城市运管气象风险预警系统的设计与研制

张伟锋 黄波 李飞

摘要：城市运行风险预警涉及到多个方面，本研究在气象灾害风险预警基础上，结合城市的网格化管理，把气象灾害的风险预警落实到管理网格。本文研究气象在城市运行风险预警中的应用，针对城市运行管理中心需求，以暴雨内涝、低温寒潮、高温热浪等灾害影响为切入点，将气象大数据与交通、网格、热线等城市综合治理大数据共融互通，将风险预警嵌入到城市运行综合管理平台，为精细化城市运行管理提供支撑。最后以徐汇区为试点，说明了本研究的可行性及其应用效果。

关键词：气象灾害;风险预警;城市运行;网格化

中圖分类号：P429 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）04-0128-04

0 引言

城市气象灾害是指发生在城市区域，由于气象要素或其组合的异常，对城市运行带来很大影响的各类事件，包括暴雨内涝、低温寒潮、高温热浪等。由于城市人口集中、财产密集，一旦发生气象灾害，其受灾的影响和损失就会很大，如2005年，受“麦莎”台风影响，上海市区200余路段马路积水，因电线被风挂断以及暴雨积水触电死亡4人，受伤149人，直接经济损失约13.4亿元[1];2008年春运期间，上海出现持续低温雨雪天气，大量旅客的出行受阻，因路面结冰和积雪，造成跌伤骨折、车祸的急救病人成倍增加[2]。

气象灾害风险预警是城市防御气象灾害中重要的非工程措施之一，通过对城市气象灾害风险进行预警，制定应对灾害的防治措施，能减少或避免灾害带来的损失[3]。目前，已有许多城市开发了不同类型的城市气象灾害风险预警系统，如2000年天津市建立了城区内涝仿真系统，将雨量信息和气象预报数据带入模型进行模拟计算，实现城市内涝的预报预警，此后，武汉、西安、南宁、郑州等城市也相继建立了城市内涝预警系统[4];上海市建立了多灾种风险分析与研判三维辅助决策系统，系统能根据当前天气监测数据与高影响天气落区预报信息，智能地分析暴雨、大风、雷电等灾害风险等级与影响范围[5]。

基于气象的城市运行风险预警系统是在气象灾害风险预警基础上，结合城市的网格化管理，把气象灾害的风险预警落实到管理网格，为城市的精细化管理提供支撑。本论文以上海市徐汇区为例，介绍气象在城市运行风险预警中的应用。

1 系统设计

系统针对徐汇区城市运行管理中心需求，以暴雨内涝、低温寒潮、高温热浪等灾害影响为切入点，将气象大数据与交通、网格、热线等城市综合治理大数据共融互通，将风险预警嵌入到徐汇区城市运行综合管理平台，为精细化城市运行管理提供支撑。

系统总体设计如图1所示。系统集数据采集、判断、展现、制作、发布于一体，主体采用BS构架，实现数据的集中存储和云平台管理。系统由数据库、云平台、后台服务程序、客户端Web系统组成，关系型数据库采用SQL Server 2012 R2，通过虚拟化技术搭建数据管理和共享云平台，后台服务采用C#语言基于多线程技术开发，通过ArcGIS集成暴雨内涝、雷电灾害影响评估模型和用户风险矩阵与影响阈值分析，完成数据的实时转换和服务产品的加工，客户端Web系统采用Javascript For ArcGIS Server开发，实现实时数据、灾害监测数据、预报数据的展现和融合显示，通过平台的人机交互功能，实现影响预报和风险预警的制作和发布，也实现气象实况、气象预报和风险预警信息与网格化管理单元的叠加显示和预警的实时显示与城市运行管理支撑。

2 系统实现

2.1 基于网格的城市运行气象风险普查

结合徐汇区灾害性天气过程，分析历年来造成人员伤亡、较大经济损失、城市运行不畅等的各类气象灾害出现的时间、网格、灾害损失等情况，了解徐汇区城市运行气象风险隐患网格基本信息，掌握隐患网格主要气象灾害类型、气象致灾因子及相关要素和城市运行气象服务用户需求情况等，了解隐患网格气象监测预警设施建设情况，采集基于网格的各类城市运行气象风险信息数据，为气象风险预警服务提供数据支撑。

2.2 数据库建设

本系统数据多样，且实时更新，为达到数据的存储扩展和高效访问，数据库采用关系型数据库和结构化文件夹结合的方式。关系型数据库主要用于存储雨量站、气象水文预报数据、气象水文历史资料、社会经济属性资料、系统监控等数据;结构化文件夹用于存储基础地理数据、雷达与卫星观测数据、监测插值分析结果、数值模式结果文件、监控视频片段、切片地图数据等，按照规范标准进行命名，并把元数据存储到二维数据库中。如表1所示列出了系统各类数据及存储方式。

2.3 气象与城市综合治理大数据分析建模

基于大数据的城市综合治理，就是利用城市中的大数据来解决城市本身所面临的挑战，通过大数据分析手段，结合气象观测数据和交通、网格、热线等城市综合治理大数据，建立城市运行态势与气象之间的大数据分析模型，为实现风险预警、精准治理和智慧服务提供关键技术支撑，如提前预警在什么天气条件下该地会出现洪涝灾害，雨要下到多大才会成灾，暴雨洪涝的时间多久，下那么大的雨会预计有多少区域面积受灾，哪些小区受灾，市民会在暴雨洪涝多久后通过12345热线不断投诉、什么样类型的案件会集中爆发式的投诉等。

根据气象局记录的徐汇区历史重大气候数据和天气灾害数据、发生时长以及该地区的地理信息数据、网格数据、市民热线投诉数据等进行分析建模，对模型进行样本训练、测试，建立算法模型知识训练库，最后再根据气象局的天气预报情况，对徐汇区城市区域管理做预警预测。

