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泰安山区一次夏季雨雾天气过程特征和气象要素分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用泰安交通气象观测站和单能见度仪资料,结合常规地面观测资料和GFS分析资料,对泰安2011—2014年发生的多次雨雾特征进行综合对比分析,并且针对2011年夏季的一次雨雾过程从天气形势、生消原因、能见度与多种气象要素的相关性进行了深入研究。结果表明:12011—2014年,泰安雨雾天气主要发生在夏季和秋季的夜间到清晨,持续时间在3h以下,最低能见度基本在500m以上;2对110622雨雾过程而言,偏南气流在泰山南麓辐合抬升是降雨形成的重要条件,降雨的蒸发是雨雾形成的根本原因,且降雨量较大,弱降水是雨雾维持的重要条件;3110622雨雾发生期间,相对湿度与能见度反相关性较强,但不随能见度波动而波动;风速很小,基本不超过2m/s;逆温层较低,辐射降温不明显,逆温较弱。 相似文献
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贵州山区短时强降雨对能见度的影响 总被引：1，自引：1，他引：0
利用贵州地区84站近5 a逐小时降水资料和安装在贵州山区高速公路沿线9个自动气象观测站2013年4—10月监测的1 min雨强与1 min能见度资料,分析贵州山区短时强降雨的时空分布特征、统计分析不同类型降雨与能见度的关系及雨强与能见度的阀值。结果表明:贵州山区由于复杂的地形及独特气候背景短时强降雨与能见度的关系与平原地区有很大差异,降雨对能见度的影响,最关键是1 min雨强,同时雨雾、低云等因子也有明显影响;贵州山区降雨与能见度存在雨雾型、对流性降水型及对流性降水转雨雾型3种典型的关系。 相似文献
3.
贵州交通站资料应用于山区高速公路低能见度研究 总被引：6，自引：3，他引：3
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。 相似文献
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大气中各种粒子对大气消光系数和能见度有不同程度影响,除气溶胶粒子外,降水粒子对能见度影响也不可忽视。为了解降水粒子对能见度的影响,确定能见度变化与降水现象之间的关系,该文在分析降水粒子的大小、速度、形状、谱分布、光学特性等特征的基础上,忽略气溶胶粒子的影响,建立基于实测谱分布的降水与能见度的理论模型,讨论不同类型降雨、降雪对大气消光系数和能见度的影响。同时选取Parsivel降水粒子谱仪在南京地区的降雨和降雪观测记录,利用实测数据来对比验证本文所建立的降水-能见度理论模型。结果表明:能见度随着降水强度的增大呈指数降低;受降水粒子特性和天气条件等多种因素影响,能见度与降水强度之间的关系并不是唯一对应的;降雨和降雪对能见度的影响各不相同,相比而言,降雨对能见度的影响比较容易确定,而降雪对能见度的影响比较复杂,主要因为雪花或冰晶的类型复杂多变,对大气消光系数有不同程度的影响。结合理论分析和实测数据对比验证,降水现象对能见度的影响得到了证实。 相似文献
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利用北京市道面自动气象站、国家级自动气象站等多种观测数据分析北京地区2007—2015年能见度及其主要影响因子, 并挑选两次典型低能见度事件过程进行详细分析。从空间分布看, 北京西北地区能见度明显高于中心城区和东南大部地区。从时间分布看, 北京地区平均能见度最大值出现在5月, 最小值出现在7月; 日间的最低值多出现在06:00(北京时, 下同)左右, 冬季略向后推迟; 最高值多出现在16:00前后, 冬季略有提前。整体而言, 2007—2015年北京地区发生低能见度事件的概率为62.14%, 且发生低能见度的事件集中于1~5 km, 霾事件中干霾、湿霾的发生频率分别为86.13%和13.87%。能见度的主要影响因子为相对湿度、风速和PM2.5浓度。其中, 能见度与风速呈正相关, 与相对湿度和PM2.5浓度呈反相关。需要指出的是, 当相对湿度增加至80%, 能见度受PM2.5浓度的影响程度在下降, 而主要受相对湿度的影响。基于所选个例, 当北京地区出现湿霾事件时, 能见度的恶化程度远高于干霾事件, 且PM2.5浓度需比干霾事件时下降得更低才能有效改善能见度。 相似文献
