降雨型滑坡的集合预报模型及其初步应用的试验研究

发布时间：2017-11-16 17:07

  本文关键词：降雨型滑坡的集合预报模型及其初步应用的试验研究

  更多相关文章： 降雨型滑坡 GRAPES-Landslide 预报系统 集合预报

【摘要】：滑坡的实时预警系统GRAPES-Landslide是将数值天气预报模式GRAPES(Global/Regional Assimilation and Pr Ediction System)与滑坡预测模型TRIGRS(Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slopestability)进行单向耦合建立起来的动力数值预报预警系统。由于滑坡预测模型TRIGRS中的关键水土参数具有空间分布很不均的特性,很难获取准确的数据加以描述,使得滑坡事件的激发、预测存在很大的不确定性,同时数值天气预报模式本身具有不确定性,因而用于诱发滑坡灾害的估测降水存在不确定性,进而使得滑坡的预报存在偏差。本研究基于预测降水和水土参数分布不确定性的考虑,提出了GRAPES-Landslide滑坡集合预报模型。滑坡集合预报模型中有5个不同的预报降水成员,分别是(1)GRAPES_MESO业务模式、(2)"暖—潜热加热纳近"方法、(3)基于九点平滑滤波的"暖—潜热加热纳近"方法、(4)对(1)~(3)的降水成员进行简单平均、(5)对(1)~(3)的降水成员进行概率匹配的集合。根据水土参数呈正态分布的特点,通过Monte-Carlo方法随机生成100组扰动参数值。将5个预报降水与100组扰动水土参数结合,组成GRAPES-Landslide滑坡集合预报模型。选择2013年7月18日00时到7月19日12时(协调世界时)福建省"西马仑"台风降雨引发闽三角地区发生大量滑坡灾害为例,进行实际预报试验。初步研究结果表明本文建立的GRAPES-Landslide滑坡集合预报系统所预测的滑坡频发区与观测区域有很好的吻合度,与目前的滑坡业务预报结果相比有明显改进,落区更精细化。因此,GRAPES-Landslide滑坡集合预报系统综合考虑了降水预报的不确定性和非均匀分布的水土参数的不确定性,为区域滑坡预测提供了一种新的可能方法。
【作者单位】： 南京信息工程大学大气科学学院;中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室;中国气象局数值预报中心;国家气象中心;中国气象局广州热带海洋气象研究所区域数值预报重点实验室;福建省地质环境监测中心;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)项目2013CB430106 国家自然科学基金项目41375108~~
【分类号】：P642.22
【正文快照】： 1南京信息工程大学大气科学学院,南京2100442中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室,北京1000813中国气象局数值预报中心,北京1000814国家气象中心,北京1000815中国气象局广州热带海洋气象研究所区域数值预报重点实验室,广州5100806福建省地质环境监测中心,福州350002doi:

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