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      下附《计划》全文

    气象大数据行动计划

    (2017-2020年)

    气象信息化领导小组办公室

    2017年9月26日

      

    全球范围内,运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势,有关发达国家相继制定实施大数据战略性文件,大力推动大数据发展和应用。数据已成为国家基础性战略资源,我国也出台了《促进大数据发展行动纲要》(国发〔2015〕50号),提出把大数据作为推动经济转型发展的新动力,促进生产组织方式的集约和创新。同时明确了气象数据要接入政府信息共享交换平台、政府统一数据开放平台,以及气象数据要融入交通旅游大数据和现代农业大数据的具体要求。

    气象的发展也早已融入到政治、经济、民生等各领域发展中,国家防灾减灾救灾体系建设、生态文明建设、一带一路战略以及关乎国家安全的军民融合工程建设,均提出了对气象数据及服务产品的明确需求。大数据成为气象部门重塑竞争优势的新机遇。充分利用气象部门的数据规模优势,实现数据规模、质量和应用水平同步提升,发掘和释放数据资源的潜在价值,有利于更好发挥数据资源的战略作用,有效提升部门竞争力,成为国家大数据平台的重要组成部分,是当前气象业务发展的迫切之举。

    气象行业累积海量的数据,数据体量已经达到了10PB以上,具有大数据的海量特征(Volume),传统计算方式无法对海量数据进行深入挖掘;气象及气象敏感行业的数据种类繁多,包括各类结构化和非结构化的数据,具有大数据的多样性(Varity),传统数据库技术难以实现全面管理;气象数据采集过程从逐天逐时甚至逐秒发生,具有大数据的更新的高速性(Velocity),传统数据处理技术无法有效应对数据巨量并发;在气象防灾减灾救灾领域,气象数据价值往往随着预警效用随时间呈断崖式下跌,必须第一时间实现“气象+”影响的价值性(Value)挖掘,需要发展融合应用技术。气象业务要求数据是在线的,是随时能调用和计算的,这是气象大数据区别于传统气象数据存储的最大特征。

    因此,气象部门发展大数据具有先天优势和迫切需求,应当主动作为,气象大数据应用能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系,推动气象数据开放共享与众创。建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制,实现基于大数据的科学决策与服务。

    气象部门编制了《气象信息化发展规划(2018-2022年)》,其中核心问题就是围绕气象大数据汇集、管理、共享和应用开展一系列工程建设、制度建设和政策措施。

    但工程项目建设不能替代气象大数据可持续发展所必要的全国性业务组织;加快气象大数据建设,深化气象大数据应用,服务政府、服务民生、服务经济也要具体落实到气象部门可控制、可实施的行动。立足气象部门内部,明确气象大数据建设的任务分工,指导各单位、各部门有序推动工作,特制定本行动计划。

        

      前 言 

      一、总体要求 

      (一)指导思想 

      (二)基本原则 

      (三)发展目标 

      二、总体布局 

      三、重点任务 

      (一)加强统筹规划,逐步构建气象大数据标准体系

      1.气象大数据技术开放标准体系建设

      2.气象大数据技术标准应用实施

      (二)深化顶层设计,扎实开展气象大数据云平台建设

      3.气象大数据核心技术系统建设

      4.气象大数据智能应用系统建设

      5.气象大数据云平台基础设施建设

      (三)加快集约整合,推动气象大数据资源共建共享

      6. 气象大数据资源目录编制 

      7. 气象大数据资源汇交共享 

      (四)推动多源应用,助力智能化预报服务生态发展 

      8. 推进气象应用融入大数据云平台

      9. 大数据助力智能网格预报业务

      10. 大数据助力“互联网+”气象服务 

      (五)强化安全运维,全力促进气象大数据有序发展

      11.健全气象大数据运维保障体系 

      12.完善气象大数据安全保障体系 

      四、组织实施 

      五、保障措施 

    太湖字谜:一、总体要求

    (一)指导思想

    北京快3 pk2 www.mkguc.com 贯彻“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念,全面对接《“十三五”国家信息化发展规划》和《促进大数据发展行动纲要》等规划,围绕《全国气象发展“十三五”规划》提出的“智慧气象”发展目标,加强顶层设计和统筹协调,集合部门内外力量共同推进气象大数据云平台建设和气象大数据的众智众创应用。加快推动气象部门数据资源的汇聚互联、共建共享,消除信息孤岛,推进气象数据资源向部门内外有序开放,成为国家大数据中心的重要组成部分;加强气象大数据应用关键技术研发、人才培养力度,支撑预测预报智能化发展,提升“气象+”的数据应用效益,为国家综合防灾减灾救灾、生态文明建设、军民融合与国家安全、“一带一路”建设等国家战略提供精准气象保障服务;完善法规制度和标准体系,科学规范利用气象大数据,切实保障数据安全。

    (二)基本原则

    气象大数据工作遵循以下原则:

    1.统筹规划,协同发展。完善业务布局、优化数据流程、科学构建气象大数据标准体系和规范体系,统一设计建设开放互联的气象大数据云平台,汇聚、共享、开放与应用气象数据资源,建成智慧气象生态体系。

    2.集约共享,共建共赢。加快气象大数据资源的集约共享步伐,推动资源开放互融进程,充分利用社会公共资源,统筹协作,切实提升面向全社会的公共气象服务能力。

    3.资源统管,绿色协调。严格按照标准,适度开展气象大数据基础设施建设,并纳入国家-省两级资源池统一管理。真正体现资源弹性、共建共享、绿色协调的建设理念。

    4.科技创新,开放普惠。创新发展理念,鼓励业务创新、管理创新和模式创新,同时加强与行业部门、科研院校、社会力量合作,充分调动和借助外部力量,积极应用先进大数据相关技术,深度挖掘应用,逐步形成气象大数据全社会共享,普惠民生,大众创新应用新格局。

