我国大雾的时空分布特征及其发生的环流形势

根据1971～2005年35年来714站大雾资料,统计了我国大雾的时空分布特征和环流形势.结果表明:年平均大雾最多的地区主要集中在四川盆地、重庆、云南南部、湖南和江南东部;雾日有明显的季节和月际变化,春、夏季雾的范围较小,秋、冬季雾的范围较大,内陆雾主要为(秋)冬季正态分布型,东北的雾夏季偏多,沿海雾春、夏季较多.雾通常开始于晚上20时(北京时间,下同)至次日早晨8时(以6～7时为最多),结束于8～12时,持续时间大多在1～10 h,持续3h的雾出现的频数最高.近35年雾日的线性趋势表明:江南、华南的雾日变化不明显,其余大部分地区的雾日都呈递减趋势,不同能见度的雾日在1985年前后基本上都呈相反的变化趋势,并且能见度越低的雾日变化越明显.主要考虑地面天气形势我国大范围大雾发生的环流形势可分为均压型和锋前型两大类型.     

古尔班通古特沙漠南缘近40年大雾变化特征分析—蔡家湖区域

利用新疆蔡家湖气象站1971-2010年大雾天气现象观测资料,分析了该地区近40a大雾天气的年际、年代际、日变化特征以及大雾天气的持续时间特征。研究表明：蔡家湖近40a大雾的年日数年际变化不明显;秋季雾日增多趋势明显,春季和冬季雾日呈减少的趋势;大雾主要出现在冬季,其次为秋季;一日中大雾主要发生在02-08时,其次为8-14时;大雾持续时间大多在3h之内;40a雾的最长持续时间为46．88h,出现在2010年11月;各月平均最长持续时间为14．49h,也出现在11月;最长持续时间季节分布呈秋末和冬季较长,夏季较短;大多月份雾的最长持续时间呈增长的趋势;当出现2d及以上的高湿天气,且日平均气温在一7．O～O℃、日最高气温在一6．0～0℃时,有利于雾的持续。     

江苏省高影响性大雾天气演变特征及综合影响评估

利用江苏省分布较为均匀的59个台站1961—2006年的大雾日数资料,分析了大雾日数的年际变化特征;利用1961—2006年南京、淮安、徐州、赣榆、射阳、东台、吕泗、溧阳8站的资料重点研究了大雾的生成、消散及大雾持续时间变化特征。结果表明,年雾日数呈先升后降的分布形势,80年代前中期为大雾的鼎盛期,之后呈较快的下降趋势。大雾持续时间呈显著增长趋势,主要表现为雾消时间的推迟。考虑大雾日数和大雾持续时间2个因子的综合作用,设计了大雾综合影响指数,该指数的年际变化表征了江苏区域大雾天气的高影响性趋强。     

近50年贵州雾的时空分布及变化

应用贵州84个气象台站50年(1961~2010年)观测资料,对大雾的时空分布,雾日的季节和月频率分布,雾日的年际间变化趋势等特征进行了分析表明,贵州大雾区主要有4个:西部大雾区主要分布在乌蒙山东侧;黔中大雾区主要在开阳和息烽县一带;黔东大雾区主要分布在苗岭山脉周围的县及铜仁的万山特区一带;黔西南大雾区以晴隆为中心。大雾大部分发生在冬季,其次是春季,其后是秋季,夏季发生频率最小。12月、1月和10月出现的雾日为最多;5~7月出现雾日的频率最小。出现大雾的时间主要在早晨,中午和傍晚发生大雾的频率较少。近50年大雾的年际间变化呈现增加趋势(通过0.05的信度检验),但本世纪以来呈现略微减少的趋势。      

商丘雾变化的气候特征及天气分型

依据商丘市8个站1961~2004年雾资料,分析了大雾天气的分布和气候变化特征。结果表明:商丘市雾的地理分布是西部睢县至宁陵一带为多雾区,南部柘城至夏邑一带为少雾区。宁陵出现大雾最多,睢县次之,柘城雾日最少。年际变化总体呈上升趋势。月际变化呈“V”型特征,秋冬季雾最多,夏季最少。雾的日变化一般在下半夜到清晨日出前后形成,05:00~06:00最易生成大雾,雾消时间一般在06:00~12:00,日出后07:00~08:00雾最容易消散。最长连雾日一般出现在11至次年1月,而1月出现最长连雾日的次数最多。雾的持续时间3 h以下的短雾最多,12~24 h的最少,没有超过24 h的长雾,连雾时间最长为23.3 h。年最多雾日,宁陵最多为120 d,柘城最少只有32 d,其余各站在40~77 d之间。商丘市雾发生时的地面天气形势主要有大陆高压型、冷锋前暖区型、均压场型和(低压)倒槽型。     

