呂藝影 牛海林 郝囝 劉建勇 高益波

(1 余姚市氣象局，浙江 余姚 315400；2南京信息工程大學(xué) 氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評(píng)估協(xié)同創(chuàng)新中心/中國(guó)氣象局氣溶膠與云降水重點(diǎn)開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室，南京 210044；3 天津市氣象局，天津 300000；4 寧波市氣象局，浙江 寧波 315000)

引 言

余姚是河姆渡文化的發(fā)源地，南起四明山森林公園、北至寧紹沖積平原，既是余姚江的發(fā)源地、又毗鄰杭州灣沿岸。獨(dú)特的地理位置造成余姚地區(qū)冷空氣大風(fēng)、低壓大風(fēng)、臺(tái)風(fēng)大風(fēng)、南大風(fēng)、雷暴大風(fēng)等多種類型的大風(fēng)頻發(fā)[1-5]。近年來(lái)，隨著設(shè)施農(nóng)業(yè)成為余姚農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)民增收的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，當(dāng)災(zāi)害性大風(fēng)天氣發(fā)生時(shí)，陣風(fēng)的預(yù)報(bào)比平均風(fēng)更為重要。業(yè)務(wù)規(guī)范中平均陣風(fēng)系數(shù)約為1.4，具有較大的主觀性。因此，開(kāi)展大風(fēng)短臨預(yù)報(bào)預(yù)警服務(wù)、提高陣風(fēng)的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率是定量評(píng)估大風(fēng)、尤其是陣風(fēng)對(duì)設(shè)施農(nóng)業(yè)影響的關(guān)鍵點(diǎn)。

數(shù)值模式輸出產(chǎn)品往往是平均風(fēng)，因而用平均風(fēng)進(jìn)行陣風(fēng)預(yù)報(bào)是當(dāng)前農(nóng)業(yè)大風(fēng)災(zāi)害預(yù)警亟需解決的難題。眾多氣象工作者通過(guò)研究陣風(fēng)因子的物理影響因素來(lái)討論大風(fēng)的成因，張晶晶等[4]在寧波兩次南大風(fēng)過(guò)程分析中發(fā)現(xiàn)強(qiáng)的垂直風(fēng)切變和夜間高層輻射造成的大氣不穩(wěn)定性有利于大風(fēng)動(dòng)量的下傳；陳德花等[6]認(rèn)為水平氣壓梯度和垂直動(dòng)量下傳以及地面摩擦力是造成臺(tái)風(fēng)強(qiáng)風(fēng)的主要因素；烏仲勛等[7]對(duì)冷空氣大風(fēng)研究認(rèn)為，高空槽是引發(fā)動(dòng)量下傳進(jìn)而引發(fā)大風(fēng)的重要原因；李亞春等[8]認(rèn)為湍流特征參數(shù)與強(qiáng)風(fēng)樣本的匹配程度受樣本和統(tǒng)計(jì)方法的影響較大；謝文鋒等[9]在對(duì)“山竹”登陸前后的陣風(fēng)預(yù)報(bào)討論中認(rèn)為主要考慮邊界層湍流動(dòng)能的TKE方案最適合臺(tái)風(fēng)天氣的陣風(fēng)預(yù)報(bào)。

在陣風(fēng)因子的相關(guān)性研究中，胡波等[10]通過(guò)高斯過(guò)程回歸方法得出陣風(fēng)與大氣低層的動(dòng)力因子相關(guān)較好，而在近中層則與熱力因子相關(guān)較好，陣風(fēng)的最佳預(yù)報(bào)因子集中在875 hPa以下；周福等[11]認(rèn)為400 m以上的山區(qū)站與70 m以下的低海拔站點(diǎn)在陣風(fēng)系數(shù)特征上有較大不同；YU，et al[12]分析發(fā)現(xiàn)下墊面粗糙度增大會(huì)導(dǎo)致湍流強(qiáng)度和陣風(fēng)系數(shù)的增大；風(fēng)向?qū)﹃囷L(fēng)因子的影響存在極大的不確定性，周福等[11]認(rèn)為其不影響陣風(fēng)系數(shù)；而胡波等[13]認(rèn)為地形差異導(dǎo)致的風(fēng)力堆積作用表明當(dāng)?shù)氐娘L(fēng)向?qū)﹃囷L(fēng)因子有一定影響。

