雨量监测

雨量监测（共8篇）

雨量监测 篇1

摘要：雨量信息对防灾减灾具有重大影响, 本文通过青海气象雨量监测报警系统的设计、实现、关键技术的研究, 探讨了雨量监测报警系统在青海气象领域中的应用。

1 引言

进入20世纪90年代以来, 我国各种极端天气气候事件频繁发生, 汛期强降雨引发洪涝、山体滑坡、泥石流等地质灾害, 城市内涝、交通拥堵中断等现象时有发生, 做好气象监测预警服务是成功应对气象灾害的关键环节之一。青海气象局建设了三百多个气象站点实时观测数据, 如何充分利用这些气象资料, 对超过阈值的雨量进行报警, 使预报服务人员及时做好预警服务成为当务之急。急需开发一套能够用于实时监控各类站点的10min雨量, 1h降水量, 3h雨量、6h雨量等气象要素是否达到或超过一定阈值的系统, 当这些要素超过阈值后, 以弹出窗口、声音报警等方式, 让省、州 (地市) 、县各级气象业务人员第一时间掌握这些信息, 三级联动, 及时上报, 在关键时刻成为各级政府及其相关部门科学指挥、有效采取及部署防灾减灾措施提供决策的依据, 更大程度的发挥气象部门在防灾减灾中的作用。

2 系统设计实现

雨量监测报警系统的开发目标就是建设一套能够实时监测各类雨量是否超过阈值的系统。该系统应当达到实用性、系统安全性、运行稳定性、可靠性、易维护性、经济性等目标, 应当满足实时刷新、使用方便、维护简单、能够与现有气象业务系统结合、管理人员和业务人员都能使用等功能。

在系统开发过程中, 前期做了大量调查工作, 从青海省气象局获取全省气象站点的雨量阈值标准, 为每一个站点分别设置初始阈值, 并在系统中设置各类用户并给予业务用户权限自行订正阈值, 确保各类站点的阈值满足实际需要;利用已经业务运行的资料存储数据库构建存储过程, 成功将雨量监测报警系统与现有气象业务系统结合, 避免重复劳动、提高效率、降低维护成本。将系统设计为B/S方式构建的, 用户使用方便, 并有弹出窗口、声音提示等报警方式。用VB编写了后台雨量监测程序实时运转, 确保系统的实时性、稳定性和可靠性。系统将用户分为三类, guest用户、业务用户和管理用户, 满足全省业务和管理人员的不同需要, 另外在业务用户确认阅读雨量报警信息后将确认的时间等详细信息写入数据库, 以便管理人员查看, 实现三级联动。

通过前期查询气象文档、了解业务流程、调研技术可行性、解决技术难题等大量前期工作, 雨量监测报警系统能够实现对全省三百多站点的雨量监测实时报警、各类用户分权限管理三级联动、弹出窗口和声音提示多种报警方式等功能。

3 系统关键技术

雨量监测报警系统分为SQL存储过程、前台web页面和后台监控程序三部分。SQL存储过程建立在已有的资料存储数据库的基础上, 前台web页面提供直观的、及时的报警信息, 后台监控程序调用SQL存储过程, 为前台web页面提供数据源支持。雨量监测报警系统后台监控程序用Visual Basic (VB) 开发完成, 前台web页面则以Active Server Page (ASP) 为基础, 后台监控和前台web页面都以SQL 2005作为数据库支持。雨量监测报警系统的运行环境为:前台Web部分在IIS6.0下部署, 结合SQL数据库运行。后台监控程序以EXE程序运行, 需要调用SQL存储过程。

4雨量监测报警系统包括5个主要功能模块

(1) 用户管理模块:系统将用户分为3类: (1) guest用户是系统默认用户, 没有权限查询实时雨量报警信息, 没有权限管理用户, 设置阈值, 修改密码等, 但可以查看历史雨量报警信息, 可以满足所有需要了解雨量报警信息的个人和部门的需求。 (2) 业务用户分为省级、州级、县级三种, 可以实现雨量报警信息的分级实时查看, 省级用户可以查看全省的实时雨量报警信息。州级可以查看所属州的实时雨量报警信息, 县级用户可以查看自己县内管理的气象站点的实时雨量报警信息。县级用户可以设置自己管辖的站点的报警阈值, 但省级用户和州级用户不能修改报警阈值。 (3) 管理员用户:管理员用户可以查看实时雨量报警信息和历史雨量报警信息。可以修改密码, 不能修改降水量报警阈值, 可以在用户管理界面删除用户和添加用户, 管理员用户是权限最高的用户。用户管理模块是针对业务用户和管理员用户设置的, 主要实现用户的增加, 修改权限级别, 删除等操作。

(2) 阈值设置模块:该模块主要完成县级用户对辖区内的气象站点的10min降水量报警阈值、1h降水量报警阈值、3h降水量报警阈值、6h降水量报警阈值的设置。

(3) 实时雨量报警模块:该模块主要负责根据不同的用户级别和权限, 在数据库中调出不同的报警信息, 并且以页面和声音等各种方式报警。

(4) 历史报警信息查询模块:该模块主要负责各类用户对任意时间段报警信息的查询, 以及报警信息是否已经被省、州 (地市) 、县三级用户确认阅读过, 确认阅读的时间和用户等信息。

(5) 后台报警监测模块:该模块主要负责定时调用各类气象站点的数据库存储过程, 查询10min雨量、1h雨量, 并且累计3h雨量、6h雨量, 然后与数据库内阈值比较, 如果达到及超出阈值范围, 则将该报警信息写入数据库, 供实时雨量报警模块调用。

