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基于.NET的江北区精细化降水预报平台的设计与实现

2024-04-24林陈爽水旭琼陈浩张国超

农业灾害研究 2024年1期

林陈爽?水旭琼?陈浩?张国超

摘 要:为满足宁波区县级气象台站对分街道(镇)和单点精细化降水预报的实际工作需求,利用.NET架构和数据库技术,设计并实现了基于智能网格和数值预报的宁波市江北区精细化降水预报平台。对浙江智能网格预报、欧洲中心(EC)数值模式、上海快速更新同化预报系统和CMA-3 km数值模式的降水预报格点数据进行插值处理和分析计算,得到了江北区分街道(镇)、分区域自动气象站(单点)的降水精细化预报数据,并在Web端实现了人机交互和产品输出,为宁波市江北区气象部门提供了大量的技术支持。

关键词:.NET;智能网格预报;精细化预报

中图分类号:P208 文献标志码:B文章编号:2095–3305(2024)01–0-03

随着数值天气预报技术的发展,数值预报产品在天气分析和业务预报中被广泛应用。精细化预报是高分辨率天气预报产品的深入应用,高分辨率的数值模式是精细化预报的基础。而以数值预报模式产品为主,利用统计学方法,结合本地气候特点进行主客观订正为辅的技术路线是目前基层气象部门预报业务精细化、预报产品定时、定点、定量的客观选择,也是我国气象事业发展战略及气象部门技术体制改革的客观要求。但在研制、应用精细到乡镇的天气预报的过程中也存在预报效果受数值模式精度制约,开展预报时间短、样本少,气象监测站网不够密集等问题,使得开展街道、乡镇级的天气预报的难度较大。

要做到精细到街道、乡镇的精细化预报,尤其是降水预报,对数值模式格点数据的应用是主要手段之一。目前,国内外针对模式要素预报的插值方法,气象学者做了大量深入和卓有成效的研究工作,但对气象要素从格点向站点转换的性能、适用性和优缺点少有研究,适用则更少。一方面,由于过去模式分辨率较粗,直接从模式向预报站点转换的气象要素的预报精度不高;另一方面,站点预报主要是各级气象台站业务人员参考各家模式的基础上给出的综合预报结果,无本地化服务产品支撑。

1 需求分析及设计目标

2016年,中国气象局印发了《全国精细化气象格点预报业务建设实施方案(2016—2017年)》,计划用2年时间建立全国陆地区域5 km分辨率的未来10 d精细化气象网格预报业务;2022年,国务院印发了《气象高质量发展纲要(2022—2035年)》,提出到2025年,气象關键核心技术实现自主可控,现代气象科技创新、服务、业务和管理体系更健全,监测精密、预报精准、服务精细能力不断提升,气象服务供给能力和均等化水平显著提高,气象现代化迈上新台阶[1]。

宁波市江北区位于121°20′54″~121°38′0″E、29°51′30″~30°03′36″N之间,总面积208.73 km2,地形呈西北、东南两级阶梯,由西北丘陵和东南平原两部分组成,辖7个街道1个镇。对于区县气象部门而言,无论格点预报场的空间分辨率多精细,其所在位置并不总落在某个固定的格点上,再加上地方政府对气象部门的服务需求日益提高,当前以客观预报产品为主的天气预报很难满足农业生产、防灾减灾、交通旅游等各项服务的迫切需要[3]。因此,基于智能网格产品、数值预报产品释用技术的精细化预报在气象预报业务中越来越重要,有必要建立分街道(镇)、分区域自动气象站(单点)的降水预报方法[4]。

2 平台设计与实现

2.1 平台框架及功能设计

在软件体系架构设计中,分层式结构是最常见、最重要的一种结构。江北区精细化降水预报平台在体系结构设计上采用B/S的架构模型,自下而上分别是:数据资源层、支撑层、业务应用层和表示层[5]。其中,数据资源层负责数据库的访问,针对数据的增添、删除、修改、更新、查找等;支撑层在业务应用层和数据资源层之间,可以起到数据交换中承上启下的作用,通过调用现有的IIS服务和图像绘制服务实现降水分布的可视化显示输出,是业务应用层的支撑;降水等值线图绘制和输出等业务需求有关的平台设计是业务逻辑层所关注的主要集中点,即对数据层的操作,对数据业务的逻辑处理;表示层为用户提供了基于Web端的交互式操作界面,是业务人员使用平台时的所见、所用和所得。在4个层级中,平台主要功能和业务逻辑都在业务应用层进行处理。具体的平台功能框架结构见图1。

2.2 开发环境选择

目前,有许多优秀的大型数据库产品,如Oracle、Microsoft SQL Server、Infonnix、Microsoft Access等。本平台使用的各模式降水格点预报数据采用SQL Serve数据库进行统一存储和管理。.NET Framework是一个全面的开发平台,包括类库、语言编译器、工具和多种应用程序模型,支持面向对象编程和丰富的开发功能,用于构建各种类型的桌面、Web和移动应用程序,包括Windows桌面应用、WPF应用、Windows服务、控制台应用等,它提供了一个运行时环境(Common Language Runtime,CLR),以及一系列的类库和工具[6-8]。本平台采用C#为主要编译语言,部分调用模块采用Java为编译语言,最终通过调用IIS服务实现用户在Web端的交互。平台交互界面见图2。

平台界面、交互按键以蓝色为主,整体比较简洁,第一行可选择根据街道(镇)或区域自动气象站(单点)输出降水预报产品;第二行中可选择浙江智能网格预报、欧洲中心(EC)数值模式、上海快速更新同化预报系统和CMA-3 km数值模式的格点降水资料,右边可选择初始起报时间;第三行中可选择预报时段,包括未来1,3,6,…,120,并提供了客观预报值的人工订正功能。最后,点击画图即可生成降水预报图,图中包含标题、色标等地图要素,各街道(镇)均标有名称,并用位于名称下方的蓝色矩形标出了对应的降水预报数值。

