气象采集信息系统系综述
NCEP、ECMWF及CMC全球集合预报业务系统发展综述
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灾害信息采集处理技术综述
灾害信息采集处理技术综述灾害是指人类生活、生产及生态系统所在的区域，受到自然或人为或复合型的危害或破坏，从而对人民群众、社会经济、生态环境等方面带来严重影响。
在现代社会，灾害频繁出现，给我们带来极大的损失。
因此，如何及时有效地采集灾害信息，是保障公共安全的重要前提。
本文将介绍灾害信息采集处理技术的相关内容，包括常用的网络传感器、卫星遥感技术以及机器学习等。
一、网络传感器技术网络传感器技术是一种用于采集环境信息的技术，它可以通过对预定区域的实时监测和数据收集，快速准确地判断相关情况。
目前，网络传感器技术已广泛应用于气象、水文、地震、水文、洪水等领域。
在灾害发生时，它们可以自动检测相关数据并自动传输到数据处理中心，让数据处理中心可以实时掌握灾害情况。
二、卫星遥感技术卫星遥感技术是利用卫星进行遥感探测，并通过遥感图像等数据，获取地表特征和地球表面的物理、化学和生态信息的技术。
在灾害发生时，卫星遥感技术可以提供精确的灾害现场图像和数据，帮助相关部门制定对应的救援计划。
例如，在地震后，卫星遥感技术可以快速准确地获取损失情况，并提供准确的地震损失评估。
三、机器学习技术机器学习技术是人工智能领域的一种技术，其核心是将大量数据导入到算法中进行学习，从而拟合出一个具有预测能力的模型。
在灾害信息处理中，机器学习技术可以通过算法对灾害数据进行处理和分析，建立灾害模型并进行预测。
例如，在水文灾害中，机器学习技术可以通过对水文数据的处理，预测灾害发生的时间和范围，及时采取措施避免灾害的发生。
四、结论网络传感器技术、卫星遥感技术和机器学习技术是常用的灾害信息采集处理技术，它们在灾害预防和应对中具有很高的应用价值。
在未来，应加强对灾害信息采集处理技术的研究和应用，提高其自动化和智能化水平，让其在灾害预防和应对工作中起到更加重要的作用。
气象资料的统计降尺度方法综述
气象资料的统计降尺度方法综述一、本文概述随着全球气候变化研究的不断深入，气象数据的获取和精度要求也在逐步提高。
降尺度方法作为将大尺度气候模型输出转化为小尺度高分辨率气象数据的重要工具，其研究和应用越来越受到重视。
本文旨在对气象资料的统计降尺度方法进行全面的综述，探讨其基本原理、方法分类、应用实例以及存在的挑战和未来的发展趋势。
本文将介绍降尺度方法的基本概念和原理，阐述其在气候变化研究、区域气象预测和气象事件模拟等领域的应用价值。
接着，文章将按照统计降尺度方法的分类，详细介绍各种方法的原理、优缺点以及适用范围。
这些方法包括但不限于线性回归、主成分分析、神经网络、随机森林等。
随后，本文将通过具体的应用实例，展示统计降尺度方法在气象数据降尺度处理中的实际效果，并分析其在实际应用中的优缺点。
文章还将讨论当前统计降尺度方法面临的挑战，如模型泛化能力、计算效率、数据同化等问题，并对未来的研究方向和发展趋势进行展望。
通过本文的综述，读者可以对气象资料的统计降尺度方法有更加深入和全面的了解，为其在气象学、环境科学、气候变化研究等领域的进一步应用提供理论支持和实践指导。
二、气象降尺度方法概述气象降尺度方法是一种将大尺度气候模型输出转化为更小尺度、更高分辨率的气候数据的技术。
这种方法在气候变化研究、区域气候模拟、气象事件预测以及环境影响评估等领域具有广泛的应用。
降尺度方法主要基于大气、海洋、陆地表面等复杂系统的物理过程和相互作用，通过数学和统计模型，将大尺度气候模型的结果转化为更小尺度的气候信息。
降尺度方法主要分为动力降尺度（Dynamic Downscaling）和统计降尺度（Statistical Downscaling）两种类型。
动力降尺度通过构建高分辨率的区域气候模型，直接模拟小尺度气候系统的动态过程。
这种方法能够更准确地模拟小尺度气候系统的复杂性和不确定性，但计算量大，需要高性能计算机资源。
统计降尺度则主要利用大尺度气候模型输出与小尺度气候观测数据之间的统计关系，建立统计模型进行降尺度处理。
NOAA气象卫星系列综述
