全球气候变化和自然灾害频发，应急管理等部门对精准灾害的预警和防御支持需求也在日益增加，目前，多源卫星数据冗余、区域精细化监测困难等问题，制约着我国灾害预警设施的进一步发展。哈尔滨国裕数据技术服务有限公司通过构建高精度数据模型，在灾害监测预警、现场应急指挥、灾后评估修复、灾害风险普查等方面投入研发，并与应急管理、粮食安全和能源保供等场景紧密融合，搭建了精准灾害防御决策平台，促进自然灾害应急管理精准化、集约化。
一是提升数据多源汇聚能力。项目基于云计算中心与算力平台，通过深度融合多源数据，依托多模型融合技术和高精度的数值预报模式，进一步提高预报的精准度以及气象灾害监测、预测水平。通过构建自然灾害的一体化监测、预警和评估体系，充分发挥多元数据要素在应急管理中的引领作用。
二是强化灾中和灾后的数据处理与应用能力。项目通过贯通灾前风险研判、临灾精准响应以及灾中灾后全流程服务，构建从常态监测到应急响应的全链条管理模式，实现“防”与“救”的高效衔接，大幅提高了应急管理的时效性与精准度。
三是构建数据链路平台，全面保障数据安全。平台集数据采集、传输、监控、报警、分析与处理于一体，确保气象数据传输的实时性、稳定性与安全性，调度中心可通过平台及时获取准确的气象信息和遥感卫星数据，支持对相关设备的运行状态实现精准分析与预测。
四是拓展多元数据要素的应用场景。项目通过将气象预警与遥感数据、与各地社会治理相结合，实现高效联动，充分发挥防灾减灾的“第一道防线”作用，助力各地在极端气象灾害来袭时科学决策、及时行动。在安徽、山东、湖北等地区，山火防灾应急管理覆盖面积已超16万平方公里，累计提供监测预警服务报告500余期，监测疑似山火300余次，发布预警通知1000余次；其次，在江苏省，风电场总出力的预测预报准确率达到91.03%，较原有模型提升约2%；在黑龙江，每年为电网公司提供约500期强天气气象灾害的预报预警服务报告。
五是打造可持续的运营模式。针对农业气象预报精准度不高、遥感定量应用不足等问题，通过研发区域精细化农业气象模型，结合“光、温、水”精准测控技术，实现农业气象灾害的精准预警。同时，基于电力设备灾害预警模型，通过精细化电力气象预测，提升灾害天气下的预测精度，有效应对极端天气导致的预测难题和发电厂负荷侧的挑战。
图1应用场景
图2整体平台思路
图3具体方案图示
图4数据链路平台
图5灾害应急管理能力图示
图6农业粮食安全管理能力展示
图7能源电力保供能力展示
图8成效图示
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