游娜　陳剛毅

摘 要：我國(guó)地域遼闊，地形多樣，氣候特征也呈南北差異性，每年因氣象災(zāi)害造成的損失占所有自然災(zāi)害造成總經(jīng)濟(jì)的71%。災(zāi)害問題是一個(gè)快速變化的問題，現(xiàn)行的科學(xué)體系更多的是研究不變性的問題，所以在解決災(zāi)害問題方面還有一定的局限性，文章采用信息數(shù)字化的方法理論和技術(shù)體系，對(duì)災(zāi)害的性質(zhì)進(jìn)行了定義，并將這套具體理論和技術(shù)體系運(yùn)用到氣象災(zāi)害臨災(zāi)預(yù)測(cè)預(yù)警中，實(shí)現(xiàn)整個(gè)災(zāi)害鏈的聯(lián)動(dòng)協(xié)調(diào)。實(shí)現(xiàn)整個(gè)災(zāi)害鏈協(xié)同效應(yīng)最大化最有效的方式就是臨災(zāi)的預(yù)測(cè)預(yù)警，同時(shí)也是應(yīng)急管理的重中之重。

關(guān)鍵詞：信息數(shù)字化；氣象災(zāi)害；預(yù)測(cè)預(yù)警

引言

我國(guó)是世界上災(zāi)害最嚴(yán)重的國(guó)家之一，2013年，全球約20，000人在自然災(zāi)害中喪生或失蹤，自然災(zāi)害引發(fā)的相關(guān)損失約為1，310億美元，這些自然災(zāi)害大多是風(fēng)暴、水災(zāi)和其他嚴(yán)重的天氣事件。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)每年由自然災(zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失占國(guó)民經(jīng)濟(jì)總收入（GDP）的5-6%，氣象災(zāi)害所造成的損失占所有自然災(zāi)害造成的總損失的71%。我國(guó)地處亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，降水時(shí)空分布不均勻，旱澇災(zāi)害頻繁發(fā)生，以有文獻(xiàn)記載的嚴(yán)重自然災(zāi)害為例，從公元前1766年至公元1936年，我國(guó)發(fā)生水災(zāi)1058次，旱災(zāi)1074次，平均每年發(fā)生洪澇或者旱災(zāi)1.42次。在全球氣候變暖的條件下，極端天氣發(fā)生的概率還在增加，整個(gè)長(zhǎng)江流域的洪澇災(zāi)害出現(xiàn)地更頻繁，區(qū)域性嚴(yán)重干旱、冰災(zāi)雪災(zāi)等出現(xiàn)地概率也在增加。

國(guó)家的“十二五規(guī)劃”第二十六章“加強(qiáng)山洪地質(zhì)氣象地震災(zāi)害防治”中明確指出加快建立災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)體系、監(jiān)測(cè)預(yù)警體系；加強(qiáng)對(duì)重點(diǎn)突發(fā)性地質(zhì)災(zāi)害隱患實(shí)施監(jiān)測(cè)預(yù)警；加強(qiáng)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警預(yù)報(bào)和信息發(fā)布系統(tǒng)建設(shè)。經(jīng)過五年的建設(shè)，國(guó)家在防災(zāi)減災(zāi)方面也取得了很大的成就，特別是對(duì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估、災(zāi)害信息的發(fā)布以及災(zāi)后救助方面進(jìn)步很大，但是在臨災(zāi)預(yù)測(cè)預(yù)警方面還存在著不足，這也是今后防災(zāi)減災(zāi)的重要工作之一，最有效的防災(zāi)減災(zāi)方式就是臨災(zāi)預(yù)測(cè)預(yù)警。

1 氣象災(zāi)害臨災(zāi)預(yù)測(cè)預(yù)警的研究進(jìn)展

現(xiàn)行的國(guó)內(nèi)外對(duì)氣象災(zāi)害的預(yù)測(cè)預(yù)警更多地是建立在氣象資料同化，數(shù)值預(yù)報(bào)模式以及先進(jìn)的監(jiān)測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)上，利用先進(jìn)的監(jiān)測(cè)技術(shù)采集資料和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，對(duì)所采集的資料進(jìn)行同化，然后依據(jù)現(xiàn)有數(shù)值預(yù)報(bào)模型得出的結(jié)論進(jìn)行預(yù)報(bào)。這是現(xiàn)在的災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警模式的一般思路。

