水文流量资料分析及处理
短系列流域水文资料应用及处理方法分析
短系列流域水文资料应用及处理方法分析短系列流域是指面积较小、流程简单的河流流域。
短系列流域的水文资料对于水资源管理、洪涝灾害预警、水文模型建立等方面具有非常重要的应用价值。
本文将从水文资料的来源和处理方法两个方面进行分析。
一、水文资料的来源短系列流域的水文资料主要包括降雨、径流、蒸散发、地下水位等方面的数据。
这些数据可以从以下几个方面进行获得：1. 水利部门的相关数据。
水利部门通常会在测站附近建立水文观测点，对流域内的水文数据进行长期观测和记录，如水位、流量、雨量等数据。
这些数据可以直接从水利部门获取，往往是最为精确和可靠的。
2. 气象部门的相关数据。
气象部门往往会对站点周边的气象数据进行观测，例如降水量、蒸散发等数据。
通过这些数据可以获得流域内的一些基本水文要素，并在一定程度上推算出径流等水文要素。
3. 卫星遥感数据。
卫星观测可以获取流域内的陆地和水体的空间分布、温度、植被覆盖等信息。
通过遥感技术可以得到水域的湖泊面积、冰盖面积和植被覆盖率等数据，还可以获取到雨量等基本要素。
这部分数据对于短系列流域的径流模拟和洪涝灾害预警等具有较为重要的作用。
二、水文资料的处理方法短系列流域的水文数据处理方法相对于大流域来说要简单一些，下面给出几种常用的数据处理方法：1. 水文统计学处理。
可以使用数据挖掘和数学统计方法，对流域内的水文数据进行分析，如雨量分析、径流分析和蒸散发分析等，以求得流域内水文变异规律。
2. 数值模拟。
通过搜集流域内已有的水文数据，可以建立许多水文模型。
这些模型可以用于径流模拟和洪水推演等方面，可为短系列流域的管理和规划提供有力的辅助手段。
3. 基于GIS的空间分析。
运用GIS技术对流域内的水文数据进行处理和分析，如流域面积分析、地下水位分析、地形和地貌分析，以获得更为详细精确的数据，并成为后续概化计算和统计分析的基础。
总结：短系列流域的水文资料应用及处理方法对于水资源管理具有十分重要的作用。
水文资料合理性检查实例分析
水文资料合理性检查实例分析一、引言水文资料是指记录水文要素数据的资料，包括了水位、流量、降雨以及气温等各种各样的水文资料。
而水文资料的合理性检查就是为了保障水文资料的准确性和可信度，从而保证水文数据的科学性和有效性。
本文就将通过实例分析的方式，讨论水文资料合理性检查的具体实践方法和注意事项。
二、水文资料合理性检查的方法1. 资料的时间和空间范围合理性检查水文资料的时间范围要能够符合实际的测定需求，例如针对某一河流的水位变化，需要有足够的时间范围来反映其季节性变化和年度变化。
而对于不同地区的水文资料，也需要考虑其空间范围的合理性，以保证所得数据具有代表性。
2. 数据的频率和采样点合理性检查水文资料的采集频率要能够保证其有意义的统计学特性。
对于水位变化的资料，需要根据水位实际变化的规律来确定采集频率，以免对水位数据进行频繁的采样造成冗余。
对于采样点的选择也需要合理，尽可能覆盖到研究范围内的各个关键水文要素点。
3. 数据的完整性和一致性检查水文资料应当是完整的，不能有遗漏或者漏报的情况。
各个数据之间也需要保持一致性，比如在同一时间点上，水位和流量之间的关系应当是协调一致的。
水文资料中的数据之间必须保持一定的逻辑关系，比如雨量和水位之间就存在着一定的逻辑关系。
因此在进行数据分析的时候，要对资料的逻辑关系加以验证，以保证所得结论的科学性。
5. 资料的异常值和异常情况检查水文资料中的异常值会严重影响数据的准确性，因此需要对数据中的异常值进行识别和处理。
水文资料在实际采集过程中也可能会出现各种异常情况，比如设备损坏、数据传输错误等，这些情况也需要进行合理性检查。
