浙江山洪地质灾害防治气象保障工程丽水公共资源.docx

浙江山洪地质灾害防治气象保障工程丽水公共资源.docx

《浙江山洪地质灾害防治气象保障工程丽水公共资源.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《浙江山洪地质灾害防治气象保障工程丽水公共资源.docx（31页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

浙江山洪地质灾害防治气象保障工程丽水公共资源

云和县精细化暴雨监测预报预警系统（一期）建设方案

目录

一、建设目标-2-

二、总体要求-2-

三、技术要求-3-

3.1基础资源和气象数据支撑子系统-4-

3.2突发暴雨监测子系统-9-

3.3暴雨次生灾害风险预警和评估子系统-15-

3.4综合监控预警业务子系统-18-

3.5云和梯田专项气象服务子系统-23-

四、项目组织机构与人员-27-

一、建设目标

紧紧抓住“五水共治”防洪水排涝水等关键环节，建立云和县突发暴雨洪涝灾害风险监测预报预警业务，通过建设，改善突发暴雨监测预报预警能力不足、技术支撑薄弱、应用能力不足、保障不完善等问题，提升云和县突发暴雨监测预报预警科技水平和预报能力，精细化、网格化的暴雨洪涝灾害风险预报预警质量明显提高。

建立0-15天无缝隙的网格化、数字化、精细化暴雨监测、预报产品体系，提高预报预警能力，暴雨实时监测预警有效时间达到0-45min。

建立统一的集约一体化监测预报预警业务平台，突出与省级中心的互动和联动，实现灾害天气监测预报预警、次生灾害风险评估、业务产品制作、平台运行监控、预警信息一键式发布等功能。

整体提升气象局政府决策支持、社会化服务的水平和能力。

二、总体要求

云和县精细化暴雨监测预报预警工程建设的工作重点是：

建成云和本地化气象数据支撑子系统、突发暴雨监测子系统、精细化暴雨预报子系统、暴雨次生灾害风险预警和评估子系统、预报预警发布子系统，建立逐小时、精细化、定量化、网格化的雨量监测预报预警产品体系。

依靠现代科技的新技术和气象现代化的不断发展与进步，以满足未来5-7年云和县暴雨预报业务发展建设和气象服务需求、提升业务现代化发展为原则，并整体带动和提高精细化基础的预报准确率为核心，实施覆盖全市可有效提供县域精细化目标区的暴雨监测、无缝隙预报、辅助决策、预警与服务的数字化、网格化、定量化的系统工程。

主要实现目标有：

1.实况监测精度更高，更新更快。

升级或建立0-15天无缝隙的暴雨网格化、数字化、精细化监测体系，在省级CIMISS—ZJ统一的数据环境支撑下，云和县全境内网格化的监测尺度1km*1km，每5分钟滚动更新；

2.预报更精细、体系更完整。

基于雷达资料、数值模式预报产品和多种观测资料的融合技术，实现0-360h的预报产品体系建设。

定量降水客观预报产品的空间分辨率达到0.01°×0.01°，其中0-6h每10分钟更新10分钟间隔的定量降水预报产品；0-24h每1小时更新逐小时间隔，分辨率达到0.03°×0.03°；0-360h每天更新两次，分辨率为0.05°×0.05°，6小时间隔。

并在此基础上实现乡镇，甚至村社区的预报。

3.判别更科学，落区更准确。

基于包括多普勒雷达、风廓线雷达、双偏振雷达等雷达资料、自动站和卫星资料等多源资料融合，建立各种雷达的反射率因子参量,ZDR参量,KDP参量和相关系数参量等参量之间的关系函数，然后采用技术处理方法来建立降水粒子的相态识别模型，形成逐10分钟更新，空间分辨率为250mx250m的高时空分辨率降水相态识别产品。

针对台风降水、梅雨降水和强对流降水的特点，充分考虑传统最优化方法和概率配对法优缺点的基础上，用反射率因子Z和1小时或10分钟雨量计实测的小时降水量I直接建立动态关系，提出一种改进的动态最佳窗概率配对法，提升暴雨落区和移动预报的准确性，特别是台风暴雨。

4.预警更快速，普查更全面。

释用和检验省级风险次生灾害的分析和预警模型，通过云和县本地次生灾害个例库的收集、上传，并通过次生灾害个例库不断检验修订本地临界雨量阈值，提高次生灾害风险预报准确率。

