当前，世界气象组织（WMO）正积极推进《全球综合观测系统（WIGOS）2050年愿景》的制定工作。该愿景聚焦水文气象监测基础设施的深刻变革，旨在明确未来25年的关键技术发展方向，为全球气象、气候与环境领域的战略决策提供参考。

构建多元化分布式观测网络体系。全球地基观测正在经历深刻变革，其核心在于构建分层、自适应的网络模式。该模式整合了高精度基准站、骨干网络与新兴观测系统等。未来，传统观测网络将与部署于智慧城市、偏远地区及海洋的分布式传感器协同共存，共同构建一个更广泛、更灵活的综合观测体系。

气象传感器从微型化迈向移动化。通过技术创新，推动先进传感器得以在新型平台及此前难以覆盖的偏远环境中部署，持续拓展数据采集边界。其中，搭载微型传感器的无人机、动物项圈等设备正在革新传统数据采集模式；无人航空系统凭借其可重复使用、成本较低的优势，正逐步代替传统无线电探空仪；海洋领域的自主水下滑翔机等设备则能实现环境精细化监测，有效填补了偏远地区观测数据空白。

自动化与边缘计算提升系统智能水平。在数据采集点进行即时处理，可有效减少数据传输延迟并降低带宽需求；采用太阳能供电的自校准传感器，可增强观测网络的抗干扰能力与环境可持续性。将为基础设施薄弱或人力资源有限的地区，部署和维护高密度观测网络提供有力支撑。

地基与天基系统整合协同。通过两者在设计和运行中的协同配合，可优化覆盖范围、提升观测精度并增强功能互补性，是此次观测体系变革核心。其中，地基网络将在卫星传感器校准及提供关键垂直剖面信息方面发挥重要作用；“超级站点”——即部署来自多个领域并列仪器的站点，将为卫星衍生产品验证及算法开发提供支持。这种融合模式将提升地基与天基资产的价值，尤其在高分辨率建模、数据同化及早期预警应用中效果显著。

非传统观测方式加入主流。嵌入在交通工具、基础设施、可穿戴设备中的传感器、以及“动物物联网”理念下动物携带的传感器等，可提供高密度观测数据。但这些数据需要整合到国家及国际观测系统中，需制定统一的数据标准、质量保证协议及完善的治理框架。

人工智能赋能观测基础设施升级。人工智能（AI）将被应用于自动化质量控制、异常检测、网络优化及数据融合等关键环节，并通过整合多个数据源生成网格化产品，提升观测数据的空间和时间分辨率。未来，由AI驱动的辅助系统，将通过地基与天基观测数据的无缝整合，为个人、企业及社区提供定制化、实时的气象和气候信息。

打造包容且公平的全球观测系统。未来水文气象观测系统的核心目标之一，是构建一个兼具包容性和公平性的全球观测体系。因此，投资将优先覆盖观测薄弱区域，并依托公私合作模式及新型融资手段，填补观测覆盖范围与观测质量方面的缺口。

目前，WIGOS愿景起草小组正汇聚多国专家力量，共同推动构建一个更具灵活性、包容性且面向未来的全球观测系统。

（来源：WMO官网 编译：何静怡 张丽亚 责任编辑：曹锐怡）