CN103439758A - 用于雨传感器的数据处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于雨传感器的数据处理方法，包括如下步骤：按报警规则为不同时段的雨量累积值设定相应的颗粒度；将所有的雨量累积值绘制在曲线图上；从曲线图中取出历史的雨量累积值，计算准确的雨量值；按照准确的雨量值调整报警规则。本发明根据报警规则为不同时段的数据设定不同的颗粒度，减小了存储空间的占用和同步工作量；通过对原始的雨情数据进行处理，并对异常数据进行修正，提高了雨传感器测量数据的准确性。

Description

用于雨传感器的数据处理方法

技术领域

本发明涉及一种传感器数据处理方法，尤其涉及一种用于雨传感器的数据处理方法，属于测量仪器技术领域。

背景技术

环境检测部门或气象部门使用的降雨采样器中，通常都设置有雨传感器。雨传感器中具有感应组件。根据大气湿度的变化，感应组件的电阻或电容发生变化，可以检测出是否已经降雨、降雨量大小等雨情数据。

在防灾安全监控系统中，也使用雨传感器。在雨传感器发送的雨情数据中，主要有累积雨量和雨强信息。而其中又以稳定累加的累积雨量信息较为可信。但是，累积雨量信息可能会翻转，例如WORD型数据一致累加，大于65535后又从0开始，而且断电等原因也可能导致数据从任意值突然清零。这样一些前后差值异常的情况应该从雨情数据中消除，以避免产生雨量报警的误报或漏报。当前，防灾安全监控系统往往以处理后的累积雨情数据为基础计算小时雨量、24小时雨量和连续雨量等信息，并判断是否产生雨量告警。

在传统的雨情计算中，为了得到平滑的小时雨量、24小时雨量（以当前时间为界，最近的过去的1小时和24小时的降雨总量），需要保存所有计算所需的雨情数据。比较典型的方法是为每个雨传感器设置24小时的历史数据缓存区，共存储86400个每秒数据。这样既浪费了大量存储空间，又为检测和修正雨量中的异常值增加了负担。如果防灾安全监控系统需要将这些历史数据转储、转发或同步，又会增加大量的网络带宽消耗。

另外，如果以数秒或数十秒为一个新的时间单位存储一个雨情数据，会导致每秒计算出的小时雨量和24小时雨量呈现以新的时间单位为周期的锯齿波形，容易导致告警的反复产生和取消，同样也会给防灾安全监控系统带来比较大的压力。例如当前正在稳定的降雨为每秒0.1毫米；间隔30秒存储一个数据，小时雨量值以当前雨量减去1小时前记录的值计算；那么第3629秒的小时雨量值是362.9（此时减去的是第0秒记录的雨量值），第3630秒的小时雨量值是360.0（此时减去的是第30秒记录的雨量值）；如果一个雨量报警门限以361毫米/小时为界，则会在每30秒内有一次告警产生和告警恢复。现有的雨传感器数据处理方法中，因为用记录的时间点的值作差值，而忽略现有数据时间点之间的时间跨度与需要计算的准确时间跨度之间的差异，测量结果会出现较大起伏，不够准确。

