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        海霧多源觀測(cè)與降尺度格點(diǎn)實(shí)況搭載應(yīng)用

        2024-02-27 00:00:00劉翔宇陳志昭孫巍巍
        農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究 2024年12期

        摘 要:基于寧德市自動(dòng)站資料,結(jié)合基于遠(yuǎn)距物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)(Long Range Radio,以下簡(jiǎn)稱(chēng)LoRa)海霧監(jiān)測(cè)系統(tǒng)資料、能見(jiàn)度儀、衛(wèi)星反演產(chǎn)品等多源觀測(cè)資料,對(duì)閩東沿海海霧監(jiān)測(cè)進(jìn)行實(shí)況檢驗(yàn),并對(duì)海霧天氣過(guò)程各個(gè)監(jiān)測(cè)手段進(jìn)行可行性分析。結(jié)果表明:(1)將LoRa、能見(jiàn)度儀、衛(wèi)星海霧反演產(chǎn)品作為加強(qiáng)海霧協(xié)同觀測(cè)能力的有效技術(shù)解決方案,對(duì)提升海霧精細(xì)化預(yù)報(bào)預(yù)警能力具有較好的指示作用;(2)提取多模式能見(jiàn)度要素預(yù)報(bào)產(chǎn)品,通過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,融入本地客觀預(yù)報(bào)算法,結(jié)果表明客觀算法預(yù)報(bào)效果優(yōu)于各家預(yù)報(bào),預(yù)報(bào)與實(shí)況平均誤差為2.8 km,而各家模式平均誤差為16.2 km;(3)將降尺度格點(diǎn)實(shí)況融合產(chǎn)品與本地客觀算法產(chǎn)品加入寧德交通氣象小程序,幫助用戶(hù)和相關(guān)決策部門(mén)了解海霧的發(fā)生和發(fā)展情況,及時(shí)收到預(yù)警信息,減少氣象災(zāi)害造成的損失,助力守護(hù)海上交通安全。

        關(guān)鍵詞:海霧;多源觀測(cè);格點(diǎn)實(shí)況;海上交通

        中圖分類(lèi)號(hào):P732.4 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B 文章編號(hào):2095–3305(2024)12–0-03

        福建省寧德市擁有豐富的海洋資源,海域面積為44.565 8萬(wàn)km2,大陸海岸線長(zhǎng)1 046 km,擁有深水岸線110.36 km,具有發(fā)展大型工業(yè)港和綜合性樞紐港的優(yōu)勢(shì)條件,是建設(shè)大型海港的理想港址。寧德市是海峽西岸經(jīng)濟(jì)區(qū)對(duì)接長(zhǎng)江三角洲經(jīng)濟(jì)區(qū)的前沿門(mén)戶(hù),也是福建北部和部分內(nèi)陸地區(qū)直線距離最短的出???。隨著港口交通集疏運(yùn)體系的加快構(gòu)建,寧德市形成貫穿南北、西進(jìn)內(nèi)陸、東出大海的大通道,作為海上絲綢之路的節(jié)點(diǎn)城市,其區(qū)位優(yōu)勢(shì)明顯,起到承接融合長(zhǎng)江三角洲、海峽西岸和中國(guó)臺(tái)灣省三大經(jīng)濟(jì)區(qū)的重要作用。近年來(lái)寧德成為我國(guó)東南沿海熱門(mén)的休閑度假和生態(tài)旅游勝地,濱海有崳山、臺(tái)山列島、大京、西洋島、三都澳等海岸景區(qū),全力打造極具光影特色的“東海一號(hào)”旅游線路,還有以“世界灘涂攝影圣地”著稱(chēng)的海濱縣城霞浦縣,以及中國(guó)白茶之鄉(xiāng)和“海上仙都太姥山”“夢(mèng)幻黃金海岸”等各種豐富的海洋旅游資源。

