保定地區道路結冰氣象條件分析及預報預警研究

張思涵，張建成，高萬泉，王志超，梁宏喆

1.河北省定州市氣象局，河北定州 073000；2.河北省保定市氣象局，河北保定071000

近年來，交通運輸行業發展迅速，在高效便捷的運輸體系中，安全問題不容忽視。而氣象條件對道路交通安全起著至關重要的作用。影響交通安全運輸的氣象條件主要有大霧、暴雨、冰雹、大風以及道路結冰等[1]。統計表明，在影響交通安全的惡劣天氣中，由道路結冰引起的交通事故數量在冬季排名第一位[2-6]。當路面發生結冰時，車輛輪胎與路面的摩擦系數變小、附著力降低，極易打滑、空轉，從而引發各類交通事故[7-8]。

近年來，國內外學者對道路結冰的研究較多。保廣裕等[2]分析了青海省道路結冰的時空分布特征，發現道路結冰與地面最高溫度有顯著的相關關系，建立了地溫和積雪深度預報模型。舒斯等[9]對路面結冰頻率隨氣溫的變化進行了分析，符合Logistic回歸模型。吳彥等[10]歸納了高速公路冰雪災害氣象要素預報指標，建立了預報模型，制定了冰雪災害氣象指數等級，為交通運輸氣象服務提供了有針對性、可操作的預報產品。這些對道路結冰特征及預報方法的研究理論依據充分，實際應用價值較高。但道路結冰受地形、緯度影響較大，氣候特征具有很強的地域性，而保定屬溫帶大陸性季風氣候區，地形復雜，地勢自西北向東南傾斜，西北部為山區，東南部為平原[11]，所以道路結冰氣候特征有其獨特性，且高速公路沿線多隧道、橋梁，冬季山區、橋梁等地極易發生道路結冰現象，影響道路安全行駛。

本文利用保定地區近20年具有代表性的高速公路沿線附近氣象站點觀測資料，對保定地區高速公路道路結冰特征及相關氣象條件進行分析，研究冬季道路結冰預報方法，以期為進一步優化交通氣象服務提供參考，有效降低因道路結冰引發的交通事故，保障交通運輸安全。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本文選取的統計數據為保定地區2000—2020年冬季（冬季指當年11月至次年3月，如2019年冬季指2019年11月—2020年3月，以此類推。）16個高速公路沿線附近氣象站的地面溫度、氣溫、相對濕度、風速、降水、積雪等逐日地面氣象觀測資料，以及河北省智能網格預報產品中的氣溫、降水、濕度、風速等數據。

1.2 研究方法

道路結冰是指雨、雪或霧降落到溫度低于0℃的地面而出現的積雪或結冰現象[12-15]。本文利用回歸分析、相關性分析、決策樹等方法，對道路結冰的時空分布和主要氣象因子進行分析。

2 保定地區道路結冰時空變化特征

2.1 保定地區道路結冰空間分布特征

根據地面氣象觀測資料，繪制2000—2020年保定地區年平均道路結冰日數分布圖（圖1）。從整體空間分布來看，保定地區道路結冰日數呈“西北多，東南少”分布，各縣年平均道路結冰日數在10~30 d之間，最多的是淶源縣，為23.71 d，其他地區均在20 d以下，最少的是望都縣，為11.67 d，這與西北部地區海拔高有關。

圖1 2000—2020年保定地區年平均道路結冰日數分布

結冰日數/d

2.2 保定地區道路結冰時間變化特征

從道路結冰日數的年際變化看（圖2），2000—2020年保定地區道路結冰日數呈減小趨勢，每年各縣平均道路結冰日數在5~40 d之間，變化幅度較大。道路結冰日數大值年份集中在2000—2005年，其中2001年平均結冰日數最多，為36 d；2014年以來，大部分年份平均道路結冰日數均在10 d以下，尤其是2014年僅為4 d，這與全球變暖背景下，2014年的厄爾尼諾現象有關。

圖2 2000—2020年保定地區道路結冰日數年際變化

圖3為2000—2020年 保 定 地 區16個縣（市、區）各月平均道路結冰日數，分析月際變化可知，各月分布不均，其中1月出現道路結冰日數最多為127 d，占21年來各縣（市、區）平均道路結冰日數的43.5%；2月和12月次之；3月最少，僅有16 d，占21年來各縣（市、區）平均道路結冰日數的5.3%。因此，保定地區道路結冰主要發生在1月，主要是因為此時的冷空氣活動頻繁，地面溫度較低，若水汽條件良好，很容易形成道路結冰，影響交通安全。

