实时雨量监测数据
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1.气象局是如何监测雨量的？
2.水文观测的降水与蒸发的观测
气象局是如何监测雨量的？
使用翻斗式雨量传感器测量。翻斗式雨量传感器是自动测量降水量的仪器，主要由承水器、过滤漏斗、翻斗、干簧管和底座等组成。
降水通过承水器，再通过一个过滤斗流入翻斗里，当翻斗流入一定量的雨水后，翻斗翻转，倒空斗里的水，翻斗的另一个斗又开始接水，翻斗的每次翻转动作通过干簧管转成脉冲信号（1脉冲为0.1mm）传输到采集系统。
仪器测量范围0～4mm/min。如遇雪、冰雹、雨夹雪等固态降水或混合性降水时，需加盖停用，改人工测量降水量。
扩展资料：
降水量因素：
(1)位置：主要是海陆位置对降水的影响，通常大陆内部干旱少雨。
(2)大气：主要包括大气环流、锋面、气旋(反气旋)等因素对降水的影响。
①大气环流包括三圈环流和季风环流。三圈环流中形成了七个气压带和六个风带，其中低压带控制地区降水较多，高压相反；西风带内西岸降水多于东岸，信风带内东岸降水多于西岸。季风环流中，夏季风降水多于冬季风。
②锋面：冷、暖锋、准静止锋过境时都易产生降水。
③气旋对应的是低压，气流上升多阴雨；反气旋对应高压，气流下沉多晴天。
(3)地形：迎风坡降水多，背风坡降水少；高大地形也会阻止水汽的进入，如新疆气候干燥的原因除了深居内陆以外，还由于周围高大山脉对水汽的阻挡。
水文观测的降水与蒸发的观测
据检索统计，世界上约有20多个国家或地区不同程度地开展过降雨引发滑坡、泥石流的研究或预警工作。其中，中国香港(Brandetal.，1984)、美国(Keeferetal.，1987)、日本(Fukuzono，1985)、巴西(Neiva，1998)、委内瑞拉(Wieczoreketal.，2001)、波多黎各(Larsen＆Simon，1993)和中国大陆等曾经或正在进行面向公众社会的降雨引发区域性滑坡、泥石流的早期预警与减灾服务工作，预警的地质空间精度达到数千米量级，时间精度达到小时量级。这些国家和地区一般都在地质灾害多发区或敏感区开展或完成了比较详细的地质灾害调查评价工作，拥有比较长期且比较完整的降雨与滑坡、泥石流关系资料，或在典型地区建立了比较完善的降雨遥控监测网络和先进的数据传输系统。综合分析国内外研究与应用状况，基于气象因素的区域地质灾害预警预报理论原理可初步划分为三大类，即隐式统计预报法、显式统计预报法和动力预报法。
4.2.1 隐式统计预报法
隐式统计预报法把地质环境因素的作用隐含在降雨参数中，某地区的预警判据中仅仅考虑降雨参数建立模型。隐式统计预报法可称为第一代预报方法，比较适用于地质环境模式比较单一的小区域。由于这种方法只涉及一个或一类参数，无论预警区域的研究程度深浅均可使用，所以这是国内外广泛使用的方法，也是最易于推广的方法。这种方法特别适用于有限空间范围，且地质环境条件变化不大的地区，如以花岗岩及其风化残积物分布为主的中国香港地区多年来一直在研究应用和深化这一方法。
这种方法考虑的降雨参数包括年降雨量、季度降雨量、月降雨量、多日降雨量、日降雨量、小时降雨量和10min降雨量等。实际应用时，一般只涉及1～3个参数作为预报判据，如临界降雨量、降雨强度、有效降雨量或等效降雨量等。
突发性地质灾害临界过程降雨量判据的预警方法抓住了气象因素诱发地质灾害的关键方面，但预警精度必然受到所预警地区面积大小、突发性地质事件样本数量、地质环境复杂程度和地质环境稳定性及区域社会活动状况的限制，单一临界降雨量指标作为预警判据的代表性是有限的。
代表性研究成果主要有:
