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系统介绍
它是什么、能解决什么问题，先看这一屏就够了。
- 模块数量：47个二级模块
- AI能力：机器学习预报模型
- 数据源：观测站、卫星、第三方
天气变化预测管理系统是德尔普智能软件云面向气象服务、农业、交通、能源等行业推出的AI原生预测平台。系统以机器学习预报模型为核心，融合观测站、卫星遥感与第三方气象数据，提供从数据治理、模型训练、预报产品生成到灾害预警、行业场景服务、预报检验与运营计费的全流程管理能力，帮助客户提升预报准确率、预警时效与气象服务运营效率。
天气变化预测管理系统是一套覆盖气象预测全流程的软件平台，包含气象数据接入与治理、预测模型研发与训练、天气预报产品生成、灾害性天气预警、行业场景预测服务、预报检验与效果评估、客户与合同管理、计费结算与运营、数据可视化与分析、平台运维与系统管理等10大能力域，共47个二级模块。系统支持PC网页版、APP、PAD、微信小程序、钉钉、企业微信等多终端访问，实现数据同步与协同会商。
电脑、手机、平板、微信、钉钉、企业微信多端协同，同一套数据实时同步。
业务痛点
这类系统最常见的三类问题，系统分别怎么解。
预报模型输入数据不可靠，影响预报准确率
提供多源数据接入、清洗与标准化治理，构建统一数据资产目录
难以快速响应业务需求，预报产品更新滞后
内置机器学习模型训练与评估工具，支持模型版本管理与快速发布
预警信息触达率低，行业用户决策支撑不足
智能预警规则配置与多渠道推送，提供农业、交通、能源等场景化预测服务
上线变化
用可观察的指标描述变化，具体数值以实际业务为准。
覆盖从数据接入、模型训练、预报生成、预警发布到检验评估与运营计费的全流程，共47个二级模块，满足气象服务全业务链管理需求。
核心能力
每个能力都对应一个真实工作场景：谁在用、原来难在哪、用了之后结果怎样、如何验证。
气象数据来源多、格式不一，清洗与标准化工作量大
提供观测站、卫星遥感、第三方气象源接入，内置数据清洗、质量控制与要素标准化工具，构建统一数据资产目录
数据接入效率提升50%，数据质量合格率达99%
通过数据质量报告与资产目录审计验证
传统预报模型研发周期长，难以快速迭代优化
提供数值预报模式配置、机器学习模型训练、模型评估与对比、版本管理与发布，支持训练样本库管理
模型研发周期缩短40%，预报准确率提升15%
通过模型评估报告与对比实验验证
预报产品制作依赖人工，精细化订正效率低
提供短临、短期、中期预报自动生成，要素精细化订正，产品模板配置与预报会商工作台
预报产品制作效率提升60%，订正精度提高20%
通过产品生成记录与订正对比分析验证
预警规则固定，难以适应多变天气，发布渠道分散
提供预警规则配置、灾害风险智能研判、多渠道预警发布与推送、响应跟踪与历史档案管理
预警发布时效缩短至3分钟，触达率提升至95%
通过预警发布记录与响应跟踪报告验证
行业用户需求差异大，通用预报难以满足精准决策
提供农业气象、交通气象、能源负荷、城市运行等场景化预测服务，支持服务订阅与授权
行业客户满意度提升25%，服务订阅收入增长30%
通过客户满意度回访与服务订阅数据验证
预报效果缺乏系统评估，运营计费手工操作易出错
提供预报准确率检验、预警效果评估、模型漂移监测、检验报告生成，以及服务计量、计费结算、发票回款管理
检验报告生成效率提升70%，计费差错率降低至0.1%
通过检验报告与计费对账记录验证
功能清单
按一级业务域分组，共 47 个二级功能；可按需启用、自由组合。
对接地面站、雷达、探空等观测源，统一采集实时气象要素数据
接入卫星云图与遥感反演产品，融合多源数据补足观测空白区域
接入外部气象服务商与公共数据接口，扩展数据覆盖范围与冗余度
识别缺测、跳变与异常值并自动修补，保障输入数据可信度
统一单位、时区与编码规范，解决多源数据口径不一致问题
登记数据集元信息与血缘关系，便于检索、复用与审计追溯
配置区域数值模式参数与初始场，生成基础预报产品
基于历史样本训练温度、降水、风速等要素预测模型
用标准指标横向比较模型精度，支撑模型选型与淘汰决策
管理模型版本迭代与灰度发布，保证线上预测可回滚可追溯
沉淀历史样本与标注数据，支撑模型持续迭代与复现实验
生成未来两小时分钟级降水与强对流临近预报产品
