解锁气象数据价值新方程

数据资产价值与数据产品定价新思考解锁气象数据价值新方程气象数据估值系列白皮书之一贵阳大数据交易所贵州省气象信息中心解锁气象数据价值新方程12目录前言3解读气象数据的价值特征4剖析气象数据应用场景81. 行业发展趋势2. 行业商业模式3. 气象数据应用场景及案例8910解锁气象数据价值的新方程171. 气象数据资产的动态估值框架2. 解锁气象数据价值潜能新方程3. 微观视角进阶 ─ 气象数据成本途径下的多因子成本修正模型详解181920本系列小结23参考文献23联系人24解锁气象数据价值新方程232022年10月，中国共产党第二十次全国代表大会在京胜利召开。大会报告提出，加快建设数字中国、美丽中国。在建设数字中国、美丽中国的总体战略前提下，数字经济高质量发展与绿色低碳可持续发展已成为推动当前时代快速变革前行的新引擎。数字经济与低碳经济作为全新的经济形态，在带动各行业领域新技术不断突破的同时，正在对实体经济产生深远影响。当前，新一轮科技革命正在深刻改变着世界发展格局，数字经济与低碳经济正在深度融入各行各业各领域。气象行业作为典型的科技型、基础性、先导性行业，拥有海量数据资源，服务场景丰富，用户群体众多，商业价值潜力巨大。气象数据资源不仅是气象服务数字化改造中最重要的载体要素；其对于应对气候变化、实现“双碳”目标、建设美丽中国亦可谓至关重要。然而，与此同时，气象数据生态亦面临前所未有的风险及挑战。因缺乏足够基础制度和技术等体系保护，以及数据安全和权益保护意识淡薄，数据被过渡无条件共享开放和流失，社会面拥有同质气象数据的主体过多，加之缺乏科学合理的数据定价体系，“盗版气象数商”猖獗，“黑市气象交易”盛行，气象数据在传统流通交易过程中易出现“数据通胀”，在交易过程中出现“价格内卷”，市场价格缩水，整体价值和收益难以体现，投入回报比低，导致气象数据资源的原始权益人相关的权益未得到有效保障，市场化收益较低。上述权属不清、定价不明、交易不当等问题使得这一价值无可限量的气象数据难以真正触达需求。在2022年5月举行的第八届中国国际大数据产业博览会上，普华永道及贵州省数据流通交易服务中心联名发布《数据资产价值与数据产品定价新思考》白皮书。自此以来，我们持续深耕于数据资产估值理论及实践领域，并以此为基础不断推行健康、有序的数据资产交易生态。此次，在贵州省气象局、贵州省大数据发展管理局指导下，普华永道联合贵州省气象信息中心、贵阳大数据交易所1，紧随二十大步伐，聚焦价值与价格、交易与流通等核心领域，推出多层次新型气象数据价值管理链条，为实现“相互依赖、生气盎然、持续发展”的气象生态圈提供行之有效的借鉴。本系列中，我们将从解读气象数据价值特征出发，剖析气象数据应用场景，并解锁气象数据价值新方程，从时间和空间等维度诠释气象数据的价值，从而推进探索气象数据有序、安全、高质、高效的流通交易体系，释放气象数据高价值潜力，促进数字经济高质量发展，推动绿色低碳可持续发展。前言解锁气象数据价值新方程31. 贵阳大数据交易所，即贵州省数据流通交易服务中心及贵阳大数据交易所有限责任公司，该交易所采用“一中心一公司”的体系架构。4服务型数据资产指将基础型数据资产，即气象数据的原始数据通过算法加工后，以数据分析为驱动，直接参与可衡量价值的业务场景的提炼，即“数据+算法+场景”组合后产生的数据资产。