貴州雨凇災害指標初探

張嬌艷，李 揚，白 慧，嚴小冬

(1.貴州省氣候中心， 貴州 貴陽 550002；2.貴州省山地氣候與資源重點實驗室， 貴州 貴陽 550002；3.貴州省貴陽市氣象局， 貴州 貴陽 550001)

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貴州雨凇災害指標初探

張嬌艷1，2，李 揚3，白 慧1，嚴小冬1

(1.貴州省氣候中心， 貴州 貴陽 550002；2.貴州省山地氣候與資源重點實驗室， 貴州 貴陽 550002；3.貴州省貴陽市氣象局， 貴州 貴陽 550001)

該文在海拔高度分類之下，通過大量雨凇樣本的氣象條件概率分布分析，建立貴州雨凇災害指標，即同時滿足以下條件，則當日定為雨凇日：①日最低氣溫≤0℃；②日平均氣溫≤1℃(其中威寧站不受該條件約束)；③當日無日照(其中威寧站不受該條件約束)；④當日有降水，包含微量降水。通過該標準的篩選，所建立的雨凇災害指標得到的雨凇日數在全省的分布形態基本與實況雨凇資料的結果一致。該指標的建立對雨凇資料的缺測起到一定的補充作用，同時還有利于進一步了解雨凇災害發生時的氣象條件。

貴州；地形；雨凇災害；指標

1 引言

貴州地處山區，地形復雜，冬季北方冷空氣與南方暖濕空氣交匯，常形成靜止鋒，在貴州境內頻繁擺動，導致冬季冰凍多發，災害頻生，道路結冰，電線覆冰，作物家畜凍死凍傷。據統計[1]，僅2008年初的持續低溫雨雪冰凍災害就造成貴州省198.25億元的直接經濟損失。我國大部分地區的冰凍天氣主要來源于雨凇或者霧凇[2]，而我國南方地區大都受到雨凇的影響，北方地區大都受霧凇影響[3]。貴州過去關于雨凇災害的研究一方面主要集中在對雨凇發生時的大氣環流場的分析，例如雨凇發生時環流場應具備穩定存在的上游阻塞高壓和加強維持的南方副熱帶系統[4，5]，另一方面則側重于對雨凇日數的氣候趨勢分析[6，7]。而對貴州省雨凇災害發生時的氣象條件尚未做全面的探究，因此在貴州省境內弄清雨凇災害發生的氣象條件對冰凍災害的研究具有重要的現實意義。在地面氣象觀測規范中，雨凇被定義為過冷卻液態降水碰到地面物體后直接凍結而成的堅硬冰層，呈透明或毛玻璃狀，外表光滑或略有隆突。基于觀測現象挑選出恰當的氣象條件，繼而建立綜合雨凇災害的指標，實現了利用觀測現象的指導來挖掘相應的理論要素，為進一步的理論研究奠定基礎。此外，經過可用性論證的雨凇災害指標對于確定因缺測而不完整的雨凇歷史資料能起到補充的作用。

2 資料

本文所使用的資料為貴州省84個觀測站1951—2011年逐日最低氣溫、平均氣溫、日照時數、降水量以及雨凇資料。需要說明的是，雖然各個站點因始建年份不同，存在缺測的情況，但本文涉及相應計算時均會除去缺測樣本，保留有效樣本。站點的分布狀況如圖1所示。

圖1 貴州省84個觀測站及其海拔高度分布(單位：m)

