人工消冷雾试验

采用液态二氧化碳对冷雾进行人工引晶催化,使其产生降雪以消耗近地层过冷水,从而减小雾滴的数密度,提高能见度,试验取得了明显的效果。

     

液氮消冷雾微结构的演变分析

液氮已广泛用于外场的人工增雨和消雾,是“十五”人工影响天气攻关研究和推荐的催化剂之一;其优势在于价廉,对环境无污染,资源丰富,-8℃以上成冰率高于AgI。文章介绍用液氮在首都机场的消雾试验,讨论和分析了消雾前后雾微结构的演变。对地跨北京14个区县,持续48h,能见度最低时达20～30m的气团平流雾连续播撒液氮,35min后下风方4．8km的测立占出现冰雪晶,形状以柱状为主,平均浓度为0．35个／cm^3。冰雪晶的出现破坏了雾的胶性稳定性,能见度很快得以改善,水平能见度增加到300～600m。     

人工消除冷雾的个例模拟分析

本文在中尺度数值模式MM5的Reisner2方案中引入了液氮粒子与云相互作用的过程,在中尺度模式MM5中实现了催化功能.利用加人催化方案的中尺度模式针对2007年12月26日北京地区的一次冷雾天气过程进行了消雾的数值模拟研究,探讨了消雾的效果和机理,并针对催化剂的播撒量和播撒位置进行了两组敏感性试验.结果表明:在此次模...     

吸湿性催化剂人工消暖雾大型雾室试验及机理研究

雾给现代交通和人类身体健康造成严重影响,人工消雾对于防灾减灾具有重要价值。但目前关于消雾机理仍存在一定争议,关于催化剂粒径的选择也具有较大不确定性。本研究基于15 000 m³大型雾室,开展了不同粒径催化剂颗粒对暖雾清除效果的研究。结果表明:A催化剂(粒径为75 μm)具有良好的消雾能力,消雾时间约为自然沉降的20％;B催化剂(粒径为100 μm)消雾时间约为自然沉降的40％,消雾效果相比A催化剂偏差。为验证和计算最优催化剂粒径,本研究利用重力连续碰并增长模型,从理论上分析了消雾催化剂的最优粒径。结果表明:催化剂颗粒过小,捕获的雾滴少,碰并耗水少,消雾时间长;催化剂颗粒过大,下降速度快,消雾时间短,但捕获的雾滴少,碰并耗水少。综合来看,最优的催化剂颗粒直径为40～80 μm。本研究结果可为外场消雾试验提供科学参考。     

首都机场人工消雾试验的效果检验

对１９９６年１２月１５日北京的大雾进行了天气学分析，并在首都机场进行了人工消雾试验，利用首都机场ＲＶＲ能见度自动观测系统所测的实时资料及配对ｔ检验法对人工消雾试验的效果进行了检验，结果表明人工消雾前后能见度变化差异显著。     

人工消雾的技术与方法

介绍了人工消雾的基本原理,并针对暖雾的性质分别介绍了播撒吸湿性物质消除暖雾技术的实施方法、适用范围、催化剂选择;加热法消暖雾的实施方法和所需能量的计算;静电清除暖雾方法的科学依据和室内实验结果;热力动力消雾系统的组成和工作原理。此外,还结合人工消过冷雾的基本原理,阐述播撒人工冰核(催化剂用量)、播撒液氮和"播撒-供应"消冷雾方法。     

液态二氧化碳(LC)播撒装置应用研究

针对液态二氧化碳(LC)的播撒问题, 给出了其播撒装置的基本特征、播撒率及主要影响因子;用FSSP-100 、2D-C粒子测量仪、三用滴谱仪及能见度仪等设备测定了LC播出物的相态、粒子形状和尺度谱。测定表明:LC播出物为液、固、气态二氧化碳三相共存混合物。液态、固态粒子存在时间约100～101s, 粒子尺度10-1～102μm, 播出物流束中单位体积质量可达3.6 g·m-3。这些测定结果为使用LC作为冷云催化剂提供了可靠依据, 为国内在较暖云顶层状云中开展人工增雨作业提供了合适的催化技术。     

天津一次强浓雾过程和液氮播入冷雾后微结构的变化

利用天津武清雾综合观测资料,对一次强浓雾个例的形成、成熟到消散不同阶段边界层结构和微物理特征进行分析,同时进行了液氮消雾试验,观测雾微物理结构的变化响应。结果表明：近地面持续降温、暖平流水汽输送和深厚逆温是造成此次强浓雾的主要原因。雾滴谱拓宽具有爆发性发展特征。强浓雾平均谱在6 μm出现峰值。液氮播入强浓雾期间,雾滴谱在11 μm附近出现峰值,直径范围在8 μm到21 μm数密度增加明显,量级约高达10倍左右,而停止播撒液氮后谱型恢复与自然强浓雾雾滴谱一致,这与液氮的冰晶效应有关。     

