青島機場低能見度特征分析

張勇

摘要：本文利用青島機場2007-2020年地面觀測資料，運用數理統計方法，從日變化、年變化、年際變化等多時間尺度分析了低能見度（能見度<1000米）變化特征。結果表明：低能見度主要出現在冬季的清晨，頻率極大值為6.0%;低能見度日數的年際變化呈顯著減少的趨勢;引起低能見度的主要天氣現象是霧，其占比高達81.1%，其次是冬季的雪和夏季的雨，分別占比7.3%和5.5%;低能見度不同持續時間出現次數的峰值均在冬季。

關鍵詞：低能見度;機場;日變化;年變化;年際變化

引言

民航氣象中，能見度通常用目標能見的最大距離表示。能見度反映飛行員的視程大小，決定飛機能否正常起飛和著陸，是保障飛行安全的主要氣象要素之一。盡管現代化機場和大型噴氣式運輸機配備有先進的導航、著陸設備，但能見度對飛行的限制仍不可低估，因為惡劣能見度導致機場關閉的事情時有發生。能見度是機場制定飛行最低標準的重要氣象要素之一，當能見度惡劣時，會直接影響飛機起降，甚至危及飛行安全。青島機場因天氣原因致使航班延誤、取消、返航、備降的情況中，低能見度是主要的原因之一。

由于低能見度對飛行安全和正常具有重要影響，因此國內外很多學者對此已有過深入研究[1-2]。沈俊等研究了虹橋機場近18年能見度的年際、季節和日變化特征，指出低于機場著陸標準的低能見度天氣年發生頻數有減少趨勢;袁嫻等對浦東機場平流霧的氣候特征和天氣形勢進行了統計分析，發現機場平流霧多發于冬春兩季;干新星利用武漢天河機場17年的觀測資料，統計了機場低能見度天氣的年變化、季節變化、日變化等特征，指出冬季低能見度次數最多、夏季最少，低能見度主要由霧引起;王楠等利用烏魯木齊機場17年的觀測資料，對機場低跑道視程與低能見度進行了對比分析，發現凍霧的日變化呈“兩峰兩谷”型，基本滿足正態分布;陳露等利用成都雙流機場13年的觀測資料，分析了機場低能見度天氣日變化、月變化以及出現時的天氣特征，并選取了預報因子，建立了能見度預報模型。本文通過分析青島機場低能見度的日、年及年際變化等特點，以期加深對機場低能見度發生發展規律的認識，提高航空氣象預警和服務保障能力。

一、資料和統計方法

本文選取的資料為青島機場例行天氣報告中能見度數據，根據民航氣象中關于大霧的定義，主要分析能見度<1000米的變化特征，將其定義為“低能見度”。資料長度為2007年1月1日-2020年12月31日，時段為每日00：00UTC-23：00UTC整點資料，時間均為協調世界時（UTC），以16：00UTC為日界，季節劃分為春季（3-5月）、夏季（6-8月）、秋季（9-11天）和冬季（12-2月）。

由于本文使用的資料具有數目較大、分辨率高、連續性好和穩定性強的特點，所以利用數理統計方法，分析不同時間尺度低能見度出現頻次的變化特征，具有較強的代表性。主要的統計方法如下。

（1）低能見度累年某月（某時）出現的平均日數（次數）：G=Σgn/n，其中G為低能見度累年某月（某時）出現的平均日數，Σgn為歷年該月（該時）低能見度出現日數（次數）之和，n為有效記錄總年數。

（2）低能見度累年某月（某時）出現的頻率：H= G=Σhn/n×100%，其中H為低能見度累年某月（某時）出現的頻率，Σhn為歷年該月（該時）低能見度出現日數（次數）之和，n為有效記錄總年數。

（3）年際變化主要采用了一元線性回歸方程分析，并通過了顯著性檢驗、計算了誤差。

二、低能見度的日變化、年變化和年際變化特征分析

累年各月逐時段低能見度的出現頻率如圖1所示。頻率大值區主要集中于冬季的清晨，其中1月21：00UTC-次日02：00UTC出現頻率均在4%以上，峰值為6.0%，出現在00：00UTC，04：00UTC之后，出現頻率迅速降低，04：00-11：00UTC頻率基本<1%，12：00UTC開始，出現頻率又開始增多，至次日清晨達到極大值;此外，春秋兩季的凌晨（21：00-00：00UTC）出現頻率較多，頻率較大值為2.1%，出現在4月22：00UTC和23：00UTC，00：00UTC之后出現頻率迅速降低。由此可知，低能見度在冬季出現頻率最多，而且出現時間早、結束時間晚，持續時間長，其次春秋兩季出現頻率較多，但出現時間晚、結束時間早，持續時間較短，其他時段出現頻率較少，均<1%。