发明内容

针对现有技术所存在的不足，本发明所要解决的技术问题在于提供一种用于雨传感器的数据处理方法。

为实现上述的发明目的，本发明采用下述的技术方案：

一种用于雨传感器的数据处理方法，包括如下步骤：

⑴按报警规则为不同时段的雨量累积值设定相应的颗粒度；

⑵将所有的雨量累积值绘制在曲线图上；

⑶从所述曲线图中取出历史的雨量累积值，计算准确的雨量值；

⑷按照准确的雨量值调整报警规则。

其中较优地，所述颗粒度略大于雨量累积值缓存区。

其中较优地，所述步骤⑵中，如果前后压入雨量累积值的差值大于设定值阈值时，修正雨量累积值。

其中较优地，所述修正雨量累积值是将雨量累积值上调或者下调所述前后压入雨量累积值的差值。

其中较优地，所述步骤⑶进一步包括：当前时刻雨量累积值减去历史时刻雨量累积值得到准确的雨量值。

其中较优地，所述历史时刻雨量累积值是利用前后节点对应的线段计算出与时刻对应垂直线的交点得到的。

其中较优地，所述步骤⑷进一步包括：

计算出较准确的雨量信息；

与报警等级门限比较，并计算出初步报警等级；

遍历实际报警等级，按比较结果处理报警。

其中较优地，所述按比较结果处理报警的步骤进一步包括：

如果所述实际报警等级等于所述初步报警等级，报警等级不变；

如果所述实际报警等级低于所述初步报警等级，刷新相应报警回复时间记录为当前时间，判断是否需要升级报警；

如果所述实际报警等级高于所述初步报警等级，刷新报警产生时间记录为当前时间，判断是否需要降级报警。

其中较优地，所述判断是否需要升级报警的步骤进一步包括：所述初步报警高于所述实际报警等级，立即升级报警。

其中较优地，所述判断是否需要降级报警的步骤进一步包括：

从所述初步报警等级到所述实际报警等级遍历循环，如果某级别报警恢复时间纪录早于当前时间超过30分钟，降级当前报警级别为所述初步报警等级。

本发明所提供的雨传感器数据处理方法可以根据报警规则为不同时段的雨情数据设定不同的颗粒度，减小了占用存储空间的大小，并降低了数据同步的工作量。

附图说明

图1是本发明中雨传感器的数据队列示意图；

图2是图1所示的雨传感器的数据队列曲线图；

图3是雨传感器的数据队列异常增大示意图；

图4是雨传感器的数据队列异常减小示意图；

图5是修正异常后，计算雨传感器数据的示意图；

图6是发生异常后，雨传感器的雨量值变化曲线意图；

图7是修正异常后，计算雨传感器雨量值变化曲线示意图；

图8是修正异常后，计算小时雨量值变化曲线示意图；

图9是按照准确的雨量值调整报警规则的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。

本发明提供一种用于雨传感器的数据处理方法，包括如下步骤：按报警规则为不同时段的雨量累积值设定相应的颗粒度；将所有雨量累积值绘制在曲线图上；从曲线图中取出历史的雨量累积值，计算准确的雨量值；按照准确的雨量值调整报警规则。下面对该用于雨传感器的数据处理方法展开详细说明。

在本发明的一个实施例中，以报警规则需要依赖小时雨量值和24小时雨量值，对不同时段的雨量累积值设定相应的颗粒度为例，对本发明提供的用于雨传感器的数据处理方法做详细的说明。在本实施例中，报警规则需要依赖小时雨量值和24小时雨量值。针对小时雨量值而言，为小时雨量值准备一份每分钟一个雨量累积值、总长度略大于1小时的历史雨量累积值缓存区（优选61分钟）。针对24小时雨量值而言，以及每小时一个雨量累积值、总长度略大于24小时的历史雨量累积值缓存区。当然可以理解，此处设置的颗粒度可以选择更多的级别。

为方便描述，下面以1小时和24小时两级颗粒度为优选实施例对本发明进行详细的说明：如图1所示，为了更精确地报警，本发明需要记录每秒的最新雨量值。为方便积算连续雨量值和24小时雨量值，储存近33个整小时的雨量累积值积，每小时向33小时雨量队列压入一个雨量值。为方便积算小时雨量值，储存近61个整分钟时刻的雨量累积值积，每一分钟向61分钟雨量队列压入一个雨量值。如图2所示，将这两个个队列中的雨量累积值按时间点绘制成曲线，形成雨量累积值变化曲线。由于队列总长度有限，根据报警规则的需求为不同时段的雨量累积值设定不一样的颗粒度，减小了存储空间的占用和同步工作量。如图2所示，随着新雨量累积值的增加，队列中的部分雨量累积值数据节点将消失，此时雨量累积值积变化图随时间推移也向左平移，33小时雨量队列中的雨量累积值数据密度较小，61分钟队列中雨量累积值数据密度较大。

