阵风估算系统对河南省2018年春季大风的模拟

刘善峰，陆正奇，韩永翔*，李哲，梁允

(1.河南省电力公司电力科学研究院，郑州 450000；2.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，中国气象局气溶胶-云-降水重点开放实验室，南京 210044)

随着配电网容量的日益扩大，大风对配网的影响愈发严重，仅2018年1—8月河南全省10 kV故障停电中，自然因素引发故障的比例高达31.81%，而在所有自然因素导致的故障停电中，大风导致的故障停电占比34.18%，是自然因素中最主要的原因。因此，准确有效地对大风风速进行预测，对提升电网防灾减灾能力、提高电网企业的运营效益，进而保障广大居民用电具有重要意义。

大风的定性和半定量预报可以追溯到20世纪初，学者们通过分析天气图中锋面的移动对大风预报进行定性预报[1-2]。随着气象观测技术的发展，卫星、雷达等先进的观测仪器可直观、大范围、定量地监测气旋的生成、发展及移动方向[3-5]，它与天气图上锋面的移动相结合，使得系统性大风的预报技术日趋完美，大区域的、系统性大风的定性预报准确率有了很大提高，但定量的、高精度的大风预报仍然非常薄弱[6-7]。目前对大风的定量预测主要依靠单站的气象要素与风速的经验公式，预报结果具有很强的局地性[8]，很难进行大范围推广，仅能作为天气图锋面预报大风技术的补充。

随着数值模式的发展，利用中尺度天气模式进行预测逐渐成为学者们关注的重点，如天气研究和预报(weather research and forecasting，WRF)模式。由天气学核心方程组发展起来的天气模式本身就带有预报风的能力[9]，它可以较好地模拟区域大风的过程，但预报的风速常低于实际的风速[10-11]。Brasseur[12]根据大风产生的物理过程提出了大风预报方法(wind gust estimate method,WGE)，许多学者将其耦合到多个数值天气预报模式中[13-15]，发现它可定量地预报大风的风速、时间、地点，具有良好预报系统性大风的能力，如LaCroix对美国境内及海岸线发生的多个热带气旋及冷空气过程带来的大风天气进行了模拟评估，发现系统性大风过程的模拟结果与观测匹配[16]；Goyette等[17]利用耦合了WGE方案的加拿大区域气候模式对加拿大的2次风暴过程进行了数值模拟，发现模拟的风速时空分布特征与观测值基本一致；Stucki等[18]利用WGE方案结合WRF模式对1961年以来欧洲大风风险进行了模拟及评估，认为模拟的风速结果符合历史记录。国内Chan等[19]对利用WGE方案结合区域大气模式(regional atmospheric modelling system,RAMS)对香港地区的一次台风过程中的大风风速进行了模拟，发现模拟结果与雷达监测结果较为接近。虽然许多国家利用WGE进行了大风的模拟和预测，但其是否适用于中国大陆的系统性大风预报和模拟仍没有得到很好的验证。

2018年3月14—16日，受南下冷空气影响，河南省全境出现了一次大范围的春季大风过程。现通过分析本次春季大风的天气形势、大气环流特征，进而利用耦合WGE方案的WRF模式，对本次春季大风过程出现的时间、风速变化及其空间分布特征进行数值模拟，进而评估WGE方案对本次大风天气的模拟效果，验证WGE方案在中国大陆的系统性大风预报和模拟的适用性。

1 资料来源、模式设计及WGE方案简介

1.1 资料来源及实验设计

地面气象观测资料由河南省气象局服务中心提供，包括河南及周边省份的国家气象基准站、区域站每日逐小时观测的平均风速、瞬时极大风速(大风)、风向等气象要素。1°×1° 的再分析资料(final reanalysis data，FNL)来自美国环境预报中心和大气研究中心。

利用WRFV3.8.1对2018年3月14日8:00—17日8:00河南省一次春季大风过程进行数值模拟。模拟区域如图1所示，模式采用2层嵌套，水平分辨率分别为12 km和4 km，垂直方向分为43层。每1 h输出一次模拟结果。模式的初始及边界条件采用美国大气环境预测中心(National Centers for Environmental Prediction，NCEP)的FNL资料且每隔6 h更新模式的预报场。使用美国地质调查局(United States Geological Survey，USGS)提供的 2 m和30 s高分辨率地形高程资料及MODIS卫星30 s分辨率的下垫面类型作为地形数据。模拟过程中微物理方案采用WSM5方案[20];边界层方案选取Mellor-Yamada-Janjic(MYJ)方案[21]，该方案能输出边界层内的湍流动能，是WGE方案计算的前提。长波辐射选取快速准确辐射传输模型(rapid and accurate radiative transfer model，RRTM)方案[22],短波辐射方案选取Dudhia方案[23],陆面过程为Noah方案[24]，仅在第一层嵌套中使用Kain-Fritsch积云对流方案[25]。