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引入数据关联规则挖掘技术,分析地面观测中不同气象要素之间的相互关系,为不同气象要素观测数据的内部一致性检查提供参考。通过对2013年全年北京南郊试验站地面气象自动观测数据的分析,统计出了强关联规则气象观测要素相应的值域分布区间。分析了相对湿度和风速变化值之间的相关性,得到相对应的变化阈值;通过分析能见度与相对湿度的相关性,发现能见度变化受降水影响较大,因此,统计不同等级降雨强度所对应的能见度区间值,通过分析具体降水过程,揭示能见度与降雨强度随时间的变化关系,结果表明,利用上述相关性对气象要素观测数据进行判定,可以为多种气象观测数据的质量控制提供参考。 相似文献
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利用2005-2010年闽南沿海地区9个气象站(厦门、同安、漳州、东山、漳浦、龙海、诏安、晋江和崇武)的日常观测能见度、相对湿度等气象资料,采用统计方法,探讨了闽南沿海地区低能见度事件的年、季和日变化等变化特征规律.分析发现,闽南沿海地区低能见度事件的年平均能见度一般在6 km左右,且低能见度在霾时总体要好于(轻)雾时;上半年低能见度事件持续时间较长且多发,下半年低能见度事件持续时间短且出现频率低于上半年.通常,08时的能见度最差,14时和20时转好,02时的能见度较08时要好,只有沿海测站东山站和崇武站在冬春季02时能见度较08时差.霾是造成闽南沿海地区出现低能见度事件的主要原因,(轻)雾次之,反映出该地区经济快速发展对能见度的影响. 相似文献
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利用2009～2018年全省国家基本站观测资料,研究了四川盆地低能见度时空分布特征,并结合低能见度与地面气象要素的关系获取订正阈值,在此基础上采用概率匹配法对SWC能见度预报进行订正研究。结果表明:(1)低能见度区域小值区主要位于盆地东南部、眉山、乐山以及成都东部,并且从秋季开始整个低能见度区域有明显向北扩大的趋势,且低能见度日数分布范围明显增多;冬季低能见度日数分布类似秋季,但集中于盆地东北部。低能见度开始时间多在00:00～08:00时,结束时间在07:00～12:00时。(2)< 1km低能见度主要出现在风速< 2m/s,相对湿度基本处于90%以上,地面温度低于15℃及24小时变压范围在-2～10hPa。(3)采用概率密度匹配结合要素的双重订正方法可以很好地对四川部分能见度区域进行订正,订正后Ts评分显著高于订正前。 相似文献
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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。 相似文献
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陕西关中气溶胶对大气能见度的影响研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为了研究大气污染对能见度的影响,利用MODIS卫星气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)产品、陕西关中地区43个气象观测站能见度资料、西安泾河太阳光度计CE318气溶胶观测资料以及泾河站风速、相对湿度、能见度观测资料,分别分析了卫星MODIS/AOD和地基CE318/AOD与能见度、低能见度日数的关系以及在不同风速、相对湿度时AOD与能见度的关系。结果表明,陕西关中MODIS/AOD的空间分布与能见度分布具有明显对应关系,冬、春季AOD与08:00(北京时,下同)能见度相关最好,夏、秋季AOD与14:00能见度相关最好。去除降水因素后,空气中颗粒物污染是造成秋、冬季出现低能见度的主要原因。地基观测的气溶胶波长指数在0.8~1.2之间时对能见度的影响最大。空气中颗粒物造成的能见度下降与相对湿度密切相关,湿度越大,能见度下降越明显。风速小,大气中的颗粒物容易聚集,使能见度变差;风速大,有利于空气中颗粒物扩散,使能见度得到改善。用AOD估算能见度时,需要考虑大气相对湿度和风速的影响。 相似文献
