王 江，楊一帆，鄒 軍，石明明，李抒智，張 紅，王洪榮，蘇曉峰，陳 啟，鄭煒陵

（1. 上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué) 理學(xué)院 , 上海 201418；2. 上海產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院, 上海 201206；3. 上海贄匠智能科技有限公司, 上海 201107；4. 煙臺(tái)華創(chuàng)智能裝備有限公司, 山東 煙臺(tái) 264001；5. 西雙版納承啟科技有限公司,云南 景洪, 666100；6. 上海國(guó)際機(jī)場(chǎng)股份有限公司, 上海 201207）

降水情況影響著社會(huì)生活、自然環(huán)境、交通運(yùn)輸、軍事行動(dòng)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等各個(gè)方面，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展進(jìn)步，對(duì)降水的監(jiān)測(cè)技術(shù)手段也越來(lái)越智能化與精確化[1]。對(duì)降水進(jìn)行有效實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)是非常有必要的，特別是在機(jī)場(chǎng)等特殊的空間區(qū)域，對(duì)降水的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)有助于決策者對(duì)降水實(shí)時(shí)狀況的掌握，進(jìn)而采取相應(yīng)的應(yīng)急措施[2]。降水量過(guò)多會(huì)導(dǎo)致機(jī)場(chǎng)跑道積水或內(nèi)澇[3]，影響機(jī)場(chǎng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。建立完善的防汛指揮系統(tǒng)、排水系統(tǒng)、管理和運(yùn)行機(jī)制等可以解決降雨后的積水問(wèn)題；而對(duì)降水的測(cè)量可以反演降雨強(qiáng)度，起到很好的預(yù)警作用，為提前預(yù)測(cè)未來(lái)降雨情況提供參考依據(jù)。隨著降水監(jiān)測(cè)技術(shù)的不斷發(fā)展和雨量計(jì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)的不斷突破，將雨量計(jì)應(yīng)用于智慧機(jī)場(chǎng)，可為維護(hù)機(jī)場(chǎng)運(yùn)轉(zhuǎn)提供重要保障。

1 雨量計(jì)工作原理

1.1 雨量計(jì)檢測(cè)技術(shù)

目前，世界各國(guó)所使用的降水監(jiān)測(cè)工具主要包括氣象衛(wèi)星、氣象雷達(dá)和雨量計(jì)等[4]。其中氣象衛(wèi)星與氣象雷達(dá)主要用于大范圍監(jiān)測(cè)，不能精確反演降水分布和定量分析；而雨量計(jì)在小區(qū)域的降水監(jiān)測(cè)優(yōu)勢(shì)突出，合理布置雨量計(jì)的觀測(cè)點(diǎn)即可知道該區(qū)域的具體降水分布情況，通過(guò)反演解析降雨強(qiáng)度[4]。

按照是否接觸雨水，雨量計(jì)可分為接觸式雨量計(jì)和非接觸式雨量計(jì)[5]。接觸式雨量計(jì)是較為傳統(tǒng)的雨量測(cè)量?jī)x器，如翻斗式雨量計(jì)、虹吸式雨量計(jì)、稱(chēng)重式雨量計(jì)等。這些傳統(tǒng)機(jī)械式的雨量計(jì)測(cè)量都是定時(shí)測(cè)量，獲得的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)具有一定延時(shí)性，無(wú)法及時(shí)獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，且需要對(duì)儀器進(jìn)行定期清理維護(hù)，長(zhǎng)期暴露在野外儀器容易損壞，系統(tǒng)誤差較大[6]。而非接觸雨量計(jì)是新興的雨量檢測(cè)儀器，通過(guò)對(duì)電[6]、光[7]、聲[8]等的變化進(jìn)行檢測(cè)，來(lái)獲取雨量數(shù)據(jù)，包括壓電雨量計(jì)、聲學(xué)雨量計(jì)、紅外光學(xué)雨量計(jì)等。這類(lèi)雨量計(jì)靈敏度高，速度快，可以進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間自動(dòng)連續(xù)采集，方便快速獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)[9]。紅外光學(xué)雨量計(jì)有高精度和高靈敏度的特點(diǎn)，可以通過(guò)與窄帶網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合的方式，在智慧機(jī)場(chǎng)的雨量測(cè)量領(lǐng)域得到應(yīng)用。

1.2 紅外光學(xué)雨量計(jì)檢測(cè)技術(shù)

