称重式降水传感器测量误差变化研究

邱实，杨茂水*，孙嫣，任燕，吴举秀

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

我国气象部门广泛采用称重式降水传感器进行冬季降水自动观测，其工作原理是在一段时间内对收集到的液态、固态降水质量转化为毫米级降雨量，确保传感器感知降雨量准确可靠的方法是对其定期校准[1-2]。称重式降水传感器校准工作以现场形式为主，即人员携带标准砝码或加液器等标准设备，向传感器的称重单元加以标准的重量或降水量，仪器示值与标准值之差即传感器的测量误差。若测量误差超出指定的区间，则判定传感器的测量误差超差，计量性能出现偏移，需进行维修维护。

目前我国尚无称重式降水传感器的校准方法，因此研究人员按各行业的实际情况设计了两种确保传感器采集数据准备可靠的方法。一种方法是分析称重式降水传感器与其他感雨仪器的降水观测数据是否一致[3-7]。另一种方法是对称重式降水传感器加标准砝码或注入恒定流速的水模拟降雨过程，通过比较传感器示值和注水体积判断传感器测量误差是否发生偏离[8]。事实上，称重式降水传感器测量原理的核心是对一段时间累积降雨量的质量进行采集，然后将质量值在仪器内部转换为体积值，一旦传感器对质量的感知能力存在偏移，后续通过任何方法都不能消除这种由气象观测系统测量前端引入的误差。所以，通过对传感器添加标准砝码进行校准是评价传感器测量误差的一种较为理想可靠的方法。既有研究由于数据量不足，校准数据仅包含对1～2个校准点的测试等问题，导致对这类校准方法和校准数据缺乏分析。因此，如何通过分析基于标准砝码校准的计量数据，从而对传感器测量误差偏离程度进行评价成为气象探测领域中一项亟待解决的问题。

1 称重降水传感器测量原理和校准方法

1.1 测量原理

称重式降水传感器基本结构如图1所示，主要由承水口、防风圈、外壳、内筒、载荷原件法兰盘等部件组成。现场校准过程中传感器通信原理如图2所示，传感器基于载荷测量技术原理设计，通过对质量变化的快速响应测量降水量。其中，载荷元件测量质量的方法有两种。一种基于电阻形变程度测量，即载荷元件内部的敏感梁在外力的作用下产生弹性变形，使粘贴在其表面的电阻应变片也随同产生变形，阻值将发生变化，再经相应的测量电路把这一电阻变化转换为电信号得到降水质量。另一种基于振弦频率测量，即载荷元件的主体部分是三只互为120°且振动频率一致的标准弹簧，承重后按震动频率与所受拉力的对应关系换算得到降水质量。

图1 称重式降水传感器基本结构[9]Fig.1 Structure of the weighing precipitation sensor[9]

图2 现场校准过程中称重式降水传感器通信原理Fig.2 Communication principle of the weighing precipitation sensor with respect to field calibration

1.2 校准方法

如图3所示，在传感器与载荷元件相连的托盘上放置1 000 g标准砝码作为基准质量，待传感器示值稳定后依次放入质量为3.14、314、942、1 570、2 570、7 570、12 570 g标准砝码，分别模拟1.0、10.0、30.0、50.0、81.8、241.1、400.3 mm降雨量。传感器输出数据为实际测得的砝码质量，读数稳定后分别将质量数据转换为雨量数据，最后用各传感器降水量示值减去对应校准点标准降水量得到测量误差。当任意校准点测量误差绝对值大于等于标准降水量的4%时，判定该传感器测量误差超差，计量性能不合格，应及时更换或维修。

2 校准数据统计

图3 称重式降水传感器现场校准示意图Fig.3 Sample of field calibration of the weighing precipitation sensor

2.1 数据来源

原始样本采用2019—2021年本省国家级自动气象站称重式降水传感器校准数据，在这一时期共开展现场校准工作206次，获得203组有效校准数据。如图4所示，共校准DSC1型称重降水传感器(基于电阻形变程度测量质量)158次，占比77.8%；DSC2型称重降水传感器(基于弹簧振弦频率测量质量)45次，占比21.8%。

图4 2019—2021年称重式降水传感器现场校准工作量统计Fig.4 Field calibration workload statistics of the weighing precipitation sensor during 2019 to 2021

原始校准数据中存在3组无效数据。其中，因DSC1型传感器通信故障，校准时发现每隔一段时间传感器无示值显示若干秒形成无效数据1次。因内部结构件损坏，DSC2型传感器内部弹簧变化的感应灵敏度发生偏移形成无效数据2次。形成无效数据的原因是在现场校准时发现传感器无示值，或示值严重偏离标准值。

造成DSC1型通信故障的原因是传感器与采集器通信线老化或被外力破损，而线缆受损处并未完全断裂，使传感器示值每正常显示一段时间后随即不显示，且变化周期无规律。经现场更换通信线后重新校准，测量误差满足要求。造成DSC2型传感器弹簧损坏的原因是仪器经一次降水过程后没有及时清理载荷元件托盘上的储水，使传感器长期满负荷或超负荷运行，标准弹簧持续处于过度拉伸状态。经现场更换弹簧，在采集程序中重新配置弹簧系数后重新校准，测量误差满足要求。

