安徽省近10年降水预报性能评估及应用对策

安晶晶, 叶金印, 刘高平, 郝 莹,2

(1.安徽省气象台, 合肥 230031; 2.中国气象科学研究院 灾害天气国家重点实验室, 北京 100081)

降水多寡是导致一个地区洪涝或干旱最直接的因素，降水预报是洪水风险管理和水资源调度的重要科学依据[1-2]。有效利用天气预报是防汛抗旱重要非工程措施之一[3-4]。选用不同预见期降水预报信息，采用气象水文相结合的方法可延长洪水预报的预见期，为洪水资源利用、防汛抗洪物资调配以及水资源调度提前提供决策支持信息，可为抗洪抢险赢得宝贵时间，为抗旱灌溉节省大量人力物力[5-10]。根据降水预报信息可预测旱情或土壤墒情发展变化，并确定是否进行灌溉或根据降水预报确定灌溉量，以最大限度地节约水资源和人力物力成本[11-13]。准确把握降水预报性能并有效利用降水预报信息，对保障人民生命财产安全和发挥经济社会效益有重要价值[14-16]。

安徽位于我国南北气候过渡带，汛期北方大陆性气团和南方暖湿气团在此交汇，亦常常受到内陆台风低压环流的影响，洪涝灾害频发；在夏季风偏强或偏弱的年份又容易形成干旱[17-18]。同时，安徽地貌类型复杂多样，皖南山区和大别山区易受强降水影响导致山洪爆发，淮北平原受到排涝能力限制容易发生涝灾，淮北平原和丘陵区干旱现象时有发生[19]。掌握天气预报的不确定性，更好地将其应用于防汛抗旱工作决策，对于做好安徽省洪水风险管理和水资源调度具有重要的现实意义。本文检验评估近10 a安徽省气象台制作发布的安徽省降水预报性能，并分析降水预报应用对策，以更好地发挥降水预报在洪水风险管理和水资源调度工作中的决策支持作用。

1 资料来源

2007—2016年汛期5月1日—9月30日的逐日全省各站点降水预报资料来源于安徽省气象台。逐日降水预报划分为7个预见期：0～24 h，24～48 h，48～72 h，72～96 h，96～120 h，120～144 h，144～168 h(北京时间20时为日界，下同)。地面降水观测资料采用安徽省气象信息中心提供的安徽省气象观测站的整编资料。安徽县级行政边界及82个国家级气象观测站点分布见图1。

总之，数学是一门严谨的学科，巧设情境是一门精妙的教学艺术，教师在教学中要结合教材并联系生活实际创设各种情境，做到以境激学，以境促学，让情境创设成为课堂教学的催化剂，让学生在情境中体验学习数学的乐趣，使学生爱学，乐学，从而切实提高学生学习数学的能力。

2 降水预报性能评估方法

采用正确率(Percentage Correct，简称PC)、TS评分(Threat Score，风险评分，简称TS)、ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve，相对特征运行曲线)以及概率统计、转折天气评分(CTS)5种方法评估无雨、小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨、特大暴雨7个量级的降水预报。降水量分级采用中国气象局日降水量等级划分标准：小雨(0.1～9.9 mm)、中雨(10～24.9 mm)、大雨(25～49.9 mm)、暴雨(50～99.9 mm)、大暴雨(100～250 mm)和特大暴雨(>250 mm)。将全省82个气象观测站逐日预报中“有”“无”(某量级)降水和实况“有”“无”(某量级)降水结果构成预报与实况关系：NA为有降水正确预报次数(预报有，实况有)，NB为预报空报次数(预报有，实况无)，NC为预报漏报次数(预报无，实况有)，ND为无降水预报正确次数(预报无，实况无)。

[7] Lin C A, Wen L, Lu G, et al. Real-time forecast of the 2005 and 2007 summer severe floods in the Huaihe River Basin of China[J]. Journal of Hydrology, 2010,381(1):33-41.

