[发明专利]一种关于水位流量关系的水位测量系列误差分析方法

说明书

本发明属于水利工程水文测验领域，更具体地，涉及一种关于水位流量关系的水位测量系列误差分析方法。包括以下步骤：基于测站的实际情况，识别水位误差来源与分类；建立相关误差模型；估算水位系列的不确定性；计算水位到径流的不确定性传播；计算水位误差的不确定性贡献度。本发明所涉及到的水位测量系列误差分析方法通过对目前的水位测量方法与仪器原理进行分析，充分考虑出现测量误差的不同来源，将水位测量系列误差分为不同成分并根据其特性估算水位测量系列所引起的不确定性，使得水位流量关系曲线模型与推导出的径流时间模型中不确定性来源更为清晰，精度更高。

技术领域

本发明属于水利工程水文测验领域，更具体地，涉及一种关于水位流量关系的水位测量系列误差分析方法。

背景技术

水位流量关系是指水文测站断面水位与相应流量之间的关系。由于流量测验技术复杂、耗资昂贵，难以连续进行，在水文资料整编时通常将连续的水位资料，通过水位流量关系曲线转换为连续的流量资料，因此，水位流量关系曲线具有重要实用意义。

传统的确定水位流量关系曲线方法需要先根据测站特性确定拟合线型，然后根据测站断面多次实测水位和其对应流量数据确定拟合参数，由此确定水位流量关系的具体数学方程式。拟合线型常选用幂函数型、多项式型和对数函数型，拟合参数求解则是在确定一定拟合准则后，通过相应算法求解，常用的拟合准则包括残差平方和最小准则、绝对残差绝对值和最小准则以及相对残差绝对值和最小准则，常用的算法包括最小二乘法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、混沌算法、混合禁忌搜索算法、人工鱼群算法、人工蜂群算法、群居蜘蛛算法、免疫进化算法、差分进化算法等，除此之外部分新式的水位流量关系曲线确定方法还会根据测站特性来选取拟合线型。然而上述方法中虽对水位流量关系曲线的不确定性有初步的讨论，但往往在进行线型拟合计算时，将水位测量值视为真实水位值，忽略了测量水位值所包含的误差，而仅仅考虑了流量测量值的误差，从而在进一步推导径流时间系列时影响其精度。

发明内容

本发明为克服上述现有技术中水位流量关系曲线模型建立时没有考虑到水位测量系列的误差值从而引起水位流量曲线的不确定性以及导致定线推流精确度降低的缺陷，提供一种关于水位流量关系的水位测量系列误差分析方法，通过不同误差的特性来估算水位测量系列所引起的不确定性，使得水位流量关系曲线模型与推导出的径流时间模型中不确定性来源更为清晰，精度更高。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种关于水位流量关系的水位测量系列误差分析方法，包括以下步骤：

S1.识别水位误差来源并将其分类，将水位测量系列误差分为非系统误差，包含仪器误差(噪音)、自由表面波动误差以及系统误差，包含传感器校准误差和水位代表性误差，并假设非系统误差在连续的时间段上是独立的并且遵循具有零均值的高斯分布；假设未知的系统误差的可能值遵循零均值的高斯分布。

在目前的水文站中，目测水位使用的外部标尺通常是安装在桥墩或者河岸的垂直结构上，这是该站水位的基线测量，同时测站的静水井中配备有内部标尺。测站使用水位传感器和数据采集器以固定的或者可变的时间间隔来连续测量水位，传感器需要使用内部标尺和外部标尺进行校准，外部标尺始终是参考值。在实地考察期间，通常会进行定期检查和调整校准，由此获得的水位时间系列受到各种来源和特征的误差所影响，在此发明中，将水位测量误差的主要来源划分为如下几种：

1)仪器误差(噪音)

测站在进行水位时间系列的连续测量时，无论使用哪种技术，例如测压传感器、气动传感器、电接触传感器、机械传感器、卫星遥测等等测量，即便是在理想的流量条件下(完全恒定的水位)和完美的传感器校准情况下，水位测量也总是会受到仪器误差(也叫噪音)的影响。同一实际水位的连续测量将会得到略有不同的测量值。本发明合理的假设这种非系统误差在连续的时间段上是独立的并且遵循具有零均值的高斯分布。

2)自由表面波动引起的误差