        近年來(lái),寧德市海洋氣象災(zāi)害頻發(fā),尤其是三都澳港口、碼頭等特殊的地理位置,海霧氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)較高。當(dāng)前,海洋氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警技術(shù)方法和科技支撐能力與快速發(fā)展的海洋經(jīng)濟(jì)已不相適應(yīng),全面提升海洋災(zāi)害性天氣監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)預(yù)警能力、提高產(chǎn)品科技支撐水平、建設(shè)滿(mǎn)足寧德市“一核兩廊五軸”發(fā)展戰(zhàn)略的現(xiàn)代化海洋氣象業(yè)務(wù)體系顯得十分迫切,推進(jìn)海洋氣象尤其是海霧等預(yù)報(bào)預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)的研究與應(yīng)用具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

        1 閩東沿海海霧的月際分布及邊界層的特征分析

        1.1 閩東沿海海霧的月際分布

        選取寧德本站作為代表站,統(tǒng)計(jì)分析1980—2019年所有能見(jiàn)度低于1 km的霧日數(shù),發(fā)現(xiàn)閩東海霧天氣多發(fā)生于冬、春季,1—5月為海霧天氣頻發(fā)期,冬春季太陽(yáng)輻射較弱,海水表面溫度較低,使得空氣中的水汽凝結(jié)形成海霧。此外,冬、春季冷空氣活動(dòng)頻繁,冷空氣與溫暖的海面相遇,也易形成海霧[1]。

        1.2 邊界層的特征分析

        1.2.1 水汽特征

        從歷年海霧過(guò)程發(fā)生時(shí)刻看,寧德市形成海霧過(guò)程的主要水汽來(lái)自東海,東海擁有十分強(qiáng)勁的水汽通量,為寧德市海霧過(guò)程提供充足水汽,最強(qiáng)時(shí)達(dá)10 g/(s·hPa·cm)。此外,在冷鋒前側(cè)的負(fù)變壓區(qū)存在明顯的水汽輸送,而且在冷鋒來(lái)臨前的靜穩(wěn)條件下,水汽擴(kuò)散條件較差,使得水汽在寧德市沿海堆積,形成較為明顯的海霧,并且維持較長(zhǎng)時(shí)間。

        1.2.2 氣壓場(chǎng)特征

        海霧發(fā)生時(shí),寧德市沿海為海平面負(fù)距平,一般為-0.3 hPa,東海海面為正距平,疊加在背景場(chǎng)上,使得全風(fēng)速在東海海面上有一處明顯的正距平大值區(qū),這加強(qiáng)了海區(qū)水汽平流輸送[2]。當(dāng)冷鋒前抬升的暖濕氣流到達(dá)寧德市相對(duì)冷的海區(qū)上空時(shí),遇冷凝結(jié)成小水滴,促進(jìn)海霧生成。

        1.2.3 海氣溫差特征

        2023年3月31日04:00,寧德市發(fā)生海霧時(shí)海溫低于距地2 m氣溫,溫差約為-1 ℃,說(shuō)明靜穩(wěn)天氣條件下,有正溫度平流。綜合前面分析,也可說(shuō)明海霧生成是冷鋒前的暖濕平流輸送到寧德市海區(qū)上空的結(jié)果,暖平流流經(jīng)冷海面,遇冷凝結(jié)成小水滴,在沒(méi)有抬升運(yùn)動(dòng)的情況下,堆積在近海表上空形成海霧。海霧消散時(shí)(31日11:00)可以看到海氣溫差變成正值,即海溫大于距地2 m氣溫。

        1.2.4 逆溫特征

        2022年3月30日22:00海霧發(fā)生時(shí),寧德市沿海海區(qū)T925 hPa-T2 m>0 ℃,存在大范圍逆溫區(qū),說(shuō)明大氣垂直環(huán)境穩(wěn)定,亂流作用不強(qiáng),沒(méi)有將水汽抬升至過(guò)高的高度而凝結(jié)成云。逆溫層存在時(shí),輸送的充足水汽缺乏向高層抬升的條件,從而形成霧。當(dāng)31日

