极端天气背景下水文监测数据可靠性提升方法探讨
许 攀 （ 江苏省骆运水利工程管理处 ）
张 政 （ 江苏省骆运水利工程管理处 ）
马靖凯 （ 江苏省骆运水利工程管理处 ）
https://doi.org/10.37155/2717-5251-0821-50Abstract
全球气候变暖导致极端暴雨、台风等灾害性天气频发，严重干扰水文监测系统稳定运行，引发数据缺 失、异常、失准等质量问题，影响水情测报与防汛决策的可靠性。江苏作为“洪水走廊”，汛期80%面积处于洪水威 胁之下，“十四五”以来成功应对了2021年“烟花”台风、2024年13轮强降雨和14次编号洪水。本文结合江苏水文监 测实际工况，分析极端天气下数据失真的主要因素，构建多维度可靠性评价体系，从设备改造、站网优化、智能质 控、应急运维四个维度提出提升策略，为基层水文监测数据质量管控提供参考。
Keywords
极端天气；江苏水文；数据可靠性；监测提升Full Text
PDFReferences
[1]王浩,李致家,张珂.极端暴雨条件下水文监测数据误
差特征与质量控制方法[J].水科学进展,2023,34(04):521-530.
[2]刘春伟.极端洪涝环境下水文监测设备失效机制与
数据修复技术[J].水利学报,2024,55(02):218-227.
[3]陈鹏,肖伟华.复杂极端天气下水文监测数据可靠性
评价体系构建[J].水文,2022,42(05):45-51.
[4]张振林,王随平.基于多源数据融合的极端水文事件
监测精度优化[J].人民黄河,2023,45(08):36-40.
[5]李磊,周琦.极端天气下流域水文监测异常数据识别
与校正方法[J].中国防汛抗旱,2026,36(02):56-61.
差特征与质量控制方法[J].水科学进展,2023,34(04):521-530.
[2]刘春伟.极端洪涝环境下水文监测设备失效机制与
数据修复技术[J].水利学报,2024,55(02):218-227.
[3]陈鹏,肖伟华.复杂极端天气下水文监测数据可靠性
评价体系构建[J].水文,2022,42(05):45-51.
[4]张振林,王随平.基于多源数据融合的极端水文事件
监测精度优化[J].人民黄河,2023,45(08):36-40.
[5]李磊,周琦.极端天气下流域水文监测异常数据识别
与校正方法[J].中国防汛抗旱,2026,36(02):56-61.
Copyright © 2026 许 攀,张 政,马靖凯
Publishing time:2026-11-01
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License