KR20210096124A

KR20210096124A - 강우 센서

Info

Publication number: KR20210096124A
Application number: KR1020217017267A
Authority: KR
Inventors: 존 피. 레오나드; 카일 지. 제로; 브라이언 에이. 도우; 에릭 제이. 휴잇
Original assignee: 언더스토리, 아이엔씨.
Priority date: 2018-11-06
Filing date: 2019-11-05
Publication date: 2021-08-04
Also published as: US20200142099A1; CA3118143A1; AU2019375967A1; IL282733A; CN113366344A; WO2020097082A1; JP2022516219A; EP3887874A4; US20210405254A1; EP3887874A1; SG11202104490PA

Abstract

여기에는 기상 데이터 측정과 관련된 기술로서, 특히, 그러나 배타적이지는 않지만, 하이드로미터들(hydrometeors)(예를 들어, 강우(rain))을 감지하고 하이드로미터 특성들(hydrometeor characteristics)(예를 들어, 체적(volume), 속도(rate), 크기 분포(size distribution) 등)을 측정하는 장치들, 방법들 및 시스템들에 관한 기술이 제공된다.

Description

강우 센서

여기에 제공되는 기술은 기상 데이터(weather data) 측정과 관련된 기술이며, 특히, 배타적이지는 않지만, 하이드로미터들(hydrometeors) (예를 들어, 강우(rain))을 감지하고 하이드로미터 특성들(hydrometeor characteristics) (예를 들어, 체적(volume), 속도(rate), 크기 분포(size distribution) 등)을 측정하기 위한 장치들(apparatuses), 방법들(methods) 및 시스템들(systems)에 관한 것이다.

기상 데이터(Weather data)는 분석 및 정보 제공 목적으로 정부 기관들(government agencies) 및 다양한 산업들과 같은 수많은 기관들(entities)에서 사용된다. 예를 들어, 일반적으로 정확한 기상 데이터를 요구하는 일부 산업들은 파워 트레이더들(power traders), 유틸리티 회사들(utility companies), 보험 대행사들(insurance agencies), 농업(agriculture) 및 연구 기관들(research institutions)을 포함한다. 더욱이 정확한 데이터는 기상 예보 및 기상학(meteorology)은 물론 대체 에너지 계획(alternative energy planning) 및/또는 모니터링에 중요하다. 특히 하이드로미터들 (예를 들어, 강우)과 관련된 데이터를 수집하는 것은 식량 생산(food production), 손실 방지(loss prevention), 기후 연구(climate study) 및 도시 계획(urban planning)에 중요하다.

많은 상이한 강우 센서 기술들(rain sensor technologies)이 개발되었다. 이러한 센서들은 그들의 해상도(resolution) 및 정확도(accuracy) 뿐만 아니라 그들의 검출 메커니즘(detection mechanism)에서 다양하다. 일반적인 수준(general level)에서 강우 센서들의 주요 유형들은 빗방울들을 물리적으로 수집하여 축적된 물의 양이나 무게를 직접 측정하거나 개별 하이드로미터 충돌들(individual hydrometeor impacts)을 측정하고 집합 축적(aggregate accumulation)을 계산한다. 강우 센서의 일반 유형은 강우 게이지(rain gauge), 예를 들어 강우량을 수집하는데 사용되는 알려진 단면적(cross-sectional area)을 갖는 방수 수집 용기(waterproof collection receptacle)이다. 강우 게이지의 단점은 그것이 사용자가 축적된 강우량(rainfall)을 읽고, 각 강우 이벤트(rain event) 이후 그것을 비우는 것을 요구한다는 것이다. 이러한 작업들은 센서들 및 액추에이션(actuation)으로 자동화할 수 있지만 이러한 기술들은 움직이는 부품들을 요구한다. 자동화된 강우 센서의 한 유형은 티핑 버킷 강우 게이지(tipping bucket rain gauge)로, 수집된 물이 알려진 양의 강우량이 발생하면 기울이고(tips), 비우고(empties), 및 리셋하는(resets) 별도의 용기로 유입되는 레인 게이지의 유형이다. 각 기울임(tip)은 총 강우 체적(total rain volume)의 측정을 제공하기 위해 카운팅된다. 자동화되지만, 티핑 버킷(tipping bucket)의 단점들은 정확도, 설치(installation) 및 장기 유지 관리(long-term maintenance)를 포함한다. 또한, 티핑 버킷 용기들의 성능(performance)은 강우가 존재하지 않거나 완전히 채워지지 않은 상태에서 “가짜(false)” 기울임들(tips)가 카운팅되도록 하거나 또는 기울이는 것을 막을 수 있는 기계적 이슈들(예를 들어, 동물들이나 죽은 식물 물질(dead plant material)에 의한 막힌 유입 깔떼기들(clogged inlet funnels) 및 더럽거나 얼어붙은 베어링들(bearings))에 의해 영향을 받는다.

또한, 디스드로미터(disdrometer)는 개별 하이드로미터들에 대한 정보를 캡처하고 상이한 유형의 하이드로미터들을 구별할 수 있다. 가장 일반적인 디스드로미터는 포토 게이트(photogate) 또는 관련 광학 기술(optical technique)을 사용하여 개별 하이드로미터들의 크기와 속도를 식별하고 시간에 따른 시간당 강우량(rain rate)을 계산한다. 일부 디스드로미터들은 강설률(snowfall rate), 혼합 강수 특성들(mixed precipitation characteristics)과 같은 다른 파라미터들을 계산하고 싸락눈(graupel) 또는 우박(hailstones)을 식별할 수 있다. 그러나 그들은 과도한 전력을 요구하고 비용이 많이 든다.

일부 기술들은 빗방울들의 운동 에너지를 측정하기 위해 압전 디바이스(piezoelectric device)를 사용한다. 예를 들어, Madden, Phytopathology 88: 950 (1998); F

rster, Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 21: 179 (2004)를 참조하라. 그러나 압전 디바이스는 압전 구성요소(piezoelectric component)를 검출 판(detection plate)에 물리적으로 부착하는 것을 요구한다. 따라서 강우 게이지의 성능은 부착 방법과 다른 구성 요소들의 사양들(specifications) 모두에 의존한다. 이러한 기술들에서 압전 센서(piezoelectric sensor)의 동적 응답(dynamic response)은 표면에의 직접적인 부착에 의해 크게 영향을 받는다. 특히 압전 구성 요소를 표면에 부착하는 것은, 예를 들어 접착제(adhesive), 융합(fusing) 또는 볼트 체결(bolting)을 사용하면, 센서와 검출 표면 영역(detection surface area) 간의 "스프링(spring)"및 "댐퍼(damper)" 동적 관계들(dynamic relations)에 영향을 준다. 따라서 이러한 관계들의 복잡성들(complexities)이 고려되어야 한다. 예를 들어, 압전 소자들을 사용한 측정들의 보정들(corrections)은 종종 포아송의 비율 효과(Poisson’s Ratio Effect)와 전단 지연 효과(Shear Lag Effect)를 설명하기 위해 이루어진다. 예를 들어, Sirohi, Journal of Intelligent Material Systems and Structures 11: 246 (2000)을 참조하라. 또한 압전 재료들(piezoelectric materials)은 온도 의존적(temperature dependent)이고, 온도 변화를 경험하는 기록 환경(recording environment)에서 사용하는 동안 강우의 측정에 오류들(errors)을 발생시킨다. 압전 디바이스들은 작동 범위(range of operation)에 걸쳐 커패시턴스(capacitance)의 최대 50% 변화까지 보일 수 있고, 결과적으로, 압전 소자들을 포함하는 디바이스들은 이러한 변동들(variations)을 보정하기 위한 추가 구성 요소들과 복잡성을 갖고 따라서 고장 모드들(failure modes)을 증가시킨다.

일부 기술들은 빗방울의 충돌들(rain drop impacts)을 측정하기 위해 트랜스듀서(transducer)를 충돌 대상(impact target)에 기계적으로 연결한다. 예를 들어, Mikhaylovskaya, Sov. Hydrol. Selected Papers 1: 85-90 (1964)를 참조하라. 일부 다른 기술들에서 음향 신호들(acoustic signals)은 유체(fluid)(예를 들어, 액체(liquid) 또는 공기(air))를 통해 트랜스듀서로 전송된다. 예를 들어, Kinnell, Journal of Applied Meteorology 11: 691 (1972)를 참조하라. 이러한 기기들(instruments)은 낮은 강우 강도(low rainfall intensities)의 측정들로 제한되고, 위치-종속적 센서 감도들(position-dependent sensor sensitivities)을 보이며, 풍류들(wind currents)로 인한 낙하 속도(drop velocity) 및 충돌 각도(angle of impact)의 변동들(variations)로 인한 오류들을 겪는다. 개별 빗방울의 충돌들을 검출하기 위한 음향 신호들의 검출을 포함하는 추가 기술들은 예를 들어, 미국 특허 번호(U.S. Pat. Nos.) 7,249,502; 7,286,935; 8,448,507; 6,892,580; 9,244,192; 및 미국 특허 출원 공개 번호(U.S. Pat. App. Pub. No.) 2016/0327687에 설명된 기술들을 포함한다.

나이스투엔(Nystuen)은 17 개월의 수집 시간 동안 계량(weighing), 커패시턴스, 티핑-버킷(tipping-bucket), 광학(optical), 디스드로미터(disdrometer) 및 음향 강우 게이지들(acoustical rain gauges) 테스트했다. Nystuen, Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 15: 1253 (1998); Nystuen, Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 16: 1025 (1998). 테스트된 강우 게이지들의 각각은 측정 결함들(measurement flaws)(예를 들어, 생물학적 오염(biological fouling), 재 캘리브레이션(recalibration)으로 인한 측정의 실수들(lapses) 및 계절적 변동성(seasonal variability))을 갖고 한계들(limitations)(예를 들어, 작은 방울들의 비검출(nondetection), 노이즈가 많은 데이터(noisy data), 높은 시간당 강우량의 과소 평가(underestimation), 시간당 강우량의 과대 평가(overestimation), 높은 변동성(high variability) 및 바람으로 인한 오류들)을 보인다. 또한 1998년 나이스투엔 연구에서, 강우 게이지들은 전력 소비를 제한하기 위해 낮은 듀티 사이클(duty cycle) (10 %)로 샘플링하여 여러 달에 걸친 기록이 발생할 수 있었다.

따라서, 하이드로미터(예를 들어, 강우) 데이터의 수집은 개선된 기술로부터 이익을 얻을 것이다.

여기에는 자동화된 하이드로미터 센서(hydrometeor sensor)의 실시예들이 제공된다. 일부 실시예들에서, 기술은 움직이는 부분들(moving parts)을 갖지 않고 압전 구성 요소(piezoelectric component)를 포함하지 않는 디바이스 및/또는 장치를 제공한다. 따라서, 일부 실시예들에서, 기술은 "압전 구성 요소-프리(piezoelectric component-free)" 실시예들을 포함한다.

일부 실시예들에서, 기술은 (예를 들어, 압전 요소(piezoelectric element)를 포함하는 일부 디바이스들에서와 같이) 강우에 의해 충돌되는 표면에 부착된 감지 요소(sensing element)를 포함하지 않는 디바이스 및/또는 장치를 제공한다. 따라서, 일부 실시예들에서, 기술은 "표면 부착 센서-프리(surface-attached sensor-free)” 실시예들을 포함한다.

일부 실시예들에서, 기술은 팬텀 파워(phantom power)를 요구하지 않는 일렉트릿 마이크로폰(electret microphone)의 사용을 포함한다. 따라서, 일부 실시예들에서, 기술은 콘덴서 마이크로폰(condenser microphone) (예를 들어, 팬텀 파워를 요구하는 마이크로폰)을 포함하지 않는다. 따라서, 일부 실시예들에서, 기술은 "콘덴서 마이크로폰-프리(condenser microphone-free)" 실시예들을 포함한다.

다양한 실시예들에서, 기술은 비교 가능한 기술들(comparable technologies)보다 더 낮은 비용을 갖고 최소한의 유지 보수를 필요로 하거나 전혀 필요로 하지 않는다. 일부 실시예들에서, 하이드로미터 센서 기술(hydrometeor sensor technology)은, 예를 들어, 하이드로미터 특성들 (예를 들어, 하이드로미터 질량, 하이드로미터 크기, 하이드로미터 체적, 축적된 하이드로미터 질량 또는 체적, 하이드로미터 충돌 속도, 하이드로미터 충돌 힘(impact force), 하이드로미터 충돌 각도, 하이드로미터 충돌 운동량)의 결정들을 보정(correct)하기 위해, 바람 센서(wind sensor)와 통합된다. 일부 실시예들에서, 하이드로미터 센서 기술은 예를 들어, 비-우박(non-hail) (예를 들어, 빗방울(rain drop)) 특성들(characteristics) (예를 들어, 방울 질량(drop mass), 방울 크기(drop size), 방울 체적(drop volume), 누적 방울 질량(accumulated drop mass) 또는 체적, 방울 충돌 속도(drop impact velocity), 방울 충돌 힘(drop impact force), 방울 충돌 각도(drop impact angle), 방울 충돌 운동량(drop impact momentum))의 결정들을 보정하기 위해, 우박 센서(hail sensor)와 통합된다.

따라서, 여기서는 강우를 검출하고 및/또는 시간당 강우량을 결정하기 위한 기술을 제공한다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 기술은 속이 빈 존데(hollow sonde); 및 트랜스듀서(transducer)를 포함하는 강우 감지 장치(rain sensing apparatus)를 제공한다. 일부 실시예들에서, 강우 감지 장치는 트랜스듀서가 장착되고 존데 내부에 있는 스토크(stalk)를 더 포함한다.

기술은 존데의 모양(shape)에 제한되지 않는다. 일부 실시예들에서 존데는 구(sphere)이다. 그러나, 기술은 구인 존데에 제한되지 않고 임의의 모양(any shape)의 존데를 포함하는 실시예들을 포함한다. 예를 들어, 기술은 존데가 본질적으로, 실질적으로 또는 기능적으로 구인 실시예들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 존데는 타원체(ellipsoid), 스페로이드(spheroid), 토로이드(toroid), 디스크(disc), 프리즘(prism), 원추형 섹션(conical section), 구 또는 스페로이드의 일부(portion), 또는 전술한 것 중 임의의 것의 일부 또는 섹션 (예를 들어, 반구(half-sphere) 등)이다. 일부 실시예들에서, 존데의 일부가 제거되고 다른 구성 요소 (예를 들어, 콘 구성 요소(cone component) (예를 들어, "드럼 헤드(drum head)"구성 요소 및 소리를 트랜스듀서로 터널링(tunnels)하는 콘 바디(cone body)를 포함하는))로 대체된다.

기술은 존데가 만들어지는 물질(material)에 제한되지 않는다. 일부 실시예들에서, 존데는 여기에서 논의된 바와 같은 존데의 "종-같은(bell-like)" 속성들(attributes)을 제공하는 금속 (예를 들어, 스틸(steel), 스테인리스 스틸(stainless steel), 알루미늄(aluminum), 구리(copper), 청동(bronze), 주석(tin), 금속 합금(metal alloy) 등)으로 만들어진다.

일부 실시예들에서, 존데는 100 내지 500 mm의 직경을 갖는다 (예를 들어, 100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190, 200, 210, 220, 230, 240, 250, 260, 270, 280, 290, 300, 310, 320, 330, 340, 350, 360, 370, 380, 390, 400, 410, 420, 430, 440, 450, 460, 470, 480, 490 또는 500 mm). 일부 실시예들에서, 존데 쉘(sonde shell)은 0.5 내지 5 mm (예를 들어, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2.0, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3.0, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 4.0, 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9 또는 5.0mm)의 두께이다. 일부 실시예들에서, 존데는 6 내지 10kHz의 특성 주파수(characteristic frequency) (예를 들어, 6.0, 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 7.0, 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 7.8, 7.9, 8.0, 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7, 8.8, 8.9, 9.0, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8, 9.9 또는 10.0 kHz)를 갖는다.

일부 실시예들에서, 트랜스듀서는 일렉트릿 마이크로폰(electret microphone), 피에조 마이크로폰(piezo microphone), 또는 콘덴서 마이크로폰(condenser microphone)이다. 일부 실시예들에서, 기술은 압전 구성 요소(piezoelectric component)를 포함하지만 압전 구성 요소는 하이드로미터들이 충돌하는 구조 또는 구성 요소의 어떤 표면(any surface)과도 직접 접촉하지 않는다. 즉, 압전 구성 요소를 포함하는 일부 실시예들에서, 압전 구성 요소는 에어 갭(air gap) 또는 유사한 갭에 의해 하이드로미터들이 충돌하는 구조 또는 구성 요소로부터 분리(separated)된다. 압전 구성 요소를 포함하는 일부 실시예들에서, 압전 구성 요소는 하이드로미터들이 압전 구성 요소에 충돌하는 구성 요소로부터 비-고체(non-solid) (예를 들어, 가스)를 통해 전파된 음파를 검출한다.

일부 실시예들에서, 트랜스듀서는 존데의 중심으로부터 (예를 들어, 위(above), 아래(below), 측면(to the side of) 등으로) 대략 20 내지 80mm(예를 들어, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 또는 80 mm) 떨어져 배치된다. 일부 실시예들에서, 트랜스듀서는 존데의 수직 축(vertical axis)에 배치된다. 일부 실시예들에서, 트랜스듀서는 존데의 중심으로부터 (예를 들어, 위, 아래, 측면 등으로) 대략 25 내지 75 mm(예를 들어, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 또는 75 mm) 떨어져 배치된다.

일부 실시예들에서, 마이크로폰은 존데의 크기 (예를 들어, 직경 (D) 및/또는 반경 (R))에 대해 측정되는 존데 내의 위치에 배치된다. 따라서, 일부 실시예들에서 마이크로폰은 존데의 수직 축 상에 있는 위치에 배치되고 존데 중심 위 대략 0.05 × D에서 0.95 × D까지의 거리 (예를 들어, 존데 중심 위 대략 0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, 0.5, 0.55, 0.6, 0.65, 0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 또는 0.95 × D 거리)에 위치된다. 일부 실시예들에서 마이크로폰은 존데의 수직 축 상에 있는 위치에 배치되고 존데 중심 위 대략 0.2 × D에서 0.8 × D의 거리(예를 들어, 존데 중심 위 대략 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, 0.5, 0.55, 0.6, 0.65, 0.7, 0.75, 0.8 × D 거리)에 위치된다. 일부 실시예들에서 마이크로폰은 존데의 수직 축 상에 있는 위치에 배치되고 존데 중심 위 약 0.3 × D에서 0.7 × D의 거리(예를 들어, 존데 중심 위 대략 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, 0.5, 0.55, 0.6, 0.65, 0.7 × D 거리)에 위치된다. 일부 실시예들에서, 마이크로폰은 존데의 수직 축 상에 배치되지 않으며, 예를 들어, 일부 실시예들에서 마이크로폰은 존데 중심으로부터 대략 0.05 × D 내지 0.95 × D 떨어져(예를 들어, 존데 중심으로부터 임의의 방향으로 대략 0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, 0.5, 0.55, 0.6, 0.65, 0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 또는 0.95 × D 거리) 배치된다.

일부 실시예들에서, 존데는 제한된 강우-샘플링 영역(limited rain-sampling area)을 포함한다 (예를 들어, 일부 실시예들에서, 존데는 "드럼 헤드"를 포함하는 콘 요소(cone element) 및 소리를 트랜스듀서로 터널링하는 콘(cone)을 포함한다). 일부 실시예들에서, 장치는 태양 복사 센서(solar radiance sensor)를 더 포함한다.

방법들의 실시예들이 더 제공된다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 기술은 시간당 강우량을 결정하는 방법을 제공하고, 방법은 여기에 설명된 바와 같은 장치를 제공하는 단계(예를 들어, 속이 빈 존데 및 트랜스듀서를 포함하는); 상기 장치의 존데에 충돌하는 빗방울들(rain drops)의 실시간 음향 신호(real-time acoustic signal)을 획득하는 단계; 음향 파워 데이터(acoustic power data) 또는 음향 에너지 데이터(acoustic energy data)를 생성하기 위해 상기 실시간 음향 신호를 처리하는 단계; 및 음향 파워 데이터 또는 에너지 데이터로부터 시간당 강우량을 결정하는 단계를 포함한다. 일부 실시예들에서, 음향 파워 데이터 또는 에너지 데이터로부터 시간당 강우량을 결정하는 단계는, 음향 파워 데이터 또는 음향 에너지 데이터의 분포(distribution)로부터 통계적 파라미터(statistical parameter)를 생성하는 단계를 포함한다. 일부 실시예들에서, 실시간 음향 신호를 처리하는 단계는, 디지털 시변 신호(digital time varying signal)를 생성하기 위해 아날로그 전압(analog voltage)을 샘플링(sampling)하는 단계를 포함한다. 일부 실시예들에서, 실시간 음향 신호를 처리하는 단계는, 진폭 변조 신호(amplitude modulated signal)를 복조하는 단계를 포함한다. 일부 실시예들에서, 상기 실시간 음향 신호를 처리하는 단계는, 디지털 시변 신호에 엔벨로프(envelope)를 적용하는 단계를 포함한다. 일부 실시예들에서, 상기 실시간 음향 신호를 처리하는 단계는, 디지털 시변 신호를 다운 샘플링(downsampling)하는 단계를 포함한다. 일부 실시예들에서, 음향 파워 데이터 또는 에너지 데이터로부터 시간당 강우량을 결정하는 단계는, 시간당 강우량 및 다중 방울 타격들(multiple droplet strikes)의 집합 신호(aggregate signal) 사이 상관 관계(correlation)를 사용하는 단계를 포함한다. 일부 실시예들에서, 음향 파워 데이터 또는 상기 에너지 데이터로부터 시간당 강우량을 결정하는 단계는, 다중 방울 타격들(droplets)의 집합 신호(aggregate signal)와 시간당 강우량 간을 상관(correlate)시키기 위하여 파워 함수(power function)를 사용하는 단계를 포함한다.

