氣象災害預警信號質量檢驗系統設計、開發與應用

彭興德,王 彪,楊 靜,李光芬

(1.貴州省氣象臺，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

氣象災害預警信號(以下簡稱預警信號)發布工作開展已近20 a，已成為各級氣象臺站的核心業務。國內在預警信號發布、制作、管理等方面的研究較多，技術上比較成熟[1-4]，但在預警信號質量檢驗上，因涉及到技術環節復雜、繁瑣，到2014年末才出臺了《氣象災害預警信號質量檢驗辦法(試行)》(以下簡稱檢驗辦法)，對檢驗方法、技術進行了規范。根據該規范，謝仁波等[5]對貴州省思南縣夏季預警時段暴雨特征及預警信號發布進行了探討，劉新彥等[6]對山東省濟陽縣2015—2016 年預警信號分時段進行質量檢驗，格央等[7]對西藏自治區2015年上半年的暴雪預警信號進行了質量檢驗，以上均采用人工方法，涉及的災害類別及區域單元少、時效短、資料統計工作量小。總體來看，業務中按照檢驗辦法實現預警信號質量客觀檢驗的應用較少。貴州省根據預警信號檢驗技術方法，結合實際業務應用，開發了省、市、縣分層級、滿足不同用戶需求的預警信號客觀化檢驗業務系統，對預警信號質量檢驗業務進行了規范。

1 檢驗內容和方法

根據檢驗辦法，暴雨、暴雪、大風、大霧需要進行分級和不分級檢驗，冰雹和雷電只進行不分級檢驗。檢驗內容包括預警信號的準確性和時效性，準確性是指實際發生的災害性天氣嚴重程度與發布預警信號的對應情況，時效性是指預警信號發布時間相對災害性天氣發生時間的提前量。準確性的檢驗指標共4項，即質量評分(TS)、空報率(FAR)、漏報率(PO)、命中率(POD)；時效性的檢驗指標為3項，即準確預警的時間提前量(T1)、預警的時間提前量(T2)、有效預警的時間提前量(T3),準確性指標用百分比表示，時間提前量指標用分鐘表示。各指標計算方法如下：

1.1 準確性檢驗算法

(1)

(2)

(3)

(4)

1.2 時效性檢驗算法

(5)

(6)

(7)

上述公式中，k為分級檢驗中預警信號級別，一般為1～4級，分別代表藍色、黃色、橙色、紅色預警信號，NAk、NBk、NCk為分級檢驗統計時段內k級別預警正確、空報、漏報次數,NA、NB、NC為不分級檢驗統計時段內預警正確、空報、漏報次數。∑Ck為分級檢驗統計時段內第K級預警信號的提前時間總和(分鐘)，∑C為不分級檢驗統計時段內某類氣象災害預警信號的提前時間總和(分鐘)。

在分級檢驗中，在對某類氣象災害預警信號不同級別進行檢驗后，還需要對各級別的準確率和時效性進行綜合評定，即預警信號所有級別檢驗，其各指標計算公式如下：

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

2 系統設計

以上述檢驗規則、方法為基礎，結合貴州省的資料現狀，設計、開發了貴州預警信號質量檢驗業務系統，系統主要流程如下圖1，重要環節方法介紹如下。

圖1 預警信號質量檢驗系統流程圖Fig.1 Flow chart of the quality verification system of warning signals

2.1 指標站的確定

根據檢驗辦法，暴雨、暴雪、大霧、大風預警信號需要以指標站資料作為實況。指標站根據多年設備運行穩定度、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、大風按照全省85個國家級自動站確定；暴雨按照85個國家級自動站和1 709個區域自動站確定；暴雪根據《貴州省應急加密重要天氣報告(試行)》業務規定，由編發加密報文記錄觀測點確定，以此建立了各項目指標站數據庫，雷電和冰雹無指標站，按縣域確定。

2.2 預警信號獲取

2.2.1 縣局預警信號獲取 對于縣局的預警信號，從國家突發事件預警信息發布網站的網頁http://www.12379.cn/data/alarm_list_all.html獲取，為此基于python2.7環境開發了專用程序，利用urllib庫抓取解析目標網頁，將返回信息轉為json格式，循環解析每條預警信號，每條預警信息包含如下字段：{"description":"描述信息","headline":"預警頭信息","identifier":"發布單位及預警信號時間信息","sendTime":"傳送時間信息"}，部分關鍵代碼如下：

def gzyjListFromjs(js): //輸入頁面返回，根據頁面中的identifier獲取每條預警信號詳細內容，并以list格式返回

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

gzyj = [] //創建空的預警信號list

for yj in yjs["alertData"]: //遍歷預警信號里面的alertdata

yjinfourl = "http://www.12379.cn/data/alarmcontent/"+identifier+".html" //根據預警信號identifier生成每條預警信號的url

try:

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

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

return gzyj /返回預警信號list

def getHtml(url): //抓取網頁，并返回頁面信息

page = urllib.urlopen(url) //調用urllib庫的urlopen函數抓取網頁

html = page.read() //解析網頁內容

return html //返回網頁內容

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

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

解析后數據入庫，每條記錄包含編號、所屬市州、縣市、預警信號類別、級別、狀態、發布時間、內容、檢驗評定狀況、實況災害時間等字段。

2.2.2 市州和省級預警信號獲取 由于檢驗辦法規定“預警信號檢驗以縣(區)為檢驗單元”，市州和省級發布預警信號需要畫落區，根據所畫落區識別出覆蓋的檢驗單元，為此貴州省開發了省臺和市州臺發布預警專用的一體化業務平臺，生成市州預警信號數據記錄，監控程序直接從中提取。

2.3 實況資料獲取

各檢驗項目資料獲取和統計、檢驗、查詢頁面是系統開發的重點，為方便均采用C#環境編寫，部分資料處理關鍵方法介紹如下。

2.3.1 暴雨資料的獲取和統計 暴雨資料的統計是難點，系統對指標站有降水發生后從CIMISS中取1 min降水量，滾動統計過去12 h、6 h和3 h動態累積降水，從統計結果中挑取出符合暴雨預警信號各級別的降水記錄，根據檢驗單元所有達到記錄的指標站時間計算平均時間，得到該檢驗單元各級別暴雨氣象災害出現時間。其獲取數據及統計關鍵代碼如下：

public void StatStation(DSYJXH.TargetStationRow tsrRow)

{ try

{ //循環分鐘，取得該分鐘對應的3 h，6 h，12 h數據

//根據判斷入庫

DSYJXH.tabRainMinuteNewRow[] trmnrRows = GetStationRainMinuteInTimePart(tsrRow.StationID);//根據站點ID獲取對應分鐘數據集

if (trmnrRows.Length > 0) //數據集結果總數大于0時

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

{rdtaAdapter = new raindataTableAdapter(); } //取得當前站點在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];//當前行參數賦值

//以下取得指定時間段的降雨量情況

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、大風資料的獲取 監控程序從CIMISS數據庫中讀取能見度<500 m的記錄，讀入數據和出現時間并同時讀取該時段的有關天氣現象數據，得到能見度數據記錄；當監控到最大風速>10.7 m/s(6級)或極大風速>13.8 m/s(7級)，則讀取數據得到大風預警實況記錄。其中能見度等數據獲取關鍵代碼如下：

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

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

obdt = obdt.AddHours(8);

switch (dtSource.Rows[i]["vis"].ToString())//根據能見度類型 設置能見度值參數和時間參數

{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能見度時間

break;

}

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

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

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

2.3.3 雷電實況數據庫的獲取 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，同時按照2 h和6 h滾動統計檢驗單元(縣域)云地閃累計次數，當累計次數≥5次，獲取出現時間，形成檢驗單元的雷電實況記錄。

2.3.4 暴雪和冰雹數據庫的獲取 根據加密報文獲取加密報觀測站點冰雹和積雪記錄，包含觀測點編號、天氣現象類型(積雪、冰雹)、降水量、積雪厚度、冰雹直徑、起止時間(同一天內可有多個重復時段)等內容。

2.4 預警信號質量的檢驗

監控程序實時獲取預警信息和災害性天氣實況資料，形成預警庫和實況庫，評分程序根據檢驗詳細規則，對預警信號進行逐條評定，得到逐條預警的NAk、NBk、NCk、NA、NB、NC、預警時間A、災害出現時間B、提前量C等記錄，并根據逐條評定結果分時段、分統計對象對預警準確率和時效性指標進行計算，所有結果按照用戶和類別存形成數據庫。

3 系統的功能和應用

根據用戶需求，實現了省、市州、縣三級發布的氣象災害預警信號質量檢驗統計。按照全省、市(州)縣綜合、縣級、省氣象臺、單市(州)綜合、市(州)氣象臺、單市(州)縣級、縣(市、區)、預報員個人等不同需求統計。“全省”以省臺、市州氣象臺、縣氣象臺發布的預警信號為檢驗統計對象，“市(州)縣綜合”則以全省所有市(州)及縣(市、區)級氣象臺發布的預警信號為檢驗統計對象(即不含省氣象臺)，“縣級”則僅以全省所有縣(市、區)氣象臺發布的預警信號為檢驗統計對象(不含市州臺和省臺)，“單市(州)綜合”以單獨市(州)氣象臺和市(州)所轄縣(市、區)氣象臺發布的預警信號為檢驗統計對象，“單市(州)縣級”以單獨市(州)所轄縣(市、區)氣象臺發布的預警信號為檢驗統計對象，“省氣象臺”、“市(州)氣象臺”、“縣(市、區)”則分別以省臺、單獨市(州)氣象臺、單個縣(市、區)氣象臺發布的預警信號為檢驗，預報員個人則以預報員發布的預警信號為檢驗統計對象，系統還充分考慮其他一些重要特定指標的統計。預報員和業務管理部門從客戶端瀏覽器，輸入查詢條件，即可實現對檢驗結果和相關指標以表格、圖表、圖形、文本等方式輸出。

