溪洛渡水電站雨水溫度驟降分析與預(yù)報(bào)*

秦 劍，朱保林，陳 艷，綦正信，趙 剛，劉 瑜

(1．云南省氣象服務(wù)中心，云南昆明650034;2．四川省涼山州氣象局，四川西昌615000;3．云南省氣候中心，云南昆明650034)

溪洛渡水電站雨水溫度驟降分析與預(yù)報(bào)*

秦 劍1，朱保林1，陳 艷2，綦正信1，趙 剛1，劉 瑜3

(1．云南省氣象服務(wù)中心，云南昆明650034;2．四川省涼山州氣象局，四川西昌615000;3．云南省氣候中心，云南昆明650034)

對(duì)溪洛渡水電站壩址自動(dòng)氣象站進(jìn)行了改造，在常規(guī)遙測(cè)雨量筒中加裝了雨水溫度傳感器，得到了2010－2011年雨季地面雨水溫度資料。在此基礎(chǔ)上，對(duì)溪洛渡水電站大壩澆筑時(shí)碰到的降雨過程雨水溫度驟降進(jìn)行了分析及預(yù)報(bào)。結(jié)果如下:①2010－2011年溪洛渡水電站雨季降雨天氣過程所引發(fā)的雨水溫度驟降出現(xiàn)概率為37%，雨溫驟降高值主要集中在7－8月;過程降雨量的大小并不能直接決定雨水降溫的幅度，引起雨水溫度驟降的因素較多。②利用90次降雨過程的歷史數(shù)據(jù)建立了溪洛渡壩址站雨水溫度變化最優(yōu)子集回歸方程，雨水溫度驟降回代準(zhǔn)確率為73%。該方程對(duì)雨水溫度驟降的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率達(dá)到75%，預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值的符號(hào)一致率達(dá)94.4%，表明該方程對(duì)溪洛渡壩址站雨水溫度驟降預(yù)測(cè)效果較好。

雨水溫度驟降;溪洛渡水電站;最優(yōu)子集回歸;大壩澆筑

雨水溫度是一個(gè)較少提及的概念，關(guān)于雨水溫度研究的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)非常少。1992年，徐永勝等［1］利用1989－1990年夏、秋在湖南常德市觀測(cè)所獲的45塊自然積云和催化積云對(duì)地面雨水溫度進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)和個(gè)例分析。但是該文未給出雨水溫度的具體定義。

由于水電站大壩澆筑過程中對(duì)溫度的要求非常高，如果碰到氣溫驟降，必須做好大壩表面的保溫措施，不然會(huì)影響混凝土大壩的質(zhì)量。研究表明［2－5］，大多數(shù)混凝土大壩的裂縫都是在澆筑過程中由于溫度變化而引起的，氣溫驟降是引起大體積混凝土表面裂縫的主要成因。

溪洛渡水電站是我國(guó)在建的第二大水電站，總裝機(jī)容量1 260萬kW，地處四川盆地與云貴高原的過渡地帶，位于云南省永善縣與四川省雷波縣交界的金沙江下游溪洛渡峽谷。該區(qū)域山高谷深，溝壑縱橫，氣候多變，立體、水平差異極大，雨季多雷雨等強(qiáng)對(duì)流天氣，產(chǎn)生大風(fēng)、短時(shí)強(qiáng)降雨以及由強(qiáng)降雨引起的氣溫驟降等惡劣天氣現(xiàn)象，對(duì)電站大壩澆筑等施工造成很大影響［6］。

