湖南大雾气候特征及成因分析

利用1976~2005年湖南地面观测资料,对全省97个地面站中能见度在1000 m以下的资料进行了归类整理,并根据规则将雾分为3级。对湖南大雾季节、月际的空间分布,年、月、日、年代际变化特点等气候特征及成因进行分析,结果表明:湖南大雾日整体分布呈西多东少特征;大雾具有明显季节、月际变化规律;大雾还具有明显日变化、周期性变化特征;大雾的时空变化与大气环流季节性变化、植被分布等密切相关;近年来大雾日呈现减少趋势,可能与城市化和经济的快速发展有关。     

锦州地区大雾天气气候特征及环流形势分析

采用锦州地区5个气象观测站36年大雾资料,初步统计分析了锦州地区大雾的气候特征及环流形势。结果表明,锦州地区大雾有明显的日变化,大雾生成时段主要在00：00～08：00,占总数的77%;大雾消散时段频率最高出现在08：00～12：00,持续时间以0～4 h居多;锦州地区大雾年平均为24 d,一年之中大雾主要集中在下半年,其中夏季7、8月为最多,秋季9、10月次之,春季最少;大雾年际变化明显,36年来大雾日数呈波动上升趋势,其中20世纪70和90年代为大雾的低值区,80年代和2000年以后为大雾的高值区,特别2000年以后大雾日数明显增多。大雾发生时主要与湿度、风、气压、温度等气象要素有关,发生大雾时相对湿度均在90%以上,风速一般小于3 m/s。锦州地区出现大雾的500 hPa高空环流形势可分为平直纬向环流型、槽后西北气流型、高压脊型和副高后部型等4种类型,地面系统主要以变性弱高压和地形槽为主。     

滨州市大雾气候特征及近8年大雾变化趋势

利用滨州市1961～2000年40年的观测资料,分析了滨州市大雾的时空分布特征及连续大雾分布特征,研究发现3～6月是大雾低发期,11～次年1月是多发期,夏季南部较多,秋冬季中北部较多,最长连续雾日达6d,且40年来大雾呈逐渐增多的趋势,20世纪90年代较60年代增加了近1倍。利用2001～2008年的气象资料分析了最近8年大雾变化特征,发现年平均大雾日数较常年偏多2.9d,尤其是2006年以来有明显增多的趋势。     

临颍大雾气候及单站要素特征

采用临颍气象站50年的人工和自动站观测资料,分月统计大雾天气发生的频率,概括了气候特征;根据高空和地面天气图,分析不同类大雾发生的天气形势,归纳了形势特征;分析温压湿风每分钟资料,比较大雾天气下本站要素变化特点,为预报预警提供参考。     

钦州市大雾天气的气候特征及天气分型

根据钦州市3个站1970～2010年大雾资料,分析了大雾天气的分布和气候变化特征。结果表明,钦州市大雾南多北少,沿海地区为多雾区,北部的灵山、浦北为少雾区;年际变化总体呈下降趋势;钦州市大雾月际变化呈不对称"V"型特征,春雾最多,冬季次之,夏季最少;大雾的生消时间集中在下半夜到上午,雾的持续时间3 h以内的短雾最多;钦州市大雾发生时的地面天气形势主要有冷锋前的暖区型、变性高压型、静止锋型、西南低槽型。     

泰安市大雾气候特征分析

通过对泰安市大雾的统计,得出泰安市大雾日数的年变化不明显。秋冬季节的大雾日数占全年的7成,大雾的出现和消散时间主要集中在夜间和正午前。泰安市的大雾是较典型的辐射雾。     

我国大雾的气候特征和预报方法

大雾天气作为一种比较常见的危害性天气,对交通运输、农业生产、身体健康等人类的生产生活活动都有着很大影响。本文对我国大雾气候特征进行了简要分析,并提出了一些实际可行的预报方法,以减少大雾可能带来的经济损失。     

辽西地区区域性大雾气候特征及分析预报

利用1995~2004年辽西地区4个代表站的大雾观测资料,分析了该区区域性大雾天气的气候统计特征,统计出易产生大雾天气的地面和高空形势场及其出现频率,从大雾产生的条件和形成机制两方面入手,提出判别大雾出现的预报指标,并结合近10年的历史资料对预报指标进行了验证。选取单站2004年7~12月的历史资料进行抽样预报效果检验,总的空报率为22.2%,漏报率为5.1%,检验效果较好。     

枣庄市大雾气候特征及形成条件分析

利用1971～2000年枣庄站大雾观测资料,运用统计学方法分析枣庄地区的大雾气候特征,并研究气温对大雾日数变化的影响。结果表明：大雾主要发生在秋冬季节,夏季出现的大雾日数最少;大雾的形成主要在夜间至次日9时,9～12时逐渐消散;30年来,枣庄的大雾日数呈现减少的趋势;年平均气温与雾日数的逐年变化呈反位相,年平均气温越高,大雾出现的次数就越少。分析1991～2000年116次大雾过程,得出大雾形成前地面形势基本分为3种天气形势典型场及单站要素预报指标,并于2006年进行了预报检验,效果较好。     

山东内陆秋冬季大雾形成的气候特征

利用山东省84个气象站近几十年月大雾日数的历史资料,分析了山东年平均、秋冬季平均雾日数的空间分布特征。结果表明,大雾天气有较强局地区域性特征,山东内陆与沿海雾日次数明显不同。秋冬季是内陆大雾高发期,沿海地面大雾天气明显减少。以济南为例,重点分析了内陆自1952年以来秋冬季大雾日数的活动变化规律,以及大雾多发年、少发年的合成大气环流特征。     

