广州白云机场一次低云低能见度天气过程的成因

利用常规资料分析2006年3月6日发生在广州白云机场的一次低云低能见度(vis)天气过程,发现天气的形成和发展与降水活动以及相关联的大气稳定度、逆温层等因素有密切关系。对流层中低层的大气不稳定造成降水,为下层的低云和低vis的形成和维持提供了充足的水汽来源,而近地面层湍流和逆温推动了低云和低vis的形成和发展。通过分析静止卫星TBB资料以及地面自动站资料,得到监测天气变化的方法。     

海口美兰机场低云低能见度特征分析

利用海口美兰机场1999年-2010低云低能见度观测资料,依据对飞行的影响程度对低云、能见度进行分型.研究各型低云低能见度的季节变化特征.指出:春季的低云、低能见度主要出现在早晨,00-02U1℃时频率较高,白天减少且变化较为平稳;夏季的低云、低能见度相对春季明显减少,且变化不稳定;秋季的低云、低能见度频率较夏季略有偏...     

长水机场低云低能见度天气过程714KaDP型云雾雷达释用

714KaDP型云雾雷达具备30km内的低云和雾监测和预警能力,是专门针对影响机场运行的低云低能见度(两低)天气研制的国内首部毫米波脉冲多普勒雷达。昆明长水机场的试验验证表明,通过提供的云雾基本产品和二次产品,实现了机场两低天气生消演变的有效探测,显著提升了对严重影响空管正常运行的两低天气的监测预警能力。雷达探测发现,714KaDP型云雾雷达对机场及周边低云和雾的生消、演变、移动有着非常敏锐的捕捉能力,特别适合具有明显平流特征的低云和雾(锋面雾、低云平流、辐射雾平流等)的监测和预警,本文介绍了雷达特性、安装位置以及对锋面雾、平流低云和辐射平流混合雾过程的雷达产品分析方法,为提前预警、实时跟踪和云消雾散二次放行决策提供支撑提供了参考。     

白云机场低云低能见度天气的几个影响因子

本文对广州白云机场出现的一次低云、低能见度天气过程进行分析，表明静止锋的坡度决定不稳定能量的释放形式，西南气流的建立和破坏决定阴雨天气过程的开始和结束，300米高空风的风向与能见度和低云的变化密切相关，是预报的着眼点。     

广州白云机场低能见度客观预报方法试验

利用全球预报系统(GFS)模式数据与广州白云机场自动气象观测系统(AWOS)自动观测数据,建立了白云机场能见度的多元逐步回归和BP神经网络逐3 h的客观预报模型,并对白云机场2015年一次低能见度天气过程进行预报分析。结果表明,在白云机场能见度下降并到达2 km的天气过程中,两种预报模型均能提前24 h预报出来;对于白云机场大雾天气的预报,两种预报模型可提前12 h预报出来,其中BP神经网络预报与实况相比,预报大雾出现时间与实际时间仅相差1个时次(3 h),大雾消失时间一致,最低能见度相差261 m,而多元逐步回归方法对大雾的预报空报较低,因此结合两种模型的预报有利于提高白云机场大雾预报的准确率。     

双流机场一次低能见度天气过程分析

利用机场常规观测资料(METAR报文)、ERA-Interim(1°×1°)再分析资料和温江气象站一日两次的探空资料,对2016年12月7~8日双流机场一次持续性低能见度天气过程进行了研究分析。结果表明:500hPa环流背景与此次低能见度天气过程的变化密切相关;逆温层高度及厚度的变化对整个演变过程起主导作用,同时逆温层的长期存在直接导致此次天气过程持续时间较长;晴朗的夜空、逆温层、地面冷却辐射、水汽饱和以及近地面的微风状况,共同作用致使生成辐射雾导致7日15时能见度急剧下降;整个过程地面风场处于微风条件且气压逐渐降低,两者对能见度的变化未起到决定性的作用。     