在本发明的一个实施例中，为了避免在一段时间内积算出的雨量值出现较大起伏，避免现有雨量累积值时间点之间时间跨度与需要积算的准确时间跨度之间的差异，需要储存雨量累积值。下面举例说明：第0秒、第3600秒、第7200秒、第7260秒、第7320秒雨量累积值分别是0、300、400、410、430，那么存储的也是0、300、400、410、430。其中，第1、2、3个雨量累积值存储在24小时缓存区，第3、4、5个雨量累积值存储在1小时缓存区，而不是存储300、100、10、20等雨量累积差值。如表1所示：

序号	时间(/s)	雨量累积值(/mm)	雨量累积差值(/mm)	储存值(/mm)
					1	0	0	0	0

2	3600	300	300	300
					3	7200	400	100	400
4	7260	410	10	410
					5	7320	430	20	430

表1雨量累积值记录举例

在本发明的一个实施例中，正常情况下，前后两秒之间雨量累积值的差值应该为0到3毫米之间，可以为0。应当可以理解，此处的前后两秒之间雨量累积值的差值3毫米这一阈值是是考虑到现实情况初步设定的，而1秒内降雨超过3毫米则认为是一个异常情况。在实际应用中，可以按照地域不同灵活设定该阈值的取值。如图3和图4所示，如果在33小时雨量队列和61分钟雨量队列中某一刻点前后两秒之间压入雨量累积值的差值（记为k）超过3毫米，则认为在该时刻点的雨量累积值异常。因此需要修正该时刻点的雨量累积值，下面展开详细的说明

如图3所示，在33小时雨量队列和61分钟雨量队列中某一刻点压入雨量累积值（新数据）小于已经在33小时雨量队列和61分钟雨量队列中压入的雨量累积值（旧数据），新数据和旧数据差值超过3毫米，则在当前时刻点雨量累积值变化曲线出现一个断口。实际情况下这种情况不可能出现，收集的雨量累积值不可能减少。新数据和旧数据差值为k（此处k＞3），则将旧数据（包括33小时雨量队列和61分钟雨量队列）全部下调k，保证雨量累积值变化曲线在端口位置拼接好，此时拼接的结果相当于在当前时刻点未降雨。

如图4所示，在33小时雨量队列和61分钟雨量队列中某一刻点压入雨量累积值（新数据）大于已经在33小时雨量队列和61分钟雨量队列中压入的雨量累积值（旧数据），新数据和旧数据差值超过3毫米，则在当前时刻点雨量累积值变化曲线出现一个断口。实际情况下这种情况不可能出现，收集的雨量累积值不可能减少。新数据和旧数据差值为k（此处k＞3），则将旧数据（包括33小时雨量队列和61分钟雨量队列）全部上调k，保证雨量累积值变化曲线在端口位置拼接好，此时拼接的结果相当于在当前时刻点未降雨。

在本发明的一个实施例中，处理完异常后雨量累积值变化曲线如图5所示。处理完异常后，按新的雨量累积值变化曲线计算一定时间段内的雨量信息。以图5中数据雨量累积值计算24小时雨量值为例，具体方法如下：当前时间为26日13时24分35秒，由雨量累积值变化曲线得出当前时间点的雨量累积值为130毫米。由当前时间推算到24小时前时间为25日26日13时24分35秒，由雨量累积值变化曲线得出24小时前时间点的雨量累积值为57毫米。直接用当前雨量值减去倒退该时间段长度的时刻对应的雨量值即可得最近一段时间的雨量值。其中，倒退时间段长度时刻可能不能刚好对应到一个历史雨量累积值（即此时雨量累积值变化曲线图节点），此时就可以利用前后节点对应的线段计算出与时刻对应垂直线的交点位置，从而计算出该时刻近似的雨量累积值。因此可以得出用于判断报警的雨量值为130－57＝73（毫米）。

由于历史雨量累积值存储累积量并不是增量，本发明记录的累积量会因为异常情况而全部修正，因此本发明记录的累积量不是原始的历史雨量累积值。下面以61分钟雨量队列中雨量累积值出现异常后修正并计算实际时间段内雨量值为例展对本发明开详细的说明。

