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Station météorologique : l'outil de base et la pratique d'application de la surveillance environnementale

1. Définition et fonctions des stations météorologiques
La station météorologique est un système de surveillance environnementale basé sur une technologie automatisée, capable de collecter, de traiter et de transmettre des données environnementales atmosphériques en temps réel. Infrastructure d'observation météorologique moderne, ses principales fonctions comprennent :

Acquisition de données : enregistrement en continu de la température, de l'humidité, de la pression atmosphérique, de la vitesse du vent, de la direction du vent, des précipitations, de l'intensité lumineuse et d'autres paramètres météorologiques essentiels

Traitement des données : Calibrage des données et contrôle qualité via des algorithmes intégrés

Transmission d'informations : Prise en charge de la 4G/5G, de la communication par satellite et d'autres transmissions de données multimodes

Alerte catastrophe : les seuils météorologiques extrêmes déclenchent des alertes instantanées

Deuxièmement, l’architecture technique du système
Couche de détection
Capteur de température : Résistance platine PT100 (précision ±0,1℃)
Capteur d'humidité : Sonde capacitive (plage 0-100 % HR)
Anémomètre : Système de mesure du vent 3D par ultrasons (résolution 0,1 m/s)
Surveillance des précipitations : Pluviomètre à auget basculant (résolution 0,2 mm)
Mesure du rayonnement : capteur de rayonnement photosynthétiquement actif (PAR)

Couche de données
Passerelle Edge Computing : alimentée par un processeur ARM Cortex-A53
Système de stockage : Prise en charge du stockage local sur carte SD (maximum 512 Go)
Calibrage de l'heure : chronométrage double mode GPS/Beidou (précision ±10 ms)

Système énergétique
Solution d'alimentation double : panneau solaire 60 W + batterie lithium fer phosphate (condition de basse température -40 ℃)
Gestion de l'alimentation : technologie de veille dynamique (consommation en veille < 0,5 W)

Troisièmement, les scénarios d’application industrielle
1. Pratiques agricoles intelligentes (Dutch Greenhouse Cluster)
Plan de déploiement : Déployer 1 micro-station météorologique par serre de 500 ㎡

Application des données :
Avertissement de rosée : démarrage automatique du ventilateur de circulation lorsque l'humidité > 85 %
Accumulation de lumière et de chaleur : calcul de la température effective accumulée (TEC) pour guider la récolte
Irrigation de précision : Contrôle du système d'eau et d'engrais basé sur l'évapotranspiration (ET)
Données sur les avantages : Économie d'eau de 35 %, incidence du mildiou réduite de 62 %

2. Avertissement de cisaillement du vent à basse altitude à l'aéroport (aéroport international de Hong Kong)
Schéma de réseautage : 8 tours d'observation du vent en gradient autour de la piste

Algorithme d'alerte précoce :
Changement horizontal du vent : changement de vitesse du vent ≥ 15 kt en 5 secondes
Coupure verticale du vent : différence de vitesse du vent à 30 m d'altitude ≥ 10 m/s
Mécanisme de réponse : Déclenche automatiquement l'alarme de la tour et guide la remise des gaz

3. Optimisation de l'efficacité de la centrale photovoltaïque (centrale électrique de Ningxia 200 MW)

Paramètres de surveillance :
Température des composants (surveillance infrarouge du fond de panier)
Rayonnement plan horizontal/incliné
Indice de dépôt de poussière

Régulation intelligente :
La production diminue de 0,45 % pour chaque augmentation de température de 1 °C
Le nettoyage automatique est déclenché lorsque l'accumulation de poussière atteint 5 %

4. Étude sur l'effet d'îlot de chaleur urbain (réseau urbain de Shenzhen)

Réseau d'observation : 500 micro-stations forment une grille de 1 km × 1 km

Analyse des données :
Effet rafraîchissant des espaces verts : réduction moyenne de 2,8 °C
La densité des bâtiments est positivement corrélée à l’augmentation de la température (R²=0,73)
Influence des matériaux routiers : la différence de température de la chaussée en asphalte pendant la journée atteint 12℃

4. Direction de l'évolution technologique
Fusion de données multi-sources

Balayage du champ de vent par radar laser

Profil de température et d'humidité du radiomètre à micro-ondes

Correction en temps réel des images de nuages ​​satellites

Application améliorée par l'IA

Prévision des précipitations par réseau neuronal LSTM (précision améliorée de 23 %)

Modèle de diffusion atmosphérique tridimensionnel (simulation de fuite de parc chimique)

Nouveau type de capteur

Gravimètre quantique (précision de mesure de pression 0,01 hPa)

Analyse du spectre des particules de précipitation par ondes térahertz

V. Cas typique : Système d'alerte aux inondations en montagne dans le cours moyen du fleuve Yangtze
Architecture de déploiement :
83 stations météorologiques automatiques (déploiement en pente montagneuse)
Surveillance du niveau d'eau dans 12 stations hydrographiques
Système d'assimilation d'écho radar

Modèle d’alerte précoce :
Indice de crue éclair = 0,3 × 1 h d'intensité de pluie + 0,2 × teneur en humidité du sol + 0,5 × indice topographique

Efficacité de la réponse :
Le délai d'avertissement est passé de 45 minutes à 2,5 heures
En 2022, nous avons réussi à prévenir sept situations dangereuses
Le nombre de victimes a diminué de 76 % par rapport à l'année précédente.

Conclusion
Les stations météorologiques modernes sont passées d'un simple équipement d'observation à des nœuds IoT intelligents, et la valeur de leurs données est largement exploitée grâce à l'apprentissage automatique, aux jumeaux numériques et à d'autres technologies. Avec le développement du Système mondial d'observation de l'OMM (WIGOS), ce réseau de surveillance météorologique haute densité et haute précision deviendra l'infrastructure essentielle pour lutter contre le changement climatique et fournir une aide à la décision essentielle pour un développement humain durable.

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Date de publication : 17 février 2025