哈爾濱市冬季地面溫度變化特征及預報模型

宋麗萍,韓基良,劉宇飛,周傳瑞

(哈爾濱市氣象局，黑龍江 哈爾濱150028)

1 引言

當前，隨著社會經濟與城市化的快速發展，公路交通在經濟建設中的作用越來越重要， 在整個交通運輸過程中，除車輛、道路等以外，氣象條件是影響交通運輸的最重要的因素。 因此，由氣象條件引起的公路交通安全保障問題也越來越被重視。 許多學者對公路交通事故與氣象條件進行了研究[1-5]，發現氣象要素與交通安全密切相關,大霧、結冰、積雪、高溫、暴雨等天氣是影響道路交通安全的主要災害性天氣。

哈爾濱地處中溫帶大陸性季風氣候區， 冬季嚴寒漫長、常伴有大風和降雪，并經常出現道路結冰現象。 道路結冰會造成路面抗滑能力顯著降低[6]，增加了車輛制動距離，使車輛發生打滑、行走困難，極易引發交通事故， 道路結冰已成為影響哈爾濱冬季交通安全的主要氣象災害。 據研究道路結冰和地面溫度變化有著密切的關系[7]，進行哈爾濱市冬季地面溫度的預報研究， 將為冬季道路結冰的預報預警提供科學依據， 對預防和減少交通事故及保障行車安全具有積極作用。

近十幾年來， 國內外諸多學者對路面溫度預報方法進行了研究。 2003年，美國學者Diefenderfer[8]建立了適用于不同地區的路面日最高和日最低溫度預估模型。 2006年，張菁[9]采用線性回歸方法建立了不同下墊面夏季高溫預報方程式；2009年，莊傳儀[10]建立了不同天氣情況下瀝青路面路表溫度的預估模型；2011年，胡昌斌[11]采用非線性估計的統計回歸方法，對水泥混凝土路面結構溫度場建立預估模型。 國內還有許多學者根據氣象學和熱傳學的基本原理采用數值分析方法建立路面溫度場的預測模型[12]，2003年，劉熙明[13]應用能量守恒方法,考慮太陽短波輻射、大氣和地面的長波輻射(輻散)潛熱、感熱傳輸等能量之間的平衡,并考慮水汽、氣溶膠、浮塵以及云等對太陽短波輻射的吸收和散射,建立了一種較實用的路面溫度預報模型。 2008年，朱承瑛[14]應用地表熱量平衡方程，在太陽短波輻射、大氣和地面長波輻射、感熱和潛熱等參數化方案的基礎上， 建立了一種計算高速公路路面溫度的機理模型。

目前， 哈爾濱市還沒有建立針對城市道路的氣象觀測系統， 為探求哈爾濱市道路結冰天氣的預報方法，本文應用哈爾濱自動氣象站逐分鐘地面溫度、氣溫、相對濕度、風速、降水等氣象資料，研究了地面溫度的變化特征，并利用統計回歸方法，建立了冬季地面最高和最低溫度預報模型。

2 資料與方法

2.1 資料來源

本文所選取資料為2003年11月-2012年3月哈爾濱自動氣象站觀測記錄的地面溫度、氣溫、相對濕度、風速、降水和總云量等氣象要素資料。 統計時按照哈爾濱市出現降水結冰的時間，即從當年11月至次年3月(當年11月-翌年2月為該年冬季)。

2.2 研究方法

道路結冰是指雨、雪、凍雨或霧滴降落到溫度低于0 ℃的地面而出現的積雪或結冰現象。 因此將2003-2012年期間地面溫度每一時次出現≤0 ℃且有降水發生的情況界定為出現了道路結冰。 本文對地面溫度的變化特征進行了統計分析， 并運用多元回歸方法，研究地面溫度與氣溫、相對濕度、風速、降水和總云量等氣象要素的關系， 建立冬季地面最高和最低溫度的預報模型。

3 地面溫度統計特征

3.1 各月結冰統計特征

哈爾濱市各月道路結冰分布不均， 主要集中在11月-次年3月。 其中，12月出現次數最多，出現日數達158 d，占樣本總數的25%，出現時間達到2 678 h，占總數的30%；其次為1月，出現日數達124 d，占總樣本數19.3%， 出現時間達到1 968 h， 占總數的22%；11月、2月和3月出現的日數都在100 d 左右，出現時間分別達到1 525 h、1 375 h 和1 092 h。

