井冈山云海气象特征及其冬半年云海预报模型创建

□帅 川 周山华 晏子郁 彭 勃 李小冬

对云海而言，其在山岳类型风景当中，是一个很重要而且非常值得研究观赏的一种自然景观，由于其五彩缤纷的颜色和斑斓变化的奇观，吸引着无数游客的目光。如果想看到壮丽的云海景象，最好到高山上，于冬、春时节去观赏。尤其是冷空气过后，雨过天晴之时，最容易看到云海。而对于井冈山来说，观赏云海的最佳地点为黄洋界景区。此处山体环绕，而且这里的静风较多，大气层的凝结程度相对来说比较稳定，因此会经常出现云海气候特征，而且一旦出现则是美不胜收，让人流连忘返。

一、井冈山降水、湿度、气温情况分析

(一)降水分析。井冈山多年年平均降水量为1916.1mm，平均降水天数为208天。较多的雨水，不仅让井冈山地区的水草十分丰茂，而且森林比较茂密，这也为云海景观的形成奠定了十分重要的基础。

(二)湿度分析。井冈山地区湿度较大，井冈山多年年平均相对湿度在86%。而相对湿度如果越大，气流遇到山地地形就逐渐上升，气温也就不断降低，这将有利于水汽的凝结。和井冈山的降雨情况进行对照，会发现井冈山在夏季6月到8月的相对湿度、降雨量，二者呈现出正相关的关系。

(三)气温分析。近年来井冈山地区的气温有逐步升高的趋势。井冈山地区在冬季时候的一般平均气温为7.2℃左右，其中在1月份的时候天气最冷，此时的月平均气温仅仅只有6℃。另外，井冈山在冬季时候的降水量也呈现上升迹象。井冈山常年降雨量十分充沛，年平均的气温约为14.2℃。在井冈山茨坪地区，也就是观测站附近，由于这里的海拔高度较高、加上其四面环山的地形，因此气候上有着冬长、夏短、秋早、春晚的特点。

(四)雾日数、日照分析。井冈山的雾日也较多，2014～2019年的平均雾日达118.55天。特别是春季以及冬季，平均每月的雾日达9天左右，最少的雾日则出现于气温较高的七月和八月，这两个月的平均雾日仅为1.99天。井冈山的冬季，也就是在四月到十一月份期间，雾日和平均气温呈反相关。因为井冈山在这段时间里，出现较多雾日，因此全年的日照时数只有1381.2小时。

二、井冈山云海预报模型创建

(一)资料数据来源。本研究所使用的数据资料包括2015年以来井冈山地区从地面到高空的相关天气资料，其中地面气象数据来源井冈山国家气象观测站，其海拔高度为843.0米，可以观测能见度、气温、降水、风向、风速、日照等多个气象指标；高空资料数据来源NCEP/NCAR再分析资料，并通过数学统计中常用的双线插值法对所获取的数据进行研究分析，为云海天气预报模型的建立打下基础。

(二)研究方法。利用2015～2020年井冈山茨坪气象观测站各项数据资料，分析井冈山地区冬季在云海出现的时候，各个要素的相关分布情况以及演变特征，选取能够充分反映井冈山地区云海天气变化特点的具体指标，作为云海天气的预报因子，对这些预报因子的每一个特征进行具体分析，从而确定其相关的阈值以及指标。在对井冈山云海天气气象预报模型创建时所指的冬季，并不是人们一般意义上所理解的冬季，而是指该地区的每年10月到次年的3月。以指标套叠法，对井冈山的水汽、层结、风力等系列条件进行详细的数据分析，从这里面选取相应的预报指标，从而确定好各个预报因子的Xi阈值，然后把所有相关的预报指标根据指标叠套法的计算方法进行叠加。如果这些因子在锁定的阈值区间内，那么该因子就取值就为1，否则其取值则记作0。据此类推，当有m个因子在阈值的区间时，则将其记录B=m，其公式为：

B=B1+B2+B3+…+Bn-1+Bm

(1)

(三)井冈山地区云海天气概况。

1.井冈山云海的年际变化。经统计，2015～2020年井冈山年平均的云海天数为3.3天，存在很大的年际差异明显，最多为6天(2018年)，最少为1天(2015年)。而2015～2020年井冈山年平均大于等于50%的云海天数为3天。2018年到2019年以来，井冈山地区的云海发生次数存在明显减少的迹象，这是因为2015年到2020年期间，井冈山地区的冬季平均气温呈现出明显上升的趋势。

