日照市海霧天氣的特征分析與預報

鄭智勇,丁森,王珍珍,劉迎迎,馮立達,侯繼靈,黃帥,鄭聰聰

(1.山東省海洋生態環境和防災減災重點實驗室 青島 266033;2.自然資源部北海預報減災中心 青島 266033)

0 引言

大霧是懸浮于近地面層中的大量水滴或冰晶,使水平能見度小于1 km 的天氣現象,同時也是近地面水汽凝結(或凝華)的產物[1]。它嚴重地影響著當地的海上運輸,港口靠泊,船只離港,公路交通及漁業生產。統計結果表明,北方港口因海霧天氣造成能見度不良而導致的船只碰撞、擱淺事故每年發生2～5起不等;我國1950—2005年的船舶海上航行事故統計顯示,因能見度原因而造成的海難事故,占事故總數的首位,達33%[2]。2016年5月7日,馬耳他籍散貨船在大連外海附近水域與中國漁船發生碰撞,船上19人,14人死亡,5人失蹤;2008年5月19日日照港萬噸貨輪擱淺事故等均為海霧造成的重大等級港口水上交通事故。因此,對海霧要素的預報對港口城市建設發展起到重要作用。

日照位于魯東南與江蘇省交界處,是新興且快速發展的沿海港口城市。日常工業生產發展圍繞港口、海洋方面發展比例較重。其地理位置、氣候特征極具引發海霧的條件[3],突發性海霧過程對港口城市的破壞作用較重。認真分析和總結海霧出現的條件及規律并及時地做出預報,有利于當地的交通運輸建設、人民日常生活保障乃至對國民經濟發展都起著積極而重要的意義。

近年來,國內對于海霧的生消方面研究較多,特別是在黃海海霧研究方面所得出的相關結論較多。如,呂晶晶等[4]發現黃海的海霧具有霧滴數濃度、含水量、平均半徑、最大半徑都最小的特征;任兆鵬等[5]研究結果表明黃海夏季海霧的含水量大,水汽在凝結成霧的過程中放出更多的凝結潛熱,霧中的海表面氣溫(SAT)明顯高于海表面水溫(SST),春季恰好相反的特征;周發琇等[6]的研究結果給出黃海海霧生成的水汽輸送條件。但同時也能發現此前的研究成果[7]集中于黃海海霧的深入研究。由于日照所處魯蘇交界帶,其特殊地勢條件、海岸線特征,無法將相關結論直接使用,因此本文重點根據海霧生消影響要素、空間和時間分布特征,利用統計學及特征分析方法給出日照市海霧天氣過程的主要影響因素及特征性結論,給出針對本地區的海霧預報方法。

1 資料和方法

采用地面氣象觀測資料,日照海洋站多年連續能見度及海溫觀測資料,歐洲中心(ERA-Interim)2.5°×2.5°再分析資料,一級站54945(日照)探空資料。其中海洋站主要給出海霧天氣過程影響范圍、時間及識別的觀測,氣象站觀測資料及ERA-Interim 主要給出相關具體氣象觀測要素及天氣形勢、背景場分析。利用以上資料統計分析日照海霧天氣過程的分布、影響要素等關鍵因子;以此為預報因子,利用判別分析方法給出日照地區海霧天氣過程的預報方程及結論。

2 主要海霧類型確定

2.1 海霧類型

根據王彬華[1]對海霧的成因分析(表1),日照地區多年成霧類型來看平流霧所占日照地區出現海霧比例的99%以上,這主要是由于日照所處海岸線走向西南-東北與黃海東南向平流暖濕空氣垂直,平流霧的形成具備初始條件。因此本文主要圍繞平流霧對日照地區影響展開分析。

表1 海霧的分類Table 1 Classification of sea fog

2.2 大霧的時間分布統計

將連續32 年觀測數據中每日20:00 至次日20:00記為一天,一天中出現海霧則記為一個霧日,對32年的氣象、海洋觀測資料統計如圖1所示。

圖1 日照地區多年霧日數月平均變化Fig.1 Monthly average variation chart of the number of foggy days in the Rizhao area

根據統計結論來看,日照地區平流霧一年四季都有出現,但大霧出現的時間多集中在4—7 月,6月最多。根據日照地區連續32年氣象及海洋數據平均顯示,日照多年4 月平均出現霧日天數為5天,5月為6天,6月為9天,7月為6天,4—7月多年平均霧日之和為24天,多年平均全年有霧日數為30天,占全年有霧日數的80%,最長連續霧日達9天(出現于2011年5月5—13日),同時根據統計結果來看4—7月的大霧天氣過程較其他月份持續時間長、影響范圍大。因此本文的分析主要著眼于4—7月的平流霧特征分析。

