2. 成都信息工程大学, 四川 成都 610225;
3. 中国气象局气象探测中心, 北京 100081
海雾是主要的海洋灾害之一,其视障性严重影响着海上生产和运输活动,同时越来越多的海上活动对海雾监测和预报提出了更高的要求[1]。雾的观测是以大气水平能见度(简称大气能见度)为基础[2],利用大气能见度仪观测海雾是最常规、直接的观测手段,但其主要采用点式监测,数据空间范围的代表性有限,难以获取大范围的大气能见度分布[3]。卫星遥感技术近年来发展迅速,覆盖范围广和时间分辨率高的优势,成为连续动态监测海雾的有效手段[4],但难以捕捉海雾内部结构的精细特征。
近年来,越来越多的学者开始使用雷达探测技术开展海雾观测研究。激光雷达与毫米波雷达在海雾监测中各自具有优势,二者相互配合可以更好捕捉海雾边界层结构变化特征的细节信息。不少学者利用相关数据对东海和南海海雾过程进行了分析,对沿海地区海雾观测与预报业务具有重要意义。
激光雷达是通过发射激光与大气中的粒子相互作用产生回波信号从而实现对大气能见度的测量,多位学者将其与大气能见度仪的观测结果进行对比分析,验证了其在低大气能见度天气下的数据准确性,可以有效填补近海海域大气能见度的观测空白[4-7]。但在浓雾天气下,激光雷达衰减较大难以穿透浓雾[8],而毫米波雷达通过发射毫米波信号,在浓雾天气下仍可以穿透云雾基于大气中的悬浮粒子对电磁波产生后向散射信号,从而实现对云雾系统水平及垂直方向上反射率强度等信息的反演,在海雾观测中比激光雷达更具优势。
国外对毫米波雷达的研究起步较早,利用毫米波雷达研究了海雾过程的生消演变信息和三维结构[9-11],并利用其反射率建立与大气能见度的关系[12]。我国用于云雾观测研究的毫米波雷达主要布设在青藏高原那曲、福建平坦、浙江宁波和山东青岛,其中那曲地区主要针对高原云层进行观测研究[13-14]。多位学者利用毫米波雷达数据对宁波北仓港区的海雾过程进行对比分析发现其可以完整监测雾的空间分布,有效刻画海雾生消变化和垂直结构特征,在港区海雾监测中具有明显优势[15-18],尤其是尺度在10 km左右的液态水系统、千米左右的游离液态水团和更小尺度的局地短时液态水团[18],同时其反射率与大气能见度具有较好的相关性[14]。学者们也指出,福建平潭海洋气象观测综合试验基地的毫米波雷达数据可以实现对海雾生成、发展、消散整个生命周期的监测并反映雾区大气能见度的变化[19-20]。
青岛地处我国沿海海雾发生频率最高的黄海西岸,海雾常会导致的近海和沿岸地区大气能见度降低极易引发交通事故[21]。多位学者[22-26]利用卫星资料、再分析资料、测站、探空、浮标等资料结合数值模拟结果对黄海海雾展开了细致分析,其发生发展与有利的天气形势、暖湿气流输送以及海气边界层结构演变等因素均密切相关。海上观测资料的不足制约着学者们对海雾内部结构特征的细致探究,尤其是海陆交界处的近岸海雾。
本文拟利用布设在距离海岸约200 m的黄岛国家基本气象站的毫米波雷达和激光雷达数据,配合常规气象观测数据及再分析数据,对2024年4月黄海西部沿岸一次长达4天的海雾事件进行分析,重点利用新型雷达观测资料对海陆交界处海雾近岸结构特征及海上大气能见度空间分布特征予以分析,新型观测资料与传统观测资料相互补充,以期进一步加深对黄海近岸海雾结构特征的认识。
1 数据与方法 1.1 雷达观测数据本文所使用的毫米波雷达和激光雷达均布设于青岛黄岛国家基本气象站(站号54943)(见图 1),其中毫米波雷达为W波段YW-W1毫米波雷达,选用天顶扫描模式(Time-height indicator,THI),对天顶定向垂直观测获取连续时间-高度的云雾粒子垂直分布情况,表 1给出了该设备的具体参数指标,其中回波强度通过雷达反射率因子反映,单位为dBZ,用于量化雷达接收的大气粒子后向散射信号强度,其物理本质是探测区域内散射粒子如海雾雾滴、云滴等的浓度和大小分布。激光雷达采用扇形扫描模式,具体观测区域如图 1所示,表 2给出了激光雷达部分参数指标。
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表 1 W波段YW-W1毫米波雷达参数指标 Table 1 Parameters and specifications of w-band YW-W1 millimeter-wave radar |
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( 白色站点为青岛国家基本气象站(站号54857,探空),红色站点为黄岛国家基本气象站(站号54943,雷达)。The white station is Qingdao National Basic Meteorological Station (No. 54857, L-band Sounding), the red station is Huangdao National Basic Meteorological Station (No. 54943, radar and lidar). ) 图 1 观测站点位置示意图 Fig. 1 Schematic diagram of station locations |