3 雨凇災害指標的建立

3.1 站點的分類

貴州雨凇的分布形態與地形密切相關，其中以海拔高度和相對高度的影響最為突出。據統計[1]，雨凇出現的平均日數隨著海拔的增高而增多，由于貴州的地形西高東低，因此貴州西部的雨凇發生頻次居全省之首，例如威寧、大方一帶冬季持續受雨凇影響。除此以外，相對高度的影響也不可忽略，位于省之東部的萬山站也是雨凇發生日數的大值中心，雖然其海拔高度僅為883.4 m，但是萬山站處于相對高點，比周圍測點高出400～600 m。由此看來海拔高度和相對高度對雨凇的發生日數有著很大的影響。考慮到二者對雨凇發生日數的影響，本文在建立雨凇災害指標時試圖將海拔高度和相對高度納入考慮范疇，把貴州按海拔高度分為4個梯隊，(+∞，2 100 m]，(2 100 m，1 400 m]，(1 400 m，700 m]，(700 m，-∞)，分別定義為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ區，分類后萬山站因為處在相對高點，在第Ⅳ區中自然分離出來，定義為R(Relative)區，如圖1所示。其中，Ⅰ區中只有海拔高達2 236.2 m的威寧一站。海拔高度梯隊的分級主要是以各級平均分布，等級等量劃分為原則來確定的。必須說明的是，根據貴州省84個觀測站海拔高度排名位于前5位的站點和相應的海拔高度：威寧(2 236.2 m)，水城(1 813.6 m)，大方(1 704 m)，普安(1 648.5 m)和晴隆(1 553.6 m)，Ⅰ區只有威寧一站是因為該站海拔高度遠高于其余站點，即使調整等級分布，威寧站也因為較高的海拔高度而獨立為一組。為建立出恰當的雨凇指標，將以海拔高度分類后和未分類的挑選條件做對比，以探明究竟是否需要以海拔高度和相對高度為分類依據來建立指標。

3.2 雨凇發生的氣象條件

考慮到雨凇發生的可能的氣象條件，本文選取了4個因子作為組合，即臨界條件(日最低氣溫)，背景場條件(日平均氣溫)，外強迫條件(日照時數)和物質基礎(降水量)。該組合對雨凇發生的氣象條件的刻畫準確程度將會在評估結果中體現。為建立雨凇災害指標，本文在雨凇發生日對日最低氣溫、日平均氣溫、日照時數以及降水量進行概率分布計算，以確定雨凇災害發生的各氣象條件閾值，繼而建立雨凇災害綜合指標。

首先對未進行海拔高度和相對高度分類的全省84站1951—2011年的雨凇樣本進行氣象要素概率分布計算。需要說明的是，考慮到樣本量越大，概率計算的結果可信度越大，因此雨凇樣本選取1951—2011年發生雨凇的所有樣本為基礎。

雨凇的發生依賴于過冷卻水進入氣溫在0℃以下的氣層，后與低溫物體的接觸[8]，因此日最低氣溫為雨凇的發生提供了臨界條件，是建立雨凇災害指標中一個重要的約束條件。在全省84站1951—2011年所有雨凇發生的樣本中，除去日最低氣溫缺測的記錄，共有31 872個有效樣本(以下有效樣本的計算方法相同，不再贅述)。當雨凇發生時，日最低氣溫的氣候概率分布如圖2所示，當日最低氣溫≤0℃時，雨凇發生的概率達97.1%。另外從圖2還可以看出，雨凇發生時日最低氣溫集中出現在-4～0℃。若是將貴州省按海拔高度和相對高度劃為5個區域(如圖1)來觀察雨凇日最低氣溫分布概率(表1)，不難看出，5個區域的分布狀況與總的分布概率基本一致，均以日最低氣溫≤0℃為發生雨凇的閾值。因此將日最低氣溫≤0℃作為全省雨凇發生的氣象條件之一。

圖2 全省雨凇日最低氣溫分布概率(單位：%)

(單位：%)

必須指出的是，盡管日最低氣溫在1℃以上的樣本中也有一定比重的雨凇發生，但是為了避免閾值的上調導致所建指標對于雨凇發生的空報數增多，應以高頻發生的區間作為臨界點。極低的溫度也被劃入發生條件，主要是因為在處于低緯高原上的貴州，極低的溫度鮮有發生，對于指標的建立效果影響不大。這一情況的說明同樣適用于其余氣象條件閾值的確定。

筆者認為日平均氣溫是雨凇發生的背景場的體現方式之一，也是雨凇維持的客觀條件。合適的日平均氣溫是雨凇發生的基礎條件和天然溫床。圖3為雨凇發生時日平均氣溫分布概率，全省有效樣本數為31 870。不難看出，日平均氣溫為-3～1℃時，雨凇發生頻率高。若以≤1℃作為發生雨凇的日平均氣溫閾值，發生概率達87.1%。而從表2所示的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ和R區的雨凇日平均氣溫分布概率來看，Ⅰ區的站點在整個日平均氣溫的溫度區間所發生的雨凇概率較為均勻，說明該區的雨凇發生基本不受日平均氣溫的約束，其余區域都與全省閾值一致。因此在Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ和R區應以≤1℃作為發生雨凇的日平均氣溫閾值，Ⅰ區不受該條件限制。

