嘉兴市近33年大风日数变化特征、风向频率研究

　　嘉兴位于浙江省东北部、长江三角洲杭嘉湖平原腹心地带，是长江三角洲重要城市之一，是浙江粮、油、畜、茧、鱼的重要产区。大风作为嘉兴地区的主要灾害性天气之一，风灾常常导致农作物倒伏，大棚设施损毁；大树或树枝折断、广告牌刮倒、港口码头停工等，给农业生产和人们的生产生活带来了严重的威胁。因此，了解掌握大风气候特点和其发生的环流形式特点尤为重要。近年来，我国学者对大风天气的时空特征、天气成因、一些典型个例作了深入的研究探讨。例如张 智等研究了宁夏大风日数的气候变化特征及其对沙尘天气的影响；李 超等对江苏沿海大风特征及变化作了分析；董加斌等对浙江沿海大风的天气气候概况进行了分析；孙 燕等对冬春季江苏沿海大风的特征进行了探讨，分析了强冷空气引起的大风天气的特征和风速的阵性变化。但目前对嘉兴地区的大风研究并不多，本文研究分析1981—2013 年嘉兴市近 33 年大风日数季节变化、年际变化特征、风向频率以及产生大风的天气形势，试图为今后嘉兴的大风预报提供一些有益的参考依据。

　　1、 资料来源

　　本文使用的数据资料来源于 1981—2013 年嘉兴地区6 个地面气象观测站 （嘉兴 、平湖 、海宁 、海盐 、嘉善 、桐乡 ）33 年逐日的大风观测资料 。根据 《地面气象观测规范 》的相关规定，某测站瞬时风速达到或超过 17.2 m/s，记为 1 个大风日。

　　2、 大风的气候特征分析

　　2.1 大风日数的月际与季节分布

　　统计 1981—2013 年嘉兴地区 6 个站各月出现的大风日数（图 1），从图 1 可以看出，平湖与其他各站差异较大，出现的大风天气较其他站明显偏多，平湖的大风日数占嘉兴地区总大风日数的 33%，主要是由于平湖位于杭州湾湾口处，湾口效应使得平湖更容易出现大风，而其他 5 个站大风日数均较为接近。

　　各地出现大风日数的月际变化趋势基本一致。从月际变化情况来看，大风日数从 1—4 月逐渐增多，4 月为一小高峰，5—6 月减少，到 7—8 月显著增多，8 月达到了峰值；9—10 月天气较为稳定 ，大风日数逐渐较少 ，到 11—12 月冷空气活动开始频繁，大风日数又有所增多。综合来说，强对流大风主要出现在 3—8 月，热带气旋大风主要出现在 7—9月，冷空气大风出现在 9 月至翌年 4 月。而春季 3—5 月由于受强冷空气和强对流天气共同影响而出现的大风，往往强度更强。

　　各地大风日数季节变化差异较小，夏季最多，春季次之，秋冬季最少。嘉兴地区夏季大风日数所占的比例为 46%，其中海盐最多，占全年的 66%，而平湖市最少，占全年的 36%。嘉兴地区春季大风日数占 26%，其中平湖最多，占32%，海盐最少占13%。而秋季和冬季平均大风日数分别占15%和 13%。

　　2.2 大风日数的年际与年代变化

　　统计 1981—2013 年嘉兴地区 6 个站每年出现的大风日数，研究 6 个站大风日数的年际和年代变化。从图 2 的年际变化曲线可以看出，嘉兴地区的大风日数呈线性减少趋势，年大风日数的峰值出现在 1982 年，为 9.33 d，谷值出现在 2001 年，为 1.33 d，大风日数的气候倾向率为-1.1 d/10a。

　　而平湖地区的减少趋势最为显著（图 3），1982 年平湖的大风日数达到了 28 d，2011 年为 0 d（未出现大风日）。大风日数在 20 世纪 80 年代最多，为 18 d，20 世纪 90 年代为 11 d，进入 21 世纪，大风日数显著减少，仅为 2.1 d。平湖大风日数气候倾向率为-6.2 d/10a，并通过显著性检验（P＜0.001）。

　　分析大风日数减少的原因，主要为全球气候变暖和冷空气活动的减少使得冷空气势力减弱。大量温室气体的排放，使得全球气候变暖，年平均气温和冬季平均气温上升，冷空气强度减弱，频次减少，寒潮次数减少，直接导致区域大风频次减少，强度减弱。Jiang 等的研究则表明，在全球变暖背景下，亚洲大陆与太平洋之间的海平面气压差和近地面温差显著减小，东亚大槽向东向北偏移并减弱，是导致中国大风日数减少的主要原因。另外，随着城市化的发展速度加快，气象观测站周围的环境也发生了较大的改变，同时，城市高层建筑物密度不断增大也影响到风速与风向的记录。

　　2.3 年大风日数时间序列的变化周期

　　小波分析（wavelet analysis，WA）是 20 世纪 80 年代中后期发展起来的一门新兴的数学分支。小波分析法是一种信号的时频局部分析新方法，具有多分辨率分析的特点，并且在时频两域具有表征信号出信号的局部变化特征的能力。

　　小波变换通过将时间序列分解为时间频率域内，从而得出时间序列的显著波动模式，即周期变化动态以及周期变化动态的时间格局。它对于获取一个复杂时间序列的特征规律，诊断出气候变化的内在层次结构，分辨时间序列在不同尺度上的演变特征等是非常有效，近年来被广泛应用于多尺度气候分析研究。