圖3 2000—2020年保定地區道路結冰日數月際變化

3 地面溫度與各氣象要素的關系

為了得到計算地面溫度的可選因子，本文選取保定、定州、涿州、曲陽、順平、徐水、高碑店、唐縣8個有代表性的高速公路沿線站點2000—2020年冬季的逐日氣溫、相對濕度、降水量、風速資料進行相關性分析。

通過相關性分析可以發現（表1），地面溫度與相對濕度呈顯著負相關關系，與氣溫、降水量、10 min平均風速呈顯著正相關關系，均通過了0.01水平的顯著性檢驗。其中，地面溫度與氣溫的相關關系最為顯著，相關系數為0.968。因此，氣溫、相對濕度、降水量、10 min平均風速可以作為統計地面溫度的可選因子。

表1 氣象要素與地面溫度的相關系數

4 地面溫度預報模型及效果檢驗

4.1 地面溫度預報模型的建立

利用逐步回歸方法，以氣溫、降水量、相對濕度、10 min平均風速為預報因子，選取保定、定州、涿州、曲陽、順平、徐水、高碑店、唐縣8個高速公路沿線站點資料，剔除缺測數據后共7953組數據，建立了冬季地面溫度預報模型：

Y=-0.672+1.097X1-0.0472X2+0.011 X3+1.115X4

其中Y為地面溫度，X1為氣溫，X2為降水量，X3為相對濕度，X4為10 min平均風速，復相關系數為0.969，通過0.05水平顯著性檢驗，回歸方程較好的擬合了樣本觀測值。

4.2 地面溫度預報模型效果檢驗

統計保定2021年1月1日—3月31日的地面溫度、氣溫、降水量、相對濕度、10 min平均風速等氣象要素，按上述模型計算地面溫度預測值，繪制地面溫度實際值與預報值折線圖（圖4）。從對比圖來看，除個別時間浮動較大，其他時間該模型的擬合值與地面溫度實況變化趨勢大體一致。另外，通過對比分析與計算，地面溫度實際值與預報值的平均絕對值誤差為1.4℃，均方根誤差為1.8℃。綜上可知，利用上述多元回歸方程計算出的地面溫度與實際值擬合度較高，可以作為地面溫度預報模型進行應用。

圖4 2021年1月1日—3月31日地面溫度實況與回歸方程擬合值對比

5 道路結冰預報模型的構建

當有積雪或降水出現時可能會發生道路結冰，結合前文地面溫度預報模型，利用SPSS軟件中的決策樹分類法，對保定地區2000—2020年冬季積雪、降水、地面溫度、道路結冰情況等要素進行分析，構建了道路結冰預報模型（圖5）。

圖5 道路結冰預報模型示意圖

6 典型個例分析與檢驗

以定州、保定2個站點共8次降水過程為例，從河北省智能網格預報產品中提取氣溫、降水、濕度、風速等基本要素，代入地面溫度預報模型得到地面溫度預報值，進一步對道路結冰預報模型進行檢驗，由表2可知，該模型的預報準確率為75%，但空報率較高，整體看預報效果較為理想，可以將其應用到實際業務工作中。

7 結論與討論

（1）從空間分布來看，保定地區道路結冰日數呈“西北多，東南少”分布，各縣年平均道路結冰日數在10~30 d之間，淶源縣最多為23.71 d。

（2）分析年際變化可知，2000—2020年保定地區道路結冰日數呈減小趨勢，大值年份集中在2000—2005年，2014年以來明顯減小。從月際變化看，保定地區道路結冰主要發生在1月，2月和12月次之，3月最少。

（3）通過相關性分析可以發現，地面溫度與相對濕度呈顯著負相關關系，與氣溫、降水量、10 min平均風速呈顯著正相關關系，與氣溫的相關性最為顯著，相關系數為0.968。因此，氣溫、相對濕度、降水量、10 min平均風速可以作為統計地面溫度的可選因子。

（4）利用逐步回歸方法，以氣溫、降水量、相對濕度、10 min平均風速為預報因子，建立了冬季地面溫度預報模型，復相關系數為0.969。通過對比分析與計算，該模型的地面溫度擬合值與保定2021年1月1日—3月31日實況值變化趨勢大體一致，平均絕對值誤差與均方根誤差較小，故可以作為地面溫度預報模型應用。

（5）在實際業務工作中，可將道路結冰預報的算法模型應用到服務產品制作中。通過對積雪深度、前期降水等觀測資料和河北省智能網格預報產品中的降水、氣溫、相對濕度、風速等數值預報進行綜合判斷，形成較為精細的道路結冰預報預警服務產品，將對道路交通安全運行提供科學、有效的指導。