您好, 访客   登录/注册

涟水县大雾生消气象因子特征分析

来源:用户上传      作者:

  摘要    本文利用2014—2018年涟水站发生大雾天气时段的能见度、气温、风速风向、相对湿度等相关气象因子,分析其在大雾生消时的变化特征,重点研究相关气象因子对于大雾生消的指示性,从而为大雾预警发布、解除等系列气象服务提供研判依据,以期提高大雾预警发布准确率、提升气象服务满意度。
  关键词    雾;气象因子;特征分析;江苏涟水
  中图分类号    P426        文献标识码    A
  文章编号   1007-5739(2020)02-0175-04                                                                                     开放科学(资源服务)标识码(OSID)
  根据《地面气象观测》,雾是由近地面大气中悬浮着的大量微小水滴(或冰晶),使水平能见度低于1 000 m的一种天气现象[1]。随着气候大环境的变化以及人类各种社会活动的日益频繁,雾对人们生产生活的不利影响逐渐增多,如大雾使能见度降低,严重影响交通运输;使到达地面的太阳辐射减弱,抑制绿色植物光合作用,影响农业生产。为了认识雾对人民群众身体健康、生产生活和生态环境的影响,我国研究人员对雾进行了各项研究,取得了大量的理论和实践成果[2-6]。经统计,涟水县2016年发布大雾预警27次,2017年16次,2018年26次。鉴于涟水县生态环境和人民群众日常生产、生活对气象服务的需求,本文对涟水县大雾生消气象因子特征进行了分析,以期提高预报准确率。
  1    资料与方法
  1.1    资料来源
  数据来源于涟水国家一般气象站2014—2018年地面常规气象要素小时数据资料,主要包括能见度、风向、风速、相对湿度、温度、降水量、气压等要素。
  1.2    研究方法
  本文选取第1次出现能见度小于1 000 m时的小时数据作为大雾开始时刻的数据,将后续能见度第1次≥1 000 m时的小时數据作为雾结束时刻的数据,并对异常数据进行筛选剔除。本文的雾日统计以地面观测记录为准,即当日北京时间20:00至次日20:00期间,出现雾则计为1个雾日。本文划分四季为春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)、冬季(12月至次年2月)。本文采用数理统计方法,对涟水县大雾的特征、大雾生消时的气象要素特征等进行了统计分析;通过Excel、SPSS等数据处理软件,分别采用逐步多元线性回归方法和二分类变量的Logistic回归方法分析涟水县大雾生消的气象因子,并分别建立预报模式,为涟水县气象服务提供依据。
  2    结果与分析
  2.1    大雾发生频次月季变化特征
  由图1可知,涟水大雾具有较明显的季节分布特征,秋季后期至冬季中前期大雾较多,11月至翌年1月大雾发生频率为30.23%,夏秋季节相对较少,但在3—4月及6月大雾出现次数也相对较多,这可能是此段时间内降水相对频繁,降水发生后次日更易形成大雾。一般11月以后,冷空气频繁,夜间辐射降温效果加剧,同时深秋水汽仍较为充分,易于形成辐射雾。12月至翌年1月,多处于冷高压控制之下,大气层结稳定,夜间辐射降温较强,清晨风速较小,若大气水分充足,则可形成雾。夏季因为温度较高,夜间辐射降温较为平缓,空气湿度难达饱和,雾日较少。
  2.2    大雾生消时段特征
  由图2可知,3:00—6:00是大雾发生最频繁的时间段,总计有40.6%的大雾发生在该时间段内,9:00—18:00发生大雾的次数最低,总计为10.9%;此外,据统计,2014—2018年间无大雾发生在11:00。由图3可知,7:00—10:00是大雾消散的高峰期,总计频率达45.5%。由图4可知,19:00产生的大雾天气持续时间最长,平均达8.6 h,后续时间段内产生的大雾天气持续时间缩减。分析其原因,在夜间受地面长波辐射冷却作用影响,近地层大气降温幅度相比其上层大气较大,形成逆温层,同时由于温度下降,水汽凝结更易发生,日出之后地面受太阳辐射,温度逐渐升高,大气边界层不稳定度增加,垂直输送加强,不利于近地层形成逆温,对水汽凝结起到抑制作用,大雾逐渐消散。
  2.3    大雾生消时段风向风速特征
