高速铁路雨量监测数据的实时质量控制方法

包　云

(中国铁道科学研究院 电子计算技术研究所，北京　100081)

高速铁路自然灾害及异物侵限监测系统实时监测高速铁路沿线的风、雨、雪、地震及上跨高速铁路的公路桥上落物，对确保高速运行中的列车安全起着十分重要的作用。其中的雨量监测系统是高速铁路自然灾害及异物侵限监测系统的一个重要组成部分，能为高速铁路洪水灾害预警提供重要的决策信息。截止2016年底，我国高速铁路运营里程已超过2.2万km，除京津、汉宜铁路外，其他高铁线路均建设了雨量监测系统。雨量监测系统使用的雨量计以进口、免维护的压电式和微波式雨量计为主，容栅、翻斗、虹吸式雨量计仅在部分线路的少量监测点使用。由于国内目前对属于非接触式雨量计的压电式和微波式雨量计监测数据的准确性缺乏有效的检测方法，因此在雨量监测系统中大量使用这类非接触式雨量计后，如何控制其监测数据的质量成为目前亟待研究解决的问题。

气象行业自动气象站使用的是翻斗式雨量计，在雨量计投入使用一段时间后，可采用《自动气象站现场校准方法》[1]对翻斗式雨量计进行现场校准，而高速铁路上应用的压电式和微波式雨量计由于其监测原理与翻斗式雨量计不同，因此，其测量准确性无法用《自动气象站现场校准方法》校准。国外关于非接触式雨量计准确性的检测也没有成熟的方法，有关学者曾研究提出了雨塔实验室试验[2]和野外对比试验[3]2种检测方法。目前，国内还没有这样的实验室。另外，由于这些压电式和微波式雨量计均沿着高铁线路安装在4 m高的接触网支柱上，因此大范围地经常将它们拆卸下来进行实验室和野外对比试验也不具有可操作性。基于以上原因，本文参考气象站的雨量监测数据质量控制方法和经验，研究高速铁路雨量监测系统非接触式雨量计监测数据的实时质量控制方法，以提高监测数据的准确性和可靠性。

1　高速铁路雨量监测系统使用的压电式和微波式雨量计

雨量计的功能是实时监测降雨量，并将降雨量以数字信号输出[4]。我国高速铁路雨量监测系统大量使用的雨量计主要是VAISALA WXT520型压电式雨量计和LUFFT WS400，600型微波式雨量计。VAISALA WXT520型压电式雨量计主要包括1个钢盖和1个安装在钢盖底面上的压电传感器，通过压电传感器检测到的雨滴数量，可以高精度地计算降雨量和降雨强度。LUFFT WS系列微波式雨量计采用24 GHz多普勒雷达感知雨点(雪花)，根据检测到的雨滴数量及降落速度计算降雨量和降雨强度。

2　雨量监测数据的质量控制方法

降雨具有其特殊性。首先，降雨的空间分布是不均匀的，因此，雨量传感器安装的位置不同，所得到的实时测量值也可能有不小的差异；其次，雨量的分布在时间上不连续，同一个传感器在同一个地点测量得到的雨量变化很大，可能前一分钟还是小雨，而后一分钟就变成了大雨。由于降雨的这2个特性决定了每分钟监测的雨量在空间上的横向比较和时间上的纵向比较有较大的差异，但相对而言，各个雨量计监测到的小时雨量更具有比较意义。因此，气象部门一般采用小时雨量进行雨量监测数据的质量控制。

国内外诸多学者对自动气象站雨量监测数据的质量控制方法也进行了一系列研究[5-10]，主要有气候学界限值检测、台站或区域极值检测、要素间内部一致性检测、时间一致性检测以及空间一致性检测等；另外，也有雷达与地面自动气象站相结合的监测数据质量控制方法。本文参考气象部门的雨量监测数据质量控制方法以及既有研究成果，研究高速铁路雨量监测系统采用非接触式雨量计条件下的监测数据质量控制方法，其控制流程如图1所示。

