洛阳机场大雾天气分析

分析洛阳机场1994年1月－1998年12月水平能见度＜1．0km的天气发现，98％的低能见度天气是雾造成的。在此基础上，探讨了洛阳机场出现的雾的种类及影响程度和变化规律。     

洛阳市低能见度特征分析

统计分析了洛阳地区水平能见度<1000 m(低能见度)的时空分布气候特征,讨论了地形地貌、沙尘天气、雾等因素对洛阳地区低能见度的影响,得出影响洛阳地区低能见度的主要天气现象是雾的结论.     

洛阳市低能见度特征分析

统计分析了洛阳地区水平能见度 <10 0 0m(低能见度 )的时空分布气候特征 ,讨论了地形地貌、沙尘天气、雾等因素对洛阳地区低能见度的影响 ,得出影响洛阳地区低能见度的主要天气现象是雾的结论。     

一次华南静止锋影响下的中南地区大雾特征分析

利用机场人工观测和跑道上自动站实时探测资料以及常规地面和高空探测资料,对2012年2月21-24日中南地区七个主要机场出现的大范围大雾天气过程进行定性分析,发现此次大雾天气在华南静止锋、较强逆温层以及弱冷空气入侵等条件下形成,其中武汉、湖南机场为锋后雾型,桂林机场属于锋面雾型或低压倒槽雾型,广州、深圳、海口机场属于锋前雾型,湛江机场属于平流雾型.采取二元相关系数、聚类分析法对能见度与气象要素做定量分析,结果表明:温度露点差对六大机场(除深圳外)能见度的变化贡献显著.     

降水和雾同时存在时纪要栏记录浅析

民航地面气象观测手册中规定,当影响能见度变坏的天气现象有数种时,则有效能见度的演变记录在主要影响能见度和一种天气现象的后边.在实际工作中,洛阳机场同时出现的天气现象多为雾现象和降水现象,而大多数同志纪要栏记录时都将能见度的演变记在雾现象的后边,这不准确,应从以下几个方面进行综合分析判断.     

桂林机场雾的天气统计特征分析及预报初探

对1986-1995年桂林机场的历史资料进行统计分析,从而得到桂林机场雾的分布特征及变化,并将桂林机场的雾分为辐射雾和伴随“两低”天气产生的雨雾两类,分别对其形成的天气形势、雾散时间的预报进行分析研究,为今后预报和分析桂林机场低能见度天气提供了有用的参考依据和预报思路。     

基于AWOS数据的南京禄口机场低能见度特征统计研究

利用南京禄口机场2011 2016年分钟级地面观测数据对禄口机场低能见度现象进行分析,统计低能见度天气发生的时间分布特征;分析其他气象要素与能见度的关系,归纳低能见度天气下各气象要素的阈值,建立低能见度天气的预警指标。结果发现,禄口机场发生低于2 000 m能见度现象时,逐月平均相对湿度均超过90%,表明禄口机场低能见度主要是由雾造成的。禄口机场能见度表现出明显的季节、次季节变化特征,呈现双峰双谷结构,4月及7、8月为两个峰值,6月及12月和次年1月为两个谷值。这种特征的形成与近地层大气的温度、湿度、层结有密切关系。能见度分布具有较为明显的日变化特征,凌晨至早晨能见度最低,午后能见度达到最高,秋季能见度的日变化幅度较大,冬季低能见度可能出现的时间分布范围广。通过分析发现能见度与气象要素之间的关系复杂,并不呈现某种线性关系。分析不同等级低能见度天气对应的气温、温度露点差、水平风速范围,发现气温在不同月份有较大差异,温度露点差及水平风速的范围较稳定。     

绵阳机场低能见度气候统计特征

利用绵阳机场最近10年逐时能见度资料,对低能见度的气候特征进行了统计,并对造成低能见度障碍的天气现象和影响系统作了普查分折.结果表明:绵阳机场低能见度有明显的季节变化和闩变化:造成低能见度障碍的天气现象主要是雾.     

哈尔滨机场一次低能见度及冻雾伴低云天气的观测

<正>1引言冻雾是影响低能见度最为常见的天气现象,而低云是影响垂直能见度的关键,两者都是对飞行安全产生重大影响的危险天气之一。2016年12月31日至2017年1月2日元旦期间哈尔滨机场天气受冻雾、烟的影响最低能见度仅为50 m,垂直能见度最低45 m,此次天气导致大面积航班延误,其中返航5架次、备降67架次、延误353架次、取消42架次,给管制部门、各航空公司及旅客带来严重的影响。气象观测部门协同气象预报部门及其他部门严密监测天气,及时提供服务,较好的完成了元旦期间的气象服     

洛阳机场中小尺度天气现象特征

利用洛阳机场1989～1998年气象资料,分析了洛阳机场雷暴、大风、雾等中小尺度天气现象的气候特征和发生、发展及演变规律.