基于智能計(jì)算的廣西大風(fēng)短臨預(yù)報(bào)預(yù)警系統(tǒng)的產(chǎn)品檢驗(yàn)

郭 彬，卓 健，周冬靜，蘇 彥，毛家燊，陳少斌，奉意杰

（1.崇左市氣象局，崇左 532200；2.廣西壯族自治區(qū)氣象信息中心，南寧 530022；3.廣西壯族自治區(qū)氣象技術(shù)裝備中心，南寧 532200）

引言

當(dāng)前，氣象災(zāi)害預(yù)警已經(jīng)成為各級(jí)氣象臺(tái)站最核心的業(yè)務(wù)，是氣象臺(tái)站開(kāi)展氣象防災(zāi)減災(zāi)最常用和最有效的手段［1］。大風(fēng)天氣由于受各種尺度天氣系統(tǒng)相互作用制約［2-4］，影響因素多，瞬發(fā)性高、局地性強(qiáng)，預(yù)報(bào)員僅通過(guò)主觀(guān)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行預(yù)判，預(yù)警結(jié)果的差異較大。

目前我國(guó)多級(jí)氣象臺(tái)站均建立了大風(fēng)預(yù)報(bào)模型和強(qiáng)對(duì)流天氣短時(shí)臨近預(yù)報(bào)系統(tǒng)。李健等［5］通過(guò)選取河西地區(qū)大風(fēng)預(yù)報(bào)因子，用統(tǒng)計(jì)方法根據(jù)歷史形勢(shì)場(chǎng)資料建立中期的風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)模型，取得了一定的預(yù)報(bào)效果；重慶市氣象局采用TrajGRU 技術(shù)建立三維雷達(dá)回波智能臨近預(yù)報(bào)模型［6］，對(duì)雷暴大風(fēng)進(jìn)行智能識(shí)別；陜西短時(shí)臨近智能預(yù)報(bào)服務(wù)系統(tǒng)“NIFS短臨系統(tǒng)”［7］通過(guò)統(tǒng)計(jì)強(qiáng)對(duì)流歷史個(gè)例數(shù)據(jù)，分類(lèi)整理并對(duì)天氣過(guò)程建模，利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，給出自動(dòng)識(shí)別客觀(guān)產(chǎn)品。廣州中心氣象臺(tái)的臨近預(yù)報(bào)系統(tǒng)“雨燕”系統(tǒng)SWIFT［8］是基于數(shù)值預(yù)報(bào)模式GRAPES 提供的高分辨率數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品，高時(shí)空分辨率的雷達(dá)資料以及稠密的氣象自動(dòng)站，實(shí)現(xiàn)對(duì)中小尺度天氣系統(tǒng)監(jiān)測(cè)、跟蹤、定位和診斷。

為適應(yīng)當(dāng)前業(yè)務(wù)發(fā)展的需要，研發(fā)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)的廣西大風(fēng)短臨預(yù)報(bào)預(yù)警系統(tǒng)，并經(jīng)過(guò)業(yè)務(wù)試運(yùn)行和產(chǎn)品檢驗(yàn)，具有較好的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率和提前量。

1 資料來(lái)源與方法

1.1 資料來(lái)源

廣西大風(fēng)短臨預(yù)報(bào)預(yù)警系統(tǒng)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)）的構(gòu)建基于全國(guó)綜合氣象信息系統(tǒng)（CIMISS）的2017—2018 年廣西全區(qū)4 要素以上自動(dòng)站觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘和人工智能技術(shù)，從1500 萬(wàn)組觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)篩選出陣風(fēng)和平均風(fēng)力數(shù)據(jù)作為預(yù)報(bào)因子，利用貝葉斯方法建立定點(diǎn)大風(fēng)概率預(yù)報(bào)模型，以馬爾科夫鏈的自旋概率和轉(zhuǎn)移概率作為概率預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，選擇最優(yōu)TS 模型發(fā)布0～6h 各市縣所轄區(qū)域大風(fēng)藍(lán)色預(yù)警和大風(fēng)黃色預(yù)警產(chǎn)品。系統(tǒng)產(chǎn)品集實(shí)時(shí)監(jiān)控、大風(fēng)概率預(yù)報(bào)和大風(fēng)預(yù)警信號(hào)制作于一體，根據(jù)廣西大風(fēng)預(yù)警信號(hào)發(fā)布的業(yè)務(wù)規(guī)定，模擬預(yù)報(bào)服務(wù)人員發(fā)布大風(fēng)預(yù)警信號(hào)的行為方式，逐6min 更新產(chǎn)品。

