另外一部分 , 我们布设了很多非常规的气象仪器 , 观测大气的垂直或三维的特征 , 比如风、温度等 。 测风方面主要有两种仪器:一个叫风廓线雷达 , 可以测风的垂直变化;另外一个叫测风激光雷达 , 通过激光反射大气中气溶胶的变化 , 最后能够测出不同高度的风速和风向 , 通过三维立体扫描 , 共同得到赛场周边一定高度内的大气三维风的变化 , 这是关于测风的 。 在地面自动气象站方面 , 也有测风的装备 , 之前我们用的是机械测风 , 它叫风杯 , 像齿轮一样 , 风吹它就会转 。 还有一个风标 , 用来定位风向 , 叫机械风 , 但是机械风会受到天气影响 , 比如下雨、下雪可能会冻住 , 所以我们最后就把机械风改成了精度更高的超声风 , 通过超声波测风速和风向的变化 。 一方面 , 可以有效规避机械风的仪器被冻住的风险;另一方面 , 得到数据的时间的分辨率或者是时间的精度更高 , 可以达到秒级 , 这就是我们所谓的秒级观测的来源 。
此外 , 还要了解山地赛场的大气温度和湿度的变化 。 我们在一定高度内安装了微波辐射计 , 可以测一两分钟之内大气的风和温度的垂直变化 , 在张家口赛区和延庆赛区布了很多这样的仪器 , 因为风和温度是对北京冬奥会影响最大的因素 , 当然 , 降雨、降雪、能见度、雪温等也是非常值得关注的 。
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项目组开展野外观测试验 。
多源气象数据融合助力关键点位气象预报
问:有了精密的气象监测之后 , 科研人员怎么实现精准的气象预报?
陈明轩:我们得到气象观测数据后 , 通过科学的分析和研判 , 对延庆山区——海坨山赛场和张家口崇礼赛场的小尺度气象特征有了大致掌握 。 基于这个科学基础来研究:如何做到尺度特别小、地形特别复杂的陡峭山区精准预报呢?我们研发了一套“百米级、分钟级”预报技术体系 , 对山地赛场进行精准预报 。 比如 , 延庆海坨山的高山滑雪赛场 , 海拔高度是2000米左右 , 从山顶到山脚的赛道长度直线距离是2.5公里左右 , 左右6条赛道 , 范围是2.25公里 , 要在2000米左右的海拔高度、从上到下2.5公里、从左到右2.25公里的范围内 , 做不同高度的几十个点的预报是非常难的 , 这就需要“百米级、分钟级”的精准预报技术 。
根据冬奥气象保障服务需求和北京冬奥组委要求 , 不仅要做到“百米级”预报 , 还要做到0—10天的天气预报 。 按照现代天气预报的科技能力 , 7天以后气象预报的精准度直线下降 。 一般来说 , 气象精确度比较高的预报是7天以内的预报 。 我们考虑了山区地形的影响、冬季的天气特征、地面的摩擦对风的影响、太阳的辐射对温度的影响等因素 , 基于研发的睿图数值天气预报模型基础 , 针对冬奥气象保障服务和预报需求做进一步研发 , 最后形成了睿图模式体系里面的睿图-睿思系统 , 可以做到“百米级”预报 。 在前24小时可以做到10分钟更新一次的预报 , 在1—10天内可以每天提供两次预报 , 预报间隔达到10分钟 , 预报空间的网格达到100米到67米这样的空间网格 。
问:您刚刚提到的“百米级、分钟级”技术的核心体系是什么?睿图-睿思系统具体是什么?
陈明轩:核心技术方面 , 将多源数据进行快速融合 。 我们布了很多气象加密观测仪器 , 得到很多实时气象数据传回服务器 , 在睿图模式体系预报基础上 , 把精准观测加进去做进一步融合 , 得到“百米级”预报产品 , 这叫多源气象数据的快速集成融合 。 采用大气涡流尺度数值模拟 , 跟多源数据融合进一步结合 , 提升“百米级”气象预报精准度 。 还引入了人工智能模型 , 分辨是降雨、降雪还是雨夹雪 , 包括对“百米级”预报偏差进行订正 。 用大数据把过去多年观测用人工智能模型去进行训练 , 对“百米级”的误差进行订正 , 这样就可以得到更精准的“百米级”预报 。
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