大量的觀測(cè)和研究表明，當(dāng)風(fēng)速達(dá)到一定等級(jí)后陣風(fēng)系數(shù)不再隨風(fēng)速大小產(chǎn)生線性變化，王志春等[14]提出6級(jí)為陣風(fēng)預(yù)報(bào)的臨界值，此后應(yīng)適用于指數(shù)函數(shù)或?qū)?shù)函數(shù)。董雙林[15]對(duì)中國(guó)地區(qū)陣風(fēng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得出陣風(fēng)因子隨穩(wěn)定風(fēng)速、平均時(shí)間、距地面高度、地面粗糙度和穩(wěn)定風(fēng)速三階矩變化的經(jīng)驗(yàn)公式。但胡波[16]認(rèn)為針對(duì)不同地區(qū)的地貌差異以及天氣系統(tǒng)的影響不同，應(yīng)對(duì)陣風(fēng)因子做本地化的專項(xiàng)分析。

盡管很多學(xué)者探究了陣風(fēng)的影響因素并做出了定性評(píng)估，但建立本地化陣風(fēng)預(yù)報(bào)模型定量評(píng)估大風(fēng)的研究卻很少。本文將在前人的基礎(chǔ)上，從物理機(jī)制和統(tǒng)計(jì)學(xué)原理出發(fā)，構(gòu)建陣風(fēng)預(yù)報(bào)模型，準(zhǔn)確、定量地評(píng)估大風(fēng)，并對(duì)預(yù)報(bào)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，從而更好地服務(wù)于大風(fēng)短臨預(yù)報(bào)預(yù)警的研究。

1 觀測(cè)資料與再分析資料

1.1 觀測(cè)資料

隨著觀測(cè)自動(dòng)化的普及，余姚的氣象觀測(cè)站網(wǎng)建設(shè)日益完善，自2006年末逐步建設(shè)了一批區(qū)域自動(dòng)氣象觀測(cè)站進(jìn)行溫壓風(fēng)濕和雨量等氣象要素的觀測(cè)。本文的地面風(fēng)場(chǎng)資料來(lái)源于2007—2019年余姚國(guó)家一般自動(dòng)站(站號(hào)：58468)和43個(gè)區(qū)域自動(dòng)觀測(cè)站。其中，2007—2017年的數(shù)據(jù)用于統(tǒng)計(jì)分析，2018—2019年的數(shù)據(jù)用于模型驗(yàn)證。由于自動(dòng)站建設(shè)時(shí)間差異，各站在預(yù)報(bào)模型建立中的資料選用時(shí)段不一，表1給出了各站的資料使用時(shí)段和數(shù)據(jù)質(zhì)量。

表1 氣象站資料起始時(shí)間及數(shù)據(jù)質(zhì)量Table 1 Start time of every weather station and the quality of the data

在陣風(fēng)因子的預(yù)報(bào)中，董雙林[15]、胡波[16]都認(rèn)為地面粗糙度是陣風(fēng)因子的一大重要影響因素，而余姚地區(qū)地形復(fù)雜，素有“五山二水三分田”之稱，由圖1可知，余姚主要有4類不同下墊面類型，即海陸、平原、湖陸、山地，分析不同下墊面的大風(fēng)分布有利于討論不同下墊面的影響。余姚44個(gè)自動(dòng)氣象站中平原代表站17個(gè)；山地代表站有10個(gè)，主要分布在姚南四明山地區(qū)；海陸代表站7個(gè)，主要分布在姚北杭州灣沿岸；湖陸代表站10個(gè)，主要分布在姚江及水庫(kù)周邊。

圖1 余姚44個(gè)自動(dòng)站的4類下墊面分類Fig.1 Classification of Yuyao’s 44 automatic weather stationson four underlying surfaces

