彭興德,王 彪,楊 靜,李光芬

(1.貴州省氣象臺(tái)，貴州 貴陽 550002;2.貴州省氣象信息中心，貴州 貴陽 550002;3.貴陽市氣象局，貴州 貴陽 550001)

0 引言

氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)(以下簡(jiǎn)稱預(yù)警信號(hào))發(fā)布工作開展已近20 a，已成為各級(jí)氣象臺(tái)站的核心業(yè)務(wù)。國內(nèi)在預(yù)警信號(hào)發(fā)布、制作、管理等方面的研究較多，技術(shù)上比較成熟[1-4]，但在預(yù)警信號(hào)質(zhì)量檢驗(yàn)上，因涉及到技術(shù)環(huán)節(jié)復(fù)雜、繁瑣，到2014年末才出臺(tái)了《氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)質(zhì)量檢驗(yàn)辦法(試行)》(以下簡(jiǎn)稱檢驗(yàn)辦法)，對(duì)檢驗(yàn)方法、技術(shù)進(jìn)行了規(guī)范。根據(jù)該規(guī)范，謝仁波等[5]對(duì)貴州省思南縣夏季預(yù)警時(shí)段暴雨特征及預(yù)警信號(hào)發(fā)布進(jìn)行了探討，劉新彥等[6]對(duì)山東省濟(jì)陽縣2015—2016 年預(yù)警信號(hào)分時(shí)段進(jìn)行質(zhì)量檢驗(yàn)，格央等[7]對(duì)西藏自治區(qū)2015年上半年的暴雪預(yù)警信號(hào)進(jìn)行了質(zhì)量檢驗(yàn)，以上均采用人工方法，涉及的災(zāi)害類別及區(qū)域單元少、時(shí)效短、資料統(tǒng)計(jì)工作量小?？傮w來看，業(yè)務(wù)中按照檢驗(yàn)辦法實(shí)現(xiàn)預(yù)警信號(hào)質(zhì)量客觀檢驗(yàn)的應(yīng)用較少。貴州省根據(jù)預(yù)警信號(hào)檢驗(yàn)技術(shù)方法，結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用，開發(fā)了省、市、縣分層級(jí)、滿足不同用戶需求的預(yù)警信號(hào)客觀化檢驗(yàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，對(duì)預(yù)警信號(hào)質(zhì)量檢驗(yàn)業(yè)務(wù)進(jìn)行了規(guī)范。

1 檢驗(yàn)內(nèi)容和方法

根據(jù)檢驗(yàn)辦法，暴雨、暴雪、大風(fēng)、大霧需要進(jìn)行分級(jí)和不分級(jí)檢驗(yàn)，冰雹和雷電只進(jìn)行不分級(jí)檢驗(yàn)。檢驗(yàn)內(nèi)容包括預(yù)警信號(hào)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性，準(zhǔn)確性是指實(shí)際發(fā)生的災(zāi)害性天氣嚴(yán)重程度與發(fā)布預(yù)警信號(hào)的對(duì)應(yīng)情況，時(shí)效性是指預(yù)警信號(hào)發(fā)布時(shí)間相對(duì)災(zāi)害性天氣發(fā)生時(shí)間的提前量。準(zhǔn)確性的檢驗(yàn)指標(biāo)共4項(xiàng)，即質(zhì)量評(píng)分(TS)、空?qǐng)?bào)率(FAR)、漏報(bào)率(PO)、命中率(POD)；時(shí)效性的檢驗(yàn)指標(biāo)為3項(xiàng)，即準(zhǔn)確預(yù)警的時(shí)間提前量(T1)、預(yù)警的時(shí)間提前量(T2)、有效預(yù)警的時(shí)間提前量(T3),準(zhǔn)確性指標(biāo)用百分比表示，時(shí)間提前量指標(biāo)用分鐘表示。各指標(biāo)計(jì)算方法如下：

1.1 準(zhǔn)確性檢驗(yàn)算法

(1)

(2)

(3)

(4)

1.2 時(shí)效性檢驗(yàn)算法

(5)

(6)

(7)

