九仙山2019—2020年兩次雨霧凇天氣過程對比分析及可預報性評估*

林子倫 楊慶波 童華君 韓 賡 周建丁

(1.泉州市氣象局，福建 泉州 362000；2.九仙山氣象站，福建 泉州 362500；>3.福建省災害天氣重點實驗室，福建 福州 350000)

0 引言

我國旅游業的發展對氣象服務要求進一步提高[1]。氣象景觀作為一種重要旅游資源[2]，具有瞬變性和季節性等特點[3]。對氣象景觀展開預報服務工作，是方便旅客計劃出行和景區特色服務安排的重要舉措[4-5]。

艾定增[6]將氣象景觀定義為時序、天象、氣候以及天氣等。在此基礎上，又根據氣象景觀的形成原因、外部表現形態以及距地高度，進一步細分為雨凇、霧凇和云霧等水汽凝結景觀，霓虹、蜃景等光學景觀以及閃電、極光、龍卷風等大氣放電及流動的景觀[7-8]。其中，雨凇、霧凇以及云景是我國名山地區(如黃山、廬山、峨眉山以及華山等)的重要景觀[9]。

雨凇是指形成在地面或物體(如樹木等)上的呈透明或毛玻璃狀的緊密冰層；霧凇則是形成于電線、樹枝或其他細長物體上的由冰粒或冰晶組成的白色松脆凝結物[10]。兩者在不同氣象條件下形成，雨凇主要是由過冷雨滴或毛毛雨滴撞擊在溫度低于0℃的物體表面而凍結形成的，而由大風卷挾的過冷卻霧滴凍結形成在細長物體上的稱為粒狀霧凇，在有霧、微風或靜穩條件下由水汽凝華附著在細長物體上的稱為晶狀霧凇[11]。統計發現，雨凇常見于南方地區，包括江漢、江南、黃淮西部以及云貴高原地區；霧凇多出現在長江以北地區，主要有大興安嶺地區、四川峨眉山地區以及天山地區，而長江以南地區除了江南北部和福建東部等外，較少出現霧凇[12]。霧凇頻發在12月和1月，而雨凇則在1月和2月較多，全國平均霧凇日數多于雨凇日數；在年代際尺度上，雨凇和霧凇的年平均日數有顯著減少趨勢，尤其體現在20世紀90年代，霧凇減少趨勢較雨凇明顯[13-14]。

目前針對雨凇和霧凇的預報方法主要基于氣象條件分析和動力模式應用上[15-16]。在氣象條件分析方面，廖慕科等[17]認為對雨凇形成起關鍵作用的主要是地面氣溫及中低層逆溫的變化。例如，當氣溫在-7.2～-3.1°C、風速小于1.2m/s，相對濕度大于92%時有利于河北地區的霧凇形成，而該地區的雨凇形成條件則是氣溫在-4.1～0°C，相對濕度大于87%，兩者出現時均伴有逆溫層[18]。此外，雨凇和霧凇的形成亦與大氣環流背景有關，當對流層高層風向從西南轉西北，低層有弱冷空氣擴散，地面處于高壓區或倒槽內并維持南或西南風，且相對濕度大于90%時，有利于泰山霧凇的形成和維持[19]。華山霧凇在局地呈西北風時出現最多，雨凇則常見于局地呈西風時[20]。

在動力模式應用上，Makkonen[21]建立了冰層累積(雨凇和霧凇的形成)的物理模型，發現在空氣濕度條件(水汽提供)起始時較低，而后迅速增加過程中，容易形成較大的冰柱，且這種反饋機制在大風速背景中更為顯著。在此基礎上，Podolskiy 等[22]利用WRF(Weather Research and Forecasting model)模式，匯報了日本棗山一次11～18cm雨凇的形成，預報時效為26～41小時。但由于模式在液滴軌跡角對碰撞效率的影響方面擬合效果較弱，因此其預報結果存在一定誤差[21-22]。此外，可用數據的稀缺性和結冰關鍵參數的測量難度亦是結冰物理模型普遍面臨的問題[23]。

對于福建省景區氣象景觀(雨凇或霧凇)的預報服務，目前的研究較少涉及。本文以九仙山為例，通過對其雨凇、霧凇過程個例歸納總結，分析其形成的大氣環流背景及物理機制，以此為基礎構建和完善福建省高山景區雨霧凇景觀預報概念模型，可評估數值模式預報產品釋用效果，以及為雨凇或霧凇的預報提供技術參考。

