下垫面热力作用对黄海春季海雾的影响——观测与数值试验

利用海上浮标站、高分辨率数字式探空仪等多种观测手段和中尺度模式WRF,对2008年5月2—3日黄海发生的一次海雾过程进行了观测分析和数值模拟。观测表明,出现海雾时,气温明显下降,气海温差(海表面以上2 m气温减海表面以下1m水温)减小,不足0.5℃,浓雾时,甚至出现海温(SST)高于气温的现象。较强的湍流活动出现在大气边界层低层150 m以下。反映了低层大气稳定性减弱,可能有利于海雾的维持。海雾消散阶段,海气温差明显加大,湍流强度减弱,湍流发展高度升高。海雾过程中,可能存在动量下传的局地海-气相互作用机制,SST的升高可使雾中能见度好转。数值模拟的结果与观测基本一致,雾区内的气海温差明显小于雾区外,敏感性试验进一步表明:100 m以下气层稳定性和湍流发展条件对SST的变化敏感。SST的变化对稳定度的影响和对雾区范围的影响与近海面的水汽含量有关:在湿度较小(q0.5 g/kg)的薄海雾区,SST增加1℃,稳定度明显减弱(θ_v/z≤0.01 K/m),海雾面积缩小;SST下降1℃,稳定度增加(θ_v/z≥0.07 K/m),薄海雾面积增大。在湿度较大(q0.6 g/kg)的浓海雾区,SST的变化对静力稳定度的影响不大,海雾仍然维持。因此,当海气温差减小,甚至出现SST高于气温时,如果仍然有海雾,则一般是水汽含量比较大的浓海雾。该结果有助于对海雾形成机制的认识。     

一次黄海海雾的数据同化试验与形成机制研究

选取2012年4月14日的一次存在东西2片雾区的黄海春季海雾为研究对象,借助WRF（Weather Research and Forecasting）模式,采用循环3DVAR（3-Dimensional Variational）数据同化方案,考虑了湿度控制变量的背景误差协方差CV6,进行了AIRS（Atmospheric Infrared Sounder）卫星温度与湿度廓线数据的同化试验,并基于同化试验结果探讨了此次海雾的形成机制。同化试验结果表明：同化 AIRS 卫星温度与湿度廓线数据后,模式能成功再现海雾的形成过程,特别是东西2片雾区之间的晴空区的存在,这归功于AIRS数据的同化能够显著改善海上大气边界层的温湿结构、影响海雾的低层高压的范围与强度;机制分析揭示：东西2片雾均为典型的平流冷却雾,但二者厚薄和气团来源不同;海上高压控制黄海西岸陆地的暖空气入海,受低海温的冷却作用降温先形成逆温层,然后逆温层底部生成了较薄的西侧雾区;来自黄海中部的空气向东北移动至朝鲜半岛西部海域,高压下沉增温形成一个顶部较高的稳定层,从而生成较厚的东侧雾区;高压中心下沉区内,近海面风速小使得机械湍流弱,空气增温与海温暖舌共同作用下使得近海面气海温差小,海雾无法生成导致了晴空区的存在。     

黄渤海一次持续性海雾过程形变特征及其成因分析

2016年3月3—5日,渤海和黄海大部出现了一次大范围持续性的海上大雾天气过程。本文从卫星遥感监测上分析海雾在生成、发展和消亡三个阶段的形态演变特征。从海洋气象条件上分析了山东半岛东南近海没有海雾和海雾形态演变的原因。结果表明:(1)在海雾形成初期,在山东半岛东南海域有弱气旋性弯曲,大气层结不稳定,地面形势受低压影响,虽受偏南风控制,但湿度小,无水汽辐合,因此在山东半岛东南近海没有雾。(2)海雾的形成与低层的偏南暖湿气流有关,而这个偏南暖湿气流来源于西北太平洋,雾区对应着水汽辐合区,海气温差为0～1℃的区域与雾区吻合,在海雾发展成熟期,雾顶长波辐射导致雾体降温,出现气温低于海温的现象。(3)925～1000 hPa垂直风切变有利于海雾在逆温层内维持和垂直高度上的发展,形成有一定厚度的海雾。     

