陳聰，陳慧，李曉娜，林江，陳玥熤

（1.廣東省氣象公共服務中心，廣東廣州 510080；2.肇慶市氣象局，廣東肇慶 526020）

隨著互聯(lián)網(wǎng)和新媒體的發(fā)展，氣象服務在網(wǎng)站、微博、微信等渠道的廣泛開展［1-3］，根據(jù)CNNIC發(fā)布的中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告，截至2020年6月，中國手機網(wǎng)民達到9.32億，占網(wǎng)民的比例為99.2%［4］，表明基于移動互聯(lián)網(wǎng)端的氣象服務占據(jù)著重要地位。當下移動互聯(lián)網(wǎng)端天氣預報服務多是用天氣圖標和數(shù)字展示，對天氣變化重點不夠突出，使得部分公眾尤其老年人理解天氣影響存在一定困難；而專業(yè)的天氣報告對天氣的描述過于繁瑣，不夠簡潔，用戶需要的是無需過多思考便能掌握天氣及其影響。

當前，關于氣象生活指數(shù)的研究應用較多［5-7］，而將氣象預報轉化為服務提醒規(guī)則類的研究相對較少，石偉偉等［8］設計了基于綜合氣象分析的出行提醒規(guī)則。社會天氣服務App存在類似的服務產(chǎn)品，懶人天氣首頁顯示“今日高溫”；天氣主題明確，墨跡天氣界面點擊卡通形象也提供天氣提醒服務。所以探索符合廣東地區(qū)特點的天氣智能解讀產(chǎn)品算法具有一定的實際意義。本研究主要介紹基于精細化預報產(chǎn)品的智能解讀產(chǎn)品的初步算法和實踐應用。

1 數(shù)據(jù)和算法

采用的精細化預報產(chǎn)品是廣東省陸地格點預報訂正產(chǎn)品，是基于經(jīng)緯度的網(wǎng)格預報產(chǎn)品，精度為0.05°。使用的數(shù)據(jù)有逐小時地面溫度、風速、降水量、濕度預報。

公眾的日常生活與天氣密切相關，智能解讀產(chǎn)品是根據(jù)日常氣象服務總結出面向冷空氣、臺風、降雨、高溫等天氣過程的要點提醒，包括未來的天氣和應對措施。天氣過程優(yōu)先順序依據(jù)天氣的危害程度和對用戶的影響程度。

在10大自然災害中（不含干旱和農(nóng)業(yè)災害），造成死亡人數(shù)最多的是熱帶氣旋，熱帶氣旋也是氣象災害中破壞力最大的天氣系統(tǒng)［9］，所以將臺風的風雨提醒擺在首位。

每年4—9月是廣東降水量集中的時期，雨天對公眾出行有很大影響，而暴雨可以造成山體滑坡、內澇等災害［10］。冷空氣影響廣東的時間一般在9月下旬到次年6月，冷空氣會帶來降溫、大風天氣和低溫等災害，影響人們的生產(chǎn)生活。因此，降雨過程的降水提醒和冷空氣過程的降溫提醒居于臺風過程提醒之后，其中汛期以降水提醒優(yōu)先，非汛期以冷空氣影響即降溫提醒優(yōu)先。

干燥和潮濕天氣對人們的生活影響相對較小，所以將濕度要素提醒放在最后。在時間維度上由近及遠，優(yōu)先解讀今天的天氣，其次是明天。

2 典型天氣的算法規(guī)則

2.1 面向冷空氣等過程

將冷空氣帶來的降溫根據(jù)降幅分為3個級別，閾值選擇時，首先參考氣象服務天氣短信內容；其次參照冷空氣強度，包括弱冷空氣是日平均氣溫在冷空氣到達后下降＜4℃；強冷空氣部分定義是日平均氣溫在冷空氣到達后1 d內下降6.0～7.9℃；寒潮部分定義是冷空氣達到1 d內急劇下降8℃以上；最后從服務角度考慮，選擇降溫閾值4、6、8℃，不同的級別通過用詞語程度區(qū)分表達出降溫強弱程度，詳見表1。廣東夏季長，天氣炎熱時降溫體感不明顯，設置溫度基準線，14：00（北京時，下同）氣溫在低于20、27℃時做出不同程度降溫提醒。優(yōu)化因為晴空輻射、雷雨天氣時出現(xiàn)的短時降溫，排除空報。時間精度為早晨、上午、下午、傍晚、晚上、夜間。

表1 降溫提醒算法

2.2 面向降雨過程

將降水提醒依據(jù)降雨程度分成3個級別，使用逐小時雨量預報產(chǎn)品，考慮預報的精準度和服務效果，以3 h雨量作為判斷要素。參考降水強度劃分等級中小到中雨、中到大雨、大雨到暴雨12 h標準，簡單換算為3 h雨量標準，結合實際設定閾值為0.4～2.475、2.475～5.725、＞5.725 mm。廣東的汛期降水事件以短歷時為主，累積降水量上長歷時降水量占比過半［11］，結合3 h降雨達到閾值的次數(shù)，通過用詞語義程度區(qū)分表達出降雨強弱程度，詳見表2。