三、实例分析以某水文站点的水位资料为例，来进行水文资料合理性检查的实例分析。
我们先来看该水文站点的水位资料的时间范围是否合理。
通过查看资料，我们发现所记录的时间范围覆盖了整个年份，并且是连续的，时间范围的选择是合理的。
该水文站点的空间范围也是合理的，能够充分代表所研究的河流。
水文分析报告
水文分析报告1. 简介水文分析是一种通过收集和分析水文数据来评估水资源的可用性、水文过程和水文系统的研究方法。
本报告将介绍水文分析的步骤和一些常用的水文分析方法。
2. 数据收集水文分析的第一步是收集相关的水文数据。
这些数据可以包括降雨量、蒸发量、径流量等。
数据的收集可以通过气象站、水文站、遥感等方式进行。
3. 数据处理一旦数据收集完毕，接下来需要对数据进行处理。
处理的目的是为了清洗数据、填补缺失值，并进行必要的数据转换和计算。
常用的数据处理方法包括数据插值、异常值检测和曲线拟合等。
4. 数据分析在数据处理完成后，可以进行水文数据的分析。
水文分析的目的是了解水文过程和水文系统的特征。
常用的水文分析方法包括频率分析、时序分析和空间分析等。
4.1 频率分析频率分析是根据一系列水文数据的频率分布来评估特定事件的概率。
常用的频率分析方法包括概率密度函数、频率分布函数和重现期分析等。
4.2 时序分析时序分析是分析水文数据的时间变化规律。
常用的时序分析方法包括趋势分析、周期分析和相关性分析等。
4.3 空间分析空间分析是研究水文数据在空间上的分布和变化规律。
常用的空间分析方法包括插值分析、空间关联分析和空间聚类分析等。
5. 结果解释水文分析的最后一步是解释分析结果。
根据分析结果，可以评估水资源的可持续利用性、制定水资源管理策略和预测未来的水文变化趋势等。
6. 总结本报告介绍了水文分析的步骤和常用方法。
水文分析是评估水资源、水文过程和水文系统的重要工具。
通过收集和分析水文数据，可以更好地了解水文特征，为水资源管理和决策提供依据。
注：本文所述水文分析方法仅供参考，请根据具体情况选择合适的方法进行分析。
雨水的水文数据处理
雨水的水文数据处理近年来，由于气候变化的影响，全球各地普遍面临着水资源的严重问题。
雨水的水文数据处理成为解决水资源管理和应对极端天气事件的重要手段。
本文将介绍雨水的水文数据处理方法和其在实际应用中的意义。
一、概述雨水的水文数据处理是指对降水量、径流数据等进行采集、记录、计算和分析的过程。
通过对雨水水文数据的处理，可以获得降雨的规律、变化趋势以及洪水、干旱等极端天气事件的可能性。
二、数据采集为了进行雨水的水文数据处理，需要先进行数据采集。
数据采集的主要方法有人工观测和自动监测两种。
1. 人工观测：通过设立观测站点，由专业人员定期记录降雨量、径流量等数据。
观测站点的选择要考虑地理位置的代表性和数据的可靠性。
2. 自动监测：利用现代科技手段，如遥感技术、气象雷达等自动监测设备，实时采集和记录雨水数据。
自动监测具有高效、准确的特点，能够提供更全面的数据。
三、数据记录与存储采集到的雨水数据需要进行记录和存储，以备日后处理和分析。
数据记录可以采用电子表格、数据库等工具，确保数据的完整性和准确性。
同时，应建立合理的数据分类和命名规范，方便后续处理。
四、数据处理方法雨水的水文数据处理主要包括数据计算和数据分析两个方面。
1. 数据计算：通过对降雨量、径流量等数据进行统计和计算，得出各种水文数据指标，如年降雨量、日降雨频率等。
常用的计算方法有平均值、极值分析等。
2. 数据分析：根据处理后的水文数据，进行趋势分析、周期性分析等，以了解降雨规律和极端天气事件的可能性。
数据分析可以采用统计学方法、时间序列分析等。
五、应用意义雨水的水文数据处理在实际应用中有着重要的意义。
