理、模式识别和自主学习能力，能够有效应对水利工程中的复杂问 题。 在水利工程中，DeepSeek 的应用主要体现在以下几个方面： - 实时监测与预警：通过部署传感器网络，DeepSeek 能够实时采 集水文、气象等数据，并结合历史数据进行智能分析，实现对洪 水、干旱等灾害的精准预警。 - 优化水资源调度：DeepSeek 可以 根据多源数据（如降雨量、水库水位、用水需求等）构建动态模 型，优化 DeepSeek，可以实现对海量水利数据的实时分析 与处理，提供精确的预测和决策支持，从而提高工程管理效率和应 对突发事件的反应能力。 当前，水利工程领域面临的主要挑战包括：  数据来源多样且复杂：水利工程涉及气象、水文、地质等多源 数据，传统方法难以高效整合和分析这些数据。  预测精度不足：现有的洪水预报、水资源调度等模型在复杂环 境下往往难以提供高精度的预测结果。  实时性要求高：水利工程管理需要快速响应环境变化，传统方 貌、水文条件等数据，自动生成最优的枢纽布置方案，并通过虚拟 仿真技术对方案进行验证，确保设计的可行性和经济性。 为了实现上述应用，通常需要以下技术架构： 1. 数据采集层：通过传感器、遥感设备等获取水文、气象、工程 运行等多源数据。 2. 数据处理层：利用 DeepSeek 的数据清洗、特征提取等功 能，对原始数据进行预处理。 3. 模型训练层：基于深度学习算法，构建水文预测、设备故障诊 断等模型。

分布、长势、病虫害 等数据，进行每年的 作物产量和价格的预 测，智能推荐每年当 地适宜种植的作物种 类，实现高效的市场 化产业调控。 作物品类推荐模型 动物疫病防控模型 当动物疫病发生时， 结合分析地理、气象、 水质、土壤、区域养 殖业分布等数据，智 能化预测疫病的扩散 范围和扩散速度，提 前发出预警，为防控 疫病方案提供参考。 用户入口 工作人员入口 管理运维入口 数据赋能应用，应用反哺农业数字大脑 启灌溉设备。例如当水位低于某一个值，或者当土壤湿度低 于某一个值超过一定时间，控制水泵或阀门开启，引水到田 间。灌溉的时间和水量都可以调节和设置，设置完成自动控 制系统确保精确执行。并结合气象信息，如降雨量预测等实 现节水灌溉。 通过土壤养分综合测定仪，定期监测土壤中的养分含量，将监测到 的数据信息发送到监控中心，监控中心根据土壤氮磷钾等含量自动控制水 泵或阀门开启 值、土壤养分等信息，从而满足系统功能升级的需要。 ● 实时监测土壤水分，各监测点可灵活进行单路测量或多路剖面测量。 ● 土壤水分超过预先设定的限值时，立刻上报告警信息。 ● 可扩展土壤温度、电导率、 PH 值以及地下水参数、气象参数等监测功能。 ● 远程监测设备只在采集数据时才给传感器供电，节约能源 ● 支持 WIFI 、 ZigBee 局域网等多种通讯方式，本系统采用免流量费的无线 MESH 技术。 ● 可同时将监测数据上报至多个中心。

...........................26 3.2 自动气象数据采集站.........................................................................................................27 3.2.1 自动气象站技术参数及规格............................. .........................................................................................31 3.2.2 气象设备选型与介绍............................................................................................ 2 自动气象数据采集站 3.2.1 自动气象站技术参数及规格 3.2.1.1 总体要求 自动气象站应依据 LY／T1172-95《全国森林火险天气等级》标 准对影响植被生长的气象因子进行测定。 32 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案  自动气象站必须高度集成，可定时或按指挥中心指令 自动采集并传送大气压、温度、湿度、太阳辐射量、土壤酸碱度、 PM2.5 值等气象因子，采集和传送的最小间隔为

