黄东海大气边界层高度时空变化特征＊

涂 静，张苏平＊＊，程相坤，杨万裕，杨育强

（中国海洋大学1.物理海洋实验室；2.海洋－大气相互作用与气候实验室，山东青岛266100；

3.大连市气象局，辽宁大连116000；4.台州市气象局，浙江台州318000；5.青岛市气象局，山东青岛266100）

黄东海大气边界层高度时空变化特征＊

涂 静1，2，张苏平1，2＊＊，程相坤3，杨万裕4，杨育强5

（中国海洋大学1.物理海洋实验室；2.海洋－大气相互作用与气候实验室，山东青岛266100；

3.大连市气象局，辽宁大连116000；4.台州市气象局，浙江台州318000；5.青岛市气象局，山东青岛266100）

根据2006—2007年大连、青岛和台州逐日高分辨率L波段二次测风雷达探空资料、地面观测资料以及再分析资料，采用干绝热法和位温梯度法分别计算了各个台站的边界层高度，继而分析了黄东海边界层高度多时间尺度变化规律和空间演变特征。结果表明：（1）用清晨探空资料计算每日边界层高度，干绝热法比位温梯度法更为合理可靠；（2）沿海台站边界层高度有显著季节变化，夏季最低，秋季最高，这有别于陆地边界层普遍存在的夏季高、秋冬季节低的季节变化；（3）通过小波分析，发现边界层高度有显著的2～4 d天气尺度振荡和10～20 d准双周振荡；（4）黄东海上空海洋大气边界层在时间尺度上同样存在着明显的春夏季节低、秋冬季节高的季节变化特征，大部分海区空间上呈现西北低、东南高的分布形态。

边界层；黄东海；探空；干绝热法；位温梯度法；时空变化规律

大气边界层（ABL）又称行星边界层（PBL），是直接受地面影响的那部分大气层，响应的时间尺度约为1 h［1］。动量、热量和水汽等在边界层中进行快速的输送交换，边界层高度的变化对气溶胶的分布、对流活动以及云和雾的形成都有重要的影响［2］，因此边界层高度一直作为天气、气候和空气质量模式中判断湍流混合、垂直扰动、对流传输、云带和大气污染物扩散的重要指标［3－12］。

自1980年代以来，中国学者在边界层的研究领域已有不少成果，对北京、上海、成都和兰州等几个城市的大气边界层高度变化特征及其对污染物扩散的影响进行了研究［7，13－18］。通过研究，发现陆地边界层通常呈现春、夏季高，秋、冬季低的单周期变化；空气污染指数API与混合层高度之间呈反位相关系，大气混合层厚度是影响城市空气质量的重要因素［19］。张苏平等在黄海边界层层结变化与海雾的关系研究中指出，边界层高度相对较低时有利于近海面的凝结水汽在低空聚集而形成雾［13，20－22］。王晓丽等在青岛市水平能见度变化特征及气象影响因子分析中发现，青岛边界层高度与能见度存在几个相同的振荡周期，说明边界层高度在一定程度上影响能见度［23］。目前国际上开展的对海洋大气边界层高度变化的研究主要集中海洋锋附近和赤道太平洋地区，对比而言，我国对于海洋大气边界层的研究甚少，而海洋大气边界层层结的变化对海雾等危险性天气的发生、海－气能量的交换有重要影响，其中的机理有待进一步讨论。

本文利用2006—2007年大连、青岛和台州3个沿海台站的气象台L波段二次测风雷达资料，初步探讨边界层高度的计算方法，发现沿海边界层高度多时间尺度周期变化；并结合再分析资料，对黄东海上空大气边界层高度时空变化规律进行探讨，为进一步认识海洋大气边界层的演变机制奠定基础，同时为海洋大气边界层参数化方案的改进、揭示黄东海边界层高度季节变化中海洋和大气相互作用机理提供参考。

1 资料与方法

1.1 数据简介

本文选取大连、青岛和台州（见表1）3个站点，站点自北向南依次分布在渤海、黄海和东海，经度相差不大，均地处沿海位置，距离海岸线约1 000 m。这样有利于排除日出日落时间差异以及内陆与沿海热力差异对分析造成的影响。

