簡 俊， 余民軍， 石明亮， 陳金海

(1. 大連海事大學(xué) 航海學(xué)院， 遼寧 大連 116026； 2. 集美大學(xué) a. 航海學(xué)院；b. 船舶輔助導(dǎo)航技術(shù)國家地方聯(lián)合工程研究中心， 福建 廈門 361021)

在氣象學(xué)上，強(qiáng)對流天氣是指發(fā)生在中小型尺度的天氣系統(tǒng)中的天氣，水平尺度一般小于200 km，具有發(fā)生突然、移動迅速和破壞力強(qiáng)等特點。[1]強(qiáng)對流天氣出現(xiàn)時，常伴有雷暴、短時大風(fēng)和冰雹等現(xiàn)象。[2]短時大風(fēng)具有時空尺度小、發(fā)展速度快和持續(xù)時間短等特點，預(yù)測難度較大，是世界性難題。近年來，已發(fā)生多起由短時大風(fēng)導(dǎo)致的中小型船舶事故，造成重大人員傷亡，航運(yùn)界對其短時預(yù)報預(yù)警有迫切需要。

降水類型包括大尺度降水(Large-Scale Precipitation，LSP)和對流降水(Convective Precipitation，CP)。LSP一般是由層狀云穩(wěn)定抬升造成的，往往不伴隨短時大風(fēng)；CP在大氣層結(jié)不穩(wěn)定條件比較適合時，如遇到低層切變線、低壓等觸發(fā)機(jī)制，常伴有短時大風(fēng)。

2015年6月1日21：00—22：00時，“東方之星”輪受湖北監(jiān)利縣的小尺度強(qiáng)對流伴隨大風(fēng)天氣的影響，在大馬洲水道瞬間翻沉，造成442人遇難。[3]國務(wù)院調(diào)查組對該事故調(diào)查得出的結(jié)論是，“這是一次突發(fā)、罕見的強(qiáng)對流天氣帶來的強(qiáng)風(fēng)暴雨襲擊導(dǎo)致的特別重大災(zāi)難性事件”。[4]2018年6月13日，青島港出現(xiàn)12級暴風(fēng)雨天氣并伴有冰雹，導(dǎo)致現(xiàn)場兩名人員受傷，造成直接經(jīng)濟(jì)損失將近2億元。2018年7月5日，泰國普吉島附近海域突遇特大暴風(fēng)雨，導(dǎo)致游船傾覆，47名中國游客喪生。[5]

這3起事故的外部誘因都是突發(fā)惡劣的強(qiáng)對流天氣，并伴隨短時大風(fēng)，其危害極大，因此提升預(yù)報預(yù)警能力尤為重要。我國學(xué)者對此開展了很多研究。例如：肖高翔[6]針對強(qiáng)對流天氣監(jiān)測預(yù)報預(yù)警工作中存在的問題，對技術(shù)的進(jìn)展和發(fā)展前景作簡要分析；張小玲等[7]指出我國已初步實現(xiàn)對雷暴、短時強(qiáng)降水、雷暴大風(fēng)和冰雹的監(jiān)測預(yù)警及72 h內(nèi)的潛勢預(yù)報，但對龍卷等小尺度強(qiáng)對流天氣尚不具備監(jiān)測和預(yù)警能力；尤煥苓等[8]和程宏林等[9]闡述包括強(qiáng)對流天氣在內(nèi)的幾種主要?dú)庀笠貙λ辖煌ǖ奈：Γ⑻岢鱿鄳?yīng)的預(yù)防對策；毛以偉[10]回顧“東方之星”輪傾覆事件中的氣象服務(wù)工作，指出“目前的預(yù)警技術(shù)無法對局地性很強(qiáng)的風(fēng)力做出精確預(yù)警，為彌補(bǔ)預(yù)警技術(shù)不足，強(qiáng)化服務(wù)技巧很有必要”；劉大剛等[11]通過深入調(diào)研指出,國內(nèi)海事氣象保障服務(wù)存在著精細(xì)化程度不夠、缺乏深度開發(fā)和可視化服務(wù)產(chǎn)品等問題。

