袁夏玉,高山红**,王永明,张守宝
(1.中国海洋大学 物理海洋教育部重点实验室,海洋大气相互作用与气候实验室,山东 青岛266100;2.中国电波传播研究所,山东 青岛266107)
在大气层结中温度与湿度等气象要素场在垂直方向的合理配置下,大气边界层中传播的电磁波会部分地被陷获在一定厚度的大气层内,发生大气波导传播现象,形成波导的大气层则被称为大气波导[1-2]。大气波导传播特性能影响雷达和通信系统的工作性能,研究大气波导还具有国防军事意义[3-6]。
尽管大气波导根据下垫面的不同可分为陆地大气波导与海上大气波导,但是两者形成所需要的温度与湿度梯度条件并没有什么区别。然而,两者温度与湿度梯度的形成机制却有很大的差异。譬如,高压下沉产生逆温在陆地与海洋皆发生,但是陆地经常有长波辐射逆温而海上却没有,海上逆温则多是由平流冷却降温而成;此外,海上空气较陆地潮湿,容易受天气系统的影响而形成有利于大气波导产生的湿度梯度[3]。
黄海是我国近海中海雾多发海域之一[7-8]。黄海海雾以平流冷却雾为主,其形成之前海洋大气边界层底部一般存在逆温层;形成过程中雾体内部由于机械湍流作用而表现为均匀混合层,雾形成后雾顶附近区域依旧为逆温且相对湿度迅速降低[9],这种温度与湿度层结非常有利于产生大气波导。在观测中发现,有些情况下海雾发生的同时会伴随着大气波导的出现[10]。目前,很多研究者对黄海海雾进行了大量的研究工作,分别对我国近海海雾进行了天气观测分析[9,11-14],数 值 模 拟 以 及 特 征 与 形 成 机 制[7,12,15-16]与 气候特征统计[17-18]等研究。但由于研究出发点的原因,他们没有关注大气波导。
近10年来,在大气波导传播环境研究方面,研究者对我国近海大气波导的天气形势与天气学特征分析[19-21]、空间分布的观测与统计分析[22-24]、数值模式与模型[25-28]、数值模拟与预报[10,29-34]、以及形成条件与影响因子[35-37]等方面进行了大量工作。由于我国近海为海雾多发区,少数研究者已经开始关注波导与海雾的关系[21,38-40]。
在对我国近海海上大气波导的研究中,海雾往往被忽视。譬如,2005年6月1~3日在黄海海域发生了1次大气波导过程,唐海川等[41]利用天气图的各要素特别是低压槽对湿度梯度的影响,对此次波导的发生、维持和消亡过程进行了分析;成印河等[32]运用MM5(Fifth-Generation Mesoscale Model)①http://www.mmm.ucar.edu/mm5/对此次波导进行了数值模拟,并得到了与探空数据和超视距传播现象较为相符的结果。然而遗憾地是,上述研究中皆没有提及海雾现象。事实上,作者利用天气图、卫星图像和探空资料观测对此次波导过程进行再次分析时发现,此次波导伴随一次大范围海雾发生(见图1)。
图1 卫星可见光卫星云图(a,b)与1 000hPa天气形势(c,d)Fig.1 Visible satellite imagery(a,b)and 1 000hPa weather situation(c,d)
因此,本文将以上述黄海大气波导事件为研究对象,利用新一代中尺度大气模式 WRF模式(Weather Research and Forecasting Model)②http://www.wrf-model.org/index.php对此次事件中的海雾与波导进行细致的数值模拟分析与研究,试图揭示与解释它们形成、演变的动力与物理联系。
