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    深圳市數(shù)字化智慧交通氣象服務(wù)系統(tǒng)的研用

    2022-10-26 04:01:34孫石陽(yáng)周佐歡蘇琳智劉東華
    廣東氣象 2022年5期
    關(guān)鍵詞:云團(tuán)氣象預(yù)警

    孫石陽(yáng),周佐歡,蘇琳智,劉東華

    (深圳市國(guó)家氣候觀象臺(tái),廣東深圳 518000)

    數(shù)字化是指將任何連續(xù)變化的輸入如圖畫的線條轉(zhuǎn)化為一串分離的單元,在計(jì)算機(jī)中用0和1表示,是實(shí)施智慧氣象的基礎(chǔ)性工作。智慧氣象是依托于氣象科學(xué)技術(shù)進(jìn)步,使氣象系統(tǒng)成為一個(gè)具備自我感知、判斷、分析、選擇、行動(dòng)、創(chuàng)新和自適應(yīng)能力的系統(tǒng),讓氣象業(yè)務(wù)、服務(wù)、管理活動(dòng)全過(guò)程都充滿智慧[1-4]。近年來(lái),重慶“知天”智慧氣象服務(wù)應(yīng)用數(shù)字文字轉(zhuǎn)換規(guī)則、自然語(yǔ)言處理、數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)等現(xiàn)代信息技術(shù),為決策者、公眾用戶和行業(yè)用戶提供場(chǎng)景定制、用戶行為自動(dòng)感知、精準(zhǔn)推送的氣象服務(wù)[5]?;谖恢脼橐鏅C(jī)制的智慧氣象信息服務(wù)和“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下服務(wù)眾創(chuàng)架構(gòu)體系研究也在多地氣象業(yè)務(wù)部門得到了實(shí)施或探索[6-11]。北京、上海、廣東等融合了城市治理、數(shù)字政府、農(nóng)業(yè)、生態(tài)環(huán)境等領(lǐng)域的“氣象+”場(chǎng)景化服務(wù)也有較深層次研究和實(shí)踐[12-14]。但由于受傳統(tǒng)氣象服務(wù)系統(tǒng)的架構(gòu)影響,多數(shù)系統(tǒng)“數(shù)字底座”很難完全筑牢夯實(shí),轉(zhuǎn)型發(fā)展數(shù)字化耦合式服務(wù)模式迫在眉睫[15]。由于軌道交通、物流交通、公路交通等多元化的交通氣象服務(wù)有著共同的“數(shù)字底座”需求,研發(fā)數(shù)字化智慧交通氣象服務(wù)系統(tǒng)具有較強(qiáng)的實(shí)踐意義。

    1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    1.1 總體架構(gòu)

    系統(tǒng)總體架構(gòu)由前臺(tái)、后臺(tái)、底座3部分組成,按照功能分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、服務(wù)供給4大子模塊(圖1)。

    圖1 數(shù)字化智慧交通氣象服務(wù)系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)示意圖

    服務(wù)供給模塊主要由前臺(tái)組成;數(shù)據(jù)采集、處理與風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模塊主要由后臺(tái)組成;系統(tǒng)底座是構(gòu)建“數(shù)字底座”的主要部件,支撐前臺(tái)和后臺(tái)運(yùn)行,主要由算法與數(shù)字化運(yùn)行、大型關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、地理與空間信息數(shù)據(jù)系統(tǒng)等組成。底座的基礎(chǔ)保障、算法(含模型、閾值、指標(biāo)、數(shù)字化轉(zhuǎn)換等系列計(jì)算方法)主要通過(guò)系統(tǒng)線程交互并行處理來(lái)協(xié)同完成。當(dāng)需求輸入經(jīng)綜合分析后,系統(tǒng)底座會(huì)輸出智慧氣象服務(wù)數(shù)字化的引擎識(shí)別,通過(guò)引擎識(shí)別來(lái)智能觸發(fā)系統(tǒng)前后臺(tái)、底座三者之間的有機(jī)運(yùn)行,其主要智能觸發(fā)因子包括氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)、基于位置需求、基于用戶習(xí)慣(包括定制)和基于氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)等4種方式?;谖恢眯枨蟆⒒谟脩袅?xí)慣、基于預(yù)警信號(hào)3種方式均可分別通過(guò)GIS系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析、預(yù)警信號(hào)發(fā)布等已確定性事件的數(shù)字化信息來(lái)自動(dòng)觸發(fā),而對(duì)于氣象風(fēng)險(xiǎn)的引擎觸發(fā)機(jī)制比較復(fù)雜。

