基于層次分析法的自動氣象站運行健康狀況評價

李宛桐，史 靜，李文博，姜 明

（天津市氣象探測中心，天津 300061）

0 引言

氣象觀測是氣象業務的重要組成部分，為天氣預報、氣候評估及各類氣象服務、科學研究提供了基礎數據支撐，是推動氣象科學發展的原動力。氣象觀測主要利用氣象探測設備對自然條件下動態的大氣要素和現象進行測量及判定，因此設備的運行狀態直接決定了氣象資料的有效與否[1]。目前，氣象現代化建設快速推進，我國綜合氣象觀測系統逐步完善，氣象預報預測水平和防災減災能力不斷提高。截至2019 年，僅國家級氣象觀測站名錄中就收錄了近12 000 個各類氣象觀測站，各省級氣象部門還建設有5 萬多個應用站。大量現代化觀測站網（點）的部署與建設，使得氣象技術保障工作面臨著前所未有的考驗與挑戰[2]。由于設備安裝布設在各處，受設備質量、站點環境、保障能力等影響，其系統性能、數據產品、故障損耗、維護維修等多元化信息難以分析綜合成直觀的量化指標，無法對設備運行狀況做出綜合性的客觀評價。

層次分析法（Analytical Hierarchy Process，AHP）能夠將一個復雜的多目標決策問題，分解成目標、準則、指標等層次，在此基礎之上進行定性和定量的分析決策[3]。目前，層次分析法的應用領域涵蓋自然科學、社會科學、工程技術、生產實踐、經濟建設及現代化管理等，在環境、電力等行業已有成功的應用實踐。在國內氣象學上的應用多見于公共氣象服務能力建設[4-7]和氣象災害應急管理[8-11]等方面，運用層次分析法科學評價儀器設備運行狀況，對管理部門及時發現潛在問題、開展維護維修起到良好的支持作用[12-13]。

為及時、全面、準確地對自動氣象站的運行健康狀態進行綜合評價，本文基于氣象探測專家組對設備、環境、裝備保障能力重要程度的等級劃分，利用層次分析法確定各評價指標的權重系數，構建了自動氣象站運行狀況綜合評價模型，制定出自動氣象站綜合評分方案，直觀體現站點的健康程度。并以實際的區域自動氣象站為例，對綜合評分算法進行了應用驗證。客觀、合理的自動氣象站運行健康狀況綜合評分能夠為站網運行監控提供科學的評價結果，也可以為決策者提供判斷依據，從而達到對氣象探測系統最優控制和最優管理的目的。

1 自動氣象站綜合評價層次結構

根據遞階層次結構的概念，通過收集、整理有關文獻資料，并結合長期自動氣象站建設和維護工作經驗，將自動氣象站綜合評價體系結構分為4 層：目標層A、準則層B、一級指標層C和二級指標層D（圖1）。

圖1 自動氣象站綜合評價層次結構

基于此框架，自動氣象站綜合評分的思路如下：①根據設備特點、環境狀況等條件建立評價指標得分標準；②根據層次分析法計算各評價指標的權重系數；③根據評價指標得分標準和權重系數計算自動氣象站綜合評分。

2 自動氣象站綜合評分方法

2.1 評價指標得分標準

評價體系包含D1～D16 及C4、C6 共18 個評價指標，在計算自動氣象站綜合評分時，評價指標必須是可量化的。為此，參考電力行業相關研究成果標準[13]，根據自動氣象站設備、環境等實際情況劃分評價指標得分標準見表1。

表1 評價指標得分標準

2.2 評價指標權重確定

（1）判斷矩陣構造。判斷矩陣表示本層次與上一層次某因素有關的各因素之間的相對重要性。引入重要程度（表2）判斷[14]，通過專家打分將同一層次各因素對于上一層關聯因素的重要性進行兩兩比較[15]，構造每一層次的判斷矩陣。

表2 重要程度九分位標度

為保證判斷矩陣的合理性，在全國范圍內甄選了11 位對氣象探測設備有深入研究的專家學者，包括國家級、省級業務技術和管理專家以及儀器設備生產廠家和維保單位技術骨干。表3～表5 展示了其中一位專家目標層A、準則層B1 和一級指標層C的判斷矩陣。

表3 判斷矩陣A 示例

表4 判斷矩陣B1 示例

表5 判斷矩陣C1 示例

（2）權重值計算及一致性檢驗。判斷矩陣對應于最大特征值λmax的特征向量經歸一化后，即為同一層次各因素對于上一層關聯因素相對重要性的權重向量W=（W1，W2，…，Wn）T（n 為判斷矩陣的階數）[16]。計算每位專家各層次判斷矩陣的權重向量，以及計算一致性比率CR，以保證判斷矩陣的邏輯一致性：

表6 隨機一致性指標

當CR＜0.1時，認為判斷矩陣的一致性是可以接受的；反之，認為判斷矩陣不符合一致性要求，需要對該判斷矩陣進行重新修正。表7 為表3～表5 專家示例中，準則層B 的權重向量W 及一致性檢驗CR 計算結果。

