饿了么、百度外卖等外卖平台根据墨迹天气提供的解决方案来进行人力调配和调整送达时间。对于企业和个人来说，短时预报的价值集中体现在，“接下来一小时没雨”远比“今天可能有雨”更有价值。
中国气象报记者 王敬涛
“海上起雾日，天涯共误机。”
今年春节期间的海南大雾让许多游客至今仍记忆犹新。这场67年一遇的大雾一度造成上万辆车滞留海口，由海口飞往国内各大城市的机票价格甚至飙升至万元。
虽然这次极端天气造成的交通受阻影响已经过去，但由此产生的对国内气象服务现状的思考还在继续。
一直以来，由于天气预报涉及国家安全，必须由官方权威气象部门统一发布。经过多年的发展，我国的气象事业已经取得了长足的进步。据统计，目前我国已有自动气象站近6万个，覆盖了全国所有城市和96%的农村。2017年，中国气象局被世界气象组织认定为世界气象中心。
然而，公益性质的天气预报还存在着某些“短板”。以海南大雾为例，今年全国两会期间，全国政协委员、中国气象局公共气象服务中心气象影视中心总工程师朱定真曾表示，这一事件从一个侧面反映出现有的公益性质的天气预报主要于“面”的预报，无法满足老百姓的个性化需求，也难以帮助判断气象条件对出行可能造成的影响，并呼吁气象产业吸纳各类市场主体力量。
事实上，目前像墨迹天气这样的气象服务平台正扮演着补齐公益天气预报“短板”，基于气象数据的气象信息解读者和消费类气象产品提供者的“角色”。
墨迹天气的气象数据，除了与专业气象机构(如美国气象局的GFS、欧洲气象局的EC及中国气象局)合作，每天获得500G量级的数据之外，其于2012年上线的时景社区也成为气象数据的主要来源之一。墨迹天气拥有5亿用户，每天在时景社区内约有数十万张天气照片上传，这样海量实时、真实的气象数据图片资源已达亿级。
长期积累的气象行业知识和丰富的数据还为人工智能提供了合适的应用场景。墨迹天气将人工智能等前沿技术，应用到传统气象领域。基于海量数据和气象知识，机器学习可以去探寻这些气象数据在历史上的变化趋势，分析气象大数据，从而做到分钟级、公里级的短时预报。随着数据量的增多，多维度的统计分析会使预报越来越精确。墨迹天气的数据分析主要是两部分：一部分是0-2小时的短时预报和2-8小时的短临预报，另一部分是8小时到15天的中长期预报。
其中短时预报功能正是在个性化和精准度上补齐了天气预报“面”上预报的“短板”。用户可以根据墨迹天气的短时预报功能提前安排出行，甚至可以获得更精准的未来两小时内的天气情况。试想，假如你安排了一场在东南沿海的旅行，请好假，买好机票订好酒店了，却因为一场突然来袭的台风打乱了所有计划，这样的短时服务体验是不是更有价值呢？
当然，气象数据的挖掘还不仅仅在此。气象与吃穿住用行都息息相关，基于人们日常生活服务的信息提供也存在巨大价值。以墨迹天气为例，在空气质量、穿衣、出行等方面也为用户提供更精细化的服务，比如基于雾、霾查询的AQI指数帮助用户了解PM2.5数值，以便做好防护；应季节上线的过敏指数帮助过敏人群避开过敏源；花期预测功能为许多旅行爱好者提供观赏时间等。
小到人们生活的方方面面，大到与企业业务相关联，精准的短时天气预报还可以帮助许多企业规避因天气因素带来的损失。比如，著名的7-11便利店就会通过分析天气信息来进行精细单品管理，他们发现甜甜圈的销量与天气有关，天气因素甚至会影响到底是巧克力口味、奶油口味还是普通的甜甜圈销量高。通过这种精细极致的单品管理，7-11便利店把库存控制到最低限度而又不至于缺货，把利润提高到最大值。
而在国内，随着网约车、外卖平台的兴起，也有越来越多的企业意识到天气因素对于企业业务的影响。比如，像饿了么、百度外卖这类外卖平台已经与墨迹天气这样的气象服务平台合作，根据其提供的解决方案按照天气情况进行人力调配，平台送达时间调整等，从而避免因天气因素带来的损失。
