新型自动气象站（DZZ1-2）故障统计分析平台开发及应用

周嘉健，王沛东，徐黄飞，邹庆彪

（广东省气象探测数据中心，广东 广州 510080）

DZZ1-2 型自动气象站是专门用于地面气象数据的自动采集、计算处理和存储的设备，主要由数据采集器、气象要素传感器、电源系统和终端主控制机组成。它可连续自动探测记录风向、风速、温度、湿度、气压、不同层次的地温和降水等气象要素的值，包含多种通信接口，满足无线电传输、电话传输和专线传输等通信方式，适合进行远距离传输，特别方便组成自动站网。

采集器引入了CAN 总线框架[1]。CAN 总线具有很强的抗干扰能力，在工业自动化控制中有广泛的应用。在CAN总线的支持下，硬件系统采用积木结构设计，各模块智能化，具有独立的CPU，能够独立工作。系统中的各智能模块接受主控模块的管理，采用即插即用的设计思想，新智能模块能够自动被系统所识别并自动进行相关配置。支持各模块在系统不中断工作情况下进行热插拔，采集器软件经过精心设计，可以支持系统的模块灵活组合而不须对软硬件进行任何改动，方便系统扩展[2-3]。

DZZ1-2 主要用于气象自动化探测，同时适用于军事、海运、航空、环保、水文等部门的气象资料探测需要。蔡耿华等[4]、马祖胜等[5]对新型自动气象站的工作原理和常见故障进行了一定的研究，周嘉健等[6]对新型自动气象站的各类故障进行了统计和分析。但为了能使新型自动气象站的故障信息统计更为便利，本文基于MATLAB 编程语言搭建新型自动气象站（DZZ1-2）故障统计分析平台，并对该平台的功能和实际应用情况做简要介绍。根据广东省运行监控业务系统中下载的2019-05-01—2020-04-30 全省国家级自动气象站的故障记录数据，利用该平台快速、高效地分析新型自动气象站的故障类型和不同模块的故障频次和时间，为台站业务人员对新型自动气象站的维护找到工作重点和方向，提高效率。

1 故障统计分析平台概述

故障统计分析平台的整体框架如图1 所示，从图1 可见，故障统计分析平台共分为4 部分，分别是登录界面、数据读取界面、画图界面和统计分析界面。

图1 故障统计分析平台框架图

登录界面会标明故障统计分析平台的名称、版本号和制作单位；数据统计界面主要功能有数据导入、信息重置、统计分类等，右端表格区会展示所选择的类型对应的数据，具体类型选取将在后面详细给出。统计图界面图，含有各类型的柱状图、饼图和全省86 个站统计图。该界面主要功能为对选择的数据进行不同分类，并将不同分类统计后的结果通过柱状图、饼图等统计图进行统计分析。同时，还加入广东省全省地图，并将86 个国家级自动气象站展示在图中，再把各站的故障次数标注在图中。

具体实例应用将在以下详细给出。

2 实例应用

2.1 数据来源

国家级自动气象站的故障信息数据来源于广东省运行监控业务系统。本文在广东省运行监控业务系统中下载2019-05-01—2020-04-30 的全省国家级自动气象站的故障记录数据（共12 个月），并通过本文建立的新型自动气象站（DZZ1-2）故障统计分析平台对其进行统计分析。

