昭通大山包天文气象条件统计分析*

段 辑，刘 煜，申远灯，宋腾飞，刘顺庆，张雪飞，温 骁，杨 磊，林 隽，刘 忠，王建成

(1.云南省昭通市昭阳区气象局，云南 昭通 657000;2.中国科学院国家天文台/云南天文台，云南 昆明 650011)

昭通位于云南省东北部，地处滇、川、黔三省结合部，是云南的北大门和滇、川、黔三省经济、文化的交汇重地。由公路、铁路、航空、水运组成的立体交通网已具雏形。

昭通市昭阳区内两大山系横亘境内，东为乌蒙山脉西延伸尾端，山势磅礴，高峰林立;西为横断山脉凉山山系分支东伸边缘，山高坡陡，海拔悬殊;昭阳区大山包乡独石包海拔3 364 m，为境内最高点。两山系之间为昭通坝子、洒渔坝子、靖安坝子，均是粮食主产区。金沙江流经境内23 km。大山包自然保护区地处五莲峰山脉脊部，距离昭通市区79 km，总面积192 km2，地域范围覆盖东经103°14'55″～103°23'49″、北纬27°18'38″～27°29'15″，目前为国家湿地保护区，是云贵高原上最大的一级保护动物黑颈鹤越冬之地。大山包乡目前人口约3000人，农业和牧业为经济主体，当地政府十分重视保护该地自然条件和动植物资源。

大山包附近地形相当特殊，方圆几十平方千米形成一个特殊的高地，大山包是主峰，最高海拔为课车梁3364 m。云层通常停留在2700～3000 m的高度。大山包是诸多河流的发源地，皆属长江上游金沙江水系。境内主要河流跳墩河向西流入牛栏江。

根据云南气象资料统计［1－5］，大山包属暖温性高原季风气候，冬寒夏凉。干湿季节分明，5～10月受南方气团影响，为湿季。11～4月受北方气团影响，为干季。年平均气温6.2℃，1月平均气温－1℃，7月平均气温12.7℃。无霜期年平均天数134 d。年降雨量1 165 mm，雨量分布不均，5～10月降雨量占全年降雨量的88%。平均大风天数52 d，最高年达82 d，冬春季多。据1960～1988年积累的当地气象数据显示，该地年日照时间较长，年均日照时数超过2 300 h。

由于12月中旬考察大山包，此地正处于干季节，雨水稀，植被浅，天空晴朗，大气能见度高，适合野外踏勘。从踏勘的址点(海拔3200 m)向西不到2 km便是海拔只有500 m左右的金沙江支流牛栏江，因此踏勘地点相对高度达到2 700 m左右，该地可能具备很好的视宁度观测条件，值得仔细研究。另一方面，目前大山包区域交通便利，机动车可达山顶，方便了观测仪器设备的携带和运送。

1 大山包地区地形特点详细介绍

大山包为昭通地区海拔最高的山峰，最高海拔3 364 m，最低海拔494 m，位于昭通市西部大约79 km处。图1是从谷歌地图上截取的大山包周边地形及交通状况。图中黑色曲线为昭通市通往大山包的公路，机动车可顺利到达山顶。昭通市昭阳区气象局数据采集点海拔3200 m，在该点以西不到2 km便是海拔只有500 m左右的金沙江支流——牛栏江。因此该点相对高度达到2 700 m左右。2010年12月中旬实地踏勘此点，发现此地为一平地，视野开阔，其西北方向有一高山，位于此点与牛栏江之间，挡住来自河谷的气流。由于此点的特殊地形，导致此处的盛行风向主要为南风和西南风。考察期间此地天空晴朗，大气能见度高。

图1 截取自谷歌地图的大山包地形及交通状况Fig.1 A screenshot of Mt.Dashanbao from the Google Earth

2 大山包地区气象参数详细分析

总的来讲，大山包所处的滇东北地区是中国平均云量最多的区域之一。但由于云南省独特的地形特征可能导致局地相对较好的气候条件的产生。因此需要借助详细的气象资料对大山包进行典型个例分析。本文主要针对昭通市昭阳区气象局于1960年到1988年间在大山包采集的气象数据资料，并依据下一代优良太阳观测台址所确定的相关气象指标要求进行统计分析。该气象站建立在云南天文台太阳选址小组2010年12月踏勘过的大山包乡。本节对该地区的相对湿度、日照小时数、风速风向、总云量和低云量以及温度等参量进行统计分析。