3 致霧天氣形勢分類

日照市的大霧一般多產生在偏東南風的條件之下,根據具體天氣形勢對海霧產生的影響,能使日照出現大霧的天氣形勢主要有以下4種。

3.1 入海變性高壓型

大陸高壓入海后變性并停留在海上,后部高壓脊線大致位于我國沿岸附近,其前部的干冷空氣在海上變性以后,隨高壓南部的偏東氣流回流到冷海面上。在這種形勢下,本地位于高壓后部,氣流為南到東南向,風速不大,海面有來自南方暖海區流來的暖濕空氣,850 hPa高度上高壓后部是暖平流區加上低層冷卻作用,容易成霧。如果大氣環流形勢短期內不會發生變化繼續保持東高西低的天氣形勢(圖2a),那么海霧維持的海洋氣象條件繼續存在,海霧也將繼續維持,并且會深入內地,該種天氣形勢極易導致連續多日災害性海霧天氣過程的出現。

圖2 4種致霧天氣形勢Fig.2 Four types of foggy weather situations

3.2 太平洋副熱帶高壓脊北伸型

入夏以后,西太平洋高壓脊逐漸北跳,其脊西緣正好伸至我國沿海附近,日照地區處于其西部邊緣的偏南氣流控制中極易出現大霧,該種天氣形勢(圖2b),特征高壓中心來自副熱帶高壓脊的北抬形成,并且高壓中心在同一地區控制時間較長,7 月日照地區海霧形成多與該種天氣形勢有關。

3.3 低壓倒槽或氣旋前部型

春、夏之際日照地區易受西南方向生成的江淮氣旋影響,氣旋過境除對本地區造成大風、降水之外,其暖鋒前部還會造成大霧天氣,低壓倒槽或氣旋前部的大霧與氣旋的來向、位置有非常密切的關系。自西南生成的氣旋在長江口以北入海,氣旋入海前本地受氣旋前部的東南氣流影響,容易成霧(圖2c)。但該種天氣過程造成的大霧過程維持時間較短,隨著氣旋的迅速過境,低槽后部的偏北風影響本區天氣會迅速轉好;同時氣旋成霧僅限于氣旋前部東南向偏弱情況下,氣流過強不利于水汽的凝結。

3.4 脊后槽前(東高西低)型

日照地區春季冷空氣與溫帶氣旋或溫帶氣旋交替活動頻繁,本地區常處于脊后槽前偏南氣流控制之下,此種形勢導致北太平洋高壓脊與其北部低壓之間氣壓梯度較大,在西南氣流控制下利于海霧形成,始終有水汽不斷地從我國臺灣附近及西太平洋海區向黃海輸運;同時結合溫壓場配合考慮,溫度場落后于高度場導致日照地區南部存在一個明顯的暖中心,偏南氣流輸送使得暖濕空氣條件具備。在該種天氣形勢(圖2d)的影響下日照地區適宜出現連續海霧過程。

4 大霧的氣象要素預報指標

4.1 氣流的方向與速度

適宜的風向和風速將暖濕氣流向冷水面輸送是海霧產生的重要條件[8]。由平流冷卻霧形成機理可知,當暖濕空氣平流到冷的洋面,是形成平流霧的重要條件,但同時也必須具備一定的風速條件以維持靜力穩定度,保持本地區層結穩定,不利于大霧的消散[9]。氣流方向還要具備一定量溫度梯度,使暖濕空氣液化凝結成霧。

從日照地區所處地形來看,輸送濕潤水汽的向岸風風向只能來自東北或東南兩個方向的氣流,但同時需要具備較低緯度滿足水汽冷凝條件則該風向只能選擇與日照海岸線垂直的東南向風。由多年預報經驗來看,日照地區吹NE-SESSE風,且風速在6 m/s以下時容易出霧。即風的條件需滿足風向保持與本地區地形保持基本垂直且風速較低,易使本地具備潮濕條件且維持本地靜力穩定。

4.2 上游地區的露點溫度和本站的氣溫之差

利用預報站點上游觀測資料作為預報參考值,對海霧的水汽分析可以起到補充作用[10]。當平流過來的暖濕空氣的露點比本站的氣溫高時,空氣極易飽和成霧。江蘇省射陽縣,根據方位顯示,地處日照市東南風向的上游地區。因此,將射陽站(58150)作為上游指標站,取射陽的露點溫度和本站的氣溫之差做預報指標。當14時射陽的露點溫度接近或高于本站的氣溫時,即(Td射陽-T)＞-2℃時,容易出霧。該條件同時將風速、風向及水汽飽和度作為參考條件。

