翻斗式雨量計數據異常分析及數據校正

徐文霞 王 琰

（1河南省駐馬店水文水資源勘測局；2中國地質大學（北京）海洋學院）

0 引言

隨著水利信息化的飛速發展，翻斗式遙測雨量設備在降水量監測方面已得到廣泛應用，翻斗式雨量計自動化程度高、抗干擾性強、降水量獲取及時、測量精度高等優點，廣泛應用于全自動無人值守的雨量站點。由于遙測雨量站點眾多，且大部分位于地形復雜的偏遠地區，在儀器故障時不能及時維護，導致遙測雨量數據出現缺失或者異常情況。本文針對這種情況提出區域降水量數據對比分析的方法，判斷數據質量的好壞，并對數據異常或缺失的站點進行校正，以提高遙測雨量數據的準確性。

1 研究數據

本文數據采用翻斗式遙測雨量計［1］傳輸數據，型號為JDZ05。雨量計口徑為20 cm，利用翻斗稱重原理對液態降水量進行連續測量，通過翻斗翻轉，輸出接點通斷信號，采用GPRS 遠程傳輸至服務器。儀器采樣時間為5 min，分辨率為0.50 mm，傳感器降雨強度測量范圍在0.01～6 mm/min，儀器綜合計量誤差≤±2%。本次選取區域內地理位置鄰近的4 個遙測雨量站的數據進行分析，時間為1 m，并給出處理方法。

2 研究方法

研究基于區域內各站逐日降水量數據進行對比分析，從雨量的時程分布、空間分布和總量分布［2］方面分析探討故障問題及具體的數據校正方法。

2.1 故障數據判別分析

在整編翻斗雨量計數據時會發現以下幾類問題：數據缺失；數據明顯異常。造成數據缺失的原因：在遙測雨量設備發生故障如斷電時，雨量數據無法傳輸導致該時段內雨量數據缺失；翻斗受卡阻無法翻動導致；GPRS遠傳信號受干擾導致。此時將區域內各站相鄰的、對照分析性強的站點放到一塊進行分析。本文采用上蔡、蔡都、大路李、關馬莊四處關系密切的臨近站逐日降水量數據，進行分析說明。具體數據見表1，相互位置關系見圖1。

表1 三月份四站逐日降水量對照表

圖1 四處站點位置分布圖

可以看到蔡都、大路李、關馬莊站3月17-19日連續降水，上蔡站3月17日無降水數據。初步判斷上蔡站3月17日儀器故障，缺少數據。

從空間分布上來看，四個站為區域內鄰近雨量站。四個雨量站位置相隔較近，地理相似性較強，降雨量分布差異較小。3月17 日其它三站當天都有較大的雨量但上蔡站沒有數據，因此可判斷上蔡站遙測設備在3 月17 日8 時—18 日8 時時間段內出現故障。

從降水天數及總量上判斷，根據表1，區域內蔡都、關馬莊站降水天數都為8 d，大路李站降水天數為9 d，上蔡站3 月份的降水天數為7 d，由此可以判斷，上蔡站該月某天可能出現儀器故障時段，再進一步對鄰近站總雨量數據進行對比，上蔡站總量偏小進而確定上蔡站遙測設備出現故障。

數據明顯異常仍然可從雨量的時程分布、空間分布和總量分布三方面進行對比分析。如表1，蔡都、關馬莊、大路李三站于3 月3 日均有17 mm 以上降水，上蔡站只有5 mm，數據明顯異常。總量上上蔡站只有38.50 mm明顯偏小，原因是上蔡站3日較大降雨時數據異常，可能儀器堵塞造成。

2.2 資料校正方法

數據缺失或數據異常站點可以采用臨近雨量站數據直接替代，但一般平原區站點間距不宜超過5 km，山丘區高差不宜超過50 m。雨量插補可根據具體情況采用線性插值、點雨量相關法、反距離加權法、區域等值線雨量圖、克里金插值等。

采用線性插值處理上蔡站3日雨量：取臨近三站雨量平均值作為其雨量，計算結果為19.70 mm。

采用反距離加權插值上蔡站3 日雨量：計算結果為19.80 mm。公式如下：

式（1）中：Xj—第j個雨量站插得雨量；pi-第j個雨量站周圍臨近的第i個雨量站實測雨量；di-第j個雨量站到其周圍鄰近的第i個雨量站距離；m-第j個雨量站周圍鄰近的雨量站個數。

采用參證站相關分析法插值上蔡站3日雨量：以最鄰近的蔡都站做相關關系分析，詳見圖2，可以看到相關系數高，接近于1，相關關系好。以3 日蔡都站雨量22 mm 帶入擬合公式分別得到上蔡站本日降雨量為21.20 mm。

采用降水量等值線圖插值上蔡站3日雨量，需要在地形圖上繪制等雨量線圖，結合天氣形勢，對暴雨成因、移動路徑、地形影響等方面進行分析，了解地區暴雨形成的主要因素及這些因素的變化、走向、分布等，采用周邊多站長系列數據勾繪等值線，根據等值線滿足區域內任一站點插值需要，確定缺失站點的雨量值。

克里金方法是建立在地質統計學基礎上的插值法。此法充分吸收了地理統計的思想，用隨機表面函數給予描述，運用的關鍵在于權重系數的確定。當站網密度較高時與其他常用方法相比沒有明顯優勢，運用起來復雜，不做過多討論。

圖2 上蔡-蔡都點雨量相關關系圖

3 數據處理方法優劣

采用線性插值方法，其實質是算術平均計算臨近區域面雨量，缺失或異常站點點雨量直接采用面雨量確定，應用簡單。沒有考慮空間、地形的影響，適合平原區距離較近的定點定面站點雨量分析計算。

采用反距離加權插值，考慮了距離對雨量的影響，較直線插值先進，是常用的雨量插值方法之一。計算值易受數據點集的影響，計算結果有時會出現一種孤立點數據明顯高于周圍數據點的情況。

采用參證站相關分析法插值，重點是參證站選取，選取不當將造成較大誤差。

采用降水量等值線圖插值考慮了暴雨成因、移動路徑、地形影響等，綜合性較好，但要求流域內雨量點有足夠數量，能夠形成具有區域代表性的陣列。

4 小結

文章探討了翻斗式雨量計出現故障時，考慮鄰近站降水分布具有相似性，對區域內雨量站有缺失或者異常的站點進行判斷分析，并根據區域內鄰近站資料對故障站點數據進行校正。選取數據具有一定的理想性，實際區域內降水情況復雜，應用時應根據雨量站情況、天氣成因及地形地勢情況選取適合的方法，達到提高數據精度的效果。