边界层高度一般不是常规观测得到，而需要根据温度、湿度和风等的垂直廓线计算得到，对这些要素的常规观测通常是2次／d（0000和1200UTC），在500 h Pa（＜6 km）以下只有6个记录。本文采用的探空数据来自GFE（L）波段二次测风雷达和GTS1型数字式探空仪（以下简称L波段雷达），这是中国气象局最近几年才投入业务运行的新一代探空设备，其探测资料垂直方向分辨率为30 m，探测温度、气压、风向、风速、湿度等气象要素。高的垂直分辨率有利于对大气边界层结构及变化进行更加准确的描述和分析［24－25］。数据描述见表1，观测时段为2006—2007年，观测时间为07：00（北京时间），加上青岛在2007年7月到9月中70 d的4次／d（01、07、13、19LST）的加密资料，共计2 394个探空数据。

除L波段雷达数据外，本文使用资料还包括地面观测资料（4次／d），FNL（NCEP Final Tropospheric Analyses，水平分辨率为1（°）×1（°），铅直方向上不均匀分布，共26层（其中1 000～850 hPa有6层）再分析数据中的边界层高度数据，以及气候态月平均的NCEP感热通量和潜热通量数据（纬向分辨率为1.875（°），经向为高斯网格分布）和ICOADS气候态月平均海气温差数据。

表1 L波段雷达探空数据描述Table 1 Descriptions of the L－band radar soundings

1.2 边界层高度计算方法

1.2.1 干绝热法 干绝热法是由美Holzworth提出的，考虑在典型的天气条件下，夜间由于地面辐射冷却接近地面空气形成逆温、呈稳定状态，白天由于太阳辐射而呈不稳定状态，当忽略平流、下沉及机械湍流的影响时，平均混合层高度则由清晨探空温度廓线和地面最高、最低温度而定［26］。本文的具体计算法如图1所示，以台州2006年3月1、2日的探空为例，最大混合层高度H由日最高温度T－max沿干绝热线（γd＝－0.98℃／100 m）上升与07时探空温度廓线的交点处高度确定，水平实线为估算的H位置（AGL：地表以上）。

1.2.2 位温梯度法 由于在混合层中，位温近于常量，出混合层后，位温梯度迅速增大，本文定义位温梯度变化最大时的高度为边界层的高度。混合层盖顶逆温位置在没有大尺度天气系统影响下，变化比较缓慢，因此可以用1天中1次观测的盖顶逆温底高度代表这1天的情况［27］。由于没有连续的位温资料，此处采用中央差分，用取代作为位温梯度。图1a中，红色虚线为当日07：00位温廓线，其中水平实线位置表示位温梯度最大高度，代表当日的混合层发展高度。但是07：00的边界层并不都是接地混合的，其中另1种比较典型的情况如图1b所示为典型夜间边界层结构，需要排除接地的逆温求得其上位温梯度最大值高度，水平实线位置为本文判断的当日边界层高度。

图1 大气边界层高度计算Fig.1 The calculating method of ABLH

2 结果分析

2.1 计算方法分析讨论

本文用以上2种方法分别计算了3个台站2006—2007年逐日边界层高度。图2为经过120 d低通滤波后的时间序列。可以看出，2种方法的计算结果都有显著的季节变化，呈单峰结构，不同的是，位温梯度法结果最低峰值出现时间的比干绝热法早。

为探讨哪1种计算方法更为合理，下面将结果与每日边界层发展的峰值时间13LST的观测进行比较。参照Shuyan Liu等［2］在2010年提出的计算当下时刻边界层高度的方法（该方法通过与激光雷达探测结果对比分析，结果合理可靠）计算了2007年7～9月中70 d 07和13LST边界层高度，并对其结果用实测法中的综合评定法进行校正，判断边界层高度为位温突然增大并且湿度突然减小的位置（图略），其校正后结果作为该时刻观测的边界层高度。

