- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
校园微气象观测站：连接科学教育与环境感知的智能平台
校园微气象观测站：连接科学教育与环境感知的智能平台【JC-XQ4】作为集数据采集、科普教育与环境监测于一体的智能化教学设备，通过高精度传感器、物联网技术与互动式教学系统的深度融合，构建起校园环境的“气象感知神经网络 ，直观呈现气象变化规律；历史数据回溯：支持导出Excel格式数据，学生可分析月/季/年气象特征，如绘制“校园夏季雷雨日气温变化曲线”；阈值报警实验：自定义温湿度、风速等参数阈值，触发声光报警，模拟极端天气预警演练 四、低功耗与易维护设计：适配校园场景需求设备采用节能设计，支持市电/太阳能双供电（连续阴雨10天稳定运行），安装仅需4米×5米场地，配备PVC围栏保障安全。 配套《校园气象观测实验手册》提供20+标准化教学案例，从基础观测到进阶研究覆盖小学至高中全学段，实现“即装即用、深度教学”的校园适配目标。 通过技术赋能教育，将抽象的气象知识转化为可操作、可探究的实践项目，不仅培养了学生的科学思维与数据素养，更构建了“感知环境、理解自然”的校园科技文化，成为智慧校园建设的重要基础设施。
42810编辑于 2025-08-06- 来自专栏智慧气象
校园气象站：校园环境优化与生态教育
校园气象站：校园环境优化与生态教育【TH-XQ3】校园气象站作为连接自然观察、科学实践与生态教育的创新平台，能够通过实时数据监测、互动式学习体验和跨学科融合，为校园环境优化与生态教育提供系统性解决方案。 一、校园气象站的核心功能设计多维度环境监测系统基础气象参数：温度、湿度、风速风向、降水量、气压、光照强度等，构建校园微气候数据库。 移动端应用：开发校园气象APP，支持数据查询、预警推送（如暴雨、高温）和个性化记录功能。历史数据档案：建立年度气候报告，分析季节性变化趋势，为校园绿化、能源管理提供依据。 项目式学习（PBL）案例校园碳足迹追踪：学生分组监测不同区域（教室、食堂、操场）的能耗与碳排放，提出节能改造建议。极端天气应对演练：模拟台风、暴雨场景，结合气象数据制定疏散路线和应急预案。 根据温度变化自动调节空调运行模式，实现节能10%-15%。生态修复识别校园热岛效应核心区，通过增加绿植、铺设透水砖等方式降温。监测土壤湿度指导灌溉，避免水资源浪费。
33100编辑于 2025-08-18 校园科普气象站：融合科技与教育的气象观测平台
校园科普气象站：融合科技与教育的气象观测平台【TH-XQ4】校园科普气象站是专为教育场景设计的智能化气象监测系统，集气象数据采集、传输、分析与科普教育功能于一体，已成为现代校园科技教育的重要基础设施。 一、系统组成与核心技术校园气象站采用模块化设计，核心组件包括：传感器阵列：配置温湿度、风速风向、气压、雨量、光照、紫外线等基础传感器，部分高端型号可扩展CO₂、PM2.5、土壤温湿度等环境参数。 防灾教育实践：通过实时监测暴雨、大风等极端天气数据，结合气象预警系统，开展应急演练活动，提升师生灾害应对意识。三、技术优势与创新低功耗设计：太阳能供电系统支持连续阴雨天10天无间断运行，减少布线成本。 四、典型案例与成效某市实验小学气象站建成后，学生利用三年数据发现“校园东南角风速较西北角低15%”，据此提出绿化布局优化方案，获省级科技创新大赛一等奖。 该案例印证了气象站在培养科学思维与实践能力方面的显著效果。校园科普气象站通过“硬件+软件+服务”一体化解决方案，将抽象气象知识转化为可触摸的科学实践，为培养新时代创新型人才提供有力支撑。
37610编辑于 2025-08-19- 来自专栏气象监测
智慧农业气象站-温室大棚气象观测站：赋能现代农业的“智慧管家”
智慧农业气象站：赋能现代农业的“智慧管家”【WX-NQ14】在农业现代化进程中，智慧农业环境监测气象站正成为农民的“千里眼”和“顺风耳”。 一、全方位监测：洞察农田“微气候”气象站搭载多类型传感器，可精准捕捉空气温湿度、光照强度、风速风向、雨量等常规气象要素，还能针对农业需求扩展土壤温湿度、盐分、pH值、氮磷钾含量及病虫害相关环境指标（如二氧化碳 四、未来展望：助力农业可持续发展长期数据积累可构建区域作物气象模型，推动节水农业、生态农业发展。例如，通过分析病虫害与温湿度的关联，减少农药使用，降低面源污染。 结语：智慧农业气象站不仅是数据采集终端，更是连接科技与农田的桥梁。它让农业生产“看天吃饭”升级为“知天而作”，为乡村振兴注入科技动能，是现代农业的必备“神器”。
