山洪雨量探测设备对比分析

汪 波，李智成

(1.福建省大气探测技术保障中心供应科，福建福州 350008;2.莆田市气象局信息网络与装备保障中心，福建莆田 351100)

由于气象部门长期使用的双翻斗雨量传感器，其自身结构和原理方法的局限性上均存在着缺陷，使得降雨观测数据的质量倍受质疑。2011年开展山洪雨量观测站点建设，该设备采用0.1 mm、0.5 mm两种双翻斗雨量传感器同时观测。两种数据的形成使得通过雨量数据的对比分析得出在不同雨强下，两种雨量传感器测量数据的误差范围。

1 双翻斗雨量传感器

1.1 双翻斗雨量传感器介绍

双翻斗雨量传感器主要由承水器、上翻斗、汇集漏斗、计量翻斗、计数翻斗和干簧管等组成［1］。其结构如图1所示。

图1 双翻斗雨量传感器结构

1.2 双翻斗雨量传感器工作过程

首先翻斗雨量承雨器收集雨量，经过上筒过滤网，注入上翻斗，当雨水积到一定量时，由于水体本身作用力使上翻斗翻转，水进入汇集漏斗［2］。降水从汇集漏斗的节流管注入计量翻斗，当计量翻斗承受的降水量达到翻斗一定量时，计量翻斗将降水倾倒至计数翻斗，使计数翻斗翻转一次。计数翻斗在翻转时，与相关的磁钢对干簧管扫描一次。干簧管因磁化而瞬间闭合一次。这样，降水量每达到一定量时，其就送出一个开关信号，采集器便自动采集存储降雨量。

1.3 传感器的对比分析

两种雨量传感器虽设计思路及工作原理上相同，即均采用双翻斗计数的方式。但在自身结构上还是存在一定的区别。(1)翻斗尺寸的不同。由于计量单位的不同，使得两种雨量传感器在上翻斗与计量翻斗的设计尺寸上存在差异。(2)汇集漏斗规格不同。与0.1 mm雨量传感器相比，0.5 mm雨量传感器的汇集漏斗上、下口径尺寸更大、高度降低，则坡度变小。由于0.5 mm雨量传感器每次注入汇集漏斗的水量多，这样的调整是为减小汇集漏斗单位积水的高度，从而减少水流冲力对计量翻斗的影响。(3)计量翻斗与计数翻斗的不同。较0.1 mm雨量传感器，0.5 mm雨量传感器将计量翻斗与计数翻斗整合起来。由于计数计量区域的空间有限，0.5 mm雨量传感器计量翻斗因单位计量值较大而占用的空间也较大，从而无法容纳两个翻斗的空间。同时也是因为单位计量值较大，使得因磁钢自身重量对计量翻斗的影响相对0.1 mm雨量传感器要小，因此可通过容量调节螺钉来减小或避免这方面的误差。

2 数据理论阐述

当前使用的新型雨量观测站采用0.1 mm与0.5 mm两种双翻斗雨量传感器共同观测的方式来精确数据。从理论角度分析，双翻斗雨量传感器，其工作的系统误差主要出现在初始承雨误差、翻斗工作误差以及末端承雨误差3个方面。初始承雨误差是指单位雨量筒口面积初始降雨量不大于翻斗承雨量，致使雨量滞留在翻斗中造成误差。翻斗工作误差是指雨量翻斗在工作过程中，两侧翻斗切换过程，雨量溅射流失等现象造成的系统误差，该误差随着翻斗次数增多而增大，应呈现线性递增关系。末端承雨误差是指单位雨量筒口面积降雨量结束临界时降雨量不大于翻斗承雨量，致使雨量滞留在翻斗中造成误差。同时，若相邻两次降雨时间间隔不长，头一次滞留的雨量未完全蒸发，将加大第二次雨量观测的系统误差。

对0.1 mm与0.5 mm两种双翻斗雨量传感器分析。在雨强较小时，由于翻斗雨量的初始承雨误差与末端承雨误差过大，而翻斗工作误差过小，系统误差主要体现为初始承雨误差与末端承雨误差，此时0.5 mm翻斗雨量系统误差应明显＞0.1 mm翻斗雨量。而随着雨强的增大，翻斗翻转的次数增多，翻斗工作误差也随之增大。当处在大雨强状态时，翻斗工作误差将远大于初始承雨误差与末端承雨误差，因此系统误差主要体现为翻斗工作误差。这时0.1 mm翻斗雨量系统误差应＞0.5 mm翻斗雨量。

