华北区域性低能见度天气的自动识别及预报

利用2002~2011年的能见度观测资料以及NCEP格点资料,采用天气学方法研究了华北地区的低能见度天气过程。结果表明:造成研究区域低能见度的500 h Pa天气形势可分为3种类型:2槽1脊型、低槽型、纬向气流型;用特征物理量作为这3种天气型的入型判据,建立了华北区域性低能见度天气的自动识别系统;并在此基础上,利用K指数、露点温度差以及500 h Pa和850 h Pa的假相当位温差等天气诊断物理量,进行第二次判别,进一步消空,最后制作低能见度天气预报。利用以上建立的预报方案,对2002~2011年进行冬半年逐日回代检验,预报准确率达到了78%左右;对2012年的试预报结果为:出现3 d区域性低能见度天气过程完全报对,试验结果表明预报方法达到了较好的效果。     

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。     

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%)。     

连霍高速公路陕西段低能见度特征及影响因素

为了提升高速公路沿线低能见度预报预警能力，本文利用连霍高速公路陕西段沿线10个交通气象观测站逐时观测资料和欧洲中期数值预报中心ERA5逐小时再分析数据，分析公路沿线低能见度分布特征，探究低能见度与其他气象要素的关系。结果表明：1月是连霍高速公路陕西段沿线低能见度天气高发月份，而2月低能见度天气最少；一日中00:00—10:00(北京时，下同)低能见度出现次数最多，其中0～50 m的低能见度主要出现在05:00—06:00；低能见度持续时间较短，多在2 h以内，最长持续17 h。兴平到常兴段、陈仓段低能见度天气较多，是日常交通气象服务需要重点关注的路段。低能见度与各气象要素的关系分析发现，0～5℃的气温、90%以上的相对湿度、1.0 m·s^-1以下的风速且处于东北风至东风条件下低能见度出现次数最多。夏季和冬季低能见度多与降水天气有关，低能见度通常出现在降水过程中或过程后，这种低能见度天气均在天气系统影响时出现，较辐射降温引起的低能见度持续时间更长、范围更广。各季节低能见度形成时的相对湿度不尽相同，冬、夏、秋季低能见度天气的相对湿度较高，而春季低能见度天气的相对湿度较...     

山西、京津地区低能见度预报指标及其产生背景分析

本文根据1995年至2002年天气史料记载，得出每年11月中旬至12月中旬是山西、京津地区由于雾导致低能见度多发时间。从产生低能见度的各种因子变化规律入手，讨论了它们形成时的日变化规律，气压场、湿度及流场特征，为初冬山西、京津地区低能见度天气的变化规律及其预报工作提供了一些有参考价值的依据。     

沈阳桃仙机场一次低能见度的天气分析

对1996年12月14日桃仙机场出现的一次全天雾影响的低能见度天气进行分析，为复杂天气情况下的低能见度预报和飞行保障寻找出一些线索。     

华南春季一次锋面大雾的边界层特征

低能见度天气是影响飞行正常的主要天气。春季华南地区由锋面引起的大雾(能见度<1000ｍ)是造成低能见度天气的主要原因之一。本文对白云机场1999年3月24和25日两天的锋面大雾天气过程进行分析,得出华南锋面大雾大气边界层的一些特征。1　锋面大雾的产生和天气形势1.1　锋?..     

基于AWOS数据的南京禄口机场低能见度特征统计研究

利用南京禄口机场2011 2016年分钟级地面观测数据对禄口机场低能见度现象进行分析,统计低能见度天气发生的时间分布特征;分析其他气象要素与能见度的关系,归纳低能见度天气下各气象要素的阈值,建立低能见度天气的预警指标。结果发现,禄口机场发生低于2 000 m能见度现象时,逐月平均相对湿度均超过90%,表明禄口机场低能见度主要是由雾造成的。禄口机场能见度表现出明显的季节、次季节变化特征,呈现双峰双谷结构,4月及7、8月为两个峰值,6月及12月和次年1月为两个谷值。这种特征的形成与近地层大气的温度、湿度、层结有密切关系。能见度分布具有较为明显的日变化特征,凌晨至早晨能见度最低,午后能见度达到最高,秋季能见度的日变化幅度较大,冬季低能见度可能出现的时间分布范围广。通过分析发现能见度与气象要素之间的关系复杂,并不呈现某种线性关系。分析不同等级低能见度天气对应的气温、温度露点差、水平风速范围,发现气温在不同月份有较大差异,温度露点差及水平风速的范围较稳定。     

2013年1月安徽持续性霾天气成因分析

2013年1月安徽霾天气具有范围广、持续时间长、能见度低等特点。利用合肥、安庆、阜阳2009~2013年1月地面常规资料、高分辨率探空资料,结合轨迹分析和聚类分析,讨论了2013年1月安徽霾天气频发的原因。结果表明:低风速、高湿度不能解释2013年1月霾天气增多、增强的现象。大气层结稳定、接地逆温偏多、偏厚,可部分解释这次霾天气增多现象。边界层中上部输送条件的变化也不能解释2013年1月霾天气增多现象,但近地层输送条件的变化能较好地解释2013年1月霾天气增多现象,如偏东北来向的轨迹组对应着最低的能见度,且2013年1月各地最低能见度对应的轨迹组所占比例(或与次低能见度的轨迹组所占比例之和)在历年中最高。因此,大气层结稳定、近地层偏东北来向气团较多是2013年1月安徽各地能见度偏低、霾天气偏多的主要原因。     

