辽宁沿海高速公路浓雾气候特征及气象影响因子

利用2005—2018年辽宁沿海高速公路沿线气象站点观测资料和NCEP再分析资料,对辽宁沿海高速公路浓雾气候特征及其与各相关气象要素的关系进行分析,并探讨了利于浓雾发生的环流特征和影响因子。结果表明：辽宁沿海高速公路年均浓雾日数由西至东呈现高—低—高的分布特点,同时,辽东沿海高速公路沿线各站年均浓雾日数差异较小,且存在明显的自东向西的下降趋势;辽西沿线高速公路各站差异最大,受到局地的影响最强。沿海高速公路年均浓雾日数具有明显的月变化与季节变化特征,全年有两个浓雾出现的集中时段,分别为2—3月和10—11月;秋季浓雾日数占全年的比率最高。秋季沿海高速公路浓雾以0—200 m的强浓雾为主;温度为10—15℃,相对湿度大于98%,风速为0—3 m·s^-1,风向为偏东北风时,浓雾出现的概率最大。辽宁秋季沿海地区受副热带高压影响较小,受东亚大槽等中高纬度纬向环流和极涡的影响较大,纬向环流和极涡越强（弱）,辽宁沿海地区浓雾日数越多（少）;辽宁沿海地区浓雾的水汽一部分来源于辽宁东部山区,一部分来源于渤海、黄海北部。辽宁沿海地区秋季浓雾并非以海雾为主,而以辐射雾、锋面雾居多,同时辽东沿海地区有来自辽东山区的平流雾。     

福建近44年雾日趋势变化特征及可能影响因素

应用1961—2004年福建省50个气象站逐月大雾及浓雾日数资料, 分析了全省大雾日数及浓雾日数的年、季分布特点、长期变化趋势、年代际变化特征以及可能的影响因素。结果表明:全省年、季雾日数分布均表现为中部及三明西部的多雾区, 沿海及南部地区的少雾区, 而多雾区中浓雾所占的比率达30%以上; 全省年、季大雾日数大部分地区表现为明显的减少趋势, 仅在龙岩西部呈增加趋势, 而浓雾的减少趋势不如大雾; 年、季雾日数具有明显的年代际变化特征, 年、季雾日数在20世纪80年代中期左右转为明显偏少期, 之前则为明显的偏多期。文中还重点分析了6个代表站大雾与浓雾的趋势与月际分布特征。进一步研究指出, 年雾日数与年平均气温有较好的负相关关系, 而与年平均相对湿度有很好的正相关关系, 同时与森林覆盖率的变化有一定关系。     

中国不同等级雾日的气候特征

 利用1961-2005年中国300个台站的逐日雾资料及能见度资料,分析了不同等级雾的时空分布及基本气候特征、雾生时间和持续时间的年代际变化。结果表明：雾的空间分布范围随着能见度的降低而减小;随时间的变化多呈减少趋势,但沿长江及东部沿海的重浓雾日在20世纪70年代发生突变,雾日增多;内陆、南部沿海雾生时间多在清晨06:00-08:00,东部及沿海多发生在夜间20:00-21:00;雾生频次经历少-多-少的年代际变化,90年代后频次减少,个别区域雾生时间随着年代的延伸而推后;大部分地区雾的持续时间在3 h内,12 h以上的雾区多集中在沿海、华北和陇东-山西地区,沿海、四川盆地、云贵地区90年代12 h以上雾的发生频次最高。     

中国不同等级雾日的气候特征

利用1961-2005年中国300个台站的逐日雾资料及能见度资料,分析了不同等级雾的时空分布及基本气候特征、雾生时间和持续时间的年代际变化。结果表明：雾的空间分布范围随着能见度的降低而减小;随时间的变化多呈减少趋势,但沿长江及东部沿海的重浓雾日在20世纪70年代发生突变,雾日增多;内陆、南部沿海雾生时间多在清晨06:00-08:00,东部及沿海多发生在夜间20:00-21:00;雾生频次经历少-多-少的年代际变化,90年代后频次减少,个别区域雾生时间随着年代的延伸而推后;大部分地区雾的持续时间在3 h内,12 h以上的雾区多集中在沿海、华北和陇东-山西地区,沿海、四川盆地、云贵地区90年代12 h以上雾的发生频次最高。     

