滬寧高速公路一次復雜性大霧過程的數值模擬試驗

包云軒 丁秋冀 袁成松, 嚴明良

1 南京信息工程大學江蘇省農業氣象重點實驗室，南京 210044

2 南京信息工程大學應用氣象學院，南京 210044

3 江蘇省氣象科學研究所，南京 210008

1 引言

大霧是一種發生在近地氣層災害性的天氣現象，嚴重的視程障礙威脅著城市道路系統、高速公路、航道的安全和飛機的起飛、著陸。有資料表明（袁成松等，2003），在我國，大霧是造成高速公路交通事故最嚴重的災害性天氣之一。因此，加強霧的發生特征和成因機理研究，完善霧的監測、預警和預報，已成為十分緊迫的任務。

早期霧的數值模擬主要是對輻射霧成因和維持機制進行了多方面的研究。具有代表性的是Fisher and Caplan（1963）所建立的一維霧模式，他們闡述了建立霧預報模式的可行性，后來許多學者紛紛開始對霧的一維數值模式進行完善和研究。隨后Roach and Brown（1976）利用二維模式對輻射霧進行了研究，發現前人忽略的重力沉降對霧水含量的重要影響。Ballard et al.（1991）利用了三維數值預報模式對海霧進行了模擬和分析，并指出數值模式的初始場和垂直分辨率對霧的精確模擬的重要性。國內對霧的數值模擬研究始于20世紀80年代，周斌斌（1987）建立了一維輻射霧模式，該模式較詳細地考慮了湍流交換、長波輻射傳輸、重力沉降等過程。錢敏偉和雷孝恩（1990）設計了二維輻射霧數值模式，對長江上空輻射霧的形成和發展及與長江兩岸復雜地形的關系進行了研究，解釋了長江水面及長江兩岸地形對大霧形成和發展的影響。孫旭東等（1991）采用二維非定常霧模式，模擬了大氣邊界層內輻射霧、輻射平流霧和在海陸交界處的輻射平流霧的形成、演變規律，建立了二維邊界層霧及低層云模式。張利民（1993）等利用該二維霧模式研究了重慶一次霧的形成和發展過程。黃建平等（1993）也采用此霧模式成功地對西雙版納地區的霧進行了數值模擬研究。初期的數值模式研究，一方面在理論上揭示了大霧形成的因素、維持的宏觀和微觀特征以及局地環境對大霧形成和發展的影響等；另一方面在技術上不斷建立和完善霧模式，使得數值模式飛速的發展，對霧的模擬預報能力日益提高。

然而霧模式模擬霧的設計只針對霧本身的特征，無法考慮到大、中尺度環境場變化對霧生消的影響，同時又依賴于反應大氣層結信息的探空資料，所以具有一定的局限性。隨著中尺度數值模式發展的日趨成熟和完善，人們逐步開始利用中尺度數值模式進行霧的模擬研究。最先開始用中尺度模式對霧進行數值模擬的是英國的 Ballard et al.（1991）。Pagowski et al.（2004）利用 MM5數值模式，對安大略省南部的一次引起重大交通事故的團霧進行了模擬和分析，研究表明湖岸風所導致的局地性水汽輻合是該團霧形成的主要因素。Van der Velde et al.（2010）利用多模式對一次冷霧進行了一系列的模擬和比較，研究表明中尺度模式對冷霧的模擬能力還存在一定的欠缺。

在國內，樊琦等（2004）利用三維中尺度數值模式MM5對發生在廣州地區的輻射霧進行了數值模擬研究，并利用敏感性數值試驗探討了長波輻射、短波輻射以及模式的垂直分辨率和不同下墊面類型對輻射霧形成和發展的影響。董劍希等（2006）利用MM5模式對發生在北京的一次輻射霧進行了數值模擬研究，分析了霧形成和維持的機制，討論了霧發生、發展階段的物理過程。李元平等（2007）利用中尺度數值預報模式WRF對北京地區的一次平流霧進行了數值模擬研究，分析了平流霧發生、發展和消散的機制。齊琳琳等（2010）針對不同地域的冬季輻射霧，利用三維輻射霧模式單向耦合MM5中尺度模式開展了數值模擬試驗，通過耦合顯著地提高了中尺度模式對復雜地域局地霧的模擬能力。

