我一直以为气象相关的系统，都是数据为本，灾害洞察这样的系统更是需要数据作为支撑，不然只是空中楼阁。因此第一步是建立完整的的灾害大数据系统，先不考虑目前我们是否都能够获取到。这样做有两方面好处，一方面对原有系统数据完整性和规范性提出要求，倒逼其逐步实现基础数据、过程数据、结果数据的完整性和规范性。另一方面也是最终目的，为建立灾害洞察ai系统建立所需的数据环境。
如何才叫完整的数据环境，个人认为还是以灾害风险管理知识体系涉及的业务数据以及最终业务目标相关过程数据的并集为准。对灾害风险管理体系，设计到至灾因子、孕灾环境、承灾体、防灾减灾能力、灾害风险各类指标等，对于最终实现灾害洞察业务目标，我们需要考虑气象行业相关的观测数据、预报数据、雷达、卫星、遥感等数据，同时我们需要对灾害发生前的监测预警信息，灾害发生过程数据，历史灾害数据有一个完整记录，当然最重要的灾害风险预评估的过程和结果数据的存储以及服务对象特定空间和指标信息的记录，有助于提供更精细化的灾害风险洞察结果。
完整的数据环境定义后，需要在内部进行充分评审，目的是确认现在项目上对于哪些数据能够响应，对于还不能提供的数据，可以评估其可行性和难度，以最终确定提供的方案，将所有数据落实到具体的出处。
关于模型库建立，是要在原有灾害风险评估模型的基础上，增加时间，空间，指标精细化的考量，结合原有短临，格点预报，实现定时定点定量风险预评估服务产品的制作。
在系统功能方面，我希望分两个阶段来实现，第一个阶段是传统GIS一张图的形式来对现有和未来各种数据进行叠加展示。第二个阶段会整合各个现有系统的模型元算成果，结合分析研判能力，实现灾害在线洞察。服务平台一定需要一个简单易用的移动端应用作为支撑。这个阶段我们依然针对2G的市场，所以能够抓住领导眼球是第一步。以更具价值的服务产品为目标，围绕数据环境和模型以及系统功能进行持续优化，同时重点关注用户体验，在客观化模型运行方面保障好稳定性、实时性、可监控等。
