DZZl-2型遥测自动气象站的维护 自动气象站维护工作计划

　　摘要　探讨DZZl-2型遥测自动气象站的维护技巧和注意事项，认为利用“中国气象局综合气象观测系统运行监控平台“和”自动气象站监控软件”显示的监控数据，结合“Dzzl-2型自动气象站终端”中的图形曲线，对判断数据是否异常、仪器是否故障很有帮助。指出正确雏护仪器是遥测，自动气象站正常工作、提高探测资料准确性和完整性的保证，也是减少人工站与自动站观测数据差异的保证。
　　关键词　大气探测；仪器维护；DZZl-2型遥测自动气象站
　　中图分类号　P415.1+2　文献标识码　A　文章编号　1007-5739(2012)02-0031-01
　　目前，遥测自动气象站已经在全国各气象台站广泛使用，除云、能见度、天气现象等要素外，大部分气象要素的观测都由原来的人工观测方式转为自动观测方式。观测方式的转变，在很大程度上减轻了观测员的工作负担，同时也避免了人为观测和操作的误差，提高了观测质量。但如何能够保证自动气象站的顺利运行和记录的完整性、准确性，成为台站每个观测员要面对的长期挑战。该文以广东省气象计算机应用开发研究所研制的DZZl-2型遥测自动气象站为例，探讨多年来在实际工作中积累的一些技巧，以供气象工作者参考。
　　1　从监控数据中判断故障
　　自动气象站在使用的过程中难免会出现一些故障，但在台站并不是每个观测员都会维修仪器。在仪器发生异常时，如果观测员能够及时发现并准确报告维修人员或上级技术保障部门，往往也能起到事半功倍的效果或为排除故障争取时间。因此，观测员在值班期间一定要细心。
　　(1)要注意观察“中国气象局综合气象观测系统运行监控平台”中本站的“运行监控”信息，从中可以了解数据的状态、显示单站或多站要素曲线图、对数据质量进行评价等，对判断本站设备运行是否正常很有帮助。
　　(2)要注意观察“自动气象站监控软件”显示的实时常规数据，如出现某项数据以红色字体显示，表明数据超出该要素的可能值或气候极值范围，应及时根据当时的天气情况进行判断，对有人工观测仪器的项目则应及时进行对比观测、分析。因此，在地面审核规则库中设置正确的气候极值显得非常重要。
　　(3)要注意观察“DZZI-2型自动气象站终端”中的图形曲线。对于气温、气压、湿度、地温等项目，有时可能会在气候极值的范围内出现较大的波动，这种情况很难通过某个实时数据来判断其正确性，此时可以借助“DZZl-2型自动气象站终端”相关要素的图形曲线和人工站相关要素的自记曲线来判断记录是否有误。例如：阳江遥测站在2010年8月25日更换40-320cm深层地温传感器，26日通过图形曲线发现40cm地温的日变化幅度明显偏大(呈波状)，而之前基本上都呈直线状，说明40cm地温的安装存在问题。经检查，发现40cm地温的感应头还没有放到底，重新安装后恢复正常。
　　(4)要注意观察“自动气象站监控软件”系统状态中采集器的供电情况。电源电压正常时应大于11.5V，否则容易出现故障。根据经验，在电压不足时，气压记录出现异常的情况较多。因此，在雷雨天，要特别注意采集器中市电供电是否正常，因为有时采集器的交流电源部分被雷击坏后，采集器将由采集箱中的电池供电(理论上能维持2-3d，但实际上只能维持1d左右)，如果发现不及时，会出现采集器因供电不足而发生故障的情况。在强雷暴期间，如果为了保护仪器而人为切断市电，雷暴过后需重新接上。
　　(5)要注意观察“DZZl-2型自动气象站终端”状态栏的风向状态和自检提示信息。风向状态正常时为“1111111-0000000”，否则，表示风向传感器可能存在故障。在测试状态时，如果人为转动风向标1圈而风向状态仍未正常，说明风向传感器已经存在故障。
　　(6)在雨天的非天气报观测时次，可以通过观察自动站与虹吸雨量计自记降水量的差异来判断故障。当虹吸雨量计自记雨量>0.4cm，而自动站无雨量或二者差异>10％时，说明雨量传感器可能存在故障。应及时补测人工定时降水量，如果自动站雨量与其相差也很大，则应及时对雨量传感器进行检查。
　　2　仪器的日常维护
　　2.1　雨量传感器的维护
　　每月至少定期清洗和检查雨量传感器1次。清洗时应按从外到里、从上到下的原则进行。要注意清除漏斗滤网中的杂物，使降水能够顺利进入翻斗，从而保证正确测取降水量，减少滞后降水量的产生。翻斗内壁禁止用手或其他物体抹试，以免沾上油污目。为了避免产生异常记录，清洗前要注意拔掉传感器电缆插头。
　　雨量传感器维护后，最好能够使用“JJSl型翻斗雨量传感器校准仪”对其进行检测，确保仪器的测量误差在±4％的范围内，否则要对传感器进行调整。调整时，除了调整计量翻斗外。最好能同时调整上翻斗，尽量使其与计量翻斗同步，以减少滞后降水量的发生。雨量传感器经“JJSl型翻斗雨量传感器校准仪”检测正常后，还应使用采集器自身的测试功能进行检测，以判断传感器的信号线和主机的风雨板是否正常。检测方法：在采集器LCD显示器按“MENU”→“测试项目”→“实时数据”，进入测试状态后，直接短路雨量传感器两芯电缆10次，如果采集器显示的降水量为1.0mm，则说明仪器正常，测试完后按“Esc”返回主菜单。
