广东省雷雨大风预警信号的智能监控

沈平，余小嘉，郑晓志，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.广州市海珠区气象局，广东广州 510220）

广东省气象灾害多维监控平台（简称“平台”）主要是针对暴雨、雷雨大风、台风和寒冷4类气象灾害，在一张图上展现实况监测、预报预警、行为处置、渠道发布、用户反馈等预警信息在时间上的动态演变过程［1-2］，实现突发事件预警信息发布的可预判、可视化、可监控和可评估，为应对突发事件提前部署、启动应急处置措施等提供决策依据［3］。

雷雨大风预警信号智能监控分析模块是平台中较为核心的内容之一，用于监控未来3 h预警信号演变情况，但在实际应用中发现，雷雨大风智能监控分析结果与实况有一定差距。本研究有代表性的选择3次广州市雷雨大风过程为研究对象，对预警信号智能监控过程复盘检验，以期能通过调整参数阈值和变量满足设定阈值（简称“达标”）持续时间来优化模型，提高预警信号智能监控水平［4］。

1 数据来源与研究内容

1.1 数据来源

本研究数据来源于广东省气象业务网SWIFT2短临产品中的雷达组合反射率和组合反射率外推产品、自动气象站观测的极大风（简称“极大风”）实况监测数据（表1）和TS评分系统中针对雷雨大风预警信号准确率评分。

表1 数据分析汇总

1.2 研究方法

对比广东省雷雨大风预警信号发布标准（简称“标准”）与平台中智能监控模型（简称“模型”）算法，发现模型中将自动气象站极大风进行了降级处理，并增加了组合反射率覆盖面积比例雷达外推产品ZH＞50 dBz的面积占各区面积1／3及以上［5-6］作为自变量（S）（表2）。智能监控具体方法：系统每5 min采集一次相关数据，当连续4次采集数据均符合发布标准时智能监控启动，当连续4次采集数据均不符合发布标准时解除（如X时系统识别到极大风和组合反射率外推产品均达标，每5 min重新识别一次，当连续4次识别到两个条件均达标时，则X＋20：00为智能监控预警信号启动时间）。

表2 雷雨大风预警信号发布规定与智能监控模型对比

本研究仅从预警信号生效期间进行分析。首先，回看实况，确定智能监控分析结果的准确性，挑选出结果不匹配的事件，并对其进行复盘，以期找到不匹配原因；其次，对模型进行优化；再次对上述几个过程进行智能监控，与优化前的结果进行对比，另外随机选择一次过程分析模型优化后实际发布与智能监控的吻合度，对模型优化效果进行二次检验［7］。

具体实施方法：针对实际发布与智能监控结果不匹配的地区进行研究，以实际发布预警的时间点为基准点，以模型设置相关条件为参照，前推30 min逐次查看极大风情况，对比组合反射率外推产品和组合反射率产品的强度和覆盖面积，详细分析智能监控结果与实际不符的原因。

2 结果分析

2.1 模型结果与实况分析

选择广州市为研究区域，以组合反射率、组合反射率外推产品及极大风等观测资料为基础，分别对3次雷雨大风预警智能监控结果进行分析。

1）2021年3月6日。

2021年3月6日，广州区域内云系自西向东移动，11：00左右，广州各区陆续启动雷雨大风黄色预警，整个过程中智能监控均未识别到满足相应预警信号启动条件的时次（表3）。检验分析发现，6个区的智能监控实况可以分为以下3种情况：组合反射率外推因子达标，极大风≥7级的站点只有一个不足两个及以上（白云、南沙）；极大风风力及站点数满足条件，但组合反射率ZH≥50 dBz的面积不足1／3（花都）；组合反射率外推因子满足条件（图1），极大风风力不达标（番禺、黄埔、海珠）。

