大风精细化预报及对动车安全影响

潘新民，闫宏凯，沙艳萍

（1.新疆气象服务中心，新疆 乌鲁木齐830002；2.中国铁路乌鲁木齐局集团有限公司科学技术研究所，新疆 乌鲁木齐830011；3.新疆空中交通管理局阿克苏站，新疆 阿克苏843000）

兰新客运专线是中国首条跨越风沙戈壁的高速铁路，正线全长1776 km，新疆段线路长度710 km，乌鲁木齐南至哈密段于2014 年11 月16 日通车。兰新客运专线穿越烟墩风区、百里风区、三十里风区、达坂城风区等四大风区，其中百里风区、三十里风区的风力最为强劲，部分区段年均＞8 级大风天数达到208 d，最大风速60 m/s。 由于风速大、风力强劲，大风预测成为保障行车安全的关键。

由世界气象中心确定的全球数值天气预报模式[1]，准确率近几十年不断提升，精细化程度不断提高，例如欧洲中心的IFS-HRES、 中国的GRAPS_GFS、德国的ICON、日本的GSM 等模式，最长预报时效可达10～16 d，水平分辨率可达9 km。 虽然在时间和空间分辨率上都能提供较为精细的多要素气象预报，但对复杂地形的强风预报普遍偏小， 远不能满足动车实时行车安全调度以及动车安全试验的特殊要求。在风灾方面， 日本铁路是世界各国受大风影响较为严重的国家之一。 日本在北海道牧场边进行了自然条件下全尺寸模型的现场测试， 试验进行了3 a 的观测，对10 min 内的平均横风系数和风向角的关系进行了评价，得到了和风洞试验基本一致的结果。我国对京津城际CRH3 动车组大风天气条件下安全行车技术参数标准开展了研究[2-4]，取得了铁路沿线瞬间最大风速的危险度分级。

本文通过对MM5、EC、T639、GRAPS 等各种数值预报的效果检验， 以及通过上下游指标站要素相关法、气压温度多要素回归方程法、神经元等多种预报方法的尝试， 研究总结出2 种有效的大风精细化方法：基于EC 细网格二次建模和上游指标站法，并将精细化预报成果运用于实际的动车安全防范中。为了保障动车组在风区的行车安全，由铁路部门、科研院所、 气象部门在线路调试期间和运营期间共同组织实施了11 次大风条件下动车组行车安全试验，取得了我国CRH 系列动车组在大风环境下实车运行的第一手资料， 为高寒强风沙地区新型动车组的定型和大风天气下动车组安全运行办法的制定积累了大量珍贵的数据。

气象部门围绕兰新客运专线动车组行车安全试验展开的局地短时精细化大风预报是一种全新的气象服务保障模式， 在动车组行车安全试验的前期准备、进度安排、试验计划修订以及现场运行试验的全过程中提供了及时准确有效的气象信息， 为行车安全试验提供了有力的气象保障。

1 大风精细化预报方法及其应用效果分析

动车运营不仅要求大风精细化预报不断提高时间分辨率，例如3 h、1 h 甚至更细，同时对风速大小的准确率更为关注， 风速趋势的预报及误差会直接影响到动车安全运营调度。以2014—2017 年新疆铁路强风区逐小时风速监测资料为基础， 通过对EC等细网格模式进行反算， 建立了2 种预报准确率较高的大风精细化预报方法。

1.1 基于EC 细网格的二次建模法

通过利用EC 细网格风场700、850、925 hPa 高度，不同预报时效（3、6、9…240 h）资料，挑选典型天气过程，针对不同地点，选取相应有效样本，在数值预报输出的预报值基础上，通过多项式线性回归，重新建立预报和对应实况的预报方程， 从而进行大风精细化预报，称为二次建模法，二次建模大风预报关系式如下：

x 是表示数值预报EC 细网格850 hPa 对应预报站点的风速预报值，y 表示二次建模修正后的预报值，A1、A2、A3、A4为多项式方程的系数。

兰新客运专线沿线四大风区订正方程系数见表1，从表1 可以看出，四大风区预报订正方程均通过了0.01 的显著性水平检验（P=0.254 0）。 通过对EC细网格对应的预报站点的二次建模订正， 风速预报值更接近实况（图1）。

表1 兰新客运专线沿线四大风区订正方程系数

1.2 上游指标站预报方法

图1 基于EC 细网格的2015 年8 月大风精细化预报

上游指标站的区域模式：根据文献[5]计算表明，处于上游的50 km 处木垒的风速与处于下游的十三间房的风速前后具有一定的相关性。 通过这种相关关系， 以上游木垒的风速估测下游十三间房的起止风时间和风速大小，就叫做上游指标站法。在冷空气入侵过程中， 这种用上游邻近站的要素作某地要素精细化预报，是一个简单易行的方法。

根据文献[5]，木垒处于十三间房的天气上游，因此用木垒延时1~20 h 的风速与十三间房风速做相关性分析。 分别用2013—2014 年共计20 次典型大风过程的逐时风速资料，计算延时1~20 h 的相关系数， 分析得出上游指标站木垒和预报站点十三间房，起风时间相差8 h 左右，利用这一特点，建立上下游站点的风速复相关方程， 通过木垒当前时刻的风速，预测十三间房站未来延时8 h 的风速，机理参见文献[5]：

Y 为预测站点十三间房站的风速预报值，X6、X7、X8分别为木垒站前6、7、8 h 的极大风速值，相关系数R 为0.764 3， 通过了0.01 的显著性水平检验（P=0.254 0）。

