. 1 （一） 复杂数据处理与孪生场景应用...................................................................... 1 1、 气象数据处理与应用.................................................................................... 2 2、 地理数据处理与应用 坐标变换技术，优化了局部高精度场景的渲染精 度与效率，支持智慧城市中建筑群建模、工业设备监测等场景。LRU 缓存与空间索引技 术的引入，进一步降低了数据冗余，实现轻量化实时交互。 气象与视频数据的虚实融合是数字孪生动态化的重要支撑。基于 Unreal Engine 的气象 数据处理技术，通过解析格点与 NC 文件生成动态等高线图与卫星云图，增强气候预测的 直观性；而视频数据通过 GPU 加速的投影纹理映射与多路拼接技术，将实时监控画面精 1、气象数据处理与应用 1）概述 近年来，随着数字孪生应用平台在城市管理、应急响应、防控指挥等场景的应用要求 加深，对于准确生成和可视化呈现气象数据提出了更高的技术要求，尤其是通过等高线图 和卫星云图的形式呈现。 等高线图为专业人士提供了一种直观理解地形复杂性的方法，同时在评估气象条件对 特定地理区域的影响方面也展现出无可替代的价值。它使得风向、温度分布以及其他关键 气象参数能够

构变化、水位、水质等信息，为地质灾害预警和水资源 管理提供数据支持。例如，在河流沿岸设置水位监测站，实时监测水位变化，当水位超过警戒值时及时发出预警。 气象气体监测：监测气温、气压、湿度、风速、风向等气象要素以及有害气体浓度等信息，为气象预报、 环境监测和灾害预警提供依据。 生命体征监测：在一些特殊场景，如医院、养老院等，对人员的生命体征进行监测，及时发现异常情况。 无人机监测：利用无人 警惕， 确保应急通信畅通无阻。通过多种通信手段，包括专用应急电话、卫星电话、数字集群通信系统等，随时接收 来自基层单位、公众、其他部门及监测预警系统的信息。例如，在台风多发季节，值守人员密切关注气象部门 发布的台风预警信息，及时获取台风路径、强度变化等动态数据。同时，与沿海地区基层政府保持紧密联系， 掌握当地防台准备工作进展及群众受灾情况，为后续应急决策提供第一手资料。 b. 信息快速收集与甄别​ 用卫 星遥感、无人机航拍等技术手段，对火灾现场进行实时监测，核实过火面积、火势蔓延方向等信息，为科学决 策提供准确依据。 2、监测预警与风险评估​ a. 多源数据监测​ 应急指挥中心整合气象、水利、地震、安全生产、公共卫生等多个领域监测数据，构建全方位、立体化监 测网络。利用传感器、卫星遥感、地理信息系统（GIS）等技术手段，对自然灾害、事故灾难等风险源进行实 时动态监测。例如，在

按照卫星质量大小进行分类，分为大卫星、小卫星、微小卫星、纳卫星、皮卫星和 飞卫星等；也可按照用途进行分类，分为应用卫星、科学卫星和技术试验卫星。应 用卫星包括通信卫星、导航卫星、遥感卫星。遥感卫星又包括气象卫星、地球资源 卫星和海洋卫星等。 卫星技术矿山应用白皮书（2025） 12 3.1.3 卫星技术显著优势 （1）覆盖范围广，通信距离远 卫星通信系统最显著的优势在于其无与伦比的覆盖能力。地球静止轨道卫星运 1）“开物星座·试验星”（2025 年 1 月 20 日发射） 核心载荷：集成配置 GNSS 掩星载荷、多光谱成像仪与窄带通信载荷； 主要功能：开展矿区精准气象服务、地表变化检测、植被覆盖反演、应急通信 链路验证等前期试验。 精准气象服务：通过 GNSS 掩星技术反演大气参数，提供矿区局地强降水、雷 暴、大风等极端天气短临预报，支撑边坡稳定性预警、矿区排水调度、露天作业时 段优化等生产决策。 人员设备智能管理：通过卫星定位与短报文通信，实时采集机械作业轨迹与人 员出勤数据，提升管理透明度； 应急通信备份链路：在矿区通信盲区部署便携卫星终端，保障极端情况下调度 指令畅通； 精准气象赋能安全生产：基于试验星提供的高时空分辨率气象数据，实现对矿 区强对流天气、低温凝冻、高温干旱等风险的精细化预警，指导矿山调整作业计划， 避免因天气引发的设备损坏、边坡渗水加剧等次生灾害。 （3）成果 实验期间