目前，用于監(jiān)測預(yù)警強(qiáng)對流天氣的雷達(dá)數(shù)據(jù)和數(shù)值預(yù)報模式產(chǎn)品還不具備對小于網(wǎng)格時間空間尺度的強(qiáng)對流天氣(特別是短時大風(fēng))進(jìn)行預(yù)報的能力。本文通過探索數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品中的不同變量與導(dǎo)致重大海事事故的短時大風(fēng)之間的關(guān)系，試圖間接預(yù)警短時大風(fēng)。

1 資料與分析方法

1.1 預(yù)報資料

數(shù)值天氣預(yù)報是一種預(yù)測未來一定時段內(nèi)的大氣運(yùn)動狀態(tài)和天氣現(xiàn)象的方法，目前已被很多國家采用。本文采用的預(yù)報資料來自于可靠性較高的歐洲中期天氣預(yù)報中心(Europecm Center for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)確定性中尺度數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品，空間分辨率為0.5°×0.5°，時間步長為6 h，提前量最長10 d。此款產(chǎn)品包含多種變量，其中，與近地面風(fēng)速相關(guān)的變量為離地面10 m處緯向風(fēng)(10U)和經(jīng)向風(fēng)(10V)，與降水相關(guān)的變量為LSP和CP。

1.2 船舶AIS資料

船舶自動識別系統(tǒng)(Automatic Identification System, AIS)能自動接收船舶信息，實現(xiàn)船舶識別、監(jiān)視和通信等功能。[12]本文結(jié)合“東方之星”輪最后一個航次的AIS船位資料和失事時的氣象數(shù)據(jù)，分析典型事故與天氣的成因關(guān)系。

1.3 站點降水網(wǎng)格資料

本文使用的降水?dāng)?shù)據(jù)來自于國際標(biāo)準(zhǔn)站點逐日降水網(wǎng)格數(shù)據(jù)集，時間分辨率為24 h，空間分辨率為0.5°×0.5°。[13]

2 強(qiáng)對流降水與短時大風(fēng)的聯(lián)系

2.1 降水與短時大風(fēng)對內(nèi)河船舶的影響

1) 就全球而言，CP多發(fā)生在低緯度地區(qū)，特別是赤道地區(qū)；就“東方之星”輪事故發(fā)生地而言，對流并伴隨大風(fēng)的天氣四季都有，其中春季居多，夏季次之。[14]

2) 就船舶而言，降水對不同噸位船舶的影響差異不大；然而風(fēng)卻不同，由于小噸位內(nèi)河船舶的抗風(fēng)能力較差，因此，強(qiáng)對流降水伴隨的短時大風(fēng)對其影響更大。短時大風(fēng)作用在船舶上的風(fēng)速和風(fēng)向時刻都在變化，當(dāng)風(fēng)壓傾側(cè)力矩大于船舶最小傾覆力矩時，船舶會因進(jìn)水而傾覆。[15]另外，對于內(nèi)河船舶而言，航行中遭遇大風(fēng)會導(dǎo)致船舶漂移，特別是慢速船舶或空載船舶受到的影響更大，有時會造成船舶偏離航線，嚴(yán)重時會造成擱淺、碰撞事故。

2.2 CP的反演強(qiáng)對流天氣強(qiáng)度與預(yù)警短時大風(fēng)理論可能性

關(guān)于短時大風(fēng)預(yù)報，需考慮以下問題：

1) 強(qiáng)對流天氣常伴隨雷暴、短時大風(fēng)等災(zāi)害天氣，但災(zāi)害天氣并非一定伴隨出現(xiàn)，本文僅探討短時大風(fēng)預(yù)警對“伴隨有強(qiáng)對流天氣”災(zāi)害天氣的實現(xiàn)可能性。

2) 直接預(yù)報次網(wǎng)格短時大風(fēng)在提前量和精確度上往往效果不佳，本文重點從間接預(yù)報的角度解決這個問題。

研究發(fā)現(xiàn)：絕大多數(shù)數(shù)值天氣模式產(chǎn)品中的LSP和CP變量都是分別計算、輸出和存儲的，為單獨(dú)采用CP變量進(jìn)行分析提供可能。

數(shù)值天氣模式中的CP變量直接來自于積云對流參數(shù)化方程的計算結(jié)果，從天氣動力學(xué)和數(shù)值天氣模擬理論的角度看，CP變量較其他模式輸出變量更能體現(xiàn)對流天氣的強(qiáng)度。本文提出通過分析數(shù)值模式產(chǎn)品中的CP數(shù)據(jù)來反演中小尺度強(qiáng)對流天氣強(qiáng)度的設(shè)想，從而為沿海和內(nèi)河的中小型船舶間接提供區(qū)域短時大風(fēng)預(yù)警。為此，對“東方之星”輪航行過程中沿途的對流降水預(yù)報結(jié)果進(jìn)行時序分析。

