2025 气象行业气象产业链完善

2025气象行业气象产业链完善

一、引言气象产业链完善——新时代气象事业高质量发展的核心路径气象，既是“看天吃饭”的经验总结，也是支撑现代社会运行的“隐形基础设施”从古代的“观云识天”到如今的“智慧气象”，气象服务早已超越简单的预报预警，深度融入农业生产、能源保障、交通出行、应急救灾等经济社会各领域随着我国“双碳”目标推进、乡村振兴战略实施、智慧社会建设加速，以及极端天气事件频发带来的民生需求升级，气象行业正迎来从“传统服务”向“现代产业”转型的关键期然而，当前气象行业的发展仍面临显著的产业链短板上游数据采集存在“覆盖不均、质量参差”问题，中游服务产品“同质化严重、附加值不足”，下游应用“场景渗透浅、用户体验差”，而政策、资本、人才等支撑体系也尚未形成闭环2025年，是我国“十四五”规划收官与“十五五”规划谋划的关键节点，完善气象产业链，不仅是提升气象服务能力的内在要求，更是服务国家重大战略、保障经济社会安全稳定发展的现实需要本报告以“2025年气象产业链完善”为核心，从上游基础夯实、中游服务升级、下游应用拓展、支撑体系优化四个维度，结合行业实践与典型案例，系统分析产业链各环节的现状、痛点及完善路径，旨在为气象行业高质量发展提供参考

二、气象产业链完善的核心意义从“单点服务”到“系统赋能”第1页共15页气象产业链是围绕气象数据采集、处理、应用、服务形成的价值链体系，涵盖上游（数据与技术）、中游（产品与服务）、下游（用户与市场）及支撑层（政策、资本、人才等）完善产业链，本质是通过打通各环节壁垒，实现“数据-技术-服务-应用”的全链条协同，最终将气象“软实力”转化为发展“硬支撑”其核心意义体现在三个层面

（一）保障国家战略实施的“安全网”在“双碳”目标下，气象服务需支撑新能源产业发展（如风电、光伏出力预测）；在乡村振兴中，需保障粮食安全（农业气象灾害预警）；在区域协调发展中，需服务城市群建设（城市内涝、高温热浪应对）产业链完善能确保气象服务精准对接国家战略需求，成为“趋利避害”的决策依据

（二）推动产业升级的“加速器”气象服务已成为新能源、智慧交通、生物医药等新兴产业的关键生产要素例如，新能源企业需气象数据优化电站布局与调度，物流企业需气象数据保障运输时效，这些需求倒逼气象产业链向“专业化、场景化、高附加值”转型，形成新的经济增长点

（三）提升民生福祉的“压舱石”极端天气事件（如暴雨、台风、高温）每年造成数千亿元经济损失，威胁群众生命财产安全完善的气象产业链能实现“监测精密、预报精准、服务精细”，让预警信息“早知道、早准备、早处置”，切实增强公众的安全感与获得感

三、气象产业链上游夯实基础，构建全要素数据体系上游是气象产业链的“根基”，核心任务是解决“数据从哪里来、数据质量如何”的问题当前，我国气象数据已形成“空天地”第2页共15页立体观测网络，但碎片化、低质化、共享难等问题仍制约产业链发展完善上游环节，需从数据采集、处理、研发三个方向突破

（一）数据采集从“单点观测”到“空天地一体化网络”气象数据采集是产业链的起点，直接决定数据的“广度”与“深度”

1.当前观测网络的短板空间覆盖不均海洋、沙漠、高海拔等偏远地区观测站密度不足，全球约30%的海域缺乏实时气象数据，我国青藏高原部分区域观测站间隔达500公里以上，难以捕捉中小尺度天气系统时间分辨率不足传统地面观测站每日仅观测4次（

08、

14、

20、02时），对强对流天气（如短时暴雨、雷暴）的监测存在“时间差”，导致预警滞后传感器技术滞后部分基层观测站传感器老化，温度、湿度等数据误差率达5%-10%；高空气象探测仪依赖进口，数据获取成本高且时效性不足

2.空天地一体化网络的构建路径天上“补”提升卫星观测能力2025年前，我国计划发射3颗风云四号E星、5颗风云三号E星，实现“静止轨道+极轨轨道”卫星组网，将空间分辨率从1公里提升至

