1. 引言
我国海岸线绵长，地形和地表特征复杂，山地、丘陵和高原的面积约占全国总面积的60% [1] ，尤其对于地处崇山峻岭的西南地区，高原、山脉、山脊等大尺度地形广泛分布其中，促使地形要素对天气气候的控制效应较为显著 [2] [3] ，除宏观层面上的大尺度地形影响，还具有凸显的地方性特征，即局地地形对天气的影响更是至关重要 [4] 。故而，除将气象要素形成和分布过程与天气条件因素直接关联外，具有地方属性的地形要素对气象要素有着极其显著的影响 [5] 。即使在较小范围的行政区划内，假使天气条件相同，不同山体垫面上气象要素的局地分布形式也尽显差异 [6] ，据相关文献记载 [7] [8] ，坐落在黔东南中部的雷公山，作为珠江水系和江水系的分水岭，复杂地形是黔东南大部分暴雨形成的直接诱因；太白山背风坡处焚风效应更是温度场分布形态的“塑造者”。
地形要素主要从动力及热力学方面对局地气象要素的形成、发展和分布规律发挥多维多尺度的耦合作用 [9] ，与局部异常天气现象如影随形 [10] ，因此开展气象要素成因相关研究时，地形要素不可或缺 [11] 。但地形与大气相互作用下产生气象要素复杂多样，并具有很强的空间变异性 [12] ，尤为突出的是地形起伏对风场的影响，与流管内流体流动形态相似，风贴近地面时，受地形、地物、地貌影响受到各种阻碍，且该阻碍作用随风场离地距离增高而减弱 [13] ；地形强迫风的矢量特征发生改变，稳定性下降，进而产生湍流效应 [14] 。此外，地形对气象要素的影响还主要涉及降水、温度以及气压分布等多个方面，具体影响行为有：1) 降水分布：高地通常会导致气流上升，引起冷却和凝结，从而形成云和降水，即“雨影效应”，其中也伴随风向的主导作用；2) 温度分布：山地通常随海拔升高而温度下降，即“温度递减率”，但山脉可以阻挡暖空气流动，致使背风坡相对较冷，正面风向相对较暖；3) 气压分布：地形特征通过引导气压分布，从而影响风的形成和运动规律，譬如，山谷和山脉周围可能形成不同的气压区域。
综上，国内外的研究虽然认识到了地形在气象要素形成和发展中有着首当其冲的作用 [15] ，但地形影响气象要素局地分布的研究相对匮乏，主要集中于大自然“鬼斧神工”的原生地形，缺乏人类文明进程中对地形“干预”的考量，因此，对于地形演变诱发的气象要素局地二次重分布规律值得一探究竟，故本文依托贵阳龙洞堡机场扩建项目，以地形更替为切入点，以部分气象要素(风、温度、能见度及重要天气现象)的数据变化特征为着力点，深入浅出地研判地形变化对气象要素影响特性，进而夯实气象预报基础，为民航贵州空管气象的质量建设发展奠定了一定基础，更好地服务航空气象用户。
2. 龙洞堡机场概况
贵阳龙洞堡国际机场(后文简称贵阳机场)位于贵阳市东郊约11 km的龙洞堡地区南明河支流鱼梁河上游右岸小支流的分水岭地带，距贵阳市公路距离约14 km。贵阳龙洞堡机场距离城市较近，飞机活动在场区东侧，同时在机场西侧相距机场约7 km、相对高差约100 m的图云关山梁、森林公园、市规划的500 m绿化带共同构建起一道天然抗噪音屏障。贵阳机场是我国西南地区的区域性枢纽机场，承担着省内与国内其他枢纽及城市之间的航空运输服务，为适应地方经济社会和民航运输发展的需要，2016年7
Figure 1. Overview of landform before and after the expansion of Guiyang Longdongbao Airport
图1. 贵阳龙洞堡机场扩建前后地貌概况图
月29日，发改基础[2016] 1648号《国家发展改革委关于贵阳龙洞堡机场三期扩建工程可行性研究报告的批复》，为适应贵阳地区航空运输快速发展需要，提高机场综合保障能力，促进区域经济社会协调发展，同意建设贵阳龙洞堡机场三期扩建工程。
贵阳龙洞堡机场地处喀斯特地貌，建造在海拔高度1130 m的地势起伏、溶岩犬齿裸露、高山崎岖、高差170多米的山丘地貌环境中 [16] 。自2017年5月开始进行三期扩建工程，削山填沟，新建一条近距离跑道，如图1所示(图片来源于星图地球数据云)；新建东跑道，长度4000 m，原西跑道向北延长400 m，达到3600 m，新建T3航站楼，总面积约21万平方米。
贵阳管制区飞行环境具有地理环境复杂和气候条件多变的特点。高原、山地多，而平原少，大风、大雾、低云、冰雹、雷雨、结冰、颠簸风切变等危及飞行安全的气象现象俱全。故可知，贵阳机场三期扩建工程已对场区地形地貌作了重大调整，诱发气象条件发生改变的可能性较大，对后期气象预报影响较为坡远。
3. 重要天气及气象要素特征
3.1. 重要天气现象统计