        08:00逆溫消失時(shí),海霧隨即消失。

        2 多源觀測(cè)資料分析與應(yīng)用

        2.1 基于LoRa監(jiān)測(cè)技術(shù)的檢驗(yàn)分析

        LoRa海霧監(jiān)測(cè)是一種基于遠(yuǎn)距離物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)的新型海霧探測(cè)技術(shù),在沿海地區(qū)覆蓋范圍較廣,可有效監(jiān)測(cè)沿海地區(qū)海霧情況,幫助研究人員更好地了解海霧形成、發(fā)展和變化,為海洋氣象研究提供數(shù)據(jù)支持。該系統(tǒng)對(duì)于保護(hù)海上運(yùn)輸和航海安全至關(guān)重要,可以提供實(shí)時(shí)的海霧信息,幫助船只做出決策,確保航行安全。海霧對(duì)漁業(yè)和海洋資源的影響較大,通過(guò)監(jiān)測(cè)海霧[3],為漁業(yè)和海洋資源管理提供參考,優(yōu)化漁業(yè)作業(yè)和資源利用。閩東地區(qū)快速發(fā)展的旅游業(yè),如極具光影特色的“世界灘涂攝影圣地”等,也對(duì)沿海氣象信息提出了更高的要求,LoRa海霧監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以提供實(shí)時(shí)海霧數(shù)據(jù),為城市氣象服務(wù)提供支持。

        前期研究表明,LoRa海霧監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的適用性除了受到地形、建筑物和其他電磁干擾源等因素的限制,還受到天氣條件的影響,經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)分析發(fā)現(xiàn)LoRa海霧監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)濕度和風(fēng)力等的反應(yīng)較為敏感。在實(shí)際應(yīng)用中,預(yù)報(bào)員剔除此類(lèi)敏感因子的影響后,可將LoRa海霧監(jiān)測(cè)系統(tǒng)作為海霧多源觀測(cè)的手段之一。

        2.2 能見(jiàn)度儀的分析與應(yīng)用

        能見(jiàn)度儀使用大氣消光系數(shù),按照經(jīng)驗(yàn)公式得出大氣中肉眼觀測(cè)的距離,采用光學(xué)部件鏡頭朝下并配備防護(hù)罩,有效防止降水、飛沫或塵埃進(jìn)入鏡頭,減少探頭表面污染,這種設(shè)計(jì)提供了精確的測(cè)量結(jié)果并減少了維護(hù)需要,使用過(guò)程中可以實(shí)時(shí)顯示數(shù)據(jù)和曲線。與各個(gè)海霧過(guò)程進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn),寧德市氣象局安裝在雞公山上的能見(jiàn)度儀測(cè)量準(zhǔn)確,能夠較好地應(yīng)對(duì)海霧過(guò)程,在彌補(bǔ)了沿海區(qū)域自動(dòng)站網(wǎng)分布較為稀疏的同時(shí),還減少了維修成本,可作為有效的海霧監(jiān)測(cè)手段。

        2.3 衛(wèi)星海霧產(chǎn)品的反演分析與應(yīng)用

        通過(guò)衛(wèi)星遙感圖像,可以獲取海霧范圍、濃度和移動(dòng)趨勢(shì)等分布情況,再結(jié)合氣象模型和數(shù)據(jù)分析,利用衛(wèi)星海霧產(chǎn)品提前預(yù)測(cè)海霧的出現(xiàn)和發(fā)展趨勢(shì),這對(duì)海上航行、漁業(yè)、沿海工業(yè)和旅游業(yè)等領(lǐng)域具有重要指導(dǎo)意義。通過(guò)下載FY-4A衛(wèi)星數(shù)據(jù)的FOG產(chǎn)品并進(jìn)行處理分析,將基于人工智能的海霧反演產(chǎn)品與天氣環(huán)流形勢(shì)相結(jié)合,一方面可以揭示大氣與海洋相互作用的規(guī)律,另一方面還可以在業(yè)務(wù)應(yīng)用中提升海霧監(jiān)測(cè)預(yù)警能力[4-8]。圖1是對(duì)一次輕霧過(guò)程的FOG產(chǎn)品的再分析處理,通過(guò)與自動(dòng)站實(shí)況相結(jié)合,可以分析海霧過(guò)程的影響面積和影響程度,彌補(bǔ)了沿海自動(dòng)站海霧數(shù)據(jù)稀少的不足。在以后的應(yīng)用中,還可以結(jié)合區(qū)域海霧監(jiān)測(cè)產(chǎn)品進(jìn)行更加系統(tǒng)的分析。

