台风“山竹”肆虐气象能做的还有哪些

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  22号台风“山竹”在9月16日下午登陆我国珠三角地区,所及之处,满目疮痍。

  台风天气出现在珠三角地区,但是威力已经席卷全国。在社交网络上,你一定已经见识了“山竹”的威力。客观而言,广东省政府在此次预防台风的措施上已经有了很大进步。早在台风登陆前,气象部门就已经对台风进行预测,而其他诸如墨迹天气、彩云天气这类气象服务类公司面对极端天气,立足数据分析,针对台风登陆密切发布预警,以帮助公众规避风险。

  相比多年前的灾害天气预报,无论在预报还是行动响应上,我们已经有了很大进步,将气象灾害造成的损失控制得越来越低。同时在我国起步较晚的气象服务意识也在觉醒,AI等领先技术也开始在气象领域发挥重要作用。

  在预测了“山竹”的轨迹和登陆时间之后,事情就变得没有那么复杂了。广东省政府在很多的时间内做出了一系列响应:撤离十五万人员,火车站、机场全部停运,召集渔船回港、实时预警以及停运、停课、停业等通知

  这得益于两件事:中国的气象数据正在变得越来越开放,AI正在气象预测服务中扮演愈发重要的角色。

  长期以来,中国的气象预报的发布权被气象部门垄断,他们免费提供气象发布服务,但同时也不会对外公开气象数据。这种免费的公益服务导致中国的气象服务发展了 30 年,却仍处于起步阶段,没有形成规模,更没有形成产业。

  这一现状得以改变是 2015 年。2015 年 6 月,气象局颁布 27 号令:开放中国气象信息,并于 2020 年完全放开,鼓励民营资本和气象局合作。

  2015 年的 9 月 29 日,中国气象数据网正式上线对外服务,该站将成为中国气象局对社会开放基本气象数据和产品的共享门户。

  传统的天气预报方式,通常是分析雷达卫星收集的图片,然后人工总结规律与经验。小时候《新闻联播》之后的天气预报环节的数据就是这样得出的。而传统天气预报主要是做大范围全天预报。

  如何把预报做的更精确——从城市精确到某一条街道,从天精确到分钟,从区域精确到经纬度?传统的解决方案是写规则。假设风往西边吹,那么人为推测出雨也可能往西边移动。很明显,这个规则有点过时,而且精确程度十分有限。

  而有了AI技术情况就不一样了。比如对于云层识别,前期气象专家做了大量的工作之后,会把接下来的任务交给机器学习专家,机器学习不但能够根据云特征进行分类,还技术变革给天气预测带来显著效果,结合图像识别与机器学习之后,预测天气的精确概率相比人工操作提高了 20%。

  除了准确率,在遭遇恶劣天气时,AI在提高预报的频率上也至关重要。例如墨迹天气的短时预报功能,可以预测所在位置未来2小时内、逐分钟逐公里的天气情况。

  当然,天气数据的意义不止在于指导人们出门是否带伞或者台风天不要出门,其更重要的使命是为企业提供决策依据。

  相关统计表明,流通类商品销售额的 65% 取决于天气,因为天气直接影响人的生理、心理,支配他们的消费行为。

  如果广东的超市们能够明白天气对日常生活的影响有多大,就不会在台风来临前的那天被市民抢购一空。

  弗里德黑姆·施瓦茨在其著作《气候经济学》中指出,天气在全世界五分之四的经济活动中扮演着决定性的角色。

  以一次普通的降雨为例:滴滴出行在降雨期间的动态路线规划、饿了么配送员的配送任务安排,都会参考天气数据。

  企业们通常希望这些气象服务公司能给他们提供更多:以一个船舶运输公司为例,他们不仅想知道恶劣天气什么时候结束,而是希望气象公司能够给出具体的应对方案,一趟船开出去的风险是多大?如果有台风如何绕着走?绕着走的路线应该怎样设计?概言之,根据天气预报然后给出相应天气的服务方案有更具潜力的商业前景。

  美国活跃着 350 家左右的商业气象服务公司,整个市场超过 60 亿美元。气象数据不仅能够被应用于种植业、畜牧业、交通运输业,金融保险以及服装行业等都对精确的气象预测有需求。

  中国的气象服务公司也已经开始了类似的商业化探索。而墨迹天气,已经在根据天气预报给出相应的服务方案。

  墨迹天气和饿了么、美团外卖、达达等企业合作,双方打通数据建立配送模型,基于历史外卖配送数据、最新短时预报天气数据等制定未来2小时的配送计划,从而降低天气因素造成的外卖订单损失并对物流运力实施动态调节。

  这只是案例之一。随着气象预测精准度的提升,气象数据的应用场景有越来越多想象空间。墨迹天气商业化负责人那任昕表示,网约车、车联网、物流、保险、旅游、航空以及电力行业、甚至是政府单位等都有对气象服务的需求。据介绍,墨迹天气已拿下国内全部外卖企业的气象服务。

  显而易见,气象服务是一个巨大产业而且是一片蓝海:根据中国气象服务协会预测,到2025年中国气象服务市场规模将达到数千亿元。

  蓝驰创投的合伙人朱天宇强调:中国气象服务市场的主要挑战不在于数据,更关键的是如何把数据应用到场景当中去,“气象是先天大数据,是最早应用大型设备的领域。数据处理能力强一定有优势,但是对于中国气象服务创业者来说,更关键的是怎么将数据结合到商业需要的场景中,怎么找到真正找到为数据付费的价值点,怎么把数据呈现出的商业价值包装成为有人愿意买单的产品或服务——这才是更核心的挑战。”

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