2005年6月1~3日在黄海海域发生了1次大范围的海雾,图1a中的可见光卫星云图显示了6月2日08时(北京时,记为LST;下同)海雾/低层云强盛阶段的影响范围(红色折线所包围的乳白色区域)。查看其他时次的卫星云图(图略),并且分析站点观测资料(图1c,d中圆点表示发生海雾的站点),如分析成山头站(图1c中红色圆点)的地面温度、露点温度和能见度,可以得出6月1日20时~2日14时其地面温度与露点温度相差很小,同时大气水平能见度都低于1km,可以判断海雾的区域以及演变过程。分析不同时次的韩国天气图(图略)以及FNL(Final Analyses Data of Global Forecast System)数据③http://dss.ucar.edu/datasets/ds083.2/了解到:6月1日20时在雾的西北部即渤海湾附近大陆存在1个陆地低压系统,黄海海域为南风,风速为2~4m·s-1;至6月2日08时低压移至雾的北部即中国大陆东北部(见图1c),此时雾区为偏西风,风速较小,为2m·s-1;随着此低压不断东移,到6月2日17时,海雾主体已经占据黄海大部分海域;随后6月3日08时低压向东移出朝鲜半岛至日为偏北风,风速为2m·s-1,雾区主体随之向南消退至黄海南部(见图1b)。
已有研究表明[32,41],2005年6月1~3日黄海海域发生了大气波导。依据黄海沿岸探空观测资料得知,南京站在6月1日20时、2日08时、3月08时出现波导,同样上海站在2日08时、2日20时出现波导(见图2b),济州岛站(见图2d,e)本海(见图1d),雾区与光州站也都在2日20时、3日08时出现悬空波导,大连站,青岛站和射阳站探空资料并没有显示出现波导,这可能是由于所用探空数据的垂直分辨率较粗的缘故,这些站点实际有可能也会发生波导;同时依据6月2~3日4个时刻船上的导航雷达监测到的雷达回波和高频电台所收到的附近海域的高频信号[41],绘制出3个时刻的雷达回波和1个时刻的通信距离(见图2a中线条)。综合分析上述观测事实,得到波导观测的演变示意图(见图2a)。图中显示6月2日10时海上波导已占据黄海西南部(见图2a中阴影区域1),随后到6月2日20时波导向北向西扩展至黄海大部(见图2a中阴影区域2),至6月3日又向南向西移至黄海南部(见图2a中阴影区域3)。
如果对比海雾与波导的发生区域的演变过程(对比图1a,b与图2a),不难发现:除了海雾在6月2日08时先于波导占据黄海北部以外(见图1a与图2a中阴影区域1),此后波导与海雾都有向北向东扩展的趋势;6月2日17时的可见光卫星云图所观察到的海雾雾区(图略)与6月2日20时波导区域几乎重合(见图2a中阴影区域2),占据了黄海大部;到6月3日08时都有向南消退的趋势(见图1b与图2a中阴影区域3),大气波导的变化趋势与海雾发展变化基本一致。显而易见,此次波导事件中的波导与海雾存在非常密切的联系。
图2 波导观测的演变示意图(左)与站点观测得到的修正大气折射指数(右,单位M)Fig.2 Schematic illustration of the observed atmospheric duct areas(left)and the atmospheric correction refractive index derived from the observations of the station(right,unit M)
WRF模式版本为V3.2.1,模拟区域见图3,采用了双向嵌套网格,小区(见图3中D2区域)覆盖整个黄海海域。为了精细刻画大气边界层有利于大气波导的模拟,模式垂直分辨率设置很高,为49层。详细的模式区域设置参数和物理方案选取见表1。
模式所用的背景场数据为美国环境预报中心提供的CFSR 再分析数据④http://nomads.ncdc.noaa.gov/modeldata/cmd_pgbh(The NCEP Climate Forecast System Reanalysis,0.5°×0.5°,垂直64层,每6h/次),海温采用 NEAR-GOOS日平均数据⑤http://goos.kishou.go.jp/rrtdb/usr/pub/JMA/mgdsst(North-East Asian Regional Global Ocean Observing System,0.25°×0.25°)。