3.2 地面溫度日變化特征

本文通過對哈爾濱冬季2003年11月-2012年3月的逐小時地面溫度與氣溫求取平均值，得到各時段的平均逐小時地面溫度和氣溫的變化趨勢（圖1），地面溫度和氣溫的逐小時變化曲線呈波浪型，日變化趨勢基本一致。 地面溫度和氣溫均在早晨達到最低值，隨后呈上升趨勢，在午后達到最高值后又開始下降。 地面溫度和氣溫的最低值均出現在早晨08時，但地面溫度的最低值比氣溫最低值低2 ℃左右；二者最高值出現的時間有所不同，地面溫度在13時左右達到最高值，比氣溫的最高值出現早1 h，并且，地面溫度均明顯高于氣溫的最高值， 地面溫度的最高值比氣溫最高值高8-10 ℃左右。 地面溫度在達到最高值之后即明顯下降，在日落以后下降趨勢減緩，而氣溫則是在最高值之后緩慢下降。 白天地面吸收太陽短波輻射而升溫，在正午后1-2 h 左右，地面溫度和氣溫均達到最高值， 但地面溫度高于氣溫并且比氣溫到達最高值的時間早； 而夜間地面及其附近空氣因向外輻射長波而降溫，直到日出前后，地面溫度和氣溫均達到最低值， 且二者最低值出現時刻基本相同，并且數值差異不大。

圖1 2003年11月-2012年3月逐小時地面溫度與氣溫的平均日變化

4 地面溫度與各氣象要素的關系

最高地面溫度和最低地面溫度均與氣溫、 相對濕度、風速3 類要素的日最高、日最低值以及日累積降水量的關系密切，都通過了0.05 的顯著性檢驗。最高地面溫度與日最高氣溫相關最為顯著， 相關系數為0.95； 冬季最低地面溫度與日最低氣溫相關最為顯著，相關系數為0.93(表1)。 為此，以上要素可以作為統計最高和最低地面溫度的可選因子。

表1 最高和最低地面溫度與氣象要素的相關統計

5 地面溫度預報模型及效果檢驗

5.1 地面溫度預報模型的建立

最高地面溫度和最低地面溫度分別選取氣溫x1j（j=1,2 分別表示日最高氣溫和日最低氣溫）、 相對濕度x2j（j=1,2 分別表示日最高相對濕度和日最低相對濕度）、風速x3j（j=1,2 分別表示日最大風速和日最小風速）和日累積降水量x4共7 個因子，同時也考慮因子的非線性關系， 把以上7 個因子的平方和立方項（x2ij，x3ij（i=1，2，3；j=1，2）,x24，x34）作為預報因子，另外考慮因子間的非線性交互影響，增添xij·x4（i=1，2，3；j=1，2）和xij·xkj（i=1，2；k=i+1，3；j=1，2），最終最高地面溫度和最低地面溫度都分別得到33 個因子。

選取哈爾濱自動氣象站2003年11月-2012年3月逐日的氣溫、相對濕度、風速等資料，利用逐步回歸方法建立冬季最高地面溫度和最低溫度的預報模型：

其中，Tg 為最高地面溫度（℃），Td 為最低地面溫度 （℃），x11和x12分別為日最高氣溫和日最低氣溫（℃），x21為日最高相對濕度（%）。 模型1 和模型2 的復相關系數分別為0.932 和0.915， 相關系數均通過0.05 水平的顯著性檢驗。

5.2 地面溫度預報模型的檢驗

用2012年11月1日-12月31日逐日最高和最低地面溫度、氣溫、相對濕度資料，對模型（1）和模型（2）進行推算和檢驗，資料樣本長為61 d。 分別得出2012年冬季最高地面溫度和最低地面溫度的預測值， 并與哈爾濱自動氣象站觀測的地面溫度實況值進行對比分析，可以看出，最高地面溫度線性回歸模型的平均絕對誤差和均方根誤差在1 ℃左右， 而最低地面溫度線性回歸模型的平均絕對誤差在2 ℃左右，均方根誤差在3 ℃左右(表2)。

表2 地面最高和最低溫度模型推算效果檢驗（單位：℃）

由模型預報的地面溫度與實際地面溫度對比結果來看（圖2），最高地面溫度模型推算結果與實況變化趨勢更接近， 說明最高地面溫度的預報模型的預報精度較高，可以作為預報參考，具有很好的應用價值。 而最低地面溫度預報模型中有個別最低地面溫度預報結果與實際還存有稍大偏差的情況，因此，在實際業務工作中，對最低地面溫度模型進行應用時，還需對模型預報結果進行適當的訂正。

