协调的非凡而独特的全球观测和数据交换体系。从绕地球运行的卫星，到释放到大气层中的气象气球，到乘风破浪的海洋浮标和船舶，再到偏远的山区气象站，气象观测支撑着我们日常生活的方方面面，甚至数十亿美元的决策。

　　这些核心观察结果是人工智能和其他技术快速发展的基础，这些技术有可能彻底改变预测和预警方式。

　　天气没有国界，气候不分国界，水连接着我们所有人。挑战如此巨大，任何国家都无法单打独斗。

　　天气预报需要来自全球各地的观测数据，而任何一个国家都无法独自完成这项工作。如果我们想要持续提高天气预报的准确性、提前量和可及性，基于信任和数据共享的全球合作至关重要。每一项经济决策、每一项基础设施投资、每一项作物种植计划、每一项健康、水和能源管理计划以及每一项供应链调整都依赖于世界气象组织的全球观测和预测系统。

　　每天，世界气象组织（WMO）综合全球观测系统（WIGOS）通过遍布全球的数千个陆基观测站、海洋浮标、船舶、飞机和卫星收集数百万条观测数据。这些观测数据通过世界气象组织信息系统（WIS）共享，并经由世界气象组织综合处理和预测系统（WIPPS）进行处理，从而使相关产品和服务得以实际应用。与此同时，全球大气监测网络（GAW）监测温室气体和常见污染物的水平，以及地球保护性臭氧层的状况。

　　链条的强度取决于其最薄弱的环节。天气预报依赖于全天候的全球观测数据。但这些数据存在很大的地域覆盖空白。

　　许多最不发达国家和小岛屿发展中国家的气象站要么停止运行，要么报告数据不一致。这导致数据严重缺失，尤其是在非洲，那里的地面气象站密度远低于全球标准。这不仅降低了当地的预报准确性，也降低了全球预报准确性。

　　为应对这一挑战，WMO全球基础观测网络为彻底改革国际观测数据交换铺平了道路，而这些数据正是所有天气、气候和水资源服务及产品的基础。更完善的数据意味着更好的应对能力，使各国能够拯救生命、保障生计。系统观测融资机制（SOFF）提供长期的财政和技术支持，以确保最不发达国家和小岛屿发展中国家能够持续地生成和交换国际要求的观测数据。

　　气象部门发布的每一个预测、传播的每一个预警、交换的每一个数据集，最终都关乎一件事：保护明天。

　　准确、及时且易于获取的气象、水文和气候数据是应对气候变化韧性的基础。随着世界不可避免地接近《巴黎气候协定》设定的1.5℃温控目标，这些数据在未来将变得愈发重要。必须在事态失南宫股份有限公司控之前，努力限制升温幅度及持续时间。

　　我们正经历一场技术革命。人工智能和先进计算正在改变天气和气候科学，并具有巨大的潜力，能够支持气候适应、减少灾害风险和促进可持续发展。

　　人工智能正在提高预测能力，改进基于影响的预警。如果公平使用，将帮助没有超级计算机的发展中国家实现更先进的能力。

　　我们必须鼓励创新，同时维护信任。人工智能所提供的能力必须与国家气象水文部门的权威作用相辅相成，而非取而代之。