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【金莎娱乐】深圳先进院台风风雨定量预报研究

发布时间:2019-07-09 15:02编辑:科学浏览(110)

    中国科学院深圳先进技术研究院数字所高性能计算研究中心副研究员李晴岚及其团队联合深圳市气象局正高级工程师兰红平团队经过长时间努力,成功研究出近海台风引发深圳地区强风暴雨精细化预报方法。台风降水预报相关论文An Operational Statistical Scheme for Tropical Cyclone Induced Rainfall Forecast(《一种台风引发降水预报的实用统计方法》)发表于《热带气象学报》(Journal of Tropical Meteorology);台风引发大风预报相关论文An Operational Statistical Scheme for Tropical Cyclone Induced Wind Gust Forecast(《一种台风引发阵风预报的实用统计方法》)发表于气象预报类期刊《天气预报》(Weather and Forecasting);并已申请了3项中国发明专利(申请号:201410603794.0;201510762185.4;201510759679.7)。

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    4月17日,由中国科学院深圳先进技术研究院和深圳市气象局联合主办的2017年中国南方强天气学术研讨会在深圳举行。

    8月2日凌晨,今年第4号台风“妮妲”在深圳市大鹏半岛登陆。早在8月1日17时,深圳市气象台就将全市台风橙色预警升级为红色,全市进入台风特别紧急防御状态,这次预报就有来自中国科学院深圳先进技术研究院气象大数据的技术支持。

    伴随台风的狂风暴雨是威胁沿海地区人民生命财产安全、导致严重经济损失的主要气象灾害。但是在风雨定量预报方面,中国目前尚无有效的台风引发大风和暴雨的客观预报方法可供业务预报应用。李晴岚带领课题组成员李广鑫、孙立群和深圳市气象局以兰红平、曹春燕为首的预报研究团队合作,开展了台风强风暴雨定量预报研究。经过两年多的研究、一年的测试和优化,近海台风引发深圳地区的强风暴雨的定量预报成果被开发成降雨大风预报系统,可以预报在毗邻深圳700公里范围以内登陆的台风引发的深圳地区最大日降水量以及累积3日降水的范围;对于距离深圳700公里范围内的近海台风引发的深圳地区的阵风情况,可以进行准确预报。台风暴雨大风预报系统已经纳入深圳市气象局热带气旋综合业务平台、深圳气象信息决策服务网,并在2012-2015台风季得到实际的应用,产生了重大经济效益和社会效益。该预测方法还应用到深圳盐田港、深圳妈湾港等深圳重点保障单位,为深圳防灾减灾作出重要贡献,得到高度认可。

    “妮妲”登陆前夕,蛇口渔政人员用扩音器喊话,查看渔船是否全部安全撤离。南方日报记者 鲁力 摄

    本次会议邀请了美国国家海洋和大气管理局强风暴实验室,俄克拉荷马大学风暴实验室,中山大学等单位的多位专家进行学术汇报,福建、广西、江西及广东省内多家气象单位共60余位专家参加此次会议。

    此前根据深圳先进院与深圳市气象局合作“近海台风引发深圳地区的风雨研究”的结论,“妮坦”台风从东南方向接近珠三角地区,引发的大风在距离深圳200公里左右,具体的全市大风起风时间在晚上22-24时左右,并推测重点单位盐田港的最大阵风达到36m/s左右。深圳市气象局依据此科研结果,综合气象预报员的专业分析,在第一时间果断发布了红色预警信号,这也是深圳市气象局历史上首次发布。

    该项研究成果得到广东省自然基金、深圳市科技计划项目的资助。

    深圳市气象台9月12日发布消息称,预计台风“莫兰蒂”将在闽南至粤东沿海地区登陆,15日将给深圳带来大风大雨。

    深圳先进院党委书记杨建华介绍了深圳先进院的发展现状,重点介绍了深圳先进院与气象局的合作情况。深圳先进院高性能中心岚博士李晴介绍了深圳先进院在登陆台风引发的广东省沿海地区降水定量预报方面的研究。