    (三)发展目标

    大力推动气象大数据资源共建共享,统筹气象大数据云平台建设,将其建设成为气象部门最完备、最权威的在线数据仓库与数据挖掘应用的云计算平台。推进气象数据开放,以及基于气象大数据的精准预警预报、防灾减灾救灾的决策研判,以及跨行业的数据价值挖掘。以高质量、高标准和优质用户体验的数据服务,打造在全球、全国、全社会享有广泛权威性和美誉度的国家气象大数据中心品牌。在我国战略重点区域,具备不依赖国外而提供“历史-实时-预测”完整气象数据集的能力。

    2017年主要目标(重点在国家级):

    —— 基于云设施平台,利用分布式存储与计算架构,全新设计并在国家级和试点省建成气象大数据云平台框架系统,在国家级完成主要历史气象资料在新平台的迁移和主要观测资料的实时接入,显著提升气象数据并发供给效率。

    —— 完成全国气象大数据资源普查和资源目录编制,首批实现多部门灾情、农气、信息员和交通行业等各省共有数据汇交并通过气象大数据云平台共享。

    —— 建立关于气象大数据汇交、共享和资源共建的流程和系列管理办法,为气象信息化工程的气象大数据核心平台建设和数据开放共享提供可持续发展保障。

    2018年主要目标(重点在国家级和部分?。?/span>

    —— 国家级完成气象大数据云平台的建设与部署,并在部分省分批实施;完成核心业务系统从现有CIMISS向气象大数据云平台的平滑对接,在预报和服务领域,形成一批有特色的大数据挖掘示范应用。

    —— 国家级实现对卫星数据、服务产品的统管共享,实现气象专有云和公共云的统一部署,分级分权限,对内对外提供标准的统一数据服务。实时气象业务系统的访问效率较现有CIMISS提升50倍以上。

    —— 完成已普查存量数据汇交,建立全国气象大数据的常态化收集和共享流程;开展数据资源整合、监控、评估。

    —— 实现与国家政务信息共享交换平台对接,初步实现部门间数据交换的标准化和平台统一。实现中国气象数据网与国家政府统一数据开放平台对接,并逐步融入该平台运行,成为其特色内容。

    2019年主要目标(重点在省级):

    —— 完成对国家级与首批部署气象大数据云平台省份试运行情况业务评估,制定业务化指标,并组织其余省全面完成建设部署。

    —— 国家级和首批气象大数据云平台建设省份建成2-3个气象大数据开源项目,形成应用示范,形成应用促平台的良好机制。

    2020年主要目标(重点全国互联一体):

    —— 气象大数据云平台全面业务化,成为全国气象部门的核心大数据平台;基于元数据和资源目录,国家-省级气象部门数据充分互联共享;30PB以上量级的实时历史一体化的全球大气海洋资料及气象相关数据95%以上在线服务,为气象部门、全社会组织、个人提供科技和业务创新应用的数据支撑。

    —— 基于气象大数据云平台建成双向开放社区,面向全社会提供丰富的数据资源和挖掘算法服务,并初步提供人工智能算法引擎,支持预报预警和服务的智能化发展,支持“互联网+”气象服务的信息挖掘。同时,提供筛选与质控机制,应用评分机制,吸引社会资源参与数据提供、算法优化,以及实施特色服务的规范化管理。

    二、总体布局

    基于气象“专有云+公共云”,部署横向集成、纵向贯通、开放共享、标准统一的气象大数据云平台,构建“一级集约,两级部署,互联一体”(1个国家主/备气象数据中心+31个省级数据节点+公共云数据资源池)的全国气象大数据业务布局,助力智慧气象发展(图1)。

     

    1  气象大数据云平台国家 — 省级业务布局

    气象大数据云平台软硬件系统在国家-省两级专有云部署,并在国家一级建设基于公共云的大数据平台。国家级数据中心综合考虑现有和未来的机房与存储条件,按照“物理分布存储,逻辑统一接口”的原则,科学规划卫星中心和公服中心的海量卫星、媒体数据资源,形成“1+2”布局,通过气象大数据云平台统管共享,为逐步向统一数据机房集约打下基础。在陕西西咸新区建设国家气象卫星遥感数据中心,与北京的主数据中心以高速网络互连,并逐步发展为国家气象数据备份中心。国家级气象数据备份中心负责气象基础数据全集备份和国家级气象核心业务实时应急备份,同时“平急结合”,推动开展气象大数据的应用示范。加快、加强气象大数据的互联网布局,以目前的“数值预报云”为基础,与气象大数据云平台同架构,发展国家一级布局的公共云气象数据资源池,汇聚气象服务大数据、社会化观测资料以及智能网格预报等各类业务服务产品,与国家主/备气象数据中心一起形成国家一级的联合数据服务,向全球、全国气象部门和全社会提供气象数据服务。气象业务和公共服务的多样性以及气象融入地方大数据平台的现实需要,使得省级气象数据节点依然具有重要作用,是数据管理的权威性和数据服务的灵活敏捷性的统一。国家-省级气象大数据云平台通过统一的元数据管理体系,实现互联互通、互为备份、互为服务。

    气象大数据云平台聚焦社会化需求,通过专有网、政务外网、互联网及物联网汇集气象观测数据;基于云计算平台,融合大数据、机器学习、人工智能等新技术改进预报服务算法;同时优化数据传输、加工、分析流程,开发满足个性化精准气象服务产品,以新技术新业态新模式,提升预报智能化、观测网络化、管理高效化、服务便捷化能力和水平,服务国家战略、行业发展和民生需要。各业务以气象大数据云平台为中心,构建“云+端”扁平流程并形成业务互动,将变革以往“观测-信息-预报-服务”的串行、链条式的业务关系(图2)。

     

    2  以气象大数据云平台为核心的“云+端”业务互动模式

    气象大数据云平台由国家级牵头,联合省级气象部门,利用社会力量统一设计、统一开发,并加快统一部署实施,以保证数据的权威性、标准的统一性和应用的连通性。省级气象部门可开展以气象大数据应用为目标的探索性系统建设,利用新技术,遵循数据标准,对现有CIMISS进行大数据资源的整合与扩充,但不应开展数据和计算一体化,试图涵盖全方位业务的综合性大数据平台建设,也不能在没有明确应用需求情况下开展通用型大数据平台建设,避免形成新的信息孤岛和应用烟囱。