일부 실시예들에서, 방법들은 여기에 설명된 바와 같은 장치에 의해 검출된 음향 파워 및/또는 음향 에너지를 정규화하는 단계를 더 포함한다. 일부 실시예들에서, 여기에 설명된 바와 같은 장치에 의해 검출된 음향 파워 및/또는 음향 에너지를 정규화하는 단계는 정상 강우(예를 들어, 대략 4.0 또는 5.0mm의 직경의 최대 방울 크기(maximum drop size)를 갖는(대략0.5 및 4.0 또는 5.0mm의 직경 사이의 방울 크기들의 분포(distribution of drop sizes)를 갖는(예를 들어, 대략 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2.0, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3.0, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 4.0, 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9, 또는 5.0 mm의 직경)))에서 음향 파워 및/또는 음향 에너지의 경험적 측정(empirical measurement)을 사용한다. 일부 실시예들에서, 음향 파워 데이터 및/또는 음향 에너지 데이터를 정규화하는 단계는 정상 강우(normal rain)에서 검출된 최대 마이크로폰 신호(maximum microphone signal)에 기초한 정규화 상수(normalization constant)를 사용한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 풍속에 대한 음향 파워 데이터 및/또는 음향 에너지 데이터를 보정(correcting)하는 단계를 포함한다(예를 들어, 각각이 전체로서 여기에 포함되는 미국 특허 번호 9,846,092 및 9,958,346에 설명된 바와 같은 기상-감지 디바이스에 의해 검출된 바와 같이).

추가 실시예들은 여기에 설명된 바와 같은 복수의 강우 감지 디바이스들을 포함하는 시스템들에 관한 것이다(예를 들어, 존데 및 트랜스듀서를 포함하는).

일부 실시예들은 강우를 검출하기 위해 존데 및 트랜스듀서를 포함하는 장치의 사용에 관한 것이다(예를 들어, 시간당 강우량, 강우 축적).

추가적인 실시예들은 여기에 포함된 교시들(teachings)에 기초하여 관련 기술 분야의 당업자들에게 명백할 것이다.

본 기술의 이들 및 다른 특징들(features), 측면들(aspects) 및 장점들(advantages)은 다음 도면과 관련하여 더 잘 이해될 것이다.
도 1은 여기에 설명된 바와 같은 강우-감지 장치(rain-sensing apparatus)(100)의 실시예의 개략도이며, 예를 들어, 존데(sonde) 내부의 체적(volume) (160) 내부의 스토크(stalk) (120) 상에 존데 (110) 및 마이크로폰(microphone) (130)을 포함한다.
도 2는 여기에 설명된 바와 같이 강우-감지 장치의 실시예에 충돌하는 빗방울 (280) 및 빗방울 (281)을 도시하는 개략도이다.
도 3은 여기에 설명된 바와 같은 강우-감지 장치의 실시예에 충돌하는 빗방울 (380) 및 빗방울 (381)을 도시하는 개략도이다.
도 4a는 여기에 설명된 기술에 따른 강우 감지 장치의 존데에 충돌하는 일련의 빗방울들에 대한 음향 신호 (마이크로폰 신호(microphone signal)를 측정하는 임의의 유닛들(arbitrary units)) 대(versus) 시간을 도시하는 플롯(plot)이다. 음향 신호는 여기에 설명된 바와 같이 존데 내부의 마이크로폰에 의해 기록되었다. 빗방울들(rain droplets)은 1.2m 높이에서 방출되어 존데의 "북극(north pole)"(예를 들어, 수직 축이 존데 표면과 교차하는 곳)에서 1Hz의 주파수로 존데에 충돌했다. 테스트 방울들(test droplets)은 2.419 0.089 mm (3.70%의 변동)의 직경 및 7.41 0.82 mg(11.00%의 변동)의 질량을 갖는다.
도 4b는 도 4a로부터의 단일 펄스(single pulse)를 도시하는 플롯이다.
도 4c는 도 4a 및 도 4b에 도시된 신호들의 미세 구조를 도시하는 도면이다.
도 5는 여기에 설명된 바와 같이 장치의 존데에 충돌하는 단일 방울(single drop)에 대한 음향 파워(acoustic power (Pa)) 대 시간의 플롯이다. 음향 파워는 여기에 설명된 장치의 실시예에 충돌하는 단일 빗방울(single rain drop)의 하나의 음향 시그니처(acoustic signature)를 제공한다. 오디오 신호(audio signal)에서 도출된 음향 파워의 피크 편위(peak excursion)는 "P- 값(P-value)"이라고 지칭된다.
도 6은 여기에 설명된 바와 같이 장치의 존데에 충돌하는 단일 방울에 대한 음향 에너지(“Ea”, 일반적으로 기간(period of time)에 걸친 또는 단일 방울 충돌(single drop impact)로부터의 음향 파워 신호의 수치적 합산(numerical summation)) 대 시간의 플롯이다. 도 6에 도시된 음향 에너지(Ea)는 여기에 설명된 장치의 실시예에 충돌하는 단일 빗방울의 하나의 음향 시그니처를 제공한다.
도 7은 음향 파워 (검은 점들(black dots))의 복조를 도시하는 플롯이다. 피크들의 절대 값들(absolute values)이 식별되고 중간 점들(intermediate points)은 보간(interpolation)(흰색 점들(white dots))에 의해 추정된다.
도 8은 엔벨로프("에어플레인(airplane)") 필터(envelope filter)에 의한 복조된 신호(demodulated signal)의 변환(transformation)을 도시하는 플롯이다. 복조된 신호는 검은 점들로 도시되고 엔벨로프 필터에 의한 변환 이후의 신호는 흰색 점들로 도시된다.
도 9는 다양한 각도들(정상(normal)으로부터 표면(surface)까지 = 0, 20, 40, 및 60도; 도 2 및 도 3 참조)에서 존데에 충돌하는 단일 3.55mm 방울들에 대한 피크 음향 파워(P- 값) 대 마이크로폰 위치(microphone position)의 플롯이다. 마이크로폰은 적도(equator) 아래(- 값들) 및 위(+ 값들) 다양한 거리들(mm 단위의)에서 z 축 상에 위치되었다.
도 10a는 상이한 크기들의(2.41 mm 및 3.50 mm) 방울들(drops)에 대한 피크 음향 파워(P-값) 대 충돌 각도(impact angle)(정상(normal)으로부터 표면(surface)까지 = 0, 20, 40, 및 60도; 도 2 및 도 3 참조)의 플롯이다.
도 10b는 마이크로폰 배치들(microphone placements)(94 mm 또는 -95 mm) 및 상이한 크기들(2.41 mm 및 3.50 mm)의 방울들(drops)에 대한 음향 에너지(Ea) 대 충돌 각도(정상(normal)으로부터 표면(surface)까지 = 0, 20, 40, 및 60도; 도 2 및 도 3 참조)의 플롯이다.
도 11a는 2mm/시간 및 10mm/시간의 일정한 시간당 강우량들(constant rain rates)에 대한 시간의 함수(function of time)로서 시뮬레이션된 음향 파워(Pa)의 플롯이다. 신호는 디바이스에 의해 기록된 개별 빗방울 충돌들에 대한 피크들을 도시한다.
도 11b는 100mm/시간의 일정한 시간당 강우량에 대한 시간의 함수로서 시뮬레이션된 음향 파워(Pa)의 플롯이다. 신호는 디바이스에 의해 기록된 개별 빗방울 충돌들에 대한 피크들을 도시한다.
도 12는 디스드로미터(점선)에 의해 결정된 시간당 강우량 및 여기에 기술된 바와 같이 처리된 음향 신호(실선) 및 멱 법칙 함수(a power law function)를 사용하여 결정된 시간당 강우량에 대한 시간당 강우량 대 시간의 플롯이다.
도 13은 티핑 버킷 강우 게이지(tipping bucket rain gauge)(원들(circles)) 및 디스드로미터(회색 선(grey line))에 의해 결정된 시간당 강우량 및 여기에 설명된 바와 같이 처리된 음향 신호 및 멱 함수 법칙(검은 선(black line))을 사용하여 결정된 시간에 따라 측정된 누적 강우(cumulative rain)의 플롯이다.
도 14는 제한된 강우 감지 영역(limited rain-sensing area)을 갖는 장치를 제공하기 위해 콘 피스(cone piece) (200)를 포함하는 강우 감지 장치의 실시예의 개략도이다.
도 15는 마이크로폰 영역(microphone area) (210) 가까이에 일사계(pyranometer) 또는 다른 태양 복사 센서(solar radiance sensor)를 포함하는 강우 감지 장치의 실시예의 개략도이다. 일부 실시예들에서, 장치는 광학적으로 투명하거나, 반투명(translucent)하거나, 태양 복사의 일사계 또는 다른 태양 복사 센서로의 전달(transmission)을 허용하는 부분 ("드럼 헤드(drum head)"섹션(section)) (220)을 더 포함한다. 다른 번호가 매겨진 구성 요소들은 도 1에 대해 여기에 설명된 바와 같다.
도 16은 여기에 설명된 바와 같은 강우 감지 장치의 실시예에 대한 풍속(wind speed) 대 트랜스듀서 신호(transducer signal)의 합산된 절대 값(absolute value)의 로그(logarithm) (밑(base) 10)의 플롯이다.
도 17은 10 초 시간 간격 동안 트랜스듀서 신호의 합산된 절대 값의 로그 (밑 10) 대 10 초 시간 간격 동안 트랜스듀서 신호의 절대 값의 로그 (밑 10)의 플롯이다.
도 18a는 음향 파워가 바람에 대해 보정된 것으로 나타내는 이 시간당 강우량의 10 초 간격들의 수의 함수로서 특정 강우 감지 장치 (84eb18eb2a8b)로 기록된 여러 상이한 호우들(rain storms)에 대한 강우의 플롯이다.
도 18b는 음향 파워가 바람에 대해 보정되지 않은 것으로 나타내는 이 시간당 강우량의 10 초 간격들의 수의 함수로서 특정 강우 감지 장치 (84eb18eb2a8b)로 기록된 여러 상이한 호우들에 대한 강우의 플롯이다.
도 19는 여기에 설명된 바와 같은 6 개의 상이한 강우 감지 디바이스들에 의해 결정된 시간당 강우량 대 공동 로컬라이즈된(co-localize) 티핑 버킷 측정 디바이스(tipping bucket measurement device)에 의해 결정된 시간당 강우량의 플롯이다.
도면들은 반드시 축척으로 그려지는 것이 아니며, 도면들의 객체들(objects)이 반드시 서로에 대해 축척으로 그려지는 것은 아님이 이해되어야 한다. 도면들은 여기에 개시된 장치들 시스템들 및 방법들의 다양한 실시예들에 대한 명확성 및 이해를 제공하기 위해 의도된 묘사들이다. 가능하면, 도면들 전체에 걸쳐 동일하거나 유사한 부분들(parts)을 지칭하기 위해 동일한 참조 번호들이 사용된다. 더욱이, 도면들은 어떤 식으로든 본 교시의 범위를 제한하는 것으로 의도되지 않음이 인식되어야 한다.

여기에 제공되는 기술은 기상 데이터(weather data)를 측정하는 것과 관련된 기술이며, 특히, 배타적이지는 않지만, 하이드로미터들(예를 들어, 강우)을 감지하고 하이드로미터 특성들(예를 들어, 체적, 속도, 크기 분포 등)을 측정하는 것을 위한 장치들, 방법들 및 시스템들에 관한 것이다.

다양한 실시예의 상세한 설명들에서, 설명(explanation)의 목적으로, 개시된 실시예들의 완전한 이해를 제공하기 위해 다수의 특정 세부 사항들(numerous specific details)이 제시된다. 그러나, 당업자는 이러한 다양한 실시예들이 이러한 특정 세부 사항들을 포함하거나 포함하지 않고 실시될 수 있음을 인식할 것이다. 다른 경우들에서, 구조들 및 디바이스들은 블록 다이어그램 형식으로 도시된다. 또한, 당업자는 방법들이 제시되고 수행되는 특정 시퀀스들이 예시적이라는 것을 쉽게 인식할 수 있으며, 시퀀스가 변화될 수 있고 여전히 여기에 개시된 다양한 실시예들의 사상 및 범위 내에 여전히 남아 있음이 고려된다.

특허들, 특허 출원들, 기사들, 서적들, 논문들 및 인터넷 웹 페이지들을 포함하되 이에 국한되지 않는 본 출원에서 인용된 모든 문헌 및 유사한 자료는 모든 목적을 위해 전체로서 참조로 명시적으로 통합된다. 달리 정의되지 않는 한, 여기에서 사용되는 모든 기술적 및 과학적 용어들은 여기에 설명된 다양한 실시예들이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 포함된 참고 문헌들의 용어들의 정의들이 본 교시들에서 제공된 정의들과 다른 것으로 보이는 경우, 본 교시에서 제공된 정의가 우선한다. 여기에 사용된 섹션 제목들(section headings)은 구성 목적들(organizational purposes)로만 사용되며 어떤 식으로든 설명된 주제(subject matter)를 제한하는 것으로 해석되어서는 안된다.

정의들

현재 기술에 대한 이해를 돕기 위해 여러 용어들과 구문들이 아래에 정의되어 있다. 추가 정의들은 상세한 설명 전체에 걸쳐 제시된다.

명세서 및 청구 범위들 전체에 걸쳐, 다음 용어들은 문맥이 명백하게 달리 지시하지 않는 한, 여기에서 명시적으로 연관된 의미를 취한다. 본 명세서에서 사용되는 "일 실시예에서"라는 문구는 반드시 동일한 실시예를 지칭하는 것은 아니지만, 그럴 수도 있다. 또한, 여기에서 사용된 "다른 실시예에서"라는 문구는 비록 그것이 가능할지라도 반드시 다른 실시 예를 지칭하는 것은 아니다. 따라서, 후술하는 바와 같이, 본 발명의 다양한 실시예들은 본 발명의 범위 또는 사상을 벗어나지 않고 쉽게 결합될 수 있다.

또한, 여기에 사용된 바와 같이, 용어 "또는(or)"은 포괄적인 "또는" 연산자이며 문맥에서 달리 명시하지 않는 한 "및/또는(and/or)"이라는 용어와 동일하다. 용어 "기반(based on)"은 배타적이지 않으며 문맥이 달리 명시하지 않는 한 설명되지 않은 추가 요소들(additional factors)을 기반으로 할 수 있다. 또한, 명세서 전반에 걸쳐 "하나의(a)", "하나의(an)"및 "상기(the)"의 의미는 복수 참조들(plural references)을 포함한다. "내(in)"의 의미는 "내(in)"및 "상(on)"을 포함한다.

여기에 사용된 바와 같은 용어 "강우 체적(rain volume)"은 강우의 체적을 지칭한다. 일부 실시예들에서, 강우 체적은 체적의 절대 측정치(absolute measure) (예를 들어, 체적 단위(units of volume)로 표현됨)이다. 일부 실시예들에서, 강우 체적은 다른 측정의 함수로 표현된다 (예를 들어, 단위 시간당 부피(volume per unit time), 표면적 단위당 부피(volume per unit of surface area)). 표면적 당 체적의 단위(units of volume per surface area)로 표현된 강우 체적은 일부 실시예들에서, 예를 들어, 종래의 강우 게이지(conventional rain gauge)에 의해 제공되는 것과 같은 강우 축적의 1 차원 측정으로 단순화된다. 일부 실시예들에서, 이 측정치는 평평한 바닥의 그릇(flat-bottom vessel) 상의 강우 기둥(rainfall column)의 수직 높이(vertical height)이다.

여기에 사용된 바와 같이, 용어 "시간당 강우량(rain rate)"또는 "강우 강도(rain intensity)"는 시간의 함수로서 표면에 충돌하는 강우의 체적(volume)을 의미한다. 일부 실시예들에서, 시간당 강우량은 불 연속적인 시간(discrete time)에서 시간당 강우량의 순간 측정(instantaneous measurement)이다. 일부 실시예들에서, 시간당 강우량은 지정된 시간 간격(specified time interval)에 걸쳐 총 강우 축적(total rain accumulation)의 합산된(예를 들어, 통합된(integrated)) 측정치(summed measure)이다. 일부 실시예들에서, 시간당 강우량은 지정된 시간 간격 동안 강우 축적의 평균 측정치이다.

여기에 사용된 바와 같이, 용어 "강우 크기 분포(rain size distribution)"(또는 "방울 크기 분포(drop size distribution)"또는 이와 유사한)는 지정된 기간(specified time period) 동안 표면에 충돌하는 빗방울들에 대한 빗방울 크기의 분포를 의미한다. 일부 실시예들에서, 방울 크기 분포(drop size distribution)의 측정들은 방울들을 카운팅하는 것 및 체적, 크기(예를 들어, 직경) 및/또는 질량에 기초하여 그들을 범주들(categories) 또는 빈들(bins)에 배치하는 것을 포함한다. 여기에 사용된 바와 같이, 용어 "디스드로메트리 (disdrometry)"또는 "디스드로메트릭 (disdrometric)"은 하이드로미터들 (예를 들어, 빗방울들)의 크기 분포를 지칭한다.

여기에 사용된 바와 같이, 용어 "용접물(weldment)"은, 예를 들어, 더 작은 구성 요소들을 용접하는 것에 의해 결합되는 더 작은 구성 요소들의 어셈블리로 구성된 구성 요소를 의미한다.

여기에 사용된 바와 같이, 용어 "약(about)", "대략(approximately)", "실질적으로(substantially)"및 "상당히(significantly)"는 당업자에 의해 이해되고 그들이 사용되는 문맥에 따라 어느 정도 달라질 것이다. 이러한 용어들이 사용되는 맥락을 고려할 때 당업자에게 명확하지 않은 사용들이 있는 경우, "약" 및 "대략"은 특정 용어(particular term)의 10 % 이하의 플러스(plus) 또는 마이너스(minus)를 의미하고, "실질적으로" 및 "상당히"는 특정 용어의 10 %보다 큰 플러스 또는 마이너스를 의미한다.

여기에서 사용된 바와 같이, 접미사 "-프리(-free)"는 "-프리"가 덧붙여진 단어의 기본 어근(base root)의 특징을 생략한 기술(technology)의 일 실시예를 의미한다. 즉, 여기에서 사용되는 "X-프리(X-free)"라는 용어는 "X가 없는"을 의미하며, 여기서 X는 "X-프리"기술에서 생략된 기술의 특징이다. 예를 들어, "칼슘-프리(calcium-free)"조성물(composition)은 칼슘을 포함하지 않고, "혼합-프리(mixing-free)"방법은 혼합 단계 등을 포함하지 않는다.

여기에 사용된 바와 같이, "증가(increase)"또는 "감소(decrease)"는 표준 제어(standard control)의 값에 관한, 미리 설정된 값(pre-established value)에 관한, 및/또는 변수(variable)의 이전에 측정된 값에 관한 변수의 검출(예를 들어, 측정된)할 수 있는 값의 양 또는 음의 변화를 지칭한다. 증가는 표준 제어의 값, 미리 설정된 값 및/또는 변수의 이전에 측정된 값에 관한 적어도 10%, 더 바람직하게는 50%, 더더욱 바람직하게는 2배(2-fold), 훨씬 더 바람직하게는 적어도 5배(5-fold), 및 가장 바람직하게는 10배(10-fold)의 양의 변화이다. 유사하게, 감소는 표준 제어의 값, 미리 설정된 값 및/또는 변수의 이전에 측정된 값의 적어도 10%, 더 바람직하게는 50%, 더더욱 바람직하게는 적어도 80% 및 훨씬 더 바람직하게는 적어도 90%의 음의 변화이다. "더 많은(more)"또는 "더 적은(less)"과 같은 정량적 변화들(quantitative changes) 또는 차이들을 나타내는 다른 용어들은 전술한 것과 동일한 방식으로 여기에서 사용된다.

여기에 사용된 바와 같이, "강우 이벤트(rain event)"는 강수량(precipitation), 바람직하게는 측정 가능한 강수량으로 이어지는 기상 조건(weather condition)이다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 용어 "강우 이벤트"는 여기에 기술된 디바이스들의 실시예들에 발생하는 하이드로미터의 충돌들을 지칭하지만, 하이드로미터 충돌들에 제한되지 않고 따라서 다른 기상 관련 힘들(forces) 및 현상(phenomena)을 포함한다.

여기에서 사용된 바와 같이, 용어 "기상 데이터(weather data)"는, 예를 들어, 강우(rainfall), 강수량(precipitation), 기온, 풍속, 흐림(cloudiness), 기압(barometric pressure), 강설(snowfall), 진눈깨비(sleet), 우박(hail), 얼음(ice)과 같은 측정 가능하거나 정량화할 수 있는 임의의(any) 기상(weather) 또는 기상학적 조건(meteorological condition) 또는 현상을 의미한다.

여기에 사용된 바와 같이, 용어 "강수 수준(precipitation levels)”은 임의의 공급원(any source), 바람직하게는 대기 기상(atmospheric weather), 예를 들어, 강우(rain), 진눈깨비, 눈 및 우박과 같은 임의의 공급원으로부터의 임의의 양의 물을 지칭한다. 강수량은 일반적으로 강우와 관련이 있으며, 일부 실시예들에서, 알고리즘들(algorithms), 보간들(interpolations) 및 당업자에게 공지되고 여기에 설명된 다른 계산들을 사용하여 계산된다.

여기에 설명된 바와 같이, 용어 “실시간(real-time)”은 이벤트들의 보고 또는 이벤트들의 기록(예를 들어, “획득하는 것(acquiring)”)이 이벤트와 동시에(또는 실질적으로 또는 효과적으로 동시에) 일어나거나 또는 다른 이벤트 및/또는 발생(occurrence)과 동시에(또는 실질적으로 또는 효과적으로 동시에) 발생하는 시간을 지칭한다.

여기에 사용된 바와 같이, 용어 "음향 파워(acoustic power)"또는 "P- 음향(P-acoustic)"또는 "Pa"는 트랜스듀서 (예를 들어, 마이크로폰)에 의해 기록된 복조된 음향 신호(demodulated acoustic signal)의 순간 값(instantaneous value) (카운트 단위(in counts))을 지칭한다.

여기에서 사용된 봐와 같이, 용어 "P- 값(P-value)"은 단일 하이드로미터 (예를 들어, 단일 빗방울)에 의해 생성된 음향 신호로부터 도출된 피크 음향 파워(peak acoustic power) (카운트 단위(in counts))를 지칭한다. 단일 하이드로미터에 대해 기록된 음향 파워는 일반적으로 피크 값 (P- 값)까지의 음향 파워의 급격한 스파이크(sharp spike)에 이어 지수적 감쇠(exponential decay)를 포함하는 시그니처 형상(signature shape)을 갖는다.