2.井冈山云海的季节变化。对于井冈山的云海气候而言，还存在非常明显的季节变化特征：1月到2月份云海气候平均出现的天数为3.2次，到了3月出现云海气候的次数开始逐渐减少，到了7月份出现云海的气候天数降到最少，只有在2012年的7月份出现过一次，之后云海天气的出现次数逐步增加。到了11月份左右出现云海气候的天数为平均三次。对于井冈山地区而言，其云海天气主要集中在气温较低的冬季，也就是下半年的时间里。而且井冈山地区的云海天气和月平均气温这二者之间显示出负相关，而且其相关系数为-0.812(P=0.001)。

3.井冈山云海的日际变化。在各个月份里，09时出现云海天气的次数最多，这主要是因为在井冈山地区，秋冬季节的早上往往会有较浓的辐射雾，一旦太阳升起，地面温度升高，雾气慢慢上升成为层云。正因如此，在井冈山地区云海天气的预报因子选取方面，需要全面考虑该地区的水汽条件、层结条件、风速条件以及各个要素的空间分布情况。

(四)预报因子的选取。本次在进行创建井冈山地区的云海预报模型时，一共选择了15个预报因素作为参考指标，即：预报云海日当天早上九点左右的井冈山气象观测站分别在700hPa、850hPa、925hPa的相对湿度、气温、风速，以及850hPa—700hPa、925hPa—850hPa、925—700hPa的相对湿度差、相对温度差。

通过统计2015年到2020年井冈山地区冬半年每个月的备选预报指标，在发生云海气候、不发生云海气候时的平均值、标准差，同时通过绘制箱线图进行分析，结果发现样本在所选的15个指标当中，有一定的差异：预报日09时850hPa的相对湿度，925hPa—700hPa相对湿度差，850hPa的气温，850hPa—700hPa、925hPa—850hPa温度差，925hPa、850hPa的风速等，这些指标能够很好地反映井冈山地区云海气候的具体相关特征，从而将其确定为9时的云海气候预报因子。进行研究统计后，发现井冈山地区在9时的风速如果大于12m·s-1，则出现云海天气的概率极低；但是当井冈山地区的相对湿度数值大于99%时，80%的天气为大雾天气，因此本文建立云海天气预报模型的消空指标，选取9时井冈山地区的风速指标、相对湿度指标。由于井冈山地区在不同的月份，形成云海天气的各种气象条件或者或少存在一定的差异，因此为了方便获取各月云海气象预报因子的区间阈值，对井冈山云海出现时候的各个预报因子的分布特征进行分析，从而获取各云海气象预报因子的区间阈值。

(五)指标叠套法云海预报。本文利用指标叠套法分别创建井冈山地区1月、2月、3月、10月、11月、12月的云海天气预报模型。以1月份为例，首先对从气象站所获取的相关样本进行消空处理，消空的条件为：井冈山气象观测站的相对湿度要大于98%，风速要大于12m·s-1。然后对消空以后的相关具体样本进行一个个判断，看这其中的预报因子是不是在相应的区间之内，假如是在这个区间内，那么就将云海天气的预报因子记为1，如果不在这个区间之内，就将云海天气的预报因子记为0，然后将这些数值进行相加，从而得到累加值，如果数值越大则表明井冈山地区具有极大可能会出现云海气候，如果累加值大于或者等于12，便可以认定井冈山地区非常有可能出现云海天气。根据这个统计方法，即：指标套叠法，对2019年冬季半年于早上九点时候的云海天气预报信息进行正确率、误报率、空报率检验。结果发现：在这段时间内一共出现了4次云海，而天气预报报对了3次，漏报了1次，总体云海天气预报的正确率为75%，漏报概率为25%。通过这种方法在2005年到2019年1月、2月、3月、12月的云海天气预报准确度比较高，其中根据检测结果，井冈山气象观测站对云海天气的预报1月份TS评分最高为42%。

三、结论与讨论

2005年到2019年之间，井冈山地区每年出现云海天气的平均天数为3.3天，而且不同的年份由于气温、降水、气压、雾日条件的不同，存在很大的差异。同时，井冈山地区的云海气候存在非常明显的季节变化特征,而且云海出现最多的季节主要在下半年的冬季，这是因为冬季的气温降低。还有，井冈山地区每月出现云海气候的天数和月平均气温呈现出负相关的关系。每天出现云海气候也存在明显变化，根据本文研究的4个时段，早上9点出现云海气候的频率为最高。

云海发生之前一般多表现为井冈山茨坪观测站的平均相对湿度相对较大,而且在850hPa以上的区域有变干特征,黄洋界景区附近风速较小，从近地面到850hPa处整个气层逆温、逆湿现象明显。

本文通过指标叠套法对井冈山地区冬半年的每个月云海气象预报进行历史性的观测,其总体的正确率是75%,而TS综合评分是31%。漏报概率为25%，空报概率为52%，TS的评分是36%。其中根据检测结果，井冈山气象观测站对云海天气的预报1月份TS评分最高为42%。