江苏省雾霾天气特征分析

根据2007年1月—2013年12月江苏省国家基准气候站的逐日地面观测资料,分析了江苏省雾、霾日数的气候变化特征以及霾天气发生时的主要气象要素场特征。结果表明:(1)雾日数分布从江苏省东部向西部逐渐减少,霾分布由南向北逐渐递减。(2)年际变化上,雾日数呈现一定的波动,霾日数逐年增长。秋、冬两季雾日数较多;霾日数在夏季最少。雾、霾天气分别在08时和14时发生次数最多。(3)淮安中度霾居多,微风、高湿情况下霾发生概率最高,不同季节风向分布不同。(4)风速与能见度成正相关关系,春、夏季的相关性较差,秋、冬季相关性相对较好。能见度与相对湿度春、冬两季两者之间呈明显的线性负相关,而夏、秋季拟合曲线呈非线性负相关。     

Inferring Low Cloud Base Heights at Night for Aviation Using Satellite Infrared and Surface Temperature Data

A nighttime image product that depicts areas of the lowest cloud base heights has been developed by combining brightness temperature data from the Geostationary Operational Environmental Satellite (GOES) Imager InfraRed (IR) bands centered at 3.9 μm and 10.7 μm, with hourly shelter temperatures from surface observing sites and offshore marine buoys. A dependent data sample showed a good correlation between the surface temperature minus IR cloud top temperature differences versus measured cloud base heights. Histogram analysis indicated that a temperature difference of less than 4-C related to a > 50% frequency of ceilings below 1000 ft above ground level, the threshold for Instrument Flight Rules (IFR). Using this result as a model, an experimental Low Cloud Base image product was developed that highlights regions of likely IFR ceilings. Validation of the Low Cloud Base product for two separate periods resulted in Probabilities of Detection of 67% and 72% and False Alarm Rates of 6% and 11%, respectively. Some regional variation observed could be related to the relative frequency of multi-layered overcast conditions. The biggest factor leading to underdetection of IFR ceilings by the GOES Low Cloud Base product is the presence of overlying clouds, including thin cirrus contamination. The GOES Low Cloud Base product shows potential for use as guidance for aviation meteorologists over both continental and marine areas.     

Case Studies of the Wintertime Convective Boundary-Layer Structure in the Urban Area of Milan, Italy

The paper describes some aspects of the convective boundary-layer structure based on simultaneous sodar and tethersonde measurements during a field experiment in the urban area of Milan in the period 8 to 20 February, 1993. During this period, fog episodes and strong low-level elevated inversions (with lower boundaries < 400 m) were observed most of the time. A close agreement in the mixing height values, derived from the sodar and tethersonde profiles, has been achieved under these conditions. The validity of the similarity relationships, which have been originally derived to describe the vertical velocity variance and heat flux profiles over horizontally homogeneous terrain under quasi-stationary conditions, was evaluated when applied to the urban boundary layer.     

南岭山地一次锋面浓雾过程的边界层结构分析

利用2001年3月上旬在南岭山地进行的综合野外观测资料,分析了有雾和无雾时的天气型和边界层风、温、湿结构特征。分析表明,冷空气影响期间出现的地面雾是低空湿度饱和区向地面扩展,云底接地形成的雾,锋面雾消散过程实质上为雾层底逐渐抬升离开地面的过程。边界层结构受天气系统的影响,锋面逆温结构对雾的维持有重要作用,单层强逆温结构有利于雾的发展和维持,多层(双层)弱逆温结构容易导致雾消散;出现雾与前期低空南风强劲,高空盛行西南或西南西气流,充分回暖增湿,导致整层空气湿度大有密切关系;浓雾维持期间,出现小到中雨时,雨强峰值时间段都出现能见度短时好转的现象,否则则反之,表明云雾中的微物理过程与能见度有密切关系。     

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。     

近53年辽宁雾的时空分布及成因分析

利用1951～2003年辽宁12个代表站的雾资料,分析了雾的时空分布特征及形成条件。结果表明:辽宁年平均雾日地域分布呈现两高三低的形势。雾日的年际变化曲线较平稳,雾日最多的年份和最少的年份相差17d。沈阳与大连雾日变化相反,大连呈下降趋势,沈阳则在平稳中略有上升。辽宁大雾每个月都可形成,但沿海地区和内陆又有所差异,沿海地区主要出现在5～8月,而内陆地区主要出现在8～11月。雾日的天气形势可分为5～7种类型,其中以倒槽型、锋面气旋型、地形槽型、冷高压前部型最为典型。     

