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    黔南州水電服務(wù)高影響氣象因子的長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)自動(dòng)化分析

    2024-02-27 00:00:00茍松梁恒飛邱華韋睿田端
    農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究 2024年12期

    摘 要:黔南州水資源豐富,全州境內(nèi)水電企業(yè)廣布,水電市場(chǎng)潛力巨大。但各家水電企業(yè)的發(fā)電計(jì)劃和洪峰預(yù)測(cè)仍是基于各廠積累的人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推測(cè)的傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模式。在近年黔南整體少雨、氣象災(zāi)害偏高發(fā)的復(fù)雜氣象環(huán)境條件下,再根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推測(cè)、預(yù)測(cè)更加凸顯了傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模式缺乏科學(xué)性、理論性和數(shù)據(jù)支撐帶來(lái)的弊端?;诖?,針對(duì)水電行業(yè)高影響的氣象因子進(jìn)行長(zhǎng)序列的數(shù)據(jù)分析,從數(shù)據(jù)中解析適用于黔南州本地的來(lái)水預(yù)報(bào)和發(fā)電計(jì)劃指導(dǎo),滿(mǎn)足當(dāng)前黔南州水電行業(yè)強(qiáng)烈的市場(chǎng)需求和公共需求。

    關(guān)鍵詞:來(lái)水預(yù)報(bào);發(fā)電計(jì)劃;高影響氣象因子;長(zhǎng)序列氣象數(shù)據(jù)

    中圖分類(lèi)號(hào):P338 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B 文章編號(hào):2095–3305(2024)12–0-03

    黔南州境內(nèi)水資源豐富且水電站建設(shè)基數(shù)大,州內(nèi)水電企業(yè)對(duì)來(lái)水預(yù)報(bào)、發(fā)電計(jì)劃等高精度的專(zhuān)業(yè)氣象服務(wù)需求巨大。為滿(mǎn)足市場(chǎng)需求,實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展理念,以黔南州近20年的長(zhǎng)序列氣象數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),提取高影響的氣象因子,針對(duì)黔南州境內(nèi)主要流域,探索氣象因子與當(dāng)?shù)貋?lái)水預(yù)報(bào)模型的線(xiàn)性關(guān)系,提供科學(xué)的預(yù)報(bào)服務(wù)和生產(chǎn)調(diào)度服務(wù),提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益和減少氣象災(zāi)害帶來(lái)的影響,實(shí)現(xiàn)黔南州水電行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

    1 研究資料與使用工具

    使用的長(zhǎng)序列氣象數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)家級(jí)自動(dòng)氣象觀測(cè)站,包括降水觀測(cè)(月降水、年降水),蒸發(fā)量等地面氣象觀測(cè)資料,所有時(shí)間均為北京時(shí)間。

    降水資料:使用的降水資料涉及黔南州境內(nèi)都勻、甕安、福泉、三都、長(zhǎng)順、獨(dú)山、羅甸、荔波、平塘、貴定、龍里、惠水共12個(gè)縣(市)的國(guó)家級(jí)自動(dòng)氣象觀測(cè)站2004—2023年的地面降水資料,經(jīng)過(guò)貴州省氣象信息中心審核允許使用,所有的氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)均經(jīng)過(guò)貴州省氣象局考核把控,具有真實(shí)性、可靠性和代表性。

    自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理工具:采用PandasGUI進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)覽、篩選、統(tǒng)計(jì)和多圖表的展示,以及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。PandasGUI是一款基于Python語(yǔ)言架構(gòu)的自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析工具,其具有縮減代碼量的同時(shí)自動(dòng)產(chǎn)出統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和圖表的技術(shù)優(yōu)勢(shì),極大地減輕了使用者的工作負(fù)擔(dān)和提高了工作效率[1]。

