气象观测感知设备与气象应用系统需求说明

气象观测感知设备与气象应用系统需求说明建设目标及任务通过本项目建设，提高市级行政区划的气象监测精密度、预报精准度、服务精细度，强化技术自主安全。构建地面和低空1公里间距立体监测网，百米间距预报预警网，形成气象保障城市运行、防汛防台、气候资源开发等领域的应用场景，融合极端天气“村安工程”成果，构建幸福城乡气象保障体系，建立一套标准、一套技术、一套机制、一套应用的“智能系统”。建设清单本项目采购升级全市天气雷达组网系统1套、城市杆气象设备60套，泛在感知设备100套，城市地面气象站（区域站）设备10套，城市地面气象站（便捷站）设备10套，楼宇气象梯度观测（地面）设备70套，激光测风雷达3套，气象算法组件标准化1项，城市气候资源应用平台1套，气象临灾预警系统1套。序号项目名称分项单位数量1升级全市天气雷达组网系统1.1X波段雷达协同探测标准接口控制、状态指令制定项1标准接口项11.2X波段雷达探测模式设计探测模式设计与适应性切换项1层状云降水探测策略项1智能算法与调整机制项1数据分析与反馈优化项11.3X波段雷达健康状态监控基于空间匹配方法实现衰减订正项1基于统计实现遮挡校正项1距离折叠识别与抑制项1速度退模糊兼容模式开发项1电磁干扰识别与抑制项1数据一致性监测项1雷达灵敏度监测与效果分析项1ZDR系统偏差监测与效果分析项1phidp初相监测与效果分析项1底噪监测与效果分析项1监控平台实现项11.4多波段天气雷达双偏振量组网和粒子相态识别模型数据预处理项1双偏量融合模型构建项1粒子相态识别模型构建项11.5S/X雷达动力场融合补盲模型数据预处理项1初始风场计算项1多雷达数据融合策略实现与优化项1效果评估与校正项11.6多波段天气雷达融合降水估测和预报模型模型数据集收集项1降水估测模型项1基于AI的降水预报模型项1降水估计验证与模型评估项11.7气象遥感探测优化升级国省大气动力和热力综合法验证项1反演大气动力和热力参数项1新开发对流层气象物理参数产品项1主被动遥感联合反演大气温湿廓线项11.8多波段天气雷达组网升级基于雷达原始基数据的质控和订正项1从雷达基数据采集开始的一体化拼图项1基于多部雷达空间交叉覆盖扫描区的精细化提升项1协同实况雨量数据的雷达预测定量降水方法项1适应不同天气系统的雷达雷达扫描模式自适应切换项12城市地面气象站（便捷站）城市地面气象站（便捷站）套103城市地面气象站（区域站）城市地面气象站（区域站）套104城市杆集成站城市杆集成站（其中1套具备花粉浓度观测功能）套605泛在感知设备（核心产品）泛在感知设备套1006楼宇气象梯度观测（地面）楼宇气象梯度观测（地面）套707激光测风雷达激光测风雷达套38气象算法组件标准化8.1代码标准化系统软件代码适配批18.2数据标准标准化接口设计项1认证与安全性项1版本管理与更新项18.3接口标准实时气象数据查询项1气象预报数据查询项1气象历史数据查询项1接口参数设计项18.4气象算法合集月季预报检验算法项1数值预报检验算法项19城市气候资源应用平台9.1城市气候资源评估模块城市气候资源评估模块项19.2社区舒适度评估模块社区舒适度评估模块项19.3城市气候承载力评估模块城市气候承载力评估模块项19.4城市气候资源综合应用模块城市气候资源综合应用模块项19.5网络安全等级保护测评和密保测评网络安全等级保护测评和密保测评项110气象临灾预警系统10.1社区和重点灾害防御单位风险等级划分模块社区和重点灾害防御单位风险等级划分模块项110.2风险评估模块风险评估模块项110.3社区气象临灾预警系统发布对接模块社区气象临灾预警系统发布对接模块项110.4社区气象临灾预警系统模块社区气象临灾预警系统模块项110.5城市内涝风险评估模块城市内涝风险评估模块项110.6网络安全等级保护测评和密保测评网络安全等级保护测评和密保测评项1

建设要求升级全市天气雷达组网系统X波段雷达协同探测标准接口控制、状态指令制定包括：对控制指令和状态分类；确定指令细节以及需要监测的组件；确定雷达开关机、模式切换和参数切换等复杂指令的执行逻辑；按类别确定控制指令格式和状态上报格式；确定用户等级和不同等级的权限区分。标准接口包括：按照状态上报协议实现各个组件的状态上报和对上报内容的解析；按照下发指令状态实现指令下发和接收指令的解析；按照用户权限的划分实现对不同等级权限用户的权限管理。X波段雷达探测模式设计探测模式设计与适应性切换包括：对地形特征、历史降水信息和气候条件分析；设计不同降水类型下的探测模式；调研与初步设计适应性切换逻辑。层状云降水探测策略包括：初步确定层状云探测模式体扫时长；选择合适天气下观测，收集不同体扫时长数据；观测数据的初步分析。智能算法与调整机制包括：模拟数据确认雷达扫描模式切换逻辑；选择合适的天气数据，进行回波不同阶段分别使用不同模式扫描数据；对比同一回波使用不同模式探测数据的差异；对实验进行总结分析与优化调整。数据分析与反馈优化包括：对实验数据进行整理分类；对所有实验数据进行细致分析，并指导模式改进；根据分析结果重复上面步骤进行数据收集与分析。X波段雷达健康状态监控基于空间匹配方法实现衰减订正包括：收集地区不同降水类型的数据；使用实际数据分析地区各个雷达在不同降水类型下，衰减对数据准确性的影响；根据地区的降水特点，按照kdp和强度对衰减系数进行分档；联合SA数据计算出不同分档策略下各个分档内的的衰减系数分布，并计算出该分档下各个区间的衰减系数；分析不同分档策略的结果，挑选出最优的强度和kdp分档间隔；使用历史数据和实时数据与SA对订正效果进行评估。