中国近海航空危险天气的气候特征

利用ICOADS和LIS OTD资料分析了中国近海航空危险天气—低能见度和海雾、低云和积雨云、大风和雷暴的气候特征。中国近海低能见度和海雾主要发生在5—7月黄海以及东海北部。渤海海雾发生频率较低,且大多限于渤海海峡附近,仅在7月扩展至渤海湾内。东海温州以南和南海海雾发生频率亦较低,且主要集中在1—5月沿岸海区。低云主要发生在东海,低云频发时段为11月至次年4月,其中1月低云频率最高,范围最广,分别向北和向南扩展至黄海北部和南海东北部。积雨云高频区主要位于西太平洋暖池所在区域,中国沿海积雨云出现频率较低。大风主要发生在东海和南海东北部,特别是台湾海峡和巴士海峡,大风频发时段为10月至次年3月。雷暴主要发生在沿岸海区,包括渤海西北部沿岸、山东南部和江苏北部沿岸以及南海北部沿岸。     

青岛近海海雾的初步探讨

海雾是海上重要天气现象之一。青岛近海地处山东南部沿海西部,海岸呈东北—西南向,面临浩翰的黄海,一年平均有近50天的海雾,是我国海雾较多的海区。海雾的季节变化很明显,集中在春、夏季(3—8月),其中4—7月最多,约占全年雾日的80％;秋、冬季雾很少。海雾也有较明显的日变化:多在后半夜     

毫米波雷达在北仑港区海雾监测中的应用

2016年底,毫米波雷达在国内首次作为一种海雾监测的技术手段被引入到宁波北仑港区。本文利用2015—2018年北仑港周边多个区域自动站的能见度监测资料,分析区域内海雾分布特点,并对比了2018年两次低能见度天气个例。结果表明:①不同区域海雾差别较大,沿海区域雾日比陆地多,高海拔的较低海拔多;②港区海雾主要出现在3—6月并有逐月增多趋势;③毫米波雷达监测到的海雾个例,回波强度在-20dBz左右,可完整记录雾的空间分布及其生消过程,毫米波雷达能清晰监测到云、雾的分层分布。毫米波雷达在港区海雾监测中具有明显优势。     

一次华南海雾过程的观测分析

针对华南粤西沿海出现的一次海雾过程,采用现场观测试验获取的数据,结合NCEP再分析数据,分析了此次南海北部海雾的大尺度环流背景、边界层结构以及雾的微物理特征.分析结果表明:这一海雾过程发生在春季西南低涡发展南下的天气背景下,大气底层有明显暖湿气流输送、而高层层结稳定;在西南低涡特殊的天气背景下,白天雾层较浅薄,夜间雾层向上发展;雾的微物理结构与雾层的发展有密切关系,在雾的初始阶段大水滴明显较多,而在雾层向上发展、垂直混合阶段,雾滴有明显的蒸发现象,雾滴具有局地特征.     

粤东海区海雾的气候特征分析

本文根据历史资料，统计得出粤东海区出现海雾的气候特征；粤东海区的海雾主要出现在1-5月，其中4月为雾的旺季；务的生成主要在夜间，早晨出现最多，日出后开始消散；海雾生成时的水文气象条件，一般以东北-东南风向，风速3-6m/s，平均气温20℃以下，相对湿度80%以上最易出雾，其次，结合统计资料和天气形势，总结出粤东海区雾生的预报着眼点。     

北部湾海雾特点及海陆大雾差异分析

基于2016—2017年北部湾海洋气象浮标站、海岛站、内陆站的观测资料,对北部湾海雾的季节变化、生消特征和持续时间进行了统计分析,并探讨了海上和陆地大雾的差异性。结果表明:①2016年北部湾出现海雾37d,2017年为19d;3月海雾日数最多,4月次之,12月和6—10月未出现海雾;一天中出现雾的峰值时间为03:00—05:00,雾消散峰值时间为08:00—10:00;雾的维持时间绝大部分在3h以内。②北部湾不同的地域和下垫面,雾的生消时间有所不同,海上雾(浮标站)的出现时间较海岛雾(涠洲岛站)、沿岸陆地雾(北海站)约提前3h左右,消散时间推迟约3h左右。③北部湾海雾绝大多数发生在风速小于等于5m/s的情况下,以1～3m/s最为适宜,海上雾多出现在NNE-SE情况下,沿岸雾偏南风居多;95%的海雾出现在海水温度低于25.0℃条件下。     

