年降雨量范文
年降雨量范文（精选9篇）
年降雨量 第1篇
降雨量不仅是区域水资源的主要来源, 同时也是区域防汛抗洪工作的重要影响因素。区域降雨总量的多寡直接决定着当地地表、地下水资源量的丰枯程度;夏汛期降雨强弱也直接影响到区域洪水量级。流域年度降雨量资料对水资源开发利用和防汛抗洪工作也都至关重要, 同时降雨资料质量的优劣也直接影响到相关应用工作的成效。
1 流域概况简介
友好河、双子河均为汤旺河右岸一级支流, 分别发源于黑龙江省伊春市友好区565高地和517高地南麓, 属山溪性河流。友好河流域面积1650km2, 河长125km。双子河流域面积1866m2, 河长99km, 两河毗邻流经伊春市友好区并汇入汤旺河。流域降雨资料对下游伊春市中心城区的水资源量计算及洪水预报都有重要参考作用。流域简图如图1。
2 降雨资料成果合理性检查分析
2.1 流域代表站日降雨量成果检查
流域单站指标成果检查包括各站月年降雨量情况, 是否符合地域水文特性规律, 时段降雨摘录数据是否有矛盾情况等。根据表1、表2和图2可以看出, 流域各站月降雨量年内主要集中在6至9月份, 年内占比70%以上, 其余各月之间降雨差异较小, 这一特点基本符合我省降雨特性。流域最大单站年降雨量出现在友好河流域友谊站, 降雨量为774.6mm, 年降雨日数为102d;最小年降雨量出现在友好河广川站, 降雨量为606.9mm, 年降雨日数为88d, 二者差异较小, 均在流域多年平均年降雨量680mm上下范围内。流域最大一日降雨量在量级和出现时间上也基本符合我省暴雨规律特征。
2.2 流域代表站降雨摘录成果检查
首先对流域各站的降雨场次进行对比分析, 主要看各站的较大级别降雨过程在出现时间和降雨总量上是否有明显差异, 正常情况下, 较大量级的降雨过程流域内各站均应相似。选择7月份年内最大的场次降雨进行对比分析, 由图3可见, 各站场次降雨的起止时间基本一致, 降雨强度和量级也基本相应。
2.3 流域代表站时段降雨量成果检查
时段降雨量是指以小时或日为时间单位的不同时段最大降雨量, 正常情况下各站的同时段雨量基本相应。从表3、表4、图4、图5可见, 流域各代表站时段降雨量随时段数增加而逐渐加大, 邻站同时段雨量基本接近, 变化趋势合理;最大24h雨量大于等于1d雨量;各时段最大雨量多数出现在7月8日至21日, 这一变化趋势也与图2所示基本一致。
2.4 流域降雨与洪水过程对比分析
流域降雨是洪水的来源, 对比流域降雨与洪水的过程也就是雨洪配套过程可以检查降雨过程在历时和强度变化方面的合理性。因流域内无流量控制站, 采用流域下游伊新站减去伊春站和五营站流量的办法来近似代表该流域内洪水过程。对比图6和图7可知, 流域降雨出现时间略提前于洪峰时间, 较大量级雨量与较大洪峰流量出现区间一致, 说明降雨开始时间和量级与洪水过程对比结果合理。
3 结束语
经以上分析可知, 流域2014年降雨资料通过了多种方法的综合合理性检查, 基本满足使用要求。因篇幅所限, 文中未对资料进行大范围的不同历时降雨等值线图对比检查, 仅用列表方式进行了替代性分析, 不影响检查精度和结论。文中所用分析方法比较传统陈旧, 今后还有待改进和完善。
参考文献
[1]湖北水利学校, 水文资料整编[M].北京:水利水电出版社, 1979:47-60.
[2]伊春市统计局, 伊春市统计年鉴[M].伊春:伊春市统计局, 2011:251-255.
[3]黑龙江省水文总站, 黑龙江省水资源研究[M].哈尔滨:黑龙江科学技术出版社, 1991:7-14.
年降雨量 第2篇
强降雨气候灾害防范工作情况汇报
2011年汛期已至，汛期间冰雹、暴雨、山洪、山体滑坡、泥石流等灾害易呈多发、突发态势，对学校安全和师生生命造成严重威胁。根据《关于做好强对流天气灾害防御工作的紧急通知》（桂防指电„2011‟2号）等文件要求，县教育局组织全县中小学积极开展汛期灾害隐患大检查活动，落实工作责任，强化汛期灾害防范措施，建立健全群测群防体系，杜绝各类安全事故的发生，切实做好学校防灾减灾工作。现将全县教育系统开展强降雨气候灾害防范工作情况汇报如下：
一、提高认识，高度重视，增强做好强降雨气候灾害防范工作的责任感、使命感和紧迫感
当前我县已经全面进入汛期，据县气象部门预测，近期我县部分地区将出现持续强降雨天气，容易发生雷雨大风、冰雹等强对流天气灾害、山洪灾害和山体滑坡、泥石流等地质灾害。县教育局对汛期灾害防范工作高度重视，通过召开全县中小学校长会议，统一思想，提高认识，不断增强做好强降雨气候灾害防范工作的责任感、使命感和紧迫感。根据《关于做好强对流天气灾害防御工作的紧急通知》（桂防指电„2011‟2号）文件要求，县教育局组织相关人员深入全县中小学开展调研工作，认真分析全县学校地质环境条件和汛期各种灾害发生的基本规律，制定并下发了《环江毛南族自治县教育系统2011年度学校地质灾害防治应急预案》（环教通„2011‟54号）及《关于加强做好汛期学校安全防范工作的通知》（环教通„2011‟57号），要求各学校必须坚决克服麻痹思想，严格落实各项防汛责任，强降雨期间各级各类学校 防汛责任人必须在岗在位，切实履行职责，提前做好灾害防范工作。
二、加强领导，强化措施，积极开展汛期安全防范工作
为切实抓好汛期灾害防范工作，县教育局加强组织领导，成立了
以覃善计局长为组长，分管安全工作的副局长为副组长，各股（室）长、各中学、中心校长为成员的工作领导小组，领导小组分工明确，职责分明。同时要求各学校也成立相应的工作领导小组，明确校长是学校安全工作第一责任人，积极组织开展学校汛期安全防范各项工作。
一是各学校及时开展汛期校舍安全隐患大排查活动。强降雨期间，学校及时对师生宿舍、食堂、教学楼、厕所等校舍安全隐患进行了全面排查，坚决杜绝因校舍倒塌造成师生伤亡重特大事故发生，同时加固校舍门窗、各种基础设施等，防止因强降雨导致学校财产受到重大损害。
二是加强对校园及周边环境隐患的排查。强降雨期间，各学校加
强对危及学校安全的防雷设施、易滑坡的山体、挡土墙、围墙的排查与监测，做好暴雨、洪水、泥石流、塌方和山体滑坡等自然灾害的防范工作，及时排除各种地质灾害隐患；对一时不能排除的安全隐患，安排专门人员进行密切监控并及时向当地政府和上级主管部门报告。
三是加强汛期安全教育，提高师生自我防范能力。各学校积极开
展汛期安全教育活动，利用国旗下讲话、集会、班会、广播、版报、讲座等形式，有针对性地对学生开展汛期防雷雨、交通、山洪、溺水安全教育，提高防范意识和自救自护能力，确保无涉校安全事故发生。
四是加强学校安全管理，完善汛期安全管理制度。汛期极易发生
学生溺水事故，各学校明确要求学生做到“六不准”：不准私自下水游泳；不准擅自与他人结伴游泳；不准在无家长或老师带领的情况下游泳；不准到无安全设施、无救护人员的水域游泳；不准到不熟悉的水域游泳，发现有人溺水要立即求救；不准不会水性的学生擅自下水施救。
五是积极开展应急安全演练活动。在4月份汛期到来之前，县教
育局及时下发了《关于开展全县中小学安全演练活动的通知》（环教通
„2011‟47号）、《关于做好2011年防震减灾日及宣传周有关工作的通知》（环教通„2011‟59号）等指导性文件，积极组织全县中小学开展防震、防火、防踩踏、防溺水、防交通事故等应急安全演练活动，不断提高师生应急处臵突发事件及防灾减灾的能力。据统计，4月至5月期间，全县中小学、幼儿园共开展了170次安全演练，参与人员达35000人。
三、突出重点，深入排查，切实消除学校及周边安全隐患