Onodera et al.( 1974) 通过研究日本的大量滑坡，提出累计降雨量超过 150 ～ 200mm，或每小时降雨强度超过 20 ～30mm 作为判据。Nilsen et al.( 1976) 发现美国 Alameda，Califor-nia 在累计降雨量超过 180mm 时，滑坡将频繁发生。Oberste-lehn( 1976) 认为累计降雨量达到 250mm 左右，美国 San Benito，California 将发生滑坡。Guidicini and Iwasa( 1977) 通过对巴西 9 个地区滑坡记录和降雨资料的分析，认为降雨量超过年平均降雨量的 8% ～17%，滑坡将滑动; 超过 20%，将发生灾难性滑坡。Caine( 1980) 全面总结了全球的可利用数据，给出了不同地区诱发滑坡暴雨事件的降雨强度和持续时间与滑坡的关系式。这一关系式当然不可能适用于全球所有地区( Crozier 在 1997 年证明) ，仍不失为探讨诱发滑坡临界降雨值的里程碑。
Brand et al.( 1984) 在中国香港研究表明，大多数滑坡由局部高强度短历时降雨诱发，而前期降雨量不是主要因素，除非是小型滑坡。Ng and Shi( 1998) 认为降雨的持续也是一个非常重要的诱发滑坡的因素。中国香港地区预测 24h 内降雨量达到 175mm 或 60min 内市区内雨量超过 70mm，即认为达到滑坡预报阈值，即由政府发出通报。中国香港平均每年约发出 3 次山洪滑坡暴发警报。
Ganuti et al.( 1985) 提出了临界降雨系数( critical precipitation coefficient，CPC) 的概念，并总结出当 CPC ＞0.5 时，将有 10a 一遇的滑坡发生; 当 CPC ＞0.6 时，将有 20a 一遇的滑坡发生。
Glade( 1997) 综合前人研究成果建立了确定诱发滑坡的降雨临界值的 3 个模型，并在纽西兰北岛南部的 Wellington 地区进行了验证。3 个模型要求的基本数据为: 日降雨量、滑坡发生日期和土体潜在日蒸发量( 通过 Thornthwaite method 方法计算得到) 。降雨强度临界值Glade( 1997) 的模型 1———日降雨模型( daily rainfall model) ，只使用日降雨量参数，简单地分析诱发滑坡和不诱发滑坡的日降雨量( Glade，1998) ，得出最小临界值和最大临界值，即在最小临界值以下，没有滑坡发生; 在最大临界值以上，滑坡一定发生。降雨量等级划分以20mm 为一个等级; 降雨过程雨量临界值 Glade( 1997) 的模型 2———前期日降雨量模型( an-tecedent daily rainfall model) ，考虑了前期降雨的影响。他认为决定前期情况有两个主要因素: 前期降雨的历时时间和土体含水量减少的速率; 土体含水状态临界值 Glade( 1997) 的模型 3———前期土体含水状态模型( antecedent soil water status model) ，他认为除了前期雨量，土体含水量和潜在的蒸发量对滑坡的影响也很大。
刘传正在 2003 年 5 月主持全国地质灾害气象预警工作过程中，利用地质灾害发生前15d 降雨量建立滑坡、泥石流发生区带的临界过程降雨量创建了预警判据模式图，并结合具体区域( 2003 年28 个区、2004 年以后74 个区) 进行校正的方法。该方法适应3 级预报的要求界定了 α 线和 β 线作为预警等级界限。3 年多来汛期的预警成果发布检验与应用证明，该方法在科学依据上是成立的，但限于预警区域过大、基础数据和地质灾害统计样本数量太少，准确率有待提高，同时也充分说明了开展地质灾害数据集成研究的迫切性。
另外，中国科学院成都山地灾害与环境研究所等机构在单条泥石流监测与预警建模方面进行了多年持续不懈的研究工作，取得了具有代表性的成果。
4.2.2 显式统计预报法
