基于情境感知和序列模式挖掘的气象学习资源推荐算法

随着互联网的快速发展,气象部门职工作为学习者可以获得的学习资源得到极大丰富。信息超载导致检索合适的在线学习资源时遇到了困难;学习者在不同学习环境和序列访问模式上也有不同的学习需求。但是,现有的推荐系统,如基于内容的推荐和协同过滤,没有结合学习者的情境和序列访问模式,推荐结果准确度不高。本文提出了一种结合情境感知、序列模式挖掘和协同过滤算法的混合推荐算法来为学习者推荐学习资源。混合推荐算法中,情境感知被用来整合学习者的情境信息,如知识水平和学习目标;序列模式挖掘被用来对网络日志进行挖掘,发现学习者的序列访问模式;协同过滤被用来根据学习者的情境数据和序列访问模式为目标学习者计算预测并生成建议。实验和应用效果表明,该混合推荐算法推荐的质量和准确性方面优于其他推荐算法。

基于FloodArea模型的成都主城区内涝风险评估

本文以成都主城区为例,运用气象数据、地理信息数据、社会经济统计数据及内涝灾情资料,通过多种常用分布函数的对比,选出重现期降水估算的最优函数,采用Pilgrim&Cordery法推求研究区的小时雨型,然后结合改进的基于FloodArea内涝模型,开展了24 h历时20、30、50、100 a一遇降水情景内涝模拟,并利用修订的内涝公路风险等级标准和财产损失曲线,探讨100 a一遇降水情景下内涝交通风险等级和居民室内财产损失风险。结果表明:①GEV(Generalized Extreme Value Distribution)分布函数是成都主城区重现期降水估算的最优函数;主城区24 h历时小时雨型呈双峰型,且峰值出现在降水过程前部。②基于FloodArea模型,通过对输入数据或参数的改进,能够较好模拟城市内涝空间分布;各降水情景模拟结果显示高新南区、高新西区、青羊区内涝淹没范围占比相较其他地区偏高。③24 h历时100 a一遇降水情景内涝可造成成都主城区86.1%公路长度占比出行困难,其中一级风险公路长度占比为10.5%,二、三级风险公路长度占比分别为27.5%、28.4%,成华区内涝公路风险最高。④24 h历时100 a一遇降水情景内涝可造成居民室内财产潜在损失约占主城区GDP(Gross Domestic Product)的0.8%,其中武侯区财产损失风险最大,潜在损失占其GDP的1.6%。

稿约

《气象科技》由中国气象局气象探测中心、中国气象科学研究院、北京市气象局、国家卫星气象中心和国家气象信息中心联合主办,是一份综合性科技期刊,刊载关于大气科学各领域发展水平的综合评述及反映大气科学及相关科学各领域新理论、新方法和新技术的研究论文。主要栏目包括:大气探测与信息技术、天气气候与数值预报、应用气象与科学试验、实用技术等。欢迎从事大气科学及相关学科研究的科研、业务、教学人员投稿和订阅。

稿约

《气象科技》由中国气象局气象探测中心、中国气象科学研究院、北京市气象局、国家卫星气象中心和国家气象信息中心联合主办,是一份综合性科技期刊,刊载关于大气科学各领域发展水平的综合评述及反映大气科学及相关科学各领域新理论、新方法和新技术的研究论文。主要栏目包括:大气探测与信息技术、天气气候与数值预报、应用气象与科学试验、实用技术等。欢迎从事大气科学及相关学科研究的科研、业务、教学人员投稿和订阅。

稿约

《气象科技》由中国气象局气象探测中心、中国气象科学研究院、北京市气象局、国家卫星气象中心和国家气象信息中心联合主办,是一份综合性科技期刊,刊载关于大气科学各领域发展水平的综合评述及反映大气科学及相关科学各领域新理论、新方法和新技术的研究论文。主要栏目包括:大气探测与信息技术、天气气候与数值预报、应用气象与科学试验、实用技术等。欢迎从事大气科学及相关学科研究的科研、业务、教学人员投稿和订阅。

