中国电线积冰灾害研究进展

霍治国 李春晖 孔 瑞3) 毛红丹 江梦圆 宋艳玲

1)(中国气象科学研究院，北京 100081) 2)(南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，南京 210044) 3)(中国地质大学，武汉 430074)

引 言

电力是现代社会和经济运行的神经中枢和动力之源，对于社会的正常生产及民众的日常生活极为重要。近代大量温室气体排放，温室效应增强，全球气候变暖[1]；据IPCC第5次评估科学基础报告，1880—2012年全球地表平均温度大约升高了0.85℃[2]。中国季风气候显著,气候复杂多样，环境变化速率大，季节、年际和区域差异大，气象灾害频发[3-4]。近年我国的气温和降水发生了明显变化，我国气候变暖趋势与全球一致；极端天气气候事件不断增多与增强 ，给人类生存和社会经济带来严重的影响[3,5-6]。电线积冰是一种自然灾害，由于输电线路长期暴露在野外，所处地理环境复杂，且在全球变暖的背景下，极端天气气候事件造成的自然灾害的强度和频率在增加，电线积冰严重影响了电力系统的安全与稳定[7-9]。超过设计标准的电线积冰可能导致输电线路倒塔断线、导线舞动、开关设备故障、设备外绝缘放电、大面积停电断水等冰灾事故；积冰融化脱落时易产生闪络、绝缘子损坏[10-11]，对人们的生产生活造成极大影响，同时也给社会经济发展带来一定冲击。1932年美国首次出现有记录的架空电线覆冰事故[12]。1998年1月加拿大魁北克遭遇暴冰事故，900 km的输电线路被破坏，1000多基线塔倒塌[13]。国内也发生过严重的冰雪灾害，1980年10月25—26日黑龙江佳木斯电网遭受了50年一遇的雪灾，最大覆雪64～70 mm[14]；1984年1月17—20日华东电网遭受严重雪灾，全网220 kV主网线路共有16条跳闸，110 kV线路有62条跳闸，众多地区供电受到影响[15]；2008年1月10日—2月26日我国南方地区出现50年一遇的大范围持续低温雨雪冰冻天气，其中贵州、湖南等地属百年一遇，据统计，1亿多人口受灾，直接经济损失超过1516.5多亿元[16]。

除此之外，日本、芬兰、俄罗斯、冰岛等世界其他地区也曾发生过严重冰雪灾害。

20世纪50年代开始，国外学者开始电线积冰的相关研究，最早建立了Imai模型、Lenhard模型等经验模型，后又提出预测效果较好的Jones模型和Makkonen模型等，建立了气象要素与积冰的关系[17-18],结合不同方法对电线积冰进行模拟和预测[19-21]。而国内相关研究起步较晚，于1964年底在四川会东县白龙山建立了第1个电线积冰观测站。在21世纪前，对电线积冰的研究相对较少，主要集中于积冰与其影响因子定性和定量关系[22-24]；21世纪以来，相关研究不断发展，多集中于积冰特征[25-26]、与气象条件关系[16,26-28]、预测预报模型[29-31]、天气形势场分析[32-33]、微物理机制[34-35]以及高压输电线积冰研究[36]等方面，还有很多学者详细探讨了单一冰冻雨雪天气过程[37-38]。

本文综合多方面研究成果，对中国电线积冰灾害的概念与分类、影响与危害、时空分布、成因、影响因子、预报模型、风险评估以及预防措施等方面进行梳理，以期为电线积冰灾害深入研究提供参考。

1 概念与分类

1.1 概 念

电线积冰是一种分布广泛的自然现象。《地面气象观测规范》[39]规定，电线积冰是雨凇、雾凇凝附在导线上或湿雪冻结在导线上的现象，电力、通讯部门称之为电线覆冰。积冰直径(单位：mm)是导线横截面上电线积冰冰层表面上最远两点的距离，导线直径包括在内，取整数。积冰厚度(单位：mm)是导线横截面上垂直于积冰直径方向上冰层表面上最远两点的距离，厚度一般小于直径，最多与直径相等，取整数。积冰重量(单位：g·m-1)是单位长度导线上电线积冰冰层的重量，取整数。标准冰厚是指均匀裹在导线上密度为0.9 g·cm-3的冰层的厚度，计算公式见式(1)[40]：

(1)

式(1)中，B0为标准冰厚(单位：mm)，W为积冰质量(单位：g)，L为导线长度(单位：m)，r为导线半径(单位：mm)。

从积冰架上的导线开始形成积冰起，至积冰消失止，称为一次积冰过程。整个积冰过程一般可分为4个阶段：形成、生长、维持和脱落[41]。电线积冰观测须视机测定每次积冰过程的最大直径和厚度，分方向记录。

1.2 分 类

电线积冰分类方式包括基于表观特性、形成过程、冰在导线表面的增长过程和冰在导线上的横截面形状等。基于形成过程将电线积冰分为降水积冰、云中积冰和凝华积冰，其中降水积冰多产生雨凇，云中积冰多产生雾凇，而凝华积冰则产生晶状雾凇[42]。基于冰在导线表面的增长过程可将电线积冰分为干增长和湿增长，雾凇和干雪是干增长，雨凇和湿雪是湿增长，混合凇介于二者之间[43]。基于冰在导线上的横截面形状可将电线积冰分为圆形或椭圆形积冰、翼型积冰和新月型积冰，以及各种不规则形状[44]。基于表观特性的分类方式最常见，主要分为雨凇、雾凇、冻结雪和混合凇，我国以雾凇型积冰和雨凇型积冰为主。