大数据分析算法包括分类分析、描述统计、相关分析、因子分析、关联分析、贝叶斯网络、决策树模型、神经网络、聚类分析、时序模式分析、时间序列算法、偏差分析。具体的建模流程如图2所示。

2.4 基于影响模型（暴雨内涝、寒潮、高温）的城市运行管理风险评估

暴雨内涝影响评估模型以暴雨积涝模拟为基础，通过接入实时预报数据并结合城市暴雨内涝评估概化模型（SUM）和暴雨内涝水动力模型方法构建积涝的实时计算系统，以得到对应小区和道路的积水深度、积水时长和积水范围等模拟结果，模拟评估暴雨内涝对交通、网格的影响，建立暴雨内涝交通及网格影响的风险矩阵，为实现风险预警、精准治理和智慧服务提供关键技术支撑。

寒潮和高温影响评估模型是基于城市运行态势与气象之间的大数据分析模型，针对不同气象条件情景和历史个例，模拟评估高温热浪、低温寒潮对徐汇城市运行各网格的影响和风险，进而对大数据分析模型进行反馈、调整和优化，使模型适用于徐汇城市运行风险预警业务服务。

根据气象局纪录的整个徐汇地区的历史重大气候数据和天气灾害数据，发生时长，以及该地区的地理信息数据、网格数据、市民热线投诉数据等进行分析建模，对模型进行样本训练、测试，建立算法模型知识训练库，最后再根据气象局的天气预报情况，对徐汇区城市区域管理做预警预测。

2.5 城市暴雨内涝情景模拟与影响分析

基于历年气象实况、内涝灾情实况、网格热线数据、交通数据，通过暴雨内涝评估模型开展徐汇城市运行暴雨内涝情景模拟分析。暴雨内涝风险情景评估是以城市暴雨内涝模拟为基础，通过接入历史降雨实况数据，模拟计算得到对应网格和道路分块的积水深度、积水时长和積水范围等模拟结果。在内涝积水模拟计算基础上，叠加分网格的内涝灾情、网格热点事件、交通路况信息等数据，分析在不同降雨、内涝积水情景下徐汇城市运行影响。

在徐汇城市运行暴雨内涝情景模拟基础上，对徐汇城市运行各网格进行暴雨内涝影响分级，建立暴雨内涝交通及网格影响的风险矩阵，评估评估暴雨内涝对交通、网格的影响，为实现风险预警、精准治理和智慧服务提供关键技术支撑。

3 风险预警系统研制

系统接入上海市气象局分区预警、中心台天气预警等产品。暴雨风险预警产品可结合阈值指标和风险评估方法，根据预警发布或其他触发条件不定时制作四级风险预警产品，并可根据实际情况进行人工修订。当天气影响结束时，撤销风险预警产品。

气象风险预警产品接入后，可通过与服务产品对应对象列表实现一键式发布，通过短信终端发布并跟踪短信产品;通过与微信端口对接实现产品在微信菜单中的发布或主动推送;通过与大屏发布统对接，实现产品在显示大屏上显示;通过与其他信息发布平台对接，实现产品在信息发布平台中显示。系统后台显示产品送达状态。

3.1 基于智能网格的预报实现

面向徐汇城市运行气象风险预警的时效和空间格网精度需求，改进智能网格预报技术，提高0-24小时智能网格预报准确率，提供上海地区0～24小时内逐3小时、水平分辨率5km的降水、温度、大风等预报产品，同时风险预警与网格管理实现联动。

3.2 城市气象体征感知及可视化。

根据风险普查结果和徐汇区监测覆盖情况，在探测空白区域、重点场所和高风险区域合理增加布设城市气象体征感知设备，实现所在区域气象数据的实时采集、传输、质控、存储、监测警戒和可视化。系统实现基于站点的多要素实时数据显示和1小时逐分钟时序、24小时逐小时时序、月逐日时序图。基于加密的城市气象特征感知数据，通过可视化手段，实现徐汇区城市气象特征多维度实时展示。

4 结语

基于气象观测、预报、预警等数据和城市运行精细化治理数据，建立城市运行精细化治理气象大数据分析预测模型，并开发城市运行精细化治理气象风险预警系统，在智能网格预报技术产品支撑下，将大数据分析预测模型和气象风险预警服务嵌入城市运行管理指挥平台，为实现气象对城市运行影响和风险的早期发现、及时预警和快速响提供支撑，从而有效提高示范区域应对气象灾害的风险管理能力和城市精细化管理水平。

徐汇区基于气象的城市运行风险预警系统目前已在徐汇区城市运行中心正式使用，系统实现气象部门的影响预报和风险预警的制作和推送，同时在徐汇区城市运行中心实现基础普查数据、气象大数据分析结果、城市气象体征感知及气象影响预报预警相关内容的实时展示，实现7×24小时气象—网格—徐汇城市运行管理的无缝服务衔接，已在气象风险预警运营服务中发挥了重要作用。

参考文献

[1] 穆海振，史军，贺芳芳，等.上海城市气象灾害特点及巨灾防范浅析[J].上海保险，2015（8）：23-24.

[2] 李永平.从2008年初我国南方雪灾反思上海城市气象灾害的防御[J].华东师范大学学报（自然科学版），2008（5）：134-140.

[3] 毛夏.数字城市种的气象灾害预警对策[J].自然灾害学报，2005，14（1）：110-115.

[4] 位路阳.基于WebGIS的郑州市区暴雨洪水预警系统设计与实现[D].郑州：郑州大学，2017.

[5] 汪旻琦，毛炜青，曹维，等.基于GIS云的气象多灾种风险分析方法研究[J].城市勘测，2018（4）：13-16.