粽情端午
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今天是中国传统节日--端午节，祝愿读者朋友端午安康！今天翻出一些关于精细化格点数据的应用设计材料，我觉得放在现在依然适用！做好气象服务需要业内同行们共同努力，共同思考。闲话少叙，上干货！
格点气象数据的特点就是时空分辨率比较高，相对于站点数据来说，格点数据更加适用于基于LBS（location base service）的互联网产品开发。关于格点预报（实况）在气象服务的应用上，我的设想在以下几点。
一、 基于影响的交通精细化服务产品
1、 基于互联网，尤其是移动互联网的应用中，要利用格点预报的时空特点，同时考虑应用人群，切忌数据的直接显示（可视化），要从天气对交通的影响角度出发，由格点化数据做背景，采用一定的模式或者方法进行交通影响上的产品研发。先从单个要素来说：影响高速公路通行的气象要素很多，能见度、高温、低温、大风、雨、雪，二次影响的道路结冰、积水等，需要将这些气象要素结合交通GIS数据，引入计算模型或者算法集进行再分析，最后才是预报服务产品的展现。例如低能见度，用户需要的是可以看得懂的看得清楚的预报结果，不是能见度的具体数值，因此我们要做的是将这些数值，转化为影响级别也好，风险等级也好，最终以简单的数字和文字呈现，并且这个影响要展现清楚。例如在手机终端，将能见度数据和对交通的影响计算算法与地图功能集成，当使用导航时，沿路有低能见度时提前给出警示信息，并且将有可能产生的风险（影响）进行简短的说明，可以是文字、也可以是语音。总之，基于格点化的数据要进行深入的二次开发，并且对用户来说尽量去“气象化”的专业术语来展现。
2、 面向出行服务的交通气象服务产品，在现有格点化数据的基础上，还需要融合社会化数据进行二次开发。社会化数据就是交通部门的共享数据（道路维修、故障信息，图像采集、调度信息，车流量、拥堵预报信息等），这是比较理想的状态，如果跟交通行业的数据能够共享融合，那么就可以提供更加贴近百姓生活，也是更有作用的服务产品。基于现有的格点化数据，要融合自动站、道面站以及雷达数据进行全天候的实况跟踪，将格点化实况数据进行二次开发，主要目的就是给用户还原一个真实的天气状况，而且这个实况信息比预报信息更加有参考价值。与第1点同理，与地图结合，在导航中实现道路规划轨迹的实时天气还原，给出短距离或者长距离交通的天气影响预报。例如导航北京到秦皇岛，给出路线规划的同时，根据实况信息，哪个路段有不利于出行的气象条件进行提示既可。
3、 在出行交通气象服务中，采用格点化数据还能够进行附加服务产品的开发，比如可以根据出行目的定制一些服务产品，如外出旅游，那么可推送紫外线照射指数、空气污染扩散条件、穿衣指数、洗车指数等生活服务。这些气象指数也是需要转化为格点化的预报结果进行信息叠加。
基于以上三点设想，我认为面向交通出行的气象服务、基于移动互联技术开发，单纯的格点化气象数据是不够的，要多角度考虑交通行业数据，探索交通行业与气象数据的相互融合和二次开发。交通服务系统开发逻辑设计：（不是具体产品设计，产品设计要在需求分析之后）
二：智慧化旅游气象服务
在旅游气象服务中，格点化产品的应用上我认为局限性比较大，不如交通出行依赖性那么强，而且现有的格点预报程度很难覆盖山区和边缘景点，而旅游景区又都处在这些地方。因此应用格点化数据进行旅游产品的开发要选取一个典型景区，然后对该景区进行旅游强需求的分析，可选择市区文物古迹类的景点，在灾害性天气（雷电、大风、大雨）上实现网格化监测和预报。
旅游气象服务产品主要分为两大类，一类是给旅游管理部门，一类是公众旅游所需产品。第一类主要关注的是灾害性天气给旅游景区带来的风险，如文物古迹的破坏，游客的安全等；第二类是公众旅游的适宜条件，如天气状况、交通状况、景区特色、环境影响（紫外线、花粉、负离子浓度）和舒适程度（穿衣指数、赏花时间等）等等。因此在旅游气象服务产品设计时要划分景区、划分季节、划分物候特点、划分环境影响。第二类产品的设计牵涉的因素过多，个性化也太强，因此主要针对第一类，以灾害性天气的影响为主。但是，旅游气象服务的时效都比较长，一般都提前24小时或者更长来进行旅游景点的部署和安排，所以短临系统在旅游服务中作用不大，还是以模式预报加专家判断，辅助景区观测（自动气象站、实景拍摄等）来进行设计。如下图（系统设计逻辑图，非产品图）：
三、 关于格点化数据应用的其他理解
1、 我觉得首先要转变服务模式，除了可见的由站点化转为格点化、低频率发布到高频率发布之外，格点化服务产品要体现出精细化特征。这个精细化要从应用细节着手，无论是面向公众还是面向专业领域，服务调研和需求分析是应用好格点化数据的关键；
2、 服务产品要去“气象化”，转而向“专业化”靠近。面向公众的产品展现不能出现让人不理解或者产生误解的表现方式，面向专业的产品要想该行业贴近，真正的实现“交通气象”、“旅游气象”等专业化气象服务产品。以“气象 行业”作为推进目标，将行业数据和气象数据融合，并进行挖掘和二次加工。