4.3 本站的溫度露點差

相對濕度大小及其分布是海霧能否生成的物理基礎[11]。溫度露點差是衡量一個測站水汽飽和度的重要因子,當本站的溫度露點差較小時,即T-Td＜2.5℃時,若其他條件具備就易出霧。

4.4 SST的影響

根據海霧的物理形成過程來看,暖濕空氣需要經過較冷的界面從而液化成為水滴,在空氣中成霧。根據胡瑞金等[12]的研究來看,海溫梯度大、海氣溫差大、海溫低及海溫隨時間降低均有利于霧的生成,特別是海溫梯度和海氣溫差影響更為顯著。而根據日照地區特定條件來看,該類較冷界面即為日照地區東南方向所處的黃海冷水團[13]。當東南風向本地區輸送暖濕空氣時,暖濕空氣遭遇本區冷水團從而凝結致霧。以氣溫和海水溫度之差作為該條件的判斷依據,出霧時水溫接近或稍高于氣溫,即-2℃＜T-T w＜2℃時就易成霧。

4.5 低空層結

穩定性層結是形成霧的重要條件,在穩定層結下,特別下低空所產生的水汽凝結物,即使在風速較大的條件下,也不易擴散到高空,使霧滴聚集在近地面層的低層大氣中,有利于霧的形成和維持。通常將逆溫層厚度作為單站判斷層結穩定的重要指標。逆溫層起著一個“頂蓋”的作用,逆溫層越厚,層結穩定度越高,從而越有利于本地區靜力穩定,使海面水汽局限在一定范圍以內,有利于達到飽和而凝結成霧[14]。2012年6月14日日照地區本次大霧天氣過程,通過圖3 能夠清楚地通過溫度對數壓力圖中逆溫層的變化反映出對大霧生消的影響。由于標準要求,探空氣球只在每日8時和20時釋放,每日可以得到兩個層次的探空數據,選擇54945(日照)基本站的探空數據進行分析。6月14日日照地區出現一次典型的平流冷卻霧過程,6月13 日20 時逆溫層開始建立,6 月14日8時逆溫層高度1.5 km 左右,厚度約500 m,20時逆溫層高度低于1 km,厚度維持500 m左右,6月15日8時逆溫層消失。通過對能見度數據的分析,可以看出本次大霧生消過程與逆溫層結的建立保持一致,逆溫層的建立維持了本地區的層結穩定,起到保持水汽聚齊維持作用,隨著逆溫層的消失,能見度迅速升高,平流海霧過程結束。

圖3 大霧情況下日照地區大氣垂直分布情況Fig.3 Vertical distribution of atmosphere in Rizhao area under heavy fog

5 大霧預報模型的建立

5.1 Fisher二級判別分析簡介

多重影響因子對同一現象做出影響,使得該種現象在多重影響因子下,僅產生二級變化。基于以上情況,影響因子即通常所認為的維數問題,而利用多重影響因子構建線性方程時,Fisher二級判別是根據方差分析的思想建立起來的一種能夠區分各個總體的線性判別法[15]。

其基本原理是要找到一個(或一組)投影軸使得樣本投影到該空間能在保證方差最小的情況下,將不同類的樣本很好地分開。并將度量類別均值之間差別的量稱為類間方差(或類間散布矩陣);而度量這些均值周圍方差的量稱為類內方差(或類內散布矩陣)。Fisher判決的目標就是:尋找一個或一組投影軸,能夠在最小化類內散布的同時最大化類間散布。如圖4 所示,設選取A1類的樣本容量為n1,A2樣本容量為n2,總樣本的容量為N=n1+n2。用不同因子值可算出不同類別的判別函數值Y1i(i=l,2…n1)及Y2i(i=1,2…n2)[16]。我們希望構成形如圖中的空間平面,使得平面上A1的判別函數值對應的點子比較集中,A2類的點子也比較集中,但是兩類點子之間距離較遠,從而使得Y=Y c平面容易地將兩類點子區分開來。

圖4 判別函數Fig.4 Discriminant function

5.2 根據Fisher判別分析構建預報方程

根據上述分析結果,選取日照地區平流海霧天氣的具體預報指標建立相應的預報模型。選取因子:X1表示(T d射陽-T)14,即14時射陽的露點溫度T d與本地氣溫T之差,該因子同時參考空氣飽和度及風速、風向幾種情況。X2表示(T-T d)14,即本站14 時的氣溫T與露點溫度T d之差。X3表示(T-T w)14,即本站14時的氣溫T與海水表面溫度T w之差。