福建近44年雾日趋势变化特征及可能影响因素

应用1961—2004年福建省50个气象站逐月大雾及浓雾日数资料, 分析了全省大雾日数及浓雾日数的年、季分布特点、长期变化趋势、年代际变化特征以及可能的影响因素。结果表明:全省年、季雾日数分布均表现为中部及三明西部的多雾区, 沿海及南部地区的少雾区, 而多雾区中浓雾所占的比率达30%以上; 全省年、季大雾日数大部分地区表现为明显的减少趋势, 仅在龙岩西部呈增加趋势, 而浓雾的减少趋势不如大雾; 年、季雾日数具有明显的年代际变化特征, 年、季雾日数在20世纪80年代中期左右转为明显偏少期, 之前则为明显的偏多期。文中还重点分析了6个代表站大雾与浓雾的趋势与月际分布特征。进一步研究指出, 年雾日数与年平均气温有较好的负相关关系, 而与年平均相对湿度有很好的正相关关系, 同时与森林覆盖率的变化有一定关系。     

四川地区雾的气候特征及变化趋势研究

利用1961~2011年四川142个代表站的逐月雾日数资料,通过一元回归线性倾向趋势分析等方法,研究了四川雾日数的时空分布特征及变化趋势,得出以下结论:(1)四川雾日数分布有明显的区域地理特征,川西高原雾日明显比四川盆地少,高原大部地区整年无雾出现(平均雾日<1d),四川盆地平均雾日达到37d,其中峨眉山常年处于雾的笼罩之中(平均雾日达311.8d);(2)雾日数季节变化与下垫面地理特征也有密切关系,盆地雾日最多的季节是冬季,高原雾日最多的季节是秋季;(3)四川雾日数具有明显的年代际变化特征,经历了偏少-偏多-偏少的过程,总体呈现随时间增加的趋势;(4)四川年均雾日变化趋势的分布具有明显的地理特征,高原为负变化趋势,盆地为正变化趋势。      

从雾的气候变化看城市发展对雾的影响

利用安徽省78个测站近半个世纪的资料分析了安徽雾的年代际变化特征,并着重讨论了城市发展对雾的影响。安徽省雾的年代际变化趋势分布不均匀,以1980年为中心的10年是安徽年均雾日数最高的10年,以后呈减少趋势。根据两类城市年雾日数演变趋势,揭示城市在不同的发展阶段对雾的影响不同。最近30年,城市雾的消散时间明显推后,平均持续时间增加,雾内能见度下降。1985年之后,全省平均雾日数和合肥地区北京时间8时雾内能见距离与全省煤耗量之间存在显著的反相关。城市雾发生率下降的原因可能是城市热岛加强和大气气溶胶粒子增多共同作用的结果。     

黔东南大雾气候特征

利用1961~2007年黔东南州16个地面气象观测站逐日大雾日数资料,对黔东南州大雾日数的日、年、季分布特点、长期变化趋势、年代际的变化特征等进行分析。结果表明:20世纪60年代平均雾日最多,80年代最少,进入21世纪后具有逐渐增多的趋势;以秋季雾日最多,冬季次之,春季最少;以11月为最多,2月为最少。并且大雾日数有准40年的周期,在大雾多发期存在着准5年的周期性。大雾主要分布在黔东南州的中部,东南部和西北部相对较少。     

威海沿海地区雾的气候特征及相关影响因子分析

利用威海市6个基本气象站40a（1971—2010年）的气象观测资料,对威海沿海地区雾的时空分布特征、气候变化特征和雾过程持续时间等进行了统计分析,探讨了影响沿海雾生成的相关因子,其中还针对典型个例进行了统计分析。结果表明：威海地区雾呈现沿海大于内陆,东部大于西部地区的分布特点;其年代际变化特征表现并不一致,成山头和荣成的年雾日数呈明显的上升趋势,而威海,石岛和文登年雾日数也呈现增长趋势,但变化相对缓慢,只有乳山的年雾日数40a来呈现减小的趋势;除了文登和乳山,其他各站雾日数变化有着明显的季节变化特征,基本上呈春、夏季多、秋、冬季少的分布特点,各站大雾的日变化特征并不一致,其中乳山站日变化特征最为明显,其次是威海站,总体表现为夜间到早晨为大雾多发期,中午为大雾的低发期的特点,而成山头站除了夏季,日变化特征并不明显;各地雾过程出现的雾持续时间各不相同,威海的雾主要以<4h的短时雾为主,成山头雾持续性较长,而乳山站的雾基本在02—08时之间;从风向、风速上来看,大雾主要发生在偏南风的流场下,成山头雾主要出现在3～4级风的情况下,而威海站雾则主要在3级风以下;大雾发生时海温不能高于25℃,且海温在10～25℃之间,海温越接近气温时,大雾更易发生;大雾主要发生在高空脊和西北气流影响下,夏季在弱低槽,弱低涡和副高边缘时大雾也可能发生,地面形势主要为均压场和低压前部型,同时大雾前和大雾期间大气层结稳定,地面湿度大,温度露点差大雾时在0～1℃之间,轻雾时在1～5℃之间。     