霧從其發生天氣背景、物理成因、形態結構、地理環境和出現范圍等方面綜合考慮可以分成：輻射霧、平流霧、鋒面霧、蒸發霧、上坡霧和地方性霧六種（徐玉貌，2000）。輻射霧是地面輻射冷卻使貼地層變冷而形成的霧，主要發生在晴朗的夜間或清晨，有強烈的地面有效輻射，近地層水汽含量充沛，尤其是當空氣被雨和潮濕的地面增濕后，低層有微風和一定強度的湍流，有穩定的溫度層結，可見輻射霧一般出現在晴好天氣時。輻射霧的特點是范圍小，從幾百米到幾十公里不等，霧層較薄，霧體的物理結構不均勻，霧中能見度變化大。平流霧是由暖濕空氣平流到冷的下墊面上，經冷卻而形成的霧，平流霧出現在海上或大陸上，暖海面上的空氣或大陸上的暖濕空氣流到海面上，或者海上的暖濕空氣流到冷的陸面上，均可形成平流霧，且移來的空氣與下墊面之間存在較大的溫度差別，平流霧形成時一般風速適中這樣可源源不斷地輸送水汽，而且能發展一定強度的湍流，使霧達到一定的厚度。平流霧的特點是持續時間較長，范圍大，霧區面積的等效直徑達幾百公里到上千公里，霧的結構和物理特征相對均勻，霧層較厚。鋒面霧一般發生在冷、暖鋒交界的鋒面附近，以暖鋒附近居多，通常與微風，或者與微弱的降水同時出現，或者在鋒面降水停止之后出現，鋒面霧分為鋒前霧和鋒后霧。鋒前霧是鋒面上暖空氣云層中雨滴落入冷空氣內，經蒸發，使空氣過飽和而凝結形成，鋒后霧則由暖濕空氣移至原來被暖鋒前冷空氣占據過的地區，經冷卻過飽和而形成。長江中下游地區梅雨季節的暖鋒前后常形成鋒面霧。蒸發霧是冷空氣流經暖水面上，由于暖水面的蒸發，使冷空氣達到飽和，產生凝結而形成的霧，蒸發霧又可分為海洋霧和河湖上的秋季霧兩種，河湖上的霧常出現在內陸湖濱地區，秋、冬季節，冷空氣南下，天晴風小的早晨也常形成。上坡霧也稱斜坡霧，是空氣沿山坡上升，由于絕熱冷卻而形成的霧，形成上坡霧時，氣層必須是對流性穩定層結，霧出現在迎風坡上。地方性霧的特點是受局地條件的影響特別明顯，可以分為都市煙霧和混合霧，都市霧在城市工業中心以及工廠附近，由于大量的活躍性凝結核存在，常形成都市煙霧，這種霧的持續時間較長，對交通非常不利，并造成嚴重的空氣污染。混合霧是由溫度差別較大、接近飽和的兩種氣塊混合而形成的霧，常出現在海岸和水體附近，并且多出現于弱風情況下。上坡霧和地方性霧合稱為團霧，其特點是形成突然、范圍小（最大直徑一般小于100 km）、濃度大、能見度低。實際上，自然界中，除了單一的輻射霧、平流霧、鋒面霧、蒸發霧、團霧以外，常有復雜性成霧過程發生。且縱觀國內外有關霧過程的研究發現：迄今為止還沒有學者對復雜性大霧過程作過系統的研究。

本文利用美國新一代非靜力中尺度數值預報模式WRF3.1對2009年11月7～8日發生在我國滬寧高速公路江蘇段的一次典型復雜成霧過程進行了數值模擬。通過分析這次復雜性大霧事件的生消特征、大氣背景、物理成因，以闡釋滬寧高速公路復雜性大霧天氣形成的機理，為交通氣象預警系統的完善提供一個參考依據。

2 資料與方法

2.1 資料

滬寧高速公路實測氣象資料由江蘇省氣象局交通氣象研究所自主研制的 AWMS（Automatic Weather Monitoring System）提供，包括2006年系統建立以來的各站逐分鐘水平能見度、氣壓、溫度、濕度、降水、風向、風速等氣象要素觀測數據。

天氣形勢分析所用資料是美國環境預測中心（NCEP）0.5°×0.5°格距每隔6小時一次的氣象再分析資料。

滬寧高速公路周邊地區的常規氣象觀測資料和全自動氣象觀測資料由江蘇省氣象局提供，包括成霧期每 10分鐘一次的各站水平能見度、氣壓、溫度、濕度、降水、風向、風速等氣象要素自動觀測數據。