完成对全市中小河流、山洪沟、地质灾害点的普查，依此搭建山洪、地质灾害等预警模型，自动计算生成市域内乡镇，中小流域，山洪沟，主要水库库区的短临、短时、中短期面雨量预报产品和风险预警产品，建立快速发送机制。

5.预警发布更流畅，手段更丰富。

建成“一键式、全方位”预警信息发布系统，建立预警信息发布单位与预警信息发布中心的快速信息传输通道，主要开发本系统与另建的突发公共事件预警发布系统的接口，方便发布系统直接获取拟定格式的预警内容，研发新媒体和公共媒体的二次开发和接口开发等功能，从而实现预警信息快速传递。

最终通过网站、短信、微博、微信、电视、广播、大喇叭、电子显示屏等突发事件预警信息发布渠道向社会发布。

实现多手段相互配合，权威、快速、广覆盖的预警信息发布。

同时与省级预警发布系统无缝对接。

三、技术要求

投标文件应对招标要求的各项要求进行实质性响应，且内容完备、设计深入。

在技术上应体现科学性、先进性，应满足如下要求：

1、技术路线

投标文件应对应用系统的架构、技术路线、功能等方面给出全面、深入的设计。

应用系统应采用先进的软件技术进行设计和开发，包括但不限于以下技术，如：

基于面向对象的技术路线、基于构件的技术路线、面向服务架构的技术路线的技术路线等。

2、技术架构

应用系统应采用三层技术架构，采用B/S为主，对于B/S不能解决的或者说效率较低的，C/S作为辅助。

3、集成要求

在本系统建设过程中，需要与云和县气象局现有系统进行有效集成，须满足如下几方面的要求：

需求符合度：

在充分了解现有系统实现的业务功能的基础上，结合当前以及未来暴雨防灾的实际需求，对基本满足需求的系统采用完善后推广的方式集成，对局部满足需求的系统采用数据库层面的集成方式；

可维护性：

现有系统有单位自建和第三方采购两种模式，从系统的可维护性角度考虑，对维护力量有保障的系统倾向于保留并实现集成，对维护力量基本没保障的系统倾向于重新开发；

健壮性：

健壮性是暴雨防灾平台重要的衡量指标，系统吞吐能力、网络负载、数据库负载、平台稳定性，都是影响未来暴雨防灾系统运行的重要因素，不能因为其他系统的健壮性差造成暴雨防灾系统运行不畅，在系统集成的时候也应综合考虑，以保证系统健壮性为原则；

可扩展性：

要求系统具备很好的扩展能力，以适用未来单位暴雨防灾业务完善和扩充的需要，所以，现有系统必须是在某业务领域具有良好的可扩展性才符合集成的基本要求；

投资保护：

相当一部分信息系统在建设过程中投入了单位大量的资源，是信息化建设的成果，在进行系统集成时应予以保护，尽可能充分利用现有信息系统资源，避免投资浪费。

3.1基础资源和气象数据支撑子系统

3.1.1基础资源支撑模块

该模块主要用于对暴雨工程系统的硬件支持，结合全省气象信息化的发展规划，全省气象业务将以“云+客户端”的扁平化发展，因此暴雨工程的系统将以租用省级气象私有云的方式部署，对于云和局单纯用户，不需要进行任何的运维和部署。

因此，暴雨工程将以租用云服务器、存储等方式运行，对于气象内部的数据通过气象专网传输，涉及与外网或电子政务云之间的数据通信，两者之间通过安全设备隔离，确保通信和数据安全。

3.1.2气象数据支撑模块

以省级CIMISS数据环境为基础，建立云和县本地化的应用加速节点，对于气象通用的基础数据和资料，通过MUSIC接口进行数据直接访问，对云和本地域生成的各类数据和产品按照CIMISS的标准和规范进行文件目录管理或数据库存储管理。

主要实现气象资料和业务产品的统一、高效和完整的存储、服务和管理功能，包括：

数据处理、产品加工、数据存储和数据服务等功能。

（1）标准化数据处理

围绕着气象数据生命周期主要环节，设计由数据收集、数据处理、产品加工、数据存储三个功能部件组成的标准化数据处理存储功能和业务流程，完成气象数据和产品的内部处理存储工作。

