基于雷达回波的临近降水预报卷积循环神经网络模型研究

【目的】临近降水预报是涉水灾害预警、洪水预报和调度管理等依赖气象预报决策的重要基础。高精度、高时空分辨率的气象雷达观测能够有效捕捉天气过程变化，发展基于雷达回波外推的临近降水预报方法，是中小流域高精度雨洪预报预警的关键。【方法】以银川贺兰山地区2017—2020年的C波段天气雷达和地面降水资料为基础，开展了ConvLSTM、ConvGRU和PredRNN三种卷积循环神经网络模型在不同降水情景下的预报性能研究，并将三种模型的预报结果与基于半拉格朗日外推的光流法进行对比分析。研究采用临界成功指数(CSI)、命中概率(POD)、虚警率(FAR)、均方根误差(RMSE)和结构相似性指数(SSIM)5种指标评估了三种模型在不同天气系统发展过程中的预报能力。【结果】结果显示：ConvLSTM模型可以较好的预测回波变化过程，而PredRNN模型对回波驻留和发展的过程预报效果较好；随着雨强的增大、预报时长的增加，卷积循环神经网络模型对回波运动的捕捉能力和回波强度变化的预测能力显著强于光流法；ConvLSTM模型能够更好的预报中小雨天气过程，结构更加复杂的PredRNN模型对暴雨过程具有更好的预报效果。...     

滨江流域GPS降水预报系统的研究与实现

 利用试验区建立的GPS水汽监测网获得的近乎实时的水汽数据,采用模块开发和系统集成方式,研制了流域GPS降水预报系统。介绍了系统的体系结构、主要功能、运行情况及开发的关键技术。叙述了流域降水预报的各种预报方法,并建立了基于遗传算法的降水预报神经网络模型(GA-BP网络模型)。结果表明,GPS水汽可为降水预报提高精度;GA-BP网络是一种精度较高的降水预报模型,可提高预测精度,增长有效预见期。该系统能根据流域GPS观测数据、高空数据、卫星云图,数值产品等数据,实现不同数据源的信息处理和不同时效的降水预报制作,为洪水预警预报和防洪决策服务。     

地基GPS的大气可降水量反演精度验证

地基全球定位系统(ground-based global positioning system, GPS)水汽探测是对探空的有效补充,利用青藏高原5个典型GPS和探空站点数据,基于姚宜斌模型分析GPS探测大气可降水量(precipitable water vapor, PWV)的精度及影响因素。结果表明:5个GPS站与临近探空站的探测精度相当,均方根误差在2～3 mm,反演结果可以用于分析代表区域的PWV;基于GPS反演PWV,零时刻(UTC0)探测精度优于十二时(UTC12)的值,冬季的探测精度优于夏季,可能受到地面温度和大气可降水量的影响。未来可以结合探空和GPS资料进行水汽反演,为青藏高原水汽条件和降水预报提供数据支撑。     

TIGGE多模式降水预报产品检验与集成研究

数值预报产品的检验与集成是使用和发展数值预报的重要环节。以TIGGE数据中心的NCEP、ECMWF、JMA和KMA等4种模式控制预报产品为基础资料,选取福建池潭水库流域为研究对象,从降水分级预报、降水量级和过程预报等方面对数值预报产品进行了综合评估,同时采用回归集成、TS集成和Nash系数集成等3种方法对多模式产品开展了降水集成预报,在此基础上,探讨了不同集成方法对最终降水预报效果的影响。结果表明,4种产品对无雨和小雨的预报效果均较好,在不同量级降水预报中,JMA模式更适合于25 mm以下量级的降水预报,而ECMWF对25 mm以上量级的降水预报效果较好。对于日降水量预报,NCEP模式的预报效果较差,而ECMWF模式的预报相对更准确。对于降水过程预报,KMA的预测性能则明显差于其他3个模型。集成预报对降低预报误差并提高降水过程预报有较好的效果,其中针对不同量级分类加权的TS集成方法预报效果最优,且提升了高量级降水预测效果。     

尼尔基水库上游格点降水数据适用性评估

以尼尔基水库上游流域为研究对象,评估了国家气象信息中心空间分辨率为0. 5°×0. 5°格点的逐日降水产品数据在该流域的适用性。基于格点降水产品提供的逐日降水量资料和该流域17个雨量站的相应资料,应用相关系数R、相对误差RE和均方根误差RMSE 3个指标分别对应用格点降雨产品数据的流域面雨量值及旬径流预报值进行精度分析。结果表明:基于格点数据的面雨量值与实测面雨量间相关系数R为0. 70,相对误差RE为16. 64%,均方根误差RMSE为4. 09 mm,精度满足检验标准,可以用于描述该流域的面雨量值;基于格点面雨量值预报旬径流量时,预报径流值与实测径流值间高度相关;拟合期、检验期径流预报值略微偏大,而外推期存在低估的现象,误差相对较大,但与应用实测面雨量得到的预报径流值误差相差仅3%,该格点降水数据可以替代实测站点的雨量数据用于研究流域。     