37210编辑于 2025-08-04 气象监测“轻骑兵”：便携式移动气象观测站——六参数移动气象站的创新应用与优势
气象监测“轻骑兵”：便携式移动气象观测站的创新应用与优势【WX-BQX6】在气象观测领域，便携式移动气象观测站正以“轻骑兵”的姿态革新传统监测模式，凭借小巧便携、快速部署、功能集成等特点，成为精准捕捉气象信息的利器 无论是野外科研、农业生产，还是应急灾害预警，这类设备都展现出强大的适应性和实用性，为多场景气象数据采集提供了全新解决方案。 多要素监测，数据全面集成高精度传感器，可同步采集气温、湿度、风速、风向、气压、雨量、光照度等核心气象要素，部分型号还支持太阳辐射、紫外线强度等扩展参数，满足定制化观测需求。 二、应用场景：从科研到民生的全领域覆盖气象科研与野外探险在极端环境下提供稳定数据支持，如高山冰川监测、沙漠气候研究等，帮助科研人员获取第一手气象资料。 应急灾害响应地震、洪水等灾害发生后，快速部署设备监测次生气象风险，为救援指挥提供数据支撑。城市微气候观测用于城市热岛效应、空气质量分布等精细化研究，辅助城市规划与环境治理。
39310编辑于 2025-08-06学校室外气象站：构建校园科技教育的气象数据中台
学校室外气象站：构建校园科技教育的气象数据中台 在数字化校园建设的浪潮中，室外气象站已从传统的科普教具升级为融合环境感知、数据传输与教育创新的综合性科技平台。 数据应用：从教学支撑到科研实践校园气象站的核心价值在于将实时气象数据转化为教育资源。 安全预警功能专为校园设计，当监测到风速≥10m/s（5 级风）时，自动推送户外活动暂停建议；夏季高温时段（气温≥35℃）触发防暑提醒，助力校园安全管理。 部署优势：低门槛高适配的校园方案学校室外气象站在部署运维上充分考虑校园场景特点。 未来随着 AI 技术的融入，校园气象站还将实现更智能的数据分析和个性化学习推荐，让每一组气象数据都成为点燃科学兴趣的火种，助力培养具备科技素养的新时代学子。
42310编辑于 2025-08-14- 来自专栏好奇心Log
自动化工程 | 利用Python自动生成降雨量统计分析报告
= 0: p1 += f"除{rainfall_equal}个观测站降雨量较往年无变化外，" if rainfall_high == 0: p1 += f"各气象观测站降雨量较往年均偏低 elif rainfall_low == 0: p1 += f"各气象观测站降雨量较往年均偏高。" else: # 10%以内差异认为是持平 if rainfall_high > rainfall_low*1.1: p1 += f"大部分气象观测站降雨量较往年偏高。" elif rainfall_low > rainfall_high*1.1: p1 += f"大部分气象观测站降雨量较往年偏低。" else: p1 += f"各气象观测站降雨量较往年整体持平。" p1 结果： '11月份大部分气象观测站降雨量较往年偏低。'
80011发布于 2021-02-12 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
干货|利用Python自动根据数据生成降雨量统计分析报告
= 0: p1 += f"除{rainfall_equal}个观测站降雨量较往年无变化外，" if rainfall_high == 0: p1 += f"各气象观测站降雨量较往年均偏低 elif rainfall_low == 0: p1 += f"各气象观测站降雨量较往年均偏高。" else: # 10%以内差异认为是持平 if rainfall_high > rainfall_low*1.1: p1 += f"大部分气象观测站降雨量较往年偏高。" elif rainfall_low > rainfall_high*1.1: p1 += f"大部分气象观测站降雨量较往年偏低。" else: p1 += f"各气象观测站降雨量较往年整体持平。" p1 结果： '11月份大部分气象观测站降雨量较往年偏低。'
78020发布于 2021-02-22 - 来自专栏气象学家
气象观测全面自动化之路——德国走了快120年
