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。

在我国气象大数据云平台建设发展中，依然存在历史数据纸质记录，跨区域使用不同 的软件系统，数据赋能脱节等问题，严重影响了气象数据信息的深入挖掘和价值赋能。 1. 纸质气象档案亟待拯救。2013 年以前的云南特色观测作物的农业气象资料，还是 以纸质报表载体进行存储，未能实现数据提取和管理上云。 2. 数据共享尚未完成。云南省已实现了 144 个高原特色农业应用气象观测站和 30 个 农作物实景观测站观测资料的接收，但省、市（州）、县各级业务用户无法从数据平台获 取数据。 3. 气象信息网络和数据支撑能力不足。云南省内已建成由 3323 个地面站、5 个高空站、 11 个国家天气雷达站、3 个风云气象卫星直收站组成的综合气象观测网，气象数据赋能需 求日趋广泛。

天气预报和人们的日常生活、社会生产息息相关，其中短临降水预报更是对社会各个 领域都产生着重要影响，也是气象预报长期以来的痛点。传统的数值气象预报模式利用超 级计算机，在探空数据、卫星、气象自动站等各项观测数据的基础上，用大气动力学方程 实现长时间的天气预报。而受制于算力和气象数据孤岛，传统的数值气象预报模式在预报的时空分辨率和预报的更新频率上都存在不足，难以做到逐公里逐分钟的预报。 为践行“人民至上、生命至上”理念，气象防灾减灾工作对于提升短临降水预报的时 空分辨率、预见期和准确率的需求愈加迫切，特别是在山洪灾害、地灾灾害防御方面，2 小时分钟级公里级的降水预报已经成为常态化工作需求，其对于风险识别、风险评估、风 险预警、风险转移，降低极端天气气候事件影响都有着极为重要的意义。