美國空軍氣象局凍雨預報系統對三次凍雨事件及電線積冰厚度的模擬

鄭 偉, 陸正奇, 徐婉笛, 龔建福, 韓永翔*, 李 哲, 劉善峰

(1.國網河南省電力公司，鄭州 450000；2.南京信息工程大學氣象災害預報預警與評估協同創新中心，南京 210044 3.南京信息大學中國氣象局氣溶膠-云-降水重點開放實驗室，南京 210044)

電網是保障國民經濟發展的動力引擎，但冬季電線積冰常使得輸電線路出現倒塔、斷線、絕緣子閃絡、通訊不暢等故障，不但影響電力系統的正常運行，而且也給國民經濟造成嚴重損[1]，如2008年冬季南方出現了嚴重的冰凍災害天氣，輸電線路長時間、大范圍的電線積冰使南方電網近30%輸電線路遭到破壞，直接經濟損失達1 500億元[2-3]。因此，準確預報電線積冰的發生發展，對輸電線路的冰凍災害防治具有重要意義。

一系列觀測實驗和理論研究已經確認凍雨是造成電線積冰事故的主要災害性天氣，大氣中的過冷小水滴或雨滴碰撞凝結在輸電線路表面，形成電線積冰[4-8]，因此要預報電線覆冰的厚度，首先要準確地預測凍雨發生的范圍及凍雨量。近年來，凍雨預報在中外均取得了較大的進展。Ramer[9]利用濕球溫度、相對濕度以及含冰率來作為凍雨的判別指標；Cantin等[10]將1 000～850 hPa和850～700 hPa層的厚度作為凍雨的預報因子，進而根據預報經驗對降水類型做出判斷；Czys等[11]通過冰粒在暖層內停留時間與完全融化時間的比值來確定是否發生凍雨；Bourgouin[12]通過計算降水發生時溫度曲線與0 ℃線等溫線圍成的正負能量面積的大小及相關系數，來判定凍雨的發生；根據凍雨發生時溫濕廓線、短波輻射通量、雨雪轉化所需能量等氣象要素，美國空軍氣象局(Air Force Weather Agency,AEFA)在中尺度天氣研究和預報(weather research and forecasting，WRF)模式中開發了AWFA凍雨預報系統[13]。在中國，漆梁波[14]以云頂高度、關鍵層的冷暖和干濕程度及風速預報凍雨；鄭婧等[15]通過降水量及中低空溫度判斷逆溫和融化層，進而再通過地面溫度預報凍雨；高守亭等[16]提出了動力因子和散步判別法相結合的凍雨診斷預測方法。上述方法的發展為凍雨預報提供了多種思路，但多數方案因預報誤差較大或參數過多，凍雨的預報目前仍然是一個難點，真正投入業務運行的凍雨預報系統很少。根據最新的研究，對凍雨預報較好地有改進Ramer算法和AFWA凍雨預報系統，使其具有較低的空報率及較高的準確率，但AFWA凍雨預報系統在美國空軍氣象局已經進行了近5年業務運行，取得了很好地服務效果。然而，AFWA系統目前并沒有在中國地區使用，能否適用于中國的凍雨預報尚需要檢驗。

在中尺度WRF模式的基礎上，引進AWFA凍雨預報系統，通過對發生在中國的3次凍雨個例事件進行預報，以檢驗AWFA凍雨預報系統對中國凍雨的預報能力。同時，根據其輸出的氣象參數，進行了電線積冰厚度的模擬。

1 資料與方法

1.1 資料來源

地面氣象站點每日4次觀測的氣象要素來自中國氣象局氣候中心；探空資料來自中國氣象局國家氣象信息中心，包括中國89個探空站點每日08:00和20:00的探空觀測結果。所用的模式初始場為NCAR/NCEP的時間分辨率為6 h的再分析資料(FNL資料)，為模式提供初始的氣象數據和邊界條件，供模式進行計算和積分。

1.2 WRF模式及參數化方案簡介

WRF是美國國家大氣研究中心、國家海洋和大氣管理局、美國空軍和海軍研究實驗室等機構聯合開發的新一代中尺度預報模式和資料同化系統,被廣泛應用于大氣研究和業務預報領域。WRF模式初始場為美國國家環境預報中心/國家大氣研究中心(National Centers for Environmental Prediction/ National Center for Atmospheric Research，NCAR/NCEP)的時間分辨率為6 h的1°×1°再分析(FNL)資料，模擬時間分別為2011年1月2—4日、2015年1月28—29日和2018年1月24日—28日；預留了12 h的spin-up時間以保證模式的穩定性，每小時輸出一次模擬結果，模式采用2層嵌套，具體模擬區域如圖1所示；垂直方向為σ地形跟隨坐標，垂直方向分為43層，模式層頂高度為50 hPa。地形數據使用美國地質調查局(United States Teoltgical Survey, USGS)提供的 2 m和30′高分辨率 LANDUSE 資料。具體物理方案:微物理為Thompson方案，長波輻射為RRTM(a rapid and accurate radiative transfer model)方案，短波輻射為Dudhia方案，近地面為Monin-Obukhov方案，陸面為Noah方案，邊界層為YSU(Yonsei University Scheme)方案。