    三、重点任务

    (一)加强统筹规划,逐步构建气象大数据标准体系

    在气象信息化标准体系框架下,对接国家大数据有关标准,加快制定气象大数据相关标准,建立气象专有云、公共云应用规范制度,为“管好”气象大数据提供标尺,为“用好”气象大数据提供指引。加快数据资源类标准的编制,制定一批基础共性、重点应用和关键气象大数据标准;加强气象信息化标准应用实施,推动气象大数据标准体系的应用执行和治理,开展标准适用性评估和符合性评估,强化标准支撑气象大数据管理的作用。

    1.气象大数据技术开放标准体系建设

    结合当前各领域推动大数据应用的初步实践,数据全周期管理的需要,以及未来大数据发展的趋势,在气象信息化标准体系架构下,充分借鉴WMO(WIS/WIGOS)和信息行业的数据标准,形成中国气象大数据技术标准体系,积极推动符合条件的气象大数据行业标准上升为国家标准。加快制定和完善气象大数据资源类标准,优先完成数据元、元数据和数据接口等急用标准;强化数据安全和共享管理类标准制定。大数据标准体系由七个类别标准组成,分别为:总体标准、大数据信息平台、数据分类与格式标准、数据元及元数据标准、大数据文件命名标准、安全管理、评估评价标准。

     

     

    3 气象信息化标准体系框架下的大数据标准体系

    (蓝色阴影部分为重点制定的标准)

    目前气象信息化标准专项工作组已初步完成了BUFR、NetCDF等格式应用编码指南,文件命名规范、部分元数据和数据接口标准的编制,并在现有CIMISS中得到应用。下一步将重点加强总体标准、数据分类与格式、数据元和元数据等标准工作,并于2018年底前完成气象主数据(多个业务共享的核心气象数据)的数据元和元数据标准编制的全覆盖,实现气象大数据建设“有标可依、有标必依”。标准制定要重视实用性,把已在实践中证明有效的规范凝练上升为标准。标准的制定应注重可开放性、可继承性。

    2.气象大数据技术标准应用实施

    加快推进气象大数据标准在编制过程中的应用,特别是气象大数据云平台的建设必须严格遵循已有标准。强化规范标准的解释,推进适用性评估和标准符合性评估,开展标准验证和应用示范,使之成为气象业务系统设计、建设、验收和运行环节的强约束。借鉴WIS、WIGOS元数据管理的有关业务实践,建立覆盖气象大数据全生命周期的元数据在线管理系统,加强与国家级业务单位以及省级气象部门的互动,掌握新现和存量数据动态,及时试用并确认相关数据资源标准。编制多源数据集质量控制和气象大数据云平台应用的技术指南。

    目前已完成BUFR标准格式数据的传输应用业务试验,雷达标准格式数据的试点业务化,制定并业务化了相关质量控制技术规范和评估方案。下一步将推进全面业务化运行,加快标准的验证、试点示范工作,提高气象大数据标准的有效性和可操作性,为标准推广实施做好技术储备,积累实施经验。选取若干试点省,开展标准适用性和实施效果评价,跟踪标准使用情况,发现问题,总结经验,完善标准,并更好地指导气象大数据标准的立项、制定和推广实施工作。

    (二)深化顶层设计,扎实开展气象大数据云平台建设

     

    4  气象大数据云平台的三层结构图

    利用云计算的集约化发展模式、分布式计算的高效处理模型、大数据挖掘的智能应用技术,对全国综合气象信息共享系统(CIMISS)实施全新再造。以现有CIMISS为基础,引入“云物移大智”等新兴技术,通过升级气象信息基础设施,结合公共云设施资源,优化数据汇聚、加工和服务全流程,实现从数据平台到“大”数据云平台的转变。不仅仅要从云计算和分布式环境获取更加高效的数据服务,关键还要从基于云架构的分布式计算环境中获得强大的数据分析和信息挖掘能力,解决传统数据中心与应用端之间大规模数据迁移的网络瓶颈和应用端的计算困境。

    气象大数据云平台的设计与建设包括三方面:基于云架构的数据管理系统(核心技术系统)、基于分布式计算的应用支撑系统(智能应用系统)以及支持计算和存储的硬件系统(见图4)。三者要以应用为导向开展协同设计:应用计算场景确定了数据组织管理的基本架构,数据管理和计算方案进而确定了硬件的物理部署。避免搭建数据平台而后谋求应用入驻的传统设计方式,这种方式往往会导致平台与应用不适配,应用不得其门而入,造成大规模硬件资源浪费。类似现象在多个行业的大数据建设“泡沫”中已经出现,值得重视和警惕。

    3.气象大数据核心技术系统建设

    融入WMO/WIS的发展,兼容国际主流气象机构的数据体系,利用分布式计算和存储、元数据管理与软件定义等现代信息技术,建成集数据多源采集、加工处理、存储管理、共享服务、动态监控和软硬件资源调度等于一体的综合性气象大数据管理系统。

    大数据核心技术系统汇聚气象数据、社会数据、行业数据、互联网和物联网数据等资源,实现气象与其他产业间功能的互补和延伸,充分发挥气象信息蕴含的经济价值、社会价值。实现高频次并发的全国探测信息秒级交换和流处理,数据加工全流程可视化调度,数据全部经过质量控制,可用率达98%,全国联合数据资源容量规模达30PB以上,在线服务率达95%以上,每日服务量超过50TB,实时业务应用的数据请求亚秒级响应,实现气象与社会耦合的海量数据在线互动和离线挖掘。

    系统包括如下几个部分:

    —— 数据汇聚加工子系统。提供对多种来源、多种数据形态、多种协议的支持,具备实时汇聚气象部门数据,交换国家、社会、行业等数据的功能,并对这些数据进行预处理和质量控制,同时还可实现统一接入国家数据共享交换平台,实现与其他部委的政务数据按需交换。构建基于分布式计算框架的产品加工流水线,实现对核心业务系统的非交互式处理算法的标准化集成。

