趙 凱，劉漢博，李永杰，林 棽

（華風(fēng)氣象傳媒集團有限責(zé)任公司，北京 100081）

0 引言

當下的移動通信技術(shù)已經(jīng)深刻地影響了信息的傳播及應(yīng)用方式。 而移動場景中的信息傳播本質(zhì)上是信息在某一特定場景中通過移動通信技術(shù)被傳播、應(yīng)用的過程,包括對用戶所處場景的感知、信息需求的提取、服務(wù)的輸出一系列過程［1-4］。 如何在氣象服務(wù)領(lǐng)域中,研究氣象預(yù)警信息的精準、快速傳播技術(shù),提升氣象預(yù)警服務(wù)的效率與精準性,發(fā)揮其作為“防災(zāi)減災(zāi)第一道防線”的戰(zhàn)略價值,是氣象部門在今后需要著重加研究的課題［5］。 與實際需求相呼應(yīng),我國政府也對強化預(yù)警信息傳播做了統(tǒng)一部署及安排:國務(wù)院辦公廳早在“關(guān)于加強氣象災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警及信息發(fā)布工作的意見”(2011 年33 號文)就提出要“強化預(yù)警信息傳播”［6］。 針對突發(fā)性天氣的地域性顯著、突發(fā)性強、影響性高等特點,研究提升氣象預(yù)警信息快速、精準發(fā)布能力的技術(shù)方案是本文的研究目標。

本文以研究氣象預(yù)警信息在移動通信場景下的精準、快速傳播為技術(shù)目標,設(shè)計了一套基于移動場景的氣象預(yù)警信息傳播解決方案。 方案以數(shù)字化標簽為手段,將用戶需求與氣象預(yù)警信息實現(xiàn)標簽化,通過標簽匹配的方法實現(xiàn)用戶時空信息與需求信息與氣象預(yù)警信息的精準匹配,解決氣象預(yù)警傳播的精準性問題。場景標簽化傳播與網(wǎng)絡(luò)廣播方式相比,端到端的方式具備更短的傳播路徑,更適合移動互聯(lián)網(wǎng)時代以移動終端設(shè)備為載體的傳播場景。 除此以外,氣象預(yù)警信息既可以主動地基于用戶場景需求進行風(fēng)險提示,也可以按用戶需求定制分發(fā)策略。 盡管最終傳播的數(shù)據(jù)量有減少但每條預(yù)警信息的傳播價值將得到明顯提升。

1 預(yù)警信息標簽化解析

我國2016 年發(fā)布的氣象行業(yè)標準《氣象災(zāi)害預(yù)警信息編碼規(guī)范(QX/T342—2016)》為預(yù)警信息的標準化解析基礎(chǔ)。 依據(jù)此行業(yè)標準,預(yù)警信息共包括51 個內(nèi)容元素,其中必須包含的元素有23 個。 元素內(nèi)容包括預(yù)警信息類型、標識類信息、時間類信息、空間類信息以及發(fā)布單位、發(fā)布渠道、發(fā)布方式等內(nèi)容。 標準包括臺風(fēng)、暴雨、高溫、寒潮、大霧等在內(nèi)的16 種預(yù)警和38 種預(yù)警信息,預(yù)警級別代碼分為7 種。 各項預(yù)警信息類型可分為發(fā)布、更新、解除、確認和錯誤5 種。 針對預(yù)警信息的描述,其空間類信息包括了影響區(qū)域、區(qū)域描述、大地坐標系、區(qū)域類型、地理區(qū)域編碼、海拔、影響測站等11 種信息。 時間類信息包括起報時間、過期時間和預(yù)警時效等信息。

預(yù)警信息解析就是建立預(yù)警信息的數(shù)字化標簽,其中標簽主要對應(yīng)預(yù)警信息的元素內(nèi)容。 為實現(xiàn)快速匹配,還需要建立服務(wù)場景類標簽。 其中,預(yù)警信息是依據(jù)氣象災(zāi)害預(yù)警信息行業(yè)標準,主要包括預(yù)警類型、空間位置類信息和時間類信息。 服務(wù)場景標簽主要包括空間位置類信息、時間類信息、場景類信息。 由于移動終端作為信息接收載體,開展基于移動互聯(lián)網(wǎng)的WAP 網(wǎng)站或App 等服務(wù)中,服務(wù)提供商可根據(jù)訪問的IP 或訪問特定內(nèi)容提供定向位置的預(yù)警信息發(fā)布。 其中,如車載導(dǎo)航、航空服務(wù)、物流貨運、高鐵等移動生活場景下的服務(wù)App,還可以根據(jù)用戶行動路線,通過預(yù)警時間信息進行進一步精準匹配,進一步提升提前預(yù)警的服務(wù)能力。 移動場景信息與預(yù)警信息通過時空標簽快速匹配精準傳播,通過場景與預(yù)警災(zāi)害種類融合,進一步推送相應(yīng)的提示內(nèi)容,形成高效的信息傳播應(yīng)用機制。