黑龙江省北部山区浓雾产生的气象条件

利用2000-2014年常规观测资料和NECP/NCAR再分析资料对黑龙江省北部山区的漠河、塔河、新林、加格达奇和伊春等5个代表站浓雾发生的气候特点和产生条件进行统计分析,利用天气学原理对环境条件与浓雾生消的关系进行讨论,利用条件迭代法对2014年5-10月08时伊春站的浓雾过程进行预报,并进行相关的预报检验。结果表明,黑龙江省北部山区的浓雾多发生在5-10月,北部山区东南部的浓雾发生日数有逐年上升的趋势,西北部有下降趋势;除形势稳定有利于浓雾发生外,一定程度弱的上升运动也有利于浓雾的出现。     

我国大陆地区浓雾发生频数的时空分布研究

利用中国137个站点1956～2001年46年的浓雾发生频数资料,结合地理信息系统分析作图软件,统计和分析了我国浓雾频数的多年空间分布、年代际变化及各区域浓雾频数变化特征,并作出了雾频数与时间序列相关图.结果表明:我国浓雾频数最多的区域集中在东南沿海、四川盆地等,而浓雾频数最少的区域集中在西北、青藏高原及内蒙;我国浓雾频数从1956年开始基本呈现"两头波谷中间波峰"的时间变化趋势;全国大部分地区雾频数与时间序列的相关系数绝对值小于0.3,且相关系数为负的地区明显多于为正的地区,除了华北平原雾频数整体上增加外,其它地区基本上呈减少趋势或者变化不大.     

石家庄地区大风日数气候变化特征

以1972-2009年石家庄地区17个地面观测站大风资料为依据,运用线性倾向估计、Morlet小波分析、Mann-Kendall突变检验等方法对石家庄地区及5个代表站大风日数时空特征进行分析。结果表明：石家庄地区年平均大风日数空间上呈“几”字形分布;5个代表站大风日数气候特征一致：春天多,秋天少。石家庄市的大风日变化显著,白天出现大风的机率明显高于夜间,尤其是10-16时出现最多,占总次数的45.8%。石家庄地区及5个代表站均表现为20世纪70年代大风日数最多,近38 a来大风日数均呈线性减少趋势;同一年代不同区域的大风日数年代平均值存在明显差异。石家庄地区及5个代表站大风日数的周期性特征显著,各站的长、短周期内均处于大风日偏少期;石家庄地区及5个代表站中有4站的年大风日数发生了突变性减少。     

1961-2013年丹寨县暴雨日数气候特征分析

丹寨县位于贵州省第2大暴雨中心区域,对丹寨县暴雨天气的气候特征进行分析,对于预报暴雨天气的发生、决策服务以及防灾减灾都具有重要意义.利用丹寨县1961-2013年的暴雨资料,研究了53a来丹寨暴雨的气候变化特征.结果表明：丹寨年平均暴雨日数为4.17d,年暴雨日数呈减少的趋势,与全省暴雨日数增加趋势不一致,主要是夏季暴雨日数气候变化趋势不明显,而春、秋两季均呈减少趋势.暴雨具有夜间多发性,其中夜间暴雨达到61.1％,夜间和白天累计暴雨为27.1％,白天暴雨为14.0％,白天和夜间均达暴雨量级为2.3％;暴雨季节性发生明显,4月上旬至11月上旬均有暴雨发生,5-7月是暴雨、大暴雨的集中期,6月是旬、月、季暴雨最集中是时段.     

近33a山西不同强度和范围雾日的变化特征及其成因

利用1980~2012年山西108站雾观测资料,研究山西不同范围和不同强度雾日的时空分布及变化趋势,在此基础上基于统计分析方法,分析了风力、降水、平均相对湿度等条件的变化对雾日增减趋势的影响。结果表明:(1)山西不同强度雾日都具有西北向东南递增的空间分布特征,长治、晋城、晋中东山以及忻州东部是山西不同强度雾日的多发区;(2)小范围和区域性的雾一年四季均可出现,大范围的雾则主要出现在秋季和初冬季节。大雾一年四季均可出现,浓雾以上天气有显著的季节性变化,强浓雾和特强浓雾主要出现在9~12月,其中以11月为最多;(3)近33 a间,小范围、区域性以及大范围的雾日分别以1.16 d/10 a、0.76 d/10 a和0.61 d/10 a的速率增多。大雾、浓雾和特强浓雾分别以0.36 d/10 a、0.13 d/10 a和0.23 d/10 a的速率增多,强浓雾则以-0.07 d/10 a的速率减少;(4)风速3 m·s-1时,风日数与雾日数为正相关,风速≥5 m·s-1时,风日数与雾日的增减转为反相关,其中对雾日增减趋势影响最明显的是风速≥12 m·s-1的日数;(5)雾日的空间分布与相对湿度的空间分布呈正相关,与大风日的空间分布呈反相关;(6)区域性和大范围的年降水日和日平均相对湿度≥80%日数的增减对年雾日的增减变化影响最显著。     