对复杂生态环境数据的分析与处理能力。将这种智能技术应用于生 态环保领域，不仅能提升决策效率，还能加快对环境问题的响应速 度，实现精准和高效的生态环保治理。 在环境监测中，传统的方法依赖于单一的数据源，如气象数据 或水质监测，而多模态 AI 大模型可以融合来自多个数据源的信 息，例如遥感影像、传感器数据、社交媒体信息等，实现数据的深 度理解和分析。这种多模态信息的整合，能够为环境保护提供更全 面 析变得越来越自动化和智能化。通过传感器和卫星监测，能够实时 获取大量环境数据，并通过数据挖掘和机器学习算法进行深度分 析。 当前，智慧诊断已具备了以下几个关键特征： 1. 数据集成：能够整合来自多源数据（如遥感、传感器、气象数 据等）的信息，形成全面的环境监测体系。 2. 实时分析：利用先进的算法对实时数据进行快速分析，及时发 现问题。 3. 预判能力：通过历史数据和趋势分析，提前识别潜在的环境风 险。 4 在应用中，多模态 AI 大模型能够实现以下几方面的价值： 1. 提升数据理解能力：通过同时处理多种数据类型，多模态 AI 能够获得更全面的环境信息。例如，结合空气质量监测数据、 卫星遥感影像及实时气象数据，可以更精准地评估某地区的生 态环境状况。 2. 强化预测能力：多模态模型通过融合丰富的信息源，能够识别 出环境变化的多重因素，并对未来的生态趋势进行科学预测。 例如，通过分析历史气候数据与生态系统变化，预测某一地区

新型经营主体 农业示范园综合管理 农业生产过程管理 农产品溯源 舆情信息 政策 原料、农产品价格 作物 / 畜禽信 息 气象数据 环控数据 生物资产盘点 疫病防控诊断 生物安全 养殖饲喂数据 疫病防控数据 产出销售数据 农业生产数据 农业经营数据 农业管理数据 种植业专题 畜禽养殖专题 农技专题 业水价 改革系统 智能灌溉 系统 省 / 市级监控中 心 村 镇级 管 理中 心 虫情监 测 县 级监 控 中心 大 屏监 控 中心 工程维护人员 水 肥一 体 机 压力 计 气象 站 手机用户 摄像头 流量计 墒情计 手机端 杀虫灯 电脑端 项目概述：邯郸水投， 4 个玻璃温 室 ， 200 亩， 串蕃无土栽培 。主要实现“ 工单化生 产管理 ”和“ AI 规模化养殖场智能化管理，破解企业资金困难， 汇聚资源助力乡村振兴 项目概述：市县农业农村局，农业龙头企业，实现小农户和服务组织的信息交流，促进农业服务资源在合理 区域流动。 建设内容：信息服务（政策资讯 、农产品及农资价格 、气象预警） 、基础服务（农事 、农技 、智慧植保及 问 答） 、生产服务（农田托管 、农机服务 、植保飞防 、灌溉服务 、仓储烘干和劳务用工） 、农资服务（农资 集 采 、农机采购 、农具采购） 、技术服务（农田卫士

域 。 P 行业分布行 罗 Aviu 目前平台主要用户行业占比依次为： 工业视觉检测、智能制造、生物信 息学、气象预测、智慧园区、智慧 物流、智慧交通等。 Aic 运营成效 三 XTROTEC 中 科 逆 熵 800 气象学、 天 文学 小 尺 度 气 象 预 测 黑 洞 检 测 小 尺 度 环 境 监 测 超 新 星 爆 发 监

数据中心冷却系统是一个复杂的非线性系统，各设备之间的运行 参数存在强耦合现象，设备局部最优不能保证整个系统能耗最低；冷 却系统庞杂，水泵、风机、压缩机、外机等不仅需要根据负载功率进 行参数调节，还需要根据室外气象参数进行动态调节，只有各个部件 参数之间协同，才能保证系统能效最高；随着政策与用户需求变化， 降低 PUE 不再是唯一目标，WUE、CUE 的关注度持续上升，但各个 目标之间的变化趋势并不协同一致，甚至相互矛盾，因此如果进行系 监控，确保系统计量数据的精准性，避免由于测试仪器或系统的精度 不足导致系统能效的偏差，从而有效采集了用于智能调优所需的数据， 作为系统调优输入； （2）建立一次侧、二次侧中多设备模糊数学模型，包含气象参 数和设备运行参数，在此基础上通过历史数据对机器学习模型进行训 练，建立系统精确能效模型； （3）基于设备能力标定参数运行范围，在初始化的运行参数下， 带入多目标函数模型，计算目标适应度，当不满足要求时，对输入参 利用室外冷空气冷量，进一步降低的系统的全年的能耗。原设计及优 化方案都保留了利用板换在室外湿球条件允许的前体现进行预冷模 式及自由冷却模式，此举可以大幅提升系统能效及降低运行费用。根 据 CSWD 气象数据预计：1）预冷模式可利用时长：3,035h（约持续 天数 125 天）；2）自由冷却可利用时长：2,237h（约持续时间 90 天） 针对同一个预制化的数据中心项目，通过冷却系统智能调优技术，

