泰安高速公路路面温度特征及预报模型

2016-08-03 08:09李兰兰宋永鹏韩国泳
海洋气象学报 2016年2期
关键词:云量泰安气温

李兰兰,宋永鹏,韩国泳

(1. 山东省气象服务中心,济南 250031;2. 山东省气象信息中心,济南 250031;3. 淄博市气象局,山东 淄博 255000)

泰安高速公路路面温度特征及预报模型

李兰兰1,宋永鹏2,韩国泳3

(1. 山东省气象服务中心,济南250031;2. 山东省气象信息中心,济南250031;3. 淄博市气象局,山东淄博255000)

使用2011—2014年泰安交通站逐时观测资料,分析了不同季节、不同天气下的地面温度特征。对路面温度、气温、相对湿度、风场数据进行相关性分析,利用多元回归方法对春、夏、秋、冬四季分别建立了路面温度的预报模型,并对预报模型进行了检验,得出预报值和实测值相差在±3℃以内的预报准确率分别为春季62.8%、夏季64.4%、秋季76.7%和冬季78.8%。

路面温度;预报模型;模型检验;相关分析

引言

路面温度的高低直接或间接影响行车安全:如夏季较高的路面温度会使高速行驶的汽车轮胎爆胎的可能性增加,从而造成交通事故。冬季路面温度较低,如果遇上降雨、降雪等过程则会形成道路结冰,道路积雪等现象。道路结冰使路面的摩擦系数减小,车辆容易发生空转或打滑,从而增加交通事故发生的频率。欧美等发达国家对于路面温度的预报进行了许多研究,并建立了相关的预报模式。国内对于路面温度的预报大体分为能量守恒法和统计分析法两种思路。应用能量守恒方法建立路面温度预报模型的学者很多[1-6]。统计分析法是通过对大量观测数据进行回归分析,建立路面温度预报方程,这种方法相对简单,数据资料也易获得。吴晟[7]等分析了南岭山地高速公路的路面温度特征,并讨论考虑地形对南岭山地高速公路路面温度的影响。田华等[8]应用逐步回归方法建立了京沪高速上梅村和仙人山站的最高和最低路面温度统计模型。曲晓黎等[9]利用多元回归方法建立了京石高速冬夏季路面最高温度和路面最低温度的预报模型。武辉芹等[10]同样利用多元回归分析方法建立了河北省高速公路逐月路面温度预报方程。

此文对泰安高速公路路面温度的研究,是为了建立更符合当地的路面温度预报模型,从而为后续的爆胎指数[11]、道路结冰指数[12-13]、道路湿滑指数[14]等高速公路交通气象指数提供数据基础,同时路面温度的预报值也可以作为专业预报产品直接提供给用户,丰富专业预报产品的种类。

1 资料与方法

泰安交通气象观测示范站(以下简称泰安交通站)建于2010年9月27日,为10要素观测站,包括温度、湿度、气压、降水、风向、风速、能见度、天气现象、路面温度、路面状况。建站地点位于泰新高速公路(S31)泰安东出入口附近,东经117º09′46″,北纬36º08′39″,海拔133.3m,为沥青路面。

利用 2011—2014年泰安交通站逐时观测数据,分析了泰安段高速公路路面温度的变化特征,利用SPSS软件的统计回归方法建立了路面温度与气温、相对湿度、云量、风向风速等气象要素之间的关系,分别建立了春、夏、秋、冬四个季节的路面温度的统计预报模型。

2 泰安交通站路面温度特征分析

2.1路面温度总特征

2011—2014年,泰安交通站平均路面温度为19.3℃,平均气温低于平均路面温度,为14.4℃。表1是不同季节的最低、最高路面温度与最低、最高气温的对比。其中春季为 3—5月,夏季为6—8月,秋季为9—11月,冬季为12—2月。