文中，相对湿度、温度、日照时数、云量和其它气象物理量的定义均可参考文［3］中的相应解释。与传统使用成数描述云量不同的是，本文使用百分率表示天空云面积覆盖率。一方面可以利用这些历史积累气象资料进行旬、月、年统计平均计算，另一方面也可以针对典型时刻，如正午附近14时的数据进行单独统计研究，有助于初步考察该地区是否可以作为未来太阳观测候选址点。本文还使用小波分析等数学工具对统计结果进行周期性研究。

2.1 相对湿度

图2～图4是对相对湿度的统计结果。图2a是29年各年的月平均相对湿度。从图中可以看出，月平均相对湿度在夏秋季节(5月～10月)整体较高，而在冬春季节(11月～次年4月)处于相对较低的水平，且每年变化规律基本保持稳定。月平均湿度最大可达90%，最小低至43%。夏秋季节的整体平均相对湿度为86.7%，这个均值明显超过了人体感觉适宜的上限80%(http://baike.weather.com.cn/index.php?doc-view-1205.php)，可以看出该季节的湿度较高。冬春季节的平均相对湿度下降了两成，达到65.9%，干燥程度相对较低。

图2a 月均相对湿度。横轴为月份，纵轴为相对湿度Fig.2a Monthly relative humidities.The horizontal axis is for month，and the vertical axis is relative humidity

为太阳选址需要，以每天14时的气象资料为依据对大山包白天的相对湿度进行了分析。图2b是白天14时的月平均相对湿度分布。结果为夏秋季节白天14时的均值79.5%，而冬春季节为55.0%，均分别显著小于图2a的整天平均值。由于水汽含量会影响该地区的大气透明度，因此每年的11月至次年4月之间应该是大山包白天大气透明度相对较好的月份。

图2b 基于白日14时资料的月均相对湿度。横轴为月份，纵轴为相对湿度Fig.2b Monthly relative humidities for local times of 14:00.The horizontal axis is for month，and the vertical axis is relative humidity

图3是对月平均湿度进行小波分析的结果。从整体上看，月均相对湿度呈现出一定的周期性特点(图3a)。图3b中，等高线强度值越大，表示对应周期越强。从图中可以看出，主要变化周期为1年。从全局功率谱分布看，1年周期的置信度高达95%以上(图3c)。这说明大山包的大气湿度变化具有很稳定的周年周期性。

图3 月相对湿度(a);小波功率谱(b);全局功率谱(c)Fig.3 (a)The monthly relative humidities，(b)the corresponding wavelet power spectrum，and(c)the many-year average(“global”)power spectrum

图4是年均相对湿度变化情况。从图中可以看出，年均相对湿度最高在80%，最低为72%。从对年平均相对湿度的线性拟合看，年平均相对湿度处于76%左右。

总的来看，大山包址点常年的平均相对湿度不低，但冬春季节的白天平均相对湿度较低，适合作为太阳观测备选址点继续进行监测研究。

2.2 日照时数

图4 年均相对湿度，虚线是对实测数据的线性拟合Fig.4 Yearly average relative humidities.The dotted line is the linear-fit to the data

与分析相对湿度类似，对该点的日照时数进行系统的统计分析，分析结果见图5～7。首先，图5中，对每月平均日照时数按年份进行分析。由图可见，各年间月均日照时数存在着类似的变化规律。一般在1～5月和11～12月日照时数较高，平均大约220 h每月，最高330 h。而在6～10月，月均小时数较少。这一结果与相对湿度变化规律恰相反，即相对湿度高的月份对应日照时数少的月份，而相对湿度低的月份则对应日照时数多的月份。这是理所当然的结果，因为在月均湿度高的季节，一般对应着云南特有的湿季时节(夏秋)，云量较多导致平均日照时数也相对减少。图5中的虚线代表理论上天空无云时的全晴日照时数，其变化规律与日照时数观测值变化亦相反。这体现在湿季时论理全晴日照值对应着很低的实际日照百分率，有的甚至仅有25%的日照率。但在干季(冬春)，日照百分率经常有超过90%的月份，如每年的12月和1月。

图5 月均日照小时数。虚线代表理论无云遮挡时的全晴日照时数，实线代表各年度观测值Fig.5 Monthly hours of sunshine.The dashed lines represent the total hours of sunshine if without cloud obscuration，and the solid lines represent the values under real weather conditions

图6 每十天平均日照小时数(a);小波功率谱(b);全局功率谱(c)Fig.6 (a)The hours of sunshine in ten-day periods，(b)the corresponding wavelet power spectrum，and(c)the many-year average(“global”)power spectrum

