自8月7日以來，甘肅省蘭州市榆中縣等地遭遇連續(xù)強降雨引發(fā)山洪災(zāi)害，造成重大人員傷亡。
災(zāi)害發(fā)生后，習(xí)近平總書記作出重要指示，強調(diào)要加強風(fēng)險預(yù)報預(yù)警，加強隱患排查整治，加強應(yīng)急值班值守，有針對性地做好防汛救災(zāi)各項工作，確保群眾安全度汛。
中國氣象局第一時間召開專題會議，要求深入貫徹落實習(xí)近平總書記重要指示精神，堅決扛牢政治責(zé)任，發(fā)揚連續(xù)作戰(zhàn)精神，貫徹“觀測即服務(wù)”理念，優(yōu)化遞進(jìn)式氣象服務(wù)和高級別預(yù)警“叫應(yīng)”機(jī)制，堅決筑牢氣象防災(zāi)減災(zāi)第一道防線，全力以赴確保履職盡責(zé)到位、服務(wù)保障到位。
各地氣象部門加強監(jiān)測預(yù)報預(yù)警，強化風(fēng)險研判，加強與應(yīng)急管理、自然資源、水利、交通運輸?shù)炔块T的高效聯(lián)動，開展遞進(jìn)式氣象服務(wù)，全力保障人民群眾生命財產(chǎn)安全。
全力支撐搶險救災(zāi)
8月7日，自榆中山洪災(zāi)害發(fā)生后，氣象部門迅速啟動應(yīng)急響應(yīng)，以氣象科技力量，為搶險救災(zāi)提供科技支撐。
針對甘肅等地強降雨天氣，中央氣象臺于7日報送重大氣象信息專報，指出7日夜間至9日西北地區(qū)東部、內(nèi)蒙古中東部、華北、黃淮等地將有一次強降雨過程，并具體指出甘肅南部（蘭州、白銀、定西）等地發(fā)生山洪、地質(zhì)災(zāi)害的氣象風(fēng)險較高。在重點關(guān)注中，中央氣象臺指出西北地區(qū)東部、華北北部等地部分地區(qū)前期降雨偏多、地質(zhì)條件脆弱，降雨疊加效應(yīng)明顯，需嚴(yán)加防范。
在此次過程中，極端暴雨導(dǎo)致榆中區(qū)域氣象站數(shù)據(jù)傳輸受阻，省氣象局貫徹“觀測即服務(wù)”理念，迅速組織一支由技術(shù)骨干組成的應(yīng)急分隊攜帶專業(yè)裝備馳援受災(zāi)地區(qū)，他們一邊快速修復(fù)受損區(qū)域自動氣象站，一邊同步開展初步災(zāi)損評估，為災(zāi)后恢復(fù)重建提供一手依據(jù)。
8月9日，甘肅省榆中縣氣象局工作人員在上莊村搭建北斗應(yīng)急氣象監(jiān)測站。榆中縣氣象局供圖
甘肅省氣象局第一時間啟動“靶向式”服務(wù)，先后制作發(fā)布《榆中縣山洪災(zāi)害氣象服務(wù)專題預(yù)報》11期，預(yù)報精確到小時級的強降雨落區(qū)和強度，為應(yīng)急管理、消防救援、武警部隊等一線力量提供了“行動時刻表”。
強化監(jiān)測預(yù)報預(yù)警
自8月5日起，青海省氣象臺連續(xù)5天發(fā)布暴雨氣象災(zāi)害預(yù)警。
在省氣象局總值班室，電子大屏上實時顯示著雷達(dá)回波和天氣云圖。8月汛情吃緊之際，一套關(guān)鍵機(jī)制高效運轉(zhuǎn)——值班信息實時推送至省政府總值班室，氣象預(yù)報預(yù)警信息也第一時間被同步至各市（州）政府主要負(fù)責(zé)人案頭。
在信息直抵決策層的同時，“青海智天氣”系統(tǒng)正同步接入省政府應(yīng)急指揮大屏，一系列氣象數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為“大屏+小屏”的三維“作戰(zhàn)圖”。各部門憑此第一時間響應(yīng)并處置應(yīng)對：水利部門夯實極端降雨條件下技術(shù)排查、現(xiàn)場巡查等管控措施；交通運輸部門圍繞降雨給國省干線、農(nóng)村公路沿線帶來的山體滑坡和局地泥石流風(fēng)險，對易發(fā)生險情的路段及時采取管控措施；文旅部門重點對小景點、露營地、浪山地等管理難度較大的區(qū)域，做好疏散管理和景區(qū)(點)的安全管控。
為保障今年汛期安全，河南省氣象局基于人工智能開展不同時效定量降水預(yù)報與數(shù)值模式降水產(chǎn)品智能融合技術(shù)研究，建立0—72小時逐小時降水訂正模型?；谶@些研究成果研制的暴雨、雷暴大風(fēng)等客觀預(yù)警信號產(chǎn)品，在自8月5日開始的降水過程中通過省市縣一體化業(yè)務(wù)平臺實現(xiàn)報警提醒，為全省氣象預(yù)警信號發(fā)布提供有力技術(shù)支撐。