1.2.1 雨 凇

雨凇是过冷却雨滴碰到温度较低的地面物体后，直接冻结而成的坚硬冰层，密度为0.5～0.9 g·cm-3，通常气温为-5～-1℃，有降雨的条件下，多在冷暖空气交锋且暖空气势力较强的情况下发生。雨凇主要发生在隆冬季节，多出现在我国南方地区，其中又以山地、湖区最为常见。雨凇型积冰的形成过程是过冷却水滴进入气温在0℃以下的气层，与低温状态下的导线接触，过冷却水滴在导线表面发生相变，形成透明或半透明的冰层[37]。由雨凇形成的电线积冰强度大、冰层密实、不易脱落，对电网的威胁最大。根据电线积冰气象风险等级[40]，中国雨凇型区包括湖北、重庆、江西、湖南、贵州、云南、广西和广东。

1.2.2 雾 凇

雾凇是空气中的水汽直接凝华或过冷却雾滴直接冻结在物体上形成的乳白色冰晶物，密度约为0.1～0.3 g·cm-3，通常在气温小于-5℃、湿度大或出现轻雾、雾时形成。雾凇多出现在我国北方地区，高山、林区尤为常见。雾凇是一种结构松散的白色冻结物，易脱落。基于雾凇的结构和形成条件，可将雾凇分为粒状雾凇和晶状雾凇。

粒状雾凇通常在气温为-8～-2℃、有雾和风的条件下，过冷却雾滴迅速冻结在物体表面形成，呈半透明毛玻璃状，密度一般为0.3～0.6 g·cm-3，由冰粒组成，当它在导线上凝附过多时可使导线坠断。晶状雾凇大部分出现在气温低于-15℃、有雾、无风或弱风条件下，由冰晶组成，一般呈乳白色松脆粒状，密度较小，由水汽凝华形成，因其形如绒毛，受震动易脱落，不易造成灾害。过冷却水比较充足一般形成晶状雾凇，反之形成粒状雾凇[45]。中国雾凇型区包括黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、河北、北京、天津、山西、陕西、宁夏、甘肃、新疆、青海、四川、山东、江苏、上海和安徽[40]。

1.2.3 冻结雪

冻结雪是由自然降雪粘附在导线上形成的覆冰，冻结雪的密度小，通常在气温为0℃左右、降湿雪时形成。冻结雪结构松散，易破碎，危害较小，且该情况较少见，故对冻结雪的专门研究较少，但严重的冻结雪也会压断导线，损坏林木。

1.2.4 混合凇

混合凇则是雨凇和雾凇混合冻结形成的不透明或半透明覆冰，密度介于雨凇和雾凇之间，坚硬且粘附力强。在湿度大的地区，一般先出现雾凇，再出现雨凇，随着雾凇、雨凇的产生，导线增加了捕获大气中悬浮过冷却雾滴和水滴的面积，导线上堆积的冰不断增加，冰将导线包裹起来，在风和一定温湿条件下如果不融化脱落，就形成混合凇。中国混合凇型区包括河南、浙江和福建[40]。

2 影响与危害

2.1 线路过负载事故

过负载事故是指线路实际覆冰超过设计抗冰厚度，线路覆冰质量增加，覆冰后风压面积增加，造成机械和电气方面事故[46]。当线路上积冰达到一定体积和重量时，导线的弧垂增大，与地面的距离缩小，可能发生闪络事故。覆冰重量如继续增大，可导致线路拉断、导线从压接管内抽出，或杆塔基础下沉、倾斜或爆裂，造成塔身倾斜或倒杆[47]。

2.2 相邻不均匀覆冰或不同期脱冰事故

当相邻的两根输电线覆冰重量相差较大时，或不同期出现覆冰，或不同期脱冰都会造成杆塔两端受力不平衡，产生张力差，致使导线滑动，甚至导致钢芯抽动。当相邻输电线张力差较大时，杆塔承受能力变差，悬垂绝缘子的偏移量增大，导致绝缘子易出现损坏或破裂，也可能导致杆塔倒塌，或横担折断、向上翘起，并发生扭转[47-48]。

2.3 绝缘子串冰闪事故

绝缘子严重覆冰后，大量伞形冰凌桥接，在缩短泄漏距离的同时也降低了绝缘强度。积冰融化时，冰体表面的水膜溶解大气中的污秽颗粒，提高融化冰水导电率，绝缘子表面电压分布出现畸变，使绝缘子串的闪络电压下降，局部表面电阻降低，可能造成冰闪事故。闪络过程中持续电弧烧伤绝缘子，降低了绝缘子的绝缘强度[47]。

2.4 覆冰导线舞动事故

输电线路不仅要承受自重、覆冰等静态荷载，还要承受风力所产生的动态荷载[49]。输电导线覆冰不均匀时，形成的截面不对称，有风存在时导线受力不均，会发生低频驰振，导线脱冰时也会发生舞动。导线舞动时机械振动能量很大，可能引起杆塔、导线、金具及部件的损坏，造成频繁跳闸甚至停电事故，严重威胁输电线路的正常运行[50-51]。

