一种三个雨量传感器数据融合计算方法、系统及终端与流程

1.本发明涉及技术领域，更具体地说，涉及一种三个雨量传感器数据融合计算方法、系统及终端。


背景技术：

2.雨量观测业务是地面气象观测系统中重要的组成部分，在天气预警预报和决策气象服务中发挥着重要作用，自动雨量观测是实现天气预报精细化的基本条件，尤其是重大灾害性天气时根据自动雨量监测数据记录，能够更全面地了解雨情、汛情和墒情，提高预报和服务的针对性和有效性。
3.在实际业务中，雨量大都采用一个传感器进行观测，往往由于感应器、通信链路、采集器等原因导致雨量不计数、雨量计数异常偏大、雨量计数有误差等情形，甚至出现晴天有降水、雨天没有或降水滞后、偏小等故障，如不及时做好数据质控或订正，进而将影响到观测数据服务质量和观测数据同化效果。而且南方降雨局地性强，雨量空间分布不均，单个雨量传感器无法判断工作状态及数据是否正常，在实际业务中对降雨量可信度问题经常影响决策和服务。
4.需要一种能够有效判断数据可信度，降低雨量数据故障率的三个雨量传感器数据融合计算方式方法。


技术实现要素：

5.本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种三个雨量传感器数据融合计算方法，还提供了一种三个雨量传感器数据融合系统及一种三个雨量传感器数据融合终端。
6.本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种三个雨量传感器数据融合计算方法，其实现方法如下：获取三个雨量传感器的分钟雨量值以及小时雨量值，三个小时雨量值分别记为h1、h2和h3；分以下四种情况判断并计算有效小时雨量值：第一种情况：若三个分钟雨量值都不为缺测并且三个分钟雨量值r均≤7mm，则可被允许的误差δ1=(h1+h2+h3)/3*4%≥0.4对h1、h2和h3进行两两比较：判断是否-≤ δ
1 ，-≤ δ
1 ，如果成立，则有效小时雨量值havg=(h1+h2+h3)/3；判断如果-＞ δ1或者-＞ δ1，则有效小时雨量值havg=（差值≤ δ1的两个小时雨量值之和）/2；判断如果-＞ δ1同时-＞ δ
1 ，则输出警示代码；在该种情况下，记为h1、h2和h3中的最大值；记为h1、h2和h3中的中间值；
记为h1、h2和h3中的最小值；第二种情况：若其中与h3对应的分钟雨量值＞7mm或者为缺测，则可被允许的误差δ2=(h1+h2) /2*4%≥0.4，然后对h1和h2进行比较：判断是否-≤ δ
2 ，如果成立，则有效小时雨量输出havg=(h1+h2)/2；如果-》δ
2 ，则输出警示代码；在该种情况下，记为h1和h2中的较大值；记为h1和h2中的较小值；第三种情况：若其中两个分钟雨量值＞7mm或者为缺测，则有效小时雨量值havg为剩余一个分钟雨量值对应的小时雨量值；第四种情况：若三个分钟雨量值都大于7mm或者为缺测，则输出警示代码；计算可信的有效分钟雨量，分别输出三个雨量传感器的相应状态。
7.本发明所述的三个雨量传感器数据融合计算方法，其中，所述雨量传感器独立工作采集雨量观测数据，每一次翻斗产生一个脉冲信号，代表采集到1mm雨量；三个雨量传感器分别将翻斗产生的脉冲信号发送至数据采集器的三个独立的数据采集通道；数据采集器分别对三个雨量传感器的脉冲信号进行累加统计计算。
8.本发明所述的三个雨量传感器数据融合计算方法，其中，所述分钟雨量值r的累加统计计算方法为：时间窗口从00秒开始，至59秒截止，累计计算1分钟内的脉冲信号次数，记录为分钟雨量值r
t
，t=1~60为当前分钟值，r
t
为t分钟时的分钟雨量值。