基于统计实现遮挡校正包括：收集地区各个雷达，不同天气类型的数据；使用统计方法，实现遮挡统计，得到订正模型，实现遮挡校正；使用独立的外部数据作为验证数据，以确保评估结果的可靠性；接入实时系统，实现实时数据的自动校正。距离折叠识别与抑制包括：调研与确定合适的相位编码方式；优化硬件端的处理程序，实现发射端的相位编码；在模拟机上测试效果；对雷达接收路线进行修改，实现接收通道的相位解码；在模拟机上进行效果测试；模拟二次回波，并检实际信号的提取和二次回波的抑制能力；根据模拟结果进行调优；选择合适的天气进行外场试验，为了更容易产生二次回波，实验时需要使用不同探测模式进行扫描数据，并对比分析是二次回波的抑制能力。速度退模糊兼容模式开发包括：收集不同重频模式和不同天气类型的数据；设计并实现单重频退速度模糊；使用历史数据验证单重频退速度模糊效果；设计并实现双重频速度退模糊；使用历史数据验证双重频退速度模糊效果；确定并实现单双重频切换机制；实验确认单双重频切换效果；进行外场实验，收集实验数据；分析实验数据，确认效果。电磁干扰识别与抑制包括：收集地区实际产生电磁干扰的IQ数据；调研设计电磁干扰去除算法；实现电磁干扰去除算法；模拟验证算法识别和去除效果；使用历史数据检验算法效果；进行外场实验，收集实验数据；分析外场实验数据，确认算法效果。数据一致性监测包括：收集地区各个X波段相控阵雷达与SA雷达不同天气类型的数据；根据两种型号的雷达设计数据的时间和空间匹配；验证时间匹配和空间匹配效果；基于匹配数据，开展一致性分析；完成评估方法构建，并使用历史数据进行测试；根据结果对识别阈值进行优化；对识别到异常的结果进行自动调优，对比分析调优前后的效果；设计并实现实时监测方案；数据一致性监测实时效果验证。雷达灵敏度监测与效果分析包括：设计雷达灵敏度统计和监测的方案；选取强度（Z、T）PPI数据，构建雷达的灵敏度曲线；将灵敏度曲线和理论曲线核对，确定报警阈值；实现结果的记录并统计分析。ZDR系统偏差监测与效果分析包括：设计zdr偏差统计和监测方案；对数据预处理，筛选出有效数据；使用历史数据统计出ZDR的系统偏差；使用历史数据分析确定监测报警阈值；在业务上进行实时效果检验。phidp初相监测与效果分析包括：设计phidp初相统计和监测方案；对数据预处理，筛选出有效数据；使用历史数据统计出phidp初相；使用历史数据分析确定监测报警阈值；在业务上进行实时效果检验。底噪监测与效果分析包括：设计底噪统计和监测方案；对数据预处理，筛选出有效数据；使用历史数据统计出底噪；使用历史数据分析确定监测报警阈值；在业务上进行实时效果检验。监控平台实现包括：设计原型图；后端调度逻辑确定和实现；前端界面实现；进行页面功能测试。多波段天气雷达双偏振量组网和粒子相态识别模型数据预处理包括：X波段雷达数据收集，并读取ZDR、CC、KDP雷达双偏振量；S波段雷达数据收集，并读取ZDR、CC、KDP雷达双偏振量；X波段雷达质量控制；S波段雷达质量控制：地物杂波滤除、电磁干扰滤除；基于Cressman插值法的X波段气象要素客观分析；基于Cressman插值法的S波段气象要素客观分析；X波段雷达双偏量笛卡尔网格融合分析；S波段雷达双偏量笛卡尔网格融合分析。双偏量融合模型构建包括：S波段雷达双偏量数据时间上采样处理；S波段雷达双偏量数据空间上采样处理；设计多波段天气雷达ZDR组网融合模型；设计多波段天气雷达CC组网融合模型；设计多波段天气雷达KDP组网融合模型；模型性能验证。粒子相态识别模型构建包括：收集并按照降水类型（雨、雪、霰等）整理测试数据；设计粒子相态识别模型；参数调优；效果评估验证。S/X雷达动力场融合补盲模型数据预处理包括：收集不同类型雷达（S波段与X波段）在同一时间段内、不同天气类型（如雷暴、强降水、冰雹等）下的风场数据，并进行标签化处理；S波段雷达径向速度退模糊处理。初始风场计算包括：S波段雷达风场反演计算，生成初始背景场。多雷达数据融合策略实现与优化包括：三维变分模型实现三维风场计算；平流订正处理；噪声滤除处理；多源数据订正。效果评估与校正包括：径向速度对比；风廓线数据对比；不同降水情况下的定性分析。多波段天气雷达融合降水估测和预报模型模型数据集收集包括：不同类型降水多波段雷达组网数据收集；同时段地面自动气象站观测数据收集。降水估测模型包括：降水估测有效二维数据分析；引入双偏量数据分段拟合；粒子相态系数订正；运用自动站数据进行二次订正。基于AI的降水预报模型包括：降水热力相关多模态特征数据计算；短临降水预测的时序建模；引入自动站对初始场进行较正。降水估计验证与模型评估包括：检验数据集时空匹配；运用ROSE2.0方式进行降水产品检验；降水产品分级检验。气象遥感探测优化升级（1）解释应用国省气象垂直遥感观测系统，发展大气动力和热力研究技术方法，进行垂直遥感方法综合验证优化。（2）通过云雷达、风廓线雷达、微波辐射计等垂直遥感装备反演包括湍流耗散率、涡度和散度、对流有效位能、自由对流高度等大气动力和热力参数。（3）开发对流层温度对数压力关系、边界层高度、垂直风切变、云底变化、湍流耗散率等产品。（4）改进主被动遥感联合反演大气温湿廓线的方法，进行工程化应用。