張思涵,張建成,高萬泉,王志超,梁宏喆
1.河北省定州市氣象局,河北定州 073000;2.河北省保定市氣象局,河北保定071000
近年來,交通運輸行業(yè)發(fā)展迅速,在高效便捷的運輸體系中,安全問題不容忽視。而氣象條件對道路交通安全起著至關重要的作用。影響交通安全運輸?shù)臍庀髼l件主要有大霧、暴雨、冰雹、大風以及道路結(jié)冰等[1]。統(tǒng)計表明,在影響交通安全的惡劣天氣中,由道路結(jié)冰引起的交通事故數(shù)量在冬季排名第一位[2-6]。當路面發(fā)生結(jié)冰時,車輛輪胎與路面的摩擦系數(shù)變小、附著力降低,極易打滑、空轉(zhuǎn),從而引發(fā)各類交通事故[7-8]。
近年來,國內(nèi)外學者對道路結(jié)冰的研究較多。保廣裕等[2]分析了青海省道路結(jié)冰的時空分布特征,發(fā)現(xiàn)道路結(jié)冰與地面最高溫度有顯著的相關關系,建立了地溫和積雪深度預報模型。舒斯等[9]對路面結(jié)冰頻率隨氣溫的變化進行了分析,符合Logistic回歸模型。吳彥等[10]歸納了高速公路冰雪災害氣象要素預報指標,建立了預報模型,制定了冰雪災害氣象指數(shù)等級,為交通運輸氣象服務提供了有針對性、可操作的預報產(chǎn)品。這些對道路結(jié)冰特征及預報方法的研究理論依據(jù)充分,實際應用價值較高。但道路結(jié)冰受地形、緯度影響較大,氣候特征具有很強的地域性,而保定屬溫帶大陸性季風氣候區(qū),地形復雜,地勢自西北向東南傾斜,西北部為山區(qū),東南部為平原[11],所以道路結(jié)冰氣候特征有其獨特性,且高速公路沿線多隧道、橋梁,冬季山區(qū)、橋梁等地極易發(fā)生道路結(jié)冰現(xiàn)象,影響道路安全行駛。
本文利用保定地區(qū)近20年具有代表性的高速公路沿線附近氣象站點觀測資料,對保定地區(qū)高速公路道路結(jié)冰特征及相關氣象條件進行分析,研究冬季道路結(jié)冰預報方法,以期為進一步優(yōu)化交通氣象服務提供參考,有效降低因道路結(jié)冰引發(fā)的交通事故,保障交通運輸安全。
本文選取的統(tǒng)計數(shù)據(jù)為保定地區(qū)2000—2020年冬季(冬季指當年11月至次年3月,如2019年冬季指2019年11月—2020年3月,以此類推。)16個高速公路沿線附近氣象站的地面溫度、氣溫、相對濕度、風速、降水、積雪等逐日地面氣象觀測資料,以及河北省智能網(wǎng)格預報產(chǎn)品中的氣溫、降水、濕度、風速等數(shù)據(jù)。
道路結(jié)冰是指雨、雪或霧降落到溫度低于0℃的地面而出現(xiàn)的積雪或結(jié)冰現(xiàn)象[12-15]。本文利用回歸分析、相關性分析、決策樹等方法,對道路結(jié)冰的時空分布和主要氣象因子進行分析。
根據(jù)地面氣象觀測資料,繪制2000—2020年保定地區(qū)年平均道路結(jié)冰日數(shù)分布圖(圖1)。從整體空間分布來看,保定地區(qū)道路結(jié)冰日數(shù)呈“西北多,東南少”分布,各縣年平均道路結(jié)冰日數(shù)在10~30 d之間,最多的是淶源縣,為23.71 d,其他地區(qū)均在20 d以下,最少的是望都縣,為11.67 d,這與西北部地區(qū)海拔高有關。
圖1 2000—2020年保定地區(qū)年平均道路結(jié)冰日數(shù)分布
結(jié)冰日數(shù)/d
從道路結(jié)冰日數(shù)的年際變化看(圖2),2000—2020年保定地區(qū)道路結(jié)冰日數(shù)呈減小趨勢,每年各縣平均道路結(jié)冰日數(shù)在5~40 d之間,變化幅度較大。道路結(jié)冰日數(shù)大值年份集中在2000—2005年,其中2001年平均結(jié)冰日數(shù)最多,為36 d;2014年以來,大部分年份平均道路結(jié)冰日數(shù)均在10 d以下,尤其是2014年僅為4 d,這與全球變暖背景下,2014年的厄爾尼諾現(xiàn)象有關。
圖2 2000—2020年保定地區(qū)道路結(jié)冰日數(shù)年際變化
圖3為2000—2020年 保 定 地 區(qū)16個縣(市、區(qū))各月平均道路結(jié)冰日數(shù),分析月際變化可知,各月分布不均,其中1月出現(xiàn)道路結(jié)冰日數(shù)最多為127 d,占21年來各縣(市、區(qū))平均道路結(jié)冰日數(shù)的43.5%;2月和12月次之;3月最少,僅有16 d,占21年來各縣(市、區(qū))平均道路結(jié)冰日數(shù)的5.3%。因此,保定地區(qū)道路結(jié)冰主要發(fā)生在1月,主要是因為此時的冷空氣活動頻繁,地面溫度較低,若水汽條件良好,很容易形成道路結(jié)冰,影響交通安全。