表3 2021年3月6日广州市雷雨大风黄色预警信号发布情况

图1 花都区2021年3月6日09：36—10：12组合反射率外推产品

2）2021年5月25日。

5月25日，飑线自南向北移动，广州市各区雷雨大风预警发布时间集中在17：00左右。对比发现，25日广州市共发布了10个预警，而智能监控仅仅识别到3个（表4）。将未识别到的7次预警复盘后发现，区域组合反射率外推因子强度和面积均不达标（荔湾区、花都区、从化）；组合反射率外推因子满足条件，但没出现≥7级的极大风站点（白云区）；组合反射率外推因子和极大风不满足连续4次数据均达标（增城）。

表4 2021年5月25日广州市雷雨大风黄色预警信号发布情况

3）2021年6月21日。

6月21日，受高空槽和切变线的共同影响，广东省自北向南先后有强降雨，广州市各区19：00开始陆续启动雷雨大风预警。该次过程较强，智能监控准确性比较高，但荔湾区、海珠区、番禺区和增城区依旧出现时间与级别不匹配等情况（表5）。对应实况进行复盘后发现，台站发布与自动识别不匹配的原因主要有组合反射率外推因子ZH≥50 dBz面积不足总体1／3（花都、南沙）。该次过程，荔湾、海珠均有雷雨大风预警升级处理，但模型均为识别到满足条件时刻。

表5 2021年6月21日广州市雷雨大风黄色预警信号发布情况

2.2 模型优化方案

对广州市各区3次雷雨大风过程中预警信号智能监控结果不准确的情况进行分析，两者不匹配的情况主要有以下几种：①组合反射率外推因子面积不达标；②组合反射率外推因子强度不达标；③极大风不满足要求。

为了进一步做好防灾减灾工作，提高预判准确性，更好的掌握预警信号演变过程，基于广州地区3次雷雨大风预警信号情况分析，决定对智能监控模型进行如下优化（表6）：①降低采集数据达标次数，将连续4次采集数据达标调至连续3次采集数据达标即启动预警；②将历次过程雷雨大风预警信号启动期间，极大风小于7级的各区极大风取均值，作为模型中的极大风阈值；③缩小组合反射率外推因子符合规则面积，减少为未来30 min组合反射率外推因子ZH＞50 dBz的面积占区域面积的1／4以上。

表6 模型优化规则对比

2.3 优化模型的效果检验

根据2.2节建议对模型进行优化，再次针对广州市3次雷雨大风预警过程进行复盘推演，对比结果发现3月6日广州市有6个区先后发布雷雨大风黄色预警信号，系统优化前均无识别，系统优化后，白云区、海珠区、番禺区和南沙区均在预报员发预警后30 min内智能监控均有识别（表3）；5月25日的过程较3月6日强烈，系统优化后智能监控到的次数从优化前的3次增至6次（表4）；6月21日是3次过程中最强的一次，系统优化后，黄色雷雨大风预警信号均有监控到（表5）。分析可见，系统优化后监控率均有大幅度提升。从模型优化前后智能监控识别结果可以看出，模型优化后智能监控识别率均值提高到71.5%，较优化前的32%提高了39%（表7）。模型优化后，随机选择了2021年10月1日广州市一次雷雨大风过程，发现智能监控识别率为70%（表7）。

表7 模型优化前后智能监控情况 %

3 结论

广东省气象灾害多维监控平台中雷雨大风预警信号智能监控模型，用于监控未来3 h预警信号发展演变情况。针对广州市3次雷雨大风过程进行复盘分析，查找出智能监控分析与实况不符的原因，并对模型优化调整。模型调整后除了再次对研究选择的3次雷雨大风进行智能监控识别，对比分析两次结果，检验模型优化效果外，另外随机选择了一次雷雨过程进行智能监控分析，进行二次检验，检验结果发现，模型调整后智能监控分析能力有较大幅度提升。

需要指出的是，该次研究涉及气象数据较少，后续系统建设可以考虑将闪电与雷雨大风有关的气象数据纳入建模范围；另外，该次检验仅针对广州市区域，今后可以开展多地市、多个例系统性优化，以期能全面优化多维监控系统。