ADAS-WRF中尺度数值降水预报在海河流域洪水预报中的应用及分析

随着数值预报技术的飞速发展,特别是数据同化技术的应用,中尺度数值降水预报精度得到进一步提高.对目前在海河流域洪水预报中应用的ADAS-WRF中尺度数值降水预报技术进行了介绍,对中国气象局、日本、天津3家数值降水预报产品进行了对比分析,得出基于ADAS-WRF中尺度数值预报模式的定量降水预报能够较好地模拟出海河流域降水的分布及量级的结论.     

分布式水文模型结合气象预报方法初步探讨

为了尽量消除因流域空间非均一性引起的水文模拟不确定性,采用基于GBHM分布式水文模型以及具有明确物理意义的模型参数,利用三峡区间2011年5~6月期间的气象预报信息,探讨该区域实时洪水预报方法,以及不同预见期的洪水预报精度。结果表明,分布式水文模型与气象预报数据结合,能够较好地模拟该区间的洪水过程。该方法在一定预见期内能够对实时洪水过程进行预报,预报精度很大程度上取决于降水预报的准确性。     

基于降水集合预报模式的辽西山洪预警技术研究

由于山洪受暴雨洪水影响,洪水陡涨陡落,使得山洪灾害防御十分困难。山洪预警是山洪灾害防御的重要措施。为提高辽西山丘区山洪预警能力,文章结合降水集合预报模式,对辽西山洪预警技术进行研究。研究结果表明:修订后降水集合预报模式在辽西地区山洪预警合格率可达到70%以上,可有效提高区域山洪预警的预见期。研究成果对于辽西地区山洪灾害防御具有参考价值。     

基于国产卫星多光谱影像的河流水体浊度遥感联合反演研究

基于集合建模思想,在水体光谱特征分析与敏感波段选择基础上,集成多种遥感反演模型优势,构建了河流水体浊度多光谱遥感联合反演模型(Combined Model-BP,CM-BP)。选择汉江中下游典型河段为研究区,利用2012—2013年原位观测数据,以具有较高时间分辨率和空间分辨率的国产卫星数据作为多光谱遥感数据源,测试评估了CM-BP浊度遥感反演模型适用性,并与传统波段组合模型进行精度比较,基于反演结果分析了研究区浊度时空分布特征。结果表明:基于集合建模思想构建的CM-BP模型的反演精度、适应性及稳定性均高于波段组合模型;从光谱分辨率、时空分辨率等角度考虑,环境与灾害监测预报小卫星星座系统、高分一号卫星、资源三号等国产卫星多光谱遥感数据是河流水体水质反演优选数据源;国产卫星遥感数据可以满足河流水体水质高精度、实时性与大尺度等遥感反演需要,为河流水环境监测研究提供数据基础。     

云南省华坪县山洪灾害预警指标检验复核分析

为了复核分析华坪县40个沿河村落山洪灾害预警指标取值的合理性,根据近期及历史上发生的较大洪水资料,选取了3个典型村落进行水位流量关系、设计暴雨洪水计算及预警指标检验等方面的复核分析。经分析可知:(1)采用洪痕调查成果来推断洪峰流量值结果合理可靠;(2)设计暴雨洪水计算参数选取时采用实测资料计算与查图相结合的方法,计算参数取值合理;(3)预警指标偏离度计算可以对流域预警指标所处阈值区间进行修正,以提高预警指标的精度和实用性。总之,通过建立沿河村落的预警指标,当山洪灾害来临时,通过及时预警、转移,可以有效减少山洪灾害发生时的人员伤亡及财产损失。     

模式水平分辨率对梅雨锋降水定量预报的影响

利用三维非静力平衡中尺度／云模式对1999年6月23日08时～24日08时江淮地区一次梅雨锋系统降水过程进行了五种不同水平分辨率的数值模拟试验。模拟结果表明，提高模式水平分辨率，明显提高了大到暴雨的定量预报(大于25mm和大于50mm)的精度；但研究发现，这种精度的改进随着水平分辨率的进一步提高存在明显的阈界，即在水平分辨率提高到18公里以后，再提高水平分辨率，对暴雨预报成功率的改进幅度不大，因此，对于梅雨锋雨带中尺度强降水的业务预报，将模式水平分辨率提高到18公里比较适宜。     

