影响航空飞行的大雾天气研究进展评述

江 柯，段 炼

(中国民用航空飞行学院 航空气象学院,四川 广汉 618307)

雾是在水汽充足、微风及大气层稳定的情况下，当接近地面的空气冷却至某程度而达到饱和时，水汽在气溶胶粒子上凝结(或凝华)为水滴(或冰晶)悬浮于空中，常呈乳白色，使地面水平的能见度小于1 km的天气现象。可见，雾首先引起能见度急剧下降，而能见度直接影响航空飞行，特别是在飞机起飞和降落阶段。随着经济快速发展和全球化推进，航空业作为经济发展重要引擎和全球化主要推动力，也迎来巨大发展，这势必加重空域资源的紧张化。一旦遇到大雾这种低能见度天气，则更加重了对航空飞行安全和效率的冲击。由表1可以看出，随着航空技术设施的提升，人的因素在航空事故的占比愈下，而不易预测的天气要素则成了发生航空事故的主要因素症候之一。据民航大数据研究院分析，其中大雾天气占比59.6%。

表1 2020年中国民航航班不正常率统计 %

大雾对航空飞行安全和效率的影响主要有以下几个方面：①引发的低能见度现象严重妨碍飞行，造成了大量航班延误和返航。雾影响航空器的开车滑行、起飞着陆，降低了机场的运行效率。②雾同样在航路上威胁航空器的飞行安全，当雾不断发展抬升形成低云后，会增加航空器在云中遭遇积冰和颠簸的风险，甚至会造成机毁人亡的后果。③大雾使飞行员和管制员的视线下降，增大其工作负荷，容易导致决策错误，从而产生航空事故。目前由于人工除雾技术尚处于试验阶段，对于保障民航运输安全还未具备完全的可行性。因此做好大雾的预报、监控，降低雾对飞行的影响，才是亟待要解决的问题。

对于雾及其对航空飞行的影响研究，首先要从雾的形成、特征、规律等方面的认识开始，其次是对雾的监测和预报预警，最后延伸到雾是如何影响航空飞行的安全和效率。本文主要从这3方面入手，研阅大量的参考文献，加以总结和评述，以期有助于对雾形成机理更深入认识，增强对雾的监测预报预警能力，减轻雾对航空的影响。

1 雾的特征

1.1 雾的形成

水汽饱和、冷却、天气条件稳定，且有充足的凝结核时就有利于雾的形成[1]。研究发现，雾的形成与地理环境、大气辐射、动力场以及下垫面特征等许多因素有关[2-3]。

1.2 雾的时空特征

由于雾是多个因子共同作用产生的，其生成的复杂性也决定了雾时空特征的不同。海陆热力性质的差异致使中国大雾时间特征是内陆秋冬多雾，因此在秋冬季节航空公司和机场提前做好大雾的应急预案是非常有必要的。中国大雾空间分布特点为南部、东部较多，北部、西部较少[4]，飞机在做跨地区飞行时要充分考虑大雾地理因素合理选择备降场。大多数学者综合考虑高空环流特征和地面天气形势，从气象学角度把中国雾大致分为锋前型和均压型两类[5]。

1.3 雾的发展、维持与消散

研究发现，很多雾都有爆发性特点，雾的爆发性也将导致雾的含水量、雾滴尺度、数浓度等微物理量急剧增大[6-7]。图1是乐亭站2010 年 12月21日的一次爆发性大雾，其中温度、相对湿度、能见度量值发生了急剧变化[8]。而风速的加大、地表的升温、增强的湍流混合作用以及重力沉降都促使雾的消散。雾体也可能随着湍流的越来越强加上逆温层并未破坏，而脱离下垫面逐渐抬升为低云[9]。利用雾的这些特性，机场可根据当地地理气象背景，在必要的成因研究和技术条件下，提前做好大雾预警的解除工作，合理安排好航班的进近与离场。

图1 乐亭站2010 年 12月21、22日的爆发性大雾温度、相对湿度、能见度的时间演变

1.4 雾的分类

雾有多种分类方法。根据能见度可将雾分为轻雾、大雾、浓雾和强浓雾。按温度分为冷雾和暖雾，并可根据雾的冷暖性质选择催化剂来实施机场除雾，如20世纪80年代四川双流机场曾采用热力动力方法来消除暖雾,还有首都机场曾利用液氮技术来除冷雾[5]。也可以按雾的物理成因来分类，分为辐射雾、平流雾、蒸发雾、锋面雾、混合雾等。了解雾形成的物理机制，对于进一步提高雾的监测预报预警水平，并有效防范雾对飞行的影响十分重要。另外，会有烟雾、低云造成的云接地雾、海雾和混合雾等。这里重点介绍常见的几种雾和它们各自的特征。

辐射雾是由于夜晚近地面的长波辐射使周围空气冷却至饱和形成的，多出现在晴朗无云少风且水汽充足的秋冬夜晚，一般随白天温度的升高而消散。辐射雾经常出现多层结构和爆发性特征[7]，因此若机场出现辐射雾时要注意密切监测某些气象要素的显著变化，警惕雾的爆发性出现。