2011年4、5月份，教育局分管安全莫国喜副局长及局安全同志深入到明伦、龙岩、驯乐、长美、大安、下南、水源等乡镇中小学校检查、指导工作，组织各学校特别是地质灾害隐患或易发区学校开展汛期前地质灾害防范安全大检查，重点对洪水、泥石流、塌方、山体滑坡等自然灾害引发事故灾难的隐患点进行全面排查。
一是加强对校舍安全的排查，要及时清除存在的安全隐患，有危房的要坚决拆除。
二是加强对学校围墙、挡土墙及建筑工地等的排查，有安全隐患的要设立警示标志，并尽快加固维修排危。
三是加强对校园及周边存在的危岩、塌方、山体滑坡、地面陷塌、泥石流等地质灾害隐患的排查，采取积极应对措施，预防暴雨、冰雹、洪水、泥石流、塌方和山体滑坡等自然灾害对学校的影响，做好防自然灾害及食品饮水卫生的各项应急管理工作。
四是积极做好汛期前雨情、水情、汛情的预测及预报工作。县教育局办公室根据气象部门预测，及时发布强降雨预警预报，组织各学校做好汛期灾害防范工作，确保学校师生生命及财产不受损害。
四、部门联动，形成合力，建立健全学校汛期安全防范网络
汛期间，县教育局、各中小学积极与国土、气象、水利、交通等相关部门配合，同时密切与社区、家庭之间的联系，加强对学校及周边环境灾害隐患的排查工作，建立健全汛期暴雨、山洪、山体滑坡、泥石流等各种灾害群防群测体系，落实群测群防的各项措施，做好强
降雨气候灾害监测与预报，组织广大群众积极参与学校强降雨气候灾害的防范工作，确保汛期间学校的安全稳定。
五、加强值守，完善预案，及时妥善处臵突发应急事件，确保校园平安和谐
汛期间，各校密切关注雨情、水情、汛情变化情况，加强灾害重点防范部位的巡查，强化安全措施，及时发现薄弱环节问题，及时整改，应急处臵，排除险情。
一是加强值班，完善信息报告制度。各学校坚持24小时值班，随时掌握雨情水情汛情动态，发现重要情况及时报告，杜绝隐报、瞒报现象。
二是完善学校汛期安全应急预案。发生汛期突发灾害要迅速启动应急预案，采取必要的应急措施，及时、妥善处理事故，并向当地政府及上级主管部门及时汇报。若强降雨导致学生无法正常上学，学校应当停课并及时与家长取得联系，将学生护送到家并做好汛期学生安全监控工作。
三是严格责任追究制度。各学校完善责任追究制度，对因工作不力，玩忽职守，相关信息迟报、漏报和瞒报的，将严肃追究直接责任人和相关领导的责任。
汛期间，我县教育系统高度重视学校的安全防范工作，加强对强降雨气候灾害隐患的排查，落实有效的防范措施，及时妥善处臵应急突发事件，切实做好防灾减灾工作。强降雨期间，我县教育系统无重大灾害事故发生，确保了学校师生生命及财产安全，确保校园平安和谐。
环江毛南族自治县教育局
年降雨量 第3篇
1 天气实况
在高空低槽以及中层切变的共同作用下,南昌地区2014年6月26—30日出现了持续性的强降水天气,强降雨天气主要集中在6月27—28日,这次强降雨天气对南昌地区造成了很大的影响。
2 天气形势
在长江一带的区域内分别有来自北方的冷空气以及西南的暖湿空气交汇,有一条强大的降水带形成。有利的环流背景下可以增强对流天气发生的概率,对于华东地区来说,在暴雨天气出现的过程中500 h Pa处环流形势的特征几乎相同。其中,副热带高压的位置偏南或者是出现在由强向弱转变并逐渐南退的过程中,处于槽前脊后对于降水的出现是十分有利的,北方的冷空气与来自南方的暖湿气流进行结合,进而为暴雨天气的出现提供了非常有利的天气形势。
2.1 500 h Pa高空形势
通过对南昌2014年6月27日08:00 500 h Pa高度场(图1)进行分析,两槽一脊型出现在亚欧大陆的高纬度地区内,而在70°E以及亚洲东部地区则有低槽区出现,乌拉尔山地区有一高压脊,105°E区域内主要分布着中低纬度地区,北方冷空气沿着槽后西北气流经河套进入长江地区,长江中下游地区受低压槽控制,这为对流天气发生发展提供了有利的环流背景。南昌位于槽前脊后的西北气流中,冷槽不断向东移动并表现出逐渐增强的趋势,为南下的西北气流提供了有利的流场条件。南下冷空气不断输送到华东地区,使高空温度迅速下降,同时加剧云层消散速度,有利于低空辐射增温[1]。高空辐散降温与低层辐射增温的配置,加剧大气层结温度不稳定性,南昌地区上空形成对流不稳定层结,有利于强对流天气发生、发展。30日8:00之后低槽逐渐被脊控制,南昌地区的强降水天气结束。
2.2 700 h Pa高空形势
6月27日08:00的700 h Pa高度场上,有明显的切变线出现在了湖南北部地区,因气流的辐合上升运动使得下层的暖空气也不断上升,下层的暖空气与高空处的冷空气相遇发生了凝结并出现了剧烈的相变,上层冷空气与下层暖空气的配置不利于大气层结的稳定性,促使强降雨天气发生发展。700 h Pa上,整个系统反气旋式切变,并沿着切变线不断东移。另外,剧烈的大气运动也是造成南昌地区强降雨天气的主要原因。
2.3 850 h Pa高空形势
通过6月27日08:00的850 h Pa高度场(图2)看出,在江西南昌地区仍然表现出了明显的暖式切变,但是与700 h Pa处的高空形势进行对比,暖湿切变的强度有逐渐减弱的趋势;南昌地区仍然位于脊后的西北气流中,充足的水汽条件以及槽前脊后的有利降水在很大程度上推动了南昌强降雨天气的出现[2]。
3 物理量场分析
3.1 涡度场分析
通过分析南昌27日8:00 850 h Pa涡度场,南昌地区正好位于正涡度区域内,上升气流占据着重要地位,为高层的水汽输送提供了充足的水汽条件。另外,在500 h Pa高度处南昌位于散度区域内,200 h Pa高度处散度区的负值最大,高层辐散的特征为整个系统的持续发展提供了动力条件;上层冷空气与下层暖湿气流交汇致使强降水天气层结不稳定性。
3.2 水汽通量
形成强降水天气的时需要有充足的水汽条件,而持续性强降水天气产生的条件就是需要在暴雨区上空有强大的水汽输送。通过对南昌2014年6月27日08:00 850 h Pa高度水汽通量场进行分析(图2),不难看出水汽的最大值区域主要出现在了湖南的西部地区,其水汽中心值达到了16 g,整个水汽带呈现出了东北—西南走向,水汽的大值中心与西南气流的大值中心较为吻合,为强降水天气的出现提供了有利条件。
4 结论
(1)副热带高压的位置偏南或者是出现在由强向弱转变并逐渐南退的过程中,北方冷空气与南方暖湿气流交汇,为暴雨天气的出现提供了有利的天气形势。
(2)南昌处于脊后西北气流中,其附近则有东西走向的水汽中心出现,沿着切变线方向使得中低层的水汽不断进行输送,为强降雨天气的出现提供了条件。
(3)南昌地区正好位于850 h Pa高空处的正涡度区域内,表现出了低层辐合,在500 h Pa高空处,南昌正好在散度区内,其中200 h Pa高度处其散度值达到负的最大,表现出了高层辐散,下层暖湿和上层干冷的层结状态则为这次降水提供了不稳定层结条件[3,4]。
摘要：利用常规观测资料、地面观测资料等,对2014年6月25—30日出现在南昌的强降雨天气过程进行分析。结果表明:副热带高压的位置偏南或者是出现在由强向弱转变并逐渐南退的过程中,冷暖空气交汇为暴雨天气提供了有利的天气形势;南昌在脊后的西北气流中,其附近有东西走向的水汽中心出现,沿切变线方向使得中低层的水汽不断进行输送,为强降雨天气的出现提供了条件;上层的冷空气与下层的暖湿气流进行结合有利于强降水天气的层结不稳定性,有利于南昌强降雨天气的出现。
关键词：强降雨,天气形势,物理量场,江西南昌,2014年6月25—30日
参考文献
[1]张娟娟,刘波.2013年6月26-29日江西梅雨锋暴雨天气过程分析[J].气象与减灾研究,2014,37(1):55-60.