一次黄海海雾成因分析及数值模拟试验

根据GOES-9(Geostationary Operational Environmental Satellite）可见光卫星云图和韩国济州岛探空资料等,利用RAMS(Regional Atmospheric Modeling System)模式（6.1版）对2009年3月17-18日发生在黄海海域的一次大风条件下出现的海雾天气进行模拟。结果表明：与卫星云图所显示的雾区范围相比,模拟结果对海雾的生成、发展、移动都有较好吻合;云水混合比是影响大气水平能见度分布的主要因子,云水混合比大值区主要集中在距地面300 m以下的低空;雾区存在几个云水混合比大值区,并分布在不同的高度,说明海雾的团状不均匀结构;海上平流雾常发生在风速较大的情况下,RAMS模式对此具有一定的模拟能力。     

黄海海雾天气气候特征及其成因分析

利用2002-2008年的地面观测资料、青岛小浮标站资料、海洋大气综合资料、NCEP再分析资料和卫星云图等资料,对黄海海雾的天气气候特征、环流型和相关的水文、气象因子进行分析研究.结果表明,黄海海雾呈现逐年递增的年际变化,且集中发生在春夏季,自南向北雾季逐渐推迟,发生频数增多；一日中主要出现在夜间至早晨.黄海海雾可归纳为冷锋型、高压后部型和均压场型三种天气类型.海雾是流入黄海的黑潮暖流分支与沿岸的冷水流相遇,在适宜的海温、气海温差、大气稳定度和风场等水文、气象条件下形成的,这些条件可为海雾发生、发展的预报提供一些参考依据.     

WRF模式中不同边界层及云微物理方案对两次黄海海雾个例数值模拟的影响

利用WRF模式及其循环三维变分同化系统,以发生在2006年3月6—8日和2012年3月27—28日的两次大范围黄海海雾事件为研究对象,针对不同的边界层方案和云微物理方案,设计了4组海雾数值模拟对比试验。模拟结果显示:对于2006年较为浓厚的海雾个例,边界层方案采用YSU、云微物理方案采用Lin得到的模拟雾区与观测事实最为相符;YSU和Thompson方案、MYNN和Lin方案的组合模拟结果次之。边界层方案采用MYJ时,无论采用何种云微物理方案,模拟结果均较差。而对于2012年较为淡薄的海雾个例,采用不同云微物理方案之间的差异较小,采用不同的边界层方案得到的模拟雾区差异显著。采用MYNN边界层方案得到的模拟雾区与观测事实最为相符,而YUS和MYJ方案均不能很好地模拟出此次海雾过程。     

冷空气影响下的黄东海海雾特征分析

根据历史观测资料研究分析了我国黄海和东海沿海在冷空气影响下发生海雾的气候规律和海雾形成的海洋、气象条件,发现冷空气条件下的成雾主要发生在冬春季节,其中半数以上为浓雾过程,冷空气条件下成雾次数约占总雾次的15%,成雾时以弱冷空气过程为主,风向偏北,风速一般小于8 m/s,成雾的相对湿度条件有昼夜之分,夜间发生的雾大多数出现在空气处于或接近饱和状态之下,而白天发生雾时相对湿度条件限制要低一些。成雾时以气海温差在2.0 ℃以内时所占的比例最多,但当气温低于海温2.0 ℃以上时的海雾仍占15%的比例,它高于一般海雾发生时对应的海气温差值所占的百分比。东海海域的冷空气雾其近海面边界层大气普遍有逆温或近于等温情况,而黄海北部海域有逆温或等温的情况比较少。以冷空气影响下成雾最多的小洋山站为例,海雾维持时间大多小于2小时,约有19%的海雾维持时间大于4小时。当冷空气影响下海上出现雾时,临近陆地上的能见度一般都比较好,这与相邻沿海陆地区域一般并不形成有利的成雾条件有关。     