2 軟件技術(shù)架構(gòu)

方案技術(shù)架構(gòu)(見圖1)包含預(yù)警信息模塊、服務(wù)場景模塊和快速發(fā)布服務(wù)系統(tǒng)3 部分。 各部分功能介紹如下。

圖1 技術(shù)架構(gòu)

2.1 預(yù)警信息模塊

預(yù)警信息模塊由讀取解析、空間位置、時間信息、數(shù)據(jù)存儲4 個子模塊組成。 讀取解析子模塊實現(xiàn)預(yù)警數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入、標簽化解析；空間位置模塊和時間信息模塊分別負責(zé)分析、識別、提取預(yù)警信息中的空間類信息和時間類信息；數(shù)據(jù)存儲子模塊負責(zé)將經(jīng)過解析、標注、標簽化處理后的預(yù)警信息數(shù)據(jù)存入高性能數(shù)據(jù)庫,待快速發(fā)布服務(wù)系統(tǒng)調(diào)用。

2.2 服務(wù)場景模塊

服務(wù)場景模塊由位置識別模塊和場景匹配模塊兩部分功能組成。 位置識別包括基于IP 與經(jīng)緯度的區(qū)域識別算法和位置匹配算法。 IP 區(qū)域識別主要負責(zé)互聯(lián)網(wǎng)IP 對應(yīng)的行政區(qū)域位置數(shù)據(jù)的處理與存儲；經(jīng)緯度區(qū)域識別模塊負責(zé)建立區(qū)域坐標庫,由區(qū)域坐標庫存儲區(qū)域地理空間信息,將位置信息對應(yīng)到具體行政區(qū)域。 匹配算法負責(zé)根據(jù)訪問設(shè)備的IP,在IP 資源庫匹配其對應(yīng)位置或根據(jù)經(jīng)緯度坐標計算該位置是否在預(yù)警信息影響區(qū)域中。

2.3 快速發(fā)布服務(wù)系統(tǒng)

快速發(fā)布服務(wù)系統(tǒng)采用B/S 架構(gòu),以HTTP/HTTPS 作為通信協(xié)議。 客戶端可以是用戶設(shè)備上運行的Web 瀏覽器、氣象服務(wù)App 以及其他應(yīng)用軟件。 客戶端負責(zé)向服務(wù)端發(fā)起請求,傳遞IP、經(jīng)緯度、預(yù)警需求或場景等標簽參數(shù),接收服務(wù)端返回預(yù)警服務(wù)信息請求,并完成信息的解析與可視化呈現(xiàn)。 服務(wù)端由負載均衡處理器、預(yù)警API、預(yù)警(處理后)數(shù)據(jù)庫組成。其中負載均衡用于分攤終端設(shè)備請求壓力；預(yù)警API負責(zé)接收客戶端請求參數(shù),調(diào)用IP 區(qū)域識別或經(jīng)緯度區(qū)域識別模塊,檢索標簽化存儲的氣象預(yù)警數(shù)據(jù)。 標簽化存儲的氣象預(yù)警數(shù)據(jù)由開啟持久化的Redis 進行存儲,提供分布式、可擴展的標簽化預(yù)警數(shù)據(jù)庫服務(wù)。

3 預(yù)警信息發(fā)布流程

預(yù)警信息發(fā)布流程(見圖2)包括預(yù)警讀取解析、場景標注、預(yù)警數(shù)據(jù)存儲、分場景預(yù)警數(shù)據(jù)分發(fā)4 個部分:預(yù)警讀取解析負責(zé)從預(yù)警數(shù)據(jù)源接收預(yù)警數(shù)據(jù)文件,解析預(yù)警數(shù)據(jù)文件為系統(tǒng)識別的數(shù)據(jù)文件格式和標簽化內(nèi)容；場景標注負責(zé)從預(yù)警數(shù)據(jù)中根據(jù)配置的場景分析策略,分析預(yù)警所影響的場景信息,并與系統(tǒng)內(nèi)的預(yù)警信息建立對應(yīng)關(guān)系；預(yù)警數(shù)據(jù)存儲負責(zé)將預(yù)警讀取解析后的數(shù)據(jù)與場景標注后的數(shù)據(jù)存入高性能發(fā)布數(shù)據(jù)庫中,待預(yù)警API 使用；分場景預(yù)警數(shù)據(jù)分發(fā)負責(zé)根據(jù)IP、經(jīng)緯度、場景等信息提取與之關(guān)聯(lián)的預(yù)警數(shù)據(jù),并以Web 接口方式對特定App、移動WAP 網(wǎng)站或移動終端設(shè)備提供服務(wù)。

圖2 發(fā)布流程

4 實驗及個例分析

根據(jù)上述技術(shù)方案在中國天氣網(wǎng)進行實驗性應(yīng)用。 下面分別以2020 年第16 號臺風(fēng)“浪卡”和2021年720 鄭州特大暴雨兩個高影響天氣的服務(wù)情況為例,進行分析。

4.1 臺風(fēng)“浪卡”