[2]赖小红,练浩宏,罗超.2013年6月27-28日榕江县暴雨天气过程分析[J].南方农业,2014(30):195-196.
[3]徐红梅,李国银.2010年7—8月东北地区强降雨天气过程分析及预报[J].北京农业,2015(6):127-128.
年降雨量 第4篇
利用地理信息系统技术对黄土高原土壤侵蚀空间数据和降雨量等级数据进行了空间叠加统计分析.研究表明,在降雨量等级为1时,黄土高原土壤侵蚀主要以水-风混合侵蚀为主,占整个侵蚀的55.76%.在降雨量等级为2和3时,水蚀和风蚀占整个侵蚀的比例较接近.在降雨量等级为4、5和6时,主要以水蚀为主,分别占整个侵蚀的82.54%、98.66%和99.53%.在降雨量等级为7时,土壤侵蚀全部为水蚀,占整个侵蚀的100%.冻融侵蚀出现在降雨量等级为2到6时,占整个侵蚀的.比例均不大.在降雨量等级为4时,水蚀、风蚀和水-风混合侵蚀的土壤侵蚀指数均比其它降雨量等级的土壤侵蚀指数大,分别为406.84、665.94和723.78,土壤侵蚀最严重.黄土高原降雨条件的变化对土壤侵蚀状况的变化表现出明显的影响.
作 者：李素清 李斌 张金屯 作者单位：李素清(山西大学黄土高原研究所,山西,太原,030006)李斌(中北大学环境与安全工程系,山西,太原,030051)
泥石流的临界降雨量研究 第5篇
甘肃是我国四大泥石流区之一,泥石流与崩塌、滑坡、地面塌陷等地质灾害频频发生,造成严重的生命财产损失。特别是5.12汶川地震以来各种突发性地质灾害大幅增加,2010年8月7日震惊世界的舟曲特大泥石流引起国家政府、科研机构及高等院校各方的强烈关注并以此为契机展开了一系列的灾害防治与研究工作。
本区泥石流主要属于降雨型(暴雨)泥石流,降雨泥石流临界值及基于降水条件的泥石流判别模式研究已相对较多,临界降雨量(强)确定方法多样,但由于泥石流本身成因复杂,因此要做到其临界值的准确定量和精确预报还存在很多亟需解决的问题。及时的总结综合分析已有的研究成果不仅可以促进泥石流临界降雨量的理论研究,更重要的是有助于甘肃省泥石流预测预报精度的提高,具有重要的理论与实践意义。
1 降雨型泥石流临界值
1.1 泥石流临界值概念
某一时段内单个泥石流沟或区域泥石流,其发生有一个最低的激发雨量(强),这个雨量(强)称为泥石流临界雨量(强)也就是一般所说的降雨泥石流临界值[2,3],它与该地区岩土体,气候,前期降雨量等因素有关。
对某一确定泥石流沟来说,在物源和地形地貌条件满足的前提下,当降雨量达到或超过某一灾变阈值即降雨临界值时就会形成泥石流灾害[2,6]。一般来说,降雨诱发泥石流一方面需要一定量的前期雨量来浸润饱和沟谷流域的岩土体,另一方面又需要短历时雨强激发使岩土体失稳。泥石流临界值与前期降雨息息相关,通常并不是某单个阈值就可以确定,而是促发本次泥石流的短历时雨强与前期雨量的某种组合,即两者达到某一特定组合关系时,才会激发泥石流。
1.2 泥石流临界值确定方法
目前泥石流临界雨量的确定方法各异,唐小明等已经做了较为详细的总结,主要的方法包括:图解法、数学统计方法和实验方法及在此基础发展起来的其他方法[6]。总的来说,泥石流临界值的确定都是通过对已有降雨与泥石流灾害资料的整理、统计分析得到的。
2 甘肃泥石流的临界降雨量
2.1 甘肃省泥石流概况
甘肃省位于黄土高原、内蒙古高原与青藏高原的交汇处,由于地理跨度大,植被覆盖率低,气候条件复杂多变,受季风影响明显,局部短历时暴雨集中。区内地质构造复杂,山原盆地、高山峡谷相间、沟壑纵横、地势起伏落差大、岩性软硬多变,滑坡崩塌地质灾害多发,为泥石流发育提供了丰富的固体物质来源和有利的地形地貌条件,成为我国泥石流最发育的地区之一。
受降水分布和暴雨频次及地质地形条件的影响,全省泥石流分布范围和频率自东南向西北递减,可分为陇南粘性泥石流分布区,黄土高原泥石流分布区和河西内陆河流域泥石流三大区。其中以陇南泥石流分布区最为典型,主要集中分布在白龙江、西汉水中上游和白水江上游流域,尤其是白龙江大断裂两侧其分布密度不仅居全省之首,而且也是全国密度最大的地区。
2.2 全省泥石流发生的临界雨量值
甘肃省泥石流临界值以陇南粘性泥石流区的研究较多,省内泥石流临界值变化较大,呈现出一定规律性,据中科院兰州冰川冻土研究所和甘肃省交通科学研究的结果统计见表1[7]。
由表1不难看出甘肃省降雨型泥石流临界值自东南向西北逐渐增大。陇南地区泥石流临界值最低,为15~20mm/h,与兰州、天水、庆阳、平凉的临界降雨量相差不大。河西地区降雨临界值最高,高达30~40mm/h,为陇南地区临界值的两倍之大。临界雨量值的大小反映了各个地区泥石流发生所需的最小雨强(量)。
另外,成灾雨强也表现出与临界雨量类似的规律,陇南最低,河西最高,兰州、天水与庆阳、平凉地区居中。一次性降雨(2~3h)过程中,河西地区降雨临界值超过50mm/h,达到陇南地区降雨强度25mm/h的两倍往往才可能发生灾害。
2.3 陇南地区泥石流发生的临界雨量值
暴雨是陇南地区泥石流的主要水源,本区泥石流可称之为暴雨型泥石流[8]。触发泥石流的临界雨强,不仅与概念上的暴雨有关,而且往往与短历时如1h、30min甚至10min强降雨关系更为敏感。研究发现:当本区降雨强度达到1mm/min时,8~10mm的降雨即可暴发泥石流,当雨强在0.6mm/min时,降雨20min才有可能暴发泥石流。当降雨强度小于0.3mm/min时,一般不发生泥石流灾害。一般小流域泥石流多受短历时雨强控制,如武烧沟,当10min降雨达8~10mm或30min降雨达20mm时必然暴发泥石流。这更说明了泥石流的形成是前期雨量与雨强综合作用的结果,只有当短历时雨强达到一定量值才可能暴发泥石流灾害。
搜集陇南地区已有的研究资料将本区降雨泥石流临界值列入表2,由此可知陇南全区降雨泥石流临界值:日降雨量25~35mm,10min降雨量8~10mm,小时雨量呈现出不同量级。据较早的研究资料,临界值为15~20mm/h,而2000年以后王锡稳[9]、冯军等[10]的研究结果分别为:8~15mm/h和20mm/h。显然全区小时降雨泥石流临界值介于8~20mm之间,最大与最小值相差12mm。
由于区内山高谷深,地形变化大,受强对流天气影响,集中短历时降雨导致泥石流临界值呈现出局部变化特征。由表2可知1h、3h、日临界雨量均以宕昌、武都、文县等地最小,分别为8mm、15mm和20mm,东部的康县及徽成盆地最大,其中3h临界雨量40mm,1h临界雨量15mm。总的来看,陇南地区泥石流临界值总体上表现出:由南向北,自西而东之增大的规律,即由白龙江流域~西汉水流域~徽成盆地临界值逐渐增大。其中白龙江流域的舟曲、武都为一低值区,而徽成盆地为一相对高值区,泥石流灾害较少。
3 泥石流临界雨量值差异的原因
