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極端雨量異常性甄別工具開發(fā)探討*

2022-01-01 05:49:48黃春莎岑瀚岑俏霖李建張勇吳琪趙建吉
區(qū)域治理 2021年16期
關(guān)鍵詞:參考點(diǎn)雨量時(shí)段

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(qū)氣象局;2.百色市氣象局

隨著氣象自動觀測技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展,氣象自動站儀器的運(yùn)行也越來越穩(wěn)定和可靠,但仍不能完全避免儀器故障的發(fā)生,特別是雨量傳感器故障導(dǎo)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(wù)的準(zhǔn)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(shù)手段進(jìn)行快速判別,因此,有必要對極端雨量異常性的甄別進(jìn)行研究。

一、甄別思路

由于降雨過程具有區(qū)域性特點(diǎn),當(dāng)站點(diǎn)四周都降雨,該站點(diǎn)降雨的概率就比較高,當(dāng)站點(diǎn)出現(xiàn)大暴雨及以上級別的雨量時(shí),其四周站點(diǎn)也會出現(xiàn)一定的降雨規(guī)律。本文分別選取站點(diǎn)東西南北四個(gè)方位和距離最近的站點(diǎn)作為參考站點(diǎn),通過和參考點(diǎn)進(jìn)行比較,可以實(shí)現(xiàn)對極端雨量的異常性進(jìn)行初步判別(極端雨量指無雨或大暴雨及以上)。此外,對達(dá)到大暴雨及以上級別的站點(diǎn)還要進(jìn)行閾值分析。同時(shí),對異常性進(jìn)行分級,級數(shù)越大,數(shù)據(jù)異常的幾率就越大。

(一)無雨異常性甄別

(1)當(dāng)4個(gè)參考站點(diǎn)均有雨量時(shí),可判定為一級異常。(2)當(dāng)站點(diǎn)四周的雨量越大,站點(diǎn)數(shù)據(jù)異常的幾率就越大。選取4個(gè)參考站點(diǎn)中最小的雨量,與事先設(shè)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(jìn)行比較,從而進(jìn)一步判定異常級數(shù)。

(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(qū)34個(gè)站點(diǎn)日雨量達(dá)到大暴雨及以上級別的站點(diǎn),條件為其四個(gè)參考站點(diǎn)數(shù)據(jù)正常。經(jīng)過篩選,共有84個(gè)樣本滿足條件。經(jīng)過樣本分析,得出兩點(diǎn)結(jié)論:

(1)最大日雨量為218毫米;

(2)在84個(gè)樣本中,4個(gè)參考點(diǎn)全部有雨的樣本80個(gè),其余4個(gè)樣本有3個(gè)參考點(diǎn)有雨。

2.大暴雨異常性甄別

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

(2)將150毫米作為小時(shí)雨強(qiáng)閾值,查詢當(dāng)天最大小時(shí)雨強(qiáng),當(dāng)雨強(qiáng)大于或等于150毫米時(shí),判定為一級異常。

(3)當(dāng)降雨參考站點(diǎn)數(shù)量小于3個(gè)時(shí),判定為一級異常。

(4)以上3個(gè)異常要素累加作為判定異常級數(shù)。

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(diǎn)庫的建立和讀取如下:

(1)SQLite數(shù)據(jù)庫介紹

SQLite是一個(gè)進(jìn)程內(nèi)的庫,一個(gè)完整的 SQLite 數(shù)據(jù)庫是存儲在一個(gè)單一的跨平臺的磁盤文件內(nèi),不需要配置、安裝或管理,可以通過SQLite Expert等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)庫和表的建立。

(2)建立參考站點(diǎn)數(shù)據(jù)表

使用SQLite Expert為轄區(qū)內(nèi)所有站點(diǎn)建立參考站點(diǎn)數(shù)據(jù)表,數(shù)據(jù)表有兩列,分別為站點(diǎn)站號和參考站點(diǎn),參考站點(diǎn)列包含4個(gè)參考站點(diǎn)站號的字符串,站號間用逗號分隔。

(3)通過站號讀取相應(yīng)的參考站點(diǎn)信息

SQLiteConnection cnn = new SQLiteConnection();

//創(chuàng)建SQLite數(shù)據(jù)庫對象cnn.string sqlite_f = Environment.CurrentDirectory + @"db參考站點(diǎn).db"; //獲取文件路徑cnn.ConnectionString = @"Data Source=" +sqlite_f + ;Pooling=true;FailIfMissin g=false";cnn.Open();

//打開數(shù)據(jù)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(diǎn)字符串reader.Close();cnn.Close();char[] separator= { ',' };string[] ckzhs;

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

//將參考站點(diǎn)站號解析到數(shù)組ckzhs.