由于模拟结果依赖于初始场质量[9],本文采用循环三维变分手段[16](Cycling-3DVAR)。消化了模拟时段前12h的地面(SYNOP)、探空(SOUND)、卫星遥感反演的海面风(QSCAT)、AIRS(Atmospheric Infrared Sounder)大气温度廓线、SSMI(Special Sensor Microwave Imager)大气可降水量等观测数据来提高数值模拟的初始场质量。同时作者采用NMC方法[47],利用CFSR数据驱动 WRF模式,以模拟时段为中心进行8d的后报模拟(每天进行2次24h后报),然后根据模拟结果为所研究的大气波导个例生成独自的特征值空间背景误差协方差(CV5)⑥WRF同化过程需要给定的背景误差协方差的方法有CV3、CV5、CV6三种.CV3是基于CFS(Global Forecast System)预报场作为模式背景场;CV5是根据模拟结果为所研究的个例生成独自的特征值空间背景误差协方差;CV6是在CV5基础上加入了湿度控制变量,具体见 WRF主页http://http://www.wrf-model.org。。
图3 WRF模拟区域Fig.3 WRF modeling domains
表1 WRF模式设置Table 1 WRF modeling design
⑦ η=1.0000,0.9900,0.9845,0.9740,0.9660,0.9600,0.9540,0.9480,0.9420,0.9360,0.9300,0.9220,0.9130,0.9010,0.8800,0.6573,0.6090,0.5634,05204,0.4798,0.4415,0.4055,0.3716,0.3397,0.3097,0.2815,0.2551,0.2303,0.2071,0.1854,0.1651,0.1461,0.1284,0.1118,0.0965,0.0822,0.0689,0.0556,0.0452,0.0346,0.0249,0.0159,0.0076,0.0000.
⑧ 为了将模拟结果与卫星云图进行有效地直接比较,模仿卫星的“鸟瞰”方式,根据模拟结果中的云水含量计算出雾/低层云顶部高度,将其水平空间分布认为是雾/低层云区域。判据是云水含量>0.016g·kg-1且高度<600m,云水含量0.016g·kg-1对应水平能见度1km。
控制试验(记为Exp-CTL)同化时段为2005年6月1日08时~20时,模拟时间起止点从6月1日20时~3日20时。为了更好地理解短波辐射和长波辐射对海雾和波导的影响,本文设计2次敏感性试验(分别记为Exp-SEN1与Exp-SEN2),其数据、模式时间、模拟区域与物理方案与控制试验相同,它们分别关闭短波辐射与同时关闭长短波辐射。
依据WRF模拟给出的云水混合比结果,采用高山红等[16]的方法⑧,计算得到了模拟雾区(见图4)。海雾在6月1日20时已在的黄海中部海域生成(见图4a),对比观测雾区(见图1a,b),模拟结果与实际观测基本相同。如6月2日08时雾的主体也连成一片,由黄海北部的西朝鲜湾一直延伸到东海大部分海域。随后,模拟的雾区也不断向东扩展(见图4b,4c);到3日08时,雾也向南消退(见图4d)。虽然与海雾的实际南推过程相比,模拟雾区偏慢,但是模拟结果中的温度、湿度的垂直廓线与实测探空基本一致(见图5)。因此,模拟结果较好地反映了海洋大气边界层温湿结构的变化,可以使用此模拟结果进行大气波导的演变及其成因分析。
图4 模拟雾/低层云演变图Fig.4 Simulated variation of the fog/stratus area
图5 模拟与站点观测的温度对比图Fig.5 The comparison of simulated and observed temperature at the station