圖1 模擬區域設置

1.3 AFWA凍雨預報系統簡介

美國空軍氣象局根據凍雨發生時溫濕廓線、短波輻射通量、雨雪轉化所需能量等氣象要素，在中尺度WRF模式中開發了AWFA凍雨預報系統，其具體的預報方案如下。

步驟一利用短波輻射修正地溫(T2)，若降水量>0且T2>275.15 K，則降水類型為雨。

步驟二檢驗云頂相對濕度、云頂溫度及垂直剖面，若云頂溫度低于 云凝結核(CCN)核化溫度，則降水為固態，反之為液態(檢測區域云頂相對濕度需>80%，若<70%則需重新檢測)。

步驟三如果降水類型為固態，且該層溫度Tk>0 ℃，則需計算融化能量(melt)，其公式為

(1)

式(1)中：k為模式垂直層數;ΔZk為相鄰模式層結的間距。

網格區為逆溫層，點為發生冰凍的氣象站點

(1)若降水經歷的融化能量高于總融化能量，則降水類型為液態，融化能量設為 0。

(2)若該層溫度低于 0 ℃，則降水類型為液態；若融化能量高于 1/4總融化能量，則假設部分降水凝結為固態，融化能量設為 0。

(3)若降水類型為液態，下落某層中溫度低于 CCN核化溫度則降水類型為固態。

(4)若下落到地面時，地面 2 m處的T2<273.15 K，則降水類型為凍雨。

在預報系統中，當云滴成核時，CCN核化溫度缺省值為264.15 K；雪融化為雨的臨界能量缺省值為50 J/kg。

1.4 電線覆冰厚度模型簡介

利用Jones[17]的等效冰厚模型計算電線積冰厚度的變化，將模擬的凍雨范圍和凍雨量輸入等效冰厚模型中，并將覆冰形狀統一視為圓柱形覆冰[18]。

1.5 威脅指數(TS)評分計算方法

根據《中短期天氣預報質量檢測方法》[19]，威脅指數(threat scores，TS)評分的計算方法如式(2)所示：

(2)

漏報率PO：

(3)

空報率FAR：

(4)

式中：NA為正確預報次數;NB為空報次數;NC為漏報次數。

2 結果分析

2.1 三次凍雨事件的天氣形勢、液態含水量和溫度場垂直廓線的時間演變

三次凍雨事件均由南下的冷空氣和北上的南方暖濕氣流在中國貴州-湖南及江西北部相遇形成大片的逆溫區(圖2)，冷空氣南下導致逆溫區下部大部地表溫度低于0 ℃，而南方暖濕氣流則帶來了充足的水汽，這些因素導致在這些地區出現了大面積的冰凍雨雪天氣。

圖3 WRF模式模擬長沙溫度和液態含水量的時間-高度剖面圖

圓點部分為觀測發生凍雨范圍；陰影部分為AFWA預報結果

圖3為WRF模式模擬三次凍雨過程中長沙站的溫度及液水含量的時間-高度剖面圖。從圖3(a)中可以看到，從2010年12月31日15:00左右開始，750 hPa左右高度層中有范圍較小的高液態含水量存在，同時，該高度逐漸被冷氣團所控制，開始逐漸形成逆溫層。2011年1月1日，700～680 hPa存在高液態含水量，并在850 hPa左右出現第二個逆溫層，此時湖南和貴州東部地面出現冰凍天氣; 1日12:00—2日20:00，雖然存在逆溫層，但高空中液態含水量很低，冰凍天氣停止; 3日雖然在800～720 hPa存在高液態含水量，但逆溫層消失，凍雨很難形成。4日06:00，在850～700 hPa存在高液態含水量，加上800～700 hPa存在較明顯的逆溫層，凍雨加強，直至1月5日以后液態含水量逐漸降低為0，此次凍雨過程結束。圖3(b)顯示了2015年1月27日00:00—29日18:00液態含水量和溫度場的垂直廓線，從27日12:00—29日18:00，800～700 hPa 一致存在高液態含水量，同時，逆溫層也一直存在，但地面溫度在27日18:00才低于0 ℃以下，故而凍雨在18:00才出現并呈現增長狀態，29日20:00以后，液態含水量逐漸減少，冰凍天氣結束。圖3(c)顯示了2018年1月24日12:00—28日12:00液態含水量和溫度場的垂直廓線，25日12:00之前，雖然液態含水量很高，但地表溫度大于0 ℃，無法形成凍雨，其后，地表溫度逐漸降低，溫度下降到0 ℃以下，同時，高空存在強的逆溫區，在26—27日18:00，高空液態含水量很高，有利于凍雨的形成。28日00:00以后，逆溫層逐漸消失，加上液態含水量急劇減少，冰凍天氣結束。另外，來自逆溫層頂部之上的700～600 hPa的固態水合物(冰晶、雪、霰)經過逆溫層明顯發生了融化，故而液態含水量的高值區均在大于0 ℃的逆溫層中，在下降到低于0 ℃的地面時，液態水在地面形成凍雨，重新轉化為固態。從三次凍雨事件的分析可知，逆溫、空中高液態含水量及地表溫度低于0 ℃是關鍵的氣象因子，一次凍雨事件必須至少一次同時滿足這三個的氣象條件。