資料采集運(yùn)用了現(xiàn)代的先進(jìn)的監(jiān)測(cè)技術(shù)，主要有北斗系統(tǒng)、衛(wèi)星、雷達(dá)、GPS、無人機(jī)、風(fēng)廓線、自動(dòng)站、微波輻射計(jì)等等。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，各種監(jiān)測(cè)儀器的分辨率、監(jiān)測(cè)的技術(shù)、計(jì)算機(jī)性能等方面的提高都可以使獲得的資料更加的精細(xì)和準(zhǔn)確。

資料同化是現(xiàn)行對(duì)氣象資料處理最常用方法，資料同化在數(shù)值預(yù)報(bào)中占有特殊的重要地位。[1]資料同化方法已經(jīng)從早期的逐步訂正法（SCM）、最優(yōu)插值法（IO）發(fā)展到現(xiàn)行的三維變分發(fā)和四維變分發(fā)以及Kalman濾波法。[2]氣象資料三維變分同化對(duì)計(jì)算機(jī)資源的要求相較于四維變分同化要低一些，且在被業(yè)務(wù)化方面也比四維變分法有優(yōu)勢(shì)，現(xiàn)在已被運(yùn)用到世界各國(guó)的氣象業(yè)務(wù)系統(tǒng)中。[3]中長(zhǎng)期天氣研究與預(yù)報(bào)模式（The Weather Research &Forecasting Model ，WRF）的同化系統(tǒng)（WRFDA）是已經(jīng)發(fā)展得相對(duì)來說比較完善的氣象資料三維變分同化系統(tǒng)，在業(yè)務(wù)中應(yīng)用效果較為突出，我國(guó)的MM5模式也用的是三維變分同化。

數(shù)值預(yù)報(bào)模式在災(zāi)害方面的運(yùn)用更多的是利用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)對(duì)可能出現(xiàn)的災(zāi)害天氣進(jìn)行預(yù)測(cè)。20世紀(jì)50年代Charney在美國(guó)、Rossby在歐洲建立數(shù)值天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)，這標(biāo)志著天氣預(yù)報(bào)已從傳統(tǒng)的半經(jīng)驗(yàn)方法，發(fā)展到以大氣科學(xué)理論為基礎(chǔ)、通過高性能計(jì)算平臺(tái)模擬計(jì)算得到預(yù)測(cè)結(jié)果的數(shù)值模擬方法。[4]所謂數(shù)值預(yù)報(bào)是在初值和邊界條件給定下，通過數(shù)值方法求解描寫大氣演變的運(yùn)動(dòng)方程、連續(xù)方程、熱力學(xué)方程、狀態(tài)方程和水汽方程組成的非線性方程組來預(yù)測(cè)未來大氣運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和天氣現(xiàn)象的方法。[5]對(duì)于非線性方程組，只能利用數(shù)學(xué)離散化的數(shù)值差分計(jì)算方法進(jìn)行求解出近似解。[6、7]國(guó)外基本上普遍使用的是歐洲模式，加拿大模式，美國(guó)的NCEP/GFS和日本的JMA模式等，中國(guó)氣象局目前已向全國(guó)氣象局臺(tái)站下發(fā)預(yù)報(bào)產(chǎn)品的有歐洲中心細(xì)網(wǎng)格模式、日本模式、T639、T213、德國(guó)模式等。

2 氣象災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警分析理論與方法

災(zāi)害問題是一個(gè)快速變化的問題。[8]災(zāi)害與變化信息數(shù)字化及其業(yè)務(wù)系統(tǒng)，在認(rèn)識(shí)和方法體系上屬于演化科學(xué)或稱為信息論的“變化信息論”范疇，并其研究和實(shí)施的技術(shù)不同于不變體系，遂有該體系的基本認(rèn)識(shí)觀念、理論和技術(shù)路線均不同于當(dāng)代科學(xué)體系。