本次海雾受陆地东移的近地面低压和其高空对应的槽共同组成的低压系统控制。模拟结果显示,6月1日20时陆地低压中心位于渤海湾西部的大陆上,黄海中部处35°N,116°E~129°E;给出湿度与温度的垂直剖面(见图6,7);湿度采于近地面低压的前侧,海面盛行偏南风,这时海雾已在黄海黄部中部生成(见图4a);此后一直到2日05时黄海一直处于低压前部,偏南风转为西南风,暖湿空气不断移动到冷海面上,海雾不断生成,故此段时间属于雾的生成阶段。为了更好地研究海雾的空间分布及其发展变化情况,沿图3中的AB线作水汽混合比与波导的垂直剖面。图6a显示海雾在逆温层下面的混合层内形成,6月1日20时由于处于槽后的陆地高空气流下沉已造成地面辐散,引起陆地暖气团吹向东部海洋,使处于黄海上空的逆温层顶东高西低(见图7a)。同时受西部槽后下沉干空气影响黄海上空东湿西干(见图6a),雾体呈现东厚西薄的结构(见图6a)。此后一直到2日05时,由于高空槽东移缓慢,槽线位于黄海中部,槽后下沉与槽前上升使占据黄海大部的海雾维持东厚西薄。
图6 沿图3中AB线的湿度垂直剖面图Fig.6 Vertical sections pictures of humidity along the AB line in Fig.3
6月2日08时低压已移到雾区北部即中国大陆东北部,黄海位于近地面低压的南侧,雾区为西风(见图4b)。此时下沉的干空气已到达西部海雾雾顶(见图6b),同时西部海雾随逆温层发展起来,并且低层云西部开始与黄海海雾主体脱离(见图7b)。随着近地面低压和高空槽的不断东移,黄海大部逐渐处于高空槽后,黄海上空下沉运动不断增强。至6月2日20时,部分干空气到达海雾雾顶(见图6c),并且下沉逐渐使东部雾区上空暖空气增温(见图7c)。一直到2日23时,雾区仍处于低压南部,西风逐渐变为西北风。运用后向轨迹追踪不同高度气团(图略)发现,这时陆地高空干冷下沉气团已完全到达雾顶(见图6d),并且使海雾上方暖空气增温(见图7d),同时雾顶辐射冷却降温,两者共同影响使逆温层结增强(见图7d),雾体不断向东扩展并增厚。至6月3日02时,雾体增厚较为明显,雾体内水汽混合均匀,温度梯度很小,雾顶为湿度与温度锐减层(见图6e与图7e)。
6月3日02时,随着低压系统与高空槽继续东移,黄海仍处于槽后并逐渐位于低压系统的后侧。3日08时,黄海海面偏北风增大,低压后侧紧跟一高压向东移动,雾区处于两者之间,北风加强,占据黄海大部的雾区逐渐向南消退同时厚度变薄,这时下沉的已增温的干空气继续移动到海雾雾顶(见图6f与图7f)。6月3日20时,黄海西侧被小高压占据,黄海大部雾已消退。进一步利用模式结果,分析了此次黄海海雾过程中的气海温差分布(图略),即成雾时气温高于海温,热量由大气向海面输送,而在海雾发展的后期由于雾的冷却辐射导致气温低于海温,得知此次海雾为典型的黄海平流冷却型[9,48-49]。
图7 沿图3中AB线的温度垂直剖面图Fig.7 Vertical sections pictures of temperature along the AB line in Fig.3
利用WRF模拟输出结果中的温度、水汽与气压等变量,计算大气修正折射指数[1]:
式中:T,P与e分别表示大气温度(K);大气压强与水汽压(hPa);Z代表海拔高度(m);R0为平均地球半径(6.371×106m)。根据大气修正折射指数M垂直廓线的不同,可将大气波导细化为蒸发波导、贴海表面波导、非贴海表面波导、悬空波导和复合波导5种类型(分别对应图8a~d)。
依据公式(1)与图8,作者给出了模拟的波导区域与类型(见图9)。通过详细分析模拟给出的大气波导过程,并将之与海雾过程比较,发现正如前面1.2节中观测所揭示的事实一样,波导的演变与海雾的发展的确有很好的对应关系。在海雾生成阶段,雾区较波导区域略大(对比图4a与图9a);在海雾发展阶段,波导区域与海雾雾区对应较好,随着海雾区域不断向东扩展,波导区域随之变化(对比图4c与图9c);到6月2日14时,北黄海中部有一带状海域没有海雾生成,而海域上空也不存在大气波导(图略);当海雾向南消退时,位于山东半岛南部的较强的非贴海表面波导逐渐被较弱的贴海波导所替代(对比图4d与图9d)。进一步发现,海雾发展过程中雾薄的区域对应的波导为非贴海表面波导,雾厚的区域则对应悬空波导(对比图4与图9);白天时波导几乎都发生在海面上,而夜晚时波导会延伸到陆地(见图9b,d)。
