CN101609172B - 一种基于雨声谱的水面降雨强度测量方法及其装置 - Google Patents

Abstract

一种基于雨声谱的水面降雨强度测量方法及其装置，涉及一种水面降雨强度的测量。提供一种基于DSP数字采集系统，具有较高抗干扰性、低自噪声、高可靠性、高带宽、数据海量存储等优点的水面降雨强度测量装置及方法。装置设有密封仓、密封仓浮子、水听器、水听器浮子和电路。采用分频段利用水下雨声谱的形状，结合最小二乘法和非线性方法反演水面降雨强度；根据雨声谱在频段15～30kHz的对数线性变化规律，将降雨类型分成无雨、小雨、大雨；采用S型增长模型研究小雨过程的雨声谱规律，量化小雨过程的降雨强度；采用对数线性模型，研究大雨过程的雨声谱规律，利用雨声谱的低频段2～10kHz和对数模型中的参量值量化大雨过程的降雨强度。

Description

一种基于雨声谱的水面降雨强度测量方法及其装置 

技术领域

本发明涉及一种水面降雨强度的测量，尤其是涉及一种基于雨声谱的水面降雨强度测量方法及其装置。 

背景技术

降雨是重要的气候因子，海面上的降雨在地区和全球热收支及水收支中起着主要作用。气候学家希望获取海面上的降雨强度，以了解每次降雨所释放的潜热。在海洋科研调查中，一般需要相应的气象辅助信息，然而，因没有适合于海上的降雨强度测量仪器，使得历次的海洋调查中往往缺少降雨强度这一重要气象要素。此外，雨水降落至海面上会在水中产生声音，成为影响海洋环境背景噪声级的一个重要噪声干扰源，因此海洋学家为了评估和改善海上的声纳性能，收集海面降雨强度并了解海面降雨强度对水下声谱的影响，也是十分必要的。 

水面上的降雨强度，特别在开阔海面上的降雨强度难于测量。首先，在陆地上通常使用的雨量计不再有效。其次，船载常规雨量计受海水飞沫、平台稳定性、船舶诱导风的影响，精确的雨量测量数据很少。第三，卫星遥感(如TRMM遥感器)是获得全球海上降雨强度统计的较有效方法，它虽能够提供大尺度的空间覆盖，但由于降雨具有很强的时空不连续性，因此卫星遥感方法缺乏在时间分辨率上能连续观测的海面上降雨强度数据(Pumphery，H.C.，Crum，L.A.，and Bjorno，L.Underwater sound produced by individual drop impacts and rainfall[J]，J.Acoust.Soc.Am，1989，85，1518-1526)。 

雨水降落至水面上会在水中产生声音，不同的水面降雨强度会在水中产生截然不同的声谱，籍此可以在水面下采用“听声音”的方式来测量水面降雨强度。在无指向性水听器接收的海洋噪声中，水面上不同降雨强度产生的水下雨声谱具有独特的谱形状，因此可以通过收集、测量水中的雨声谱，检查每种降雨类型的信号频率和时间特征，发展基于声谱特征的经验算法，进而用声学方法计算得到水面降雨强度。 

国外的研究表明：水面上的降雨会极大增加水中的环境噪声谱(R.J.尤立克.水声原理[M]，哈尔滨大学出版社，1990)。下暴雨时，在谱的5～10kHz频段，谱级几乎增加了30dB；在二级海况条件下，即使是平稳的降雨，在19.5kHz的频率上，噪声级也提高了10dB，达到了六级海况下的值。1955年Heindsman等(Heindsman，T.E.，R.H.Smith，and A.D.Arneson. Effect of rain upon underwater noise levels[J]，J.Acoust.Soc.Am.，1955，27，378)对降雨噪声进行了实际测量，在1～10kHz频段，暴雨的噪声谱近于“白噪声”，而在10kHz处，暴雨下的噪声级超过无雨时18分贝。 

因此，从20世纪50年代起，许多科学家(1、Pumphery，H.C.，Crum，L.A.，and Bjorno，L.Underwater sound produced by individual drop impacts and rainfall[J]，J.Acoust.Soc.Am，1989，85，1518-1526；2、Franz，G.，1959：Splashes as sources of sound in liquids.J.Acoust.Soc.Am.，31，1080-1096；3、Medwin，H.，Nysturen，J.A，Jacobus，P.W.，Snyder，D.E.，and Ostwald，L.H.，Theanatomy of underwater rain noise[J]，J.Acoust.Soc.Am，1992，92，1613-1623；4、Nystuen J A.，McGlothin C C.and Cook M S.The underwater sound generated by heavy rainfall[J].J.Acoust.Soc.Am.，1993，73(6)，3169-3177)开展了自空气中降落至水面的雨滴所产生的声谱的理论和实验研究，从微观上逐步揭示了水面上降雨产生水中雨声谱的机理。一般说来，水面降雨产生水中声音至少存在三种机理：首先是雨滴落至水面形成初始撞击并在水中产生声音；其次，雨滴在撞击水面后在水中产生气泡，气泡的振荡和破裂产生声音，这种过程声音比较大，且通常发生在毛毛雨天气的小雨滴中，导致14kHz附近存在谱峰现象；第三，较大的雨滴在撞击水面之后产生飞溅，飞溅导致雨滴的二次撞击并在水中产生声音。 

