天气现象视频智能观测仪故障与维护研究

在观测诸多天气现象方面,如雪、云和地面凝结等,通过天气现象视频智能观测仪的应用,能够实现观测自动化。该仪器具备繁冗复杂的内部结构,使用及维护专业知识要求较高,且要求业务人员具备充足的动手操作能力强。本文以天气现象视频智能观测仪作为研究对象,在梳理仪器结构及工作原理的基础上,通过研究分析天气现象视频智能观测仪常发生于日常工作中故障及处理方法,并论述了日常维护有关的要点内容,以期提高仪器运行稳定性、有效性,保证天气现象观测的准确性。

HY-WP1A型天气现象视频智能观测仪日常维护及常见故障处理

HY-WP1A型天气现象视频智能观测仪是一款天气现象自动观测仪器,目前已在我国地面气象观测中正式投入运行。该文介绍了HY-WP1A型天气现象视频智能观测仪的组成结构,总结了仪器日常维护的要点,同时梳理了该仪器在试运行期间较为常见的故障处理流程,以期为基层气象台站业务人员使用和维护、维修提供参考。

HY-WP1A型天气现象视频智能观测仪应用性能评估

利用2022年7月至2023年4月全国15个试验基地(外场)HY-WP1A型天气现象视频智能观测仪自动识别数据和人工观测结果,对该仪器的采集性能和识别性能进行评估,分析自动与人工观测的差异及引起差异的原因。结果表明,各试验基地(外场)数据完整性好,仪器缺测率均小于2%;对总云量、云状、凝结现象等9种天气现象识别准确率均大于72%,误报率均小于11%,云状和凝结类现象的漏报率相对较高,尤其是对云状和霜的判识。下一步,需要优化识别算法,结合其他天气要素进行天气现象综合判识,提高凝结类天气现象及云状的智能识别能力。

“天气现象视频智能观测仪装备保障”课程设计

对“天气现象视频智能观测仪装备保障”课程设计展开探索。采用文本分析法、调查法及分析归纳法展开课程培训需求调研,明确“天气现象视频智能观测仪装备保障”课程培训需求和具体教学内容。初步形成了拟采用三维动画仿真技术、屏幕录制技术及视频可视化编辑等计算机多媒体技术,开发“天气现象视频智能观测仪装备保障”课程视频课件制作及应用的思路。综上所述,“天气现象视频智能观测仪装备保障”课程设计研发思路清晰,实施方案可行。

天气现象视频智能观测仪原理及技术要求分析

天气现象视频智能观测仪是一种依托计算机视觉技术和深度学习技术,对视频采集器拍摄的天气现象实现自动观测识别的仪器设备。目前,该仪器在我国大部分地区尚处于试运行阶段。分析天气现象视频智能观测仪的原理及技术要求,供同行参考。

天气现象视频智能观测仪对比测试研究

文章通过对7套天气现象视频职能观测仪分别在长沙和锡林浩特进行实验室和场外对比测试,测试主要针对各设备的硬件、软件、算法识别、图形识别、可靠性等方面进行,通过测试发现杭州海康、杭州天幕、华云升达共4款设备通过实验室测试;华云升达2款设备通过识别算法外场测试。

HY-WP1A天气现象视频智能观测仪的业务运行和日常维护

天气现象视频智能观测仪投入业务试运行以来,较好地解决了云、地面凝结现象、雪等天气现象(气象要素)的自动化观测。但是该仪器的结构复杂、参数设置较多、维护要求较高,需要业务人员具有较强的理论知识和动手能力。该文从仪器结构、工作原理、安装要求、业务运行等方面对该仪器进行了介绍,让业务人员更加了解天气现象视频智能观测仪的使用,为排查相关故障提供技术支撑。

HY-WP1A型天气现象视频智能观测仪疑难问题分析及维护要求

结合昆明市12个国家级地面气象观测站HY-WP1A型天气现象视频智能观测仪具体运行情况,介绍天气现象视频智能观测仪的构成、工作原理及参数设置求,对投入业务运行以来遇到的问题进行整理分析,详细阐述了主控参数设置问题、设备调试问题、设备程序漏洞问题、供电问题和网络问题的基本情况,并给出处理方法,同时提出天气现象视频智能观测仪的日常维护要求。希望在无人值守实现全自动观测的背景下,对加强新仪器的维护维修有指导作用,进而确保气象数据的及时性、准确性和可靠性。