大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)于2019 年6 月建成并開(kāi)始業(yè)務(wù)試運(yùn)行，2019 年7 月起進(jìn)入穩(wěn)定運(yùn)行。為評(píng)估該系統(tǒng)的業(yè)務(wù)性能，對(duì)2019 年7 月11 日至2019 年9 月10 日該系統(tǒng)的大風(fēng)預(yù)警產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)，并與同期廣西各地氣象部門(mén)發(fā)布的大風(fēng)預(yù)警信號(hào)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)人工預(yù)警）進(jìn)行比較。

1.2 檢驗(yàn)方法

從預(yù)警信號(hào)的準(zhǔn)確性檢驗(yàn)以及時(shí)效性對(duì)大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)發(fā)布的大風(fēng)預(yù)警產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)。

準(zhǔn)確性檢驗(yàn)指標(biāo)包括TS 評(píng)分、空?qǐng)?bào)率、漏報(bào)率和命中率，計(jì)算公式如下：

式中，K 為預(yù)警信號(hào)級(jí)別，一般為1～4 級(jí)，分別代表藍(lán)色、黃色、橙色、紅色預(yù)警信號(hào)。

時(shí)效性檢驗(yàn)指標(biāo)包括準(zhǔn)確預(yù)警的時(shí)間提前量（T1）、預(yù)警的時(shí)間提前量（T2）和有效預(yù)警的時(shí)間提前量（T3），計(jì)算方法如下：

式中，C=B-A，A 為預(yù)警信號(hào)的發(fā)布時(shí)間，B 為與預(yù)警信號(hào)對(duì)應(yīng)的災(zāi)害性天氣實(shí)況出現(xiàn)時(shí)間，C 為預(yù)警信號(hào)提前時(shí)間；K 為預(yù)警信號(hào)級(jí)別。當(dāng)實(shí)況發(fā)生后發(fā)布與實(shí)況相符的預(yù)警信號(hào)，預(yù)警信號(hào)提前時(shí)間記為0；當(dāng)預(yù)警信號(hào)不正確時(shí)（含空?qǐng)?bào)和漏報(bào)），預(yù)警信號(hào)提前時(shí)間記為0。

現(xiàn)有業(yè)務(wù)規(guī)定的大風(fēng)預(yù)警評(píng)分規(guī)則如表1 所示。大風(fēng)實(shí)況已出現(xiàn)且考慮過(guò)程將持續(xù)時(shí)，若預(yù)警信號(hào)在實(shí)況出現(xiàn)后30min 內(nèi)發(fā)布，記為預(yù)警信號(hào)正確，此預(yù)警信號(hào)提前量等于0 分鐘；反之，則記為實(shí)況所對(duì)應(yīng)的預(yù)警信號(hào)漏報(bào)。在有效提前預(yù)警情況下檢驗(yàn)大風(fēng)預(yù)警信號(hào)時(shí)，只統(tǒng)計(jì)預(yù)警提前量大于0 分鐘的正確的預(yù)警信號(hào)。

表1 現(xiàn)有業(yè)務(wù)規(guī)定的大風(fēng)預(yù)警評(píng)分規(guī)則

2 檢驗(yàn)結(jié)果與分析

2.1 大風(fēng)預(yù)警信號(hào)準(zhǔn)確性檢驗(yàn)

從表2 可知2019 年7 月11 日至9 月10 日，大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)發(fā)布的大風(fēng)預(yù)警信號(hào)數(shù)量遠(yuǎn)超人工預(yù)警。由于強(qiáng)風(fēng)災(zāi)害具有顯著的中小尺度時(shí)空分布特征，發(fā)生大風(fēng)災(zāi)害的次數(shù)和最大瞬時(shí)風(fēng)速要遠(yuǎn)比自動(dòng)氣象觀(guān)測(cè)站能觀(guān)測(cè)到的要多、要大。從防災(zāi)角度看，大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)發(fā)布的預(yù)警數(shù)量偏多可能更起到預(yù)警作用。

表2 2019 年7 月11 日—2019 年9 月10 日大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)和人工預(yù)警次數(shù)對(duì)比

