张静
(中国民航飞行学院新津分院气象台,四川新津 611431)
新津机场能见度与影响因子关系研究
张静
(中国民航飞行学院新津分院气象台,四川新津 611431)
利用新津机场近11a冬季逐时能见度(VIS)、常规气象观测资料,分析各气象要素对VIS变化的影响,结果表明:11月至2月,VIS小于1km时,相对湿度(RH)约为95%,1-1.8km时,RH约为90%,1.8-3km时,RH约为85%,大于3km时,RH低于80%,其中,1月各等级VIS转好时RH降湿幅度偏大。VIS小于1.8km时,温度的变化对其转变作用更明显。水汽压对VIS的影响类似于露点,VIS小于1.8km时,两者同VIS为正相关,大于1.8km后,两者与VIS为负相关。由于本场的特殊地形,风速对能见度的影响并不明显。
能见度 气象要素 影响
新津机场地处青藏高原东部的盆地内,机场四面环山、临河,水汽条件充足、湿度大,低能见度天气十分频繁,一年四季中,无论白天、晚上均可出现。能见度是影响飞机飞行的重要气象要素,主要影响飞机的起飞和着陆。本场主要用于学员的初级飞行训练,技术的限制以及特殊的机型对气象有更为严格的要求,尤其是能见度。20 世纪后期开始,国内外各大地区开始对能见度进行相关研究。张甦[1,2]分别对广汉机场的气候特征及能见度的周期性变化特征进行了分析,结果表明:机场能见度的变化与相对湿度和低云量呈显著负相关,与地面温度和风速为正相关。朱焱[3]以及张剑[4]对苏州市的能见度及各要素对其影响进行了研究,指出,相对湿度与能见度呈反相关,风速与其为正相关。同样,还有其他学者进行了相关分析[5,8]。
图1 累年平均的各月逐时能见度的时间变化
图2 累年平均的各月RH逐时演变曲线
到目前为止,针对新津机场能见度的研究偏少,所以本文利用新津机场2002年至2013年冬季(头年11月至次年2月)、早7点至20点观测数据—能见度(VIS)、气温(T)、露点(TD)、水汽压(E)、修正海平面气压(QNH)、相对湿度(RH)、风向(VV)和风速(V),通过相关统计分析方法,得出各气象要素对能见度的影响特点。[1]
从图1可得:7点为观测时次内的最小值,约为1.8-2.4km,10点后VIS明显增加,15—17点出现当日最大值,约5.5-6km,其后缓慢减小。其中,2月的平均VIS最大,其次是11月,12月和1月的平均值均低于4个月的总平均值,1月的平均VIS最小。因此,无论是最小值还是平均值,相较于11月和2月,12月和1月都偏低,累年最小能见度为0.01km-0.5km,累年平均能见度为1.8km-4km。
由表1可得:VIS与RH为明显的负相关,与TD、E为负相关,与T和V为正相关(样本容量为18480,上述各要素均通过了99.99%的显著性检验)。QNH以及VV与VIS的相关性偏低,不进行相关分析。
图3 累年各月平均温度变化曲线
从表1可知:TD上升,VIS随之转差,反之,VIS随之转好。依据新基金项目:中国民用航空飞行学院青年科学基金项目(Q2013-138)资助。作者简介:张静,助理工程师,硕士,主要从事机场天气预报与研究工作。津机场的飞行训练内容,将能见度划分为:小于1km,1-1.8km,1.8-3km,3-5km,5-10km,大于10km,共6个等级。
表1 各气象要素与能见度的相关系数值
表2 各等级VIS对应的最小平均RH(%)
从图2可得,各月RH变化趋势一致:RH在7—9点变化较小,均大于90%;日出后,RH 逐步减小,下午16点出现当日最小值,其后再次上升。其中,1月整体RH最大,其次为12月、11月,2月RH最小。
由表2可得:本场出现各等级能见度时,所对应的最小RH范围为29%—73%。其中,2月对应的最小RH 相对偏大,1月偏小。说明,1月能见度偏差时,对应的水汽条件不一定十分充足。
VIS小于1km时,11月对应的RH偏低,最小值出现在2008年11月26日12点,VIS为200m,RH为37%;12月—2月的最小RH均大于60%,其中,2月RH最大,说明该月出现大雾天对水汽条件的要求相对偏高。各月的累年平均都大于90%,说明,本场大雾天时对水汽条件的整体要求较高。
