局地氣候?qū)π熘菔姓军c(diǎn)間低溫異常差異影響研究

孫 磊，呂 翔，胡慎慎，王珂瑋

（徐州市氣象局，江蘇 徐州 221002）

溫度是天氣變化的一個(gè)重要指標(biāo)，是最基本的天氣預(yù)報(bào)要素之一，對(duì)人類日常生產(chǎn)、生活以及自然生態(tài)環(huán)境都有重要的影響，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們對(duì)溫度的關(guān)注程度以及精細(xì)化預(yù)報(bào)要求也在不斷提高［1-6］。王敏等［7］采用非齊次高斯回歸技術(shù)對(duì)國(guó)家氣象中心區(qū)域集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的2 m 溫度預(yù)報(bào)開(kāi)展了一階偏差和二階離散度的校準(zhǔn)研究，溫度預(yù)報(bào)可靠性和預(yù)報(bào)技巧均有顯著提高；連志鸞等［8］利用EC?MWF 資料和自動(dòng)站資料，采用多級(jí)相似和站際間的氣溫差額預(yù)報(bào)方法制作最高、最低氣溫預(yù)報(bào)，得到了較高的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率；錢莉等［9］選取逐日ECMWF 數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品實(shí)況格點(diǎn)資料，使用差分法、天氣診斷、因子組合的方法，構(gòu)造預(yù)報(bào)因子庫(kù)，建立分月、分站點(diǎn)逐日最高、最低溫度的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)。氣象科研工作者正通過(guò)不斷努力將精細(xì)化預(yù)報(bào)中的“精”得到進(jìn)一步提高［10-12］。

徐州市地處江蘇省西北部，東西跨度長(zhǎng)，各縣區(qū)站點(diǎn)間相距較遠(yuǎn)，不同站點(diǎn)間溫度受局地氣候條件影響明顯，尤其是低溫，易出現(xiàn)大于2 ℃的絕對(duì)偏差值，此時(shí)客觀數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品的指導(dǎo)能力相對(duì)較弱，如果不加以人為修正，通過(guò)主觀判斷調(diào)整預(yù)報(bào)偏差，預(yù)報(bào)質(zhì)量便會(huì)受到大幅影響。通過(guò)對(duì)近2 年來(lái)徐州市6 個(gè)人工站間日最低氣溫實(shí)況與相應(yīng)的氣候背景資料的分析，應(yīng)用EOF 正交函數(shù)分解及統(tǒng)計(jì)分析等方法，研究環(huán)境風(fēng)、降水、天空云量、冷空氣影響等氣象條件，找出造成站點(diǎn)間溫度差異的主要因子特性，分析總結(jié)相關(guān)性特征并提煉修正方法，減少因各站點(diǎn)偏差而導(dǎo)致的預(yù)報(bào)失分，這對(duì)于提高整體預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率、提升精細(xì)化預(yù)報(bào)水平具有較大意義。

1 資料與方法

經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（EOF）是常用的時(shí)空分析方法，既能保留原始數(shù)據(jù)絕大部分信息，又能濃縮空間場(chǎng)，起降維作用，通過(guò)取前幾個(gè)特征值較大的特征向量即可描述主要分布特征。通過(guò)EOF 及相關(guān)性特征分析，找出局地氣象條件對(duì)站點(diǎn)間低溫異常差異影響的主要特征。數(shù)據(jù)資料為2016—2017 年徐州市6個(gè)國(guó)家基本站（徐州站、豐縣站、沛縣站、邳州站、新沂站、睢寧站）日最低、最高氣溫實(shí)況與相應(yīng)的氣候背景資料，主要包括云量、平均相對(duì)濕度、風(fēng)向風(fēng)速、冷空氣影響等要素資料。