1 數據資料

實況數據為全國探空站資料、九仙山自動站四要素(溫度、相對濕度、氣壓、風)觀測資料、德化風廓線雷達資料和歐洲中心細網格再分析資料，時間范圍分別為2019年12月4-8日和2020年1月26-31日。

數值模式產品為福建省氣象局智能網格產品(基于歐洲中心天氣模式MOS方法訂正產品吳啟樹團隊FZECMOS和福建省氣象臺ECMOS)，選取預報要素有溫度、相對濕度、風力風向，均為20時起報產品，時效分別為超前24h、超前48h，預報時間范圍分別為2019年12月5-8日和2020年1月28-31日。以上數據時間尺度均為逐小時。

2 天氣形勢及主要影響系統

福建德化九仙山風景區是閩南知名旅游地，是泉州市第一批重點風景名勝區，山頂建有全國重點、福建省唯一的高山氣象站——九仙山國家基本氣象站。九仙山年均霧日305天、相對濕度87%，長年云遮霧繞，風云變幻，經常出現云海、佛光、雨霧凇等氣象景觀。在2019年12月5-7日和2020年1月27-30日分別出現了較大范圍雨凇和霧凇氣象景觀，最佳的觀賞時間段分別是天氣轉晴好后的12月7日(2019)和1月30日(2020)。兩次過程中觀測到的雨凇、霧凇直徑、厚度等數據以及相應的環境變量(氣溫、風等)如表1所示。

表1 兩次過程中雨凇和霧凇的各項參數及環境變量

針對九仙山高海拔(1653.5m)特征，其山頂位置(即相應地面的天氣影響系統)約等同于850hPa，因此下文大氣環流形式分析的重點主要集中在850hPa以上高度。

對2019年12月5-7日的雨凇過程，在500hPa上，高緯度地區以兩槽一脊形勢為主，中低緯度有淺槽波動，其中12月5日08時兩支短波槽分別位于我國江漢流域和云貴高原地區(圖1a)，槽前有較強的西南氣流，槽后則有強的冷平流輸送，兩槽將合并東移加深；700hPa上華南至福建中部山區有冷式切變線，西南暖濕氣流與西北干冷氣流在此交匯，福建中部山區普降小雨。

從廈門和邵武12月5日20時探空曲線可推斷出九仙山上空大氣層結分布特征，600hPa上溫度隨高度遞減，500hPa溫度在-10℃左右，且為水汽飽和層(即冰晶層)，水汽凝結為冰晶或雪花；600～700hPa存在暖層，溫度約為0～3℃，使得上空冰晶在落入此高度層時融化為雨滴，在700hPa之下近存在淺薄逆溫層，溫度低于0℃(即為一個冷層)，液態雨滴穿過此層時變為過冷卻狀態并維持下落至地面，在接觸固體之后迅速凍結變為雨凇。當低槽東移過境，槽后偏北氣流引導地面冷空氣南下，受其影響九仙山地面溫度維持在0℃以下，使得雨凇得以維持。7日時短波槽東移入海，福建省上空受槽后高壓控制，天氣轉為晴好，同時冷平流減弱，冷空氣影響趨于結束，九仙山地面溫度開始回升至0℃之上，雨凇融化。

圖1 2019年12月5日08時500hPa位勢高度與700hPa溫度(紅色數值)、露點(黑色數值)和風(矢量)(a)；12月5日20時廈門(b)和邵武(c)的探空曲線

對2020年1月27-30日的霧凇過程，28日20時500hPa上華東地區存在高空淺槽，福建地區位于槽底位置，700hPa上閩北地區有一冷式切變線，九仙山地區主要受西南暖濕氣流影響，底層濕度較大(圖2a)。隨時間推移，高空低槽東移，帶動700hPa冷式切變線東移南壓，同時引導槽后冷空氣南下，850hPa 0℃線南擴至福建中部山區，同時有微量降水出現。

從廈門和邵武1月28日20時探空曲線推斷九仙山地區上空大氣層結分布特征，700hPa以上溫度低于0℃且隨高度遞減，700～850hPa之間有一個淺薄逆溫層，該層最低溫度低于0℃，其層結曲線隨高度變化特征與12月5日08日雨凇前期過程相似，不同在于此次霧凇過程500hPa為明顯干冷層，而濕區僅存在于低層(12月5日雨凇過程中閩南地區濕層深厚延展至500hPa)。因此本次過程降水微弱，基本為逆溫層底(低于0℃)飽和水汽的凝華，即九仙山地面以霧凇景觀為主。