1. 水资源管理：通过对雨水水文数据的处理和分析，可以了解降雨的分布和变化规律，有利于科学合理地进行水资源调度和管理。
可以预测干旱、洪涝等极端天气事件，提前采取措施保护水资源和减轻灾害。
2. 城市规划：雨水的水文数据处理可以为城市规划提供科学依据。
根据降雨情况，合理规划城市的排水系统，预防城市内涝和水资源浪费。
河道水文数据分析及模型
河道水文数据分析及模型一、引言河道水文数据的分析和建模是水资源管理和水灾预测等领域中至关重要的一环。
通过对河道水文数据的系统分析和合理建模，可以更好地了解河流的水文特征，为水资源利用和调控提供科学依据。
本文将讨论河道水文数据分析的方法和建模技术，并介绍一种常用的河道水文数据分析模型。
二、河道水文数据分析方法1. 数据采集与整理在开始分析河道水文数据之前，需要进行数据的采集和整理工作。
数据采集可以通过水文观测站点、遥感技术或数值模拟等方法进行。
将采集到的数据按照时间顺序整理，包括水位、流量、降雨量等指标。
2. 数据质量检验河道水文数据质量的准确性对于后续分析工作至关重要。
对采集到的数据进行质量检验，排除异常值和缺失值，并进行插补或调整，以确保数据的完整性和准确性。
3. 数据分析通过数据分析可以揭示河道水文的规律和特征，并为后续的水文模型提供依据。
常用的数据分析方法包括基本统计分析、时间序列分析、频域分析等。
通过这些方法，可以获得河流水位和流量的平均值、极值、波动性等指标，以及降雨和径流之间的关系等。
三、河道水文数据建模技术1. 统计模型统计模型是常用的河道水文数据建模技术之一。
通过对历史水文数据的统计分析，可以将未来的水文变化预测出来。
常见的统计模型包括回归模型、自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）、指数平滑模型等。
2. 神经网络模型神经网络模型是一种模拟人类神经系统工作方式的建模方法。
通过对大量的河道水文数据进行训练，神经网络模型可以学习到数据之间的复杂关系，并用于未来的预测。
常用的神经网络模型包括多层感知机（MLP）、循环神经网络（RNN）等。
3. 物理模型物理模型是根据河道水文的物理原理建立的数学模型。
通过模拟河道水文过程中的各种因素和关系，可以预测河流的水位和流量变化。
常见的物理模型包括水文水资源模型、水动力模型等。
四、实例分析以某河流的水位数据为例，使用自回归积分滑动平均模型（ARIMA）进行建模和预测。
水文水资源教材-水文资料整编-第2章 流量资料整编
f (Z )
流量资料整编
第2节 稳定的水位流量关系分析
二、宽浅人工渠道的水位流量关系
宽浅的矩形渠道
A
A
Bh
K1h
v
v
1 2 3 12
h S
n
K2h
2
3
一般宽浅渠道和河流
A K1h
1
v K 2h
0 1
Q B
Q
1 5 3 12
h S
n
K3h
5
3
Q K3h
1
1、突出点的检查方法
（1）通过水位流量、水位面积、水位流速三条关系曲线，根据三条关系曲线
的一般性质，结合本站特性、测验情况，从线型、曲度、点据分布带的宽度
等方面，去研究分析三条关系线的相互关系，检查偏离原因。
（2）通过本站水位和流量过程线对照，及在流量过程线上点绘各实测流量的
点子，去检查、分析，发现问题。
35.6
20:00
（9）～（14）
113.32
43.2
23:00
（15）～（26） 113.56
50.5
月
日
时分
月
日
时分
1
1
1
0：00
2
8
12：00
2
2
8
12:00
3
4
3
3
4
20:00
5
18
附注
流量资料整编
第3节 稳定的水位流量关系的整编方法
四、绘制逐时水位过程线
