安徽省区域性强浓雾气候特征及影响因子

根据强浓雾发生的同步性,可将安徽分为5个不同的区域。为了解安徽区域性强浓雾的演变规律及成因,首先利用1980—2019年安徽省68个资料完整的国家级气象观测站08时能见度、相对湿度和天气现象资料,探讨了各区域区域性强浓雾的判定标准,建立各区域40 a的区域性强浓雾日时序资料,分析了区域性强浓雾的年际和年代际变化趋势;然后利用2016—2019年77个国家级气象观测站逐时资料分析了不同区域区域性强浓雾的年变化、日变化及持续时间分布等特征;最后,探讨了冬季区域性强浓雾年际变化的成因。结果表明:（1）1980—2019年,沿淮淮北3个区域区域性强浓雾日数都有先升后降的变化趋势,转折点在2006/2007年;1980—2007年区域性强浓雾日数呈明显的上升趋势,应归因于气溶胶粒子浓度升高。年代际比较,各区域区域性强浓雾日数都是20世纪90年代或21世纪最初10年最多,21世纪第2个10年最少;各区域区域性强浓雾出现日数年际变化大,最少的年份0—1 d,最多年份可超过10 d。（2）2016—2019年,各区域年均区域性强浓雾日数14—17 d,主要集中在仲秋到仲春;持续1 h的强浓雾日占比最高,持续3 h的样本是另一个峰值;淮河以北2个区域年均区域性强浓雾日数最多、且持续时间达到3 h及以上的区域性强浓雾占比最高。（3）淮河以北冬季区域性强浓雾日数与降水日数、降水量、相对湿度和08时气温均呈较为显著的正相关,而与风速和小风日数相关不显著;沿江地区冬季区域性强浓雾日数主要受地面风速影响;而江南冬季强浓雾日数与各地面因子均不存在明显相关。（4）以1月为例,各区域区域性强浓雾日数都与纬向环流指数呈正相关,沿淮淮北3个区域区域性强浓雾日数都与东亚槽位置呈正相关,而与东亚槽强度相关不明显。说明纬向型环流、东亚槽位置偏东有助于安徽沿淮淮北形成强浓雾。进一步分析发现,雾多的1月海平面气压中40°N以北的1030 hPa等值线位置偏东（如在120°E以东）,近地层偏东风较强,地面湿度偏高。      

2018年常州一次罕见持续性雾-霾天气分析

利用常规气象观测资料、探空资料、污染物浓度及AQI资料、NCEP再分析资料等,对2018年11月24日至12月3日夜间常州持续11 d的强浓雾和严重霾天气过程进行了分析。结果表明：（1）此次雾-霾过程持续时间长、范围广、强度大、污染重。（2）中纬度地区高层持续纬向环流控制、中低层暖脊稳定存在,地面持续受均压场或弱倒槽顶部、弱冷锋前部影响,是这次持续性雾-霾过程的重要天气条件。（3）边界层内弱辐散、负涡度及弱的下沉气流是此次雾-霾天气得以长时间维持、发展的动力因子。近地层长时间水汽饱和且维持小风速利于雾-霾的长时间维持。（4）近地面高强度的贴地逆温长时间维持和持续较低的混合层高度是此次雾-霾形成、发展和长时间维持的重要热力条件。雾比霾的平均混合层高度明显偏低且霾等级越高混合层高度越低,混合层高度的变化先于能见度变化,对雾-霾临近预警有较好的指导作用。（5）弱冷空气渗透、风速适当增加、混合层高度的先期快速下降、负净辐射曝辐量绝对值的明显增大是雾爆发性增强的主要原因。     

