CN117686064B - 一种水文地质勘探水位观测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及液位测量技术领域，具体涉及一种水文地质勘探水位观测方法，包括：采集水位监测点的水位数据并进行拟合和分解，得到若干IMF分量和残差项，根据IMF分量和残差项中对应时刻的数据值得到正向局部范围；得到正向误差估计值；获取负向误差估计值；得到残差项的综合正向误差值；获取残差项的综合负向误差值；根据残差项的综合正向误差值和综合负向误差值得到水位补偿值；根据水位补偿值和残差项的数据值得到实际水位值。本发明通过对地下水水位的波动进行误差分析，获取水位补偿值来对初始水位进行修正，得到地下水的实际水位值，使得水文地质勘测水位的观测结果更加准确。

Description

一种水文地质勘探水位观测方法

技术领域

本发明涉及液位测量技术领域，具体涉及一种水文地质勘探水位观测方法。

背景技术

水文地质勘探的核心任务之一就是对地下水位进行观测和分析。地下水位观测通过在地下井或钻孔等位置安装水位观测装置，定期记录地下水位的高度变化。这些观测数据可以提供地下水位的分布情况，以及随时间变化的趋势。通过水位观测，可以了解地下水系统的水位动态变化，进而揭示地下水的补给源、补给量、补给方式等信息。

现有技术利用激光测距仪定点进行地下水位的观测，但是这种情况下仅对静态地下水位监测有效，而水文地质勘探的过程中经常遇见存在地下暗河的场景，这种场景下因为监测点位的水流为流动水流，受到各种外界环境影响下，实时水位存在波动变化，进而在利用水文地质勘探装置进行水位监测时出现较大的误差，导致水位的观测结果不够准确。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种水文地质勘探水位观测方法。

本发明的一种水文地质勘探水位观测方法采用如下技术方案：

本发明一个实施例提供了一种水文地质勘探水位观测方法，该方法包括以下步骤：

采集水位监测点的水位数据；对水位数据进行拟合得到水位数据曲线；对水位数据曲线进行分解得到水位数据曲线的若干IMF分量和残差项；

根据每个IMF分量和残差项中对应时刻的数据值得到每个IMF分量的若干正向局部范围；结合正向局部范围在残差项中对应的局部范围内的数据值，得到每个IMF分量的每个正向局部范围的正向误差估计值；获取每个IMF分量的若干负向局部范围；结合负向局部范围在残差项中对应的局部范围内的数据值，得到每个IMF分量的每个负向局部范围的负向误差估计值；

根据每个IMF分量的每个正向局部范围的正向误差估计值，得到第一影响正向误差类和第二影响正向误差类；根据第一影响正向误差类和第二影响正向误差类中IMF分量的正向局部范围的正向误差估计值，得到残差项的综合正向误差值；获取残差项的综合负向误差值；

根据残差项的综合正向误差值和综合负向误差值得到水位补偿值；根据水位补偿值和残差项的数据值均值得到实际水位值。

进一步地，所述根据每个IMF分量和残差项中对应时刻的数据值得到每个IMF分量的若干正向局部范围，包括的具体步骤如下：

式中，为第n个IMF分量中第s个时刻的数据值，/>为残差项中第s个时刻的数据值，/>为第n个IMF分量中第s个时刻数据值的正向误差系数；

在第n个IMF分量中获取连续时刻数据值的正向误差系数是1的多个分量区间，将每个分量区间作为第n个IMF分量的正向局部范围。

进一步地，所述得到每个IMF分量的每个正向局部范围的正向误差估计值，包括的具体步骤如下：

将第n个IMF分量的任意一个正向局部范围，记为目标正向局部范围；

式中，为第n个IMF分量的目标正向局部范围内第/>个时刻的数据值，/>为第n个IMF分量的目标正向局部范围内第t个时刻的数据值，/>为取绝对值，/>为第n个IMF分量的目标正向局部范围内第t个时刻的时刻值，/>为第n个IMF分量的目标正向局部范围内第/>个时刻的时刻值，/>为目标正向局部范围在残差项中对应局部范围内第t个时刻的数据值，为目标正向局部范围在残差项中对应局部范围内第/>个时刻的数据值，/>为以自然常数为底的指数函数，/>为目标正向局部范围内时刻的个数，/>为第n个IMF分量的目标正向局部范围内第t个时刻的限制修订权值；

