一、气象数据资料自动化接收系统开发（论文文献综述）
王磊[1]（2021）在《多源气象垂直观测设备综合产品集成处理系统》文中提出气象行业不仅仅对社会的经济发展有着至关重要的影响,同时对环境的保护和灾害性气候的预报也起着举足轻重的作用。当前,地基遥感观测技术的研究日益受到关注,逐渐发展并形成了以地基遥感观测设备为数据源的气象观测体系。这类体系的气象观测预报系统,大多依托新型地基遥感垂直观测设备进行平台系统建设,往往各平台系统之间独立运行,数据与数据之间无法便捷的实现共享,通常需要外部接口转换,一定程度上影响了气象数据之间的联系。在此背景下,如何充分利用新型地基遥感观测设备连续探测实时性高的优势,将多源气象数据集成,最大化地为业务与研究人员提供便捷的数据提取,多设备数据集成处理,多源数据交叉融合互相弥补,结合相关融合产品算法,以实现多种气象预报产品综合展示,是当前气象探测最为热门的课题之一。本课题来源于中国气象局大气探测中心立项项目,旨在研发一套将云雷达、风廓线雷达和微波辐射计三类地基遥感观测设备集成的,具有多源气象观测数据的气象业务系统。系统实现了对三类设备连续性观测数据的采集、存储、处理以及结合众多气象产品算法生成气象指数或产品等,以充分发挥多源数据集成,数据交叉融合互相弥补的优势。系统实现了众多气象产品、算法或气象指数等内容,同时根据实际业务需求,对利用微波辐射计亮温反演大气温湿廓线进行相关研究,对基于BP神经网络的大气温湿廓线反演算法进行应用上的改进,提出了引入完整云信息的大气温湿廓线反演算法,并将算法接入系统以实现业务应用。本文研发的系统,满足了立项的项目需求,完成了相关目标,实现了三类观测设备的集成,建设了多源气象数据数据库平台,极大的便利了多源设备数据之间的融合反演,优势互补等,借助多源数据集成融合,系统实现了众多气象产品。为气象数值预报和研究提供了必要的数据支撑、气象产品算法支撑和平台系统支撑。
刘婧然[2]（2021）在《青椒集雨调亏滴灌智能需水感知与节水灌溉决策研究》文中提出近年来,随着经济的发展,水资源短缺问题日益突出。灌溉用水约占全球水资源量的70%,发展智慧农业,进行作物需水量预测,实现智能灌溉,对节约用水,解决水资源短缺问题尤为重要。本文以河北工程大学精准灌溉试验场（原址）为试验地点,以青椒为试验对象,在2014～2018年进行了覆盖集雨调亏滴灌（MFR-RDI）和传统平作充分灌溉试验。搜集历年土壤、气象、作物的相关数据,针对适宜的节水灌溉方式,以作物需水量预测模型为基础,建立节水灌溉决策系统为目标,综合运用农水、人工智能及物联网等多学科技术,对区域农业智能需水感知与灌溉决策系统相关问题进行研究。选取MFR-RDI种植模式下灌溉水利用效率（IWUE）最高的种植方式进行了青椒需水量智能预测,并以此为基础,建立了灌溉决策系统,最后搭建了决策系统平台,该研究成果对邯郸地区青椒种植的节水灌溉具有重要的指导意义。本文主要研究内容及成果如下:（1）将覆盖集雨技术与调亏滴灌技术相结合,通过田间试验,收集试验数据,进行统计分析,得出在充分灌溉条件下,覆盖集雨滴灌比传统平作可以显着提高青椒果实的产量、Vc含量以及IWUE。在覆盖集雨滴灌种植中,调亏灌溉比充分灌溉(CK1R)可以显着提高果实Vc含量。其中,结果后期重度调亏处理(T8R)的IWUE在2014～2018年均为最高,并且该处理在2015～2018年与CK1R的青椒产量差异不显着,果实Vc含量较高。因此以IWUE最高的T8R得到的试验数据为基础,建立灌溉决策系统,最大限度地节约灌溉用水。（2）构建了由遗传算法（GA）优化的支持向量机（SVM）、GA优化的Elman神经网络、思维进化算法（MEA）优化的Elman神经网络的青椒需水量智能预测模型。结果表明,在相同的输入因素下,GA-Elman神经网络的预测结果优于GA-SVM,MEA-Elman的模型性能优于GA-Elman。在模型输入因素中引入冠层温度能够提高所构建的优化人工智能预测模型精度。此外,在作物不同的生育阶段选择不同的输入因素来进行作物需水量预测,可以使预测模型的精度进一步提高,该预测模型的均方根误差（RMSE）,平均绝对误差（MAE）,纳什-萨克利夫系数（NS）值分别为0.359 mm/d,0.294 mm/d,0.941。（3）基于青椒需水量智能预测模型,构建了深度学习（DNN）的灌溉决策系统。以作物因素、气象因素、土壤因素作为模型的输入因素,以灌溉水量作为模型的输出。用2014～2017年的数据作为模型的训练数据,2018年的数据作为测试数据,最佳DNN灌溉决策系统的隐含层包括4层,各隐含层神经元个数分别为:32、16、8、4。系统的激活函数采用“Re LU”,优化函数为“adam”,该决策系统可得到MFR-RDI种植模式下T8R的灌溉制度。与利用水量平衡方程计算的实际值相比,该决策模型的RMSE,MAE,NS以及节水率分别为:0.898 mm,0.257 mm,0.758,1.3%。在2018年,使用该系统进行灌溉的青椒产量为12886.2 kg·hm-2,Vc含量为51.1 mg·100g,IWUE为32.6kg·hm-2·mm-1,与CK1R相比,其节水率约为26.4%。（4）搭建了基于Lo Ra技术的作物智能需水感知的灌溉决策系统平台。平台实现了农业气象、土壤墒情等数据的监测以及灌溉决策功能。
强兵照[3]（2020）在《光伏发电智能运维系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理随着我国对光伏行业的政策支持和价格补贴,光伏信息化建设已步入了快速发展的新阶段。然而,在生产中,光伏电站必须保证24小时不间断运行,电站运维工作面临严峻的挑战。目前,部分光伏电站虽然采取了信息化的运维方式,但是运维系统操作复杂,用户学习成本高,设备状态和运维流程无法进行有效评估。同时,设备故障难以及时定位,大部分故障需要人工巡检的方式进行排除。电站运维作业的优劣完全取决于运维人员的效率和专业水平,导致电站运维效率低下。针对以上问题,本文设计并实现了一款基于Django框架的光伏发电智能运维系统。系统采用B/S架构,使用Python语言开发,利用My SQL数据库存储运维数据和发电数据,从而实现电站的运维智能化和数据可视化。本文研究内容如下:首先,通过对光伏电站现有运维模式的实际调研,发现了当前运维工作中存在的问题,从而提出了论文的选题背景和意义。在对光伏电站运维国内外研究现状进行分析之后,阐述了论文主要研究内容。同时,确定了开发本系统所需的关键技术。其次,采用将设备管理、智能监控、日志管理、用户管理和历史数据查询等功能进行模块化设计的理念,通过用例图和用例描述表的方式对系统各功能模块需求进行了业务流程分析和建模。从系统安全性、实时性和可靠性角度分析了系统非功能性需求,从技术、经济和运行环境角度分析了系统实现的可行性。再次,在系统需求分析基础上,设计了系统的拓扑结构、技术架构、系统项目结构和功能架构。结合模块类图、序列图和流程图详细阐述了各模块的设计和实现过程。按照系统的模块结构,对系统的数据库进行了设计,详细分析了系统数据库表之间的关系和表中各字段的含义。最后,对系统进行了测试环境的部署,完成系统的测试分析。针对系统核心功能进行了测试用例设计,分析测试结果并对存在问题的程序进行了修改并通过测试。在此基础上又对系统的性能、安全性和兼容性指标进行了测试。目前,光伏发电智能运维系统经用户的使用反馈和系统测试验证,本系统实用性和稳定性表现良好,满足电站运维人员基本业务需求,有效改善了电站运维管理模式,系统符合预期设计目标。
