1. Определение и функции метеостанций
Метеостанция — это система мониторинга окружающей среды, основанная на технологиях автоматизации, которая может собирать, обрабатывать и передавать данные об атмосферной среде в режиме реального времени. Как инфраструктура современной метеорологической службы, она выполняет следующие основные функции:
Сбор данных: непрерывная регистрация температуры, влажности, атмосферного давления, скорости и направления ветра, 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 способов передачи данных.
Предупреждение о стихийном бедствии: экстремальные погодные условия приводят к мгновенному срабатыванию оповещений.
Во-вторых, техническая архитектура системы.
Чувствительный слой
Датчик температуры: платиновый резистивный PT100 (точность ±0,1℃)
Датчик влажности: емкостной зонд (диапазон 0-100% относительной влажности)
Анемометр: ультразвуковая система 3D-измерения ветра (разрешение 0,1 м/с)
Мониторинг осадков: дождемер с опрокидывающимся ведром (разрешение 0,2 мм)
Измерение радиации: датчик фотосинтетически активного излучения (ФАР).
Слой данных
Шлюз для граничных вычислений: на базе процессора ARM Cortex-A53.
Система хранения данных: Поддержка локального хранилища на SD-карте (максимум 512 ГБ)
Калибровка времени: двухрежимная синхронизация GPS/Beidou (точность ±10 мс)
Энергетическая система
Двойное решение для питания: солнечная панель мощностью 60 Вт + литий-железо-фосфатный аккумулятор (для условий низкой температуры -40℃).
Управление энергопотреблением: технология динамического спящего режима (потребление энергии в режиме ожидания <0,5 Вт)
В-третьих, сценарии применения в промышленности.
1. Практики «умного» земледелия (Голландский кластер тепличного хозяйства)
План развертывания: разместить по одной микрометеостанции на каждые 500 м² теплицы.
Применение данных:
Предупреждение о росе: автоматический запуск циркуляционного вентилятора при влажности >85%.
Накопление света и тепла: расчет эффективной накопленной температуры (GDD) для планирования сбора урожая.
Точное орошение: управление системой водоснабжения и внесения удобрений на основе эвапотранспирации (ЭТ).
Данные о преимуществах: экономия воды на 35%, снижение заболеваемости ложной мучнистой росой на 62%.
2. Предупреждение о сдвиге ветра на малых высотах в аэропорту (Международный аэропорт Гонконга)
Схема размещения оборудования: 8 наблюдательных вышек для измерения градиента ветра вокруг взлетно-посадочной полосы.
Алгоритм раннего предупреждения:
Изменение горизонтальной скорости ветра: изменение скорости ветра ≥15 узлов в течение 5 секунд.
Вертикальное обтекание ветром: разница скоростей ветра на высоте 30 м ≥10 м/с
Механизм реагирования: автоматически включает сигнализацию на вышке и направляет самолет на второй круг.
3. Оптимизация эффективности фотоэлектрической электростанции (Нинсяская электростанция мощностью 200 МВт)
Параметры мониторинга:
Температура компонентов (инфракрасный мониторинг объединительной платы)
Излучение в горизонтальной/наклонной плоскости
индекс осаждения пыли
Разумное регулирование:
Выходная мощность снижается на 0,45% при каждом повышении температуры на 1 ℃.
Автоматическая очистка запускается при накоплении пыли в количестве 5%.
4. Исследование эффекта городского теплового острова (городская сеть Шэньчжэня)
Сеть наблюдений: 500 микростанций образуют сетку размером 1 км × 1 км.
Анализ данных:
Охлаждающий эффект зеленых насаждений: среднее снижение температуры на 2,8℃.
Плотность застройки положительно коррелирует с повышением температуры (R²=0,73).
Влияние дорожных материалов: разница температур асфальтобетонного покрытия в течение дня достигает 12℃.
4. Направление технологической эволюции
Объединение данных из нескольких источников
Лазерное радиолокационное сканирование ветрового поля
Температурно-влажностный профиль микроволнового радиометра
Коррекция облачности на спутниковых снимках в реальном времени.
Приложение с поддержкой ИИ
Прогнозирование 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, вызывающих выпадение терагерцовых волн
V. Типичный пример: система предупреждения о наводнениях в горах среднего течения реки Янцзы.
Архитектура развертывания:
83 автоматические метеостанции (развертывание с учетом горного уклона)
Мониторинг уровня воды на 12 гидрографических станциях.
Система радиолокационной эхо-ассимиляции
Модель раннего предупреждения:
Индекс внезапного наводнения = 0,3 × интенсивность осадков за 1 час + 0,2 × содержание влаги в почве + 0,5 × топографический индекс
Эффективность ответных мер:
Предупреждающий интервал увеличен с 45 минут до 2,5 часов.
В 2022 году нам удалось успешно предупредить о семи опасных ситуациях.
Число жертв сократилось на 76 процентов по сравнению с прошлым годом.
Заключение
Современные метеостанции прошли путь от отдельных наблюдательных устройств до интеллектуальных узлов Интернета вещей, а ценность их данных значительно раскрывается благодаря машинному обучению, цифровым двойникам и другим технологиям. С развитием Глобальной системы наблюдений ВМО (WIGOS) высокоплотная и высокоточная сеть метеорологического мониторинга станет ключевой инфраструктурой для решения проблем изменения климата и обеспечения поддержки принятия решений в целях устойчивого развития человечества.
Дата публикации: 17 февраля 2025 г.