在实际观测降雨的实验中，许多学者记录了不同降雨强度下的水中声谱级随频率变化的典型曲线。尽管这些雨声谱来自于不同的测量区域(有的来自内湖、有的来自近岸浅海和有的来自深海区域)，但均有可区别于其他地球物理噪声源的雨声谱特征。一般在降雨期间产生两种典型类型的声谱：一是毛毛雨或小雨，其雨声频谱曲线的频带13～25kHz中存在一个较宽的谱峰；二是中雨和暴雨，这种过程产生的声音很大，频率更低，其频谱曲线呈负斜率趋势。此外，这两种类型的降雨产生的声谱无论是在低频段(2～10kHz)还是在高频段(15～30kHz)，均明显高于风关噪声谱(Nystuen J A.Listening to Raindrops from Underwater：AnAcoustic Disdrometer[J].Journal of Atmospheric and Oceanic Technology，2001，18(10)：1640-1657)。因此，可以利用雨声谱特征反演水面降雨强度。 

利用雨声谱信号来检测和量化降雨强度的思想在20世纪八、九十年代就已经形成。文献(Nystuen J A.，McGlothin C C.and Cook M S.The underwater sound generated by heavyrainfall[J].J.Acoust.Soc.Am.，1993，73(6)：3169-3177)给出了基于水下声谱量化估计水面降雨率的经验算法： 

log₁₀R＝(SPL_5.5kHz-51.9)/10.6                                    (1) 

式(1)中，R为降雨率，单位为mm/h，SPL_5.5kHz是指在5.5kHz处的雨声谱级，单位为dB re 1μPa²/Hz，该经验算法只适用于降雨率大于10mm/h的情况。 

1996年，Nysuten基于迈阿密附近浅盐湖的实验观测结果(Nystuen J A，Proni J R，Black PG，Wilkerson J C.A Comparison of Automatic Rain Gauges[J].Journal of Atmospheric and OceanicTechnology，1996，13(1)：62-73)，提出了以下修正的经验式： 

log₁₀R＝(SPL_5kHz-50)/17                               (2) 

式(2)与式(1)不同的是，式(2)所采用的频点声谱由原来的5.5kHz改为5kHz处的声谱级。 

2000年，Nystuen又根据南海SCSMEX的实测结果，将式(2)改为： 

log₁₀R＝(SPL_4-10kHz-57)/13                            (3) 

式(3)中，SPL_4-10kHz是指在4～10kHz处的频带声级。 

2005年，Ma和Nystuen通过在西太平洋暖池测量的降雨噪声谱和降雨率(Barry B.Ma，Jeffrey A.Nystuen，and Ren-chieh Lien，Prediction of underwater sound levels from rain andwind，J.Acoust.Soc.Am.117(6)，June，2005，3555-3565)，又将式(3)修正为： 

log₁₀R＝(SPL_5kHz-42.4)/15.4                           (4) 

式(2)、(3)和(4)中利用5kHz或者频段4～10kHz的频带声级计算降雨强度，在它们各自的测量区域是可接受的，但在其他海域未见适用的报道。式(2)和(4)之所以把5kHz作为反演的频率点，据说是该频率点具有大的动态范围，且假定该频率的谱级不受风速的影响(Nystuen J A，McPhaden M J，Freitag H P.Surface Measurements of Precipitation from anOcean Mooring：The Underwater Acoustic Log from the South China Sea[J].Journal of AppliedMeteorology，2000，39(12)：2182-2197)。而且，一旦指定的5kHz的单频谱级或是4～10kHz的频段谱级受到污染，则上述算法将不再有效。 

此外，另一个重要任务是需要对不同降雨强度下产生的雨声谱进行分类，如分成无雨过程的声谱、风影响过程的声谱，小雨过程的声谱、大雨过程的声谱等。为了对雨声谱类型进行分类，文献(Nystuen J A，Selsor H D.Weather Classification Using Passive Acoustic Drifters[J].Journal of Atmospheric and Oceanic Technology，1997，14(3)：656-666)利用500Hz、5kHz、8kHz和25kHz 4个频率点声谱级的大小进行比较，将声源类型大致分为：低频声与船舶的污染、大雨声谱、小雨声谱和风生声谱等4类。例如，当同时满足式(5)和式(6)两个条件时，则认为是大雨过程发生。 

SPL₅₀₀₀＞52dB                                           (5) 

0.9SPL₅₀₀₀+SPL₂₅₀₀₀＞98 or SPL₅₀₀₀＞46dB            (6) 

采用类似于式(5)和(6)两个条件来判断大雨过程发生与否的方法，事实上间接利用了大雨和小雨时噪声谱的截然不同的形状，只不过仍然基于选取某些孤立频率点的谱级进行比较而已。 

由此可见，现有基于雨声谱量化水面降雨强度算法存在着局限性。 

综上所述，目前基于雨声谱的水量降雨强度的量化算法仍然仅限于研究降雨强度与某些孤立频率点的谱级对应关系。这种算法存在一定缺陷：首先，在不同学者研究的成果中，利用的频率点可能不同，导致在同一测量的噪声谱中，利用各频率点的谱级反演的降雨强度存在“多值”现象，结果无法统一。其次，这些被人为指定的孤立频点的谱级若受到各类噪声的污染，算法将不再有效。因此欲利用当前的算法反演水面降雨强度，就需要在使用声谱前对这些孤立频点的谱线开展受噪声污染与否的检查。第三，每个式的系数只适用于某个观测水域，已知的算法不能应用于未知的水域，无法得到普适式。如果能利用降雨声谱的形状而非几个单一频率谱线，寻找最佳反演频带或整个频段的降雨主成分特征，进而最终估计降雨强度，将更具有现实的意义。 

