气象预警系统包括哪些_气象预警系统

1.地质灾害气象预警预报理论与方法

2.ai预警系统能预测什么

3.暴雨预警颜色等级

4.ai预警系统作用

气象因素是诱发滑坡、泥石流等地质灾害的关键因素，开发基于Web-GIS和实时气象信息的实时预警预报系统，实现地质灾害实时预警预报与网络连接的地质灾害预警预报与减灾防灾体系，对可能遭受的地质灾害进行实时预警预报，及时广泛地发布预警信息，有利于实现科学高效、快速地开展灾害防治，从而最大限度地减少灾害损失，保护人民生命财产安全，变被动防治为主动防治地质灾害。

一、滑坡、泥石流地质灾害气象预警预报的主要依据

区域地质灾害（滑坡、泥石流等）空间预测主要是圈定地质灾害易发区，也就是前面论述的地质灾害危险性评估与区划。在区域地质灾害空间预测的基础上，结合实时的气象动态信息，分析研究滑坡、泥石流等地质灾害的主要诱发因素，研究同一地质环境区域，在不同气象条件下发生地质灾害的统计规律和内在机理，通过确定有效降雨量模型、降雨强度模型、降雨过程模型的临界阀值，建立基于实时动态气象信息的区域地质灾害预警预报时空耦合关系，从而对区域性的滑坡、泥石流等地质灾害进行危险性时空预警预报。

根据研究区域的地质条件、灾害调查情况、气象条件等，划分地质灾害易发区等级，统计已发生滑坡、泥石流等地质灾害与有效降雨量、24小时降雨强度的相关性，确定出不同易发区不同等级的临界降雨量（I、II），作为判别分析的阀值，确定降雨量危险性等级。降雨量小于I级临界降雨量的为低危险性，降雨量介于Ⅰ－Ⅱ级临界降雨量之间的为中危险性，降雨量大于II级临界降雨量的为高危险性。

将各单元的有效降雨量与临界有效降雨量进行对比，确定出各单元的降雨量危险性等级，将降雨量危险性等级和地质灾害易发区等级进行叠加，叠加结果见表3－4和图3-2，对应于4个不同的易发区把地质灾害预警预报等级划分为5级：其中，3级及3级以上为预警预报等级，5级为预警预报区的最高等级，1级和2级为不预警区，不同的预警预报等级采用不同的颜色予以表示。3级预警区是指应加强对灾害点的监测地区；4级预警区是指应密切加强对灾害点监测的地区，采取一定的防范措施；5级预警区是指应全天对灾害点进行监测，直接受害对象尤其是住户和人员在必要时应该采取避让措施。在预警预报中，3级为注意级，4级为预警级，5级为警报级。

表3-4 地质灾害预警区等级划分表

图3-2 区域地质灾害宏观预警构建思路示意图

我国自2003年开展全国地质灾害气象预警预报工作以来，一些专家学者就致力于预警预报模型方法的研究与探索，主要经历了两个阶段。

第一阶段，2003～2006年，采用的是第一代预警方法，即临界雨量判据法。该方法的主要原理是根据中国地貌格局、地质环境特征及其与降雨诱发型崩滑流地质灾害关系统计分析结果，以全国性分水岭、气候带、大地构造单元和区域地质环境条件，进行一级分区；以区域分水岭、历史滑坡泥石流事件分布密度、地形地貌特征、地层岩性、地质构造与新构造运动、年均降雨量分布等，进行二级分区；将全国划分为7个预警大区、74个预警区；并分区开展历史地质灾害点与实况降雨量之间的统计关系，确定各预警区诱发滑坡泥石流灾害的临界雨量，建立预警预报判据模板（图3-3）；利用全国地质灾害数据库和县市调查信息系统中的地质灾害样本和中国气象局提供的降雨资料，通过统计分析，确定地质灾害发生前的1日、2日、4日、7日、10日和15日的临界雨量作为判据模板，建立地质灾害气象预警预报模型，开展地质灾害预警预报。

图3-3 预警预报判据模板

第二阶段，即第二代预警方法。2006～2007年，“全国地质灾害气象预警预报技术方法研究”项目设立，开展了全国地质灾害气象预警预报方法升级换代的研究工作。刘传正教授提出了地质灾害区域预警理论的三分法，即隐式统计预报法、显式统计预报法和动力预报法；并提出了显式统计预警方法（称为第二代预警方法）设计思路。该方法改进了第一代预警方法中仅依靠临界过程雨量方法的局限，实现了临界过程降雨量判据与地质环境空间分析相耦合。2007年该项工作取得初步研究成果，经完善后已在2008年全国汛期预警工作中正式使用。

