贵州省降雨型滑坡预报模型及检验

本文利用贵州省2010—2017年630次降雨型滑坡资料以及国家气象台站和区域自动气象站逐小时降水资料，分析了贵州省降雨型滑坡的时空分布特征。基于5个不同时效降水指标与滑坡累积发生概率的拟合曲线公式，得到不同概率对应的5个降水指标的降水阈值，建立贵州省降雨型滑坡预报模型,并利用2018年新增滑坡样本对预报模型进行检验。结果表明：贵州省降雨型滑坡高发期主要集中在5—7月，其中6月滑坡发生概率最高，约48.6 %；7月次之，约34.9 %。当R1h、R3h、R6h、R24h、R3d分别大于等于26.9 mm、48.9 mm、62.9 mm、79.5 mm、92.0 mm时，发布滑坡预报预警。在降雨型滑坡预报模型中，随着5个不同时效指标的降水量增大，降雨型滑坡累积发生概率变化呈现前后增加缓慢，中间快速增加的变化特征。模型检验结果表明贵州省降雨型滑坡预报模型有一定的准确性，且5个降水指标均具有一定的实用性，其中利用R3d开展降雨型滑坡预报准确率最好。     

机器学习分类算法在降雨型滑坡预报中的应用

针对气象灾害预警业务中客观描述降雨型滑坡发生不确定性的实际需求,利用2014—2020年全国滑坡数据以及多源融合降水实况分析数据,通过样本构建、模型训练、参数优化以及预报输出等关键步骤构建基于机器学习分类算法的区域降雨诱发滑坡概率预报模型,探究不同类型机器学习分类算法识别诱发滑坡的降雨过程的可行性。结果表明:在算法评估中,线性判别分析算法准确率最高且泛化能力最好,其次为逻辑回归算法,再次为最邻近算法。在预报试验中,线性判别分析、逻辑回归以及最邻近等算法能够提取并学习降雨诱发滑坡的条件特征,对诱发滑坡的降雨过程有一定识别能力,最邻近算法和逻辑回归算法的概率预报高值区范围相对较大,易造成虚警结果,线性判别分析算法对局地降雨信息的提炼较好,但线性判别分析算法在非降雨中心区域输出低值概率预报的面积偏大。     

陕西降雨型地质灾害气象预报预警系统

基于降雨型地质灾害气象预报预警模型,采用自动气象站数据和乡镇雨量站降水数据作为实况基础资料,利用WRF(weather research and forecasting model,即天气预报模式)降水预报数据,计算综合雨量并得出降雨型地质灾害发生的等级。系统集成了数值预报精细化预报处理模块、自动气象站监测数据处理模块、乡镇降水量插值模块、地质灾害预报预警模型运算模块和预报预警结果展示模块,实现了数据自动化处理,运行稳定,建成之后发挥了较好的服务效益。     

降雨型滑坡地质灾害预警预报研究进展

为了提高我国不同区域、不同气候条件下受降雨影响产生的滑坡地质灾害预警预报水平,通过对近30 a国内外降雨型滑坡地质灾害预警预报主要研究成果的回顾,总结其预警预报的相关方法和手段,重点分析了在降雨型滑坡地质灾害预警预报研究与业务中常用的三类方法(即数学统计分析法、理论模型评价法、数值模拟法)的优缺点与适用范围,以期为今后国内科研业务人员开展降雨型滑坡地质灾害预警预报研究和业务工作提供参考依据。     

江西省中小水电智慧气象服务技术研究及应用效果检验

基于高精度DEM及水系数据的流域集雨区划分,研究了江西省中小水电站集雨区划定技术方法;通过对水库集雨区上降水预报和观测站点的实况两者对比分析,建立了基于库区的多模式本地化水库面雨量预报方法;通过模式参数化率定方法以及雨洪耦合来水量预报方法的研究,建立了水库来水量预报模型.利用2007—2020年水文数据以及降水实况和模式数据,检验了七一水库2020年逐7 d面雨量预报效果.检验结果表明,面雨量预报模型在0—3 d的平均预报准确率为70.1％;中雨和大雨量级的降水预报准确率分别为30.7％和28.3％,暴雨、大暴雨预报具有一定的指示意义;改进后的流量模拟效果进一步提升,强降水过程的流量预报效果明显改善.     