여기에 사용된 바와 같이, 용어 "음향 에너지(acoustic energy)"또는 "Ea"는 특정 시간 범위(specific time range)에 걸쳐 발생하는 통합 음향 파워(integrated acoustic power)을 지칭한다.

설명(Description)

여기에 제공되는 기술은 기상 데이터 측정과 관련된 기술, 특히, 배터적이지는 않지만, 하이드로미터 (예를 들어, 강우)을 감지하고 개별(individual) 및 벌크 하이드로미터 특성들(bulk hydrometeor characteristics)(예를 들어, 체적, 속도, 크기 분포 등)을 측정하기 위한 장치들, 방법들 및 시스템들에 관한 것이다. 본 명세서의 개시는 특정 예시된 실시예들(certain illustrated embodiments)을 언급하지만, 이들 실시예들은 제한의 방식이 아닌 예시의 방식으로서 제시된다는 것이 이해되어야 한다.

강우 감지 장치(Rain sensing apparatus)

일부 실시예들에서, 기술은 존데, 스토크 및 마이크로폰을 포함하는 강우 감지 장치에 관한 것이다. 일부 실시예들에서, 기술은 예를 들어 존데 (110), 스토크 (120) 및 마이크로폰 (130)을 포함하는, 도 1에 도시된 강우 센서에 관한 것이다.

일부 실시예들에서, 존데는 구(sphere)이다. 일부 실시예들에서, 존데는 속이 비어 있다. 그러나, 기술은 구인 존데에 제한되지 않고 임의의 모양(any shape)의 존데를 포함하는 실시예들을 포함한다. 예를 들어, 기술은 존데가 본질적으로, 실질적으로 또는 기능적으로 구인 실시예들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 존데는 타원체(ellipsoid), 스페로이드(spheroid), 토로이드(toroid), 디스크(disc), 프리즘(prism), 원추형 섹션(conical section), 구 또는 스페로이드의 일부(portion), 또는 전술한 것 중 임의의 것의 일부 또는 섹션 (예를 들어, 반구(half-sphere) 등)이다.

일부 실시예들에서, 존데는 스틸(steel) (예를 들어, 스테인리스 스틸(stainless steel))로 제조된다. 일부 실시예들에서, 존데는 다른 금속(another metal) (예를 들어, 알루미늄, 구리, 청동, 주석, 금속 합금 등)으로 제조된다. 일부 실시예들에서, 물질(일부 실시예들에서)은 음향, 소리(sonic)(예를 들어, 벨과 같은(bell-like)) 특성들을 존데에 제공하도록 선택된다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 물질은 하이드로미터(예를 들어, 강우)에 의해 충돌될 때 특정 주파수 및/또는 주파수 범위의 소리들을 생성하도록 선택된다.

특정 실시예들, (예를 들어, 구 존데(spherical sonde)를 포함하는 실시예들)에서, 존데는 중심 및 중심을 통과하는 축들(axes)을 갖는다. 구 기하학(spherical geometry)에 대해 당 업계에 알려진 용어는 구 존데를 포함하는 실시예들에 적용된다. 예를 들어 측지선(geodesic)은 구 표면의 두 점들을 연결한다. 구의 그레이트 서클(great circle) (또는 대원(orthodrome))은 구와 구의 중심점을 통과하는 평면의 교차점이다. 그레이트 서클은 주어진 구에 그려질 수 있는 가장 큰 원이다. 임의의(any) 대원의 직경은 구의 직경과 일치하므로 모든 그레이트 서클은 서로 같은 중심과 원주(circumference)를 갖는다.

특정 실시예에서, 구형 존데는 수직 축 (예를 들어, 중력 벡터와 정렬된 축 (예를 들어, 구의 중심을 통과하고 본질적으로 지구의 중심을 통과하는 축))을 갖는다. 적도는 수직 축에 수직인 특정 그레이트 서클이다. 여기에 사용된 바와 같이, 구에 대해 정의된 "Z 차원(Z dimension)"또는 "Z 축(Z axis)"은 구형 존데의 수직 축에 의해 정의된다 (예를 들어, 일치 및/또는 이와 평행함). 도 1은 존데 (110), 스토크 (120) 및 마이크로폰 (130)을 포함하는 강우 감지 장치 (100)의 실시예를 도시한다. 중심 (190)을 통과하는 수직 축 (150)과 적도 (140)도 참조를 위해 도시된다.

일부 실시예들에서, 존데는 속이 비어 있다. 따라서, 일부 실시예들에서, 존데는 두께를 갖고 내부 체적 (160)을 정의하는 "쉘(shell)"을 포함한다. 또한, 쉘은 내부 체적 (160)을 외부 환경으로부터 분리한다. 일부 실시예들에서, 쉘은 약 0.5 mm 내지 5 mm (예를 들어, 대략 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2.0, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3.0, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 4.0, 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9, 또는 5.0 mm)의 두께를 갖는다. 일부 실시예들에서, 쉘은 대략 100 내지 500 mm의 직경을 갖는다 (예를 들어, 100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190, 200, 210, 220, 230, 240, 250, 260, 270, 280, 290, 300, 310, 320, 330, 340, 350, 360, 370, 380, 390, 400, 410, 420, 430, 440, 450, 460, 470, 480, 490, 또는 500 mm). 기술은 이 범위의 직경들 및 두께들에 의해 제한되지 않고 여기에서 논의된 원리에 따라 작동하는 다른 직경들 및 두께들을 고려한다.

예를 들어, 실시예들은 존데가 하이드로미터 (예를 들어, 강우)에 의해 충돌될 때 특성 주파수(characteristic frequency)를 갖는 소리(sound)를 생성하도록 제공한다. 일부 실시예들에서, 존데는 빗방울들에 의해 충돌될 때 6kHz 내지 약 10kHz 범위의 (예를 들어, 약 6.0, 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 7.0, 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 7.8, 7.9, 8.0, 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7, 8.8, 8.9, 9.0, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8, 9.9, 또는 10.0 kHz)특성 주파수를 생성한다. 일부 실시예들에서, 특성 주파수는 존데의 물질, 직경 (예를 들어, 체적) 및 쉘 두께의 함수이다. 일부 실시예들에서, 특성 주파수는 온도, 대기압, 습도, 대기의 조성(composition), 충돌하는 하이드로미터들의 조성, 충돌하는 하이드로미터들의 위상(phase) (예를 들어, 액체 강우(liquid rain) 또는 고체 우박(solid hail) 또는 진눈깨비(sleet) 등)과 같은 환경 변수들의 함수이다

강우 감지 장치는 소리를 전기 신호로 변환하는 트랜스듀서, 예를 들어 음향 신호의 센서를 더 포함한다. 일부 실시예들에서, 강우 감지 장치는 마이크로폰을 포함한다. 기술은 사용되는 마이크로폰의 유형에 제한되지 않는다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 마이크로폰은 일렉트릿 마이크로폰(electret microphone)이다. 일부 실시예들에서, 마이크로폰은 콘덴서 마이크로폰(condenser microphone)이다. 일부 실시예들에서, 기술은 팬텀 파워(phantom power)를 요구하지 않는 일렉트릿 마이크로폰의 사용을 포함한다. 따라서, 일부 실시예들에서, 기술은 콘덴서 마이크로폰 (예를 들어, 팬텀 파워를 요구하는 마이크로폰)을 포함하지 않으며, 따라서, 일부 실시예들에서, "콘덴서 마이크로폰-프리(condenser microphone-free)" 강우 감지 장치이다.

일부 실시예들에서, 마이크로폰은 압전 마이크로폰(piezoelectric microphone)이다. 압전 마이크로폰 실시예들에서, 압전 소자(piezoelectric element)는 표면의 충격들을 직접 (예를 들어, 충격을 받은 표면에 부착하는 것에 의해) 검출하지 않고 대신 비 고체 위상(non-solid phase) (예를 들어, 가스 (예를 들어, 공기))을 통해 접촉된 표면(contacted surface) (예를 들어, 존데 쉘)에서 내부 체적(internal volume) 내 마이크로폰으로 전파된 음향 신호들을 검출한다.

일부 실시예들에서, 마이크로폰은 리본 마이크로폰(ribbon microphone), 카본 마이크로폰(carbon microphone), 광섬유 마이크로폰(fiber optic microphone) (예를 들어, Paritsky and Kots (1997) "Fiber optic microphone as a realization of fiber optic positioning sensors (광섬유 위치 센서의 구현으로서의 광섬유 마이크로폰)" 국제 광 공학회 (Proceedings of the International Society for Optical Engineering; SPIE) 회보. 이스라엘의 광 공학에 관한 10 차 회의. 3110: 408-09, 여기에 참조로 통함됨), 레이저 마이크로폰(laser microphone) 또는 MEMS(microelectrical-mechanical system) 마이크로폰이다

마이크로폰은 존데의 외부 표면(external surface) (예를 들어, 존데 쉘의 외부 표면)에 하이드로미터들의 충돌들에 의해 생성되는 음향 신호들을 검출한다. 음향 신호의 변환, 처리 및 분석은 존데에 충돌하는 빗방울들을 특성화(characterizing)하는 정보를 제공한다. 일부 실시예들에서, 마이크로폰은 구의 중심에 배치되지 않으므로 마이크로폰에서 존데 표면의 다른 지점들까지의 거리가 다르므로 신호는 존데에 대한 방울 충격(drop impact) 위치에 대한 정보를 포함한다.

따라서, 일부 실시예들에서 마이크로폰은 존데의 수직 축 상에 있고 구 중심에서 대략 20 내지 80mm 위의 위치에 배치된다. 일부 실시예들에서, 마이크로폰은 존데의 수직 축 상에 있고 구 중심에서 대략 25 내지 75mm 위의 위치에 배치된다. 일부 실시예들에서, 마이크로폰은 존데의 수직 축 상에 있고 구 중심에서 대략 30 내지 70 mm 위의 위치에 배치된다.

일부 실시예들에서, 마이크로폰은 존데의 수직 축 상에 있고 구 중심에서 대략 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 또는 70 mm 위의 위치에 배치된다.

일부 실시예들에서, 마이크로폰은 존데의 수직 축에 배치되지 않으며, 예를 들어, 일부 실시예들에서, 임의의 방향으로 구 중심으로부터 대략 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 또는 70 mm떨어져 배치된다. 일부 실시예들에서, 마이크로폰은 구 중심에 배치된다.

강우 감지 기술을 통합하는 기상 감지 디바이스(weather sensing device)

일부 실시예들에서, 강우 감지 기술(예를 들어, 장치 또는 이의 구성 요소들)은 여기에 천체가 참조로 통합되는 미국 특허 번호 9,846,092호 및 9,958,346호에 설명된 바와 같이 기상 감지 디바이스로 통합된다. 예 1을 참조하라. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 강우 감지 기술은 기상 감지 디바이스, 예를 들어, 풍속 및/또는 방향; 하이드로미터 크기, 체적, 질량 등; 및/또는 하이드로미터 충돌 속력(speed), 힘, 방향, 속도(rate), 수, 운동 에너지 등과 같은 기상 데이터, 대기 데이터, 환경 데이터 등을 감지하고, 측정하고, 및/또는 수집하는 디바이스로 통합된다. 기술에 따른 기상 감지 장치의 예시적인 실시예들은 하나 이상의 응력(stress) 또는 변형(strain) 감지 디바이스들 및/또는 응력 또는 변형 구성 요소들에 의해 접지된 고정물(grounded fixture)에 부착된 항력 생성 구성 요소(drag generating component)(선택적으로 샤프트(shaft)를 포함하는)를 포함한다. 항력 생성 구성 요소에서 생성된 변형은 항력 생성 구성 요소(선택적으로 샤프트를 포함하는)에 부착된 둘 이상의 응력 또는 변형 감지 디바이스들(예를 들어, 로드 셀(load cell) 및/또는 로드 셀을 포함하는 구성 요소)에 의해 감지된다. 기술은 항력 생성 구성 요소의 모양에 제한되지 않는다. 일부 실시예들에서, 항력 생성 구성 요소는 구이다. 일부 실시예들에서, 항력 생성 구성 요소는 스페로이드(spheroid), 타원체(ellipsoid), 원통형(cylindrical) 또는 다면체(polyhedral)이다. 일부 실시예들에서, 기상 감지 디바이스의 항력 생성 구성 요소(예를 들어, 풍속 및/또는 방향을 검출하기 위한 및/또는 하이드로미터 속력 및/또는 방향을 검출하기 위한)는 또한 강우 검출 기술의 존데이고, 예를 들어, 기상 감지 디바이스의 하나의 구성 요소는 존데 및 항력 생성 구성 요소다(예를 들어, 존데/항력 생성 구성 요소).

일부 실시예들에서, 항력 생성 구성 요소 (선택적으로 샤프트를 포함하는)는 하나 이상의 응력 감지 디바이스들에 의해 강성 접지 고정물(rigid grounded fixture)에 부착된다. 즉, 일부 실시예들에서, 하나 이상의 응력 감지 디바이스들은 항력 생성 구성 요소 (선택적으로 샤프트를 포함하는)에 직접 부착되고 하나 이상의 응력 감지 디바이스들은 강성 접지 고정물에 직접 부착된다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 응력 감지 디바이스들은 샤프트 (항력 생성 구성 요소에 연결된)에 직접 부착되고 하나 이상의 응력 감지 디바이스들은 강성 접지 고정물에 직접 부착된다. 일부 실시예들에서, 변형 또는 응력 감지 디바이스들은, 예를 들어, 변형 게이지들(strain gages), 반도체 변형 게이지들(semiconductor strain gages), 피에조 크리스탈들(piezo crystals), 저항성 요소들(resistive elements), 용량성 요소들(capacitive elements), 유도성 요소들(inductive elements), 음향 센서들(acoustic sensors), 광학 센서들(optical sensors), 로드 셀들(load cells) 등이다. 각 변형 또는 응력 감지 디바이스에 의해 검출된 응력 또는 변형은 장치의 전자 구성 요소들에 의해 전기 신호들, 예를 들어, 전압, 전류, 저항 등과 같은 전기 신호로 변환된다. 일부 실시예들에서, 아날로그 신호(analog signal)는, 예를 들어, 아날로그/디지털 (A/D) 변환기(converter)에 의해 디지털 신호(digital signal)로 더 변환된다. 일부 실시예들에서, 마이크로 프로세서(microprocessor)는 디지털 신호를 수신하고 처리하도록 구성된다. 일부 실시예들에서, 기상 감지 디바이스는 하이드로미터 충돌들을 설명하는 데이터를 보정하는 데의 사용을 찾는 소리 센서(sound sensor) (예를 들어, 마이크로폰)를 포함한다.

변형 감지 디바이스들은 디바이스에 의해 검출된 기상 관련 현상 (예를 들어, 우박, 바람)의 크기(magnitude) 및/또는 방향 벡터(direction vector)를 결정하기 위한 알고리즘 또는 모델에 입력되는 데이터를 생성한다. 특히, 각 변형 또는 응력 감지 디바이스들의 상대적인 변형들은 디바이스에 의해 검출된 기상 관련 현상의 크기(magnitude) 및/또는 방향 벡터를 계산하는 데 사용된다. 일부 실시예들에서, 소리 데이터(sound data)는 기상 관련 현상 (예를 들어, 하이드로미터 충돌 및/또는 바람)의 크기(magnitude) 및/또는 방향 벡터를 보정하는 데 사용된다. 일부 실시예들에서, 벡터는 2 차원 좌표계에서 결정되고; 일부 실시예들에서, 벡터는 3 차원 좌표계에서 결정된다. 일부 실시예들에서, 센서들은 벡터가 결정되는 좌표계 내에 존재(reside)한다. 일부 실시예들에서, 센서들은 2 차원 또는 3 차원에서 벡터를 결정하는 데 사용되는 좌표계를 설정하는 데 사용된다.

일부 실시예들에서, 변형 또는 응력 감지 디바이스들 중 하나 이상은 로드 셀 또는 로드 셀을 포함하는 구성 요소 (예를 들어, 항력 생성 구성 요소를 접지 고정물에 연결하는 구성 요소)이다. 일부 실시예들에서, 로드 셀은 변형 또는 스트레스 감지 디바이스들을 포함한다. 로드 셀은 널리 사용되는 기성(off-the-shelf) 구성 요소들이며 상업적으로 구입할 수 있다 (예를 들어, 매사추세츠 주 말보로(Marlborough)에 있는 HBM, Inc.). 일부 실시예들에서, 로드 셀은 하나 이상의 변형 게이지들(strain gages)을 포함하고, 일부 실시예들에서 구멍(hole) 또는 컷 아웃(cutout)을 포함한다. 일부 실시예들에서 항력 생성 구성 요소 (선택적으로 샤프트를 포함하는)는 하나 이상의 로드 셀에 의해 강성 접지 고정물에 부착되고, 예를 들어, 일부 실시예들에서, 하나 이상의 응력 감지 디바이스들은 항력 생성 구성 요소 및/또는 샤프트에 직접 부착되고 하나 이상의 응력 감지 디바이스들은 강성 접지 고정물에 직접 부착된다. 일부 실시예들에서, 로드 셀들은 응력 및/또는 변형을 감지하는 능력(ability)을 로드 셀들에 부여(impart)하는 설계(design) 및/또는 구성(construction)을 포함한다.

일부 실시예들에서, 로드 셀들은 그들의 세로 축(longitudinal axis)을 따라 굽힘 모멘트(bending moments)에만 민감하도록 설계된다. 일부 실시예들에서, 로드 셀은, 예를 들어, 로드 셀의 세로 축에 수직인, 하나 이상의 구멍들 또는 컷 아웃들을 포함한다. 그러나 기술은 로드 셀의 정확한 구성(exact configuration)에 한정되지 않음이 이해되어야 한다. 로드 셀들을 배치하고 원하는 변형 특성들(strain characteristics)을 얻기 위해 빔(beam)에 구멍을 제공하기 위한 여러 상이한 방법들이 있다. 일부 실시예들에서, 로드 셀은 세로 축 주위의 비틀림(torsion) 및/또는 세로 축을 따라 가해지는 힘을 측정하기 위해 사용된다. 일부 실시예들에서, 로드 셀은 세로 방향 하중(longitudinal loading)에 민감하며 수직으로 장착된다. 일부 실시예들에서, 로드 셀들은 비틀림 하중(torsional loading)에 민감하며, 예를 들어, 샤프트의 비틀림(twist)을 유도하는 힘을 측정하기 위해, 샤프트 아래 또는 샤프트의 주변(periphery)에 장착된다. 일부 실시예들에서, 로드 셀은 샤프트의 중앙(middle)에 장착된다. 일부 실시예들에서, 로드 셀은, 예를 들어, 샤프트를 포함하지 않는 디바이스의 실시예를 제공하기 위해, 항력 생성 구성 요소에 직접 장착된다. 기술은 임의의 수(any number)의 변형 감지 디바이스들 (예를 들어, 로드 셀들)로 구성된 장치에 적용할 수 있다. 일부 실시예들에서, 분석은, 예를 들어, 변형 감지 디바이스들에 의해 경험되는 힘들 (예를 들어, 힘 벡터들에 의해 표현된 바와 같이)을 추가하는(adding) 것에 의해, 항력 생성 구성 요소에 대한 힘을 계산하는 것을 포함한다. 예시적인 실시예에서, 항력 생성 구성 요소에 부여된 힘 (예를 들어, 크기(magnitude) 및 각도)을 결정하기 위해 3개의 힘 벡터들이 추가(added)된다.

일부 실시예들에서, 기상 감지 장치는 풍속 (예를 들어, 속력 및 방향)을 측정하고 개별 하이드로미터들 (예를 들어, 우박)을 검출한다. 일부 실시예들에서, 여기에 설명된 강우 감지 장치는 기상 감지 장치에 통합되지만 (예를 들어, 미국 특허 번호 9,846,092 및 9,958,346에 설명된 바와 같이), 기술은 이러한 실시예로 한정되지 않는다. 따라서, 일부 실시예들에서, 강우 감지 장치는 여기에 설명된 바와 같이 존데, 스토크 및 마이크로폰을 포함하고, 항력 생성 구성 요소, 스토크 또는 튜브(tube), 응력 센서들(예를 들어, 로드 셀들) 및/또는 미국 특허 번호 9,846,092 및 9,958,346에 설명된 바와 같은 기상 감지 장치의 다른 구성 요소들을 반드시 포함하지는 않는다.

또한, 일부 실시예들에서, 여기에 설명된 기술은 후보 하이드로미터(candidate hydrometeor) (예를 들어, 우박) 충돌들을 수용(accept)하거나 거부(reject)하기 위해 여기에 설명된 마이크로폰을 사용하는 것을 포함한다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 하이드로미터 충격이 검출된 후 (예를 들어, 강성 베이스(rigid base)에 항력 생성 구성 요소를 부착하는 하나 이상의 로드 셀들에서), 마이크로폰 데이터의 이전 대략 2ms(1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2.0, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3.0, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 4.0, 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9, or 5.0 ms)가 마이크로폰 데이터의 다음 10ms(예를 들어, 5.0, 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6, 5.7, 5.8, 5.9, 6.0, 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 7.0, 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 7.8, 7.9, 8.0, 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7, 8.8, 8.9, 9.0, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8, 9.9, 10.0, 10.1, 10.2, 10.3, 10.4, 10.5, 10.6, 10.7, 10.8, 10.9, 11.0, 11.1, 11.2, 11.3, 11.4, 11.5, 11.6, 11.7, 11.8, 11.9, 12.0, 12.1, 12.2, 12.3, 12.4, 12.5, 12.6, 12.7, 12.8, 12.9, 13.0, 13.1, 13.2, 13.3, 13.4, 13.5, 13.6, 13.7, 13.8, 13.9, 14.0, 14.1, 14.2, 14.3, 14.4, 14.5, 14.6, 14.7, 14.8, 14.9, 또는 15.0 ms)와 함께 저장된다. 다음으로, 일부 실시예들에서, 마이크로폰 신호의 스파이크(spike)는 소리의 속력(speed of sound)에 따라 하이드로미터 충돌의 피크(peak)와 정렬된다. 일부 실시예들에서, 마이크로폰 신호 피크(microphone signal peak)는 측정되고 하이드로미터 (예를 들어, 우박) 충돌의 파워를 제공하기 위해 특성화(characterized)된다. 신호 피크(signal peak)로 표시되는 하이드로미터 (예를 들어, 우박) 충돌의 파워가 날카롭고(sharp) 충분히 높으면 후보 하이드로미터(candidate hydrometeor) (예를 들어 우박) 충돌은 검증된 하이드로미터(verified hydrometeor) (예를 들어, 우박) 충돌로 식별된다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 1ms 시간 내에 적어도 10,000 비트들 (예를 들어, 16 비트 변환기에서)를 변경하는 샘플(sample)은 날카로운 것으로 간주되고 검증된 하이드로미터가 될 만큼 충분히 높은 것으로 간주된다. 일부 실시예들에서, 0.1 내지 10ms 시간 내에(예를 들어, 대략 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2.0, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3.0, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 4.0, 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9, 5.0, 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6, 5.7, 5.8, 5.9, 6.0, 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 7.0, 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 7.8, 7.9, 8.0, 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7, 8.8, 8.9, 9.0, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8, 9.9, 또는 10.0 ms) 적어도 1,000 내지 100,000 비트들 (예를 들어, 대략 1000, 2000, 3000, 4000, 5000, 6000, 7000, 8000, 9000, 10000, 20000, 30000, 40000, 50000, 60000, 70000, 80000, 90000, 또는 100000 비트들)을 변경하는 샘플은 날카로운 것으로 간주되고 검증된 하이드로미터가 되기에 충분히 높은 것으로 간주된다. 일부 실시예들에서, 마이크로폰 및/또는 하이드로미터 충격 데이터(hydrometeor impact data)는 여기에 설명된 추가 처리(additional processing)를 위해 전달된다.