根据地质灾害区域预警原理和显式预警系统设计思路，具体预警模型建立过程如下：

（1）地质灾害预警分区。将全国分为7个预警大区，分区建立预警模型。

（2）地质灾害气象预警信息图层编制。充分考虑地质灾害发生的地质环境基础信息、地质灾害历史发生实况等，共编制预警信息图层30个。

（3）地质灾害潜势度计算。探索一条计算地质灾害潜势度的计算方法，根据历史地质灾害点分布情况，采用不确定系数法计算地质环境CF值、采用项目组创新提出的权重确定法确定权重，从而计算地质灾害潜势度。

（4）统计预警模型建立。以10km×10km的网格进行剖分，将地质灾害潜势度、历史灾害点当日雨量、前期雨量作为输入因子，地质灾害实发情况作为输出因子，采用多元线性回归方法，建立预警指数计算模型，从而确定预警等级。

二、美国旧金山湾滑坡泥石流气象预警系统

目前世界上滑坡泥石流灾害气象预警主要是依据美国旧金山湾滑坡泥石流预警系统提出的临界降雨阀值的方法。该系统在1985年至1995年期间运行了10年，后因种种原因被迫关闭。它是世界上运行时间最长的滑坡泥石流预警系统，其经验值得思考。

Campbell从1969年开始研究洛杉矶滑坡发生机制，1975年提出了建立基于国家气象局（NWS）降雨预报和（前多普勒）雷达影像的洛杉矶泥石流预警系统的设想。Campbell指出，泥石流预报还是可能的，可通过降雨强度和持续时间的监测，并与根据降雨-滑坡发生概率的关系所建立的临界值进行比较，进行泥石流灾害等级的等级预报。一旦超过临界值，就要对居住在山脚下的居民发出预警，撤离危险地，最大程度地减少灾害损失。Campbell提出的泥石流预警系统由以下方面构成：①雨量计观测系统，记录每小时的降雨量；②具有能够识别暴雨地区降雨强度中心的气象编图系统；将降雨数据标绘在地形（坡度）图及相关滑坡影响图上；③实时采集数据和预警管理和通讯网络。

1982年1月初，灾难性暴雨袭击了旧金山湾地区，引发了数以千计的泥石流及其他类型的浅层滑坡。经济损失达数百万美元，25人死亡。尽管该地区的人们得知暴雨预报，但并没有得到任何关于滑坡、泥石流的警报。尽管Campbell提出的建议没有在旧金山湾地区得以实施，但1982年的这场灾难性事件使得建立泥石流预警系统变得十分紧迫和必要。

图3-4 加州La Honda的泥石流降雨临界线

Cannon和Ellen(1985)建立了加州La Honda的泥石流降雨临界线(图3-4）。他们用年均降雨量（MAP）对临界降雨持续时间和临界降雨强度进行了修正（标准化），即将临界降雨强度修正为临界降雨强度/年均降雨量（MAP）。他们建立的滑坡降雨临界值是旧金山湾地区泥石流预警系统的基础。1986年2月旧金山湾地区连降暴雨，美国地质调查局和国家气象局联合启动了泥石流灾害预警系统，通过NWS广播电台系统发布了两次公共预警。这是美国首次发出的泥石流灾害预警。该次暴雨引发了旧金山湾地区数以百计的泥石流，造成1人死亡，财产损失达1000万美元。如果不是预警系统的准确预报，损失将会更加严重。

1986年的泥石流灾害预警是根据Cannon和Ellen（1985）确定的经验降雨临界值发布的。1989年Wilson等人在该经验降雨临界值的基础上，建立了累积降雨量/降雨持续时间关系曲线，对不同的规模和频率的泥石流确定不同的临界值降雨量。据此USGS滑坡工作组进行泥石流灾害预报。

Wilson自1995年一直研究困扰早期滑坡预警系统的泥石流降雨临界值强烈受局部降水条件（地形效应）影响的难题。

如前所述，Cannon（1985）建立的旧金山湾地区的区域泥石流降雨临界值，试图用长期降雨量（MAP）来修正地形效应的影响。MAP是用来描述长期降雨气候条件最常用的参数，可从标准气象图中获得。Cannon建立MAP标准化临界值，是滑坡预警系统的主要技术基础。然而，正如Cannon本人所说，在早期滑坡预警系统运行过程中，发现降雨少的地区ALERT系统的雨量数据会产生“假警报”，反映了MAP标准化会出现低MAP地区的不一致性问题。后来Wilson（1997）将旧金山湾地区的MAP标准化方法应用到南加州和美国太平洋西北部地区，出现了明显的低估或高估降雨临界值的问题。