以徐州站為標(biāo)準(zhǔn)站，統(tǒng)計(jì)其余各縣站與標(biāo)準(zhǔn)站之間的絕對(duì)偏差|△T縣|=|T縣-T徐|，根據(jù)預(yù)報(bào)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)定站點(diǎn)間溫度差值|△T縣|≤2 ℃為 1 級(jí)，不明顯；4 ℃≥ |△T縣|＞2 ℃為 2 級(jí)，較明顯；|△T縣|＞4 ℃為3 級(jí)，非常明顯。結(jié)合當(dāng)?shù)靥卣骷邦A(yù)報(bào)質(zhì)量需求，本研究主要分析同時(shí)出現(xiàn)2 站或以上達(dá)到2 級(jí)或3級(jí)偏差的樣本。

2 結(jié)果與分析

2.1 站點(diǎn)間氣溫年平均分布特征

從年平均分布（圖1）可以看出，徐州市各站點(diǎn)年平均最低氣溫呈中間高、兩端低的分布規(guī)律，最高出現(xiàn)在徐州市，為11.6 ℃，最低出現(xiàn)在豐縣，為10.2 ℃，最大溫差為1.4 ℃；最高氣溫分布態(tài)勢(shì)整體與最低氣溫相似，但溫差范圍要明顯小于低溫，最大溫差為0.3 ℃。即說(shuō)明相對(duì)于低溫各站點(diǎn)間高溫偏差較小，局地氣候條件對(duì)各站點(diǎn)間高溫的影響要明顯偏弱，小于低溫。

圖1 各站最低、最高氣溫年平均分布

2.2 最低氣溫差異分析

2.2.1 站點(diǎn)間總?cè)諗?shù)和占比情況 統(tǒng)計(jì)2016—2017 年總樣本共731 d，從表1 可以看出，差值標(biāo)準(zhǔn)達(dá)到2 級(jí)樣本中豐縣出現(xiàn)日數(shù)最多，共190 d，占總樣本的26.0%；睢寧縣最少，為59 d，占總樣本的8.1%；3 級(jí)樣本中，新沂市出現(xiàn)日數(shù)最多，為20 d，占總樣本的2.7%。從出現(xiàn)偏差次數(shù)來(lái)看，豐縣最易出現(xiàn)較明顯偏差，睢寧縣相對(duì)頻率最低；從偏差大小來(lái)看，新沂市最易出現(xiàn)極端明顯偏差，睢寧縣出現(xiàn)最少。綜上所述，豐縣、邳州市和新沂市是最易與徐州市出現(xiàn)低溫大值差異的3 個(gè)站點(diǎn)，在進(jìn)行低溫預(yù)報(bào)時(shí)需額外關(guān)注。

表1 站點(diǎn)間低溫差值（△TD縣）級(jí)別的總?cè)諗?shù)和占比統(tǒng)計(jì)

圖2 各站偏差時(shí)空分布特征

從各個(gè)站（圖2）來(lái)看，豐縣秋季最易出現(xiàn)2 級(jí)以上偏差，夏季最少，除一次正偏差外均為負(fù)偏差，存在較好一致性，豐縣每個(gè)月均可能出現(xiàn)較大偏差，一般考慮出現(xiàn)負(fù)偏差，不考慮出現(xiàn)正偏差；邳州市春季最多，秋季最少，與豐縣相似，除3 次正偏差外，均為負(fù)偏差，每個(gè)月均可能出現(xiàn)較大偏差，一般考慮出現(xiàn)負(fù)偏差，不考慮正偏差；沛縣冬季最多，夏季最少，冬季以負(fù)偏差為主，春、秋季存在一定交替現(xiàn)象，但負(fù)偏差偏多，整體負(fù)偏差占總數(shù)的78%，一般沛縣夏季不考慮出現(xiàn)較大偏差，冬季考慮出現(xiàn)負(fù)偏差，春、秋季關(guān)注正偏差出現(xiàn)的可能性；新沂市春季最多，夏季最少，除秋季存在正負(fù)偏差交替出現(xiàn)外，其余季節(jié)均以負(fù)偏差為主，整體負(fù)偏差占總數(shù)的85.8%，新沂市春季出現(xiàn)較大偏差的可能性較大，一般考慮出現(xiàn)負(fù)偏差，秋季時(shí)需關(guān)注正偏差出現(xiàn)的可能性；對(duì)于睢寧縣來(lái)說(shuō)，與其他站點(diǎn)相比出現(xiàn)較大偏差的可能性相對(duì)最小，考慮需慎重。

