跨部门气象数据共享助力构建地质灾害分级预警体系
精准及时的地质灾害气象风险预警是守护人民生命安全的“防护堤防”。实践证明，“早预警一秒，少风险一分钟”。地质灾害与气象风险往往交织在一起，通过气象地质数据的深度融合应用，可以显著提高风险预警的实时性、精准性和实用性，从而有效提升防灾减灾能力。四川省修复防治研究院与四川省气象台联合建设平台，实现地质、气象等数据的协同效应，用数据这个“油”，点亮防灾减灾的“灯”。
一是推动气象数据实时汇集共享。建立地质灾害气象数据共享平台，汇集共享全省降水情况、逐小时气象预报、雷达卫星多源融合数据、7000多个地质灾害专业监测雨量站等实时气象数据烟台逐小时天气预报，并打通气象、自然资源、水利、应急等部门数据，为全省气象预报、灾害预警及相关决策支持提供更加坚实的数据基础。
二是实现灾害精准分析预报。四川省修复防护研究院构建了因地制宜、自主可控的气象预报模型，为全省21个市（州）、175个地质灾害多发区县提供“6小时、3小时、1小时”短期预报信息，使该区域地质灾害气象预报更加精细化、针对性更强（如图1所示）。2022年以来，在大量气象、地质等数据精准汇聚支撑下，短期预报信息有效性明显提升，准确率可达55.6%。
图1 各省、市、县地质灾害气象风险预警产品
三是实现灾害及时预警、防控。通过电视、网站、自媒体等渠道发布和点对点短信通知，及时将地质灾害气象风险预警信息发送到有关部门和群众，实现预警信息数据有效沟通和共享（如图2所示）。2022年以来，有效支撑全省发布地质灾害气象风险预警5839次，实现成功避险123次，避免因灾害可能造成的人员伤亡2400余人。
图2 地质灾害气象风险预警系统
“天气保险增值服务”赋能风电建设运营减损增效
在全球气候变暖背景下，我国极端天气事件增多、加剧，协调发展与安全对防范气象灾害提出了更高的要求。精准气象预报借助大数据、AI算法等现代科技技术，可以系统性地监测、预测特定区域、场景下的气象变化，从而有针对性地提高气象预报保护生命财产安全的能力。台州市气象局、人保财险台州分公司、浙江能源集团合作探索“买保险送气象服务”模式，为风电企业提供定制化气象预报，助力风电企业防范灾害、顺利施工、高效运营。
一是创新“气象保险增值服务”合作模式，风电企业只需缴纳商业保险费，即可享受保险公司购买、气象部门提供的风向、风速、降雨、气温、能见度等实时气象数据服务，改变了原来由气象部门和保险公司分别定制气象服务和工程保险的常规流程。
二是实现气象数据产品与项目运营管理的有机融合。将气象预报产品和气象模型接入业主现有的智慧工地平台，当灾害气象要素出现异常时，可通过电话、短信等方式向指定地点发出警报。同时，通过建立风电预测、灾害风险等模型（如图所示），实现三天内的天气预报，为电力调度、项目推进提供决策建议。
三是探索数据利益分配模式。这一模式为保险公司降低经营风险、风电企业降本增效、气象服务中心获得更多科研场景和资金创造了多方共赢的局面。2023年，在专业气象数据服务下，某海上风电项目未发生任何灾害理赔，为保险公司节省了大量理赔成本。同时，该项目当年额外增加了45天的运营窗口，工期提前一个月完工。
图1. 短期风电预测流程
跨层级数据融合提升基层治理现代化水平
基层治理是服务人民群众的前沿阵地，也是群众感知基层治理成效、公共服务温度的“神经末梢”。但基层治理常常面临人员少、任务多、资源不足等现实问题。为解决基层政务服务重复劳动、数字化程度低等问题，烟台大数据中心建设了市县村三级联动、上下贯通的乡镇街道综合数据平台，通过智能报表、智能台账，有效减少基层重复调研、重复上报工作烟台逐小时天气预报，推动公共服务数据化，为基层减负、基层治理现代化提供有力支撑。
一是打造全归集、多层次联动、上下贯通的数据应用体系。通过建设乡镇街道综合数据平台，整合市、县、乡镇、村四级15个大类、177个小类、1300多万条数据，实现基层基础数据应有尽有。同时，建立数据回传机制，定期回传基层常见数据需求，共回传全国、省、市级166个大类数据，实现基层需要的数据应有尽有。在数字基底基础上，通过智能报表、智能台账，实现报表自由定制、数据自动复用、结果实时统计，有效减少基层数据重复上报和人工筛选，减轻基层“指尖”负担。 基层表格减量率达到34%，举报量减量率超过52%。
二是赋能基层数据应用场景，推动公共服务普惠化。综合数据平台聚焦民生保障、乡村振兴、补贴发放等重点领域，推动256项基层业务线上化运行。在补贴发放赋能方面，设置社会救助、社会福利、计划生育奖助等3大类13个补贴证明项子类。通过跨部门数据共享和融合比对，主动发现老年人补贴发放、残疾人补贴发放、农村奖助发放等问题，协助基层做好低收入人群、特困人群、残疾人等相关补贴发放认证工作，有效助力提高补贴发放精准度和效率。
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第一审稿人（审稿人）：刘小璐
第二审稿人（审稿人）：曾岩
第三位审稿人：彭博
数据来源：国家统计局