2.1　缺测检查

首先，对雨量监测数据进行缺测检查，其旨在快速定位缺测数据，并直接提示用户进行人机交互检测。理论上雨量计应该每分钟向高速铁路雨量监测系统上传1次监测数据，一般如果监测数据上传的时间>1 min，则判断为此时间的监测数据未上传(简称缺测)。发生缺测多因网络、雨量计、接口、电源等的故障所致。一旦检测到发生缺测，应立即进行故障定位和维护工作。

2.2　内部一致性检测

对不同要素或项目之间是否符合某种物理联系的检测称之为内部一致性检测[6]。鉴于不同的气象要素之间也往往存在某些物理特征的关联,因此，可以根据每个监测点同一时刻所测得的不同气象要素之间的相关性，对这些气象要素是否一致进行检测，从而判断监测数据是否异常。

对于高速铁路雨量监测系统而言，其每个监测点雨量计测量的是以分钟为累计时间的累计降雨量指标，通过该指标可计算出分钟降雨量(即用当前累计降雨量减去前一分钟的累计降雨量)，进而可计算出高速铁路雨量监测报警使用的10分钟降雨量、小时降雨量、日降雨量和连续降雨量这4个气象要素，这4个气象要素之间存在以下关系：

图1　雨量监监测数据的质量控制流程

10分钟降雨量≤小时降雨量≤日降雨量≤连续降雨量

(1)

在对每个监测点测得的雨量监测数据进行要素内部一致性检测时，如果雨量监测数据不满足式(1)，则判定为错误数据。

2.3　界限值检测

按照规定的雨量界限值对雨量监测数据进行检测，对于超过规定界限值的雨量监测数据按错误数据处理。本研究选取分钟雨量界限值和小时雨量界限值对雨量监测数据进行界限值检测。

2.3.1分钟雨量界限值检测

在《地面气象观测资料质量控制》(QXT118—2010)[11]中规定了降雨强度的气候学界限值范围为0～40 mm·min-1。采用该标准对雨量监测数据进行分钟雨量界限值检测，即当某时刻的分钟雨量监测值超过40 mm时，则可判断该雨量监测值为错误数据。

2.3.2小时雨量界限值检测

小时雨量界限值分为气候学小时雨量界限值和区域小时雨量界限值2种。

1)气候学小时雨量界限值检测

气候学小时雨量界限值的范围为：0～150 mm，若小时雨量监测数据超过该范围则可判定为错误数据。

2) 区域小时雨量界限值检测

区域小时雨量界限值检测根据经纬度和降雨量的空间分布，将全国划分成6个区域[5]，分别对各区域制定小时雨量界限值范围，如图2所示。超过该界限值的小时雨量监测数据即可判定为错误数据。区域小时雨量界限值实际上是按地域对气候学小时雨量界限值的细化。

图2　各区域小时雨量界限值示意图 (单位：mm)

2.4　时间一致性检测

由于降雨具有突发性，而且雨量的变化呈非线性，因此根据降雨的这些特性对雨量监测数据进行时间一致性检测。即当实时监测的小时降雨数据中出现连续几个小时无变化的数据时，则判定这些数据为错误数据。在小时降雨数据中出现监测数据连续无变化的情况一般是由于雨量计故障导致的。

2.5　空间一致性检测

空间一致性检测是根据气象要素具有的空间分布特点而对其进行的检测，其有效性取决于监测点的密度和被检要素与空间的相关程度。通常采用被检监测点与其邻近监测点在同一时间监测到的气象要素值进行相互比较，或根据邻近监测点监测的气象要素值计算被检监测点的气象要素估计值，然后将被检监测点实际的气象要素监测值与其估计值进行比较[6]。

按照高速铁路雨量监测系统雨量监测点的布设原则，对于连续路基区段的有砟轨道线路，雨量监测点的布设间距一般为15～20 km；对于无砟轨道线路，雨量监测点的布设间距一般为20～25 km。由此可知高速铁路雨量监测点的密度较低，达不到对雨量监测数据进行空间一致性检测所要求的雨量监测点密度[5]。另外，根据对高速铁路相邻雨量监测点监测数据的分析，高速铁路相邻雨量监测点雨量监测值的相关性也不高。表1为某客运专线某次降雨时相邻4个雨量监测点的小时降雨量监测值相关性分析的近似矩阵，从中可以看出，各监测点的小时降雨量监测值相关性极低。综合以上两方面原因，直接利用高铁沿线雨量计的监测数据进行数据空间一致性检测的可行性不高。