　　利用 Morlet 小波对嘉兴地区平均大风日数时间序列进行周期性分析，图 4 中信号的强弱通过小波系数模值的大小来表示，等值线的正值表示大风日数偏多，等值线的负值表示大风日数偏少，小波系数为零初则表示对应着突变点。从图 4 可以看出，嘉兴地区近 33 年大风日数包含了多个不同尺度的周期变化，形成各种尺度正负相间的振荡中心，存在明显的年代和年际变化特征。主要有 2 个明显的周期变化规律，分别是出现了 12 年的短周期和 32 年的长周期。

　　无论从长周期来看，还是从短周期来看，目前各周期曲线均未完整闭合，说明嘉兴地区处于大风日偏少期。

　　2.4 风向与风频

　　嘉兴地区全年以偏东风为主，夏季以偏东风向最多，冬季以西北风为主。以平湖为例，统计近 33 年的平均风向频率，可以发现平湖偏东风最多，占全年 14.6%，其次为 ESE、SE，分别为 11.6%和 10.6%，NNW 占 10.5%，而 SW 和 WSW最少，分别占 26%和 22%。夏季 6—8 月多为雷雨大风，会出现各种风向的大风，但相对来讲，WNW、ESE 大风最多；台风大风风速大，大多以 ESE、SE、E 为主（图 5）。

　　3、 产生大风的天气形势

　　嘉兴地区大风的季风特征明显，每个季节的主要影响系统不相同，总结嘉兴地区产生大风的主要天气形势有以下 3 种。

　　3.1 中小尺度强对流型

　　这种大风涉及的范围一般只有数千米至数十千米，常伴有强对流雷雨天气其尺度虽小，但破坏性却很大，每年累积所造成的危害较大。一般影响本地的强对流天气形势可分为低槽冷锋型、高空冷涡型、副高边缘型、静止锋切变型、江淮/东海气旋型、热带低值系统型。据统计，春季受强冷空气和强对流天气共同影响出现的大风，往往强度更强。夏季在副高边缘过渡带受西风带和副热带系统共同影响，副高有明显的南退或北抬时，本地容易出现强对流天气。如 2009年 6 月 5 日出现的大风天气就是强对流天气造成的，对流发生前东北冷涡较强，有利于冷空气的维持、南下，为强对流天气的发生提供了触发条件。

　　从图 6 的 8：00 500 Pa 的高空图上可见，北方有一冷涡加强并东移南压，冷空气条件较好，风速明显增大，气温低。而从地面图（图 7）上可见，本地处于一个暖低压中，这样高低位势不稳定层结建立，上冷下热，触发强对流天气，出现大风。

　　3.2 台风外围环流型

　　对嘉兴地区来说，台风灾害是主要自然灾害之一，每年夏秋季嘉兴地区都会受到台风的影响。其中对浙江有威胁的台风有 5 类，即：浙江登陆类、浙闽边界到厦门之间登陆类、厦门到珠江口之间登陆后转向类、浙沪边界以北登陆类和经过西北区海上转向类。综合历年的台风数据，影响本地的台风主要在福建省的北部或浙江沿海登陆的台风，特别登陆浙江中北部北上类台风对嘉兴地区影响最大，如200509“麦莎 ”，200515“卡努 ”台风 ，分别在浙江省玉环 、金清登陆。由于台风登陆时强度强，风圈半径较大，嘉兴沿海地区均出现了 12 级以上的大风，内陆风力则达 8~10 级，致使倒塌房屋逾 9 500 间，农业基础设施遭到严重损毁，大面积农作物受灾。

　　3.3 冷空气型

　　冬半年，嘉兴地区的大风天气多由冷空气影响产生。以500 Pa 结合天气图分析 ，造成嘉兴地区的强冷空气的天气形势主要有以下类型：移动性西风槽、横槽转竖型、高空峰区缓慢南下型等。在预报强冷空气的大风时，需注意冷锋前后 3 h 变压正负中心差值越大，则风力越强。地面的大风出现在 700 Pa 冷平流最强区域对应的地方。而大风的持续时间预报需关注高空地槽移动的速度，槽后有无新的冷空气补充，冷高压南下的方式等。如 2005 年 12 月 21 日出现的大风，即为横槽转竖型，除海盐外其余 5 个站均出现了大风，海宁、嘉兴、桐乡风力均超过了 20 m/s。

　　4、 结语

　　嘉兴地区的大风天气 8 月最多，10 月最少。由于杭州湾的湾口效益，平湖的大风日数比其他站明显偏多。嘉兴地区的大风日数呈线性减少趋势，大风日数的气候倾向率为-1.1 d/10a。其中平湖的减少趋势最为显著 ，气候倾向率为-6.2 d/10a。大风日数减少主要原因为全球气候变暖和冷空气活动的减少使得冷空气势力减弱。嘉兴地区平均大风日数呈 12 年的短周期和 32 年的长周期，目前处于大风日偏少期。嘉兴大风的季风特征明显，冬夏季风交替显著，冬半年大风多为冷空气大风，春季及初夏的大风多为低压、倒槽引起。夏季的大风主要是受热带气旋及副高边沿影响产生的，以热带气旋影响占多数。从实际预报情况来看，冷空气大风和台风大风由于预报时效性长，预报准确率相对较高，但春夏季的强对流大风，由于局地性强，预报时效短，损失风速大，易造成损失。在气象为农服务过程中，需依托雷达、卫星等预报产品，及时做好短时临近的预报预警工作。

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