其中：

数据处理功能部件负责数据格式检查、格式转换、数据解码、质量控制等前处理，生成业务可直接使用的基本数据；产品加工功能部件负责进行基于标准数据统计方法和成熟业务产品分析加工算法的气象产品加工，以及标准数据集制作等；存储管理功能部件负责数据的存储结构管理、数据入库、数据安全备份和恢复、数据分级存储管理、存储资源管理等。

为满足数据传输与交换的需求，设计一个简化版的数据传输子系统，该系统应具有数据收集、分发、补调、系统管理功能。

其中：

a数据收集功能

收集本地的各类观测数据及需要向县级传输的预报、服务等数据。

能够根据预先设置的目录结构，接收并处理进入系统的各类气象资料和业务通知，包括资料文件的重复性检查、格式检查等。

b数据分发功能

基于分发策略通过多线程分发资料。

实现向地市和省级中心传输本地各类观测资料和预报产品，与同城用户传输交换数据等功能。

b数据补调功能

系统根据应收数据表定义和实际接收情况，对缺失的资料主动从省级或地市级数据共享服务系统补调数据。

e系统管理功能

实现系统内文件和目录命名的规范化，日志记录、分发文件和目录的维护和管理。

（2）数据存储和服务功能

数据服务子系统基于数据库子系统，为省级业务和科研用户提供各类气象数据和产品的综合数据共享服务。

数据服务子系统由全局数据访问视图、统一数据服务接口和气象业务内网组成。

气象数据具有结构化和非/半结构化的特征，根据不同的气象数据类型，采用不同的数据存储方式：

第一，针对结构化数据存储，采用分布式关系型数据库存储（如DRDS云平台分布式关系型数据库等）；第二，针对非/半结构化数据，采用分布式文件系统和NoSQL数据库两种方式存储（如OTS表格存储、OSS文件存储、气象部门自建的Micaps-Cassandra等）。

关系数据库系统主要采用DRDS云平台分布式关系型数据库，存储元数据信息和气象离散数据等。

分布式文件系统主要采用OSS文件对象存储平台，适用于各种气象数值预报等大数据文件、气象归档文件（包括历史文件）等冷数据存储。

NoSQL数据存储主要采用OTS表格存储，存储实时性要求比较高的热数据。

通过不同的存储方式的自动切换，实现数据由冷热切换，提高访问气象大数据的效率。

a全局数据访问视图

全局统一数据访问视图是气象数据的一个全局目录，即用户视角的气象数据，是业务和科研用户调取气象数据资源的统一数据入口和语义定义，由标准的气象数据科学分类体系、数据时空要素等多维度属性定义、气象数据的元数据描述信息、数据逻辑结构、气象数据元定义等组成。

通过访问解析映射处理算法，将全局统一数据访问视图映射为气象数据库中的数据存储对象，并获取数据。

b数据统一服务接口

数据环境的对外服务通过数据统一服务接口来实现。

数据统一服务接口是面向不同平台和接口协议（Webservice、多种语言API、文件共享）、由不同的气象数据访问参数和调取模板组合而成的一套数据读取/写入函数接口及脚本调用命令集，业务系统和用户通过输入访问参数并嵌入各数据服务接口或调用数据服务脚本命令，来获取省级数据环境中的气象数据和产品，或向省级数据环境直接写入数据。

数据统一服务接口具有多形式、可扩展、跨平台、网络化的特点。

此外，数据统一服务接口还提供算法插件及工具的服务。

数据环境系统数据存储的数据类型：

包括地面气象资料、高空气象资料、农业气象与生态气象资料、数值分析预报产品、云图、雷达、短临监测预警产品、SWAN推送产品、次生灾害产品、通过上级服务接口获得的定制数据文件，其他资料。

文件存储：

资料应该按照文件的使用划分不同的区域分别存储，大致可分为上级下发（广播接收、上级推送、补调数据、定制数据等）归为业务文件库、本地服务产品及行业交换的资料归为行业文件库。

文件清除：

为了保证有足够的磁盘空间存储最新的数据，保证系统的稳定运行，系统必须制定定时清除超出保存周期文件的策略，依据不同类型数据保存周期的不同而制定不同清除策略。

数据清除功能实现所存储管理数据、工作中间文件等的自动或触发式清除。

按照清除策略，定时或人工清除超出保存周期的文件。

（3）数据共享平台

建立部门信息共享系统，通过政务网络，实现气象、环保、水利、国土等多部门信息共享与应用。

通过该系统建设，实现对不同来源渠道的共享信息数据（水文、环境、农业、国土等跨部门横向共享信息；省、市、县三级跨区域的气象实况观测、精细化预报等信息的纵向共享信息）的共享，以及各类共享信息的处理、发布、显示、统计查询等应用，并向环保、水利、国土等政府部门提供一个通过政府内网可以访问的部门间共享平台。