平流雾对机场的影响最大。当暖湿气流经过较冷的下垫面时，下方的空气便冷却达到饱和，产生逆温现象，从而形成平流雾。袁娴、陈志豪在对浦东机场的平流浓雾进行分析时，发现较持久的平流雾形成前会有能见度的“象鼻形”波动过程，利用这一发现提前做好机场持久平流大雾到来的应急准备工作[10]。

蒸发雾是由于水面因平流过来的较冷的空气而蒸发出大量的水汽，促使周围空气容易饱和形成雾。雾体一般较薄，强度较弱，水平位置较低，对飞行的影响较小。

辐射雾和蒸发雾因其持续的时间较短，升温或风的改变都易使它消散，所以对航空的影响小。反观平流雾以其生成迅速，条件具备便可长久存在，且发展迅猛的特点，对机场的运行调控影响很大[11]，因此机场要密切注视平流雾的发展。

锋面雾是锋面附近形成的雾，常常伴随着降水，因此又叫雨雾。飞机若遇到锋面雾，要谨慎应对降水带来的负面影响。

烟雾主要是由人类活动造成的。污染颗粒物在天气稳定的条件下易与水汽凝聚后形成烟雾。在秸秆燃烧季节，机场各部门要注意机场附近的秸秆燃烧情况，避免产生烟雾降低飞行能见度。

云接地雾是低云下沉到与地面接触而产生的[12]。随着气象要素的变化，雾抬升后变成低云，低云下沉至地面形成雾，云雾转换频繁且观测不易，易给飞行带来危害[13-14]。

海雾与陆地的雾有很多的不同[15]。海雾是产生于海洋的海气作用下的雾，其分布带有季节性和地域性。由于海雾局地性强，海上观测站点稀疏，因此飞机在海上飞行时需要更有利的监测手段来保障飞行，比如ADS-B和毫米波雷达的应用[16]。

混合雾是由多个形成条件造成的，几种雾叠加在一起，所以这种雾往往浓重又难以消散，因此增加了预报的难度。若机场遇到混合雾时要提前做好大雾应对方案，以避免航班延误、备降、取消等影响飞行安全和旅客正常出行事件。2013年1月初云南昆明长水机场因混合型大雾导致400多个航班的取消和近万名旅客的滞留，由于没有充分的应急预案，导致现场出现混乱。在大雾天气条件下各部门做好航班备降和返航的统筹工作，制定完善的应急预案，并加快HUD(平视显示器)等先进技术的应用，建设好协同决策系统 (CDM),空管、机场和基地航空公司紧密衔接配合，做好各项工作，最大限度减少损失、规避风险。

2 雾的监测

由于雾是小尺度局地现象，但传统的人工、灯塔、探空和飞机观测的空间密度和观测的时间分辨率都不高，于是近年来利用空基卫星遥感的低成本、高分辨率、监测面广等优势对大雾实施宏观、连续、动态的监测。图2是风云静止卫星监测到的2016年12月20日成都区域大雾天气的遥感云图，可见大雾在水汽云图上呈现白亮的特点。但是目前利用云图准确区分云、雾尚有困难。梁益同等发现FY-1D的可见光和红外通道最能监测识别雾[17]。袁娴、陈志豪研究发现YFID极轨卫星和卫星监测NOAA的红外云图和可见光云图具有很高的时空分辨率[10]。近年来,MODIS遥感中通道的反射率与能见度存在良好的相关性,因此可用于雾的监测识别。

图2 2016年12月20日成都一次大雾风云静止卫星水汽云图

除了卫星云图，雷达监测雾也有其独特优势。毫米波雷达凭借其探测能力强、精度高、盲区小而成为新兴的监测手段。岑炬辉等[18]基于33.44 GHz毫米波雷达通过对液态水系统的监测来更深入探究了宁波的一次海雾的内部结构特征。李萍等[19]使用番禺雷达垂直风廓线产品(VWP)揭示了白云机场一次平流浓雾演变成平流辐射雾的天气机制，揭示了高分辨率的风廓线雷达通过对风场的探测能给机场最难以应对的平流雾的发展以提供重要的手段。如图3的2020年4月2日长沙黄花机场大雾天气，风廓线雷达很好地展示了1 200 m附近的底部反气旋气流对大雾发展的促进作用[20]。机场气象观测室监测雾时要结合各种监测手段并及时准确将监测到的情况送达给管制人员，以便塔台工作人员及时做好与机组人员的联系，更好地做出大雾天气下飞机是否继续进近或是返航的决定。

图3 2020年4月2日黄花机场大雾的边界层风廓线(时间自右向左)[20]

3 雾的预报

提前预报雾有利于飞机及时选择备降场，减少飞机的滞留，降低油量排放和提高空域利用率，最终保障航班的正常运行，提升航空的服务质量。随着仪器设施设备的完善和雾观测、预报预警技术的发展，机场大雾预报的方法由天气形势分析法到统计方法，数值模式预报方法，到近几年的集合预报方法、人工智能预报技术等，雾的准确预报率得到有效提升。