张允祥[4]（2020）在《热红外波段场地自动化定标方法的研究与设备研制》文中研究指明随着热红外遥感技术的发展,大批具有热红外波段探测能力的对地观测卫星遥感器陆续发射升空。卫星遥感器在轨运行期间,除了利用星载黑体进行星上定标外,还需要开展校正场定标来检验或替代星上定标结果,以保障数据产品的精度。目前我国卫星遥感器热红外波段的校正场定标,主要通过人工野外测量的方式获取场地热红外辐射特性,这种测量方式耗费高,效率低,受到天气条件等因素的限制,难以有效保障定标频次和有效数据量,无法及时提供用于分析遥感器衰变的观测数据。开展卫星遥感器热红外波段场地自动化定标方法的研究,对于提高卫星遥感器热红外波段校正场定标的时效性和精度具有重要的应用价值。本文结合卫星遥感器热红外波段在轨校正场定标技术的发展趋势,改进了热红外波段场地辐射定标技术流程,设计并研制了具备自动化观测能力的多通道自校准红外辐射计（Muli-channel Self-calibrated Infrared autonmous Radiometer,MSIR）。论文完成了以下几个方面的研究工作。为设计合理的场地自动化定标流程,比较了场地辐射定标过程中的不同物理参量获取方法的精度,设计了以温度基法为核心的场地自动化定标技术流程。利用MSIR获取大气下行辐亮度和场地辐亮度,结合多通道温度与发射率分离算法获得场地温度和发射率,利用最优偏移量法得到场地高光谱发射率数据。借助美国NCEP提供的再分析资料,获取大气温湿压廓线,结合辐射传输模型计算得到卫星入瞳处的等效辐亮度。建立同步观测遥感器接收辐亮度与输出信号值的关系,实现对过境遥感器热红外波段的辐射定标。与常规定标方法相比,该定标技术流程具有高频次、高时效、高适用性的特点,避免了人为因素造成的辐射测量误差,反映了大气下行辐射和场地真实发射率对反演场地温度的影响。为满足自动化获取场地辐亮度的需求,研制了具有自动化观测能力的MSIR。该设备需具有以下特色功能:1)采用电机驱动镀金反射镜的设计,实现了 0°～90°仰角的大气下行辐射和地表辐亮度的测量,为消除大气下行辐射对反演地表温度的影响提供了技术手段。2)采用滤光轮分光的方法实现了 6个光谱通道的自动设置,结合IMTES算法能够实现场地温度与发射率的分离,为卫星遥感器热红外波段绝对辐射定标提供了两个关键因子。3)在MSIR内部内置了两个控温精度分别优于0.04 K和0.05 K,发射率均高于0.994,稳定性均优于0.0014的黑体,用于实时辐射定标内部探测器,有效地消除了内部背景辐射对辐射测量的影响,定标不确定度小于0.143%。开展了 MSIR的实验室定标实验。利用面源黑体作为标准辐射源对MSIR内置的两个定标黑体进行了校准,验证了两个内置定标黑体的控温精度分别优于0.04 K和0.05 K,发射率均高于0.994。利用面源黑体和MSIR内置黑体作为定标辐射源,分别开展了 MSIR内部探测器的辐射定标实验。两种方法获得的响应度斜率相对偏差<1%,响应度截距相对偏差<0.2%,说明两种黑体作为定标辐射源的定标方法具有较好的一致性。分析了 MSIR的定标不确定度,结果表明,面源黑体的辐射定标不确定度小于0.122%,等效辐射测温不确定度小于0.15 K（@300 K,11μm）。内置黑体的辐射定标不确定度小于0.143%,等效辐射测温不确定度小于0.196 K（@300 K,11 μm）。验证了 MSIR自校准系统已具备与实验室定标方法相当的定标精度,满足了卫星遥感器热红外波段场地观测设备的辐射测量精度要求。
常新[5]（2020）在《农林业病虫害及气象信息远程监测系统》文中提出随着计算机技术的蓬勃发展,信息化已成为农林业现代化的必要条件,然而目前我国农林业信息化发展水平严重不足,没有做到对农林作物生长环境信息、病虫害发生情况的实时采集与监控,历史数据也无法做到有效的汇总、共享,一线生产者和农林管理部门的决策也往往基于经验,难以做到数据驱动,这些问题大大阻碍了农林业生产力发展。针对我国农林业信息化服务的现状,本文结合物联网设计、自动化设计、服务器软件设计、手机APP软件设计、Web开发、数据库以及图像处理等技术,研究并实现了一套可以自动化采集、可视化管理、病虫害识别与预警的农林业病虫害及气象信息远程监测系统,用于弥补现有农林业信息化建设的不足之处。本文主要研究内容如下:1.对系统信息采集端进行设计实现,选用STM32、树莓派控制板及其外围器件搭建硬件平台,设计以胶带为采集载体的新型病害孢子图像采集装置,开发嵌入式软件,实现对农林作物生长环境中的气象信息、病虫害信息的自动化采集、传输与备份。2.对系统服务端软件进行设计实现,探究并设计动态SQL,实现采集端硬件的动态扩容;针对实时性较强的连接需求,设计Socket服务,并使用C++实现,并发接收多个采集端传输的数据,保存至数据库的同时自动进行算法检测,并下发预警信息;针对无状态的连接需求,设计HTTP服务,并使用Java实现,满足不同系统下客户端的连接需要,实现前后端的分离开发;针对相关业务逻辑的实现,设计相关数据结构和IOCP事件分辨机制,提高服务端软件性能。3.对系统用户客户端进行设计实现,开发Android手机APP和Web客户端,实现对采集数据的可视化展示、对采集端设备的远程控制、对预警信息的接收以及对系统运行的管理等功能,解决传统监测软件中,用户无法随时随地进行系统访问和无法及时接收预警的问题。4.对虫害检测识别算法进行设计优化与实现,基于Faster-RCNN和PCA特征降维实现虫害检测识别算法,并利用自有数据集进行训练,最后针对实际部署进行工程优化,使得算法在准确性和可用性上保持平衡,达到查准率86.27%,查全率85.21%的效果。5.对系统功能、性能进行整体测试,并进行了实地测试,给出系统正常使用时的相关性能参数。
沈璐[6]（2020）在《中国59型、GTS1型探空仪的发展研究》文中认为气象事业发展水平的高低是一个国家现代化水平的重要标志之一。气象观测的正确与否,直接影响整个国民经济的正常运转。气象仪器服务于气象、环保、交通、国防等国家重要部门,在灾害预报中也发挥着巨大作用,为人民财产安全提供了强有力的保障。探空仪是高空气象探测中最主要的仪器,它被探空气球带上高空,利用无线电遥测和定位方法,综合探测从地面至高空30公里范围内的大气温度、相对湿度、气压和风向风速等气象要素,为气象部门天气分析提供依据,是气象综合探测的重要组成部分,在国防建设和经济建设中都发挥着不可替代的作用。20世纪50-60年代,我国优先发展重工业和国防工业,探空仪作为国防业务的重要仪器自然开始受到重视。我国探空仪的发展走的是“引进、仿制、自主研发”的道路,其中,59型探空仪和GTS1型探空仪的成功研制对我国高空气象探测的发展起着里程碑的作用。1963年,我国第一台自主研发的59型转筒式电码探空仪通过生产定型,并在全国气象台站进行了装备,维持了我国三十多年的高空探测业务稳步发展。随着59型电码探空仪的广泛应用,我国建立了全新的、完整的高空探测系统,高空气象探测水平在国际上属于中高水准。2001年,由上海无线电23厂研制的GTS1型数字式探空仪成功通过设计定型,这标志着我国高空探测体制跨过了一个新的里程碑。GTS1型数字式探空仪采用了全电子传感器和副载波二进制数字代码遥测的方法,具有探测精度高、采样速度快、抗干扰能力强等优点,实现了数字化、模块化,整体性能接近20世纪90年代中期世界同类先进水平。建国以来,我国探空仪的发展之路曲折又徘徊。回顾这段历程,我们可以探讨探空仪的发展过程以及各时段的思想、技术、运作机制等综合因素对其发展的影响;同时59型、GTS1型技探空仪的技术更新对气象探测学以及气象服务行业的发展也有着重要作用。本文以59型转筒式探空仪和GTS1型数字探空仪为研究对象,从国内外探空仪的发展背景、国内政治、经济需求等方面具体分析59型、GTS1型探空仪的立项经过、工程实施、技术难题以及探空仪的改型换代对气象探测学、气象服务行业产生的影响。
