樂(lè)方瓊，金正婷，潘 璠

（舟山市普陀區(qū)氣象局，浙江 舟山 316100）

1 研究背景

霧是指大量微小的水滴懸浮于空中，使水平能見(jiàn)度小于1 km 的天氣現(xiàn)象。根據(jù)水平能見(jiàn)度的程度可分為大霧、濃霧和強(qiáng)濃霧3 種。霧在陸地和海上都可以發(fā)生，其中海霧是在海洋與大氣相互作用的特定條件下，出現(xiàn)在濱海、島嶼和海面的一種凝結(jié)現(xiàn)象。普陀區(qū)地處東南沿海，島嶼眾多，水汽充沛，一年四季均可形成霧（以平流霧居多），多發(fā)生于3—6 月（春季）。隨著普陀海上交通運(yùn)輸業(yè)、旅游業(yè)以及海洋捕撈業(yè)的不斷發(fā)展，開(kāi)展普陀海霧的分析和研究是很有必要的。

關(guān)于海霧的成因分析和預(yù)報(bào)研究，相關(guān)的專家已經(jīng)做了許多工作。周福等[1]在研究寧波海霧時(shí)得出平流霧形成時(shí)局地上空位于西南渦前部，孟加拉灣或菲律賓沿岸有水汽補(bǔ)充，使寧波沿海或其南部地區(qū)形成一定厚度或一定范圍的濕度層。周群等[2]在對(duì)珠江口海霧的成因分析中發(fā)現(xiàn)海霧生成（消散）前后海-氣溫差穩(wěn)定波動(dòng)（迅速上升），風(fēng)速略有減?。ǘ溉辉龃螅┣蚁鄬?duì)濕度明顯升高（迅速下降）。預(yù)報(bào)研究方面，盧峰本等[3]進(jìn)行北部灣海霧預(yù)報(bào)研究時(shí)，是在模式預(yù)報(bào)基礎(chǔ)上，通過(guò)確定預(yù)報(bào)臨界值，再?gòu)南鄳?yīng)的樣本庫(kù)中按相似原理找相似，根據(jù)若干最相似樣本出現(xiàn)海霧的概率，制作海霧客觀預(yù)報(bào)。梁軍[4]運(yùn)用近似于雙重MOS預(yù)報(bào)方法，將與海霧相關(guān)最好的數(shù)值產(chǎn)品因子作為判據(jù)，按擬合預(yù)報(bào)值的大小和預(yù)報(bào)成敗情況，找出2 個(gè)臨界值（上限和下限）再把歷史可能預(yù)報(bào)因子樣本分為3 個(gè)子集，判斷是否有海霧。

本文利用普陀區(qū)域自動(dòng)站和浮標(biāo)站的逐小時(shí)資料，研究普陀區(qū)海霧形成的氣象、水文條件，即高敏感因子的成霧條件。根據(jù)歷史樣本進(jìn)行高敏感因子的條件組合，產(chǎn)生相似樣本，建立普陀海霧預(yù)報(bào)方程，對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)，為業(yè)務(wù)中海霧預(yù)報(bào)提供參考，提高海霧預(yù)報(bào)效果。

2 資料選取

因考慮大霧預(yù)警發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)，在研究海霧形成的氣象、水文條件時(shí)，主要研究能見(jiàn)度小于等于500 m 的海霧天氣。同時(shí)考慮到能見(jiàn)度自動(dòng)觀測(cè)資料的可用性和代表性，本文資料年限采用2014—2020 年，資料選取該6 年中發(fā)布大霧黃色及以上預(yù)警信號(hào)時(shí)普陀區(qū)大霧預(yù)警指標(biāo)站的逐小時(shí)地面觀測(cè)數(shù)據(jù)。由于站點(diǎn)布設(shè)的要素和時(shí)間問(wèn)題，各站點(diǎn)的能見(jiàn)度資料時(shí)間具有不一致性，個(gè)別站點(diǎn)能見(jiàn)度資料與其他要素的分析具有站點(diǎn)不一致性，本文研究盡可能完善數(shù)據(jù)。

3 普陀海霧形成條件

海霧可分為輻射霧、平流霧、地形霧和混合霧等4種類型。由于特殊的地理環(huán)境以及多年的海霧經(jīng)驗(yàn)得出，普陀以平流霧居多。

各類型的海霧在特定的海洋環(huán)境和天氣條件下形成的條件不同。根據(jù)國(guó)內(nèi)外海霧研究成果，氣溫、氣溫露點(diǎn)差、氣-海溫差、相對(duì)濕度和風(fēng)向風(fēng)速等氣象、水文因子對(duì)海霧形成的敏感性較高。接下來(lái)根據(jù)2014—2020 年普陀區(qū)發(fā)布大霧黃色及以上預(yù)警信號(hào)時(shí)各指標(biāo)站能見(jiàn)度小于500 m 的小時(shí)資料，以以上高敏感因子為主對(duì)普陀海霧形成條件進(jìn)行相關(guān)分析。

