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基于LoRa的海霧探測技術研究及效果檢驗

2021-08-27 07:56:04李效東
海峽科學 2021年7期

李效東 梁 鶯 任 雍

(福建省大氣探測技術保障中心,福建 福州 350008)

0 引言

海霧是主要海洋氣象災害之一,對海上交通運輸、海上生產作業等危害嚴重。相較陸地綜合氣象觀測體系,海洋氣象觀測體系相對薄弱,海上氣象實況資料嚴重不足,中遠距離海域的氣象觀測存在監測空白,在海霧觀測方面更是缺乏有效的觀測技術手段。

近年來,國內外學者嘗試利用多種探測設備和方法開展霧的觀測與研究工作。美國學者Gultepe等利用Ka波段毫米波雷達觀測數據建立了大霧天氣下雷達反射率與能見度之間的經驗公式;日本學者Michihiro Teshiba等利用毫米波雷達對盆地地區霧的空間分布、強度和生消特征進行觀測與對比試驗;德國的iPort實驗項目通過毫米波雷達獲取霧層厚度和霧頂高度等信息[1-2]。程寅等對比前向散射能見度儀和PWD22型能見度儀霧天觀測的數據,劉冬韡等利用地面前向散射式能見度儀構建網絡,實現霧的自動監測[3-4]。前向散射能見度儀空間代表性差而且海上站點稀疏;衛星遙感對海霧和低云的識別精度有待提升,毫米波雷達和激光能見度雷達的探測距離有限(<10km),僅能滿足沿海港口的海霧監測需求,無法覆蓋海上航道和生產作業區,遠遠不能滿足海霧監測和預報服務的需求[5-6]。上述研究同樣受到觀測儀器的限制,無法解決大范圍海霧實時監測的問題。隨著“地球電磁密織網”大氣探測新技術的發展,本文提出了一種基于遠距離物聯網通信技術的海霧探測新方法,旨在為大范圍海霧的實時監測提供技術解決方案。

1 LoRa通訊技術簡介

遠距離無線電(Long Range Radio,簡稱LoRa)是Semtech公司創建的低功耗局域網無線標準,作為一種窄帶物聯網通信技術,LoRa融合了數字擴頻、數字信號處理和前向糾錯編碼技術,LoRa通訊站可獨立組網,單網關可連接多個節點或終端,功耗為1W的信號在無中繼放大條件有效傳輸距離超過100km,信號接收靈敏度高達-168dBm,數據速率在0.3~300kbps可控,另外,根據國際電信聯盟的規定,LoRa主要在全球免費頻段運行。遠距離通訊、抗干擾能力強、超低功耗、靈敏度高、免費頻段運行,這些技術特點使得LoRa技術十分適合于海上組網觀測。

2 觀測布局與分析方法

2.1 試驗設備

本次試驗選取433MHz作為海霧探測LoRa通訊站的發射/接收中心頻率,該頻率處于全球免費頻段即非授權頻段。LoRa基站通過Kirin編碼技術,以及使用低功耗的信號傳輸設備,使硬件系統滿足基站點對點有效通訊距離100km以上,使用相對較少的設備組建低密度分布網,覆蓋更多的海域面積,LoRa基站具體技術指標見表1。

表1 LoRa基站技術指標

2.2 相關性試驗

選取福建漳州、廈門、福州地區的海霧多發海域,結合已有的岸基和海基自動氣象站,遴選出具備試驗條件的海上通信鏈路,部署低功耗LoRa通信基站。其中在漳州沿海的火山島和將軍澳自動站同址部署2套LoRa海霧觀測站,設備間距為22.381km;在廈門部署2套LoRa海霧觀測站,設備間距為38.77km;在福州連江黃岐半島的過嶼島和粗蘆島自動站同址部署2套LoRa海霧觀測站,設備間距為39.98km。

2.3 相關性分析

采集了2019年3月至2020年10月在試驗海域發生的海霧過程,將LoRa接收基站的信號強度指標RSSI與試驗鏈路上經過數據質量控制的自動氣象站能見度實測數據進行相關性分析,并計算斯皮爾曼相關系數ρ,ρ取值范圍為[-1,1],當ρ>0時,表示兩者呈正相關;當ρ<0時,表示兩者呈反相關,且|ρ|越大,表示兩者之間的關系越密切。具體樣本數據量和計算結果如表2所示。