3.1 具體功能

①逐條信息閱覽

用戶可通過頁面對逐條預警信號評定信息進行查詢，可設定每頁面顯示條數，通過頁面了解每條預警各個字段狀態信息，包括與評定相對應的NAk、NBk、NCk、NA、NB、NC、Ck、C的計算值等，便于預報員和管理人員對預警信號檢驗信息的查核。

②質量檢驗比較統計

實現對同一統計主體按照時間序列，對各類預警檢驗質量和時間提前量的統計。如圖2、圖3，隨機以“黔南自治州”為統計對象，時間為2018年全年，災害類型選擇“暴雨”，檢驗類型選擇“不分級別”，項目分別選擇“質量”和“時間”，得到黔南自治州2018年各月暴雨不分級別準確性和時間提前量檢驗結果(未顯示的1、2、10、11、12月份為無暴雨預警記錄)。

圖2 2018年1—12月黔南自治州暴雨預警信號不分級別準確性檢驗(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警信號不分級別時間提前量檢驗(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)

根據選定周、月、季度、半年、全年時段，對同一統計對象所包含的分對象的各類預警質量和時間提前量進行統計。如圖4、圖5，隨機以“貴州省”為統計對象，時間選擇6月，災害類型選擇“暴雨”，檢驗類型選擇“不分級別”，項目分別選擇“質量”和“時間”，得到2018年6月貴州省、省氣象臺、9個市州暴雨不分級別準確性和時間提前量檢驗結果。

圖4 貴州省2018年6月省級和市州暴雨預警信號不分級別準確性檢驗(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月省級和市州暴雨預警信號不分級別時間提前量檢驗(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常規統計

能實現按檢驗主體在統計時段內對同類或不同類預警信號發布條數、占比等進行快速統計。

④特定指標統計

實現以省、市州、縣為對象，按照周、月、季度、半年、全年時段，對現代化指標體系中“災害天氣預警能力E”涉及到的一些特定指標進行直接或間接快速統計，便于各級氣象業務管理部門對氣象臺站的目標管理和考核。如表1，為在界面中選擇“特定指標統計”功能，按隨機選擇“貴陽市”，發布單位為“全部”(即貴陽市氣象臺及所轄8個縣(市、區)綜合)、時間段為2018年1月1日—2018年9月30日，統計了貴陽市全市強對流預警的特定指標。

表1 貴陽市2018年1—9月強對流預警特定指標統計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信息報送統計

實現以對省、市、縣綜合檢驗結果按照時段生成報表導出，并按月自動生成上報中國局的材料文本文件，這是系統最重要和常用的功能之一。如表2，在界面中選擇“信息報送統計”功能，隨機選擇統計對象為“松桃縣”，統計年份選2017年，統計時段為全年，導出了松桃縣2017年預警信號檢驗的年報表。

⑥預報員個人預警信號質量檢驗

能夠對省氣象臺、市(州)氣象臺預報員發布的預警信號按個人為主體進行周、月、季度、半年、全年時段預警信號檢驗，便于預報員開展個人技術總結和管理部門對預報員的質量考核規范化管理。

表2 按指定檢驗對象獲得預警信號質量檢驗報告(以松桃縣2017年預警信號質量檢驗報表為例)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：時間為2017年1月1日—12月31日。

⑦縣級歷史預警信號回算

使用該系統對2013—2015年有歷史記錄的暴雨、大風、大霧、暴雪、雷電預警信號,對2010—2015年有記錄的冰雹預警信號進行了回算檢驗，歷史回算檢驗只針對縣(市、區)發布的預警信號，得到了多年連貫的貴州省預警信號質量檢驗基礎數據。

4 結論

①利用該系統，各級預報員實現了對所發預警信號質量和時間提前量的跟蹤檢查，便于總結，對于提升預警信號水平有較好指導意義。

②利用該系統，各級氣象業務管理部門能快速便捷的實現對所轄臺站、單個臺站，各類預警信號的檢驗情況、現代化建設指標、預報員個人預警質量等進行快速統計，生成周、月、季度、半年、全年質量檢驗結果，并以圖形、圖表、報表等方式輸出，實現省局對全省及市州需求時段的預警信號質量通報，各市(州)也實現了對本級及所轄縣(市、區)的特定時段預警信號質量通報，促進了預警信號業務工作的規范化開展，并按月自動生成上報中國局的材料文本文件，提高了管理水平和工作效率。