    —— 数据存储管理子系统。充分利用大规模分布式存储技术,实现对气象及相关行业实时历史一体化数据的按需动态存储,提供在存储系统对象上创建逻辑存储池功能,并提供对存储池的管理功能,具备数据全生命周期的存储管理等功能。面向应用制定和实现高效访问的存储策略,提供用户需要的高效、规范的检索。具有并行化高扩展性、高可用性、高安全性和高灵活性等特性。

    —— 数据共享服务子系统。建立具备数据存取、数据运算、数据可视化的功能接口,支持对结构化、半结构化、非结构化等多源异构数据进行分布式计算处理,同时支持对异构数据的关联融合分析。最后对各类数据产品统一封装,对外提供数据共享服务,包括数据融合、数据挖掘分析后的成果以及算法服务。

    —— 大数据云平台监控子系统。按照“一切业务数据化”的方向去构建气象大数据云平台监控,对数据全流程、全生命周期进行实时监视,可以任意获取流程点、流程段的数据流信息进行统计与分析;对接数据存储管理子系统(数据库)以及基础设施资源池管理系统相应接口,对数据库和相应硬件资源进行管理和调配,并对用户提供服务,真正实现对应用系统的灵活支撑以及应用产品的回写,实现“控”的能力?;诩嗫匦畔⒌淖酆戏治?,实现系统架构的智能诊断和调优,从而实现运维智能化、决策科学化。

    4.气象大数据智能应用系统建设

    基于气象大数据基础管理系统建设统一的开源应用框架和开发环境,利用构件、微服务和分布式计算方法等互联网新技术将大数据通用模型算法、气象业务系统共有的核心算法集成到应用支撑系统中,提供机器学习、深度学习等运行环境支撑智能预报服务。系统提供便捷的应用建模,灵活的算法调度方式,实现数据计算能力较传统计算模式上提高10倍以上,计算方法更加丰富标准,支撑预报服务在时效、趋势、范围和量级等方面更加精准。

    系统包括如下功能:

    —— 通用算法库。基于分布式存储的各类结构化和非结构化大数据,利用分布式计算框架,提供数据挖掘通用算法库,包括对数据挖掘的聚类、分类、关联、推荐、回归等算法,机器学习的贝叶斯、神经网络、SVM、协同过滤等算法,深度学习提供卷积神经网络、循环神经网络、深度信念网络、Logistic回归等算法,实现对海量的气象相关异构数据在数据挖掘、机器学习过程中特征抽取、特征处理、特征分析等功能。

    —— 气象应用算法库。采用大数据处理分析手段(机器学习、人工智能、过程挖掘等)与分布式计算框架,建立开放的气象大数据应用分析算法环境,支持各类气象观测数据、卫星遥感数据、敏感区加密观测数据和社会观测数据的综合分析与应用,实现多源数据挖掘、观测数据质量实时质控,实现站点观测数据快速时序分析,实现多维时空卫星遥感数据特征提取与融合分析,实现单点多种观测数据及模式产品对比分析、气候背景分析等功能,利用天气系统识别、特征提取和机器学习算法,实现对相似天气形势或系统的相似分析。

    —— 智能预报模型库。基于通用算法库和气象应用算法库,结合历史天气离线分析,构建通用天气预报模型,重点包括灾害监测预警模型、灾害事件预测模型、智能分析预报模型、气候事件监测预测模型、服务辅助模型等。模型可供各省提交数据训练实现本地参数化。

    5.气象大数据云平台基础设施建设

     

    5 气象大数据云平台硬件系统结构图

    按照《气象信息化基础设施资源池建设指南》的基本要求,设计适合大数据存储管理和服务特征的“专有云+公共云”的基础设施云平台,包括虚拟化资源池、分布式物理池、数据存储池、基础软件池等,统管共用,提供弹性、可扩展的IT资源支撑。

    国家-省级气象信息中心负责在现有基础设施资源池的基础上按需、有序、动态扩充硬件系统。硬件资源通过软件定义实现实时动态服务,可以被气象大数据云平台系统统一调配,与数据库系统动态绑定,向应用提供可管可控的数据资源、软件系统(数据库和算法)和硬件资源三位一体的平台服务,补齐现有CIMISS在产品回写、数据共建、自定义数据等应用短板。

    —— 专有云平台建设。梳理现有硬件资源、系统软件和应用系统,评估需求、合理利旧、按需建设支撑气象大数据的基础设施云平台?;∩枋┰破教ㄊ怯尚槟饣?、分布式等技术构建的计算、存储、网络等虚拟资源和物理资源的集合,满足不同场景下的大数据资源管理对硬件和网络的要求。评估集约化业务对网络带宽、时延等的需求,提升国省之间以及省内网络连接带宽。

    —— 公共云环境应用。在数值预报、卫星遥感、气象智能观测物联网等数据海量增长,而气象专用网络带宽有限的背景下,气象业务将部分走向公共云。目前高分辨率区域数值预报产品已通过公共云(数值预报云)实现全国高效共享。高分辨率卫星遥感产品和气象网格分析与预报等不适合大规模分发的数据,通过高速公共云VPN传输通道实现安全共享应用。利用公共云提供面向民生的气象服务大数据,汇聚各种社会化观测资料,采集基于物联网安全协议的气象智能观测数据。利用公共云开展机器学习、人工智能等新技术新业态新模式的众创试验。

    —— 云资源管理系统建设。在专有云和公共云基础上,遵循国家和气象部门相关政策规范,建立跨专有云和公共云的统一云资源管理系统,保证基础设施资源池对各种应用按需服务,实现云平台的资源管理、调度、服务、统计分析等功能,为业务系统提供灵活的部署、运行和管理,为应用提供安全、高性能、可扩展、可管理和高可靠性的全面保障。

