黄山光明顶雪,雨凇和雾凇的气候特征研究

本文用黄山1956—1996年气象资料,比较详细地分析讨论黄山雪、雨凇和雾凇的气候特征,结果表明：（1）年降雪日数、雨凇日数和雾凇日数均为一多波振动的时间演变规律,年际变化具有阶段性,并存在准12年周期的低频振荡。（2）10月到次年5月都有降雪、积雪、雨凇和雾凇出现,冬季出现日数最多;3月比冬季略少,但雨凇日数多于12月．（3）降雪最早初日为9月17日,最迟终日5月26日;积雪、雨凇和雾凇最早初日在10月,最迟终日在5月上、中旬。（4）日最大纯降雪量为30．0mm,出现在3月中旬;电线积冰量大重量为12148g／m,出现在12月。（5）雨凇保持阶段的气温在-4．5—0．8℃之间,比雾凇和雨雾凇高,次数按风向分布也无明显差异;雾凇和雨雾凇在NW风向附近次数最多。     

基于逐时资料的黄山雾凇特征及气象条件分析

利用2004—2016年黄山气象站逐日、逐时地面气象观测资料分析了雾凇的时间分布特征及气象条件。结果表明:(1)黄山年平均雾凇日61.6d,年份之间差异明显;雾凇初日主要在11月,终日主要在3—4月;连续雾凇日数多在3～4d,占40%,各年均出现了连续雾凇日数≥10d的情况。(2)雾凇出现在10月至次年4月,其中12月至次年3月雾凇日数占89.8%;月平均雾凇日数与月平均气温呈显著负相关。雾凇还存在一定的日变化,08:00—09:00最多,18:00最少。(3)逐日资料统计表明,适宜雾凇出现的气象条件是雾日且日平均气温在-8～2℃之间、平均相对湿度≥80%、平均风速2～9m/s。(4)逐时资料统计表明,雾凇的形成主要受气温影响,雾凇形成前需7h以上的累计低温(≤0℃),适宜雾凇形成的气象条件是有雾且气温在-6～1℃之间,湿度≥95%,风速2～11m/s,较好地反映了雾凇形成的临界气象条件。     

天山天池雾凇景观旅游气象等级指数分析

利用天池气象站1981—2018年的雾凇天气现象资料分析天山天池的雾凇特征。用2004—2018年雾凇天气现象出现时的逐小时气温、温度露点差、相对湿度、风等数据，分析雾凇与气象要素的关系。结果表明：天山天池年平均雾凇27.8 d，冬季最多，春季次之；每年11月—翌年3月是雾凇的多发时段，其中3月最多；雾凇出现的开始时间多在夜间，结束时间多在12—17时。年雾凇日数以9.8 d/10 a的速率呈波动减少趋势，冬季减少速率为4.4 d/10 a。天山天池出现雾凇最有利的气象条件是，气温在-4～-10℃，温度露点差≤2.0℃，相对湿度>90%，风速≤3.0 m/s。选取气温、温度露点差、相对湿度、2 min平均风速、雾等对雾凇形成影响较大的气象因子，建立天山天池雾凇气象等级指数并进行典型年份检验，该指数可以作为旅游气象服务业务的一项参考指标。     

河北省输电线路冰害的气象要素时空分布特征

冰害是电网的主要气象灾害之一,电线积冰与雾凇和雨凇密切相关。利用1980—2009年河北省142个气象观测站的雾凇、雨凇日数和20个气象站的电线积冰、相对湿度、气温、风速及站点海拔高度,以及近年来输电线路冰害事故和附近区域站同期气温、相对湿度、风速等资料,采用逐步回归等统计分析方法,对雾凇、雨凇和电线积冰的时空分布特征、冰害与气象要素的关系进行分析,并构建电线积冰的逐步回归预报模型。结果表明:1980—2009年,河北省雾凇和电线积冰日数均呈现先升后降的阶段性变化特征,1980年代末至1990年代中期为一高峰期,而雨凇日数年变化特征不明显;在空间上,雾凇、雨凇多出现在平原地区,雨凇中心比雾凇中心更偏东。电线积冰与雾凇、雨凇以及站点海拔高度密切相关,相关系数分别为0.988 5、0.760 6、-0.601 8,但仅雾凇日数和站点海拔高度被引入电线积冰日数预报方程。对河北省电线线路冰害事故分析发现,当气温低于3℃时,导线可能出现舞动;导线舞动或冰闪时的相对湿度都在60%以上,舞动时风速大于5 m·s~(-1)。     

金华近56年电线积冰气候特征及灾害防御

利用金华市1953-2008年56年的逐日雨凇、雾凇资料,分析了电线积冰目的年代、年、季节、月变化,电线积冰起止时间、持续期、持续时间、最大直径等气候特征,并对金华电线积冰形成条件、灾害特点进行了分析.结果表明:金华市年平均电线积冰日数为0.8天;集中在冬季,1月最多,2月次之,12月最少;电线积冰可出现在一天的任何时间;最早初日是12月10日,最晚终日是2月19日;电线积冰持续时间最长64小时,最大直径为16mm;雨凇形成条件与雾凇不同,最大直径相近时雨凇灾害更严重,高海拔山区的电力冰灾比丘陵盆地严重.根据电线积冰灾害的特点,提出了加强灾害防御的具体措施.     