2.2 方法

2.2.1 數據處理與分析

首先，從 AWMS中調取滬寧高速公路各監測站逐分鐘水平能見度、相對濕度、風向、風速等氣象要素觀測數據制成時間變化曲線，從中篩選出成霧天氣過程；然后用NCEP氣象再分析資料在Grads氣象專用繪圖軟件中繪制這些成霧過程中各要素的空間分布圖（包括每6小時一次的等值線圖和風矢量圖），以判斷這些霧過程是團霧、輻射霧、平流霧，還是兩兩混合或三者混合的霧，確定一個典型的三者混合霧過程為2009年11月7～8日的大霧大氣過程；最后結合滬寧高速公路周邊地區的常規氣象觀測資料和全自動氣象觀測資料對該霧過程的環境氣象要素場的時空變化進行細致的分析，以了解該霧過程的生消演變特征。

2.2.2 模式及運行方案介紹

WRF模式系統是由美國環境預測中心 (NCEP)、美國國家大氣研究中心（NCAR）等美國科研機構開發的新一代中尺度預報模式。該模式為完全可壓縮及非靜力平衡模式，采用F90語言編寫。控制方程組都為通量形式，水平方向采用Arakawa C（荒川C）網格點，垂直方向則采用地形跟隨質量坐標，在時間積分方面采用三階或者四階的Runge-Kutta算法。

本文采用WRF（ARW）3.1版本，模擬區域中心經緯度為120°E, 33°N，采用三重雙向嵌套，d01～d03區域位置和大小如圖1所示，其中水平格點數為65×65、131×131和266×181，格距為30 km、6 km和1.2 km。

隨著城市的不斷發展，滬寧高速公路沿線的下墊面類型與1991年之前發生了明顯的變化。我們利用2007年MODIS遙感衛星影像進行土地利用分類，并將之替代WRF模式原有的USGS 1991年土地利用分類。通過對比（圖略）可以發現，MODIS分類中蘇南地區城市的面積相比USGS分類有所擴大了許多，而相應的城市周邊植被的面積則有所縮小。由于霧是發生在近地氣層的天氣現象，一方面與一定的天氣背景有關，另一方面又與其所發生區域的下墊面類型有很大的關系。所以WRF前處理的過程中進行土地利用分類的替換可以更精確地描述大霧以及團霧所形成的下墊面環境。

研究表明，適當增加模式的垂直層數可以提高對霧的模擬效果，因此，我們在近地面增加了9層垂直層。模式運行以2009年11月6日14:00(北京時間，下同)為初始時刻，每隔6 h輸入一次側邊界值,積分時間為48 h，半小時輸出一次結果。d01～d03的積分步長分別為180 s、36 s和7.2 s。在物理方案中，微物理過程使用較新的WDM5方案，該方案提供了包括云滴數濃度等對大氣水分收支有重要影響的輸出物理量。長波輻射方案使用RRTM長波輻射方案，短波輻射方案使用Dudhia短波輻射方案，邊界層方案使用MYJ方案，陸面過程方案使用Noah方案，積云對流參數化使用Kain–Fritsch方案。

圖1 WRF模式的模擬區域設置（a）（圖中d03區域內的曲線為滬寧高速公路江蘇段）和滬寧高速公路自動氣象監測站分布圖 (b)Fig.1(a) Simulation domains of WRF model (The black broken line in the d03 domain denotes the part of Jiangsu Province in the Shanghai–Nanjing Expressway) and (b) the distribution of AWMS (Automatic Weather Monitoring System) in the Shanghai–Nanjing Expressway