9.本发明所述的三个雨量传感器数据融合计算方法，其中，所述小时雨量值的累加统计计算方法为：由当前分钟雨量加上前59分钟累计雨量，得到小时雨量值h=σr
t
，t=1~60；分别计算三个雨量传感器的小时累计雨量h1、h2和h3。
10.本发明所述的三个雨量传感器数据融合计算方法，其中，所述有效分钟雨量r
t
计算采用公式：r
t
=h
t-h
t-1
；其中，h
t
和h
t-1
分别为t分钟和t-1分钟的havg。
11.一种三个雨量传感器数据融合系统，其中，所述系统包括三个雨量传感器、数据采集器、数据处理器以及数据输出单元；所述数据采集器，接收三个雨量传感器翻斗产生的脉冲信号，分别对三个雨量传感器的脉冲信号进行累加统计计算获取三个雨量传感器的分钟雨量值以及小时雨量值，三个小时雨量值分别记为h1、h2和h3；所述数据处理器，分以下四种情况判断并计算有效小时雨量值：第一种情况：若三个分钟雨量值都不为缺测并且三个分钟雨量值r均≤7mm，则可被允许的误差δ1=(h1+h2+h3)/3*4%≥0.4对h1、h2和h3进行两两比较：判断是否-≤ δ
1 ，-≤ δ
1 ，如果成立，则有效小时雨量值havg=(h1+h2+h3)/3；判断如果-＞ δ1或者-＞ δ1，则有效小时雨量值havg=（差值≤ δ1的两个小时雨量值之和）/2；
判断如果-＞ δ1同时-＞ δ
1 ，则控制数据输出单元输出警示代码；在该种情况下，记为h1、h2和h3中的最大值；记为h1、h2和h3中的中间值；记为h1、h2和h3中的最小值；第二种情况：若其中与h3对应的分钟雨量值＞7mm或者为缺测，则可被允许的误差δ2=(h1+h2) /2*4%≥0.4，然后对h1和h2进行比较：判断是否-≤ δ
2 ，如果成立，则有效小时雨量输出havg=(h1+h2)/2；如果-》δ
2 ，则控制数据输出单元输出警示代码；在该种情况下，记为h1和h2中的较大值；记为h1和h2中的较小值；第三种情况：若其中两个分钟雨量值＞7mm或者为缺测，则有效小时雨量值havg为剩余一个分钟雨量值对应的小时雨量值；第四种情况：若三个分钟雨量值都大于7mm或者为缺测，则控制数据输出单元输出警示代码；计算可信的有效分钟雨量并控制数据输出单元输出有效分钟雨量，控制数据输出单元分别输出三个雨量传感器的相应状态。
12.本发明所述的三个雨量传感器数据融合系统，其中，所述分钟雨量值r的累加统计计算方法为：时间窗口从00秒开始，至59秒截止，累计计算1分钟内的脉冲信号次数，记录为分钟雨量值r
t
，t=1~60为当前分钟值，r
t
为t分钟时的分钟雨量值。
13.本发明所述的三个雨量传感器数据融合系统，其中，所述小时雨量值的累加统计计算方法为：由当前分钟雨量加上前59分钟累计雨量，得到小时雨量值h=σr
t
，t=1~60；分别计算三个雨量传感器的小时累计雨量h1、h2和h3。
14.本发明所述的三个雨量传感器数据融合系统，其中，所述有效分钟雨量r
t
计算采用公式：r
t
=h
t-h
t-1
；其中，h
t
和h
t-1
分别为t分钟和t-1分钟的havg。
15.一种三个雨量传感器数据融合终端，其中，所述终端上设置有如上述的三个雨量传感器数据融合系统。
16.本发明的有益效果在于：应用本技术的融合计算方法，具有以下优势：（1）通过算法能够有效判断出雨量计和雨量数据的可信度，并给出相应状态判断；（2）当三个雨量计都正常时，能给出更真实可信的雨量值；当其中1个或者2个雨量计出现故障或超差时，仍能准确输出真实可信的雨量值，有效保障了观测数据的连续性；在无人干预的情况下，可以有效降低47.68%的故障率；（3）该算法运用雨量数据所具有的累加特性，采用小时累计雨量作为判断因素和计算的中间值，有效解决了三个雨量计的翻斗不同步产生的误差，使得输出的小时雨量和分钟雨量稳定可靠，具有创新性；（4）该设计解决了雨量计无法输出状态代码的问题，通过状态代码大大提高了故
