李 薇,蘇 宇，王文兵，黃丕昌，木玉萍，彭 斌

(1.云南省交通規(guī)劃設計研究院有限公司，云南 昆明 650041；2.陸地交通氣象災害防治技術國家工程實驗室，云南 昆明 650041；3.普洱公路規(guī)劃勘察設計院有限公司，云南 普洱 665000)

0 引言

現代公路運輸體系追求快速、高效和安全，但受氣象條件的影響和制約。根據2005—2014年全國不利天氣條件下的交通事故統(tǒng)計分析，大霧天氣引起的交通事故造成的平均經濟損失最多[1]。云南由于地形條件復雜，山區(qū)眾多，海拔高差大，公路沿線氣候復雜多樣，在山區(qū)易出現局部偶發(fā)性的大霧等天氣[2]，為公路的行車安全帶來安全隱患。霧不僅影響道路的行車視距，還會影響駕駛員對標志標線信息的準確判斷，降低對道路中障礙物的辨識能力等，對公路運營安全造成了負面的影響。

霧的生成及消散影響因子眾多，風速、地表溫度與空氣溫度的差值、相對濕度、沙氏指數、晝夜溫差等與霧出現的幾率存在一定的關聯性[3-5]。

普洱山區(qū)公路大霧天氣頻發(fā)，項目選取普洱山區(qū)大霧頻發(fā)路段作為實驗基地，建立了一套交通氣象觀測實驗站，通過分析2014年5月—2016年10月為期30個月的交通氣象數據，對霧的等級及時間分布規(guī)律開展分析研究。并結合其他觀測要素特征，對霧與氣溫、路面溫度、空氣濕度、降水強度、風速等氣象要素之間的相關性進行研究分析。

1 數據采集與處理

本文以普洱山區(qū)公路交通氣象觀測實驗站的數據為分析對象，對霧的分布特征，及霧天條件下能見度與其他氣象要素間的關系進行分析。根據霧的等級劃分，對要素進行聚類分析，以確定霧的主要影響因子及其影響特性。

1.1 數據采集

普洱市境內山地面積占98.3%。地處北回歸線附近，受地形、海拔影響，垂直氣候特點明顯。交通氣象觀測點位于普洱市省道S404旁，所在路段為縱坡路段，平面線形較好，視野寬闊。公路所在區(qū)域內常發(fā)大霧天氣。

研究采用交通氣象觀測設備，對氣溫、濕度、結露點、能見度、雨水強度、平均風速、風向、路面溫度、路面表面狀態(tài)、水厚度等參數進行觀測，數據采集頻率為1 min/次。由于雷擊、供電等外部環(huán)境因素的影響，存在部分數據缺失。經統(tǒng)計，在2014年5月—2016年12月期間，實驗站有效觀測數據樣本量73余萬條，有效觀測率在60%以上。通過對各月觀測到的樣本數與本月總分鐘數的比例進行計算，得到各月有效觀測樣本占比，如圖1所示。

圖1 2014年5月—2016年10月交通氣象有效觀測時間占比Fig.1 Ratio of Monthly Available Data Monitoring Time from May 2014 to Oct 2016

將交通氣象觀測實驗站的溫度數據與中國天氣網區(qū)域歷史數據進行對比分析，交通氣象觀測實驗站的溫度觀測變化與普洱市溫度變化走勢相符。但由于交通氣象站位于山區(qū)，晝夜溫差較區(qū)域晝夜溫差小。從數值變化以及與區(qū)域氣象數據的特征比較來看，數據呈現的特征較為合理。

1.2 數據處理

數據分析的過程主要分為以下三步：

①數據預處理：刪除重復數據及異常數據。當數據缺失時間間隔≤10 min時，對間隔內觀測數據依據既有數據進行線性插值。

②排除由于強降雨導致的能見度降低的數據：依據相關研究，在降雨量達到0.7 mm/min以上時，對能見度的影響較大，能見度可能會降低到500 m以下[6][7]。研究根據每分鐘短時降雨量數據，排除由于強降雨導致的能見度降低的情況。

③霧天分布特征統(tǒng)計：對霧天條件下，能見度在不同數值范圍下的發(fā)生頻率、發(fā)生時間以及持續(xù)時間等特征進行統(tǒng)計分析。

④能見度與其他氣象要素相關性分析：利用列聯表、條件概率對霧天條件下，能見度與其他氣象要素的相關性進行統(tǒng)計分析。

2 霧天的分布特征

山區(qū)公路大霧時，能見度降低，對公路的行車安全帶來負面影響。而霧的等級、持續(xù)時間等都會影響行車安全性。研究對不同等級的霧發(fā)生頻率、分布時間以及持續(xù)時間等特征進行統(tǒng)計分析。