泥石流的形成是多种因素综合作用的结果,降雨只是其形成的诱发因素。不同下垫面条件下所需的临界激发雨量各不相同。因而降雨泥石流临界值不但与该区降雨因素相关,还受地形坡度、高差比降,滑坡崩塌物源等下垫面条件的影响。
3.1 降雨的影响
大暴雨分配格局在一定程度上影响着泥石流的分布,同时也影响着泥石流的临界值的大小。受东南季风的影响甘肃省区域、季节雨量分配极其不均,降雨量总体由东南向西北递减。6~9月雨量占全年降雨量的70%~80%,7、8月占45%,其间大暴雨发生次数多、量级大,并以24h之内的短历时大暴雨为主,强度较大。
统计甘肃省30年间大暴雨发生频次见表3、表4[11]:
由表3、表4可看出,省内暴雨与大雨分布的中心基本重合,大暴雨频次与降雨总量一样,总体表现出东南多,西北少的格局,主要集中在河东地区的陇南山地及庆阳南部。陇南山区的康县无论是大雨还是暴雨频率均居全省之首,而河西内陆地区相对最低,几乎无暴雨出现。中部陇中黄土高原地区大暴雨频率居中,其中陇东略高于陇西地区。由此可见陇南山地在全省降雨总量与大暴雨频率方面均占有绝对优势。另外,据卢秀丽等研究还发现省内3d,24h,10min,60min的暴雨极值分布格局也表现出由东南到西北递减的规律[12],短历时10min暴雨极值在11~25mm之间,高值区出现在康县、武都及舟曲一线。
降雨泥石流临界值,准确来讲是在假定地形条件不变和固体松散物质储量保持一定的情况下,导致某条泥石流沟或某流域内任意一条泥石流沟暴发泥石流的最小降雨量。因而对同一下垫面来说,当降雨量越充足、强度越大,泥石流形成所需降雨临界值相对就越小,所以降水分配格局也就在一定程度上直接造成本省泥石流临界值自东南向西北增大的趋势。
事实上地形条件不变和固体松散物质储量保持一定只是为了研究方便而进行的人为假设,因而临界值并非只与降雨相关,往往随其他因素而出现局部变化特征。以陇南山地为例,其大暴雨时空分布特征[13]:西汉水流域发生大暴雨的频率及强度均高于白龙江流域,只有6h以内的降雨强度略低于白龙江流域。在这种大暴雨格局下理应西汉水流域泥石流较白龙江流域严重,但是事实却并非如此。主要原因在于受白龙江流域深大断裂的影响,沟深坡陡,滑坡崩塌物源等下垫面条件更充分,因而其泥石流临界值比西汉水流域相对较小,导致泥石流灾害严重程度稳居省内之首。
3.2 下垫面的影响
1)地质基础条件。区域地质构造的强弱、地势起伏大小以及岩石软硬等地质基础条件的不同也是降雨泥石流临界值大小不同的重要因素。甘肃省大致以祁连山和六盘山为界分为南北两大地质构造单元,总的来说,南部构造活跃,岩石软弱,地势高峻;北部地块稳定,岩石坚硬。所以南部泥石流临界值相对较北部为低。
2)土壤含水状况。在同等降雨条件下固体物质本身的含水量、储水量的差异同样会影响泥石流临界值的大小。当其本身含水量较高,但土壤水分容纳量又不是很大的情况下遇到降雨时,松散固体物质就很容易达到饱和,在较小雨强下就可以启动形成泥石流。相反,本身含水量低,土壤水分容纳量又相对较大,同等降雨时,雨水能迅速下渗,这样要暴发泥石流就必须需要较大强度的短历时暴雨冲刷才能激发启动物源形成泥石流。
甘肃省各地100cm土壤水分最大持有量[11]:平均以陇西黄土高原最大,其次为陇东黄土高原,而陇南地区白水江流域的文县最少。在大暴雨频发的夏季(6~8月),各地的土壤水分容纳量以长江流域的陇南地区最少,陇西黄土高原相对最大,陇东黄土高原次之。一般情况下,100cm土层陇西黄土高原、陇东黄土高原比陇南地区多容纳30%~45%降水量。这样在遭遇同样量级的大暴雨,陇南长江流域的土壤承受能力最弱,最易达到饱和而暴发泥石流灾害,故其降雨泥石流临界值最小。就白龙江与西汉水流域局地而言,后者土壤可容纳水量大于前者,加上断裂等的影响都导致西汉水流域的成县、礼县等地的降雨泥石流临界值比白龙江流域的武都等地临界值偏大。
3)植被及人类工程活动。省内泥石流多发生在中低山区,与植被关系密切。人为的破坏植被,垦荒造田、修建房屋、道路等破坏了原有的地表形态,导致水土流失加重,斜坡失稳引发滑坡继而形成泥石流灾害的例子比比皆是。有些地方在地形、地质和降水条件等方面具备泥石流发育的条件,但是泥石流灾害却并不发育,主要原因就是植被条件好,能有效蓄积水分,阻止侵蚀,保护山地,从而有效地抑制了泥石流的发生。如果这些地带要发生泥石流必须有更大的降雨量和更大雨强的冲击作用,所以其他条件相同时植被覆盖率大的地带降雨泥石流临界值相对偏大。
4)地震。地震活动中能量的释放,一方面直接导致滑坡、崩塌等地质灾害,为泥石流提供了丰富的固体物质来源,同时,滑坡-碎屑流堆积体等改变沟谷条件,使原来并不是泥石流沟的沟谷变成泥石流沟;如5.12汶川地震以后四川绵竹市清平乡文家沟转变为一条高频泥石流沟,震后3个雨季内,文家沟先后暴发了5次大规模和特大规模的泥石流灾害。另一方面地震直接导致泥石流临界值降低。2008年5.12汶川地震之后,陇南地区的文县、武都区、舟曲、康县、成县、徽县及两当等地处于地震Ⅷ、Ⅸ烈度之区的重灾区,地震的影响势必使山体松动造成“内伤”,国土资源部中国地质调查局水文地质环境地质部主任、研究员、地质灾害防治专家殷跃平指出汶川地震导致局地泥石流临雨量至少可下降20mm。甘肃重灾区文县震后在5~9月份先后发生泥石流灾害5起,2010年8.7舟曲特大泥石流虽然研究认为是由于极端暴雨天气所致(过程降雨量96.77mm,30min雨量高达77.63mm),但是不能排除该地震区内对泥石流形成条件及临界值的影响。所以,今后泥石流降雨临界值的研究中如何定量的评价地震作用还需要进一步深入研究。
综上所述,甘肃省泥石流临界值大小不仅受降雨,而且还受地质基础条件,土壤含水状况及植被覆盖情况以及地震等多种因素的影响。
4 泥石流的预测预报
降雨型泥石流的预报主要是结合气象信息进行,其预报是将地学系统因素假定为已知并满足其形成发生过程,只依赖于降雨变化因素进行的判别预报。其准确与否直接受泥石流临界条件的影响,还受其他(地貌、地层岩性、构造、地震人类活动等)因素的制约。
甘肃省泥石流目前采用全国通用的地质气象等级预报法,基于降雨条件的泥石流预报也取得了一些成果。池谷浩(1973)陈景武(1981)最先提出临界雨量线预报模型。后来兰州冰川冻土探究所提出以固体物质储备量、沟道堵塞程度和坡度为预测因素,以暴发泥石流的雨量为指标进行预测。考虑影响泥石流发生的主要因子,黎志恒等以文家沟为例应用多元逐步回归分析法建立数学模型,从而得到泥石流发生的概率,此模型在兰州地区得到了较好的应用[14~15]。丁伟翠等(2010)本着内外因结合的思想,利用GIS技术对灵台县进行了地质灾害气象预警区划,随后在Ⅰ、Ⅱ级与预警内采用临界日综合有效过程降雨量模型判据法开展了地质灾害气象预警预报研究[16]。
总的来说,省内基于降雨条件的泥石流预报研究相对较少,预报精度较低,尤其是甘肃作为全国泥石流重要分布区,泥石流灾害严重制约着甘肃省经济社会的发展,因此开展泥石流临界值研究及其预测预报工作任重道远,因此对以后的泥石流预测预报研究工作提出以下建议:
1)结合地质环境基础信息对现有的泥石流预警区划进一步细化;
2)在各细化的预警区内研究泥石流发生的降雨临界条件建立不同的预报模式;其中降雨指标的选取应依据雨型、泥石流类型的不同而不同。10min雨强、1h、3h、24h雨量以及前期降雨天数等指标的选择应统计历史泥石流和降雨资料并采用相关性分析的方法选取最能反应泥石流发生的降雨指标,建立数学模型。其中前期降雨经验计算公式中衰减系数可以依据不同分区内岩土体的性质、土壤容纳水分容纳量及植被等不同而赋予不同的值,这样将下垫面条件的影响部分加入预报模型中来。
3)充分利用种类齐全的现代化气象业务系统,获取不同尺度的降雨资料,建立健全泥石流监测系统。
5 结论
1)甘肃省泥石流临界值以陇南山区研究较多,单沟、小流域研究较为欠缺。总体呈现出由东南向西北逐渐增大的趋势,小时降雨量陇南地区最小15~20mm,河西内陆最大高达30~40mm/h,陇东、陇西地区居中,分别为20~30mm、25mm。其中陇南地区由于下垫面条件及大暴雨的局地性影响,临界值表现出由南至北,自西而东增大的局地变化特征。
2)通过定性分析,泥石流临界值受地形地貌、地层岩性、土壤含水量及前期降雨等多种因素的影响。特别是5.12汶川地震对使部分山体出现“内伤”,如何量化地震对临界值的影响还待进一步研究。
3)通过对泥石流临界值特征及大小差异的探讨对本区降雨泥石流预测预报提出相关建议。
高关水库流域主汛期降雨量的预测 第6篇
高关水库作为具有综合效益的大 (2) 型水利工程, 主要以灌溉为主且兼有发电、防洪、养殖和旅游的功能。此水库位于京山县北部大富水河的上游, 流域面积为303km2, 总库容为2.12亿m3, 其中兴立库容1.85亿m3, 设计灌溉面积2.56万hm2。对于流域的降水过程来讲, 存在很多的不确定性因素并且这些因素错综复杂[1,2], 因此, 流域的降雨过程是一个随机变量。截止到目前为止, 对于确定未来某一时段流域的降雨量还难以用物理成因分析的方法得出一个准确的数值。但是在实际的调度过程中, 仅需要预测出未来一段时间雨量适当的变化范围即可[3]。因此, 为了更好的知道水库的调度运用, 采用的马尔可夫链考虑了降雨量序列规范化各阶自相关系数为权重, 采用加权的方式分析为了流域降雨丰枯变化的趋势。
1 马尔可夫链预测的方法
马尔可夫过程具有“无后效性”的特点, 它是随即过程的一个分支, 即在已知某一个随即过程“现在”的前提下, 它的“将来”和“过去”是相互独立的。其作为一个时间和状态都离散的时间序列, 表达式为[4,9]:
定义在概率空间 (Ω、F、P) 上的随机序列{χt, t∈T}, 其中参数集T={0, 1, 2…}, 状态空间E={0, 1, 2…}, 称为马尔可夫链, 如果对任意正整数l、m、k及任意非负整数有jl>
这里要求 (1) 式的左端有意义, 即假定
实际应用中, 常记 (1) 式右端
一般考虑齐次马尔可夫链, 即对任意的m, k∈T有Pij (m;k) =Pij (k) i, j∈E (2)
2 马尔可夫链预测的步骤[4,10]
(1) 计算均值χ軈。
设时间序列{χ (t) }, t=1, 2, …n, 定义均值序列:
(2) 计算标准差s。
(3) 分组。
(4) 转移概率矩阵的估算。
(5) 计算各阶自相关系数rk。
按照下式计算各步长的马尔可夫链权重:
(6) 预测。
该指标处该状态的预测概率即为同一状态各预测概率的加权和, 即:
该时段指标值的预测状态即为max{Pi, i∈E}所对应的i。等该时段的指标值都确定完后, 再将他们加入到原来的序列中以重复上述步骤, 即可预测下一个时段指标值的状态。
(7) 进一步分析改马尔可夫链的特征, 即遍历性以及平稳分布等。
3 实例分析
表1为高关水库39年 (1971-2009年) 主汛期 (6-8月) 降雨资料, 表中降雨量的单位为mm。为了说明该方法的预测效果, 采用上述方法预测2010年以及2011年主汛期的降雨量。
(1) 均值与标准差计算。依据表1中的数据, 得到该降雨序列的均值=476.3mm, 降雨序列标准差s=199.2。划分为枯、偏枯、平、偏丰、丰等5个状态, 主汛期降雨量状态分级标准见表2, 序列状态见表1。
(2) 建立矩阵。经计算, 得到各种步长的状态转移概率矩阵P。
(3) 自相关系数计算。系列各阶自相关系数分别为:r1=0.1473、r2=0.0734、r3=0.0196、r4=-0.0786、r5=-0.0637。将各阶自相关系数归一化后作为各种滞时的马尔可夫链权重, 分别为:ω1=0.3848、ω2=0.1919、ω3=0.0513、ω4=0.2055、ω5=0.1665。
(4) 预测。依据2005~2009年主汛期降雨量及其对应的状态转移矩阵对2010年主汛期降雨状态进行预测, 结果见表3。
由表3可知, max{Pi, i∈E}=0.430, 所对应的i=3, 即2010年主汛期降雨量为平水年状态。2010年实测值为513.1mm∈ (376.7, 575.9], 与实际情况吻合。同理, 以2006~2010年的主汛期降雨量序列预测2011年的降雨量状态, 重复步骤 (1) ~ (6) , (3) 可以不做, 预测结果见表4。
由表4可知, max{Pi, i∈E}=0.314, 所对应的i=3, 即2011年主汛期降雨量为平水年状态。2011年实测值为463.5mm∈[418.2, 569.8], 与实际情况吻合。说明利用此方法预测漳河水库流域主汛期降雨量的丰枯状态是可行的。
(5) 分析马尔可夫链的遍历性以及平稳分布等特征。由于步长为3的马尔可夫链的相依性较强, 此时的转移概率矩阵是P (3) , 由P (3) 所决定的马尔可夫链的5个状态是互通的, 即对任意的i, j∈E, i圮j, (i≠j) , 且为非周期的, 其全部状态构成的状态空间是一个闭集。因此, 此链是一个正常返链和遍历链, 但是是不可约的。根据遍历性定力可以求出此链的极限分布即平稳分布。其求解方程为:
由式 (10) 解得平稳分布 (极限分布) 与各状态的重现期 (见表3) 。表5中πj=1/μj。
状态i的重现期Ti=μi (i∈E) , 对应的概率Pi=1/Ti=πi (i∈E) 。各状态的重现期分别是T1=μ1=6.46a、T2=μ2=4.5a、T3=μ3=2.64a、T4=μ4=6.59a、T5=μ5=10.86a。即在46年中, 正常年平均每隔2.64a出现一次, 出现的概率为37.92%;而在丰水期出现的概率仅为9.21%, 平均每隔10.86a才出现一次。这说明正常年出现的机会最大, 而丰水年出现的机会最小。
4 结语