多波段天气雷达组网升级（1）解释应用雷达精细化探测组网协同系统，采用8种以上省级质量控制算法对雷达原始数据进行质量控制和订正，优化数据融合，并结合雨量计等资料进一步提高降水估测等产品的准确性。（2）对雷达组网拼图从基数据采集开始一体化设计，采用虚拟体扫和并行计算技术，缩短组网拼图更新耗时，主要产品在采集结束的30秒到1分钟之内完成数据处理，保证组网拼图的更新率。（3）基于快速更新的精细化雷达资料，融合区域内多部雷达空间交叉覆盖扫描的结果，获得更高时空分辨率的百米级精细化组网产品。（4）开发与雨量计数据协同应用功能，升级雷达新型降水估测方法，通过雨量计订正雷达降水估测产品，并应用于雷达组网产品，提高组网雷达降水估测精度。优化形成更精细化雷达降水估测、组网区域风场反演等产品。（5）基于天气系统开发雷达智能扫描模式，实现雷达对不同天气的自动模式切换功能，以获取更加精准的观测数据。城市地面气象站（便捷站）观测要素：温度、湿度、风速、风向、雨量。温度测量范围：﹣50℃～﹢60℃，分辨率：0.1℃，最大允许误差：±0.2℃。湿度测量范围：0%～100％RH，分辨率：1%RH，最大允许误差：±3%RH(≤80%RH)、±4%RH(＞80%RH)。风向测量范围：0°～360°，分辨率：1°，最大允许误差：±3°。风速测量范围：0m/s～60m/s，分辨率：0.1m/s，最大允许误差：±0.3m/s(≤10m/s)、±3%(＞10m/s)。雨量测量范围：0.1mm/min～4mm/min，分辨率：0.1mm，最大允许误差：±5%（校准误差），±10%（雨强范围0.1～1mm/min，视气象状况），±5%（雨强范围≥1mm/min，视气象状况）。本设备须具备《气象专用技术装备使用许可证》。城市地面气象站（区域站）观测要素：温度、湿度、风速、风向、雨量、气压。气压测量范围：450hPa～1100hPa，分辨率：0.1hPa，最大允许误差：±0.2hPa。气温测量范围：﹣50℃～﹢60℃，分辨率：0.1℃，最大允许误差：±0.1℃。相对湿度测量范围：0%～100％RH，分辨率：1%RH，最大允许误差：±2%RH(≤80%RH)、±3%RH(＞80%RH)。风向测量范围：0°～360°，分辨率：1°，最大允许误差：±5°。风速测量范围：0m/s～75m/s，分辨率：0.1m/s，最大允许误差：±(0.3+0.01V)m/s。降水量（翻斗）测量范围：雨强0mm/min～4mm/min，分辨率：0.1mm，最大允许误差：±0.4mm（≤10mm）、±4%（＞10mm）。本设备须具备《气象专用技术装备使用许可证》。城市杆集成站观测要素：温度、湿度、风速、风向、雨量、pm2.5、太阳辐射。温度测量范围：﹣50℃～﹢60℃，分辨率：0.1℃，最大允许误差：±0.2℃。湿度测量范围：0%～100％RH，分辨率：1%RH，最大允许误差：（±3%RH≤80%RH）±4%RH（>80%RH）。风向测量范围：0°～360°，分辨率：1°，最大允许误差：±3°。风速测量范围：0m/s~60m/s，分辨率：0.1m/s，最大允许误差：±0.3m/s或3%。PM2.5测量范围：0~1000ug/m³，分辨率：0.3ug/m³，最大允许误差：0~100ug±10ug/m³。太阳辐射测量范围：0~2000w/m²，分辨率：1w/m²，最大允许误差：≤5%。雨量测量范围：0mm/min~4mm/min，分辨率：0.1mm，最大允许误差：≤4%。花粉浓度1套设备具备花粉浓度观测试验功能。测量类型：激光测量，激光波长405nm（±5nm），荧光测量：420~650nm，粒径测量范围：0.3-200μm，运行环境:室外-25℃~50℃,湿度0~95%(不结露)；通讯方式:RS485；其他要求：计算单个颗粒散射光的偏振比，表征粒子形态信息，对采样气流大小进行实时监测，校准和控制采样气流;本设备须具备《气象专用技术装备使用许可证》。泛在感知设备观测要素：温度、风速、风向、雨量、pm2.5、太阳辐射。温度测量范围：﹣50℃～﹢60℃，分辨率：0.1℃，最大允许误差：±0.2℃。风向测量范围：0°～360°，分辨率：1°，最大允许误差：±3°。风速测量范围：0m/s～60m/s，分辨率：0.1m/s，最大允许误差：±0.3m/s或3%。PM2.5测量范围：0~1000ug/m³，分辨率：0.3ug/m³，最大允许误差：0~100ug±10ug/m³。太阳辐射测量范围：0~2000w/m²，分辨率：1w/m²，最大允许误差：≤5%。雨量测量范围：0mm/min～4mm/min，分辨率：0.1mm，最大允许误差：≤4%。本设备须具备《气象专用技术装备使用许可证》。楼宇气象梯度观测（地面）观测要素：温度、湿度、风速、风向、雨量、pm2.5、太阳辐射、摄像头。温度测量范围：﹣50℃～﹢60℃，分辨率：0.1℃，最大允许误差：±0.2℃。湿度测量范围：0%~100%RH，分辨率：1%RH，最大允许误差：±3%RH（≤80%RH）±4%RH（>80%RH）。风向测量范围：0°～360°，分辨率：1°，最大允许误差：±3°。风速测量范围：0m/s～60m/s，分辨率：0.1m/s，最大允许误差：±0.3m/s或3%。PM2.5测量范围：0~1000ug/m³，分辨率：0.3ug/m³，最大允许误差：0~100ug±10ug/m³。