王 江，杨一帆，邹 军，石明明，李抒智，张 红，王洪荣，苏晓峰，陈 启，郑炜陵

（1. 上海应用技术大学 理学院 , 上海 201418；
2. 上海产业技术研究院, 上海 201206；
3. 上海贽匠智能科技有限公司, 上海 201107；
4. 烟台华创智能装备有限公司, 山东 烟台 264001；
5. 西双版纳承启科技有限公司,云南 景洪, 666100；
6. 上海国际机场股份有限公司, 上海 201207）

降水情况影响着社会生活、自然环境、交通运输、军事行动、农业生产等各个方面，随着科学技术的发展进步，对降水的监测技术手段也越来越智能化与精确化[1]。对降水进行有效实时监测是非常有必要的，特别是在机场等特殊的空间区域，对降水的实时监测有助于决策者对降水实时状况的掌握，进而采取相应的应急措施[2]。降水量过多会导致机场跑道积水或内涝[3]，影响机场的正常运转。建立完善的防汛指挥系统、排水系统、管理和运行机制等可以解决降雨后的积水问题；
而对降水的测量可以反演降雨强度，起到很好的预警作用，为提前预测未来降雨情况提供参考依据。随着降水监测技术的不断发展和雨量计实时监测技术的不断突破，将雨量计应用于智慧机场，可为维护机场运转提供重要保障。

1.1 雨量计检测技术

目前，世界各国所使用的降水监测工具主要包括气象卫星、气象雷达和雨量计等[4]。其中气象卫星与气象雷达主要用于大范围监测，不能精确反演降水分布和定量分析；
而雨量计在小区域的降水监测优势突出，合理布置雨量计的观测点即可知道该区域的具体降水分布情况，通过反演解析降雨强度[4]。

按照是否接触雨水，雨量计可分为接触式雨量计和非接触式雨量计[5]。接触式雨量计是较为传统的雨量测量仪器，如翻斗式雨量计、虹吸式雨量计、称重式雨量计等。这些传统机械式的雨量计测量都是定时测量，获得的监测数据具有一定延时性，无法及时获取实时数据，且需要对仪器进行定期清理维护，长期暴露在野外仪器容易损坏，系统误差较大[6]。而非接触雨量计是新兴的雨量检测仪器，通过对电[6]、光[7]、声[8]等的变化进行检测，来获取雨量数据，包括压电雨量计、声学雨量计、红外光学雨量计等。这类雨量计灵敏度高，速度快，可以进行长时间自动连续采集，方便快速获取实时数据[9]。红外光学雨量计有高精度和高灵敏度的特点，可以通过与窄带网络技术相结合的方式，在智慧机场的雨量测量领域得到应用。

1.2 红外光学雨量计检测技术

红外光学雨量计是光学雨量计的一种。光学雨量计的基础都是建立在降水粒子对光学传播的影响上，通过对光学经过粒子后的物理参数进行检测，从而获取降水粒子包含的物理信息，通过建立和解析光学与粒子物理参数的模型进而分析降雨情况。光学雨量计根据不同的探测内容可分为2类，一类探测降水粒子的速度与颗粒大小等特征，另一类探测光信号的散射、光强等特征[10]。第1类主要采用消光遮蔽技术、图像采集法及光散射技术等方法实现探测[11]。第2类则是将光束接收到的信息转为频谱进行分析，技术包括光强闪烁法[12]、光强衰减及散射仪综合测量法等[10]。

红外光学雨量计使用第1类探测技术。通过近红外向前散射技术[13-14]，利用光学散射原理，能够建立散射光特性与降水粒子的物理特性（如粒子大小、形态、速度等）的关系模型[15]。红外光学雨量计对降水粒子进行测量，不同降水粒子具有不同的末速度和粒子大小，可以根据关系模型提取降水粒子的物理特性。图1 是基于光学散射理论设计的光学雨量计工作原理图。光源发射光经过扩束器后形成多束平行光，光线照射降水粒子后被散射形成散射光。散射光被光电探测器接收，将光信号转变为电信号，信号经处理后根据建立的模型转换后得到降水粒子的速度与大小用于判断降水类型，再根据单位时间内降水粒子的数量计算出降水量[13]。

图1 红外光学雨量计工作原理Fig.1 Working principle of infrared optical rain gauge

1.3 代表性红外光学雨量计

1.3.1 RS100红外光电雨量计

RS100红外光电雨量计内部采取光学感应原理测量降雨量，并且采用了可靠的算法保证数据的准确性。RS100可在相对湿度0%～99%，工作温度-40～85 ℃的环境中工作。在性能方面，其感雨直径达到7 cm，准确度＜5%；
具有2个模式，分别为测雨模式和感雨模式。在测雨模式下，分辨率为0.1 mm，传感器未检测到0.1 mm的降雨时，通过信号线向外界发出一个时长50 ms的信号。在感雨模式下，分辨率为0.01 mm，传感器每检测到0.01 mm的降雨时，通过信号线向外界发出一个时长1 min的信号。

