低能見度的成因及預報

1、低能見度的成因及預報劉國基大氣能見度對航空飛行有著重要的影響，低能見度條件對航班到達準點率、 起降安全性有著直接而重要的影響。大霧是低能見度的代表天氣，其使得飛行員 無法看清跑道標識或跑道燈，從而無法確定跑道位置，其最終結(jié)果是不得不返航、 備降或取消；大面積的低能見度天氣更使得機場關(guān)閉，影響時間范圍內(nèi)的航班全 部取消，其造成的經(jīng)濟損失，無論對機場還是對旅客來說都是巨大的。因此研究 和掌握機場能見度的變化規(guī)律、定性和定量預報能見度的變化趨勢和變化量級對 航空飛行有著重要的意義，其不僅能夠確保飛行安全，同時能夠讓有關(guān)方面合理 安排航班計劃，避免不必要的經(jīng)濟損失。低能見度以秋冬季節(jié)最多，嚴重影響了飛

2、行安全，是航班大量延誤的主要原 因。要充分利用數(shù)值預報產(chǎn)品。在歷史資料中尋找預報因子時，可以考慮當前預 報時刻以后的數(shù)據(jù)，在實際應用中當前預報時刻以后的數(shù)據(jù)用數(shù)值預報產(chǎn)品代 替。預報因子要對有無低能見度具有較強的分辨能力，符合寧空勿漏的預報原則， 盡量做到明確區(qū)分。在天氣形勢的掌握上，不僅要保留常規(guī)的預報習慣，而且要 重視對歷史數(shù)據(jù)和數(shù)值預報產(chǎn)品的再次開發(fā)，既要有單時刻的平面形勢圖，又要 有一段時間內(nèi)的曲線演變圖。要充分考慮地形的作用，依托低能見度過程的演變 規(guī)律，逐級降低預報難度，簡化操作步驟。判斷冷暖空氣活動的物理量指標溫度平流。冷平流出現(xiàn)的分區(qū)越多，冷空氣越強；冷平流的數(shù)值越大， 冷空氣

3、也越強。地面氣壓標準差。氣壓標準差越大，說明氣壓場越不均勻，空氣擾動大， 能見度較好；氣壓標準差越小，氣壓場越均勻，天氣穩(wěn)定，能見度較差。四個象限氣壓平均值的差值曲線拐點峰值和谷值之間的差越大，冷空氣活動的強度越大。該曲線可以了解一 周以來以及未來兩天氣壓梯度的變化，其波峰出現(xiàn)拐點時的信息非常關(guān)鍵，峰值 左側(cè)表示冷空氣在太行山迎風坡迅速堆積，右側(cè)則表示冷空氣翻越太行山，在背 風坡迅速下沖，波峰、波谷之間的差值越大、坡度越陡表示冷空氣越強。8 5 0 hPa風場的UV分量V分量為負值表示北風強，有冷空氣輸送， 有利于低能見度消失；U分量為正表示西風，為負表示東風，8 5 0 hPa引導 氣流的作

4、用非常重要，西北風和東北風是機場的兩個主要風向，對低能見度的 影響很大。低能見度的主要表現(xiàn)是霧霾。霧霾產(chǎn)生原因1、在水平方向靜風現(xiàn)象增多，垂直方向上出現(xiàn)逆溫城市里大樓越建越高，阻擋和摩擦作用使風流經(jīng)城區(qū)時明顯減弱。靜風現(xiàn)象 增多，不利于大氣中懸浮微粒的擴散稀釋，容易在城區(qū)和近郊區(qū)周邊積累。逆 溫層好比一個鍋蓋覆蓋在城市上空，這種高空的氣溫比低空氣溫更高的逆溫現(xiàn) 象，使得大氣層低空的空氣垂直運動受到限制，空氣中懸浮微粒難以向高空飄散 而被阻滯在低空和近地面。2、空氣中懸浮顆粒物的增加隨著城市人口的增長和工業(yè)發(fā)展、機動車輛猛增，導致污染物排放和懸浮 物大量增加，直接導致了能見度降低。3、PM2.5