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Low visibility episodes (visibility < 1000 m) were studied by applying the anomaly-based weather analysis method. A regional episode of low visibility associated with a coastal fog that occurred from 27 to 28 January 2016 over Ningbo-Zhoushan Port, Zhejiang Province, East China, was first examined. Some basic features from the anomalous weather analysis for this case were identified: (1) the process of low visibility mainly caused by coastal fog was a direct response to anomalous temperature inversion in the lower troposphere, with a warm center around the 925 hPa level, which was formed by a positive geopotential height (GPH) anomaly in the upper troposphere and a negative GPH anomaly near the surface; (2) the positive humidity anomaly was conducive to the formation of coastal fog and rain; (3) regional coastal fog formed at the moment when the southwesterly wind anomalies transferred to northeasterly wind anomalies. Other cases confirmed that the low visibility associated with coastal fog depends upon low-level inversion, a positive humidity anomaly, and a change of wind anomalies from southwesterly to northeasterly, rain and stratus cloud amount. The correlation coefficients of six-hourly inversion, 850?925-hPa-averaged temperature, GPH and humidity anomalies against visibility are ?0.31, 0.40 and ?0.48, respectively, reaching the 99% confidence level in the first half-years of 2015 and 2016. By applying the anomaly-based weather analysis method to medium-range model output products, such as ensemble prediction systems, the anomalous temperature?pressure pattern and humidity?wind pattern can be used to predict the process of low visibility associated with coastal fog at several days in advance. 相似文献
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利用2010～2019年浙江省基准气象站和自动气象站逐小时降水的观测资料,对浙江省短时强降水的时空分布特征进行了统计分析,结果表明:1）2010 ～2019年浙江短时强降水累计发生频次为72601站次,随雨强增大呈指数式衰减。2）短时强降水空间分布不均匀,沿海向内陆发生频次减少,出现频次最高的地区位于温州西南部。夏半年随时间推进和影响系统演变,短时强降水的空间分布亦存在差异:5～6月浙西地区短时强降水多发,7月短时强降水全省分散分布无明显的区域集中特征,8～10月则主要在沿海地区多发。3）总体而言短时强降水的日变化峰值出现在17:00（北京时间,下同）,且高强度短时强降水更倾向发生在午后到傍晚时段。夏秋季节短时强降水在午后到傍晚最为多发,峰值出现在17:00至18:00,这与副热带高压强盛,午后到傍晚热力和不稳定条件好,易触发强对流天气有关;春季除午后到傍晚外夜间和凌晨亦为短时强降水多发时段,可能与低空急流多在夜间和早晨发展加强有关。短时强降水的月变化特征呈现类双峰型分布,8月最为多发（26.0%）（主要由台风降水造成）,其次为6月和7月。不同强度的短时强降水月变化特征存在较明显差异。而短时强降水的年际分布不均,2015年之后年际变化幅度增大,其中 2016 年短时强降水发生频次最高达8728站次,2017 年为发生频次最低仅5581站次。 相似文献
