2009年初冬沪宁高速公路大雾过程成因分析

利用沪宁高速公路自动气象监测站(AMW)数据,结合NCEP/NCAR的1°×1°格点再分析资料,对2009年12月1—2日发生在沪宁高速公路上的大雾天气过程的能见度演变特征及其与相关气象要素的关系进行了分析,并对大雾形成机理进行了研究。结果表明:能见度与各气象要素之间均呈非线性关系,与相对湿度呈稳定的指数衰减关系,与温度及风速呈复杂的多项式关系;高空暖性高压脊和地面变性冷高压的高低空环流配置为雾的形成提供了逆温层结和近地面的弱风场条件;偏东气流和逆温层保证了水汽供应及在低层汇聚;雾区上空的热力因子和动力因子的分析证明了雾区大气层结状态的稳定性。     

低能见度雾的分级预报方法研究

利用2007年11月—2009年12月京石（北京-石家庄）高速公路沿线气象站的人工观测资料、自动站资料和交通气象自动站资料,对低能见度雾天气进行分级统计,找出各级雾的生消特征。应用天气学原理和数理统计方法对低能见度雾的生消机理进行研究,利用相关分析找出了与低能见度雾的生消有密切关系的气象因子,建立能见度与气象因子之间的回归方程;在此基础上,结合对低能见度雾的成因分析和预报经验,加入降水因子和大气稳定度因子,建立低能见度雾的分级预报方程,找出各级雾的生消判别指标,为低能见度雾的分级客观化预报奠定基础。各预报因子采用MM5精细化数值预报产品,并通过自动站实时监测资料和预报员的综合预报结果对数值预报产品进行合理订正,得到预报时刻各气象因子的值,从而实现低能见度雾的分级客观化预报。      

西安市低能见度特征分析

利用西安市7个县市23 a的低能见度资料,统计分析西安市水平能见度小于1 km(低能见度)时空分布的气候特征以及23 a的日均、月均、季均、年均变化特征,结果表明西安低能见度有明显的日变化和季变化,秋冬季明显高于春夏季,平原多于临近山区。分析了地形地貌、雾等因素对西安市低能见度的影响,得出影响西安低能见度的主要天气现象是雾。     

西安市低能见度特征分析

利用西安市7个县市23a的低能见度资料,统计分析西安市水平能见度小于1km(低能见度)时空分布的气候特征以及23a的日均、月均、季均、年均变化特征,结果表明西安低能见度有明显的日变化和季变化,秋冬季明显高于春夏季,平原多于临近山区。分析了地形地貌、雾等因素对西安市低能见度的影响,得出影响西安低能见度的主要天气现象是雾。

     

利用地面自动化观测系统监测2011年北京大雾

利用北京地区地面自动化观测资料中的能见度、相对湿度及人工业务观测记录数据,结合卫星观测的雾厚度数据图,对2011年10月底至12月初的3次大雾天气过程进行了实时动态监测和数据分析,初步形成地面自动化观测资料在雾的监测过程中的应用产品,研究表明,利用能见度数据以及相对湿度数据可以完整地监测大雾的发生、发展、持续和消散过程,与气象业务上应用的卫星观测到的雾生消趋势基本一致,但是在生消时间的监测上更具优势。     

武汉天河机场低能见度现象的气候特征分析

利用武汉天河机场1996—2005年共10 a的地面气象观测资料,对该机场低能见度现象的年变化、日变化等气候特征进行了统计分析,结果表明低能见度现象在冬季出现得最多,夏季最少。春、秋、冬三季低能见度出现频率较高的时段比较接近。在对影响能见度的天气现象和低能见度的持续时间进行研究后发现雾是造成低能见度形成的最主要原因,而春、秋、冬三季低能见度的持续时间在2~4 h之间的居多。     

萍乡地区雾的特征分析及预报方法初探

选取萍乡和莲花2个站点1980—2003年722个雾日样本,按年、季、月对雾日的变化进行了分析,探讨了辐射雾、平流雾形成的主要气象因子和天气形势。通过普查气象因子和相关性回归分析,筛选出与雾日相关性比较好的6个气象因子,分别建立春、秋、冬三个季节雾的能见度预报方程,并进行了验证和实际应用。预报方程春季预报准确率最高,冬季次之,秋季相对较低。     

高速公路低能见度浓雾监测预报中 的几点新进展

对沪宁高速公路江苏段26套交通气象自动监测站（AWM）每分钟一次的能见度、相对湿度、温度、风向风速等低能见度浓雾天气过程实时资料分析,证实了浓雾具有较强的地域性特征：在丘陵、水网密集地区多局地性浓雾;日出后是团雾多发时段并阐述了团雾的特征、霾雾混合作用造成的低能见度浓雾过程,同样具有“象鼻形”前兆;夏季由于汤山站地形的原因,会出现单站的低能见度浓雾,因而值得关注。     