发明内容

本发明的目的是提供一种基于DSP数字采集系统，具有较高抗干扰性、低自噪声、高可靠性、高带宽、数据海量存储等优点的水面降雨强度测量装置。 

本发明的另一目的是为了克服现有技术中采用孤立频率(段)反演降雨率存在多值和易受噪声污染等缺点，提供一种采用上述水面降雨强度测量装置，反演的降雨强度与实测降雨强度吻合精度较高，能够充分反映实际降雨过程强度变化的基于雨声谱的水面降雨强度测量方法。 

本发明的技术方案是分频段利用水下雨声谱的形状，结合最小二乘法和非线性方法反演水面降雨强度；根据雨声谱在频段15～30kHz的对数线性变化规律，并依据特征将降雨类型分成无雨过程、小雨过程(＜10mm/h)和大雨过程(＞10mm/h)三种天气类型；采用统计学中的S型增长模型(Logistic模型)研究小雨过程的雨声谱规律，量化小雨过程的降雨强度；采用对数线性模型，研究大雨过程的雨声谱规律，利用雨声谱的低频段2～10kHz和对数模型中的参量值量化大雨过程的降雨强度。结果表明，基于雨声谱量化的降雨强度与实测的降雨强度比较吻合，能充分反映实际的降雨强度变化过程，每分钟平均降雨量的误差只有1％～4％。因此，通过测量降雨过程水中的雨声谱，可以较好地检测水面上的降雨强度。 

本发明所述水面降雨强度测量装置设有密封仓、密封仓浮子、水听器、水听器浮子和电 路部分，密封仓浮子通过浮子储架与密封仓连接，水听器浮子通过绳索与密封仓连接，水听器设于绳索上，电路部分设于密封仓内，电路部分设有模拟电路、数字电路和电源，模拟电路设有放大电路、滤波电路和光藕隔离电路，数字电路设有A/D转换电路和DSP数字处理器，放大电路输入端与水听器信号输出端连接，放大电路输出端接滤波电路输入端，滤波电路输出端接光藕隔离电路输入端，光藕隔离电路输出端接数字电路的A/D转换电路输入端，A/D转换电路输出端接DSP数字处理器。 

所述浮子储架最好设于密封仓上部外侧。所述密封仓最好为T字形密封仓，T字形密封仓横臂部分呈扁圆柱体，T字形密封仓竖臂部分呈长圆柱体。 

所述放大电路可采用自动增益放大电路。 

所述滤波电路最好采用带通滤波电路。 

所述DSP数字处理器可采用TMS320C5509处理器。 

本发明所述的一种基于雨声谱的水面降雨强度测量方法，采用上述水面降雨强度测量装置(以下简称为测量装置)，包括以下步骤： 

1)采集现场雨声数据； 

2)计算水下环境噪声谱； 

3)将降雨天类型进行分类； 

4)计算降雨强度； 

采集现场雨声数据可采用以下方法： 

将测量装置布放至待测水域中，根据需要设置数据采集时间，开启测量装置的工作电源，测量系统按照指令要求采集整个降雨过程的水下噪声时域信号数据； 

计算水下环境噪声谱可采用以下方法： 

将测量装置采集的水下噪声时域信号数据进行噪声功率谱的计算，功率谱的计算方法可采用基于韦尔奇(Welch)的平均周期谱计算方法，并应用汉宁窗(Hanning)的窗计权函数，得到整个频率轴上的雨声功率谱； 

将降雨天类型进行分类可采用以下方法： 

利用雨声谱级的高频段15～30kHz，采用基于最小二乘法的对数线性回归模型：SPL_15-30kHz＝A+Blog₁₀(f)进行拟合，其中SPL_15-30kHz是频段15～30kHz内对应的各频率的谱级，f是对应频率，A和B均为待回归的参数；在拟合的结果中，计算回归值与真实值的残差，并利用最小卡方系数χ²和修正的相关系数的平方R²，结合t检验方法检查回归结果，若不理想，可以逐渐剔除残差的最大的数据，并重新进行回归计算，所述最小卡方系数χ²和修正的相关系数的平方R²为：

$R^2=1-\frac{\mathrm{RSS}/{\mathrm{df}}_{\mathrm{Error}}}{\mathrm{TSS}/{\mathrm{df}}_{\mathrm{Total}}}$

其中，df为对应的自由度数， 

$\mathrm{TSS}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(y_i-{\stackrel{\‾}{y}}_i)}^2,$

y_i是实测值， 是实测的平均值， 是估计值； 

利用基于最小二乘法的对数线性回归模型：SPL_15-30kHz＝A+Blog₁₀(f)和最小卡方系数χ²和修正的相关系数的平方R²回归后得参数B值，利用参数B值作为降雨天气类型的分类指标： 

