氣象防災減災中短時臨近天氣預報應用分析

摘 要：短時臨近天氣預報在氣象防災減災中發揮著不可替代的作用，但其應用仍存在一定局限性。在介紹短時臨近預報的基礎上，重點探討了其在暴雨洪澇、雷電、臺風等主要氣象災害預警中的應用，揭示了預報準確性、預警信息發布傳播、部門協同等方面的局限性，提出了加強關鍵技術攻關、優化預警信息發布機制、深化部門合作、創新科普宣教模式等對策。

關鍵詞：短時臨近預報；氣象災害；防災減災；預警應用

中圖分類號：S421 文獻標志碼：B 文章編號：2095–3305（2024）09–0-03

近年來，我國加快推進氣象現代化建設，大力提高氣象監測預報預警和防災減災服務水平，為保障人民生命財產安全、促進經濟社會可持續發展提供有力支撐。作為氣象防災減災的“利器”，短時臨近預報在增強預警時效性、引導科學應對等方面具有重要作用。因此，全面分析短時臨近預報在防災減災中的應用現狀、局限性及優化對策，可以推動預報預警體系建設。

1 短時臨近預報概述

1.1 短時臨近預報的概念、特點及意義

短時臨近預報是指對未來0～6 h的天氣狀況進行預測和預警，具有時效短、更新頻繁、精度高、針對性強等特點。其通過探測和分析對流尺度天氣系統，結合數值模式和統計方法，對強對流天氣、暴雨、雷電、大風等災害性天氣進行快速預警，為防災減災提供關鍵決策依據。短時臨近預報的發展和應用，對提高氣象災害防御能力、保障人民生命財產安全具有重要意義。短時臨近預報已成為現代氣象業務的重要組成部分，在全球范圍內得到廣泛重視和快速發展。

1.2 常用的短時臨近預報技術方法

短時臨近預報綜合應用多種先進的探測和預報技術。雷達外推技術利用雷達回波的時間和空間變化特征，對未來短時間內的降水區域和強度進行外推預報。中尺度數值預報模式通過同化多源觀測資料，對中小尺度天氣系統的發生、發展進行快速預報，為臨近預報提供重要參考。人工智能技術如機器學習和深度學習，可以從海量歷史數據中提取關鍵特征，構建天氣模式和預報方程，不斷增強預報效果。此外，綜合集成多種觀測資料和模式產品，可以顯著增強短時臨近預報的時效性和準確性。

1.3 國內外短時臨近預報技術發展現狀對比

美國積極推進短時臨近預報系統建設，自20世紀90年代起相繼開發了嚴重天氣觀測與分析系統（SCAN）、合作雷達與預報工具（CRAFT）等新一代臨近預報系統。歐洲中期天氣預報中心建立了覆蓋全球的短期集合預報系統，提供全球50多個模式的集合預報產品。日本研發了綜合預報系統的短時臨近預報版本（SYNFOS-T），1 h更新一次覆蓋日本及周邊地區的0～9 h臨近預報。雖然我國短時臨近預報技術的發展相對較晚，但近年來通過氣象、水利、應急等部門聯合攻關，在本地化臨近預報系統開發、關鍵技術創新、業務化應用等方面取得了長足進步，預報時效性和精度不斷提升。

1.4 短時臨近預報技術面臨的主要挑戰

短時臨近預報技術雖然取得了長足進步，但在進一步提升預報時效性和精度方面仍面臨諸多挑戰。首先，強對流天氣的突發性、局地性及快速演變特征，導致其觸發和發展過程具有較大的不確定性，對精準預報提出了更高要求。其次，現有數值模式在對流參數化、邊界層過程描述、云微物理過程模擬等方面還存在不足，難以準確預報深對流的觸發、發展和演變。最后，高質量觀測資料的缺乏，尤其是在時空分辨率和覆蓋范圍方面的不足，制約了數值模式同化和初始場的準確性，進而影響臨近預報效果。同時，多源異構觀測資料的質量控制和快速同化技術有待進一步突破，現有方法在處理觀測數據的系統偏差、代表性誤差等方面還存在局限性。

2 短時臨近預報在防災減災中的應用及其局限性

2.1 短時臨近預報在防災減災中的應用

2.1.1 暴雨洪澇災害

短時臨近預報在暴雨洪澇災害預警中發揮著關鍵作用。2021年7月20日，河南省鄭州市遭遇特大暴雨，鄭州市氣象臺于當日06：02發布暴雨紅色預警，提示鄭州市區及所轄縣市降水量將達100 mm以上。在此次事件中，鄭州市氣象臺共發布了11條暴雨紅色預警信息。預警信息通過短信等渠道快速發布，為政府部門和公眾提供了及時的防范信息。氣象部門通過對雷達回波的外推和識別，結合多源觀測資料與數值模式，利用機器學習算法對未來0～6 h強降水的時間、位置、強度進行精準預報，并實時更新預警信息[1]。針對城市內澇點、山洪災害隱患區等重點防御對象，氣象部門還開展預警信息的精準推送服務，通過政務服務平臺等實現分區域、分對象、分時段的定向預警，進一步增強預警信息的時效性和精準性，最大限度地降低災害風險和減少損失。

