WRF模式对沪宁高速公路浓雾的模拟与检验研究

统计表明,发生在沪宁高速公路的大雾以辐射雾最多,而以平流雾形成浓雾的可能性最大。利用WRF模式3.0版本优选微物理过程和陆面过程方案,对2006年6月—2009年5月发生在沪宁高速公路能见度低于500 m的大雾,按照成因分为辐射雾和平流雾进行数值模拟,并利用实测资料进行检验,验证WRF模式对大雾的模拟预报能力。结果表明,模式对平流浓雾天气的模拟效果较好,模拟预报准确率较高,但未能模拟出辐射浓雾天气。      

2009年11月江苏南部一次大雾天气诊断分析

利用地面观测和探空资料及NCEP 1°×1°再分析资料,分析了2009年11月25—27日江苏南部大雾的成因。结果表明：逆温层的高度及强度与雾的浓度关系密切,弱冷暖平流有利于产生雾,但是温度平流在近地面一定高度迅速逆转使得温度层结由不稳定转为稳定更利于浓雾产生。边界层在低层辐合上升与高层辐散下沉的界面中形成逆温层,是产生浓雾的重要因素。对大雾天气进行诊断分析,有利于更加准确地对大雾天气进行数值预报,减轻此类灾害性天气的危害。     

沪宁高速公路一次复杂性大雾过程的数值模拟试验

为探明高速公路大雾天气的成因和演变规律,揭示雾影响交通能见度的机理,本文根据布设于我国沪宁高速公路沿线的环境气象自动监测系统(AWMS)实测资料和覆盖公路周边地区的常规气象台站观测资料,筛选出2009年11月7日发生在沪宁高速公路上的一次典型复杂性大雾天气过程.在分析天气实况的基础上,应用高时空分辨率的非静力中尺度数值预报模式WRF3.1,结合NCEP 0.5°×0.5°气象再分析资料,对该过程进行了数值模拟;利用实测资料对模拟结果进行了验证,并剖析了此次复杂性大雾过程形成的动力、水汽和热力条件.研究表明:(1)本次大雾前后的天气形势相对稳定,江苏地区主要受入海反气旋西南侧东南气流影响,整个大雾过程中地面风力始终微弱,为大雾形成提供了有利的动力条件;(2)模式模拟的由大气液态含水量条件判别的成雾区分布与实测雾区范围基本吻合;(3)模式模拟的能见度与AWMS实测能见度十分接近;(4)本次大雾过程最初是团雾雏形,在夜间辐射冷却作用下,转为辐射雾,之后,来自东南海上的暖湿空气平流进入江苏陆地后,所产生的平流雾雾体与原有辐射雾雾体结合发展为范围更大的辐射平流混合雾;(5)日出后短波辐射增温是此次复杂性大雾雾体得以快速消散的主要原因.     

国内外雾预报技术研究进展

大雾是引起低能见度的主要天气现象.提高雾的预报技术水平是确保交通安全的重要措施.从统计和数值预报两个方面,回顾了过去几十年来国内外在雾预报技术上的主要研究进展,并总结了各种方法的特点及存在的缺陷.在某些情形下,新统计方法的应用提高了雾的预报准确率,但仍然无法摆脱统计方法本身的缺陷.相比较而言,数值模式在大雾预报方面具有更广泛的应用和更大的潜力.在目前的计算机水平下,使用高分辨率的一维雾模式与中尺度天气模式相结合的方法,在一定程度上可以提高雾的预报准确率,该方法在大雾易发区的机场及高速公路沿线具有重要的应用价值.随着计算机能力的不断提高,包含大雾形成和演变的各种复杂过程、具有先进资料同化过程的高分辨率三维雾模式,以及集合数值预报系统将是未来的发展方向.     

2009年11月江苏南部一次大雾天气诊断分析

利用地面观测和探空资料及NCEP 1^。×1^。再分析资料,分析了2009年11月25-27日江苏省南部大雾的成因。结果表明：逆温层的高度及强度与雾的浓度关系密切,弱冷暖平流有利于产生雾,但是温度平流在近地面一定高度迅速逆转使得温度层结由不稳定转为稳定更利于浓雾产生。边界层在低层辐合上升和高层辐散下沉的界面中形成逆温层,是产生浓雾的重要因素。对大雾天气进行诊断分析,有利于更加准确的对大雾天气进行数值预报,减轻此类灾害性天气的危害。     

