关键词：高精度气象、新零售销量预测、逐小时气象预测、门店销量预测、天气对销量影响、气象因子、降水概率、体感温度、湿度、风速、能见度、紫外线、空气质量、节假日效应、促销活动、外卖订单预测、客流预测、时段销量、SKU预测、补货优化、动态定价、缺货率、滞销、API对接、数据延迟、SLA
新零售最难的一类问题，不是"销量能不能预测"，而是销量波动到底因为什么 。
同一款冷饮，昨天卖爆，今天断崖；同一条商圈，午后突然客流掉一半；外卖订单明明没做活动，却莫名其妙暴涨。
你让数据团队解释，最后往往变成一句话：
"可能是天气原因吧。"
问题是------"天气原因"这四个字不算解释，更不能用于补货、排班、促销、履约。真正可执行的答案应该是：
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哪个小时开始受影响？影响持续多久？
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影响来自降雨、降温、闷热，还是能见度/大风？
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对哪些门店、哪些 SKU、哪个渠道（到店/外卖）影响最大？
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明天/后天的风险能不能提前量化？
要把这些说清楚，你需要的不是"今天下不下雨"的粗粒度判断，而是：
逐小时、门店级（或商圈级）的高精度气象预测，并且把它像"促销信息"一样接进销量模型，形成一套稳定的"天气---客流---销量"链路。
这篇文章把工程做法拆开讲：从变量怎么选、怎么对齐、怎么建模、怎么评估、怎么对接 API 与 SLA，直到怎么把它变成业务动作（补货/排班/外卖运力/动态促销）。
1）为什么新零售销量会"忽高忽低"？很多波动其实是"小时级天气"触发的
你只看日均温、日降水，会觉得天气影响不大；
但新零售的很多决策是按小时发生的：
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午后 2 小时的阵雨，会把到店客流拉低，但外卖订单抬高
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18:00--20:00 的降温，会让热饮、火锅食材、卤味、夜宵类暴涨
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闷热（高湿+无风）会改变饮品/生鲜的购买结构
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能见度差、风大、体感冷，会让"出门意愿"下降
销量波动的关键常常不是"天气有没有变化"，而是"天气在什么时间段发生变化"。 
2）先把概念讲清：你要接入的是"逐小时预测"，不是"天气标签"
很多企业做天气相关特征，最后只加了几个字段：晴/雨/阴、最高温、最低温。
这类特征对"日级预测"可能够用，但对新零售的小时波动解释力很弱。
真正建议你接入的，是下面这类"逐小时、可量化、可解释"的变量：
2.1 温度相关：不要只用温度，用"体感"和"变化率"
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2m 温度（T）
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体感温度/热指数/风寒（把湿度、风速合进去）
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温度变化率（ΔT/1h、ΔT/3h）------很多爆款波动就发生在"突然变冷/变热"之后
2.2 降水相关：核心是"概率 + 强度 + 开始时间"
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降水概率 PoP（下不下雨的"风险"）
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降水强度（mm/h）
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未来 1--3 小时是否进入降雨窗口（对外卖与到店分流很关键）
2.3 舒适度与出行意愿：湿度、风、能见度是隐藏的大头
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相对湿度（RH）
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风速（影响体感与出行意愿）
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能见度（雾/霾/沙尘时，对客流打击很明显）
2.4 光照与热量：对饮品、轻食、户外类影响大
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云量 / 日照代理
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紫外线/辐射代理（没有也没关系，云量能替代一部分）
关键点：这些变量都是"小时级可解释因子"。
你要让运营和门店能听懂：为什么这两小时卖得差、明天什么时候会好转。
3）门店级对齐：天气数据接进销量模型，80% 的坑都在"时间和空间口径"
这里是最容易翻车的地方，讲透它，模型往往就稳一半。
3.1 时间对齐：销量是"下单时刻"，天气是"有效时刻"
常见错误：
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直接把 14:00 的销量和 14:00 的天气对齐
但真实影响常常有滞后：
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下雨前 1 小时，人会提前下单（外卖预防性下单）
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降温后 2--3 小时，热食类才开始起量
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体感闷热持续半天，冷饮需求逐渐抬升
工程做法：引入滞后/提前特征（lag/lead）
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PoP(t+1) / PoP(t+2)：未来降雨风险 -
T(t-1) / T(t-2)：温度滞后 -
ΔT_3h：三小时变化率并在不同品类/SKU 上学习不同的滞后结构。
3.2 空间对齐：门店需要"附近天气"，不是"城区平均"
同城不同商圈，阵雨完全可能错开；
再加上门店周边的地形与建筑风道，体感差异很大。
建议最低做到：
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每个门店绑定一个气象点（经纬度插值/最近点）
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重要商圈做更精细的网格化（公里级即可）
3.3 业务口径：到店与外卖是两套规律，必须分开建
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到店客流对降水/风/能见度更敏感