上述公式中，k為分級(jí)檢驗(yàn)中預(yù)警信號(hào)級(jí)別，一般為1～4級(jí)，分別代表藍(lán)色、黃色、橙色、紅色預(yù)警信號(hào)，NAk、NBk、NCk為分級(jí)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)k級(jí)別預(yù)警正確、空?qǐng)?bào)、漏報(bào)次數(shù),NA、NB、NC為不分級(jí)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)預(yù)警正確、空?qǐng)?bào)、漏報(bào)次數(shù)?！艭k為分級(jí)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)第K級(jí)預(yù)警信號(hào)的提前時(shí)間總和(分鐘)，∑C為不分級(jí)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)某類氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)的提前時(shí)間總和(分鐘)。

在分級(jí)檢驗(yàn)中，在對(duì)某類氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)不同級(jí)別進(jìn)行檢驗(yàn)后，還需要對(duì)各級(jí)別的準(zhǔn)確率和時(shí)效性進(jìn)行綜合評(píng)定，即預(yù)警信號(hào)所有級(jí)別檢驗(yàn)，其各指標(biāo)計(jì)算公式如下：

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

以上述檢驗(yàn)規(guī)則、方法為基礎(chǔ)，結(jié)合貴州省的資料現(xiàn)狀，設(shè)計(jì)、開發(fā)了貴州預(yù)警信號(hào)質(zhì)量檢驗(yàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，系統(tǒng)主要流程如下圖1，重要環(huán)節(jié)方法介紹如下。

圖1 預(yù)警信號(hào)質(zhì)量檢驗(yàn)系統(tǒng)流程圖Fig.1 Flow chart of the quality verification system of warning signals

2.1 指標(biāo)站的確定

根據(jù)檢驗(yàn)辦法，暴雨、暴雪、大霧、大風(fēng)預(yù)警信號(hào)需要以指標(biāo)站資料作為實(shí)況。指標(biāo)站根據(jù)多年設(shè)備運(yùn)行穩(wěn)定度、資料的可靠性和可用性、地理空間布局的合理性等因素綜合考慮。目前大霧、大風(fēng)按照全省85個(gè)國家級(jí)自動(dòng)站確定；暴雨按照85個(gè)國家級(jí)自動(dòng)站和1 709個(gè)區(qū)域自動(dòng)站確定；暴雪根據(jù)《貴州省應(yīng)急加密重要天氣報(bào)告(試行)》業(yè)務(wù)規(guī)定，由編發(fā)加密報(bào)文記錄觀測(cè)點(diǎn)確定，以此建立了各項(xiàng)目指標(biāo)站數(shù)據(jù)庫，雷電和冰雹無指標(biāo)站，按縣域確定。

2.2 預(yù)警信號(hào)獲取

2.2.1 縣局預(yù)警信號(hào)獲取 對(duì)于縣局的預(yù)警信號(hào)，從國家突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布網(wǎng)站的網(wǎng)頁http://www.12379.cn/data/alarm_list_all.html獲取，為此基于python2.7環(huán)境開發(fā)了專用程序，利用urllib庫抓取解析目標(biāo)網(wǎng)頁，將返回信息轉(zhuǎn)為json格式，循環(huán)解析每條預(yù)警信號(hào)，每條預(yù)警信息包含如下字段：{"description":"描述信息","headline":"預(yù)警頭信息","identifier":"發(fā)布單位及預(yù)警信號(hào)時(shí)間信息","sendTime":"傳送時(shí)間信息"}，部分關(guān)鍵代碼如下：

def gzyjListFromjs(js): //輸入頁面返回，根據(jù)頁面中的identifier獲取每條預(yù)警信號(hào)詳細(xì)內(nèi)容，并以list格式返回

yjs = json.loads(js) //將輸入的頁面信息轉(zhuǎn)成json格式

gzyj = [] //創(chuàng)建空的預(yù)警信號(hào)list

for yj in yjs["alertData"]: //遍歷預(yù)警信號(hào)里面的alertdata

yjinfourl = "http://www.12379.cn/data/alarmcontent/"+identifier+".html" //根據(jù)預(yù)警信號(hào)identifier生成每條預(yù)警信號(hào)的url

try:

yj0 = json.loads(getHtml(yjinfourl)) //抓取url并以json格式返回

gzyj.append(yj0["alertData"]) //將獲取到的預(yù)警信號(hào)加入到list

return gzyj /返回預(yù)警信號(hào)list

def getHtml(url): //抓取網(wǎng)頁，并返回頁面信息

page = urllib.urlopen(url) //調(diào)用urllib庫的urlopen函數(shù)抓取網(wǎng)頁

html = page.read() //解析網(wǎng)頁內(nèi)容

return html //返回網(wǎng)頁內(nèi)容

html = getHtml("http://www.12379.cn/data/alarm_list_all.html") //抓取國突系統(tǒng)的所有預(yù)警信號(hào)頁面

gzyj = gzyjListFromjs(html) #生成預(yù)警信號(hào)list

解析后數(shù)據(jù)入庫，每條記錄包含編號(hào)、所屬市州、縣市、預(yù)警信號(hào)類別、級(jí)別、狀態(tài)、發(fā)布時(shí)間、內(nèi)容、檢驗(yàn)評(píng)定狀況、實(shí)況災(zāi)害時(shí)間等字段。

2.2.2 市州和省級(jí)預(yù)警信號(hào)獲取 由于檢驗(yàn)辦法規(guī)定“預(yù)警信號(hào)檢驗(yàn)以縣(區(qū))為檢驗(yàn)單元”，市州和省級(jí)發(fā)布預(yù)警信號(hào)需要畫落區(qū)，根據(jù)所畫落區(qū)識(shí)別出覆蓋的檢驗(yàn)單元，為此貴州省開發(fā)了省臺(tái)和市州臺(tái)發(fā)布預(yù)警專用的一體化業(yè)務(wù)平臺(tái)，生成市州預(yù)警信號(hào)數(shù)據(jù)記錄，監(jiān)控程序直接從中提取。

2.3 實(shí)況資料獲取

各檢驗(yàn)項(xiàng)目資料獲取和統(tǒng)計(jì)、檢驗(yàn)、查詢頁面是系統(tǒng)開發(fā)的重點(diǎn)，為方便均采用C#環(huán)境編寫，部分資料處理關(guān)鍵方法介紹如下。

2.3.1 暴雨資料的獲取和統(tǒng)計(jì) 暴雨資料的統(tǒng)計(jì)是難點(diǎn)，系統(tǒng)對(duì)指標(biāo)站有降水發(fā)生后從CIMISS中取1 min降水量，滾動(dòng)統(tǒng)計(jì)過去12 h、6 h和3 h動(dòng)態(tài)累積降水，從統(tǒng)計(jì)結(jié)果中挑取出符合暴雨預(yù)警信號(hào)各級(jí)別的降水記錄，根據(jù)檢驗(yàn)單元所有達(dá)到記錄的指標(biāo)站時(shí)間計(jì)算平均時(shí)間，得到該檢驗(yàn)單元各級(jí)別暴雨氣象災(zāi)害出現(xiàn)時(shí)間。其獲取數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵代碼如下：

public void StatStation(DSYJXH.TargetStationRow tsrRow)

{ try

{ //循環(huán)分鐘，取得該分鐘對(duì)應(yīng)的3 h，6 h，12 h數(shù)據(jù)

//根據(jù)判斷入庫

DSYJXH.tabRainMinuteNewRow[] trmnrRows = GetStationRainMinuteInTimePart(tsrRow.StationID);//根據(jù)站點(diǎn)ID獲取對(duì)應(yīng)分鐘數(shù)據(jù)集

if (trmnrRows.Length > 0) //數(shù)據(jù)集結(jié)果總數(shù)大于0時(shí)

{ if (rdtaAdapter == null) //如果查詢適配器為空，則新實(shí)例化

{rdtaAdapter = new raindataTableAdapter(); } //取得當(dāng)前站點(diǎn)在raindata表中的已加入行

string cmdTextList = "";//定義查詢語句串

for (int i = 0; i < trmnrRows.Length; i++)

{ DSYJXH.tabRainMinuteNewRow trmnrCurrent = trmnrRows[i];//當(dāng)前行參數(shù)賦值

//以下取得指定時(shí)間段的降雨量情況

float rain3 = GetStatinRainSumInTimePart(tsrRow.StationID, trmnrCurrent.ObservTime.AddHours(-3), trmnrCurrent.ObservTime); //3 h降雨量，累積值是否>50 mm

