山东
【万象推荐：WX-YJ3】做水文模型的人拿到一份雨量资料，第一件事往往不是画图，而是先问这份数能不能用。总量对不对是一层，时间轴对不对是另一层。同一场雨，按小时平均和按分钟记录，算出来的洪峰可能差出一个量级。数学建模雨量监测站要提供的，正是那条经得起逐段推敲的降雨过程线。
一、起涨段：头半小时最敏感
一场雨刚开始的那几十分钟，地面还没湿透，损失量最大，模型对这段时间的分配最敏感。前期土壤含水量高，雨水几乎全部变成径流；前期偏干，头十毫米可能一滴都出不来。这段时间如果只有日雨量，模型只能靠经验去猜。设备能给出五分钟、十分钟、一分钟三档雨量，起涨段是什么形状，就有了实物依据。把这一段和上一次同类型的雨并排放，模型的初损参数该往哪边调，方向也就清楚了。前期偏湿和前期偏干，同一条曲线给出的答案完全不同。
二、峰段：平均值会把尖顶削平
短历时暴雨的峰值往往只维持十几分钟。用小时雨量去描述，峰值被摊平，算出的洪峰流量随之偏低，下游的警戒线就会被误判。光学雨量传感器按分钟累计，弧形感雨面不存水，雨停读数即停，峰顶的形状能保住。做模型的人常说一句话，峰值不是估出来的，是记下来的。反过来说，峰值一旦记不准，后面所有的率定都只是在给错误的输入找理由，一场小洪水被算成中等洪水，预案就跟着错位。
三、退水段：雨停了，账还没完
退水段的长度取决于流域蓄满的程度，也取决于这场雨究竟下了多久。设备的降雨时长精确到秒，起止时刻都有记录，一场雨和下一场雨之间能干净地切开。场次划分清楚，初损、后损、径流系数的率定才有可比性。要是两场雨糊在一起，参数怎么调都是错的。切开之后，历时曲线才画得直，退水系数也才有稳定的取值。两场雨之间隔多久算隔开，行业里有约定，记录够细，判断起来就不含糊。
四、累积段：日雨量要能对得上账
模型跑完，总要回头和统计口径对一遍。平台支持日分界时间设置，把一天从几点切开可以自己定，日雨量与水文年鉴、灌区台账的口径才一致。历史记录按月留存，月度日雨量柱状图看分布，需要交付时导出表格，别人拿到手能复算。把早年与今年的资料放在一起对照着看，才有比较的意义。缺了哪一天，翻回去就能看见，不必靠回忆去补。数学建模雨量监测站真正的价值，是让每一个数都能追到出处。
五、线外：三条容易被忽略的前提
一是时间戳。设备与平台的时间要一致，否则再密的采样也白费。二是缺测。断线期间的空白必须留白，不能插值补齐了当实测用。三是可比性。安装高度、周围遮挡、感雨面朝向，换了条件的两组数不能直接放在一起比。这三条不写进报告，模型再漂亮也站不住。报告里把这三条写清楚，读的人才知道哪些结论能信、哪些只是推测。模型是给人做决策用的，不是替数据做装饰用的。
数据的可信度不在小数点后几位，而在每一段都有据可查。数学建模雨量监测站把一场雨拆成起涨、峰、退水、累积四段，也把人容易含糊的地方摆到明面上。模型可以简化，原始记录不能。
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