Hale Waihona Puke 图 1 夜间云雾监测流程与白天相比较，夜间云雾的遥感监测困难更大，仅有红外通道数据用于分离 云雾，增加了夜间雾遥感监测的难度。根据云雾及下垫面红外辐射特性分析，针 对 NOAA/AVHRR 数据，选取热红外波段( CH4) 和中红外波段( CH3) 两个红外通 道的数据，运往 ERDAS IMAGINE 系统的 Model Maker 模块建立模型对夜间雾进 行识别。
日
日
2009 年 2 月 6 未知 日
852.2 公里
轨道倾角 98.9 度 98.6 度 99.1 度 98.6 度 98.9 度 98.7 度 未知 98.7 度
轨道周期 101.8 分 101.1 分 101.9 分 101.2 分 102.1 分 101.2 分 102 分 102.1 分
NOAA 是太阳同步极轨卫星，采用双星运行，同一地区每天可有四次过境机 会。第五代（NOAA-15—18）传感器采用改进型甚高分辨率辐射仪(AVHRR/3），和 先进 TIROS 业务垂直探测器（ATOVS），包括高分辨率红外辐射探测器（HIRS-3）、 先进的微波探测装置 A 型（AMSU-A）和先进的微波探测装置 B 型（AMSU-B）。参 数如表 2。
二、卫星简介
NOAA 卫星是美国国家海洋大气局的第三代实用气象观测卫星，第一代称为 “泰罗斯”（TIROS)系列（1960-1965 年），第二代称为“艾托斯”（ITOS)/NOAA 系列（1970-1976 年），其后运行的第三代称为 TIROS--N/NOAA 系列。目前我国 接收、存档和使用的 NOAA 系列卫星主要分为美国第四代（NOAA-9--NOAA-14）和 第五代（NOAA-15--NOAA-17）极轨气象卫星[1]，它们的共同点是卫星姿态为三轴 稳定，扫描率为 6 条扫描线/秒，对地扫描角±55.4 度，星下点分辨率 1.1 公里， 卫星轨道是太阳同步轨道，高度在 800-850 公里之间，倾角为 98.6-99.1 度之间， 偏心率小于 10-4。周期 101-102 分。24 小时内卫星绕地球运行 14 圈左右。回归
深度学习在天气预报领域的应用分析及研究进展综述
深度学习在天气预报领域的应用分析及研究进展综述深度学习在天气预报领域的应用分析及研究进展综述1. 引言天气对人们的生活和经济活动有着重要影响，准确的天气预报对于预防自然灾害、农业生产、交通运输等方面至关重要。
然而，天气预报是一个复杂的问题，涉及到大量的数据和气象知识。
近年来，随着深度学习技术的崛起，人们开始通过应用深度学习算法来提高天气预报准确性和效率。
本文将对深度学习在天气预报领域的应用进行分析，并综述相关研究的最新进展。
2. 深度学习在天气预报中的应用深度学习是一种机器学习的方法，通过多层神经网络模拟人脑的工作原理，可以从大量的数据中自动学习并提取特征。
在天气预报中，深度学习可以应用于气象数据的分析预测、模式识别和天气预报模型的改进等方面。
2.1 气象数据的分析预测深度学习可以通过对大量历史气象数据的分析学习，提取出不同地区的气象特征，并预测未来的天气趋势。
通过建立深度学习模型，可以自动地学习并感知气象数据间的复杂关系，从而提高天气预报的准确性。
例如，可以利用深度学习算法对气象数据进行回归分析，预测未来一段时间内的温度、降水量等指标。
2.2 模式识别深度学习可以应用于气象数据的模式识别，通过学习气象数据的时空分布和变化规律，识别不同气象模式之间的联系。
例如，可以利用深度学习算法对多个地区的气象数据进行聚类分析，发现并描述不同的气象模式。
这对于理解和预测气象变化过程有着重要的意义。
2.3 天气预报模型的改进深度学习可以应用于天气预报模型的改进，通过学习气象数据的非线性关系和高维特征，提高模型的预测能力。
传统的天气预报模型往往依赖于经验和气象知识，而深度学习可以自动地学习并发现数据中的隐藏规律。
例如，可以利用深度学习算法对传统的数值预报模型进行改进，提高天气预报的精确度和时效性。
3. 研究进展综述近年来，深度学习在天气预报领域的研究取得了一些重要的进展。
许多学者利用深度学习算法对气象数据进行建模和预测，取得了较好的效果。
《2024年基于Python的天气预测系统研究》范文
