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基于智能网格预报的江西暴雨灾害风险预评估研究

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灾害学 2024年第1期39卷 37-44页

作者：孙素琴吴静唐春燕熊立朱星球江西省气象台江西南昌330096 江西省减灾备灾中心江西南昌330030

利用1951—2022年江西降水实况、逐日智能网格降水预报产品、暴雨灾情损失,地形DEM、河网密度及GDP、人口等数据,分析了江西暴雨灾害风险的主要影响因素,从暴雨灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体易损性三方面,构建了江西暴雨... 详细信息

利用1951—2022年江西降水实况、逐日智能网格降水预报产品、暴雨灾情损失,地形DEM、河网密度及GDP、人口等数据,分析了江西暴雨灾害风险的主要影响因素,从暴雨灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体易损性三方面,构建了江西暴雨灾害风险评估模型。利用模型对2010—2020年135次暴雨过程灾害风险进行评估检验,结果显示该模型较为合理;对2019年6月6—11日江西暴雨过程进行灾害风险评估,结果显示该过程中吉安北部至赣州东北部、上饶东部为重度到极重度受灾区;再对2022年6月12—15日江西暴雨过程进行灾害风险逐日预评估;两者结果均与灾情实况分布大体一致,总体效果较好。

关键词：暴雨灾害风险预评估江西智能网格预报

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赣南脐橙气候品质归一化指数构建

农业工程学报 2024年第7期40卷 335-342页

作者：李翔翔杨爱萍金国花丁美萍杨军江西省农业气象中心南昌330096 江西省气象科学研究所南昌330096 信丰县气象局赣州341600

为建立赣南脐橙综合品质的气候评价方法,该研究基于2008—2011年和2021—2022年赣南脐橙单果质量、维生素C和固酸比等品质因子实测和气象资料,首先通过品质与气象要素的逐旬相关系数动态变化规律,找出关键气象要素及其影响时段;然后基... 详细信息

为建立赣南脐橙综合品质的气候评价方法,该研究基于2008—2011年和2021—2022年赣南脐橙单果质量、维生素C和固酸比等品质因子实测和气象资料,首先通过品质与气象要素的逐旬相关系数动态变化规律,找出关键气象要素及其影响时段;然后基于关键影响时段的气象要素,采用逐步回归法建立各品质因子的气象关系模型,并且结合“最大最小值”归一化法和加权求和法,模拟得到1981—2020年赣南脐橙综合品质指数(composite quality index,CQI);最后,基于综合品质指数与气象要素的相关性,构建赣南脐橙气候品质归一化指数(normalized climate-quality index,NCI)及其等级阈值。结果表明:各品质因子与光温要素相关性分为3个阶段,初夏(6月)和秋季(10—11月)光温充足有利于赣南脐橙品质提升,盛夏(7—8月)晴热高温对营养品质和风味不利;影响赣南脐橙综合品质指数(CQI)的关键气象要素为6月累积日照时数、7月上旬至9月中旬平均最高气温和9月下旬至10月下旬平均最高气温,基于以上要素构建的赣南脐橙气候品质归一化指数NCI≤0.45、0.450.65分别表示为差、较优、优和特优等级;利用2021—2022年宁都县和信丰县品质实测资料进行验证,NCI偏差多在0.07以内。该研究可为柑橘品质的敏感气象要素识别和气候品质评价研究提供一定参考。

关键词：品质气候农业评价模型赣南脐橙

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江西局地短时强降水的天气学分型研究

暴雨灾害 2024年第3期43卷 352-362页

作者：周芳张瑛陈翔翔肖潇江西省气象台南昌330096

利用1998—2019年4—9月常规高空地面观测和江西省93个国家气象观测站1 h雨量资料,对筛选出的江西204次局地短时强降水过程,研究其天气学类型、各类型的探空平均和物理量特征,并建立了短时强降水概念模型。结果表明:江西局地短时强降水... 详细信息

