田一鵬
(遼寧省水文水資源勘測局鐵嶺分局,遼寧 鐵嶺 112000)
2008年鐵嶺水情分中心負責 36個雨量遙測站點的運行維護管理工作。其中省防站 13處,鐵嶺分中心對 13處省防站做了分析,其中夾河廠、下峪、為水庫站目前還沒有整編數據無法分析,范屯、紅山、紅頂山三站是不參加整編站無整編數據。鐵嶺分局只對 8處省防雨量遙測站做了數據的對比分析,13處雨量遙測站做了暢通率統計。
通過對汛期及非汛期各階段的觀察,總的信息暢通情況較好,2006年信號不好的站,通過變換天線的位置和加高,通信狀況都有所好轉。遙測站、中心站無故障工作時間遠遠超出6300 h,遙測終端時鐘月最大計時誤差 98%小于 2m in,能夠滿足防汛要求。
根據有關要求,各站統計了 5~9月遙測信息暢通情況,平均暢通率在 96.12%~99.97%之間,暢通率標準很高,除了薛家、紅頂山水庫在 5月份暢通率低于 95%(94.89%、94.22%)以外,都在 95%以上,完全能夠將信息準確傳送到分中心。
以測站為單位,以資料整編成果為基準,做出遙測存儲數據與資料整編數據、人工報汛數據與資料整編數據、分中心遙測接收數據與遙測存儲數據三套數據對比分析成果,每套數據按日、旬、月和場次進行分析,其中場次降雨在雨洪配套時段內進行了酌情劃分。與此同時對分中心遙測信息向省中心的傳輸情況進行了統計。
從 5月 1日 ~10月 1日鐵嶺分中心遙測信息向省中心數據傳輸正常,由 10服務器和 11服務器各種表格的數據對比看出,鐵嶺分中心遙測信息向省中心傳輸情況基本良好,只是 11服務器日、月降雨量統計表與 10服務器的日、月降雨量統計表的日時間分界有所不同,10服務器數據是當日的量,11服務器日量是前日量,這樣在分界點時有降雨,統計日量會出現 0.5mm的誤差,一般 11機要小 10機 0.5 mm,但不影響月量統計,其它數據傳輸無誤。
各雨量自動測報系統(遙測站)的遙測存儲數據與分中心遙測接收數據(11機器遙測實時數據庫)對比正確率為100%,寶力站、薛家站終端機的 U盤出現問題無法讀取數據,采用 11機器實時數據庫中的數據進行對比分析。
(1)單站遙測存儲數據與整編數據對比,平均誤差在-0.16%~5.25%,最大誤差 3.28% ~38.51%,最小誤差在 0.0% ~0.49%,平均合格率 90%。
(2)單站人工觀測與整編數據對比,平均誤差在-10.04%~料
料整編數據、人工報汛數據與資料整編數據、分中心遙測接收數據與遙測存儲數據三套數據對比分析成果,每套數據按日、旬、月和場次降雨在雨洪配套時段內進行了酌情劃分。與此同時對分中心遙測向省中心的傳輸情況進行了統計。
(3)單站遙測接收數據與存儲數據誤差為 0。
以上三項數據詳情請見日旬月雨量對比分析表及匯總表1。
由下表中看出遙測存儲數據與整編數據對比,腰寨子、薛家、東屯三站超標準次數相對較多,人工與資料整編對比,王寶慶、橫道河子超標準次數相對較多。

表1 鐵嶺分中心日旬月雨量分析次數統計表
(1)單站遙測存儲數據與整編數據對比,平均誤差在-2.25%~5.70%,最大誤差 3.70% ~38.51%,最小誤差在 0.0%~1.67%,平均合格率 71.96%。
(2)單站人工觀測與整編數據對比,平均誤差在-8.63%~8.72%,最大誤差在 0.49% ~19.12%,最小誤差 0.00~3.15%,平均合格率在 81.05%。
(3)單站遙測接收數據與存儲數據誤差為 0。
以上三項數據詳情請見場次雨量對比分析表及匯總表2。
由下表中看出遙測存儲數據與整編數據對比,腰寨子、薛家、二站超標準次數相對較多,人工與資料整編對比,王寶慶、橫道河子超標準次數相對較多。

表2 鐵嶺分中心場次雨量分析次數統計表
(1)遙測雨量器信息傳輸采用雙信道 GPRS為主信道,GSM為備用信道,但是由于移動公司經 1常檢修維護或升級GPRS系統,有時 GPRS會中斷。
(2)從日旬月、及場次雨量匯總表中看出,遙測存儲與資料整編對比、人工報汛與資料整編對比、遙測接收與遙測存儲對比的誤差合格率較高,能夠達到精度要求。
(3)遙測存儲數據誤差的合格率都在 80%以上,其中寶力、腰寨子、薛家等站雖然合格率都在 80%以上,但出現超出允許誤差的數據(存儲數據)都大于整編數據,數據明顯存在系統偏大,經分析有可能是雨量器翻斗的誤差影響,可對該站的雨量計進行率定校準既可消除。
(4)人工報汛數據誤差的合格率也在 80%以上,但人工報汛數據很容易出現錯報現象,也就是說有人為的誤差因素在里面,觀測也會有時間上不同步現象發生,從而影響了分析精度。
(1)對分中心負責遙測系統的維護人員進行有真對性的培訓,使他們都能更多掌握一些設備維護方面的知識。
(2)加強分中心的網絡管理,保證網絡傳輸的暢通。
(3)加大對各遙測站設備汛前維修和汛后的維護力度。
(4)就目前遙測信息的數據分析而言,完全能夠滿足防汛需求,可能考慮以遙測信息為主,以替代傳統的以人工報汛為主信息獲聯方式,因為加大遙測站點的分布密度,使遙測系統發揮更大的作用。