图8 大气波导的基本类型[10]Fig.8 Fundamental types of the atmospheric duct[10]
本文针对2个主要问题来详细解释波导的形成原因:(1)波导区域为何与海雾雾区一致?(2)雾体厚薄不同的区域对应的波导为何类型不同?下面将结合本次海雾的发生、发展与消退3个阶段来回答它们。
6月1日20时~2日05时,海雾处于生成阶段。6月1日20时,黄海处于低压前部,海雾已在黄海中部生成(见图4)。此时海雾由于南风引起的暖平流和陆地暖平流雾顶存在逆温(图略),槽后下沉气流没有影响到雾区东部雾顶(见图6a),即干空气还没有造成雾顶较大湿度梯度与下沉升温引起的较大温度梯度(见图7a),故绝大部分雾顶不存在波导(见图7a)。西部雾顶由于接近陆地由陆地造成的暖平流较强逆温略大,加上较小湿度梯度(见图6a),雾顶存在较弱波导。雾体内水汽混合均匀,雾顶水汽梯度较小,雾体则成为波导基础层。此后,黄海一直处于低压前部,槽后不断有下沉气流,到2日05时,海雾在黄海南部略有扩展,槽后下沉已造成西部雾顶上方暖气团增温加大了雾顶逆温,同时干空气已降到西部雾顶形成湿度梯度,因此西部雾顶的波导陷获层变厚(图略)。本文选取6月1日20时雾顶生成的波导进行湿度敏感性数值分析,即分别保持陷获层顶的湿度和温度不变,升高陷获层底部的温度或降低湿度来降低梯度来讨论波导强度的变化。结果发现,虽然这时雾顶同时存在较小的温度梯度与湿度梯度,但雾顶波导的生成对于湿度梯度更为敏感。
6月2日05时~3日02时为海雾的发展阶段。此阶段大气波导与海雾变化是密切联系的,雾顶波导范围与位置随雾的范围与厚薄变化而变化。6月2日08时,随着低压系统不断向东移动,雾已扩展到黄海大部,受槽后下沉干空气影响在雾顶引起的湿度与温度锐减层东移至雾区中部(见图6b与图7b),雾顶波导也随之扩展到黄海中部(见图6b)。分析发现靠近黄海西部海雾上空紧贴雾顶的陷获层存在湿度与温度梯度,为较强的非贴海表面波导(见图9b与图6b),海雾成为基础层;而靠近黄海中部的海雾上空受高空槽影响,下沉的干空气还没有完全到达雾顶,紧贴雾顶的上方空气湿度梯度与逆温很小(见图6b与图7b),故海雾与其上方空气一起提供基础层(见图6b),同时由于下沉所造成的湿度锐减层足以成为波导陷获层(见图6b),陷获层内逆温很小或不存在(见图7b),为较弱的悬空波导(见图9b与图6b)。此后随着低压不断向东移动,黄海东部上空为持续的下沉,陷获层不断变厚,波导强度增强。至6月2日20时,槽后下沉气流到达雾顶大部在雾顶形成湿度与温度锐减层,雾顶波导已随着海雾占据黄海大部(见图8c)。6月2日23时,槽后的干空气完全下降到雾顶,扩展到黄海大部的雾顶上方陷获层紧贴雾顶,从而造成了雾顶大面积海上大气波导的发生(见图6d,7d)。随后雾继续发展,黄海东部雾开始增厚。到6月3日02时,占据黄海大部的海雾其东部增厚较为明显,由雾提供的波导基础层随之增厚,雾顶波导由非贴海波导变为悬空波导;而西部海雾较薄(见图6e),雾顶仍为非贴海表面波导。
6月3日02时~3日20时为海雾的消退阶段。6月3日08时,靠近山东半岛的黄海北部海雾已消退(见图4d),原来雾体之上由于槽后下沉所引起的湿度锐减层降到海面上方同时空气逆温已减弱并降低(见图6f与7f),从而导致波导基础层逐渐变薄乃至消失(见图7f),因此非贴海表面波导被较弱的贴海波导所替代(见图9d)。进一步通过Exp-SEN1可知,短波辐射使海上逆温层减低,海雾发展受到抑制,雾体变薄导致波导降低;陆地上方的气团由于地面短波辐射加热升温较大,当它吹向海上雾顶上空时,增强了雾顶逆温,使得波导强度增强。而Exp-SEN2的结果表明,长波辐射促进了海雾的发展,雾体变厚,从而抬高了波导发生区域。
