浅谈小白岩水文站遥测数据异常的处理

来源：职称驿站所属分类：水力论文
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　　摘要：水文数据的准确性，直接关系到防汛防旱调度和人民群众的生命财产安全。本文通过对小白岩水文站2010年8月3日至11月7日异常遥测水位数据的分析，应用一元线性回归分析，点绘出其与临近站小水门水位站的同时水位图，用最小二乘法求解出回归系数，建立了对异常数据的处理公式，保证了小白岩水文站水位数据的连续性、真实性及其资料整编工作的顺利进行。

　　关键词：水位遥测,异常数据,处理公式

　　1 引言

　　水文遥测系统的广泛应用，确保了水文数据采集的实时性、连续性，已作为水文数据采集的重要手段。但水文遥测系统在运行当中因设施设备发生故障、受到损坏和受到其他因素干扰，使水文数据采集的实时性、连续性及正确性受到影响。科学探讨对异常数据的处理方法、真实还原失实或缺测遥测数据的工作很必要也很重要。

　　2 问题的提出及成因分析

　　2.1 问题的提出

　　2010年8月3日起小白岩水文站水位台遥测自记水位数据与人工观测水位数据出现较大校核差异，最大可达10cm以上，经水尺零点高程复测表明，水尺没有发生上升或下降的变动迹象，人工观测水位是可靠的。经连续对比观测发现遥测自记水位在涨水和退水过程中连续出现了滞后现象，选择2011年3月6日、7月20日水位台遥测数据与临时水位台遥测数据列如表1。最大误差达到28cm，可见程度比较严重。

　　小白岩水文站采用1985国家高程基准，冻结基面与绝对基面高差+40.120m。遥测水位台进水管高程44.0m，淹没于南明湖正常蓄水位47.5m以下，进水管无法及时检查和疏通， 2010年8月3日起遥测水位数据产生异常。为及时解决遥测水位数据失真的问题，在近水边设置临时水位台于2010年11月8日开始水位数据的遥测。2011年9月22日小白岩水文站水位台进水管重新铺设完成，开始正常遥测自记水位记录。

　　小白岩水文站是瓯江流域的区域代表站，为掌握该流域的水文信息和探索其变化规律，长期收集水文资料，为防汛防旱、水资源综合开发研究利用、水环境保护提供科学依据，必须对其出现的遥测异常数据进行科学的处理。

　　2.2 成因分析

　　小白岩水文站地处浙江省莲都区联城镇敏河村，东经位置119°52‘北纬28°28′。属于浙闽台流域、瓯江水系、大溪干流，至河口距离54km，控制流域面积7118km2。水文站坐落在大溪干流左岸，测验断面顺直长度600m，河床为砂砾石，左右岸是沙地，常水位下左岸有87m滩地。遥测水位台距河左岸50m,是岸式遥测自记水位计，水位计进水管管口高程44.0m，其测井建设与进水管铺设均符合其截面积与进水管截面积关系的测验规范要求[1][2]。

　　2008年1月30日零时位于下游的开潭电站正式蓄水，蓄水正常水位为47.5m，其正式蓄水形成的5.6km2的人工湖——南明湖，使小白岩水文站处在了它的库尾处，南明湖蓄水后泥沙沉积，河床抬高，小白岩水文站水位台进水管管口被湖底泥沙淹埋，进水管淤塞，低水、高水及时水位变化迅速时均无法正确反映，遥测自记水位数据严重失实是水位台进水管受泥沙淤积影响不畅通而形成的。水库正常蓄水位及小白岩水文站水位台进水管管口高程见图1。

　　3 方法探讨

　　3.1 基本原理

　　小水门水位站位于小白岩水文站下游，距离小白岩水文站4km，其断面位于浙江省丽水市莲都区城关镇上水南，东经位置119°52‘，北纬28°27′，控制流域面积7200km2。小水门与小白岩两站上(或)下游区间径流增减不多，无大支流汇入，无大量引出、引入水量，冲淤变化不大、水位过程线大致相似，根据水文资料整编规范的相关要求，采用相关插补法[3]。

　　一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型。结合小水门和小白岩两站现存的水位遥测数据，以小水门和小白岩2010年11月10至2010年12月13日之间的实测水位资料为依据点绘两站水位关系线，从而确立两站水位相关关系。即同一河流同一时期上下游两地对应水位所点绘的关系曲线，视点群分布及精度要求拟合线性回归方程式。

　　3.2 数据组

　　经分析整理，采用小水门、小白岩2010年11月10至2010年12月13日共140组数据，数据见表2。小水门站采用1985国家高程基准，冻结基面与绝对基面高差+40.070m。

　　3.3 回归方程的确定

　　以直角坐标的两轴分别表示两站水位数据，x轴代表小水门，y轴代表小白岩,将对应水位依次点在直角坐标轴上见图2。

　　从图2可以看出，数据点基本落在一条直线附近。即变量X与Y的关系大致可看作是线性关系，即小水门站和小白岩站之间的相互关系可以用线性关系来描述。但由于并非所有的数据点完全落在一条直线上，因此X与Y的关系并没有确切到可以唯一地由一个X值确定一个Y值的程度。其它因素，诸如小水门站的数据值及测试误差等都会影响Y的测试结果。因此，作线性拟合，即：

　　为回归方程，式中a与b是待定常数，即回归系数。

　　把用回归方程计算得到的 i值(i=1,2,…n)称为回归值，把实际测量值yi与回归值 i之间存在的偏差称为残差，记为ei(i=1,2,3,…,n)。用残差平方和来度量测量值与回归直线的接近或偏差程度。残差平方和定义为:

　　用最小二乘法选择a和b，使Q(a,b)最小，即用最小二乘法得到的回归直线是在所有直线中与测量值残差平方和Q最小的一条。由图2知，用以下公式求解a,b。

　　计算得出：b=0.9962,a=0.0008,即y=0.9962x+0.0008。

　　3.4 线性相关性的检验

　　线性相关性检验是一种假设检验，它给出了一个具体检验y与x之间线性相关与否的办法。设两个变量x和y之间具有线性相关关系，它们的相关系数为r。

　　根据相关系数的性质知：|r|≤1，且|r|越接近1，相关程度越大。

　　计算得出：r=0.9981

　　即小白岩水文站水位与小水门水位站水位有很强的线性相关关系。回归直线方程为y=0.9962x+0.0008。

　　4 结语

　　(1)通过成因分析与计算确定的小白岩与小水门站水位关系式：y=0.9962x+0.0008科学、合理的还原了小白岩水文站失实的水位数据，保证了该站资料整编工作的顺利进行。

　　(2)该关系式同样适用于小水门水位站。同时关系式的确立对小白岩水文站和小水门水位站在外业测验中测取的离散的，片断的，其中甚至还夹杂着记录和计算错误的水位数据，有着发现测验问题，提出改进修正的作用。