　　每月还应检查人工定时观测雨量和自动站自记雨量的偏差情况，如果二者的偏差经常超出±4％，则可以在雨量传感器允许的精度范围内进行灵活调整，使二者的偏差尽量控制在+4％的范围内。例如：假设分布均匀的10.0mm降水，雨量器测得9.5mm，雨量传感器测得10.2mm，那么可以通过调整雨量传感器的计量翻斗，使其在10.0mm降水下的测量值在9.6-9.9mm。在现实中，不锈钢雨量器所测雨量偏少的情况确实存在，因而平时也要做好雨量器的维护工作。
　　2.2　地温传感器的维护
　　地温场在经过一段时间后，土壤容易出现板结状况，应每月定期对地温场的土壤进行疏松平整，使地温传感器与土壤保持良好的接触。在雨后，也应及时对地温场进行部分松土，以防土壤板结。在松土时，应松及地面传感器的底部，回填平整土壤时，不能用力压，要保持松土后自然密贴和露出地面部分表身的清洁。对人工站地面3支温度表的埋放也要求如此，不能用挤压方式使1/2表身陷入土壤，实践证明，这是减少人工站与自动站地温差异的正确松土方法。此外，还要检查地温传感器电缆插头接口处的密封是否良好，以防进水和插头氧化造成接触不良，影响观测质量。
　　2.3　温湿传感器的维护
　　保持温度传感器的感应部分和湿度传感器的滤纸的清洁。应每月拆开湿度传感器头部网罩，若污染严重，应更换滤纸。同时注意用毛刷或半湿布对百叶箱除尘，保持清洁。通常雾天的湿度值应在90％-100％，若湿度不足90％或缺测(可能是测量值超出100％的范围)，应及时更换滤纸试测，若湿度仍未达要求，说明该传感器性能不好，应及时更换。
　　2.4　风向风速传感器的维护 　　采集器对风向风速传感器具有诊断功能，一般不须日常维护。但也可定期将采集器进入测试状态，人为转动风向标1圈，诊断码应为“1111111-0000000”，否则表明风向传感器可能已经损坏。有条件的台站可以每年定期清洗风向风速传感器的转动轴承，若发现传感器有卡滞现象，须立即更换或及时通知有关部门进行维修。
　　2.5　采集器和气压传感器的维护
　　采集器和气压传感器均安装在采集箱内，每周应用毛刷进行清洁，如果采集箱里有小虫、灰尘，可用软毛励清除。同时要注意检查进线孔是否密封完好，气压传感器静压气孔口有无堵塞、孔内有无小虫。
　　2.6　电源和传输电缆的维护
　　电源是数据采集器能正常工作的关键，UPS电源应2-3个月完全充放电1次。最好在UPS电源的输入端和采集器市电的输入端(实际也是UPS电源的输出端)各接1个漏电开关，以便于维护仪器时的控制。经验证明，在强雷雨天气将这2个开关打下后(切断市电)，对UPS电源和采集器都能起到很好的保护作用。另外，每年应定期检查电缆与各传感器、采集器之间有无连接松动、鼠咬、老化等现象。要保证藏电缆的管道(防雷盒)不能给老鼠留下进出的空隙一定要封牢(进线与出线孔)。每年春季或汛期来临前，应对防雷设施进行全面检查，对接地电阻(应大于5Ω)进行复测。
　　2.7　采集数据的维护
　　自动气象站监控软件负责将采集器中韵数据卸载到计算机中，当数据自动卸载失败时，应及时手工卸载，以防采集器中的数据丢失。当出现异常数据并影响到极值和正点上传数据时，应在正点数据卸载成功后，及时进入测报软件的“观测编报”→“定时观测”，更正数据并重新生成上传数据文件。每天20：00完成观测和发报任务后，应及时对当日的数据进行全面维护，做好异常数据的处理和数据文件的备份工作。每日可采用多种方式备份数据，但一定要做单独的手工备份，且不能与自动备份的路径相同。
　　2.8　维护注意事项
　　(1)在每次天气过程来临之前和过程之后，也应认真检查各种传感器的工作状态；如地温传感器的埋置是否正确、风向(风速)传感器是否转动灵活、雨量传感器的漏斗是否有堵塞现象等。
　　(2)在维护自动站时，应避开整点或气象要素极值可能出现的时间，以免影响观测记录。在更换各种温度和湿度传感器前，要避免新传感器曝晒在阳光下，以减少新传感器适应实际环境的时间。另外，在安装、维护、更换传感器时。除雨量传感器外，其他传感器应在切断电源的情况下进行。
　　(3)定期检查、维护仪器的情况应记入值班日志中。对自动站观测数据有影响的还要摘入备注栏。
　　3　结语
　　(1)观测员在值班期间应注意观察各种监控数据，当发现可疑记录时，应按有关的规定和操作方法进行处理，如果能判定是仪器故障而自己又处理不了的，应及时报告仪器维修人员，以免影响自动气象站的正常运行。
　　(2)应做好自动气象站的日常维护工作，避免因不维护或维护不当影响到自动气象站的观测质量，保证探测资料的准确性和完整性，减少人工站与自动站观测数据的差异。

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