液氮消过冷雾对冷云催化增雨的启示

对用液氮消过冷雾和冷云催化增雨作业的宏、微观条件进行比较，找出其异同点，并根据消冷雾作业所出现的物理响应推演冷云催化后应出现的结果，以弥补飞机云中催化后缺少直接观测资料的缺陷，进而对液氮（LN）增雨效果进行探讨。     

Observational Study on the Supercooled Fog Droplet Spectrum Distribution and Icing Accumulation Mechanism in Lushan,Southeast China

A fog monitor, hotplate total precipitation sensor, weather identifier and visibility sensor, ultrasonic wind speed meter,an icing gradient observation frame, and an automated weather station were involved in the observations at the Lushan Meteorological Bureau of Jiangxi Province, China. In this study, for the icing process under a cold surge from 20–25 January2016, the duration, frequency, and spectrum distribution of agglomerate fog were analyzed. The effects of rain, snow, and supercooled fog on icing growth were studied and the icing and meteorological conditions at two heights(10 m and 1.5 m)were compared. There were 218 agglomerate fogs in this icing process, of which agglomerate fogs with durations less than and greater than 10 min accounted for 91.3% and 8.7%, respectively. The average time interval was 10.3 min. The fog droplet number concentration for sizes 2–15 μm and 30–50 μm increased during rainfall, and that for 2–27 μm decreased during snowfall. Icing grew rapidly(1.3 mm h-1) in the freezing rain phase but slowly(0.1 mm h-1) during the dry snow phase. Intensive supercooled fog, lower temperatures and increased wind speed all favored icing growth during dry snow(0.5 mm h-1). There were significant differences in the thickness, duration, density, and growth mechanism of icing at the heights of 10 m and 1.5 m. Differences in temperature and wind speed between the two heights were the main reasons for the differences in icing conditions, which indicated that icing was strongly affected by height.     

基于神经网络的单站雾预报试验

采集大连某机场2004—2007年大雾、轻雾和无雾天气事件共186例,选取雾天气事件前期(前一日08:00,14:00,20:00(北京时)实测资料)的温、压、湿、风等要素指标为预报因子,基于学习向量量化神经网络(learning vector quantization,LVQ),采用逐级预报思想建立起某机场雾天气事件的预报模型。在网络训练过程中,动态调整网络神经元比例参数,提高模型的预报能力;采用根据检验准确率适时终止训练的"先停止"技术,有效提高了模型的泛化能力。预报试验表明:无论是拟合率还是独立预报准确率,模型均已达到较高水准,具有实际应用意义。     

Large-Scale Synoptic Systems and Fog During the C-FOG Field Experiment

Boundary-Layer Meteorology - The goal of this work is to summarize synoptic meteorological conditions during the Coastal Fog (C-FOG) field project that took place onshore and offshore of the Avalon...     

新型消暖雾催化剂与传统吸湿性催化剂消雾性能的室内对比试验

为了研究一种新的环保型消暖雾催化剂RC／XW的消雾性能,同时选取无水氯化钙（CaCl2）和氯化钠（NaCl）2种吸湿性物质作为对比物,对它们进行室内试验研究。其中RC／XW粒子直径主要集中在12um;将无水氯化钙和氯化钠分别粉碎成10um、15um、20um和30um4个不同的直径。结果表明：不同种类的催化剂、同种类不同尺度的催化剂之间消雾效果都存在很大差异。消雾效果与播撒剂量直接相关。RC／XW适用于消除含水量在0．3g·m^-3以上的严重影响视程的暖雾,且播撒剂量要〉1g·m^-3。     

Numerical Experiment Research of a Marine Fog Event in the Pearl River Estuary Region

A marine fog event that occurred near the Pearl River Estuary region on 26 March 2002 was investigated with the fifth-generation Pennsylvania State University/National Center for Atmospheric Research Mesoscale Model (MM5). The results of numerical experiment are very consistent with the surface observations, especially in the processes of marine fog formation and evolution. Besides, a series of sensitivity numerical experiments were performed by varying the distribution of landuse type and the turbulence exchange process. It is shown that the marine fog forms along the coastal line. Tests have indicated that when the distribution of landuse type is modified, the regions where the marine fog can intrude into are obviously different. The turbulence process in the model is important for fog formation and evolution. If the influence of turbulence process is ignored in numerical simulation experiment, the simulated maximum of the cloud liquid water content and the height of fog top will be decreased greatly.     

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。     

一次连续性大雾的成因分析

对2007年5月21—23日日照地区连续性大雾天气过程进行分析,表明：有利的天气形势为大雾形成提供有利天气背景;持续的东南风和适宜的风速为大雾的形成提供了有利水汽条件;逆温层结对水汽和烟尘的聚集有重要贡献。