南宁市 2018 年取用水监测数据质量评价

董建凡 ，陈锦云

（1. 广西壮族自治区水资源管理服务中心，广西 南宁 530023；2. 广西水资源监控能力建设项目办公室，广西 南宁 530023）

0 引言

2012 年水利部、财政部联合印发《国家水资源监控能力建设项目实施方案》，全面启动国家水资源监控能力建设项目，明确项目“三年基本建成，五年基本完善”[1-3]。国家水资源监控能力建设广西项目总体进展顺利，截至 2018 年底，取用水监控体系建设已基本完成并投入使用。依托国控项目的建设，南宁市已基本实现全市规模以上工业及公共供水取用水户，大中型灌区等农业用水户的监测，通过水利电子政务外网实现 220 户（对应 230 套取水许可证）442 个取用水监测点的小时及日水量的在线上报。取用水监控体系是考核用水总量和效率控制的重要信息来源，用于最严格水资源管理考核[4-5]的数据应力求全面、准确、及时。然而，水资源监测数据的准确性受监测手段、人员素质及利益博弈等方面的限制，难免会产生一些偏差甚至错误[6]。水资源管理部门面对海量数据要进行分析，因此，开展数据质量评价，为取用水监测数据质量控制提供理论依据是十分迫切和必要的。

取用水监测数据质量评价，本质上属于监测的时间序列数据分布是否与实际用水规律相匹配的问题。近年来，诸多学者从不同角度对监测数据质量进行了研究，部分学者考虑数据非线性、非平稳性，对监测数据序列进行了小波分析、BP 神经网络等模型与仿真研究[7-9]；部分学者从水资源监测站的物理设备，如流量计、水位计监测稳定性方面进行数据质量分析[10]；文献 [8] 针对国家水资源管理系统中抓取的单个取水户日水量历史数据进行模拟仿真，以期尽量与实际取水量接近。

为实现对南宁市 2018 年取用水监测数据质量的全方位评价，运用对比分析法，对 220 个监测取水户 2018 年实际监测水量与 2017 年水资源公报年报统计用水数据不一致情况进行判断和定性分析，并对不同行业典型单个取水户监测数据进行异常识别。

1 数据来源

1.1 监测数据的获取与整理

监测数据来源于广西壮族自治区水资源管理系统监测及业务等数据库，选取南宁市 442 个取用水监测站点 2018 年全年日水量数据，以及存在数据异常问题的监测站原始报文数据。

1.2 基础数据的整理与复核

取水户名称、行业类别、办证状态、监测点水源类型、用水类型、取水特征类型、日最高取水阈值及相应的取水许可基础信息，由县（区）水利部门负责水资源管理业务的工作人员在广西水资源监控能力建设项目办公室的指导下复核确认。

1.3 实际用水量统计数据的来源

用水量统计数据来源于《2017 年南宁市水资源公报》[11]《2017 年广西壮族自治区水资源公报》《广西壮族自治区 2017 年水资源管理年报》[12]。水资源公报的用水统计数据是水行政主管部门发布的权威性数据，用水数据主要以各县级水行政主管部门填报的“水资源管理年报系统”中相关表格为基础，在校验、合理性分析基础上修正汇总而成。

2 监测数据质量评价方法

2.1 数据对比法

比较分析法是研究发现事物规律的最基本的方法之一，指对 2 个或 2 个以上的事物或对象加以对比，找出它们之间的相似性与差异性的一种分析方法[13]。这种方法简单、直观，是认识事物的基础。

通过分行政区、时段、用途对比监测数据和实际用水统计数据，可以定性判断监测数据误差的大小或异常的分布，大致掌握监测数据质量情况，为下一步的原因分析及数据修正提供基础。

2.2 数据异常识别模型

基于国控项目技术评估相关要求及实际用水特征，建立数据异常识别模型，对每个监测点的监测数据进行数据异常性定性判别。

2.2.1 数据异常识别判断规则

2.2.1.1 数据上报率达标规则

取用水上报率反映逐日数据上报情况，指 1 个统计周期内，有上报监测数据的监测点与应报监测点目标量的比值。目前非农取用水数据上报率要求达到 95%，农业取用水数据监测信息要求在灌溉引水期内有连续日（不少于 7 d）取水量数据上报。对于单个监测点而言，取用水上报率直接影响上报水量的大小。

