识别区域站风传感器现场核查时机的方法研究

吴举秀，黄 磊，边文超，于 帅

(1.山东省气象防灾减灾重点实验室，济南 250031；2.山东省气象局大气探测技术保障中心，济南 250031)

0 引言

区域自动气象站是全国自动气象观测体系的重要组成部分，区域站和天气站的风向风速测量数据的准确性，对天气预报、气候监测、雾霾防治、气象预警以及气象理论研究等方面具有重要作用。为了确保区域站风传感器探测数据的准确性，需要定期对其进行检测[1]。但是由于区域站、天气站地理位置偏远，环境比较恶劣，风向、风速传感器经常出现轴承卡涩现象，造成启动风速过大和小风速缺失等问题，目前运行的业务监控系统无法识别出轴承卡涩造成的数据错误问题，台站虽然根据区域站核查办法制定了不同台站现场核查时间，但是核查时间是固定的，使得大量台站出现风传感器轴承卡滞问题无法被及时发现和处理，从而产生了很多错误数据。部分文献对现场核查的方法进行了研究[2，3]，刘昕[4]等详细介绍了风向、风速现场校准方法，但是没有具体研究台站风向风速核查维护的最佳时间。也有一些文献对风传感器的冻结问题进行了探讨，朱世恒[5]等设计了一种基于风传感器的故障自动检测装置，可以快速判断风传感器是否被冻结，但如何利用目前的业务监控系统快速判定传感器是否被冻住尚未有人研究。

综合气象观测运行监控系统是国家气象探测设备保障领域内的实时业务系统，运行监控系统对提高气象装备运行效能发挥了重要作用[6，7]。但是省级ASOM2.0系统和在全国已完成了业务试运行的省级装备保障一体化系统以及综合气象观测业务运行信息化平台(“天元”系统)，都没有识别出传感器卡滞以及冻结故障，造成大量的风速风向数据错误。所以文章研究了一种风向风速传感器轴承卡滞以及冻结故障的识别算法，依托已经试运行的综合观测省级装备保障一体化业务系统，开发了个性化监控模块，识别出轴承卡涩需要现场核查的台站以及轴承冻结需要维护的台站，使得台站可以根据识别的结果制定区域站风向风速核查计划以及利用冻结连续时间决策维护维修时间，提高区域站风向风速核查的有效性以及保障的及时性，从设备前端实现数据质量控制。

1 算法设计

风速、风向传感器轴承有卡涩时，小风速下传感器测的风向主要表现为连续一段时间内为某一固定值，风速可表现为连续一段时间内为0 m/s，轴承卡滞越严重持续时间越长。风向、风速传感器冻结时，主要表现为风向连续不变，有时数据为0°，风速体现为连续一段时间为0 m/s。目前静风时区域站业务软件处理得到的风速、风向数据表现为0°、0 m/s，因此要识别出风速、风向传感器轴承卡涩或冻结现象，首先需要统计山东省静风持续时间，把静风因素去掉。文中选用区域站的小时观测数据进行算法设置，利用小时数据而不用分钟数据的原因是：轴承卡滞造成的风向风速连续不变的时间以及静风持续时间都会持续几小时以上；业务系统读取的都是小时数据，比存储分钟数据节省存储资源；极大风速的风速风向完全可以体现出分钟数据风速风向的特征，所以用小时数据更有实际意义。

1.1 静风持续时间统计

文章中的数据来自经过初步质控的CIMISS系统中的中国地面逐小时资料(国家站)，利用山东省123个国家气象观测站的风传感器观测数据，统计了2018年12月至2020年11月静风持续时间。统计时认为国家站的风向风速传感器是符合校准的，不考虑部分台站轴承出现轻微卡涩造成对静风时间的影响。统计发现，风向出现静风频率比风速的多，2 min平均风速的持续时间与瞬时风速的持续时间相差不大，静风持续时间绝大多数为1 h，个别最长持续时间可达12 h，但持续时间在5 h以上的台站较少，与王玉辰[8]统计的延安地区的静风时间分布规律基本一致。通过统计每月风向、风速的静风最长连续时次以及连续超过6时次的站点个数，可以得出多数月份最大持续时次超过5时次，但是站点个数很少，7—12月静风时间可连续超过6时次；静风时，2 min平均风速的持续时间稍高于极大风速持续的时间。其中1月、2月很多站点传感器出现冻结造成多时次数据缺测，统计的静风时间也可能由于受到冰冻天气的影响而稍有增长，但总体来说，1—6月静风持续时间相对较短。