根据正向局部范围内每个时刻的限制修订权值得到每个IMF分量的每个正向局部范围的正向误差估计值。

进一步地，所述根据正向局部范围内每个时刻的限制修订权值得到每个IMF分量的每个正向局部范围的正向误差估计值，包括的具体步骤如下：

式中，为第n个IMF分量的目标正向局部范围内第t个时刻的限制修订权值，/>为第n个IMF分量的目标正向局部范围内第t个时刻的数据值，/>为目标正向局部范围在残差项中对应局部范围内第t个时刻的数据值，/>为取绝对值，/>为目标正向局部范围内时刻的个数，/>为第n个IMF分量的目标正向局部范围的正向误差估计值。

进一步地，所述获取每个IMF分量的若干负向局部范围的具体方法如下：

式中，为第n个IMF分量中第c个时刻的数据值，/>为残差项中第c个时刻的数据值，/>为第n个IMF分量中第c个时刻数据值的负向误差系数；

在第n个IMF分量中获取连续时刻数据值的负向误差系数是1的多个分量区间，将每个分量区间作为第n个IMF分量的负向局部范围。

进一步地，所述根据每个IMF分量的每个正向局部范围的正向误差估计值，得到第一影响正向误差类和第二影响正向误差类，包括的具体步骤如下：

式中，为第n个IMF分量的第i个正向局部范围的正向误差估计值，/>为第n个IMF分量的正向局部范围的个数，/>为所有IMF分量的所有正向局部范围的正向误差估计值的最大值，/>为所有IMF分量的所有正向局部范围的正向误差估计值的最小值，/>为第n个IMF分量的分类因子；

若，将第n个IMF分量作为第一影响正向误差类中的一个IMF分量，若/>，将第n个IMF分量作为第二影响正向误差类中的一个IMF分量，对所有IMF分量的分类因子进行判断，最终得到第一影响正向误差类和第二影响正向误差类。

进一步地，所述根据第一影响正向误差类和第二影响正向误差类中IMF分量的正向局部范围的正向误差估计值，得到残差项的综合正向误差值，包括的具体步骤如下：

式中，为第二影响正向误差类中IMF分量的个数，/>为水位数据曲线的IMF分量的总个数，/>为第二影响正向误差类中所有IMF分量的所有正向局部范围的正向误差估计值的方差，/>为第一影响正向误差类中IMF分量的个数，/>为第一影响正向误差类中所有IMF分量的所有正向局部范围的正向误差估计值的方差，/>为sigmoid函数，/>为第二影响正向误差类中所有IMF分量的所有正向局部范围的正向误差估计值的均值，/>为第一影响正向误差类中所有IMF分量的所有正向局部范围的正向误差估计值的均值，/>为避免分母为0的超参数，/>为残差项的综合正向误差值。

进一步地，所述根据残差项的综合正向误差值和综合负向误差值得到水位补偿值，包括的具体步骤如下：

将残差项的综合正向误差值减去残差项的综合负向误差值的结果作为水位补偿值。

进一步地，所述根据水位补偿值和残差项的数据值均值得到实际水位值，包括的具体步骤如下：

将残差项中所有时刻的数据值的均值减去水位补偿值的结果作为实际水位值。

进一步地，所述对水位数据曲线进行分解得到水位数据曲线的若干IMF分量和残差项，包括的具体步骤如下：

将水位数据曲线输入到EMD分解算法中，输出得到水位数据曲线的若干IMF分量和残差项。

本发明的技术方案的有益效果是：本发明在利用地质勘探水位装置采集到水位监测点的水位数据后，通过对水位数据进行分解，得到地下水水位受到误差影响的初始值，通过对水位数据曲线分解得到的若干IMF分量和残差项进行分析，得到水位初始值的综合正向误差值和综合负向误差值，其中综合正向误差值和综合负向误差值分别考虑到地下水的浪涌影响和潮落影响，减少这两种情况下地下水的水流波动影响对实际水位观测的影响，并通过误差分析得到水位补偿值，进而通过水位补偿值对水位初始值进行修正得到地下水的实际水位值，使得水文地质勘测水位的观测结果更加准确。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一个实施例所提供的一种水文地质勘探水位观测方法的步骤流程图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种水文地质勘探水位观测方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一个或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种水文地质勘探水位观测方法的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种水文地质勘探水位观测方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S001、采集水位监测点的水位数据。