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表 2 激光雷达参数指标 Table 2 Parameters and specifications of lidar |
本文使用了位于青岛市的黄岛国家基本气象站观测数据,包括温度、相对湿度、大气能见度和风场要素,时间分辨率为10 min,用于结合雷达观测数据对本次过程结构特征进行分析。使用了近海大公岛站、朝连岛站和灵山岛北站和沿岸青岛国家基本气象观测站、黄岛国家基本气象观测站、气象度假村站、青岛大学站、奥帆基地站、太平角站、董家口站和琅琊站的大气能见度观测数据,时间分辨率为1 h,用于对海雾过程进行统计分析。在对此次海雾过程进行定义时参考Tardif和Rasmussen[27]对纽约各地区雾的统计方法:即每个站点当其连续观测的5 h内有3 h大气能见度小于1 600 m且其中1 h大气能见度小于1 000 m、无降水、相对湿度高于85%时则记为一次雾过程。
同时,还使用了青岛国家基本气象站(见图 1)L波段探空观测数据,包括温度、相对湿度、气压和风场要素,用于对本次海雾过程的大气边界层结构特征进行分析。
1.3 可见光云图和客观再分析数据本文使用到了由欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)提供的ERA5再分析格点数据,空间分辨率为0.25°×0.25°,时间分辨率为1 h,包括不同气压层上的位势高度、气温、水平风、10 m高度风场、海平面气压、海温、气温等要素,下载地址为:https://cds.climate.copernicus.eu。
同时,还使用了来自于美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)提供的搭载于Aqua卫星上的MODIS可见光卫星云图,其最大空间分辨率为0.25 km,时间分辨率为1~2天,即MODIS每隔1~2天就能覆盖整个地球,提供全球范围的观测数据,下载地址为: https://worldview.earthdata.nasa.gov.。
2 海雾过程概述 2.1 可见光云图及环流形势分析由图 2给出的2024年4月11日至14日黄海近岸的可见光云图可得,11日黄海近岸上空无云雾覆盖(见图 2(a)),12日近海海域已有海雾生成并向近岸发展(见图 2(b)),13日黄海近海及整个内陆沿岸已被云雾覆盖,内陆地区上空的云雾顶部出现不同走向的丝缕结构,云雾体相较于12日明显更加厚实(见图 2(c)),14日云雾体从北部地区开始消散,南部青岛近海及沿岸依旧被云雾覆盖(见图 2(d))。海雾过程的发生、发展受大气环流背景和气象水文要素的影响,与大气和海洋环境的动力和热力过程密不可分[28],图 3给出了13日20时(北京时,下同)的地面、850和700 hPa的环流形势和海表面温度和气海温差分布,从图 2(c)可知此时海雾已旺盛发展至地面,700 hPa在山东半岛南部海陆交界处有一个低涡中心,高压中心由西太平洋面向北伸至日本岛,青岛近海海域位于高低压中心交界处,受西南气流控制。850 hPa与海平面气压场海上高压由海面伸入山东半岛东部沿岸,青岛及近海海域从低层到高层均受海上高压后部暖湿气流影响,海平面场等压线稀疏,风力较弱,形势稳定(见图 3(a)—(c))。近海海表面温度在8~10 ℃,气温稍高于海温,温差在-0.5~2.5 ℃,海气界面稳定,整体的大气环流形势和海气条件均有利于海雾的维持和发展(见图 3(d))。
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图 2 2024年4月11—14日黄海近岸MODIS可见光云图 Fig. 2 MODIS satellite visible imagery of nearshore area of the Yellow Sea on April 11—14, 2024 |
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( (a)700 hPa,(b)850 hPa,(c)海平面气压场(单位:hPa), (d)海表面温度场(单位: ℃)。(a) 700 hP, (b) 850 hPa, (c) Sea level pressure (unit: hPa) and (d) Sea surface temperature, SST (unit: ℃). ) 图 3 2024年4月13日20时天气图和海表面温度分布 Fig. 3 Synoptic conditions and sea surface temperature distribution at 20:00 on April 13, 2024 |
