嘉兴市大雾预报方法

我们依据嘉兴市1991-1995年出现雾的资料,对嘉兴市产生雾的地面天气形势进行天气学分型,利用1997-1999年资料建立天气学概念模式,在判断可能会出现雾情况下,进行华东曲面拟合的物理量计算,并结合MM5中尺度数值预报产品和本站地面实况资料,建立嘉兴市大雾预报方法。经2年使用,证明该方法对大雾有较强的预报能力,取得较好的社会和经济效益。     

山西省高速公路大雾预报方法研究

通过对山西省已经运营和拟建的高速公路沿线17个气象站1971年～2000年气候资料的分析,应用统计预报方法和诊断分析方法对山西省高速沿线大雾预报进行了研究。结果表明,这两种预报方法在实际工作中是可行的,将两种方法集成后预报效果较好。     

东兴市大雾特征及其预报

通过对东兴市47a大雾资料及2006年14d大雾个例的分析，得出该市的大雾成因及特征，并结合当地实际情况及作者的预报实践经验，总结出适合于当地的大雾短期预报方法。结果表明该方法对东兴市的大雾具有较强的预报能力，但有待改进。     

荆门市大雾特征分析及预报方法研究

使用荆门站2006-2015年的大雾观测资料,从年际到月际、日际分别给出了该站点大雾发生的频次分布规律,并统计出大雾发生时及之前各气象要素场的特征,结合天气形势建立大雾的综合预报指标。结果发现,荆门市大雾主要为辐射雾,发生次数冬季最多,春季次之,秋季居中,夏季最少;08时(北京时,下同)之后持续出现1~3h的情况居多,超过5h的较少。前一日14时相对湿度≥50%,湿度越大,当日出雾可能性越大;若相对湿度≤40%,可以不考虑雾的发生。前一日02、08、14、20时与预报日当日02时这5个时次的风速均≤3m/s,当日出雾可能性较大。前几日内有降水发生,可增大预报日当日出雾概率;前一日20时天空无低云,对次日出雾有利。荆门市大雾发生时的天气形势可分为3种类型,即持续偏西气流型、弱脊过境型、槽后西北气流型;其中以槽后西北气流型出现最多,前两种类型发生的频率大致相等。     

陕西省高等级公路大雾的预报方法研究

为了更好地做好大雾预报，为日益发展的公路交通、航空运输等部门提供气象保障，应用天气学方法、统计预报方法、数值预报释用技术方法和诊断分析方法对陕西省大雾作了研究，实际工作中这些预报方法是可行的，数值预报产品释用技术方法比统计预报方法效果好。     

大雾消散时间的客观化预报

分析石家庄生成大雾的气象条件以及不利于消散的大气层结和气象要素特征，选取与大雾消散有关的预报因子，由实况资料建立大雾消散时间的线性回归预报方程，并将数值预报结果与实况进行插值订正，做大雾消散时间的客观化预报；分析了自动气象站的气温资料与大雾消散时间的关系，用自动站资料对大雾消散时间进行订正预报。     

东兴市大雾特征及其预报

通过对东兴市47a大雾资料及2006年14d大雾个例的分析,得出该市的大雾成因及特征,并结合当地实际情况及作者的预报实践经验,总结出适合于当地的大雾短期预报方法。结果表明该方法对东兴市的大雾具有较强的预报能力,但有待改进。     

判别回归方法在四川盆地大雾预报中的应用

用最近10多年的历史实况资料和四川盆地大雾发生的站数进行相关分析，采用最优分割进行因子筛选，建立了最优判别方程和大雾站数预报的回归预报模型，拟合率较高，残差较小，模型具有较强的预报能力。     

华北平原大雾分析和预报

介绍华北平原大范围大雾的气候特征及大雾天气的低空风场、地面气压场等特点，并以天津为例给出了大雾部分消空指标以供参考。     

安徽省县级大雾预报业务系统

分析安徽省多年大雾的天气气候特征和形成的天气学条件,并利用3年T106资料,经相关性检验,基于最优表征大雾形成的天气学特征的因子建立了多元回归方程,用1年T213资料进行检验,最终确定了可用于实时业务MICAPS格式的安徽省县级24h、48h和72h大雾预报的预报业务系统。     

2014年初冬湖北省一次大雾成因分析和数值模拟

利用湖北省高速公路交通气象站观测数据及NCEP的1°×1°格点再分析资料,分析了2014年1月29—30日发生在湖北省内的大雾天气过程的气象要素变化特征及大雾形成机理,并利用优化参数化方案的数值模式对本次大雾过程进行了模拟。结果表明,大雾过程能见度基本与相对湿度变化趋势相反,气温与能见度变化趋势基本一致,风速都较之前有所下降。本次大雾是暖平流影响后,经夜间辐射冷却降温后形成,属平流辐射雾。利用WRF模式对本次大雾过程的模拟结果表明,除对海拔较高、受局地地形影响较大区域的模拟效果不理想外,模拟的大雾范围、强度、生消时间等与实况基本相符,可为以后大雾预报提供一定的参考。     

