云和梯田数字气象地图

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基本信息

供数主体：云和县气象局、浙江省气象局数据仓、景区物联设备、环保部门

用数主体：景区游客、云和梯田景区管理方、周边民宿／餐饮经营者、其他景区（莲都、松阳等）、农业生产主体

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应用背景

云和梯田作为全国唯一梯田型5A景区，地形涵盖高山、丘陵、谷地，海拔跨度1200米，气象条件复杂，传统气象服务存在三大痛点：一是信息笼统，仅能提供景区整体数据，无法满足游客对分区精细化气象的需求（如避暑、云海观赏）；二是服务割裂，气象信息与旅游导览脱节，游客难以动态调整行程；三是预警滞后，景区应对极端天气缺乏精准数据支撑，存在安全运营风险。随着游客对旅游体验要求提升，精准气象服务成为文旅升级的关键需求。

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解决方案

构建“数据整合＋可视化呈现＋场景化服务”的数字气象地图小程序，以“趋利避害”为核心破解痛点：

数据融合：整合气象监测数据、地理信息数据、生态数据、实景影像，形成覆盖14个景区区块点位的高质量数据集。

功能落地：提供三大核心服务——实时气象查询（分区温湿度、负氧离子等）、景观预报（云海／日出日落指数）、极端天气预警，同步实景直播。

多端赋能：面向游客提供行程规划支持，面向景区提供应急管理与资源调度数据，面向经营者提供服务优化依据。

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数据清单

数据类型数据来源核心数据项气象核心数据云和县气象局、省气象数据仓分区温湿度、降水量、风速、气压、分钟级预警信息地理信息数据实地采集＋手绘地图建模景区地形地貌、14个区块点位、景点分布、交通路网生态气象数据环保部门、景区监测设备负氧离子浓度、空气质量指数（AQI）实景景观数据景区3个实景摄像头云海实况、日出日落实时影像、景点客流可视化

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关键技术

精细化监测技术：布设9个分布式监测站，实现14个区块点位气象数据精准采集，误差率低于5％。

多源数据融合技术：整合气象数仓、物联设备、实景影像，通过Antlr4语法解析器高效处理XML／JSON格式数据。

可视化呈现技术：手绘景区地图结合分层设色、符号化表达，实现气象要素“可视化”，支持区块点位点击交互。

实时更新技术：基于SpringBoot响应式编程，实现气象数据分钟级更新，高并发场景下稳定传输。

特色指数算法：构建云海指数、日出日落指数、摄影指数等模型，预报准确率达85％以上。

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实际成效

经济效益：2025年上半年梯田景区游客数达112.69万人（同比增长30.87％），旅游消费2.23亿元（同比增长28.42％）；带动民宿、摄影导览等衍生产业年均创收超千万元。

社会效益：游客行程规划满意度提升90％，极端天气应急响应效率提升60％（如暴雨预警时快速关闭危险路段）；推动气象科普普及，小程序累计使用人次超50万。

数据要素创新价值：形成“数据对接－解析－可视化－应用”标准化模式，已被莲都、松阳及吉林、河北等地景区借鉴，填补自然景区精细化气象服务空白；荣获2025年“数据要素×”大赛浙江分赛丽水站三等奖。

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典型场景

云海观赏精准规划场景：上海游客通过“云和梯田数字气象地图”小程序查看未来3天云海指数，发现次日七星墩区块云海概率达92％，结合实时气温（22℃）和负氧离子浓度（2.8万个／cm³），确定次日清晨前往观赏；景区管理方通过小程序同步收到“无降雨、微风”预警，提前开放观云索道；周边民宿经营者根据预报，为游客预留清晨观景接送服务。该场景使云海观赏成功率从35％提升至80％，2025年“五一”假期相关消费占比达景区总消费的40％。

申报单位：云和县气象局

推荐单位：云和县大数据和金融发展中心

所属区县：云和县