一种基于GIS的预报降雨栅格动态生成方法初探

中国大部分地区的降雨监测点位布设稀少且分布不均,特别是大区域的降雨监测和预报存在着不准确现象。利用GIS技术,以都江堰市为研究区,结合降雨随海拔变化规律与实测降雨数据,初步建立了降雨随海拔高度变化的二次曲线计算公式和等高线对应转折拐点降雨图层,参考对比自定义降雨矩阵点图层生成的预报降雨栅格效果,最后在基于AE开发的山地平原过渡区土地生态安全预警系统中,依据等高线拐点降雨图层动态生成研究区降雨栅格,作为该系统下预警指标动态监测模块的主要指标因子,初步解决了研究区降雨监测点位少的情况下,全区预报降雨可视化程度低和局部预报准确度不高的问题,有效地提高了降雨预报的准确性和直观性。

城市场次降雨情景库构建及预报降雨匹配技术

【目的】城市降雨具有高度的不确定性和时空变异性,现阶段洪涝风险预测、应急响应预案的时效性和有效性有待加强。为提高“预报降雨—灾害风险识别—应急响应预案”的时效性和有效性【方法】提出了一种基于自组织特征映射网络的数据密集型城市场次降雨情景库构建方法和基于动态时间弯曲法的预报降雨与情景库场次降雨匹配技术。以北京城市副中心通县站1980—2015年(36年)的小时降雨监测数据作为情景库数据基础,并以同地区2023年降雨数据作为“预报降雨”进行匹配方法验证。【结果】结果显示:构建的城市场次降雨情景库可全面、有效的反映研究区域降雨特征。“预报降雨”匹配效果良好,平均纳什系数达到0.73,降雨总量平均相对误差为0.17,降雨量峰值平均相对误差为0.09。【结论】该方法可快速实现实时预报降雨与情景库中场次降雨的匹配,通过情景库中预置洪涝风险及应急预案知识库,实现城市洪涝风险的有效识别和及时响应。

降雨监测与预报技术在防洪减灾中的应用进展

洪水灾害突发性强,成灾速度快,对人民生命和财产安全造成较大的威胁。降雨作为洪水灾害致灾因子,数据的精确度对防洪减灾具有重要意义。以降雨监测与预报技术为切入点,对雨量站点观测、天气雷达降雨估计及预报、降雨数值预报、卫星遥感反演的现状进行了总结,通过分析时空降尺度方法及多源数据融合技术在降雨监测与预报中的应用,揭示了其在提升降雨数据“量”与“型”准确度方面的效果。研究表明:降雨监测与预报技术在当前取得了显著进展,但在山丘区和城市环境空间的复杂地形方面仍面临分辨率受到限制及精确性、时效性不足的问题。多源数据融合能提高降雨数据精度、时空覆盖能力和预测准确性,优化算法模型、融合“空-天-地”多源数据形成高分辨率预报是未来的研究方向。

联合GNSS PWV和气象参数的短临定性降雨预报改进模型

伴随GNSS数据处理技术的进步及其衍生水汽产品精度的提高,GNSS大气可降水量(PWV)所蕴含的丰富水汽信息被逐渐应用于降雨预报。然而,目前联合GNSS PWV和气象参数的短临降雨预报模型在挖掘参数信息方面仍存在局限性。因此,本文提出了一种基于随机森林算法(RF),联合PWV、温度、气压和相对湿度等参数的距平和变化率的改进模型。通过对湖北、湖南和江西3省的定性降雨预报结果进行分析,发现本文模型能准确地捕捉到PWV和气象参数对降雨的影响。与只使用PWV和气象参数的反向传播神经网络算法(BPNN)的模型相比,本文模型的预报正确率为89.57%,其提升幅度为2.29%;错报率为15.06%,降低了2.76%。在暴雨频发期间,本文模型的预报性能表现出更明显的提升,相较于基于BPNN算法的预报模型,本文模型的预报正确率提高了5.57%,而错报率则降低了2.37%。进一步研究发现,当起报时刻分别设为时刻t和时刻t-1,以预报t+1时刻的降雨状态时,选择时刻t-1作为起报时刻会导致预报正确率有所提高,但同时错报率也会相应上升。