图3为2种方法与观测对比，从中可以看到，干绝热法所得结果与观测结果趋势一致，而位温梯度法计算结果则偏离较大，尤其是在9月初。图5例举了9月位温梯度法结果与观测高度差异较大的13个位温廓线。为了方便分析，每根廓线都加5K，虚线所示为判定的稳定边界层结情况。从图4a.b中可以看出位温梯度法计算边界层高度仍然为07时刻的高度。同时发现，清晨盖顶稳定层并不明显，有些甚至消失，边界层高度与正午时刻有很大差别，不可以用清晨的探空廓线覆盖逆温层底来代表一日中边界层发展高度。

图4 青岛2007年9月位温廓线（每天加5K）Fig.4 Potential temperature profiles with a successive displacement of 5 K for all sequential data samples，Sep 2007，Qingdao

图4c所示为干绝热法与观测对比，可以看出二者结果更为接近，其中虚线所示当天为多云天气，边界层为稳定层结，即使如此，干绝热法计算结果也与观测接近。虽然干绝热法在云雨较多的春夏季不及干爽的秋冬季节准确，但其抓住了白天午后边界层的发展最主要是靠热力湍流作用，符合现代大气边界层研究结论［28］，通过比较，发现即使在夏季的7、8月，其计算结果与观测高度的变化趋势也基本一致，因此以下分析均采用干绝热法结果。

2.2 边界层高度分布特征

比较3个台站，大连与青岛比较接近，边界层高度在700～1 100 m左右，整体比台州高，这可能是由于大连与青岛地理位置比较接近，大气环流形势更为相似的原因。表2统计了3个台站边界层高度，可以看出最低值均出现在夏季的6月，3个台站分别为729、628和509 m；最高值出现在秋季（9月、11月），分别为1 081、1 207和1 042 m。

干绝热法得到的结果与吴祖常等在1998年计算得到的结果较为一致（表3例举其中几个台站统计结果）。文中指出陆地台站边界层高度最低值通常出现在冬季，最高值出现在夏季，而近海台站则不同，最大值出现在秋季，夏季要低于春季。如其中例举的北京、济南、太原等地的边界层高度均为春夏季节高于冬季，而上海则是夏季最低、秋季最高，这体现了海陆的热力差异影响。

表2 混合层高度统计结果（干绝热法）Table 2 The height of the mixing－layer（dry adiabatic method）

表3 混合层高度＊Table 3 Mixing－layer height／m

2.3 成因分析

影响混合层发展的因素有很多，其中浮力对流、机械剪切是产生混合能的主要驱动力。下垫面加热越多越容易在近地面形成不稳定层结，促进浮力对流的发展，而上方大气层结的稳定度同样是决定混合层厚度的主要因子［29］，例如平流、下沉等原因形成的逆温层，是典型的抑制下垫面湍流发展的稳定层结。相关研究指出，大气越不稳定，水平和垂直湍流交换越强，混合层厚度越大；而在大气层结为稳定的条件下，湍流得不到发展，能达到的高度低，混合层厚度就小［7，15］。在稳定边界层中，机械剪切成为湍流的主要驱动力，边界层通常高度较低［1］。

图5 气候态月平均Fig.5 Climate monthly average

首先通过临近台站位置的海气温差判断下垫面稳定度情况。如图5a所示，春、夏季节海温等于或小于气温，形成相对稳定的下垫面；冬季则相反，海温要高于气温，形成不稳定的下垫面。受到海气温差季节变化的影响，3个台站对应位置的感热和潜热通量（见图5b、c）存在明显的季节变化，与混合层高度的季节变化相似，呈春、夏季节低、秋、冬季节高的分布特征。也就是说，下垫面热浮力通量在秋冬季要大于春夏季，这与内陆台站的季节分布情况相反，是沿海台站边界层高度季节变化区别于内陆台站的主要原因。

图6所示为3个台站月平均的风场、风切变和静力稳定度分布。从风切变的季节分布可以看出，在夏季7、8月份，大的风切变分布最低，机械剪切对混合能的贡献最小。

图6 大连、青岛和台州，2006～2007年合成月平均风场（矢量，m／s）、风切变（阴影，1／103 s）、静力稳定度（等值线，K／km）Fig.6 Dalian，Qingdao and Taizhou monthly average wind（vector，m／s），wind share（shaded，km／s）and static stability（K／km），form 2006 to 2007