需要说明的是，本实施例的目的是为了对水位观测装置在进行地下水位勘测过程中受到流动水源的影响时，对观测水位进行误差修正，得到更加准确的地下水位；首先需要采集数据。

具体的，利用地质勘探水位装置中的激光测距仪对任意一个水位监测点进行地下水位监测，每一时刻输出一个水位值，其中每一时刻具体为每一分钟，将最近TH1个时刻所有的水位值构成的数据，作为该水位监测点的水位数据，TH1为预设的一个第一数值，本实施例以TH1=100进行叙述。

需要说明的是，水位监测点可以是需要监测的地下井或地下钻孔等，水位数据为二维的时序数据，水位数据的横轴为不同的时刻，纵轴为不同的水位值，横轴正方向水平向右，纵轴正方向竖直向上。

至此，得到水位监测点的水位数据。

步骤S002、对水位数据进行拟合并分解得到若干IMF分量和残差项。

需要说明的是，上述得到的水位监测点的水位数据由于地下水流的波动，采集的水位数据中水位值也会受到影响，水流波动大的时候即存在浪涌时，激光测距仪所采集到的地下水位较大，而水流潮落的时候，采集到的地下水位较小，因此，需要对水位数据中的水位进行修正。

具体的，对水位数据进行拟合得到水位数据曲线。

需要说明的是，为进行后续更好的分析，本实施例采用最小二乘法将水位数据拟合成五次多项式曲线，即水位数据曲线。

需要说明的是，实际地下水位的水位值是介于水位数据曲线中最大值和最小值之间的，水位数据曲线整体的波动是较为复杂的，因此需要对水位数据曲线进行分解处理，进而获取不同时刻地下水位的水位初始值。

具体的，对水位数据曲线进行分解得到水位数据曲线的若干IMF分量和残差项，具体如下：

将水位数据曲线输入到EMD分解算法中，输出得到水位数据曲线的若干IMF分量和残差项。

需要说明的是，将水位数据曲线输入到EMD算法中，输出得到水位数据曲线的若干IMF分量和残差项为EMD算法的现有方法，本实施例不再赘述；每个IMF分量和残差项都为二维时序数据，且时序长度相同。

至此，得到水位数据曲线的若干IMF分量和残差项。

步骤S003、根据每个IMF分量和残差项中对应时刻的数据值得到每个IMF分量的若干正向局部范围；结合正向局部范围在残差项中对应的局部范围内的数据值，得到每个IMF分量的每个正向局部范围的正向误差估计值；获取每个IMF分量的每个负向局部范围的负向误差估计值。

需要说明的是，由于实际地下水位的水位值是介于水位数据曲线中最大值和最小值之间的，并且与水位数据曲线整体的波动趋势是较为接近的，残差项中每个时刻的数据值可以反映地下水水位受到误差影响的初始值，若直接将初始值作为地下水水位的实际水位值，其明显受到了水流波动的影响，存在较大的误差，因此需要进行误差分析。

进一步需要说明的是，地下水的水位受到水流影响主要分为两种，一种为浪涌影响，即利用地质勘探水位装置采集到的水位值是高于实际水位值的，本实施例中称其为正向误差；另一种为潮落影响，即利用地质勘探水位装置采集到的水位值是低于实际水位值的，本实施例中称其为负向误差；这两种误差综合影响下，使得初始值不能准确反应地下水水位信息，因此需要误差分析进行水位补偿以此来获得实际水位值。

具体的，根据每个IMF分量和残差项中对应时刻的数据值得到每个IMF分量的若干正向局部范围，具体如下：

式中，为第n个IMF分量中第s个时刻的数据值，/>为残差项中第s个时刻的数据值，/>为第n个IMF分量中第s个时刻数据值的正向误差系数。

在第n个IMF分量中获取连续时刻数据值的正向误差系数是1的多个分量区间，将每个分量区间作为第n个IMF分量的正向局部范围。

需要说明的是，的作用为判断第/>个IMF分量的第/>个时刻对应的数据值为正向误差即因为浪涌进而导致的水位升高误差还是负向误差即因为潮落进而导致的水位降低误差；其逻辑为：假定残差项在该时刻的数据值为实际水位值，那么/>大于/>时，则说明为正向误差，/>小于或等于/>时，为负向误差，进而得到若干正向局部范围。