各月變化來看，從9月開始，低能見度出現頻率于清晨開始增加，到冬季1月達到最大值，之后開始減小，4月之后，出現頻率在各時次均<1%。由此可知，低能見度對飛行影響最大的時段為冬季的夜間至上午，其次為春秋兩季的凌晨，而其他月份對飛行影響較小。

通過對2007年至2020年共14年的能見度資料進行統計，利用一元線性回歸分析低能見度年出現日數的年際變化情況，結果表明，低能見度出現日數有顯著減少的趨勢，通過了99%的顯著性檢驗。2007年，低能見度出現日數為28天，而2020年僅為8天（圖2）。此外， 6月、10月均有相同的減少趨勢（圖略），而其它月份、季節則沒有通過顯著性檢驗或沒有明顯的年際變化。

三、各季低能見度日數及影響因素

全年平均低能見度的日數為15.2天，各月情況如圖3所示。12月至次年2月，低能見度日數相對較多，其中12月為2.4天，1月為3.4天，2月為2.4天，其他各月日數較少，9月低能見度日數最少，為0.3天。全年低能見度日主要由霧造成（表1），由霧引起的低能見度占全部影響因素的81.1%，其次分別為雪和雨，占7.3%和5.5%。雪主要影響冬季能見度，雨是夏季影響能見度的除霧之外的另一種主要天氣現象，6月-8月雨引起的低能見度日數分別占低能見度總日數的14.3%、50.0%和66.7%，其中8月引起低能見度的日數所占比例比霧（33.3%）要高。

四、低能見度不同持續時間的出現次數

如圖4所示，各月低能見度持續時間越長，出現次數越少。全年低能見度持續時間為1小時以內、1-2小時和2-4小時出現次數分別為5.8次，3.6次和3.2次，頻率分別為33.1%、20.6%和18.3%。持續時間1小時以內的年變化呈“單峰”分布，峰值出現在冬季，1月和2月出現次數分別為0.8次和1.1次，其次夏季和春季分別出現1.4次和1.3次，其中初春和夏季出現次數較多，3月和8月出現次數分別為為0.7次和0.6次，而初秋出現次數最少;持續時間為1-2小時、2-4小時、4-6小時和6-12小時的年變化均呈現“單峰”型分布特點，峰值均出現在冬季，其他季節較少出現，但持續時間為2-4小時的10月出現0.5次，僅次于12月和1月，這一點值得注意。

由此可知，冬季由于輻射霧的原因，各個不同持續時間的低能見度天氣都可能出現，尤其長時間的低能見度天氣，冬季出現頻率最高;夏季出現持續時間小于1小時的低能見度天氣次數比春秋季節多，通過前面分析可知，這是由于夏季短時強降水所致。

五、結論

本文利用青島機場2007-2020年共14年的能見度資料，統計分析了機場多時間尺度的能見度變化特征，主要結論如下。

（1）低能見度主要出現在冬季的清晨，頻率極大值為6.0%，其次春秋兩季的凌晨出現次數較多，頻率較大值為2.1%。

（2）低能見度日數的年際變化呈顯著減少趨勢，2007年出現日數為28天，2020年只有8天，冬季出現日數呈相同的變化趨勢。

（3）引起低能見度主要天氣現象是霧，其占比高達81.1%，其次是冬季的雪和夏季的雨，分別占比7.3%和5.5%。

（4）低能見度不同持續時間出現次數的峰值均在冬季，夏季持續時間小于1小時的低能見度天氣次數比春秋季節多。

參考文獻：

[1]鐘家杰，劉峰.華南春季一次鋒面大霧的邊界層特征[J].廣東氣象，2000，29（1）： 2-4.

[2]敖淑珍，張美平.近31年廣州白云機場低能見度的氣候特征[J].民航科技，2003，（4）：2-30.