雪通量在线监测
时间:2025-05-03
涉川
方案介绍
本方案旨在实现对降雪、吹雪和积雪动态过程的在线自动化监测,重点监测单位时间内的雪通量(雪的质量或体积流动量),为寒区生态环境监测、水资源调度、雪灾预警和交通管理等提供关键数据支持。系统结合激光测距、红外感应、称重、超声波雪深仪与气象传感器,具备全天候运行、远程数据传输与分析功能。
本方案旨在实现对降雪、吹雪和积雪动态过程的在线自动化监测,重点监测单位时间内的雪通量(雪的质量或体积流动量),为寒区生态环境监测、水资源调度、雪灾预警和交通管理等提供关键数据支持。系统结合激光测距、红外感应、称重、超声波雪深仪与气象传感器,具备全天候运行、远程数据传输与分析功能。

监测目标
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实时监测单位时间内雪通量(kg/m²/h 或 mm/h)
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获取降雪、吹雪、积雪变化过程
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探测风速、风向与雪通量关系
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提供雪灾预警与交通安全支持信息
需求分析
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需要全天候环境适应能力,抗低温与风雪侵蚀
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数据获取需具有高时空分辨率
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支持远程监控与数据自动上传分析
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支持不同地形区域部署,包括山地、道路、坝区等
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与气象监测系统无缝集成
监测方法
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利用称重式积雪板测量单位面积内积雪增加质量,换算为通量
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使用超声波/激光雪深仪监测雪层高度变化
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配置风速、风向与温湿度传感器,分析吹雪通量
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红外感应与摄像头辅助判断雪类型与密度特征
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所有数据接入数据采集器并通过4G/北斗等模块远程传输至平台
应用原理
雪通量是单位时间内通过某一面积的雪质量或体积变化率。通过高精度称重传感器记录雪覆盖板上的重量变化,结合雪密度参数换算雪通量。同时,风速风向等气象因素将影响吹雪过程,利用风廓线仪等设备可以推导雪粒运动和通量估算。结合时间序列的雪深变化,可得到雪沉积速率与融化速率等。
雪通量是单位时间内通过某一面积的雪质量或体积变化率。通过高精度称重传感器记录雪覆盖板上的重量变化,结合雪密度参数换算雪通量。同时,风速风向等气象因素将影响吹雪过程,利用风廓线仪等设备可以推导雪粒运动和通量估算。结合时间序列的雪深变化,可得到雪沉积速率与融化速率等。
功能特点
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实时获取降雪与吹雪通量数据
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支持全天候自动运行,适应-40℃低温
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数据支持本地存储与远程同步上传
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配合摄像系统用于图像识别与可视记录
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可扩展用于雪水当量估算与融雪分析
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提供数据分析、图表呈现与预警功能
硬件清单
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称重式积雪通量测量模块
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超声波/激光雪深传感器
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温湿度传感器
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风速风向传感器
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红外雪粒子识别探测器(选配)
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数据采集控制器(支持远程通信)
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户外供电系统(太阳能+蓄电池)
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通信模块(4G/北斗)
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可选:高清摄像监控模块、图像识别处理系统
硬件参数(量程、精度)
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称重模块:0–50 kg,精度±0.01 kg
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雪深传感器:0–5 m,精度±1 cm
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风速:0–60 m/s,精度±0.3 m/s
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温度:-50~+50℃,精度±0.2℃
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湿度:0–100%RH,精度±2%RH
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数据传输间隔:默认1 min,可调
方案实现
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在监测点布设雪通量监测模块,平台式结构安装在空旷区域
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设备外壳具备防风雪、防冰结功能
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数据采集器将各传感器数据统一接入并处理
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数据可接入已有气象平台或定制可视化大屏系统
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用户可通过手机/电脑平台远程查看、导出报表及趋势图
数据分析
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实时雪通量图(mm/h)与时间曲线分析
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风速/风向与通量关联性分析
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雪深变化速率与通量对比
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日累计、周累计、月累计雪通量汇总
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可根据积雪厚度预测道路结冰风险或雪灾风险等级
预警决策
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通量值超过设定阈值自动推送预警信息
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系统可与交通管理、山洪预警等平台联动
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分析数据可辅助滑坡、雪崩、洪水等风险预判
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政府和景区管理者可据此优化除雪、封路等应急决策
方案优点
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实时、自动、远程、低功耗
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数据可靠性高,适用于极端天气条件
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结构模块化,便于维护与部署
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支持多点组网监测,实现空间补偿分析
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数据可用于研究、预警、工程等多维度应用
应用领域
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高寒山区水文气象站
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滑雪场、林区、边防区域监测
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高速公路与铁路积雪实时预警
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水库流域融雪预测管理
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国家气象、环境监测中心
效益分析
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为降雪强度监测与融雪预警提供基础数据
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降低道路雪灾风险,保障出行与物流安全
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有助于寒区水资源的科学评估与调度
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支持生态恢复项目中的雪水平衡研究
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数据可用于模型模拟与灾害风险评估
国标规范
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GB/T 20484-2017 《自动气象站技术规范》
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GB/T 24387-2009 《积雪深度自动测量技术条件》
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SL 423-2008 《融雪预报方法》
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GB/T 21961-2008 《遥感积雪覆盖监测规范》
参考文献
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Sturm M. et al. Snow properties and climate change: a review.
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中国气象局.《积雪与雪灾气象监测技术手册》
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黄强等.《山区积雪通量动态监测技术研究》
案例分享
案例1:新疆某高速公路沿线布设雪通量在线系统,实现重点区段雪灾智能预警,显著降低了道路关闭频次。
案例2:青藏高原科研站点通过该系统长期记录积雪通量,为水资源模型提供精准输入数据。
案例1:新疆某高速公路沿线布设雪通量在线系统,实现重点区段雪灾智能预警,显著降低了道路关闭频次。
案例2:青藏高原科研站点通过该系统长期记录积雪通量,为水资源模型提供精准输入数据。
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