山东省滨州市大雾气候变化特征分析

利用山东省滨州市1971～2000年大雾资料,分析山东省滨州市大雾的空间分布以及年际变化、日变化特征和大雾的持续时间变化特征,分析近10年11月～次年2月的地面风场、相对湿度以及连续性变化特征。结果表明,大雾的年际变化较大,总体呈增多趋势;11月～次年2月为大雾多发期,多发期大雾覆盖范围大,持续大雾天气比较容易出现;6月大雾次数最少,出现于凌晨到上午9时,其持续时间也最短。在11、12、1月中,以6时～9时出现大雾的次数最多,5～6时是大雾形成的高峰期。1、2月份以局地性大雾为主,连续出现的几率较小;而11、12月出现持续性大雾天气的几率较大,最长连续出现日数达9d。绝大多数雾日08时的风速在3m/s或以下,雾日前1天20时相对湿度大多≥70%。     

郸城县2012年一次大雾天气过程分析

2012年1月10日郸城县发生大雾天气过程,该文利用常规气象观测资料、自动站观测资料,着重从天气形势、物理量等角度针对此次大雾天气过程进行分析。结果表明:地面均压场与弱冷空气频繁活动、500hPa高空环流平直、700~850hPa中低层受到高压脊前较弱的偏北气流的控制,共同主导了此次大雾天气的形成;在上空中高层弱下沉运动及近地层弱上升运动的共同影响与作用下,导致大雾天气过程得以持续与发展。     

近50年合肥地区大雾分析

[目的]分析合肥地区大雾的基本特征,为交通运输部门提供参考资料。[方法]利用合肥气象站的长年代资料序列(主要为1954~2006年),研究合肥地区大雾的年、月、日变化特征及其持续时间。[结果]合肥地区年平均大雾天数在16 d以上,具有明显的年际变化特点。同时,该地区大雾具有明显的季节特征,主要集中在冬季(12~2月),而夏季大雾天气较少。该地区大雾的出现时间基本集中在下半夜至凌晨日出前后。在不同持续时间内,合肥地区大雾出现频数的年变化不同。持续时间为2~6 h的大雾在1月出现次数最多,持续时间为6~12 h的大雾在12月出现次数最多,持续时间超过12 h的大雾仅出现在11~2月。[结论]合肥地区大雾基本属于辐射雾。     

阜新市彰武县大雾特征与地形的关系

利用实时资料和统计方法,结合彰武县特殊地形,探讨了彰武县大雾的气候特点及其与地形的关系,并对2009年12月10日彰武的一次大雾天气过程进行分析。结果表明,偏东气流进入彰武西部后由于上坡作用,有利于大雾的生成和加强;当彰武出现大雾时,沈阳吹偏东风的频率为58.0%,而阜新县出现大雾时,偏东风仅为33.8%,可见偏东气流对彰武比对阜新县大雾的生成作用明显,这也是彰武出现大雾次数比阜新县出现大雾次数多的主要原因;500hPa的偏西气流、850hPa高压脊或脊后暖舌以及中低层的暖湿气流、地面为均压场是大雾形成的有利环流条件。     

近35年南充大雾特征分析

利用雾霾统计14:00法、NCEP再分析资料,对近35年南充大雾天气的时空分布特征及其成因进行了初步分析.结果表明,大雾主要集中在20世纪90年代;就季节而言,大雾天气主要出现在秋冬季;从空间分布来看,雾日主要出现在高坪,浓雾和强浓雾主要出现在仪陇,高坪和仪陇两站的雾日数占全市总雾日数的70％以上.低层湿度较大、风力较小、层结比较稳定的天气形势有利于大雾天气的形成,再加之晴朗少云的夜间辐射冷却(秋冬季)及特殊的地形作用(高坪站沿江的城区地形及仪陇站较高的海拔高度),共同构成了南充大雾天气成因;大雾天气与空气污染有较好的相关性,当连续出现大雾天气时,对应AQI指数和空气污染等级升高.     

沈阳一次持续性大雾天气分析

分析了2009年11月30日~12月2日沈阳地区持续性大雾天气的发生机理,揭示出沈阳地区平流雾的典型特征。结果表明,此次大雾天气发生于冬季高空槽前的暖湿气流中,雾区范围广、强度强、持续时间长,大雾随着高空槽所携带的冷空气过境逐渐消散;逆温层的高度变化可以作为大雾发生、发展、消散的预报着眼点。     

临清大雾气候特征分析及灾害性防御

利用1981～2010年的地面观测雾日资料分析了临清市的大雾气候特征,结果表明:临清市大雾年际变化明显,30年来大雾日数呈现波动下降趋势;秋冬季雾日多,春夏季雾日较少;大雾主要出现在10月至次年2月,占全年大雾总日数的76.2%;大雾多出现在夜间,占总数的89.1%,消散时间多集中在9～10时;分析了大雾的能见度强度及灾害防御措施。     

能见度自动与人工观测在大雾中的分析与比较

为了探索自动观测能见度代替人工观测可行性,对2013年1月20日08:00~23日20:00一个大雾天气过程从资料应用角度分析。结果表明,自动观测的能见度与人工观测随时间变化趋势是一致的;台站自动观测和道面自动观测2种能见度测量值随时间的演变也一致性较好,差别较小;自动观测的能见度变化与温度露点差的变化是一致的,体现了能见度与相对湿度高度相关性;台站观测和道面观测组成同一能见度观测网,能够很好地反应北京能见度情况,对于预报和服务具有重要作用。自动观测能见度代替是可行的。但由于自动观测数据小于人工观测数据,在天气预报业务中启用自动观测能见度数据后,将大大增加预报大雾以及发布大雾预警的频率,需要调整雾霾天气的有关能见度的发布标准。