紅外光學(xué)雨量計(jì)是光學(xué)雨量計(jì)的一種。光學(xué)雨量計(jì)的基礎(chǔ)都是建立在降水粒子對(duì)光學(xué)傳播的影響上，通過(guò)對(duì)光學(xué)經(jīng)過(guò)粒子后的物理參數(shù)進(jìn)行檢測(cè)，從而獲取降水粒子包含的物理信息，通過(guò)建立和解析光學(xué)與粒子物理參數(shù)的模型進(jìn)而分析降雨情況。光學(xué)雨量計(jì)根據(jù)不同的探測(cè)內(nèi)容可分為2類(lèi)，一類(lèi)探測(cè)降水粒子的速度與顆粒大小等特征，另一類(lèi)探測(cè)光信號(hào)的散射、光強(qiáng)等特征[10]。第1類(lèi)主要采用消光遮蔽技術(shù)、圖像采集法及光散射技術(shù)等方法實(shí)現(xiàn)探測(cè)[11]。第2類(lèi)則是將光束接收到的信息轉(zhuǎn)為頻譜進(jìn)行分析，技術(shù)包括光強(qiáng)閃爍法[12]、光強(qiáng)衰減及散射儀綜合測(cè)量法等[10]。

紅外光學(xué)雨量計(jì)使用第1類(lèi)探測(cè)技術(shù)。通過(guò)近紅外向前散射技術(shù)[13-14]，利用光學(xué)散射原理，能夠建立散射光特性與降水粒子的物理特性（如粒子大小、形態(tài)、速度等）的關(guān)系模型[15]。紅外光學(xué)雨量計(jì)對(duì)降水粒子進(jìn)行測(cè)量，不同降水粒子具有不同的末速度和粒子大小，可以根據(jù)關(guān)系模型提取降水粒子的物理特性。圖1 是基于光學(xué)散射理論設(shè)計(jì)的光學(xué)雨量計(jì)工作原理圖。光源發(fā)射光經(jīng)過(guò)擴(kuò)束器后形成多束平行光，光線(xiàn)照射降水粒子后被散射形成散射光。散射光被光電探測(cè)器接收，將光信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?hào)，信號(hào)經(jīng)處理后根據(jù)建立的模型轉(zhuǎn)換后得到降水粒子的速度與大小用于判斷降水類(lèi)型，再根據(jù)單位時(shí)間內(nèi)降水粒子的數(shù)量計(jì)算出降水量[13]。

圖1 紅外光學(xué)雨量計(jì)工作原理Fig.1 Working principle of infrared optical rain gauge

1.3 代表性紅外光學(xué)雨量計(jì)

1.3.1 RS100紅外光電雨量計(jì)

RS100紅外光電雨量計(jì)內(nèi)部采取光學(xué)感應(yīng)原理測(cè)量降雨量，并且采用了可靠的算法保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。RS100可在相對(duì)濕度0%～99%，工作溫度-40～85 ℃的環(huán)境中工作。在性能方面，其感雨直徑達(dá)到7 cm，準(zhǔn)確度＜5%；具有2個(gè)模式，分別為測(cè)雨模式和感雨模式。在測(cè)雨模式下，分辨率為0.1 mm，傳感器未檢測(cè)到0.1 mm的降雨時(shí)，通過(guò)信號(hào)線(xiàn)向外界發(fā)出一個(gè)時(shí)長(zhǎng)50 ms的信號(hào)。在感雨模式下，分辨率為0.01 mm，傳感器每檢測(cè)到0.01 mm的降雨時(shí)，通過(guò)信號(hào)線(xiàn)向外界發(fā)出一個(gè)時(shí)長(zhǎng)1 min的信號(hào)。

1.3.2 G11紅外光學(xué)雨量計(jì)

G11雨量計(jì)使用光束的紅外光，檢測(cè)是否有水觸及外表面。它比典型的翻斗式雨量計(jì)要靈敏100倍，統(tǒng)計(jì)雨滴數(shù)量并發(fā)送脈沖信號(hào)。且G11采用高科技的紅外光學(xué)檢測(cè)原理，無(wú)機(jī)械配件，其傳感器不僅不受雨水沖撞影響，還可以在移動(dòng)中測(cè)量雨量。

G11紅外光學(xué)雨量傳感器包括一個(gè)多種操作模式開(kāi)關(guān)，允許自由配置多種操作模式，其中包括雨量測(cè)量模式、下雨模式以及停雨模式等。

2 基于智慧機(jī)場(chǎng)下的紅外光電雨量計(jì)系統(tǒng)方案

2.1 紅外光電雨量計(jì)的系統(tǒng)架構(gòu)

