1、 年 月 第 卷第 期收稿日期：基金项目：飞行空域、航线气象保障及危险天气自动报警技术研究项目（编号：司科技（）（）（）（）；高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室科技发展基金项目（编号：）作者简介：喻伟（），男，高级工程师，研究方向为观测技术、危险天气预报、预警技术。通讯作者：文雯（），女，工程师，硕士，研究方向为综合气象服务、污染气象。成都某机场低能见度气候特征及气象要素对比成都某机场低能见度气候特征及气象要素对比喻 伟，喻 成，文 雯，刘自牧（成都飞机工业（集团）有限责任公司，四川 成都 ；四川省气象服务中心，四川 成都 ）摘要：根据成都某机场 年能见度以及气象要素的常规观测场资料，结合
2、成都市 及污染物浓度数据，分析了低能见度事件的气候特征并分型；以 年成都某机场空域一次低能见度天气过程为例，研究了各气象要素对机场低能见度变化的影响。结果表明：低能见度事件在冬季发生频率最高，日变化显著，主要集中在：之间。辐射冷却是成都某机场低能见度事件发生的主要机制。成都某机场能见度与相对湿度、温度、浓度及 呈负相关关系，与风速、地面气压成正相关关系，高湿和低风速对低能见度的形成起关键作用，且高水平的 浓度及 的也是造成能见度降低的重要因素。关键词：低能见度；气象要素；成都某机场；相关分析中图分类号：文献标识码：文章编号：（），（），；，）：，：，：；引言能见度是航空飞行气象条件的重要要素，
3、同时也是执行飞行任务与机场开放的重要依据。低能见度天气通常是指由雾霾、沙尘、降水等天气过程引起的水平能见度低于 的天气现象，常形成于平直西风型、高脊型、低槽型以及锋前型的环流背景下，地面气压场配置为均压场、弱高压或者无明显气压梯度。目前关于低能见度天气形势的研究已开展了不少工作，但比较缺乏对低能见度天气的预报研究，因为低能见度天气的形成不仅受到天气尺度的影响，还通常 受 到 气 象 要 素 以 及 空 气 污 染 物 的 影 响。DOI:10.16663/ki.lskj.2022.24.029喻伟，等：成都某机场低能见度气候特征及气象要素对比生态文明建设：自然与生态 等对低能见度和霾天气进行观
4、测，随后相继开展了大气气溶胶引起能见度下降方面的研究。李成才等利于 气溶胶产品对大气污染进行研究，发现颗粒污染物浓度和大气能见度在不同季节具有显著的差异性，城市污染源主要来自于局地输送和本地污染；刘凡等研究了相对湿度对颗粒物浓度和大气能见度的影响，结果表明：高颗粒物浓度和高湿度会导致能见度降低。随着我国航空业的快速发展，航班量的急剧增加，客流量的不断增大，低能见度预报的研究对于航空飞行具有重要意义。图四川盆地三维地形示意本文利用成都某机场的温、压、湿等常规气象资料以及能见度资料，结合同期的 及污染物浓度数据，利用统计方法研究了成都某机场低能见度事件的变化特征，对其进行分类统计，并研究各气象要素
5、对能见度的影响，为低能见度的精细化预报提供有实际意义的参考。资料与方法 数据来源本研究所用资料为 年成都某机场自动气象观测资料，包括温度、相对湿度、露点温度、风向风速、风向风速、修正海平面气压等，每 更新一次，以及逐分钟的云况、天气现象以及能 见 度 资 料。通 常 情 况 下，当 主 导 能 见 度 低 于 时，飞行将会受到一定的影响，通常把这种情况称为低主导能见度事件。因此定义当日有一个时次能见度低于 ，则视为一个低能见度日。研究方法 相关性分析方法适用于线性相关且二维分布已知的两个正态连续变量，相关性分析方法能应用于不服从正态分布的个随机变量。对本文的能见度和气象、污染数据进行 检验（）