部门信息共享系统实现气象灾害监测、预报、预警等防灾减灾业务信息的跨部门、跨地区抽取、处理和共享，并及时将气象防灾减灾综合应用系统产生的防灾减灾决策信息产品展示在共享平台，供政府及相关部门使用，为重大灾害过程政府决策指挥提供辅助参考。

系统主要建设内容包括：

1）与水利、环保、国土等部门数据实行对接，完成各类相关实时数据的自动汇集，系统通过对各种数据进行分析，按照不同数据来源设计相应的汇集录入工作流程，最大程度的实现数据汇总录入自动化。

2）建立包括气象数据、水利水情数据、环保数据等在内的气象信息综合数据库，为云和县气象数据共享平台提供信息支撑，能方便存储和管理云和县气象数据共享平台的各类监测数据，为云和县气象综合监测系统提供信息支持服务。

3）实现气象、水文、环境等部门为主的实时监测数据和有关统计数据的综合显示，建立“实时监测一张图”；

4）与局气象综合业务平台及省、市气象预报预警产品库对接，实时发布本地区的气象预报、灾害预警信息的综合显示，建立“灾害性天气预报预警一张图”；由于政务网与气象内网之间是独立网络，结合考虑数据交换和信息安全，需通过部署网闸，配置相关的协议和端口，使本系统和突发预警平台之间的数据互联。

（4）承诺子系统建成后最终提供的清单

系统名称

建设内容及要求

基础资源和气象数据支撑子系统

（1）完成一个支撑云和县暴雨监测、预报和预警的标准的、统一的数据环境，作为省级CIMISS的应用加速节点；

（2）搭建本地化的分布式存储系统，与气象系统的现有业务系统MICAPS4.0无缝对接，开发基于CIMISS-ZJ（DRDS分布式关系型数据库、OTS表格存储）的预报、预警和服务系统，实现三者之间的无缝衔接。

按CIMISS数据服务标准，完成基于云和本地化气象数据支撑系统的数据服务接口，并统一纳入省级CIMISS管理，兼容MUSIC接口；

（3）实现精细化暴雨监测预报及风险预警系统处理生成的数据和本地化特色数据，需经过MUSIC接口全部回传至省级CIMISS数据环境；

（4）建立部门信息共享系统，依赖本地政务系统，实现气象、环保、水利、国土等多部门实况监测信息、暴雨预报预警和次生灾害风险预警信息共享与应用WEB平台；

（5）通过风险普查和地理信息系统的二次加工，提供满足暴雨监测预报预警系统的云和县乡镇、村、小流域、山洪沟等地理信息；

（6）通过系统的建设，掌握省级气象私有云的整体架构、运维等方式的信息。

要求投标方在招标成功后提供3年的符合要求的省级私有云服务租用合同等证明材料，到期后由云和县气象局续期或转移到指定服务器上。

3.2突发暴雨监测子系统

（1）实时监测数据采集和质量控制

建设内容

建设内容包括：

实况区域自动气象站数据、城市暴雨监测网水深（雨量、视频）数据、相关部门数据的采集和处理；气象资料质量控制；实况监测降水面雨量分析；对超阈值情况进行屏幕、电话等告警。

主要建设目标

主要建设目标包括：

实现自动站1分钟资料上传、收集、分发等功能或同步省级数据库，同时实现自动站资料2分钟内、专项建设观测站、雷达资料省内3分钟、省际共享5分钟到达数据环境支撑系统。

对数据环境支撑系统中的本地专项建设内容如积水水深等数据进行质量控制，同时完成相关的面雨量计算。

预期实现的主要功能

实况数据的采集和处理

1）在本地的数据支撑环境中，需对接实况自动站雨量暴雨、视频等监测数据的采集和处理；

2）对于基本常规的气象自动站观测数据和非常规的观测数据如：

雷达、卫星、风廓线雷达、闪电定位仪、大气电场仪等资料收集和处理，直接读取省级CIMISS接口；

针对云和县辖区内的自动站、乡镇面雨量，对于10分钟、1小时、3小时、6小时之内降水在后台进行滚动累积计算，并设定一个阀值，当降水量超过这个阀值时，系统直接通过大屏幕或手机发送相关报警信息至业务人员，同时在值班人员的电脑上通过弹框方式和声音进行警示，阀值可以通过用户自行设置。