石阡县降雨型滑坡临界雨量的研究

利用石阡县2010—2014年18起降雨型滑坡事件对应的区域气象站以及气象台站逐小时降水资料,采用统计分析的方法分析了滑坡发生前后的降水类型,建立了临界雨量的预报模型。结果表明滑坡对应的暴雨类型均属于尖峰型降水,强降雨时间都较短。滑坡的降雨量度与历时关系的分析表明可以将小时雨量大于10 mm作为石阡县滑坡的起报必要条件。基于区域气象站资料建立的滑坡预报模型表明24 h雨量(前期3d雨量)与1 h最大雨量(3 h最大雨量)呈反相关关系。在滑坡预警预报中可以根据气象台的24 h雨量预报值(或前期3 d有效雨量)及1 h最大雨量(或3 h最大雨量)预报值就可以及时发出滑坡预警,从而在地质灾害防御中起到重要作用。     

利用雷暴识别与追踪技术优化航班延误预警初探

为了探测提高航班延误预警水平,利用广东12部S波段多普勒天气雷达的三维拼图资料,建立雷暴识别模型,通过光流法对雷暴进行外推预报,并利用广东省的雷雨大风实况资料验证光流法追踪的准确性;将雷暴追踪结果与机场地理位置叠加分析,利用机场延误信息判别航班延误预警提示的准确性。结果表明:光流法1 h外推预报结果对比实况平均偏差约10～20 km,具有一定的实用价值;另外,利用雷暴识别与追踪技术发布的航班延误预警提示准确率达83%,时间比机场航班延误预警实际时间平均提前约62 min,具备较高的预警提前量,可以在雷暴天气过程业务工作中为决策部门提供一定的判断依据,提升区域防灾减灾能力。     

暴雨型滑坡灾害预报预警方法研究评述

滑坡灾害对人类和社会经济的影响已成为仅次于地震的第二大自然灾害。暴雨诱发的滑坡占滑坡总数的90％左右。从滑坡预报方法、暴雨型滑坡灾害时空预报预警、降雨和滑坡机制及稳定性、GIS在滑坡预报中的应用等几方面,分析了国内外动态及发展趋势。分析结果认为,现代数理科学新理论在滑坡预报中的综合应用得到了较快发展;“3S”技术作为滑坡监测预报手段,仍存在没有开发出来的较大潜力;从理论上,机理研究与区域统计研究结合程度有待进一步发展和突破;已建立的滑坡灾害预测预报模型具有很大的地域性、分散性以及由于监测资料不足带来的不稳定性,有必要进行更加系统深入的探讨,尤其要着力建立基于滑坡灾害发生机理的宏观区域预警模型;降雨-滑坡关系需有更准确的模型;受降水影响的土体含水量和孔隙水压力的测量方法应更精确、有效;基于Web-GIS平台建立区域滑坡灾害实时预警预报系统十分必要。     

滑坡泥石流大尺度统计预报模型的实时检验

利用滑坡敏感性分布和降雨阈值公式建立了一个滑坡泥石流统计模型,该模型可以用于中国大尺度范围内的滑坡泥石流预警。使用CMORPH卫星降水驱动该统计模型,对2016—2017年的106起滑坡泥石流事件进行了验证分析。结果表明,该模型能较好地预警大多数滑坡泥石流事件,其中对72. 1%的雨季滑坡泥石流事件能较好预警,但对非雨季的事件只有35%能较好预警,对雨季的预警效果明显优于非雨季。由于滑坡泥石流主要发生在雨季,因此该模型总体上具有较好的效能。该模型对于强降雨引发的快速滑坡事件具有较好的预警能力,但对于由强度较小、持续时间较长的降雨引发的慢过程滑坡事件的预警效果有待提升。利用该统计模型以及CMORPH实时卫星降水产品,可以建立滑坡泥石流大尺度实时预警系统,对滑坡泥石流减灾防灾具有一定意义。     