利用1998—2019年4—9月常规高空地面观测和江西省93个国家气象观测站1 h雨量资料,对筛选出的江西204次局地短时强降水过程,研究其天气学类型、各类型的探空平均和物理量特征,并建立了短时强降水概念模型。结果表明:江西局地短时强降水可分为槽前型、槽后型、热带系统型、副高边缘型和副高控制型五种类型。其中槽前型最多,占总数的48%,常发生在高空槽前、中低层切变线附近,地面冷锋、静止锋或低压倒槽中。热带系统型发生次多,占总数的19.1%,又可分为热带气旋类和东风波类,热带系统的结构、移动路径等对短时强降水落区影响大。副高边缘型分为副高西、南、北边缘型,短时强降水常发生在副高588 dagpm线边缘、低层切变线、辐合线附近。副高控制型占总数的5.5%,强降水发生在副高控制江西全省,500 hPa江南北部或东部有中心温度低于-4℃的冷槽影响的背景下,强降水多产生于地面地形辐合线上、高温区内或山脉迎风坡。槽后型最少,占总数4.4%,发生在槽后西北气流下、低空急流出口区及辐合区及地面辐合线上。

关键词：短时强降水环流类型物理量特征概念模型

一次复杂地形下边界层抬升型暖区暴雨对流触发条件和可预报性的数值研究

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大气科学 2024年第3期48卷 1095-1112页

作者：徐渊闵锦忠庄潇然王霄朱利剑江西省气象台南昌330096 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 江苏省气象台南京210008 凉山州气象局四川省凉山州615000 中国气象局上海台风研究所上海200030

长江中下游地区的暖区暴雨过程易受复杂下垫面强迫的影响,具有较大的预报不确定性,尤其是其中的对流触发过程。为探讨此类过程的触发条件及揭示其可预报性受限制程度,本文针对2020年6月23日一次复杂地形包裹下的长江中下游暖区暴雨展开... 详细信息

长江中下游地区的暖区暴雨过程易受复杂下垫面强迫的影响,具有较大的预报不确定性,尤其是其中的对流触发过程。为探讨此类过程的触发条件及揭示其可预报性受限制程度,本文针对2020年6月23日一次复杂地形包裹下的长江中下游暖区暴雨展开高分辨率的数值模拟和对流尺度集合模拟,通过Lagrange气块后向轨迹分析、去除地形和关闭热效应的敏感性试验以及集合敏感性分析等方法对此次过程的对流触发阶段展开分析。结果表明,此次过程被抬升气块的主要源地为1.5 km以下的边界层,仙霞岭和杉岭在正午时分因热力作用而驱动的出谷风是引发局地辐合抬升的动力源,高低层散度、湿位涡的垂直配置以及偶极型位涡异常对此次对流触发过程具有较好的指示意义。此外,该过程对前期近地面2 m高度处温度和模式底层视热源具有较高的敏感性,该结果证实下垫面强迫的精确刻画对于提升暖区暴雨的预报效果至关重要。逐步减小初始场误差的初值敏感性试验进一步表明,此次暖区对流过程的可预报性显著低于北边的锋面过程,表现为锋面对流的偏差总能量能随初始误差的缩小持续性降低,而暖区对流的偏差总能量曲线则仍能增长至与原水平相近,呈现出非线性辐合收缩特征。因此,对于天气尺度强迫显著的锋面对流,或可优先考虑通过加强资料同化能力等手段降低初始场误差来减小预报误差;但对于复杂地形下的暖区暴雨对流触发过程,则需要更加强调通过集合预报来捕捉其不确定性。

关键词：暖区暴雨对流触发复杂地形对流尺度集合模拟可预报性

基于LightGBM机器学习算法的江西气温短期预报模型研究

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高原气象 2024年

作者：孙康慧肖安夏侯杰江西省气象台江西省气象局天气预报开放实验室

为进一步提高站点气温的预报精度，增强对极端气温的预报能力，本研究利用2017-2019年江西省91个国家站地面观测数据和ECMWF模式高空和地面预报数据，基于LightGBM机器学习算法和MOS预报框架，建立了江西省24 h国家站日最高（低）气温... 详细信息

