..............................................................................................9 3. 气象信息服务模块............................................................................................. .............................................................................................13 4. 气象基础设施建设............................................................................................. ...........................................................................................22 3.4 气象监测技术方案.............................................................................................

服务技术 实现农业生产信息管理以及农产品在线订购与配送等后台管理。 农业智能决策技术 通过建立农业智能决策模型，为农业智能化生产、仓储、运 输等提供决策依据。 农田配套物联网设备 无人机 气象站 土壤墒情 高空监控 水肥 一体 化 现代化产业园区配套设备 智能孢 子捕捉 分析仪 杀虫灯 红外虫情 测报灯 总体规划 农产品溯源流程 总体规划 流 程 农场 加工 包装 关键的监视记录 可以追溯到 可以追溯到 可以追溯到 可以追溯到 可以追溯到 可以追溯到 供应商 农民 供应商 员工 供应商 相关人员 种源记录 气象环境监测 总体规划 通过对园区风速、雨量、光照、温度、辐射等气象要素信息的采集，实现对于园区气候环境的实时监测，优化园区环境， 保证农产品稳定生长。 总体规划 农田病虫害监测 虫情监测系统实现了害虫的诱集、分类统计、 实时 产业园区科技站 科技园区监测站建设包括：土壤墒情监测 站、产业园区气象站、环境灾害预警站、土壤 肥力对比站、植保防控监测站、小麦苗情监测 站、可视农业监控站、太阳能供电设 备、 5G+ 通讯基站等。 产业园区监测站 （ 3 ）科技园区监测站 科技站 太阳能供电系统 物联网杀虫灯 农田气象站 小麦赤霉病自动预警 智能性诱设备 植物病菌孢子捕捉仪 虫情测报灯 （ 4 ）

物基础地理数据等，构建大数据综合监测管理平台，实现作物种植信息管理、长势状况监测、气象 监测预警、土壤墒情监测、病虫害监测预警等功能，为种植业发展提供数据支撑，为种植经营管理 提供辅助决策。 总 体 设 计 框 架 作物分布如何？ 安 全 保 障 体 系 技 术 标 准 规 范 体 系 农情监测与绿色防控系统架构图 气象站 墒情站 杀虫灯 可视监控 诱剂病虫害 测报灯 数据 采集层 智能物联网设备 虫的发生、发展进行监测、分析和预 警。 3 . 2 农 情 监 测 物 联 网 平 台 作物分布如何？ 实现农作物长势可视化监测、虫情测报预警、气象环境监测、土壤墒情监测，以及农作物病虫害预警及绿色防 控，保 障 粮食安 全。 绿色防控 气象环境监测 可视化监控 虫情测报 土壤墒情 诱剂病虫害 3 . 3 遥 感 监 测 服 务 - 地 块 信 息 监 测 利用卫星遥感技术，通 过农业耕地田块自动分割 算法，实现行政区域内的 耕地田块识别；提供各县 耕地田块数量统计以及包 括田块种植作物类型、土 壤类型、气象数据等田块 属性信息关联展示。 3 . 3 遥 感 监 测 服 务 - 种 植 分 布 监 测  数据源：亚米级、高分等卫星遥感影像  技术方法：遥感分类方法、深度学习方法等  应用范围：大宗作物、经济作物、果蔬大区域、大范围种植基地 油菜花种植面积监测，与统计数据差异在

极热无风怎么办 ? -- 传统“纯”用能负荷主动支撑电网调节即灵活负荷 源 荷 ( 灵活负荷 ) 储 分体空调 难点：气象与能源学科关于天 气数据的时空颗粒度未对齐 模型可靠性 Cooling Heatng Electrical 65010t000 □5058 170 (a)CMIP6 未来气象数据库 (b) 动态降尺度方法 难点：海量 ( 数十万栋 ) 、 多维 ( 形貌、功能、年龄 等 ) 的城市级建筑信息难获 取 Dabe/Time 目标：机理 - 数据联合驱动、 全自动化、结果可信的 UBEM 方法：自底向上够建模型 楼宇级 目标：自顶向下评估影响 难点：如何验证模型 广地域建筑信息 (a)MERRA-2 历史气象库 (c) 发 零 售 BnergyPLS 全 社 会 用 电 交 闺 通 墙 4 (a)CMIP6 未来气象数据库 (b) 动态降尺度方法 (a)MERRA-2 历史气象库 (c) 聚类生成典型概率场景 思路：基于气象、面向能源，降 尺度对齐天气数据的时空颗粒度 思路：实测电耗、数据驱动验证 ArcGIS 思路：基于 GIS 城市级建筑数据库，