降雨量作为参数实际上反映了暴雨规模和频率两个综合作用过程。美国太平洋西北部地区降雨量频率高但每次降雨量小，导致年均降雨量大；而南加州地区则降雨频率小但每次降雨量大，结果是年均降雨量小。年均降雨量标准化方法应识别出那些“极端”的降雨事件，即降雨量远远超过那些频率高但降雨量小的暴雨事件。因此，对于估计泥石流降雨临界值来说，单个暴雨的规模要比降雨频率重要得多。

长期的气候作用使斜坡本身达到了一种重力平衡状态，即斜坡入渗与蒸发及地表排水之间达到了平衡。这种长期的平衡作用过程可能包含着无数已知和未知的机制。斜坡土壤的岩土工程性质、地表排水率及水网分布、本土植被都可能对局部气候产生影响。Wilson用日降雨规模—频率分析，重新检查了年均降水量标准化临界值的不一致性。在年均降雨量低的旧金山湾地区，泥石流的降雨临界值高于MAP标准化的预测值。Wilson提出了参考的泥石流降雨临界值，这有益于研究降雨与地表排水之间的相互作用。Wilson的研究表明，5年暴雨重现率可以代表降雨频率与侵蚀率的优化组合关系。对三个具有明显不同降雨气候模式的不同地区（南加州洛杉矶地区、旧金山湾地区、太平洋西北部地区），采集了触发致命泥石流灾害事件的历史雨量数据，建立了（引发广泛泥石流发生）历史上触发大范围泥石流的24小时峰值暴雨降雨量与参考降雨值（5年暴雨重现值）之间的关系曲线（图3-5）。该关系曲线可用来估计泥石流的降雨临界值，与Cannon的MAP标准化降雨临界值相比，特别是可以在更加可靠点的范围内通过插值估计出特定地点（特别是受地形效应影响的山区）的临界值。

图3-5 历史触发大范围泥石流的24小时峰值暴雨降雨量与

尽管旧金山湾地区的滑坡泥石流气象预警系统在1995年关闭了，但自1995年以来没有停止对降雨/泥石流临界值方面的研究。这些研究加深了对降雨、山坡水文条件、长期降雨气象条件和斜坡稳定性之间相互作用的认识，这将为旧金山湾地区乃至世界其他地区的滑坡气象预警工作奠定很好的科学基础。

三、降雨监测与预报

旧金山湾地区滑坡预警系统运行的十年间，当地NWS的天气预报主要依靠1987年2月发射的气象卫星GOE-7（1997年被GOES-10所取代）。每隔30分钟，GOES气象卫星传送覆盖从阿拉斯加湾至夏威夷的北美西海岸云团图像。根据这些图像，当地NWS可以估计出大暴雨的速度、方向和强度。图像中的红外波谱图像还能指示云团的温度，它是估计降雨强度的重要信息。另外，地面气象观测站可获得大气压、风速、温度、降雨数据，与卫星气象数据雨季NWS国家气象中心提供的长期天气趋势预报信息相结合，当地NWS天气预报办公室综合分析这些数据，准备和提供定量天气预报（QPT），一天发布两次加州北部和南部地区未来24小时天气预报。

雨量监测（ALERT）系统能远距离自动采集高强度降雨观测数据，并将数据传送到当地实时天气预报中心。到1995年，旧金山湾地区ALERT系统已建立了60个雨量观测站点（图3-6）。尽管每个站点的建立得到了NWS的支持，但每个站点的设备购买、安装和维护则由其他联邦、州和地方政府机构负责。从1985年到1995年滑坡预警系统运行期间，USGS一直负责维护设在加州Menlo公园的ALERT接收器和数据处理微机系统。

要评估即将到来的暴雨是否会引发泥石流灾害，要考虑两个临界值：①前期累积降雨量（即土壤湿度）；②临近暴雨的强度和持续时间的综合分析。为此，USGS滑坡工作组在La Honda研究区安装了浅层测压计，并对土壤进行了监测。如果测压计首先显示出对暴雨的强烈反应，即认为已达到前期临界值。通常冬至后需几个星期的时间才能使土壤湿度超过前期临界值，之后要随时关注暴雨强度和持续时间是否足以触发泥石流灾害。

图3-6 1992年旧金山湾滑坡预警雨量监测系统—ALERT

四、泥石流灾害预警的发布

当暴雨开始时，开始监测降雨强度，估计暴雨前锋到来的速度。根据观测的降雨量，结合当地NWS的定量降雨预测（QPF）；与建立的泥石流降雨临界值进行对比分析，确定泥石流灾害的类型和规模。NWS和USGS的工作人员共同参与该阶段的工作，向公众发布三个等级的泥石流灾害预警：即①城市和小河流洪水劝告（urban and small streamsflood advisory）；②洪水/泥石流关注（flash-flood/debris-flow watch）；③洪水/泥石流警报（flash-flood/debris-flow warning）。在1986年至1995年间，多次发布了不同级别的泥石流灾害预警。