图6a显示实际的最高值可达120 h，几乎是理论的全晴天气。图6b～c是对每旬的平均日照时数进行小波分析。很明显，每旬平均日照时数比月均日照时数显现出更加细致的变化特征。与月均统计类似，10天平均日照时数也显现出非常强的周期变化规律。从小波分析的结果看，每10天平均日照小时数具有的最强周期为1年(图6b)。而从全局功率谱看，1年周期变化置信度高达95%以上(图6c)。

图7是年均日照小时数曲线。这29年的平均值大约为2 330 h每年。与之参考对比的是，过去的资料显示云南其它地区如昆明年均日照时数为2 500 h，宾川为2 700 h［6］，澄江抚仙湖好于2200 h。大山包年日照时数最高曾达到2 570 h。而最低年均日照时数也能达到2000 h。通过对比理论全晴小时总数(图7上部实线曲线)，大山包的年均日照率大约在50%。

图7 年均日照时数，虚线是对数据的线性拟合。上方实线是理论全晴日照时数Fig.7 Yearly sunshine hours.The dotted line is the linearfit to the data.The upper solid line is the total hours of sunshine if without cloud obscuration

较高的日照时数对于太阳观测来讲是一个非常重要的条件。对未来的巨型太阳望远镜建设和使用来讲，超过2 500 h的年均日照时数更显得尤其重要。虽然大山包在29年中仅有1年(1969年)的日照时数超过了这一严格指标，但其2 330 h的年均日照时数不弱于目前国内最好的抚仙湖太阳观测基地，仍具备成为较优秀太阳观测台址的潜力。

2.3 风速和风向

图8 月均风速。横轴为月份，纵轴为月均风速Fig.8 Monthly-averaged wind speeds.The horizontal axis is for month，and the vertical axis is wind speed

风是建立天文观测站需要考虑的一个重要影响因素。稳定的风速风向是产生良好视宁度的条件之一。对该地区的风速进行了月平均和年平均统计分析(图8～9)。图8为风速逐年月平均统计结果。在干季，月均风速普遍相对较大，而在湿季月均风速则较小。在资料中，干季月平均风速大约7 m/s，湿季月平均风速大约4 m/s。最大风速约10 m/s，而最小风速约为3 m/s。图9为年平均风速统计结果。年均风速大致处于4.7 m/s的水平。总体来讲，风速都是处于相对较低的水平。

图10a为风速、风向及频率统计图。图中大圆圈代表风速大小等级;叠加的每个小圆圈代表某个月的平均，在坐标中的位置代表风向，小圆圈的大小代表风向频率。另外，E、W、S、N分别代表正东、正西、正南、正北方向。从图中可以看出，该地区主要盛行西南风，主要表现在西南风速度相对大、频率相对高。整体平均风速为4.9 m/s左右，极端时超过10 m/s。像这样的风速在气象上称为和风，顾名思义，这样的风速是较弱的。偶尔会出现东南风、东风和东北风，但这些风向的风速较小，出现频率也较低。值得注意的是，图10a上没有显示出西北风的任何优势。

图9 年均风速，虚线为对数据的线性拟合，星号代表数据点Fig.9 Yearly-averaged wind speed.The dotted line is a linear-fit to the data(asterisks)

图10b是14时的统计结果。图中用小黑点代表月均风值。某区域内小黑点越密集，就代表该方向风更占优势的月份就越多。若用14点的风速测量代表整个白天的真实情况，则与图10a比较可发现白天优势风的确与整天平均风向和风速差异不大。大山包白天的平均风速为5.2 m/s，与全天均值4.9 m/s很接近。白天呈现出弱东南风、强西南风、正南风次数比夜晚增加、无北风(包括东北、北、西北向)的特征。

图10a 风速、风向及频率统计图。每个小圆圈代表一个月平均值，共348个小圆圈。小圆圈直径大小表示方向频率，频率越大，直径越大。圆圈所在坐标位置表示某月风向与风速Fig.10a Statistical diagram of wind speed，direction，and frequency.Each circle represents a month，and there are 348 circles in total.The location of a circle corresponds to the values of wind direction and speed，and the size is proportional to wind-direction frequency

图10b 基于14时观测的风速、风向统计图。每个小圆点代表某一个月，共348个小圆点。小圆圈所在坐标位置表示某月风向与风速Fig.10b Statistical diagram of wind speed and direction based on observations at local times of 14:00.Each of the 348 points represents a month.The location of a point corresponds to the values of wind direction and speed

