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天气雷达基数据中因观测设备故障或标定问题而产生的异常数据,直接影响天气雷达数据质量、定量估测降水及天气系统的分析和判断。目前在中国气象局气象探测中心实时业务中,通过人工勘误环节对异常数据进行处理。针对2020—2022年业务中勘误较多的、大面积故障异常和易与降水数据混合的局部电磁干扰或故障的两类异常数据,分别构建和训练R-ResNet和R-LinkNet两种模型,提取雷达硬件故障、电磁干扰等特征,实现异常数据的识别和处理。评估结果表明:两种模型在提取异常数据特征方面均具有很强的学习能力,R-ResNet在分类判识异常数据与正常数据的准确率超过99%,R-LinkNet在分离电磁干扰杂波和降水回波的准确率超过98%。两种模型可用于实时业务中监控和勘误电磁干扰、故障等异常数据,实现异常数据的自动勘误处理。 相似文献
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选取了气象信息网络运行维护保障中出现频率较高,故障现象较典型的个例进行分析。针对不同的个例分别总结了具体的诊断处理流程和相应故障排查方法。 在气象上行报文传输故障个例和防火墙设备故障导致数据接收异常个例诊断分析中采用“排除法”,能够快速缩小故障范围定位到故障发生点;按照网络拓扑图形的路由走向采用了“分段检测方法”可以迅速追踪定位到通信网络故障造成的报文传输异常个例的故障源;在气象下行报文传输故障个例中如果根据气象数据下行广播流程采用逆向顺序反查故障原因可以快速找到异常原因。 相似文献
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对CINRAD/SA雷达发射机、接收机、伺服系统等不同部位硬件故障产生的异常回波、雷达数据和报警信息进行了分析。指出通过建立实时雷达状态信息库,对基数据进行雷达状态参数检查,形成包含基数据、状态参数、和报警信息在内的异常回波数据块,可实现实时雷达数据质量控制,提高新一代天气雷达数据质量。实际工作中业务人员可通过调用实时数据库获取数据质量信息,对雷达数据是否准确和可用进行判断。根据石家庄雷达站应用统计,可以对90%以上的异常回波数据进行剔除,为故障自动识别和探测技术方法的改善提供参考。 相似文献
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基于数据产品的风廓线雷达故障识别 总被引：1，自引：0，他引：1
风廓线雷达是一种以大气湍流为主要探测对象的晴空测风设备,近年来普遍使用。其资料的应用广泛,对数据产品的可用性要求越来越高。本文以1456D/F型两种布网风廓线雷达为研究对象,收集了22个产品异常个例,并对其进行了分类,分析了数据产品产生异常的原因;基于数据产品异常,总结出识别与分析风廓线雷达故障的经验方法及排查流程。有利于提高省级、台站业务人员识别风廓线雷达异常数据产品的能力,有效保障数据的正常采集与上传,从而为预报服务提供更准确的探测数据。 相似文献
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国家级地面自动气象站数据卸载异常原因及处理方法 总被引：1，自引：0，他引：1
国家级地面自动气象站数据卸载的异常表现有数据卸载失败、不卸载数据、连续卸载过去数据等,这些异常情况会对正常的地面气象测报工作造成重大影响。文章介绍了自动站数据卸载流程,并结合维修经验分析导致数据卸载异常的原因,从影响原理、故障表现和排除方法等方面分别探讨了计算机与采集器时间不同步、业务软件参数错误、计算机系统设置不当、采集程序异常和硬件故障等数据卸载失败原因,归纳出数据卸载失败的检修流程;最后,介绍了导致不卸载数据和连续卸载过去数据的原因和处理方法。 相似文献
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对一体化数据信息系统提出的反馈信息中的天气、外围环境、仪器故障、业务软件等因素进行分析,找出导致数据异常的主要原因,参照台站信息处理与反馈流程,提出分析反馈需要注意的问题和建议,供台站参考. 相似文献
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新一代天气雷达故障直接影响数据质量,异常产品的产生对短时临近预报预警带来了重大的影响,实现雷达异常产品实时监测具有一定现实意义。本系统采用WinForm 3层架构+ORM模型架构,通过统计纹理分析、灰度图像特征值分析等图像处理技术实现自动识别雷达异常产品。新一代天气雷达产品故障监测预警系统可以实时、高效、准确检测出异常雷达产品,满足强对流天气预警监测、天气雷达故障预警服务预判、天气雷达产品可用性服务等功能要求,从单部雷达产品数据中识别出异常回波,避免进一步影响多雷达组网拼图,对天气雷达组网产品的质量控制具有重要的意义。 相似文献
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针对气象卫星遥测数据在阈值范围内变化发生异常,简单的阈值法无法检测出来的问题,本文提出基于动态核主元分析法(DKPCA)对气象卫星遥测数据进行故障检测。首先采集卫星正常运行的遥测数据,建立DKPCA模型求得统计量的控制限,然后对当前的遥测数据进行检测,判断是否有故障发生。该方法通过初始数据的动态化表示解决了观测值间存在序列相关性的问题,引入的核主元分析法能够将复杂的遥测数据的非线性问题转化为线性问题。通过在轨运行的气象卫星FY3C的实际数据进行效果验证,结果表明利用正常状况下的观测数据,可以实时检测卫星遥测数据出现的异常,有效避免故障漏报。 相似文献
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以琼中2014—2021年自动土壤体积含水量数据为例,研究自动土壤体积含水量异常数据的判定方法,分析造成数据异常的原因。结果表明：依据降水与土壤水分自然变化规律,采用界限值检查和空间、时间一致性检查等数据质量控制方法,分析自动土壤水分历年数据年、月、旬、日变化趋势,可快速判定自动土壤水分历史数据集中异常数据出现时段;结合异常时段同期的降水量和台站值班记录及当地墒情实况可判定异常数据的正误。造成自动土壤体积含水量数据异常主要原因有：①传感器故障;②强降水天气,雨水冲刷石块移动造成土壤环境发生变化;③仪器安装不当,套管管壁与土壤开孔的孔壁之间存在缝隙,强降水造成传感器对应部位积水;④对套管管壁与土壤开孔的孔壁之间缝隙灌浆填补时,未严格按规范要求操作,破坏了土壤原有结构。 相似文献