1.2 ERA5再分析資料

近年來(lái)，大氣再分析資料已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于氣象要素長(zhǎng)期變化趨勢(shì)研究中[17]。歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(Europe Center of Medium-range Weather Forecast，ECMWF)發(fā)布的ERA5再分析資料在數(shù)值預(yù)報(bào)的基礎(chǔ)上四維同化了地面資料和衛(wèi)星資料，與ERA-Interim相比，它不僅更接近實(shí)時(shí)更新，還具有高水平分辨率、高時(shí)間分辨率的特征，并且在原來(lái)的基礎(chǔ)上增加了10 m陣風(fēng)、摩擦速度、K指數(shù)、全總指數(shù)等變量。本文采用的ERA5物理變量有：10 m平均風(fēng)速、925 hPa風(fēng)速、地面氣壓、10 m陣風(fēng)、摩擦速度、地面粗糙度、K指數(shù)、全總指數(shù)，各物理量的時(shí)間分辨率為1 h，水平分辨率均為0.1°×0.1°，高分辨率的再分析資料對(duì)于余姚地區(qū)小尺度區(qū)域站的數(shù)據(jù)對(duì)比分析更為有利。

2 陣風(fēng)預(yù)報(bào)模型

2.1 余姚地區(qū)大風(fēng)統(tǒng)計(jì)

業(yè)務(wù)規(guī)范中，大風(fēng)是指風(fēng)力達(dá)到8級(jí)以上，即瞬時(shí)風(fēng)速≥17.2 m·s-1的風(fēng)。隨著區(qū)域站數(shù)量的增多，綜合氣象觀測(cè)能力大大提升，大風(fēng)的監(jiān)測(cè)也更加有效。根據(jù)2007—2019年余姚44個(gè)自動(dòng)站數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得出(圖2)，余姚地區(qū)的日極大風(fēng)呈正態(tài)分布，風(fēng)力峰值為4～5級(jí)，平均每年大風(fēng)日占比達(dá)7.03%，累計(jì)大風(fēng)時(shí)次占比3.32%，平均大風(fēng)站次占0.76%，這就意味著各站的累計(jì)大風(fēng)日次數(shù)達(dá)1 154站次。

圖2 2007—2019年余姚44站的大風(fēng)統(tǒng)計(jì)：(a)日極大風(fēng)分布；(b)逐年累計(jì)大風(fēng)時(shí)次、大風(fēng)日、雷暴大風(fēng)日統(tǒng)計(jì)；(c)各站大風(fēng)日統(tǒng)計(jì)Fig.2 Statistics of gale in Yuyao’s 44 automatic weather stations from 2007 to 2019: (a) distribution of daily maximum wind; (b) frequency of gale hour、gale day and thunderstorm gale day year by year;(c) frequency of gale day of every weather station

按照上文提及的4種下墊面將44個(gè)自動(dòng)站歸類，山地代表站大風(fēng)次數(shù)最多，共出現(xiàn)了有398次大風(fēng)，按站均分布來(lái)看，山地(39.8次)>湖陸(26.4次)>平原(20.9次)>海陸(19.4次)。各類型排名前五的站k2620、k2623、k2637、k2649、k2613分別代表山地、山地、湖陸、湖陸、平原。根據(jù)以上統(tǒng)計(jì)特征，可以發(fā)現(xiàn)下墊面對(duì)風(fēng)速有一定的影響，山地和湖陸下墊面的大風(fēng)頻率相對(duì)較高。這與周福等[11]、YU，et al[12]對(duì)下墊面粗糙度的分析一致。因此，在陣風(fēng)預(yù)報(bào)方程的建立中，本文引入了地表粗糙度和摩擦速度兩個(gè)指標(biāo)。

