基于层次分析法的自动气象站运行健康状况评价

李宛桐，史 静，李文博，姜 明

（天津市气象探测中心，天津 300061）

0 引言

气象观测是气象业务的重要组成部分，为天气预报、气候评估及各类气象服务、科学研究提供了基础数据支撑，是推动气象科学发展的原动力。气象观测主要利用气象探测设备对自然条件下动态的大气要素和现象进行测量及判定，因此设备的运行状态直接决定了气象资料的有效与否[1]。目前，气象现代化建设快速推进，我国综合气象观测系统逐步完善，气象预报预测水平和防灾减灾能力不断提高。截至2019 年，仅国家级气象观测站名录中就收录了近12 000 个各类气象观测站，各省级气象部门还建设有5 万多个应用站。大量现代化观测站网（点）的部署与建设，使得气象技术保障工作面临着前所未有的考验与挑战[2]。由于设备安装布设在各处，受设备质量、站点环境、保障能力等影响，其系统性能、数据产品、故障损耗、维护维修等多元化信息难以分析综合成直观的量化指标，无法对设备运行状况做出综合性的客观评价。

层次分析法（Analytical Hierarchy Process，AHP）能够将一个复杂的多目标决策问题，分解成目标、准则、指标等层次，在此基础之上进行定性和定量的分析决策[3]。目前，层次分析法的应用领域涵盖自然科学、社会科学、工程技术、生产实践、经济建设及现代化管理等，在环境、电力等行业已有成功的应用实践。在国内气象学上的应用多见于公共气象服务能力建设[4-7]和气象灾害应急管理[8-11]等方面，运用层次分析法科学评价仪器设备运行状况，对管理部门及时发现潜在问题、开展维护维修起到良好的支持作用[12-13]。

为及时、全面、准确地对自动气象站的运行健康状态进行综合评价，本文基于气象探测专家组对设备、环境、装备保障能力重要程度的等级划分，利用层次分析法确定各评价指标的权重系数，构建了自动气象站运行状况综合评价模型，制定出自动气象站综合评分方案，直观体现站点的健康程度。并以实际的区域自动气象站为例，对综合评分算法进行了应用验证。客观、合理的自动气象站运行健康状况综合评分能够为站网运行监控提供科学的评价结果，也可以为决策者提供判断依据，从而达到对气象探测系统最优控制和最优管理的目的。

1 自动气象站综合评价层次结构

根据递阶层次结构的概念，通过收集、整理有关文献资料，并结合长期自动气象站建设和维护工作经验，将自动气象站综合评价体系结构分为4 层：目标层A、准则层B、一级指标层C和二级指标层D（图1）。

图1 自动气象站综合评价层次结构

基于此框架，自动气象站综合评分的思路如下：①根据设备特点、环境状况等条件建立评价指标得分标准；②根据层次分析法计算各评价指标的权重系数；③根据评价指标得分标准和权重系数计算自动气象站综合评分。

2 自动气象站综合评分方法

2.1 评价指标得分标准

评价体系包含D1～D16 及C4、C6 共18 个评价指标，在计算自动气象站综合评分时，评价指标必须是可量化的。为此，参考电力行业相关研究成果标准[13]，根据自动气象站设备、环境等实际情况划分评价指标得分标准见表1。

表1 评价指标得分标准

2.2 评价指标权重确定

（1）判断矩阵构造。判断矩阵表示本层次与上一层次某因素有关的各因素之间的相对重要性。引入重要程度（表2）判断[14]，通过专家打分将同一层次各因素对于上一层关联因素的重要性进行两两比较[15]，构造每一层次的判断矩阵。

表2 重要程度九分位标度

为保证判断矩阵的合理性，在全国范围内甄选了11 位对气象探测设备有深入研究的专家学者，包括国家级、省级业务技术和管理专家以及仪器设备生产厂家和维保单位技术骨干。表3～表5 展示了其中一位专家目标层A、准则层B1 和一级指标层C的判断矩阵。

表3 判断矩阵A 示例

表4 判断矩阵B1 示例

表5 判断矩阵C1 示例

（2）权重值计算及一致性检验。判断矩阵对应于最大特征值λmax的特征向量经归一化后，即为同一层次各因素对于上一层关联因素相对重要性的权重向量W=（W1，W2，…，Wn）T（n 为判断矩阵的阶数）[16]。计算每位专家各层次判断矩阵的权重向量，以及计算一致性比率CR，以保证判断矩阵的逻辑一致性：

表6 随机一致性指标

当CR＜0.1时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的；反之，认为判断矩阵不符合一致性要求，需要对该判断矩阵进行重新修正。表7 为表3～表5 专家示例中，准则层B 的权重向量W 及一致性检验CR 计算结果。