對比分析兩次雨、霧凇過程的天氣形勢可發現，其共同處在于天氣形勢變化上均存在高空短波槽東移，冷空氣擴散南下以及700～850hPa層結逆溫的現象，其不同處在于雨凇過程中濕層深厚，隨高度遞減有明顯的冰晶層-暖層-過冷層分布特征，而霧凇過程僅有低層為濕層，高空表現為明顯干冷層結。此外，雨凇過程前期降雨量明顯大于霧凇過程(參考后文圖3、圖4)。因此，當冬季高空有短波槽波動東移、冷空氣南下并伴有降水，700～850hPa之間有逆溫層出現以及環境溫度劇烈下降至0℃以下時，九仙山可能出現雨凇、霧凇。至于其具體的生成條件，需作物理過程的定量分析。

圖2 同圖1(2020年1月28日20時霧凇過程)

3 物理過程定量分析

雨凇是過冷卻液態降水碰到溫度等于或低于0℃的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，較其他形式的冰粒堅硬且密度大(ρr≈0.85g/cm3)，其橫截面常呈楔狀或橢圓狀，多形成于樹木的迎風面上。

為方便定量分析，將雨凇單體假設為圓柱體冰柱，其橫截面半徑為r，圓柱體長為L。可得圓柱狀的雨凇單體凝固放熱的表面積S=S1+S2，其中，S1為兩端截面的表面積，即S1=2πr2，S2為側面積，即S2=2πrL。由于雨凇形狀易受風的影響，尖端常指向平均風的方向，其柱體長度L往往大于截面半徑r，因此雨凇單體兩端截面的放熱量可簡單忽略不計，即其整體的凝固放熱面積S≈S2=2πrL。

設某一瞬時雨凇單體的半徑為r，在dt秒內雨凇單體凝固的厚度為dr，則雨凇單體在dt秒內凝固的質量：

dm=Sdrρ=2πrLdrρr

因此可計算雨凇單體凝固dr厚度凝固釋放的熱量dQ=dmβr，其中βr為凝固熱，表征單位質量在凝固點0℃時從液態變為固態所釋放的熱量。

由牛頓冷卻定律可知，在單位時間內有：

Qt=hS(Tw-T0)

其中Qt為單位時間內面積S上的傳熱熱量，h為對流傳熱系數，Tw為環境溫度，T0為流體溫度，由于水的凝固點為0℃(即273.15K)，在考慮凝固放熱問題時可將T0=273.15K。假設雨凇單體表面對流交換熱量時無熱量損失，則由能量守恒定律可得：

代入上述等式可得：

簡化可得：

在一個標準大氣壓下，水的凝固熱βr約為3.36×105J/kg，考慮凝固過程雨凇單體密度ρr=0.85g/cm3不變，即可得ρrβr為常數項。此外，對流傳熱系數h與流體粘度μ、空氣流速v(即風速)以及其他物理性質φ有關，其中h與風速vn(n為速度指數，一般取值0.5～0.6)成正比。由此可知，以水汽飽和為前提(即相對濕度≈100%)，在相同凝固時間情況下，當風速v越大、環境溫度Tw越低時，雨凇單體凝固半徑r越大。

霧凇是低溫時空氣中水汽直接凝華，或過冷霧滴直接凍結在物體上的乳白色冰晶物，常呈毛茸茸的針狀或表面起伏不平的粒狀，其密度ρf≈0.25g/cm3。為方便定量分析，將霧凇單體假設為冰球，設其球面半徑為r，在dt秒內霧凇單體凝固的厚度為dr，與雨凇凝結過程相似，最終可得：

其中，βf為水汽的凝華熱(單位質量水汽先凝結為水再凝固為冰釋放的總熱量)。霧凇單體半徑與環境溫度和風速的關系與雨凇是相似的，其不同處在于，由于霧凇單體質量小，因此其對風力大小更為敏感。根據經驗判斷，當風力過大時容易將霧凇從樹枝吹落，即在一般情況，霧凇常形成于靜風或微風條件下。對雨凇而言，盡管在相同條件下風速越大，雨凇單體半徑越大，但在風力超過其與樹干(或樹葉)摩擦力時，水滴亦無法凝固于樹枝上。因此，假設樹枝上存在一個雨凇(霧凇)單體(圖5)，在理想恒定風速情況下，保持穩定靜止時其能承受的最大風力：