云贵高原楚雄滑坡灾害与降水关系分析和预报

楚雄地质结构复杂,加之人类活动破坏了山体的稳定性,在降水的诱因下易发生山体滑坡、地面崩塌,小型泥石流等地质灾害,楚雄州地质灾害调查结果显示,滑坡在地质灾害中所占比例达80％,滑坡是楚雄地质灾害中的主要类型,故本文仅针对滑坡灾害展开分析。利用楚雄州10县（市）气象站2004～2006年5～10月逐日降水资料,分析不同滑坡结构山体滑坡与2004—2006年降水的关系,得出不同滑坡结构和降水条件下的滑坡等级预报指标,在降水预报与实况降水对比的基础上建立楚雄山体滑坡气象预警预报等级。2007年度试运行中准确率达70．4％,在气象防灾减灾中取得了突出成绩。     

基于CFSv2.0西南地区机场10～30 d延伸期预报产品设计与实现

延伸期逐日预报对于民航属于新兴气象业务。针对民航运行服务需求,根据CFSv2.0气候模式预报产品,运用双线性站点插值技术,基于5 d集合滑动平均和实况报文订正方案生成10～30 d西南地区各机场延伸期逐日最高温度、最低温度、降水量和风向风速的时序柱状曲线预报产品。选取2020年冬季双流机场和贵阳机场强降温和持续性降水过程进行预报效果检验,结果表明：机场延伸期逐日预报产品在强降温与持续性降水预报方面表现出较好的预报性能,能平均提前16 d预报强降温过程,提前20 d预报持续性降水过程。与实况数据相比,强降温和持续性降水预报的时段、强度略有偏差,但预报的变化趋势基本一致。     

华南快速循环同化模式在湖南不同环流型下的小时降水预报性能检验

利用T-mode斜交旋转主成分分析法,对湖南2021年汛期(4—9月)逐小时850 hPa风场进行环流分型,在此基础上开展同期华南快速循环同化模式(CMA-GD-R3)小时降水预报性能检验。结果表明：影响湖南2021年汛期的主要环流型为西南涡切变型、切变型、副热带高压边缘南风型和台风外围东风型4类;模式小时降水预报的晴雨准确率和分级降水TS评分日变化特征明显,晴雨准确率夜间高于白天,分级降水TS评分峰值出现在早晨,各环流型的临近时效降水预报效果较好,短时强降水发生频次最高的西南涡切变型晴雨准确率较低,副热带高压边缘南风型在较大量级降水表现相对较差;SAL(structure amplitude and location)检验显示,西南涡切变型、切变型过程模式位置预报较接近实况,强度预报表现为前弱后强,副热带高压边缘南风型过程预报落区分散,位置预报不稳定,整体强度较实况明显偏弱,台风外围东风型过程在短时预报时效落区接近实况,强度预报显著偏弱,该方法能较客观地反映模式降水预报空间偏差。     

基于前馈式神经网络的多源精细化降水预报及检验

选取国家气象信息中心多源融合降水产品、四川省智能网格气象预报产品、德阳市实况降水观测资料以及欧洲中心数值预报资料,应用前馈式神经网络及最优逼近方法对德阳市降雨预报系统进行训练,并利用多源融合降水资料对预报结果进行检验。结果表明:改进后的系统不仅能对输入层因子的降水及其落区预报进行有效的智能优化,还使得暴雨天气过程中强降水中心分布和极端降水量的预报结果更加接近实况,总之可为预报员开展本地降水预报业务提供有益的参考。      

