2019, Vol. 35
我国海域辽阔，海上大风造成的事故多发，损失严重[1]。随着海洋经济迅速发展，海上航运、渔业捕捞、旅游等活动增加，对气象保障的要求不断提高。在实际大风预报工作中，大多依靠经验外推，精准化程度低，不能满足社会发展需要，有必要深入研究海上大风系统的演变特征和预报方法[2-5]，提高大风预报精准化水平，对防灾减灾具有重要的意义。徐蜜蜜等[6]研究了我国近海6级以上大风的分布特征，对台湾岛地形对四季的大风的影响进行了数值模拟研究。宋丽莉等[7]普查出广东沿海历史上8级以上大风个例，针对各类天气系统造成的大风过程，对比分析其在近地层的阵性特征、演变规律、垂直切变和空间分布等特征的差异。张容焱等[8]通过对台风“莫拉克”(0908)影响范围内的33座测风塔观测资料进行分析，研究湍流强度与风速的关系，以及阵风系数随高度变化与地形关系。赵小平等[9]利用位于海南文昌市的90 m测风塔观测的多层测风数据，分析了台风“海鸥”登陆期间近地层风场时空特征、湍流强度、垂直风切变及阵风因子等风场特性。王志春等[10]根据琼州海峡两岸2个梯度塔和1部车载风廓线雷达共同获取的强台风“纳沙”(1117)实测风速资料，分析强台风影响期间大风特性，指出大风风切变过程可用对数函数和指数函数拟合，阵风系数随风速增大而减小，但风速达到6级以后，阵风系数不随风速大小产生趋势变化等。国外也对阵风特征进行了大量相关研究，如Paulsen等[11]分析指出热带气旋平均阵风因子比副热带天气系统大一些。Bo等[12]分析了热带气旋阵风因子与湍流强度的关系，并与副热带大风系统在不同地表粗糙度下的阵风因子相比较，表明热带气旋阵风因子要偏大10%~15%。Harris等[13]分析了Milwaukee阵风因子的年月等气候统计特征。
目前国内阵风研究工作大部分集中在大风个例分析，给出各种风场的统计特征，但个例分析结论的普适性不强，比如不同台风阵风因子分布就有较大差异[14]，且不同天气系统阵风因子也有系统性差别[11-12]，因此为了实现大风的精准化预报，还需进一步研究阵风的成因[15]。许多研究认为阵风由大尺度风、湍流和边界层稳定度等因子决定，Bradbury[16]和Nakamura等[17]的研究认为水平气压梯度力导致的水平动量传输，及对流拖拽导致的垂直动量传输均扮演了重要角色。本文将分析台风和冬季大风阵风因子的差异，及其与边界层各种影响因子的关系，初步分析两类大风系统阵风的可能发生机制，利于提高阵风预报准确率。
2 数据和方法 2.1 数据地面风场观测资料来自浙江海岛的7个气象观测站，从南到北覆盖整个浙江沿海，分别为嵊泗(58472)、嵊山(58473)、南韭山(K2926)、北渔山(K2927)、东矶(58663)、大陈岛(58666)、南麂(58764)，具体地理位置见图 1。资料时间跨度为2006—2016年的冬季(12月—2月)，以及台汛期23个台风影响时段(表 1)，大风资料包括10 min的平均风速(也称为稳定风速)和期间所对应的极大风速，如极大风速出现在05:13，则取05:11—05:20的10 min平均风速，由于本文重点为研究沿海大风，选取的样本的平均风速≥10.0 m/s，冬季大风样本选取28 965组，台风样本选取2 977组。
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表 1 2006—2016年23个台风的大风影响时段 |
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图 1 选取的7个浙江海岛站点的地理位置 |
大气环流数据来自http://apps.ecmwf.int/datasets/ 网站，采用ERA-interim一天四时次(02、08、14和20时，北京时间，下同)的高度场、温度场、湿度场、风场等要素数据，时间跨度为2006—2016年，水平分辨率为0.125 °×0.125 °，垂直层包括10 m、1 000 hPa、975 hPa、950 hPa、925 hPa、900 hPa、875 hPa等，并将要素插值到250 m、500 m、750 m和1 000 m等高度处。
2.2 阵风因子定义世界气象组织(WMO)给出阵风因子的定义为在时距T0的时间段内持续时间为τ的最大风速与时距为T0的平均风速之比，即[18]：