    1.2 功能模塊

    1)數(shù)據(jù)采集。

    數(shù)據(jù)采集模塊主要包括5部分:(1)氣象基礎(chǔ)觀測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)。主要存儲(chǔ)觀測(cè)站的降雨、氣溫、陣風(fēng)、臺(tái)風(fēng)、濕度、氣壓、大霧、灰霾、日照等數(shù)據(jù)。(2)雷達(dá)資料產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫(kù)。主要存儲(chǔ)雷達(dá)站的基礎(chǔ)信息,以及雷達(dá)產(chǎn)品的狀態(tài)信息等。(3)衛(wèi)星資料產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫(kù)。主要存儲(chǔ)各類衛(wèi)星云圖的基礎(chǔ)信息,以及衛(wèi)星產(chǎn)品的狀態(tài)信息等。(4)雷電、風(fēng)廓線等資料數(shù)據(jù)庫(kù)。主要存儲(chǔ)各種雷電、風(fēng)廓線等數(shù)據(jù)及相關(guān)產(chǎn)品。(5)資料同化與災(zāi)害識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)自動(dòng)站資料、雷達(dá)、閃電定位及衛(wèi)星云圖等資料進(jìn)行同化處理,形成各類要素的格點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù),主要用來(lái)存儲(chǔ)網(wǎng)格化處理的氣象監(jiān)測(cè)資料及天氣預(yù)報(bào)信息等數(shù)據(jù),包括反演生成的識(shí)別各類氣象災(zāi)害的基礎(chǔ)資料、各類氣象災(zāi)害識(shí)別與評(píng)估模型及閾值預(yù)警等算法后的產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫(kù)。

    2)數(shù)據(jù)處理。

    數(shù)據(jù)處理模塊主要包括6部分:(1)氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)格點(diǎn)化。綜合運(yùn)用氣象自動(dòng)站觀測(cè)資料、雷達(dá)及云圖識(shí)別資料,以及5 d以內(nèi)的預(yù)報(bào)資料,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格化處理,生成分辨率為3 km×3 km的實(shí)況監(jiān)測(cè)、預(yù)報(bào)預(yù)警信息的格點(diǎn)數(shù)據(jù)。運(yùn)用本地加密觀測(cè)及分區(qū)預(yù)警、細(xì)網(wǎng)格精細(xì)化預(yù)報(bào)等資料進(jìn)行細(xì)網(wǎng)格處理形成深圳細(xì)網(wǎng)格(1 km×1 km)相關(guān)資料。(2)雷達(dá)拼圖、追蹤及反演處理。基于現(xiàn)有雷達(dá)基數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)模式抓取相結(jié)合的方式獲得雷達(dá)仰角為0.5°的雷達(dá)CAPPI數(shù)據(jù),結(jié)合GIS空間分析,生成并輸出區(qū)域內(nèi)實(shí)況雷達(dá)拼圖產(chǎn)品。采用時(shí)間和空間并行等多種并行算法,用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和GIS技術(shù)通過(guò)可視化計(jì)算技術(shù)對(duì)云團(tuán)、物理量變化進(jìn)行識(shí)別,依其演變規(guī)律計(jì)算出云團(tuán)的移向和速度、膨脹系數(shù)等特征量及物理量的變化特征,根據(jù)其變化特征應(yīng)用圖形識(shí)別和圖形匹配技術(shù)來(lái)實(shí)施對(duì)云團(tuán)的追蹤。(3)估測(cè)降水分析。利用雷達(dá)拼圖和自動(dòng)站數(shù)據(jù),建立Z-I關(guān)系進(jìn)行雷達(dá)降水估測(cè),并采用最優(yōu)插值法,對(duì)降水估計(jì)進(jìn)行訂正,其偏差使用卡爾曼濾波器訂正,輸出雷達(dá)QPE、QPF產(chǎn)品。(4)衛(wèi)星云圖的信息識(shí)別。抓取大背景天氣下的低能見(jiàn)度和強(qiáng)降雨區(qū)域,形成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),與雷達(dá)、自動(dòng)站資料進(jìn)行同化并根據(jù)可信度高的信息來(lái)提取和使用,實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),形成邊遠(yuǎn)地帶和氣象監(jiān)測(cè)稀疏地的相關(guān)氣象實(shí)況信息。(5)氣象實(shí)況監(jiān)測(cè)與預(yù)報(bào)。根據(jù)自動(dòng)站實(shí)況或同化資料,生成以深圳為基點(diǎn)的區(qū)域范圍內(nèi)不同尺度下不同時(shí)間的溫度、能見(jiàn)度、風(fēng)速和降雨量的道路天氣實(shí)況分布圖,以及每條道路的實(shí)況天氣信息。基于GIS空間分析技術(shù),耦合氣象、交通需求信息以及道路拓?fù)鋽?shù)據(jù)等,直觀輸出和顯示區(qū)域主要道路沿線的能見(jiàn)度、溫度、風(fēng)速、降雨量等氣象信息。(6)交通行業(yè)氣象服務(wù)智慧引擎數(shù)據(jù)。主要存儲(chǔ)的是通過(guò)系統(tǒng)底座支撐前臺(tái)和后臺(tái)協(xié)同計(jì)算后,將服務(wù)需求轉(zhuǎn)換成產(chǎn)品的觸發(fā)引擎數(shù)據(jù)。