上海地区辐射雾演变成因及模式预报

利用地面和高空气象观测资料、卫星云图及数值模式产品,对2015年11月29日至12月1日上海地区陆地及近海一次大雾过程的演变特征与生消成因进行了分析,并采用WRF模式和EC模式对此次大雾过程进行预报。结果表明:上海地区此次大雾过程主要由辐射降温造成的,具有强度大和近海雾持续时间长的特征,此次大雾过程大致分可为3个阶段,29日夜间陆地及近海辐射雾生成;30日白天陆地雾蒸发消散,近海大雾维持;30日傍晚后近海雾平流到沿岸并加强,直至12月1日上午大雾过程完全结束。低云云底不断下降和辐射降温冷却是此次大雾过程起雾时间较一般辐射雾更早的主要原因。近海雾区由于升温条件差且增湿条件较好,较难消散且持续时间长;当夜间近海雾区移向上海沿岸地区时,雾平流作用加上辐射降温再次导致局部地区出现强浓雾。华东区域WRF模式和EC高分辨模式均未能较好地预报出此次大雾过程,对大气低层湿度模拟效果较差可能是主要原因;在模式预报性能尚未达到业务需求之前,云图和近海自动气象站观测资料的综合分析对近海雾的临近预报至关重要。     

浙江中部一次大雾过程分析与预报

利用NCEP再分析格点资料、常规观测资料、数值预报产品以及卫星云图对2009年4月6日早晨浙江中部一次大范围大雾天气过程进行诊断分析。结果表明：高空槽后暖脊的大气环流背景有利于地面长波辐射冷却和中层增温,易形成逆温,为大雾生成提供了有利条件,而边界层逆温层或等温层的形成与维持对雾的发展持续具有重要作用;凝结核、低层湍流混合是山区能见度较城镇大的主要原因;交叉温度可用来预示整个潜在雾层的湿度状态,温度与交叉温度差值可作为了解大雾生成、发展、消散过程的一项指标;模式产品能提供雾形成的环境条件;红外云图、可见光云图有助于预测雾的形成、发展、消散过程。     

沈阳地区大雾天气的UPS订正预报方法

选用2005-2009年沈阳地区5个气象站点的气象资料,总结了沈阳地区雾天的时空分布规律.沈阳地区一年中近一半的时间出现轻雾,大雾年平均16.4天;轻雾和大雾的季节分布都呈夏、秋季多,春季少的态势;大雾多发时段在清晨.在数值预报的基础上,利用UPS预报方法,进一步做出大雾天气订正预报,建立沈阳地区大雾天气UPS订正预报方法.当数值预报有大雾时,如T-Txover（最高气温出现时段温度露点差）≤5℃则可预报有大雾,当-4℃＜T-Txover≤5℃时可预报未来会出现能见度小于等于500 m的浓雾;如T-Txover≤-4℃则预报未来会出现能见度小于等于200m的强浓雾.如T-Txover＞5℃则有暖湿平流时预报有大雾,无暖湿平流时预报不会出现大雾.     

基于机器学习的重庆长江航道雾图像特征识别研究

基于重庆市境内长江航道雷达站拍摄的雾天气过程影像资料,利用K最近邻、支持向量机、BP神经网络、随机森林等机器学习算法,对无雾和5类有雾天气个例进行图像识别训练,构建雾图像识别模型,并检验了识别准确率。结果表明：机器学习能够有效识别雾图像,随机森林算法的识别效果优于其余3种算法。对于能见度超过1500 m的无雾天气,模型的识别准确率为100%,对于能见度在1000—1500 m范围内的轻雾、能见度低于50 m的强浓雾,模型的识别准确率在90%以上,对于能见度在50—1000 m范围内的雾、大雾和浓雾,识别准确率超过70%。     

合肥市大雾预报方法的建立与应用

利用主成分分析方法对2012—2014年合肥市高速公路沿线交通气象站日最低能见度资料统计出的大雾观测样本进行研究,应用因子荷载点聚图将合肥市县大雾划分为2个区:中南区、北区。基于PP法统计ECMWF模式输出产品与大雾之间的相关性,全市和分片分别确定与大雾密切相关的高影响因子,利用等级分类和逐步回归建立大雾预报模型。在回归结果的判定阈值和消空指标选定的情况下,通过研发的大雾天气精细化预报系统每日定时输出合肥市大雾预报格点产品。经过前期业务化运行和预报效果检验表明:数值模式产品释用方法在有无大雾预报技巧方面较WRF模式明显占优,技巧评分大幅提升,而2类典型大雾天气过程预报效果检验则可以更直观地看出数值模式产品释用的预报方法效果更好。     