图1 模拟区域设置Fig.1 Map of model domains

1.2 WGE阵风预报方案介绍

WGE方法由Brasseur提出，认为阵风是边界层内空气块偏转运动的结果，这一偏转运动由包含足够能量的湍流涡旋克服热浮力作用，将高空中的空气团输送至地表引起大风。在边界层内，当湍流动能大于空气块本身的浮力能时，空气块被湍流向下输送到达地面，形成地表大风。具体的算法如下。

假设某一高度Zp的空气块可被湍流输送至地表，则大涡的平均湍流动能大于空气块具有的浮力能，即

(1)

式(1)中:Zp为空气块的高度；g为重力加速度；E(z)为不同高度处的湍流动能；θv(z)为不同高度处的虚位温；Δθv(z)为相邻两个高度层间的虚位温差。当模式某一高度满足式(1)时，该高度处的水平风速能传输至地面引发阵风，阵风风速为

(2)

式(2)中：Wg为不同高度处满足式(1)的最大风速；U(Zp)、V(Zp)分别为Zp高度处水平风速的U、V分量。

2 结果分析

本次春季大风首先出现在中国东北，3月14日20:00，华北北部出现大风，15日8:00—20:00，河南大部地区自北向南出现大风、降温天气过程。如郑州等地15日比14日的最高气温下降了15 ℃以上，河南省中北地区风速普遍达到8级以上，新乡、鹤壁、焦作、嵩山等部分地方风力达10级以上，其中高山气象站嵩山的极大风速达到了11级。

此次春季大风过程是一次西伯利亚强冷高压南下由冷锋形成的系统性大风。从地面冷锋动态来看(图2)，冷锋14日主要影响东北，14日20：00到达华北地区，冷锋移动速度相对较慢，15日8：00冷锋前锋抵达河南省北部安阳一线，随着白天气温的升高和高空江淮流域南支槽的接应，冷锋在河南境内移动速度明显加快，14：00冷锋已经到达淮河流域，20：00冷锋移出河南抵达长江一线，大风天气过程逐渐减弱结束。

图2 大风过程中的地面冷锋示意图Fig.2 Weather analysis of ground cold front during strong wind

2.1 豫北地区风核的原因分析

这次大风过程是由于强冷锋过境引起的，虽然东北、华北、河南、江淮等地均出现了大风，但大风的极值中心却只出现在豫北地区，其原因值得探讨。

2.1.1 冷锋的移动速度

冷锋及其后部常出现大风区，大风区随冷锋自北向南移动，如图3所示。冷锋前后的温差越大，冷锋的移动速度越快。根据图2和图3可知，14日20:00—15日2:00，冷锋到达华北地区，其间华北平原正值夜间，地面气温低、空气密度大，与冷锋的温差小，冷暖空气活动不剧烈，故而移动速度非常慢，华北北部仅出现5级以上的大风区，到15日2:00，华北大风区域甚至分裂成两个小的区域。15日8:00，冷空气前锋抵达河南北部，随着太阳对锋前暖湿空气的加热上升，使得锋前空气的抬升抽吸作用明显加强，而锋后冷重空气加速南下，锋面移动速度明显加强，大风区和极大风速明显加强增大。15日14:00地面冷锋到达淮河流域，同3月14日河南大部最高温度20 ℃以上相比，冷锋前后温度差在15 ℃以上，巨大的温差使得冷锋前的热低压进一步加强，气压更低、上升运动及造成的抽吸效果更明显，为锋后冷空气的快速南下起到了引导作用，河南中北部风速加强、区域变大。其后，随着锋前气温的逐渐降低，冷锋前后温度差逐渐减小，河南境内大风区域明显缩小、风力减弱。随着夜晚的来临，冷锋前后温度差更小，江淮及其以南地区的大风逐渐减弱。