呼伦贝尔市大气能见度影响因子及一次低能见度个例分析

为探寻呼伦贝尔市大气能见度、低能见度特征及其影响因子,揭示"冰晶雾"天气成因,利用呼伦贝尔市大气能见度资料及地面气象要素资料对4个代表站的能见度进行统计分析,并对一次典型低能见度事件进行分析,结果表明:(1)整个地区大气能见度的气候特征在空间分布及时间演变上均存在较大的不一致性,牧区能见度优于农区;(2)大气能见度与相对湿度和气压呈负相关,与气温和风速以正相关为主;(3)大气低能见度出现的集中时段是冬季,伴随最多的天气现象为结冰、积雪和霜;(4)2 m温度低于零下36℃,对于浓雾的产生具有指示意义。     

郑州机场低能见度天气特征分析

利用１９８６－１９９５年郑州机场的气象资料,分析了低能见度的天气特征及成因。     

咸阳机场两次能见度突变天气的对比分析

对咸阳机场的两次能见度突然转差的天气进行分析比较，探讨该类形势下大雾的成因及周边地理环境对成雾的影响，并对此类天气的预报思路提出几点建议。     

西安市低能见度特征分析

利用西安市7个县市23a的低能见度资料,统计分析西安市水平能见度小于1km(低能见度)时空分布的气候特征以及23a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。

     

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。     

河北省低能见度事件特征分析

利用1981—2010年河北省99个地面气象站资料,分析河北省低能见度事件变化特征,为河北环境保护及综合治理提供参考。结果表明:低能见度事件地理分布呈北少南多特点,冀北高原少,太行山东麓、燕山南部地区多,低能见度出现频次排在前6位的站点都集中在太行山东麓;20世纪80年代低能见度频次相对较少,90年代迅速增长,2000年后随着对环境保护的重视,低能见度出现频次有所下降;12和1月低能见度出现频次明显偏多,占全年总频次的37.9%,5和6月低能见度出现频次较少,约占全年的5%,季节变化明显;低能见度变化增加趋势的站点主要分布在太行山东部和唐山、张家口东南部,经济工业相对比较发达且交通便利地区,呈现减少变化趋势的站点主要分布在冀北高原、衡水经济工业相对滞后地区,秦皇岛、沧州沿海一带也呈减少趋势;相对湿度与能见度有显著的负相关,小于2km的低能见度主要出现在相对湿度>80%的天气,5 km以上的低能见度主要出现在相对湿度<60%的天气条件下。     

上海地区低能见度特征分析

利用上海机场气象观测资料以及同时段的探空资料、大气污染资料,分析了上海地区低能见度的季节和日变化特征,以及影响低能见度的天气因子和大气污染浓度,结果表明:低能见度在12月出现次数最多,其次是1月、11月,6-9月出现最少;05:00-08:00出现频率最高,维持时间在1-5 h内的累积频率达到84.4%.降水、雾、霾等是造成低能见度的天气因子.低能见度日空气污染比较严重.冬季大气边界层稳定比例较高、多层逆温频繁发生、混合层高度低,是上海地区低能见度发生频率较高的主要原因.     

低能见度新等级划分标准的确定

随着公路交通和航运的快速发展,气象部门原有的低能见度划分标准已不能满足需求.在对各行各业广泛调查的基础上,提出了对现有能见度观测规范进行修改的建议,力求满足新的社会需求.     

天津一次持续低能见度事件的影响因素分析

2009年1月天津发生了一次持续低能见度事件,从气象条件、污染演化过程和气流后向轨迹等方面分析该次事件是由以细粒子为主的灰霾天气所引起。分析表明,细粒子质量浓度是影响大气能见度的主要因素;细粒子在可吸人颗粒物中的富集,是造成持续性污染和能见度连续下降的主要原因;西南暖湿气流控制下的静稳天气有利于污染物聚集,而以大风降温为标志的冷锋过境是细粒子清除的重要机制;能见度的周期性变化主要依赖于细粒子的富集和污染物的快速清除,并且这一过程受到周期性天气系统的影响。     