障判断效率，降低了雨量数据的故障率，能保障数据可用率在99%以上。
附图说明
17.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，下面描述中的附图仅仅是本发明的部分实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图：图1是本发明较佳实施例的三个雨量传感器数据融合计算方法流程图；图2是本发明较佳实施例的三个雨量传感器数据融合计算方法逻辑款图；图3是本发明较佳实施例的三个雨量传感器数据融合计算方法福田区水围站11时观测数据；图4是本发明较佳实施例的三个雨量传感器数据融合计算方法福田区水围站12时观测数据；图5是本发明较佳实施例的三个雨量传感器数据融合计算方法福田区水围站13时观测数据；图6是本发明较佳实施例的三个雨量传感器数据融合计算方法福田区水围站14时观测数据；图7是本发明较佳实施例的三个雨量传感器数据融合计算系统原理框图。
具体实施方式
18.为了使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
19.本发明较佳实施例的三个雨量传感器数据融合计算方法，如图1所示，同时参阅图2，其实现方法如下：s01：获取三个雨量传感器的分钟雨量值以及小时雨量值，三个小时雨量值分别记为h1、h2和h3；s02：分四种情况判断并计算有效小时雨量值：第一种情况：若三个分钟雨量值都不为缺测并且三个分钟雨量值r均≤7mm，则可被允许的误差δ1=(h1+h2+h3)/3*4%≥0.4对h1、h2和h3进行两两比较：判断是否-≤ δ
1 ，-≤ δ
1 ，如果成立，则有效小时雨量值havg=(h1+h2+h3)/3；判断如果-＞ δ1或者-＞ δ1，则有效小时雨量值havg=（差值≤ δ1的两个小时雨量值之和）/2；判断如果-＞ δ1同时-＞ δ
1 ，则输出警示代码；在该种情况下，记为h1、h2和h3中的最大值；记为h1、h2和h3中的中间值；记为h1、h2和h3中的最小值；第二种情况：若其中与h3对应的分钟雨量值＞7mm或者为缺测，则可被允许的误差
δ2=(h1+h2) /2*4%≥0.4，然后对h1和h2进行比较：判断是否-≤ δ
2 ，如果成立，则有效小时雨量输出havg=(h1+h2)/2；如果-》δ
2 ，则输出警示代码；在该种情况下，记为h1和h2中的较大值；记为h1和h2中的较小值；第三种情况：若其中两个分钟雨量值＞7mm或者为缺测，则有效小时雨量值havg为剩余一个分钟雨量值对应的小时雨量值；第四种情况：若三个分钟雨量值都大于7mm或者为缺测，则输出警示代码；s03：计算可信的有效分钟雨量，分别输出三个雨量传感器的相应状态。
20.应用本技术的融合计算方法，具有以下优势：（1）通过算法能够有效判断出雨量计和雨量数据的可信度，并给出相应状态判断；（2）当三个雨量计都正常时，能给出更真实可信的雨量值；当其中1个或者2个雨量计出现故障或超差时，仍能准确输出真实可信的雨量值，有效保障了观测数据的连续性；在无人干预的情况下，可以有效降低47.68%的故障率；（3）该算法运用雨量数据所具有的累加特性，采用小时累计雨量作为判断因素和计算的中间值，有效解决了三个雨量计的翻斗不同步产生的误差，使得输出的小时雨量和分钟雨量稳定可靠，具有创新性；（4）该设计解决了雨量计无法输出状态代码的问题，通过状态代码大大提高了故障判断效率，降低了雨量数据的故障率，能保障数据可用率在99%以上；公式δ1=(h1+h2+h3)/3*4%≥0.4以及δ2=(h1+h2) /2*4%≥0.4均表示误差取值最小值为0.4，如果计算结果的误差小于0.4，则取误差为0.4，方案验证设计说明如下：选址及安装：在深圳范围内选取西部和中部的宝安区福永站（g1151）、福田区水围站（g3580）和罗湖区东门站（g3581）开展雨量多传感器融合观测试验。
