高 兵，畢 波，楊 航

(云南機場集團有限責任公司大理機場，云南 大理 671000)

0 引言

云南地處低緯度高原，地理位置特殊，地形地貌復雜。在低緯度、高海拔地理條件影響下，受季風氣候制約，形成四季溫差小、干雨季分明、立體氣候顯著的低緯高原季風氣候。特殊的氣候特點和地理地形，造成“一天有四季、十里不同天”的天氣特點，也使得云南地區(qū)的對流發(fā)展過程復雜多變，難以預報，雷暴、短時強降水等強對流天氣對航班飛行安全和機場正常運行產(chǎn)生很大影響。開展強對流天氣監(jiān)測預警技術的研究和開發(fā)，研發(fā)適用于云南高原山地機場的強對流天氣短時臨近預報系統(tǒng)，對于提高機場飛行氣象保障能力，確保機場安全運營具有重要意義。

中國氣象局及各省市氣象局開展強對流短臨預報的研究和應用，建立起較為完善的業(yè)務運行體系。2007—2010年中國氣象局開展強對流天氣短時臨近預報系統(tǒng)(SWAN)的建設工作[1]，作為支撐全國強對流天氣短時臨近預報業(yè)務的專業(yè)化系統(tǒng)平臺。2016年7月發(fā)布SWAN2.0正式版，進一步優(yōu)化服務器，集成新算法，并基于MICAPS4框架開發(fā)SWAN2.0客戶端。SWAN系統(tǒng)的主要特性有：側重臨近預報，可實現(xiàn)實時連續(xù)的高頻次監(jiān)視，結合多種資料，充分發(fā)揮雷達、自動站的作用；以拼圖為基礎，實現(xiàn)大范圍的雷達監(jiān)測；具有良好擴充性算法平臺，可方便進行本地化二次開發(fā)。2011年北京城市氣象研究所主持的“京津冀城市群強對流天氣短時臨近預報關鍵技術研究”項目，建立了京津冀地區(qū)強對流天氣系統(tǒng)發(fā)生發(fā)展的天氣背景概念模型，以及該地區(qū)強對流天氣的中尺度和邊界層觸發(fā)機制和概念模型；項目建立了2～12 h強對流潛勢預報的判別指標，改進了強對流客觀潛勢預報效果，具有全區(qū)域預報預警功能。國內(nèi)民航氣象部門也緊跟行業(yè)發(fā)展，開展短臨預報系統(tǒng)的研究，民航行業(yè)內(nèi)，各空管中心、站和機場氣象臺建立或引進的短臨預報系統(tǒng)，立足于航班保障和機場運行需要。2類系統(tǒng)都有較好的實用性，但側重點有所不同。比較典型的有中國民用航空深圳空中交通管理站“重要天氣預警和預報系統(tǒng)”，基于雷達外推技術提供2 h預報；西寧曹家堡機場“強對流天氣預報預警業(yè)務系統(tǒng)”[2]，應用多種氣象資料統(tǒng)計分析出相關指標，進行強對流天氣預報預警。近年來，雖然強對流天氣短臨預報技術取得了較快的發(fā)展，但由于探測手段和算法研究上的限制，加之局地氣候特征和復雜地形的影響，使云南地區(qū)各機場準確預報強對流天氣仍困難重重。

1 資料選取及技術路線

系統(tǒng)使用的氣象資料包含大理、麗江、西雙版納機場及周邊區(qū)域的天氣雷達觀測資料、電場儀和閃電觀測資料、探空資料、對流天氣個例分析，以及2014年1月—2018年12月5 a機場地面觀測資料和中尺度數(shù)值模式預報產(chǎn)品資料等。確定的技術路線是：以天氣雷達信息為主，融合實時地面、探空觀測數(shù)據(jù)和數(shù)值預報模式產(chǎn)品，采用國內(nèi)外有效的天氣分類識別和預報算法，結合云南地區(qū)山地氣候特征，開展風暴臨近預報、強對流天氣分類預警技術、基于數(shù)值預報的強風暴潛勢診斷，進行機場強對流天氣短臨預報系統(tǒng)研發(fā)工作。

2 研究內(nèi)容

2.1 強對流天氣分類識別技術研究

新一代多普勒天氣雷達提供了雷達站周邊豐富的云雨信息和風場信息，數(shù)值預報模式提供了大氣溫度場、濕度場和風場的三維信息。聯(lián)合應用多種資料，開展基于天氣雷達和數(shù)值模式產(chǎn)品的強對流天氣分類識別技術研究[3]，建立適用于大理、麗江和西雙版納機場的強對流天氣識別因子，有效識別機場附近區(qū)域雷暴、強降水、雷暴大風、冰雹等強對流天氣。

