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=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.
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