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东莞市2012年重大天气过程的微博服务

发布时间：2023-11-06 13:29:19 来源：文档文库

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第３６卷第１期　２０１４年２月　广　东　气　象　Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ　Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ　Ｖｏ１．３６　Ｎｏ．１　Ｆｅｂｒｕａｒｙ　２０１４　刘馨泽，汪昕，卢映红，等．东莞市２０１２年重大天气过程的微博服务ｃ　Ｊ］．广东气象，２０１４，３６（１）：６３—６５　东莞市２０１２年重大天气过程的微博服务　刘馨泽，汪昕，卢映红，夏冬　（东莞市气象局，广东东莞摘５２３０８６）　要：对２０１２年“东莞天气”在重大天气过程服务中发布的微博条数、平均评论数、平均转发数　以及周变化、时变化及相关的要素进行了统计分析，结果表明：寒冷、台风和雷雨大风这３种天气是公　众关注度最高的；星期二到星期日以及每天的０８：００、１３：ｏ０到１４：００和２２：００到２３：００是发布微博最　有效的时间段；微博的互动性分析表明，与公众互动能有效提高微博的活跃度。　关键词：气象传媒；气象微博；重大天气过程；东莞　中图分类号：Ｐ４９　文献标识码：Ａ　ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００７—６１９０．２０１４．０１．０１４　随着社会的不断进步，气象现代化对气象服　务提出了更高的要求，公众对公共气象服务的需　求也日益增加。在这样的历史发展背景下，公共　服务产品和信息传播途径只有不断创新，不断满　足公众的需求，才能得到不断地发展…。信息强　调第一时间、第一渠道、第一声音，时效性在信息　时代扮演越加重要的角色　Ｊ。而微博恰恰能够　满足这样的要求，要进一步发挥“气象微博”在　发布气象信息、了解用户需求、公众参与气象服　务以及带动其他服务项目发展的重要作用　Ｊ。　微博文字内容限制在１４ｏ字以内，可以将文字内　容较长的信息做成图片，或者通过配与文字内容　相关的图片，雷达、云图动画、视频，醒目的标题　等多种方式吸引读者，达到更好的气象信息服务　效果　一　。陈恒明等　还重点介绍和探讨了广　东天气微博服务效应、采编技术，优化服务流程　和发展前景等。　东莞市气象局为了进一步扩大气象服务效　获得市直单位政务微博的第１名。　本研究对２０１２年“东莞天气”新浪官方微博　发布的重大天气过程信息做了总结和分析，旨在　为进一步完善气象微博服务提供科学依据。　１资料和方法　利用２０１２年全年“东莞天气”新浪官方微博　发布的重大天气微博为原始资料。按天气类型　分为暴雨、大雾、高温、寒冷、灰霾、雷雨大风、冷　空气、森林火险和台风；按发布类型分为发布预　警、解除预警、天气实况和天气消息（包括冷空气　消息和台风消息）；按星期类型分为星期一、星期　二、星期三、星期四、星期五、星期六、星期日；按　评论发布的时间统计２４　ｈ逐时评论数。每一项　都分别统计了发布条数、评论数和转发数以及平　均评论数和平均转发数。　２结果与分析　２．１预警类别　应，利用微博的传播优势，更好地做好气象服　务　，于２０１１年４月２５日在新浪和腾讯两大　微博网站注册并实名认证了“东莞天气”官方微　博，发布内容包括发布、升级、解除预警信号，发　布台风、冷空气等天气消息，日常天气预报等。　２０１２年“东莞天气”共发布重大天气过程气　象微博２７８条；其中，暴雨占总发布条数的３１％，　其次是雷雨大风，占总发布条数的１９％；再次是　寒冷、高温、大雾，各占１０％，台风９％，最少是冷　空气、森林火险和灰霾各占４％、４％和３％。　在２０１２年《新浪政务微博报告》中“东莞天气”，　凭借着５２　１８１粉丝，微博总数２　３７４条，活跃总　数７２．９５以及７７．９５的传播力和６８．６４的引导　力，荣登全国ｌ０大气象机构微博第１０名。而在　２０１２年东莞政务微博综合排名中，“东莞天气”　收稿日期：２０１３—１１—２９　“东莞天气”针对重大天气过程发布的每条微　博均有评论和转发，平均转发数为２４．１条，平均　评论数为５．６条。图１给出了２０１２年全年发布预　警类别的平均转发数和平均评论数。　作者简介：刘馨泽（１９８５年生），女，助理工程师，学士，主要从事天气预报主持、气象服务工作。　