结合积尘检测装置，实现远程控 制、自动定时清洗。 （2）光伏智能跟踪：通过角度传感器、气象传感器和智能算法，实时跟踪太阳方位角与高度角变化，主动优化 组件受光角度，有效提升太阳辐射接收效率，降低度电成本。 （3）光伏出力预测：光伏出力预测支撑场站电力交易报价策略，推动实现收益最大化。技术层面基于气象预报 数据、历史功率数据及天空成像等信息，利用数值天气预报、机器学习及深度学习算法，实现超短期、中长期 构、动态海缆和智能运行控制等核心装备和技术，突破传统固 定式风电的水深限制，实现深远海风能资源的规模化开发利用。 前沿方向 新一代风电技术 1 （1）风能资源精细仿真评估 通过高精度中尺度气象模拟和计算流体力学微尺度模拟，对风资源进行高时空分辨率的精准量化分析，助力高 效开发低风速区与复杂地形风能资源，提升风电项目经济效益。 （2）风电机组智能化无损检测 通过声学、光学、热力学、电 电 源 型 风 电 场 （ 装 机 容 量 100MW）整场投运。 十沣科技·风能资源仿真云平台 关键技术 以企业自研的TF-QFLUX求解器为基础，多源观测数据为驱动，将原有的地理信息系统、气象数据库和开发建设的大气流 场仿真软件、3D流场可视化界面集成在一起，实现风资源快速、高精度仿真。 成效 我国西北部某大型风电“现网实证”中，场区代表性点位的平均风速模拟误差总体保持在5%之内。

信息交互屏 一键求助 智慧网关 智慧光电盒 第二层： 2.5—5.5 米 第三层： 5.5—8 米 第四层： 8 米以上 5G/NB-IoT 基站 照明灯具 WiFi AP LoRa 网关 气象监测 智慧灯杆（共享 杆）根据不同场 景功能要求，以 边缘网关为核心， 灵活选配智能模 块。可达到预期 所覆盖区域的智 能化要求。 04 物联网——智慧灯杆 数字交通枢纽方案 ——N 项应用 井盖、垃圾桶、管网、积水设施 监测 便民充电 新能源汽车、手机、电动车充电 紧急呼叫 紧急情况可对话、报警、定位 智能照明 节能控制、状态监测、自动告警 智慧安防 人脸识别、流量监测、行为分析、智能联动 气象、环境监测 温度、湿度、噪声、风速、风向、光照、 气压、降雨量监测； CO 、 NO 、 NO2 、 SO2 、 O3 、 H2S 、 VOC 、 PM2.5 监测 04 数字交通枢纽方案 影响美观； 为后期企业提供增值服务； 04 数字交通枢纽方案 ——N 项应用 交通枢纽——信息发布 展览信息介绍 应急信息发布 公益信息发布 通过 LED 信息发布屏向游客进行展会信息、民生、气象等信息发布，实现政策宣传、精神文明传达。 信息发布 支持后台定向、批量信息发布（如政策宣传、精神文明 传达、展览信息、天气情况推送等），全面替代人工更 换宣传画册； 敏感拦截 发布信息（视频、图片、文字等），经过管理平台进行

体相互作用预测的准确度，为新药研发、疫 苗 设 计 带 来 革 命 性 变 革。Google 的 GraphCast 模型 2、华为“盘古”大模型 3、 复旦大学“伏羲”大模型 4 等 AI 气象模型显 著提升了全球天气预报能力，实现更长时间 尺度、更高精度的天气预测。普林斯顿等离 子物理实验室利用强化学习优化等离子体控 制，解决撕裂不稳定性问题，加速核聚变能 源的实现 5。加州大学伯克利分校和劳伦斯 24） 第六章 地球与环境 1. 大气科学 1.1 背景 气象预报在自然灾害防控、气象敏感型 行业生产规划、人民生活和社会韧性建设等 方面具有关键作用，其发展历程经历了从经 验统计到物理建模的范式转变。20 世纪中 叶，基于 ENIAC 计算机求解正压涡度方程 的数值天气预报（NWP） 实现，标志着现 代气象预报的开端。数值模式的预报精度在 过去几十年间得到显著提升，这一进展被《自 近年来，基于人工智能的数据驱动模 型在气象预报领域取得了突破性进展。自 2022 年起，多项前沿研究表明 4-8，人工智 能模型在中短期预报精度上已可比肩甚至 超越国际上最先进的欧洲中期天气预报中心 （ECMWF）的高分辨率确定性预报（HRES）。 相较传统数值天气预报模式，人工智能数据 驱动模型的显著优势在于其计算效率，仅需 单块 GPU 即可在数秒钟内完成预报任务 。 在业务化应用方面，全球主要气象机 构已加速推进人工智能气象大模型的业务部

