暴雨強度公式編制之基礎數據質量控制

趙華睿，宋 煜，李昱茜，鄔曉冬，張丹闖，高 磊

（大連市氣象局，遼寧 大連 116001）

1 引言

暴雨是一種具有較為明顯的局地性變化特征的天氣過程，一般會對幾十至幾千平方公里的區域產生影響，甚至可能引發地質災害，進而造成財產損失和人員傷亡。暴雨強度公式的編制以水文氣象頻率分析理論為依據，以現有降水數據為基礎，采用數理統計的方法計算暴雨量、暴雨強度等相關數據，并繪制相應圖表。暴雨強度公式是科學、合理地制定項目排水專業規劃以及工程排水設計的基礎，能夠為市政建設、水務、規劃等部門提供科學的理論依據和準確的設計參數。根據《室外排水設計規范》［1］，在進行項目排水工程規劃設計時，雨水管網的規劃設計排水量應通過當地的暴雨強度公式進行計算，因此合理編制暴雨強度公式是提高城市防災減災和防洪排澇能力的現實需要。

根據《室外排水設計規范》［1］以及《城市暴雨強度公式編制和設計暴雨雨型確定技術導則》［2］，編制暴雨強度公式所需的基礎數據為長年代歷史不同歷時年最大雨量［3-5］，該基礎數據需由分鐘雨量資料計算而得。目前，長年代歷史數據主要來自于數字化自記紙雨量資料。通常氣象工作者在進行暴雨強度公式編制和雨型分析時，多直接采用數字化自記紙雨量資料而未對其進行質量控制，這顯然有失偏頗。一方面自動站的雨量傳感器可能出現故障［6］，對于儀器的校準工作，至今仍需探討［7］；另一方面自動站的數據需要合理的質量控制［8-10］。目前，已有許多關于自記紙雨量資料的數字化方法的研究［11-16］，這些研究多以介紹數字化方法步驟為主；也有一些研究［17-23］分析比較了自動與人工觀測之間的差異，這些研究多為基于日雨量進行年、月、日雨量的分析比較，而基于編制暴雨強度公式的基礎數據的質量控制方法的研究至今鮮有報道。

本文收集了年報表資料記錄的基礎數據，將其與數字化自記紙雨量資料計算的基礎數據進行了比較，并通過翻查紙質自記紙雨量資料對存在差異較大的基礎數據進行了質量控制。其中，年報表資料是由測報員對自記紙進行人工讀取并記錄的。通過上述工作總結了如何對用于編制暴雨強度公式的基礎數據進行質量控制才能使之更為真實、合理，進而使編制的暴雨強度公式更符合實際情況。期望該工作能夠為今后的暴雨強度公式編制工作提供參考。

2 資料和方法

本文選用的資料為瓦房店、長海、莊河和大連四站1980～2000年紙質自記紙雨量資料、數字化自記紙雨量資料和年報表資料。暴雨強度公式編制工作所需基礎數據為各歷時年最大雨量，年報表資料直接記錄了該數據，以下簡稱年報表雨量；紙質自記紙雨量資料和數字化自記紙雨量資料記錄的均為逐分鐘雨量，對此需采用滑動統計法計算各歷時年最大雨量，以下分別簡稱為紙質雨量和數字化雨量。

本文將上述四站同年同歷時的數字化雨量與年報表雨量進行比較，統計分析其差異情況，并通過翻查紙質雨量分析較大差異的成因，根據成因給出對用于編制暴雨強度公式的基礎數據進行質量控制的依據。綜合考慮相關規范［1-2］和各雨量資料情況，本文針對5、10、15、20、30、45、60、90、120和180min共10個歷時進行比較和分析。

3 資料差異分析

通過將各站同年同歷時的數字化雨量與年報表雨量進行差值比較，發現二者之間的差異最小為0（表1），最大可達30.45mm（表2）。由表1、表2可見，瓦房店、長海、莊河和大連的差異最小值分別以10min、5min、30min和30min歷時最大，分別為0.10 mm、0.12 mm、0.11mm和0.07mm；差異最大值分別以5min、45min、45min和180min歷時最大，分別為4.31 mm、13.51 mm、22.41 mm和30.45 mm。為了進一步了解數字化雨量與年報表雨量存在差異的數據量，統計各站各歷時數字化雨量與年報表雨量差異的出現頻數發現，瓦房店差異為0的情況僅在90min和120min各出現過1次、180min出現過4次；長海僅在30min和60min各出現過1次；莊河僅在45min出現過1次；大連僅在5min和10min各出現過1次。下面僅對這些存在差異的數據進行分析。