3.1 氣溫和氣溫露點(diǎn)差

氣溫露點(diǎn)差為反映空氣中水汽飽和度的物理量。白天空氣溫度升高，空氣可以容納更多的水汽，然后氣溫降低到一定程度，就會(huì)與氣溫露點(diǎn)相接近，當(dāng)氣溫露點(diǎn)差越來(lái)越小時(shí)，空氣中的水汽就越飽和，從而凝結(jié)成為懸浮在空中的微小液態(tài)水滴。所以氣溫和氣溫露點(diǎn)差也是海霧形成的重要因素。有海霧天氣時(shí)，普陀的氣溫可在7.8～26.1 ℃，氣溫露點(diǎn)差可達(dá)到0～5.8 ℃，主要集中在0～1.4 ℃，其中氣溫露點(diǎn)差在0～1.2 ℃的樣本占樣本總數(shù)97%。

3.2 氣-海溫差

氣-海溫差是平流霧形成的重要原因。當(dāng)氣溫大于海溫時(shí)，暖空氣流經(jīng)冷海面，空氣會(huì)冷卻飽和從而凝結(jié)成霧。但過(guò)大和過(guò)小的氣-海溫差并不有利于海霧形成。王彬華[5]研究得出西北太平洋的大片霧區(qū)出現(xiàn)在平均水溫低于20 ℃的海區(qū)里，超過(guò)25 ℃等溫線的區(qū)域不再有霧；中國(guó)近海平流冷卻成霧的氣-海溫差為0.5～3 ℃，而平流冷卻可能成霧的氣-海溫差范圍為-0.1～5 ℃，當(dāng)溫差小于-0.1 ℃或大于5 ℃時(shí)，一般不能形成霧。統(tǒng)計(jì)表明普陀海霧海溫在8.3～26.9 ℃，主要集中在10.6～24.6 ℃，氣-海溫差范圍為-5.0～5.8 ℃。

3.3 相對(duì)濕度

相對(duì)濕度可反映空氣中的水汽含量，表現(xiàn)潮濕程度。相對(duì)濕度越大，空氣就越潮濕，從而更有利于形成海霧的水汽條件。統(tǒng)計(jì)表明，普陀海霧的相對(duì)濕度基本在90%以上，其中相對(duì)濕度達(dá)到96%～100%時(shí)，海霧的概率更高，占樣本總數(shù)的86%。

3.4 風(fēng)向風(fēng)速

當(dāng)海霧發(fā)生時(shí)，普陀風(fēng)力通集中在2～4 級(jí)。風(fēng)向多為東南偏南風(fēng)、南風(fēng)和東南風(fēng)，依次占樣本總數(shù)20%、14%和11%，第二象限和第三象限風(fēng)向相對(duì)出霧概率較小。綜合風(fēng)向和風(fēng)速的統(tǒng)計(jì)表明，當(dāng)出現(xiàn)2～4級(jí)的東南偏南風(fēng)時(shí)，海霧出現(xiàn)的次數(shù)最多。這說(shuō)明適當(dāng)?shù)娘L(fēng)向風(fēng)速可以向較冷的海面帶來(lái)充足的暖濕水汽，有利于海霧的生成和維持，而風(fēng)速較小時(shí)不利于水汽的輸送，風(fēng)速較大時(shí)易發(fā)生底層湍流交換，均不利于海霧形成。普陀海霧高敏感因子的極值和集中范圍如表1 所示。

表1 普陀海霧高敏感因子的極值和集中范圍

4 普陀海霧預(yù)報(bào)方程及檢驗(yàn)

楊棋等[6]指出由于不同類型海霧各預(yù)報(bào)因子的影響權(quán)重不同，如果不分類分別做擬合，則會(huì)減弱預(yù)報(bào)因子的作用，致使預(yù)報(bào)結(jié)果不理想，因此合理的做法是首先從歷史樣本中尋找相似樣本，然后分別進(jìn)行相似擬合和預(yù)報(bào)。本文遵循楊棋等[6]的思路，以氣溫、氣溫露點(diǎn)差、氣-海溫差、相對(duì)濕度和風(fēng)向風(fēng)速作為預(yù)報(bào)海霧的因子，歷史樣本主要針對(duì)能見(jiàn)度小于500 m 的時(shí)次，共篩選出2 732 個(gè)歷史樣本，每個(gè)樣本包含了該時(shí)次的能見(jiàn)度值和相對(duì)應(yīng)的要素值。在歷史樣本中，以風(fēng)向?yàn)橹?，出霧概率大于等于0.08 的有東南偏南風(fēng)0.2，偏南風(fēng)0.14，東南風(fēng)0.11，東北偏東風(fēng)0.08。