雨水溫度驟降的概念在國(guó)內(nèi)的文獻(xiàn)中無跡可查，也無人專門針對(duì)這個(gè)問題做過深入研究。本文研究的雨水溫度，是在溪洛渡水電站施工過程中，應(yīng)大壩澆筑施工的需要而提出來的，是指雨水降落到近地面時(shí)的溫度。溪洛渡水電站現(xiàn)場(chǎng)施工技術(shù)人員根據(jù)多年水電站大壩澆筑施工經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為，雨季引起大壩溫度驟降的主要原因是由于雨水使得近地面降溫。因此，為了確保大壩澆筑的順利進(jìn)行，做好雷雨多發(fā)季節(jié)臨近和短時(shí)氣象保障服務(wù)，研究近地面雨水溫度的變化是勢(shì)在必行的，監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)雨水溫度的變化和驟降對(duì)水電站大壩澆筑具有指導(dǎo)性意義。同時(shí)，建立完善和科學(xué)的雨水溫度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、收集連續(xù)完整的雨水溫度資料對(duì)大壩澆筑的施工和質(zhì)量有著舉足輕重的意義。

本研究工作開創(chuàng)了國(guó)內(nèi)巨型水電站大壩澆筑雨水溫度驟降觀測(cè)及預(yù)測(cè)的先河，首次提出了雨水溫度驟降的概念，改進(jìn)了雨水溫度的測(cè)量方法，并取得了較好的預(yù)報(bào)效果。本研究將為今后國(guó)內(nèi)巨型水電站大壩澆筑保溫提供一些思路和積極的科學(xué)指導(dǎo)。

1 溪洛渡水電站地面雨水溫度變化監(jiān)測(cè)試驗(yàn)

1.1 雨水溫度傳感器的改造原理

2010年5月，我們對(duì)溪洛渡水電站大壩旁邊已建成的壩址自動(dòng)氣象站進(jìn)行了改造，加裝雨水溫度傳感器和地溫傳感器，以實(shí)現(xiàn)降雨天氣過程中地表溫度變化和降雨強(qiáng)度、雨水溫度、氣溫的同步監(jiān)測(cè)，為溪洛渡水電站雨水溫度變化分析提供科學(xué)的數(shù)據(jù)。

為了使所獲得的觀測(cè)數(shù)據(jù)科學(xué)真實(shí)，雨水溫度傳感器采用自動(dòng)氣象觀測(cè)站的遙測(cè)雨量器和溫度傳感器改裝，即在遙測(cè)雨量器中加裝溫度傳感器，再與自動(dòng)遙測(cè)雨量器獲得的降雨量進(jìn)行同步分析?；驹頌?降雨產(chǎn)生時(shí)通過遙測(cè)雨量器的雨量筒收集降雨，并自然滴落在溫度傳感器上，形成雨水溫度原始數(shù)據(jù)，采集器通過地溫傳輸通道對(duì)溫度傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集并傳輸?shù)接?jì)算機(jī)形成雨水溫度數(shù)據(jù)從而測(cè)得雨水溫度。我們將無降雨時(shí)雨量筒中溫度傳感器所測(cè)環(huán)境溫度及降雨過程中所測(cè)雨滴溫度統(tǒng)稱為雨水溫度，這樣所得的雨水溫度是連續(xù)的，便于對(duì)其進(jìn)行分析研究。

由于夏季氣溫高，雨量筒內(nèi)環(huán)境溫度比外部氣溫要高很多，容易導(dǎo)致雨水溫度失真。因此我們將雨量筒在傳感器以下部位打了8 mm的若干小孔，使得雨量筒內(nèi)外空氣流通，從而減小雨水溫度的實(shí)際誤差(圖1)。

圖1 雨水溫度傳感器簡(jiǎn)單示意圖

1.2 資料的收集

雨水溫度監(jiān)測(cè)試驗(yàn)從2010年6月5日正式開始，每日形成一個(gè)RTD文件，目前已經(jīng)獲得2年的雨季(云南雨季為每年5－10月)數(shù)據(jù)。利用這2年的雨水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及溪洛渡水電站壩區(qū)壩址、三坪、楊家坪和塘房坪等4個(gè)自動(dòng)氣象站的逐日觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)溪洛渡水電站降雨天氣過程的雨水溫度變化及驟降進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。文中日資料統(tǒng)計(jì)時(shí)間以氣象時(shí)間為準(zhǔn)，即頭天20:00－次日20:00為1 d。