为进一步提高站点气温的预报精度，增强对极端气温的预报能力，本研究利用2017-2019年江西省91个国家站地面观测数据和ECMWF模式高空和地面预报数据，基于LightGBM机器学习算法和MOS预报框架，建立了江西省24 h国家站日最高（低）气温预报模型。2020年评估结果表明：LightGBM模型日最高（低）气温预报和观测变化趋势一致，年平均预报效果优于ECMWF、 CMA-SH9、 CMA-GFS三家数值模式、 RF和SVM两种机器学习产品以及主观订正产品。从预报误差的时空分布来看，模型冬、春季日最高（低）气温预报误差略大于夏、秋季；日最高气温预报误差呈现“南大北小、周边大于中心”的空间分布特征，日最低气温则与之大致相反。从重要天气过程来看，在高温过程中，LightGBM模型在七种产品中预报效果最优；在强冷空气过程中，LightGBM模型预报效果仍优于三家数值模式产品和另外两种机器学习模型，但日最低气温预报效果不如主观订正产品。针对强冷空气过程中低温预报误差进行简单经验订正后，模型低温预报效果与主观订正产品接近。模型重要性分析显示临近地面观测特征对模型建立也有较大贡献，该结果可以为模式改进和气温预报产品研发提供参考。目前，LightGBM模型气温预报产品已应用于江西省气象业务。

关键词：气温预报 ECMWF 机器学习 LightGBM 预报效果评估

基于SHAP值机器学习的江西暖季暴雨预报因子重要性分析

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气象与减灾研究 2024年第1期47卷 12-23页

作者：夏侯杰肖安江西省气象台江西南昌330096

机器学习模型(Machine Learning,ML)的不可解释性给其在气象业务中的应用带来了挑战。模型解释和可视化是解决这一问题的有效途径。文中将SHAP值应用于天气预报ML模型解释,研究了江西省暖季暴雨模型的预报因子对预报结果的影响。分别选... 详细信息

机器学习模型(Machine Learning,ML)的不可解释性给其在气象业务中的应用带来了挑战。模型解释和可视化是解决这一问题的有效途径。文中将SHAP值应用于天气预报ML模型解释,研究了江西省暖季暴雨模型的预报因子对预报结果的影响。分别选取2016—2020年、2021—2022年4—9月ECWMF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)高分辨率数值模式物理量及国家站降水观测数据进行XGBoost建模与模型解释。结果表明,全局重要性排名前4位依次是总降水(重要性42.70%)、850 hPa比湿(重要性11.17%)、925 hPa相对湿度(重要性10.44%)、500 hPa相对湿度(重要性9.16%)。个例分析表明,命中个例中高重要性物理因子在暴雨区的SHAP值较大,漏报(空报)个例在漏报(空报)区域高重要性物理因子的SHAP值偏小(偏大)。SHAP值从全局和局部可定量给出ML模型有物理意义的解释,解释结果与天气学原理和业务经验较一致,有利于ML在气象业务中的深入应用。

关键词： SHAP值机器学习暴雨因子重要性可解释性

长江中下游地区雪和雨夹雪垂直热力特征的聚类分析

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气象与减灾研究 2024年第1期47卷 24-33页

作者：王海郑婧江西省气象台江西南昌330096

基于ERA5逐小时再分析资料和地面观测资料,对2019—2022年长江中下游地区雪和雨夹雪的垂直热力特征进行分析,并应用K-means聚类方法分型探讨其物理过程特征。结果表明:1)雪和雨夹雪的聚类均可分为“冷型”和“逆温型”两簇,“冷型”降... 详细信息

基于ERA5逐小时再分析资料和地面观测资料,对2019—2022年长江中下游地区雪和雨夹雪的垂直热力特征进行分析,并应用K-means聚类方法分型探讨其物理过程特征。结果表明:1)雪和雨夹雪的聚类均可分为“冷型”和“逆温型”两簇,“冷型”降雪、雨夹雪多数出现在28°N以北地区,江南地区以“逆温型”为主。2)通过湿球温度曲线的聚类分析可以较好地区分雪、雨夹雪相态,优于样本合成平均。3)大部分雪、雨夹雪的云顶温度都低于-10℃,且量级越大,云顶温度越低,“冷型”雪、雨夹雪云顶温度低于“逆温型”。4)“逆温型”雪和雨夹雪的降雪率高于对应的“冷型”样本,且“逆温型”南风、北风风速均强于“冷型”。5)“逆温型”雪和雨夹雪比“冷型”样本出现暖层比例高,且“冷型”样本暖层绝大部分都位于近地面层。

关键词：垂直热力层结雪雨夹雪聚类分析相态判识

云南大理西湖流域工业革命以来的植被、气候与火灾

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第四纪研究 2024年第1期44卷 174-190页

作者：廖露莹孙启发于苗苗蒙红卫王敏陈光杰沈才明云南省高原地理过程与环境变化重点实验室云南师范大学地理学部云南昆明650500 江西省赣州市气象台江西赣州341000 楚雄师范学院资源环境与化学学院云南楚雄675000

