Как датчики видимости точно определяют видимость в пределах 10 км?

Если я установлю 2 датчика видимости на участке дороги длиной 10 км, первый на расстоянии 0 м, а второй на расстоянии 5 км, и результаты первого датчика не будут соответствовать результатам второго датчика, как мне оценить видимость на расстоянии 10 км?

Чтобы оценить среднюю или репрезентативную видимость на расстоянии 10 км, можно рассмотреть следующие методы:

1. Взвешенное среднее: данные с обоих датчиков взвешиваются и усредняются. Часто данные с датчика, расположенного ближе к точке наблюдения, могут быть более точными, поэтому больший вес можно придать данным с датчика, расположенного ближе к точке наблюдения.

2. Пространственная интерполяция: Методы пространственной интерполяции, такие как кригинг или обратная интерполяция с весовыми коэффициентами, используются для оценки видимости на расстоянии 10 километров. Эти методы можно использовать для экстраполяции видимости в заданном месте с использованием данных из нескольких точек.

3. Многоточечные наблюдения: если это возможно, добавьте больше датчиков, чтобы охватить более широкую область, а затем используйте данные со всех датчиков для расчета видимости на 10-километровой территории. Это улучшит общую точность и репрезентативность данных.

4. Мониторинг и корректировка в реальном времени: если у вас есть система мониторинга в реальном времени, корректировки и исправления можно вносить на основе данных в реальном времени, чтобы более точно отражать фактические условия видимости.

На практике выбор подходящего метода зависит от точности датчика, пространственного распределения и требований к точности, которые необходимо соблюдать. Принимая во внимание все эти факторы, можно лучше оценить ситуацию с видимостью на участке длиной 10 км.

Когда два датчика видимости размещаются на участке дороги длиной 10 км и первый датчик не дает тех же результатов, что и второй датчик, необходимо учитывать ряд факторов, чтобы оценить видимость в пределах этой 10-километровой зоны. Ниже приведены некоторые предлагаемые шаги и методы:

I. Проанализируйте причину несоответствия

1. Влияние окружающей среды: Во-первых, следует рассмотреть, есть ли существенная разница между средами, в которых находятся два датчика, такими как температура, влажность, скорость ветра, направление ветра и возможные препятствия (например, деревья, здания и т. д.). Все эти факторы могут повлиять на результаты измерений датчиков. Проверьте другие возможные мешающие факторы, такие как находящиеся поблизости транспортные средства, строительные работы или другие источники загрязнения.

2. Производительность датчика: Датчики разных моделей могут отличаться по точности, чувствительности и принципу измерения. Поэтому даже для одного и того же типа датчика результаты измерений могут быть не совсем одинаковыми.

3. Место установки и высота: Место установки и высота датчика также могут влиять на результаты его измерений. Например, датчики, установленные на обочине дороги, могут быть более восприимчивы к выхлопным газам транспортных средств, пыли и т. д., в то время как датчики, установленные в более высоких местах, могут быть подвержены влиянию ветра и других природных факторов.

II. Проверка и калибровка

1. Проверка на месте: если позволяют условия, персонал может быть отправлен к месту расположения двух датчиков для наблюдения на месте, чтобы убедиться, что измерения датчика соответствуют реальной ситуации.

2. Калибровка датчика: регулярная калибровка датчика является важным средством обеспечения точности результатов его измерений. Датчики можно калибровать с использованием известных стандартных значений для проверки отклонений.

III. Обработка и анализ данных

1. Сравнение данных: Сравните данные с двух датчиков и проанализируйте, находится ли разница между ними в разумных пределах. Если разница слишком велика, причину необходимо исследовать дополнительно.

2. Статистический анализ: Если возможно, соберите данные из большего количества временных периодов и проанализируйте их статистически. Вычисляя статистические величины, такие как среднее значение и стандартное отклонение, можно получить более полную картину разницы между измерениями двух датчиков.

3. Если разница между показаниями двух датчиков невелика и находится в пределах разумной погрешности, то либо возьмите их среднее значение, либо выберите одно из них в качестве эталона в зависимости от обстоятельств.

4. Если разница велика и выходит за пределы разумной погрешности, то необходимо провести дальнейший анализ причины. Возможно, необходимо проверить положение установки датчика, калибровку или факторы окружающей среды.

IV. Всестороннее суждение

1. Рассмотрение множества факторов: При оценке видимости в диапазоне 10 км следует комплексно учитывать различные факторы, упомянутые выше. Например, если разница между двумя датчиками в основном обусловлена помехами окружающей среды, можно попытаться уменьшить помехи, отрегулировав положение установки датчиков или добавив защитные меры.

2. Рассмотрите местные эффекты:

Учитывая небольшую разницу высот между двумя датчиками, могут иметь место некоторые локальные эффекты (например, микроклиматические различия, пыль на земле и т. д.), но они обычно не оказывают существенного влияния на видимость на всем 10-километровом диапазоне.

3. Если вблизи участка дороги имеются другие пункты метеорологических наблюдений, такие как метеостанции или аэропорты, то для справки можно использовать данные о видимости с этих пунктов.

4. Расширьте диапазон мониторинга: Если возможно, добавьте больше датчиков видимости на больших расстояниях, чтобы получить более полные данные. Это поможет вам точнее оценить ситуацию с видимостью на всем 10-километровом диапазоне.

5. При отсутствии достаточной информации для определения того, какой датчик более точен, целесообразно рассмотреть результаты обоих датчиков и объединить их с другими метеорологическими данными (например, температурой, влажностью, скоростью ветра и т. д.), а также наблюдениями на месте, чтобы составить комплексное мнение о ситуации с видимостью во всем 10-километровом диапазоне.

6. Консультация эксперта: если проблема сложная или ее трудно решить, обратитесь к экспертам или организациям в смежных областях для получения более профессиональной консультации.

V. Предостережения

1. Надежность данных: В процессе анализа и суждения следует убедиться, что используемые данные надежны и точны. Избегайте использования неправильных или недействительных данных для вынесения суждения.

2. Непрерывный мониторинг: Видимость — это динамический процесс, поэтому данные с обоих датчиков необходимо постоянно отслеживать, чтобы понимать изменения.

Должно быть ясно, что даже если два датчика установлены на 0 метров и 5 километров и дают разные показания видимости, это все равно только репрезентативно для видимости в этих двух конкретных местах и в их непосредственной близости. Когда два датчика видимости не дают одинаковых результатов, необходимо проанализировать причину расхождения, проверить и откалибровать датчики, обработать и проанализировать данные и вынести комплексное суждение для определения видимости в пределах диапазона. Поэтому необходимо объединить больше данных и информации, чтобы вынести более комплексное суждение в практических приложениях.

Технические характеристики датчиков видимости 

NBL-W-VS-Датчик-Видимости-Инструкция-Руководство.pdf