进一步地，根据正向局部范围和正向局部范围在残差项中对应的局部范围内每个时刻的数据值，得到每个IMF分量的每个正向局部范围内每个时刻的限制修订权值，具体如下：

将第n个IMF分量的任意一个正向局部范围，记为目标正向局部范围。

式中，为第n个IMF分量的目标正向局部范围内第/>个时刻的数据值，/>为第n个IMF分量的目标正向局部范围内第t个时刻的数据值，/>为取绝对值，/>为第n个IMF分量的目标正向局部范围内第t个时刻的时刻值，/>为第n个IMF分量的目标正向局部范围内第/>个时刻的时刻值，/>为目标正向局部范围在残差项中对应局部范围内第t个时刻的数据值，为目标正向局部范围在残差项中对应局部范围内第/>个时刻的数据值，/>为以自然常数为底的指数函数，本实施例采用/>模型来呈现反比例关系及归一化处理，U为模型的输入，实施者可根据具体实施情况设置反比例函数及归一化函数，/>为目标正向局部范围内时刻的个数，/>为第n个IMF分量的目标正向局部范围内第t个时刻的限制修订权值。

进一步地，根据正向局部范围内每个时刻的限制修订权值得到每个IMF分量的每个正向局部范围的正向误差估计值，具体如下：

式中，为第n个IMF分量的目标正向局部范围内第t个时刻的限制修订权值，/>为第n个IMF分量的目标正向局部范围内第t个时刻的数据值，/>为目标正向局部范围在残差项中对应局部范围内第t个时刻的数据值，/>为取绝对值，/>为目标正向局部范围内时刻的个数，/>为第n个IMF分量的目标正向局部范围的正向误差估计值。

需要说明的是，的获取主要分为两个部分，一个是误差估计差距部分即；另一个是限制修订权值部分。首先误差估计差距部分的计算的原理为，通过计算第/>个时刻对应的残差项的地下水位数据与第/>个IMF分量的同时刻数据对其进行相减的差异值，二者的差异值越大，说明第/>个时刻残差项的地下水位数据受到的当前分量的影响越严重；其次为限制修订权值部分，限制修订权值部分为计算第/>个时刻的第/>个IMF分量对于残差项的影响的置信度来进行计算的，具体的逻辑为：第/>个时刻的第/>个IMF分量对应的数据在局部范围内数据越稳定，则有/>值越小，而残差项的在同时刻的数据在局部范围内数据越不稳定，则/>越大，整体的权值就越小，说明在第/>个时刻对应的局部范围内，残差项受到的正向影响误差是较小的，如果二者的局部范围内的数据都较为稳定，则说明在第/>个时刻的局部范围之内，变化趋势有一定的近似性，那么在该局部范围之内的残差项受到正向误差影响较为严重。利用上述方式可以获得第/>个IMF分量的每个正向局部范围对应的正向误差估计值，该值越大，说明在第/>个IMF分量中，残差项受到的正向误差影响越大，即对应的第/>个IMF分量的时间尺度为地下水的浪涌阶段的可能性较高，反之则相反。

具体的，获取每个IMF分量的若干负向局部范围，具体如下：

式中，为第n个IMF分量中第c个时刻的数据值，/>为残差项中第c个时刻的数据值，/>为第n个IMF分量中第c个时刻数据值的负向误差系数。

在第n个IMF分量中获取连续时刻数据值的负向误差系数是1的多个分量区间，将每个分量区间作为第n个IMF分量的负向局部范围。

进一步地，根据负向局部范围和负向局部范围在残差项中对应的局部范围内每个时刻的数据值，得到每个IMF分量的每个负向局部范围内每个时刻的限制修订权值，根据负向局部范围内每个时刻的限制修订权值得到每个IMF分量的每个负向局部范围的负向误差估计值。

需要说明的是，获取每个IMF分量的每个负向局部范围的负向误差估计值和获取每个IMF分量的每个正向局部范围的正向误差估计值方法相同，本实施例不再赘述。

至此，得到每个IMF分量的每个负向局部范围的正向误差估计值和负向误差估计值。

步骤S004、根据每个IMF分量的每个正向局部范围的正向误差估计值，得到第一影响正向误差类和第二影响正向误差类；根据第一影响正向误差类和第二影响正向误差类中IMF分量的正向局部范围的正向误差估计值，得到残差项的综合正向误差值；获取残差项的综合负向误差值。