(1) 在预测某一状态降水量时采用马尔可夫链方法, 得到的是一个区间值, 因此, 在满足实际工作需要的同时还扩大了预测的允许范围。因此, 在预测降雨量状态的时候采用马尔可夫链的方法是可行有效的[5,9]。 (2) 与普通的马尔可夫链预测方法相比较, 采用各种步长马尔可夫链加权的方法预测降水量状态, 除了合理充分利用信息外, 更为建立马尔可夫链与相关分析的有效结合的预测方法做了进一步尝试[10]。 (3) 随着时间的推移, 预报对象在逐年增加的同时, 资料的代表性也越来越强, 同时马尔可夫链的相关参数也会发生一些变化。因此, 应当在资料的序列中加入每年预报对象新的实测值以动态调整预报对象的参数, 从而进一步提高预报的精度[8]。 (4) 在预测降雨量状态时采用马尔可夫链的预测方法, 为提高中长期降水量预测的精度提供了一条值得探索的途径[12]。但是如何根据最后状态的概率分布图求出降水量的具体值还需要进一步解决。
摘要：依据高关水库流域19712011年主汛期实测降雨量资料, 应用均值标准差法建立5级分级标准。针对降雨量为相依随机变量的特点, 以各阶自相关系数为权重, 运用马尔可夫链模型预测未来一年的时段降雨量状态, 由于采用此方法得到的是一个区间值而不是一个确定的数值, 因此, 不但扩大了预测的范围, 最重要的是能够很好的指导现实的工作。该方法具有直观、预测准确、计算简便的优点, 为区域降雨量的中短期预测提供了新的分析途径。
年降雨量 第7篇
1 小波随机耦合模型的基本思路
小波分析是一种时、频多分辨率分析方法[5],能对时间序列进行多尺度分析。对于水文序列f(t)∈L2(R),小波变换定义为:
式中:Wf(a,b)称为小波变换系数;φ(t)称为基本小波;a为尺度伸缩因子;b为时间平移因子。
当水文序列分解成小波变换系数后,对水文序列的分析就转化为对小波变换系数的研究。小波变换系数计算一般不宜直接进行数值积分,而采用快速小波A Trous算法。A Trous分解算法为[6]:
式中:Cj(t)、Wj(t)(j=1,2,…,p)分别为在尺度j下的背景信号和细节信号;p为尺度数,一般认为至多有lgN(N为序列的长度)个尺度,由于水文资料较短,建议2≤p≤4;h(k)为离散低通滤波器,h(k)=(1/16,1/4,3/8,1/4,1/16)。称{W1(t),W2(t),…,Wp(t),Cp(t)}为在尺度p下的小波变换序列。
A Trous算法重构为[6]:
将实测水文序列根据公式(2)、(3)分解成小波变换序列W1(t)、W2(t)、…、Wp(t)、Cp(t)后,计算小波系数W1(t)、W2(t)和C2(t)三者之间的互相关系数,各互相关系数均落在容许线1-α=95%以内,从而推断W1(t)、W2(t)和C2(t)三者之间是相互独立的,这是进行随机模拟的基本前提。再根据公式(4)将W1(t)、W2(t)和C2(t)无条件地随机组合,无疑会出现与原组合有显著差异的各种组合,致使重构过程和原过程在时序变化特性上有很大差别,也就达到了随机模拟的目的,从而得到了小波随机耦合模型[7]。
2 小波随机耦合模型实例应用
查哈阳农场地处诺敏河下游、嫩江西岸,境内的查哈阳灌区是我国东北四大灌区之一。为了研究查哈阳农场的降雨量变化规律,收集了查哈阳农场1956-2008年每年作物生育期(5-9月)降雨量观测资料,对该地区降雨量变化进行模拟,并预测未来发展趋势。查哈阳农场1956-2008年5-9月降雨量变化情况见图1所示。
2.1 对实测降雨量序列进行小波分解与重构
从图1可以看出,实测降雨量序列Pt为非平稳时间序列,需要进行一次差分标准化处理,将其转化为平稳序列,见图2。然后采用上述的A Trous算法,取尺度数p=2,将查哈阳农场1956-2008年作物生育期月降雨量差分序列分解为W1(t)、W2(t)和C2(t)的变化曲线。将各小波分解序列进行叠加,得到重构序列,见图3。
2.2 小波变换序列成分识别和互相关分析
根据公式(5)、(6)、(7)计算各小波变换序列的自相关系数、方差谱密度和互相关系数,并根据图3分析各小波变换序列的变化特性,然后再对小波变化序列进行成分识别[8]、互相关分析后,可以认为小波变换序列W1(t)、W2(t)和C2(t)互相关性较小,两两独立。因此分析和处理月降雨量差分序列就转化为对W1(t)、W2(t)和C2(t)的处理。
2.3 各小波变换序列模型的构建
2.3.1 细节序列W1(t)模型的建立
通过MATLAB软件编程计算,细节序列W1(t)的均值为0.000 428 14≈0,方差为1.531 9,偏态系数为-0.268 6,所以认为序列W1(t)需要进行正态性转化。经正态性转换后,W1(t)序列将服从ε~(0,0.007 9)的正态分布。
对序列W1(t)分别进行自相关分析和偏相关分析,自相关图具有拖尾性,而偏相关图具有截尾性,所以初步判定模型形式为AR(p)模型。参考有关文献[8,9],初步判定模型阶数为6,属于AR(p)模型。采用AIC准则对AR(p)模型的阶数进行进一步识别,AIC(6)=-364.363 7,AIC(5)=-19.535 3,AIC(7)=-100.785 7,因此确定模型的阶数为6阶,选定k=1∶6。对AR(6)模型参数进行MATLAB编程计算,建立如下自回归模型:
2.3.2 细节序列W2(t)模型的建立
通过MATLAB软件编程计算,细节序列W2(t)的均值为-0.000 0632 2≈0,方差为0.230 7,偏态系数为-0.005≈0,所以可以认为细节序列W2(t)是正态分布的。经过对自相关图和互相关图的判断,确定细节序列W2(t)模型属于AR模型,模型的阶数是3,对于序列W2(t),选定k=1,2,3(偏相关系数超出95%容许限范围)。建立自回归模型为:
2.3.3 背景序列C2(t)模型的建立
背景序列C2(t)的均值为-0.000 491 36≈0,方差为0.057,偏态系数为-0.017 4≈0,所以可以认为细节序列C2(t)是正态分布的。经过对自相关图和互相关图的判断,确定细节序列C2(t)模型属于AR模型,模型的阶数是2,建立的背景序列C@(t)模型为:
2.4 小波随机耦合预测模型的构建
将上述各小波变换序列模型叠加,就可以得到查哈阳农场月降雨量小波随机耦合预测模型,即:
2.5 小波随机耦合模型精度检验、预测及分析讨论
采用建立的小波随机耦合模型对查哈阳农场1956-2008年的(5-9月)降水量进行拟合,见图4,并对其拟合数据进行拟合效果检验[10],拟合效果评价指标后验差比C=0.04,小误差频率P=1。经过计算,平均相对误差e=2.35%,相对最大误差为2.77%,拟合准确率1,达到1级标准。从图4上可以看出资料的序列越长,建立的模型拟合度越好,因此,预报精度也就越高,这是因为模型利用了小波分析的多分辨率功能,将原始降雨量序列分解成细节序列和背景序列,背景序列成分具有很强的相依性,细节序列成分相依性也较好,从而充分挖掘了信息。运用该模型对未来5年2009-2013年每年5-9月降雨量进行预测,预测曲线见图5。