李翔[7]（2020）在《气象观测设备测试评估综合平台设计与实现》文中研究指明随着我国科技的迅猛发展,各类新型的气象观测设备层出不穷,为气象观测业务提供了新方法、新技术、新思路。为了确保各类气象观测设备在进入气象业务系统运行时可以满足气象业务的要求和标准,需要先对新型气象观测设备进行相关的测试评估考核工作,只有达到考核标准和要求后才可以定型量产,进入气象业务中使用。但是,由于这类设备处于尚未完全定型的时期,往往各个生产厂家之间缺少统一的标准,导致其在数据采集方式和文件存储形式等多个方面也都存在不同。以往,气象设备的测试评估工作使用人工考核进行,相关数据的处理、计算及分析工作需要投入大量人力。随着气象观测设备种类日趋增多,技术更新换代提速,急需将气象设备测试评估业务进行电子化、信息化改造。本课题根据中国气象局的立项项目《气象观测设备测试评估综合平台》的要求,设计并研发了一套统一高效的综合平台系统,实现对气象观测设备测试评估业务中相关数据的收集、质量控制、存储、处理及展示等功能。同时通过对新型气象观测设备的完整性、准确性、稳定性、可靠性、一致性和可比较性进行计算分析,实现对新型气象观测设备综合的测试评估,为中国气象局气象探测中心相关气象观测设备测试评估业务提供基础服务。本论文首先介绍了气象观测设备测试评估综合平台系统建设的相关背景以及国内外现状。然后对项目中所涉及到的气象观测数据、传统质量控制方法和测试评估方法等相关理论技术进行叙述。由于新型气象观测设备的观测数据没有类似于业务数据的统一规范,为了对参试设备的观测数据进行质量控制,本文首先提出了一种基于灰色关联分析的BP神经网络的数据质量控制算法,并将该算法运用于新型观测设备测试评估系统之中。接着对整个系统进行需求分析,详细描述了系统的结构设计需求、各模块的功能需求以及数据库的选型与设计。然后根据项目的需求分析对系统进行详细的设计说明,再根据设计说明对系统进行各模块的开发实现。最后对系统进行功能性测试和其他相关性能测试。本文所设计并研发的气象观测设备测试评估综合平台系统,实现了项目的所有需求,为新型气象观测设备测试评估业务提供了有效的决策支持信息和方便快捷的平台系统支持。目前,系统已经在中国气象局有关部门中进行业务试运行并取得了预期的效果。
崔凯彪[8]（2020）在《冰-海界面声学监测系统的设计与应用》文中指出本课题是在国家科技部重点研发计划“极区重点海域冰下浅表层声学特性观测与分析”（项目编号:2018YFC1405902）的资助下针对北极海冰和海洋浅表层环境观测设计一种冰-海界面声学监测系统。20世纪以来,全球气候发生了巨大的变化,地球两极的变化对气候的改变有显着的影响。2012年4月,英国气象局的报告显示全球平均气温自1900年以来升高了0.75°C,其中北极地区的上升幅度是全球平均的2～3倍。海冰的变化是全球气候变化的指示器,不论是冬季或夏季,北冰洋区域的海冰覆盖范围出现明显的递减趋势。北冰洋区域海冰的快速消融体现在一年冰占有率提升、海冰厚度减小、多年冰的比例降低和融池增多等方面。因此,近些年国际社会开始对北极地区布放冰基浮标、海冰漂流浮标和气象观测站等自动监测化设备,获取的原位观测数据已得到很大的应用研究。当前,国内外采用的冰基浮标有以下几种类型:IMB海冰物质平衡浮标,搭载海冰温度链、气温、气压传感器等外部观测设备,用于实时并持续性观测海冰物质平衡变化;M-CAD极地浮标,是一款经济型、实时提供环境气象数据的海冰浮标,搭载气象和上层物理海洋观测传感器,能够获取气温、风速和风向等基本气象要素和海水温度、电导率等上层海洋物理参数;ICE BEACON浮标能够用于监测海冰的漂移轨迹,获取冰面气象、海冰和大气温度等数据,并且能够通过处于海水中的温盐测试仪采集海水温度、盐度和深度数据。综上所述,常用的极地观测设备均存在部分缺陷,尚未开展北极海洋声场环境观测业务,缺乏冰下浅表层声学特性数据的获取。针对上述问题,本文通过了解北极现场环境要素及国内外极地观测装备研发现状,根据设计要求和研究内容,设计并研发了一款冰-海界面声学监测系统,集成温湿度、大气压、C.T（conductivity temperature）、温度链及水听器等多个传感器。在硬件电路系统设计的基础上,完成程序的编写,实现各观测模块全天候的自动化观测;为实现无人值守状态下的持续性观测,选型低功耗电子元器件,设计低功耗硬件电路,并且设置负载电源控制策略,用于延长监测系统的工作时长;设计冰下浅表层声学特征信息提取方案,完成北极海洋声场环境的观测目标;通过采用Java语言和SQL数据库对远程监控平台的设计,实现现场原位数据的接收和系统工作状态的实时监测;因此,基本完成冰-海界面声学监测系统的研发,实现了对北极海冰变化及海洋声场环境的观测。极地声学监测系统采用模块化的设计方案,包括气象要素、海冰温度剖面、浅表层温盐剖面、声信号特性等观测模块及通讯模块、供电模块、GPS模块等功能部分,能够完成冰上气象、海冰物理、浅表层声学特性以及水文剖面参数的持续性观测。根据系统设计的采样策略与铱星通讯策略,完成各个观测模块原位观测数据的采集和发送,并且通过铱星通讯模块实现大数据的传输任务。声信号特征信息提取方案的设计是整个监测系统的核心部分,包括噪声矢量场与猝发声场事件的特征信息提取。在猝发声场事件观测中,对系统采集的声场数据进行猝发声场事件检测算法,辨别噪声声场和猝发声场事件,并通过声压与振速信号提取特征和方位信息;在噪声矢量场观测中,通过特征信息提取算法,利用声压与振速信号运算得到互功率谱、平均功率等声学特征信息,因此确保获取冰下浅表层的声场环境观测数据。在完成声学监测系统样机的研发后,对系统进行野外国内实验,并且通过实验室内的低温性能和功能测试等大量实验,因此能够验证声学监测系统功能的可行性和数采模块的稳定性;在后期对实验数据的处理及分析中,提出对监测系统的优化方案,保证原位观测数据的准确性和传输成功率,为未来在北极中心区域的布放打下良好的基础。
叶兴[9]（2020）在《基于MQTT协议的光伏发电智能监控系统研究》文中研究表明光伏发电过程功率输出不稳定、易对电网造成冲击,影响电网安全。因此,对光伏储能离并网系统实时状态进行监控以及光伏发电功率预测,实现光伏储能系统数据可视化,提高能源利用率,具有重要的应用价值。论文基于光伏储能离并网系统,重点研究光伏发电智能监控硬件系统、光伏发电智能监控软件系统、光伏发电功率预测技术与能量管理策略。论文主要完成以下工作内容:（1）基于MQTT网络通信协议,构建光伏发电智能监控系统总体方案。在分析监控系统需求的基础上,确定监控系统工作整体框架,细化系统各组成之间的工作机制。重点分析光伏发电智能监控系统中Lo Ra无线通信技术、云端服务器技术、改进型LSTM网络光伏发电功率预测技术。（2）设计光伏发电智能监控硬件系统,分析智能监控系统数据采集模块和网关模块。测试Lo Ra无线通信技术性能与GPRS模块通信,实验结果表明:通信距离0.8km时,宽带为500k Hz,扩频因子为7,前向纠错码为4/5,所设计的Lo Ra无线网络通信速率为21.205kpbs,GPRS通信模块基于AT指令能够实现MQTT网络通信。（3）完成了光伏发电智能监控系统软件系统,部署MQTT代理服务器,设计云端监控软件与云端数据库,开发基于Android系统的远程监控APP。测试了MQTT代理服务器、云端监控软件、云端数据库以及远程监控APP,实验结果表明:MQTT代理服务器可实现主题消息转发,云端服务能够提供远程APP数据历史查询等服务,My SQL与Redis数据库实现数据同步,远程监控APP基于MQTT协议实现通信功能。（4）研究改进型LSTM网络,建立光伏发电功率预测模型。仿真结果表明:模型均方误差收敛于0.078,单一输入序列均方误差为0.1,所设计模型在天气多变时预测效果优于DBN网络模型。（5）基于光伏储能离并网平台,完成智能监控系统试验验证。结果表明:监控系统能够实现远程监控,所提出光伏发电预测技术与能量管理策略能够平滑调节光储系统能量流动。
贾帅[10]（2019）在《石林国家农业科技园区气象信息管理系统设计与实现》文中进行了进一步梳理为了促进农业结构调整,规范、引导我国农业示范园朝着更好的方向发展,科技部于2001年启动了国家农业科技园区的建设工作,目前已逐步形成覆盖全国、特色鲜明、科技示范效果显着的国家农业科技园区发展格局。农业科技园区入园企业大部分为农业种植、栽培和生产企业,及时、准确、全面的气象信息,对于园区农作物的生长、管理和气象灾害防御具有重要的意义。云南昆明石林国家农业科技园区是经科技部批准建设的第四批国家级农业科技园区。园区以发展绿色、有机农产品、农业高新技术研发和生态农业休闲观光旅游为重点进行规划与建设,已初步建设成为国家级现代农业科技示范基地。尽管石林国家农业科技园区的建设达到了一定的规模,但目前园区信息化建设还处于起步阶段,尤其是在气象信息管理与服务方面,远远滞后于国内同类农业科技园区的信息化建设与发展水平。园区无专门的气象数据采集、管理与服务系统,仅能获取国家气象局向公众发布的传统天气预报信息,气象信息内容单一、实时性差,园区缺乏统一的气象信息数据库,无法为园区农作物种植、栽培和气象灾害防御科学化、精细化管理提供气象数据支持,已不能满足园区气象信息管理与服务的需求。本文针对石林国家农业科技园区气象信息管理的实际应用需求,分析、设计和开发农业科技园区气象信息管理系统。论文的主要工作包括:（1）对云南昆明石林国家农业科技园区气象信息管理的气象数据需求、可行性、系统功能等方面的需求进行分析。（2）基于MySQL数据库,设计并构建石林国家农业科技园区气象信息数据库。通过数据接口,实现自动气象站实时采集的温度、湿度、风向、风速、气压等整点气象数据,以及石林县气象局气象预报预警数据的读取与数据入库。（3）分析、设计和开发了农业科技园区气象信息管理系统,包括用户管理、气象信息管理、气象信息短消息推送、气象数据导出、后台管理等功能模块。（4）系统采用B/S架构和MVC模式,以MySQL为系统数据库,PHP为编程语言,前端采用HTML+CSS+JavaScript+jQuery技术来实现系统界面,基于PhpStorm开发工具进行系统开发。该系统已应用于石林国家农业科技园区管理部门和园区企业,实现了石林国家农业科技园区气象数据的信息化管理。
