海口市紫外线辐射特征分析及预报方法研究

魏晓雯 陈明 陈亮

（1 海南省气象服务中心，海口 570203；2 海南省南海气象防灾减灾重点实验室，海口570203）

0 引言

海南岛全年阳光充沛，长夏无冬，具有丰富的旅游资源。随着海南国际旅游岛建设的逐步推进，特别是“全域旅游”战略实施以来，海南旅游热度稳步提升，户外旅行尤其是滨海项目备受国内外游客青睐，而较强的紫外辐射是影响旅游体验的重要因素，也威胁着人们的身体健康。提高对紫外辐射强度的精细化预报能力，如今已成为海南省全域旅游气象服务的迫切需求。

关于紫外线强度的预报，目前主要有统计预报和辐射传输模型两种方法。在统计预报方面，丛菁等利用大连市紫外线辐射强度与气象要素的关系，建立了不同季节紫外线辐射强度预报方程。武辉芹根据中午时段的能见度、相对湿度、总云量、低云量、气温、风速六个气象因子，利用多元回归分析方法得出紫外线等级预报方程。上述统计方法计算简单，易于实现，但物理意义不够明确。辐射传输模型主要是从紫外辐射穿过大气层到达地表过程的物理机制出发，分析影响到达地表紫外辐射的主要因子，采取一系列算法进行求解。辽宁省和陕西省基于大气辐射传输的物理机理建立了本地紫外线强度预报模型。郜婧婧等在此基础上，利用云量和气溶胶等要素对紫外线辐射传输模型进行了改进，进一步提高了紫外线强度的预报准确率。虽然辐射传输模型相对较为精确，但对计算机要求较高，且部分数据获取较困难，因此在目前的紫外线预报业务中应用较少。

本文从大气辐射传输的物理机理出发，将大气辐射传输模型与经验统计方法相结合，建立一种物理意义明确、计算简便且适用于海南本地的逐日和逐时紫外线强度预报方法，为海南省紫外线预报业务和全域旅游气象服务提供参考。

1 资料和等级标准

所用的资料包括：1）海南省气象台提供的2015年1月—2019年9月海口市紫外辐射数据，包括日平均紫外辐射强度和08—16时逐小时紫外辐射强度。需要说明的是，由于小时观测资料缺失严重，质量欠佳，小时数据仅选用质量较好的2017年作为研究对象。2）国家气象信息中心提供的2015年1月—2019年9月海口市常规气象观测数据，包括逐日和逐时的平均温度、最高温度、最低温度、08—20时降水量、最大风速、极大风速、日照、平均气压、平均水汽压、平均湿度、总云量、低云量、最小水平能见度等。3）海口市环保局提供的2015—2018年海口市环境观测数据，包括SO、NO、O、PM、PM的日平均值。

2 紫外线辐射强度特征分析

2.1 季节变化特征

从月平均值（图1）来看，海口市紫外线辐射强度具有明显的季节变化，总体呈夏季高、冬季低的趋势，这与太阳高度角变化趋势相一致。紫外线辐射强度1月为全年最弱，从4月开始迅速增强，7月达到全年最强。7月的平均辐射强度为41.2 W/m，月辐射极值为82.1 W/m。值得注意的是，在8月，无论是月平均辐射值还是月辐射极值，均出现一个相对低值，这可能与8月从海南登录的台风数较多有关。统计表明，每年8月从海南岛北部沿海登陆的平均热带气旋数为2个，占全年的66.7%。可见，紫外辐射除了受季节变化影响外，还与降水、云量、日照等气象因素密切相关。

图1 2015—2019年海口逐月平均紫外线辐射强度曲线Fig. 1 Monthly averaged ultraviolet radiation intensity curve of Haikou from 2015 to 2019

在现行业务中，紫外线辐射强度统一被划分为5个等级：到达地面的紫外线辐射强度＜5 W/m为1级，5～10 W/m为2级，10～15 W/m为3级，15～30 W/m为4级，≥30 W/m为5级。进一步将紫外线辐射强度转换成紫外线等级发现，12月和1月海口紫外线的月平均等级为2级，11月和2月的月平均等级为3级，3月、4月和10月平均等级为4级，其余月份均为5级。

2.2 日变化特征

从2017年海口市春、夏、秋、冬四个季节的紫外线辐射强度逐时均值（图2）可以看出，四个季节紫外线辐射日变化曲线均呈“单峰型”分布，11—14时是紫外线辐射强度最强的时段，外出应注意采取适当的防护措施，15时后紫外线辐射强度迅速下降。除秋季峰值出现在11时外，其余季节峰值均出现在12时前后。四季中，逐时紫外线辐射强度整体呈现夏季＞秋季＞春季＞冬季。