图9 模拟波导区域与类型变化图Fig.9 Simulated variation of the atmospheric duct areas and the duct type
本次大气波导过程受低压系统控制,其移动造成海雾的发生、发展与消退,海雾为波导的形成提供1个温床,即上干下湿的湿度梯度与上暖下冷的温度梯度(逆温层);之后与地面低压对应高空槽后干空气下沉至雾顶形成湿度与温度突降层,造成了此次海面大范围波导的发生。依据前面的详细分析,作者给出了此次波导演变过程的1个概念示意图,如图10所示。
(1)海雾生成阶段,暖湿气团移动到冷海面上成雾,此过程中温度与湿度梯度较小,没有达到波导产生所需要的温度与湿度层结条件(见图10a1,b1;见图10a2,b2),故绝大多数雾顶不存在波导(见图10c1,c2)。
(2)海雾发展阶段,槽后干空气下沉过程中形成的湿度锐减层足以形成波导陷获层(见图10b3,c3),尽管陷获层内几乎没有逆温(见图10a3)。当干空气继续下沉至雾顶形成湿度梯度(见图10a4,a5),同时雾顶暖空气增温加上雾辐射冷却导致雾顶温度降低使雾顶附近逆温增大(见图10b4,b5),波导形成于雾顶部(见图10c4,c5),混合均匀的雾体则成为波导基础层;西部薄雾区对应非贴海表面波导(见图10c4),而东部雾厚区对应悬空波导(见图10c5)。
3)海雾消退阶段,下沉仍继续,同时北风加强导致雾向南消退,雾体之上的逆温与湿度锐减层随之下降(见图10a6,b6),因此非贴海表面波导被强度较弱的贴海波导所替代(见图10c6)。
在此次波导过程中海雾先于波导形成,之后海雾与波导区域基本一致,因此波导与海雾具有密切的联系,海雾形成及其发展改变了海洋大气边界层的温度与湿度垂直结构,而这种结构的变化直接导致了波导的发生与演变;对此类天气形势影响下海雾的发生、发展与消退的准确预报,可为海上大面积悬空波导与非贴海表面波导预报提供指导。
图10 伴随海雾的大气波导概念图Fig.10 Schematic illustration of the atmospheric duct associated with the sea fog
图11 2009年一次高压影响下的海雾可见光卫星云图(a)与上海站探空观测得到的大气修正折射指数(b;修正大气折射指数,单位M)Fig.11 Visible satellite imagery of a sea fog event influenced by high pressure(a)in 2009and the atmospheric correction refractive index derived from the observation at Shanghai station(b;the modified refractivity with unit M)
控制与影响黄海海雾形成的天气形势主要有入海变性的高压型、北太平洋的高压脊型、中国大陆东移的低压或低槽型[48]。本文海雾个例属于中国大陆东移的低压型。作者已有的初步研究发现对于其他2种天气型的海雾,也存在导致波导产生的条件。例如2009年4月9~11日发生了1次受高压系统影响的海雾(见图11),高压系统西侧的南风为海雾的形成提供了充足水汽的同时又利于逆温形成;随着高压不断向东移动,海雾由南向北生成,其形成发展同样使海洋大气边界层的温度与湿度垂直结构发生变化,从而会导致波导发生与演变。因此,入海变性的高压型、北太平洋的高压脊型的海雾与波导之间的联系,是今后应该研究的科学问题。
[1] Bean B R,Dutton E J.Radio Meteorology [M].New York:Dover Publication Inc,1968:435.
