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沈文海:云计算与大数据对信息化的启示|V课堂第15期

3月24日,江苏省企业信息化协会总群迎来第15期“智造+V课堂”。本期V课堂特沈文海老师和大家分享有关气象信息化方面的话题。

作者:沈文海来源:江苏CIO联盟|2016-03-29 16:51

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3月24日,江苏省企业信息化协会总群迎来第15期“智造+V课堂”。本期V课堂特沈文海老师和大家分享有关气象信息化方面的话题。

嘉宾介绍

沈文海,国家气象信息中心副总工程师兼科技委主任

先后就职于中国气象科学研究院、国家气候中心、国家气象中心、国家气象信息中心等单位。

如下是分享实录:

大家好,非常荣幸能在这里和大家分享有关气象信息化方面的话题,我是国家气象信息中心的沈文海,我今天报告的题目是《云计算大数据对气象信息化的启示》——气象业务信息化发展战略研究。

云计算和大数据等话题,大家都已经耳熟能详,而实际应用方面,大家又都大体处在探索阶段,气象部门在新技术应用方面始终较为谨慎,可供借鉴的案例十分有限,因此今天我主要向大家汇报一下气象业务信息化方面的心得,以及对这些新技术的看法和应用预期。报告分三个部分:第一,现代气象业务简介。第二,气象信息化概述。第三,气象业务信息化发展战略思考。

一、现代气象业务

目前,我国气象部门的核心业务由探测、预报、服务三个部分构成。

探测业务主要是用于采集或获取自然界所有与气象状态有关的信息,以用于气象预报业务,所以探测业务是服务于气象预报业务的,其业务工作由探测系统完成。探测系统以传感器工作所在的空间位置来进行分类,分为地基、空基和天基三部分。其中,地基观测系统主要是指那些传感器位于地球表面或直接架设在地球表面的观测系统,比如各类的地面观测站。其内容又可分为地面气象观测系统、地基遥感探测系统、地基气候观测系统、地基移动观测系统、大气边界层探测系统、中高层大气探测系统等等。空基探测主要是指那些传感器位于地球表面以上,但是在大气层以内的观测系统,例如无线电探空,飞机探测等等,其探测又可分为飞机观测、气球观测、火箭观测等等。天基观测大家都比较熟悉了,就是指传感器位于地球大气层以外的观测系统,主要就是指气象卫星。而细分之又有高轨道气象卫星也就是同步气象卫星,低轨道气象危机也就是低轨气象卫星,小卫星等等。

气象业务的第二部分是气象预报主要分为天气预报和气候预测两部分。其中,天气预报又分为短时天气预报,也就是指1个小时以内的天气预报。短期天气预报,也就是数小时到一天之内的天气预报。中期天气预报也就是数天的天气预报。气候预测则分为月季气候预测,也就是一个月到一个季度,就是三个月这样一个范围。季度年季气候预测,也就是几个月到一年的气候预测,以及长期气候预测,也就是时间跨度在十年左右的这样一种预测。

大家都知道实力是一个部门工作能力的基础,对气象部门而言,其硬实力无疑是气象预报的准确率,而其软实力则很多,比如包括气象工作服务的效果,工作的效率,效益,效能,创新能力,应变,敏捷程度等等。从上面的概要介绍大家可以清楚的看到,气象业务是典型的信息业务,气象业务系统是典型的信息业务系统。

二、气象信息化概述

1、气象信息化阶段性特征

我下面来介绍一下气象信息化概述。我们先从气象信息化的阶段性划分来着手。

就发展的态势而言,建国以来的气象信息化发展经历了艰苦创业、稳步发展、快速发展、高速发展等四个时期。目前正在步入创新发展时期,也就是建国以后至改革开放以前的艰苦创业期,上世纪80年代的稳步发展期,上世纪90年代的快速发展期,进入21世纪后也就是2000-2014年的高速发展期,以及自2015年开始的创新发展期。

而从气象信息化建设内容的特征来进行分析,又可进一步归纳出建国以来60多年的气象信息化发展实际上经历了两个阶段,即:上世纪50余年的资源建设阶段以及本世纪初至今天的技术应用阶段。

