分众化智能气象信息服务模式初探

龚羡萍　刘荃　邓东杰

摘 要 阐述了新媒体时代气象服务和气象大数据的概念以及气象大数据应用现状，并对分众化气象服务模式需求进行了分析和研究，提出了关于大数据时代发展分众化智能气象服务模式的几点建议和思考。

关键词 分众化服务 气象大数据 气象服务模式

中图分类号：P49 文献标识码：A

0前言

气象服务种类和发布手段较多，电话，传真，网站，电视、报纸、广播、微信、微博、短信甚至农村大喇叭等。但是随着大数据互联网+时代的到来，气象服务不仅仅限于减灾防灾，不仅仅是让人们可以依据气象信息安排自己衣食住行等简单的日常活动。而应该是全方位、多角度、高精度地向社会各领域提供更有效的气象服务，向更多用户提供专业精准气象技术带来的气象服务体验。

1气象大数据应用发展现状

气象大数据主要是指所有与气象工作相关的数据的总和。可分成两类：一是来源于气象行业内部的多年工作积累和行业间交换共享的气象行业大数据，这类数据主要用于气象业务和工作；二是来源于互联网上与气象相关的统计分析要素查询、网友上传等数据总和，这类数据来源于其他非气象行业，包含由于特定气象应用相关的信息内容。

伴隨着物联网、云计算、移动互联网等信息技术的飞速发展，气象数据呈爆发式增长趋势。气象大数据的服务与应用将加速气象行业信息化进程，加速气象部门信息共享，提高气象部门气象服务能力。

2014年5月27日，中国气象局公共气象服务中心与阿里云达成战略合作关系，共建中国气象专业服务云，挖掘气象大数据的深层价值。2017年4月，中国天气网与百度云举行了战略合作签约发布会，双方将共同推进气象数据、专业气象知识与百度云人工智能（ai）、大数据（big data）、百度云计算（cloud）等先进技术结合，共同打造服务第三方行业、企业的智慧气象abc战略。

2分众化智能气象服务的需求

分众化服务是一种顺应市场分流、以用户信息需求差异为变量对市场进行细分，给用户提供量身定做的信息服务的一种服务模式。分众化服务是在大数据时代进行优化信息、规避信息同质化、实现服务效果最大化的重要手段之一。

除了按行业区分的专业气象服务需要进一步加快发展步伐外，公众气象服务也必须“分众化”，针对不同年龄、职业、教育层次、兴趣爱好和生活环境等人群提供特定的信息和服务，使之满足该类人群需求的服务方式。不同的用户有不同的需求，他需要的是根据他个性化的需要提供的定制服务产品。这种产品是一种低接触度的服务产品，用户不需要参与到服务产品的生产过程中去，用户只需要将自己的需求告诉气象服务部门，气象服务部门为用户定制服务产品。两者之间不需要直接的接触或者接触很少，可以通过网络和电话联系。用户不关心产品的产生过程，只关心的是服务产品能否满足自己的需求，给自己带来怎样的利益。

所以如何收集用户的需求，提供精准服务是值得研究的公众气象服务课题之一。目前气象部门能提供给个体用户的服务产品方式主要有声讯电话、手机短信、智能手机APP，微信，微博等。这些信息服务用户以被动接受为主，获取频次和长度受限制，模式单一，互动性不强。同时有一个最大的弊端就是无法了解用户的个性化需求和特殊要求。为了解决这一问题，达到为用户提供精准个性化定制气象服务的目的就必须采取新的分众化智能服务模式—多渠道联动智能服务模式。

3多渠道联动智能服务模式

多渠道联动智能服务模式主要是将声讯电话、手机短信和手机客户端相结合实现用户个性化需求的提取和精准服务信息的下发。实现这个服务模式需要有大数据信息融合技术和智能识别技术的支撑。

数据信息融合是指气象部门业务数据和用户服务数据的融合。气象部门业务平台，数据中心和服务产品日趋精细和网格化，可以充分利用这部分资源作为分众化气象服务提供数据支撑。同时要做好分众化气象服务，用户的特征和基础信息、服务需求是至关重要的，且千差万别，因此，要建立完善的气象服务数据库并与气象部门的业务数据库匹配对接并进行信息融合。信息融合主要是服务需求信息与气象信息、用户服务特征信息与气象条件信息的融合。气象服务数据库数据来源除了使用常规的气象服务反馈外，更重要的是利用气象互联网大数据，了解气象部门外的行业和企业潜在用户群和市场需求。

该模式的智能识别技术主要体现在四个方面：一是对服务需求信息的自动识别；二是对气象灾害实况和临近预警的智能识别；三是对用户的服务特征值的识别；四是服务信息的多渠道自动发送能力。对服务需求信息的自动识别包括从文字、语音等方面进行识别。关键问题是识别后的语音和文字如何去精确匹配系统数据库中的服务请求并匹配到用户的服务特征值，然后结合气象业务数据库中的灾害实况，预警信息形成定制化服务内容，在通过多种服务渠道下发。

4结束语

挖掘大数据在气象上的应用，采用适合市场发展和需求的气象服务模式，将气象服务广泛应用于社会各领域，让更多用户体会到专业精准气象技术带来的便利生活，为他们带来新时代的气象服务体验。

参考文献

[1] 沈文海.再析气象大数据及其应用[J].中国信息化，2016（01）：85-96.

[2] 孙石阳，刘东华等.智能专业气象信息融合与服务系统初步探讨[J].广东气象，2012，34（06）：51-54.endprint