显式统计预报法是一种考虑地质环境变化与降雨参数等多因素叠加建立预警判据模型的方法，它是由地质灾害危险性区划与空间预测转化过来的(CarraraA.，1983;HaruyamaH.＆KawakamiH.，1984;BaezaC.＆CorominasJ.，1996;CarraraA.，CardinaliM.＆GuzzettiF.，1991;刘传正，2004;殷坤龙，2005)。
区域地质灾害危险性评价和风险区划研究仍是当前的研究主流，而利用之进行地质灾害的实时预警与发布则多处于探索阶段。这种方法可以充分反映预警地区地质环境要素的变化，并随着调查研究精度的提高相应地提高地质灾害的空间预警精度。显式统计预报法可称为第二代预报方法，是正在探索中的方法，比较适用于地质环境模式比较复杂的大区域。
基于地质环境空间分析的突发性地质灾害时空预警理论与方法是根据单元分析结果经过合成实现的，克服了仅仅依据单一临界雨量指标的限制，但对临界诱发因素的表达、预警指标的选定与量化分级等尚存在需要进一步研究的诸多问题。
因此，要实现完全科学意义上的区域突发性地质灾害预警，必须建立临界过程降雨量判据与地质环境空间分析耦合模型的理论方法———广义显式统计模式地质灾害预报方法，预警等级指数(W)是内外动力的联立方程组。即
中国地质灾害区域预警方法与应用
式中:W为预警等级指数;a为地外天体引力作用，包括太阳、月亮的引潮力，太阳黑子、表面耀斑和太阳风等对地球表面的作用，a=f(a1，a2，…，an);b为地球内动力作用，主要表现为断裂活动、地震和火山爆发等，b=f(b1，b2，…，bn);c为地球表层外动力作用，包括降雨、渗流、冲刷、侵蚀、风化、植物根劈、风暴、温度、干燥和冻融作用等，c=f(c1，c2，…，cn);d为人类社会工程经济活动作用，包括资源、能源开发和工程建设等引起地质环境的变化，d=f(d1，d2，…，dn)。
20世纪70年代，以美国加利福尼亚州旧金山地区圣马提俄郡的滑坡敏感性图为代表，利用多参数图的加权(或不加权)叠加得到区域滑坡灾害预测图。
20世纪80年代，CarraraA.(1983)将多元统计分析预测方法引用到区域滑坡空间预测中，并在世界各国得到迅速发展与推广。如HaruyamaH.＆KawakamiH.(1984)利用数学统计理论对日本活火山地区降雨引起的滑坡灾害进行了危险度评价。BaezaC.＆CorominasJ.(1996)利用统计判别分析模型进行了浅层滑坡敏感性评估，结果斜坡破坏的正确预测率达到96.4%，有力地说明了统计预测的适用性。CarraraA.，CardinaliM.＆GuzzettiF.等(1991)将统计模型与GIS结合，应用于意大利中部某小型汇水盆地的滑坡危险性评估，实现从数据获取到分析、管理的自动化，结果证明统计分析与GIS的综合使用是一种快速、可行、费用低的区域滑坡危险性评价与制图方法。
20世纪90年代中后期以来，随着计算机技术和信息科学的高速发展，RS、GIS和GPS等“3S”技术联合应用使快速处理海量的地质环境数据成为可能，出现了地质灾害空间预测模型方法应用研究逐步从地质灾害危险评价与预警应用相结合的新态势。
刘传正等(2004)创建并发表了用于区域地质灾害评价和预警的“发育度”、“潜势度”、“危险度”和“危害度”时空递进分析理论与方法，简称“四度”递进分析法(AMFP)，并在三峡库区(54175km2)和四川雅安地质灾害预警试验区(1067km2)进行了应用，结果是可信的。
李长江等(2004)将GIS和ANN(人工神经网络)相互融合，考虑不同的地质、地貌和水文地质背景，建立了给定降雨量的浙江省区域群发性滑坡灾害概率预报(警)系统(LAPS)。
宋光齐等(2004)根据地貌、岩性和地质构造几率分布，基于GIS建立了给定降雨量的四川省地质灾害预报系统。
殷坤龙等(2005)以浙江省为例探索了基于WebGIS的突发性地质灾害预警预报问题。
由于我国政府在全国范围内推行区域地质灾害预警预报机制，目前我国的预警探索工作走在世界前列。
4.2.3 动力预报法
