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摘要 利用吉林市旅游局提供的雾凇实况资料，人工观测站吉林和北大壶的相对湿度资料以及中国气象局下发的T639数值预报产品中的物理量资料，即1 000 hPa与925 hPa的相对湿度、2 m温度、1 000 hPa与850 hPa的温度和10 m风速，对吉林市雾凇预报进行研究，得到T639数值预报产品中各物理量对雾凇预报的预报指标。
关键词 雾凇；T639数值预报；吉林吉林
中图分类号 P456 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2015）14-0243-02
1 资料使用及雾凇标准
1.1 雾凇实况资料
由吉林市旅游局提供的2009年1月至2013年2月雾凇实况资料，该资料由旅游局相关人员在每年冬季雾凇多发期实地观测得到。观测资料中把雾凇分为“好”“一般”“无”3个等级，该等级是由旅游局制定的。2009年1月至2013年2月，旅游局共提供309 d的雾凇实况数据，详细分级情况如图1所示。
1.2 气象要素实况资料
相对湿度资料用人工观测站吉林（站号：54172）和北大壶（站号：54175）资料，时间段是从2009年1月至2013年2月。
1.3 T639数值预报产品
使用由中国气象局下发的T639数值预报产品中的以下4个要素：1 000 hPa与925 hPa的相对湿度、2 m温度、1 000 hPa与850 hPa的温度和10 m风速。其中，T639数值预报资料的时间是2009年1月至2013年2月。
2 数值预报物理量要素的选取及数值预报数据的读取
2.1 数值预报中物理量的选取
由于雾凇是发生在近地面层的现象，因此根据雾凇的形成机理和吉林市气象台多年积累的预报经验以及参考大量文献，最终确定4个近地面层的要素作为影响雾凇是否出现的因素，这4个条件分别为水汽条件、温度条件、风速条件、垂直方向温度差条件。对应数值预报产品中的物理量，水汽条件用1 000 hPa（吉林）和925 hPa（北大壶）相对湿度表示，气温用2 m温度代替，风速用10 m风速代替，垂直方向温度差用1 000 hPa与850 hPa温度差表示。
2.2 数值预报产品中各物理量数据的读取方法
T639数值预报产品中，1 000 hPa与925 hPa的相对湿度、2 m温度和1 000 hPa与850 hPa的温度都是micaps第4类数据，因此要将格点数据转化为站点数据，采用双线性插值法读取数据，而10 m风速是micaps第3类数据，采用反距离平方差值法读取数据。
3 统计数值预报产品中各物理量要素阈值时需要说明的问题
3.1 统计阈值
需要统计阈值的物理量包括4个，分别是1 000 hPa与925 hPa相对湿度、2 m温度、T1000-850和10 m风速。统计物理量阈值时，对某一物理量来说，按吉林（54172）和北大壶（54175）2站分别统计；对某一站点来说，分24 h和48 h逐一统计。阈值分“有”和“无”之间的阈值，在有雾凇出现时，分“好”和“一般”之间的阈值。
3.2 不同站点相对湿度预报
吉林（54172）位于北纬43°46′48″，东经126°31′12″，台站海拔高度198.8 m，北大壶（54175）位于北纬43°15′00″，东经126°22′12″，海拔高度537.0 m。由于2站点海拔高度不同，因此2个站点采用不同等压面上的相对湿度，吉林站用1 000 hPa等压面上的相对湿度预报值，北大壶站点用925 hPa等压面上的相对湿度预报值。
3.3 相对湿度预报值订正
吉林市地理环境比较特殊，其位于长白山向松辽平原的过渡地带，城区坐落于开阔平坦的松花江河谷盆地，周围被峰峦起伏连绵不断的低山丘陵所环绕，松花江穿城而过，江水冬季不封冻，从吉林市区溯松花江而上15 km是丰满水电站，冬季江水通过水轮机组出口流出的水仍有4 ℃，松花江从丰满电站大坝到吉林市区的下游出现了70 km的不封冻的松花江江面，不封冻的江面源源不断地蒸发水汽，在这局部地区形成了独特的小气候，是形成吉林雾凇的关键条件[1]。并且根据平时的工作经验和简单的对比发现：T639产品中的相对湿度与实况相比差距较大。因此，在分析数值预报中水汽条件即相对湿度时，要根据相对湿度实况对相对湿度预报值进行订正。