3 时空分布

3.1 时间分布

电线积冰灾害主要发生在冬季，春、秋季偶有发生。我国电线积冰灾害从10月开始，发生时间由北向南逐渐推迟；次年4月终止，终止时间由南向北逐渐推迟，其中12月、1月和2月出现日数较多。在全球气候变暖背景下，电线积冰灾害的年代际变化与温度变化呈负相关。1950—2015年我国气温的增幅超过0.25℃·(10 a)-1[52]，其中1987年以前为冷期，之后为暖期，1990—2009年气温增幅为0.45℃·(10 a)-1[53]。我国的电线积冰灾害大体上是20世纪80—90年代积冰日数较多，而90年代之后呈下降趋势。

东北三省从20世纪80年代起电线积冰日数呈下降趋势，80年代出现日数最多，且电线积冰主要出现在10月—次年4月的冬半年，雾凇日12月和1月出现日数最多，而雨凇日11月和3月出现日数最多[45,54-56]。河北20世纪80年代电线积冰日呈增加趋势，1990年以后呈减少趋势，电线积冰主要出现在11月—次年4月，其中12月和1月出现日数最多[25,57]。河南、新疆电线积冰均发生在冬半年，出现在11月—次年3月[10,58]。陕西1980—2005年积冰日呈明显减少趋势，主要出现在10月—次年5月[26]。

南方电线积冰发生起始时间一般晚于北方地区。湖北1980—2011年电线积冰日数经历了两个频发期和一个少发期，电线积冰主要出现在11月—次年3月，其中1月积冰日数占全年的51%[59-60]。江西1970—2010年电线积冰主要出现在11月—次年3月，其中1月和2月最多，雨凇型积冰和总电线积冰日数呈减少趋势，在20世纪70年代出现最频繁；而雾凇型积冰在20世纪70年代到80年代中期出现较多，之后减少[61]。

3.2 空间分布

我国电线积冰灾害的空间分布不均匀，大体上北方地区多雾凇而南方地区多雨凇[62]。北方地区的电线积冰多发区较分散，主要分布在吉林中南部、河南东南部、新疆北部、山东西部、甘肃东南部等部分地区；同时，海拔较高地区以及邻近江河湖泊的地区电线积冰灾害发生较频繁。吉林1980—2012年的电线积冰总日数为0～319 d，空间分布极其不均匀，雾凇在中部和南部出现多，东西部少，在长白山天池的高海拔地区出现最多；雨凇日数在南部地区高于北部，很多地区没有雨凇出现[45,54]。辽宁1980—2007年11个观测站出现电线积冰总日数为8～101 d，年平均发生日数为0.3～3.6 d，其中辽东南、东北、辽东湾东北岸地区出现较多[56]。黑龙江1981—2012年雾凇在松嫩平原的齐齐哈尔中部、绥化中部以及三江平原东部出现最多，32个观冰站电线积冰总日数为12241 d；而雨凇总日数348 d，远远小于雾凇日数[55]。河北1980—2009年电线积冰总体呈低海拔地区多、高海拔地区少、平原和沿海多于山区的特点，20个站的雾凇总日数为1893 d，雨凇为140 d[25,57]。新疆电线积冰日数为北疆大于南疆，南疆大于平原，年平均出现积冰日数最多的站点为33.3 d，积冰日数最少的站点仅为1.1 d[58]。

南方地区的电线积冰多发区呈带状分布，包括湖北西部、江西北部、安徽北部、湖南南部、西南地区东部等地。湖北1980—2008年11个站共有269 d出现电线积冰，钟祥等中部平原站、西南部的利川以及东南部的咸宁等地为湖北主要积冰区[59-60]。江西1970—2010年赣北和赣中电线积冰最频繁，7个站分别为267 d和225 d，且雨凇最多，雾凇次之[61]。安徽1971—2000年海拔高的地区的雨凇、雾凇日远多于海拔低的地区，北部地区多于南部地区[63]。贵州1980—2010年平均积冰日数大体上呈现中部及西部多、东部及南北少的特征，在27°N附近的中部地势较高地带为积冰多发带[64]。

4 成 因

4.1 大气环流场

电线积冰通常形成于特定的大尺度环流背景下，一般与500 hPa，850 hPa和地面形势场关系密切，积冰形成最重要的两个条件是冷空气和充足的水汽条件。积冰的持续时间受天气系统移动速度影响，当系统移动缓慢时，积冰持续时间较长。冬季西北太平洋副热带高压位置的异常变动也与电线积冰出现关系密切[65]。

不同地区出现电线积冰时环流场有一定差异。河南1951—1980年雨凇发生时500 hPa的环流形势大致可分为环流平直型、两槽一脊型和乌拉尔阻塞高压型3种；且地面形势场一般处在冷锋或锢囚锋后部，地面吹东北风[10]。青海东部一次积冰过程表明在500 hPa高空图上欧亚环流形势为两槽一脊型，地面图上冷空气分两股进入青海东部并相遇，形成降水[66]。而在湖北，积冰日数偏多时海洋出现厄尔尼诺信号，偏少时海洋信号不明显[59]；高空环流形势主要有小槽发展型、横槽型和低槽东移型3种[67]。其中，2008年和2009年两次积冰过程属于小槽发展型，500 hPa上湖北处于槽前西南气流控制；850 hPa上水汽经西太平洋、孟加拉湾和南海进入我国南方地区，湖北受偏北气流影响；地面形势场上湖北一直处于冷锋前[68-69]。福建1980—2007年雨凇和雾凇发生时受南下强冷空气和西南暖湿气流的影响，地面形势场上处于地面冷高压前缘[70]。四川二郎山1996—2001年电线积冰多发生在西风带为大槽大脊下，有较深厚的高原槽或高原横切变线活动，高原上500 hPa存在锋区，低层有地面冷空气回流[71]。云南和贵州电线积冰的成因之一是准静止锋。云南滇东北2008年1—2月的电线积冰过程最重要的影响天气系统是昆明准静止锋[72]。贵州2008—2011年电线积冰资料显示，低温雨雪天气下的大气环流形势通常呈西高东低、两槽一脊分布，使冷空气向东南移动，西太平洋副热带高压的西伸北移使西南暖湿气流和冷空气交汇[73]。其中贵州2008年的低温雨雪冰冻天气过程，中高纬度西风带呈Ω型阻塞形势，副热带高压位置偏西偏北，冷空气南下，贵州准静止锋长期维持，使得水汽通过锋前的偏南气流向北输送[37,74]。