资源建设阶段也就是指1949-1999年阶段,这一时期由于公共基础设施(比如说通信、计算等方面)无法满足气象业务正常运行所需要达到的标准,气象部门曾经花大力气建设这些必须的IT资源,因此该阶段的主要特征是先进信息技术的不断引进和信息技术设施的陆续列装,以满足气象业务在信息获取、传输、处理、应用等方面对传感、通讯、计算、存储等基础信息技术资源,也就是IT资源的基本需求这一阶段是IT资源由稀缺阶段向满足基本需求的温饱状态过渡的阶段。

技术应用阶段也就是指2000-2014年这个阶段。2000年气象部门基本解决了以通讯、计算和存储为主要内容的IT资源稀缺问题。信息技术在气象部门各级各单位的应用实践工作全面展开,并且逐步波及到业务、科研和管理工作的各个角落,互联网、移动通讯、数据库、地理信息系统、多媒体等信息技术与气象业务的融合逐步深入的现象日趋显著,各级各单位自身业务能力得到空前提高。

与此同时,管理工作也从无纸化办公逐步转向过程的系统化和流程的规范化。这一阶段的特征之一是信息技术与气象部门业务、科研和管理等各个领域,各项工作的广泛应用和深度融合。以信息系统为特征的各种业务系统大力涌现,并广泛代替了原有传统的业务工作环境,大范围拓展了气象部门的业务。

这个阶段的另一个特点是气象信息资源的价值开始得到高度重视,因为在此以前大家主要重视IT技术和IT资源。对数据本身的价值认识还没有到现在这样的高度,随着IT资源的逐渐丰富,对数据本身的价值开始得到了高度的重视。在进行气象观测系统全面升级改造以大规模提高气象观测数据时空密度和获取途径的同时,对观测数据质量问题的重视程度也随之达到了一个空前的高度。

2、目前存在的问题

2000年对于气象IT部门而言是一个分水岭,因为在此以前气象业务是由探测、预报、信息、服务四个部分构成的,而2000年以后气象部门的领导层开始重新审视气象IT工作,新形成的气象核心业务由原来的四部分改换成了现在的探测、预报、服务三个部分,就是我最开始在介绍的时候所说的。这个时候气象IT工作就不再居于气象核心业务之中了,其原因是因为2000年以前气象业务要想正常开展工作,首先必须解决数据、通讯、计算和存储等IT资源的温饱问题。而2000年以后气象部门的IT资源问题已经脱贫,气象业务要求回归气象本位,提高预报和服务水平;这当然并不意味着气象部门不需要气象IT工作,而是要求气象IT工作要专心服务于探测、预报、服务三大核心业务,不能脱离气象业务的主流方向,要始终贯彻为气象业务服务的宗旨。

在此后的十几年,也就是2000年至2014年年初,由于IT资源开始大众化,气象业务部门对气象IT部门的依赖程度大幅度下降,同时气象IT部门又没有及时的转变观念和角色,服务意识、能力和水平都无法完全达到业务部门的要求,尤其是由于缺乏气象业务的整体规划,缺乏统筹管理和协调,于是导致了各个业务单位为了自身的发展,毫无规划的大量的自建系统。

2008年金融海啸,4万亿的投入,导致这一时期气象部门建设项目数目增多,而且规模空前。由于缺乏整体规划管理,项目建设局部井井有条,而整体混乱无序的现象有所加重。于是不久以后,部门内业务系统林立,数据库林立,服务器林立,网站林立等等,负面现象开始严重起来。

2014年对于气象信息化工作而言,是一个重要的转折点,因为在这一年2月份习主席提出了“没有信息化就没有现代化”的著名论断。信息化工作在气象部门再次得到高度重视,在客观分析了气象信息化建设现状后,气象部门得出了如下结论:

(1)业务系统建设不节约,总体表现为大而无序,大而无安,大而无力。无序,大家都好理解,大而无安就是虽然大,但是不安全。大而无力就是虽然大,但是并不强有力,就是效率不高的意思。那么气象信息系统的数量庞大,低水平,重复建设,业务流程无序,运行维护成本高等碎片化现象日益严重,系统之间边界划分不清晰,各系统之间存在的功能交叉,模块重复的现象,气象信息系统整体效率不高,集约化程度低等等。