DateTime? time3 = (rain3 >= 50) ? (DateTime?)trmnrCurrent.ObservTime : null;

float rain6 = GetStatinRainSumInTimePart(tsrRow.StationID, trmnrCurrent.ObservTime.AddHours(-6), trmnrCurrent.ObservTime); //6 h降雨量，累積值是否>50 mm

DateTime? time6 = (rain6 >= 50) ? (DateTime?)trmnrCurrent.ObservTime : null;

float rain12 = GetStatinRainSumInTimePart(tsrRow.StationID, trmnrCurrent.ObservTime.AddHours(-12), trmnrCurrent.ObservTime);//12 h降雨量，累積值是否>50 mm

DateTime? time12 = (rain12 >= 50) ? (DateTime?)trmnrCurrent.ObservTime : null;}

}}}

2.3.2 大霧、大風(fēng)資料的獲取 監(jiān)控程序從CIMISS數(shù)據(jù)庫中讀取能見度<500 m的記錄，讀入數(shù)據(jù)和出現(xiàn)時(shí)間并同時(shí)讀取該時(shí)段的有關(guān)天氣現(xiàn)象數(shù)據(jù)，得到能見度數(shù)據(jù)記錄；當(dāng)監(jiān)控到最大風(fēng)速>10.7 m/s(6級(jí))或極大風(fēng)速>13.8 m/s(7級(jí))，則讀取數(shù)據(jù)得到大風(fēng)預(yù)警實(shí)況記錄。其中能見度等數(shù)據(jù)獲取關(guān)鍵代碼如下：

DateTime obdt = Convert.ToDateTime(dtSource.Rows[i]["obdt"]);//取得能見度數(shù)據(jù)

obdt = bdt.AddHours(-1).AddMinutes(Convert.ToInt32(Convert.ToString(dtSource.Rows[i]["vismintime"]).Substring(2, 2)));//取得能見度的發(fā)生時(shí)間

obdt = obdt.AddHours(8);

switch (dtSource.Rows[i]["vis"].ToString())//根據(jù)能見度類型 設(shè)置能見度值參數(shù)和時(shí)間參數(shù)

{case "Vis500":

vis500 = Convert.ToString(dtSource.Rows[i]["vismin"]);//500 m能見度值

vis500t = obdt.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");//500 m能見度時(shí)間

break;

case "Vis200":

vis200 = Convert.ToString(dtSource.Rows[i]["vismin"]);//200 m能見度值

vis200t = obdt.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");//200 m能見度時(shí)間

break;

case "Vis50":

vis50 = Convert.ToString(dtSource.Rows[i]["vismin"]);//50 m能見度值

vis50t = obdt.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");//50 m能見度時(shí)間

break;

}

WeatherNow = dtSource.Rows[i]["w0"] == DBNull.Value ? "" : Convert.ToString(dtSource.Rows[i]["w0"]);//獲取現(xiàn)在天氣現(xiàn)象W0

W1 = dtSource.Rows[i]["w1"] == DBNull.Value ? "" : Convert.ToString(dtSource.Rows[i]["w1"]);//獲取過去天氣現(xiàn)象W1

W2 = dtSource.Rows[i]["w2"] == DBNull.Value ? "" : Convert.ToString(dtSource.Rows[i]["w2"]);//獲取過去天氣現(xiàn)象W2

Vis = Convert.ToString(dtSource.Rows[i]["vismin"]); //獲取最小能見度

VisT = obdt.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); //獲取最小能見度出現(xiàn)時(shí)間

2.3.3 雷電實(shí)況數(shù)據(jù)庫的獲取 從CIMISS中提取逐條的閃電定位儀雷電記錄，每條記錄代表一次云地閃，同時(shí)按照2 h和6 h滾動(dòng)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)單元(縣域)云地閃累計(jì)次數(shù)，當(dāng)累計(jì)次數(shù)≥5次，獲取出現(xiàn)時(shí)間，形成檢驗(yàn)單元的雷電實(shí)況記錄。

