大數據和人們日常生活的關系從未如此密不可分：在城市，活動舉辦者每每需要掌握某個路口、某片廣場是晴是雨、是冷是熱;在農村，農民想知道這片稻田降水多少，數米之隔的魚塘降水又是多少;在港口，對大風的分鐘級精準預報，也許能產生數以百萬計的經濟效益……

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這些需求背后都指向一個關鍵詞：氣象大數據，用貼近公眾的呈現形式就是天氣預報。

在上個世紀，數據壁壘曾是困擾我國科學研究乃至經濟社會發展的一大障礙。2001年，氣象部門作為破除數據壁壘的先行者，開始面向科學界乃至社會公益部門提供氣象數據。截至今年，國家氣象科學數據中心服務專業用戶超過36.8萬戶，累積訪問量超過7.6億人次，累積數據訂單量近300萬次。

如今，打開導航軟件，輸入目的地，路線生成的同時，途中即將發生的天氣影響也隨之標出：寒潮來襲，打開空調取暖;出發滑雪，雖然尚未降雪，雪場卻情況良好……不少人以為，每天收看或查詢天氣預報，就是人們和氣象數據打交道的全部，其實在上面這些場景中，氣象大數據早已融入日常生活。

時間回到2019年年初，我國迎來一年一度的春運，那一年發送旅客達29.8億人次。在這人口大規模流動、交通系統經受考驗的40天里，來自低溫雨雪冰凍、寒潮、暴雪、大風、大霧的威脅，從未遠離。

時任湖北省公安廳高速公路警察總隊副總隊長的張軼群，在這個春節用上了結合實時天氣的交通指揮系統：遇到雨雪冰凍天氣，可以實現高危路段提前警示、突發事件自助預警、擁堵點段智能誘導、安全信息實時發布。在交通信息發布與研判平臺上，交警可以及時獲取精細化惡劣天氣預警信息。

這樣的信息不僅面向決策者，也同樣面向公眾。人們在手機上打開地圖軟件，輸入起終點確定路線和出發時間后，便能在路線上看到閃爍的紅點——這是天氣風險點“預警”，代表路上這個點存在道路結冰、大霧、大風等風險。

屏幕上的小小警告，并不是將現有的天氣預報，照搬到道路所在區域那么簡單。相對于區域性的預報，路面是不折不扣的“局部地區”，路面的大氣輻射，道路材料的物理性質，附近地形、水體影響，橋梁涵洞隧道差異等因素，都會對預報的精準程度提出更高要求。解決這個難題，需要氣象部門的數據共享，也需要部門間、企業間的深度合作。

面對需求，路面氣象信息服務平臺應運而生，由氣象部門共享氣象數據，交通部門共享路面情況，平臺則負責結合路面動態熱平衡，自適應學習路面狀態，讓氣象數據在道路上“飛馳”，最終得到實時輸出的精細化交通氣象服務產品，再推向用戶。

深挖城市低洼地、涵洞等易積水點分布情況，研發暴雨積水風險等級預報;根據天氣情況變化，調節打車軟件呈現的最優路線和接單價格……數據共享的本質，是讓需求與數據相逢。當有心人遇上有用的數據，我們的生活也因此多了一分便捷和安全。

歷經多年開放共享，氣象數據的應用，早已滲入了社會生活的種種細節。

2020年年末，隨著一股寒潮南下，在湖南、浙江、陜西、江西等地，多年未見的“拉閘限電“再次出現。由于暫時性電力短缺，這些地區先后發布通知，優先保障居民生活、關鍵公共設施和重點企業用電，適當壓限行政單位和景觀用電。

氣候形勢變化，是這次“拉閘限電”的原因之一。在湖南，2020年入冬較常年同期提前1個月，水庫水位下降、風力發電受限于冰凍、燃煤使用減少，共同成為用電緊張的原因。雖然這種情況十分短暫，但卻提醒著人們，如不結合氣象數據科學統籌調配資源，在氣候變化背景下，供電穩定仍會受到威脅。

同不可或缺的電力一樣，無論生活、工作還是娛樂，在衣食住行、柴米油鹽中，氣象數據的身影早已無處不在——

在田間地頭，氣象數據用于預測糧食產量。黑龍江省慶安縣久勝鎮的8.03萬畝耕地，在基于氣象數據開發的作物產量預估地圖上，被密密麻麻劃分成上千個格子，標識出從900斤以下到1050斤以上的不同畝產。借助這張地圖，合作社可以精確預測具體到地塊的糧食收成。

在冰雪運動中，氣象數據用于提升人工造雪效益。軍都山滑雪場借助精細到周的預報，掌控人工造雪時機，選擇未來兩周最適合造雪的“天氣區間”。

而在新零售領域，商家將天氣影響運用得細致入微。梅雨時節，長江中下游的門店會根據雨情預測來決定購買頻次較低、容易受潮商品的采購數量——對于降低損耗率來說，這種決策至關重要。

如今，越來越多的社會化觀測數據，正融入氣象數據的汪洋大海中。當越來越豐富的氣象數據與人們越來越旺盛的需求相遇，有望碰撞出更絢爛的火花。