北京光照数据搜索

    “碳达峰碳中和”的推进离不开森林植被和农作物的对碳的吸收。同样，森林资源类专业、农业发展与降水、气温、光照等气象数据联系紧密，海水、湖泊、湿地等对二氧化碳的固定能力也与气象条件高度相关。因此，开展农业、林业及地球大气、生态研究需要气象数据支撑，并以此为基础开展碳中和实施研究。由此可见，地理位置、精确到小时甚至分钟级的气象数据、风光发电数据、地理数据是高等院校、研究机构开展“碳中和”专业研究必需“数据原料”。羲和能源集成数据科研平台能够为高校师生提供全球历史任意位置历史40余和未来7日内预测的高精度、小时级多种气象数据，及以此为基准生成的风电、光伏发电功率数据。同时还可以提供气象数据图谱、风光资源图谱、气象演变动态展示、可再生能源发展量化评估等功能。同时还可以提供不同位置的地理信息数据。通过对数据的处理分析计算，平台还可以提供地区新能源资源分析、光伏倾角优化、光伏电站系统方案设计功能，能够支撑双碳相关“产学研”发展。 气候数据用于描述长期气象模式和趋势。可以用于研究气候变化和制定气候适应策略。北京光照数据搜索

    风向是指风的吹向或来自的方向。测量风向的常用方法包括以下几种。风向标，风向标是一种常见的测量风向的工具。它通常由一个轴和一个指示风向的标志物组成，标志物会随着风的吹向而指向相应的方向。风向标可以是简单的风筝形状，也可以是复杂的带有指示刻度的仪器。风向标通常安装在高处，避免受到地面障碍物的影响。风向传感器，风向传感器是一种电子设备，用于测量风的吹向。它通常包括一个或多个风向传感器，可以通过测量风的压力或风的方向来确定风向。风向传感器通常与其他气象传感器一起使用，将风向数据传输给数据采集系统进行记录和分析。雷达风向测量，气象雷达可以通过测量大气中雨滴或颗粒的运动来推断风向。雷达会发送微波信号，当信号遇到雨滴或颗粒时，会发生散射。通过分析散射信号的方向和强度，可以推断出风的吹向。卫星观测，卫星可以通过观测云的移动和形态变化来推断风向。卫星图像显示了云的位置和形状，通过比较不同时间的图像，可以确定云的移动方向，从而推断出风的吹向。这些方法可以单独或结合使用，以获取准确的风向数据。在气象观测站、气象雷达站、船舶、飞机等地方都可以进行风向测量。 北京光照数据搜索平台能够实时下载全球任意单点位置或地域平均统计的历史40年至未来7日预测的11种气象小时级数据。

    气象数据收取费用的原因是因为气象产业不是气象信息产业，气象服务并非不需要支付费用的公共品。气象产业是为经济社会发展和人民生产生活提供气象产品和服务的各类经济活动的汇总，是气象高质量发展的重要支撑，包括气象信息的传播、使用、相关业务、科研和服务。气象信息服务产业又分为公益性气象服务和商业性气象服务，我们日常电视、报纸、短信中看到的天气预报、警报、预警等信息属于公益性气象服务的范畴。气象服务按其属性，属于公共服务范畴。按气象服务对象可划分为决策气象服务、公众气象服务、专业气象服务和科技服务。长期以来，人们对于气象产业存在两个误区，一是认为气象产业是就是气象信息产业，包括气象信息的传播、使用，以及由此产生的经营性收入；二是认为气象服务是不具备商品属性的公共品。气象服务商业化的过程中，气象服务供应商需要考量的是气象信息与各个行业融合的能力，将气象信息投入到实际应用中去。而气象服务行业的门槛并非气象数据本身，其竞争优势是在于对气象数据的加工能力，形成的包括算法、历史气象模式和预报及时程度等方面的差距，这也是气象服务供应商提高竞争力的关键。所以，气象服务商收取费用，合适价格范围里收费是合理的。

    光伏数据是指与光伏发电相关的各种参数和指标。测量光伏数据的方法如下。光照强度测量，光照强度是评估光伏发电潜力的重要指标之一。常见的光照强度测量方法包括使用光照度计或光照传感器。光照度计可测量光的强度，提供实时或定期的光照强度数据。光照传感器可直接测量光的强度，并提供相应的光照强度数据。温度测量，光伏组件的温度对其发电效率有重要影响。因此，测量光伏组件的温度非常重要。常见的温度测量方法包括使用温度传感器或红外测温仪。温度传感器可直接测量光伏组件的温度，并提供相应的温度数据。红外测温仪则可以通过测量光伏组件表面的红外辐射来推断其温度。电流和电压测量：光伏组件通过光照产生电流和电压。因此，测量光伏组件的电流和电压是评估其发电性能的重要指标之一。常见的电流和电压测量方法包括使用电流表和电压表。这些仪器可以直接测量光伏组件的电流和电压，并提供相应的数据。功率输出测量：光伏组件的功率输出可以通过测量电流和电压来计算得到。常见的功率输出测量方法包括使用功率计或功率传感器。这些设备可以测量光伏组件的功率输出，并提供相应的功率数据。此外，还可以通过安装在光伏系统上的数据采集设备来实时监测和记录光伏数据。 羲和能源气象大数据平台结合近10年的历史光照数据计算得到的匹配的倾角和朝向角。结果可供光伏设计参考。

    南京图德科技有限公司（TODE，TechnologyofDigitalEnergy）坐落于江苏省南京市，是一家致力于提供能源电力领域数字化解决方案的科技型企业，公司以打造全球数字能源技术提供商为目标，助力“碳达峰、碳中和”目标实现。作为一家技术驱动型企业，公司主要产品包括能源市场时序运行分析平台TEAP、羲和能源气象大数据平台、能源系统优化及电力市场出清求解引擎等。其中能源市场时序运行分析平台囊括了从电力现货市场出清求解、能源（电力）潮流分析、稳定计算等单断面分析到全年8760小时长时间尺度运行模拟及安全分析功能，还具备电源协同规划、联络线规划、储能规划、碳排放分析等综合规划能力。开放的软件框架及软件计算包配置实现了能源电力领域不同时间尺度、不同场景、不同目标下的数据同源、结果互通、相互调用。羲和能源气象大数据平台能够提供双碳、能源电力分析所需要的多种气象、新能源发电、负荷数据，可以有效兼容能源市场时序运行分析平台，实现新能源数据的高效导入与互通，提升新能源大规模渗透下的电力系统特性分析效率。欢迎来电、来函咨询。 气象数据基于人工智能和机器学习算法研发了气象要素降尺度计算内核，实现数据精度大幅提升。北京辐照数据

平台与美国国家航天局、欧洲中期天气预报中心、德国气象局等气象平台合作并根据数据网格对数据优化融合。北京光照数据搜索

气象数据的分析和应用离不开先进的计算模型和算法。现代气象学依赖于数值天气预报模型，这些模型通过求解大气动力学和热力学方程组，模拟大气的运动和变化过程。气象数据作为模型的初始条件和边界条件，直接影响着预报的准确性。近年来，人工智能和大数据技术的引入，为气象数据分析带来了新的突破。机器学习算法能够从海量历史数据中挖掘出复杂的气象规律，提高短期和中长期天气预报的精度。例如，深度学习模型在极端天气事件的预测中表现出色，能够提前预警台风、暴雨等灾害性天气，为防灾减灾争取宝贵时间。此外，气象数据的开放共享也促进了跨学科研究，推动了气象学与环境科学、生态学、经济学等领域的深度融合。北京光照数据搜索