赵琴,郝笑,钱嘉星,吴少峰
(1.广州市气象公共服务中心,广东广州 511430;2.广州市气象台,广东广州 511430)
雷电是发生在自然大气中的瞬间放电过程,会对人们的生命财产和自然环境造成重大影响。无论从造成的伤亡人数,还是财产损失来看,雷电灾害都已成为我国的主要自然灾害之一。广东地处副热带地区,太阳辐射强,且常常出现旺盛的对流活动,因而产生的强烈雷击事件会给广东带来更为巨大的经济损失和更严重的人员伤亡。广州作为珠三角城市群的中心城市,城市化的发展导致雷电发生明显增多,势必带来更大的经济、人员损失和社会危害。提高雷电的监测和预报能力成为保护人民生命、财产安全的迫切需要[1-9]。因此,广州市气象局研究开发了雷电监测预警服务平台,旨在为预报员在雷电预报预警服务方面提供技术支撑。
广州雷电监测预警服务平台以满足社会公众对雷电预报预警服务需求为目的,以现有气象数据资源为基础,吸纳其它相关领域的数据资源,通过整合集成和图形化处理,实现雷电监测、预报分析和预警服务的功能,进一步提升广州的防灾减灾水平,平台界面如图1所示。
图1 广州雷电监测预警服务平台界面
平台依托现有广州市气象局骨干网络、高性能存储系统和气象大数据存储平台,以及广州市政务云,根据数据处理-数据存储-预报技术支撑-预报预警分析的技术路线进行建设,包括雷电数据处理和预报技术支撑子系统、雷电监测预警子系统和雷电气象服务子系统3部分。平台采用C/S和B/S的混合架构,其中雷电数据处理与预报技术支撑子系统采用C/S架构,雷电监测预警子系统和雷电气象服务子系统采用B/S架构,平台整体结构如图2所示。
图2 广州雷电监测预警服务平台整体结构示意图
1)闪电产品显示。
WebGIS地图上叠加显示粤港澳、EN、电力局3套闪电的实时观测数据,鼠标移入闪电位置,显示该闪电的位置和电流信息,叠加显示实况和预报的闪电密度和强度产品,以及外推闪电产品,实现动画播放效果。
2)雷电预警监测。
平台首页界面显示广州行政区域WebGIS地图,并在广州边界50 km处画出全市警戒廓线。左侧工具栏,雷电实况监测可实时显示粤港澳、EN和电力局3套数据资料,雷达回波产品,基于3套雷电数据的历史个例等。界面下方时间轴上显示全市过去1 h的雷电实况和未来1 h的雷电预警状态。
3)单位预警提醒。
地图上标示雷电服务单位的位置,后台程序预测到雷暴将于未来1 h内影响到服务单位预警圈范围,服务单位以告警颜色闪烁标示。在服务单位预报时间轴上,受影响时次相应按预警等级以黄色和红色标示出来,同时通过预警短信方式通知受雷电影响的服务单位。
4)强对流个例分析。
平台通过数据库检索出雷电天气过程,自动生成历史个例,并可在WebGIS地图上综合显示对应实况的雷电、雷达回波、云顶高度和雷暴等产品,以及雷电强度、密度和敏感区等预报产品。
5)雷电统计。
雷电统计主要包括:闪电次数、正闪次数、负闪次数、平均强度和最大强度,以及各个闪电的详细信息,以统计报表、色斑图、原点图和直方图等形式展示,统计报表可供下载。
历史统计:按年份统计出全年或者每个月份全市及各区不同观测网的闪电数据,生成闪电分布图、原点图、直方图和表格;按起止时间统计出全年不同观测网的闪电数据,生成闪电分布图、原点图、直方图和表格;按年份、季度或者月份生成柱状图和闪电分布邮票图。
范围统计:在广州区域范围内选择任意点,设置起始时间、截止时间、内圈半径和外圈半径,统计出闪电次数、正闪次数、负闪次数、平均强度和最大强度,以及各个闪电的详细信息。
地闪强度统计:统计出起止时间内不同闪电观测网的地闪次数、正闪次数、负闪次数、平均强度和最大强度,并分段统计出不同强度段的地闪次数,生成直方图。
地闪时间统计:按日、时、分统计出起止时间内不同闪电观测网的地闪次数,生成直方图和表格。
区域统计:分为行政区域统计和任意区域统计。行政区域统计,按照全市及分区,设置起始时间、截止时间进行统计;任意区域统计,通过鼠标在广州行政区域内任意绘制一个区域,对该区域内的闪电信息进行统计,画色斑图。
首先,将闪电定位仪监测到的雷电基于密度的聚类算法(DBSCAN)聚合成雷电单体,DBSCAN是基于一组邻域来描述样本集的紧密程度,参数(ε,MinPts)用来描述邻域的样本分布紧密程度。其中,ε描述了某一样本的邻域距离阈值,MinPts描述了某一样本的距离为ε的邻域中样本个数的阈值,实时闪电作为样本集:D=(x1,x2,...,xm)。通过 DBSCAN聚类算法,将离散的闪电定位聚合成雷电单体,如图3所示。
图3 雷电单体示意图
其次,计算每个雷电单体的中心位置,单体中每个闪电的经纬度坐标为(xi,yi),则雷电单体的中心位置为
最后,根据雷电单体的中心位置(x,y),从TITAN雷暴追踪产品中匹配出距离最近的雷暴移动路径,作为雷电单体未来1 h的预报路径,实现雷电单体的外推。
平台从广东省气象台引进TITAN风暴追踪算法和产品。从TITAN风暴追踪产品中解码出广州范围内雷暴单体的实况位置和未来1 h逐6 min的预报位置,根据等值线追踪算法,从雷电敏感区产品中识别出敏感区中心,通过中心位置关联,找出离敏感区中心最近的TITAN风暴单体,算出风暴单体的加权平均移动距离,作为雷电的移动路径,生成未来1 h逐6 min的雷电密度、强度和敏感区的预报预警产品,保存到雷电监测预警数据库中。