黄山冬季气温分类及雪、雨凇和雾凇的气候分析

用对应分析方法对黄山1956～1996年冬季气温进行聚类分析。结果表明：Ⅰ类冬季气温特点,后冬冷于前冬,隆冬气温很高,冬季气温低;Ⅱ类特点,前冬暖后冬冷,隆冬气温很低,冬季气温正常;Ⅲ类后冬暖前冬冷,隆冬气温偏高,冬季气温高。Ⅰ类冬季降雪、积雪、雨凇和雾凇日数多;Ⅱ类冬季积雪日数多,降雪、雨凇和雪凇日数少;Ⅲ类冬季降雪日数正常,雨凇日数偏多,积雪和雾凇日数偏少。各类冬季降雪、积雪、雨凇和雾凇日数的冬季月分布差异明显。ENSO对黄山冬季气温有明显影响,ElNino年黄山多为暖冬年份,冬季平均气温正距平百分比18．8％。关于中高纬度和极区环流与黄山冬季气温关系也进行了初步探讨。     

呼伦贝尔市雾的时空分布特征及天气分型

应用1960—2012年呼伦贝尔市雾日统计资料,对呼伦贝尔市雾日的时空分布特征进行了详细分析,并总结了雾的天气类型。结果表明:(1)呼伦贝尔市雾日的时间分布特征表现为,年际变化在均值附近波动,且呈现减少趋势;雾日季节性分布不均匀性明显,夏季7、8月是雾日最多的月份,秋、冬季节次之,春季4、5月是雾日最少的月份。(2)雾日的空间分布随地形、地貌差异很大,林区雾日明显多于牧区和农区,林区北部根河市年均日数4.14d,为最多,牧区西部的新巴尔虎右旗年平均日数仅1.69d,为最少。(3)雾的天气分型以高空影响系统分为7种类型,其中高压脊型、槽前型和冷涡(槽)底部型为雾天气的主要类型。     

吉林省长白山天池冬半年旅游气象条件分析

吉林省长白山天池不仅是国家5A级风景区,也是联合国教科文组织等发起的"世界山地生物圈保护区环境变化研究项目"中19个全球观测站之一,本文选取吉林省长白山天池1959-1988年30年冬半年(10月至次年3月人工观测记录)地面气象资料,以2007-2012年冬半年各月旅游人数为例,对各月极端最高、最低气温以及暴雪、大风、大雾等对旅游有较大影响的灾害性天气进行了详细分析,结果表明:长白山天池冬季极端最低气温为-44℃,30年中日最低气温≤-37℃的有72天;除1月份以外其它月份最高气温均有达到0℃以上的记录;冬季天池大雾和雾凇日数非常多,尤其是3月雾日数最多,是旅游者驱车上山观景的最大障碍,冬半年中旅游人数最少的为3月;暴雪集中在初冬10-11月,年平均1次左右,日最大降雪量为44mm,隆冬季节(12月-2月)暴雪极少,仅有8个暴雪日;大风是冬季长白山天池最强也是对旅游影响最大的灾害性天气,各月最大风速均在14级以上,极值为62m/s(大于17级),各月≤4级的日数大约只有4天左右,≤6级仅在7天左右。     

陕西省电线积冰特征

选用陕西省宝鸡、华山、洛川、吴旗、榆林5站1980—2005年电线积冰观测资料, 分析了陕西省雨凇、雾凇及混合凇的分布特征与物理特性。结果表明:陕西省华山电线积冰最多、最大、最重。电线积冰以雨凇最多, 雾凇次之, 混合凇最少, 分别占55.2%, 27.9%和16.9%。各地积冰日多出现在11月至次年3月。雨凇、雾凇、混合凇的平均等效直径为10~25 mm, 极大值为78 mm; 平均质量为86~236 g/m; 华山积冰质量极值最大, 为1290 g/m; 积冰平均密度为0.22~0.34 g/cm 3, 混合凇最大, 雾凇最小。南北向等效直径的平均值、积冰质量、密度均大于东西向。近26年, 年最大积冰质量有增加的趋势。     