（2）监测产品的客观分析

建设内容和主要建设目标

1）、基于静止卫星和极轨卫星的遥感数据产品，反演云和县影响天气范围区域内的卫星估测降水，卫星估测降水的产品空间分辨率为1公里*1公里，时间分辨率为10分钟间隔，产品更新频率为每10分钟更新1次。

产品的时效和数据质量要求：

在获取卫星遥感产品后5分钟内完成卫星估测降水的反演过程并生成卫星估测降水产品；卫星估测降水应对比降水实况进行检验，数据质量应达到或超过中国气象局的格点降水检验标准要求，如中国气象局暂无明确监测产品检验标准，则以省局的监测产品检验标准为准。

卫星估测降水反演算法要求：

算法应符合气象学意义和气象卫星遥感的原理，算法反演所使用的数据应为云和县气象局现有的数据，如需采用外来数据源则应为可公开获取的卫星数据源。

2）、基于静止卫星和极轨卫星的遥感数据产品，反演云和县影响天气范围区域内的大气风场，大气风场的产品空间分辨率为1公里*1公里，时间分辨率为1小时间隔，产品更新频率为每1小时更新1次。

产品的时效和数据质量要求：

在获取卫星遥感产品后10分钟内完成大气风场的反演过程并生成大气风场产品；大气风场数据应对比高空实况风场进行检验，数据质量应达到中国气象局的风场检验标准要求，如中国气象局暂无明确监测产品检验标准，则以省局的监测产品检验标准为准。

大气风场反演算法要求：

算法应符合气象学意义和气象卫星遥感的原理，算法反演所使用的数据应为云和县气象局现有的数据，如需采用外来数据源则应为可公开获取的卫星数据源。

3）、基于省内和省外的单站雷达数据，反演云和县影响天气范围区域内的卫星估测降水，雷达估测降水的产品空间分辨率为1公里*1公里，时间分辨率为10分钟间隔，产品更新频率为每10分钟更新1次。

产品的时效和数据质量要求：

在单站雷达数据后5分钟内完成卫星估测降水的反演过程并生成雷达估测降水产品；雷达估测降水应对比降水实况进行检验，数据质量应达到或超过中国气象局的格点降水检验标准要求，如中国气象局暂无明确监测产品检验标准，则以省局的监测产品检验标准为准。

雷达估测降水反演算法要求：

算法应符合气象学意义和雷达遥感探测的原理，算法反演所使用的数据应为省内和省外的单站多普勒气象雷达数据，不得以其它数据替代。

4）、基于省内和省外的单站雷达数据，反演云和县影响天气范围区域内的高空垂直风场数据，高空风站点应包括省内和周边省份的所有多普勒天气雷达，时间分辨率为1小时间隔，高度分辨率为至少8层等压层数据，分布在925百帕至200百帕之间的规定等压面，产品更新频率为每1小时更新1次。

产品的时效和数据质量要求：

在获取单站雷达数据后30分钟内完成高空风场的反演过程并生成高空风场产品；高空风场数据应对比高空实况风场进行检验，数据质量应达到中国气象局的风场检验标准要求，如中国气象局暂无明确监测产品检验标准，则以省局的监测产品检验标准为准。

高空风场反演算法要求：

算法应符合气象学意义和雷达遥感探测的原理，算法反演所使用的数据应为省内和省外的单站多普勒气象雷达数据，不得以其它数据替代。

产品的时效和数据质量要求：

在获取单站雷达数据后30分钟内完成高空风场的反演过程并生成高空风场产品；高空风场数据应对比高空实况风场进行检验，数据质量应达到中国气象局的风场检验标准要求，如中国气象局暂无明确监测产品检验标准，则以省局的监测产品检验标准为准。

高空风场反演算法要求：

算法应符合气象学意义和雷达遥感探测的原理，算法反演所使用的数据应为省内和省外的单站多普勒气象雷达数据，不得以其它数据替代。

5）、基于自动气象观测站气象要素，生成云和县影响天气范围区域内的气象要素实时网格化监测产品，产品要素包括降水、气温、风、气压、湿度、能见度等，空间分辨率为1公里*1公里，时间分辨率为5分钟间隔，更新频次为每5分钟更新1次。

