林陳爽?水旭瓊?陳浩?張國(guó)超

摘 要：為滿足寧波區(qū)縣級(jí)氣象臺(tái)站對(duì)分街道（鎮(zhèn)）和單點(diǎn)精細(xì)化降水預(yù)報(bào)的實(shí)際工作需求，利用.NET架構(gòu)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于智能網(wǎng)格和數(shù)值預(yù)報(bào)的寧波市江北區(qū)精細(xì)化降水預(yù)報(bào)平臺(tái)。對(duì)浙江智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)、歐洲中心（EC）數(shù)值模式、上?？焖俑峦A(yù)報(bào)系統(tǒng)和CMA-3 km數(shù)值模式的降水預(yù)報(bào)格點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理和分析計(jì)算，得到了江北區(qū)分街道（鎮(zhèn)）、分區(qū)域自動(dòng)氣象站（單點(diǎn)）的降水精細(xì)化預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，并在Web端實(shí)現(xiàn)了人機(jī)交互和產(chǎn)品輸出，為寧波市江北區(qū)氣象部門提供了大量的技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞：.NET；智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)；精細(xì)化預(yù)報(bào)

中圖分類號(hào)：P208 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B文章編號(hào)：2095–3305（2024）01–0-03

隨著數(shù)值天氣預(yù)報(bào)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品在天氣分析和業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)中被廣泛應(yīng)用。精細(xì)化預(yù)報(bào)是高分辨率天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品的深入應(yīng)用，高分辨率的數(shù)值模式是精細(xì)化預(yù)報(bào)的基礎(chǔ)。而以數(shù)值預(yù)報(bào)模式產(chǎn)品為主，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，結(jié)合本地氣候特點(diǎn)進(jìn)行主客觀訂正為輔的技術(shù)路線是目前基層氣象部門預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)精細(xì)化、預(yù)報(bào)產(chǎn)品定時(shí)、定點(diǎn)、定量的客觀選擇，也是我國(guó)氣象事業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略及氣象部門技術(shù)體制改革的客觀要求。但在研制、應(yīng)用精細(xì)到鄉(xiāng)鎮(zhèn)的天氣預(yù)報(bào)的過程中也存在預(yù)報(bào)效果受數(shù)值模式精度制約，開展預(yù)報(bào)時(shí)間短、樣本少，氣象監(jiān)測(cè)站網(wǎng)不夠密集等問題，使得開展街道、鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)的天氣預(yù)報(bào)的難度較大。

要做到精細(xì)到街道、鄉(xiāng)鎮(zhèn)的精細(xì)化預(yù)報(bào)，尤其是降水預(yù)報(bào)，對(duì)數(shù)值模式格點(diǎn)數(shù)據(jù)的應(yīng)用是主要手段之一。目前，國(guó)內(nèi)外針對(duì)模式要素預(yù)報(bào)的插值方法，氣象學(xué)者做了大量深入和卓有成效的研究工作，但對(duì)氣象要素從格點(diǎn)向站點(diǎn)轉(zhuǎn)換的性能、適用性和優(yōu)缺點(diǎn)少有研究，適用則更少。一方面，由于過去模式分辨率較粗，直接從模式向預(yù)報(bào)站點(diǎn)轉(zhuǎn)換的氣象要素的預(yù)報(bào)精度不高；另一方面，站點(diǎn)預(yù)報(bào)主要是各級(jí)氣象臺(tái)站業(yè)務(wù)人員參考各家模式的基礎(chǔ)上給出的綜合預(yù)報(bào)結(jié)果，無(wú)本地化服務(wù)產(chǎn)品支撐。

1 需求分析及設(shè)計(jì)目標(biāo)

2016年，中國(guó)氣象局印發(fā)了《全國(guó)精細(xì)化氣象格點(diǎn)預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)建設(shè)實(shí)施方案（2016—2017年）》，計(jì)劃用2年時(shí)間建立全國(guó)陸地區(qū)域5 km分辨率的未來(lái)10 d精細(xì)化氣象網(wǎng)格預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)；2022年，國(guó)務(wù)院印發(fā)了《氣象高質(zhì)量發(fā)展綱要（2022—2035年）》，提出到2025年，氣象關(guān)鍵核心技術(shù)實(shí)現(xiàn)自主可控，現(xiàn)代氣象科技創(chuàng)新、服務(wù)、業(yè)務(wù)和管理體系更健全，監(jiān)測(cè)精密、預(yù)報(bào)精準(zhǔn)、服務(wù)精細(xì)能力不斷提升，氣象服務(wù)供給能力和均等化水平顯著提高，氣象現(xiàn)代化邁上新臺(tái)階[1]。