图3 大风区变化示意图Fig.3 Schematic diagram of the variation of severe wind area

2.1.2 豫北地区地形和冷锋入侵方向的关系

冷锋的移动速度可以解释此次过程中河南风速较其他地区大的原因，仍没有能够解释豫北地区在河南大风区域中出现风核的原因。

豫北地区的西北方有太行山、吕梁山、中条山系，西和西南方有自西向东延伸的秦岭山脉、嵩山等山脉，黄河介于其间,构成东北-西南向狭长河谷,其中郑州、开封位于河谷东端南岸与平原结合处，新乡、鹤壁、焦作位于太行山东麓，这种特殊的地形易形成“狭管效应”。如果冷锋来自西部，坐西向东的大风通过黄河河谷导致郑州、开封的西北风特大，而新乡、鹤壁、焦作地区受太行山东南麓的屏障作用，风速较小；当冷锋的入侵方向来自华北时，气流从东北方向灌入太行山东麓、黄河河谷时形成狭管效应，这一区域的风速将加大。此次大风过程的入侵方向正好是从华北入侵河南，河南本身就处于大风区域中，加上豫北地区的“狭管效应”，从而在新乡、鹤壁、焦作一带形成了一条极大风速在10级以上的大风带，使豫北地区成为此次系统性大风的核心区，多地出现了25 m/s的瞬时大风。

2.2 大风过程数值模拟与验证

2.2.1 大风的空间变化特征

首先利用WRF模式对本次河南省的大风过程进行了数值模拟，并与气象站的观测的瞬时风速进行比较(图4)。3月15日6：00，观测资料显示冷锋前端到达36°N～37°N附近，受此影响，河南省以北地区的瞬时风速达12～16 m/s，而河南省中部及南部地区的瞬时风力等级较低(4～8 m/s)；WRF模式准确模拟了冷锋到达前河南省风场的空间分布特征，且风速高值区的位置与强度与观测结果匹配较好。15日12:00，随着冷空气的快速南下，观测的大风高值区域移动到河南省中北部地区，其中焦作、鹤壁及嵩山等气象站观测到30 m/s以上的大风，模拟的风速高值区位置与观测结果较为吻合，但最大风速较观测结果明显偏低6～12 m/s。15日18:00，随着冷空气的进一步南下，河南南部地区的南阳、驻马店一带也出现了20～28 m/s的瞬时大风，WRF模式较好地捕捉到这一大风区的空间分布特征，但风速强度较观测结果明显偏低4～8 m/s。

图4 河南省3月15日6:00—18:00的风场的空间特征Fig.4 Spatial distribution of the wind field in Henan Province from 6:00 to 18:00,15th March,2018

WRF模式模拟的风场是一个平均值，并不能反映实际瞬时风速的空间变化特征，为了弥补这一缺陷，利用耦合了WGE大风预报方案的WRF-WGE模式，对本次河南省的大风过程中的风速重新进行了数值模拟[图4(c)、图4(f)、图4(i)]。模拟结果显示，3月15日6:00，大风高值区域位于河南省北部地区，最大风速为16～20 m/s，较观测结果偏高2～4 m/s左右；15日12:00，模拟的大风高值中心移动到河南省中北部地区，最大风力等级达32～36 m/s，与观测结果极为匹配，但大风发生范围较观测结果略为偏大；15日18:00，模拟的大风高值中心位于河南南阳和山西运城一带，与观测结果较为吻合，最大大风风速达24～28 m/s，较观测值略为偏高2～4 m/s。

因为研究区站点众多，大风出现的时间并不相同。为此，又绘制了3月15日风速的日极值空间分布，并分别与WRF及WRF-WGE的模拟结果进行了比对(图5)。本次大风过程中，河南省中北部、西南部及太行山东部均出现了风速大于28 m/s的高值区，且除河南省西部地区外，河南省其他区域当日最大风速均超过16 m/s。与观测结果相比，WRF模式模拟的日最大风速较观测结果明显偏低，虽然风速高值区的位置与观测结果匹配较好，但无论是风速高值区还是其他区域的大风风速均较观测值明显偏低4～8 m/s。而WRF-WGE能较好地反映日最大风速的空间分布特征，模拟的各风速高值区的最大风速均超过28 m/s，与观测值极为接近，但高值区范围略为偏大。这可能是由于模拟分辨率较粗，导致模拟的强风范围较观测结果略为偏大。