21.测量站环境：福永、水围、东门三个站点均为楼顶制高点，距离地面10米左右，周边开阔无遮挡，能保持三个雨量计的观测环境一致；硬件系统设计：本实验采用1个qml201数据采集器（具备32位处理器，2个频率口，分辨率241 nsec，可达4khz），1个qmi118接口模块（含8个
±
25v低频信号输入和8个30vdc/1a的输出接口）和三个sl3-1雨量计（测量范围4mm/min内，分辨率0.1mm，允许误差
±
4%）进行系统搭建，雨量计为上海气象仪器厂生产的sl3-1型翻斗式雨量筒，其承水口径φ200mm，测量雨强范围0-4mm/min，分辨力为0.1mm，准确度0.4mm(≤10mm)、4％(》10mm)。三个雨量计通过线缆直接连接到采集器上，对采集器进行设定，实现每分钟对三个雨量计同步采集和输出一次分钟雨量数据。三个雨量计在同一平面安装，海拔高度相同，基础中心之间的距离为100cm，相互构成等边三角形，按顺时针方向对其编号依次编号为1#、2#、3#。
22.算法设计原理说明如下：雨量多传感器数据融合计算如图3所示，首先，先对三个雨量计的分钟雨量数据进行有效性判断，根据厂家技术指标sl3-1雨量计测量雨强范围为0-4mm/min，经过实测，该雨
量计在一直处于满水的极限状态下雨强为7mm/min，因此对于分钟雨量大于7mm的都判定为雨量计异常。
23.其次，计算出三个累计小时雨量。由于雨量的分布在时间上也是不连续的，可能前一分钟是暴雨后一分钟是小雨，更有可能出现毛毛雨的情况，这对于机械翻斗而言肯定会产生不同步的误差，该误差值为0.1mm。若采用分钟雨量进行计算，平均后会导致雨量值偏小，在每分钟的累加过程中，偏小误差会被不断放大，因此在计算真实雨量数据时不宜采用分钟雨量值进行计算。然而，雨量数据所具有的累加的特性，可以很好的消除翻斗不同步带来的误差，假设雨量计工作正常，则三个雨量计的不同步误差总是为0.1mm，随着小时累计雨量越来越大，进行平均后，不同步所带来的误差影响会越来越小。同时，如果雨量计存在偏小或偏大的故障，也会在累计雨量中被凸显，因此采用小时累计雨量值进行计算，通过设定允许的误差，进行判断和计算就能有效的将偏大或偏小的故障剔除。分钟雨量值则通过每分钟计算出来的小时雨量值相减求得。
24.第三，允许误差的取值，根据地面气象观测规范关于雨量要素准确度的要求为当累计雨量≤10mm 允许误差为0.4mm，当累计雨量》10mm，允许误差为累计雨量的4％。
25.第四，分别对三个累计小时雨量按大小进行排序，判断最大值和中间值的差值以及中间值和最小值的差值是否在允许误差内，最后计算输出可信的小时累计雨量值、分钟雨量值。由于三个雨量计安装在同一环境中，理论上三个雨量计的值应相等，考虑到雨量计存在器差，因此对于最终的有效值，采用算术平均进行计算取值。充分考虑三个雨量计可能同时出现的故障现象，分类进行逻辑判断和计算，最终输出有效值和雨量计的状态代码以便及时通知运维人员。
26.通过雨量多传感器融合观测实践，大大提升了观测数据质量，一方面为预警预报服务提供了更加精准的雨量观测数据，保障了数据的连续性；另一方面通过计算机后台程序识别数据状态也为设备故障处理提供了及时指引，特别是发生类似图3-图6中某1个雨量筒数据对比后分析为问题或错误数据时，较之以前如果是单站数据极大可能会判定为可信数据有了很大进步。因此，高冗余雨量观测方法具有全面推广的价值，同时，也为下一步智能化观测积累了经验，在地面观测全面智能化方向，值得观测业务人员进一步研究。
