江西省飛機顛簸統計特征及其氣象條件分析

陶昕宇,吳 凡,謝克勇,凌 婷,畢 晨,黃紫潔

(1.江西省氣象服務中心,南昌 330096;2.撫州市宜黃縣氣象局,撫州 344000)

0 引言

隨著中國航空技術的快速發展,江西省航班量持續增長,2021年累計客流量達1300多萬人次。航空技術的提高、航空器安全性與自動化水平的提升等都減少了航空器因自身機械因素引起的飛行事故,因此由于天氣災害造成的飛行事故所占比例逐漸增加。其中,飛機顛簸是危及飛行安全的主要因素。研究表明,在由天氣原因引起的飛行事故中,飛機顛簸所占比例最高,為65%。

關于飛機顛簸特征的研究成果有很多。中度及以上飛機顛簸在中國各個航線飛行過程中廣泛存在,多發于中國西南、東部地區,且在6000 m以上高空發生頻率更高[1-2]。春冬兩季是飛機顛簸的高發季節,而夏季飛機顛簸發生頻次最低[3]。然而,這些研究多集中于全國地區或中國東西部等大范圍區域,關于江西省的統計較少。

現有研究中關于飛機顛簸的成因及氣象條件的分析多集中于大氣動力學理論和數值模擬方面。在天氣形勢方面,顛簸的發生常與急流、槽線、切變線和高壓脊線相關[4]。研究發現,急流是顛簸發生的主要原因之一[5]。而對飛機顛簸的數值仿真實驗表明,對流不穩定引起的重力波破碎也是飛機顛簸的起因之一[6-7]。將天氣條件細分,水平風的垂直切變是飛機低空顛簸的主要原因,而飛機高空顛簸則主要來自水平風切變和水平溫度切變[8]?？傮w來說,顛簸氣象條件的研究偏理論機制方面,對具體氣象指標閾值特別是適宜于某一地區的指標閾值研究較少,對于航空服務來說不夠直觀。

文章基于中國民用航空華東地區空中交通管理局江西分局2018—2011年空中報告、風廓線雷達數據和ERA5再分析數據,分析了江西省飛機顛簸的統計特征及氣象條件,給出了氣象指標閾值,為飛機顛簸預報提供參考。

1 資料與方法

1.1 數據來源

文章分析的顛簸個例來自中國民用航空華東地區空中交通管理局江西分局(簡稱“江西空中交管局”)2018—2021年的空中報告,累計112個顛簸個例。數據包含飛機顛簸發生的日期、時間、位置、強度和高度,其中,綜合考慮顛簸強度、空間分布及風廓線雷達資料的完整性,選取中等強度以上且盡可能接近雷達所在地的9個個例?？罩袌蟾嬷蓄嶔ぐl生位置記錄不夠精準,通過查詢定位給出顛簸發生的具體位置。為探究風向、風速對飛機顛簸產生的影響,采用江西省內3部風廓線雷達測風數據。3部風廓線雷達分別位于上饒(站號:58637)、宜春(站號:57793)和景德鎮(站號:58527)。風廓線雷達數據包括實時產品、0.5 h平均產品和1 h平均產品,由于顛簸往往發生在很短的時間內,為更準確地分析顛簸發生時刻的風向風速,文章使用風廓線雷達實時產品文件,上饒風廓線雷達時間分辨力6 min,垂直分辨力120 m;景德鎮及宜春風廓線雷達時間分辨力5 min,垂直分辨力60 m。

江西贛北僅有3部風廓線雷達且相隔較遠,為進一步探究顛簸個例高空風的空間分布特征,采用歐洲中心ERA5再分析數據進行補充。文章使用的是1959年至今的氣壓層小時再分析數據,水平分辨力為 0.25°×0.25°,約28 km,垂直分辨力從1000 hPa到1 hPa共有37 層。

1.2 研究方法

各氣象指標的計算方法如下:

