高速鐵路雨量監測數據的實時質量控制方法

包　云

(中國鐵道科學研究院 電子計算技術研究所，北京　100081)

高速鐵路自然災害及異物侵限監測系統實時監測高速鐵路沿線的風、雨、雪、地震及上跨高速鐵路的公路橋上落物，對確保高速運行中的列車安全起著十分重要的作用。其中的雨量監測系統是高速鐵路自然災害及異物侵限監測系統的一個重要組成部分，能為高速鐵路洪水災害預警提供重要的決策信息。截止2016年底，我國高速鐵路運營里程已超過2.2萬km，除京津、漢宜鐵路外，其他高鐵線路均建設了雨量監測系統。雨量監測系統使用的雨量計以進口、免維護的壓電式和微波式雨量計為主，容柵、翻斗、虹吸式雨量計僅在部分線路的少量監測點使用。由于國內目前對屬于非接觸式雨量計的壓電式和微波式雨量計監測數據的準確性缺乏有效的檢測方法，因此在雨量監測系統中大量使用這類非接觸式雨量計后，如何控制其監測數據的質量成為目前亟待研究解決的問題。

氣象行業自動氣象站使用的是翻斗式雨量計，在雨量計投入使用一段時間后，可采用《自動氣象站現場校準方法》[1]對翻斗式雨量計進行現場校準，而高速鐵路上應用的壓電式和微波式雨量計由于其監測原理與翻斗式雨量計不同，因此，其測量準確性無法用《自動氣象站現場校準方法》校準。國外關于非接觸式雨量計準確性的檢測也沒有成熟的方法，有關學者曾研究提出了雨塔實驗室試驗[2]和野外對比試驗[3]2種檢測方法。目前，國內還沒有這樣的實驗室。另外，由于這些壓電式和微波式雨量計均沿著高鐵線路安裝在4 m高的接觸網支柱上，因此大范圍地經常將它們拆卸下來進行實驗室和野外對比試驗也不具有可操作性。基于以上原因，本文參考氣象站的雨量監測數據質量控制方法和經驗，研究高速鐵路雨量監測系統非接觸式雨量計監測數據的實時質量控制方法，以提高監測數據的準確性和可靠性。

1　高速鐵路雨量監測系統使用的壓電式和微波式雨量計

雨量計的功能是實時監測降雨量，并將降雨量以數字信號輸出[4]。我國高速鐵路雨量監測系統大量使用的雨量計主要是VAISALA WXT520型壓電式雨量計和LUFFT WS400，600型微波式雨量計。VAISALA WXT520型壓電式雨量計主要包括1個鋼蓋和1個安裝在鋼蓋底面上的壓電傳感器，通過壓電傳感器檢測到的雨滴數量，可以高精度地計算降雨量和降雨強度。LUFFT WS系列微波式雨量計采用24 GHz多普勒雷達感知雨點(雪花)，根據檢測到的雨滴數量及降落速度計算降雨量和降雨強度。

2　雨量監測數據的質量控制方法

降雨具有其特殊性。首先，降雨的空間分布是不均勻的，因此，雨量傳感器安裝的位置不同，所得到的實時測量值也可能有不小的差異；其次，雨量的分布在時間上不連續，同一個傳感器在同一個地點測量得到的雨量變化很大，可能前一分鐘還是小雨，而后一分鐘就變成了大雨。由于降雨的這2個特性決定了每分鐘監測的雨量在空間上的橫向比較和時間上的縱向比較有較大的差異，但相對而言，各個雨量計監測到的小時雨量更具有比較意義。因此，氣象部門一般采用小時雨量進行雨量監測數據的質量控制。

國內外諸多學者對自動氣象站雨量監測數據的質量控制方法也進行了一系列研究[5-10]，主要有氣候學界限值檢測、臺站或區域極值檢測、要素間內部一致性檢測、時間一致性檢測以及空間一致性檢測等；另外，也有雷達與地面自動氣象站相結合的監測數據質量控制方法。本文參考氣象部門的雨量監測數據質量控制方法以及既有研究成果，研究高速鐵路雨量監測系統采用非接觸式雨量計條件下的監測數據質量控制方法，其控制流程如圖1所示。

