华北地区雾和霾天气环流特征聚类分析

根据2000~2013年华北地区72个地面观测站点的雾、霾日数资料挑选出华北地区出现雾、霾天气现象站数较多的40个样本,再利用这些样本同期的NCEP逐日再分析资料,对位势高度场进行聚类分析,结果表明华北地区发生雾或霾天气时的近地面环流形势可分别分为4类和5类。聚类结果揭示了雾和霾发生时大气环流具有不同的分型特征,只有弱高压型为雾、霾发生时的共有型,湿度场和冷暖平流输送在雾和霾天气发生时也存在显著差异。此外,在分析过程中发现同一天中存在雾、霾天气转换及同一时刻雾、霾共存的现象,本文也分析了这两种情形的环流形势特征,解释了其成因。     

巢湖地区能见度特征及其影响因子分析

基于巢湖地区高密度的能见度监测数据,分析了其能见度时空分布特点,初步探讨了湖泊及周边地形对能见度及大雾形成的影响机理。结果表明:受湖泊气温、风、水汽等要素的影响,巢湖沿岸能见度低于远岸地区;一般远岸地区雾较近岸先形成,但是近岸地区雾持续时间长,且消散慢;在湖陆风或主导风作用下,巢湖北岸和西南岸雾的发生次数和持续时间明显多于其他地区;巢湖东南岸由于受山脉的影响,夜间干冷山风提高了岸边能见度,减少了大雾的发生。     

冀中南连续12天大雾天气的形成及维持机制

利用NCEP 1°×1°再分析资料、常规观测资料和加密观测资料,对2007年12月17-28日冀中南地区连续性大雾过程的天气背景和雾长时间维持的原因及热力、动力结构特征进行了分析。结果表明,大雾期间我国中高纬地区冷空气活动偏弱,500hPa受稳定的暖性宽广高压脊控制,为维持数日不散的大雾天气提供了有利的环流背景;850hPa及以下多以偏东风和偏南风为主,偏东风不仅使雾区近地层温度降低,而且还将海域水汽送至雾区;同时偏南风也为雾区源源不断地输送水汽,特别是东北风的维持有利于强浓雾的形成,这是大雾持久不消散的主要原因;低层弱辐合、正涡度区、弱水汽辐合和900hPa以上的暖脊有利于雾的稳定维持和发展;由于强冷空气的到来导致大雾消散,破坏了稳定的逆温层结。     

2006年12月南京连续4天浓雾的微物理结构及演变特征

2006年12月24-27日南京地区出现了连续4天的浓雾天气,其中能见度小于50 m的强浓雾持续了40多个小时.利用FM-100型雾滴谱仪,连续观测了雾滴谱、数密度和含水量等微物理参量.结合自动气象站及能见度仪观测资料,分析了这次浓雾过程的微物理特征,并与1996年观测结果进行对比:雾滴的平均含水量和平均直径与1996年观测结果相当,含水量最大值比1996年观测结果大4倍,数密度比10年前小.认为前2个子过程的雾滴数密度、含水量很高,造成了南京奉次大雾能见度长时间低于50 m的恶劣天气.结合边界层探空资料,认为形成这种强浓雾的主要原因足近地层持续存在强盛的水汽平流,具有平流雾的特征.根据雾微物理参量的起伏变化,将浓雾过程分成4个子过稃,分析并比较了4个子过程的雾滴谱分布,总过程的谱分布及4个子过程的谱分布都服从Dcirmendjian分布,谱型都基本呈指数下降,雾滴主要集中存小滴段.最后,对第一个子过程微物理参量的变化特征进行了细致分析.发现这次浓雾是在夜间晴空辐射降温后形成的,午夜最强,日出后随着气温的升高逐渐减弱,反映了辐射雾的口变化特征.另外,还发现雾形成以后,开始变化不大,但随着进一步辐射降温,地面雾团不断产牛,雾爆发性发展.     

一次重雾霾天气成因及湿清除特征分析

为了深入了解发生在武汉地区一次重雾霾天气过程的气象条件、污染源和污染物的湿清除特征,本文利用空气质量监测资料、地面观测资料和遥感火点监测资料和实测雨滴谱资料,详细分析了这次过程。结果表明:此次持续10 d的重雾霾天气过程发生在高压天气系统和静风条件下,辐射降温形成的稳定逆温边界层结构有利于污染气溶胶的积累和雾霾的形成和发展,尤其是来自南方持续不断的湿平流使雾霾天气得以长时间持续和发展,整个雾霾天气期间能见度均小于2 km,最低能见度不足50 m。2014年11月23~24日降水过程对此类污染物有明显的清除效果,清除率最高的是颗粒物污染,NO_2、SO_2和CO次之,最差的是O_3,通过与Scott(1982)按平均碰并系数E(E=0.65)得到的清除率和雨强的关系比较,武汉地区稳定性降水对气溶胶的平均碰并系数可取0.25~0.35。     