WRF模式運行所需的初始場氣象資料是從美國NOAA相關網站下載的NCEP0.5°×0.5°格距6小時一次的氣象再分析資料。

3 結果與分析

3.1 大霧發生實況

2009年11月7～8日，滬寧高速公路沿線的AWMS自動氣象監測站記錄了一次大霧天氣過程。11月7日18:00，地處公路西段寧鎮丘陵東端、太湖西北岸地形西升坡地的河陽站（32.0420°N，119.5352°E）首先出現能見度在1 km以下的團霧天氣，此時其風向東南，地面風速穩定于1 m s–1下，相對濕度變化于 80%～95%之間，霧區直徑不到20 km，緊接著，團霧區范圍迅速向四周擴展。與此同時，地形相對平坦的常州西站（31.8694°N，119.9092°E）以東路段隨著入夜時間的變長，輻射冷卻加劇，能見度低于10 km，出現輕霧，輻射霧逐漸生成并發展。18:30以后，全線能見度低于 5 km。19:00以后，受入海高壓后部（西南側）東南暖濕氣流（來自東海海面）的影響，整個蘇南地區的空氣比濕逐漸加大，能見度下降（圖略）。21:00后平流霧體從東南方與原有的輻射霧體匯合，隨后，霧體濃度繼續加大，能見度繼續降低。經3～4 h的暖平流輸送和霧體混合發展，一個龐大的輻射平流混合霧體生成，8日01:00開始，從無錫北站（31.6489°N，120.3138°E）到鎮江站（32.0557°N，119.4333°E）的高速公路路段，首先出現大范圍的低能見度天氣，其能見度降至200 m以內，相對濕度都達到了95%以上，并在8日05:00時降至50 m以內。而花橋（121.1192°N，31.2946°E）至蘇州西（120.4982°N，31.4507°E）路段的能見度在本次大霧持續過程中則一直維持在1～5 km之間，其相對濕度也保持在90%以上。日出后2～3 h，短波輻射增溫逐漸增強，霧體慢慢變薄，到了 11:00，滬寧高速公路全線能見度恢復到了5 km以上，其相對濕度也下降到了60%以下，此次復雜性大霧過程結束。本次混合霧天氣過程持續約 17小時，滬寧全線 AWMS降水量記錄為零，地面風向始終以東南為主，風速基本維持在1 m s–1以下。吳兌等認為，一般在沒有降水時，相對濕度大于95%時的大氣混濁視野模糊導致的能見度惡化是霧造成的。相對濕度介于80%～95%之間時的大氣混濁視野模糊導致的能見度惡化是霾和霧的混合物共同造成的（吳兌，2005, 2006, 2008）。由此可知，影響無錫北站至鎮江站路段能見度的天氣現象主要是濃霧，而其中河陽站的中低能見度最先（8日01:00時以前）是由霧霾混合物造成的，隨后（8日01:00時）才轉變成霧（這與團霧形成條件吻合）；影響花橋至蘇州西路段的天氣現象則是輕霧，對地面能見度的影響相對較小。

3.2 大氣環流形勢

在7日14:00時500 hPa和700 hPa天氣圖（圖2a、b）上，江蘇處于一弱槽前，受弱西南氣流影響。由于槽前輻合氣流有利于云的形成，會抑制大范圍輻射霧出現。從850 hPa天氣形勢圖上可以看到，江蘇地區處于海上高壓的后部（圖 2c）。但是風場配置圖顯示，海上高壓系統西側的東南潮濕氣流影響著江蘇大部分地區（圖2d）。AWMS資料顯示，7日08:00時～20:00時，花橋站（31.2946°N，121.1192°E）到橫山站（31.7762°N, 120.0870°E）由于靠海近，受東南氣流影響，地面風速基本保持在2 m s–1左右，7 日 20:00 時后風速下降至 1 m s–1左右，而其余站點在成霧前則一直保持在 1 m s–1左右。這說明海上的東南氣流進入內陸后風力開始逐漸減弱，暖濕空氣在江蘇南部地區緩速流動。霧區西南側地面有弱的西南暖濕氣流向霧區輻合，兩股氣流在蘇南地區匯合，良好的水汽條件有利于大霧的形成。而地面微風則有利于輻射冷卻作用擴散到適當的高度，使水汽垂直輸送到一定高度，有利于形成一定厚度的霧。

3.3 數值模擬效果檢驗

氣象業務觀測中對霧的定義為：懸浮在貼近地面大氣中的大量細微水滴（或冰晶）的可見集合體，能見度小于1000 m。一般認為（鄒進上等，1982；Cotton and Anthes，1993），霧的液態水含量范圍為0.05～0.5 g kg–1, 但根據各地的地域特點和霧形成條件的不同，霧中液態含水量范圍也各有不同，本文取液態水含量0.05 g kg–1為長江中下游地區霧區的臨界下限值。

滬寧高速公路沿線出現的團霧一般水平能見度低于1000 m，垂直厚度在幾米至幾十米，水平尺度在100 km以內（萬小雁等，2010）。根據上述實況資料，2009年11月7日18:00，河陽站單站出現了由霧霾混合現象造成的低能見度，但此時該站液態含水量極小（見圖 3a），隨后在來自太湖水面的水汽輸送的作用下不斷增濕，逐漸轉變為團霧。由于WRF模式本身缺乏對氣溶膠粒子的模擬，所以在模擬結果中，23:00時之前河陽站近地氣層（10 m高度）的液態含水量小，在成霧下限值以下。到了23:00時之后，河陽站與鎮江站出現了小范圍的團霧現象（如圖3b）。到了8日02:00，大霧迅速發展，霧區范圍覆蓋了鎮江站（32.0557°N, 119.4333°E）到橫山站（31.7762°N, 120.0870°E）路段（如圖 3c）。在 8日 05:00時，霧區范圍進一步延伸至無錫北（31.6489°N, 120.3138°E）（如圖 3d），并穩定下來。8日 08:30時，大霧范圍開始減小，無錫北（31.6489°N, 120.3138°E）、玉祁站（31.7078°N，120.2113°E）路段能見度已經恢復至1 km以上（如圖 4e）。模式所模擬的地面液態含水量分布結果表明，團霧出現的區域和時間，大霧的形成和消散的時間以及各個時次的空間分布與實況基本一致，處在大霧霧體邊緣的站點，如句容站、梅村站等會在個別時次出現漏報和錯報的情況（如圖3c、d）。