（图2：德国气象局总部） 纵观全世界范围内，德国是最早发展气象事业的国家之——德国连续气象数据记录可追溯到1881年。 1900年，德国开始建立气象数据观测网。 1955年，德国气象局确立了11个气象观测中心，190个地面观测站点、13个高空气象观测点与3992个降水观测点。另外还新增了4个观测变量：辐射强度、地表温度、云高、雪水当量。 （图5：德国奥芬巴赫气象观测站一角） 1999年，气象飞机探测投入使用。温、湿、压、风速、风向的数据采集频次提高到每30分钟一次。 个二级天气与降水监测站、1082个物候观测站、18个天气雷达站点、10个探空观测点（每年释放约7000个探空气球）。 第一阶段，20世纪上半叶德国花了50年的时间摸索着建立了气象观测站、确定了气象观测要素，奠定了地面、探空观测网的基础；第二阶段，从上世纪60年代至今，随着科技的进步，德国数值天气预报得以大力发展。
1.6K20发布于 2020-04-16 - 来自专栏编外气象人
气象业务中的网格化数据
早在2017年，按照《现代气象预报业务发展规划》和《全国精细化网格气象预报业务建设实施方案》的目标要求，中国气象局预报司下发了《全国智能网格气象预报业务工作方案》（简称：网格预报业务方案），要在2017 网格预报业务方案的工作目标是要建立全国预报和服务统一数据源的智能网格气象预报“一张网”业务流程，实现全国5公里分辨率的智能网格气象实况和0-10天智能网格气象预报业务运行，并要实现国家级和部分省份主要气象服务产品通过 实况数据的网格化一般都采用数学方法进行融合，根据观测站的密度进行统一处理后得到，这就造成实况的可信度上大打折扣，因为观测站稀疏的地方插值到网格上会变化很大。 实况出现这样的现象在第二个问题中已做了解释，是由于网格化处理算法的缺陷造成的，观测站的疏密程度和插值算法都对不同网格数据上的值造成影响，有观测站的地方就准确一点，没有观测站的地方通过数学方法处理后就相差很多 风的预报类型有很多，比如平均风、瞬时风、极大风、阵风等，我们常用的都是2分钟平均风、10分钟平均风等，而大风预警一般讲的都是阵风和极大风。
3.8K10发布于 2020-08-28 - 来自专栏高速公路那点事儿
交通气象 | 某规划院关于精细化气象监测与预警系统的设计思路，有些不错的点子
监测信息来源 本模块的环境监测信息主要来源有： （1）公路交通气象站 高速公路沿线设置的气象观测站。 路网环境指数等级划分标准如下表所示： 气象精细化预报预警 基于精准车载高速道路气象测量设备测量得到的高速公路气象背景信息，应用高分辨率数值天气预报模型、考虑路面物理性质的路面气象状况（温度、气象行驶条件 ）的短临（0-2小时）、短期（0-24小时）和中期的（1-3天）的高空间（1000m一个点）和高时间（最高10分钟一次预警）分辨率的预报和预警信息。 模型综合考虑遥感监测、路面观测和路面预测模型的结果，加上人工判读的结果，首先根据大的环境气象条件判断出是否有在利于道路结冰，如果有则进一步分析路面自动观测站、精细化路面预报和附近的气象观测站信息，进一核验道路结冰条件 上述模型采用基于大数据的智能分析方法（例如预测、聚类、关联规则等等，对应的方法有回归分析，神经网络，支持向量机等），分析预报模型的大量预报结果与自动观测站的观测结果之间的特征，发掘出数值模式在目标预报区域的误差特点
45810编辑于 2025-11-20 某新能源发电观测网络数据采集项目：从需求到网络架构的全景解析
这个项目的核心任务是通过科学布局观测站点，精准采集风能和太阳能资源数据，并利用先进的技术手段进行数据传输、存储和分析，从而实现对新能源资源的全方位掌握。1. 项目需求1.1 观测站点建设科学布局风能和太阳能观测站点，包括70m、100m、180m等高度的测风塔及太阳能辐射观测站。确保站点设备能够在高寒、高热、强风等复杂气候条件下长期稳定运行。 1.2 数据采集与传输持续采集气象参数（如风速、风向、太阳辐射、直射比、温度、气压等），确保数据合格率≥95%。实现低延时、高带宽的实时数据传输，满足远程监测需求。 2.1 总体架构（1）站点层每个观测站点配备高性能工业级路由设备，支持2.4GHz与5GHz双频无线通信，满足偏远区域的网络覆盖需求。 利用长期气象数据进行趋势预测，输出新能源开发潜力评估报告。GIS可视化平台通过地理信息系统（GIS）展示风光资源分布图，实现资源分布的精细化表达。