2.3.4 暴雪和冰雹數(shù)據(jù)庫的獲取 根據(jù)加密報(bào)文獲取加密報(bào)觀測(cè)站點(diǎn)冰雹和積雪記錄，包含觀測(cè)點(diǎn)編號(hào)、天氣現(xiàn)象類型(積雪、冰雹)、降水量、積雪厚度、冰雹直徑、起止時(shí)間(同一天內(nèi)可有多個(gè)重復(fù)時(shí)段)等內(nèi)容。

2.4 預(yù)警信號(hào)質(zhì)量的檢驗(yàn)

監(jiān)控程序?qū)崟r(shí)獲取預(yù)警信息和災(zāi)害性天氣實(shí)況資料，形成預(yù)警庫和實(shí)況庫，評(píng)分程序根據(jù)檢驗(yàn)詳細(xì)規(guī)則，對(duì)預(yù)警信號(hào)進(jìn)行逐條評(píng)定，得到逐條預(yù)警的NAk、NBk、NCk、NA、NB、NC、預(yù)警時(shí)間A、災(zāi)害出現(xiàn)時(shí)間B、提前量C等記錄，并根據(jù)逐條評(píng)定結(jié)果分時(shí)段、分統(tǒng)計(jì)對(duì)象對(duì)預(yù)警準(zhǔn)確率和時(shí)效性指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算，所有結(jié)果按照用戶和類別存形成數(shù)據(jù)庫。

3 系統(tǒng)的功能和應(yīng)用

根據(jù)用戶需求，實(shí)現(xiàn)了省、市州、縣三級(jí)發(fā)布的氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)質(zhì)量檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)。按照全省、市(州)縣綜合、縣級(jí)、省氣象臺(tái)、單市(州)綜合、市(州)氣象臺(tái)、單市(州)縣級(jí)、縣(市、區(qū))、預(yù)報(bào)員個(gè)人等不同需求統(tǒng)計(jì)。“全省”以省臺(tái)、市州氣象臺(tái)、縣氣象臺(tái)發(fā)布的預(yù)警信號(hào)為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)對(duì)象，“市(州)縣綜合”則以全省所有市(州)及縣(市、區(qū))級(jí)氣象臺(tái)發(fā)布的預(yù)警信號(hào)為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)對(duì)象(即不含省氣象臺(tái))，“縣級(jí)”則僅以全省所有縣(市、區(qū))氣象臺(tái)發(fā)布的預(yù)警信號(hào)為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)對(duì)象(不含市州臺(tái)和省臺(tái))，“單市(州)綜合”以單獨(dú)市(州)氣象臺(tái)和市(州)所轄縣(市、區(qū))氣象臺(tái)發(fā)布的預(yù)警信號(hào)為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)對(duì)象，“單市(州)縣級(jí)”以單獨(dú)市(州)所轄縣(市、區(qū))氣象臺(tái)發(fā)布的預(yù)警信號(hào)為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)對(duì)象，“省氣象臺(tái)”、“市(州)氣象臺(tái)”、“縣(市、區(qū))”則分別以省臺(tái)、單獨(dú)市(州)氣象臺(tái)、單個(gè)縣(市、區(qū))氣象臺(tái)發(fā)布的預(yù)警信號(hào)為檢驗(yàn)，預(yù)報(bào)員個(gè)人則以預(yù)報(bào)員發(fā)布的預(yù)警信號(hào)為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)對(duì)象，系統(tǒng)還充分考慮其他一些重要特定指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)。預(yù)報(bào)員和業(yè)務(wù)管理部門從客戶端瀏覽器，輸入查詢條件，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果和相關(guān)指標(biāo)以表格、圖表、圖形、文本等方式輸出。

3.1 具體功能

①逐條信息閱覽

用戶可通過頁面對(duì)逐條預(yù)警信號(hào)評(píng)定信息進(jìn)行查詢，可設(shè)定每頁面顯示條數(shù)，通過頁面了解每條預(yù)警各個(gè)字段狀態(tài)信息，包括與評(píng)定相對(duì)應(yīng)的NAk、NBk、NCk、NA、NB、NC、Ck、C的計(jì)算值等，便于預(yù)報(bào)員和管理人員對(duì)預(yù)警信號(hào)檢驗(yàn)信息的查核。

②質(zhì)量檢驗(yàn)比較統(tǒng)計(jì)