成都市民航气象行业标准下的低能见度时空分布特征研究

本文采用1980~2010年成都市14个站31年能见度资料,对于民航气象行业标准下的低能见度时空分布进行了统计分析。结果表明:对飞行有影响的低能见度(<600m)浓雾天气早上最易出现在成都市南部、西南部及东部,且该区域部分站点浓雾较难消散,其中新津县和蒲江县夜间开始就易出浓雾天气。西北部早上不易出现浓雾天气,但位于该区域的郫县早上和都江堰下午至夜间相对易出能见度在600~1000m的雾。1980~2010年期间,成都市多数站点年浓雾天数呈下降趋势,只有新津站随时间逐年上升。出现其它级别低能见度的天数年变化多为波动形式。      

2020年1-2月广东省天气气候特点及其影响评述

2020年1-2月,广东省气温偏高、降水偏多、日照偏多,有2次降水过程、5次冷空气过程,低能见度天气频繁,2月强对流开始出现。冷空气、低能见度天气对交通运输、民生等造成较大影响,但元旦和春节期间天气较好,带旺了周边旅游。     

洛阳机场大雾天气分析

分析洛阳机场1994年1月～1998年12月水平能见度＜1.0 km的天气发现,98%的低能见度天气是雾造成的.在此基础上,探讨了洛阳机场出现的雾的种类及其影响程度和变化规律.     

基于地基微波辐射计观测的东营地区低能见度天气指示性分析

针对东营市2016—2017 年出现的27 个低能见度天气过程,利用 MP -3000A 型地基微波辐射计二级数据,计算过程影响期间逐10 min 的逆温层温差、逆温层厚度和低层相对湿度等物理量。 结合空气质量和能见度变化情况,按照雾和霾、雾、降水三类天气对 27 次过程进行分类研究,总结地基微波辐射计观测的温湿度量对低能见度天气的指示意义和参考指标。结果表明:(1)雾和霾共同影响导致的低能见度天气出现在冬半年,PM2. 5浓度越大通常对应的能见度越低;逆温层温差和逆温层厚度与能见度的相关系数分别为-0. 39 和-0. 45,逆温层温差增大指示能见度降低,逆温层厚度减小指示能见度升高。低层相对湿度在 90%以上时,能见度受雾影响通常小于 2 km;低层相对湿度在80%以下时,能见度受霾影响仍然维持在5 km 以下。(2)雾影响导致的低能见度天气多出现在冬半年,与 PM2. 5浓度无关;逆温层温差和逆温层厚度与能见度的相关系数分别为-0. 54和-0. 45。在逆温层生成和破坏阶段,逆温层温差变化幅度大,对能见度的指示性更强,而逆温层厚度变化幅度相对较小,多维持在 300 ~ 400 m 之间。低层相对湿度 90%以上时能见度通常小于5 km,当低层湿层消失后能见度升高至 5 km 以上。(3)降水影响导致的低能见度天气出现在夏季,多伴随短时强降水出现,强降水时段逆温层温差达到8 ℃ 以上,逆温层厚度为 500 m;强降水结束后,逆温消失,能见度转好。     

洛阳机场大雾天气分析

分析洛阳机场1994年1月－1998年12月水平能见度＜1．0km的天气发现，98％的低能见度天气是雾造成的。在此基础上，探讨了洛阳机场出现的雾的种类及影响程度和变化规律。     

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.     

华南低能见度天气特征及客观预报研究

利用2000—2016年华南219个县级气象观测站的地面、高空气象观测资料以及对应站点的再分析资料,统计发生低能见度天气的天气形势和特征,归纳低能见度天气的预报指标。将与能见度以及能见度变化相关的气象要素输入神经网络进行训练,利用EC集合预报数据集获得能见度集合预报结果,通过对其离散度的统计分析以及经验公式最终获得具有泛用性、可靠性的神经网络模型的参数集。通过输入EC确定场数据,获得华南219县级站长时效精细化能见度预报结果,2017年上半年的能见度预报试验显示,模型预报结果的误差与TS评分均优于CUACE模式能见度预报。     

天津地区大气能见度变化特征及影响因子

基于能见度资料等级分析法、Ridit 方法、“非常好”能见度及“较差”能见度出现频率分析法,分析了天津西青、塘沽两个气象观测站2000—2010年大气能见度变化趋势及低能见度天气特征,研究了影响大气能见度的主要因子。结果表明：11年间,两站能见度超过40 km的情况均未出现,西青站2~9 km能见度出现频率逐年上升,塘沽站从2006年开始20~39 km能见度出现频率呈明显下降趋势;西青站从2006年开始,Ridit 中值降至0.5以下,塘沽站Ridit 中值呈波动式下降趋势,2006年Ridit 中值最小（为0.43）;两站“非常好”能见度出现频率呈逐渐下降趋势,“较差”能见度出现频率呈上升趋势;秋冬两季是西青、塘沽站低能见度天气的多发季,常伴有高湿度、低风速,两站的盛行风向存在差异;相对湿度与能见度呈负相关,风速与能见度呈正相关,与能见度波动式下降的趋势相反,能源消耗总量为逐年增加趋势。     

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 <10 0 0m(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。     

新津机场全天雾日的统计与分析

就新津机场全天低能见度天气进行统计和分析,指出全天低能见度发生次数随时间呈周期性波动上升趋势.出现全天低能度最多的月份是12月.讨论了易发生全天低能见度的天气形势.     

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。