寧波市江北區(qū)位于121°20′54″～121°38′0″E、29°51′30″～30°03′36″N之間，總面積208.73 km2，地形呈西北、東南兩級(jí)階梯，由西北丘陵和東南平原兩部分組成，轄7個(gè)街道1個(gè)鎮(zhèn)。對(duì)于區(qū)縣氣象部門而言，無(wú)論格點(diǎn)預(yù)報(bào)場(chǎng)的空間分辨率多精細(xì)，其所在位置并不總落在某個(gè)固定的格點(diǎn)上，再加上地方政府對(duì)氣象部門的服務(wù)需求日益提高，當(dāng)前以客觀預(yù)報(bào)產(chǎn)品為主的天氣預(yù)報(bào)很難滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、防災(zāi)減災(zāi)、交通旅游等各項(xiàng)服務(wù)的迫切需要[3]。因此，基于智能網(wǎng)格產(chǎn)品、數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品釋用技術(shù)的精細(xì)化預(yù)報(bào)在氣象預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中越來(lái)越重要，有必要建立分街道（鎮(zhèn)）、分區(qū)域自動(dòng)氣象站（單點(diǎn)）的降水預(yù)報(bào)方法[4]。

2 平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

2.1 平臺(tái)框架及功能設(shè)計(jì)

在軟件體系架構(gòu)設(shè)計(jì)中，分層式結(jié)構(gòu)是最常見、最重要的一種結(jié)構(gòu)。江北區(qū)精細(xì)化降水預(yù)報(bào)平臺(tái)在體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)上采用B/S的架構(gòu)模型，自下而上分別是：數(shù)據(jù)資源層、支撐層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層和表示層[5]。其中，數(shù)據(jù)資源層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問，針對(duì)數(shù)據(jù)的增添、刪除、修改、更新、查找等；支撐層在業(yè)務(wù)應(yīng)用層和數(shù)據(jù)資源層之間，可以起到數(shù)據(jù)交換中承上啟下的作用，通過調(diào)用現(xiàn)有的IIS服務(wù)和圖像繪制服務(wù)實(shí)現(xiàn)降水分布的可視化顯示輸出，是業(yè)務(wù)應(yīng)用層的支撐；降水等值線圖繪制和輸出等業(yè)務(wù)需求有關(guān)的平臺(tái)設(shè)計(jì)是業(yè)務(wù)邏輯層所關(guān)注的主要集中點(diǎn)，即對(duì)數(shù)據(jù)層的操作，對(duì)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的邏輯處理；表示層為用戶提供了基于Web端的交互式操作界面，是業(yè)務(wù)人員使用平臺(tái)時(shí)的所見、所用和所得。在4個(gè)層級(jí)中，平臺(tái)主要功能和業(yè)務(wù)邏輯都在業(yè)務(wù)應(yīng)用層進(jìn)行處理。具體的平臺(tái)功能框架結(jié)構(gòu)見圖1。

2.2 開發(fā)環(huán)境選擇

目前，有許多優(yōu)秀的大型數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，如Oracle、Microsoft SQL Server、Infonnix、Microsoft Access等。本平臺(tái)使用的各模式降水格點(diǎn)預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)采用SQL Serve數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行統(tǒng)一存儲(chǔ)和管理。.NET Framework是一個(gè)全面的開發(fā)平臺(tái)，包括類庫(kù)、語(yǔ)言編譯器、工具和多種應(yīng)用程序模型，支持面向?qū)ο缶幊毯拓S富的開發(fā)功能，用于構(gòu)建各種類型的桌面、Web和移動(dòng)應(yīng)用程序，包括Windows桌面應(yīng)用、WPF應(yīng)用、Windows服務(wù)、控制臺(tái)應(yīng)用等，它提供了一個(gè)運(yùn)行時(shí)環(huán)境（Common Language Runtime，CLR），以及一系列的類庫(kù)和工具[6-8]。本平臺(tái)采用C#為主要編譯語(yǔ)言，部分調(diào)用模塊采用Java為編譯語(yǔ)言，最終通過調(diào)用IIS服務(wù)實(shí)現(xiàn)用戶在Web端的交互。平臺(tái)交互界面見圖2。

