黃 飛
(安徽省滁州水文水資源局,安徽 滁州 23900)
隨著水文現(xiàn)代化改革的持續(xù)推進, 水文資料收集在線自動化取得了一定的成績。 水位雨量數(shù)據(jù)收集均實現(xiàn)了自動化, 二線能坡法和雷達側(cè)掃等自動測流方法也在迅速推進, 但蒸發(fā)要素的采集還依靠人工, 這不僅制約了我省水文現(xiàn)代化的發(fā)展, 也隨著中小河流等站網(wǎng)的建設(shè)增加了基層職工的勞動強度, 與新發(fā)展時期下的水文發(fā)展道路不符。
為全面推進水文現(xiàn)代化改革實現(xiàn)水文要素收集全自動化,2017 年, 安徽省天長水文站引進了JYZF-01 型自動蒸發(fā)系統(tǒng)。 通過建立自動蒸發(fā)系統(tǒng),研究其測驗數(shù)據(jù)完整性與一致性,探索出一條蒸發(fā)觀測自動化的道路。 利用天長水文站自動蒸發(fā)與人工蒸發(fā)對比資料, 采用數(shù)理統(tǒng)計分析法分析自動蒸發(fā)數(shù)據(jù)的可靠性, 為論證蒸發(fā)自動觀測替代人工觀測可行性提供數(shù)據(jù)支撐基礎(chǔ)。
JYZF-01 型自動水面蒸發(fā)系統(tǒng)由E601B 型蒸發(fā)桶、AG2.0 型超聲波水位傳感器、SL3-1 翻斗雨量傳感器、RTU 遙測終端機、 蒸發(fā)桶自動補水裝置、水圈自動補水裝置、自動排水裝置、電源控制裝置以及數(shù)據(jù)無線傳輸裝置等組成, 實現(xiàn)了自動測量水面蒸發(fā)、 自動排水和補水等功。 圖1 為JYZF-01 型全自動水面蒸發(fā)系統(tǒng)組成示意圖。
圖1 JYZF-01 型全自動水面蒸發(fā)系統(tǒng)組成示意圖
1.2.1 蒸發(fā)量計算
根據(jù)水面蒸發(fā)觀測規(guī)范, 水面蒸發(fā)計算由式公(1)計算。 即
式中:E表示蒸發(fā)量 (單位mm);h1表示上一觀測段制蒸發(fā)皿內(nèi)的液面高度(單位mm);h2表示當前觀測段制蒸發(fā)皿內(nèi)的液面高度 (單位mm);p表示上一段制至當前段制內(nèi)降水量, 由雨量傳感器測得,(單位mm);q表示上一段制至當前段制內(nèi)溢流量,由溢流傳感器測得(單位mm) 。
根據(jù)蒸發(fā)計算原理,自動蒸發(fā)工作原理分為無降水時工作模式和有降水時工作模式兩種情況。
(1)無降水時
沒有降水時, 蒸發(fā)量就等于該段制蒸發(fā)皿內(nèi)液面高度與上一段制蒸發(fā)皿內(nèi)液面高度之差。 即
當蒸發(fā)桶內(nèi)的液面到達下限水位時RTU 終端機指令補水器自動補水, 一直到設(shè)定水位線高度關(guān)閉, 并將補水后的液面高度作為下一段制觀測的起測點,用來測量計算下一段制的蒸發(fā)量[1]。
(2)有降水時
為應(yīng)對暴雨時雨量監(jiān)測誤差, 當雨量傳感器監(jiān)測到降水時水位傳感器將每分鐘監(jiān)測一次水位。 RTU 終端每分鐘接受并實時處理降水量、降水強度、水位等數(shù)據(jù),依據(jù)雨強大小做出以下處理。
①雨強≦4mm/min
若E 為負數(shù)則記作0。
②雨強>4mm/min
此一分鐘內(nèi)蒸發(fā)量E 記作0。則某時段內(nèi)蒸發(fā)量可由該時段每分鐘蒸發(fā)量相加求得。1.2.2 水位傳感器測量原理
水位傳感器采用AG2.0 型超聲波水位傳感器,通過連接管將蒸發(fā)桶與靜水桶相連,利用連通器原理測量靜水桶內(nèi)水位高度。
由于2017 年至2019 年設(shè)備不穩(wěn)定數(shù)據(jù)丟失嚴重,2019 年底對設(shè)備進行了升級改造,本次就以2020 年1 月 至2021 年11 月 共23 個 月666 組 有效的數(shù)據(jù)分析,將數(shù)據(jù)錄入EXCEL 軟件,利用數(shù)據(jù)分析工具庫進行比較分析。
2.2.1 相對誤差分析法