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(1) |
式中，VτT0为观测周期T0中持续时间τ的风速最大值(阵风)，VτT0为观测周期T0的风速平均值。阵风因子计算时，T0必须大于3 min才具有代表性，本文取T0为10 min，τ为3 s。
3 阵风因子特征分析 3.1 阵风因子与稳定风速的关系分析不同稳定风速对应的阵风因子变化(图 2)，总体来看，台风和冬季大风样本的分布比较类似，都是随着平均风速增加，阵风因子波动下界基本不变，而上界不断减小，且上下波动幅度也快速缩小。相对冬季大风样本而言，台风样本波动幅度一般要偏大0.3~0.5，且上限也要大一些，如58472站台风样本在平均风速10 m/s时波动范围为1.2~2.1，冬季大风样本则为1.15~1.85，波动幅度台风样本大0.3左右，在平均风速18 m/s时台风样本为1.2~1.8，而冬季大风样本减小到1.15~1.45，相差约0.4；平均风速10 m/s时相差最多的为K2926站样本，台风样本波动范围为1.2~2.4，冬季大风样本则为1.1~1.7，两者相差0.6；平均风速10 m/s时相差最少为58764站，台风和冬季大风样本在平均风速10 m/s时波动幅度大部在1.15~2.1之间，但在平均风速18 m/s时台风样本为1.1~1.5，而冬季大风样本为1.1~1.4，台风样本波动幅度略大。
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图 2 7个海岛站台风和冬季大风的10 min稳定风速和阵风因子的对应关系 颜色代表样本的概率，暖色代表高概率，冷色代表低概率。概率按照平均风速2.0 m/s、阵风因子0.06的格距进行滚动计算。 |
从样本出现概率较高区域(黄红色区域)阵风因子分布来看，台风样本普遍比冬季大风样本的阵风因子大0.1~0.2，如58472站台风样本的概率较高区域的阵风因子为1.4~1.7，而冬季大风样本在1.3~1.5，相差0.1~0.2，K2927站台风样本的为1.25~1.5，而冬季大风样本为1.2~1.3，相差0.2左右；58663站相差最小，台风样本和冬季大风样本均在1.2左右。这与Krayer等[19]认为台风条件下阵风因子高于非台风条件下阵风因子的研究结果基本一致。
此外，从阵风因子随稳定风速变化的敏感性上来看，58663、58764站大部分样本的阵风因子相对集中，其冬季大风样本阵风因子集中(红黄区域)在1.2左右，而58472、58666、K2926站的阵风因子要分散些，如58472、58666站冬季大风样本阵风因子集中在1.3~1.5，K2926则集中在1.2~1.4。可见不同站点阵风因子随稳定风速变化的规律明显不一样，有些站点的阵风因子随稳定风速变化小，这与Mackey等[20]和Durst等[21]研究结果一致，而有的站点阵风因子随稳定风速变化的波动幅度较大，一般存在随稳定风速增大而减小的情况[22]。
阵风因子与稳定风速的关系可使用下式作为简单统计拟合模型[22]：
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(2) |
即，
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(3) |
G为阵风因子，V为10 min稳定风速，各站冬季大风和台风大风的拟合结果见表 2，式(3)均通过了显著性检验，置信度均 < 0.05。总体上，冬季大风拟合效果明显比台风大风好，冬季大风拟合的阵风因子绝对误差一般为0.05~0.10，而台风大风则为0.10~0.17，冬季大风误差方差也相对较小，一般为0.05~0.10，台风大风则增大近一倍至0.12~0.20，这是由于台风大风阵风因子波动范围更加大、离散程度更高，导致了拟合效果变差。从地理位置上来看，位于浙江北部沿海的58472、58473和K2926站点的台风大风样本绝对误差比浙中南沿海站点要大。
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表 2 站点拟合公式(2)和(3)的结果 |
所有站点台风样本的A值均大于冬季大风样本，说明台风阵风因子总体上要大一些。由于所有样本的B值均大于0，说明从总体上来看，随着稳定风速的增大，阵风因子有减少趋势，台风样本58764、58472、K2927站减小速度比冬季大风样本大些，其余四个站则冬季大风样本减小速度快一些，可见阵风因子随稳定风速的减小速度与天气类型关系不密切。
