江苏省夏季浓雾的时空分布特征及气象影响因子分析

利用江苏省70个国家基本站逐10 min连续观测资料,对江苏省夏季浓雾的时空分布特征及影响因子进行分析研究。结果表明:(1)夏季浓雾易在气温小于29℃、风速低于3 m·s~(-1),且盛行偏东风的条件下形成;低温高湿的梅雨期是夏季浓雾在6月高发(42.4%)的可能原因。(2)夏季浓雾生消时间与秋、冬季显著不同,主要发生于00—06时,消散集中于05—08时,持续时间主要在6 h以内。(3)夏季浓雾以辐射雾为主,辐射雾、平流雾和锋面雾分别占58. 1%、35. 5%和6.4%。(4)夏季浓雾发生频次呈现从东北部沿海地区向西南部内陆地区递减的趋势,淮北地区夜间降温幅度高于苏南地区是出现这一现象的主要原因。(5)成雾前6～24 h出现的弱降水为近地层提供水汽,此后天气转晴,静稳的大气层结下有利于夏季浓雾的出现。     

台风“摩羯”与“温比亚”环流中龙卷小尺度涡旋特征及可预警性分析

利用多普勒天气雷达探测资料,结合常规气象观测资料和天气实况及灾情调查,对2018年8月14日台风“摩羯”（1814）和8月19日台风“温比亚”（1818）产生龙卷的环境物理量及龙卷风暴强度结构特征进行了分析,对诱发龙卷和未诱发龙卷的小尺度气旋性涡旋特征进行了对比。结果表明：两次台风减弱低压东北象限是龙卷发生的关键区,低层高湿,强的低层垂直风切变和大的相对风暴螺旋度是关键物理量;龙卷出现时都伴有ΔV＞20.0 m·s-1的小尺度气旋性涡旋,且基本出现在2.0 km高度以下,但并不是所有这种低层小尺度气旋性涡旋都能诱发龙卷;以ΔV＞20.0 m·s-1为阈值,龙卷识别具有较高的命中率,识别准确率为31.8%,空报率为67.4%,漏报率为6.7%;约35.7%的龙卷没有识别时间提前量,半数龙卷几乎没有预警时间提前量。     

Polar WRF模式海冰密集度方案对北极海雾模拟效果的个例研究

全球变暖的背景下,北极航线的常规通航甚至商业运营有望实现,而海雾会严重影响航道上船只的航行安全。海冰的存在使海气之间相互作用变得更为复杂,是研究北极海雾不可忽略的因素。船载观测发现,与中纬度常见平流冷却雾形成时气温下降速度往往超过海水降温速度不同,北极海雾发生时海冰的存在还会使海水降温速度超过空气降温速度。然而目前海冰分布是否会影响模式模拟海雾的准确性还不得而知,因此本文利用Polar WRF（Polar Weather Research and Forecasting）模式模拟了中国第七次北极考察中观测到的一次海雾过程,并进行海冰密集度敏感性试验。通过与船载观测和欧洲中期天气预报中心再分析数据比对发现,在低浮冰区内（海冰密集度小于50%）考虑海冰分布时可以更加准确地刻画潜热通量与水汽通量,模拟出与观测事实相符的表层空气降温与增湿过程以及相对湿度的变化,因此能够更好地刻画海雾的三维结构及其生消演变。     

基于旋翼无人机观测的雾天和霾天VOCs垂直分布特征研究

为研究雾和霾天气下VOCs时空变化特征,于2020年11月19日—2021年1月15日在江苏省东海国家气象观测站进行为期58 d的外场观测试验。利用自主研发的多旋翼无人机捕获2次辐射雾和2次霾天气过程,获得气温、气压、相对湿度、风向、风速、VOCs、O₃等7种要素100多条垂直廓线。结果表明：时间上,霾过程夜间VOCs体积浓度(0.225～0.253 ppm(parts per million, 1 ppm=10^-6))明显高于白天(0.191～0.205 ppm),雾形成前体积浓度(0.121～0.239 ppm)显著高于雾过程(0.056～0.209 ppm)。雾过程中VOCs体积浓度与雾强度变化相反,雾层高度与VOCs体积浓度剧烈变化高度一致,雾层(<200 m)中VOCs体积浓度(0.172～0.178 ppm)明显减小,显著低于雾形成前(0.195～0.240 ppm),雾层以上浓度变化大,雾结束后1 h内保持雾过程中分布特点。雾对逆温层中的水溶性污染物有清除作用,VOCs体积浓度和O₃质量浓度均下降。     

喀拉海和巴伦支海海冰对中高纬异常纬向环流暨中国东部重霾天气形成的作用

采用1981年1月—2017年2月国家气象信息中心雾、霾数据集资料、同期NCEP/NCAR再分析资料以及哈德来中心的海冰资料,分析了秋冬季喀拉海和巴伦支海海冰变化与东亚冬季风暨中国东部冬季雾和霾日数变化特征之间的关系。研究结果表明,喀拉海和巴伦支海海冰对亚洲区中高纬纬向环流有重要影响,秋季海冰异常偏少是冬季亚洲区中高纬异常纬向环流形成的诱因之一。该地区秋季海冰偏少年,冬季亚洲中高纬地区纬向环流异常偏强,东亚大槽偏弱,影响我国东部地区的东亚冬季风减弱,这为大气污染物在水平方向上的聚集提供了有利条件,同时在海冰偏少年,对流层从中层向下均为正温度距平,与地表温差减小,不利于对流发展,使得大气的状况变得更加稳定,不利于大气污染物在垂直方向上的扩散,水平和垂直方向上的共同作用导致中国东部地区易发生霾天气过程。虽然喀拉海和巴伦支海海冰是影响中国东部地区冬季霾过程发生的重要因子之一,但其对冬季中国东部雾天气发生日数多寡的影响并不显著。亚洲区纬向环流指数相比经向环流指数更能反映中国东部地区冬季雾-霾日数的变化,冬季亚洲中高纬纬向环流越强,中国东部地区雾-霾日数越多。     

