黄海海雾的一次过程及模拟研究

描述了2009年夏季针对胶东半岛沿海海雾灾害爆发进行的一次现场调查过程,详细分析了当时的地面、高空天气形势,以及对引发这次海雾过程的物理机制展开讨论.得出水气温差条件在2°-4℃之间,海表相对湿度以及低层大气相对湿度达到90％以上,低层风向以南风为主,风速3-4级之间是最有利于黄海出现平流雾的大气物理条件.利用WRF模式对本次事件进行了模拟,并计算了大气的水平能见度分布.结果表明,该模式能较好地模拟出黄海海域实际的海雾生消过程,对海雾的三维结构有一定的模拟能力.     

海雾对沿海地区的影响程度初探——2008年春季两次黄海海雾过程分析

利用多种观测资料、再分析资料和WRF模式,对2008年4月29-30日和5月2-3日两次黄海春季海雾进行对比分析,研究黄海海雾影响沿海地区的因素。分析表明：（1）两次海雾过程均属于平流冷却雾过程。在低层水平方向上,合理的高、低压配置,使气流持续地从暖湿海面输送到冷海面上,有利于形成深厚的海雾,进而在海风的作用下影响沿海地区。在垂直方向上,边界层内上干下湿的结构有利于海雾的发展与维持。（2）边界层内稳定持续的逆温层结构,使水汽在逆温层内累积,有利于海雾的发展与维持。雾顶的长波辐射冷却作用以及雾层内适度的湍流有利于海雾的发展与维持;而低层风速增大会引起机械湍流的迅速增长,进而导致海雾消散。（3）海雾影响明显时,对应黄海海域上空的暖平流较强,水汽通量较大,暖湿平流来源于较暖的海面。反之,对应黄海海域上空的暖平流较弱,水汽通量较小,暖湿平流来源于较冷的海面。     

一次典型高压型海雾过程中海上大气波导的数值模拟

2009年4月9—12日黄海海域发生了一次受高压系统影响的海雾过程。利用卫星观测与探空数据、WRF模式(Weather Research and Forecasting Model)对此次海雾过程及相伴的大气波导进行了观测分析与数值模拟。海雾与波导发展可分为3个阶段:(1)大气波导先于海雾存在于黄海海面;受高压下沉影响,黄海上空存在逆温层和较强的湿度梯度,表现为较强的贴海表面波导和非贴海表面波导。(2)海雾始于高压西部,并随高压系统逐渐东移减弱,向黄海北部扩展;辐射冷却虽然使雾顶附近逆温增强,但海雾的机械湍流使其顶部湿度梯度减小,雾顶附近对应弱悬空波导或波导消失。(3)高压系统影响使干空气下沉到雾区导致黄海海雾消散;雾顶附近逆温仍存在,同时湿度梯度增大,黄海上空逐渐变为非贴海表面波导。本研究结果表明:高压系统不仅极易为波导的发生提供有利条件,而且有利于海雾的生成,在海雾演变过程中主要是雾顶水汽梯度的变化导致了波导类型及强度的变化。     

春季黄海海雾中的激光衰减特性研究

海雾严重影响舰艇航行,而且在雾中舰载激光武器和激光雷达的工作效能受到制约。因此,研究激光在雾中的衰减特性对军事行动具有重要的科学意义。基于WRF中尺度气象研究模式,对2015年3月28日-4月1日的海雾过程进行模拟分析,发现使得海雾维持的是黄海南部输送来的暖湿气流,随后一个很强的冷高压使得风向转北,干冷平流切断了水汽输送,破坏了逆温层结构,海雾消散。考虑到春季黄海海雾产生和消散的天气形势,在海雾刚产生时,下风区的激光衰减系数小;海雾维持过程中,海雾雾区的外围衰减系数小;海雾快要消散时上风区衰减系数小。研究发现,海雾可以使得10.6μm红外激光的探测距离大大减小,在浓雾情况下,探测距离仅为正常情况下的2%。     