二、气象数据资料自动化接收系统开发（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、气象数据资料自动化接收系统开发（论文提纲范文）
（1）多源气象垂直观测设备综合产品集成处理系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关理论技术 |
| 2.1 多源气象观测数据 |
| 2.1.1 气象垂直观测设备 |
| 2.1.2 多源气象观测设备观测数据 |
| 2.2 系统研发相关技术研究 |
| 2.2.1 B/S架构 |
| 2.2.2 MVC与 MTV架构模式 |
| 2.2.3 前端可视化技术 |
| 2.2.4 数据库与Redis缓存技术 |
| 2.3 人工神经网络技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 气象产品算法研究及实现方法 |
| 3.1 线性插值应用 |
| 3.2 改进的TlnP图制作方法 |
| 3.2.1 背景曲线制作 |
| 3.2.1.1 横纵坐标 |
| 3.2.1.2 状态曲线制作 |
| 3.2.1.3 等饱和比湿线制作 |
| 3.2.2 实时曲线制作 |
| 3.2.2.1 温度层结曲线 |
| 3.2.2.2 露点层结曲线 |
| 3.2.2.3 状态曲线 |
| 3.3 气象指数产品介绍与实现方法 |
| 3.3.1 对流有效位能CAPE与 LFC和 EL高度 |
| 3.3.2 沙瓦特指数 |
| 3.3.3 K指数 |
| 3.3.4 全总指数 |
| 3.3.5 S指数 |
| 3.3.6 TQ指数 |
| 3.3.7 交叉总指数 |
| 3.3.8 抬升指数 |
| 3.3.9 Thompson指数 |
| 3.3.10 深对流指数 |
| 3.3.11 KO指数 |
| 3.3.12 混合微下击暴流指数 |
| 3.3.13 微下击暴流潜势日指数 |
| 3.3.14 强天气威胁指数 |
| 3.3.15 风暴强度指数 |
| 3.3.16 雾稳定性指数 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 引入云信息的微波辐射计大气温湿廓线反演算法 |
| 4.1 温湿廓线反演方法 |
| 4.2 神经网络算法 |
| 4.2.1 BP神经网络算法原理 |
| 4.2.2 BP神经网络算法流程 |
| 4.3 BP神经网络模型构建 |
| 4.3.1 探空资料云信息计算方法 |
| 4.3.2 神经网络模型构建 |
| 4.3.3 神经网络模型总流程 |
| 4.4 微波辐射计LV1 数据质量控制算法 |
| 4.4.1 逻辑检查 |
| 4.4.2 最小变率检查 |
| 4.4.3 降水检查 |
| 4.4.4 时间一致性检查 |
| 4.4.5 极值检查 |
| 4.4.6 偏差订正 |
| 4.5 反演算法实验与结果分析 |
| 4.5.1 温度廓线反演实验 |
| 4.5.2 湿度廓线反演实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 需求分析与总体设计 |
| 5.1 系统的需求分析和总体要求 |
| 5.2 系统总体架构设计 |
| 5.3 系统总体功能模块设计 |
| 5.3.1 系统管理模块 |
| 5.3.2 自动化解析入库模块 |
| 5.3.3 数据综合处理模块 |
| 5.3.4 综合产品展示模块 |
| 5.3.5 数据标准输出与数据共享模块 |
| 5.4 系统数据库设计 |
| 5.4.1 系统信息管理表设计 |
| 5.4.2 业务数据表设计 |
| 5.4.2.1 云雷达数据表 |
| 5.4.2.2 风廓线雷达数据表 |
| 5.4.2.3 微波辐射计数据表 |
| 5.4.2.4 二次产品数据表 |
| 5.5 系统非功能需求分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统实现与测试 |
| 6.1 系统管理模块的实现 |
| 6.1.1 用户登录 |
| 6.1.2 用户、权限及日志管理 |
| 6.2 自动化解析入库模块的实现 |
| 6.2.1 云雷达数据解析 |
| 6.2.2 风廓线数据解析 |
| 6.2.3 微波辐射计数据解析 |
| 6.3 数据综合处理模块实现 |
| 6.3.1 气象产品指数计算 |
| 6.3.2 微波辐射计质制与反演 |
| 6.4 综合产品展示模块实现 |
| 6.4.1 微波辐射计产品展示 |
| 6.4.2 云雷达产品展示 |
| 6.4.3 风廓线产品展示 |
| 6.4.4 融合产品展示 |
| 6.4.5 拓展产品展示 |
| 6.5 数据标准输出与数据共享模块 |
| 6.6 系统测试 |
| 6.6.1 测试环境说明 |
| 6.6.2 系统测试结果 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文研究工作总结 |
| 7.2 论文的主要创新点 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（2）青椒集雨调亏滴灌智能需水感知与节水灌溉决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 滴灌 |
| 1.2.2 调亏灌溉 |
| 1.2.3 覆盖集雨种植 |
| 1.2.4 人工智能 |
| 1.2.5 灌溉决策支持系统 |
| 1.3 发展动态分析及问题的提出 |
| 1.4 主要研究内容与技术路线 |
| 第2章 材料与方法 |
| 2.1 试验地概况 |
| 2.2 试验设计与田间管理 |
| 2.2.1 试验设计与布置 |
| 2.2.2 田间管理 |
| 2.3 观测项目和测定方法 |
| 2.3.1 气象数据观测 |
| 2.3.2 土壤含水量的测定 |
| 2.3.3 作物生长指标、冠层温度及产量、品质(V_c)的测定 |
| 2.3.4 作物需水量(ET)及灌水量的计算与测定 |
| 2.3.5 灌溉水利用效率及节水率的测定 |
| 2.4 数据处理与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 不同灌溉处理对青椒产量、品质(V_c)、灌溉水利用效率的影响 |
| 3.1 不同试验处理对青椒产量的影响 |
| 3.1.1 不同试验处理条件下的青椒产量分析 |
| 3.1.2 2018 年不同试验处理条件下的青椒产量分析 |
| 3.2 不同试验处理对青椒品质(V_c)的影响 |
| 3.2.1 不同试验处理条件下的青椒品质(V_c)分析 |
| 3.2.2 2018 年不同试验处理条件下的青椒品质(V_c)分析 |
| 3.3 不同试验处理对青椒灌溉水利用效率(IWUE)的影响 |
| 3.3.1 不同试验处理条件下的青椒灌溉水利用效率(IWUE)分析 |
| 3.3.2 2018 年不同试验处理条件下的青椒水利用效率分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于人工智能优化算法的青椒需水量预测模型 |