2.2 強風暴臨近預報技術研發(fā)

基于雷達基數(shù)據(jù)，采用風暴單體識別和跟蹤(Storm Cell Identification and Tracking，SCIT)算法識別、跟蹤、預報風暴[4]。采用多閾值法從反射率因子掃描層中依次識別風暴段、二維分量，通過對二維分量進行垂直相關得到風暴質心的三維結構，計算風暴質心、VIL等基本參量。根據(jù)移動路徑最近和體積變化最小原則，跟蹤不同時次風暴的移動，計算風暴移動矢量，在此基礎上線性外推未來風暴質心位置?；陲L暴臨近預報結果，從風暴體結構提取回波特征量，結合數(shù)值模式預報場建立預警因子,采用模糊邏輯原理分類預警冰雹、雷暴大風天氣，以風暴預報落區(qū)作為強天氣落區(qū)。短時強降水預警采用光流法[5,6]和半拉格朗日外推法[7]，結合實時Z-R關系[8]預報短時強降水落區(qū)。重點解決0～2 h強對流天氣預警，滿足機場著陸趨勢預報(有效時段2 h)指導需求。

2.3 基于數(shù)值預報的強風暴潛勢診斷

以影響航空安全的雷暴、強降水、雷暴大風和冰雹為主要研究對象，基于中尺度數(shù)值預報模式，首先計算與強對流發(fā)生環(huán)境動力和熱力條件相關的物理量和對流參數(shù)[9,10]；通過對這些物理量在若干過程中的分析、統(tǒng)計，采納專家系統(tǒng)的思想，用模糊邏輯學方法，建立4類強天氣類多參數(shù)的潛勢預報模型[11,12]，最后生成0～12 h強天氣落區(qū)分布潛勢預報，以較好地解決機場9 h指導預報。

2.4 機場強對流天氣短臨預報系統(tǒng)開發(fā)

在充分調研分析機場氣象服務業(yè)務需求基礎上，設計開發(fā)大理、麗江和西雙版納機場強對流天氣短臨預報系統(tǒng)，主要包括信息采集存儲、天氣信息展示、產(chǎn)品生成和發(fā)布等功能，系統(tǒng)采用可配置、可擴充、模塊化的設計架構，確保系統(tǒng)功能的可擴充性，以及系統(tǒng)在其他機場的推廣應用。

3 系統(tǒng)構成

3.1 系統(tǒng)技術架構

從技術實現(xiàn)和提供服務的角度，云南高原山地機場強對流天氣短時臨近預報系統(tǒng)的總體架構可劃分為3個體系和2個層次(圖1)。3個體系分別是：安全性保障體系、標準規(guī)范體系和系統(tǒng)優(yōu)化體系；2個層次分別是基礎環(huán)境層和應用軟件層，其中基礎環(huán)境層包括硬件環(huán)境和軟件環(huán)境，應用軟件層包括：數(shù)據(jù)架構、技術架構、功能規(guī)劃和應用交互。

圖1 總體技術架構Fig.1 Overall technical architecture

基礎環(huán)境層中，硬件環(huán)境主要包括業(yè)務處理服務器、數(shù)據(jù)庫服務器以及圖形工作站等；軟件環(huán)境主要包括服務器操作系統(tǒng)，數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)(內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、關系型數(shù)據(jù)庫、文件存儲系統(tǒng))，數(shù)據(jù)采集環(huán)境，數(shù)據(jù)處理與產(chǎn)品加工環(huán)境、天氣信息及產(chǎn)品展示環(huán)境、預警產(chǎn)品制作與發(fā)布環(huán)境。

應用軟件層中，數(shù)據(jù)架構層主要采用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、關系型數(shù)據(jù)庫和文件系統(tǒng)結合的方式進行業(yè)務數(shù)據(jù)存儲管理，存儲的數(shù)據(jù)主要包括原始數(shù)據(jù)、系統(tǒng)加工處理產(chǎn)品、人機交互修改產(chǎn)品以及分發(fā)展現(xiàn)產(chǎn)品；技術架構層主要包括基于Java的數(shù)據(jù)采集，基于C++和Python的數(shù)據(jù)處理與產(chǎn)品加工，基于Java和WebGIS的天氣信息及產(chǎn)品展示分析，基于點聚Weboffice的預警產(chǎn)品制作及發(fā)布；功能規(guī)劃層主要包括數(shù)據(jù)的獲取與存儲、數(shù)據(jù)處理與產(chǎn)品加工、數(shù)據(jù)和產(chǎn)品展示、產(chǎn)品分析以及預警產(chǎn)品制作與發(fā)布；應用交互層主要包括機場預報員、簽派人員、機組人員及其他用戶等。

