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

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一、項目名稱 ******自有平臺氣象數(shù)據(jù)服務(wù)單一來源采購項目二、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。運用機器學(xué)習(xí)算法對收集到的圖像數(shù)據(jù)進行處理，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)，部署多個傳感器，如溫濕度傳感器、土壤水分傳感器和光譜傳感器，實時收集農(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)和雷達數(shù)據(jù)，通過遙感技術(shù)實時監(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)。運用人工智能（AI）和機器學(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)報模型和實時觀測數(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)報的準(zhǔn)確率。 150 旅游氣象預(yù)報自然風(fēng)光景點***路針***省A級以上景點（共303個）及重點旅***路，提供實時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***路 75 民俗風(fēng)情景點***路 75 產(chǎn)品制作 24小時農(nóng)業(yè)天氣預(yù)報產(chǎn)品 24小時農(nóng)業(yè)天氣預(yù)報產(chǎn)品數(shù)據(jù)源采***省精細化報文預(yù)報產(chǎn)品，根據(jù)***區(qū)的精細化報文數(shù)據(jù)和農(nóng)情建議進行產(chǎn)品制作。 60 未來3天本地天氣預(yù)報產(chǎn)品未來三天本地天氣預(yù)報產(chǎn)品數(shù)據(jù)源采***省精細化報文預(yù)報進行封裝整合，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)報產(chǎn)品未來七天本地天氣預(yù)報產(chǎn)品數(shù)據(jù)源采***省精細化報文數(shù)據(jù)進行封裝整合，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)的實時收集，評估農(nóng)作物生長環(huán)境和病蟲害發(fā)展條件。運用機器學(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)的實時收集，評估農(nóng)作物生長環(huán)境和病蟲害發(fā)展條件。運用機器學(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)的實時收集，評估農(nóng)作物生長環(huán)境和病蟲害發(fā)展條件。運用機器學(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)歷年實況數(shù)據(jù)、氣候模式預(yù)測數(shù)據(jù)、月報季報旬報等氣象數(shù)據(jù)進行預(yù)測分析，形成歷史氣候統(tǒng)計產(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，增強對大氣狀態(tài)的初始分析精度。AI和機器學(xué)習(xí)技術(shù)進一步分析歷史天氣事件和模式輸出，實現(xiàn)自動化識別潛在風(fēng)險并快速生成預(yù)測信息。如暴雨、內(nèi)澇、山洪、強風(fēng)、雹、霜凍等災(zāi)害性天氣預(yù)測預(yù)報、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)影響程度進行隨時預(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)、科普等臨時服務(wù)。根據(jù)農(nóng)業(yè)企業(yè)和個體農(nóng)戶的具體需求，提供個性化的氣象咨詢，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)動的決策。 75 指數(shù)預(yù)報產(chǎn)品制作紫外線指數(shù) 基于高精度的氣象模型，計算大氣中臭氧含量、云覆蓋度、地表反射率和太陽高度角等因素對紫外線強度的影響。收集實時天氣監(jiān)測數(shù)據(jù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，實時更新紫外線指數(shù)，提供最新的紫外線強度預(yù)報。根據(jù)用戶的具體地理位置***，提供個性化的紫外線指數(shù)預(yù)報，包括基于GPS定位的移動應(yīng)用服務(wù)。 75 滑雪指數(shù) 運用多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)，包括地面觀測站數(shù)據(jù)、氣象衛(wèi)星資料以及無人機航拍等，捕捉實時的降雪量、雪質(zhì)、雪深和雪層穩(wěn)定性信息。借助機器學(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、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)品還能提供個性化的滑雪活動建議，以及滑雪安全和雪崩風(fēng)險評估。 120 釣魚指數(shù) 通過機器學(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)測釣魚活動的最佳時段。運用衛(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性化的釣魚地點***。提供易于使用的移動應(yīng)用，實時更新釣魚指數(shù)，用戶可以隨時查看最新的釣魚條件預(yù)報，并根據(jù)實時數(shù)據(jù)調(diào)整釣魚計劃。 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)和地面觀測站點的實時信息，結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法對未來幾天內(nèi)的天氣模式進行預(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)性氣候特點和季節(jié)變化，為用戶提供個性化的洗車指數(shù)評分和建議。通過移動應(yīng)用程序和在線平臺，用戶可以實時接收洗車條件預(yù)報，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、太陽輻射強度，并通過物聯(lián)網(wǎng)（IoT）傳感器網(wǎng)絡(luò)實時監(jiān)測本地氣象變化。集成了機器學(xué)習(xí)算法，如深度學(xué)習(xí)和時間序列分析，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，包括最佳晾曬時間段和晾曬效果預(yù)期，同時，系統(tǒng)會根據(jù)實時天氣更新提供智能提醒，以確保用戶能夠在最佳條件下進行晾曬，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。運用機器學(xué)習(xí)和模式識別技術(shù)，預(yù)測最適宜晨練的時間段?？蓪崟r向用戶提供個性化的晨練指數(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。通過實時氣象數(shù)據(jù)分析和個性化用戶數(shù)據(jù)，產(chǎn)品可以生成個性化的穿衣指數(shù)，并通過移動應(yīng)用程序提供實時更新和穿衣建議，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)積聚進行監(jiān)測。通過數(shù)值天氣預(yù)報模型（NWP）預(yù)測關(guān)鍵氣象要素，與AI算法結(jié)合，可實現(xiàn)對火險潛在發(fā)展趨勢的動態(tài)預(yù)測。利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)對過往火災(zāi)事件和天氣模式進行分析，提高對未來火險發(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時環(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　⒘鞲械龋╋L(fēng)險的影響。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)險的變化趨勢。 60 合計 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：本項目采用“單項合同”方式進行合同簽署，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 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)代理機構(gòu)：*** 公告發(fā)布時間：******月***日

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