0.5公里，时间分辨率从15分钟缩短至5分钟，重点覆盖海洋、台风、强对流天气高发区空中“联”推广无人机观测在农业主产区、生态脆弱区、灾害高发区部署5G+物联网无人机，搭载温湿度、气压、能见度等传感器，实现“动态、机动、精准”观测例如，新疆生产建设兵团已在棉田部署1000架无人机，每小时可采集10万亩区域的气象数据，为棉花生长提供精细化服务第3页共15页地上“密”加密地面观测站网在城市热岛区、中小河流域、新能源基地等重点区域，每50平方公里新增1个自动气象站，将全国地面观测站密度从目前的200站/万平方公里提升至500站/万平方公里，实现对中小尺度天气系统的“无缝监测”

3.跨部门数据共享机制的建立打破“部门壁垒”是解决数据碎片化的关键需建立国家级气象数据共享平台，整合水利（水文数据）、交通（路况数据）、生态（植被数据）等12个部门的观测数据，制定统一的数据标准（如格式、精度、更新频率），通过“按需申请、授权使用、付费共享”模式，实现数据价值最大化例如，长三角地区已试点“气象+交通”数据共享，将气象数据接入高速公路管理系统，使团雾预警准确率提升20%，事故率下降15%

（二）数据处理从“碎片化”到“标准化、智能化”气象数据具有“量大、多维、异构”的特点，需通过技术手段实现“清洗-整合-质控”的全流程处理

1.当前数据处理的挑战数据质量参差不齐不同来源数据（卫星、雷达、地面站）存在“时空错位”“精度冲突”，例如某地区卫星降水数据与地面观测数据偏差达30%，需人工校验，效率低下数据存储与算力瓶颈单条气象数据（如雷达回波数据）每秒产生1TB，全国气象数据年增量超10PB，传统存储方式成本高、读取慢，且缺乏对“实时数据+历史数据+外部数据”的融合分析能力

2.智能化数据处理技术的应用AI驱动的数据质控利用机器学习算法（如LSTM、CNN）构建数据质量模型，自动识别异常值（如传感器故障导致的跳变数据），将第4页共15页人工校验成本降低60%例如，中国气象局某研究所研发的“智能数据质控系统”，对2024年台风“海燕”过境时的观测数据进行实时质控，异常值识别准确率达98%云边协同的存储架构采用“云存储+边缘计算”模式，在省级气象部门部署边缘节点，对实时观测数据进行预处理（如去噪、降维），仅将关键数据上传至云端，既降低存储成本，又提升数据处理响应速度（从小时级降至分钟级）多源数据融合技术通过“时空配准+特征融合”算法，将卫星、雷达、地面站数据有机整合，构建“三维立体数据场”例如，某企业研发的“多源融合分析平台”，可将降水、风速、湿度等数据融合，生成1公里分辨率的“分钟级”区域气象场，为城市内涝模拟提供精准输入

（三）核心技术研发突破关键“卡脖子”环节气象技术是产业链的“大脑”，需在数值预报、人工智能等核心领域实现自主可控

1.数值预报模式的迭代升级数值预报是气象预报的核心技术，其精度直接决定预报准确率当前我国数值预报模式（如GRAPES）空间分辨率为25公里，虽已达到国际先进水平，但在中小尺度天气（如强对流、局地暴雨）的预报上仍存在“偏差大”问题提升分辨率2025年前，将GRAPES模式分辨率从25公里提升至5公里，引入“双变分同化”技术，融合更多观测数据（如卫星反演、雷达拼图），使强对流天气预报准确率提升15%-20%第5页共15页优化物理过程针对我国复杂地形（如青藏高原、复杂山地），开发“地形嵌套”“积云对流参数化”等专项方案，解决“地形波”“背风坡下沉气流”等预报难题

2.人工智能在气象领域的深度融合AI技术正重塑气象服务模式，在智能预报、极端天气预警等场景展现出巨大潜力智能预报模型基于深度学习（如Transformer架构）构建“多模态融合预报模型”，融合历史观测数据、再分析数据、卫星云图等信息，实现降水、温度、风力等要素的“分钟级-公里级”预报例如，某科技公司研发的“台风路径智能预报模型”，对2024年台风“桑美”的路径预报误差仅30公里，优于传统数值预报的45公里极端天气预警通过AI识别“气象灾害前兆信号”，如从卫星云图中自动识别“钩状回波”（龙卷风前兆），结合地面观测数据，提前10-15分钟发布预警，为应急响应争取时间

四、气象产业链中游深化服务创新，打造高附加值产品体系中游是气象产业链的“核心环节”，承担着“数据-服务”转化的功能当前，我国气象服务仍以“通用预报”为主，与行业需求结合不深，附加值较低完善中游环节，需聚焦“产品创新”与“模式创新”，从“提供信息”向“创造价值”转型