VIS介于1—1.8km时,是飞行开飞的边缘标准。该标准下,11月对应的RH偏低,最小值出现在2008年11月26日13点,VIS为1500m,RH为38%;相较上个等级的VIS,12月—2月的最小RH偏低,约为60%左右。累年平均RH为90%左右,说明该等级能见度对水汽的要求同样偏高。能见度转好至该等级后,各月的降湿幅度约为2.5—5.1%,其中12月的降湿幅度最大,约为5.1%。
VIS介于1.8—3km时,1月对应的RH偏低,最小值出现在2007年1月30日16点,VIS为2.5km,RH仅有29%。各月的累年平均RH为85%左右。相较于上个等级,能见度转好至该等级后,降湿幅度约为3.4—6.5%,1月降湿幅度最大,为6.5%。VIS大于3km时,各月的累年平均RH明显偏低,多数小于80%。在该等级上,1月的最低RH为29%,对应时间为2007年1月30日17点,能见度为3km。
综上所述:11月至2月,VIS小于1km时,RH约为95%,1—1.8km时,RH约为90%,1.8—3km时,RH约为85%,大于3km时,RH低于80%。由小于1km转好至1—1.8km时,降湿幅度约为2.5—5.1%,1—1.8km转好至1.8—3km时,降湿幅度偏大,约为3.4—6.5%。整体来看,各月中,1月各级VIS转好所对应的RH降低幅度略微偏大,说明在1月内,RH对VIS的影响较大,VIS要好转,RH必须有明显的降湿幅度。
由图3 可得,11月气温最高,日均气温大于10℃,其次为2月、12月,1月气温最低。温度与能见度为正相关,随着气温的上升,能见度逐步增大。
整体来看,1月所对应的最低温度和平均温度均为最低,其次为12月和2月,11月所对应的气温略微偏高。与RH不同,各月、各等级能见度所对应的温度变化没有集中于某一数值,温度变化范围较大,这与气温的月变化有关。
VIS小于1km时,各月的最高温度均高于对应的累年月平均温度,最低气温低于平均温度。VIS介于1-1.8km时,较上个等级,各月的最低、最高温度以及平均温度有所上升,其中平均温度上升约1.5℃-2.4℃。VIS介于1.8-3km时,11、12和1月的升温幅度较小,约为0.4-0.8℃,2月略微偏大,升温约1.8℃。12月、1月,大于3km时所对应的平均温度差异不大,升温幅度约为0.2℃,2月的升温幅度约为1℃。
综上所述:VIS由小于1km转好至1-1.8km时,各月对应的增温幅度为1.5℃-2.4℃;转好至1.8-3km时,11、12和1月的升温幅度较小,约为0.4-0.8℃,2月略微偏大,升温约1.8℃;大于3km后,升温幅度明显偏小,约为0.2-0.3℃。所以,当本场能见度小于1.8km时,相较于大于3km,温度的变化对能见度的转变作用更为明显。
露点的各月变化特点类似于温度,11月露点最高,1月最低,露点的日变化较为平缓,日变化特点不明显。
对能见度的影响上,VIS小于1.8km时,露点和能见度之间为正相关,各月(除2月)中随着露点的增加,VIS随之增加。但是,各月平均温度的增幅约为1.5-2.4℃,而露点的增幅仅有0.9-2.0℃,露点的升温强度不及温度,总体水汽条件仍在转差,对应的能见度开始转好。当能见度大于1.8km时,各月中,随着能见度的逐步转好,露点与能见度为负相关。随着水汽条件的明显转差,能见度随之转好。
水汽压的累年变化特点类似于露点:11月最大,其次为2月、12月,1月最低。整日中,水汽压的变化趋于平缓,日变化特征不明显。
在对能见度的影响上仍类似于露点:11月至1月,VIS小于1.8km时,对应的E逐步升高,E的增幅约为1hPa;当VIS大于1.8km后,随着温度的升高,对流加强,近地面的水汽上传给上层大气,使得下层水汽减少,进而水汽明显转差,能见度随之转好。
本场各月的累年平均风速偏小,最大值仅为1.1m/s,最小值为0.4m/s。各月,早9点开始,平均风速明显增加,至14点为当日最大值,其后风速减小。整个观测时段内,各月的平均风速相差不大,2月的风速略微偏大,1月次之,其次为11月和12月。
