洪水影响预报和风险预警理念与业务实践   总被引：2，自引：0，他引：2       下载免费PDF全文

刘志雨 《水文》2020,40(1):1-6

我国是世界上洪涝灾害频繁而严重的国家之一,洪水预报预警是防汛减灾工作中重要的非工程措施和洪水防御工作的耳目和参谋。从水文行业的视角,回顾了近年来我国洪水预报预警技术与业务进展,分析了当前洪水预报预警工作面临的新形势和新要求,对比国内外同类行业发展查找了存在的差距,阐述了洪水影响预报和风险预警的定义和理念,从顶层对基于影响预报和风险预警的新一代洪水预报预警系统("国家洪水预报预警系统")总体框架进行了研究和设计,一些关键技术成果在大范围洪水早期预警业务实践中得到了探索应用,取得了较好的效果。  相似文献   

地面稠密观测资料在强对流天气监测预警中的研究进展     

李佩芝  周长春  华维 《云南地理环境研究》2020,(1):53-58

综述国内外数篇论文,从强对流天气监测、预报预警、模式同化3个方面总结分析了近年来地面稠密观测资料的应用与优劣之处。综述表明:地面加密自动站、风廓线雷达、地基GPS、雨滴谱仪等多种观测仪器组成的地面稠密观测网具有时间尺度密集、覆盖面积广泛、能捕捉较多细微变化的优势,通过该观测网所得数据总结出的一系列指示性指标在强对流监测预警中具有重要的指示意义。但因中国地形天气情况复杂多变、数据缺失、仪器造价昂贵等问题,导致该观测网所得指示性指标不能适用于中国全境,应根据该观测网数据分析总结适应本地的预报指标。  相似文献   

基于卫星遥感海温数据的南海SST预报误差订正     

张培军  周水华  梁昌霞 《热带海洋学报》2020,39(6):57-65

尝试利用卫星遥感高分辨率海表温度资料GHRSST (Group for High Resolution Sea Surface Temperature) 与海表温度(sea surface temperature, SST)数值预报产品之间的误差, 建立一种南海SST模式预报订正方法。首先, 利用南海的Argo浮标上层海温数据对GHRSST 海温数据进行验证, 结果表明两者之间均方根误差约为0.3℃, 相关系数为0.98, GHRSST 海温数据可用于南海业务化数值预报SST的订正。预报订正后的SST与Argo浮标海温数据相比, 24h、48h和72h的均方根误差均由0.8℃左右下降到0.5℃以内。与GHRSST 海温数据相比, 南海北部海域(110°E—121°E, 13°N—23°N)订正后的24h、48h和72h的SST预报空间误差均显著减小, 在冷空气影响南海期间或中尺度涡存在的过程中, SST预报订正效果也较为显著。因此, 该方法可考虑在南海业务化SST数值预报系统中应用。  相似文献   

全球大洋潮汐模式在北印度洋潮汐预报准确性的评估     

刘经东  张文静  刘春笑  郑后俊  朱首贤  史剑  聂屿 《海洋通报》2019,(2):159-166

为评估DTU10、TPXO8、GOT00.2和NAO.99b 4个全球大洋潮汐模式对北印度洋潮汐的预报能力,采用英国海洋资料中心提供的海区中部和沿岸站潮汐调和常数资料,检验了这些模式4个主要分潮(M_2、S_2、K_1、O_1)的准确度。它们的各分潮调和常数资料准确度都比较高,振幅绝均差的最大值仅5.61 cm,迟角绝均差的最大值仅9.13°。这些模式的调和常数给出潮波传播特征差别不大。基于这些模式提供的调和常数,分别建立了北印度洋4、8和16分潮潮汐预报模型,将预报结果与中国海事服务网提供的沿岸24个站潮汐表资料进行对比。各模式的8分潮(M_2、S_2、N_2、K_2、K_1、O_1、P_1、Q_1)潮汐预报模型均优于4分潮(M_2、S_2、K_1、O_1)潮汐预报模型,NAO.99b模式可以提供16分潮(M_2、S_2、N_2、K_2、K_1、O_1、P_1、Q_1、MU_2、NU_2、T_2、L_2、2N_2、J_1、M1、OO_1)潮汐预报模型,但是对预报结果改善不明显;在各模式中,GOT00.2模式的8分潮潮汐预报模型对北印度洋沿岸的预报效果最好,平均绝均差为14.97 cm。  相似文献   

一种基于卫星遥感的临近预报方法     

刘佳 《测绘通报》2019,(3):113-115,119

中尺度对流系统（MCS）是形成强对流天气的主要原因，云团在MCS生命周期中的分裂合并问题是临近预报的难点。为解决这一问题，本文提出了FCC方法，该方法使用质心位移和FY-2卫星数据预测多个对流单体的运动轨迹。多个案例分析证明，FCC算法在MCS的各个生命周期均能进行有效的预测，包括初生、成熟和消散阶段。此外，通过列联表方法验证了所提算法的有效性。  相似文献   

