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雾的特征分析、预报方法及预报模型建立 总被引：1，自引：0，他引：1
本文利用1980~2010年巴中地区历史观测资料,研究出巴中大雾年际变化及月变化特征,综合利用地面资料以及NECP 1°×1°再分析资料,对发生在巴中地区的大雾典型个例进行诊断分析,探讨巴中地区大雾天气的成因,根据巴中地区自身的地理特点,通过分析比较筛选出对预报有意义的气象要素,建立一套适用于本地区的预报方法,利用VB软件开发预报雾的应用平台,经检验表明该模式能很好的预报出我市大雾天气,有很好的参考价值。 相似文献
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基于支持向量机模式识别的大雾预报方法 总被引：3，自引：0，他引：3
选取1971～2000年11～12月大雾发生前近地面层的气象要素(气温、降水、能见度、风向风速、相对湿度、云量等9个预报因子),将支持向量机(SVM)方法应用于大雾预报.采用支持向量机方法,应用径向基函数,建立了陕西公路站点大雾24 h预报模型,并进行了大雾预报的模拟、训练,其寻优标准TS评分达到了理想的效果. 相似文献
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深圳两次大雾天气过程对比分析及预报启示 总被引：16，自引：0，他引：16
2005年2月23-25日和2006年3月6日深圳分别出现了一次大雾天气。从天气学角度对两次大雾过程的形成原因、特点进行对比分析，分析表明：大雾天气需在一定的形势场中出现并维持，近地面层气象要素场的变化会促进大雾的形成、维持和消失，而近地面层风场或温度场的改变除了与其环境、当地气候特征有关外，与大的形势场是分不开的。通过对比，对深圳大雾天气的生消和维持机制有一定了解，对预报本地大雾天气有指示作用，也为其它地区特别是沿海地区雾的预报提供借鉴。 相似文献
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利用常规气象资料,对2013年11月15日出现在江西省北部地区的一次大雾天气过程进行了诊断分析,并利用ECMWF集合预报产品对该大雾天气过程的预报进行了解释应用。诊断结果表明,该次大雾天气过程是一次典型的辐射雾。14日傍晚到夜间,江西省北部地区转处冷高压控制,阴转晴,冷空气和地面辐射共同造成的冷却作用明显;大雾发生时的逆温层高度大约在981 hPa;1—3 m/s的风速有利于形成较厚的冷却层;地面相对湿度大,水汽充足。通过对ECMWF集合预报的气温、地面湿度、地面风速和天空总云量预报产品的释用,可以在大雾出现的前日判断出江西省西北部地区同时满足辐射雾出现4个条件(水汽、晴空辐射冷却、微风、近地层的稳定层结)的概率最大,因此出现大雾的可能性最大;江西其他地区不能同时满足4个条件,出现大雾天气的可能性很小。随着对集合预报产品的不断深入挖掘,可以进一步提高集合预报对大雾等灾害性天气的预报能力。 相似文献
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利用吉林省业务运行的WRF模式,计算了与紫外线指数相关的气温、湿度、云量、风速等常规气象要素和地表向下的短波辐射通量、地面热通量、反照率等非常规气象要素,利用长春市紫外线观测资料,分析了紫外线辐射与常规和非常规气象要素的相关性。基于长春市紫外线观测实况,以常规气象要素、非常规气象要素、混合气象要素为因子,利用相同的统计建模方法,分别建立紫外线预报模型。结果表明:大气短波辐射等非常规气象要素与紫外线指数的相关性,明显高于气温、云量、比湿、风速等常规气象要素;应用非常规气象要素和混合气象要素的紫外线预报方程,显著优于常规气象要素;基于混合气象要素的紫外线预报方程,与基于非常规气象要素的预报方程比较,预报性能差异不大。此外,应用常规气象要素建立的分季节紫外线预报方程,其预报效果明显优于全年预报方程。应用非常规气象要素建立的分季节紫外线预报方程,与全年预报方程相比,预报效果差异不大。 相似文献
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利用气象台站观测资料和NCEP1°×1°再分析资料,对2012年1月10日河南中东部一次较大范围的太雾天气过程进行分析,以揭示大雾的成因。结果表明：1）高层环流平直,中低层受高压脊前弱偏北气流控制,地面均压场及弱冷空气活动,是此次大雾形成的环流背景条件。2）T—lnp图上,各项不稳定指数及状态曲线与层结曲线显示,大雾区整层大气处于稳定层结状态,且t（925hPa-地面）≥2℃、湿层（t—td≤4℃）顶部高度超过1000hPa（即海拔高度250m以上）。3）边界层暖平流的输入有利于逆温层结的建立以及大雾的加强与维持,冷暖平流间的零平流区能较好区分大雾区与非雾区。4）T639预报场中,近地层逆温区、地面风速≤3m／s区域、地面相对湿度超过90％区域与近地面微弱上升运动区的重合区即为大雾易发区域。应用数值预报可较好预报区域性大雾。 相似文献
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依据基于地面气象要素的相似预报方法,利用环渤海地区1960~2010年57个地面测站的降水和风速气象资料,探讨了相似预报法进行延伸期预报的可行性。2000~2010年预报效果表明:该方法对夏季降水日数有一定的预报能力,除去8月第27~30 d的预报外,其预报准确率均高于气候概率。6~7月中雨预报准确率在8%~10%之间,整体超过了气候概率值;夏季大雨和暴雨的延伸期预报准确率大多较气候概率值高,预报结果可信。对于0~2级风速预报而言,各季节存在明显差异,预报准确率最高值出现在夏季,高达85%,最低值出现在春季,为50%左右;对于3~4级风速预报,一年中有8个月的预报准确率维持在10%左右;在2~4月日均风速≥5级的预报准确率为7%~10%,而日最大风速≥5级的预报准确率明显高于日均风速的预报准确率,最低预报准确率为18.5%,最高可达39.1%。风速的预报结果与同类研究对比发现,基于地面气象要素的相似预报方法在延伸期风速预报中具有一定的应用价值。 相似文献