6、，得出能见度与气象要素、污染物浓度数据之间均不服从正态分布，因此采用 相关性分析方法，并利用 软件 来完成。轶相关系数的计算公式如下：（）（）（）式（）中，为相关系数，分别为两组变量从小到大排列的序数，为时间周期数。值的正、负代表污染的增长和下降，其绝对值的大小表示变化的强弱程度。如果的绝对值大于等于 秩相关系数统计表中的临界值（），则为显著相关。低能见度事件的气候特征分析 低能见度事件的时间变化特征从成都某机场低能见度日的四季变化统计上看（表），成都某机场低能见度事件冬季最多，秋季次之，夏季最少。冬季低能见度日数为，秋季，春季和夏季。夏季，由于降雨日数较多，雨水助于降低空气中的污染颗粒物浓度
7、，因此能见度升高。相反，冬季气压高，降雨量少，出现逆温、静风和静稳天气的频率显著增大，且该机场空域内河网密布，水汽充足容易凝结成雾霾，特殊的地形条件和气象因素均会影响污染物的扩散，导致成都某机场低能见度事件频发。表成都某机场低能见度日数的四季变化统计季节天数占低能见度日数比例春季 夏季 秋季 冬季 成都某机场低能见度事件月分布在冬季出现最高峰（图）。造成低能见度事件月分布的原因可能是：月份至次年月份成都某机场温度低，气压高，降雨量少，大气层结比较稳定，由于夜间辐射降温的影响，低能见度日逐渐增多，且主要由辐射雾造成；月份近地面气温回升，成都某机场低能见度日数曲线呈降低的趋势；月份气温增高，降雨频
8、发使得近地面变得比较湿润，加上高压和低风速的影响，形成雨后低能见度天气。图成都某机场低能见度日数月变化从成都某机场低能见度事件日出现频率分布图 年 月绿 色 科 技（）第 期上得出（图），成都某机场：出现低能见度的概率较小，零点后低能见度事件出现概率较大，低能见度事件的发生存在较为明显的日变化；低能见度在：到次日：之间生成，在：生成的最多（）。低能见度持续时间为，以持续的低能见度最多，年月 日持续时间最长，接近。由此可见，成都某机场低能见度事件大概率在夜间温度最低时开始，在日出后缓慢减少，可见太阳辐射有利于低能见度事件的减少。因此，在成都某机场低能见度短期预报业务中，需高度关注的时段为每日的：
9、至次日：。图成都某机场低能见度日出现时间频率分布 低能见度分型对 年成都某机场发生的 次低能见度事件进行分析，并根据天空状况以及形成过程分为种类型：晴空辐射型、阴天辐射型、阴天平流型、雨天蒸发型。同时，低能见度事件的发生往往是由几个机制共同作用，只是某一个机制占主导地位。因此在成都某机场发生的低能见度事件中，有的虽定义为辐射雾型，但也包含有平流冷却的影响，只是辐射冷却为主要形成机制。如图所示，成都某机场出现频率最高的低能见度类型为晴空辐射型（占），产生的天气形势 是：晴夜、微风；有逆温层存在；近地面层水汽充足。阴天辐射平流型在成都某机场出现的频率为，与晴空辐射型一样，但天空状况为阴天。阴天平流
10、型是成都某机场冬季出现频率（占比）次高的类型，形成需要个条件：暖湿空气与冷下垫面之间有较大的温差，有平流逆温的存在。雨天蒸发型是成都某机场出现最少的一种类型，主要是指雨强是毛毛雨或者小雨的降水过程中，因蒸发使得近地层的空气达到饱和而使得能见度降低。综上所述，成都某机场低能见度主要是由辐射冷却（）造成的。气象要素的对比分析 空气质量图为成都某机场低能见度日及霾天数的季节变化图，冬季低能见度日最多（），其次为秋季（），较低为春季和夏季，能见度春、夏季优于秋、冬季。对成都某机场低能见度日及霾天数做相关分析，相关系数为 ，置信度为，在 水平上显著相关。低能能见度与霾天数呈显著的正相关，大气悬浮颗粒物增
11、多造成灰霾天气，致大气能见度降低。图不同类型低能见度出现的百分比图成都某机场低能见度日数及霾天数的季节变化曲线 低能见度事件个例分析以该机场空域一次低能见度天气过程为例，探究成都某机场能见度与气象要素、浓度以及 之间的关系，分别计算个例期间大气能见度与各气象要素间的相关系数。如表中，出现“”号，表示两组变量显著相关，否则则没有通过显著性检验。“”表示置信度为，在 水平上显著相关；“”表示置信度为，在 水平上显著相关。表能见度与 及各气象要素的相关性气象要素相对湿度温度风速地面气压 相关系数 注：表示在 水平上显著相关，表示在 水平上显著相关。空气质量对大气能见度的影响结合表和图，初步得出在此次