《基于Python的天气预测系统研究》篇一一、引言随着科技的发展和人们对生活质量的追求，天气预测系统在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，为天气预测系统的开发提供了强大的支持。
本文将探讨基于Python的天气预测系统的研究，包括其背景、意义、相关文献综述以及研究目的和内容。
二、研究背景与意义天气预测系统是一种利用气象学、物理学、数学等多种学科知识，通过收集、处理和分析气象数据，对未来天气进行预测的系统。
Python作为一种通用的编程语言，具有强大的数据处理和分析能力，为天气预测系统的开发提供了有力的支持。
基于Python的天气预测系统研究，不仅可以提高天气预测的准确性和时效性，还可以为人们的生产生活提供更好的服务。
三、文献综述近年来，基于Python的天气预测系统研究取得了显著的进展。
许多学者利用Python的强大功能，开发了各种天气预测系统，包括基于机器学习的天气预测模型、基于大数据的天气分析系统等。
这些系统在提高天气预测准确性和时效性方面取得了显著的成果。
此外，Python在气象数据处理、气象模型开发、气象可视化等方面也得到了广泛的应用。
四、研究目的和内容本研究旨在开发一种基于Python的天气预测系统，以提高天气预测的准确性和时效性。
具体的研究内容包括：1. 数据收集与处理：收集历史气象数据，包括温度、湿度、气压、风速等数据，并利用Python进行数据清洗、格式化和预处理。
2. 模型构建与训练：利用Python的机器学习库，构建天气预测模型，并利用历史气象数据进行训练和优化。
3. 实时数据获取与分析：利用Python的爬虫技术，实时获取气象数据，并对数据进行实时分析。
4. 系统开发与实现：利用Python开发天气预测系统，实现数据的输入、处理、分析和可视化。
5. 系统测试与评估：对开发的天气预测系统进行测试和评估，包括准确率、时效性等方面的评估。
气象事业 工作综述-概述说明以及解释
气象事业工作综述-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以包括以下内容：气象事业是一项与人类社会生产生活密切相关的重要事业。
气象事业的主要任务是研究和预测大气变化规律，提供准确、及时的气象信息，以维护国家安全、促进经济发展、保障人民生活安全。
随着科技的不断发展和社会进步，气象事业在过去几十年里得到了快速发展。
现代气象观测手段的引入和信息技术的应用，使得气象数据的收集、处理和传输更加高效和精确。
这为气象事业的深入发展打下了坚实基础。
气象事业的组织和管理也取得了显著的进步。
各国建立了完善的气象观测网络和气象预报系统，并设立了专门的气象机构来负责气象事务的组织和管理。
同时，国际间的气象合作也愈发密切，加强了气象观测数据的共享和交流，进一步提高了气象预报的准确性和可靠性。
气象事业的重要性不言而喻。
气象数据的准确性和可靠性直接影响着气象预报的精确度，对于国家经济建设、农业生产、交通运输、城市规划等方面起着重要的指导作用。
气象事业还涉及到气候变化研究、环境保护和应对自然灾害等领域，对于推动可持续发展和维护人类福祉具有重要意义。
展望未来，气象事业将继续发展壮大。
随着技术的创新和应用的不断推进，气象观测手段将更加先进，气象预报的精确度将不断提高。
同时，在全球气候变化背景下，气象事业将更加注重环境保护和应对灾害的能力提升，为人类社会的可持续发展做出更大贡献。
综上所述，气象事业是一项重要的事业，它对于国家社会的发展和人类社会的安全福祉具有重要意义。
随着科技的进步和社会的变革，气象事业将继续迎来新的发展机遇与挑战。
我们有理由相信，在全球合作的推动下，气象事业将为人类的未来带来更多的福祉和发展。
文章结构部分的内容如下：文章结构部分旨在简要介绍本篇长文的章节安排，以帮助读者更好地理解全文的组织和流程。
本文分为引言、正文和结论三个主要部分。
下面将对每个部分进行详细说明。
1. 引言部分引言部分是全文的开端，旨在为读者提供一个整体概述。
《2024年气象资料的统计降尺度方法综述》范文
《气象资料的统计降尺度方法综述》篇一一、引言随着全球气候变化和人类对气象信息需求的日益增长，气象资料的准确性和精细度成为了重要的研究课题。
