基于场景的气象灾害风险研判系统建设

李琪，高建秋，陈荣，魏炜，钟晨

（1.广东省突发事件预警信息发布中心，广东广州 510640；2.湛江市气象局，广东湛江 524000）

广东省受低纬度热带天气系统和中高纬度天气系统交替影响，天气气候复杂多变，台风、暴雨、干旱、强对流及其衍生灾害频发，是我国灾种多、发生频、危害重的灾害区域［1］。省委省政府和中国气象局高度重视防灾减灾救灾工作。“十三五”期间，广东省气象助力综合防灾减灾救灾成效明显，但相比广东实现“四个走在全国前列”、当好“两个重要窗口”的目标定位要求，仍有一定差距。健全突发事件预警信息发布体系、提升气象灾害应急保障能力任重道远［2］。

自广东省政府批准成立省突发事件预警信息发布中心以来，为更好的履行中心研判、发布突发事件预警信息的职能，在综合调研国内海事、安监、气象部门决策系统［3-11］基础上，预警发布中心自主研发了广东省应急指挥决策辅助系统［2］，但在实际应用中，决策辅助系统逐渐暴露出一些问题，如智能化程度较低，需要使用者借助专业背景知识自主选择相应的基础数据、实时监测数据以及灾害模型，对使用者气象专业性要求较高，难以满足为各行业或政府部门提供服务的需求，因此有必要对决策系统进行升级改版。该系统基于灾害影响分析思路，通过构建台风、暴雨等7个灾害场景，将气象数据与水利、农业农村厅等部门数据利用地理信息等技术进行融合，建立基于场景的广东省气象灾害风险研判系统，实现对当前和未来灾害天气智能感知、承灾体影响分析、受灾单位数量自动统计、风险结论生成以及靶向预警等功能，并应用到海上航行安全场景中。

1 数据来源

系统涉及到的数据主要有3大类，分别是静态基础（position of interest，POI）数据、实时监测数据以及各类专业致灾模型数据。POI数据来自广东气象部门资料维护管理系统，主要有学校、医院、地质灾害点、工地隐患点、危化点等多部门下垫面承灾体信息。实时监测数据除了气象内部数据，水库、船舶、空气质量等分别来源于水利、海事、环保等行业部门共享。各类专业致灾模型如大风、强降水、污染扩散、海洋模型等来源于广东省气象台、广东省生态气象中心、广东省气候中心、中国气象局广州热带海洋气象研究所等单位共享。

2 系统设计

广东省气象灾害风险研判系统的总体架构设计与其前身广东省应急指挥决策辅助系统［2］类似，系统基于WebGIS地理信息引擎进行搭建，采用B／S的技术架构，利用云端部署的方式，将气象网格数据产品和下垫面承灾体数据的分析逻辑进行重新整合，通过致灾模型和致灾阈值，对受灾区域进行影响等级划分，并自动统计影响范围内承灾体数量、受灾人口、财产损失等信息，方便决策者对当前和未来可能面临的灾害风险进行快速直观的研判。

系统由数据支撑层、应用支撑层、应用服务层3个层次组成，其中数据支撑层为应用支撑层提供数据服务；在数据库基础上，应用支撑层以GIS数据中心集成开发平台，为应用服务层提供业务应用服务；应用服务层是面向客户的窗口，通过建立Web服务解析和响应用户请求，实现用户与系统交互，获取系统提供的服务。系统部署在气象局内网和电子政务外网中间区，内网和中间区数据实时同步，有应用需求的外网部门政府相关单位可以通过电子政务外网中间区对系统进行访问。

3 系统功能特色

与应急指挥决策辅助系统相比，风险研判系统功能特色主要体现在两方面，分别是灾害场景模型的构建以及后台管理功能。

3.1 灾害场景模型

系统基于气象灾害影响分析的思路建立了台风、暴雨、雷电、干旱、大雾、高温、低温7个灾害场景模型，无灾害发生时则为日常场景。不同的灾害场景模型下融合了相关的气象及次生灾害实时监测预报产品、相关专业模型［12］以及在该灾害场景下敏感的承灾体信息。

场景模型主要有3个特点：一是灾害天气智能感知，即系统在后台监测全省各市县预警信号的实时发布情况，依据预警信号等级自动切换灾害场景，帮助决策者迅速聚焦高影响要素。当有多种气象灾害预警信号同时发布时，系统根据预警信号的等级高低判断进入最高等级预警信号对应的气象灾害场景。二是受灾单位数量自动统计，利用致灾模型和致灾阈值，通过后台数据融合计算，系统能快速统计受影响范围内的POI点信息。如未来24 h大暴雨和特大暴雨影响范围内危化点、地质灾害点的具体数量、位置、责任人、联系方式等。三是风险分析结论快速形成，基于实况、预报和影响分析，系统后台自动统计当前灾害影响下全省范围内受影响的街镇、人口、面积、财产损失、各类承灾体数量，再结合致灾阈值，形成直观风险研判结论。

为提高气象灾害场景分析能力，挖掘潜在应用场景，风险研判系统在决策辅助系统［2］原有的基础数据、专业模型基础上，引入了渔船船籍港等新的数据，并基于影响风险等级分析业务思路，发展了船舶风险等级等新的产品，应用到海上航行安全场景中，进一步夯实气象与海洋数据融合，提高海洋防灾减灾能力。