江苏省雾霾天气特征分析

根据2007年1月—2013年12月江苏省国家基准气候站的逐日地面观测资料,分析了江苏省雾、霾日数的气候变化特征以及霾天气发生时的主要气象要素场特征。结果表明:(1)雾日数分布从江苏省东部向西部逐渐减少,霾分布由南向北逐渐递减。(2)年际变化上,雾日数呈现一定的波动,霾日数逐年增长。秋、冬两季雾日数较多;霾日数在夏季最少。雾、霾天气分别在08时和14时发生次数最多。(3)淮安中度霾居多,微风、高湿情况下霾发生概率最高,不同季节风向分布不同。(4)风速与能见度成正相关关系,春、夏季的相关性较差,秋、冬季相关性相对较好。能见度与相对湿度春、冬两季两者之间呈明显的线性负相关,而夏、秋季拟合曲线呈非线性负相关。     

中国不同等级雾日的气候特征

利用1961-2005年中国300个台站的逐日雾资料及能见度资料,分析了不同等级雾的时空分布及基本气候特征、雾生时间和持续时间的年代际变化。结果表明：雾的空间分布范围随着能见度的降低而减小;随时间的变化多呈减少趋势,但沿长江及东部沿海的重浓雾日在20世纪70年代发生突变,雾日增多;内陆、南部沿海雾生时间多在清晨06:00-08:00,东部及沿海多发生在夜间20:00-21:00;雾生频次经历少-多-少的年代际变化,90年代后频次减少,个别区域雾生时间随着年代的延伸而推后;大部分地区雾的持续时间在3 h内,12 h以上的雾区多集中在沿海、华北和陇东-山西地区,沿海、四川盆地、云贵地区90年代12 h以上雾的发生频次最高。     

中国不同等级雾日的气候特征

 利用1961-2005年中国300个台站的逐日雾资料及能见度资料,分析了不同等级雾的时空分布及基本气候特征、雾生时间和持续时间的年代际变化。结果表明：雾的空间分布范围随着能见度的降低而减小;随时间的变化多呈减少趋势,但沿长江及东部沿海的重浓雾日在20世纪70年代发生突变,雾日增多;内陆、南部沿海雾生时间多在清晨06:00-08:00,东部及沿海多发生在夜间20:00-21:00;雾生频次经历少-多-少的年代际变化,90年代后频次减少,个别区域雾生时间随着年代的延伸而推后;大部分地区雾的持续时间在3 h内,12 h以上的雾区多集中在沿海、华北和陇东-山西地区,沿海、四川盆地、云贵地区90年代12 h以上雾的发生频次最高。     

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。      

近50 a鄂西山区雾和轻雾发生频次的非对称变化特征

以湖北西部山区宣恩站为例,利用1959-2009年的地面气象观测资料,对鄂西山区雾和轻雾的气候特征进行分析.结果表明,宣恩年雾日数平均为29 d,总体上呈减少趋势.该地区雾在每个月都有发生,冬季发生频率最高,夏季发生频率最低;该地区年轻雾日数总体上与年雾日数变化趋势相反,呈上升趋势,各月月平均轻雾日数在9~15 d之间,12月平均轻雾日最多,5月平均轻雾日最少.通过分析宣恩51 a来各气象要素的特征发现,夜晚最低气温呈上升趋势,相对湿度和降水变化不明显,14时能见度≥20 km的年日数呈下降趋势.分析认为,雾和轻雾发生频次的非对称变化趋势可能与大气中气溶胶粒子增多有关.     

九华山雾的时空分布特征及地形的影响作用

利用位于九华山不同海拔高度上测站和自动气象站的气象资料,对比分析雾的时空分布特征,探讨地形的影响作用.结果表明:年平均雾日平地区为19 d,低山区为82 d,半山区为145 d,高山区为110 d,平地区雾日呈逐年增加的趋势,山区雾日呈逐年减少的趋势;平地区的雾主要出现在秋季和冬季,山区的雾多发生在春季和冬季;平地区雾日10月-次年1月出现频率较高一些,山区雾日的高值出现在3月,低值出现在7月,1-4月山区雾的发生频率明显高于平地区;平地区和低山区最易生成雾的时间在05-07时,半山区和高山区在04-08时;平地区和低山区的雾主要在08-10时消散,半山区和高山区主要在09-11时;半山区雾的平均持续时间和最长持续时间均大于其他区域,高山区雾的最短持续时间仅有0.2 h;未饱和湿空气随气流进入喇叭口后,受到上升运动的作用,气团抬升冷却,在喇叭口底部区域水汽达到饱和而形成雾;地形逆温的存在提供了稳定的层结条件,对雾的形成和维持起着重要作用;山区风场的辐合作用有利于雾的形成和维持.     