3.2 阵风因子与风向的关系由于阵风因子对站点周边地形环境十分敏感，所以地表粗糙度是必须考虑的因素[14, 23]，由于站点不同方位的地表状况有较大差异，因此需要分类后加以分析。以北风为0 °，按顺时针方向，东风为90 °，南风180 °，西风为270 °，统计台风和冬季大风样本稳定风速在10~15 m/s、15.1~20 m/s区间和风向30 °为间隔的阵风因子分布规律，以57472、K2926、58764站代表浙北、浙中和浙南的沿海海面情况，57472和K2926站统计结果见表 3~4，58764站结果省略，风向区间样本量过少的统计数据没有在表中体现。
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表 3 58472站不同风向风速的阵风因子对比 |
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表 4 K2926站不同风向风速的阵风因子对比 |
可见，台风样本风向主要集中在0~180 °，以东北至东南风为主，冬季大风样本风向主要为300 ~60 °，以西北至东北风为主。从总体上来看，台风10~15 m/s和15.1~20 m/s样本各个风向的阵风因子一般比冬季大风样本要大。从最大阵风因子所处的风向区间来看，台风样本和冬季大风样本风向区间基本一致，如58472站10~15 m/s样本最大阵风因子的风向区间为121~210 °，平均阵风因子为1.55~1.68，在此区间冬季大风样本阵风因子也表现最大，阵风因子为1.43~1.47。K2926站10~15 m/s样本最大阵风因子的风向区间为60~150 °，平均阵风因子为1.59~1.67，对应此区间的冬季大风样本阵风因子为1.30~1.45，包含了最大值1.45。58764站最大阵风因子的风向区间为331~360 °和181~210 °，平均阵风因子为1.60~1.98，对应冬季大风样本的阵风因子1.47为其最大值。从最小阵风因子分布来看，58472站10~15 m/s样本风向区间为30~60 °时阵风因子最小，台风样本和冬季大风样本分别为1.34和1.28。K2926站在301~330 °风向区间最小，台风样本和冬季大风样本分别为1.24和1.26。58764站31~60 °风向区间最小，台风样本和冬季大风样本分别为1.31和1.24。
可见，不论是台风还是冬季大风在同一个风向上具有总体意义上的阵风因子的最大值或最小值，这由站点不同方位的地表差异所决定，如58472站在风向为31~60 °时阵风因子最小，此方向面对大海无明显地形的影响，从而阵风因子偏小，而其他方向的气流就要受附近不同岛屿地形的影响，阵风因子也要大一些；与58472站不同，K2926和58764站所处岛屿位置孤立，附近无其他地形影响，但与58472站相似，风向在121~180 °时阵风因子大些，这与三个测站均位于靠海的地形凹处有关，此凹形朝向东南方，气流在此凹处堆积后容易引发阵风效应，使阵风因子偏大。可见，站点不同方位的地形差异会导致不同风向的阵风因子具有较明显差别。
3.3 阵风因子与大气边界层因子关系已有的研究认为阵风应该是大尺度风、湍流和边界层稳定度等因子决定[16-17]，水平气压梯度力导致的水平动量传输，及对流拖拽导致的垂直动量传输均扮演了重要角色。Brunt-Vaisala频率N可用来描述底层大气静力稳定度；动力稳定度采用理查逊数Ri，由于计算理查逊数时需要计算风、温度的梯度，特别理查逊数分母的风速梯度平方，会引起较大的误差，为此采用总体理查逊数Rb[24]。N计算公式为[25]：
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(4) |
式中g为重力加速度，θavg为垂直方向平均位温，Δz、Δθ为高度和位温的差值。Rb计算公式为：
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(5) |
式中θ和θ0分别代表边界层高度z处及近地面的位温，u代表高度z处的风速。
统计台风和冬季大风样本大气边界层250 m和750 m处的相对涡度、垂直速度、散度、Brunt-Vaisala频率、总体理查逊数的分布，58764、K2926、57472站分别代表浙江北部、中部和南部海岛情况，58764站结果见表 5，K2926和57472站结果省略，表 6为7个站点的总体平均情况。