1.3 雨水溫度驟降的定義

經(jīng)過對(duì)2年雨水溫度資料的仔細(xì)分析，發(fā)現(xiàn)降雨過程中雨水降溫主要出現(xiàn)在降雨開始前30 min到降雨開始后30 min之間。因此，本文規(guī)定降雨出現(xiàn)后30 min的雨水溫度值與降雨出現(xiàn)前30 min的雨水溫度值(共1 h)之差為該次降雨過程的雨水溫度變化值。雨水降溫在－3℃及以上，則稱之為1次雨水溫度驟降過程。

2 雨水溫度驟降分析及預(yù)測(cè)因子的選取

2.1 雨水溫度驟降分析

表1所示為2010－2011年雨季溪洛渡水電站壩址站降雨過程雨水溫度變化統(tǒng)計(jì)結(jié)果。由表1可知，2010年6－10月溪洛渡水電站壩址站一共出現(xiàn)了56次降雨天氣過程，其中出現(xiàn)雨水溫度驟降16次，驟降出現(xiàn)率為28.6%。雨溫驟降主要集中在7－8月，其中出現(xiàn)了5次10℃以上的雨水溫度驟降過程，最大降溫幅度達(dá)－14.7℃。2011年5－9月一共出現(xiàn)了52次降雨天氣過程，其中出現(xiàn)雨水溫度驟降24次，驟降出現(xiàn)率為46.2%。2011年僅出現(xiàn)了2次10℃以上的雨水溫度驟降過程，最大降溫幅度為－14.4℃。2010－2011年一共出現(xiàn)降雨過程108次，出現(xiàn)3℃及以上的雨溫驟降共40次，總體驟降率為37%。

表1 2010－2011年雨季溪洛渡水電站壩址站降雨過程雨水溫度變化統(tǒng)計(jì)結(jié)果

續(xù)表1

圖2為2010－2011年雨季溪洛渡水電站壩址站降雨過程雨量與雨水溫度變化曲線。從圖2a可知，2010年雨水溫度驟降主要出現(xiàn)在7－8月，降水量與雨水溫度變化值關(guān)系并不密切，其相關(guān)系數(shù)僅為－0.11，未通過顯著性檢驗(yàn)。而2011年雨水溫度驟降主要出現(xiàn)在7－9月，降水量與雨水溫度變化值之間的相關(guān)系數(shù)為－0.08，關(guān)系不顯著。

圖2 2010年2011年雨季溪洛渡水電站壩址站降雨過程雨量與雨水溫度變化曲線圖

2010－2011年108 次過程降雨量與雨水溫度變化之間的相關(guān)系數(shù)為－0.06(樣本數(shù)108個(gè))，未通過95%的顯著性檢驗(yàn)。表明過程降雨量的大小與雨水溫度變化沒有明顯的關(guān)系，降雨量的大小并不能直接決定雨水降溫的幅度，這與現(xiàn)場(chǎng)施工人員想法不一致。表明引起雨水溫度驟降的原因很復(fù)雜，雨水降溫并不是由降雨量大小決定的，而是需要考慮其它因素的影響。

2.2 預(yù)測(cè)因子的選取

本文研究的是溪洛渡壩址站雨水溫度的變化情況，因此確定雨水溫度變化為因變量。由于雨水溫度變化并不是單純由降雨量決定的，而是一個(gè)復(fù)雜的過程。所以，自變量即預(yù)測(cè)因子選用的是降雨發(fā)生前溪洛渡壩區(qū)壩址、三坪、楊家坪和塘房坪4個(gè)自動(dòng)氣象站的一些相關(guān)的氣象要素。經(jīng)過相關(guān)分析，我們選定了11個(gè)與壩址站雨水溫度變化關(guān)系較好的預(yù)測(cè)因子。由于降雨的預(yù)報(bào)在24 h內(nèi)較為準(zhǔn)確，所以本文將要研究的是未來24 h壩區(qū)出現(xiàn)降雨天氣時(shí)壩址站雨水溫度的變化及驟降情況，起報(bào)時(shí)間為每天下午14:00以后。預(yù)測(cè)因子具體見表2。