综上所述，大山包不论夜晚还是白天的风速都不大，风向盛行西南风。因此大山包观测点的风是既稳又弱，值得进一步天文视宁度因子的测量试验。

2.4 云量

云量即云的天空覆盖面积率，它对天文观测的影响亦尤为显著。一般来讲，按云层外形特征、结构特点和云底高度可将云分为3类，即低云、中云和高云。低云影响光传播效率和视场，高云对红外、亚毫米波观测的影响更大。因此云量是考察观测址点优劣的一个重要气象因素。

图11a 月均总云量。横轴为月份，纵轴为各年月均总云量Fig.11a Monthly cloud amount.The horizontal axis is for month，and the vertical axis is cloud amount

图11～14对大山包云量数据进行了系统分析。图11a是月均总云量的统计结果。月平均值为61.4%。从图中还可以看出，在干季云量覆盖率相对很低，平均值为43.1%，最低月份能达到20%以下(如1968年12月的13%，1974年1月的14%);而在湿季总云量值则较高，均值约79.7%，最高能达到90%以上(如1960、1964、1965、1982年的6月均值都超过95%)。图11b类似图11a，但它们是建立在14时的观测数据之上，即仅针对白天中午的总云量的统计分析。大山包中午月均总云量的统计均值为61.6%，比全时月均值略高0.2%。在干季云量覆盖率相对低两成，平均值40.9%，最低云量月份达到15%以下的就有5个月;而在湿季中午总云量值亦较高，均值约82.3%，超过了全时均值。中午云量超过90%以上的月份数量达到了67个，占所有湿季月份的38.5%。

图11b 基于14时观测值的月均总云量。横轴为月份，纵轴为各年月均总云量Fig.11b Monthly cloud amonts based on observations of local times of 14:00.The horizontal axis is for month，and the vertical axis is the cloud amount

将基于全时和14时数据的年平均总云量覆盖率变化分别显示在图12a和12b中。比较之后可发现这两种统计分布结果的差异很小。它们的年均值都在55%～70%间变化，两组数据相关性很好，而且在1960～1988年都随年份增长呈现出一定的下降趋势，这个结果比较有意思。可惜1988年之后，大山包乡的气象站被撤销，这种局地总云量下降趋势在随后年代无法直接得到检验数据。

图12a 年均总云量。虚线为对数据的线性拟合，星号代表数据点Fig.12a Yearly total cloud amounts.The dotted line is a linear-fit to the data(asterisks)

图12b 基于14时观测的年均总云量。虚线为对数据的线性拟合，星号代表数据点Fig.12b Yearly total cloud amounts based on observations at local times of 14:00.The dotted line is a linear-fit to the data(asterisks)

低云量会更直接地影响望远镜的有效观测视场、消减太阳辐射和增加天空背景散射光。图13a和13b是对低云量的统计分析，其中前者为全时月平均低云量，后者是针对白天14时的统计。直接比较可见，这两种统计的变化趋势一致，相关性很好。这种统计相关性其实也反映了整天4个气象观测时刻的低云量变化差异不大。结合图12的结果认为大山包的日云量变化应当比较小。通常如果发现早上云很多，那当天的其它时刻云量不会减少。这个规律十分有利于把握大山包地区的当日云量，从而合理安排高精度观测日期。

年均低云量的统计结果见图14。从图14a可知，年平均低云量变化范围在40%～55%，均值47.3%。这种长期监测结果显示，其变化较为稳定，且与总云量一样亦呈逐年下降趋势。为方便比较，将白天14时的低云量统计结果显示在图14b中。白天与全天低云量的年均统计结果类似，均值47.2%，非常接近全时年均值。这说明大山包地区的白天和夜晚的低云量年均值一致，非常平衡。再次印证了图12～13的结果，即大山包地区的云量昼夜变化小。

因此，结合上述资料统计结果，可以得到3个初步结论:(1)大山包湿季的白天总云量比较高，但是可以充分利用较优秀的干季少云期进行太阳红外和其它相关测量;(2)大山包低云量均值40%～50%;(3)大山包总云量、低云量的昼夜变化差异非常小。

2.5 气温

通常环境温度能够影响天文观测设备中关键部件的工作性能、调制模式。因此充分了解候选址点的温度及变化规律对设计和利用大型观测设备也十分重要。

图15、16是对大山包地区29年的温度统计分析结果。在图15中，对温度的旬均值作小波变换分析。可以看出每10天平均温度变化呈现出较强的周期性简谐振荡变化规律(图15a)，29年的平均温度为6.5℃。根据小波功率谱显示(图14b)，10天平均温度变化具有最为明显的周期为1年左右的特点。这一周期在全局功率谱图上可以看出，其置信水平达到95%以上。因此，它与前面讨论的相对湿度和平均日照时数变化规律基本一致。