3 结语
(1)小波随机耦合模型的实质是将月降雨量序列分解成具有不同变化特性的细节序列和背景序列,基于各序列相互独立,经随机组合重构成月降雨量的过程。细节序列和背景序列由实测降雨量分解得来,其中蕴涵着实测过程固有的变化特性,在将分序列无条件随机组合,无疑会产生与原序列有很大差异的各种组合,从而导致了重构过程与实测过程在时序变化特性上差别很大,进而达到了随机模拟的目的。
(2)将小波随机耦合模型尝试运用在查哈阳农场月降雨量随机模拟预报上,结果表明建立的模型拟合度很好,预报精度也很高,该模型能够反映该地区降雨量变化规律,是一种实用的预报模型。该模型对其他的水文时间序列模拟预测也同样适用。
(3)本文的初步尝试是很成功的,但仍需要致力于小波分析与人工神经网络技术及模糊分析技术的耦合途径的研究。
摘要：采用小波变换A Trous算法对小波信号进行分解后,对各小波变换序列进行互相关分析,建立各小波变换序列相应的随机模型,最后采用小波重构算法得到小波随机耦合模型。然后根据查哈阳农场1956-2008年作物生育期月降雨量数据资料,建立了小波随机耦合模型,对模型进行拟合预测精度检验,研究表明该模型拟合预测精度高,能够反映该地区的降雨量变化规律,是一种实用的预报模型。对当地制定合理的灌溉制度和高效利用降水资源具有重要意义。
关键词：小波分析,小波随机耦合模型,查哈阳农场,降雨量预测,ATrous算法
参考文献
[1]王文圣,丁晶,向红莲.小波分析在水文中的应用研究及展望[J].水科学进展,2002,13(4):508-514.
[2]Wang Wen-sheng,Ding Jing.Wavelet network model and its ap-plication to the prediction of hydrology[J].Nature and Science,2003,1(1):67-71.
[3]李贤彬,丁晶,李后强.基于小波变换序列的人工神经网络组合预测[J].水利学报,1999,(2):1-4,42.
[4]赵永龙,丁晶,邓育仁.混沌小波网络模型及其在水文中长期预测中的应用[J].水科学进展,1998,9(3):252-287.
[5]崔锦泰.小波分析导论[M].西安:西安交通大学出版社,1995.
[6]王文圣,丁晶,李跃清.水文小波分析[M].北京:化学工业出版社,2005.
[7]徐淑琴,付强,孟凡香,等.基于小波随机耦合模型的地下水动态变化规律研究[J].中国农村水利水电,2008,(4):33-36.
[8]丁晶,刘权授.随机水文学[M].北京:中国水利水电出版社,1997:54-59.
[9]付强.农业水土资源系统分析与综合评价[M].北京:中国水利水电出版社,2005:228-235.
年降雨量 第8篇
目前, 我国大部分地区所采用的雨量计为单翻斗式雨量计或虹吸式雨量计, 但单翻斗式雨量计随雨强变化所测数据存在较大的随机误差。虹吸式雨量计也存在虹吸误差, 不易将降雨量转换成可供处理的电信号输出, 因而不可能远距离传输, 不可能进一步数据处理, 在仪器原理上具有局限性, 并且降雨量测量与分时段雨样采集同时进行的装置少之又少。同时, 现阶段对于降雨资料的需求已逐渐从量到样发生改变。随着水文循环中同位素标记学的不断深化、应用, 对降雨中污染物的调查, 需要了解降水过程中从大气中降落到地面的沉降物的组成及性质, 即需要一种能够提供不同时刻雨样的装置, 为分析和控制空气质量提供依据。综合性的降水监测已势在必行。
二、基本设计思路
装置的设计, 必须达到三个要求:能够在较小误差条件对降雨量的收集, 能够对降雨量的测量, 最后是能够根据需要分时段对降雨进行样的自动采集, 得到雨样。基于这些, 采用双翻斗式雨量器实现对雨量的收集, 通过AVR单片机控制雨样采集器自动实现对雨样的分时段采集与测量。
三、创新点与特色
本文设计与研究的装置以对雨量进行分时段收集与测量为目的, 此目的同时也是本装置最大的创新点与特色。具体特点日下: (1) 、低误差, 高精度收集降雨。为了达到在较小误差下, 高精度的实现对降雨的测量, 采用双翻斗式雨量计, 把传统雨量计或单翻斗式雨量计在设计或收集雨量过程中上造成的误差降低。 (2) 、分时段采样器。通过了解我国降水采样器的现状和发展趋势, 降水采样器已逐渐向自动化、智能化和网络化为主的监测方向发展。本装置采用AVR单片机对采样器实现自动控制, 无需人力手动对装置进行设置, 而且更为重要的是, 可以根据地域与季节以及其他因素的差异通过AVR单片机设置取样所需间隔时间。 (3) 应用对象:国家基本雨量站, 国家一般气象站, 无人值守站以及森林生态、水文、水利、环保、公路、铁路等行业的监测 (观测) 站。
四、具体设计方案
1.装置的工作流程如图1所示:
2.低误差, 高精度收集降雨
翻斗式雨量计的测量误差可以分为:动态误差和静态误差, 动态误差是在实际测量中由于自然条件不同所引起的误差, 静态误差是仪器本身固有的为了达到这个目的, 采用双翻斗式雨量计, 它包括:承水器, 上翻斗, 计量翻斗, 计数翻斗, 汇集翻斗, 干簧管等组件, 承水器收集的降水通过漏斗进入上翻斗, 当雨水积到一定质量时, 由于水体本身重力的作用, 使上翻斗翻转, 水进入汇集漏斗, 降水量从汇集漏斗的节流管注入计量翻斗时, 就把不同强度的自然降水, 调节为比较均匀的大降水强度, 以减少由于降水强度不同所造成的测量误差。且采集器安放在室内, 两者用导线连接, 用来自动遥测并连续采集液体降水。
3.分时段采样器
本装置中的分时段采样器是一种自动采样器, 它可由若干个采样瓶组成, 用于根据需要所采集样本的不同存储, 其全部由单片机进行控制, AVR单片机是一种高性能的单片机, 本设计中采用可蓄电兼外插电源充电方式进行充电, 分时段采样器与AVR单片机处理器相连, 由处理器直接控制, 可以通过程序与算法根据自身需要设计采样器采样时间与降雨量达到应用目的, 同时也可以控制翻斗的翻斗次数, 实现雨样收集简单化、定量化、分段化和标准化, 最终采样时间、采样数量、雨量等信息会通过AVR单片机的液晶显示器输出, 数据可直接用于记录。
五、结束语
本文设计与研究的装置具有对降雨量进行测量并同时按需要收集不同雨样用于后期分析的功能。在改进传统雨量计的同时又赋予了新的功能, 在保证雨量收集低误差的情况下, 由高性能单片机处理实现了自动化控制, 设计思路简单, 效果良好, 采样准确, 便于维护, 具有广阔的实际应用前景。
参考文献
[1]冯持, 孙建儒.虹吸式字迹雨量计虹吸订证方法的探讨[J].吉林水利, 200 (911) :50-51.