表2 預(yù)測(cè)因子定義

3 雨水溫度驟降預(yù)測(cè)

3.1 預(yù)測(cè)方法

選取了11個(gè)預(yù)測(cè)因子，其中難免包括一些自相關(guān)很大的因子，為減少這種因子之間自相關(guān)的影響，我們采用最優(yōu)子集回歸模型來篩選、組合因子并建立回歸預(yù)測(cè)方程。最優(yōu)子集回歸是從自變量所有可能的子集回歸中以某種準(zhǔn)則確定出一個(gè)最優(yōu)回歸方程的方法。

3.1.1 最優(yōu)子集回歸的計(jì)算方法

假設(shè)考慮有m個(gè)自變量的回歸，由于每個(gè)變量有在方程內(nèi)或不在方程內(nèi)兩種狀態(tài)存在，因此，m個(gè)自變量的所有可能的變量子集就有2m個(gè)。除去方程一個(gè)變量也不含的空集外，實(shí)際有2m－1個(gè)變量子集?？梢姡?jì)算量是隨自變量個(gè)數(shù)呈指數(shù)增長(zhǎng)的。當(dāng)m較大時(shí)，變量個(gè)數(shù)非常之大，建立最優(yōu)回歸預(yù)測(cè)方程就是要從所有可能的回歸中確定出一個(gè)效果最優(yōu)的子集回歸。具體做法是:按照一定的目的和要求，選定一種變量選擇準(zhǔn)則S，每一個(gè)子集回歸都能算出一個(gè)S值，共有2m－1個(gè)S值(由Furnival設(shè)計(jì)的算法，并不需要2m－1個(gè)回歸)。S越小(或越大)對(duì)應(yīng)的回歸方程效果就越好。在2m－1個(gè)子集中，最小(或最大)值對(duì)應(yīng)的回歸就為最優(yōu)子集回歸。

3.1.2 選擇最優(yōu)子集回歸的CSC準(zhǔn)則

設(shè)k為任一子集回歸中自變量個(gè)數(shù)，CSCk定義為:

式中:S1=nR2=n(1－)，Qk為殘差平方和;Qy為氣候?qū)W預(yù)報(bào)。

式中:I為預(yù)報(bào)趨勢(shì)類別數(shù);nij為i類事件與j類估計(jì)事件的列聯(lián)表中的個(gè)數(shù)。其中，以CSCk達(dá)到最大為準(zhǔn)則選擇最優(yōu)子集回歸。

3.2 回歸預(yù)測(cè)模型的建立

利用2010－2011年雨季的前90次降雨過程的數(shù)據(jù)建立溪洛渡壩址站雨水溫度變化最優(yōu)子集回歸模型。表3所示為所有可能的最優(yōu)子集及其對(duì)應(yīng)的復(fù)相關(guān)系數(shù)R和CSC值。從表3可知，由4個(gè)預(yù)測(cè)因子(x6、x8、x9、x10)所組成的子集回歸 CSC值最大，因此是最優(yōu)的子集。利用這4個(gè)預(yù)測(cè)因子建立最優(yōu)子集回歸方程如下:

表3 所有可能的最優(yōu)子集及其對(duì)應(yīng)的復(fù)相關(guān)系數(shù)R和CSC值

3.3 結(jié)果分析

圖3所示為雨水溫度變化最優(yōu)子集回歸值與實(shí)測(cè)值對(duì)比曲線。從圖3a可知，壩址站雨溫變化回歸值與實(shí)測(cè)值符號(hào)一致率達(dá)到94.4%，表明回歸方程對(duì)雨水降溫的趨勢(shì)回歸效果很好。雨溫驟降實(shí)測(cè)值共有31次，回歸值達(dá)驟降標(biāo)準(zhǔn)的有37次，其中回歸準(zhǔn)確27次，雨水溫度驟降回歸準(zhǔn)確率為73%。回歸值與實(shí)測(cè)值的擬合相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.63(樣本數(shù)為90個(gè))，通過了99.9%的顯著性檢驗(yàn)。表明最優(yōu)子集回歸方程對(duì)90次歷史數(shù)據(jù)的回歸效果較好。由圖3b可知，回歸值與實(shí)測(cè)值的偏差較大，其中偏差值超過2℃以上的有24次，占26.7%。雖然雨水溫度回歸值與實(shí)測(cè)值總體偏差較大，但是由于本文研究重點(diǎn)是雨水溫度驟降的趨勢(shì)預(yù)測(cè)，因此結(jié)果可用(雨水溫度驟降回歸準(zhǔn)確率為73%)。