天气学方法是通过诊断分析雾的天气系统来预报，但易受机场预报员的人为误差和主观经验影响，其预报准确率和可靠性较低。

统计学方法是通过对机场及周围站点历史数据进行拟合，建立雾与气象预报要素关系的数学模型。传统的统计学方法有线性回归和SVM、聚类分析、决策树等方法。利用计算机强大的处理数据能力，诸如深度学习等一些新的统计算法逐渐应用于雾的预报中。袁志康等在某机场雾的模式识别预报中用BP算法建立的模型的拟合率和准确率都很高[21]。高嵩利用深度学习方法建立白塔机场主导能见度回归预测模型，效果较好[22]。

然而统计学方法大都缺乏对雾的物理过程的描述，且过度依赖历史数据资料。于是随着计算机的发展，数值模式预报和模式后期处理订正是当今雾预报的主流方向。随着数值模式的不断发展，对雾的识别和预报准确率也逐渐提高。目前使用的多是中尺度数值模式进行雾的模拟和预报，如今WRF(weather research and forecasting model)模式靠其高质量模式和强大的同化技术成为模式预报的主流之一[23]。来小芳利用WRF对浦东机场一次平流雾过程进行数值研究,为建立机场恶劣能见度天气特别是棘手的平流雾问题预报预警系统提供科学基础[24]。

将数值模式与统计学方法结合逐渐引入模式输出产品，即动力统计预报方法、PP法、MOS法等。近年来，数值集合预报在雾的预报预警中发挥了重要作用。

由于雾的动力场特征不明显，阈值难以确定[25]，机场雾的预测很难做到“定时”“定量”和“定区域”，因此需要提高模式的分辨率并发展精细化的高模式数值预报系统。今后机场大雾预报的发展方向是利用具有先进资料同化的高分辨率的三维雾模式，并进行模式的后处理订正以及集合预报的使用来进行大雾天气的机场雾预报[26]。

4 大雾下的航空飞行

据国际飞行安全基金会提供的世界商业客机运输飞行事故调查资料，在起飞和着陆阶段发生飞行事故的比例高达89.2%，这其中与雾多产生于低空到近地面层有密切关系。利用Reason的RESON[27]模型分析其事故时，最不可忽略的要素就是天气要素，而雾产生的低能见度对其作用明显。飞机在着陆阶段飞行的时候，雾会损坏航空器，处于慢车状态的发动机如果长时间暴露在雾中则容易造成积水结冰；还有，雾也会降低飞行能见度，直接影响飞机着陆的安全性。目前民航飞机都有仪表着陆系统(ILS)，又称盲降系统，辅助飞行员在有雾或者低能见度情况下操控飞机安全着陆，它由航向引导(LOC)、下滑引导(GP)和指点标(MB)构成[28]，LOC给出航向面和GP给出下滑面的交线即是盲降系统给出的安全进近路线[29]，保障了大雾下的航空飞行降落。盲降分为3个等级(表2)，目前中国只有北上广机场达到了Ⅱ类盲降等级标准，等级越低则对起降的要求越高。而且在进近最后接地阶段，仍然需要飞行员做目视参考。所以，近地面的能见度对于飞机降落至关重要，持续深入研究雾的形成、演变及其预报预警技术就显得极为迫切。

表2 盲降的3个等级

目前IGS(仪表引导系统)、MLS(微波着陆系统)、GLS(全球导航卫星系统着陆系统)这些基于ILS的改良系统的应用使得航空器在大雾天气下的盲降越来越成功[30-31]。但依然需要对雾更加准确的监测和预报预警，这样，在应对大雾天气时，就能在起飞前选好备降场，在不影响飞行性能前提下备份充足油量，并提前获取着陆机场和备降场的天气实况，在着陆时做好各项准备工作，利用助航设备，尽早建立着陆形态，如有偏差及时修正。同时也要提高通信导航监视设施，如GBAS(地基增强系统)、ABAS(空基增强系统)、发展ADS(自动相关监视系统)等，提高空中交通管制能力。一旦大雾解除，机场管制应合理安排好飞机的起飞进近。

另外，提高对雾的监测、预报预警水平，可以实现对空中交通的更科学管控、更合理调度，降低管理成本，明显提高飞行效率，从而实现航空效益最大化[32]。

5 展望

进入2l世纪，由于航空业的迅猛发展，需要与之匹配的更精准的监测和预报雾的技术。然而雾是一种小概率的离散天气事件，资料数据的匮乏致使雾的预报准确率较低，使得对空中交通安全的保障和提高效益的需求存在明显的差距。本文系统地探讨了雾的特征、分类以及近年来的监测预报技术。然而在航空预报雾方面，相关学术研究还相对较少。因此，未来需要进一步加强对航空大雾的研究工作。在监测方面，加密机场周边站点数和完善观测仪器设施设备，以及提高气象卫星对雾的监测识别和分离技术。在模式预报方面需要提高模式预报的精细化水平与模式质量，以及增加集合预报的使用。近年来人工智能大数据方面的广泛应用，可以用来准确提高雾的预报率。提高雾预报的实时化、定量化和准确化，机场航司空管各科室要协同合作，紧密配合，做到监视、预报预警和决策的一体化精细流程，为保障航空飞行作出贡献。