本溪地區自動氣象站資料在大霧天氣預警中的應用

崔曜鵬　于天寵　曲驊倩　秦瑜　李冰　孫秀恒

摘要 ? ?本文選取2014年9月至2015年9月的典型大霧天氣個例，對自動站Z文件提取能見度、相對濕度、比濕、風場、湍流通量等物理量氣象要素，并結合每一個國家級自動站出現大霧的時間段，分析各氣象要素的變化特征，總結歸納本溪地區大霧天氣氣象要素的量化指標。分析結果在本溪市氣象臺進行了業務應用，應用效果良好，主要表現為主觀能動性、時效性和實用性等特點。經過大量數據的處理級篩選，得到的大霧量化指標，客觀具體、一目了然，使得預報員在平時的預報中可以輕易掌握，并不斷了解大霧發生的規律，提高預報員的預報經驗。該成果可應用于本溪市大霧預報預警工作，提高新型自動站觀測數據在大霧天氣中的應用成效，通過統計10 min氣象要素數據更加詳細認識大霧天氣發生特點，為預報員預警大霧天氣提供參考。

關鍵詞 ? ?大霧;能見度;自動氣象站資料;預報預警

中圖分類號 ? ?P457.7 ? ? ? ?文獻標識碼 ? ?A

文章編號 ? 1007-5739（2019）19-0185-02 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

遼寧地處歐亞大陸東岸，氣候屬溫帶大陸性季風氣候。近年來，遼寧區域性大霧頻發，造成的經濟損失和人員傷亡也在不斷上升。以往對大霧的研究較少，預報員在做霧預報時由于缺少相應的參考依據，大多采用經驗法和外推法，且僅限于定性的有無預報，已不能滿足當今社會發展的需求[1]。目前，遼寧省氣象部門已經建立了新型自動氣象站觀測網，并且自2014年開始以自動氣象站觀測大霧天氣逐漸代替人工觀測，因而新型自動氣象站在大霧預警業務中起到了越來越重要的作用。遼寧發生持續大霧一般由于上游底層風向為西南風或偏南風，風速為3～7 m/s，底層空氣迅速降溫，上層空氣因離地表遠而降溫少，這樣就在925 hPa形成逆溫，空氣冷卻并達到飽和，水汽凝結而形成的持續大霧[2-4]。

遼寧省氣象專家金巍[5]、張寧娜[6]等已經對遼寧省區域霧天氣進行了分型，并且研究了能表征霧天氣的氣象要素及相關閾值。但是以往的研究大多基于分辨率較粗的觀測數據或者模式數據，不能很好地反映大霧天氣的實況特征。遼寧省氣象部門建立的新型自動氣象站觀測網絡能夠提供高時空分辨率的基本氣象要素，最高時間分辨率達到10 min，這為人們更加深入認識大霧天氣提供數據基礎。因此，有必要繼續加強針對新型自動氣象站觀測能見度的準確性和基于大霧過程中10 min氣象要素變化特征的研究。

1 ? ?資料與方法

1.1 ? ?應用資料

數據資料范圍為2014年9月到2015年9月，包括遼寧省國家級自動站10 min數據（能見度、相對濕度、比濕、風場、溫度）和大霧實況數據（站號、出霧時間、最小能見度）。

1.2 ? ?研究方法

1.2.1 ? ?實況數據整理。根據預警信號及日常記錄統計出2014年9月1日至2015年9月30日大霧實況數據，包括站號、出霧日期及時間、最小能見度。

1.2.2 ? ?自動站數據整理。下載Z文件，提取出2014年9月1日至2015年9月30日10 min間隔的國家級自動站數據，包括站日期、時間、站號、經緯度、1 min自動觀測能見度、10 min自動觀測能見度、1 h間隔的人工觀測能見度、氣壓、海平面氣壓、3 h變壓、溫度、露點、相對濕度、24 h變溫、風向、風速、降水量、3 h降水量、6 h降水量、水汽壓、比濕、飽和水汽壓、飽和比濕，并篩選出1 h人工觀測能見度數據。

1.2.3 ? ?自動站觀測與人工觀測數據對比分析。將自動站中1 h間隔的人工觀測能見度數據中<500 m的數據提取出來，與大霧實況的統計數據進行匹配，匹配所得數據13個，把最后2項單獨計算并得出兩者相關性。

1.2.4 ? ?氣象要素變化特征分析。以日常值班經驗為基礎，總結在出霧時的自動站氣象要素變化特征，判斷大霧天氣出現前后氣象要素的變化特征，包括出霧時溫度（T0）、當日夜間最低溫度（Tmin）、14：00溫度（T14）、20：00溫度（T20）、及T14-T20、T20-T0、T20-Tmin、相對濕度、風向、風速等。

1.3 ? ?數據統計

用Matlab將txt格式的各個資料轉成mat格式以便計算;用Matlab找到自動站數據中對應出霧時次的各物理量及各個氣象要素的變化特征。

2 ? ?結果與分析

將大霧實況與自動站觀測值進行對比，分析能見度準確性，得出兩者相關系數為0.833。經過時間尺度的統計，分別得到了本溪市、本溪縣、草河口鎮和桓仁縣出霧時前期的物理量特征。

預警指標分別總結全市國家4個自動站在出霧時溫度（T0）、當日夜間最低溫度（Tmin）、14：00溫度（T14）、20：00溫度（T20）及T14-T20、T20-T0、T20-Tmin、相對濕度、風向風場等，分別為每一個國家站的每一個月份得出一個區間值，并以此作為量化指標（表1）。

3 ? ?結論與討論

（1）主觀能動性。以往大霧預判基本依靠預報員的主觀預報經驗;經過該項目的研究，為預報員提供了量化的客觀預報依據。

（2）時效性。之前制作大霧預警，大部分是在實況出現大霧時或者與省級部門會商后進行，比較籠統，基本沒有預報依據，一般遵從省級部門的預報意見;經過該項目的研究，不僅在預報預警上提高了時效性，而且在與省級部門的會商中有據可論。

（3）實用性。經過大量數據的處理級篩選，得到的大霧量化指標，客觀具體、一目了然，使得預報員在平時的預報中容易掌握，并不斷了解大霧發生的規律，有利于預報員積累預報經驗。

4 ? ?參考文獻

[1] 陳傳雷，蔣大凱，孔令軍.近53年遼寧霧的時空分布及成因分析[J].氣象與環境學報，2006，22（1）：21-24.

[2] 李雅楠.遼寧持續大霧天氣特征及其影響[J].安徽農業科學，2010，38（27）：15108-15109.

[3] 劉小寧，張洪政，李慶祥，等.我國大霧的氣候特征及變化初步解釋[J].應用氣象學報，2005，16（2）：220-271.

[4] 李越龍，冉田子.我國大霧的氣候特征和預報方法[J].資源環境，2017，34（18）：158.

[5] 金巍，曲姝霖，王業修，等.鞍山地區大霧天氣氣候特征及成因探討[J].氣象與環境學報，2016，32（6）：69-76.

[6] 張寧娜，陸忠艷，關穎，等.遼寧一次連續大霧的天氣要素特征分析[J].安徽農業科學，2011，39（11）：6620-6621.