动力预报法是一种考虑地质体在降雨过程中地-气耦合作用下研究对象自身动力变化过程而建立预警判据方程的方法，实质上是一种解析方法。动力预报方法的预报结果是确定性的，可称为第三代预报方法，目前只适用于单体试验区或特别重要的局部区域。该方法主要依据降雨前、降雨中和降雨后降水入渗在斜坡体内的转化机制，具体描述整个过程斜坡体内地下水动力作用变化与斜坡体状态及其稳定性的对应关系。通过钻孔监测地下水位动态、孔隙水压力和斜坡应力-位移等，揭示降雨前、降雨过程中和降雨后斜坡体内地下水的实时动态响应变化规律、整个坡体物理性状变化及其变形破坏过程的关系。在充分考虑含水量、基质吸力、孔隙水压力、渗透水压力、饱水带形成和滑坡—泥石流转化因素条件下，选用数学物理方程研究解析斜坡体内地下水动力场变化规律与斜坡稳定性的关系，确定多参数的预警阈值，从而实现地质灾害的实时动力预报。
目前，这种方法局限于试验场地或单个斜坡的研究探索阶段，必须依赖具有实时监测、实时传输和实时数据处理功能的立体监测网(地-气耦合)作为支撑才能实现实时预报。由于理论、技术和经费等方面的高要求，这种方法比较适用于重要的小区域或单体的研究性监测预警。
据研究，美国旧金山海湾地区的6h降雨量达到4in(101.6mm)时，就可能引发大面积泥石流。为了监测降雨期间地下水压力的变化，研究人员设置了若干个孔隙水压力计以观测斜坡中地下水压力变化。旧金山海湾地区实时区域滑坡预警系统包括降雨与滑坡发生的经验和分析关系式，实时雨量监测数据，国家气象服务中心降雨预报以及滑坡易发区略图。
在我国，刘传正等(2004)在四川雅安区域地质灾害监测预警试验区进行了大气降水与斜坡岩土层含水量变化的分层响应监测，发现不同降雨过程和降雨强度下，斜坡岩土体的含水量相应发生明显变化，可以研究降雨在斜坡岩土体内的渗流过程直至出现滑坡、泥石流的成因机理。
2003年8月23～25日是一个引发多处地质灾害并造成人员伤亡的典型降雨过程，可以作为分析实例。以8月19日15时的含水量为背景值，则8月23，24和25日降雨过程分别对应第96，120和144h的含水量，4个层位的记录曲线明确反映了随累计降雨量增加斜坡岩土体含水量急剧增加，第一、二层位达到过饱和状态，且含水量急剧增加出现于第121h，即24日15时之后，滞后于降雨时间约20h。各层含水量峰值出现于第151h，即接近滑坡呈区域性暴发时间(26日零时，对应第153h)。该分析未考虑沿裂隙的地下水渗流作用(图4.1)。
图4.1 四川雅安桑树坡监测试验点第1～4层含水量随时间变化曲线
分析对比隐式统计预报法、显式统计预报法和动力预报法3类方法，我们认为，未来的方向是探索地质灾害隐式统计、显式统计与动力预警3种模型的联合应用方法，以适应不同层级的地质灾害预警需求。研究内容包括临界雨量统计模型、地质环境因素叠加统计模型和地质体实时变化(水动力、应力、应变、热力场和地磁场等)的数学物理模型等多参数、多模型的耦合。3种模型的联合应用不仅适应特别重要的区域或小流域，也为单体地质灾害的动力预警与应急响应提供决策依据。
降水量的观测场地应选在四周空旷平坦的地方，避开局部地形地物的影响，观测降水的仪器目前一般采用20cra口径的雨量计和自记雨量计。（1）人工雨量筒观测
人工雨量筒是一个圆柱形金属筒，如图3—2所示。在降雨时雨水由漏斗进人储水瓶，降雨后，把储水瓶中的降雨倒人特制的量杯可直接读出雨量深度，并记录。
用人工雨量筒测雨一般采用分段定时观测，常用两段制(每日8时、20时)观测，雨季采用四段制(每日8：00、14；00、20：00和次日2：00)、八段制(每日8：00、11：00、14：00、17：00、20：00、23：00和次日2：00、5：00)，雨大时还需增加观测次数。若用人工雨量筒观测降雪，可将漏斗和储水瓶取出，只留外筒作为承雪器具。
（2）自记雨量计观测