5 系统实现

雨量监测报警系统基于B/S结构开发, 客户端使用IE等浏览器, 服务器端需要安装IIS控件、SQL2005数据库、后台报警监测程序等。在使用雨量监测报警系统之前, 需要确认后台报警监控程序能够访问资料存储数据库。

在系统实现过程中, 使用Microsoft SQL server 2005数据库建立报警信息表、雨量阈值表、站点管理表、用户表等数据表, 在资料存储数据库上构建各类存储过程, 读取各类站点资料并判断实时雨量是否超过阈值。后台报警监测程序用VB开发, 每隔两分钟自动运行, 调用各类存储过程, 查看各类雨量是否已经达到阈值, 如果已经达到设定的阈值, 就将站号、时间段、雨量值等报警信息写入数据库表, 由前台WEB页面调用显示。前台WEB页面按照系统功能操作分为用户管理、阈值设置、实时报警信息、历史报警信息查询4个功能模块, 分别实现各类用户的增加修改删除, 各类站点的10min雨量阈值、1h雨量阈值、3h雨量阈值、6h雨量阈值的设置, 实时报警信息的弹出窗口及声音报警提示, 历史报警信息的查询等功能。

6 结束语

雨量监测报警系统是一套让青海省气象局各级用户及时掌握各类站点实时雨量情况的系统, 该系统切合气象业务的实际需要, 满足气象灾害预警联动机制的需求, 自2011年投入业务运行以来, 至今已成功报警9717次, 使各级业务人员从以往被动查阅资料的繁琐方式中解脱出来, 轻松及时掌握雨量变化信息, 及时做出应对, 成为防灾减灾工作的一大助力, 推动了气象事业的发展, 为青海省气象事业发挥了一定的经济和社会效益。

雨量充足的干旱村 篇2

（1）从外表看，盘岭村似乎不是一个干旱缺水的地方

村民:吃水不太方便，吃不上水。

为什么全村没有一口水井？难道是村民们至今没有掌握打井的技术吗？

村民:打过井，就是没打成。打得很浅，打深就难了，因为下面全是石头。

事情还不仅如此，每当打井时，都会遇到非常危险的情况。只要水井打到稍微深时，井壁的石块就会严重塌方，即使固定井壁也无济于事。如果有人恰好在井下，还会发生意外。无奈村民们只得放弃了打井。全村人吃水基本上是靠下雨时从山上流下来的有限山泉水来解决。

更为奇怪的是，根据气象资料显示，盘岭村的气候属于亚热带湿润性东南季风气候，平均年降水量为1920毫米。每年四月到七月，更是暴雨频发，甚至形成巨大的山洪。盘岭村又处于低洼的盆地，无论从哪方面看都不具备缺水的特征。与盘岭村相邻的几个村子，根本不存在吃水难的情况。为什么地势最为低洼，本该水资源丰富的盘岭村却如此缺水呢？

那些落到村子里的充足雨水，怎么一下子就会从地面消失呢？难道说村子里的土质具有天然的吸水性能吗？

这个奇怪的小山村祖祖辈辈流传着一个神秘的传说:很久以前有一位性格特异的水神与山神争斗，山神将他变成山上的一块岩石，但变成岩石的水神却将所有的水都吸走了。

显然，这个神话传说并不是山村缺水的真正答案。

离村东头不足100米的地方，就是那块传说中水神变成的岩石，当地人称之为“潲水岩”。每次下雨，那些雨水大多汇聚于此，而后便消失得无影无踪。

早些年，村民们经常在此烧香祈祷，供奉水神，希望水神能够给人们多留点水，以求五谷丰登。 “潲水岩”成为村民们顶礼膜拜的神物。

村民:打了那个石头，我们村里就会死猪阿，死牛啊，死人啊。

然而，事与愿违。每到七月过后的干旱时节，缺水的恐慌依旧在整个村子蔓延。

远古的神话传说使得村民们对这个谜一样的“潲水岩”望而却步。为寻找水源，村民们甚至找到数公里以外的弋阳县境。

直到一次从来没有过的特大山洪开始威胁整个村庄，“潲水岩”的神话才最终被打破。

村民:涨大水把我家的房子淹没了，现在墙上还有那个水淹的痕迹。

一场突如其来的特大山洪，将地势低洼的村庄顷刻间淹没，平时有着神奇吸水作用的“潲水岩”却失去了往日的功能。

巨大的山洪吞没了“潲水岩”，零乱的树枝、杂草和垃圾堆积在岩石上面。正当人们将这些杂物清理掉时，一件惊异的事情发生了。

随着一声轰然巨响，一个巨大的漩涡出现在洪水当中。遍布全村的洪水迅速退去，一个深深的洞穴显露了出来。

村民:结果呢，发现洞穴里面好大好大（图2）。

（2）“潲水岩”出现的大洞穴，很快被证实是喀斯特地貌的溶洞

可是溶洞的出现又给人们提出了新的疑问。

陈安哲（中国科学院地质研究所研究员）:喀斯特地貌在江西是不常见的，因为江西的碳酸盐的分布相对比较分散。按照道理说，不应该形成大规模的溶洞。

以花岗岩为主要地貌条件的江西，出现大规模溶洞的可能微乎其微。盘岭村的溶洞只可能是一个小型溶洞。

但从降雨充足又干旱异常的盘岭村的情况来看，小型溶洞又不足以常年容纳那么多的水量。如果这是一个大型溶洞，那就意味着我们对江西，乃至更为广泛的东南地区的地质构造及其发展，必须建立一个新的认识，甚至是一个新的地质理论。也就是说，喀斯特地貌会在一个更广阔的空间存在，或许桂林风光会在某一个时间在江西境内被天然复制出来。