如表2所示，本实施例接表1中的数据。假设，如果第7321秒最新压入的雨量累积值为600，而1秒内的雨量值600－430＝170（毫米）是异常值，现实中不可能发生。此时雨量累积值变化曲线如图6所示，在第7321秒这一时间点雨量累积值变化曲线出现了断口，此时认为雨量累积值出现了异常。因此需要对此异常情况下的雨量累积值作相应的修正，将这一秒处理为未降雨。第0秒、第3600秒、第7200秒、第7260秒、第7320秒雨量累积值存储的缓存值从“0、300、400、410、430”变为“170、470、570、580、600”。假设，下一秒降雨累积量601，则认为与存储的历史雨量累积值之间计算的差值在正常范围内（0到3毫米之间），雨量累积值无异常。在本发明中，此种数据修正建立在异常值很少出现情况下，只在异常出现时修正一次，往后数据处理依然呈现正常情况。修正后的雨量累积值变化曲线如图7所示。

序号	时间(/s)	雨量累积值(/mm)	储存值(/mm)	修正后雨量存储值(/mm)
					1	0	0	0	170
2	3600	300	300	470

3	7200	400	400	570
					4	7260	410	410	580
5	7320	430	430	600
					6	7321	600	430	600
7	7322	601	601	601

表2雨量值记录异常举例

如表3所示，本实施例接表2中的数据，将所有颗粒度的缓存雨量累积值完成在一张雨量累积值变化曲线图上，如图8所示，从雨量累积值变化曲线图中取出历史的雨量累积值计算较准确和稳定的小时雨量值和24小时雨量值。如图4所示，第0秒、第3600秒、第7200秒、第7260秒、第7320秒、第7321秒、第7322秒存储值分别为170、470、570、580、600、600、601，第10900秒雨量累积值为900，计算小时雨量值需要减去第7300秒的累积雨量值，第7300秒位置不能刚好对应到一个历史雨量累积值（即此时第7300秒位置不是雨量累积值变化曲线图的一个转折点），在雨量累积值变化曲线一段线段的中间，利用此时雨量累积值变化曲线图，求此时雨量累积值变化曲线转折点之间的近似值。线段两端的值是第7260秒580，第7320秒600。计算出的第7300秒的累积雨量值是593.3。实时计算出第10900秒用于判断报警的雨量值为900－593.3＝306.7（毫米）。

序号	时间(/s)	修正后雨量存储值(/mm)
			1	0	170
2	3600	470
			3	7200	570
4	7260	580
			5	7320	600
6	7321	600
			7	7322	601
8	10900	900

表3雨量值记录异常修正后计算小时雨量值举例

在本发明的一个实施例中，处理完异常并计算完小时雨量值、24小时雨量值连续雨量值等信息后，对测得的雨量信息进行雨报警的处理。此时，如果最近连续24小时现存的雨量累积值中的雨量总累积量低于3毫米，则将连续雨量值清零。在使用雨量信息进行雨报警的处理时，雨量报警判断使用与或运算，每个级别支持多条报警规则，每条规则中包含小时雨量值、24小时雨量值和连续雨量值3个子项，产生特定级别的雨量报警只需要满足该报警等级对应的任意一条规则，而满足一条规则的界定是满足该规则中的所有子项。雨报警处理的具体步骤如下：计算出较准确的雨量信息；与报警等级门限比较，并计算出初步报警等级；遍历实际报警等级，按比较结果处理报警。下面展开详细的说明。

计算出较准确的雨量信息；从本地历史雨量累积值中计算出相对比较准确的小时雨量值、24小时雨量值和连续雨量值信息。

与报警等级门限比较，并计算出初步报警等级。例如，2级雨量报警有两条规则：一，小时雨量值大于50毫米；二，小时雨量值大于30毫米并且连续雨量值大于120毫米。此时只需要任意符合规则一或规则二即可产生二级雨量报警，符合规则二需要同时满足小时雨量值的条件和连续雨量值的条件（各地报警规则存在差异，也有可能附带24小时雨量值的条件，此时还需要同时满足24小时雨量值的条件）。

