气象预警系统有什么功能和作用_气象预警系统

2024-07-21 03:14:47

1.我国灾情预警系统的发展现状

2.ai预警系统能预测什么

3.ai预警系统作用

预警级别颜色有四种，分别为蓝色预警、**预警、橙色预警、和红色预警。

分别代表一般、较重、严重和特别严重。

蓝色预警：暴雪蓝色预警信号、暴雨蓝色预警信号。**预警：台风**预警信号、暴雨**预警信号、寒潮**预警信号。橙色预警：台风橙色预警信号、暴雨橙色预警信号。红色预警：台风红色预警信号、暴雨红色信号。

我国灾情预警系统的发展现状

气象因素是诱发滑坡、泥石流等地质灾害的关键因素，开发基于Web-GIS和实时气象信息的实时预警预报系统，实现地质灾害实时预警预报与网络连接的地质灾害预警预报与减灾防灾体系，对可能遭受的地质灾害进行实时预警预报，及时广泛地发布预警信息，有利于实现科学高效、快速地开展灾害防治，从而最大限度地减少灾害损失，保护人民生命财产安全，变被动防治为主动防治地质灾害。

一、滑坡、泥石流地质灾害气象预警预报的主要依据

区域地质灾害（滑坡、泥石流等）空间预测主要是圈定地质灾害易发区，也就是前面论述的地质灾害危险性评估与区划。在区域地质灾害空间预测的基础上，结合实时的气象动态信息，分析研究滑坡、泥石流等地质灾害的主要诱发因素，研究同一地质环境区域，在不同气象条件下发生地质灾害的统计规律和内在机理，通过确定有效降雨量模型、降雨强度模型、降雨过程模型的临界阀值，建立基于实时动态气象信息的区域地质灾害预警预报时空耦合关系，从而对区域性的滑坡、泥石流等地质灾害进行危险性时空预警预报。

根据研究区域的地质条件、灾害调查情况、气象条件等，划分地质灾害易发区等级，统计已发生滑坡、泥石流等地质灾害与有效降雨量、24小时降雨强度的相关性，确定出不同易发区不同等级的临界降雨量（I、II），作为判别分析的阀值，确定降雨量危险性等级。降雨量小于I级临界降雨量的为低危险性，降雨量介于Ⅰ－Ⅱ级临界降雨量之间的为中危险性，降雨量大于II级临界降雨量的为高危险性。

将各单元的有效降雨量与临界有效降雨量进行对比，确定出各单元的降雨量危险性等级，将降雨量危险性等级和地质灾害易发区等级进行叠加，叠加结果见表3－4和图3-2，对应于4个不同的易发区把地质灾害预警预报等级划分为5级：其中，3级及3级以上为预警预报等级，5级为预警预报区的最高等级，1级和2级为不预警区，不同的预警预报等级用不同的颜色予以表示。3级预警区是指应加强对灾害点的监测地区；4级预警区是指应密切加强对灾害点监测的地区，取一定的防范措施；5级预警区是指应全天对灾害点进行监测，直接受害对象尤其是住户和人员在必要时应该取避让措施。在预警预报中，3级为注意级，4级为预警级，5级为警报级。

表3-4 地质灾害预警区等级划分表

图3-2 区域地质灾害宏观预警构建思路示意图

我国自2003年开展全国地质灾害气象预警预报工作以来，一些专家学者就致力于预警预报模型方法的研究与探索，主要经历了两个阶段。

第一阶段，2003～2006年，用的是第一代预警方法，即临界雨量判据法。该方法的主要原理是根据中国地貌格局、地质环境特征及其与降雨诱发型崩滑流地质灾害关系统计分析结果，以全国性分水岭、气候带、大地构造单元和区域地质环境条件，进行一级分区；以区域分水岭、历史滑坡泥石流分布密度、地形地貌特征、地层岩性、地质构造与新构造运动、年均降雨量分布等，进行二级分区；将全国划分为7个预警大区、74个预警区；并分区开展历史地质灾害点与实况降雨量之间的统计关系，确定各预警区诱发滑坡泥石流灾害的临界雨量，建立预警预报判据模板（图3-3）；利用全国地质灾害数据库和县市调查信息系统中的地质灾害样本和中国气象局提供的降雨资料，通过统计分析，确定地质灾害发生前的1日、2日、4日、7日、10日和15日的临界雨量作为判据模板，建立地质灾害气象预警预报模型，开展地质灾害预警预报。