有眾多學(xué)者的研究可知，浙北的大風(fēng)類型主要有5種，即冷空氣大風(fēng)、臺(tái)風(fēng)大風(fēng)、低壓大風(fēng)、高壓后部大風(fēng)和雷暴大風(fēng)，而雷暴大風(fēng)預(yù)報(bào)往往不太理想，雷暴大風(fēng)的預(yù)報(bào)主要通過(guò)判斷樹(shù)方法實(shí)現(xiàn)短臨預(yù)警[18-19]。圖2b給出了逐年累計(jì)大風(fēng)時(shí)次、大風(fēng)日、雷暴大風(fēng)日的分布，從年際角度來(lái)看，由于區(qū)域自動(dòng)氣象站的增加，大風(fēng)時(shí)次有一定的增長(zhǎng)趨勢(shì)，但大風(fēng)日數(shù)變化不大，每年的大風(fēng)日在26 d上下浮動(dòng)。2007—2019年累計(jì)大風(fēng)時(shí)次3 779次，累計(jì)大風(fēng)日數(shù)334 d，其中雷暴大風(fēng)日數(shù)79 d。

2.2 陣風(fēng)預(yù)報(bào)因子分析(以k2612為例)

以海陸代表站k2612為例，圖3給出了實(shí)際日極大風(fēng)速與ERA5再分析資料8個(gè)要素日大極值之間的相關(guān)關(guān)系。圖3a、b實(shí)況場(chǎng)的日極大風(fēng)速與再分析資料的日極大10 m平均風(fēng)速、瞬時(shí)10 m陣風(fēng)都有較好的擬合優(yōu)度，單要素10 m風(fēng)速的擬合優(yōu)度最高，達(dá)到了50.6%，10 m陣風(fēng)的相關(guān)性略低于10 m平均風(fēng)。此外，風(fēng)力越小線性擬合效果越好，6級(jí)及以下(≤13.8 m·s-1)的風(fēng)速線性擬合效果相對(duì)于6級(jí)以上更好，這與王志春等[14]提出的風(fēng)速達(dá)到6級(jí)以后，陣風(fēng)系數(shù)不隨風(fēng)速大小產(chǎn)生線性變化結(jié)論相近。

圖3 日極大風(fēng)速與ERA5再分析資料8個(gè)要素日極大值關(guān)系(以k2612為例)：(a)EC10_V：10 m平均風(fēng)；(b)EC10gust_V：10 m陣風(fēng)；(c)EC925_V：925 hPa風(fēng)速；(d)F_V：摩擦速度；(e)3hΔP：3 h變壓；(f)1hΔP：1 h變壓；(g)K_index：K指數(shù)；(h)T_index：T指數(shù)Fig.3 Take station k2612 as an example：(a) EC10_V: 10 meter mean winds; (b) EC10gust_V: 10 meter wind gusts;(c) EC925_V: 925 hPa mean winds; (d) F_V: friction velocity; (e) 3 hΔP: 3 hours pressure change; (f) 1 hΔP: 1 hour pressure change; (g) K_index: K index; (h) T_index: T index

Bradbury，et al[20]和Nakamura，et al[21]認(rèn)為對(duì)流拖拽導(dǎo)致的垂直動(dòng)量傳輸以及水平氣壓梯度力導(dǎo)致的水平動(dòng)量傳輸均扮演了重要角色?？紤]到高空風(fēng)速對(duì)地面風(fēng)速的拖曳作用，本文引入925 hPa日極大風(fēng)速，圖3c中925 hPa風(fēng)速的相關(guān)系數(shù)為0.56，擬合優(yōu)度也達(dá)到了31.3%。變壓場(chǎng)在一定程度上反映了系統(tǒng)移動(dòng)的快慢，也代表著水平動(dòng)量的傳輸，但1 h變壓、3 h變壓與日極大風(fēng)速的線性擬合效果并不明顯(圖3e、f)，這一部分是考慮到了地面氣壓資料在南部山區(qū)誤差較大，另一個(gè)主要原因是大尺度大風(fēng)過(guò)程的持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，持續(xù)時(shí)間內(nèi)氣壓變化不大。

考慮到近地面湍流切應(yīng)力做功和層氣流內(nèi)部摩擦力，本文分析了日極大摩擦速度和日極大風(fēng)速的關(guān)系(圖3d)，結(jié)果表明兩者相關(guān)系數(shù)0.704，線性擬合優(yōu)度達(dá)49.5%。由上文討論可知，下墊面對(duì)日極大風(fēng)速有一定的影響，ERA5給出了各站的地面粗糙度預(yù)報(bào)，對(duì)各個(gè)站點(diǎn)進(jìn)行測(cè)算后發(fā)現(xiàn)，每個(gè)站點(diǎn)的粗糙度基本保持在一個(gè)常值附近，變化在0.1%～6.3%之間，故本文陣風(fēng)模型的建立中引入了地面粗糙度因子R(圖4)。

