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数字化新技术在气象服务中的应用场景设计

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用户1247399
发布2020-06-01 16:01:23
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发布2020-06-01 16:01:23
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文章被收录于专栏:编外气象人编外气象人

数字化时代,人工智能、大数据、云计算、边缘计算、物联网、移动互联网、第五代通信等新技术正在逐步影响着人们的生活。将这些数字化时代的新技术应用于气象服务的具体应用场景上会怎样?今天开开“脑洞”,大胆的进行了一些设计,虽然只是一种想法,但我非常希望我们的气象服务越来越智慧,越来越有价值。以下是具体的设计思路和应用场景,如有不妥之处请业内同行批评指正。

(一)大城市安全运行气象服务设计

设计思路:基于物联网+边缘计算+区块链技术的大城市安全运行气象服务。随着5G技术应用的逐步成熟,阻碍万物互联的网络传输将得到解决,这些技术结合研发的气象服务产品将应用于城市交通、输电线网、输气管网、排水通道等保障大城市安全运行的基础生命线上。物联网的应用能够将气象环境的观测应用于常规探测设备无法触达的领域,尤其是条件恶劣的“生命线”上,快速收集海量设备数据,解决目前行业气象服务中无法解决的全链条追踪监测问题,同时应用边缘计算技术解决物联网探测设备的实时业务、数据优化以及安全隐私保护等方面的关键问题。通过边缘计算可将应用视频图像等大量计算识别天气要素的算法部署到边缘和终端,减少数据量传输,增强天气信息采集能力。最后再结合区块链技术搭建出气象数据交易平台,让物联网探测以及边缘计算分析后的气象信息可信度更高,构建出气象数据生产者与消费者之间点对点的协作机制与桥梁,建立一种相互信任的全新气象服务模式。

应用场景:该项新技术解决方案可应用于北京城市道路和公交枢纽等交通调度以及运营上,解决不利天气条件下道路交通安全通行以及公交场站的设备人员正常运营。例如在冬季降雪天气的影响下,低温会导致路面结冰,严重危害交通工具和人员出行安全,公交枢纽由于天气影响造成人流积压、运营失序等问题。基于物联网的移动探测设备可安装于各类交通工具,实时采集天气信息,并应用边缘计算技术在各个信息采集终端实现算法植入和计算,避免信息集中在大数据中心进行处理分析,提升灾害天气对道路的影响评估能力和响应速度,为交通指挥、枢纽调度节约时间。再引入区块链技术将气象部门与交通管理部门建立可信的数据共享交易平台,打通气象+行业+运营增值的服务通道,实现合作共赢。

(二)基于机器人的精细化公众气象服务设计

设计思路:基于机器人+移动互联网+知识图谱技术的精细化公众气象服务。为了让公众随时随地都能感受到气象优质服务,就需要全面感知公众的气象需求。这个解决方案的应用场景就是面向广大公众的精细化、个性化气象服务需求。利用机器人的人机自动交互、语音自动问答以及机器人互动气象科普活动全天候提供互动气象服务。通过不断发展的移动互联网技术,智能可穿戴设备的普及,可以构建出社会化的气象感知网,人人都可以成为气象数据的采集者和应用者,随时随地进行社会化气象观测,通过移动互联网的高速率、广覆盖、低延时的数据传输,为气象服务机器人提供参考数据。同时建立气象知识与社会知识智能关联,深度挖掘数据价值,构建广域知识图谱,实现分众化、个性化并且有内涵的精细化气象服务。

应用场景:此项新技术设计的气象服务方案可应用于大城市精细化治理的社区管理上,通过气象部门与社区服务、居委会等市政府指导下的职能部门合作,实现气象科技惠民,让民众更有获得感和幸福感。“群众无小事”,天气会影响到群众吃穿住行的方方面面,享受到贴心周到的气象服务是社区管理部门亟待解决的问题。通过微社群的机器人植入、移动设备以及可穿戴设备的信息采集分析,构建出气象与群众生活相关的广域知识图谱,实时响应群众气象需求,为特定地点、特定人群的职能管理部门发布实时天气变化和天气影响的预报预警信息,配合职能管理相关部门实现气象防灾减灾的知识科普,完成需求和响应的服务互动,保障人民群众的安全、稳定和多种生活所需。

(三)基于5G的重大活动现场气象服务设计

设计思路:基于5G+物联网+AI技术的重大活动现场气象服务,主要应用于首都北京举办的重大活动期间的现场气象保障服务。利用装载5G芯片进行无线传输的便携式探测设备,可以实时采集现场的环境、气象信息,除了传感器的信息采集,还可以利用高清视频通道进行实时采集,并且5G的高速率低延迟特性可以解决目前4G时代重大活动的现场观测与指挥中心双向信息反馈无法实现的问题。在5G通讯网络环境下,活动现场的气象信息可实时采集并传输至指挥调度中心,采用图像识别和深度学习的AI技术,快速分析并预测出活动现场的天气变化,能够极大的提升重大活动现场气象服务能力。

应用场景:在北京举办重大活动期间的现场气象服务保障。5G+物联网技术的发展会极大促进实时立体探测能力和大数据传输能力,服务现场和服务指挥后台将实现协同统一的服务模式。活动现场可实时传输回视频图像数据,利用图像识别和深度学习,指挥中心可快速掌握天气变化,后来指挥也能够调用更多的计算和分析资源向活动现场提供天气变化依据。组合应用这些新技术,搭建气象服务统一的指挥调度平台,实现实时探测、实时预报和实时服务的支撑平台,为重大活动期间提供更精细、更准确更有针对性的服务产品。

以上三种设计思路是根据我们气象部门传统的服务方式进行划分,第一种是行业气象服务的应用场景设计,第二种是公众气象服务的应用场景设计,第三种是决策气象服务的应用场景设计。按照气象服务的供应主体,我觉得当前的气象服务应该分为两种,一种是气象部门提供的公共气象服务,第二种是社会公司提供的商业气象服务。前两天还在和业内同行讨论气象服务的划分方式,不管怎么划分都有一定道理。以上设计思路是基于我们气象部门内部的气象服务模式,商业气象服务我理解的还不够透彻,难以给出更好的设计思路和应用场景,希望广大气象公司的朋友能够一起讨论和分享您的见解。

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原始发表:2020-05-26,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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