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江苏一次大范围的爆发性强浓雾过程研究 总被引：7，自引：4，他引：3
利用江苏省70个自动观测站和365个交通气象观测站资料,对2016年2月11日夜间至12日上午出现在江苏的一次大范围强浓雾天气过程进行分析。结果表明:这次强浓雾过程具有爆发性形成和加强的特征,大部分站点从1000m以上快速下降形成强浓雾,且部分站点存在多次爆发增强现象;夜间天空打开,长波辐射降温作用加强,是大范围强浓雾形成和爆发性发展的一个重要原因;同时,雾前降雨为本次强浓雾的形成创造了基础条件,也是日出后部分站点由于水汽蒸发增强而导致雾爆发性增强的直接原因;另外,雾前和雾期间近地层强逆温的存在为雾的爆发性发展提供了稳定的大气层结条件,而逆温顶附近低空急流的形成,也一定程度上促进了逆温的维持和加强,利于雾的爆发性发展。 相似文献
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利用2011~2020年国家基本站观测资料,研究了湖南省低能见度天气时空分布特征,并结合低能见度与地面气象要素的关系获取预报订正阈值,在此基础上,结合概率匹配法对EC能见度预报进行订正研究。结果表明:（1）低能见度区域主要位于湖南中北部和通道县、衡阳市附近,并且从秋季开始整个低能见度区域有明显向南扩大的趋势;低能见度时数出现最多的是冬季,其次是春季和秋季,分布范围最广的也是冬季,集中于湖南中东部。（2）低能见度日变化呈单峰型,主要集中在20时~次日09时。（3）≤1 km低能见度主要出现在地面风速<2 m/s、地面相对湿度基本高于90%、地面温度低于20℃及24 h变压<2 hPa的气象环境。（4）采用概率密度匹配结合要素的预报订正方法优于仅使用概率匹配的订正方法,可以很好地对湖南大部分低能见度天气预报进行有效订正,订正后TS评分显著提高。 相似文献
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2020年6月1—2日,贵州西部发生了1次局地性的对流性暴雨过程,预报员和各数值模式对此次过程的预报量级显著偏小,对暴雨范围的低估,造成了特大暴雨、大暴雨的漏报。该文利用常规地面、高空资料,加密自动站观测资料,多普勒天气雷达资料,卫星资料及业务中常用的数值预报产品等对此次暴雨漏报案例进行剖析,结果表明：在弱天气尺度强迫背景下,高温高湿的环境中,未能准确判断对流的触发条件,未分析出露点锋、偏西风和偏南风的辐合、冷池和地面辐合线等的存在及其对强降水的影响,加之难以在短时间内对风场的发展演变进行精细分析,导致此次暴雨过程漏报;对于发生在暖湿气团中的对流性降水的预报,需考虑高温高湿环境下露点锋、辐合区、冷池、地面辐合线的相互作用触发对流并使其组织化发展,从而导致局地性、对流性强降水的产生;基于地面加密自动站资料和雷达资料等的短时临近预报可以帮助捕捉中小尺度系统,从而提高对此类暴雨的预报准确率。 相似文献
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2016年12月19日至2017年1月9日,受静稳天气影响,济南接连出现了10次大雾等级以上天气过程,期间最低能见度不足50 m,持续的大雾天气严重影响了工农业生产和人民生活。本文利用10次冬季雾期间雾滴谱仪、自动站等观测资料,分析了济南不同强度冬季雾的微物理结构特征,分析了其中的微物理过程及强度,探讨了微物理结构、微物理过程对能见度（ V ）的影响。结果表明:（1）济南冬季雾强度不同,其谱分布具有明显的差异,在雾变浓的过程中,谱型由“单峰”结构逐渐向“多峰”结构发展。（2）数浓度对能见度具有较好的指示意义,液态含水量、离散度等对能见度指示意义不稳定。（3）环境温度与核化、凝结和碰并增长（或蒸发）等微物理过程密切相关;核化、凝结增长是济南冬季雾发展过程中最主要的微物理过程,在整个雾过程中起主导作用。