五、小结

滑坡和泥石流灾害的危险性预测主要是通过灾害产生条件分析，预测区域上或某斜坡地段将来产生滑坡泥石流灾害的可能性，圈定出可能产生滑坡泥石流灾害的影响范围及活动强度。滑坡泥石流灾害危险性预测的指标体系结构层次如图3-7所示，根据滑坡泥石流灾害危险性预测的研究对象的差异性，可从三种研究尺度建立滑坡泥石流灾害危险性预测指标体系。

图3-7 地质灾害空间预测指标体系结构层次图

区域性滑坡泥石流灾害危险性预测就是通过分析滑坡泥石流灾害在区域空间分布的聚集性及规律性，圈定出滑坡泥石流灾害相对危险性区域，从而为国土规划、减灾防灾、灾害管理与决策提供依据。不同的预测尺度对应于不同的勘察阶段和研究精度。滑坡泥石流灾害危险性区划对应于可行性研究阶段，要求对拟开发地域工程地质条件的分带规律进行初步综合评价，确定滑坡泥石流灾害作用发生的可能性及敏感性，提交的成果是区域工程地质条件综合分区图和地质灾害预测区划图。

地质灾害气象预警预报理论与方法

我国是一个地质灾害多发的国家,崩塌、滑坡和泥石流等常见灾害发生的地域广、频率高,具有较强的破坏性。研究表明,除地质构造及人类活动外,气象条件也是形成地质灾害的一大原因,暴雨或连续降雨常常是触发地质灾害的直接因素。因此,如何通过对雨情的监测提供可靠的地质灾害预警资讯,成为一项重要工作内容。

　1.地质灾害预警报系统概述

目前,在气象部门的协助下,许多地区的国土资源部门都相继建立了地质灾害预警预报系统。灾害的风险预报是指在收集和集中监测资讯的基础上,进一步分析地质灾害及次生、衍生灾害等可能对社会经济、群众生活所造成的影响,提前释出风险预报,并为 *** 部门、有关单位及广大民众提供应对的措施和指导。气象监测***特别是雨量监测***系统和基于WebGIS的地质灾害预警系统组成的地质灾害预警预报平台,在突发性地质灾害的预测和防范中起到了关键性的作用[1]。

　1.1预警报系统的建设目标

预警报系统的目标是建设一个时效高、预警报资讯内容全面且准确可靠的地质灾害预警报体系,为相关 *** 部门的决策和灾害地区群众的减灾措施提供科学、及时、有效的资讯指导。充分利用现代化建设的成果,在已获取的大量气象探测和灾害性天气监测资讯的基础上,对资讯进行存贮、处理和分析,建立地质灾害预警报服务平台和流程,根据决策服务的要求,提供连续无缝隙的地质灾害预警报资讯[2]。

　1.2预警报系统的工作流程

地质灾害预警预报系统主要由监测系统和预警报系统2部分组成。启动气象资讯收集、地质灾害资讯收集以及资讯释出自动生成等模组后,通过实时监控雨情,一旦降水因子达到相应的监测指标,系统即可在决策中心进行资料分析,生成地质灾害预警等级,并在确定资讯释出后,利用简讯、广播、电视、网路等媒介按照预警等级对特定部门及相关群众释出警报资讯。

　2.地质灾害预警报系统的组成及实现

基于WebGIS的地质灾害预警系统中,灾害资讯的汇集及预警平台是资料资讯处理和服务的核心;气象监测系统具有雨情报汛、预警等功能;群测群防预警系统则包括预警释出、警报传输和资讯反馈功能[3]。要实现地质灾害预警系统的正常运转,应注意以下几个方面:

　2.1建立高效稳定的应用平台

高效稳定的应用平台为整个地质灾害预警系统的正常运作提供强有力的支撑,对提高系统的稳定性具有至关重要的作用。良好的应用平台依赖于完善的资料资讯、高科技的硬体装置、成熟的先进软体环境及规划合理的结构设计。

资料库是地质灾害预警报系统的核心部分,除实时采集和释出的雨量资料、预报雨量资料、雷达图、卫星云图和台风资讯等气象资料外,当地行政区域图、区域地理资讯及区域内的群众资讯等,都是资料库的重要组成部分。软体系统应由使用者介面、后台管理系统、资料交换平台***EAI***、后台管理应用核心构件群、WebGIS元件、Microsoft.NET应用伺服器平台及其他系统组成。先进、灵活、适用的软体架构符合管理资讯化的要求,以构件化设计为核心,实现事件触发、资料驱动、引数设定的开放可行的地质灾害预警预报系统管理平台。