资料选取2013年到2022年10年期间贵阳机场重要天气卡片中出现的影响机场运行的天气作为统计对象，重要天气分别为雷暴、风切变、雾、雪、冻降水、低云。
Figure 2. Statistical chart of important weather phenomena at Guiyang Airport in the past decade
图2. 贵阳机场十年重要天气现象统计图
2013~2017与2018~2022年前后五年贵阳机场重要天气出现次数对比如图2所示，2018~2022年重要天气发生频次显著增加，约占十年总数的65%，2013~2017年重要天气频次约占34%。
因三期扩建，向东面新建一条近距离跑道，机场南头、北头进行了削山填沟，地形发生改变，雷暴、风切变、雪、冻降水、低云天气显著增多，分别增多约19%、60%、53%、37%、54%，大雾天气呈现减少趋势。总体来说，2018年以后的5年较之前5年，除雾以外，其余重要天气呈多发频发趋势。
3.2. 低能见度天气分等级统计特征
资料选取2013年到2022年10年期间自动观测数据、人工观测数据及贵阳机场重要天气卡片中出现的影响机场运行的天气作为统计对象。
贵阳机场一年四季皆可能出现大雾天气，当能见度(VIS)人工观测记录小于1千米时，记录天气现象为雾，为表述方便统称低能见度。
结合飞行实际，由于能见度的大小对飞行有不同程度的影响，根据航空气象预报规范的能见度分级标准做了四个分级统计。即一级：VIS ≤ 150米，二级：150 < VIS ≤ 350米，三级：350 < VIS ≤ 600米，四级：600 < VIS ≤ 800米。
Figure 3. Statistical characteristics of low visibility weather classification
图3. 低能见度天气分等级统计特征
2013~2017与2018~2022年前后五年不同级别能见度出现次数对比如图3所示，根据图3表明2013~2022年十年间，出现低能见度天气总共有113个时次。2018~2022年低能见度次数显著减少。2018~2022年4个级别的能见度次数分别为7次、54次、63次、38次，较2013~2017年分别减少了46%、44%、0.18%、0.16%。特别是第二级，减少尤为明显。
3.3. 气象要素风的统计特征
资料选取2013年到2022年10年期间自动观测整点数据作为统计对象。风对于飞机飞行有着重大影响，所以对于风的统计至关重要。根据《民用航空气象地面观测规范》(AP-117-TM-2021-01R2)，对于风向不定(VRB)、静风(C)有如下定义：
VRB (Variable)：由于预期风向多变而不可能预报一个盛行的地面风向时，例如在微风(2米/秒以下)或雷暴的情况下，风向应当预报为风向不定。
C：两分钟或十分钟时段内的风速平均 < 0.5 m/s的风。
下文S、N、东南风、西南风数据采集所选风向范围如表1所示。
Table 1. Wind direction category and range used in this article (Unit: ˚)
表1. 本文所风向类别及采用风向范围(单位：˚)
3.3.1. S、N、C及VRB的占比特征
Figure 4. Statistical characteristics of VRB times and C times
图4. VRB次数和C次数统计特征
VRB次数和C次数如图4(a)、图4(b)所示。图4(a)表明，2018~2022年5年累计每月发生风向不定的次数较2013~2017年少。其中，2018~2022年发生风向不定的次数基本在600次以下，6月最多，为621次，1月最少，为377次；2013~2017年风向不定次数除2月外(521次)，其余月份均在600次以上，8月最多，为839次。如图4(b)所示，2018~2022年5年累计每月发生静风次数较2013~2017年少。其中，2018~2022年发生静风次数基本在60次以下，11月最多，为72次，12月最少，为29次；2013~2017年静风次数除2月外(53次)，其余月份均在60次以上，10月最多，为170次。总的来说，2018~2022年与2013~2017相比，贵阳龙洞堡机场整点数据VRB和静风次数均显著减少。
Figure 5. Statistical characteristics of S, N, C, and VRB times
图5. S、N、C及VRB次数统计特征