實(shí)現(xiàn)對(duì)同一統(tǒng)計(jì)主體按照時(shí)間序列，對(duì)各類預(yù)警檢驗(yàn)質(zhì)量和時(shí)間提前量的統(tǒng)計(jì)。如圖2、圖3，隨機(jī)以“黔南自治州”為統(tǒng)計(jì)對(duì)象，時(shí)間為2018年全年，災(zāi)害類型選擇“暴雨”，檢驗(yàn)類型選擇“不分級(jí)別”，項(xiàng)目分別選擇“質(zhì)量”和“時(shí)間”，得到黔南自治州2018年各月暴雨不分級(jí)別準(zhǔn)確性和時(shí)間提前量檢驗(yàn)結(jié)果(未顯示的1、2、10、11、12月份為無暴雨預(yù)警記錄)。

圖2 2018年1—12月黔南自治州暴雨預(yù)警信號(hào)不分級(jí)別準(zhǔn)確性檢驗(yàn)(單位：%)Fig.2 Ungraded accuracy test of the rainstorm warning signal in the Qiannan Prefecture from January to December in 2018(unit:%)

圖3 2018年1—12月黔南自治州暴雨預(yù)警信號(hào)不分級(jí)別時(shí)間提前量檢驗(yàn)(單位：min)Fig.3 Ungraded verification on the time advance of the rainstorm warning signal in the Qiannan Prefecture from January to December in 2018(unit:min)

根據(jù)選定周、月、季度、半年、全年時(shí)段，對(duì)同一統(tǒng)計(jì)對(duì)象所包含的分對(duì)象的各類預(yù)警質(zhì)量和時(shí)間提前量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。如圖4、圖5，隨機(jī)以“貴州省”為統(tǒng)計(jì)對(duì)象，時(shí)間選擇6月，災(zāi)害類型選擇“暴雨”，檢驗(yàn)類型選擇“不分級(jí)別”，項(xiàng)目分別選擇“質(zhì)量”和“時(shí)間”，得到2018年6月貴州省、省氣象臺(tái)、9個(gè)市州暴雨不分級(jí)別準(zhǔn)確性和時(shí)間提前量檢驗(yàn)結(jié)果。

圖4 貴州省2018年6月省級(jí)和市州暴雨預(yù)警信號(hào)不分級(jí)別準(zhǔn)確性檢驗(yàn)(單位：%)Fig.4 Ungraded accuracy test of the rainstorm warning signal at both the provincial and the municipal level of the Guizhou Province in June 2018(unit:%)

圖5 貴州省2018年6月省級(jí)和市州暴雨預(yù)警信號(hào)不分級(jí)別時(shí)間提前量檢驗(yàn)(單位：min)Fig.5 Ungraded verification on the time advance of the rainstorm warning signal at both the provincial and the municipal level of the Guizhou Province in June 2018(unit:min)

③常規(guī)統(tǒng)計(jì)

能實(shí)現(xiàn)按檢驗(yàn)主體在統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)對(duì)同類或不同類預(yù)警信號(hào)發(fā)布條數(shù)、占比等進(jìn)行快速統(tǒng)計(jì)。

④特定指標(biāo)統(tǒng)計(jì)

實(shí)現(xiàn)以省、市州、縣為對(duì)象，按照周、月、季度、半年、全年時(shí)段，對(duì)現(xiàn)代化指標(biāo)體系中“災(zāi)害天氣預(yù)警能力E”涉及到的一些特定指標(biāo)進(jìn)行直接或間接快速統(tǒng)計(jì)，便于各級(jí)氣象業(yè)務(wù)管理部門對(duì)氣象臺(tái)站的目標(biāo)管理和考核。如表1，為在界面中選擇“特定指標(biāo)統(tǒng)計(jì)”功能，按隨機(jī)選擇“貴陽市”，發(fā)布單位為“全部”(即貴陽市氣象臺(tái)及所轄8個(gè)縣(市、區(qū))綜合)、時(shí)間段為2018年1月1日—2018年9月30日，統(tǒng)計(jì)了貴陽市全市強(qiáng)對(duì)流預(yù)警的特定指標(biāo)。

