DZZ5 型自動氣象站風向故障排除案例分析*

王 馳 ， 張晨陽 ， 李 博 ， 石力偉

(1．內蒙古自治區大氣探測技術保障中心，內蒙古 呼和浩特 010051；2.錫林郭勒盟氣象局，內蒙古 錫林浩特 026000）

DZZ5 型自動氣象站使用EL15-2C 型風向傳感器記錄風向，風向是氣象地面觀測基本要素之一，選擇合適的方法排除風向故障對確保風向數據準確性至關重要。 李昕娣等[1]利用Excel 創建雷達圖進行風向傳感器數據偏差分析；張永軍等[2]針對ZQZ-TF 型風向傳感器，提出了基于分布律規則的風向傳感器故障檢測方法；劉瑩等[3]提出了基于觀測數據的風向傳感器故障檢測方法。 以上方法僅考慮了風向傳感器格雷碼碼盤的問題，而并沒有將電纜、風橫臂轉接頭和主采集器的問題統一考慮進去， 因此上述方法在現場解決自動氣象站風向故障問題時存在不足。 本文提出一種DZZ5 型自動站風向故障排除方法，即首先從CIMISS 調用本站風向歷史數據，再結合以上幾種方法分析風向歷史數據確定故障出現對應格雷碼位置，最終通過現場實際情況逐步排除DZZ5 型自動氣象站風向故障。

1 風向數據獲取

排除故障所使用的風向數據來源于全國綜合氣象信息共享平臺（CIMISS：China Integrated Meteorological Information Service System）。 氣象數據統一服務接口（MUSIC：Meteorological Unified Service Interface Community）， 基于CIMISS，面向氣象業務和科研，提供全國統一、標準、豐富的數據訪問服務和應用編程接口（API），為國、省、地、縣各級應用系統提供唯一權威的數據接入服務[4]。 本文使用Python3.6 進行編程， 使用Rest 服務提供HTML 格式的數據。 由于本文使用的Python 版本與CIMISS 上的示例代碼版本不同，需對CIMISS 的示例代碼進行調整，調整后對應代碼如下：

# coding=utf8

import sys

import webbrowser

import pandas as pd

from imp import reload

reload(sys)

if __name__ == '__main__'：

baseUrl = 'http：//10.62.89.55/cimiss-web/api?

userId=XXXX_XXXX_XXX

&pwd=XXXXXX

&interfaceId=getSurfEleByTimeRangeAndStaID

&dataCode=SURF_CHN_MUL_HOR

&elements=Datetime,WIN_D_INST, WIN_D_INST_Max

&timeRange=[20170101000000,20180101000000)

&staIds=XXXXX

&dataFormat='

dataFormat = 'html'

webbrowser.open_new_tab(baseUrl + dataFormat)

2 工作原理

EL15-2C 型風向傳感器由風向標部件、殼體（內裝風向轉換系統）和插座等主要部分所組成[5]。風向標部件隨風旋轉，帶動同軸的格雷碼碼盤，按照碼盤刻槽的設計，碼盤每轉動約2.8125°， 光電耦合器組就會產生新的7 位并行脈沖信號。EL15-2C 型風向傳感器輸出信號由電纜經過風橫臂轉接盒傳輸到HY-3000 數據采集器，如圖1 所示。

圖1 DZZ5 型自動站風向信號傳輸流程

針對DZZ5 型國家氣象站， 先從CIMISS 調取該站某段時間內的歷史數據，然后制作數據分析圖，通過數據分析確定對應格雷碼位置，接下來在現場按照圖1 順序從對應格雷碼位置依次進行測試，直到最后確定故障點。

3 結果與分析

圖2 為DZZ5 型主站2019 年1 月1 日至12 月31 日的逐時瞬時風向和極大風速的風向分布圖。 縱軸為一天內24 個整點時刻的風向記錄，橫軸為全年的天數。 從圖2可以看出從2019 年1 月1 日至2019 年6 月3 日該站的風向數據異常， 數據統計為全年整點瞬時風向小于180°的占20%，1 月到5 月之間整點瞬時風向小于180°的占9%，全年整點極大風速的風向小于180°的占19%，1 月到5 月之間整點極大風速的風向小于180°的占11%。由風向數據分布圖初步可以判斷格雷碼D6 對應位置出現故障。2019 年6 月3 日內蒙古自治區大氣探測技術保障中心對該站進行現場巡檢，換上檢定合格的風向傳感器后，現場測試發現風向度數仍大于180°， 初步排除風向傳感器格雷碼碼盤的問題。 為排除故障，按照圖1 所示，現場先將風橫臂轉接盒拆開， 使用萬用表逐一測量風橫臂轉接頭通斷，發現風橫臂轉接頭處對應于格雷碼D6 的位置存在線纜虛接的問題。 將對應于格雷碼D6 位置的線纜重新連接，進一步觀察后確認風向數據恢復正常。

圖2 2019 年主站整點風向數據分布

圖3 4 月和7 月風向頻率分布圖

圖3（a）為該站2019 年4 月份整點瞬時風向出現頻率統計， 統計可知4 月份小于180°的風向出現64 次，僅占4 月全部整點風向的8.89%， 這正是對應于格雷碼D6位置的線纜虛接造成小于180°風向偶爾出現。 圖3（b）為該站2019 年7 月份整點瞬時風向出現頻率統計， 可以確認經過6 月檢修后風向數據恢復正常。

4 結束語

本文針對DZZ5 型氣象站風向故障，首先使用Python從CIMISS 調用本站某個長時段內的風向整點歷史數據，再對風向歷史數據進行統計分析確定故障出現的對應格雷碼位置，最終臺站氣象保障人員通過現場實際按照信號傳輸流程的順序逐步確定風向故障點并排除。 該方法充分利用了臺站的風向歷史數據，簡單易操作，方便臺站氣象保障人員在氣象觀測場準確判斷風向故障點。