图 4和图 5分别给出了青岛站探空数据廓线图及利用其数据计算的垂直风切变、静力稳定度和Ri数时间序列,11日20时,由探空廓线(见图 4(a))可知,此时约300 m的高度出现逆温,近地面相对湿度接近100%,风向为东南风,但随高度的升高相对湿度迅速降低,风向转为西南风。12日20时(见图 4(b)),相对湿度接近100%的高度不断增加,为本次海雾过程的发生发展带来了充足的水汽条件,2 000 m高度以下风向逐渐统一为东南风,近地面风速在4 m/s以下,有利于雾区扩散和维持,逆温层保持在300~400 m之间,将水汽保持在近地层。在12日08时至13日20时,虽然在每日08时至20时时段风切变有所增强,但一直保持明显的稳定层结,较弱的风切变和高静力稳定度共同推高Ri,Ri数在0.25—1之间,利于形成稳定的雾层(见图 5(a)—5(b))。13日20时(见图 4(c)),逆温层抬升至2 000 m的高度,东南风风力增大,静力稳定度降低,相对湿度条件也变差(见图 5(b)),海雾过程开始趋于消散。14日20时,逆温层回落至1 000 m,风向从东南风转为南到西南风,相对湿度条件明显降低,海雾趋于消散(见图 4(d))。
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( 黑线为气压(单位:hPa),红线为温度(单位:℃),蓝线为相对湿度(单位:%)、风羽为水平风(单位:m/s)。The black lines mean pressure (unit: hPa), the red lines denote temperature (unit: ℃), the blue lines present relative humidity (unit: %) and the wind barbs indicate horizontal wind (unit: m/s). ) 图 4 2024年4月青岛站不同时间的L波段雷达探空曲线 Fig. 4 L-band radar sounding data at Qingdao station in April, 2024 |
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图 5 2024年4月青岛站探空观测数据计算的(a)垂直风切变(黑线)和静力稳定度(填色)及(b)相对湿度(红线)和Ri数(填色)的时间序列 Fig. 5 Time series of (a)vertical wind shear(black lines) and static stability (shaded), (b)relative humidity(shaded) and Richardson number(red lines) from sounding data at Qingdao station in April, 2024 |
受上述环流形势和海气条件影响,4月12日起青岛沿岸及近海海域受海上高压后部东南暖湿气流影响出现海雾天气,持续的海气界面和边界层层结稳定,逆温层将水汽保持在近地层,为本次过程的发展和维持提供了有利条件。图 6给出了本次海雾过程站点不同物理量随时间变化打点图和每日最低大气能见度分布图。本次过程从4月12日凌晨04时开始,一直持续到15日上午08时结束,期间陆续扩散蔓延至青岛西南沿岸和东部沿岸。12日和13日所有海岛和大部分沿岸站最低大气能见度低于200 m,14日沿岸站最低大气能见度回升,在200 m到1 000 m不等,海岛站大气能见度仍低于200 m,15日沿岸站均回升至500 m以上,海上仅有潮连岛站最低大气能见度仍低于200 m(见图 6(a)—(d))。潮连岛站最先观测到海雾,三个海岛站在4月12日07时大气能见度均迅速降低至500 m以下,同时青岛西南沿岸站点大气能见度陆续出现下降。琅琊镇站的大气能见度同时刻降低至193 m,黄岛站和太平角站08时降低至192和107 m。12日午后雾区开始向东扩散,下午16时起青岛东部沿岸站点开始出现大气能见度下降趋势,青岛站在19时大气能见度降低至769 m。东部沿岸站点在13日上午大气能见度逐渐升高至1 000 m以上,西南沿岸则在夜间大气能见度升高至1 000 m以上,14日起雾区再次蔓延到部分站点,持续时间明显短于12至13日(见图 6(e)),一直到15日海雾过程才彻底消散。
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( 白色空心圆代表大气能见度大于1 000 m,黑色实心圆代表大气能见度在500~1 000 m,红色实心圆代表大气能见度低于500 m。The white hollow circles represent the visibility greater than 1 000 m, the black solid circles denote visibility between 500 m and 1 000 m and the red solid circles indicate visibility below 500 m. ) 图 6 2024年4月12—15日站点最低大气能见度空间分布((a)—(d))及随时间变化序列(e) Fig. 6 Spatial distribution ((a)—(d)) on April 12—15, 2024 and (e) time series of minimum atmospheric visibility at stations |