圖4 非雷暴日各站要素相關(guān)系數(shù)與地面粗糙度Fig.4 Variables’ correlation coefficient and roughness of stations except thunderstorm day

經(jīng)日期篩查后發(fā)現(xiàn)，歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(Europe Center，EC)的10 m平均風(fēng)速、瞬時(shí)10 m陣風(fēng)、925 hPa風(fēng)速、摩擦速度較低而實(shí)況風(fēng)速較高的情況多出現(xiàn)于雷暴天氣，這在一定程度上反映了強(qiáng)對(duì)流天氣陣風(fēng)預(yù)報(bào)的難度。雷暴日的日極大風(fēng)速與預(yù)報(bào)平均風(fēng)的相關(guān)性不大，但K指數(shù)和全總指數(shù)T對(duì)大風(fēng)有較強(qiáng)的指示意義。另一個(gè)難點(diǎn)在于，雷暴大風(fēng)天氣的K指數(shù)一般達(dá)35 K以上、全總指數(shù)T達(dá)40 K以上，但K≥35 K、T≥40 K時(shí)并不一定會(huì)在本站出現(xiàn)大風(fēng)(圖3g、h)，這就說(shuō)明雷暴日對(duì)流系統(tǒng)的尺度之小。王黌等[22]通過(guò)研究雷暴大風(fēng)機(jī)理認(rèn)為系統(tǒng)的時(shí)空尺度小是造成大風(fēng)漏報(bào)的主要原因。

剔除雷暴日后，6級(jí)及以下和6級(jí)以上的各站實(shí)際日極大風(fēng)速與各物理要素之間的線性擬合優(yōu)度見(jiàn)圖4。研究表明6級(jí)以上的陣風(fēng)預(yù)報(bào)僅用線性函數(shù)表示，其擬合效果遠(yuǎn)低于6級(jí)及以下的陣風(fēng)預(yù)報(bào)。如只用10 m平均風(fēng)預(yù)報(bào)，6級(jí)以上的擬合效果降低了41.3%。因此分等級(jí)建立余姚本地的經(jīng)驗(yàn)預(yù)報(bào)方程是提高陣風(fēng)預(yù)報(bào)的關(guān)鍵。

3 陣風(fēng)預(yù)報(bào)模型建立與檢驗(yàn)

3.1 陣風(fēng)預(yù)報(bào)方程

本文定義了一種建立在物理機(jī)制和統(tǒng)計(jì)學(xué)原理上的余姚本地陣風(fēng)預(yù)報(bào)方程，考慮到EC再分析資料對(duì)小尺度對(duì)流系統(tǒng)預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性，以下的討論中不包括雷暴日的陣風(fēng)預(yù)報(bào)。主要用到的統(tǒng)計(jì)方法為方差分析和回歸分析。6級(jí)及以下的陣風(fēng)與平均風(fēng)有較好的線性關(guān)系，但6級(jí)以上的陣風(fēng)與平均風(fēng)的相關(guān)關(guān)系較差，因此建立6級(jí)以上陣風(fēng)預(yù)報(bào)方程需要考慮其物理機(jī)制[6]，本文定義其由平均場(chǎng)項(xiàng)、垂直動(dòng)量下傳項(xiàng)、水平動(dòng)量傳輸項(xiàng)、摩擦項(xiàng)組成，其中摩擦項(xiàng)考慮了海拔高度訂正。具體公式如(1)和(2)：

(1)

(2)

U=1.775·V10，

(3)

當(dāng)V10>7.7 m·s-1時(shí)，經(jīng)驗(yàn)方程(4)適用于6級(jí)以上陣風(fēng)預(yù)報(bào)：

(4)