(2)信息资源管理效率不高等其他的问题,时间关系我就不再逐一展开了。

下面我们进行一下问题的分析,就目前的情况,虽然业务系统遍地开花,但各业务系统之间业务功能大量的重复,业务烟囱繁多,业务流程复杂,工作效率低下等现象普遍存在,而管理机构的问题甚至更为严重。管理信息化工作至今上停留在公文流转的电子化阶段,职能部门之间的条块分割,并没有因为电子政务系统的建立而得到有效的整合,管理系统彼此相对独立,信息孤岛现象较之业务部门毫不逊色,工作效率长期低下。整体上集中表现在效率低、效益低、效能低。因此未来一段时间气象信息化工作就是努力达到三个高效:高效率、高效益、高效能。

问题是为什么气象部门信息化工作的水平在1980-1999年,也就是资源建设阶段曾经领先于国内许多行业,但在进入21世纪后却迅速落后了呢?而且在由先进转为落后的这十几年里面,我们所引进的设备是最先进的,所采用的技术也是最先进和最成熟的。经过我们分析认为:导致信息化工作落后的原因并不是设备问题,也不是技术问题,而是内部协同问题,是岗位之间,功能之间,系统之间,部门之间,单位之间乃至行业之间的工作协同不利,所以现阶段气象信息化主要内涵是工作协同,也就是通过工作协同来达到气象业务工作的高效率、高效益和高效能。

三、气象业务信息化发展战略思考

基于上述分析,我和我在中国气象局发展研究中心的同事们一道,在去年一整年时间里对气象信息化发展战略工作进行了研究,并得出了一些成果,今天就将业务部分的成果,也就是气象业务信息化部分的成果汇报给诸位专家和领导,请批评指正。

按照约定俗成的套路,还得先进行一下气象信息化发展趋势的分析。气象信息化在我们看来就是在气象事业发展战略的指导下,充分利用信息技术的成果,充分发觉和发挥信息资源的价值,促进气象部门内部,气象部门与其他相关部门之间信息和知识的广泛交流,加速传统气象业务功能、格局、流程以及管理思维和方法的优化和改造。有效解决气象部门在事业发展过程中不断出现的问题和需求,大幅度提高气象预报能力,服务质量和管理水平,促进气象事业健康发展的工作进程。

从IT界的视角考察,气象信息化就是信息技术由局部到全局,由战术层面到战略层面向气象部门全面渗透,作用于技术更新,平台构建,流程管理,工作协同,业务创新等各个领域。支持部门正常运行,推动部门健康发展和有效变革的过程。而所谓气象业务信息化就是将上述信息化工作综合有机的作用于气象探测、气象预报和气象服务这三大气象业务领域。

 

1、气象业务信息化的主要内涵

我们分析一下资源建设阶段和技术应用阶段的内涵。在资源建设阶段,气象业务信息化的主要工作或者主要任务是解决气象业务、科研、服务和管理等各领域的IT基础资源需求问题,以使气象业务和科研工作得以正常开展。这一阶段气象业务信息化的主要内涵是信息技术装备的现代化。

在技术应用阶段,信息技术作为智能化工具的特点开始显现,并迅速在气象部门的业务、科研、服务、管理等各个领域落地并且生根开花,源源不断地涌现出丰富的业务功能,提高业务能力的信息系统不断涌现。气象部门各领域的业务功能空前丰富,局部业务能力大幅度提升,这一阶段气象业务信息化的主要内涵是信息技术与气象业务的广泛和逐步深入的融合。

而目前及今后所处的协同创新阶段,强调的是信息技术的综合应用,形成智能化系统及平台,通过信息平台将彼此分离的岗位、系统、单位和部门有机结合起来,并彼此协同工作。将人类的知识和智慧更加全面、深入和有效的运用到全社会的各个领域和各个层面以推动社会进步。

以智慧化为标志的信息技术综合应用模式,如智慧城市、智慧医疗、智慧交通等相继出现,就气象部门而言便是智慧气象。因此,未来气象信息化的主要工作是大力推进气象部门工作形态朝着智慧化的方向发展,以智能的信息获取,精准的预报预测,开放的气象服务,精细的科学管理,深度的产业融合和持续地科技创新作为主要内涵。