圖3 2000—2020年保定地區(qū)道路結(jié)冰日數(shù)月際變化
為了得到計算地面溫度的可選因子,本文選取保定、定州、涿州、曲陽、順平、徐水、高碑店、唐縣8個有代表性的高速公路沿線站點2000—2020年冬季的逐日氣溫、相對濕度、降水量、風速資料進行相關性分析。
通過相關性分析可以發(fā)現(xiàn)(表1),地面溫度與相對濕度呈顯著負相關關系,與氣溫、降水量、10 min平均風速呈顯著正相關關系,均通過了0.01水平的顯著性檢驗。其中,地面溫度與氣溫的相關關系最為顯著,相關系數(shù)為0.968。因此,氣溫、相對濕度、降水量、10 min平均風速可以作為統(tǒng)計地面溫度的可選因子。
表1 氣象要素與地面溫度的相關系數(shù)
利用逐步回歸方法,以氣溫、降水量、相對濕度、10 min平均風速為預報因子,選取保定、定州、涿州、曲陽、順平、徐水、高碑店、唐縣8個高速公路沿線站點資料,剔除缺測數(shù)據(jù)后共7953組數(shù)據(jù),建立了冬季地面溫度預報模型:
Y=-0.672+1.097X1-0.0472X2+0.011 X3+1.115X4
其中Y為地面溫度,X1為氣溫,X2為降水量,X3為相對濕度,X4為10 min平均風速,復相關系數(shù)為0.969,通過0.05水平顯著性檢驗,回歸方程較好的擬合了樣本觀測值。
統(tǒng)計保定2021年1月1日—3月31日的地面溫度、氣溫、降水量、相對濕度、10 min平均風速等氣象要素,按上述模型計算地面溫度預測值,繪制地面溫度實際值與預報值折線圖(圖4)。從對比圖來看,除個別時間浮動較大,其他時間該模型的擬合值與地面溫度實況變化趨勢大體一致。另外,通過對比分析與計算,地面溫度實際值與預報值的平均絕對值誤差為1.4℃,均方根誤差為1.8℃。綜上可知,利用上述多元回歸方程計算出的地面溫度與實際值擬合度較高,可以作為地面溫度預報模型進行應用。
圖4 2021年1月1日—3月31日地面溫度實況與回歸方程擬合值對比
當有積雪或降水出現(xiàn)時可能會發(fā)生道路結(jié)冰,結(jié)合前文地面溫度預報模型,利用SPSS軟件中的決策樹分類法,對保定地區(qū)2000—2020年冬季積雪、降水、地面溫度、道路結(jié)冰情況等要素進行分析,構(gòu)建了道路結(jié)冰預報模型(圖5)。
圖5 道路結(jié)冰預報模型示意圖
以定州、保定2個站點共8次降水過程為例,從河北省智能網(wǎng)格預報產(chǎn)品中提取氣溫、降水、濕度、風速等基本要素,代入地面溫度預報模型得到地面溫度預報值,進一步對道路結(jié)冰預報模型進行檢驗,由表2可知,該模型的預報準確率為75%,但空報率較高,整體看預報效果較為理想,可以將其應用到實際業(yè)務工作中。
(1)從空間分布來看,保定地區(qū)道路結(jié)冰日數(shù)呈“西北多,東南少”分布,各縣年平均道路結(jié)冰日數(shù)在10~30 d之間,淶源縣最多為23.71 d。
(2)分析年際變化可知,2000—2020年保定地區(qū)道路結(jié)冰日數(shù)呈減小趨勢,大值年份集中在2000—2005年,2014年以來明顯減小。從月際變化看,保定地區(qū)道路結(jié)冰主要發(fā)生在1月,2月和12月次之,3月最少。
(3)通過相關性分析可以發(fā)現(xiàn),地面溫度與相對濕度呈顯著負相關關系,與氣溫、降水量、10 min平均風速呈顯著正相關關系,與氣溫的相關性最為顯著,相關系數(shù)為0.968。因此,氣溫、相對濕度、降水量、10 min平均風速可以作為統(tǒng)計地面溫度的可選因子。
(4)利用逐步回歸方法,以氣溫、降水量、相對濕度、10 min平均風速為預報因子,建立了冬季地面溫度預報模型,復相關系數(shù)為0.969。通過對比分析與計算,該模型的地面溫度擬合值與保定2021年1月1日—3月31日實況值變化趨勢大體一致,平均絕對值誤差與均方根誤差較小,故可以作為地面溫度預報模型應用。
(5)在實際業(yè)務工作中,可將道路結(jié)冰預報的算法模型應用到服務產(chǎn)品制作中。通過對積雪深度、前期降水等觀測資料和河北省智能網(wǎng)格預報產(chǎn)品中的降水、氣溫、相對濕度、風速等數(shù)值預報進行綜合判斷,形成較為精細的道路結(jié)冰預報預警服務產(chǎn)品,將對道路交通安全運行提供科學、有效的指導。