4.2 物理机制

朱乾根等[75]指出，中央气象台通过分析我国雨凇天气剖面图，提出雨凇出现的垂直结构的三层模式，即存在冰晶层、暖层和冷层。冰晶层在500 hPa上温度为-14～-10℃，在这层中水汽一般凝成冰晶或雪花。暖层也称融化层，一般为2000～4000 m(700 hPa附近)，暖层内有暖湿平流，冰晶或雪花落入该层后可融化为液态的水。冷层也称过冷却雨层，一般在2000 m以下(850 hPa以下)，从暖层中下降的液态雨滴落入冷层中下降到0℃以下，变为过冷却雨滴，再继续下降碰到地面上的物体后发生冻结。

除了三层模式，还有二层模式和一层模式。二层模式无冰晶层，是指在冷层上有一层暖层，云顶高度一般低于500 hPa，液态水成物在进入冷层之后，由于离地面高度有限而只能转化为过冷却液态水成物，再下落到地面[37]。一层模式没有冰晶层和融化层，是指600 hPa高度至地面的中低空的各层温度均低于0℃，当低层有逆温层存在且水汽充足时，可能会出现雨凇或雾凇[76]。

4.3 逆温层

冻雨产生的典型天气条件是中层逆温以及有一层温度高于0℃。在积冰过程中，通常上空存在逆温层，逆温层给积冰提供了良好的热力条件；同时，逆温层强弱以及持续时间也对积冰过程有影响。

2005年湖南电线积冰期间存在逆温层，700 hPa为正温度区，850 hPa为正负温度交替层，925～1000 hPa为负温度层[77]。1980—2004年贵阳出现的雨雪冰冻天气850～700 hPa多有逆温层出现，700 hPa附近存在较暖大气层[78]。2008—2011年贵州电线积冰期间存在锋面逆温，逆温层厚度为500～1000 m，逆温层底较低，多在1500 m以内，逆温层抬高后积冰开始融化[37,73]。在2008年低温雨雪冰冻天气过程中，贵州[64]、二郎山[32]、江南大部以及华南北部[79]的近地面为冷层而中低空均存在逆温层，相对湿度较大，有利于出现冻雨天气并形成电线积冰。通过分析2010年河北黄骅和河南的一次冻雨过程发现，电线积冰发生时近地面均存在逆温层，有利于固体冰晶融化后形成过冷却水并结冰[25,80]。

电线积冰厚度和持续时间与逆温层强度和出现频次有关，积冰持续时间与逆温强度呈正相关。2009—2013年湖北的实时电线积冰资料表明逆温强度越大，积冰持续时间越长；逆温层出现的频次越大，冰厚越大[67]。2008年2月25—26日的电线积冰过程中，恩施上空800～900 hPa存在弱逆温层；而2009年1月5—9日的电线积冰过程，恩施上空700～900 hPa间逆温层较强，温度较低，积冰过程的持续时间也更长[69]。根据江西1970—2010年雨凇型电线积冰的温度层结变化，赣北和赣中在950～800 hPa有较厚的逆温层，逆温强度在积冰当日最大，而赣南的逆温层较弱，在积冰前一日达最大，赣南的积冰日数也较少[61]。

5 影响因子

影响电线积冰的因素很多，主要有气象因素以及地形、海拔等其他因素，其中最主要的是气象条件，电线积冰是在特定的温度、湿度和风的条件下形成的。同时，在不同地形和小气候条件下，电线积冰的量级和性质有明显差异，应考虑综合因素的影响。