27.另外，相比于现有的一些多传感器融合方法，本技术的方法也是具有独创性和技术优势的，具体分析如下；对比文件1：cn109884735a-一种基于多雨量传感器观测降水的方法；1、该方法对传感器个数没有限制，如果只用两个传感器，会存在不可确定哪个传感器才是准确的情况。
28.2、该方法数据一致性采用均方根误差为判断，如果雨量传感器出现短路，异常增大情况，均方根误差也会被放大，导致最后的结果的误差被放大。
29.本方案采用的是仪器出厂误差和气象规范规定的雨量允许误差为判断，可以更有效的保障数据准确性。
30.3、该方法引入了6小时内的雨量判断，为的是解决毛毛雨雨量滞后的问题，对数据量的存储读取要求更高，不利于实际操作。
31.本方案采用每分钟的滑动小时雨量为当前分钟雨量计算的前提，可以通过每分钟滑动小时雨量的累加来有效消除滞后降雨、仪器不同步偏差等导致的偏差问题，并使该问
题得到简化解决。
32.4、该方法只通过误差判断数据是否可用，未能对传感器本身状态进行判断。
33.本方案可以给出几个传感器的状态和误差变化趋势。
34.对比文件2：cn109978010a-多雨量传感器融合算法；1、该方法引入了假定参数，对雨量分为大雨强、小雨强、毛毛雨几个阶段进行分级判断。
35.本方案直接采用仪器出厂误差和气象规范规定的雨量允许误差为判断，更简单、更有效的保障数据准确性。
36.2、使用时间窗的方法进行判别过程为：在一段时间长度内检查三个传感器输出0 .1mm雨量的一致性，决定0 .1mm的雨量是否为有效数据，如果具有一致性，则认为0 .1mm是有效的；如果不具有一致性，则认为这个0 .1mm分钟雨量的实测值是信号干扰或者线路故障导致的某个雨量传感器的误动作，权重取零。
37.本方案采用每分钟的滑动小时雨量为当前分钟雨量计算的前提，可以通过每分钟滑动小时雨量的累加来有效消除滞后降雨、仪器不同步偏差等导致的偏差问题，并使该问题得到简化解决。
38.3、该方法对各雨量传感器的个实测数据分配权重系数，最后加权融合得到一个分钟雨量数据，各分钟雨量数据同时再经过累计得到一个小时或者多个小时的总雨量。
39.本方案认为雨量传感器如果正常则应该会持续正常、如果存在性能误差，则该误差会持续体现在数据中，因此对不同的数据赋予权重，反而会将数据复杂化。本方案采用的误差判断方法是直接与仪器误差以及规范误差结合，更简单有效；对比文件3：cn112630867a-三个雨量传感器融合系统；1、该方法取三个雨量传感器输出值的中值为融合值。
40.本方案采用加权平均值为融合值。
41.2、该方案计算三个雨量传感器分钟值与分钟融合初始取值的差值作为偏差值，并用于计算累积偏差。最后将偏差值用于修订。
42.本方案采用每分钟的滑动小时雨量为当前分钟雨量计算的前提，可以通过每分钟滑动小时雨量的累加来有效消除滞后降雨、仪器不同步偏差等导致的偏差问题，并使该问题得到简化解决。
43.3、该方法引入了环境因素a，包括温度、相对湿度和海拔高度，温度由t表示，相对湿度由rh表示，海拔高度由h表示。修正值为：融合值和累积雨量偏差值的修正，其值为b。最终修订值a＝|a|b，且a＝(t/25-1)
×
(h/800-1)
×
(rh/0 .3-1)；本方案认为由于雨量的分布在时间上也是不连续的，可能前一分钟是暴雨后一分钟是小雨，更有可能出现毛毛雨的情况，这对于机械翻斗而言肯定会产生不同步的误差，该误差值为0.1mm。若采用分钟雨量进行计算，平均后会导致雨量值偏小，在每分钟的累加过程中，偏小误差会被不断放大，因此在计算真实雨量数据时不宜采用分钟雨量值进行计算。然而，雨量数据所具有的累加的特性，可以很好的消除翻斗不同步带来的误差，假设雨量计工作正常，则三个雨量计的不同步误差总是为0.1mm，随着小时累计雨量越来越大，进行平均后，不同步所带来的误差影响会越来越小。同时，如果雨量计存在偏小或偏大的故障，也会在累计雨量中被凸显，因此采用小时累计雨量值进行计算，通过设定允许的误差，进行判