厦门春季海雾天气分类及典型个例宏微观结构分析

利用2013年3月23日—4月22日外场观测得到8次海雾过程的能见度、雾滴谱、自动气象站资料及常规气象资料和NCEP全球分析资料,对厦门春季海雾宏微观过程进行了分析。结果表明,形成厦门海雾的天气形势主要为3类:冷锋型、低压倒槽型、高压入海型。厦门海雾对应区域存在0~1℃气海温差,这对海雾预报具有重要意义。对2013年4月17—18日典型海雾个例研究表明,西南气流强烈的增湿作用触发了海雾生成,为本次海雾发展提供了充沛的水汽条件。本次海雾平均雾滴谱拟合符合Junge分布;对其微物理量(数浓度、液态水含量、平均半径)演变特征分析表明,主导的微物理过程为核化凝结增长和可逆的蒸发过程。     

珠江口附近春季一次海雾的观测分析及三维数值模拟

为了探讨南海春季海雾的成因及数值模式的预报能力,利用边界层观测资料对2006年3月21—22日珠江口附近春季一次海雾的形成和发展过程进行了分析,然后用WRF中尺度模式对该次海雾过程进行了三维数值模拟。观测表明,该次海雾属于北方冷空气南下到达南海,然后减弱消失,南海北部受到偏南暖湿气流影响后迅速增暖,冷海面与近海面的暖湿空气相互作用而形成的一次平流冷却雾。模拟结果显示,模式模拟的这次海雾形成时间和发展演变过程与观测非常相近,模拟的海雾空间变化、边界层大气层结变化、地面感热通量变化以及海雾形成原因与观测事实均比较吻合,数值模式对这次海雾过程表现出了较高的模拟能力。这次海雾的形成和发展主要与冷的下垫面、暖湿空气的影响和近地面稳定的大气层结有关。     

风云三号微波观测资料的海雾同化模拟

数值模式边界层物理过程和初值场条件的欠缺是海雾模拟准确率偏低的主要原因。本文为改进模式初始场,开展针对海雾模拟的卫星观测资料同化试验,将质量控制和偏差订正后的FY-3A卫星微波湿度计（MWHS）和微波温度计（MWTS）的优选通道数据,经3DVar（Three-dimensional variational data assimilation）进入WRF模式以试验其对黄、渤海海雾模拟的影响。通过分析静止气象卫星检测到的海雾区模拟大气温、湿场同化分析增量,发现代表环境场条件的海雾类型及模式对其模拟能力的差异,显著影响了同化效果,表现为同化对模式模拟能力较强的平流冷型海雾改进明显,对模拟效果不甚理想的非典型混合过程中的暖型海雾阶段则基本没有改进效果。为寻找原因,对包括海雾区低层大气模拟场逆温结构在内的温湿度场与邻近探空观测进行了对比,分析了随时间演变的海雾格点温、湿场同化分析增量,发现冷型海雾区格点同化分析增量能弥补观测—模拟差异,使气温调减,相对湿度调增,同时水汽和液态水也出现负相关的变化,边界层相关热力动力场同化分析增量在垂直方向也有配合迹象,相比而言,主体是暖型海雾的非典型过程则未见此类现象和其他的有益调整迹象。     

黄渤海一次持续性大雾过程特征和成因分析

利用日本MTSAT1R卫星数据、常规地面和高空观测数据、NCEP FNL客观再分析资料和NEARGOOS（NorthEast Asian Regional Global Ocean Observing System）的海表温度（SST）数据,分析了2010年5月31日至6月5日发生在黄渤海及周边地区的一次持续性海雾天气的形成、维持、消散特征及其物理机制。结果表明：大雾形成前低层水汽非常充沛,入海变性冷高压的稳定维持为这次持续性海雾过程提供了有利的背景条件,海雾在夜间辐射冷却作用下形成;大雾期间黄渤海     