    2 PandasGUI處理數(shù)據(jù)

    2.1 安裝PandasGUI界面化分析工具

    PandasGUI本質(zhì)是進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析的Python庫(kù),因此先要在Python環(huán)境中進(jìn)行運(yùn)行,PandasGUI官網(wǎng)建議安裝Python3.x.x以上版本,在Python官網(wǎng)選擇適配使用電腦的版本進(jìn)行下載安裝,完成后使用Win+R輸入CMD命令進(jìn)行檢測(cè)。在終端輸入pip install pandasgu命令下載 PandasGUI。

    2.2 PandasGUI可視化分析降雨數(shù)據(jù)

    在Win+R輸入CMD命令運(yùn)行Python,在Python環(huán)境中輸入“import pandas as pd;from pandasgui import

    show;df = pd.DataFrame();show(df)”代碼調(diào)試出Pandas

    GUI圖像化界面,在其中可以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和生成分析圖像等操作(圖1)。

    3 黔南州降水的時(shí)空分布

    3.1 黔南州降水空間分布特征

    統(tǒng)計(jì)2004—2023年,黔南州年均降水量約為1 210 mm,州內(nèi)各縣(市)年均降水量分別為甕安1 066 mm、長(zhǎng)順1 322 mm、福泉1 124 mm、貴定1 130 mm、都勻1 417 mm、惠水1 223 mm、龍里1 110 mm、羅甸1 122 mm、平塘1 177 mm、獨(dú)山1 270 mm、三都1 371 mm、荔波1 183 mm。降水整體呈現(xiàn)中南部多(都勻、三都、獨(dú)山一帶)、北部少(甕安、福泉一帶)的區(qū)域特征。這20年區(qū)間,黔南州各縣(市)年均暴雨日數(shù)(24 h累計(jì)降水量≥50 mm為1個(gè)暴雨日)在2.4(甕安)~4.95 d(長(zhǎng)順),黔南暴雨日數(shù)出現(xiàn)最多的仍集中在黔南州中南部(都勻、三都、獨(dú)山一帶)。根據(jù)黔南官方發(fā)布黔南州境內(nèi)流域分布,以州中部的苗嶺山脈為分水嶺,黔南州的主要河流濛江、都柳江、劍江均隸屬于南部的紅水河水系和柳江水系[2]。因此,黔南州內(nèi)的水電服務(wù)大多數(shù)集中在中南部區(qū)域,從上傳至PandasGUI的2004—2023年黔南州降水量的結(jié)果來(lái)看,自2020年開(kāi)始,黔南州整體降水量明顯逐年減少,最大差值在2022年都勻市(州中部),較上年降水量減少約600 mm,2023年

    州各縣(市)降水量超過(guò)1 000 mm的縣(市)僅為4個(gè)(甕安、都勻、惠水、三都),較2022年降雨量超過(guò)1 000 mm

    的7個(gè)縣(市)同比減少42.8%。

    3.2 黔南州降水時(shí)間變化特征

    統(tǒng)計(jì)黔南州2013—2023年發(fā)生的最大日降水量出現(xiàn)月,結(jié)果表明:黔南州最大日降水量集中出現(xiàn)在5—9月,且根據(jù)黔南州政府明文界定,黔南州汛期為5—9月,因此探索降水這一氣象因子如何影響黔南州水電服務(wù)[3]。降水的時(shí)間變化特征,主要從汛期的5—9月進(jìn)行剖析,但同時(shí)為體現(xiàn)數(shù)據(jù)的嚴(yán)謹(jǐn)性和多樣性,本文將會(huì)選取11月、1月、3月非汛期的歷史降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行分析對(duì)比。

