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61.
刘云高薇 《地质灾害与环境保护》2021,32(2):40-45
近年来探讨的地质灾害气象预警效果评价方法,提出了命中率、漏报率、空报率、准确率等概念。但上述方法用于较小空间尺度或较低等级预警的评价时,会大概率出现空报或准确率为零的评价结果。本文在前人研究的基础上,提出了以事后理想对照预警产品为标准参照,对预警产品从空间、强度、时间3个维度进行耦合程度分析的准确率计算模型,并提出了量化预警产品体量的预警值概念。本模型不受空间尺度、预警等级和有无地质灾害发生等的条件约束;本模型具备较强的拓展性,可以推演计算空间、强度、时间单项要素的准确率,及较长时间周期多期次预警产品的准确率。本文以江西省第26期省级地质灾害气象预警进行了试算,得出该期预警的综合准确率为23.5%,空间准确率为45.4%,强度准确率为47.1%,时间准确率为66.7%。 相似文献
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重污染天气发生时,如何从气象预报服务角度做好应对策略和防范部署,最大限度地减轻大气污染对公众身体健康和社会生产生活的影响,是气象部门亟待解决的现实问题。根据陕西重污染天气防治现状和近5年重污染天气预报服务开展情况,总结和分析了重污染天气应对工作中存在的应急预案体系不健全、联动机制不完善、空气质量预报技术不足、环境气象评估业务技术支撑薄弱等问题,并针对存在问题,提出了强化应急预案体系衔接、加强部门间合作、加强重污染天气预报技术攻关及提高环境气象评估业务能力等对策建议。 相似文献
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65.
人工智能在冰雹识别及临近预报中的初步应用 总被引:1,自引:0,他引:1
基于广东10部S波段多普勒天气雷达的三维拼图资料,利用机器学习技术开发了一种冰雹识别和临近预报的人工智能算法。算法设计时以雷达回波反射率的垂直和水平扫描数据为基础训练集,将冰雹云的雷达反射率扫描数据作为正样本,将其他雷达反射率扫描数据作为负样本,通过贝叶斯分类法对正、负样本数据集进行机器学习,训练人工智能识别冰雹云内在规律的能力。训练时以广东省2008-2013和2015-2016年的数据作为训练集,使用了2014年广东省12次冰雹过程的数据做检验。对比检验的结果表明,人工智能法比传统的概念模型法击中率高9个百分点。研究结果表明了人工智能对冰雹这类非线性强天气过程具有较强的识别能力。 相似文献
66.
高时空分辨率三维风场在强对流天气临近预报中的融合应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以业务应用为目标,开展高时、空分辨率三维风场在强对流天气临近预报中的融合应用研究。运用北京快速更新多尺度分析和预报系统集成子系统(RMAPS-IN,Rapid-refresh Multi-scale Analysis and Prediction System-Integration),对雷达四维变分分析系统(VDRAS)30 min临近预报的高时、空分辨率三维风场作为数据源与自动气象站风场观测进行快速融合处理。结果表明,以VDRAS临近预报风场取代数值模式预报场作为融合初猜场后形成的分析结果对于风场有明显的改善:(1)长时间序列客观检验结果表明,地面10 m高风场U/V分量绝对误差分别为0.05和0.06 m/s。实时融合对未来预报的影响随着预报时效的延长,U/V分量的绝对误差不断增大。(2)对于11个强对流个例,地面10 m高风场风速均方根误差降低0.3 m/s,风向均方根误差降低13°;边界层三维风场,风速均方根误差降低0.8 m/s,风向均方根误差降低10°。平原站点融合以后风速、风向预报效果有较大改善,山区站点融合以后改善相对较小。(3)通过对2017年7月20日暴雨和7月7日雷暴大风个例的详细分析,发现融合基于雷达资料四维变分同化获得的高分辨率临近预报风场对各对流系统中的中尺度结构特征给出了更加细致准确的描述。 相似文献
