王 佳，郭春燕，谷新波

（内蒙古自治区气象服务中心，内蒙古 呼和浩特 010051）

交通运输是国民经济的基础产业和重要的服务行业，而气象条件是影响交通运输安全的关键因素之一[1-5]。雾、强降水、大风、高温、暴雨、积雪、结冰等天气是公路交通的主要气象灾害，据统计，近30%的交通事故是在灾害性天气中发生的。

近些年来，交通气象的研究引起许多学者的关注和重视，路面温度的分析及预报便是其中一项重要内容[6-12]。武辉芹等[13]利用河北高速公路的交通监测站及气象站资料，统计分析了河北高速公路路面温度与气温的变换规律和路面温度的统计预报模型。田华等[14]利用仙人山和梅村两个交通气象站路面温度资料统计分析了沪宁高速公路路面温度变化特征并建立了统计预报模型。李萍等[15]利用实测沥青路面结构温度数据对陇南沥青路面温度场的分布规律进行研究，并采用回归分析方法分析了气温、太阳辐射强度和湿度等影响因素与路面温度的相关性，建立了以温度、湿度、太阳辐射强度和路面深度为主要参数的沥青路面高温温度场预估模型。

本文利用包头市试验观测场不同材质路面温度、气温小时观测数据，以及同期气象站观测数据，分析了路面温度变化特征并建立了路面温度预报模型，为探索城市道路路面温度预报方法以期提升包头市交通气象预报服务水平。

1 资料和方法

本文所选取的资料为包头市试验观测场2016年12月1日—2018年12月31日沥青路面、水泥路面、地砖路面、砂石路面的路面温度、气温观测实况小时数据，同时选取同期气象站实况监测小时数据，气象要素包括相对湿度、降水量、风速、云量、天气状况。研究不同材质路面温度变化特征，及其与气温、降水、湿度、风速的相关分析，用统计回归方法建立路面温度预报模型。

2 结果与分析

2.1 路面温度变化特征

2.1.1不同材质路面温度各季节变化特征

利用2016年12月1日—2018年12月31日包头市试验观测场数据，分析了不同材质路面在不同季节的路面温度和气温的日变化特征（图1）。发现，四个季节中，不同材质的路面温度与气温均在早晨日出前达到最低值，日出后不论是哪种材质的路面，路面温度均升温较快，这是因为日出后受太阳短波辐射的影响，地面温度迅速升高，再通过地气相互作用使气温增加，因此路面温度到达最大值的时间较气温早。当路面温度到达最大值后立即呈现下降趋势，而气温的下降幅度低于路温，这是因为路面长波辐射使其温度下降明显，而气温在其影响下逐渐降低。春、夏、秋3个季节中，白天，沥青、水泥、地砖、砂石4种不同材质的路面温度均明显高于气温；夜间，路面温度与气温相差不大。从4种材质的路面温度比较来看，尽管在各个时段相差不大，但沥青路面的最高温度与最低温度的温差较大，而地砖路面温差较小。冬季，全天中除了中午13、14时的沥青路面高于气温外，其余时间均是气温高于路面温度，这是因为冬季太阳辐射减弱，而空气的热容较其他路面材质大的缘故。

2.1.2路面温度在不同天气状况下的变化特征

不同天空状况造成路面温度有所差异。本文使用日照时数来区分天空状况，并结合天空云量和天气现象资料，综合分为阴天、晴到多云两种天空状况。设定日照时数<3 h为阴天，日照时数≥3 h为晴到多云。将天气状况综合分为晴到多云、阴、雨天（雪天）3种[16]。从图2中可以看出，3种不同的天气状况下，路温与气温的日变化差异较为明显，其中，晴到多云时，中午时段路温与气温的差异幅度最大，阴天次之，降水天气时差异幅度最小。图3是不同材质路面在晴到多云、阴天、雨天3种天气状况下的路面温度日变化。沥青路面在晴到多云天气时路面温度日变化的幅度最大，在阴天和雨天，几种材质变化不大。

2.2 路面温度与气象因子相关分析

表1为2016年12月1日—2018年12月31日不同材质路面温度在不同季节与平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度、降水、风速等气象因子的相关系数。路面温度与气象因子的相关性特征规律不受路面材质的影响。路面温度与平均气温、最高气温、最低气温在4个季节中均呈现出显著的正相关，相关系数在0.76～0.97；与风速呈现出正相关，但相关性不显著，相关系数均＜0.3；路面温度与相对湿度呈现负相关，但相关性表现为秋季较小，相关系数基本在-0.3左右，春季、夏季、冬季呈现显著的负相关，相关系数在-0.53～-0.64；路面温度与降水的关系表现为春季为负相关、其余季节为正相关，但相关性均不显著。进一步分析发现，不同季节路面温度与气象因子的相关性大小存在差异，路面温度与平均气温在冬季的相关系数值均小于其余3个季节；而从路面温度与最高气温、最低气温的相关系数可以看出，春季、秋季的值明显高于夏季和冬季。基于路面温度与气象因子相关性的分析，为下一步路面温度预报模型的建立时，预报因子的选取提供了参考依据。

