1 引言
西岳华山以奇险著称， 是陕西旅游胜地， 其南峰海拔2155 m， 为五岳最高峰。由于陡峭地形的原因， 华山是陕西大风出现次数最多的地方（ 鲁渊平等， 2006； 于进江， 2015）。在景区游客如织， 山上避险空间狭小， 当风力增大超过8级时， 给旅游安全通行带来严重威胁。而且当风速超过13 m·s-1时， 会触发索道缆车的安全装置， 索道被迫停运导致游客滞留， 产生更大的危险。近年来华山景区多次出现大风天气， 处于非常危急的形势， 影响游客安全， 因此探索大风形成机制， 开展景区大风的预警研究， 是保障索道运行和游客安全的前提条件。
有关大风天气的研究多是针对系统性寒潮大风和强雷暴等对流运动产生的局地短时大风， 进行统计和天气学分析。如Cohen and Canguakisi（2010）以24.6 m·s-1为阈值合成分析了加利福利亚海湾大风事件中对流层环流形势和海表温度特征。李耀辉等（2004）、 张文军等（2019）和杨晓玲等（2012）统计了西北地区1960 -2000年逐月大风日数， 分析了大风的时空分布， 指出高原和高山极易出现大风。马淑萍等（2019）、 费海燕等（2016）、 王传辉等（2019）、 张嘉荣和程雪玲（2020）以及刘香娥和郭学良（2012）等利用地面和高空探测资料， 采用天气学方法， 结合中尺度预报模式， 研究了雷暴大风的环境参数特征。杨景泰等（2017）分析了近年来大连短时雷暴大风的特点， 得到夜间发生频率明显高于白天， 以及海岛大风出现次数多于陆地的结论。大风天气形成的主要原因往往受到地形影响， 干燥下垫面产生的热力不稳定， 特殊地形产生的气流加速和抬升作用也是导致大风形成的根本原因（Augustine and Howard， 1991； 邱博等， 2013； 郭妮等， 2004； 庄文兵等， 2017； 董安祥等， 2014； 张晓芳和李宇华， 2010； 杨新林等， 2017； 鲁渊平等， 2006）。如我国以大风著称的十三间房就是由于特殊地形地貌， 导致风力强劲（潘新民等， 2012）。以上研究大多采用日平均风速， 多以气候平均值为主， 且较少关注高山复杂地形区的大风天气， 以及大风天气中气象要素的变化特征。
本文利用华山景区逐时观测资料， 分析了近6年来景区大风的变化特征。2016年10月3 -4日和2018年4月19 -20日景区出现极端大风天气， 索道被迫停运， 旅客严重滞留， 形势非常严峻。本文以这两次影响华山索道运行的偏南大风天气为例， 分析该地大风的环流形势， 以及起风前后气象要素的变化， 探索复杂高山地形大风的形成机制， 并为后期构建特殊地形区大风的预报预警模型奠定基础。
2 资料来源和方法介绍
本文使用的资料包括： （1）2012 -2017年华山站、 南峰站、 东峰站和太华索道站逐小时10 min平均风速。华山地形如图1（a）方框所示， 各站位置和海拔如图1（b）。以10 min平均风速为基础， 筛选17 m·s-1以上风速出现的时次， 作为一个大风时次。东峰和太华索道观测时间短， 资料缺失较多， 所以探测到的大风较少。（2）华山站逐分钟风向、 风速、 气温、 气压、 露点的观测记录， 用来分析大风事件中各气象要素的变化特征， 获取大风预警的关键气象因子。（3）MICAPS地面观测资料和NCEP再分析资料， 用来分析大风天气地面气象要素的分布和环流背景。（4）泾河雷达站［位置见图1（a）］的反射率因子和径向速度， 用来分析多普勒雷达对华山大风的监测和预警能力。全文采用北京时。
3 华山景区大风的变化特征
华山景点众多， 每处景点的地理位置不同， 大风天气的次数和变化特征差异显著。在此以华山站（位于西峰）、 南峰站、 东峰站和太华索道站10 min平均风速为基础， 以17 m·s-1作为大风临界阈值， 统计大风的次数和大风日数， 分析景区大风不同时间尺度的变化特征。
3.1 大风的风向分布
分析近6年来华山大风的风向和风速特征（图2）， 发现南峰站偏南大风的次数最高， 尤其是南南东风， 共出现了74次， 其中20 m·s-1以上大风有14次， 该方向极大风速达24~28 m·s-1。其余大风事件仍集中在偏南风方向， 次数较少。华山站大风总次数比南峰站略多， 其中在西南和南南西方向的大风次数各有38次， 其次是西北西方向， 总次数在32次， 其余方向的大风较少发生。