相對誤差指的是測量所造成的絕對誤差與被測量(約定)真值之比乘以100%所得的數(shù)值,以百分數(shù)表示[2]。 本文將同每月自動蒸發(fā)總量減去人工觀測蒸發(fā)總量得到的絕對誤差值除以人工觀測值得相對誤差, 用以反映自動蒸發(fā)觀測值的可信程度。
2.2.2 數(shù)據(jù)符合率分析
符合率,即對比觀測期內(nèi)人工、自動水面蒸發(fā)器比測絕對誤差小于1.0mm 的天數(shù)占總有效觀測天數(shù)的百分比[3],以檢驗自動蒸發(fā)數(shù)據(jù)的可靠性。
2.2.3 相關(guān)回歸分析[4]
相關(guān)回歸分析法是處理多個變量之間相互關(guān)系的一種數(shù)學(xué)方法,是數(shù)理統(tǒng)計常用方法之一[5-6]。本文將自動蒸發(fā)觀測的數(shù)值x作為自變量,人工觀測蒸發(fā)的數(shù)值y作為因變量,對666 組蒸發(fā)數(shù)據(jù)進行一元線性回歸分析[7],得出一元二次線性回歸方程。
將上述收集到的人工觀測數(shù)據(jù)和自動蒸發(fā)觀測數(shù)據(jù)進行對比分析,計算出相對誤差,結(jié)果見表1。 由表1 可以看出,比測期間內(nèi)自動蒸發(fā)和人工蒸發(fā)每月總量相對誤差在-4.96%到4.42%之間,其中相對誤差值最大發(fā)生月在2021年1 月為-4.96%, 最小發(fā)生在2020 年10 月為-0.14%。 由于冬季結(jié)冰因素影響[3],2021 年1 月相對誤差相差較大, 但在結(jié)冰期自動蒸發(fā)可以停止觀測采用人工觀測插補。 總體來看自動蒸發(fā)與人工蒸發(fā)相對誤差較小。
表1 天長水文站自動蒸發(fā)與人工蒸發(fā)比測相對誤差表
統(tǒng)計天長水文站2020 年1 月1 日至2021 年11 月30 日自動蒸發(fā)值與人工蒸發(fā)值絕對誤差小于1mm 的天數(shù),計算每個月及比測期內(nèi)23 個月總體符合率。 結(jié)果見表2。
表2 天長水文站自動蒸發(fā)觀測符合率分析表
從表2 中可看出,符合率最低出現(xiàn)在2021 年9 月份, 為83.3%, 其次為2020 年9 月份,為86.7%;符合率超過90%的月份有20 個,占總月份個數(shù)的87.0%, 其中符合率達100%的月份達8 個月。 可以看出自動蒸發(fā)觀測數(shù)值與人工蒸發(fā)觀測數(shù)值接近,自動蒸發(fā)觀測還是比較可靠的[4],9 月份符合率偏低是由于受到汛期降水時自動蒸發(fā)濺水原因?qū)е拢?此外暴雨期蒸發(fā)池汲水等非自然因素變化導(dǎo)致人工蒸發(fā)觀測誤差增大[3]。
以自動觀測蒸發(fā)量為自變量x,人工觀測蒸發(fā)量為因變量y,對666 組人工觀測數(shù)據(jù)和自動觀測 數(shù)據(jù)進行一元線性回歸分析[7], 得到y(tǒng)=0.9168x+0.2009,R2=0.9071。線性回歸圖見圖2,從圖中可以看出, 自動蒸發(fā)數(shù)值與人工蒸發(fā)數(shù)值二者呈一次函數(shù)關(guān)系,具備線性相關(guān)關(guān)系。
圖2 人工與自動蒸發(fā)線性回歸分析圖
(1) 相對誤差分析與數(shù)據(jù)符合率分析結(jié)果表明,自動蒸發(fā)觀測精度高。 比測期間總體數(shù)據(jù)符合率達到94.3%,總體結(jié)果滿足資料整編要求。
(2)相關(guān)回歸分析結(jié)果表明,所建立的回歸方程y=0.9168x+0.2009,R2=0.9071 完整表達有效,自動蒸發(fā)數(shù)值與人工蒸發(fā)數(shù)值二者呈一次函數(shù)關(guān)系,具備線性相關(guān)關(guān)系。
(3)通過本文研究可以得出,自動蒸發(fā)觀測精度高數(shù)據(jù)可靠,可用自動蒸發(fā)替代人工觀測。
(1)設(shè)備需要定期維護,確保設(shè)備能夠正常運轉(zhuǎn)。
(2) 設(shè)備箱內(nèi)增加散熱裝置保證夏季高溫期設(shè)備穩(wěn)定。
(3)為保證設(shè)備觀測精度和穩(wěn)定性,確保收集到的資料可靠,需要定期進行人工觀測校核。 □