5、是“罪魁禍首”PM2.5的主要來源有多種。一是汽車尾氣。二是道路揚塵和建筑施工揚塵。 三是工廠制造出的二次污染。四是冬季取暖時燃燒煤炭低空排放的污染物。五是 生物質(zhì)（秸稈、木柴）的燃燒以及垃圾焚燒產(chǎn)生的煙塵，這也是PM2.5的重要 來源。英國倫敦又稱“霧都”，其緣由就是以前的倫敦上空煙霧繚繞，迷茫一片。 盡管街頭路燈明亮，但能見度卻相當差，人們甚至看不清10米以外的東西，總感到 眼前模模糊糊。但現(xiàn)在以霧都形容倫敦卻已經(jīng)名不副實，現(xiàn)在的倫敦上空已經(jīng) 看不到昔日的濃煙滾滾，黃霧彌漫，而是如同一個生態(tài)公園，生機盎然。現(xiàn)階段我國正處于經(jīng)濟高速增長時期，在增長過程中也存在著很多不合理 的地方，例如存在資

6、源大量消耗，并且利用效率低等問題。而這些對資源的不合 理消耗以及對環(huán)境保護的不注重，也使中國大部分地區(qū)出現(xiàn)了霧霾天氣，尤其是 北京，儼然已經(jīng)成為了中國的“霧都。越來越嚴重的霧霾問題已使人民怨聲載道，也使政府將推出解決措施提到了 日程?，F(xiàn)在中國也已經(jīng)有了一些措施，如私家車限號行駛，大力發(fā)展公共交通事 業(yè)等，在一定程度上緩解了霧霾問題，但距離解決問題還較遠。因此，我國可以 借鑒英國倫敦治理霧霾的經(jīng)驗，為我國治理霧霾提供借鑒。下面使我們小組討論 出來的一些解決辦法。第一，中國應制定出臺治理霧霾的相關(guān)法律。法律是規(guī)范一切行為的最高標 準，有了法律制度的約束，人們的行為便會依法而行，效果也會更加顯著。英

7、國 1956年出臺了世界上第一部空氣污染防治法案清潔空氣法，規(guī)定城鎮(zhèn)要使 用無煙燃料，推廣使用電力和天然氣，冬季采取集中供暖，發(fā)電廠和重工業(yè)設施 被遷至郊外等。1968年以后，英國又出臺了一系列的空氣污染防控法案，對各種廢氣排放 進行了嚴格約束，并制定了明確的處罰措施，有效減少了煙塵和顆粒物。英國相 關(guān)法律的出臺和執(zhí)行對英國治理霧霾起到了重要的作用，整個社會都按照防治污 染法行事，嚴格約束自己的行為。中國也應效仿英國，制定相關(guān)法律，并且嚴 格推行，加大力度，這樣才能加快治理霧霾的步伐。第二，中國應改變傳統(tǒng)的資源使用方式，加大使用清潔能源。相關(guān)數(shù)據(jù)表明， 在過去的十年，中國的煤炭消費量增長迅速，

8、已經(jīng)于全世界其他國家的總和持平， 在2011年中國已經(jīng)超越日本成為了全球最大的煤炭進口國。而英國當時與中國 現(xiàn)在的情況相似，英國19世紀的霸主地位很大程度上建立在其龐大的煤炭礦床 之上。由于煤炭消費量直線上升，英國各城鎮(zhèn)上空的霧越來越濃，而過量的煤炭 消耗讓英國人深受其害，僅1952年12月的大煙霧就導致上萬人死亡，數(shù)不清 的工業(yè)和家用煙囪向空氣中噴射的煙塵與本來就濕重的霧氣混合形成有毒的霧 霾，而之后英國煤炭的消費也在1952年達到峰值。但在20世紀70年代開始，英國能源開始走向多元化，最先是使用水電，之 后陸續(xù)使用天然氣、原油以及再后來的可再生能源，煤炭消費量顯著下降。所以 現(xiàn)在中國應加大

9、控制煤炭的消費量，提高煤炭的使用效率，并且使用更加清潔的 能源，如天然氣等，并且要盡快找到相關(guān)能源，可以替代我國的火電發(fā)電。第三，中國要擴展綠地，加大治理交通污染的力度。倫敦的綠化做得相當好， 倫敦的人均綠化面積有24平方米左右，在倫敦市中心也保留著海德公園、詹姆 斯公園等大片綠地，在倫敦周圍也有大片的環(huán)形綠化帶。這些綠化對于治理空氣 污染起到了重要作用。并且倫敦大力發(fā)展公共交通業(yè)，限制私家車數(shù)量。中國也 應該加大城市綠化面積，減緩房地產(chǎn)事業(yè)發(fā)展速度，使房地產(chǎn)降溫，將一些用地 分配給城市綠化而非建造樓房。對于交通問題，應鼓勵人們乘坐公共交通工具， 給乘坐者一定的價格優(yōu)惠；并且加大建設力度，減緩