太阳辐射测量范围：0~2000w/m²，分辨率：1w/m²，最大允许误差：≤5%。雨量测量范围：0mm/min~4mm/min，分辨率：0.1mm，最大允许误差：≤4%。本设备须具备《气象专用技术装备使用许可证》。激光测风雷达（1）激光发射系统工作波长1550nm，人眼不可见且人眼安全，脉冲宽度100ns～400ns，激光人眼安全等级满足GB7247.1-2012中的1M类产品要求；（2）伺服系统扫描模式定点/DBS/VAD/PPI/RHI/CAPPI脚本编程，扫描范围方位:0～360°，俯仰:-90～+270°，指向精度0.1°，扫描速度55°/s(max)，抗风能力（阵风）最大平稳风速：44.4m/s，最大阵风：61.1m/s；（3）总体性能径向探测范围45m～6000m，空间距离分辨率15m/30m/60m/150m可选，空间角度分辨率0.1°，时间分辨率风廓线≤1min；（4）径向≤1s，径向风速测量范围-50～+50m/s，径向风速测量误差≤0.1m/s，径向风速分辨率0.01m/s；（5）水平风速测量范围0-75m/s，水平风速测量误差(均方误差)*≤0.1m/s，水平风速分辨率0.01m/s，风向测量范围0～360°，水平风向测量误差（均方误差）＜3°，风向分辨率0.1°，垂直气流测量误差≤0.1m/s。其中：水平风速测量精度≤0.1m/s，水平风向测量精度：≤3°，产品需具备第三方出具的投标产品与探空雷达的风速精度对比测试报告，相关系数优于0.95。（6）空间三维风场反演功能：投标产品可开展多机协同观测，获取多个高度层的精细化空间三维风场，并对其不同时次的空间变化特征进行分析；与测风塔或测风激光雷达的水平风速、风向的相关系数可达到0.90。产品需具备第三方出具的激光雷达功能测试报告。（7）数据数据产品种类径向速度、谱宽、谱强、载噪比、水平风速、水平风向、垂直气流、虚拟测风塔（功率曲线测试及风功率预测）、风机尾流场、飞机尾涡及下滑道风切变预警、气溶胶后向散射强度、3D流场分析等。（8）数据格式按照《相干多普勒测风激光雷达产品数据标准格式》要求数据存储1T固态硬盘，可存储36个月以上数据。（9）综合天气数据获取率：在包含无降雨天气、小雨天气、中雨天气条件下，80%数据获取率高度≥1500m，60%数据获取率高度≥2000m，产品需具备第三方出具的投标产品的对比测试报告。（10）设备供电要求供电设施：市电、发电机（选配）、UPS（选配），电源：单相交流，AC220V±15%，50Hz±5%，整机功耗（峰值）＜300W（常温）＜700W(峰值功率)，重量＜120kg，体积（L*W*H）760*740*1100mm，通讯方式Ethernet/3G/4G/Modbus，环境工作温度-40℃～55℃，贮存温度-50℃～70℃，最大湿度相对湿度：0～100%，工作高度海拔高度：≤5000m，防水等级IP66，雨冻保护光学清洁雨刷/镜头加热除霜。本设备须具备《气象专用技术装备使用许可证》。气象算法组件标准化将气象应用系统的软件代码进行标准化适配，适配在ARM架构下流畅运行，同时将气象天擎提供的气象数据整合到标准化的数据接口中，以便于开发者和第三方应用程序使用和调用，主要包括接口设计、接口端点、数据获取参数、认证和安全性、HTTPS协议、数据返回格式、数据单位、错误处理和状态码、版本管理和更新等数据标准。并根据省局要求，实现月季预报检验算法、数值预报检验算法合集建设。软件代码标准化适配对智能气象数字预报、人工智能气象应用、精细化城市天气预报、城市气象安全监测和风险预警系统、城市气候资源应用、城市气象保障应用、气象临灾预警系统、城市微尺度气象系统软件代码进行标准化，适配在ARM架构下流畅运行。对气象部门现已业务运行的系统代码进行标准化改造，适配在ARM架构下流畅运行。数据标准标准化接口设计接口定义和端点设计：使用GET请求方式，分别为当前天气(/weather/current)、天气预报(/weather/forecast)和历史天气数据(/weather/history)设计对应的端点。接口的参数包括必填项如经纬度、日期，和可选项如数据类型、预报时效等。响应采用统一的JSON格式返回，便于解析和使用。统一参数设计与数据返回格式：在所有API接口中，定义统一的请求参数格式，确保每个请求都传递必要的纬度、经度等基础信息。数据返回采用JSON格式，包括位置、日期、温度、湿度、风速等关键气象数据字段，且各字段结构一致，便于前端和系统集成。错误处理与状态码：根据不同的错误类型，使用HTTP状态码（如400BadRequest、404NotFound、500InternalServerError等）进行区分，并在响应体中返回错误信息。例如，参数缺失时返回400错误，数据不存在时返回404错误，服务器问题时返回500错误。每种错误都有详细的描述信息，帮助用户诊断问题。API安全性与鉴权：在每个请求头中加入Authorization:Bearer<API_KEY>来传递API密钥，后端验证API密钥的有效性。如果密钥无效或缺失，返回401Unauthorized错误。为了防止过度请求，设置每个API端点的调用频率限制，超出限制时返回429TooManyRequests错误。API文档和版本管理：通过在URL路径中指定API版本（例如/v1/）来实现版本控制，确保不同版本的接口互不干扰。