最近40年中国雾日数和霾日数的气候变化特征

根据1971～2010年567个中国地面观测站点的雾日数和霾日数资料,分析了我国雾日数和霾日数的空间分布、季节变化以及年代际变化特征,并且利用REOF（旋转经验函数正交）分解对雾日数进行气候区划。结果表明：（1）雾主要分布在东南沿海地区、四川盆地地区、湘黔交界、山东沿海以及云南南部等地区。霾主要集中于华北、河南以及珠三角和长三角地区。（2）在季节变化上：秋、冬季雾和霾的分布大于春夏。（3）雾日数和霾日数年代际变化明显,雾日数在20世纪70至90年代较多,20世纪90年代以后减少;霾日数自2001年以来急剧增长。（4）雾日数可以共可分为10个区,其中华北区、川渝区以及长江中下游区是雾出现频率较高的几个重点区域。     

Urban-rural fog differences in Belgrade area,Serbia

Urban/rural fog appearance during the last 27 years in the Belgrade region is analysed using hourly meteorological records from two meteorological stations: an urban station at Belgrade-Vra?ar (BV) and a rural station at Belgrade-Airport (BA). The effects of urban development on fog formation are discussed through analysis of fog frequency trends and comparison with a number of meteorological parameters. The mean annual and the mean annual minimum temperatures were greater at the urban BV station than at the rural BA station. The mean monthly relative humidity and the mean monthly water vapour pressure were greater at the rural than urban station. During the period of research (1988–2014), BA experiences 425 more days with fog than BV, which means that BV experiences fog for 62.68% of foggy days at BA. Trends in the number of days with fog were statistically non-significant. We analysed the fog occurrence during different types of weather. Fog in urban BV occurred more frequently during cyclonal circulation (in 52.75% of cases). In rural BA, the trend was the opposite and fog appeared more frequently during anticyclonic circulation (in 53.58% of cases). Fog at BV occurred most frequently in stable anticyclonic weather with light wind, when a temperature inversion existed (21.86% of cases). Most frequently, fog at BA occurred in the morning and only lasted a short time, followed by clearer skies during the anticyclonic warm and dry weather (22.55% of cases).     

安徽省区域性强浓雾气候特征及影响因子

根据强浓雾发生的同步性,可将安徽分为5个不同的区域。为了解安徽区域性强浓雾的演变规律及成因,首先利用1980—2019年安徽省68个资料完整的国家级气象观测站08时能见度、相对湿度和天气现象资料,探讨了各区域区域性强浓雾的判定标准,建立各区域40 a的区域性强浓雾日时序资料,分析了区域性强浓雾的年际和年代际变化趋势;然后利用2016—2019年77个国家级气象观测站逐时资料分析了不同区域区域性强浓雾的年变化、日变化及持续时间分布等特征;最后,探讨了冬季区域性强浓雾年际变化的成因。结果表明:（1）1980—2019年,沿淮淮北3个区域区域性强浓雾日数都有先升后降的变化趋势,转折点在2006/2007年;1980—2007年区域性强浓雾日数呈明显的上升趋势,应归因于气溶胶粒子浓度升高。年代际比较,各区域区域性强浓雾日数都是20世纪90年代或21世纪最初10年最多,21世纪第2个10年最少;各区域区域性强浓雾出现日数年际变化大,最少的年份0—1 d,最多年份可超过10 d。（2）2016—2019年,各区域年均区域性强浓雾日数14—17 d,主要集中在仲秋到仲春;持续1 h的强浓雾日占比最高,持续3 h的样本是另一个峰值;淮河以北2个区域年均区域性强浓雾日数最多、且持续时间达到3 h及以上的区域性强浓雾占比最高。（3）淮河以北冬季区域性强浓雾日数与降水日数、降水量、相对湿度和08时气温均呈较为显著的正相关,而与风速和小风日数相关不显著;沿江地区冬季区域性强浓雾日数主要受地面风速影响;而江南冬季强浓雾日数与各地面因子均不存在明显相关。（4）以1月为例,各区域区域性强浓雾日数都与纬向环流指数呈正相关,沿淮淮北3个区域区域性强浓雾日数都与东亚槽位置呈正相关,而与东亚槽强度相关不明显。说明纬向型环流、东亚槽位置偏东有助于安徽沿淮淮北形成强浓雾。进一步分析发现,雾多的1月海平面气压中40°N以北的1030 hPa等值线位置偏东（如在120°E以东）,近地层偏东风较强,地面湿度偏高。