输出未来一至十天逐日预报，支撑日常气象服务发布
结合地形与本地观测对预报结果做偏差订正，提升准确率
定义产品要素、时段与展示格式，统一对外发布口径
汇集多源预报结论供会商讨论，形成统一预报意见
按要素阈值与区域设定预警触发条件，规范预警发布标准
结合预报与承灾体数据评估致灾风险等级，辅助预警决策
通过多渠道发布预警信息并跟踪到达情况，确保触达及时
记录预警响应与处置过程，形成闭环复盘依据
归档历次预警与实况对比，支撑预警阈值优化
提供农事关键期气象预测与农险指数支撑，降低生产风险
输出道路结冰、能见度等路况气象预测，支撑交通调度
预测风光资源与用电负荷气象影响，辅助能源调度决策
面向城市内涝与高温健康风险提供预测提示，支撑城市治理
管理行业客户的服务范围与调用权限，保障服务合规交付
按要素与时效统计预报误差，量化预报质量水平
评估预警命中率与空报漏报情况，指导阈值调整
监测线上模型精度衰减趋势，及时触发重训与更新
自动汇总检验结果形成周期报告，支撑质量考核与汇报
维护客户基本信息与服务偏好，支撑精准服务与续约
登记服务合同与服务水平条款，明确交付责任与考核标准
受理客户气象服务请求并分派处理，跟踪服务响应时效
收集客户对预测服务的评价，形成服务质量改进输入
按调用量或订阅周期计量服务用量并生成账单
完成账单核对与结算流程，减少计费争议与差错
管理开票与回款进度，掌握应收账款风险
汇总服务量、收入与客户结构指标，支撑经营决策
在地图上叠加实况与预报图层，直观呈现区域天气态势
对比多模型与实况差异，辅助判断预报可信度
支持按区域时段要素自助生成报表，满足多样分析需求
汇聚预测准确率与服务指标，为管理者提供全局视图
管理账号、角色与数据权限，保障系统访问安全合规
编排数据采集与模型推理任务，监控运行状态与失败重试
记录操作与访问日志，支撑问题排查与合规审计
维护全局参数与字典项，适配不同区域业务差异
统一管理站内信与外部通知渠道，保障信息及时送达
适用场景
不同规模、不同业务结构的企业，都能找到贴合业务的用法。
把「短临天气预报」相关的客户、票据、任务和数据放到同一套流程里，减少跨表核对与重复沟通。
把「灾害性天气预警」相关的客户、票据、任务和数据放到同一套流程里，减少跨表核对与重复沟通。
把「农业气象服务」相关的客户、票据、任务和数据放到同一套流程里，减少跨表核对与重复沟通。
把「交通气象保障」相关的客户、票据、任务和数据放到同一套流程里，减少跨表核对与重复沟通。
把「能源负荷预测」相关的客户、票据、任务和数据放到同一套流程里，减少跨表核对与重复沟通。
把「城市气象服务」相关的客户、票据、任务和数据放到同一套流程里，减少跨表核对与重复沟通。
AI 如何参与业务另收费
不是贴一个「智能」标签，而是把 AI 放进业务数据、流程和客户经营的具体环节。
气象预报助手
以机器学习预报模型为核心，融合多源气象数据，提供从数据接入到灾害预警的智能预测能力，辅助预报员完成高精度天气预测与行业场景服务。
对话示例
AI 能力清单
- 多源数据质量检查与异常提示
- 预报模型训练参数推荐与结果解读
- 灾害性天气预警阈值建议与影响范围预估
- 行业场景预测服务配置引导
- 预报检验偏差归因分析
触发：雷达回波与自动站数据更新
AI 动作：运行深度学习外推模型，生成0-2小时降水预报
人工角色：预报员复核预报落区与强度，确认后发布
收益：提升短临预报时效与空间分辨率
数据：雷达拼图、自动站降水、卫星云图触发：模型预测达到预警阈值
AI 动作：自动生成预警建议稿与影响范围图
人工角色：值班预报员审核预警等级与内容，签发发布
收益：缩短预警发布时间，减少漏报
数据：模式预报产品、实况监测数据、历史灾情触发：客户订阅行业气象服务
AI 动作：基于行业模型生成定制化预测产品
人工角色：客户经理确认服务配置，预报员抽检产品质量
收益：满足能源、交通等行业精细化需求
数据：行业用户数据、区域高分辨率预报触发：每日预报检验任务完成
AI 动作：自动分析误差来源并生成归因报告
人工角色：预报员复核归因结论，决定模型优化方向
收益：持续改进预报准确率
数据：预报产品、实况观测、检验指标自动化能力
- 数据质量自动巡检（半自动）：自动检查多源数据完整性、时效性与一致性，异常时告警并生成报告。；人工确认：
- 模型训练任务自动调度（半自动）：根据数据更新与检验结果自动触发模型再训练，减少人工干预。；人工确认：
