江面雾的形成及其预报

用１９８９－１９９２年江心固定囤船平台上观测到的第一手资料分析表明，江面才总日数少于陆地，但一次过程持续时间比陆地长。江面雾发生时常伴有风，最大风速达１０ｍ／ｓ，风玫瑰图表明，占优势的风向是ＳＥ、Ｅ和Ｓ，江雾常处于成片雾片区，这些差异，与江、陆之间温度日变化和风切变有关。另外，本文对江面雾的预报也作了探讨。     

上海浦东机场平流雾的统计和监测分析

利用2000-2009年常规地面观测资料、探空资料和上海浦东机场地面气象例行观测资料,对浦东机场平流雾的气候特征和天气形势背景进行了统计分析.结果发现:浦东机场平流雾发生频次逐年增多、持续时间有增长趋势.从季节分布来看,平流雾多集中在冬春季出现.平流雾天气多发于“入海高压后部”、“副高西北侧”、“低槽气旋”、“台风外围”和“高压前部”等五类特定天气形势背景下.天气系统在空间上的特定配置使暖湿气流得以稳定的流经浦东机场,是浦东机场平流雾形成的根本原因.此外,利用浦东机场2007-2009年自动气象观测系统时间分辨率为1 min的能见度探测资料,对能见度低于200 m的平流浓雾进行分析,结果表明:浓雾爆发不是一次性完成的,稳定的浓雾形成之前会有较长时间的能见度大幅振荡过程,在能见度图谱上形成明显的“象鼻形”先期振荡特征,这一特性也给平流浓雾的监测和预警提供了依据.     

江苏北部雾的分析和预报系统

本文利用1959—1989年雾的资料,分析了江苏北部雾的气候特征和影响的主要天气系统;运用天气型下找指标,MOS预报等方法,研究建立了冬半年各月雾的预报工具。並编制了具有一定特色的预报业务系统,采用动态调整手段,使预报方程随资料的增加而不断优化。经一年的实际使用,雾的预报概括率达90％,获得预期的效果。     

郑州市冬季雾的气候特征和预报着眼点

普查了１９５１￣１９９７年共４７年郑州市冬季（１１年￣翌年２月）出现的雾日,分析了雾的年变化特征、月分布特征及连续性雾产生的环流形势、温湿场、风场特征,提出了预报着眼点。     

秦皇岛地区雾天气气候特征及预报

随着交通线路的快速发展,雾对交通运输的影响越来越大,浓雾天气常常引发交通事故,给人民的生命财产造成严重损失,危害性极大.应用秦皇岛1957-2006年"气表-1"资料,统计分析秦皇岛内陆、沿海地区雾天气时空分布特征,返查1981-2000年历史天气图,得出本地区出现雾的主要天气类型,筛选出影响雾的主要天气要素,建立MOS预报方程,为雾预报及临近预警信号的发布、解除提供有利依据,达到监测、预报之目的.     

咸阳机场雾的成因分析与预报

通过对咸阳机场１９９２年１月～１９９６年１２月５年历史资料的统计分析,得出咸阳机场雾的一些年、日变化特点,同时通过分析形成雾的天气背景、层结以及雾源等,发现稳定的层结和地面适宜的风向风速是咸阳机场雾产生的必要条件,而渭河和泾河是造成雾的主要原因。     

广西来宾地区雾的统计特征及其预报

利用历史观测资料,找出来宾地区各站雾的分布特征及成因,分析表明:来宾地区的雾日呈逐年上升趋势,月变化特征表现为单波谷型,其出现与前期气象要素如相对湿度、云量、风速、露点差等关系密切,且临江(河)的测站较其他地区易出现雾.     

琼州海峡沿岸雾统计特征及天气学预报指标

利用海口站1961～2006年高空地面观测资料,分析了琼州海峡沿岸雾的气候统计特征。结果表明：琼州海峡沿岸雾目的年际变化呈现了显著的减少趋势。20世纪70年代初期和90年代初期为雾日减少的两个气候突变期。雾日减少与气候变暖密切相关,夜间最低温度升高是引起海峡雾日减少的主要原因。琼州海峡沿岸雾多出现在冬春季节,一天中出现雾的峰值时间为06：00～07：00,消散峰值时间为08：OO～09：00。利用1987～2006年NCEP再分析资料,总结了产生琼州海峡沿岸雾的3种天气形势,根据雾的类型提出了相应的预报指标。     

宁波海雾特征和预报着眼点

本文用1971—2011年石浦站资料及NCEP再分析资料,统计分析宁波各种强度海雾特征和合成分析其出现的天气背景。统计表明：海雾多发生于4—6月,主要出现在23时至次日11时,其中23时至次日02时最多,11时后消散。风力在2~3级的西南或东北风有利于海雾的发生。相对湿度在90%~95%,本站气压在990~1002 hPa时,海雾发生概率随着湿度的增加及气压的减小而增加,但对于能见度≤50 m的强浓雾来说,相对湿度和本站气压范围分别为92%~95%和990~999 hPa,且强浓雾随湿度及气压的增加而增加。宁波海雾通常出现在江淮气旋、冷空气影响前和梅雨锋中低涡东移前。合成分析表明：锋面雾一般形成于系统过境前2～3 d,局地上空西南暖湿气流影响时;或静止锋南侧,局地上空风速较小,且前期有充足水汽汇聚并导致湿层增厚;平流雾形成时上空位于西南涡前部,长时间西南暖湿气流输送,形成一定厚度和范围的湿度层,在该天气背景下,下垫面的气 海温差维持在0~1.5℃左右,露点 海表温差在-0.5~0℃上下。浓雾（强浓雾）的形成需在稳定的大气层结下,长时间深厚的暖湿气流里,同时来自北方的冷海流不断注入宁波沿海。此外,雾的强度与暖平流及海表冷平流的强度有较大关系。这些对宁波海雾及其强度的预报有较好指导作用。     

