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降雨分析|同一个城市不同的天空—智慧排水之乱弹（96）

作者：毛彦鑫 李萌来源：清环智慧水务

小编按：有些时候我们做监测，专家说放一个雨量计就得了，放那么多干嘛……但是如果降雨分布不均衡，那么降雨量差异会导致分析结论的失真、偏差甚至得出错误结论。本文就“较真”一下雨量监测的不均衡性对分析结果的影响。

一年中的降雨不仅与时节相关，也与地理情况相关。我们常说没有完全一样的两片雪花，也找不到完全一样的降雨，即便在同一个城市，由于各个片区地理位置、地形、海拔高度等差异，也常常会出现“东边日出西边雨”的情况。降雨能够为城市提供水资源，促进植被生长，改善空气质量。但是过多的降雨也可能导致城市内涝、交通拥堵等问题影响城市居民的日常生活和工作。随着各地城市化的推进，排水管网的建设也在逐步完善。本就有差异的降雨进入到复杂的排水管网中又会引发什么样的反应呢？为了研究这个问题，我们就需要将降雨监测和管网液位、流量监测结合在一起，在正确的位置装上专业的“眼睛”，才能帮助我们利用好降雨带来的资源，同步分析降雨和管网水量变化规律，支撑我们城市的防洪排涝工作。
在如何做好降雨量监测和分析—智慧排水之乱弹（94）中，我们提到了如何做好雨量监测并简单介绍了雨量与流量等监测数据在不同场景下的应用，本期我们通过实际的案例来对我们监测到的雨量与流量数据进行分析讨论。我们分别在某南方城市的主城三个片区安装了雨量计与流量计，根据泰森多边形布设点位，尽可能让雨量计均匀地覆盖所有的流量监测点。为便于考察降雨对排水管道流量的影响，我们选取雨量点1附近的流量监测点进行雨量-流量对比。三个雨量计与流量采集的位置分布如下图所示。
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流量数据获取的点位与雨量计1的位置几乎一致。在连续几天的降雨之后，我们取得了三个点位的雨量和雨量计1处的流量/液位时间序列。

1、雨量监测点之间的差异

首先我们来看在同一场降雨中不同的雨量计获取的数据有何差异，同时我们加入了天气网获取的雨量数据作为对比，第一场降雨过程线如下图所示。
图片
     本场降雨天气网数据为58.9mm，三个雨量计获取的雨量数据在总降雨量、雨型（单峰、双峰、无峰等）、峰值及其时刻、降雨历时等四个方面都有明显的差异，将这些数据汇总起来可以得到下表。
监测点
总降雨量
雨型
峰值（mm/min）
峰值时刻
降雨历时（min）
雨量计1
99.8
多峰型
1
1:45
1111
2.2
5:37
0.8
8:19
雨量计2
93
多峰型
0.6
1:53
1104
1.8
5:43
0.6
8:01
0.6
8:24
雨量计3
34
单峰型
0.6
5:41
1055
可以看到，雨量计1和2在雨型、峰值时刻及降雨历时上较为接近，峰值大小及总体降雨量有一定的差异，雨量计3从降雨过程线来看与其他两个雨量计及天气网雨量数据有相似之处，但数据上已经有了很大的差距。在雨型相对简单的降雨中，天气网获取的雨量数据能够一定程度上反映降雨特征，但不能够反映局部地区的降雨情况。那么，如果是雨型相对复杂的降雨又会是什么情况呢，我们来看下一场雨。
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监测点
总降雨量
雨型
峰值（mm/min）
峰值时刻
降雨历时（mm）
雨量计1
61.6
多峰型
2.2
11:03
540
1
14:02
1
14:29
雨量计2
70.6
多峰型
3.6
11:04
544
1.4
14:03
1.4
14:31
雨量计3
61.8
多峰型
2.6
10:55
592
1.4
14:18
1.6
19:53
本场降雨天气网数据95.8mm。可以看到，雨量计1和2在雨型、峰值时刻以及降雨历时非常接近，但雨量计2的总降雨量比雨量计1多了9mm（15%），整体降雨强度较大。而雨量计3监测到的总降雨量虽然接近雨量计1，也是多峰型降雨，但具体的雨型、峰值以及峰值时刻和降雨历时都完全不同。雨量计1和2整体数据与天气网发布的数据相近，由于天气网每隔一小时才发布一次数据，不难发现天气网获取的数据相对粗糙，在复杂的降雨过程中较难反映降雨的过程特征。

2、产流情况受降雨的影响

看完了雨量监测点之间的差异，那么我们把雨量数据和流量监测点的数据放在一起做进一步的分析讨论。以某3天的降雨为例，首先我们来看看整体降雨量的情况。降雨期间，所有雨量计监测到的降雨总量如下表所示。雨量计1和2累计雨量相差仅为4mm，与天气网发布的降雨量也相近，而雨量计3监测降雨量仅为110.6mm，差距不要太大。

