基于數值天氣預報的管道洪水風險預報應用研究

葛艾天,吳 夏,葉 光,胡 琨

（中石油北京天然氣管道有限公司，北京,100101）

基于數值天氣預報的管道洪水風險預報應用研究

葛艾天,吳 夏,葉 光,胡 琨

（中石油北京天然氣管道有限公司，北京,100101）

降雨是導致油氣管道發生洪水災害的基本因素之一，如何有效利用數值天氣預報成果用于管道洪水風險預報，使管道管理機構提前制定應對措施，減少洪水災害的發生和危害，具有積極的意義。本文以陜京三線輸氣管道山西臨縣段為例，結合汛期降雨實測數據、數值天氣預報數據和管道穿河點歷史水毀數據，以臨界降雨量作為洪水風險預報的破壞力指標，提出了基于數值天氣預報的管道洪水風險預報應用和改進方法。

油氣管道；洪水災害；數值天氣預報；混淆矩陣；集合預報

0 引言

THORPEX (The Observing System Research and Predictability Experiment) Interactive Grand Global Ensemble（TIGGE）數據集作為一種公開的全球數值天氣預報集合已得到了行業應用的普遍認可。數值天氣預報是以初始條件和邊界條件為基礎，通過時間積分得到未來時刻氣象要素場的預報值，但由于初始值的不確定性，存在一定的誤差，因此數值預報就有一定的隨機性，特別是對短期強降雨的預報，存在較大的漏報誤報現象。

因此，為克服這個問題，本文以陜京三線油氣輸送管道山西臨縣段為例，采集了2011年到2013年汛期降雨實測數據、數值天氣預報數據和管道穿河點歷史水毀數據，以臨界降雨量作為洪水風險預報的破壞力指標，提出了基于數值天氣預報的管道洪水風險預報應用和改進方法。

1 數據來源及臨界降雨量估計1.1 數據來源

本文研究地區為山西省臨縣陜京三線沿線及湫水河林家坪水文站的控制流域，研究時段選為2011年至2013年汛期6月至9月，數據來源如下表所示：

數值天氣預報：TIGGE數據集，選擇ECMWF、CMA、UKMO6小時步長分降雨預報數據；

地面實測降雨：中華人民共和國水文年鑒汛期降雨摘錄表；

1.2 臨界降雨量估計

本文研究是以降雨量作為洪水風險預報的破壞力指標，臨界降雨量估計的原理是：

(1) 對于運營期間未被破壞的管道穿河點，臨界雨量大于運營期間發生的任何一場降雨的6h降雨量，即臨界雨量下界等于實測最大雨量；

(2) 對于運營期間被破壞的管道穿河點，臨界雨量大于運營期間可承受降雨的雨量，小于被破壞時經歷降雨的雨量。

根據管道穿河點的代表雨量站和水毀情況的不同，可以將所有穿河點歸為3種類型，分別以類別A、B、C表示。由于A類穿河點在運營期間未發生水毀，所以無法確定臨界雨量的上界，簡單起見，人為給定臨界雨量上界一個合適的數值，在表中以＊號標記。

表1 各類穿河點的臨界雨量估計值

2 確定性風險預報

使用確定性風險預報方法首先假定天氣預報雨量值是準確的，其次結合上節中已經完成的臨界雨量估計，給出未來幾天內的預報雨量值，最終與臨界雨量進行比較，就可以判斷管道水毀災害將是否發生。由于準確的臨界雨量大小通常無法給出，而只能估計臨界雨量所處的區間范圍，所以未來的水毀災害也就具有了一定不確定性，可以根據以下原則給予不同的風險預警等級：

（1）預報雨量低于臨界雨量下界時，管道不會被破壞，不具有風險（即安全）。

（2）預報雨量高于臨界雨量的下界，而低于臨界雨量的上界時，管道可能被破壞，給出橙色預警。

（3）管道穿河點的預報雨量高于臨界雨量的上界時，管道一定被破壞，給出紅色預警。

為了對洪水風險預警結果的準確性進行評價，使用歷史的天氣預報降雨數據，給出各場洪水的風險預警等級。洪水風險預警的效果存在以下幾種情況：

根據洪水風險預警各種情況所占的比例，可以評價風險預警的準確性，以ECMWF的天氣預報輸入為例進行評價。以C類管道穿河點為例，圖中紅線表示臨界雨量上界，綠線表示臨界雨量下界。根據管道洪水風險判斷原理，將預報雨量與臨界雨量的上下界比較，給出危險洪水的預警等級。同時，各場洪水的真實風險等級由實測降雨給出，依此判斷預警準確與否。

從圖1可以看出，由于6h預報雨量普遍低于真實雨量，以至于任何一場降雨的預報雨量都小于C類穿河點臨界雨量的下界，導致管道運營期內沒有發布任何紅色預警或橙色預警，預報結果為全部漏報。

