栖霞市雾的特征分析与预报方法研究

郑娜 郭峰

摘要 雾对高速公路的行车安全和日常生活的影响较大，准确预报雾的出现时间及能见度具有十分重要的社会和经济意义。本文利用能见度和气象要素的实时监测资料，应用SPSS对能见度与气象要素间的关系进行相关性分析，研究雾与气象因子间的内在联系，利用逐步回归方法建立雾的预报方程，检验结果显示，雾能见度与气象要素的拟合程度较好。

关键词 雾；能见度；特征分析；预报方程；逐步回归；山东栖霞

中图分类号 P426.4 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2018）04-0202-02

栖霞市隶属于山东省烟台市，位于山东省胶东半岛腹地，处丘陵山区，境内群山起伏。栖霞市属温暖带半湿润大陆性季风气候，四季交替分明，一般不发生较大自然灾害，雾是对其影响较大的天气现象之一。

雾是低层大气中水汽达到饱和时，大量微小水滴浮游空中，贴地层空气中悬浮的大量水滴或冰晶微粒形成的集合体[1-3]。雾常呈乳白色，轻雾水平能见度在1～10 km之间，雾水平能见度<1 km。雾会严重降低空气透明度，使视力受阻、视野模糊。

低能见度雾天对高速公路的行车安全和正常使用影响较大，交通管理部门和社会公众对公路交通的低能见度雾气象服务提出了更高的要求[4-5]。目前，栖霞市气象局尚未建立起针对本地区实际情况的雾预报模型。本文以此为切入点，利用栖霞站能见度和气象要素的实时监测资料，对能见度与气象要素之间的关系进行相关性分析，研究雾与气象因子之间的内在联系，利用逐步回归方法建立雾的预报方程。

1 资料与方法

本研究数据资料均来源于山东省栖霞市国家一般气象观测站的观测资料，统计2005—2016年各月的雾天出现次数，分析栖霞市雾的气候特征及其变化。选取2016年1—12月栖霞站新型自动站观测资料，分析各要素与能见度之间的相关关系，初步建立雾的预报模型。应用2017年1—5月观测资料对预报方程进行检验。

2 雾的统计特征

2.1 月际变化

统计2005—2016年栖霞站各月的雾天出现次数，分析其月际变化发现，栖霞市全年各月均会有雾天出现，但主要集中在10月至翌年2月，3—9月雾天次数明显减少。其中，雾天出现次数最多的月份为2月和11月，各为22次；7月最少，仅为5次，呈秋冬多、春夏少的特征。而轻雾在7月出现次数最多，为280次；5月最少，为99次，呈夏秋多、冬春少的特征。相关研究资料表明，胶东半岛沿海海雾多出现在7—8月，受海雾影响，栖霞市夏季多轻雾。

2.2 年际变化

分析年际变化发现，近年来雾出现次数呈增长趋势，2016年出现极大值，为49次。12年来轻雾出现次数变化不显著，平均每年约164次。

3 影响因子分析

应用SPSS进行各气象要素与能见度的相关性分析，得到了各气象要素与能见度之间的相关系数，选取其中相关系数>0.1的因子进行下一步分析。选取因子包括相对湿度、露点温度、水汽压、地温与气温差、风速、本站气压，相关系数分别为-0.483、-0.193、-0.182、0.183、0.104、0.154。SPSS分析结果表明，上述6个气象要素与能见度在0.01水平上显著相关。

3.1 水汽条件

相对湿度、露点温度、水汽压是反映水汽含量的物理量，能见度与近地面水汽含量之间有密切的关系[6-7]。

雾常出现在相对湿度>95%的情况下，此时露点温度为10.0 ℃左右，水汽压为15.0 hPa左右。轻雾出现时相对湿度在65%～95%之间，露点温度为6.0～12.0 ℃左右，水汽压为11.0～17.0 hPa左右。以上3个物理量均随能见度的增加而降低。因此，水汽含量与能见度之间成负相关，能见度随水汽含量的增加而降低。

3.2 动力条件

地面风速、地表温度与空气温度的差值是引起地面湍流的2个气象因子[8-9]，根据以上2个气象因子与能见度之间的关系，分析影响能见度的动力条件。

地表温度与空气温度的差值变化可表示地表的感热状况，客观反映近地面的温度和湿度湍流狀况。雾出现时，地温与气温差值为0.5 ℃左右，轻雾出现时略有升高，可见地表温度、空气温度的差值与能见度之间成正相关，能见度随地表温度与空气温度差值的增大而升高。

地面风速的大小表明近地面层大气的乱流混合状况。统计各能见度下对应的地面风速可以看出，雾出现时风速维持在2.0～4.0 m/s之间，主要集中在3.0 m/s左右；轻雾出现时风速维持在3.0～5.0 m/s之间，主要集中在4.0 m/s左右。风速与能见度之间成正相关，能见度随风速的增大而升高。

3.3 气压条件

虽然本站气压总体变化较小，但是数据分析显示，本站气压与能见度之间成正相关关系，能见度随气压的增加而呈现升高的趋势。

4 预报方法

4.1 预报方程的建立

以各项气象要素为自变量，能见度为因变量，进行逐步回归分析，保留的气象因子及其系数如表1所示。

结果显示，气象因子概率值均<0.05，拒绝原假设“该项系数为0”。因此，初步得到预报方程：

V=-516 318.371-358.301RH+55.917P+36.451Td+20.566 f+15.921e-7.753（T地-T）

其中，V为能见度，单位为m；RH为相对湿度，单位为%；Td为露点温度，单位为0.1 ℃；e为水汽压，单位为0.1 hPa；（T地-T）为地表温度与空气温度差值，单位为0.1 ℃；f为风速，单位为0.1 m/s；P为本站气压，单位为0.1 hPa。

4.2 预报方程的检验

利用2017年1—5月栖霞站新型自动站观测资料对预报方程进行检验，观测值与计算值对比如图1所示。预报方程所计算出的能见度数据与观测得到的能见度数据变化趋势较为一致，2条曲线的拟合程度较好。预报方程在能见度较低（15～20 km）的情况下拟合程度最好，预报方程所得结果的变化幅度小于实际测量结果，较难模拟出能见度达35 km的晴好天气，但这对于雾的预报来说影响较小。预报方程进一步改进方案应为保留其合理的变化趋势，扩大数据的变（上接第203页）

化幅度，加强对极大、极小能见度的预报效果。

5 结论

（1）统计2005—2016年栖霞站各月雾天出现次数，分析其月际变化，发现雾天呈秋冬多、春夏少的特征；轻雾呈夏秋多、冬春少的特征。分析年际变化，发现近年来栖霞市雾出现次数呈增加趋势，轻雾出现次数变化较小。

（2）相对湿度、露点温度、地温与气温差、水汽压、本站气压、风速与能见度均具有相关关系。相对湿度、露点温度、水汽压是反映水汽含量的物理量，与能见度之间成负相关关系。地面风速，地表温度与空气温度的差值是影响能见度的动力条件，与能见度之间成正相关关系。虽然本站气压总体变化很小，但与能见度之间同样存在正相关关系。

（3）以各项气象要素为自变量，能见度为因变量，进行逐步回归分析，初步得到预报方程。预报方程所计算出的能见度数据与观测得到的能见度数据拟合程度较好。目前，可应用此预报方程估计栖霞市能见度的变化趋势，并在实践中逐步改善，以提高预报的精准度。

6 参考文献

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[2] 周须文，时青格，贾俊妹，等.低能见度雾的分级预报方法研究[J].热带气象学报，2014（1）：161-166.

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