➢制定关系曲线，离不开逐时水位过程线：抛开
5、整编逐日平均流量表和洪水水文要素摘录表。
水利水电工程中的水文资料整理与分析
水利水电工程中的水文资料整理与分析水文资料在水利水电工程中扮演着至关重要的角色，对于工程规划、设计和实施都具有重要的指导意义。
水文资料的整理和分析能够为工程项目提供可靠的依据和数据支撑，对于水资源的合理利用和工程安全运行都具有不可替代的作用。
一、水文资料的概念及重要性水文资料是指反映水文特征的各种气象、水文观测和诸如降水量、径流量、蒸发量和地下水位等数量资料。
水文资料是水文研究的基本依据，广泛应用于水资源调查评价、水利工程设计、水资源规划管理等领域。
水文资料的整理和分析是对水资源特性和规律进行深入认识的重要手段，也是确保水利水电工程安全运行的基础。
二、水文资料的收集与整理1. 水文观测站的建设与运行水文观测站是收集水文资料的基本平台，主要包括雨量站、水位站和流量站等。
这些观测站点布局要科学合理，能够全面反映区域内的水文情况。
观测站的建设需要依据地形地貌和水文特征，确保数据的可靠性和真实性。
同时，观测站的运行要保证数据的连续性和准确性，确保及时收集数据。
2. 水文资料的整理与存档收集到的水文资料需要进行整理和存档，以备后续分析和利用。
水文资料的整理包括数据的整合、清洗和校核等工作，确保数据的准确性和完整性。
同时，水文资料的存档要建立完善的数据库系统，方便检索和管理，确保数据的长期保存和可靠性。
三、水文资料分析的方法与技术1. 统计分析法统计分析是水文资料分析的基础方法，包括描述统计、相关分析、回归分析等。
通过统计分析可以揭示水文数据的分布规律和变化趋势，为工程设计和决策提供科学依据。
2. 数学模型法数学模型是水文资料分析的重要工具，包括水文模型、水动力模型等。
通过建立数学模型可以模拟水文过程和预测未来水文情况，为工程规划和设计提供科学依据。
3. GIS技术地理信息系统（GIS）技术在水文资料分析中具有重要作用，可以实现空间数据的集成和可视化展示，为水文特征的揭示提供有力支持。
利用GIS技术可以进行水文资料的空间分布分析和空间关联性研究，为工程规划和设计提供科学依据。
水文大数据解决方案(3篇)
第1篇一、引言随着我国经济的快速发展，水资源问题日益突出。
水文大数据作为一种新型数据资源，在水资源管理、防洪减灾、水资源规划等方面具有重要作用。
本文针对水文大数据的特点，提出一种综合性的水文大数据解决方案，以期为我国水文大数据的应用提供参考。
二、水文大数据概述1. 水文大数据的定义水文大数据是指在水文领域产生的、具有海量、多样、高速、复杂等特点的数据集合。
这些数据包括气象数据、水文观测数据、地理信息数据、社会经济数据等，涉及水文监测、水资源管理、防洪减灾等多个方面。
2. 水文大数据的特点（1）海量：水文数据来源于多个领域，数据量庞大，具有海量特点。
（2）多样：水文数据类型丰富，包括时间序列数据、空间数据、文本数据等。
（3）高速：水文数据更新速度快，实时性要求高。
（4）复杂：水文数据关联性强，需要跨领域、跨学科的综合分析。
三、水文大数据解决方案1. 数据采集与处理（1）数据采集：采用多种数据采集手段，如地面观测、遥感监测、卫星遥感等，获取水文数据。
（2）数据预处理：对采集到的原始数据进行清洗、转换、标准化等处理，提高数据质量。
（3）数据存储：采用分布式存储技术，如Hadoop、Spark等，实现海量水文数据的存储和管理。
2. 数据挖掘与分析（1）数据挖掘：运用数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等，挖掘水文数据中的有价值信息。
