面向洪水預警預報的水文數據自動化整合與系統集成

梁寧

(玉林水文中心,廣西玉林537000)

1 區域概況

玉林市位于廣西東南部，境內3大水系主要是獨流入海的南流江、九洲江與珠江流域西江水系的北流河，均發源于玉林境內；小部分屬郁江水系武思江的支流和廣東鑒江水系的支流，都屬于中小河流。南流江流入北海合浦縣，在玉林轄區內集水面積5395 km2，干流長197.1 km，多年平均徑流深為775.8 mm；北流河流入梧州藤縣，在玉林轄區內集水面積3643 km2，干流長161 km，多年平均徑流深954.7 mm；九洲江匯入廣東鶴地水庫，在廣西境內集水面積1092 km2，干流長85.5 km，多年平均徑流深為996.6 mm。

全市50 km2以上集水面積的河流104條，建有水文（位）站62個，均測定防洪警戒水位，其中集水面積最大為3610 km2，最小為17 km2，200 km2以下的有40個站點，匯流時間小于3 h的有24個，洪水期間暴漲暴落，屬于典型的暴雨主導型流域，受匯流影響較小；建有雨量站221個。從流域水系、集水面積、站網分布和洪水影響等方面考慮，都比較適合構建洪水預警預報一體化體系。

區域水系及水文站網分布見圖1。

圖1 玉林市江河水系及水文站網分布圖

2 模型構建

2.1 多元線性回歸

回歸分析是研究變量之間相關關系的一種數理統計方法，也是水文學中的重要研究工具。本系統主要采用多元回歸方法建立經驗預報模型。

如果因變量y與m個自變量x1，x2，…，xm之間存在線性函數關系，有n組觀測數據（n＞m），則有：

式中：y0、y1、y2、…、ym為觀測值；b0、b1、b2、…、bm為經驗回歸系數。

2.2 顯著性檢驗

2.2.1 F檢驗

對任意一組觀測數據，需要確定自變量與因變量之間是否存在線性關系，即進行F分布顯著性檢驗。顯著性原假設是：在總體中，因變量與所有自變量都不存在線性回歸關系，即

當原假設H0成立時，統計量F：

根據式（5），當用樣本得到的F值大于Fα時，拒絕原假設H0，即線性回歸方程是顯著的；否則所得方程無意義，因變量與自變量之間不存在線性回歸關系。

2.2.2 T檢驗

通過了F檢驗，只能說明回歸方程中的m個回歸系數不全為0，而不能排除其中某個回歸系數為0。如果某個bk（k=1,2,…,m）為0，說明xk與y不存在線性關系，應從方程剔除。

雙側檢驗：H0:bk=0;H1:bk≠0。

選擇統計量T：

當H0成立時，T服從自由度為(n-m-1)的t分布。對給定的α和自由度(n-m-1)，由t分布表查出臨界值tα2，其滿足

當|T |>tα2，則拒絕假設H0，接受H1，即因子xk與y存在顯著線性關系，應予保留；否則剔除xk，重新計算經驗回歸系數，再重復顯著性檢驗。

在洪水經驗預報模型中，將洪峰水位（流量）作為觀測值y，將流域面平均雨量、有效降雨歷時、起漲水位、同時水位、漲幅，以及上游站（如存在）的洪峰、漲幅、歷時、同時水位等多個因子作為x1,x2,???,xm，對轄區每一個水文站（斷面），摘錄歷史洪水場次，構建多元回歸預報模型。對于各個水文站（斷面），由于氣象水文特性和下墊面條件不同，各自適用的回歸因子也可能有所不同，因此，最后采用F檢驗和T檢驗，篩選出顯著相關的因子，剔除不敏感因子，最終得到適應該站（斷面）特性的多元回歸方程，提高預測精度。

3 系統集成

3.1 系統結構

本研究基于玉林市轄區各江河水文站特性，構建了面向洪水預警預報的水文數據自動化整合體系。

系統采用B/S（瀏覽器/服務器）3層體系結構搭建，采用HTML、Javascript作為主要前端語言，以PHP為服務器端技術支撐，使用關系型數據庫MySQL作數據存儲，良好實現跨平臺兼容，電腦、手機、平板均可使用，同時便于版本升級、后期維護。面向洪水預警預報的水文數據自動化模型體系結構圖見圖2。