图2 2017年四个季节的08—16时海口市逐时平均紫外线辐射强度曲线Fig. 2 Hourly averaged ultraviolet radiation intensity curve of Haikou in 2017

3 不同紫外线等级的大气环流背景

从大气环流角度出发，探究不同紫外线等级下的大气环流背景。图3给出了1～5级紫外线分别对应的大气环流场。总体来看，从紫外线1～5级，大气环流场表现出从冬季环流向夏季环流转换的特征。当紫外线强度为1级和2级时，大气环流表现出明显的冬季环流特征：中高纬等位势高度线密集，气压梯度较大，中国大陆受大陆冷高压（反气旋性环流）控制，海南岛在偏东气流影响下易出现低温阴雨天气。紫外线为3级时对应的大气环流场表现出冬夏季节转换特征，大陆冷高压减弱，500 hPa西太平洋副热带高压（副高）缓慢北抬。当紫外线强度为4级和5级时，大气背景场已具备明显的夏季环流特征：中高纬等位势高度线稀疏，热带地区西南季风开始建立，副高西伸北抬，海南岛受南到西南气流控制，易出现晴热高温天气。

4 紫外线辐射强度预报方法

4.1 紫外线辐射强度与气象环境要素的相关性分析

图3 不同紫外线等级对应的大气环流场（图3a～3e分别对应紫外线1～5级；等值线表示500 hPa位势高度，单位：dagpm；箭头表示850 hPa风速，单位：m/s）Fig. 3 Atmospheric circulation fields corresponding to different ultraviolet levels(Fig. 3 a-3e correspond to ultraviolet levels 1-5 respectively, the contour represents the potential height of 500 hPa, unit:dagpm, the arrow represents wind speed on 850 hPa, unit: m/s )

为了建立海口市紫外辐线射强度预报模型，在了解大气环流背景的前提下，进一步对紫外线辐射强度与气象条件的相关性进行分析。选取日平均温度、最高温度、最低温度、08—20时降水量、平均风速、最大风速、极大风速、日照时间、平均气压、平均水汽压、平均相对湿度、最小水平能见度等作为常规气象要素指标，与紫外线辐射强度进行相关性分析。另外，由于大气环境因素对紫外线辐射也有一定程度的影响，选取日平均SO、NO、O、PM和PM等作为环境要素指标与紫外线辐射强度进行相关性分析。为了在相关分析时消除其他变量的影响，判断某个特定要素与紫外线辐射强度的关系，相关分析中采用偏相关系数。

表1 给出了日平均紫外线辐射强度与各因子的相关系数。综合来看，紫外线辐射强度与气温要素的关系最为密切，其中与日最高气温的相关性最高（

r

=0.726）；其次，相关性较高的为气压、湿度、云量、日最小能见度等要素（0.3＜|

r

|＜0.6）；日平均PM和PM浓度对紫外辐射强度也有一定的影响（0.1＜|

r

|＜0.3），但日平均SO浓度、日平均NO浓度和日平均O浓度等环境要素与紫外线辐射强度的相关性均较低（|

r

|＜0.1）。

表1 紫外线辐射强度与气象环境因子的偏相关系数Table 1 Partial correlation coefficient between ultraviolet radiation intensity and meteorological environment factors

4.2 逐日紫外线辐射强度预报模型

选取2015—2017年日平均紫外线辐射强度作为样本数据（2018—2019年9月资料作为检验数据），建立逐日紫外线辐射强度预报模型。根据大气辐射传输理论，到达地表的紫外线辐射强度与太阳总辐射在某个地区的比值较为固定，紫外线辐射强度可用如下公式表示：

式中，

Q

为到达地表的紫外辐射强度，

Q

为到达地表的太阳总辐射，

η

近似为常数，

Q

为大气上界的太阳总辐射强度，由太阳对地球的天文位置所决定；

a

为太阳辐射穿过大气层到达地面的衰减程度，综合反映了大气对太阳辐射的削弱作用。令 ，则紫外辐射强度的计算公式可简化为：

到达地球大气上界的太阳辐射量

Q

可由以下公式求得：

式中，

S

为太阳常数，取1373 W/m，

θ

为太阳高度角，

φ

为纬度，

φ

为时角，正午时

φ≈

0，

δ

为太阳赤纬。进一步对到达地表的紫外辐射

Q

与大气上界太阳总辐射

Q

的比值

A

进行回归分析，以便剔除太阳高度角的影响。首先按照公式（4）和（5）计算出一年中每日的地球大气上界太阳总辐射量，再根据逐日紫外线辐射强度实况计算

A

。最后选取4.1节中与紫外线强度相关系数信度通过

α

=0.01检验的要素作为待选预报因子，进行逐步回归分析，得到

A

的线性回归方程：

式中，

T

为日最高气温，单位为℃；

CCL

为低云量，单位为%；

P

为日平均气压，单位为hPa；

Vis

为日最小能见度，单位为km；

V

为极大风速，单位为m/s；

RH

为日平均相对湿度，单位为%。计算出

A

后，利用公式（3）～（5）便可预报出海口市逐日紫外辐射强度。预报方程充分考虑了温度、云量、气压、能见度、风速、相对湿度等气象要素以及太阳高度角对紫外线辐射的影响。