12、污染个例中成都某机场能见度与 浓度、的关系为：能见度与 浓度、的变化呈显著负相关。大气能喻伟，等：成都某机场低能见度气候特征及气象要素对比生态文明建设：自然与生态见度与同期 的相关系数高达 。分析图可知，当空气中 含量增加时，空气污染较重，同期成都某机场能见度较低，反之亦然。大气颗粒物消光系数包括散射消光和吸收消光，且散射消光占总消光系数的 ，大气颗粒物浓度不仅决定大气消光强弱，同时也决定能见度的好坏。与成都某机场能见度进行对比分析，呈显著负相关，相关系数为 ，越高，颗粒污染物浓度越高，能见度就越低。此外，与 值的变化趋势相似，是控制空气污染的重要因素之一，也是决定该机场能见度高低的关键因子。
13、图成都某机场能见度与、浓度的比较 相对湿度与能见度的关系分析图发现，月 日成都某机场能见度由 下降至 以下。日逐渐回升，日能见度都在 以下。结合表可知，该机场 空 域 内 能 见 度 与 大 气 相 对 湿 度 相 关 系 数 为 。相对湿度对能见度的影响主要体现在对消光系数的影响。相对湿度较大时，空气中的悬浮 颗 粒 物 附 着 在 水 汽 上 凝 结 形 成 大 量 的 小 液滴，颗粒物吸收水汽越多直径越大，使得消光系数随之变大，从而造成能见度降低。因此，在此次低能见度过程中，随着相对湿度的增加，成都某机场能见度降低。图成都某机场能见度和相对湿度的变化曲线 地面气压、温度对能见度的影响结合
14、图和表可知，温度与能见度的相关系数为 ，没有通过显著性检验，在此次个例中，成都某机场温度对能见度影响较小，可能是通过其他因子间接影响能见度的变化。当温度降至 以下且水面饱和水汽压高于冰面饱和水汽压时，有利于形成雾而降低机场能见度。成都某机场能见度与地面气压的相关系数为 。对成都某机场地面气压与能见度观测数据进行比较，地面气压与能见度在变化趋势上基本保持一致。在污染开始时，成都某机场空域内天气晴好，太阳辐射和热力对流较强，地面气压较高，有利于污染物的垂直扩散，故能见度较高；污染期间，气压逐渐减小，近地层易出现稳定层结，导致垂直扩散减弱，并伴有强的辐射逆温，污染物扩散条件差，浓度升高，能见度降低。
15、图成都某机场能见度和温度、地面气压的变化曲线 风速与能见度的关系风能够对大气污染物的扩散和稀释造成一定的影响，风速决定污染物的扩散速度，风速大则扩散能力强，而 风 向 则 决 定 污 染 物 水 平 输 送 的 方 向 和 路径。大气能见度与平均风速关系见图，分析图发现，低 能 见 度 对 应 低 风 速，两 者 相 关 系 数 达 年 月绿 色 科 技（）第 期 。能见度变化曲线轮廓比风速滞后，表明风速在一定程度上能改变能见度水平。成都某机场局地风速较小，大气污染物不易扩散，导致机场能见度相对偏低。污染期间，成都某机场局地风速逐渐减小，容易出现逆温现象，能见度逐渐降低，日为风速最低值。随着污
16、染发展，成都某机场近地面风速较大，有利于污染颗粒物的稀释和扩散，大气能见度随之转好。图成都某机场风速与大气能见度的变化曲线 结论本文对 年成都某机场发生的 次低能见度事件的气候变化进行分析，并根据发生、发展以及形成过程进行分型，利用典型个例探讨成都某机场气象要素对低能见度事件发生的影响得到如下结论。（）成都某机场低能见度事件冬季最多，秋季次之，夏季最少。低能见度事件的发生频率存在明显的日变化，在：生成最多（），是在机场实际低能见度短期预报业务中必须高度重视的时段。低能见度持续时间为，以持续的低能见度事件最多（占 ）。（）辐射冷却是成都某机场低能见度事件发生的主要机制，其中晴空辐射型以及阴天辐射平流型低能见度事件的发生频率累计达到，阴天平流型以及雨天蒸发型发生频率相对偏低。（）通过成都某机场低能见度天气个例的分析发现，成都某机场能见度与相对湿度、浓度及 呈显著负相关，与风速、地面气压成显著正相关，温度直接对能见度的影响较小。高湿和低风速是影响此次低能见度形成的主要气象因素。虽然本研究对成都某机场的低能见度事件进行了分型并利用个例分析了与各气象要素之间的关系，对于预报低能见度事件的发生具有