其中:U為日極大陣風(fēng)預(yù)報(bào)值；V10代表日極大10 m平均風(fēng)；V925代表日極大925 hPa平均風(fēng)；ΔP3即日極大3 h變壓；F為摩擦速度；H為海拔高度；R為地面粗糙度；H、R對(duì)各站來(lái)說(shuō)均為常值。對(duì)于6級(jí)及以下陣風(fēng)預(yù)報(bào)，經(jīng)驗(yàn)系數(shù)1.4容易造成本地陣風(fēng)預(yù)報(bào)偏低，對(duì)本地的適用意義不大，修正后的余姚本地陣風(fēng)預(yù)報(bào)經(jīng)驗(yàn)參數(shù)為1.775，陳雯超等[23]、黃世成等[24]也認(rèn)為現(xiàn)行規(guī)范推薦的關(guān)于表征陣風(fēng)特性的參數(shù)不一定完全適用于不同下墊面情況。6級(jí)以上的陣風(fēng)考慮了指數(shù)變換，與925 hPa風(fēng)速的平方呈正相關(guān)，與摩擦速度呈自然指數(shù)相關(guān)。分級(jí)討論之后，大風(fēng)預(yù)報(bào)模型擬合優(yōu)度調(diào)整前后的對(duì)比由表2給出，通過(guò)單獨(dú)擬合6級(jí)以上預(yù)報(bào)方程，其擬合優(yōu)度提升了59.61%。

表2 大風(fēng)預(yù)報(bào)模型擬合優(yōu)度調(diào)整對(duì)比Table 2 Wind gust forecast model’s goodness offit check before and after

3.2 預(yù)報(bào)方程驗(yàn)證

利用2018—2019年余姚44個(gè)氣象自動(dòng)站的數(shù)據(jù)對(duì)方程進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果表明6級(jí)以下的陣風(fēng)擬合在3～5級(jí)效果最好，1～2級(jí)陣風(fēng)預(yù)報(bào)偏高，6級(jí)陣風(fēng)的預(yù)報(bào)偏低；6級(jí)以上的陣風(fēng)等級(jí)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率達(dá)55.2%(圖5)。

圖5 2018—2019年日極大風(fēng)速觀測(cè)值與預(yù)報(bào)值對(duì)比：(a)6級(jí)及以下；(b)6級(jí)以上Fig.5 Comparison of observed and forecast wind gust using data from 2018 to 2019: (a) below or equal to wind scale 6; (b) over wind scale 6

4 臺(tái)風(fēng)大風(fēng)和冷空氣大風(fēng)預(yù)報(bào)討論

臺(tái)風(fēng)大風(fēng)和冷空氣大風(fēng)是導(dǎo)致余姚地區(qū)受災(zāi)最多的兩種大風(fēng)類型[3，25-26]。當(dāng)臺(tái)風(fēng)大風(fēng)或冷空氣大風(fēng)發(fā)生時(shí)，余姚地區(qū)的平均風(fēng)力5～7級(jí)，陣風(fēng)8～10級(jí)以上，各地面氣象站測(cè)得的日極大風(fēng)均在8 m·s-1以上(風(fēng)力5級(jí))。根據(jù)上文得出的余姚本地化經(jīng)驗(yàn)陣風(fēng)預(yù)報(bào)模型，利用2007—2017年期間累計(jì)出現(xiàn)的35次臺(tái)風(fēng)大風(fēng)過(guò)程、77次冷空氣大風(fēng)過(guò)程，分別對(duì)臺(tái)風(fēng)大風(fēng)和冷空氣大風(fēng)建立預(yù)測(cè)模型，旨在得出擬合優(yōu)度更高的方程提高陣風(fēng)預(yù)報(bào)服務(wù)效果。