2.1 霧天分級

我國氣象部門、交通部門等對霧天的等級均有相關的標準規(guī)范，但在具體能見度的分級范圍上有所區(qū)別。《霧的預報等級》(GB/T 27964-2011)和《公路交通氣象預報格式》(GB/T 27967-2011)中，均按照500 m、200 m、50 m對霧的等級進行了劃分，但對霧的等級描述有所差異。在《霧天高速公路交通安全控制條件》(GB/T 31445-2015)對能見度<200 m的霧天高速公路交通控制等級進行了劃分，根據霧的等級，提出了相應的行車控制條件等規(guī)定，條文中指出在能見度<200 m時[10]，就需要對高速公路進行交通控制。結合以上標準規(guī)范，本文以能見度500 m為閾值開展霧的分布特征研究，參考《公路交通氣象預報格式》的規(guī)定，以能見度500 m、200 m、50 m作為臨界值對大霧、濃霧、強濃霧的天氣進行劃分。

2.2 霧的分布特征分析

研究對普洱交通氣象觀測實驗站的霧天能見度數據進行分析，通過各月的最小能見度分布、不同霧的等級發(fā)生頻次、以及濃霧天氣持續(xù)時間等指標，分析霧的分布規(guī)律。

從各月的最小能見度統(tǒng)計結果來看(如圖2)，在觀測期內，絕大部分月度內均有能見度<200 m的情況發(fā)生，可見，濃霧天氣在普洱山區(qū)中經常發(fā)生。此外，在2015年2月、10月、11月、2016年6月、8月均能夠觀測到能見度<50 m的強濃霧天氣。

圖2 最小能見度月分布情況Fig.2 Monthly Distribution of Minimum of Visibility

圖3展示了不同等級的霧發(fā)生頻次占各月有效觀測時間的比例?？傮w而言，霧天在5—10月之間發(fā)生頻率最高。強濃霧天氣在8月和10月發(fā)生頻次較多。

圖3 各月霧天下不同能見度等級發(fā)生頻率(visib：能見度，單位m)Fig.3 Monthly Distribution of Fog according to Visibility (visib: visibility, Unit m)

從普洱山區(qū)公路霧的持續(xù)時間上來看，大霧、濃霧等天氣持續(xù)時間較短。從能見度<200 m及能見度<500 m的霧天持續(xù)時間來看(見圖4)，75%以上霧天持續(xù)時間<30 min,其中約39%的能見度<200 m的霧天持續(xù)時間<10 min，約42%的能見度<500 m的霧天持續(xù)時間<10 min。而持續(xù)時間超過6 h的霧天僅占所有霧天的3%左右。其中濃霧天氣持續(xù)時間最長為46.5 h。

圖4 霧天持續(xù)時間分布統(tǒng)計Fig.4 Characteristics of Fog Duration

綜上所述，霧天(能見度≤500 m)在普洱山區(qū)常發(fā)，其中在每年5—10月是大霧、濃霧天氣發(fā)生頻率較高的月份。而從持續(xù)時間來看，絕大部分霧天持續(xù)時間<30 min。而在長時大霧天氣中，超過6 h的霧天占比較少，霧天持續(xù)時間最長的為46.5 h。

3 霧與其他氣象要素相關性分析

降雨強度、風速、地面溫度與空氣溫度的差值、相對濕度等均對霧的出現有影響[2,5]。研究對各氣象要素在不同的數值條件下，霧天發(fā)生的頻率進行統(tǒng)計分析，對霧天能見度與其他天氣要素的相關性進行分析。

3.1 相關性分析方法

本文采用列聯表、條件頻率，對霧天能見度與降雨強度、風速、相對濕度以及路面溫度與氣溫之差等氣象要素的相關性進行分析。

3.1.1 列聯表 列聯表通過將其他氣象要素R和能見度變量S劃分為級k與級s，統(tǒng)計氣象要素變量R出現i級對應能見度變量S出現j級的頻數，并記為nij,列聯表表現形式如表1所示[11]。

表1 列聯表Tab.1 Contingence Table

變量R與變量S關系密切程度用χ2統(tǒng)計值的量度表示，如式(1)所示。該統(tǒng)計遵從自由度(k-1)(s-1)的χ2分布。當自由度增大，χ2分布趨近于正態(tài)分布，自由度越小，分布越偏斜。