雨量计1
雨量计2
雨量计3
天气网雨量
累计降雨量（mm）
202.4
206.4
110.6
191.2
监测点位流量（m3）
1614.7
降雨期间，三个雨量计监测到的降雨总量如下表所示。三个雨量计的雨量数据如下图所示，同时我们将当地天气网中获取的雨量数据放入图中进行对比。
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可以看到，三个雨量计在雨型、峰值、降雨时间等特征上都有差异。将三个雨量计和天气网获取的雨量数据分别与我们的流量、液位监测数据绘制在一起，如下所示。由于雨量监测点1和流量监测点是对应的，我们可以排除不同流量监测点产汇流时间的差异，因此我们以雨量计1和流量计数据为对应标准。可以看到雨量与流量、液位各个峰值均有对应，该点位从降雨开始至产流的时间间隔与径流峰值与降雨量峰值的间隔平均都为5分钟。
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    雨量计2的数据和雨量计1相似，峰值基本对应，但相对于雨量计1峰值更小，且在峰值与产流时间间隔上有一定的差距，从雨量计2降雨开始至流量监测点位产流的时间间隔与径流峰值与降雨量峰值的间隔平均都为8分钟。

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    雨量计3的数据则与前两个雨量计有较大的不同，雨型与流量液位曲线有些相似但并不足以解释该点位的流量变化情况。尽管流量监测点位与雨量监测点位直线距离仅有6.6km，雨量峰值却不一定对应径流峰值，在23日后段雨量计3的位置再次出现了强降雨，但流量数据却没有一点波动。如果监测过程中只有这一个雨量计，那么这种对应了但没完全对应的数据无疑会给我们评估分析带来一定的不确定性。

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最后我们再来看从天气网取得的雨量数据，天气网中的数据往往是以小时为单位发布的，所以较为粗糙且有很大的滞后性。如果仅通过天气网数据来分析管网中的流量情况，就容易在我们进行分析时发现明明没有降雨，但管网中流量已经到达峰值的情况。

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3、降雨数据对海绵城市监测评估的影响
在海绵城市的建设过程中，降雨数据是各种考核指标计算中最基础的数据之一。这里以径流控制率指标为例。在雨量数据存在差异的情况下，我们计算得到的径流控制率会有什么不一样呢？下面请看降雨下的径流控制率计算案例。在一场降雨之后，我们整理了某排水分区排口的流量数据和相近的两个雨量计数据（雨量计1离流量监测点位距离较近，两个雨量计相距约3km）并结合天气网数据进行了该排水分区的径流控制率计算，如下所示：

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雨量计1
雨量计2
天气网雨量
累计降雨量（mm）
10
12.4
10.4
监测点位流量（m3）
540.9
排水分区理论流量（m3）
890
1103.6
925.6
计算径流控制率
39.0%
51.0%
42.0%
可以看到，距离更近的雨量计1获取的雨量数据与流量数据有良好的对应关系，计算得到的径流控制率为39%，与天气网数据计算得到的径流控制率相近，而通过3km之外的雨量计2计算得到的径流控制率则达到了51%，计算结果有明显的差异。
因此，在海绵城市监测评估的过程中，我们更要重视降雨量时空分布不均的问题，做好降雨量的同步监测工作。另一方面，对径流的延时调节也是海绵设施的重要功能之一，海绵设施不仅可以减少雨水管网中流量的峰值大小，也能延缓径流峰值到来的时间，为了准确评估海绵设施的延时调节效果，精确到分钟的雨量和流量监测也是必不可少的。（如此精确靠谱的监测数据哪里找呢，欢迎大家来找我们清环深入了解一下THWater TWR雨量计）除此之外，降雨量和流量数据的准确与否也会对污染物削减率、降雨积水点分析、模型构建与评估等产生重要影响，这里就不一一赘述了。在条件允许的地方，应重视对应的降雨数据的选取，这就需要我们合理优化监测点位，条件复杂的地域也可适当增加雨量计的监测密度。

4、小结

看到这里，小伙伴们想必对我们城市内的降雨情况有了一个初步的印象，受到时空地形等影响，即使我们自己感觉上靠近的位置也可能存在明显的降雨差异，包括整体降雨量、雨型、降雨峰值历时等等特征。天气网为我们提供的雨量数据有一定的参考价值，但面对局部的降雨，或是雨型较为复杂的降雨时也显得有些力不从心。特别是像海绵城市评估这样以降雨为基础的工作，合理选取降雨监测点数量，并对监测点位置进行优化布置显得尤为重要。这部分的工作方法限于篇幅待今后再来补充。
监测诊断评估并不只是简单的数据采集，仅仅是降雨监测就有很多值得我们研究讨论的方向。清环作为排水监测领域的专家，我们的职责就是从硬件到软件，从方法到实践每个环节都严格把关，将监测事业做到最好。监测设备并不是越多越好，但是有价值的监测设备一定是越多越好，清环致力于高效发挥监测设备的作用，挖掘监测数据的价值。

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2022年版的《智慧排水之乱弹精选》已经完成印刷并广泛传播。是对“清环智慧水务”公众号上发表的88篇乱弹系列文章进行分类整理，分为政策标准解读、技术方法辨析、监测方案制定、设备安装运维、局部数据分析、海绵城市案例、入流入渗案例共7个部分，共266页，筛选了排序31篇之后的、内容较为丰富、观点较为清晰的相关文章的全文，其他文章仅保留摘要，以便大家进行参阅。感兴趣的访问如下文章并留言：清环：《智慧排水之乱弹精选》广泛传播。

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