湖南省大区域三维水汽层析反演及降雨预报应用

水汽是地球大气的重要组成部分,虽然在大气总量中仅占据很小的比例,但在时空上变化显著,且在灾害性天气的形成和演变中发挥着重要作用。全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)层析技术可有效获取高精度、高时空分辨率的水汽三维分布,已成为当下GNSS气象学的一个研究热点。基于卫星探测技术能够获取大范围的水汽图像,尤其是地球静止卫星兼具空间覆盖范围广和时间连续性高的优点,使其成为水汽监测研究的重要数据源。基于融合风云4A水汽产品和GNSS观测数据的层析模型,利用湖南省连续运行基准站(Hunan Continuous Operation Reference Station,HNCORS)观测数据进行水汽层析实验,获取了湖南省高时空分辨率的大气水汽密度三维分布场,验证了该技术可有效提升水汽密度场的反演精度;基于层析水汽产品构建了多参数神经网络降雨落区预测模型,进一步挖掘层析技术在降雨预测中的应用潜力。该研究将促进暴雨等灾害天气监测预判能力的提升,对水利工程洪水监测具有重大现实意义。

基于Bucket改进多箱体模型的降雨径流预报

洪涝灾害造成的淹没区覆盖范围广、影响严重,灾前进行洪水预警评估能够在洪灾发生时及时疏散人员和保护财产。针对易受洪水侵袭的美国密西西比河圣路易斯流域,对比了不同复杂度、不同结构特点的Bucket、Simhyd、Smar、Hycy降雨径流模型,并分析了复杂度和结构对流域拟合结果的影响。通过对初始Bucket模型的不断改进,利用Bucket_3改进多箱体模型拟合流域水文,以KGE为模型拟合评价标准,利用2014—2016年的气象径流数据进行模型参数率定,校准精度为0.82;预估2016—2018年的径流数据,精度可达0.79,能很好地识别异常径流的出现,达到洪水灾前预警的目的。

基于降雨预报的山洪灾害风险预警模式研究

正值全球气候大变动,极端天气频发之时,我国每年都会经历一连串的山洪灾害,给人民的生命财产带来了重大影响。因此,这篇研究突破困境,提出一种全新的基于降雨预报的山洪灾害风险预警模式。利用大数据分析技术,对过去几十年的气候数据进行深度挖掘,生成了精确的降雨预测模型。而降雨预测模型与地质、地形、土壤等地质环境参数一并考虑,进而构建了山洪灾害的发生概率模型。再把这些预测模型引入风险预警系统中,对山洪灾害进行准确的预警。目的就是为了更好的预防山洪灾害,减少其带来的不利影响。经过一系列的验证和实地测试,我们的预警模式表现出良好的预警效果,能够为防治山洪灾害提供重要的参考依据。此外,这种预警模式具有较高的推广应用价值,对于我国山洪灾害的防控具有积极的意义。

基于机器学习模型的数值降雨预报校正

以潮白河流域12个站点为研究对象,选取12个站点的未来12 h不同预见期的预报降水数据,构建基于支持向量机(support vector machine,SVM)模型、随机森林(random forest,RF)模型和多层感知机(multilayer perceptron,MLP)模型的不同预见期预报降雨校正模型,模型输入为站点对应网格及其周边8个网格的降雨预报数据,模型参数采用贝叶斯优化技术进行估计。利用均方根误差和确定性系数评估各模型对不同预见期预报降水的校正效果。结果表明:未经校正的原始预报在不同预见期的预报精度均较差;各个误差校正模型在率定期与验证期对不同预见期降雨均具有较好的校正效果;经SVM、RF和MLP模型校正后,均方根误差的平均值在率定期分别降低了:54.2%、50.0%和20.8%,在验证期分别降低42.9%、33.3%和14.3%;确定性系数的平均值在率定期与验证期也均有显著提高;3个误差校正模型中,SVM模型表现最优,RF模型次之。研究成果可为其他流域数值降雨预报数据校正提供参考。

