XX市智能预警与网格产品应用平台项目建设意见.docx
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1、XX市智能预警与网格产品应用平台项目建设意见一、项目背景及概况在气候变化、极端天气频发背景下,我市对气象灾害的脆弱性加剧,当前气象防灾减灾中存在以下短板:一是气象监测预报预警能力不足。气象监测网络密度不足,海上观测稀疏,垂直观测能力不足,台风和季风的观测能力不足,针对小尺度、快速生消的观测技术有待突破;0-3小时强对流预报预警能力欠缺,精细化数值预报模式等核心支撑能力不足,距离赋能城市治理风险管控要求还有较大差距。二是极端天气风险应对存在短板。城市各种基础设施在风雨浪潮洪多碰头等极端天气情况下的预案不完善,交通、供电、供水、供气等城市生命线在极端天气下脆弱性凸显;XX地形复杂,气象灾害风险差异
2、大,既有沿海的防台防风高风险区,也有地质灾害的高风险区,城市基础设施建设的防御应对策略、气象风险评估的覆盖面严重不足。综上,XX市气象局拟通过搭建XX市智能预警与网格产品应用平台项目,发展XX智能监测预警服务,加强台风暴雨等恶劣天气预警保障能力,提升XX气象服务精细化智能化水平及重大活动气象保障服务水平,有效防范化解气象灾害带来的各类风险挑战,最大限度地减轻气象灾害带来的不利影响和财产损失,发挥气象防灾减灾第一道防线作用。二、建设目标通过XX市智能预警与网格产品应用平台项目的实施,建立XX市智能监测预警系统和XX市重大活动智慧保障系统,打造新一代精准化智能化监测预警模式,推动XX市气象监测、预
3、报、预警智能化发展,强天气智能监测预警、智能网格预报、台风预报等核心业务能力显著提升,实现灾害性天气短时临近(0-3小时)预报预警核心技术突破,实现无缝隙、全覆盖、精准化的智能网格预报业务应用能力,实现台风过程的智能分析和预报功能。加强台风、暴雨等恶劣天气预警保障能力,提升XX市气象服务精细化智能化水平,筑牢城市和人民生命财产安全的第一道防线。三、建设内容(技术要求)通过XX市智能预警与网格产品应用平台项目的实施,建立XX市智能监测预警系统和XX市重大活动智慧保障系统。3.1 XX市智能监测预警系统XX市智能监测预警系统主要包括XX市强天气智能监测预警子系统、XX市智能网格预报应用子系统、XX
4、市台风精细监测预报子系统三个子系统建设。3.1.1 XX市强天气智能监测预警子系统XX市强天气智能监测预警子系统基于雷达、自动站、卫星等监测数据,利用GIS技术、可视化技术、基于多灾种识别的短时临近预报预警技术,同时结合人工智能机器学习方法,实现包含集约化信息显示、灾害天气自动识别与追踪、灾害性天气识别预警等功能为一体的强天气智能监测预警系统前后台服务体系。主要建设内容包括以下模块:3.1.1.1 建立实况观测资料处理及产品生成模块针对雷达、自动站、闪电、卫星等实况监测数据,利用数据解码及可视化技术,通过系统后台实时生成各类监测产品并保存,供系统前台调用。主要包括以下内容:S波段雷达实况数据解
5、码及拼图:对多部S波段雷达资料进行解码及质量控制,生成并输出输出XX全省、XX全市周边区域范围的雷达拼图图形产品和格点数据文件,分辨率为IKm*1Knb生成频率为6分钟/次。X波段雷达实况数据解码及产品生成:对X波段雷达基数据进行采集解析并进行雷达质量控制,生成并输出高质量X波段雷达监测产品,包括反射率、差分反射率因子(ZDR),比差分位相(KDP),相关系数(rhv),径向速度及降水识别等,供前台展示。自动站观测产品生成:利用自动站观测数据采用插值方法输出清晰可缩放的XX全市及各区县的气温、风力、湿度、降雨、能见度等实况监测产品。卫星云图资料处理及产品生成:根据风云四号卫星监测资料实时解码后
6、自动生成最新时间的不同范围卫星云图产品。闪电定位及追踪产品生成:基于闪电定位定位、大气电场数据等资料实时读取并通过解码后生成不同精度、不同范围(市、县)闪电定位复合产品及大气电场数据产品,并进行电场测站的雷电临近预报。3.1.1.2 基于光流法与人工智能的雷达外推及降水预报通过不同方法实现基于雷达的降水短临预报,主要建设内容包括基于光流法的雷暴云团自动识别与追踪、基于雷达和自动站联合估测降雨预报、基于机器学习的短时临近降雨智能预报,以及预报客观检验评分模块。基于光流法的雷暴云团自动识别与追踪:建立基于C/S模式多线程并发的后台程序,生成输出基于光流法的雷暴云团自动识别与追踪产品及对应的格点数据
7、文件并保存。雷达和自动站联合估测降雨预报:综合运用高时空分辨率雷达资料和自动站资料,运用光流法并结合最优插值和卡尔曼滤波校准方法进行雷达和自动站联合估测降雨预报。基于机器学习的短时临近降雨智能预报:利用人工智能(AI)技术,将短时强降水临近预报和气象灾害识别等通过深度学习等人工智能方法进行应用,建立基于人工智能机器学习的短时临近降雨智能预报,主要建设内容包括:(1)基于神经元网络建立雷达回波智能预报模型,(2)、利用雷达历史资料,制作用于机器学习的训练集和测试集,对预报模型进行训练;(3)、对实时雷达回波数据经过预处理后,通过雷达回波智能预报模型输出雷达回波预报数据,在此基础上实现从雷达回波数
8、据到降水预报的智能分析处理,最后通过前端综合展示,实现0-3小时雷达短时临近降水预报的业务化运行。3.1.1.3 建设灾害天气的智能识别与分析利用人工智能技术及各种灾害天气识别技术,建立冰雹、雷电、大风、强降雨等各类强天气的自动识别及预警后台程序,根据雷电、大风等短时临近预报外推预报方法,并结合实况监测数据,输出各类强天气的实况监测及未来0-3小时的预报产品。同时,针对强对流天气过程各项指标数据进行全程监控,结合预报预警指标、预警准则和阈值进行判定,实现对各种强对流天气的实时监测及短时预报预警。主要包括以下内容:基于人工智能的冰雹识别及预报预警:利用多普勒雷达数据及产品,结合冰雹历史个例,利用
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