(1)

此外，利用V相關系數對兩變量的列聯關系進行描述，如式(2)所示。

(2)

當兩個變量相互獨立時，V=0；當兩個變量完全相關時，V=1。

3.1.2 條件頻率 條件頻率是記錄某氣象條件下發(fā)生霧天的頻率。條件頻率表達式如式(3)所示。

f((S|R))=nij/ni·

(3)

nij表示氣象要素R在i級別出現的條件下能見度變量S出現j級別的發(fā)生頻數，ni·為天氣要素R在i級別出現的總頻數。

3.2 霧天能見度與其他氣象因素相關性分析

對不同氣象要素等級下能見度發(fā)生的頻數進行統(tǒng)計。氣象要素等級劃分如表2所示。

表2 氣象要素列聯表分級清單Tab.2 Class of Weather Variables

3.2.1 降雨強度與霧天能見度的相關性分析 多項研究表明，霧的形成與降水存在相關性[4,12,13]。在普洱山區(qū)，通常云霧繚繞，同時有毛毛雨存在。對降水輕度等級下，不同等級的霧發(fā)生頻次進行統(tǒng)計，利用列聯表、相關系數及其條件頻率進行統(tǒng)計，以分析兩者之間的相關性。

①降雨與霧的發(fā)生頻率統(tǒng)計

對每個月大霧天氣、濃霧天氣發(fā)生的頻率與降雨天氣發(fā)生頻率進行統(tǒng)計(見圖5)。從各月的霧、降雨發(fā)生頻率來看，在大部分降雨發(fā)生頻率較高的月份，大霧、濃霧所占比例較高。其中每年6—8月降水比例較高，同時霧天比例也相對較高。但在2015年10月霧天比例最大，但降雨比例為中等水平。

圖5 各月霧與降雨天氣發(fā)生頻率統(tǒng)計Fig.5 Ratio of Fog and Rain on each Month

②降雨強度與霧天能見度列聯表統(tǒng)計

對每分鐘的降雨強度、能見度進行列聯表統(tǒng)計，在觀測期內，在能見度(0,500]的范圍和降雨在[0,0.7]的范圍內樣本總記錄分鐘數為68 604，自由度為(7-1)(6-1)=30，其密切程度統(tǒng)計量計算結果如下式所示：

=3 399.289

(4)

其中R表示降雨級別，V表示能見度級別,分級標準如表2所示。

通過列聯關系分析，降雨強度與能見度的V相關系數為0.091,兩者間有一定的相關性，但其相關程度不高。

③降雨強度與霧天能見度條件頻率統(tǒng)計

根據不同的降雨強度等級，對發(fā)生不同能見度等級的霧天的條件概率進行統(tǒng)計。能見度的分級采用了不同的劃分標準。一種是按照每100 m為步長，將0～500 m的能見度進行分級；另一種是按照大霧、濃霧、強濃霧的劃分標準進行了分級。

按照每100 m為步長對能見度進行分級，在不同降雨強度下霧發(fā)生的條件頻率統(tǒng)計結果如圖6a所示?？傮w而言，在能見度>200 m的霧天中，隨著降雨強度的增加，該等級霧的發(fā)生頻次越多。而在能見度<200 m的霧天中，在無降雨以及降雨強度較小的情況下，該等級霧的發(fā)生頻次最高。

按照公路氣象等級分級的霧發(fā)生條件概率統(tǒng)計(如圖6b)，強濃霧在無降雨的情況下發(fā)生概率最高,當短時降雨強度>0.05 mm/min的情況不會發(fā)生強濃霧天氣。濃霧天氣在降雨強度較小的情況下發(fā)生概率較大；而大霧天氣在降雨強度較高的情況下發(fā)生概率較大。

(a)按每100 m步長分級的霧發(fā)生條件概率 (b)按公路氣象等級分級的霧發(fā)生條件概率圖6 基于降雨強度(rains,單位mm/min)的霧發(fā)生條件概率(a)Conditional Probability of Fog Level Classified with each 100 m (b)Conditional Probability of Fog Level Classified with Fog GradeFig.6 Conditional Probability of Fog under each Rainfall Class (unit mm/min)

3.2.2 其他氣象要素與霧天能見度的相關性 相關研究表明霧的生成與風速、相對濕度、路面溫度與氣溫差等均有一定的關聯性[4,13-15]。研究按照不同的氣象要素以及能見度等級，采用列聯表、條件頻率等統(tǒng)計方法對其相關性進行分析。