圖2 面向洪水預警預報的水文數據自動化模型體系結構圖

（1）數據采集層：銜接各市級水文系統的雨水情遙測接收數據庫，直接讀取遙測雨水情、站點基礎信息等，避免與遙測終端通訊、數據傳輸、報文解析等重復工作量；部分基礎信息從交換數據庫讀取。

（2）功能邏輯層：水文模型參數計算機程序化，將采集的雨、水情遙測數據進行模塊化處理，生成多元回歸模型涉及的因子：次洪面雨量、歷時、起漲水位、洪峰水位、漲幅等。進行洪峰計算及超警判斷，生成雨量過程線和水位過程線。

（3）業務表現層：前端界面主要包括預警監控、雨量過程線、水位過程線（含漲率）展示3部分。預警監控主頁主要通過表格形式展示雨水情實時監控信息和洪峰預測結果，專業性強而成果簡明，適用于一線水文人員；雨量、水位過程線以圖表形式供工作人員查看過程信息，較為直觀，同時便于進行模型結果調整。

（4）適用對象：提供管理員賬戶和普通業務賬戶，分級管理。管理員賬戶默認查詢市級所有水文站點，普通業務賬戶依據登錄用戶分別查詢各縣（市、區）水文中心站；兩類賬戶均可手工指定縣域查詢范圍，既減少數據干擾，又兼顧流域上下游信息互通。

3.2 主界面展示

主界面主要綜合了實時監控模塊、預警研判模塊、報警提示模塊、定時更新模塊、歷史查詢模塊等。從頁面展示信息劃分，又可以分為系統菜單欄、系統狀態欄、輸入參數欄、搜索欄、預測成果表（見圖3）。

圖3 系統主界面展示

（1）預測成果表主要分為6大類。①站點信息：站名、警戒水位、集水面積、河流、政區；②實時信息：當前時間、當前水位、水勢、當前超警；③預測信息：預測洪峰水位～預見期等連續8列；④臨界雨量信息：警戒面雨量、累計面雨量、次面雨量；⑤多元回歸模型信息：次面雨量～準確率等連續6列；⑥提示信息：對當前和未來水情作出的評價。

（2）自動刷新。當前系統設定每10 min自動刷新一次，進行數據更新、研判，并判斷是否發出相應提示和報警。用戶可以根據需要修改刷新時間值。

（3）預警彈窗。當系統自動刷新或人工查詢時，出現以下任意一種情況系統會彈出報警提示框并自動播放音樂：①預測將有1個或多個站點出現超警洪水（此時，顯示“預測超警表”）；②當前已有1個或多個站點出現超警洪水（此時，顯示“當前超警表”）。當①②同時發生，則2種提示表格同時顯示（見圖4）。

圖4 預警提示框

3.3 系統特色

（1）智能模式：針對基層水文用戶，提供了操作簡易的“智能模式”，只需保持主界面不關閉即可。系統會自動監控、分析研判、預警提示、定時輪詢，并將結果展示在成果表中，根據需要作出報警提示，全程無須人工干預。這大大降低了使用門檻。

（2）人機交互：系統同時提供了豐富的交互功能，用戶可以根據需求自定義站點查詢范圍、過去歷史洪水、洪水歷時、輪詢時間、報警音樂等。

（3）定時輪詢：系統基于遙測數據（一般每5 min加報一次），每10 min輪詢一次，一旦研判超警，會彈出相應文字提示框與聲音報警。

（4）拓展功能：系統增加了當前水位超警信息、站點警戒面雨量、最大漲幅、出峰提示，與實測洪峰水位誤差對比等功能，便于專業水文人員獲取更多洪水信息，對預測結果進一步校準。

4 結論

本研究針對當前水文數據的利用方式缺乏業務邏輯，通過以洪水預警預報為目標，開展水文數據自動化整合，并以廣西玉林市為研究區域，構建了集數據處理、預測預報和分析評價等功能于一體的智能化水文信息處理服務體系。系統采用B/S架構，通過實時采集遙測雨水情數據，采用多元回歸經驗預報模型，實現轄區所有水文站洪水“一鍵式”自動化、批量化預警研判；并根據江河防洪指標開展超警評價，以文字和聲音方式報警提示。通過面向目標的自動化數據整合，打通了水文數據與目標產品的自動化通道，大大減少了預報人員的工作量，同時最大限度延長轄區洪水預見期。