设计覆盖山脉、湖泊、海岸线的观光路线，如“峡谷穿越线 ” 或“海岛环飞线” , 突出地域自然特色。 文化主题飞行 串联历史文化遗址、传统村落等节点，开发“古建俯瞰线” 或 “民俗风情线” , 结合空中讲解增强体验感。 季节性动态调整 根据植被变化、候鸟迁徙等自然规律推出“红叶航拍季”“ 湿 地观鸟线”等限时线路，保持产品新鲜度。 夜间灯光航线 利用城市灯光秀或自然荧光现象 ( 如蓝眼泪 ) 打造夜间低 空

内，均匀布置传感器以形成一个多维的监测网络。这可减少监 测盲区，使得空气质量数据更加全面和准确。 3. 可调节性布局：根据空气质量的时段变化，对传感器的布置进 行周期性的评估和调整。在高污染季节或特殊气象条件下，可 增加传感器的布置密度，快速反应环境变化。 4. 高度适应：环境监测传感器应根据当地地形和建筑物高度进行 适应性调整，如在高楼大厦顶层设置监测装置，尤其是在城市 中心区域 高的采样频率虽然能提供更细致的信息，但同时也会增加数据传输 和存储的量。为了平衡监测效率与资源消耗，建议在常规状态下采 用每小时采样，而在特定情况下启用高频采样模式，通过设置灵活 的策略来适应不同的环境和监测需求。 根据不同季节和气候条件的变化，采样频率也可以进行动态调 整。例如，在冬季由于采暖造成的污染物浓度通常较高，可以设定 为每 30 分钟一次采样；而在夏季，由于降水量和风力的影响，污 染物浓度相对较低，则可以适当降低为每小时采样。 的折线图，或使用热力图展示不同区域的污染水平，从而为决策提 供直观的依据。 对于数据分析算法的选择，我们重点关注机器学习和统计分析 方法。对于时序数据，我们应用 ARIMA 模型进行预测分析，以便 识别季节性变化及趋势。此外，我们还考虑使用聚类算法，如 K- means，以对不同监测站点的污染物浓度进行分组，从而发现不同 区域的污染特征。 在异常检测方面，我们运用 Isolation Forest

低碳智控 - 冷热源及末端智能控制 园区制冷、供暖现状问题  多种冷热源形式，管理难度大，存在较大节能优化空间 地源热泵、冷水主机、热水锅炉、多联机等多种冷热源形式，且每 种形式在不同季节的冷热效率均有不同，多能高效耦合管理难度较大；  主要依靠人工经验调节，缺乏按需精准调节、联动控制 目前冷站的冷水主机温度、水泵频率、开关机时间，锅炉房的出水 温度、流量及开关机

望加入执行午间低谷电价的队伍。 傍晚高峰电价 在增加午间低谷时段的同时，延长傍晚高峰时段和取消上午高峰时段的地区 也在不断增加。根据寻熵研究院的统计追踪，截至 2025 年 10 月底，各个季节 - 16 - 中全天只有一个高峰时段的地区已经达到 9 个。仅黑龙江和福建全天有 3 个高 峰时段。目前各地傍晚高峰时段的时长从 2 小时到 8 小时不等。 2.4 电价变化对项目投资经济性的影响

然后，我们可以采用机器学习算法进行需求预测模型的建立。 目前，主流的算法包括时间序列分析、回归分析及深度学习等。不 同的算法可针对不同的数据特点选择，以期获得最佳的预测效果。 例如，时间序列分析能够对季节性和趋势性进行建模，回归分 析则可以帮助我们理解影响需求的各种因素，而深度学习则适用于 复杂的特征交互情况。此外，通过集成学习等方法，可以将多种模 型的预测结果结合，进一步提升预测的准确性。