圖3 雨水溫度變化最優(yōu)子集回歸值與實(shí)測(cè)值對(duì)比曲線(a)及其偏差(b)

利用最優(yōu)子集回歸方程(4)，對(duì)2011年雨季剩下的18次降雨過程雨水溫度變化進(jìn)行了試預(yù)報(bào)。有如下4種情況:①當(dāng)預(yù)報(bào)值≤－3℃，并且實(shí)測(cè)值≤－3℃則稱預(yù)報(bào)正確;②當(dāng)預(yù)報(bào)值＞－3℃，并且實(shí)測(cè)值＞－3℃則稱預(yù)報(bào)正確;③當(dāng)預(yù)報(bào)值≤－3℃，但實(shí)測(cè)值＞－3℃則稱預(yù)報(bào)空?qǐng)?bào);④當(dāng)預(yù)報(bào)值＞－3℃，但實(shí)測(cè)值≤－3℃則稱預(yù)報(bào)漏報(bào)。

表4所示為2011年雨季剩余18次降雨過程雨水溫度變化最優(yōu)子集回歸試預(yù)報(bào)結(jié)果。從表4可知，預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值的符號(hào)一致率達(dá)94.4%;3℃及以上的雨溫驟降預(yù)報(bào)一共出現(xiàn)12次，其中預(yù)報(bào)正確9次，準(zhǔn)確率為75%;空?qǐng)?bào)3次，占25%;未出現(xiàn)雨溫驟降漏報(bào)現(xiàn)象。表明該最優(yōu)子集回歸預(yù)報(bào)方程對(duì)溪洛渡壩址站降雨過程雨水溫度變化及驟降預(yù)測(cè)效果均較好，具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

圖4所示為雨水溫度變化最優(yōu)子集預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值對(duì)比曲線及其偏差。由圖4a可知，預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值變化基本一致，其擬合相關(guān)系數(shù)為0.62，通過99%顯著性檢驗(yàn)，表明預(yù)報(bào)效果較好。預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值之間的偏差較為明顯(圖4b)，偏差值在2℃以上的有5次，占27.8%。雖然誤差明顯，但是不可否認(rèn)該最優(yōu)子集回歸預(yù)報(bào)方程仍舊具有較好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

表4 2011年雨季剩余18次降雨過程雨水溫度變化最優(yōu)子集回歸試預(yù)報(bào)結(jié)果

圖4 雨水溫度變化最優(yōu)子集預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值對(duì)比曲線(a)及其偏差(b)

4 小結(jié)

我們于2010年6月開展了溪洛渡水電站地面雨水溫度變化監(jiān)測(cè)試驗(yàn)，對(duì)壩址自動(dòng)氣象站進(jìn)行了改造，在常規(guī)遙測(cè)雨量筒中加裝了雨水溫度傳感器，得到2010－2011年雨季地面雨水溫度資料。在此基礎(chǔ)上，對(duì)溪洛渡水電站大壩澆筑時(shí)碰到的降雨過程雨水溫度驟降進(jìn)行了分析及預(yù)報(bào)。結(jié)果如下:

(1)2010－2011年溪洛渡水電站雨季降雨天氣過程所引發(fā)的雨水溫度驟降出現(xiàn)概率為37%，雨溫驟降高值主要集中在7－8月;過程降雨量的大小并不能直接決定雨水降溫的幅度，引起雨水溫度驟降的因素較多。

