1、广州 57 突发特大暴雨短临预警服务的反思 李怀宇 胡东明 钱嘉星 杜尧东 广州市气象台 广东省气候中心 摘 要： 对 2017 年 5 月 7 日广州突发特大暴雨短临预警服务从省、市、区 3 级气象部门上下联动, 及时发布和更新预警信号;适时启动气象灾害应急响应, 积极开展部门联动;协助省局召开新闻发布会, 正确引导舆论;利用自媒体做好公众气象服务等方面进行了总结, 提出了突发中小尺度灾害性天气预报预警能力不足、“一张网”的智能应用水平亟需提升等突出问题。关键词： 气象预警预报; 突发特大暴雨; 短临预警服务; 广州; 作者简介：李怀宇 (1984 年生) , 男, 本科, 工程师, 主要从
2、事预报服务和强对流天气监测预警技术研究工作。E-mail:收稿日期：2017-06-10基金：中国气象局软科学研究课题 (2016Z02) Received： 2017-06-102017 年 5 月 7 日凌晨至下午, 广州市突发特大暴雨, 不仅打破了广东省 3 h 雨量极值记录, 也刷新了广州市日雨量历史纪录。在该次历史罕见的特大暴雨过程中, 广州市气象部门全力做好短临预警服务, 为市委、市政府防涝抢险及社会公众防灾自救提供了科学依据, 赢得了防减救灾的主动权, 气象服务取得了显著成效, 没有造成人员伤亡。本研究通过对 57 特大暴雨的短临预报和服务进行反思, 为今后类似的天气过程服务提供
3、参考。1 过程概况造成广州该次特大暴雨的强对流云团, 于 2017 年 5 月 7 日 00:00 (北京时, 下同) 起在花都局地生成加强并向周边发展, 缓慢向东南偏东方向移动, 严重影响花都、增城、黄埔、广州市区、番禺、南沙, 其中花都、增城、黄埔出现了特大暴雨, 主要强降水时段发生在 7 日 02:0009:00。根据气象、水文站网的监测 (图 1) 显示, 5 月 7 日 00:0017:00, 广州市共有 240 个测站雨量超过50 mm (占全市 57%站点) , 其中 128 个测站出现雨量超过 100 mm 的大暴雨, 12 个测站录得 250mm 以上的特大暴雨。该次特大暴雨
4、过程具有 3 个特点: (1) 雨强刷新历史记录。花都、增城、黄埔出现了 1 h 100mm 以上量级的降水, 增城新塘镇录得 1 h 雨量 184.4 mm (05:0006:00) , 小时雨量排名历史第 2 (全省历史排名第 1 是 2013 年 6 月23 日阳江市白沙镇 1 h 雨量 188 mm) , 增城永宁街 3 h 雨量 382.6 mm, 打破了广东 3 h 雨量历史极值 (2014 年 5 月 17 日惠州大亚湾 3 h 雨量 339.4mm) 。 (2) 日雨量破广州历史纪录。5 月 7 日 00:0017:00, 黄埔区九龙镇录得542.7 mm, 打破了广州市日雨量
5、历史极值 (2014 年 5 月 23 日增城市派潭镇477.4 mm) 。 (3) 强降水时空分布集中。该次突发暴雨从花都局地生成, 然后加强并向周围发展, 移动缓慢, 强降水持续时间长、累计雨量大, 特大暴雨主要出现在花都花东镇、花山镇, 增城新塘镇、中新镇, 黄埔九龙镇, 白云石井街。图 1 2017 年 5 月 7 日 00:0017:00 广州市雨量 (单位:mm) 分布 下载原图(图中标注为各区平均雨量) 该次特大暴雨历史罕见, 在前期强降水信号征兆不明显的情况下, 广州市气象部门在省局的指导下, 密切监视天气情况、综合分析各种资料, 及时发布和更新预警信号, 为市委、市政府防灾抢