本研究以云南大理西湖46 cm长的湖泊沉积物岩芯为研究对象,基于^(210)Pb-^(137)Cs测年和模式定年法建立了岩芯的年代框架,以0.5~1.0 cm间隔获取了51个样品进行孢粉、炭屑分析,重建了大理西湖流域工业革命以来(1878~2013年)的植被演替、... 详细信息

本研究以云南大理西湖46 cm长的湖泊沉积物岩芯为研究对象,基于^(210)Pb-^(137)Cs测年和模式定年法建立了岩芯的年代框架,以0.5~1.0 cm间隔获取了51个样品进行孢粉、炭屑分析,重建了大理西湖流域工业革命以来(1878~2013年)的植被演替、气候变化及火灾史,探讨了火灾发生的驱动因素。结果表明,工业革命以来研究区的植被演替、气候变化及火灾史可以分为6个阶段:1)1878~1897年,流域植被以禾本科为主的草本类型占优,周边林地海拔由低到高主要分布云南松林、常绿阔叶林,气候凉湿,火灾发生频率较高;2)1897~1932年,云南松林退缩,气候冷湿,火灾发生频率偏低;3)1932~1948年,云南松林与常绿阔叶林向低海拔地区退缩,气候冷干,火灾发生频率稍高;4)1948~1958年,云南松林面积扩张,常绿阔叶林下降,湿地面积增加,气候温湿,火灾发生频率高,人类活动显著加剧;5)1958~1995年,云南松林与旱冬瓜林扩张,常绿阔叶林进一步退缩,气候暖湿,火灾发生频率低;6)1995~2013年,云南松林与旱冬瓜林继续扩张,气候暖干,火灾发生频率低。大理西湖的火灾在20世纪50年代之前是由自然因素(气候)控制,可燃物的多少是控制火灾发生频率的关键因素;之后人类活动成为主控因子,人类对植被的破坏和用火是触发火灾的主要原因。

关键词：大理西湖花粉炭屑植被气候火灾

基于集合匹配尺度的邻域集合概率法及其在梅雨锋暴雨预报中的适用性

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热带气象学报 2024年第2期40卷 313-325页

作者：徐渊闵锦忠庄潇然陈云辉张璐田高山江西省气象台江西南昌330096 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044 江苏省气象台江苏南京210008 民航西南空管局气象中心四川成都610202

概率预报是由集合预报衍生、包含不确定性信息的客观产品,对业务决策服务有重要的参考价值。传统的邻域集合概率法中,邻域半径固定不变,不符合实际天气过程中牵涉甚广的尺度谱。为此引入基于集合匹配尺度的邻域集合概率法(Neighborhood ... 详细信息

概率预报是由集合预报衍生、包含不确定性信息的客观产品,对业务决策服务有重要的参考价值。传统的邻域集合概率法中,邻域半径固定不变,不符合实际天气过程中牵涉甚广的尺度谱。为此引入基于集合匹配尺度的邻域集合概率法(Neighborhood Ensemble Probability based on Ensemble Agreement Scale,EAS_NEP),并在中国南方典型的梅雨锋暴雨中开展准确性和预报技巧的定量检验评估,以期验证该方法在此类过程中的适用性,并促进其在实际业务中的推广使用。联合扰动初始场、侧边界和物理过程所得到的集合预报能较好地表征实际的预报不确定性,进一步在此基础上比较了格点概率法、不同半径的邻域集合概率法以及EAS_NEP的优劣。试验结果表明,EAS_NEP能根据集合成员间的一致性程度,自适应地调整邻域半径,其在集中型降水中所确定的邻域半径通常大于分散型降水。动态调整的邻域半径既避免了半径过大时的过度平滑与关键信息丢失,又消除了半径较小所带来的奇异点,其空间分布呈阶梯型,空间连续性更优。此外,BS(布莱尔评分)、FSS(分数技巧评分)和ROC曲线(相对作用特征曲线)等定量评估结果也体现出EAS_NEP相比传统方法正的预报技巧,尤其是在分散型降水和高阈值检验时优势更明显。以上结果表明,EAS_NEP在梅雨锋暴雨的预报中具有较好的应用前景,运用在业务中能有效提升概率预报质量。

关键词：概率预报集合预报集合匹配尺度邻域集合概率梅雨锋暴雨