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表 5 58764站台风和冬季大风样本边界物理因子对比 |
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表 6 7个站点台风和冬季大风样本边界层物理因子对比 |
从动力场来看，台风和冬季大风样本的250 m和750 m处的相对涡度、垂直速度和散度总体具有相反特征，如58764站250 m处相对涡度>0的台风样本占总样本的70%，而对应>0的冬季大风样本比例仅为3%，垂直速度750 m处>0的台风样本为11%，而冬季大风样本高达73%，散度250 m处>0的台风样本为14%，而冬季大风样本为51%，可见台风样本主要表现为气流辐合上升及正涡度，而冬季大风样本主要表现为辐散下沉及负涡度，两者样本的相对涡度、垂直速度差异性要明显大于散度，如台风样本250 m处平均垂直速度为-0.17 Pa-1，而冬季大风样本仅为0.06 Pa-1，说明台风环流强度明显比冬季大风样本强。从湍流影响因子来看，一般认为Brunt-Vaisala频率N越大，大气静力稳定度越高，当N≥20 mHz时为稳定气流[25]。总体上来看台风样本Brunt-Vaisala频率的要小一些，如58764站250 m和750 m处均值分别为32 mHz和30 mHz，而冬季大风样本分别为27 mHz和10 mHz，两类系统样本250 m处的N≥20 mHz，气流较稳定；而750 m处冬季大风样本N为10 mHz左右，而台风样本N≥20 mHz，可见750 m处冬季大风样本为静力不稳定，而台风样本为静力稳定，这与冬季大风样本温度梯度较大有关，容易导致静力不稳定，而250 m处静力稳定则与计算高度过低也有关系。总体理查逊数Rb越小，动力不稳定度越高[24]，台风样本和冬季大风样本250 m处总体理查逊数大小接近，且均明显比750 m处小，可见250 m处动力不稳定度更大，这与近地面地形因子影响加大，湍流也更加明显有关，两者数值接近可能原因为，虽然冬季大风样本近地层气温垂直梯度大，但垂直风速切变却小于台风样本。
另外，从物理量方差分布来看，台风样本的相对涡度、垂直速度和散度的方差均明显比冬季大风样本大，而Brunt-Vaisala频率N分布则刚好相反，冬季大风样本要大于台风样本，总体理查逊数250 m两者接近，750 m台风样本大些。
根据Brasseur[26]的阵风估算理论，地表的阵风是边界层内高处气流通过湍流涡旋向下偏移导致(图 3)，因此阵风因子必然与边界层内上层气流和垂直速度有关，统计阵风因子与垂直速度关系(表略)，结果表明冬季大风样本的阵风因子与边界层250~1 000 m相关性很好，绝大多数通过了0.01的显著性检验，而台风样本由于表现为上升气流为主，绝大多数站点都没有通过0.01的显著性检验。
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图 3 地面阵风产生机制：湍流涡旋激发边界层上层气流向下偏移 |
为了进一步验证边界层上层风速向下偏移对地面阵风所造成的影响，统计边界层不同高度风速和10 m风速的比值与地面阵风因子的相关情况(表 7)，表明冬季大风大部分站点边界层750~1 000 m样本通过0.01相关检验，而台风样本则毫无相关性可言。
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表 7 边界层不同高度风速和10 m风速比值与地面阵风因子的相关性检验P值 |
可见，台风阵风和冬季阵风形成机理不同，大部分冬季阵风样本的形成机理与Brasseur[26]的研究结果一致；而台风因为其风场结构更加复杂，由于阵风成因是多种因素综合作用的结果，其单独与边界层散度、涡度、垂直速度等常规物理量相关性均不佳，但与边界层水平动量的相关性明显要好一些(表略)，其中58473、58663、58666三站通过了显著性检验，说明水平动量传输是影响因子之一，全面的成因分析需进一步开展专项的研究。