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，窄帶物聯(lián)網(wǎng)（narrow band-internet of things，NB-IoT）技術(shù)被應(yīng)用于智慧機(jī)場(chǎng)的建設(shè)中[16]。NB-IoT具有廣深覆蓋、海量連接、低功耗、低速率、超低成本、支持重復(fù)傳輸?shù)葍?yōu)勢(shì)[17-18]。且NB-IoT基于授權(quán)頻譜和運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)，無(wú)需重新安裝基站，只要運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)絡(luò)覆蓋，即可實(shí)現(xiàn)物聯(lián)通信，建設(shè)與部署容易便捷，大大降低安裝與運(yùn)維成本。雨水對(duì)機(jī)場(chǎng)的影響較大，對(duì)機(jī)場(chǎng)降雨情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)是非常有必要的，機(jī)場(chǎng)管理區(qū)域范圍較大，使用傳統(tǒng)人工對(duì)機(jī)場(chǎng)管理起來(lái)費(fèi)時(shí)費(fèi)力，因此基于NB-IoT的紅外光學(xué)雨量計(jì)系統(tǒng)被應(yīng)用于智慧機(jī)場(chǎng)的建設(shè)中。以上海浦東國(guó)際機(jī)場(chǎng)的方案為例，如圖2所示，紅外光電雨量計(jì)系統(tǒng)主要包括紅外光學(xué)雨量計(jì)傳感器組成的終端、NB網(wǎng)絡(luò)、IoT平臺(tái)和業(yè)務(wù)平臺(tái)。

圖2 智能雨量測(cè)量系統(tǒng)Fig.2 Intelligent rainfall measuring system

第1層是終端感知層[19]，是系統(tǒng)的邏輯結(jié)構(gòu)的底層，用于部署基礎(chǔ)硬件設(shè)備。終端層采用集成的NB-IoT模塊的紅外光學(xué)雨量計(jì)，可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)與雨量計(jì)的直接通信，減少中間環(huán)節(jié)，節(jié)省大量中間采集傳輸設(shè)備的投入，且可以進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與通信。

第2層是傳輸網(wǎng)絡(luò)層，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的傳輸與通信。采用基于NB-IoT的無(wú)線(xiàn)公網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸與通信，實(shí)現(xiàn)將感知層采集的數(shù)據(jù)信息傳輸?shù)絀oT平臺(tái)。

第3層是運(yùn)營(yíng)商IoT平臺(tái)，通過(guò)該平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商對(duì)感知層的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及加工，提供連接管理功能，為業(yè)務(wù)平臺(tái)提供必要的信息和分析結(jié)果。

第4層是應(yīng)用層，主要是應(yīng)用管理系統(tǒng)。提供監(jiān)控管理、數(shù)據(jù)查詢(xún)、報(bào)警管理等功能。

2.2 紅外光電雨量計(jì)系統(tǒng)的通信模式

基于蓬勃發(fā)展的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可應(yīng)用于智慧機(jī)場(chǎng)的通信模式數(shù)不勝數(shù)，目前最主流的通信模式當(dāng)屬WIFI、NB-IoT等短距離通信模式。根據(jù)紅外光電雨量計(jì)的特征，可以采取搭建分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的方式作為紅外光電雨量計(jì)的主要通信模式。紅外光電雨量計(jì)的傳感器網(wǎng)絡(luò)采用混合組網(wǎng)模式進(jìn)行節(jié)點(diǎn)之間的通信以及數(shù)據(jù)上傳。NB-IoT技術(shù)是2015年9月在3GPP標(biāo)準(zhǔn)組織中立項(xiàng)提出的一種新的窄帶蜂窩通信LPWAN技術(shù)，其特點(diǎn)主要包括低速率、低成本、高容量等。無(wú)線(xiàn)Mesh網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)稱(chēng)WMN，其工作原理是通過(guò)多跳節(jié)點(diǎn)構(gòu)建一個(gè)移動(dòng)的自組織網(wǎng)絡(luò)。分布于智慧機(jī)場(chǎng)中各位置的紅外光電雨量計(jì)通過(guò)搭載Mesh網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)成Mesh網(wǎng)絡(luò)中的終端，并在固定位置放置Mesh路由器，如此一來(lái)，傳感器終端也可以通過(guò)Mesh路由器彼此之間的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)來(lái)講數(shù)據(jù)傳輸?shù)組esh網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)，最后由網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)經(jīng)由NB-IoT技術(shù)將數(shù)據(jù)上傳至服務(wù)器，過(guò)程如圖3所示。采用NB-Mesh網(wǎng)絡(luò)的最大優(yōu)點(diǎn)就是每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有路由的能力而且功耗非常低，大部分時(shí)間都處在監(jiān)聽(tīng)狀態(tài)。報(bào)文的傳輸都在分配好的時(shí)間片內(nèi)完成，采用跳頻技術(shù)降低了沖突的發(fā)生，因此會(huì)大大降低報(bào)文的碰撞和重傳。每個(gè)消息都有ACK，通信的可靠性高，與此同時(shí)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)?？梢赃_(dá)到1 000 個(gè)節(jié)點(diǎn)左右。NB-Mesh主要的安全策略包括加密和授權(quán)。