35210编辑于 2025-09-10- 来自专栏自学气象人
实测盘古气象模型在真实观测场中的预报效果如何
SURF 观测站数据 本测评将使用中国大陆地区在中央气象台网站(http://www.nmc.cn/)上公布的2000多个站点的观测数据作为检验的真值。 观测站点信息来自于中国气象数据网(http://data.cma.cn/Market/Detail/code/A.0012.0001/type/0.html)，原始站点表格下载地址(http://image.data.cma.cn 数据获取方式是以爬虫的方式抓取中央气象台网站上的观测站点数据，受网络环境影响，在实际运行中抓取的数据无法保证100%完整，会有个别站点数据缺失，属于正常现象。 如果把盘古比作在学校里是一个超级大学霸，那么它早晚有一天需要走出校园面对真实的世界，而这真实的世界绝不可能处处公平一样。 未来 10 天的逐小时预报用 40 分钟左右就能生成，当然如果再使用 GPU 对单次推理加速，那么速度可以更快。
2.9K40编辑于 2023-09-05 自动雨量观测站技术方案
自动雨量观测站技术方案 自动雨量观测站旨在实现对降雨量的精准、实时、连续监测，为气象预报、水文监测、防汛抗旱、农业生产、城市排水等领域提供可靠的雨量数据支撑。 同时，可根据需求扩展温湿度等辅助气象传感器，丰富观测数据维度。传输层：负责将感知层采集到的数据传输至数据处理中心。 测量精度：在降雨量≥10mm 时，精度≤±4%；降雨量 < 10mm 时，精度≤±0.4mm。 支持多站点数据对比分析，为气象研究、水文分析等提供数据支持。远程管理与维护：通过云端平台可实现对自动雨量观测站的远程管理，包括设备参数配置（如采集频率、传输周期）、固件升级、工作状态监测等。 在气象领域，可用于气象预报和气候分析，提高预报准确性；在水文领域，为水文模型构建和水资源管理提供数据支撑；在防汛抗旱方面，能及时监测暴雨、干旱等灾害，为防灾减灾决策提供依据；在农业生产中，指导农户合理安排灌溉和排水
40010编辑于 2025-08-20- 来自专栏Apache IoTDB
Apache IoTDB 系列教程-1：数据模型
以国家级气象观测站为例，全国有近6万个气象观测站，每个气象观测站有70种气象物理量需要采集。某市地铁每列列车拥有3200个指标需要测量，全市列车数达300列。 设备是指一个拥有一系列度量指标的实体，例如一台服务器、一个进程、一列车、一个气象观测站等等。一个设备的一个度量指标形成了一条时序数据的唯一标识。 可在配置文件中修改 float_precision） GORILLA：适用 FLOAT、DOUBLE PLAIN：全搭 压缩方式： UNCOMPRESSED、SNAPPY（默认） 推荐建模方式 存储组：推荐10 设备：推荐10万以下 总序列个数：推荐1000万以下 正常负载下此建模方式没问题，如果系统提示系统负载过高，可将 enable_parameter_adapter 设置为 false，需要手动配置参数
1.5K20发布于 2020-09-27 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【聚焦】在寒冷的天气里 谈谈大数据如何提高天气预报的准确性
气象数据量不断翻番 上世纪90年代及之前，中国气象资料大部分局限于地面及高空观测。当时，2000多个地面站以小时为单位收集气象信息；120多个高空站每天观测最多不超过4次。 现在，地面观测站大约有4万个，每10分钟观测一次，未来还将加密至分钟级；在空间密度上，至少增加20倍，频度将增加60倍，地面及高空观测信息总量增加了1200倍。 就现有情况看，数据在气象预报、气候预测诊断方面运用得比较充分；而在气象服务领域，大量实况观测数据往往被搁置。 目前的实况数据气象服务主要基于单要素单一站点的形式。 这意味着，人们收到的气象服务只是周边气象站点的天气情况，并且总有延迟。 建设更多的观测站，运用更加先进的计算设备、培养数据人才建立更完善的天气预报模型，同时也离不开经验丰富的预报人员，天气预报、乃至是灾难预报都能更加准确。 以后天气预报的趋势，是朝精细化，精准化发展。
2K50发布于 2018-04-20 - 来自专栏疯狂学习GIS