综上可看出，只有滞留雨量生成的误差会造成增大实际雨量的观测值，而初始承雨误差、末端承雨误差以及翻斗工作误差均会造成雨量的损耗，从而导致减小实际雨量的观测值。

3 数据统计

2012年4月份以来，莆田市逐步进入汛期，降雨量明显增多。现将我市4月1日至5月20日共50天(降雨天数为28天)所有的雨量数据进行统计分析。经统计，共生成34 384时次单雨站数据，过滤去无雨量数据以及检测维修等部分异常数据28 473时次，形成可用数据5 911时次。以气象部门长期使用0.1 mm翻斗雨量观测数据作为参考依据，其中1 mm/h以下(含1 mm/h)数据有4 029时次。10 mm/h以下(1～10 mm/h，含10 mm/h)数据1 696时次。25 mm/h以下(10～25 mm/h，含 25 mm/h)数据 158时次。25 mm/h以上数据28时次。具体结果如表1所示。

表1 4月份以来0.1 mm雨量数据统计

4 数据分析

从统计数据来看，4月份以来我市1 mm/h降雨量达到4 029时次，占69%，10 mm/h降雨量达到1 696时次，占28%，该段雨强大小的雨量数据量相对充足，对段统计数据的分析相对具有一定的代表性。

4.1 逐数据分析

将逐时次0.1 mm雨量数据与0.5 mm雨量数据进行比较，得出一个相对0.1 mm雨量数据的相对误差值。

可以看出，在各阶段雨强下均存在正向、负向相对误差值。在小雨强时，系统误差主要体现为初始承雨误差、末端承雨误差以及计量单位误差，正向相对误差值，这说明0.5 mm雨量翻斗计量单位偏大，无法感应到小雨量值所造成的。而负向相对误差值(即0.1 mm雨量数据＜0.5 mm雨量数据)，说明上一次0.5 mm雨量翻斗滞留的雨量未蒸发完全，影响了该次雨量数据观测，故形成了负向系统误差。

由于小时内雨量的增大，相对误差值数据逐渐增多，主要原因是小时内雨量的增大，翻斗翻转的次数增多，翻斗工作误差也随之增大，而0.1 mm雨量翻斗的统计翻转次数是0.5 mm雨量翻斗的5倍，则误差出现的概率也相应增加，此时0.1 mm雨量数据的系统误差也相比于0.5 mm雨量数据骤然增大，形成0.1 mm雨量数据逐渐＜0.5 mm雨量数据的情况。

4.2 相对差平均误差统分析

将所有相对误差值按照雨强大小进行分类，逐段求差平均值，接着对所有差平均值进行比较形成散点式坐标图，如图2所示，横坐标为雨强大小，纵坐标为相对差平均误差值。

图2 0.1 mm雨量与0.5 mm雨量相对差平均散点式坐标图

可以看出，随着雨强的逐渐增大，相对差平均误差值也逐渐增加，呈现负值渐进下降的趋势。这说明随着雨强增大，0.1 mm雨量数据逐渐＜0.5 mm雨量数据。而当降雨量＞25 mm/h，由于统计数据量不足，出现了大幅度的跳变现象，故暂不比较。

4.3 绝对差平均误差分析

将所有相对误差值取模值，得到相对于0.1 mm雨量数据的绝对误差值，接着按雨强大小进行分类，逐段求差平均值，对所有差平均值进行比较形成散点式坐标图，如图3所示。横坐标为雨强大小，纵坐标为绝对差分误差值。

图3 0.1 mm雨量与0.5 mm雨量绝对差平均散点式坐标图

从图中可看出，随着雨强的逐渐增大，绝对差平均误差值也逐渐增加，由于对相对误差值取模，避免了正负误差值相互抵消的问题，使得整个坐标图呈现正值渐进上升的趋势。说明随着雨强增大，0.1 mm雨量数据与0.5 mm雨量数据偏差也随之增大。而当降雨量＞25 mm/h，由于统计数据量不足，出现了大幅度的跳变现象，故暂不比较。

综上所述，实际数据统计分析与系统数据理论阐述基本吻合。可看出，随着单位小时内雨强数据的增大，0.1 mm与0.5 mm两种雨量观测数据之间可能出现偏差的几率增大，同时偏差值也相对增大。

5 结束语

山洪雨量观测设备通过对比分析在不同雨强下观测数据的差异性，可发现数据存在一定的关系。为未来通过数据处理、数学建模以及硬件设备等多种方式下提高雨量观测数据的质量工作打下了基础。

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