①其他氣象要素與能見度列聯表統(tǒng)計

對風速、相對濕度、路面溫度與氣溫之差等氣象要素與能見度在0～500 m的范圍進行列聯表統(tǒng)計，總觀測數、自由度、密切程度統(tǒng)計量、顯著性檢查結果如表3所示。

表3 列聯表顯著性檢驗結果Tab.3 Significance Test of Contingency Table

從列聯關系的V相關系數分析結果來看，風速、相對濕度、路面溫度與氣溫之差等要素與能見度之間的相關系數較小，其中，相對濕度較其他要素的相關系數稍高。統(tǒng)計結果表明，研究的氣象要素與能見度之間有相關性的假設成立的概率高，但總體相關程度不高。

②其他氣象要素與能見度的條件頻率分析

為了更為直觀的表示出其他氣象要素與霧天各級能見度發(fā)生概率的關系，將風速、相對濕度、路面溫度與氣溫之差作為變量，對不同等級的能見度分布特征采用條件概率進行統(tǒng)計。

基于風速的條件頻率分析。風是影響能見度的一個重要因素，在風速較高的情況下不易形成霧[4，12]，而在山區(qū)雨霧云交織的情況下，霧在靜風、弱風的條件下出現的概率更大[4]。按照每100 m為步長劃分能見度，在風速<0.2 m/s的情況下霧天發(fā)生頻率最高，在能見度>100 m的情況下，隨著風速的增加，霧天發(fā)生的概率減小。在能見度<100 m的情況下，除風速<0.2 m/s的情況，風速在1.6～2 m/s的情況下該等級霧的發(fā)生頻率較高(如圖7a所示)。

按照公路氣象等級分級的霧發(fā)生條件概率統(tǒng)計(見圖7b)，在風速<0.2 m/s的情況下強濃霧發(fā)生概率最高，而隨著風速的增加，強濃霧發(fā)生的概率降低；各等級風速條件下濃霧均有發(fā)生，在風速<0.2 m/s和在1.6～2 m/s之間時濃霧發(fā)生的條件概率較大；風速<0.5 m/s的大霧發(fā)生的條件概率最大，在2～2.5 m/s的情況下發(fā)生概率相對較大。

(a)按每100 m步長分級的霧發(fā)生條件概率 (b)按公路氣象等級分級的霧發(fā)生條件概率圖7 基于風速(wind,單位m/s)的霧發(fā)生條件概率(a) Conditional Probability of Fog Level Classified with each 100 m (b) Conditional Probability of Fog Level Classified with Fog GradeFig.7 Conditional Probability of Fog under each Wind Class (unit m/s)

基于相對濕度的條件頻率分析。霧的形成需要一定的水汽條件，而相對濕度是影響霧生成的重要因素之一[4,14]。按照每100 m為步長劃分能見度，當能見度>100 m時，各等級霧在相對濕度為94%～95%的情況下發(fā)生概率最高，而隨著相對濕度的減小，霧的發(fā)生概率也在減小。能見度<100 m的霧僅在相對濕度>80%的情況下發(fā)生，且相對濕度在94%～95%之間時，該等級霧的條件概率最大(如圖8a所示)。

按照公路氣象等級分級的能見度條件概率統(tǒng)計(見圖8b), 當相對濕度<95%時，隨著相對濕度的增加，各等級霧的發(fā)生的頻率也隨之增加。大霧在相對濕度>41%～97%的條件下發(fā)生，濃霧在相對濕度>44%～97%的情況下發(fā)生，而強濃霧僅在相對濕度在80%～95%的條件下發(fā)生。且90%以上的強濃霧發(fā)生時，相對濕度在92%～95%的區(qū)間范圍內。

(a)按每100 m步長分級的霧發(fā)生條件概率 (b)按公路氣象等級分級的霧發(fā)生條件概率圖8 基于相對濕度(humi,單位%)的霧發(fā)生條件概率(a) Conditional Probability of Fog Level Classified with each 100 m (b) Conditional Probability of Fog Level Classified with Fog GradeFig.8 Conditional Probability of Fog under each Relative Humidity Class(unit %)

基于路面溫度與氣溫之差的條件頻率分析。路面溫度和氣溫存在溫差，會出現熱量、水汽的交換，對霧的形成過程有一定的影響[4,14,15]。按照每100 m為步長劃分能見度后，各級霧在溫差<0 ℃的情況下發(fā)生概率最高。隨著溫差的增加，霧的發(fā)生概率降低(如圖9a所示)。