5.1 气象因素

5.1.1 气 温

气温是影响冰厚的最重要因素之一，导致电线积冰灾害发生时的气温一般处于一个范围内，且各个地区的气温阈值不相同。一般来说，有电线积冰出现时日平均气温低于0℃，北方的气温比南方低，且出现雾凇的气温比出现雨凇的气温更低。当气温高于0℃时积冰可能融化脱落，不同类型的积冰发生融冰的温度范围也不一样，雨凇的融冰温度最高，雾凇的融冰温度范围最大[81]。中国雾凇型区有可能出现电线积冰的日平均气温为-24～-3℃，雨凇型区为-10～-1℃，混合型区为-7～0℃，具体情况见表1[40]。吉林雾凇和雨凇出现时当日平均气温分别为-37.4～6℃和-16.3～4.1℃，最低气温为-44.1～-0.6℃和-23.6～-0.2℃[54]。辽宁雨凇形成前日和当日气温一般大于-5℃，而雾凇出现时均在-20℃以下[56]。我国南方电线积冰年极值最可能出现在日平均气温为-5～2℃，日最低气温为-6.5～0.5℃，日最高气温为-3.5～3℃，即日平均气温接近于0℃且高低温相差不大有利于电线积冰[82]。根据贵州电线积冰期气温历史资料，大部分地域气温为-5～0℃，且气温越偏高，积冰密度越大，冰不易脱落[83]。湖北高压输电线积冰过程气温为-3～-2℃，-2℃以下易形成较厚积冰，当气温上升超过0℃时积冰脱落[68-69]。在2008年低温雨雪冰冻天气过程中，气温长时间维持在较低状态，贵州大部分地区的日平均气温在0℃以下，在电线积冰的持续积累过程中低于-2℃[37,73]；安徽电线积冰期间气温维持在-3～0℃[63]。在2009年的冰冻天气中，恩施雷达站电线积冰期的气温变化范围为-6.0～0.8℃，比无积冰期下降了5.6℃[35]。

表1 电线积冰气象条件指标[40]Table 1 Meteorological index of wire icing(from Reference [40])

5.1.2 相对湿度

形成电线积冰的水汽多来自相对湿度较高空气中的液态水。全国各地区出现电线积冰的相对湿度最低阈值不同，大部分地区高于80%，且北方地区的相对湿度阈值一般比南方地区低，雨凇出现时相对湿度一般比雾凇低；相同条件下相对湿度越大，积冰厚度也越大。中国雾凇型区有可能出现电线积冰的日平均相对湿度为65%以上，雨凇型区为75%以上，混合型区为70%以上(表1)。辽宁雨凇出现时相对湿度一般在70%以上，雾凇形成时约为75%[56]。吉林雾凇出现时相对湿度为54%～99%，雨凇出现时相对湿度为45%～96%[54]。河北雾凇出现时，超过60%的相对湿度超过80%，随冰厚增加，大于90%的相对湿度所占比例也增加[57]。我国南方出现电线积冰极值时相对湿度在60%以上，多集中于85%～100%，即近饱和天气状态[82]。湖北高压输电线积冰过程中环境相对湿度均超过90%，积冰增长期间达95%以上，相对湿度降到90%以下时开始脱落[69]。在2008年低温雨雪冰冻天气过程中，贵州从地面到1500 m相对湿度均在80%以上，融冰过程中湿度下降到70%以下[37,73]；安徽相对湿度一直高于80%，最高时达96%[63]。在2009年2月25日—3月4日的电线积冰过程中，鄂西的相对湿度始终维持在100%，而无积冰期相对湿度为67%～100%[35]。

5.1.3 风速和风向

风的作用是使空气中的过冷却水滴产生运动，与导线发生碰撞后被导线捕获，较低温度下水滴冻结，形成积冰。

合适的风速范围对积冰保持很重要[81]；风速过小时，导线捕获的水滴不足；风速过大时，水滴在导线上没有充足时间冻结。一般地，我国电线积冰出现时平均风速较小，且雾凇出现时风速比雨凇出现时小，因为雾凇的密度小且结构松散；冰厚与风向和电线之间夹角的正弦成正比，风向与导线垂直或接近垂直时更有利于积冰形成。近几十年中国地面风速总体呈减弱趋势，全国平均减小速率为0.1～0.22 m·s-1·(10 a)-1[84]。中国雾凇型区有可能出现电线积冰的日平均风速为0～7 m·s-1，雨凇型区为0～8 m·s-1，混合型区为0～5 m·s-1(表1)。吉林雾凇和雨凇出现时风速分别为0～6 m·s-1和0～8.3 m·s-1[54]。青海东部出现电线积冰时的风向以偏东风居多，风速为0～5 m·s-1，且冰重随风速的增大而增大，风向与南北向导线的夹角越大，冰重越大[85]。河北雾凇和雨凇出现时，风速多集中于0.3～1.5 m·s-1和3～5 m·s-1[57]。我国南方电线积冰极值出现时平均风速的范围为0～3.5 m·s-1[82]。湖北高压输电线积冰期间风速大多在2 m·s-1以下，且导线为东西向，东南风易带来更多水汽，所以风向为南风时易形成积冰[69]。贵州冬季盛行东—东北风，在风速相同时，南北向导线的冰厚比东西向导线大[83]。四川会东的观测资料表明，导线与积冰时的风向夹角大于45°的冰厚比小于45°时偏大4%～26%[22]。

5.2 其他因素

除气象因素，其他因素如地形、导线悬挂高度、线路走向、线径粗细等也会影响积冰的厚度和重量。

5.2.1 地形和地理环境

地形通过影响气象要素场分布影响积冰。受山脉影响，气流会沿迎风坡抬升或受阻挡而改向，改变冷暖空气的分布、水汽汇聚，从而改变积冰分布；风速随海拔升高而增大，在风口、垭口等处风速大、水汽通量大，积冰量也大于其他地形区域[86]；在山顶和高原边缘地区积冰现象更严重，而在背风处和气流下沉区积冰较弱[87]。青海东部有黄河和湟水，气流从黄河河谷进入后，受地形影响沿迎风坡抬升，水汽汇聚，该区域降水增加，易形成电线积冰[85]。福建多丘陵，气流沿迎风坡抬升，水汽汇聚，使得山区降水增加，并常出现雾，易于出现积冰[70]。滇东北110 kV宣以线的两侧各有一个盆地，冬季盆地产生的云雾沿陡坡上升到山顶，易于形成积冰[24]。贵州的中央高地形阻止西北冷流进入贵州西部，使更多冷东风进入贵州东南部，且更多云水、雨水颗粒以及地表降雨在高原的迎风侧向南移动，从而使冻雨带向东南扩展[88]。