臺(tái)風(fēng)大風(fēng)和冷空氣大風(fēng)通常是持續(xù)性的過(guò)程大風(fēng)，對(duì)余姚地區(qū)的影響時(shí)長(zhǎng)一般在48 h以上。當(dāng)受到臺(tái)風(fēng)或冷空氣影響時(shí)，初始時(shí)刻的氣壓猛升往往與氣溫驟降相對(duì)應(yīng)，而氣壓突變的后1 h內(nèi)風(fēng)力變化也極為明顯，這就表明1 h正變壓在一定程度上對(duì)陣風(fēng)預(yù)報(bào)具有指導(dǎo)意義。但隨著臺(tái)風(fēng)或冷空氣過(guò)程持續(xù)，溫度變化不再明顯，氣壓變化波動(dòng)幅度減小，日極大陣風(fēng)與1 h變壓或3 h變壓的相關(guān)關(guān)系減弱，不再具備良好的對(duì)應(yīng)關(guān)系。且再分析資料中的小時(shí)氣壓值是基于預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的插值，其模型誤差較大，故在這兩類陣風(fēng)預(yù)報(bào)模型中不予討論變壓項(xiàng)，即水平動(dòng)量傳輸項(xiàng)。圖6給出了臺(tái)風(fēng)和冷空氣過(guò)程日極大風(fēng)速與平均場(chǎng)項(xiàng)、動(dòng)量下傳項(xiàng)、摩擦項(xiàng)的擬合優(yōu)度。由陳德花等[6]、程婧等[27]學(xué)者的研究討論可知，地形摩擦和地形抬升作用對(duì)臺(tái)風(fēng)大風(fēng)的形成具有重要的影響，而余姚北部的四明山與城區(qū)平原的海拔高度差最大達(dá)815 m，因此摩擦項(xiàng)應(yīng)當(dāng)具有更高的權(quán)重系數(shù)。周福等[11]認(rèn)為冷空氣與熱帶氣旋大風(fēng)的陣風(fēng)系數(shù)空間分布基本相同，這與本文預(yù)測(cè)模型觀點(diǎn)基本一致，不同的是，本文認(rèn)為臺(tái)風(fēng)帶來(lái)的動(dòng)量下傳比冷空氣更為明顯，因而臺(tái)風(fēng)過(guò)程中的陣風(fēng)預(yù)報(bào)模型將對(duì)垂直動(dòng)量下傳項(xiàng)賦予更高的權(quán)重，地形摩擦作用在這兩種類型天氣過(guò)程中同樣重要。

圖6 臺(tái)風(fēng)過(guò)程(a—c)和冷空氣過(guò)程(d—f)中日極大風(fēng)速與方程各項(xiàng)的擬合優(yōu)度：(a、d)平均場(chǎng)項(xiàng)；(b、e)動(dòng)量下傳項(xiàng)；(c、f)摩擦項(xiàng)Fig.6 Goodness of fit check between daily maximum wind speed and each item of the equation during (a-c) the typhoons and(d-f) cold air events : (a，d) averaged velocity term; (b，e) downward momentum term; (c，f) friction term

通過(guò)對(duì)上述方程(4)變形，得到臺(tái)風(fēng)大風(fēng)和冷空氣大風(fēng)過(guò)程的余姚本地化經(jīng)驗(yàn)陣風(fēng)預(yù)報(bào)模型如下(5)、(6)，各變量的物理意義與上文相同：

當(dāng)臺(tái)風(fēng)過(guò)程發(fā)生時(shí)，

(5)

當(dāng)冷空氣過(guò)程發(fā)生時(shí)，

(6)

由表3可以看出，針對(duì)臺(tái)風(fēng)和冷空氣過(guò)程的日極大陣風(fēng)預(yù)報(bào)效果有明顯提升。臺(tái)風(fēng)大風(fēng)過(guò)程的陣風(fēng)預(yù)報(bào)擬合優(yōu)度提升了24.13%，冷空氣大風(fēng)過(guò)程的陣風(fēng)預(yù)報(bào)擬合優(yōu)度提升了17.4%。據(jù)統(tǒng)計(jì)，臺(tái)風(fēng)大風(fēng)過(guò)程累計(jì)出現(xiàn)6級(jí)以上大風(fēng)585站次，8級(jí)及以上大風(fēng)160站次；冷空氣大風(fēng)過(guò)程累計(jì)出現(xiàn)6級(jí)以上大風(fēng)和8級(jí)及以上大風(fēng)分別為201站次、920站次。以風(fēng)力等級(jí)預(yù)報(bào)≤(±1級(jí))為標(biāo)準(zhǔn)，臺(tái)風(fēng)和冷空氣過(guò)程的6級(jí)以上風(fēng)力等級(jí)的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率大大提升，分別達(dá)到了93.85%和94.67%。

