降水多传感器雨量数据异常分析

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一、概述

降水作为气象观测要素中一个重要的部分，它的重要性可想而知，但是自地面气象观测自动化以来，每个台站也只有主站一台、备份站一台的雨量传感器，首先，雨量传感器的唯一性就容易造成由传感器故障导致的数据缺测、数据不准确。其次，单一的雨量传感器也会造成实际观测中不易发现的数据异常、漂移等问题。同时降水本身就是一个区域性、范围性的过程，单一的雨量传感器只能观测一个点雨量，并不一定能很好地代表实际过程中的降水总量，故需要通过安装不同位置、不同方向的多个传感器实现面雨量综合分析融合更具代表性。为解决单雨量在业务运行中的弊端，２０２０年９月１７日根据上级指示滁州国家基本气象观测站（以下简称滁州站，ＤＺＺ３型自动气象站）进行了降水多传感器的安装和运行。本文通过对降水多传感器在滁州站实际应用情况与存在问题进行分析讨论。

二、传感器结构及运行原理

（一）传感器结构

降水多传感器（图１）采用三个完全相同的ＳＬ３⁃１型翻斗式雨量传感器为感应元件，通过降水多传感器标准控制器对三个传感器的输出值进行分析融合处理，输出经过选择的相对可靠的数值作为瞬时输出值。三个翻斗式雨量传感器安装在两两相距１．５ｍ处，成等边三角形分布。

（二）运行原理

（１）通过将三个雨量传感器的分钟数据进行融合处理得出标准值。（２）计算标准值与三个雨量传感器的差值。（３）将各雨量传感器与标准值的差值进行对比分析。（４）选择差值较小的雨量传感器作为源数据进行数值输出。（５）如若下一时次的源数据与标准值对比未超出允许范围，则将继续选用上一时次的源数据继续作为输出值输出；如若下一时次的源数据与标准值对比超出允许范围，则将重新选用与标准值偏差较小或者相同的源数据作为输出值输出。

三、运行情况分析

台站所用降水多传感器均统一采用３个完全相同的ＳＬ３⁃１型雨量传感器。所选取的数据分析时段均无缺测数据，确保整个过程的数据完整性。以滁州站２０２１年９月２０日０１时—１０时００分为数据分析时段，选此时段是因为出现了较强降水过程，同时在降水之前３个雨量传感器都进行过仪器校准标定，能较好地确保数据的准确性和可用性。故这个时段可以很好地进行数据比对和分析。降水数据采用小时累积量进行对比分析，将３个雨量数据分析可得图３。图３由图３可得出主要降水时段为０４—０８时，其中降水最明显的时段为０５时—０７时。从整体看３个雨量传感器的降水总量相差不大，３个雨量传感器降水数据分别为２１．１ｍｍ、２１．１ｍｍ、２１．２ｍｍ，标准值为２１．１ｍｍ。从降水总量来看３个雨量传感器的偏差非常小，只有翻斗３雨量传感器比其他两个偏多０．１ｍｍ。又以滁州站２０２１年１０月１４日２０时０１分—１５日２０时００分为数据时段，分析得出图４。图４由图４可得出全天每个时次都有降水，其中降水最明显的时段为０３时、１１时、１２时、１８时和２０时。３个雨量传感器降水数据分别为２９．２ｍｍ、２７．８ｍｍ、２７．４ｍｍ，标准值为２７．８ｍｍ。该时段三个翻斗小时累计量各有差异，其中可以明显地发现翻斗１降水数据明显大于翻斗２和翻斗３，翻斗２和翻斗３数据较为接近，且误差在可接受范围内，所以可以看出数据在分析处理的时候就已经将翻斗１的降水数据通过与标准值对比，将翻斗１的降水数据判断为可疑数据或错误数据，最后并未将其作为输出值输出。又以２０２１年１１月４日２０时０１分—５日２０时００分为数据分析时段，选此时段同样是因为有较强降水过程，且与１０月５日降水相类似的情况。由该时段数据分析得出图５。由图５可得出主要降水时段为０４时、０５时、０６时和０７时。３个雨量传感器降水数据分别为１３．７ｍｍ、１５．３ｍｍ、１５.２ｍｍ，标准值为１５．２ｍｍ。该时段三个翻斗小时累计量中翻斗１的雨量与翻斗２和翻斗３的雨量差异明显，其中可以明显地发现翻斗１降水数据远小于翻斗２和翻斗３，翻斗２和翻斗３数据相差无几，仅有０．１ｍｍ的误差，所以同样可以看出数据在分析处理的时候就已经将翻斗１的降水数据通过与标准值对比，将翻斗１的降水数据判断为可疑数据或错误数据，最后并未将其作为输出值输出。考虑到３个仪器有微小差异及传感器灵敏度不同的情况下，会存在分时段的雨量差异，但从降水总量上分析发现整个过程雨量的偏差在±３％范围内，在仪器性能允许的误差范围内，故在设备不出现故障或者仅有一个雨量传感器出现故障的情况下，能较好地排除或过滤掉可疑的数据，不论该数据是偏大还是偏小，降水多传感器系统总能以较为准确的数据进行输出，因此降水多传感器的总体效果良好，运行较为稳定，数据较为准确可靠，数据可用率较高。