图3-3 预警预报判据模板

第二阶段，即第二代预警方法。2006～2007年，“全国地质灾害气象预警预报技术方法研究”项目设立，开展了全国地质灾害气象预警预报方法升级换代的研究工作。刘传正教授提出了地质灾害区域预警理论的三分法，即隐式统计预报法、显式统计预报法和动力预报法；并提出了显式统计预警方法（称为第二代预警方法）设计思路。该方法改进了第一代预警方法中仅依靠临界过程雨量方法的局限，实现了临界过程降雨量判据与地质环境空间分析相耦合。2007年该项工作取得初步研究成果，经完善后已在2008年全国汛期预警工作中正式使用。

根据地质灾害区域预警原理和显式预警系统设计思路，具体预警模型建立过程如下：

（1）地质灾害预警分区。将全国分为7个预警大区，分区建立预警模型。

（2）地质灾害气象预警信息图层编制。充分考虑地质灾害发生的地质环境基础信息、地质灾害历史发生实况等，共编制预警信息图层30个。

（3）地质灾害潜势度计算。探索一条计算地质灾害潜势度的计算方法，根据历史地质灾害点分布情况，用不确定系数法计算地质环境CF值、用项目组创新提出的权重确定法确定权重，从而计算地质灾害潜势度。

（4）统计预警模型建立。以10km×10km的网格进行剖分，将地质灾害潜势度、历史灾害点当日雨量、前期雨量作为输入因子，地质灾害实发情况作为输出因子，用多元线性回归方法，建立预警指数计算模型，从而确定预警等级。

二、美国旧金山湾滑坡泥石流气象预警系统

目前世界上滑坡泥石流灾害气象预警主要是依据美国旧金山湾滑坡泥石流预警系统提出的临界降雨阀值的方法。该系统在1985年至1995年期间运行了10年，后因种种原因被迫关闭。它是世界上运行时间最长的滑坡泥石流预警系统，其经验值得思考。

Campbell从1969年开始研究洛杉矶滑坡发生机制，15年提出了建立基于国家气象局（NWS）降雨预报和（前多普勒）雷达影像的洛杉矶泥石流预警系统的设想。Campbell指出，泥石流预报还是可能的，可通过降雨强度和持续时间的监测，并与根据降雨-滑坡发生概率的关系所建立的临界值进行比较，进行泥石流灾害等级的等级预报。一旦超过临界值，就要对居住在山脚下的居民发出预警，撤离危险地，最大程度地减少灾害损失。Campbell提出的泥石流预警系统由以下方面构成：①雨量计观测系统，记录每小时的降雨量；②具有能够识别暴雨地区降雨强度中心的气象编图系统；将降雨数据标绘在地形（坡度）图及相关滑坡影响图上；③实时集数据和预警管理和通讯网络。

1982年1月初，灾难性暴雨袭击了旧金山湾地区，引发了数以千计的泥石流及其他类型的浅层滑坡。经济损失达数百万美元，25人死亡。尽管该地区的人们得知暴雨预报，但并没有得到任何关于滑坡、泥石流的警报。尽管Campbell提出的建议没有在旧金山湾地区得以实施，但1982年的这场灾难件使得建立泥石流预警系统变得十分紧迫和必要。