订正相对湿度预报值时，采用最小二乘法。
设经验公式为Y=AX B，X为数值预报产品的预报值，Y为相对应的实况值。X取X1，X2，X3……Xn时，Y等于Y1，Y2，Y3……Yn，n为样本数。
利用最小二乘法得到：M=[Yi-（AXi B）]2
求A和B的值，使M值最小，即将问题转化为求函数M=M（A，B）在哪些点取得最小值问题。
X1，X2，X3……Xn以及Y1，Y2，Y3……Yn是已知的，样本数n也已知，所以A和B可求[2-3]。
4 统计T639产品中各物理量阈值
4.1 相对湿度阈值分析
（1）考虑到雾凇是在夜间形成，而且都是天亮以前就已经形成，并且旅游局每天都是6：30左右给我们提供雾凇实况，因此对于各因子，我们均选用数值预报物理量产品20：00—5：00这一段的预报场资料。对于相对湿度，我们把夜间的相对湿度平均值作为预报因子，先求出20：00—5：00的预报场的平均值，把这个平均值作为数值预报的预报值。下文提到的相对湿度预报值就是指这个相对湿度的平均值。
（2）考虑到相对湿度这个物理量的月变化，采取分月份订正的方法。于是我们将相对湿度预报值与实况值按月分类，分别订正。吉林和北大壶2站的相对湿度经验公式分别如表1、2所示。 （3）用经验公式将相对湿度进行订正。得到订正值后，按照“好”“一般”和“无”3个等级，根据2009年1月至2013年2月雾凇日历把订正值进行分类。设雾凇“有”“无”之间的阈值是D1，“好”“一般”之间的阈值是D2。首先确定D1的值：方法是要保证误报率最小，当存在2个阈值都能使误报率最小时，要按照“宁漏勿空”的原则。原因是当我们每天发布雾凇预报之后，游客会按照雾凇预报来安排观赏雾凇的行程。控制空报次数的原因是要减少因为空报而给游客带来的时间和金钱方面的损失，也就是说，宁可相信没有雾凇（但事实上有雾凇出现）而错过一次观赏的机会（即漏报），也不要相信有雾凇（但事实上没有雾凇出现）而白跑一趟造成时间和金钱的浪费（即空报）。接下来确定D2的值：首先把“好”和“一般”样本里相对湿度值小于D1的样本去掉，这时样本数发生变化，由≥D1的值构成了新的样本[4-5]。新样本是有雾凇的样本，确定“好”和“一般”之间的阈值时，也要保证误报率最小，也就是保证“预报雾凇为好，但实况是一般”和“预报雾凇为一般，但实况是好”这2种情况出现的次数要小，并且当有2个阈值都能使误报率最小时，要选择“预报雾凇好，但实况是一般”这种情况出现次数少所对应的阈值。原因与前面讲到的类似，“预报雾凇为好，但实况是一般”这种情况会让人有失望的感觉，而“预报雾凇为一般，但实况为好”会给人一种惊喜的感觉，因此，“宁可惊喜，也不要失望”，按照这个原则同样可以减少游客的损失。按照这样的原则，得到相对湿度的阈值，并且计算预报准确率，如表3所示。当rh 4.2 2 m温度阈值分析
由于夜间的气温对雾凇的形成起到非常重要的作用，因此我们要用夜间的最低气温作为因子进行研究，求出数值预报场中20：00—5：00的最低气温作为预报因子进行阈值统计分析。下文出现的2T预报值均为20：00—5：00的2 m温度最小值。按照4.1（3）所述的思路和方法确定阈值，具体不再赘述。得到阈值并计算预报准确率，结果如表4所示。当2T>D1时，预报雾凇为“无”，当D2<2T≤D1时，预报雾凇为“一般”，当2T≤D2时，预报雾凇为“好”。
4.3 10 m风速阈值分析
对于风速对雾凇的影响，我们认为若是在夜间的最大风速下仍能出现雾凇，那么小于这样的最大风速就也能产生雾凇或是对雾凇出现有利，因此，对20：00—5：00的10 m风速预报值求最大值，把这个最大值作为预报因子来研究，下文提到的也均是风速的最大值。方法同上文类似，得到阈值并计算预报准确率，结果如表5所示。当V>D1时，预报雾凇为“无”，当D2 4.4 1 000 hPa与850 hPa温度差阈值分析