广东气象　第３６卷　５０　４５　４０　３５　３０　２５　２Ｏ　ｌ５　１Ｏ　０　暴雨大雾高温寒冷灰霾雷雨冷空森林台风　大风气　火险　预警类别　图１“东莞天气”发布预警类别的平均转发数及　平均评论数　由图１可见，平均转发数最高的是冷空气和　寒冷消息，其次是台风和雷雨大风，转发数最少　的是灰霾。而在平均评论数最多的是雷雨大风、　冷空气和寒冷消息，平均评论数最少的为森林火　险，其次是灰霾。由此可见，公众对于对自己的　生活有切身影响的预警信息如冷空气、寒冷、台　风、雷雨大风最为关注，因为强降水可能会产生　城市内涝，影响出行，而对冷空气的预防不足可　能会对身体健康产生一定得影响，这些都对公众　的生产生活影响比较大。　２．２发布类型　按发布类型分为４类，分别是：发布预警、解　除预警、天气消息和天气实况。其中发布预警　１４７条，占总数的５３％；解除预警发布了１０７条，　占总数的３９％；天气消息发布了２０条，占总数的　７％；天气实况发布了４条，占总数的１％。　图２给出了２０１２年不同发布类型的平均转　发数和平均评论数。其中天气消息和发布预警　的平均转发次数最多，分别为３７．１条和３３．３　条，其次是天气实况１７．５条，转发次数最低的是　解除预警，仅有９．２条。而平均评论数与平均转　发数类似，平均评论数最多的仍然是发布预警和　天气消息。不过发布预警的平均评论数略高于　天气消息，发布预警为７．３条，天气消息为６．７　条，其次是天气实况３．５条，平均评论数最低的　仍然是解除预警一项，为２．９条。由此可知，天　气消息的平均转发次数最多，这种即时分享会不　自觉扩大整个信息的传播范围，使得热点信息达　到一个关注高峰期，但只是单纯的转发，大都不　带有感情色彩。在平均评论数中，公众对于发布　预警信息是十分关注的，这与他们的生活息息相　关，所以才会跟帖评论，来表达自己的心情。同　时，公众对天气实况也有所关注，在公众体会到　天气在当下对自身产生了一定的影响之后，也会　关注已经出现的天气状况。而解除预警则天气　过程已经结束，一般公众就了解一下，并不会有　过多的关注。　４０　３５　３Ｏ　２５　２ｏ　ｌ５　ｌＯ　０　发布预警　解除预警　天气实况　天气消息　发布类型　图２“东莞天气”发布类型的平均转发数及平均评论数　２．３微博条数、平均评论数及平均转发数的周　分布特征　为了分析微博发布条数、平均评论数及平均　转发数的周分布特征。根据微博发布的时间按　周一至周日进行逐Ｅｌ统计，得到微博条数、平均　评论数及平均转发数的周分布（见图３）。从图３　可以看出，平均转发数在星期二呈低谷状，星期　二夜间开始慢慢回升，星期五到星期天达到高　峰，星期天以后开始下滑一直到星期二。而“东　莞天气”发布的微博条数，在星期四达到高峰，一　天发布了５３条；其次是星期六４７条；星期二最　少，２９条。平均评论数却没有因为发布条数的　多少而有所变化，相对来说较为一致。所以从星　期二开始到星期天是一星期内发布微博最有效　的时间段。这可能是因为到了星期一，人们开始　安排一星期的学习、工作，而星期五夜间到星期　天大部分人都在休息，利用上网来消磨时光，所　以平均转发数在星期五到星期天达到高峰。　星期　图３“东莞天气”发布微博及评论转发的周分布特征　