合肥市大雾预报方法建立与应用

利用主成分分析方法对2012～2014年合肥市高速公路沿线交通气象站日最低能见度资料统计出的大雾观测样本进行研究，应用因子荷载点聚图将合肥市县大雾划分为2个区：中南区、北区。基于PP法统计ECMWF模式输出产品与大雾之间的相关性，全市和分片分别确定与大雾密切相关的高影响因子，利用等级分类和逐步回归建立大雾预报模型。在回归结果的判定阈值和消空指标选定的情况下，通过研发的大雾天气精细化预报系统每日定时输出合肥市大雾预报格点产品。经过前期业务化运行和预报效果检验表明：数值模式产品释用方法在有无大雾预报技巧方面较WRF模式明显占优，技巧评分大幅提升，而两类典型大雾天气过程预报效果检验则可以更直观地看出数值模式产品释用的预报方法效果要更好。     

两种能见度数值预报产品在复杂地形下的预报性能对比分析

为对ECMWF全球数值模式和华南中尺度数值模式能见度产品在复杂地形区域的预报性能进行客观描述,该文通过定义低能见度天气过程,提取2016年10月—2017年2月贵州省山区典型的低能见度天气过程作为检验样本,开展两种数值预报模式的能见度预报能力检验。分析发现:在能见度等级的预报性能方面,辐射雾过程的预报准确率明显低于锋面雾过程,且华南中尺度模式明显差于ECMWF模式,预报正确的等级集中在高能见度区间;在分等级检验中发现两种模式对雾的预报技巧均偏低,其中轻雾的预报技巧较高,尤其是ECMWF模式对锋面雾过程中轻雾的预报有一定参考性,但两种模式对辐射雾的预报能力不足尤为明显;ECMWF模式在锋面雾过程中,对贵州西部高原出现雾的预报能力较强,在东部对轻雾的预报有参考性,但各预报场对贵州中部地区雾的预报效果都不好。     

一种基于卫星遥感和数值预报产品的雾预报方法

以气象卫星云图为基础, 应用云雾光谱特征和结构特征进行雾区的动态检测和提取;并利用地面自动气象站资料,采用诊断分析方法探讨雾区变化与多气象要素的关系。分析表明:雾区移动速度与地面风速有关,一定的相对湿度、地气温差和风速大小等要素阈值可以作为雾的排空条件。利用经修正的中尺度数值天气预报模式输出的气象要素产品,对卫星遥感雾区进行0~2 h的外延预报,进而建立了一个大雾短时临近预报业务平台,对2009年和2010年多雾季节的1—4月大雾过程应用统计结果表明,该方法对大雾短时临近预报具有一定的效果。     

榆林市雾的变化特征及地面气象条件分析

利用榆林市12个国家气象观测站2016—2020年逐小时地面观测资料,统计分析了榆林地区雾的变化特征及地面气象条件。结果表明：(1)榆林地区各等级雾中强浓雾出现时数最多,特强浓雾鲜少出现;各等级雾都呈现显著的季节变化和日变化特征,多出现于秋季,10月最多,日变化呈单峰型,07:00前后达到峰值。(2)雾整体呈现“东多西少”的空间分布,大雾和浓雾主要出现在东南部的吴堡、绥德、清涧等地,西部的定边、靖边出现最少,强浓雾和特强浓雾主要出现在东南部的绥德、米脂等地,北部的府谷次之。(3)大雾和浓雾天气过程持续时间短,大多为1 h,强浓雾一旦生成,很难在短时间内消散;雾主要在夜间到凌晨生成,在日出后消散,强浓雾的生成和消散时段均比大雾和浓雾偏早且集中。(4)雾强度越强,对应地面相对湿度越高,温度露点差越低,气温和露点温度的降幅越大,风速越小;雾在地面各风向均可出现,但较盛行东南风和西北风。(5)强浓雾由于发生时数多、持续时间长,是榆林市影响最严重的大雾天气,95%强浓雾出现条件为相对湿度大于95%和温度露点差小于1℃,风速基本小于2 m/s,这对强浓雾的预报具有很好的指示意义。     

利用尺度自适应大气边界层湍流参数化方案对一次陆地浓雾的数值模拟

为提高大气数值模式的模拟能力,改进大气边界层水汽、热量湍流输送计算和大雾天气的模拟效果,选用WRF三维非静力模式,采用具有局地和非局地垂直湍流尺度自适应计算能力的MYNN_SA参数化方案,对2017年12月28—29日我国华北—江淮地区的大范围浓雾过程进行了数值模拟研究,探讨从中尺度到灰区尺度分辨率范围,模式的尺度自适应大气边界层湍流参数化方案对稳定大气边界层发展、湍流输送和大雾天气模拟的影响。利用中国地面气象站观测资料和ERA5再分析数据,在接近灰区尺度的网格分辨率上,利用尺度自适应大气边界层湍流MYNN_SA参数化方案较之中尺度参数化MYNN方案,可明显改善次网格湍流输送计算,以及陆地浓雾的强度、空间分布和时间演变特征,可更精确地模拟云水混合比、逆温层和雾区的垂直结构。     