2.1 基本原理

任何觀測(cè)體系獲得的信息都存在“非規(guī)則性”，作為實(shí)在的“變化事件”，不應(yīng)當(dāng)采用數(shù)量平滑等方法消除其對(duì)應(yīng)的“變化信息”。針對(duì)工程破壞的動(dòng)力災(zāi)變和災(zāi)害預(yù)測(cè)的業(yè)務(wù)需要，對(duì)于事件變化必須明確變化的過程性和事件發(fā)生的先兆事件（知所先、后）。信息數(shù)字化的觀點(diǎn)認(rèn)為“非規(guī)則信息是變化信息，不能作為不確定性或隨機(jī)性而沿用數(shù)量方式消除或削弱觀測(cè)到的信息”。按“變化事件”啟用“非規(guī)則信息”，可以應(yīng)對(duì)突發(fā)性災(zāi)害。在實(shí)際業(yè)務(wù)軟件（Blow-op）應(yīng)用中啟用了“反序構(gòu)”技術(shù)（將傳統(tǒng)的“氣壓、溫度、濕度和風(fēng)”的信息“序”，改為“風(fēng)向、風(fēng)速和濕度”的信息序，并不使用氣壓系統(tǒng)），實(shí)踐結(jié)果顯示了災(zāi)害天氣預(yù)報(bào)的超前性。特別是“風(fēng)向”要素的啟用，揭示了大氣“滾流”的作用。即順滾流上升和逆滾流下沉，構(gòu)成了高低、壓系統(tǒng)出現(xiàn)前，即獲得了可以先于氣壓系統(tǒng)的預(yù)測(cè)天氣現(xiàn)象的技術(shù)。在實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)了大氣對(duì)流層上空“超低溫”的非規(guī)則變化信息，“超低溫”屬于非規(guī)則信息中最為突出的非規(guī)則變化信息，“超低溫”的發(fā)生區(qū)，正是大氣運(yùn)行中發(fā)生扭曲變化帶（扭結(jié)）的數(shù)學(xué)三階導(dǎo)數(shù)問題。當(dāng)代的所謂數(shù)學(xué)模式中，恰恰沒有包含三階導(dǎo)數(shù)的“扭結(jié)”而成為當(dāng)代科學(xué)體系中的沒有觸及的問題。[8]沒有三階導(dǎo)數(shù)的數(shù)學(xué)模型，必然不能觸及災(zāi)害的本質(zhì)，現(xiàn)行的科學(xué)體系在解決災(zāi)害問題方面必然還存在一定的局限性，亟待一種新的理論方法—信息數(shù)字化方法來解決災(zāi)害問題！

2.2 方法體系

信息數(shù)字化的方法啟用了變化信息和變化事件，無論是變化信息還是變化事件均不屬于當(dāng)代科學(xué)體系中的“物理量物理學(xué)”，而是隸屬于事件（變化事件）物理學(xué)，所以必須研究事件變化的過程性，并涉及了變化信息的過程性。遂啟用了 “數(shù)字化方法”，實(shí)質(zhì)是深入到事件性質(zhì)的“唯象論”，或稱為不限于形式的“唯量論”的初值外推體系。[8、9]從而使大氣預(yù)測(cè)理論和預(yù)測(cè)技術(shù)真正進(jìn)入預(yù)測(cè)化。

氣象災(zāi)害臨災(zāi)預(yù)測(cè)預(yù)警的具體方法體系是對(duì)大氣常規(guī)探空信息進(jìn)行數(shù)字化分析并對(duì)災(zāi)害的強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后配合自動(dòng)氣象站測(cè)得的非常規(guī)觀測(cè)信息利用非規(guī)則信息數(shù)字化（相空間結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化）方法對(duì)災(zāi)害的落時(shí)落區(qū)做出具體的預(yù)測(cè)[8]主要就是將常規(guī)大氣探空信息應(yīng)用到應(yīng)用軟件（Blow-up）上，再通過其結(jié)構(gòu)化的圖形V-3θ圖上反映出來的風(fēng)速風(fēng)向、水汽分布、熱力分布、超低溫等信息對(duì)大氣的垂直穩(wěn)定度、滾流方向以及降水量等要素進(jìn)行分析，對(duì)災(zāi)害的強(qiáng)度做出預(yù)測(cè)；再配合自動(dòng)氣象站、雷達(dá)、衛(wèi)星等非常規(guī)的觀測(cè)得到的數(shù)據(jù)通過非規(guī)則信息數(shù)字化（相空間結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化）的方法對(duì)風(fēng)速、風(fēng)向、濕度、溫度等要素進(jìn)行更加精細(xì)化的分析，從而對(duì)災(zāi)害的落實(shí)落區(qū)做出預(yù)測(cè)。這兩種方法配合使用則可以使氣象災(zāi)害臨災(zāi)預(yù)測(cè)預(yù)警取得較好的效果。具體如圖2所示。