 

2、深入退信气象业务信息化发展的对策

那么如何深入推进气象业务信息化发展,我们也做了相应的思考,下面我介绍一下这方面的内容。智慧气象是理想的工作状态,是气象信息化工作长期奋斗的目标。就气象业务而言,今后一段时间,信息化工作的主要内容是重塑气象业务的基本形态和格局,改变目前业务系统在形态上的烟囱化,地理分布上的离散化,数据组织的碎片化,业务流程的复杂化等负面状态。补充完善气象业务模式,使之能够适应社会日益复杂的服务需求,调整策略和结构,推进公共服务业务向各行业领域的深度融合,通过信息化治理工作,逐步推进并最终完成业务治理工作,应未来的发展奠定坚实的基础。

具体策略是这样:

(1)通过实施气象大数据战略重塑气象业务的基本形态。

确立气象大数据的战略目标,也就是充分利用一切可以利用的数据资源,通过在全气象部门,全面营造基于数据的精准业务,基于数据的卓越服务,基于数据的精细研究,基于数据的协同创新,基于数据的科学管理,基于数据的便捷学习以及高度数字化的工作环境,不断创新,不断改进气象部门各项工作。

倡导和发扬工匠精神,使各项工作更加科学、精准、灵活、快捷、高效。除相应领域的标准、规范、流程和方法需要进行一系列变革外,在业务形态上根本改变以往以业务应用为中心,数据随业务系统而组织的传统,规划和治理并最大限度的整合气象数据,形成内容完备,品质优良,应用便捷,技术规范,安全可靠的气象数据资源池,所有业务围绕着气象数据资源池而循序展开,最大限度的规范和优化数据流程,并通过数据资源池将各业务系统在逻辑和物理空间上会聚在一起,为业务系统的集约化整合,业务流程的优化和再造,业务资源的高效复用等奠定基础和平台。

(2)以互联网气象平台战略构建气象业务的新格局。

平台和而不同,聚而不密,各相关单位系统和人群通过平台可以有效的聚合在一起,通过相应的机制彼此共享技术、产品和数据。未来的气象业务将主要围绕着气象科技创新平台,气象业务综合平台和互联网气象+共享平台等三个平台展开。通过营造这三大平台,气象部门可最大限度的优化资源配置,会聚并高效利用数据资源、技术资源和人力资源,提供良好的协调创新环境,形成分工明确,资源配置得当,彼此良性互动,高度共享协调,集约高效,激励并易于创新的气象业务新格局。

(3)通过实施互联网气象+战略,推动气象服务业务向各行业深度融合。

主要就是着力推动气象与国民经济各行各业的融合发展,推动气象在农业、交通、水文、海洋、能源、卫生等行业的融合应用技术研究。通过构建互联网气象+共享平台,以提供丰富而权威的数据资源,技术资源,IT基础设施资源和专业技术服务等方式,将市场上所有从事气象公共服务的社会力量和机构吸引到该平台上来,以该平台为基础,各自倾力发展各自所擅长的气象服务技能并服务于社会,从而形成气象服务业务部门和社会气象力量彼此优势互补,个展所长,有序发展。以各自的优势向社会各行各业深度融合,完成气象服务业务的结构性调整,推动并营造气象公共服务百花齐放,万众创新的局面。

(4)以工程和敏捷这两种模式共同构成完备的气象业务模式。

气象部门正置身于互联网+的浪潮之中,这里蕴藏着巨大的机遇、风险以及诸多的不确定性,难以预期的不确定性的,稍纵即逝的,具有高潜在效益和机遇的挑战越来越频繁。面对层出不穷的新的业务能力需求,气象部门目前稳健的基于预期的工程规范型的传统建设模式已经越来越难以完全适应,应当予以补充完善。因此需要引进并且拥有敏捷业务模式,使气象部门同时拥有传统和敏捷两种业务模式,也就是所谓的双模式业务,以有效应对各种不同的业务需求。