图1 不同季节路面温度日变化

图2 全年晴到多云（a）、阴天（b）、雨天（c）和夏季晴到多云（d）、阴天（e）、雨天（f）的路面温度和气温日变化

图3 不同天气状况下不同材质路面温度日变化

表1 不同材质路面温度与气象因子的相关性分析

2.3 建立路面温度预报模型

考虑到包头市属于半干旱中温带大陆性季风气候，四季分明，并结合气象因子与路面温度的相关分析结果，分季节利用逐步回归方法建立路面温度预报模型，建模及检验所用数据资料为2016年12月—2018年11月小时值，将数据按季节划分，每个季节的总样本数为4 368个，样本的2/3用于数据建模，其余1/3用于模型检验，其中x1代表平均气温（单位：℃）、x2代表最高气温（单位：℃）、x3代表最低气温（单位：℃）、x4代表平均相对湿度（单位：%）、x5代表降水量（单位：mm）、x6代表平均风速（单位：m/s）。在上文的相关分析中，虽然风速与路面温度的相关性不太显著，但是在做逐步回归中发现风速进入了预报方程，这是由于SPSS里的皮尔逊相关分析的作用就是单纯考量变量两两之间的关系，虽然在分析时一次放入多个变量，但出来的结果都是两个变量的简单相关，也就是不在求两变量相关时考虑其他的控制变量。然而回归不同，回归的结果是综合所有进入回归方程的自变量对因变量的结果而成的。

2.4 模型预报结果检验及应用个例

为了对以上分季节预报模型进行检验，主要采用了4个统计量，分别为均方根误差、平均绝对误差、相关系数及预报准确率。

①均方根误差[17]RMSE公式为：

②平均绝对误差[17]MAE公式为：

③相关系数[18]：

其中，Xi为第i点的预报值，Yi为第i点的观测值。

④预报准确率[13]V：依据文献里的预报准确率算法计算，即规定路面温度实况与预报模型计算值相差在±3 ℃之前，认为预报准确，否则为错误。

参与检验的样本为样本总数（每个季节的总样本数为4 368个）的1/3，预报检验效果统计量如表3。从检验结果指标可以看出，不同季节、不同材质的路面温度预报模型预报效果有所差异。从相关系数可以看出，模型对于路面温度预报的整体趋势较好，相关系数在0.89～0.96；预报准确率整体在80%以上，因此各季节预报模型可以在实际业务应用。

在日常的生产生活中，对交通影响较大的路面温度是夏季的路面高温和冬季的路面低温，前者容易造成爆胎而后者较易形成路面结冰影响交通安全。因此文中分别列举了试运行阶段夏季高温和冬季低温的两个应用个例来说明模型的实用性。实例1是2019年7月27日包头市最高气温达到34 ℃，是2019年夏季气温最高的一天。实例2是2019年2月13日，包头市当日有小雪。图4是试运行期间当日24 h预报值与实况值差值图。从图4可知，预报值与实测值相差不大，大部分差值均落在-3～+3的区间范围内，只有个别值超出这一范围。计算了实例中预报值与实况值的相关系数，均在0.96以上。夏季模型预报的不同材质路面温度值大部分较实测偏大，而冬季偏小。在业务应用中，2月13日这次降雪过程，结合气温预报、降水预报并根据路面温度预报情况，及时发布了道路结冰预警信息，7月27日将路面温度预报结合气温预报，给交通部门提供了路面高温预警信息。

3 结论与讨论

表2 不同材质路面温度预报方程

表3 预报效果检验

图4 预报值与实况值差值

（1）不同季节不同材质的路面温度和气温有着明显的日变化特征，沥青路面温差较大，而地砖路面温差较小，路面温度和气温的最低值出现的时间和数值较为接近，最高值出现的时间路面温度较气温略早，并且在春、夏、秋3个季节中数值明显高于气温，冬季时气温值高于路面温度值。

（2）不同天气状况下，路温与气温日变化差异明显，晴到多云时，中午时段路温与气温的差异幅度最大，阴天次之，降水天气时差异幅度最小。

（3）路面温度受多种气象因子的影响，与平均气温、最高气温、最低气温在4个季节中均呈现出显著的正相关；与相对湿度呈现负相关，与风速呈现正相关，但相关性不显著；与降水的关系表现为春季为负相关、其余季节为正相关，但相关性均不显著。

（4）分季节建立了不同材质路面温度预报模型并对其进行了检验，预报准确率在82%～94%，相关系数0.86～0.96，该预报模型可以引入路面温度预报业务。

（5）在研究过程中，实况数据时间较短，按季节分类进行了建模，一定程度上限制了预报效果，在后续的工作中，随着监测资料的积累，将进一步改进为按月建模。

（6）从业务运行角度出发，为提高模型实用价值，下一步将采用MOS思路建模。