盘点亚运会协办城市赛场预报技术

本文转自：中国气象报

亚运开幕式的精彩呈现，是气象部门国省联动一盘棋凝聚力的体现，也是浙江省气象部门集体智慧的彰显。宁波、绍兴、湖州、金华、温州等协办城市开发的精细化风场预报等技术，为亚运赛事气象保障增添科技力量。

宁波帆船赛事海域精细化风场预报技术

宁波市气象局开发了帆船赛事海域“百米级、分钟级”精细化风场预报模式（以下简称“风场预报模式”），为提高亚帆赛气象保障服务水平和本地区近海海洋气象服务提供科技支撑。

风场预报模式利用宁波人工智能超算中心的人工智能技术和算力资源优势，对赛区自动气象观测设备、周边海岛自动站、海洋浮标站等资料进行对比分析，研究基于机器学习方法建立以动力模式产品为基础、以统计释用产品为扩展、以亚帆赛风场精细化产品为目的的客观预报订正方法。

风场预报模式高空间分辨率可达百米级，时间分辨率达分钟级（15分钟），并可较好地反映微小地形对风场的影响，解决了亚帆赛对风力预报“百米级、分钟级”的精度要求，计算时间从9小时缩短为4.5小时，大大提高了服务效率。

湖州城市积涝预警预报技术

依托气象灾害综合风险普查成果，湖州市气象局创新开展基于大数据的暴雨灾害影响预报技术研发，综合分析研判未来高影响天气下的城市运行致灾因子及风险，以乡镇为单位开展城市受淹敏感性分析，形成城市积涝预警产品，目前已经向亚运城市运行保障专班提供积涝预警6次。

湖州赛区排球场馆位于德清县体育中心，地势较低，内涝风险较高。德清县气象局联合浙江省气科所共同研发高精度预报技术，开展基于大数据的暴雨灾害影响预报技术研发，形成风险隐患看得见、监测防控有手段、应急救援科学研判、灾后处置快速高效的闭环管控，实现从“一屏可知全局”到“一体运行联动”的安全态势综合治理提档升级，保障亚运城市运行灵活畅通。

绍兴强对流天气智能识别模型

绍兴市气象局在省气象局的技术指导下，牵头实施了“基于深度学习的强对流天气预报技术研究”项目，构建了强对流天气智能识别模型，通过神经网络的自学习，实现了未来3小时强对流天气自动识别告警。

该项目通过对低概率训练样本进行多重采样，同时增加与X波段相控阵天气雷达的组网协同观测，开展精细到场馆尺度的天气预报，解决强对流天气提前预报时间短，落区预报不够精细的难题，达到全国领先水平。实验结果表明，采用深度神经网络模型对强对流天气识别的命中率可达80%。

该成果在绍兴亚运棒垒球馆启用仪式中发挥关键作用。2021年6月24日，经省、市气象会商，预测绍兴棒垒球馆启动仪式有较大概率遭遇雷电、大风和短时暴雨影响。绍兴市气象局融合X波段相控阵天气雷达组网观测和强对流天气智能识别模型，圆满完成开幕式气象保障任务。

金华降水客观化订正产品

金华市气象局针对亚运气象服务保障需求研发了降水数字化客观订正检验业务及产品（以下简称“降水客观化订正产品”），不仅可为赛事降水预报提供参考，同时也可以为日常网格化预报提供参考。

该研究对多源数值模式数据进行收集和处理，对于弱降水采用多源模式最优评分法进行检验、订正，对于一般性降水则利用集合概率匹配或频率匹配等方法进行订正，对影响浙中地区的强天气、暴雨进行分型和偏差统计。

6月8日，降水客观化订正算法运用自适应集成算法和频率匹配算法对金华降水进行客观化的订正和日常业务化检验，形成的降水客观化订正产品为预报员提供参考。

温州龙舟赛场风浪预报系统

针对龙舟、足球赛服务保障需求，温州市气象局依托中国气象局上海台风所快速更新同化数值预报模式（WARR）开发了龙舟赛场风浪预报系统，已在亚运赛事保障服务中投入试用。

该系统利用网格降尺度技术将WARR输出资料的水平分辨率降尺度至1公里，使用赛事点及其附近的观测站资料及WARR中高影响近地面要素因子，构建观测要素与WARR模式要素偏差的相关系数，从而实现对亚运赛事点进行精确到1公里、逐小时的滚动预报。

该系统融合了第三代波浪模式SWAN产品，开展龙舟赛场风浪预报，在赛事点的降雨、风速、风向转变等要素达到预警指标时，自动发出高风险天气预警。

（简菊芳、麻碧华、王晓、宋叶峰、杨丽萍、王洪勋、徐亚钦、吴贤笃）