3.2 大风的日变化特征
近6年华山南峰站大风总次数如图3（a）所示， 呈双峰型， 20:00至次日03:00是大风频发时段， 最高峰在00:00， 6年共有16次。06:00 -12:00为大风的次高峰， 每个月共约有5次大风出现， 在12:00 -19:00大风次数偏少。华山站大风［图3（b）］集中在21:00至次日08:00， 总次数最高在05:00， 6年出现了14次。其次在08:00 -11:00大风出现较多， 12:00 -20:00大风次数较低。东峰和太华索道站观测资料稀少， 已观测到的大风出现在22:00和08:00 -10:00。因此华山大风的频发时段是20:00至次日凌晨， 午后到黄昏是大风较少发生的时段。
总之华山景区位于秦岭北坡， 地形复杂， 大风局地性强。景区大风频繁发生在21:00至次日凌晨， 且以偏南大风为主。偏南气流北上， 在秦岭北坡受夜间下山风增强作用的影响， 有效位能转化成水平风动能， 易发生大风天气。南峰站偏南， 海拔高， 周围无遮挡， 主要是偏南大风。华山站靠北， 且海拔低， 秋冬季系统性寒潮天气频繁， 冷锋后偏北风受狭长关中盆地和华山局地微地形影响， 除受偏南风影响外， 还频繁发生西北偏西大风（鲁渊平等， 2006）。
4 华山大风天气形成机制分析
近年来华山景区出现了多次大风， 在此选择2016年10月3—4日和2018年3月19—20日两次大风天气。这两次过程分别发生在春季和秋季， 具有季节性， 且以偏南大风为主， 没有明显的降水发生， 具有华山大风的代表性。两次过程正值国庆长假和春季旅游旺季， 大风导致索道停运， 大量游客滞留， 同时大风出现在傍晚以后， 起风时伴随迅速强降温， 给游客带来极大威胁。分析这两次天气的大尺度环流背景， 以及各气象要素的变化， 对于研究景区大风的形成机制具有重要意义。在此以两次过程中数据完整的华山站观测为主， 分析大风的发生过程和形成机制。
4.1 大风过程概述
分析2016年10月3日大风的风速变化（图4）， 17:00华山站平均风速为3.5 m·s-1， 随后风速开始迅速增加， 在18:48风速达到14 m·s-1， 19:30受持续大风影响， 索道被迫停运。随后有3次风速加大， 第1次在22:20增加到17 m·s-1； 第2次在4日01:50—03:00， 风速增加到19 m·s-1； 第3次在03:50—04:50， 风速再增加到17 m·s-1。05:20后， 风速开始降低， 至08:40风速降到2.3 m·s-1， 大风结束， 滞留游客开始向山下转移。
从2018年4月19日华山站平均风速（图5）中可以看出， 19日17:50平均风速为4 m·s-1， 随后风速开始增加， 18:13瞬时最大风速达到20 m·s-1， 大风开始。20:10平均风速增加， 达到18 m·s-1以上， 索道停运， 游客出现滞留。至20日01:50风速再次达到17 m·s-1， 随后开始减弱， 直到06:20风速降低到4.4 m·s-1， 大风结束， 游客开始撤离。
对比两次大风的变化， 发现秋季大风持续了11 h， 最强风速超过19 m·s-1， 春季大风持续了9 h， 最强平均风速达17 m·s-1。两次大风分别从19:00和20:00后开始， 直到次日05:00前后结束， 出现时间与前面分析的“大风以20:00后到凌晨的夜间为频发时段”的日变化一致。
分析两次大风中华山站风向和风速的变化（图6）可以看出， 在秋季大风中， 风向以南南西风为主， 该风向大风次数最高， 且以14~16 m·s-1为主， 共有14个时次， 其次为12~14 m·s-1的大风。该方向也出现了本次过程的极大风速18~20 m·s-1。正南和西南方向的风速次之。
在春季大风过程中， 风向以偏南风的次数最多， 其次为南南西风。南风在8~10 m·s-1的次数最多， 共出现了12次， 在南南西方向12~14 m·s-1风速的次数最多， 共有11次。由此可知景区大风以偏南风为主， 且南南西方向出现次数最高， 且极端大风也出现在南南西方向上， 与图2中华山站大风的风向一致。
4.2 大气环流形势分析