(4)通過站號統(tǒng)計(jì)特定時(shí)段內(nèi)的總小時(shí)雨量

全國綜合氣象信息共享平臺(CIMISS)是氣象部門目前主要?dú)庀髷?shù)據(jù)共享平臺,通過調(diào)用CIMISS提供的數(shù)據(jù)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(jìn)行統(tǒng)計(jì)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(shí)數(shù)據(jù)param.Add("elements", "Station_Id_C");

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

//統(tǒng)計(jì)要素為小時(shí)雨量param.Add("timeRange", "[" +time_start+","+time_end+"]");

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

//初始化接口服務(wù)連接資源client.initResources();

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

//將雨量統(tǒng)計(jì)等要素存入retStr.

(5)編程流程

訪問SQLite數(shù)據(jù)庫,讀取站點(diǎn)對應(yīng)的參考站點(diǎn)站號清單,根據(jù)站號,使用statSurfEleByStaID等接口,分別獲取CIMISS平臺上站點(diǎn)及其參考點(diǎn)的雨量;根據(jù)甄別流程,對極端雨量異常性進(jìn)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(shí),利用工具對雨量進(jìn)行異常性甄別,顯示右江汪甸六核站點(diǎn)無雨異常,異常等級為2級,其周邊四個(gè)參考點(diǎn)均有雨量,且雨量均大于5毫米。為進(jìn)一步證實(shí)雨量異常,及時(shí)向站點(diǎn)所在地氣象信息員了解有無下雨,對方反饋8日凌晨當(dāng)?shù)叵铝撕艽蟮挠辍.?dāng)日,維修工作人員實(shí)地檢查,發(fā)現(xiàn)雨量筒堵塞、干簧管損壞。維修后雨量接收恢復(fù)正常,保證了雨量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確可靠,提高了區(qū)域站數(shù)據(jù)的可用性。

四、小結(jié)

雨量異常性的最終確定需要人工帶設(shè)備到現(xiàn)場進(jìn)行檢查和校準(zhǔn)。極端雨異常性甄別工具,并不是要取代人工檢查和校準(zhǔn),而是快速對極端雨量的異常性進(jìn)行初步判別,在提供氣象服務(wù)時(shí),盡可能減少極端異常雨量數(shù)據(jù)給防災(zāi)減災(zāi)決策工作造成的不利影響,同時(shí)提醒業(yè)務(wù)員對極端雨量的異常性作進(jìn)一步檢查,使真正有故障的設(shè)備得到及時(shí)處理,保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠,對提高區(qū)域站數(shù)據(jù)可用性有重要意義。

相關(guān)鏈接

從氣象學(xué)上的角度來講,所謂雨量,就是在一定時(shí)段內(nèi),降落到水平面上(無滲漏、蒸發(fā)、流失等)的雨水深度。用雨量計(jì)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(shí)測量一次。據(jù)計(jì)算,一毫米雨量等于一畝田增加667千克水,即相當(dāng)于澆了13擔(dān)水。雨量是以雨量計(jì)來計(jì)算,以在平面收集到的雨水深度表示,準(zhǔn)確程度至0.25毫米或0.01寸。有時(shí)亦會以升每平方米 (1 L m-2 = 1 mm)表示。在氣象統(tǒng)計(jì)名詞上,雨量又可稱為降雨量,即一定時(shí)間內(nèi)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(shí)段內(nèi)某一地區(qū)的降水量分布圖,可分年、季、月、旬、日或特定時(shí)段的雨量圖。天氣分析中所用的時(shí)段較短,如24小時(shí)雨量圖,用以觀察與降水有關(guān)的天氣系統(tǒng)的移動與發(fā)展變化。長期天氣預(yù)報(bào)和氣候分析中所用的時(shí)段則較長,如年、季、月或更長時(shí)段的雨量圖,以觀察長期天氣變化和氣候變化。在農(nóng)業(yè)氣象工作中,主要用某些作物某些生長發(fā)育階段的雨量圖。

我國年降雨量最少的地方,大都出現(xiàn)在西部的新疆維吾爾自治區(qū)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(dá)木盆地等,是我國氣候最干燥的地區(qū),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(cè)的托克遜(海拔不到1米),年雨量平均只有6.9毫米。據(jù)報(bào)道,在吐魯番盆地南部寸草不生的卻勒塔格荒漠等地區(qū),有些年份甚至終年滴雨不降。

我國臺灣省北端基隆南側(cè)的火燒寮,1906ˉ1944年38年的平均年雨量最高達(dá)6557.8毫米,1912年曾出現(xiàn)過8409.0毫米的記錄。一般認(rèn)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(fēng),氣流稍一抬升便大雨傾盆。其次是西藏自治區(qū)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(dá)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。

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