A Heavy Sea Fog Event over the Yellow Sea in March 2005： Analysis and Numerical Modeling

In this paper, a heavy sea fog episode that occurred over the Yellow Sea on 9 March 2005 is investigated. The sea fog patch, with a spatial scale of several hundred kilometers at its mature stage, reduced visibility along the Shandong Peninsula coast to 100 m or much less at some sites. Satellite images, surface observations and soundings at islands and coasts, and analyses from the Japan Meteorology Agency （JMA） axe used to describe and analyze this event. The analysis indicates that this sea fog can be categorized as advection cooling fog. The main features of this sea fog including fog area and its movement axe reasonably reproduced by the Fifth-generation Pennsylvania State University/National Center for Atmospheric Research Mesoscale Model （MM5）. Model results suggest that the formation and evolution of this event can be outlined as： （1） southerly warm/moist advection of low-level air resulted in a strong sea-surface-based inversion with a thickness of about 600 m; （2） when the inversion moved from the warmer East Sea to the colder Yellow Sea, a thermal internal boundary layer （TIBL） gradually formed at the base of the inversion while the sea fog grew in response to cooling and moistening by turbulence mixing; （3） the sea fog developed as the TIBL moved northward and （4） strong northerly cold and dry wind destroyed the TIBL and dissipated the sea fog. The principal findings of this study axe that sea fog forms in response to relatively persistent southerly waxm/moist wind and a cold sea surface, and that turbulence mixing by wind shear is the primary mechanism for the cooling and moistening the marine layer. In addition, the study of sensitivity experiments indicates that deterministic numerical modeling offers a promising approach to the prediction of sea fog over the Yellow Sea but it may be more efficient to consider ensemble numerical modeling because of the extreme sensitivity to model input.     

2015-04-28渤海海雾形成过程中的海气相互作用分析

利用FY和MTSAT卫星资料、ERA Interim再分析资料、黄渤海浮标站资料、黄渤海自动站逐小时观测资料,对发生在2015年4月28—29日的渤海海雾成因进行分析,着重探讨了海雾形成过程中的海气相互作用。结果发现,近海面处大气低层逆温层抬升,大于90%的大湿度区向上、向西扩展,对海雾形成非常有利;海雾生成前、生成发展过程中存在明显的东到东南风,有利于黄海水汽向渤海输送,海面上空有水汽通量大值区由渤海海峡向渤海中部移动,使得渤海上空水汽输送加强,提供了海雾形成所需的水汽;在海雾形成过程中渤海上空气温高于海温,风切变造成的海气界面湍流热交换为大气输送向海洋,使得冷海面上空暖湿空气降温冷却达到饱和形成海雾,是平流冷却雾。      

An observational and modeling study of a sea fog event over the Yellow Sea on 1 August 2003

A dense sea fog episode that occurred near the coastal city of Qingdao in the Shandong Peninsula of China on 1 August 2003 is investigated by using all of the available observational data and high-resolution modeling results from the Regional Atmospheric Modeling System (RAMS). This fog event reduced the horizontal visibility to be less than 60 m in some locations and caused several traffic accidents locally. In this paper, all of the available observational data, including visible satellite imagery of Geostationary Operational Environmental Satellite (GOES)-9 and MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), objectively reanalyzed Final Analysis (FNL) data issued by the National Centers for Environmental Prediction (NCEP), sounding data at the Qingdao and Dalian stations, and the latest 4.4 version of the RAMS model, were employed to study this sea fog case. We begin with the analyses of the environmental conditions of the sea fog event, including the large-scale conditions, the difference between T _2m (air temperature at 2 m altitude) and sea surface temperature (SST), and the atmospheric sounding profiles of the two stations. The characteristics of this sea fog event was documented by using visible satellite imagery of GOES-9 and MODIS. In order to better understand the fog formation mechanism, a high-resolution RAMS model of dimensions 4 km × 4 km was designed, which was initialized and validated by FNL data. A 54-h modeling period that started from 18 UTC 31 July 2003 reproduced the main characteristics of this sea fog event. The simulated lower visibility area agreed well with the sea fog area identified from the satellite imagery. It is shown that advection cooling effect plays a significant role in the fog formation.     