崇明生态岛气候变化及影响评估研究

基于上海崇明气象站气温、降水、日照、风速等数据和主要天气现象记录资料,利用气候统计诊断方法研究了崇明生态岛主要气候要素和天气现象的变化特征及其生态影响。结果表明,1961—2016年期间,崇明气温显著上升,高温日数和极端最高气温增加;降水量显著增多,暴雨日数增加,小雨、中雨和大雨对全年总降水量的贡献下降,而暴雨和大暴雨的贡献增加;风速显著减小,大风日数和极端最大风速减少;日照时数和相对湿度明显减少,雾日数增加。在气候变化影响下,崇明作物无霜期初日提前,终日推后,无霜期日数增加,有效积温增多,人体舒适度日数增加。但气候变化会导致当地风能资源减少,大气环境条件不利于污染物的扩散和稀释。研究结果可为绿色、平安崇明建设和世界级生态岛的可持续发展布局提供借鉴。     

安徽省不同等级雾和重度霾时空分布特征及地面气象条件比较

雾和霾都是低能见度天气,生成条件相似。利用安徽78个地面站逐时观测资料,基于雾、霾发生物理条件,建立了不同等级雾日和重度霾日的观测诊断方法,重建了不同等级雾和重度霾的时序资料。根据各站强浓雾发生的同步性,将安徽分为5个雾、霾分布特征不同的区域,探讨了各区域不同等级雾及重度霾出现时地面气象条件的异同。结果表明:（1）安徽省强浓雾主要是辐射雾。强浓雾、浓雾和大雾空间分布形势大体一致,淮河以北东、西部和江南都属于强浓雾高发区,但各地强浓雾的时、空分布特征和影响系统不同;重度霾有明显的北多、南少、山区最少的分布特征。（2）强浓雾年变化呈双峰型分布,峰值在1月和4月,日变化为单峰型,峰值在06时;而重度霾年变化为单峰型,峰值在1月,日变化为双峰型。（3）在强浓雾的高发时段（02—08时）,强浓雾时降温幅度最大,比重度霾平均高1℃,风速显著偏低,超过75%的样本风速低于1.5 m/s,且无明显主导风向;而重度霾时,风速比雾时明显要大,个别区域有超过75%的样本风速大于1.5 m/s,且以西北风到东北风为主。说明重度霾能否演变为强浓雾的关键地面气象因子是风速、风向和降温幅度。      

乌海市灰霾天气的气候特征分析

利用乌海市1971—2009年每天4个时次（或3个时次）的常规地面观测资料和2004—2009年的空气质量状况（PM10、SO2、NO2浓度值）,统计分析了乌海市灰霾的分布特征和规律以及出现灰霾时的相对湿度、平均水平能见度、2分钟平均风速、风向特征和空气质量状况。得到：（1）乌海市1971—2009年共出现165次灰霾天气,2004年以后出现了161次,最多出现在2007年和2009年;春季出现次数最多,冬季最少;4月出现最多,1月和2月出现最少;82.4%的灰霾天气出现在08时。（2）当出现灰霾时,相对湿度在60%以下占71%,相对湿度在70%以上时绝大部分是与雾同时出现;灰霾天气出现最多风向是偏南风,最多风速是≤3.0 m.s-1。（3）2004—2006年出现灰霾时92%的空气质量出现了三级轻微或轻度污染,2007年以后出现灰霾时,在冬半年空气质量绝大部分为三级轻微或轻度污染,而在夏半年大部分空气质量为良。     

吉林省冬季旅游气象条件分析与评估

利用吉林省1961—2020年冬季逐日降水、风速和最高气温观测资料, 对影响吉林省冬季旅游出行的气象要素及其变化特征进行了分析, 并对冬季旅游出行气象条件进行评估。结果表明: 吉林省冬季平均无降雪时间长, 2级以下风力的日数较多, 日最高气温在-12 ℃以上的日数占冬季总日数的近9成。吉林省冬季非常适宜和适宜旅游的平均日数为128.6 d, 占冬季总日数的85.2%, 增多趋势为4.1 d/10 a。在气候变暖背景下, 气象要素突变后的1991—2020年非常适宜和适宜旅游的日数明显增多, 平均可达135.1 d, 占冬季总日数近九成, 但此间气象要素滑动均方差增大也导致两者的不稳定性加大。     

利用浮标站观测资料分析台风“贝碧嘉”过境时风浪变化特征

利用北部湾海域一个大型气象浮标站获取的台风"贝碧嘉"过程实测数据,分析了该台风过境时风浪变化特征。分析结果表明:台风的风速时程变化曲线呈"M"形双峰分布,台风眼壁区风速最大,前眼壁区风速大于后眼壁区,前眼壁区和后眼壁区最大风速分别为22.6m/s和20.8m/s;台风眼区气压和风速最小,波高和波周期最大,其中眼区最大风速为2.7m/s,最大波高为5.4m,最大波周期为5.5s;波高最大值出现时间滞后风速最大值40min;台风眼区以外的波高与风速正相关;在台风从浮标站南侧经过期间,风向和波向均沿着顺时针方向旋转,其中风向和波向10min最大旋转角度分别为50°和150°;风向与波向不在同一个方向,两者之间的夹角平均为171°。     