稿约

«气象科技»由中国气象局气象探测中心、中国气象科学研究院、北京市气象局、国家卫星气象中心和国家气象信息中心联合主办,是一份综合性科技期刊,刊载关于大气科学各领域发展水平的综合评述及反映大气科学及相关科学各领域新理论、新方法和新技术的研究论文.主要栏目包括:大气探测与信息技术、天气气候与数值预报、应用气象与科学试验、实用技术等.欢迎从事大气科学及相关学科研究的科研、业务、教学人员投稿和订阅.

《气象科技》审稿专家

祝各位专家在新的一年里:健康、快乐、平安、顺利!《气象科技》编辑部对各位审稿专家在过去一年里付出的辛勤劳动与奉献表示诚挚的感谢,并希望以后继续得到各位专家的支持与帮助.

重庆两场森林火灾蔓延特征的数值模拟

为了深入认识同时段内发生的两场森林火灾蔓延特征以及大气、地形等对不同林火行为的影响,进而为多起林火扑灭火工作提供科学支撑,选取2022年8月17日发生在涪陵两场森林火灾,利用高分辨率地理信息、植被数据和气象数据对两场林火行为进行分析研究,同时运用林火大气耦合WRF-Fire(Weather Research and Forecasting Model with Fire Module)模式进行数值模拟。研究发现:①受深厚高压控制,两场林火是在持续高温、干燥背景下发生的,气象干旱等级达到重旱,火险气象等级高。②模式模拟风向风速变化与实况较为一致,基本体现出火场风向和风速突变,表明WRF-Fire模式可以较准确地再现火场蔓延情况。③基于林火蔓延特征时间和空间变化可将大梁山林火发展分为6个阶段、北山坪林火分为4个阶段,造成直线距离相隔4.4 km两个火场蔓延发展程度不同的原因在于地形差异造成的局地风场差异。

气象业务综合监视数据标准化设计与应用

打造开放的气象综合业务实时监控体系,全面提升气象业务的运行质量与效率是气象信息化发展的重要工作。针对气象综合业务监视范围广泛、内容多样以及传输密集等特性,为实现海量监视数据高效、完整及准确的采集、传输与处理,本文设计了一种基于标准化数据分类的可扩展的监视数据内容模型。该模型对种类繁多的监视数据进行抽象与概括,划分了监视数据的类别;描述了每一类别监视数据的通用属性;同时依据核心监视功能的数据需求,在通用属性的基础上进一步设计了典型的监视数据属性域内容。该模型具备通用性、可扩展性特点,在中国气象局“气象综合业务实时监控系统(天镜)”的建设中得到广泛应用,并在2022年发布为气象行业标准,为国省共有核心监控功能的实现以及各省特有监控范围的扩充提供了有效的监视数据支撑。

贵州省不同强度区域性凝冻过程环流形势对比分析

利用贵州省84个气象站逐日观测资料以及再分析资料,对4种不同强度区域性凝冻过程进行对比分析。结果表明:500 hPa位势高度场上中高纬度的亚洲东部区域距平场呈现“+-”的分布或有切断低压分布,贝加尔湖至中国华北地区以经向环流为主;850 hPa风场上云南南部以南受偏南风和西南风控制,并且在江南至华南存在西南或西风急流,是4种不同强度凝冻过程中形势场共性特征。500 hPa高度场上中高纬度地区呈两槽一脊或一槽一脊分布;风场上850 hPa东北风回流和700 hPa西南急流形成上暖下冷的形势场,同时850 hPa形成稳定低层切变线;温度场上存在冷暖冷的夹心结构,近地面层0℃线维持在900 hPa以下,均是较强等级以上的区域性凝冻过程中形势场共性特征。而对于一般性区域性凝冻过程,500 hPa位势高度场上呈多槽脊分布,风场上是否存在东北风回流和低层切变线,温度场上是否存在冷暖冷的夹心结构以及近地面层0℃线位置等特征均不统一。温度剖面图上,当近地面层0℃线位置最低时或出现冷暖冷的夹心结构时段与凝冻过程影响范围最广、灾情最重的时间段对应。

