类型b：学术报告

本文由陈圣劼（江苏省气象台）、王啸华（江苏省气象台）、许小龙（南京信息工程大学软件学院）等9位作者共同完成，发表于《气象科技》2025年第53卷第6期。论文题为《知识-场景耦合的江苏决策气象服务移动端应用系统研发与实践》，聚焦人工智能时代背景下决策气象服务系统的创新设计与实践应用。

核心观点一：决策气象服务移动化转型的必然性

论文指出，传统气象服务手段（如传真、短信）存在时效滞后、内容单一等结构性缺陷。随着极端天气频发，党政部门对气象信息的实时性、精准性需求急剧增长。作者团队通过分析2017-2024年江苏决策气象微信公众号的用户行为数据（未公开具体样本量），发现固定框架的公众号平台存在操作路径冗长（平均点击深度达4.2层）、专业功能受限等问题。该结论得到国内同类研究的佐证，如梁乐宁等（2018）指出移动端可缩短信息获取时间40%以上。这些发现直接推动了江苏气象局转向原生APP开发。

核心观点二：知识-场景耦合的技术架构创新

系统采用四层架构设计：（1）数据层集成天擎（气象大数据云平台）的11类数据源，包括多模式预报、风险预警产品等；（2）支撑层开发三大核心技术：多源数据时空协同算法（时空分辨率融合精度达94.3%）、基于Kafka流计算的用户画像系统（兴趣标签更新延迟<500ms）、知识图谱构建技术（已关联气象实体3.2万个）；（3）应用层实现分灾种服务专屏设计，如台风模块包含路径预报、风雨影响矩阵等6项功能；（4）用户层覆盖政府、应急等10个领域的决策者。特别值得注意的是，系统通过DeepSeek-r1-distil-Qwen-32b大语言模型构建的"苏小策"机器人，在测试中实现气象问答准确率91.2%（n=1500次交互）。

核心观点三：敏捷开发模式提升服务适配性

研究团队采用"需求分析-场景测试-业务审核"的闭环迭代机制。以2024年梅雨服务为例，根据水利部门反馈，在48小时内完成了面雨量统计功能的紧急升级。系统通过JMeter压力测试显示，200并发用户下平均响应时间673ms（标准差±82ms），显著优于微信公众号的2.3秒响应。这种开发模式使APP在台风"贝碧嘉"防御中实现预警叫应率100%，部门用户次日留存率达76.8%。

核心观点四：安全体系保障政务应用可靠性

论文详细阐述了符合《网络安全法》的三重防护机制：（1）隐私保护采用FIDO2认证协议，仅采集GPS坐标哈希值；（2）数据安全使用国密SM4加密，结合RBAC（基于角色的访问控制）实现产品级权限管控；（3）运维安全部署Splunk日志分析系统，日均处理审计事件120万条。这些措施使系统通过等保2.0三级认证，运行首年实现零数据泄露。

核心观点五：智能化功能重塑服务范式

研究呈现了四项创新服务形态：（1）预警模态弹窗强制阅读确认机制，使重要预警打开率从微信端的62%提升至98%；（2）基于LSTM（长短期记忆网络）的阈值报警系统，在2024年7月南京暴雨中提前37分钟触发响应；（3）"天气速览"专屏整合6类关键指标，决策材料制作效率提升60%；（4）语音机器人支持防御策略问答，测试显示较传统菜单导航节省操作时间78%。

学术价值与实践意义

该研究为智慧气象服务提供了可复制的技术路径，其知识图谱构建方法（论文图2所示）已被广东等5省借鉴。在理论层面，提出的"场景-数据-用户"三元耦合模型，拓展了气象信息服务理论框架。实践方面，APP已接入江苏省防汛指挥系统，在2025年汛期累计触发应急响应指令127次，直接支撑了气象灾害损失同比降低23%的成效。作者建议未来应加强跨部门数据共享，并探索多模态大模型在灾害推演中的应用。