同时，若附近存在较大水体提供充足水汽，会使电线积冰更易发生。江西梅岭山的东北面是鄱阳湖，昆明东郊老鹰山山脚有阳宗海，水汽条件充足，冬季常有电线积冰现象[42]。不同下垫面对电线积冰风险的影响度不同，据相关研究，湖北水体对电线积冰风险敏感性等级最高，其次是林地、农田、草地等[89]。

5.2.2 高 度

一般在同一地区，海拔高度越高，温度越低，在湿度条件满足的情况下，越易形成电线积冰，积冰也越厚；但如果湿度条件不适宜，电线积冰与海拔高度不存在明显关系。如云南中部海拔1800 m冰厚约5 mm，2000 m约10 mm，2300 m约20 mm，2500 m以上约30 mm[24]。据相关历史记录，湖南欧盐县和湖北恩施地区电线积冰厚度随海拔高度的升高而增加[87]。湖北不同地区随海拔高度增加电线积冰厚度也增加，积冰厚度与海拔高度呈对数关系[89]。

电线积冰厚度一般随导线悬挂高度的增加而增加，原因之一是空气中液水含量随高度增加而升高，湿度条件更好；另一个原因是风速随高度增加而增加，风速越大，单位时间内向导线的水汽输送量越大，积冰厚度增加。根据1965—1969年四川会东的电线积冰观测，风速一定时，20 m高度处的冰厚为2 m处冰厚的1.5倍，30 m处冰厚为2 m处的1.6倍[90]。甘肃兰州—陕西关中一带2006—2008年两个冬季的观测资料表明，10 m高度、5 m高度处18 mm 导线的积冰重量分别是2 m高度的2.43倍和1.42倍[91]。

5.2.3 导线自身特性

电线积冰多少受导线刚度的影响。电线积冰总是在迎风面上先出现积冰，然后导线扭转，在未积冰或积冰较少的表面继续积冰，直径较细的导线易扭转，有利于积冰均匀分布在导线上，增大积冰量[42]。

导线直径也是一个重要因素，主要影响积冰重量。导线直径越大，积冰重量越大，凝结的冰层越薄，但对积冰厚度影响不明显。粗导线的表面积更大，与周围大气中液态水的接触面积更大，有利于过冷却水滴在导线上形成积冰[92]。甘肃兰州—陕西关中一带2006—2008年两个冬季的观测资料表明26 mm电线积冰重量是18 mm导线和4 mm铁丝的1.18倍和1.32倍，而导线直径对冰厚的影响不明显[91]。2011年1—5月全国电线积冰资料表明：26.8 mm和4 mm导线的积冰直径、积冰厚度和标准厚度无明显差异，但积冰重量增加较显著[92]。

另外，输电线路中的电流对积冰形成也有影响。一方面，导线上电场的出现会对雾滴和水滴产生吸引力，使更多水滴向导线移动并增加积冰量。如云南海子头附近的110 kV以东线和海浪线，1966—1967年在使用中的以东线冰厚较大而尚未使用的海浪线冰厚较小[24]。另一方面，电流也会影响导线表面温度，当电流达到一定值时，导线会发热并使表面温度上升到0℃以上，使导线不易积冰[24]。

6 预报模型

6.1 物理数值模型

20世纪50年代国内外学者开始提出电线积冰预测模型。早期只出现一些根据观测结果提出的经验模型，如Lenhard模型[93]基于经验，仅考虑单位长度上的冰重与降水量的线性关系，且相关性很低，该模型过于简单，预测效果差。其后出现一些干增长模型，假设过冷水滴的冻结系数为1，不能反映覆冰的详细物理过程，如Jones简单模型[94]，利用逐时降雨量和风速计算最大可能标准冰厚，参数易于获取，但未考虑导线直径，常用于雨凇的积冰模拟。又进一步发展出数值模型，在描述物理过程的同时，还可以考虑随时间变化的因素以及输入参数的变化。Makkonen模型[95-96]是一个与时间相关的数值模型，给出了积冰增长量与碰撞率、收集率、冻结率以及液态含水量的关系，模拟效果较好；但由于雨凇和湿雪积冰的参数化难度大，常用于雾凇积冰增长量的计算。

由于Jones模型和Makkonen模型的预测效果较好，应用最广泛，但因为电线积冰灾害的区域差异性，部分学者将其作为基础模型，结合当地的实际积冰资料进行改进。张怀孔[97]、杜骦等[80]、周绍毅等[98]基于Jones简单模型，结合当地气象资料，构建适合于当地的冰厚模型。邓芳萍等[99]以Jones简单模型、Makkonen模型以及积冰脱落经验公式为基础建立小时标准冰厚模型，对浙江两次电线积冰过程的模拟效果较好。