非洲的洪水预警，为什么不如欧洲准？
只有13.4%的陆地表面，满足世界气象组织（WMO）的年度降水监测标准。这意味着，当我们谈论"全球气候变化"时，我们其实只"看见"了不到七分之一的地球。 250倍的差距 让我们来看一组触目惊心的对比： 德国：每1000平方公里有22.4个观测站 欧洲平均：每1000平方公里有2.4个观测站 中国：每1000平方公里有约1.5个观测站 非洲：每1000平方公里只有 0.09个观测站 德国与非洲之间，相差250倍。 在德国，一场暴雨可以被精确追踪到每一个街区，气象部门能够提前数小时甚至数天发布预警。而在非洲萨赫勒地区——这个全球气候最敏感、干旱与洪水交替最剧烈的区域——可能连"今天下没下雨"都是一个模糊的问题。 在高排放情景下，这一比例将上升至32.1%，涉及印度、格陵兰、玻利维亚、中国等171个国家，影响人口超过10亿。 亚马逊雨林被称为"地球之肺"，但流域内的观测站密度极低。
17310编辑于 2026-04-21 - 来自专栏气象学家
BAMS：青藏高原不同气候区典型中尺度湖泊水文气象综合观测平台
平台围绕近地表气象、湍流通量、湖泊水位、盐度、入湖径流以及水温剖面等关键变量，开展了标准化、连续化的长期观测，获取了宝贵的水文气象综合观测数据。 依托该观测平台，研究团队整合了中尺度湖泊水文-气象综合观测数据，实现将气象学与湖泊水文学在天气尺度上进行综合分析，系统总结了不同气候区的湖区气象要素及水热传递系数的区域差异性。 湖泊观测站及仪器部署位置图 （a）五角星代表三个湖泊的位置，从上到下依次为：龙木错、巴木错和拉昂错。 红色五角星表示本研究中设立的站点，黄色五角星表示现有的湖泊观测站 青藏高原研究所链接： http://itpcas.cas.cn/new_kycg/new_kyjz/202510/t20251029_7999382 气象学家公众号转载信息旨在传播交流，其内容由作者负责，不代表本号观点。文中部分图片来源于网络，如涉及内容、版权和其他问题，请联系小编处理。
15510编辑于 2026-03-26 - 来自专栏气象学家
海南岛气候康养产业注入气象动能！
近年来，在海南气象部门深耕下，岛上的绿水青山正被系统评估和科学转化，成为驱动海南经济发展的绿色新动能。 从五指山麓到南海之滨，一场以气象智慧为核心的产业变革，正在琼州大地生动上演。 数据驱动，打造智慧康养服务内核 600余个气象观测站、37个负氧离子站、20个大气颗粒物监测点……围绕气候康养，海南气象部门编织起一张覆盖全岛的“智慧感知网”，并与相关行业部门数据互联，对空气、水质等康养核心指标进行全天候精准把脉 海南气象部门创新整合了敏感疾病数据、旅游大数据等，构建起多源数据库。海南生态气象创新团队还与高校、医院等紧密合作，共同承担13项国家级、省部级项目，破解气候与健康的密码。 在神玉岛度假区，气象观测站监测气温、湿度等气象数据。海南省气象局供图 “这块康养数据显示屏，成了游客必到的‘打卡点’。” 品牌实力转化为看得见的市场效益：2025年1月至10月，保亭全县接待游客总数达331.71万人次，游客总消费累计20.13亿元，同比增长显著。 一花独放不是春。
18110编辑于 2026-03-25 - 来自专栏编外气象人
气象事业大厦的根基---大气探测
我们有气象卫星、双偏振雷达、探空仪、自动气象站等等，可覆盖天基、空基、地基的立体观测网，大气探测水平是不是已经达到世界领先水平了？并没有！ 相反的，大气探测还有很大的提升空间，我们的气象人还有很长的路要走。 十三五期间，观测设备的安装部署量有了大幅提升，尤其是一些大城市的地面自动观测站和短距离探测的x波段雷达，对局部地区的大气感知能力有了质的飞跃。但是，有一些很重要的探测问题仍旧没有解决。 二：特殊观测设备的核心技术还未掌握 随着人们生活水平的提高，老百姓对气象的需求在改变，对气象服务的要求也在不断提高。现在的气象观测如果只有气象要素，那远远无法满足用户需求了。 比如花粉的自动化观测设备，目前能够在技术上实现的都在德国、瑞士等欧洲国家，交通气象观测站最好的设备也在芬兰的维萨拉。在探测领域，还有很多的核心技术我们并没有掌握，这也成为做好探测工作的瓶颈。
73520发布于 2021-01-06
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号