无雨，即降雨强度为0mm/h：在非降雨期间的参数B值为-4dB/十倍频程～-7dB/十倍频程； 

小雨，即降雨强度为＜10mm/h：在小雨期间的参数B值为-24dB/十倍频程～-40dB/十倍频程； 

大雨，即降雨强度为＞10mm/h：在大雨期间的参数B值为-17dB/十倍频程～-24dB/十倍频程； 

计算降雨强度可采用以下方法： 

根据步骤3)获得大雨过程、小雨过程和非降雨过程的分类结果之后，依据各自的谱特征进一步进行降雨强度的量化计算，得到每种过程相应的水面降雨强度，具体步骤如下： 

(1)计算大雨过程的降雨强度 

利用雨声谱级的低频段2～8kHz，采用基于最小二乘法的对数线性回归模型进行拟合，所述基于最小二乘法的对数线性回归模型为SPL_2-8kHz＝A+Blog₁₀(f)，其中，SPL_2-8kHz表示在频段2～8kHz内对应的各频率的谱级，A和B是待回归的参数，在拟合的结果中，计算回归值与真实值的残差，利用最小卡方系数χ²和修正的相关系数的平方R²，结合t检验方法检查回归结果，若不理想，可以逐渐剔除残差的最大的数据，并重新进行回归计算； 

利用最小卡方系数χ²和修正的相关系数的平方R²以及基于最小二乘法的对数线性回归模型回归后得到参数B值，利用参数B值，并采用log₁₀R₁计算式作为大雨强度的计算式，所述log₁₀R₁计算式为log₁₀R₁＝(A-53.6)/17.4其中，R₁是量化后的降雨强度； 

(2)计算小雨过程的降雨强度 

利用2～15kHz的雨声谱级，采用非线性最小二乘法的S形增长曲线回归模型，进行拟合，所述非线性最小二乘法的S形增长曲线回归模型为： 

${\mathrm{SPL}}_{2-15\mathrm{kHz}}=\frac{A_1-A_2}{1+{\left(\frac{f}{f_0}\right)}^{10}}+A_2,$

其中，A₁和A₂是待回归参数，f₀是参考频率，SPL_2-15kHz是频率f对应声谱级，在拟合的结果中，计算回归值与真实值的残差，利用所述最小卡方系数χ²和修正的相关系数的平方R²，结合t检验方法检查回归结果，若不理想，可以逐渐剔除残差的最大的数据，并重新进行回归计算； 

利用式最小卡方系数χ²和修正的相关系数的平方R²以及非线性最小二乘法的S形增长曲线回归模型回归后得到参数A₁和A₂的值，再采用降雨强度的三次多项式计算降雨强度R₂值，所述降雨强度的三次多项式为 

求解降雨强度的三次多项式得到3个根，为了得到降雨强度的唯一解，将降雨强度限定在0～10mm/h的区间内，并利用A₁参数求解中间变量R₃公式求解中间变量R₃，所述A₁参数求解中间变量R₃公式为A₁＝54.28+8.92log₁₀(R₃)，利用所述A₁参数求解中间变量R₃公式求解得到的R₃具有单调性，可依据A₁和A₂参数联合计算求得小雨天气时降雨强度； 

(3)无雨过程的降雨强度 

在步骤3)中，当判定为非降雨过程时，则该段时间内的降雨强度直接设0mm/h。 

与现有技术比较，本发明具有如下突出优点和显著效果： 

本发明通过测量水面上降雨产生的水中雨声谱特征，采用了对数线性回归模型和统计学中的S型增长模型(Logistic模型)，结合最小二乘法和非线性回归方法，分别根据实测的雨声谱反演水面降雨强度。充分利用了不同降雨类型在水下产生截然不同的声谱形状，克服了孤立频率反演存在多值和易受噪声污染等缺点，反演的降雨强度与实测降雨强度吻合精度高，每分钟平均降雨量误差只有1％～4％，能够充分反映实际降雨过程的强度变化。本发明所述测量装置具有较高抗干扰能力、低自噪声、高可靠性、高带宽、数据海量存储等优点。 

测量装置的电路部分具有如下功能和优点： 

1)低噪声：输入端短路，系统的输出噪声＜100μV； 

2)低功耗：选用低功耗器件和高效、小容积的锂电池； 

3)高稳定性和可靠性：采用基于抢占式的实时多任务嵌入式操作系统和FAT文件系统； 

4)采用SD卡实时存储数据，保证低功耗、大容量、小体积。 

附图说明

图1为实测的不同降雨强度产生的雨声频谱图。横坐标表示频率，单位kHz，纵坐标表示声谱级，单位dB re1μPa²/Hz；每条曲线均标注了对应的降雨强度，曲线a为72mm/h，曲线b为36mm/h，曲线c为9mm/h，曲线d为6mm/h，曲线e为18mm/h，曲线f为1mm/h，曲线g为0.3mm/h，曲线h为0mm/h。 

图2为测量装置实施例的结构示意图。 

图3为测量装置实施例的使用布放示意图。 

图4为为测量装置实施例的电路总体组成框图。 

图5为测量装置数据采集流程图。 

图6为基于水中雨声谱的水面降雨强度的算法流程图。 

图7为小雨过程降雨强度的量化算法流程图。 

图8为常规雨量计观测所得的降雨强度与基于雨声谱计算的降雨强度的比较结果图(采集时间段为1007～1015min)。图8中的横坐标均表示时间(min)，其中A图是实测的降雨量，纵坐标为降雨量(mm)；B图是实测降雨强度，纵坐标为降雨强度(mm/hour)；C图是同一时间段实测记录的水下雨声时频图，纵坐标为频率(kHz)；D图的实线部分是根据雨声谱反演得到的降雨强度，空心圆圈是实测的降雨强度，纵坐标为降雨强度(mm/hour)。 