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单体式架构应用在突发事件预警辅助决策系统开发中不能满足现实需求,本文引入了微服务架构设计开发该辅助决策系统.通过分析微服务架构在复杂系统中相对于传统单体式架构的应用优势,设计出一种基于微服务架构的突发事件预警信息发布辅助决策系统,该系统选用Spring Cloud微服务框架,并对其进行适当的扩展,创建了基于该系统设计的注册中心与网关.系统采用二三维一体化地理信息系统作为展示平台,通过接入各行业静态、危险源动态监测数据,根据设定的模型进行数据融合、处理,辅助进行预警信息生成、发布及应急处置阶段的指挥决策.所设计方案在湖北省突发事件预警发布辅助决策系统中得以实际应用,验证了该类系统使用微服务架构的合理性和有效性. 相似文献
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2016年9月28日,台风"鲇鱼"造成的强降水在浙江和福建引发多起地质灾害,造成严重人员伤亡和财产损失。利用中国气象局气象灾害管理系统和中国地质环境监测院提供的灾情资料,结合加密自动站降水观测、多源降水预报、承灾体脆弱性和暴露度等信息分析致灾因子,定量检验中央气象台地质灾害气象风险模型性能,并对格点化定量降水预报产品使用进行了讨论。结果表明:降水是本次地质灾害过程的主要致灾因子;国家级地质灾害气象风险预警产品命中率和漏报率分别为67.8%和11.1%,各项定量检验指标均优于客观模型;第二代中央气象台地质灾害气象风险模型预报命中率高于第一代模型的原因可能是其引入了高分辨率的地理学信息,第一代模型在地质灾害易发区出现特大暴雨时,有直接预报最高风险等级的缺陷,此外两代模型均存在明显空报现象;格点化定量降水预报产品能定点、定量地预报降水,相比主观降水等级落区预报更适用于地质灾害气象风险预警业务,但使用时需要注意其可能在一些地形复杂区域存在局限性。本检验结果只是针对一次台风过程得出的,还需要更多的个例分析和统计检验以确定结论是否具有普遍规律。 相似文献
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该文将循环神经网络(recurrent neural network,RNN)应用于雷达临近预报。使用预测循环神经网络(predictive RNN)架构,利用雷达历史组合反射率因子建模,给出雷达组合反射率因子未来1 h的预报结果。预测循环神经网络的核心是在长短时记忆单元(long short-term memory,LSTM)中增加时空记忆模块,能够提取雷达回波不同尺度的空间特征,配合循环神经网络架构,可以有效解决反射率因子预测问题。北京大兴雷达和广州雷达长时间序列的独立检验结果和2个强对流天气个例检验结果表明:该方法和传统的基于交叉相关法的1 h雷达外推临近预报相比,在20 dBZ和30 dBZ检验项目内,临界成功指数(CSI)可以提升0.15~0.30,命中率(POD)提高0.15~0.25,虚警率(FAR)降低0.15~0.20,该方法对反射率因子强度变化有一定预报能力。 相似文献
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2018年9月17日09:37—10:00,在登陆台风“山竹”外围螺旋雨带中,广东省佛山市三水区到肇庆市四会区发生了EF2级强龙卷,龙卷路径长度18 km,持续时间23 min,平均时速47 km/h,导致不少建筑物损毁。本次过程佛山市进行了龙卷预警试验,提前37 min发布了龙卷预警,龙卷没有造成人员伤亡。利用观测资料对产生强龙卷的环境场特征、地面自动站和雷达观测的中小尺度特征以及龙卷预警试验进行了分析,结果表明:产生龙卷的微型超级单体出现在台风外围和副高边缘之间的强东南急流中,具有低层辐合、高层辐散、水汽充足等典型台风外围龙卷环流形势特征;强的低空0~1 km垂直风切变、大的风暴相对螺旋度和低的抬升凝结高度等环境条件利于龙卷的生成;龙卷影响时,邻近地面自动气象站观测要素表现出明显的信号,瞬时大风和最低气压的极值区呈东南至西北向带状分布,与龙卷路径一致,龙卷过境前后,单站气压“漏斗”明显,5 min降压/升压幅度达-2.5 hPa/+2.1 hPa;广州多普勒天气雷达探测到龙卷母体风暴的低层钩状回波和入流缺口特征,以及低层强中气旋和类TVS特征。预警试验初步表明,对台风龙卷高发区,在环境场有利情况下,若低层出现中等或以上强度中气旋,其底高在1 km以下,可以考虑发布龙卷预警。 相似文献