6、险和公众自救提供了科学的决策依据, 气象服务成效显著。2 短临预警服务的主要做法1) 上下联动密切监测及时预警。该次特大暴雨过程中, 广州市花都、白云、增城、黄埔、天河、越秀、荔湾、海珠、番禺、南沙等 10 个区先后发布了暴雨红色预警信号 (图 2) , 创下新的记录。图 2 2017 年 5 月 7 日广州市各区预警信号发布情况 下载原图该次过程不仅雨量大、雨势猛、前期强降水信号征兆不明显, 而且强降水风暴的发展移动也复杂多变, 短临预警难度大。根据强降水云团的发展变化, 可将整个过程分成 5 个阶段 (图 3) 。图 3 特大暴雨期间雷达回波演变趋势 (单位:d Bz) 下载原图第 1 阶
7、段 (7 日 00:0003:00) :局地发展, 停滞少动。7 日 00:00 强降水回波在花都开始发展, 初始时仅影响花山镇、梯面镇, 花都区气象局于 00:49 发布了强降水天气提示;随后强降水云团不断加强, 范围也扩大至花东镇、花山镇、梯面镇共有 3 个测站雨量超过了 40 mm, 考虑到影响范围较小, 花都区气象局01:29 再次发布了强降水天气提示;此后强降水云团在花山镇、梯面镇、花东镇停滞少动, 强降水中心位于花山镇, 截至 7 日 02:00, 花山镇已有一个站点 2 h 雨量达到 100 mm, 考虑到已出现明显降水且雨势仍可能持续, 强降水可能引发次生灾害, 花都区气象局于
8、 02:03 直接发布了暴雨橙色预警信号;02:0003:00, 强降水中心停留在花山镇和花东镇, 上述两个镇有 3 个测站 00:0003:00 的累积雨量超过 100 mm, 花都区气象局于 03:06 将暴雨橙色预警信号升级为暴雨红色预警信号。第 2 阶段 (7 日 03:0005:00) :花都维持, 黄埔发展。7 日 03:00 以后, 花都区雨势还在持续, 而白云、黄埔、增城等区降水回波开始发展, 上述各区先后发布了强降水天气提示;04:00 开始黄埔区降水回波发展十分迅猛, 黄埔区气象局于 04:23 发布了暴雨黄色预警信号, 05:00 升级为暴雨橙色预警信号, 增城区气象局也
9、于 05:03 发布了暴雨黄色预警信号。第 3 阶段 (05:0008:00) :东北移动, 后向传播。7 日 05:00 以后, 强降水回波开始向东北方向移动, 增城的永宁街、新塘镇雨势迅速增大, 05:05 开始增城永宁街叶岭村连续 16 个 5 min 雨量超过 5 mm, 其中 06:0006:05 雨量高达21.6 mm, 05:2506:25 的滑动 1 h 雨量达到了 216.2 mm。由于雨势非常猛烈, 增城区气象局于 05:22 将暴雨黄色预警信号升级为暴雨橙色预警信号, 05:53进一步升级为暴雨红色预警信号, 在不到 1 h 的时间内, 暴雨预警信号“三级跳”。强降水回波
10、在东北移动的同时, 成熟对流系统的出流气流与底层偏南气流相遇, 新的强降水回波在旧的对流风暴后部 (西南方向) 生成, 呈现出“后向传播”的特征, 在影响增城区、黄埔区的同时逐渐向广州市区方向扩展。由于强降水长时间在黄埔区维持, 截至 06:00 该区已有两个测站 3 h 雨量超过100 mm, 黄埔区气象局于 06:10 发布了暴雨红色预警信号。第 4 阶段 (7 日 08:0011:00) :后向传播, 影响市区。08:00 以后, 强降水风暴继续以“后向传播”的方式逐渐向中心城区发展, 广州市气象台于 09:22 发布了中心城区 (天河、越秀、荔湾、海珠) 暴雨黄色预警信号, 并于 10
11、:01 升级为暴雨橙色预警信号, 由于雨势猛烈, 10:16 进一步升级为暴雨红色预警信号。第 5 阶段 (11:0016:00) :东移南压, 影响南部。强降水云团 10:00 开始从中心城区向南扩展, 11:00 以后呈现出明显东移南压的趋势, 雨带逐渐东移、南压, 番禺、南沙先后发布了暴雨黄色预警信号, 并逐渐升级到暴雨红色预警信号。16:00 以后, 强降水云团移出广州, 该次特大暴雨过程结束。7 日 07:00 开始, 广州市气象台开始每小时通报全市降雨情况, 通过图形化交互式预报制作平台 GIFT 滚动更新未来 13 h 的逐时雨量预报 (图 4) , 采用升降尺度技术实现短期、短