由 β 射线法颗粒物在线监测仪、声级计、视频拍照系统及气象设备等组成。  β 射线法监测颗粒物浓度，为国家标准方法，数据准确，可直接用于执法；  声级计可靠性高、稳定性好、动态范围宽、无需量程转换；准确监测现场噪声情况； 数据可用于执法；  实时录像，采集现场图片、视频；  细节拍摄、跟踪拍摄，再现污染画面；  结合气象参数，准确分析污染原因；  IP66 防水级别；  避免了因消防铨不可用而造成人民生命财产的损失。 提高了公共消防服务水平和社会水平的有效途径。 降低了消防铨管理、维护成本。 消防监控平台组成：指挥调度中心 信息可视化：水源、路况信息、气象信息、 人口分布等动态实时数据，方便救援路线 规划，现场周围预防工作准备 力量资源可视化：通过一张图，实时 跟踪救援力量和资源状态 • 一键导航灾情、水源地址 • 反馈警情、车辆状态 • 消防员：迅速处警

及溪源溪小流域智慧防洪体系，提升溪源水库及溪源溪小流域水旱灾害防御智能化决策 支撑能力。 第 3 章 系统建设技术及功能要求 3.1 业务应用建设 3.1.1 溪源溪小流域防汛“四预”决策平台 本次项目按照气象预报和水文监测数据，对溪源溪小流域山洪防御重要村落进行预 警预报。将预报预警、风险研判、过程预演、人员转移等重点环节场景化，在纵向、横 向打通各部门数据共享与业务联动，研发一套溪源溪小流域山洪灾害防御全流程“预报、 一线，为采取工程巡查、工程调度、 人员转移等响应措施提供指引；及时把预警信息直达受影响区域的社会公众，为提前采 取防灾避险措施提供信息服务。建设内容包括实时雨情预警、实时水情预警、预报预警、 气象预警、公众预警发布、对内预警发布和预警规则设置功能。 3.1.1.3.3 预演 在数字孪生流域中对溪源溪小流域的典型历史事件、设计、规划或未来预报场景下 的水利工程调度进行模拟仿真，正向预演出风险形势和影响，逆向推演出水利工程安全 ，目前需要从相关符合以上标 准的单位进行数据采购。但随着福州时空平台地理空间数据不断更新，后期项目可利用 福州时空平台的数据。 1、气象网格化降雨预报数据 根据溪源溪小流域对气象网格化降雨预报的需求，需要每年采购溪源溪小流域 5km*5km 网格化气象预报数据，作为降雨预报的数据来源。 2、地理信息数据 采集溪源溪小流域 208km²，L1 级精度 DEM 网格大小优于 30m，DOM

4. 推动可持续发展 加强对沿线生态环境的监测，支持绿色出行政策，减小铁路运 输对环境的影响，推动铁路的可持续发展。 5. 实现智慧铁路生态系统 构建多层次的智慧铁路生态，整合各类数据，如气象、交通、 旅游等，通过语义分析和深度学习实现智能决策，使铁路系统 能够更好地适应外部变化。 以下是本项目在实施过程中将开展的主要工作内容：  数据采集与模型构建 o 收集铁路沿线的地理信息、交通流量、环境监测等相关 监测、分析和决策支持。 首先，本方案的基础是高精度三维地理信息系统（GIS）和三 维模型的构建。通过利用无人机航拍、激光雷达（LiDAR）扫描等 手段，获取铁路沿线的三维空间数据。同时，结合多种传感器的数 据（如气象监测装置、视频监控等），可全面收集并叠加不同维度 的信息，以便形成精细的三维环境模型。 其次，数据处理与分析将是模型应用的核心环节。利用深度学 习和机器学习技术，对收集到的多源数据进行融合与分析，提取出 习能够在复杂的调 度环境中不断优化列车运行策略，提高运力利用率和运输效率。这 一方法将显著减少列车间的等待时间，降低能耗。 此外，针对环境监测的需求，使用机器学习算法分析环境监测 数据，例如气象数据、噪声水平等，可以实时评估对铁路安全的影 响。通过对这些数据的分类和回归分析，能够形成对环境因素影响 的全面评估，进而制定相应的安全防范措施。 以下是几个主要算法应用的总结：  图像识别算法（CNN）