寧波典型天氣的瀝青下墊面日極值溫度預測

鄒曉翎，楊 琴，廖志高

(1.同濟大學道路與交通工程教育部重點實驗室，上海201804;2.西南石油大學建筑工程學院，四川成都610500;3.民航專業工程質量監督總站，北京100007)

隨著城市化進程的快速發展，城市的鋼筋混凝土建筑、瀝青路面部分地取代了以往的自然狀態下墊面的性質，也影響了太陽輻射的吸收，進而導致區域性的城市小氣候環境發生明顯變化[1]。下墊面表面溫度既表征太陽輻射與大氣對地表的作用，也表征地表表層自身的熱性質，包括陸地地表類型、水分情況與水熱收支特征等[2]。研究瀝青下墊面的溫度特征值的日變化對城市熱島效應、輻射平衡、道路溫度場模擬及驗證具有重要意義。國內外許多學者利用氣象要素分析并得出相應的統計模型推測瀝青下墊面溫度的特征值[3-5]，但其從預測結果的精度來看并不能達到令人滿意的效果。為提高預測精度，應將下墊面溫度與氣象資料分地區、分天氣情況進行統計分析，找出適用于該地區下墊面的溫度預估模型。

本文利用2008年3月至2009年5月時段內，寧波地區氣象觀測站的氣象要素和瀝青下墊面的表面溫度觀測資料，利用多元逐步回歸方法定量分析了各種瀝青下墊面的日極值溫度與氣象要素特征值之間的關系，建立以氣象站資料預測寧波地區瀝青下墊面極值溫度的經驗回歸模型，研究結果對于輻射平衡分析和路面溫度場研究具有一定的參考價值。

1 研究地概況與資料來源

寧波地區位于東經120°55′至122°16′，北緯28°51′至30°33′，屬亞熱帶季風氣候，溫和濕潤，四季分明，年平均氣溫16.2℃，平均氣溫以七月份為最高，達28.8℃，一月份最低，為4.2℃。年平均降水量為1 300 mm至1 400mm。五月至九月降水量占全年的60%。

本文分析資料均來自于寧波市鄞州區氣象局標準氣象觀測場(東經121°33′、北緯29°47′、海拔5m)的地面氣象和下墊面觀測資料。觀測站按國家一般氣象站標準設計，東西長50m，南北長25m，均質草皮地面。氣象要素觀測資料按照《地面氣象觀測規范》[6]要求進行。下墊面溫度資料也來自于該觀測站內設置的磚塊、瀝青層、水泥層3種下墊面中的瀝青層溫度觀測資料，各下墊面的平面尺寸為1.0×1.0m2，厚度0.04 m，相互之間間隔1.0m，上表面與觀測場的地面齊平。瀝青下墊層采用瀝青砂，其配合比為1∶1.2∶1.5(瀝青，礦粉，砂)，經測試，導溫系數為0.002 6m2/h。溫度傳感器采用國家氣象觀測站標準的鎢電阻地溫傳感器，型號為PT100，測溫范圍為-50℃～80℃，在-50℃～50℃范圍內最大誤差為±0.2℃，大于50℃的最大誤差為±0.3℃。下墊面溫度及氣象要素數據采集通過數據線直接接入鄞州區氣象局測報中心機房，通過地面氣象測報業務軟件OSSMO逐分鐘存貯相應的數據。本文分析用的瀝青下墊面極值溫度取自10分鐘均值數據，氣溫、風速、云量、降雨量等氣象要素數據取自地面氣象記錄月報表(a文件)的統計數據;太陽輻射數據取自逐分鐘數據觀測文件(AWS*.RRD)。

2 預測方法與結果分析

以2008年3月1日到2009年2月28日的瀝青層下墊面溫度觀測資料為建模系列。首先采用Pearson相關系數[7]分析瀝青下墊面日最高溫度Ts，max與各氣象要素(日最高氣溫Ta，max、日太陽總輻射Qsum、日最大太陽輻射Qmax、日平均風速v、日降水量R、日平均低云量)之間的相關關系，分析時還應該考慮各自變量m次方與Tp，max相關的緊密性。表1給出了瀝青下墊面日最高溫度與各氣象要素相關性的分析結果。

表1 瀝青下墊面日最高溫度與各氣象要素相關系數

從表1可以看出，日路表最高溫度Ts，max與各氣象要素一次方的相關性均高于m次方。因此，在進行回歸分析時候，將以上氣象要素的一次方作為自變量引入回歸方程。各種氣象要素的組合采用逐步回歸技術剔除一些影響小的變量或項，即首先根據最小二乘法估計的方差分析結果選擇自變量與因變量相關程度最高的進入回歸方程，直至滿足最小F概率(概率最小設定值)的變量全部引入回歸方程;然后每次剔除一個使方差分析中F值最小的自變量，重復進行直到回歸方程中的自變量均符合進入模型的判據，當無變量被引入或被剔除時，則終止回歸方程。

2.1 日最高溫度預測

根據寧波地區氣候及氣溫變化特點，結合《地面氣象觀測規范》，以地面氣象記錄月報表(a文件)中的日平均低云量為依據，劃分為4種典型天氣:晴天(白天日照充分，碧空無云或≤1成)、少云(白天時段有日照無雨，1成≤3.5成)、多云(白天時段有日照也有雨，3.5成≤7.5成)、陰雨天(白天無日照，7.5成≤10.0成)。采用逐步回歸方法建立以上4種天氣條件下瀝青下墊面日最高溫度與氣象要素之間的預測模型為