近56a洛阳地区雾和霾气候特征及其气象要素分析

利用1961—2016年洛阳9个县(市)地面气象观测站的雾、霾日数及相关气象要素资料,采用统计学方法分析了洛阳地区雾和霾日数的时空分布特征及影响其产生的气象要素特征。结果表明:近56a来洛阳市平均年雾日数在20世纪80和90年代较多,21世纪初开始逐渐减少,但在2015—2016年明显增加;平均年霾日数以2013—2016年最多;雾和霾日数在冬季最多,夏季最少。2000—2016年洛阳市雾日数自北向南逐渐减少,霾日数则在西部多、东部少,全区霾日数较1981—2010年明显增加。对雾、霾日气象要素的分析表明,相对湿度越大雾出现的频率越高、能见度越低,浓雾发生时相对湿度一般都在90%以上;中度和重度霾发生时相对湿度主要集中在50%~79%。雾发生时气温主要在-4.0~4.0℃之间,中度和重度霾发生时,气温分别集中在0~15.0℃和0~8.0℃,轻微和轻度霾发生时气温分布范围较大,以0~10.0℃较为集中。雾和霾出现时风速大部分在3.0m·s^-1及以下,并且主要是来自东北、东东北风向区域。     

寿县不同强度雾的微物理特征及其与能见度的关系

雾对交通运输有不利影响,尤其是强浓雾。本文利用2019年1月上中旬在寿县国家气候观象台应用FM-100型雾滴谱仪测量的雾滴谱数据和常规气象观测数据,分析了不同强度雾的微物理特征,以及能见度与含水量、雾滴数浓度、相对湿度之间的关系,在此基础上建立了能见度参数化方案。结果表明:（1）随着雾的强度增强,雾中含水量显著增大,大雾、浓雾和强浓雾阶段含水量平均值分别为0.003 g m?3、0.01 g m?3和0.09 g m?3;当含水量大于0.02 g m?3,出现强浓雾的比例高达95%。（2）雾滴数浓度、雾滴尺度随着雾强度增强而增大,从大雾到浓雾,雾滴数浓度显著增加（增幅67%）,而从浓雾到强浓雾,雾滴尺度显著增大,平均直径、平均有效半径分别增加62%、135%;当雾滴有效半径大于4.7 μm,出现强浓雾的比例高达95%。（3）强浓雾、浓雾、大雾雾滴数浓度谱分布均为双峰结构,谱分布整体偏向小粒子一端,强浓雾谱型为Deirmendjian分布,浓雾、大雾均为Junge分布;强浓雾的雾水质量浓度谱呈现多峰特征,最大峰值出现在21.5 μm处,浓雾雾水质量浓度谱为双峰分布,大雾为单峰型,最大峰值均出现在5 μm处。（4）含水量、数浓度与能见度均呈反相关关系,含水量对能见度的影响最为显著;分别采用全样本和分段方式建立了四种能见度参数化方案,评估检验结果表明,基于含水量的能见度分段拟合方案对能见度的估算效果最好。     

青藏高原东南缘低层风场垂直结构与变化特征北大核心CSCD

为进一步认识青藏高原山地低层风场特征、长期变化规律,利用2008-2012年青藏高原东南缘云南大理站边界层铁塔和风廓线雷达的长期观测资料,初步分析了该地区低层风场垂直结构及其变化特征。结果表明：（1）从地面到高空,风速、风向频率分布随高度的增加而变化,2~400m高度风速基本为2级,盛行风向为偏东风,这说明边界层铁塔和风廓线雷达的风速、风向具有连续性。（2）从垂直高度上看,风速存在明显季节变化特征,冬季风速较大,夏季风速较小;日变化结构随高度的升高表现形式明显不同,20m以下为单峰型,100~1500m为双峰型,2000m以上日变化不明显;平均风速逐月变化,20m以下为单峰型,100~1000m为双峰型,1500m以上为单峰型。（3）纬向风600m以下出现东西风交替的日变化,经向风在2~20m高度全天为南风,100m高度以上午后至日落为南风、其余时段为北风,南风由高空向低层传递。     

