वैश्विक मौसम निगरानी प्रणाली बनाना: एक व्यापक गाइड

मौसम के पैटर्न को समझना और उनकी निगरानी करना कृषि, विमानन, आपदा प्रबंधन और जलवायु अनुसंधान सहित विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है। एक मजबूत और विश्वसनीय मौसम निगरानी प्रणाली बनाने के लिए सावधानीपूर्वक योजना और निष्पादन की आवश्यकता होती है। यह गाइड वैश्विक मौसम निगरानी प्रणाली बनाने में शामिल प्रमुख चरणों का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करता है।

1. आवश्यकताएँ और उद्देश्य परिभाषित करना

परियोजना शुरू करने से पहले, विशिष्ट आवश्यकताओं और उद्देश्यों को परिभाषित करना आवश्यक है। निम्नलिखित कारकों पर विचार करें:

• भौगोलिक दायरा: उन क्षेत्रों या स्थानों का निर्धारण करें जिनकी आपको निगरानी करने की आवश्यकता है। एक वैश्विक प्रणाली के लिए विविध जलवायु, नियमों और बुनियादी ढांचे पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता होती है।
• निगरानी के लिए पैरामीटर: ट्रैक करने के लिए प्रमुख मौसम मापदंडों की पहचान करें। सामान्य मापदंडों में तापमान, आर्द्रता, वर्षा, हवा की गति, हवा की दिशा, वायुमंडलीय दबाव, सौर विकिरण और यूवी इंडेक्स शामिल हैं।
• डेटा सटीकता और रिज़ॉल्यूशन: प्रत्येक पैरामीटर के लिए आवश्यक सटीकता और रिज़ॉल्यूशन को परिभाषित करें। यह उपयुक्त सेंसर के चयन को प्रभावित करेगा।
• डेटा आवृत्ति: निर्धारित करें कि आपको कितनी बार डेटा एकत्र करने की आवश्यकता है। वास्तविक समय की निगरानी के लिए ऐतिहासिक डेटा संग्रह की तुलना में उच्च आवृत्ति की आवश्यकता होती है।
• डेटा भंडारण और विश्लेषण: तय करें कि आप एकत्र किए गए डेटा को कैसे संग्रहीत, संसाधित और विश्लेषण करेंगे। मापनीयता और पहुंच के लिए क्लाउड-आधारित समाधानों पर विचार करें।
• बजट और संसाधन: एक यथार्थवादी बजट स्थापित करें और हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर और कर्मियों के लिए संसाधन आवंटित करें।
• बिजली और कनेक्टिविटी: प्रत्येक निगरानी स्थान पर विश्वसनीय बिजली स्रोतों (जैसे, सौर, बैटरी, ग्रिड पावर) और संचार विधियों (जैसे, सेलुलर, सैटेलाइट, वाई-फाई, LoRaWAN) की योजना बनाएं।
• नियामक अनुपालन: पर्यावरण निगरानी और डेटा ट्रांसमिशन से संबंधित स्थानीय नियमों पर शोध करें और उनका पालन करें।

उदाहरण: एक कृषि संगठन जो विभिन्न क्षेत्रों में सिंचाई कार्यक्रमों को अनुकूलित करने की योजना बना रहा है, उसे विभिन्न देशों में कई स्थानों पर तापमान, आर्द्रता, वर्षा और मिट्टी की नमी के स्तर की निगरानी करने की आवश्यकता हो सकती है। उन्हें प्रत्येक पैरामीटर के लिए सटीकता की आवश्यकताओं, डेटा संग्रह की आवृत्ति और डेटा को एक केंद्रीय सर्वर पर प्रसारित करने की विधि को परिभाषित करने की आवश्यकता होगी।

2. सेंसर चयन और अंशांकन

सटीक और विश्वसनीय मौसम निगरानी के लिए उपयुक्त सेंसर का चयन महत्वपूर्ण है। सेंसर चुनते समय निम्नलिखित कारकों पर विचार करें:

• सटीकता और परिशुद्धता: प्रत्येक पैरामीटर के लिए आवश्यक सटीकता और परिशुद्धता वाले सेंसर चुनें। डेटाशीट की समीक्षा करें और विभिन्न निर्माताओं से विनिर्देशों की तुलना करें।
• संचालन सीमा: सुनिश्चित करें कि सेंसर की संचालन सीमा आपके लक्षित स्थानों में अपेक्षित मौसम की स्थिति को कवर करती है।
• स्थायित्व और विश्वसनीयता: ऐसे सेंसर चुनें जो कठोर मौसम की स्थिति, जैसे अत्यधिक तापमान, आर्द्रता और यूवी जोखिम में टिकाऊ और विश्वसनीय हों।
• बिजली की खपत: सेंसर की बिजली की खपत पर विचार करें, खासकर सीमित बिजली उपलब्धता वाले दूरस्थ स्थानों के लिए।
• लागत: अपने एप्लिकेशन के लिए सबसे लागत प्रभावी सेंसर खोजने के लिए प्रदर्शन को लागत के साथ संतुलित करें।
• इंटरफ़ेस और संगतता: सुनिश्चित करें कि सेंसर आपके डेटा अधिग्रहण प्रणाली के साथ संगत हैं। सामान्य इंटरफेस में एनालॉग, डिजिटल (जैसे, I2C, SPI), और सीरियल (जैसे, RS-485) शामिल हैं।

सामान्य मौसम सेंसर:

• तापमान सेंसर: थर्मिस्टर्स, थर्मोकपल्स, और आरटीडी (प्रतिरोध तापमान डिटेक्टर)।
• आर्द्रता सेंसर: कैपेसिटिव आर्द्रता सेंसर और प्रतिरोधी आर्द्रता सेंसर।
• वर्षामापी: टिपिंग बकेट रेन गेज और वजनी रेन गेज।
• हवा की गति के सेंसर: एनीमोमीटर (जैसे, कप एनीमोमीटर, सोनिक एनीमोमीटर)।
• हवा की दिशा के सेंसर: विंड वेन्स।
• बैरोमेट्रिक दबाव सेंसर: पीज़ोरेसिस्टिव दबाव सेंसर।
• सौर विकिरण सेंसर: पाइरेनोमीटर।
• यूवी सेंसर: यूवी फोटोडायोड।

सेंसर अंशांकन:

सेंसर को तैनात करने से पहले, सटीकता सुनिश्चित करने के लिए उन्हें कैलिब्रेट करना आवश्यक है। अंशांकन में सेंसर की रीडिंग की तुलना एक ज्ञात मानक से करना और मानक से मेल खाने के लिए सेंसर के आउटपुट को समायोजित करना शामिल है। अंशांकन एक प्रयोगशाला में या पोर्टेबल अंशांकन उपकरण का उपयोग करके क्षेत्र में किया जा सकता है। समय के साथ सटीकता बनाए रखने के लिए नियमित पुन: अंशांकन महत्वपूर्ण है।

उदाहरण: हिमालय में ग्लेशियर पिघलने की दरों की निगरानी करने वाली एक परियोजना के लिए अत्यधिक सटीक तापमान और वर्षा सेंसर की आवश्यकता होगी जो अत्यधिक ठंड और उच्च ऊंचाई का सामना कर सकें। वैज्ञानिक विश्लेषण के लिए उपयोग किए गए डेटा की विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए अंशांकन महत्वपूर्ण होगा।

3. डेटा अधिग्रहण और प्रसारण

डेटा अधिग्रहण में सेंसर से डेटा एकत्र करना और इसे प्रसंस्करण और विश्लेषण के लिए एक केंद्रीय स्थान पर प्रसारित करना शामिल है। डेटा अधिग्रहण प्रणाली में आम तौर पर एक माइक्रोकंट्रोलर या डेटा लॉगर, एक संचार मॉड्यूल और एक बिजली की आपूर्ति होती है।