产品的时效要求：

在自动站观测时次以后5分钟内完成所有自动站气象要素的格点化分析过程并生成网格化监测产品。

数据质量要求：

对自动站气象要素进行网格化分析前，应基于省级实时质控后的气象要素数据进行本地化二次质控，质控方法应区别于省级质控，应基于本地的历史统计数据、卫星雷达同化数据、本地特殊的地形、海拔高度、特殊的城市热岛效应、森林植被覆盖影响、人工作业影响等本地情况进行二次精细化质控和订正，质控和订正过程应在1分钟内完成。

网格化监测要素应进行数据检验，数据质量应达到或超过中国气象局规定的检验标准要求，如中国气象局暂无明确监测产品检验标准，则以省局的监测产品检验标准为准。

网格化分析算法要求：

算法应符合气象动力学原理和气象统计学原理，并融合历史观测数据、卫星、雷达、数值预报等多种数据源以增强监测产品的可信度。

6）、以自动气象要素实时网格化监测产品、雷达反演产品、卫星反演产品为基础，开发多源融合降水技术，生成云和县影响天气范围区域内的多源融合降水分析产品。

多源融合降水产品空间分辨率为1公里*1公里，时间分辨率为10分钟间隔，产品更新频率为每10分钟更新1次。

产品的时效要求：

在自动站观测时次以后10分钟内完成多源融合降水的处理流程并生成多源融合降水产品。

产品的数据质量要求：

夏季误差RMSE≤1.0mm/h，相关系数：

≥0.6。

7）、基于自动气象观测站气象要素、卫星数据、雷达数据、风廓线数据、高空观测数据、机载气象观测数据，生成云和县范围内的天气现象客观分析产品。

天气现象空间分辨率为1公里*1公里，时间分辨率为5分钟间隔，更新频次为每5分钟更新1次。

产品的时效要求：

在每5分钟观测时次以后10分钟内完成所有天气现象客观分析过程并生成天气现象网格化产品。

天气现象客观分析产品应进行数据检验，数据质量应达到或超过中国气象局规定的检验标准要求，如中国气象局暂无明确监测产品检验标准，则以省局的监测产品检验标准为准。

天气现象客观分析算法要求：

算法应符合气象学意义和气象统计学原理，并融合历史观测数据、卫星、雷达、数值预报等多种数据源以增强监测产品的可信度。

8）、建立监测产品加工、分析、处理业务流程，并实现网格化监测产品分析、加工处理算法库。

9）、建立以上监测产品生成的监测产品实时加工分析模块，实时生成本地化的实时监测产品。

监测产品实时加工分析模块应实现的功能：

1）、基于静止卫星和极轨卫星的遥感数据产品，反演云和县影响天气范围区域内的卫星估测降水，生成的数据产品要求、算法要求等参见建设内容和目标。

2）、基于静止卫星和极轨卫星的遥感数据产品，反演云和县影响天气范围区域内的大气风场，生成的数据产品要求、算法要求等参见建设内容和目标。

3）、基于省内和省外的单站雷达数据，反演云和县影响天气范围区域内的卫星估测降水，生成的数据产品要求、算法要求等参见建设内容和目标。

4）、基于省内和省外的单站雷达数据，反演云和县影响天气范围区域内的高空风场数据，生成的数据产品要求、算法要求等参见建设内容和目标。

5）、基于自动气象观测站气象要素，生成云和县影响天气范围区域内的气象要素实时网格化监测产品，生成的数据产品要求、算法要求等参见建设内容和目标。

6）、以自动气象要素实时网格化监测产品、雷达反演产品、卫星反演产品为基础，生成云和县影响天气范围区域内的多源融合降水分析产品，生成的数据产品要求、算法要求等参见建设内容和目标。

7）、基于自动气象观测站气象要素、卫星数据、雷达数据、风廓线数据、高空观测数据、机载气象观测数据，生成云和县范围内的天气现象客观分析产品，生成的数据产品要求、算法要求等参见建设内容和目标。

8）、研制雷达反演降水、风场，卫星反演降水、风场，自动站气象站网格化分析，本地化气象要素质量控制和实时订正，多源融合降水，天气现象客观分析，资料同化等算法和模型，形成智能网格化监测分析