对于1 000 hPa与850 hPa温度差，我们认为差值越小越有利于雾凇的出现，尤其是出现逆温的情况，对20：00、23：00、2：00、5：00的1 000 hPa和850 hPa预报值分别求差值，得到4个差值后，求出1 000 hPa与850 hPa温度差的最小值作为预报因子。方法同上文类似，得到阈值并计算预报准确率，结果如表6所示。当T1000-850>D1时，预报雾凇为“无”，当D2 5 结论与讨论
（1）相对湿度、2 m温度、10 m风速和T1000-850 4个物理量对雾凇均有较好的预报能力。
（2）对于预报雾凇“有、无”之间的阈值而言，48 h内，只在不同要素之间进行比较时，10 m风速预报准确率较高，预报能力较强，而T1000-850预报的准确率较低，预报的也能力稍差。
（3）对于预报雾凇“好、一般”之间的阈值而言，48 h内，只在不同要素之间进行比较时，T1000-850预报准确率较高，预报能力较强，而2 m温度预报准确率较低，预报能力稍差。
（4）对于不同的2个站点而言，不同要素、不同预报等级、不同预报时效的预报能力没有明显的突出特点，有时吉林站的准确率高些，有时北大壶的准确率高些。
6 参考文献
[1] 范秀娟，李晓东，曲婷婷.吉林丰满水电站大坝全面治理工程对雾凇景观的影响[J].吉林师范大学学报（自然科学版），2011（4）：119-121.
[2] 顾光芹，田国强，梁秀慧，等.河北省雾凇和雨凇气候特征及气象条件分析[J].气象，2012，38（5）：561-568.
[3] 郑新军，李嵩，吴林峰，等.古尔班通古特沙漠灌丛雾凇的生态水文学效应[J].冰川冻土，2012，34（4）：942-949.
[4] 陈柏，郜庆林，吴明江.等.近56年电线积冰气候特征及灾害防御[J].气象，2009，35（8）：85-90.
[5] 王遵娅，赵珊珊，张强.我国冰冻日出现的气象条件分析及其判别模型[J].高原气象，2011，30（1）：158-163.
[6] 王遵娅.中国冰冻日数的气象及变化特征分析[J].大气科学，2011，35（3）：411-421.
[7] 程肖侠，方建刚.中国西北东部电线积冰气候特征及分区[J].干旱区研究，2013，30（2）：341-346.
关键词 雾凇；T639数值预报；吉林吉林
中图分类号 P456 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2015）14-0243-02
1 资料使用及雾凇标准
1.1 雾凇实况资料
由吉林市旅游局提供的2009年1月至2013年2月雾凇实况资料，该资料由旅游局相关人员在每年冬季雾凇多发期实地观测得到。观测资料中把雾凇分为“好”“一般”“无”3个等级，该等级是由旅游局制定的。2009年1月至2013年2月，旅游局共提供309 d的雾凇实况数据，详细分级情况如图1所示。
1.2 气象要素实况资料
相对湿度资料用人工观测站吉林（站号：54172）和北大壶（站号：54175）资料，时间段是从2009年1月至2013年2月。
1.3 T639数值预报产品
使用由中国气象局下发的T639数值预报产品中的以下4个要素：1 000 hPa与925 hPa的相对湿度、2 m温度、1 000 hPa与850 hPa的温度和10 m风速。其中，T639数值预报资料的时间是2009年1月至2013年2月。
2 数值预报物理量要素的选取及数值预报数据的读取
2.1 数值预报中物理量的选取
由于雾凇是发生在近地面层的现象，因此根据雾凇的形成机理和吉林市气象台多年积累的预报经验以及参考大量文献，最终确定4个近地面层的要素作为影响雾凇是否出现的因素，这4个条件分别为水汽条件、温度条件、风速条件、垂直方向温度差条件。对应数值预报产品中的物理量，水汽条件用1 000 hPa（吉林）和925 hPa（北大壶）相对湿度表示，气温用2 m温度代替，风速用10 m风速代替，垂直方向温度差用1 000 hPa与850 hPa温度差表示。
