溫雨多傳感器標準系統業務應用初探

許 霞 唐曉東

（1、肥西縣氣象局，安徽 合肥231200 2、合肥市氣象局，安徽 合肥230041）

氣溫和降水是氣候中最重要的要素, 自地面氣象觀測實現自動觀測以來一直使用單一的鉑電阻溫度傳感器測量氣溫和單一的翻斗式雨量傳感器測量降雨，單溫單雨在自動化業務中呈現的弊端：首先,觀測數據的連續性得不到保障。當氣溫和翻斗式雨量傳感器出現故障時，需由臺站人員手動輸入備份站氣溫和雨量數據；無備份站的臺站則需使用新傳感器替換故障傳感器進行氣溫和降水觀測，整個替換過程需要花費一定的時間，特別是在降雨過程中嚴重影響降水觀測數據質量；氣溫數據在更換前后會出現一定的波動，影響數據的連續性。其次，單傳感器使用過程中數據漂移很難發現；不少異常數據識別困難；極端天氣時超極值或變率的關鍵的、重要的、正確的數據被軟件“異常”剔除等，影響數據的準確性。

為解決單溫單雨在自動化業務中呈現的弊端，2019 年8 月1 日，按照《全國地面氣象觀測自動化改革方案》以及山洪地質災害防治氣象保障工程建設任務-多傳感器溫度雨量標準系統建設工作安排，肥西國家氣象觀測站(以下簡稱肥西站，DZZ3 型自動站)開展溫雨多傳感器標準系統建設應用試運行工作。本文通過對溫雨多傳感器標準系統在肥西站試點運行期間應用情況及存在問題等方面進行探討研究，為軟件和硬件端的優化升級及業務應用提供參考和依據。

1 系統結構

如圖1，氣溫多傳感器標準系統采用三支相同型號（Pt100）的鉑電阻作為溫度感應元件，通過融合算法得到氣溫觀測數據。

圖1 氣溫多傳感器標準系統結構框圖

降水多傳感器標準系統（圖2）采用三個SL3-1 型翻斗式雨量傳感器作為雨量感應元件，通過嵌入式微控制器對三個傳感器的輸出值進行融合處理，輸出相對可靠的雨量瞬時值。

圖2 降水多傳感器標準系統結構框圖

2 測試檢驗

為檢驗溫雨多傳感器標準系統建設應用效果，2019 年9 月12 日我們進行了人工測試：(1) 依次單獨斷開氣溫傳感器1、2、3一段時間，再分別同時斷開兩兩氣溫傳感器，進行分別測試。測試結果表明：三支氣溫傳感器只要不全部同時故障，氣溫數據均能正常切換輸出正常值。(2)雨量測試類似氣溫，分別采取單獨對三個翻斗雨量傳感器加水和同時對任意兩兩雨量傳感器加水的方法。測試結果表明：雨量除翻斗2 的小時累計降水量輸出錯誤外（后期已修正），其余降水數據均能正常切換正常輸出。

人工測試檢驗結果表明：溫雨多傳感器標準系統的應用，可以有效的解決單一傳感器故障導致數據缺失，保障觀測數據的完整性、連續性；可以較好的剔除某個傳感器觀測異常值；通過三個傳感器同時觀測，印證極端天氣事件超過極值及變率質控規則提示“疑誤”數據的可信度；還可以及時發現單個傳感器數據漂移，保證觀測數據的準確性。

3 數據融合

溫雨多傳感器系統采用融合處理技術，同時兼顧儀器性能檢測，對氣溫和降水量的采集數據采用不同的融合處理方法。

3.1 氣溫融合計算

對三支溫度傳感器所測得的瞬時值相互比較，根據兩兩偏差確定瞬時標準值的取值，再將三支傳感器的測量值與標準值進行對比，確定數據源形成氣溫傳輸值。可歸納為以下四步：(1)兩兩偏差計算；(2)定義兩兩偏差允許范圍；(3)計算標準值；(4)選取數據源形成傳輸值。

3.2 降水量融合計算

降水量的融合計算可分為六步：(1) 分鐘雨量標準值初步計算；(2) 計算三個傳感器分鐘值與本分鐘融合初始值的差值；(3)計算三個傳感器的累積雨量偏差；(4)計算分鐘雨量標準值修正量；(5)標準值和累積雨量偏差值的修正；(6)確定雨量數據源形成傳輸值。