图3-4 加州La Honda的泥石流降雨临界线

Cannon和Ellen(1985)建立了加州La Honda的泥石流降雨临界线(图3-4）。他们用年均降雨量（MAP）对临界降雨持续时间和临界降雨强度进行了修正（标准化），即将临界降雨强度修正为临界降雨强度/年均降雨量（MAP）。他们建立的滑坡降雨临界值是旧金山湾地区泥石流预警系统的基础。1986年2月旧金山湾地区连降暴雨，美国地质调查局和国家气象局联合启动了泥石流灾害预警系统，通过NWS广播电台系统发布了两次公共预警。这是美国首次发出的泥石流灾害预警。该次暴雨引发了旧金山湾地区数以百计的泥石流，造成1人死亡，财产损失达1000万美元。如果不是预警系统的准确预报，损失将会更加严重。

1986年的泥石流灾害预警是根据Cannon和Ellen（1985）确定的经验降雨临界值发布的。1989年Wilson等人在该经验降雨临界值的基础上，建立了累积降雨量/降雨持续时间关系曲线，对不同的规模和频率的泥石流确定不同的临界值降雨量。据此USGS滑坡工作组进行泥石流灾害预报。

Wilson自1995年一直研究困扰早期滑坡预警系统的泥石流降雨临界值强烈受局部降水条件（地形效应）影响的难题。

如前所述，Cannon（1985）建立的旧金山湾地区的区域泥石流降雨临界值，试图用长期降雨量（MAP）来修正地形效应的影响。MAP是用来描述长期降雨气候条件最常用的参数，可从标准气象图中获得。Cannon建立MAP标准化临界值，是滑坡预警系统的主要技术基础。然而，正如Cannon本人所说，在早期滑坡预警系统运行过程中，发现降雨少的地区ALERT系统的雨量数据会产生“警报”，反映了MAP标准化会出现低MAP地区的不一致性问题。后来Wilson（19）将旧金山湾地区的MAP标准化方法应用到南加州和美国太平洋西北部地区，出现了明显的低估或高估降雨临界值的问题。

降雨量作为参数实际上反映了暴雨规模和频率两个综合作用过程。美国太平洋西北部地区降雨量频率高但每次降雨量小，导致年均降雨量大；而南加州地区则降雨频率小但每次降雨量大，结果是年均降雨量小。年均降雨量标准化方法应识别出那些“极端”的降雨，即降雨量远远超过那些频率高但降雨量小的暴雨。因此，对于估计泥石流降雨临界值来说，单个暴雨的规模要比降雨频率重要得多。

长期的气候作用使斜坡本身达到了一种重力平衡状态，即斜坡入渗与蒸发及地表排水之间达到了平衡。这种长期的平衡作用过程可能包含着无数已知和未知的机制。斜坡土壤的岩土工程性质、地表排水率及水网分布、本土植被都可能对局部气候产生影响。Wilson用日降雨规模—频率分析，重新检查了年均降水量标准化临界值的不一致性。在年均降雨量低的旧金山湾地区，泥石流的降雨临界值高于MAP标准化的预测值。Wilson提出了参考的泥石流降雨临界值，这有益于研究降雨与地表排水之间的相互作用。Wilson的研究表明，5年暴雨重现率可以代表降雨频率与侵蚀率的优化组合关系。对三个具有明显不同降雨气候模式的不同地区（南加州洛杉矶地区、旧金山湾地区、太平洋西北部地区），集了触发致命泥石流灾害的历史雨量数据，建立了（引发广泛泥石流发生）历史上触发大范围泥石流的24小时峰值暴雨降雨量与参考降雨值（5年暴雨重现值）之间的关系曲线（图3-5）。该关系曲线可用来估计泥石流的降雨临界值，与Cannon的MAP标准化降雨临界值相比，特别是可以在更加可靠点的范围内通过插值估计出特定地点（特别是受地形效应影响的山区）的临界值。