表2 降雨提醒算法

2.3 面向臺風過程

廣東省是我國受熱帶氣旋影響和登陸最多的省份。熱帶氣旋帶來的大風、大雨、風暴潮有很強的破壞性，在西北太平洋（包括南海海域），按照中心附近最大風速大小，把熱帶氣旋分為6個等級。本研究將臺風提醒依據(jù)平均風速大小分為3個級別，考慮臺風的破壞力較大，閾值選為6、7、8級3個量級，通過用詞語義程度區(qū)分表達出臺風影響強弱，詳見表3。

表3 臺風提醒算法

2.4 面向高溫、低溫等過程

廣東夏長冬短，高溫天氣對人體健康有影響，相關法律要求做好高溫天氣勞動者保護工作。參考廣東高溫預警信號，結合實際設定33、34、36、37℃共4個閾值。通過用詞語義程度區(qū)分表達出高溫程度，詳見表4。另外，寒冷天氣依據(jù)日常天氣短信和實際體感將最低氣溫低于5、10℃以及最高溫低于15℃作為不同等級判斷閾值。實況氣溫變化對公眾出行穿衣有直接的參考價值，增加了整點24 h變溫實況提醒。廣東回南天期間天氣潮濕，而秋冬季節(jié)天氣干燥，公眾都非常關注，選擇最低濕度作為判斷要素做出提醒。

傳統(tǒng)24節(jié)氣與氣象密切相關，傳播度較高，提供適應廣東地區(qū)的節(jié)氣提醒可以提高服務內涵。例如小滿節(jié)氣：小滿大滿江河水滿。另外，單調重復的提醒會產(chǎn)生審美疲勞，高溫和降雨提醒采用多樣性用語。例如：“天氣炎熱，飲食宜清淡，多吃蔬菜瓜果”、“戶外活動遇雷雨時，盡快到安全場所躲避”等。

表4 高溫、低溫、濕度等提醒算法

3 生產(chǎn)流程和應用案例

生產(chǎn)流程首先是獲取廣東省陸地格點預報訂正產(chǎn)品，再通過以上算法依次對廣東各市縣運算得出天氣智能解讀產(chǎn)品。通過json文件供數(shù)據(jù)引擎接口調用，最終在廣東天氣微信號繽紛微天氣頁面展示應用，如圖1所示，采取多種提醒輪播的形式，一目了然。天氣存在不確定性和復雜性，在自動運算的基礎上建立人工訂正平臺，使產(chǎn)品應用達到閉環(huán)。

應用案例：1）臺風過程的案例。2020年第2號臺風“鸚鵡”于6月14日08：50以熱帶風暴級在陽江海陵島登陸。13日晚天氣解讀產(chǎn)品珠海、深圳、佛山、江門、陽江、中山等提醒有風雨影響。珠海：今夜有明顯風雨，請注意安全。2）冷空氣過程的案例。2020年12月29日寒潮入粵氣溫急降。29日天氣解讀產(chǎn)品全省均有提醒今天氣溫下降。廣州：今天晚上氣溫下降，請適當添衣。3）高溫、低溫過程的案例。2020年6月29日全省天氣炎熱。29日天氣解讀產(chǎn)品全省均有提醒天氣炎熱。2020年2月15日寒潮攜風雨襲粵，天氣急轉寒冷。15日天氣解讀產(chǎn)品全省均有提醒天氣寒冷。4）降雨過程的案例。26到27日，廣東將自西向東有大雨到暴雨局部大暴雨降水過程，27日天氣解讀產(chǎn)品全省大部有降雨提醒，其中韶關、佛山、肇慶、惠州、清遠提醒有明顯降雨。清遠：今天本市雨勢明顯，請注意躲避。天氣解讀產(chǎn)品能夠突出當下的天氣重點。

4 討論

隨著社會的發(fā)展，公眾對氣象服務的要求越來越高。本研究重點介紹了面向冷空氣、臺風、降雨、高溫、低溫等天氣過程，基于精細化預報產(chǎn)品的智能解讀算法，其中包括判斷要素、判斷閾值及對應解讀內容。通過Java程序自動運算生成智能解讀產(chǎn)品，最終在廣東天氣微信公眾號繽紛微天氣中展示應用，給用戶提供大風、降溫、降水、炎熱、寒冷等天氣提醒文字服務產(chǎn)品。通過典型過程案例說明智能解讀產(chǎn)品能夠在天氣過程中為公眾提供簡短易懂的氣象服務產(chǎn)品。

天氣解讀是對日常天氣服務總結智能化運用的嘗試，是對智慧氣象服務的探索。其中也存在一些不足之處，未來重點工作有以下幾點。1）提高產(chǎn)品精度，建立未來3至7天基于格點的天氣解讀產(chǎn)品，增加多要素結合的融合提醒。2）加入反饋機制動態(tài)優(yōu)化算法的判斷閾值，使閾值達到最優(yōu)區(qū)間。3）充分利用預報員制作的決策短信以及預警短信等高價值信息開展服務。同時，在機器學習方面尋找更優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡等深度學習算法。