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【吉林,延邊朝鮮族自治州】中國移動(dòng)吉林公司2024年自有平臺氣象數(shù)據(jù)服務(wù)單一來源采購項(xiàng)目_單一來源采購信息公告

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一、項(xiàng)目名稱 ******自有平臺氣象數(shù)據(jù)服務(wù)單一來源采購項(xiàng)目二、采購內(nèi)容功能模塊系統(tǒng)功能功能描述工作量數(shù)據(jù)分析病蟲害影響資料數(shù)據(jù)分析通過遙感技術(shù)（如無人機(jī)和衛(wèi)星圖像）獲取高分辨率的農(nóng)田圖像，結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）進(jìn)行空間分析，以識別病蟲害發(fā)生的***區(qū)域和潛在***區(qū)域。運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對收集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，利用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型識別和分類農(nóng)作物的健康狀況。結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)，部署多個(gè)傳感器，如溫濕度傳感器、土壤水分傳感器和光譜傳感器，實(shí)時(shí)收集農(nóng)田環(huán)境參數(shù)。基于人工智能（AI）的專家系統(tǒng)能夠分析歷史數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)病蟲害發(fā)生的模式，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供決策支持，包括最佳施藥時(shí)間、藥劑選擇和劑量推薦。 150 氣候模式數(shù)據(jù)分析利用因果推斷和時(shí)間序列分析方法來探究氣候要素之間的因果關(guān)系和長期趨勢。通過網(wǎng)絡(luò)分析和復(fù)雜系統(tǒng)理論，揭示氣候系統(tǒng)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和敏感性，以及這些因素如何影響氣候變化的不確定性。應(yīng)用數(shù)據(jù)同化技術(shù)，將觀測數(shù)據(jù)與模型模擬相結(jié)合，以改進(jìn)模型的初始條件和參數(shù)化，從而提高模型預(yù)測的準(zhǔn)確性。 105 全省災(zāi)害天氣預(yù)警數(shù)據(jù)解析利用高分辨率的氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)和雷達(dá)數(shù)據(jù)，通過遙感技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)控天氣狀況，快速識別發(fā)展中的極端天氣事件，如臺風(fēng)、暴雨、冰雹和龍卷風(fēng)。運(yùn)用人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，特別是深度學(xué)習(xí)模型，來分析和預(yù)測災(zāi)害性天氣的發(fā)展。采用數(shù)據(jù)融合技術(shù)，結(jié)合數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型和實(shí)時(shí)觀測數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)同化方法優(yōu)化模型參數(shù)，提高預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率。 150 旅游氣象預(yù)報(bào) 自然風(fēng)光景點(diǎn)***路針***省A級以上景點(diǎn)（共303個(gè)）及重點(diǎn)旅***路，提供實(shí)時(shí)氣象信息和未來天氣形勢分析數(shù)據(jù)，提供高穿衣指數(shù)、防曬指數(shù)等出行參考，***區(qū)管理提供管理支撐。 60 歷史文化景點(diǎn)***路 75 民俗風(fēng)情景點(diǎn)***路 75 產(chǎn)品制作 24小時(shí)農(nóng)業(yè)天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品 24小時(shí)農(nóng)業(yè)天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品數(shù)據(jù)源采***省精細(xì)化報(bào)文預(yù)報(bào)產(chǎn)品，根據(jù)***區(qū)的精細(xì)化報(bào)文數(shù)據(jù)和農(nóng)情建議進(jìn)行產(chǎn)品制作。 