按照公路氣象等級分級的能見度條件概率統(tǒng)計(見圖9b),各等級霧的發(fā)生概率隨溫差的增加而減少。其中，強濃霧僅在溫差≤3 ℃的時候發(fā)生。

(a)按每100 m步長分級的霧發(fā)生條件概率 (b)按公路氣象等級分級的霧發(fā)生條件概率圖9 基于路面與氣溫差(difftemp,單位℃)的霧發(fā)生條件概率(a) Conditional Probability of Fog Level Classified with each 100 m (b) Conditional Probability of Fog Level Classified with Fog GradeFig.9 Conditional Probability of Fog under each Surface-Air Temperature Difference Class(unit %)

3.2.3 相關性分析結果 從降雨強度、風速等氣象要素與霧天能見度的相關性分析結果來看，各氣象要素與能見度之間存在相關性的假設成立的概率極大，但列聯關系分析結果表明其他氣象要素與能見度之間的相關程度不高。究其原因，霧的形成條件復雜，影響因素眾多，單一的氣象要素條件并不能直接影響霧的生成。而降雨、風速、相對濕度、路面溫度與氣溫之差和其他環(huán)境背景條件(高空形勢、地面形勢等)[16]都與霧的形成有相關性，霧的形成是多種因素綜合作用的結果。因此，在列聯關系分析中出現單個氣象要素與能見度之間相關程度不高的統(tǒng)計結果。

條件概率分析結果表明，降雨、風速、相對濕度、路面溫度與氣溫之差等氣象要素與霧發(fā)生的概率遵循一定的規(guī)律。統(tǒng)計分析結果如下：

①降雨與能見度的相關性分析結果表明，在大部分降雨較多的月份，霧天低能見度天氣發(fā)生頻率較高。強濃霧、濃霧天氣(能見度≤200 m)在無降雨及降雨強度較小的情況下發(fā)生概率較大；而大霧天氣在降雨強度較高的情況下發(fā)生概率較大。

②風速與能見度的相關性分析結果表明，霧在風速<0.2 m/s的情況下發(fā)生概率最高。其中強濃霧發(fā)生概率隨著風速的增加而降低；濃霧在1.6～2 m/s之間的發(fā)生概率相對較高；大霧在2～2.5 m/s的情況下發(fā)生概率較高。

③相對濕度與能見度的相關性分析結果表明，在相對濕度<95%的條件下，隨著相對濕度的增加，霧的發(fā)生頻率增加。其中強濃霧僅在相對濕度>80%的情況下發(fā)生，且超過90%的強濃霧發(fā)生在相對濕度為92%～95%的時候。

④路面溫度與氣溫之差和能見度的相關性分析結果表明，隨著溫差的增加，霧的發(fā)生頻率減少。

綜上所述，強濃霧在無降雨、軟風或靜風、相對較高的濕度以及路面和氣溫溫差較小的情況下發(fā)生的概率高。而大霧、濃霧在小雨或中雨、輕風、較高的相對濕度以及較小的路面和氣溫溫差的情況下發(fā)生頻率較高。

4 結論與討論

霧是影響公路交通安全的一個重要的氣象因素，而霧的影響因素眾多。通過對普洱山區(qū)交通氣象站數據進行統(tǒng)計分析，得到觀測站所在公路霧的分布規(guī)律。并通過列聯表、條件頻率等統(tǒng)計方法，分析了霧天能見度與其他氣象要素的相關性。

①在普洱山區(qū)公路，霧是常發(fā)的惡劣天氣，在每年5—10月之間較為集中。且超過75%的霧天持續(xù)時間<30 min，以短時霧天為主。

②從霧天能見度與其他氣象要素的相關性分析結果來看，降雨強度、風速、相對濕度、路面溫度與氣溫之差等氣象要素與霧天能見度存在相關性的假設成立的概率極大。但列聯關系分析結果表明其相關程度不高。條件概率統(tǒng)計結果表明，降雨強度、風速、相對濕度、路面溫度與氣溫之差等氣象要素與霧發(fā)生的條件概率遵循一定的規(guī)律。

通過對霧的分布規(guī)律，及其與其他氣象要素之間的相關性開展分析研究，能夠幫助道路管理者了解道路周邊霧的分布特征，并在霧的多發(fā)季節(jié)有計劃的采取相應的交通管理措施。但霧的成因復雜，影響因子眾多，在后續(xù)研究中還將結合環(huán)境背景等因素，對霧生成的影響因素進一步開展研究，方能利用交通氣象數據，為霧天情況下公路行車交通控制等提供預報預警信息。