实时降雨_实时降雨图

1.多温雨数据采集原理

2.怎么查当地降雨量

降雨量的计算公式为：降雨量=降雨时间×单位面积上的平均降雨强度，计算方法如下：

1、雨量计法：这是最常见且简单的方法。通过使用雨量计器（如雨量杆或雨量桶）将降水收集起来，然后测量所累积的降水量。测得的降水量除以收集降水的时间，即可得到单位时间内的降雨量。

2、地面雨量站法：这种方法涉及多个地面雨量站点的数据。不同站点的降雨量数据可以通过收集并计算平均值或加权平均值。这可以提供更广泛地区的降雨量估计。

3、气象雷达法：气象雷达可以提供实时的降雨信息，包括降雨强度和分布。通过解析雷达反射率来估计降雨量。这种方法通常由气象专家使用，涉及复杂的算法和模型。

4、空间插值法：当需要计算较大范围区域的降雨量时，空间插值法可以用于估计没有观测数据的地区的降雨量。这需要使用地理信息系统（GIS）和插值方法，如克里金插值或反距离权重插值来推断降雨量分布。

降雨量的等级标准如下：

1、小雨（Light rain）：降雨量小，通常为每小时小于2.5毫米（mm）或每天小于10毫米（mm）。

2、中雨（Moderate rain）：降雨量适中，通常每小时为2.5毫米（mm）至7.5毫米（mm），每天为10毫米（mm）至30毫米（mm）之间。

3、大雨（Heavy rain）：降雨量较大，通常每小时为7.5毫米（mm）至50毫米（mm），每天为30毫米（mm）至100毫米（mm）之间。

4、暴雨（Torrential rain）：降雨量非常大，通常每小时超过50毫米（mm），每天超过100毫米（mm）。

多温雨数据采集原理

目前，实现地质灾害预警的国家和地区，一般具备如下条件:

1)模型方法方面:对降雨和地质灾害的发生进行深入研究，获得了地质灾害预警的理论模型方法。

2)降雨监测和降雨预报方面:一是降雨预报数据，能够实现区域未来一段时间内的降雨预报;二是实时降雨监测数据，该数据一般可以通过两种方式获得:

a)雨量计，通过在区域上埋设一定数量的雨量计，实时精确掌握点上的降雨情况，从而实现区域上实时降雨的获得。通过安装自动遥测雨量监测仪(截至1995年，在旧金山湾地区安装了60台)，当雨量每增加1mm时，通过电波自动传送数据到任何可接收到信号的地方(要求有接收器、计算机、数据接收分析显示的软件)。

b)降雨雷达，通过多普勒雷达(通过降雨云层上反射的雷达波)数据来进行降雨实时监测，该方法的难题在于，雷达回波值与地面上的降雨自动遥测值之间的关系确定上。原因有二:一是冰的反射能力远远大于水滴，因此温度成为一个关键的因素，且云中水滴的大小与温度、高度都相关，同时，除了水滴外，粉尘、昆虫、鸟等都能反射雷达的能量，都有回波;二是地面发散，即接近地面的雷达回波存在问题，特别是受到地形的影响。因此，将雷达回波值转换到降雨强度难度较大，且不同地区转换关系又不一样。

3)预警系统:根据降雨引发灾害的理论模型方法，实时进行分析预警。

4)预警信息发布平台:一般通过广播电台或电视台，向公众发布预警信息。

存在不足:理论模型方法需要更多的校验;缺乏有关斜坡岩土体方面的实时监测。

1.4.1 美国

美国是最早开展区域泥石流灾害预警的国家之一。

1.4.1.1 旧金山海湾地区

1985年，美国地质调查局(USGS)和美国气象服务中心(NWS)联合在旧金山海湾地区正式建立了泥石流预警系统。该系统于1986年2月12～21日在旧金山海湾地区的一次特大暴雨灾害中用于滑坡预报，并得到检验。由于技术复杂、机构变动和人员变动等方面原因，该预警系统在1995年被迫停止运行。