平臺(tái)界面、交互按鍵以藍(lán)色為主，整體比較簡(jiǎn)潔，第一行可選擇根據(jù)街道（鎮(zhèn)）或區(qū)域自動(dòng)氣象站（單點(diǎn)）輸出降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品；第二行中可選擇浙江智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)、歐洲中心（EC）數(shù)值模式、上海快速更新同化預(yù)報(bào)系統(tǒng)和CMA-3 km數(shù)值模式的格點(diǎn)降水資料，右邊可選擇初始起報(bào)時(shí)間；第三行中可選擇預(yù)報(bào)時(shí)段，包括未來(lái)1，3，6，…，120，并提供了客觀預(yù)報(bào)值的人工訂正功能。最后，點(diǎn)擊畫圖即可生成降水預(yù)報(bào)圖，圖中包含標(biāo)題、色標(biāo)等地圖要素，各街道（鎮(zhèn)）均標(biāo)有名稱，并用位于名稱下方的藍(lán)色矩形標(biāo)出了對(duì)應(yīng)的降水預(yù)報(bào)數(shù)值。

3 降水預(yù)報(bào)模型

3.1 插值計(jì)算與地圖繪制

插值計(jì)算是一種用于估算地理數(shù)據(jù)在不同位置上值的方法。首先對(duì)浙江智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)、歐洲中心（EC）數(shù)值模式、上?？焖俑峦A(yù)報(bào)系統(tǒng)和CMA-3 km數(shù)值模式的5 km小時(shí)格點(diǎn)降水預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集并預(yù)處理，選用反距離權(quán)重法（IDW）對(duì)數(shù)值預(yù)報(bào)格點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值計(jì)算并賦值于江北行政區(qū)域內(nèi)。反距離權(quán)重法是一種基于鄰近性原理的差值技術(shù)，其核心思想是距離目標(biāo)位置越近的樣本對(duì)差值結(jié)果的貢獻(xiàn)權(quán)重越大。反距離權(quán)重法的計(jì)算公式為：

（1）～式（3）中，（xi，yi）為所有已知點(diǎn)的二維坐標(biāo)，對(duì)于差值點(diǎn)（x，y），di是該點(diǎn)到所有已知點(diǎn)的距離，wi是權(quán)重?cái)?shù)值，Z0是插值點(diǎn)的數(shù)據(jù)。由于這種方法為距離預(yù)測(cè)位置最近的點(diǎn)分配的權(quán)重較大，而權(quán)重卻作為距離的函數(shù)而減小，因此稱之為反距離權(quán)重法。

之后，通過遍歷各點(diǎn)數(shù)據(jù)選擇顏色、繪制點(diǎn)，再以各街道（鎮(zhèn)）輪廓為邊界，通過雙三次插值法填充等值線圖，最后加上標(biāo)題、色標(biāo)、數(shù)據(jù)標(biāo)簽、文字標(biāo)簽等地圖要素。

3.2 產(chǎn)品輸出

選取2022年第11號(hào)臺(tái)風(fēng)“軒蘭諾”和第12號(hào)臺(tái)風(fēng)“梅花”影響期間的降水實(shí)況數(shù)據(jù)進(jìn)行繪制，以便展示產(chǎn)品效果。2022年9月1日20：00至5日20：00，受臺(tái)風(fēng)“軒蘭諾”影響，江北區(qū)面雨量達(dá)227.2 mm，所有街道（鎮(zhèn)）均超過200 mm；受“梅花”臺(tái)風(fēng)影響，2022年9月11日20：00至15日08：00，江北區(qū)面雨量達(dá)355.3 mm，所有街道（鎮(zhèn)）雨量均超300 mm，其中，受臺(tái)風(fēng)雨帶和山區(qū)地形抬升作用共同影響，超400 mm的強(qiáng)降水落區(qū)位于慈城鎮(zhèn)西北部山區(qū)。繪制得到的江北區(qū)分街道（鎮(zhèn)）、分區(qū)域自動(dòng)氣象站（單點(diǎn)）的降水分布對(duì)比圖。從圖3可見，在繪制單站點(diǎn)的降水分布圖時(shí)，所使用的插值點(diǎn)較多，故等值線較為光滑，梯度較小，可以清楚看到降水大值區(qū)與實(shí)際情況對(duì)應(yīng)較好；在繪制分街道（鎮(zhèn)）的降水分布圖時(shí)，通過將街道（鎮(zhèn)）所有插值點(diǎn)取平均后作為該街道（鎮(zhèn)）的數(shù)值并填充，方法相對(duì)較簡(jiǎn)單，降水分布情況與實(shí)際情況較吻合。