1951—2007年辽宁省农业界限温度变化及其成因探讨

对1951-2007年辽宁省稳定通过0℃、10℃积温和持续日数变化进行了分析.结果表明:(1)近57年来辽宁省稳定通过0℃和10℃积温和持续日数呈递增趋势,其中稳定通过10℃积温和持续日数递增趋势更明显;(2)各标准气候期稳定通过0℃和10℃积温变化趋势不同,第1个和第2个30年标准气候期呈现递增趋势较弱,最近30年标准气候期呈显著递增趋势;各标准气候期稳定通过0℃和10℃持续日数均为递增趋势,而且后期递增较前期更为显著;(3)中部和沿海城市稳定通过0℃、10℃积温和持续日数递增趋势强于北部和西部;(4)城市化引起的热岛效应是观测到的稳定通过0℃、10℃积温和持续日数递增的重要原因,而区域气候变暖则进一步加强了递增趋势.     

卫星云图在海岸带大雾天气监测及预警中的应用

利用2005-2010年卫星云图FY-2E、海岸带一海区出现的28次大雾天气资料和2008-2010年海岛站资料,依据大气状态方程、热力学原理,在MICAPS3．0系统下,应用云图与同步探空、地面雾区叠加图、温度场逆温层剖面及TBB值与海面温度比较,估算雾区面积、高度及秋、冬季雾区温度垂直递减率。结果表明：在环渤海地区特定的环流背景下,红外云图和可见光云图监测到的雾区分别在大连、烟台及天津一带由轻雾转为大雾,沿海岸带向北发生发展,雾区垂直厚度为400-600m,递减率为0．02-0．04℃／100m,渤海东西向温度差值为1q℃,南北向为3-5℃;辐射雾对应弱高压均压场,平流雾对应弱低压均压场;低云覆盖雾区浓雾加重,轻雾被低云叠加使得能见度降低;平流雾被锋面抬升后混合到低空水汽输送带之中,对后期降雪（水）具有指示作用。在2009-2010年海区一海岸带大雾天气预报及预警信号升级应用中效益显著,可为海岸带大雾预报因子选取及预报监测业务流程的改进提供参考。     

2015-04-28渤海海雾形成过程中的海气相互作用分析

利用FY和MTSAT卫星资料、ERA Interim再分析资料、黄渤海浮标站资料、黄渤海自动站逐小时观测资料,对发生在2015年4月28—29日的渤海海雾成因进行分析,着重探讨了海雾形成过程中的海气相互作用。结果发现,近海面处大气低层逆温层抬升,大于90%的大湿度区向上、向西扩展,对海雾形成非常有利;海雾生成前、生成发展过程中存在明显的东到东南风,有利于黄海水汽向渤海输送,海面上空有水汽通量大值区由渤海海峡向渤海中部移动,使得渤海上空水汽输送加强,提供了海雾形成所需的水汽;在海雾形成过程中渤海上空气温高于海温,风切变造成的海气界面湍流热交换为大气输送向海洋,使得冷海面上空暖湿空气降温冷却达到饱和形成海雾,是平流冷却雾。      

基于自动站资料的海上风客观预报方法

根据辽宁省沿海自动站资料,采用卡尔曼滤波方法对沈阳区域气象中心MM5中尺度数值预报产品进行解释应用,制作环渤海及邻近海域海面最大风矢量预报的技术方法,对2009年8-12月预报结果进行检验。结果表明：海上最大风矢量预报结果中风速的预报要明显好于风向的预报,其中风向预报最好的海区为黄海北部,准确率为57.3 %;风速预报最好的海区为渤海中部,准确率为64.6 %;风速误差以正误差为主,说明风速的预报值与实况值相比偏大。该方法对于环渤海及邻近海域海上风的预报效果较好,能够比较真实地反映海上风演变过程,具有预报参考价值。     

长江三峡库区大雾的变化特征分析及原因初探

利用近54年三峡库区6个气象站的逐日雾、相对湿度和能见度的历史资料,对1954年以来三峡库区雾的气候变化特征,尤其是近几年三峡水库蓄水以后大雾的变化及其产生变化的可能原因进行了讨论。结果表明:1954～2007年三峡库区雾日数呈弱的增加趋势,而2000年后库区的雾日明显减少。相对湿度与雾日数之间存在显著的正相关关系,而相对湿度与气温呈明显的负相关关系。气温变化影响相对湿度变化,从而影响雾的发生频率是三峡库区雾变化的重要原因。2000年以后,在全球变暖大背景及城市化的共同影响下,三峡库区气温显著升高,相对湿度明显减小,是导致雾日大幅减少的直接影响因素。另外,分析还显示,无论是雾日数还是相对湿度都表现出了明显的年代际振荡特征,2000年后三峡库区相对湿度减小进而雾日减少正是受到了这种年代际背景的影响。就目前的观测表明,三峡水库蓄水的小气候效应影响小或还没有明确显现。     