1)水平風的垂直切變:顛簸發生高度上下兩層風的矢量差與上下兩層的距離的比值即為顛簸發生高度水平風的垂直切變(單位:m·s-1·km-1)。

2)水平風的水平切變:利用ERA5再分析數據,取距顛簸發生地最近的格點及其周圍的8個格點,分別計算周圍格點與顛簸發生地最近格點之間水平風的矢量差,將其除以格點之間的距離,取最大值作為顛簸發生地水平風的水平切變(單位:m·s-1·km-1)。

3)水平風的時間切變:顛簸發生前后水平風發生明顯變化且風廓線雷達數據較為完整的兩個時刻水平風的矢量差與時間間隔的比值(單位:m·s-1·h-1)。

2 顛簸發生特征統計分析

2018—2021年江西空中交管局空中報告記錄了江西省共112個顛簸個例,部分數據不全。其高度分布如圖1所示,7～8 km發生頻次最多,為39次,占比為34.8%;其次為6～7 km,發生23次,占比為20.5%;1～2 km發生頻次最少,僅有1次,占比為0.9%。由于飛機飛行期間大部分時間位于較高高度,僅起飛和降落時飛行高度降低,因此,低海拔飛機顛簸的發生頻次遠小于高海拔飛機顛簸的發生頻次。已有研究表明,當對流層頂斷裂處或對流層頂較陡時,易發生顛簸[9]。7～8 km更接近對流層頂,文章統計結果與其理論一致。

圖1 2018—2021年江西省飛機顛簸發生頻次高度分布

顛簸發生頻次月分布如圖2所示,發生頻次最多的月份是1和3月,均為22次,均占比為19.6%;其次是11月,發生21次,占比為18.7%;最少的是6和8月,僅發生1次,占比為0.9%?？傮w來說,秋冬季飛機顛簸發生頻率(61.6%)高于春夏季(37.5%)。目前,天氣預報對雷雨天氣的預測已較為準確,春夏季航班根據天氣情況進行調整后可大幅度降低雷雨引發的飛機顛簸的概率。而秋冬季雷雨少但大風天氣多,急流和局地地形因素造成的氣流切變、亂流等尺度小,較難預測及防范,更容易引起飛機顛簸。

圖2 2018—2021江西省飛機顛簸發生頻次月分布

顛簸發生頻次日分布如圖3所示,20:00飛機顛簸發生頻次最多,共12次,占比10.7%,其次是11:00,共10次,占比8.9%,00:00—06:00無顛簸統計,可能是由于此時間段內航班較少,且天氣更為穩定,顛簸發生概率相對較低。

圖3 2018—2021年江西省飛機顛簸發生頻次日分布

3 顛簸氣象條件及指標

3.1 顛簸發生前后氣象條件分析

選取9個顛簸個例,結合顛簸發生地最近的風廓線雷達站進行分析,研究顛簸發生時前后0.5 h左右的水平風速的垂直分布情況。一些個例顛簸發生前后變化較大,如2018-07-27T18:02景德鎮風廓線雷達附近發生的顛簸,風速基本呈現隨高度增加而增大的規律。2020-07-08在2 km～5 km處出現風速大值區,考慮出現了低空急流。結合顛簸發生高度來看,9次顛簸中有7次顛簸發生高度的風速都超過了10 m/s;有4次超過20 m/s,最大風速達到31.6 m/s,出現在2021-04-07;只有2019-12-17和2020-07-08兩次顛簸發生時風速較小,分別為9.7 m/s和9.4 m/s?？梢?大風是影響飛機顛簸的重要氣象條件之一。

分析水平風向的垂直分布發現,顛簸發生時以偏西風向為主,9次顛簸個例中有6次為西南風向,2次為西北風向,1次為東北風向,水平風向的垂直分布較不規律。從整層風向的大致變化來看,9次顛簸中,出現2次風隨高度逆轉,表示出現了冷平流;5次風隨高度順轉,表示出現了暖平流;其余2次整層風向變動較不規律。研究表明,高空急流區的溫度平流也是引起飛機顛簸的原因之一[10]。

