樸美花 陳長勝 李依瞳 姚 帥

（1.吉林省氣象臺，吉林長春 130062；2.吉林省氣象科學研究所，吉林長春 130062；3.長白山氣象與氣候變化吉林省重點實驗室，吉林長春 130062）

1 引言

霧是懸浮在近地面層大氣中的大量微細乳白色水滴或冰晶的可見集合體，依據(jù)當時的能見度可以將其分為輕霧、大霧、濃霧、強濃霧和特強濃霧5個等級[1]。霧是吉林省較常見的災害性天氣之一，多發(fā)于盛夏和初秋，對交通運輸、空氣質(zhì)量、人體健康等方面有著重要影響[2]。

近年來，隨著探測手段的不斷進步，特別是數(shù)值模式提供的能見度及其相關要素的定量預報產(chǎn)品，使得對霧的監(jiān)測和預報水平有所提升，但對相關數(shù)值預報產(chǎn)品的針對性檢驗較少，解釋應用能力仍然存在不足，尚不能滿足經(jīng)濟發(fā)展對霧害的監(jiān)測預警及防災減災的業(yè)務需要[2-7]。一般來說，6月受冷渦天氣影響，大氣不穩(wěn)定，出現(xiàn)大霧頻次相對較少，且持續(xù)時間較短，這更增加了霧的預報難度[8]。因此加強對初夏大霧發(fā)生發(fā)展規(guī)律的認識，檢驗數(shù)值預報模式的預報能力，有助于提高霧的精細化預報水平。

本文利用常規(guī)觀測資料和EC、Grapes_GFS、Grapes_MESO、NCEP以及Japan等數(shù)值模式預報產(chǎn)品，分析了2020年6月10日吉林省一次大霧天氣的天氣背景，著重檢驗各個數(shù)值模式對此次過程的預報能力，以期加強對吉林省大霧天氣特點和數(shù)值模式與預報能力的認識，為吉林省大霧天氣預報預警提供參考依據(jù)。

2 天氣實況特征

2020年6月9日20時—10日08時吉林省中東部出現(xiàn)大范圍輕霧或霧天氣。從最小能見度及出現(xiàn)時間分析可知，中東部大部分地區(qū)最小能見度不足7.5km（輕霧或霧），出現(xiàn)時間在2:00—4:00居 多，其 中 農(nóng) 安（35m）、舒 蘭（68m）、白 山（147m）、羅子溝（496m）4站能見度不足500m，出現(xiàn)時間分別為2:27、23:48、3:23和4:05。上述各站與周邊站點能見度差值約為4～5km，說明局地性較強。從持續(xù)時間看，農(nóng)安和舒蘭兩站能見度小于1km持續(xù)時間達12h。大霧天氣的時空分布特征符合吉林省輻射霧的特點[2]。

選取農(nóng)安、舒蘭和白山作為代表站分析地面要素變化（圖1）。上述3站前期均無明顯降水，農(nóng)安能見度持續(xù)較低，舒蘭和白山能見度入夜后逐漸下降，先后降到1km以下，達到大霧藍色預警標準；相對濕度則先升后降，存在明顯日變化，10日00—06時相對濕度均大于80%，溫度露點差不足2℃，近地面空氣接近飽和，達到輕霧或霧的判別標準；9日23時—10日03時10分鐘最大風速不足2m/s，基本處于靜風區(qū)，有利于大霧天氣的形成與維持。

圖1 2020年6月9日20時—6月10日08時農(nóng)安、舒蘭、白山能見度（a）、相對濕度（b）、最大風速（c）、T-Td（d）變化

3 天氣形勢分析

3.1 大尺度環(huán)流背景

2020年6月9日20時，500hPa中高緯度環(huán)流場呈兩槽一脊型，吉林省受冷渦底部偏西氣流控制；700hPa高空槽偏西偏北，吉林省在西南氣流控制下，中東部地區(qū)位于西南急流南側(cè)，溫度露點差超過6℃，存在明顯干層；850hPa，吉林省主要受偏西氣流控制，中東部風速較小且處于弱冷平流區(qū)；地面上吉林省位于弱高壓后部晴空區(qū)，氣壓梯度很小，中東部站點風速小于2m/s，大氣層結(jié)比較穩(wěn)定，有利于地面輻射冷卻，使得空氣濕度加大（T-Td＜2℃），造成中東部出現(xiàn)區(qū)域性輕霧或霧天氣。綜上，對流層底層（850hPa）弱冷空氣和夜間晴空輻射，有利于夜間降溫，同時上干下濕的配置，有利于近地層逆溫的形成與維持，促使近地面層水汽凝結(jié)成霧。

3.2 近地面層探空條件

近地面穩(wěn)定的大氣層結(jié)有利于大霧天氣的形成和維持，為此進一步分析近地面垂直探空條件。從9日20時臨江站探空圖（圖2）可以看出，整層大氣層結(jié)穩(wěn)定，中高層存在明顯干層，近地面層存在逆溫層，有利于在底層水汽的積累；對流抑制能量較大，湍流較弱；風隨高度逆時針旋轉(zhuǎn)，表明中低層有冷空氣入侵，850hPa以下風速較小，加之晴空少云，有利于輻射降溫，水汽凝結(jié)，以上條件較有利于大霧天氣的形成。對比9日20時長春的探空資料發(fā)現(xiàn)，同樣存在較強的對流抑制和較小的底層風速，但因逆溫層尚未建立，濕度場的上干下濕結(jié)構(gòu)相對較弱，因此長春站最小能見度出現(xiàn)時間晚于臨江站。可見，逆溫層對大霧天氣的形成和維持起著重要作用。