圖1 C類穿河點預報雨量與臨界雨量上下界

所有類別穿河點的預報結果評定如表3所示。可以看出，預報雨量普遍偏低的問題在其他類別的管道穿河點同樣存在，導致所有危險暴雨全部漏報。結果表明，確定性預報方法的漏報率太高，無法滿足需求，不再進行基于其他機構天氣預報的評價。

由于確定性預報方法基于預報雨量準確的假定，實際上這一假定難以滿足。目前天氣預報的精度還較低，無法代表降雨量的真實水平，尤其對于大暴雨，預報雨量更加不可靠。因此，針對該問題，將采用概率風險預報的方法予以改進。

3 概率風險預報

3.1 洪水風險概率分析方法

天氣預報雨量值是不可靠的，給定預報雨量，無法準確地知道未來的真實雨量是多少，這決定了未來災害的發生是隨機的。我們可以用災害發生的概率來表示風險的大小——災害的發生由未來真實雨量與臨界雨量的大小關系確定，所以風險值等于未來真實雨量大于臨界雨量的概率，即

上式中，I表示未來的真實雨量，Ic表示臨界雨量。真實雨量是隨機的，可以根據預報雨量給出真實雨量的分布規律，從而給出上述概率值，求出風險值大小。

3.2 洪水風險概率矩陣計算

以ECMWF 6小時降雨預報為例，采用K-均值法對預報降雨量進行聚類，得到以數值大小區分的10個分組，其中小于等于0.05mm的降雨量歸于0組，認為無降雨。表2為ECMWF 6小時降雨量每組預報值對應不同組實測值的概率矩陣，即“混淆矩陣”。

表2 ECMWF 6小時雨量預報值—實測值混淆矩陣

混淆矩陣可以直觀地評價數據分類的質量，對角元素代表預報值等于實測值的點的比例，非對角元素為預報出錯的點的比例。混淆矩陣對角線的值越高，說明預報值等于實測值的點的個數越多，預報水平越高。

為了使用單一數值評價混淆矩陣，對其做如下處理：

（1）將矩陣對角線上的所有數據修改為零。非對角線數據按其與對角線的距離加權，即緊臨對角線的數據不變，再外層的數據均乘以2，距對角線第3層的數據均乘以3，依次類推。

（2）對按(1)處理的矩陣求其2范數，得到混淆矩陣的距離加權2范數。

（3）重復步驟(1)、(2)，但使用距離的平方加權。即緊臨對角線數據不變，再外層的數據均乘以22，距對角線第3層的數據均乘以32，依次類推，得到混淆矩陣的距離平方加權2范數。

對ECMWF 6小時降雨量混淆矩陣進行處理，得到對角線距離加權2范數為3.47；對角線距離平方加權2范數為19.88。這兩個指標也可用于對比不同機構降雨預報的準確度，其中對角線距離平方加權2范數更多考慮了雨量特別明顯的高估和低估情況。

由于數據樣本有限，混淆矩陣中元素的單調性和平滑度不盡合理。為了合理反映對大降雨量的預報特點，并為洪水預警的概率預報做準備，需要對上述混淆矩陣做修正。修正的重點在后三行，即實測大降雨量對應的元素。修正方法為，根據已有元素，按照從對角線向兩側遞減的原則對元素值進行單調平滑擬合插值。

3.3 管道洪水風險概率分析

臨界雨量存在上界和下界，需要分別計算出兩種不同級別的風險值，稱之為紅色風險和橙色風險。

表5是ECMWF 6小時雨量預報值—實測值的修正混淆矩陣，我們以C類穿河點（水毀上、下界分別是：77.8mm、38.4mm）洪水災害分析為例，假設ECMWF未來6小時天氣預報降雨量為18，計算過程和結果如下：

（1）根據水毀上、下界在表5中分別定位對應實測值區間所在的行，分別是“(36.66，56.10]”和“＞56.10”所在行；

（2）根據ECMWF預報值“18”找到預報值區間對應的列“(17.79，25.67]”，該列數值是預報值對應的未來真實雨量的概率；

（3）在步驟(2)對應的列中，分別根據水毀的上、下界所在行向下做累計計算（注意上、下界所在行數值進行差分計算），則可以分別計算出未來降雨大于上、下界的概率。

由于不同類別管道穿河點臨界雨量不同，需分別計算風險值。計算出的未來風險值從數值上表征了水毀災害發生的可能性，可以人為給定一個閾值，當風險值高于該閾值時，發布風險預警。

對于ECMWF數據，概率預報的風險等級評價方法和參數如下：

（1）若上界的風險概率高于0.045，則給出紅色預警（0.045是紅色預警閾值）；

（2）在未給出紅色預警的條件下，若下界的風險概率高于0.09，則給出橙色預警（0.09是橙色預警閾值）。

根據以上原理，使用2011-2013年ECMWF預報數據進行風險預報，預警結果如表3所示，受篇幅的限制，只展示2011～2012部分的計算結果。

表3 基于降雨的概率預報方法的風險預警結果（ECMWF）

結果顯示，概率預報的結果有一定的應用價值。但由于概率預報的方法賦予了閾值（臨界雨量）更多彈性，使得預報雨量較低時也有可能發布預警信息，導致大量誤報。針對該問題，將采用集合風險預報的方法予以改進。

