专利名称：一种利用综合条件对遥测雨水情数据进行纠错的方法
技术领域：
本发明涉及水文、防汛信息化及自动遥测技术领域，特别是一种利用综合条件对遥测雨水情数据进行纠错的方法。
背景技术：
现有的遥测终端机数据采集原理
1.前端数据采集传感器转换现实中的水位、雨量等监 测信号，而这些监测信号数据通常是以开关量、模拟量等形式存在；
2.采集终端通过采集传感器信号，进行编码/解码转换成具备一定自纠错能力格式的数据如bed码、bch码等数据；
3.采集终端再控制传输设备将数据通过GPRS/GSM/VHF/CDMA/PPTN/ADSL等通道传输至中心；
4.中心接收终端从传输设备上接收传输过来的无线电信号；
5.中心接收终端再通过编码相对应的解码方式对数据进行解码，得到最终前端的监测数据；
6.通过中心接收软件与中心接收终端进行通信，然后解码，最终写入数据库，提供给业务应用模块使用。现有技术存在的缺点目前的遥测数据纠错基本上是在数据的编码格式上进行，目的是为了确保防止传输过程中产生的误差及错误。数据编码的方式只能解决数据在传输过程中的有效性，但是无法判定非传输过程的错误及误差，如采集终端故障更换引起的数据复位错误，人工清零、置数，不同遥测终端间的信号窜扰，人工对传感器进行注水检测，信号中断，数据阻塞，以及信号窜扰引起的冒大数负数错误，时间超前等错误情况。这些错误情况无法在采集前端就进行复杂的纠错，因此，提出了在接收终端的一种利用综合条件对遥测雨水情数据进行纠错的方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种利用综合条件对遥测雨水情数据进行纠错的方法，该方法能大大提高遥测数据的准确性和可靠性，弥补了遥测设备数据在应用中的不足。本发明采用以下方案实现一种利用综合条件对遥测雨水情数据进行纠错的方法，其特征在于包括错误识别和错误数据的纠错方法，所述的错误识别是针对中心接收终端对接收到的遥测终端发送来的数据进行错误定位，从而进行错误数据的纠错；
该数据错误识别包括
人为注水的识别，用小于10分钟的时间内降大雨量和该遥测终端的周边站无雨量两个指标来判断；
因通讯信号串扰而引起数据跳变的识别，当中心接收终端接收到的遥测终端发送来的监测数据出现大的波动，且发生次数不小于三次，即判断为通讯信号串扰；冒大数和冒负数的识别，通过判断相邻两次中心接收终端接收的数据时间间隔是否大于一预定值和数据差值是否大于一预定值进行判断；
时间段内监测数据的累计值超限识别，通过设定一累积总值，判断遥测监测数据在一定时间内如超过该累积总值则判断为超限；
监测数据阻塞的识别，通过当前接收的数据与上次接收的数据的时间间隔大于一预定值以及两数据差值大于一预定值来判断；
错误数据的纠错方法包括
人为注水的纠错将识别为人为注水的数据清零；
通讯信号串扰的纠错当雨量数据因通讯信号串扰而产生跳变，是通过人工干预纠错数据或用相关系数准确的站点数据来替代跳变的数据；当水位数据因通讯信号串扰而产生跳变时，通过人工干预的方法来纠错数据或相应水位法来插补；
冒大数和冒负数的纠错当出现冒负数时，雨量数据可当成零处理；当雨量冒大数时，若不是因所述通讯信号串扰引起的，而是由于系统接收不到信息造成，这种情况的雨量数据值是正确的，只是其实际降雨时段未知，其纠错方法可取相关系数较好的相邻的站点作为典型降水过程进行同倍比分配；当冒大数的错误原因是由于信号串扰而引起的，则采用所述信号串扰的纠错来处理；
时间段内监测数据的累计值超限的纠错通过将经验值数据代替原数据进行纠正；监测数据阻塞的纠错方法，其中该监测数据中的雨量数据的纠错方法是取一时间段内相关系数稳定的相邻站点作为典型降水过程进行同倍比分配；该监测数据中的水位数据用线性插值的方法进行插补。在本发明一实施例中，所述数据错误识别还包括遥测终端主板更换的识别当所述中心接收终端接收到的遥测终端发送来的监测数据变化为0或与上一数据的差值超过一固定值，而后又恢复正常，即可判断是遥测终端主板更换；
所述错误数据的纠错方法还包括遥测终端主板更换后的数据纠错所述中心接受端在识别遥测终端主板更换后，从新主板来数据后的第二个数据起计算雨量或水位。在本发明一实施例中，所述数据错误识别还包括监测数据复位的识别，该识别通过原累积雨量是否接近40%和新数据是否为0来判断；