要找到答案，必须弄清盘岭村溶洞的规模到底有多大。为此首先要找到这个溶洞的出口究竟在哪里？

盘岭村10公里外，当地村民带领我们找寻溶洞的出口。

村民:就在对面那个山上，我们小时候就发现了那个洞口，还有大鱼，一抓它就跑到洞里去了。

2006年11月，科考人员进驻盘岭村，对溶洞进行全面调查，令研究人员感到吃惊的是，这个从外表看毫不起眼的溶洞，洞内落差竟然达到317米。而且一条地下暗河贯穿而过。这也正好解释了每年充足雨水最终的去向（图3）。

（3）科考人员在对溶洞中的地下暗河进行考察

郑宏炎（神龙宫管理处工作人员）:我们曾经做过一个试验，把稻壳倒进暗河里，让它顺水漂走。结果在周围三县两市都发现了这个谷壳的踪迹，最远的到了距离这里50公里外的地方。

目前，类似的洞口在盘岭村方圆十几公里内已经发现七八处之多，在江西这个大片花岗岩地貌条件下竟然出现了如此大规模的喀斯特地貌，的确令人惊奇。

陈安哲:喀斯特地貌是一种碳酸盐溶解以后形成的地貌景观，它要有碳酸盐，也就是石灰岩；它要有水的参与；在空气里要有比较大量的二氧化碳。

专家考证结果证实，盘岭村所在的位置正好是在一大片喀斯特地形带上。这里由于地势最低，又正好最接近花岗岩和碳酸盐交错的地表，容易造成塌方，使得深井的开凿很难实现。而裸露于地表的“潲水岩”，实际上是地下溶洞的开口，并连通着极深的地下暗河，将充足的雨水带走了。

撝链耍涤瓿渥愣指珊狄斐５呐塘氪澹沼诒唤铱松衩氐拿嫔础?但是，更多的疑团又进入研究人员的视线。在这个大规模的溶洞内，人们发现了许多独特的生物。包括与远在南半球的澳洲昆虫有着亲缘关系的生物物种。它们究竟是从何而来呢（图4）？

（4）神秘生物物种的发现，说明这里还有许多有待揭开的秘密

雨量监测 篇3

煤矿的雨量监测是有关煤矿安全生产的一个重要环节。夏季降雨集中时, 因雨量过大而未能及时量测及汇报, 将可能引起洪水影响煤矿安全, 引发煤矿溃水事故。因此, 为保证煤矿安全生产, 应及时将降雨期间的雨量汇报至矿调度室。煤矿中过去雨量监测是降雨期间人工量取降雨量, 然后向矿调度室汇报。当降雨量较大时, 雨量信息往往不能够及时传达, 雨量数据备案也较为困难。YL型雨量监测系统能够实时监测、记录矿区降水情况, 使煤矿科学信息化程度向前更进一步。本文结合YL型雨量远程实时监测系统在我矿的使用情况, 分析了其构成及测量原理, 并对雨量监测系统在煤矿生产中的使用价值进行探讨。

2 YL 型雨量监测系统简介

本矿区属于北暖温带东亚季风区大陆性气候, 年平均降水量为701.1mm, 降水期多集中在7-9月份, 占全年降水量的71.3%, 年最大年降水量1186.0mm (1964年) , 年最小降水量441.9mm (1966年) 。矿井三个井口中标高最低的为副井, 井口标高为 +41.5m, 均大于历年最高洪水位 +39.3m。

我矿现使用YL05-1型雨量监测系统。该系统对降雨量的分辨力为0.5mm, 对降雨强度的测量范围为0.01 ~ 4mm/min。在此范围内, 仪器计量误差:≤±4%。该系统包括雨量观测装置、通信分站及监控计算机。其中雨量观测装置由承雨器件、计量组件等组成。该装置可以将实时降雨量数据转换为脉冲信号, 并通过M-BUS总线将降雨量传送至通信分站, 再由通信分站传送至监控计算机, 实现存储、显示、异常报警, 并可提供任意时间段的累积降雨量, 通过互联接送入矿和集团公司的计算机局域网。

雨量观测装置属于气象观测仪器, 最外层是由不锈钢薄壁钢皮制成的筒身, 高610mm。筒身最底部由螺母固定于办公楼楼顶。承雨器固定于筒身顶端, 环口按国家标准, 圆筒口径Φ200mm, 面积314.16cm2。在环口控制面积内, 当雨水进入环口后, 会沿承雨器锥型容器壁在底部汇集。承雨器底部装有不锈钢防虫网, 可阻挡昆虫等杂物进入漏斗, 导致水道阻塞。雨水汇集后进入漏斗内, 通过滴嘴减缓流速, 使雨水成线状 精确进入 属于计量组件的翻斗内。滴嘴和滴 针的制作 材料都进行 过电镀粗 化的特殊工 艺, 有比较高的 亲水性, 当雨水沿其 流动时, 不会出现漂洒的情况。