上海一次连续大雾过程的成因分析

利用上海市遥测能见度数据、常规气象资料和T213、GFS分析资料以及GPS-PWV资料,分析了2008年1月5-11日发生在上海地区的一次连续大雾天气过程.分析表明当有天气尺度西风槽频繁活动、槽前暖湿气流不断向气层输入暖湿空气,如再遇特定暖水面或暖海面从近地面向气层输送暖湿气流时,在晴天和微风的早晨极易形成辐射雾;当东、黄海暖湿空气从近地面流向冷水面或冷陆面,如再遇江南低空偏南暖湿气流辐合聚积时,极易形成平流雾.雾区登陆距离与东风气流强弱有关,东风气流越强,雾区西进距离越长.在平流雾期间,0～300 m平均相对湿度的高湿区与雾区吻合.当绝对湿度小于3 g/kg时不会有大雾发生,绝对湿度在9～1 5 g/kg和GPS-PWV值在15 mm左右时,在合适的大气条件下容易形成大雾.     

Analysis and high-resolution modeling of a dense sea fog event over the Yellow Sea

A ubiquitous feature of the Yellow Sea (YS) is the frequent occurrence of the sea fog in spring and summer season. An extremely dense sea fog event was observed around the Shandong Peninsula in the morning of 11 April 2004. This fog patch, with a spatial scale of several hundreds kilometers and lasted about 20 h, reduced the horizontal visibility to be less than 20 m in some locations, and caused a series of traffic collisions and 12 injuries on the coastal stretch of a major highway. In this paper, almost all available observational data, including Geostationary Operational Environmental Satellite (GOES)-9 visible satellite imagery, objectively reanalyzed data of final run analysis (FNL) issued by the National Center for Environmental Prediction (NCEP) and the sounding data of Qingdao and Dalian, as well as the latest 4.4 version of Regional Atmospheric Modeling System (RAMS) model, were employed to investigate this sea fog case. Its evolutionary process and the environmental conditions that led to the fog formation were examined by using GOES-9 visible satellite imagery and sounding observations. In order to better understand the fog formation mechanism, a high-resolution RAMS modeling of 4 km × 4 km was designed. The modeling was initialized and validated by FNL data. A 30-h modeling that started from 18 UTC 10 April 2004 reproduced the main characteristics of this fog event. The simulated lower horizontal visibility area agreed reasonably well with the sea fog region identified from the satellite imagery. Advection cooling effect seemed to play a significant role for the fog formation.     

春季黄海海雾WRF参数化方案敏感性研究

利用2005—2011年10次春季黄海海雾个例开展WRF模式参数化方案敏感性研究。结果表明:边界层方案对WRF模式雾区模拟结果起决定作用,而微物理方案影响较小,它主要影响海雾浓度和高度。边界层与微物理方案的最佳组合为YSU与Lin方案,最差为Mellor-Yamada与WSM5方案;Mellor-Yamada和QNSE方案模拟的近海面湍流过强,导致边界层过高,不利于海雾的发展与维持;而MYNN与YSU方案刻画的湍流强度与边界层高度合适,有利于海雾发展与维持。MYNN方案虽与YSU方案相当,但在大多数海雾个例中,后者明显优于前者,而在有些个例中却刚好相反。因此对于某一具体海雾个例而言,所用边界层方案仍需在它们之中选择最优者。这些信息可为黄海海雾WRF模式边界层与微物理方案的选择与改进提供参考。