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全自动水文在线监测系统雨量数据存储技术需兼顾数据安全性、可追溯性与长期可用性，构建 “本地 + 云端" 双重存储架构，同时优化存储策略以降低能耗与存储成本。首先明确存储需求，需实现雨量数据的长期留存(至少 5 年)、快速检索与完整备份，且支持不同时段数据的统计分析，如分钟雨强、小时雨量、日雨量等。
在本地存储设计上，选用工业级 SD 卡或固态硬盘作为存储介质，容量根据监测频次确定：若雨量数据采集频率为 1 分钟 / 次，单次数据量约 20 字节，5 年存储需求约 5.2GB，因此本地存储介质容量不低于 16GB，预留充足冗余空间。本地存储采用循环覆盖与关键数据锁定结合的策略，常规时段按 “先进先出" 原则自动覆盖 3 年前的历史数据，当监测到暴雨(1 小时雨量≥16 毫米)、大暴雨(1 小时雨量≥30 毫米)等特殊天气时，自动锁定该时段及前后 24 小时的雨量数据，禁止覆盖，确保恶劣天气数据完整留存。同时，本地存储模块具备数据校验功能，每次写入数据时生成 CRC 校验码，读取时通过校验码验证数据完整性，若发现数据损坏，自动启用备份数据进行修复。
云端存储采用分布式数据库架构，选择支持海量时序数据存储的数据库系统(如 InfluxDB、TimescaleDB)，将雨量数据按 “站点编号 - 采集时间 - 数据值" 的结构化格式存储，便于按时间范围、站点位置快速检索。云端存储设置三级备份机制：第一级为实时同步备份，数据上传后立即同步至同城备份节点;第二级为定时增量备份，每天凌晨 3 点对新增数据进行增量备份，存储至异地备份中心;第三级为月度全量备份，每月底对当月所有雨量数据进行全量备份，采用离线硬盘存储方式，存放于安全库房。
为提升存储效率，需优化数据压缩算法，针对雨量数据时序性强、波动平缓的特点，采用差分压缩与霍夫曼编码结合的方式：对连续采集的雨量数据，仅存储相邻数据的差值，而非完整数据;对差值数据按出现频率进行霍夫曼编码，减少存储占用空间，经测试该压缩方式可使雨量数据存储量降低 60% 以上。此外，云端存储系统需具备数据生命周期管理功能，自动对 5 年以上的历史数据进行归档处理，将其转换为低存储成本的归档格式，同时保留检索接口，确保需要时可快速恢复，平衡数据长期存储与成本控制的需求，为水文分析、防汛决策提供完整可靠的雨量数据支撑。