大连和青岛稳定度大值区分布在4～7月，厚度约400 m。台州同时段有静力稳定度大值区分布中层300～1 000 m处，9月到次年3月高度集中在200 m以下和高层800 m以上，表现为双重稳定结构。对比清晨傍晚的逆温分布，秋冬季节的近地表稳定层结是与高层不同的辐射逆温情况（图略），而800 m以上和4～7月中高层的稳定层结没有日变化，属于季节性稳定层结。

在青岛，这种稳定层主要是925 hPa偏西暖平流的贡献，因为4月黄海上空（925 h Pa以上）基本维持冬季风环流形势，偏西风从陆地吹向海洋，同时，4月由于海陆热性质差异，陆地为热源，海洋为热汇，约400 m厚的逆温层4月建立，一直维持到7月，与青岛雾季开始和结束的时间一致［20］。为分析大连和台州季节性稳定层形成的可能原因，图7所示为再分析格点资料中对应台站位置的气候态月平均温度平流。对比探空资料的风场，发现JRA25风场与之有较好的对应（资料来自JRA25，取大连：38°N，121°E；台州：28°N，121°E，为清楚的看到冷暖平流中心，色标在冷平流和暖平流取不同的间隔，分别为0.5和0.2K）。

从图中可以看出，大连春季暖平流中心在900～940 h Pa，对应春季低层的稳定层结；台州暖平流分布与稳定度大值区分布形态相似，在春季约900～920 hPa有弱的暖平流对应春季出现在200～800 m的稳定区域。由于春季低层盛行偏南风，偏冷的气流来自海上，而上层覆盖偏西风带来的内陆暖空气是形成稳定层结的原因。在冬季约850 h Pa是暖平流中心对应了台州出现在冬季的1 000 m以上的稳定度大值区。

低层高的稳定度抑制了湍流的发展，使得春季边界层高度较低，而台州秋冬季节高层的稳定层作为对流边界层上部的盖顶逆温，阻碍湍流的向上发展，这与干绝热法所得混合层高度结果有较好的对应，同时也说明，台州秋、冬季节近地面辐射逆温对混合层的发展并没有影响。值得指出的是在季节变化中包含了年际变化和甚至更长时间尺度的变化，但这些长时间尺度的信号与季节变化相比是小量，不足以影响对季节变化的分析结果［20］。

在内陆地区，白天对流边界层高度的季节变化主要受到太阳辐射的季节变化影响：夏季太阳辐射较强，湍流发展也较强，对流边界层高度较大；冬季，太阳辐射较弱，湍流强度也较弱，故对流边界层厚度较低。这也是在内陆地区一年中春、夏2季大气扩散稀释能力较强，污染物较易于扩散，空气质量较好；而冬、秋两季大气扩散稀释能力较差，污染物不易扩散，空气质量较差的原因之一［15］。

综上所述，在沿海台站春、夏季海气温差小甚至为负值，下垫面相对稳定，浮力热通量最小，约920 hPa暖平流导致的低层季节性稳定大气层的建立以及夏季小的风切变都使得边界层高度在这2个季节较低；相反的，在秋冬季节，下垫面不稳定，浮力热通量大，以及大的风剪切都有利于湍流的发展，形成更高的边界层。

3 周期变化

以往对于边界层高度时间尺度变化规律的研究，仅给出单一时间尺度的序列变化规律，例如月平均或季节平均的时间序列，无法反映边界层的多时间尺度变化特征。在海洋上方，边界层厚度的时空变化大多是由于海面的天气尺度和中尺度过程的垂直运动以及不同气团的平流造成的［1］。为了探讨边界层的这些尺度的周期变化，本文将采用Morlet小波变换对3个台站的边界层高度进行分析。小波分析在具有Fourier变换功能的基础上，还能同时给出序列在时间频率上的精细结构，在时间序列的分析研究中，通过图形可识别时间序列的各种尺度分布、变化［30］。

3.1 天气尺度周期

图8分别为大连、青岛和台州边界层高度的小波分析结果。如图所示，3个台站的边界层高度的主要周期为（2～10 d）天气尺度高频振荡、（30～60 d）准40 d低频振荡。其中图b给出了总体波谱图，可以看出2～4 d天气尺度周期是边界层振荡的显著周期，而准40 d的振荡没有过信度。

