基于GIS的海洋灾害预报预警系统应用研究

针对目前宁波市海洋灾害实时数据存储分散独立、预报不够精细化且不能有效结合 GIS 可视化分析等问题,提出并实现海洋灾害预报预警系统应用建设。以宁波市沿海区域为例,结合历年影响宁波市较大的多场台风,通过分析海浪、风暴潮等海洋灾害特点,对海洋灾害各类实时数据进行数据预处理、融合、清洗等,并整合为统一的、标准的海洋灾害实时数据库。利用智能网格预报和 ADCIRC 技术方法分别对海浪和风暴潮进行预报,并基于GIS 动态可视化海洋灾害预报预警演变历程,实现海洋灾害的监测、预报、预警、预演等功能,为海洋灾害防御决策提供直观场景和技术支撑,进而提升沿海区域海洋灾害治理和防御能力。     

台风信息分析系统优化设计与实现

为更好地支撑台风预报预警服务,本文采用B/S架构,应用JAVA和GIS技术及利用高分辨率自动气象观测数据,升级开发了台风信息分析系统.该系统通过搭建当前台风、历史台风、相似台风、后台管理4个模块,实现了台风定点和区域的风雨信息快速检索功能,提升了相似台风风雨概率、极值等信息快速综合分析的能力,并提供了良好的用户体验式界...     

基于WebGIS的兰州市地质灾害群测群防信息化

群测群防技术是我国地质灾害防治的主要方法。针对目前地质灾害群测群防体系的低效问题,提出利用网络技术、通信技术和WebGIS技术建立基于WebGIS的兰州市地质灾害群测群防信息化系统。群测群防信息化系统是对地质灾害进行科学预测预警、减少灾害影响的一种重要平台。本系统由数据上传、灾情分析预测、信息发布和灾情浏览等功能组成,采用应用层、业务层和数据层三层分布式体系为系统框架,系统模型库中包括地质灾害空间预报模型和地质灾害时间预报模型,采用关系型数据库SQL Server2005为后台数据库,通过.NET开发平台完成系统的开发。系统运行结果表明,该系统运行稳定,能有效地为地质灾害群测群防体系中的各级用户服务并提供技术支持,具有广泛的应用前景。     

沿海农房防台减灾预警集成系统的构建与探讨

阐述构建沿海农房防台减灾预警集成系统。该系统是基于大型数据库、GIS技术、MIS技术，集农房基本数据管理、灾害预警、灾情管理为一体的综合化网络化信息管理平台。在2005年温岭市五次抗击台风的实践中，达到了预期的效果。为我们以后定量分析防台减灾、制订应急预案奠定了良好的基础。     

基于RIA和Skyline的城市风暴潮灾害三维展示系统

风暴潮灾害展示系统可为城市风暴潮灾害辅助决策提供可视化场景和数据应用支持,现有风暴潮灾害系统功能简单,开发技术陈旧。为满足城市风暴潮灾害辅助决策对二维和三维数据展示与分析的需求,依据跨平台、富用户体验和技术新颖的建设目的,设计了城市风暴潮灾害三维展示系统,并以上海浦东新区临港新城数据为例实现了系统应用。介绍城市风暴潮灾害三维展示系统的功能,基于ArcGIS、Skyline TerraSuite、Flex和Java的系统技术框架与建设流程,以及针对三维建模与展示、二维与三维联动及富客户体验等关键问题的解决方案,为城市风暴潮灾害辅助决策相关系统开发提供参考。     

基于预估偏差的台风路径集合预报方法研究

在基于预估偏差的台风路径集合预报优化方法的基础上,提出并验证不同预报时次的预报偏差不一致的假定,从区分临近样本使用途径的角度做出综合改进,以进一步提高该类台风路径集合预报方法的稳定性和实用性.对2008—2017年影响我国东南沿海的48场典型台风的全过程进行路径集合预报检验,并与模式预报路径预报表现进行对比分析.研究表...     