使用工具如Swagger或OpenAPI生成API文档，提供端点说明、请求/响应示例、错误代码等详细信息，供开发者参考。这样能确保API的可用性和易用性，同时减少版本升级的兼容性问题。认证与安全性要求：OAuth2.0用户认证模块：通过OAuth2.0协议进行用户身份验证，确保只有授权用户能访问API。API密钥管理模块：使用API密钥确保API访问的安全性，通过环境变量存储密钥，防止泄露。HTTPS数据传输加密模块：确保所有API通信通过HTTPS加密传输，防止中间人攻击和数据泄露。版本管理与更新URL版本管理模块：通过URL路径中的版本号来管理不同版本的API，确保旧版本API不受新版本影响，同时支持新功能的引入。版本路由控制模块：根据不同的版本号路由请求至对应的处理逻辑，确保不同版本的API能够正确处理请求。文档维护与更新模块：使用自动化文档生成工具（如Swagger、OpenAPI）为每个API版本生成独立的文档，并将其与版本控制保持同步。文档应包含每个版本的接口定义、请求参数、返回值及错误代码，方便开发者根据版本查看具体的API信息。接口标准实时气象数据查询API请求处理模块：在API端点（如/weather/current）实现请求处理函数，解析请求中的参数（如地理位置、时间范围等），并调用后续模块进行数据查询。支持HTTPGET请求，根据需求可添加查询参数验证和预处理。天擎数据服务接口模块：通过HTTP请求（如RESTfulAPI调用）将请求发送至天擎气象服务，传递必要的参数（如地理位置、数据类型等），并获取原始气象数据。可使用如axios、requests等工具发起外部API请求。数据解析与转化模块：根据天擎返回的JSON或XML数据格式，编写解析器提取相关天气信息（如温度、湿度、风速等），并将其转换成API响应所需的简洁格式（如JSON）。同时，处理数据格式的转换、错误处理和异常情况。数据格式化与响应模块：根据需求，使用统一的气象数据格式（如JSON或XML）对返回数据进行封装，包括状态码、数据结构和错误信息。确保返回的结果易于前端处理，并且具有良好的错误提示。气象预报数据查询请求参数解析与验证模块：解析和验证用户输入的请求参数，如确保输入的时间跨度（date_range）和气象预报模型（forecast_type）有效。气象数据查询模块：基于用户的参数，向气象数据提供服务请求实际的气象预报数据。数据解析与处理模块：解析天擎返回的气象数据（如JSON或XML格式），提取并转换数据（如温度、湿度、降水、风速等）。按照date_range的要求（小时或天）组织数据，确保返回的数据结构合理且符合预期。响应生成与格式化模块：将解析后的数据结构转换为标准化的JSON格式。数据返回结构包括：状态信息、预报类型、时间跨度以及具体的气象数据（如每天或每小时的天气情况），若发生异常或参数错误，返回适当的错误信息。气象历史数据查询气象历史数据查询：端点/weather/history查询历史气象数据。实现逻辑包括从数据库中检索指定时间段的数据，支持按需聚合（如日、月、年）的功能。请求参数解析与验证：解析和验证查询时间段及聚合类型，确保输入有效。数据库查询：从数据库中提取指定时间段的历史气象数据，并根据需求执行聚合操作。响应生成与格式化：将聚合后的气象数据以JSON格式返回给用户，确保数据符合请求要求。接口参数设计1）基本参数：如latitude、longitude、date等，确定查询的气象数据的位置和时间。2）数据类型参数：如temperature、humidity、wind_speed，用户可以选择感兴趣的气象要素。3）气象服务选项参数：包括forecast_hours（预报小时数）、historical_period（历史数据周期），以满足特定的查询需求。具体如下：ForecastHours(预报小时数)：当查询预报数据时，用户可以指定预测的时效。比如查询未来12小时或48小时的预报数据。HistoricalPeriod(历史数据周期)：用户可以指定查询历史数据的周期，通常支持按日、周、月或年查询某地区的历史气象数据。Aggregation(数据聚合方式)：用户可以选择数据的汇总方式，如按小时、按日、按周进行数据汇总。"气象算法合集月季预报检验算法算法封装：参数提取、冗余规划、访问测试、算法注释、算法说明。1）降水距平百分率：计算实际降水量与历史平均降水量的百分比偏差，公式为：(实际降水量-历史平均降水量)/历史平均降水量*100%。2）气温距平：计算实际气温与历史平均气温的偏差，公式为：实际气温-历史平均气温。3）PS、Pc、Pg方法：用以评估降水预报的准确性：PS（预测成功率）：预测降水事件的成功率。Pc（预测一致性）：预测结果与实际观测的一致性。Pg（预测准确度）：预报正确的概率。"数值预报检验算法算法封装：参数提取、冗余规划、访问测试、算法注释、算法说明1）晴雨预报技巧评分：使用错报率和漏报率等指标评估晴雨预报的准确度。错报率计算公式：(错误预报数)/(总预报数)，漏报率计算公式：(漏报事件数)/(实际发生事件数)。2）TS评分（ThreatScore）：综合评估预报准确性的指标，计算公式为：TS=(正确预报数)/(正确预报数+错误预报数+漏报数)。3）空报率技巧评分：评估虚假预警比例，计算公式为：空报率=(虚假预警数)/(所有预警数)。