F(v)=μN=μρVg

其中μ為摩擦力系數。因此可知，單位體積V的雨凇單體能承受的最大風力F(v)約為霧凇單體的ρr/ρf≈3.4倍。

對2019年12月5-7日九仙山的雨凇過程，5日、6日午后均有陣性的小雨(圖3a)，樹干樹葉上長時間存在水滴，同時空氣達到飽和狀態，相對濕度逼近或達到100%，環境溫度在5日午后下降至0℃以下并長期維持至7日(圖3b)。不過測風儀器在低溫中出現故障，5日夜里至7日清晨風速風向缺測。當然，可就近參考德化本站的風廓線雷達測風數據，6日在850hPa高度上(大致相當于九仙山本站高度)的1h平均風速介于8～12m/s之間，即有五到六級風(圖3c)。因此，根據雨凇凝固關系以及上述環境條件，判定結凇期大約為5日夜里至7日凌晨，共37個小時。當溫度迅速回升，同時相對濕度低于95%(誤差范圍考慮為±5%)即空氣不飽和時，雨凇單體凝固半徑不再變化；當環境溫度超過0℃時，雨凇開始融化。

(a)降水量(柱形) (b)溫度(實線)、相對濕度(虛線)和結凇期(陰影區)

(c)德化風廓線雷達850hPa逐時10min平均最大風速 (d)露點溫度(實線)和氣壓(虛線)

對2020年1月27-30日的霧凇過程，27-29日九仙山長時間籠罩在霧中，29日中午有微量降水(圖4a)，環境溫度略有波動，整體維持下降趨勢；從28日夜里開始至30日清晨，溫度長期維持在0℃以下(圖4b)。平均風速在28日12時至29日12時較小，均值為4.22m/s，在29日12時至30日12時風速略有增大，均值為8.29m/s(圖4c)。同理可知，較明顯的結凇期為28日夜晨至30日夜晨，且由于降水量較少樹枝樹葉懸掛水滴偏少，因此表現為以霧凇景觀為主。此外，相較于2019年12月的雨凇過程，由于環境溫度波動較大，空氣常介于飽和與未飽和之間(圖4d)，此次霧凇過程的結凇期是斷續的，共36個小時。

值得關注的是，2019年12月的雨凇過程和2020年1月的霧凇過程，其結凇期終止時段都是在最低溫度出現之后，此時對應的均是中低層的高空槽過境后轉為晴好天氣，溫度迅速回暖，同時空氣轉為不飽和狀態，風力開始增大，雨、霧凇生成條件不再滿足，并在環境溫度大于0℃時開始融化。

綜上所述，可知這兩次過程中預報雨、霧凇過程的幾個關鍵要素：在有一定量降水前提下，當環境溫度低于0℃，空氣飽和(即相對濕度臨近100%)且能維持較長時間，平均風速小于6級時，容易形成雨凇景觀；而當僅有微量降水或長時間位于霧中，且環境溫度低于0℃，空氣飽和以及平均風速小于3級時，則常以霧凇景觀為主。此外，對結凇期的判定，可認為當環境溫度低于0℃同時空氣相對濕度逼近100%時為結凇期的開始點，以環境最低溫出現(之后相對濕度明顯下降)為結凇期的結束點，最佳的觀賞時間段則是在結凇期結束后至環境溫度升高超過0℃之前(一般為清晨，此時天氣轉為晴好，且雨凇、霧凇未完全融化)。

注:-2d、-1d、0d、 +1d和+2d分別對應1月27日、28日、29日、30日和31日的08時， 橫坐標時間起始為1月26日20時，時間終止為31日20時，刻度值為12h圖4 同圖3(2020年1月27-30日霧凇過程)

4 可預報性分析與模式應用

針對2019年、2020年九仙山雨凇、霧凇過程，選用吳啟樹團隊EC模式MOS方法訂正產品(FZECMOS：溫度、相對濕度、風)和福建省氣象臺EC模式MOS方法訂正產品(省臺ECMOS：風)進行可預報性評估，其超前預報時間能力分別為48h、36h和24h。

對2019年12月5-7日雨凇過程，FZECMOS三個不同時次(0420、0508和0520)起報的模式產品在前16～18個時次具有較小的預報誤差，超過這個時段后預報誤差迅速增大。

在逐時溫度的預報方面，溫度變化實況表現為自5日09時起至7日12時實況溫度在0℃以下波動，其中在7日01時達到最低溫度-4.6℃。0420時次起報和0508時次起報溫度變化能較好反映出溫度下降低于0℃的時次，但在之后0420時次產品預報的溫度曲線整體均位于0℃以上，而0508時次產品亦反映在6日08時之后溫度上升至0℃以上。三個時次的預報產品均未能反映出本次過程最低溫以及出現的時間點(圖5a)。

