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廣東省雷雨大風預警信號的智能監(jiān)控

2022-06-24 13:57沈平余小嘉鄭曉志魏煒鐘晨
廣東氣象 2022年3期
關鍵詞:反射率廣州市預警

沈平,余小嘉,鄭曉志,魏煒,鐘晨

(1.廣東省突發(fā)事件預警信息發(fā)布中心,廣東廣州 510640;2.廣州市海珠區(qū)氣象局,廣東廣州 510220)

廣東省氣象災害多維監(jiān)控平臺(簡稱“平臺”)主要是針對暴雨、雷雨大風、臺風和寒冷4類氣象災害,在一張圖上展現(xiàn)實況監(jiān)測、預報預警、行為處置、渠道發(fā)布、用戶反饋等預警信息在時間上的動態(tài)演變過程[1-2],實現(xiàn)突發(fā)事件預警信息發(fā)布的可預判、可視化、可監(jiān)控和可評估,為應對突發(fā)事件提前部署、啟動應急處置措施等提供決策依據(jù)[3]。

雷雨大風預警信號智能監(jiān)控分析模塊是平臺中較為核心的內(nèi)容之一,用于監(jiān)控未來3 h預警信號演變情況,但在實際應用中發(fā)現(xiàn),雷雨大風智能監(jiān)控分析結果與實況有一定差距。本研究有代表性的選擇3次廣州市雷雨大風過程為研究對象,對預警信號智能監(jiān)控過程復盤檢驗,以期能通過調(diào)整參數(shù)閾值和變量滿足設定閾值(簡稱“達標”)持續(xù)時間來優(yōu)化模型,提高預警信號智能監(jiān)控水平[4]。

1 數(shù)據(jù)來源與研究內(nèi)容

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)來源于廣東省氣象業(yè)務網(wǎng)SWIFT2短臨產(chǎn)品中的雷達組合反射率和組合反射率外推產(chǎn)品、自動氣象站觀測的極大風(簡稱“極大風”)實況監(jiān)測數(shù)據(jù)(表1)和TS評分系統(tǒng)中針對雷雨大風預警信號準確率評分。

表1 數(shù)據(jù)分析匯總

1.2 研究方法

對比廣東省雷雨大風預警信號發(fā)布標準(簡稱“標準”)與平臺中智能監(jiān)控模型(簡稱“模型”)算法,發(fā)現(xiàn)模型中將自動氣象站極大風進行了降級處理,并增加了組合反射率覆蓋面積比例雷達外推產(chǎn)品ZH>50 dBz的面積占各區(qū)面積1/3及以上[5-6]作為自變量(S)(表2)。智能監(jiān)控具體方法:系統(tǒng)每5 min采集一次相關數(shù)據(jù),當連續(xù)4次采集數(shù)據(jù)均符合發(fā)布標準時智能監(jiān)控啟動,當連續(xù)4次采集數(shù)據(jù)均不符合發(fā)布標準時解除(如X時系統(tǒng)識別到極大風和組合反射率外推產(chǎn)品均達標,每5 min重新識別一次,當連續(xù)4次識別到兩個條件均達標時,則X+20:00為智能監(jiān)控預警信號啟動時間)。

表2 雷雨大風預警信號發(fā)布規(guī)定與智能監(jiān)控模型對比

本研究僅從預警信號生效期間進行分析。首先,回看實況,確定智能監(jiān)控分析結果的準確性,挑選出結果不匹配的事件,并對其進行復盤,以期找到不匹配原因;其次,對模型進行優(yōu)化;再次對上述幾個過程進行智能監(jiān)控,與優(yōu)化前的結果進行對比,另外隨機選擇一次過程分析模型優(yōu)化后實際發(fā)布與智能監(jiān)控的吻合度,對模型優(yōu)化效果進行二次檢驗[7]。

具體實施方法:針對實際發(fā)布與智能監(jiān)控結果不匹配的地區(qū)進行研究,以實際發(fā)布預警的時間點為基準點,以模型設置相關條件為參照,前推30 min逐次查看極大風情況,對比組合反射率外推產(chǎn)品和組合反射率產(chǎn)品的強度和覆蓋面積,詳細分析智能監(jiān)控結果與實際不符的原因。

2 結果分析

2.1 模型結果與實況分析

選擇廣州市為研究區(qū)域,以組合反射率、組合反射率外推產(chǎn)品及極大風等觀測資料為基礎,分別對3次雷雨大風預警智能監(jiān)控結果進行分析。

1)2021年3月6日。

2021年3月6日,廣州區(qū)域內(nèi)云系自西向東移動,11:00左右,廣州各區(qū)陸續(xù)啟動雷雨大風黃色預警,整個過程中智能監(jiān)控均未識別到滿足相應預警信號啟動條件的時次(表3)。檢驗分析發(fā)現(xiàn),6個區(qū)的智能監(jiān)控實況可以分為以下3種情況:組合反射率外推因子達標,極大風≥7級的站點只有一個不足兩個及以上(白云、南沙);極大風風力及站點數(shù)滿足條件,但組合反射率ZH≥50 dBz的面積不足1/3(花都);組合反射率外推因子滿足條件(圖1),極大風風力不達標(番禺、黃埔、海珠)。