圖2 2012年11月1日-12月31日(a)最高和(b)最低地面溫度實況與模型推算結果對比

6 結論與討論

（1）哈爾濱市道路結冰月季分布不均，主要集中在冬季11月至次年3月，其中12月出現次數最多，其次為1月。

（2）對哈爾濱冬季2003年11月-2012年3月的逐小時地面溫度與氣溫的日變化進行分析， 平均后的逐小時地面溫度的變化與氣溫的日變化規律很相近， 地面溫度和氣溫的最低值均出現在早晨06時，但地面溫度的最低值略低于氣溫的最低值； 地面溫度的最高值出現在午后， 較氣溫的最高值出現早一些，并且明顯高于氣溫的最高值。

（3）對地面溫度與氣象因子進行相關性分析，發現最高地面溫度和最低地面溫度均與氣溫、 相對濕度、風速3 類要素的日最高、日最低值以及日累積降水量的關系密切，都通過了0.05 的顯著性檢驗。最高地面溫度與日最高氣溫的相關系數達到0.95； 冬季最低地面溫度與日最低氣溫的相關系數達到0.93。

（4） 利用逐步回歸方法對哈爾濱自動氣象站2003年11月-2012年3月逐日的氣溫、 相對濕度、風速等氣象要素資料進行分析， 建立了冬季最高地面溫度及最低地面溫度的預報模型，2 個模型的復相關系數分別達到0.932 和0.915，均通過0.05 水平的顯著性檢驗。

（5）最高地面溫度預報模型推算結果與實況的變化趨勢接近，誤差絕對值均在1 ℃左右，該模型可以作為預報參考，具有很好的應用價值。 而最低地面溫度模型中有個別最低地面溫度預報結果與實際還存有稍大偏差的情況，因此，在實際業務工作中，對最低地面溫度模型進行應用時， 還需對模型預報結果進行適當修訂。

（6）本文的地面溫度預報模型只是運用了自動氣象站的日常觀測資料進行檢驗，在實際運用中，可以結合數值預報輸出產品， 得到未來一天甚至更長時間的地面溫度變化情況， 對科學指導道路交通運行和冬季清冰雪具有重要的實際意義。

[1] 羅慧，李良序，胡勝，等. 公路交通事故與氣象條件關系及其氣象預警模型[J]. 應用氣象學報，2007，18（3）：350-357.

[2] 潘婭英， 陳武. 引發公路交通事故的氣象條件分析[J]. 氣象科技，2006，34（6）：778-782.

[3] 敖曼， 翟潤. 氣象條件對道路交通的影響分析[J].公路與汽運，2011，（2）：58-62.

[4] 李嵐，唐亞平，孫麗，等. 遼寧省高速公路不良氣象條件分析及服務探討[J]. 氣象與環境學報，2010，26（1）：49-53.

[5] 劉玲仙，裴克莉，孫燕，等. 氣象條件和交通安全關系探討[J]. 內蒙古氣象，2007，（5）：27-28.

[6] 謝靜芳， 呂得寶. 氣象條件對高速公路路面抗滑性能影響的試驗[J]. 氣象科技，2006，34（6）：788-791.

[7] 孫翠梅，馬俊峰，孔啟亮，等. 鎮江市道路結冰影響指數分級預報方法[J]. 氣象與環境學報，2013，29（4）：84-88.

[8] Diefenderfer, B., Al-Qadi, I., Reubush S., et al.Development and validation of a model to predict pavement temperature profile [A]. Transportation research board 82nd annual meeting, Washington DC,2003.

[9] 張菁，梁紅，姜曉艷，等. 沈陽市夏季不同下墊面溫度特征及其在氣象服務中的應用[J]. 氣象科學，2008，28(5)：528-532.

[10] 莊傳儀，王林，申愛琴，等. 瀝青路面路表溫度預估模型研究[J]. 公路交通科技，2010，27（3）：39-43.

[11] 胡昌斌，曾惠珍，闕云. 濕熱地區水泥混凝土路面溫度場與溫度應力研究[J]. 福州大學學報( 自然科學版)，2011，39（5）：727-737.

[12] 秦健，孫立軍. 國外瀝青路面溫度預估方法綜述[J]. 中外公路，2005，25（6）：19-23.

[13] 劉熙明，喻迎春，雷桂蓮，等. 應用輻射平衡原理計算夏季水泥路面溫度[J]. 應用氣象學報，2004，15（5）：623-628.

[14] 朱承瑛，謝志清，嚴明良，等. 高速公路路面溫度極值預報模型研究[J]. 氣象科學，2009，29(5)：645-650.