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外卖对降水概率与强度更敏感（尤其是"开始下雨的那一小时"）
如果你把渠道混在一起建模，效果通常会变差，解释也会变乱。
4）一套可落地的建模方案：先做"可解释"，再做"更准"
新零售不是科研比赛，模型最重要的是能解释、能上线、能运营。
4.1 基线模型：门店×时段的分解结构（非常稳）
先把销量拆成四块：
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门店基准：这个店本来就卖得多还是少
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时段规律：早中晚、工作日/周末
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活动与价格：促销、券、满减、曝光
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天气扰动：逐小时天气变量驱动的偏离
天气这块只做"扰动项"，你会得到一个很干净的解释：
"今天 18:00 的异常增长，有 60% 来自降温、20% 来自降雨前置、其余来自活动。"
4.2 业务更爱用的输出：不是一条预测线，而是"天气贡献度"
建议输出两类结果：
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预测销量（用于补货/排班）
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天气贡献度分解（用于解释与复盘）
只要能稳定给出"天气导致的增减量"，运营团队会非常买账，因为它能直接指导动作。
4.3 进阶：分品类/分SKU建"天气敏感度曲线"
做出一张很有价值的表：
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冷饮：温度每升高 1℃，销量提升多少（不同门店不同）
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热食：温度每下降 1℃，销量提升多少
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雨具：PoP 超过 60% 后，销量陡增阈值在哪里
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外卖：雨强从 0→2mm/h，对订单的弹性是多少
这张表就是你后续做"动态备货"和"智能促销"的基础资产。
5）怎么把逐小时预测变成"可执行动作"？给你四个最直接的落地场景
场景1：补货与损耗（最直接省钱）
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预计未来 6 小时降温 + 降雨 → 热食、即食、汤料、速冻类上调安全库存
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预计闷热持续 → 冷饮、冰品、果切、啤酒（若适用）上调
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预计风大降温 → 生鲜客流下降，谨慎备货，减少损耗
场景2：排班与履约（外卖/到店分流）
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降雨窗口开始前 1 小时增加外卖拣货与骑手调度
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团雾/能见度低 → 到店下降，外卖上升但履约变慢，提前做时效预警
场景3：动态促销（让券用在刀刃上）
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小雨但不强、PoP 高：对到店用小券拉回客流
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大雨强对流：券不一定有效，反而要保履约与供应
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降温夜宵：对热食组合做精准推送
场景4：门店选品与陈列（长期提升坪效）
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不同商圈的天气敏感度不同：同城门店也该"因地制宜"
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通过一年数据能识别：哪些店"雨天外卖高"，哪些店"热天饮品爆"
6）评估怎么做才像"业务指标"？别只看 MAPE
新零售最有价值的评估不是总体误差，而是"关键时段是否更稳"。
建议你加上这些指标：
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峰值命中率：午高峰/晚高峰预测是否抓住
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事件日评估：雨天/降温日/闷热日单独算（这才是天气价值）
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缺货与损耗改善：上线后缺货率、报废率是否下降
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履约指标：外卖超时率是否下降（雨天特别明显）
只要你能证明"雨天/降温日的预测更稳"，业务就能立刻看到价值。
7）工程落地：API 对接 + SLA（延迟、缺测、回补）三件事必须讲清楚
逐小时气象要进销量系统，本质是生产系统，必须有 SLA：
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延迟：每天/每小时的预测必须在固定时间前到达（否则补货来不及）
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缺测降级：某些变量缺了不能断供，要自动降级为核心变量组合
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回补规则：历史回补用于训练与复盘，线上决策用"当时版本"，可追溯
你把这三条写进技术方案，采购与业务部门会更放心，项目也更容易推进。
结语：销量波动不是玄学，很多时候就是"小时级天气"在做选择题
新零售把"天气"接进销量模型，价值不在于把 MAPE 压到多低，而在于：
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波动原因能解释清楚（运营愿意用）
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关键时段更稳（补货排班能跟上）
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雨天/降温等事件日更可控（损耗和履约立刻改善）
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最终形成一套"天气驱动的运营动作"（这才是钱）
如果你想把这件事做成产品，最推荐的交付形态是：
门店级逐小时气象预测 API + 天气敏感度画像 + 事件日运营策略------既能落地，又容易规模化。
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