2019 年8 月3 日凌晨，受臺(tái)風(fēng)倒槽的臺(tái)前颮線(xiàn)對(duì)流影響，桂東一帶出現(xiàn)了強(qiáng)降水和大風(fēng)天氣。2 日22∶34，桂平地面站觀(guān)測(cè)到13.9m·s-1的7 級(jí)陣風(fēng)，且7 級(jí)風(fēng)速持續(xù)到07∶45；3 日01∶04，貴港港北根竹國(guó)家氣象觀(guān)測(cè)站觀(guān)測(cè)到14.3m·s-1的7 級(jí)陣風(fēng)。大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)于8 月2 日22∶22 提前發(fā)布了桂平大風(fēng)藍(lán)色預(yù)警信號(hào)，并于3 日01∶16 更新發(fā)布了桂平大風(fēng)黃色預(yù)警信號(hào)；2 日23∶10 發(fā)布貴港大風(fēng)藍(lán)色預(yù)警信號(hào)（如表3 所示）。人工預(yù)警于3 日08∶24 和08∶26 分別發(fā)布了桂平、貴港大風(fēng)藍(lán)色預(yù)警信號(hào)。從業(yè)務(wù)評(píng)分角度來(lái)看，大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)和人工的預(yù)警發(fā)布情況都是正確的，但人工發(fā)布的預(yù)警為實(shí)況預(yù)警，不具有提前量；而系統(tǒng)提前發(fā)布了準(zhǔn)確的預(yù)警信號(hào)，更符合防災(zāi)減災(zāi)的需求。

表3 2019 年8 月3 日01∶16 大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)發(fā)布情況

用2019 年7 月11 日至2019 年9 月10 日期間，廣西區(qū)內(nèi)4 要素以上自動(dòng)氣象觀(guān)測(cè)站的大風(fēng)實(shí)況，檢驗(yàn)分析大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)與人工預(yù)警對(duì)全區(qū)89 個(gè)縣級(jí)臺(tái)站所做的大風(fēng)藍(lán)色和大風(fēng)黃色預(yù)警，結(jié)果如表4 所示。檢驗(yàn)結(jié)果表明，大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)在分級(jí)和不分級(jí)大風(fēng)預(yù)警中，大風(fēng)預(yù)警信號(hào)準(zhǔn)確數(shù)量NA 均高于人工預(yù)警，且漏報(bào)數(shù)量NC 為0。根據(jù)現(xiàn)行業(yè)務(wù)規(guī)定，如當(dāng)?shù)陀?0%的檢驗(yàn)指標(biāo)站實(shí)況達(dá)到大風(fēng)藍(lán)色預(yù)警信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)，預(yù)報(bào)員可根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選擇不發(fā)布大風(fēng)信號(hào)，故同時(shí)段內(nèi)系統(tǒng)發(fā)布的預(yù)警次數(shù)多于人工預(yù)警。

分別計(jì)算大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)產(chǎn)品和人工預(yù)警的準(zhǔn)確性檢驗(yàn)指標(biāo)，結(jié)果如圖1 所示，可以看出大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)在漏報(bào)率和命中率方面優(yōu)于人工預(yù)警；在TS 評(píng)分和空?qǐng)?bào)率方面，弱于人工預(yù)警。

綜上所述，大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)能較好地對(duì)大風(fēng)天氣作出提前預(yù)警，且大風(fēng)預(yù)警信號(hào)準(zhǔn)確數(shù)量高于人工預(yù)警，不存在漏報(bào)現(xiàn)象。大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)將發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)定量化后由程序根據(jù)最新數(shù)據(jù)發(fā)布的大風(fēng)預(yù)警信號(hào)，覆蓋范圍更全面，預(yù)警更精細(xì)化，但不夠靈活，導(dǎo)致空?qǐng)?bào)率較高；人工預(yù)警可根據(jù)經(jīng)驗(yàn)依據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)定決定是否發(fā)布預(yù)警信息，TS 評(píng)分和空?qǐng)?bào)率更優(yōu)，但存在一定漏報(bào)率。

表4 業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)下大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)產(chǎn)品和人工預(yù)警在2019 年7 月11 日—2019 年9 月10 日的效果檢驗(yàn)

圖1 業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)下大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)產(chǎn)品與人工預(yù)警的準(zhǔn)確性指標(biāo)對(duì)比

2.2 大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)的產(chǎn)品和人工預(yù)警的差異分析