2.2 三次凍雨事件的預報范圍及TS評分

圖4所示為AFWA預測三次凍雨事件發生的范圍，并與觀測進行了對比。顯然，三次凍雨事件預報的范圍普遍比觀測站點的區域要偏大，同時也存在一定的漏報。為了進行TS評分，將發生凍雨站點周圍35 km的格點也設置為實際發生凍雨的格點，統計了整個模擬區域內實際發生凍雨的格點個數及AFWA預報發生凍雨的格點個數，并用TS評分對三次凍雨事件預報效果進行了評估(表1)。由表1可以看出，三次凍雨事件預報效果不一，其中2015年1月28—29日凍雨事件預報效果非常好，漏報率和空報率均在0.27左右，TS評分高達0.63；2011年1月2—4日的凍雨事件中，雖然漏報率較低，但空報率達到了0.51，TS評分為0.40；最低的是2018年1月25—27日，漏報率雖然為0.33，但空報率達到了0.65，導致TS評分僅為0.30。

三次凍雨事件預報TS評分為0.30～0.63，平均TS評分為0.45，這對凍雨這種小概率事件的預報已經是一個較高的評分，較統計預報的TS評分要高，顯示出了較好的預報能力。

表1 三次凍雨事件預報效果TS評分

2.3 三次凍雨事件電線積冰厚度模擬

將模擬的凍雨范圍和凍雨量輸入Jones等效冰厚模型中，獲得了相應時刻的電線積冰厚度(圖5)。由于缺乏實際的電線積冰厚度的觀測，只能用氣象站點觀測到凍雨分布(圖4)進行對比。2011年1月4日凍雨事件結束日的電線積冰厚度[圖5(a)]在25.20°N～26.10°N形成了3～9 mm厚度的電線積冰狹窄帶，與氣象站點觀測到凍雨密集區的范圍[圖4(a)]相當吻合。2015年1月29日凍雨事件結束日的電線積冰厚度則在貴州省東南部和湖南省中西部地區同樣形成了西南-東北走向的3～10 mm厚度的電線積冰帶[圖5(b)]，也與氣象站點觀測的凍雨密集區范圍吻合[圖4(b)]。2018年1月27日凍雨事件結束日的電線積冰厚度大多在1～5 mm之間，盡管這次凍雨觀測到的范圍最大[圖4(c)]，但電線積冰厚度[圖5(c)]卻是三次凍雨事件中最薄的。

圖5 三次凍雨事件電線積冰厚度分布

雖然AFWA凍雨預報系統對凍雨范圍的TS評分為0.30～0.63，但對電力部門而言，凍雨范圍并不是特別關注的災害性天氣要素，因為凍雨形成的電線積冰厚度只有達到一定的厚度閾值才能對電線形成危害，對一些出現短時凍雨或凍雨量少的地區，則很難形成電線積冰或因厚度小對電網形不成危害。AFWA凍雨預報系統從其微物理過程來看，它對非常明顯的凍雨過程則有非常好的預報能力，意味著對電線積冰可能更好。同時，氣象站點觀測到凍雨只是一個點，即使對其進行插值，其精細化的尺度顯然遠弱于模式模擬的精細化分布。

3 結論

利用耦合了中尺度WRF模式的AWFA凍雨預報系統，對發生在中國南方的3次凍雨事件進行預報，通過TS評分對AWFA系統對中國地區凍雨預報能力進行了評估，并根據其輸出的凍雨參數，用覆冰增長模型對電線積冰厚度進行了模擬，其具體結論如下。

(1)三次凍雨事件均由南下的冷空氣和北上的南方暖濕氣流在中國長江中游地區相遇，在該地區形成了大片的逆溫區且導致地表溫度低于 0 ℃。逆溫、空中高液態含水量及地表溫度低于 0 ℃是關鍵的氣象因子，一次凍雨事件必須同時滿足上述三個的氣象條件。

(2)AFWA凍雨預報系統預測凍雨事件發生的范圍較實際觀測的區域偏大，也存在一定的漏報。每次凍雨事件預報效果不一，三次凍雨事件預報TS評分為0.30～0.63，平均TS評分為 0.45，高于其他模型，表明AFWA凍雨預報系統在中國也有一定的預報能力。

(3)由 AWFA預報系統輸出的凍雨參數計算的電線積冰厚度與氣象站點觀測到凍雨密集區的范圍相當吻合，對非常明顯的凍雨過程有非常好的預報能力且能夠獲得電線積冰厚度的精細化分布。

雖然AFWA凍雨預報系統在中國有一定的預報能力，但其預報能力仍低于改進Ramer參數化方案的結果。在未來的研究中，針對AFWA系統中涉及的云微物理量參量進行本地化檢驗。同時，加強對電線積冰厚度觀測資料的積累，進而利用長時段、高分辨率的氣象要素及云微物理量的觀測資料進一步驗證并完善AFWA凍雨預報系統，期望能更準確地預報電線積冰的發生。