哈尔滨市冬季地面温度变化特征及预报模型

宋丽萍,韩基良,刘宇飞,周传瑞

(哈尔滨市气象局，黑龙江 哈尔滨150028)

1 引言

当前，随着社会经济与城市化的快速发展，公路交通在经济建设中的作用越来越重要， 在整个交通运输过程中，除车辆、道路等以外，气象条件是影响交通运输的最重要的因素。 因此，由气象条件引起的公路交通安全保障问题也越来越被重视。 许多学者对公路交通事故与气象条件进行了研究[1-5]，发现气象要素与交通安全密切相关,大雾、结冰、积雪、高温、暴雨等天气是影响道路交通安全的主要灾害性天气。

哈尔滨地处中温带大陆性季风气候区， 冬季严寒漫长、常伴有大风和降雪，并经常出现道路结冰现象。 道路结冰会造成路面抗滑能力显著降低[6]，增加了车辆制动距离，使车辆发生打滑、行走困难，极易引发交通事故， 道路结冰已成为影响哈尔滨冬季交通安全的主要气象灾害。 据研究道路结冰和地面温度变化有着密切的关系[7]，进行哈尔滨市冬季地面温度的预报研究， 将为冬季道路结冰的预报预警提供科学依据， 对预防和减少交通事故及保障行车安全具有积极作用。

近十几年来， 国内外诸多学者对路面温度预报方法进行了研究。 2003年，美国学者Diefenderfer[8]建立了适用于不同地区的路面日最高和日最低温度预估模型。 2006年，张菁[9]采用线性回归方法建立了不同下垫面夏季高温预报方程式；2009年，庄传仪[10]建立了不同天气情况下沥青路面路表温度的预估模型；2011年，胡昌斌[11]采用非线性估计的统计回归方法，对水泥混凝土路面结构温度场建立预估模型。 国内还有许多学者根据气象学和热传学的基本原理采用数值分析方法建立路面温度场的预测模型[12]，2003年，刘熙明[13]应用能量守恒方法,考虑太阳短波辐射、大气和地面的长波辐射(辐散)潜热、感热传输等能量之间的平衡,并考虑水汽、气溶胶、浮尘以及云等对太阳短波辐射的吸收和散射,建立了一种较实用的路面温度预报模型。 2008年，朱承瑛[14]应用地表热量平衡方程，在太阳短波辐射、大气和地面长波辐射、感热和潜热等参数化方案的基础上， 建立了一种计算高速公路路面温度的机理模型。

目前， 哈尔滨市还没有建立针对城市道路的气象观测系统， 为探求哈尔滨市道路结冰天气的预报方法，本文应用哈尔滨自动气象站逐分钟地面温度、气温、相对湿度、风速、降水等气象资料，研究了地面温度的变化特征，并利用统计回归方法，建立了冬季地面最高和最低温度预报模型。

2 资料与方法

2.1 资料来源

本文所选取资料为2003年11月-2012年3月哈尔滨自动气象站观测记录的地面温度、气温、相对湿度、风速、降水和总云量等气象要素资料。 统计时按照哈尔滨市出现降水结冰的时间，即从当年11月至次年3月(当年11月-翌年2月为该年冬季)。

2.2 研究方法

道路结冰是指雨、雪、冻雨或雾滴降落到温度低于0 ℃的地面而出现的积雪或结冰现象。 因此将2003-2012年期间地面温度每一时次出现≤0 ℃且有降水发生的情况界定为出现了道路结冰。 本文对地面温度的变化特征进行了统计分析， 并运用多元回归方法，研究地面温度与气温、相对湿度、风速、降水和总云量等气象要素的关系， 建立冬季地面最高和最低温度的预报模型。

3 地面温度统计特征

3.1 各月结冰统计特征

哈尔滨市各月道路结冰分布不均， 主要集中在11月-次年3月。 其中，12月出现次数最多，出现日数达158 d，占样本总数的25%，出现时间达到2 678 h，占总数的30%；其次为1月，出现日数达124 d，占总样本数19.3%， 出现时间达到1 968 h， 占总数的22%；11月、2月和3月出现的日数都在100 d 左右，出现时间分别达到1 525 h、1 375 h 和1 092 h。

3.2 地面温度日变化特征

本文通过对哈尔滨冬季2003年11月-2012年3月的逐小时地面温度与气温求取平均值，得到各时段的平均逐小时地面温度和气温的变化趋势（图1），地面温度和气温的逐小时变化曲线呈波浪型，日变化趋势基本一致。 地面温度和气温均在早晨达到最低值，随后呈上升趋势，在午后达到最高值后又开始下降。 地面温度和气温的最低值均出现在早晨08时，但地面温度的最低值比气温最低值低2 ℃左右；二者最高值出现的时间有所不同，地面温度在13时左右达到最高值，比气温的最高值出现早1 h，并且，地面温度均明显高于气温的最高值， 地面温度的最高值比气温最高值高8-10 ℃左右。 地面温度在达到最高值之后即明显下降，在日落以后下降趋势减缓，而气温则是在最高值之后缓慢下降。 白天地面吸收太阳短波辐射而升温，在正午后1-2 h 左右，地面温度和气温均达到最高值， 但地面温度高于气温并且比气温到达最高值的时间早； 而夜间地面及其附近空气因向外辐射长波而降温，直到日出前后，地面温度和气温均达到最低值， 且二者最低值出现时刻基本相同，并且数值差异不大。