3.2 業(yè)務流程設計

系統(tǒng)首先收集來自機場和氣象數(shù)據(jù)服務機構的地面氣象數(shù)據(jù)、高空觀測資料、天氣雷達數(shù)據(jù)、數(shù)值模式資料、衛(wèi)星數(shù)據(jù)和機場強對流個例資料，進行解析并入庫。其次，系統(tǒng)后臺自動通過API接口獲取解析入庫的的原始資料，并分別調用多普勒天氣雷達質量控制算法、降水估測和預報外推算法、強天氣識別和預報外推算法、強天氣落區(qū)潛勢預報算法，生成機場及周邊區(qū)域0～2 h強對流天氣短臨預警產(chǎn)品，以及網(wǎng)格化的0～12 h強對流天氣落區(qū)分布潛勢預報產(chǎn)品。

3.3 系統(tǒng)功能

系統(tǒng)平臺由數(shù)據(jù)獲取與存儲子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理與產(chǎn)品加工子系統(tǒng)、天氣信息及產(chǎn)品展示分析子系統(tǒng)、預警產(chǎn)品制作與發(fā)布子系統(tǒng)4個子系統(tǒng)組成(圖2)。其中數(shù)據(jù)獲取與存儲子系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)獲取模塊和數(shù)據(jù)儲存管理模塊；數(shù)據(jù)處理與產(chǎn)品加工子系統(tǒng)包括0～2 h短臨預報模塊、0～12 h強天氣潛勢預報模塊、機場強對流天氣預警模塊；天氣信息及產(chǎn)品展示分析子系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)和產(chǎn)品顯示模塊和產(chǎn)品分析模塊；預警產(chǎn)品制作與發(fā)布子系統(tǒng)包括預警產(chǎn)品制作模塊和預警信息發(fā)布模塊。

圖2 云南高原山地機場強對流天氣短時臨近預報系統(tǒng)結構Fig.2 Structural diagram of short-time nowcasting system for strong convective weather at Yunnan Plateau Mountain Airport

4 系統(tǒng)應用效果

4.1 短臨預報效果檢驗

使用大理機場周邊50 km半徑內(nèi)的閃電定位資料，對2019年9月雷暴短臨預報效果進行檢驗，期間共報雷暴214次，實際出現(xiàn)了181次，空報33次，漏報0次，則該預報算法對雷暴的命中率為100%，空報率14.42%，漏報率0%，TS評分為84.58%，結果表明算法對雷暴預報的預報效果良好。

使用機場自動觀測系統(tǒng)分鐘級降水數(shù)據(jù)對9月機場周邊25 km2范圍內(nèi)的強降水短臨預報效果進行檢驗，短臨預報對部分雷暴天氣時出現(xiàn)的強降水個例預報效果較好，TS評分可達71.43%，但對機場所有出現(xiàn)中雨以上量級的個例進行檢驗，總體漏報率較高，0～120 min時效漏報率為73.50%～91.55%，TS評分為26.5%～8.45%，沒有出現(xiàn)空報的情況，主要是因為用于訂正Z-R關系的自動站數(shù)據(jù)較少，且由于地形原因所導致的降水局地差異大，時間變化快。

4.2 潛勢預報效果檢驗

使用機場周邊50 km半徑內(nèi)的閃電定位資料，對2019年9月雷暴潛勢預報效果進行檢驗，考慮到閃電定位資料中的雷暴天氣個例數(shù)要遠多于機場能觀測到的雷暴個例數(shù)，使用原閾值易出現(xiàn)漏報的情況，各機場對閾值再次進行優(yōu)化，并按新的閾值對預報效果進行檢驗。

0～12 h雷暴潛勢預報產(chǎn)品較人工預報TS評分提高了26%～39%，3個機場雷暴潛勢預報TS評分平均為59.21%(表1)。由于機場降水量只是定點降水，不能很好代表潛勢預報區(qū)域降水量，并且對流性強降水的空間分布極不均勻，因此依據(jù)機場降水量進行評分，預報檢驗效果相對雷暴較差，各機場強降水潛勢預報TS評分平均為30.67%，命中率為69.48%，空報率為59.13%(表2)。在預報檢驗過程中，大理機場出現(xiàn)2次颮(雷暴大風)，潛勢預報準確預報出了一次雷暴大風，另一次預報了雷暴；冰雹沒有實況和潛勢預報個例。因為強降水的難以預報性，并且在《航站重要天氣預報質量評定辦法》(民航局空發(fā)[1995]146號)中沒有區(qū)分降水的量級，因此機場預報員極少發(fā)布中雨量級預報，幾乎沒有發(fā)布過大雨預報，目前系統(tǒng)提供的潛勢預報產(chǎn)品突破了強降水“零預報”的現(xiàn)狀。