两次大风的850 hPa位势高度场（图略）比700 hPa“东高西低”的环流形势更清晰， 在20:00等位势高度线有明显汇合， 表明大尺度波动移动缓慢， 且槽脊开始减弱。因此中低层“东高西低”环流形势的稳定缓慢发展， 是华山偏南大风的环流特征， 南北向等位势高度线密集带决定了大风的发生。
从动力学原理上分析华山大风的形成机制。在中纬度地区梯度风平衡可以达到极大的近似， 低层“东高西低”环流场上西北低涡和华北高压对峙， 大气涡旋运动明显， 用梯度风平衡解释大风的形成。梯度风平衡在自然坐标系中如公式（1） 所示。
式中： 左边 ， 和 依次为惯性离心力、 地转偏向力和气压梯度力； 其中 是顺着流线方向的风速值； 是大气运动半径。华山位于位势等高线密集区， 气压梯度力垂直于等高线， 与地转偏向力和惯性离心力相反， 指向低压区。对公式（1） 按风速 进行求解， 得到风速公式（2） 。顺着流线为s方向， 垂直s指向左为n方向， 在等高线的密集带中， ， ， 风速仅决定于气压梯度力的大小。等高线加密时， 气压梯度力达到最大， 对应风速最大， 导致华山景区大风出现。
4.3 近地面变压场的分析
近地面变压场是反映天气系统发展、 移动， 以及水平运动的重要特征， 也是预警强对流天气（张晓芳和李宇华， 2010； 肖安和许爱华， 2018）的关键。秋季大风前的14:00， 3 h变压场［图8（a）］显示， 陕西、 甘肃一带为-3 hPa以下的负变压区， 低值中心在关中长安， 达-4.3 hPa。高山站海拔高， 负变压不显著。19:00起风时［图8（b）］， 华山周边3 h变压值减弱， -3 hPa低中心移到渭南。在春季大风20:00的3 h变压场［图8（c）］， 关中为负变压中心， 中心值在-4.0 hPa以下。起风后的23:00［图8（d）］负变压中心减弱， 华山西侧为-3.0 hPa的变压最低值。大风结束后， 3 h变压逐渐转为正值。3 h变压在大风前变化明显， 关中地区3 h变压值达 -4 hPa以下， 对景区后期大风天气有预警意义。
再分析大风前24 h变压场分布， 在两次大风发生前08:00（图9）， 24 h变压场在关中到河套及以东形成带状的低值区， 最强负变压值在-4 hPa以下。因此关中地区早上24 h变压场出现显著负变压时， 尤其是小于-4 hPa以下时， 可以预警景区傍晚前后的大风天气。
从变压场对华山大风的预警讨论该地大风的形成。大风前关中地区呈较强的负变压， 3 h变压达到-4 hPa， 24 h变压达到-5 hPa。华山以西异常负变压， 预示上游低值系统强烈发展东移， 导致气流经向度加大， 使华山位于等高线的强梯度区。关中地区局地负变压产生非地转风分量， 导致地转偏差， 形成静力不稳定， 并在关中引起辐合上升运动。高压后部的偏南风在依次翻越大巴山和秦岭后， 沿秦岭北坡随地形下降。这种下沉运动与华山夜间的下山风耦合， 高层的强风动能和位能一致转化成低层风动能， 共同促进大风。同时大气下沉增温， 与关中负变压的辐合上升相作用， 导致不稳定增强， 促使更强的辐合上升和不稳定。下坡风与关中地区辐合上升的正反馈， 是华山大风发生的热力学因子。这种大风形成的热力学原因与周宏等（2015）在分析新疆西部大风时， 提出的“翻山气流与盆地热低压发展是大风形成的热力因子”相一致。
5 华山站气象要素和雷达回波的分析
5.1 气压
分析秋季大风中华山站平均气压变化［图4］， 发现2016年10月3日10:50气压开始下降， 直到19:10降到最低值791 hPa， 此时平均风速达到14 m·s-1， 气压最低值对应风速第一个峰值。之后气压持续升高， 风速增加， 在风速峰值处， 都对应气压的峰值。在风速开始降低后， 气压仍然持续升高， 直到4日11:20气压达到最大值。总之本次大风前， 华山站气压持续下降了8 h， 共降压4 hPa。
分析春季大风中气压的变化［图5］， 发现从2018年4月19日10:20气压开始下降， 直到风速达到10 m·s-1的峰值前， 气压从791 hPa下降到最低值787 hPa。随后风速增加， 气压上升。在风速第2次达到峰值时， 气压处于上升阶段， 在第3次达到峰值时， 气压处于下降阶段， 随后气压随风速连续下降。到20日05:50气压降到最低值。这次大风中， 气压在风速增加前7 h开始下降， 在风速达到10 m·s-1以上时， 气压连续降低了4 hPa。