2.1　缺測檢查

首先，對雨量監測數據進行缺測檢查，其旨在快速定位缺測數據，并直接提示用戶進行人機交互檢測。理論上雨量計應該每分鐘向高速鐵路雨量監測系統上傳1次監測數據，一般如果監測數據上傳的時間>1 min，則判斷為此時間的監測數據未上傳(簡稱缺測)。發生缺測多因網絡、雨量計、接口、電源等的故障所致。一旦檢測到發生缺測，應立即進行故障定位和維護工作。

2.2　內部一致性檢測

對不同要素或項目之間是否符合某種物理聯系的檢測稱之為內部一致性檢測[6]。鑒于不同的氣象要素之間也往往存在某些物理特征的關聯,因此，可以根據每個監測點同一時刻所測得的不同氣象要素之間的相關性，對這些氣象要素是否一致進行檢測，從而判斷監測數據是否異常。

對于高速鐵路雨量監測系統而言，其每個監測點雨量計測量的是以分鐘為累計時間的累計降雨量指標，通過該指標可計算出分鐘降雨量(即用當前累計降雨量減去前一分鐘的累計降雨量)，進而可計算出高速鐵路雨量監測報警使用的10分鐘降雨量、小時降雨量、日降雨量和連續降雨量這4個氣象要素，這4個氣象要素之間存在以下關系：

圖1　雨量監監測數據的質量控制流程

10分鐘降雨量≤小時降雨量≤日降雨量≤連續降雨量

(1)

在對每個監測點測得的雨量監測數據進行要素內部一致性檢測時，如果雨量監測數據不滿足式(1)，則判定為錯誤數據。

2.3　界限值檢測

按照規定的雨量界限值對雨量監測數據進行檢測，對于超過規定界限值的雨量監測數據按錯誤數據處理。本研究選取分鐘雨量界限值和小時雨量界限值對雨量監測數據進行界限值檢測。

2.3.1分鐘雨量界限值檢測

在《地面氣象觀測資料質量控制》(QXT118—2010)[11]中規定了降雨強度的氣候學界限值范圍為0～40 mm·min-1。采用該標準對雨量監測數據進行分鐘雨量界限值檢測，即當某時刻的分鐘雨量監測值超過40 mm時，則可判斷該雨量監測值為錯誤數據。

2.3.2小時雨量界限值檢測

小時雨量界限值分為氣候學小時雨量界限值和區域小時雨量界限值2種。

1)氣候學小時雨量界限值檢測

氣候學小時雨量界限值的范圍為：0～150 mm，若小時雨量監測數據超過該范圍則可判定為錯誤數據。

2) 區域小時雨量界限值檢測

區域小時雨量界限值檢測根據經緯度和降雨量的空間分布，將全國劃分成6個區域[5]，分別對各區域制定小時雨量界限值范圍，如圖2所示。超過該界限值的小時雨量監測數據即可判定為錯誤數據。區域小時雨量界限值實際上是按地域對氣候學小時雨量界限值的細化。

圖2　各區域小時雨量界限值示意圖 (單位：mm)

2.4　時間一致性檢測

由于降雨具有突發性，而且雨量的變化呈非線性，因此根據降雨的這些特性對雨量監測數據進行時間一致性檢測。即當實時監測的小時降雨數據中出現連續幾個小時無變化的數據時，則判定這些數據為錯誤數據。在小時降雨數據中出現監測數據連續無變化的情況一般是由于雨量計故障導致的。

2.5　空間一致性檢測

空間一致性檢測是根據氣象要素具有的空間分布特點而對其進行的檢測，其有效性取決于監測點的密度和被檢要素與空間的相關程度。通常采用被檢監測點與其鄰近監測點在同一時間監測到的氣象要素值進行相互比較，或根據鄰近監測點監測的氣象要素值計算被檢監測點的氣象要素估計值，然后將被檢監測點實際的氣象要素監測值與其估計值進行比較[6]。

按照高速鐵路雨量監測系統雨量監測點的布設原則，對于連續路基區段的有砟軌道線路，雨量監測點的布設間距一般為15～20 km；對于無砟軌道線路，雨量監測點的布設間距一般為20～25 km。由此可知高速鐵路雨量監測點的密度較低，達不到對雨量監測數據進行空間一致性檢測所要求的雨量監測點密度[5]。另外，根據對高速鐵路相鄰雨量監測點監測數據的分析，高速鐵路相鄰雨量監測點雨量監測值的相關性也不高。表1為某客運專線某次降雨時相鄰4個雨量監測點的小時降雨量監測值相關性分析的近似矩陣，從中可以看出，各監測點的小時降雨量監測值相關性極低。綜合以上兩方面原因，直接利用高鐵沿線雨量計的監測數據進行數據空間一致性檢測的可行性不高。