(5)通过气象信息化治理,推动并最终完成气象的业务治理。

循序推动气象部门的信息化治理工作,通过数据规划工作来完成气象数据资源在范围、内容、业务应用、质量要求、来源、需求满足度、应用峰值周期以及基础、产品、需求等方面的梳理,进而完成气象数据的治理工作。为实施气象大数据战略奠定数据基础,通过气象数据资源和IT基础资源的集约化整合,推动气象业务系统的集约化整合以及数据流程和业务流程的优化,完成业务治理工作,形成业务明晰、流程简约、功能互补的业务板块格局,为实施互联网气象平台战略奠定业务架构基础。

3、需要重点关注的一些问题

在大力开展气象业务信息化工作中有几个问题需要重点关注。(1)气象信息安全问题。(2)顶层设计问题。(3)充分利用社会资源和自身能力建设之间的协调问题。

问答实录:

大数据和云计算方面能否麻烦展开讲解一下?

:我在2013年曾写过一篇文章《从云计算看气象信息化未来走向》,其中是把云计算作为我们气象信息化主要的发展方向和不二法门。但是后来随着思考的深入和大家对信息化的理解深入,我们思路开始向前又进了一大步。那么在现在看来,云计算实际上就是一种IT资源使用模式的变革,或者说是一种IT方式的变革,我指的是iaas,不是paas和saas。云计算并不能解决气象信息化的所有问题。

到目前为止我们认为云计算对于气象部门而言有两个意义。第一,它使得基础资源利用的更加方便,使得我们整个IT基础设施能够更加的便捷,大大降低了气象业务和科研工作的门槛。第二,云计算还能够使得我们气象部门在业务形态上产生巨大的变化。也就是我刚才所说的气象业务信息化发展战略的第二条,即:通过大平台战略来重塑我们的气象业务格局。为什么这么说呢?因为到目前为止气象部门的业务格局是国省地县四级,每个县都有气象局,所以气象部门算起来将近3000多个具体的业务部门。到目前为止我们的业务方式,每个业务单位都有自己的业务功能和业务系统,而我们到现在为止这些业务系统的建设模式都是沿用80年代的模式,也就是增加功能等于增加系统,增加系统等于增加设备,这么多年建设下来,不说是国省地这三级单位了,就是县局,一般来说平均也有十六套业务系统。这些业务系统当然需要维护,还需要场地环境和数据环境,于是在前几年曾经有人提出这样一个口号,就是“把数据中心建到县气象局”。这个口号的问题大家当然都很清楚,就是如此建设必然导致资源的高度分散和系统运行效率的低下。

所以这个口号一经提出来,不久就受到了越来越严厉地批判,现在已经销声匿迹了。然而基层单位确实需要业务功能,需要业务能力,业务能力主要是靠业务系统来实现。如何能够既丰富基层单位的业务能力,又不发生资源分散和效率低下等问题呢?很多听众都已经想到了采用云的方法,也就是我们最开始所提出来的,把每个省的地县这两级业务单位的业务系统全部集中到省里面来,通过说俗一点叫做远程登录方式,说得现代化一点就是通过云端/客户端化方式,使得这些业务单位不必拥有业务系统,或者不必在本地拥有业务系统,只要使用省局的业务系统功能就能够完成他们的业务工作,这就是我们所说的云计算对气象业务格局进行的变化,也就是说,通过在省里面设立云,使得本省的省地县所有气象业务单位,通过在省级云上运行各自的业务系统来进行各自的业务工作,通过省级建设的这些平台来进行相关的比较便捷的业务开发和科研创新。

好了,既然地市和县都可以集中到省级来,那么同样的,省级业务系统也可以集中到国家级来,所以说下一步我们所要做的工作,就是说在各个省内完成了云端/客户端化改造之后,再下一步就是把各个省的这些云陆续集中到几个国家级的数据中心上面来,形成有限的几个数据中心。这些数据中心显然都应当是云中心,因为只有云才能够达到这样一种峰值和谷值之间,大范围的资源协调和paas、saas这样一种服务型的需求供给。

未来气象部门的业务格局肯定是由有限的几个数据中心构成,而且是以云计算作为其主要运行特征的数据中心来构成的,这也就是云计算对气象部门业务一个重大的变革。我不知道我说清楚了没有。

