江苏高速公路局地团雾气象特征分析

团雾是严重影响公路交通安全的灾害性天气之一。利用交管部门核定的江苏省2013年和2015年5次团雾事故数据以及公路交通气象站和常规气象站资料,从团雾发生地理环境、天气背景入手,分析了江苏省团雾能见度、相对湿度、风等要素变化特征,探讨团雾预报着眼点,为防范团雾灾害提供参考依据。结果表明:(1)团雾可在雾、弱降水和污染的背景条件下发生。团雾形成是公路沿线能见度强度分布不均匀的原因。(2)相对湿度92%,日气温降幅7℃,风力2 m/s,路面温度和气温温差2℃以上对团雾预报具有参考意义。团雾的能见度生消散变化与风向变化关系较为密切。(3)团雾事故多发生在能见度急剧变化期,能见度急剧下降和上升期间都易诱发交通事故。     

2017-11-15安徽颍上团雾天气特征分析及气象服务探讨

团雾是一种严重威胁公路交通安全的恶劣天气,因其具有较强的局地性、突发性特点,也是目前公路交通气象预报服务的难点之一。针对2017年11月15日发生在安徽阜阳滁新高速颍上段的团雾交通事故,利用颍上交通气象站、焦岗湖交通气象站与颍上气象站的逐10 min气温、相对湿度、风速、能见度监测数据,结合欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)的分析场资料,分析了安徽颍上团雾交通事故发生地的局地环境特征和当日的天气特征及成因,探讨了高速公路团雾预报服务的不足和未来工作展望,为进一步做好团雾天气交通气象服务提供借鉴和参考。主要结论如下:此次团雾发生在辐射雾的天气形势背景下,夜间辐射降温幅度达5℃以上,为团雾发生提供了低温条件;团雾发生地地势低洼且临近水系,水汽输送通道流畅,水汽充足,黎明后底层空气湿度维持在85%以上,是团雾发生的诱因之一;日出后风力保持静风状态,空气流动性差,造成近地面层水汽聚集,是团雾发生的重要原因。     

高速公路低能见度浓雾监测预报中 的几点新进展

对沪宁高速公路江苏段26套交通气象自动监测站（AWM）每分钟一次的能见度、相对湿度、温度、风向风速等低能见度浓雾天气过程实时资料分析,证实了浓雾具有较强的地域性特征：在丘陵、水网密集地区多局地性浓雾;日出后是团雾多发时段并阐述了团雾的特征、霾雾混合作用造成的低能见度浓雾过程,同样具有“象鼻形”前兆;夏季由于汤山站地形的原因,会出现单站的低能见度浓雾,因而值得关注。     

高速公路上低能见度的监测与预报

介绍了对高速公路低能见度的数学描述，从相变理论、能见度突变的实际表现及车辆制动距离的需求，论证了对低能见度监测与预报的必要性，并介绍了在沪宁高速公路无锡段应用了一年多的低能见度监测与预报系统，实例表明对高速公路上造成低能见度的浓雾、包括局地性雾和突发性团雾具有可预报性，减少乃至避免重大交通事故的发生。     

贵州交通站资料应用于山区高速公路低能见度研究

在6个高速公路沿线的新建交通站夏半年资料中挑出13个低能见度天气过程,过程都发生在春末、秋初,降温降雨天气背景下;都是局地甚至单点的,集中在贵都高速地势相对较高处,是锋面雾、地形雾和低云接地成雾与地形影响相互结合的结果。将低能见度过程分为长过程和短过程:长过程有“象鼻”和缓慢下降的前期形态。过程期间能见度震荡幅度大,变化快,反复时间长,影响大。短过程即“山区团雾”占多数,能见度呈“突降”形态,其范围小,强度大,发生突然,影响时间有限,但很难提前预判。从各要素变化特征来看:低能见度过程前湿度往往已达100%,较一般的雾要求更高;温度变化平稳;长过程期间多有弱降水;风速与能见度有负相关,短过程中更明显,反映“山区团雾”与低云有直接关系,一定的风速是其发生的必要条件。山区低能见度过程形成复杂,相邻站点临近时段的两个低能见度过程表现出不同的特性,分别为锋面雾和低云接地成雾。交通站监测和气象资料背景场分析结合,才能提高山区低能见度的监测预报效果。      

