跨学科大数据集合之作
——美国国家洪水预警系统

来源:中国气象报 发布时间:2016年08月16日

  全美267万条河段汛情实时在线监测预警,未来18小时、10天、30天滚动预报,空间分辨率可细化到1公里,这就是即将投入业务应用的美国国家洪水预警系统。近日,来京参加2016年全球华人大气海洋科学大会的得克萨斯大学奥斯汀分校地球系统科学集成研究中心主任杨宗良教授向记者介绍了自己的这一“得意之作”。

  “美国国家洪水预警系统是一个国家水文模式,这个模式在两年前初具规模,其框架是由我的团队与得克萨斯大学工学院共同研发出来的。”谈起洪水预警系统,杨宗良难掩兴奋之情。

杨宗良接受中国气象报记者采访,介绍美国国家洪水预警系统。

  由于洪水预报技术的复杂性,该模式由大气模式、陆面过程模式和河道汇流模式三部分组成,其核心部分是天气研究与预报水文模式(WRF-Hydro)。WRF-Hydro整合了多个系统的大量数据,如多雷达/多传感器系统中的降雨量数据、全球预报系统和气候预报系统数值天气预报模式中的预报数据等。此外,该模式结合数据同化技术,实时同化全美约7000个站点的河流流量资料,实现对美国本土(暂不包括阿拉斯加州和夏威夷州)267万条河段流量的最佳估计,为水文研究提供重要历史资料。

美国国家洪水预警系统可实时监测全美267万条河段汛情。

  “这个模式起源于十年前的一个跨学科研究项目,我们最初是从得克萨斯州的一条小河开始建模,然后扩展至该州的所有河流,再到美国密西西比河流域的所有河流,最后将美国所有河流纳入该模式中。”杨宗良介绍说。

水循环示意图。

水文模式预测能力随时间推进不断提升。

  水文、水利和气象模式的结合是该项目的核心部分,其难点在于需要跨越不同模式之间的尺度差异,即将气象要素尽可能准确地降尺度到不同河道上,并且河道上下游的计算也有差异。而对于267万条河段,计算量可想而知。此外,为了确保降雨和径流预报的准确性,需要同化大量雷达降水等气象资料和其他实时观测数据等。在确保业务预报时效性的前提下,该模式有效地解决了大数据和大计算量下的一系列问题。

从全球至街道的多尺度洪水预测系统。

  几年中,杨宗良和他的团队将气象、水文、水利模式有机地融合在一起,利用了美国气象、水利、城建等多部门的数据。2015年5月,得克萨斯州遭受大暴雨侵袭,部分地区24小时降雨量高达250毫米,位于该州的布兰科河水位一度超过1929年历史最高水位。对于这次暴雨洪水过程,洪水模式表现出了优越的预报性能。

洪水预警系统业务预报模式配置图。

  该模式建立后引起了美国国家天气局的兴趣,其下属的国家水文局与杨宗良的团队合作,开发出了与决策系统相衔接的美国国家洪水预警系统。

  杨宗良介绍说,这个洪水预警系统今年将投入业务运行,可提供未来18小时、10天、30天的预报以及全美267万条河段流量的实时同化资料,其空间分辨率可达1公里。目前主要是预报暴雨发生后河流的流量,未来会将河流流量换算成河流水位高度,将水位高度与河岸高度进行比较计算出两岸被洪水淹没的面积,并将淹没面积预报实时发布在网络客户端和手机应用当中,这在实际救援工作中可发挥重要作用。

美国亚拉巴马州塔斯卡卢萨县的洪水淹没面积(蓝色区域)模拟示意图(包含2000条河段)。

  “随着全球气候变暖,暴雨洪涝等极端天气气候事件日渐增多,人口和经济的脆弱性凸显,迫切需要提高灾害预警的针对性和精细化水平。目前,多模式集合预报已成为地球环境科学及有关技术的发展趋势之一,跨学科、多部门的协作创新是提高防灾减灾科技能力的必经之路。”杨宗良强调。

  作为一名华人科学家,杨宗良心系祖国发展,他曾入选国家“千人计划”,领衔多个国内自然科学研究项目,并积极为国内大学生赴海外进修学习牵线搭桥,培养了众多大气领域的优秀人才。对于自己在洪水预警研发方面的经验和方法,杨宗良也积极与国内同行分享。“希望国内也能够开发类似的预警系统,为防范洪涝灾害发挥作用。”杨宗良对记者说道。

        关于美国国家水文模式的更多信息请访问:http://water.noaa.gov/about/nwm

(来源:《中国气象报》2016年8月17日三版 作者:吴鹏 张永)

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