同马大堤怀宁段防汛信息采集方法探讨

章晓军

（安徽省怀宁长江河道管理局，安徽 安庆 246053）

随着全球气候变暖，各地气象水文条件都出现了明显的非规律变化，自然灾害风险加大[1]。自2023年以来，我国多地区出现了降雨量增加、汛情严重的情况，给大江大河沿岸的防汛工作带来了更大的压力[2]。为此，需要对防汛数据信息进行准确采集，以便于进一步的规律化分析，形成科学的汛情判断，并制定有效的防汛对策。长江是我国第一大江，水系覆盖面广，汛期对沿岸多个省份具有重要的影响[3]。其中同马大堤怀宁段是皖河水系的一部分，最终注入长江形成长江水系的支流。该文针对同马大堤怀宁段的具体防汛情况，构建了防汛信息的采集方法，可提升汛期数据记录的准确性和覆盖度，为后期的汛情分析提供更有效的支持。

1 同马大堤怀宁段防汛信息采集方法设计

1.1 同马大堤怀宁段的基本情况

同马大堤怀宁段与皖河的地理环境和河流水系密切相关。要想了解同马大堤怀宁段所在区域的水文特征，就要了解皖河的地理特征及河流水系。皖河发源于大别山南麓的岳西县，由长河、潜水和皖水3 条一级支流及武昌湖水系组成。支流长河、潜水和皖水先后在怀宁县的石牌镇陶湾附近汇合，形成皖河干流。于皖河闸纳武昌湖来水，在安庆上游注入长江。

从区域降水量来看，降水量年内分布不均，主要集中在5月—9月。降水量年际变化也比较大，仅以石牌站记录统计为例，最近10年平均降水量为1515.54mm，最大年降水量为2113.5mm，最小年仅为1150.9mm，相差接近2 倍。

同马大堤怀宁段的汛情主要与降水量有关。降水量大的季节汛情严重，防汛压力大。降水量小的季节汛情减轻，防汛压较弱。原因是皖河洪水均由降水形成，洪水的季节特点、时空变化与该地区降水一致。

1.2 多地点采集均值法

用于反映汛情的数据有很多，包括水位、降雨量、管涌、滑坡以及跌窝等。但这些数据如果只在一个点位测量，往往不能取得最大的准确性。例如在同一河道内距离相距较近的范围内测量水位，也很难达到同一数值。为此，该文采用多地点采集进而求平均值代替既定点位测量结果的方法，如公式（1）和公式（2）所示。

式中：i为第i个测量地点的序号；n为一共存在的测量地点的个数；Di为第i个测量地点测得的汛情数据；Ds为全部测量地点得到的某个汛情数据的总和。

式中：n为一共存在的测量地点的个数；Ds为全部测量地点得到的某个汛情数据的总合；D为全部测量地点得到的汛情数据的平均值。

1.3 多时间点采集均值法

与多地点采集均值法类似，多时间点采集均值法是在某一个测量点位上分不同时刻进行多次采集，并根据测量结果计算均值代替既定测量点测量结果的一种方法。例如如果某个测量区域内不方便增设测量点位，在只有单一测量点位的情况下，就需要采用多时间点位采集均值法来提升测量结果的准确性，该方法如公式（3）和公式（4）所示。

式中：j为第j个测量时刻的序号；m为一共存在的测量时刻的个数；Tj为第j个测量时刻测得的汛情数据；Ts为全部测量时刻得到的某个汛情数据的总和。

式中：m为一共存在的测量时刻的个数；Ts为全部测量时刻得到的某个汛情数据的总和；T为全部测量时刻得到的汛情数据的平均值。

1.4 插值均衡调整法

在很多情况下，某些测量点位或者某些测量时刻出现了汛情数据的缺失，但为了对应性的分析需要，还需要补充这些缺失的数据。为此，该文采用基于插值的均衡调整法来丰富汛情数据的采集体系。例如同马大堤怀宁段在汛情期间，每天都可以得到关键测量点位的水位数据，但是降雨数据并不是每天都有。该情况下就可以采用基于插值的均衡调整法，来实现降雨数据和水位数据的对应，其具体原理如图1所示。

图1 基于插值的均衡调整法

图1 中，1、2、3、4、5、6、7、8、9 表示连续的9个测量时刻，其下方对应配置了9 个记录方格。从图1 的情况可以看出，只有第1 个测量时刻、第3 个测量时刻和第9 个测量时刻记录了数据，这3 个时刻分别记录了A、B、C共3 个数据。目前，第2 个测量时刻、第4 个测量时刻、第5 个测量时刻、第6 个测量时刻、第7 个测量时刻以及第8 个测量时刻都存在数据缺失。该情况下就可以采用基于插值的均衡调整法进行采集数据的补充。