计量组件 的原理是翻斗式机械双稳态秤重机 构, 它可以将 降雨深度转 换为相应 的降雨重量信息, 0.5mm降雨量换 算为重量 为0.05×314.16=15.71g。翻斗为管状结构, 中间分隔成左、右对称的两个斗室。中间隔墙的下方装有翻斗轴, 翻斗后侧两端各装有一个磁钢。翻斗轴制作材料为4Cr13不锈钢, 其表面具有很高的光洁度, 支承在宝石轴承中, 使摩阻力变得十分小。翻斗部件重心在支承点之上, 为一非稳态结构, 因此, 翻斗部件的左、右两斗总是处于一上、一下的态势, 上面的斗室接收由承雨器收集的雨量, 当重量达到仪器感量时, 翻斗翻转力矩大于翻斗部件自重平衡力矩, 此时翻斗翻转, 雨水流入集水罐后排到外面。此时上部翻斗下降, 下斗上升成为上斗, 接收雨量。这样使计量组件无间隔地循环计量降雨量。

发信部件包括磁钢和干簧管式磁敏接近开关。干簧管用塑料封装, 由螺板紧固于磁敏架上。干簧管两脚由电线引出, 固定在拉线架上。侧面与翻斗后侧两端的磁钢位置相对应。当翻斗部件翻转至水平位置时, 磁钢接近干簧管, 干簧管中两簧片分别被磁化为N、S极, 异性相吸, 开关闭合, 电路导通, 发出一个脉冲信号。至此, 完成将一个单元降雨量0.5mm的转换和信号输出工作。

3 YL 型降雨量监测系统的应用

YL型降雨量远程实施监测系统在应煤矿急停产撤人中可以发挥很大的作用。根据上级文件要求, 当矿区连续降雨降雨量达到50mm时, 必须采取停产撤人措施防洪、防灾。该系统将智能雨量传感器兼并在我矿已有的矿井水文动态实时监测报警系统中, 由用户设定报警危险值, 当矿区降雨量达到40mm时处于预警状态, 达到45mm时危险报警信号及相关信息能够立即发送到有关领导的手机上, 并还可以在矿局域网内查看实时降雨量数据。为停产撤人提供第一手资料, 也便于及时组织、调整、实施停产撤人方案。

该系统便于安装、维护和使用, 系统具有传输故障、设备故障、供/断电状况的自诊断和报警功能。应用软件界面统一, 操作也很简单。能根据用户需要对监测数据进行整理, 可以自动生成并打印井上下各类参数模拟量实时观测值的统计报表, 报表电子文档能同Excel文档交流数据、能自动生成并打印历时变化曲线图或条形统计图, 显示或打印实时超限报警、传感器故障等信息。

本系统在服务器电脑建立完整的数据库, 以记录各时间段的降水情况, 方便查询。本矿雨量监测数据、报表和曲线图等能通过局域网传送和查询。保证雨情数据信息的实时性和准确性。

YL降雨量远程实时监测系统集计算机软硬件、远程通信技术、网络发布系统于一体 , 可将收集到的矿区范围内降雨信息实时地传输到网络 , 科学地指导防洪、防汛工作 , 保证汛期的安全。本系统已成功应用于我矿, 它具有实时性好、信息传送距离远、可靠性高、电路简单、投资少等优点。操作简单, 精度高、传输快捷, 既减轻了地测人员的劳动强度, 又提高了工作效率。

4 结语

YL型降雨量远程实时监测系统实用性强、适用范围广, 在我矿停产撤人及抢险救灾工作的预防上都起到了重大作用, 应用经验对于其他矿井掌握、应用该技术有很好的指导借鉴意义。因此该系统具有广阔的应用前景 , 具有良好的社会效益和经济效益。

摘要：随着信息技术的发展, 信息化在煤矿中的应用日益普及。煤矿中雨量监测系统的应用使雨量信息能够实时监控并记录, 为科学防洪防汛提供了准确数据。本文介绍了雨量监测系统的组成及测量原理, 研究其在煤矿企业中的推广应用价值。

关键词：雨量监测系统,数据查询,报警

参考文献

雨量监测 篇4

宝鸡地处关中平原西部, 是国家规划建设的关中-天水经济区副中心城市, 陕西省第二大城市, 陕甘川宁毗邻地区区域性中心城市。全市总面积1.82万平方公里, 常住人口372.7万人。跨黄河、长江两大流域、属于暖温带半湿润气候, 全年气候变化受东亚季风 (包括高原季风) 控制, 年平均降水量在590~900mm之间, 是关中降水量最多的地区。随着水文现代化的发展, 我局通过水情分中心建设、省级水情站建设、中小河流监测系统建设, 已基本形成了水文自动监测系统, 目前已建成296个遥测站, 95个基本雨量站, 已建设79个遥测站, 基本实现了水位、雨量信息自动采集传输系统。

遥测雨量计是用于野外环境的降雨自动监测, 具有雨量数据采集、长期固态存储及远距离传输功能, 可通过无线实现近距离显示、人工置数及设备配置。具有结构简单、体积小、安装灵活方便、操作简单、技术先进、功能齐全、运行稳定可靠的特点。其设备由翻斗雨量计、遥测终端、GPRS/GSM模块、太阳能板、蓄电池、充电控制器组成。

2 资料的选用及比测分析

2.1 资料的选取

本次分析选取2014年16个基本雨量站两套数据 (人工和遥测站) , 其中6个为水文站, 这16站在渭河流域有12站、嘉陵江流域有3站、泾河流域有1站。水文站及委托雨量观测人员均为经专业培训, 从事雨量观测10年以上的专业技术人员观测, 观测资料精度符合要求, 在观测时段上有非汛期、汛期雨量观测时段, 具有一定的代表性。