图9为常规雨量计观测所得的降雨强度与基于雨声谱计算的降雨强度的比较结果图(采集时间段为1904～1918min)。图9中的横坐标均表示时间(min)，其中A图是实测的降雨量，纵坐标为降雨量(mm)；B图是实测降雨强度，纵坐标为降雨强度(mm/hour)；C图是同一时间段实测记录的水下雨声时频图，纵坐标为频率(kHz)；D图的实线部分是根据雨声谱反演得到的降雨强度，空心圆圈是实测的降雨强度，纵坐标为降雨强度(mm/hour)。 

具体实施方式

下面结合实施例和附图对本发明作进一步说明。 

参见图1，为了从雨声谱中反演计算水面降雨强度，需要匹配不同水声谱对应的降雨率大小。在匹配分析过程中主要基于时间同步匹配。通过匹配，可以清楚地了解实测水面降雨过程在水中产生的声谱特征。在图1中，降雨率为0mm/h的声谱是在非降雨期间测量得到的，与降雨期间的雨声谱级相比，它在整个频带(2～30kHz)的谱级值均较低；当降雨强度达到0.3mm/h(相当于毛毛雨过程)时，水下声谱中较高频段(＞10kHz)的谱级就有3～10dB的增加，并在14～15kHz附近存在一个明显的谱峰。随着降雨强度的增大，整个频带的谱级均有增长趋势，且当降雨率＜10mm/h时，谱的形状基本保持S形不变。当降雨强度继续增大至 图中的18mm/h、36mm/h和72mm/h时(相当于大雨过程)，整个频带(2～30kHz)的谱级及形状(线性)均与小雨过程存在明显差异，低频段(＜10kHz)的谱级大幅提高，高频段(＞10kHz)的谱级的增速幅度较小，当降雨强度为18mm/h时高频段的谱级低于降雨强度9mm/h高频段的谱级。与国外学者获取的声谱数据相比，实测的降雨声频谱曲线趋势性与国外在不同测量地点观测的噪声频谱形状相当一致。 

参见图2，本发明所述测量装置设有T字形的密封仓1、密封仓浮子4、水听器5、水听器浮子6和电路部分。T字形的密封仓1横臂部分(上端部分)呈扁圆柱体，竖臂部分呈长圆柱体。密封仓浮子4置于浮子储架3中，浮子储架3与密封仓1连接，水听器浮子6通过绳索7(尼绒绳)与密封仓4连接，水听器5设于绳索7上，电路部分设于密封仓1内。水听器5与密封仓1之间用电缆51软连接，电缆51不受力。密封仓1要求水密，密封仓1上端12上设有水密接头11，水密接头11用于连接电缆51。密封仓浮子4使密封仓1悬浮于水中。水听器5为无指向的标量水听器，水听器浮子6使水听器5悬浮于水中。密封仓浮子4和水听器浮子6选用聚氨酯发泡材料制作。 

参见图3，测量装置采用全锚链式布放形式。由于水听器5用于接收水面的降雨声音，故水听器5的悬浮位置应低于水面P1，高于密封仓1，尼绒绳7与密封仓1拉直。密封仓1底部用尼绒绳8连接重块9而沉于水底P2，使测量装置悬浮在水中。图3中的其余标号与图2对应一致。 

测量装置的功能是实现降雨过程中水下噪声谱数据采集及降雨强度的估计。由于水下噪声谱的数据采集是任何算法研究的基础，故水下噪声数据的采集是测量装置的基本功能。目前国内外水下噪声数据采集的电路设计有可借鉴的资料浮标、声纳浮标等电路设计方案，但需要选择适应降雨噪声谱采集的高标准。水下环境噪声谱的测量与其他水质、水文等海洋要素的测量不同，它要求更严格，高抗干扰能力、低自噪声、高可靠性、高带宽、数据海量存储等是它的主要特点。而且，与用于测量水下环境噪声谱的浮标系统不同，由于水听器主要用于接收水面降雨产生的声音，因此在水听器可接收的水面范围内最好不能有平台影响，故水下密封仓应置于水听器之下。此外，为了方便测量装置的运输携带、存放和安装，结构设计上采用模块化设计，采用浮球或浮子代替浮桶等。测量装置结构紧凑、简单、方便和可靠，其特点主要体现在：浮球平时不用的时候可以拆下钢架栏，便于装卸、调试及运输，同时起到自适应平台稳定的作用。此外，浮球便于调整浮力大小，可以根据需要增减沉底重块。此种结构形式在国外较普遍采用。由于该测量装置结构较小，可采用不锈钢(钢密度大(7.8g/cm3)作为仓体材料。当然，若条件合适，也可采用钛合金、有机高分子等密度小、有足够强度、 耐海水腐蚀的材料。 

参见图4，各标号分别表示：接收水听器5，阻抗匹配电路41，放大滤波电路42，光耦隔离电路43，模数转换器44，数据缓冲器45，DSP核心处理器46，软件模块47，同步存储器48，SD存储卡(16G)49，RTC实时时钟与只读存储器50，逻辑控制器(现场可编程门阵列FPGA)510，电源511，时钟复位512，虚线框内为模拟电路部分。阻抗匹配电路41的输入端与接收水听器5的信号输入端连接，放大滤波电路42输入端与阻抗匹配电路的信号输出端连接，放大滤波电路42输出端接光藕隔离电路43输入端，光藕隔离电路43输出端接数字电路的模数转换器44输入端，模数转换器44输出端接DSP数字处理器46，DSP数字处理器46采用TMS320C5509芯片，它完成从逻辑控制器(现场可编程门阵列FPGA)510中读出采集到的数据，并利用前述算法实现水下雨声谱的估计和降雨强度的计算，计算数据存储在SD卡上。电源511的控制部分主要提供不同大小的电压和控制电源的通和断。下面对电路各部分进一步说明： 

