保定地区道路结冰气象条件分析及预报预警研究

张思涵，张建成，高万泉，王志超，梁宏喆

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

近年来，交通运输行业发展迅速，在高效便捷的运输体系中，安全问题不容忽视。而气象条件对道路交通安全起着至关重要的作用。影响交通安全运输的气象条件主要有大雾、暴雨、冰雹、大风以及道路结冰等[1]。统计表明，在影响交通安全的恶劣天气中，由道路结冰引起的交通事故数量在冬季排名第一位[2-6]。当路面发生结冰时，车辆轮胎与路面的摩擦系数变小、附着力降低，极易打滑、空转，从而引发各类交通事故[7-8]。

近年来，国内外学者对道路结冰的研究较多。保广裕等[2]分析了青海省道路结冰的时空分布特征，发现道路结冰与地面最高温度有显著的相关关系，建立了地温和积雪深度预报模型。舒斯等[9]对路面结冰频率随气温的变化进行了分析，符合Logistic回归模型。吴彦等[10]归纳了高速公路冰雪灾害气象要素预报指标，建立了预报模型，制定了冰雪灾害气象指数等级，为交通运输气象服务提供了有针对性、可操作的预报产品。这些对道路结冰特征及预报方法的研究理论依据充分，实际应用价值较高。但道路结冰受地形、纬度影响较大，气候特征具有很强的地域性，而保定属温带大陆性季风气候区，地形复杂，地势自西北向东南倾斜，西北部为山区，东南部为平原[11]，所以道路结冰气候特征有其独特性，且高速公路沿线多隧道、桥梁，冬季山区、桥梁等地极易发生道路结冰现象，影响道路安全行驶。

本文利用保定地区近20年具有代表性的高速公路沿线附近气象站点观测资料，对保定地区高速公路道路结冰特征及相关气象条件进行分析，研究冬季道路结冰预报方法，以期为进一步优化交通气象服务提供参考，有效降低因道路结冰引发的交通事故，保障交通运输安全。

1 资料与方法

1.1 资料来源

本文选取的统计数据为保定地区2000—2020年冬季（冬季指当年11月至次年3月，如2019年冬季指2019年11月—2020年3月，以此类推。）16个高速公路沿线附近气象站的地面温度、气温、相对湿度、风速、降水、积雪等逐日地面气象观测资料，以及河北省智能网格预报产品中的气温、降水、湿度、风速等数据。

1.2 研究方法

道路结冰是指雨、雪或雾降落到温度低于0℃的地面而出现的积雪或结冰现象[12-15]。本文利用回归分析、相关性分析、决策树等方法，对道路结冰的时空分布和主要气象因子进行分析。

2 保定地区道路结冰时空变化特征

2.1 保定地区道路结冰空间分布特征

根据地面气象观测资料，绘制2000—2020年保定地区年平均道路结冰日数分布图（图1）。从整体空间分布来看，保定地区道路结冰日数呈“西北多，东南少”分布，各县年平均道路结冰日数在10~30 d之间，最多的是涞源县，为23.71 d，其他地区均在20 d以下，最少的是望都县，为11.67 d，这与西北部地区海拔高有关。

图1 2000—2020年保定地区年平均道路结冰日数分布

结冰日数/d

2.2 保定地区道路结冰时间变化特征

从道路结冰日数的年际变化看（图2），2000—2020年保定地区道路结冰日数呈减小趋势，每年各县平均道路结冰日数在5~40 d之间，变化幅度较大。道路结冰日数大值年份集中在2000—2005年，其中2001年平均结冰日数最多，为36 d；2014年以来，大部分年份平均道路结冰日数均在10 d以下，尤其是2014年仅为4 d，这与全球变暖背景下，2014年的厄尔尼诺现象有关。

图2 2000—2020年保定地区道路结冰日数年际变化

图3为2000—2020年 保 定 地 区16个县（市、区）各月平均道路结冰日数，分析月际变化可知，各月分布不均，其中1月出现道路结冰日数最多为127 d，占21年来各县（市、区）平均道路结冰日数的43.5%；2月和12月次之；3月最少，仅有16 d，占21年来各县（市、区）平均道路结冰日数的5.3%。因此，保定地区道路结冰主要发生在1月，主要是因为此时的冷空气活动频繁，地面温度较低，若水汽条件良好，很容易形成道路结冰，影响交通安全。