沪宁高速公路团雾发生规律及局地性分析

为探索高速公路团雾天气的发生规律和局地性特征,根据布设于中国沪宁高速公路沿线的AWMS系统实测资料,对2006—2009年期间该公路上发生的团雾和大雾过程进行了统计分析,探讨了团雾发生的气象和地形、地貌条件,并对临湖环境的公路东部路段和临江环境的中西部路段的团雾特征作了比较。研究表明：（1）沪宁高速公路上团雾和大雾的季节变化有着相似的季节分布,都是秋、冬、春季发生频率高,夏季发生频率低。（2）团雾和大雾因路段和站点不同而差异较大,大雾的分布是东少西多,团雾的分布趋势则是东部的临湖路段中有4个站点发生频率高,其余站点低,西部的临江路段则发生频率普遍高。（3）一般,团雾发生的气象条件是温度在-4~30℃,相对湿度在85%~95%,风速在3 m·s^-1以内;团雾的主要发生时段在00—06时之间,通常在生成后的4 h内消散。（4）东部路段中的临湖环境,提供了团雾形成的有利条件,中西部的临江路段,则由于丘陵地形作用和水汽及气溶胶输送通道而成为团雾高发的区域。（5）在夏季大气对流运动频繁,城市近地层污染物易于扩散,雾和霾都不易形成;而冬季近地层大气对流不活跃,常不利于污染物扩散,这使得城市雾和霾的容易形成且不易消散。     

吉林省高速公路交通事故与气象要素的关系研究

利用2009—2019年吉林省27条主要高速公路交通事故资料,结合高速路段事故发生点对应的国家级气象站观测资料,运用SPSS算法中的k-均值聚类分析法、数据标准化处理、主成分分析法以及事故比等数理方法,对高速公路交通事故的时空分布特征以及交通事故与气象要素关系进行分析。结果表明：冬季是事故高发季节,夏季次之,春、秋两季事故相对较少;高速公路事故空间分布区域基本划分为高危、次高危、中危、低危四个等级,中部地区属于高危风险区域,北部地区属于低危风险区域,珲乌线上的长春至蛟河、延边东部是事故发生最多的路段;降雨、阴天、降雪天气是气象要素影响下交通事故发生的主要原因,降雨量级、降雪量级与交通事故的发生均成正比关系,阴天对高速公路行车安全的影响可以用能见度作为量化指标,能见度降到50 m以下时对交通事故的影响达到最大;风力达到6级及以上时对交通事故的影响明显。     

冰雪天气公路通行条件预警指标

为了提高雪天高速公路行车的安全性,利用河北省高速交警总队提供的2008—2012年河北省高速公路交通事故资料,统计分析了雪天交通事故时空分布特征。结果表明:1月分布变化显著,1月、2月和11月、12月为雪天交通事故的高发期,占全年雪天交通事故的87.2%;2空间分布不均匀,京港澳高速以及张家口境内的京藏、张石等高速是雪天交通事故的多发区,占总数的51.1%。基于气象、路面和地形等因素,采用专家评判法,通过分析2008—2012年河北省29个冰雪个例,提出了河北省冰雪天气公路通行条件预警指标和分级标准,检验京沪、京藏高速预警级别准确率分别为73.9%、84.2%。该指标体系为河北省交通行业气象服务及防灾减灾提供了参考。     

西安市低能见度特征分析

利用西安市7个县市23 a的低能见度资料,统计分析西安市水平能见度小于1 km(低能见度)时空分布的气候特征以及23 a的日均、月均、季均、年均变化特征,结果表明西安低能见度有明显的日变化和季变化,秋冬季明显高于春夏季,平原多于临近山区。分析了地形地貌、雾等因素对西安市低能见度的影响,得出影响西安低能见度的主要天气现象是雾。     