表7 判断矩阵A 中准则层B 权重向量示例

最大特征值λmax=3.012 6，一致性检验CR=0.010 86。

（3）组合权重。计算各评价指标对总目标的影响大小，即计算评价指标路径上各关联因素权重与其权重的乘积。表8 为表3～表5 专家示例中评价指标D1、D2、D3对应目标层A 的组合权重值。

表8 评价指标D1、D2、D3 对应目标层A 组合权重值

（4）权重值几何加权平均。将所有专家对于某一评价指标的权重值进行几何加权平均，求得该评价指标最终的权重值（表9）[17]。

由表9 可知，相较于设备本身，专家更关注探测设备所处的系统环境对探测数据准确性的影响，以及装备保障能力对设备能否长久稳定运行的支持程度。其中，设备安装条件、备品备件储备支持情况及潜在故障风险等指标权重较高。原因与气象探测设备的市场规范性有关，所有进入业务列装的设备均需符合行业标准和技术规范，且经过长期的测试及评估，其质量和性能均有较为严格的保证，因此设备本身在综合评价中的关注度较低。

表9 自动气象站综合评价指标权重

值得注意的是，专家普遍认为潜在故障风险项的指标在气象探测设备的综合评价中最为重要。可以理解为，随着设备自身老化，其运行稳定性和观测数据的准确度就会不断下降，且从站点安全性角度分析，设备曾发生过外力破坏或不可抗力的影响次数越多，其存在的安全风险等级就越高，设备健康状况就越值得关注。

2.3 综合评分

本文中自动气象站运行健康状况按百分制进行评价。利用式（2）计算自动气象站综合评分：

其中，S 表示自动气象站运行健康状况综合评分，k 表示评价指标个数（本文中为18），Wi表示评价指标权重，xi表示评价指标分值。

3 案例分析

2021 年6 月13 日夜间，天津市发生一次降水过程，普降中到大雨，局部暴雨。受降雨影响，部分区域自动气象站出现雨量传感器故障、数据异常情况。以2021 年6 月14 日8：00 为时间节点，在天津市辖区内选取5 个故障站点，查看其健康评价结果（图2）。

图2 自动气象站运行健康状况综合评价结果

从图中可以清晰地看出不同站点之间存在着健康程度的差异。得分较高说明站点整体运行稳定，未发现较为严重的故障或潜在风险。得分较低说明站点存在较为严重的故障或潜在风险。其中，西青杨柳青和珠江里基本情况相似，均为同一年升级设备，两站点分别于当日6：00 和3：00 起发生雨量传感器堵塞造成降水量异常，故障持续时间分别为3 h 和6 h，对应评价指标“数据业务可用性”（D5）分别为0.88 和0.75，综合评分分别为97.1 和97.0。滨海新区刘岗庄于前一日14：00 起缺报，滨海新区北大港水库于当日5：00 起发生雨量传感器堵塞造成降水量异常，故障持续时间分别为19 h 和4 h，对应“数据业务可用性”（D5）分别为0.21 和0.83，此外滨海新区北大港水库在本月已发生过一次故障，且两站点均位于沿海地带，受高湿、高盐环境及距保障中心路程较远影响，存在潜在风险，综合评分较低。蓟州出头岭于前一日18：00 起雨量传感器故障造成降水量缺失，故障持续时间为15 h，对应“数据业务可用性”（D5）为0.38，且区域保障分中心缺乏雨量传感器备件储备，综合评分最低。

通过健康状况综合评价，可以直观有效地对站点运行情况进行监控和分析，提醒运行监控人员对个别站点进行重点关注、维护维修、补齐备件，有助于自动气象站的保障与管理，提升气象探测设备保障效能。

4 总结

基于层次分析法，建立自动气象站运行健康状况综合评价体系。该体系以专家打分数据为基础，利用层次分析法计算各评价指标权重，并根据划分的评级指标得分标准计算自动气象站运行健康状况的实时评分，能够帮助业务人员更加直观地了解各个站点的健康状态、是否存在故障或潜在风险，为维修维护决策提供有力帮助。

相比于传统的气象探测设备运行监控和评价方法，该方法具有以下优点：①方法科学，层次分析法是一种利用数学统计方法得到最优方案的决策方法，在设备运行管理方面也具有较强的适用性，该方法原理科学、过程明确、结论有据，能够在气象探测设备运行监控业务中应用；②结论合理，通过专家打分计算得到各评价指标权重能够较为真实地反映出各个指标的重要性，根据前文对所选站点的健康状况综合评分分析，评价结论能够反映出各个站点正在发生的故障及存在的潜在风险；③结果直观，将健康评价的概念用于设备的运行状况管理之中，通过层次分析法将定性的问题定量化处理，得到直观可见的健康分值，设备运行状态优劣显而易见。