近11年浦东机场霜天气特征研究

李新峰 陈 博

（民航华东空管局气象中心，上海 200335）

0 引言

在航空气象服务中，霜是一种严重影响飞机正常起飞的天气现象，是需要发布机场警报的天气现象之一。它是由水汽凝华在地面或物体上的白色松脆的冰晶或由露水冻结而成的冰珠［1］，主要发生在深秋至次年的初春，一般在夜间至清晨的一段时间内形成。机场跑道面结霜，会影响跑道粗糙度，进而影响飞机的起飞和降落；停场未入库飞机表面特别是机翼前缘结霜，会影响飞机的空气动力学特征，导致起飞时升力减弱，阻力增加，处置不当极易发生事故［2］。例如，2004年11月21日，由包头飞往上海的航班在起飞后不久就发生坠落，机上人员全部遇难。调查证实，飞机起飞过程中，机翼污染破坏了气动性，导致飞机失速。事故调查组认为，机翼污染物最大可能是霜，而飞机起飞前没有进行除霜［3］。据中国民用航空局相关规范［4］要求，在地面起飞前，飞机的一些关键表面不能带冰、雪、霜（称为“冰冻污染物”）起飞。

长期以来，学术界对霜进行了广泛而深入的研究。王海燕等［5］分析了西北地区一次霜冻过程的天气背景，康暑雨［6］、吴文华［7］针对不同区域，分析了霜的时空分布特征和气候背景，许艳等［8］、马树庆等［9］、张旭晖等［10］利用长时间观测资料，分析霜的气候变化特征。黄继雄［2］应用首都机场霜的高密度观测资料进行分析，发现首都机场结霜时，气温低、相对湿度大，风向多为偏北风和偏东风、风速大都≤2 m/s等特点；徐海等［11］统计了双流机场霜与相关气象要素的基本特征，发现双流机场出现霜时最低温度为0.5℃，相对湿度多在95%，天空状况为少云到多云，平均风速多在1 m/s以下。

浦东机场霜天气出现日数虽然占整个冬季比例较少，但霜出现的时期与各机场的航班进出港早高峰有一定程度的重合，对早出港航班正常率有较大的影响。基于此，本研究拟利用近11年浦东机场地面观测资料，统计机场结霜的气候背景，研究机场结霜时气象要素的阈值，对于做好冬季霜的气象服务工作、减少因除霜带来的航班延误、提高运行效率具有重要意义。

1 资料与方法

本研究所用资料为2010—2020年浦东机场地面气象观测资料，具体为逐日天气现象、逐日最低和最高气温、风向风速、相对湿度、气压和总云量。除总云量为人工观测外，其余资料均为自动观测。资料来源于浦东机场例行天气报告和实况纪要栏，经检查资料未存在缺失现象，并经过严格的检查和质量控制，资料可靠性较高。

借助前人研究［10，12-13］，鉴于霜与日最低气温直接相关，因此采用日最低温度时观测到的气象要素表示霜出现时的气象要素。采用数理统计方法，对浦东机场霜的年际和月变化特征进行分析。

2 浦东机场霜的气候特征

2.1 年变化

图1为近11年浦东机场霜的年际变化图，2010—2020年浦东机场共有145个霜日，平均每年13.2 d。年际变化特征明显，其中2010年浦东机场霜日最多，为20 d，占全部霜日的13.8%，2018年最少，仅有6个霜日；2010—2020年浦东机场霜日数阶段性变化特征明显，2018—2020年霜日出现次数相较前期明显降低，平均每年7.6个霜日，相比2015—2017年减少43%，相比2012—2014年减少55%。姚丽娜等［13］研究指出，全球气候变化对冬季霜的形成有一定影响，霜日数呈现明显减少趋势。

图1 2010—2020年浦东机场霜的年际变化

2.2 月变化

月变化方面，浦东机场霜仅发生在每年的11月至次年3月，其中11月霜日最少，仅占3.4%；11月开始，霜发生的频率逐渐增加，至次年1月霜日达到峰值，占37.2%；次年2月结霜开始减少，次年2月和3月结霜次数占比分别为22.1%和7.6%（见图2）。

图2 2010—2020年浦东机场霜的月际变化

3 浦东机场霜的气象要素特征

霜是由水汽凝华或由露水冻结而成的冰晶，与当夜最低温度、日温差、相对湿度、风向、风速、气压等要素密切相关，是多种气象要素共同作用的结果。

3.1 最低气温及日温差

图3为浦东机场霜天气时最低温度的频率分布图，呈现标准的正态分布特征。浦东机场出现霜天气的最低温度在-6.9～6.5℃之间波动，平均值为-0.96℃，最低值出现在2016年1月26日，最高值出现在2021年1月4日。霜发生时最低温度频率最大的值域区间为-1～0℃，频率为21%，同时，70%的霜天气现象发生在最低温度≤0℃，75%的霜发生在最低温度-3～2℃。

图3 2010—2020年浦东机场霜发生时的最低温度频率分布

由图4可知，不同月份的最低温度分布呈现不同的特征。11月为初霜期，最低温度平均值为逐月中最高，为2.5℃，分布概率为50%的区间为1.9～3.4℃，最高温度为4.1℃，表明11月浦东机场最低温度只要低至4℃时即有可能形成霜，而最低温度降至2℃时，有75%的概率会形成霜。12月至次年2月出现霜的最低温度平均值均小于0℃，其中次年2月最低，为-1.8℃，分布概率为50%的区间为-3.3～-0.3℃，表明浦东机场在2月时，最低温度需要降低至-3.3℃时，有75%的概率会形成霜。因此，浦东机场在不同月份，霜形成所需的最低温度有所差异。