2.2.1.2 监测数据正确性规则

主要反映上报数据是否正确合理。水量（水位）数据根据监测点的不同，根据测站管道（渠道）设计流量（水位）、水泵额定流量（按铭牌标示）、取水许可标的等，综合确定合理值范围，通过配置子系统对各个监测点进行配置，配置项主要包括正常值、时间等的范围。通常出现的异常情况主要包括以下 5 个方面：1）时段或日水量数据缺失。2）水量数据过大，超过通常时段或日水量数倍，或超过日最高取水阈值；年取水量超许可水量。3）水量数据很小，远小于通常时段或日水量数据，或长时间段内水量为 0 m3；取水户年取水量不足许可水量的 20%。4）以同种类型或行业的用水户对应的正常取用水量数据为分析依据，数据与正常取用水量不符合。5）与取水特征类型不相符合。

2.2.2 数据异常定性识别与修正

在对取用水监测数据和统计数据进行对比分析的基础上，重点针对初步分析的异常区域、行业，或异常时段的典型取水户进行典型异常定性识别。

分别对典型取水户的数据上报率、逐日水量过程线、年取水量等进行分析，定性判断其异常性，分析异常原因，给出监测数据修正建议。

3 数据质量评价结果及分析

3.1 监测数据与统计数据的对比分析

根据监测数据与 2017 年水资源公报年报统计的分县（区）供用水量数据，取用水户监测数据与取水许可业务数据对比，初步判断数据质量情况。

3.1.1 全年各县区监测水量总体情况

南宁市 2018 年取用水监测总水量为 19.73 亿 m³，占 2017 年统计水量 40.93 亿 m³ 的比值，即南宁市监测水量覆盖率达到 48.20%，取用水监测情况如表 1 所示。从表 1 可以看出，各县级行政区监测水量与实际水量的占比有差异。市区、武鸣区、宾阳县、上林县监测覆盖率均超过45.00%；马山县监测覆盖率超过了100%，反映监测数据可能存在异常极大值；横县、隆安县监测覆盖率较低，约为25.00%，隆安县监测数据反映项目建设中取用水监控能力低于南宁市平均水平，横县监测数据反映监测数据存在较多 0 值及异常偏小或数据上报率不达标的质量问题。

3.1.2 取水户监测数据与取水许可业务数据对比情况

截至 2018 年 12 月底，南宁市 220 个取用水监测户中，已有 179 个关联匹配上取水许可证，总比例为 81.36%，取水监测户与台账信息匹配情况如表 2所示。其中上林县、隆安县匹配率高，监测和业务等数据对应情况较好；市区、横县、宾阳县匹配率较低，其中部分原因是这些设区市建设的监测点中，一些属于暂无取水许可的农业灌排站、水库管理部门、小型人饮工程等，还有部分原因是取水许可换证和台账更新不及时等。

表 1 南宁市 2018 年取用水监测情况表

表 2 取水监测户与许可台账信息匹配情况表

从表 2 可以看出，在监控许可水量占比方面，南宁市已安装在线监控的 179 户许可水量监控占比达 85.23%，其中市区、横县、上林县监控占比较高，均在 90.00% 以上；宾阳县、马山县、隆安县已建监测站监控许可水量占比较低，约为 50.00%，经核查发现，个别许可水量较大的灌区取水尚未纳入监控系统。

以单户监测水量与许可水量比值为考察对象，在南宁市 220 个监测户中，比值在 20%～100% 区间内视为基本合理，全市共 104 户；剩余监测户中，有 54 户存在监测水量超取水许可量的情况（其中管道型监测站 39 户，渠道型监测站 15 户），62 户存在监测水量偏低的情况。

分析原因，对于超许可取水的情况，管道型监测站部分超许可水量 5 万 m3以内，可能确实发生超许可取水的情况；而超许可水量 5 万 m3以上的监测站，可能存在异常极大值的问题，客观上并未超许可取水。渠道型监测站，超许可水量较大，可能存在如下问题：1）监测设备损坏，报送异常极大值；2）水库在汛期泄洪，存在大量弃水，监测水量并非纯粹灌溉用水量，导致监测水量偏大；3）使用水位井进行水量测量的站点，建成后未及时校准，水尺存在 0 点标定或率定错误，浮子位移，导致水量偏大或偏小。对于监测水量 ＜ 20% 的情况，可能由企业关停，取水途径改变，对取水未实现完全监控等实际反映取水特征的原因造成，也可能存在监测设备损坏或数据传输通道故障导致上报率偏低等问题。

3.1.3 本级及下级河道外分用途取用水监测数据情况

2018 年南宁市本级及下级（不含上级的珠江水利委员会和自治区发证取水户）实施取水许可管理的河道外用水取水户，监测取水总量为 135 059.89 万 m³，2017 年年报统计实际取水量为 154 517.00 万 m3，监测水量占比 87.41%。各用途监测取水量与实际取水总量对比情况如表 3 所示。