表3 臺(tái)風(fēng)和冷空氣過(guò)程陣風(fēng)預(yù)報(bào)模型擬合優(yōu)度及風(fēng)力等級(jí)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率Table 3 Typhoon gale and cold air gale forecast model’s goodness offit check and forecast accuracy of wind scale

5 結(jié)論

本文利用2007—2017年余姚地區(qū)44個(gè)氣象自動(dòng)站觀測(cè)數(shù)據(jù)和歐洲中心ERA5再分析資料，對(duì)余姚地區(qū)日極大風(fēng)分布進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，并提出一種本地化的經(jīng)驗(yàn)陣風(fēng)預(yù)報(bào)模型。主要結(jié)論如下：

(1)余姚地區(qū)日極大風(fēng)呈正態(tài)分布，風(fēng)力峰值為4～5級(jí)，平均每年大風(fēng)日占比達(dá)7.03%，累計(jì)大風(fēng)時(shí)次占比3.32%，年平均大風(fēng)日26 d。4種下墊面類型中山地、湖陸的大風(fēng)頻次較高，平原、海陸的大風(fēng)頻次相對(duì)較低。

(2)非雷暴日影響陣風(fēng)預(yù)報(bào)的因子主要有10 m平均風(fēng)速、925 hPa風(fēng)速、地面粗糙度、摩擦速度和3 h變壓，雷暴日的陣風(fēng)預(yù)報(bào)難度較大，應(yīng)綜合考慮K指數(shù)、全總指數(shù)等。

(3)風(fēng)力越小，陣風(fēng)與平均風(fēng)之間的線性擬合效果越好，6級(jí)以上的陣風(fēng)預(yù)報(bào)應(yīng)在統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)上結(jié)合物理機(jī)制以提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。

(4)6級(jí)及以下陣風(fēng)預(yù)報(bào)中，業(yè)務(wù)中的陣風(fēng)經(jīng)驗(yàn)系數(shù)1.4容易造成余姚本地陣風(fēng)預(yù)報(bào)偏低，適用于余姚本地陣風(fēng)預(yù)報(bào)經(jīng)驗(yàn)系數(shù)為1.775。

(5)余姚本地的6級(jí)以上陣風(fēng)預(yù)報(bào)經(jīng)驗(yàn)方程由平均場(chǎng)項(xiàng)、垂直動(dòng)量下傳項(xiàng)、水平動(dòng)量傳輸項(xiàng)、摩擦項(xiàng)組成，其中摩擦項(xiàng)考慮了海拔高度訂正，其與925 hPa風(fēng)速的平方呈正相關(guān)，與摩擦速度呈自然指數(shù)相關(guān)，經(jīng)驗(yàn)方程相對(duì)于經(jīng)驗(yàn)陣風(fēng)系數(shù)的預(yù)報(bào)擬合優(yōu)度提升了59.61%。

(6)利用2018—2019年數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)驗(yàn)方程進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)6級(jí)以下的陣風(fēng)擬合在3～5級(jí)效果最好，1～2級(jí)陣風(fēng)預(yù)報(bào)偏高，6級(jí)陣風(fēng)的預(yù)報(bào)偏低；6級(jí)以上的陣風(fēng)等級(jí)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率達(dá)55.2%。

(7)對(duì)臺(tái)風(fēng)和冷空氣兩種不同的陣風(fēng)分別建立預(yù)測(cè)模型，其擬合優(yōu)度分別相對(duì)原來(lái)提升了24.13%和17.4%。

(8)地形摩擦作用在冷空氣大風(fēng)與臺(tái)風(fēng)大風(fēng)過(guò)程中尤為重要，這兩類過(guò)程陣風(fēng)系數(shù)分布類似，但臺(tái)風(fēng)帶來(lái)的動(dòng)量下傳比冷空氣更為明顯。