    —— 基础设施建设技术指南。针对国家-省级不同基础条件和需求,制定专有云建设技术指南,为气象大数据云平台使用的通用计算存储资源池提供参考架构、硬件配置、物理和虚拟化资源池的功能指标和非功能要求、资源池接口标准、云平台网络建设规范与要求、统一资源管理平台的基本功能需求以及业务系统入池规则等技术标准和管理规范。

    (三)加快集约整合,推动气象大数据资源共建共享

    通过业务组织、项目建设、多方合作、科研试验、网络众筹等多种方式,多渠道获取各类气象相关数据,加快气象大数据集约整合?;谠荼曜?,设计数据资源目录,建立数据资源清单,大力推动气象数据部门内充分共享(图6),稳步推进气象数据资源的有序开放。本着充分尊重数据生产的所有权、技术增值的知识产权原则,推动气象部门内外各方形成气象大数据资源规范管理、共建共享的新格局。

     

    图6  基于元数据管理的大数据资源建设

    6.气象大数据资源目录编制

    制定并完善部门内外的气象数据资源汇交管理办法,组织国家-省两级加强对分散在各级单位、部门的各类气象相关资源进行有效梳理,实现对全局气象数据资源的有序组织;加强监督执行和跟踪评估,面向数据资源共建,制定评估各级单位、部门对气象大数据资源的贡献率。国家气象信息中心牵头编制气象大数据资源目录并设计好信息完备的元数据体系(图7);建立基于元数据的气象大数据资源目录在线管理系统,加强对新现数据和地方特色数据的注册管理。

     

    图 7 气象大数据资源一、二级目录结构

    气象大数据资源目录包括:气象观测数据、数据模式产品、气象服务产品、气象管理数据、业务运行数据、行业数据、社会公共数据等。组织设计制定规范化的数据资源目录,国家-省两级按照要求开展资源梳理清查,编制气象数据资源清单,并逐级提交至国家气象信息中心,建立集约规范、高效互融的气象大数据生态环境基础数据集,绘制气象大数据资源图谱。资源目录通过元数据管理系统在线审核,实时更新,保证对新现数据的及时发现和开展应用。其中,气象管理资源目录,对标政务资源目录,由局办公室牵头的气象管理信息化专项工作组组织,国家气象信息中心具体负责。业务运行数据资源目录,按照信息系统日志标准编制。

    7.气象大数据资源汇交共享

    —— 完善气象数据的内部汇交共享机制。力争实现“一次采集,全网共享”。国家-省两级根据资源目录,分头整理本单位气象数据资源,按照标准格式整编数据;依照预报司有关气象资料数据汇交管理办法和工作方案,逐级汇交到国家气象信息中心;无法及时汇交的数据按照元数据管理要求,提供统一定位和发现服务;气象大数据汇交工作两年完成,2017年重点完成灾情、农气、信息员、部分行业数据(交通)等全国各省共有的数据汇交,2018年完成其余存量数据的汇交;国家气象信息中心对汇交的数据资源进行合并、清洗、整编,分类存储,分级分用户权限及时开放共享。

     

    图 8 气象大数据采集与汇交

    —— 完善气象大数据多渠道实时汇交流程。依托气象大数据核心技术系统,实时接入气象观测资料、数值模式产品、气象服务产品等气象数据;探索通过文本挖掘、网络爬虫、自愿分享以及第三方合作购买数据等方式汇聚行业数据、社会公共数据等,逐步建立起适用全国的规范统一的社会数据收集流程;充分利用先进传感器、物联网、数据关联分析技术,实现信息的自我发现和智能化接入(包括观测设备、人影装备等),增强与气象相关数据的收集能力,以及与业务系统的应用对接能力。业务职能部门组织研究基于物联技术改革我国探测资料实时采集传输流程的实施计划。

    —— 完善部门间共享机制和流程。大力推进与国土、环保、住建、交通、水利、农业、林业、工信、安监、国防等部门行业间数据共享。政府数据统一共享交换平台建成后,跨部门数据共享业务逐步由部门专线向该平台迁移,仅保留有特殊需求或作为备份方式的通信专线。

    —— 加强自主知识产权的数据集建设。强化我国战略重点区域(南海、一带一路区域等)分析、预报数据集的自主独立性,完成历史资料整编和大气再分析数据集回算,实时运行多源数据融合分析系统,实现高分辨数值预报模式对该地区的全覆盖。

    —— 完善气象管理数据资源规范管理。充分利用气象部门政务管理平台,汇集各内设机构管理基础数据,获取决策需要的气象管理数据,作为气象大数据的重要组成部分,实现统管共用、开放共享,为国家政务数据资源统筹、公共气象大数据服务的数据共享、制度对接和协同配合奠定基础。这部分工作已由预报司印发总体设计方案,并由局办公室牵头组织,国家气象信息中心具体负责。

    —— 推进气象数据共享应用及配套管理。相关职能部门根据国家关于大数据的政策、规划和统筹实施计划,制定相应的气象数据共享应用的管理办法和开放政策,推进中国气象数据网开放数据融入政府统一数据开放平台,鼓励数据众创应用,服务政府、社会、经济和民生。

    国家气象信息中心要逐步实现对多源数据集的质量控制和标准化的全覆盖,并出台相应的技术指南。

    (四)推动多源应用,助力智能化预报服务生态发展

    应用融入、发挥效益是气象大数据云平台建设的关键,而缺乏应用“喝彩”的通用型大数据平台的盲目建设,是当前大数据泡沫的重要原因之一。气象大数据云平台的设计要以应用为导向,而气象大数据云平台建设也需要应用系统的同步建设。利用大数据平台提供的数据、智能算法和计算资源服务,以年度任务、目标考核等管理手段,以及项目带动、经费支持和奖励激励等方式,有序推动多源大数据在灾害监测、预警预报、气象服务以及科学决策中的应用,逐渐形成业务、服务和管理交叉融合的应用生态。


     图9 基于气象大数据云平台的智能化预报服务和管理


    8.推进气象应用融入大数据云平台

    通过对接应用、融入示范、专项建设和开源众创社区等措施,推进气象应用系统从对接气象大数据云平台到全面融入气象大数据生态圈,不断构建循环升级的平台,真正发挥气象大数据的应用价值。