统计降尺度方法作为提高气象资料空间分辨率和时间分辨率的重要手段，得到了广泛的应用和深入的研究。
本文旨在综述气象资料的统计降尺度方法，为相关研究提供参考。
二、气象资料统计降尺度的基本概念统计降尺度方法是一种将大尺度气象资料降尺度至小尺度的技术手段。
其基本原理是通过建立大尺度气象要素与小尺度气象要素之间的统计关系，利用大尺度资料推算小尺度资料，从而提高气象资料的精细度和准确性。
统计降尺度方法在气象学、气候学、农业气象学等领域具有广泛的应用。
三、气象资料统计降尺度的常用方法1. 多元回归分析多元回归分析是一种常用的统计降尺度方法。
该方法通过建立大尺度气象要素与小尺度气象要素之间的多元线性回归模型，利用回归系数推算小尺度资料。
多元回归分析具有较高的预测精度和较好的解释性，但需要较多的样本数据和较强的统计学知识。
2. 人工神经网络人工神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，具有强大的学习和自适应能力。
在气象资料的统计降尺度中，人工神经网络可以通过学习大尺度气象要素与小尺度气象要素之间的非线性关系，推算小尺度资料。
人工神经网络具有较高的预测精度和鲁棒性，但需要大量的训练数据和计算资源。
3. 空间插值法空间插值法是一种基于空间位置信息推算未知点气象资料的方法。
在统计降尺度中，空间插值法可以通过已知点的气象资料和空间位置信息，推算未知点的气象资料。
常见的空间插值法包括反距离加权法、克里金插值法等。
空间插值法具有简单易行、计算量小的优点，但需要考虑空间异质性和地形因素的影响。
四、气象资料统计降尺度的应用领域气象资料的统计降尺度方法在多个领域得到了广泛的应用。
在农业领域，统计降尺度方法可以帮助农民准确预测农作物生长环境和产量，提高农业生产效益。
在气候变化领域，统计降尺度方法可以推算未来气候变化的趋势和影响，为应对气候变化提供科学依据。
信息管理与信息系统毕业论文文献综述
信息管理与信息系统毕业论文文献综述信息管理与信息系统的发展已经成为当今社会重要的研究领域。
本综述将对信息管理与信息系统领域的相关研究进行综合分析，以期为毕业论文提供深入的学术支持和理论指导。
本文将从信息管理与信息系统的概念、关键技术和应用领域三个方面展开。
一、信息管理与信息系统的概念信息管理是指以信息为核心，通过制定规范的流程和标准，对信息进行收集、组织、加工、传递和利用的管理活动。
信息管理的关键是科学地组织和利用信息资源，提高信息的获取、加工和传递效率，为组织的决策和发展提供有效的支持。
信息系统则是信息管理的工具和手段，是由硬件、软件、数据和人员组成的一种系统，用于支持信息管理的各个环节。
二、关键技术1. 数据库技术数据库技术是信息管理与信息系统的重要基础技术之一。
通过数据库技术，可以将大量的数据存储在统一的数据仓库中，并通过各种数据处理技术实现数据的高效获取、加工和分析。
同时，数据库技术还能保障数据的安全性和一致性，确保信息管理的准确性和可靠性。
2. 人工智能技术人工智能技术在信息管理与信息系统中的应用越来越广泛。
通过引入人工智能技术，可以实现对大规模数据的自动化处理和分析，从而快速发现数据之间的关联和模式，提供更深入和精准的信息支持。
同时，人工智能技术还可以实现对信息的自动分类、标注和推荐，提高信息检索和利用的效率。
3. 云计算技术云计算技术是近年来兴起的一种计算模式，已经广泛应用于信息管理与信息系统领域。
通过云计算技术，可以将庞大的计算和存储资源通过互联网进行集中管理和分配，实现对数据和服务的高效共享和利用。
云计算技术不仅提供了强大的计算和存储能力，还可以降低成本、提高可靠性和灵活性，为信息管理与信息系统的发展提供了新的可能性。
三、应用领域信息管理与信息系统的应用领域非常广泛。
其中，企业管理、供应链管理、医疗健康管理和电子商务等领域是典型的应用场景。
在企业管理中，信息管理与信息系统可以帮助企业实现资源的合理分配和利用，提高管理效率和决策水平。
陆面数据同化系统的研究综述
