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数据基本参数
  • 品牌
  • 羲和气象能源大数据平台
  • 型号
  • 羲和
  • 适用行业
  • 医疗,交通,化工,纺织,新能源、采矿、气象、农业、林业、牧业、航天、法律、大数据
  • 版本类型
  • 网络版
  • 语言版本
  • 简体中文版
数据企业商机

    气象数据对于国家保护至关重要。保卫行动:保卫行动需要准确的气象数据来进行规划和决策。此外,气象数据还可以用于预测和监测敌方的行动,帮助决策者做出相应的应对。航空安全:航空业依赖于准确的气象数据来确保航班的安全运行。飞行员和航空调度员需要了解风、天气、能见度等因素,以便做出飞行计划和决策。气象数据还可用于预测和监测风暴、雷暴和其他天气极端事件,以确保航班的安全和顺利进行。自然灾害预警和应对:气象数据对于预测和监测自然灾害至关重要。准确的气象数据可以帮助国家及相关机构及时发出预警,采取必要的应对措施,以减轻灾害的影响并保护公众的安全。能源生产和供应:气象数据对于能源生产和供应的规划和运营也至关重要。同时,气象数据还可以帮助预测和管理水力发电、核能和化石燃料等能源供应的相关风险和挑战。边境安全和海上安全:气象数据在边境安全和海上安全方面也很重要。在海上,气象数据对于航海安全、渔业管理和海洋资源开发等方面也具有重要意义。综上所述,气象数据对于国家保护具有重要的影响,它在保卫行动、航空安全、自然灾害预警和应对、能源生产和供应以及边境安全和海上安全等方面发挥着重要的作用。 气象数据是反映天气的一组数据,气象数据可分为气候资料和天气资料。上海天气预报数据搜索

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    光伏数据是指与光伏发电相关的各种参数和指标。测量光伏数据的方法如下。光照强度测量,光照强度是评估光伏发电潜力的重要指标之一。常见的光照强度测量方法包括使用光照度计或光照传感器。光照度计可测量光的强度,提供实时或定期的光照强度数据。光照传感器可直接测量光的强度,并提供相应的光照强度数据。温度测量,光伏组件的温度对其发电效率有重要影响。因此,测量光伏组件的温度非常重要。常见的温度测量方法包括使用温度传感器或红外测温仪。温度传感器可直接测量光伏组件的温度,并提供相应的温度数据。红外测温仪则可以通过测量光伏组件表面的红外辐射来推断其温度。电流和电压测量:光伏组件通过光照产生电流和电压。因此,测量光伏组件的电流和电压是评估其发电性能的重要指标之一。常见的电流和电压测量方法包括使用电流表和电压表。这些仪器可以直接测量光伏组件的电流和电压,并提供相应的数据。功率输出测量:光伏组件的功率输出可以通过测量电流和电压来计算得到。常见的功率输出测量方法包括使用功率计或功率传感器。这些设备可以测量光伏组件的功率输出,并提供相应的功率数据。此外,还可以通过安装在光伏系统上的数据采集设备来实时监测和记录光伏数据。 上海天气预报数据搜索羲和平台可基于气象数据,模拟预设或还原风力/光伏发电场的历史发电功率曲线,提供精确的小时级功率曲线。

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羲和平台可以根据气象数据,模拟在某个地理位置预设一台风机/一座风力发电场,或还原某台实际风机/风电场的历史发电功率曲线。通过明确地点、时间、数据源,可以得到小时级功率曲线。羲和平台可以根据历史多个气象数据,计算地区光照资源,并给出光伏建设方案。结合拟建设电站参数,一键生成光伏电站项目建议书/申请书,极大降低工程前期难度。羲和平台根据用户选取的位置,下载该地区的地表覆盖类型、数字高程、人口密度等数据。此外,本平台还含盖云层、土壤、海浪、径流、湖泊、热量等180余项地理信息数据,可联系客服进行下载。