至于大数据呢,我们也有些很激烈的讨论。说实话从一开始我们对大数据的认识也有一个过程。最开始,我本人对大数据的认识是停留在《大数据时代》那本书概念当中,也就是把4个V作为大数据的主要特征,所以说我们当时就对气象数据怎么看,怎么觉得它既像大数据又不像大数据。你说它像大数据吧,它的数据量确实很大,每天都有几个TB的数据增长。你说不像大数据吧,它的增长非常有规律,不像那些互联网大数据那样增长率非常之大。同时气象这些观测数据,它内部所含的信息是很明确的,不像互联网大数据那些内部所含的信息是千奇百怪,无所不包的。

曾经有一段时间,我们对大数据是怀有一种,说好听点是敬而远之,说不好听的有点觉得像一块烫手山芋,既想碰它,又觉得无从下手的这么一种感觉。

随着我们思考的深入,我们逐渐认识到这一点,实际上“大数据”不见得就是“数据大”,大数据主要是指一种工作的形态,也就是我刚刚所说的通过营造基于数据的精准业务,基于数据的卓越服务,基于数据的精细研究,基于数据的协同创新,基于数据的科学管理,基于数据的便捷学习等等改善我们现在的工作模式,不断创新。总而言之,就是通过更广泛的应用数据来提高我们的工作质量,工作效率和工作品质。而对我们来说,至少对气象部门来说,首先是要盘活气象部门自己的这些数据的应用价值。然后要尽可能把气象数据和其他行业之间的数据能够融合起来,产生所谓的跨界效应。说实话《大数据时代》那本书里面所说的这些,比如说那些大数据分析技术,说白了都是一些统计分析,包括正相关、遥相关、密相关等等这些分析方法,气象部门在几十年前就已经使用这些方法了。大家都知道现在一直还在沿用的一种气候预测方法叫做统计气候预测,这种方法就是采用了对历史数据进行大范围的相关性的分析,然后找出一些强信号,就是气候变化的强信号进行相关的气候预测。

所以说《大数据时代》这本作为大数据经典著作里面所介绍的这些方法,对气象部门来说并不陌生,因此对于气象部门而言,真正的数据应用实际上早就开始了,当然进一步的数据应用还需要有很长的路要走。但是正如我们一位著名的气象部门的科学家所说,要真想从数据当中挖掘出新的气候变化的规律或者说超出现在革命性的变化规律来说,以现在的时空密度气象数据产品,至少需要150年的时间序列才有可能。而大家知道真正意义上的气象观测,就中国而言是1841年也就是第一次鸦片战争后开始的,到现在也就150年多一点点。况且那会儿观测频度,观测时空密度都太稀了,不足以完成我们这些老科学家们所提出来的,不足以满足这种时空密度的要求。而真正意义上的,这些科学家们比较满意的高时空密度的长序列的气象数据产品,是在使用到了遥感气象卫星之后所制作出来的长时间序列数据产品,这些资料的典型代表就是“再分析资料”。这些数据大家都知道,气象卫星真正使用时间是从1979年开始的,所以气象部门还有很多工作以及很长的路需要走。

但这并不是说气象数据无所作为,实际上气象数据和交通、旅游、农业、国防,包括医药、卫生、制造这些领域的广泛融合,确实可以产生出很多高质量的服务效果出来。所以我们认为气象数据的主要应用就在于这些方面,就是在于跨界应用,不见得非得要多大的数据,只要能够把这些数据应用好就是大数据。所以我个人认为,大数据不见得是数据大,只要把数据用好,把数据真正的跨界,跨部门,跨领域,跨行业真正的融合好,使用好,这就是大数据,这就是我们对大数据的理解。我不知道我说明白了没有。

请问顶层设计如何设计?

:这个问题确实是挺重要的一个问题。我不怕大家笑话,气象部门到现在为止还真的没有进行像模像样的气象信息化的顶层设计,但是我们已经呼吁很久了,现在领导也开始重视起来了,正在筹备开始做,但说实在话,单靠我们自己的技术力量和知识水平很难完成这项工作。

气象涉及保密数据吗?这一块的信息化怎么开展的?

:原则上世界气象组织是呼吁各国家都公开自己的气象观测数据,但是有些数据确实是不宜公开的,至少气象部门的一些观测数据在军事斗争方面还是有些敏感话题的。

气象是不是国家级计算资源占用前列的?