12、临网格预报的交互订正, 及时更新短期、短临预报“一张网”, 并应用于网站、微信等预报发布渠道, 及时将雨情和最新预报预警信息告知政府相关单位和社会大众。特大暴雨期间, 省、市、区 3 级气象部门频繁启动加密会商, 共同监测雨情, 综合分析双偏振雷达、微波辐射计、风廓线雷达、区域自动站等高时空分辨率的新型探测资料, 并利用短临预警系统 SWIFT 和 GRAPES 1 km 数值模式产品进行研判。正是得益于省、市、区 3 级联动、加密会商的机制, 以及SWIFT、GRAPES 1 km 模式等技术支撑, 广州市、区气象部门及时发布和更新暴雨预警信号, 在防灾减灾中发挥了巨大的作用。图 4 每小时
13、滚动更新未来 13 h 逐时雨量预报 (单位:mm) 下载原图2) 实时启动应急响应积极开展部门联动。在该次过程中, 充分发挥了灾害性天气预警信号“消息树、发令枪”的作用, 广州市气象局以及各区气象局根据预警信号情况及时启动气象灾害应急响应, 三防各成员单位按照广州市气象灾害应急预案迅速响应, 各司其职、各尽其能参与防灾救灾。广州市高度重视该次强降雨防御工作, 副市长、市三防总指挥部总指挥坐镇市三防会商室, 指挥、部署江河洪水、暴雨防御工作。此次强降雨主要造成花都区花山和花东镇、增城区中新镇和永宁街、黄埔区九龙镇等地出现严重水浸。全市倒塌房屋约 450 间, 受灾人口达 20 000 余人,
14、洪涝过程受困群众 9 000 余人全部安全转移, 没有造成人员伤亡。3) 召开新闻发布会正确引导舆论。7 日上午 08:00, 花都、黄埔、增城等区已出现特大暴雨, 广州市气象局意识到此次强降水过程的极端性可能会引起社会各界的高度关注, 开始发布媒体新闻通稿通报过程情况, 引导社会舆论。此后省局高度重视, 组织新闻材料的编写, 广州市局全力配合提供所需材料。7 日 14:00 省局召开新闻发布会, 及时回应突发特大暴雨社会关切, 省局专业技术总师、首席预报员林良勋出席新闻发布会并回答记者提问。新闻发布会后, 人民日报、中央电视台、中央人民广播电台、新华社、南方日报、广东电视台等媒体纷纷进行报道
15、, 并提醒社会公众积极防御新一轮强降水和强对流天气, 取得较好的传播效果。4) 利用自媒体全力做好公众服务。在“自媒体”时代, 微博、微信等服务手段具有平民化、门槛低、交互传播快的特征, 且可以根据服务需要随时更新, 在气象服务中可以发挥重大作用。近年来气象部门积极探索应用微博、微信等渠道开展公共气象服务, 如陈静等1从气象服务本身的特点和自媒体时代的特点出发, 讨论未来气象服务可能的模式;李娜等2探讨了微博在公共气象服务中的应用及发展;谢坤等3介绍了“深圳天气”官方微博和微信的维护经验, 并就如何在重大灾害天气过程和日常天气下维护微博和微信提出建议;高亭亭等4-5介绍了广州天气微博以及微信的
16、运维和创新;俞宙等6探讨了如何基于微信开展应急气象服务。在该次突发特大暴雨过程中, 广州市气象局也积极利用自媒体开展气象服务, 第一时间在各渠道进行实况追踪。通过微博、微信和网站多次发布降水实况和防御科普知识, 采用“追踪报道”、“实况播报+防御科普”等多种形式, 及时更新预警信号和气象灾害应急响应, 发布雨情通报、回波追踪、预警信号、防御指引等内容, 为公众提供第一线准确、全面的气象信息和贴心的防御强降水天气小提示。充分利用网友热情, 将网友分享的最新实景集成转发, 让网友身临其境, 使宣传更显可靠性。暴雨过程期间 (7 日 00:0017:00) , 广州天气微博共发布 108 条, 在广