    目前全球数值天气预报领域处于“一超多强”的格局,“一超”是指欧洲中长期天气预报中心(ECMWF),“多强”则涵盖了NASA、德国气象局、英国气象局等多个气象机构。羲和能源大数据平台的数据均来自于国际上的“一超多强”,其数据经过了数十年的检验,具有当前全球优于同行的精度水平。欧洲中期天气预报中心(ECMWF):是一个包括34个国家支持的国际性组织,是当今全球独树一帜的国际性天气预报研究和业务机构。其前身为欧洲的一个科学与技术合作项目。德国气象局(DWD):德国气象局是欧洲三大气象局之一,位于德意志联邦共和国黑森州奥芬巴赫市。德国气象局提供短期及长期的气象及气候现象的监测、分析、预报等气象气候服务,这些服务主要应用于飞机船舶等交通领域及能源通信等基础设施领域,以实现安心安全的运行和运用。美国国家航空航天局(NASA)地球科学数据:美国国家航空航天局(NASA)地球科学数据和信息系统(ESDIS)项目是戈达德太空飞行中心飞行项目管理局下属地球科学项目部的一部分。作为ESDIS的关键组成部分,由美国单独设施的分布式网络运营12个互连的分布式活动档案中心(DAAC)。我们和众多数据库进行对比,如solargis等。 气候数据用于描述长期气象模式和趋势。可以用于研究气候变化和制定气候适应策略。

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    分析气象数据包括数据清理和数据挖掘。数据清理是为了得到准确的可靠数据,以便进行后续的分析。常见的数据清理方法包括重复值删除、异常值剔除、样本缺失值填充等。数据挖掘。数据挖掘是发现数据背后的隐含规律和模式的一种方法。而在气象数据的分析中,数据挖掘的主要方法包括聚类、分类和预测。聚类分析是将物品汇总划分为不同的类别或簇的方法。在气象数据中,聚类可以通过测量距离和向量空间来进行。分类是一种预测方法,其目的是基于已知类别的样本进行模型训练,来预测新的样本所属的类别。在气象数据的分类中,通常使用决策树、朴素贝叶斯和神经网络等算法。预测是基于已有的气象数据来推断未来可能发生的气象情况。主要依赖于回归分析,神经网络和时间序列分析等。例如,通过对未来降雨量的预测来提前做出土地耕种或者农作物种类的决策。气象数据的可视化处理和分析是帮助人们快速理解和预测天气情况的关键性技术之一。通过各种手段的清洗、解析和可视化处理,我们可以获得更直观化,便捷化,准确化的气象数据。在气象数据的应用中,要注意肩负着社会公共目标的责任,更好地服务于人们的身心健康,也为社会发展创造更多的价值。 散射辐射指太阳光穿过大气层到达地面中遇到云、气体分子、尘埃等产生散射,以漫射形式到地球表面的辐射能。重庆光伏发电数据下载

气象数据包括气温、气压、湿度、降水、蒸发、风速、日照等多种指标,但包含全部指标的气象数据较难获取。上海天气预报数据搜索

    “碳达峰碳中和”的推进离不开森林植被和农作物的对碳的吸收。同样,森林资源类专业、农业发展与降水、气温、光照等气象数据联系紧密,海水、湖泊、湿地等对二氧化碳的固定能力也与气象条件高度相关。因此,开展农业、林业及地球大气、生态研究需要气象数据支撑,并以此为基础开展碳中和实施研究。由此可见,地理位置、精确到小时甚至分钟级的气象数据、风光发电数据、地理数据是高等院校、研究机构开展“碳中和”专业研究必需“数据原料”。羲和能源集成数据科研平台能够为高校师生提供全球历史任意位置历史40余和未来7日内预测的高精度、小时级多种气象数据,及以此为基准生成的风电、光伏发电功率数据。同时还可以提供气象数据图谱、风光资源图谱、气象演变动态展示、可再生能源发展量化评估等功能。同时还可以提供不同位置的地理信息数据。通过对数据的处理分析计算,平台还可以提供地区新能源资源分析、光伏倾角优化、光伏电站系统方案设计功能,能够支撑双碳相关“产学研”发展。 上海天气预报数据搜索

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