一、榜单研究内容
本研究将提升智慧农业信息化服务，对区域农业、水资源、生态、社会经济具有重要的应用价值和经济、生态和社会效益，并服务于长江中下游流域经济、社会可持续发展，助力区域协同科技创新和重大国家战略实施。研究技术指标在国际上属于论文和探索阶段，在国内更是属于空白，AI-gpt的引入更是业内首创，具体研究内容包括：基于AI技术和空-天-地多源遥感信息技术，开展复合高温干旱事件内部关联特征精细分析；研发复合干热事件多时间尺度时空特征精准识别技术；通过耦合多源遥感信息、气象观测和土壤水分信息观测数据，建立预警和评估模型，预测和评估复合高温干旱灾害事件对农作物、生态环境和土壤墒情的影响。
二、考核的关键技术指标
1、验证AI-GPT模型计算在中国长三角地区区域地表至10 m大气剖面对流层延迟改正的精度。利用气象交换监测站的无线电探空数据，对AI-GPT的模型输入计算不少于气压(P)、气温(T)、水汽压(E)以及加权平均温度(Tm)等四类参数的精度检验及分析。利用AI-GPt技术建立不少于12中算例模型内作业角色身份。在模型计算内需验证不少于10类农业热害变化参数。
2、创建复合高温干旱事件及影响精细化新一代智慧监测模型系统一套，高温干旱事件识别精度较现有70% 提高到80%，时间尺度类型较现有的2个尺度提高到4个尺度，空间分辨率由50KM细化高于25KM；高温干旱事件影响由单一场景扩大涵盖作物、植被生态、土壤墒情等多种场景，影响评估模型较现有精度70%提高到80%。
3、研发江苏省复合高温干旱事件预测指标 1 套，较现有精度70%到提高到80%以上，预警较现有提前10-15天，预警种植作物范围不少于1000万亩。
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技术介绍
| 需求项目简述 |
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一、榜单研究内容
本研究将提升智慧农业信息化服务，对区域农业、水资源、生态、社会经济具有重要的应用价值和经济、生态和社会效益，并服务于长江中下游流域经济、社会可持续发展，助力区域协同科技创新和重大国家战略实施。研究技术指标在国际上属于论文和探索阶段，在国内更是属于空白，AI-gpt的引入更是业内首创，具体研究内容包括：基于AI技术和空-天-地多源遥感信息技术，开展复合高温干旱事件内部关联特征精细分析；研发复合干热事件多时间尺度时空特征精准识别技术；通过耦合多源遥感信息、气象观测和土壤水分信息观测数据，建立预警和评估模型，预测和评估复合高温干旱灾害事件对农作物、生态环境和土壤墒情的影响。
二、考核的关键技术指标
1、验证AI-GPT模型计算在中国长三角地区区域地表至10 m大气剖面对流层延迟改正的精度。利用气象交换监测站的无线电探空数据，对AI-GPT的模型输入计算不少于气压(P)、气温(T)、水汽压(E)以及加权平均温度(Tm)等四类参数的精度检验及分析。利用AI-GPt技术建立不少于12中算例模型内作业角色身份。在模型计算内需验证不少于10类农业热害变化参数。
2、创建复合高温干旱事件及影响精细化新一代智慧监测模型系统一套，高温干旱事件识别精度较现有70% 提高到80%，时间尺度类型较现有的2个尺度提高到4个尺度，空间分辨率由50KM细化高于25KM；高温干旱事件影响由单一场景扩大涵盖作物、植被生态、土壤墒情等多种场景，影响评估模型较现有精度70%提高到80%。
3、研发江苏省复合高温干旱事件预测指标 1 套，较现有精度70%到提高到80%以上，预警较现有提前10-15天，预警种植作物范围不少于1000万亩。
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企业信息
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负责人信息
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联系人信息
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