北京山区与平原冬季近地面风的精细观测特征

利用2009—2018年冬季北京地区200多个自动气象站逐时10 m风速、风向观测数据,分典型区域（山区、山区与平原过渡区、平原区、城区）研究北京地区冬季近地面风的精细特征,并使用有完整记录的2 a（2017和2018年）冬季延庆高山区不同海拔高度10 m风逐时观测数据,多视角分析高山区不同海拔高度近地面风的特征和成因,以深刻认识北京地区复杂地形条件下冬季近地面风的特征和规律。结果表明:（1）北京地区冬季近地面平均风受西部北部地形、城市下垫面粗糙度和冷空气活动共同影响,平均风速沿地形梯度分布,山区高平原低,平原中又以城区风速最小;盛行西北风和北风,在城区东、西两侧盛行风出现扰流,在山区和过渡区一些地方还存在与局地地形环境明显关联的其他盛行风向。（2）4个典型区域冬季近地面风速日变化均表现为白天风速大于夜间,午间风速最大的“峰强谷平”单峰特征,这一特征的稳定性在城区高、山区低。（3）4个区域冬季弱风（< 1 m/s）频率为31%—42%,城区较高、山区较低;强风（> 10.8 m/s）频次则是山区多、城区少,强风风向主要表现为偏西—偏北,与冷空气活动密切关联;城区、平原区和过渡区偏南风频率均为极小,暗示北京“山区—平原”风模态在冬季是“隐式”的、不易被直接观测到。（4）近地面风的水平尺度代表范围在延庆高山区高海拔处明显大于低海拔处,海拔1500 m附近（平均的边界层顶高度）是延庆高山近地面风速日变化特征的“分水岭”,低于该海拔高度时近地面风速日变化表现为前述“峰强谷平”单峰特征,而高于该海拔高度时近地面风速日变化则呈现相反特征,即夜间大白天小、午间最小的“峰平谷深”特征,这是由边界层湍流活动的日变化及伴随的低层自由大气动量向边界层内下传所致。（5）延庆高山近地面风速大体上随观测高度而增大,高海拔站点日平均风速数倍于低海拔站点。白天—前半夜,海拔约2000 m的站点冬季盛行偏西风,风向变化不大,但风速为2—12 m/s;1000 m左右的低海拔站则风速比较稳定（< 6 m/s）,风向从午间至傍晚相对多变。      

四川不同等级雾的时空分布及其生消时间

利用四川省153个气象观测站点的逐时能见度和相对湿度资料,根据水平能见度将雾分为大雾、浓雾、强浓雾和特强浓雾四个等级,分析了四川不同等级雾的时空分布、持续时间及生消时间,结果表明:四川地区,雾在冬季最多,夏季最少,特强浓雾在4~9月比较罕见;各等级雾均在后半夜到早上（03~09时）最为频发,午后到晚上最少,强浓雾和特强浓雾几乎不会在午后到晚上（13~20时）发生;四川盆地是雾的多发区,川西高原和攀西地区雾较少,四川大部地区没有强浓雾和特强浓雾发生;四川大雾和浓雾持续时间短,一般为1~3h;强浓雾和特强浓雾一旦形成,便不容易在短时间内消散;成雾时间主要在夜间到日出前,消雾时间主要在日出后。      

琼州海峡南岸近地面层大风观测分析

利用2009年7月—2011年6月琼州海峡南岸东西两侧2部梯度测风塔2年实测资料,分析了海峡区域近地面层风向风速、阵风系数、风随高度变化的特征。结果表明:海峡东西两侧风参数大小有较大差异。在地面10 m高度风速＜10 m/s时,海峡风向风速有明显日变化,体现了以海陆风为主导的局地环流特征;海峡西侧的日最大风速及风速日较差分别比东侧大0.6 m/s和1.1 m/s;地面10 m高度的阵风系数及风随高度变化的幂指数α分别比东侧小0.03和0.02;阵风系数与α值随地面风速的增大而减小。当海峡地面10 m高度风速≥10 m/s时,阵风系数与α值并未随地面风速增大而减小。天气系统对海峡大风的阵风系数、风向风速演变趋势有一定影响,但对α影响较小。热带气旋大风过程的平均阵风系数比冷空气过程大。中心经过型、近距离经过型和外围影响型热带气旋大风过程的风速演变特征分别为双峰型、单峰型和平台型。过境型、锋消型以及冷暖系统共同影响型的冷空气大风过程的风速演变特征分别为平台型、单峰型和多峰型。      