2.2 比测分析方法

本次比测分析利用16站基本雨量站人工及遥测站观测数据, 采用“南方片水文资料整编程序”, 分别进行资料整编计算, 统计4-10月各日、月误差、4-10月月总量误差, 按照误差≤土5%、土5%<误差≤土10%、10%<误差分别统计, 进行比测分析。

2.3 对比分析结果

宝鸡水文局选用2014年资料共16站, 对比误差R≤5%, 有5站;5%≤R≤10%, 有3站;10%≤R≤15%, 有5站;R>15%, 有3站。雨量资料良好程度水文站与雨量站相当, 无明显优势, 有8站自记雨量计出厂调试不合格, 3站系统偏大土15%, 5站系统偏小约土15%。满足水文资料整编规范可直接参与整编的雨量站有8处, 占50%;部分资料修正后, 可参与资料整编站有5处, 占31%;数据误差较大, 仅作为防汛水情参考的站有3站, 占19%。综合分析遥测雨量站, 基本可以满足水情报汛站, 其数据距水文资料整编规范还有一定差距。月、年雨量误差统计表详见表1。

3 遥测雨量计误差原因分析

通过近几年遥测雨量计的应用分析, 遥测雨量计存在以下问题:

(1) 自动雨量站的遥测设备系无人看管, 缺乏维护与清理, 集雨口若被泥浆、树叶等杂物覆盖堵塞, 会造成雨水淤积, 导致降水不能实时滴入漏斗, 从量上和时间上对降雨的记录及信息传输造成较大影响;淤积的雨水会缓慢下渗滴入漏斗, 使得遥测降雨历时被强行拉长, 降雨量也发生变化。

(2) 自动站采用0.2mm精度的设备, 每0.2mm降水漏斗一翻, 这种构造, 在雨强不大的情况下, 观测精度能够保证, 当降雨强度达到一定程度的时候, 可能有下水太快导致漏斗无法正常翻转的情况出现, 影响遥测。

(3) 该设备采用太阳能供电, 电池容量较少, 在阴雨连绵天气段, 不能正常供电, 影响雨量观测精度。

(4) 个别仪器出厂调试不合格, 个别雨量计存在系统偏大或偏小现象。

(5) 个别雨量站RTU可靠性不足, 从数据的采集、存储、传输等环节, 存在漏采、多采, 量值与实际相差过大, 数据存储格式不统一, 传输数据有丢失等现象。

(6) 维修资金不到位, 不能进行正常的维修, 使遥测雨量计带病作业, 不能正常工作。

(7) 人工站依靠人工观测, 会有主观误差、操作误差, 这是不可避免的, 会对降雨历时、降雨量的观测产生影响, 本次对比选取数据较少, 历时较短, 会对评价结果产生一定偏差。

4 结论与建议

本次对比分析采用的降雨数据仅一年, 通过对这些降雨数据的分析, 得出如下结论。

4.1 结论

(1) 从本次分析结果来看, 若以人工观测站数据为准, 校对遥测站数据, 人工观测站与自动站观测降雨仍有一定的差距, 这些差距有主观因素, 也有客观存在, 不可避免。

(2) 我们认为自动站遥测雨量站可以为水情防汛站服务, 从面上对照分析可以看出, 大部分自动站遥测数据可以逐步代替人工观测数据纳入报汛、进行整编;个别站数据目前尚不能满足水文资料整编规范直接整编, 需要部分修正, 但在这个期间, 仍需保留部分人工雨量站进行辅助观测, 对某些遗漏或者错误数据进行插补。

4.2 建议

(1) 联系仪器厂家, 加强对仪器设备系统调试, 对存在出厂系统偏大或者偏小的问题进行解决。

(2) 加快对接收程序统一, 更有利于资料整编程序中的计算。

(3) 加大资金支持, 加强遥测雨量维修养护, 保障设备正常运行。

摘要：为了评价遥测雨量计的可靠性, 更好地推进水文现代化建设, 起到水文尖兵的作用, 积极为各级防汛决策部门, 提供及时准确的水文信息数据, 提高防汛抗旱能力, 现就宝鸡辖区16处遥测雨量设备与人工雨量观测设备作了对比分析。

关键词：遥测雨量计,对比,分析

参考文献

不锈钢雨量器雨量偏少原因的探讨 篇5

关键词：不锈钢雨量器,雨量偏少,原因

引言

2008年, 忻城自动气象站开始投入业务运行, 而地面观测所用的雨量器也更换成了不锈钢雨量器。这种不锈钢雨量器不仅外表美观, 不易生锈, 而且还能经得住长久的风吹日晒雨淋。但是, 由于不锈钢雨量器所用材料和结构存在某些问题以及人为原因, 从而导致了实测雨量值偏少。文中通过本站在2008~2012年使用不锈钢雨量器过程中人工实测雨量与自动观测雨量的比较, 分析了使用不锈钢雨量器导致雨量偏少的原因。

1 对比观测资料

从表1和表2的过程雨量和整月雨量对比可以看出, 自2008年开始使用不锈钢雨量器后, 人工实测雨量与自动观测雨量相差都比较大。

2 不锈钢雨量器所测降水量偏少原因

从2008~2012年的对比数据中和通过不断地观察和分析, 发现自动观测雨量均比人工实测雨量偏多, 其原因主要是不锈钢雨量器的结构和所用材料的处理有些不合理造成的。