多源信息融合的尾矿库实时预警与评估系统设计

为了实现对尾矿库进行实时监测和评估的功能,提出一种基于多源信息融合的预警和安全评估方法。以直接工程手段获取的数据及气象预测信息,应用多源信息融合的方法建立结构化特征集,并利用定性与定量相结合的层次分析法对尾矿库的结构化特征集进行分析,最后对分析的结果进行综合评分,当评分值达到阈值时进行预警并输出灾情演变态势。监测系统的建成突破了国内以往进行单一指标监测的局限,多指标综合评价的方法增加了预测的准确性和及时性,对减少尾矿库溃坝风险及控制灾情损伤范围具有重要的意义。     

Ajax技术在台风信息系统中的应用研究

台风信息系统是基于WebGIS的台风信息发布和数据共享的平台,用来加强台风的监测和预报。Ajax是异步JavaScript和XML技术的组合,可使用户操作与服务器响应异步化,缩短客户端与服务器端的响应时间。文中介绍了Ajax技术在基于WebGIS的台风信息系统中的应用,研究了如何在系统客户端应用Ajax技术,使系统具有更好的交互性。     

面向SOA的城市风暴潮灾害评估GIS系统

为有效整合多源异构行业系统减少信息孤岛,提出了面向服务的体系架构(SOA),设计并实现了城市风暴潮灾害评估地理信息系统。采用先进的水动力学模型对风暴潮增水过程进行了动态模拟,综合考虑受灾区的人口、房屋面积、重要企事单位、风暴潮增水等信息,利用模糊数学方法建立灾害评估体系及评估模型。依据上述模型利用领域工程方法进行服务构件提取,通过服务的组合与编排实现了风暴潮洪水淹进过程及灾害评估的业务流程,以上海地区为例进行了原型系统实现。结果表明,该系统可对不同天气条件下的风暴潮灾害进行快速评估,系统设计为解决系统重复开发、资源共享提供了新的开发模式。     

前后词提取微博信息的台风灾情有效性分析

利用微博文本提取灾情信息,可以为灾情发展态势评估提供一种新信息渠道。本文针对社交媒体数据中信息提取来反映台风灾害事件有效性的关键技术问题,采集登陆福建省两次台风1614号“莫兰蒂”和2006号“米克拉”期间的微博数据,以“莫兰蒂”作为训练文本构建地名前后词库以及灾害事件库,以“米克拉”作为实验对象提取文本灾情信息。运用这些信息反映台风灾害地区热度、灾情、时间序列等灾情发展态势有效性问题。结果表明,基于前后词库提取的文本位置及灾害信息可有效反映台风灾情的时空分布特征,在台风灾害发生时可以快速有效得到灾情相关信息,辅助政府防灾减灾决策。     

Predictions of typhoon storm surge in Taiwan using artificial neural networks

Accurate predictions of storm surge and surge deviation are essential for industrial activities in coastal areas. Usually numerical hydrodynamic models or empirical methods are used to estimate the storm surge. This paper proposes an alternative back-propagation neural network (BPN) approach to forecast the storm surge and surge deviation. The prediction of storm surge from a previous typhoon is used as a training set to form predictions for the next event. Wind velocity, wind direction, atmospheric pressure and astronomical tide were selected as inputs in the neural network. The observations obtained during three typhoons from four stations in Taiwan were used to illustrate performance of the BPN model. Comparisons with numerical methods indicate that the storm surge and surge deviation can be efficiently predicted using BPN.     

螺旋线多维可视化模型及其应用

提出一种新的多维数据可视化方法,将风暴潮的多维信息有效结合。该数据表示模型,将多维信息按照空间圆柱螺旋线的方式进行排列,提供用户参与选择的交互窗口,并利用空间螺旋线的重复性和独特的旋转特性,将该螺旋线坐标系上的坐标轴投影到二维平面或三维体上,从而实现多维数据的可视化分析。以2006年福建台风“珍珠”的原始观测数据为例进行测试,实验结果表明,该模型能有效地将风暴潮特性数据表示出来,为应急处理等提供直观、及时的信息服务,同时对进一步的分析提供有力帮助。     

基于卡尔曼滤波和TITAN路径的雷电预警

雷电灾害是一种常见的自然灾害,受其发生的随机性、瞬时性、地域性影响,预警预报具有一定的难度;为提高雷电短临预报的准确性和及时性,文章提出了一种新型的基于clique聚类识别和卡尔曼滤波算法进行雷电识别及追踪外推的方法,并在自主开发的广州市雷电监测预警系统中采用该算法和传统的雷暴识别、跟踪、分析路径算法(TITAN)分别实现了未来1小时逐6分钟(即6、12、…、60 min)的雷电路径预报;通过2020年5月至10月广州地区闪电定位数据对两种算法的检验分析表明:两种算法基本性能接近,均能有效识别、追踪和预测出大部分雷暴移动路径,且经过优化的新算法在各时次的预测命中率上均已优于传统基于TITAN风暴路径的预测算法,对于提高雷电临近预报的准确性有一定参考价值。     