表2 RSSI與能見度實測數據的斯皮爾曼相關性

由表2可知, LoRa通信信號對海霧天氣背景十分敏感,RSSI強度指標變化與海霧天氣呈現很好的正相關。

3 基于RSSI關系模型的海霧反演方法及其效果檢驗評估

3.1 基于LoRa技術的海霧反演方法

在理想大氣條件下,LoRa信號強度指標RSSI與傳輸距離呈對數相關,但在實際環境中,大氣中的霧和風都會對RSSI產生影響,經過長序列的觀測試驗,分析研究LoRa信號強度指標RSSI與海霧等氣象要素信息的相關關系,建立RSSI關系模型如下:

RSSI=logbasedd-logbasexX-logbaseyY-F-R

(1)

其中,RSSI為LoRa基站接收信號的實測值(dB);based為LoRa基站距離對數底數,d代表距離;basex為絕對濕度影響因子對數的底數,X代表絕對濕度;basey為風速調整因子對數的底數,Y代表風速;F為電磁參數;R為發射天線調整參數。

本次實驗依托岸基、島基、海基構建海上LoRa自組觀測網絡,各LoRa基站之間形成覆蓋整個觀測區域的N條點對點的通信鏈路,實時采集網內每條鏈路RSSI衰減變化情況,基于RSSI關系模型,采用全網大數據智能分析技術,反演出觀測區域的海霧強度分布和落區范圍。

3.2 構建海上LoRa海霧觀測網以及觀測效果比對驗證系統

遴選閩南海霧多發海域作為觀測試驗區域,依托岸基、島基、海基平臺,構建由24個基站組成的閩南海域LoRa海霧觀測網(如圖1),間距30~80km,覆蓋海域約6000km2,開發建立軟件業務平臺,生成分鐘級實時海霧監測產品,并與岸基、島基、海基自動氣象站組成比對驗證系統,進行一致率比對檢驗和觀測效果評估。

圖1 閩南海域LoRa海霧觀測網布局

3.3 基于鄰域檢驗法的LoRa海霧觀測產品檢驗評估

鄰域檢驗法[7]是一種在降水領域常用的檢測方法,運用鄰域檢驗法對LoRa海霧觀測產品進行檢驗評估,可以有效反映出基于LoRa技術的海霧探測效果。本文選取2020年3月17日~9月30日漳州海域按一定間距分布的10個自動氣象站參與檢驗評估,站點分布如圖2所示。

圖2 福建漳州海域參與檢驗的自動站站點分布

為減少前向散射式能見度儀數據本身的誤差,在開展驗證工作之前首先需要對該類數據進行質控過濾。通過參考研究前向散射式能見度儀通用技術規范以及設備說明書后,發現在能見度大于3km時,其觀測數據波動非常大,誤差大于±20%,在低能見度天氣條件下,其觀測數據更加真實可信。為篩選出可靠的數據樣本參與檢驗,本文將“低能見度時刻”定義為:①表4中至少有一個站點能見度≤3000m;②表4中與其相鄰最近的三個站點中至少有一個站點能見度≤3000m。同時滿足以上兩個條件的稱為“低能見度時刻”,該時刻至少有兩個相鄰站點的能見度≤3000m,經過處理,從4512個原始數據中篩選出343個 “低能見度時刻”作為檢驗參照數據。

3.3.1 二分類檢驗

考慮到實際業務應用的需求和自動站前向散射式能見度儀的觀測穩定性,首先進行以3km為閾值的二分類檢驗,正類為Vis<3km,負類為Vis≥3km。設定鄰域半徑為3km,即認為站點方圓3km的區域內能見度狀況與站點觀測同級。以59321東山本站和F2273漳浦將軍澳站為例,所得交叉矩陣如表3和表4所示。

表3 59321檢驗交叉矩陣

表4 F2273檢驗交叉矩陣

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

公式(2)~(7)中,NA為正類正確樣本數,NB為正類漏報樣本數,NC為正類空報樣本數,ND為負類正確樣本數,據此可計算各類檢驗指標。選取鄰域半徑分別為3km和5km的情況下,LoRa海霧與能見度數據比對情況檢驗指標結果如表5,可以看到在鄰域半徑選取為3km以下的結果優于5km。整體來看,隨著鄰域半徑不斷擴大,各檢驗指標表現基本都呈下滑趨勢,且偏差BS逐漸遠離1,表明漏報比例有所升高,但是空報率FAR比較特殊,變化幅度十分微弱,在5km時達到最低(圖3)。