(2)利用90次降雨過程的歷史數(shù)據(jù)建立了溪洛渡壩址站雨水溫度變化最優(yōu)子集回歸方程，雨水溫度驟降回代準(zhǔn)確率為73%。該方程對(duì)雨水溫度驟降的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率達(dá)到75%，預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值的符號(hào)一致率達(dá)94.4%，表明該方程對(duì)溪洛渡壩址站雨水溫度驟降預(yù)測(cè)效果較好，具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

由于試驗(yàn)所獲資料長(zhǎng)度僅為2年，還不能完全證明預(yù)報(bào)方程的穩(wěn)定性。因此隨著未來觀測(cè)資料的不斷獲取，還需要不斷對(duì)預(yù)報(bào)方程進(jìn)行修正，以期得到更為穩(wěn)定高效的雨水溫度驟降預(yù)報(bào)方程。

［1］徐永勝，陳歷舒，賈綻云．自然積云與催化積云地面雨水溫度的差異［J］．氣象，1992，18(12):3－8．

［2］王仁坤．水工大壩混凝土材料和溫度控制研究與進(jìn)展［M］．北京:水利水電出版社，2009．

［3］詹劍霞，曾明．聚苯板保溫材料在三峽工程中的研究與應(yīng)用［J］．中國(guó)三峽建設(shè)，2004(4):23－25．

［4］齊建飛，王忠友．聚苯乙烯板在三峽大壩壩體保溫中的應(yīng)用［J］．人民長(zhǎng)江，2009，40(6):27－28．

［5］張子明，王嘉航，姜冬菊，等．氣溫驟降時(shí)大體積混凝土的溫度應(yīng)力計(jì)算［J］．河海大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版，2003，31(1):11－15．

［6］秦劍，朱保林，趙剛．云南水電氣象［M］．昆明:云南科技出版社，2010.

Analysis and Forecast on the Sudden Dropping of Rain Water Temperature at Xiluodu Hydropower Station

Qin Jian1，Zhu Baolin1，Chen Yan2，Qi Zhengxin1，Zhao Gang1and Liu Yu3
(1．Meteorological Service Center of Yunnan，Kunming 650034，China;2．Liangshan Meteorological Bureau of Sichuan，Xichang 615000，China;3．Climate Center of Yunnan，Kunming 650034，China)

The conventional recording rain gauge of automatic weather station at hydropower station is reconstructed and sensors of rain water temperature are added，so that the data of rain water temperature in 2010 and 2011 are obtained．Based on the data，the authors analyzed and forecasted the sudden dropping of rain water temperature during the Xiluodu dam construction．The results show that:(1)Occurrence rate of the sudden drop of rain water temperature arising from rainfallweather process is37%in 2010 and 2011，the high values of sudden droppingmainly appear in July and August．Precipitation cannot directly decide the range of rain water cooling，as there aremore factors that result in the sudden drop of rain water temperature．(2)Using the historical data of90 rainfall weather processes，authors have built a optimum subsets regression equation of the sudden dropping of rain water temperature at Xiluodu Dam．The regression precision of the model of optimum subsets regression on the sudden drop of rain water temperature is 73%．The forecast accuracy rate on the sudden dropping of rain water temperature of the equation is 75%，and the Symbols consistent rate of forecast and observation is 100%．It indicates that this optimum subsets regression equation can give a better sudden dropping prediction of rain water temperature at Xiluodu Dam，so it can be applied in actual works．

sudden drop of rain water temperature;giant hydropower station;optimum subsets regression;concrete dam construction

P426.61;X4

A

1000－811X(2012)03－0069－06

2012－02－13

2012－03－15

中國(guó)長(zhǎng)江三峽集團(tuán)公司2010年溪洛渡水電站雷雨天氣條件下雨水溫度監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)試驗(yàn)項(xiàng)目

秦劍(1957－)，男，四川綿陽人，高級(jí)工程師，主要從事氣象服務(wù)方面的研究．E-mail:whuqinyu@126.com

劉瑜(1958－)，女，云南武定人，教授級(jí)高級(jí)工程師，主要從事氣候預(yù)測(cè)及氣候變化研究．E-mail:cqkly@163.com