（2）数据可视化：采用数据可视化技术，如ECharts、Tableau等，将水文数据以图表、地图等形式直观展示。
（3）水文模型构建：结合水文数据，构建水文模型，如降雨-径流模型、洪水预报模型等，为水资源管理、防洪减灾提供决策支持。
3. 应用场景（1）水资源管理：利用水文大数据，分析水资源时空分布、变化规律，为水资源规划、调配提供依据。
（2）防洪减灾：基于水文大数据，预测洪水过程，为防洪调度、灾情评估提供支持。
（3）水利工程建设：运用水文大数据，分析工程周边水文环境，为工程建设提供参考。
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附录 C（资料性附录）流量资料分析及处理C.1 河道流量及水位流量关系C.1.1 河道流量指单位时间内通过河渠某一过水断面的水体体积。
河道流量资料整编是水文资料整编的一项重要工作。
要完整、准确推算河道流量，必须结合测站特性，在分析河道水位流量关系的基础上，选择适宜的流量推算方法。
C.1.2水位流量关系指河渠中某断面的实测流量与其相应水位之间所建立的相关关系，是推算河道流量的主要依据，相应水位一般指基本水尺断面水位。
C.1.3天然河道上，水位流量关系受各种不同水力因素的影响，关系及变化是复杂的。
主要分稳定的，不稳定的两类。
稳定的水位流量关系为单一线，断面稳定、控制良好；不稳定的水位流量关系指水位与流量间关系不呈单值函数关系，断面不稳定，受断面冲淤、洪水涨落、变动回水或其他因素的个别或综合影响。
C.1.4 稳定的水位流量关系a ）稳定的水位流量关系应是同一水位只有一个相应流量，其关系呈单一曲线，并应满足曼宁公式。
V̅̅̅=1R23s12（C.1）nQ=AV̅（C.2）式中Q——流量，m3/s；A——断面面积，m2；— V̅—断面平均流速，m/s；n——河床糙率；R——水力半径，m，通常用平均水深d代替；s——水面比降。
b）水位流量关系维持稳定，必须具备下列条件之一：1) 断面面积、水力比降和糙率等水力因素在同一水位时，维持不变；2) 在同一水位时，上述各因素虽有变动，但其变动对水位流量关系的影响可以互相补偿。
c ）对于测站控制良好，各级水位流量关系都保持稳定的测站，且定线允许误差符合本标准要求的，可采用单一曲线法定线推流。
C.1.5 受冲淤影响的水位流量关系a ）水位流量关系受到冲淤变化的影响，使过水断面面积发生变化，从而影响水位流量关系。
冲淤现象是复杂的，从冲淤发生时间的持续性分为经常性冲淤和不经常性冲淤；从冲淤前后过水断面面积变化情况分为普遍冲淤和局部冲淤。
受经常性冲淤影响，测点分布散乱；受不经常性冲淤影响，测点随时间分布成几个相对稳定的带组；受普遍冲淤影响，测点分布呈纵向平移；受局部冲淤影响测点分布无规律。
b ）受冲淤影响的测站，定线推流前应进行断面分析工作。
c ）受冲淤影响的测站可采用临时曲线法、改正水位法、连时序法等定线推流。
C.1.6 受变动回水影响的水位流量关系a ）由于测流断面下游水体水位的变化，使测流断面的比降发生变化，继而引起流量的变化，使水文流量关系点分布散乱。
与不受回水顶托影响比较，同水位下的流量偏小。
受变动回水的测站应重点关注河段上下游落差及水面比降变化，作为分析水位流量关系的主要因素。
产生回水变动的原因一般有：支流测站受干流涨水的顶托；干流测站受下游支流涨水的顶托；下游水库、湖泊和海洋等水体水位的变化引起的顶托；下游渠道闸门的启闭；下游河道壅水或水草丛生的阻力及冰凌壅塞等。
b ）受冲淤影响的测站一般采用落差法、临时曲线法、连时序法、连实测流量过程线法等定线推流。
C.1.7 受洪水涨落影响的水位流量关系a）受洪水涨落影响时，由于洪水波产生附加比降的影响。