| 4.1 作物需水量、数据预处理及模型性能评价指标 |
| 4.1.1 作物需水量 |
| 4.1.2 数据预处理 |
| 4.1.3 预测模型性能评价指标 |
| 4.2 优化的支持向量机(SVM)预测模型 |
| 4.2.1 支持向量机原理 |
| 4.2.2 遗传算法原理 |
| 4.2.3 GA-SVM青椒需水量预测模型的建立与比较分析 |
| 4.3 优化的Elman神经网络预测模型 |
| 4.3.1 Elman神经网络模型原理 |
| 4.3.2 思维进化算法原理 |
| 4.3.3 MEA-Elman、GA-Elman神经网络预测模型的建立与比较分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 青椒节水灌溉决策系统 |
| 5.1 灌溉水量的影响因素分析 |
| 5.2 基于深度神经网络的灌溉决策系统模型的建立 |
| 5.2.1 深度学习(DNN)原理 |
| 5.2.2 基于DNN的青椒实时节水灌溉决策系统的建立 |
| 5.2.3 DNN决策系统应用效果分析与评价 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 基于长距离通信技术的决策系统平台 |
| 6.1 LoRa概述 |
| 6.1.1 LoRa发展简史 |
| 6.1.2 LoRa技术特点 |
| 6.2 总体结构 |
| 6.3 数据采集与传输 |
| 6.3.1 LoRa模块的选择 |
| 6.3.2 数据采集及控制模块 |
| 6.3.3 LoRa终端和LoRa网关 |
| 6.3.4 终端节点及LoRa通信 |
| 6.3.5 云端智能控制系统 |
| 6.3.6 系统测试 |
| 6.4 主要功能 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文和参加科研情况 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）光伏发电智能运维系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 智能运维系统相关技术介绍 |
| 2.1 服务器端开发技术 |
| 2.1.1 Python简介 |
| 2.1.2 Django框架 |
| 2.2 前端开发技术 |
| 2.2.1 Ajax技术 |
| 2.2.2 Echarts技术 |
| 2.2.3 Bootstrap框架 |
| 2.3 My SQL数据库 |
| 2.4 Nginx服务器 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 智能运维系统需求分析 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.2 系统功能需求分析 |
| 3.2.2 设备管理模块 |
| 3.2.3 智能运维模块 |
| 3.2.4 日志管理模块 |
| 3.2.5 用户管理模块 |
| 3.2.6 历史信息查询模块 |
| 3.3 系统非功能性需求分析 |
| 3.4 系统可行性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 智能运维系统设计与实现 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.2 系统项目结构设计 |
| 4.2.1 系统开发环境 |
| 4.2.2 项目结构划分 |
| 4.3 系统功能设计 |
| 4.4 系统各功能模块设计与实现 |
| 4.4.1 设备管理模块设计与实现 |
| 4.4.2 智能运维模块设计与实现 |
| 4.4.3 日志管理模块设计与实现 |
| 4.4.4 用户管理模块设计与实现 |
| 4.4.5 历史信息查询模块设计与实现 |
| 4.5 系统数据库设计 |
| 4.5.1 数据库设计原则 |
| 4.5.2 概念模型设计 |
| 4.5.3 逻辑结构设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 智能运维系统实现效果与测试 |
| 5.1 系统测试环境 |
| 5.2 系统功能性测试 |
| 5.2.1 设备管理模块 |
| 5.2.2 智能运维模块 |
| 5.2.3 日志管理模块 |
| 5.2.4 用户管理模块 |
| 5.2.5 历史信息查询模块 |
| 5.3 系统非功能性测试 |
| 5.3.1 性能测试 |
| 5.3.2 安全性测试 |
| 5.3.3 兼容性测试 |
| 5.4 本章小节 |
| 第六章 工作总结和展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）热红外波段场地自动化定标方法的研究与设备研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 热红外遥感器辐射定标意义 |
| 1.2 卫星遥感器热红外波段辐射定标方法 |
| 1.2.1 实验室定标 |
| 1.2.2 在轨星上定标 |
| 1.2.3 在轨替代定标 |
| 1.3 卫星遥感器热红外波段校正场定标方法 |
| 1.3.1 辐亮度基法 |
| 1.3.2 温度基法 |
| 1.3.3 校正场定标方法比较 |
| 1.4 红外测温辐射计研究现状 |
| 1.5 论文的主要研究内容 |
| 第2章 热红外波段场地自动化定标方法 |
| 2.1 遥感器热红外波段在轨辐射定标原理 |
| 2.1.1 辐亮度基法定标原理 |
| 2.1.2 温度基法定标原理 |
| 2.2 温度与发射率分离算法 |
| 2.2.1 单通道温度与发射率分离算法 |
| 2.2.2 基于场地多通道数据的温度与发射率分离算法 |
| 2.2.3 基于场地高光谱数据的场地温度与发射率分离算法 |
| 2.3 大气下行辐射获取方法 |
| 2.3.1 大气下行辐射估算模型 |
| 2.3.2 地基观测大气下行辐射 |
| 2.4 大气透过率和大气程辐射计算 |
| 2.5 定标系数计算 |
| 2.6 热红外波段场地自动化定标原理 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 外场比对试验 |
| 3.1 在轨定标试验与精度分析 |
| 3.1.1 卫星遥感器 |
| 3.1.2 现场测量 |
| 3.1.3 大气测量及辐射传输计算 |
| 3.1.4 FY3D绝对辐射定标计算 |
| 3.1.5 精度检验和误差分析 |
| 3.2 TES算法比对试验 |
| 3.2.1 野外测量系统 |
| 3.2.2 现场测量及数据分析 |
| 3.2.3 地表高光谱发射率计算 |
| 3.2.4 精度分析 |
| 3.3 大气下行辐射获取方法比较 |
| 3.4 探空数据获取方法比较 |
| 3.5 场地自动化定标精度分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 场地自动化观测设备的研制 |
| 4.1 需求分析 |
| 4.2 总体设计方案计 |
| 4.2.1 MSIR的结构组成 |
| 4.2.2 系统性能指标 |
| 4.3 光机系统设计 |
| 4.3.1 光学系统设计 |
| 4.3.2 自校准系统 |
| 4.3.3 光学通道设置 |
| 4.3.4 光通量估算 |
| 4.3.5 信噪比估算 |
| 4.3.6 保护系统设计 |
| 4.3.7 杂散光的消除 |
| 4.3.8 光机装调 |
| 4.4 电子学系统 |
| 4.4.1 电源模块 |
| 4.4.2 探测器控制 |
| 4.4.3 内置黑体控制 |
| 4.4.4 电机驱动 |
| 4.4.5 北斗通讯 |
| 4.5 程序设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 MSIR辐射定标及性能测试 |