表1 不同季节的最高、最低路面温度与最高、最低气温对比 ℃

最高路面温度为 58.8℃,分别出现在 2014年的8月2日14时和3日14时,与之相对应时刻的最高气温分别为33.8℃和35.5℃,但是统计时段内的最高气温为37.2℃,是出现在2014年的5月29日的15时和16时以及2014年5月30日的 14时,说明最高路面温度与最高气温出现的时刻并不是相对应的。加入插值的云量对比发现,出现这种情况可能与云量有关,在云量达到7成以上,即使气温很高,也会影响路面温度的升高。最低路面温度为-11.5℃,分别出现在2013 年1月4日的7时和8时,对应时刻的气温分别为-15.1℃和-15.4℃,同时也是统计时段内的最低气温值。

2.2不同季节路面温度的日变化特征

气温和太阳辐射强度是影响沥青路面温度的主要因素[15],由表1可以看出路面温度同气温一样存在明显的季节变化,因此对泰安交通站的路面温度和气温分季节进行对比分析。

图 1a-d是不同季节的平均路面温度和平均气温的日变化图。可以看出,经过逐小时平均的平滑作用后,路面温度的日变化与气温的日变化具有相似的特征,路面温度和气温均在日出后迅速升高,不过路面温度升温幅度远大于气温,因此在中午前后,路面温度与气温相差最大,日落后路面温度下降比气温要快。各个季节平均的路面温度每个时次均高于对应时次的气温。其中夏季的路面温度与气温相差较大,平均为 7.6℃,最大值在14时达到最大,为15.2℃(图1b),其次是春季,平均为 6.1℃(图 1a),秋季相差平均为 4.6℃(图 1c),冬季温差最小,平均为2.1℃(图1d)。春季和夏季在14时温差达到最大,秋季和冬季温差最大值则是出现在13时。

图1 春(a)、夏(b)、秋(c)、冬(d)季路面温度和气温日变化

2.3不同天气状况下路面温度的日变化特征

路面温度的变化特征除了受季节影响,与天气状况也有很大的关系。不同的天气状况会使路面升温有所不同,为此特意选取比较有代表性的夏季降雨、多云(云量大于9成)和冬季降雪、多云(云量大于9成)的情况进行分析。这里选取2011年8月19日、2012年6月28日、2013 年2月11日和2014年2月5日分别代表夏季降雨、多云和冬季降雪、多云。

图 2a-d 是不同天气情况下路面温度和气温的日变化图。夏季降雨选取的2011年8月19日全天都有降雨(图2a),以小雨和阵雨为主,由图上可以看出,这一天无论是气温还是路面温度都没有明显的日变化。夏季、冬季多云天气下的路面温度和气温日变化明显(图2b,d),但是白天的路面温度明显低于所在季节的平均值(图1)。2014年2月5日降雪开始于凌晨前后,在日出前路面温度基本保持不变,气温有明显的下降,这是因为,路面的积雪或结冰像一层“棉被”阻挡了冷空气对地面的影响[10]。日出后到15时之前降雪量较小,气温和路面温度均有回升,在15时以后降雪量增加,气温和路面温度也在16时开始降低,夜间由于降雪还在持续,气温和路面温度基本保持不变(图2c)。

图2 夏季降雨(a)、夏季多云(b)、冬季降雪(c)、冬季多云(d)情况下路面温度和气温变化

3 路面温度统计模型的建立与检验

3.1路面温度统计模型的建立

路面温度受云量的影响较大,但由于泰安交通站没有直接的云量观测资料,而泰安本站的云量观测数据自2013年开始仅有08时、14时、20时的数据,且数据均为9成(天空状况不明),使用泰安本站的云量观测数据进行相关分析效果并不好,因此文中在路面温度预报方程中没有加入云量进行计算。

表2是泰安交通站路面温度与气温、相对湿度和10m风场的U、V分量间的相关关系统计表。对春、夏、秋、冬四季分别进行了相关统计。

表2 路面温度与各气象要素的相关系数

从表2可以看出,在每个季节,路面温度与气温均呈显著的正相关,与相对湿度以及风速的U、V分量均呈负相关。上述相关关系均通过了0.05的显著性检验。

运用SPSS软件自带的多元回归法,对泰安交通站 2011—2014年的分季节逐时数据进行逐步回归,最终得到以下四个季节的路面温度预报方程:

其中T是路面温度(单位:℃),T2m是气温(单位:℃),RH是相对湿度(单位:%),U、V分别是10m风场的U、V分量(单位:m/s)。

表3为各预报模型的相关系数R的平方和方程估计误差,可以看出,四个季节的方程拟合度均在80%以上,其中秋季方程拟合度最高,达到92.7%。

表3 预报模型各参数表

3.2路面温度预报模型检验

利用2015年1—10月泰安交通站的逐时观测资料,对上述预报方程进行检验。

由于路面不但通过辐射与大气进行能量交换,还通过热传导与土壤深层进行能量传递,因此规定路面温度的预报值与实测值相差±3℃之间,就认为预报准确[10]。分析发现冬季预报准确率最高,为78.8%,其次是秋季,为76.7%,春季和夏季的预报准确率较低,分别为 62.8%和64.4%。这可能与秋冬季节天气相对平稳,雨水较少,而春季和夏季容易发生短时对流天气有关,短时的降雨对路面温度的影响较大,尤其是夏季午后热对流天气,对当日最高路面温度的升高影响很大。

图 3a-d是路面温度预报值与实测值的对比分析散点图。可以看出,春季路面温度预报值较实测值偏低的概率较大(图3a)。夏季在路面温度小于35℃的区域预报效果较好,35℃以上的区域数据点分布比较零散(图3b)。秋季的预报效果较好,数据点比较集中地分布在中心线附近(图3c)。冬季同样在低温区预报效果较好,实测温度≤2℃时,准确率达到89.3%(图3d)。总的来说,路面温度预报值较实测值偏低的概率较大,四个季节都表现出这一特征,且在每个季节的高温区这一特征更为明显。统计发现,在少云或晴朗的日子中午前后,路面温度与气温的差值较大,容易出现预报值小于实测的现象。这可能是因为日出后路面温度的升温速度和升温幅度都远大于气温的升温速度和幅度,随着气温和路面温度的不断升高,两者的差值也逐渐增大,当两者的差值超过一定数值时,就会出现路面温度预报值偏小的现象,如夏季两者差值在20℃以上时,路面温度的预报值都是偏低的。在实际应用中,预报员可以根据天气情况对路面温度的预报值进行适当调整。

图3 春(a)、夏(b)、秋(c)、冬(d)季模型预报路面温度与实测路面温度对比散点图

4 结论

(1)不同季节的路面温度具有明显的日变化,并且与气温的日变化具有相似的特征。

(2)多云天气下路面温度仍具有明显的日变化特征;夏季有降雨时路面温度没有明显的日变化;冬季有降雪时,夜间路面温度基本保持不变,白天路面温度略有回升,但升温幅度小。

(3)路面温度受多种气象因素影响,与气温呈正相关,与相对湿度以及风速的U、V分量呈负相关,其中与气温的相关关系最显著。

(4)对路面温度预报方程进行检验后发现,冬季预报准确率最高,为78.8%,其次是秋季,为76.7%,春季和夏季的预报准确率较低,分别为62.8%和64.4%。由此可见,冬季和秋季的路面温度预报准确率要高于春季和夏季,这可能与秋冬季节天气相对平稳,雨水较少,而春季和夏季容易发生短时对流天气有关。

(5)检验发现,当路面温度与气温的差值较大时,路面温度预报值较实测值偏低的概率较大。

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P457.3

B

1005-0582(2016)02-0058-06

2016-01-26

山东省气象局青年科研基金项目“山东高速多种交通气象指数预报及应用研究”(2014SDQN10)资助

李兰兰(1982—),女,安徽太和人,硕士,工程师,主要从事专业气象预报与服务工作。

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