  涟水县最常见的雾是辐射雾(各时间段均可出现,但以秋冬居多),平流雾也偶有出现。对于辐射雾而言,微风可起到扩散作用,将地层水汽向上输送,形成一定厚度的饱和湿空气;对于平流雾而言,暖空气与冷地面一定的相对运动也是必须的,但若风速过大,大气乱流加强,就会抑制这2类雾的形成和发展。由图5、表1可知,涟水县发生大雾时以北到东北风居多,其概率为31.8%,这可能与该方向上低层水汽输送量较大有关;由图6、表1可知,涟水县出现大雾时最大平均风速95.2%不超过2 m/s,其中静风概率为19.8%。由图7、表2可知,涟水县大雾结束时以北到北东北风居多,其概率为31.8%;由图8、表2可知,在大雾消散时,各风向平均风速39.7%超过2 m/s,静风概率明显下降,仅为10.7%,这也反映了风速增大是推动大雾消散的重要因素。   2.4    大雾发生时段平均相对湿度特征
  如图9及表3所示,结合大雾出现时间概率分析,在大雾出现频繁的时间段内,平均相对湿度均大于96%,14:00—20:00因相对湿度较低,出现大雾的概率也较低。由图10、表3可知,在大雾消散时,相对湿度均有所降低,8:00—21:00平均相对湿度均在96%以下。已有研究表明[7],虽然近地层湿度较大,但若中高层空气湿度很大,则形成的不是大雾,而是降水;如果盛行下层气流,也会导致地面水汽无法向上传递,此时往往会出现霜、露等天气现象。因此,分析相对湿度对大雾发展的影响时,上下层水汽环境配置也很重要。
  2.5    回归分析
  基于上述影响能见度的相关气象因子的定性分析,对能见度和相关气象要素进行定量的统计分析。
  使用SPSS软件,根据逐步多元线性回归分析方法,对数据进行分析检验,得出3组显著性检验可信的模型,模型M1:Y=0.894+0.027T,模型M2:Y=3.869+0.028T-0.032U,模型M3:Y=3.314+0.029T-0.028U+0.131V,分析结果见表4。
  可以看出,模型M1中能見度与定时气温成正相关,相关显著性检验系数小于0.05,显著相关。模型M2中能见度与定时气温成正相关、与定时相对湿度成负相关,相关显著性检验系数都小于0.05,显著相关。模型M3中能见度与定时气温和定时风速成正相关、与定时相对湿度成负相关,相关显著性检验系数都小于0.05,显著相关。
  使用SPSS软件,根据二项分类Logistic回归方法制作预报模型,即Logit(Y)=-0.063P+0.268T-0.342Td+0.074U-0.386V-0.001D+58.403,具体结果见表5、6。
  可以看出,能见度与定时海平面气压、定时露点温度、定时风速、定时风向度数呈反向变化,与定时气温、定时相对湿度呈正向变化,其中与定时海平面气压和定时风速2个因子的变化显著。
  为检验各模式的预报效果,将2014—2018年大雾出现和消散时的969组相关气象要素数据带入拟合检验,各模型拟合效果统计见表7。可以看出,二项分类Logistic回归模型的预报准确率最高,达61.8%。
  3    结论与讨论
  涟水县一天中3:00—6:00发生大雾概率最大,19:00至次日上午发生的大雾持续时间逐渐减小。涟水县当年11月至次年1月发生大雾频次较多,夏秋季节相对较少。大雾生消过程中气温、相对湿度、风向风速、气压等气象因子与能见度相关性较高。利用二项分类Logistic回归方式预报大雾生消准确性较高,具有实用价值。
  由于自动观测能见度仪投入使用时间较晚,数据积累时间有限,下一步应着重积累足够长时间序列的资料,同时更精细地划分大雾种类,以期进一步提高预报的准确性。
  4    参考文献
  [1] 中国气象局.地面气象观测规范[M].北京:气象出版社,2003.
  [2] 王博妮,徐芬,田小毅,等.我国近年雾研究方法及研究热点综述[J].气象科技,2014,42(1):23-30.
  [3] 李子华.中国近40年来雾的研究[J].气象学报,200,59(5):616-624.
  [4] 王桂娟,郑有飞,黄小丹,等.粤东一次罕见持续性大雾天气过程的分析[J].广东气象,2013,35(2):1-8.
  [5] 祁秀香,林中庆,李海洋,等.广州市南沙区浓雾气象要素场的预报模型分析[J].广东气象,2015,37(6):31-34.
  [6] 史军,崔林丽,贺千山,等.华东雾和霾日数的变化特征及其成因分析[J].地理学报,2010,65(5):533-542.
  [7] 黄培强,王伟明,魏阳春.芜湖县持续性大雾的特征研究[J].气象科学,2000,20(4):494-502.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/8/view-15127422.htm