一种基于卫星遥感和数值预报产品的雾预报方法

以气象卫星云图为基础, 应用云雾光谱特征和结构特征进行雾区的动态检测和提取;并利用地面自动气象站资料,采用诊断分析方法探讨雾区变化与多气象要素的关系。分析表明:雾区移动速度与地面风速有关,一定的相对湿度、地气温差和风速大小等要素阈值可以作为雾的排空条件。利用经修正的中尺度数值天气预报模式输出的气象要素产品,对卫星遥感雾区进行0~2 h的外延预报,进而建立了一个大雾短时临近预报业务平台,对2009年和2010年多雾季节的1—4月大雾过程应用统计结果表明,该方法对大雾短时临近预报具有一定的效果。     

商丘冬季雾的分析和预报

利用1981~1990年气象资料,分析了商丘市冬季雾的气候特点及影响系统,并确定了消空指标和分型预报指标。     

商丘冬季雾的分析和预报

利用1981～1990年气象资料,分析了商丘市冬季雾的气候特点及影响系统,并确定了消空指标和分型预报指标.     

四川盆地区域性雾的客观化预报

通过对1991～2000年四川省2～4月雾的气候特征进行分析研究,在掌握其变化特点、规律以及成因的基础之上,进行预报因子的筛选,结合实况气象资料和数值预报产品,通过最优子集回归计算建立了四川雾站数预报的方程.     

廊坊市雾的气象条件及预报预警技术

利用1971-2000年冀中滨海平原区廊坊市雾数据、地面气象数据、冀中东部地区雾资料及国家气象中心历史高空数据、MICAPS数据,归纳了廊坊市雾及浓雾的气候特征,计算、分析了廊坊市雾及浓雾的气象条件与预报流程。结果表明：雾及浓雾是廊坊市秋冬季节最频繁的一类灾害性天气,浓雾越浓,灾害性影响特征越显著;在利于雾及浓雾形成的大气环流形势下,地面偏南偏东的微风小于等于3 m.s^-1、相对湿度大于等于50%、6 h气压差绝对值小于等于3.0 hPa及大气层结稳定,尤其1000-925 hPa存在明显逆温层是廊坊市雾及浓雾预报预警的重要参考指标;利用VB等计算机语言实现雾及浓雾的自动化初步识别;进一步探讨了冀中滨海平原区廊坊市雾及浓雾的预报预警发布技术,为廊坊市雾及浓雾的预报预警及服务提供了科学依据。     

辐射灾害雾的分析与预报

为适应航空飞行和气象安全保障工作的需要,将辐射大雾中能见度＜500m的雾分立出来作灾害雾研究;分析其形成的气象条件、主要特征,并进行合理归类;提出辐射灾害雾的常规预报方法、统计定量计算预报方法及综合预报方法.     

江门地区2、3月雾的分型预报

利用1970～1981年的08:00地面和850 hPa资料作统计样本,分析总结出江门地区雾发生的6种天气类型:锋面低槽A型、锋面低槽B型、西南倒槽型、高压出海型、升温降压型和高湿型.经1982～1985年的资料试报后,于1986～1988年投入使用,入型后的预报准确率为91.7%.后又增加1989～1998年的资料对天气分型指标进行调整,对1999～2004年的资料进行第2次试报,于2005～2006年投入日常使用,入型后预报准确率达92.8%.     

用PP方法做河北省雾的分县预报

利用 1 96 0～ 1 999年 4 0年的气候资料 ,运用天气学原理和气候统计学方法 ,分析了雾与气象要素的关系。使用常规气象资料、利用T1 0 6数值预报产品和PP方法 ,分别制作了 2 4小时、4 8小时河北省雾的区域预报和分县预报     

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。     

辽宁雾预报区的划分初探

分析了1997—2006年辽宁境内能见度小于1000 m雾的时空分布特征。结果表明：就雾发生的频率而言,辽宁存在两个高值区和两个低值区,高值区分别位于黄海北部沿岸至辽宁东部山区和锦州北部至阜新一带,低值区分别位于辽宁中北部平原以及朝阳地区。从雾的日变化上看,近86%的雾出现在夜间,近69%的雾出现在02-08时,且多为辐射雾。地域不同但气候条件相近时,雾的日变化与雾发生的次数存在极其相似的特点。依据相似的地理环境和气候条件、雾的日变化特征以及雾发生次数等,将辽宁划分为5个预报区,对雾采取分区预报,以提高雾预报的准确率。     

基于客观分析的重庆雾的BP神经元网络预报模型研究

本文利用数值预报产品、TTAA报文观测资料及重庆雾(能见度)的实况资料,采用客观分析方法将相关资料处理成二维网格资料,再运用车贝雪夫正交多项式实现二维网格图形的数学定量描述,最后建立重庆雾的BP神经网络方法预测模型,并对重庆雾进行预报试验。检验结果表明,这种方法预报效果较好,基于客观分析的BP神经网络模型进行雾的短期预报具有一定的应用前景。