2.2.2 单站大风风速的时间变化特征

据气象观测资料显示，本次大风过程的风速高值区主要位于河南省中北部，区域瞬时风力普遍达到8级以上(>17.2 m/s)，其中新乡市黄堤站、鹤壁市裕丰站、焦作市东板桥站及嵩山站监测到的瞬时风速均超过30 m/s。因此提取了上述4个气象站3月14日8:00—3月16日20:00瞬时风速的时间序列，并与WRF和WRF-WGE的模拟结果进行了比对(图6)。结果显示：除嵩山站外，其他3个气象站的大风风速呈单峰分布特征，大风极值均出现在中午11:00—13:00，而嵩山站由于海拔较高，大风风速呈双峰分布，大风极值分别出现在12:00及18:00。仅用WRF也能够准确地模拟出各气象站风速的时间变化特征，但模拟的大风风速整体较观测结果偏低4～10 m/s，大风峰值较观测结果明显偏低10～14 m/s。

而WGE同样能够准确地模拟出大风出现及结束的时间点，且除嵩山站外，其他3个站点模拟的最大大风风速与观测值极为接近，其中新乡站11:00—12:00观测到30.3 m/s的大风，焦作站13:00监测到29.2 m/s的大风，而两站的模拟结果分别为30.5 m/s及29.3 m/s，与观测结果的偏差较小；鹤壁站12:00出现了30.6 m/s的大风，而WRF-WGE模拟的风速极值出现在10:00，较观测结果略为提前了2 h，但模拟的最大风速为29.21 m/s，与观测结果也即为接近。嵩山站位于高海拔山区，因此利用WRF-WGE模拟的大风风速较观测值偏低9 m/s左右，但模拟偏差仍较WRF模拟结果小。

综上所述，WRF和WRF-WGE均对春季大风有一定的模拟能力，但WRF模拟的最大风速值远低于观测值，与其他研究者的结论[18]相同，而WRF-WGE预报的风场与观测的风场的空间特征较为匹配，特别是单站大风过程的时间变化与观测更为匹配，其优势主要在于预报大于10 m/s以上的大风，但WRF-WGE也同其他研究者发现的一样，存在一些空报弊病[17]，同时，对10 m/s以下的风预测有较大的误差。对上述4个站点模拟与观测的统计结果表明(表1)，对于10 m/s以下的大风，WRF与WRF-WGE的模拟结果相差不大，模拟的大风风速均较观测结果明显偏低，均方根误差在3～5 m/s；但对于10 m/s以上的大风，WRF-WGE模拟的均方根误差(3～5 m/s)明显小于WRF模式(5～12 m/s)。

表1 WRF及WGE模拟大风风速的误差统计Table 1 Error statistics for the simulated wind speeds of WRF and WGE

3 结论

通过对2018年3月15日发生在河南的一次系统大风的天气学分析，进而利用WRF和WRF-WGE分别模拟了研究区风场的空间特征，回溯该次大风过程出现的时间、风速变化及其空间分布，评估WGE方法对本次大风天气的模拟效果，验证WGE方法在中国大陆的系统性大风预报和模拟的适用性，进而探讨了大风极值中心出现在豫北地区的原因，其主要结论如下。

(1)本次大风由冷锋过境形成系统性大风，过境河南时正值白天，冷锋前后温度差很大，冷锋移速快，而华北平原和长江流域地区的过境时间处于夜晚，冷锋移速慢，导致河南风速高于其他地区，而豫北地区因地形的“狭管效应”成为此次系统性大风的核心区。

(2)WRF模式对本次春季大风有一定的模拟能力，能够模拟出大风的空间分布特征、单站大风出现和结束的时间，但WRF模拟的大风风速整体较观测结果偏低4～10 m/s，大风峰值较观测结果明显偏低10～14 m/s，暗示WRF模式预报大风有很大的局限性。

(3)WRF-WGE预报的风场与观测的风场的空间特征较为匹配，特别是单站大风过程的时间变化与观测更为匹配，其优势主要在于预报大于10 m/s以上的大风，统计结果表明，对于10 m/s以上的大风，WRF-WGE模拟的均方根误差(3～5 m/s)明显小于WRF模式(5～12 m/s)，证明WGE方法在中国大陆系统性大风的预报中有一定的适用性。