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气象学
决策树模型辅助下灾害性天气的服务过程及决策分析——以北京“7·21”特大暴雨为个例
从预报员的审视角度分析及回顾2012年北京"7·21"极端暴雨天气过程中的气象服务,探讨这种天气形势下,是否应该以及如何应用最优决策模型辅助决策服务,以更好地做出决策判断、降低灾害风险。通过情景模拟的方式,对此次典型暴雨灾害过程中的气象服务决策进行诊断性分析,揭示在现有技术条件下,面对不确定性决策问题时,能否借助决策模型方法,在依据现有数据资料(中尺度数值预报结果、观测资料等),得出最优决策判断。模拟用"7·21"前一天的数值预报结果,进行事前暴雨洪涝灾害及暴雨泥石流灾害风险评估,结果显示"7·21"当天此两种灾害的风险均较大。结合历史灾情及"7·21"的预报雨量,也可判定"7·21"存在较大的暴雨灾害风险。选用贝叶斯方程算出的"7·21"当天有灾的后验概率仅为23.1%。但进一步分析有灾或无灾可导致的期望损失,发现无灾预报可导致的期望损失较大。分析判定"7·21"当天确实应该做出有灾的决策判断,并采取对应的"保守型气象服务方案",可达到最优决策效果。决策模型分析得到的启示是,为减少重大气象服务过程中受不确定性天气预报的影响,在天气服务过程中,除了需要有一定的误报容忍度及应急准备外,还应提供天气预报及预警的不确定性信息,以供公众及行业用户做各自的决策判断选择,变确定性预报及预警模式为不确定性模式。
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气象
2021年10期
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