1. Определение и функции на метеорологичните станции
Метеорологичната станция е система за мониторинг на околната среда, базирана на автоматизирана технология, която може да събира, обработва и предава данни за атмосферната среда в реално време. Като инфраструктура на съвременното метеорологично наблюдение, основните ѝ функции включват:
Събиране на данни: Непрекъснато записване на температура, влажност, атмосферно налягане, скорост на вятъра, посока на вятъра, валежи, интензитет на светлината и други основни метеорологични параметри
Обработка на данни: Калибриране на данни и контрол на качеството чрез вградени алгоритми
Предаване на информация: Поддържа 4G/5G, сателитна комуникация и други многомодални предавания на данни
Предупреждение за бедствия: Екстремни метеорологични прагове задействат незабавни сигнали
Второ, техническата архитектура на системата
Сензорен слой
Температурен сензор: Платинен резистор PT100 (точност ±0,1℃)
Сензор за влажност: Капацитивна сонда (диапазон 0-100% относителна влажност)
Анемометър: Ултразвукова 3D система за измерване на вятъра (резолюция 0,1 м/с)
Мониторинг на валежите: Дъждомер с кофа за накланяне (резолюция 0,2 мм)
Измерване на радиация: Сензор за фотосинтетично активна радиация (PAR)
Слой с данни
Портал за периферни изчисления: Задвижван от процесор ARM Cortex-A53
Система за съхранение: Поддържа локално съхранение на SD карта (максимум 512GB)
Калибриране на времето: GPS/Beidou двурежимно измерване на времето (точност ±10ms)
Енергийна система
Решение с двойно захранване: 60W слънчев панел + литиево-железен фосфатен акумулатор (при ниска температура от -40℃)
Управление на захранването: Технология за динамичен сън (мощност в режим на готовност <0,5 W)
Трето, сценарии за приложение в индустрията
1. Интелигентни земеделски практики (холандски клъстер за оранжерии)
План за разполагане: Разполагане на 1 микро-метеорологична станция на оранжерия от 500 кв.м.
Приложение за данни:
Предупреждение за оросяване: автоматично стартиране на циркулационния вентилатор при влажност >85%
Натрупване на светлина и топлина: изчисляване на ефективната акумулирана температура (GDD) за насочване на прибирането на реколтата
Прецизно напояване: Контрол на водната и торовата система въз основа на евапотранспирация (ET)
Данни за ползите: Спестяване на вода 35%, разпространението на мана намалено с 62%
2. Предупреждение за срязване на вятъра на ниски нива на летището (Международно летище Хонконг)
Схема за свързване в мрежа: 8 кули за наблюдение на градиентния вятър около пистата
Алгоритъм за ранно предупреждение:
Хоризонтална промяна на вятъра: промяна на скоростта на вятъра ≥15 възела в рамките на 5 секунди
Вертикално рязане на вятъра: разлика в скоростта на вятъра на 30 м надморска височина ≥10 м/с
Механизъм за реагиране: Автоматично задейства алармата на кулата и насочва заобикалянето
3. Оптимизиране на ефективността на фотоволтаична електроцентрала (електростанция Ningxia 200MW)
Параметри за мониторинг:
Температура на компонентите (инфрачервен мониторинг на задната платка)
Хоризонтално/наклонено излъчване
Индекс на отлагане на прах
Интелигентно регулиране:
Продукцията намалява с 0,45% за всяко повишаване на температурата с 1℃
Автоматичното почистване се задейства, когато натрупването на прах достигне 5%
4. Проучване на ефекта на градския топлинен остров (градска мрежа на Шенжен)
Наблюдателна мрежа: 500 микростанции образуват мрежа 1 км × 1 км
Анализ на данните:
Охлаждащ ефект на зелените площи: средно намаление от 2,8℃
Плътността на застрояване е положително корелирана с повишаването на температурата (R²=0,73)
Влияние на пътните материали: температурната разлика на асфалтовата настилка през деня достига 12℃
4. Посока на технологичната еволюция
Сливане на данни от множество източници
Лазерно радарно сканиране на вятърното поле
Температурен и влажностен профил на микровълновия радиометър
Корекция на сателитни облачни изображения в реално време
Приложение, подобрено с изкуствен интелект
Прогноза за валежи от невронна мрежа LSTM (подобрена точност с 23%)
Триизмерен модел на атмосферна дифузия (симулация на течове в химически парк)
Нов тип сензор
Квантов гравиметър (точност на измерване на налягане 0.01hPa)
Анализ на спектъра на частиците от валежите от терагерцови вълни
V. Типичен случай: Система за предупреждение за наводнения в планините в средното течение на река Яндзъ
Архитектура на внедряване:
83 автоматични метеорологични станции (разполагане по планински градиент)
Мониторинг на нивото на водата в 12 хидрографски станции
Система за асимилация на радарно ехо
Модел за ранно предупреждение:
Индекс на внезапни наводнения = 0,3×1-часов интензитет на дъжда + 0,2× съдържание на почвена влага + 0,5× топографски индекс
Ефективност на реакцията:
Предварителното предупреждение е увеличено от 45 минути на 2,5 часа
През 2022 г. успешно предупредихме за седем опасни ситуации
Жертвите са намалели със 76% на годишна база
Заключение
Съвременните метеорологични станции са се развили от единично оборудване за наблюдение до интелигентни възли на интернет на нещата (IoT), а стойността на данните им се освобождава в голяма степен чрез машинно обучение, цифрови близнаци и други технологии. С развитието на Глобалната система за наблюдение на СМО (WIGOS), мрежата за метеорологичен мониторинг с висока плътност и висока прецизност ще се превърне в основна инфраструктура за справяне с изменението на климата и ще осигури ключова подкрепа за вземане на решения за устойчиво човешко развитие.
Време на публикуване: 17 февруари 2025 г.