需要通过大量气象数据和算法模型的处理,提高计算资源利用和算法管理的效率。用算法集成与智能调度的技术方案,通过多种算法模型的集成与动态调度,实现对预测结果准确性的提升。
需要通过数据格式转换和接口兼容,配合实时监测预警和定量效果评估模块,构建一个集成化、智能化、动态化的算法应用架构,从而确保作业的安全性和业务水平的持续优化。
需要提供算法选择和集成支持,来满足不同需求和场景的气象应用。整体采用模块化设计和微服务架构,实现系统的灵活扩展性和通用性,从而顺利集成和应用不同的气象算法。
72-24小时前的作业天气过程预报和作业计划制定。预测未来两三天作业区域的天气变化和环境变化,为人工影响天气作业制定详细的长期计划。
24-3小时前的作业条件潜力预报和作业预案制定。监测作业区域天气状况变化,预测人工影响天气作业条件,并制定作业预案,准备作业资源。
3-0小时前的作业条件监测预警和作业方案设计。监测作业区域天气状况,一旦条件成熟,及时发出预警,设计人工影响天气作业方案,包括具体时间、位置、强度等。
0-3小时内的跟踪指挥和作业实施。实时跟踪监测作业过程,必要时调整作业方案细节,确保作业顺利完成,达到预期效果。
设计更加精细的作业方案,实现人工影响天气作业的高精度控制。
72小时预报使人工影响天气作业具备长期规划能力,有利于资源优化配置和作业效果最大化。
3小时内可以检测到适宜条件并设计作业方案,实现人工影响天气作业的实时响应和动态控制。
作业过程实时监测和跟踪,可根据作业进展和环境变化动态调整作业方案,保证作业顺利完成。
采用定量算法评估作业效果,总结经验,不断提高模型和算法,实现人工影响天气作业的持续改进。
人工影响天气作业全过程智能决策支持,从预报、规划到监测和评估,大幅提高作业效果。
清晰的人工影响天气作业流程,有利于作业规范化。
可云端部署算法方便了多方参与和信息共享,实现人工影响天气作业的协同与协调。
平台上的人工影响天气作业管理系统,实现了作业可视化,方便用户查询,交互和决策。