2.2.2 樣本選取和分型 將同時(shí)出現(xiàn)2 站或以上達(dá)到2 級(jí)或3 級(jí)偏差的樣本作為分析對(duì)象，發(fā)現(xiàn)均為徐州站溫度為高值，為負(fù)偏差，共135 個(gè)，其中，3 級(jí)偏差樣本有3 個(gè)。對(duì)于空間分布特征出現(xiàn)次數(shù)≤3 的樣本（共13 個(gè)）不納入考慮，同時(shí)去除溫度倒掛現(xiàn)象5 個(gè)樣本，溫度倒掛時(shí)最低溫度出現(xiàn)在20：00，總數(shù)偏少且失分率較低。

根據(jù)偏差空間分布特征，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分型，共分為4 種類型（圖3），分別為兩端型（49 個(gè)）、東部型（42 個(gè)）和西部型（14 個(gè)）和全部型（12 個(gè)），共117個(gè)樣本，占總樣本的86.7%。

圖3 樣本數(shù)據(jù)類型

2.3 局地氣候條件分析

根據(jù)預(yù)報(bào)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)產(chǎn)生站點(diǎn)間低溫大值差異有主要影響的云量、相對(duì)濕度、風(fēng)向風(fēng)速、冷空氣等氣象條件進(jìn)行分析。

由于目前云量只有徐州、邳州、睢寧3 站每天8：00、14：00、20：00 觀測(cè) 3 次，且對(duì)于大尺度系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，局地小范圍站點(diǎn)間差異一般較小，難以區(qū)分預(yù)報(bào)，可以忽略，所以采用徐州站8：00 低云量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。發(fā)現(xiàn)無(wú)云或少云情況占比超過(guò)90%，站點(diǎn)間產(chǎn)生低溫大值差異時(shí)，一般處于晴空少云狀態(tài)，當(dāng)出現(xiàn)云量時(shí)一般伴隨冷空氣影響；同時(shí)經(jīng)篩查，共3次樣本中出現(xiàn)降水，其中2 次為受冷空氣影響，其余所有樣本中均未有降水出現(xiàn)，所以當(dāng)有降水或天空云量較多時(shí)，可以不考慮出現(xiàn)多個(gè)站點(diǎn)與徐州站出現(xiàn)低溫大值差異的情況。

2.3.1 兩端型 對(duì)樣本相對(duì)濕度進(jìn)行EOF 分析，濕度資料為 2：00—5：00 平均相對(duì)濕度（冬季 2：00—8：00），由表2 可以看出，特征值最大的前2 個(gè)模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率分別為80.01%、10.04%，累積方差貢獻(xiàn)率占全部方差的90.05%，基本反映了濕度樣本資料空間分布的主要特征。其中，第一模態(tài)貢獻(xiàn)率達(dá)80.01%，是濕度變化的主要空間分布形式，符號(hào)呈現(xiàn)整體一致性，均為負(fù)值，相對(duì)來(lái)說(shuō)徐州站濕度波動(dòng)最小，豐縣、新沂、睢寧3 站相對(duì)波動(dòng)程度最高。第二模態(tài)貢獻(xiàn)率為10.04%，徐州站為負(fù)值，豐縣、邳州和新沂3 站為正值，表現(xiàn)了它們之間存在反向性，即徐州站濕度減小時(shí)，豐縣、邳州和新沂3 站反而增加明顯，或相反。