2013~2017年和2018~2022年S、N、C及VRB占比图分别为图5(a)、图5(b)所示。由图可知，2013~2017年S、N、C、VRB分别为32.6%、44.68%、2.7%、19.97%；2018~2022年S、N、C、VRB分别为33.67%、51.72%、1.27%、13.34%；可以看出，贵阳机场风向占比北风显著增加，增加了7.04%，VRB显著减少，减少了6.63%。
3.3.2. 贵阳机场东南风、西南风次数统计特征
Figure 6. Statistical characteristics of the number of southeast winds (a) and southwest winds (b) at Guiyang Airport
图6. 贵阳机场东南风(a)、西南风(b)次数统计特征
2013~2017与2018~2022贵阳机场东南风(a)、西南风(b)如图6所示，2013~2017年贵阳机场东南风较2018~2022年多，其中7月最多，为1075次12月最少，为322次；2018~2022年西南风显著增加，其中，7月最多，为1510次，12月最少，为444次。总的来说，2018年后5年，东南风减少，西南风增加。
3.4. 气象要素温度的统计特征
温度对于飞机发动机功率、空气动力特性有着重大影响，温度对于飞行意义至关重要。资料选取2013年到2022年10年期间自动观测整点数据作为统计对象，本文主要统计了温度极值机它们的差值分布。
月平均最低温(Tmin)：取每天的最低温做月平均；月平均最高温(Tmax)：取每天的最高温做月平均；温差 = 月平均最高温(Tmax) − 月平均最低温(Tmin)。
3.4.1. 贵阳机场月平均最低温、月平均最高温统计
温度极值时间序列图如图7所示，由图可知，2018~2022年中，最低气温最小值均出现在12月，最低气温最大值出现在7月；最高气温最小值2018、2019、2021年均出现在1月，2020、2022年出现在12月，最高气温最大值出现在5、7、8月，其中8月出现3次，5、7月各出现一次。2013~2017年中，最低气温最小值均出现在1月，最低气温最大值出现在6、7、8月；最高气温最小值均出现在1月，最
Figure 7. Statistical chart of monthly average minimum temperature (Tmin) and monthly average maximum temperature (Tmax) at Guiyang Airport
图7. 贵阳机场月平均最低温(Tmin)、月平均最高温(Tmax)统计图
高气温最大值出现在6、7、8月。综上，2018年后5年中，月最低气温提前了一个月，出现在本年的12月，而月最高气温集中出现在夏季(6、7、8月)。
3.4.2. 贵阳机场月平均最高温与月平均最低温温差统计
Figure 8. Temperature difference between monthly average maximum temperature and monthly average minimum temperature at Guiyang Airport
图8. 贵阳机场月平均最高温与月平均最低温的温差图
图8为每月最高温与最低温的温差图，2013~2017年5年累计温差中，6月温差最小，为18.58℃，2月温差最大，为27.52℃；2018~2022年，7月温差最小，为16.5℃，12月温差最大，为23.98℃。总的来说，除9月外，2013~2017年各个月份温差较2018~2022年大。
4. 结论与讨论
本文以贵阳龙洞堡国际机场扩建工程为项目依托，主要依据2013~2022年自动观测、人工观测、机场重要天气记录的气象要素数据及重要天气变化特征，着力从地形演变对气象要素影响的角度进行了研究，得到如下结论：
1) 地形改变前后，除雾以外，其余重要天气呈多发频发趋势；
2) 不同级别能见度出现次数为显性指标，地形改变后年低能见度次数显著减少；
3) 现地形条件下，机场整点数据VRB和静风次数较前者均显著减少，减少6.63%，北风风向占比显著增加，增加7.04%，东南风减少，西南风增加；
4) 地形削减后，月最低气温提前一个月，出现在本年的12月，而月最高气温集中出现在夏季6、7、8月，除9月外，原地形条件下各月份温差较后者大。
本文主要是从数理角度出发，未对影响各气象要素变化的其他因素进行分析，如海拔高度、环流背景等。由此，利用地形变化并结合影响气象要素变化的其他因素进行综合分析将是下一步的重点。