我国是世界上自然灾害最为严重的国家之一，气象工作是防灾减灾的“第一道防线”， 需通过气象信息化建设提升气象灾害监测预报预警、风险管理“硬实力”，推动实现从天 气预警向灾前风险预警的转变。在此过程中，面临如下数据流通难题：一是数据统筹难。 气象灾害风险管理涉及的信息门类多、时效性强、应用复杂，缺少统筹监管，需根据时空 属性建立精确的关系逻辑，实现信息精细可靠、快速汇聚共享。二是灾害识别难。不同灾 种指标选取不同，致灾阈值难以灵活调整，需以业务场景为驱动、动态组织灾情数据，实 现灾情信息数字化感知、定量化分析、智能化监测。三是风险评估难。需从单一灾种风险 评估向综合风险评估转变，实现精准化预警，提升灾前预防能力。

国家气象灾害风险管理系统以整合加工多源数据为主线，形成“一张图”的数据管理 应用模式，提供从延伸期到月季年实时滚动的风险产品，实现了从重大气象灾害快速识别、 影响评估，到风险预估的覆盖全部风险业务的系统能力，在我国重大气象灾害防范预警中 发挥了重要作用，为“筑牢气象防灾减灾第一道防线”提供了有效支撑。 1. 汇数据：实现自动化数据汇聚与时空化融合管理 通过时空信息关联整合风险普查、模型结果等 7 种来源数据，形成包含致灾因子、灾 害事件等在内的 13 大类、247 小类数据集，数据时间覆盖约 60 年，累计记录 9 亿多条， 为气象灾害风险管理提供统一数据基座。 2. 鉴灾情：实现智能化灾情融合与客观化灾害识别 集成暴雨、干旱、高温、低温等灾害事件识别模型， 通过对气象灾害过程客观化识别， 自动、定时计算气象灾害过程信息，实现对灾害范围、持续时间、致灾因子等内容的定量化分析与描述。 3. 识风险：实现滚动式评估分析与精细化风险研判 以气象灾害事件为主线，实现灾害过程预测、灾害风险预估业务产品自动、定时、滚 动式生成，满足气象灾害风险产品决策服务的时效性要求，满足主要气象灾害风险以及综 合风险常态化评估分析业务需求。

技术创新方面，一是突破灾害事件监测识别、客观化定量化风险预估、模式产品订正、 面向服务的业务产品检验四大技术，初步建立气象灾害风险预估技术体系，构建“时空灾” 三维支撑六大业务体系产品共 1900 余种。综合运用大数据 GIS、人工智能 GIS、深度学习 + 神经网络、云计算等技术，实现对海量气象数据进行深度挖掘和分析，发现灾害风险的 模式和趋势，提前预测灾害发生可能性和影响范围，提高了 30% 的预测准确率，弹性计 算和存储资源满足了系统高性能运行需求。 模式创新方面，改变传统的灾害管理模式，从应对单一灾种向综合减灾转变，从减少 灾害损失向减轻灾害风险转变。通过建立全方位、全过程、多部门协同的灾害风险管理体系， 实现灾害风险的全面防控。

经济效益方面，一是显著减少由气象灾害造成的直接经济损失。以农业领域为例， 某 地区农业因气象灾害导致的年均损失减少约 20%，相当于数亿元经济效益。二是降低灾害 应对成本。据统计，某地区在应用该系统后，在灾害发生前采取预防措施，应对成本降低 了约 30%，节省大量的人、物、财力。三是帮助政府和企业更加合理地配置资源。例如，在灾害高风险地区，可优先投入更多防灾减灾资金和资源，提高资源利用效率和灾害应对 能力。 社会效益方面，从 2017 年系统初步搭建，到 2023 年建立全覆盖的气象灾害风险预 估产品体系，国家气象灾害风险管理系统实现了从简单“灾害信息”管理向综合性“灾害 风险”管理的转变。实现重大灾害风险预估“关口前移”，在国家防灾减灾决策服务中发 挥“拳头”作用。仅 2023 年，即通过系统生产了 240 份决策服务产品，给出重大气象灾 害最权威评估结论，在“杜苏芮”台风、“京津冀鲁豫特大暴雨”等重大灾害防范应急中 发挥重要作用，多份材料获得国家领导人批示。另外，系统在提升公众安全感、提高政府 决策效率等方面也发挥了卓越作用。通过准确及时的灾害预警和风险评估，帮助公众提前 了解灾害风险并采取防范措施，使得政府能够更加科学、合理地制定防灾减灾政策和规划。