    —— 加快传统应用改造。通过标准服务接口对接基于分布式架构的气象大数据环境,通过数据访问效率的显著提升,改善应用的用户体验,解决用户“不敢接入”的担心。

    —— 建立示范项目。展示如何基于云架构和分布式计算环境改造气象算法,提升算法的并行化计算性能;展示如何利用数据与计算一体化框架,实现大规模数据的高效分析,解决用户“不会融入”的困惑。

    —— 支持新兴应用。设立专项经费,吸引新建项目的计算和服务??榘凑沾笫萜教ǖ奈⒎?、弹性计算的新架构开展建设,逐步推进气象大数据云平台向气象业务应用生态发展,解决用户“不愿接入”的顾虑。通过推动应用对接、示范项目和系统建设,编制并逐年完善气象大数据云平台应用技术指南。

    —— 活跃开放社区。建立激励机制,加大MICAPS、省级一体化平台等示范项目的开源力度,借鉴开源社区的组织方式,激活气象部门内外业务人员的开发热情,逐步形成大数据开发应用的网络众创社区。

    —— 平台循环升级。通过满足各类应用接入的新增需求,完善扩充气象应用算法,丰富开源用户互动反馈响应,构建循环升级的气象大数据云平台,保持和增强以气象大数据云平台为支撑的智能化预报服务生态长青。

    9.大数据助力智能网格预报业务

    《现代气象预报业务发展规划(2016-2020年)》提出了现代气象预报业务向无缝隙、精准化、智慧型方向发展,并在业务实践中提出了智能气象网格预报业务。推动基于大数据和人工智能技术的“气象智脑”发展,为智能网格预报的无缝隙时空协调、灾害性天气的智能识别、精准精细的预警预报,以及气候预测与气候变化等提供新动能。

    —— 智能化气象灾害识别。基于计算机视觉、贝叶斯判别模型和深度学习等多维大数据挖掘技术,利用雷达三维数据、卫星监测、闪电定位、稠密自动站资料以及突发灾害性天气历史数据集和平台集成的气象应用算法库,构建对冰雹、大风和强降水等突发灾害性天气的自动识别模型,丰富和加强气象灾害的实时监测能力。

    —— 智能化气象预报预警。通过对多源气象监测数据的实时流处理和高效分布式计算,实现对全国范围的各类中小尺度天气的滚动监测预警。利用机器学习、深度学习模型,充分挖掘海量的集合数值预报、多模式产品信息,并关联下垫面信息,研发分季节、分区域、分要素的高影响、灾害性天气定量预报模型,在实时预报中形成自适应修正能力。

    —— 智能化气候监测预测。利用大数据、分布式计算,突破对长时间序列历史资料、全球共享再分析资料以及海量数据卫星历史资料的时空多维度大规模计算瓶颈,形成气候资料深度应用基础能力;深入开展大数据技术与方法在显著气候预测信号提取、气候资料同化、超级集合预报等方面的应用研发,形成全球和区域范围的气候事件监测、气候与气候变化分析和预测,以及气候资源开发利用等的智能化新模型,拓展现代气候监测预测与评估业务能力。

    10.大数据助力“互联网+”气象服务

    大数据应用的跨界本性是发挥互联网+气象服务的最佳手段。通过开放合作,充分利用社会公共资源,吸引社会力量,发挥市场资本和企业的活力,借助(移动)互联网的手段和技术,探索政府和社会资本共同合作开展互联网+气象服务。利用气象大数据融合防灾减灾信息、应急预案、社会经济数据等,提升政府气象防灾减灾决策指挥的科学性和智慧化程度;联合社会力量,利用气象大数据融合气象敏感行业数据,形成数据驱动、智能驱动的行业生产精细调度和精准作业;向社会开放气象信息挖掘工具,激活气象数据的市场价值。

    —— 聚焦国家综合防灾减灾救灾体系建设。以国家-省级突发预警信息发布体系建设为抓手,结合电子政务建设成果,充分利用部门间政务共享信息,推进气象大数据与多领域、多部门数据的融合应用,利用“互联网+”手段,提升气象预报综合研判、精准预警和快速发布能力,发挥气象大数据在政府自然灾害治理中的作用。采用人工智能、大数据分析技术,加强影响预报和风险预警能力,为实现反应及时、恢复迅速、支援有力的防灾减灾应急管理提供支撑。

    —— 聚焦生态文明建设。利用多年积累的卫星遥感、地基遥感、地面观测等多源气象资料进行融合分析,快速揭示全国、区域和局地的生态环境演变特征,并开展影响评价;收集共享专业化农业气象观测和农作物发育期、产量等数据,研发针对关键农时的气象影响预报、作物产量集成预报等专业化气象服务产品,融入智慧农业的精准灌溉作业体系,提高气象数据对农业产业布局的智能化决策、农产品产量和品质的科学化评估、农业生产精准化管理、农业灾害全过程防御等方面的支撑能力,助力农业气象服务和农村气象灾害防御两个体系建设;研发环境气象预报产品,融入多部门协同共建的智能多源生态环境感知体系、环境预警和风险评估信息网络和生态环境监测大数据平台。

    —— 聚焦“一带一路”和“军民融合”国家战略。利用互联网途径和参与世界气象组织区域示范项目的契机,完善国际气象信息交换与共享机制,推动与“一带一路”沿线国家和地区的双向开放、信息交换、资源共享。推动多部门合作,利用远洋船舶、车载、机载气象观测,结合互联网数据挖掘,扩大“一带一路”沿线气象数据的获取范围和信息量。改进业务和服务应用系统平台,提高“一带一路”境内外气象服务产品质量和气象信息服务能力。加强全球大气海洋资料和多尺度数值预报产品的收集和建设,形成“一带一路”沿线地区和南海海域实施气象监测预警预报所需要的实时-历史-未来一体化数据集,并在保障安全情况下,与军方共享信息和获取军方气象相关脱密数据。