表2 前4 個(gè)模態(tài)方差貢獻(xiàn)率 （單位：%）

特征向量所對(duì)應(yīng)時(shí)間系數(shù)代表這一區(qū)域所表征分布形式的時(shí)間變化特征。系數(shù)絕對(duì)值越大，說(shuō)明分布越典型，且符號(hào)決定了場(chǎng)型分布方向。從第一模態(tài)對(duì)應(yīng)時(shí)間系數(shù)可以看出，基本上呈周期性振蕩，在2 個(gè)時(shí)段出現(xiàn)連續(xù)負(fù)值，出現(xiàn)時(shí)間為7、8、9、10、11月，即在夏、秋季節(jié)，當(dāng)出現(xiàn)兩端型差異時(shí)，為偏濕狀態(tài)，且徐州站濕度最小。而冬、春季整體以正位向居多，出現(xiàn)溫度大值差異時(shí)一般濕度較低（圖4a、圖4b）。從第二模態(tài)對(duì)應(yīng)時(shí)間系數(shù)可以看出，基本上呈正負(fù)交替振蕩出現(xiàn)，但時(shí)間系數(shù)絕對(duì)值偏小，徐州站與豐縣、邳州、新沂3 站濕度產(chǎn)生較明顯差異，且呈階段性出現(xiàn)，無(wú)明顯分布特征（圖4c、圖4d）。

對(duì)夏、秋季15 個(gè)樣本進(jìn)行濕度單獨(dú)分析，發(fā)現(xiàn)豐縣站、邳州站、新沂站濕度超過(guò)90.0%的占比分別達(dá)80.0%、73.3%和80.0%，徐州濕度在80.0%以下的占比達(dá)93.3%。即當(dāng)出現(xiàn)低溫大值差異時(shí)，徐州站濕度一般低于80.0%，而豐縣、邳州、新沂3 站濕度在90.0%以上。同時(shí)從相應(yīng)5：00 站點(diǎn)間露點(diǎn)差可以看出，當(dāng)出現(xiàn)溫度大值差異時(shí)，△TD徐州站≥2 ℃占比超過(guò)90.0%。

圖4 平均相對(duì)濕度第一特征向量分布（a）及對(duì)應(yīng)時(shí)間系數(shù)（b）、第二特征向量分布（c）及對(duì)應(yīng)時(shí)間系數(shù)（d）

統(tǒng)計(jì)兩端型樣本中風(fēng)向、風(fēng)速情況，根據(jù)各站點(diǎn)2：00—5：00 的10 min 風(fēng)速資料（冬季2：00—8：00），求得各站點(diǎn)各方位平均風(fēng)速大小和最大風(fēng)速時(shí)風(fēng)向頻率分布（圖5a）。由圖5a 可以看出，豐縣以東風(fēng)到東南風(fēng)出現(xiàn)頻率最高，為22.5%，出現(xiàn)4 次無(wú)風(fēng)向，各方位平均風(fēng)速大小均在1.5 m/s 以下，其中，主要風(fēng)向方位平均風(fēng)速在1 m/s 左右；邳州站風(fēng)向分布較為均衡，16 個(gè)方位均有出現(xiàn)，以南風(fēng)和東南風(fēng)居多，占比均為10.2%，出現(xiàn)7 次無(wú)風(fēng)向，各方位平均風(fēng)速大小在1.5 m/s 以下，主要風(fēng)向方位平均風(fēng)速在1.0 m/s以下。新沂站與豐縣站類似，以東風(fēng)到東南風(fēng)出現(xiàn)頻率最高，為24.5%，出現(xiàn)6 次無(wú)風(fēng)向，各方位平均風(fēng)速大小均在1.5 m/s 以下，主要風(fēng)向方位平均風(fēng)速在1.0 m/s 左右。徐州站除偏北風(fēng)向出現(xiàn)較少外其余方位風(fēng)向分布較為均衡，以東南風(fēng)出現(xiàn)頻率最高，為16.3%，出現(xiàn)1 次無(wú)風(fēng)向；各方位平均風(fēng)速大小除西風(fēng)到西南風(fēng)外基本在2.0 m/s 以下，其中主要風(fēng)向方位平均風(fēng)速基本在1.5 m/s左右。