四、异常数据分析

以滁州站２０２１年７月２７日２１时０１分—２８日１０时００分为数据分析时段，选此时间段是因为该时段有较强降水过程，同时该日翻斗１数据存在异常整体数值偏小，翻斗３雨量传感器因泥沙影响导致数据异常不准确。通过已知翻斗１雨量传感器数据异常，翻斗３雨量传感器存在故障导致数据异常的情况下对比实际输出值与备份站雨量是否存在差异进行分析。降水数据采用小时累积雨量进行对比，以备份站数据作为参考值，将３个雨量传感器与标准值进行对比分析（图６）。８该时段三个翻斗小时累积总量分别为５１．１ｍｍ、６２.６ｍｍ、５７ｍｍ，传输值、标准值、备份站小时累积总量分别为５７ｍｍ、５７ｍｍ、６３．８ｍｍ。由图６可知小时累积降水量传输值、标准值与翻斗３小时累积降水量一直，即可说明数据处理之后的传输值以翻斗３的数据为参考，又由图７可知传输值和标准值与备份站数据相差较大，在已知翻斗１数据异常，翻斗３雨量传感器因泥沙堵塞导致数据异常的情况下，可得出降水传输值远小于实际降水值。又通过图８可得出翻斗２雨量传感器降水数据与备份站降水数据差异较小，故可得出翻斗２雨量传感器数据较为准确。在此时间段内降水多传感器通过微控制器分析融合处理以后并未剔除观测异常值，没有输出正确的观测值，从而未确保降水过程数据的准确性。从大雨强和小雨强两个方面分析，发现在小雨强时，三个雨量传感器的数值没有较大差异，输出值也与实际雨量相当。当降水为大雨强时，就能明显地发现翻斗１雨量远小于翻斗２和翻斗３的雨量，当三个雨量传感器的数值为翻斗１小于翻斗３小于翻斗２时，我们发现标准值接近于中间翻斗３的数值，导致最终输出值以翻斗３为源数据输出。在没有人工观测作为对比的情况下，仅能以备份站数据作为参考值进行比较，从中可以发现当出现两个或者更多雨量传感器发生异常时，降水多传感器就无法及时地发现问题，也无法合理有效地判断数据准确性，从而确保输出正确的降水数据。

五、结论

针对单一雨量传感器所存在的问题，进行了更换，变成了现在的降水多雨量传感器。从硬件以及数据采集上进行了优化升级，希望可以提高数据的准确性和稳定性。总体上降水多传感器效果良好，运行稳定。但实际工作应用中却仍存在些许不足，通过降水数据的对比分析，发现以下几点问题：（１）当三个雨量传感器中出现两个或两个以上的数据异常时，降水多传感器并未能发现异常，也无法选取出三个雨量传感器中相对正确的数值，在没有人工干预的情况下也未能及时地对三个雨量传感器数值提出异议，导致最终输出值的不正确。（２）当标准值与其中某一雨量传感器数值相近时，最后输出值将一直采用该雨量传感器数值，同时若下一时次仍然数值相近，则错误数据会一直作为输出值输出，影响降水数据的准确性。（３）当三个雨量传感器数值相差较大时，数据融合出的标准值也并不能具有代表性，结果就是与标准值接近的一个雨量传感器作为输出值输出，本身并未发现数据存在异常，并未对三个雨量传感器的数值提出异议或者剔除异常的数值，从结果来看就是最终降水多传感器没有完成数据整合筛选，并没有选择相对正确的雨量传感器作为源数据输出。

参考文献：

［１］许霞，唐晓东．温雨多传感器标准系统业务应用初探［Ｊ］．科学技术创新，２０２１，１０：８４⁃８６．

［２］何艳丽，黄飞龙．多传感器自动站的数据融合效果及优势分析［Ｊ］．气象，２０１５，４１（８）：１０２８⁃１０３５．

［３］中国气象局综合观测司．地面气象自动观测规范（第一版），２０１９．

作者：张宁歆 金华星 杨琼 单位：滁州市气象局 定远县气象局