Page 206 - 《高原气象》2025年第6期
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高 原 气 象 44 卷
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2014)。它不仅直接关系到空气质量和视程能见 充足水汽和辐射降温等。
度, 还能影响到人体健康、 交通运输、 农业生产和 茅台机场位于贵州省遵义市仁怀市, 平均海拔
基础设施运行维护等方面(牛生杰等, 2016)。 为 1129 m。机场附近水系丰富, 赤水河位于其西侧
中国对大雾的观测试验自 20 世纪 80 年代开 不到 10 km 处, 银水水库紧邻机场东侧。丰富的水
始, 在四川盆地、 长江流域和东部沿海省份等地开 系和繁茂的植被覆盖增大了当地水汽含量, 同时机
展, 并总结出各区域雾在发生、 发展和维持过程中 场周边的崎岖地形阻碍了水汽扩散。此外山区地
的特点和区别(李子华和彭中贵, 1994; 鲍宝堂等, 形会增大地面的有效辐射面积, 带来更强的辐射冷
1995; 柳泽文孝等, 2004; 吴兑等, 2008; 李一等, 却作用, 更易于形成稳定的大气层结, 有利于低能
2008; 江玉华等, 2009; 李慧晶等, 2021; 徐敏辉 见度天气, 尤其是大雾天气的形成和维持。自 2017
等, 2022)。宋润田(1999)利用北京观象台 15 年的 年 11 月正式运行以来, 茅台机场低能见度天气出
观测资料, 研究了北京地区冷雾天气特征及其时空 现频率高、 强度大、 维持时间长, 常常造成航班的
分布、 气象条件、 大气层结和大尺度环流场, 类似 滞留和延误, 机场运行效率大大受损, 航班飞行安
的观测分析还在伊犁、 郑州、 重庆和中卫等地开展 全受到严重威胁。本文通过对茅台机场低能见度
(刘作华, 1994; 李保生和布亚林, 1998; 高阳华 天气特征及主要影响因子进行研究, 进而探讨低能
等, 1999; 虎娜, 2024)。魏建苏等(2010)通过统计 见度天气的形成机制, 以期改进机场低能见度天气
分析发现, 江苏沿海地区雾日空间分布呈中间高南 的预报预警工作。
北低的特征, 并且在近半个世纪的时间内, 雾日总 2 数据来源与方法介绍
体呈先上升后下降的趋势。王菲等(2024)对石嘴
山市一次大雾过程进行了分析, 指出低层暖平流输 2. 1 数据来源
入、 深厚的逆温层和充沛的水汽, 对大雾的形成和 2. 1. 1 低能见度及气象要素监测资料
维持起了重要作用。有关云贵地区大雾天气研究 贵州茅台机场, 为 4C 级民用运输机场。最低
目前也取得了许多成果。贵州大雾主要发生在冬 运行标准是跑道视程(RVR)不低于 550 m, 跑道视
季, 一天中清晨发生大雾的频率较高(陈娟等, 程值由跑道端探测仪器测得, 通过自动气象观测系
2013)。谢清霞等(2016)总结出贵州省辐射雾天气 统(Automated Weather Observing System, AWOS)
在 10 月至次年 1 月发生较多, 空间分布呈“东多西 输出。RVR 数据在恶劣能见度条件下对机场的安
少”格局。杨静和汪超(2010)利用WRF模式模拟了 全运行和高效运输起着尤为重要的作用。RVR 值
贵州山区一次锋面大雾过程, 总结出锋面雾发生的 越低, 代表跑道视程越短, 能见度越低。
要素是逆温层和静止锋的存在。 本文使用的低能见度及气象要素资料为2017 -
低能见度天气在国内外受到了广泛的关注 2023 年茅台机场 AWOS 自动观测资料, RVR 时间
(Lee, 1994; Holzworth and Maga, 2012; 代晴和程 分辨率为15 s, 其他数据均为1 min。按照机场最低
倩倩, 2017; 慕熙昱等, 2018; 徐颖等, 2022; 吴紫 运行标准, 将 RVR 低于 550 m 的时次视为低能见度
静等, 2023; 吴宝军, 2023)。喻伟等(2022)研究了 天气的时段, 将间隔在 60 min及以上的两个低能见
成都某机场低能见度事件的气候特征并分型, 指出 度时段视为不同的两次低能见度过程, 若一天中发
辐射冷却是低能见度事件发生的主要机制。刘季 生至少一次低能见度天气, 将该天视为一个低能见
秋等(2023)利用 2000 -2019 年上海浦东机场观测 度日。依照上述标准统计, 2017 -2023 年茅台机场
资料, 分析了机场低能见度特征, 表明冬季低能见 共出现 2097 次低能见度过程, 1289 个低能见度日。
度持续时间最长, 相对湿度与能见度相关性最好。 机场气象要素资料包括地面气温、 场面气压、 相对
韩丽娜等(2024)运用内蒙古多个自动气象站的观 湿度、 风速和风向等。
测资料, 分析了 2016 -2021年内蒙古低能见度日数 2. 1. 2 格点再分析资料
时空变化特征及影响因素, 指出导致能见度降低的 格点资料采用欧洲中心 ERA5(ECMWF Re‐
主要天气为雨、 雪、 雾、 沙尘, 且相对湿度高、 微风 analysis v5)再分析资料。时间分辨率为 1 h, 空间
状态时极易发生低能见度情况。各地对大雾等低 分辨率为 0. 25°×0. 25°。逐时分层格点资料包括位
-2
2
能见度天气的观测和分析成果, 既反映出不同区域 势高度(单位: m·s )、 温度(单位: K)、 风速 U 分
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低能见度天气形成的气象条件的差异性, 也总结出 量和 V 分量(单位: m·s ); 逐时整层格点资料包括
利于低能见度天气形成的有利因素, 如稳定层结、 平均海平面气压(单位: hPa)、 水汽通量散度垂直

