墨迹天气：使社会化气象观测数据发挥价值

目前，在世界许多国家，除了政府气象观测业务外，个人、团体和公司都在认真开展气象观测工作。近年来，将该观测方式定义为mdash。mdash;ldquo;社会化观测rdquo；或ldquo；众包气象观测rdquo；随着技术的发展和智能手机和移动互联网的普及，社会化气象观测已经成为综合气象观测系统的重要组成部分，为专业气象组织提供更多元、更大量的气象数据。

对于气象企业来说，气象精密服务的核心是不断提高预报准确率。天气预报精度的提高取决于气象数据的丰富性和数据的计算能力。社会气象观测在国外很早就开始了，美国气象公司Weather underground的最大特色是来源于个人气象站的气象数据，该公司拥有最大规模的个人气象站观测网，有超过25万个个人气象站独家气象数据无疑构成了其核心市场竞争力。

WeatherNews的“Weathernews”（WNI）每天利用18万个观测数据提供高度准确的天气预报。通过充分挖掘用户提供的地形复杂地区实况观测、台风登陆、樱花开花等信息，使社会化观测的用途最大化。

在我国，众包气象也已经开始啦。2011年11月，香港天文台和香港理工大学提出社区天气观测计划，鼓励香港市民亲自参与天气观测活动，增加对天气和气候的兴趣和认识。香港市民可以通过网站、社交网络、智能手机应用等上传天气照片和天气观测报告，在共享天气状况的同时，大大增加香港的气象观测密度，对提高防灾减灾能力也具有一定的启示意义。

（图：墨迹天气ldquo；观天者计划rdquo）

自2015年国家逐步开放气象信息政策以来，国内气象领域出现了一些新兴企业，墨迹天气是最早进入气象领域的企业。随着智能手机的普及，呼吁智能手机用于气象观测的应用软件正在迅速发展。墨迹天气基于平台超过7亿鳟鱼用户，2012年首次构建时景社区，用户每天通过手机将数十万张天气照片上传到时景社区，形成重要的社会化气象观测力。目前，如此大量的实时、真实气象数据图像资源已达亿级，成为墨迹气象数据的核心优势，除此之外，每天也有超过一万次关于短时间的用户反馈。在众筹数据和传统天气数据的基础上，墨迹天气运用AI和机器深度学习技术对天气数据进行了深入的研究，不断提高短时预报准确率，数据显示，墨迹天气短时预报晴雨准确率超过90%短时预报准确率的提高不仅可以让用户随时随地掌握感兴趣地区的天气变化，而且可以在突发自然灾害方面发挥更重要的作用。

据了解，目前墨迹天气已完成了4种灾害天气（降雨、降雪、雾霾、冰雹）和4种灾害事件（涝灾、洪水、倒塌、滑坡）图像的机器识别模型算法建设，以及数据整合、算法集合、平台建设，包括气象数据采集、具备数据清洗、数据识别、数据推送的能力。时景图像具有通过手机随时随地上传、看即得的属性，分析得到的灾难具备更高的真实性。在特殊天气状况下，用户时景图像上传量远远高于正常天气下的上传量，墨迹天气将众包数据和传统天气数据作为研究天气变化的双重基础，通过AI等深度学习技术研究这些天气数据运用传统的数值模型和新的机器学习模型，将用户上传的反馈信息与整个预报模型相结合，对防灾减灾的应用价值非常高。

现在，墨迹的天气开始了。观天者计划rdquo；作为国内重要的气象灾害图像实时采集平台，培养用户手机记录和上传特殊天气及极端灾害天气图像的习惯，对深入挖掘社会化观测用户的数据价值起着非常重要的作用，包括用户的观察、记录、通过及时共享，使灾害无处遁形，为提高公共气象服务水平和国家防灾减灾贡献更大力量。