圖2 2009年11月7日14:00時500 hPa (a)、700 hPa (b)、850 hPa (c) 位勢高度場 (gpm) 和地面相對濕度與風場 (單位: m s–1) 配置 (d)Fig.2 Geopotential height (gpm) fields at (a) 500 hPa, (b) 700 hPa, (c) 850 hPa and (d) the configuration of the surface relative humidity and wind field (m s–1) at 1400 BT (Beijing time) 7 Nov 2009

3.4 能見度模擬

從圖4中可以看出，液態含水量雖然可以很好地反映出霧區分布的狀況，但是卻很難用來和能見度直接比較。完善能見度模擬技術對交通氣象研究以及業務有著極其重要的意義，因此為了反映出大霧強度隨時間的變化的特征及其對能見度的影響，我們需要用經驗公式來計算地面能見度。在以往的研究中采用的多是用液態含水量直接計算能見度的經驗公式，后來 Gultepe and Isaac（2004），Gultepe et al.（2006）同時考慮液態含水量C和霧滴數濃度Nd，提出了新的能見度經驗公式：

其中，Vf為霧體中能見度，單位為 km；C為液態含水量，單位為 g m–3；Nd為霧滴數濃度，單位為cm–3。

隨后學者指出在暖霧的數值模擬研究中，新的公式較以往的經驗公式有明顯的改進（Pang and Liu，2010）。不過該公式仍然局限于霧期內的能見度計算，對于模式輸出結果而言，它的適用條件是C＞0，Nd＞0，即有霧體（或霧滴）存在。因此，本研究針對交通氣象研究及業務中的精細化需求，在液態含水量與霧滴數濃度為零的時間段中（C = 0或Nd=0），引用以相對濕度為主的能見度經驗公式(林艷等，2010):

圖3 2009年11月7～8日10 m高處的液態水含量大于0.05 g kg–1的模擬值與AWMS站點實測數據比較：(a) 7日18:00；(b) 7日23:00；(c) 8日02:00；(d) 8日05:00；(e) 8日08:30。灰色區域代表液態含水量的模擬值；黑色實心點代表該時次能見度小于等于1 km的AWMS站點；空心點代表能見度大于1 km的站點Fig.3 Comparison between the simulated liquid water content at 10-m level above the surface which is greater than 0.05 g kg–1 and the distribution of the AWMS stations at which the observed visibilities were less than 1 km: (a) 1800 BT 7 Nov 2009; (b) 2300 BT 7 Nov 2009; (c) 0200 BT 8 Nov 2009; (d) 0500 BT 8 Nov 2009; (e) 0830 BT 8 Nov 2009.The grey areas denote simulated liquid water content; the black solid (hollow) dots denote the stations of AWMS with visibility less than or equal to (greater than) 1 km

來反映輕霧和霾的能見度 (Vm為輕霧和霾的能見度，單位為km；R為相對濕度)，而在有霧體（或霧滴）存在（即C＞0，Nd＞0）時引用以液態含水量（C）和霧滴數濃度（Nd）為主的能見度經驗公式[式（1）]。

我們選取了受到本次大霧影響的梅村、橫山、羅墅灣、河陽和馬群等 5個站點，進行能見度模擬值與實際觀測值的對比分析（見圖4）。可以看出，處在本次大霧（能見度＜1 km）邊緣的兩個站點梅村站（圖4a）和馬群站（圖4e）模擬的低能見度區間（能見度＜1 km）出現的時次以及能見度隨時間變化的趨勢與實際情況相比有較大偏差，根據圖中的模擬效果檢驗可知，這些偏差主要是由于模式對霧體邊緣地區的模擬效果欠佳所造成的。而橫山站（圖4b）、羅墅灣站（圖4c）在8日00:00之前，大霧處在形成初期，觀測值出現了明顯的能見度震蕩現象，但模擬值的變化中則沒有出現這一特征，在此期間的模擬值遠低于觀測值，在隨后大霧維持和消散的時間段里，模擬值和觀測值的變化趨勢基本一致。河陽站（圖4d）處在本次大霧霧體中心，能見度模擬有相對較好的效果。