表1 雷暴潛勢預報檢驗結果Tab.1 Thunderstorm potential forecast test results

表2 強降水潛勢預報檢驗結果Tab.2 Heavy rainfall potential forecast test results

4.3 應用效果

2020年，機場強對流天氣短時臨近預報系統(tǒng)投入業(yè)務運行，顯著提升了試點機場重要天氣預報準確率(表3)，在“防疫抗疫、復產(chǎn)復工”中發(fā)揮了較好的作用。隨著旅游業(yè)的恢復，云南機場集團各機場航空運輸量大幅回升，部分機場航班量在暑期(7—8月)出現(xiàn)了報復性增長，例如大理機場2020年8月共保障航班1776架次，為單月歷史最高值，比去年同期增長了12.7%。同時，暑期也是云南的主汛期，強對流天氣主要出現(xiàn)在這一時期，在2020年全國氣象災害頻發(fā)的背景下，試點機場以準確的氣象預報保證了航班飛行的安全和正常。

表3 試點機場暑期重要天氣預報準確率(單位：%)Tab.3 Accuracy of important summer weather forecasts at pilot airports(unit∶%)

5 小結

云南高原山地機場強對流天氣短時臨近預報系統(tǒng)基于天氣雷達、地面和探空觀測資料、數(shù)值預報產(chǎn)品，應用強對流天氣分類識別技術和短時臨近預報技術，創(chuàng)新性地將短臨預報和潛式預報結合起來，建立了可業(yè)務運行的機場強對流短臨預報系統(tǒng)。0～12 h雷暴潛勢預報命中率平均為76.4%，TS評分平均為59.21%，強降水命中率>60%，TS評分平均為30.67%，雷暴大風潛勢預報也具有一定的參考價值。0～2 h短臨預報雷暴TS評分為84.58%，空報率控制在20%以內(nèi)，但強降水TS評分最高為26.50%，漏報率較高，還需對算法參數(shù)和檢驗方法進行優(yōu)化改進。潛式預報產(chǎn)品在數(shù)值預報資料時間20 h后有產(chǎn)品輸出，可在預報有效時段開始前3～4 h，提供未來12 h潛勢預報產(chǎn)品；短臨預警提前時間不低于20 min，逐6 min更新1次。機場強對流短臨預報系統(tǒng)的業(yè)務運行，能夠有效提高大理、麗江和西雙版納機場的強對流天氣預報預警能力，減少強對流天氣對機場航班運行的影響。

5.1 成果的創(chuàng)新點

①云南高原山地機場強對流天氣短時臨近預報系統(tǒng)是我國目前專門針對特定機場進行強對流天氣短時臨近預報的為數(shù)不多的系統(tǒng)之一，在云南地區(qū)尚屬首次。

②準確的短時強對流天氣預報是業(yè)界公認的技術難題。本課題集成國內(nèi)外先進的強對流天氣識別和短時臨近預報技術，結合大理、麗江、西雙版納地區(qū)天氣氣候特點，將科學研究成果業(yè)務化應用，形成可應用于實際預報業(yè)務的系統(tǒng)，體現(xiàn)了科學研究的集成創(chuàng)新。

③多源數(shù)據(jù)融合集成是目前大數(shù)據(jù)技術應用的前沿研究課題。本課題融合雷達、地面高空觀測、數(shù)值預報等多種氣象觀測資料和產(chǎn)品，獲得機場強對流天氣定量的短時臨近預報產(chǎn)品，是大數(shù)據(jù)技術在機場氣象保障業(yè)務中的創(chuàng)新性應用。

5.2 研究展望

機場短臨預報系統(tǒng)的研發(fā)，為機場氣象臺提供了一個全新的客觀預報平臺，具有較好的業(yè)務擴展性，有利于各機場針對本場飛行氣象特點開展系統(tǒng)的二次開發(fā)。短臨預報提供了時間、空間尺度上精細化的強對流天氣落區(qū)預報，潛式預報相關閾值設置為可調，便于后期進行天氣個例總結分析和進一步優(yōu)化閾值，具有較大的應用擴展和準確率提升空間。基于準確的短臨預報產(chǎn)品，后續(xù)可重點開展飛行氣象保障技術應用研究，與機場基礎數(shù)據(jù)、航路航線、管制雷達、飛機位置等相結合，綜合應用于航班運行的控制，有效保證航班飛行和機場運行的安全和正常。