智能气象站与自动气象站的观测数据对比分析

利用2014年10~11月南昌市艾溪湖湿地公园试验基地的智能气象站与自动气象站观测资料,对各气象要素进行对比分析并探讨了两者差异形成的原因。结果表明：两种观测方式的观测数据虽然有一定的差异,但在允许的精度范围内,其中平均地面最大风向风速、平均地面最高温度、平均地面最低湿度总体差值较大。除仪器的工作性能和工作原理造成的差异外,观测环境的变化和特殊的天气现象也是造成差异的重要原因。

智能气象站气象要素数据测试软件设计

随着气象行业的不断发展,气象站将逐渐由自动化向智能化转变。在一些项目支持研发的智能气象站中,其前端传感器智能化模块所采集的气象数据由于协议不同,现有的监测软件无法解析出传输的气象数据,因此缺乏一款能够对气象数据进行处理的终端测试软件。基于这一需求针对这一情况,本文采用Visual C#语言和.NET平台设计一款能够解析、显示和监控下位机数据包的测试软件。该软件能够实时、有效的对温度、湿度、风速等常见气象要素数据进行接收、处理、显示及存储,并且具有报警功能,实现了对常见气象要素的实时监测显示。同时,该软件操作界面简易友好,具有一定扩展性。

基于双核嵌入式系统及ALN算法的智能气象站系统

现代工业控制领域和能源行业往往需要气象数据的支持,这些数据不仅包括实时采集的气象数据,而且包含了未来一段时间内的气象预测数据.提出一种基于OMAP-L138的ARM+DSP芯片并使用自适应线性逻辑网络(ALN)算法来实现具有预测功能的气象站系统.该系统可以通过三个月以上的历史数据训练出预测模型,并使用当前采集的气象数据作为预测模型的输入即可预测得到未来一段时间内的预测数据.

一种基于Zig Bee的新型智能气象站设计

根据气象站升级需要,介绍了一种新型智能气象站。硬件上采用模块化设计方法,每个采集器为一个单独模块,大大减少维修难度和维护成本。摒弃传统有线的传输方式,采用Zig Bee无线组网技术,使新型气象站没有传输布线成本。坚持低功耗的设计思路,并采用太阳能供电为主电源与锂电池供电相结合,不再需要接入外接电源,布站简单,运行可靠,维护方便。现已在江西南昌建立了一套新型智能气象站实验站进行运行比对试验。

微型智能气象站降雨观测对比试验

为了增强对微型(一体式)智能气象站(简称微智站)测雨性能的认识,2021年6—11月河北雄安新区气象局开展了不同测雨原理微智站的对比试验。分析表明:过程雨量不低于10 mm时,翻斗式微智站相对于标准站能够满足观测误差的控制要求,雷达式微智站测值偏大,光电式和压电式微智站测值偏小;过程雨量小于10 mm时,翻斗式微智站和压电式微智站相对于标准站能够满足观测误差的控制要求,雷达式微智站测值偏大,光电式微智站测值偏小。在雨强方面,双翻斗式微智站适合降雨极大值观测,光电式微智站和压电式微智站降雨极大值测值偏小;微智站雨强累积占比大于95%的雨强为[0.3 mm·min^(-1),0.6 mm·min^(-1)],雨量累积占比大于50%的雨强为[0.1 mm·min^(-1),0.4 mm·min^(-1)]。雷达式微智站对降雨响应比较快。微智站雨量传感器的分辨力越精细,对细微降雨观测越有效,有效降雨率也越大。

基于STM32的便携式智能气象站设计

传统气象站中人工观测的数据不精确、自动化水平低,为此提出了基于STM32单片机和ESP8266 Wi-Fi通信模块的便携式小型智能气象站方案。通过下位机和上位机两部分构成智能气象站系统,其中下位机包括以STM32F103最小系统为核心的主控器,集成气象数据采集模块、电源模块以及ESP8266 Wi-Fi通信模块。多个传感器主要用于采集气象数据,经由RS485总线输送至STM32主控器中,经过处理后再通过Wi-Fi远程传输到上位机云平台。上位机主要以云平台为依托,用来实现气象数据分析、系统数据导出、气象灾害与极端天气报警、数据可视化显示等功能。经过测试,所设计的智能气象站具有低功耗、操作简单、安全可靠、便携的特点。

探析智能气象站的数据采集和通信传输系统设计与实现

为了更好地适应气象站传感设备动态接入的需求,可以基于MEMS传感器技术设计智能气象站的数据采集和通信传输系统,进行软硬件开发和设计,通过以太网通信协议,实现对温湿度、气压、风力、光照、雨量、空气指数等数据的采集和通信。

微型智能气象站三类感温方式测温误差比较与分析

为评估不同类型微型智能气象站(简称微智站)对温度的观测性能,2023年1月1日08:00至12月31日23:59在河北雄安新区气象局开展了不同测温原理(铂电阻式、热敏电阻式和二极管式)微智站的对比观测试验。结果表明:本次对比试验中,年时间尺度上测温最接近标准站的微智站均为铂电阻式,热敏电阻式微智站偏差最大;在数据稳定性上,铂电阻式微智站优于二极管式,热敏电阻式微智站稳定性最差。年均测温误差偏大的微智站各月误差波动较为明显,且波动与季节关系不大,说明微智站测温整体误差主要来源于仪器本身。在极端气温下,测温性能较好的微智站同样为铂电阻式;微智站的测温值整体偏高;热敏电阻式微智站在极端高温时表现最差;热敏电阻式和二极管式微智站在极端低温时的测温性能优于极端高温。各微智站逐时气温平均误差变化趋势与太阳辐射趋势几乎一致,说明测温误差的另一个主要来源可能为微智站防辐射硬件结构,所以进行外场对比观测试验并根据结果优化硬件结构是提高微智站测温性能的有效途径,并可为不同场景和需求的精细化热环境监测提供设备选型参考依据。

智能温度传感器系统设计

气象站在温度测量中,需要精度高的温度数据,而且实时数据的远程获得和设备方便携带成为一种趋势。为了满足智能气象站对温度测量的高精度和无线传输要求,提出了使用感应器件铂电阻Pt100与数据处理模块通过4芯屏蔽电缆连接,采用四线制引线方式,设计出基于ZigBee模块的铂电阻温度传感器系统。通过传感器应用软件的编写,对数据进行处理,传输给集成处理器,最终实现对温度的采集。经过测试,该传感器具有测量范围广,性能优异,误差范围小,易于调试等优点,能够满足智能气象站温度采集的需求。

多要素智能主控制器嵌入式软件设计

为改变气象业务自动观测和人工观测并存的现状,重点解决气象站智能化的问题,实现地面气象要素全自动、智能化观测。以现有自动气象站技术为基础,结合智能化传感器和物联网技术,介绍主控制器的硬件构造,分析系统功能需求,提出实时多任务的模块化软件结构,给出程序设计流程图。基于Linux嵌入式操作系统设计探测数据完整准确的多要素智能化嵌入式主控软件系统。该系统满足复杂气象探测系统的数据处理要求,具有低功耗,实时数据质量控制和故障诊断等功能,并且已在大气探测综合试验基地进行试运行测试,通信稳定可靠。