断和计算就能有效的将偏大或偏小的故障剔除。
44.优选的，雨量传感器独立工作采集雨量观测数据，每一次翻斗产生一个脉冲信号，代表采集到1mm雨量；三个雨量传感器分别将翻斗产生的脉冲信号发送至数据采集器的三个独立的数据采集通道；数据采集器分别对三个雨量传感器的脉冲信号进行累加统计计算。
45.分钟雨量值r的累加统计计算方法为：时间窗口从00秒开始，至59秒截止，累计计算1分钟内的脉冲信号次数，记录为分钟雨量值r
t
，t=1~60为当前分钟值，r
t
为t分钟时的分钟雨量值。
46.小时雨量值的累加统计计算方法为：由当前分钟雨量加上前59分钟累计雨量，得到小时雨量值h=σr
t
，t=1~60；分别计算三个雨量传感器的小时累计雨量h1、h2和h3。
47.有效分钟雨量r
t
计算采用公式：r
t
=h
t-h
t-1
；其中，h
t
和h
t-1
分别为t分钟和t-1分钟的havg。
48.一种三个雨量传感器数据融合系统，如图7所示，系统包括三个雨量传感器1、数据采集器2、数据处理器3以及数据输出单元4；数据采集器2，接收三个雨量传感器1翻斗产生的脉冲信号，分别对三个雨量传感器的脉冲信号进行累加统计计算获取三个雨量传感器的分钟雨量值以及小时雨量值，三个小时雨量值分别记为h1、h2和h3；数据处理器3，分以下四种情况判断并计算有效小时雨量值：第一种情况：若三个分钟雨量值都不为缺测并且三个分钟雨量值r均≤7mm，则可被允许的误差δ1=(h1+h2+h3)/3*4%≥0.4对h1、h2和h3进行两两比较：判断是否-≤ δ
1 ，-≤ δ
1 ，如果成立，则有效小时雨量值havg=(h1+h2+h3)/3；判断如果-＞ δ1或者-＞ δ1，则有效小时雨量值havg=（差值≤ δ1的两个小时雨量值之和）/2；判断如果-＞ δ1同时-＞ δ
1 ，则控制数据输出单元输出警示代码；在该种情况下，记为h1、h2和h3中的最大值；记为h1、h2和h3中的中间值；记为h1、h2和h3中的最小值；第二种情况：若其中与h3对应的分钟雨量值＞7mm或者为缺测，则可被允许的误差δ2=(h1+h2) /2*4%≥0.4，然后对h1和h2进行比较：判断是否-≤ δ
2 ，如果成立，则有效小时雨量输出havg=(h1+h2)/2；如果-》δ
2 ，则控制数据输出单元输出警示代码；在该种情况下，记为h1和h2中的较大值；记为h1和h2中的较小值；第三种情况：若其中两个分钟雨量值＞7mm或者为缺测，则有效小时雨量值havg为剩余一个分钟雨量值对应的小时雨量值；
第四种情况：若三个分钟雨量值都大于7mm或者为缺测，则控制数据输出单元输出警示代码；计算可信的有效分钟雨量并控制数据输出单元输出有效分钟雨量，控制数据输出单元分别输出三个雨量传感器的相应状态。
49.（1）通过算法能够有效判断出雨量计和雨量数据的可信度，并给出相应状态判断；（2）当三个雨量计都正常时，能给出更真实可信的雨量值；当其中1个或者2个雨量计出现故障或超差时，仍能准确输出真实可信的雨量值，有效保障了观测数据的连续性；在无人干预的情况下，可以有效降低47.68%的故障率；（3）该算法运用雨量数据所具有的累加特性，采用小时累计雨量作为判断因素和计算的中间值，有效解决了三个雨量计的翻斗不同步产生的误差，使得输出的小时雨量和分钟雨量稳定可靠，具有创新性；（4）该设计解决了雨量计无法输出状态代码的问题，通过状态代码大大提高了故障判断效率，降低了雨量数据的故障率，能保障数据可用率在99%以上；优选的，分钟雨量值r的累加统计计算方法为：时间窗口从00秒开始，至59秒截止，累计计算1分钟内的脉冲信号次数，记录为分钟雨量值r