各等级能见度标准下,各月中,随着风速的逐步增加,能见度逐步转好,但各等级间的风速增幅不明显。由于本场的特殊地形,累年平均风速偏小,所以风速对能见度的影响并不明显。
(1)各月,VIS小于1km时,RH约为95%,1-1.8km,RH约为90%,1.8-3km,RH值约为85%,大于3km时,RH低于80%。由小于1km转好至1-1.8km时,降湿幅度约为2.5-5.1%,增温幅度为1.5℃-2.4℃;转好至1.8-3km时,降湿幅度偏大,约为3.4-6.5%,11、12和1月的升温幅度较小,约为0.4-0.8℃,2月略微偏大,约1.8℃。整体来看,1月各级能见度转好所对应的RH降低幅度略微偏大。当能见度小于1.8km时,相较于大于3km,温度的变化对能见度的转变作用更为明显。
(2)在对能见度的影响上,各等级能见度中,各月E的变化类似于露点,即是:11月至1月,当VIS小于1.8km时,对应的E逐步升高,两个量级间的增幅约为1hPa;当VIS大于1.8km后,随着温度的升高,近地面的水汽上传给上层大气,使得下层水汽减少,进而水汽条件明显转差,能见度随之转好。
(3)由于本场的特殊地形,累年平均风速偏小,所以风速对能见度的影响并不明显。
[1]张甦,郝丽萍,李子良等.民航广汉机场气象能见度的周期性变化特征的初步分析[J].高原山地气象研究,2009,29(3):69—72.
[3]朱焱,杨金彪,朱莲芳等.苏州市能见度与影响因子关系研究[J].气象科学,2011,31(5):626-632.
[4]张剑,刘红年,唐丽娟等.苏州城区能见度与颗粒物浓度和气象要素的相关分析[J].环境科学研究,2011,24(9):982-988.
[5]张凯,柴发合,陈义诊等.天津武清能见度特征分析[J].气候与环境研究,2008,13(6):800-807.
[6]李子良,傅刚,郝丽萍.川西盆地雾和能见度的气候特征及其对飞行的影响[J].中国海洋大学学报(自然科学版),2007(2):191-196.
[7]马雁军,左洪超,张云海等.辽宁中部城市群大气能见度变化趋势及影响因子分析[J].高原气象,2005,24(4):623-628.
[8]王淑英,张小玲,徐晓峰.北京地区大气能见度变化规律及影响因子统计分析[J].气象科技,2003,31(2):109-114.
Based on the daily average temperature dates from 1971 to 2000 of Xinjin, spatial distribution feature and long-term change tendency of annul extreme temperature(high, low) frequency and summer(winter) extreme high temperature frequency are analyzed. The result shows that: the annul temperature is increasing unremarkably, having no sharp change. The days of annul extreme low temperature is decreasing unremarkably, while high temperature is increasing and has a mutation since 1973. Winter extreme low temperature and the summer extreme high temperature have the same tendency, both are all increasing, but are not remarkably, and there is still a mutation about the days of summer extreme high temperature ,from1971.
extreme high temperature extreme low temperature trend