    3)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別。

    風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別引擎方式與基于位置需求、基于用戶習(xí)慣(包括定制)和基于氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)等3種引擎方式是線程交互與并行處理的協(xié)同關(guān)系,當(dāng)識(shí)別無(wú)風(fēng)險(xiǎn)時(shí),系統(tǒng)自動(dòng)按照后3種方式智慧提供服務(wù):也就是說(shuō)系統(tǒng)在顧及4種方式的同時(shí),一旦識(shí)別出氣象風(fēng)險(xiǎn),均應(yīng)觸發(fā)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別引擎并啟動(dòng)相應(yīng)的服務(wù)。圖2是因風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別引擎觸發(fā)的數(shù)字化融合與應(yīng)用技術(shù)概念示意圖暨在技術(shù)上統(tǒng)籌構(gòu)建數(shù)字化風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和引擎觸發(fā)算法和模型,從而最大化地在時(shí)空范圍上能形成一致性、同質(zhì)化、能匹配、可迭代的數(shù)字化供給產(chǎn)品。如通過(guò)自動(dòng)識(shí)別雷電、暴雨、大風(fēng)、低能見(jiàn)度、高低溫等氣象災(zāi)害影響區(qū)域,當(dāng)服務(wù)點(diǎn)及相關(guān)區(qū)域(如周邊5 km內(nèi))出現(xiàn)以上氣象災(zāi)害天氣時(shí),系統(tǒng)通過(guò)各自的數(shù)字化邏輯關(guān)聯(lián)來(lái)自動(dòng)觸發(fā)相關(guān)引擎并提供服務(wù)[10]。目前通過(guò)系統(tǒng)能自動(dòng)識(shí)別出風(fēng)險(xiǎn)的災(zāi)害天氣包括雷雨大風(fēng)、強(qiáng)降水、低能見(jiàn)度、高低溫、冰雹。

    圖2 風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與引擎觸發(fā)的數(shù)字化融合與應(yīng)用技術(shù)概念示意圖

    4)服務(wù)供給。

    通過(guò)信息挖掘和智能識(shí)別,形成個(gè)性化的專業(yè)服務(wù)信息,再根據(jù)“渠道+”的不同服務(wù)方式,以服務(wù)不同行業(yè)不同 需求的人群[7、10、15-17]。目前,系統(tǒng)的主要供給功能有(1)行業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警服務(wù);(2)行業(yè)氣象風(fēng)險(xiǎn)提示服務(wù);(3)行業(yè)氣象預(yù)報(bào)預(yù)警服務(wù)效果展示;(4)行業(yè)服務(wù)的反饋與互動(dòng)。主要供給交通行業(yè)的氣象產(chǎn)品有6個(gè):(1)主要公路干道天氣便捷式查詢;(2)旅游景點(diǎn)、航空飛行、高速公路、地鐵出行等交通出行天氣實(shí)況信息查詢與顯示;(3)主要交通道路、軌道交通、物流交通天氣風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)預(yù)警;(4)大交通出行決策參考分析;(5)大交通出行氣象風(fēng)險(xiǎn)信息智慧推送;(6)服務(wù)用戶的意見(jiàn)反饋與信息互動(dòng)。