圖3 NB-Mesh網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱DFig.3 Network topology of NB-Mesh network

2.3 紅外光電雨量計(jì)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析及處理

紅外光電雨量計(jì)使用非接觸式掃描，采集到的數(shù)據(jù)量非常的龐大，這就對(duì)數(shù)據(jù)的存放和處理有極高的要求。在智慧機(jī)場(chǎng)應(yīng)用中，紅外光電雨量計(jì)將檢測(cè)到的雨量相關(guān)模擬信號(hào)通過(guò)特定算法進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到一級(jí)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。隨后使用Bloom Filter對(duì)一級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)和整合，根據(jù)大量歷史數(shù)據(jù)并通過(guò)BP（back propagation） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)得出二級(jí)數(shù)據(jù)，使用SQL SERVER數(shù)據(jù)庫(kù)將二級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行保存維護(hù)，并生成對(duì)應(yīng)的歷史數(shù)據(jù)。得到的二級(jí)數(shù)據(jù)通過(guò)圖形用戶(hù)界面（graphical user interface，GUI）的方式進(jìn)行人機(jī)交互。

2.4 紅外光電雨量計(jì)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式

使用Bloom Filter對(duì)智慧機(jī)場(chǎng)中紅外光電雨量計(jì)的檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)和整合。Bloom Filter是一種空間效率很高的隨機(jī)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)， Bloom Filter通過(guò)極少的錯(cuò)誤率換取了空間的極大節(jié)省。初始狀態(tài)時(shí)，Bloom Filter是1個(gè)包含m位的位數(shù)組，每一位都置為0。

為了表達(dá)雨量計(jì)原始數(shù)據(jù)S={x1,x2,···,xn}這樣1個(gè)n個(gè)元素的集合，Bloom Filter使用k個(gè)互相獨(dú)立的哈希函數(shù)，分別將集合中的每個(gè)雨量計(jì)原始數(shù)據(jù)映射到{1,2,···,m}的范圍中。對(duì)任意一個(gè)元素x，第i個(gè)哈希函數(shù)映射的位置hi(x)就會(huì)被置為1(1≤i≤k)。

Bloom Filter在判斷一個(gè)雨量計(jì)原始數(shù)據(jù)是否屬于它表示的集合時(shí)會(huì)有一定的錯(cuò)誤率，通過(guò)簡(jiǎn)化模型，首先能夠得出當(dāng)集合雨量計(jì)原始數(shù)據(jù)模型S={x1,x2,···,xn}的 所有元素都被k個(gè)哈希函數(shù)映射到m位的位數(shù)組中時(shí)，這個(gè)位數(shù)組中某一位還是0的概率是：

要把S完全映射到位數(shù)組中，需要做kn次哈希。某1位還是0意味著kn次哈希都沒(méi)有選中它，因此其概率為的kn次方。

令p=是為了簡(jiǎn)化運(yùn)算。這里用到了計(jì)算e時(shí)常用的近似：

令ρ為位數(shù)組中0的比例，則ρ的數(shù)學(xué)期望E(ρ)=p′。在ρ已知的情況下，錯(cuò)誤率為：

式中：(1-ρ)為位數(shù)組中1的比例；(1-ρ)k表示k次哈希都剛好選中1的區(qū)域。

綜上所述，使用Bloom Filter可以將大量的雨量計(jì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行存放，并保證讀取數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，為下一步工作做足了充分的準(zhǔn)備。

2.5 紅外光電雨量計(jì)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)

紅外光電雨量計(jì)的數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)內(nèi)容包括歷史檢測(cè)數(shù)據(jù)以及參考數(shù)據(jù)。雨量計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)儲(chǔ)存所有二級(jí)數(shù)據(jù)，并根據(jù)時(shí)間定義將一部分二級(jí)數(shù)據(jù)定義為歷史數(shù)據(jù)。根據(jù)人為觀測(cè)結(jié)果，對(duì)所有歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽。數(shù)據(jù)庫(kù)使用SQL SERVER對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、分類(lèi)以及標(biāo)簽。根據(jù)不同的降雨量對(duì)將于進(jìn)行標(biāo)簽處理，并對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行人為處理后，進(jìn)行標(biāo)簽歸類(lèi)，最終形成歷史數(shù)據(jù)，再匯入外部參考數(shù)據(jù)，最終形成雨量計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)的具體存儲(chǔ)標(biāo)簽及規(guī)則如圖4所示。