제한된 강우 샘플링 영역(Limited rain sampling area)

일부 실시예들에서, 기술은 제한된 강우-샘플링 영역(limited rain-sampling area)을 포함하는 강우-감지 장치(rain-sensing apparatus)를 제공한다 (도 14). 일부 실시예들에서, 강우-샘플링 영역을 제한하면 관찰된 방울들이 더 적어지게 되고, 샘플링 영역 외부에 있는 방울 시그니처들(droplet signatures)을 효과적으로 필터링할 수 있다. 일부 실시예들에서, 강우 검출 영역을 제한하는 것은 존데 상의 개별 빗방울들을 정량화(quantifying)하고 이에 따라 예를 들어, 일부 실시예들에서 종래의 디스드로미터(conventional disdrometer)의 일부 함수들(functions)을 모방(mimicking) 및/또는 제공하는 더 많은 디스드로미터 정보(disdrometric information)를 생성하는 기술을 제공한다.

일부 실시예들에서, 제한된 강우 샘플링 영역을 포함하는 강우 감지 장치는 구멍(hole) 및 구멍에 설치된 콘 피스(cone piece)를 포함하는 존데 (예를 들어, 속이 빈 존데(hollow sonde))를 포함한다. 일부 실시예들에서, 콘 피스는 존데 표면에 있는 "드럼 헤드(drum head)"(200) 및 마이크로폰의 상부 주위에 설치되어 음파들을(sound waves) 마이크로폰으로 터널링(tunneling)하는 콘 바디(cone body)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 콘 피스를 설치하는 것은 콘 피스 (예를 들어, 콘 바디 및 드럼 헤드를 포함하는)에 나사 결합(screwing)하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 콘 피스는 교체의 용이성을 위해 마이크로폰을 포함한다. 일부 실시예들에서, 드럼 헤드는 존데와 다른 물질(material)로 만들어지며; 일부 실시예들에서, 드럼 헤드는 존데와 동일한 물질로 만들어진다. 일부 실시예들에서, 드럼 헤드는 존데와 다른 음향 성질들(acoustic properties)을 제공한다. 콘/드럼 헤드와 금속 쉘(metal shell) 사이의 밀봉(seal)은 내후성(weatherization) 및 음향 감쇠 성질들(acoustic dampening properties)에 중요하다.

일부 실시예들에서, 여기에 제공된 장치는 일사계(pyranometer) 또는 다른 태양 복사 센서(solar radiance sensor)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 일사계 또는 다른 태양 복사 센서는 마이크로폰 영역(microphone area) (210) 가까이에 배치되고 드럼 헤드는 콘 피스 어셈블리(cone piece assembly)가 이중 강우(dual rain)/태양 복사 센서(solar radiation sensor)가 되도록 하는 광학적으로 투명한 플라스틱(optically clear plastic) 또는 다른 확산 물질(diffuse material) (220)이다. 일부 실시예들에서, 강우 및 태양 복사 측정은 비용 절감을 위해 결합되고 폭풍 진행(storm advancement)의 이중 예측자(dual predictor)를 제공한다. 일부 실시예들에서, 마이크로폰 영역 (210)은 유닛(unit)에 파워를 제공하기 위해 태양 전지들(solar photovoltaic cells)를 포함한다.

강우 검출 방법들(Rain detection methods)

기술은 강우를 검출하는 방법을 더 제공한다 (예를 들어, 개별 방울들(individual drops), 강우 축적(rain accumulation), 시간당 강우량 등). 일부 실시예들에서, 방법들은 여기에 설명된 바와 같은 장치를 제공하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 기술은 여기에 설명된 바와 같은 장치를 사용하여 강우, 예를 들어 개별 빗방울들, 누적 강우량 및/또는 시간당 강우량을 검출하는 방법을 제공한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 여기에 설명된 바와 같은 강우 검출 장치(rain detection apparatus) (예를 들어, 존데 및 트랜스듀서 및 일부 실시예들에서, 스토크를 포함하는 강우-감지 장치)를 획득, 제조, 사용 및/또는 제공하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 완전한 강우 감지 장치를 제공하기 위해 여기에 기재된 바와 같은 강우 검출 장치(예를 들어, 존데 또는 스토크 또는, 일부 실시예들에서, 트랜스듀서를 포함하는 하나 이상의 제2 구성 요소들)의 추가 구성 요소들(additional components)과의 조합을 위해 여기에 기재된 바와 같은 강우 검출 장치의 하나 이상의 구성 요소들 (예를 들어, 존데 또는 트랜스듀서, 또는 일부 실시예들에서 스토크를 포함하는 하나 이상의 제1 구성 요소)를 획득, 제조, 사용 및/또는 제공하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 방법들은 여기에 기재된 바와 같은 장치 실시예의 존데의 표면에 하나 이상의 빗방울의 충돌들을 검출하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 존데의 표면의 빗방울의 충돌의 각도(angle of impact)를 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 존데의 표면의 빗방울의 충돌의 위치를 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 존데와 충돌하는 순간 빗방울의 움직임(motion)을 설명하는 벡터가 결정된다.

일부 실시예들에서, 방법들은 빗방울 충돌에 의해 존데로 전달되는 충돌 에너지(impact energy)를 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 존데와 빗방울의 충돌에 의해 생성된 음향 신호를 기록 및/또는 획득하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 대략 6 내지 대략 10 kHz(예를 들어, 대략 6.0, 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 7.0, 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 7.8, 7.9, 8.0, 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7, 8.8, 8.9, 9.0, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8, 9.9, 또는 10.0 kHz) 범위의 진동(oscillation)을 갖는 음향 신호를 기록 및/또는 획득하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 존데의 고유(natural) 1 차 주파수(primary frequency)를 포함하는 주파수 범위(예를 들어, 대략 6 내지 대략 10kHz(예를 들어, 대략 6.0, 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 7.0, 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 7.8, 7.9, 8.0, 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7, 8.8, 8.9, 9.0, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8, 9.9, 또는 10.0 kHz))로 음향 신호를 기록 및/또는 획득하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 방법들은 시변 신호(time-varying signal)(예를 들어, 대략 25 내지 100kHz의 주파수(예를 들어, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 또는 100 kHz)로 장치(예를 들어, 장치 트랜스튜서)의 아날로그 출력을 샘플링하여 생성된 디지털 시변 신호)를 계산, 생성 및/또는 기록하는 것을 포함한다

일부 실시예들에서, 방법들은 아날로그 전압을 기록 및/또는 획득하는 것(예를 들어, 트랜스듀서로부터)을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 디지털 시변 신호를 생성하기 위해 25 내지 50kHz(예를 들어, 25.0, 25.1, 25.2, 25.3, 25.4, 25.5, 25.6, 25.7, 25.8, 25.9, 26.0, 26.1, 26.2, 26.3, 26.4, 26.5, 26.6, 26.7, 26.8, 26.9, 27.0, 27.1, 27.2, 27.3, 27.4, 27.5, 27.6, 27.7, 27.8, 27.9, 28.0, 28.1, 28.2, 28.3, 28.4, 28.5, 28.6, 28.7, 28.8, 28.9, 29.0, 29.1, 29.2, 29.3, 29.4, 29.5, 29.6, 29.7, 29.8, 29.9, 30.0, 30.1, 30.2, 30.3, 30.4, 30.5, 30.6, 30.7, 30.8, 30.9, 31.0, 31.1, 31.2, 31.3, 31.4, 31.5, 31.6, 31.7, 31.8, 31.9, 32.0, 32.1, 32.2, 32.3, 32.4, 32.5, 32.6, 32.7, 32.8, 32.9, 33.0, 33.1, 33.2, 33.3, 33.4, 33.5, 33.6, 33.7, 33.8, 33.9, 34.0, 34.1, 34.2, 34.3, 34.4, 34.5, 34.6, 34.7, 34.8, 34.9, 35.0, 35.1, 35.2, 35.3, 35.4, 35.5, 35.6, 35.7, 35.8, 35.9, 36.0, 36.1, 36.2, 36.3, 36.4, 36.5, 36.6, 36.7, 36.8, 36.9, 37.0, 37.1, 37.2, 37.3, 37.4, 37.5, 37.6, 37.7, 37.8, 37.9, 38.0, 38.1, 38.2, 38.3, 38.4, 38.5, 38.6, 38.7, 38.8, 38.9, 39.0, 39.1, 39.2, 39.3, 39.4, 39.5, 39.6, 39.7, 39.8, 39.9, 40.0, 40.1, 40.2, 40.3, 40.4, 40.5, 40.6, 40.7, 40.8, 40.9, 41.0, 41.1, 41.2, 41.3, 41.4, 41.5, 41.6, 41.7, 41.8, 41.9, 42.0, 42.1, 42.2, 42.3, 42.4, 42.5, 42.6, 42.7, 42.8, 42.9, 43.0, 43.1, 43.2, 43.3, 43.4, 43.5, 43.6, 43.7, 43.8, 43.9, 44.0, 44.1, 44.2, 44.3, 44.4, 44.5, 44.6, 44.7, 44.8, 44.9, 45.0, 45.1, 45.2, 45.3, 45.4, 45.5, 45.6, 45.7, 45.8, 45.9, 46.0, 46.1, 46.2, 46.3, 46.4, 46.5, 46.6, 46.7, 46.8, 46.9, 47.0, 47.1, 47.2, 47.3, 47.4, 47.5, 47.6, 47.7, 47.8, 47.9, 48.0, 48.1, 48.2, 48.3, 48.4, 48.5, 48.6, 48.7, 48.8, 48.9, 49.0, 49.1, 49.2, 49.3, 49.4, 49.5, 49.6, 49.7, 49.8, 49.9, 또는 50.0 kHz로)로 아날로그 전압을 샘플링하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 아날로그 전압은 디지털 시변 신호를 생성하기 위해 32 또는 44.1 kHz로 샘플링된다. 일부 실시예들에서, 아날로그 전압은 8, 12, 16, 24, 32, 64, 128 또는 256 비트 해상도로 샘플링된다.

일부 실시예들에서, 방법들은 (예를 들어, 트랜스듀서로부터) 아날로그 전압을 기록 및/또는 획득하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 디지털 시변 신호를 생성하기 위해 25 내지 100kHz(예를 들어, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 또는 100 kHz)로 아날로그 전압을 샘플링하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 아날로그 전압은 디지털 시변 신호를 생성하기 위해 32, 44.1 또는 96kHz로 샘플링된다. 일부 실시예들에서, 아날로그 전압은 8, 12, 16, 24, 32, 64, 128 또는 256 비트 해상도로 샘플링된다.

일부 실시예들에서, 방법들은 아날로그 및/또는 디지털 신호를 사용하여 존데 표면 (θ)에 빗방울의 충돌의 위치를 검출하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 아날로그 및/또는 디지털 신호를 사용하여 존데 표면 (ψ²)의 빗방울의 충돌 각도를 검출하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 아날로그 및/또는 디지털 신호를 사용하여 존데 표면의 빗방울의 충돌의 시간을 검출하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 방법들은 존데 표면에 충돌하는 빗방울의 속도(velocity), 속력(speed), 방향, 가속도, 운동량(momentum), 크기(size), 체적, 질량, 조성(composition) 또는 모양을 검출 및/또는 측정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 존데 표면에 충돌하는 빗방울의 속도, 운동량, 방향 및/또는 가속도를 설명하는 벡터를 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 존데 표면에 충돌하는 빗방울의 속도, 속력, 방향, 가속도, 운동량, 크기, 체적, 질량, 조성 또는 모양을 계산하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 존데 표면에 충돌하는 빗방울의 속도, 운동량, 방향 및/또는 가속도를 설명하는 벡터를 계산하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 빗방울에서 존데로 전달되는 충격 (예를 들어, 운동(kinetic)) 에너지의 양을 검출, 결정 및/또는 계산하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 방법들은 디지털 시변 신호를 데이터 스트림(datastream)으로서 실시간으로 제공하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 디지털 시변 신호 (데이터 스트림)를 실시간으로 분석하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 데이터 스트림은 강우에 대응하는 통계적 파라미터들을 계산하고 강우를 특성화(characterize)하도록 구성된 장치의 구성 요소에 의해 분석된다. 일부 실시예들에서, 데이터 스트림은 원격 구성 요소(remote component)로 전송되고 상기 원격 구성 요소는 강우에 대응하고 강우를 특성화하는 통계적 파라미터들을 계산하도록 구성된다. 따라서, 방법들은 데이터 스트림으로부터 강우(예를 들어, 시간당 강우량, 강우 축적(rain accumulation) 등)를 설명하는 통계적 파라미터들을 계산하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 방법들은 예를 들어, 시변 디지털 신호에 의해 제공되는 데이터 스트림을 분석 (예를 들어, 실시간으로)하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 강우(rainfall), 빗방울들 및/또는 강우 및/또는 빗방울의 특성들(characteristics)(예를 들어, 존데 표면의 빗방울의 충돌 위치(θ, 존데 표면에 빗방울의 충돌 각도(ψ²), 시간당 강우량, 빗방울 속도, 빗방울 속력, 빗방울 검출, 빗방울 가속도(raindrop acceleration), 빗방울 운동량(raindrop momentum), 빗방울 크기(raindrop size), 빗방울 체적, 빗방울 질량, 빗방울 구성, 빗방울 모양, 빗방울 속도 벡터(raindrop velocity vector), 빗방울 운동량 벡터(raindrop momentum vector), 빗방울 방향 벡터(raindrop direction vector), 빗방울 가속 벡터(raindrop acceleration vector) 및/또는 빗방울에서 존데로 전달되는 충돌 (예를 들어, 운동) 에너지의 양)에 대응 및/또는 상관시키는, 예를 들어 시간에 따라 변화하는 디지털 신호에 의해 제공되는 데이터 스트림으로부터 통계 파라미터를 계산하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 강우(rainfall) 및/또는 빗방울 특성들 (예를 들어, 존데 표면의 빗방울의 충돌의 위치 (θ), 존데 표면의 빗방울의 충돌 각도 (ψ²), 시간당 강우량, 빗방울 속도(raindrop velocity), 빗방울 속력(raindrop speed), 빗방울 방향, 빗방울 가속도, 빗방울 운동량, 빗방울 크기(raindrop size), 빗방울 체적, 빗방울 질량, 빗방울 구성, 빗방울 모양, 빗방울 속도 벡터, 빗방울 운동량 벡터, 빗방울 방향 벡터, 빗방울 가속 벡터 및/또는 빗방울에서 존데로 전달되는 충돌 (예를 들어, 운동(kinetic)) 에너지의 양)의 평균, 중앙값(median), 범위, 최대 값, 최소값, 모드(mode), 분포, 표준 편차 또는 다른 통계적 처리(statistical treatment)를 계산하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 방법들은 강우의 음향 시그니처(acoustic signature), 예를 들어, 빗방울 충돌의 특성 시그니처(characteristic signature) 또는 존데에 대한 복수의 빗방울 충돌들을 검출, 측정 및/또는 계산하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 존데의 빗방울들의 충돌들에 의해 생성된 펄스열(pulse train)을 기록하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 예를 들어, 존데의 고유 주파수(natural frequency)에 대응하는 빗방울 또는 복수의 빗방울들에 의해 생성된 진동(oscillation)을 검출, 측정 및/또는 계산하는 것을 포함한다 (예를 들어, 대략 6-10kHz의 주파수로 (예를 들어, 6, 6.5, 7, 7.5, 8, 8.5, 9, 9.5 또는 10kHz)). 일부 실시예들에서, 방법들은 1 차 링 주파수(primary ring frequency)의 진폭 변조 (amplitude modulation; AM)를 검출하기 위해 빗방울 또는 복수의 빗방울들에 의해 생성된 진동(oscillation)을 분석하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 빗방울 또는 복수의 빗방울들의 특성 AM 신호(characteristic AM signature)를 식별하기 위해 빗방울 또는 복수의 빗방울들에 의해 생성된 진동(oscillation)을 분석하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 빗방울 또는 복수의 빗방울들의 특성 AM 시그니처는 개별 충동 방울(individual impacting drop)의 파라미터, 예를 들어, 빗방울이 존데 표면의 빗방울의 충돌의 위치 (θ, 빗방울이 존데 표면에 충돌하는 각도(ψ²), 빗방울 속도, 빗방울 속력, 빗방울 방향, 빗방울 가속도, 빗방울 운동량, 빗방울 크기, 빗방울 체적, 빗방울 질량, 빗방울 구성, 빗방울 모양, 빗방울 속도 벡터, 빗방울 운동량 벡터, 빗방울 방향 벡터, 빗방울 가속 벡터, 및/또는 빗방울에서 존데로 전달된 충돌 (예를 들어, 운동) 에너지의 양과 상관 관계가 있는 구성 요소들을 포함한다.

일부 실시예들에서, 방법들은, 예를 들어, 존데 표면의 방울 충돌(droplet impact)의 위치 및/또는 방울 크기(droplet size)를 설명하는 데이터 또는 신호들을 제공하기 위해, 진폭 변조 신호(amplitude modulated signal)를 복조하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 예를 들어, 평균 방울 크기(mean droplet size) 및/또는 존데 표면의 방울 충돌(droplet impact)의 평균 위치(mean position)를 설명하는 신호들 또는 데이터를 제공하기 위해 진폭 변조 신호를 복조하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 복조된 신호를 제공하기 위해 음향 신호 (예를 들어, 진폭 변조된 음향 신호)를 변환하는(transforming) 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 음향 신호를 변환하는 것은 (예를 들어, 실행 방법(running method)을 사용하여) 이산 지점들(discrete points)에 연속적으로 복조를 적용하는 것 및 신호 강도(signal intensity)의 절대 값에서 피크들(peaks)을 식별하고, 및/또는 알려진 피크들 사이의 중간 점들(intermediate points)을 보간하는(예를 들어, 수학식 1에 따라) 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 방법들은 피크 음향 파워(peak acoustic power) (P- 값) 및/또는 음향 에너지(acoustic energy) (Ea)를 계산하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 복조된 신호는 1차 링 진동(primary ring oscillation)의 순간 진폭(instantaneous amplitude)에 대응하는 양의 값들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 복조된 신호의 피크를 식별하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 복조된 신호의 피크 값이 되도록 피크 음향 파워 (P- 값)를 할당하는 단계를 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 단일 방울 충돌(single drop impact)의 음향 파워 시그니처를 수치적으로 합산하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 단일 방울 충돌(single drop impact)의 음향 파워 시그니처(acoustic power signature)를 수치적으로 합산하는 것은 점근 값(asymptotic value)에 접근하는 곡선을 생성한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 단일 방울 충돌(single drop impact)의 수치적으로 합산된 음향 파워 시그니처의 점근 값을 식별하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 방울 충돌(drop impact)과 관련된 총 음향 에너지 (Ea)를 단일 방울 충돌(single drop impact)의 수치적으로 합산된 음향 파워 시그니처의 점근 값이 되도록 할당하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 방법들은 존데 표면의 빗방울의 충돌 위치 (θ), 존데 표면의 빗방울의 충돌 각도 (ψ²), 빗방울 속도, 빗방울 속력, 빗방울 방향, 빗방울 가속도, 빗방울 운동량, 빗방울 크기(size), 빗방울 체적, 빗방울 질량, 빗방울 조성, 빗방울 모양, 빗방울 속도 벡터, 빗방울 운동량 벡터, 빗방울 방향 벡터, 빗방울 가속 벡터 및/또는 빗방울에서 존데로 전달되는 충돌 (예를 들어, 운동(kinetic)) 에너지를 빗방울 충돌과 관련된 총 음향 에너지 (Ea)를 이용하여 계산하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 방법들은 음향 에너지 (Ea)에 대한 값을 제공하기 위해 단일 방울의 음향 파워를 수치적으로 합산하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 단일 빗방울 충돌의 피크 음향 파워 (P- 값)를 검출, 측정 및/또는 계산하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 단일 빗방울 충돌의 음향 에너지 (Ea)를 검출, 측정 및/또는 계산하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 방법들은 여기에 제공된 장치의 존데의 빗방울 충돌들로부터의 음향 신호를 분석하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 존데 (예를 들어, 마이크로폰에 의해 획득된)에 대한 빗방울 충돌들로부터 음향 신호를 획득하고, 음향 신호를 디지털화하고, 디지털화된 음향 신호(digitized acoustic signal)를 처리하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 디지털화 된 음향 신호를 처리하는 것은 진폭 변조 신호를 복조하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 진폭 변조된 신호를 복조하는 것은, 예를 들어 연속적으로 (예를 들어, 실행 방법을 사용하여 이산 지점들(discrete points)에 대해) 복조를 적용하는 것에 의해 실시간 디지털 신호(real-time digital signal)를 복조하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 진폭 변조된 신호를 복조하는 것은 신호 강도(signal intensity)의 절대 값에서 피크를 식별하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 진폭 변조된 신호를 복조하는 것은 알려진 피크들 사이를 보간하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 디지털화된 음향 신호를 처리하는 것은 엔벨로프 (envelope)(예를 들어, "에어플레인(airplane) "필터)를 디지털 음향 신호에 적용하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 디지털 음향 신호에 엔벨로프 또는 필터를 적용하는 것은 개별 빗방울 충돌들의 P- 값 및 음향 에너지 (Ea)를 보존하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 방법들은 수학식 2를 사용하여 에어플레인 필터를 적용하는 것을 포함하며, 여기서 f_c 는 급격한 상승(sharp climb)이 초기 피크(initial peak) (P- 값)를 보존할 수 있도록 조정되고 글라이드 함수(glide function) f_g 는 대략 1 내지 대략 10 밀리 초(예를 들어, 대략 1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2.0, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3.0, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 4.0, 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9, 5.0, 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6, 5.7, 5.8, 5.9, 6.0, 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 7.0, 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 7.8, 7.9, 8.0, 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7, 8.8, 8.9, 9.0, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8, 9.9, 또는 10.0 밀리 초) 정도의 시간 상수(time constant)를 갖는 지수 함수 형태이다.