基于1982年1月3～5日在美国旧金山海湾地区发生的一次特大暴雨所引起的滑坡灾害数据，这次特大暴雨持续了34h，降雨量616mm，引发了大量的滑坡，造成25人死亡和超过6600万美元的经济损失。Mark＆Newman通过对1982年1月的降雨情况分析得出，当前期雨量超过300～400mm，暴雨量超过250mm，即超过年平均降雨量的30%时，滑坡将大规模发生。该系统的基本原理是考虑了临界降雨强度和持续时间，并且考虑地质条件、降雨的空间分布，以及地形条件。美国地质调查局和美国气象服务中心在整个旧金山海湾地区共设计了45个自动降雨记录点，当降雨每增加1mm时，降雨观测点就通过自动方式将数据传送到美国地质调查局的接收中心和计算机系统。同时，为了监测降雨期间地下水压力的变化，工作人员还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。当降雨量和降雨强度将要超过临界值时，提前进行滑坡灾害的预报，以减少滑坡灾害的损失和可能的人员伤亡。

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。

1986年2月12～21日的滑坡灾害预警首先由美国地质调查局决定，通过当地电台、电视台以及美国气象服务中心的特别预报的方式来进行的。这次滑坡灾害的预警分为两个阶段:第一阶段是2月14日的6h灾害危险期;第二阶段是17～19日之间的60h的灾害危险期。由于地质条件的复杂性和地形条件的变化，这两次预报主要是针对整个旧金山海湾地区，而不是某一个特定的滑坡灾害地点。根据滑坡灾害发生后的调查，10处滑坡灾害点有目击者能提供精确的时间，其中有8处滑坡所发生的时间与预警的时间段是完全一致的(图1.17)。

图1.17 累计降雨量、滑坡预警时间(水平线段)、滑坡发生时间空心三角为滑坡;实心三角为泥石流

进一步研究要点:

a) 降雨—滑坡关系需精练，要考虑长期中等强度的降雨影响，使降雨与滑坡发生之间有更准确的模型，同时要针对滑坡的临界值，而不仅仅是泥石流;

b) 土体含水量和孔隙水压力的测量方法要更精确、有效;

c) 预警系统需要模式化和自动化，以便在暴雨期能够更快、更有效地得到数据;

d) 与滑坡有关的地形、水文和地质条件等内容，需进一步考虑，以使今后的预警更准确、有效。

作为第一个预警系统，从 4 个方面保证运行:

a) 降雨方面: 国家气象服务中心降雨预报( 未来 6h 预报) ，降雨实时连续监测( 多于 40个实时雨量计) ;

b) 预警方法方面: Canon and Ellen( 1985) 的临界降雨判据;

c) 预警运行上: 美国地质调查局根据降雨预报和实时降雨监测，实时预警系统进行分析;

d) 美国地质调查局和气象服务中心共同确定预警，并向社会发布。

1.4.1.2 俄勒冈州

1997 年，美国的 Oregon 政府建立了泥石流预警系统。该系统，由林业部的气象学家、地调系统( DOGAMI) 的地质学家、交通部( ODOT) 的工程师一起创建的。预警信息和建议通过 NOAA 天气节目和 Law Enforcement Data System 进行广播发布。DOGAMI 负责向媒体和相关地区提供关于泥石流的追加信息; ODOT 负责在更风险时段向机动车辆提供预警，包括在高泥石流风险路段安装预警信号。

1.4.1.3 夏威夷州

1992 年建立了类似的 I-D 的预警模型，并进行了数次实时预报( Wilson 等，1992) 。

1.4.1.4 弗基尼亚州

2000 年建立了类似的 I-D 的预警模型，并进行了数次实时预报( Wieczoic 等，2000) 。

1.4.1.5 波多黎各岛

1993 年，加勒比海的波多黎各岛建立了与旧金山海湾类似的 I-D 的预警模型，并进行了数次实时预报( Larsen ＆ Simon，1993) 。

1.4.2 日本福井县

Onodera et al.( 1974) 通过研究发现，在日本，累计降雨量超过 150 ～ 200mm，或每小时降雨强度超过 20 ～30mm 时，大量滑坡将发生滑动。