圖3 全省雨凇日平均氣溫分布概率(單位：%)

(單位：%)

全省雨凇日日照時數分布概率圖(圖4)所示，日照時數為0時，雨凇發生概率高達89.5%，其中有效樣本數為31 602。Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ和R區的概率分布狀況與不進行區域劃分的全省情況基本一致，而Ⅰ區在日照比較豐沛時，仍有雨凇發生。因此，在Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ和R區，陰天(無日照)是雨凇發生的又一重要條件，因為太陽輻射的出現會導致雨凇所結冰層迅速融化，無法維持。但是在海拔較高的Ⅰ區，可能是因為持續的低溫條件充足，太陽輻射對雨凇的出現影響不大，日照時數不能成為Ⅰ區雨凇發生的約束條件(表3)。因此，根據海拔高度的劃分來確定雨凇指標的約束條件，對于地形分布復雜，起伏大的地區是很有必要的。

圖4 全省雨凇日日照時數分布概率(單位：%)

(單位：%)

降水量是雨凇天氣出現的物質基礎，如圖5所示，82.2%和13.2%的雨凇天氣出現在日降水量分別為有量降水和微量降水的情況下，全省有效樣本數為31 877。這樣的分布狀況與分類后的概率分布基本一致，如表4所示。因此有降水(包含微量降水)成為雨凇災害的另一個約束條件。

圖5 全省雨凇日降水量分布概率(單位：%)

(單位：%)

3.3 雨凇災害指標的建立

通過對雨凇發生的氣象條件的普查分析，可以建立雨凇災害指標，即同時滿足以下條件，則當日定為雨凇日：①日最低氣溫≤0℃；②日平均氣溫≤1℃(其中Ⅰ區不受該條件約束)；③當日無日照(其中Ⅰ區不受該條件約束)；④當日有降水，包含微量降水。

3.4 雨凇災害指標的評估

為了對雨凇災害指標的可用性進行評估，選取冰凍事件發生較為嚴重的1983年、2007年和2010年冬季[1，9]的雨凇日和非雨凇日來進行指標計算。選擇這3 a，一方面是因為其雨凇樣本充足，另一方面是考慮到20世紀80年代以后貴州各站資料缺測少，能較為客觀地評估雨凇指標。經計算，表5為貴州省1983年、2007年和2010年冬季雨凇災害指標評估結果。本文所建立的雨凇災害指標在1983年、2007年和2010年的漏報站次(漏報率)分別為179站(2.3%)、142站(1.9%)和197站(2.6%)，空報站次(空報率)分別為524站(6.9%)、301站(3.9%)和262站(3.5%)，準確率分別為88.0%、90.6%和84.2%。總體來講，由指標所計算的雨凇站次與實際雨凇站次相比，略偏大。

表5 貴州省1983年、2007年和2010年冬季雨凇災害指標評估結果 (單位：站，%)

(其中總站次為當年冬季參與計算的所使用的資料均不缺測的站次之和，漏報率=漏報站次/總站次，空報率=空報站次/總站次，準確率=(指標雨凇站次-空報站次)/實際雨凇站次)

