極端雨量異常性甄別工具開發探討*

黃春莎，岑瀚，岑俏霖，李建，張勇，吳琪，趙建吉

1.廣西百色市右江區氣象局；2.百色市氣象局

隨著氣象自動觀測技術的進步和發展，氣象自動站儀器的運行也越來越穩定和可靠，但仍不能完全避免儀器故障的發生，特別是雨量傳感器故障導致長期無雨量或雨量偏大的異常情況，極大影響了氣象服務的準確性，甚至對政府的決策工作造成影響。目前仍沒有有效的技術手段進行快速判別，因此，有必要對極端雨量異常性的甄別進行研究。

一、甄別思路

由于降雨過程具有區域性特點，當站點四周都降雨，該站點降雨的概率就比較高，當站點出現大暴雨及以上級別的雨量時，其四周站點也會出現一定的降雨規律。本文分別選取站點東西南北四個方位和距離最近的站點作為參考站點，通過和參考點進行比較，可以實現對極端雨量的異常性進行初步判別（極端雨量指無雨或大暴雨及以上）。此外，對達到大暴雨及以上級別的站點還要進行閾值分析。同時，對異常性進行分級，級數越大，數據異常的幾率就越大。

（一）無雨異常性甄別

（1）當4個參考站點均有雨量時，可判定為一級異常。（2）當站點四周的雨量越大，站點數據異常的幾率就越大。選取4個參考站點中最小的雨量，與事先設定的二級或三級異常雨量參考值（三級參考值比二級參考值大）進行比較，從而進一步判定異常級數。

（二）大暴雨異常性甄別

1.大暴雨樣本分析

選取樣本為2010年至2020年百色市右江區34個站點日雨量達到大暴雨及以上級別的站點，條件為其四個參考站點數據正常。經過篩選，共有84個樣本滿足條件。經過樣本分析，得出兩點結論：

（1）最大日雨量為218毫米；

（2）在84個樣本中，4個參考點全部有雨的樣本80個，其余4個樣本有3個參考點有雨。

2.大暴雨異常性甄別

（1）將218毫米作為日雨量閾值，當雨量大于或等于218毫米時，判定為一級異常。

（2）將150毫米作為小時雨強閾值，查詢當天最大小時雨強，當雨強大于或等于150毫米時，判定為一級異常。

（3）當降雨參考站點數量小于3個時，判定為一級異常。

（4）以上3個異常要素累加作為判定異常級數。

二、甄別工具編程

本文以C#編程語言為例，對甄別工具編程作簡單介紹。

參考站點庫的建立和讀取如下：

（1）SQLite數據庫介紹

SQLite是一個進程內的庫，一個完整的 SQLite 數據庫是存儲在一個單一的跨平臺的磁盤文件內，不需要配置、安裝或管理，可以通過SQLite Expert等工具進行數據庫和表的建立。

（2）建立參考站點數據表

使用SQLite Expert為轄區內所有站點建立參考站點數據表，數據表有兩列，分別為站點站號和參考站點，參考站點列包含4個參考站點站號的字符串，站號間用逗號分隔。

（3）通過站號讀取相應的參考站點信息

SQLiteConnection cnn = new SQLiteConnection()；

//創建SQLite數據庫對象cnn.string sqlite_f = Environment.CurrentDirectory + @"db參考站點.db"； //獲取文件路徑cnn.ConnectionString = @"Data Source=" +sqlite_f + ；Pooling=true；FailIfMissin g=false"；cnn.Open()；

//打開數據庫cnn.SQLiteCommand cmd = new SQLiteCommand()；cmd.Connection = cnn；string selectStr ="SELECT * FROM station_info where 站號=""+zh+"""；

//讀取站號為zh的記錄cmd.Comm and Text=selectStr；SQLiteDataReader reader=cmd.ExecuteReader()；reader.Read()；string str_ckd = reader[1].ToString()；

//獲取參考站點字符串reader.Close()；cnn.Close()；char[] separator= { ',' }；string[] ckzhs；

//定義參考站號數組ckzhs = str_ckd.Split(separator)；

//將參考站點站號解析到數組ckzhs.