3 “東方之星”輪失事前后風(fēng)雨實況分析和數(shù)值預(yù)報重現(xiàn)

3.1 強(qiáng)降雨實況分析

“東方之星”輪沉船事件是一起與惡劣天氣相關(guān)的典型災(zāi)害性事件。根據(jù)湖北省氣象局監(jiān)利站天氣實況監(jiān)測數(shù)據(jù)，2015年6月1日21：00—22：00該地區(qū)的降雨量達(dá)64.9 mm[10]，1 h內(nèi)的降雨量就達(dá)到暴雨級別，且在同一站點測得的最大風(fēng)速僅有10.2 m/s(5級風(fēng))。[16]因此，僅靠零星的傳統(tǒng)氣象站點很難觀測到短時大風(fēng)，更別提在此基礎(chǔ)上做出準(zhǔn)確預(yù)報。

“東方之星”輪沉船事件發(fā)生前后的衛(wèi)星紅外云圖及降水量分布見圖1。據(jù)衛(wèi)星和雷達(dá)監(jiān)測資料分析，6月1日16:00開始，湖北中部偏南地區(qū)開始有對流云團(tuán)生成，并向東略偏南方向移動，21:15—21:55該對流云團(tuán)發(fā)展到最強(qiáng)盛階段(見圖1a)[4]；使用站點降水網(wǎng)格數(shù)據(jù)繪制的6月1日08：00—2日08:00的累計24 h降水量見圖1b。圖1中的航跡為“東方之星”輪最后一次航行的航跡，左端淺色標(biāo)記是船沉位置。由圖1可知：24 h累計對流降雨量最大值超過60 mm(最大值為68.7 mm)。

3.2 數(shù)值預(yù)報重現(xiàn)

在整個航行過程中，由于“東方之星”輪的行駛速度和記錄時刻均不是均勻分布的，因此采用滑動平均使之成為等間隔(每10 min)的數(shù)據(jù)，公式為

Ft=(At1+At2+At3+…+Atn)/n

(1)

式(2)中：At1，At2，…，Atn為每10 min之內(nèi)的數(shù)據(jù)；n為數(shù)據(jù)的個數(shù)。對每10 min對應(yīng)的船舶平均所在位置，用時空插值法求出數(shù)值天氣產(chǎn)品中提前量為0～24 h、24～48 h和48～72 h的預(yù)報數(shù)據(jù)。對時間序列采用的是一維的線性插值，即把每天0 h，6 h，…，24 h所對應(yīng)的數(shù)據(jù)插值成0 min，10 min，…，1 440 min對應(yīng)的數(shù)據(jù)，公式為

(2)

式(2)中：(x0,y0)和(x1,y1)為已知數(shù)據(jù)；x為區(qū)間[x0,x1]上任意一點。

a) 衛(wèi)星紅外云圖

b) 全球站點降雨數(shù)據(jù)集24 h累計降水量

通過對空間插值來求出不同船位對應(yīng)的預(yù)報值，通過試驗多種插值方法挑選出其中最優(yōu)的方法，即克里金插值法。克里金插值法公式定義為

(3)

(4)

c(h)=E[z(x)z(x+h)]-m2

(5)

(6)

式(6)中：c(xi,xj)為協(xié)方差；μ為拉格朗日乘數(shù)法中的系數(shù)。式(6)也可通過矩陣形式表示為

(7)

故λi可通過矩陣求逆解出。

3.3 “東方之星”輪航跡上風(fēng)速預(yù)報分析

“東方之星”輪最后一個航次的風(fēng)速預(yù)報結(jié)果見圖2。由圖2可知：事故發(fā)生前后，雖然風(fēng)速預(yù)報量均出現(xiàn)不同程度的相對增加，但絕對數(shù)值遠(yuǎn)小于實際情況，提前24 h、48 h和72 h的風(fēng)速預(yù)報值分別小于3 m/s、4 m/s和6 m/s，只有微風(fēng)級。然而，國務(wù)院事故調(diào)查報告顯示：事故發(fā)生時船位處瞬時極大風(fēng)力達(dá)12～13級，即超過30 m/s，達(dá)到臺風(fēng)級別。通過以上分析可知：僅依靠數(shù)值模式中的近地面風(fēng)速變量并不能預(yù)報出小于網(wǎng)格尺度的突發(fā)性短時大風(fēng)。圖2中“東方之星”輪最后一個航次上3種提前量下的近地面10 m風(fēng)速預(yù)報值虛線時刻出現(xiàn)強(qiáng)烈的短時大風(fēng)，“東方之星”輪也是在此期間傾覆的。