2010年2月一次冬季黄海海雾的成因分析

利用青岛浮标观测、自动气象站观测、Micaps站点观测、L波段雷达等观测数据,New Generation SST,OI-SST和NCEP提供的FNL和CFSR再分析数据。并利用中尺度模式WRF对这次冬季海雾进行诊断分析。得到以下结论:(1)观测表明,这次海雾首先在黄海北部生成,是由于冷暖空气在黄海海域交汇,增大相对湿度,形成混合雾。在22日12:00时(UTC)之后,暖平流北上,冷平流消失。海雾逐渐转成平流冷却雾。青岛出现的海雾是从黄海发展过来的,并且为平流冷却雾。(2)在黄海,冷暖空气混合增大相对湿度,生成混合雾。与后期的平流冷却雾相比,混合雾的高度明显偏低。(3)海温异常偏低。在2010年2月渤海大面积结冰,海温偏低可能与融冰有关系。(4)模式结果表明,混合雾与冷水域的关系密切。平流冷却雾与冷水域的位置基本一致。混合雾和平流冷却雾都受海温影响较大。混合雾雾区变化很大,因为冷空气在移动过程中变性,不利于混合雾生成。冷海面对平流冷却雾起着很关键的作用。这次冬季海雾与春夏季黄海海雾的不同点在:这次海雾的发生机制不同于典型的春夏季黄海海雾。春夏季典型的黄海海雾主要是平流冷却雾,而这次冬季海雾在生成上首先是混合雾,后来转为平流冷却雾。     

一次海雾过程大气波导形成机理的数值研究

依据船舶导航雷达与沿岸气象探空观测数据得知,2005年6月1～3日黄海海域发生了1次大范围波导现象;进一步结合卫星云图与沿岸测站水平能见度观测,发现此次波导伴随1次明显的平流海雾过程。利用WRF模式对此次海雾与波导过程进行了数值模拟,发现:(1)海雾始于黄海中部,绝大部分海雾的雾顶由于弱逆温、湿度梯度较小而不存在波导;(2)雾区随其北部低压的逐渐东移而向东扩展,呈现西部薄、东部厚的结构,雾体顶部由于存在逆温与湿度锐减而形成了波导,混合均匀的雾体则成为波导基础层,薄雾顶部为非贴海表面波导,而厚雾顶部则为悬空波导;(3)雾区受低压西部冷空气的影响向南消退,波导基础层逐渐变薄乃至消失,雾体之上的逆温与湿度锐减层随之下降,非贴海表面波导被强度较弱的贴海波导所替代。分析结果表明:黄海平流海雾与波导有密切的联系,海雾形成及其发展改变了海洋大气边界层的温度与湿度垂直结构,从而导致了波导的发生与演变,大气波导可认为是海雾的"副产品"。     

黄海平流海雾的观测分析

利用大量的地面站点观测、卫星监测和非常规观测资料,统计分析了海雾的时空分布特征、卫星云图特征及影响黄海海雾的气象和水文因子.结果表明,黄海海雾随时间和空间而变化,在空间分布上,雾频随着纬度增高而增加;海雾与海上风速的大小和方向有密切关系;海雾出现与海表温度、气-海温差、露点温度有关;海流是影响海雾形成的水文因素之一;海雾是大气处在稳定层状态下的一种凝结现象,有海雾不一定有逆温,但是逆温层的消散却为海雾的消散提供了有利的依据.     

基于20年卫星遥感资料的黄海、渤海海雾分布季节特征分析

目前对海上雾分布的认识多基于沿岸测站和海上船舶、浮标观测,但这些数据非常稀少,且存在代表性和数据质量方面的问题,因此一直缺乏对海雾分布更全面、清晰的了解。卫星遥感数据空间均一、覆盖范围广、质量一致,具有对无云条件下大范围、离岸海雾监测的优势。本文通过分析算法检测出的1989-2008年黄渤海海雾及云的频数、分布百分率信息,得到了黄渤海海雾季节变化的较全面特征。除印证其他资料或研究的结论外,还发现:(1)黄海海雾频数随季节变化的幅度较渤海明显;(2)黄海、渤海海域存在冬季海雾多发时段;(3)海雾生消过程中有覆盖区变化的东传特征;(4)春夏雾季中存在黄海中部和西朝鲜湾两处海雾多发区,其中西朝鲜湾也是全年海雾最多的海域。另外,在样本充足的情况下,通过对检测出的低云、中高云覆盖百分率和海雾频数的分析统计,还能估算出黄海、渤海部分季节20年海雾发生的平均概率。     

青岛地区海雾分布及大气边界层条件分析

青岛地区海雾多发,观测表明海雾对沿海地区影响范围不尽相同,特别是海雾影响内陆的机理尚缺乏研究。本文利用观测资料及数值模式统计了青岛地区4月-7月海雾分布特征,并对不同影响范围海雾典型个例进行对比分析,结果表明:海雾发生日数自沿海向内陆递减。胶州湾沿岸雾日数比黄海沿岸明显减少,胶州湾东北部的雾日数要少于胶州湾西北部。海雾多发生于高空形势稳定,低层偏南流场的天气条件下。大气边界层内逆温层的的范围大致影响着海雾的分布。只影响沿海的海雾,地面为偏南风,风速在3~8 m/s之间,内陆风力减弱不明显。500 m以下大气边界层内风速切变大。湍流作用使海雾向内陆推进过程中倾斜抬升为低云,地面雾区减弱。能够影响内陆地区的海雾,多出现在地面风力较弱的情况之下,大部分在1~3 m/s之间。500 m以下大气边界层内风速切变小,大气边界层内湍流强度不强,使沿海到内陆的逆温层能够始终维持,沿海海雾在弱南风影响下延伸影响内陆地区。     