图1安徽县界及国家级气象观测站点分布情况

2.1 正确率(PC)

降水预报正确率计算公式为：

(1)

式中：NA为预报正确次数；NB为空报次数；NC为漏报次数；ND为“无降水”预报正确次数。

2.2 TS 评分(TS)、漏报率(PO)以及空报率(FAR)

TS评分(TS)、漏报率(PO)以及空报率(FAR)的计算公式如下：

现有大量的研究针对“社工+义工”合作模式路径提出了一系列可行性的路径：政府体制转轨、政策法规建设、社工自身队伍建设、义工管理制度、民间组织培育、建立信息资源共享平台等。在新常态下，社工与义工联动面临新的机遇和挑战，而社会资本视角有利于探讨以社区为本的“社工+义工”联动模式治理的新路径。

(2)

(3)

(4)

式中：k代表降水量级。漏报率为实况量级高于预报量级在预报中的比例，说明了预报不足的现象，空报率为实况量级低于预报量级在预报中的比例，反映了预报过度的现象。TS评分为实况与预报量级一致在预报中的比例，数值越大表明预报越准确。

2.3 概率统计(P)

各等级降水预报对应的实际降水量级概率(P)计算公式为：

(5)

96 h以上预见期预报CTS评分低于或者接近于20%，空报率漏报率高于60%，24 h预见期空报率和漏报率均在50%以下，CTS评分也提高到了37%，短预见期的转折性天气降水预报仍然有指示意义。主汛期即将来临时，若预报进入降水集中期，应及时做好防汛抗洪工作安排和防汛物资调度等洪水风险管理工作。主汛期即将结束时，若预报久雨转晴，可提前做好蓄水安排和洪水资源化管理。干旱区域可参考天气预报提前进行水资源调度和人工灌溉量策略制定和调整。

2.4 ROC曲线

相对特征运行曲线(ROC曲线)分析方法广泛应用于概率天气预报技巧检验[13]。ROC曲线就是以虚警率为横坐标，命中率为纵坐标绘制的曲线。命中率Rhit、虚警率Rflasealarm计算公式如下：

(6)

[3] 张和喜,迟道才,王永涛,等.基于NNBR与蒙特卡洛算法的降雨量预报模型应用研究[J].水土保持研究,2014,21(2):106-110.

(7)

ROC曲线和横坐标构成的面积为AUC值(Area Under Curve)，ROC曲线位于对角线上方时，命中率大于虚警率，即当AUC>0.5时，有正的预报价值。

2.5 转折性天气评分(CTS)[20]

转折性天气是指从无到有或者从有到无的转折性降水过程。若预报与实况一致，则判定转折性天气预报正确；预报出现转折天气而实况没有出现则判定为空报，实况出现了转折性天气而未能预报则判定为漏报。

转折性天气预报评分：

(8)

转折天气空报率

(9)

转折天气漏报率

(10)

式中：CNS为实况转折性天气的数量；CNY为预报转折性天气的数量；CNA为实况和预报均为转折性天气，并且转折过程类型相同。

3 降水预报评估指标分析

3.1 总体预报性能评估

对安徽省82个气象观测站点2007—2016年汛期(5月1日—9月30日)逐年实况降水数据以及24～168 h预见期全省各县降水预报数据分不同量级和预见期进行统计，降水实况与预报数据统计结果见表1。如2007年“降水实况”观测实况为“无雨”7 585站天，24 h预见期的降水预报“无雨”为6 036站天，其他类推。