（4）通過站號統計特定時段內的總小時雨量

全國綜合氣象信息共享平臺（CIMISS）是氣象部門目前主要氣象數據共享平臺，通過調用CIMISS提供的數據接口，輕松獲取所需的氣象資料。

DataQueryClient client = new DataQueryClient()；string interfaceId= "statSurfEleByStaID"；

//使用通過站號進行統計的接 口 Dictionary＜string, string>param = new Dictionary＜string,string>()；param.Add("dataCode","SURF_CHN_MUL_HOR")；

//資料代碼為地面小時數據param.Add("elements", "Station_Id_C")；

//檢索站號要素param.Add("statEles", "SUM_PRE_1h")；

//統計要素為小時雨量param.Add("timeRange", "[" +time_start+","+time_end+"]")；

//配置時間段param.Add("staIds",zh)；//zh 要檢索的站號StringBuilder retStr = new StringBuilder()；

//初始化接口服務連接資源client.initResources()；

//調用接口int rst = client.callAPI_to_serializedStr(userId,pwd, interfaceId, param,dataFormat,retStr)；

//將雨量統計等要素存入retStr.

（5）編程流程

訪問SQLite數據庫，讀取站點對應的參考站點站號清單，根據站號，使用statSurfEleByStaID等接口，分別獲取CIMISS平臺上站點及其參考點的雨量；根據甄別流程，對極端雨量異常性進行甄別。

三、利用工具成功甄別雨量異常的案例

2021年2月8日08時，利用工具對雨量進行異常性甄別，顯示右江汪甸六核站點無雨異常，異常等級為2級，其周邊四個參考點均有雨量，且雨量均大于5毫米。為進一步證實雨量異常，及時向站點所在地氣象信息員了解有無下雨，對方反饋8日凌晨當地下了很大的雨。當日，維修工作人員實地檢查，發現雨量筒堵塞、干簧管損壞。維修后雨量接收恢復正常,保證了雨量數據的準確可靠，提高了區域站數據的可用性。

四、小結

雨量異常性的最終確定需要人工帶設備到現場進行檢查和校準。極端雨異常性甄別工具，并不是要取代人工檢查和校準，而是快速對極端雨量的異常性進行初步判別，在提供氣象服務時，盡可能減少極端異常雨量數據給防災減災決策工作造成的不利影響，同時提醒業務員對極端雨量的異常性作進一步檢查,使真正有故障的設備得到及時處理，保證數據準確可靠，對提高區域站數據可用性有重要意義。

相關鏈接

從氣象學上的角度來講，所謂雨量，就是在一定時段內，降落到水平面上(無滲漏、蒸發、流失等)的雨水深度。用雨量計測定。以毫米為單位。氣象臺站在有降水的情況下，每隔6小時測量一次。據計算，一毫米雨量等于一畝田增加667千克水，即相當于澆了13擔水。雨量是以雨量計來計算，以在平面收集到的雨水深度表示，準確程度至0.25毫米或0.01寸。有時亦會以升每平方米 (1 L m-2 = 1 mm)表示。在氣象統計名詞上，雨量又可稱為降雨量，即一定時間內之降水累積量，其中，若降水量若小於0.1公厘視為雨跡。

某一給定時段內某一地區的降水量分布圖，可分年、季、月、旬、日或特定時段的雨量圖。天氣分析中所用的時段較短，如24小時雨量圖，用以觀察與降水有關的天氣系統的移動與發展變化。長期天氣預報和氣候分析中所用的時段則較長，如年、季、月或更長時段的雨量圖，以觀察長期天氣變化和氣候變化。在農業氣象工作中，主要用某些作物某些生長發育階段的雨量圖。

我國年降雨量最少的地方，大都出現在西部的新疆維吾爾自治區和青海省。其中新疆的吐魯番盆地、塔里木盆地和青海省的柴達木盆地等，是我國氣候最干燥的地區，年雨量一般在25毫米以下。例如塔里木盆地南緣的且末，年雨量為18.6毫米；若羌為17.4毫米；吐魯番16.4毫米；塔里木盆地中的冷湖17.6毫米。新疆天山東端靠近中蒙邊境的伊吾淖毛湖（海拔498.3米），年平均雨量最少，只有12.0毫米。但這還不是我國氣象站中雨量最少的地方，最少的地方在吐魯番盆地西側的托克遜（海拔不到1米），年雨量平均只有6.9毫米。據報道，在吐魯番盆地南部寸草不生的卻勒塔格荒漠等地區，有些年份甚至終年滴雨不降。

我國臺灣省北端基隆南側的火燒寮，1906ˉ1944年38年的平均年雨量最高達6557.8毫米，1912年曾出現過8409.0毫米的記錄。一般認為，這是我國年雨量的最高記錄。火燒寮之所以雨量特別多，主要原因就在于它位于中央山脈的北坡，冬半年面迎從東海上來的潮濕季風，氣流稍一抬升便大雨傾盆。其次是西藏自治區東南部、雅魯藏布江下游河谷中的巴昔卡，1931-1960年30年平均降雨量高達4495毫米。以下是：臺灣省的東興，2646.7毫米；瓊中，2340.9毫米；云南省的金平，2267.3毫米。