表1 各站各歷時數字化雨量與年報表雨量差異最小值表

表2 各站各歷時數字化雨量與年報表雨量差異最大值表

為了進一步分析數字化雨量與年報表雨量之間的差異，根據差異大小將其分為三類：當差異小于5mm時定義為A類，該類屬于差異較小，在誤差允許范圍內的情況；當差異達到5mm且小于10mm時定義為B類，該類屬于差異較大的情況；當差異達到10mm時定義為C類，該類為需要特別注意并進行分析討論的情況。統計各站各歷時A、B、C三類誤差出現的頻率（圖1）發現：瓦房店各歷時均僅出現A類差異；長海歷時超過15min時均存在B類差異，45min歷時還出現了C類差異，各歷時A類差異均在90%以上；莊河歷時超過5min時均存在B類或C類差異，60min、120min歷時同時出現了B類和C類差異，除120min歷時A類差異為85.7%外，其余各歷時A類差異均在 90% 以上；大連 10min、30min、60min、90min歷時僅出現A類差異，其余各歷時均出現了B類或C類差異，180min歷時同時出現了B類和C類差異，除180min歷時A類差異為85.7%外，其余各歷時A類差異均在90%以上。由此可見，各站均以A類差異為最多，B類和C類差異相對較少；A類和B類差異可能出現在各個歷時，歷時低于20min時沒有出現過C類差異，較大差異一般出現在較長歷時。

4 基礎數據的質量控制

在對編制暴雨強度公式的基礎數據進行質量控制時，需要關注的是B類和C類差異，從上述統計分析發現這兩類差異明顯少于A類差異。對基礎數據的質量控制應針對B類和C類差異，根據統計分析結果，瓦房店僅出現A類差異，故不再對其進行分析。對于基礎數據進行的質量控制，首先，記錄長海、莊河、大連三站數字化雨量和年報表雨量之間差異為B類或C類的年份、歷時以及開始計算雨量的時間，然后，對照開始計算雨量的時間翻查并讀取紙質雨量，最后，將讀取的紙質雨量分別與數字化雨量、年報表雨量進行比較，輔以翻查數字化雨量原文件等方法，分析數字化雨量和年報表雨量的合理性，從而對基礎數據進行最終的質量控制。通過上述方法，綜合比較及分析結果，對基礎數據的質量控制主要存在四種情況，下面將以舉例的方式分別對其進行描述及說明。

其一，以接近紙質雨量為準。根據計算數字化雨量和年報表雨量開始計算雨量的時間，可以判斷二者是否屬于同一降水過程。當數字化雨量與年報表雨量在同一降水過程中，且出現較大差異時，應分別將其與同期紙質雨量進行比較，哪一種更接近紙質雨量表明該雨量較為真實，因此應以接近紙質雨量的為準。以莊河1990年180min歷時（表3實例a）為例，數字化雨量與年報表雨量的差異為-5.24mm，二者開始計算時間分別為7月7日4:46和4:50，屬于同一降水過程，二者雨量分別為51.76mm和57.0mm，同期紙質雨量分別為56.8mm和57.0mm，可見年報表雨量與紙質雨量更為接近，因此應以年報表雨量為準。

圖1 (a)瓦房店、(b)長海、(c)莊河和(d)大連各歷時A、B、C類誤差出現的頻率

其二，以較大雨量為準。無論數字化雨量與年報表雨量是否在同一降水過程中，二者均與紙質雨量較為接近時，根據規范［1-2］編制暴雨強度公式的采樣方法為“年最大值法”，故應以較大雨量為準。分別以長海1983年20min歷時（表3實例b）和莊河1985年60min歷時（表3實例c）為同一降水過程和不同降水過程的例子。長海數字化雨量與年報表雨量的差異為6.90mm，二者開始計算時間均為9月14日17:36前后的同一降水過程，二者雨量分別為42.8mm和35.9mm，同期紙質雨量分別為42.7mm和36.0mm，可見二者均較為接近紙質雨量，因此應以較大的數字化雨量為準。莊河數字化雨量與年報表雨量的差異為21.66mm，二者開始計算時間分別為8月7日20:51和8月21日7:00，屬于不同降水過程，二者雨量分別為53.36mm和31.7mm，同期紙質雨量分別為53.0mm和32.1mm，可見二者均較為接近紙質雨量，因此應以較大的數字化雨量為準。