4）命中率技巧评分：计算预测事件的正确比例，公式为：命中率=(正确预报数)/(所有实际事件数)。5)BIAS偏差幅度技巧评分：计算预报值与实际值之间的平均偏差，公式为：BIAS=(预报值-实际值)/实际值。6）温度/相对湿度技巧评分：评估温度和湿度预测的准确性，利用均方误差（MSE）等指标进行评价。7）相似离度：衡量预报数据与实际数据的相似度，通常采用相关系数或均方根误差（RMSE）等指标。8）模糊检验：分析预报结果的模糊性，包括评估预报的不确定性和稳定性。9）基于对象的检验：通过具体气象对象（如降水区域）的检验，评估预报的空间和时间准确性。10）SAL检验：评估预报数据的尺度（Scale）、幅度（Amplitude）和位置（Location），确保预报结果的空间一致性。城市气候资源应用平台物候调查聚焦植物生长发育阶段与季节气候变化关系，涉及平水日铸茶、同康竹笋、二都杨梅、兰花、诸暨短柄樱桃等典型作物。在此基础上，进行城市地面气候资源评估，涵盖气温、极值、降雨量、气压、相对湿度、地面风、云量、天气现象、降雪积雪及高空气候资源等。进一步地，运用城市气候承载力评估指标体系法，依据指标选取基本原则，从气候资源条件、压力状况和可持续发展能力三个要素层面选取17个代表性指标构建评价体系，其中气候资源条件和压力状况为逆向指标，可持续发展能力是正向指标。最终落实到城市气候资源综合应用研发，其内容包括城市规划与设计、能源管理、交通、健康、农业资源管理、旅游与休闲等领域。城市气候资源评估模块要求：实现城市物候观测平台功能；实现物候期的定义和分类功能；实现物候现象的观测与记录功能；实现记录物候期的时间和顺序功能；对城市地面气候资源气温与气温极值进行数据抽取；对城市地面气候资源降雨量进行数据抽取；对城市地面气候资源不同量级降水日数进行数据抽取；对城市地面气候资源气压进行数据抽取；对城市地面气候资源相对湿度进行数据抽取；对城市地面气候资源地面风进行数据抽取；对城市地面气候资源云量进行数据抽取；对城市地面气候资源天气现象进行数据抽取；对城市地面气候资源积雪冻土进行数据抽取；对不同高度层云量城市高空气候资源进行数据抽取；对不同高度层气压城市高空气候资源进行数据抽取；对不同高度层风速城市高空气候资源进行数据抽取；对不同高度层探空气球数据城市高空气候资源进行数据抽取；对极端最高气温城市极端气候资源进行数据抽取；对极端最低气温城市极端气候资源进行数据抽取；对极端强降水城市极端气候资源进行数据抽取；对台风城市极端气候资源进行数据抽取；对积雪城市极端气候资源进行数据抽取；对冰雹城市极端气候资源进行数据抽取。社区舒适度评估模块要求：实现气温（年适宜温度日数（15℃≤T≤25℃）日数气候禀赋指标的计算；实现气温（年适宜温度日数（15℃≤T≤25℃）日数气候禀赋指标的展示功能；实现气温（年适宜温度日数（15℃≤T≤25℃）日数气候禀赋指标的评估功能；实现七月平均最低气温气候禀赋指标的计算；实现七月平均最低气温气候禀赋指标的展示功能；实现七月平均最低气温气候禀赋指标的评估功能；实现一月平均最高气温气候禀赋指标的计算；实现一月平均最高气温气候禀赋指标的展示功能；实现一月平均最高气温气候禀赋指标的评估功能；实现降水量（年降水量、年适宜降水(0.1mm≤R＜10.0mm)日数）气候禀赋指标的计算；实现降水量（年降水量、年适宜降水(0.1mm≤R＜10.0mm)日数）气候禀赋指标的展示功能；实现降水量（年降水量、年适宜降水(0.1mm≤R＜10.0mm)日数）气候禀赋指标的评估功能；实现湿度（年平均相对湿度、夏季平均相对湿度）气候禀赋指标的计算；实现湿度（年平均相对湿度、夏季平均相对湿度）气候禀赋指标的展示功能；实现湿度（年平均相对湿度、夏季平均相对湿度）气候禀赋指标的评估功能；实现年适宜湿度（50%≤H≤80%）日数气候禀赋指标的计算；实现年适宜湿度（50%≤H≤80%）日数气候禀赋指标的展示功能；实现年适宜湿度（50%≤H≤80%）日数气候禀赋指标的评估功能；实现风（年平均风速、年适宜风(0.3m/s≤V≤3.3m/s)日数）气候禀赋指标的计算；实现风（年平均风速、年适宜风(0.3m/s≤V≤3.3m/s)日数）气候禀赋指标的展示功能；实现风（年平均风速、年适宜风(0.3m/s≤V≤3.3m/s)日数）气候禀赋指标的评估功能；实现日照（夏季日照时数、冬季日照时数）气候禀赋指标的计算；实现日照（夏季日照时数、冬季日照时数）气候禀赋指标的展示功能；实现日照（夏季日照时数、冬季日照时数）气候禀赋指标的评估功能；实现气压（大气含氧量）气候禀赋指标的计算；实现气压（大气含氧量）气候禀赋指标的展示功能；实现气压（大气含氧量）气候禀赋指标的评估功能；实现大气环境人居环境指数的计算；实现大气环境人居环境指数的展示；实现水环境人居环境指数的计算；实现水环境人居环境指数的展示；实现生态环境人居环境指数的计算；实现生态环境人居环境指数的展示；实现卫生环境人居环境指数的计算；实现卫生环境人居环境指数的展示；实现建筑布局人居环境指数的计算；实现建筑布局人居环境指数的展示；实现人体舒适度指数的居民健康指数的计算；实现人体舒适度指数的居民健康指数的展示功能；实现人体健康风险因素的居民健康指数的计算；实现人体健康风险因素的居民健康指数的展示功能。