采用1988—2019年4-7月歷史資料。所用歷史資料包括:本站氣溫值、露點溫度值,上游方向射陽測點露點溫度值,本站表層海水溫度值。

構建方程原模型為:

考慮到4—7月影響因子的區別性(天氣形勢不同,溫度差異,天氣系統的移動位置變化),故對該4個月分別構建判別分析方程。32 年內總樣本數量N分別為:4月960個,5月992個,6月960個,7月992個。N1為有霧,N2為無霧。具體求解過程以4月為例:有霧天氣N1為160天,無霧天氣N2為800天,N=N1+N2。

(1)分別計算各級因子及級別差值:X11平均值,X12平均值,X21平均值,X22平均值,X31平均值,X32平均值以及級別差值d1,d2,d3。

(2)計算各因子的級內離差交叉積和各元素:依據公式:

式中:x Aij、x Bij分別代表有霧天氣時的氣溫與露點溫度差、氣溫與海溫差;x Ail、x Bil分別代表無霧天氣時的氣溫與露點溫度差、氣溫與海溫差;分別代表連續32年有霧天氣時的氣溫與露點溫度差、氣溫與海溫差的平均值;分別代表連續32年無霧天氣時的氣溫與露點溫度差、氣溫與海溫差的平均值;根據統計結果帶入方程計算出各月級內離差交叉積ωi,j的具體值。

構建三元一次線性方程組:

利用式(2)所得各月級內離差交叉積ωi,j及級別差值d i代入式(3),求得各月方程因子系數d n。

5.3 各月判別方程的表示

4月判別方程為:

判別臨界值Yc=-0.153 6:當Y＞Yc時報1級天氣(有霧);當Y＜Yc時報2級天氣(無霧)。

5月判別方程為:

判別臨界值Yc=-0.059 8:當Y＞Yc時報1級天氣(有霧);當Y＜Yc時報2級天氣(無霧)。

6月判別方程為:

判別臨界值Yc=-0.094 1:當Y＞Yc時報1級天氣(有霧);當Y＜Yc時報2級天氣(無霧)。

7月判別方程為:

判別臨界值Yc=-0.111 9:當Y＞Yc時報1級天氣(有霧);當Y＜Yc時報2級天氣(無霧)。

在對4個月判別方程進行使用時,應確定相應的各級因子使用條件,確定好相應X1、X2、X3判別因子后,代入判別方程后求出對應Y值,從而與臨界值進行比較,得出預報結果。

5.4 一次海霧過程檢驗模擬

2019年4月6日日照出現一次典型的平流型海霧過程,如圖5(a)和圖5(b)所示本次過程是一次典型的氣旋前部型海霧過程,本地區能見度較低;如圖5(c)和圖5(d)所示日照地區存在一個明顯的低能見度中心。

圖5 4月6日海霧過程實況Fig.5 Facts fig of the sea fog process on April 6th

利用預報方程對本次過程進行檢驗模擬,海霧過程發生在4 月,選擇方程(4)Y4=0.023 7X1-0.039 1X2+0.021 5X3,分別將5日14時日照本地氣溫、海溫、露點溫度、上游射陽露點溫度分別代入方程,得Y4大于判別臨界值Yc,可給出預報結論將有海霧過程在日照地區出現。結果表明,預報結論與實際過程一致,預報結論有效,針對本次過程日照地區發布了大霧紅色預警。

5.5 預報方程檢驗分析

在對判別方程進行檢驗時,分別使用了顯著性檢驗和一年期試報檢驗,結果如表2所示,預報準確率達到預期結果。

表2 預報方程的顯著性檢驗和試報檢驗結果Table 2 Significance test and trial report test results of prediction equations%

6 小結

本研究運用近30年的歷史資料,使用天氣學和統計學兩種方法對日照地區大霧天氣作出分析,結果表明:

(1)統計結果顯示,日照地區大霧類型以平流海霧為主,約占年總量80%;時間分布來看,在4-7月出現的頻率較高。

(2)造成日照地區平流海霧的天氣類型:入海變性高壓后部,太平洋副熱帶高壓脊西部,低壓倒槽或氣旋前部。

(3)影響日照地區海霧生成的具體物理因子包括:氣流的方向與速度,氣流上游地區的露點溫度和本站的氣溫之差,本地區的露點溫度差,本地區氣溫與水溫之差,穩定的低空層結。

從預報方程一年期使用情況來看,對入海高壓后部、低壓帶或氣旋前部的大霧預報效果較好。有降水時使用效果較差,分析來看是由于低壓倒槽影響本區,伴隨有槽后冷空氣的侵入同時有充沛水汽供應,造成誤報,該種情況的出現需在日后使用過程中對預報方程作出進一步改進。