接下來(lái)以出霧概率較高的東南偏南風(fēng)為例，進(jìn)行氣溫、氣-海溫差、氣溫露點(diǎn)差和相對(duì)濕度因子組合，統(tǒng)計(jì)各種組合條件中的出霧概率，如表2 所示。

表2 東南偏南風(fēng)不同條件下的出霧概率

在建立方程的過(guò)程中，高敏感因子為實(shí)況已知值，而在實(shí)際業(yè)務(wù)工作中，這些因子均為模式預(yù)報(bào)值，需要將因子代入所屬分區(qū)再進(jìn)行特定的方程處理。

以東南偏南風(fēng)第④分區(qū)為例，對(duì)能見(jiàn)度和高敏感因子數(shù)值進(jìn)行指數(shù)歸一化，得出以下方程：

式（1）中：Vis為能見(jiàn)度；V為風(fēng)速；T為氣溫；SST為氣-海溫差；RH為相對(duì)濕度；T-Td為氣溫露點(diǎn)差。

通過(guò)統(tǒng)計(jì)得出2021年海霧數(shù)據(jù)中符合該分區(qū)的樣本有65 個(gè)。挑選一個(gè)樣本檢驗(yàn)效果，風(fēng)速為4.2 m/s，氣溫為17.8 ℃，氣-海溫差3.4 ℃，相對(duì)濕度100%，氣溫露點(diǎn)差為0 ℃。將該樣本代入方程中，得出Vis為0.506 5，通過(guò)數(shù)據(jù)還原，得到能見(jiàn)度值為294 m，而實(shí)際能見(jiàn)度為298 m，數(shù)據(jù)較接近，可見(jiàn)此次檢驗(yàn)效果較好。對(duì)該區(qū)所有樣本進(jìn)行同等方式檢驗(yàn)，Vis還原后得出的能見(jiàn)度值均小于500 m，符合本文海霧能見(jiàn)度研究的界值。與樣本實(shí)況能見(jiàn)度值相對(duì)比，誤差絕對(duì)值在100 m 內(nèi)的樣本占比48%。

方程得出的預(yù)報(bào)值雖然與實(shí)況會(huì)有差值，但總體上誤差絕對(duì)值在100 m 內(nèi)的樣本偏多，預(yù)報(bào)較為準(zhǔn)確；從定性檢驗(yàn)是否出霧的角度來(lái)看，所有方程的預(yù)報(bào)值均小于500 m，判別為出現(xiàn)海霧，因此方程效果也較好。但由于2021 年的海霧樣本數(shù)據(jù)相對(duì)較少，本文方程可在今后的海霧預(yù)報(bào)中作為一個(gè)良好的參考，同時(shí)應(yīng)不斷加入新的樣本數(shù)據(jù)對(duì)方程進(jìn)行檢驗(yàn)和校正，以提高方程的準(zhǔn)確率。

5 結(jié)束語(yǔ)

有海霧天氣時(shí)，普陀的氣溫可在7.8～26.1 ℃，氣溫露點(diǎn)差集中在0～1.4 ℃，海溫集中在10.6～24.6 ℃，氣-海溫差范圍為-5.0～5.8 ℃。相對(duì)濕度達(dá)到96%～100%時(shí)，海霧的概率更高。風(fēng)力集中在2～4 級(jí)，風(fēng)向多為東南偏南風(fēng)、南風(fēng)和東南風(fēng)。綜合風(fēng)向和風(fēng)速的統(tǒng)計(jì)表明，當(dāng)出現(xiàn)2～4 級(jí)的東南偏南風(fēng)時(shí)，海霧出現(xiàn)的次數(shù)最多。

通過(guò)對(duì)歷史樣本進(jìn)行高敏感因子的條件組合建立分區(qū)，產(chǎn)生相似樣本，對(duì)同一分區(qū)內(nèi)的樣本進(jìn)行指數(shù)歸一化再建立方程，繼而對(duì)2021 年符合該分區(qū)條件的樣本進(jìn)行檢驗(yàn)，得出結(jié)果為方程預(yù)報(bào)值與實(shí)況誤差在100 m 內(nèi)的樣本偏多，預(yù)報(bào)相對(duì)準(zhǔn)確；從定性檢驗(yàn)是否出霧的角度來(lái)看，方程效果也較好。但檢驗(yàn)樣本相對(duì)較少，應(yīng)在日后的業(yè)務(wù)中不斷加入新的樣本對(duì)方程進(jìn)行檢驗(yàn)和校正，以提高海霧預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率。