일부 실시예들에서, 엔벨로프 또는 필터 (예를 들어, 글라이드 함수 f_g에 의해 제공되는 짧은 글라이드(short glide)를 갖는 에어플레인 필터)를 디지털 음향 신호에 적용하는 것은 진동(oscillation)에서 미세 (예를 들어, 대략 1-3Hz) 구조(fine structure)를 보존한다. 따라서, 일부 실시예들에서, 방법들은 진동(oscillation)에서 미세 (예를 들어, 대략 1-3Hz) 구조를 보존하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 엔벨로프 또는 필터 (예를 들어, 글라이드 함수 f_g에 의해 제공되는 긴 글라이드(long glide)를 갖는 에어플레인 필터)를 디지털 음향 신호에 적용하는 것은 진동(oscillation)에서 미세 (예를 들어, 대략 1-3Hz) 구조를 제거하는 것을 포함한다. 따라서, 일부 실시예들에서, 방법들은 P- 값 및 Ea 파라미터를 여전히 보존하면서 음향 디지털 신호를 대략 3.2Hz (예를 들어, 대략 2.5 내지 4.0Hz (예를 들어, 대략 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3.0, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 또는 4.0Hz)로 다운 샘플링하기 위해 롱 글라이드 함수를 사용하는 것을 포함한다. 따라서, 일부 실시예들에서, 방법들은 디지털 음향 신호를 대략 3.2Hz(예를 들어, 대략 2.5 내지 4.0 Hz (예를 들어, 대략 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3.0, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 또는 4.0 Hz))로 다운 샘플링하는 것 및 P- 값 및 Ea 파라미터를 보존하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 방법들은 실시간 디지털 신호를 필터링하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 복조된 실시간 디지털 신호(demodulated real-time digital signal)를 필터링하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 실시간 디지털 신호 (예를 들어, 복조된 실시간 디지털 신호)를 필터링하는 것은 복조된 실시간 디지털 신호로부터 새로운 시리즈(series)를 생성하기 위해 실시간 디지털 신호에 대해 실행 계산(running calculation)을 적용하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 실시간 디지털 신호 (예를 들어, 복조된 실시간 디지털 신호)를 필터링하는 것은 개별 빗방울 충돌들의 P- 값을 보존하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 실시간 디지털 신호 (예를 들어, 복조된 실시간 디지털 신호)를 필터링하는 것은 개별 빗방울 충돌들의 음향 에너지 (Ea)를 보존하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 실시간 디지털 신호 (예를 들어, 복조된 실시간 디지털 신호)를 필터링하는 것은 진동(oscillation)에서 미세 (예를 들어, 대략 1-3Hz (예를 들어, 대략 1, 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2.0, 2.2, 2.4, 2.6, 2.8, 또는 3.0 Hz)) 구조를 보존하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 미세 (예를 들어, 대략 1-3Hz (예를 들어, 대략 1, 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2.0, 2.2, 2.4, 2.6, 2.8, 또는 3.0 Hz)) 구조로부터 충돌 위치 및/또는 물 웅덩이(water puddling)에 대한 정보를 계산하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 실시간 디지털 신호 (예를 들어, 복조된 실시간 디지털 신호)를 필터링하는 것은 진동(oscillation)에서 미세 (예를 들어, 대략 1-3Hz (예를 들어, 대략 1, 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2.0, 2.2, 2.4, 2.6, 2.8 또는 3.0 Hz)) 구조를 제거하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 실시간 디지털 신호 (예를 들어, 복조된 실시간 디지털 신호)를 필터링하는 것은 다운 샘플링된 실시간 디지털 신호를 생성하기 위해 실시간 디지털 신호 (예를 들어, 복조된 실시간 디지털 신호)를 다운 샘플링하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 실시간 디지털 신호 (예를 들어, 복조된 실시간 디지털 신호)를 필터링하는 것은 다운 샘플링된 실시간 디지털 신호를 생성하기 위해 실시간 디지털 신호 (예를 들어, 복조된 실시간 디지털 신호)를 대략 2.5 내지 4.0Hz의 주파수(예를 들어, 대략 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3.0, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 또는 4.0 Hz)로 다운 샘플링하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 실시간 디지털 신호 (예를 들어, 복조된 실시간 디지털 신호)를 다운 샘플링하는 것은 P- 값 및/또는 Ea 값을 보존하는 것을 포함한다. 따라서, 일부 실시예들에서, 다운 샘플링된 실시간 디지털 신호는 대략 2.5 내지 4.0Hz (예를 들어, 대략 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3.0, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9 또는 4.0Hz))의 주파수를 갖는다. 일부 실시예들에서, 다운 샘플링된 실시간 디지털 신호는 P- 값을 보존한다. 일부 실시예들에서, 다운 샘플링된 실시간 디지털 신호는 Ea를 보존한다.

일부 실시예들에서, 방법들은 P- 값으로부터 방울 크기(droplet size)를 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 Ea로부터 방울 크기(droplet size)를 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법은 P- 값으로부터 존데 상의 방울 충돌 위치(droplet impact position)를 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 Ea로부터 존데 상의 방울 충돌 위치(droplet impact position)를 결정하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 방법들은 시간당 강우량을 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 시간당 강우량을 검출, 측정 및/또는 계산하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 음향 신호로부터 시간당 강우량을 결정하기 위해 신호 처리(signal processing) 및/또는 통계 분석(statistical analysis)을 사용하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 시변 신호, 디지털 시변 신호, 변환된 음향 신호(transformed acoustic signal), 복조된 음향 신호, 필터링된 실시간 디지털 신호(filtered real-time digital signal) 및/또는 다운 샘플링된 실시간 디지털 신호(downsampled real-time digital signal)로부터 시간당 강우량을 결정하기 위해 신호 처리 및/또는 통계 분석을 사용하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 시간당 강우량을 결정하기 위해 음향 신호, 시변 신호, 디지털 시변 신호, 변환된 음향 신호, 복조된 음향 신호, 필터링된 실시간 디지털 신호, 다운 샘플링된 실시간 디지털 신호의 통계적 처리(statistical treatment)를 사용하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 강우(rainfall)의 디스드로메트릭 특성들(disdrometric characteristics)과 관련된 신호 특징들(signal features) (예를 들어, 음향 신호의)을 식별하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 시간당 강우량과 상관 관계가 있는 신호 특징들 (예를 들어, 음향 신호의)을 식별하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 시간에 따른 시간당 강우량을 추정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 추정된 시간당 강우량을 사용하여 강우 축적을 계산하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 방법들은 존데 상의 충돌 위치(θ) 및/또는 방울 크기(droplet size)에 대한 음향 신호의 의존성을 측정, 결정, 및/또는 계산하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 시간당 강우량을 측정, 결정 및/또는 계산하는 것은 존데 상의 충돌 위치(θ) 및/또는 방울 크기(droplet size)에 대한 음향 신호의 의존성을 측정, 결정, 및/또는 계산하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 시간당 강우량을 측정, 결정 및/또는 계산하는 것은 P- 값을 측정, 결정 및/또는 계산하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 시간당 강우량을 측정, 결정 및/또는 계산하는 것은 Ea 값을 측정, 결정 및/또는 계산하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 시간당 강우량을 결정하는 것은 여기에 설명된 바와 같은 장치 (예를 들어, 존데 및 마이크로폰을 포함하는)를 제공하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 시간당 강우량을 결정하는 방법들은 존데의 외부를 타격(striking)하는 빗방울들의 오디오 신호를 기록 및/또는 획득하는 것을 더 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 음향 신호에서 특성 펄스들(characteristic pulses)을 기록 및/또는 획득하는 것을 포함하며, 각 펄스는 단일 방울에 대응한다. 일부 실시예들에서, 시간당 강우량을 결정하는 방법들은, 예를 들어, 각 펄스의 엔벨로프를 추출하기 위해, 실시간 오디오 신호를 다운 샘플링하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 펄스 파라미터들(pulse parameters)과 방울 크기(droplet size) 사이의 관계 및/또는 펄스 파라미터들과 방울 위치(droplet position) 사이의 관계를 사용하여 방울 크기(droplet size) 및/또는 방울 위치(droplet position)를 결정하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 방법들은 다중 방울 타격들(multiple droplet strikes)의 집합 신호(aggregate signal) (및/또는 집합 신호의 파라미터)와 시간당 강우량 사이의 통계적 상관 관계(statistical correlation)를 사용하여 시간당 강우량을 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 개별 방울들(individual droplets)을 카운팅(counting)하지 않고 시간당 강우량을 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 방울 시그니처들(droplet signatures.)을 통계적으로 평균화(averages)하는 상관 관계를 사용하여 시간당 강우량을 결정하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 시간당 강우량을 결정하는 방법은 실시간 음향 신호 또는 필터링된 음향 파워 신호(filtered acoustic power signal)와 관련된 통계적으로 평균화된 양들(statistically averaged quantities)을 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 시간당 강우량의 측정치를 얻기 위해 시변 음향 파워 신호(time-varying acoustic power signal)에 통계적 처리들(statistical treatments)을 적용하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 시변 음향 파워 신호의 분포 (예를 들어, 피크 높이(peak height), 다양한 주파수 대역에서의 주파수, 평균 진폭(mean amplitude), 분포의 꼬리(tail)의 모양 및 길이, 분포의 모양, 등)로부터 통계적 파라미터들을 결정하는 것을 포함한다.

예를 들어, 일부 실시예들에서, 방법들은 관심 주파수 범위(frequency range of interest) (예를 들어, 대략 6kHz 내지 대략 10kHz(예를 들어, 대략 6.0, 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 7.0, 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 7.8, 7.9, 8.0, 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7, 8.8, 8.9, 9.0, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8, 9.9, 또는 10.0 kHz) 및/또는 대략 25 내지 100kHz(예를 들어, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 또는 100 kHz)) 외부의 정보를 제거 및/또는 최소화하기 위해 오디오 신호 (예를 들어, 아날로그 신호, 디지털 (예를 들어, 이산화된) 음향 신호 및/또는 여기에 설명된 바와 같은 실시간 디지털 (예를 들어, 이산화된) 신호)를 필터링하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 필터는 디지털 필터이다. 일부 실시예들에서, 오디오 신호를 필터링하는 것은 관심 주파수 범위(예를 들어, 대략 6kHz 내지 대략 10kHz(예를 들어, 대략 6.0, 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 7.0, 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 7.8, 7.9, 8.0, 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7, 8.8, 8.9, 9.0, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8, 9.9, 또는 10.0 kHz) 및/또는 대략 25 내지 100kHz(예를 들어, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 또는 100 kHz)) 외부의 정보를 삭제 및/또는 최소화하기 위해 주파수 데이터(예를 들어, 오디오 신호(예를 들어, 여기에 개시된 바와 같은 아날로그 신호, 디지털(예를 들어, 이산화된) 음향 신호, 및/또는 실시간 디지털(예를 들어, 이산화된) 신호(예를 들어, 여기에 개시된 바와 같이 아날로그 마이크로폰 데이터를 샘플링하는 아날로그-디지털 변환기로부터의 디지털 신호))에 의해 제공된)에 디지털 필터 (예를 들어, 유한 임펄스 응답 노치 필터(finite impulse response notch filter))를 적용하는 것을 포함한다. 예를 들어, 본원에 참조로 포함된Oppenheim et al (1983) Signals and Systems (Englewood Cliffs, New Jersey; Prentice-Hall, Inc.)를 참조하라.

그 다음, 일부 실시예들에서, 전술한 필터링된 신호 (예를 들어, 필터링된 디지털 신호)의 음향 파워는 정의된 윈도우(defined window) (예를 들어, 대략 1 내지 60 초 (예를 들어, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59 또는 60 초))에 걸쳐 시간 도메인(time domain)에서 합산된다. 일부 실시예들에서, 필터링된 신호 (예를 들어, 필터링된 디지털 신호)의 음향 파워는 대략 10 초(예를 들어, 5.0, 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6, 5.7, 5.8, 5.9, 6.0, 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 7.0, 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 7.8, 7.9, 8.0, 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7, 8.8, 8.9, 9.0, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8, 9.9, 10.0, 10.1, 10.2, 10.3, 10.4, 10.5, 10.6, 10.7, 10.8, 10.9, 11.0, 11.1, 11.2, 11.3, 11.4, 11.5, 11.6, 11.7, 11.8, 11.9, 12.0, 12.1, 12.2, 12.3, 12.4, 12.5, 12.6, 12.7, 12.8, 12.9, 13.0, 13.1, 13.2, 13.3, 13.4, 13.5, 13.6, 13.7, 13.8, 13.9, 14.0, 14.1, 14.2, 14.3, 14.4, 14.5, 14.6, 14.7, 14.8, 14.9, 또는 15.0 초)의 정의된 윈도우에 걸쳐 시간 도메인에서 합산된다. 일부 실시예들에서, 필터링된 신호 (예를 들어, 필터링된 디지털 신호)의 음향 파워는 정의된 윈도우 (예를 들어, 대략 10 초)에 걸쳐 시간 영역에서 합산되고, 제2 정의된 윈도우(예를 들어, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125, 130, 135, 140, 145, 150, 155, 160, 165, 170, 175, 180, 185, 190, 195, 200, 205, 210, 215, 220, 225, 230, 235, 240, 245, 250, 255, 260, 265, 270, 275, 280, 285, 290, 295, 또는 300 초)에 걸친 풍속(wind velocity)은 응답(response)을 정규화하기 위해 사용된다. 일부 실시예들에서, 필터링된 신호 (예를 들어, 필터링된 디지털 신호)의 음향 파워는 정의된 윈도우 (예를 들어, 대략 10 초)에 걸쳐 시간 도메인에서 합산되고 제2 정의된 윈도우 (예를 들어, 대략 60 초)에 걸쳐 풍속이 응답을 정규화하기 위해 사용된다. 따라서, 일부 실시예들에서, 시간당 강우량은 필터링된 신호 (예를 들어, 필터링된 디지털 신호)의 음향 파워가 합산되는 정의된 윈도우에 대해 정의된다. 바람 정규화 팩터(wind normalization factor) (예를 들어, 제2 정의된 윈도우에 걸쳐 결정되는)가 계산되고 클라우드(cloud) (예를 들어, 강우 감지 장치에서 떨어진(remote) 서버, 컴퓨터, 가상 머신(virtual machine) 등의)의 시간당 강우량에 적용된다. 일부 실시예들에서, 디바이스 별 공장 정의된 보정 팩터(device-specific factory-defined calibration factor)는 클라우드 (예를 들어, 강우 감지 장치에서 떨어진 서버, 컴퓨터, 가상 머신 등)에서 음향 파워가 합산되는 정의된 윈도우에 적용되고, 그 후 미세 입도(minute granularity)로 집계(aggregated)된다. 예를 들어, 필터링된 신호 (예를 들어, 필터링된 디지털 신호)의 음향 파워를 합산하기위한 10 초의 정의된 윈도우 및 바람 판독들(wind readings)의 제2 정의된 윈도우 (예를 들어, 대략 60 초)에 걸쳐 계산된 바람 정규화 팩터(wind normalization factor)의 경우, 정규화 팩터는 계산되고 및 동일한 정규화 팩터는 6 개의 개별 10 초 시간당 강우량 판독들(10-second rain rate readings)에 적용된다. 그러나 기술은 이러한 특정 시간 윈도우들(particular time windows)로 제한되지 않으며 필터링된 신호 (예를 들어, 필터링된 디지털 신호)의 음향 파워를 합산하기 위한 더 길거나 더 짧은 정의된 윈도우들과 바람 정규화 팩터들을 계산하기 위한 제2 정의된 윈도우들을 포함한다.

일부 실시예들에서, 방법들은 필터링된 음향 파워 신호 ("P-Acoustic")에 피크-피팅(peak-fitting)을 적용하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 P- 음향 값들(P-Acoustic values)의 분포를 분석하는 것에 의해 시간당 강우량을 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은, 예를 들어, 피크 데이터 세트(peak dataset)를 제공하기 위해 개별 피크들 및 이들의 발생 시간(time of occurrence) 및 진폭 (P- 값)을 식별하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 (예를 들어, 중첩(superposition)을 위해) 피크들을 보정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 피크 데이터 세트에서 피크들의 피크 속성들(peak attributes) (예를 들어, 피크 높이(peak height), 발생 시간(time of occurrence))의 분포에 통계적 처리들(statistical treatments)을 적용하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 P- 값의 증가를 검출하는 것에 의해 시간당 강우량의 증가를 결정하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 방법들은 로우 음향 파워 신호 데이터(raw acoustic power signal data) 또는 필터링된 음향 파워 신호 데이터(filtered acoustic power signal data)의 분포로부터 파라미터 (예를 들어, 피크 높이, 특성 폭(characteristic width) 및/또는 다양한 대역들(bands) 내 발생 빈도(frequency of occurrence))를 결정하는 단계를 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 로우 음향 파워 신호 데이터 또는 필터링된 음향 파워 신호 데이터의 분포로부터의 파라미터를 사용하여 시간당 강우량을 계산하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 음향 파워 분포의 다중 특성들(multiple characteristics)을 포함하는 혼합 음향 파라미터(blended acoustic parameter)를 도출하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 시간당 강우량을 결정하는 것은 혼합 음향 파라미터 또는 P- 값을 입력으로 사용하는 상관 관계 함수(correlation function)의 사용을 포함한다.

일부 실시예들에서, 방법들은 마이크로폰 음향 신호 및 음향 신호로부터 시간당 강우량을 계산하기 위한 멱 법칙 함수(power law function)를 사용하여 순간 시간당 강우량(instantaneous rain rate)을 측정하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 방법들은, 예를 들어, 빗방울들을 검출하고, 음향 신호를 생성하고, 및/또는 시간당 강우량을 결정하기 위한 장치의 정확도를 개선하기 위해, 여기에 설명된 바와 같은 장치를 보정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 방법들은 로우 데이터 스트림(raw datastream)을 로우 데이터 스트림보다 개선된 정확도로 시간당 강우량을 측정하는 데이터 스트림으로 변환하기 위한 실시간 및/또는 후 처리(post-processing) 수치(numerical) (또는 분석(analytical)) 변환(transformation)을 포함한다.

일부 실시예들에서, 방법들은 시간당 강우량, 음향 파워, 음향 에너지 및/또는 바람에 대한 다른 측정 (예를 들어, 풍속에 대한)을 보정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 빗방울들의 속도 및/또는 방향은 바람에 대해 보정된다. 일부 실시예들에서, 트랜스듀서에 의해 검출된 로우 음향 신호(raw acoustic signal)는 바람에 대해 보정되고 일부 실시예들에서 처리된 신호(processed signal) (예를 들어, 복조된 신호, 합산된 신호 등)는 바람에 대해 보정된다. 일부 실시예들에서, 방법들은 강우 검출 디바이스(rain detection device)를 보정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 강우 검출 디바이스를 캘리브레이션(calibrating)하는 것은 정규화 상수(normalization constant) (예를 들어, 디바이스 특정 정규화 상수)를 제공 (예를 들어, 계산하는 것, 생성하는 것, 결정하는 것)하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 정규화 상수는 알려진 시간당 강우량 대해 측정된 신호를 기반으로 한다. 일부 실시예들에서, 알려진 시간당 강우량은 은 정상 강우(normal rain)이다. 일부 실시예들에서, 정상 강우는 직경이 대략 4.0mm 인 최대 방울 크기(maximum drop size)를 갖는 방울 크기 분포(drop size distribution)를 갖는다. 일부 실시예들에서, 정상 강우는 직경이 0.5와 4.0 또는 5.0 mm 사이의 방울 크기 분포(drop size distribution)를 갖는다(예를 들어, 대략 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2.0, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3.0, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 4.0, 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9, 또는 5.0 mm의 직경). 일부 실시예들에서, 강우 검출 디바이스를 보정하는 것은 디바이스의 제조 후 (예를 들어, 디바이스를 전달(delivery)하기 전에) 각각의 개별 디바이스에 대한 캘리브레이션 팩터(calibration factor)(예를 들어, 정규화 상수)를 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 디바이스 별 캘리브레이션 팩터(device-specific calibration factor) (예를 들어, 정규화 상수)는 디바이스에 대해 결정되고 특정 디바이스에 대해 기록된다 (예를 들어, 정규화 상수를 디바이스 및/또는 고유 식별자(unique identifier)에 연관시키는 디바이스에 대한 고유 식별자를 사용하여). 일부 실시예들에서, 디바이스 별 캘리브레이션 팩터 (예를 들어, 정규화 상수)는 클라우드에서 디바이스에 의해 획득되고 클라우드로 전송되는 데이터에 적용된다.

강우 검출 시스템들(Rain detection systems)

일부 실시예들에서, 기술은 여기에 설명된 강우 감지 장치의 실시예들을 포함하는 시스템들의 실시예들을 제공한다. 시스템의 예시적인 실시예들은 여기에 설명된 바와 같은 강우 감지 장치 및 장치와 통신하는 컴퓨터를 포함한다. 일부 실시예들에서, 시스템은 제1 장치(first apparatus)와 통신하고 및/또는 컴퓨터와 통신하는 여기에 설명된 바와 같은 제2 장치(second apparatus)를 포함한다. 시스템들은 일부 실시예들에서 지리적 영역(geographic region)에 설치된 하나 이상의 장치들에 의해 기록되고 처리된 음향 신호들에 기초하여 시간당 강우량을 계산하는 데 사용되는 알고리즘들 및 모델들을 구현하기 위한 소프트웨어 구성 요소(software component)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 장치들은 시간당 강우량을 계산하기 위한 소프트웨어 구성 요소를 포함한다. 일부 실시예들에서, 음향 신호들 (예를 들어, 로우 음향 신호(raw acoustic signal), 필터링된 음향 신호 및/또는 처리된 음향 신호)는 시간당 강우량을 계산하기 위해 소프트웨어 구성 요소를 포함하는 컴퓨터로 전송된다.