需要说明的是，上述中所获得正向误差以及负向误差是基于地下水位的拟合时序曲线对应的某一个IMF分量的正向误差以及负向误差，而每个IMF分量代表了原始曲线中的一个局部特征，即代表了具有不同时间尺度的地下水的水位的波动，以单一的任何一个IMF分量对应的正向误差以及负向误差对地下水位的拟合曲线的残差项进行水位补偿时，都会发现非本IMF分量所对应的其余的时间尺度的补偿不精确的情况，所以需要通过所有的地下水位的拟合时序曲线对应的分量的正向误差以及负向误差进行残差项的综合正向误差以及综合负向误差的获取。

具体的，根据每个IMF分量的每个正向局部范围的正向误差估计值，得到第一影响正向误差类和第二影响正向误差类，具体如下：

式中，为第n个IMF分量的第i个正向局部范围的正向误差估计值，/>为第n个IMF分量的正向局部范围的个数，/>为所有IMF分量的所有正向局部范围的正向误差估计值的最大值，/>为所有IMF分量的所有正向局部范围的正向误差估计值的最小值，/>为第n个IMF分量的分类因子。

若，将第n个IMF分量作为第一影响正向误差类中的一个IMF分量，若/>，将第n个IMF分量作为第二影响正向误差类中的一个IMF分量，对所有IMF分量的分类因子进行判断，最终得到第一影响正向误差类和第二影响正向误差类；其中每个正向误差类包含若干IMF分量。

进一步地，根据第一影响正向误差类和第二影响正向误差类中IMF分量的正向局部范围的正向误差估计值，得到残差项的综合正向误差值，具体如下：

式中，为第二影响正向误差类中IMF分量的个数，/>为水位数据曲线的IMF分量的总个数，/>为第二影响正向误差类中所有IMF分量的所有正向局部范围的正向误差估计值的方差，/>为第一影响正向误差类中IMF分量的个数，/>为第一影响正向误差类中所有IMF分量的所有正向局部范围的正向误差估计值的方差，/>为sigmoid函数，用于归一化，/>为第二影响正向误差类中所有IMF分量的所有正向局部范围的正向误差估计值的均值，/>为第一影响正向误差类中所有IMF分量的所有正向局部范围的正向误差估计值的均值，/>为避免分母为0的超参数，本实施例采用/>进行叙述，/>为残差项的综合正向误差值。

需要说明的是，首先通过EMD算法对于整体的地下水位的拟合时序曲线进行分解之后的每个IMF分量表示的是不同时间尺度上的局部特征，那么整体的特征应该是由不同的时间尺度上的局部特征联立获得的，所以首先需要判断不同的IMF分量的具体分布区间，本实施例进行具体的分布区间的判断方式为计算所有的IMF分量对应的正向误差的均值与所有的正向误差的中值的差异，该值为正时，则说明整体的残差项受到的正向误差影响应该是较大的，具体的应该是受到大于所有的IMF分量对应的第二影响正向误差类较为严重，反之则相反。所以在进行整体的综合正向误差的获取的时候，应给给予第二影响正向误差类中的正向误差更大的贡献程度；而所有第二影响正向误差类中的数据的方差越小的时候，说明残差项受到的实际误差中，被正向误差的第二影响正向误差类影响更多（因为不同的分量中第二影响正向误差类中的正向误差更为稳定），所以第二影响正向误差类应该在综合正向误差占比更多，反之则相反。利用上述方式可以获得综合正向误差，该值越大，说明在时序区间上，地下水的水位误差受到正向误差的影响越大，即在时序区间所采集到的水位数据，其大多数时浪涌状态的水位，相较于实际水位数据而言是偏高的，反之则相反。

具体的，根据每个IMF分量的每个负向局部范围的负向误差估计值，得到低影响负向误差类和高影响负向误差类，根据低影响负向误差类和高影响负向误差类中IMF分量的负向局部范围的负向误差估计值，得到残差项的综合负向误差值。