载体，对船间通信 的高效性与安全性需求日益迫切，移动通信网络正成为内河船舶探索“船船通（S2S）”升级的关键 支撑。一方面，依托 5G 技术高可靠、低时延的核心优势，内河船舶可实现航行状态、水文气象、航 道障碍物等关键信息的实时交互与同步共享，大幅缩短船间信息传输延迟，有效提升船舶协同性， 从根本上改善传统船船互联通信质量不稳定的问题；另一方面，移动网络内生的多重安全防护机制， 能够对船 机载传感器（LiDAR、 摄像头、IMU）、网络侧信道特征（如 5G-A 通感信号）及边缘算力融合处理，实现从“被动响应” 到“主动预判”的跨越。 低空无人机超视距作业场景要求终端实时感知空域气象突变、临时禁飞区动态及邻近无人机轨迹， 以规避碰撞与违规风险；车路协同自动驾驶场景中，车辆需融合盲区行人定位、交通信号灯状态及 周边车辆紧急制动信息，支撑 L4 级自动驾驶系统在复杂路况下的毫秒级决策，如儿童突然冲出车道

数 字驾驶舱、AI 校长助理，科学掌握学校运行情况。 以人工智能改变科研范式。鼓励高校开展人工智能 赋能的科研范式变革。人工智能赋能自然科学方面，复 旦大学开发的伏羲气象大模型，成为全球首个针对新能 源优化的气象大模型。人工智能赋能工程科学方面，同 济大学开发的建筑大模型集成海量自动设计功能，可迅 速将设计构想转化为三维模型与二维图纸，大幅缩减设 ·25· 计周期。人工智能赋能社会科学方面，积极推动第一批

方向转型的关键技术。其应用贯穿了能源的“发、输、变、配、用”各个环节， 旨在构建新一代的智能化能源系统。 在能源生产侧，AI 大模型被广泛应用于提升发电效率和保障生产安全。在 新能源领域，AI 模型通过融合气象数据、卫星云图和历史发电数据，能够对风 电、光伏电站的发电功率进行分钟级的精准预测，帮助电网更好地规划调度，最 大限度消纳清洁能源。在传统能源领域，例如在火力发电厂，AI 系统通过对锅 炉燃烧 一是预测精度与泛化能力不足。工程场景的数据往往存在“小样本、高噪声、 强耦合”特征：大型桥梁的病害数据因灾害事件罕见而样本量有限，制造过程中 的传感器数据易受环境振动干扰，智能电网的负荷预测需同时关联气象、经济、 政策等多维度变量。这导致 AI 模型在训练阶段易出现过拟合，在实际应用中对 未见过的场景预测偏差显著。例如，在航空发动机的预测性维护中，通用电气（GE） 的 Predix 平台会利用 大型基建的数字孪生系统）对算力需求极高，单模型训练的计算成本价格高昂， 且推理阶段需持续占用高性能服务器资源。这种成本压力使得中小企业难以负担。 以大型桥梁数字孪生系统为例，其工程智能模型需同时处理结构力学仿真、车流 荷载模拟、气象环境耦合等多维度数据，训练过程需使用高性能服务器连续运行 较长时间，单轮训练电费与算力租赁成本超数万元；而在日常运维中，为保证孪 生模型与实体桥梁状态的实时同步，需配置专属的边缘计算节点，单节点年运维

.........................90 第七节 无人机使用建议 ................................................92 一、注意气象观察 ................................................... 92 二、注意飞行区域 ............................... 都较 低，但对于人员操作培训、综合成本有较高的要求，因此 需 要形成成熟的产业链提供尽可能低廉的零部件和支持服 务， 目前来看民用无人机最大的市场在于政府公共服务的 提供， 如警用、消防、气象等，占到总需求的约 70%,而 我们认为 未来无人机潜力最大的市场可能就在民用，新增 市场需求可 能出现在农业植保、货物速度、空中无线网 络、数据获取等 领域； 3.消费级无人机一般采用成本较低的多旋翼平台，用于 价 值。根据不同的需求，无人机诞生了不同的功能，在给许 多 行业带来极大便利的同时，由于无人机应用领域的不 断延 伸，也催生了许多细分的无人机产业。 目前，工业无人机在农业、电力、通信、气象、农 林、 海洋、勘探、影视、执法、救援、快递等专业领域的 应用， 都显示了极好的技术效果和经济效果。 随着大数据、云计算、移动互联网等信息技术与无人机 “ ” 技术的相互融合，民用无人机产业链已从