3 臨災(zāi)預(yù)測(cè)預(yù)警應(yīng)用

氣象災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警體系在冰雪、冰雹、沙塵暴、雷暴、局部強(qiáng)降水、山洪泥石流、暴雨和雪災(zāi)以及霧、高溫等方面可以應(yīng)用，并且在實(shí)際應(yīng)用取得的效果較好；2008年南方雪災(zāi)，歐陽(yáng)首承教授對(duì)其持續(xù)時(shí)間做出為期15天的預(yù)測(cè)，并且對(duì)落時(shí)落區(qū)把握準(zhǔn)確。[10]在中長(zhǎng)期氣象災(zāi)害預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)分析軟件系統(tǒng)研究與開發(fā)（含冰雪、干旱預(yù)測(cè)）中可以將此模塊嵌入其中，這將使氣象災(zāi)害預(yù)測(cè)進(jìn)入一個(gè)新的紀(jì)元。對(duì)人工降雨作業(yè)業(yè)務(wù)分析的時(shí)間和地點(diǎn)把握也可以運(yùn)用該技術(shù)體系。下面以北京2012年7.21特大暴雨為例闡釋這套理論體系的具體運(yùn)用。

北京市經(jīng)歷自1951年有完整氣象記錄以來最大降雨，截至2012年7月22日17時(shí)，北京市境內(nèi)因暴雨災(zāi)害共死亡37人。此次造成慘重?fù)p失的強(qiáng)降雨于7月21日上午10點(diǎn)左右來襲，一直持續(xù)到次日凌晨。截至22日凌晨?jī)牲c(diǎn)，北京城區(qū)降雨量達(dá)215毫米；降雨最大點(diǎn)在房山區(qū)河北鎮(zhèn)，降雨量高達(dá)460毫米。

圖3是2012年7月19日08時(shí)北京站的結(jié)構(gòu)圖，低層出現(xiàn)多次折拐，說明大氣垂直穩(wěn)定度不好即大氣出現(xiàn)不穩(wěn)定；低層盛行偏南氣流，但是在700hpa處是偏北氣流，沒有構(gòu)成一個(gè)完整的順滾流結(jié)構(gòu)，中高層水汽不是很豐富，高層超低溫不強(qiáng)，但是整體降水結(jié)構(gòu)已經(jīng)形成并且可能出現(xiàn)雷暴天氣。圖4是7月19日20時(shí)的北京站的結(jié)構(gòu)圖，與早上08時(shí)的圖對(duì)比，700hpa的風(fēng)速減小，低層偏南風(fēng)風(fēng)速增加，水汽來源比較豐富，高層300hpa處超低溫有弱加強(qiáng)，且低層折拐明顯比08時(shí)多，由于夏天溫度高，地表吸熱比較快，熱力條件比較好；圖5是7月20日08時(shí)的結(jié)構(gòu)圖，此時(shí)700hpa處風(fēng)向出現(xiàn)偏轉(zhuǎn)，圖6是7月20日20時(shí)的結(jié)構(gòu)圖，700hpa處的風(fēng)向從東北風(fēng)轉(zhuǎn)為明顯的西北風(fēng)，超低溫加強(qiáng)，構(gòu)成了一個(gè)西風(fēng)一致的整體順滾流結(jié)構(gòu)，并且整層大氣出現(xiàn)多次折拐，大氣層結(jié)非常不穩(wěn)定，此時(shí)降雨已經(jīng)開始。