气象管理数据中心设计与实现

为满足气象部门政务数据高效管理和共享应用需求,推动气象政务数据融入国家政务大数据体系,中国气象局依托国家级气象专有云设计、建设了气象部门首个一级集中、四级应用的集约统一的政务数据中心,直接支撑气象政务和业务应用。本文介绍了该数据中心系统的核心架构设计、主要业务功能、关键信息流程、基于气象政务数据特征的数据分类和分层数据体系、关键实现技术、应用成效等。系统的实现采用了一系列的新兴信息技术,包括支持多源异构的数据汇聚、基于策略的数据清洗和整合治理、全局统一的数据服务和接口管理、基于ElasticSearch引擎的全文检索、基于消息驱动的管理应用协同、主备中心数据同步等。作为气象部门政务管理数字化转型升级的数字底座,系统建成后为国省市县四级气象部门提供了一站式的政务数据管理和共享应用服务,在有力支撑中国气象局行政办公、科学决策和履行公共职能中发挥了良好效益。

中国雪都阿尔泰山暖区暴雪水汽特征分析

为进一步做好中国雪都阿勒泰山冬季冰雪旅游暴雪预报预警服务,利用阿尔泰山固态降水数据、NCEP/NCAR再分析和GDAS数据,应用天气学诊断和不同水汽分析方法对2021年阿尔泰山区3次暴雪过程环流背景和水汽特征进行分析。结果表明:①3次暴雪过程均为新疆北部典型的暖区暴雪过程。②欧拉方法分析表明,该区水汽主要源于大西洋及其沿岸,阿尔泰山西边界为水汽输入,东边界和南边界为水汽输出,中、低层的水汽输入量与暴雪量关系密切,水汽通量散度辐合区位于对流层低层。③HYSPLIT(拉格朗日)方法分析表明,水汽源地主要来自北冰洋、欧洲,其次是中亚和加拿大,与上述结论明显不同;对暴雪区综合贡献较大的是对流层低层的水汽。④构建了阿尔泰山区暴雪过程水汽贡献模型,700 hPa及以上水汽自源地到达关键区后主要从偏西(西南)路径输入暴雪区,700 hPa以下水汽到达关键区后,在环流合适时主要从东南路径输入暴雪区,但从偏西(西南)和西北路径输入暴雪区的水汽也不容忽视;水汽主要在对流层低层聚集,并辐合抬升。

土壤渍水胁迫对华北冬小麦籽粒灌浆及干物质分配的影响

利用少雨旱区华北冬麦主产区河北固城站的电动防雨棚,遮去自然降水,通过人工控制灌水形成土壤渍水、高湿、干旱和对照,冬小麦花后通过测定籽粒灌浆进程和地上生物量以及产量构成要素,解析不受阴雨和低温胁迫影响下土壤渍水对冬小麦籽粒灌浆速率及产量形成的胁迫效应。结果表明,随土壤水分的减少,冬小麦灌浆速率降低,灌浆持续日数缩短;灌浆期土壤高湿有增产效应,理论产量增产5.87%,土壤渍水出现减产,理论产量减产1.50%;高湿和渍水的收获指数比对照略有提高,并均高于0.5000;干旱胁迫下,收获指数比对照低0.1130~0.1633。北方旱区灌溉解除了气候干旱对作物需水胁迫,晴好天气光照充足,日较差大,作物产量提高,土壤水分是影响北方冬小麦挖掘光温生产潜力和提高单产的关键限制因素。研究结果为应对气候变化引起极端降水事件对农业生产的影响,尤其是科学评估旱、涝灾害对北方旱区农作物的影响有一定参考意义。