6.2 统计预测模型

物理数值模型根据物理规律建立，而统计预测模型则对具体资料统计分析，根据不同地区电线积冰资料与气象因子的统计关系，并运用不同方法建立计算电线积冰相关物理量的模型。虽然统计预测模型的区域局限性很大，但与物理数值模型相比，具有输入参数易于测量和获取的优点，在实际覆冰预测中能够取得较好效果。用于建立统计预测模型的方法很多，其中较早期的也是使用较多的是多元线性回归方法和多元逐步回归方法。

部分学者利用多元线性回归方法，构建研究区域标准冰厚极值[82]、冰厚[100]、积冰强度[101]与气象因子的回归模型，还考虑积冰持续时间的影响；部分学者利用多元逐步回归方法，构建研究区域冰厚[60]、标准冰厚[30,55]与气象因子的回归模型并进行模拟效果分析，应用于重建历史冰厚序列及冰区划分等方面。除气象因子外，某些预测模型中还选择了其他因素。如在以雾凇为主的地区利用雾凇日数和站点海拔高度构建电线积冰日数的回归方程[57]；同时选择气象因子和地理因子构建冰厚模型[29]。还有研究对多元逐步回归方法和其他方法进行对比，通过对比利用多元逐步线性回归和人工神经网络两种方法建立的安徽标准冰厚的气象因子估算模型，得到人工神经网络模型的拟合效果更好，但预测效果较差[102]；对比多元回归方法和判别分析方法建立的贵州电线积冰厚度气象因子预报模型，得到多元回归模型的效果更好[103]。

由于电线积冰是一个复杂的非线性过程，线性拟合方法得到的结果无法满足需求，所以近年其他方法也被更多地运用到构建积冰预测模型中。如电线积冰厚度与1月平均风速、平均降水量和海拔的二次多项式方程[104]、基于BP(back propagation，反向传播)算法建立的电线积冰厚度人工神经网络判别分析模型[105]以及基于误差修正的MCMC(Markov Chain Monte Carlo，马尔可夫链蒙特卡罗)的贝叶斯时间序列模型[106]。还有学者使用支持向量机方法以及对支持向量机的改进构建积冰预测的非线性模型，如建立支持向量机回归模型[107]，或加入各气象参量的权重进行回归模型的训练[108]；又如基于k均值邻近(k-vector nearest neighbors，k-VNN)算法和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine，LS-SVM)的覆冰预测模型[7]，以及利用基于粒子群算法优化的支持向量机算法建立的预测模型[109]，均有利于提高整体预测精度。

7 灾害风险评估

灾害风险是指在特定评价时段和空间范围内，未来灾害造成的潜在损失大小及其发生的可能性，即损失的概率分布。这一定义包含了灾害造成的潜在损失大小及其可能性(不确定性)两层含义[110]。风险是由灾害危险性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力综合作用的结果。已有的电线积冰气象风险等级将电线积冰风险划分为4级，分别为轻、中、重和严重，每个等级对应不同的气象条件持续时间和标准冰厚(表2)[40]。对于电线积冰灾害的风险评估的研究较少，主要集中在电线积冰灾害的危险性和线路的脆弱性评估。

表2 电线积冰气象风险等级[40]Table 2 Weather risk level of wire icing(from Reference [40])

危险性评估是灾害风险评估的核心内容，部分国内外学者通过绘制灾害风险区划图进行电线积冰灾害危险性评估。Shan等[111]和Dalle等[112]分别绘制了美国积冰严重性区划图和法国南部湿雪和雾凇风险区划图。王颖等[101]利用估算的积冰强度构建了综合危险度指数，并绘制了中国电线积冰灾害危险区划图。

脆弱性是指受危险影响地区的承灾体面对致灾因子危险性可能遭受的伤害或损失程度[113]。在电线积冰灾害脆弱性评估方面，主要对输电线路的故障概率进行评估。如建立电力倒塔断线的概率计算模型[114]，用载冰量与元件强迫停运率之间的关系来评估冰灾对输电线路可靠性的影响[115]，通过预测的雨凇覆冰厚度来计算不同危害引发的故障率，进而得出线路总故障率并进行评估[116]，并进一步考虑融冰因素，评估线路覆冰故障率[117]。

8 预防措施

8.1 防冰措施

8.1.1 电线积冰观测和监测预警

目前电线积冰的观测站点数量不多，且空间分布不均，今后应加强电线积冰观测站点的建设，或建立适用于高压线路自动观测的系统，以收集更多在不同地形、不同海拔高度的电线积冰资料，更精确地进行冰区划分，为线路设计提供参考。

建立和完善电线积冰监测预警系统，提高对电线积冰的预报准确度，有利于相关部门在电线积冰前后及时采取防范措施和除冰措施，防止灾害的发生或降低灾害的损失。

8.1.2 线路设计时尽量避开覆冰地区

在输电线路路径设计时，应参考当地的气象条件和冰区分布，并进行实地调研，尽量避开重覆冰区和易形成积冰的地段[58]。若须经过大面积覆冰区，则应增强线路的抗冰能力，如选择机械强度较高的电线材料并适当缩小档距，以减小导线积冰灾害发生的概率[118-119]。

8.1.3 热力防冰

输电线路的热力防冰技术指铁磁线材料防冰技术，利用具有低居里温度点的铁磁合金制作成各种防冰器件并安装在线路上，但只在局部重覆冰线段采用，因其能耗高、成本高未得到大面积推广[120]。