2.2 数值预报产品中各物理量数据的读取方法
T639数值预报产品中，1 000 hPa与925 hPa的相对湿度、2 m温度和1 000 hPa与850 hPa的温度都是micaps第4类数据，因此要将格点数据转化为站点数据，采用双线性插值法读取数据，而10 m风速是micaps第3类数据，采用反距离平方差值法读取数据。
3 统计数值预报产品中各物理量要素阈值时需要说明的问题
3.1 统计阈值
需要统计阈值的物理量包括4个，分别是1 000 hPa与925 hPa相对湿度、2 m温度、T1000-850和10 m风速。统计物理量阈值时，对某一物理量来说，按吉林（54172）和北大壶（54175）2站分别统计；对某一站点来说，分24 h和48 h逐一统计。阈值分“有”和“无”之间的阈值，在有雾凇出现时，分“好”和“一般”之间的阈值。
3.2 不同站点相对湿度预报
吉林（54172）位于北纬43°46′48″，东经126°31′12″，台站海拔高度198.8 m，北大壶（54175）位于北纬43°15′00″，东经126°22′12″，海拔高度537.0 m。由于2站点海拔高度不同，因此2个站点采用不同等压面上的相对湿度，吉林站用1 000 hPa等压面上的相对湿度预报值，北大壶站点用925 hPa等压面上的相对湿度预报值。
3.3 相对湿度预报值订正
吉林市地理环境比较特殊，其位于长白山向松辽平原的过渡地带，城区坐落于开阔平坦的松花江河谷盆地，周围被峰峦起伏连绵不断的低山丘陵所环绕，松花江穿城而过，江水冬季不封冻，从吉林市区溯松花江而上15 km是丰满水电站，冬季江水通过水轮机组出口流出的水仍有4 ℃，松花江从丰满电站大坝到吉林市区的下游出现了70 km的不封冻的松花江江面，不封冻的江面源源不断地蒸发水汽，在这局部地区形成了独特的小气候，是形成吉林雾凇的关键条件[1]。并且根据平时的工作经验和简单的对比发现：T639产品中的相对湿度与实况相比差距较大。因此，在分析数值预报中水汽条件即相对湿度时，要根据相对湿度实况对相对湿度预报值进行订正。
订正相对湿度预报值时，采用最小二乘法。
设经验公式为Y=AX B，X为数值预报产品的预报值，Y为相对应的实况值。X取X1，X2，X3……Xn时，Y等于Y1，Y2，Y3……Yn，n为样本数。
利用最小二乘法得到：M=[Yi-（AXi B）]2
求A和B的值，使M值最小，即将问题转化为求函数M=M（A，B）在哪些点取得最小值问题。
X1，X2，X3……Xn以及Y1，Y2，Y3……Yn是已知的，样本数n也已知，所以A和B可求[2-3]。
4 统计T639产品中各物理量阈值
4.1 相对湿度阈值分析
（1）考虑到雾凇是在夜间形成，而且都是天亮以前就已经形成，并且旅游局每天都是6：30左右给我们提供雾凇实况，因此对于各因子，我们均选用数值预报物理量产品20：00—5：00这一段的预报场资料。对于相对湿度，我们把夜间的相对湿度平均值作为预报因子，先求出20：00—5：00的预报场的平均值，把这个平均值作为数值预报的预报值。下文提到的相对湿度预报值就是指这个相对湿度的平均值。
（2）考虑到相对湿度这个物理量的月变化，采取分月份订正的方法。于是我们将相对湿度预报值与实况值按月分类，分别订正。吉林和北大壶2站的相对湿度经验公式分别如表1、2所示。 （3）用经验公式将相对湿度进行订正。得到订正值后，按照“好”“一般”和“无”3个等级，根据2009年1月至2013年2月雾凇日历把订正值进行分类。设雾凇“有”“无”之间的阈值是D1，“好”“一般”之间的阈值是D2。首先确定D1的值：方法是要保证误报率最小，当存在2个阈值都能使误报率最小时，要按照“宁漏勿空”的原则。原因是当我们每天发布雾凇预报之后，游客会按照雾凇预报来安排观赏雾凇的行程。控制空报次数的原因是要减少因为空报而给游客带来的时间和金钱方面的损失，也就是说，宁可相信没有雾凇（但事实上有雾凇出现）而错过一次观赏的机会（即漏报），也不要相信有雾凇（但事实上没有雾凇出现）而白跑一趟造成时间和金钱的浪费（即空报）。