60 未來3天本地天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品未來三天本地天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品數(shù)據(jù)源采***省精細(xì)化報(bào)文預(yù)報(bào)進(jìn)行封裝整合，氣象要素包含氣溫、降水、風(fēng)速、風(fēng)向、天氣現(xiàn)象等氣象要素。 60 未來7天本地天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品未來七天本地天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品數(shù)據(jù)源采***省精細(xì)化報(bào)文數(shù)據(jù)進(jìn)行封裝整合，氣象要素包含氣溫、降水、風(fēng)速、風(fēng)向、天氣現(xiàn)象等氣象要素。 60 農(nóng)業(yè)氣象旬報(bào)及農(nóng)作物病蟲害影響分析服務(wù)產(chǎn)品結(jié)合了遙感技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析和精準(zhǔn)氣象預(yù)測模型，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者和管理機(jī)構(gòu)***。該產(chǎn)品通過植被指數(shù)監(jiān)測、土壤濕度傳感器數(shù)據(jù)以及溫濕度等關(guān)鍵氣象參數(shù)的實(shí)時(shí)收集，評估農(nóng)作物生長環(huán)境和病蟲害發(fā)展條件。運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析歷史氣候數(shù)據(jù)和病蟲害發(fā)生模式，精確預(yù)測未來氣候趨勢對病蟲害發(fā)生的潛在影響。 75 農(nóng)業(yè)氣象月報(bào)及農(nóng)作物病蟲害影響分析服務(wù)產(chǎn)品。結(jié)合了遙感技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析和精準(zhǔn)氣象預(yù)測模型，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者和管理機(jī)構(gòu)***。該產(chǎn)品通過植被指數(shù)監(jiān)測、土壤濕度傳感器數(shù)據(jù)以及溫濕度等關(guān)鍵氣象參數(shù)的實(shí)時(shí)收集，評估農(nóng)作物生長環(huán)境和病蟲害發(fā)展條件。運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析歷史氣候數(shù)據(jù)和病蟲害發(fā)生模式，精確預(yù)測未來氣候趨勢對病蟲害發(fā)生的潛在影響。 120 農(nóng)業(yè)氣象季報(bào)及農(nóng)作物病蟲害影響分析服務(wù)產(chǎn)品結(jié)合了遙感技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析和精準(zhǔn)氣象預(yù)測模型，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者和管理機(jī)構(gòu)***。該產(chǎn)品通過植被指數(shù)監(jiān)測、土壤濕度傳感器數(shù)據(jù)以及溫濕度等關(guān)鍵氣象參數(shù)的實(shí)時(shí)收集，評估農(nóng)作物生長環(huán)境和病蟲害發(fā)展條件。運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析歷史氣候數(shù)據(jù)和病蟲害發(fā)生模式，精確預(yù)測未來氣候趨勢對病蟲害發(fā)生的潛在影響。 120 旬、月、季氣候預(yù)測服務(wù)產(chǎn)品氣候趨勢預(yù)測服務(wù)產(chǎn)品將根據(jù)歷年實(shí)況數(shù)據(jù)、氣候模式預(yù)測數(shù)據(jù)、月報(bào)季報(bào)旬報(bào)等氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析，形成歷史氣候統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品、長期氣候預(yù)測分析服務(wù)產(chǎn)品、氣象分析產(chǎn)品。 75 災(zāi)害性天氣預(yù)測服務(wù)產(chǎn)品利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)同化技術(shù)，能夠?qū)⒌孛姹O(jiān)測、氣球探空數(shù)據(jù)與衛(wèi)星資料結(jié)合，增強(qiáng)對大氣狀態(tài)的初始分析精度。AI和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)一步分析歷史天氣事件和模式輸出，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化識別潛在風(fēng)險(xiǎn)并快速生成預(yù)測信息。