表1某客运专线4个相邻雨量监测点的小时降雨量监测值相关性分析近似矩阵

雨量监测点位置171km+50m191km+880m208km+790m233km+950m171km+50m100000260109-0038191km+880m00261000-0012-0034208km+790m0109-001210000681233km+950m-0038-003406811000

但是，气象部门在全国建有大量且高密度的自动气象站，而且随着高速铁路灾害监测系统与气象部门的气象系统实现互联互通和信息交换，利用高速铁路灾害监测系统从气象部门接收到的雨量监测数据，可以按照气象要素空间一致性检测的方法对高速铁路雨量计的雨量监测数据进行质量控制。

参考文献[5—6]，对某高速铁路雨量监测点的监测数据进行空间一致性检测时，首先需要确定距该高速铁路雨量监测点相对比较邻近的自动气象站；当该高速铁路雨量监测点周围方圆50 km范围内邻近的自动气象站不足3个时，则规定不能对该高速铁路雨量监测点的监测数据进行空间一致性检测；当该高速铁路雨量监测点周围方圆50 km范围内有多个邻近的自动气象站时，则根据文献[5]编制该高速铁路雨量监测点的邻近自动气象站表，并采用空间极值比较法[6]对该高速铁路雨量监测点雨量监测数据进行空间一致性检测，具体方法如下。

首先从邻近自动气象站表中按照邻近自动气象站排列的前后顺序依次选出N(N≥3)个邻近自动气象站，然后由这N个邻近自动气象站当前时次及上个时次的雨量监测值构成1个数据序列；当该高速铁路雨量监测点雨量计的监测数据R不满足下式时，则判定该监测数据为可疑数据，需要进行人机交互核实。

αKmax≥R≥βKminα>1，β<1

(2)

式中：Kmax和Kmin分别为数据序列中监测数据的最大值和最小值；α和β为常数，具体取值参见文献[6]。

3　实例应用及分析

运用上述方法对某高速铁路雨量监测系统监测点(DK120 km+393 m)2015年8—10月的监测数据进行实时检测，由检测结果(见表2)可知，在该时段内未出现缺测数据，但是在用式(1)进行内部一致性检测时，发现有几个10分钟降雨量数据不满足式(1)，由此可判断这几个10分钟降雨量数据对应的雨量监测值为错误的监测数据。

表2　某高速铁路雨量监测点的监测数据　mm

再对另外一条高速铁路雨量监测点(CK114 km+430 m)的雨量监测数据同样进行实时检测，在通过了缺测检查和内部一致性检测后，用小时雨量界限值检测时发现部分监测数据超过该区域小时雨量界限值(140 mm)，如图3所示，可判断这部分监测数据为错误的监测数据。

图3　某高速铁路雨量监测点的小时雨量监测数据检测结果

4　结　语

参考气象部门的雨量监测数据质量控制方法和经验，结合我国高速铁路雨量监测系统的特点，研究提出我国高速铁路雨量监测数据的质量控制方法。综合运用缺测检查、内部一致性检测、界限值检测、时间一致性检测、空间一致性检测等技术方法对高速铁路雨量监测数据进行检测，有效识别有问题的监测数据，使实时上传的雨量监测数据质量得到改善，为高速铁路洪水灾害的预警以及灾害分析提供准确和可靠的决策信息。

随着我国天气雷达网的逐步建成，天气雷达以其高时空分辨率的优势已经成为监测降雨的重要手段[8-10]。因此，下一步将研究利用雷达反演技术实时估测降雨量，再通过对雷达—雨量计之间的差异进行统计学的分析，确定高铁沿线雨量计雨量监测数据的质量控制标准，进一步提高雨量计监测数据的质量。

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