山东区域性辐射雾时空分布及地面气象要素特征分析

选取2016—2019年共61次山东区域性辐射雾天气过程,利用山东122个国家级气象观测站逐小时观测资料,对其时空分布及地面气象要素特征进行分析。结果表明：1）山东辐射雾具有显著的季节和日变化特征,主要发生在10月—次年2月,持续性大雾主要发生在1月和12月,一天中20时以后大雾频次增加,02—08时为雾最集中的时段,07时前后达到峰值,下午一般无强浓雾出现。2）辐射雾空间分布呈现明显“西多东少”格局,主要出现在鲁西北和鲁西南地区,山区和半岛沿海地区较少,强浓雾和特强浓雾主要分布在德州、聊城及菏泽等地。3）区域性辐射雾发生时,地面无突出风向,北风略占优势,风速多在3 m·s-1以下;各等级雾形成前气温和露点温度均存在不同程度的下降,20时气温与次日最低气温温差在2～6 ℃、14时地面露点与最低能见度时刻地面露点的温差在1～5 ℃时最有利于辐射雾的发生;随着辐射雾强度的增强,对温度露点差和地面相对湿度的要求越来越高,出现大雾时的温度露点差主要在2 ℃以下,相对湿度大于90%;出现浓雾、强浓雾和特强浓雾时的温度露点差小于1 ℃,相对湿度大于95%。     

不同天气状况下气溶胶散射系数变化特征分析

利用广州南沙区气象探测基地大气成分站2012年散射系数和常规气象观测资料,分析了散射系数的变化特征及气象因子对散射系数的影响,并重点讨论了气象条件中风对散射系数的影响。结果表明:从全年散射系数平均值来看,雾霾日的散射系数﹥霾日的﹥雾日的﹥一般日的;从季节来看,夏季和秋季雾霾日的散射系数﹥霾日的,冬季霾日的散射系数稍大于雾霾日的;一年中散射系数的最大值出现在10月,最小值出现在6月。霾日和雾霾日的散射系数日变化呈双峰形;雾日双峰型分布不明显,一般日没有明显日变化。散射系数同日照、湿度、气温和风速都呈负相关,与风速的负相关最显著。散射系数的高值出现在西北风中,外来源的输送对南沙散射系数存在较为明显的影响。风速小于7.0 m·s-1时,散射系数随风速的增加而减小;风速大于7.0 m·s-1时,散射系数随风速先增加后减小。     

江苏省雾霾天气特征分析

根据2007年1月—2013年12月江苏省国家基准气候站的逐日地面观测资料,分析了江苏省雾、霾日数的气候变化特征以及霾天气发生时的主要气象要素场特征。结果表明:(1)雾日数分布从江苏省东部向西部逐渐减少,霾分布由南向北逐渐递减。(2)年际变化上,雾日数呈现一定的波动,霾日数逐年增长。秋、冬两季雾日数较多;霾日数在夏季最少。雾、霾天气分别在08时和14时发生次数最多。(3)淮安中度霾居多,微风、高湿情况下霾发生概率最高,不同季节风向分布不同。(4)风速与能见度成正相关关系,春、夏季的相关性较差,秋、冬季相关性相对较好。能见度与相对湿度春、冬两季两者之间呈明显的线性负相关,而夏、秋季拟合曲线呈非线性负相关。     