3 降水预报模型

3.1 插值计算与地图绘制

插值计算是一种用于估算地理数据在不同位置上值的方法。首先对浙江智能网格预报、欧洲中心(EC)数值模式、上海快速更新同化预报系统和CMA-3 km数值模式的5 km小时格点降水预报数据进行采集并预处理,选用反距离权重法(IDW)对数值预报格点数据进行插值计算并赋值于江北行政区域内。反距离权重法是一种基于邻近性原理的差值技术,其核心思想是距离目标位置越近的样本对差值结果的贡献权重越大。反距离权重法的计算公式为:

(1)~式(3)中,(xi,yi)为所有已知點的二维坐标,对于差值点(x,y),di是该点到所有已知点的距离,wi是权重数值,Z0是插值点的数据。由于这种方法为距离预测位置最近的点分配的权重较大,而权重却作为距离的函数而减小,因此称之为反距离权重法。

之后,通过遍历各点数据选择颜色、绘制点,再以各街道(镇)轮廓为边界,通过双三次插值法填充等值线图,最后加上标题、色标、数据标签、文字标签等地图要素。

3.2 产品输出

选取2022年第11号台风“轩兰诺”和第12号台风“梅花”影响期间的降水实况数据进行绘制,以便展示产品效果。2022年9月1日20:00至5日20:00,受台风“轩兰诺”影响,江北区面雨量达227.2 mm,所有街道(镇)均超过200 mm;受“梅花”台风影响,2022年9月11日20:00至15日08:00,江北区面雨量达355.3 mm,所有街道(镇)雨量均超300 mm,其中,受台风雨带和山区地形抬升作用共同影响,超400 mm的强降水落区位于慈城镇西北部山区。绘制得到的江北区分街道(镇)、分区域自动气象站(单点)的降水分布对比图。从图3可见,在绘制单站点的降水分布图时,所使用的插值点较多,故等值线较为光滑,梯度较小,可以清楚看到降水大值区与实际情况对应较好;在绘制分街道(镇)的降水分布图时,通过将街道(镇)所有插值点取平均后作为该街道(镇)的数值并填充,方法相对较简单,降水分布情况与实际情况较吻合。

3.3 降水预报结果分析

降水预报结果的输出其实是通过数值预报格点数据经插值处理后得到的,故不讨论其准确性,仅讨论格点数据经插值算法后在本地的表现效果。图4是2022年9月2日20:00至5日20:00,台风“轩兰诺”影响江北区期间,欧洲中心(EC)数值模式浙江尺度和江北区精细化降水预报平台输出的江北行政区域内各街道(镇)降水预报结果的对比,选择的初始起报场时间分别是9月2日20:00、3日20:00和4日20:00,预报时长为24 h。从图4可见,平台对数值模式格点数据进行了精细化预报,各街道(镇)依照插值数据平均后生成了精细化的降水预报数值,其中在9月2日20:00、3日20:00的起报场对应的降水预报图中,江北区各街道(镇)降水分布总体较均匀;而在9月4日20:00至5日20:00的降水预报中,各街道(镇)降水呈现西北多东南少的分布趋势,预报降水量最大的镇为慈城镇40 mm,最少的是南部的外滩街道33 mm,这与欧洲中心(EC)模式所预报的邻近4个格点降水分布趋势一致,表现效果较好。

4 结论与讨论

(1)江北区精细化降水预报平台通过对浙江智能网格预报、欧洲中心(EC)数值模式、上海快速更新同化预报系统和CMA-3 km数值模式的降水格点数据进行插值处理和分析计算,得到了江北区分街道(镇)、分区域自动气象站(单点)的降水精细化预报产品,并在Web端实现了人机交互和产品输出,实现了智能网格数据、数值预报产品的本地化应用,为区县级气象台站在梅汛期等重大降水天气过程的气象服务提供了技术支撑,取得了较好的效果。

(2)平台操作简单,代码精简,数据库相对较小,并为后续其他功能的拓展预留了接口和开发空间,可广泛应用于不同市、县级气象部门的预报预警服务业务,具备较好的推广性和拓展性。

(3)由于平台产品是由智能网格预报、数值模式预报的格点数据进行插值计算后得到的,因此,在实际工作中,还需要凭借业务人员的理论知识和天气预报经验进行人工订正,才能将产品更好地应用于本地化气象决策和公众服务。

参考文献

[1] 中国政府网.国务院关于印发气象高质量发展纲要(2022—2035年)的通知[EB/OL].[2022-05-19].https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2022-05/19/content_5691116.htm.

[2] 赵声蓉,赵翠光,赵瑞霞,等.我国精细化客观气象要素预报进展[J].气象科技进展,2012,2(5):12-21.

[3] 谢仁波,史向阳,李晓龙.铜仁西5县各级降水同步性初探[J].贵州气象,2013,37(4):24-26.

[4] 张继赢,费杰,邢宇航,等.基于数值产品的乡镇天气预报方法研究与应用[J].气象与环境学报,2007(1):22-26.

[5] 赵炎,陈向东.基于.net平台的surfer绘制等值线图实现[J].气象研究与应用,2009,30(S1):193-194.

[6] 郭清厉,陈卫东,王国君.软件工程在气象业务平台建设中的应用[J].陕西气象,2007(5):43-45.

[7] 冯亚丽,刘岩,富宇.多层次、构件化的WebGIS模型研究[J].齐齐哈尔大学学报(自然科学版),2007(1):80-82.

[8] 周先菊.基于.NET的气象业务WebGIS的研究及应用[D].武汉:武汉理工大学,2009.