表1 降水实况与预报数据列表

续表1

时效量级2007年2008年2009年2010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年无雨6075609158505828524466885530597568226172小雨403340424415413548083516214738933279415172h预见期中雨114511301016126713981295922136511341254大雨618511445441494442481509759456暴雨207238271489296299233168243202大暴雨9000000035无雨5523613962466187527170025602577974856390小雨367940433996413050953228210540072979383696h预见期中雨15551362114983191311331009145711091201大雨1048657379717658261265421466424暴雨28237427375223536439165200389大暴雨0000000010无雨6098629765826758573371475710581479526365小雨3694427739524024508632611895391026834012120h预见期中雨125212409577688551008955149610221149大雨682411362541537348377358415395暴雨36113344149109396328171156319大暴雨00000000120无雨6683652464067232583774005936623777906562小雨3208430836663953491632772087401128633790144h预见期中雨13821205972493968922789128510791264大雨623268397465359289273232331418暴雨19113475978019225961173206大暴雨0000000140无雨6799742266237808692477616117666178656868小雨3467361838583548413230721545352930713798168h预见期中雨106293111564468318457581172766997大雨642107238409388313377267326402暴雨1170322304516923638130175大暴雨0000000020

对7个预见期内“有”“无”降水预报(不分量级)统计晴雨预报正确率，对各降水量级不分预见期计算TS评分、空报率和漏报率(图2)。因特大暴雨出现的次数非常少，并且近10 a也未作过“特大暴雨”量级降水预报，为便于分析将“特大暴雨”“大暴雨”两个量级进行合并处理分析。

图2不同降水量级预报的TS评分、空报率和漏报率

晴雨预报正确率为73.6%，表明在不考虑量级的情况下，对于晴雨预报的性能较高。小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨量级对应的TS评分分别为：36.8%，13.5%，9.5%，8.9%，0.4%，随着降水量级增大明显下降，空报率和漏报率明显提升。TS评分是一种严苛的评估指标，它反映了降水预报与实况一致性程度，即预报量级与实况量级完全一致的样本数占所有预报样本加漏报样本的比例，因而数值一般较低。降水范围与降水中心位置预报正确与否均会影响TS评分，整个降水落区的范围与大尺度天气系统相关，强降水中心位置与中小尺度对流系统相对应。由于中小尺度天气系统局地性和突发性强，导致强降水预报难度较高，对应的TS评分随之降低。

表3为两种运营模式下的运营时间对比。由表3可知，采用站站停运营模式时，13号线全线运营时间为82 min，因本线客流平均运距超过常规地铁，且直达客流较多，客流特征适应性较差。因此，有必要对快慢车组合运营进行研究。

3.2 逐年预报性能分析

2007—2016年逐年各量级降水预报TS评分(图3)表明：近10 a安徽省小雨量级TS评分存在一定波动(35%左右)，但是中雨到暴雨量级的TS评分总体呈稳定上升趋势(中雨从11.5%到18.8%、大雨从7.7%到10.0%、暴雨从7.2%到10.0%)。强降水预报是天气预报难点之一，近10 a中雨到暴雨量级降水预报性能逐步提高。值得注意的是，大暴雨及以上量级降水属于小概率事件，从小样本统计计算的TS评分及其变化不能反映实际预报水平。

3.3 不同预见期预报性能分析

7个预见期的降水预报TS评分及空报率漏报率(图4)表明：降水预报性能随预见期延长呈现整体下降趋势。24～72 h预见期，TS评分较高且空报率、漏报率也较低；96 h及以上预见期，对大暴雨基本没有体现出预报能力；96～168 h预见期，中雨以上量级空报率、漏报率较大。各预见期晴雨预报正确率均在60%以上，表明对于降水范围的预报能力较高，但强降水中心预报能力相对较差。

图3不同降水量级预报TS评分逐年统计

图4不同预见期各量级降水预报TS评分、空报率和漏报率

3.4 预报性能区域差异性分析

转折性天气是指从无降雨到有降雨或者从有降雨到无降雨的天气变化过程。转折性天气的降水范围和强度预报难度要高于稳定型天气，但是转折性天气对于洪水风险管理和水资源利用非常重要。对所有转折性天气个例分不同预见期分析CTS评分、空报率、漏报率(图8)。