自记雨量计多采用虹吸式自记雨量计或翻斗式自记雨量计等。常用的虹吸式自记雨量计的工作原理为：雨水由承雨器进入浮子室后将浮子升起并带动自记笔在自记钟的外围的记录纸上做出记录。当浮子室内雨水储满时，雨水通过虹吸管排出到储水瓶，同时自记笔又下降到起点，继续随雨量增加而上升。这样降雨过程便在自记纸上绘出。
从自记雨量计的记录纸上可以确定降雨的起止时间、降雨随时间的累积变化，还可以从记录纸上摘录不同时段的降雨强度。但自记雨量计不能直接用来测量降雪过程。
（3）降水资料的整理
取得降水资料后，应对资料进行整理。主要内容包括：编制汛期降水量摘录表；统计不同时段最大降水量；计算日、月、年降水量等，日降水量以8时为分界，即以昨日8时至今日8时的降水量作为昨日的日降水量。
据研究，目前的雨量器或雨量计所测的降水量由于风、蒸发、器壁粘附等因素影响而偏小，有关对比观测工作正在开展。 蒸发有水面蒸发、土壤蒸发和植物散发3类。
(1) 水面蒸发观测
水面蒸发按蒸发场的设置方式分为陆上水面蒸发场和漂浮水面蒸发场两种。水面蒸发观测仪器有E一601型蒸发器、口径为80cm带套盆的蒸发器和口径为20cm的蒸发器。其他还有FFH-3000型蒸发器、水上漂浮蒸发器、20m及100m大型蒸发池等。
口径为80cm带套盆的蒸发器结构分为内盆和外盆2层，内盆为直接观测蒸发量的蒸发桶，置于一个直径更大的外盆内，两盆之间注水以减小四周气温对蒸发桶内水体温度的影响。
E-601型蒸发器是埋在地表下的带套盆的蒸发器，其内盆(面积3000cm)内盛水，安装时它平置在地面，器口与地面平齐应在内盆外在套一水圈。
蒸发量观测为每日8时定时观测，测得前一日的蒸发量。蒸发量的观测值是根据蒸发器中测针所指示的水面高度的变化量以及日降雨量计算出来的。
上述蒸发器或蒸发池是设置在陆上的水面蒸发观测设备。另有一种漂浮蒸发器是把蒸发器安置在漂浮于水面的木筏上，这样蒸发器的环境条件与天然水体更为接近，观测到的蒸发量更能代表天然水体的蒸发情况。但有研究表明，漂浮蒸发器由于受条件限制和风浪影响，观测精度不高，只能在缺乏蒸发池实测资料时才可引用漂浮蒸发器的观测资料。
(2) 土壤蒸发的观测
土壤蒸发观测相对水面蒸发观测而言比较复杂，目前常用称重式土壤蒸发器。它是通过测量一定时段(一般为1天)内蒸发器中土块的重量变化，并考虑到观测时段内的降水．及土壤渗漏的水量，用水量平衡原理推求出土壤蒸发量。目前，我国常用的仪器是ΓΓИ-500型土壤蒸发器和大型蒸渗仪等。其中ΓΓИ-500型土壤蒸发器结构简单，安装、观测较为方便，使用较广。
ΓΓИ-500型土壤蒸发器包括内外两个铁筒。内筒用来切割和填装土样，内径25.2cm，深50cm，口径面积为500cm。外筒内径为26.7cm，深60cm，作为内筒的器座，供置人内筒用。此外，内筒下有一个集水器，承受蒸发器内土样渗漏的水量，内筒上接一排水管与径流筒相连，以收集蒸发器土面所产生的径流量。
(3) 植物散发观测
植物散发是土壤中水分经植物根系吸收后输送至叶面，然后由叶面细胞间隙气孔逸人大气，而气孔具有随外界条件变化而缩放的能力，可以调节水分散发的强度。植物散发不只是水分物理过程，而且还是植物生理过程，直接观测比较困难。即使在实验站条件下对小样本进行研究，也只具有理论上的价值，难以直接引用。
(5) 蒸发资料的整理
蒸发资料的整理是指对观测值进行日、月、年蒸发量的计算，并对有关特征值进行统计。对于用蒸发器皿测得的水面蒸发，由于蒸发器的水热条件、风力影响与天然水体有显著区别，测得的蒸发量偏大，所以不能直接把蒸发器观测成果作为天然水体的蒸发值。有关单位研究表明，蒸发池的直径大于3.5m以后，蒸发强度与蒸发池面积间的关系才变得较小，因而认为其蒸发量可以代表天然蒸发量。为此，对大量的小型蒸发器所观测的数据需要再乘以折算系数是才较符合实际。
好了，关于“实时雨量监测数据”的话题就到这里了。希望大家通过我的介绍对“实时雨量监测数据”有更全面、深入的认识，并且能够在今后的实践中更好地运用所学知识。