基于MTSAT卫星遥感监测的浙江省及周边海区大雾分布特征

利用日本静止气象卫星MTSAT逐时资料,综合地面气象观测数据,对浙江省及其周边海区陆地和海上2008—2012年的大雾进行了专题信息提取,并给出了浙江省陆域、周边海域0.05°×0.05°网格点的小时尺度的遥感大雾产品,结果表明:(1)基于MTSAT卫星观测数据,采用分级判识太阳高度角阈值和归一化大雾指数的方法,构建的浙江及其周边地区陆地和海上遥感大雾监测模型,大雾判识精度总体超过75%,基本满足使用需求。(2)浙江省陆域近5年大雾年平均累计为411.7 h,约占全年的4.7%,基本呈南多北少,山区多平原少的格局,其中浙江南部高山区、舟山和温州部分海岛及西部山区为大雾多发区,且大雾季节分布为冬秋季较多,春夏季较少,22时至09时是浙江省陆域大雾的高发时段,10时以后大雾逐渐消散,至后半夜、凌晨前后,大雾频次逐渐增多。(3)研究区海雾主要发生在大陆近海,呈现由近海向外海减少的空间格局,东海海域年大雾累计为311.7 h,以东海西南部地区大雾出现最多,浙江省沿海大雾的高发区位于温州海域及钱塘江口。研究区海域大雾具有明显的季节特征,主要表现为春季较多,夏季次之,秋冬季较少的分布格局,且海上主要受平流雾影响,大雾不易消散,持续时间较长。从各海区大雾发生频次从高到低依次为:东海东南部、台湾以东洋面、东海中东部、黄海西南部、东海中西部、台湾海峡、东海西北部、黄海东南部、东海西南部和东海东北部。     

最近40年中国雾日数和霾日数的气候变化特征

根据1971～2010年567个中国地面观测站点的雾日数和霾日数资料,分析了我国雾日数和霾日数的空间分布、季节变化以及年代际变化特征,并且利用REOF（旋转经验函数正交）分解对雾日数进行气候区划。结果表明：（1）雾主要分布在东南沿海地区、四川盆地地区、湘黔交界、山东沿海以及云南南部等地区。霾主要集中于华北、河南以及珠三角和长三角地区。（2）在季节变化上：秋、冬季雾和霾的分布大于春夏。（3）雾日数和霾日数年代际变化明显,雾日数在20世纪70至90年代较多,20世纪90年代以后减少;霾日数自2001年以来急剧增长。（4）雾日数可以共可分为10个区,其中华北区、川渝区以及长江中下游区是雾出现频率较高的几个重点区域。     

利用人工神经网络预报芜湖的雾

雾对人类的活动有着很大的影响，尤其是对军事活动影响更为突出。由于雾是一种小概率事件，准确地定点预报雾难度更大。本文提出了神经网络B－P算法输入层因子的筛选方法，隐层挑选、位置矩阵等特殊处理方法，它们对于网络的稳定学习是非常有效的。通过对芜湖雾日预报试验，取得了较为满意的试报效果。     

Fog water interception by Sophora denudata trees in a Reunion upper-montane forest, Indian Ocean

The forest water balance has never been studied in Reunion Island (Indian Ocean). This study focuses on the interception of fog water by Sophora denudata, an endemic tree, which provides an important water input into the hydrologic budget of the upper-montane forest. Canopy throughfall, rainfall and fog have been compared. The first data were obtained in 2001 in Nez de Bœuf, 2040 m asl, from manual rain gauges. The measurements were made during the day only. The aim was to propose a typology of events, to understand the spatial pattern of canopy throughfall, especially fogdrip, and their relation to the trade-wind direction. A second series of experiments, carried out in 2004 in Piton de Tangues, 2150 m asl, investigated how throughfall and atmospheric water varied with time, using automatic instruments such as the shielded Grunow-type fog collector. Here measurements were made continuously and night data were not excluded. Over a period of 8 months, the throughfall gauges, which were placed under the trees, indicated 1180 mm whereas the total amount of rainfall had reached only 948 mm. The difference (232 mm) is attributed to fog. Of 278 events, 234 showed fog contribution; fog occurred alone in 167 cases. The observations confirm what was found in Nez de Bœuf, namely that fog or rain can occur separately or together. The role of fog contribution to the forest water budget is significant: the spatial variation of canopy throughfall does not only depend on the type of event, but also on wind direction.     

Efficient fog harvesting by Stipagrostis sabulicola (Namib dune bushman grass)

Stipagrostis sabulicola, an endemic grass species of the central Namib Desert, grows on dune fields under conditions of very low annual precipitation punctuated by regular nocturnal fog events. The objective of this study is to determine to what extent S. sabulicola relies on water supply by fog harvesting. The following parameters were monitored: 1) climate, 2) stem runoff, 3) leaf water potential (LWP) and 4) soil water content (SWC). Collected fog water was 5.0 L (liter) per m⁻² leaf surface and therefore a total harvest of 4-5 L per fog event for a medium-sized mound of S. sabulicola. SWC close to a mound increased substantially during a fog event, with SWC at about 2.2% within a mound. LWP of S. sabulicola ranged between −1.7 MPa and −3.5 MPa. On days without fog, LWP was highest during the morning and decreased during the afternoon. No significant decrease of LWP occurred during days following a fog event. The increase of SWC at the plant base during a fog event indicates that fog harvest of S. sabulicola occurs mainly via stem flow with subsequent absorption by the root system and that fog catchment therefore represents a substantial water source for this species.