| 5.1 内置黑体实验室定标 |
| 5.1.1 实验室定标系统及设备 |
| 5.1.2 内置黑体发射率定标 |
| 5.1.3 内置黑体稳定性测量 |
| 5.1.4 内置黑体实验室测量结论 |
| 5.2 MSIR辐射定标 |
| 5.2.1 MSIR通道参数拟合 |
| 5.2.2 MSIR实验室定标原理 |
| 5.2.3 MSIR自校准原理 |
| 5.2.4 辐射定标实验 |
| 5.2.5 辐射定标不确定分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论和展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 存在的问题及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（5）农林业病虫害及气象信息远程监测系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 课题研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 农林业信息化研究现状 |
| 1.2.2 农林业病虫害监测系统研究现状 |
| 1.2.3 国内外虫害图像检测识别研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文章节结构 |
| 第2章 系统总体方案设计 |
| 2.1 系统设计准则 |
| 2.2 系统需求分析 |
| 2.2.1 信息采集端需求分析 |
| 2.2.2 系统服务端需求分析 |
| 2.2.3 用户客户端需求分析 |
| 2.2.4 检测识别算法需求分析 |
| 2.3 系统方案设计 |
| 2.3.1 系统结构设计 |
| 2.3.2 系统硬件设备选型 |
| 2.3.3 系统功能设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 信息采集端的设计与实现 |
| 3.1 信息采集端硬件设计 |
| 3.1.1 信息采集端的组成 |
| 3.1.2 信息采集端硬件平台搭建 |
| 3.2 信息采集端软件设计 |
| 3.2.1 开发平台简介 |
| 3.2.2 软件流程设计 |
| 3.2.3 STM32控制板软件模块设计 |
| 3.2.4 树莓派控制板软件模块设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 系统服务端的设计与实现 |
| 4.1 数据库设计 |
| 4.1.1 数据库选择 |
| 4.1.2 数据库表结构设计 |
| 4.1.3 数据库动态SQL连表查询 |
| 4.2 HTTP服务的设计与实现 |
| 4.2.1 前后端分离的应用模式 |
| 4.2.2 开发环境简介 |
| 4.2.3 功能设计 |
| 4.2.4 功能模块实现 |
| 4.3 Socket服务的设计与实现 |
| 4.3.1 开发环境简介 |
| 4.3.2 功能设计 |
| 4.3.3 功能模块实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 用户客户端的设计与实现 |
| 5.1 Android手机APP设计与实现 |
| 5.1.1 Android开发简介 |
| 5.1.2 界面设计与实现 |
| 5.1.3 功能设计与实现 |
| 5.1.4 兼容性设置 |
| 5.2 Web客户端设计与实现 |
| 5.2.1 界面设计 |
| 5.2.2 权限设计与实现 |
| 5.2.3 功能设计与实现 |
| 5.2.4 IIS反向代理设置 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 检测识别算法的研究与实现 |
| 6.1 Faster-RCNN网络模型 |
| 6.1.1 特征提取网络 |
| 6.1.2 RPN网络 |
| 6.1.3 损失函数 |
| 6.1.4 模型训练与测试 |
| 6.2 PCA特征降维 |
| 6.2.1 PCA原理 |
| 6.2.2 特征降低维数的选取 |
| 6.3 虫害检测识别算法的部署调用 |
| 6.3.1 并发调用控制 |
| 6.3.2 算法调用与结果信息传递 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 系统测试与结果分析 |
| 7.1 信息采集端功能测试 |
| 7.1.1 数据采集测试 |
| 7.1.2 数据帧测试 |
| 7.2 系统服务端功能测试 |
| 7.3 用户客户端功能测试 |
| 7.3.1 APP功能测试 |
| 7.3.2 Web端功能测试 |
| 7.4 系统性能测试 |
| 7.4.1 HTTP服务性能测试 |
| 7.4.2 Socket服务性能测试 |
| 7.5 本章小结 |
| 结论 |
| 研究成果 |
| 创新点 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（6）中国59型、GTS1型探空仪的发展研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| 1.选题依据与研究意义 |
| 1.1 选题依据 |
| 1.2 研究意义 |
| 2.国内外相关研究概述 |
| 2.1 科学仪器史的发展 |
| 2.2 气象仪器的发展 |
| 2.3 探空仪的发展 |
| 3.研究方法与主要内容 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.2 主要研究内容 |
| 4.论文的创新之处 |
| 第一章 建国以来气象仪器的发展 |
| 1.1 建国初气象仪器的初步发展 |
| 1.1.1 观测方法的统一 |
| 1.1.2 地面观测仪器 |
| 1.1.3 高空探测仪器 |
| 1.1.4 气象仪器的检定 |
| 1.2 改革开放后气象仪器的快速发展 |
| 1.2.1 地面观测仪器 |
| 1.2.2 高空探测仪器 |
| 1.3 探空仪的发展 |
| 1.3.1 探空仪简介 |
| 1.3.2 国外探空仪 |
| 1.3.3 中国探空仪 |
| 第二章 59型探空仪的研制 |
| 2.1 仿制苏式探空仪 |
| 2.1.1 背景 |
| 2.1.2 探空仪的型号选择 |
| 2.1.3 试制仿苏式P3-049探空仪 |
| 2.2 59型探空仪的研制 |
| 2.2.1 研制背景 |
| 2.2.2 59型探空仪的研发 |
| 2.2.3 59型探空仪的整顿与定型 |
| 2.2.4 59型探空仪与国外探空仪的比较 |
| 2.3 59型探空仪的使用反馈 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 GTS1型探空仪——新世纪的改型换代 |
| 3.1 59型探空仪的落后 |
| 3.2 电子探空仪的研究 |
| 3.2.1 仿制PK3-1型电子探空仪 |
| 3.2.2 GZZ3型电子探空仪 |
| 3.2.3 GZZ3-1型改进 |
| 3.2.4 GZZ7型电子探空仪 |
| 3.3 GTS1型数字探空仪的诞生 |
| 3.3.1 国际通报 |
| 3.3.2 研讨与决策 |
| 3.3.3 选择与试验 |
| 3.4 GTS1型数字探空仪的基本原理和关键技术 |
| 3.4.1 工作原理 |
| 3.4.2 传感器的关键技术 |
| 3.4.3 探空仪的转换器和发射机 |
| 3.4.4 探空仪的技术指标 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 GTS1型数字探空仪的性能评估 |
| 4.1 性能评估方法 |
| 4.2 GTS1型、59型、RS80型探空仪误差对比 |
| 4.2.1 100hPa位势高度误差情况 |
| 4.2.2 100~30hPa厚度误差情况 |
| 4.3 GTS1型探空仪的使用反馈和影响 |
| 4.3.1 GTS1型探空仪的使用反馈 |