比较3个台站可以看出，天气尺度振荡主要集中在春季（3、4、5月），大连和青岛比台州明显；并且在夏末和秋初（8、9、10月）大连和青岛存在显著的准40 d的低频振荡，而台州出现在冬季的1、2月份。

大气边界层这种天气尺度的振荡与高低压、锋面、高空槽（脊）长波等大尺度天气系统相联系。天气尺度的高低压系统经过大陆入海后引起大气垂直运动和不同气团的平流是其原因之一。无论在陆地上还是海洋上，边界层在高压区比低压区薄，与天气尺度相联系的空气下沉以及低层的水平辐散把边界层的空气从高压区向低压区移动；在低压区，上升气流运动把边界层空气从地面穿过对流层能够带到很大的高度，形成比较高的边界层［1］。冷暖平流同样影响着边界层的高度，当低层有暖平流时，稳定度下降，有利于湍流增加，边界层高度得以发展的更高，反之，当低层有冷平流时，稳定度增加，湍流发展受到抑制，边界层高度也就较低。

杨德保等曾对1989年12月1～15日兰州市大气边界层和大气扩散试验期间天气环流型与边界层厚度之间的关系进行了分析并指出，当局部高压控制时，边界层厚度最小［31］。王式功等对1988～1992年冬季（12、1和2月）兰州地区天气系统和边界层厚度之间的关系进行的统计分析中指出，冷锋过境前，平均边界层厚度最低，处于小高压控制时次之；而处于冷锋过后的蒙古高压前部控制时，平均边界层厚度最高，这正好揭示了冷锋过境前污染较重，冷锋过境后污染浓度迅速降低的重要原因［32］。

图9 大连、青岛、台州10 d低通滤波边界层高度小波分析Fig.9 Dalian，Qingdao，Taizhou 10 days lowpass ABLH wavelet analysis

3.2 季节内振荡

为了排除最显著的天气尺度振荡，看其他周期的振荡，将逐日的时间序列进行10 d的低通滤波，然后进行小波变换。图9分别为大连、青岛和台州经过10 d低通滤波后的小波分析结果。从能量谱上看，主要周期为10～20 d的准双周振荡和准40 d 2个周期。大连和青岛分布相似，准双周过信度区域在春季和秋季最为明显，准40 d在7、8、9月过信度；台州的准双周振荡显著时间要晚1个月左右，准40 d在1、2、3月最为显著；从总体波谱来看，准双周振荡过了95%的信度检验线。

3个台站各个周期分布的时域不同，说明这种季节内的振荡具有明显的地域性，可能与准定常环流系统（大范围天气异常）关系密切。准双周和准40 d的周期变化是相互联系的，且在季风区最为活跃。在季风区，它们的活动与季风环流系统及其降水的中期变化（建立、活跃、中断、推进和撤退等）有关［33］。如我国南海季风爆发后，西南季风入侵南海地区，把大量暖湿空气输送到该地，对流活动较强并伴有降水的发生，由于大气中的能量迅速释放，混合层厚度减弱甚至消失。一般在有降水云及热带扰动的情况下，混合层的厚度显著减小［34］。华南季风的建立（5月）、梅雨建立（6月）及华北地区雨季（7月末）与黄东海大气边界层高度的季节内振荡有着密切联系。其影响因素有待在今后的工作中进一步讨论证明。

4 黄东海边界层高度分布

4.1 探空数据与再分析数据对比

迄今为止，模式中所用的计算边界层高度的方法各有不同，据统计有50余种，其中FNL数据中的行星边界层高度PBLH是通过块体Richardson判断湍流的发展高度来确定，也是模式中比较常用的方法，其原理是在稳定边界层中直接判断Richardson达到临界值0.3时的高度，对于不稳定边界层，考虑到浮力作用，加入地面热通量的影响因素后再进行判断。