• माइक्रोकंट्रोलर/डेटा लॉगर: माइक्रोकंट्रोलर या डेटा लॉगर सेंसर डेटा पढ़ता है, बुनियादी प्रसंस्करण करता है (जैसे, स्केलिंग, फ़िल्टरिंग), और डेटा को अस्थायी रूप से संग्रहीत करता है। लोकप्रिय माइक्रोकंट्रोलर में Arduino, Raspberry Pi, और ESP32 शामिल हैं। समर्पित डेटा लॉगर कम बिजली की खपत, मजबूत बाड़ों और अंतर्निहित संचार क्षमताओं जैसी सुविधाएँ प्रदान करते हैं।
• संचार मॉड्यूल: संचार मॉड्यूल डेटा को एक केंद्रीय सर्वर या क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर प्रसारित करता है। सामान्य संचार विधियों में शामिल हैं:
• सेलुलर: सेलुलर कवरेज वाले स्थानों के लिए उपयुक्त। विश्वसनीय और अपेक्षाकृत उच्च-बैंडविड्थ संचार प्रदान करता है।
• वाई-फाई: वाई-फाई पहुंच वाले स्थानों के लिए उपयुक्त। छोटी दूरी के संचार के लिए लागत प्रभावी।
• LoRaWAN: एक लंबी दूरी की, कम-शक्ति वाली वायरलेस संचार तकनीक जो दूरस्थ स्थानों के लिए आदर्श है।
• सैटेलाइट: दूरस्थ क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है जहां सेलुलर और वाई-फाई कवरेज अनुपलब्ध है। वैश्विक कवरेज प्रदान करता है लेकिन महंगा हो सकता है।
• ईथरनेट: वायर्ड नेटवर्क कनेक्शन वाले निश्चित स्थानों के लिए उपयुक्त।
• बिजली की आपूर्ति: बिजली की आपूर्ति सेंसर, माइक्रोकंट्रोलर और संचार मॉड्यूल को बिजली प्रदान करती है। विकल्पों में शामिल हैं:
• बैटरी: ग्रिड पावर तक पहुंच के बिना दूरस्थ स्थानों के लिए उपयुक्त। लंबी उम्र और कम स्व-निर्वहन दर वाली बैटरी चुनें।
• सौर: एक नवीकरणीय ऊर्जा स्रोत जिसका उपयोग सिस्टम को बिजली देने के लिए किया जा सकता है। ऊर्जा भंडारण के लिए एक सौर पैनल, चार्ज नियंत्रक और बैटरी की आवश्यकता होती है।
• ग्रिड पावर: ग्रिड पावर तक पहुंच वाले स्थानों के लिए उपयुक्त। एक पावर एडॉप्टर और सर्ज प्रोटेक्शन की आवश्यकता होती है।

डेटा ट्रांसमिशन प्रोटोकॉल:

डेटा को केंद्रीय सर्वर पर प्रसारित करने के लिए एक उपयुक्त डेटा ट्रांसमिशन प्रोटोकॉल चुनें। सामान्य प्रोटोकॉल में शामिल हैं:

• MQTT (मैसेज क्यूइंग टेलीमेट्री ट्रांसपोर्ट): IoT अनुप्रयोगों के लिए एक हल्का मैसेजिंग प्रोटोकॉल आदर्श है।
• HTTP (हाइपरटेक्स्ट ट्रांसफर प्रोटोकॉल): वेब संचार के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला एक प्रोटोकॉल।
• CoAP (कंस्ट्रेंट एप्लीकेशन प्रोटोकॉल): कंस्ट्रेंट डिवाइस और नेटवर्क के लिए डिज़ाइन किया गया एक हल्का प्रोटोकॉल।

उदाहरण: अमेज़ॅन में एक दूरस्थ वर्षावन में मौसम की स्थिति की निगरानी के लिए एक LoRaWAN संचार मॉड्यूल और एक सौर-ऊर्जा संचालित प्रणाली की आवश्यकता हो सकती है ताकि डेटा को एक केंद्रीय अनुसंधान सुविधा में वापस भेजा जा सके। डेटा को MQTT प्रोटोकॉल का उपयोग करके क्लाउड-आधारित सर्वर पर प्रेषित किया जा सकता है।