需要说明的是，获取残差项的综合负向误差值和获取残差项的综合正向误差值方法相同，本实施例不再赘述。

至此，得到残差项的综合正向误差值和残差项的综合负向误差值。

步骤S005、根据残差项的综合正向误差值和综合负向误差值得到水位补偿值；根据水位补偿值和残差项的数据值均值得到实际水位值。

需要说明的是，利用上述方式所获得的综合正向误差以及综合负向误差为地下水流动的浪涌以及潮落影响下的地下水的水位信息的影响值大小，所以可以利用其进行地下水位的EMD残差项的水位补偿值的计算。

具体的，根据残差项的综合正向误差值和综合负向误差值得到水位补偿值，具体如下：

式中，为残差项的综合正向误差值，/>为残差项的综合负向误差值，/>为水位补偿值。

需要说明的是，EMD分解之后的地下水位拟合的时序曲线对应的残差项是在误差影响下的残差值，其只能表示当前地下水的水位趋势以及初始水位数据，而上述中获得的综合正向误差值是因为潮涌导致的地下水位上升的误差值，综合负向误差值同理，所以对二者进行相减计算，如果为正，则说明在当前所采集到的地下水的时序区间内，浪涌的影响是要大于潮落对于地下水位的影响的，所以地下水位的EMD分解残差项相比于实际的水位信息而言，是要偏高的，所以在进行地下水位的初始值（EMD的残差项）进行补偿的时候，需要减去对应的影响；反之，则说明潮落的影响是要大于浪涌的对于地下水位的影响的，所以在进行地下水位的初始值进行补偿的时候，需要加上对应的影响。需要注意的是，此处的/>计算过程中直接相减的原因为，综合水位误差值是表示地下水位上涨或者跌落的具体数据，并且二者相对（浪涌时刻必定不是潮落时刻，反之相反），所以直接相减可以获得水位的实际补偿值。

进一步地，根据水位补偿值和残差项的数据值均值得到实际水位值，具体如下：

式中，为残差项中第j个时刻的数据值，J为残差项中时刻的个数，/>为水位补偿值，/>为实际水位值。

需要说明的是，地下水位的实际信息应该为一个固定的常数，而上面的地下水位的拟合时序曲线对应的EMD分解后的残差值不一定为一个固定值，所以本发明利用均值法对残差值进行均值的拟合，使其残差项成为一个固定的定值，而后通过利用所获取的水位补偿对其进行补偿，即可获得当前时序区间内的地下水位的实际信息。

至此，通过对采集的水位数据进行分解并对水位误差进行分析，完成水文地质勘测水位的观测。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种水文地质勘探水位观测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

采集水位监测点的水位数据；对水位数据进行拟合得到水位数据曲线；对水位数据曲线进行分解得到水位数据曲线的若干IMF分量和残差项；

根据每个IMF分量和残差项中对应时刻的数据值得到每个IMF分量的若干正向局部范围；结合正向局部范围在残差项中对应的局部范围内的数据值，得到每个IMF分量的每个正向局部范围的正向误差估计值；

所述得到每个IMF分量的每个正向局部范围的正向误差估计值，包括的具体步骤如下：

将第n个IMF分量的任意一个正向局部范围，记为目标正向局部范围；

式中，为第n个IMF分量的目标正向局部范围内第/>个时刻的数据值，/>为第n个IMF分量的目标正向局部范围内第t个时刻的数据值，/>为取绝对值，/>为第n个IMF分量的目标正向局部范围内第t个时刻的时刻值，/>为第n个IMF分量的目标正向局部范围内第/>个时刻的时刻值，/>为目标正向局部范围在残差项中对应局部范围内第t个时刻的数据值，为目标正向局部范围在残差项中对应局部范围内第/>个时刻的数据值，/>为以自然常数为底的指数函数，/>为目标正向局部范围内时刻的个数，/>为第n个IMF分量的目标正向局部范围内第t个时刻的限制修订权值；

根据正向局部范围内每个时刻的限制修订权值得到每个IMF分量的每个正向局部范围的正向误差估计值；

所述根据正向局部范围内每个时刻的限制修订权值得到每个IMF分量的每个正向局部范围的正向误差估计值，包括的具体步骤如下：

式中，为第n个IMF分量的目标正向局部范围内第t个时刻的限制修订权值，/>为第n个IMF分量的目标正向局部范围的正向误差估计值；

获取每个IMF分量的若干负向局部范围；结合负向局部范围在残差项中对应的局部范围内的数据值，得到每个IMF分量的每个负向局部范围的负向误差估计值；

根据每个IMF分量的每个正向局部范围的正向误差估计值，得到第一影响正向误差类和第二影响正向误差类；根据第一影响正向误差类和第二影响正向误差类中IMF分量的正向局部范围的正向误差估计值，得到残差项的综合正向误差值；获取残差项的综合负向误差值；

