同馬大堤懷寧段防汛信息采集方法探討

章曉軍

（安徽省懷寧長江河道管理局，安徽 安慶 246053）

隨著全球氣候變暖，各地氣象水文條件都出現了明顯的非規(guī)律變化，自然災害風險加大[1]。自2023年以來，我國多地區(qū)出現了降雨量增加、汛情嚴重的情況，給大江大河沿岸的防汛工作帶來了更大的壓力[2]。為此，需要對防汛數據信息進行準確采集，以便于進一步的規(guī)律化分析，形成科學的汛情判斷，并制定有效的防汛對策。長江是我國第一大江，水系覆蓋面廣，汛期對沿岸多個省份具有重要的影響[3]。其中同馬大堤懷寧段是皖河水系的一部分，最終注入長江形成長江水系的支流。該文針對同馬大堤懷寧段的具體防汛情況，構建了防汛信息的采集方法，可提升汛期數據記錄的準確性和覆蓋度，為后期的汛情分析提供更有效的支持。

1 同馬大堤懷寧段防汛信息采集方法設計

1.1 同馬大堤懷寧段的基本情況

同馬大堤懷寧段與皖河的地理環(huán)境和河流水系密切相關。要想了解同馬大堤懷寧段所在區(qū)域的水文特征，就要了解皖河的地理特征及河流水系。皖河發(fā)源于大別山南麓的岳西縣，由長河、潛水和皖水3 條一級支流及武昌湖水系組成。支流長河、潛水和皖水先后在懷寧縣的石牌鎮(zhèn)陶灣附近匯合，形成皖河干流。于皖河閘納武昌湖來水，在安慶上游注入長江。

從區(qū)域降水量來看，降水量年內分布不均，主要集中在5月—9月。降水量年際變化也比較大，僅以石牌站記錄統(tǒng)計為例，最近10年平均降水量為1515.54mm，最大年降水量為2113.5mm，最小年僅為1150.9mm，相差接近2 倍。

同馬大堤懷寧段的汛情主要與降水量有關。降水量大的季節(jié)汛情嚴重，防汛壓力大。降水量小的季節(jié)汛情減輕，防汛壓較弱。原因是皖河洪水均由降水形成，洪水的季節(jié)特點、時空變化與該地區(qū)降水一致。

1.2 多地點采集均值法

用于反映汛情的數據有很多，包括水位、降雨量、管涌、滑坡以及跌窩等。但這些數據如果只在一個點位測量，往往不能取得最大的準確性。例如在同一河道內距離相距較近的范圍內測量水位，也很難達到同一數值。為此，該文采用多地點采集進而求平均值代替既定點位測量結果的方法，如公式（1）和公式（2）所示。

式中：i為第i個測量地點的序號；n為一共存在的測量地點的個數；Di為第i個測量地點測得的汛情數據；Ds為全部測量地點得到的某個汛情數據的總和。

式中：n為一共存在的測量地點的個數；Ds為全部測量地點得到的某個汛情數據的總合；D為全部測量地點得到的汛情數據的平均值。

1.3 多時間點采集均值法

與多地點采集均值法類似，多時間點采集均值法是在某一個測量點位上分不同時刻進行多次采集，并根據測量結果計算均值代替既定測量點測量結果的一種方法。例如如果某個測量區(qū)域內不方便增設測量點位，在只有單一測量點位的情況下，就需要采用多時間點位采集均值法來提升測量結果的準確性，該方法如公式（3）和公式（4）所示。

式中：j為第j個測量時刻的序號；m為一共存在的測量時刻的個數；Tj為第j個測量時刻測得的汛情數據；Ts為全部測量時刻得到的某個汛情數據的總和。

式中：m為一共存在的測量時刻的個數；Ts為全部測量時刻得到的某個汛情數據的總和；T為全部測量時刻得到的汛情數據的平均值。

1.4 插值均衡調整法

在很多情況下，某些測量點位或者某些測量時刻出現了汛情數據的缺失，但為了對應性的分析需要，還需要補充這些缺失的數據。為此，該文采用基于插值的均衡調整法來豐富汛情數據的采集體系。例如同馬大堤懷寧段在汛情期間，每天都可以得到關鍵測量點位的水位數據，但是降雨數據并不是每天都有。該情況下就可以采用基于插值的均衡調整法，來實現降雨數據和水位數據的對應，其具體原理如圖1所示。

圖1 基于插值的均衡調整法

圖1 中，1、2、3、4、5、6、7、8、9 表示連續(xù)的9個測量時刻，其下方對應配置了9 個記錄方格。從圖1 的情況可以看出，只有第1 個測量時刻、第3 個測量時刻和第9 個測量時刻記錄了數據，這3 個時刻分別記錄了A、B、C共3 個數據。目前，第2 個測量時刻、第4 個測量時刻、第5 個測量時刻、第6 個測量時刻、第7 個測量時刻以及第8 個測量時刻都存在數據缺失。該情況下就可以采用基于插值的均衡調整法進行采集數據的補充。

如圖1所示，因第2 個測量時刻數據缺失，可以用臨近的數據A、B加和求取均值補充，具體如公式（5）所示。

這樣可以得到第2 個方塊即第2 個測量時刻的數據為D。

接下來該文發(fā)現，B到C之間連續(xù)缺失了5 個測量時刻的數據。這時的處理措施是先對B和C之間的中位數據進行插值，即補充第6 個測量時刻（第6 個方塊）的數據，具體如公式（6）所示。