(1)模拟部分 

模拟部分主要的功能，是完成对接收到的弱信号进行调理，包括对信号的放大、衰减滤波以使接收到的水听器信号经过调理后能满足A/D输入信号的要求。本装置的前放采用成熟的的商品化前放模块，滤波采用带通滤波，放大采用自动增益控制放大器，以实现对信号进行动态范围压缩。此外，自动增益控制放大器需由模拟电源供电，但其数控端需由数字信号驱动，因此必须采用光耦隔离； 

(2)数字部分 

数字部分主要完成A/D采集的控制，对采集的数据经DSP处理后存储。数字部分的硬件主要由一片DSP、一片FPGA和两片SD卡来完成。DSP可采用TMS320C5509，它具有运算能力强、功耗低的特点，并有两个MMC/SD控制器，可用于数据的SD卡存储设计。采用FPGA的设计方式，主要是用来完成A/D和时序控制，实现两路数据缓冲(FIFO)，控制两片模数转换器(AD7654)。 

(3)电源 

由于测量装置工作在水中，是由电池工作。考虑到模拟通道低噪声的要求，模拟电源和数字电源单独供电，各用一组高容量锂电池供电，在电源附近一点共地。分离供电的好处在于可利用软件单独控制各部分电源的通和断，使系统中空闲部分断电，降低功耗。模拟电池组提供+12V、-12V的电压为模拟电路供电，其他+5V、-5V的电源可由其抽头经稳压得到。数字电源选用TI公司的电源芯片TPS767D301，它的输入电压2.7～10V，双输出电压3.3V 和1.5～5.5V可调。 

电路硬件主要的设计指标如下： 

1)放大器输入动态范围：70dB； 

2)放大、滤波带宽：100Hz～30kHz； 

3)放大器输入阻抗：＞10MΩ； 

4)放大器共模抑制比：＞100dB； 

5)滤波器阻带衰减：低通满足60dB/倍频程，高通满足40dB/倍频程； 

6)滤波器通带内起伏：小于±1dB； 

7)放大器输入短路，100Hz～30kHz频段滤波器输出的宽带噪声：＜100μV。 

8)通道数：1或2个； 

9)采样频率：每通道采样频率是至少80kHz(可调)； 

10)16bit A/D转换。 

对硬件电路的性能要求包含低噪声、低功耗、抗干扰和大容量存储，因此本发明在电路设计中采取了相应的措施以提高性能。下面作进一步说明： 

(1)电路的低噪声设计 

水听器的输出信号是毫伏级甚至微伏级的弱信号，经过放大电路得到适当的幅度送入A/D转换。水听器输出信号经过放大电路是会引入电路噪声，如果引入的电路噪声较大，基自身产生的噪声就会超过所接收到的弱信号从而无法有效检测出目标信号。水声信号是动态范围很大的信号，必须对放大器特别是第一级放大器进行低噪声设计。为此，引入噪声因素F，F可等效定义为输入信噪比与输出信噪比之比。经过分析，在多级放大电路中，各级噪声因素对总噪声因数的贡献是不同的，越是前级的放大器，其噪声影响越大。由于减小第一级放大器的噪声因素，提高第一级增益，能够有效地降低总噪声因素，因此，应选用共模抑制比高的放大器。 

(2)电路的低功耗设计 

电路的功耗大小直接影响了电池的供电时间长短，因此，需要从整体考虑电路的低功耗设计。当然，最好降低功耗的方法是当不需要采集时，能及时的切断电源。对于信号调理电路来说，可以增大运放电路中电阻和电路的静态偏置电阻来降低电流的消耗，但增大电阻可能会增加电阻的热噪声，因此只能在低功耗和低噪声中寻求一种平衡。从器件的选择上要考虑优质器件，首先考虑低噪声，在满足低噪声条件下再考虑低功耗。 

(3)电路的抗干扰能力设计 

由于本发明的电路部分是设在水下的金属壳仓里，水和金属壳仓都是很好的屏蔽层，外界的电磁干扰被很好的屏蔽掉了，因此，主要讨论电子元器件本身的本征噪声源及抗干扰设计。由于在同一印刷电路板上同时存在数字电路和模拟电路，很容易产生干扰，因此采取了以下措施： 

1)将数字电路和模拟电路分在两个印刷板上； 

2)将数字地和模拟地分开，并在电源附近一点相连； 

3)电源和地之间加电解电容和小容量的独石电容，以减少芯片之间的耦合； 

4)模数转换器所需的+5V的模拟电源单独由+12V电池经线性稳压模块7805提供； 

5)自动增益控制放大器需由模拟电源供电，但其数控端由数字信号驱动，因此必须采用光耦隔离； 

6)对于电路的高频部分，印制板表面覆铜； 

7)从水听器的出口到采集板信号入口采用屏蔽线接入，并将屏蔽线的地网直接接入到板卡的系统地上。 

(4)大容量快速存储设计 

所选用的DSP芯片(TMS320v5509)具有两个SD/MMC控制器接口，在基于MMC/SD协议时使用1条双向数据线(MMC卡)或4条双向数据线(SD卡)。利用这两个SD/MMC控制器可实现数据的存储。很明显，4线模式比1线模式快得多，因此，选用2片SD卡作为存储介质。结合市面上目前已有很多每片达16G以上容量的SD卡，因此，可以较容易地实现数据大容量快速存储。 

