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近日，国家数据局综合司、国家医保局办公室、中国气象局办公室印发《医疗保障、气象服务领域“数据要素×”典型场景指引》（以下简称《指引》），围绕汇聚数据类别、融合利用路径、典型应用场景及应用成效，提炼“数据要素×气象服务”3大重点方向12个重点领域共51个典型场景。当前，各地正积极探索数据要素与气象服务融合实践，但普遍面临场景选择模糊、数据融合路径不清、制度机制适配不足等问题。《指引》的出台，明确了典型气象服务场景下各类主体的数据归集范畴与加工处理规范，为破解“汇什么数据、如何加工数据”等基础性问题提供了遵循，对推动气象服务从传统“观测型”向“赋能型”转型具有深远意义。<br>
一、数据要素赋能是推进数字气象建设的必然趋势<br>
数据要素是气象服务数智化升级的核心支撑。数据要素与气象服务的融合本质是将气象数据从单一观测资源转化为跨领域赋能载体，是推进气象数智化、支撑国家治理现代化的必然选择。一方面，通过融合地面观测、雷达、卫星等多源气象数据及水利、交通等跨部门数据，能够有效破解传统预报因“数据孤岛”造成的精准度短板；另一方面，数据可复用性能够降低跨领域数据采集成本，例如一套标准化数据集可同时支撑农业墒情预报、交通结冰预警、工地高空风测算等多类应用场景，避免数据重复采集与模型重复构建。<br>
社会与重点行业对气象数据需求日益迫切。结合极端天气频发态势与经济社会高质量发展的现实需求，社会各界对气象服务的需求已从传统通用型预报向精准化、定制化方向演进。公众层面，对暴雨积涝点预警、景区最佳观景时段推荐等个性化服务期待持续提升；行业层面，低空经济亟需能见度、湍流等数据保障无人机安全运行，能源行业亟需风速、日照等数据提升发电调度效率，港口作业亟需台风、海浪等数据保障物资运输安全，多领域差异化需求持续推动气象数据价值释放。<br>
《指引》破解当前气象数据应用的痛点难题。当前，部分数据要素与气象服务的融合应用实践中，未能精准锚定细分领域差异化需求，导致数据供给与应用需求存在一定程度的脱节。此外，数据清洗、整合等技术路径不明确，难以支撑融合应用实现长效化、规模化发展。《指引》立足实践痛点，明确51个典型场景的汇聚数据类别和融合利用路径，为各类主体提供可落地、可复制的操作指南，助力相关实践少走弯路，加速数据要素与气象服务的深度融合进程。<br>
二、场景牵引是“数据要素×气象服务”的核心抓手<br>
以场景特征为依据开展定制设计。不同场景的业务逻辑、需求痛点不同，这决定了数据融合路径、模型构建、制度保障需差异化推进。《指引》将气象服务场景分为防灾减灾、赋能增益、应对气候变化三大方向，其中，防灾减灾类侧重风险防控，通过融合实时气象、历史灾害、跨部门风险数据实现提前预警；赋能增益类侧重价值创造，结合行业业务数据设计融合方案；应对气候变化类侧重长效治理，融合长期气象与经济社会数据释放综合价值。<br>
以应用成效作为评判标准。数据要素与气象服务的融合，不应单纯追求数据全、技术新，而需以“是否创造实用价值、能否实现价值增量”为根本标准。《指引》多次强调实效导向，围绕安全、效率、经济效益等维度开展综合评价，确保数据要素真正转化为气象服务的“价值增量”。<br>
以规范利用筑牢安全保障基石。气象数据事关公共安全、行业安全与个人隐私，数据要素的融合利用必须以合规规范为前提。《指引》围绕数据安全、全周期管理、风险防控等关键环节，强化数据全流程安全引导，确保数据利用安全可控，为数据要素与气象服务的深度融合筑牢安全根基，推动融合进程行稳致远。<br>
三、按需多维协同是数据要素融合落地的关键路径<br>
按需选取适宜场景，逐步拓展应用范围。《指引》列出的51个场景并非要求“全面开花”，而是引导各类主体因地制宜、循序渐进。选择初始场景应坚持需求优先原则，优先选取需求迫切、数据获取便捷、实施难度较低的场景；坚持成本可控原则，聚焦数据易获取、建设成本低的重点领域；坚持成效导向原则，优先推进短期成效可见、示范效应强的场景，以点带面推动气象数据融合应用规模化落地。<br>
按需适配融合路径，确保需求精准匹配。不同场景的业务逻辑差异，决定了数据选取、模型构建、产品输出需“量身定制”。《指引》提供了清晰的路径参考：针对智能问答、基础预警等通用场景，可采用“成熟数据集+标准化模型”模式；针对低空湍流预测、风电场功率预测等专业场景，可采用“专项数据+定制模型”；针对港口作业、多灾种预警等跨领域场景，可采用“多部门数据+协同模型”，从而确保数据融合精准匹配场景需求。<br>
按需健全制度机制，推进长效有序发展。数据要素与气象服务的融合不能仅靠技术支撑，更需健全制度护航。在数据共享方面，需推动气象部门与水利、交通、农业等相关部门建立常态化数据对接与共享机制；在成效评估方面，需建立量化评估指标体系与动态监督机制。只有制度机制与场景、数据适配，才能实现“数据要素×气象服务”长效可持续发展。<br>
（来源：国家数据局微信公众号；作者：周民，国家信息中心副主任）<br>
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