图5降水预报性能区域分布

4 降水预报应用对策分析

由于大气运动的复杂性，人类对大气运动机理的认识还有限，尽管现在天气预报的水平越来越高，但仍然存在偏差和不确定性。降水预报的误差和不确定性主要体现在量级预报偏差、降水过程开始和结束时间预报偏差，并且这种预报偏差和不确定性随预见期延长而增大。深入认识和理解降水预报的不确定性，发掘降水预报的有效性和确定性信息，可为洪水风险管理和水资源调度提供科学的决策支持信息。

4.1 降水分级预报应用策略

选择近10 a预报有降水以及实际发生降水的所有天气个例、所有预见期构成统计样本，分析各量级降水预报对应的实际降水量级概率(图6)。

(1) 预报无降水时，出现无降水的概率较高为57.8%，出现小雨概率为27.5%，出现中雨以上量级可能性仅为7%。这种晴雨预报或量级预报偏差大多是由局地强对流引起的小范围、短历时的降水。

(2) 预报降水量级主要分布在实况降水量级附近及以上，预报降水量级大于等于实况降水量级的概率超过75%，预报量级上呈现了过度预报的特点。

(3) 随预报量级的增大，实况出现小雨或无雨的概率明显减小，而实况出现大雨、暴雨、大暴雨的概率明显上升，天气预报对强降水过程的预报总体水平较高，强降水空报率与漏报主要是由于量级误差造成的。

所有预见期的晴雨预报评分较高，但预报量级往往比实况量级偏大，预报量级在实况量级附近的概率超过48%，预报量级低于实况量级的概率不超过25%。对抗旱灌溉工作而言，若预报有中雨及以上量级降水时，可推迟人工灌溉的时间和降低人工灌溉量。对洪水风险管理工作而言，当预报有降水过程时，防汛调度要关注降水空间分布的不均匀性和不确定性，需要防范大范围降水过程之中局地强降水可能造成的山洪、局部内涝等灾害。

图6各降水量级预报对应实际发生的降水量级概率

4.2 不同预见期降水预报应用策略

利用降水预报和实况分别计算不同量级NA，NB，NC，ND值得到ROC曲线(图7)，以进一步检验不同预见期的不同量级降水预报性能。各时次各量级的降水预报ROC特征曲线都在对角线以上，表明降水预报对各量级的降水都有正预报技巧。但是各量级的AUC面积随时效增长显著下降，且大于24 h时效的降水预报下降趋势明显。

随着预见期缩短天气形势演变趋势逐渐清晰，降水预报效能随着预见期缩短而提升。对于洪水风险管理工作，预报出现中雨以上量级降水区域要做好早期预警，并关注最新降水预报进行抗洪排涝调度安排调整，或根据旱情提前做好人工灌溉工作安排和水资源调度。

4.3 转折天气降水预报应用策略

利用安徽省82个气象站各量级降水预报(包括：无降水、小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨)的命中数(NA，ND)、漏报数(NB)和空报数(NC)计算预报正确率，作为各个站点的综合预报得分(图5)，分析降水预报性能的区域差异性。安徽省预报性能与地形高度呈反相关，皖南山区及大别山区普遍在52%左右，存在两个明显极值低点(黄山光明顶站49.74%、岳西站51.34%)，皖北平原地带，地形对降水影响小，对应综合预报得分比较高,普遍在60%以上。由于山区地形容易引发对流，迎风坡对于大范围降水也有加强作用，这种地形作用对降水的影响具有很大的不确定性，往往造成预报失误。

我国城市人口逐年递增，导致排放污水的数量越来越多。以往的城市排水系统，大部分都是将污水直接排放到道路的两边或周围的河流里，对城市环境造成了威胁，若依旧使用这种直接排放污水的方法，将会带来严重的危害。因此，需确保城市排水的有效进行，加大对排水系统的研究工作。在设计排水系统时，为防止因污水数量过于庞大导致污水不能顺利地经管道排出，从而对市民的生活造成影响，需要计算污水排放量。在排放污水时，还应使用节能方式进行排水，不断加大污水的处理力度，同时也要提高对节能的重视程度。