安徽省区域性强浓雾气候特征及影响因子

根据强浓雾发生的同步性,可将安徽分为5个不同的区域。为了解安徽区域性强浓雾的演变规律及成因,首先利用1980—2019年安徽省68个资料完整的国家级气象观测站08时能见度、相对湿度和天气现象资料,探讨了各区域区域性强浓雾的判定标准,建立各区域40 a的区域性强浓雾日时序资料,分析了区域性强浓雾的年际和年代际变化趋势;然后利用2016—2019年77个国家级气象观测站逐时资料分析了不同区域区域性强浓雾的年变化、日变化及持续时间分布等特征;最后,探讨了冬季区域性强浓雾年际变化的成因。结果表明:（1）1980—2019年,沿淮淮北3个区域区域性强浓雾日数都有先升后降的变化趋势,转折点在2006/2007年;1980—2007年区域性强浓雾日数呈明显的上升趋势,应归因于气溶胶粒子浓度升高。年代际比较,各区域区域性强浓雾日数都是20世纪90年代或21世纪最初10年最多,21世纪第2个10年最少;各区域区域性强浓雾出现日数年际变化大,最少的年份0—1 d,最多年份可超过10 d。（2）2016—2019年,各区域年均区域性强浓雾日数14—17 d,主要集中在仲秋到仲春;持续1 h的强浓雾日占比最高,持续3 h的样本是另一个峰值;淮河以北2个区域年均区域性强浓雾日数最多、且持续时间达到3 h及以上的区域性强浓雾占比最高。（3）淮河以北冬季区域性强浓雾日数与降水日数、降水量、相对湿度和08时气温均呈较为显著的正相关,而与风速和小风日数相关不显著;沿江地区冬季区域性强浓雾日数主要受地面风速影响;而江南冬季强浓雾日数与各地面因子均不存在明显相关。（4）以1月为例,各区域区域性强浓雾日数都与纬向环流指数呈正相关,沿淮淮北3个区域区域性强浓雾日数都与东亚槽位置呈正相关,而与东亚槽强度相关不明显。说明纬向型环流、东亚槽位置偏东有助于安徽沿淮淮北形成强浓雾。进一步分析发现,雾多的1月海平面气压中40°N以北的1030 hPa等值线位置偏东（如在120°E以东）,近地层偏东风较强,地面湿度偏高。      

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。     

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。     

黄渤海一次持续性大雾过程特征和成因分析

利用日本MTSAT1R卫星数据、常规地面和高空观测数据、NCEP FNL客观再分析资料和NEARGOOS（NorthEast Asian Regional Global Ocean Observing System）的海表温度（SST）数据,分析了2010年5月31日至6月5日发生在黄渤海及周边地区的一次持续性海雾天气的形成、维持、消散特征及其物理机制。结果表明：大雾形成前低层水汽非常充沛,入海变性冷高压的稳定维持为这次持续性海雾过程提供了有利的背景条件,海雾在夜间辐射冷却作用下形成;大雾期间黄渤海     

黄、渤海沿海大风变化特征及影响系统

利用1981—2010年黄、渤海沿海44个气象站大风资料,根据中央气象台对近海海区的划分,分析了近30 a黄、渤海近海5海区大风的气候特征,以及通过天气分型对2008—2012年黄、渤海沿海大风的影响系统进行了统计,结果表明:近30 a黄、渤海沿海5海区日最大风速≥6级和≥8级日数呈递减趋势,1980s大风日数较多,各海区≥6级大风在1981年和1987年前后均有两个峰值。≥6级大风日数随季节变化的峰值,渤海海区出现在春季,黄海南部海区是春季、夏季8月和秋季11月,渤海海峡、黄海北部和中部海区则主要是春季和冬季。渤海海区以偏北风和南南西风为主导风向,与其他海区以北或西北风为主的特征明显不同。冷锋是黄、渤海沿海大风最主要的影响系统,其次是气旋型和高低压型大风。另外以850 h Pa温度平流的强度、冷/暖中心的强度、等温线密集带梯度、地面高/低压强度、地面大风前3 h/24 h最强变压中心强度和地面气压梯度等要素为着眼点,对不同类型的大风指标进行了分析。