滑坡预测预报的地质-气象耦合模型研究

通过将地质环境条件和降雨条件相结合的方法，建立了基于地质一气象耦合的区域地质灾害预警预报模型．模型在区域地质灾害空间预测的基础上，结合实时的气象动态信息，研究在不同地质环境和不同气象条件下地质灾害发生的规律；这有助于提高区域型滑坡的预报精度．以浙江省永嘉县为例，通过建立的滑坡(泥石流)空间预测模型对研究区进行灾害危险性预测分区，然后将危险性预测分区图与降雨量图叠加确定预警预报区．同时确定了区域性滑坡的临界降雨量和降雨强度阀值，建立了区域滑坡灾害的宏观预警模型．     

ECMWF集合降水预报在长江流域应用性能评估

欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报系统被广泛应用于降水预报中,但由于长江流域地形、气候条件复杂,该系统在长江流域的应用性能有待进一步评估。利用2015年4月至2018年6月汛期(4～10月)ECMWF集合预报系统(EPS)输出的降水预报结果和全国2 000多个站日降雨观测资料,基于Brier评分、Talagrand分布、ROC分析等方法,研究了ECMWF集合预报在长江流域降水的预报性能。结果表明:①Talagrand分布表明,模式对小量级的降水预报概率偏高,而对大量级的降水预报概率偏低;ECMWF集合预报系统存在短期预报发散度不够的情况。②Brier评分表明,在同量级降水预报中,预报时效越长,准确性越低;ECMWF集合系统在近4年的降水预报有相对稳定的Brier评分。③ROC分析表明,各个时效,同量级降水预报的准确性差异不大。总体来说,不论离散度还是准确性,ECMWF集合预报系统还存在一定的系统性偏差,需要进行统计后处理订正来消除此类偏差。     

基于多种混合模型的径流预测研究

变化环境下径流的波动不断加大,给径流的精准预报带来新的挑战。基于"分解-合成"策略的混合径流预报模型来提高预报精度是当前研究的热点之一。以往研究聚焦在单一的混合预报模型而忽视了它们的适用性研究。基于此,以渭河流域为例,在优选多元线性回归(MLR)、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)单一预报模型的基础上,分别基于经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)和小波分解(WD)构建了多种混合模型,并融合了大气环流异常因子的信息。结果表明:(1)SVM模型预测精度高于ANN和MLR;(2)混合预测模型预测精度均高于单一模型,混合模型中WD-SVM的预测精度优于EMD-SVM和EEMD-SVM;(3)融合大气环流异常因子后WD-SVM模型预测精度最高,对极值预报精度的提高较为明显。     

EC模式对北盘江流域降水的预报能力检验

为检验EC模式在北盘江流域降水的预报情况,针对北盘江流域一次极端降水过程,检验不同起报时次的预报效果,以及2020年汛期整体预报效果。结果如下:(1)对于极端降水过程的500 hPa环流场的预报、降雨的落区预报,EC雨量预报和实况的相关系数,以及暴雨的TS评分,都是随着预报时效的缩短,预报效果越理想。对于过程最大雨量的预报调整最为明显,且调整后与实况更为接近,对大暴雨也有一定的预报能力。(2)2020年汛期整体预报效果,无雨、小雨和中雨的预报效果优于大雨和暴雨,EC数值模式对于大暴雨基本没有预报能力。(3)不同流域的暴雨预报能力并不相同,董箐流域的暴雨预报效果优于其余流域。得出以下结论:EC模式在整个北盘江流域的预报和实况的相关系数在0.9左右,预报的标准差和实况的标准差之比为0.77,说明对于降水变化的趋势EC模式有较好的预测能力,但是在落区和量级上有一定的偏差,需要进行一定的订正后使用。     

变化环境下气象水文预报研究进展

随着全球气候变化、下垫面改变及高强度人类活动的不断加剧,流域降水、蒸发、径流等气象水文要素都受到直接性的影响,水文序列的一致性假设不复存在。在变化环境下,传统径流预报方法适用性逐步变差,从而对气象水文的精准预报带来挑战。本文分别从气象水文预报的各个环节——多源降水数据融合、数值天气预报、流域水文模型、参数率定、数据同化、集合预报等方面综述了变化环境下的气象水文预报的研究进展。可以看到,国内外学者围绕上述技术都开展了大量研究,并取得了大量成果。未来针对变化环境下气象水文预报研究,将主要围绕以下方向开展:(1)落地和预报降水精度及时空分辨率的进一步提高;(2)水文模型结构的改进及不确定性分析;(3)水文预报误差的描述方法及其可靠性。     