    3.2.1 5月降水量趨勢(shì)分析

    統(tǒng)計(jì)2004—2023年黔南州汛期5月的數(shù)據(jù)(圖2),2004—2013年汛期5月的平均降水量為191.88 mm,

    2014—2023年汛期5月的平均降水量為187.63 mm,整體降水量少于前10年,并且借助PandasGUI處理2004—2013年汛期5月的平均降水?dāng)?shù)據(jù),得到未來(lái)5月的降水量走勢(shì)的線(xiàn)性預(yù)測(cè)結(jié)果:未來(lái)黔南州汛期5月降水也呈下降趨勢(shì)。同時(shí),以5年為一期進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,每隔5年就會(huì)出現(xiàn)其中一年的降水明顯減少(以距平百分率≥50統(tǒng)計(jì)),2023年達(dá)到歷史最低值86.3 mm,

    同比減少59%。

    3.2.2 6月降水量趨勢(shì)分析

    統(tǒng)計(jì)2004—2023年黔南州汛期6月的數(shù)據(jù)(圖3),

    使用PandasGUI對(duì)2004—2013年汛期6月的降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行繪圖和劃線(xiàn)分析[4]。黔南州6月平均降水量為250.5 mm,

    6月降水最多的年份為2017年,降水量達(dá)到377.4 mm,

    偏多50.6%,最少的年份為2008年,降水量為113.1 mm,

    偏少54.8%。從整體來(lái)看,黔南州汛期6月降水變化幅度不大,2006年、2007年、2010年、2015年、2017年、2018年、2019年、2020年在汛期6月降水高于平均值,6月的降水總量明顯大于5月。

    3.2.3 7月降水量趨勢(shì)分析

    統(tǒng)計(jì)2004—2023年黔南州汛期7月的數(shù)據(jù)(圖4),

    黔南州7月平均降水量為188.7 mm,7月降水最多的年份為2007年,降水量達(dá)到333.1 mm,偏多76.5%,最少的年份為2011年,降水量為45.4 mm,偏少75.9%。從整體來(lái)看,黔南州汛期7月降水變化幅度偏大,最大值與最小值之間極值相差633%,其中2011年和2013年

    7月降水明顯少于其他年份,近20年的整體降水波動(dòng)明顯大于6月,根據(jù)2004—2023年7月的降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行線(xiàn)性預(yù)測(cè),未來(lái)7月黔南州整體降水呈下降趨勢(shì)。

    3.2.4 8月降水量趨勢(shì)分析

    統(tǒng)計(jì)2004—2023年黔南州汛期8月的數(shù)據(jù)(圖5),

    黔南州8月平均降水量為135 mm,8月降水最多的年份為2008年,降水量達(dá)到了255 mm,偏多88.8%,最少的年份為2011年,降水量為40.3 mm,偏少70.1%。從整體來(lái)看,黔南州汛期8月降水量類(lèi)似于7月降水量,變化幅度偏大,最大值與最小值之間極值相差630%,極值與7月接近,其中,2009年、2010年、2011年、2012年和2022年7月降水明顯少于其他年份,從2013年開(kāi)始,近10年黔南州8月降水量超70%的年份降水量高于平均值,同時(shí)根據(jù)2004—2023年8月的降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行線(xiàn)性預(yù)測(cè),未來(lái)8月黔南州整體降水呈上升

    趨勢(shì)[5]。

    3.2.5 9月降水量趨勢(shì)分析

    統(tǒng)計(jì)2004—2023年黔南州汛期9月的數(shù)據(jù)(圖6),

    黔南州9月平均降水量為104.3 mm,8月降水最多的年份為2020年,降水量達(dá)到316.6 mm,偏多203%,最少的年份為2016年,降水量為41.5 mm,偏少60.2%。從整體來(lái)看,黔南州汛期9月降水量變化幅度明顯小于7月和8月,但是9月降水量最大值與最小值之間極值相差662%,極值與7月和8月接近,其中2008年、2010年、2014年、2015年、2017年、2018年和2020年9月降高于平均值,占總體的35%,表明近20年黔南州汛期9月的降水多數(shù)年份偏少,根據(jù)2004—2023年9月的降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行線(xiàn)性預(yù)測(cè),未來(lái)9月黔南州整體降水呈上升趨勢(shì)。