“浪卡”于2020 年10 月12 日上午加強生成為臺風(fēng),于13 日19 時20 分前后在海南省瓊海市沿海登陸,登陸時中心附近最大風(fēng)力為10 級,中心最低氣壓為988 百帕。 “浪卡”登陸后強度由強熱帶風(fēng)暴減弱為熱帶風(fēng)暴,14 日凌晨由海南島移入北部灣海面。

受“浪卡”影響,沿海多地發(fā)布臺風(fēng)預(yù)警、暴雨預(yù)警和大風(fēng)預(yù)警,相關(guān)預(yù)警分別發(fā)布在中國天氣網(wǎng)PC 端預(yù)警頻道(http:/ /www.weather.com.cn/alarm/)與中國天氣網(wǎng)移動WAP 端(http:/ /e.weather.com.cn/)。 由于中國天氣網(wǎng)WAP 端提供基于訪問用戶位置的氣象預(yù)警信息服務(wù),并將預(yù)警信息匹配在網(wǎng)站上至受影響區(qū)域的服務(wù)頁面,供用戶快速獲取。 統(tǒng)計2020 年10 月13日,PC 端預(yù)警信息的日瀏覽量為845 次,WAP 端約為80 萬次。 相較之下,移動WAP 端基于位置的預(yù)警信息傳播效果為沒有精準位置匹配的PC 端的傳播效果的近1 000 倍。

4.2 720 鄭州特大暴雨

2021 年7 月17 日至22 日,河南省出現(xiàn)極端的特大暴雨,暴雨天氣過程持續(xù)達6 天,強降雨中心位于鄭州、鶴壁、新鄉(xiāng)和安陽,最強時段發(fā)生在7 月19 日至21日。 河南省中北部大部分地區(qū)累計降雨量超過500 mm,各地市平均降雨量前三依次為: 鶴壁588.1 mm、鄭州532.5 mm、新鄉(xiāng)467.4 mm。 鄭州觀測到的最大過程累計雨量為993.1 mm。 本次特大暴雨過程中,河南省相關(guān)多個國家氣象站日降雨量突破建站以來歷史極值,累計雨量多、降雨強度大,極端性突出。

通過7 月15 日到7 月25 日10 天的中國天氣網(wǎng)地市級預(yù)警頁的用戶訪問量(UV)來看,突發(fā)性天氣的公眾傳播效應(yīng)非常明顯。 7 月15 日到7 月18 日鄭州市的用戶訪問量(UV)均在50 000 以下,到了7 月20 日則陡增超過90 000。 這表明公眾對突發(fā)性天氣精準的預(yù)報預(yù)警信息非常關(guān)注。 同時,頁面訪問時長變化也非常明顯,日平均訪問時長由約100 秒增加了近30 s(見圖3)。

圖3 720 鄭州特大暴雨用戶訪問量

通過上述兩個案例分析,公眾對高影響性天氣的預(yù)警非常敏感,通過移動終端快速訪問獲取預(yù)警信息的方式,在訪問量、訪問時間、停留時間、用戶規(guī)模等方面都有明顯變化,說明相較傳統(tǒng)發(fā)布方式,基于位置、時間的標簽化傳播精準性和效率更高。

5 結(jié)語

為提升預(yù)警信息傳播效果,實現(xiàn)預(yù)警信息的精準快速傳播,本文研究了基于移動場景的預(yù)報信息精準傳播技術(shù)。 通過嘗試抽象預(yù)警信息和場景信息的標簽,構(gòu)建場景與預(yù)警信息的快速匹配,從而通過精準發(fā)布提高發(fā)布速度和效率。 基于目標,研究了移動場景位置識別、預(yù)警數(shù)據(jù)處理和快速發(fā)布等面向移動場景的預(yù)警信息精準傳播技術(shù)方案。

本研究依托中國天氣網(wǎng)的預(yù)警發(fā)布渠道,應(yīng)用該傳播技術(shù)方案進行了實驗性服務(wù)。 針對2020 年第16號臺風(fēng)“浪卡”與2021 年720 鄭州特大暴雨兩個高影響個例,通過對PC 和WAP 網(wǎng)站用戶上網(wǎng)行為進行統(tǒng)計分析,結(jié)果均表明,基于移動場景下的預(yù)警信息精準傳播可更好地滿足用戶獲取預(yù)警信息的需求。

在實驗性服務(wù)過程中,隨著對于預(yù)警信息精準傳播技術(shù)認知的持續(xù)加深,我們也發(fā)現(xiàn)了一些有待優(yōu)化和提升的問題。 例如,在對于場景的標簽化可以進一步具象,可進一步提升精準性和服務(wù)的提前時間；可建立向社會App 提供時空標準的標簽接口,擴大預(yù)警信息的精準傳播的應(yīng)用范圍。 這些工作可作為下一步應(yīng)用探索的方向。 隨著5G 和更廣泛的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展,預(yù)警信息結(jié)合場景的有效精準傳播將愈發(fā)高效。