1956—2019年昌北国际机场高影响天气变化特征

基于1956—2019年参证气象站记录的雷暴、闪电、暴雨、高温、低温、雾和霾等气候资料,利用常规气候统计及Morlet小波方法对影响昌北机场安全运营的高影响天气事件演变及周期变化规律进行统计分析。结果表明:1)雷暴多出现于春夏季,年均雷暴日数为49.8 d,呈波动下降趋势。2)春夏季闪电高发,且夏季机场附近存在较明显的闪电集中区域,闪电高频时段为13—20时,最高峰为15时。3)年均暴雨、大暴雨日数分别为5.0 d和0.8 d,呈缓慢增长趋势,暴雨集中在4—8月,大暴雨集中在4、6月,二者均在6月份最多。4)夏季高温日数呈缓慢增加趋势,7月份最多,8月份次之;冬季低温日数呈明显下降趋势,1月份最多,12月份次之。5)年均霾日数大于雾日数,霾多发于秋冬季,雾集中在冬春季,均于12月最常发生。6)冰雹、积雪、结冰、冻雨、沙尘、龙卷风等破坏性天气发生频次较小,但不应忽视此类天气的防范工作。7)暴雨、低温及高温日数均存在准2 a的周期变化。     

北京及周边地区2013年1—3月PM2.5变化特征

2013年1—3月北京及周边地区雾、霾高发,气候特征异于常年。利用2013年1—3月北京及周边地区6个地面观测站观测资料,研究PM_2.5和黑碳 (BC) 的质量浓度、区域分布特征及气象要素的影响情况。结果表明:北京及周边地区PM_2.5污染呈区域性高值、污染局地积累以及由南向北输送的特征。北京上甸子站在雾、霾与清洁期间BC与PM_2.5质量浓度的比值分别为7.1%和10.3%,雾、霾期间低于清洁期间;而河北固城站在雾、霾与清洁期间BC与PM_2.5质量浓度的比值分别为17.5%和11.9%,雾、霾期间明显高于清洁期间。二者相反的比值特征反映在清洁的下游地区雾、霾过程中二次生成的气溶胶所占比例较污染的上游地区偏高。     

HAZE-TO-FOG TRANSFORMATION DURING A LONG LASTING, LOW VISIBILITY EPISODE IN NANJING

Haze-to-fog transformation during a long lasting, low visibility episode was examined using the observations from a comprehensive field campaign conducted in Nanjing, China during 4-9 December 2013. In this episode, haze was transformed into fog and the fog lasted for dozens of hours. The impacts of meteorological factors such as wind, temperature (T) and relative humidity (RH) on haze, transition and fog during this episode were investigated. Results revealed significant differences between haze and fog days, due to their different formation mechanisms. Comparison was made for boundary-layer conditions during hazy days, haze-to-fog days and foggy days. Distributions of wind speed and wind direction as well as synoptic weather conditions around Nanjing had determinative impacts on the occurrences and characteristics of haze and fog. Weakened southerly wind in southern Nanjing resulted in high concentration of pollutants, and haze events occurred frequently during the study period. The wind speed was less than 1 m s-1 in the haze event, which resulted in a stable atmospheric condition and weak dispersion of the pollutants. The height of the temperature inversion was about 400 m during the period. The inversion intensity was weak and the temperature-difference was 4°C km-1 or less in haze, while the inversion was stronger, and temperature-difference was about 6°C km-1, approaching the inversion layer intensity in the fog event. Haze event is strongly influenced by ambient RH. RH values increased, which resulted in haze days evidently increased, suggesting that an increasing fraction of haze events be caused by hygroscopic growth of aerosols, rather than simply by high aerosol loading. When RH was above 90%, haze aerosols started to be transformed from haze to fog. This study calls for more efforts to control emissions to prevent haze events in the region.     