应用中央气象台24h降雨预报的可行性分析

分析了降雨预报用于水库调度中的必要性和重要性,依据中央气象台1999～2003年全国44个大城市、24小时降雨预报资料及实际日降雨资料进行统计分析,分析有雨、无雨等级预报和各量级降雨预报精度及其经验统计规律,通过适线分析确定分级降雨预报的实际降雨分布规律,以期为各地水库调度提供参考。经分析,无雨预报准确率较高,可用于水库调度中;小雨准确率虽低,但发生小雨以下量级的频率较高,部分信息也可利用。

数值模式中地形滤波处理及水平扩散对降雨预报的影响

为克服高分辨率模拟中,对于具有陡峭山峰及深谷的区域,存在不真实降雨场预报问题,本文引入数字滤波器及水平扩散方案分别对地形及计算噪音进行处理.滤波器由不同的一维高阶低通隐式正切滤波器耦合而成,能选择性地过滤由地形坡度所引起的不同尺度的噪音.水平扩散方案是将一个通量受地形限制的线性四阶单调水平扩散项加到预报方程,去控制由数值扩散、非线性不稳定及不连续物理过程等引起的小尺度噪音.试验结果表明:地形滤波处理及水平扩散方案能消除山区降雨预报量集中在山顶,而同时山谷和背风面又无雨的现象.因而,降雨分布更真实.

南方水稻生育期降雨预报准确率评价及节水灌溉策略分析

以江西省赣抚平原灌区为例,收集了中央气象台2012—2015年的三季早稻和晚稻生育期内未来7 d降雨预报数据和实际观测降雨数据,采用正确率、漏报率、空报率、TS评分及ROC对降雨预报准确率进行评价,在此基础上提出相应的节水灌溉策略.结果表明：水稻生育期晴雨预报正确率达76.3%,早稻的漏报率总体低于晚稻,空报率高于晚稻,小雨TS评分相差较小,中雨及以上量级降雨晚稻明显小于早稻;1～7 d预见期的ROC下的面积都大于0.5,表明命中率大于虚警率,都有正的预报价值,可用于灌溉管理.返青期、乳熟期和黄熟期早稻的正确率为80.1%～88.6%,如果预报结果在小雨及以上量级可不灌或少灌;分蘖前期、分蘖后期、拔节孕穗期和抽穗开花期的正确率稍低,为64.9%～77.2%,此期间如果遇连续无雨和小雨预报可按照需水量进行灌溉,如果预报2～3 d内有中雨或以上降水则应减少灌溉量;早稻与晚稻相比虽然预报的准确度较低,但降雨预报次数和实际降雨次数更多,尤其遇到中雨及以上量级预报时,可适当减少每次灌溉的水量.考虑降雨预报的准确度进行灌溉决策既可充分利用天然降雨,又可避免灌水浪费,从而达到节水增效的目的.

考虑预见期加权的GFS降雨预报可利用性分析研究

在统计美国全球预报系统（GFS）桓仁流域的数值降雨预报与实际降雨结果的基础上，考虑不同预见期加权，分析了预见期为1～3d的降雨预报的可利用性．分析结果表明，考虑预见期加权的GFS降雨预报较不考虑预见期加权的预报可利用性明显提高．该方法对水库调度运行有重要的实际指导意义．