根据残差项的综合正向误差值和综合负向误差值得到水位补偿值；根据水位补偿值和残差项的数据值均值得到实际水位值。

2.根据权利要求1所述一种水文地质勘探水位观测方法，其特征在于，所述根据每个IMF分量和残差项中对应时刻的数据值得到每个IMF分量的若干正向局部范围，包括的具体步骤如下：

式中，为第n个IMF分量中第s个时刻的数据值，/>为残差项中第s个时刻的数据值，为第n个IMF分量中第s个时刻数据值的正向误差系数；

在第n个IMF分量中获取连续时刻数据值的正向误差系数是1的多个分量区间，将每个分量区间作为第n个IMF分量的正向局部范围。

3.根据权利要求1所述一种水文地质勘探水位观测方法，其特征在于，所述获取每个IMF分量的若干负向局部范围的具体方法如下：

式中，为第n个IMF分量中第c个时刻的数据值，/>为残差项中第c个时刻的数据值，为第n个IMF分量中第c个时刻数据值的负向误差系数；

在第n个IMF分量中获取连续时刻数据值的负向误差系数是1的多个分量区间，将每个分量区间作为第n个IMF分量的负向局部范围。

4.根据权利要求1所述一种水文地质勘探水位观测方法，其特征在于，所述根据每个IMF分量的每个正向局部范围的正向误差估计值，得到第一影响正向误差类和第二影响正向误差类，包括的具体步骤如下：

式中，为第n个IMF分量的第i个正向局部范围的正向误差估计值，/>为第n个IMF分量的正向局部范围的个数，/>为所有IMF分量的所有正向局部范围的正向误差估计值的最大值，/>为所有IMF分量的所有正向局部范围的正向误差估计值的最小值，/>为第n个IMF分量的分类因子；

若，将第n个IMF分量作为第一影响正向误差类中的一个IMF分量，若/>，将第n个IMF分量作为第二影响正向误差类中的一个IMF分量，对所有IMF分量的分类因子进行判断，最终得到第一影响正向误差类和第二影响正向误差类。

5.根据权利要求1所述一种水文地质勘探水位观测方法，其特征在于，所述根据第一影响正向误差类和第二影响正向误差类中IMF分量的正向局部范围的正向误差估计值，得到残差项的综合正向误差值，包括的具体步骤如下：

式中，为第二影响正向误差类中IMF分量的个数，/>为水位数据曲线的IMF分量的总个数，/>为第二影响正向误差类中所有IMF分量的所有正向局部范围的正向误差估计值的方差，/>为第一影响正向误差类中IMF分量的个数，/>为第一影响正向误差类中所有IMF分量的所有正向局部范围的正向误差估计值的方差，/>为sigmoid函数，/>为第二影响正向误差类中所有IMF分量的所有正向局部范围的正向误差估计值的均值，/>为第一影响正向误差类中所有IMF分量的所有正向局部范围的正向误差估计值的均值，/>为避免分母为0的超参数，/>为残差项的综合正向误差值。

6.根据权利要求1所述一种水文地质勘探水位观测方法，其特征在于，所述根据残差项的综合正向误差值和综合负向误差值得到水位补偿值，包括的具体步骤如下：

将残差项的综合正向误差值减去残差项的综合负向误差值的结果作为水位补偿值。

7.根据权利要求1所述一种水文地质勘探水位观测方法，其特征在于，所述根据水位补偿值和残差项的数据值均值得到实际水位值，包括的具体步骤如下：

将残差项中所有时刻的数据值的均值减去水位补偿值的结果作为实际水位值。

8.根据权利要求1所述一种水文地质勘探水位观测方法，其特征在于，所述对水位数据曲线进行分解得到水位数据曲线的若干IMF分量和残差项，包括的具体步骤如下：

将水位数据曲线输入到EMD分解算法中，输出得到水位数据曲线的若干IMF分量和残差项。