1. Дефиниција и функции на метеоролошките станици
Метеоролошката станица е систем за следење на животната средина базиран на технологија за автоматизација, кој може да собира, обработува и пренесува податоци за атмосферската средина во реално време. Како инфраструктура на модерното метеоролошко набљудување, нејзините основни функции вклучуваат:
Собирање податоци: Континуирано евидентирање на температурата, влажноста, воздушниот притисок, брзината на ветерот, насоката на ветерот, врнежите, интензитетот на светлината и други основни метеоролошки параметри.
Обработка на податоци: Калибрација на податоци и контрола на квалитетот преку вградени алгоритми
Пренос на информации: Поддржува 4G/5G, сателитска комуникација и друг пренос на податоци во повеќе режими
Предупредување за катастрофа: Праговите на екстремни временски услови активираат моментални предупредувања
Второ, техничката архитектура на системот
Сензорски слој
Сензор за температура: Платински отпор PT100 (точност ±0,1℃)
Сензор за влажност: Капацитивна сонда (опсег 0-100%RH)
Анемометар: Ултразвучен 3D систем за мерење на ветер (резолуција 0,1m/s)
Мониторинг на врнежите: Дождомерач за кофа за превртување (резолуција 0,2 mm)
Мерење на зрачење: Сензор за фотосинтетски активно зрачење (PAR)
Слој на податоци
Edge Computing Gateway: Поддржано од процесор ARM Cortex-A53
Систем за складирање: Поддржува локално складирање на SD картичка (максимум 512GB)
Калибрација на време: GPS/ Beidou двоен режим на мерење на времето (точност ±10ms)
Енергетски систем
Решение за двојно напојување: 60W соларен панел + литиумска железо-фосфатна батерија (услови на ниска температура од -40℃)
Управување со енергија: Технологија за динамичко спиење (моќност во режим на подготвеност <0,5W)
Трето, сценарија за примена во индустријата
1. Паметни земјоделски практики (Холандски кластер за стакленици)
План за распоредување: Распоредување на 1 микрометеоролошка станица на стаклена градина од 500㎡
Апликација за податоци:
Предупредување за роса: автоматско стартување на вентилаторот за циркулација кога влажноста е >85%
Акумулација на светлина и топлина: пресметка на ефективна акумулирана температура (GDD) за водење на бербата
Прецизно наводнување: Контрола на водата и системот за ѓубриво врз основа на евапотранспирација (ET)
Податоци за придобивки: Заштеда на вода од 35%, намалена инциденца на пердувест мувла за 62%
2. Предупредување за ниско ниво на ветерно стружење на аеродромот (Меѓународен аеродром во Хонг Конг)
Мрежна шема: 8 градиентни кули за набљудување на ветер околу пистата
Алгоритам за рано предупредување:
Хоризонтална промена на ветерот: промена на брзината на ветерот ≥15kt во рок од 5 секунди
Вертикално сечење на ветер: разлика во брзината на ветерот на надморска височина од 30 метри ≥10 метри/сек
Механизам за одговор: Автоматски го активира алармот на кулата и го води движењето наоколу
3. Оптимизација на ефикасноста на фотоволтаичната електрана (електрана Ningxia 200MW)
Параметри за следење:
Температура на компонентата (инфрацрвен мониторинг на задната плоча)
Хоризонтално/наклонето рамнинско зрачење
Индекс на таложење на прашина
Интелигентна регулација:
Излезот се намалува за 0,45% за секое зголемување на температурата од 1℃
Автоматското чистење се активира кога акумулацијата на прашина ќе достигне 5%
4. Студија за ефектот на урбаниот топлински остров (Урбана мрежа Шенжен)
Мрежа за набљудување: 500 микростаници формираат мрежа од 1 км×1 км
Анализа на податоци:
Ефект на ладење на зелените површини: просечно намалување од 2,8℃
Густината на зградата е позитивно поврзана со порастот на температурата (R²=0,73)
Влијание на материјалите на патот: температурната разлика на асфалтниот коловоз во текот на денот достигнува 12℃
4. Насока на технолошката еволуција
Фузија на податоци од повеќе извори
Ласерско радарско скенирање на ветерното поле
Профил на температура и влажност на микробрановиот радиометар
Корекција на сателитска слика од облак во реално време
Апликација подобрена со вештачка интелигенција
Прогноза за врнежи од невронска мрежа на LSTM (подобрена точност за 23%)
Тридимензионален модел на атмосферска дифузија (симулација на истекување од хемиски парк)
Нов тип на сензор
Квантен гравиметар (точност на мерење на притисок 0,01hPa)
Анализа на спектарот на честички со таложење на терахерцови бранови
V. Типичен случај: Планински систем за предупредување од поплави во средниот тек на реката Јангце
Архитектура на распоредување:
83 автоматски метеоролошки станици (распоредување на планински градиент)
Мониторинг на нивото на водата на 12 хидрографски станици
Систем за асимилација на радарско ехо
Модел за рано предупредување:
Индекс на ненадејни поплави = 0,3×1часовен интензитет на дожд + 0,2× содржина на влага во почвата + 0,5× топографски индекс
Ефективност на одговорот:
Предноста во предупредувањето се зголеми од 45 минути на 2,5 часа
Во 2022 година, успешно предупредивме за седум опасни ситуации
Бројот на жртви се намали за 76 проценти во споредба со истиот период минатата година
Заклучок
Современите метеоролошки станици се развија од опрема за единечно набљудување до интелигентни IoT јазли, а нивната вредност на податоците длабоко се ослободува преку машинско учење, дигитални близнаци и други технологии. Со развојот на Глобалниот систем за набљудување на WMO (WIGOS), мрежата за метеоролошки мониторинг со висока густина и висока прецизност ќе стане основна инфраструктура за справување со климатските промени и ќе обезбеди клучна поддршка при донесување одлуки за одржлив човечки развој.
Време на објавување: 17 февруари 2025 година