8.1.4 被动防冰

在导线或绝缘子表面涂憎水性和憎冰性涂料是被动防冰的方法之一，涂料能减小冰的附着力，使其极易脱落和去除。涂层材料一般具有低表面能和强憎水性能的特性，常用的涂料有有机氟、有机硅、烷烃及烯烃等类化合物、铝合金基体超疏水材料、微纳米防冰表面材料等，但这种方法并不能完全消除覆冰[120-121]。

8.2 除冰措施

8.2.1 热力除冰技术

热力除冰技术是指导线覆冰后采取各种加热措施使其融化或脱落的方法，最早有阻性线、过电流、短路电流3种除冰技术。阻性线除冰技术是在积冰导线上缠绕发热电阻丝以达到熔冰目的，过电流和短路电流熔冰是利用电流产生的焦耳热除冰，其中过电流和短路电流熔冰技术在实际中被广泛应用[120]。

随着技术发展，出现了一些热力除冰的新方法。如基于PTC(positive temperature coefficient，正温度系数)材料的智能融冰导线，目前还在理论阶段[119]；还有热力蒸汽除冰、激光除冰、微波除冰以及无人机喷火除冰等方法，但均未大范围推广应用[119]。

8.2.2 机械除冰方法

机械除冰方法是最早被研制的方法，应用于输电线路的是滑轮铲刮法，是由操作人员在地面上拉动一个可以在线路上行走的滑轮，除冰效果较好。此外，还发展了弹盒操作冰器、机器人除冰等方法，弹盒操作冰器可向输电线路发射高应力冲击波，使冰层破裂，装置简单且效果较好[119]；机器人除冰可在线路带电时完成除冰，且已具备了越障功能，但要求输电线路上安装滑轨，需要进行大规模线路改造，目前尚未得到广泛应用[122]。

8.2.3 被动除冰方法

被动除冰方法是利用风、地球引力、随机散射和温度变化等自然条件脱冰的方法，包括阻雪环、平衡锤、抑制覆冰和积雪重锤和抗冰雪环等，有助于限制冰灾[120]。在输电线上安装阻雪环、平衡锤、抑制覆冰和积雪重锤等，能防止电线积冰后发生扭转，在水平方向上堆积到一定程度后，在风或重力的作用下自行脱落。在导线上安装抗冰雪环，不仅有阻雪环的作用，还能发热，使得导线上冰雪被部分融化[120]。

8.2.4 其他方法

除了上述的方法以外，还有碰撞前颗粒冻结和加热、电晕放电、电子冻结、电磁脉冲等方法，但大部分还没有得到应用[120]；电磁脉冲除冰有一定效果，但只适用于短距离除冰[119]。

9 展 望

本文基于已有研究成果，从电线积冰概念与分类出发，对电线积冰的影响与危害、时空分布、成因、影响因子、预报模型、风险评估以及预防措施等方面进行归纳，系统评述了中国电线积冰灾害研究新进展。但受已有研究成果和电线积冰资料的限制，还存在一定的不足。如地形与地理环境、高度、导线自身特性对电线积冰的影响的结论多以定性描述为主；研究所用资料大部分为观测场资料，与实际情况存在差距。近年有关电线积冰的研究越来越多，但对于电线积冰的综合评价指标研究成果报道较少，且研究区域多为一个省甚至更小区域，对大范围的电线积冰的研究成果报道也较少；电线积冰预测模型的研究方法和结果较多，还需进一步提高精确度，从而更好地为业务预报和灾害防治提供参考。

今后，针对电线积冰灾害应重点关注以下几个方面：

1)在电线积冰灾害指标方面，目前多集中于电线积冰灾害的冰厚模型方面，且主要考虑气象因子的影响，但电线积冰灾害发生不仅取决于气象条件，还与所处的地形和地理环境、高度等因子有关。此外，有关电线积冰灾害的风险评估方面的研究较少，主要集中在危险性和脆弱性评估。在今后的研究中可以进一步考虑多要素影响，构建基于灾变过程的电线积冰综合性指标，综合评估电线积冰风险并进行灾害预警、监测和评价。

2)目前，电线积冰气象研究使用的气象资料多为自动气象站或常规气象站资料，与实际导线高度和位置存在差距；且多基于逐日观测资料，不能满足所有研究需求。建立和完善电线积冰监测预警系统，建立适用于高压线路自动观测的系统以获取实测资料，对今后开展电线积冰研究具有重要意义。

3)对于电线积冰灾害的时空分布特征，现有研究多基于省级尺度或者区域尺度，对全国电线积冰的时空分布研究较少。在全球气候变化的背景下，近百年中国地表年平均气温升高约0.5～0.8℃[123]，研究气候变暖对全国电线积冰的影响，揭示电线积冰灾害时空新变化以及成因，有助于了解全国电线积冰灾害区划。同时，对电线积冰灾害频发的地区进行精细化的风险评估，对电力部门线路设计和出现电线积冰时及时采取防御措施具有重大意义。

4)强降温是一种大规模的强冷空气活动过程，在气候变暖背景下，虽然强降温出现概率小，但危害大，常伴有剧烈降温和大风，可能会引发大风、霜冻、雪灾、雨凇等灾害[75]。研究表明[124-126]：强降温发生前气温具有异常偏高的特点，高空形势横槽转竖，冷平流强盛，大尺度环流背景与普通低温事件略有不同。今后研究中可比较强降温事件与低温事件下的电线积冰形成机制的不同之处，建立对应的电线积冰风险模型，进行灾害预警和评估，以减少强降温事件可能造成的损失。