山东省近50年海洋气象灾害特征分析

本文通过大量的文献和资料查阅,系统的统计分析了近50a山东省沿海及责任海区海雾、风暴潮、风暴海浪、海冰等几种主要海洋气象灾害的海洋、气象及分布特征和灾害情况,进一步分析了它们的变化规律和产生原因,为海洋气象业务、服务、科研提供有益的参考。     

多视密集匹配并行传播GPU-PatchMatch算法

针对多视密集匹配的效率较低的问题,提出了GPU-PatchMatch多视密集匹配算法。该算法使用GPU提高PatchMatch的计算效率;同时充分利用稀疏场景信息,对深度信息进行规则初始化;为提高传播效率,使用了金字塔红黑板并行传播深度信息。最后在DTU、Strecha和Vaihigen数据集上进行了试验,并与常用的多视密集匹配算法进行对比。试验结果表明,本文算法在重建效率上有较大提高,与CPU算法(PMVS、MVE、OpenMVS)相比有7倍以上提升,与GPU算法相比也有2.5倍以上提升,表明本文算法的有效性。     

青岛地区海雾分布及大气边界层条件分析

青岛地区海雾多发,观测表明海雾对沿海地区影响范围不尽相同,特别是海雾影响内陆的机理尚缺乏研究。本文利用观测资料及数值模式统计了青岛地区4月-7月海雾分布特征,并对不同影响范围海雾典型个例进行对比分析,结果表明:海雾发生日数自沿海向内陆递减。胶州湾沿岸雾日数比黄海沿岸明显减少,胶州湾东北部的雾日数要少于胶州湾西北部。海雾多发生于高空形势稳定,低层偏南流场的天气条件下。大气边界层内逆温层的的范围大致影响着海雾的分布。只影响沿海的海雾,地面为偏南风,风速在3~8 m/s之间,内陆风力减弱不明显。500 m以下大气边界层内风速切变大。湍流作用使海雾向内陆推进过程中倾斜抬升为低云,地面雾区减弱。能够影响内陆地区的海雾,多出现在地面风力较弱的情况之下,大部分在1~3 m/s之间。500 m以下大气边界层内风速切变小,大气边界层内湍流强度不强,使沿海到内陆的逆温层能够始终维持,沿海海雾在弱南风影响下延伸影响内陆地区。     

霾观测判识标准定量化对雾霾观测记录的影响

为研究霾观测判识标准定量化对雾霾观测记录的影响,选取2006—2012年湖北省18个基准站、基本站和一般站三类国家级地面气象观测站的资料,对已记录和按照相对湿度判识标准统计的雾、轻雾和霾天数进行分析,结果表明:判识标准定量化将使霾的观测记录明显增多,轻雾和雾观测记录略有减少,霾和轻雾观测记录将更趋合理,就湖北省而言,相对湿度在80%~95%之间,应以轻雾和雾为主;通过定时观测时次的能见度、相对湿度,以及日天气现象记录,可以得到历年按照相对湿度判识标准统计的霾和轻雾天数,实现对历史资料序列的订正,形成判识标准改变前后均一化的月年资料序列。判识标准定量化后,不能机械的硬套判识指标,观测员仍需熟练掌握轻雾和霾以及其他视程障碍现象的成因和特征,避免相对湿度在霾观测判识标准上下波动、轻雾处于消散过程阶段,轻雾与霾的频繁转记。     

Case Study of Fog Predictability for an Event with Cold-Front Synoptic Pattern

Fog has recently become a frequent high-impact weather phenomenon along the coastal regions of North China. Accurate fog forecasting remains challenging due to limited understanding of the predictability and mechanism of fog formation associated with synoptic-scale circulation. One frequent synoptic pattern of fog formation in this area is associated with cold front passage(cold-front synoptic pattern, CFSP). This paper explored the predictability of a typical CFSP fog event from the perspective of analyzing key characteristics of synoptic-scale circulation determining fog forecasting performance and the possible mechanism. The event was ensemble forecasted with the Weather Research and Forecasting model. Two groups of ensemble members with good and bad forecasting performance were selected and composited. Results showed that the predictability of this case was largely determined by the simulated strengths of the cold-front circulation(i.e., trough and ridge and the associated surface high). The bad-performing members tended to have a weaker ridge behind a stronger trough, and associated higher pressure over land and a weaker surface high over the sea, leading to an adverse impact on strength and direction of steering flows that inhibit warm moist advection and enhance cold dry advection transported to the focus region. Associated with this cold dry advection, adverse synoptic conditions of stratification and moisture for fog formation were produced, consequently causing failure of fog forecasting in the focus region. This study highlights the importance of accurate synoptic-scale information for improved CFSP fog forecasting, and enhances understanding of fog predictability from perspective of synoptic-scale circulation.