    深圳先进院数字所高性能计算中心博士李晴岚带领团队研发的“登陆台风引发风雨影响预估模块”是深圳市气象局与决策部门制定台风应对措施的“好帮手”。该模块基于沿海自动站多年的气象观测数据、台风历史记录等进行数据挖掘与分析,从而得出规律。未来利用数值模式以及卫星的台风路径预报、台风强度观测,结合深圳先进院数据挖掘的结果,可以对深圳重点单位进行风雨精细化预报。这一预估平台可以根据台风的路径和强度的观测和预报,向气象部门与决策单位展示台风登陆方位、强度、距离与台风引发风雨的关系,以便做出最准确的预报与应对措施。

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    大家还记得一个多月前的台风“妮妲”吗?8月2日凌晨,强台风“妮妲”在深圳登陆。在台风登陆前,深圳市气象局依据科研结果,综合气象预报员的专业分析,在第一时间果断发出台风红色预警,这也是深圳市气象台历史上首次发布台风红色预警。

    深圳地处中国东南沿海,强对流、台风、暴雨等强天气严重影响着深圳市的社会生活和经济发展。针对南方强天气系统展开学术研究讨论,是提高我国南方强天气预报水平的重要环节。本次会议对于中国东南沿海地区的防灾减灾及对粤港澳大湾区城市群的社会和经济可持续发展具有重要意义。

    据介绍,预估模块已经纳入热带气旋综合业务平台、深圳气象信息决策服务网,在面向决策部门的气象信息快报、行业内的天气会商中被频繁使用。自2012年投入运行以来,共应用预报台风降雨10余次,效果良好。

    登陆台风引发深圳最大日降水、三日累积降水与台风强度、登陆距离、方位的关系图

    中国科学院深圳先进技术研究院(简称“深圳先进院”)李晴岚博士告诉记者,比起较为容易预测的台风路径,台风风雨的影响和台风的强度是世界性的预测难题。虽然难,但依靠大数据和数据挖掘技术,还是能够帮助人们尽量掌握台风等强对流天气的动向,在最大程度上保证人民生命财产安全。

    深圳先进院与深圳市气象局的科研合作始于2009年。双方秉承着立足深圳、服务地方的科研理念,合作不断深入,包括中央气象局、广东省气象局在内的各级部门都曾来深圳先进院调研指导工作,听取深圳先进院气象研究的最新成果汇报。李晴岚领导的气象研究团队,紧扣气象局的实际业务需求,根据深圳市的天气特点,对登陆台风引发的风雨预报、台风强度预报、回南天预报、以及数值模式释用方面展开了卓有成效的科学研究。团队对台风研究的最新成果以学术论文的形式在气象预报类顶级期刊Weather and ForecastingJournal of Tropical Meteorology等期刊发表,部分成果已经成功地在气象局的综合业务平台运行,取得了较好的产业化效果。

    盐田国际集装箱码头有限公司反馈表示,因为深圳先进院研发的“近海台风引发区域性风雨预报”的技术模块能提前1-2天进行精细化的台风风雨影响预估,争取到更多灾害防御时间,空间精细到港区,可预估盐田港区域受台风影响的风雨特点、程度、持续时间,3年来未出现因台风造成的港区人员伤亡,对盐田港业务经营和管理发挥了重要作用。

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    大数据时代,气象服务在不断地拓宽领域,从最基础的天气预报到现有的气候预测、气候可行性论证、公共气象服务、专业专项气象服务、气象防灾减灾,为社会创造财富、减轻损失;同时,大数据技术是气象服务不断创新和完善的重要支撑。