如暴雨、內(nèi)澇、山洪、強(qiáng)風(fēng)、雹、霜凍等災(zāi)害性天氣預(yù)測預(yù)報(bào)、可能影響與防災(zāi)建議。 75 災(zāi)害性天氣預(yù)警服務(wù)產(chǎn)品應(yīng)用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)以及人工智能（AI）算法，提供高度精準(zhǔn)和及時(shí)的災(zāi)害性天氣預(yù)警。氣象災(zāi)害預(yù)警信息服務(wù)產(chǎn)品將根***省***區(qū)發(fā)布的災(zāi)害預(yù)警信息進(jìn)行解析提取，根據(jù)天氣情況和天氣對農(nóng)業(yè)影響程度進(jìn)行隨時(shí)預(yù)警產(chǎn)品制作與發(fā)放。 75 特約氣象服務(wù) 提供與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關(guān)的其他氣象咨詢、培訓(xùn)、科普等臨時(shí)服務(wù)。根據(jù)農(nóng)業(yè)企業(yè)和個(gè)體農(nóng)戶的具體需求，提供個(gè)性化的氣象咨詢，包括季節(jié)性氣候預(yù)測、灌溉調(diào)度建議、病蟲害發(fā)生概率預(yù)測等，幫助客戶做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。 75 指數(shù)預(yù)報(bào)產(chǎn)品制作紫外線指數(shù) 基于高精度的氣象模型，計(jì)算大氣中臭氧含量、云覆蓋度、地表反射率和太陽高度角等因素對紫外線強(qiáng)度的影響。收集實(shí)時(shí)天氣監(jiān)測數(shù)據(jù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，實(shí)時(shí)更新紫外線指數(shù)，提供最新的紫外線強(qiáng)度預(yù)報(bào)。根據(jù)用戶的具體地理位置***，提供個(gè)性化的紫外線指數(shù)預(yù)報(bào)，包括基于GPS定位的移動(dòng)應(yīng)用服務(wù)。 75 滑雪指數(shù) 運(yùn)用多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)，包括地面觀測站數(shù)據(jù)、氣象衛(wèi)星資料以及無人機(jī)航拍等，捕捉實(shí)時(shí)的降雪量、雪質(zhì)、雪深和雪層穩(wěn)定性信息。借助機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)同化技術(shù)，產(chǎn)品將精確模擬未來幾天的雪況變化，包括預(yù)測降雪量、溫度波動(dòng)、風(fēng)力及其對雪質(zhì)的影響。利用智能算法，滑雪指數(shù)產(chǎn)品還能提供個(gè)性化的滑雪活動(dòng)建議，以及滑雪安全和雪崩風(fēng)險(xiǎn)評估。 120 釣魚指數(shù) 通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析歷史釣魚數(shù)據(jù)和相關(guān)氣象環(huán)境數(shù)據(jù)，建立模型預(yù)測釣魚活動(dòng)的最佳時(shí)段。運(yùn)用衛(wèi)星遙感獲取水體表面溫度和植被分布情況，以評估魚類可能聚***區(qū)域，從而提升釣魚指數(shù)的準(zhǔn)確性。結(jié)合用戶的釣魚喜好和歷史釣魚效率，通過推薦算法為用戶提供個(gè)性化的釣魚地點(diǎn)***。提供易于使用的移動(dòng)應(yīng)用，實(shí)時(shí)更新釣魚指數(shù)，用戶可以隨時(shí)查看最新的釣魚條件預(yù)報(bào)，并根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)調(diào)整釣魚計(jì)劃。 60 洗車指數(shù) 該產(chǎn)品通過分析高分辨率的氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)和地面觀測站點(diǎn)的實(shí)時(shí)信息，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法對未來幾天內(nèi)的天氣模式進(jìn)行預(yù)測，如降雨概率、空氣質(zhì)量和污染指數(shù)。應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)綜合考***區(qū)性氣候特點(diǎn)和季節(jié)變化，為用戶提供個(gè)性化的洗車指數(shù)評分和建議。通過移動(dòng)應(yīng)用程序和在線平臺，用戶可以實(shí)時(shí)接收洗車條件預(yù)報(bào)，并根據(jù)自己的位置***。 45 晾曬指數(shù) 利用高分辨率氣象模型預(yù)測即將到來的天氣條件，如降水、濕度、太陽輻射強(qiáng)度，并通過物聯(lián)網(wǎng)（IoT）傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)監(jiān)測本地氣象變化。