1. Definicija in funkcije vremenskih postaj
Vremenska postaja je sistem za spremljanje okolja, ki temelji na tehnologiji avtomatizacije in lahko zbira, obdeluje in prenaša podatke o atmosferskem okolju v realnem času. Kot infrastruktura sodobnega meteorološkega opazovanja njene ključne funkcije vključujejo:
Pridobivanje podatkov: Neprekinjeno beleženje temperature, vlažnosti, zračnega tlaka, hitrosti vetra, smeri vetra, padavin, intenzivnosti svetlobe in drugih ključnih meteoroloških parametrov
Obdelava podatkov: Kalibracija podatkov in nadzor kakovosti prek vgrajenih algoritmov
Prenos informacij: Podpora za 4G/5G, satelitsko komunikacijo in druge večmodalne prenose podatkov
Opozorilo o nesrečah: ekstremni vremenski pragovi sprožijo takojšnja opozorila
Drugič, tehnična arhitektura sistema
Zaznavna plast
Temperaturni senzor: Platinasti upor PT100 (natančnost ±0,1 ℃)
Senzor vlažnosti: Kapacitivna sonda (območje 0–100 % relativne vlažnosti)
Anemometer: Ultrazvočni 3D sistem za merjenje vetra (ločljivost 0,1 m/s)
Spremljanje padavin: Dežemer z nagibnim vedrom (ločljivost 0,2 mm)
Merjenje sevanja: Senzor fotosintetsko aktivnega sevanja (PAR)
Podatkovna plast
Prehod za robno računalništvo: Poganja ga procesor ARM Cortex-A53
Sistem za shranjevanje: Podpora za lokalno shranjevanje na SD kartico (največ 512 GB)
Kalibracija časa: GPS/Beidou dvojni način merjenja časa (natančnost ±10 ms)
Energetski sistem
Dvojna rešitev za napajanje: 60W sončna celica + litijeva železova fosfatna baterija (pri nizki temperaturi -40 ℃)
Upravljanje porabe energije: Tehnologija dinamičnega spanja (poraba energije v stanju pripravljenosti <0,5 W)
Tretjič, scenariji uporabe v industriji
1. Pametne kmetijske prakse (nizozemski grozd rastlinjakov)
Načrt postavitve: Postavitev 1 mikro vremenske postaje na 500 m² rastlinjaka
Aplikacija za podatke:
Opozorilo o rosišču: samodejni zagon ventilatorja za kroženje zraka pri vlažnosti >85 %
Akumulacija svetlobe in toplote: izračun efektivne akumulirane temperature (GDD) za usmerjanje žetve
Precizno namakanje: Nadzor sistema vode in gnojil na podlagi evapotranspiracije (ET)
Podatki o koristih: Prihranek vode 35 %, pojavnost peronospore zmanjšana za 62 %
2. Opozorilo o strižnem vetru na nizki ravni letališča (mednarodno letališče Hong Kong)
Shema mreženja: 8 opazovalnih stolpov za gradientni veter okoli vzletno-pristajalne steze
Algoritem zgodnjega opozarjanja:
Horizontalna sprememba vetra: sprememba hitrosti vetra ≥15 vozlov v 5 sekundah
Vertikalno rezanje vetra: razlika hitrosti vetra na nadmorski višini 30 m ≥10 m/s
Mehanizem odzivanja: Samodejno sproži alarm stolpa in vodi prilet
3. Optimizacija učinkovitosti fotovoltaične elektrarne (elektrarna Ningxia 200 MW)
Parametri spremljanja:
Temperatura komponent (infrardeči nadzor zadnje plošče)
Sevanje v vodoravni/nagnjeni ravnini
Indeks odlaganja prahu
Inteligentna regulacija:
Izhodna moč se zmanjša za 0,45 % za vsakih 1 ℃ povišanja temperature
Samodejno čiščenje se sproži, ko količina prahu doseže 5 %
4. Študija o učinku mestnega toplotnega otoka (Shenzhen Urban Grid)
Opazovalna mreža: 500 mikropostajal tvori mrežo 1 km × 1 km
Analiza podatkov:
Hladilni učinek zelenih površin: povprečno zmanjšanje za 2,8 ℃
Gostota stavb je pozitivno povezana z dvigom temperature (R²=0,73)
Vpliv cestnih materialov: temperaturna razlika asfaltne površine čez dan doseže 12 ℃
4. Smer tehnološkega razvoja
Združevanje podatkov iz več virov
Lasersko radarsko skeniranje vetrovnega polja
Profil temperature in vlažnosti mikrovalovnega radiometra
Popravek satelitske slike oblaka v realnem času
Aplikacija, izboljšana z umetno inteligenco
Napoved padavin z nevronsko mrežo LSTM (izboljšana natančnost za 23 %)
Tridimenzionalni model atmosferske difuzije (simulacija puščanja v kemijskem parku)
Senzor novega tipa
Kvantni gravimeter (natančnost merjenja tlaka 0,01 hPa)
Analiza spektra delcev padavin terahercnih valov
V. Tipičen primer: Sistem za opozarjanje pred poplavami v gorah v srednjem toku reke Jangce
Arhitektura uvajanja:
83 avtomatskih vremenskih postaj (razporeditev po gorskih gradientih)
Spremljanje gladine vode na 12 hidrografskih postajah
Sistem za asimilacijo radarskega odmeva
Model zgodnjega opozarjanja:
Indeks bliskovite poplave = 0,3 × 1-urna intenzivnost dežja + 0,2 × vsebnost vlage v tleh + 0,5 × topografski indeks
Učinkovitost odziva:
Prednost pred opozorilom se je povečala s 45 minut na 2,5 ure
V letu 2022 smo uspešno opozorili na sedem nevarnih situacij
Število žrtev se je v primerjavi z lanskim letom zmanjšalo za 76 odstotkov
Zaključek
Sodobne vremenske postaje so se razvile iz posamezne opazovalne opreme v inteligentna vozlišča interneta stvari, njihova podatkovna vrednost pa se v veliki meri sprošča s strojnim učenjem, digitalnimi dvojčki in drugimi tehnologijami. Z razvojem globalnega opazovalnega sistema SMO (WIGOS) bo visoko gosto in visoko natančno meteorološko spremljalno omrežje postalo osrednja infrastruktura za obravnavanje podnebnih sprememb in zagotavljanje ključne podpore odločanju za trajnostni človeški razvoj.
Čas objave: 17. februar 2025