    深圳市气象局与深圳先进院的合作早有渊源,在2009年就开始与深圳先进院高性能计算中心合作;2012年初市深圳市气象局提出预报“回南天”的研究课题,后来又提出台风精准预报、灰霾预报等新的课题。双方开展了大量研究工作,大幅度提高了台风预报的时间、空间精度,使得政府部门能在台风到来前及时有效地组织疏散,最大限度地减少生命财产损失。

    不同位置台风引发深圳及香港地区六台站阵风的空间分布图

    1 事实验证数据分析,“妮坦”的红色预警发对了

    高性能计算中心现已凝聚了一批海内外杰出人才,博士学历员工十余名,大部分为海外留学归国人员。高性能计算中心申请发明专利130余件,授权形成大数据与智慧城市专利群。

    每个城市都有各行各业的大数据,深圳市在推进大数据发展方面已经具备一定基础,共享基础数据库建设等方面处于国内领先水平,在市场监管、交通运输、税务部门等部门的应用取得了积极成效。

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    在气象大数据方面,深圳市气象局与深圳先进院已合作多年。2009年,深圳市气象局与先进院高性能计算中心开始交流合作,2012年初,深圳市气象局提出预报“回南天”的研究方向,随后又提出台风精准预报、灰霾预报等新课题。

    深圳先进院与深圳市气象局合作制作的“妮妲”台风预测示意图

    5年前,先后在加拿大麦吉尔大学、香港大学学习的李晴岚加入深圳先进院,被委派至深圳市气象局担任相关项目负责人。通过与深圳市气象局等部门合作,深圳先进院气象预报团队在台风风雨预报领域取得了显著的成果,大幅度提高了台风预报的时间、空间精度。基于这些数据,气象部门能够做出及时准确的预报预警,政府部门能够有效地组织人员疏散,最大限度地保障人民生命和财产安全。

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    以8月的“妮妲”为例,根据深圳先进院与市气象局合作的“近海台风引发深圳地区的风雨研究”的结论,“妮坦”台风从东南方向接近珠三角地区,距离深圳200公里左右时将引发深圳大风,全市大风起风时间在22时至24时左右,并推测深圳最大阵风将达到12-13级。

    登陆台风引发风雨影响预估模块示意图

    李晴岚告诉记者:“根据大数据分析结果,严格来说盐田港的最大阵风应该在27-33米/秒范围。盐田港风力一般受台风影响大,但在深圳市不一定是最大的,为安全起见,考虑深圳可能的最大阵风报12到13级比较合适,与实际观测值深圳地区在‘妮妲’影响期间的最大阵风为37米/秒高度吻合(13级风的范围在37-41.4米/秒之间)”。

    市气象局依据此科研结果,综合气象预报员的专业分析,在第一时间果断对市民发出了台风红色预警,这也是深圳市气象台历史上首次发布台风红色预警。

    “每一次台风到来,产生的新观测数据都会纳入数据库。”李晴岚表示,对每一种进入700公里影响范围的不同类型台风,如果数据库只有2个样本供参考,预报正确的概率是33%,如果历史上有18个类似样本供参考,预报正确的概率可以大幅提升到89%。随着样本数的增加,预报置信度就会越高。

    2 从“韦森特”到“海鸥”,准确预测降水、风力

    李晴岚表示,相比较为容易预测的台风路径,台风强度预报和台风风雨定量预报是世界性的预测难题。

    2011年,刚从香港来深圳不久的李晴岚了解到市气象局一直在做风雨定量预报方面的研究,但一直困难重重未能出结果。大约半年后,她和团队部分解决了这个难题。

    2012年7月24日,台风“韦森特”在深圳登陆,最大日降水量达到152.5毫米。在“韦森特”登陆前,李晴岚已经有了初步的研究结果,认为“韦森特”带来的日最大降水量有50%的可能性在109-191毫米之间,而降水量在100-250毫米之内被定级为大暴雨。实际观测值与预测值均为大暴雨,“韦森特”验证了李晴岚关于台风引发深圳地区降水定量预报的研究。

