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來源: 發布時間:2024-02-06

    天氣濕度預測數據對社會有著重要的影響和意義。濕度預測數據對農業和食品生產至關重要。農作物的生長和發育受濕度影響,適宜的濕度條件有助于提高農作物產量和質量。通過濕度預測數據,農民可以更好地安排灌溉、施肥和農作物管理,以確保農作物得到適當的水分供應。濕度預測數據對于自然災害的預警和應對至關重要。濕度預測數據也可以用于預測和監測干旱、風暴和臺風等天氣現象,提供及時的警報和指導。濕度對人體健康和舒適度有著重要影響。高濕度環境容易導致不適和健康問題。低濕度環境則可能導致皮膚干燥、喉嚨痛和眼睛刺痛等問題。通過濕度預測數據,人們可以提前了解天氣狀況,采取相應的措施,以保持健康和舒適。濕度預測數據對能源管理也非常重要。濕度影響空調和加熱系統的效率,高濕度會增加空調的負荷,低濕度則會增加加熱系統的負荷。通過濕度預測數據,能源供應商和消費者可以更好地調整能源使用,提高能源利用效率,降低能源消耗和成本。綜上所述,濕度預測數據對于社會的農業生產、自然災害預警、健康和舒適度以及能源管理等方面具有重要的意義。它為決策者、農民、公眾和企業提供了有價值的信息,幫助他們做出更明智的決策和行動。 羲和能源氣象大數據平臺的新建風機可以支持自定義風機型號,通過新建特定型號的風力發電機組,并賦予參數。內蒙降雨數據搜索

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    氣象數據包含了多種信息,用于描述和記錄天氣和氣候的各種要素。以下是一些常見的氣象數據:溫度:記錄大氣中的溫度,通常以攝氏度或華氏度表示。濕度:描述大氣中水蒸氣的含量,通常以相對濕度的百分比表示。風速和風向:記錄風的速度和方向,通常以米每秒或千米每小時表示。降水量:記錄降水的量,包括雨、雪、冰雹等形式,通常以毫米或英寸表示。大氣壓力:記錄大氣壓力,通常以帕斯卡或百帕表示。能見度:描述大氣中可見物體的距離,通常以米或千米表示。云量和云類型:記錄云的覆蓋程度和類型,如層云、積云、卷云等。日照時數:記錄太陽照射地表的時間,通常以小時為單位。雷暴和氣象災害:記錄雷暴、龍卷風、暴風雨等極端天氣事件的發生。氣象觀測站信息:包括觀測站的位置、海拔高度、觀測時間等。此外,還有一些特殊的氣象數據,如輻射數據(太陽輻射、地表輻射等)、臭氧濃度、空氣質量指數等,用于更詳細地描述大氣和環境的狀況。這些氣象數據通過氣象觀測站、衛星、雷達等設備進行收集和記錄,并用于氣象預測、氣候研究、天氣報告、環境監測等領域。羲和平臺具有的龐大氣象數據庫可以滿足用戶對于上述氣象數據獲取的需求。

羲和能源氣象大數據平臺由南京圖德科技有限公司開發,于2022年2月上線運行。平臺能夠實時下載全球任意單點位置或地域平均統計的歷史40年至未來7日預測的11種氣象小時級數據,及以此為基準生成的風電、光伏發電功率數據。同時還可以提供多種地理信息數據和260余種更多屬性數據定制下載。平臺與美國國家航天局(NASA)、歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)和德國氣象局(DWD)等多家氣象數據平臺合作并根據自有數據網格對氣象數據進行優化融合。同時,基于人工智能和機器學習算法研發了氣象要素降尺度計算內核,實現數據精度大幅提升。通過對數據的處理分析計算,平臺還可以提供地區新能源資源分析、光伏傾角優化、光伏電站系統方案設計及光伏項目建議書一鍵生成等功能。平臺包括地理位置選擇板塊、氣象數據板塊、風力發電數據板塊、光伏發電數據和光伏項目建議書板塊、地理信息板塊。平臺提供定制化API接口,為氣象、新能源數據提供實時數據傳輸服務。同時,平臺個人中心提供充值、自定義風光建模、學生證折扣認證等功能。羲和能源氣象大數據平臺用戶可根據選定位置,下載地區的地表覆蓋類型、數字高程、人口密度等地理信息數據。

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    在氣候雄心峰會上,中國進一步宣布:到2030年,中國單位國內生產總值二氧化碳排放將比2005年下降65%以上,非化石能源占一次能源消費比重將達到25%左右,森林蓄積量將比2005年增加60億立方米,風電、太陽能發電總裝機容量將超過12億千瓦。我國碳中和的底氣和信心源自廣袤國土面積及豐富的“風光”資源,是顛覆性的零碳能源的一次改變,不同于改進型的能效提升技術。目前在中國能源結構中,化石能源(煤炭、石油、天然氣)消耗總量超過80%。在“碳中和”目標下,以可再生能源為主的能源格局重構必然是大勢所趨。風電、光伏發電與地區氣象數據高度相關,其發電的穩定性、可靠性和充裕性也取決于地區風速、輻照、溫度、降水等氣象數據變化。因此,開展高比例“可再生能源”為主的能源系統研究,需要準確的氣象數據為基礎。與此同時,經濟社會生產生活也與氣溫、降雨等氣象數據高度相關,能源消費強度和二氧化碳排放強度與氣象數據存在較強聯系。龐大且可信度高的氣象數據分析和氣象數據預測是能源消費、社會碳排放的重要研究基礎。 羲和平臺提供高速度、高帶寬、大批量數據下載、提取、展示功能,通過可下載的圖表或API接口滿足客戶需求。寧夏歷史數據哪里下載

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  大數據技術在氣象災害監測和預警中具有重要應用。

  大數據技術可以實時收集、處理和分析各種氣象數據,通過對這些數據的實時監測和分析,可以識別出潛在的氣象災害風險,如暴雨、臺風、洪水等;通過不斷比對實時數據和模型預測結果,可以及時發出相應的災害預警,幫助人們做好防范和應對準備。通過建立統一的數據平臺和共享機制,將各個觀測站、氣象部門和應急管理機構的數據整合起來,并將預警信息傳遞給相關的利益相關方和公眾。這樣可以提高預警信息的覆蓋范圍和準確性,幫助人們及時做出應對決策。 內蒙降雨數據搜索

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