图1 2003年11月-2012年3月逐小时地面温度与气温的平均日变化

4 地面温度与各气象要素的关系

最高地面温度和最低地面温度均与气温、 相对湿度、风速3 类要素的日最高、日最低值以及日累积降水量的关系密切，都通过了0.05 的显著性检验。最高地面温度与日最高气温相关最为显著， 相关系数为0.95； 冬季最低地面温度与日最低气温相关最为显著，相关系数为0.93(表1)。 为此，以上要素可以作为统计最高和最低地面温度的可选因子。

表1 最高和最低地面温度与气象要素的相关统计

5 地面温度预报模型及效果检验

5.1 地面温度预报模型的建立

最高地面温度和最低地面温度分别选取气温x1j（j=1,2 分别表示日最高气温和日最低气温）、 相对湿度x2j（j=1,2 分别表示日最高相对湿度和日最低相对湿度）、风速x3j（j=1,2 分别表示日最大风速和日最小风速）和日累积降水量x4共7 个因子，同时也考虑因子的非线性关系， 把以上7 个因子的平方和立方项（x2ij，x3ij（i=1，2，3；j=1，2）,x24，x34）作为预报因子，另外考虑因子间的非线性交互影响，增添xij·x4（i=1，2，3；j=1，2）和xij·xkj（i=1，2；k=i+1，3；j=1，2），最终最高地面温度和最低地面温度都分别得到33 个因子。

选取哈尔滨自动气象站2003年11月-2012年3月逐日的气温、相对湿度、风速等资料，利用逐步回归方法建立冬季最高地面温度和最低温度的预报模型：

其中，Tg 为最高地面温度（℃），Td 为最低地面温度 （℃），x11和x12分别为日最高气温和日最低气温（℃），x21为日最高相对湿度（%）。 模型1 和模型2 的复相关系数分别为0.932 和0.915， 相关系数均通过0.05 水平的显著性检验。

5.2 地面温度预报模型的检验

用2012年11月1日-12月31日逐日最高和最低地面温度、气温、相对湿度资料，对模型（1）和模型（2）进行推算和检验，资料样本长为61 d。 分别得出2012年冬季最高地面温度和最低地面温度的预测值， 并与哈尔滨自动气象站观测的地面温度实况值进行对比分析，可以看出，最高地面温度线性回归模型的平均绝对误差和均方根误差在1 ℃左右， 而最低地面温度线性回归模型的平均绝对误差在2 ℃左右，均方根误差在3 ℃左右(表2)。

表2 地面最高和最低温度模型推算效果检验（单位：℃）

由模型预报的地面温度与实际地面温度对比结果来看（图2），最高地面温度模型推算结果与实况变化趋势更接近， 说明最高地面温度的预报模型的预报精度较高，可以作为预报参考，具有很好的应用价值。 而最低地面温度预报模型中有个别最低地面温度预报结果与实际还存有稍大偏差的情况，因此，在实际业务工作中，对最低地面温度模型进行应用时，还需对模型预报结果进行适当的订正。

图2 2012年11月1日-12月31日(a)最高和(b)最低地面温度实况与模型推算结果对比

6 结论与讨论

（1）哈尔滨市道路结冰月季分布不均，主要集中在冬季11月至次年3月，其中12月出现次数最多，其次为1月。

（2）对哈尔滨冬季2003年11月-2012年3月的逐小时地面温度与气温的日变化进行分析， 平均后的逐小时地面温度的变化与气温的日变化规律很相近， 地面温度和气温的最低值均出现在早晨06时，但地面温度的最低值略低于气温的最低值； 地面温度的最高值出现在午后， 较气温的最高值出现早一些，并且明显高于气温的最高值。

（3）对地面温度与气象因子进行相关性分析，发现最高地面温度和最低地面温度均与气温、 相对湿度、风速3 类要素的日最高、日最低值以及日累积降水量的关系密切，都通过了0.05 的显著性检验。最高地面温度与日最高气温的相关系数达到0.95； 冬季最低地面温度与日最低气温的相关系数达到0.93。

（4） 利用逐步回归方法对哈尔滨自动气象站2003年11月-2012年3月逐日的气温、 相对湿度、风速等气象要素资料进行分析， 建立了冬季最高地面温度及最低地面温度的预报模型，2 个模型的复相关系数分别达到0.932 和0.915，均通过0.05 水平的显著性检验。

（5）最高地面温度预报模型推算结果与实况的变化趋势接近，误差绝对值均在1 ℃左右，该模型可以作为预报参考，具有很好的应用价值。 而最低地面温度模型中有个别最低地面温度预报结果与实际还存有稍大偏差的情况，因此，在实际业务工作中，对最低地面温度模型进行应用时， 还需对模型预报结果进行适当修订。

（6）本文的地面温度预报模型只是运用了自动气象站的日常观测资料进行检验，在实际运用中，可以结合数值预报输出产品， 得到未来一天甚至更长时间的地面温度变化情况， 对科学指导道路交通运行和冬季清冰雪具有重要的实际意义。

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