青岛海雾的气候特征和预测研究

使用青岛市气象台近30年(1971-2000年)的气象观测资料,对青岛沿海发生的海雾进行了详细的气候统计和分析,揭示青岛海雾发生的基本气候特征;同时通过对青岛平流海雾发生时的天气图分析,得出入海高压的后部型和低压或倒槽的前部型及均压场型这三类地面天气形势场最容易导致青岛平流海雾的出现;最后根据平流海雾发生的特征,用逐步回归方法对平流海雾的预报因子进行了筛选,在此基础上,利用SVM(Support Vector Machines)的分类方法对青岛雾季发生的平流冷却海雾的预测进行了研究,预测结果表明了SVM方法对青岛雾季发生的平流冷却海雾有着较好的业务预报效果,为青岛海雾的预报提供了1种新的途径.     

青岛海雾的自适应神经模糊推理系统建模

基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS),通过对历史观测资料的训练和规则提取,建立了青岛海雾(能见度)与该站及其上游测站的风向、风速、湿度等要素的逻辑映射关系和模糊推理模型,进而能够较为客观、定量地描述和诊断青岛海雾的发生发展,对改进和提高青岛海雾预报有一定的参考应用意义。     

理事介绍(一)

并传才原青岛气象台台长和气象局副局长，高级工程师。一直从事天气分析、预报、科研及管理工作，是山东省科委气象专业组组员，曾在全省天气预报员业务考试中获第一名。是全面系统总结山东省天气预报经验和成果技术手册《山东天气分析与预报》的主要编写者。先后发表“青岛近百年气候变化趋势的初步分析”“山东地区大风的气候特征”“青岛近海海雾的初步分析”等论文数拾篇，翻译出版了友田好文等（日）著《海洋》一书。理事介绍(一)     

试用隶属度与贴近度作海雾长期预报

青岛近海海雾多发生在4—7月份,是沿海灾害性天气之一。它对渔业生产、航海运输和国防建设影响很大。因此作好4—7月份海雾的长期预报有十分重要的意义。由于海雾的多寡和前期因子之间是一种模糊关系,因此,本文采用模糊集理论中的隶属函数和贴近度试作青岛近海海雾的长期预报。首先,对已选好的4个预报因子分别建立对4—7     

试用隶属度与贴近度作海雾长期预报

青岛近海海雾多发生在4-7月份，是沿海灾害性天气之一。它对渔业生产、航海运输和国防建设影响很大。因此作好4-7月份海雾的长期预报有十分重要的意义。由于海雾的多寡和前期因子之间是一种模糊关系，     

青岛地区的海雾预报

本文分析了近海表层水温与青岛气温差，分析了青岛的湿度、风场、及影响青岛的暖湿平流、青岛上空的逆温层，建立了预报青岛地区的海雾的预报方法。     

青岛沿海海雾决策树预报模型研究

利用青岛2006—2013年4—8月地面观测资料以及FNL再分析资料,采用分类与回归树(CART)方法建立了青岛沿海海雾决策树预报模型,并根据2014年4—8月海雾预报空报情况,调整了预报模型中部分判别流程及预报指标阈值。2015年5月预报结果表明:修订后的青岛沿海海雾决策树预报模型72 h内海雾预报准确率可达70%—75%左右,表明修订后的海雾决策树预报模型可基本满足常规业务预报需求。青岛沿海海雾决策树预报模型中2 m相对湿度和海表温度最为关键,另外850 h Pa风向在海雾判别中也很重要,而且随着季节的不同判别阈值也明显不同。     

青岛及其近海海雾预报

在根据地面天气图进行天气型划分的基础上,筛选出三个具有物理意义的预报因子,利用0—1权重回归方法分别建立4—7月份青岛及其近海的海雾预报方程,通过检验和试报,认为方程稳定可靠。     

日照市海雾天气的特征分析与预报

文章利用地面及探空气象观测资料、海洋站观测资料、ERA再分析资料,统计了日照市1988—2019年每年4—7月的海雾过程。分析了产生海雾的天气形势及形成机理,提出了影响日照地区海雾天气生成的主要气象要素及其配合效用。结果表明：春夏季节,日照地区处于入海变性高压西部、太平洋副热带高压脊西部或低压前部等几类天气形势控制下时,最易产生平流海雾过程;天气形势控制下的风向与风速、露点温度、气温、海温、层结稳定等水文气象要素在海雾形成过程起到重要作用。在此基础上,利用Fisher二级判别分析方法建立海雾预报的判别方程。通过预报检验发现,文章提供的海雾统计学预报方法具有良好的预报能力,预报准确率在88%～94%之间。可用来进行短期日照市海雾特征预报,为日照的工农业、渔业生产以及海上和陆地交通运输等提供服务。     

海雾中期天气过程分析及预报

海雾是海上的重要危险性天气之一.国内外关于海雾生消机制、气侯特征及短期预报方面研究成果甚多,而中期分析及预报方面的研究甚少,这是海洋气象中值得探索的课题.作者曾分析了黄海北部海区春季海雾过程生消、持续规律,指出海雾与中期环流形势演变及南支槽活动有密切关系.     