其三，采用代替資料。在翻查自記紙雨量資料的過程中注意到對于一些較大的降水過程自記紙上有時會標注因儀器故障等原因該段雨量應采用實測等資料代替，此時應以年報表雨量為準。以大連1985年120min歷時（表3實例d）為例，數字化雨量與年報表雨量的差異為-14.45mm，二者開始計算時間分別為7月9日18:44和8月19日15:10，屬于不同降水過程，二者雨量分別為56.75mm和71.2mm，同期紙質雨量分別為55.8mm和26.7mm，紙質雨量明顯小于同期年報表雨量，在自記紙上標注著8月19日14～18時降水采用遙測雨量自記代替，年報表在編制時考慮到了這些在自記紙上的說明，并進行了相應資料的替換，因此應以年報表雨量為準。

其四，自記紙不清晰。自記紙存在不清晰的情況，這種情況可能是由于年代久遠而導致的字跡模糊，也可能是由于出現短時強降水而導致的自記線過于密集，此時應以當時記錄為準，即采用年報表雨量。以大連1983年45min歷時（表3實例e）為例，數字化雨量與年報表雨量的差異為6.08mm，二者開始計算時間分別為7月31日1:04和0:35前后的同一降水過程，二者雨量分別為53.18mm和47.1mm，同期紙質雨量分別為36.4mm和41.7mm，紙質雨量均較小，究其原因，為出現短時強降水導致自記線密集，年報表雨量的確定時間為當年，而數字化雨量的確定時間則為近年，因此應以確定時間更接近發生時間的年報表雨量為準。

表3 基礎數據的質量控制實例

5 結論和討論

本文通過將數字化雨量與年報表雨量進行比較，分析二者差異最大、最小值及出現頻率情況進而了解二者一致性，并對二者之間的差異進行統計分析，從而確定各站各歷時不同大小的差異出現的頻率，再通過翻查紙質雨量、數字化雨量和年報表雨量對存在較大差異的數據進行分析和質量控制，以實例的形式列舉了四種較為常見的需要對基礎數據進行質量控制的情況，得到以下結論。

（1）通過將瓦房店、長海、莊河和大連四站同年同歷時的數字化雨量與年報表雨量進行差值比較，發現二者之間的差異最小為0，最大可達30.45mm。四站差異最大值4.31 mm、13.51 mm、22.41 mm和30.45 mm分別出現在5min、45min、45min和180min歷時。四站差異為0的情況在21a中分別出現過6次、2次、1次和2次。

（2）將數字化雨量與年報表雨量之間的差異按大小分類后進行統計分析發現，各站差異多小于5mm，達到5mm以上的較少；小于10mm的差異可能出現在各個歷時，達到10mm以上的沒有在20min以下的歷時出現過，較大差異一般出現在較長歷時。

（3）當數字化雨量與年報表雨量在同一降水過程中，且差異達5mm以上時，應以接近同期紙質雨量的雨量為準。無論數字化雨量與年報表雨量是否在同一降水過程中，二者均接近同期紙質雨量時，應以較大者為準。

（4）記錄雨量的自記紙上有時會標注因儀器故障等原因某時段雨量應采用實測等其它資料代替，此時應以年報表雨量為準。記錄雨量的自記紙可能存在不清晰的情況，此時應以較為接近當時記錄的年報表雨量為準。

本文僅對差異達到5mm以上的基礎數據進行了翻查、分析和質量控制，是否需要對差異小于5mm的基礎數據進行質量控制仍需在今后的工作中驗證。隨著信息技術的發展，紙質資料逐漸向電子資料轉變，對于過去的紙質資料進行數字化逐漸成為十分重要的工作，紙質資料會因年代久遠而出現紙張變質、字跡變淡變模糊等現象，這些現象可能會成為數字化工作中的重點難點問題，盡早完成數字化工作是一種較好的解決途徑，但考慮其工作量較大，仍會是今后工作中的一項較為重大的挑戰。