一次华南沿海海雾个例的数值模拟研究

利用中尺度数值模式WRF模拟了2011年3月20—22日华南沿海一次平流冷却雾过程,同时利用综合观测资料(包括台站资料、MODIS卫星云顶温度资料、GPS探空资料和海洋气象观测平台资料等),对比和验证一次海雾个例模拟的范围、大气边界层结构和海气界面特征。针对此次海雾个例的研究发现:(1) 使用水平分辨率为0.5 °×0.5 °的海温,已经可以较好地模拟华南沿海中尺度海雾的范围;(2) 随着大气边界层内垂直层次的增加,可以在一定程度上改善海雾垂直结构的模拟效果,主要表现为可以较好地模拟贴海面的逆温层结;(3) 模式可以较好地模拟海雾期间的向下短波辐射、向下长波辐射和感热通量。并对此次海雾过程模拟存在的问题进行了讨论。      

粤西沿海海雾天气气候特征及微物理结构研究

利用粤西12个测站2000-2010年常规气象资料及2010年3月湛江东海岛一次海雾过程观测数据,分析了粤西沿海海雾发生的天气气候特征以及湛江东海岛海雾的微物理特征。结果表明：粤西沿海年均雾日数呈西部（17．8d·a^-1）〉东部（7．7d·a^-2）〉中部（3．5d·a^-1）的特点;年际变化差异明显,除2008年外呈逐步升高趋势;年雾日数冬、春季多,夏、秋季少;一天中海雾大部分出现在02：00—08：00,这一时段雾生成的平均概率为50．8％;最多持续时间在1-3d内。海雾生成的综合气象条件主要为：气温15．025．0℃、3小时变压-3．5-2．5hPa、温度露点差0．0-2．0℃、多发风向为NNE-ESE或静风,风速≤7m·s^-1。成雾的天气形势可以分为高压型、低槽型、冷锋型、静止锋型和鞍型或均压场型5类。雾过程中各阶段能见度变化及雾滴谱分布差异较大,平均雾滴谱分布符合指数递减规律,谱型大体上呈“单峰”结构,整个滴谱明显偏向小滴一端,雾滴谱径主要出现在2～10μm。     

南海西北部一次海上海雾的微物理及化学特性分析

利用2017年3月MICAPS资料、欧洲气象中心再分析ERA-Interim数据及在南海西北部海上的海雾观测数据,分析了南海西北部一次海上海雾的微物理特征和雾水化学特性,并将海上海雾与南海岸边海雾进行对比分析。结果表明:此次海雾为南海偏南暖气流移至冷海面发生冷却并达到饱和而形成。海雾过程中气压与气温变化趋势相反,相对湿度不断增加,雾滴数浓度、液态含水量和平均直径的平均值分别为198 cm-3、0.116 g/cm3和5.6 μm。相比广东湛江东海岛和广东茂名博贺地区岸边海雾个例,本次海上海雾水汽充足,雾滴偏大。本次海雾属于酸性海雾,pH值变化范围为2.51~3.50,海雾后的雨水样本pH值则为4.05。海雾发生初期电导率比其它阶段高很多,说明海雾发生的初始阶段雾水溶解了大量的气溶胶。海上雾水中Na+和Cl-浓度最高,浓度分别为32 535 μmol/L和53 466 μmol/L,K+浓度远高于Mg2+和Ca2+,而东海岛岸边海雾相反。      