　2.2保证系统的安全性

预警预报系统将为防灾减灾的决策提供重要的依据和指导,因此,必须保证其安全性和权威性,安全是系统设计的关键[5-6]。首先,在设计中要充分考虑到网路安全的问题;其次,注重系统的整体维护是延长系统使用寿命的重要保障。此外,地质灾害预警预报系统与其他相关系统的联络均以特定的介面程式来实现,当地质灾害预警预报系统或相关系统出现故障时,不会出现系统间的相互影响。在系统的执行中,应保留详细的操作日志,出现问题可以查明错误原因,及时恢复,并为系统的科学评价提供依据。

　2.3科学合理的灾害等级划分

灾害等级的划分关系到预警报启动的决策、预警报资讯的释出范围及释出物件等,在地质灾害预警报系统中,需要给予特别的重视[4]。依照国土资源部制定的地质灾害预报等级标准,预报等级可分为5级:一级为可能性很小;二级为可能性较小;三级***注意级***为可能性较大;四级***预警级***为可能性大;五级***警报级***为可能性很大。从预警报系统的角度分析,一级和二级灾害没有实际预警意义,预警工作由三级开始启动,应围绕三至五级地质灾害开展防灾减灾工作。

　3.小结

综上所述,地质灾害预警预报系统的建设和维护是一项长期工作,涉及的部门多、范围广,须参考的因素多而复杂。因此,必须在工作中不断地总结经验,并在各部门的积极配合下,建立顺畅的资讯链,为相关部门和群众提供即时的、权威的、人性化的资讯指导,将地质灾害的影响降到最低。

ai预警系统能预测什么

一、内容概述

本成果是地质灾害气象预警预报研究与服务工作开展9年来的系统分析与总结，提出了地质灾害区域预警隐式统计预报法、显式统计预报法和动力预报法等3种方法，系统开展了两代地质灾害区域气象预警技术方法（隐式统计预报法和显式统计预报法）研究与应用。在全国范围内，分区研究了不同地层、构造、气候等条件下地质灾害的发生规律，并建立了地质灾害预警模型，在区域地质灾害气象预警技术方法研究方面取得了显著性进展和创新性成果，开创了中国大陆地质灾害气象预警的先河，为省级地质灾害气象预警提供了技术指导和借鉴，得到了各级政府和社会公众的认可。

1.地质灾害区域预警原理

提出了地质灾害区域隐式统计预报、显式统计预报和动力预报等三分法，设计并开发完成了地质灾害隐式统计和显式统计预警两类系统。

（1）隐式统计预报法

隐式统计预报法把地质环境因素的作用隐含在降雨参数中，在某地区的预警判据中仅仅考虑临界降雨参数建立模型。隐式统计法可称为第一代预报方法，比较适用于地质环境模式比较单一的小区域。第一代国家级地质灾害预警系统采用该方法设计实现，在2003～2007年应用。

（2）显式统计预报法

显式统计预报法是一种考虑地质环境变化与降雨参数等多因素叠加建立预警判据模型的方法，它是由地质灾害危险性区划与空间预测转化过来的，该方法可以充分反映预警地区地质环境要素的变化，并随着调查研究精度的提高相应地提高地质灾害的空间预警精度。显式统计法可称为第二代预报方法，比较适用于地质环境模式比较复杂的大区域。该方法基于地质环境空间分析，通过网格剖分计算单元的地质灾害“潜势度”、合并单元分析结果后区划实现的，克服了仅仅依据单一临界雨量指标的限制，在临界诱发因素的表达、预警指标的选定与量化分级等方面可进一步升级。第二代国家级地质灾害预警系统采用该方法设计实现，并在2008年以后应用。

（3）动力预报法

动力预报法是一种考虑地质体在降雨过程中在地-气耦合作用下研究对象自身动力变化过程而建立预警判据方程的方法，实质上是一种解析方法。动力方法的预报结果是确定性的，可称为第三代预报方法，因需精密仪器检测，目前该方法只适用于单体试验区域或特别重要的局部区域。该方法主要依据降雨前、降雨中和降雨后降水入渗在斜坡体内的转化机制，具体描述整个过程中斜坡体内地下水动力作用变化与斜坡体稳定状态变化的对应关系。成果第一完成人在四川雅安创建了第一个试验区。

2.第一代国家级地质灾害预警系统

预警区划：根据中国地貌格局、地质环境特征及其与降雨诱发型崩滑流地质灾害关系的统计分析结果，以全国性分水岭、气候带、大地构造单元和区域地质环境条件，进行一级分区；以区域分水岭、历史滑坡泥石流事件分布密度、地形地貌特征、地层岩性、地质构造与新构造运动、年均降雨量分布等，进行二级分区。将全国划分为7个预警大区、74个预警区。