高速公路气象监测站的宏观适用性

在大量调研和数据分析的基础上建立了客观的宏观适用性分析指标体系,并进行了交通气象监测设备在我国高速公路上的宏观适用性分析,得到以下结论:(1)我国高速公路交通气象监测设备在全国各省的分布极不均匀,除江苏,北京和海南的测站分布较为密集外,大部分省份高速公路的专业交通气象监测处于空白状态.(2)有特殊要素观测能力的站点和当地交通气象灾害种类基本匹配,但特殊观测要素的设置需要向精细化发展,不能一味布设全要素监测站.(3)目前国内的交通气象站布设指南没有充分考虑交通气象监测特点,缺乏可行的布设规范.(4)我国疆域辽阔,高速公路通车里程高,而交通气象监测设备的仪器成本、维护成本和人力成本太高,单纯依靠交通气象监测站不是解决交通气象服务的最佳途径.(5)虽然气象部门的监测数据能够保持一定的准确性,但雨强和能见度等的观测主要通过光感应或遥感,很容易受周围环境的影响,道面状态的观测很难避免周围车辆,环境的影响.(6)监测数据的应用主要在三个方面:实况监测,开发初级产品和科研项目.监测数据没有充分共享,缺少实际应用和深度挖掘,没有针对交通用户生成专业指导产品.还对交通气象监测设备的布设提出了切实可行的建议,如引入数据同化反演技术、加强预报预警技术研究和明确部门分工等.     

基于机器学习技术的逐时雾事故判别气象模型

为进一步提高雾天交通安全气象保障精细化能力，以江苏、安徽高速公路雾事故多发路段为例，利用2012—2018年事故信息与气象资料，建立一种基于变量选择和特征提取的逐时雾事故判别支持向量机模型。模型参照递归特征消除思路选择事故发生时间、地理位置、气象环境等重要变量，使用主成分分析提取重要变量的主要特征，并以径向基为核函数、以网络搜索确定最优参数。结果表明：结合重要变量选择和主成分分析的支持向量机混合模型能够成功识别出训练集81.4%和测试集83.0%的事故样本，AUC分数均为0.946；判别效果优于支持向量机单独算法，以及仅基于重要变量选择或主成分分析的支持向量机算法；3个典型实例分析也说明该模型对于阶段性或持续性大雾天气下的交通事故发生有一定判识与警示意义。     

高速公路雾灾风险区划模型

运用2011年12月至2015年11月河北省11条高速公路沿线156套交通气象监测站资料、142个国家气象站雾灾资料、因雾造成的交通事故和封闭管制资料、高速公路日均车流量、路网密度等资料,基于致灾因子危险性、承灾体空间脆弱性以及承灾体易损性3个方面建立了高速公路雾灾风险区划模型,并绘制河北省高速公路雾灾风险区划图。结果发现:(1)河北北部地区、西部山区、沧州沿海地区的高速公路雾灾风险等级较低,而东部和南部平原地区的高速公路雾灾风险等级较高,可为交通安全管理部门提供一定的参考依据;(2)在相同区域内,局地浓雾多发、交通事故多发、大范围雾日多都可造成高速公路雾灾风险等级升高。     

高速公路上霾雾演变及其对能见度的影响

沪宁高速公路沿线2006年11月2-3日26个交通气象自动监测站每分钟一次的要素监测表明:霾、雾对能见度都有影响,但在诸多方面存在着一些差异。条件适宜时,可以互相转化演变,其间有一个并存的阶段,认识这些差异及变化的条件对提高低能见度预报水平、做好交通气象服务是有益的。文章剖析了丘陵地区谷地霾抬升以及多雾和雾出现时间早、维持时间长的原因,有助于进一步认识浓雾的局地性和交通沿线能见度的差异。大范围连续数日的大雾大多与大范围的霾有关。在大范围霾雾共存的天气形势下,能见度恶劣现象往往持续数日,至强冷空气南下方能驱散,由于辐射降温,夜间能见度下降,白天略有好转。     

雾的标准化危险性指数计算方法及其应用

在有雾的天气下经常发生几百辆车连续追尾碰撞的恶性交通事故,因此为了做好交通安全工作有必要开展雾的风险分析研究。在考虑雾的出现频率、持续时间和能见度3个参数的基础上,通过改进雾的危险性指数（FHI）方法,得出了适合我国气象标准的雾的标准化危险性指数(NFHI)的计算方法。为了使危险性指数适应雾的数值预报产品的应用,进一步改进了雾的标准化危险性指数的形式,提出了适合数值预测模式的雾的标准化危险性指数。最后结合京津塘高速公路沿线5个国家气象站36 a的雾的观测数据,利用NFI方法计算得出了4个季节的雾的危险性等级,并使用数值预报结果计算了不同地点的雾的标准化危险性指数。利用该指数计算方法可以通过比较不同路径危险性的大小进行最佳路径的选择,为交通安全提供科学参考。     