得到了第6 個測量時刻的插值數據后發(fā)現，B和E之間連續(xù)缺失了2 個測量數據，即第4 個測量時刻、第5 個測量時刻的數據。這時，因為B和E之間沒有其他實測數據，所以只能對這2 個位置都進行插值補充處理，對第4 個測量時刻、第5 個測量時刻的連續(xù)補充如公式（7）所示。

得到了第6 個測量時刻的插值數據后發(fā)現，E和C之間連續(xù)缺失了2 個測量數據，即第7 個測量時刻、第8 個測量時刻的數據。這時，因為E和C之間沒有其他實測數據，所以只能對這2 個位置都進行插值補充處理，對第7 個測量時刻、第8 個測量時刻的連續(xù)補充如公式（8）所示。

2 同馬大堤懷寧段的防汛信息采集試驗

上述工作對同馬大堤懷寧段的汛期基本情況進行了分析，進而設計了汛情數據采集方法。在接下來的工作中將通過數據試驗分析來證實所提出方法的有效性。試驗過程中將分別針對同馬大堤懷寧段的汛期水位數據、降雨量數據以及2 類數據的誤差，根據常規(guī)采集法和該文設計的采集法進行處理。

首先，觀察2 種方法測量的同馬大堤懷寧段的汛期水位數據，對比情況如圖2所示。

圖2 2 種測量方法得到的同馬大堤懷寧段的汛期水位數據

圖2 中，橫坐標代表了測量日期，7.1 即表示7月1日，從7月1日一直到7月7日。縱坐標表示水位，單位是m，從15m 一直到22m。圖中白色矩形代表傳統(tǒng)方法記錄的采集結果，帶有剖面線的矩形代表用該文方法記錄的采集結果。從圖2 的情況可以看出，7月1日，同馬大堤懷寧段的汛期水位數據還低于17m，但7月2日以后猛增至20m 附近，這表明汛情加重了。從2 種方法的對比情況可以看出，2 種方法的測量結果存在一定差距，二者的紀錄與真實情況的相符程度需要進一步的誤差比較，如圖3所示。

圖3 中，橫坐標代表了測量日期，7.1 即表示7月1日，從7月1日一直到7月7日。縱坐標表示水位誤差，單位是m，從0m 一直到0.7m。黑色實線代表傳統(tǒng)方法采集水位數據形成的誤差，黑色虛線代表該文方法采集水位數據形成的誤差。從圖3 中2 條曲線的對比可以明顯看出：采用傳統(tǒng)方法采集的水位數據誤差最大超過了0.5m，最小也超過了0.4m，而采用該文方法采集的水位數據誤差最大也沒有超過0.2m，基本在0.1m～0.2m。

圖3 水位采集數據誤差對比

其次，觀察2 種方法測量的同馬大堤懷寧段的汛期降雨量數據，對比情況如圖4所示。

圖4 2 種測量方法得到的同馬大堤懷寧段的汛期降雨量數據

圖4 中，橫坐標代表了測量日期，7.1 即表示7月1日，從7月1日一直到7月7日。縱坐標表示降雨量，單位是mm，從0mm 一直到210mm。圖中白色矩形代表用傳統(tǒng)方法記錄的采集結果，帶有剖面線的矩形代表用該文方法記錄的采集結果。從圖4 的情況可以看出，7月3日，同馬大堤懷寧段的汛期降雨量數據最大達到了160mm 以上，而7 天連續(xù)都有降雨，最少的也超過了15mm，大部分集中在40mm～50mm，第二多的一天超過了90mm。也正是因為連續(xù)降雨的存在，才導致了同馬大堤懷寧段汛期水位猛漲。從2 種方法的對比情況可以看出，2 種方法的測量結果存在一定差距，二者的紀錄與真實情況的相符程度需要進一步的誤差比較，如圖5所示。

圖5 中，橫坐標代表了測量日期，7.1 即表示7月1日，從7月1日一直到7月7日。縱坐標表示降雨量誤差，單位是mm，從0mm 一直到7mm。黑色實線代表傳統(tǒng)方法采集降雨量數據形成的誤差，黑色虛線代表該文方法采集降雨量數據形成的誤差。從圖5 中2 條曲線的對比可以明顯看出：采用傳統(tǒng)方法采集的降雨量數據誤差，最大超過了5mm，最小也超過了2.5mm，而采用該文方法采集的降雨量數據誤差，最大也沒有超過2mm，基本在0.5mm～2.0mm。

圖5 降雨量采集數據誤差對比

3 結論

同馬大堤懷寧段是皖河水系的重要防汛區(qū)段，對其進行汛期數據的準確采集具有重要意義。該文針對傳統(tǒng)汛期數據采集方法的局限性，分別形成了多地點采集均值計算法、多時間點采集均值計算法和基于插值的平衡調整法，豐富了汛期數據采集的方法體系。試驗過程中，分別以同馬大堤懷寧段水位數據和降雨量數據為采集對象，結果證實了該文方法對汛期數據采集和處理的有效性，其誤差明顯低于傳統(tǒng)方法。