降雨预报准确度分析及其在水稻节水灌溉决策中的应用

针对未来降雨存在不确定性的问题,为提高降雨利用率,收集了中央气象台2011年5月31日至10月6日桂林市未来4d降雨预报值及桂林气象站实测降雨数据,分析了各等级降雨预报的准确度及其在水稻灌溉决策中的应用。结果表明,预见期1～4d无雨预报准确率最高,平均可达81.4%,小雨预报为33.7%,中雨以上较低;小雨预报平均空报率为44.1%,中雨预报为81.7%,大雨预报为57.3%;无雨预报平均漏报率为18.6%,小雨预报为22.2%,中雨预报为18.3%,大雨预报为28.6%。当预报为无雨或小雨时,如达到灌溉标准的下限则可直接按计算灌水定额实施灌溉;预报为中雨及以上量级降雨量时,应适当减少灌水定额以降低灌后遇雨形成的灌水浪费,同时需注意避免降雨空报使作物受旱减产。降雨预报具有一定的精度,在进行水稻灌溉决策时应加以利用。

季节性周期预测法在建立降雨预报模型中的应用

利用季节预测法建立了三江平原井灌水稻区大气降雨预报模型 ,经与实测值比较 ,精度较高。可在灌区降雨预防及灌溉管理中应用。同时对于该地区推求水稻净灌溉需水量、灌溉定额、优化灌溉制度、节约地下水资源。

丹江口水库流域降雨预报漏报风险分析

针对当前应用降雨预报信息实施水库防洪预报优化调度的可能性问题，以丹江口水库流域为例，分析了48h降雨预报信息的可利用性，基于贝叶斯定理计算流域降雨预报漏报的风险，归纳出利用分级预报信息的防洪优化调度准则。结果表明，利用丹江口水库流域分级降雨预报信息风险小。当流域≤10mm量级降雨预报发生漏报时，因发生设计暴雨量的风险率远小于原设计频率值，故可用于指导水库优化调度；若发布10．1～25mm与≥25mm量级预报信息时，因其发生设计暴雨量的风险率趋近原设计频率值，则为确保水库上下游防洪安全，水库应按设计的防洪调度规则运行。

基于短期降雨预报信息的水库汛期库水位实时动态控制方法研究

本文以提高洪水资源与水能资源利用率为目标,研究利用短期降雨预报成果指导水库汛期库水位实时动态控制。实例表明,在不降低原设计防洪标准前提下,可使桓仁水库发电效益明显增加。本文研究方法对北方水资源短缺地区大型水库或调节性能较高的发电为主兼防洪水库汛期实时调度也有较好的借鉴意义。

基于PCA和改进BP网络的降雨预报模型研究

在主成分分析法和改进BP网络相结合的基础上,进行降雨预报模型的研究。先由主成分分析法降低原始气象数据的维数,然后利用改进BP网络有效地学习气象样本数据中蕴含的内在规律。研究结果显示,该降雨预报模型训练效率高,预报效果好。

短期降雨预报在汛限水位动态控制中的应用

以丹江口水库为例,根据考虑降雨预报的水库汛期限制水位控制的新理念,研究了利用短期降雨预报信息进行水库汛限水位动态控制的调度方式;同时分析了在发生降雨预报误差时,汛限水位动态控制的风险率以及大坝所能抗御洪水标准的变化,概化计算了抬高汛限水位增加的发电效益。结果表明,在不增加丹江口水库及其上下游防护对象风险的前提下,抬高汛限水位可以为丹江口水库带来较大的经济效益。

短期降雨预报精度的模糊风险评价方法研究

为更好地提高洪水资源利用率,探讨利用短期降雨预报信息来指导水库的实时调度,在总结常规的短期降雨预报精度分析方法存在问题的基础上,引入可能性-概率风险的方法进行短期降雨预报精度分析,以白龟山水库的短期降雨预报精度分析为例说明该方法的具体应用.可能性-概率风险概念简单,数学逻辑清晰,计算简便,特别适合于因历史数据少而形成的小样本问题.

不同热力背景对城市降雨(暴雨)的影响(Ⅲ)──基于人工神经网络的集成预报模型

在对降雨系统时序规律分析的基础上，提出了基于人工神经网络的集成降雨时序分析与预报模型。根据上海市降雨和实际测点布置的特点，提出了两套降雨预报策略。根据热力背景的不同，建立了城市降雨空间差异预报模型。经初步验证，该模型具有较高精度，可为城市规划、排水市政工程建设服务。