| 4.3.2 GTS1型探空仪对气象学的影响 |
| 第五章 结语 |
| 参考文献 |
| 附录一 李吉明工程师访谈录 |
| 附录二 李敏娴老师访谈录 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（7）气象观测设备测试评估综合平台设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关理论技术 |
| 2.1 气象观测数据 |
| 2.1.1 气象观测设备 |
| 2.1.2 气象观测数据 |
| 2.2 传统的质量控制方法 |
| 2.2.1 格式检查 |
| 2.2.2 气候学界限值检查 |
| 2.2.3 气象观测数据极值检查 |
| 2.2.4 内部一致性 |
| 2.2.5 时间一致性 |
| 2.3 气象观测设备测试评估方法与指标 |
| 2.3.1 数据预处理 |
| 2.3.2 气象观测数据完整性分析 |
| 2.3.3 气象观测设备的准确性分析 |
| 2.3.4 气象观测设备的一致性分析 |
| 2.3.5 气象观测数据的可比较性分析 |
| 2.3.6 气象观测设备的稳定性分析 |
| 2.3.7 气象观测设备的可靠性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于关联度筛选的神经网络气象数据质控算法 |
| 3.1 灰色关联分析 |
| 3.1.1 灰色关联分析介绍 |
| 3.1.2 灰色关联方法描述 |
| 3.2 BP神经网络 |
| 3.2.1 BP神经网络算法原理 |
| 3.2.2 BP神经网络算法流程 |
| 3.3 基于灰色关联分析的BP神经网络气象数据质控模型 |
| 3.3.1 测试评估业务气象观测设备数据分析 |
| 3.3.2 基于灰色关联分析的BP神经网络质量控制算法 |
| 3.4 实验结果及分析 |
| 3.4.1 要素相关性分析 |
| 3.4.2 本文模型有效性分析 |
| 3.4.3 基于本文模型的气象观测数据质控实验 |
| 3.4.4 实验结果对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 需求分析与总体设计 |
| 4.1 系统的需求分析和总体要求 |
| 4.2 系统总体架构设计 |
| 4.2.1 系统总体结构 |
| 4.2.2 系统层次结构 |
| 4.3 系统总体功能模块设计 |
| 4.3.1 系统管理模块 |
| 4.3.2 试验基地运行模块 |
| 4.3.3 试验设备运行模块 |
| 4.3.4 设备测试评估 |
| 4.3.5 移动终端模块 |
| 4.4 系统数据库的设计 |
| 4.4.1 数据库介绍 |
| 4.4.2 数据库设计 |
| 4.5 系统的非功能性需求分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统实现与测试 |
| 5.1 系统开发框架和技术选择 |
| 5.1.1 B/S开发架构 |
| 5.1.2 开发技术选择 |
| 5.2 系统管理模块的实现 |
| 5.2.1 系统登录 |
| 5.2.2 用户信息、菜单和权限的管理 |
| 5.3 试验基地运行模块的实现 |
| 5.3.1 全国基地运行 |
| 5.3.2 分基地运行 |
| 5.3.3 试验基地基础信息 |
| 5.4 试验设备运行模块的实现 |
| 5.4.1 设备运行状态 |
| 5.4.2 试验设备基础信息 |
| 5.5 设备测试评估模块的实现 |
| 5.5.1 数据的解析入库 |
| 5.5.2 数据的质量控制 |
| 5.5.3 测试评估流程 |
| 5.5.4 数据配置 |
| 5.5.5 设备及运行状态管理 |
| 5.5.6 数据查询与展示 |
| 5.5.7 专家分析 |
| 5.6 移动终端模块的实现 |
| 5.7 系统测试 |
| 5.7.1 测试环境介绍 |
| 5.7.2 系统测试结果 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文研究工作总结 |
| 6.2 论文的主要创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间的成果与参与的项目 |
| 致谢 |
（8）冰-海界面声学监测系统的设计与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.3 研究目的与内容 |
| 第二章 冰-海界面声学监测系统设计 |
| 2.1 冰-海界面声学监测系统总体结构 |
| 2.1.1 设计要求 |
| 2.1.2 总体结构 |
| 2.1.3 无线通讯系统 |
| 2.1.4 GPS定位模块 |
| 2.2 传感器选型 |
| 2.2.1 气象观测模块 |
| 2.2.2 冰下浅表层温盐剖面观测模块 |
| 2.3 海冰温度剖面观测模块设计 |
| 2.3.1 设计要求 |
| 2.3.2 高精度铂电阻温度链设计 |
| 2.3.3 海冰温度链老化实验 |
| 2.4 冰下浅表层声学观测模块设计 |
| 2.4.1 结构组成 |
| 2.4.2 技术参数 |
| 2.4.3 接口设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 水中声信号特征信息提取方案设计 |
| 3.1 北冰洋浅表层噪声分析 |
| 3.2 声信号特征信息提取总体方案 |
| 3.3 浅表层噪声矢量场观测 |
| 3.3.1 各向同性噪声矢量场特性分析 |
| 3.3.2 噪声矢量场特性提取算法 |
| 3.4 浅表层猝发声场事件观测 |
| 3.4.1 各向同性噪声矢量场特性分析 |
| 3.4.2 猝发声场事件检测算法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 冰-海界面声学监测系统硬件设计 |
| 4.1 监测系统硬件结构设计 |
| 4.1.1 主控单元MSP430F5438A电路设计 |
| 4.1.2 电压、电流监测电路设计 |
| 4.1.3 实时时钟模块电路设计 |
| 4.1.4 串口模块电路设计 |
| 4.2 串行通信模块电路设计 |
| 4.2.1 RS-232串行通信模块电路设计 |
| 4.2.2 RS-485串行通信模块电路设计 |
| 4.3 电源控制模块电路设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 冰-海界面声学监测系统软件设计 |
| 5.1 监测系统主程序设计 |
| 5.2 数据采集程序设计 |
| 5.2.1 气象观测模块采集程序设计 |
| 5.2.2 海冰温度数据采集程序设计 |
| 5.2.3 CT数据采集程序设计 |
| 5.2.4 水听器采集程序设计 |
| 5.3 铱星通讯传输程序设计 |
| 5.4 负载电源控制策略设计 |
| 5.5 远程监测平台设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 冰-海界面声学监测系统应用分析 |
| 6.1 实验室调试 |
| 6.1.1 低温性能测试 |
| 6.1.2 联调实验 |
| 6.2 国内野外实验 |
| 6.2.1 试验场地选取 |
| 6.2.2 试验方法设计 |
| 6.2.3 现场数据分析 |
| 6.3 本章小节 |
| 第七章 结论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（9）基于MQTT协议的光伏发电智能监控系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 论文相关内容的研究进展 |
| 1.2.1 光伏储能发电监控技术 |
| 1.2.2 MQTT协议应用 |
| 1.2.3 光伏发电功率预测技术 |
| 1.3 论文的主要研究内容与章节安排 |