7日，在注意到縣開發(fā)區(qū)管委會化工園區(qū)附近站點的雨量已超40毫米、且未來3小時強降雨仍將持續(xù)后，新鄉(xiāng)市延津縣氣象局值班預(yù)報員立即對園區(qū)負(fù)責(zé)人開展電話提醒，園區(qū)第一時間啟動應(yīng)急預(yù)案，將提前備齊的沙袋、水泵等防汛物資安置到位，成功應(yīng)對短時強降水侵襲；9日，在信陽市浉河區(qū)，吳家店鎮(zhèn)3小時累計降水量達(dá)76.6毫米，防汛應(yīng)急負(fù)責(zé)人范樂明收到來自區(qū)氣象局的電話后，第一時間組織精干力量，對全鎮(zhèn)重大風(fēng)險隱患點進(jìn)行細(xì)致摸排；9日，在商丘市永城市，市氣象局在降水來臨前，及時提醒應(yīng)急管理、住建、水利、城管等部門開展低洼鄉(xiāng)鎮(zhèn)老舊房屋排查、轉(zhuǎn)移摸排、道路排澇、管網(wǎng)疏通等工作，保障人民群眾生命財產(chǎn)安全和城市交通正常運行。
8月7日，河南省新鄉(xiāng)市原陽縣公安局交警大隊全員上街執(zhí)勤，對水深路段進(jìn)行交通管制。陳雅軒 攝影
在重慶，自8月10日以來的新一輪天氣過程給中西部部分地區(qū)和東北部大部地區(qū)帶來大到暴雨，市氣象局多渠道加強預(yù)報預(yù)警。同時，面向14個極端降水高風(fēng)險區(qū)域發(fā)布短信，覆蓋226.3萬人次；聯(lián)合市廣電局利用應(yīng)急廣播，向3368個村（社區(qū)）發(fā)布預(yù)警信息5.6萬組次。
在安徽，根據(jù)氣象預(yù)報和會商研判，8月9日16時，省防汛抗旱指揮部決定對合肥、淮南、滁州、六安、安慶市啟動防汛四級應(yīng)急響應(yīng)。隨著過程持續(xù)，全省氣象預(yù)警短信累計覆蓋12379責(zé)任人約29.6萬人次。省氣象局與水利廳、自然資源廳、應(yīng)急管理廳等部門聯(lián)防聯(lián)動，聯(lián)合發(fā)布防御提示、山洪災(zāi)害、地質(zhì)災(zāi)害氣象預(yù)警。根據(jù)氣象預(yù)警，大別山區(qū)連夜提前轉(zhuǎn)移安置群眾312人。
織密防災(zāi)減災(zāi)聯(lián)動網(wǎng)
8月8日下午至9日，山東大部地區(qū)出現(xiàn)大雨到暴雨，局部地區(qū)出現(xiàn)大暴雨。
8日9時10分，山東省氣象臺發(fā)布暴雨黃色預(yù)警并升級海上大風(fēng)黃色預(yù)警為橙色預(yù)警。隨即，一場跨部門聯(lián)動的防災(zāi)減災(zāi)行動全面展開：與省水利廳聯(lián)合發(fā)布山洪災(zāi)害氣象預(yù)警，與省自然資源廳聯(lián)合發(fā)布地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險預(yù)警，聯(lián)合省公安廳交通管理局發(fā)布《交通氣象專報》，聯(lián)合省交通運輸廳發(fā)布《公路氣象防御提示》。
各地市的防災(zāi)減災(zāi)“安全網(wǎng)”也在同步織就。在泰安市肥城市預(yù)警信息發(fā)布18分鐘后，市防汛抗旱指揮部啟動防汛四級應(yīng)急響應(yīng)。在各部門通力協(xié)作下，山洪災(zāi)害點53戶88人、地質(zhì)災(zāi)害點2戶4人被安全轉(zhuǎn)移，全市煤礦和非煤礦山430名工作人員全部安全撤離。
8日11時10分，暴雨黃色預(yù)警發(fā)出，濱州市各相關(guān)部門聞“警”而動：城鄉(xiāng)水務(wù)部門出動1116人、強排設(shè)備131套、防汛車輛137輛次，做好低洼地區(qū)積水強排工作；農(nóng)業(yè)農(nóng)村部門派出8個防汛督導(dǎo)組及時調(diào)度農(nóng)田積水情況；海洋漁業(yè)部門組織4家海洋牧場海上工作人員全部撤離，所有漁船均停港避風(fēng)。
自8月9日起，江蘇省多地持續(xù)出現(xiàn)明顯降水，部分地區(qū)伴有短時強降水和陣風(fēng)。省氣象局提前發(fā)布重要天氣報告，交通運輸、能源、農(nóng)業(yè)農(nóng)村等氣象服務(wù)團(tuán)隊針對各自行業(yè)特點制作發(fā)布精細(xì)化、“定制化”服務(wù)材料。在降水集中區(qū)鹽城，水利部門根據(jù)氣象預(yù)報預(yù)警，提前啟動串場河閘站、小洋河?xùn)|支閘站等城市防洪工程，預(yù)降市區(qū)內(nèi)河水位，預(yù)留充足調(diào)蓄空間。
9日到11日，湖北多地出現(xiàn)暴雨、局地大暴雨。省氣象局聯(lián)合多部門分別發(fā)布地質(zhì)災(zāi)害、山洪、交通氣象風(fēng)險預(yù)警。省氣象局強化長江流域氣象服務(wù)，為武漢鐵路局、長江航務(wù)管理局、三峽集團(tuán)、華中電網(wǎng)公司、省電力公司等提供氣象預(yù)警預(yù)報服務(wù)產(chǎn)品。（于仕琪、劉璐、楊冬雪、孫超、陳爭、周愛春、孫占同、楊春霖、楊楠、郭若水、吳然、張嫣然、劉非、吳則金、劉潔、 陳曉穎、陳曉明、代蕊、夏羽、章翠紅、劉文婷、楊琨對本文有貢獻(xiàn)）
（來源中國氣象報社）
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