从每年全时月均温度各年变化情况很容易看出各年的变化也存在类似的规律(图16a)。即在干季月均昼夜温差变化较大，在20℃左右，而在湿季昼夜温差变化小，在10℃左右。年均气温6.5℃。年均最高温度16.3℃，而年均最低温度－3.1℃。极端年份最低气温可达－16.8℃，最高气温可达23.1℃。图16b为基于14时的逐年月均温度变化曲线图。年均14时气温8.9℃。极端14时最高气温16.3℃，极端14时最低气温－2.1℃。

图13a 月均低云量，横轴为月份，纵轴为月均低云量Fig.13a Monthly low-cloud amounts.The horizontal axis is for month，and the vertical axis is low-cloud amount

图13b 基于14时观测的月均低云量，横轴为月份，纵轴为月均低云量Fig.13b Monthly low-cloud amounts based on observations of local times of 14:00.The horizontal axis is for month，and the vertical axis is low-cloud amount

图14a 年均低云量。虚线为对数据的线性拟合，星号代表数据点Fig.14a Yearly low-cloud amounts.The dotted line is a linear-fit to the data(asterisks)

图14b 基于14时观测的年均低云量。虚线为对数据的线性拟合，星号代表数据点Fig.14b Yearly low-cloud amounts based on observations of local times of 14:00.The dotted line is a linear-fit to the data(asterisks)

图15 每10天平均温度(a)，小波功率谱(b)，全局功率谱(c)Fig.15 (a)Average temperatures in ten-day periods，(b)the corresponding wavelet power spectrum，and(c)the many-year average(“global”)power spectrum

图16a 月均温度，横轴为月份，纵轴为月均温度。“◇”和“+”表示当月最高温度和最低温度Fig.16a Monthly-averaged temperatures.The horizontal axis is for month，and the vertical axis is for temperatures.The symbols“◇”and“+”indicate the lowest and highest temperature of each month，respectively

图16b 基于14时观测的月均温度，横轴为月份，纵轴为月均温度。“◇”和“+”表示当月最高温度和最低温度Fig.16b Monthly-averaged temperatures based on observations of local times of 14:00.The horizontal axis is for month，and the vertical axis is for temperatures.The symbols“◇”and“+”indicate the lowest and highest temperatures of each month，respectively

总体来看，该地区昼夜温度变化范围比较正常，正午温度也正常。

3 讨论

基于前文对大山包地区长达29年的定点气象监测资料的统计分析，可以看到，当地的全时和14时的相对湿度、平均日照时数和平均温度均呈现出非常强的一年周期性变化。而且这一周期性变化非常稳定，可以非常准确地把握当地的天气变化情况，从而可对望远镜的观测时间针对不同观测目标进行恰当的分配利用。把该地区在每年中的气候特点分为两个时段进行讨论。其中一个时段是每年的11月到次年4月，称之为干季。在这段时间内，相对湿度、月平均温度和月平均云量(包括低云量和高云量)均比较低，而平均日照小时数高，同时风速也相对较高。虽然较大的风速会影响望远镜的观测，但是从长年监测的统计结果看，整体平均风速相对不算太大，对太阳观测应该影响不大。而且该地区的昼夜盛行风向基本上是西南风，如此稳定的风向容易采取一般技术处理。总体来讲，这一时期比较适合太阳观测。另外一个时段就是每年的5月到10月，称之为湿季。这段时间内，平均相对湿度、月平均温度和平均云量均保持较高的水平，平均风速低，平均日照小时数较少。这样的气象条件容易造成大气透明度差和水汽含量严重，不利于高精度天文观测和红外波段观测。当然，也不排除期间会有较好的短时段内适合观测的天气出现，毕竟长期资料只能说明一定的统计效应。

交通状况和离已有天文台距离远近也是一个值得考虑的问题，如果交通欠佳，离已有天文台距离过远，那么对将来建设望远镜来讲，会投入更多的人力、物力和财力。大山包不存在这方面的问题，因为目前大山包已有公路到达考察点，而且距离昭通市区较近，离中国科学院云南天文台也不算太远。大山包的年均日照时数为2 312 h，略多于目前国内最优秀的抚仙湖太阳观测站(2200 h)。总体来讲，大山包地区的气候条件比较适合作为一个太阳观测址点的候选地点。近期采用其它设备和仪器对该点进行长期监测，准确考察当地是否符合将来巨型太阳望远镜的各顶指标要求，为今后的西部太阳选址工作打下坚实的基础。

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