10、公共交通工具的擁擠問題， 緩解道路擁堵問題。第四，中國應該加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。英國治理霧霾措施中，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型是關(guān)鍵。 英國不再單純依賴制造業(yè)，而是大力發(fā)展服務業(yè)和高科技產(chǎn)業(yè)。以綠色經(jīng)濟產(chǎn)業(yè) 為例，如今的英國綠色經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)是為數(shù)不多的持續(xù)增長行業(yè)，年均增長率超過 4%，每年可以容納40萬人就業(yè)，而且這一數(shù)字還將不斷上升。中國現(xiàn)在是發(fā)展 中國家，中國制造也已經(jīng)世界聞名，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整也是一個較為長期的過程。 我國應加快經(jīng)濟發(fā)展的步伐，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。主要計算方法包括：相關(guān)分析用于分析氣象因子與能見度的關(guān)系；多元線性 回歸用于對樣本的能見度數(shù)值（因變量）與相關(guān)的氣象要素（自變量）構(gòu)建預報 方程；概率密度匹

11、配（PDF）方法曾被廣泛用于具有偏差非獨立特性（即誤差隨著 資料的大小、時間及區(qū)域的不同而變化）的衛(wèi)星資料的誤差訂正上，其主要是為 了盡量消除多元線性回歸值與實況值的非獨立系統(tǒng)誤差。能見度與各類地面氣象要素相關(guān)性研究由于大氣能見度是受到濕度、溫度、大氣中的顆粒物等共同影響，因此研究 各類氣象要素與能見度的相關(guān)性對建立能見度的預報方法有著重要的意義。能見度預報方法建立為了得到時段內(nèi)穩(wěn)定的預報方程，樣本的數(shù)量必須要達到一定的數(shù)目，因為 這樣才能模擬出天氣或季節(jié)時段內(nèi)能見度受要素影響后變化的特點。文中采用動 態(tài)遞增的加入樣本數(shù)量，通過對比樣本預報值與實況值的總偏差大小來確定該時 段內(nèi)最終的訓練樣本容

12、量大小，從而得到該時段的一個動態(tài)預報方程?；貧w方程 建立如下：Y=XA 公式（2）其中X是自變量矩陣（結(jié)構(gòu)為Nx7），Y為因變量矩陣（結(jié)構(gòu)為Nx1），A為方程 系數(shù)矩陣（結(jié)構(gòu)為7x1），根據(jù)最小二乘法原理的出系數(shù)A：A=（XtX）-iXtY 公式（3）考慮到時段內(nèi)的預報值與真實值存在一定非獨立偏差，因此采用概率密度匹 配的方法對預測值進行訂正。其訂正方案如下：（1）選取該動態(tài)方程的訓練樣本作為建立累計概率密度的樣本。（2）分別計算出樣本值和樣本預報值的穩(wěn)定累計概率密度分布（為建立穩(wěn)定分 布，樣本容量至少為300時次以上，本文建立了從0米-30000米，共23個區(qū) 間分布）。（3）訂正預報值，將

13、預報值所對應的累計概率密度匹配到樣本值中相同概率的 區(qū)間值內(nèi)，選取區(qū)間值內(nèi)的平均值（或代表值）作為最終的預報值。為了確保 預報值的可靠性，在預報未來三小時數(shù)值時最好提前8小時開始逐小時預報（設 做預報時間是5點，預報點為8點），并通過預報3-5點的實況對比來修正這一 時段預報值與實況值的偏差。從而再次訂正8點預報的偏差，同時在預測出低能 見度時要根據(jù)前述的消空依據(jù)來做進一步訂正。通過隨機對50次能見度過程進行模擬24小時預報，其預報逐小時趨勢對比 準確率平均為67%、最高為81%、最低為54%；實況值與預報值的相關(guān)系數(shù)平均 為0.852、最高為0.971、最低為0.551。為第一次過程樣本的累計概率密度分布。從樣本訓練，到預報輸出，共計 完成48個小時的能見度預報。從預報結(jié)果來看，兩次過程中對趨勢預報完成較 好，同時能夠預報出轉(zhuǎn)折變化和低能見度數(shù)值，但兩次預報在能見度高值時偏差 較大。從