表1某客運專線4個相鄰雨量監測點的小時降雨量監測值相關性分析近似矩陣

雨量監測點位置171km+50m191km+880m208km+790m233km+950m171km+50m100000260109-0038191km+880m00261000-0012-0034208km+790m0109-001210000681233km+950m-0038-003406811000

但是，氣象部門在全國建有大量且高密度的自動氣象站，而且隨著高速鐵路災害監測系統與氣象部門的氣象系統實現互聯互通和信息交換，利用高速鐵路災害監測系統從氣象部門接收到的雨量監測數據，可以按照氣象要素空間一致性檢測的方法對高速鐵路雨量計的雨量監測數據進行質量控制。

參考文獻[5—6]，對某高速鐵路雨量監測點的監測數據進行空間一致性檢測時，首先需要確定距該高速鐵路雨量監測點相對比較鄰近的自動氣象站；當該高速鐵路雨量監測點周圍方圓50 km范圍內鄰近的自動氣象站不足3個時，則規定不能對該高速鐵路雨量監測點的監測數據進行空間一致性檢測；當該高速鐵路雨量監測點周圍方圓50 km范圍內有多個鄰近的自動氣象站時，則根據文獻[5]編制該高速鐵路雨量監測點的鄰近自動氣象站表，并采用空間極值比較法[6]對該高速鐵路雨量監測點雨量監測數據進行空間一致性檢測，具體方法如下。

首先從鄰近自動氣象站表中按照鄰近自動氣象站排列的前后順序依次選出N(N≥3)個鄰近自動氣象站，然后由這N個鄰近自動氣象站當前時次及上個時次的雨量監測值構成1個數據序列；當該高速鐵路雨量監測點雨量計的監測數據R不滿足下式時，則判定該監測數據為可疑數據，需要進行人機交互核實。

αKmax≥R≥βKminα>1，β<1

(2)

式中：Kmax和Kmin分別為數據序列中監測數據的最大值和最小值；α和β為常數，具體取值參見文獻[6]。

3　實例應用及分析

運用上述方法對某高速鐵路雨量監測系統監測點(DK120 km+393 m)2015年8—10月的監測數據進行實時檢測，由檢測結果(見表2)可知，在該時段內未出現缺測數據，但是在用式(1)進行內部一致性檢測時，發現有幾個10分鐘降雨量數據不滿足式(1)，由此可判斷這幾個10分鐘降雨量數據對應的雨量監測值為錯誤的監測數據。

表2　某高速鐵路雨量監測點的監測數據　mm

再對另外一條高速鐵路雨量監測點(CK114 km+430 m)的雨量監測數據同樣進行實時檢測，在通過了缺測檢查和內部一致性檢測后，用小時雨量界限值檢測時發現部分監測數據超過該區域小時雨量界限值(140 mm)，如圖3所示，可判斷這部分監測數據為錯誤的監測數據。

圖3　某高速鐵路雨量監測點的小時雨量監測數據檢測結果

4　結　語

參考氣象部門的雨量監測數據質量控制方法和經驗，結合我國高速鐵路雨量監測系統的特點，研究提出我國高速鐵路雨量監測數據的質量控制方法。綜合運用缺測檢查、內部一致性檢測、界限值檢測、時間一致性檢測、空間一致性檢測等技術方法對高速鐵路雨量監測數據進行檢測，有效識別有問題的監測數據，使實時上傳的雨量監測數據質量得到改善，為高速鐵路洪水災害的預警以及災害分析提供準確和可靠的決策信息。

隨著我國天氣雷達網的逐步建成，天氣雷達以其高時空分辨率的優勢已經成為監測降雨的重要手段[8-10]。因此，下一步將研究利用雷達反演技術實時估測降雨量，再通過對雷達—雨量計之間的差異進行統計學的分析，確定高鐵沿線雨量計雨量監測數據的質量控制標準，進一步提高雨量計監測數據的質量。

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