基于WRF模式的云贵川渝地质灾害气象预报系统的应用

介绍了国家气象中心和中国科学院成都山地灾害与环境研究所联合研发的基于ArcGis9.1的云贵川渝地区地质灾害预报系统。该系统是在可拓模型理论基础上建立的,其优点在于能将气象要素和地面要素紧密地结合在一起,形成雨—地耦合的区域泥石流预报模型。系统采用区域精细化数值天气预报模式WRF提供的高时空分辨率的精细降雨预报作为模型的动态输入,实现地质灾害发生概率的预报。目前,系统已经在中央气象台进行业务运行,每日在精细化数值天气预报系统提供的1小时间隔的数值降水预报支持下,定时启动预报系统。该预报产品目前已成为区域精细化地质灾害预报的重要参考。为了进行地质灾害预报效果的检验和评估,首先利用2007年6—7月份实况降水对WRF模型的预报降水进行检验。结果表明:中尺度数值预报模式WRF对区域性、持续时间长的暴雨过程预报能力较高,对于地质灾害预报服务具有较好的应用价值。此外,对2007年7月2—5日发生在四川盆地东部的部分地区的群发地质灾害个例分析及对2007年7月份该地质灾害预报系统的整体预报效果进行检验,结果表明:系统囊括了该次灾情大部分灾情点,总体预报准确率较高,业务中具有一定的应用价值。     

基于水土耦合机制的流域滑坡预报研究

降水诱发型滑坡灾害涉及水文与土壤失稳过程,是个非常复杂的预报难题。本研究应用CRESLIDE(Coupled Routing and Excess Storage and Slope-Infiltration-Distributed Equilibrium)模型,研究基于水土耦合机制的流域滑坡预报。模型输入格点降水由基于流域逐小时加密雨量站的反距离权重法插值获取;基于GIS、DEM和遥感技术,提取滑坡流域下垫面信息;采用分布式水文模型CREST模拟预报出滑坡研究区域的流域水文过程,作为中间变量驱动滑坡模型SLIDE,实现降水诱发型滑坡的预报。选择陕南月河流域2012年7月3—5日降水诱发型滑坡过程进行模拟预报,验证模型的适用性。结果表明,基于CRESLIDE模型的流域水土耦合滑坡预报模型在滑坡时空预报上表现稳定;通过ROC曲线分析CRESLIDE模型取得的特异性(87.8%)和敏感性(52.9%)均较好;本研究基于流域水土耦合机制研究滑坡机理预报,耦合了流域水文过程与土力学过程,使得流域水文模拟更为合理,在滑坡的预报与早期预警中表现良好,对同类滑坡预报有一定的借鉴意义。     

聚类分析在暴雨预报和环流形势分型中的应用

数值预报投入业务运行以来，高空形势预报具有较高的准确率，要素预报的准确率也在不断提高，对数值预报产品的释用是近年来人们极为关注的问题，作者早用数值预报５００ｈＰａ高度场及降水实况资料，采用聚类分析法，研究暴雨落区预报和我国暴雨环流形势特征，所得结果在暴雨预报业务中有一定参考价值，同时也给出我国暴雨环流型。     

