2017年夏季北冰洋浮冰区海雾特征分析

首先利用中国第八次北极考察队期间获取的走航观测数据分析了环北极考察的海雾特征。接下来利用在北冰洋密集浮冰区海雾加密观测实验期间获取的GPS探空观测数据和NCEP再分析资料,研究了北冰洋浮冰区海雾生成的气象要素特征、边界层特征和大气环流形势特征,发现浮冰区冰雪面之上的冷空气穹丘使得大气易于达到饱和,为北冰洋不同种类海雾的出现造了有利条件。平流雾、辐射雾和蒸汽雾生消的机理和影响期间边界层气象特征各不相同,并且根据特定环流形势对3种海雾进行预报是可行的。     

一次冬季平流辐射雾过程的观测分析及数值模拟研究

对2003年12月23-24日发生在黄海、渤海沿海的一次大雾过程进行了观测分析和数值模拟研究.这次大雾期间,从近海到内陆,大雾影响面积约10万km2,部分地区能见度不足200m,给海陆空交通造成严重影响.首先利用各种资料对这次大雾的生消演变过程进行了分析,认为这是一次典型的发生在海陆交界处的冬季平流辐射雾.然后利用RAMS(Regional Atmospheric Modeling System)模式模拟了本次大雾过程,计算得出了大气的水平能见度分布和云水混合比的垂直分布,结果表明,在雾区形状、雾生消时间以及雾的厚度上,模拟结果与观测资料比较一致.     

基于MTSAT卫星的我国东部沿海雾区的自动识别

本文综合运用可见光反射率阈值法,3×3像元空间一致性检测法,红外亮温阈值法及双通道差值法,建立全天候海雾遥感监测算法,并利用MTSAT卫星资料,对2006年4～5月间我国东部沿海海雾进行个例监测试验,并进行卫星图象的目视真实性检验.监测结果表明,该方法能较好地实现云雾自动分离.在夜间,能有效分离低层云雾和晴空像元;当出现逆温雾时,雾仍可以被有效地判识出来.     

基于机器学习的长江重庆航道雾情特征提取

基于2018—2020年长江沿线26个自动气象监测站的逐5 min能见度监测数据、重庆海事管辖水域资料和长江航道基础地理信息,利用K-Means、DTW、PCA等机器学习算法,分析了长江重庆航道雾情的时空分布、时序形态等特征。结果表明：长江重庆航道雾情过程高发区域是涪陵-忠县水域,长寿及上游水域次之;江面雾情过程较高频率出现在夏季的6月、7月,冬季较之偏少,大部分的雾情过程时长均在1 h内,多在夜间生成及结束;不同时间长度的雾情过程具有不同的时序形态特征,当时长不足27 h时,主要表征能见度下降过程的信号,超过27 h的过程则主要表征能见度回升阶段信号,“象鼻形”先期振荡信号随着雾情过程时长的加大而进一步增强。     

基于决策树算法的海州湾地区海雾预测北大核心

基于连云港西连岛站点2014—2018年逐小时气象观测资料,经过对海雾事件及气象要素特征的统计分析探寻海州湾海雾发生发展的基本规律,并基于机器学习中的经典的C4.5算法对海雾天气建立气象要素预测模型。结果表明:基于C4.5算法的决策树预测模型能够较为直观准确的对海州湾海雾进行预测,并且该决策树模型具有较高的泛化能力。利用2014—2017年的样本数据进行学习,模型的学习准确率为92.85%,利用2018年的样本数据对模型的泛化能力进行测试,测试准确率为93.51%。决策树算法在海雾预测中具有方便简洁、科学实用,准确率高等特点。     

GRAPES-TYM模式对我国东部近海海雾预报性能评估

基于2020年上半〖JP3〗年我国东部近海站点观测资料和葵花 8卫星反演海雾产品对我国自主研发的GRAPES TYM〖JP〗模式进行了海雾预报性能评估。点、面检验结果表明：模式48 h和72 h TS分别为0.40和0.36，黄海海雾预报性能最优，34°～37°N海域内大部分站点TS高于0.50。黄海海雾落区预报检验显示均压场形势下预报最准确，平均临界成功指数为0.35；气旋后部海雾多空报。2 m相对湿度预报偏差具有局地性特征，相对湿度低估的站海雾预报击中率、TS相对低，反之亦然。另外，模式对成雾相关气象要素预报误差相对小且对成雾有利时海雾预报基本正确；模式预报风向较实际风向偏东南，易出现冷偏差和湿偏差，虚假的有利温湿条件导致海雾空报。     