华南地区降水与雾的关系初探

本文分析了华南地区雾（能见度）的影响因子，重点分析降水与雾的联系。分析表明，华南地区降水与雾有显著的关系，有无降水反映了不同过程和类型的雾，其形成条件和机理相应也不同。轻雾和浓雾在形成条件和机理上有重要差别，而不仅仅是程度的不同。在成因和因子分析基础上对雾（能见度）进行数值模式释用预报是可行的。     

COMPREHENSIVE ANALYSIS OF THE MACRO- AND MICRO-PHYSICAL CHARACTERISTICS OF DENSE FOG IN THE AREA SOUTH OF THE NANLING MOUNTAINS

Using the composite field observational data collected in the area south of the Nanling Mts. and numerical modeling, the seasonal features of dense fog and visibility, fog drop spectrum and physical concept of fog forming have been analyzed. The occurring frequency of low visibility（≤200 m） is very high with a mean of 24.7%, a maximum of 41.8% from the end of autumn to winter and next spring. The fog processes that occur in the area south of the Nanling Mts. in spring and winter result from the interactions of complicated micro-physical processes, the local terrain, water vapor transportation and the influencing weather system. The fog processes are arisen from advection or windward slope, which is much different from the radiation fog. Cooling condensation due to the air lifted by the local mountain plays an important role in fog formation. Windward slope of the mountain is favorable to the fog formation. Dense fog can occur at lower altitudes in the windward slope of mountain, resulting in the lower visibility. The fog is mainly of small-drop spectrum with smaller number-density than that of urban fog, and its drop spectrum has descending trend in the section of smaller diameter. The inverse relationship between fog water content and visibility is the best among several relationships of micro-variables. In addition to micro-physical processes of fog body itself, the motion of irregular climbing and crossing over hillside while the fog body is being transported by the wind are also important reasons for the fluctuation of micro-physical parameters such as fog water content.     

四川不同等级雾的时空分布及其生消时间

利用四川省153个气象观测站点的逐时能见度和相对湿度资料,根据水平能见度将雾分为大雾、浓雾、强浓雾和特强浓雾四个等级,分析了四川不同等级雾的时空分布、持续时间及生消时间,结果表明:四川地区,雾在冬季最多,夏季最少,特强浓雾在4~9月比较罕见;各等级雾均在后半夜到早上（03~09时）最为频发,午后到晚上最少,强浓雾和特强浓雾几乎不会在午后到晚上（13~20时）发生;四川盆地是雾的多发区,川西高原和攀西地区雾较少,四川大部地区没有强浓雾和特强浓雾发生;四川大雾和浓雾持续时间短,一般为1~3h;强浓雾和特强浓雾一旦形成,便不容易在短时间内消散;成雾时间主要在夜间到日出前,消雾时间主要在日出后。      

THE IMPACT OF MOUNTAIN TO BASIN WINDS ON THE DIURNAL VARIATION IN FOG OVER THE SICHUAN BASIN, CHINA

There is an increased demand for the accurate prediction of fog events in the Sichuan Basin (SCB) using numerical methods. A dense fog event that occurred over the SCB on 22 December 2016 was investigated. The results show that this dense fog event was influenced by the southwest of a low pressure with a weak horizontal pressure gradient and high relative humidity. This fog event showed typical diurnal variations. The fog began to form at 1800 UTC on 21 December 2016 (0200 local standard time on 22 December 2016) and dissipated at 0600 UTC on 22 December 2016 (1400 local standard time on 22 December 2016). The Weather Research and Forecasting model was able to partially reproduce the main features of this fog event and the diurnal variation in the local mountain to basin winds. The simulated horizontal visibility and liquid water content were used to characterize the fog. The mountain to basin winds had an important role in the diurnal variation of the fog event. The positive feedback mechanism between the fog and mountain to basin winds was good for the formation and maintain of the fog during the night. During the day, the mountain to basin wind displayed a transition from downslope flows to upslope flows. Water vapor evaporated easily from the warm, strong upslope winds, which resulted in the dissipation of fog during the day. The topography surrounding the SCB favored the lifting and condensation of air parcels in the lower troposphere as a result of the low height of the lifting condensation level.