广东省气象台SWIFT业务平台简介

重点介绍广东省气象台开发的SWIFT(雨燕)业务平台的系统架构、主要功能模块和系统关键支撑技术。该系统架构分成数据源、气象数据处理、数据存储、服务组件和WEB应用等5层。主要功能模块包括实况观测与统计、强对流监测预警、数值预报、台风预报等。关键支撑技术包括雷达回波的外推技术、雷达回波外推和数值模式融合技术、数值模式解释应用技术。另外,采用数据库和NetCDF文件相结合的方式来存取数据,自主研发多线程色斑图渲染技术和等值线追踪技术,提高平台响应速度。

广东省气象台预报要素检验查询平台简介

对广东省气象台预报要素检验查询平台的系统设计、功能模块做了简要介绍。平台主要分为C/S结构的检验数据采集和预处理程序、B/S结构的检验结果查询展示平台两大模块,能客观、准确的反映预报产品的质量,对预报员综合分析各种预报或实况要素、提升预报能力有一定的意义。

广东省气象台气象智能手机客户端的设计与实现

主要介绍了广东省气象台开发的气象智能手机客户端的总体结构、主要功能模块和数据处理方式,以及后续开发的方向。总体结构分为4个部分:气象数据采集系统、数据存储系统、Web服务系统和移动客户端。主要功能模块包括最新预报、监测实况、预警信号、台风路径、决策材料等。气象信息数据分为点类型、线类型、网格类型、文本类型等,根据不同的类型采取不同的处理方式,以提高客户端展示速度及用户的体验效果。未来应当以用户需求为导向,应用4G移动网络和虚拟现实(vr)等新技术进行后续开发。

广东省汛期分钟尺度极端降水的时空分布及持续性特征

为提高华南季风区高频尺度极端降水发展规律的认识,基于2013~2021年自动气象站逐5分钟降水观测资料,分析广东汛期5分钟极端强降水的时空分布和降水事件持续性特征,并与小时尺度极端降水进行对比。结果表明,5分钟极端降水阈值(E5min)呈显著的经向差异并在珠江三角洲地区形成高值中心,受地形山脉的固有影响小,而1 h极端降水阈值(E1h)自沿海向陆地减小,高值区主要位于偏南风的地形迎风坡。前汛期E5min自西南向东北减小,后汛期分布相对均匀。与小时极端降水的日变化特征不同,前汛期各地E5min均有双峰结构(主峰在下午,次峰在早晨),后汛期仅毗邻珠江口的3个区具双峰分布,其余地区为单峰型。基于固定站点极端降水事件持续时间呈现显著的地域差异,阳江以东的南部沿海、龙门暴雨中心附近平均持续时间最长,阳江以西沿海地区和珠江三角洲核心城市群地区次之,西北部和东北部最短。进一步归纳具有时空关联的极端降水事件发现,白天极端事件较夜间的频数更高、移速更快、范围更广,而夜间事件的持续时间更长。对比而言,内陆地区降水系统的移速较沿海地区快,尤以广东西北部最快,导致该区5分钟降水效率高,但小时阈值较低。珠江三角洲中南部沿海地区极端降水事件的持续时间最长(夜间可达2.3~3.77小时),可能与该地区受城市群、海陆效应等综合影响有关。

基于CWSI的广东省干湿时空分布特征及影响因素分析

分析广东省的干湿演变规律对加强水资源利用和维持生态环境稳定具有重要意义。本文基于2001—2021年中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)卫星蒸散遥感数据和86个国家气象站气温等观测数据,以作物缺水指数(Crop Water Stress Index,CWSI)为指标,采用Mann-Kendall趋势检验和贡献度分析方法,探讨广东省干湿时空分布特征及其主导气象因素。结果表明,广东省年CWSI呈显著下降趋势(-2.8×10^(-3) a^(-1)),四季中冬季下降趋势最明显(-7.0×10^(-3) a^(-1)),其次为秋季和春季,夏季最弱。空间分布上,年CWSI东南高(干)、西北低(湿)。广东北部、珠三角和西部部分地区的CWSI变异程度较低,肇庆和广东东部沿海地区则较高。四季中,广东西部CWSI值的变异程度普遍较低。相对湿度的变化是广东省CWSI趋势变化的主要驱动因素,影响了44.19%的站点,其次是风速(22.09%)、气温(18.61%)和日照时数(15.11%)。

气象灾害预警信息认知水平调查与分析———以广东多雨中心区农村民众为例

通过设计调查问卷对广东多雨中心区农村民众的气象灾害预警信息认知水平进行调查与分析,共发放问卷1600份,调查结果表明:广东多雨中心区域农村民众对气象灾害预警信息的总体认知率为80.01%,气象科普水平仍需提高,其中农村民众对农业生产和生活产生较大影响的气象灾害方面认知不足,且对暴雨红色预警信号的防御指引措施的认知明显欠缺,存在对获取气象灾害预警信息方式的需求不高的问题。气象部门需为广东多雨中心区农村的气象灾害预警信息的科普宣传提供个性化方案,以服务为导向的基层预警触达“最后一公里”传播体系的构建,发挥气象科普在农业生产和防灾减灾中的重要作用。