圖2 “東方之星”輪最后一次航程的風(fēng)速預(yù)報結(jié)果

3.4 “東方之星”輪失事時刻降水變量預(yù)報分析

“東方之星”輪最后一個航次上的CP和LSP預(yù)報值變化趨勢分別見圖3和圖4,實線、虛線和點線分別表示提前量為24 h、48 h和72 h的降水預(yù)報結(jié)果。提前24 h預(yù)報的 “東方之星”輪失事時刻所在時間段(即2015年6月1日20:00—6月2日02:00)的CP和LSP水平分布場見圖5。

圖3 CP預(yù)報變化趨勢

圖4同圖3，但顯示LSP的預(yù)報值。由圖3和圖4可知：“東方之星”輪5月28日起航不久就經(jīng)歷了一次降雨過程，既有CP也有LSP，相對而言，提前24 h的預(yù)報結(jié)果比較和緩，并沒有出現(xiàn)劇烈波動。之后一直無雨，但對于6月1日10:00—21:30這段時間，提前24 h、48 h和72 h的CP預(yù)報結(jié)果均出現(xiàn)先突然增大后突然減小的趨勢。圖3中實線框部分表示的是船舶發(fā)生事故時段(20:00—22:00)，正是在此期間出現(xiàn)強(qiáng)烈的降水并伴隨短時下?lián)舯┝骱痛箫L(fēng)天氣導(dǎo)致船舶在1 min多的時間內(nèi)即顛覆；相比而言，圖4中同一時間段的LSP值極小，幾乎可忽略不計。在圖5的提前24 h降水預(yù)報水平分布場中，“東方之星”輪失事前后6 h內(nèi)，LSP值雖然總量更大、更接近實測值，但最大值出現(xiàn)位置與“東方之星”輪航跡距離偏大、直線距離超過250 km，而CP預(yù)報最大值雖然強(qiáng)度偏小，發(fā)生位置卻緊貼航跡。因此，認(rèn)為“東方之星”輪失事之前的CP預(yù)報變量對短時大風(fēng)具有一定的預(yù)警作用，同時表明LSP與短時大風(fēng)的出現(xiàn)沒有明顯的關(guān)系。

圖4 LSP預(yù)報變化趨勢

相對于提前24 h預(yù)報，提前量為48 h和72 h的CP預(yù)報效果不顯著，雖然降水量變化趨勢是先增大后減小，但無論是降水量的幅值方面，還是降水量增大及減小速度方面，均存在嚴(yán)重不足，對流降水變化不很明顯，說明出現(xiàn)短時大風(fēng)的可能性不是很大，即使預(yù)警出現(xiàn)短時大風(fēng)(48 h預(yù)報短時大風(fēng)出現(xiàn)時間段為18:00—20:00，72 h預(yù)報短時大風(fēng)出現(xiàn)時間段為12:00—14:00)，也與短時大風(fēng)實際出現(xiàn)的時間段存在一定的偏差。

由圖3可知：在“東方之星”輪失事時，提前24 h的CP預(yù)報值變化趨勢非常明顯，而且數(shù)值從突然變大到減小的時間很短，這種變化趨勢與當(dāng)時實際突發(fā)大風(fēng)的情形很吻合。因此，對CP變化率與短時大風(fēng)的關(guān)系進(jìn)行檢查，將提前24 h預(yù)報的CP散點值運(yùn)用多項式及高斯函數(shù)擬合后再進(jìn)行微分得到的導(dǎo)數(shù)，用于表達(dá)CP的變化率(見圖6)。由圖6可知：在“東方之星”輪最后一個航次中，只有提前24 h的CP變化率在船舶沉沒前后出現(xiàn)一個明顯的尖刺波形，類似心電圖中RS波的信號，而正是在此時間段突發(fā)短時大風(fēng)。這也許表明CP變化率相比其數(shù)值本身，能更好地預(yù)警短時大風(fēng)的出現(xiàn)，不過還需考慮更多的案例。