基于递归神经网络的风暴潮增水预测

风暴潮增水的准确预测能极大地减少人员伤害和经济损失,具有重要的实用价值。传统的风暴潮预报方法主要包括经验和数值预报,很难建立起相对准确的模型。现有的基于机器学习风暴潮预报方法大都只提取出静态数据间的关系,并没有充分挖掘出风暴潮数据背后的时序关联特性。文中提出了一种基于递归神经网络的风暴潮增水预测方法。本文对风暴潮时序数据进行特定的处理,并设计合适结构的递归神经网络,从而完成时序数据的预测。相较于传统的BP神经网络,递归神经网络能更好地应对时序数据的预测问题。将该方法用于潍坊水站的增水预测中,结果表明,相对于BP神经网络,递归神经网络能得到更好的预测结果,误差更小。     

Modelling coastal barrier breaching flows with well-balanced shock-capturing technique

This paper presents a coastal hydrodynamic model for simulating coastal barrier breaching flows through an inlet which are mostly induced by extreme hydrological conditions such as storm/hurricane surges, waves and tides. In order to simulate wave field and wave-induced flow field in a coast, a wave action spectral model is coupled with a hydrodynamic model. The Godunov-type shock-capturing technique is used in the hydrodynamic model to simulate the supercritical flows and shocks driven by the extreme storm conditions. The hydrodynamic model is based on the solution of depth-averaged non-linear shallow water equations with all physical forcings common to coastal hydrological conditions so that it is capable of simulating multiple flow regimes, in which subcritical, transcritical, or supercritical flows may happen. The bed slope terms in the system of equations are treated in such a way that exact balance between flux gradient and bed slope terms is achieved under still water condition. The wave model readily provides the radiation stresses that represent the shortwave-averaged forcings in a water column and take into account wave-induced nearshore currents. In the coupled system, the models are operated systematically. The coastal hydrodynamic model is shown to accurately reproduce analytical and benchmark numerical solutions. To further test the accuracy of the model, flow through a coastal inlet with a storm surge is simulated and the results are compared with an established coastal flow model. Finally, the model is examined to simulate a severe storm surge that develops supercritical flows and the results are found to be encouraging.     

一种基于Android的气象服务系统

根据气象预报与灾害预警的实际需求,基于Android智能终端设备,设计一种具备天气预报与预警、专项预报和地质灾害预警等功能的气象服务系统,研究解决终端设备位置的获取、预警信息的实时推送、基于百度地图的气象灾害信息图形化显示和标注等关键问题。通过实际应用验证了该系统的可行性和实用价值。     

Development of a recurrent Sigma-Pi neural network rainfall forecasting system in Hong Kong

At the moment, weather forecasting is still an art — the experience and intuition of forecasters play a significant role in determining the quality of forecasting. This paper describes the development of a new approach to rainfall forecasting using neural networks. It deals with the extraction of information from radar images and an evaluation of past rain gauge records to provide shortterm rainfall forecasting. All of the meteorological data were provided by the Royal Observatory of Hong Kong (ROHK). Preprocessing procedures were essential for this neural network rainfall forecasting. The forecast of the rainfall was performed every half an hour so that a storm warning signal can be delivered to the public in advance. The network architecture is based on a recurrent Sigma-Pi network. The results are very promising, and this neural-based rainfall forecasting system is capable of providing a rain storm warning signal to the Hong Kong public one hour ahead.     

Coastal decision‐makers’ perspectives on updating storm surge guidance tools

This paper reports on the process and results of focus groups conducted as stakeholder engagement for a two‐year, marine extension agency‐sponsored interdisciplinary project in coastal Louisiana, USA. The project involved refining the topographic features (eg flood protection infrastructure) of a computational storm surge model using local knowledge of elevation data. Coastal Louisiana experiences continual changes to the built and natural environment and persistent land loss, necessitating frequent adjustments to real‐time storm surge and restoration planning models to make them more useful for decision‐makers. Stakeholder involvement ensured accurate updates to the real‐time computational system and accessible and understandable modelling results displayed by an interactive decision‐support tool. The findings provide insights and recommendations from various practitioners that are applicable to decision‐support model and tool development for coastal hazard emergency response.