所述错误数据的纠错方法还包括监测数据复位后的纠错所述中心接收终端计算雨量从复位后来接收到的监测数据的第二个数据起计算。在本发明一实施例中，所述数据错误识别还包括信号中断的识别，当所述中心接收终端在一预定时间内没有接收到遥测终端发来的监测数据，即判定为信号中断识别；
所述错误数据的纠错方法还包括信号中断的纠错方法当所述中心接收终端识别到信号中断后，则通过系统遥测数据的比对，找到与该遥测终端的站点相对应的水文站，并与该水文站通过GPRS接收到的数据进行对比、纠错。
在本发明一实施例中，所述数据错误识别还包括设备故障的识别，当所述中心接收终端在一预定时间内没有收到该遥测终端的设备信息，则判断该遥测终端出现故障；
所述错误数据的纠错方法还包括设备故障后的纠错方法其中该遥测终端的监测数据中的雨量数据通过采用水文测站中的相对应站点来插补，或由相应的工作人员，进行人工干预增补丢失的数据；该遥测终端的监测数据中的水位数据可用线性插值的方法进行插补。在本发明一实施例中，所述数据错误识别还包括遥测终端时间超前的识别，所述中心接收终端提取该遥测终端发送来的时间数据与现有操作系统上的时间进行比较，若不同则判断遥测终端时间超前；
所述错误数据的纠错方法还包括遥测终端时间超前的纠错方法当所述中心接收终端识别到遥测终端时间超前，则通过与上次接收到的数据时间进行对比，踢除时间间隔大于12小时的数据，来纠正时间超前的错误数据，超前数据当零处理。本发明的有益效果是经过识别和纠错大大提高了数据的准确性和可靠性，弥补了遥测设备数据在应用中的不足，为防灾减灾提供了强有力、可靠的数据保障，提高应灾能力，从而降低或减少灾害带来的损失。
图I是本发明系统架构示意图。
具体实施例方式下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。本实施例提供一种利用综合条件对遥测雨水情数据进行纠错的方法，请参见图1，遥测系统包括设于各水文站的遥测终端，该遥测终端将监测数据发送到一中心接收终端，该方法通过中心接收终端对接收的遥测终端发来的数据进行错误数据的处理，该处理上可分为错误识别和纠错方法，数据错误识别是针对中心接收终端对接收到的数据进行错误定位，从而更好的进行数据纠错，下面10种识别及相关纠错的方法做具体的说明，要说明的 是，下面的说明仅仅是为了让一般技术人员了解这10种方案，并不代表本发明的方法一定要这10中方案才能实现，本发明的方法可以包括其中的几种，具体以权利要求保护范围为准。数据错误识别的包括如下内容
I.遥测终端主板更换的识别。由于遥测终端主板存在发生故障的可能性，而主板更换会引起遥测数据系列发生变化，多数情况下针对为0(值采用计数方式，若在更换主板时，主板没有复位，即为一固定值)，当有降水时又逐渐累积增大，更换主板会造成监测数据突然变化为0或具有很大差距的固定值，而后又恢复正常来判断。2.监测数据复位的识别。监测数据采用计数方式进行存储，如当雨量计数累积到40%后，数据会复位，复位后数据变为0，因此可以用原累积雨量是否接近40%和新数据是否为0来判断。3.人为注水的识别。注水实验通常是在无雨时进行，由于雨量桶为漏斗状，可以采用人为往漏斗倒水注水的方式，来模拟下雨，此种方式一般会出现短历时大雨量，且通常一次注水不可能超过10分钟，因此可以用10分钟内降较大雨量和周边站无雨量两个指标来判断。4.监测数据阻塞的识别。数据阻塞主要是由于信号问题，较长时间无接收到数据，当该段时间有降雨时，接收到新数据后，其新数据与老数据相比可能要大得多，因此可以用该站点上次接收到的监测数据，通过与上次接收的数据时间间隔和数据差值两个指标来进行判断。5.信号中断的识别。长时间无接收到监测数据，但设备的基本信号保持正常，即每5分钟收到一条设备信号。 6.因通讯信号串扰而引起“数据跳变”的识别。由于通讯信号的不稳定原因，当接收到的监测数据突然变大又突然小，即数据出现较大的波动，且发生次数三次以上时，即可判断为信号串扰。如接收到的数据顺序为1200，1201，1203,9908,1204…，通过识别可以判断9908由于信号串扰造成的错误数据。7.设备故障的识别。在较长的时间内没有任何设备信息，就可以判别为设备出现故障。8.冒大数和冒负数的识别。信号串扰可能引起冒大数和冒负数，判断方法同信号串扰；数据阻塞的判断可能引起冒大数，判断方法同数据阻塞。9.遥测系统时间超前的识别。