基于遥感和地面测量的多尺度土壤水分产品验证分析

遥感反演是大尺度土壤水分监测的有效手段,但地面验证一直是土壤水分遥感反演的瓶颈。针对地面土壤水分测量,频域反射仪(FDR)和宇宙射线中子法(CRS)在土壤水分测量中展现出较大的应用潜力。本研究选取不同像元尺度的土壤水分遥感反演结果,包括30 m分辨率Landsat土壤水分反演、1 km分辨率MODIS土壤水分反演和SMAP卫星3 km分辨率和9 km分辨率土壤水分反演产品,利用CRS和FDR土壤水分监测数据对不同像元尺度土壤水分结果进行精度验证分析。结果表明:CRS在30 m分辨率、1 km分辨率、3 km分辨率和9 km分辨率土壤水分反演结果中精度均较FDR方法高,其中1 km分辨率中CRS反演值的均方根误差小于3 km分辨率和9 km分辨率的误差。CRS测量方法对小降水事件较敏感,会带来一定误差。     

基于雨型种群的山洪灾害临界雨量阈值空间研究

针对山洪灾害临界雨量单一值预警预报精度偏低问题,将雨型不确定性纳入考虑范围之内,依据基因变异原理,提出了种群雨型生成方法,并将HEC-HMS模型引入到临界雨量计算模型,计算了新县流域6 h临界雨量阈值空间,绘制了R-G-H临界雨量预警图,从概念-物理机制-分析判断-发布预警对山洪预警工作进行了系统梳理。结果表明:研究区G_(P,6)雨型种群对应临界雨量阈值空间为84～161 mm,最大变幅为91.7%;随着主变异基因位置g_r的后移,临界雨量呈现出逐渐减小趋势;G_5雨型集不易控制,致灾情景多变,临界雨量最大变幅为24.5%;在P_a=0.2W_m、P_a=0.5W_m、P_a=0.8W_m时,研究区6 h临界雨量阈值空间分别为100～161 mm、96～145 mm、84～121 mm。通过对成灾情景的识别,选择合理阈值发布预警信息,可有效提高山洪灾害预警精度。     

基于极端降水概率分布的山洪灾害预警指标估算模型研究

针对山洪灾害预警指标确定方法中产汇流机制复杂,多参数不确定性影响因素较大的问题,依据极端降水与山洪灾害内在响应联系,提出以GPD分布为基础耦合小流域内自然因素和人为因素,构建基于极端降水概率分布的山洪灾害预警指标估算模型。选取裴河小流域夏湾组为研究对象,采用时段特征雨量检验法和水位流量反推法与模型计算结果进行对比分析。结果表明:该模型简化预警指标确定过程,合理推求山洪灾害预警指标范围,削弱多参数不确定性影响,计算结果安全可靠,适用于山洪灾害预警预报。基于极端降水概率分布的山洪灾害预警指标估算模型完善预警指标计算理论体系,为山洪灾害预警预报提供技术支撑和经验参考。     

基于集合预报的淮河流域洪水预报研究

建立基于集合预报的淮河具有行蓄洪区流域洪水预报及早期预警模型。在洪水预报中引入数值天气预报以延长洪水预报的预见期。集合预报采用多模式和多分析集合预报技术,考虑初始场的不确定性和模式的不确定性,避免“单一”确定性数值天气预报结果易存在的预报误区。THORPEX 项目支撑的THORPEXInteractiveGrand GlobalEnsemble（TIGGE ）集合预报目的是建立全球交互式预报系统。本文以淮河流域为试验流域,以TIGGE 集合预报（加拿大气象中心（简称CMC,集合成员数为15个）、 欧洲中期天气预报中心（简称ECMWF,集合成员数为51个）、 英国气象局（简称UKMO ,集合成员数为24个）、 美国国家环境预测中心（简称NCEP,集合成员数为15个））驱动构建的水文与水力学相结合的具有行蓄洪区流域洪水预报模型以达延长洪水预报的预见期,新安江模型用于降雨径流计算、一维水动力学模型用于河道洪水演算,实现洪水预报及早期预警。为了进行比较,同时采用地面雨量计观测降水驱动构建的洪水预报模型,对2007和2008年淮河汛期洪水进行检验。结果表明,基于TIGGE 集合预报驱动的洪水预报预见期延长了72~120h ,证明了TIGGE 集合预报可以应用于洪水预报及早期预警。