值得注意的是，造成能見度模擬值和觀測值演變曲線差別的原因主要有：（1）模式對液態含水量、霧滴數濃度、相對濕度、氣壓以及溫度等參數的模擬值與觀測值之間有誤差；（2）上述經驗公式本身存在一定的誤差，除此之外，在沒有大量觀測實驗和對其擬合系數本地化之前，直接的應用會帶來一定的偏差；（3）能見度觀測儀器也存在一定的誤差。就能見度模擬效果而言，在上述大霧模擬效果好的站點，其能見度的模擬也十分接近觀測值，說明能見度分段計算公式，有較好的擬合效果。因此，我們的后續研究將從以下三個方面展開：（1）利用WRF-CHEM 對氣溶膠粒子和水汽狀態物理量進行綜合模擬以改進模擬精確度；（2）對模式模擬的初始場進行數據同化，提高模擬液態含水量、霧滴數濃度、相對濕度、氣壓以及溫度等參數的準確性；（3）在滬寧高速公路沿線站點，實施區域大霧觀測實驗，獲取蘇南高速公路網（特別是覆蓋滬寧高速公路不同路段的區域）的能見度和微物理參數的模擬驗證資料，以尋找擬合度高的相關經驗參數，確定適用于本地的能見度計算公式。

3.5 大霧形成機制分析

3.5.1 水汽和動力條件分析

霧的形成過程，要求近地面的水汽達到過飽和并產生凝結，而空氣中的水汽達到過飽和有兩種基本過程：一種是增濕，另一種是冷卻。近地面水汽充沛時，氣溫稍有下降就會使水汽凝結。濕度越大、濕層越厚，越有利于霧的形成。此次大霧過程最初是團霧雛形，11月7日23:00出現，是由前一時段的霧霾混合物發展而來的。由于常州西站以西的滬寧高速公路西段處于平均海拔高度為60 m左右的寧鎮丘陵山區，起伏地形易造成大量含有氣溶膠粒子的霾粒（主要來自周邊工業區）在公路所在的低凹地區上空匯聚滯留，白天當空氣中相對濕度較小時（小于 80%），易形成霾。日落后，一方面近地層氣溫下降，蒸發速率變小，空氣中相對濕度增大；另一方面受來自東南方太湖西岸的湖風（東南風）和來自北側長江南岸的江風（偏北風）的雙重影響，兩股有較大水汽含量的氣流遇地形抬升引起絕熱冷卻，冷卻后的高濕氣流與原來含霾粒的低濕氣流混合，變成霧霾混合物，隨著夜幕的降臨、氣溫的逐漸下降和空氣濕度的逐漸增大，霧霾轉成團霧。而在8日02:00后，常州西站以東路段的潮濕空氣，則是由于夜間輻射冷卻不斷降溫逐漸達到飽和，原有的團霧區域不斷擴大轉變為較大范圍的輻射霧。

圖5 2009年11月7日近地層大氣比濕（單位: g kg–1）和風場（單位: m s–1）模擬結果：(a) 2009年11月7日19:00；(b) 2009年11月7日21:00Fig.5 The simulated specific humidity (g kg–1) and wind field (m s–1) at ground：(a) 1900 BT 7 Nov 2009; (b) 2100 BT Nov 2009

圖5是團霧形成（11月7日23:00）前兩個時次（19:00、21:00）的地面比濕和風場的配置圖，可以看出江蘇地區主要受到入海反氣旋西南側東南氣流的影響。海上的潮濕空氣在東南氣流的輸送下向西北陸地入侵，成為本次輻射霧過程的主要水汽來源。在7日19:00，蘇南地區最先受其影響，地面比濕已經超過 11 g kg–1（見圖 5a）。到 7日21:00，東南氣流深入內陸后風速逐漸減小，其攜帶的水汽在大霧形成前基本停滯或徘徊于江蘇淮河以南地區，此時這些地區的地面比濕已經達到 11 g kg–1以上（圖5b），充沛的水汽為該地區大霧的形成提供了有利的條件。此外，環太湖地區空氣中水汽含量高于其它地區，原因是在近地層湍流混合的作用下，湖面水汽容易被帶到空中并向周邊地區彌漫，因此，太湖水體也是本次大霧的水汽來源之一。

從模擬輸出的地面以上10 m高度水汽通量散度場與垂直速度場上可以看出，11月7日20:00河陽至鎮江路段處在一個微弱的水汽輻合區之中（見圖 6a），這正好對應著團霧即將形成的區域。由于之前從東部海上進入內陸的暖濕空氣，經過太湖時水汽得到了補充，其后在向西北方向運動時遇太湖西面寧鎮丘陵東部的喇叭口地形產生較為明顯的輻合抬升運動（見圖 6b），潮濕氣流在爬坡抬升過程中逐漸趨于飽和或過飽和，加上絕熱冷卻作用容易凝結成霧。