2.2 数据统计与分析

2.2.1 数据展示

通过软件中的“选择数据”按钮读取2019-05—2020-04全省的国家级自动气象站的故障记录，数据如图2 所示。

图2 全省的国家级自动气象站的故障统计界面（2019-05—2020-04）

2.2.2 数据统计与分析结果

通过故障统计分析平台，对各模块故障和不同月份故障情况进行统计，统计结果如表1 和图3 所示，统计得到的故障次数为193 次，总故障时间为1751.58 h。

表1 广东省国家级自动气象站（新型自动气象站）故障统计表（2019-05—2020-04）

图3 柱状统计图与饼图

由表1 可见，在故障次数统计中，各模块故障次数占总故障次数的百分比由大到小依次是传感器（34.2%），其他系统（业务终端系统，附属设备系统和软件系统等）（20.21%），供电系统（18.13%），通讯系统（18.13%）和采集器（9.33%）；在故障持续时间统计中，各模块故障持续时间占总故障持续时间的百分比由大到小依次是通讯系统（44.04%），传感器（33.45%），其他系统（9.02%），供电系统（8.50%）和采集器（4.98%）；由表1 可见，传感器和通讯系统在故障百分比和故障持续时间百分比均较大，而传感器是数据采集的主要手段，通讯系统则是数据传输是否正常的关键。

广东不同月份的天气会有所不同，因此对新型自动气象站故障情况（2019-05—2020-04）根据月份进行统计分析，统计结果如表2 和图4 所示。

表2 广东省2019-05—2020-04 各月份国家级自动气象站（新型自动气象站）各模块故障统计表

图4 2019-05—2020-04 所有故障频次与百分比统计图

由表2 可见，故障频次较多的月份集中在3—8 月和11—12 月，查询广东省气象业务网资料可知，在2019-04 起开始出现大暴雨、台风等天气过程，尤其是在4—8 月，依次受到“白鹿”“韦帕”等台风的影响。在2020-03—04 出现大雨到暴雨、大风等天气过程。

因此，从图4 中可以看出，这段时间内的设备故障次数相对其他月份而言较多，所占的故障频次百分比也较大，这有可能是恶劣天气导致传感器设备接线松动或者导致通讯设备不同程度的损坏等，从而出现传感器无法正常工作、采集器无数据的情况。通讯线路损坏使得数据传输出现异常。同时，还给出各模块各月份的故障频次情况，具体如表3 和图5 所示。

结合广东省地区情况，通过获取各站的经纬度信息，在地图上标注出86 个国家级自动气象站，并将故障数据导入到故障分析平台后，给出86 个台站各站的故障频次，并给出柱状分析图。同时将广东省按照不同地区进行划分，分为珠三角地区（广州市、深圳市、珠海市、佛山市、东莞市、惠州市、中山市、江门市、肇庆市）、粤东地区（汕头市、潮州市、揭阳市、梅州市、汕尾市）、粤西地区（湛江市、茂名市、阳江市）和粤北地区（河源市、清远市、韶关市、云浮市），分别对不同地区的故障信息进行统计，结果如图6 所示。

表3 广东省2019-05—2020-04 各月份国家级自动气象站（新型自动气象站）各模块故障统计表

图5 2019-05—2020-04 频次与百分比统计图

图6 故障统计图

从图6（b）可见，个别台站出现故障频次较多，比如丰顺、茂名、恩平、信宜、龙门等站，12 个月内发生故障的频次大于8 次。从图6（c）可见，珠三角地区和粤西地区在2019-05—2020-04 期间，国家级自动气象站的故障频次最多，分别是71 和49 次，这也由于珠三角地区和粤西地区发生台风、暴雨等天气过程较多。粤东地区与粤北地区故障频次分别为38 和35 次。

3 结论

本文基于MATLAB 编程语言建立了新型自动气象站（DZZ1-2）故障统计分析平台。将2019-05—2020-04 的广东省运行监控业务系统中国家级自动气象站的故障记录数据导入该平台后，能更快速高效地统计和分析全省的新型自动气象站的故障信息，能快速知道全省各台站的故障情况，并有利于找出故障出现频次较多或持续时间较长的故障种类，并可以针对这些故障采取相应的保障措施：①对于故障发生比较多的台站，值班人员加强对故障发生次数较多的模块的巡查，比如传感器和通讯系统等，特别是遇到台风、暴雨等天气时，应当确保新型站各模块的正常运行；②对于故障发生次数较多的模块，各台站要准备好充足的相应备件来应对。

本文建立的新型自动气象站（DZZ1-2）故障统计分析平台为初版本，可以再根据用户的需求增加一些其他功能或故障的种类或统计图的种类。