（一）产品创新从“通用预报”到“场景化定制”气象服务的价值在于“解决具体问题”，需针对不同行业、不同场景开发定制化产品

1.农业气象服务的精细化转型农业是气象服务的传统领域，但当前服务多停留在“天气预报+灾害预警”层面，未深度结合作物生长规律第6页共15页分作物定制服务针对水稻、小麦、玉米等主粮作物，开发“生育期气象模型”，结合土壤墒情、病虫害风险，提供“播种期建议、生长期管理、收获期安排”全周期服务例如，江苏省农业气象服务中心为水稻种植户提供“叶龄期-气象条件-施肥灌溉”联动方案，使水稻千粒重提升3%-5%，亩均增产约50公斤气候资源开发服务在西北干旱区、东南丘陵区等光照、降水资源丰富区域，开发“气候资源评估报告”，指导特色农业（如枸杞、茶叶）种植布局，帮助农户“趋利避害”例如，宁夏某企业通过气象服务评估得出“贺兰山东麓适合发展酿酒葡萄”，种植面积从2019年的5万亩扩展至2024年的15万亩，带动产值增长3倍

2.新能源气象服务的专业化突破新能源（风电、光伏）是气象服务的新兴增长点，其出力预测精度直接影响电网消纳高分辨率出力预测针对风电、光伏电站，开发“分钟级-小时级”出力预测模型，融合风资源、光照资源、气象条件数据，预测准确率提升至90%以上例如，新疆某风电企业引入气象服务后，弃风率从25%降至10%，年减少损失超2亿元选址与运维优化结合长期气候数据，为新能源企业提供“电站选址气象评估”，避开高风速、高覆冰区域；通过实时气象数据指导设备运维（如光伏板清洁周期、风机叶片除冰时机），提升发电效率5%-8%

3.城市气象服务的智慧化升级随着城市化进程加快，城市内涝、高温热岛、空气污染等问题凸显，需提供“多灾种、多场景”的城市气象服务第7页共15页城市内涝预警结合高分辨率地形数据、降雨数据、排水管网数据，开发“城市内涝模拟系统”，提前1-2小时预测积水点位置与深度，指导交通疏导与应急抢险例如，北京市在2024年“7·20”暴雨中，通过该系统提前转移低洼地区群众

2.3万人，减少经济损失超10亿元热岛缓解建议针对城市高温，提供“热岛强度预警+降温方案”，如建议在高温时段增加公园喷雾降温、优化城市绿化布局（选择遮阴效果好的树种），帮助城市降低体感温度2-3℃

（二）服务模式创新从“单向提供”到“生态化协同”传统气象服务以“发布预报”为主要模式，用户被动接收信息完善服务模式，需构建“多方参与、协同共创”的服务生态

1.订阅制服务的推广改变“免费提供”的模式，推出“按需付费”的订阅制服务，提升服务价值与用户粘性行业级订阅针对政府部门、大型企业，提供“定制化订阅服务包”，如应急管理部门订阅“极端天气预警+灾害风险评估”包，新能源企业订阅“出力预测+电网调度建议”包，通过“精准需求匹配”实现服务溢价例如，某省级应急管理厅2024年订阅气象服务后，灾害响应效率提升30%，年付费约5000万元个人级订阅面向公众推出“个性化生活服务包”，如“健康气象包”（提醒高温天心脑血管疾病风险）、“出行气象包”（推送航班延误预警与备选路线），通过“场景化服务+付费模式”探索气象服务商业化路径

2.跨行业服务生态的构建气象服务需与其他行业深度融合，形成“1+12”的协同效应第8页共15页“气象+金融”开发“气象指数保险”，如农业“干旱指数保险”、新能源“弃风弃光指数保险”，当气象条件达到约定阈值时，保险公司自动赔付，降低企业风险例如，2024年某保险公司联合气象局推出“光伏出力保险”，为光伏电站提供年赔付额超10亿元的保障，投保企业数量增长200%“气象+数字经济”与互联网平台合作，将气象数据嵌入生活场景例如，某外卖平台接入“分钟级降水预报”，骑手可根据降水提前规划路线，订单延误率下降15%；某旅游平台推出“气候舒适度指数”，指导游客选择最佳出行时间，订单量增长30%

五、气象产业链下游拓展应用场景，推动服务普惠化下游是气象产业链的“价值实现端”，需对接用户需求，将气象服务渗透到经济社会各领域，实现“服务普惠化”

（一）农业领域保障粮食安全的“气象卫士”农业是受气象影响最大的行业之一，完善气象服务可直接提升粮食产量与质量

1.农业气象服务的现状与痛点服务覆盖不均基层农业气象服务站多集中在县级，乡镇、村级覆盖率不足50%，偏远地区农户难以获取精准服务服务内容单一主要提供“灾害预警”，缺乏“种植建议、市场信息”等增值服务，农户使用意愿低