圖2 2020年6月9日20時臨江（a）和長春（b）站T-lnp圖

4 數(shù)值模式檢驗

近年來數(shù)值預報產(chǎn)品提供了越來越豐富的要素預報產(chǎn)品，其中與大霧相關的有能見度、相對濕度以及模式探空產(chǎn)品。

4.1 能見度預報

首先檢驗9日08時起報的地面能見度預報場，發(fā)現(xiàn)各個模式預報的能見度整體偏大。其中，EC可以較好地反映出能見度低值區(qū)，其能見度預報值相對更接近實況；Grapes_GFS和NCEP對中部和東南部的能見度低值區(qū)有所指示，但整體范圍偏?。恢档靡惶岬氖?，Grapes_GFS對長春北部的能見度預報較為準確，平均能見度4～5km，與實況接近。

進一步對農(nóng)安、舒蘭、白山3個代表站的能見度觀測與對應的9日08時起報的不同數(shù)值預報結(jié)果對比，發(fā)現(xiàn)EC預報與實況更為接近，能夠反映出能見度的日變化特征，有較好的指示意義，但其具體數(shù)值和變化幅度與實況還有較大差距。

4.2 相對濕度預報

相對濕度是預報大霧天氣最重要的參考指標。從檢驗模式9日08時起報的地面相對濕度發(fā)現(xiàn)，隨著地面高壓的東南移動，在西南氣流和輻射降溫增濕的作用下，吉林省中東部濕區(qū)范圍增大，濕度增加。幾種模式都能較準確地預報出濕區(qū)范圍，預報的05時中東部相對濕度均超過90%，接近飽和。其中EC、Grapes_MESO和Japan模式預報效果最好，較好地反映出底層增濕過程和具體落區(qū)；Grapes_GFS預報范圍明顯偏大；EC預報的數(shù)值略偏低。

4.3 探空預報

從9日08時起報的EC模式T-lnp圖（圖3）可知，分布在農(nóng)安、舒蘭、白山附近的格點數(shù)據(jù)在925hPa以下都預報有逆溫層存在，有利于水汽的積累，且中層干層明顯，上干下濕，有利于水汽凝結(jié)。因此模式較好地反映出了有利于大霧天氣出現(xiàn)的探空結(jié)構(gòu)，這與實況探空結(jié)構(gòu)較為一致。需要注意的是，模式預報的近地面風場較實況偏大，因此會低估霧的強度和持續(xù)時間。

圖3 2020年6月9日08時起報的EC模式格點T-lnp圖（a：近農(nóng)安格點；b：近舒蘭格點；c：近白山格點）

綜上可見，模式對于相對濕度和邊界層探空的預報效果明顯好于能見度的預報，但底層風場預報偏大可能會低估霧的強度和持續(xù)時間。因此，對于這種局地性的濃霧或強濃霧天氣，不能僅局限于能見度預報產(chǎn)品，還要綜合利用實況監(jiān)測及更多的模式產(chǎn)品，豐富預報著眼點來提高大霧落區(qū)和強度的預報。

5 結(jié)語

本文分析了2020年6月10日吉林省一次大霧天氣的天氣背景，著重檢驗了各個數(shù)值模式對此次過程的預報能力。分析發(fā)現(xiàn)：

（1）此次大霧天氣分布范圍較廣，但局地性較強，主要出現(xiàn)在夜間到凌晨，個別區(qū)域持續(xù)時間較長，具有典型輻射霧特征。

（2）此次過程中，吉林省受500hPa冷渦底部偏西氣流控制，700hPa存在明顯干層，850hPa處于弱冷空氣區(qū)，地面位于弱高壓后部晴空區(qū)，氣壓梯度較小。此外，近地面層存在逆溫層，湍流較弱，有利于水汽積聚，由于輻射降溫增濕作用，造成中東部出現(xiàn)區(qū)域性輕霧或霧天氣。

（3）各個模式對地面能見度的預報結(jié)果整體偏大。其中，EC可以較好地預報出能見度低值區(qū)，能見度預報更接近實況，同時能夠客觀地反映出能見度的日變化特征，有較好的指示意義，但是準確率和變化幅度與實況仍有差距。Grapes_GFS和NCEP對中部和東南部的能見度低值區(qū)有所指示，但整體范圍偏小。值得一提的是，Grapes_GFS對長春北部的能見度預報較為準確，站點平均能見度與實況接近。

（4）各模式對于相對濕度和邊界層探空結(jié)果的預報效果好于能見度預報，對大霧天氣的出現(xiàn)具有更好的指示意義，但底層風場預報偏大可能會低估霧的強度和持續(xù)時間。因此，對于這種局地性的濃霧或強濃霧天氣，不能僅局限于能見度預報產(chǎn)品，還要綜合利用實況監(jiān)測及更多的模式產(chǎn)品，豐富預報著眼點來提高大霧落區(qū)和強度的預報。