[2] 戴福山,李群,董双林,等.大气波导及其军事应用 [M].北京:解放军出版社,2002.
[3] 姚展予,赵柏林,李万彪,等.大气波导特征分析及其对电磁波传播的影响 [J].气象学报,2000,58(5):605-616.
[4] Gerstoft P,Rogers L T,Krolik J L,et al.Inversion for refractivity parameters from radar sea clutter[J].Radio Sci,2003,32(2):8053-8074.
[5] 王华.大气波导对舰载超短波地波通信的影响 [J].舰船科学技术,2004,26(1):39-49.
[6] 盛峥,徐如海,石汉青.海洋大气波导对雷达探测性能影响的研究 [J].现代雷达,2008,30(4):18-25.
[7] Fu Gang,Zhang Meigen,Duan Yihong,et al.Characteristics of Sea Fog over the Yellow Sea and the East China Sea [J].Kaiyo Monthly,2004,38:99-108.
[8] Zhang Suping,Xie Shangping,Liu Qinyu,et al.Seasonal varia-tions of Yellow Sea fog:Observations and mechanisms[J].J Climate,2009,22(24):6758-6772.
[9] Gao Shanhong,Lin Hang,Shen Biao,et al.A heavy sea fog event over the Yellow Sea in March 2005:analysis and numerical modeling[J].Adv Atmos Sci,2007,24(1):65-81.
[10] 陈莉.中国近海大气波导的统计特征分析及演变机理的数值研究[D].青岛:中国海洋大学,2010.
[11] 胡基福,常美桂.鲁南海区海雾天气型的客观划分及其天气分析[J].海洋湖沼通报,1981,3:7-13.
[12] 傅刚,张涛,周发绣.一次黄海海雾的三维数值模拟研究 [J].青岛海洋大学学报,2002,32(6):859-867.
[13] 黄健.海雾的天气气候特征与边界层观测研究[D].青岛:中国海洋大学,2008.
[14] 黄彬,高山红,宋煜,等.黄海平流雾的观测分析[J].海洋科学进展,2009,27(1):16-23.
[15] 胡瑞金,董克慧,周发琇.海雾生成过程中平流、湍流和辐射效应的数值试验 [J].海洋科学进展,2006,24(2):156-165.
[16] 高山红,齐伊玲,张守宝,等.利用循环3DVAR改进黄海海雾数值模拟初始场Ⅰ:WRF数值试验[J].中国海洋大学学报:自然科学版,2010,40(10):1-9.
[17] 周发琇,王鑫,鲍献文.黄海春季海雾形成的气候特征 [J].海洋学报,2004,26(3):28-37.
[18] 张红岩,周发琇,张晓慧.黄海春季海雾的年际变化研究 [J].海洋与湖沼,2005,36(1):36-42.
[19] 张玉生.与大气波导结构相关的天气形势实例分析 [J].电波科学学报,2004,19(增刊):227-229.
[20] 陈莉,高山红,康士峰,等.中国近海大气波导的时空特征分析[J].电波科学学报,2009,24(4):702-708.
[21] 陈莉,高山红,康士峰,等.中国近海局部海域低空大气波导的天气学特征分析 [J].电子学报,2010,38(9):1997-2002.
[22] 刘成国,潘中伟,郭丽.中国低空大气波导的出现概率和波导特征量的统计分析 [J].电波科学学报,1996,11(2):60-66.
[23] 蔺发军,刘成国,潘中伟.近海面大气波导探测及与其它研究结果的比较 [J].电波科学学报,2002,17(3):269-281.
[24] 蔺发军,刘成国,成思,等.海上大气波导的统计分析 [J].电波科学学报,2005,20(1):64-68.
[25] 李诗明,陈陟,乔然,等.海上蒸发波导模式研究进展及面临问题 [J].海洋预报,2005,22(增刊):128-139.