式中：Nk为预报K等级降水次数；Nki为预报K等级降水预报时实际发生的i等级降水次数。

图7小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨及其以上量级降水预报ROC曲线

图8转折性天气CTS、空报率、漏报率随预见期变化

5 结 论

(1) 近10 a中雨到暴雨量级降水预报性能逐步提高；降水预报总体性能随降水强度增加、预见期延长呈下降趋势；皖北平原降水预报性能优于皖南山区及大别山区；预报有弱降水过程时，应注意防范局地强降水及其影响。

(2) 对于降水范围的预报能力较高，但强降水中心预报能力相对较差，预报量级往往比实况量级偏大。若预报有中雨及以上量级降水时，干旱期可推迟灌溉的时间和降低灌溉量。当预报有降水过程时，防汛抗旱调度要关注降水空间分布的不均匀性和不确定性，需要防范大范围降水过程之中局地强降水可能造成的山洪、局部内涝等灾害。

(3) 降水预报性能随着预见期缩短逐步提升，尤其是72 h内降水范围及强度预报确定性越来越大，可根据降水预报范围和强度做好应用对策调度。汛期强降水过程以及转折性天气过程是天气预报的难点和重点，同时也是防汛抗旱工作关键期，在应用降水预报时要注意长、中、短预见期预报相结合，并根据最新降水预报进行洪水风险管理工作部署和水资源调度方案调整。

对照组:应用生物敷料进行创面修复,敷料包含微量元素、类黏蛋白、胶原纤维等,首先对创面进行清理和止血,顺延创面边缘将无生物活性或是焦痂的坏死组织进行清除,经电凝进行止血,应用经稀释后的碘伏进行清洗,用无菌纱布包扎,每隔2天更换一次纱布。

参考文献：

Remark 2.The natural frequency of each section of the EHA system is not the main reason restricting the dynamic characteristic,and the natural frequency of the motor-pump group is the poorest section of all.

[1] 张志彤.关于2014年防汛抗旱工作的报告[J].中国防汛抗旱,2015,25(1):8-13.

[2] 李谢辉,王磊,苗长虹,等.河南省水旱灾害生态风险综合评价[J].资源科学,2013,35(11):2308-2317.

伴随信息化和现代化的不断发展，我国保险公司的财务风险管控也越来越受到社会关注，这不仅关系着国民经济的发展，也牵扯着社会关系的和谐与否。因此，建立完整的财务风险预警体系是当务之急。利用财务风险预警体系，可以在实际运行中为保险公司提供实时的风险动态，同时也能对潜在的风险进行预警通报以做好防控措施。可以有效降低财务风险发生的可能性，同时也能在风险真的发生之时以最有效的措施应对，减少因财务风险引起的企业财务损失。

[10] 刘义花,鲁延荣,周强,等.HBV水文模型在玉树巴塘河流域洪水临界雨量阈值研究中的应用[J].水土保持研究,2015(2):224-228.

[5] 崔春光,彭涛,沈铁元,等.定量降水预报与水文模型耦合的中小流域汛期洪水预报试验[J].气象,2010,36(12):56-61.

[6] Van Steenbergen N, Willems P. Rainfall uncertainty in flood forecasting: Belgian case study of Rivierbeek[J]. Journal of Hydrologic Engineering, 2014,19(19):554-555.