陆面数据同化系统的研究综述一、本文概述随着地球系统科学的发展，陆面数据同化系统（Land Data Assimilation Systems，LDAS）在气候模拟、天气预报、水文循环、生态环境等多个领域的应用日益广泛。
本文旨在全面综述陆面数据同化系统的研究现状和发展趋势，为相关领域的研究和实践提供参考。
本文将首先介绍陆面数据同化系统的基本概念和原理，阐述其在地球系统科学中的重要作用。
接着，将回顾陆面数据同化系统的发展历程，包括同化方法、数据来源、同化模型等方面的进步和变革。
在此基础上，本文将重点分析当前陆面数据同化系统面临的主要挑战和问题，如数据的不确定性、同化模型的复杂性、同化方法的局限性等。
为了更深入地探讨陆面数据同化系统的研究现状，本文将从同化技术、同化应用、同化评估等多个方面展开论述。
在同化技术方面，将介绍目前主流的同化方法，如变分同化、集合卡尔曼滤波同化等，并分析其优缺点和适用范围。
在同化应用方面，将概述陆面数据同化系统在气候模拟、天气预报、水文循环、生态环境等领域的应用实例和效果。
在同化评估方面，将介绍常用的评估指标和方法，如误差分析、一致性检验、敏感性分析等，以评估同化结果的可靠性和准确性。
本文将展望陆面数据同化系统的发展趋势和未来研究方向。
随着遥感技术、大数据技术、技术等新兴技术的发展，陆面数据同化系统将在同化方法、数据来源、同化模型等方面实现更多的创新和突破。
随着全球变化研究的深入，陆面数据同化系统将在应对气候变化、生态环境保护等方面发挥更加重要的作用。
本文希望通过综述陆面数据同化系统的研究现状和发展趋势，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、陆面数据同化系统的概念与重要性陆面数据同化系统，简称陆面同化，是一个集成了多源、多时相、多尺度的陆面观测数据的综合处理与分析平台。
其核心任务在于通过同化算法，将不同来源、不同分辨率、不同精度的陆面观测数据融合为一套协调一致、时空连续的数据集，从而实现对陆地表层系统状态及其变化的全面、准确描述。
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关于气象信息采集系统的研究——文献综述
湖州师范学院求真学院信息与工程系 07083415 徐桥
摘要：气象信息采集系统利用实时采集的气象资料，对未来一定时段内的气象情况作出较为精确的预测和预报，在生活中有着很大的需求。
其结构主要分为气象信息采集，数据接收和数据传输还有数据显示。
本文主要针对基本气象信息的采集，分析当代气象信息采集系统的发展现状，指出其中的存在的问题，并对未来的发展趋势作一个前瞻。
关键词：信息采集，无线传送，气象数据分析
1、引言
气象服务是经济建设、国防建设、社会发展和人民生活的基础性公益事业。
因此充分利用无线通信技术，开展气象情报信息和气象预测信息技术研究，提高气象服务质量，对国计民生具有重要得意义。
文章提出气象信息业的发展现状，当代气象信息业的研究水平，其中存在的问题与改进方案，以及气象信息业的未来发展趋势。
目前多数气象局分为省，市，区气象局和数个气象站，原有的气象信息系统地面网络建设较早，设备性能低，线路传输速率低，延时较大，采集数据比较单一，因此很难满足现代社会发展下，人们在生产生活上的需求。
因此，建设一个更完善，高效的气象采集系统迫在眉睫。
而气象信息采集系统正是解决这些问题的最好办法。
气象信息采集系统的研究和发展，是社会稳定发展的需要。
它使人们对气象信息有了更深更准确的了解，对学习，生产，生活有着莫大的帮助。
2、气象信息采集系统研究的现状与发展
2.1 研究现状与不足
经过60年的发展，我国气象信息能力不断增强，精细化程度大大提高，基本建成了比较完善的数值预报预测业务系统。
据了解，我国气象预报预测业务已由单一天气预报发展为目前的灾害性天气短时临近预报、短期气候预测。
但相比世界上的先进国家，我国的气象信息采集系统发展还是显露出很多的滞后，主要在技术和工艺装备、测试仪表、开发能力、稳定性和可靠性等方面表现出较大差距。
(1)基于CAN总线的自动气象观测系统设计
根据地面气象要素观测的需要．设计了一种基于CAN总线接口的自动气象观测系统，并详细介绍了该观测系统的总体结构设计和工作原理。