圖4 雨量計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)規(guī)則Fig.4 Rain gauge database storage rules

2.6 紅外光電雨量計(jì)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)

在智慧機(jī)場(chǎng)中，不僅降雨量的歷史數(shù)據(jù)非常重要，未來(lái)時(shí)間內(nèi)的降雨量預(yù)測(cè)也同樣重要。精確預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)間內(nèi)的降雨量，可以對(duì)機(jī)場(chǎng)的防洪、防汛工作起到很大的幫助作用，機(jī)場(chǎng)相關(guān)工作人員可以根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，提前定點(diǎn)定時(shí)布置防洪防汛工作，保證機(jī)場(chǎng)各單位工作的穩(wěn)定工作。

光電雨量計(jì)系統(tǒng)從雨量計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)中調(diào)用歷史數(shù)據(jù)，并根據(jù)不同的歷史數(shù)據(jù)得到不同的預(yù)測(cè)結(jié)果，預(yù)測(cè)模型根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理進(jìn)行搭建。紅外光電雨量計(jì)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖5所示。

圖5 雨量計(jì)系統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Fig.5 BP neural network of rain gauge system

該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用多元線(xiàn)性回歸模型來(lái)完成。該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一共有3層，分別為Input層、Hidden層、Output層。Input層負(fù)責(zé)調(diào)用雨量計(jì)的歷史數(shù)據(jù)，并根據(jù)Input層權(quán)重的大小計(jì)算得出Hidden層的數(shù)據(jù)。Hidden層負(fù)責(zé)對(duì)雨量計(jì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步處理，根據(jù)Hidden層的權(quán)重大小計(jì)算得到Output層的數(shù)據(jù)。Output層得到計(jì)算后的數(shù)據(jù)后將數(shù)據(jù)輸出。

Input層數(shù)據(jù)與Hidden層數(shù)據(jù)之間的關(guān)系如下：

Output層數(shù)據(jù)與Hidden層數(shù)據(jù)之間的關(guān)系如下：

式中：x為雨量計(jì)的歷史數(shù)據(jù)；β為Input層的權(quán)重；h為Hidden的數(shù)據(jù)；ω為Hidden層的權(quán)重；y是預(yù)測(cè) 的未來(lái)降雨量；ξ是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2.7 基于NB-IoT的智能雨量測(cè)量系統(tǒng)流程

基于NB-IoT的智能雨量測(cè)量系統(tǒng)流程如圖6所示。紅外光電雨量計(jì)將監(jiān)測(cè)的感知信息通過(guò)傳輸網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳輸至運(yùn)營(yíng)商IoT平臺(tái)，運(yùn)營(yíng)商IoT平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理后展示于實(shí)時(shí)監(jiān)控平臺(tái)。接受雨量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、報(bào)警等信息，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)雨量計(jì)運(yùn)行情況，直觀實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)狀態(tài)、歷史變化、報(bào)警分析、事件統(tǒng)計(jì)等多種數(shù)據(jù)信息的可視化展示。此外，可實(shí)現(xiàn)與雨量計(jì)之間的直接通信，根據(jù)實(shí)際運(yùn)行情況通過(guò)遠(yuǎn)程平臺(tái)發(fā)出指令對(duì)雨量計(jì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行修改與調(diào)整。

圖6 基于NB-IoT的智能雨量測(cè)量系統(tǒng)流程圖Fig.6 Flow chart of NB-IoT based intelligent rainfall measurement system

3 結(jié) 語(yǔ)

根據(jù)智慧物聯(lián)系統(tǒng)的實(shí)際需求，將紅外光學(xué)雨量計(jì)應(yīng)用于智慧機(jī)場(chǎng)中。介紹了紅外光學(xué)雨量計(jì)的檢測(cè)技術(shù)，并以浦東機(jī)場(chǎng)智慧場(chǎng)區(qū)為例，詳細(xì)闡述了紅外光學(xué)雨量計(jì)在智慧機(jī)場(chǎng)中的應(yīng)用方案。通過(guò)雨量計(jì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析可以反演降水類(lèi)型，同時(shí)也可以分析預(yù)測(cè)未來(lái)降雨走勢(shì)，有利于機(jī)場(chǎng)防汛的及時(shí)調(diào)度和指揮。