團霧爆發所對應的微弱的水汽輻合區表明遠離太湖的周邊地區對霧區的水汽輸送并不是很強。分析其因有二：一是由于風力較弱，周圍環境的水汽不容易被輸送到水汽發生凝結的區域；二是由于霧區的水汽本來就很充沛，在大霧形成之前，蘇南大部分地區的地面比濕基本都在13 g kg–1以上，足夠一次大霧的生成和維持。

3.5.2 冷卻條件分析

在輻射霧的形成中冷卻作用至關重要，溫度的局地變化主要是由溫度平流、垂直運動和非絕熱作用引起的。對于平原地區，如無強對流天氣出現，一般近地層的垂直速度很小，可以忽略不計。因此，溫度的局地變化主要取決于溫度平流和非絕熱項。而溫度平流和非絕熱項則通過輻射收支、水汽凝結與蒸發、地氣感熱交換等產生作用。夜晚因無短波輻射收入，地面以長波輻射支出為主，在晴空的夜晚，這種長波輻射向上支出更大，因而導致失熱更明顯，冷卻降溫幅度更大；如遇風力微弱或靜風則輻射冷卻更顯著，如果水汽條件合適，則有利于輻射霧的形成。

圖6 2009年11月7日20:00離地面10 m高度（a）水汽通量散度場（單位：10–7g cm–2 hPa–1 s–1）和（b）垂直速度 (單位：m s–1) 模擬結果Fig.6 The distributions of simulated (a) moisture flux divergence (units: 10–7g cm–2 hPa–1 s–1) and (b) vertical velocity (units: m s–1) at 10 m above the ground at 2000 BT 7 Nov 2009

圖7 2009年11月7日20:00地面有效輻射通量分布 (單位：W m–2)Fig.7 Distribution of the effective terrestrial radiation flux in the engendering process of the mixed fog at 20:00 BT 7 Nov 2009

所謂地面有效輻射通量是指地面向上的長波輻射通量與大氣向下的長波逆輻射通量的差值，它與地面溫度與上層空氣溫度之間的差值成正比，當地面溫度高于上層氣溫時，地面有效輻射通量為正值，方向向上；反之，當地面溫度低于上層氣溫時，地面有效輻射通量為負值，方向向下。圖7所示的是2009年11月7日20:00的地面有效輻射通量，圖中地面長波輻射通量正值區（藍色區）表示地面通過長波輻射熱交換而向上失熱，地面會冷卻降溫；負值區（紅色區）則表示地面長波輻射通量向下，是獲熱增溫過程，由于凈輻射收入大于支出而引起。從圖中可以看出，在團霧形成前，江蘇省的西南部地面有效輻射通量都是正值，大部分都在20 W m-2以上，而江蘇省的東部由于夜空有層云（圖略）的遮擋，地面接受的大氣逆輻射要比其發射的長波輻射多，地面冷卻降溫作用并不明顯，這也意味著公路西段成霧比東段容易。從河陽站所模擬的幾個時次的單站探空圖（見圖8）中，我們可以看出在7日20:00該站近地面逆溫層較弱，溫度露點差相對較大，此時該站還處于霧霾階段，雖然團霧生成的水汽條件已經建立，但是由于剛剛入夜不久地面輻射冷卻降溫還在開始階段。7日23:00河陽站的近地層逆溫開始發展，近地面暖濕空氣在冷卻作用下接近飽和，霧霾逐漸轉變為局地性的團霧。到了8日02:00河陽站的逆溫層進一步加深，團霧水平范圍擴大形成大范圍的輻射霧，近地層的空氣達到飽和。

圖8 河陽站模擬探空圖：(a) 2009年11月7日20:00；(b) 2009年11月7日23:00；(c) 2009年11月8日02:00。縱坐標σ為地形追隨坐標Fig.8 The simulated sounding charts at Heyang staion: (a)2000 BT 7 Nov 2009; (b) 2300 BT 7 Nov 2009; (c) 0200 BT 7 Nov 2009

圖9 沿31.8299°N的氣溫和液態含水量高度—經度剖面：(a) 2009年11月7日20:00；(b) 2009年11月7日23:00；(c) 2009年11月8日04:00；(d)2009年11月8日09:30。實線表示氣溫（單位:℃）；陰影表示液態含水量（單位：g kg–1）Fig.9 Longitude-height cross sections of the temperature (solid line, units: ℃) and the liquid water content (shaded area): (a) 2000 BT 7 Nov 2009; (b) 2300 BT 7 Nov 2009; (c) 0400 BT 8 Nov 2009; (d) 0930 BT 8 Nov 2009