2.1 不锈钢雨量器的结构

遥测雨量器的结构是承水器与漏斗为一体化设计的。而不锈钢雨量器的承水器与漏斗是分体化设计, 其中间的小漏斗是可活动, 它衔接在整个承水器大漏斗的中间, 小漏斗与大漏斗衔接处缝隙较大, 不够紧贴, 当降雨时, 尤其是雨大且急的时候, 就会有部分雨水从衔接处的缝隙渗出, 不能顺着漏斗咀流入储水瓶中而出现部分雨水流入雨量筒, 部分滞留在衔接处的缝隙中。虽然雨量筒的水可以倒出测量加入, 但雨量筒面积大, 且表面不够光滑容易滞留雨水, 导致所测雨量偏少。原雨量器也是分体化设计, 但其整个漏斗是直接焊接在雨量器圆柱体上, 衔接非常好, 且没有缝隙, 故所测雨量偏差不大。

2.2 不锈钢雨量筒的选材不够合理

不锈钢雨量器选用的材料是较粗的磨砂型哑光材料, 其表面粗糙不平。不锈钢雨量器的粗糙致使承水器表面及漏斗表面滞留大量雨水不能流入储水瓶中;而自动观测雨量计则选用的是细磨砂型哑光材料, 其表面比较细腻, 接近于光滑面, 不会出现漏斗表面滞留大量雨水的现象。

2.3 人为因素造成雨量偏少

当降雨时往往会出现部分雨量从小漏斗和大漏斗衔接处的缝隙渗出流到雨量筒内和部分雨量滞留在小漏斗和大漏斗衔接处的缝隙中。按照《地面气象观测规范》规定, 流到雨量筒内的雨量应进行量取, 当观测员没有使用上下抽动雨量筒承水器的方法将小漏斗和大漏斗衔接处缝隙中的雨量挤出使其流入雨量筒再进行观测或忘记量取流入雨量筒内的雨量亦是人为造成实测雨量减少的一个原因。

3 结语

从以上对比分析得出, 不锈钢雨量器的结构及选材的不合理是致使人工实测雨量偏少的主要原因。为保证能更准确的获取原始气象资料, 可考虑将雨量器结构改为一体化并选用细磨砂型的材, 或者将接合处的缝隙更好处理, 同时, 更要避免人为原因造成人工实测雨量偏少。

参考文献

[1]中国气象局.地面气象观测规范[M].北京:气象出版社, 2003:54-55.

雨量预报方法的评价 篇6

流域面平均雨量(面雨量)是防汛部门在洪水预报与水库调度中一个非常重要的参数。流域上游降暴雨产生的洪峰很快就会从河流上游传递到中下游,给抗洪抢险带来难度。难以在较短的时间内集中大量的人力、物力。因此开展流域面雨量的预报有助于提高防汛、抗洪决策服务水平。每年长江防汛任务十分繁重,准确的流域面雨量预报,可为长江防汛抗洪及流域水库调度、大型水库建设等提供可靠的气象决策依据,最大限度地减少暴雨、洪涝等自然灾害所带来的损失。我国某地气象台和气象研究所正在研究6小时雨量预报方法,即每天晚上20点预报从21点开始的4个时段(21点至次日3点,次日3点至9点,9点至15点,15点至21点)在某些位置的雨量,这些位置位于东经120度、北纬32度附近的53×47的等距网格点上。同时设立91个观测站点实测这些时段的实际雨量,由于各种条件的限制,站点的设置是不均匀的。气象部门提供了41天的用两种不同方法的预报数据和相应的实测数据。问题:

(1)建立数学模型来评价两种6小时雨量预报方法的准确性;

(2)气象部门将6小时降雨量分为6等:0.1—2.5毫米为小雨,2.6～6毫米为中雨,6.1～12毫米为大雨,12.1～25毫米为暴雨,25.1～60毫米为大暴雨,大于60.1毫米为特大暴雨。若按此分级向公众预报,如何在评价方法中考虑公众的感受?

1 模型假设与符号说明

1.1 合理的假设

(1)所有网格点是等距的;

(2)数值在实测、预测过程中其误差可忽略不计。

1.2 符号说明

(1)———流域平均降雨量(mm);

(2)Xi———流域内各个雨量站的雨量(mm)(i=1,2,…,n);

(3)n———雨量站数目。

2 模型的建立和求解

2.1 两种6小时雨量预报方法评价

点雨量是由设在某些地点的气象站或雨量观测点所测得的,但这只能代表某一点或较小范围的降水情况;要客观反映某一特定区域内降水情况,就要由该区域所有观测点在同一时段内的点雨量推出求区域内的平均降雨量(面雨量)来确定。

位于东经120度、北纬32度附近的53×47的等距网格点上的地区是江苏、常州等长江流域一带;而91个实测观测站点中有几个偏离了东经120度、北纬32度,但由于实测站点的数据只作为一个参照物,故不用去掉这些偏离观测站的数据。东经120度北纬32度附近的地形起伏不大,因此该区域面雨量可采用算术平均法计算所以,实测面雨量=91个站点的雨量总和/91,预报面雨量=2491个网格点的雨量总和/2491。因此,两种6小时雨量预报方法评价可依照下述方法:

(1)原始数据处理。

因为观测的数据量过大,首先将FORECAST文件夹的数据按第一种和第二种预报方法分类分别放在文件夹student1和studetn2中,然后再将第一种和第二种预报方法按四个时间段分别放在相应的四个文件夹中,使用maple软件中的函数fscanf(),可以将它们的数据一一读出(使用时将它们放在根目录下),使用附件的maple编程方法,将读出的数据转化为矩阵A[2]。