接下来确定D2的值：首先把“好”和“一般”样本里相对湿度值小于D1的样本去掉，这时样本数发生变化，由≥D1的值构成了新的样本[4-5]。新样本是有雾凇的样本，确定“好”和“一般”之间的阈值时，也要保证误报率最小，也就是保证“预报雾凇为好，但实况是一般”和“预报雾凇为一般，但实况是好”这2种情况出现的次数要小，并且当有2个阈值都能使误报率最小时，要选择“预报雾凇好，但实况是一般”这种情况出现次数少所对应的阈值。原因与前面讲到的类似，“预报雾凇为好，但实况是一般”这种情况会让人有失望的感觉，而“预报雾凇为一般，但实况为好”会给人一种惊喜的感觉，因此，“宁可惊喜，也不要失望”，按照这个原则同样可以减少游客的损失。按照这样的原则，得到相对湿度的阈值，并且计算预报准确率，如表3所示。当rh
由于夜间的气温对雾凇的形成起到非常重要的作用，因此我们要用夜间的最低气温作为因子进行研究，求出数值预报场中20：00—5：00的最低气温作为预报因子进行阈值统计分析。下文出现的2T预报值均为20：00—5：00的2 m温度最小值。按照4.1（3）所述的思路和方法确定阈值，具体不再赘述。得到阈值并计算预报准确率，结果如表4所示。当2T>D1时，预报雾凇为“无”，当D2<2T≤D1时，预报雾凇为“一般”，当2T≤D2时，预报雾凇为“好”。
4.3 10 m风速阈值分析
对于风速对雾凇的影响，我们认为若是在夜间的最大风速下仍能出现雾凇，那么小于这样的最大风速就也能产生雾凇或是对雾凇出现有利，因此，对20：00—5：00的10 m风速预报值求最大值，把这个最大值作为预报因子来研究，下文提到的也均是风速的最大值。方法同上文类似，得到阈值并计算预报准确率，结果如表5所示。当V>D1时，预报雾凇为“无”，当D2
对于1 000 hPa与850 hPa温度差，我们认为差值越小越有利于雾凇的出现，尤其是出现逆温的情况，对20：00、23：00、2：00、5：00的1 000 hPa和850 hPa预报值分别求差值，得到4个差值后，求出1 000 hPa与850 hPa温度差的最小值作为预报因子。方法同上文类似，得到阈值并计算预报准确率，结果如表6所示。当T1000-850>D1时，预报雾凇为“无”，当D2
（1）相对湿度、2 m温度、10 m风速和T1000-850 4个物理量对雾凇均有较好的预报能力。
（2）对于预报雾凇“有、无”之间的阈值而言，48 h内，只在不同要素之间进行比较时，10 m风速预报准确率较高，预报能力较强，而T1000-850预报的准确率较低，预报的也能力稍差。
（3）对于预报雾凇“好、一般”之间的阈值而言，48 h内，只在不同要素之间进行比较时，T1000-850预报准确率较高，预报能力较强，而2 m温度预报准确率较低，预报能力稍差。
（4）对于不同的2个站点而言，不同要素、不同预报等级、不同预报时效的预报能力没有明显的突出特点，有时吉林站的准确率高些，有时北大壶的准确率高些。
6 参考文献
[1] 范秀娟，李晓东，曲婷婷.吉林丰满水电站大坝全面治理工程对雾凇景观的影响[J].吉林师范大学学报（自然科学版），2011（4）：119-121.
[2] 顾光芹，田国强，梁秀慧，等.河北省雾凇和雨凇气候特征及气象条件分析[J].气象，2012，38（5）：561-568.
[3] 郑新军，李嵩，吴林峰，等.古尔班通古特沙漠灌丛雾凇的生态水文学效应[J].冰川冻土，2012，34（4）：942-949.
[4] 陈柏，郜庆林，吴明江.等.近56年电线积冰气候特征及灾害防御[J].气象，2009，35（8）：85-90.
[5] 王遵娅，赵珊珊，张强.我国冰冻日出现的气象条件分析及其判别模型[J].高原气象，2011，30（1）：158-163.
[6] 王遵娅.中国冰冻日数的气象及变化特征分析[J].大气科学，2011，35（3）：411-421.
[7] 程肖侠，方建刚.中国西北东部电线积冰气候特征及分区[J].干旱区研究，2013，30（2）：341-346.