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观测研究发现华北地区的持续性大雾天气通常伴随高层云的存在,具有云-雾共存结构特征,为揭示云在持续性大雾维持和发展中的作用,利用中尺度数值模式WRF,结合华北雾霾观测试验期间的卫星、探空、地面观测、系留气艇、微波辐射计等观测资料,研究了2011年12月3—6日和2013年1月28—31日两次华北持续性大雾天气形成和发展演变过程。在模拟与观测对比检验研究的基础上,重点开展了云辐射效应在大雾维持和发展中作用的探讨。研究结果表明:两次大雾过程持续时间超过48 h,近地面具有偏南暖湿平流,在持续性大雾发展过程中,均出现了由单层雾发展为云-雾共存结构,一般是雾形成24 h以后有中高云移到雾层之上,云底高度在3 km以上,云厚超过3.5 km,云中以冰晶和雪晶为主。白天云-雾共存结构出现后,云-雾的反照率效应使地表接收的短波辐射减少71%—84%,地面增温效应显著减小,从而阻碍了大雾的消散过程,使大雾天气得以维持,同时由于云-雾产生的温室效应,湍流过程加强,使地面雾向上扩展,雾在稳定层内维持;夜晚云-雾共存时,由于云-雾温室效应使地表净长波辐射增大超过70 W/m2,导致地面长波辐射冷却过程减弱,并不利于雾的加强,但云对雾的增温效应有利于混合层内的湍流扩散过程,促使雾在更高的空间内得以维持。可见,在云-雾共存结构中,云辐射效应有利于低层大雾的长时间维持,对持续性大雾的形成和发展产生了重要作用。 相似文献
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利用沪宁高速公路自动气象监测站(AMW)数据,结合NCEP/NCAR的1°×1°格点再分析资料,对2009年12月1—2日发生在沪宁高速公路上的大雾天气过程的能见度演变特征及其与相关气象要素的关系进行了分析,并对大雾形成机理进行了研究。结果表明:能见度与各气象要素之间均呈非线性关系,与相对湿度呈稳定的指数衰减关系,与温度及风速呈复杂的多项式关系;高空暖性高压脊和地面变性冷高压的高低空环流配置为雾的形成提供了逆温层结和近地面的弱风场条件;偏东气流和逆温层保证了水汽供应及在低层汇聚;雾区上空的热力因子和动力因子的分析证明了雾区大气层结状态的稳定性。 相似文献
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北京一次大雾天气边界层结构特征及生消机理观测与数值模拟研究 总被引：12，自引：8，他引：4
在对2007年10月26日北京大雾天气形势及能见度分析的基础上, 利用12通道微波辐射计、风廓线仪及NOAA极轨卫星监测资料与中尺度数值模拟结果, 比较研究了雾的分布区域、温度、湿度、风速及液态水含量的边界层分布特征。利用中尺度模式模拟结果探讨了此次大雾的维持和形成机理, 具体展现了此次大雾是在稳定大气层结、充沛水汽条件下, 地面长波辐射冷却及雾顶的长波辐射冷却降温形成发展的过程, 而太阳的短波辐射对雾的减弱消散有重要影响。 相似文献
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一次黄海海雾成因分析及数值模拟试验 总被引：2，自引：0，他引：2
根据GOES-9(Geostationary Operational Environmental Satellite）可见光卫星云图和韩国济州岛探空资料等,利用RAMS(Regional Atmospheric Modeling System)模式（6.1版）对2009年3月17-18日发生在黄海海域的一次大风条件下出现的海雾天气进行模拟。结果表明：与卫星云图所显示的雾区范围相比,模拟结果对海雾的生成、发展、移动都有较好吻合;云水混合比是影响大气水平能见度分布的主要因子,云水混合比大值区主要集中在距地面300 m以下的低空;雾区存在几个云水混合比大值区,并分布在不同的高度,说明海雾的团状不均匀结构;海上平流雾常发生在风速较大的情况下,RAMS模式对此具有一定的模拟能力。 相似文献
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利用中尺度模式MM5（The Fifth—Generation NCAR／Penn State Mesoscale Model）对山西省2009年发生的3场典型雾个例进行了数值模拟,探讨了物理过程参数化方案对雾数值模拟的影响,确定了基于模式模拟数据的雾判别指标,为该地区大雾数值预报系统的研制提供了理论基础。结果表明,综合考虑边界层方案和辐射方案对地表温度、高空温度、2m温度及相对湿度、10m风速、雾的空间分布、雾的生消过程、雾的发展高度等要素数值模拟的影响,边界层方案选用high-resolution planetary boundary layers cheme（HIR）方案、辐射方案选用Cloud方案时,雾数值模拟的结果与实况更为一致。综合分析多个典型雾个例的模拟结果,山西省境内雾的预报指标为：20m液态水含量为0．13～0．6g·kg^（-1）,20～1500m高度大气层存在逆温层,10m风速小于4m·s^（-1）。 相似文献
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安徽省县级大雾预报业务系统 总被引：9，自引：2，他引：9