有效提前預(yù)警情況下，通過(guò)分析數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，不分級(jí)預(yù)警下人工預(yù)警的283 條正確的大風(fēng)預(yù)警中，有提前量的為81 條，其他均為實(shí)況預(yù)警。為更準(zhǔn)確比較提前預(yù)警能力，本文對(duì)前述時(shí)間段的預(yù)警信號(hào)進(jìn)行再次分析，不再將實(shí)時(shí)預(yù)警列為正確預(yù)警，而是歸類(lèi)為漏報(bào)（NC），比對(duì)結(jié)果見(jiàn)表5，大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)發(fā)布了更多有提前量的預(yù)警信號(hào)，尤其在黃色等級(jí)中，提前預(yù)警次數(shù)更多，預(yù)警效果更好。

分別計(jì)算有效提前預(yù)警情況下大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)產(chǎn)品和人工預(yù)警的準(zhǔn)確性檢驗(yàn)指標(biāo)，可以看出系統(tǒng)在藍(lán)色、黃色等級(jí)和不分級(jí)預(yù)警中，TS 評(píng)分均高于人工預(yù)警，且漏報(bào)率和命中率更優(yōu)，但空?qǐng)?bào)率高于人工預(yù)警。

表5 有效提前預(yù)警下大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)產(chǎn)品和人工預(yù)警在2019 年7 月11 日—2019 年9 月10 日的效果檢驗(yàn)

圖2 有效提前預(yù)警下大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)產(chǎn)品與人工預(yù)警的準(zhǔn)確性指標(biāo)對(duì)比

2.3 預(yù)警信號(hào)的時(shí)效性檢驗(yàn)

大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)和人工預(yù)警的時(shí)間提前量對(duì)比如表6 所示。大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)在黃色等級(jí)和不分級(jí)中，3 類(lèi)時(shí)間提前量均高于人工預(yù)警；在藍(lán)色等級(jí)中，大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)的3 類(lèi)時(shí)間提前量均低于人工預(yù)警。

通過(guò)分析藍(lán)色等級(jí)的大風(fēng)預(yù)警信號(hào)提前量，結(jié)果如表7 所示。人工預(yù)警的330 條大風(fēng)藍(lán)色預(yù)警中，有效提前預(yù)警的次數(shù)為81。預(yù)警信號(hào)提前量在1h以?xún)?nèi)的次數(shù)為63，預(yù)警信號(hào)提前量大于5h 的大風(fēng)預(yù)警有7 次，最大提前量為985min。而大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)的有效提前預(yù)警主要集中在1h 以?xún)?nèi)，更具有大風(fēng)短時(shí)臨近預(yù)警的合理性、針對(duì)性。

表6 2019 年7 月11 日—2019 年9 月10 日大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)產(chǎn)品和人工預(yù)警的提前量檢驗(yàn)

表7 2019 年7 月11 日—2019 年9 月10 日大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)和人工發(fā)布的大風(fēng)藍(lán)色預(yù)警提前量對(duì)比

3 結(jié)論

（1）按業(yè)務(wù)評(píng)分規(guī)定，大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)在漏報(bào)率和命中率方面更優(yōu)，人工預(yù)警在TS 評(píng)分和空?qǐng)?bào)率方面更優(yōu)。

（2）有效提前預(yù)警情況下，大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)在大風(fēng)藍(lán)色、黃色級(jí)別預(yù)警和不分級(jí)預(yù)警中的TS 評(píng)分、漏報(bào)率和命中率更優(yōu)，但空?qǐng)?bào)率高于人工預(yù)警。

（3）通過(guò)分析大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)和人工預(yù)警的數(shù)量、TS 評(píng)分和預(yù)警提前量的差異，認(rèn)為在準(zhǔn)確率差別不大的條件下，從防災(zāi)服務(wù)角度，大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)明顯且預(yù)警產(chǎn)品性能達(dá)到同期人工預(yù)警水平。

對(duì)于系統(tǒng)性的強(qiáng)對(duì)流天氣過(guò)程，預(yù)報(bào)員的經(jīng)驗(yàn)更具優(yōu)勢(shì)，這是大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)在未來(lái)開(kāi)發(fā)改進(jìn)過(guò)程中，需要學(xué)習(xí)引進(jìn)的知識(shí)點(diǎn)。由于樣本不足，大風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)未對(duì)黃色等級(jí)以上大風(fēng)預(yù)報(bào)預(yù)警技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，這也是今后改進(jìn)方向。