表1 貴陽市2018年1—9月強(qiáng)對(duì)流預(yù)警特定指標(biāo)統(tǒng)計(jì)Tab.1 Statistics of the specific indexes in the early warnings of severe convective weather from January to September in 2018 in the Guiyang City

⑤信息報(bào)送統(tǒng)計(jì)

實(shí)現(xiàn)以對(duì)省、市、縣綜合檢驗(yàn)結(jié)果按照時(shí)段生成報(bào)表導(dǎo)出，并按月自動(dòng)生成上報(bào)中國局的材料文本文件，這是系統(tǒng)最重要和常用的功能之一。如表2，在界面中選擇“信息報(bào)送統(tǒng)計(jì)”功能，隨機(jī)選擇統(tǒng)計(jì)對(duì)象為“松桃縣”，統(tǒng)計(jì)年份選2017年，統(tǒng)計(jì)時(shí)段為全年，導(dǎo)出了松桃縣2017年預(yù)警信號(hào)檢驗(yàn)的年報(bào)表。

⑥預(yù)報(bào)員個(gè)人預(yù)警信號(hào)質(zhì)量檢驗(yàn)

能夠?qū)κ庀笈_(tái)、市(州)氣象臺(tái)預(yù)報(bào)員發(fā)布的預(yù)警信號(hào)按個(gè)人為主體進(jìn)行周、月、季度、半年、全年時(shí)段預(yù)警信號(hào)檢驗(yàn)，便于預(yù)報(bào)員開展個(gè)人技術(shù)總結(jié)和管理部門對(duì)預(yù)報(bào)員的質(zhì)量考核規(guī)范化管理。

表2 按指定檢驗(yàn)對(duì)象獲得預(yù)警信號(hào)質(zhì)量檢驗(yàn)報(bào)告(以松桃縣2017年預(yù)警信號(hào)質(zhì)量檢驗(yàn)報(bào)表為例)Tab.2 Quality inspection report of the warning signals by the specified testing objects (take the 2017 report forms of the Songtao County for example)

注：時(shí)間為2017年1月1日—12月31日。

⑦縣級(jí)歷史預(yù)警信號(hào)回算

使用該系統(tǒng)對(duì)2013—2015年有歷史記錄的暴雨、大風(fēng)、大霧、暴雪、雷電預(yù)警信號(hào),對(duì)2010—2015年有記錄的冰雹預(yù)警信號(hào)進(jìn)行了回算檢驗(yàn)，歷史回算檢驗(yàn)只針對(duì)縣(市、區(qū))發(fā)布的預(yù)警信號(hào)，得到了多年連貫的貴州省預(yù)警信號(hào)質(zhì)量檢驗(yàn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

4 結(jié)論

①利用該系統(tǒng)，各級(jí)預(yù)報(bào)員實(shí)現(xiàn)了對(duì)所發(fā)預(yù)警信號(hào)質(zhì)量和時(shí)間提前量的跟蹤檢查，便于總結(jié)，對(duì)于提升預(yù)警信號(hào)水平有較好指導(dǎo)意義。

②利用該系統(tǒng)，各級(jí)氣象業(yè)務(wù)管理部門能快速便捷的實(shí)現(xiàn)對(duì)所轄臺(tái)站、單個(gè)臺(tái)站，各類預(yù)警信號(hào)的檢驗(yàn)情況、現(xiàn)代化建設(shè)指標(biāo)、預(yù)報(bào)員個(gè)人預(yù)警質(zhì)量等進(jìn)行快速統(tǒng)計(jì)，生成周、月、季度、半年、全年質(zhì)量檢驗(yàn)結(jié)果，并以圖形、圖表、報(bào)表等方式輸出，實(shí)現(xiàn)省局對(duì)全省及市州需求時(shí)段的預(yù)警信號(hào)質(zhì)量通報(bào)，各市(州)也實(shí)現(xiàn)了對(duì)本級(jí)及所轄縣(市、區(qū))的特定時(shí)段預(yù)警信號(hào)質(zhì)量通報(bào)，促進(jìn)了預(yù)警信號(hào)業(yè)務(wù)工作的規(guī)范化開展，并按月自動(dòng)生成上報(bào)中國局的材料文本文件，提高了管理水平和工作效率。