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中國氣象局金壇交通氣象野外科學試驗基地
發(fā)布時間:2024年05月11日 來源:中國氣象報社 分享:

  中國氣象局金壇交通氣象野外科學試驗基地(以下簡稱“基地”)成立于2019年,學科方向為交通氣象,共建有“一主兩輔”3個交通氣象觀測試驗場,主場位于江蘇省常州市金壇區(qū),兩個輔場分別位于江蘇省連云港市東??h(瀝青路面交通氣象野外試驗場)和鹽城市射陽縣(無人機氣象探測試驗場)。

  基于熱譜圖技術(shù)的路面低溫冰情監(jiān)測預警

  基地運用自主研發(fā)集成的公路交通氣象綜合試驗平臺以及相關(guān)儀器設(shè)備,制定通信協(xié)議、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)采集、質(zhì)量控制和處理等方案,建立了一套標準化路溫采集操作流程和數(shù)據(jù)處理規(guī)范。針對江蘇全網(wǎng)高速公路開展冬季路面溫度及路面狀況巡檢普查工作,基地普查總里程一萬多公里,建立路面連續(xù)溫度基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫,建立精度20米的省級區(qū)域高分辨率熱譜圖;開展熱譜地圖技術(shù)在反演路面溫度連續(xù)變化分布中的應(yīng)用研究,結(jié)合道路基礎(chǔ)信息,進行不同天氣類型的公路路面溫度變化特征和致災機理研究,篩選路網(wǎng)的易低溫高危風險點;開展多元線性回歸、樸素貝葉斯分類、支持向量機分類及Bi-LSTM模型在路面低溫預報中的研究,結(jié)合熱譜地圖反演模型,豐富連續(xù)路溫短臨預報產(chǎn)品;基于交通氣象監(jiān)測資料,構(gòu)建路面積水量(水膜厚度)計算模型,結(jié)合觀測氣象要素的時序變化,建立路面干濕狀態(tài)反演模型,可反演路面的干燥、潮濕、積水或冰雪等狀態(tài);利用能量平衡方程,融合長波輻射、短波輻射、感熱潛熱通量、格點降水累積等要素,建立基于數(shù)值預報產(chǎn)品的交通氣象站路溫預報模型。

  基地研究人員將熱譜圖與交通氣象監(jiān)測站網(wǎng)和氣象數(shù)值模式結(jié)合,實現(xiàn)了由交通氣象站(10~15公里間隔)和數(shù)值預報模式網(wǎng)格(1~9公里間隔)到高速公路沿線精細化(約20米間隔)低溫冰情連續(xù)監(jiān)測預警。該成果為交通氣象選址、高速公路監(jiān)測局地“暗冰”等提供科學依據(jù),對交通指揮調(diào)度、道路養(yǎng)護作業(yè)起到重要作用,作為江蘇省氣象局智慧交通氣象2.0的關(guān)鍵技術(shù)之一,曾獲全國智慧氣象服務(wù)創(chuàng)新大賽一等獎、中國氣象服務(wù)協(xié)會科學技術(shù)獎一等獎,關(guān)鍵技術(shù)已在云南、河南、山東等多地高速公路推廣應(yīng)用。

  基于觀測的視程障礙類災害機理認識

  濃霧,特別是局地性強濃霧(團霧),對交通通行效率和安全具有嚴重影響。針對秋冬季長三角濃霧過程,基地利用自主研發(fā)的無人機氣象環(huán)境探測系統(tǒng)、系留汽艇、霧滴譜儀、渦動協(xié)方差系統(tǒng)、粒徑譜儀等觀測設(shè)備,開展外場觀測試驗,獲取霧、霾過程中邊界層內(nèi)氣象與污染物的垂直特征,建立濃霧宏微觀物理結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集;通過在不同環(huán)境下的多類型能見度儀的對比觀測試驗獲取的能見度、相關(guān)氣象要素、顆粒物質(zhì)量濃度和粒徑等觀測數(shù)據(jù),總結(jié)了不同氣象條件下前向散射式和透射式能見度儀、激光雷達能見度儀之間的測量值誤差和差異性特征。

  基于新一代靜止氣象衛(wèi)星多通道高時空分辨率資料,結(jié)合地面觀測、數(shù)值預報產(chǎn)品、無人機邊界層探測資料等輔助信息,基地開展了霧的識別算法研究和監(jiān)測應(yīng)用,發(fā)展了適用于江蘇及其周邊海區(qū)的大霧分級識別算法,提升了大霧識別的準確率,并在江蘇省預報業(yè)務(wù)一體化平臺和交通氣象信息服務(wù)系統(tǒng)中得到良好應(yīng)用效果。

  基于濃霧宏微觀物理結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集,基地研究人員揭示了江蘇濃霧的多年氣候特征,闡述了濃霧邊界層特征及其與氣象要素的相互關(guān)系;揭示了濃霧不同階段微物理量之間的相關(guān)性,構(gòu)建了本地化的霧能見度參數(shù)化方案,提高了能見度的反演精度;基于濃霧邊界層觀測資料與數(shù)值模式模擬,合理再現(xiàn)了濃霧不同生命階段的氣象要素與能見度的時間變化,闡述了超低空急流對濃霧爆發(fā)性增強的影響機制,揭示了天氣系統(tǒng)與邊界層相互作用下的濃霧時空演變機理;考慮濃霧的一系列影響因子,發(fā)展了基于深度學習技術(shù)的精細化能見度預報方法,有效提高了能見度預報準確率。

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