湛江地区一次冷锋型海雾微物理特征

利用2010年3月31日—4月2日冷锋天气系统影响下湛江海雾综合观测资料,分析了海雾的微物理特征及海雾过程中气溶胶粒子谱的演变特征。结果表明,海雾的生消与风场密切相关,海雾生成和发展与较强的ESE气流相联系,而弱的NE气流则会促使海雾减弱或消散。湛江海雾的雾滴数浓度为100~102cm-3,液态含水量为0.001~0.232 g·m-3,雾滴平均半径小于10μm,雾滴峰值半径多位于1.4μm。海雾雾滴谱分布以单调递减谱为主,谱宽超过20μm,且雾发展过程中雾滴谱谱宽存在突然增宽和迅速减小的现象。海雾过程中雾滴数浓度的变化主要是由半径小于5μm的雾滴数密度变化引起的。海雾过程对气溶胶粒子的湿清除效果并不显著,雾过程中粒径小于0.1μm和大于4μm的气溶胶粒子数密度显著减少,但在雾消散后又迅速恢复到雾发生前的水平。     

华南海雾研究进展

从海雾的气候特征、生消机制、微物理化学特征、遥感监测和模式预报等方面,回顾近年来开展的华南地区海雾研究。结果表明：华南海雾研究已经取得了许多重要的研究成果,但对于华南海雾的年际、年代际特征,华南不同地区的海雾微物理化学特征以及海面海雾与陆面海雾观测对比研究还不够,遥感监测及模式预报方面还有一定欠缺。为了对华南海雾有更加深入的认识,这些方面的研究需要进一步加强。     

珠江口附近春季一次海雾的观测分析及三维数值模拟

为了探讨南海春季海雾的成因及数值模式的预报能力,利用边界层观测资料对2006年3月21—22日珠江口附近春季一次海雾的形成和发展过程进行了分析,然后用WRF中尺度模式对该次海雾过程进行了三维数值模拟。观测表明,该次海雾属于北方冷空气南下到达南海,然后减弱消失,南海北部受到偏南暖湿气流影响后迅速增暖,冷海面与近海面的暖湿空气相互作用而形成的一次平流冷却雾。模拟结果显示,模式模拟的这次海雾形成时间和发展演变过程与观测非常相近,模拟的海雾空间变化、边界层大气层结变化、地面感热通量变化以及海雾形成原因与观测事实均比较吻合,数值模式对这次海雾过程表现出了较高的模拟能力。这次海雾的形成和发展主要与冷的下垫面、暖湿空气的影响和近地面稳定的大气层结有关。     

A Heavy Sea Fog Event over the Yellow Sea in March 2005： Analysis and Numerical Modeling

In this paper, a heavy sea fog episode that occurred over the Yellow Sea on 9 March 2005 is investigated. The sea fog patch, with a spatial scale of several hundred kilometers at its mature stage, reduced visibility along the Shandong Peninsula coast to 100 m or much less at some sites. Satellite images, surface observations and soundings at islands and coasts, and analyses from the Japan Meteorology Agency （JMA） axe used to describe and analyze this event. The analysis indicates that this sea fog can be categorized as advection cooling fog. The main features of this sea fog including fog area and its movement axe reasonably reproduced by the Fifth-generation Pennsylvania State University/National Center for Atmospheric Research Mesoscale Model （MM5）. Model results suggest that the formation and evolution of this event can be outlined as： （1） southerly warm/moist advection of low-level air resulted in a strong sea-surface-based inversion with a thickness of about 600 m; （2） when the inversion moved from the warmer East Sea to the colder Yellow Sea, a thermal internal boundary layer （TIBL） gradually formed at the base of the inversion while the sea fog grew in response to cooling and moistening by turbulence mixing; （3） the sea fog developed as the TIBL moved northward and （4） strong northerly cold and dry wind destroyed the TIBL and dissipated the sea fog. The principal findings of this study axe that sea fog forms in response to relatively persistent southerly waxm/moist wind and a cold sea surface, and that turbulence mixing by wind shear is the primary mechanism for the cooling and moistening the marine layer. In addition, the study of sensitivity experiments indicates that deterministic numerical modeling offers a promising approach to the prediction of sea fog over the Yellow Sea but it may be more efficient to consider ensemble numerical modeling because of the extreme sensitivity to model input.     