遍历实际报警等级，按比较结果处理报警。如果实际报警等级等于初步报警等级，报警等级不变；如果实际报警等级低于初步报警等级，刷新相应报警回复时间记录为当前时间，判断是否需要升级报警；如果初步报警等级高于初步报警等级，刷新报警产生时间记录为当前时间，判断是否需要降级报警。

在本发明中，判断是否需要升级报警时，雨量报警在符合条件时直接产生，没有延时的处理，一旦初步报警高于当前报警等级，立即升级报警。

在本发明中，判断是否需要降级报警时，从初步等级往上到当前等级(不包含)遍历循环，如果某级别报警恢复时间纪录早于当前时间超过30分钟，降级当前报警级别为该等级，跳出循环。

综上所述，本发明根据报警规则为不同时段的雨情数据设定不同的颗粒度，减小了存储空间的占用和同步工作量；通过对原始的雨情数据进行处理，并对异常数据进行修正，提高了雨传感器测量数据的准确性。

上面对本发明所提供的用于雨传感器的数据处理方法进行了详细的说明。对本领域的一般技术人员而言，在不背离本发明实质精神的前提下对它所做的任何显而易见的改动，都将构成对本发明专利权的侵犯，将承担相应的法律责任。

Claims (10)

1.一种用于雨传感器的数据处理方法，其特征在于包括如下步骤：

⑴按报警规则为不同时段的雨量累积值设定相应的颗粒度；

⑵将所有的雨量累积值绘制在曲线图上；

⑶从所述曲线图中取出历史的雨量累积值，计算准确的雨量值；

⑷按照准确的雨量值调整报警规则。

2.如权利要求1所述的用于雨传感器的数据处理方法，其特征在于：

所述颗粒度略大于雨量累积值缓存区。

3.如权利要求1所述的用于雨传感器的数据处理方法，其特征在于：

所述步骤⑵中，如果前后压入雨量累积值的差值大于设定值阈值时，修正雨量累积值。

4.如权利要求3所述的用于雨传感器的数据处理方法，其特征在于：

所述修正雨量累积值是将雨量累积值上调或者下调所述前后压入雨量累积值的差值。

5.如权利要求1所述的用于雨传感器的数据处理方法，其特征在于：

所述步骤⑶进一步包括：当前时刻雨量累积值减去历史时刻雨量累积值得到准确的雨量值。

6.如权利要求5所述的用于雨传感器的数据处理方法，其特征在于：

所述历史时刻雨量累积值是利用前后节点对应的线段计算出与时刻对应垂直线的交点得到的。

7.如权利要求1所述的用于雨传感器的数据处理方法，其特征在于所述步骤⑷进一步包括：

计算出较准确的雨量信息；

与报警等级门限比较，并计算出初步报警等级；

遍历实际报警等级，按比较结果处理报警。

8.如权利要求7所述的用于雨传感器的数据处理方法，其特征在于所述按比较结果处理报警的步骤进一步包括：

如果所述实际报警等级等于所述初步报警等级，报警等级不变；

如果所述实际报警等级低于所述初步报警等级，刷新相应报警回复时间记录为当前时间，判断是否需要升级报警；

如果所述实际报警等级高于所述初步报警等级，刷新报警产生时间记录为当前时间，判断是否需要降级报警。

9.如权利要求8所述的用于雨传感器的数据处理方法，其特征在于所述判断是否需要升级报警的步骤进一步包括：

所述初步报警高于所述实际报警等级，立即升级报警。

10.如权利要求8所述的用于雨传感器的数据处理方法，其特征在于所述判断是否需要降级报警的步骤进一步包括：

从所述初步报警等级到所述实际报警等级遍历循环，如果某级别报警恢复时间纪录早于当前时间超过30分钟，降级当前报警级别为所述初步报警等级。

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