    长期未能解决的难题为何有了转机?“最关键的是‘分类’,按照类别预估台风带来的影响。”李晴岚说,她根据台风登陆时的登陆地点、登陆距离、台风强度、登陆方位等关键特性进行划分,通过统计分析和数据挖掘的方法得出台风雨的影响程度。这是她乘坐公交车下班途中得到的灵感,经过几次与气象局专业人士的讨论尝试,半年内便有了初步的结果。

    李晴岚先后在加拿大麦吉尔大学、香港大学取得了环境工程学硕士、博士学位。她从硕士开始就做数据分析、数学建模,在读博士期间研究过动力,对既注重动力也注重统计的气象研究有一定的帮助。

    相比台风带来的降水预报,有关风的预报更为复杂。2014年4月,在此前一项研究的启发下,李晴岚开始着手台风对深圳地区大风影响的研究,半年内便有了初步的结果,当年9月“海鸥”登陆验证了她的研究。

    “‘海鸥’中心距盐田港气象自动站的最近距离约有400公里,据以往经验,气象局认为此次台风影响不会很大,但预报员并不确定到底会引起多大的风。”按照李晴岚的预测,风力最大会达到27米/秒,时间在凌晨0时到2时之间,这与实际观测值29.1米/秒非常接近,最大风力发生时间为凌晨1时14分。

    李晴岚的同事感叹道:“第二天上午气象局会商,大家都沸腾了,之前传统的气象手段还无法把距离在400公里左右的台风引起大风的时间及其强度预算得这么准。”

    3 为盐田港作精细化预报,根据应用需求定课题

    最近,李晴岚撰写的关于台风风雨定量预报的一篇研究论文将登上美国气象学会下的《Weather and Forecasting》杂志,这是气象预报领域的顶级期刊。

    “我每周有三天都在深圳气市象局工作,与工作在一线的预报员天气会商,参加周报会,技术交流会,了解天气预报中的要点、难点;两天在深圳先进院,与同事沟通讨论、指导学生科研学习。”李晴岚告诉记者,比起理论研究,自己的研究工作更注重应用,一般是研究结果能直接应用于业务之后,才再撰写论文。

    深圳盐田港是国际集装箱码头,风力条件对其码头日常货柜储运业务影响非常大,气象预报与经济利益的关联大。应对台风时如果停工过早,将造成较大损失,如果预警不及时,又可能有事故发生,因此精准的预报尤为必要。针对这种需求,李晴岚展开了重点防护单位定点精细化预报研究。

    据盐田国际集装箱码头有限公司反馈给深圳先进院的信息,得益于深圳先进院研发的“近海台风引发区域性风雨预报”的技术模块——它能提前1-2天进行精细化的台风风雨影响预估,争取到更多灾害防御时间。空间精细到港区,可预估盐田港区域受台风影响的风雨特点、程度、持续时间。该模块启用后,3年来未出现因台风造成的港区人员伤亡,对盐田港业务经营和管理发挥了重要作用。

    李晴岚说,气象部门掌握着丰富的第一手观测资料,他们急需把这些资料利用起来为气象预报服务。深圳先进院有着深厚的科研实力,也希望能发挥科研优势,与实际问题结合,为国计民生服务,因而才有了深圳先进院与深圳气象局的强强联合、深入合作。

    据悉,深圳市气象局还通过深圳先进院与欧洲中期天气预报中心、美国俄克拉荷马大学风暴分析预报中心保持良好的合作。

    记者了解到,李晴岚课题组将与深圳市气象局一起联合申报多模式集成预报系统项目,这个创意就产生自国际合作的过程中。多模式集成是指融合欧洲中心模式、日本模式、中国气象局Grapes模式,以及深圳气象局自主研发的实时同化预报系统模式的特点,发挥各自的长处,得出深圳乃至华南地区更精准的天气预报。

    (原载于《南方日报》2016年9月14日 SC03版)

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