雷電氣象環境要素采集技術研究

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摘要：同步采集與分析雷電氣象環境要素監測數據，可以為綜合防雷監測、雷電災害預測及防災減災提供重要依據。筆者在嵌入式技術和MEMS傳感器技術的基礎上，研究雷電、氣象、環境要素信息采集終端一體化設計技術，形成以物聯網為基礎平臺，由前端信息采集設備、系統軟件、智能終端組成的雷電氣象環境要素信息采集系統，構建雷電預警數學模型。

關鍵詞：物聯網；雷電要素；氣象要素，綜合防雷；信息采集

國內目前公開的文獻和專利中，有采用光輻射信號、電場變化信號、磁場變化信號進行波性特征分析的雷電預測方法[1]，或利用衛星觀測資料和數據統計分析方法，研究個別城市或地區流云系的降水和閃電特征，結合最小二乘支持向量機方法預報雷暴[2]。雷電預報是在篩選與雷電發生相關性高的大氣不穩定參數作為預報因子的基礎上，構建雷電發生概率預報方程，并區分強雷電與弱雷電[3]。雷電預報利用的資料主要有探空、雷達和衛星等觀測資料及雷電探測資料。中國氣象科學研究院雷電物理和防護工程實驗室開展了雷電臨近預警方法和系統研究，并開發了雷電臨近預警系統（LightningNowcastingandWarningSystem，CAMS_LNWS）[4]，通過在全國各地氣象部門推廣試驗，不斷改進和完善。滕少華等2014年發表的基于SVM的多組合器協同分析方法，提出了一個具有較高預測準確性和分類穩定性的多組合器協同分析算法，但傳統決策樹分類算法不能有效解決海量氣象數據中的知識挖掘問題。2015年，國內科學家用二進制表示構建屬性二進制信息粒向量，提出了屬性信息增益計算方法，并結合并行處理模型MapReduce，研究了基于粒計算的ID3（IterativeDichotomiser3）決策樹分類并行化處理新方法。該方法在氣象領域預測取得了較好效果，但局限于成本等，現階段推廣應用較少。本文在研究應用嵌入式技術和MEMS傳感器技術的基礎上，探索雷電、氣象、環境要素信息采集終一體化設計技術，形成以物聯網為基礎平臺，由前端信息采集設備、系統軟件、智能終端組成的雷電氣象環境要素信息采集系統。通過該系統的物聯網應用，構建系統雷電接閃事件信息數據庫，形成雷電預警數學模型，最終構建一套基于物聯網的雷電氣象環境要素信息采集系統，實現通過雷電電場、氣象、環境多要素的綜合防雷預測應用，提升預測雷電發生的準確性，提高雷電防護綜合水平。

1雷電氣象環境要素信息采集系統整體架構

基于物聯網的雷電氣象環境要素信息采集系統架構設計，以物聯網為基礎平臺，由前端信息采集設備、系統軟件、智能終端組成。前端信息采集設備采集的信息，一方面用于驅動本地建筑物的智能終端；另一方面為大數據處理提供基礎數據。第一，雷電、氣象、環境要素信息采集器。對于雷電防護，接閃（桿）器必不可少，提前放置于避雷針，實現雷電、氣象、環境信息要素采集。當建（構）筑物提前放置避雷針時，即在該建筑物設立了雷電、氣象、環境信息要素實時采集器，可為建筑物智能化設備終端提供信息服務，為氣象、雷電大數據提供信息源。第二，雷電、氣象、環境要素信息采集及數據庫構建。通過工程應用，實現對以上信息要素的自動采集，構建雷電氣象環境要素數據庫，并接入所在建（構）筑物的傳感網，為建（構）筑物的雷電預防、空氣調節、通風等智能設備提供信息接口。