基于天气学分型的2022年广东省暴雨预报检验

基于天气学分型,对全球模式ECMWF和CMA-GFS,区域模式CMA-GD和CMA-TRAMS 2022年广东省暴雨降水预报进行了检验,综合对比分析各家模式预报性能和偏差特征,结果表明:(1)2022年台风暴雨可预报性最高、锋面暴雨预报难度最大,预报员对模式台风和暖区暴雨“补漏”明显提高了主观TS评分。(2)CMA-TRAMS对台风暴雨预报表现最优,能有效提示广东省是否出现台风边缘影响的暴雨。(3)锋面暴雨TS评分普遍偏低,大范围漏报多为模式形势预报存在偏差,主观较难实现有效订正。(4)CMA-TRAMS和ECMWF对暖区暴雨预报较优,其中ECMWF对暖区形势预报更准确,CMA-TRAMS对降水强度和南部沿海暴雨预报更接近实况。

广东省决策气象服务产品平台介绍

介绍了广东省决策气象服务产品平台的开发思路、技术方法、系统功能,该平台利用气象探测数据和精细网格预报数据,实现了高度可定制的图形、表格以及文字等决策产品生成,其中降水、大风、气温以及台风等产品在重大天气过程决策服务中得到充分应用,提高了决策气象服务的智能化和精细化水平。

广东省气象局视频会商系统方案设计简介

视频天气会商利用气象业务通信网络实现多点间或点对点实时、声音、图像、图形、文档和程序共享等功能的天气会商形式；不同地方的预报员如同置身于同一会商室，能够自由的面对面进行对话、讨论、分析天气形势，特别是重要天气临近演变过程，共同做好常规和特殊天气预报及服务工作。该文从天气会商与会议业务需求、系统设计原则、系统结构和业务拓展性方面，简单介绍广东省气象局天气预报视频会商系统的方案设计。

广东省地质灾害短时临近气象风险预警业务的技术

根据广东省地质环境监测部门提供的1940—2008年的地质灾害发生时间、地点和降水观测分析资料,统计了地质灾害发生和降水量级、降水持续时间的关系;结合广东地质灾害易发程度,制定了地质灾害发生的雨量阈值;利用短时临近预报系统(SWAN)的1~3 h定量降水估测和预报产品,设计了1和3 h短临地质灾害风险等级计算方法,并从2009年开始在业务中应用。风险预警业务的空间分辨率为1 km,每1 h更新一次。

广东省专业(行业)气象服务调查分析

2010年7～10月,广东省气象台对省内重点行业进行了一次针对天气预报的用途、价格、关注度、满意度、准确度、及时性等专业气象服务问卷调查,通过对问卷数据进行分析对比,结果表明,目前,天气预报的主要用途是安全保障,部分用户认为收费较贵,对气象服务产品及服务总体上满意,天气预报准确率近年有所提高,大部分用户喜欢使用专用网站和手机短信获取气象信息,并认为最有用的气象信息是预警信息。用户希望气象台能够提供更加及时、准确,定时、定点、精细化或更加专业性的预报。

广东省风电行业气象服务效益评估

通过对广东省风电行业典型单位开展的调查,风电行业需要气象部门提供气象资料和预警预报产品,为其风电评估、安全保障、科学研究等提供科学依据。其中最需要的气象服务产品为风电专业气象预报、气象灾害预警和风能资源的评估。通过与典型单位专家座谈、研讨,并进行了两轮的详细调查,得出广东省风电行业气象服务贡献率为2.55%,最终得出广东省风电行业2010年气象服务效益为0.18亿元人民币。

广东省气象科技服务专业人员培训的现状、问题与对策研究

随着社会经济的快速发展和各行各业对气象信息要求的不断提高,气象科技服务渐渐成为连通社会和气象部门的桥梁和纽带,同时对相关专业人员提出了更高的要求。该文对广东省气象科技服务专业人员培训的现状,以及存在的问题进行了分析,并提出了相应的对策。

2008年广东省高速公路气象服务效益评估

确定广东省高速公路有限公司京珠北分公司为2008年广东省气象服务效益评估典型单位。通过与典型单位专家共同设计气象服务效益评估计量方法(对比分析法),进行详细的调查、研讨后,得出京珠北分公司气象服务的净效益值为725万元人民币。邀请高速公路全行业25位专家再次进行气象服务效益的调查、研讨,最终得出广东省高速公路2008年气象服务效益为1.46亿元人民币。

广东省2009年电力行业气象服务效益值评估

通过与典型单位专家共同设计气象服务效益评估计量方法(对比分析法),并对典型单位气象服务效益进行详细的调查、研讨,得出第一阶段结果。通过对高速公路全行业22位专家进行气象服务效益进行再次的调查、研讨,最终得出广东省电力行业2009年气象服务效益值为335.9亿元人民币。