图3-5 历史触发大范围泥石流的24小时峰值暴雨降雨量与

尽管旧金山湾地区的滑坡泥石流气象预警系统在1995年关闭了，但自1995年以来没有停止对降雨/泥石流临界值方面的研究。这些研究加深了对降雨、山坡水文条件、长期降雨气象条件和斜坡稳定性之间相互作用的认识，这将为旧金山湾地区乃至世界其他地区的滑坡气象预警工作奠定很好的科学基础。

三、降雨监测与预报

旧金山湾地区滑坡预警系统运行的十年间，当地NWS的天气预报主要依靠1987年2月发射的气象卫星GOE-7（19年被GOES-10所取代）。每隔30分钟，GOES气象卫星传送覆盖从阿拉斯加湾至夏威夷的北美西海岸云团图像。根据这些图像，当地NWS可以估计出大暴雨的速度、方向和强度。图像中的红外波谱图像还能指示云团的温度，它是估计降雨强度的重要信息。另外，地面气象观测站可获得大气压、风速、温度、降雨数据，与卫星气象数据雨季NWS国家气象中心提供的长期天气趋势预报信息相结合，当地NWS天气预报办公室综合分析这些数据，准备和提供定量天气预报（QPT），一天发布两次加州北部和南部地区未来24小时天气预报。

雨量监测（ALERT）系统能远距离自动集高强度降雨观测数据，并将数据传送到当地实时天气预报中心。到1995年，旧金山湾地区ALERT系统已建立了60个雨量观测站点（图3-6）。尽管每个站点的建立得到了NWS的支持，但每个站点的设备购买、安装和维护则由其他联邦、州和地方机构负责。从1985年到1995年滑坡预警系统运行期间，USGS一直负责维护设在加州Menlo公园的ALERT接收器和数据处理微机系统。

要评估即将到来的暴雨是否会引发泥石流灾害，要考虑两个临界值：①前期累积降雨量（即土壤湿度）；②临近暴雨的强度和持续时间的综合分析。为此，USGS滑坡工作组在La Honda研究区安装了浅层测压计，并对土壤进行了监测。如果测压计首先显示出对暴雨的强烈反应，即认为已达到前期临界值。通常冬至后需几个星期的时间才能使土壤湿度超过前期临界值，之后要随时关注暴雨强度和持续时间是否足以触发泥石流灾害。

图3-6 1992年旧金山湾滑坡预警雨量监测系统—ALERT

四、泥石流灾害预警的发布

当暴雨开始时，开始监测降雨强度，估计暴雨前锋到来的速度。根据观测的降雨量，结合当地NWS的定量降雨预测（QPF）；与建立的泥石流降雨临界值进行对析，确定泥石流灾害的类型和规模。NWS和USGS的工作人员共同参与该阶段的工作，向公众发布三个等级的泥石流灾害预警：即①城市和小河流洪水劝告（urban and small streamsflood advisory）；②洪水/泥石流关注（flash-flood/debris-flow watch）；③洪水/泥石流警报（flash-flood/debris-flow warning）。在1986年至1995年间，多次发布了不同级别的泥石流灾害预警。

五、小结

滑坡和泥石流灾害的危险性预测主要是通过灾害产生条件分析，预测区域上或某斜坡地段将来产生滑坡泥石流灾害的可能性，圈定出可能产生滑坡泥石流灾害的影响范围及活动强度。滑坡泥石流灾害危险性预测的指标体系结构层次如图3-7所示，根据滑坡泥石流灾害危险性预测的研究对象的差异性，可从三种研究尺度建立滑坡泥石流灾害危险性预测指标体系。