1.3.2 G11红外光学雨量计

G11雨量计使用光束的红外光，检测是否有水触及外表面。它比典型的翻斗式雨量计要灵敏100倍，统计雨滴数量并发送脉冲信号。且G11采用高科技的红外光学检测原理，无机械配件，其传感器不仅不受雨水冲撞影响，还可以在移动中测量雨量。

G11红外光学雨量传感器包括一个多种操作模式开关，允许自由配置多种操作模式，其中包括雨量测量模式、下雨模式以及停雨模式等。

2.1 红外光电雨量计的系统架构

随着物联网技术的迅速发展，窄带物联网（narrow band-internet of things，NB-IoT）技术被应用于智慧机场的建设中[16]。NB-IoT具有广深覆盖、海量连接、低功耗、低速率、超低成本、支持重复传输等优势[17-18]。且NB-IoT基于授权频谱和运营商网络，无需重新安装基站，只要运营商的网络覆盖，即可实现物联通信，建设与部署容易便捷，大大降低安装与运维成本。雨水对机场的影响较大，对机场降雨情况进行实时监测是非常有必要的，机场管理区域范围较大，使用传统人工对机场管理起来费时费力，因此基于NB-IoT的红外光学雨量计系统被应用于智慧机场的建设中。以上海浦东国际机场的方案为例，如图2所示，红外光电雨量计系统主要包括红外光学雨量计传感器组成的终端、NB网络、IoT平台和业务平台。

图2 智能雨量测量系统Fig.2 Intelligent rainfall measuring system

第1层是终端感知层[19]，是系统的逻辑结构的底层，用于部署基础硬件设备。终端层采用集成的NB-IoT模块的红外光学雨量计，可以实现网络与雨量计的直接通信，减少中间环节，节省大量中间采集传输设备的投入，且可以进行实时监测与通信。

第2层是传输网络层，负责数据的传输与通信。采用基于NB-IoT的无线公网进行数据传输与通信，实现将感知层采集的数据信息传输到IoT平台。

第3层是运营商IoT平台，通过该平台运营商对感知层的数据进行数据存储以及加工，提供连接管理功能，为业务平台提供必要的信息和分析结果。

第4层是应用层，主要是应用管理系统。提供监控管理、数据查询、报警管理等功能。

2.2 红外光电雨量计系统的通信模式

基于蓬勃发展的物联网技术，可应用于智慧机场的通信模式数不胜数，目前最主流的通信模式当属WIFI、NB-IoT等短距离通信模式。根据红外光电雨量计的特征，可以采取搭建分布式传感器网络的方式作为红外光电雨量计的主要通信模式。红外光电雨量计的传感器网络采用混合组网模式进行节点之间的通信以及数据上传。NB-IoT技术是2015年9月在3GPP标准组织中立项提出的一种新的窄带蜂窝通信LPWAN技术，其特点主要包括低速率、低成本、高容量等。无线Mesh网络简称WMN，其工作原理是通过多跳节点构建一个移动的自组织网络。分布于智慧机场中各位置的红外光电雨量计通过搭载Mesh网络，构成Mesh网络中的终端，并在固定位置放置Mesh路由器，如此一来，传感器终端也可以通过Mesh路由器彼此之间的转发数据来讲数据传输到Mesh网关节点，最后由网关节点经由NB-IoT技术将数据上传至服务器，过程如图3所示。采用NB-Mesh网络的最大优点就是每个节点都有路由的能力而且功耗非常低，大部分时间都处在监听状态。报文的传输都在分配好的时间片内完成，采用跳频技术降低了冲突的发生，因此会大大降低报文的碰撞和重传。每个消息都有ACK，通信的可靠性高，与此同时网络的规模可以达到1 000 个节点左右。NB-Mesh主要的安全策略包括加密和授权。

图3 NB-Mesh网络的网络拓扑图Fig.3 Network topology of NB-Mesh network

2.3 红外光电雨量计系统的数据分析及处理

红外光电雨量计使用非接触式扫描，采集到的数据量非常的庞大，这就对数据的存放和处理有极高的要求。在智慧机场应用中，红外光电雨量计将检测到的雨量相关模拟信号通过特定算法进行转换，得到一级数字数据。随后使用Bloom Filter对一级数据进行数据分类和整合，根据大量历史数据并通过BP（back propagation） 神经网络预测得出二级数据，使用SQL SERVER数据库将二级数据进行保存维护，并生成对应的历史数据。得到的二级数据通过图形用户界面（graphical user interface，GUI）的方式进行人机交互。