日本在泥石流预警系统研制和开发方面处于国际领先地位。以发展具体一条或相邻沟的小规模地区的泥石流预报系统为主，通过上游泥石流形成区降雨资料的统计分析，确定临界雨量值和临界雨量报警线，通过上游雨量实时数据采集、演算和比较判别，自动发出报警信号。

山田刚二等( 1977) 通过滑坡的位移和地下水压力的监测，认为滑坡位移速率以及地下水压力不仅与当天降雨量有关，而且还与以前的降雨量有关，所以用有效雨量来表示雨量，有效雨量可以从下式求得:

中国地质灾害区域预警方法与应用

通过对山阴干线小田—天仪之间403km，400km附近的滑坡研究发现，日有效降雨量、位移速率、地下水压力随时间而变化的曲线，位移速率v，Rc与地下水压力(p)之间关系分别是二次曲线和直线:

中国地质灾害区域预警方法与应用

目前，日本在福井县开展了地质灾害预警预报工作。以点代面，根据区域地形、地貌和环境地质特征以及灾害可能发生的危险程度，在全县范围内布设了 66 个预警预报监测点，实现了定点、定时和灾害程度的预警预报。同时通过该系统还可以了解过去某一时间的雨量情况和发布情况等内容。

1.4.3 巴 西

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。

1996 年，里约热内卢( Rio de Janeiro) 州建立了预警系统( Geo-Rio) 。由地质力学所设计并安装了 30 台自动雨量计，向中心计算机( Geo-Rio) 发送数据。中心计算机接收数据，并发布预警。2001 年滑坡灾害中，对里约热内卢的部分地区发布了预警，但在向北 60 km 处的 Petropolis 损失惨重。由于火灾，Geo-Rio 系统于 2002 年 11 月被迫停止。

怎么查当地降雨量

多温雨数据采集原理是通过使用多个温度和湿度传感器来实时监测和记录环境中的温度和降雨情况。这些传感器通常安装在不同的位置和高度，以获得更全面和准确的数据。

原因是由于环境中的温度和降雨情况可能在不同的地点和高度存在差异，只依靠单个传感器无法全面反映整个区域的情况。通过使用多个传感器，可以同时监测多个位置的温度和降雨情况，从而提供更全面的数据。

此外，多温雨数据采集还可以通过传感器之间的相互校准和数据比对，提高数据的准确性和可靠性。传感器之间的校准可以消除传感器之间的偏差，确保数据的一致性。同时，通过对多个传感器的数据进行比对和分析，可以检测和排除异常数据，提高数据的可信度。

拓展内容：除了多温雨数据采集，还可以使用其他类型的传感器进行多参数数据采集，例如气压、风速、光照等。综合利用多个传感器的数据，可以更全面地了解和分析环境的变化，为气象、农业、城市规划等领域提供重要的数据支持。此外，随着物联网技术的发展，多温雨数据采集可以与云平台相结合，实现远程监测和数据共享，为决策和应用提供更便捷和高效的手段。

要查当地的降雨量，第一个要去的地方应该是当地的气象局。气象局会有历史的降雨量数据，以及最近一段时间的降雨量预测。在那里，你可以找到所需的数据，并进一步了解当地的天气情况。除了物理位置，天气模式，海拔高度和陆地表面形态等因素都可能影响当地的降雨量。

另一种查找当地降雨量的方法是通过互联网。只需搜索"当地降雨量"或"当地气象数据"，您就可以获得大量的有关降雨量的信息。您可以下载一些免费的应用程序来跟踪实时的降雨量或从互联网上的网站上查看有关降雨预测的信息。当然，互联网上的数据和信息不一定非常精确，所以对于重要的决策，最好还是以专业的气象局数据为准吧。

最后，你也可以从当地的气象电视节目、广播、报纸或其他媒体了解降雨量的信息。这些电视节目和媒体通常会报告当地的降雨情况，还会提供一些公共服务，例如道路和桥梁是否暴露在洪水的风险中，或者火灾是否会爆发。除了这些公共服务，它们还可以为当地的农民、园丁和其他行业工作者提供更精确的降雨量信息，以帮助他们做出正确的决策。