临界降雨判据：采用统计分析方法，开展滑坡泥石流与降雨关系研究，制作滑坡泥石流与不同时段临界降雨量关系散点图，散点集中成带分布，其上界可用β线表示，下界可用α线表示。利用1日、2日、4日、7日、10日和15日等过程降雨量，建立地质灾害预警判据模式图，作为临界降雨判据。

预警专用符号：设计制作了地质灾害气象预警预报专用“符号”。从2005年开始，在中央电视台发布地质灾害气象预警信息时，同时配发崩塌、滑坡和泥石流动画，增强了地质灾害预警信息的视觉冲击力，也提高了地质灾害气象预报预警的社会影响力和全民防灾意识。

预警软件系统：2003～2006年，模型采用第一代临界雨量判据法，基于C语言开发了预警预报软件。2007年，模型仍采用第一代临界雨量判据法，基于ArcGIS开发了第二套预警预报软件。

3.第二代国家级地质灾害预警系统

预警模型建立过程：①地质灾害预警分区，将全国分为7个预警大区，分区建立预警模型；②地质灾害气象预警信息图层编制，充分考虑地质灾害发生的地质环境基础信息、地质灾害历史发生实况等，共编制预警信息图层30个，建立了比较全面的全国地质灾害气象预警预报信息系统，主体图层的精度从第一代的1∶600万提升到1∶100万；③地质灾害潜势度计算；④统计预警模型建立。

（1）显式统计预警模型方法

根据地质灾害区域预警预报理论，显式统计预警方法综合考虑了地质环境因素、降雨因素，即不同于临界降雨模板法，预警模型中既要考虑降雨因素的作用，还需要特别包含地质环境因素的指标。地质环境因素复杂多样，用一个综合指标来衡量，降雨因素选取两个指标进行衡量。

选取“地质灾害潜势度”（G）作为地质环境条件因素的综合指标；当日雨量（Rd）、前期雨量（Rp）作为降雨诱发因素的指标；以G、Rd、Rp 作为输入量，以历史地质灾害点的实际发生情况作为输出量，开展统计分析，建立显式统计的预警模型，通用函数如下：

T＝G＋Rd＋Rp

式中：T为预警指数，据此确定地质灾害气象预警等级；G为地质灾害潜势度，是地质环境条件的量化指标；Rd为日雨量，是地质灾害发生当日的雨量，预警分析时为预报雨量；Rp为前期累计雨量，是地质灾害发生前的累计雨量。

（2）预警专用符号

设计了第二代预警动画符号，在中央电视台（CCTV-1）发布预警产品时，同时配发预警符号动画和播音员播音的形式，第二代预警符号的逼真性和美观效果有显著提高。

（3）预警软件系统

第二代国家级地质灾害预警系统构架于微软Windows操作系统、Office系统和Map-GIS平台，具有方便的图层管理、预警计算、自动成区等功能，能够实现日常预警预报自动服务工作，集成了两代模型方法、地质环境背景、降雨数据等实时查询、便利的交互操作。

二、应用范围及应用实例

2003～2011年，第一代和第二代国家级地质灾害预报预警系统为全国地质灾害气象预报预警工作应用了9年，在中央电视台发布地质灾害预警信息639次，在中国地质环境信息网站发布1133次，在中央人民广播电台发布152次。国家级地质灾害气象预警工作还为2008年“5·12”汶川特大地震、2010年“4·14”玉树地震、2010年“8·8”舟曲特大山洪泥石流等灾害的抢险救灾工作提供了有针对性的预警预报服务。

地质灾害气象预警系统研发与服务9年来，明显提高了突发性地质灾害易发区广大民众的防灾减灾意识，尤其是通过与地质灾害“群测群防”的共同配合应用，对减轻地质灾害造成的经济损失，减少人员伤亡，提高民众防灾减灾意识，促进社会稳定，保护重要基础设施等发挥了重要作用，得到了社会各界比较广泛的认可。此项工作也得到了温家宝总理、曾培炎副总理、回良玉副总理以及孙文盛部长、徐绍史部长等领导的肯定和赞赏。

典型实例检验：

2007年8月19日，国家气象中心降雨预报结果显示：在浙江南部、福建全境、广东东北部有暴雨（50mm）；其中，浙江南部局部、福建大部、广东东北局部有大暴雨（100mm），福建东部沿海局部有特大暴雨（250mm）。在综合分析地质灾害“潜势度”、气象预报雨量、气象前期实况雨量后，采用全国地质灾害预报预警软件Prediction，自动生成了预警结果。