일부 실시예들에서, 컴퓨터는 다수의 장치들로부터 데이터를 수집하고 지리적 영역에 걸쳐 설치된 둘 이상의 장치들로부터 수집된 데이터에 기초하여 시간당 강우량을 결정하는 소프트웨어 구성 요소를 포함한다. 일부 실시예들에서, 소프트웨어 구성 요소는 미래 기상 이벤트들을 예측한다. 일부 실시예들에서, 시스템들은, 예를 들어, 예측된 기상 이벤트들에 대해 적합한 조치가 취해질 수 있도록 사용자 또는 다른 기관(entity)에 경보(alert)를 발행하는 경보 구성 요소를 더 포함한다. 시스템 실시예들은, 예를 들어, 장치들의 네트워크 및, 일부 실시예들에서, 컴퓨터들에 구현된다. 지리적 영역은 여러 장치들로부터의 데이터를 분석하기 위해 (예를 들어, 데이터의 통계적 분석을 적용함) 서로 통신하는 장치들의 네트워크 또는 "마이크로 그리드(micro-grid)" 및, 일부 실시예들에서, 컴퓨터(예를 들어, 데이터 서버)에 의해 커버(cover)될 수 있다. 일부 실시예들에서, 시스템들은 과거 기록(historical record)을 제공하고, 실시간 모니터링(real-time monitoring)을 제공하고, 및/또는 폭풍들, 온도, 전방 움직임들(front movements), 강우, 눈, 압력 시스템들(pressure systems), 풍속, 풍향, 자외선 복사, 열 지수(heat index), 공기 질(air quality), 이슬점(dewpoint), 주변 소음(ambient noise) 등과 같은 기상 이벤트의 예측을 제공한다.

일부 실시예들에서, 여기에 설명된 장치들, 방법들 및 시스템들은 여기에 설명된 방법들에 의해 제공되는 산술(arithmetic) 또는 논리 연산들(logical operations)의 시퀀스를 수행하도록 설계된 프로그램 가능한 머신(programmable machine)과 관련된다.

예를 들어, 기술의 일부 실시예들은 컴퓨터(예를 들어, 내에 구현된) 소프트웨어 및/또는 컴퓨터 하드웨어와 관련된다. 일 측면에서, 기술은 메모리의 형태(form of memory), 산술 및 논리 연산들을 수행하기 위한 요소(element), 및 데이터를 읽고(read), 조작(manipulate)하고, 저장(store)하기 위해 일련의 명령어들(series of instructions) (예를 들어, 여기에 제공된 바와 같은 방법)을 실행하기 위한 처리 요소 (예를 들어, 마이크로 프로세서(microprocessor))를 포함하는 컴퓨터에 관한 것이다. 일부 실시예들에서, 마이크로 프로세서는 음향 신호들을 수집하고, 음향 신호들을 처리하고, 시간당 강우량을 결정하고 및/또는 기상 데이터를 모델링하기 위한 시스템의 일부이다. 일부 실시예들은 스토리지 매체(storage medium) 및 메모리 구성 요소들(memory components)을 포함한다. 메모리 구성 요소들 (예를 들어, 휘발성(volatile) 및/또는 비 휘발성(nonvolatile) 메모리)는 명령어들 (예를 들어, 여기에 제공된 바와 같은 프로세스의 실시예) 및/또는 데이터 (예를 들어, 음향 신호, 처리 또는 필터링된 음향 신호, P-값, P-음향, Ea, 등과 같은 작업물(work piece))를 저장하는 데 사용된다. 일부 실시예들은 또한 CPU, 그래픽 카드(graphics card) 및 사용자 인터페이스(user interface) (예를 들어, 디스플레이(display)와 같은 출력 디바이스(output device) 및 키보드(keyboard)와 같은 입력 디바이스(input device)를 포함하는) 중 하나 이상을 포함하는 시스템들에 관한 것이다.

기술과 관련된 프로그래밍 가능한 머신들(Programmable machines)은 개발 중이거나 아직 개발되지 않은 기술들(예를 들어, 양자 컴퓨터(quantum computer), 화학 컴퓨터(chemical computer), DNA 컴퓨터(DNA computer), 광학 컴퓨터(optical computer), 스핀트로닉스 기반 컴퓨터(spintronics based computer) 등) 및 기존의 현존하는 기술들(conventional extant technologies)을 포함한다.

일부 실시예들에서, 기술은 데이터를 전송하기 위한 유선(wired) (예를 들어, 금속 케이블, 광섬유) 또는 무선 전송 매체(wireless transmission medium)를 포함한다. 예를 들어, 일부 실시예들은 네트워크 (예를 들어, 근거리 통신망 (LAN), 광역 네트워크 (WAN), 애드혹 네트워크(ad-hoc network), 인터넷 등)를 통한 데이터 전송과 관련된다. 일부 실시예들에서, 프로그램 가능 머신들(programmable machines)은 피어들(peers)와 같은 네트워크 상에 존재하고, 일부 실시예들에서 프로그램 가능 머신들은 클라이언트(client)/서버(server) 관계를 갖는다.

일부 실시예들에서, 데이터는 하드 디스크(hard disk), 플래시 메모리(flash memory), 광학 매체(optical media), 플로피 디스크(floppy disk) 등과 같은 컴퓨터 판독 가능 스토리지 매체(computer-readable storage medium)에 저장된다.

일부 실시예들에서, 여기에 제공된 기술은 여기에 설명된 바와 같은 방법을 수행하기 위해 협력하여 동작하는 복수의 프로그램 가능 디바이스들(programmable devices)과 관련된다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 복수의 컴퓨터들 (예를 들어, 네트워크에 의해 연결된)은 데이터를 수집하고 처리하기 위해, 예를 들어, 클러스터 컴퓨팅 또는 그리드 컴퓨팅의 또는 이더넷(Ethernet), 광섬유와 같은 종래의 네트워크 인터페이스(conventional network interface)에 의한 또는 무선 네트워크 기술(wireless network technology)에 의한 네트워크에 연결된 완전한 컴퓨터들(complete computers)(예를 들어, 온보드 CPU들(onboard CPUs), 스토리지(storage), 전원 공급 장치들(power supplies), 네트워크 인터페이스들(network interfaces) 등이 있는)에 의존하는 다른 분산 컴퓨터 아키텍처(distributed computer architecture)의 구현(implementation)으로 병렬로(in parallel) 작동(work)할 수 있다.

예를 들어, 일부 실시예들은 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하는 컴퓨터를 제공한다. 실시예는 프로세서에 커플링(coupled)된 랜덤 액세스 메모리 (random access memory; RAM)를 포함한다. 프로세서는 메모리에 저장된 컴퓨터 실행 가능 프로그램 명령어들(computer-executable program instructions)을 실행한다. 이러한 프로세서는 마이크로 프로세서, ASIC, 상태 머신(state machine) 또는 다른 프로세서를 포함할 수 있으며, 캘리포니아(California) 산타 클라라(Santa Clara)의 인텔 사 및 일리노이(Illinois) 주 샴 버그(Schaumburg)의 모토로라 사의 프로세서들과 같은 여러 컴퓨터 프로세서들 중 임의의(any) 것일 수 있다. 이러한 프로세서들은 프로세서에 의해 실행될 때 프로세서가 여기에 설명된 단계들을 수행하도록 하는 명령어들을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체와 같은 매체를 포함하거나 그와 통신할 수 있다.

컴퓨터 판독 가능 매체의 실시예들은 컴퓨터 판독 가능 명령어들을 프로세서에 제공할 수 있는 전자(electronic), 광학(optical), 자기(magnetic) 또는 다른 스토리지(other storage) 또는 전송 디바이스(transmission device)를 포함하지만 이에 제한되지 않는다. 적합한 매체(suitable media)의 다른 예들은 플로피 디스크, CD-ROM, DVD, 자기 디스크(magnetic disk), 메모리 칩(memory chip), ROM, RAM, ASIC, 구성된 프로세서(configured processor), 모든 광학 매체, 모든 자기 테이프(magnetic tape) 또는 다른 자기 매체(magnetic media), 또는 컴퓨터 프로세서가 명령어들을 읽을 수 있는 임의의(any) 다른 매체를 포함하지만 이에 제한되지는 않는다. 또한, 다양한 다른 형태들의 컴퓨터 판독 가능 매체는 라우터(router), 사설(private) 또는 공용(public) 네트워크, 또는 유선 및 무선 모두의 다른 전송 디바이스 또는 채널을 포함하여 컴퓨터에 명령어들을 전송하거나 전달할 수 있다. 명령어들은, 예를 들어, C, C ++, C #, Visual Basic, Java, Python, Perl, Julia 및 JavaScript를 포함한 임의의 적합한 컴퓨터 프로그래밍 언어(any suitable computer-programming language)의 코드를 포함할 수 있다.

일부 실시예들에서 컴퓨터는 네트워크에 연결된다. 컴퓨터들은 또한 마우스(mouse), CD-ROM, DVD, 키보드, 디스플레이 또는 기타 입력 또는 출력 디바이스들과 같은 여러 외부 또는 내부 디바이스들을 포함할 수 있다. 컴퓨터들의 예들은 개인용 컴퓨터들(personal computers), 디지털 비서들(digital assistants), 개인용 디지털 비서들(personal digital assistants), 셀룰러 폰들(cellular phones), 모바일 폰들(mobile phones), 스마트 폰들(smart phones), 호출기들(pagers), 디지털 태블릿들(digital tablets), 랩톱 컴퓨터들(laptop computers), 인터넷 기기들(internet appliances) 및 기타 프로세서 기반 디바이스들(processor-based devices)이다. 일반적으로, 여기에 제공된 기술의 측면들과 관련된 컴퓨터들은 여기에 제공된 기술을 포함하는 하나 이상의 프로그램들을 지원할 수 있는 Microsoft Windows, Linux, UNIX, Mac OS X 등과 같은 임의의(any) 운영 체제에서 작동하는 임의의(any) 유형의 프로세서 기반 플랫폼(processor-based platform)일 수 있다. 일부 실시예들은 다른 응용 프로그램들(application programs) (예를 들어, 애플리케이션들(applications))을 실행하는 개인용 컴퓨터를 포함한다. 응용 프로그램들은 메모리에 포함될 수 있으며, 예를 들어, 워드 프로세싱 응용 프로그램(word processing application), 스프레드 시트 응용 프로그램(spreadsheet application), 이메일 응용 프로그램(email application), 인스턴트 메신저 응용 프로그램(instant messenger application), 프레젠테이션 응용 프로그램(presentation application), 인터넷 브라우저 응용 프로그램(Internet browser application), 달력/수첩 응용 프로그램(calendar/organizer application) 및 클라이언트 디바이스에 의해 실행될 수 있는 임의의 다른 애플리케이션들을 포함할 수 있다.

기술과 관련하여 여기에 설명된 모든 구성 요소들, 컴퓨터들 및 시스템들은 논리적(logical)이거나 가상적(virtual)일 수 있다.

일부 실시예들에서, 컴퓨터 또는 시스템은 여기에 제공된 하나 이상의 기상 감지 디바이스들에 대한 진단 정보(diagnostic information)를 제공한다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 디바이스, 디바이스들의 모음(collection of devices) 및/또는 시스템은 자가 점검할 수 있고 및/또는 문제들을 사용자에게 보고할 수 있다. 일부 실시예들에서, 컴퓨터 또는 시스템은 디바이스, 시스템 또는 디바이스들의 모음의 자동 캘리브레이션(automatic calibration)을 제공한다.

예들(Examples)

예 1 - 강우 감지 장치의 설계(Design)

일부 실시예들에서, 기술은 강우 감지 장치 및 관련 강우 감지 방법 및 시스템에 관한 것이다. 따라서, 여기에 설명된 기술의 실시예들의 개발 동안 강우 감지 장치의 예시적인 실시예가 설계, 생산 및 테스트되었다.

예시적인 강우 센서(exemplary rain sensor) (100)는 존데 (110) (예를 들어, 속이 빈 스테인리스 스틸 구(hollow stainless steel sphere) (예를 들어, 대략 200mm의 직경 및 대략 1.2mm의 두께의)), 스토크(stalk) (120) 및 마이크로폰(microphone) (130) (도 1)을 포함한다. 스토크는 존데 (110) 내부의 체적 (160)으로 연장되고 마이크로폰(130)은 스토크 (120)의 상단에 장착되었다. 스토크 (120)는 본질적으로 및/또는 실질적으로 존데 (110) 및/또는 스토크 (120)의 중앙 수직 축(central vertical axis) (150)과 정렬되었다. 마이크로폰 (130)은 예를 들어, 존데 (110)의 체적 (160) 내부의 음향 신호들에 대한 강우 센서 (100)의 결합을 최대화하기 위해 존데 (110)의 적도(equator) (140) 위에 위치되었다. 그러나 기술은 마이크로폰 (130)의 배치에 제한되지 않고, 일부 실시예들에서, 마이크로폰은 존데 (110)의 적도 (140), 존데 (110)의 적도 (140) 아래, 또는 존데 (110)의 수직 축 (150)으로부터 측면으로 변위되어(displaced laterally) 위치된다. 이러한 다양한 실시예들에서, 스토크 (120)의 크기, 길이, 위치 등은 그에 따라 마이크로폰 (130)을 위치시키기에 적절하게 강우 센서 (100)에 제공된다.

마이크로폰 (130)은 회로를 포함하고 일렉트릿 설계(electret design)를 갖는다. 마이크로폰은 대략 6 내지 대략 10kHz (예를 들어, 6.0, 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 7.0, 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 7.8, 7.9, 8.0, 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7, 8.8, 8.9, 9.0, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8, 9.9또는 10.0 kHz) 범위의 음향 신호에 매우 민감하다. 마이크로폰 (130)은 음향 파워에 비례하는 아날로그 전압을 생성한다. 일부 실시예들에서, 아날로그 전압은 디지털 시변 신호를 생성하기 위해 32kHz, 16 비트로 샘플링된다. 일부 실시예들에서, 아날로그 전압은 44.1kHz로 샘플링된다. 기술이 일렉트릿 마이크로폰을 포함하는 것으로 설명되지만 기술은 일렉트릿 마이크로폰에 국한되지 않는다. 따라서, 기술은 일부 실시예들에서 음향 신호를 전기 출력(electrical output)으로 변환하는 콘덴서 마이크로폰(condenser microphone) 또는 다른 전기 기계 구성 요소들(electromechanical components)을 포함한다.

일부 실시예들에서, 강우 감지 센서는 튜브(tube) (예를 들어, 대략 38.1mm의 바깥 직경(outer diameter) 및 대략 1.24mm의 벽 두께를 갖는)를 더 포함한다. 일부 실시예들에서, 튜브는 존데로부터 아래로 (예를 들어, 대략 200mm) 연장된다. 일부 실시예들에서, 튜브는 플러그에서 종결된다. 일부 실시예들에서, 스토크는 전술한 바와 같이 튜브를 통해 그리고 구(sphere)로 연장된다. 일부 실시예들에서, 튜브는 스테인리스 스틸로 만들어진다; 일부 실시예들에서, 플러그는 알루미늄으로 만들어진다. 일부 실시예들에서, 변형 또는 힘 센서들 (예를 들어, 로드 셀들)은 존데에 가해지는 기계적 힘들을 감지하기 위해 및 튜브에 기계적 힘을 지원하기 위해 플러그 및 튜브에 부착된다. 일부 실시예들에서, 기구(instrument)에 의해 감지되는 예시적인 힘들은, 예를 들어, 정적 로드들(static loads) (예를 들어, 바람) 또는 동적 로드들(dynamic loads) (예를 들어, 돌풍들(wind gusts), 하이드로미터 충돌들로부터의 충격(예를 들어, 우박) 등)을 포함한다. 일부 실시예들에서, 강우 감지 장치는 각각이 전체로서 여기에 참조로 포함되는 미국 특허 번호 9,846,092 및 9,958,346에 설명된 바와 같은 기상-감지 디바이스에 통합(integrated)된다. 일부 실시예들에서, 여기에 설명된 강우 감지 장치는 기상 감지 장치에 통합되지만 (예를 들어, 미국 특허 번호 9,846,092 및 9,958,346에 설명된 바와 같이), 기술은 이러한 실시예들로 제한되지 않는다. 따라서, 일부 실시예들에서, 강우 감지 장치는 여기에 설명된 바와 같은 존데, 스토크 및 마이크로폰을 포함하고, 항력 생성 구성 요소, 스토크 또는 튜브, 변형 센서들 (예를 들어, 로드 셀) 및/또는 미국 특허 번호 9,846,092 및 9,958,346에 설명된 바와 같은 기상 감지 장치의 다른 구성 요소들은 반드시 포함하지는 않는다.

예 2 - 강우 충돌들의 검출(Detection of rain impacts)

내리는 강우(Falling rain)는 존데 표면의 다양한 위치에서, 일반적으로, 존데가 구인 실시예들에서 존데의 상반구(top hemisphere)에서 존데에 충돌한다. 또한, 강우는 존데의 축에 대해 다양한 각도로 존데에 충돌할 수 있다 (예를 들어, 존데가 구이고, 축은 존데 표면에 수직이고 및 존데 중심을 통해 연장되는 실시예들에서). 예를 들어, 강우는 측면에서 존데에 충돌할 수 있다 (예를 들어, 바람이 있는 경우). 따라서, 존데 표면에 대한 강우 충돌들의 위치와 충돌 위치에서 존데 표면에 대한 강우의 충돌 각도는 모두 다를 수 있다. 존데에 대한 강우 충돌들의 일부 분석들에서, 강우 충돌의 각도의 한계는 수평이다 (예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이 존데 (100)의 수직 축 (150)에 수직(perpendicular)).

도 2는 존데 표면에 수직(normal)인 존데에 충돌하는 빗방울 (280)의 충돌 위치 및 충돌 각도 및 충돌 각도 θ (261)에서 존데에 충돌하는 빗방울 (281)의 충돌 위치 및 충돌 각도를 도시한다. 벡터 (270)는 빗방울 (280)이 존데와 충돌하는 순간에 빗방울 (280)의 움직임의 방향을 포함한다. 유사하게, 벡터 (271)는 빗방울 (281)이 존데와 충돌하는 순간에 빗방울 (281)의 움직임의 방향을 포함한다. 존데 표면과 벡터 (270 및 271)의 교차점들(Intersections)은 빗방울들 (280 및 281) 각각의 충돌 위치를 정의한다. 축 (250)은 존데 표면에 수직이며 빗방울 (280)의 충돌 위치와 존데 중심 (290)을 통과한다. 축 (251)은 존데 표면에 수직이며 빗방울 (281)의 충돌 위치와 존데 중심 (290)을 통과한다. 빗방울 (280)은 존데 표면에 수직인 존데의 표면에 충돌하므로 0 ° (0도)의 충돌 각도를 갖는다. 빗방울 (281)은 충돌 각도 θ (261)에서 존데의 표면에 충돌한다. 충돌 각도 θ (261)는 빗방울 (281)의 충돌 순간에 빗방울 (281)의 운동 방향을 포함하는 벡터(271) 및 빗방울 (281)의 충돌 지점(impact site)에서 존데 표면에 수직인 축 (251) 사이에서 측정된다. 빗방울 (281)의 충돌 지점에서 존데 표면에 수직(normal)인 축 (251)과 수직 축(vertical axis) (250) 사이에 동일한 각도 θ (260)가 형성된다.

구 존데를 포함하는 실시예들에서, 구 모양은 충돌하는 강우와 관련하여 모든 방향에서 동일하게 보이고 따라서 존데 표면에 대한 충돌 기하학(impact geometry)의 처리(treatment)는 충돌 위치에 관계없이 동일하다. 물방울은 충돌 위치에서 존데 표면에 수직(normal)인 축에 대해 각도 θ (예를 들어, 0 ≤ θ ≤ 90 °), 예를 들어, 표면에 대해 수직(0°)에서 스치는 충돌(glancing impact)(90°에 접근)로 존데에 충돌할 수 있다.

따라서, 도 3은 충돌 각도 θ (360)에서 존데에 충돌하는 빗방울 (380) 및 존데 표면에 수직인 존데에 충돌하는 빗방울 (381)의 충돌들과 관련된 측정들 (도 2의 것과 유사)을 도시한다. 벡터 (370)는 빗방울 (380)의 존데와의 충돌의 순간에 빗방울 (380)의 움직임 방향을 포함한다. 유사하게, 벡터 (371)는 빗방울 (381)의 존데와의 충돌의 순간에 빗방울 (381)의 움직임 방향을 포함한다. 존데 표면과 벡터 (370 및 371)의 교차점들은 각각 빗방울들 (380 및 381)의 충돌 위치들을 정의한다. 축 (350)은 존데 표면에 수직이며 빗방울 (380)의 충돌 위치와 존데 중심 (390)을 통과한다. 축 (351)은 존데 표면에 수직이며 빗방울 (381)의 충돌 위치와 존데 중심 (390)을 통과한다. 빗방울 (381)은 존데 표면에 수직인 존데 표면에 충돌하므로 충돌 각도는 0° (0도)이다. 빗방울 (380)은 충격 각도 θ (360)로 존데의 표면에 충돌한다. 충돌 각도 θ (360)는 빗방울 (380)의 충돌 순간에 빗방울 (380)의 움직임 방향을 포함하는 벡터 (370)와 빗방울 (380)의 충돌 지점에서 존데 표면에 수직인 축 (350) 사이에서 측정된다.