3.3 降水預(yù)報(bào)結(jié)果分析

降水預(yù)報(bào)結(jié)果的輸出其實(shí)是通過數(shù)值預(yù)報(bào)格點(diǎn)數(shù)據(jù)經(jīng)插值處理后得到的，故不討論其準(zhǔn)確性，僅討論格點(diǎn)數(shù)據(jù)經(jīng)插值算法后在本地的表現(xiàn)效果。圖4是2022年9月2日20：00至5日20：00，臺(tái)風(fēng)“軒蘭諾”影響江北區(qū)期間，歐洲中心（EC）數(shù)值模式浙江尺度和江北區(qū)精細(xì)化降水預(yù)報(bào)平臺(tái)輸出的江北行政區(qū)域內(nèi)各街道（鎮(zhèn)）降水預(yù)報(bào)結(jié)果的對(duì)比，選擇的初始起報(bào)場(chǎng)時(shí)間分別是9月2日20：00、3日20：00和4日20：00，預(yù)報(bào)時(shí)長(zhǎng)為24 h。從圖4可見，平臺(tái)對(duì)數(shù)值模式格點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了精細(xì)化預(yù)報(bào)，各街道（鎮(zhèn)）依照插值數(shù)據(jù)平均后生成了精細(xì)化的降水預(yù)報(bào)數(shù)值，其中在9月2日20：00、3日20：00的起報(bào)場(chǎng)對(duì)應(yīng)的降水預(yù)報(bào)圖中，江北區(qū)各街道（鎮(zhèn)）降水分布總體較均勻；而在9月4日20：00至5日20：00的降水預(yù)報(bào)中，各街道（鎮(zhèn)）降水呈現(xiàn)西北多東南少的分布趨勢(shì)，預(yù)報(bào)降水量最大的鎮(zhèn)為慈城鎮(zhèn)40 mm，最少的是南部的外灘街道33 mm，這與歐洲中心（EC）模式所預(yù)報(bào)的鄰近4個(gè)格點(diǎn)降水分布趨勢(shì)一致，表現(xiàn)效果較好。

4 結(jié)論與討論

（1）江北區(qū)精細(xì)化降水預(yù)報(bào)平臺(tái)通過對(duì)浙江智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)、歐洲中心（EC）數(shù)值模式、上?？焖俑峦A(yù)報(bào)系統(tǒng)和CMA-3 km數(shù)值模式的降水格點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理和分析計(jì)算，得到了江北區(qū)分街道（鎮(zhèn)）、分區(qū)域自動(dòng)氣象站（單點(diǎn)）的降水精細(xì)化預(yù)報(bào)產(chǎn)品，并在Web端實(shí)現(xiàn)了人機(jī)交互和產(chǎn)品輸出，實(shí)現(xiàn)了智能網(wǎng)格數(shù)據(jù)、數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品的本地化應(yīng)用，為區(qū)縣級(jí)氣象臺(tái)站在梅汛期等重大降水天氣過程的氣象服務(wù)提供了技術(shù)支撐，取得了較好的效果。

（2）平臺(tái)操作簡(jiǎn)單，代碼精簡(jiǎn)，數(shù)據(jù)庫(kù)相對(duì)較小，并為后續(xù)其他功能的拓展預(yù)留了接口和開發(fā)空間，可廣泛應(yīng)用于不同市、縣級(jí)氣象部門的預(yù)報(bào)預(yù)警服務(wù)業(yè)務(wù)，具備較好的推廣性和拓展性。

（3）由于平臺(tái)產(chǎn)品是由智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)、數(shù)值模式預(yù)報(bào)的格點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值計(jì)算后得到的，因此，在實(shí)際工作中，還需要憑借業(yè)務(wù)人員的理論知識(shí)和天氣預(yù)報(bào)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行人工訂正，才能將產(chǎn)品更好地應(yīng)用于本地化氣象決策和公眾服務(wù)。

參考文獻(xiàn)

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