2022年8月四川盆地持续性极端高温特征及不同模式预报误差分析

本文基于2022年8月四川盆地104站逐时温度、降水数据和1971—2021年历史同期数据,及EC、CMA-GFS、CMA-MESO模式的2 m气温预报等数据,运用统计学相关方法分析了此次极端高温过程的特征及预报误差。结果表明:①2022年8月四川盆地极端高温过程范围大、强度强、持续时间长,有87.5%站最高气温超过该站历史同期极值,且高温最强盛时段较历史同期明显推后。②2022年8月最高气温分布为东高西低,最高气温与历史同期极值差分布则相反,其中最高气温随站点海拔增大而减小,而极值差则随站点海拔先增大再减小。另外,受热岛效应影响,极值差大值站点主要集中在龙泉山脉附近。③高温期间,最高、最低气温平均值高、距平大,且累计降水量和雨日数也明显低于历史同期。④相较而言,EC模式的预报优势主要在盆地低海拔地区。而CMA-MESO模式在盆地周边陡峭地形区域的平均绝对误差则更小。另外,EC模式预报的最高气温峰值出现时间更接近于实况,而CMA-MESO模式预报高温持续日数更接近实况。

吉林省玉米倒伏灾害天气分型及典型过程分析

为探求造成吉林省玉米倒伏灾害的天气系统类型、特征及发生规律,利用历史灾情和玉米发育期数据、ERA5再分析资料,采用典型个例分析方法,对吉林省造成玉米倒伏灾害的天气系统进行了分析总结。结果表明:造成玉米倒伏灾害的天气系统主要有台风、东北冷涡、低空切变线及高空槽。玉米拔节—抽雄期倒伏主要受东北冷涡影响,抽雄-乳熟期主要受低空切变线、高空槽影响,乳熟-成熟期主要受北上台风影响。台风是造成吉林省玉米倒伏最为严重的天气系统,影响范围广,其移动路径对作物倒伏灾害的发生范围起决定性作用,倒伏灾害多发生在台风移动路径的西侧或北侧,地面低压系统的北侧。东北冷涡次之,倒伏主要发生在水汽、动力、热力和对流不稳定条件均最为显著的冷涡东南象限。低空切变线、高空槽影响范围小,低空切变线类倒伏发生位置取决于低空切变线或辐合线的位置。高空槽类倒伏一般发生在高空槽前,地面冷锋附近。

基于数据传输特性的卫星广播通道参数优化方法与应用

中国气象局卫星广播系统(CMACast)是全球对地观测广播系统(GEONETCast)框架下三大对地广播系统之一,在世界气象组织信息系统(WIS)和综合卫星数据分发服务系统(IGDDS)框架下,承担亚太地区气象数据广播分发的职责。随着气象业务的发展,广播系统数据量由180 GB/天增长至460 GB/天,在广播带宽资源有限而广播数据种类和大小各异的情况下,系统管理员越来越难以通过经验对广播通道参数调整以保持广播系统播发效率,造成部分通道数据播发时效下降严重,不能满足业务时效要求。通过对不同气象数据传输特性的定量分析,获得各类数据的精细化数据传输样本,在此基础上对各类数据广播通道参数进行科学、定量的计算和优化,使数据播发时效明显提升,应用到实际广播业务中效果明显。

