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极端性暴雨内涝影响预报预警技术及决策支持应用平台研发

上海市气象灾害防御技术中心 2020-08-08

  • 联 系 人: 王强
  • 联系方式: 18918206933

研究内容

(1)极端性暴雨灾害特征分析与数据库建设

通过行业调查和文献检索,收集近年出现的对上海城市安全运行产生严重影响的极端性暴雨灾害历史数据,分析造成严重安全影响的极端性暴雨灾害特征,包括天气背景、暴雨落区、雨强、雨型、影响时段、持续时长、积水范围、积水深度、积水历时等;分析极端性暴雨灾害发生时的水文因素,包括天文潮位、流域水位、排水系统运行状况等因素;分析极端性暴雨灾害及次生灾害发生的灾害链,建立上海极端性暴雨安全影响灾害库,实现对极端性暴雨灾害个例查询、过程回放复盘分析;模拟和分析未来气候变化与城市化发展情景下的暴雨灾害特征变化。


(2)极端性暴雨精细化预报产品释用技术

基于上海市气象局的多模式集合预报产品、分强度降水概率预报产品及雷达回波外推技术,开发高分辨率数值模式暴雨预报产品释用技术:基于雷达回波外推技术和上海台风研究所快速更新同化系统输出的高分辨率降水预报产品,研发0-12小时基于目标匹配识别的雷达外推和数值预报订正及融合技术;基于集合预报多统计量融合技术、概率匹配平均订正技术、降水概率Logistic分级订正等技术,开发基于多中心集合预报的降水概率预报产品;基于DRTM资料地形和海陆订正技术、集合预报选择和加入技术、格点化误差估计和订正等技术,改进和完善现有的基于多模式最优集成(OCF)的要素精细化格点预报产品。基于高分辨率数值模式暴雨预报产品释用技术,制作与上海内涝精细化评估模型无缝耦合的暴雨预报产品库和实时调用接口。


(3)极端性暴雨内涝精细化评估模型

基于暴雨、潮位和流域水位精细化预报产品,融合城镇排水、区域排涝、风暴潮等精细化预报模型技术,研究极端性暴雨、长江口风暴潮与内涝精细化评估模型的数据交换接口和响应不同雨情、汛情和灾情的模型关键技术参数,分析不同潮位和流域洪水对中心城区杨浦区河网蓄水和排水的影响,对不同暴雨、流域洪水、区域排水、风暴潮增水等多种情况进行系统研究,利用近年来极端性暴雨、汛情、灾情、风情同步资料,开展多因素综合影响下的极端性暴雨内涝精细化模拟及评估,率定验证并建立极端性暴雨内涝精细化评估模型。


(4)极端性暴雨内涝影响预报与示范应用平台研发

根据上海市极端性暴雨内涝影响的实际情况和安全保障需求,分析极端性暴雨影响区域内的暴露度(经济、人口和环境暴露度等)和脆弱性(房屋结构脆弱性、排水脆弱性等)因子,建立暴雨安全影响暴露度和脆弱性评估模型。综合暴雨内涝精细化评估模型和暴露度脆弱性评估模型,基于高分辨率数值模式的极端性暴雨集合预报产品,研究极端性暴雨安全防御的部门快速响应机制。基于WebGIS、数据库、移动互联网等技术,整合气象、水文在线监测大数据资源,研发极端性暴雨内涝安全影响预报和决策支持示范应用平台,并在中心城区杨浦区惊喜业务化试点应用。研究杨浦区内涝薄弱点和监测预警系统构成,明确监测点分布、监测密度及其数量,建立较为完善的杨浦区暴雨内涝监测网;研发建立杨浦区极端暴雨内涝风险智能监测预警预报应用平台,实现杨浦区暴雨内涝风险在线监测、仿真模拟、专家诊断和预警预报一体化辅助决策支持。


(5)应对城市极端性暴雨的防涝弹性技术研究

分散化防涝弹性技术评估与比较,开展固定式、预埋式、拆卸式和临时防水浸措施等形式,以及钢制、塑料袋式、塑料板式、防水剂等方式的技术经济比较和适应性评价。结合示范区应对极端性暴雨内涝的技术需求和备选技术,提出示范区防涝弹性技术措施。根据市场调研和技术评估结果,选择一种市场应用前景大的措施,进行样品开发和试制。

考核指标

(1)建立暴雨预报产品库,该产品库包含0-12小时基于目标匹配识别的雷达外推的降水预报产品、基于多模式集合预报的分强度降水概率预报产品和基于多模式最优集成(OCF)的要素精细化格点预报产品。

(2)建立与暴雨内涝精细化评估模型无缝耦合的实时调用接口,实现精细化格点预报产品在暴雨内涝模型中的调用。

(3)建立1套上海极端性暴雨内涝精细化预报模型,实现极端性暴雨、高潮位、流域洪水、不同排水情况等多因素综合影响下的极端暴雨内涝精细化预报。

(4)建立1个上海极端性暴雨安全影响灾害库。

(5)建立1个虬江水系水文监测站。

(6)建立1个极端性暴雨安全影响预报和决策支持示范应用平台,实现对中心城区杨浦区的极端性暴雨安全影响的预报和决策支持业务化示范应用。

(7)提出1套针对示范区域的防涝弹性技术措施。

(8)开发出1个防涝弹性技术样品,并用于实践,使受保护区域涝水水深降低50%以上。

(9)申请1项防涝弹性技术相关专利。

(10)登记一件软件著作权。

(11)投发9篇科技论文。

(12)培养2-3名技术骨干。

(13)培养3名研究生。