2.2 合格率统计

2.2.1 按年度统计

如图5所示，对上述203组现场校准数据进行统计分析，发现测量误差不合格数据22次，总体合格率为89.2%，逐年合格率为84.6%、96.8%、87.3%。

图5 总体年度合格率统计Fig.5 Overall annual acceptance rate for measurement error of the sensor

2.2.2 按传感器类型统计

目前山东省气象观测系统中使用的称重降水传感器主要有无锡DSC1型和华云DSC2型。如图6所示，对上述203次现场校准数据按传感器类型统计，DSC1型传感器总体合格率为88.6%，逐年合格率为84.2%、96.1%、86.0%。DSC2型传感器总体合格率为91.1%，逐年合格率为85.7%、100%、92.3%。

图6 两类传感器年合格率统计Fig.6 Annual acceptance rate of the two types of sensors

2.2.3 按不合格原因统计

如图7所示，由于个别不合格传感器在一次校准中产生多组不合格数据，因此在上述22个不合格传感器中存在28组不合格数据。其中，7个校准点均存在计量性能偏移的情况， 1.0 mm校准点出现超差现象次数最多(19次)，400.3 mm校准点无超差现象，其余校准点出现超差现象的次数较少(不超过2次)。

图7 各校准点不合格数量统计Fig.7 Nonconformity quantity statistics at each calibration point

3 校准数据分析

3.1 偏离程度分析

传感器的偏离程度是指对原始校准数据每个传感器的测量误差进行逐年分析，计算各校准点观测误差绝对值的最大值占校准点标准值的百分比。偏离程度较小可反映2019—2021年传感器采集的称重降水观测数据与标准值较接近。某支传感器在指定校准点偏离程度αij的计算方法为

,

(1)

如表1所示，现阶段称重式降水传感器在1.0、10.0、30.0、50.0、81.8、241.1、400.3 mm校准点对应的偏离程度分别为2.1%、0.9%、0.5%、0.5%、0.4%、0.5%、0.4%。

表1 称重式降水传感器在各校准点的偏离程度Table 1 Deviation degree of the weighing precipitation sensor at each calibration point

3.2 偏离程度变化趋势

传感器的偏离程度变化趋势是指对原始校准数据每个传感器在同一校准点上的测量误差变化范围。本文采用年变化率作为传感器的偏离程度变化的量化指标，偏离程度年变化率βij的计算方法为

(2)

如表2所示，现阶段称重式降水传感器在1.0、10.0、30.0、50.0、81.8、241.1、400.3 mm校准点对应的年变化率分别为0、0、0、0.10%、0.06%、0.04%、0.06%。由于传感器采集质量的分辨率为0.1 g，换算得到的降水量只保留一位小数，分析偏离程度年变化率只能精确到0.01%，所以造成前三个校准点偏离程度年变化率为0。

表2 称重式降水传感器在各校准点偏移程度年变化率Table 2 Annual change rate of the deviation degree of the weighing precipitation sensor at each calibration point

3.3 测量误差变化模型

由于传感器在任意校准点测量误差超过标准值的4%时，即视为该传感器计量性能不合格，所以现阶段传感器的偏离程度和年变化率应采用前述研究得到的最大值。事实上，测量误差是属于传感器的一种固有误差，国内外校准研究发现气象传感器的测量误差通常随着使用时间的增加而逐渐增大[10-12]，因此称重式降水传感器的测量误差在未来某时刻的变化模型δ为：

(3)

其中，N为未来某时刻距2022年1月的年数差值。当前传感器的偏离程度应采用最大值2.1%，年变化率最大值为0.1%，因此现阶段称重式降水传感器的测量误差偏离程度变化模型δw为：

δw=2.1%+0.1%N,N≥0，

(4)

即2023年1月传感器偏离程度应为2.2%，2024年1月传感器偏离程度应为2.3%。

4 结论

本文基于历史校准数据设计了一种计算称重式降水传感器偏离程度及其变化趋势的方法，根据现阶段已有计量数据得到传感器偏离程度变化模型，得到以下结论：

(1)通过分析校准数据，为山东省自动气象站称重式降水传感器计量数据质量受控可控提供了数据支撑。校准数据统计表明，称重式降水传感器总体合格率、逐年合格率等指标良好，尽管无锡DSC1型、华云DSC2型两种型号传感器载荷元件采集降水质量的原理不同，但总体合格率较为一致。

(2)通过分析现场校准数据，发现了称重式降水传感器测量误差的变化规律。称重式降水传感器测量误差总体偏离程度最大值为2.1%，小于校准方法中规定的4.0%，且测量误差的变化趋势为每年增长0.1%。测量误差的偏离程度、年变化率处于合理区间。

(3)通过分析校准数据，识别了称重式降水传感器易发生测量误差超差的校准点。在全部不合格传感器中，1.0 mm校准点测量误差超差情况占比67.9%，因此传感器在这个校准点易发生计量性能偏移。由于1.0 mm降水对应的为3.14 g，质量较轻，校准1.0 mm降水时现场大风可使标准弹簧发生轻微抖动，导致标准弹簧的形变程度与3.14 g质量对应的形变程度不一致，不能达到校准所需的稳定状态。现场校准时可在传感器外围进行一定遮挡，或在采集软件中添加修正值或修正因子的方法减少现场环境对小雨量校准的影响。