17、州天气微门户发布应急消息 6 条, 通过短信、微博、微信、网站、甚高频等各个渠道对外发布信息, 覆盖公众 222 万, 取得了良好的服务效果。5) 应急岗位与流程。为了紧张有序做好重大气象灾害气象预报预警服务, 广州市气象台积极探索应急响应下的岗位设置与工作流程, 逐渐形成了固定的应急值班制度, 在历次重大天气过程的预报预警服务中发挥了重要作用。各级应急响应期间岗位设置如表 1 所示。表 1 重大气象灾害预报预警各级应急响应期间岗位设置 下载原表 各岗位主要工作职责:值班台长岗:由日常排班的值班台长担任, 负责天气过程服务的总体指挥、协调、把关。值班首席岗:由日常排班的首席担任, 负责天气过程
18、业务指挥、把关。服务首席岗:临时由非值班首席担任, 负责应对媒体、接受采访、服务材料的把关。精细化预报岗:由日常排班的主班预报员担任, 负责日常值班工作。短临岗:由日常排班的副班预报员担任, 负责短临值班工作。实况分析岗:由非值班业务技术人员担任, 负责每小时的实况资料搜集整理、实况统计、画图等。增播岗:由非值班业务技术人员担任, 负责每小时的临时增播预报更新和发布。稿件撰写岗:由非值班业务技术人员担任, 负责各类天气信息、实况预报预警服务总结等材料的搜集、整理和编写。部门联动岗:由 3 年以上值班经验的非值班业务技术人员担任, 负责三防 (海事) 值班室驻点保障、会商。后勤保障岗:由办公室人
19、员担任, 负责天气过程期间后勤保障服务。系统保障岗:由网络系统业务技术人员或公司驻场人员担任, 负责网络、系统、业务平台维护保障。广州市气象台将对历次重大天气过程中应急岗位运行情况进行总结分析, 继续优化岗位设置以及岗位职责分工和工作流程, 以期在重大天气过程的气象服务中更加有效发挥作用。3 存在问题虽然在该次突发特大暴雨过程中, 广州市气象部门经受住了考验, 气象防灾减灾成效显著, 但也暴露出一些问题:1) 突发中小尺度灾害性天气预报预警能力不足。此次特大暴雨过程, 短期预报以及强降水开始出现后对后续雨势变化的预估都存在瑕疵。今后将依托大城市综合观测试验提高中小尺度气象灾害的探测能力和快速诊
20、断能力, 对雷电、短时强降水、雷雨大风等强对流天气发生机理进行深入研究, 提高气象灾害预报预警能力水平, 全力提供“精准定时、精确定量、精细定位”的预报预警服务。另一方面, 将加强 GRAPES 1 km 数值模式的应用, 通过应用检验发现模式不足之处, 进而改进模式;发展时间滞后方法的集合预报技术, 消除预报的不确定性, 提高模式的参考价值。2) 短期、短临“一张网”的智能应用水平亟需提升。57 特大暴雨期间, 广州市气象台通过 GIFT 系统及时订正短临网格预报, 并运用升降尺度技术实现了短临与短期网格预报的对接, 但是由于不同渠道的更新机制问题, 导致一些渠道的预报没有得到及时更新。因此
21、, 很有必要全面排查各渠道的更新机制, 做到不同渠道根据网格预报一键式智能更新, 充分发挥“一张网”的优势。参考文献1陈静, 梁宏升.自媒体时代的气象服务J.广东气象, 2013, 35 (6) :52-55. 2李娜, 卢伟萍, 秦鹏.微博在公共气象服务中的应用及发展J.气象研究与应用, 2012, 33 (2) :107-109. 3谢坤, 陈申鹏.从“深圳天气”微博和微信维护谈新媒体的气象服务J.广东气象, 2015, 37 (1) :59-61. 4高亭亭, 吴振鹏, 张兰.广州天气微博的运维分析J.广东气象, 2016, 38 (1) :49-52. 5高亭亭, 孙伟忠, 朱平.广州天气微信的创新设计J.广东气象, 2014, 36 (6) :60-62. 6俞宙, 林江.基于微信开展应急气象服务C/第 30 届中国气象学会年会气象服务发展论坛分会论文集.南京, 2013.