表3 2021年3月6日廣州市雷雨大風黃色預警信號發(fā)布情況

圖1 花都區(qū)2021年3月6日09:36—10:12組合反射率外推產(chǎn)品

2)2021年5月25日。

5月25日,颮線自南向北移動,廣州市各區(qū)雷雨大風預警發(fā)布時間集中在17:00左右。對比發(fā)現(xiàn),25日廣州市共發(fā)布了10個預警,而智能監(jiān)控僅僅識別到3個(表4)。將未識別到的7次預警復盤后發(fā)現(xiàn),區(qū)域組合反射率外推因子強度和面積均不達標(荔灣區(qū)、花都區(qū)、從化);組合反射率外推因子滿足條件,但沒出現(xiàn)≥7級的極大風站點(白云區(qū));組合反射率外推因子和極大風不滿足連續(xù)4次數(shù)據(jù)均達標(增城)。

表4 2021年5月25日廣州市雷雨大風黃色預警信號發(fā)布情況

3)2021年6月21日。

6月21日,受高空槽和切變線的共同影響,廣東省自北向南先后有強降雨,廣州市各區(qū)19:00開始陸續(xù)啟動雷雨大風預警。該次過程較強,智能監(jiān)控準確性比較高,但荔灣區(qū)、海珠區(qū)、番禺區(qū)和增城區(qū)依舊出現(xiàn)時間與級別不匹配等情況(表5)。對應實況進行復盤后發(fā)現(xiàn),臺站發(fā)布與自動識別不匹配的原因主要有組合反射率外推因子ZH≥50 dBz面積不足總體1/3(花都、南沙)。該次過程,荔灣、海珠均有雷雨大風預警升級處理,但模型均為識別到滿足條件時刻。

表5 2021年6月21日廣州市雷雨大風黃色預警信號發(fā)布情況

2.2 模型優(yōu)化方案

對廣州市各區(qū)3次雷雨大風過程中預警信號智能監(jiān)控結果不準確的情況進行分析,兩者不匹配的情況主要有以下幾種:①組合反射率外推因子面積不達標;②組合反射率外推因子強度不達標;③極大風不滿足要求。

為了進一步做好防災減災工作,提高預判準確性,更好的掌握預警信號演變過程,基于廣州地區(qū)3次雷雨大風預警信號情況分析,決定對智能監(jiān)控模型進行如下優(yōu)化(表6):①降低采集數(shù)據(jù)達標次數(shù),將連續(xù)4次采集數(shù)據(jù)達標調(diào)至連續(xù)3次采集數(shù)據(jù)達標即啟動預警;②將歷次過程雷雨大風預警信號啟動期間,極大風小于7級的各區(qū)極大風取均值,作為模型中的極大風閾值;③縮小組合反射率外推因子符合規(guī)則面積,減少為未來30 min組合反射率外推因子ZH>50 dBz的面積占區(qū)域面積的1/4以上。

表6 模型優(yōu)化規(guī)則對比

2.3 優(yōu)化模型的效果檢驗

根據(jù)2.2節(jié)建議對模型進行優(yōu)化,再次針對廣州市3次雷雨大風預警過程進行復盤推演,對比結果發(fā)現(xiàn)3月6日廣州市有6個區(qū)先后發(fā)布雷雨大風黃色預警信號,系統(tǒng)優(yōu)化前均無識別,系統(tǒng)優(yōu)化后,白云區(qū)、海珠區(qū)、番禺區(qū)和南沙區(qū)均在預報員發(fā)預警后30 min內(nèi)智能監(jiān)控均有識別(表3);5月25日的過程較3月6日強烈,系統(tǒng)優(yōu)化后智能監(jiān)控到的次數(shù)從優(yōu)化前的3次增至6次(表4);6月21日是3次過程中最強的一次,系統(tǒng)優(yōu)化后,黃色雷雨大風預警信號均有監(jiān)控到(表5)。分析可見,系統(tǒng)優(yōu)化后監(jiān)控率均有大幅度提升。從模型優(yōu)化前后智能監(jiān)控識別結果可以看出,模型優(yōu)化后智能監(jiān)控識別率均值提高到71.5%,較優(yōu)化前的32%提高了39%(表7)。模型優(yōu)化后,隨機選擇了2021年10月1日廣州市一次雷雨大風過程,發(fā)現(xiàn)智能監(jiān)控識別率為70%(表7)。

表7 模型優(yōu)化前后智能監(jiān)控情況 %

3 結論

廣東省氣象災害多維監(jiān)控平臺中雷雨大風預警信號智能監(jiān)控模型,用于監(jiān)控未來3 h預警信號發(fā)展演變情況。針對廣州市3次雷雨大風過程進行復盤分析,查找出智能監(jiān)控分析與實況不符的原因,并對模型優(yōu)化調(diào)整。模型調(diào)整后除了再次對研究選擇的3次雷雨大風進行智能監(jiān)控識別,對比分析兩次結果,檢驗模型優(yōu)化效果外,另外隨機選擇了一次雷雨過程進行智能監(jiān)控分析,進行二次檢驗,檢驗結果發(fā)現(xiàn),模型調(diào)整后智能監(jiān)控分析能力有較大幅度提升。

需要指出的是,該次研究涉及氣象數(shù)據(jù)較少,后續(xù)系統(tǒng)建設可以考慮將閃電與雷雨大風有關的氣象數(shù)據(jù)納入建模范圍;另外,該次檢驗僅針對廣州市區(qū)域,今后可以開展多地市、多個例系統(tǒng)性優(yōu)化,以期能全面優(yōu)化多維監(jiān)控系統(tǒng)。

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