2.智慧农业中的气象赋能“农技员+气象员”双赋能在乡镇设立“气象农技服务站”，由气象员与农技员联合提供服务，通过“田间课堂”“手机APP”等方式，向农户推送“作物生长气象条件”“病虫害发生风险”“施肥灌第9页共15页溉建议”等信息例如，河南省在2024年推广该模式后，农户对气象服务的满意度从65%提升至92%，粮食亩均增产约30公斤农业保险联动服务气象服务与农业保险深度融合，通过“灾害预警+定损数据”帮助保险公司精准赔付例如，某省试点“气象+保险”服务，当发生干旱时，气象部门提供“干旱影响评估报告”，保险公司依据报告快速定损，赔付时效从7天缩短至2天，农户理赔满意度达95%

（二）能源领域新能源发展的“晴雨表”新能源（风电、光伏）的大规模并网对气象服务提出了更高要求，完善气象服务可破解“弃风弃光”难题

1.风电、光伏气象服务的需求与挑战短期出力预测难风速、光照强度受天气影响大，短期预测误差率常超过20%，导致电网调度困难长期规划缺依据缺乏“小时级-日级-年际级”的气候资源评估数据，影响电站选址与投资决策

2.提升新能源消纳效率的气象方案“分钟级”出力预测系统结合高分辨率气象模型与AI算法，预测未来15分钟-2小时的风速、光照强度，为电网调度提供实时数据支持例如，甘肃某风电场引入该系统后，弃风率从22%降至8%，年发电量增加

1.2亿千瓦时“全生命周期”气候服务为新能源企业提供“前期选址-中期运维-后期退役”全周期服务，如通过“50年气候数据评估”确定电站最佳选址，通过“季度光照预测”优化设备维护计划，帮助企业降低投资风险30%

（三）交通领域安全出行的“预警器”第10页共15页交通行业对气象条件敏感，完善气象服务可提升出行安全与效率

1.公路、铁路、航空气象服务的差异化需求公路需应对团雾、冰雪、强降水等天气，保障道路通行安全铁路需关注强风、暴雨、积雪对线路和设备的影响，避免列车停运航空需精准预测机场能见度、跑道积雪、雷暴等，保障航班起降安全

2.智能交通中的气象数据应用公路交通在团雾高发路段部署“毫米波雷达+视频监控+气象传感器”，实时监测能见度与路面温度，结合AI算法预测团雾发生时间与范围，通过“可变情报板”向司机推送预警，事故率下降25%铁路交通在青藏铁路、兰新铁路等重点线路布设“冻土气象监测站”，实时监测地温、冻土变化，为线路维护提供数据支持，避免冻土融化导致轨道变形航空交通与空管部门共建“机场气象大数据平台”，融合卫星云图、雷达回波、探空数据，构建“分钟级”机场天气模型，2024年某枢纽机场因天气原因导致的航班延误率下降18%

（四）应急领域灾害应对的“情报站”极端天气事件（如洪水、台风、高温）发生时，气象服务是应急决策的关键支撑

1.极端天气预警响应的瓶颈预警信息传递慢传统预警方式（短信、广播）覆盖不全，农村地区预警信息到达率不足60%第11页共15页响应决策缺依据缺乏“灾害风险-人员转移-物资调配”的联动数据，应急指挥效率低

2.基于气象数据的应急决策支持“精准预警+智能推送”通过“气象预警APP”“应急广播+高音喇叭”“无人机空投传单”等多渠道，向高风险区域群众推送“预警信息+避险指南”，预警信息到达率提升至95%以上例如，2024年台风“杜鹃”期间，某省通过该模式提前转移群众12万人，无人员伤亡报告“风险评估+资源调配”结合气象数据与GIS系统，构建“灾害风险评估模型”，自动计算风险等级、受灾范围、需转移人数，为应急指挥中心提供“物资调配、队伍调度、安置点选择”的决策建议，应急响应效率提升40%

六、气象产业链支撑体系优化发展环境，凝聚协同合力气象产业链的完善离不开政策、资本、人才、国际合作等支撑体系的协同发力需构建“政府引导、市场主导、社会参与”的支撑环境，为产业链发展注入持久动力