由于干绝热法所求为当日最大高度，本文选取FNL资料中接近正午时刻的06UTC（北京时12时）时数据进行对比分析。图10为FNL中对应3个台站位置的2006—2007年06UTC边界层高度。对比图2a与表2，可以看出边界层高度与实测数据计算结果在高度上有所差别，大连和青岛偏低，台州最为接近，但是季节变化与之一致，同样在夏季最低，秋季或冬季最高。

图11所示为3个台站干绝热法计算结果分别与研究区域的FNL边界层高度资料做相关分析，过95%信度检验的临界系数为0.206（红色虚线所示，在此已排除显著自相关）。从过信度的区域范围来看，3个台站都是在临近的海区相关最显著，例如大连与渤海范围内的PBLH相关系数最大，而青岛和台州分别与黄海北部与东海西部相关最大，这首先说明了FNL资料中PBLH与实测资料计算结果相对应。并且可以看出海面上相当大的范围都过了信度，而陆地上几乎没有，说明沿海台站的边界层高度整体受海洋影响显著，与海洋边界层高度的变化趋势一致。下面将用FNL资料中的PBLH数据分析海洋上空大气边界层的季节变化。

4.2 黄东海边界层高度分布

图12a所示为2006—2007年平均的PBLH分布，高度在400～1 100 m之间，在黄海南部及东海大部分地区，PBLH呈现东南高、西北低的空间分布特征。为清楚的看到PBLH季节变化，在此分别取A1：36°N、A2：28°N、B1：121.5°E、B2：124°E 4个断面进行分析。

图12b～e所示为各个断面月平均的PBLH分布。沿A1为青岛所在纬度的断面（见图12b），在120.5°E～126.5°E以及129.5°E以东下垫面为海洋，其余为陆地。从图中可以看出，海洋上PBLH在春、夏季节要低于秋冬季；陆地上平均PBLH较海洋要低，随季节变化与海洋相反，为春夏高、秋冬低的分布，在秋冬季节（11、12、1、2月份）黄海PBLH的东西分布最为明显，最大差值可超过500 m；图12c所示为沿A2断面（28°N）台州所在纬度的PBLH分布，约121°E以东下垫面为海洋，其余为陆地，图中更明显的表现了海陆差异，海洋PBLH季节变化比陆地显著，东海在2、3月份存在明显的东高西低空间分布特征。

图12 2006—2007年黄东海边界层高度分布Fig.12 The ABLH of Yellow－East China Sea from 2006 to 2007

图12d为沿B1（121.5°E，青岛和台州所在经度）断面PBLH分布，其中包括了3块海洋和2块大陆区域，从图中可以明显的区分开；而图12e所示B2断面（124°E）几乎为黄东海中部，整块区域的下垫面均为海洋。图中更清楚的反映了海洋PBLH的季节变化：冬季12月最高可超过1 100 m，在夏季6月最低，东海海域最低月500 m，一年中边界层高度变化约600 m；黄海北部海域最低可达200 m以下，变化约1 000 m，季节变化较东海显著。并且从图中可以看出，在春、夏季的5、6、7月份，PBLH为明显南高北低的分布特征，南北高度最大相差约500 m，秋季和冬季边界层高度南北差异不显著。

海洋上空边界层高度的季节变化受海气温差变化的影响，在夏季，黄东海盛行偏南风，空气从暖的海区吹向冷的海区，海气温差在相当大的海盆呈负值或小的正值，在近海面形成相对稳定的边界层，抑制湍流发展，边界层高度较低；冬季盛行偏北风，空气由冷的海区吹向暖的海区，海气温差为大的正值，不稳定的下垫面更有利于湍流的发展，从而形成更高的边界层。另外，季节变化的海气温差使得海洋上的感热与潜热通量呈春夏低、秋冬高的分布，海洋上空云覆盖以及云层顶的辐射冷却引起的对流等都会对边界层的发展产生影响，这将在今后的工作中进行讨论。

5 结论

本文利用大连、青岛、台州3个沿海台站2006—2007年共计2 394个L波段雷达探空资料以及地面观测资料，分别用位温梯度法和干绝热法计算了3个台站白天对流边界层高度，对比观测的正午边界层高度，选取相对合理的结果分析了沿海台站边界层高度的时空变化；并与再分析数据进行对比分析，继而讨论了整个黄东海边界层高度的时空变化特征，所得结论如下：