    2 關(guān)鍵技術(shù)介紹

    2.1 核心開(kāi)發(fā)技術(shù)

    系統(tǒng)基于Arc GIS的地理信息系統(tǒng)平臺(tái),總體采用B/S和C/S混合體系結(jié)構(gòu),數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)采用Oracle 10g,開(kāi)發(fā)語(yǔ)言主要采用MS C#.NET、C語(yǔ)言等,WEB系統(tǒng)采用ASP.NET及富客戶端技術(shù)Silverlight等。C/S結(jié)構(gòu)程序(后臺(tái))以多線程并發(fā)的方式執(zhí)行,用于數(shù)據(jù)解析計(jì)算以及各類產(chǎn)品的生成、入庫(kù)或分發(fā)??蛻舳俗鳛锽/S結(jié)構(gòu)程序(前臺(tái))主要為針對(duì)使用對(duì)象的操作平臺(tái),用于信息的綜合展示以及人機(jī)交互操作和系統(tǒng)綜合管理等。核心開(kāi)發(fā)技術(shù)包括4部分。

    (1)系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu):系統(tǒng)采用3層體系結(jié)構(gòu),即表現(xiàn)層、應(yīng)用層、數(shù)據(jù)層,均衡地將任務(wù)分配在服務(wù)器端與客戶端。服務(wù)器端負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)計(jì)算、圖形處理、產(chǎn)品生成、檢驗(yàn)評(píng)分等功能??蛻舳素?fù)責(zé)信息綜合展示及多模式對(duì)比檢驗(yàn)分析等。氣象實(shí)況和預(yù)報(bào)產(chǎn)品部署于服務(wù)器端,以多線程并發(fā)執(zhí)行的方式運(yùn)行??蛻舳藢⑾到y(tǒng)的操作界面與復(fù)雜業(yè)務(wù)功能實(shí)現(xiàn)合二為一,使系統(tǒng)架構(gòu)輕盈、啟動(dòng)速度快、操作平滑、界面美觀等。

    (2)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái):采用大型關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)Oracle 10g,大型關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)提供了功能強(qiáng)大的事務(wù)處理語(yǔ)言,系統(tǒng)采用該平臺(tái)可保障數(shù)據(jù)的通用性,在標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化以及開(kāi)放性的原則下,對(duì)系統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)及產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行設(shè)計(jì),最終形成完善的數(shù)據(jù)庫(kù)體系。

    (3)地理信息平臺(tái):地理信息系統(tǒng)(簡(jiǎn)稱GIS)是針對(duì)特定的應(yīng)用任務(wù),存儲(chǔ)事物的空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù),記錄事物之間的關(guān)系和演變過(guò)程,它可根據(jù)事物的地理坐標(biāo)對(duì)其進(jìn)行管理、檢索、評(píng)價(jià)、分析、結(jié)果輸出等處理,提供決策支持、動(dòng)態(tài)模擬、統(tǒng)計(jì)分析、預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)等服務(wù)。

    (4)核心數(shù)字化技術(shù):系統(tǒng)在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、智慧引擎等的核心算法及耦合技術(shù)上堅(jiān)持走“三張網(wǎng)格”(既實(shí)況網(wǎng)格、預(yù)警預(yù)報(bào)網(wǎng)格、氣象風(fēng)險(xiǎn)閾值網(wǎng)格)的數(shù)字化業(yè)務(wù)支撐體系,為場(chǎng)景化氣象產(chǎn)品設(shè)計(jì)和供給上提供網(wǎng)格技術(shù)支持。系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)主要是采用對(duì)氣象風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別耦合等6種核心數(shù)字化技術(shù)的支撐來(lái)完成。

    2.2 核心數(shù)字化技術(shù)