3.2 后台数据管理模块

基于模块化可配置原则，系统建设有后台数据管理模块，主要实现以下两方面功能：首先是场景数据自定义配置，不同地区、不同职能用户对灾害场景和数据需求有一定差异，用户可以依据服务需要，自定义配置角色需要的基础数据类型、专业模型类型和实时观测数据类型，增强系统适用性；其次是基于阈值的任意点、任意要素预警提醒，系统为任意点匹配最近的监测站，监测要素包括雷达回波强度、闪电、风、雨量等，通过动态配置经验阈值，实现精确到易灾点的监测预警。

4 系统应用个例

本研究以近年登陆广东影响相对比较强的2020年第7号台风“海高斯”为例，介绍广东省气象灾害风险研判系统在台风防御中所发挥的作用。

台风“海高斯”于2020年8月19日06：00（北京时，下同）以台风级（12级，35 m／s）在珠海金湾区沿海地区登陆。8月18日22：00，系统显示台风红色预警、暴雨橙色预警、雷雨大风橙色预警、高温黄色预警信号同时生效。系统自动进入预警信号级别最高的台风场景，在预警信号下方，基于监测站实时观测、预报资料和后台设定的风雨致灾阈值，系统自动对446所学校、67个气象防灾重点单位等承灾体进行了暴雨报警，对1所学校进行了大风报警。

系统除了展示当前台风实况信息，通过后台运算自动生成风险分析结论：在台风＂海高斯＂或其他风雨影响下，广东省范围内，有85个行政镇、9.09万人口、345.40 km2面积、40.867亿GDP受影响……。该结论可作为气象服务决策材料内容，为决策者作灾情研判提供支撑。

4.1 基于船籍港数据的海上渔船回港避风

风险研判系统在接入广东省海事局共享的船舶数据基础上，引入了广东省政务大数据平台挂接的广东省海洋综合执法总队提供的渔船船籍港数据，可以详细显示每条渔船所属地区、船舶责任人以及联系电话。当台风等灾害天气发生时，通过系统可以及时查看渔船实时地理位置并获取风圈影响范围内渔船的详细参数信息，持续跟进渔船回港避风情况。

本研究主要从海上渔船回港避风以及船舶风险等级影响分析两方面来阐述系统在海上航行安全场景的应用以及海洋防灾减灾中发挥的作用。

8月19日00：00，台风海高斯已经位于近海海面，通过系统船舶影响分析可以看到此时7级风圈范围内共有渔船206条，10级和12级风圈范围内已无渔船在航行，船只已经采取了规避措施，回到相对安全的地方（图1）。如有渔船仍在10级以上风圈范围内航行，可以利用船籍港信息对渔船责任人通过短信等方式进行靶向预警提醒，从而保障航行安全。

图1 2020年8月19日00：00台风海高斯7级风圈影响范围内的渔船船籍港信息

4.2 船舶风险等级影响分析

风险研判系统接入了海上大风、海浪、海温、海流、海雾等气象数值模式产品，可以查看当前至未来72 h模式预报结果。图2是2020年8月19日00：00海洋模型预报的海上大风，可以看到风力预报与台风实况相比位置基本相符，强度整体偏弱。综合考虑海上大风、海浪、船属性等因素，基于风险影响等级分析思路，结合相关调查研究，通过后台配置海风、海浪等风险要素阈值，将船舶航行风险等级分为黄色、橙色、红色，建立船舶风险等级预测产品。当台风发生时，通过船舶风险等级判断，可以提醒船舶尽快驶离预计发生高风险等级区域，提高海洋防灾减灾能力。

图2 2020年8月19日00：00海洋模型海上大风预报产品

图3展示了2020年8月19日00：00台风“海高斯”来临时船舶风险等级预测结果，处于黄色以上风险等级的大型船舶共420艘，橙色以上风险等级243艘，红色以上风险等级0艘。如有船舶即将驶入红色风险等级区域，可以通过系统对其发布靶向预警进行提醒。

图3 2020年8月19日00：00船舶风险等级预测产品

5 结论

广东省气象灾害风险研判系统主要为各行业和政府部门提供气象服务。该系统利用从气候尺度到天气尺度的气象数字化网格产品开展气象灾害影响监测与风险预报，辅助基层各行业工作人员读懂气象产品，用好气象技术，充分发挥好气象防灾减灾第一道防线的作用。本研究详细介绍了系统数据来源、总体架构设计以及系统功能特色，并以台风“海高斯”为例介绍其在海上航行安全场景中的应用。

目前该系统已经上线业务试运行，但仍存在许多不足，如学校、医院、危化点、地质灾害隐患点等下垫面基础数据信息陈旧，真实性、及时性和字段完整性难以保障；致灾因子与承灾体之间关系模型较为简单，影响预报模型需要进一步优化；各类要素致灾阈值的科学性有待深入调查研究。

未来发展的方向：①在数据融合方面，研究应用广东省政务大数据中心各部门共享的基础数据，夯实下垫面信息；②在专业模型方面，利用近年来广东省气象局气象现代化建设成果，深入了解各部门需求和业务场景，不断完善丰富专业模型；③在推广应用方面，基于系统可配置建设原则，能为市县气象部门在对外进行气象服务时提供系统支撑。