基于卫星降水和WRF预报降水的“6.18”门头沟泥石流事件的回报检验研究

2017年6月18日北京门头沟地区突发泥石流,造成6人伤亡。短时强降水是这起事件的主要诱发因素,但常规气象观测并没有很好地观测到此次降水过程,可见降水数据的准确性对于滑坡泥石流的实时预警及预报至关重要。近年来,卫星遥感估算降水发展迅速,WRF（Weather Research and Forecasting Model）模式关于降水的预报技巧也逐渐提高。本文以自动站降水资料为参考,首先利用定性方法和泰勒图、TS（Threat Score）评分等定量的方法比较了CMORPH（CPC MORPHing technique）、GPM（Global Precipitation Measurement）和PERSIANN-CCS（Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System）三种卫星降水资料以及不同起报时间的WRF预报降水对此次降水过程的表现能力,然后利用降水数据驱动滑坡泥石流统计预报模型,对此次事件进行了回报,分析不同降水数据在模型中的实际应用效果,最终为滑坡泥石流实时预警和预报系统的构建提供参考。结果表明,三种卫星降水资料基本上能反映出此次降水过程东北—西南向的带状空间分布形态,其中,CMORPH与自动站资料的空间相关性最好,命中率也最高,但对降水量有一定的高估,GPM对平均降水量的时间变化有较好的反映,体现了卫星降水在观测较少地区的良好利用价值,PERSIANN-CCS的表现则相对差些。WRF模式能预报出此次降水的带状空间分布特征,但降水中心的位置与实际有所偏差;此外,预报的最大降水量的峰值出现时间比实际上晚。由于此次降水的强局地性,只有空间分辨率均匀且质量相对较好的CMORPH卫星降水驱动模型可以回报出此次事件,而自动站点资料由于空间分布不均,则没有回报出此次事件,这表明了卫星降水在滑坡泥石流实时预警系统的构建中具有一定的优势。WRF模式降水驱动模型可以提前做出预警,虽然预报的事件发生时间与实际相比偏晚3~5 h,但WRF可以较好地预报72 h内的降水,因而可以延长灾害的可预见期。WRF模式预报降水的时间和空间精度都需要进一步提高,但是仍具有很好的参考意义。     

2014—2016年赣北地区汛期ECMWF模式24 h降水预报误差分析

基于逐日ECMWF模式24 h降水预报及实况降水资料,通过计算预报误差统计量、单站预报准确率,利用预报误差经验正交函数（EOF）分解和功率谱分析的方法,分析了赣北地区2014—2016年4—6月24 h降水预报误差的分布规律和时空变化特征。结果表明,赣北地区汛期ECMWF模式24 h降水预报效果总体较好,但存在逐年下降的趋势;九江及上饶两站设置误差阈值为15—19 mm,南昌和宜春两站设置误差阈值为22—25 mm时,预报准确率可达80％;预报误差分布主要划分为空间一致型、南北差异型、马鞍型和三段型;预报误差分布可能存在8 d或12—13 d的较长周期以及2—3 d或4—5 d的较短周期。     

新疆中强天气过程GRAPES区域模式降水预报检验

利用2009年新疆地面气象观测站的实况降水资料和GRAPES区域模式的降水预报产品,根据降水预报产品在新疆实际天气预报业务工作中的应用制定检验方案,对GRAPES区域模式12 h降水预报产品进行检验。结果表明:GRAPES区域模式的降水落区位置和落区面积预报准确率北疆高于南疆,降水落区位置预报偏南的概率比较高;各时效降水中心强度预报易偏强,随预报时效延长其准确率呈降低趋势。     

降雨型地质灾害预报方法研究进展

开展降雨型地质灾害预报是减少灾害损失的有效方法。该文在讨论降雨型地质灾害预报相关概念的基础上,结合国内外已有的研究成果,系统总结了隐式统计模型、显式统计模型和动力模型等降雨型地质灾害预报模型的特点和适用条件。近几年区域降雨型地质灾害的预报技术研究有以下新特点:统计模型简单实用,目前已经由单一考虑降雨特征的第1代隐式统计模型,进一步发展为考虑地质、地貌等静态因子的显示统计模型;动力模型逐渐由基于垂直入渗理论的边坡稳定性模型开始向基于水土耦合机制的复杂预报模型发展;降雨型地质灾害业务预报预警的核心是地质灾害预报模型的本地化运行,我国已经基于统计模型搭建了服务于不同区域的业务预报预警系统。结合多源预报降雨资料,搭建基于水土耦合机制的降雨型地质灾害集合预报预警系统是未来可能的发展方向。