綜合分析，兩端型每個(gè)月均有出現(xiàn)可能，其中以春季和冬季最多。對(duì)于各個(gè)站點(diǎn)來(lái)說(shuō)，當(dāng)天空無(wú)云或少云，以偏南風(fēng)為主，預(yù)報(bào)平均風(fēng)速≤1.5 m/s 時(shí)，需要關(guān)注站點(diǎn)間溫度差異出現(xiàn)大值可能。當(dāng)以東南風(fēng)為主，平均風(fēng)速≤1.0 m/s 時(shí)，出現(xiàn)兩端型站點(diǎn)間溫度大值差異的可能性極大。當(dāng)處于夏、秋季節(jié)時(shí)，夜間晴空輻射下，徐州站濕度偏低，低于80%，而豐縣、邳州、新沂3 站濕度在90%以上，同時(shí)早晨△TD徐州站≥2 ℃時(shí)，需要關(guān)注站點(diǎn)間溫度大值差異的出現(xiàn)。

2.3.2 東部型 對(duì)東部型樣本（圖5b）進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)各站點(diǎn)均以偏東風(fēng)為主，且東部型風(fēng)速值變化幅度要明顯高于兩端型。與兩端型相比，主要差異在于豐縣站未達(dá)到差值標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)豐縣站風(fēng)向、風(fēng)速進(jìn)行單獨(dú)分析，發(fā)現(xiàn)與其他站點(diǎn)相似，均以偏東風(fēng)為主，但未出現(xiàn)無(wú)風(fēng)向情況，且各方位整體平均風(fēng)速大小均在1.5 m/s以上，明顯高于兩端型。

睢寧站樣本共出現(xiàn)19 次，其中，12 次為風(fēng)速在1.0 m/s 以下，且南風(fēng)到西南風(fēng)方向未出現(xiàn)，其余7 次風(fēng)速在1.5～2.0 m/s，均為偏東風(fēng)，且上游有明顯冷區(qū)，同時(shí)在前一日23：00 徐州站與睢寧站之間有6 次出現(xiàn)溫差在2 ℃或以上，占85.7%。睢寧站西南部有公路且處于城區(qū)北部，當(dāng)以南風(fēng)到西南風(fēng)為主時(shí)暖平流作用明顯。7、8、10 月3 個(gè)月未出現(xiàn)東部型，可以反映出風(fēng)速條件和冷平流在東部型中占重要作用。

綜合分析，東部型在春季出現(xiàn)最多，夏季出現(xiàn)最少，其中在7、8 和10 月未出現(xiàn)。當(dāng)天空無(wú)云或少云，濕度較小，而東部各站點(diǎn)平均風(fēng)速在1.0 m/s 以下時(shí)，若睢寧不是南風(fēng)到西南風(fēng)，考慮3 站均可能達(dá)到大值標(biāo)準(zhǔn)，若為偏南風(fēng)，則主要考慮新沂站、邳州站可能達(dá)到大值標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)以偏東風(fēng)為主時(shí)，上游存在冷區(qū)，有冷平流，且平均風(fēng)速在1.5～2.0 m/s，同時(shí)前一日23：00 睢寧站與徐州站溫差已經(jīng)超過(guò)2 ℃時(shí)，考慮3 站均可能達(dá)到大值標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)濕度較大時(shí)，特征與兩端型類似。