贵州威宁对流单体雷达回波分层结构特征分析

本文选取了2017—2020年威宁县111个对流单体(35个冰雹云单体和76个雷雨云单体),着重分析了对流单体雷达回波在垂直指向上的分层结构特征,并结合双偏振雷达观测分析了对流云单体偏振参量和水凝物相态分布特征。研究分析结果表明:①威宁对流单体雷达回波典型特征量基本一致,对流单体生命史周期约为100 min,最大反射率因子主要位于与0℃层高度差±2.0 km的范围内;②当对流单体雷达回波强度从45 dBz发展到55 dBz以上时,冰雹云具有发展迅速且持续时间长的特点,冰雹大小则与强回波在融化层高度以上的扩展高度存在一定的对应关系,高度越高、冰雹越大;③X波段双偏振天气雷达能够较好地反映降水粒子类型,基本符合粒子形状、大小和相态分布的特点,但应考虑降水相态粒子处于临界过渡区域的转化特点;④威宁多小冰雹主要与垂直风切变较弱、对流有效位能CAPE值不稳定能量偏低,且中小冰雹在下落过程中逐渐融化变小有关。

C波段双偏振天气雷达偏振参量标准差分析与改进

标准偏差分析方法是有效评估雷达数据质量的关键。本文采用标准差分析法对C波段双极化雷达偏振参数进行了深入分析,以找出主要影响因素并优化参数配置。通过观测实验考察了典型天气过程中极化参数标准差的改善效果。结果表明:现有观测模式对C波段偏振参数的精度较低,并且不同仰角之间存在显著精度差异。其中,在1.5°仰角处,极化参数数据的精度高于0.5°仰角处。驻留时间、脉冲重复频率和脉冲数直接影响C波段双线极化雷达极化参数的标准差。通过优化脉冲重复频率和脉冲数,在不改变观测模式的情况下,提高了在相同停留时间内偏振标准差的精度。对两个典型天气过程中极化参数标准差的分析表明,在进行参数优化之前,冰雹过程中极化标准差普遍高于强降水事件;然而,在改进后,强降水事件中极化标准差精度通常优于冰雹事件。经过改进后的观测模式在一定程度上提升了C波段双极化雷达偏振参数数据的精确性。

综合天气相似分析方法及其气象预报服务应用

为改进传统“切片”式天气形势相似分析方法存在的不同切片相似结果不一致、预报稳定性欠佳问题,借鉴大数据思维,将天气系统视为一个由高中低层大气相互配合、静力热力动力条件相互影响的综合体,以多种气象要素再分析格点资料为基础,采用机器学习PCA方法对原始数据进行降维、浓缩,经归一化处理后构建出适于综合天气相似分析的样本衍生特征因子矩阵;然后使用KNN算法计算样本间各特征维度的相似距离、并结合方差贡献率赋予其相应的权重,最终按综合相似距离大小排序给出目标样本在历史天气形势库中的综合最相似序列,从而实现对传统相似天气预报方法的升级改进。对比分析和测试应用表明,该方法可提供多要素、多层次“立体”综合相似下的一致性结论,有助于预报员更好地理解天气系统结构和演变过程、进而更准确地研判可能发生的相关天气现象,在精细化气象预报服务方面有良好的应用前景。在2023年以来的几次广西区域性极端降水气象预报服务中,该方法取得了较为显著的应用效果。

基于灾害风险理论的湖北水稻高温热害风险分析及区划

高温热害是长江流域最主要的气象灾害之一,科学评估热害风险是防灾减灾的基础。本文利用近60年气象观测资料,对湖北高温热害的时空分布特征进行了分析;基于自然灾害风险基本理论,建立了包括影响水稻结实率关键期的热害强度、灾害发生时承灾体实际暴露度、灾害脆弱性等因素的高温热害风险评价模型,并进行了风险分析与区划。结果表明:高温天气出现概率高的时段是7月下旬,其中7月第6候为最高。从高温热害风险指数上来看,7月第3候抽穗开花水稻的热害风险最高,此后随时间的推移,热害风险降低;湖北现行的一季中稻抽穗开花期处于风险较高的时段,推迟5天其热害风险指数可下降20%左右;推迟15天以上热害风险指数将降低50%以上。江汉平原稻区是湖北高温热害风险低发地区,鄂东南及鄂西北地区是热害风险高发地区;针对各区热害特点提出了风险应对措施。