对平均风速10~15 m/s的冬季大风样本按照阵风因子从小到大进行排序，统计前后各30%样本的阵风因子、750 m的垂直速度和750 m风与10 m风比值情况(表 8，见下页)，前30%样本的三个物理量基本都小于后30%样本，其中阵风因子普遍要偏小15%~30%，58764、58663、58666、K2927、58473站垂直速度则明显偏小50%~100%，两组数据均通过了差异性检验，750 m风与10 m风比值则偏小幅度小些，一般为6%~15%。
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表 8 前后30%冬季大风阵风因子排序样本的边界层750 m处水平风速与10 m风比值、垂直速度 样本风速为10~15 m/s |
为了说明边界层阵风影响因子的作用，简单利用边界层1 000 m风速、10 m稳定风速作为因子构建冬季大风样本阵风因子的线性回归模型，公式为：
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(6) |
V1 000为边界层1 000 m处风速，V10为10 m平均风速，G为阵风因子，拟合结果见表 9，可见回归方程检验P < 0.01，均通过显著性检验。与公式(2)拟合结果进行比较，阵风因子的绝对误差除58764站外均减少了7%~20%，其中58473减少了25%，阵风因子误差方差也减少了6%~20%，说明因子V1 000具有重要作用。
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表 9 冬季大风样本基于公式(6)的阵风因子模型的拟合结果 |
由于站点不同方向的地表状况具有较明显差异，取样本量较大、风向为0~30 °的冬季大风样本进行公式(6)拟合(表 10)，与公式(2)拟合结果比较，阵风因子的绝对误差明显减少，大部分站点减少了20%~50%，其中58473减少了53%，阵风因子误差方差也减少了10%~30%，说明了风向对阵风因子的重要性。
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表 10 基于公式(6)的阵风因子的模型拟合结果 风向为0~30°的冬季大风样本 |
阵风成因复杂，它由不同尺度垂直和水平运动造成的辐合辐散所激发。台风和冬季大风天气系统由于环流差异导致阵风成因有明显区别，且近地面大风的脉动特性受站点周边地形影响明显，因此针对不同天气系统的单站阵风因子展开研究具有合理性。本文统计了浙江7个海岛站的台风和冬季大风的阵风因子气候分布特征，分析其与10 m平均风速、风向、Brunt-Vaisala频率、总体理查逊数、250~1 000 m风速等因子关系，初步得出两种系统阵风主要成因的差异，并针对冬季大风样本建立两种阵风因子拟合模型，得出以下主要结论。
(1) 台风阵风因子比冬季大风要大0.1~0.2，波动幅度一般也比冬季大风大0.3~0.5，且波动上限也要大一些。不同站点阵风因子随稳定风速变化情况不一样，有些站点在稳定风速较大时，阵风因子随稳定风速变化很小，而有的站点阵风因子波动幅度大，一般存在随稳定风速增大而减少的情况。
(2) 站点不同方向的地表状况具有较明显差异，并影响阵风因子大小，台风和冬季大风的阵风因子在某个风向上具有较一致的最大和最小值，一般两者差值为0.2~0.3，说明地表状况对阵风影响的重要性。
(3) 从动力场来看，台风样本主要表现为气流辐合上升及正涡度，而冬季大风样本主要表现为辐散下沉及负涡度，相对来说两种系统的相对涡度、垂直速度差异性要大于散度。从Brunt-Vaisala频率来看，边界层750 m处冬季大风样本气流总体为静力不稳定，而台风样本总体为静力稳定，这是由于冬季大风样本空间温度梯度较大，容易导致静力不稳定。从总体理查逊数来看，台风样本和冬季大风样本两者边界层250 m处总体理查逊数大小接近，不稳定度接近。
(4) 台风和冬季大风的阵风形成机理不同，冬季阵风与边界层上层气流向近地面的动量下传引发的辐合辐散直接有关，而台风可能更多与边界层气流的水平动量输送引发的辐合辐散有关，这需要对台风样本做进一步研究。
(5) 冬季大风阵风因子采用基于风向、边界层1 000 m处风速和10 m稳定风速的拟合模型，比仅基于10 m稳定风速的拟合模型的绝对误差减少了20%~50%，阵风因子误差方差也减少了10%~30%，说明边界层因子对阵风预报有重要作用。
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