2前端雷電氣象環境要素信息采集設備

前端雷電氣象環境信息包括雷電預警信息、氣象溫度、濕度、風力、風向、雨量、氣壓和環境PM2.5等要素。2.1ARM9系列微處理器應用。第一，采集器充分利用ARM9的接口性能和數據處理能力，進行緊湊性設計。信息實時采樣的時間段為：大氣電場信息1次/min（數據畸變時，1次/5s)；溫度、濕度1次/5min；風力、風速1次/10s；雨量1次/min。第二，接口設計。通信接口采用400MHz無線通信、WiFi通信、網絡100MHz通信等多種方式。第三，數據處理。計算超聲波測量數據，計算預警大氣電場值。2.2超聲波風力風速測量數據采集設備。本方案采用壓電式超聲波換能器。當在兩電極上施加電壓，使之在晶體內形成電場時，會得到反向壓電效應，此時晶體將承受機械應變。采用頻率為40～300KHz壓電陶瓷超聲探頭，完成超聲波聲能與電能之間的相互轉換，采用在極軸方向布設四個收發探頭的方式，測量時按序測量東西、南北、西東和北南聲波到達的時間，計算風力大小和方向。目前，此方案僅限于平面二維測量，三維測量有待進一步優化。超聲波換能器選用收發一體式探頭。方案中四個超聲收發器共用振蕩電路和信號接收后處理電路，各超聲波探頭各自有一個驅動電路和接收電路，以確保測量一致性。2.3壓力式雨量測量。氣象專業領域雨量測量采用翻斗式或虹吸式雨水量直接計量方法。因為該方法設備笨重，不適宜智能化應用設備，所以本項目方案采用壓力式雨量傳感器。當雨滴撞擊到采集器表面時，壓電傳感器產生一個電壓脈沖信號，該電壓信號放大、濾波、數字化后通過CPU進行采集處理。該電壓信號與雨滴大小成比例關系，由電壓信號可以計算雨滴的大小參數。通過統計一段時間的雨滴數量和質量，得出該時段的降雨量。

3智能終端設備研制

本方案智能終端綜合利用采樣信息和網路決策信息，結合計算機技術和通信技術，自動控制建筑物內的配電開關、空氣調節、通風等機電設施，同時，智能終端可以作為智能建筑的一部分，為智能建筑提供決策信息和執行控制。智能終端的ARM9為核心控制元件，由功率開關、信號開關、智能遙控和溫濕度采樣等組成。本方案智能終端實現的功能包括功率負載開關輸出控制、開關信號輸出、數據控制接口、執行信息反饋和室內環境參數采集。

4基于本技術方案的智慧城市應用設想

本項目研制的前端雷電、氣象、環境信息采樣器，可應用于智慧城市建設。第一，建立區域雷電、氣象、環境信息數據云平臺，實現區域內雷電、氣象、環境信息采樣器監測信息的實時共享、動態監測和預警，實現水文、國土、環保和城建等信息的實時共享。利用智慧城市的視頻監控資源，實時監測雷電、氣象、環境信息狀況并預警。第二，在區域地理信息系統基礎上，搭建區域雷電、氣象、環境信息精細化預報平臺，實現精細化到定制用戶級和普及型用戶的雷電、氣象、環境信息。第三，充分利用項目數據采集信息，利用智慧城市信息系統，搭建區域災害天氣預警及氣象信息平臺，通過政府相關部門，實現氣象信息及災害天氣預警信息的快速。

5結語

第一，以綜合防雷信息系統為基礎，集成雷電防護和雷電氣象一體化產品，融合綜合雷電氣象一體化在線監測平臺。第二，集成的雷電氣象環境要素信息采集器，綜合集成光學、超聲、電場技術與MEMS傳感技術，實現雷電氣象信息傳感器的一體化設計與應用。第三，雷電氣象信息終端包括所在建筑物區域的實時室外雷電氣象和室內環境信息，依靠大數據處理，信息終端能實現未來短期的雷電發生和氣象變化預測。

參考文獻

[1]中國氣象科學研究院.雷電監測預警方法及系統:中國,CN103472342A[P].2013-12-25.

[2]張祎.南京地區雷電多種觀測資料分析與應用[D].南京:南京信息工程大學,2010:78.

[3]劉彥章.雷電數據管理系統開發與雷電預報模型研究[D].南昌:南昌大學,2011:64.

[4]呂偉濤,張義軍,孟青,等.雷電臨近預警方法和系統研發[J].氣象,2009,35(5):10-17.

作者:潘葉鏡 蔡燕雯 何錫華 單位:廣東立信防雷科技有限公司