1.3 误差分析

利用基于EC 细网格的二次建模法和上游指标站预报方法，对2014—2017 年历史资料进行反算并和实况进行对比分析， 大风趋势预报的准确率可达85%， 总体风速值平均误差由原始EC 模式的5 m/s降至2 m/s，各月风速平均误差见图2，除12 月误差较大外，其他各月预报和实况误差均在2 m/s 内。

1.4 应用效果检验

图2 各月风速平均误差分析

大风精细化预报采用边研究边应用的方法，预报结果直接应用于大风环境下动车组行车安全试验中。 从2014—2017 年11 次大风试验局地短时预报和实测风速对比来看（表2），风速极大值出现时间误差均在1 h 内，极大值平均误差在2～4 m/s。例如：2016 年5 月18—19 日南疆线大风专项试验预报，准确预报出了最强风速段和量级， 预报3 个泉特大桥极大风速可达50 m/s，现场实况达到了51.9 m/s，效果较好。

2 大风精细化预报对动车安全影响及应用

2.1 动车组行车安全试验关键环节

动车安全试验的计划组织、试验大纲编制、试验内容的确定、现场实施等，涉及到多个关键环节，且需要10 d 左右的完成周期，根据试验中不同关键环节的需求，将中期、短期、逐小时精细化预报分别与各关键环节点对应， 并给出定量化的气象预报（表3），越接近试验开始对预报精度的要求越高，最终试验能否成功直接取决于由公式（1）、（2）形成的大风精细化预报的准确度。

表2 2014—2017 年11 次大风试验预报和实况对比

2.2 动车安全试验气象预报指标

根据表3 中动车试验各环节不同的具体要求，依据公式（1）、（2） 方法提供的大风精细化预报结果，同时考虑预报整体误差，结合风区统计特征分析[6-14]， 以及现场试验列车稳定性参数等数据分析，得出了以大风精细化预报为主导的动车安全试验气象预报指标（表4）。 预报指标的制定为大风行车安全提供了保障和决策依据。

表3 动车组行车安全试验关键环节

表4 气象服务保障模式气象预报指标

2.3 各级预警阀值制定

大风环境下动车安全运行的核心保障， 是制定不同风速下列车的安全运行速度，即安全预警阀值，超过安全风速阀值时列车必须减速或停止运行。 在新疆特殊强风区高铁安全运行阀值基本为空白，是通过大风专项动力试验来取得和制定的， 试验采用真实的高铁加载各种试验仪器， 在不同的风速环境下， 以不同的速度在大风中行驶并测试各种运行稳定性参数和可能导致列车倾覆的临界风速值。 大风专项动力试验何时开展、在哪个区段做、大风持续的时间、最佳试验时段（>28 m/s 的风速持续6 h 以上）等， 都需要以逐小时大风精细化预报来科学指挥和保障。

2014 年3 月—2015 年4 月在兰新客专线开展的大风条件下动车组行车安全专项试验，共进行73次搭载联调联试试验、11 次152 单程专项试验，累计试验里程17 630 km， 通过分析试验期间不同运行速度下车辆安全状态和各种稳定性参数，从而建立了在不同风速条件下高铁的各级预警阀值（表5）。

表5 兰新客运专线风速预警阀值

当大风风向与列车行径方向垂直（即为横风）时，直接作用于列车上的风速为全风速，行车致灾风速阈值以表5 所示预警阈值为参考依据； 如遇风向与列车线路存在夹角， 则可将风速分解为与列车行径方向平行和垂直的2 个方向风速， 并依据垂直于列车行径方向的风速分量与致灾预警阀值相对关系确定列车运行标准。

3 结论

本文利用EC 数值预报细网格二次建模和上游指标站2 种预报方法，开展了大风精细化预报研究，成果应用于新疆铁路部门开展的大风环境下动车组行车安全试验中，得到以下结论：

（1）不断发展的数值预报模式，在时间和空间分辨率上基本满足了精细化预报的需求， 但对特殊区域强风的预报误差仍较大， 远不能达到实时业务的需求，通过研究分析，得出了基于EC 细网格二次建模和上游指标站2 种大风精细化预报方法， 预报误差得到了明显减小， 可满足行车调度和防灾应急指挥对气象信息的特殊需求。

（2） 利用基于EC 细网格的二次建模法和上游指标站预报方法，对2014—2017 年历史资料进行反算并和实况进行对比分析， 大风趋势预报的准确率可达85%，总体风速值误差在2 m/s 左右，各月风速平均误差除12 月误差较大外，其他各月预报和实况误差均在2 m/s 内。 在此基础上，制定了一套科学合理的以大风精细化预报为决策指导的大风动力试验预报指标模式。

（3）分析大风精细化预报方法精度，从2014—2017 年11 次大风试验局地短时预报和实测风速对比来看，在大风情况下，起风时间误差和极大值出现时间误差均在1 h 内，极大值平均误差在2~4 m/s。

（4）结合影响动车安全试验的各关键环节，得出不同时效短时精细化预报的气象保障服务模式，在兰新客专线大风条件下动车组行车安全试验的前期准备、进度安排、试验计划修订以及现场运行试验的全过程中，提供了及时准确有效的气象信息，为行车安全试验的开展提供了有力的气象信息支持。 在此基础上，继续拓展和铁路部门的合作，增加灾害性天气的局地短时预报，辅助铁路日常行车调度指挥，也可降低灾害天气下行车安全风险。