4. डेटा प्रसंस्करण और भंडारण

एक बार जब डेटा केंद्रीय सर्वर पर प्रेषित हो जाता है, तो इसे विश्लेषण के लिए संसाधित और संग्रहीत करने की आवश्यकता होती है। डेटा प्रसंस्करण में डेटा को साफ करना, मान्य करना और प्रयोग करने योग्य प्रारूप में बदलना शामिल है। डेटा भंडारण में संसाधित डेटा को डेटाबेस या डेटा वेयरहाउस में संग्रहीत करना शामिल है।

• डेटा सफाई: अमान्य या दूषित डेटा बिंदुओं को हटा दें। लापता डेटा को पहचानें और संभालें।
• डेटा सत्यापन: स्थिरता और सटीकता के लिए डेटा की जाँच करें। आउटलेयर की पहचान करने के लिए डेटा की तुलना ऐतिहासिक डेटा या अन्य डेटा स्रोतों से करें।
• डेटा परिवर्तन: डेटा को एक सुसंगत प्रारूप में परिवर्तित करें। डेटा को एक सामान्य इकाई में स्केल करें।
• डेटाबेस/डेटा वेयरहाउस: संसाधित डेटा को संग्रहीत करने के लिए एक उपयुक्त डेटाबेस या डेटा वेयरहाउस चुनें। विकल्पों में शामिल हैं:
• रिलेशनल डेटाबेस: MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server।
• NoSQL डेटाबेस: MongoDB, Cassandra।
• क्लाउड-आधारित डेटा वेयरहाउस: Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake।

क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म:

क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म डेटा प्रसंस्करण और भंडारण के लिए एक स्केलेबल और लागत प्रभावी समाधान प्रदान करते हैं। लोकप्रिय क्लाउड प्लेटफॉर्म में शामिल हैं:

• Amazon Web Services (AWS): डेटा स्टोरेज, डेटा प्रोसेसिंग और डेटा विश्लेषण टूल सहित सेवाओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है।
• Microsoft Azure: IoT समाधान बनाने और तैनात करने के लिए क्लाउड सेवाओं का एक व्यापक सेट प्रदान करता है।
• Google Cloud Platform (GCP): डेटा एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग के लिए एक शक्तिशाली प्लेटफॉर्म प्रदान करता है।

उदाहरण: एक वैश्विक मौसम पूर्वानुमान कंपनी को मौसम स्टेशनों, उपग्रहों और रडार सिस्टम सहित विभिन्न स्रोतों से बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित करने की आवश्यकता होगी। वे डेटा को संग्रहीत और विश्लेषण करने के लिए संभवतः Amazon Redshift या Google BigQuery जैसे क्लाउड-आधारित डेटा वेयरहाउस का उपयोग करेंगे।

5. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषण

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषण मौसम के पैटर्न को समझने और सूचित निर्णय लेने के लिए महत्वपूर्ण हैं। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में डेटा को नेत्रहीन रूप से प्रस्तुत करने के लिए ग्राफ़, चार्ट और मानचित्र बनाना शामिल है। डेटा विश्लेषण में डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने के लिए सांख्यिकीय विधियों और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करना शामिल है।

• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन उपकरण: ग्राफ़, चार्ट और मानचित्र बनाने के लिए एक उपयुक्त डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल चुनें। लोकप्रिय उपकरणों में शामिल हैं:
• Tableau: इंटरैक्टिव डैशबोर्ड और रिपोर्ट बनाने के लिए एक शक्तिशाली डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल।
• Power BI: Microsoft का एक व्यावसायिक खुफिया उपकरण जो आपको विभिन्न स्रोतों से डेटा की कल्पना और विश्लेषण करने की अनुमति देता है।
• Grafana: डैशबोर्ड और निगरानी प्रणाली बनाने के लिए एक ओपन-सोर्स डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल।
• Matplotlib: स्थिर, इंटरैक्टिव और एनिमेटेड विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए एक पायथन लाइब्रेरी।
• डेटा विश्लेषण तकनीकें: डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने के लिए सांख्यिकीय विधियों और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करें। सामान्य तकनीकों में शामिल हैं:
• समय श्रृंखला विश्लेषण: रुझानों और पैटर्न की पहचान करने के लिए समय के साथ एकत्र किए गए डेटा का विश्लेषण करें।
• प्रतिगमन विश्लेषण: विभिन्न चरों के बीच संबंध का मॉडल बनाएं।
• क्लस्टरिंग विश्लेषण: समान डेटा बिंदुओं को एक साथ समूहित करें।
• मशीन लर्निंग एल्गोरिदम: भविष्य की मौसम स्थितियों की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करें।