對逐時的相對濕度預報與溫度預報方面相似，相對濕度實況變化為自5日15時起至7日01時相對濕度維持在90%之上。0420時次產品預報相對濕度初次達到90%是在6日08時之后，0508、0520時次產品則較好地把握了本次過程相對濕度達到90%的起始時間(5日15時)，但對于相對濕度低于90%時間判斷，三個產品均反映出是在6日20時之后(實況則是在7日01時)(圖5b)。

總體而言，FZECMOS模式訂正產品在此次過程中，前16～18時次預報結果較為準確，其中0508時次產品(超前36h)對低于0℃和相對濕度達到100%的時次判斷正確，能夠反映出結凇期的開始時間點；0520時次(超前24h)較好反映整個結凇期的維持時間(低于0℃和相對濕度達到100%)，但對于結凇期的結束點，三個時次產品均未能準確體現。不過值得注意的是，盡管FZECMOS模式溫度產品在時效18h之后與實況分歧增大，但總體變化趨勢預報與實況仍是較為吻合，例如其判定的7日最低溫度出現時間亦在7日1～2時左右。

對2020年1月27-30日霧凇過程，FZECMOS三個不同時次(2720、2808和2820)起報的模式產品與雨凇過程(2019年12月)的表現特征相似，其較高準確性的預報時效在16～18h。逐時溫度、相對濕度預報在趨勢上與實況基本吻和，但對于最低溫度以及空氣轉為未飽和狀態的出現時次(即相對濕度小于90%)的存在較大誤差(圖5c、圖5d)。

圖5 2019年12月5-7日雨凇過程(a,b)和2020年1月27-30日霧凇過程(c,d)FZECMOS模式產品環境參數預報結果(黑色實線為實況要素變化，彩色線為模式在不同時次起報的預報結果)

在逐時平均風速預報方面，三個時次的FZECMOS風預報產品無論是在趨勢或數值方面，均與實況存在較大偏差(圖略)。而省臺ECMOS模式則在對風速變化趨勢預報與實況較為接近，盡管其未能反映出29日00時-06時的微風和靜風階段，但預報的風速數值均在8m/s以下，且對該時段之后風力增強趨勢以及后期30日08時的減弱趨勢有所反應。

綜上可知，在這兩次過程中，FZECMOS和省臺ECMOS模式產品對雨、霧凇過程中結凇期的氣象要素條件具有一定的預報能力：FZECMOS模式超前時效48h和36h產品對結凇期起始時間點預報基本準確，超前時效24h產品能較好反映結凇期的維持時間，但對于結凇期的結束時間點，三個時次產品均無法準確體現。此外，對比兩次過程中實況溫度和預報溫度的變化趨勢，發現模式預報結果與實況均較為相似，對+1d(即兩次過程中12月7日、1月30日)的溫度預報誤差穩定偏高4～5℃，存在可訂正優化的空間。

5 結論

對比分析兩次雨凇、霧凇過程的天氣形勢可發現，冬季時高空有短波槽波動東移、冷空氣南下并伴有降水，700～850hPa存在逆溫層以及環境溫度劇烈下降至0℃以下，是九仙山出現雨凇或霧凇的氣象條件。在降水明顯且低空有過冷層的情況下易生成雨凇(2019年12月6日)，在僅有微量降水，同時處于在靜風或微風條件下則常以霧凇為主(2020年1月29日)。

對雨凇、霧凇形成的物理過程進行定量分析發現，兩者單體的生成半徑均與環境溫度和風速有關：在理想條件下，同等時間中風速越大、環境溫度越低，單體生成半徑越長。兩者不同之處在于霧凇較雨凇相比密度較小，即單體質量小，因此其對風力大小更為敏感。根據兩次過程實際雨凇和霧凇生成環境氣象條件判斷，霧凇生成最大理想風速為3級(3.4～5.4m/s)，而雨凇則為6級(10.8～13.8m/s)。

兩次過程中對雨凇或霧凇的結凇期判定，可認為當環境溫度低于0℃同時空氣相對濕度逼近100%時為結凇期的開始點，以環境最低溫出現(之后相對濕度明顯下降)為結凇期的結束點，最佳觀賞時間段則是在結凇期結束后至環境溫度升高超過0℃之前(一般為清晨，此時天氣轉為晴好，且雨凇、霧凇未完全融化)。

吳啟樹團隊FZECMOS模式超前時效48h和36h產品對結凇期起始時間點預報基本準確，超前時效24h產品能較好反映結凇期的維持時間，但對于結凇期的結束時間點三個時次產品均無法準確體現。此外，對比兩次過程中實況溫度和預報溫度的變化趨勢，發現模式預報結果與實況均較為相似，存在可訂正優化的空間。