图3-7 地质灾害空间预测指标体系结构层次图

区域性滑坡泥石流灾害危险性预测就是通过分析滑坡泥石流灾害在区域空间分布的聚集性及规律性，圈定出滑坡泥石流灾害相对危险性区域，从而为国土规划、减灾防灾、灾害管理与决策提供依据。不同的预测尺度对应于不同的勘察阶段和研究精度。滑坡泥石流灾害危险性区划对应于可行性研究阶段，要求对拟开发地域工程地质条件的分带规律进行初步综合评价，确定滑坡泥石流灾害作用发生的可能性及敏感性，提交的成果是区域工程地质条件综合分区图和地质灾害预测区划图。

ai预警系统能预测什么

我国是世界上自然灾害种类最多、活动最频繁、危害最严重的国家之一。气象灾害每年给我国造成的经济损失占到国民生产总值的1%～3%。近年来,极端天气气候频发,而且在未来还将呈增加趋势,气象灾害的监测预警已成为全社会的一项主要任务。根据气象灾害特征、致灾因子和天气现象类型,我国的气象灾害可分为7大类20种,它们不止产生直接危害,还能引发很多次生灾害,给国家和社会造成巨大损失。对我国影响较大的主要气象灾害有台风;暴雨洪涝;干旱冻害等极端天气;冰雹、龙卷风、雷击等局地强灾害天气;沙尘暴等,这些气象灾害每年都造成我国巨大的经济损失。经过多年的建设,我国已初步建立了地基、空基、天基观测相结合的综合观测系统;对灾害性天气的预报预测水平和质量都有了较大提高,初步建立了较完整的数值预报体系,同时,气象预报内容不断丰富,预报范围也开始向空间天气等领域发展。但是也还存在着一些问题,主要有:一是气象灾害的监测能力不足,观测站网特别是农村、海岛等边远地区的时空密度不够,同时软件系统相对滞后,使得探测产品的集成度不高,观测要素远远不能满足应对气候变化对多圈层实施监测的需求;二是灾害预测的准确率有待提高,特别是对台风路径,暴雨、雷暴等中小尺度灾害性天气的临近(0～3小时)和短时(3～12小时)预报能力有待加强;三是突发灾害性天气发布窗口不畅,特别是对农村和弱势群体的信息发布尚存在空白点,信息发布渠道急需拓展;四是服务的科技含量、针对性、精细化不能适应日益增长的需求,特别是针对突发公共以及相关行业日趋多样化的服务需求有很大差距。我们必须紧紧抓住这些薄弱环节,从气象灾害的监测、预报预测、预警指挥、服务和信息发布入手,不断完善气象监测与灾害预警工程的建设。

ai预警系统作用

ai预警系统能预测什么如下：

AI预警系统是人工智能技术应用的一种重要方式，旨在对自然灾害、社会风险、经济变化等方面的进行提前预警和预测，以便及时取有效措施来保障人民生命财产安全。

下面，就AI预警系统能预测什么进行简要阐述。

首先，AI预警系统可以预测天气灾害。天气灾害是人们生产和生活中不可避免的自然灾害之一，例如暴雨、洪水、台风、暴雪等。

通过分析气象学数据、卫星图像和历史数据等多种信息，AI预警系统可以预测天气灾害的时间、地点和受影响程度，为部门、企事业单位甚至个人做出明确的防范和减灾措施提供科学支撑。

其次，AI预警系统可以预测社会风险。社会风险是指潜在的安全威胁，如自然灾害、传染病、恐怖袭击、群体等，它们会给人们的生命财产带来直接或间接的损失。

AI预警系统可以基于社交媒体、网络数据和数据挖掘等多种手段，对社会风险进行持续的监测和预警，及时发现风险线索并进行有效处置。

第三，AI预警系统可以预测市场经济风险。市场经济风险指在市场经济活动中可能面临的各种不确定性因素，如价格波动、金融风险、通货膨胀等。

AI预警系统可以通过监测金融市场、经济指标和商业运营情况等多维度数据，对市场经济风险进行全面分析和预测，提供预警和建议，从而帮助企事业单位做好风险管理。

最后，AI预警系统可以预测环境污染。在当今环保意识高涨的时代，环境污染已经成为一个重要的社会问题，有害气体的排放、水体污染等都会对人们的生命健康造成影响。

AI预警系统可以通过传感器、地面气象站点和无人机等手段，对环境污染实时监测、分析和预测，及时发现环境污染并提供有效的应对方案。