:是这样,所谓计算资源气象部门的主要计算资源是指高性能计算资源。高性能计算资源主要是用于数值预报的研究和业务运行。数值预报是一项高科技的工作,需要很高深的专业知识。到目前为止确实很多省局,甚至于地市局都在做数值预报,但是从质量和实际效果上来看,基本上是低水平重复建设和重复工作,所以中国气象局是不支持没有技术条件(而不是资金条件)地市和省搞自己的数值预报,还是要求集中力量攻克难关。所以说,国家级确实是先占用高性能计算资源。

气象的信息化十三五规划出台了吗?

:十三五的气象信息化规划目前还没有出台,但是相关的建设工作现在已经开始在进行筹划,相信在今年年内或者明年年初气象信息化十三五规划会开始制定出来。

制造业信息化可否通过内部云的方式实现高效协同,以解决信息化孤岛问题?

:我个人觉得云计算和内部协同工作并没有必然的联系。实际上要想真正达到高效的内部协同工作,恐怕还是业务流程的优化和改造,甚至于再造问题。但是业务流程的改造和云计算没有直接的关系,这是另一个话题。我个人觉得如果通过云计算所搭建的saas平台和paas平台,能够实现所谓大平台微应用的形式,有可能会提高内部的工作协同,但是这是一种比较高端的工作形态了,国内能够达到这种形态的行业,比如像气象、地震、海洋这种行业还没有,恐怕有一些企业做到了这一点,这可能需要请田野秘书长他们来找相关的典型案例了。

数据的使用如何授权?

:这确实是一个问题,大家可能注意到阿里去年下半年推出了一款产品叫做“御膳房”,它的思路是这样,在我的地盘里营造这样一个良好的数据环境,而且非但有数据,其它诸如计算资源、存储资源、网络资源乃至于各种算法都在这儿都有了。使用者来使用的时候,你不要把数据拿走,你在我这儿来算,算完之后你把产品拿走。就好像是一个厨房一样,所有的锅碗瓢盆,油盐酱醋,所有的素材,所有的食材,所有的炊具都有了,你这个厨师来就可以做菜。

数据数量和质量是大数据的一个很重要的方面,气象的数据也是需要标准化的。怎样才能更好的信息共享和后期挖掘,这方面您有哪些思考?

:这个问题非常好,数据质量是我们气象部门最近十年来开始关注的。确实过去对数据质量关注不是特别高,以雷达数据为例,气象部门曾经在十一五和十二五期间,按照美国模式制定了一个叫做气象雷达网计划,全国到现在为止大概已经有200多部天基雷达了,覆盖了全国绝大部分地区,除了沙漠和冰原地区。 但是有一点,就是这些雷达由于当时建设模式是国家和地方各出一半资金,而又没有提出相关的建设规范标准,所以说各个地方就根据本地方的特色来进行相关天基雷达建设。

比如说南方主要关注于暴雨,而西北地区主要关注于沙尘暴,而东北地区主要关注冰雪,不同的关注对象,雷达的反射波是不一样的,所以他们所引进的雷达波长和型号也就不一样,于是乎建成之后忽然发现全国的天基雷达居然有五六种型号之多,这种型号由于波长不一样,很多技术参数都不尽相同,所以使得雷达资料之间共享,特别是拼图就很成问题了。

美国全国基本上是同一个类型的雷达,所以它可以组成全国立体的雷达拼图,而咱们国家由于雷达型号不一样,所以使得拼图异常困难,这也就说明初期的规范和标准是何等的重要,如果没有这些,可能建成以后的效果就很难达到预期,这是一方面。还有就是对于数据的质量,从就地面观测站而言,从2000年以后,我们改成了自动气象站观测以后,各个地方的积极性都非常高。每个省都自筹经费在每个乡布设了自动气象站。过去人工观测的时候是每个县一个观测站,现在是每个乡一个观测站。过去人工观测的时候是每3小时观测一次,现在由于是自动观测,所以说每5分钟就观测一次,甚至有可能到2020年会提高每1分钟就观测一次,大家看,数据量确实大大提高了。从站网来说,过去是2800多个站,到目前为止已经是7万多个站了,可能到2020年会达到10万个站,观测频度也大幅提高,数据量确实增加了很多。我们算了一下,增加了将近700倍左右。但数据质量的保障方面却没有马上跟上。

