为什么我们需要一种校正降雨强度的算法?
通过德克·贝克|更新日期:03/05/2021
在本文中，我将解释在测量降水量时如何出现误差，讨论一种修正方法，并演示如何使用算法来设计高质量的翻斗式雨量计。
介绍
液体沉淀(雨)是机械和电子测量中最简单的测量方法之一，同时也是最难以准确、有代表性的测量方法之一。定量降雨有两种方法:数量(或累积)和强度。降雨量是指以英寸或毫米为单位的深度和以小时为单位的强度。降雨强度是造成降水量测量误差的最大因素之一。
使用最广泛的雨量计通常被称为倾卸式雨量计。它有一个倾倒机制，位于一个漏斗下面，校准后，来回倾倒，因为它充满了校准的体积的水。
不出所料，跷跷板的运动速度是有限制的，在一些水流失之前来回摆动，测量也变得越来越不准确。换句话说，降雨积累测量的准确性取决于降雨的速率或强度。
一般来说，液体沉淀的另一个重要误差来源是风，有时可造成20%的损失。RainVUE™系列降水仪独特的沙漏形状是专门为减轻风对流域的影响而设计的，有证据*表明它是有效的。
在Campbell Scientific，我们开发了一种强度校正算法，并将其集成到RainVUE™系列智能降雨传感器中。在本文的其余部分中，我将描述我们开发和测试该算法所采用的方法。
这个过程
大多数翻斗式雨量计都是非常简单的电子装置——每一个尖端都会导致一个开关关闭，而那些开关闭合的部分由一个数据记录器来计数。这对强度意味着两件事:
- 我们需要做的不仅仅是数小费。
- 雨量计需要添加一些东西来进行额外的测量(即时间)和计算。
所有这些都可以放入由数据记录器运行的程序中。然而，为了简单和易于使用，我们在测量中添加了一个模块来进行计算，并通过SDI-12将数据传递给记录器，因此用户无需创建或维护复杂的程序。该模块还可以作为数据备份，并在数据记录器失去通信和电源的情况下，在内部电池上继续运行一段时间。
推荐给你:欲了解更多信息，请参见RainVUE 20个视频． |
一种校正强度的方法是首先计算强度(每小时的量)。然后，从强度，计算出数量的修正。我们选择了一条更直接的路线，通过测量两次降雨之间的时间(TBT)来纠正累积或强度的数量，并将其作为每次降雨数量的预测器。从TBT和数量出发，通过简单的单位换算计算强度。
数据收集和模型开发
我们使用每个RainVUE™模型的10个新的倾卸桶来收集数据。每个桶以12到16个固定的模拟降雨率(取决于模型和强度校正的目标范围)进行了三次复制。降雨量的模拟是简单地通过高精度的喷嘴运行测量的去离子水的体积。
- 对于大于100毫米/小时的速率，在每个桶中通过足够的水，以实现每次重复1000次小费。
- 对于较低的速率，每次复制至少使用330个提示。
(使用我们的测试装置，我们可以同时运行四个桶，但是对于每个RainVUE™模型，仅收集数据就需要大约1000小时或更多的时间!)
具有已知的体积量和准确测量的小费和TBT的数量使用CR6数据记录仪在美国，我们拥有开发修正模型所需的所有数据。使用回归，比较了几个模型的拟合。函数模型的例子形式包括幂律和指数衰减等。通过交叉验证和收集新数据来相互竞争模型来测试准确性。
下图显示了一个原始数据的例子，以及我们考虑的一个候选模型(如幂律，指数衰减，其他):
结论
总的来说，这个项目是一个有趣的挑战，我希望本文能够提供一些关于开发过程的见解，并演示用于创建最佳算法的强大方法，以增加高质量翻斗式雨量计的价值。
如果你有任何关于算法的问题，请在下面发表。
*引用
https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/2017WR020549
https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2017WR022421
关于作者
Dr. Dirk V. Baker，坎贝尔科学公司环境组应用研究科学家。万博matex网页登录他们感兴趣的领域包括生态学、农业和气象学等。他拥有科罗拉多州立大学野生动物生物学学士学位和杂草科学博士学位。德克的研究生和博士后研究集中在测量和模拟风力驱动的植物扩散。
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