존데에 충돌하는 빗방울들의 충돌 위치와 충돌 각도는 존데로 전달되는 충돌 에너지의 양에 영향을 미치고, 결과적으로, 마이크로폰에 의해 감지되는 음향 신호에 영향을 미친다. 또한, 존데로 전달된 충돌 에너지는 방울의 유체 역학(hydrodynamics)에 의해 중재(mediated)되며 때로는 해당 위치의 표면에 이미 존재하는 (웅덩이(puddled)) 물에 의해 영향을 받을 수 있다. 충돌 에너지는 존데에 기계적으로 충격을 가하여 존데가 진동(vibrate)하고 존데 체적 내부에서 음향 진동(acoustic vibration) (울리는(ringing))을 생성한다. 여기에 설명된 기술의 실시예들의 개발 동안에 수행된 실험 동안, 물 자체에 의해 생성된 음향 신호가 존데로 전파될 수 있다고 생각되었지만, 그러나 수집된 실험 데이터는 존데 내부의 음향 신호가 대략 6 내지 대략 10kHz (예를 들어, 대략 6.0, 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 7.0, 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 7.8, 7.9, 8.0, 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7, 8.8, 8.9, 9.0, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8, 9.9, 또는 10.0 kHz)범위의 단일 진동(single oscillation)에 의해 지배된다는 것을 나타낸다. 이론(theory)에 의해 제약을 받지 않고 이론에 대한 완전한 이해 없이도 기술이 실행될 수 있음을 이해하면, 이 주파수 범위는 종(bell)과 유사하게 작동하는 구형 존데(spherical sonde)의 고유 주파수로 간주된다.

위에서 언급했듯이 마이크로폰은 예를 들어, 대략 6 내지 대략 10kHz(예를 들어, 대략 6.0, 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 7.0, 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 7.8, 7.9, 8.0, 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7, 8.8, 8.9, 9.0, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8, 9.9, 또는 10.0 kHz)의 강우 충돌들로 인해 존데에 의해 생성되는 특성 주파수 범위(characteristic frequency range)의 음향 신호들은 매우 민감하다. 위에서 언급했듯이, 마이크로폰은 음향 파워에 비례하는 아날로그 전압을 생성한다. 일부 실시예들에서, 아날로그 전압은 디지털 시변 신호를 생성하기 위해 32kHz, 16 비트로 샘플링된다. 일부 실시예들에서, 아날로그 전압은 44.1kHz로 샘플링된다. 일부 실시예들에서, 디지털 시변 신호는 실시간으로 분석되는 데이터 스트림을 제공합니다. 일부 실시예들에서, 데이터 스트림은 강우에 대응하고 강우를 특성화하는 통계 파라미터들을 계산하도록 구성된 장치의 구성 요소에 의해 분석된다. 기술의 실시예들의 개발 동안 수행된 실험들은 신호를 분석할 때 계산 로드(computational load)와 파워 소비(power consumption)를 최소화하면서 대략 6-10kHz 반송파 주파수(carrier frequency)에서 유용한 정보(useful information)를 추출하기 위해 샘플링 속도(sampling rate)가 선택되었음을 나타낸다.

예 3- 강우의 음향 시그니처(Example 3 - Acoustic signature of rain)

여기에 설명된 기술의 실시예들의 개발 동안, 여기에 설명된 기술에 따라 강우 검출 장치의 존데에 대한 빗방울 충돌의 특성 시그니처(characteristic signature)를 개발하기 위한 실험들이 수행되었다. 지정된 크기(specified size)와 주파수의 빗방울들을 생성하기 위해 강우 디바이스(rain device)가 개발되었다. 기술의 실시예를 개발하는 동안 수행된 실험들 동안, 강우 디바이스는 1Hz의 주파수로 거의 동일한 일련의 빗방울들을 생성하는 데 사용되었다. 시험 방울은 2.419 0.089 mm (3.70%의 변동(variation))의 직경 및 7.41 0.82 mg(11.00%의 변동)의 질량을 갖는다. 빗방울들은 존데 표면의 수직 축이 존데 표면과 교차하는 존데의 “북극(north pole)”인 동일한 위치에서 존데에 충돌하였다. 방울들은 존데의 표면에서 1.2m 높이에서 존데 위로 떨어졌다. 존데 내부에 위치한 마이크로폰은 32kHz로 계속하여 샘플링된 음향 신호들을 기록하기 위해 사용되었다.

방울들은 배경 노이즈 수준(background noise level)보다 훨씬 높은 진폭을 가진 날카로운 스파이크들의 열(train of sharp spikes)을 생성했다 (4a). 단일 펄스(single pulse)의 신호의 면밀한 시험(closer examination)은 신호가 갑자기 증가한(abruptly increased) 다음 대략 100 밀리 초에 걸쳐 감쇠 진동(damped oscillation)이 발생하는 것을 나타냈다(도 4b). 진동은, 예를 들어, 존데 쉘(sonde shell)의 고유 주파수에 해당하는 강력한 1차 주파수(strong primary frequency)를 가졌다. 상이한 존데 용접물들(weldments)을 테스트하는 동안 수집된 데이터는 존데들의 1차 주파수 신호가 약 6-10kHz로 다양하다는 것을 나타냈다.

감쇠 진동으로서, 데이터는 신호가 대략 100 밀리 초에 걸쳐 점차적으로 감소했음을 나타냈다. 추가 분석(Further analysis)은 데이터가 1차 링 주파수(primary ring frequency)의 진폭 변조 (AM)를 포함하는 더 미세한 구조(finer structure)를 가진다는 것을 나타냈다 (도 4c). 데이터의 분석은 신호가 존데 표면 상의 방울 타격(droplet strike)의 위치 및 방울의 크기와 같은 개별 충돌 방울들(individual impacting drops)의 다양한 파라미터들과 상관 관계가 있는 구성 요소들을 포함하는 특성 AM 시그니처(characteristic AM signature)를 포함한다는 것을 나타냈다.

여기에 설명된 기술의 개발 동안, 단일 방울 충돌(single drop impact)의 음향 시그니처를 특성화하기 위해 두 가지 1차 파라미터들(primary parameters)이 개발되었다: 피크 음향 파워 (P- 값) 및 음향 에너지 (Ea).

피크 음향 파워(peak acoustic power) (P- 값)는 오디오 신호에서 도출된 음향 파워의 피크 편위(peak excursion)로 정의된다. 도 5에 표시된 바와 같이, 로우 (AM) 음향 신호는 1차 링 진동의 순간 진폭(instantaneous amplitude)에 대응하는 양의 값으로 복조된 신호를 제공하도록 변환(transformed)되었다. 피크 음향 파워 (P- 값)는 이 함수의 피크이다. 수집되고 도 5에 표시된 데이터의 경우, P- 값은 970 카운트(counts)였다. 이러한 실험들에서 수집된 데이터는 피크가 일반적으로 방울 충돌(drop impact)의 순간에 발생하지 않았음을 나타내었으며, 이는 이상적인 감쇠 진동 시스템(ideal damped oscillatory system)에서 예상되는 것이다. 차이는 마이크로폰이 존데 쉘 자체의 직접적인 기계적 진동(direct mechanical vibrations)이 아닌 존데 (예를 들어, 공기) 체적 내부의 음향 신호를 기록 및/또는 획득하기 때문이다.

단일 방울 충돌(single drop impact)의 음향 파워 시그니처의 수치적 합계는 방울 충돌(drop impact)과 관련된 총 음향 에너지(total acoustic energy) (Ea)에 대응하는 점근 값(asymptotic value)으로 빠르게 상승하는 곡선을 생성한다. 다양한 방울 크기들(drop sizes)에 대해 존데 상의 방울 충돌(drop impact)의 Ea 대 방울 충돌(drop impact)의 위치의 플롯들이 구성되었다 (예를 들어, 도 10b 참조). 이상적인 감쇠 진동에서 에너지는 피크 값과 감쇠 상수(decay constant)에 의해 완전히 결정된다. 그러나, 수집된 데이터는 여기에 설명된 장치의 실시예들에서, 이 상관 관계가 항상 고정된 것은 아니며 충돌 기하학(impact geometry), 위치 및 유체 역학에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 따라서 음향 에너지 (Ea)는 피크 음향 파워 분석에 의해 캡처(captured)되지 않은 타격(strike)에 대한 추가 정보(additional information)를 제공한다.

예 4 - 신호 처리(Signal processing)

여기에 설명된 기술의 실시예들의 개발 동안, 방법들은 존데 상의 빗방울 충돌들로부터의 음향 신호를 분석하기 위해 개발되었다. 특히, 여기에 제공된 강우 측정 방법의 실시예들은 존데 상의 빗방울 충돌들로부터의 음향 신호를 얻는(obtaining) 것(예를 들어, 마이크로폰에 의해 얻어진), 음향 신호를 디지털화 하는 것 및 디지털화된 음향 신호를 처리하는 것을 포함한다. 여기에서 논의된 바와 같이, 단일 방울에 대한 로우 32kHz 신호는 존데에 대한 특정한 1차 링 주파수의 감쇠 진동과 유사하다.

제1 데이터 처리 단계는 진폭 변조 (AM) 신호를 복조하는 것이다. AM 신호는 실시간 디지털 신호(real-time digital signal)이다; 따라서 복조는, 예를 들어, 실행 방법(running method)을 사용하여 불연속 점들 (도 7, 검은 점들)에 지속적으로 적용된다. 알고리즘은 신호 강도의 절대 값 (예를 들어, abs (yi))에서 피크들을 식별하여 시간을 예측(looks forward in time)한다. 중간 점들(Intermediate points)은, 예를 들어, 수학식 1에 따라 알려진 피크 (도 7, 흰색 점들) 간의 보간에 의해 추정된다.

수학식 1에서 p_i1은 분석에 의해 결정된 보간된 점들이고, y_i0 은 i₀에서 이전에 식별된 피크이고, y_i2는 i₂에서 다음으로 식별된 피크이고, 현재 인덱스(current index)는 i₁이다.

제2 데이터 처리 단계는, 예를 들어, 실시간 신호에 대한 실행 계산(running calculation)으로서 적용되는, 엔벨로프 (예를 들어, "에어플레인") 함수의 사용을 포함한다. 도 8에 개략적으로 도시된 바와 같이, 예를 들어, 수학식 2에 따라 이전에 복조된 신호에서 새로운 시리즈들(series)이 생성된다.

수학식 2에서, i는 이전에 계산된 인덱스(index)이고 i + 1은 계산할 새로운 인덱스이다.

새로운 시리즈들은 각 상승(rise)에 걸쳐 위로 올라간 다음 피크를 지나 활공(glides)하여 피크 뒤쪽(back side)의 후속 구조(subsequent structure)를 매끄럽게(smoothing) 한다.

상승(climb) 및 활공(glide) 함수 f_c 및 f_g는 임의의 형태(any form)일 수 있고 독립적으로 조정될 수 있다. 여기에 설명된 기술의 실시예들의 개발 동안, f_c 는 초기 피크 (P- 값)를 보존하기 위해 급격한 상승을 허용하도록 조정되었으며 f_g는 대략 1 내지 대략 10 밀리 초(예를 들어, 대략 1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2.0, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3.0, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 4.0, 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9, 5.0, 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6, 5.7, 5.8, 5.9, 6.0, 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 7.0, 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 7.8, 7.9, 8.0, 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7, 8.8, 8.9, 9.0, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8, 9.9, 또는 10.0 밀리 초) 정도의 시간 상수를 갖는 지수 형태였다.

에어플레인 필터는 개별 빗방울 충돌들의 P- 값과 음향 에너지 (Ea)를 모두 보존하도록 설계되었다. 짧은 활공(short glide)을 사용하는 일부 실시예들에서, 진동의 미세 (예를 들어, 대략 1-3Hz) 구조가 보존되며, 이는 충돌 위치들 및 물 웅덩이에 대한 추가 정보를 포함한다. 긴 글라이드(long glide)를 사용하는 일부 실시예들에서, 이 미세 구조가 제거된다. 긴 글라이드 함수는 P- 값 및 Ea 파라미터들을 유지하면서 샘플이 대략 3.2Hz(예를 들어, 대략 2.5 내지 4.0Hz(예를 들어, 대략 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3.0, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 또는 4.0 Hz))로 다운 샘플링되도록 허용한다.

예 5 - 시간당 강우량 결정(Determining rain rate)

여기에 설명된 기술의 실시예들의 개발 동안, 설명된 강우 센서 기술의 실시예들을 사용하여 시간당 강우량을 결정하기 위한 실험이 수행되었다. 일부 실시예들에서, 강우 측정 시스템은 유닛 상단의 구 존데 내부에 배치된 마이크로폰을 사용한다. 그 후, 일부 실시예들에서 마이크로폰은 존데의 외부를 타격하는 빗방울들의 오디오 신호를 기록한다. 따라서 단일 방울에 의한 각 타격은 특성 펄스(characteristic pulse)를 생성한다 (예를 들어, 도 4a, 4b 및 4c 참조). 그 후, 일부 실시예들에서, 실시간 오디오 신호는 각 펄스의 엔벨로프를 추출하기 위해 전처리되고 다운 샘플링된다. 여기에 개시된 기술의 실시예들의 개발 동안, 방울 크기(droplet size) 및 방울 위치(droplet position)와 함께 여기에 기재된 분석에 의해 결정된 펄스 파라미터들 사이의 관계를 평가하기 위한 실험이 수행되었다.

강우 이벤트 동안, 매초 수백 방울들이 존데를 타격할 수 있다. 존데에 충돌하는 이러한 방울들의 속도(rate)는 개별 펄스들의 중첩(superposition)을 초래할 수 있으며 결과적으로 개별 방울 타격들을 구별하고 측정하기가 어렵다. 따라서, 여기에 설명된 기술의 일부 실시예들에서, 시간당 강우량 측정은 이 집합 신호의 파라미터와 시간당 강우량 간의 통계적 상관 관계에 기초한다.

여기에 설명된 기술의 실시예들의 개발하는 동안, 단일 방울 타격들을 분석하고 장치 내의 마이크로폰 배치를 평가하기 위한 실험들이 수행되었다. 특히, 실험들은 존데의 상단에 충돌하는 단일 방울들의 열(train)을 사용하여 수행되었고 방울 충돌(drop impact)의 음향 신호는 장치 내부의 마이크로폰으로 기록되었다.

이러한 실험들 동안, 존데의 Z 축에 있는 마이크로폰의 수직 배치(vertical placement)는 다양했으며 데이터는 상단에 대해 상이한 타격 각도들 ()에서 존데에 충돌하는 최소 10 개의 방울 타격들로부터 기록되었다. 데이터는 피크 (P- 값) 진폭과 음향 에너지 (Ea)를 추출하기 위해 필터링되고 분석되었다. 평균 P- 값들은 존데에서 마이크로폰의 수직 위치에 대해 플롯(plotted)되었다. 예를 들어, 도 9를 참조하라.

도 9의 데이터 플롯(data plot)은 오디오 신호가 마이크로폰 위치에 따라 상당히 다양하다는 것을 나타낸다. 예를 들어, 신호는 존데의 상단(top) 가까이에서 가장 강했지만 (예를 들어, Z = 100mm에서) 신호는 타격마다 크게 다르며 개별 존데들 사이에서 가장 큰 변화(variation)를 보였다. 신호는 하단(bottom) 가까이에서 유사하게 강했지만 신호는 또한 가변적이었다. 신호는 존데의 중심 가까이에서 거의 제로였다. 이 동작(behavior)은 존데 내부의 음향파 모드 구조(acoustic wave mode structure) 때문이다. 많은 조사 끝에, Z = 50 내지 70mm의 마이크로폰 위치 (예를 들어, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68 또는 70mm)가 신호 강도와 품질의 균형을 맞추는 위치로 선택되었다. 따라서, 일부 실시예들에서, 마이크로폰은 존데의 중앙 수직 축 상에, 적도의 50-70 mm 위, 및 대략 북반구의 중심에 배치된다. 여기서 신호는 적당히 강하지만 상대적으로 안정적이며 존데마다 크게 다르지 않았다.

높은 신호 강도와 품질을 제공하는 마이크로폰의 위치를 찾은 후, 추가 실험들은 시간당 강우량 상관 관계 함수(rain rate correlation function)를 개발하기위한 핵심 입력들(key inputs)인 존데 (존데의 상단에 상대적인)의 방울 크기(droplet size) 및 타격 위치에 대한 신호 의존성(signal dependence)을 측정하기 위해 기술의 실시예들의 개발 동안 수행되었다. 피크 음향 파워 (P- 값) 및 음향 에너지 (Ea)는 존데에 있는 방울들의 타격 위치의 함수로 플롯(plotted)되었다. 예를 들어, P- 값 및 Ea 플롯들에 대해서는, 각각, 도 10a 및 10Bb 참조하라. 상이한 크기들의 방울들에 대한 데이터가 수집되었다. 예를 들어, 도 10a 및 10b를 참조하라.

데이터는 방울 크기(droplet size)가 3.5mm에서 2.4mm로 감소함에 따라 P 값과 Ea가 모두 감소했음을 나타낸다. 데이터는 또한 존데 상의 방울들의 타격 위치가 0도에서 60도까지 (존데의 상단에 대해) 변함에 따라 특정 크기의 방울들이 비례적으로 더 작은 시그니처를 생성했음을 분명히 나타냈다. 이러한 데이터는 기술이 존데 상의 방울 크기(droplet size)와 타격 위치를 해결하지만, 존데 상의 해당 방울 크기(droplet size)와 타격 위치는 독립적인 양이 아니라는 것을 나타냈다. 따라서 방울 크기(droplet size)와 타격 위치의 상호 의존성(interdependence)과 음향 신호와 두 변수들의 관계는 개별 방울들을 카운팅하는 것에 의해 시간당 강우량의 직접적인 측정을 제한한다. 따라서, 기술의 실시예들은 대신 방울 시그니처들(droplet signatures)을 통계적으로 평균화하는 상관 관계에 따라 시간당 강우량을 측정한다.

여기에 논의된 바와 같이, 수백 개의 하이드로미터들 (예를 들어, 강우)은 강우 이벤트 동안 초 단위로(per second) 존데에 충돌할 수 있으며, 이는 타격 시그니처들(strike signatures)의 중첩을 초래할 수 있다. 예를 들어, 여기의 기술의 개발 동안, 여기에 제공된 기술의 실시예에 의해 기록된 음향 시그니처들은 2mm/시간 (도 11a), 10mm/시간 (도 11b) 및 100mm/시간 (도 11b)의 시간당 강우량에 대해 시뮬레이션 되었다. 개별 타격들은 관찰 가능했지만 그들은 종종 중복되었고 많은 작은 타격들은 충분히 해결(resolved)되지 않았다. 또한, 여기에 제공된 기술의 개발 동안 수행된 실험들은 음향 시그니처가 방울 크기(droplet size)와 타격 위치 모두에 의존한다는 것을 나타냈다.

일부 실시 예들에서, 기술의 실시예들의 개발 동안 수집된 데이터는 실시간 음향 신호와 관련된 통계적으로 평균화된 양들(statistically averaged quantities)이 시간당 강우량의 측정치(measure)를 제공함을 나타냈다. 예를 들어, 일부 실시예들에서 기술은 시간당 강우량의 측정치를 얻기 위해 시변 음향 파워 신호에 통계적 처리들을 적용하는 것을 포함한다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 기술은 시변 음향 파워 신호의 분포로부터 통계 파라미터들을 결정하는 것을 포함한다(예를 들어, 피크 높이, 다양한 주파수 대역의 주파수, 평균 진폭, 분포의 꼬리의 길이 및 모양(shape and length of the tail of the distribution), 분포의 모양 등).

특히, 일부 실시예들에서, 필터링된 음향 파워 신호 (P-Acoustic, 예를 들어, 도 11a 및 도 11b에 도시된 바와 같이)의 yi 값들이 수집되고 분석되는 방법이 사용된다(예를 들어, 시간당 강우량 측정치를 제공하는 통계적 파라미터들을 추출하기 위해). 기술의 실시예들의 개발 동안에 수집된 데이터는 yi 값들의 분포가 시간당 강우량의 함수로 변경되었음을 나타냈다. 특히, 시간당 강우량이 증가함에 따라 분포가 확대되고 더 높은 P-Acoustic 값들로 이동했다. 로우 음향 신호(raw acoustic signal)의 분석 (예를 들어, 도 11a 및 11b 참조)은 분포의 변화는 높은 시간당 강우량에 대해 증가된 높은 진폭의 스파이크들 수에 의해 및 높은 시간당 강우량에서 여러 번의, 다중의 타격들의 중첩에 의한 신호 기준선(signal baseline)의 동반한 증가에 의해 발생함을 나타냈다.

일부 실시예들에서, 필터링된 음향 파워 신호 (P-Acoustic, 예를 들어, 도 11a 및 도 11b에 도시된 바와 같이)가 피크 찾기 알고리즘(peak-finding algorithm)을 사용하여 분석되는 방법이 사용된다. 일부 실시예들에서, 이 알고리즘은 개별 피크들 및 그들의 진폭(P-값) 및 발생의 시간을 식별한다. 일부 실시예들에서, 피크들은 중첩 효과들(superposition effects)에 대해 적절하게 보정된다. 그 다음, 일부 실시예들에서, 기술은 피크 데이터 세트에서 피크들의 피크 속성들(peak attributes) (예를 들어, 피크 높이(peak height), 발생 시간(time of occurrence))의 분포에 통계적 처리들(statistical treatments)을 적용하는 것을 포함한다. 여기에 설명된 기술의 실시예들의 개발 동안, 피크 데이터 (발생 시간 및 진폭)는 상이한 (시뮬레이션된) 일정한 시간당 강우량들(different constant rain rates)에 대해 수집되고 통계적으로 처리되었다. 데이터는 시간당 강우량이 증가함에 따라 P- 값이 증가함을 나타냈다.

예 6 - 시간당 강우량 상관 관계(Rain rate correlation)

전술한 바와 같이, 일부 실시예들에서, 여기에 제공된 강우 측정 방법들은 존데 내부의 마이크로폰에 의해 기록된 음향 파워 신호에 통계 분석을 적용하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 신호는 고정된 시간 간격에 걸쳐 필터링되고 분석된다. 일부 실시예들에서, 다수의 파라미터들은 로우 음향 파워 신호 데이터 또는 필터링된 음향 파워 신호 데이터의 분포, 예를 들어 피크 높이(peak height), 특성 폭(characteristic width) 및/또는 다양한 대역들 내에서 발생하는 주파수로부터 계산된다. 충분한 측정 시간에 걸쳐, 샘플링 주기(sampling period) 당 오류를 최소화하는 음향 파워 분포의 여러 특성들을 통합하는 혼합 음향 파라미터(blended acoustic parameter)를 도출할 수 있다.