分析安徽省多年大雾的天气气候特征和形成的天气学条件，并利用3年T106资料，经相关性检验，基于最优表征大雾形成的天气学特征的因子建立了多元回归方程，用1年T213资料进行检验，最终确定了可用于实时业务MICAPS格式的安徽省县级24h、48h和72h大雾预报的预报业务系统。 相似文献
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济南一次雾过程的数值模拟试验和成因分析 总被引：2，自引：0，他引：2
基于中尺度天气研究与预报(Weather Research and Forecast,WRF)模式并选取T639模式数据作为初始条件和边界条件,对2015年11月13日至14日发生在济南的一次大雾天气进行数值模拟试验。利用常规观测资料对模拟效果进行检验分析,从不同方面分析这次雾的成因。结果表明:1稳定的大气层结、微弱的风速、较小的温度露点差为雾的形成提供了有利的气象条件;2WRF模式能够较好地模拟出雾形成和发展过程并且可以较为准确地模拟出能见度的强度;3近地层中性层结和较为充足的水汽对雾的形成和发展有重要作用;低云的存在推迟了白天雾的消散;4在雾形成和发展阶段,925hPa以下为辐合上升运动,之上为辐散下沉运动,这使得水汽集中在近地层,有利于雾的生成;5近地层的冷平流会增大相对湿度,是雾形成的有利条件;非绝热因子对这次雾的形成发展并没有起到关键作用。 相似文献
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Haze-to-fog transformation during a long lasting, low visibility episode was examined using the observations from a comprehensive field campaign conducted in Nanjing, China during 4-9 December 2013. In this episode, haze was transformed into fog and the fog lasted for dozens of hours. The impacts of meteorological factors such as wind, temperature (T) and relative humidity (RH) on haze, transition and fog during this episode were investigated. Results revealed significant differences between haze and fog days, due to their different formation mechanisms. Comparison was made for boundary-layer conditions during hazy days, haze-to-fog days and foggy days. Distributions of wind speed and wind direction as well as synoptic weather conditions around Nanjing had determinative impacts on the occurrences and characteristics of haze and fog. Weakened southerly wind in southern Nanjing resulted in high concentration of pollutants, and haze events occurred frequently during the study period. The wind speed was less than 1 m s-1 in the haze event, which resulted in a stable atmospheric condition and weak dispersion of the pollutants. The height of the temperature inversion was about 400 m during the period. The inversion intensity was weak and the temperature-difference was 4°C km-1 or less in haze, while the inversion was stronger, and temperature-difference was about 6°C km-1, approaching the inversion layer intensity in the fog event. Haze event is strongly influenced by ambient RH. RH values increased, which resulted in haze days evidently increased, suggesting that an increasing fraction of haze events be caused by hygroscopic growth of aerosols, rather than simply by high aerosol loading. When RH was above 90%, haze aerosols started to be transformed from haze to fog. This study calls for more efforts to control emissions to prevent haze events in the region. 相似文献