[26] 李云波,张永刚,唐海川,等.海气通量算法在海上蒸发波导诊断中的应用 [J].海洋技术,2008,27(1):106-110.
[27] 左雷,察豪,田斌,等.海上蒸发波导PJ模型在我国海区的适应性初步研究 [J].电子学报,2009,37(5):1100-1103.
[28] 田斌,察豪,张玉生,等.蒸发波导A模型在我国海区的适应性研究 [J].电波科学学报,2009,24(3):556-561.
[29] 潘中伟,刘成国,郭丽.东南沿海波导结构的预报方法 [J].电波科学学报,1996,11(3):58-64.
[30] 胡晓华,费建芳,李娟,等.一次受台风影响的大气波导过程分析和数值模拟 [J].海洋预报,2007,24(2):17-25.
[31] 胡晓华,费建芳,张翔,等.一次大气波导过程的数值模拟 [J].气象科学,2008,28(3):294-300.
[32] 成印河,赵振维,何宜军,等.大气波导过程数值模拟研究 [J].电波科学学报,2009,24(2):259-263.
[33] 张玉生,康士峰,赵振纬,等.大气波导与气象物理量场相关性的模拟分析 [J].电波科学学报,2009,24(4):742-747.
[34] 焦林,张永刚.基于中尺度模式MM5下的海洋蒸发波导预报研究 [J].气象学报,2009,67(3):382-387.
[35] 官莉,顾松山,火焰,等.大气波导形成条件及传播路径模拟[J].南京气象学院学报,2003,26(5):631-637.
[36] 蔺发军,王红光,林乐科等.风向对蒸发波导环境特性影响的研究 [J].电波科学学报,2007,22(3):410-413.
[37] 唐海川,王华,李云波.黄海部分海域大气波导分布规律及其成因 [J].海洋技术,2008,27(1):115-128.
[38] 郭铁宝.由海面蒸发波导预报平流海雾的方法 [J].海洋预报,2004,21(4):40-47.
[39] 胡晓华,费建芳,张翔,等.气象条件对大气波导的影响 [J].气象科学,2007,27(3):349-354.
[40] 张玉生,赵振维,康士峰,等.利用海雾遥感和天气形势进行海上大气波导的预报研究[C].西安:第九届全国电波研究传播学术讨论会,2007.
[41] 唐海川,王华,黄小毛,等.黄海海域一次典型大气波导过程分析 [J].海洋技术,2007,26(4):89-93.
[42] Hong S Y,Noh Y,Dudhia J.A new vertical diffusion package with an explicit treatment of entrainment processes [J].Mon Wea Rev,2006,134,2318-2341.
[43] Kain J S,Fritsch J M.A one-dimensional entraining/detraining plume model and its application in convective parameterization[J].J Atmos Sci,1990,47:2784-2802.
[44] Lin Y L,Farley R D,Orville H D.Bulk parameterization of the snow field in a cloud model[J].J Climate Appl Meteor,1983,22,1065-1092.
[45] Iacono M J,Delamere J S,Mlawer E J,et al.Radiative forcing by long-lived greenhouse gases:Calculations with the AER radiativetransfer models[J].J Geophys Res,2008,113,D13103,Doi:10.1029/2008JD009944.
[46] Chen F,Dudhia J.Coupling an advanced land surface-hydrology model with the Penn State-NCAR MM5modeling system.Part I:Model description and implementation[J].Mon Wea Rev,2001,129:569-585.
[47] Parrish D F,Derber J C.The National Meteorological Center's spectral statistical-interpolation analysis system [J].Mon Wea Rev,1992,120:1747-1763.
[48] 王彬华.海雾[M].北京:海洋出版社,1983.
[49] Zhang Suping,Li Man,Meng,Xiangui,et al.A Comparison Study Between Spring and Summer Fogs in the Yellow Sea-Observations and Mechanisms[J].Pure Appl Geophysics,2011,DOI 10.1007/s00024-011-0358-3.