t
，t=1~60为当前分钟值，r
t
为t分钟时的分钟雨量值。
50.优选的，小时雨量值的累加统计计算方法为：由当前分钟雨量加上前59分钟累计雨量，得到小时雨量值h=σr
t
，t=1~60；分别计算三个雨量传感器的小时累计雨量h1、h2和h3。
51.优选的，有效分钟雨量r
t
计算采用公式：r
t
=h
t-h
t-1
；其中，h
t
和h
t-1
分别为t分钟和t-1分钟的havg（融合计算后的有效降雨量）。
52.一种三个雨量传感器数据融合终端，其中，终端上设置有如上述的三个雨量传感器数据融合系统。
53.应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

技术特征：
1.一种三个雨量传感器数据融合计算方法，其特征在于，实现方法如下：获取三个雨量传感器的分钟雨量值以及小时雨量值，三个小时雨量值分别记为h1、h2和h3；分以下四种情况判断并计算有效小时雨量值：第一种情况：若三个分钟雨量值都不为缺测并且三个分钟雨量值r均≤7mm，则可被允许的误差δ1=(h1+h2+h3)/3*4%≥0.4，对h1、h2和h3进行两两比较：判断是否-≤ δ
1 ，-≤ δ
1 ，如果成立，则有效小时雨量值havg=(h1+h2+h3)/3；判断如果-＞ δ1或者-＞ δ1，则有效小时雨量值havg=（差值≤ δ1的两个小时雨量值之和）/2；判断如果-＞ δ1同时-＞ δ
1 ，则输出警示代码；在该种情况下，记为h1、h2和h3中的最大值；记为h1、h2和h3中的中间值；记为h1、h2和h3中的最小值；第二种情况：若其中与h3对应的分钟雨量值＞7mm或者为缺测，则可被允许的误差δ2=(h1+h2) /2*4%≥0.4，然后对h1和h2进行比较：判断是否-≤ δ
2 ，如果成立，则有效小时雨量输出havg=(h1+h2)/2；如果-> δ
2 ，则输出警示代码；在该种情况下，记为h1和h2中的较大值；记为h1和h2中的较小值；第三种情况：若其中两个分钟雨量值＞7mm或者为缺测，则有效小时雨量值havg为剩余一个分钟雨量值对应的小时雨量值；第四种情况：若三个分钟雨量值都大于7mm或者为缺测，则输出警示代码；计算可信的有效分钟雨量，分别输出三个雨量传感器的相应状态。2.根据权利要求1所述的三个雨量传感器数据融合计算方法，其特征在于，所述雨量传感器独立工作采集雨量观测数据，每一次翻斗产生一个脉冲信号，代表采集到1mm雨量；三个雨量传感器分别将翻斗产生的脉冲信号发送至数据采集器的三个独立的数据采集通道；数据采集器分别对三个雨量传感器的脉冲信号进行累加统计计算。3.根据权利要求2所述的三个雨量传感器数据融合计算方法，其特征在于，所述分钟雨量值r的累加统计计算方法为：时间窗口从00秒开始，至59秒截止，累计计算1分钟内的脉冲信号次数，记录为分钟雨量值r
t
，t=1~60为当前分钟值，r
t
为t分钟时的分钟雨量值。4.根据权利要求3所述的三个雨量传感器数据融合计算方法，其特征在于，所述小时雨量值的累加统计计算方法为：由当前分钟雨量加上前59分钟累计雨量，得到小时雨量值h=σr
t
，t=1~60；分别计算三个雨量传感器的小时累计雨量h1、h2和h3。5.根据权利要求4所述的三个雨量传感器数据融合计算方法，其特征在于，所述有效分钟雨量r
t
计算采用公式：r
t
=h
t-h
t-1
；
其中，h
t
和h
t-1