表7 判斷矩陣A 中準則層B 權重向量示例

最大特征值λmax=3.012 6，一致性檢驗CR=0.010 86。

（3）組合權重。計算各評價指標對總目標的影響大小，即計算評價指標路徑上各關聯因素權重與其權重的乘積。表8 為表3～表5 專家示例中評價指標D1、D2、D3對應目標層A 的組合權重值。

表8 評價指標D1、D2、D3 對應目標層A 組合權重值

（4）權重值幾何加權平均。將所有專家對于某一評價指標的權重值進行幾何加權平均，求得該評價指標最終的權重值（表9）[17]。

由表9 可知，相較于設備本身，專家更關注探測設備所處的系統環境對探測數據準確性的影響，以及裝備保障能力對設備能否長久穩定運行的支持程度。其中，設備安裝條件、備品備件儲備支持情況及潛在故障風險等指標權重較高。原因與氣象探測設備的市場規范性有關，所有進入業務列裝的設備均需符合行業標準和技術規范，且經過長期的測試及評估，其質量和性能均有較為嚴格的保證，因此設備本身在綜合評價中的關注度較低。

表9 自動氣象站綜合評價指標權重

值得注意的是，專家普遍認為潛在故障風險項的指標在氣象探測設備的綜合評價中最為重要。可以理解為，隨著設備自身老化，其運行穩定性和觀測數據的準確度就會不斷下降，且從站點安全性角度分析，設備曾發生過外力破壞或不可抗力的影響次數越多，其存在的安全風險等級就越高，設備健康狀況就越值得關注。

2.3 綜合評分

本文中自動氣象站運行健康狀況按百分制進行評價。利用式（2）計算自動氣象站綜合評分：

其中，S 表示自動氣象站運行健康狀況綜合評分，k 表示評價指標個數（本文中為18），Wi表示評價指標權重，xi表示評價指標分值。

3 案例分析

2021 年6 月13 日夜間，天津市發生一次降水過程，普降中到大雨，局部暴雨。受降雨影響，部分區域自動氣象站出現雨量傳感器故障、數據異常情況。以2021 年6 月14 日8：00 為時間節點，在天津市轄區內選取5 個故障站點，查看其健康評價結果（圖2）。

圖2 自動氣象站運行健康狀況綜合評價結果

從圖中可以清晰地看出不同站點之間存在著健康程度的差異。得分較高說明站點整體運行穩定，未發現較為嚴重的故障或潛在風險。得分較低說明站點存在較為嚴重的故障或潛在風險。其中，西青楊柳青和珠江里基本情況相似，均為同一年升級設備，兩站點分別于當日6：00 和3：00 起發生雨量傳感器堵塞造成降水量異常，故障持續時間分別為3 h 和6 h，對應評價指標“數據業務可用性”（D5）分別為0.88 和0.75，綜合評分分別為97.1 和97.0。濱海新區劉崗莊于前一日14：00 起缺報，濱海新區北大港水庫于當日5：00 起發生雨量傳感器堵塞造成降水量異常，故障持續時間分別為19 h 和4 h，對應“數據業務可用性”（D5）分別為0.21 和0.83，此外濱海新區北大港水庫在本月已發生過一次故障，且兩站點均位于沿海地帶，受高濕、高鹽環境及距保障中心路程較遠影響，存在潛在風險，綜合評分較低。薊州出頭嶺于前一日18：00 起雨量傳感器故障造成降水量缺失，故障持續時間為15 h，對應“數據業務可用性”（D5）為0.38，且區域保障分中心缺乏雨量傳感器備件儲備，綜合評分最低。

通過健康狀況綜合評價，可以直觀有效地對站點運行情況進行監控和分析，提醒運行監控人員對個別站點進行重點關注、維護維修、補齊備件，有助于自動氣象站的保障與管理，提升氣象探測設備保障效能。

4 總結

基于層次分析法，建立自動氣象站運行健康狀況綜合評價體系。該體系以專家打分數據為基礎，利用層次分析法計算各評價指標權重，并根據劃分的評級指標得分標準計算自動氣象站運行健康狀況的實時評分，能夠幫助業務人員更加直觀地了解各個站點的健康狀態、是否存在故障或潛在風險，為維修維護決策提供有力幫助。

相比于傳統的氣象探測設備運行監控和評價方法，該方法具有以下優點：①方法科學，層次分析法是一種利用數學統計方法得到最優方案的決策方法，在設備運行管理方面也具有較強的適用性，該方法原理科學、過程明確、結論有據，能夠在氣象探測設備運行監控業務中應用；②結論合理，通過專家打分計算得到各評價指標權重能夠較為真實地反映出各個指標的重要性，根據前文對所選站點的健康狀況綜合評分分析，評價結論能夠反映出各個站點正在發生的故障及存在的潛在風險；③結果直觀，將健康評價的概念用于設備的運行狀況管理之中，通過層次分析法將定性的問題定量化處理，得到直觀可見的健康分值，設備運行狀態優劣顯而易見。