天长水文站自动蒸发观测系统运行评价分析

黄 飞

（安徽省滁州水文水资源局，安徽 滁州 23900）

0 引言

随着水文现代化改革的持续推进， 水文资料收集在线自动化取得了一定的成绩。 水位雨量数据收集均实现了自动化， 二线能坡法和雷达侧扫等自动测流方法也在迅速推进， 但蒸发要素的采集还依靠人工， 这不仅制约了我省水文现代化的发展， 也随着中小河流等站网的建设增加了基层职工的劳动强度， 与新发展时期下的水文发展道路不符。

为全面推进水文现代化改革实现水文要素收集全自动化，2017 年， 安徽省天长水文站引进了JYZF-01 型自动蒸发系统。 通过建立自动蒸发系统，研究其测验数据完整性与一致性，探索出一条蒸发观测自动化的道路。 利用天长水文站自动蒸发与人工蒸发对比资料， 采用数理统计分析法分析自动蒸发数据的可靠性， 为论证蒸发自动观测替代人工观测可行性提供数据支撑基础。

1 水面自动蒸发站系统组成和工作原理

1.1 系统组成

JYZF-01 型自动水面蒸发系统由E601B 型蒸发桶、AG2.0 型超声波水位传感器、SL3-1 翻斗雨量传感器、RTU 遥测终端机、 蒸发桶自动补水装置、水圈自动补水装置、自动排水装置、电源控制装置以及数据无线传输装置等组成， 实现了自动测量水面蒸发、 自动排水和补水等功。 图1 为JYZF-01 型全自动水面蒸发系统组成示意图。

图1 JYZF-01 型全自动水面蒸发系统组成示意图

1.2 工作原理

1.2.1 蒸发量计算

根据水面蒸发观测规范， 水面蒸发计算由式公（1）计算。 即

式中：E表示蒸发量 （单位mm）；h1表示上一观测段制蒸发皿内的液面高度（单位mm）；h2表示当前观测段制蒸发皿内的液面高度 （单位mm）；p表示上一段制至当前段制内降水量， 由雨量传感器测得，（单位mm）；q表示上一段制至当前段制内溢流量，由溢流传感器测得（单位mm） 。

根据蒸发计算原理,自动蒸发工作原理分为无降水时工作模式和有降水时工作模式两种情况。

（1）无降水时

没有降水时， 蒸发量就等于该段制蒸发皿内液面高度与上一段制蒸发皿内液面高度之差。 即

当蒸发桶内的液面到达下限水位时RTU 终端机指令补水器自动补水， 一直到设定水位线高度关闭， 并将补水后的液面高度作为下一段制观测的起测点，用来测量计算下一段制的蒸发量[1]。

（2）有降水时

为应对暴雨时雨量监测误差， 当雨量传感器监测到降水时水位传感器将每分钟监测一次水位。 RTU 终端每分钟接受并实时处理降水量、降水强度、水位等数据，依据雨强大小做出以下处理。

①雨强≦4mm/min

若E 为负数则记作0。

②雨强＞4mm/min

此一分钟内蒸发量E 记作0。则某时段内蒸发量可由该时段每分钟蒸发量相加求得。1.2.2 水位传感器测量原理

水位传感器采用AG2.0 型超声波水位传感器，通过连接管将蒸发桶与静水桶相连，利用连通器原理测量静水桶内水位高度。

2 数据采集与分析方法

2.1 数据采集

由于2017 年至2019 年设备不稳定数据丢失严重，2019 年底对设备进行了升级改造，本次就以2020 年1 月 至2021 年11 月 共23 个 月666 组 有效的数据分析，将数据录入EXCEL 软件，利用数据分析工具库进行比较分析。

2.2 分析方法

2.2.1 相对误差分析法

相对误差指的是测量所造成的绝对误差与被测量（约定）真值之比乘以100%所得的数值，以百分数表示[2]。 本文将同每月自动蒸发总量减去人工观测蒸发总量得到的绝对误差值除以人工观测值得相对误差， 用以反映自动蒸发观测值的可信程度。

2.2.2 数据符合率分析

符合率，即对比观测期内人工、自动水面蒸发器比测绝对误差小于1.0mm 的天数占总有效观测天数的百分比[3]，以检验自动蒸发数据的可靠性。

2.2.3 相关回归分析[4]

相关回归分析法是处理多个变量之间相互关系的一种数学方法，是数理统计常用方法之一[5-6]。本文将自动蒸发观测的数值x作为自变量，人工观测蒸发的数值y作为因变量，对666 组蒸发数据进行一元线性回归分析[7]，得出一元二次线性回归方程。

3 结果分析

3.1 相对误差分析

将上述收集到的人工观测数据和自动蒸发观测数据进行对比分析，计算出相对误差，结果见表1。 由表1 可以看出，比测期间内自动蒸发和人工蒸发每月总量相对误差在-4.96%到4.42%之间，其中相对误差值最大发生月在2021年1 月为-4.96%， 最小发生在2020 年10 月为-0.14%。 由于冬季结冰因素影响[3]，2021 年1 月相对误差相差较大， 但在结冰期自动蒸发可以停止观测采用人工观测插补。 总体来看自动蒸发与人工蒸发相对误差较小。

表1 天长水文站自动蒸发与人工蒸发比测相对误差表

3.2 数据符合率分析

统计天长水文站2020 年1 月1 日至2021 年11 月30 日自动蒸发值与人工蒸发值绝对误差小于1mm 的天数，计算每个月及比测期内23 个月总体符合率。 结果见表2。

表2 天长水文站自动蒸发观测符合率分析表

从表2 中可看出，符合率最低出现在2021 年9 月份， 为83.3%， 其次为2020 年9 月份，为86.7%；符合率超过90%的月份有20 个，占总月份个数的87.0%， 其中符合率达100%的月份达8 个月。 可以看出自动蒸发观测数值与人工蒸发观测数值接近，自动蒸发观测还是比较可靠的[4]，9 月份符合率偏低是由于受到汛期降水时自动蒸发溅水原因导致， 此外暴雨期蒸发池汲水等非自然因素变化导致人工蒸发观测误差增大[3]。

3.3 相关回归分析

以自动观测蒸发量为自变量x，人工观测蒸发量为因变量y，对666 组人工观测数据和自动观测 数据进行一元线性回归分析[7]， 得到y=0.9168x+0.2009，R2=0.9071。线性回归图见图2，从图中可以看出， 自动蒸发数值与人工蒸发数值二者呈一次函数关系，具备线性相关关系。

图2 人工与自动蒸发线性回归分析图

4 结论与建议

4.1 结论

（1） 相对误差分析与数据符合率分析结果表明，自动蒸发观测精度高。 比测期间总体数据符合率达到94.3%，总体结果满足资料整编要求。

（2）相关回归分析结果表明，所建立的回归方程y=0.9168x+0.2009，R2=0.9071 完整表达有效，自动蒸发数值与人工蒸发数值二者呈一次函数关系，具备线性相关关系。

（3）通过本文研究可以得出，自动蒸发观测精度高数据可靠，可用自动蒸发替代人工观测。

4.2 建议

（1）设备需要定期维护，确保设备能够正常运转。

（2） 设备箱内增加散热装置保证夏季高温期设备稳定。

（3）为保证设备观测精度和稳定性，确保收集到的资料可靠，需要定期进行人工观测校核。 □