电路部分的软件系统设计的成功与否决定着本测量装置的成败。软件部分的设计主要包括实时操作系统μC/OS-II的移植、文件系统的移植、SD卡驱动的编写、数据采集模块的设计、数据存储读取、增益控制、信号处理(噪声谱计算和降雨强度估计)等内容，下面具体说明： 

(1)操作系统μC/OS-II的移植 

实时操作系统的使用，可以简化嵌入式系统的应用开发，有效地确保稳定性和可靠性，便于维护和二次开发。μC/OS-II是一个基于抢占式的实时多任务内核，可固化，可剪裁，具有高稳定性和可靠性，除此之外，μC/OS-II的鲜明特点是源码公开，便于移植和维护。 

测量装置工作在湖中或海上，是无人值守的，在系统出现故障时人工不能干预，因此系统的稳定性和可靠性要求很高。系统的稳定性和可靠性由硬件和软件系统共同完成。在软件任务方面，本装置需要数据采集、数据存储、增益控制、信号处理等任务，显然DSP工作在 一个多任务的环境中，而且这些任务几乎是同时进行的，若采用多核处理器来完成，往往非常复杂，故采用μC/OS-II操作系统实现多任务管理。 

(2)文件系统的移植 

文件系统主要用于明确磁盘或分区上的文件的方法和数据结构，即在磁盘上组织文件的方法。考虑到本装置采用介质SD卡，为便于与现有PC系统的连接，采用FAT文件组织，故采用文件系统来管理采集到数据。考虑到自开发文件系统的难度及可靠性、稳性难以保证，故采用现有文件系统μC/FS的移植。μC/FS是一个高度可移植、可固化的嵌入式FAT文件系统，它适用于所有存储介质，并且它与MS-DOS/MS-Windows FAT16和FAT32兼容。由于μC/FS和μC/OS-II是同一公司的产品，故移植起来较为方便。 

(3)SD卡驱动程序的改进 

μC/FS文件系统已提供对设备SD卡的驱动，可以方便对SD卡控制器进行访问和控制，但由于其提供的函数只能一次读写512个字节的数据，这极大降低了读写SD卡的速度。为了将采集的数据存储至SD卡，需要多次访问SD卡，因此，需要修改相应的驱动程序，可利用DMA控制SD卡的多块读写程序。 

(4)数据采集程序设计 

DSP数据采集程序的参数设置以INI的形式存放在SD卡中，这样便于使用者根据需求改变参数设置。DSP启动之后，首先读取SD卡参数INI文件，根据采集的起始时间、终止时间等参数决定是否运行数据的采集工作。若暂时不需要进入采集阶段，则进入节电模式，以降低功耗。若已进入采集工作，则需不断检查该阶段的终止时间是否已到，若时间已到，则进入下一阶段的采集起始检查，若下一次的采集时间距当前时间较长，则进入节电模式，否则等待下一次采集时间开始新一个阶段的采集。如此，不断循环，直到所有阶段的数据采集过程完成，关机，工作结束。数据的采集结果存入到SD卡相应的目录之中。数据文件的存储功能包括新建目录、进入指定目录、新建文件、打开文件、添加数据到原有文件、读取文件等功能。 

参见图5～9，将该算法应用至实测的雨声谱中，计算观测时间内各时段的降雨强度。为了方便标识多次测量的降雨噪声谱数据，将每一次测量雨声谱数据按照采集时间顺序排列组成一矩阵(M×N，M行代表时间序列，N列代表不同频率对应的谱级)，例如，第一次采集雨声谱的起始时间设为0，然后按照实际时间排列(单位min)，第二次采集的起始时间排列在第一次采集终止时间之后，其他各次的采集起始时间和终止时间依次排列。反演结果参见图8和图9。 

由于用于观测降雨强度的翻斗式雨量计实际上记录的是降雨量，它是个时间积分过程，因此它的时间分辨率受实际降雨强度的影响很大：当小雨或毛毛雨发生时，计量翻斗可能连续几个小时均无信号输出；当大雨发生时，在设定的采集时间间隔内可能有多次的信号输出(见图8中的A图和图9中的A图)。这种现象反映在降雨强度这个参数中则应视为降雨强度是某一时间积分的平均值，并非实时的降雨强度。大雨发生时计量翻斗集满0.1mm降雨量的时间短，实时性较好；小雨发生时，计量翻斗累积0.1mm的降雨量需要很长时间，计算的降雨强度平均效应强、实时性差。因此，翻斗式雨量计测量小雨时存在误差使得图8中D图和图9中的D图实测的降雨强度与基于反演的降雨强度存在差异，其差异表现在：实际雨下得越大，实测降雨强度与反演的降雨强度越接近。 

为克服翻斗式雨量计测量小雨时存在的误差及从数值上描述反演的降雨强度的精度，本文改“降雨强度”参数为“降雨量”参数进行精度分析。与降雨强度不同，降雨量是时间积分结果，它在一段时间内的积分表达了该段时间内的降雨总量，不受翻斗式雨量计测量小雨时存在误差的影响。 