（一）政策引导完善顶层设计与制度保障政策是产业链发展的“指挥棒”，需通过规划、法规、标准明确发展方向

1.国家层面政策规划的方向出台专项规划2025年前，制定《气象产业链发展三年行动计划》，明确“空天地一体化观测网建设”“气象AI技术研发”“行业气象服务渗透”等重点任务，将气象产业链纳入国家战略性新兴产业目录，给予税收优惠、用地保障等支持第12页共15页完善法律法规修订《气象法》，明确气象数据共享、服务定价、安全责任等内容，规范“气象数据采集-处理-服务”全流程，保护数据安全与知识产权

2.地方政府的配套措施建立“气象+”产业园区在长三角、珠三角等气象产业基础好的地区，建设“气象科技产业园”，吸引数据采集、技术研发、服务应用企业集聚，形成产业集群效应例如，上海市计划2025年前建成气象产业园，引入企业超200家，产值突破500亿元推动“气象+”行业试点在农业、能源、交通等重点行业，开展“气象服务示范项目”，给予财政补贴（如按服务效果给予奖励），以点带面推动气象服务普及

（二）资本投入破解研发与产业化瓶颈气象产业链涉及高投入、长周期的研发，需资本“活水”破解资金难题

1.气象科技企业的融资困境研发资金不足气象AI、数值预报等核心技术研发需持续投入（单个项目投入超1亿元），但企业研发能力有限，难以承担风险产业化融资难气象服务产品具有“前期投入大、回报周期长”特点，传统信贷模式（如抵押担保）难以满足需求

2.产业基金与资本市场的支持路径设立专项产业基金国家层面设立“气象产业发展基金”，重点支持气象数据采集、核心技术研发等早期项目；地方政府配套设立子基金，支持气象服务产业化落地例如，2024年广东省设立20亿元“气象产业基金”，已投资5家气象科技企业第13页共15页推动企业上市融资支持气象科技企业在科创板、北交所上市，通过股权融资扩大规模；鼓励保险、银行等金融机构开发“气象科技贷”“知识产权质押贷”等产品，降低融资门槛

（三）人才培养构建复合型气象人才梯队气象产业链融合气象、IT、农业、能源等多学科知识，需培养“懂技术、懂业务、懂市场”的复合型人才

1.跨学科人才的培养需求技术人才需掌握AI算法、大数据分析、卫星遥感等技术的研发人才，以及高空气象探测、传感器研发等专业技术人才业务人才需熟悉不同行业需求（如农业、能源）的服务产品设计人才，以及“气象+保险”“气象+金融”等跨界业务人才

2.人才培养与引进机制高校增设交叉学科在高校开设“人工智能+气象”“大数据+气象”等专业，培养复合型人才；与科研院所、企业合作建立“实习基地”，定向培养实践型人才例如，南京信息工程大学2024年新增“智慧气象”专业，招生100人，毕业生就业率达100%高端人才引进政策对引进的气象AI算法专家、数值预报模型专家等高端人才，给予安家补贴、科研经费、子女入学等支持，打造“人才高地”

（四）国际合作融入全球气象治理体系气象是全球性事业，需通过国际合作提升产业链竞争力

1.国际气象数据共享与技术交流参与全球观测计划积极加入世界气象组织（WMO）的全球综合观测系统（GCOS），共享我国气象数据与技术，同时获取全球气象数据，提升国际数据服务能力第14页共15页开展技术合作研发与欧美、东南亚等国家联合开展“极端天气预警”“气候预测”等技术攻关，共享数值预报模式、AI算法等成果，形成“技术互补、互利共赢”的合作格局

2.“一带一路”气象服务的实践与意义服务“一带一路”建设在“一带一路”沿线国家建立“气象服务中心”，提供“灾害预警、气候评估、新能源气象”等服务，帮助沿线国家提升气象服务能力，同时拓展我国气象服务国际市场例如，我国在东南亚为10个国家提供台风预警服务，年服务收入超1亿元

七、结论与展望2025年，完善气象产业链是一项系统工程，需上游夯实数据基础、中游深化服务创新、下游拓展应用场景、支撑体系协同发力通过构建“空天地一体化”数据网络，突破AI、数值预报等核心技术，开发场景化、高附加值服务产品，推动气象服务向农业、能源、交通、应急等重点行业深度渗透，最终形成“数据驱动、技术引领、服务普惠”的气象产业生态展望未来，随着气象产业链的完善，气象服务将从“幕后”走向“台前”，成为经济社会发展的“隐形引擎”到2025年，我国气象产业规模有望突破5000亿元，气象服务对GDP增长的贡献率提升至

0.5%，为“双碳”目标实现、乡村振兴推进、民生福祉改善提供更坚实的支撑而气象工作者们，也将在这条产业链上继续默默耕耘，用科技守护每一片蓝天，用服务温暖每一个角落第15页共15页。