江西省霾天气气候特征及其与气象条件的关系

利用1980-2011年江西83个常规站和南昌、赣州2个探空站的观测资料,对江西霾的气候特征及其与气象条件的关系进行了分析。结果表明：近32 a来江西霾日总体呈上升趋势;霾日的季节、年际和年代际变化明显,秋冬季多（12月最多）春夏季少（7月最少）,4 a左右和8 a左右的年际变化周期显著,年代际变化主要为15 a左右的变化周期;江西霾日空间分布不均,呈现中北部多,南部及山区少的分布形势。霾与地面风速、大气逆温、海平面气压、降雨量和相对湿度密切相关,低风速、大气逆温、高气压、高湿度和少降雨有利于霾天气的发生,反之,高风速、低气压、低湿度和多降雨不利于霾天气的发生。     

河北省雾凇和雨凇气候特征及气象条件分析

利用1980—2009年河北省142个气象站的雾凇、雨凇资料、河北省南部94个气象站的地面观测资料和邢台探空资料,分析了河北省雾凇、雨凇的时空分布特征;利用箱线图分析了河北省南部适宜雾凇、雨凇出现的温度、湿度和风速等气象条件。结果表明：（1）在空间分布上,雾凇、雨凇主要出现在河北省南部,东部平原多,西部山区少;在时间分布上,雾凇、雨凇均出现在11月至次年3月。（2）适宜雾凇出现的气象条件是雾日并且气温在-7.2～-3.1℃之间、相对湿度≥92%、风速≤1.2 m·s~（-1）;雾凇出现时,95%的情况出现了逆温层。（3）适宜雨凇出现的气象条件是雨日并且气温在-4.1～0℃之间、相对湿度≥87%;雨凇出现时均有逆温层出现。（4）雾凇、雨凇高值区的相对湿度明显高于低值区,因此相对湿度大是雾凇、雨凇高值区形成的主要原因。     

桂林霾日变化的影响因子分析

利用1981~2015年桂林气象观测站地面气象资料、PM2.5资料,分析桂林霾日变化的影响因子。结果表明:桂林霾日数在过去35年呈明显上升趋势,气候倾向率为24.6d/10a,在1995年经历过一次明显突变,这种变化主要原因有人类活动和气象因子的变化。各因子中PM2.5浓度影响着霾日数的月、日分布,1月和7月是桂林PM2.5高值、低值月份,也是霾出现最多、最少月份。PM2.5浓度和霾出现频率日变化趋势相似,均为双峰型。各气象因子中,降水量≥0.1mm、最大风速≥5m/s日数的减少以及年均相对湿度下降是霾增加的重要原因,逆温也影响霾日、月分布,用逆温层厚度和高度能较好的反映出霾期间PM2.5浓度水平。     

2005—2020年新疆百里风区精细化逐时风速特征研究

精细化捕捉风速大小及其变化细节过程，是顺利开展风区大风监控预报预警气象服务的关键理论支撑。本文基于百里风区气象观测站的风速数据，对质量控制后的2分钟平均风速、大风日数、日最大风速、日极大风速资料进行计算，给出百里风区2005—2020年精细化逐时风速特征。结果表明：（1）随时间分辨率的提高，24次与4次定时观测值差异明显增大，且偏差随风力等级增高而增大；（2）百里风区风速变化规律与大气环流紧密相关，地形起到加强放大作用。在太阳辐射及地形地貌影响下，百里风区年平均风速8.3 m·s-1，年平均大风日数200.6天，地面风速持续较高；（3）一年中春夏季平均风速最大，且较大风速持续时间长；（4）一日中平均风速高峰时段与大风易发时段不完全重合，平均风速最大值出现在夜间4时前后，大风高发时段峰值集中在17—20时。     

Analysis of meteorological conditions for the base of marine sports in the 26th Summer Universiade in Shenzhen in 2011

Based on the real-time wind direction and speed data from an automatic meteorological monitoring network in Shenzhen, the wind characteristics of Jue Diao Sha maritime area are analyzed. As indicated in the results, the wind speed of this area is higher than that over the land, the average wind speed is above 3 m/s and the probability for the maximum wind speed to drop below 20 m/s is above 90%. Moreover, the probability for the hourly swing angle of wind direction to become less than 50o is above 80%, suggesting that the wind conditions in the Jue Diao Sha area could meet the requirements of the sporting events. According to the numerical simulation, this area is the best selected site among three candidates. Furthermore, the characteristics of daily land and sea breezes are such that it is suggested the game will be best carried out from 1000 to 1700 Beijing Standard Time.     

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.