使洪水过程的流速与同水位下稳定流时的流速相比，涨水时流速增大，流量也增大；落水时，则相反。
即涨水点偏右，落水点偏左，峰、谷点居中间。
若依时序连接各点，则形成以峰、谷点连线为轴线的逆时针方向的绳套曲线。
孤立的洪峰形成单式绳套；出现连续洪峰时，形成复式绳套。
洪水的涨落率是分析水位流量关系的主要因素。
b）受洪水涨落影响的测站一般可采用绳套法、校正因素法等定线推流。
C.1.8 受混合因素影响的水位流量关系a）受冲淤、变动回水、洪水涨落等混合影响的水位流量关系是较为复杂的。
由于各种因素影响的作用不同，随时间和水情的变化，影响的程度也会发生变化，影响因素还可能相互转换。
因此，水位流量、水位面积、水位流速关系均不稳定，关系点的分布是散乱的。
b）一般可采用连时序法、连实测流量过程线法定线推流。
C.2 水位流量关系单值化处理综合落差指数法C.2.1 落差代表性分析a）落差的代表性是落差指数法应用的关键因素之一。
辅助水尺的水位是计算落差的依据，辅助水尺的位置是否恰当，关系到落差的代表性。
因此，辅助水尺设置的合理范围和最优位置，要经过分析论证确定。
b）受变动回水影响为主的辅助水尺设在测流断面下游，受洪水涨落影响为主的设在上游，同受两种因素共同影响的在上下游各选择一组水尺比较理想，受上下游支流或湖泊水位影响的在支流或湖泊的适当位置设置辅助水尺。
落差水尺与基本水尺间距在20～40km为宜。
c）可先从单一辅助水尺较简单情况下进行综合模型分析，判断其辅助水尺落差的代表性，然后通过辅助水尺的增减和不同的综合落差优化组合，从中选择代表好的辅助水尺，并确定辅助水尺的组数。
C.2.2 各辅助水尺落差权重系数的确定a）确定落差系数的方法有距离加权法、流量加权法、试错法和变落差系数法。
其中变落差系数法，采用水位的函数来表示落差系数，该法能够很好的反映不同水位级下辅助水尺落差对水位流量关系的影响程度。
b）在综合落差指数法模型中，共有七组参数k1、k2、k m1、k m2、k m3、k m4、β。
辅助水尺确定后，综合模型处理过程就是对七组参数的设置与计算。
k m1、k m2、k m3、k m4为辅助水尺的落差权重系数，当单一落差时，k m2、k m3、k m4为0，k m1一般取1或某一常数或某变量k m1=f(Z0)或k m1=f(Z m1)。
c）当辅助水尺采用二组或三组或四组时k m1、k m2、k m3、k m4一般采用距离加权求得，绝大多数情况采用试算，k m1至k m4可以是常数也可以是变量函数k mn=f(Z0)或k mn= f(Z mn)，其中n=1、2、3、4。
C.2.3 落差指数β的确定。
落差指数β可分为固定落差指数和变动落差指数。
a）固定落差指数可按以下方法确定：1）若校正流量因素和水位有较好的关系，可按公式（C.4）计算：lnQ=lnq+βln (∆Z)（C.4）2）根据测站水位流量关系曲线，按水位级均匀选取5～10个水位，在关系线上读取同水位下的最大流量Q max、最小流量Q min，计算出对应的综合落差∆Z1、∆Z2，并按公式（C.5）计算出相应水位级的β。
β=lgQ max−lgQ min（C.5）lg∆Z1−lgQ∆Z2取算数平均值β初，然后在（0.5β初，1.5β初）内采用试错法挑选最优的β值。
3）经验法试算确定，根据长江干流测站分析，落差指数法的变化区间一般在（0.4，0.8）之间，可以直接在该范围内试算确定最优的β值。
当采用固定落差指数时，若水位～校正流量因素关系曲线上，有一部分点偏离且呈规律性的变化，可找出落差指数与水位、落差等的定性关系，根据关系采用分段落差指数法。
b）变动落差指数的确定：当采用固定落差指数法出现水位～校正流量因素关系曲线点据不集中或局部散落的情况，以至于不能达到单值化要求时，可考虑变动落差指数法。