        3 降尺度格點(diǎn)實(shí)況產(chǎn)品應(yīng)用分析

        研究使用的模式資料是基于歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)系統(tǒng)、中國(guó)國(guó)家氣象中心中尺度數(shù)值業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)系統(tǒng)(CMA-MESO)和華東中尺度數(shù)值業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)系統(tǒng)(CMA-SH9)3個(gè)系統(tǒng)在寧德市地區(qū)的逐日高空與地面溫度場(chǎng)以及物理量預(yù)報(bào)資料,預(yù)報(bào)時(shí)效為0—24 h逐時(shí)能見(jiàn)度預(yù)報(bào)。

        為得到高精細(xì)度的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),使用雙線性插值方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,同時(shí)使用反距離權(quán)重法插值,按照目標(biāo)站點(diǎn)與已有的網(wǎng)格站點(diǎn)之間的距離反比分配權(quán)重,距離較近的點(diǎn)數(shù)據(jù)點(diǎn)權(quán)重高,距離遠(yuǎn)的點(diǎn)數(shù)據(jù)點(diǎn)分配權(quán)重小。再結(jié)合寧德市全市自動(dòng)站實(shí)況數(shù)據(jù),對(duì)降尺度后數(shù)據(jù)利用多元線性回歸法進(jìn)行訂正,評(píng)估各模式對(duì)能見(jiàn)度的預(yù)報(bào)技巧。

        采用變權(quán)集合平均算法對(duì)3個(gè)模式進(jìn)行多模式集成試驗(yàn),分析平均算法對(duì)氣溫預(yù)報(bào)的優(yōu)劣。F為集成后的結(jié)論值,F(xiàn)1、F2、F3分別為3家模式的預(yù)報(bào)值,a、b、c為3家模式權(quán)重,計(jì)算公式為:

        F=(aF1+bF2+cF3)/3

        網(wǎng)格預(yù)報(bào)編輯平臺(tái)是根據(jù)預(yù)報(bào)時(shí)效、預(yù)報(bào)量級(jí)及上述3家數(shù)值模式自動(dòng)推薦權(quán)重,并根據(jù)這一段時(shí)間(10 d)的預(yù)報(bào)值提供近期平均權(quán)重。預(yù)報(bào)員每天通過(guò)參考給出的權(quán)重并進(jìn)行修改,通過(guò)主觀訂正最終融合形成Final逐小時(shí)能見(jiàn)度網(wǎng)格預(yù)報(bào)產(chǎn)品,其空間分辨率為0.5 km,時(shí)間分辨率為1 h,數(shù)據(jù)格式為MICAPS第4類(lèi)格式(圖2)。

        空間分辨率為0.5 km,時(shí)間分辨率為1 h

        使用的插值方法為雙線性插值法,其原理步驟如下:已知的紅色數(shù)據(jù)點(diǎn)與待插值所得的綠色點(diǎn),已知函數(shù)f在Q11=(x1,y1)、Q12=(x1,y2)、Q21=(x2,y1)、Q22=(x2,

        y2)四個(gè)點(diǎn)的值。第一步為X方向的線性插值,在Q12、Q22中插入藍(lán)色點(diǎn)R2,Q11、Q21中插入藍(lán)色點(diǎn)R1;第二步為Y方向的線性插值,結(jié)合第一步計(jì)算出的R1與R2在y方向上插值計(jì)算出P點(diǎn)。