圖7是北京站7月21日早上08時(shí)的結(jié)構(gòu)圖，高層超低溫明顯且成折拐狀，超低溫非常強(qiáng)，整層風(fēng)速都較20日22時(shí)的風(fēng)速大，暖濕氣流輸送增快，且出現(xiàn)了一個(gè)“蜂腰狀”的雷暴結(jié)構(gòu)，此時(shí)降雨量要增加至少一個(gè)量級(jí)。圖8是北京站西邊的一個(gè)站點(diǎn)，這個(gè)圖上的超低溫折拐明顯，700hpa處出現(xiàn)了層云，低層西南氣流比較充沛，大氣層結(jié)不穩(wěn)定，也是在降雨。圖9是太原站21日08時(shí)的資料，太原位于北京站的西南邊，此站點(diǎn)西南氣流已經(jīng)到達(dá)400hpa，在700hpa處風(fēng)速達(dá)到16m/s，濕度條件配合比較好，高層超低溫折拐明顯，且在400hpa-500hpa處出現(xiàn)冷性層云，此時(shí)太原站的降雨量應(yīng)該是大暴雨的量級(jí)。圖10樂亭站在21日08時(shí)也出現(xiàn)了暴雨結(jié)構(gòu)。即北京周邊站點(diǎn)都是大暴雨結(jié)構(gòu)，降水的動(dòng)力條件和水汽條件具備，從周邊站點(diǎn)以及北京站的情況來看，此次降雨過程很明顯的是從西邊移過來。經(jīng)實(shí)況檢驗(yàn)，北京此次過程是從西邊移過來的（圖11是北京降雨實(shí)況圖）。按照V-3Θ結(jié)構(gòu)圖顯示，在早上08時(shí)就基本上可以做出暴雨橙色預(yù)警，而不是在下午4點(diǎn)洪災(zāi)已經(jīng)發(fā)生，才發(fā)布暴雨橙色預(yù)警。

4 結(jié)束語(yǔ)

無論是北京的7.21特大暴雨還是2014年發(fā)生的魯?shù)椤⒖刀?、景谷地震，都使人們意識(shí)到災(zāi)前預(yù)測(cè)預(yù)警與災(zāi)后救助是災(zāi)害鏈上兩個(gè)不可或缺的環(huán)節(jié)，有效的臨災(zāi)預(yù)測(cè)預(yù)警是災(zāi)害鏈的上游，在臨災(zāi)預(yù)測(cè)預(yù)警上游這個(gè)環(huán)節(jié)做好，處在災(zāi)害鏈下游的災(zāi)后救援的任務(wù)和難度將會(huì)降低很多。災(zāi)害應(yīng)急管理的任務(wù)是降低風(fēng)險(xiǎn)，減小災(zāi)害帶來的損失，實(shí)現(xiàn)整個(gè)災(zāi)害鏈的協(xié)同效應(yīng)最大化。最有效的防災(zāi)減災(zāi)在于臨災(zāi)的預(yù)測(cè)預(yù)警和正確的應(yīng)急決策，臨災(zāi)預(yù)測(cè)預(yù)警應(yīng)更是應(yīng)急管理的重中之重。

參考文獻(xiàn)

[1]薛紀(jì)善.氣象衛(wèi)星資料同化的科學(xué)問題與前景[J].氣象學(xué)報(bào)，2009，67（6）：903-911.

[2]劉君，董佩明，黃江平，等.衛(wèi)星資料循環(huán)同化對(duì)區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)效果影響分析[J].氣象，2013，2：156-165.

[3]潘江勇，李發(fā)明，荊大為，等.WRF數(shù)值預(yù)報(bào)模式氣象資料的同化處理與對(duì)比分析[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010，38（17）：9098-9102.

[4]程正泉，廖代強(qiáng).數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式產(chǎn)品在預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中的應(yīng)用[J].廣東氣象，2012，34（4）：1-5.

[5]何斌，李云泉，范曉紅，等.四維同化技術(shù)在區(qū)域數(shù)值模式中的應(yīng)用研究[A].第六屆長(zhǎng)三角氣象科技論壇論文集[C].2009：88-94.

[6]俞小鼎，周小剛，王秀明，等.雷暴與強(qiáng)對(duì)流臨近天氣預(yù)報(bào)技術(shù)進(jìn)展[J].氣象學(xué)報(bào)，2012，70（3）：311-337.

[7]丑紀(jì)范.大氣科學(xué)中的非線性與復(fù)雜性[M].北京：氣象出版社，2002.

[8]林益（美）.信息數(shù)字化與預(yù)測(cè)[M].歐陽(yáng)首承，陳剛毅，譯.北京：氣象出版社，2009.

[9]歐陽(yáng)首承.天氣演化與結(jié)構(gòu)預(yù)[M].北京：氣象出版社，2002.

[10]歐陽(yáng)首承，陳剛毅，張葵.2008年1月份的中國(guó)南部的雪害、冰災(zāi)淺釋[A].2008中國(guó)氣象學(xué)會(huì)年會(huì)論文集[C].2008：768-773.

作者簡(jiǎn)介：游娜（1989-），女，籍貫：湖北云夢(mèng)，成都信息工程大學(xué)管理學(xué)院碩士研究生，主要從事災(zāi)害應(yīng)急管理研究。