2.4 红外光电雨量计系统的数据存储方式

使用Bloom Filter对智慧机场中红外光电雨量计的检测数据进行分类和整合。Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构， Bloom Filter通过极少的错误率换取了空间的极大节省。初始状态时，Bloom Filter是1个包含m位的位数组，每一位都置为0。

为了表达雨量计原始数据S={x1,x2,···,xn}这样1个n个元素的集合，Bloom Filter使用k个互相独立的哈希函数，分别将集合中的每个雨量计原始数据映射到{1,2,···,m}的范围中。对任意一个元素x，第i个哈希函数映射的位置hi(x)就会被置为1(1≤i≤k)。

Bloom Filter在判断一个雨量计原始数据是否属于它表示的集合时会有一定的错误率，通过简化模型，首先能够得出当集合雨量计原始数据模型S={x1,x2,···,xn}的 所有元素都被k个哈希函数映射到m位的位数组中时，这个位数组中某一位还是0的概率是：

要把S完全映射到位数组中，需要做kn次哈希。某1位还是0意味着kn次哈希都没有选中它，因此其概率为的kn次方。

令p=是为了简化运算。这里用到了计算e时常用的近似：

令ρ为位数组中0的比例，则ρ的数学期望E(ρ)=p′。在ρ已知的情况下，错误率为：

式中：(1-ρ)为位数组中1的比例；
(1-ρ)k表示k次哈希都刚好选中1的区域。

综上所述，使用Bloom Filter可以将大量的雨量计原始数据进行存放，并保证读取数据的准确性，为下一步工作做足了充分的准备。

2.5 红外光电雨量计系统的数据库存储

红外光电雨量计的数据库存储内容包括历史检测数据以及参考数据。雨量计数据库储存所有二级数据，并根据时间定义将一部分二级数据定义为历史数据。根据人为观测结果，对所有历史数据进行标签。数据库使用SQL SERVER对数据进行存储、分类以及标签。根据不同的降雨量对将于进行标签处理，并对异常数据进行人为处理后，进行标签归类，最终形成历史数据，再汇入外部参考数据，最终形成雨量计数据库。数据库的具体存储标签及规则如图4所示。

图4 雨量计数据库存储规则Fig.4 Rain gauge database storage rules

2.6 红外光电雨量计系统的数据预测

在智慧机场中，不仅降雨量的历史数据非常重要，未来时间内的降雨量预测也同样重要。精确预测未来时间内的降雨量，可以对机场的防洪、防汛工作起到很大的帮助作用，机场相关工作人员可以根据预测结果，提前定点定时布置防洪防汛工作，保证机场各单位工作的稳定工作。

光电雨量计系统从雨量计数据库中调用历史数据，并根据不同的历史数据得到不同的预测结果，预测模型根据BP神经网络的原理进行搭建。红外光电雨量计的BP神经网络模型如图5所示。

图5 雨量计系统BP神经网络Fig.5 BP neural network of rain gauge system

该BP神经网络采用多元线性回归模型来完成。该BP神经网络一共有3层，分别为Input层、Hidden层、Output层。Input层负责调用雨量计的历史数据，并根据Input层权重的大小计算得出Hidden层的数据。Hidden层负责对雨量计历史数据进行进一步处理，根据Hidden层的权重大小计算得到Output层的数据。Output层得到计算后的数据后将数据输出。

Input层数据与Hidden层数据之间的关系如下：

Output层数据与Hidden层数据之间的关系如下：

式中：x为雨量计的历史数据；
β为Input层的权重；
h为Hidden的数据；
ω为Hidden层的权重；
y是预测 的未来降雨量；
ξ是随机误差项。

2.7 基于NB-IoT的智能雨量测量系统流程

基于NB-IoT的智能雨量测量系统流程如图6所示。红外光电雨量计将监测的感知信息通过传输网络将数据传输至运营商IoT平台，运营商IoT平台对数据进行加工处理后展示于实时监控平台。接受雨量监测数据、报警等信息，实时监测雨量计运行情况，直观实现实时状态、历史变化、报警分析、事件统计等多种数据信息的可视化展示。此外，可实现与雨量计之间的直接通信，根据实际运行情况通过远程平台发出指令对雨量计相关参数进行修改与调整。

图6 基于NB-IoT的智能雨量测量系统流程图Fig.6 Flow chart of NB-IoT based intelligent rainfall measurement system

根据智慧物联系统的实际需求，将红外光学雨量计应用于智慧机场中。介绍了红外光学雨量计的检测技术，并以浦东机场智慧场区为例，详细阐述了红外光学雨量计在智慧机场中的应用方案。通过雨量计监测数据的分析可以反演降水类型，同时也可以分析预测未来降雨走势，有利于机场防汛的及时调度和指挥。

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