उदाहरण: एक आपदा प्रबंधन एजेंसी एक तूफान के प्रभाव का आकलन करने और राहत प्रयासों का समन्वय करने के लिए वर्षा और बाढ़ के स्तर के वास्तविक समय के नक्शे बनाने के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग कर सकती है। वे ऐतिहासिक डेटा और वर्तमान मौसम की स्थिति के आधार पर भूस्खलन की संभावना की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का भी उपयोग कर सकते हैं।

6. परिनियोजन और रखरखाव

परिनियोजन में चुने हुए स्थानों पर मौसम निगरानी प्रणाली स्थापित करना शामिल है। रखरखाव में नियमित रूप से सेंसर की जाँच और अंशांकन, बैटरी बदलना और किसी भी मुद्दे का निवारण करना शामिल है।

• साइट चयन: ऐसे स्थान चुनें जो आसपास के क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करते हों। उन अवरोधों से बचें जो सेंसर रीडिंग को प्रभावित कर सकते हैं (जैसे, पेड़, इमारतें)।
• स्थापना: सेंसर को सुरक्षित रूप से और निर्माता के निर्देशों के अनुसार स्थापित करें। सेंसर को क्षति और बर्बरता से बचाएं।
• रिमोट एक्सेस: सिस्टम के प्रदर्शन की निगरानी करने और किसी भी समस्या का निवारण करने के लिए रिमोट एक्सेस क्षमताओं को लागू करें।
• नियमित रखरखाव: सेंसर की जाँच करने, बैटरी बदलने और उपकरणों को साफ करने के लिए नियमित रखरखाव यात्राओं का समय निर्धारित करें।
• अंशांकन: सटीकता बनाए रखने के लिए नियमित रूप से सेंसर को पुन: कैलिब्रेट करें।
• डेटा बैकअप: डेटा हानि से बचाने के लिए एक डेटा बैकअप रणनीति लागू करें।

वैश्विक परिनियोजन में चुनौतियाँ:

• विभिन्न विनियम: विभिन्न देशों में पर्यावरण निगरानी और डेटा ट्रांसमिशन के संबंध में अलग-अलग नियम हैं।
• लॉजिस्टिक्स: वैश्विक मौसम निगरानी प्रणाली को तैनात करना और बनाए रखना तार्किक रूप से चुनौतीपूर्ण हो सकता है, खासकर दूरस्थ क्षेत्रों में।
• भाषा बाधाएं: भाषा बाधाएं स्थानीय कर्मियों के साथ संवाद करना मुश्किल बना सकती हैं।
• सांस्कृतिक अंतर: सांस्कृतिक अंतर यह प्रभावित कर सकते हैं कि सिस्टम कैसे तैनात और बनाए रखा जाता है।

उदाहरण: आर्कटिक में मौसम स्टेशनों को तैनात करने के लिए अत्यधिक तापमान, तार्किक चुनौतियों और वन्यजीवों से उपकरण क्षति की संभावना पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता होती है। सिस्टम के निरंतर संचालन को सुनिश्चित करने के लिए नियमित रखरखाव दौरे आवश्यक होंगे।

7. केस स्टडी और उदाहरण

केस स्टडी 1: नीदरलैंड में स्मार्ट कृषि

नीदरलैंड स्मार्ट कृषि में एक वैश्विक नेता है, जो फसल की पैदावार को अनुकूलित करने और संसाधन की खपत को कम करने के लिए मौसम निगरानी प्रणालियों का उपयोग करता है। किसान तापमान, आर्द्रता, वर्षा और सौर विकिरण की निगरानी के लिए मौसम स्टेशनों का उपयोग करते हैं। डेटा का उपयोग सिंचाई, निषेचन और कीट नियंत्रण के बारे में सूचित निर्णय लेने के लिए किया जाता है।