第１期　刘馨泽等：东莞市２０１２年重大天气过程的微博服务　６５　２．４评论时间的日分布特征　微博的评论与多种因素有关，比如微博的发　布时间、公众看微博的时间等。评论具有即时　性，即公众看到微博以后马上做出评论。图４是　２４　ｈ逐小时的评论数。从图４中可以看出，在一　天当中评论有３个高峰期：Ｏ８：００、ｌ３：００～ｌ４：００　和２２：００－２３：００。评论小低谷期为１０：００、１５：　００和２０：００、０２：００和０６：Ｏ０评论为０。这说明　０８：００、１３：００到１４：００和２２：００到２３：Ｏ０为上网　的高峰期。所以一天中这３个时间段发布微博　可以扩大微博内容的影响力，加快传播速度，使　微博所要传达的内容更好的扩散开来。　时刻　图４“东莞天气”微博评论数的日变化特征　２．５微博互动分析　“东莞天气”的互动是指东莞气象服务工作　人员回复公众的评论，与公众进行交流讨论。　“互动Ｉ生”是微博的灵魂，是微博的价值所在，这　种特性，是其他媒体无法达到的。２０１２年“东莞　天气”互动的微博条数较少，仅有１８条，占微博　总数的６％。有互动的微博的平均转发数比无　互动微博高３３．１％，平均评论数比无互动微博　高出１００．４％（有互动微博１８条，平均转发３１．４　次，平均评论１０．６条；没有互动微博２６１条，平　均转发２３．６次，平均评论５．２条）。进行与公众　互动，能够有效提高微博的活跃度。因此应该加　强微博的互动性，让公众参与到其中，感受到“东　莞天气”对他们的关注，从而增加了与公众之间　的亲密感，同时也提升了信任度，为“东莞天气”　打造良好的品牌形象。　３　结论　通过分析２０１２年“东莞天气”新浪官方微博　发布重大天气过程信息，得出以下结论：　１）在天气类型中，发布消息和发布预警的平　均转发和平均评论次数最多，其次是天气实况，　解除预警最低。这说明了气象预报预警是公众　关注度的比较高的信息，因此应该在天气情况变　化较大，或者灾害性天气即将来临时，多发布天　气变化方面的消息、实况等，做好全程重点服务，　让公众随时随地掌握最新的天气信息。　２）从周期来说，从周二开始到周日是一周内　发布微博最有效的时间段，具体到每个小时，在　一天当中评论有３个高峰期，为上为０８：ｄ０、　１３：Ｏ０—１４：００和２２：００＿２３：ｏ０。在这几个上网　的高峰期，利用评论、转发的“烟花”效应，让公　众从一个信息的接收者变成信息的传播者，赋予　了双重性的角色，并且获得主动权。既加强对气　象科普的宣传，又提高了公众参与气象防灾减灾　的积极性。　３）在“东莞天气”发布的微博中，有互动的　微博的平均转发数比无互动微博高３３．１％，平　均评论数比无互动微博高出１００．４％。所以说，　“互动性”既能拉近与公众的距离，又能为气象　部门带来充分的话语权。在公众评论留言中，对　中肯的意见或建议应积极听取；对于质疑或批评　应该做出合理的解释，从而提高气象服务水平。　参考文献：　　、［１］李娜，卢伟萍，秦鹏．微博在公共气象服务中的应用　及发展［Ｊ］．气象研究与应用，２０１２，３３（２）：１０７—　１２１．　［２］贾天清，黄光明．基于需求为导向的公共气象服务层　次和发展重点［Ｊ］．广东气象，２０１０，３２（５）：３４—　４１．　［３］俞宙，朱平，杨武．新时期发展气象信息科技服务的　思考［Ｊ］．广东气象，２０１２，３４（２）：封２—０２．　［４］许哗．微博——正在改变世界的创新应用［Ｊ］．中国　科技论坛，２０１２（８）：２３—２７．　［５］李丹．众生狂欢：明星与粉丝的微博互动关系研究　［Ｊ］．学术平台一受众研究，２０１２（７）：１０９—１１１．　［６］梁晓妮，雷俊，周亦平．微博在气象服务中的应用探　析［Ｊ］．浙江气象，２０１１，３２（３）：３７—４Ｏ．　［７］郭鹏，陈珥煜，李晓娜．微博在气象服务中的应用探　讨［ｚ］．第２８届中国气象学会年会Ｓ１０公共气象服　务政策体制机制和学科建设，２０１　１．　［８］陈恒明，朱平，陈静，等．广东天气微博传输气象信息　服务的效益研究［Ｊ］．安徽农业科学，２０１１，３９（３１）：　１９４７８—１９５０１．　［９］李程兰，红平，孙向明，等．气象信息桌面即时发布系　统设计［Ｊ］．广东气象，２０１２，３２（３）：３２—４Ｏ．　［１０］贾天清．公共气象服务体系建构中的安全社区（村）　发展［Ｊ］．广东气象，２０１０，３２（６）：４８—５Ｏ．　

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