式中:Ta，max為日最高氣溫(℃);Qsum為日太陽總輻射(MJ/m2/d);v為日平均風速(m/s);a1，a2，a3，a0為回歸系數。

表2給出了晴、少云、多云和陰雨天預測方程(1)的回歸系數及誤差分析。從表2可以看出，4種典型天氣條件下瀝青下墊面的總體回歸效果均達到了顯著水平。平均絕對誤差在2℃左右，但多云天氣回歸的標準誤差S達3.6℃，主要因為多云天氣白天有時云層遮住日照、有時有雨，下墊面接收到的太陽輻射具有隨機性，而日太陽總輻射作為不能反映多云的隨機天氣過程。由于日最高氣溫和最高下墊面溫度一般出現在白天13點時刻左右，為此，對于多云天氣，以每天13點前的太陽總輻射來代替Qsum進行回歸，修正的模型如下

式中:Q13為每日13點前太陽輻射(MJ/m2);Ta，max，v意義同(1)式。

表2 瀝青下墊面日最高溫度預測方程的系數與統計結果

通過對以上4種典型天氣條件下瀝青下墊面的回歸模型進行F檢驗，相伴概率均小于0.001，說明回歸方程中自變量與因變量之間確實有線性回歸關系;對各方程回歸系數檢驗時(t檢驗)，相伴概率也都小于0.001，說明各方程中回歸系數與0有顯著差異，回歸有意義。

從表2中各種天氣條件下預測方程的統計結果及修正的多云天氣回歸模型(2)式中可以看到，回歸方程的相關系數R均大于0.97，a1值均為1左右，說明其a1對應的氣溫對Tp，max在各種天氣條件下大致相當;但不同天氣條件下各模型的回歸系數a2，a3和a0變化較大，說明其對應的Qsum(Q13)、v對Tp，max的影響權重不同。

2.2 日最低溫度預測

瀝青下墊面日最低溫度Tp，min的預測方法與日最高溫度模型的建立方法相同。由于下墊面日最低溫度一般出現在日出前的凌晨時刻，日太陽總輻射對其影響不顯著，下墊面的日最低溫度主要受最低氣溫影響。晴天、少云、多云和陰雨天的日最低溫度可表示為

式中:m，n表示回歸系數，Ta，min意義同(1)式。

表3給出了4種天氣條件日最低溫度的回歸系數及其誤差分析。

從表2可以看出，4種天氣條件下Tp，min的回歸相關系數均達0.99以上，最大絕對誤差小于1℃，標準差均在1℃左右，Tp，min的預測模型具有較高精度。

3 預測結果的檢驗

利用上述模型對2009年3月1日至2009年5月31日晴天、少云、多云、陰雨天等4種天氣的日最高和日最低溫度進行了預測。圖1、圖2分別為4種下墊面日最高和日最低溫度的預測值和實測值的對比。圖中橫坐標表示實測溫度，縱坐標表示預測溫度，圖中黑實線表示預測值與實測值相等，R2為預測值與實測值相關系數的平方。

從圖1可以看出，晴天、少云、多云和陰雨天瀝青下墊層日最高溫度預測結果比較好，預測值和實測值的相關系數的平方R2分別達0.910 9，0.914 9，0.924 5，0.925 3。由圖2可見，瀝青下墊層日最低溫度Tp，min預測值和實測值的相關系數的平方在0.92～0.99之間，其預測效果比Tp，max好。

圖1 瀝青下墊面日最高溫度預測值與實際觀測值的對比

圖2 瀝青下墊面日最低溫度預測值與實際觀測值的對比

4 結語

(1)在分析瀝青下墊面表面溫度與氣象要素之間關系的基礎上，運用逐步回歸統計分析方法剔除一些影響小的變量，晴天、少云、多云、陰雨天4種典型天氣的瀝青下墊面表面的日最高溫度主要與日最高氣溫、日太陽總輻射和日平均風速相關;其日最低溫度與日最低氣溫線性相關。

(2)晴天、少云、多云、陰雨天等4種薄層下墊面表面的日最高溫度和日最低溫度的預估模型分別可用式(1)、式(3)表示。

(3)經實測數據檢驗，晴天、少云、多云、陰雨天表面日最高溫度和日最低溫度的預測值與實測值的能較好地符合，Tp，max預測值和實測值的相關系數的平方均達0.91以上，Tp，min預測值和實測值的相關系數R2在0.95左右。

需要指出的是，本文僅以寧波地區4種不同天氣條件下的瀝青下墊面溫度實測資料進行統計回歸，得出的日極值溫度預測模型對于房屋建筑屋頂、瀝青路面等瀝青層結構物表面的極值溫度預估具有參考價值，但未考慮各下墊面的邊界尺寸效應以及薄層墊面與結構物下臥層材料導熱性能的差異。因此，要使以上預測模型更具有普適意義，針對具體的結構還需要進行適當的修正。

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[6] 中國氣象局.地面氣象觀測規范[Z].北京:氣象出版社，2003.

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