形成一个完整的空中交通管制管理体系。 在系统架构设计上，我们将采用分层架构，主要包括数据收集 层、数据处理层、决策支持层和用户交互层。数据收集层将通过多 元化的传感器获取地面和空中的实时数据，其中包括气象数据、航 班状态信息以及空域利用情况。数据处理层将采用云计算技术，对 收集的数据进行分析与处理，以支持决策层的实时决策。 在技术选型方面，将优先考虑采用国际先进的空中交通管理技 术，包括自动 过数据融合提高对航班动态的感知能力。 此外，优化航路规划，减少油耗和碳排放。通过更为合理的航 班规划和调度，提升航班的整体飞行效率，从而实现更低的运营成 本和环境影响。研究并应用最新的飞行计划工具和气象信息，为航 班提供最佳的飞行路径和高度选择，以适应气象变化。 进一步，提升空中交通管制人员的决策支持能力。通过引入人 工智能和机器学习技术，为管制员提供智能决策支持系统，帮助其 更快速、有效地进行空域管理和事件处理。同时，加强对管制员的 知的 时间。 3. 管制程序： o 标准起降程序：确保飞机之间的安全距离与有序进场。 o 空中交通流控制（ATFCM）：优化航班时刻与流量分 配。 4. 支持系统： o 气象监测系统：为飞行安全提供气象信息支持。 o 航空情报服务：提供各类飞行资料和航行计划信息。 综合上述要素，现有的空中交通管制系统在基本架构上已经相 当成熟，但在应对日益增加的航班量和复杂的航空环境方面仍面临

形成一个完整的空中交通管制管理体系。 在系统架构设计上，我们将采用分层架构，主要包括数据收集 层、数据处理层、决策支持层和用户交互层。数据收集层将通过多 元化的传感器获取地面和空中的实时数据，其中包括气象数据、航 班状态信息以及空域利用情况。数据处理层将采用云计算技术，对 收集的数据进行分析与处理，以支持决策层的实时决策。 在技术选型方面，将优先考虑采用国际先进的空中交通管理技 术，包括自动 过数据融合提高对航班动态的感知能力。 此外，优化航路规划，减少油耗和碳排放。通过更为合理的航 班规划和调度，提升航班的整体飞行效率，从而实现更低的运营成 本和环境影响。研究并应用最新的飞行计划工具和气象信息，为航 班提供最佳的飞行路径和高度选择，以适应气象变化。 进一步，提升空中交通管制人员的决策支持能力。通过引入人 工智能和机器学习技术，为管制员提供智能决策支持系统，帮助其 更快速、有效地进行空域管理和事件处理。同时，加强对管制员的 知的 时间。 3. 管制程序： o 标准起降程序：确保飞机之间的安全距离与有序进场。 o 空中交通流控制（ATFCM）：优化航班时刻与流量分 配。 4. 支持系统： o 气象监测系统：为飞行安全提供气象信息支持。 o 航空情报服务：提供各类飞行资料和航行计划信息。 综合上述要素，现有的空中交通管制系统在基本架构上已经相 当成熟，但在应对日益增加的航班量和复杂的航空环境方面仍面临

数据计算平台 数据治理平台 数据质量平台 数据存储平台 数据采集接入平 台 数据可视化平台 耕 秸秆还田 智能农机耕整平地 无人拖拉机 种 农机、无人机播种 无人机植保 气象数据分析 收 无人机、卫星测产 无人联合收割机 遥感长势预估 管 高标准农田产业图 高标准农田建设图 “ 四情监控”一张图 服 农技培训 随手拍 农机调度 高标准农田 ” 农业植保监控系统 农业气象预警系统 可视农业监控系统 农产品溯源系统 智能灌溉控制系统 03 解决方案 - 总体架构 03 解决方案 - 信息化配置 信息化建设 序号 规划内容 软件平台功能 硬件配套设备 1 生产管理设施 — 农田运行管理中心、调度平台、灌溉试验设备等， 包括指挥中心大屏、电脑、交换机、服务器，网络 部署、综合布线、视频监控等 2 生产环境监测设 施场地 — 气象环境及科技观测站点、耕地质量监测站等主站， 气象环境及科技观测站点、耕地质量监测站等主站， 包括隔离区设置、围墙及顶面、地埋线、耕地质量 监测点主牌、功能区展示牌、穿线管、土壤墒情监 测设备、气象监测设备、太阳能供电系统等 3 生产设备储存场 地 — 视频监控、综合布线 4 农业科技馆 — 展示大屏、交换机、电脑、网络部署、综合布线、 视频监控等 01 引言 02 需求与分析 03 解决方案 04 系统实现 05 安全与风险管理 06

