《涟水县大雾生消气象因子特征分析》
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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等于0.894+0.027T,模型M2：Y等于3.869+0.028T-0.032U,模型M3：Y等于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）等于-0.06+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
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因子分析和气象引用文献:
[1] 因子分析和气象专升本毕业论文范文 关于因子分析和气象方面论文范文资料2万字
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[3] 航海气象相关论文选题 航海气象毕业论文题目怎么定