城市气候承载力评估模块要求：实现基于嫡权的综合评判法的气候承载力计算；实现气候承载力评价指标体系功能；实现气候资源指数计算；实现气候压力指数计算；实现气候可持续发展指数计算；实现气候资源指数、气候压力指数和气候可持续发展指数之间的函数关系计算。城市气候资源综合应用模块要求：整合实况和历史数据；实现结合实况和历史数据，分析气候数据功能；实现结合实况和历史数据，分析气候趋势功能；实现污染物扩散模型，分析城市污染物排放的区域范围，优化资源利用，减少能耗和碳排放；实现根据气候因素规划出舒适健康的居住和工作环境；实现气候数据分析功能，优化风能、太阳能等可再生能源的布局和利用，提升能源利用效率；实现AI智能识别技术延长气温数据的时效、细化数据精度；实现AI智能识别技术延长风数据的时效、细化数据精度；实现AI智能识别技术延长湿度数据的时效、细化数据精度；实现数据反演技术延长气温数据的时效、细化数据精度；实现数据反演技术延长风数据的时效、细化数据精度；实现数据反演技术延长湿度数据的时效、细化数据精度；实现气象数据为交通信号灯提供气象基础功能；实现气象数据为公共交通线路提供气象基础功能；实现气象数据为道路设计提供气象基础功能；实现提前预警恶劣天气功能；整合空气条件数据；实现污染物扩散模型监测空气污染物浓度功能；实现提供空气质量预报产品功能；实现农业气象观测网的建设；实现农业气象实时精准的监测功能；实现基于气象数据分析农作物生长周期；实现基于气象数据分析农作物生长的产量；实现农业大田场景灾害实时精准的监测功能；实现设施大棚场景灾害实时精准的监测功能；实现用户可根据场景选配传感器功能；实现根据气象数据制定旅游季节推荐功能；实现根据气象数据景点推荐功能；实现天气变化预警功能；实现实景监测功能；实现负氧离子监测功能；实现大气电场监测功能；实现紫外线监测功能。网络安全等级保护测评和密保测评要求：开展平台网络安全二级等保测评和密保测评。气象临灾预警系统开展社区和重点灾害防御单位的风险等级划分工作以及社区气象灾害（暴雨、台风、高温、低温、大风、冰雹、降雪、雷电、干旱）风险评估，构建城市内涝风险评估模型、实现精细化社区气象预报预警服务产品和精准靶向推动各类服务人群。同时研发包括高温中暑风险模型、感冒风险模型、脑卒中风险模型、哮喘风险模型、风湿关节炎风险模型、花粉过敏模型、紫外线强度预报模型在内的7个社区相关风险模型，并实现与大喇叭、手机APP、电子显示屏、微信公众号、微信群、QQ群、微博发布手段的对接。社区和重点灾害防御单位风险等级划分模块要求：实现社区致灾因子风险等级划分功能；实现重点隐患风险等级划分功能；实现重要承灾体风险等级划分功能；实现应急资源风险等级划分功能；实现历史灾情风险等级划分功能；实现设施设备风险等级划分功能；实现人口风险等级划分功能；实现经济风险等级划分功能；实现房屋建筑风险等级划分功能；实现交通风险等级划分功能；实现城镇房屋风险等级划分功能；实现农村房屋风险等级划分功能；实现道路设施风险等级划分功能；实现桥梁设施风险等级划分功能；实现供水管线风险等级划分功能；实现供水场站风险等级划分功能；实现地下车库风险等级划分功能；实现公路风险等级划分功能；实现隧道的风险等级划分；实现下穿立交的风险等级划分；实现桥梁的风险等级划分；实现涵洞的风险等级划分；实现泊位的风险等级划分；实现航道的风险等级划分；实现学校的风险等级划分；实现养老院的风险等级划分；实现医疗卫生机构的风险等级划分；实现提供住宿的社会服务机构的风险等级划分；实现公共文化场所的风险等级划分；实现旅游景区的风险等级划分；实现星级饭店的风险等级划分；实现体育场馆的风险等级划分；实现宗教活动场所的风险等级划分；实现大型超市的风险等级划分；实现化工园区的风险等级划分；实现危险化学品企业的风险等级划分；实现加油加气加氢站的风险等级划分；实现人口数的风险等级划分；实现不同职业的风险等级划分；实现不同年龄的风险等级划分；实现弱势群体的风险等级划分；实现河道分布的风险等级划分；实现不同气候背景的风险等级划分；实现地质条件的风险等级划分；实现土地利用类型的风险等级划分；实现应急避难场所的风险等级划分；实现应急物资装备的风险等级划分；实现应急通道的风险等级划分；实现专职消防队的风险等级划分；实现救援队伍的风险等级划分；实现志愿者队伍的风险等级划分；实现消防设施部署的风险等级划分。风险评估模块要求：基于国家局/省局下发的承灾体数据，计算2024-2028年暴雨灾害风险区划结果。基于国家局/省局下发的承灾体数据，计算2024-2028年台风灾害风险区划结果。基于国家局/省局下发的承灾体数据，计算2024-2028年高温灾害风险区划结果。基于国家局/省局下发的承灾体数据，计算2024-2028年低温灾害风险区划结果。基于国家局/省局下发的承灾体数据，计算2024-2028年大风灾害风险区划结果。基于国家局/省局下发的承灾体数据，计算2024-2028年冰雹灾害风险区划结果。基于国家局/省局下发的承灾体数据，计算2024-2028年降雪灾害风险区划结果。基于国家局/省局下发的承灾体数据，计算2024-2028年雷电灾害风险区划结果。基于国家局/省局下发的承灾体数据，计算2024-2028年干旱灾害风险区划结果。实现2024年人口暴露度原始数据查看功能。实现2024年GDP暴露度原始数据查看功能。实现2024年玉米暴露度原始数据查看功能。计算暴雨灾害的指数数据，实现指数数据、tif数据的在线导出。