一次黄海海雾事件的观测与数值模拟研究--以2004年4月11日为例

利用各种观测资料和RAMS(Regional Atmospheric Modeling System)模式4．4版对2004年4月11日发生在黄海海域的一次海雾事件进行了研究。利用GOES(Geostationary Operational Environmental Satellite)-9和NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)-14可见光卫星云图对海雾的发生范围、演变过程等进行了描述，并对海雾发生前的大气背景场和气海温差场进行了分析；利用青岛和韩国济州岛2个站的探空资料对海雾发生时低层大气的稳定度进行了分析；利用RAMS模式对本次海雾事件进行了模拟，并计算了大气的水平能见度分布。计算结果与卫星云图所显示的雾区范围分布吻合很好。     

黄海夏季海雾的边界层结构特征及其与春季海雾的对比

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三维中尺度模式,对2008年7月7~11日1次夏季黄海海雾过程的边界层结构特征进行了观测分析与数值模拟,并将结果与春季的黄海海雾个例进行对比。结果表明:(1)夏季海洋大气边界层(MABL)中无强逆温层,静力稳定度较春季下降,有利于湍流的发展。加之水汽量较大,容易形成比较厚的雾(500 m);春季低空有明显逆温层,水汽供应量较少,但强稳定的层结可以使水汽局限于比较低的空中,形成比较薄的雾层(200 m)。(2)在夏季风控制下,青岛近海海洋大气边界层(MABL)中高、低层气块均来自海洋上空,温湿属性差异不大,使得温度垂直差异较小;春季MABL中高、低层气块分别来自陆地和海洋,来自陆地的暖、干气流和海洋的冷却效应导致强逆温层和雾区上方干层的出现。(3)夏季海雾的含水量大,水汽在凝结成雾的过程中放出更多的凝结潜热,雾中的海表面气温(SAT)明显高于海表面水温(SST);春季雾顶强烈的长波辐射冷却和湍流混合使雾中气温明显下降,雾中SAT与SST更加接近,甚至出现SAT小于SST。以上结果有助于对海雾形成机制的认识。     

利用循环3DVAR改进黄海海雾数值模拟初始场Ⅰ:WRF数值试验

以如何提高黄海海雾数值模拟初始场质量为研究目的,利用WRF模式及其先进的3DVAR同化模块,设计并构建了循环3DVAR同化方案。以2006年3月6~8日的1次大范围黄海海雾过程为研究对象,利用该同化方案进行了一系列WRF数值模拟对比试验。模拟结果显示,循环3DVAR同化方案能有效改进黄海海雾数值模拟初始场质量,主要体现在增加低层大气温度层结构的稳定性与改变大气边界层下层的风场结构,从而导致海雾的模拟结果显著改善。研究结果表明进行海雾数值模拟时,必须高度重视其初始场质量。     

黄海西部2005—2007年海雾演变的气候特征研究

海雾对沿海地区的交通运输、工农业生产等影响很大,需要开展深入研究,以探索其生消演变规律。本文选择黄海西部的成山头、青岛、海阳、日照等4个测站为代表性测站,分析了2005—2007年海雾发生期间的位势高度、海温、海表面风场、相对湿度、稳定度及散度等要素场特征,着重探讨了海雾演变的气候特征。研究结果表明:500 hPa高空槽前位于黄海上空时有利于成雾;海温异常低的年份雾日较多;风向、散度和低层的层结稳定度是影响黄海海雾的主要因素;地理位置也是影响黄海海雾变化的重要因子;黄海海雾的水平分布具有南北空间不一致的特点。     