根据与现有操作系统上的时间比较来判断，并可远程设置修改遥测终端时间。如当前中午12点，已经接收到晚上20点的监测数据，属于明显的时间超如错误。10.时间段内监测数据的累计值超限识别。遥测监测数据在一定时间内是不能超过一定累计总值的，通过设定累计总值来判断超限。比如不可能每分钟的累计降雨量大于10毫米，这是超出业务范围的限值，全国全年累计降雨值平均>2000毫米的都不是很多，所以通过设计限制来进行经验判断。在数据错误识别中，针对数据具体识别范围的定义，通过XML来进行配置，如累计值超限设置中，通过XML的方式来设置值“〈data name= ‘，type= ‘ ’，vall=0, val2=l>”，由于不同地域的经验值的差异，通过该类设置确保数据的识别上的灵活动态。遥测数据错误识别完，针对识别出来的错误类型进行分析纠错，该些错误识别的具体纠错的方法如下处理
I.主板更换的纠错方法。主板更换会引起遥测数据系列变化，由于更换主板通常是在无雨的情况下进行，所以本方法从新主板来数据后的第二个数据起计算雨量或水位，不会
导致雨量误差。2.雨量数据复位的纠错方法。雨量数据复位会引起复位后的数据为0，因复位的过程时间极短，此段时间可视为无降雨，因此计算雨量可从复位后来数据的第二个数据起计算。3.人为注水的纠错方法。通过设定每分钟雨量的上限，及最大10分钟雨量的上限，并通过接收周边站是否有降雨来判断，以纠正由于人为注水而引起的短时间内数据的大跳变。4.数据阻塞的纠错方法。数据阻塞的结果将导致雨量冒大数，水位一段时间无数据。雨量的纠错方法是取该时间段内相关系数较好的相邻站点作为典型降水过程进行同倍比分配。水位即可用线性插值的方法进行插补。5.信号中断的纠错方法。通过与水文站遥测数据的比对，找到与该站点相对应的水文站，与水文站通过GPRS接收到的数据进行对比，以纠正该差错。6.因信号串扰而引起“数据跳变”的纠错方法。当雨量数据因信号串扰而产生跳变时，可以通过人工干预的方法来纠错数据或用相关系数好的站点来替代；当水位数据因信号串扰而产生跳变时，可以通过人工干预的方法来纠错数据或相应水位法来插补。7.设备故障的纠错方法。在设置的时间内没有任何数据，就可以判别为设备故障，雨量站的纠错可以通过采用水文测站中的相对应站点来插补，来获得数据进行纠错，或由相应的工作人员，进行人工干预增补丢失的数据。水位即可用线性插值的方法进行插补。8.冒大数和冒负数的纠错方法。只有雨量站才会存在冒大数和冒负数的问题，当出现负数时，雨量可当成零处理；当雨量冒大数时，若不是因信号串扰引起的，其跳变的原因主要是由于系统接收不到信息造成，这种情况的雨量值是正确的，只是其实际降雨时段未知，其纠错方法可取相关系数较好的相邻的站点作为典型降水过程进行同倍比分配。当冒大数的错误原因是由于信号串扰而引起的，可 以采用上文提到的信号串扰纠错方法来处理。9.时间超前的纠错方法。通过与上次接收到的数据时间进行对比，踢除数据时间间隔大于12小时的数据，来纠正该错误数据，超前数据当零处理。10.时间段数据总量超限的纠错方法。通过设定每分钟降雨量不大于5毫米、每十分钟降雨量不大于50毫米、每二十分钟降雨量不大于70毫米、每三十分钟降雨量不大于100毫米、每四十分钟降雨量不大于120毫米、每六十分钟降雨量不大于150毫米等超限条件，对来报数据进行纠错，一旦数据超过，而且该数据属于正常值范围内，则用该经验值数据代替原数据进行纠正。遥测系统通过错误识别、错误纠错后的数据，再进行正常入库操作，从而确保业务应用模块调用的是正确的监测数据。以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。
权利要求
1.ー种利用综合条件对遥测雨水情数据进行纠错的方法，其特征在于包括错误识别和错误数据的纠错方法，所述的错误识别是针对中心接收终端对接收到的遥测终端发送来的数据进行错误定位，从而进行错误数据的纠错； 该数据错误识别包括 人为注水的识别，用小于10分钟的时间内降大雨量和该遥测终端的周边站无雨量两个指标来判断； 因通讯信号串扰而引起数据跳变的识别，当中心接收终端接收到的遥测终端发送来的监测数据出现大的波动，且发生次数不小于三次，即判断为通讯信号串扰； 冒大数和冒负数的识别，通过判断相邻两次中心接收终端接收的数据时间间隔是否大于ー预定值和数据差值是否大于ー预定值进行判断； 