南岭山地浓雾的宏微观物理特征综合分析

通过对南岭山地进行的雾野外观测资料以及数值试验的综合分析,得到了南岭山地浓雾和能见度的季节分布特征、雾滴谱微观特征与浓雾形成的物理概念图像。在秋末和冬春季节,南岭山地恶劣能见度出现的频率很高,能见度≤200 m浓雾过程的出现频率平均为24.7%,最高可达41.8%;冬春季节南岭山地出现的雾是复杂的微物理过程、局地地形、水汽输送与影响天气系统等宏微观相互作用的结果,属于平流雾、爬坡雾类型,与辐射雾明显不同,局地山地抬升冷却凝结对雾的形成起重要的作用,迎风坡对雾的形成有利,在海拔较低的迎风坡也可能出现浓雾,从而导致低能见度;南岭山地的雾以小滴谱为主,数密度比城市雾小,小粒子段谱型基本呈下降趋势;在多个微观变量中,含水量与能见度的反相关性最好;雾含水量等微结构特征量的起伏变化,与雾体本身的微物理过程有关外,雾体随环境风的平移过程中,不规则的爬坡、翻越山坡的运动是造成雾体微结构不均匀、振荡起伏变化的重要原因。     

珠江口雾过程数值模拟及生消概念模型建立

利用深圳市气象局1953—2013年的气象观测资料对该地区出现的雾日(包括能见度达到10 km及以下的轻雾和能见度达到1 km及以下的雾)特征进行统计分析。结果表明,该区域的轻雾日与雾日多发于冬春季节的02时和08时,发生时地面10 m平均风速为1.9 m/s,近60年来总雾日有增多趋势;能见度达到1 km以下的雾日多发于冬春季节的08时,发生时地面10 m平均风速为1.0 m/s,近60年来有减少的趋势。利用NCAR/NCEP再分析资料统计得出珠江口地区出现雾日的典型地面天气形势可分为均压场型、冷高压底部型和冷高压后部型三种;850 hPa天气形势可分为一般均压型、弱高压脊附近均压型和弱低槽、低涡附近均压型三种。在统计分析的基础上,利用中尺度气象模式WRF对三种典型地面天气形势下的珠江口雾日个例进行数值模拟研究。结果表明:WRF模式能较好地再现珠江口雾的形成、维持与消散过程。880 hPa附近逆温层的演变、960~920 hPa水汽输送的变化与近地面风场的特征是影响珠江口地区雾生消过程的三个重要因素。结合多年统计分析结果、中尺度模式模拟结果以及珠江口地理环境和气候特征,建立了珠江口雾生消过程的概念模型。     

大雾临近预报中高密度能见度数据应用

采用2011—2016年合肥地区高时空分辨率的能见度观测数据,分析能见度空间分布特征及大雾生消过程中的能见度变化特点。结果表明:能见度多呈现正态分布且分布相对均匀,有雾时正态分布比例明显下降,非均匀性明显增加;大雾过程中平均能见度变化趋势较为稳定有利于临近预报,而空间最低能见度对临近预报有指示意义;大雾过程中空间变差系数多有明显增加,大雾开始形成和消散阶段空间差异性较大;历史回算表明,利用高密度能见度数据的空间分布和趋势外推,较实际预警发布时间平均提前约1.9h。     

2007—2010年北京自动站浓雾特征分析与临近预报初探

为探索北京地区浓雾天气特征和临近预报方法,分析了北京2007-2010年18个道面自动站能见度1000 m以下的天气资料.结果表明:①浓雾具有明显的日变化和年变化.05:00-09:00是高发时段,12:00-18:00是低发时段.全年浓雾主要集中在9-12月,6、7月最少.②空间分布上,呈现“东南多,城区少”的特征,统计80％以上的浓雾都发生在大兴和通州.③浓雾变化具有突发性和象鼻形先期振荡的特征.④浓雾能见度变化与气象要素变化关系密切.偏南风和偏东风最有利于浓雾生成发展,西北风最有利于浓雾的消散.风速减小,气温下降,湿度增大,能见度降低,浓雾生成和发展;风速增大,气温升高,湿度减小,能见度上升,浓雾减弱消散,但湿度的减小滞后于能见度的上升.浓雾维持阶段,要素变化都很小.     

降水对雾中能见度参数化的影响

雾的能见度是雾滴数浓度和含水量的函数,可以利用雾滴数浓度和含水量进行参数化得到能见度拟合值。但是当雾中有降水存在时,降水会影响雾滴数浓度和含水量,进而影响能见度参数化。2009年1月19日至3月5日在湖北恩施雷达站进行了包括雾微物理特征、雨滴谱及雨滴末速度、能见度以及基本气象要素的观测。利用不同的能见度参数化公式得到能见度拟合值,并与实测值进行对比分析,考虑雾中降水影响时的能见度拟合值要比不考虑降水时的能见度偏差大,因此在有降水伴随雾产生时,降水的效应可忽略不计。同时,利用40％的雾滴谱观测数据建立了良好的模型用于拟合当地的能见度,并利用Gultepe公式得到相应的参数,对当地的能见度进行了计算和预报。     