（1）在夏季，沿海台站对流边界层顶的盖顶逆温位置不稳定，清晨和正午有较大的差别，不能用1天／1次的盖顶逆温位置来反映当日边界层的发展高度；

（2）位温梯度法所得结果与当日边界层发展的峰值高度相差甚远，更接近实际观测值；

（3）沿海台站的边界层高度存在显著的季节变化，在夏季最低，秋季最高，与内陆台站夏季高、秋冬季低有很大的不同，体现了海陆热力差异的影响；

（4）通过小波分析，发现沿海台站边界层高度有显著的2～4 d天气尺度振荡，10～20 d准双周振荡以及30～60 d的准40 d振荡。天气尺度周期和准双周振荡的显著时域在春秋季节，台州较另外2个台站约延迟1个月；准40 d振荡大连和青岛在夏季最为明显，而台州在1、2月最明显，这说明这种季节内振荡与地域分布有关；

（5）黄东海海洋上空大气边界层有显著的季节变化，呈夏季低、冬季高的单峰结构；在黄海南部和东海大部分地区空间上呈现东高西低、南高北低的分布形态，其中东西分布在冬季最明显而南北分布在夏季最明显；季节变化在黄海北部明显。与陆地边界层高度的季节变化主要受到天阳辐射变化的影响不同，海上主要受海气温差的季节变化影响，秋、冬季节不稳定的下垫面更利于湍流的发展从而形成更高的边界层。

由于边界层高度确定的实际困难，至今没有统一的方法，在以往的工作中，通过比较各种方法，干绝热法作为较为理想的简便的方法广泛被应用，但其对“坏天气”边界层高度估计不够准确，其结果需谨慎应用；对于沿海地区及海洋上空大气边界层高度长时间尺度的研究甚少，其季节变化及空间分布的影响因素将在今后的工作中进一步探讨。

致谢：感谢中国气象局公益专项提供资助；并感谢大连气象局、台州气象局、青岛气象局提供探空资料。

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Temporal and Spatial Variation of Atmospheric Boundary Layer Height（ABLH）over the Yellow－East China Sea

TU Jing1，2，ZHANG Su－Ping1，2，CHENG Xiang－Kun3，YANG Wan－Yu4，YANG Yu－Qiang5
（Ocean University of China，1.Physical Oceanography Laboratory；2.Ocean Atmospheric Interaction and Climate Laboratory，Qingdao 266100，China；3.Meteorologic Bureau of Dalian，Dalian 116000，China；4.Meteorologic Bureau of Dalian of Taizhou，Taizhou 318000，China；5.Meteorologic Bureau of Qingdao，Qingdao 266100，China）

Abstrct:Based on the daily high resolution L－band radar soundings，surface observations，and reanalysis data from 2006 to 2007，the atmospheric boundary layer（ABL）heights are calculated by means of the dry adiabatic method（DAM）and the potential temperature gradient method（TGM）over the Yellow－East China Sea.The multi－time－scale variations and spatial distribution characteristics the ABL heights are analyzed.The results are as follows：（1）DAM is more reasonable and reliable compared with TGM to calculate the ABL height with morning soundings.（2）The ABL heights at three coastal stations have pronounced seasonal variations，higher in fall and lower in summer.That is different from their inland counterparts which are higher in summer and lower in fall and winter.（3）The variations of the ABL heights are periodical with 2～4 d of synoptic scale and quasi－two－week oscillation from wavelet analyses，（4）The ABLover the Yellow－East China Sea is higher in the eastern and southern parts and lower in the western and northern areas.

Atmospheric boundary layer；Yellow－East China Sea；L－band radar；dry adiabatic method；potential temperature gradient method；temporal and spatial variation

P421.3

A

1672－5174（2012）04－007－12

中国气象局公益行业专项（GYHY200706031）资助

2011－04－01；

2011－05－03

涂 静（1985－），女，硕士生。E－mail：tu＿jing2008＠live.cn

＊＊通讯作者：E－mail：zsping＠ouc.edu.cn

责任编辑 庞 旻