(2)算术平均法求实测面雨量和预报面雨量求算术平均法求实测面雨量和预报面雨量即是对矩阵A求和及求平均值运算。

(3)实测面雨量和预报面雨量拟合程度分析。运用MAPLE绘图(方法见附件):在同一坐标系中,以6.18-7.30的41天为x轴,分别以第一时间段的面雨量预测平均值(以下简称预测平均值)、面雨量实测平均值(以下简称实测平均值)为y轴,绘制maple折线图,得到图1,其它图示依此方法得到[3]。

图1是由表1(附件中的表1,下同)方法一第一时间段预测平均值与实测平均值对照图。图2是由表1方法二第一时间段预测平均值与实测平均值对照图。

图3是由表1方法一第二时间段预测平均值与实测平均值对照图。图4由是由表1方法二第二时间段预测平均值与实测平均值对照图。

图5 是由表1方法一第三时间段预测平均值与实测平均值对照图。图6是由表1方法二第三时间段预测平均值与实测平均值对照图。

图7 是由是由表1方法一第四时间段预测平均值与实测平均值对照图。图8是由表1方法二第四时间段预测平均值与实测平均值对照图。

由以上这些图形可以看出,图1两条曲线的拟合性比图2要好;其它基本相同。综上所述,第一种雨量预报方法比第二种预报方法准确率高些。

2.2 降雨量分级发布评价

2.2.1 降雨量分级问题

降水量是用来衡量降水多少的一个概念,它是指雨水(或融化后的固体降水既不流走,也不渗透到地里,同时也不被蒸发掉而积聚起来的一层水的深度,通常以毫米为单位。降雨量可以用雨量器来测量,同时还可以用雨量计来自动记录雨势的变化和雨量的大小。

在气象上通常用某一段时间内降水量的多少来划分降水强度。最常用的对降雨的分类方法是按降水量的多少来划分降雨的等级。根据国家气象部门规定的降水量标准,降雨可分为小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨和特大暴雨六种。

在气象上通常用某一段时间内降水量的多少来划分降水强度。最常用的对降雨的分类方法是按降水量的多少来划分降雨的等级。根据国家气象部门规定的降水量标准,降雨可分为小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨和特大暴雨六种。

但是,由于各地具体情况不同,各地气象预报部门对于当地各类降水的标准也有些自己的规定。例如,在广东,24小时内下50～70毫米雨的机会较多,当地气象部门规定24小时降水量在80毫米以上的雨才算作暴雨。在新疆、甘肃、宁夏、内蒙古等地,24小时内下50毫米雨的场合极少,则规定24小时降水量在30毫米以上的雨都可算作暴雨。正是因为这个原因,这里不讨论这种六小时降雨量分级的科学性。

2.2.2 分级发布模式探讨

我们可以对降雨级别进行赋值,赋值如表1;然后,我们对两个预报方法的91×164矩阵数据进行等级化处理。

依照2.1节的两种6小时雨量预报方法评价方法3绘拟合图,可以看出图9两条曲线的拟合性比图10要好,图12两条曲线的拟合性比图11要好,图13两条曲线的拟合性比图14要好,图15两条曲线的拟合性同图16完全相同。综上所述,第一种雨量预报方法比第二种预报方法准确率略高[4]。

再对预测准确度检验,将两种预测方法等级值与实测平均值的对应等级值相减取绝对值,依据检验公式:μ=[1-(│y^-y│y)]×100%进行检验。计算求得第一种预报方法准确度为77.58%,第二种预报方法准确度为76.5%。综上,第一种预报方法给公众感受更好些。

3 结论

(1)该模型采用附件表1的全部数据进行预测,没有损失数据,运用Maple作大规模数据处理的方法可应用在类似的数据统计中。

(2)评价两种预报方法所采用的数学思维方法简单有效,模型结果的准确性较高。

(3)运用MAPLE绘制实测数据与预测数据对比图,分析图形间的拟合程度来直观的判别两种预报方法的差异程度,即可得出两种预测方法的优劣,同时,计算出预测数据结果和实测数据结果的残差平方和,并对预测准确度进行检验,综合得出第一种预报方法更为有效,更能够满足该区域面雨量预报服务的需要,具有一定的参考价值。

(4)用分级向公众预报,能够真实的反映公众的感受,政府和气象部门的值得重视和采纳。

4 模型的评价

(1)模型用到的数学方法和拟合方法简洁明了。

(2)本文的第二个问题的处理上,没有考虑暴雨和特大暴雨的频率对公众的影响。

(3)若区域上的网格点分布不均匀时,则不可以用算术平均算法,可以用泰森多边形法、等雨量深线法。

(4)采用对照的方法能有效的分析两种方法的优劣,因此,在流域面雨量预报值的检验中没有采用模糊评分法Mp(i)=60+40×[1-Fi-Qimax(Fi,Qi)]。该方法能够较为客观地反映预报值和实况值之间的差距,因此可以用于降水定量预报评定中。

摘要：雨量预报对我们的工作和生活,农业生产,洪涝和地质灾害等有着重要作用,但要准确、及时地对雨量作出预报是比较困难的。文中给出了一个简单有效的评价雨量预报方法的方法。针对2005年全国大学生数学建模竞赛C题“雨量预报方法的评价”中的两个问题,运用maple将文本数据读写成矩阵元素,实现了大量数据分析的机械化处理。运用MAPLE绘制仿真图,分析图形的拟合程度;同时,计算出预测数据结果和实测数据结果的残差平方和,并对预测准确度进行检验,综合得出第一种雨量预报方法比第二种预报方法准确率高、给公众感受更好。

关键词：面雨量,方法评价,矩阵,分级

参考文献

[1]朱昆鹏:《广州市分区雨量分析计算》[J];《广东小电小利》2005(3):70-72。

[2]黎捷:《Maple9.0符号处理及应用》;科学出版社,2004:271-272。

[3]梁国业等:《数学建模》[M];治金工业出版社,2004:108-109。

山洪雨量探测设备对比分析 篇7

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。

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。

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。

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。

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。

参考文献

[1]中国气象局.地面气象观测规范[M].北京:气象出版社,2003.

