黄、渤海3个海岛海雾的气候特征及统计预报

论文摘要

黄、渤海海区海雾的预报在海洋经济的发展和海上航运安全保障中起重要作用。本文利用小平岛观测站1993-2002年10年雾季的气象资料,成山头以北海区海洋岛观测站1995-2006年12年气象资料以及成山头以南海区朝连岛观测站1980-1989年10年气象资料,分析了在3个海岛附近海雾的时间变化规律、空间分布特征;结合海流所导致的海面水温的变化,天气形势所影响的温湿条件、稳定度、风场等水文、气象条件说明了黄、渤海以上3个海岛附近海雾的形成原因;并在此基础上提出了有关台站海雾统计预报的方法。本论文得到以下研究成果:4-7月小平岛出雾概率和逐月雾日数呈递增趋势,小平岛5月份出现持续一天雾的概率最大,6月份出现持续两天雾的概率最大,4月份出现持续三天雾的概率最大。黄海海雾主要集中在5月下旬至7月下旬,8月上旬开始急剧减少,十月上旬又开始缓慢增加;海雾消散的时间集中在日出后7-10时和晚20时两个时段;朝连岛海雾的日变化比海洋岛略小;黄海海雾在空间分布上从南向北有3个多雾中心:长江口附近3-5月份,青岛附近为5-6月份,成山头附近为7月;在黄海雾季中,东西伸展较远,甚至在有些月份黄海几乎整个海区都是雾季;朝连岛和海洋岛海雾年际变化较明显,年雾日数存在5年周期变化。朝连岛出现雾的概率最大的水文气象条件是:朝连岛气温与海温差值平均为0-1℃,风向为南南东,风力3--4级,平壤的气压大于朝连岛的气压;在可见光云图上,当观测到黄海有小范围的雾区;流场发生变化以及东海的风场、近地面层有逆温层状况都可以作为对黄海雾的生消预报的依据。从天气学角度对朝连岛海区海雾预报进行了总结后,提出了用主成分分析方法对雾日数进行外延预报的方法,建立预报方程,趋势预报准确率达到85%。在对小平岛海区雾季海雾的气候特征分析的基础上:提出用主成分分析法对雾日数进行了外延预报的方法,用0-1时间序列周期分析对雾的持续时间进行预报的方法和利用马尔可夫链对出雾时间进行集合预报的方法;用上述方法做有关海区雾的短期预报试验,结果令人鼓舞。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 有关海雾的研究现状和趋势
• 1.3 本文的主要研究内容
• 2 资料和资料的处理方法
• 2.1 资料简介
• 2.2 资料的处理方法
• 2.2.1 0--序列周期分析
• 2.2.2 双向差分建模与预报
• 2.2.3 马尔柯夫链作海雾概率预报
• 2.2.4 用基于均值生成函数主成分建模
• 3 小平岛海雾的气候特征分析
• 3.1 前言
• 3.2 小平岛海雾的气候特征
• 3.3 结论
• 4 朝连岛和海洋岛海雾的气候特征分析
• 4.1 前言
• 4.2 朝连岛和海洋岛海雾的时间变化规律
• 4.2.1 朝连岛和海洋岛海雾的年际变化
• 4.2.2 朝连岛和海洋岛海雾的季节变化
• 4.2.3 朝连岛和海洋岛海雾的旬变化
• 4.2.4 朝连岛和海洋岛海雾的曰变规律
• 4.3 黄海海雾的空间分布特征
• 4.4 结论
• 5 小平岛海雾的预报
• 5.1 引言
• 5.2 0-1序列周期分析
• 5.2.1 原始数据的0-1化处理
• 5.2.2 0-1序列周期的确定与检验
• 5.3 双向差分建模与预报
• 5.4 马尔柯夫链作海雾概率预报
• 5.4.1 天气状态的马尔柯夫链
• 5.4.2 预报因子状态划分
• 5.4.3 计算各因子在某种状态下天气状态的转移概率
• 5.5 用基于均值生成函数主成分建模
• 5.5.1 基于均值生成函数的主成分分析方法拟合
• 5.5.2 用基于均生函数的主成分分析方法预报结果
• 5.6 结论
• 6 朝连岛海雾的预报
• 6.1 引言
• 6.2 朝连岛海雾的形成原因
• 6.2.1 朝连岛海雾的生成与海水温度变化密切相关
• 6.2.2 海流条件
• 6.2.3 朝连岛海雾的生成与风的关系
• 6.3 产生黄海海雾的主要天气形势
• 6.4 预报着眼点
• 6.5 用基于均值生成函数主成分建模
• 6.6 结论
• 7 结论与展望
• 7.1 结论
• 7.1.1 黄、渤海3个海岛海雾的气候特征
• 7.1.2 小平岛海雾的预报方法和效果检验
• 7.1.3 朝连岛海雾的预报方法和效果检验
• 7.2 展望
• 参考文献