4 集合風險預報

4.1 多家機構風險概率預報數據分析

只使用單一機構的預報降雨數據容易受到離群點數據的影響，可以采用集合預報的方法，使用多家機構的預報降雨數據分別進行概率預報，綜合考慮所有預報結果給出風險等級，以提高預警準確度。本研究中，采用歐洲ECMWF、英國UKMO、中國CMA這三家機構的天氣預報數據來完成風險集合預報的任務。

按照“3.2洪水風險概率矩陣計算”中給出的方法，分別計算出CMA、UKMO的對角線距離加權2范數、對角線距離平方加權2范數和預報值—實測值的修正混淆矩陣（表4和表5）。

CMA 6小時降雨量混淆矩陣的對角線距離加權2范數為6.28，對角線距離平方加權2范數為37.09。

表4 CMA 6小時雨量預報值—實測值的修正混淆矩陣

UKMO 6小時降雨量混淆矩陣的對角線距離加權2范數為3.13，對角線距離平方加權2范數為10.31。

表5 UKMO 6小時雨量預報值—實測值的修正混淆矩陣

對角線距離加權2范數、對角線距離平方加權2范數兩個指標可用于對比不同機構降雨預報的準確度。圖2為ECMWF、CMA、UKMO三個機構的6小時雨量的預報—實測混淆矩陣的兩種對角線加權2范數對比圖。

圖2 各機構兩種2-范數對比圖

從圖2中可以看出，ECMWF、UKMO的6小時降雨預報水平高于CMA。UKMO與ECMWF的距離加權2范數相差無幾，而距離平方加權2范數方面，UKMO遠小于ECMWF，這說明UKMO存在較少的過分高估或低估的現象。

4.2 集合風險預報方法

不同機構的預報特點存在差異，不能使用統一的風險閾值，因此，需要以盡可能消除漏報為目標，確定每家機構各自的風險閾值（如表6）。

表6 各機構風險閾值

根據基于概率的風險預警原理，使用2011-2013年各家天氣預報數據進行風險預警。綜合考慮各家預報結果，給出最終的風險預警等級，其基本原則是，某日同時給出預警信息的預報機構數目越多，則發生水毀災害的可能性就越大，風險等級也越高。針對本研究所用數據的實際情況，對采用各家數據發出的預警級別及其準確性采用打分法計算集合預報的預警級別。各家機構給出不同預警等級的得分情況如表10所示

表7 不同機構給出不同預警等級的得分

對于6 h降雨預報而言，歐洲ECMWF的預報精度最高，所以得分比其他兩家機構高。累計一天內所有機構風險預警的總得分，根據以下規則給出最終的風險預警。

（1）總得分小于4時，不給出預警（即安全）；

（2）總得分大于等于4，而小于6時，給出橙色預警；

（3）總得分大于等于6時，給出紅色預警。

管道洪水風險集合預報方法綜合考慮了多家機構的預報降雨及其精度水平，能有效剔除誤報情況，進一步提升預報準確度。

5 結束語

本研究從確定性預報，到概率預報，再到最后的集合預報，對預報降雨數據所包含信息的挖掘和利用越來越深入，風險預警的準確度逐步提升，已經能夠初步滿足需求。由于天氣預報精度不高，且獲得的歷史實測數據有限，預報結果仍存在一定的誤差，可通過采購使用高精度數值天氣預報數據、隨著運用時間推移進一步繼續修正相關參數等方式繼續提高管道風險預報精度。

[1] 丑紀范；2007；數值天氣預報的創新之路—從初值問題到反問題；氣象學報；65(5):673-682

[2] 穆穆，周菲凡等；2011；氣象預報的方法與不確定性；氣象；37(1):1-13

[3] 田剛，陳少平，于大峰；數值預報產品評價分析和客觀訂正系統的設計和應用；中國氣象學會2005年年會論文集；2005年

Application of pipeline flood risk forecast based on numerical weather forecast

Wu Xia,Ge Aitian,Ye Guang,Hu Kun
(PetroChina Beijing Natural Gas Pipeline Co.,Ltd.,Beijing,100101)

Rainfall is one of the basic factors leading to the occurrence of oil and gas pipelines,and how to effectively use the numerical weather forecast results for pipeline flood risk prediction,so that the pipeline management agencies to develop response measures in advance to reduce the occurrence and damage of flood disasters,has a positive meaning.The in Shaanxi Beijing gas pipeline in Linxian County,Shanxi Province section as an example,combined with flood rainfall measured data, numerical weather forecast data and pipeline river crossing history flood data, to critical rainfall flood risk prediction as damage index,is proposed based on and improvement of numerical weather prediction of tube flood risk forecasting methods.

oil and gas pipeline;flood disaster;numerical weather prediction;confusion matrix;ensemble forecasting

葛艾天(1969-),女,黑龍江大慶人 , 高級工程師,碩士,主要從事天然氣管道管理工作。

中國石油天然氣股份有限公司科技項目（2013B-3410-0508）