केस स्टडी 2: जापान में आपदा पूर्व चेतावनी प्रणाली

जापान भूकंप, सुनामी और टाइफून जैसी प्राकृतिक आपदाओं के प्रति अत्यधिक संवेदनशील है। देश ने आसन्न आपदाओं की पूर्व चेतावनी प्रदान करने के लिए परिष्कृत मौसम निगरानी प्रणाली विकसित की है। इन प्रणालियों में मौसम स्टेशनों, रडार सिस्टम और उपग्रहों का एक नेटवर्क शामिल है। डेटा का उपयोग अलर्ट जारी करने और कमजोर क्षेत्रों से लोगों को निकालने के लिए किया जाता है।

केस स्टडी 3: अंटार्कटिका में जलवायु अनुसंधान

अंटार्कटिका जलवायु अनुसंधान के लिए एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है। वैज्ञानिक तापमान, वर्षा और बर्फ की मोटाई को ट्रैक करने के लिए मौसम निगरानी प्रणालियों का उपयोग करते हैं। डेटा का उपयोग अंटार्कटिक बर्फ की चादर पर जलवायु परिवर्तन के प्रभावों को समझने के लिए किया जाता है।

8. मौसम निगरानी में भविष्य के रुझान

IoT उपकरणों का बढ़ता उपयोग: आने वाले वर्षों में मौसम की निगरानी के लिए उपयोग किए जाने वाले IoT उपकरणों की संख्या में उल्लेखनीय वृद्धि होने की उम्मीद है। इससे मौसम डेटा का घनत्व बढ़ेगा और मौसम के पूर्वानुमानों की सटीकता में सुधार होगा।

सेंसर प्रौद्योगिकी में प्रगति: नए और बेहतर सेंसर विकसित किए जा रहे हैं जो अधिक सटीक, टिकाऊ और लागत प्रभावी हैं। इससे दूरस्थ और चुनौतीपूर्ण वातावरण में मौसम की स्थिति की निगरानी करना आसान हो जाएगा।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग: AI और मशीन लर्निंग का उपयोग मौसम डेटा का विश्लेषण करने और मौसम पूर्वानुमान की सटीकता में सुधार करने के लिए किया जा रहा है। इन तकनीकों का उपयोग उन पैटर्न और रुझानों की पहचान करने के लिए भी किया जा सकता है जिन्हें पारंपरिक तरीकों का उपयोग करके पता लगाना मुश्किल होगा।

एज कंप्यूटिंग: एज कंप्यूटिंग में स्रोत के करीब डेटा को संसाधित करना शामिल है, जिससे विलंबता कम होती है और वास्तविक समय में निर्णय लेने में सुधार होता है। यह आपदा पूर्व चेतावनी प्रणाली जैसे अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।

9. निष्कर्ष

एक वैश्विक मौसम निगरानी प्रणाली बनाना एक जटिल कार्य है जिसमें सावधानीपूर्वक योजना और निष्पादन की आवश्यकता होती है। इस गाइड में बताए गए चरणों का पालन करके, आप एक मजबूत और विश्वसनीय प्रणाली का निर्माण कर सकते हैं जो आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करती है। ऐसी प्रणालियों से प्राप्त अंतर्दृष्टि कृषि पद्धतियों को अनुकूलित करने से लेकर जलवायु परिवर्तन के प्रभावों को कम करने तक, कई प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए अमूल्य हो सकती है।

10. संसाधन और अतिरिक्त अध्ययन

• विश्व मौसम विज्ञान संगठन (WMO): https://public.wmo.int/en
• राष्ट्रीय समुद्री और वायुमंडलीय प्रशासन (NOAA): https://www.noaa.gov/
• IoT Analytics: https://www.iot-analytics.com/
• OpenWeatherMap: https://openweathermap.org/