图4 2010—2020年浦东机场霜时最低温度的月际统计箱型图

图5为浦东机场霜日的日温差频率分布，分析可知，出现霜天气的前日最高温度与夜间最低温度的差值最高达18.6℃，最低差4.1℃，差值主要集中在8～14℃，占所有情况的77%。随着年份的推移，最高温度与最低温度的差值无明显趋势性变化。

图5 2010—2020年浦东机场霜日的日温差频率分布

3.2 风向风速

如图6所示，当霜出现时，风速的分布呈正态分布特征，平均风速为1.8 m/s，频率最高的风速区间为0～4 m/s的静风或微风，频率为94%。同时，图7显示，风向分布呈现双峰型，其中频率最高的两个风向区间分布为210°～240°和300°～330°，为西南风和西北风，频率分别为20%和19%，总的风向平均值为233°。因此，霜出现静风或微风的时候，空气缓慢地流过冷物体表面，不断地供应着水汽，有利于霜的形成。因此，霜一般形成在寒冷季节里0～4 m/s的微风或无风的夜晚，风向以西南风或西北风为主。

图7 2010—2020年浦东机场霜发生时的风向频率分布

3.3 相对湿度

霜的形成需要合适的湿度条件，从霜出现时的湿度分布（见图8）可以发现，霜形成时相对湿度≥70%占比达到91%，随着湿度的增加，形成霜的可能性逐渐增大，当夜间湿度达到80%时，出现霜的概率相对较高。

图8 2010—2020年浦东机场霜发生时的相对湿度频率分布

3.4 海平面气压

图9为浦东机场霜日的海平面气压的频率分布图，浦东机场出现霜天气的海平面气压在1 018～1 038 hPa之间波动，平均值为1 028 hPa，霜发生时最低温度频率最大的值域区间为1 025～1 030 hPa，频率为42%，同时，95%的霜天气现象发生在1 020～1 035 hPa之间。因此，霜天气发生时一般地面为高压环流控制。

图9 2010—2020年浦东机场霜发生时的海平面气压频率分布

3.5 总云量

霜的形成需要合适的温度，而云量的多少与夜间地面温度密切相关。夜间云量越少，地面强烈的辐射散失热量越多，最低温度越低越有利于霜的形成。《民用航空气象地面观测规范》规定：当总云量为0时，为无云，当总云量为8时，为满天云。从霜发生时的总云量的分布（见图10）可以看出，晴夜最有利于霜的发生，占88%，因此，夜间无云导致强烈的辐射冷却，晴朗少云的夜晚有利于霜的形成。

图10 2010—2020年浦东机场霜发生时的总云量频率分布

百分位数在研究气象灾害严重性方面有着广泛的应用，25%～75%分位数的值域区间在统计学中被认为是出现频率较高的数值范围［14］。本研究将通过百分位数对以上7种相关气象要素在结霜时最大概率出现的值区间进行统计，基于百分位数确定浦东机场霜天气的物理量预报指标。

表1为浦东机场结霜时7种气象要素的25%与75%分位数值和统计平均值，分析可知，当夜间最低气温降低至-2.5～0.6℃时，有50%的概率会形成霜，当为-1℃时，形成霜的概率更高；同样，当日温差在10.1～13.6℃，风向190°～305°，风速1～2 m/s，相对湿度77.5%～96%，海平面气压1 024.9～1 030.7 hPa，夜间晴空，浦东机场形成霜的概率较大，如果预报或观测的各气象要素接近或等于平均值时，浦东机场出现霜的概率最大。

表1 浦东机场结霜时相关气象要素百分位数值及平均值分布表

4 结论

本研究利用2010—2020年浦东机场地面气象观测资料，分析了该机场霜天气的气候变化特点和天气要素特征，并定量估算了结霜时相关气象要素的阈值。得到的主要结论如下。

①近11年浦东机场年均霜日为13.2 d，多发生于11月至次年3月，具有显著的年、月变化特征。

②浦东机场结霜时，地面为高压控制的晴夜，当最低气温偏低，相对湿度较大，且出现西南风（风速为0～4 m/s的静风或微风）时，易出现霜天气。结霜时的天气要素阈值存在月度差异，11月最低气温低于4℃时就有可能出现霜，较12月至次年3月阈值偏高。

③温度和湿度条件是浦东机场形成霜的关键因素，预计夜间地面降温幅度达10.1～13.6℃，低温度降至-2.5～0.6℃，且相对湿度达到77.5%～96%时，易出现霜天气，晴夜的地面持续出现1～2 m/s的西南至偏西风会增大浦东机场结霜的概率。

上述研究结论和前人研究结论基本一致：随着气候变化，霜日数呈下降趋势［6，13］。虽然霜天气发生时的气象背景相似［5，9，13］，但有关气象阈值存在细微的差异。本研究的结论对进一步开展预报业务工作及基础研究均具有指导意义。另外，本研究仅统计分析霜天气特征，有关结霜的物理过程和机制没有涉及。采用数值模拟的方法，在高时空分辨率的模拟数据基础上对其进行更加细致与完整的讨论，将是下一步工作的重点。