GIS与精细化气象服务

哈斯塔木嘎

【摘 要】GIS技术在气象行业应用广泛，具有强大的空间数据处理、分析、交换和展示能力。随着精细化气象服务目标的实现，基于GIS的应用场景会越来越普遍。该文介绍了GIS技术与气象服务应用及GIS关键技术在空间气象数据、空间插值、空间分析、空间建模等方面不足，得出GIS技术在精细化气象服务应用中面临的强大的机遇与挑战，为GIS技术在气象服务应用提供了科学参考。

【关键词】气象服务；精细化；GIS；气象

0 引言

20世纪60年代末，加拿大测量学家罗杰·汤姆林森首先提出地理信息系统（Geographic Information System，GIS）概念。半个世纪以来，GIS技术与遥感技术（RS），全球定位系统（GPS）共同发展形成了“3S”技术，并在国土、水文、林业、农业、旅游、交通、房地产等行业得到广泛应用。近几年，气象工作者开始认识到GIS技术的使用价值，气象行业中引入GIS技术取得了丰硕成果。

经过气象工作者不断探索和实践，基于GIS“农业气候区划”和“气象灾害风险区划”等成果在科学决策及防灾、减灾中起到了支撑作用。还针对气象行业GIS应用和发展需要，研发了气象地理信息系统（Meteo GIS），实现了GIS技术与气象行业应用融合。在应用气象方面，建立了大量GIS应用系统，特别是运用3S技术的卫星监测分析与遥感应用系统（SMART）。该系统借助地理信息处理技术提供了监测、分析和统计工具。

目前，GIS技术在气象服务中已取得实践性成果，较好的实现了气象数据管理、发布、共享、展示、分析等问题。但气象数据在通用GIS系统中应用仍然存在较多问题。比如精细化气象格点数据GIS应用对业务系统设计提出了更加苛刻要求；气象要素本地化精确插值问题也没有得到很好的解决。本文参阅前人研究基础上，综述精细化气象服务与GIS技术融合中必须解决的一些关键问题并作出讨论。

1 精细化气象服务

精细化气象服务是多行业、多领域、多学科的融合效能最大化结果，较高时空分辨率，以“智慧”的方式产生和传播。所以精细化气象服务就是基于高分辨率数值预报解释应用的多行业衍生产品，且制作、分发过程要高度智能化。

2 基于GIS精细化气象服务

随着行业供给侧改革深入开展，气象服务精细化水平不断提升，基于GIS的精细化气象服务场景将会越来越普及，下面分别介绍。

2.1 智能终端气象服务产品

进入移动互联时代，掌上终端气象服务迅速发展，为用户提供智能化、定制化的气象服务。利用移动定位技术，随时随地获取当前位置的气象信息服务。陈治杰等[1]研发国内首个具备属地化展示和集约管理的掌上气象服务系统，实现了气象服务产品的精细化、专业性和信息化方向。

2.2 评估类气象服务产品

为决策气象服务提供科学精细化的评估类产品。王卫民[2]等基于GIS进行时空数据挖掘和数据融合，提高了气象数据的使用率和气象服务的准确率。梁凤娟等[3]在GIS理论的基础上，针对农业气象灾害时空分布规律，建立重大农业灾害的灾前预警、灾中跟踪、灾后评估及其减灾控制。

2.3 行业气象服务产品

利用GIS结合监测、预报、预警等信息建立行业气象应用。诸如电力系统安全保障、公路交通运行保障、气象条件风险预警。吴彬[4]等研发了特色农业气象灾害监测预警平台，有效地提升了特色农业气象灾害监测预警业务能力。林志强等[5]基于GIS计算网格森林火险天气等级，为林区森林防火工作提供有效参考。沈萍月[6]基于GIS的空间分析对交通气象服务技术的应用进行探讨，在交通气象导航的应用也进行了尝试，改善了交通气象服务效果。

3 GIS应用关键技术

气象服务与GIS技术融合，需要解决以下几个关键技术问题，阐述如下。

3.1 空间气象数据

气象数据大体分为结构化或非结构化数据源。结构化数据主要包括数据库和各类气象数据接口。非结构化诸如格点预报产品和各类融合、同化产品。但这些格式均不是通用GIS数据格式，GIS系统不能直接处理。因此，首先要解决的就是气象数据的格式转换问题。气象数据必须重新组织形成空间气象数据，就是说把气象服务数据和GIS数据相叠加，形成以GIS格式存储的气象信息，就可以在GIS應用中快速交换和处理。

3.2 空间气象数据插值

空间插值是气象信息处理最为广泛的分析算法之一。气象领域应用最多的插值方法为ANUSPLIN[7]和Cressman[8]插值算法。Cressman插值采用逐步订正方法进行最优化插值。ANUSPLIN使用函数逼近曲面的一种方法。而这些方法在本地应用中哪个能表现出最佳性能就有待进一步研究。

3.3 空间分析技术

GIS具有强大的空间分析能力，它能表达出地理要素的空间位置与空间关系。把气象数据进行格式转换后形成空间数据，可以在GIS系统中进行数据检索、分析。提供基于位置点的气象信息服务，通过GPS定位的位置信息传送到服务器，根据空间搜索得到周边格点数据，经过本地空间插值算法，推算出此位置的气象要素值。还可以提供面统计分析，用于灾害预警、灾害分析及评估。

3.4 空间建模技术

GIS技术提供了较强的空间建模能力，如栅格运算、影响范围分析、缓冲区分析等灾害损失评估模型建立手段。

4 总结与思考

GIS技术能够实现气象信息的综合查询与检索；能够对灾害性天气作深入分析起到辅助决策作用；能够提高服务产品的可视化水平。上述特性有效提升了气象服务精细化水平。

未来气象数据空间插值方法将进一步综合发展，过程将会越来越复杂。GIS技术可以大大减少工作量，各类模型与GIS的进一步结合将会成为趋势。而通用GIS数据模型还不能够很好地支持气象数据的存储与管理，部分空间分析能力对于气象复杂应用支持力度不够，GIS可视化技术与气象信息科学可视化总体要求还存在一定的差距。这些都是亟待解决的关键问题。

【参考文献】

[1]陈治杰，赵伯听.基于客户端移动信息化气象服务平台[J].气象科技进展，2017，7（01）：179-185.

[2]王卫民，叶秋菊，贺文丽，李婧.基于GIS的气象时空数据挖掘和融合技术[J].电子科技，2014，27（02）：130-133.

[3]梁凤娟，张喜林，高贵荣，仇巧玲，韩军.基于GIS的巴彦淖尔市政策性农业保险气象服务的研究[J].安徽农业科学，2012，40（03）：1792-1793+1808.

[4]吴彬，李艳芳，刘双喜，陈中赟，骆丽楠，吴亚岚.基于GIS的湖州特色农业气象灾害监测预警平台研制及应用[J].浙江农业科学，2016，57（05）：760-764.

[5]林志强，马艳鲜，德庆，边多.基于GIS和RS的西藏森林火险等级计算方法[J].气象科技，2014，42（06）：1147-1153.

[6]沈萍月，李建，潘娅英，杨忠恩.高速公路气象服务技术及应用[J].气象科技，2014，42（06）：1159-1162.

[7]刘志红，Tim R.McVicar，Van Niel，T.G，杨勤科，李锐.专用气候数据空间插值软件ANUSPLIN及其应用[J].气象，2008（02）：92-100.

[8]冯锦明，赵天保，张英娟.基于台站降水资料对不同空间内插方法的比较[J].气候与环境研究，2004（02）：261-277.