根据地质灾害发生情况的反馈，本次预警时段全国共有较重大的地质灾害点105处，其中福建80处、浙江10处、云南5处、湖南10处。其中，90处灾害点在5级预警区范围内，3处灾害点落在4级预警区范围内，6处灾害点在3级预警区范围内，另有6处灾害点落在预警区范围之外。

三、推广转化方式

地质灾害气象预警预报理论与方法的相关研究成果，已有多篇研究论文在核心、EI等期刊发表，多次进行学术大会交流，专著《中国地质灾害区域预警方法与应用》已出版，且依据显式统计预警模型研发的第二代国家级地质灾害预警软件系统和发布系统取得了2项计算机软件著作权登记证书。

自2003年起至今，地质灾害气象预警预报理论与方法的相关研究成果，已成功应用于国土资源部和中国气象局联合开展的地质灾害气象预警预报工作中，在国土资源部和中国气象局合作示范的带动下，目前全国已有30个省、223个市、1035个县开展了地质灾害气象预警预报工作。自2003年6月至2010年，通过地质灾害气象预警预报、地质灾害调查和群测群防相结合等方式，全国各地共成功避让地质灾害5356起，避免人员伤亡29.18万人，避免财产损失37.7亿元。鉴于这8年取得的防灾减灾成效显著且得到社会认可，2010年10月14日，国土资源部和中国气象局签订了《关于深化地质灾害气象预警预报工作合作的框架协议》。

因此，随着地质灾害气象预警预报需求的不断提高，地质灾害气象预警预报理论与方法的相关研究成果，必将持续得到深入研究和应用，并在地质灾害防治事业中发挥更大作用。

技术依托单位：中国地质环境监测院（国土资源部地质灾害应急技术指导中心）

联系人：刘艳辉

通讯地址：北京市海淀区大慧寺20号

邮政编码：100081

联系电话：010-62192513

电子邮件：liuyh@mail.cigem.gov.cn

暴雨预警颜色等级

ai预警系统能预测什么如下：

AI预警系统是人工智能技术应用的一种重要方式，旨在对自然灾害、社会风险、经济变化等方面的事件进行提前预警和预测，以便及时采取有效措施来保障人民生命财产安全。

下面，就AI预警系统能预测什么进行简要阐述。

首先，AI预警系统可以预测天气灾害。天气灾害是人们生产和生活中不可避免的自然灾害之一，例如暴雨、洪水、台风、暴雪等。

通过分析气象学数据、卫星图像和历史数据等多种信息，AI预警系统可以预测天气灾害的时间、地点和受影响程度，为政府部门、企事业单位甚至个人做出明确的防范和减灾措施提供科学支撑。

其次，AI预警系统可以预测社会风险。社会风险是指潜在的安全威胁，如自然灾害、传染病、恐怖袭击、群体事件等，它们会给人们的生命财产带来直接或间接的损失。

AI预警系统可以基于社交媒体、网络数据和数据挖掘等多种手段，对社会风险进行持续的监测和预警，及时发现风险线索并进行有效处置。

第三，AI预警系统可以预测市场经济风险。市场经济风险指在市场经济活动中可能面临的各种不确定性因素，如价格波动、金融风险、通货膨胀等。

AI预警系统可以通过监测金融市场、经济指标和商业运营情况等多维度数据，对市场经济风险进行全面分析和预测，提供预警和建议，从而帮助企事业单位做好风险管理。

最后，AI预警系统可以预测环境污染。在当今环保意识高涨的时代，环境污染已经成为一个重要的社会问题，有害气体的排放、水体污染等都会对人们的生命健康造成影响。

AI预警系统可以通过传感器、地面气象站点和无人机等手段，对环境污染实时监测、分析和预测，及时发现环境污染并提供有效的应对方案。

综上所述，AI预警系统可以预测多个领域的事件，为人们提供科学依据，促进防范和应对。随着技术的不断进步和应用范围的拓展，AI预警系统将更加精准、智能化，为人们生产生活带来更大的便利与安全。

ai预警系统作用

暴雨预警信号分四级，分别以四级蓝色、三级**、二级橙色、一级红色表示。

1、暴雨蓝色预警信号

标准：12小时内降雨量将达50毫米以上，或者已达50毫米以上且降雨可能持续。

防御指南：政府及相关部门按照职责做好防暴雨准备工作；学校、幼儿园采取适当措施，保证学生和幼儿安全；驾驶人员应当注意道路积水和交通阻塞，确保安全；检查城市、农田、鱼塘排水系统，做好排涝准备。

