民事票据标志 AboutCivil标志降水数据分析,估算降雨数据,缺失降水数据的估计

缺失降水资料分析

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  • 缺失降水数据的估计
  • 降水数据或双重标准的一致性

估计缺失降雨数据的方法

  • 由于缺乏观察者或由于乐器故障,一些降水站可能在记录中短休息。通常需要估计这缺失的记录。
  • 在美国天气局使用的过程中,估计站的丢失降水从其他地站的沉淀观察结果,靠近并且尽可能均匀地间隔在车站周围均匀间隔。
  • 缺少其数据的站被称为插值站和衡量站,其数据用于计算丢失的站数据被称为索引站。

有两种估计缺失数据的方法。

  1. 算术平均法
  2. 正常比例法

1.简单算术平均法

根据算术平均方法,丢失的降水'PX'是:

缺雨数据的算术平均数

其中n为附近的站点数,Pi为第i个站点的降水量,Px为寻找丢失的降水/降雨数据失踪的降水。

如有1 2 3三个站台,

PX =(P1 + P2 + P3)/ 3

命名为A, B和C,而不是1,2和3

PX =(PA + PB + PC)/ 3

其中PA,PB和PC在上面定义。

2.正常比例法

根据正常比率方法,缺失的降水量为:

正常比例法

Px在哪里失踪的降水插值任何风暴的“x”,π是相同的同期降水风暴的“i”站在一群指数站,Nx的正常年降水量值“x”站,倪正常的“i”站年降水量值。

例如,对于在集水区中的三个索引站定义的符号。

如果指数站的正常年降水量在插值站正常年降水量的10%以内,则采用算术平均法来确定缺失降水记录,否则采用正常比法。

假设X站的记录丢失了。

现在让步

N =正常年降水量。(30年年降水量平均值)

p =风暴降水。

让PX成为车站'X'和NX的缺失降水,本站的正常年降水量,NA,NB和NC是附近三站的正常年沉淀,分别在PA,PB和PC等这些时期的风暴降水。

现在我们必须单独将NX与NA,NB和NC进行比较。如果NX-NA,NX-NB,NX-NC的差异在NX的10%内,我们使用简单的算术平均方法,否则使用正常比率方法。

例子

找出下表中给出的Station'C'的缺失风暴降水:

车站

一个
B
C
D
E
风暴沉淀(cm)
9.7
8.3
----
11.7
8.0
正常的年降水量(cm)
100.3.
109.5
93.5
125.7
117.5

解决方案

本例中给出了A、B、D和E站的暴雨降水和正常年降水,并计算了正常年降水已知的C站的缺失降水。我们将首先确定是采用算术平均法还是正态比法。

NC = 93.5 x 10/100 = 9.35的10%

在Nc中加入10%的Nc后,得到93.5 + 9.35 = 102.85

减去10%得到84.15

所以要检查Na,Nb,Nd或Ne值,范围为102.85至84.15。

如果Na,Nb,Nd或Ne的任何值超出该范围,则将使用正常比率方法。从上面的数据中清楚地清楚地,Nb,nd和ne值超出此范围,因此这里适用于正常比例方法

缺少沉淀公式

PC =(1/4)(93.5 x 9.7 / 100.3 + 93.5 x 8.3 / 109.5 + 93.5 x 11.7 / 125.7 + 93.5 x 8.0 / 117.5)= 7.8厘米

例子

降水站“X”不起作用,其中一个月发生了暴风雨。在三个周围站A,B和C的风暴总数分别为10.7,8.9和12.2厘米。站x,a,b和c处的正常年降水量分别为97.8,112,93.5和119.9cm。估计站'X'的风暴降水。

解决方案

PA = 10.7 cm na = 112厘米

Pb = 8.90 cm nb = 93.5 cm

PC = 12.2 cm nc = 119.9 cm

Px = ?Nx = 97.8 cm

10%的Nx = 97.8 x 10/100 = 9.78厘米。

nx - na = 97.8 - 112 = -14.2cm�超过+ 10%的NX(无需计算NX - NB和NX - NC

px =(1/3)(97.8x 10.7 / 112 + 97.8x 8.90 /93.5 + 97.8x 12.2 / 119.9)