温泉县一次持续性大雾天气成因分析

通过分析2005年初春新疆温泉县出现的一次较罕见的持续性大雾天气发现:由于气温迅速回升、冬季偏厚的积雪迅速融化,在特定的天气形势及本地特殊的地形地貌影响下,水汽长时间达到饱和是此次大雾天气持续存在的主要原因。     

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。     

2007年初一次雪后大雾天气过程分析

大雾天气是主要的灾害性天气之一。利用多种观测资料和NCEP再分析资料,分析了2007年1月15日华北和黄淮地区的雪后大雾天气产生的天气背景及其形成的温湿条件和层结特征。结果表明:在这次大雾天气发生时,亚欧大陆中高纬度的环流形势为两槽一脊型,中纬度无明显冷空气活动,南支气流较为平直,天气形势比较稳定。华北和黄淮地区位于入海高压的后部,近地面层有弱的东北风或偏东风,即有利于海洋上暖湿气流的平流输送,又不至于破坏大雾形成的温湿条件。同时,大气层结是绝对稳定的,低层有深厚的逆温层,当暖湿空气平流到温度较低的下垫面上时冷却而形成雾,因而这次大雾天气属于典型的平流雾。这种形势的稳定维持,造成了这次持续时间较长的大范围的大雾天气。另外,华北和黄淮较低的海拔高度,有利于暖湿空气的平流进入,也是大雾形成的重要因子。     

大雾天气对城市环境中空气质量的影响及危害

商丘市的大雾多形成在大陆高压型、冷锋前暖区型、均压场型、(低压)倒槽型天气形势中。空气中的污染物不仅增加了水汽凝结核,那些可溶性气溶胶还降低了饱和水汽压,使空气中的水汽更容易饱和,因此被污染的空气更容易形成雾。而大雾天气抑制了近地面层污染物的垂直扩散,加剧了城市污染。     

大雾天气对城市环境中空气质量的影响及危害

商丘市的大雾多形成在大陆高压型、冷锋前暖区型、均压场型、（低压）倒槽型天气形势中。空气中的污染物不仅增加了水汽凝结核，那些可溶性气溶胶还降低了饱和水汽压，使空气中的水汽更容易饱和，因此被污染的空气更容易形成雾。而大雾天气抑制了近地面层污染物的垂直扩散，加剧了城市污染。     

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。     

河南省一次大雾的数值模拟及生消机制分析

应用非静力平衡中尺度模式MM5及NCEP资料和高空地面资料,模拟分析了2006年1月28日发生在河南省的一次大雾天气过程,结果发现：这次雾体最强的时段在日出后1～2h内,相对湿度下降的拐点滞后于气温回升的拐点2h左右;先出现贴地逆温再出现大雾,逆温最强的时段也是雾体最强的时段,逆温层顶始终覆盖在雾体上方;近地面的微风和风向的转变,有利于雾体的形成和向上发展,风向转变的时间也是雾体形成的时间;增温、减湿和逆温层的破坏是大雾消散的主要原因。     

河北平原一次持续大雾天气分析

利用气象观测资料和NCEP 1°×1°资料,从天气背景、温湿特征、层结条件、动力热力学特征等方面分析了2007年11月7～13日河北平原1次持续大雾的成因.结果表明:这次大雾是在较为稳定的大气环流背景下产生的,中高层以纬向环流为主,冷空气以扩散形势影响华北地区;地面夜间风速在0～2 m/s,充足的水汽及地面辐射冷却作用有利于大雾的形成和维持;大气层结是对流稳定的,同时近地面层为逆温结构;近地面层的弱辐合及持续微弱的暖平流十分有利于逆温层的维持,对于大雾长时间维持具有重要作用.大雾多发生在地面辐合线偏向冷空气一侧.本次大雾性质复杂,持续大雾由平流辐射雾-辐射雾-平流雾3个阶段构成,不同阶段大雾逆温强度及湿层厚度有所不同.     

重庆市区雾的天气特征分析及预报方法研究

分析了重庆市区雾的特点、天气特征及温、湿等气象要素垂直分布特征,利用重庆站的观测资料选取适当的诊断因子,采用动态学习率BP算法的人工神经网络对重庆市区能见度进行了拟合和预报检验。研究表明:55年以来,重庆年雾日数总体呈逐年下降趋势,同时轻雾日数急剧上升,这种变化可能主要与城市热岛效应增强和空气污染状况加重有关;发展成熟的辐射雾大多具有逆温的稳定结构,雾顶上下温度、湿度存在明显跃变特征;神经网络模型具有较强的自适应学习和非线性映射能力,对能见度为0~1 km雾的报出率为83%,Ts评分达到69%,平均预报误差为0.384 km。除常规气象要素外,通过M指数、Ri数、凝结核、辐射状况和其他物理量的引入,以及对因子网络输入值的技术处理,明显提高了神经网络对雾尤其浓雾的预报能力,其对能见度在0.4 km以下浓雾预报的Ts评分可达89.5%。模型结果对重庆市区雾的预报具有良好的参考价值。