| 第二章 基于MQTT协议光伏发电智能监控系统总体设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 光储离并网系统工作机制与智能监控框架 |
| 2.2.1 监控系统工作需求分析 |
| 2.2.2 监控系统工作整体框架 |
| 2.2.3 监控系统工作机制 |
| 2.3 基于MQTT协议的光伏发电智能监控系统关键技术 |
| 2.3.1 MQTT网络通信技术 |
| 2.3.2 LoRa无线通信技术 |
| 2.3.3 基于云端的监控系统软件平台技术 |
| 2.3.4 基于改进型LSTM网络的光伏发电功率预测技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 光伏发电智能监控硬件系统设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 智能监控系统数据采集模块硬件整体结构 |
| 3.2.1 气象传感网络数据采集模块 |
| 3.2.2 光伏储能系统数据采集模块 |
| 3.3 数据采集模块硬件电路 |
| 3.3.1 气象传感网络数据采集模块电路 |
| 3.3.2 光伏储能离并网系统数据采集模块 |
| 3.4 MQTT智能网关模块硬件电路 |
| 3.4.1 网关模块功能分析 |
| 3.4.2 MQTT网关模块硬件电路 |
| 3.5 光伏发电智能监控系统通信模块试验 |
| 3.5.1 LoRa通信性能测试 |
| 3.5.2 GPRS模块测试 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 光伏发电智能监控软件系统设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 云端MQTT代理服务器 |
| 4.2.1 MQTT代理服务器 |
| 4.2.2 MQTT代理服务器测试 |
| 4.3 光伏阿里云端服务系统 |
| 4.3.1 云端服务系统分析 |
| 4.3.2 云端数据库系统 |
| 4.4 基于MQTT协议的远程监控APP设计 |
| 4.5 光伏发电智能监控系统软件平台测试 |
| 4.5.1 云端服务测试 |
| 4.5.2 数据库测试 |
| 4.5.3 远程监控平台MQTT协议通信测试 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 改进型LSTM网络光伏发电功率预测技术 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 光伏发电电池模型与影响因素分析 |
| 5.3 改进型LSTM网络 |
| 5.3.1 RNN神经网络与正则化分析 |
| 5.3.2 标准LSTM模型 |
| 5.3.3 LSTM模型改进算法 |
| 5.4 改进型LSTM网络的光伏发电功率预测仿真分析 |
| 5.4.1 光伏发电功率预测模型 |
| 5.4.2 数据预处理及模型评价指标 |
| 5.4.3 预测模型建立与仿真结果分析 |
| 5.5 光伏储能离并网系统能量管理技术 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于MQTT协议光伏发电智能监控系统测试 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于MQTT协议的光伏发电智能监控硬件系统测试 |
| 6.2.1 光伏储能离并网系统 |
| 6.2.2 气象数据采集测试 |
| 6.2.3 MQTT智能网关测试 |
| 6.3 光伏发电智能软件系统测试 |
| 6.3.1 远程监控APP登陆功能 |
| 6.3.2 远程监控APP主界面 |
| 6.3.3 远程监控APP状态监控界面 |
| 6.4 改进型LSTM网络光伏发电与能量管理策略测试 |
| 6.4.1 改进型LSTM网络光伏预测 |
| 6.4.2 能量管理策略测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（10）石林国家农业科技园区气象信息管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究与应用现状 |
| 1.2.2 国内研究与应用现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 系统相关技术与理论 |
| 2.1 自动气象站概述 |
| 2.1.1 自动气象站简介 |
| 2.1.2 自动气象站的功能 |
| 2.1.3 自动气象站的工作原理 |
| 2.2 系统开发相关技术 |
| 2.2.1 B/S模式架构 |
| 2.2.2 JavaScript技术 |
| 2.2.3 PHP语言 |
| 2.2.4 MySQL数据库 |
| 2.2.5 其他相关技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 气象数据需求 |
| 3.2 系统需求分析概述 |
| 3.1.1 系统目标需求分析 |
| 3.1.2 系统可行性分析 |
| 3.1.3 系统用例分析 |
| 3.3 系统功能需求分析 |
| 3.3.1 用户管理功能 |
| 3.3.2 气象信息管理功能 |
| 3.3.3 后台管理功能 |
| 3.4 非功能需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 设计目标 |
| 4.2 系统层次结构设计 |
| 4.2.1 整体层次结构设计 |
| 4.2.2 WAMP架构设计 |
| 4.3 系统功能模块设计 |
| 4.3.1 数据传输模块 |
| 4.3.2 用户管理模块 |
| 4.3.3 气象信息管理模块 |
| 4.3.4 系统后台管理模块 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 数据库概念结构设计 |
| 4.4.2 数据库设计原则 |
| 4.4.3 E-R图设计 |
| 4.4.4 数据库表设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统实现 |
| 5.1 气象数据采集与获取 |
| 5.1.1 气象数据采集设备选型 |
| 5.1.2 气象数据获取 |
| 5.2 系统功能实现 |
| 5.2.1 用户管理 |
| 5.2.2 气象信息管理 |
| 5.2.3 后台管理 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.3.1 系统测试概述 |
| 5.3.2 测试结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、气象数据资料自动化接收系统开发（论文参考文献）
- [1]多源气象垂直观测设备综合产品集成处理系统[D]. 王磊. 南京信息工程大学, 2021
- [2]青椒集雨调亏滴灌智能需水感知与节水灌溉决策研究[D]. 刘婧然. 河北工程大学, 2021(08)
- [3]光伏发电智能运维系统的设计与实现[D]. 强兵照. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [4]热红外波段场地自动化定标方法的研究与设备研制[D]. 张允祥. 中国科学技术大学, 2020(01)
- [5]农林业病虫害及气象信息远程监测系统[D]. 常新. 北京工业大学, 2020(06)
- [6]中国59型、GTS1型探空仪的发展研究[D]. 沈璐. 南京信息工程大学, 2020(02)
- [7]气象观测设备测试评估综合平台设计与实现[D]. 李翔. 南京信息工程大学, 2020(02)
- [8]冰-海界面声学监测系统的设计与应用[D]. 崔凯彪. 太原理工大学, 2020(07)
- [9]基于MQTT协议的光伏发电智能监控系统研究[D]. 叶兴. 华南理工大学, 2020
- [10]石林国家农业科技园区气象信息管理系统设计与实现[D]. 贾帅. 云南大学, 2019(02)