Px = 9.5 cm

缺失降水数据的估计

如果雨量计的数据丢失(例如由于仪器故障),就会出现这种情况。周围仪表的数据被用来估计缺失的数据。使用了三种方法:

算术平均值:

当正常年降水量在正在重建的测量值的10%以内时使用

地点:
Pm =缺失位置的降水
P我=索引站的降水
n =雨量计数目

正常比率法:

当任一指数站的年降水量与插值站的年降水量相差10%以上时,采用正态比法(NRM)。在该方法中,指数站的降水量由其正常年降水数据的比值加权,其关系形式为:

法线比法公式

地点:

Pm =缺失位置的降水
P我=索引站的降水
NM =“缺失数据”测量计的年平均雨量
N雨量计的年平均雨量
n =雨量计数目

互惠逆加权因子方法

过程:

  • 将兴趣仪表周围的区域分为四个象限
  • 在每个象限中使用最近站的记录
  • 计算缺少降水量:

地点:
P我=仪表记录的降雨
xi.=距仪表的距离缺少数据点

倒数逆加权因子公式

降水数据的一致性

一个双质量曲线用于检查雨量计记录的一致性:

  • 计算累计降雨量的累计降雨量和支票仪表其他代码的累积降雨
  • 绘制累计降雨量相互互相(从直线发散表示错误)
  • 通过校正因子改变后乘以错误数据k在哪里
降水数据公式的一致性

降水分析

  • 地区降水估计
  • 深度区域分析
  • 降水频率
  • Intensity-duration分析
  • Intensity-duration——频率分析

地区降水估计

    1. 算术平均法
    2. Thiessen方法
    3. 等雨量的方法

算术平均法

Theissen方法

  • 划分区域(面积)一个)分为以每个雨量计为中心的次级区域;Theissen方法
  • 确定每个子区域的面积(一个i)和计算子区域权重(Wi) using: Wi = Ai/A
  • 计算总空中降雨量

Isohetal方法

可能是最准确的方法,但很主观

  • 地图上的标尺位置;
  • 主观地在选定的间隔内插入雨量器之间的雨量;
  • 连接等雨深度的点,以产生相同的降雨量(Isohyets);
  • 计算空中雨水:
等雨量的方法公式

渗透指标

  1. 渗透指数是平均损失率,使得降雨量超过该速率的程度将等于直接径流。
  2. 通过使用渗透指数来制备具有异质渗透和降雨特性的大面积的径流量的估计。
  3. 入渗指标假设入渗率在整个风暴期间是恒定的。这种假设往往低估了较高的初始渗透速率,而高估了较低的最终渗透速率。
  4. 渗透指数最适用于涉及持续时间较长的风暴或初始水分含量较高的集水区的应用。在这种情况下,忽略入渗率随时间的变化在实际中是合理的。
  5. 两种类型的索引:使用PHI索引和W-Index。

水文土壤组

所有的土壤被分为四类水文土壤,它们具有明显的产流特性。这些组分别被标记为A、B、C和d。以下是它们的径流和渗透特性简介:

一个最低径流潜力(大于0.03英寸/小时)
B适度低的径流潜力(0.15 - 0.30英寸/小时)
C适度高的径流潜力(0.05 - 0.15英寸/小时)
D最高径流潜力(0 - 0.05英寸/小时)

土地使用及处理

  1. 采用的方法对流域地表条件的影响进行了评价土地使用治疗类
  2. 土地使用属于流域封面,包括各种植被,垃圾和覆盖物,休耕(裸露的土壤),以及水面(湖泊,沼泽),不透水(道路,屋顶等)和城市的非农业用途地区。
  3. 土地处理主要应用于农业用地,包括机械措施,如轮廓或梯田和管理措施,如放牧控制和作物轮作。
  4. 一个班的土地使用/治疗是一种经常在文学中发现的组合

地表(水文)状况

水文条件是基于影响渗透和径流的因素的组合,包括:

  1. 植物区的密度和冠层,
  2. 全年封面的数量,
  3. 旋转中的草或封闭种子豆类的数量,
  4. 陆地表面上的残留物盖的百分比
  5. 粗糙度

可怜的:因素损害渗透,往往增加径流
好的:各种因素促使平均入渗和优于平均入渗,并趋向于减少径流。

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