渤海北部沿海近岸雾的特征分析

分析了渤海北部沿海近岸营口站和熊岳站海雾的时间分布和地理分布等。结果表明：1954-2007年渤海北部沿海近岸两站浓雾日数呈递增趋势,两站白天递增趋势均强于夜间, 熊岳站通过0.05显著性检验;1954-2007年沿海近岸两站的轻雾日数整日、白天和夜间均呈递增趋势,并通过0.01显著性检验;渤海北部沿海近岸的浓雾逐月分布集中在11月至翌年2月;渤海北部沿岸海雾的逐时分布集中,出现频率最高的时间是06-08时。     

基于多灰度共生矩阵特征值的黄渤海白天海雾识别算法

本文基于多灰度共生矩阵特征值,即相关性、对比度、同质性和能量,进行联合海雾遥感判识,提出一种高准确率黄渤海白天海雾识别算法。采用第二代静止气象卫星FY-4A可见光、近红外和红外数据,将该算法应用于黄渤海区域白天海雾判识,并利用2019—2020年沿黄渤海气象站点能见度实测数据及CALIPSO卫星数据产品对本算法识别结果进行精度验证。结果表明：海雾识别平均检测率(POD)为92%,误报率(FAR)为27%,临近成功指数(CSI)为69%,可以实现对海雾的动态监测,为海上交通等领域提供较好的数据支持。     

一次黄海海雾成因分析及数值模拟试验

根据GOES-9(Geostationary Operational Environmental Satellite）可见光卫星云图和韩国济州岛探空资料等,利用RAMS(Regional Atmospheric Modeling System)模式（6.1版）对2009年3月17-18日发生在黄海海域的一次大风条件下出现的海雾天气进行模拟。结果表明：与卫星云图所显示的雾区范围相比,模拟结果对海雾的生成、发展、移动都有较好吻合;云水混合比是影响大气水平能见度分布的主要因子,云水混合比大值区主要集中在距地面300 m以下的低空;雾区存在几个云水混合比大值区,并分布在不同的高度,说明海雾的团状不均匀结构;海上平流雾常发生在风速较大的情况下,RAMS模式对此具有一定的模拟能力。     

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。     

A Comparative Analysis of Chemical Properties and Factors Impacting Spring Sea Fog over the Northwestern South China Sea

In the present study, we analyzed the chemical properties and factors impacting the sea fog water during two sea fog events over the northwestern South China Sea in March 2017, and compared our results with those of other regions. The sea fog water during these two events were highly acidic and their average pH was below 3, which was related to the high initial acidifying potential and large amounts of NO3- and SO42- not involved in the neutralization reaction. The dominant cations in the sea fog water were Na+ and NH4+. The primary anions in the sea fog water over the South China Sea were Cl- and NO3-, while that over the North Pacific Ocean was mainly SO42-, and ratios of the three fog water ions near the Donghai Island were similar. Ions in the sea fog water during the two events were mainly derived from marine aerosols, while the difference was that the first low-level sea fog airflow trajectory passed over Hainan Island. Therefore, the proportion of K+ in the first sea fog was much higher than that in sea water and the second. Sulfate was the key to fog water nucleation, which made ion concentration in the sea fog water during the second event higher than that during the first. A decrease in average diameter during the first sea fog formation led to an ion concentration increase, while the average diameter of sea fog water during the second event was lower than that during the first, which corresponded with a moderate ion concentration increase.     

利用动态阈值方法改进的风云二号卫星海雾检测技术

有效的观测是提高对海雾认知和预报水平的关键因素,卫星数据是当前最可行的观测数据源,但需要高质量的观测数据和精细的检测技术。本文为提高风云二号海雾检测水平,在现有卫星观测数据条件下借鉴了动态获取云雾阈值的思想,定制设计了一套从获取动态检测阈值到温度、纹理、噪声检测等步骤的黄渤海海雾检测方法流程。对黄渤海白天海雾检测结果的检验表明,虽然对于秋、冬非海雾季月份的效果还有待提高,但在春季海雾季已接近国际同类产品水平。同时该技术方法也需要继续搜集实例,进一步优化阈值获取方案。