5月25日，由国家数据局主办的数字经济分论坛（下简称“分论坛”）作为第七届数字中国建设峰会规模最大的分论坛之一，在福州数字中国会展中心举办。

  在本次分论坛开展的数字化转型伙伴行动“三个一批”成果展示活动中，北京万里红科技有限公司（以下简称“万里红”）与云南省气象台（信息中心）合作的“云南省农业气象站实时观测数据融入云平台（以下简称为‘融入天擎平台'①）”项目，作为北京市推送的“数据要素×气象服务”典型项目之一参加签约。

  推动云南农业气象数据，高效处理、深度融合、智能分析能力建设

  云南地理区位独特，气候数据类型复杂多样，打造高价值、高质量气象数据能力体系，充分挖掘数据资源价值，是推动云南数字经济高质量发展的迫切需求。

  云南省所有高原特色农业应用气象观测站和农作物实景观测站观测到的二氧化碳和臭氧、多路温湿度数据、常规数据、辐射数据和土壤水分数据等资料已实现观测和接收，但用户无法快速获取数据，直接导致数据资源不能有效利用。因此，为了使这些农气资料在人工影响天气为农服务中发挥其作用，将云南省高原特色农业气象观测数据融入“天擎”平台，实现农气站全部观测要素集约存储入云，省、州（市）、县各级业务人员从统一的平台通过标准接口调用数据，以便进一步提高高原特色农业气象业务科研水平，为人工影响天气提供决策服务、生态系统的建设提供基础依据。

  云南省气象台（信息中心）携手万里红，采集引接云南省纸质历史气象档案、综合气象观测系统和高原特色农业、生态、交通、旅游等应用气象观测系统多种格式类型的数据源，利用万里红多源气象数据采集存储解析系统，盘活历史气象数据资源，实现离线数据、实时数据的高效处理与实时分析；在此基础上集成汇聚省市县三级气象数据资源，以场景驱动模式开展气象数据的共享交换、多维分析和数据挖掘，构建气象数据智能分析能力体系，推动气象数据探测、预报与服务的深度融合。

  准确高效提取文档内容，基于统一数据质控标准保障数据质量

  纸质历史气象档案数据以人工记录为主，格式类型多样，包括表格、线条记录纸、文本、图片等，档案信息结构化提取与存储对图像识别和图像处理等技术要求极高。万里红在传统图像识别模型的图像特征提取技术基础上，运用大数据、机器学习、深度学习等前沿技术，突破了手写或模糊不清字符识别技术瓶颈。同时，为保证气象数据从采集、存储、质控、解析与监控的全流程精准化服务，万里红与云南省气象台（信息中心），以及无锡九方科技有限公司等技术支撑单位多方协作，根据气象数据质量标准，针对不同的纸质记录类型设计了一套数字化资料的质量控制标准方法，通过格式检查、完整性检查、数据小数位数检查、跨年值检查、观测时间检查、值域检查、内部一致性检查、质量控制综合分析等方法进行数据质量校验和控制，根据统一数据标准高效完成数据补录，对未通过上述检查的数据进行修正与标识，保障数据达标可用，助力气象大数据的价值挖掘。

  实时汇聚多源异构气象要素，打造气象数据智能分析能力体系

  依托“融入天擎平台”，在优化省、市（州）、县三级网络拓扑结构的基础上，平台按需实时汇聚多源异构气象要素，并对实况数据、预报数据、预警数据等数据资源进行实时采集、存储和预处理，基于气象数据模型设计标准进行实况分析、预报分析、预警分析等数据产品的开发上线，同步到“天擎”云平台，实现气象数据协同共享。同时建立各类实况数据、雷达云图产品、模式预报等数据产品的开放共享能力，满足跨行业领域的气象数据预警服务、气象数据融合分析等应用需求，推动气象数据与农业、旅游业、交通运输、公共服务等各行各业深度融合应用。

  实现“三个融合”，推动气象数据价值加速释放

  “融入天擎平台”以数据要素全生命周期管理为主线，实现气象数据在采集、传输、存储、治理、使用、管理和服务等环节的高效流转，构建气象数据跨层级共享和跨领域流通的应用集成能力；通过汇聚地基、天基、空基和网络数据资源，进行“地、天、空、网”等多元数据融合，推动气象探测、预报和服务等三大业务板块的有机协同，促进气象数据资源的优化配置和价值挖掘。（安迪）