BDS精密卫星钟差建模与预报     

程博  丘晓枫  季凌燕  蒙立鹏  李瑞红  王宏达  徐宗秋 《测绘科学》2019,44(10):14-20

针对BDS卫星钟差的短期预报问题,该文采用二次多项式模型、灰色模型和线性组合模型来对BDS中3种不同类型卫星10d的精密钟差进行建模与短期的预报。拟合时长增加,预报精度也会逐步增高并趋于稳定。预报精度会随着预报时长的增加而降低,当预报时长为50min以内时,预报精度为亚纳秒级。3种模型的钟差预报精度均在1ns以内,其中二次多项式模型的预报精度优于灰色模型,线性组合模型预报精度介于二者之间。利用3种模型的钟差预报结果进行精密单点定位实验,所得的平均定位精度在E、N方向上误差最大不超过3cm,U方向上误差最大不超过5cm。验证了利用二次多项式模型、灰色模型和组合模型在卫星钟差的短期预报中是可行的。  相似文献   

粒子群算法优化的神经网络短期钟差预报     

陈希鸣  黄张裕  秦洁  刘仁志 《测绘科学》2019,44(9):7-12

针对导航卫星钟差短期预报精度上的不足,该文提出了一种基于粒子群算法优化的BP神经网络钟差预报模型,通过粒子群算法来对BP神经网络的权值和阈值进行优化,利用IGS的钟差数据进行实验,并与灰色GM(1,1)模型、二次多项式模型和BP神经网络模型的预报结果进行对比分析。结果表明,粒子群优化算法的BP神经网络模型钟差预报效果良好,3h预报精度能够达到0.3ns,体现了本文钟差预报模型的实用性。  相似文献   

一种基于灰色神经网络的卫星钟差预报策略     

闵扬海  王潜心  丛丽娟 《测绘科学》2019,44(8):190-198

针对钟差预报中灰色神经网络模型种类较多、性质和适用范围尚未具体分析的问题,根据其预报特点,该文提出了一种基于灰色神经网络的自适应钟差预报策略。基于MGEX精密钟差数据进行预报实验,采用不同建模钟差数据量进行相同时间段钟差预报,对3种不同的灰色神经网络模型钟差预报效果进行对比,总结了几种预报模型的性质与适用范围。该文提出的自适应预报策略较好地平衡了几种灰色神经网络模型的特点,提升了钟差预报效果。基于该文策略的实验结果表明:所提策略能够有效利用不同灰色神经网络模型特点,提高钟差预报精度。在1d预报中,该策略较本文提及的其他可靠方法精度提升1%～3%;6h预报中,该策略较较灰色模型等精度提高0.02～0.09ns。  相似文献   

新一代区域海-气-浪耦合台风预报系统   总被引：1，自引：0，他引：1  

雷小途  李永平  于润玲  李泓  汤杰  段自强  郑运霞  方平治  赵兵科  曾智华  黄伟  鲍旭炜  喻自凤  陈国民  马雷鸣  骆婧瑶  张帅  林立旻 《海洋学报》2019,41(6):123-134

依托国家重点基础研究（973）计划项目"上层海洋对台风的响应和调制机理研究"，中国气象局上海台风研究所联合国家海洋局的相关单位，通过实施近海台风的外场观测科学试验、加强台风边界层（特别是海气相互作用）物理过程诊断分析及参数化方案等的研究，建立并改进了台风强度预报的海-气-浪耦合预报模式系统，并在此基础上发展了台风强度的集合预报技术，在历史典型台风个例和2016-2017年台汛期的业务化测试中表现出良好的预报性能。  相似文献   

全过程联合校正方法在饶河流域洪水预报中的应用研究     

王钦钊  黄一昕  梁忠民  邓晓栋 《水文》2021,41(2):45-50

为提高饶河流域洪水预报精度,将全过程联合校正(EPJC)方法与三水源新安江(XAJ)模型结合,按一定比例划分洪水预报总误差为各过程误差,基于系统响应理论反演得到面雨量计算误差和模型参数误差,重新输入流域水文模型正演得出校正后的洪水过程。选取洪峰流量相对误差、峰现时间绝对误差、径流深相对误差和确定性系数作为模型评价指标,量化XAJ预报与EPJC校正结果,并与传统的动态系统响应曲线(DSRC)方法进行对比。结果表明,EPJC能够考虑全过程误差,与实际误差分布情况更相符,可提升饶河流域的洪水作业预报精度,值得进一步研究与推广。  相似文献