时间段内监测数据的累计值超限识别，通过设定ー累积总值，判断遥测监测数据在一定时间内如超过该累积总值则判断为超限； 监测数据阻塞的识别，通过当前接收的数据与上次接收的数据的时间间隔大于ー预定值以及两数据差值大于一预定值来判断； 错误数据的纠错方法包括 人为注水的纠错将识别为人为注水的数据清零； 通讯信号串扰的纠错当雨量数据因通讯信号串扰而产生跳变，是通过人工干预纠错数据或用相关系数准确的站点数据来替代跳变的数据；当水位数据因通讯信号串扰而产生跳变时，通过人工干预的方法来纠错数据或相应水位法来插补； 冒大数和冒负数的纠错当出现冒负数时，雨量数据可当成零处理；当雨量冒大数吋，若不是因所述通讯信号串扰引起的，而是由于系统接收不到信息造成，这种情况的雨量数据值是正确的，只是其实际降雨时段未知，其纠错方法可取相关系数较好的相邻的站点作为典型降水过程进行同倍比分配；当冒大数的错误原因是由于信号串扰而引起的，则采用所述信号串扰的纠错来处理； 时间段内监测数据的累计值超限的纠错通过将经验值数据代替原数据进行纠正；监测数据阻塞的纠错方法，其中该监测数据中的雨量数据的纠错方法是取ー时间段内相关系数稳定的相邻站点作为典型降水过程进行同倍比分配；该监测数据中的水位数据用线性插值的方法进行插补。
2.根据权利要求I所述的利用综合条件对遥测雨水情数据进行纠错的方法，其特征在于 所述数据错误识别还包括 遥测终端主板更换的识别当所述中心接收终端接收到的遥测终端发送来的监测数据变化为O或与上一数据的差值超过一固定值，而后又恢复正常，即可判断是遥测終端主板更换； 所述错误数据的纠错方法还包括 遥测终端主板更换后的数据纠错所述中心接受端在识别遥测终端主板更换后，从新主板来数据后的第二个数据起计算雨量或水位。
3.根据权利要求I所述的利用综合条件对遥测雨水情数据进行纠错的方法，其特征在于所述数据错误识别还包括 监测数据复位的识别，该识别通过原累积雨量是否接近40%和新数据是否为O来判断； 所述错误数据的纠错方法还包括 监测数据复位后的纠错所述中心接收终端计算雨量从复位后来接收到的监测数据的第二个数据起计算。
4.根据权利要求I所述的利用综合条件对遥测雨水情数据进行纠错的方法，其特征在于 所述数据错误识别还包括 信号中断的识别，当所述中心接收终端在一预定时间内没有接收到遥测终端发来的监测数据，即判定为信号中断识别； 所述错误数据的纠错方法还包括 信号中断的纠错方法当所述中心接收终端识别到信号中断后，则通过系统遥测数据的比对，找到与该遥测终端的站点相对应的水文站，并与该水文站通过GPRS接收到的数据进行对比、纠错。
5.根据权利要求I所述的利用综合条件对遥测雨水情数据进行纠错的方法，其特征在于 所述数据错误识别还包括 设备故障的识别，当所述中心接收终端在一预定时间内没有收到该遥测终端的设备信息，则判断该遥测終端出现故障； 所述错误数据的纠错方法还包括 设备故障后的纠错方法其中该遥测终端的监测数据中的雨量数据通过采用水文测站中的相对应站点来插补，或由相应的工作人员，进行人工干预增补丢失的数据；该遥测终端的监测数据中的水位数据可用线性插值的方法进行插补。
6.根据权利要求I所述的利用综合条件对遥测雨水情数据进行纠错的方法，其特征在于 所述数据错误识别还包括 遥测终端时间超前的识别，所述中心接收终端提取该遥测终端发送来的时间数据与现有操作系统上的时间进行比较，若不同则判断遥测终端时间超前； 所述错误数据的纠错方法还包括 所述遥测終端时间超前的纠错方法当所述中心接收终端识别到遥测终端时间超前，则通过与上次接收到的数据时间进行对比，踢除时间间隔大于12小时的数据，来纠正时间 超前的错误数据，超前数据当零处理。
全文摘要
本发明涉及一种利用综合条件对遥测雨水情数据进行纠错的方法，其特征在于包括错误识别和错误数据的纠错方法，所述的错误识别是针对中心接收终端对接收到的遥测终端发送来的数据进行错误定位，经过识别，然后纠错，该方法大大提高了数据的准确性和可靠性，弥补了遥测设备数据在应用中的不足，为防灾减灾提供了强有力、可靠的数据保障，提高应灾能力，从而降低或减少灾害带来的损失。
文档编号G01W1/14GK102707339SQ20121015551
公开日2012年10月3日 申请日期2012年5月18日 优先权日2012年5月18日
发明者黄敏 申请人:福建四创软件有限公司