為進一步評估雨凇災害指標的可用性，利用雨凇災害指標計算得到1961—2011年貴州省冬季84站雨凇日數，將其與基于實況雨凇觀測值的結果進行對比。其中萬山、黃平和白云分別于1977年、1974年和1982年建站，利用點與點、點與場的關系進行缺測資料的定量擬合恢復，該方法在嚴小冬等[1]的工作中已得到使用。利用定量恢復后的1961—2011年貴州省冬季84站基于雨凇災害指標的雨凇日數的原始場進行EOF展開，前5個EOF分解后的載荷向量LV的解釋方差和累積方差如表6所示。前5個特征向量場的累積貢獻率達98.3%，第1特征向量場占總方差的91.8%，說明第1模態能較好地反應基于指標的雨凇災害日數的氣候特征，此處僅對其進行分析。圖6表示1961—2011年貴州省冬季84站基于指標的雨凇日數EOF第1模態的空間分布，與嚴小冬等[1]的研究結果相比基本一致，數值略偏大。全省整體呈現西多東少，中部多南北少的形態，雨凇災害集中發生在26.5～27.5°N緯度帶。威寧、大方、開陽和萬山為4個雨凇災害日數大值中心，尤以威寧站位居全省之首。而望謨、羅甸和赤水無雨凇災害發生。全省多年平均的雨凇日數結果與EOF第1模態基本一致(圖略)。

表6 1961—2011年貴州省冬季84站基于雨凇災害指標的雨凇日數前5個EOF分解后的載荷向量LV的解釋方差和累積方差 (單位：%)

圖6 1961—2011年貴州省冬季84站基于雨凇災害指標的雨凇日數EOF第1模態的空間分布

圖7為1961—2011年貴州省冬季84站基于雨凇災害指標的雨凇日數EOF第1模態所對應的時間系數，基本與過去的相關工作一致[1，10]。結果表明近51 a雨凇日數年際振蕩明顯，極值均與凝凍異常年份有很好的對應，例如1983年、2007年和2010年均是凝凍嚴重的年份。20世紀60年代、70年代以及80年代前期波動較大，且極大值總體維持在較強的幅度。從20世紀80年代后期開始逐漸下降，一直持續到21世紀10年代前期。而21世紀10年代后期逐漸開始上升，可能還將持續。

圖7 與圖6對應的第一模態的時間系數

因此，根據雨凇災害指標所得的貴州省冬季雨凇災害的氣候特征與實況觀測基本一致，將該指標用于反演出因缺測而無法獲取是否為雨凇日的歷史資料，是完善雨凇資料庫的一種可行性方法。

4 結論與討論

本文在大量雨凇樣本的氣象條件概率分布分析和海拔高度分類的考慮之下，建立貴州雨凇災害指標，即同時滿足以下條件，則當日定為雨凇日：①日最低氣溫≤0℃；②日平均氣溫≤1℃(其中威寧站不受該條件約束)；③當日無日照(其中威寧站不受該條件約束)；④當日有降水，包含微量降水。通過指標得到的雨凇日數在全省的分布形態基本與實際情況一致，數值略偏大。究其原因，雨凇的發生還與逆溫層、靜止鋒、大氣垂直結構等密切相關[8，11]，所以今后需考慮這些要素的影響，進一步完善該指標。但總體來講，該指標的建立不僅對完善缺測雨凇資料起到一定的補充作用，而且對于深入的了解雨凇發生時的氣候背景，也具有重要的意義。

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Preliminary Study of Glaze Disaster Index in Guizhou

ZHANG Jiaoyan1，2，LI Yang3，BAI Hui1，YAN Xiaodong1

(1.Guizhou Climate Center，Guiyang， Guizhou 550002；2.Guizhou key Lab of Mountainous Climate and Resources，Guiyang，Guizhou 550002；3.Guiyang Meteorological Bureau，Guiyang，Guizhou 550001)

Based on the probability distribution analysis of meteorological factor and altitude classification for a large number of glaze samples，glaze disaster index in Guizhou was established when satisfied the conditions that ≤0℃ daily minimum temperature，≤1℃daily average temperature (not for Weining station)，non-daily sunshine duration(not for Weining station)and no-less-than-the-minimum precipitation.Results show that the distribution of the averaged glaze days arising from this index was consistent with observational results，improving the completion of the missing glaze data to some extent and the understanding of the meteorological conditions when glaze disaster occurs.

Guizhou；Topography；Glaze Disaster；Index

2014-02-18

張嬌艷(1986—)，女，工程師，主要從事氣候預測與氣候變化工作。

貴州省氣象局2012年業務項目“氣候診斷業務”；貴州省氣象局2013年業務項目“貴州省太陽輻射資源的評估”。

1003-6598(2015)03-0001-05

P456

A