    —— 聚焦民生发展。气象融入智慧城市、交通、旅游和卫生等行业,支撑智慧行业的精准业务发展,支持多部门协同共建的国家重大工程和业务服务平台,积极参与地方政府信息惠民工程建设,气象信息资源、国家突发事件预警信息发布系统、气象大数据云平台等气象部门信息化资源融入到智慧城市普惠化公共服务体系,为政府开展城市建设、交通轨道、城市运行调度、应急管理提供决策支撑,协助部门提前进入应对状态,提升公共服务和综合治理能力;为老百姓日常生活、出行安全、旅游度假、医疗健康等提供有针对性、个性化的指导。

    —— 聚焦社会经济发展。促进气象大数据资源开放应用。制定气象大数据资源开放的计划、目录和标准规范及安全?;ぷ荚?,向政府政务信息交换共享平台按需开放实时数据接口,支撑气象信息资源跨地区、跨层级、跨部门共享,到2020年每日共享数据流量超过1000GB。依托气象大数据云平台和国家政府数据统一开放平台,统筹管理可开放数据资源,遵循大数据汇交的相关政策和标准,提供面向公众的气象数据服务。推进可开放气象大数据的社会化、市场化利用,并建设相应的收益机制,鼓励运用大数据技术促进气象大数据资源挖掘应用。

    (五)强化安全运维,全力促进气象大数据有序发展

    大数据技术的发展和应用将数据作为一种新资源推向了台前。国务院《关于促进大数据发展行动纲要》明确了“强化安全保障,提高管理水平,促进健康发展”的任务,以及“加快法规制度建设”的措施,从法律法规、管理制度和技术手段等多层次保障大数据安全。大数据建设要打破数据壁垒,深化跨界应用,推动数据安全从“隔离防护”向“纵深防护”和“整体防护”升级,推动数据运维从“分头运维”向“全生命周期”运维升级。

    11.健全气象大数据运维保障体系

    在运维服务构建过程中,气象大数据应以“体系化”的思路构建一整套行之有效的“持续改善机制”,面向业务和应用,以服务为导向,创建创新性的运维管理体系。运行保障服务体系涵盖组织管理模式、制度规范体系、技术支撑体系等3个层面的内容。

    —— 组织管理。确定和规范运维管理体系运行的管理方式和与之相配套的人员岗位职责安排、机构设置,将信息化服务相关的全部活动进行统一决策与规划,形成集中统一的运维管理机制,实现对用户的端到端服务。在集中统一的运维管理模式下,按照运维管理任务科学设置或调整组织机构,划分任务、角色、岗位,合理配置运维管理资源,强化培训,达到人、工具、流程的有机融合。

    —— 制度规范。分别从管理与操作方面建立运维管理过程中各个参与要素(人、流程、工具)的行为准则与工作程序,从运维管理体系总体运行、流程执行和岗位职责3个层次建立考核评价体系,建立突发事件应急处理流程,实现运维管理的量化管理。

    —— 技术支撑。在重点任务(二)中提到的气象大数据云平台监控子系统中,根据不同类型基础设施和业务应用系统的管理职能,完善知识库、配置库、报表及日常操作等,做好业务运维管理支持。

    12.完善气象大数据安全保障体系

    充分借鉴工信部印发《大数据安全标准化白皮书》提出的参考架构,加强气象大数据环境下的网络安全防护。运用大数据的网络安全技术研究,落实信息安全等级?;?、风险评估等网络安全制度。建立气象大数据安全评估体系。明确气象数据采集、传输、存储、使用、开放等各环节保障网络安全的范围边界、责任主体和具体要求。完善安全保密管理规范措施,切实保障气象数据安全。

    按照信息系统安全等级?;ひ蠊菇ㄊ荽娲⒒肪?、应用系统环境、运行管理机制。做好气象大数据云平台可靠性及安全性评测和风险评估,构建基于等级?;さ钠蟠笫葑萆罘烙阑ぬ逑导芄?,加强主动防护,确保大数据可信、可控、可管。

    提升重大网络安全和风险识别的大数据支撑能力。加强大数据环境下防攻击、防泄露、防窃取的监测、预警、控制和应急处置能力建设。

    推动气象大数据相关安全技术预研。运用数据加密、数据脱敏、访问控制、安全审计、数据溯源、基于大数据的网络态势感知等大数据相关安全技术,完善网络安全保密防护体系,提升基础设施关键设备安全可靠水平。加强云平台虚拟机安全技术、虚拟化网络安全技术、云安全审计技术、云平台安全统一管理技术等大数据安全支撑技术的应用。

    、组织实施

    (一)加强组织领导,动员各方力量共建气象大数据

    1.在中国气象局气象信息化领导小组的统一领导下,加强顶层设计,加强统筹协调,狠抓计划落实,各单位要各尽其责,协同合作,共同做好气象大数据云平台建设。

    2.预报司负责出台气象大数据汇交、管理共享和应用管理制度,制定年度任务计划(见附表),协调解决气象大数据建设、运维出现的重大问题,组织气象大数据标准的实施应用及评估;法规司负责组织气象大数据标准的编制修订,配合预报司进一步完善气象大数据共享开放政策。

    3.鼓励国家-省级业务单位,积极参考事业单位法人治理框架,建立大数据共同自主治理机构,加强气象大数据云平台从设计、建设、管理、运行到业务应用各阶段中统筹协调和过程监管。国家级和省级业务单位严格执行中国气象局气象信息化整体部署、气象大数据行动方案。

    4.各省气象信息化领导小组要加强领导,确保本省多渠道收集气象相关数据并实现共享;鼓励各省在需求明确的情况下开展大数据应用开发,并形成相应数据资源,按照统一标准拓展现有CIMISS的数据服务和共享能力;要切实负起责任,严格审查项目,避免赶时髦,以大数据平台为名,实际建成了不同专业领域的新孤岛、新烟囱。