基于YOLOv3深度学习的海雾气象条件下海上船只实时检测

海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难，传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题，提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片（海雾、雨）的判别方法，实现图片清晰度分类处理；其次为提高海雾气象条件下海上船只的实时检测精度，消除海雾遮挡对目标识别的影响，运用暗通道先验去雾方法对含有海雾的图像实行去雾；最后基于YOLOv3深度学习算法对精细处理后的图像进行船只实时检测。实验结果表明该方法能够在海雾气象条件下高效、准确地检测到船只，对海上复杂环境条件下的船只实时检测研究具有一定的理论指导意义。     

基于机器学习的青岛市区近岸海雾集成预报方法

利用2014—2017年青岛小麦岛海洋站观测资料,采用机器学习方法建立了青岛市区近岸海雾集成预报模型,通过主成分分析方法对预报因子进行了优选。结果表明:采用能见度、风向、风速、气压、露点、气温、海温、气温露点差、气海温差、相对湿度、云量、气温24h变温12个预报因子建立的海雾集成预报模型,对2018年海雾预报的TS评分约为0.64,海雾预报正确率约为0.783,具有较好的预报能力,为海雾预报提供了新的方法。     

青岛地区夏季降水特征分析

本文通过对1977～1999年青岛市夏季降水资料的统计，并对降雨量较大的过程进行分析，总结出降雨量较大的几个时间段内，引起强降水的主要天气形势。对夏季暴雨的预报很有帮助，对预报员的工作有一定的参考价值。     

气象条件对滨海旅游经济产出的弹性影响——以青岛为例

从计量经济学的角度,采用柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas,C-D)生产函数模型,分析了不同气象变量对青岛地区滨海旅游的经济产出弹性影响。结果表明:滨海旅游经济产出与高温日数在1%水平下显著正相关,与降水日数、大雾日数、雷暴日数和大风日数均在1%水平下显著负相关;降水、雷暴、高温和大雾天气是影响经济产出的高敏感性因子,在每提高1%水平的情况下,其弹性影响分别达到-0.679%、-0.507%、0.311%和-0.288%;21世纪以来,青岛地区降水和雷暴天气呈减少的趋势,高温天气则呈增多的趋势,均有利于滨海旅游产值的增加。     

青岛地区海雾分布及大气边界层条件分析

青岛地区海雾多发,观测表明海雾对沿海地区影响范围不尽相同,特别是海雾影响内陆的机理尚缺乏研究。本文利用观测资料及数值模式统计了青岛地区4月-7月海雾分布特征,并对不同影响范围海雾典型个例进行对比分析,结果表明:海雾发生日数自沿海向内陆递减。胶州湾沿岸雾日数比黄海沿岸明显减少,胶州湾东北部的雾日数要少于胶州湾西北部。海雾多发生于高空形势稳定,低层偏南流场的天气条件下。大气边界层内逆温层的的范围大致影响着海雾的分布。只影响沿海的海雾,地面为偏南风,风速在3~8 m/s之间,内陆风力减弱不明显。500 m以下大气边界层内风速切变大。湍流作用使海雾向内陆推进过程中倾斜抬升为低云,地面雾区减弱。能够影响内陆地区的海雾,多出现在地面风力较弱的情况之下,大部分在1~3 m/s之间。500 m以下大气边界层内风速切变小,大气边界层内湍流强度不强,使沿海到内陆的逆温层能够始终维持,沿海海雾在弱南风影响下延伸影响内陆地区。     

1997年日本短期降水数值预报效果的检验

对1997年青岛市降水分布进行了初步统计,并对日本数值预报产品在青岛市天气预报中的应用效果进行了检验分析。结果显示,晴雨和小雨预报在青岛市的短期降水预报中有较好的参考价值。     

青岛海雾雾滴谱与含水量观测与分析

１９９３年６、７月间，我们在青岛小麦岛岸边用“三用滴谱仪”进行海雾滴谱和含水量观测，共取得９个滴谱资料和１８个含水量资料，同时记录了能见距离和风速、风向等。由分析得到青岛海雾的微物理特性和雾含水量，雾气的消光系数与能见距离的简单线性关系。能见距离的观测值与分析计算值在含水量从０．２－０．００２ｇ／ｍ＾３范围内的一致性很好。     

青岛冬暖的气象水文学解读及成因分析

根据收集到的气象、水文资料,通过比较分析进行了青岛冬暖的气象水文学解读,研究表明,青岛冬季比周围的内陆城市温暖,也比周围的沿海城市温暖,其温暖区在沿海南界的范围为日照（石臼所）附近;青岛冬暖表现为在降温后回温更快且升温更高,在周平均尺度上就可以体现出冬暖的特征。青岛冬暖的形成原因是其特定的地理位置和相应的气象水文因子综合而成的,青岛受海水的包绕比较充分,冬季盛行的NW—N向风在造成青岛寒冷的同时也造成青岛周边城市的寒冷,对青岛冬暖有反向衬托作用,也间接导致黄海暖流向青岛近海的补偿性抵近,从而成为青岛冬暖最重要的水动力因子。