不同气流路径的春季黄海海雾天气与大气-海洋特征

春季（四至五月）是黄海海雾的多发季节，也是亚洲季风的转换季节。 本文对发生在1960-2006年春季的黄海海雾，及其雾气相关的天气特征和大气-海洋条件进行了综合分析。海雾根据I_COADS海面观测数据和同期NCEP/NCAR再分析资料风场的气流后向轨迹聚类分析，可进行气流路径分类。在气流路径分析的基础上，对春季黄海海雾的大尺度低层环流型及其相关的地表散度、湿度垂直分布、水汽水平输送及大气-海表温度差异进行了分析。主要结论总结如下：（1）导致春季黄海海雾形成的气流主要可分为四条路径。气流分别来自黄海的西北、东、东南和西南侧。（2）春季黄海海雾的发生有两种典型的天气型：黄海高压型（HSH）、气旋和反气旋耦合型（CAC）。两种天气型在四月份的出现比例大致相同；但在五月份HSH型的出现比例下降到三分之一左右，而CAC型上升到三分之二左右。（3）HSH和CAC两种天气型的共同特征是黄海位于地面散度中心。 （4）对于HSH型海雾，水汽主要来自局部蒸发，低层大气之上存在明显的干层；对于CAC型雾，水汽主要来自黄海以外，低层大气具有深厚的高湿度层。（5）由于天气型及其湿度垂直分布和水汽水平输送的差异，海雾可分为两类。多数的CAC型海雾为“暖”海雾，而HSH型海雾中的“暖”和“冷”海雾的比例几乎相同。     

渤黄东海40年温盐流模拟与初步分析

使用ROMS(regional oceanic modeling system)模式模拟了40年的渤黄东海温盐流,数据包括三维的温度、盐度、流速、流向和海表高度,同时包含了逐小时的潮汐信息。将模拟结果与观测资料和卫星反演数据进行对比,检验了模式准确性。整体上,模式模拟的水位与近岸观测值基本一致,能够准确再现风产生的增水;模式较为准确的再现了渤黄东海的温度分布,在深水区模拟的温盐剖面与观测值基本一致;模式模拟渤黄东海区域的海表高度和海表流与卫星反演结果相比偏小,但分布趋势相近。模式结果可以为研究气候变化对水位的影响和黄海暖舌的扩散过程等现象提供数据支持。     

基于Himawari-8数据的夜间海雾识别

海雾是一种发生在海面的灾害性天气现象,掌握海雾的分布与生消变化,能有效地减少海雾带来的危害。卫星遥感观测具有近实时、大范围覆盖、连续观测等特点,特别是高时间分辨率的静止卫星观测系统,能够对海雾的发生?发展?消亡过程进行动态跟踪观测。本文以2018?2019年黄、渤海发生的海雾事件为样例,利用日本静止气象卫星Himawari-8（H-8）红外辐射数据,分析海雾的多通道红外亮温辐射特性,通过不同波段差和波段比组合,定义海雾和晴空水体分离指数、海雾和一般云系分离指数、多通道亮温差斜率指数以及中红外亮温纹理指数,提出基于多指数概率分布的夜间海雾监测算法;算法分别应用于H-8和韩国静止气象卫星GEO-KOMPSAT2A（GK-2A）数据,对2020年2?6月发生的6次海雾事件多时次卫星观测识别出的海雾位置分布和覆盖面积进行对比实现互验证,结果表明,本文提出的夜间海雾监测算法能有效地实现夜间海雾的识别;选择2020年4月29日夜间H-8和GK-2A 每10 min一次连续观测数据的监测结果,对海雾的发生区域进行跟踪分析,清晰地展现出此次海雾事件的发生、发展演变过程,说明算法能清楚地监测出各时段海雾的分布,跟踪海雾的发展变化,可为海上大雾的防灾减灾提供科学依据和决策基础。     

The characteristics of sea fog with different airflow over the Huanghai Sea in boreal spring

Using the observations from ICOADS datasets and contemporaneous NCEP/NCAR reanalysis datasets during 1960-2002, the study classifies the airflows in favor of sea fog over the Huanghai (Yellow) Sea in boreal spring (April-May) with the method of trajectory analysis, and analyzes the changes of proportions of warm and cold sea fogs along different paths of airflow. According to the heat balance equation, we investigate the relationships between the marine meteorological conditions and the proportion of warm and cold sea fog along different airflow paths. The major results are summarized as follows. (1) Sea fogs over the Huanghai Sea in spring are not only warm fog but also cold fog. The proportion of warm fog only accounts for 44% in April, while increases as high as 57% in May. (2) Four primary airflow paths leading to spring sea fog are identified. They are originated from the northwest, east, southeast and southwest of the Huanghai Sea, respectively. The occurrence ratios of the warm sea fog along the east and southeast airflow paths are high of 55% and 70%, while these along the southwest and northwest airflow paths are merely 17.9% and 50%. (3) The key physical processes governing the warm/cold sea fog are heat advection transport, longwave radiation cooling at fog top, solar shortwave warming and latent heat flux between airsea interfaces. (4) The characteristics of sea fog along the four airflow paths relate closely to the conditions of water vapor advection, and the vertical distribution of relative humidity.