基于大数据的气象后勤信息服务平台研究

引言：

气象数据的规模呈指数级增长，传统数据处理方法已难以满足实时分析和精准预测的需求，气象灾害对经济社会的影响日益显著，如暴雨引发的城市内涝、台风导致的交通瘫痪等，亟需更高效的气象信息支持后勤保障工作，大数据技术的快速发展为气象数据的采集、存储、分析和可视化提供了新的解决方案，人工智能和机器学习算法的引入进一步提升了气象预测的精度和时效性，如何将海量气象数据与后勤管理需求深度融合，构建智能化、一体化的信息服务平台，仍是当前研究的关键挑战。

1. 省级气象后勤智能化管理平台构建与物资保障体系优化研究

为提升气象业务保障效能，省级气象部门正全面推进后勤管理智能化转型，重点构建气象物资全生命周期管理体系。该平台整合采购管理、仓储配送、装备维护等核心业务模块，通过建立省级气象物资智能调配中心，实现装备从采购入库到报废处置的全流程数字化管理。系统采用物资电子标签技术，对气象观测设备、应急装备等专业物资建立唯一身份标识，实时追踪设备状态和使用轨迹；开发智能仓储管理功能，针对自动气象站、雷达配件等精密仪器设置差异化存储条件，配置环境监测终端确保温湿度等参数达标；搭建物资需求预测模型，结合气象业务计划和灾害预警信息，动态优化库存结构和区域分布，形成"省级中心库-市级周转库-县级储备点"三级物资保障网络；建设统一调度指挥平台，集成交通路网、天气实况等多元数据，为应急物资调配提供决策支持，确保在台风防御、重大活动保障等场景下快速响应。平台还打通与财务系统、人事系统的数据接口，实现预算执行、资产盘点、人员调度等后勤业务的协同管理，建立覆盖"采购-仓储-调配-维护-处置"各环节的闭环管理体系[1]。通过推进气象后勤管理数字化转型，不仅显著提升了装备使用效率和保障能力，更构建起与现代气象业务相适应的智能化后勤服务新模式，为气象防灾减灾、公共服务等核心业务提供了高效可靠的后勤支撑，同时通过物资管理标准化、业务流程规范化、服务保障精准化，全面增强了省级气象部门的综合运行管理效能。

2.建立气象台站能源消耗监测系统，优化电力保障

集成智能传感器、物联网技术和云计算平台，实时采集并分析气象台站的电力负载、设备运行状态及环境参数等关键指标，从而实现对能源消耗的动态监控与智能调控，系统核心功能包括实时监测气象设备的功耗波动、识别异常能耗模式、预测电力需求峰值，并自动调整供电策略以确保关键气象观测业务的连续性和稳定性，电力负载均衡系数和能源利用效率指数作为核心参数，分别用于评估台站电力分配的合理性和能源转换的整体效能，为运维人员提供科学决策依据。引入边缘计算技术，系统能够在本地完成数据预处理，减少网络延迟，提升响应速度，结合人工智能算法，对历史能耗数据进行深度学习，优化台站储能设备的充放电周期，降低备用发电机的无效运行时间，该系统支持多源异构数据融合，可兼容太阳能、风能等可再生能源的输入特性，实现混合供电模式下的智能切换，减少传统电网依赖。

3.开发野外探测装备全生命周期管理系统，降低运维成本

基于物联网、大数据分析和数字孪生技术，实现对气象雷达、自动气象站、探空仪等野外探测装备从采购、部署、运行到报废的全流程智能化管理，系统运用嵌入式传感器和远程诊断模块实时监测设备的运行状态、环境适应性和性能衰减趋势，并利用故障预测与健康管理技术提前识别潜在风险，其中平均无故障运行时长和维护响应延迟系数作为核心评估参数，分别用于衡量设备的可靠性和运维团队的处置效率，为优化维护策略提供量化依据，系统采用模块化架构设计，支持多品牌、多型号设备的统一接入与管理，人工智能算法分析历史运维数据，自动生成最佳巡检路线和备件更换周期建议，减少非计划性停机时间[2]。在资产配置层面，系统结合设备使用率和折旧模型，动态调整资源分配方案，避免过度储备或短缺，利用区块链技术确保装备流转记录的可追溯性，针对高海拔、极地等恶劣环境下的设备，系统会强化远程固件升级和参数校准功能，并建立自适应阈值告警机制。

4.构建气象应急保障车队卫星定位调度平台，提升响应效率

平台搭载的多模定位终端可实现水平定位精度2.5 米，高程定位精度5米的实时轨迹追踪，配合每30 秒一次的状态数据回传频率，确保指挥中心掌握最新动态，在典型气象灾害场景中，系统可将应急车辆的平均抵达时间控制在 45 分钟内，较传统调度方式缩短 60 分钟以上，其中关键参数路径规划优化率达到 85% 以上，任务闭环率维持在 92% 水平，显著提升处置效率。系统集成的高精度数字高程模型和实时气象数据，支持自动规避积水深度超过30 厘米的危险路段，并结合V2X通信技术实现前后方300 米范围内的车辆协同预警，指挥中心配备的智能大屏可同时监控50 辆应急车辆的实时状态，包括发动机转速、油箱余量、车载设备功耗等28 项关键指标，支持在 8 秒内完成最优车辆指派，针对重大气象灾害，系统启动三级响应机制后，可在15 分钟内完成周边200 公里范围内20 辆应急车的集结调度，并通过机器学习算法动态调整资源部署。

5.实施高山气象站冬季物资预置机制，保障极端天气供应

整合气象大数据分析和物流优化算法，系统可精准计算不同海拔梯度气象站的物资消耗速率和补给周期，其中物资保障完备度和极端天气响应时效作为核心评估参数，分别反映储备物资对观测需求的覆盖程度和应急补给的反应速度，机制采用分级储备策略，在海拔3000 米以上站点建立双层仓储系统，配备防冻型柴油发电机组、低温蓄电池组和特种防寒装备等关键物资，并通过物联网传感器实时监控仓库温湿度、燃料存量及设备状态。当预报出现暴风雪或极端低温天气时，系统自动启动预置预案，提前30 天完成高优先级站点的物资增补，采用直升机吊运和雪地摩托运输相结合的方式确保最后一公里配送，针对可能出现的交通中断情况，在高山站周边设立应急储备点，存放可维持90 天运行的基础物资，包括耐寒食品、医疗用品和备用零部件，物资管理平台运用射频识别技术追踪每一件装备的存放位置和使用期限，结合人工智能预测模型动态调整各站点的储备清单，重点保障自动气象站、积雪深度仪等关键设备的运行需求。

结语：

基于大数据的气象后勤信息服务平台研究，为气象数据的深度挖掘和智能应用提供了新的思路和技术支撑，该平台的建设不仅能提高气象预警的精准度，优化应急响应和资源调配效率，还能推动气象服务向智慧化、个性化方向发展，随着5G、物联网和边缘计算等技术的进一步融合，气象后勤信息服务将实现更高效的实时数据处理和更广泛的应用场景覆盖，本研究的成果有望为气象防灾减灾、智慧城市管理等领域提供重要参考，助力构建更加安全、高效的社会运行体系，持续优化平台性能、拓展服务范围，将是下一步研究的重点方向。

参考文献：

[1]邓朝阳，苏柏成，邓秋华. 基于大数据的气象后勤信息服务平台研究[J]. 科技资讯， 2019， 17 （34）： 33-34.

[2]王旋，郑仕超，陈梦醒. 基于大数据的气象后勤信息服务平台研究 [J].农业灾害研究， 2019， 9 （02）： 99-100.