表5 各類檢驗指標表現

圖3 各類檢驗指標隨鄰域半徑的變化趨勢圖

3.3.2 以0.5km和3km為閾值的三分類檢驗

第一類為Vis<0.5km,代表濃霧及以上;第二類為0.5km≤Vis<3km,代表大霧及輕霧;第三類為Vis≥3km,代表無明顯影響的霧。鄰域半徑設為3km的情況下最終檢驗結果為:TS評分為0.6600,ETS評分為0.3429,漏報率PO為0.2573,空報率FAR為0.1573,偏差BS為1.1896,準確率PC為0.7807。可見鄰域檢驗法的各類指標可信度較高。

3.3.3 從逐站點逐過程的角度進行檢驗

選取站點F2273(漳浦將軍澳)作為過程檢驗站點,以能見度≤1km為閾值,統計得到93個小時的海霧時次(13個海霧過程)。其中反演正確的時次有73個小時,反演缺漏的有20個小時。從觀測的有效性進行分析,13個海霧過程全部具有較好的反映。

3.4 典型海霧過程分析

2019年10月1日19∶30到2019年10月3日7∶00,漳州將軍澳地區出現一次長時間的海霧過程,能見度和RSSI信號變化如圖4。從圖中可知,10月1日19∶30,能見度降到3000m以下,RSSI信號強度從66 dBm降到60 dBm;10月3日,能見度恢復到3000m左右,其中10月2日7∶00至18∶00,能見度超過3000m;10月3日10時,RSSI信號強度從58 dBm升至62 dBm,能見度從1524m升到10573m,海霧過程結束。

圖4 過程一能見度和RSSI信號變化示意圖

表7為統計該時段從地質公園道將軍澳LoRa設備的信號變化和能見度之間的對應關系。由圖5及表6可見,海霧生消過程中,RSSI信號變化曲線與前向散射式能見度儀探測數據變化保持一致,且數據相關性顯著。

表6 過程一相關性指標

圖5表示海霧生成、發展和消散等階段的反演示意圖,從圖5可知,反演結果與成霧過程基本吻合。

2020年6月9日19∶00到6月10日7∶00,漳州將軍澳漳浦至東山海域出現一次海霧過程,能見度變化如圖6所示。根據實際觀測情況來看,6月9日19時在紅嶼、東山、赤嶼監測到霧,最小能見度為410m。21~22時,在宮前村、赤嶼島、東山本站、鎮海角燈塔監測到霧,最小能見度為100m。可見,起霧階段具有自南向北出現的特點,符合平流霧的移動特征。23時-10日00時范圍縮小,只在澳角村監測到霧。10日01~04時,海霧范圍擴大,沿海觀測站點均監測到霧,05時開始范圍縮小(宮前村、紅嶼、將軍澳、鎮海角燈塔),06時范圍繼續縮減(鎮海角燈塔、宮前村)。

(a)2019年10月1日19時LoRa海霧反演結果

(b) 2019年10月2日5時LoRa海霧反演結果

(c)2019年10月3日7時LoRa海霧反演結果圖5 2019年10月1日至10月3日反演結果

圖7表示LoRa海霧觀測系統平臺的計算結果,9日19~21時東山到古雷周邊海域顯示有成片霧區;后半夜霧區范圍進一步擴大,計算結果顯示漳州沿海基本存在輕霧到大霧的天氣,與實況觀測較為一致。

(a)鎮海角

(b)紅嶼

(c)將軍澳圖6 2020年6月9日-6月10日海霧過程

(a)2020年6月9日19時LoRa海霧反演結果

(b)2020年6月10日02時LoRa海霧反演結果圖7 2020年6月9日和6月10日反演結果

4 結論

通過在臺灣海峽開展的一系列觀測試驗,可以得出以下結論:

①LoRa信號對海霧天氣背景十分敏感,RSSI強度指標變化與海霧之間相關性顯著。

②所采用的鄰域檢驗方法具有科學性和代表性,參加檢驗的數據樣本在數量和質量上均有保證,檢驗結果各類指標可信度較高。

③基于LoRa技術的海霧監測產品對海霧過程具有很好的反映,這項新技術針對遠距離、大范圍實時監測海霧的落區和強度分布,提供了有效的技術解決方案,滿足當前海霧實時監測預警的業務需求。

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