安徽省雾、霾、晴空天气的气象条件对比分析

使用2008~2012年逐日地面观测资料,揭示了安徽不同地区雾、霾、晴空天气气象条件的差异,指出不同地区要根据本地特点建立雾、霾预报指标和预报方法。3类天气差异最大的地面气象要素是能见度和相对湿度。根据3种天气前一日和当日能见度和相对湿度分布特征,全省站点可以分为3类:1)从雾、霾到晴空,能见度递增、相对湿度递减,且差异显著,如合肥站;2)雾、霾天的能见度和相对湿度均很接近,但与晴空天差别较大,如阜阳站;3)能见度在雾、霾天无明显差别,但相对湿度在雾、霾天差异显著,如安庆站。地级市测站雾后即霾的可能性较大(大于50%),县城测站雾后即霾的可能性较低(低于25%)。垂直方向,雾时相对湿度随高度下降很快,850 h Pa中位值已降到20%(安庆)和45%(阜阳)以下,霾时相对湿度随高度下降缓慢,850 h Pa中位值仍在60%左右;另外,霾天边界层中上部风切变较小,雾天和晴空天边界层中上部都存在较大的风切变。     

天津市东丽区一次持续性雾霾天气过程的特征及影响要素分析

基于常规气象观测资料和PM_2.5浓度资料,分析了2019年1月10—14日天津市东丽区出现的一次持续性雾霾天气特征及其成因。结果表明：此次雾霾天气具有明显的阶段性特征,高空平直西风环流、中层暖脊和地面弱气压场为此次雾霾天气出现提供了有利的天气形势。轻雾和霾阶段,能见度变化更易受到相对湿度的影响;而雾阶段,能见度变化更易受到风速的影响。PM_2.5浓度与地面气象因子关系密切,与能见度、风速负相关,与相对湿度正相关。当其他气象条件稳定,且周边地区污染物浓度较高时,近地面风向转变,对本地区雾霾的出现起到关键性作用。     

天津雾和霾自动观测与人工观测的对比评估

为适应地面气象观测业务调整方向,提高新型自动气象站观测资料的质量及可用性,研究中对天津地区10个地面气象站1951—2014年历年2月人工观测及2014年2月自动观测和人工观测的轻雾、雾、霾现象进行对比评估。结果表明:天津地区历年2月轻雾的平均日数为10 d,雾和霾均为2 d,轻雾和霾同期出现的日数占有天气现象的7.4%,而雾和霾同期出现日数仅占0.7%;平行观测期的对比分析得到人工观测轻雾日数比自动观测多11 d,雾日数和霾日数均比自动观测少6 d,其中,轻雾和雾的判别差异集中出现在每日08:00(北京时,下同),霾则基本出现在每日08:00,14:00,17:00,20:00;通过对比自动观测和人工观测的能见度数据发现,二者相对偏差达25.1%,能见度小于15.0 km时,自动观测的能见度有60%~76%数值偏小,特别是08:00和20:00, 因此,在相对湿度满足条件的情况下,能见度的判别误差是导致自动观测与人工观测轻雾、雾、霾现象判别差异的重要原因。     

江苏地区连续性雾霾天气的污染物浓度变化和特征分析

针对2013年1月江苏淮安地区发生的一次连续性雾霾天气过程,分析该天气过程中PM10和PM2.5的质量浓度演变特征、能见度与气象要素之间的关系、中低层环流特征以及污染物来源。结果表明:雾霾期间PM10和PM2.5质量浓度最低值出现在05:00至07:00(北京时间,下同)和13:00至17:00,最高值出现在21:00至23:00,PM10和PM2.5质量浓度并非同时达到极大值;持续变化较小的气压梯度、较低的风速、相对湿度的增大以及PM2.5和PM10质量浓度的增高是雾霾发生发展的必要条件;能见度与气压、相对湿度、PM2.5质量浓度的相关性较好,建立回归方程,对能见度的整体变化趋势拟合效果较好;高空环流形势平稳、中低层的暖平流、持续稳定少动的地面高压场分布为雾霾天气的持续发生发展提供了有利的形势背景;稳定的层结结构、中低层偏东及偏东北方向气团的输送、本地污染源以及严重的空气污染是此次过程中能见度偏低、霾天数较多的主要原因。