图3 2000—2020年保定地区道路结冰日数月际变化

3 地面温度与各气象要素的关系

为了得到计算地面温度的可选因子，本文选取保定、定州、涿州、曲阳、顺平、徐水、高碑店、唐县8个有代表性的高速公路沿线站点2000—2020年冬季的逐日气温、相对湿度、降水量、风速资料进行相关性分析。

通过相关性分析可以发现（表1），地面温度与相对湿度呈显著负相关关系，与气温、降水量、10 min平均风速呈显著正相关关系，均通过了0.01水平的显著性检验。其中，地面温度与气温的相关关系最为显著，相关系数为0.968。因此，气温、相对湿度、降水量、10 min平均风速可以作为统计地面温度的可选因子。

表1 气象要素与地面温度的相关系数

4 地面温度预报模型及效果检验

4.1 地面温度预报模型的建立

利用逐步回归方法，以气温、降水量、相对湿度、10 min平均风速为预报因子，选取保定、定州、涿州、曲阳、顺平、徐水、高碑店、唐县8个高速公路沿线站点资料，剔除缺测数据后共7953组数据，建立了冬季地面温度预报模型：

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

其中Y为地面温度，X1为气温，X2为降水量，X3为相对湿度，X4为10 min平均风速，复相关系数为0.969，通过0.05水平显著性检验，回归方程较好的拟合了样本观测值。

4.2 地面温度预报模型效果检验

统计保定2021年1月1日—3月31日的地面温度、气温、降水量、相对湿度、10 min平均风速等气象要素，按上述模型计算地面温度预测值，绘制地面温度实际值与预报值折线图（图4）。从对比图来看，除个别时间浮动较大，其他时间该模型的拟合值与地面温度实况变化趋势大体一致。另外，通过对比分析与计算，地面温度实际值与预报值的平均绝对值误差为1.4℃，均方根误差为1.8℃。综上可知，利用上述多元回归方程计算出的地面温度与实际值拟合度较高，可以作为地面温度预报模型进行应用。

图4 2021年1月1日—3月31日地面温度实况与回归方程拟合值对比

5 道路结冰预报模型的构建

当有积雪或降水出现时可能会发生道路结冰，结合前文地面温度预报模型，利用SPSS软件中的决策树分类法，对保定地区2000—2020年冬季积雪、降水、地面温度、道路结冰情况等要素进行分析，构建了道路结冰预报模型（图5）。

图5 道路结冰预报模型示意图

6 典型个例分析与检验

以定州、保定2个站点共8次降水过程为例，从河北省智能网格预报产品中提取气温、降水、湿度、风速等基本要素，代入地面温度预报模型得到地面温度预报值，进一步对道路结冰预报模型进行检验，由表2可知，该模型的预报准确率为75%，但空报率较高，整体看预报效果较为理想，可以将其应用到实际业务工作中。

7 结论与讨论

（1）从空间分布来看，保定地区道路结冰日数呈“西北多，东南少”分布，各县年平均道路结冰日数在10~30 d之间，涞源县最多为23.71 d。

（2）分析年际变化可知，2000—2020年保定地区道路结冰日数呈减小趋势，大值年份集中在2000—2005年，2014年以来明显减小。从月际变化看，保定地区道路结冰主要发生在1月，2月和12月次之，3月最少。

（3）通过相关性分析可以发现，地面温度与相对湿度呈显著负相关关系，与气温、降水量、10 min平均风速呈显著正相关关系，与气温的相关性最为显著，相关系数为0.968。因此，气温、相对湿度、降水量、10 min平均风速可以作为统计地面温度的可选因子。

（4）利用逐步回归方法，以气温、降水量、相对湿度、10 min平均风速为预报因子，建立了冬季地面温度预报模型，复相关系数为0.969。通过对比分析与计算，该模型的地面温度拟合值与保定2021年1月1日—3月31日实况值变化趋势大体一致，平均绝对值误差与均方根误差较小，故可以作为地面温度预报模型应用。

（5）在实际业务工作中，可将道路结冰预报的算法模型应用到服务产品制作中。通过对积雪深度、前期降水等观测资料和河北省智能网格预报产品中的降水、气温、相对湿度、风速等数值预报进行综合判断，形成较为精细的道路结冰预报预警服务产品，将对道路交通安全运行提供科学、有效的指导。