表1 數據缺測統計表

表2 氣溫差值統計表

圖3 雨量統計及離散對比圖

圖4 2020 年2 月16 日AWS_M_Z 文件部分截圖

圖5 2020 年3 月18 日AWS_M_Z 文件部分截圖

4 運行評估

溫雨多傳感器標準系統所用氣溫和雨量傳感器的型號與臺站業務主站使用的傳感器型號相同，評估時段為：2020 年1 月1日至2020 年7 月16 日（即2019 年12 月31 日20 時01 分至2020 年7 月16 日20 時00 分）。

4.1 設備可靠性

肥西站溫雨多傳感器標準系統從2020 年1 月1 日至2020 年7 月16 日，運行總時間4752 小時。標準系統在運行時間內未出現故障，穩定可靠。

4.2 數據完整性

以分鐘觀測數據對標準系統按月缺測率和總缺測率統計，見表1。數據統計時間2019 年12月31 日20 時01 分至2020 年7月16 日20 時00 分，共285120條數據。缺測記錄中包括試驗、重啟采集器等情況，共計101 條，缺測率0.04%，數據完整性較好。

4.3 數據可比較性

可比較性用標準系統的測量值與臺站業務主站的相應傳感器測量值差值的系統偏差表示，氣溫采用分鐘數據進行比較，降水量采用日降水數據進行比較。

4.3.1 氣溫對比

從統計對比結果看，氣溫誤差相對較小，與主站業務觀測數據一致性較高，系統偏差在±0.2℃之間的數據達98.5%以上，見表2。

4.3.2 降水量對比

如圖3，三個翻斗雨量傳感器之間降水總量的差值不大，從離散度分析結果看，傳感器之間的觀測值越接近，離散度越小，隨著降水總量的增加，離散度逐漸減小，考慮到觀測儀器性能的允許誤差和降水觀測的特殊性，可以認為三個翻斗雨量傳感器的觀測值一致性較好，互相對比進行數據融合是可行的。

71 個有效樣本中，系統傳輸值與標準值相比較：日雨量≤10mm 時，傳輸值與標準值的偏差除一個記錄外均在±0.4mm 范圍內；日雨量＞10mm 時，傳輸值與標準值的相對偏差均在±3%范圍內。系統傳輸值與主站值相比較：日雨量≤10mm 時，傳輸值與主站值的偏差均在±0.7mm 范圍內；日雨量＞10mm 時，傳輸值與主站值的相對偏差均在±9%范圍內，在儀器性能允許誤差范圍內與臺站業務主站觀測數據的一致率為77.5%，總體效果良好。

5 問題與不足

評估時段內，有44 條記錄因環境急速升溫，傳感器反應速度不一致，導致三支溫度傳感器兩兩相差≥0.3℃，氣溫瞬時傳輸值和標準值缺測，導致部分記錄缺失。如圖4 和圖5，2020 年2 月16 日09:30-09:47 和2020 年3 月18 日07:50-07:56 氣溫的標準值和傳輸值缺測。采集器端進行優化升級之后，尚未出現此類因環境溫度急劇變化導致三支溫度傳感器兩兩相差過大（≥0.3℃）的情況，故優化升級的效果尚未得到實地驗證。

降水量融合算法不足之處：雨量傳輸值的數據源僅在整點進行對比選擇，若兩正點間數據源傳感器故障，會導致下一正點前故障期間的錯誤數據作為傳輸值輸出，影響準確性。

6 結論

溫雨多傳感器標準系統設備運行穩定可靠，融合輸出結果與業務觀測數據一致性較高；解決單溫單雨在自動化業務中的弊端，增加對傳感器數據漂移的檢查，保障觀測數據的準確性、完整性和連續性；較好剔除觀測異常值，印證極端天氣事件超過極值及變率質控規則提示“疑誤”數據的可信度；減少人工數據處理及維護的工作量，提高自動化程度。目前，溫雨多傳感器標準系統已正式業務運行，降水量融合算法不足之處有待完善，也期待后面有更多的要素實現多傳感器觀測融合，讓業務人員真正從自動化中解放出來。