计算探究之后由小组内部展开对扇形统计图的探讨，比如分析五年级学生绝大多数的睡眠时间段在哪一阶段，讨论这样的作息是否规律。同时还可以分析五年级同学12点之后这个时间段的数据比例，猜想这种比例产生的原因。通过这一系列的分析记录，可以有效地强化学生对扇形统计图数据的收集、整理分析的能力，强化学生对知识点的吸收。在课外的统计过程中，学生对每项数据都做到了准确的统计，然后在数据分析中，加强了自身的数据分析能力，增强了学生自主的问题探究学习质量。在最后的讨论分析中，学生能够有效地结合生活经验对数据进行猜想性分析探讨，保证了较高的学习质量，促进了综合素质水平的提升。

对于有关规范字表未列和权威性辞书未收的字，应充分考虑其出现频率，或分析其字理、字义，或联系其相关背景知识，旁推侧求，详加考证，确定简体排印本的具体用字。这种方法符合陈垣《校勘学释例》“理校”之法的精神，甄别判定起来有一定难度。前文我们判别“计校”、“忻然”、“傍边”的正体，即以其在语料库中的出现频率为根据。“谘”、“咨”二字的选择，我们则是从字理上来判定的。“谘”在“咨”的基础上加一冗余意符“讠”,可推知“咨”为正体。

[8] Diakakis M. Rainfall thresholds for flood triggering: The case of Marathonas in Greece[J]. Natural Hazards, 2011,60(3):789-800.

[9] 陈红光,李晨洋,李晓丹.基于风险分析的三江平原灌区多水源联合调度方案优化决策研究[J].水土保持研究,2013,20(4):277-280.

[4] 何秀恋,沈龙喜.福建诏安县水库库区强降水预报与防汛调度[J].中国防汛抗旱,2014,4(2):46-47.

[11] 张红英,宋燕,魏建军,等.长治地区干旱分析和降水预报[J].气象科技,2006,34(4):426-431.

[12] 姬晶,张洪波,刘攀.泾惠渠灌区干旱预警体系研究[J].自然灾害学报,2016,25(1):45-55.

城乡发展规划应紧紧围绕“人”的中心，由面向经济发展转向面向社会发展，实现经济、社会、空间和生态环境协调发展新格局，建设保障社会公平正义的新制度。要多谋民生之利，多解民生之忧，解决好人民最关心和最现实的问题，努力让人民过上更好生活。

若F′表示某种成本,则参与者1的目标是使F′最小化,而参与者2的目标是使F′最大化,据此可写出二人零和博弈模型为

[13] Rahiz M, New M. Does a rainfall-based drought index simulate hydrological droughts[J]. International Journal of Climatology, 2014,34(9):2853-2871.

[14] 张星星,朱成立,彭世彰,等.降水预报准确度分析及其在提高降水利用率中的作用[J].河海大学学报:自然科学版,2014(3):230-233.

[15] 耿献辉,张晓恒,宋玉兰.农业灌溉用水效率及其影响因素实证分析:基于随机前沿生产函数和新疆棉农调研数据[J].自然资源学报,2014,29(6):934-943.

[16] Hubbard R M, Stape J L, Ryan M G, et al. Effects of irrigation on water use and water use efficiency in two fast growing Eucalyptus plantations[J]. Forest Ecology and Management, 2010,259(9):1714-1721.

[17] 于波.安徽天气预报业务基础与实务[M].北京:气象出版社,2013:1-3.

[18] 矫梅燕,姚学祥,周兵.2003淮河大水天气分析与研究[M].北京:气象出版社,2004:55-93.

[19] 谢五三,田红.安徽省近50年干旱时空特征分析[J].灾害学,2011,26(1):94-98.

[20] 张冰,魏建苏,王文兰,等.转折性天气降水预报检验方法及应用[J].气象科技,2012,40(3):411-416.

此外，针对课后练习，通过网络资料和辅助教材，整理出配套答案，按每道题或答案分成不同文档。在时间线上插入决策图标并设置为随机选题。在决策图标右侧插入群组图标，双击打开群组图标，添加显示按钮，导入并添加等待图标，规定等待时间为2 s。添加所有题目和答案后，设置所需的返回按钮，得到程序图如图7所示。

（2）加强流域水功能区监测统筹和监督监测，加强水功能区动态纳污能力核定、入河污染物总量统计等工作，按行政区提出更明确的限排总量意见。