根據空氣動力學原理,飛機進入垂直氣流區會出現顛簸[11]。分析垂直風向的垂直分布可知,大部分顛簸發生時整層大氣垂直速度以正值為主,即飛機處于上升氣流中,但顛簸發生高度往往處于0°線附近,這表明顛簸高度上下層的氣流在垂直方向上不一致,可見,在上升氣流和下降氣流的交匯區更易發生顛簸。值得注意的是,2020-07-08發生的個例水平風速較小,但垂直風速在顛簸發生前和發生后為正值,發生時為負值,表明在顛簸發生前后,垂直速度發生了較大變化,這可能是導致此次顛簸發生的原因之一。

由于江西風廓線雷達分布較少且相距較遠,采用ERA5再分析資料對數據進行補充,所取高度層為顛簸發生高度的近似高度,大部分顛簸發生個例的區域風速風向都較為一致,處在比較平直的西風氣流中,但也有一些個例發生地或周圍存在一定的水平空間變化,而根據空中報告,存在水平空間變化的個例顛簸程度都較為嚴重,這暗示著大尺度的空間變化可能是造成嚴重顛簸的主要原因之一。

3.2 顛簸發生氣象指標閾值確定

由以上分析可知,影響飛機顛簸的氣象因子主要有水平風速、垂直風速以及水平風的時間切變、水平切變和垂直切變。利用ERA5再分析資料及風廓線雷達資料計算相關氣象指標(表1),可見顛簸發生時,多個氣象指標值均較大。其中,當垂直風速絕對值大時,表示上升氣流或下沉氣流強盛,有利于顛簸產生,而絕對風速越接近0越能代表其兩側氣流方向的差異,也有利于顛簸的產生,因此,垂直風速的閾值較難確定。通過不同氣象指標對比分析,綜合文獻和機場人員經驗,文章給出了其余氣象因子的閾值,即水平風速為20 m·s-1,水平風的時間切變為15 m·s-1·h-1, 水平風的水平切變為0.08 m·s-1·km-1,水平風的垂直切變為10 m·s-1·km-1(表2)。在飛機飛行過程中,以上任意一種指標達到或超過閾值,即可預報會有顛簸產生。值得注意的是,一些顛簸個例同時滿足多個閾值條件,但查詢其對應的顛簸程度報告后發現,滿足條件閾值的數量并不與顛簸的嚴重程度直接相關,可能是由于在嚴重顛簸發生時,氣象因子對顛簸影響的占比不同,相關結論有待進一步分析。

表1 9次顛簸個例的氣象指標數值

表2 9次顛簸個例的氣象指標閾值

4 結束語

文章分析了江西省飛機顛簸的統計特征及氣象條件,計算了水平風垂直、空間和時間切變,得出以下主要結論:

1)根據江西空中交管局的航空數據,2018—2021年飛機顛簸在高空(7～8 km)發生頻次較多,秋冬季發生頻率遠高于春夏季,07:00—23:00均有顛簸發生,其中20:00發生頻次最多,其次是11:00。

2)文章基于ERA5再分析資料和風廓線雷達資料對所選個例進行分析,給出了飛機顛簸發生的主要氣象指標及其閾值,即水平風速20 m·s-1,水平風的時間切變 15 m·s- 1·h-1, 水平風的水平切變0.08 m·s-1·km-1,水平風的垂直切變10 m·s-1·km-1。在飛機飛行過程中,以上任意一種指標達到或超過閾值,即可預報會有顛簸產生。

3)需要說明的是,受限于較少的研究樣本,文章給出的氣象指標閾值雖具有一定的參考意義,但仍需進行更多的驗證及完善,后續研究可通過更多的顛簸個例進一步修正,并可通過不同氣象指標影響的權重分配得出綜合指標的預測閾值,為航空服務提供更加有力的技術支撐。