2.1.2 雷電災害預警

雷電災害預警是短時臨近預報的重要應用領域。2023年6月6日，四川省米易縣氣象臺發布雷電黃色預警信號，預計未來6 h內米易縣的部分地區將有雷電活動，可能伴有短時強降水和陣性大風。此次預警信號通過突發事件預警信息發布系統及時傳達給公眾。氣象部門基于閃電定位系統和天氣雷達的實時監測，利用人工智能算法對雷暴單體進行識別和外推，對雷電大風的時間、位置、強度開展精細化臨近預報，提前10～30 min發布預警信息[2]。氣象部門與應急管理、民航、電力等部門建立多維度、立體化的雷電預警信息發布機制，通過官方網站、移動APP、電視等渠道進行聯合發布，并針對機場、變電站、旅游景區等重點防御對象開展精準預警，指導開展臨時避險、調度值守等防范措施，有效降低雷電災害風險。

2.1.3 臺風災害

臺風災害預警也是短時臨近預報的重點應用之一。2022年9月，臺風“梅花”先后4次分別登陸浙江省、上海市、山東省和遼寧省。中央氣象臺和相關省（直轄市）氣象臺通過高頻會商、上下聯動，滾動預報，及時預警，精準預報了臺風“梅花”的路徑、強度及風雨影響。例如，在臺風登陸浙江省前，浙江省氣象臺提前30 h預警登陸時間和地點。氣象部門綜合利用多源衛星遙感、雷達探測、海洋浮標等觀測資料，對臺風中心位置、強度、風雨量級進行實時監測，對臺風未來6～72 h路徑、強度、風雨量級進行滾動預報，預報更新的頻率為3 h/次。臺風預警信息通過電視、廣播、網絡、手機等渠道迅速發布，提示公眾和相關部門及時采取防范措施。氣象部門還與海洋、應急、交通等部門開展聯合會商，針對近岸漁船回港、港口碼頭防御、人員轉移等重點任務制定分區域、分時段、分對象的精準預警方案，有力指導各項防臺減災行動。

2.1.4 其他災害

短時臨近預報在低溫雨雪冰凍、大霧、沙塵暴等災害性天氣預警中同樣發揮著重要作用。2022年1月，北京市氣象局針對強降雪天氣發布暴雪藍色預警。預警信息通過多種渠道迅速傳達，政府部門采取應急措施，如學校停課、交通管制等。在此次降雪過程中，北京市平均降雪量達到6 mm，城區降雪量為2～5 mm。氣象部門利用自動站、激光雷達等探測資料，對降雪相態、能見度、風速等要素進行實時監測，結合數值模式和統計方法，開展未來0～24 h的精細化預報。在預警信息呈現方面，越來越多采用可視化、交互式的表達方式，增強預警信息的直觀性和可讀性。同時，加強對災害風險評估研究，定量分析災害致災因子與承災體時空分布特征，為精準預警、風險管控和應急處置提供更加科學的決策依據。

2.2 短時臨近預報在防災減災中應用的局限性

預警信息覆蓋面有待擴大和時效性有待增強，農村、山區等偏遠地區由于基礎設施薄弱、信息渠道單一，預警信息傳播和覆蓋存在盲區。預警信息解讀和應用能力亟待提高，部分基層政府和公眾對預警信息理解和響應存在偏差，難以將預警信息迅速轉化為有效的防災減災行動。當前，各部門間存在信息壁壘，在災害快速演變的情況下，氣象、水利、應急管理、交通等部門之間的預警信息和監測數據難以得到實時共享，未能及時啟動應急預案。公眾風險意識和自我防范能力欠缺，災害來臨時，部分民眾存在僥幸心理，難以科學合理地避險。這些問題在一定程度上削弱了短時臨近預報在防災減災中的應用效果。

3 短時臨近預報提高防災減災效能的對策

3.1 加強關鍵技術研發，提高預報時效性和精度

首先，完善天氣雷達、閃電定位系統等立體觀測網絡建設，增強對流尺度天氣監測的時空分辨率，擴大預警覆蓋面、增強預警時效性。其次，發展智能化、定量化臨近預報技術，利用人工智能、大數據分析等前沿方法，對雷達回波外推、數值模式集合預報等傳統技術進行改進優化，顯著提升預報精度。再次，加強災害風險評估模型研究，定量分析致災因子與承災體時空分布特征，為精準預警提供科學支撐[3]。最后，建立多源觀測資料快速同化方法，提高初始場精度，增強預報時效性。上述關鍵技術協同攻關集成應用，使強對流天氣臨近預報時效達30～60 min，位置誤差控制在5～10 km，為防災減災提供精準及時的預警信息。