    (二)成立专项队伍,集中力量加快气象大数据建设

    1.信息中心牵头,气象中心、气候中心、卫星中心、探测中心、公服中心、有关省局及信息化办参与,成立技术专项工作组,开展气象大数据云平台核心技术系统的统一设计、统一建设,在国家-省两级部署应用。

    技术专项工作组组长:罗兵,成员:国家级业务单位和省局有关专家。

    2.预报司牵头,成立资料专项工作组,负责编制气象大数据云平台资源目录,国家级各业务单位和各省气象局按照统一的标准格式和资源目录清单要求,分头调查和整编本单位气象相关数据资源,逐级汇交。

    资料专项工作组组长:张洪政,成员:国家级业务单位、有关省局熟悉业务资料的专家。

    3.成立“国家气象数据备份中心建设”推进专项工作组,统一协调推进数据备份中心建设、数据汇聚、应用服务等相关工作。

    4.成立专家咨询小组,聘请内、外部专家,包括气象部门、科研院校、知名咨询公司和知名信息技术(IT)企业的有关专家,为气象+大数据的发展方向、重点领域和平台建设等方面提供专业咨询和技术指导,同时为气象+大数据跨学科应用牵线搭桥。

    5.技术专项工作组和资料专项工作组建立例会制度,以月报或季报形式向气象信息化工作组成员报告实施进展。

    (三)吸引众智创新,激活社会力量共同发掘数据价值

    1.由公服中心牵头,信息中心配合,适时组织开展气象大数据的众创大赛,吸引社会力量参与气象大数据的信息挖掘,为防灾减灾、社会经济发展和百姓生活创造新价值。

    2.由气象中心牵头,信息中心配合,适时组织气象大数据在智能预报领域的应用创新,激活全国预报技术队伍对多源海量数据的开发热情,带动预报员的转型发展。

    3.由卫星中心牵头,信息中心配合,围绕全国卫星遥感应用体系建设,适时组织开展卫星遥感大数据在气象、生态、环境、灾害监测等领域的应用创新,激发海量卫星遥感数据的潜在价值。

    4.鼓励国家-省级业务单位加强与各部门、高校、科研机构的合作,协同创新,共同开展气象大数据应用研究,挖掘气象大数据价值,最大限度发挥气象大数据资源的社会效益和经济效益。

    (四)加强考核评估,跟踪评估气象大数据的长效发展

    1.成立第三方评估组,组织有关专家,在部门内外特别是用户单位,开展气象大数据标准建设、制度建设、平台能力建设、数据资源共建和大数据应用效益等方面的评估,编制评估报告。预报司根据评估报告有关结论,编制气象大数据白皮书,正式印刷出版。

    2.信息化办、预报司要落实责任,将气象大数据建设的年度重点任务列入相关单位的年度目标考核,确保有关工作按时保质完成。

    (五)明确任务分工,有序推进气象大数据的逐年建设

    根据气象大数据行动计划工作安排及部署,气象信息化领导小组办公室提出了具体实施进度和任务分工,包括5方面12类42项,涉及机关各职能司、国家级业务单位及各?。ㄇ?、市)气象局(详见附表),其中每项列在第一位为牵头单位,牵头单位对分工负总责,其他有关单位根据职责分工负责,积极协助。信息化办负责跟踪评估督。

    五、保障措施

    1.加强经费统筹。加快推进气象信息化系统工程,争取在2018年立项。2017年统筹山洪项目、小型业务建设项目和地方项目经费,启动气象大数据云平台建设。2018年开始,利用气象信息化工程“一网两平台三系统”中的“开放互联的气象大数据云平台”专项经费投入,开展国家-省级气象大数据云平台的全面建设。信息系统建设是各气象类工程建设不可缺少的部分,气象信息化系统工程也不可能覆盖未来所有业务产生的所有数据,在硬件资源和数据资源建设方面,国家-省级计财和信息化主管部门务必要加强统筹。

    2.创新人才培养。气象大数据云平台是关系未来气象业务发展上台阶的核心系统,建设成败关键在熟悉各方面气象业务的技术专家队伍。依托国家重大人才工程和信息化系统工程建设,制定气象大数据人才培训计划,培养大数据应用技术骨干和复合型队伍,满足大数据系统应用的需要。鼓励南京信息工程大学、成都信息工程大学加强云计算、大数据相关学科建设,结合业务和产业发展,与企业共同制定人才培养目标,推广在校生实训制度,促进人才培养与气象事业需求相匹配。支持互联网企业与高校联合开展在职人员培训,建立一批人才实训基地,加快培育成熟的气象大数据人才队伍,为气象大数据发展持续提供后续人才储备。

    3.持续技术预研。大数据在业界是新兴技术,尤其在不同应用领域,各行各业仍处在探索阶段,气象行业也同样如此。因此,要多方联合加强对气象大数据应用的科研支持和研究项目建设,持续跟踪技术发展,持续积累应用知识。

    4.强化实施保障。请相关单位协调好本部门工作,保障好参与设计和建设的技术工作组专家工作时间。在人才引进、项目建设、在职培训等方面注意对大数据应用人才进行系统性的培养。信息化办、预报司建立科学的评估指标,加强建设进度、运维质量、应用效益和安全保障等方面的跟踪评估,确保气象大数据有序发展。

    5.用好国际平台。中国气象局目前积极参与世界气象组织的全球合作,特别是基本系统委员会的有关示范项目建设。要利用好WMO有关机制,加强全球大气海洋资料的收集能力,加快建立气象大数据领域的国际合作与交流平台,结合“一带一路”等国家战略实施,逐步形成以基于网络空间的技术辐射,同时倒逼国内技术体系的标准化、全球化进程。

    6.扩大开放合作。全面深化与各部门、各地方的合作,扩大开放、共享资源、共同构建适应“大众创业、万众创新”的气象大数据生态,促进气象大数据与各行业的融合发展。加强与科研院校的合作,开展协同创新,提升核心技术水平。推进与社会资本的合作,在优势互补、互惠互利的基础上,合力推进气象大数据基础设施建设。 

    来源:中国气象局


    2018年05月21日

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