[2]杨银,杨铃君.SL3-1型双翻斗式雨量传感器维故障分析及排除方法[J].气象科技,2012,9(2):319-320.

[3]杨云霞.翻斗式雨量传感器误差探析[J].西北水力发电,2005,21(s1):131-133.

[4]张玉珍,申安喜,引起降雨量观测误差因素分析及对策[J].河南气象,2003(3):48.

[5]杨汉塘.翻斗雨量计动态计量系统误差来源及其改善措施[J].水利水文自动化,2001(4):20-25,36.

[6]李金海.误差理论与测量不确定度评定[M].北京:中国计量出版社,2003.

[7]舒荣军,赵俊华.SL-3型遥测雨量传感器计量误差分析[J].安徽气象,2004(1):25.

[8]龙晃才.降水测量方法误差的初步探索[J].广东气象,2003(3):38-39.

[9]王子海.漏斗数学模型在雨量传感器中的应用[J].气象水文海洋仪器,2005(2):27-29.

双翻斗雨量器的校准 篇8

1 校准仪的结构、现场校准方法和步骤

校准仪由雨强漏斗 (小雨强1mm和大雨强4mm) 、连接线、计数器、支撑架、雨量杯等组成。

校准一般选在晴朗无雨天气下进行, 取下雨量传感器外桶, 在雨量筒下端将二芯信号电缆线从接线柱轻轻拧下, 用胶布包好二芯信号电缆线线头, 以防溅水, 造成短接而使采集器感应到降水, 以致软件中显示错误的降水甚至上传数据;校准仪带有和雨量桶配套的支撑架, 牢固水平的安放在雨量传感器底座上, 将校准仪所带的二芯电缆一端插入传感器的接线柱上, 另一端插头插入校准仪的插孔;校准前须对校准仪做复位, 方法是按动校准仪清零按纽, 轻轻拨动传感器的计数翻斗, 若校准仪有数字显示则仪器正常, 可以进行校准。将传感器计量翻斗和计数翻斗放到同一倾倒方向, 并再次将校准仪计数器清零后准备工作完成, 可以开始进行大小雨强的校准;小雨强度校准, 用标准量杯盛10.0mm清水, 慢慢倒进校准仪小雨强度注水孔, 校准仪将模拟自然降水0.1mm的降雨强度使水缓慢滴下, 计数器同时计数, 耐心等待清水全部滴完, 计数器计数完毕, 显示数值应为100, 若不为100要读取数值, 用100减去该数得到此次计量差值。此过程重复做3次, 3次平均值即为小雨强的差值;大雨强度校准, 小雨强度传感器校准完后, 再次将计数器按之前方法清零, 再用量杯盛10.0mm清水以同样的步骤将水注入大雨强度注水孔内并按3次测量得到大雨强时的测量差值;大、小雨强校准无误且差值在误差范围内则校准结束, 卸下连校准仪的连接线两端, 将自动站雨量器的电缆重新连接好传感器, 轻轻安装雨量传感器外桶并固定好螺钉。

2 差值的计算法及误差允许值

注水10mm相当于计数器翻转100次, 每次0.1mm, 则差值计算公式为:差值=100-计数值, 以3次平均值为最终差值。

应做到雨量传感器计量翻斗的测量误差和降水残留误差在0.1mm内, 雨量杯的示值误差 (<2mm时在0.03mm内;>2mm时在0.05mm内) , 人为读数误差在0.05mm内。大雨强和小雨强的平均误差应在规定的0.4mm范围内。

3 误差超值处理办法

当校准后差值超过误差允许范围时, 要及时调整传感器, 用计量翻斗两边的定位调节螺钉可以进行调整。差值为“+”时向内调节螺钉, 差值为“-”时向外调节螺钉, 按差值大小和螺钉上的记号要求两边同时进行调整, 直至将其调整在误差允许范围内。 (一般计量翻斗调整螺钉转一圈, 雨量计数值相应变化3%) 调整后需再按步骤重做大、小雨强的校准, 直至不超过误差范围。

4 操作中的注意事项

校准前若翻斗内壁有虫子、沙尘或蛛网等异物时, 从雨量漏斗倒入清水将异物冲出, 不能用手或布等物品搽拭;如漏斗内滴水孔被堵塞, 应用细针从漏斗底部捅透, 不能翻转仪器倒水;每次校准后要将校准仪的电池取出放好;校准应选在晴天进行, 以免错过正常降水测量。

5 结束语

现用雨量计要做到启用前及每月1次雨量校准, 必须认真的进行校准, 严格按操作步骤进行, 确保雨量数据的准确度, 更好的提高自动雨量的观测精度, 在气象观测、天气预报及大气监测中准确、及时的提供雨量数据, 做好防灾减灾工作, 为气象服务工作做出最基本的保障。

参考文献