本实施例采用“降雨量”参数计算了7个降雨过程，每个降雨过程的积分区间均不同，计算结果见表1。 

表1 

从表1可见，各降雨过程的实测总降雨量与反演的总降雨量误差值均很小，说明反演的降雨强度有较好的精度。本实施例的图8所示的降雨总量的计算结果见表1中的序号4，在1007～1015min的降雨过程中，7.5min时间内总的实测降雨量为1.5mm，而同时间段内反演的总降雨量为1.66mm，每分钟的平均误差为2.13％。本实施例的图9所示降雨总量的计算结果见表1中的序号7，在1904～1918min的降雨过程中，14.25min内总的实测降雨量为3.3mm，而同时间段内预测的总降雨量为3.22mm，每分钟的平均误差仅为0.56％。 

Claims (3)

1.一种基于雨声谱的水面降雨强度测量方法，其特征在于包括以下步骤：

1)采集现场雨声数据；

2)计算水下环境噪声谱；

3)将降雨天类型进行分类，利用雨声谱级的高频段15～30kHz，采用基于最小二乘法的对数线性回归模型：SPL_15-30kHz＝A+Blog₁₀(f)进行拟合，其中SPL_15-30kHz是频段15～30kHz内对应的各频率的谱级，f是对应频率，A和B均为待回归的参数；在拟合的结果中，计算回归值与真实值的残差，并利用最小卡方系数χ²和修正的相关系数的平方R²，结合t检验方法检查回归结果，若不理想，可以逐渐剔除残差的最大的数据，并重新进行回归计算，所述最小卡方系数χ²和修正的相关系数的平方R²为：

其中，df为对应的自由度数，

y_i是实测值， 

是实测的平均值， 

是估计值；

利用基于最小二乘法的对数线性回归模型：SPL_15-30kHz＝A+Blog₁₀(f)和最小卡方系数χ²和修正的相关系数的平方R²回归后得参数B值，利用参数B值作为降雨天气类型的分类指标：

无雨，即降雨强度为0mm/h：在非降雨期间的参数B值为-4dB/十倍频程～-7dB/十倍频程；

小雨，即降雨强度为＜10mm/h：在小雨期间的参数B值为-24dB/十倍频程～-40dB/十倍频程；

大雨，即降雨强度为＞10mm/h：在大雨期间的参数B值为-17dB/十倍频程～-24dB/十倍频程；

4)计算降雨强度，根据步骤3)获得大雨过程、小雨过程和非降雨过程的分类结果之后， 依据各自的谱特征进一步进行降雨强度的量化计算，得到每种过程相应的水面降雨强度，具体步骤如下：

(1)计算大雨过程的降雨强度

利用雨声谱级的低频段2～8kHz，采用基于最小二乘法的对数线性回归模型进行拟合，所述基于最小二乘法的对数线性回归模型为SPL_2-8kHz＝A+Blog₁₀(f)，其中，SPL_2-8kHz表示在频段2～8kHz内对应的各频率的谱级，A和B是待回归的参数，在拟合的结果中，计算回归值与真实值的残差，利用最小卡方系数χ²和修正的相关系数的平方R²，结合t检验方法检查回归结果，若不理想，可以逐渐剔除残差的最大的数据，并重新进行回归计算；

利用最小卡方系数χ²和修正的相关系数的平方R²以及基于最小二乘法的对数线性回归模型回归后得到参数B值，利用参数B值，并采用log₁₀R₁计算式作为大雨强度的计算式，所述log₁₀R₁计算式为log₁₀R₁＝(A-53.6)/17.4其中，R₁是量化后的降雨强度；

(2)计算小雨过程的降雨强度

利用2～15kHz的雨声谱级，采用非线性最小二乘法的S形增长曲线回归模型，进行拟合，所述非线性最小二乘法的S形增长曲线回归模型为：

其中，A₁和A₂是待回归参数，f₀是参考频率，SPL_2-15kHz是频率f对应声谱级，在拟合的结果中，计算回归值与真实值的残差，利用所述最小卡方系数χ²和修正的相关系数的平方R²，结合t检验方法检查回归结果，若不理想，可以逐渐剔除残差的最大的数据，并重新进行回归计算；

利用式最小卡方系数χ²和修正的相关系数的平方R²以及非线性最小二乘法的S形增长曲线回归模型回归后得到参数A₁和A₂的值，再采用降雨强度的三次多项式计算降雨强度R₂值，所述降雨强度的三次多项式为 

求解降雨强度的三次多项式得到3个根，为了得到降雨强度的唯一解，将降雨强度限定在0～10mm/h的区间内，并利用A₁参数求解中间变量R₃公式求解中间变量R₃，所述A₁参数求解中间变量R₃公式为A₁＝54.28+8.92log₁₀(R₃)，利用所述A₁参数求解中间变量R₃公式求解得到的R₃具有单调性，可依据A₁和A₂参数联合计算求得小雨天气时降雨强度； 

(3)无雨过程的降雨强度

在步骤3)中，当判定为非降雨过程时，则该段时间内的降雨强度直接设0mm/h。

2.如权利要求1所述的一种基于雨声谱的水面降雨强度测量方法，其特征在于采集现场雨声数据采用以下方法：

将测量装置布放至待测水域中，根据需要设置数据采集时间，开启测量装置的工作电源，测量系统按照指令要求采集整个降雨过程的水下噪声时域信号数据。

3.如权利要求1所述的一种基于雨声谱的水面降雨强度测量方法，其特征在于计算水下环境噪声谱采用以下方法：

将测量装置采集的水下噪声时域信号数据进行噪声功率谱的计算，功率谱的计算方法可采用基于韦尔奇的平均周期谱计算方法，并应用汉宁窗的窗计权函数，得到整个频率轴上的雨声功率谱。 

Images