2、暴雨**预警信号

标准：6小时内降雨量将达50毫米以上，或者已达50毫米以上且降雨可能持续。

防御指南：政府及相关部门按照职责做好防暴雨工作；交通管理部门应当根据路况在强降雨路段采取交通管制措施，在积水路段实行交通引导；切断低洼地带有危险的室外电源，暂停在空旷地方的户外作业，转移危险地带人员和危房居民到安全场所避雨；检查城市、农田、鱼塘排水系统，采取必要的排涝措施。

3、暴雨橙色预警信号

标准：3小时内降雨量将达50毫米以上，或者已达50毫米以上且降雨可能持续。

防御指南：政府及相关部门按照职责做好防暴雨应急工作；切断有危险的室外电源，暂停户外作业；处于危险地带的单位应当停课、停业，采取专门措施保护已到校学生、幼儿和其他上班人员的安全；做好城市、农田的排涝，注意防范可能引发的山洪、滑坡、泥石流等灾害。

4、暴雨红色预警信号

标准：3小时内降雨量将达100毫米以上，或者已达100毫米以上且降雨可能持续。

防御指南：政府及相关部门按照职责做好防暴雨应急和抢险工作；停止集会和停课、停业（除特殊行业外）；做好山洪、滑坡、泥石流等灾害的防御和抢险工作。

其他气象预警等级颜色：

1、暴雪预警信号分四级，分别以蓝色、**、橙色、红色表示。其中暴雪蓝色预警信号的标准是12小时内降雪量将达4毫米以上，或者已达4毫米以上且降雪持续，可能对交通或者农牧业有影响。暴雪**预警信号的标准是12小时内降雪量将达6毫米以上，或者已达6毫米以上且降雪持续，可能对交通或者农牧业有影响。

暴雪橙色预警信号的标准是6小时内降雪量将达10毫米以上，或者已达10毫米以上且降雪持续，可能或者已经对交通或者农牧业有较大影响。暴雪红色预警信号的标准是6小时内降雪量将达15毫米以上，或者已达15毫米以上且降雪持续，可能或者已经对交通或者农牧业有重大影响。

2、大风（除台风外）预警信号分四级，分别以蓝色、**、橙色、红色表示。大风蓝色预警信号的标准是24小时内可能受大风影响，平均风力可达6级以上，或者阵风7级以上；或者已经受大风影响，平均风力为6～7级，或者阵风7～8级并可能持续。

大风**预警信号的标准是12小时内可能受大风影响，平均风力可达8级以上，或者阵风9级以上；或者已经受大风影响，平均风力为8～9级，或者阵风9～10级并可能持续。大风橙色预警信号的标准是6小时内可能受大风影响，平均风力可达10级以上，或者阵风11级以上；或者已经受大风影响，平均风力为10～11级，或者阵风11～12级并可能持续。

大风红色预警信号的标准是6小时内可能受大风影响，平均风力可达12级以上，或者阵风13级以上；或者已经受大风影响，平均风力为12级以上，或者阵风13级以上并可能持续。

?ai预警系统作用有预测自然灾害、预测疾病爆发、监测安全事件等。

1、预测作用。

AI预警系统可以分析气象数据、地震数据和海啸数据，通过预测未来的自然灾害走向和地点，及早发出警报，提高生命安全的保障。AI预警系统可以收集医疗数据，分析疾病流行的特征和趋势，预测疾病爆发和传播，帮助医疗机构做好应对策略。

2、保护网络。

AI预警系统可以分析网络数据，监测网络流量和攻击行为，预测网络安全风险，并提供实时预警和防护措施。AI预警系统可以分析金融市场数据，预测股票市场变化、商品价格波动以及货币汇率变化，帮助金融机构及时应对风险。

3、监测安全事件。

AI预警系统可以通过监测摄像头或传感器数据，自动识别危险事件和异常情况，并及时发出警报，提高安全性和减少犯罪。AI预警系统可以利用车辆和道路监测系统，根据交通流量、交通事故和天气情况等，实现智能交通预警，防止拥堵和事故。

AI预警系统的特点：

1、数据分析。

AI预警系统可以自动收集、管理和分析大量数据，包括气象数据、环境数据、交通数据、医疗数据等，分析数据的变化趋势和异常情况，提供预测和预警。AI预警系统可以建立预测模型，并不断根据实时数据进行调整和验证。通过不断学习和模型迭代，使预测结果更加准确。

2、高效性。

AI预警系统可以自动化多项任务，如数据收集、信息处理和警报发出，实现高效的预警和应急响应。AI预警系统可以将数据和预测结果可视化，以图表或地图的形式展示，使用户更容易理解和使用。

3、个性化。

AI预警系统可以根据不同用户需求提供个性化的预警服务，如大众百姓、企业客户和政府部门等。