利用多源数据对2019年2月贵阳机场准静止锋低云天气诊断分析

利用多源数据对贵阳机场2019年2月发生的昆明准静止锋低云天气进行诊断分析。结果表明：当贵阳机场发生低云天气时,昆明准静止锋位于24°~27.5°N、104.5°~109°E;850 hPa及以下的偏南气流为准静止锋背景下贵阳机场低云天气的发生提供了主要水汽来源,越接近地面,水汽来源越趋向于西太平洋;贵阳机场低云天气发生时,准静止锋具有浅薄冷空气层的特点,冷空气层平均厚度为390 m,最厚780 m,最浅时仅有120 m。低云天气发生时,贵州中部一线多有地面辐合线出现,可分为三类：当准静止锋位于贵州西部或云南东部时,需要重点关注偏北风与东南风之间的辐合;当准静止锋东退时,近地面偏南气流大范围进入贵州中南部区域,并与偏北气流在贵州中部一线形成辐合;当准静止锋处于锋生时,较强的冷空气南下与昆明热低压前沿的偏南气流在贵州中部形成对峙,产生辐合线。     

洛阳市低能见度特征分析

统计分析了洛阳地区水平能见度<1000 m(低能见度)的时空分布气候特征,讨论了地形地貌、沙尘天气、雾等因素对洛阳地区低能见度的影响,得出影响洛阳地区低能见度的主要天气现象是雾的结论.     

内蒙古典型草原区低能见度天气大气能见度微观影响因子分析

对2010年1月到2015年12月锡林浩特地区低能见度天气条件下(能见度10km)气溶胶的光学特性观测资料进行计算,分析大气能见度微观影响因子。结果显示,近年来内蒙古典型草原区低能见度天气条件下,主要污染物是PM10,气溶胶散射是最主要的影响大气能见度的微观因子(对能见度衰减贡献比例为75.19%),水汽对大气能见度影响非常明显(对能见度衰减贡献比例为21.55%)。     

沈阳两次降水过程中能见度的变化特征

利用2011年7月29-31日,8月27-29日沈阳大气成分观测站的能见度资料,统计分析了能见度与降水强度、PM₁₀、PM _2.5、PM _1.0质量浓度、风速、相对湿度等气象要素的相关性。结果表明: 7月29-31日降水过程特点为个别时间内降水量较大,8月27-29日降水过程特点为持续几个小时都有较大降水量;7月29-31日和8月27-29日降水过程中,初期降水对PM的湿清除效果较好,后期随着降水强度的增加,能见度有所降低;7月29日0时-31日23时期间内,PM质量浓度在降水过程中出现5 μg•m^-3左右的低值是因为降水和较大风速的双重作用,而8月27日0时-29日23时期间内的降水过程中,风速较稳定,PM质量浓度的改变量相对较小;7月29日-31日和8月27日-29日降水过程中,平均风速与PM₁₀、PM _2.5、PM _1.0的变化趋势均呈反相关,较高的相对湿度有利于PM质量浓度的上升;7月29-31日和8月27-29日降水过程中,能见度与PM _2.5/PM₁₀、PM _1.0/PM₁₀的比值变化趋势均呈明显的反相关。随着颗粒物粒径的减小,其与能见度的相关性逐渐增加。     

南京禄口机场低能见度天气统计分析及判断模型

基于2014—2019年基于南京禄口机场能见度观测资料,统计分析了机场低能见度天气,发现低能见度天气大多发生在11月至次年1月04—07时(北京时)。通过分析雨强—能见度数据发现降水强度和能见度呈幂函数关系,建立了降水时段基于降水强度的能见度拟合模型。通过K-means聚类中心分析,发现无降水时能见度和风速以及温度的关系为正相关,和相对湿度以及修正海压的关系为负相关。最后使用随机森林算法建立低能见度天气等级判断模型,对比发现随机森林在准确度和计算效率方面较其他模型均有一定优势。