计算台风灾害的指数数据，实现指数数据、tif数据的在线导出。计算高温灾害的指数数据，实现指数数据、tif数据的在线导。计算干旱灾害的指数数据，实现指数数据、tif数据的在线导出。计算低温灾害的指数数据，实现指数数据、tif数据的在线导出。计算大风灾害的指数数据，实现指数数据、tif数据的在线导出。计算冰雹灾害的指数数据，实现指数数据、tif数据的在线导出。计算降雪灾害的指数数据，实现指数数据、tif数据的在线导出。计算雷电灾害的指数数据，实现指数数据、tif数据的在线导出。实现暴雨灾害的风险评估产品入库功能。实现台风灾害的风险评估产品入库功能。实现高温灾害的风险评估产品入库功能。实现低温灾害的风险评估产品入库功能。实现大风灾害的风险评估产品入库功能。实现冰雹灾害的风险评估产品入库功能。实现降雪灾害的风险评估产品入库功能。实现雷电灾害的风险评估产品入库功能。实现干旱灾害的风险评估产品入库功能。社区气象临灾预警系统发布对接模块要求：对预警信息进行定制化处理以满足不同大喇叭播放要求，实现预警制作与审核功能；当气象部门发布预警信号，并预计将有较大灾害影响时，启动对接大喇叭流程，实现预警发布功能；实现社区大喇叭应急预警播报功能；实现社区大喇叭日常安全宣传功能；实现社区大喇叭社区事务通知功能；社区大喇叭音量控制与预警信息结合，实现中心控制平台建设；社区大喇叭音量控制与预警信息结合，实现远程管理功能‌；社区大喇叭音量控制与预警信息结合，实现4G云广播技术应用；构建预警信息发布反馈机制，建立发布体系；构建预警信息发布反馈机制，实现预警信息发布功能；构建预警信息发布反馈机制，建立反馈机制；通过权限管理，实现用户权限确认功能；通过权限管理，实现连接设备；通过权限管理，实现范围自定义选择功能；通过权限管理，实现监听反馈功能；通过权限管理，实现用户权限确认功能；对接手机移动端APP，根据用户的地理位置信息，实现预警信息的精准推送功能；通过与手机的GPS定位系统或基站定位技术相结合，实现将预警区域细化到街道、社区级别功能；在手机移动端为气象预警类的预警信息设置专门的分类展示区域；在手机移动端为公共卫生类的预警信息设置专门的分类展示区域；在手机移动端为事故灾难类的预警信息设置专门的分类展示区域；在手机移动端为社会安全类的预警信息设置专门的分类展示区域；以声音提醒方式实现预警信息在手机移动端应实时更新，且实现自定义提醒强度和频率；以震动提醒方式实现预警信息在手机移动端应实时更新，且实现自定义提醒强度和频率；以通知栏消息提醒方式实现预警信息在手机移动端应实时更新，且实现自定义提醒强度和频率；在手机移动端建立用户反馈渠道，设置互动功能，形成预警信息发布的闭环管理；在手机端实现预警信息分享到社交平台功能，扩大信息传播范围；对接移动、联通、电信手机短信，实现向居民发送撤离路线信息。对接移动、联通、电信手机短信，实现向居民发送避难场所等信息。对接移动、联通、电信手机短信，实现向居民发送预警事件的类型短信；对接移动、联通、电信手机短信，实现向居民发送灾害事件严重程度短信；对接移动、联通、电信手机短信，实现向居民发送应对措施信息。通过移动、联通、电信设备运维商，统计各种发布渠道发布情况，实现数据收集功能；通过移动、联通、电信设备运维商，统计各种发布渠道发布情况，实现数据处理功能；通过移动、联通、电信设备运维商，统计各种发布渠道发布情况，实现实时监控功能。通过移动、联通、电信设备运维商，统计各种发布渠道发布情况，实现报告生成功能；实现移动、联通、电信发布渠道预警信息发布统计功能，建立反馈机制；对接户外显示屏，实现文字型预警信息滚动播放功能；对接户外显示屏，实现简单的图形预警信息滚动播放功能；对接户外显示屏，通过电子显示屏发布公共卫生预警信息；对接户外显示屏，显示警方的提醒和防范措施信息；对接各种室内显示屏，实现防诈骗预警发布功能；对接各种室内显示屏，实现食品药品安全预警信息发布功能；通过显示屏设备运维商接口，实现权限访问登录功能；通过显示屏设备运维商接口，实现配置管理对象功能；通过显示屏设备运维商接口，实现数据对接采集功能；通过显示屏设备运维商接口，实现预警信息发布统计功能；对接微信公众号和微信群、QQ群，实现社区微信公众号发布预警信息功能；在街道，以社区为单位建立的微信群，实现预警信息及时群发功能；对接微信公众号和微信群、QQ群，实现暴雨内涝区域提醒功能；对接微信公众号和微信群、QQ群，实现大风预警功能；对接微博等其他社交平台，实现跨区域的自然灾害预警发布功能；对接微博等其他社交平台，实现大型公共活动的安全预警发布功能；利用平台工具实现微信公众号统计；利用平台工具实现微信群统计；利用平台工具实现QQ群统计；利用平台工具实现微博统计。社区气象临灾预警系统模块要求：实现台风灾害风险评估功能；实现暴雨洪涝灾害风险评估功能；实现干旱灾害风险评估功能；实现大风灾害风险评估功能；实现大雾灾害风险评估功能；实现冰雹灾害风险评估功能；实现低温冷害灾害风险评估功能；实现高温灾害风险评估功能；实现雪灾灾害风险评估功能；实现雷电灾害风险评估功能；实现气象灾害房屋影响评估功能；实现气象灾害道路交通影响评估功能；实现气象灾害城市生命线影响评估功能；实现气象灾害脆弱人群影响评估功能；实现大量实时和历史数据整合功能；气象预报技术应用；智能算法技术应用；实现可能发生的灾害预测功能；实现天气变化预测功能；建立高效的预警发布功能；组织气象知识讲座、宣传