极端天气下，系统如何确保数据的实时性和可靠性？

技术架构设计

数据采集与校验机制

1. 多源数据融合

   • 气象雷达（降水/风速）
   • 地面传感器（温度/湿度）
   • 车辆GPS轨迹热力图
   • 人工巡检报告

2. 动态校准算法

   • 雨雪天气启用激光校准补偿
   • 高温/低温触发传感器自检程序
   • 数据异常时启动交叉验证模式

系统维护流程

• 预防性维护
  每季度更换传感器滤网，清洁光学镜头
  模拟极端天气场景进行压力测试

• 应急响应
  风速>10级时自动启动数据冻结保护
  积水深度>5cm触发排水泵联动机制

用户交互保障

1. 可视化预警

   • 赛道分段颜色编码（绿色/黄色/红色）
   • 实时天气影响指数（0-100）

2. 多终端同步

   • PC端：详细数据报表
   • 移动端：简版预警推送
   • 车载系统：语音播报+震动提醒

该系统通过硬件强化、算法优化、多层冗余等手段，确保在暴雨、暴雪、高温等极端条件下，数据更新延迟控制在3秒内，系统可用性达到99.99%。维护团队采用7×24小时轮班制，结合AI故障预测模型，实现问题响应时间<15分钟。