新型自动站天气现象视频智能观测仪远程补水系统的研究与设计

【目的】2020年4月1日起,随着中国气象局的布局,我国正式迈入地面气象观测全面自动化时代,各种自动化观测设备陆续推广应用,WP1A型天气现象视频智能观测仪就是其中的一种。目前,全国气象部门安装有天气现象视频智能观测仪设备的台站,均需人工定时对该设备中的结冰容器加补水,使得无法彻底解放人力、无法实现高度自动化。【方法】基于工作实际,综合考虑系统设备的安全性、可靠性、稳定性和可操作性,提出解决天气现象视频智能观测仪远程补水的设计方案。【结果】通过对现有仪器设备的局部改造,结合现代电子学,信息与通信技术,并整合电源线路、4G通讯模块、芯片控制模块等物联网技术,解决结冰容器的现有加水方式无法实现自动化的技术问题,实现远程补水加水的控制。【结论】该远程补水系统能达到预期的目的。

HY-WP1A型天气现象智能观测仪现象识别准确率分析

文章将威宁国家基准气候站2022-01-11/04-10的HY-WP1A型天气现象智能观测仪对露、霜、雾凇、雨凇、结冰、积雪天气过程的识别结果与人工观测结果进行对比分析,结果表明:HY-WP1A型天气现象智能观测仪对雨淞的命中率偏低,露与霜的空判率相对较高,积雪的命中率较高。通过对比观测分析,为优化HY-WP1A型天气现象智能观测仪对天气现象的自动识别算法提供可靠依据。

HY-WP1型天气现象智能观测仪的安装、应用及维护

本文简述了HY-WP1型天气现象智能观测仪的系统结构、安装、应用及日常维护方法,并对实际运行中可能出现的故障提出合理的处理建议,供气象台站技术人员参考。

自动气象站天气现象智能观测仪故障分析及维护

以HY-WP1A天气现象智能观测仪为例,从组成结构和工作原理入手,对仪器在日常运行过程中可能出现的软、硬件故障进行详细分析,列举了各类常见故障的可能原因,提出了快速解决问题的具体办法,以达到对仪器及时维护和简单维修,保证天气现象观测数据质量,为做好自动气象站的设备保障工作提供参考。

DSS1型雪深仪与HY-WP1A型天气现象视频观测仪雪深数据对比分析

利用2020年12月至2021年5月的人工观测雪深数据,对青海省平安、达日、曲麻莱3站的DSS1型雪深观测仪雪深数据、HY-WP1A型天气现象智能观测仪雪深数据进行了评估和对比分析。结果表明,2种设备对雪深都有一定的监测能力;DSS1型激光雪深仪雪深数据与人工数据相关系数分别为0.8037、0.9906、0.9907,二者有极显著的线性关系;HY-WP1A型天气现象视频观测仪雪深数据与人工数据相关系数分别为0.0234、0.4216、0.9233,二者存在明显差异;对于青海地区的雪深观测方式,降雪量小、地面积雪偏少时以HY-WP1A型天气现象视频观测仪雪深数据为准,另外的情况以DSS1型激光雪深仪雪深数据为准。

基于人工智能技术的天气现象视频监测系统

为获得更加清晰的天气现象视频,实现对极端天气的精准监控,设计基于人工智能技术的天气现象视频监测系统。按需配置监测主机,并将视频显示模块、信息处理模块接入既定模块单元之中。利用人工智能技术,优化已被占用的Ceph集群,通过分析天气信息需求的方式,确定完整的视频处理流程,完成监测系统的软件执行环境搭建,结合相关硬件设备结构,实现基于人工智能技术的天气现象视频监测系统的设计与应用。对比实验结果表明,与基于深度学习网络的预报系统相比,在人工智能技术作用下,天气现象视频的平均清晰度水平超过了5.0 pi,对监控极端天气提供技术支持。

福州地区自动观测云量变化特征初探

为了解福州地区自动观测云量数据分布特征,探究天气现象视频智能观测仪在福州地区应用的准确性,对福州地区自动观测云量在不同天气条件下出现概率、自动观测云量日变化、自动观测云量和人工观测云量变化特征差异等进行分析。结果表明,2023年福州5个站点天气现象视频智能观测仪自动观测结果一致表现为:多云天气的出现概率小,夜间20时最为明显;夜间自动观测云量较人工观测云量偏差绝对值异常大,晴天出现概率偏多,阴天出现概率偏少,自动观测云量较实际值可能偏小;18时后总云量明显变小,福州5个站点均有不同程度体现。