接着1月7日关于产品规划进行思考。
围绕灾害早期识别、灾害过程分析、评估以及应急评估几个环节。
风险早期识别：根据未来7天、48小时和24小时的逐日和逐小时气象预报，结合历史灾害个例对应的天气过程，查找相似灾害，并根据历史灾情分析重点影响区域和发生可能性。结合高影响区域滑坡、泥石流隐患点，承载体分布情况分析风险危险天气所造成的影响和被影响对象风险等级。
灾害分析：当灾害发生时，采用无人机航拍对滑坡位置进行扫描，将得到的航拍SAR影像和DEM数据，通过该平台进行三维叠加显示，通过灾前灾后影像和地形对比（沉降区域自动高亮标注），人工判识在三维中标绘滑坡区域。三维场景中应该叠加带有人口等统计信息的居民区、交通道路（公路和铁路）、河流水系、地质灾害隐患点、学校和医院等承载体等，供应急人员初步分析受灾大致影响。平台应该具备灾害事件管理功能，对历次灾害事件的数据资料、中间结果和决策产品等成果进行统一管理，将现场传回的水文、气象、视频、实地调查统计数据自动或手动录入系统的当前灾害事件。
灾害评估：指定评估区域，利用滑坡位置灾前灾后的SAR影像、地形，以及人工识别标绘的滑坡区域，利用GIS技术完成灾害风险的评估，形成灾害评估报告，在线预览和打印以及分发。 所有计算都是后台自动完成的，模板化的，无人工干预项，包括各种图形。
应急保障：为了更好的做好灾后救援气象保障，指挥中心需要为救援队伍提供灾害发生地的历史气候背景、监测实时的天气实况和预报。但通常地质灾害发生地，特别是川西地区，地广人稀，海拔变化大，没有足够密集的气象站和精准的预报。为此，指挥中心派出便携式气象站到滑坡地进行野外实时观测，观测数据通过云平台，传输到指挥中心并在平台中进行实时展示和监测报警，以便指挥中心及时掌握当地天气情况。利用便携式气象站的观测资料序列，与临近点气象预报序列，建立回归模型，对气象预报进行客观订正，从而提供更加精准的短时/短期气象预报。通过周边临近气象站历史观测统计分析该地区的气候背景情况，例如该地区历史同期平均气温、降水量，历次暴雨过程等。同时利用多普勒天气雷达和双偏振雷达，监测灾害发生地周边的降水情况，并利用短临预报技术，预报未来2小时的降水。最终实现无缝隙精准的气象预报，为灾害救援工作提供可靠的气象保障。