在使用这些资料时,不时会发生这种情况:从资料上看,某站的降水量很大,大家都以为那个地方下了暴雨,可是从天气现象上来看又不像是暴雨。结果最后一查是某个小孩恶作剧,把饮料筒里面的水倒到雨量计里面去了,所以数据质量确实是很大的问题。我们现在已经建立了一套国省和县三级联动体制。在国家和省级各设了两级质量控制系统,通过内部一致性,空间一致性和时间一致性等方式来判断哪些数据是可信的,哪些数据是可疑的。一旦发现这些可疑的数据,我们会通过这些岗位直接及时的或者实时的通知这些县的值班人员,让他们来确认这些可疑数据的真实性。如果他们认为这些数据是真实的,我们再把这些数据作为真实数据发布到预报员的桌面上。

消除雾霾的战斗,气象部门参与吗?

:雾霾说白了主要靠风,风却是个问题。由于气候变化问题,北方或者北京这种风的状态和以前相比确实有所变化。冬季静风日数确实有所增加,没风,凭现在的技术手段,使多大的力气也不可能把全北京市的雾霾全部消除掉。最根本的办法还是消除雾霾的源头。说实在话,以前老说人定胜天,其实人是胜不了天的,我个人是这样认为。

目前我国气象运用大数据方面与国际先进水平有何特色和差距?

:说实话,在大数据应用方面,我国气象部门也就是中国气象局目前还没有真正的取得实质性的显著的进展。我们局长曾经给我们举过一个例子,他到日内瓦去访问的时候,曾经要坐飞机去伦敦,就是从日内瓦飞到伦敦。当时在日内瓦世界气象组织的大厅里面,就有人给他指出,说你坐哪个哪个航班比较好。为什么呢?说这个航班途中的天气状态会比较好。比如说没有对流天气,没有什么云等等。而有些航班建议他暂时不要考虑,或者说往后考虑,因为这些航班的航线上会有一些比较剧烈的天气现象,像这个就是属于大数据方面的应用。但是很可惜我们气象部门在这方面还没有做到这么精细。现在我们中国气象局有一个公共气象服务中心,他们正在积极开展这的工作,说实在话,他们的进取精神很令人敬佩,在信息化理念和开放程度等方面甚至超过我们信息中心,在新技术应用方面也是这样。

从国际上各国气象部门来说,除了中国外,其他国家较少听说专门用大数据做什么事情的,他们就是很平静的在做一些气象服务工作,很自然的把气象数据和其他的数据进行相关的融合。在美国、英国、澳大利亚等好像没有听说过以这种指令性或者口号性方式来推动大数据应用的,他们都很自然,相对来说。

您做CIO这么多年,觉得做好CIO的关键是什么?

:说实话,作为CIO来讲,我个人觉得,我并不是很称职。相对来说,我自己认为,我这个人不是登高一呼就应者云集的人,而且也比较倦于做那些组织性的或者说很烦琐的,需要求爷爷告奶奶组织一帮人一块往前的走工作。我对自己的定位是一种类似于师爷或者谋士这样一种角色。我自己比较喜欢研究一些东西,思考一些东西,然后为决策者出谋划策。严格意义上来说,我不是一个CIO,说好听点是一个思考问题的人,说得难听一点就是一个胡思乱想的人。

风力发电和光伏发电与气象密切相关,怎么将气象大数据和风、光发电有机结合,更好的应用在风、光发电上面?

:这个问题您说得很对,风力发电和光伏发电确实和气象有很大的关系,这两方面我们也在提供相关的服务支持。第一,所谓的风电场和光电场,这些场的选址需要大量的气候资料和气象资料来予以佐证和支持。第二,对于风电场和发电场的预期,也需要气象预报产品的支持,在这方面确实都是我们气象部门,特别是国家气象部门的一些基本业务,或者说是一些专业气象服务,这个方面的内容,已经有了。问题就是这些电厂所发的电如何能够跟国家电网进行有效的衔接,能够真正的支持国家电网实际电能的应用和输送,具体方面可能还有很多的工作需要我们去做。

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