[2]刘振东.翻斗雨量计误差试验研究及改正措施[C].南京:河海大学出版社, 2007:8-9.
[3]宗蕙娟, 滕恩江, 牛巧云, 范朝.我国降水自动采样器的现状和发展趋势[J].中国环境监测, 2005 (04) .
[4]阮士松.一种新型双翻斗雨量计的研制[J].四川:四川林业科技, 2007:第28卷第2期.
[5]赵新生, 孙发亮, 李建成, 卜全喜.遥测系统雨量观测误差分析与仪器选型设计[J].人民黄河.2005年5月第27卷第5期.
[6]温海春, 张慧.新型翻斗式雨量计设计方法[J].黑龙江气象, 2006:27.
[7]韩俊, 陶军, 盛堰, 罗高生.基于单片机控制的孔隙水自动采样器[J].浙江:机电工程, 2009:第26卷第8期.
年降雨量 第9篇
雨量器是宝山区水文站使用时间最长, 并且设置最广泛的雨量观测仪器。近几年来, 我站对雨量观测方式, 从常年驻守雨量站向无人驻守遥测站转变, 但是, 随着我区城市化进程的加快, 高层建筑不断增多, 绿化树木也日益增加, 雨量观测的过程中受到了房屋和树木的较大影响, 很难做到规范中“标准雨量器的安装高度为0.7m和1.2m, 雨量器和障碍物的距离不能低于高差的两倍”的规定。为了适应环境的改变以及出于仪器安全考虑, 遥测雨量站大部分将雨量器安装在屋顶等比较高程的建筑上。因此, 研究雨量器的安装高度和雨量观测值之间的影响具有非常重要的意义。
2 雨量观测值的影响因素
雨量观测比较简单, 但是, 影响雨量观测值精度的因素比较多, 主要包括观测站周围的环境、气候、雨量器自身的测试精度、雨量器的安装方式以及一些人为因素等, 以上这些因素将带来雨量观测值的系统误差以及随机误差。
对于高出地面安装的雨量器, 其雨量观测的系统误差主要包括风力、湿润、蒸发、溅水、仪器、测验等误差, 其中风力的影响程度最大。为了能够发现雨量器和不同安装高度雨量器雨量观测资料误差的定性定量规律, 在雨量观测站进行了试验研究。
3 不同安装高度雨量器观测试验方法
在我站雨量观测场内, 安装两个不同高度的雨量器, 其中一个雨量器按照规范要求安装在地面, 器口高度0.7m;另外一个雨量器安装在楼顶, 离地面高度8m。观测周期从第一天早上8点到第二天早上8点, 进行一段制同步观测, 试验收集多年的雨量观测数据, 并通过筛选抽取具有代表性的某一年雨量数据进行分析计算。
4 不同安装高度雨量器观测试验结果分析
4.1 降雨量相关性分析
通过对全年数据的统计分析, 以0.7m雨量器数据为基准, 进行两个不同安装高度雨量器的降雨量的相关分析, 相关曲线图见图1。
安装高度为0.7m的雨量器和安装高度为8m的雨量器雨量观测量的相关公式如下所示:
根据以上的不同雨量器的相关分析结果可以看到, 如果以安装高度为0.7m的雨量器为准, 安装高度为8m的雨量器对应的降雨量的观测值相对偏小, 全年统计数据表明, 安装高度为8m的雨量器全年降雨量比安装高度为0.7m的雨量器全年降雨量少1.9%。
4.2 试验结果成因分析
4.2.1 影响不同高度雨量观测值的主要原因
通过对试验数据的分析可知, 因为雨量器的安装高度不同, 风速也将不同, 从而影响雨量观测值的准确性, 风速成为影响雨量观测值的最主要因素。在近地层中, 风速和高度成正比关系, 因此, 随着高度的增加, 风速不断地提高。
雨量器承雨口通常情况下处于水平位置。在降雨时, 雨滴在下落过程中承受着重力和风力的作用。当无风时, 雨滴将做自由落体运动, 雨滴的下降轨迹和雨量器处于垂直的位置关系, 雨量器的承雨口的横截面面积可以表示为如下的形式:
式中, R表示雨量器承雨口横截面的半径。
当风速不为零时, 雨滴的下降轨迹和雨量器的承雨口呈一个锐角, 此时雨量器的承雨口的横截面面积可以表示为如下的形式:
式中, α表示雨滴轨迹和雨量器承雨口的夹角。
从式 (3) 可以看出, 随着风速的增加, 雨滴的轨迹越倾斜, α越小, F1和F2的差越大, 从而导致雨量观测值偏小。风小雨量观测值就大, 反之风大雨量观测值就越小。
4.2.2 影响不同高度雨量观测值的其他原因
1) 降雨强度对雨量观测值偏差的影响
降雨强度是导致雨量观测值偏差的因素之一。根据现场的实验数据可知 (见图1) , 在降雨量越大的时候, 雨量观测值与关系曲线偏差就越大, 由此可见, 雨滴越大, 降雨强度也就越大, 所造成的不同高度下雨量观测值偏差也就越大。
2) 溅水对雨量观测值的影响
当雨滴降落到地面以后, 在较大的冲击力作用下将被击碎形成小水滴飞溅。如果地面风速较大, 降雨强度也就较大, 被击碎的小雨滴飞溅的水平距离将提高, 进而使落入雨量器的概率提高, 雨量观测值将增大。
当安装在房顶的遥测雨量器安装不符合标准时, 雨量器口和房顶的高度不满足观测要求或者周边有干扰物时, 这种情况下, 房顶溅水也会对雨量观测值产生影响。
5 结论
综上所述, 雨量器在不同的安装高度下, 所测得的降雨量也是不同的, 存在一定的偏差, 最主要的影响因素是由高度不同引起的风速变化造成的。根据以上的分析结果, 我们可以提出相应的措施, 以减少雨量器安装高度导致雨量观测值的偏差:
1) 在遥测雨量器上设置防风圈, 利用这种措施能够降低不同安装高度雨量器上所受到的风的影响, 从而使雨滴的下降轨迹产生的变形程度减少, 从而提高雨量观测的精度, 能够有效地防风;
2) 在选择遥测雨量观测场时, 应当选择比较开阔的楼顶场地, 使得雨量器口高度满足观测要求, 周边不要有楼顶、天线、围栏等高出雨量器器口的物体, 以减少溅水对降雨量观测的引起的偏差。如果周边有高出器口的物体出现, 可以抬高雨量器的基座, 使得溅水影响减到最低。
摘要：为了能够提高遥测雨量观测值的准确性, 研究了雨量器安装高度和雨量观测值之间的关系。首先, 分析了雨量观测值的主要影响因素;接着, 分析了不同安装高度雨量器之间雨量观测值的关系;然后, 进行了雨量器不同安装高度的降雨量的关系分析;最后, 分析了不同安装高度的雨量器对应雨量观测值的误差成因, 并且提出了相应的提观测精度的措施。
关键词：遥测雨量器,安装高度,雨量观测值
参考文献
[1]孙繁亭.JDZ-1型雨量器与柱形雨量桶的对比分析[J].内蒙古水利, 2010 (6) .