1.2 具体算法

文章跟踪了实际轴承卡涩时的风要素数据，发现很多台站在11月份虽然极大风速连续不变的时次只有5时次以上，但是2 min平均风速连续不变的时次可达18时次以上，因此结合以上统计的静风分布时间特点，不同月份设置不同的阈值。因为风向风速传感器是一起进行核查维护的，所以可忽略风向风速静风持续时间的差别。台站人员根据告警结果分析传感器状态，合理安排核查台站次序、时间，制定核查方案，优先安排去现场核查持续报警站点，通常轴承卡涩严重的需要及时更换风传感器[9，10]。

1)3—6月

设置瞬时风速或者2 min平均风速或者极大风速(风向)连续6时次不变进行风速(风向)持续不变告警。

2)1—2月

1—2月天气很冷，不利于传感器的现场核查以及维护维修。通常出现最多的问题是风传感器被冻结，风向传感器冻结表现为风向风速连续不变，也可以联合湿度、气温进行判断。袁佰顺等研究确定了风传感器冻结时气温、湿度、风速的临界值；尹宪志等认为，冻结时湿度最小阈值为93%，气温阈值为0°，也可以设置算法识别风速传感器是否被冻结。算法流程为风速或者风向连续6时次，气温小于等于0°，并且最小相对湿度大于等于93%，则冻结报警；风速或者风向连续6时次无变化也可以识别出出现冻结台站或者轴承卡涩的台站。此算法只适合有湿度要素的区域站，未安装湿度要素的区域站则不做考虑，风向传感器的判别流程与风速相同。

3)7—12月

设置极大风速(风向)或者瞬时风速(风向)或者2 min平均风速(风向)连续12时次不变进行告警。12月也可能出现冻结的情况，冻结故障识别算法同1—2月。

2 软件设计

为了能够使用省级装备保障一体化业务平台数据库的观测数据，文章在此平台上开发了开放式个性化监控算法实现模块，以Web形式实现设计的算法。模块使用JAVA语言编程，在设计时考虑到了兼容推广问题，可以很方便地切换到省级ASOM2.0综合观测监控系统，也可以作为天元系统本地化的一部分，软件包括算法查询、新增算法、报警信息查询等3部分，具体功能介绍见文献Lin G等[11]。个性化的监控算法流程：1)首先建立质控规则，按照站点数据质控业务需求来筛选不同站点的数据集合，对具体要素内容设置多个规则的方式准确地筛选出业务所需要的质控告警状态信息，告警内容格式按照告警描述的内容可以自行设置。对于要素的质控规则，根据不同要素业务需求设计了多种可供搭配使用的规则。2)利用数据调度工程，根据规则质控完成筛选：先一次性从规则表中查询所有已启用且在规则月份内的需要质控的记录，然后根据条件分类拼接数据库查询筛选数据，完成业务上的逻辑拼接后返回需要的告警信息。3)告警信息以列表形式显示。

3 告警结果统计分析

2020年11月份将风向风速持续不变的识别算法应用到软件中进行检验，首先试验了连续5时次无变化的区域站，识别出110个区域站风向或风速连续5时次无变化，与台站进行了核实，连续5时次不变的台站基本认为是静风，部分测站则是因周围有高大的树木遮挡造成的，其中12时次以上基本为风传感器的问题。同时检测出很多站点已经连续几十天风向风速持续不变，利用该方法检测后，台站可以及时检查维修，形成良性循环。2020年12月份风向连续12时次无变化准确识别出了5个台站出现异常，经核实是风向传感器问题。

4 结束语

文章通过统计山东省每月发生的静风持续时间，设计了识别区域站风传感器轴承卡滞的算法，并探讨了联合气温、湿度、风速识别传感器冻住的算法。

算法运行结果显示，软件运行可靠，算法识别准确，为区域站的风传感器现场核查合理时机提供了判断依据，也为保障人员处理传感器冻结问题提供了时间参考。软件可用在业务监控系统上，便于在全省进行业务推广应用，也可以应用在天元系统作为本地化的一部分在全国推广使用。