    1)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別耦合。

    衛(wèi)星遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)大霧風(fēng)險(xiǎn)的主要技術(shù)難點(diǎn)是云霧檢測(cè)與云霧分離技術(shù)[18-19]。目前,主要通過(guò)FY-2靜止衛(wèi)星,結(jié)合地面自動(dòng)站、風(fēng)廓線等觀測(cè)資料,根據(jù)霧的光譜特征和輻射特征,利用可見(jiàn)光反射率閾值法、紅外亮溫閾值法及雙通道差值法、氣象要素閾值過(guò)濾等方法的綜合,對(duì)衛(wèi)星遙感圖像進(jìn)行霧區(qū)的自動(dòng)識(shí)別和云霧分離,實(shí)現(xiàn)霧造成的低能見(jiàn)度區(qū)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)、快速、自動(dòng)識(shí)別。其中雙通道差值法主要做法:當(dāng)有大霧時(shí),反照率和紅外亮溫分布較均勻,并介于一定的閾值范圍,長(zhǎng)波紅外亮溫閾值在265~290 K之間,反射率閾值定義在20%~50%之間,通過(guò)兩通道閾值相結(jié)合,基本可以濾除地面和高層冷云。

    2)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)與圖層圖像耦合。

    將全國(guó)路網(wǎng)入庫(kù),包含有高速公路、國(guó)道、省道、縣道、一般道路,建立道路空間數(shù)據(jù)庫(kù),設(shè)計(jì)基于交通風(fēng)險(xiǎn)的大風(fēng)、強(qiáng)降水、低能見(jiàn)度、冰凍監(jiān)測(cè)及預(yù)報(bào)算法,設(shè)計(jì)交通干線與氣象要素格點(diǎn)庫(kù)空間分析運(yùn)算模型,實(shí)現(xiàn)災(zāi)害性天氣的交通道路專題圖制作,當(dāng)實(shí)況識(shí)別或預(yù)報(bào)未來(lái)可能發(fā)生大風(fēng)、強(qiáng)降水、低能見(jiàn)度、冰凍、高低溫天氣時(shí),根據(jù)道路氣象災(zāi)害模型對(duì)道路交通整體氣象條件進(jìn)行分析運(yùn)算和生成產(chǎn)品。

    3)監(jiān)測(cè)與預(yù)報(bào)預(yù)警模型耦合。

    目前,強(qiáng)對(duì)流天氣的識(shí)別技術(shù)越來(lái)越深入[20-21]。以雷電監(jiān)測(cè)預(yù)警為例,綜合應(yīng)用閃電定位數(shù)據(jù)、多普勒雷達(dá)數(shù)據(jù)和中尺度數(shù)值模式數(shù)據(jù)以及結(jié)合雷達(dá)反射率(Q)、回波頂高(H)、垂直累積液態(tài)水(VIL)等閾值指標(biāo)和區(qū)域范圍等雷暴識(shí)別和追蹤技術(shù),通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、訓(xùn)練測(cè)試、統(tǒng)計(jì)分析閃電特征及預(yù)報(bào)預(yù)警因子,建立監(jiān)測(cè)與預(yù)報(bào)預(yù)警模型相耦合的雷電監(jiān)測(cè)預(yù)警模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)閃電的臨近預(yù)報(bào)預(yù)警,預(yù)報(bào)流程和技術(shù)路線見(jiàn)圖3。根據(jù)不同季節(jié)以及監(jiān)測(cè)到不同Q、H和VIL,利用概念評(píng)估模型也可實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)實(shí)時(shí)對(duì)雷電進(jìn)行分級(jí)分類影響評(píng)估和進(jìn)行預(yù)警提示。

    圖3 基于深度學(xué)習(xí)的0~2 h雷電預(yù)報(bào)流程(a)和雷電預(yù)測(cè)產(chǎn)品加工技術(shù)路線示意圖(b)

    4)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與圖像數(shù)據(jù)耦合。

    采用基于現(xiàn)有的雷達(dá)基數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)模式抓取相結(jié)合的方式來(lái)獲得雷達(dá)仰角為0.5°的CAPPI數(shù)據(jù),對(duì)其中的雷達(dá)CAPPI數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和實(shí)時(shí)解碼,并結(jié)合GIS空間分析對(duì)這些雷達(dá)資料進(jìn)行拼圖產(chǎn)品計(jì)算,最終生成并輸出全國(guó)實(shí)況雷達(dá)拼圖產(chǎn)品。