    3.2.6 非汛期降水量趨勢(shì)分析

    選取1月、3月、11月的降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,黔南州1月平均降水量為30.7 mm,3月平均降水量為55.5 mm,11月平均降水量為44 mm。對(duì)比汛期可以看出,在非汛期外,黔南州降水明顯減少,汛期降水最少的9月,平均降水量104 mm,對(duì)比3月(選取標(biāo)本數(shù)據(jù)降水最高月)的平均降水量55.5 mm,相比減少了46.6%。同時(shí),除了汛期,黔南州整體降水較為穩(wěn)定,正負(fù)差值不超過(guò)30%,但汛期外黔南州整體少雨偏干燥。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    使用PandasGUI對(duì)黔南州過(guò)去20年的降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行特征分析,結(jié)果如下。

    PandasGUI優(yōu)勢(shì)在于數(shù)據(jù)的自動(dòng)化匯總統(tǒng)計(jì)、過(guò)濾和交互式繪圖等,適用于處理龐大的氣象數(shù)據(jù),直觀地感受數(shù)據(jù)的變化,科學(xué)進(jìn)行預(yù)測(cè)預(yù)報(bào),實(shí)現(xiàn)氣象服務(wù)高質(zhì)量的發(fā)展,探索氣象數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的數(shù)據(jù)價(jià)值。

    黔南州全年降水主要集中在汛期5—9月,其中,5月、6月、7月降水尤為明顯,占整個(gè)汛期降水的75%,并且7月以后,降水呈現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì)。從空間上看,黔南州呈現(xiàn)北部少雨,中南部多雨,且除了汛期全州均屬于少雨的氣候條件。自2020年開(kāi)始,黔南州的年均降水分別是1 552.7、1 328.6、10 38.0、914.2 mm,連續(xù)三年的降水量呈現(xiàn)下降趨勢(shì),導(dǎo)致北部更加干旱,水庫(kù)、水站缺水狀況比較凸顯,中南部發(fā)電量減少,用水需求增加。

    為提高黔南州水電服務(wù)質(zhì)量,提升水電企業(yè)發(fā)電效率,黔南州的水電氣象服務(wù)應(yīng)抓住汛期5—9月的這一重點(diǎn)時(shí)間段,在此期間著重做好防汛工作、為電站合理開(kāi)展人工增雨發(fā)電,以流域?yàn)閱挝?,重點(diǎn)監(jiān)測(cè)黔南州中南部區(qū)域,根據(jù)歷史降水?dāng)?shù)據(jù),結(jié)合境內(nèi)流域的面雨量數(shù)據(jù),科學(xué)預(yù)測(cè)水電站出入庫(kù)流量,為水電站提供洪峰預(yù)報(bào),合理建議水電站進(jìn)行蓄水發(fā)電。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 李福威,包愛(ài)美,疏杏勝,等.基于水文-氣象因子的綜合多模型長(zhǎng)期徑流預(yù)報(bào)研究[J].中國(guó)農(nóng)村水利水電,2022 (11):6-12.

    [2] 陳文.中國(guó)南方洪澇和持續(xù)性暴雨的氣候背景[M].北京:氣象出版社,2013.

    [3] 張向偉.Python數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)整理探討[J].電子世界, 2021(11):57-58.

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    [5] 張芹,徐文正,周樹(shù)華.濰坊市近50年夏季暴雨氣候特征分析[J].中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào),2014,30(26):236-241.

    收稿日期:2024-08-19

    作者簡(jiǎn)介:茍松(1997—),男,貴州遵義人,助理工程師,研究方向?yàn)閼?yīng)用氣象服務(wù)。#通信作者:田端(1985—),男,貴州遵義人,工程師,研究方向?yàn)闅庀髷?shù)據(jù)可視化,E-mail:905578344@qq.com。

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