（4）碰并过程主要发生在发展和成熟阶段,在生成和减弱阶段很弱,以未碰并或偶发碰并为主。（5）自转化率计算结果表明,在V≥200 m的雾中,碰并过程很少发生;在100 m≤V<200 m的强浓雾中,以未碰并或间断碰并为主;碰并过程主要出现在V<100 m等级的强浓雾和特强浓雾中;与V<50 m的特强浓雾相比,50 m≤V<100 m的强浓雾中碰并过程发生的概率更大、强度更强。（6）在济南冬季特强浓雾中含有大量的小雾滴,但各微物理量的最大值、最大的起伏变化并未出现在特强浓雾中,而是出现在50 m≤V<100 m强浓雾中,这可能与强浓雾中较强的碰并过程有关,碰撞过程中产生的并合和破碎可能是微物理量起伏变化最大的主要原因。（7）利用雾滴谱资料计算的能见度与实测值在变化趋势上具有较好的一致性,但比实测值大1～2个数量级,这可能主要与雾中大量的气溶胶粒子有关,对于污染大气,基于雾滴谱仪观测资料来估算雾中的大气能见度是不够的,必须同时考虑气溶胶粒子对能见度的影响。 相似文献
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应用常规气象观测资料、能见度仪观测资料,分析1999—2018年锦州地区大雾气候特征及成因。结果表明：锦州地区雾日年总频次多年平均为33次,存在12 a、6 a和3 a的变化周期。锦州地区典型大雾过程主要分为弱低压槽型、雨后弱高压型。大雾存在日变化。雾前T-Td为4—14℃,风速为4 m·s-1以下,偏南风占50%,偏北风占38%,静风占12%;雾发展阶段T-Td为0—4℃,平均风速为2.2 m·s-1,偏南风占58%,偏北风占42%;浓雾阶段T-Td为0—2℃,平均风速为1.9 m·s-1,偏南风占58%,偏北风占42%;雾减弱到消散阶段T-Td逐渐升高,平均风速为3.3 m·s-1,偏北风占58%。大雾期间,均出现逆温和湿层。 相似文献
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该文利用2010—2019年4—8月遵义13个国家站逐时地面降水观测资料,从年变化、月变化、日变化以及空间分布等多个角度进行统计,从不同等级雨强的时空分布进行分析,初步得出了遵义短时强降水事件的时空分布特征:①从短时强降水总频次的空间分布上看,东部发生频次较其余地区高;4月,发生频次地区差异小;5—8月,地区差异大。②从月分布来看,短时强降水高频中心有如下变化:4月集中在东北部、5月在南部和东南部、6月西移北抬到西部和中部、7月西移南压到西部和南部、8月东北移至东北部,高频中心的变化和副热带高压的南北位移有很好的对应。③从年分布来看,短时强降水事件平均每年发生49次,最多的是65次(2019年),最少的是33次(2017年)。4—6月事件频次迅速增加,6月到达峰值,6—8月事件频次开始逐渐减少,74.1%的短时强降水事件发生在夏季,尤其以6月份居多。④从日变化来看,08—13时短时强降水事件发生频次逐渐减少,13时达到一日中最低值,13—07时事件发生频次逐渐增加,有3个峰值,17—19时、20—22时和01—07时,期间有2个短暂的间歇期。4—7月白天平均发生频次较夜间少,8月反之。⑤6—8月是较高等级短时强降水事件的高发季节,尤其以6月份居多,但统计个例中≥70 mm/h的雨强却是在5月份出现。 相似文献
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利用FY-2E卫星TBB资料、加密自动气象站资料、多普勒雷达产品、NECP格点资料,对2010年7月12—13日发生在江苏沿江地区的一次大暴雨过程进行了诊断和中尺度分析。结果表明:此次大暴雨过程是在有利的大尺度环流形势稳定维持下发生的,强度大、中尺度特征非常明显;高空辐散低空辐合的有利配置和垂直螺旋度是此次暴雨过程的动力机制;非地转风和垂直环流圈的上升支气流触发了不稳定能量释放,激发了暴雨过程;正反环流圈不断地加强和补充暴雨所需的水汽和能量,使暴雨得以维持;10个中尺度雨团的频繁活动直接造成了此次暴雨。其中,起重要作用的是合并而成的A、B雨团,雨团的合并使雨区扩大、雨势更强、生命史更长;3个β-MCS是造成此次暴雨的中尺度对流系统,与雨团发展直接相联系的是≤-62℃,甚至≤-72℃的冷云盖。1号β-MCS影响时段内,由多个对流单体回波合并形成的块状对流回波。3号β-MCS影响时段内,对流单体回波合并后形成一条东西向带状回波,在径向速度场上则出现了逆风区特征。地面中尺度辐合系统与雨团的发生发展关系十分密切,且对雨团的发生发展具有一定的预示作用。 相似文献