3.2 優化災害預警信息發布傳播機制

積極拓展手機APP、社交媒體、智能終端等新型發布渠道，實現預警信息精準推送和實時更新，是大勢所趨。預警信息內容呈現要突出重點、簡明扼要，提高可讀性和易懂性。預警信息傳播方式要建立“政府主導、部門協同、社會參與”的立體化傳播機制，充分發揮基層組織和社區網格作用，實現預警信息“最后一公里”精準傳遞。同時，增強預警信息發布時效性和權威性，建立健全快速響應和協調聯動機制，確保預警信息第一時間通過權威渠道發布傳播，提高公眾對預警信息的信任度和執行力。

3.3 深化部門合作，加強預警信息共享

建立健全的災害預警信息部門會商和聯合發布機制，由氣象部門提供權威準確的氣象預警信息，相關部門根據職責分工提供災情隱患、脆弱性分析等信息，形成多災種綜合預警，增強預警時效性和準確性。構建部門間災害預警信息共享平臺，實現監測預警信息實時交換和互聯互通，提高多部門快速響應和聯合行動能力[4]。完善重大災害預警信息部門會商研判機制，開展災害風險綜合會商分析，為重大決策提供多學科、多維度專業支撐。加強基層防災減災協同，組建鄉鎮（社區）三防指揮機構，整合基層防災資源，構建“縱向到底、橫向到邊”的基層氣象防災減災協同網絡，提高基層預警信息覆蓋率和到達率[5-8]。

3.4 創新預警信息呈現方式，提高公眾接受度

首先，積極創新預警信息呈現方式，開發分眾化、差異化預警信息產品，針對不同地區、行業、人群定制個性化預警服務方案，擴大預警信息覆蓋面和提高其到達率。其次，拓展可視化表達，采用圖形化、視頻化、交互式等形式，直觀呈現災害風險時空分布和演變趨勢，提高預警信息感知度。再次，加強對影響預報研究，定量評估災害性天氣可能影響后果，提示公眾采取針對性的防范措施，強化預警信息的指導性和可操作性。最后，建立預警信息專業解讀和權威發布機制，組建多學科專家團隊，對重大災害預警信息開展會商分析和趨勢研判，用通俗易懂語言解讀預警信息，增強預警信息權威性和公信力。

3.5 加強防災減災科普宣教，提高社會應對能力

將防災減災教育納入國民教育體系，針對中小學生開發防災減災課程和教材，提高青少年群體避險自救能力。創新社區防災減災宣傳模式，利用新媒體平臺開展豐富多樣的科普宣傳活動，普及防災避險知識，增強公眾風險和責任意識。組建基層氣象災害信息員隊伍，通過專業培訓和實踐演練，提高災害信息員風險識別和預警響應能力，使其更好地發揮“哨兵”作用。加強農村、社區等基層防災減災指導和幫扶，因地制宜地編制社區防災減災預案和避險手冊，定期組織應急演練，切實提高基層防災減災組織動員和快速反應能力。防災減災科普宣教要全方位、多層次，增強社會各界憂患、責任和防范意識，形成專家治理和社會共治相結合的防災減災格局。

3.6 建立健全的預警信息評估反饋機制

構建預警信息時效性、準確性、精細化程度等評估指標體系，建立多維度、動態化預警質量評價機制，可為預警能力提高提供可量化、可考核的標準。建立預警信息使用反饋渠道，通過問卷調查、座談訪談等方式，廣泛收集各類用戶對預警產品和服務的意見、建議，及時發現并處理預警能力建設的薄弱環節。開展極端天氣災害事件預警響應情況評估，系統梳理預警發布、傳播、響應等環節存在的問題，總結防災減災實踐中的經驗教訓[9-11]。將預警信息評估反饋結果作為預報員績效考核、業務培訓等工作的重要依據，建立持續改進和優化的閉環機制，不斷提升預警預報產品精細化水平和實踐應用價值，推動預警能力建設與防災減災需求精準匹配、持續適配。

4 結束語

短時臨近天氣預報在氣象防災減災中具有不可替代的重要作用。未來，應進一步加強關鍵技術攻關，優化完善預警信息發布機制，深化部門協同，創新科普宣教模式，不斷增強預報預警時效性、精準性和權威性。同時，還應加強災害風險評估、應急響應流程優化等方面的研究，構建“觀測—預報—服務”一體化的現代氣象防災減災體系。隨著科技進步和管理水平的不斷提高，短時臨近預報必將在氣象防災減災中發揮更大作用，為提高綜合防災減災救災能力、促進人與自然和諧共生貢獻智慧和力量。

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收稿日期：2024-06-11

作者簡介：王一淞（1985—），女，吉林松原人，工程師，氣象預報預警。