圖9是成霧前后四個時次氣溫與液態含水量沿31.8299°N（即經過常州北站）的高度—經度剖面圖。可以從圖9a中看到，在成霧前的7日20:00，隨著地面輻射冷卻作用的增強，逆溫層剛剛開始建立，近地層的空氣尚未飽和。在23:00，西段云圖（圖略）上顯示此時晴空無云，輻射冷卻作用加劇，原先的團霧體由于輻射霧體的結合而變厚、面積擴展（見圖9b）；東段則由于層云（圖略）的影響，輻射冷卻作用并不明顯，但由于海上暖氣團存在對東部路段地區的暖平流作用，所以該地區仍有平流輕霧體。大霧形成（約8日01:00前后）后，逆溫層進一步加強；霧體形成后，霧頂同樣也會有向上的長波有效輻射通量，使得霧體向垂直方向發展(Dunynkerke, 1991)。到了8日04:00，來自東南和西南方向的平流作用減弱、影響區域東移（西界從中段的竇莊站東移至蘇州西站以東），東段無云（圖略）且輻射冷卻明顯增強；至此，高速公路絕大多數路段（除個別極短的路段外）輻射冷卻都很明顯，輻射霧體與平流霧體、團霧體混合一體，濃度達最大、霧層達最厚、面積達最廣（見圖9c），此后一直穩定維持達5 h以上。日出后09:30，由于短波輻射增溫加劇、低層大氣中水汽蒸發增強，有效輻射通量逐漸由負轉正，轉變快的是公路東、西兩段，中段（河陽站以東、無錫北站以西）由于下墊面水體分布密集且以大水體（北有長江，南有太湖）為主，日出后地表蒸發會將水體表面的水汽輸送到低層大氣中，因此，霧體消散得慢（見圖9d）。

4 結論

本文利用WRF3.1模式對2009年11月7～8日發生在滬寧高速公路上的一次復雜性大霧天氣過程進行了精細化的數值模擬，在了解天氣實況的基礎上，分析了大霧發生的大氣環流背景，從大氣水汽、動力和冷卻條件等方面剖析了霧的成因和不同階段霧體的生消機制，研究表明：

（1）本次大霧前后的天氣形勢相對穩定，江蘇地區主要受入海反氣旋西南側東南氣流影響，整個大霧過程中地面風力始終微弱，為大霧形成提供了有利的動力條件。

（2）模式模擬的由大氣液態含水量條件判別的成霧區分布與實測霧區范圍基本吻合。

（3）模式模擬的能見度與 AWMS實測能見度十分接近。

（4）本次大霧過程最初是團霧雛形，在夜間輻射冷卻作用下，轉為輻射霧，之后，來自東南海上的暖濕空氣平流進入江蘇陸地后，所產生的平流霧霧體與原有輻射霧霧體結合發展為范圍更大的輻射平流混合霧。

（5）日出后短波輻射增溫是此次霧體得以快速消散的主要原因。

在模式調試和運行過程中，為提高模式對霧的模擬能力，使用了高分辨率的初始場NCEP 0.5°×0.5°氣象再分析資料，同時修改下墊面分類為MODIS精細化分類，增加了近地層垂直層數。為了檢驗模擬效果，我們根據模擬的液態水含量、相對濕度、霧滴數濃度，結合分段能見度計算經驗公式，得到了模擬能見度，比較模擬能見度與AWMS能見度實測值，發現模擬效果較好，但存在一定的偏差。針對偏差討論了該方法所存在的問題，并提出了改進思路。此次混合霧天氣過程是在特殊的大氣背景下發生的，穩定的大氣環流形勢是其成霧的基本前提，高空合適的流場和地面微弱的風場是其有利的動力條件，水平方向的水汽輻合和來自下墊面的水汽向上輸送是其良好的水汽環境，而不同時段、不同區域強弱交替的輻射冷卻和暖平流是其混合性、復雜性熱力條件的具體體現。

通過本個例的研究可以發現：水汽條件、動力條件和冷卻條件是大霧形成的重要物理基礎，調整WRF模式中的相關參數可以成功地模擬高速公路上的大霧天氣過程；結合已掌握的成霧規律和實時監測的各種數據，可以較好地預報高速公路霧害出現、維持和消散的時間、范圍和強度，為交通部門提供較好的氣象保障服務。

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