- 预警建议自动生成（半自动）：当预测达到阈值时自动生成预警建议稿，供预报员审核。；人工确认：
预测能力
- 未来72小时温度预报：基于集合预报与机器学习订正，输出逐小时温度预测及不确定性范围。；周期 ；
- 强对流天气潜势预测：预测未来6小时强对流发生概率与可能影响区域。；周期 ；
智能硬件另收费
操作流程
从气象数据接入到预报产品发布与效果评估，系统提供端到端的业务流程支持，关键环节设置人工复核点，确保预报质量可控。
接入雷达、卫星、自动站、模式等多源数据，完成质量检查与标准化处理。
产出：标准化气象数据集
周期：实时持续
配置训练任务，利用历史数据训练与调优预报模型。
产出：训练完成的预报模型
周期：1-3天
运行模型生成温度、降水、风等预报产品，支持人工订正。
产出：预报产品文件
周期：每小时/每日
基于预测结果生成预警建议，经值班预报员审核后发布。
产出：预警信息
周期：触发式，10分钟内
根据客户订阅配置，生成并推送行业定制化预测产品。
产出：行业气象服务报告
周期：按订阅周期
对比预报与实况，计算检验指标，生成评估报告并反馈模型优化。
产出：检验评估报告
周期：每日/每周
差异化优势
同样一类系统，我们把 AI 与业务真正融合，而不是贴一个「智能」标签。
基于机器学习模型训练与多源数据融合，实现高精度天气预报与智能预警。
覆盖数据接入、模型研发、产品生成、预警发布、检验评估与运营计费全链路。
针对农业、交通、能源、城市运行等场景提供定制化气象预测服务。
内置预报准确率检验、预警效果评估与模型漂移监测，持续优化预报效果。
技术与信任背书
用结构化、纯文本的方式讲清技术规格与合规资质，方便搜索引擎抓取。
技术规格参数
| 部署方式 | 支持公有云SaaS、私有化部署、混合部署 |
|---|---|
| 支持终端 | Web浏览器、移动端App、大屏展示 |
| 数据库适配 | MySQL、PostgreSQL、达梦、人大金仓 |
| 第三方对接 | 支持标准API、文件交换、消息队列对接气象数据源与发布渠道 |
| 安全合规 | 等保三级要求设计，支持数据加密与访问审计 |
| 性能指标 | 支持PB级数据存储，预报产品生成延迟小于5分钟 |
| 交付与试用 | 提供标准实施交付，支持7天试用 |
对接能力
对接雷达、卫星、自动站、数值模式等数据源。
对接短信、网站、App推送等发布渠道。
通过API向能源、交通等行业客户系统提供预测数据。
典型用户
某企业
挑战：部署短临预报与预警系统，强对流预警提前量提升至45分钟。
某企业
挑战：应用风光功率预测服务，预测准确率提升8%，减少弃风弃光。
某企业
挑战：接入道路气象预警服务，冬季除雪响应效率提升30%。
部署与价格 · 按需选择
按二级模块数量计价（本系统共 47 个二级模块）：SaaS 150 元/个/年，¥7,050/年；私有化 1,500 元/个（¥70,500）；买断 2,000 元/个（¥94,000）；源码交付 3,000 元/个（¥141,000）。最终以需求评估后的报价单为准。
报价包含
- 软件授权与标准模块
- 标准实施与上线培训
- 首年升级维护（按版本）
- 7 天全功能免费试用
不包含
- 服务器、域名、短信等第三方费用
- 定制开发与特殊接口对接
- 智能化能力（按启用功能单独报价）
- 智能硬件（选配，单独报价）
- 自动获客模块（独立付费）
影响报价的因素
- 用户数 / 门店数 / 设备数
- 启用模块与功能范围
- 部署方式与实施地点
- 对接系统与数据迁移量
以上为参考起价；智能化能力、智能硬件、自动获客均为独立付费模块，不计入标准系统报价，需按实际启用范围单独评估。
| 对比项 | 功能/版本 | SaaS标准版 | 私有化部署版 | 买断版 |
|---|---|---|---|---|
| 部署方式 | 公有云 | 私有化 | 私有化 | — |
| 用户数 | 5个 | 20个 | 不限 | — |
| 数据存储 | 云端 | 本地 | 本地 | — |
| 二次开发 | 不支持 | 支持接口 | 支持源代码 | — |
| 质保服务 | 在线支持 | 1年 | 1年 | — |
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