    5)要素變化與圖像變化耦合。

    建立網(wǎng)格化的物理量要素變化特征分析的算法,再綜合利用網(wǎng)格化的物理量要素變化特征與圖形圖像變化特征分析等模型耦合識(shí)別技術(shù)來(lái)進(jìn)行云團(tuán)邊界識(shí)別、拓?fù)涮幚?,建立生命周期與族譜關(guān)系。如在自動(dòng)識(shí)別雷暴云團(tuán)的基礎(chǔ)上,對(duì)云團(tuán)進(jìn)行對(duì)象化處理,得出雷暴云團(tuán)從發(fā)生以來(lái)的時(shí)間序列,依據(jù)其演變規(guī)律計(jì)算出云團(tuán)的移動(dòng)方向和速度以及云團(tuán)的膨脹系數(shù)等特征量,根據(jù)云團(tuán)特征量,綜合應(yīng)用網(wǎng)格化的物理量要素變化特征與圖形圖像變化特征識(shí)別技術(shù)對(duì)云團(tuán)持續(xù)進(jìn)行追蹤,根據(jù)同一云團(tuán)連續(xù)多個(gè)時(shí)序的移動(dòng)情況來(lái)外推出云團(tuán)下一逐時(shí)位置、大小、邊界、強(qiáng)度,并輸出產(chǎn)品,見(jiàn)圖4。

    圖4 雷雨大風(fēng)早期天氣預(yù)測(cè)模型的算法建模(a)和冰雹云識(shí)別與冰雹預(yù)報(bào)輸出產(chǎn)品(b)

    6)不同數(shù)據(jù)資料同化耦合。

    利用雷達(dá)拼圖和自動(dòng)站數(shù)據(jù),建立Z-I關(guān)系進(jìn)行雷達(dá)降水估測(cè),并采用最優(yōu)插值法,對(duì)降水估計(jì)進(jìn)行訂正,其偏差使用卡爾曼濾波器訂正。QPE實(shí)現(xiàn)并行化,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)不同高度層的降水估測(cè),也可用于雷達(dá)滯后數(shù)據(jù)到達(dá)后再估測(cè),以及全省自動(dòng)延遲數(shù)據(jù)到來(lái)后的再訂正、再濾波、再估測(cè);利用預(yù)報(bào)回波輸出和最優(yōu)插值法訂正場(chǎng)來(lái)計(jì)算預(yù)報(bào)雨強(qiáng),積分得到未來(lái)1、2、3 hQPF。

    3 應(yīng)用效果

    相比傳統(tǒng)服務(wù)系統(tǒng),數(shù)字化基于網(wǎng)格技術(shù)的智慧交通氣象服務(wù)系統(tǒng)的主要應(yīng)用效果較明顯提升。

    1)該系統(tǒng)大大提高了高峰運(yùn)行時(shí)的保障能力。數(shù)字化大大有利于對(duì)資源統(tǒng)籌進(jìn)行池化與云化,服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)、算力、算法資源更能科學(xué)統(tǒng)籌使用,數(shù)據(jù)運(yùn)行、并行運(yùn)算、數(shù)算處理效能均大幅提高,出現(xiàn)重大災(zāi)害天氣時(shí),解決這一需求尤為重要。

    2)該系統(tǒng)提高了算法與模型的耦合能力。各類算法耦合的邏輯基礎(chǔ)是數(shù)字化與標(biāo)準(zhǔn)化,數(shù)字化的耦合技術(shù)使分層、分級(jí)建立的同質(zhì)化的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、同化數(shù)據(jù)、過(guò)程數(shù)據(jù)、災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)以及各數(shù)據(jù)庫(kù)、庫(kù)表、表表、文件之間的邏輯關(guān)聯(lián)更加便捷,算法、模型融合更加順暢,系統(tǒng)的智慧性也就大為提高。

    3)該系統(tǒng)綜合提高了智慧行業(yè)氣象服務(wù)效能。數(shù)字化交通氣象服務(wù)系統(tǒng)與“網(wǎng)格+氣象”的精密監(jiān)測(cè)、精準(zhǔn)預(yù)報(bào)、精細(xì)服務(wù)的平臺(tái)化保障需求的發(fā)展目標(biāo)是完全一致的,因此對(duì)模型和算法的不斷改進(jìn)和進(jìn)行網(wǎng)格化、數(shù)字化轉(zhuǎn)換的技術(shù)積累更加具有便利性,系統(tǒng)應(yīng)用以來(lái),在公路交通、物流交通、軌道交通、旅游出行的精細(xì)化氣象服務(wù)供給中,在拓展智慧交通氣象服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用中,應(yīng)用效能均表現(xiàn)不錯(cuò)。

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