天津港秋冬季低能见度数值释用预报研究

本文利用近5年(2009—2013年)天津港资料,分析了该地区大气能见度的分级特征。采用7年秋、冬季NCEP(2006—2012年)和地面资料,通过相关分析给出了对港口低能见度天气有高影响的高、低空物理量因子;排除沙尘和降水天气,针对不同区间的能见度样本,利用BP神经网络方法分类训练了3个统计模型;并与WRF天气模式产品对接,采用分步筛选法,研发了天津港秋、冬季72 h时效的逐时能见度BP释用预报产品。经过3年业务运行,检验结果表明:对逐时能见度而言,BP释用预报对10 km以下低能见度比WRF模式的预报技巧显著提高,达到10.5%~35.4%;其中对0.5 km大雾的预报技巧总体相当,但当WRF预报有降水时,WRF模式预报结果略优;对0.5~1 km的大雾预报,WRF模式的预报技巧1%,BP释用预报提高到了14%~21%。日最低能见度的检验表明:对小于1 km的大雾过程,BP释用预报的TS评分平均达到75%,比WRF预报技巧提高了24%;对1~10 km的低能见度过程,比WRF的预报技巧平均提高了60%。     

近10a黔北地区雾的时空分布及 能见度与AQI的关系浅析

选取2006—2015年近10 a遵义市14个国家气象站观测资料,分析统计了大雾天气的时空分布,雾日的季节和月频率分布以及区域性大雾年际变化;并通过2015—2017年遵义市市区空气质量指数资料和能见度等地面气象资料,浅析其时间变化特征。结果表明：遵义大雾区主要有西部河谷大雾区、中部偏南大雾区、东部大雾区、北部雾区等4个。遵义市12月—次年1月出现的雾日最多,6—8月出现最少。近10 a区域性大雾天气次数随着年代的增加,总体呈现逐年减少的趋势。遵义秋冬季节空气质量状况不佳,空气中污染颗粒物较多,此时较高的相对湿度有助于形成能见度较差的天气。     

近10 a黔北地区雾的时空分布及能见度与AQI的关系浅析

选取2006—2015年近10 a遵义市14个国家气象站观测资料,分析统计了大雾天气的时空分布,雾日的季节和月频率分布以及区域性大雾年际变化;并通过2015—2017年遵义市市区空气质量指数资料和能见度等地面气象资料,浅析其时间变化特征。结果表明:遵义大雾区主要有西部河谷大雾区、中部偏南大雾区、东部大雾区、北部雾区等4个。遵义市12月—次年1月出现的雾日最多,6—8月出现最少。近10 a区域性大雾天气次数随着年代的增加,总体呈现逐年减少的趋势。遵义秋冬季节空气质量状况不佳,空气中污染颗粒物较多,此时较高的相对湿度有助于形成能见度较差的天气。     

雾日期间边界层特性分析

利用常规观测资料、微波辐射仪和风廓线仪等资料对2007年10月25～27日期间雾天气过程进行分析。结果表明:(1)此次雾天气过程是在大的天气背景下形成的,高低空和地面形势均有利于雾形成和维持;(2)微波辐射仪反演产品可以清楚地看出高低空湿度的配置以及雾维持的机理;(3)进一步分析温湿特点可以看出,地面温度、2 000 m高度下的逆温厚度和最大强度变化与能见度、雾、浓雾、强浓雾之间的转换关系密切;雾出现对应地面降温幅度最大,雾期间有逆温(特别是贴地逆温);雾期间地面相对湿度均在83%以上,浓雾在90%以上,强浓雾在97%以上;雾刚生成并没有液态水,1 h后出现液态水,在天气系统接近前均是100 m高度上液态水含量最大;(4)雾期间边界层内600～700 m高度以下,水平风速比较小,在600 m高度上下水平风速切变很明显;(5)雾过程期间边界层维持微弱的上升和下沉运动。     

基于高速公路气象监测数据分析的浓雾预报指标

利用京秦高速公路沿线交通气象监测站实况资料,通过对84个站次的浓雾雾生和雾消各气象要素变化特征进行分析,归纳出高速公路沿线浓雾和强浓雾天气雾生雾消的预报指标。爆发性强浓雾期间能见度少波动,在能见度爆发下降前,温度下降过程中的小幅上升对能见度突然下降有很好的指示作用;相对湿度在能见度爆发下降前1 h内达到80%以上。一般性强浓雾大多数出现在温度波动之后继续直线下降期间;在500 m浓雾出现15 h之前空气相对湿度达90%以上,能见度达50 m之前相对湿度基本达饱和状态。浓雾消散主要有两个方面,因冷空气造成的雾消,预报应着眼于冷空气前锋影响高速公路所在区域的时间;而由辐射升温造成的雾消,预报应着眼于对天空状况和升温速度的判断。