1)基于TITAN风暴追踪产品的雷电预警方法。
TITAN风暴追踪产品是广东省气象台SWAN系统根据雷达回波外推生成的未来0~1 h的风暴移动路径产品,借助其风暴的移动路径,结合实况的闪电观测数据,对当前闪电进行外推,生成未来1 h的闪电预报预警产品。
2)TITAN风暴产品的数据结构。
广东省气象台SWAN系统的TITAN产品数据结构包括了一个文件头信息,过去1 h逐6 min的风暴单体信息,以及未来1 h逐6 min的风暴单体预报信息,完整的数据描述如下:
文件头标志:8个字节,“NMCTITAN”;
版本号:整型,目前为1;
保留字:16字节,以后备用,目前为空;
当前追踪风暴时间信息(世界时):共10个字节,依次为年月日时分,各占用2个字节:如,
unsigned short Year;
unsigned short Month;
unsigned short Day;
unsigned short Hour;
unsigned short Minute; ///当前时间,世界时
过去时次与当前时次追踪风暴的时次数:整型,4个字节,表示 nTrackTimeCount;(目前追踪过去1 h,6 min一次,共11时次)。
nTrackTimeCount个风暴单体数据结构,变长,需要从第11~14个字节中解码出该时刻的风暴单体个数,风暴单体数据结构如下:
typedef struct{
unsigned short Year;
unsigned short Month;
unsigned short Day;
unsigned short Hour;
unsigned short Minute; ///当前时间,世界时
int nStormCount;//4个字节,整型数,表示风暴的个数;
TITAN_STORM storm[nStormCount];//风暴信息
storm_props props[nStormCount];//风暴属性
}TitanStormTrack;
预报风暴的时次数:整型,4个字节,表示nForecastCount;(目前预报1 h,6 min一次,共 10时次)。
nForecastCount个风暴单体预报结构,变长,需要从第3~6个字节中解码出该时刻的风暴单体个数,风暴单体数据结构如下:
typedef struct{
unsigned short nForecastMinute; ///预报时间,单位分钟
int nStormCount;//4个字节,整型数,表示风暴的个数;
TITAN_STORM storm[nStormCount];//风暴信息
}TitanStormForecast;
实况和预报的风暴单体信息结构如下:
typedef struct
{
double proj_area_centroid_x;//风暴投影中心经度
double proj_area_centroid_y;//风暴投影中心纬度
double vol_centroid_z; //风暴中心高度
double refl_centroid_z; //风暴反射率因子中心高度
double top; //风暴顶高度
double dbz_max; //最大反射率因子
double volume; //风暴体积
doublemass; //风暴质量
double proj_area; //风暴面积
double smoothed_speed;//风暴移动速度
double smoothed_direction;//风暴移动方向,正北为0
double vil; //风暴 VIL值}storm_props;//风暴属性
风暴单体的边界信息
typedef struct{
int nStormBoundaryPointNum;//风暴边界点个数
FPOINT lonlat[nStormBoundaryPoint-Num]; //风暴边界点
}TITAN_STORM;
typedef struct{
float lon; //经度
float lat; //纬度
}FPOINT;
由于TITAN产品包含了当前时刻以及未来1 h逐6 min的风暴单体信息,可以计算出风暴单体逐10 min的移动距离,实现当前闪电的外推,生成雷电预报产品,具体过程如下:
(1)读取当前时刻闪电观测网的闪电数据;
(2)从TITAN产品中解码出当前时刻和未来1 h逐10 min的风暴单体信息;
(3)根据广州市的地理边界信息,筛选出当前时刻和未来1 h逐10 min广州范围内的风暴单体;
(4)计算出未来 10、20、30、40、50和 60 min广州范围内所有预报风暴单体与当前时刻风暴单体的平均位移量;
(5)以聚类分析确定的核心地闪点为雷暴起始位置,将逐10 min的预报风暴平均位移量作为闪电外推因子,得到未来1 h逐10 min的闪电位置,并进行网格化,生成未来1 h逐10 min的闪电位置、密度、强度和敏感区等雷电预报产品。
广州雷电监测预警服务平台能有效监测闪电发生的时间、位置、强度、极性等信息,是应对突发雷电灾害天气的重要监测工具,并能提供未来1 h的雷电预报产品和雷电预警信息,可为开展雷电预警预报服务、防雷减灾和雷电灾害调查等提供系统支持。