广东雨窝地形下中小水库极端降水及其发生时间的特征分析

广东清新—佛冈—龙门是广东三大暴雨中心之一,历史上曾多次发生洪涝灾害,大秦、银盏、良洞和黄龙带四座中小水库地处该雨窝中心,因而提升其防洪减灾及水资源管理能力亟待研究。利用研究区域内93个站点的历史逐日雨量数据,基于EEMD分解、圆形统计和R/S分析等方法,对这四座中小水库的极端降水及其发生时间的特征进行分析。结果表明,四座水库各极端降水指数主要表现为准3、7年的年际变化周期;四座水库的极端降水主要发生在前汛期,且未来发生时间仍会高度集中;良洞水库具有最强的降水强度和极值降水,大秦和银盏水库的降水极端性在未来有增强趋势,应特别关注;在年初的冬季至秋季需做好四座水库灾害性天气的监测和预警,其中春夏季需重点关注良洞水库极端降水的发生。

广东精细化定量强降水决策产品制作平台简介

为给灾害防御部署重大决策提供有力支撑,对基层临灾防御工作提供有效指导,基于智能网格数字天气预报,结合全省地理信息数据和Web技术,研发广东精细化定量强降水决策产品制作平台。该系统实现了产品自动生成、省市交互订正等功能,在灾害性暴雨天气过程期间为各级气象部门和防灾决策部门提供省市结论协同一致的精细化强降水预报信息。该系统有利于充分发挥智能网格预报技术成果,提升决策气象服务自动化程度及工作效率;对促进各级气象部门协同联动,支撑各级党政部门、三防应急等部门及时掌握暴雨防灾关键信息、指挥部署暴雨灾害防御工作具有重大意义。

广东“18.8”季风槽极端降水事件对流尺度集合预报分析

受季风槽影响,2018年8月30—31日华南地区出现一次极端暴雨过程,单日站点累计降水量达1056.7 mm,刷新了广东有历史纪录以来新的极值。对于此次极端降水事件,常用的业务模式包括欧洲中期天气预报中心全球模式(ECMWF)、日本气象厅谱模式(JMA)和中国气象局广东快速更新同化数值预报系统(CMA-GD),都低估了降水强度。利用深圳市气象局业务对流尺度集合预报系统分析了此次特大暴雨过程,结果表明:对流尺度集合预报系统对本次特大暴雨过程具有比较好的预报能力,概率匹配平均最大雨量达348.7 mm·(24 h)^(-1),集合平均的强降水中心和观测基本一致,观测极值附近区域发生大暴雨(≥150 mm)概率最大值达到80%。选取了较“好”和较“差”集合成员预报进行对比分析,发现较“好”成员预报的强降水中心位置和观测基本一致,而较“差”成员预报的降水中心位置则偏向福建地区。较“好”成员预报出莲花山南侧地面中尺度辐合线较长时间的维持和缓慢移动,导致强降水雨团在莲花山脉附近不断地触发和维持,同时地形的阻挡作用使得对流系统在地形附近区域持续维持,造成了罕见的特大暴雨;而较“差”成员辐合区位于莲花山以北,对流形成后向东、向北移动,最终导致强降水预报位置偏向福建地区。

2022年5月10—14日广东短时强降水可预报性分析

利用自动气象站观测数据、EC ERA-Interim 0.25×0.25再分析数据、探空观测数据等多源数据,对2022年5月10—14日在广东发生的强降水过程进行天气尺度分析;在此基础上通过提取500 hPa相对涡度、925 hPa散度和200 hPa散度3个物理量,考察其与短时强降水的相关关系,从而引入物理量的关系组合和机器学习中的KNN分类算法,探讨短时强降水落区和强度预测的可行性。结果表明:≥-5×10^(-5)s^(-1)的500 hPa涡度、≤5×10^(-5)s^(-1)的925 hPa散度和(-10~20)×10^(-5)s^(-1)的200 hPa散度在一定程度上都可以指示短时强降水的发生区域;条件组合(925 hPa散度≤0 s^(-1)且200 hPa散度≥0 s^(-1)且500 hPa涡度≥0 s^(-1))对于短时强降水落区的指示性好;基于距离权重的KNN算法对该次过程短时强降水量级预测具有良好的效果。

广东台风报文采集与主动推送系统设计与实现

针对台风报文的实时采集与主动推送的时效问题,提出了台风报文采集及推送系统的设计思路,阐述了系统实现关键技术。该系统基于分布式爬虫技术,实现了多家机构台风报文的实时采集、存储和备份等,基于Web Push技术、微信群机器人及腾讯云短信接口等方式,实现了桌面端、移动端的主动推送和即时提醒功能,提升了报文采集与推送时效,减轻了值班员压力。