厦门城市能见度和雾的特征与城市环境演变

利用厦门城市1980～2000年21年地面资料和探空资料，对能见度和雾演变特征及其物理成因进行分析，结果表明：厦门城市夏季能见度明显好于冬季，这可能与冬夏盛行风向不同，输送排放污染源地不同以及不同季节天气气候条件相关。厦门城市冬季和夏季能见度呈下降趋势，尤以夏季为突出，轻雾以上的频数也日益增加，其重要因素是城市的热岛效应。厦门城市能见度虽然明显好于污染较为严重的北京，但冬季厦门城市能见度与北京呈反位相演变趋势。夏季厦门城市能见度有着明显的日间变化，这与夏季海陆风日变化的垂直环流圈有密切关系。     

一种基于实景图像的低能见度识别算法

为了利用大量视频监控设备提高能见度数据采集密度,提出一种基于实景图像转换的、采用简单卷积神经网络分类提取能见度等级的算法。该算法假设视频设备水平安装且具备开阔视野, 对原始视频图像进行水平分块,提取各分块的梯度、饱和度和亮度信息组成新的图像,基于简单卷积神经网络建模。采用2019年9月—2020年12月上海洋山港气象站29668张视频图像进行训练,建立识别模型,并采用2021年1—5月5757张视频图像对模型进行测试。采用该算法建立的模型参考雾的预报等级(GB/T 27964—2011)将能见度分为5个等级进行检验,白天准确率为87.99%,夜间准确率为81.32%,优于直接采用AlexNet模型。对1000 m以下低能见度天气的识别准确率达95%以上。利用现有的视频摄像头,可有效弥补气象站点能见度仪数据不足的问题,在气象业务上有一定的应用价值。     

成都市民航气象行业标准下的低能见度时空分布特征研究

本文采用1980~2010年成都市14个站31年能见度资料,对于民航气象行业标准下的低能见度时空分布进行了统计分析。结果表明:对飞行有影响的低能见度(<600m)浓雾天气早上最易出现在成都市南部、西南部及东部,且该区域部分站点浓雾较难消散,其中新津县和蒲江县夜间开始就易出浓雾天气。西北部早上不易出现浓雾天气,但位于该区域的郫县早上和都江堰下午至夜间相对易出能见度在600~1000m的雾。1980~2010年期间,成都市多数站点年浓雾天数呈下降趋势,只有新津站随时间逐年上升。出现其它级别低能见度的天数年变化多为波动形式。      

An innovative artificial fog production device improved in the European project “FOG”

Transport safety is a major goal in the European Union. Low visibility conditions, especially due to fog, increase the risk of major accidents (chain collision). Innovative products have been developed by the automotive industry, including equipment manufacturers, to increase the level of safety of car passengers and drivers. Testing of these products requires the simulation or artificial reproduction of low visibility (fog) conditions with good stability and reproducibility characteristics. We report on the results of the European Union funded “FOG” project to improve road transport safety through fog production in an experimental test chamber located at the Clermont-Ferrand laboratory for research on road safety and visibility. The project developed a prototype of a small-scale climatic chamber, an improved fog production spraying device, a laser-based visibility measurement device, a reduced scale transmissometer, and a combined indoor climate-fog production simulation software. The ability of the fog chamber to test for driver reaction was also investigated. Recent developments include a device able to produce stable visibility levels and homogeneous fog, representative of various types of natural water droplet distribution. The fog characteristics were determined and compared to natural fog. Results are presented for a selection of conditions including stabilized visibility levels for dense fog and two kinds of droplet distributions.     

华南地区降水与雾的关系初探

本文分析了华南地区雾（能见度）的影响因子，重点分析降水与雾的联系。分析表明，华南地区降水与雾有显著的关系，有无降水反映了不同过程和类型的雾，其形成条件和机理相应也不同。轻雾和浓雾在形成条件和机理上有重要差别，而不仅仅是程度的不同。在成因和因子分析基础上对雾（能见度）进行数值模式释用预报是可行的。     

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。     

雾与能见度数值预报诊断SW方案和FSL方案改进的研究及评估

为了提高雾与能见度的预报水平,对业务上常用的两种能见度诊断方案,即Stoelinga and Warner（SW）方案与Forecast Systems Laboratory（FSL）方案的改进进行预报试验,SW方案基于Gultepe方案考虑了液态水粒子数浓度对能见度的影响,FSL改进方案中利用了递减平均法对公式中用到的温度与露点温度进行订正,并用其重新计算公式中的相对湿度。基于山东省气象科学研究所逐时更新循环（hourly update cycle,HUC）业务模式输出结果,从2015—2016年选取10次雾天气过程,并详细分析了2015年11月13—14日这次雾天气过程的预报结果,比较了改进前后各方案对雾与能见度的预报效果,结果显示：在模式预报的雨水含量占总液态含水量比例较大的预报时效,改进后的SW方案对雾与能见度预报效果优于原始方案,在模式预报液态含水量接近0的预报时效,改进前后的SW方案对雾与能见度的预报效果相当;利用订正的温度与露点温度重新计算相对湿度,其平均绝对误差（mean absolute error,MAE）降低明显的预报时段,改进后的FSL方案对雾与能见度的预报效果大大提升。将两种改进后的方案相融合并进行预报试验,结果显示,综合对能见度与雾的预报效果,Combined Visibility（CVIS）方案要优于其他两种改进方案。