a) CP預(yù)報

b) LSP預(yù)報

圖6 “東方之星”輪最后航次上的CP預(yù)報值變化率

3.5 另外兩次強(qiáng)對流案例數(shù)值預(yù)報分析

針對上述青島港和泰國普吉島海域發(fā)生的重大海事事故，本文運(yùn)用相同變量進(jìn)行簡單的驗證，由于缺乏現(xiàn)場觀測數(shù)據(jù)，沒有進(jìn)行更精細(xì)化的分析。在風(fēng)速預(yù)報圖(略)中，青島港和普吉島附近海域在事件發(fā)生前后均沒有出現(xiàn)9 m/s(5～6級)以上大風(fēng)，這與實況相差甚遠(yuǎn)。青島港強(qiáng)風(fēng)事件發(fā)生時的CP值(虛線)變化率和LSP值見圖7。由圖7可知：提前24 h預(yù)報的CP變化趨勢更明顯，同時CP變化率出現(xiàn)一個明顯的尖刺波信號，而事發(fā)前后LSP數(shù)值基本上可忽略不計。事發(fā)前后CP和LSP的預(yù)報水平分布場也證實這一結(jié)論。

圖7 青島港2018年6月中旬強(qiáng)對流事件附近的CP和LSP預(yù)報結(jié)果

普吉島沉船處的3種提前量下的降水預(yù)報見圖8。由圖8可知：在事件發(fā)生前后，提前24 h的CP預(yù)報值出現(xiàn)對應(yīng)的突然增加趨勢。但是，該增加趨勢是否可作為該處的短時大風(fēng)預(yù)警因子還有待商榷，主要原因是熱帶地區(qū)的降水本來就以對流為主，發(fā)生時的雨季更是每天都有積云降水；從預(yù)報結(jié)果也可看出，事發(fā)時每天都有CP降水，當(dāng)日的CP數(shù)值也并非最大。另外，在數(shù)值天氣模擬工作中，一般認(rèn)為熱帶地區(qū)的積云對流物理及數(shù)值參數(shù)化方案應(yīng)當(dāng)是與溫帶地區(qū)明顯不同的，不能把溫帶地區(qū)的發(fā)現(xiàn)直接應(yīng)用到熱帶地區(qū)。因此，熱帶地區(qū)是否能應(yīng)用CP數(shù)據(jù)進(jìn)行短時大風(fēng)預(yù)警尚需進(jìn)一步研究。

a) CP預(yù)報值結(jié)果 b) LSP預(yù)報結(jié)果

4 結(jié)束語

本文主要分析“東方之星”輪沉船前后的天氣實況，提出可通過分析中尺度數(shù)值天氣模式預(yù)報產(chǎn)品中的CP變化率來間接預(yù)警伴隨強(qiáng)對流天氣的次網(wǎng)格短時大風(fēng)的可能性，通過重現(xiàn)“東方之星”輪最后一次航行期間沿途短時強(qiáng)對流天氣預(yù)報，驗證其可能性，并通過其他2次事件加以驗證。研究結(jié)果表明：就此次沉船事件發(fā)生時的天氣預(yù)報來看，提前24 h預(yù)報CP數(shù)據(jù)變化的急增趨勢較提前48 h和72 h更明顯，或者說預(yù)報效果最顯著，預(yù)警出短時大風(fēng)的可能性更大；同時，LSP變量與短時大風(fēng)的出現(xiàn)幾乎沒有關(guān)系。

由于首次采用該方法研究短時大風(fēng)預(yù)警，還有許多內(nèi)容有待研究。例如：當(dāng)Cp的大小出現(xiàn)明顯變化時，是否一定預(yù)示此時會出現(xiàn)短時大風(fēng)，即未對短時大風(fēng)具體出現(xiàn)的時間進(jìn)行分析；Cp持續(xù)時間更短(即降水量突然變大到突然消失的時間更短)是否表明短時大風(fēng)的強(qiáng)度更大，有待進(jìn)一步考究。在未來的工作中，會繼續(xù)增加預(yù)報提前量，開發(fā)算法對提前48 h和72 h的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，力爭更早發(fā)出預(yù)警，從而及時做出相應(yīng)的應(yīng)對準(zhǔn)備。