圖5 兩端型（a）、東部型（b）站點(diǎn)風(fēng)向頻率和各方位平均風(fēng)速分布

2.3.3 西部型 除了受1 次大霧、3 次靜風(fēng)條件（沛縣無(wú)風(fēng)向，風(fēng)速≤0.2 m/s）影響外，其余10 次樣本均受冷空氣影響，且5：00 均處于冷空氣影響前緣或冷空氣主體影響基本結(jié)束。共同點(diǎn)是貝加爾湖附近均有冷高壓中心，且有冷空氣擴(kuò)散南下。不同點(diǎn)是形勢(shì)a（7 次）冷空氣剛開(kāi)始影響，冷鋒前緣在5：00 影響豐縣、沛縣，在8：00影響徐州市；形勢(shì)b（3次）冷空氣主體影響基本結(jié)束，但仍有弱冷平流擴(kuò)散影響（圖6）。

圖6 西部型冷空氣影響概念模型

2.3.4 全部型 全部型均符合于兩端型、東部型和西部型特征之一，無(wú)大霧影響情況。當(dāng)沛縣以東風(fēng)到東南風(fēng)風(fēng)向?yàn)橹鲿r(shí)均未出現(xiàn)，不考慮。沛縣站位于城區(qū)西北部，站前有明顯建筑物，存在一定狹管效應(yīng)，風(fēng)速易偏大；當(dāng)有偏北風(fēng)冷平流作用或接近于靜風(fēng)狀態(tài)時(shí)，易出現(xiàn)，這與沛縣在冬季出現(xiàn)較大偏差次數(shù)最多是一致的。當(dāng)全部型為兩端型特征時(shí)，基本可以劃分為2 種主要風(fēng)向，一是東風(fēng)到東南風(fēng)，此時(shí)出現(xiàn)站點(diǎn)為豐縣、邳州、新沂、睢寧；二是南風(fēng)到西南風(fēng)，出現(xiàn)站點(diǎn)為豐縣、沛縣、邳州、新沂（表3）。

表3 全部型分析統(tǒng)計(jì)

3 小結(jié)與討論

1）徐州各站點(diǎn)年平均最低氣溫呈現(xiàn)出中間高、兩端低的分布規(guī)律，最高出現(xiàn)在徐州市，最低出現(xiàn)在豐縣，最大溫差為1.4 ℃。局地氣候條件對(duì)各站點(diǎn)間高溫的影響明顯偏弱。

2）豐縣最易出現(xiàn)較明顯偏差，其次是邳州市與新沂市，睢寧縣相對(duì)頻率最低；當(dāng)同時(shí)出現(xiàn)2 站及以上站點(diǎn)偏差時(shí)，考慮負(fù)偏差，不考慮出現(xiàn)正偏差。4種類型中，兩端型與東部型占比最多，分別占總樣本的36.3%和31.1%，西部型和全部型占比較少，分別占10.4%和8.9%。

3）當(dāng)出現(xiàn)站點(diǎn)間溫度大值差異時(shí)，一般以少云或無(wú)云為主，有冷空氣影響時(shí)可以例外；有降水時(shí)不考慮出現(xiàn)站點(diǎn)間大值差異情況。

4）對(duì)于各個(gè)站點(diǎn)而言，當(dāng)平均風(fēng)速≤0.5 m/s 時(shí)，不考慮風(fēng)向影響；當(dāng)平均風(fēng)速≥0.5 m/s 時(shí)，徐州市受偏南風(fēng)影響時(shí)不利于降溫，沛縣受東風(fēng)到東南風(fēng)、睢寧縣受南風(fēng)到西南風(fēng)影響時(shí)不利于降溫，豐縣、邳州市和新沂市風(fēng)向特征不明顯。2 級(jí)以上偏差出現(xiàn)頻率西部地區(qū)在秋、冬季最高，而東部地區(qū)則是春季最高，均是夏季出現(xiàn)最少。

5）當(dāng)無(wú)冷平流，受局地風(fēng)向風(fēng)速環(huán)境條件影響為主時(shí)，著重考慮兩端型；當(dāng)存在冷平流影響時(shí)，主要關(guān)注西部型和東部型。