여기에 제공된 기술의 실시예들의 개발 동안, 여기에 설명된 장치에 의해 기록된 시간당 강우량들에 대해 통계적 파라미터들이 계산되는 실험들이 수행되었다. 이러한 실험들과 후속 데이터 분석 동안에 수집된 데이터는 혼합 음향 파라미터와 P- 값이 시간당 강우량과 상관 관계가 있음을 나타냈다. 따라서, 여기에 제공된 기술의 실시예들의 개발 동안 실험들은 시간당 강우량 데이터를 수집하고 혼합 음향 파라미터와 P-값을 사용하여 시간당 강우량에 대한 상관 관계 함수를 개발하기 위해 수행되었다. 또한 여기에 제공된 기술의 실시예들의 개발 동안 실험들은 시간당 강우량을 수집하고 P-값 분포를 사용하여 시간당 강우량에 대한 상관 관계 함수를 개발하기 위해 수행되었다.

여기에 제공된 기술의 실시예들의 개발 동안, 실험들은 여기에 설명된 바와 같은 장치에 충돌하는 강우에 대한 음향 신호 유도 파라미터들(acoustic signal derived parameters) (예를 들어, 음향 파라미터)를 장치와 실외에 함께 배치된(co-located) 디스드로미터에 의해 측정된 시간당 강우량과 비교하는 것에 의해 상관 관계 함수를 개발하기 위해 수행되었다. 함께 배치된 장치와 디스드로미터는 강우 이벤트 동안 간격(spacing), 바람 효과들(wind effects) 등에 대한 적절한 예방 조치들(suitable precautions)을 취하여 데이터를 수집했다. 이러한 실험들 동안, 시간 간격에 걸쳐 존데에 의해 수집된 데이터로부터 계산된 혼합 음향 파라미터는 동일한 시간 간격 동안 디스드로미터에 의해 측정된 시간당 강우량에 대해 플롯(plotted)되었다. 데이터의 분석은 멱 법칙 함수가 여기에 설명된 기술에 따라 계산된 혼합 음향 파라미터와 디스드로미터 데이터 사이의 관계를 설명함을 나타냈다.

여기에 설명된 기술의 개발 동안, 이러한 데이터는 멱 법칙 상관 관계(power law correlation)에 가장 적합한 파라미터들(best-fit parameters)을 결정하기 위해 분석되었다. 결과적으로, 기술은 마이크로폰 음향 신호로부터 직접적으로 순간 시간당 강우량(instantaneous rain rate)을 측정 (예를 들어, 추정(estimate))하는 방법을 제공한다. 특히, 여기에 설명된 기술의 실시예들의 개발 동안 강우 이벤트에 대해 디스드로미터에 의해 결정된 시간당 강우량이 여기에 설명된 장치로부터의 음향 신호 및 전술한 분석으로부터 결정된 멱 법칙 파라미터들을 사용하여 동일한 강우 이벤트에 대해 계산된 순간 시간당 강우량과 비교되는 실험들이 진행되었다. 음향 신호와 멱 법칙 파라미터들을 사용하여 계산된 추정 시간당 강우량(estimated rain rate)은 디스드로미터에 의해 기록된 데이터와 일치했다 (도 12). 또한 음향 신호와 멱 법칙 파라미터들을 사용하여 누적 강우(cumulative rain fall)를 결정하는 것은 또한 디스드로미터와 함께 배치된 티핑 버킷 강우 게이지 (도 13)에 의해 수집된 데이터와도 일치했다.

따라서, 여기에서는 여기에 설명된 바와 같은 장치, 예를 들어, 존데 및 존데 내에 배치된 마이크로폰을 포함하는 장치를 사용하여 순간 시간당 강우량을 추정하기 위한 기술이 제공된다. 일부 실시예들에서, 개별 빗방울 타격들 및 크기들은 강우 이벤트들 동안 덜 해결되는 반면, 실시예들은 시간당 강우량 및 강우 축적(rain accumulation)의 유용한 정량적 측정치를 산출하기 위해 통계적 방법들 및 상관 관계 함수의 사용을 포함한다.

예 7 - 강우 유형들의 다양성(Variability of rain types)

방울 크기 분포들(droplet size distributions)은 강우가 나타나는 기상 조건들에 따라 크게 다를 수 있다. 예를 들어, 10mm 시간의 일정한 속도로 계산된 상이한 유형들의 강우에 대해 관찰된 방울 크기 분포들(droplet size distributions)은 0.5 내지 1.6mm 범위의 평균 방울 직경을 갖는다. 예를 들어, Ulbrich, (1983) “Natural variations in the analytical form of the raindrop size distribution” Journal of Climate and Applied Meteorology 22: 1764를 참조하라. 또한, 큰 방울들(예를 들어, 2.5 mm 이상)의 개체수(population)는 매우 다양할 수 있다. (Id). 이러한 데이터는 서로 상이한 강우 유형들 (예를 들어, 대략 0 내지 대략 1 cm³/m³/mm의 체적 분포들의 범위 및 대략 0 보다 약간 큰 직경(예를 들어, 0.05, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5 mm) 내지 5mm 및 일부 관찰들에 따라 대략 6mm 범위의 방울 직경을 갖는)은 마이크로폰 음향 신호의 통계적 특성과 진폭에 영향을 미친다는 것을 나타낸다. 따라서, 일부 실시예들에서 이러한 차이들에 의해 최소한으로 영향을 받는 통계적 파라미터 (및 상관 관계 함수)는 모든 조건들 및 강우 유형들 하에서 강우(rainfall)를 정확하게 추정한다.

예 8 - 바람 보정 및 캘리브레이션(Wind correction and calibration)

여기에 설명되고 수행된 실험들에서 수집된 데이터에 의해 보여진 바와 같이, 음향 파라미터에 기반한 상관 관계 함수는 시간당 강우량을 정확하게 측정한다. 특히, 여기에 제공된 시간당 강우량 측정을 위한 방법들은 디스드로미터(disdrometer) 및 티핑 버킷 표준(tipping bucket standard)과 유사한 시간당 강우량의 측정치들을 제공한다. 그러나, 상이한 존데들 및/또는 상이한 마이크로폰들의 음향 응답들(acoustic responses)의 차이들은 상이한 강우-감지 장치 유닛들 사이에 존재할 수 있다. 어떤 특정 이론(any particular theory)에 얽매이지 않고, 가변성(variability)은 존데의 기계적 및 구조적 측면들 (종(bell)과 유사하게 작동함) 및 회로 구성 요소들의 전자적 특성들(electronic characteristics)을 포함하여, 많은 것들(many things)때문일 수 있다. 개선된 설계(improved design) 및 제조 기술들(manufacturing techniques)은 이러한 변동성을 줄일 수 있지만, 이러한 제조된 유닛들(manufactured units)에 일부 민감도 차이들(sensitivity differences)이 남아있을 가능성이 있다.

개별 장치들을 표준(standard)으로 보정하는 것은 비현실적(impractical)인 것으로 간주되는데, 예를 들어, 대량 제조 환경(large volume manufacturing environment)에서 실제 강우 데이터를 수집하는 것은 효율적이지 않고 음향 입력들을 생성하거나 실제 강우와 거의 일치하는 실내 "강우" 챔버(indoor “rain” chambers)를 개발하는 것이 어렵기 때문이다. 이러한 이유로, 일부 실시예들에서 기술은, 예를 들어, 측정 지점(measurement site)에서 측정을 위해 배치될 때, 자가-캘리브레이션(self-calibration)을 수행하는 여기에 설명된 장치를 제공한다.

예를 들어, 일부 실시예들에서 여기에 설명된 바와 같은 장치는 강우를 정확하게 예측하는 상관 관계 함수를 생성하기 위해 표준들(standards)에 대해 보정된다. 기술의 실시예들의 개발 동안 수행된 실험들은 장치 유닛들 간의 신호 출력의 주요 차이들(primary differences)이 존데 응답 및/또는 마이크로폰 측정에서 비롯되었다는 것을 나타냈다. 따라서, 일부 실시예들에서, 실시간 및/또는 후-처리(post-processing) 수치(numerical) (또는 분석(analytical)) 변환(transformation)은 로우 데이터 스트림을 시간당 강우량을 더 정확하게 측정하는 데이터 스트림으로 변환(converts)한다.

특히, 일부 실시예들에서, 기술은 바람으로 인한 방울 특성들(drop characteristics) (예를 들어, 낙하 속도(drop velocity), 운동량, 크기, 부피 등)을 보정하는 것을 포함한다. 여기에 논의된 바와 같이, 일부 실시예들에서, 강우 감지 장치는 각각이 전체로서 여기에 포함되는 미국 특허 번호 9,846,092 및 9,958,346호에 설명된 바와 같이 기상 감지 장치에 통합된다. 일부 실시예들에서, 기상-감지 장치는 풍속 (예를 들어, 속력 및 방향)을 측정하고 개별 하이드로미터들 (예를 들어, 우박)을 검출한다.

일부 실시예들에서, 강우의 음향 에너지 (예를 들어, 트랜스듀서에 의해 기록된 소리(sound)의 절대 값의 합)는 여기에 설명된 강우 검출기(rain detector)에 충돌하는 강우 체적(rain volume)에 대한 선형 응답(linear response)으로 근사화된다. 일반적으로 강우 이벤트 (예를 들어, 강우)에 의해 생성된 방울 속력들의 분포(distribution of drop speeds)와 방울 크기들의 분포(distribution of drop sizes)는 강우 이벤트들 사이에 크게 다르지 않다. 즉, 강우 이벤트들은 강우에 따라 실질적으로 다르지 않은 방울 속력들의 분포 및 방울 크기들의 분포(distribution of drop sizes)를 갖는 강우를 생성한다. 따라서 강우의 체적(volume of rain) (예를 들어, 기간(period of time) 동안 강우 검출기에 충돌하는 집합 방울들(aggregate drops))은 일반적으로 특정 강우-감지 디바이스(rain-detecting device)에서 고정된 음향 신호(fixed acoustic signal)를 생성한다.

일부 실시예들에서, 음향 신호는 풍속에 대해 보정된다. 강우는 일반적으로 바람이 없을 때 수직으로 내린다. 그러나 바람의 존재는 강우의 속도에 수평 구성 요소(horizontal component)를 추가하고 어떤 경우들에서는 강우의 체적에서 빗방울들(rain drops)의 총 속도(total velocity)를 증가시킨다. 따라서 바람에 의해 증가된 빗방울들의 속도는 주어진 체적의 강우에 대해 강우 검출기에 의해 검출된 인공적으로 증가된 음향 파워를 생성할 수 있다 (예를 들어, 도 16). 따라서, 바람에 대한 음향 파워 및/또는 시간당 강우량 및/또는 강우 체적을 보정하는 것은 측정된 신호 (예를 들어, 음향 파워 또는 음향 에너지)와 시간당 강우량 및/또는 강우 체적과의 상관 관계를 개선한다.

일부 실시예들에서, 바람에 대한 시간당 강우량 및/또는 강우 체적을 보정하는 것은 시간당 강우량 및/또는 강우 체적에 비례하지만 또한 강우를 측정하기 위해 사용되는 특정 강우 검출 디바이스(particular rain detecting device)에 특정한(specific) 프록시(proxy)인 음향 파워를 제공한다 (예를 들어, 각 디바이스의 구성에서의 미묘한 차이들(nuances)로 인해).

따라서, 실시 예들은 강우 감지 디바이스(rain sensing device)에 의해 측정된 음향 파워가 개별 디바이스에 관계없이 시간당 강우량과 상관되도록 강우 감지 디바이스에 대한 보정 점(calibration point)을 결정하는 방법들을 제공한다. 여기에 설명된 기술의 실시예들의 개발 동안, 보정 방법들을 테스트하기 위한 실험들이 수행되었다. 빗방울 크기 분포(rain drop size distribution)에 기초한 보정이 여기에 설명된 바와 같이 생성된 임의의 특정 강우 검출 디바이스(any particular rain detection device)에 대한 강우 측정들을 조정하기 위한 방법을 제공함을 나타내는 데이터가 수집되었다.

빗방울들은 대기 중에 수증기가 응축될 때 다양한 크기로 생성된다. 특히, 일반적으로 빗방울은 지반고(ground level)에서 직경이 대략 0.5 및 4.0 또는 5.0mm(예를 들어, 대략 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2.0, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3.0, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 4.0, 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9, 또는 5.0 mm의 직경)이고, 이 범위 외부의 빗방울들은 대기에서 더 높게 형성될 수 있다. 이 현상의 원인은 두 가지(two-fold)이다: 첫째, 대략 0.5mm (예를 들어, 0.3, 0.4, 0.5mm) 미만의 직경을 갖는 방울들은 기류들(air currents)에 의해 높이(aloft) 유지되므로 절대 지면에 닿지 않는다; 둘째, 대략 4.0mm 또는 5.0mm 보다 큰 직경을 갖는 방울들은 공기 마찰(air friction)로 인해 불안정한 모양을 취하므로 4.0mm 또는 5.0mm보다 큰 직경을 갖는 방울들은 더 작은 직경을 갖는 둘 이상의 방울들로 분할된다. 대략 4.0 또는 5.0mm의 이 최대 방울 크기(This maximum drop size)는 정상 강우(normal rain)에서 생성되는 최대 트랜스듀서 신호(maximum transducer signal) 또한 있음을 의미한다. 시간 간격 (시간당 강우량)에서 강우(rainfall)가 증가함에 따라 방울들의 대부분이 최대 보다 훨씬 작지만 시간 간격에서 방울들의 최대 크기 또한 증가한다. 따라서, 방울 크기(drop size)의 변화는 여기에 제공된 강우 검출기에 의해 검출된 신호의 최대와 신호의 합(sum of the signal)에 있어서 비례적으로 증가한다 (예를 들어, 도 17 참조).

어느 시점에서, 최대 방울 크기(maximum drop size)은 대략 4.0 또는 5.0mm의 직경에 이르며, 전술한 바와 같이 최대 방울 크기 maximum drop size는 대략 4.0 또는 5.0mm의 직경을 넘어서 증가하지 않는다. 따라서 신호 최대 값 대 합산된 신호(signal maximum versus summed signal)의 플롯은 안정기(plateau)에 도달한다. 이 안정기의 수직 폭(vertical width)이 방울 크기 분포(drop size distribution)의 수직 폭에 영향을 미치는 지점은 알려진 시간당 강우량(known rain rate)을 나타낸다. 따라서, 일부 실시예들에서, 이 안정 점(plateau point)에서의 음향 파워는 개별 강우 검출기로부터의 음향 파워 판독 값들(acoustic power readings)을 알려진 시간당 강우량의 등가 수의 시간 간격들(equivalent number of time intervals)로 변환하기 위해 정규화 상수(normalization constant)로 사용된다. 도 17에 도시된 플롯에서 전술한 안정점은 대략 107.25의 합에 있으며 시간당 대략 30mm의 시간당 강우량을 나타낸다.

다음으로, 일부 실시예들에서, 전술한 정규화 상수가 획득된 후, 음향 파워 값들은 알려진 시간당 강우량의 등가 시간 간격들의 수를 제공하기 위해 정규화 상수로 나누어(divided)진다 (예를 들어, 도 18a 및 도 18b 참조). 도 18a 및 도 18b의 플롯들은 바람 보정 없이(도 18a) 및 바람 보정과 함께(도 18b) 음향 파워가 나타내는 이 시간당 강우량(rainfall rate)의 10 초 간격들의 수의 함수로서 하나의 특정 강우 검출기(84eb18eb2a8b)를 사용하여 여러 상이한 폭풍들 동안 검출된 강우(rainfall)를 보여준다. 도 18a 및 도 18b의 데이터는 티핑 버킷 강우 측정 디바이스(tipping bucket rain measuring device)에 의해 측정된 강우에 대해 플롯(plotted)된다.

다음으로, 일부 실시예들에서, 방법들은 고정 시간당 강우량(fixed rain rate)의 등가 시간 간격들의 수로부터 실제 시간당 강우량(rainfall rate)을 계산하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 실제 시간당 강우량을 계산하는 것은 고정 시간당 강우량의 등가 시간 간격들의 수에 시간 간격에서 고정 시간당 강우량으로 축적된 강우의 양을 곱하는 것을 포함한다(이 예에서 30 [mm/hr]/360 [10 초 간격들] = 0.083). 여기에 제공된 기술의 개발 동안 여러 강우 검출 디바이스들 (예를 들어, 6 개의 상이한 디바이스들)에서 데이터가 수집되었다. 시간당 강우량들(rain rates)은 함께 배치된 티핑 버킷에 의해 수집된 데이터 및 전술한 방법들에 따라 각 디바이스에 대해 결정되었다(도 19).

상기 명세서에 언급된 모든 출원들(publications) 및 특허들(patents)은 모든 목적들을 위해 그 전체가 여기에 참조로 포함된다. 설명된 조성물들(compositions), 방법들 및 기술의 사용들의 다양한 수정들 및 변형들은 설명된 기술의 범위 및 사상을 벗어나지 않고 당업자에게 명백할 것이다. 기술이 특정 예시적인 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 청구된 발명은 그러한 특정 실시예들에 부당하게 제한되어서는 안된다는 것이 이해되어야 한다. 실제로, 당업자에게 명백한 본 발명을 수행하기 위한 설명된 모드들의 다양한 수정들은 다음의 청구항들의 범위 내에 있는 것으로 의도된다.

Claims

강우 감지 장치에 있어서,
속이 빈 존데(hollow sonde); 및
트랜스듀서(transducer)
를 포함하는, 강우 감지 장치.
제1항에 있어서,
상기 트랜스듀서가 장착되고 상기 존데 내부에 있는 스토크(stalk)를 더 포함하는,
강우 감지 장치.
제1항에 있어서,
상기 존데는, 구(sphere)인,
강우 감지 장치.
제1항에 있어서,
상기 존데는, 스테인리스 스틸(stainless steel)로 된,
강우 감지 장치.
제1항에 있어서,
상기 존데는 100 내지 500mm의 직경(diameter)을 갖는,
강우 감지 장치.
제1항에 있어서,
존데 쉘(sonde shell)은 0.5 내지 5mm 두께인,
강우 감지 장치.
제1항에 있어서,
상기 존데는 6 내지 10kHz의 특성 주파수를 갖는,
강우 감지 장치.
제1항에 있어서,
상기 트랜스듀서는,
일렉트릿 마이크로폰(electret microphone), 피에조 마이크로폰(piezo microphone), 또는 콘덴서 마이크로폰(condenser microphone)인,
강우 감지 장치.
제1항에 있어서,
상기 트랜스듀서는,
상기 존데의 중심으로부터 대략20 내지 80mm 떨어져 위치하는,
강우 감지 장치.
제1항에 있어서,
상기 트랜스듀서는,
상기 존데의 수직 축 상에 위치하는,
강우 감지 장치.
제1항에 있어서,
상기 트랜스듀서는,
상기 존데의 중심으로부터 대략 25 내지 75mm 떨어져 위치하는,
강우 감지 장치.
제1항에 있어서,
상기 존데는,
제한된 강우 샘플링 영역(limited rain-sampling area)을 포함하는,
강우 감지 장치.
제1항에 있어서,
태양 복사 센서(solar radiance sensor)를 더 포함하는,
강우 감지 장치.
시간당 강우량(rain rate)을 결정하는 방법에 있어서,
a) 제1항에 따른 장치를 제공하는 단계;
b) 상기 장치의 상기 존데에 충돌하는 빗방울들(rain drops)의 실시간 음향 신호(real-time acoustic signal)을 획득하는 단계;
c) 음향 파워 데이터(acoustic power data) 또는 음향 에너지 데이터(acoustic energy data)를 생성하기 위해 상기 실시간 음향 신호를 처리하는 단계; 및
d) 상기 음향 파워 데이터 또는 상기 에너지 데이터로부터 시간당 강우량을 결정하는 단계
를 포함하는, 방법.
제14항에 있어서,
상기 음향 파워 데이터 또는 상기 에너지 데이터로부터 시간당 강우량을 결정하는 단계는,
음향 파워 데이터 또는 음향 에너지 데이터의 분포(distribution)로부터 통계적 파라미터(statistical parameter)를 생성하는 단계
를 포함하는, 방법.
제14항에 있어서,
상기 실시간 음향 신호를 처리하는 단계는,
디지털 시변 신호(digital time varying signal)를 생성하기 위해 아날로그 전압(analog voltage)을 샘플링(sampling)하는 단계
를 포함하는, 방법.
제14항에 있어서,
상기 실시간 음향 신호를 처리하는 단계는,
진폭 변조 신호(amplitude modulated signal)를 복조하는 단계
를 포함하는, 방법.
제14항에 있어서,
상기 실시간 음향 신호를 처리하는 단계는,
디지털 시변 신호에 엔벨로프(envelope)를 적용하는 단계
를 포함하는, 방법.
제14항에 있어서,
상기 실시간 음향 신호를 처리하는 단계는,
디지털 시변 신호를 다운 샘플링(downsampling)하는 단계
를 포함하는, 방법.
제14항에 있어서,
상기 음향 파워 데이터 또는 상기 에너지 데이터로부터 시간당 강우량을 결정하는 단계는,
시간당 강우량 및 다중 방울 타격들(multiple droplet strikes)의 집합 신호(aggregate signal) 사이 상관 관계(correlation)를 사용하는 단계
를 포함하는, 방법.
제14항에 있어서,
상기 음향 파워 데이터 또는 상기 에너지 데이터로부터 시간당 강우량을 결정하는 단계는,
다중 방울 타격들(droplets)의 집합 신호(aggregate signal)와 시간당 강우량 간을 상관(correlate)시키기 위하여 파워 함수(power function)를 사용하는 단계
를 포함하는, 방법.
제14항에 있어서,
정상 강우(normal rain)에서 검출된 최대 마이크로폰 신호(maximum microphone signal)에 기초한 정규화 상수(normalization constant)를 사용하여 상기 음향 파워 데이터 및/또는 음향 에너지 데이터를 정규화하는 단계
를 더 포함하는, 방법.
제14항에 있어서,
상기 정상 강우는,
대략 4.0mm 또는 5.0mm의 최대 방울 크기(maximum drop size)를 갖는,
방법.
제14항에 있어서,
풍속(wind velocity)에 대한 상기 음향 파워 데이터 및/또는 음향 에너지 데이터를 보정하는 단계
를 더 포함하는, 방법.
제1항에 따른 복수의 강우 감지 디바이스들을 포함하는 시스템.