系统采用主从方式．通过CAN总线将各个观测节点连接起来，并将各个观测节点采集的数据传输到上位PC机处理。
观测节点采用MSP430单片机为主控制器，控制和处理传感器采集数据．并通过CAN控制器MCP2515将采集的数据传输给上位机。
该系统硬件结构简单、可靠性高、测试结果能满足实际的测量要求[1]。
(2)基于CDMA 1X网络的远程无线数据采集系统
介绍CDMA IX网络在自动气象信息远程无线数据采集系统中的应用，描述了系统架构和
无线DTU的配置，给出了下位机通信和上位机接收数据管理软件编程。
该系统在江苏省自动雨量检测系统与高速公路自动气象站中得到广泛应用，具有较大的实用价值和经济价值[2] 。
(3)基于GIS组件的无线数据采集系统
高斯模型的稳定气象条件假设在真实事故场景下难以成立[3]，且对地形因素考虑也被过度简化，导致对于毒害性气体泄漏进行扩散模拟的结果与实际相差较大．通过开发变气象条件下的改进高斯烟团叠加模型(UWF—SPM)；构建实时气象采集硬件系统获取事故场景下的实时气象信息，结合GIS技术实现在事故发生地空气动力粗糙度参数(Z0)的确定；编程实现毒害性气体泄漏扩散浓度分布实时模拟，减小模拟结果和实际事故后果之间的差距，更加有效地辅助该类事故的应急救援决策工作[4]。
文献[5]结合组件式GIS二次开发技术的应用研究，利用Visual Basic可视编程语ADO(Microspft ActiveX Data Objects）数据库编程技术在SQL Server2000数据库基础上，建立了集信息采集、分析处理、发布传输于一体的农业气象信息服务系统，通过GIS功能组件MapObjects2.1，表现时间与空间全方位配置的农业气象信息。
(4)基于GPRS的无线数据采集系统
文献[6]设计了一个基丁GPRS的两要素自动气象站，并实现了，气象要素采集的自动化和网络化。
文中首先讨论了GPRS数据通讯的优点、分析了温度、雨量要素传感器的接口特点。
在电路设计部分，以ADuC812微控制器为核心．讨论了GPRS的通讯接口的设计；详细介绍了铂电阻测量电路可能引起误差的恒流源、外接引线等问题的处理；以及外部干扰引起测雨计数误跳等问题的处理[7]。
文献[8]通过对远程自动气象站数据实时采集传输通讯方式的比较，提出基于通用分组无线业务(GPRS)的远程自动气象站数据实时采集和传输系统的技术方案，以小数据流方式，实现野外自动气象站观测数据的实时采集、传输和对观测设备运行的监控[9]，达到节约经费，提高数据传输时效的目的，并将此系统成功地用于苏通长江公路大桥施工期气象环境监测与预警系统中[10]。
通过GPRS技术来构建采集传输系统具有充分利用现有网络资源，降低建设成本，缩短建设周期等优点。
利用其来采集、传输气象信息数据，可以对将来一段时期内的气象形势做出较为准确的预报，对人们的日常生活给予方便，为防洪抗汛提供决策支持[11]。
(5) 基于GSM的无线数据采集系统
针对传统农田气象信息远程监控系统采集机构布线难、成本高、传输距离有限等不足，提出利用GSM网络覆盖范围广、价格低廉等优势设计的无线网络采集节点方案[12]，阐述无线网络采集节点的硬件构成、通信原理和具体实现方法。
实验表明[13]，该设计方案合理可行，能实现农田气象信息的定时采集、稳定传输和实时报警。
文献[14]针对当前气象信息更精、更细、更及时的需求同信息发布能力不足的矛盾，提出基于GSM MODEM的天气播报系统。
该系统使用了PC多样化气象信息采集和对GSM MODEM控制技术，具有及时性和多样性的特点，是解决“最后一公里”的有效手段[15]，特
别适用广大农村地区。
2.2 未来的发展趋势
随着社会经济的发展，科学技术的进步，尤其是微型计算机、通信、传感器等技术的发展和推广应用，必将进一步推动气象信息采集系统技术向微功能、多功能、智能化、高精度、高可靠性方向发展。
3、结束语
随着科技的发展，气象信息采集系统越来越完善，被应用到各种恶劣的环境当中。
本次气象信息采集系统的设计，结合了当前各种气象信息采集系统的优点，改进了一些不足，以简单，高效为原则，设计出实用的气象信息采集系统。
参考文献
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