面對颱風,我們能做的其實有很多 | 風眼觀察

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作者 楊雪 主編 於浩 微信編輯 劉考坤

22號颱風「山竹」在9月16日下午登陸我國珠三角地區，所及之處，滿目瘡痍。

在社交網絡上，你應該已經感受到這次颱風的威力了。儘管官方目前還未給出具體的傷亡數據，儘管「山竹」擊破高樓玻璃、捲起沿海的巨浪，但客觀而言，廣東省政府在此次預防颱風的措施上已經有了很大進步。

彩雲天氣CEO袁行遠評價說，「我覺得政府已經很努力了，科學也給出了很準確的預測，這次屬於比較完美的防臺（颱風）範本。」

在「山竹」登陸四天前，氣象部門和氣象服務類公司就已經對其進行了預測——事後看來，預測的時間和路徑已經十分精準。

9月12日，彩雲天氣就已經給出了對於「山竹」登陸的預測：

精確到分鐘的天氣預測

在預測了「山竹」的軌跡和登陸時間之後，事情就變得沒有那麼複雜了。廣東省政府在很多的時間內做出了一系列響應：撤離十五萬人員，火車站、機場全部停運，召集漁船回港、實時預警以及停運、停課、停業等通知……

這得益於兩件事：中國的氣象數據正在變得越來越開放，AI正在氣象預測服務中扮演愈發重要的角色。

「山竹」席捲菲律賓

長期以來，中國的氣象預報的發布權被氣象部門壟斷，他們免費提供氣象發布服務，但同時也不會對外公開氣象數據。這種免費的公益服務導致中國的氣象服務發展了30 年，卻仍處於起步階段，沒有形成規模，更沒有形成產業。

這一現狀得以改變是2015 年。2015 年6 月，氣象局頒布27 號令：開放中國氣象信息，並於2020 年完全放開，鼓勵民營資本和氣象局合作。

2015 年的9 月29 日，中國氣象數據網正式上線對外服務，該站將成為中國氣象局對社會開放基本氣象數據和產品的共享門戶。

這意味著，民營組織可以公開使用這些氣象數據了。

傳統的天氣預報方式，通常是分析雷達衛星收集的圖片，然後人工總結規律與經驗。小時候《新聞聯播》之後的天氣預報環節的數據就是這樣得出的。「局部天氣有陣雨」——甚至沒有人解釋清楚哪裡是局部，陣雨究竟多大雨。

如何把預報做的更精確——從城市精確到地點，從天精確到分鐘，從區域精確到經緯度？傳統的解決方案是寫規則。假設風往西邊吹，那麼人為推測出雨也可能往西邊移動。很明顯，這個規則有點過時，而且精確程度十分有限。

袁行遠的解決方案是利用計算機和圖像識別技術的完成更精確的算法，「把雷達探測到的圖像交給計算機，讓計算機判斷判斷雲的移動和走勢，它會計算出雲層一定的位置和速度，根據這個結果人就能判斷什麼時候雨會到達。」

技術變革給天氣預測帶來顯著效果，結合圖像識別與機器學習之後，預測天氣的精確概率相比人工操作提高了20%。

AI 愈發重要。另一家氣象服務公司墨跡天氣甚至已經開始讓AI 撰寫天氣預報。

數千億元的藍海市場

當然，天氣數據的意義不止在於指導人們出門是否帶傘或者颱風天不要出門，其更重要的使命是為企業提供決策依據。

相關統計表明，流通類商品銷售額的65% 取決於天氣，因為天氣直接影響人的生理、心理，支配他們的消費行為。

如果廣東的超市們能夠明白天氣對日常生活的影響有多大，就不會在颱風來臨前的那天被市民搶購一空。

弗裡德黑姆·施瓦茨在其著作《氣候經濟學》中指出，天氣在全世界五分之四的經濟活動中扮演著決定性的角色。

以一次普通的降雨為例：滴滴出行在降雨期間的動態路線規劃、餓了麼配送員的配送任務安排，都會參考天氣數據。

企業們通常希望這些氣象服務公司能給他們提供更多：以一個船舶運輸公司為例，他們不僅想知道惡劣天氣什麼時候結束，而是希望氣象公司能夠給出具體的應對方案，一趟船開出去的風險是多大？如果有颱風如何繞著走？繞著走的路線應該怎樣設計？概言之，根據天氣預報然後給出相應天氣的服務方案有更具潛力的商業前景。

在這方面，美國成熟的氣象市場為中國創業者們提供了可供模仿的範例。

美國活躍著350 家左右的商業氣象服務公司，整個市場超過60 億美元。氣象數據不僅能夠被應用於種植業、畜牧業、交通運輸業，金融保險以及服裝行業等都對精確的氣象預測有需求。

中國的氣象服務公司也已經開始了類似的商業化探索。比如墨跡天氣，已經在根據天氣預報給出相應的服務方案。

墨跡天氣和餓了麼、美團外賣、達達等企業合作，雙方打通數據建立配送模型，基於歷史外賣配送數據、最新短時預報天氣數據等制定未來2小時的配送計劃，從而降低天氣因素造成的外賣訂單損失並對物流運力實施動態調節。

這只是案例之一。隨著氣象預測精準度的提升，氣象數據的應用場景有越來越多想像空間。墨跡天氣商業化負責人那任昕表示，網約車、車聯網、物流、保險、旅遊、航空以及電力行業、甚至是政府單位等都有對氣象服務的需求。

顯而易見，氣象服務是一個巨大產業而且是一片藍海：根據中國氣象服務協會預測，到2025年中國氣象服務市場規模將達到數千億元。 

藍馳創投的合伙人朱天宇強調：中國氣象服務市場的主要挑戰不在於數據，更關鍵的是如何把數據應用到場景當中去，「氣象是先天大數據，是最早應用大型設備的領域。數據處理能力強一定有優勢，但是對於中國氣象服務創業者來說，更關鍵的是怎麼將數據結合到商業需要的場景中，怎麼找到真正找到為數據付費的價值點，怎麼把數據呈現出的商業價值包裝成為有人願意買單的產品或服務——這才是更核心的挑戰。」