4.3 预报效果检验

将2018年1月—2019年9月紫外线实况观测资料与预报模型计算出的紫外线预报值求相关，二者的相关系数为0.87，远超过0.01的显著性水平检验，表明预测模型较为可靠；进一步将紫外线辐射强度转化为紫外线等级进行检验，结果显示，预测等级正确的占63.7%，相差1级的占28.4%，相差2级的比例为4.3%，其余占3.6%。其中预测正确及相差1级的比例占总数的92.1%，表明预测结果较为理想，可在业务中使用。

图4 2018年1月—2019年9月预报紫外线等级中各实际等级的比例Fig. 4 Percentage of actual ultraviolet levels accounting for the predicted ultraviolet levels from January 2018 to September 2019

为进一步分析误差来源，提高预报准确率，图4给出了2018年1月—2019年9月紫外线预测等级中实际各等级所占的百分比。当预测紫外线为1级时，68.2%的实况等级为1级，即准确率为68.2%；预测等级为4级时，准确率为67.3%；预测等级为5级时，准确率为80.6%。可见模型预报出1级、4级和5级时可信度较高，无需做调整。但当模型预报为2级时，有55.6%的实况等级为1级，而2级的预测准确率仅为28.6%，预测等级往往偏高；当模型预报为3级时，预报的不确定性较大，实际紫外线等级为1、2、3、4级的情况均有可能出现。因此该预报模型在业务应用中，若紫外线预测等级为2、3级，应根据前一天实况酌情考虑订正紫外线强度等级。

4.4 逐时紫外线辐射强度预报方法和检验

首先利用公式（3）～（5）得到一年中每日08—16时逐小时的太阳总辐射量，再计算出2017年逐时紫外线强度实况与太阳总辐射的比值

A

，将

A

作为因变量，与紫外线强度相关显著的要素作为待选预报因子，进行逐步回归分析，最终建立

A

的预报方程：

式中，

A

为逐时紫外线辐射强度与太阳总辐射的百分比，单位为%；

T

为小时最高气温，单位为℃；

T

为小时最低气温，单位为℃；

Vis

为小时平均能见度，单位为km；

V

为极大风速，单位为m/s。计算出

A

后，利用公式（2）求出到达地面的逐小时紫外辐射强度。方程中充分考虑了太阳高度角的年变化和日变化特征，以及温度、风速、能见度等气象要素对紫外线辐射的影响。

对回归方程的预测效果进行检验，逐时紫外线等级预测正确的占45.1%，相差1级的占40.1%，相差2级的占11.0%，其余占3.8%。其中预测正确及相差1级的比例占全年的85.2%。虽然与逐日紫外线等级预报准确率相比略有下降，但填补了海南省逐时紫外线强度预报的空白，对于海南省精细化旅游气象服务具有较好的实用价值。

5 结论和讨论

在分析海口市紫外线辐射强度大气环流背景及其气象、环境要素相关性的基础上，将大气辐射传输模型与经验统计方法相结合，建立了海口市紫外线辐射强度预报方法。主要得到以下结论：

1）海口市紫外线辐射强度具有明显的季节变化特征和日变化特征，季节变化总体呈夏季高、冬季低的趋势。四个季节紫外线辐射日变化曲线均呈“单峰型”分布，11—14时是紫外线辐射强度最强的时段。

2）从大气辐射传输理论出发，将大气辐射传输模型与经验统计方法相结合，建立了海口市逐日和逐时紫外线辐射强度的预报模型。对2018年1月—2019年9月逐日紫外线辐射强度的预报试验表明，预测等级正确的占63.7%，相差1级的占28.4%，预测结果较为理想；对于逐时紫外线辐射强度预报模型，2017年逐时紫外线等级预测正确的占45.1%，相差1级的占40.1%，有效填补了海南省逐时紫外线强度预报的空白。

由于紫外线观测资料的限制，本文仅针对海口地区紫外线辐射的分布规律和预报方法进行了初步探索。未来随着紫外线观测站点的增加以及紫外线辐射观测资料的不断完善，预报方法将进一步完善，精细化程度将得到进一步提高。