如图1所示，因第2 个测量时刻数据缺失，可以用临近的数据A、B加和求取均值补充，具体如公式（5）所示。

这样可以得到第2 个方块即第2 个测量时刻的数据为D。

接下来该文发现，B到C之间连续缺失了5 个测量时刻的数据。这时的处理措施是先对B和C之间的中位数据进行插值，即补充第6 个测量时刻（第6 个方块）的数据，具体如公式（6）所示。

得到了第6 个测量时刻的插值数据后发现，B和E之间连续缺失了2 个测量数据，即第4 个测量时刻、第5 个测量时刻的数据。这时，因为B和E之间没有其他实测数据，所以只能对这2 个位置都进行插值补充处理，对第4 个测量时刻、第5 个测量时刻的连续补充如公式（7）所示。

得到了第6 个测量时刻的插值数据后发现，E和C之间连续缺失了2 个测量数据，即第7 个测量时刻、第8 个测量时刻的数据。这时，因为E和C之间没有其他实测数据，所以只能对这2 个位置都进行插值补充处理，对第7 个测量时刻、第8 个测量时刻的连续补充如公式（8）所示。

2 同马大堤怀宁段的防汛信息采集试验

上述工作对同马大堤怀宁段的汛期基本情况进行了分析，进而设计了汛情数据采集方法。在接下来的工作中将通过数据试验分析来证实所提出方法的有效性。试验过程中将分别针对同马大堤怀宁段的汛期水位数据、降雨量数据以及2 类数据的误差，根据常规采集法和该文设计的采集法进行处理。

首先，观察2 种方法测量的同马大堤怀宁段的汛期水位数据，对比情况如图2所示。

图2 2 种测量方法得到的同马大堤怀宁段的汛期水位数据

图2 中，横坐标代表了测量日期，7.1 即表示7月1日，从7月1日一直到7月7日。纵坐标表示水位，单位是m，从15m 一直到22m。图中白色矩形代表传统方法记录的采集结果，带有剖面线的矩形代表用该文方法记录的采集结果。从图2 的情况可以看出，7月1日，同马大堤怀宁段的汛期水位数据还低于17m，但7月2日以后猛增至20m 附近，这表明汛情加重了。从2 种方法的对比情况可以看出，2 种方法的测量结果存在一定差距，二者的纪录与真实情况的相符程度需要进一步的误差比较，如图3所示。

图3 中，横坐标代表了测量日期，7.1 即表示7月1日，从7月1日一直到7月7日。纵坐标表示水位误差，单位是m，从0m 一直到0.7m。黑色实线代表传统方法采集水位数据形成的误差，黑色虚线代表该文方法采集水位数据形成的误差。从图3 中2 条曲线的对比可以明显看出：采用传统方法采集的水位数据误差最大超过了0.5m，最小也超过了0.4m，而采用该文方法采集的水位数据误差最大也没有超过0.2m，基本在0.1m～0.2m。

图3 水位采集数据误差对比

其次，观察2 种方法测量的同马大堤怀宁段的汛期降雨量数据，对比情况如图4所示。

图4 2 种测量方法得到的同马大堤怀宁段的汛期降雨量数据

图4 中，横坐标代表了测量日期，7.1 即表示7月1日，从7月1日一直到7月7日。纵坐标表示降雨量，单位是mm，从0mm 一直到210mm。图中白色矩形代表用传统方法记录的采集结果，带有剖面线的矩形代表用该文方法记录的采集结果。从图4 的情况可以看出，7月3日，同马大堤怀宁段的汛期降雨量数据最大达到了160mm 以上，而7 天连续都有降雨，最少的也超过了15mm，大部分集中在40mm～50mm，第二多的一天超过了90mm。也正是因为连续降雨的存在，才导致了同马大堤怀宁段汛期水位猛涨。从2 种方法的对比情况可以看出，2 种方法的测量结果存在一定差距，二者的纪录与真实情况的相符程度需要进一步的误差比较，如图5所示。

图5 中，横坐标代表了测量日期，7.1 即表示7月1日，从7月1日一直到7月7日。纵坐标表示降雨量误差，单位是mm，从0mm 一直到7mm。黑色实线代表传统方法采集降雨量数据形成的误差，黑色虚线代表该文方法采集降雨量数据形成的误差。从图5 中2 条曲线的对比可以明显看出：采用传统方法采集的降雨量数据误差，最大超过了5mm，最小也超过了2.5mm，而采用该文方法采集的降雨量数据误差，最大也没有超过2mm，基本在0.5mm～2.0mm。

图5 降雨量采集数据误差对比

3 结论

同马大堤怀宁段是皖河水系的重要防汛区段，对其进行汛期数据的准确采集具有重要意义。该文针对传统汛期数据采集方法的局限性，分别形成了多地点采集均值计算法、多时间点采集均值计算法和基于插值的平衡调整法，丰富了汛期数据采集的方法体系。试验过程中，分别以同马大堤怀宁段水位数据和降雨量数据为采集对象，结果证实了该文方法对汛期数据采集和处理的有效性，其误差明显低于传统方法。