总结两次大风中华山站气压变化， 在大风发生前约8 h， 气压都出现持续下降， 在大风出现时， 气压达到最低值。随后气压与风速保持大致同步变化， 风速峰值在气压峰值附近或气压上升阶段， 且气压下降与风速上升相一致。两次大风中气压在风速增加前的持续降低， 进一步说明变压与华山大风关系稳定， 可以预警大风。
5.2 温度和温度露点差
分析两次过程中， 华山站平均气温和温度露点差的变化。发现秋季大风中［图10（a）］气温16:20开始从19.6 ℃下降， 到18:20降到17.4 ℃， 随后连续下降到低谷值14.0 ℃， 风速接近峰值。整个大风中气温连续下降， 在每次风速增加前， 均对应短暂的降温。在风速最后一次达到峰值后， 气温降到最低值， 之后开始缓慢升高。分析大风前后温度露点差的变化， 16:20温度露点差由10.6 ℃开始下降， 到18:10降到7.7 ℃， 随后露点差升高， 风速加大。大风中温度露点差持续偏高， 与前文提到的偏南下沉气流相联系， 表明大气以干绝热下沉为主。本次长达11 h的大风中， 气温共下降了5.0 ℃， 温度露点差下降了约3 ℃。
分析春季大风中气温和温度露点差的变化［图10（b）］， 在15:40气温由19.4 ℃开始下降， 16:50温度露点差由20.5 ℃开始下降， 直到22:20两者达到最低值， 气温为10.4 ℃， 温度露点差为3.7 ℃。当风速减弱时， 二者逐渐上升。在风速达到峰值16 m·s-1前， 二者达到最大值， 气温值为14.6 ℃， 温度露点差为11.5 ℃， 之后开始缓慢下降。整个大风长达9 h， 降温幅度达9 ℃， 温度露点差下降了16.7 ℃。
总结两次大风中温度和露点差的变化， 两者在风速增大前显著下降， 秋季大风前气温连续下降4 h以上， 春季大风前气温连续下降7 h， 降温幅度在5 ℃以上。大风前温度露点差均在10 ℃以上， 表明湿度条件差， 空气异常干燥， 决定了偏南气流越过秦岭时， 在其北坡产生干绝热下沉运动， 导致关中地区产生近地层的显著增温和上升运动， 大气不稳定性增强， 诱发了偏南下沉风速的加大。同时大风发生在夜间， 偏南风的下沉与下山风叠加， 正反馈作用进一步发展， 导致下山风速增强。
5.3 雷达回波特征分析
多普勒雷达对探测大风等强天气有重要的作用， 华山景区距离最近的泾河雷达站约100 km多， 位于雷达有效探测范围。选用两次大风天气过程中最强回波出现时的雷达图像（图11）， 分析泾河雷达在华山大风判别中的可用性。两次大风中在华山西部有弱的片状回波出现， 回波强度约20 dBZ， 华山站附近均未发现回波。对应的强度剖面图上回波在2 km以下发展， 与华山站没有降水发生相吻合。对应的径向速度图（略）上， 雷达站东南部径向风速值很低， 不及华山站的大风。因此泾河雷达可以部分地探测到华山附近的降水， 但由于景区复杂的微地形和山地特征， 雷达回波遮蔽较严重， 不足以反映华山大风的变化。
6 结论和讨论
（1） 分析2012—2017年华山南峰站和华山站10 min平均风速超过17 m·s-1以上的大风天气， 发现华山景区大风倾向于发生在夜晚至次日凌晨。景区大风特征差异显著， 表现为南峰站偏南大风次数高， 华山站除了偏南大风较多外， 还会受偏西北大风的影响。华山大风倾向于发生在夜间到凌晨期间， 午后到傍晚大风较少发生。
（2） 两次偏南大风中， 华山位于华北高压向西北低压过渡的南北向等高线密集带上， “东高西低”形势显著。大风前华山与陕西关中维持强负变压中心， 3 h变压达到-4.0 hPa以上。大风区气压梯度力增大， 地转偏向力和惯性离心力相应增大， 梯度风是大风形成的根本原因。大风前关中强烈负变压， 变压风的地转偏差导致辐合， 产生静力不稳定和垂直上升运动， 促进偏南风增强。偏南气流翻越秦岭后， 在北坡干绝热下沉， 诱导夜间下山风促进关中辐合上升增强， 这种正反馈机制促进强风发展。
（3） 两次大风中气象要素变化显著， 大风发生前7 h气压连续下降， 风速达到最大值时， 气压下降达4 hPa以上， 变压对大风有明显的预警作用。大风发生3 h前气温下降5 ℃以上， 且温度露点差值在10 ℃以上。两次大风发生时泾河雷达在华山受华山地形复杂遮蔽作用， 仅观测到小范围弱的片状回波， 径向速度场上没有显著大风区， 不足以反映大风天气的发生。