利用典型年资料建立β与lg∆Z关系曲线，并根据曲线查读β，计算出校正流量因素，绘制变动落差指数的水位～校正流量因素关系曲线，进行推流整编。
c）落差指数β的确定，在长江干流、洞庭湖区绝大多数测站采用常数0.5，有个别站采用0.4，β一般通过试算得到，采用变动值对方案精度没有明显提高时，一般采用固定值为宜。
C.2.4 利用k1和k2处理顺逆流断面出现逆流或顺逆不定时，辅助水尺可能同时出现负落差。
综合落差指数法可通过拟合k1和k2，进行单值化处理。
k2为综合落差改正系数，当综合落差Z m为负值时，取k2为负值，将k2Z m改变为正值，便于指数运算；当Z m为正值时，取k2为正值。
k1为负流量的改正系数，负流量时k1为负，可将负流量改为正值与正流量合并定为一条正负流综合线。
通常k1为一个随基本水位变化的变动系数，通过曲线拟合，k1=f(Z0)。
当流量为正时k1=1。
C.2.5 提高落差代表性的典型示例在分析湖区A站综合落差指数法模型时，不论各参数如何优化，总是出现涨水面校正流量点偏大、落水面校正流量点偏小的现象。
按涨落水分别定线，形成明显的两个系列。
造成这种现象的原因可能是下游辅助水尺B站与A站两者之间距离过短，辅助水尺落差代表性不好，若将辅助站下移5至10公里为佳。
通过对辅助水尺站水位向前平移0.5小时、1小时、2小时、3小时四组数据进行试算优选，0.5小时时间太短、3小时使校正流量点偏离过度，而1小时为适合，涨落水面测点带状分布较窄、标准差减小。
通过A站分析示例可见，对于位置不当的辅助站，将辅助水尺站水位观测时间向前或向后移动一个时段，也就是向上游或向下游虚拟调整辅助站位置，能使测站的综合模型获得较好效果。
C.2.6 综合落差指数法应用说明综合落差指数法在实施过程中应根据测站特性，分析其适用范围，补充预备措施。
主要注意以下几点：a）均匀布置测次的同时，应增加高水的测次；b）须在较大洪水绳套的涨水面、落水面、转折点布置一定测次；c）水位超出分析资料的最高最低水位区间时，要恢复现行常规测流方法，以免漏测洪峰流量和枯水流量；d）当水流特性发生重大改变时，应恢复现行常规测流方法，待单值化方案重新修订并达到各项技术要求时，再重新按单值化方案测流；e）绘制水位～校正流量因素关系曲线时，若发现偏离历年水位～校正流量关系曲线较大时，应恢复现行常规测验方法，并分析原因。
C.2.7 综合落差指数法示例现以C站综合模型方案为例介绍综合落差指数法分析过程。
湖区C站的水位流量关系非常复杂，此站综合落差指数法方案中采用四个辅助站，C1站水位Z1主要反映沅水来水量；C2站水位Z2反映西洞庭湖湖泊水位；C3站水位Z3反映湘水和长江水顶托影响；C4站水位Z4反映南洞庭湖湖泊水位和资水顶托影响。
C站的综合落差指数法参数如下：Z m=K m1×Z m1+K m2×Z m2+B0（C.5)Z m1=Z1−Z3+0.75（C.6)Z m2=Z2−Z4+0.33（C.7)K m1=5.8−0.24×Z0+0.002×Z02（C.8)K m2=−3.4+0.15×Z0−0.001×Z02（C.9)β=−5.8+0.39×Z0−0.006×Z02（C.10)方案的权重系数和落差指数均采用变动系数，是基本水位Z0的函数。
用单站落差做水位流量相关程度分时，呈现Z1、Z3低水相关程度较好而高水相关程度较差，Z2、Z4低在低水期相关程度较差，高水期反而好一些，四组辅助水尺与C站实测流量均存在相关关系，最终选择Z1与Z3落差为Z m1，Z2与Z4落差为为Z m2，低水时K m1大K m2小，高水时K m1小K m2大，采用时K m1和K m2变动值后，得到的综合模型方案其精度较高。