由表 3 中监测数据分析，公共供水年内分配比较均匀，基本符合实际用水规律；灌区农业用水 1—3，7—9 月监测水量极高，与实际用水规律符合性较差；自备水源用水方面，1—3 月用水异常偏高，可能存在异常极大值；其他用水符合实际用水规律。

表 3 分用途用水监测情况

3.2 典型取水户异常监测数据的识别与分析

3.2.1 典型公共供水取水户监测数据质量评价

南宁市武鸣区锣圩自来水厂许可水量为40.00 万 m3，最高取水阈值为 1 800 m3/d，2018 年监测水量为 150.79 万 m3，占许可水量的 377.00%，初步判断监测水量异常偏大。

锣圩自来水厂 2018 年全年取用水上报率为79.18%，日水量缺报 76 d，直接导致监测水量偏小。根据该水厂逐日水量，1 月 29 日出现异常极大值，日水量达 116.37 万 m3，去掉该异常极大值并将当日水量作归零处理后绘制的日水量过程线如图 1所示（图中红点对应日期即出现异常极大值日期）。已报日水量中约 20% 出现超日最高取水阈值的问题，去异常极大值后年监测水量为 34.52 万 m3，因此，认定锣圩自来水厂到报监测数据基本正常。由于取水许可证即将到期，建议该户重新论证许可水量，可参考到报日水量监测数据查补延长缺报日水量对全年实际用水予以修正。

图 1 锣圩自来水厂 2018 年日水量过程线

3.2.2 典型灌区农业取水户监测数据质量评价

六朝水库灌区许可水量为 1 026.00 万 m3，最高取水阈值为 40 000 m3/d，2018 年监测水量为15 825.00 万 m3，占许可水量的 1 542.00%，初步判断监测水量异常极大。

六朝水库灌区监控 3 条干渠，2018 年全年上报率为 80.55%，日水量缺报 31 d，缺报时段在渠道冬修期，基本不影响实际用水量统计。该灌区逐日水量如图 2 所示（将虚线框内部分逐日水量通过调整纵轴边界放大，绘制小图，附于图 2 右上角），极大值出现 155 d，日水量达 14 888.00 万 m3，异常极大值集中出现在 6—10 月（图中红点对应日期为异常极大值出现日期 6 月 12 日，结束日期 9 月 11 日，日水量均超最高取水阈值），与水库在汛期泄洪有直接关系。因此，认定六朝水库灌区到报监测数据异常极大。

图 2 六朝水库灌区 2018 年日水量过程线

3.2.3 典型制糖类取水户监测数据质量评价

南圩糖厂许可水量为 36.00 万 m3，最高取水阈值为 2 400.00 m3/d，2018 年监测水量为 15.38 万 m3，占许可水量的 42.70%，初步判断监测水量基本合理。

南圩糖厂有 2 根取水管道（记为 1 管和 2 管），2018 年全年上报率为 94.38%，日水量缺报 6 d，且分布在非榨季，基本不会影响监测水量。南圩糖厂逐日水量过程线如图 3 所示，未出现超日最高取水阈值的问题，取水过程符合季节性取水特征，其中1 管取水监测数据无异常，但 2 管自 2 月 18 日（图3 中红点对应日期，当日水量为 0 m3）后取水量持续为 0 m3，不符合实际用水过程。因此，认定南圩糖厂监测取水量偏小，应核实 2 管用水情况，检查水表是否正常工作，在用水统计中，可根据 2 管历史监测数据插补 2—12 月数据修正 2018 年实际用水。

图 3 南圩糖厂 2018 年日水量过程线

4 结语

通过对南宁市 2018 年取用水在线监测数据报送情况与实际用水过程进行对比分析，并对监测数据进行异常识别，研究表明，监测数据与实际用水量的差异是客观存在的，影响监测数据质量的主要因素包括数据缺报程度和监测设备异常问题。在前人对单个取水户监测日水量数据序列进行“去噪”和仿真模拟研究的基础上，将研究范围扩展到有供用水情况统计数据的整个行政区域，可结合实际用水特征和历史监测数据进行初步的水量修正，为取水许可管理、用水量统计、水资源费核算等业务提供一定参考。

本研究仅尝试进行了数据质量定性分析，今后还需更深入、定量地研究，为年取水监测数据的整编确定质量控制规则，以使国家水资源监控能力建设项目更好地为落实最严格水资源管理服务。