基于旋翼无人机探测的一次强浓雾边界层结构分析北大核心

利用常规气象观测资料、射阳站探空资料、旋翼无人机探测资料等,分析2019年10月19日夜间到20日江苏东部沿海地区一次强浓雾过程的边界层特征。根据无人机垂直观测资料及湍流参数Ri结果发现:大雾形成之前到大雾成熟阶段,近地面始终存在强贴地逆温,最大逆温强度达4.6℃/(100 m)。在大雾形成到发展阶段,逆温逐渐增强,弱湍流区的发展高度也逐渐抬升,最大发展高度达280 m,雾层厚度逐渐增大。大雾成熟阶段,逆温层高度达到最大250 m,而此时受太阳辐射影响,逆温层上层湍流开始逐渐增强,弱湍流区发展高度降至150 m。大雾消散阶段,逆温减弱,雾层厚度迅速降低,湍流增强,逆温层逐渐趋于消散。在大雾形成之前到大雾成熟阶段,逆温层之上均存在较大的东南风,海上暖湿气流的输送不仅使逆温得以加强和维持,而且在冷的下垫面上促进了水汽凝结,从而形成了东部沿海地区的强浓雾。无人机垂直观测完整的获取了此次大雾过程的边界层结构变化特征,Ri的结果很好地反映了大雾发生期间稳定层高度的变化情况。     

2020年江苏泰州一次持续性雾-霾过程特征和成因分析

2020年1月12—15日江苏泰州发生了一次较强的雾〖CD*2〗霾过程，利用常规气象观测资料、NCEP再分析资料（1°×1°）及空气质量资料等，对此次过程的演变特征、成因、气团后向轨迹特征进行了分析，结果表明：此次过程具有日变化特征，霾期间对应的PM2.5和PM10浓度、空气质量指数相较于雾略高，这与大雾造成的湿沉降有关。此次东路冷空气对泰州影响较弱，前期易造成污染物在本地聚集。夜间至清晨相对湿度90%以上，风小，弱的垂直交换为雾的形成提供了较好的热、动力条件。白天相对湿度减小至80%，风速增至2 m〖DK〗·s-1，此时大气污染物浓度较高，雾转换为霾。13日900 hPa以上暖平流增强，边界层内逆温和90%以上相对湿度的存在，使得雾和霾均加强至最强。此外，分析气团的后向轨迹特征发现，霾天气期间500 m以下气团稳定少动。14日500 m以上清洁气团向低空补充，利于污染物的扩散，霾减轻。15日傍晚，风力增强并伴有降水出现，雾〖CD*2〗霾过程结束。     

闽南沿海一次春季海雾过程微物理特征分析

利用地面自动站观测、风廓线雷达、ERA5再分析资料、葵花8号高分辨率卫星资料以及FM-120型雾滴谱资料,分析了2019年4月7日闽南沿海一次强浓雾过程的环流形势以及微物理特征.环流形势分析表明,此次海雾过程500 hPa为槽底偏西西北气流,700 hPa至地面为一致的偏南气流,探空形势稳定.海雾发生前,整层风速明显减...     

乌鲁木齐机场持续浓雾低空气象要素特征分析

利用乌鲁木齐市L波段雷达系统探空资料，对2014—2016年冬季12月至次年2月乌鲁木齐机场雾日、非雾日，雾日中持续浓雾日和非持续浓雾日的低空温、湿、风等气象要素特征进行了对比分析，结果表明：（1）雾日较之非雾日，近地层湿润层更厚，贴地逆温更厚更强（顶高950 m,强度0.55 ℃/100 m)。风速普遍略小于非雾日，地面为西南风，低空东南风厚度大，起始高度低于500 m，最大风速层低于1200 m。（2）持续浓雾日较非持续浓雾日，贴地逆温或悬垂逆温的第一逆温层底高和顶高更低，平均逆温强度更强，地面西南和近地层偏南风频数大，低空型东南风较强。第一逆温顶高低于600 m，悬垂逆温底高低于100 m，逆温强度大于0.55 ℃/100 m，低空型东南风起始高度高低于300 m，600 m高度以上东南风风速大于等于8 m/s等条件有利于持续浓雾的发生。