中国典型大雾落区基本概念模型的研究与建立

利用MICAPS气象信息综合分析处理系统的历史气象资料,根据大雾形成的物理机制,对2008-2010年发生在中国典型区域大雾天气个例中主要影响因子进行分析,得出7个有利于区域大雾产生的因子。结果表明：7个因子中,逆温层厚度为20-200 hPa;地面温度露点差多小于1 ℃,前一日多小于3℃;近地面湿空气厚度0.05-0.70 km;逆温层极值点0 ℃线是雾淞产生特征线;地面偏南风风速为2-6 m·s-1;气温为-15.0～20.0 ℃,其中,-5.0～5.0 ℃占比例最大,0 ℃线是大雾发生的特征线;变性或减弱的高气压。7个因子均有12-24 h的超前特征,经过叠加,构成了“大雾落区基本概念模型”。根据模型建立了大雾落区预报业务系统。理论检验表明,区域大雾预报时效可提前到12-24 h,24 h区域大雾预报准确率为87.5 %。     

沈大高速公路雾气候特征与气象要素分析

利用1958—2007年沈大高速公路沿线6站雾日资料对沈大高速公路雾的气候特征及气象要素进行分析。结果表明：沿海地区雾日偏多,且总体呈上升趋势,内陆地区雾日偏少,且呈下降趋势。内陆地区雾多出现在秋冬季,沿海地区多出现在夏季。雾多在凌晨至日出前后时段生成,日出后逐渐消散,持续时间多为1—3 h。相对湿度、气温、风速和风向对雾的预报有较好指示意义：当相对湿度在90%—100%时,春季气温为-5—15 ℃、夏季为16—24 ℃、秋季为-3~19℃、内陆冬季为-20~2 ℃,沿海冬季为-7~4 ℃范围内,内陆风速为0—3 m&#8226;s-1,沿海风速为0—6 m&#8226;s-1,且沿海地区为偏南风时,雾易发生。     

环渤海近海岸雾产生的天气条件及边界层特征分析

利用渤海沿岸微波辐射计、风廓线雷达、四分量辐射仪和超声风速仪等多种观测反演资料,并结合常规站点气象资料,卫星云图,浮标气象水文观测和FNL（Final）再分析资料研究了2016年12月17~19日一次环渤海大雾个例产生的天气水文条件以及边界层垂直分层的辐射和湍流特征。研究发现:（1）此次大雾出现在大陆低压前部、入海高压后部的西南低空急流控制区域,与强急流相伴的暖湿平流输送为雾区提供了稳定的逆温和持续的水汽积累,非常有利于大雾天气的形成;（2）水汽通量的分布与低空急流的移动密切相关,近地面比湿的增速与低空急流的强度成正比;（3）由于低空急流的水汽输送增湿了环渤海低层大气,从而增强了大气辐射的衰减效应,导致雾形成前向下短波辐射逐渐减小,向下长波辐射不断增加,净辐射在大雾形成后趋近于零;（4）逆温有效抑制了湍流的发展,近地层湍流动能和摩擦速度微弱。     

庐山云雾及降水的日、季节变化和宏微观物理特征观测研究

庐山云雾观测站2015年重新开始观测试验。利用2015年11月—2018年2月庐山云雾试验站观测的云物理资料和九江站的雷达资料,统计研究了庐山云雾及降水的日、季节变化和宏微观物理特征。结果表明,庐山强降水多发生在夏季,降水强度超过100 mm/h,而云雾天多发生在秋冬春季,最高云和雾天数达25 d/月,最低能见度仅20 m,东北风有利于水汽的冷却凝结。云雾辐射影响下的日最低温度出现在09时前后,即云雾消散前。利用雷达资料对降水分类,庐山秋冬季层状云、积层混合云和对流云降水分别占29%、44%和27%,春夏季的对流云和积层混合云降水分别占83%和17%。与城市降水和雾相比,庐山降水的中、小雨滴多,云雾滴谱的数浓度较低,双峰结构显著,且谱较宽。随着云内降水量级的增大,雨滴的数浓度和尺度不断增加,更易于启动碰并机制,使小于11 μm和大于30 μm云雾滴减少,导致11 μm的峰值更为显著。降雪期间的小云雾滴较为丰富,固态降水更容易通过凇附过程消耗大的过冷云滴。