        通過(guò)Python語(yǔ)言METEVA庫(kù)讀取該溫度預(yù)報(bào)數(shù)據(jù),通過(guò)使用雙線性插值法將網(wǎng)格空間分辨率由2.5 km

        提升為0.5 km,時(shí)間分辨為1 h。提取多模式能見(jiàn)度要素預(yù)報(bào)產(chǎn)品,通過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,融入本地客觀預(yù)報(bào)算法,選取關(guān)鍵格點(diǎn)進(jìn)行能見(jiàn)度預(yù)報(bào)訂正。

        結(jié)果表明,客觀算法預(yù)報(bào)產(chǎn)品效果優(yōu)于各家預(yù)報(bào),

        預(yù)報(bào)與實(shí)況平均誤差為2.8 km,而各家模式平均誤差為16.2 km。

        4 “氣象+”數(shù)字應(yīng)用場(chǎng)景融入海上交通氣象指揮平臺(tái)

        通過(guò)深度挖掘多源觀測(cè)數(shù)據(jù),基于LoRa海霧監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、能見(jiàn)度儀、衛(wèi)星遙感技術(shù)的海霧監(jiān)測(cè)分析與反演,建立海霧格點(diǎn)實(shí)況數(shù)據(jù)集,以不斷提升海上交通安全需求為出發(fā)點(diǎn),構(gòu)建智能化、數(shù)字化網(wǎng)格預(yù)報(bào)訂正產(chǎn)品[9-10]。依托格點(diǎn)實(shí)況和智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)產(chǎn)品,開(kāi)展大風(fēng)與能見(jiàn)度精細(xì)化預(yù)報(bào)。將降尺度格點(diǎn)產(chǎn)品融入寧德市海上交通氣象預(yù)報(bào)預(yù)警服務(wù)微系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了“PC端+移動(dòng)手機(jī)端”聯(lián)動(dòng)信息展示,精準(zhǔn)覆蓋寧德海事部門(mén)的6條航道、5個(gè)錨地、31條客渡運(yùn)航線(含航經(jīng)點(diǎn))、34個(gè)渡口共計(jì)250個(gè)點(diǎn)位的海上交通氣象服務(wù)信息,氣象全面融入海上安全監(jiān)管工作。該程序?yàn)閷幍率袣庀缶趾骄€監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)預(yù)警服務(wù)等產(chǎn)品提供重要載體,能夠?qū)崿F(xiàn)服務(wù)產(chǎn)品信息的持續(xù)輸出與精準(zhǔn)、有序、定向發(fā)布。通過(guò)提高氣象服務(wù)產(chǎn)品創(chuàng)新研究水平、提升服務(wù)和傳播能力等,促進(jìn)海洋氣象高質(zhì)量發(fā)展。

        5 結(jié)論

        (1)將LoRa、能見(jiàn)度儀、衛(wèi)星海霧反演產(chǎn)品作為提升海霧協(xié)同觀測(cè)能力的有效技術(shù)解決方案,對(duì)提升海霧精細(xì)化預(yù)報(bào)預(yù)警能力具有較好的指示作用。

        (2)提取多模式能見(jiàn)度要素預(yù)報(bào)產(chǎn)品,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,融入本地客觀預(yù)報(bào)算法,結(jié)果表明客觀算法預(yù)報(bào)效果優(yōu)于各家預(yù)報(bào),預(yù)報(bào)與實(shí)況平均誤差為2.8 km,

        而各家模式平均誤差為16.2 km。

        (3)將降尺度格點(diǎn)實(shí)況融合產(chǎn)品與本地客觀算法產(chǎn)品加入寧德交通氣象小程序,幫助用戶(hù)和相關(guān)決策部門(mén)了解海霧的發(fā)生和發(fā)展情況,及時(shí)收到預(yù)警信息,減少氣象災(zāi)害造成的損失,助力守護(hù)海上交通安全。

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        收稿日期:2024-08-26

        作者簡(jiǎn)介:劉翔宇(1998—),男,福建寧德人,助理工程師,研究方向?yàn)榫C合氣象觀測(cè)。

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