分别为t分钟和t-1分钟的havg。6.一种三个雨量传感器数据融合系统，其特征在于，所述系统包括三个雨量传感器、数据采集器、数据处理器以及数据输出单元；所述数据采集器，接收三个雨量传感器翻斗产生的脉冲信号，分别对三个雨量传感器的脉冲信号进行累加统计计算获取三个雨量传感器的分钟雨量值以及小时雨量值，三个小时雨量值分别记为h1、h2和h3；所述数据处理器，分以下四种情况判断并计算有效小时雨量值：第一种情况：若三个分钟雨量值都不为缺测并且三个分钟雨量值r均≤7mm，则可被允许的误差δ1=(h1+h2+h3)/3*4%≥0.4对h1、h2和h3进行两两比较：判断是否-≤ δ
1 ，-≤ δ
1 ，如果成立，则有效小时雨量值havg=(h1+h2+h3)/3；判断如果-＞ δ1或者-＞ δ1，则有效小时雨量值havg=（差值≤ δ1的两个小时雨量值之和）/2；判断如果-＞ δ1同时-＞ δ
1 ，则控制数据输出单元输出警示代码；在该种情况下，记为h1、h2和h3中的最大值；记为h1、h2和h3中的中间值；记为h1、h2和h3中的最小值；第二种情况：若其中与h3对应的分钟雨量值＞7mm或者为缺测，则可被允许的误差δ2=(h1+h2) /2*4%≥0.4，然后对h1和h2进行比较：判断是否-≤ δ
2 ，如果成立，则有效小时雨量输出havg=(h1+h2)/2；如果-> δ
2 ，则控制数据输出单元输出警示代码；在该种情况下，记为h1和h2中的较大值；记为h1和h2中的较小值；第三种情况：若其中两个分钟雨量值＞7mm或者为缺测，则有效小时雨量值havg为剩余一个分钟雨量值对应的小时雨量值；第四种情况：若三个分钟雨量值都大于7mm或者为缺测，则控制数据输出单元输出警示代码；计算可信的有效分钟雨量并控制数据输出单元输出有效分钟雨量，控制数据输出单元分别输出三个雨量传感器的相应状态。7.根据权利要求6所述的三个雨量传感器数据融合系统，其特征在于，所述分钟雨量值r的累加统计计算方法为：时间窗口从00秒开始，至59秒截止，累计计算1分钟内的脉冲信号次数，记录为分钟雨量值r
t
，t=1~60为当前分钟值，r
t
为t分钟时的分钟雨量值。8.根据权利要求7所述的三个雨量传感器数据融合系统，其特征在于，所述小时雨量值的累加统计计算方法为：由当前分钟雨量加上前59分钟累计雨量，得到小时雨量值h=σr
t
，t=1~60；分别计算三个雨量传感器的小时累计雨量h1、h2和h3。9.根据权利要求8所述的三个雨量传感器数据融合系统，其特征在于，所述有效分钟雨量r
t
计算采用公式：
r
t
=h
t-h
t-1
；其中，h
t
和h
t-1
分别为t分钟和t-1分钟的havg。10.一种三个雨量传感器数据融合终端，其特征在于，所述终端上设置有如权利要求6-9任一所述的三个雨量传感器数据融合系统。

技术总结
本发明涉及三个雨量传感器数据融合计算方法、系统及终端，实现方法如下：获取三个雨量传感器的分钟雨量值以及小时雨量值，分四种情况判断并计算有效小时雨量值，计算可信的有效分钟雨量，分别输出三个雨量传感器的相应状态；通过雨量多传感器融合观测实践，大大提升了观测数据质量，一方面为预警预报服务提供了更加精准的雨量观测数据，保障了数据的连续性；另一方面通过计算机后台程序识别数据状态也为设备故障处理提供了及时指引，具有全面推广的价值，同时，也为下一步智能化观测积累了经验，在地面观测全面智能化方向，值得观测业务人员进一步研究。务人员进一步研究。务人员进一步研究。


技术研发人员：高瑞泉 郑慧 杨红龙 卢超 罗鸣 张春生 温静敏 钟晓勇
受保护的技术使用者：深圳市国家气候观象台（深圳市天文台）
技术研发日：2023.07.07
技术公布日：2023/8/9