極端雨量異常性甄別工具開發(fā)探討*

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(dòng)觀測(cè)技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展，氣象自動(dòng)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(zhǎng)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(duì)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(duì)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(jí)別的雨量時(shí)，其四周站點(diǎn)也會(huì)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(duì)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(duì)達(dá)到大暴雨及以上級(jí)別的站點(diǎn)還要進(jìn)行閾值分析。同時(shí)，對(duì)異常性進(jìn)行分級(jí)，級(jí)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(jí)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(jí)或三級(jí)異常雨量參考值（三級(jí)參考值比二級(jí)參考值大）進(jìn)行比較，從而進(jìn)一步判定異常級(jí)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(jí)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(jí)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(jí)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(jí)異常。

（4）以上3個(gè)異常要素累加作為判定異常級(jí)數(shù)。

二、甄別工具編程

本文以C#編程語言為例，對(duì)甄別工具編程作簡(jiǎn)單介紹。

參考站點(diǎn)庫(kù)的建立和讀取如下：

（1）SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)介紹

SQLite是一個(gè)進(jìn)程內(nèi)的庫(kù)，一個(gè)完整的 SQLite 數(shù)據(jù)庫(kù)是存儲(chǔ)在一個(gè)單一的跨平臺(tái)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(kù)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(hào)和參考站點(diǎn)，參考站點(diǎn)列包含4個(gè)參考站點(diǎn)站號(hào)的字符串，站號(hào)間用逗號(hào)分隔。

（3）通過站號(hào)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(kù)對(duì)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(kù)cnn.SQLiteCommand cmd = new SQLiteCommand()；cmd.Connection = cnn；string selectStr ="SELECT * FROM station_info where 站號(hào)=""+zh+"""；

//讀取站號(hào)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(hào)數(shù)組ckzhs = str_ckd.Split(separator)；

//將參考站點(diǎn)站號(hào)解析到數(shù)組ckzhs.

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

全國(guó)綜合氣象信息共享平臺(tái)（CIMISS）是氣象部門目前主要?dú)庀髷?shù)據(jù)共享平臺(tái)，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(hào)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(hào)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(hào)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(kù)，讀取站點(diǎn)對(duì)應(yīng)的參考站點(diǎn)站號(hào)清單，根據(jù)站號(hào)，使用statSurfEleByStaID等接口，分別獲取CIMISS平臺(tái)上站點(diǎn)及其參考點(diǎn)的雨量；根據(jù)甄別流程，對(duì)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(duì)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(jí)為2級(jí)，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(duì)方反饋8日凌晨當(dāng)?shù)叵铝撕艽蟮挠?。?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(chǎng)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(duì)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(duì)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(duì)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(cè)定。以毫米為單位。氣象臺(tái)站在有降水的情況下，每隔6小時(shí)測(cè)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(huì)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(dòng)與發(fā)展變化。長(zhǎng)期天氣預(yù)報(bào)和氣候分析中所用的時(shí)段則較長(zhǎng)，如年、季、月或更長(zhǎng)時(shí)段的雨量圖，以觀察長(zhǎng)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(zhǎng)發(fā)育階段的雨量圖。

我國(guó)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(guó)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(guó)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(guó)臺(tái)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(guó)年雨量的最高記錄?；馃贾杂炅刻貏e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(tái)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。