活和健康。因此，建立低空环保监测网络有助于及时发现和应对环 境污染问题。 本方案将重点从以下几个方面进行探讨： 1. 监测目标及范围 o 重点监测颗粒物（PM2.5、PM10）、气态污染物（如 NO2、SO2、O3）、气象要素（温度、湿度、风速、风 向）。 o 监测区域可覆盖城市、工业区、乡村及生态敏感区域。 2. 监测技术选择 o 无人机监测技术：采用无人机搭载传感器进行低空巡 检，具备灵活机动性及低成本特点。 境监测，其监测对象包括但不限于空气质量、水体污染、噪声水 平、土壤污染等。通过部署分布式监测设备，网络能够在低空范围 内形成全面的监测覆盖，有效捕捉环境质量变化的动态信息。监测 设备可以是固定站点，也可以是移动监测平台，如无人机、气象气 球等，能够适应不同场景和需求，实现灵活的监测模式。 低空环保监测网络的关键组成部分包括监测设备、数据传输系 统、数据处理平台和用户终端。 监测设备主要负责获取环境数据，常见的设备有：  米范围内）进行环境监测的活动。低空监测的目的在于获取人体活 动密集区域、工业区、交通干道等地的空气质量数据，以便评估和 改善空气环境质量，促进环境保护和生态安全。低空监测可以采用 多种技术手段，包括地面监测站、无人机、气象 balloon 以及卫星 遥感等，形成一个覆盖广泛的监测网络。 低空监测不仅仅是对常规空气质量指标（例如 PM2.5、PM10、NOx、SO2 等）进行监测，还包括对特定颗粒物 和化学物质

信息安全技术 网络安全等级保护基本要 求》（等保 2.0），本项目核心系统按等保三级标准设计。 * 物联网接入规范：参考地方《农业物联网传感器接口技术规范》，确保各类传感器 （如土壤墒情仪、气象站）的协议统一。 3. 本项目技术栈及硬件具象化配置标准： 为保证系统的高可用性与扩展性，本项目技术方案选型如下表所示： 类别 组件/设备名称 规格参数/技术栈要 求 关键指标 软件开发 2*960G SSD 冗余电源，支持热 插拔 感知设备 土壤墒情监测仪 5 层深度监测（10, 20, 40, 60, 100cm） 精度：±3%，支持 LoRaWAN 传输 感知设备 智能气象站 12 要素（温、湿、 压、风向、风速、 雨量、辐射等） 太阳能供电，野外 防护等级 IP66 4. 系统总体架构设计： “ ” 基于地方标准要求的 分层解耦 原则，本项目架构设计如下： 现代农业 示范园区内，已部署了一批传感设备。 设备类型 关键规格参数 部署数量（约） 应用场景 土壤墒情站 5 层深埋式，支持温 湿度/EC 值/PH 值 45 套 粮食核心产区监测 智能气象站 16 核 MCU，支持风 速/风向/雨量/辐射 12 套 重点园区环境预警 高清球机监控 400 万像素，支持 320 个 园区安防与作物长 30 倍光学变 焦，H.265 势观察 水肥一体化机

总结运营经验，调整市场 策略以扩大消费群体。 02 低空旅游规划布局 核心区域选址与空域划分 地理条件评估 空域分层管理 交通枢纽联动 优先选择地形开阔、气象条件稳定的 区域，确保飞行安全性和景观观赏性 , 同时需避开人口密集区和生态敏感 带。 选址需靠近现有交通枢纽 ( 如高铁 站 、高速公路 ), 便于游客集散，形成 “空地一体化”的旅游网络。 计需考虑维修设备和工具存放的便利性。 航站楼功能分区 航站楼需划分旅客候机区、安检区、行李托运区及办公区， 布局应符合人流疏导原则，配备基础服务设施如休息座椅、 饮水机、卫生间等。 气象观测设备配置 机场需安装自动气象观测系统，实时监测风速、能见度、温 度等数据，并与空管系统联动，为飞行决策提供支持。 消防与应急救援体系 按民航标准配备消防车辆和救援设备，定期开展应急演练， 确保在紧急情况下能快速响应，保障人员与航空器安全。 低空盲区，实现对 3000 米以下空域的连续监视。 应急通信冗余备份 建立卫星通信和移动通信双备份链路，确保在极端 天气或设备故障时仍能维持基本通信功能。 04 规划实施 分阶段建设航油补给、气象监测 等配套，确保符合 CCAR-139 部 标 准 。 建立设施巡检制度，持续优化旅 客候机、行李转运等服务流程。 选址布局 建设完善