1. Определение и функции метеостанций
Метеостанция – это система мониторинга окружающей среды, основанная на автоматизированных технологиях, которая может собирать, обрабатывать и передавать данные об атмосфере в режиме реального времени. Будучи инфраструктурой современных метеорологических наблюдений, она имеет следующие основные функции:
Сбор данных: непрерывная запись температуры, влажности, давления воздуха, скорости и направления ветра, количества осадков, интенсивности света и других основных метеорологических параметров.
Обработка данных: калибровка данных и контроль качества с помощью встроенных алгоритмов
Передача информации: поддержка 4G/5G, спутниковой связи и других многорежимных режимов передачи данных.
Предупреждение о стихийном бедствии: экстремальные погодные условия вызывают мгновенные оповещения
Во-вторых, техническая архитектура системы
Чувствительный слой
Датчик температуры: платиновый термометр сопротивления PT100 (точность ±0,1 ℃)
Датчик влажности: емкостный зонд (диапазон 0–100 % относительной влажности)
Анемометр: Ультразвуковая 3D-система измерения ветра (разрешение 0,1 м/с)
Мониторинг осадков: осадкомер с опрокидывающимся ковшом (разрешение 0,2 мм)
Измерение радиации: датчик фотосинтетически активной радиации (ФАР)
Уровень данных
Шлюз периферийных вычислений: на базе процессора ARM Cortex-A53
Система хранения: Поддержка локального хранилища на SD-картах (максимум 512 ГБ)
Калибровка времени: двухрежимная синхронизация GPS/Beidou (точность ±10 мс)
Энергетическая система
Двойное решение для электропитания: солнечная панель мощностью 60 Вт + литий-железо-фосфатный аккумулятор (низкотемпературный режим -40 ℃)
Управление питанием: технология динамического сна (энергопотребление в режиме ожидания <0,5 Вт)
В-третьих, сценарии применения в промышленности
1. Умные методы ведения сельского хозяйства (Голландский тепличный кластер)
План развертывания: развернуть 1 микрометеостанцию на теплицу площадью 500 м2.
Применение данных:
Предупреждение о росе: автоматический запуск циркуляционного вентилятора при влажности >85%
Накопление света и тепла: расчет эффективной аккумулированной температуры (GDD) для управления уборкой урожая
Точная ирригация: управление системой подачи воды и удобрений на основе эвапотранспирации (ЕТ)
Данные о преимуществах: экономия воды на 35%, снижение заболеваемости мучнистой росой на 62%
2. Предупреждение о сдвиге ветра на малых высотах в аэропорту (международный аэропорт Гонконга)
Схема сети: 8 башен для наблюдения за градиентным ветром вокруг взлетно-посадочной полосы
Алгоритм раннего оповещения:
Горизонтальное изменение ветра: изменение скорости ветра ≥15 узлов в течение 5 секунд
Вертикальное ветровое резание: разница скорости ветра на высоте 30 м ≥10 м/с
Механизм реагирования: автоматически активирует сигнал тревоги на вышке и направляет уход на второй круг
3. Оптимизация эффективности фотоэлектрической станции (Нинсянская электростанция мощностью 200 МВт)
Параметры мониторинга:
Температура компонентов (инфракрасный мониторинг объединительной платы)
Горизонтальное/наклонное излучение
Индекс осаждения пыли
Интеллектуальное регулирование:
Выход уменьшается на 0,45% при каждом повышении температуры на 1℃.
Автоматическая очистка запускается, когда накопление пыли достигает 5%.
4. Исследование эффекта городского острова тепла (городская сеть Шэньчжэня)
Сеть наблюдений: 500 микростанций образуют сетку 1 км×1 км.
Анализ данных:
Охлаждающий эффект зеленых насаждений: среднее снижение на 2,8 ℃
Плотность застройки положительно коррелирует с повышением температуры (R²=0,73)
Влияние дорожных материалов: разница температур асфальтового покрытия в течение дня достигает 12℃.
4. Направление технологической эволюции
Объединение данных из нескольких источников
Лазерное радарное сканирование ветрового поля
Профиль температуры и влажности микроволнового радиометра
Коррекция спутниковых изображений облаков в реальном времени
Приложение с улучшенным ИИ
Прогноз осадков с помощью нейронной сети LSTM (точность повышена на 23%)
Трехмерная модель атмосферной диффузии (моделирование утечек в химическом парке)
Датчик нового типа
Квантовый гравиметр (точность измерения давления 0,01 гПа)
Анализ спектра частиц осадков терагерцовыми волнами
V. Типичный случай: система предупреждения о наводнениях в горах в среднем течении реки Янцзы
Архитектура развертывания:
83 автоматических метеостанций (развертывание в горных условиях)
Мониторинг уровня воды на 12 гидрографических постах
Система ассимиляции радиолокационных эхосигналов
Модель раннего предупреждения:
Индекс внезапного наводнения = 0,3×1 ч интенсивности дождя + 0,2× содержание влаги в почве + 0,5× топографический индекс
Эффективность реагирования:
Предупреждающий период увеличен с 45 минут до 2,5 часов.
В 2022 году мы успешно предупредили семь опасных ситуаций
Число несчастных случаев сократилось на 76 процентов в годовом исчислении.
Заключение
Современные метеостанции прошли путь от единичных наблюдательных устройств до интеллектуальных узлов Интернета вещей, и ценность их данных широко раскрывается благодаря машинному обучению, цифровым двойникам и другим технологиям. С развитием Глобальной системы наблюдений ВМО (ИГСНВ) высокоплотная и высокоточная сеть метеорологического мониторинга станет основной инфраструктурой для решения проблем, связанных с изменением климата, и обеспечит ключевую поддержку принятия решений в интересах устойчивого развития человечества.
Время публикации: 17 февраля 2025 г.