集成了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如深度學(xué)習(xí)和時(shí)間序列分析，以分析歷史氣象數(shù)據(jù)和晾曬效率，從而優(yōu)化晾曬指數(shù)的準(zhǔn)確性。用戶可以通過智能手機(jī)應(yīng)用或網(wǎng)絡(luò)平臺獲取定制化的晾曬預(yù)測，包括最佳晾曬時(shí)間段和晾曬效果預(yù)期，同時(shí)，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)實(shí)時(shí)天氣更新提供智能提醒，以確保用戶能夠在最佳條件下進(jìn)行晾曬，避免由于天氣突變帶來的不便。 45 晨練指數(shù) 通過集成高精度衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)與地面氣象站點(diǎn)監(jiān)測數(shù)據(jù)，綜合分析天氣狀況、溫度、濕度、空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI) 等關(guān)鍵因素。運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識別技術(shù)，預(yù)測最適宜晨練的時(shí)間段。可實(shí)時(shí)向用戶提供個(gè)性化的晨練指數(shù)評分和健康建議，確保用戶能夠在最優(yōu)的氣候條件下進(jìn)行早晨鍛煉。 45 穿衣指數(shù) 結(jié)合地面觀測和衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，詳細(xì)分析溫度、濕度、風(fēng)速、天氣狀況等因素，并利用深度學(xué)習(xí)模型來理解不同氣候條件下的舒適度和人體感覺。通過實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)分析和個(gè)性化用戶數(shù)據(jù)，產(chǎn)品可以生成個(gè)性化的穿衣指數(shù)，并通過移動(dòng)應(yīng)用程序提供實(shí)時(shí)更新和穿衣建議，幫助用戶根據(jù)天氣變化做出恰當(dāng)?shù)拇┮逻x擇。 45 火險(xiǎn)等級利用多光譜和熱成像衛(wèi)星數(shù)據(jù)，產(chǎn)品對地表植被的干燥程度和可燃物質(zhì)積聚進(jìn)行監(jiān)測。通過數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型（NWP）預(yù)測關(guān)鍵氣象要素，與AI算法結(jié)合，可實(shí)現(xiàn)對火險(xiǎn)潛在發(fā)展趨勢的動(dòng)態(tài)預(yù)測。利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對過往火災(zāi)事件和天氣模式進(jìn)行分析，提高對未來火險(xiǎn)發(fā)生概率的預(yù)測準(zhǔn)確性。 45 健康醫(yī)療氣象指數(shù) 利用高分辨率氣象模型和實(shí)時(shí)環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)（包括溫度、濕度、氣壓、污染物濃度等）來評估氣象因素對特定疾?。ㄈ缧难芗膊?、流感等）風(fēng)險(xiǎn)的影響。通過深度學(xué)習(xí)和模式識別算法，產(chǎn)品能夠分析歷史健康數(shù)據(jù)與氣候模式之間的相關(guān)性，預(yù)測不同氣象條件下健康風(fēng)險(xiǎn)的變化趨勢。 60 合計(jì) 1950 1.1采購執(zhí)行期及結(jié)算期：自合同簽訂之日起至******月***日。 1.2合同簽訂原則：本項(xiàng)目采用“單項(xiàng)合同”方式進(jìn)行合同簽署，合同上限金額***商最終談判金額***.3付款比例和付款條件付款比例：90%，10% 付款條件：數(shù)據(jù)平臺對接完工后支付90%（完工報(bào)告），服務(wù)完成后支付10%（服務(wù)考核表）。包段產(chǎn)品名稱產(chǎn)品單位需求數(shù)量標(biāo)包1 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)內(nèi)容支撐服務(wù) 項(xiàng) 1 三、供應(yīng)商名稱 ***省氣象服務(wù)中心（***省專業(yè)氣象臺、***省氣象影視宣傳中心）此公告自發(fā)布之日起***日內(nèi)有效，如有意見，請于公告期內(nèi)以書面形式（加蓋公章）實(shí)名反饋。聯(lián) 系人：范女士聯(lián)系電話：***087 郵箱：fanlulu1.chinamobile.com 采購人/招標(biāo)代理機(jī)構(gòu)：*** 公告發(fā)布時(shí)間：******月***日

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