根据应用，可以进一步分类如下：•产品数据：由于“原始数据不出域”的要求，可根据原始数据通过网格化加工算法得到用户需要的某一地区的实时气象数据•预报数据：在网格化实时数据的基础上，通过统计学、动力学模型得到各项气象观测指标的预报数据•服务数据：在气象数据基础上，融合下游相关行业应用场景产生的数据解读气象数据的价值特征气象数据的分类在 普 华 永 道 《 数 据 资 产 前 瞻 性 研 究 白 皮书》、《数据资产价值与数据产品定价新思考》中，我们结合数据资产的商业应用、开发形式和发展阶段划分了数据资产类别。在本白皮书的研究中，为全面完善数据资产的定义分类，将气象数据资产划分为基础型数据资产及服务型数据资产，并在此基础上可以进一步细分为：原始数据、产品数据、预报数据和服务数据。基础型数据资产系气象数据的原始数据，主要为直接由观测站或雷达、卫星等设备收集到的个各项实时观测指标，这类数据资源并不符合“原始数据不出域”的数据要素流通要求，因而无法直接参与相关的数据交易环节。气象数据服务型服务数据产品数据预报数据基础型原始数据解锁气象数据价值新方程5场景先导性气象服务具有先导性特征，关系到“生命安全、生产发展、生活富裕、生态良好”，几乎所有行业和群体都离不开气象服务的助力和支持通过提升应用主体对天气变化的态势感知能力，助力其趋利避害、提质增效金融医疗交通农业能源气象数据数据流通、开发利用气象服务中最重要的载体解锁气象数据价值新方程气象数据资产的价值特征1. 场景先导性：气象服务具有先导性特征，关系到“生命安全、生产发展、生活富裕、生态良好”，几乎所有行业和群体都离不开气象服务的助力和支持。气象数据要素是气象服务中最重要的载体，且数据具有标准化、结构化、长序列、高频率、高质量等特征，因此，气象数据“到手即用”的特性可以使其快速高效的配置在各类场景中，通过提升应用主体对天气变化的态势感知能力，助力其趋利避害、提质增效。释放气象数据要素高价值潜能，助力气象事业和经济社会高质量发展。与此同时，其与行业场景的融合运用亦需要结合所在行业相关的科学理论及算法认知，因此其先导性伴随着基础科学发展同步增强，但亦受制于下游应用科学的发展状况。62. 时效双重性：气象数据具有典型的时效双重性，该双重性对价值的影响取决于气象数据的用途属性。例如，预报类数据等即时服务型数据，其时效通常较短，根据中国气象局提出的标准，临近天气预报的时效为0~2小时，短期天气预报的时效为0~72小时，中期天气预报的时效最多不超过240小时。相比之下，用于行业或学术研究类的气象数据（例如，世界气象组织一直根据温室气体浓度、海平面高度等指标分析全球温度的长期上升趋势），包括考古发掘、物候观查、方志记载，以及离子比例、同位素分析、气象站测量等各类记录，则需经过长期积累和机器学习才能使模型精度提高，从而凸显经济价值。解锁气象数据价值新方程时效双重性气象数据具有典型的时效双重性，该双重性对价值的影响取决于气象数据的用途属性•临近天气预报的时效为0~2小时•短期天气预报的时效为0~72小时•中期天气预报的时效不超过240小时数据经历的时间跨度价值即时服务型数据研究类数据即时服务型数据研究类数据世界气象组织根据温室气体浓度、海平面高度等指标分析温度上升的长期趋势包括考古发掘、物候观查、方志记载，以及离子比例、同位素分析、气象站测量等各类记录为了分析气候变化，需要更长时间的气象数据记录预报类数据等即时服务型数据的时效通常较短。例如：根据中国气象局提出的标准7标准化结构化高频率高质量长序列可配置可流通气象数据具有“到手即用”的特性价值即用性气象数据属于典型的观测数据，通常是标准化、结构化的数据。同时，原始数据的观测频率和精度都较高，数据序列长且数据质量也在较高水平，无须复杂的数据清洗过程，即可配置到各行业应用场景使用或参