黄岛国家基本气象站受本次海雾过程影响,多次出现大气能见度下降,图 7给出了其4月12—16日温度、相对湿度、水平风和大气能见度时序图,其气温总体保持在8~12 ℃,相对湿度保持在90%以上,水平风以低于4 m/s的东风、东南风和南风为主,大气能见度变化则较为复杂,在4月12日07时20分大气能见度骤降至665 m,一直到12日12时20分均保持在1 000 m以下,这是第一次大气能见度下降阶段,也是海雾生成阶段。随后其大气能见度逐渐回升至1 000 m以上。在12日15时30分再次降低至631 m,且到13日05时一直处于低于500 m的浓雾状态,这是第二次大气能见度下降过程,也是本次海雾过程发展最为旺盛的阶段。13日05时后至06时30分短暂回升到1 000 m以上的轻雾状态,随后再次降低,这是第三次大气能见度下降阶段,也是海雾消亡阶段,直到13日晚21时起大气能见度逐渐升高,海雾逐渐消散。
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( 红线为温度,蓝线为相对湿度,绿线为大气能见度,紫色风羽为水平风。The red line represents temperature, the blue line represents relative humidity, the green line represents visibility, and the purple wind barbs represent horizontal wind. ) 图 7 黄岛站常规气象要素随时间变化图 Fig. 7 Time series of conventional meteorological elements at Huangdao station |
激光雷达和毫米波雷达均较好监测到了海雾发生发展的不同阶段。图 8给出了黄岛站4月12日至13日部分典型时刻激光雷达观测到的大气能见度空间分布图,在12日06时13分(见图 8(a)),此时激光雷达给出的大气能见度观测距离在约6 km的区域内,黄岛站大气能见度在10 km以上,与自动站观测结果吻合,但激光雷达监测大气能见度在近海出现下降区域,海雾已在黄海近海生成,约2 km外出现大气能见度低于5 km的区域。在10时04分(见图 8(b)),黄岛站第一次大气能见度下降即海雾生成阶段,激光雷达监测的大气能见度也在0.5 km以下。但在随后海雾发展旺盛阶段,激光雷达探测衰减严重,一直到13日傍晚前,仅能观测到水平距离2 km左右,所观测范围内的大气能见度持续低于0.5 km(见图 8(c)—(i))。直到13日18时02分(见图 8(j))其水平探测距离开始扩大,观测范围内出现大气能见度回升至1~5 km不等的区域,13日22时04分和14日01时56分(见图 8(k)—(l))激光雷达探测距离增大到6 km以上,黄岛站大气能见度回升到5 km以上,与自动站13日晚21时起大气能见度恢复到1 km吻合,但3 km外的近海仍有大气能见度低于2 km的区域,符合可见光云图在14日(见图 2(d))监测到的北部地区云雾体消散,南部近海及沿岸依旧被云雾覆盖的特征。激光雷达较好地监测到了本次海雾过程黄岛站及其近海海域的大气能见度的空间变化特征,可以一定程度反应海雾的生消发展过程,但在海雾发展旺盛阶段大气能见度持续较低,探测衰减严重。
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图 8 黄岛站激光雷达观测到的大气能见度空间分布 Fig. 8 Spatial distribution of horizontal atmospheric visibility observed by Lidar at Huangdao station |
在大气能见度持续较低海雾发展旺盛阶段,利用W波段毫米波雷达进一步探究海雾发展过程内部结构特征。图 9给出了黄岛站毫米波雷达部分典型时刻THI扫描模式下反射率因子的垂直分布图。整体来看,本次海雾过程雾区整体在1.4 km以下的高度发展,反射率因子介于-30~5 dBZ,随着高度的升高反射率降低,在不同阶段起回波特征存在差异。结合黄岛站海雾发展进一步来看不同阶段毫米波雷达给出的雾体垂直回波特征。12日11时至12时,大气能见度第一次下降即海雾生成阶段,雾区位于0.6 km以下的高度,反射率因子整体介于-20~-5 dBZ,在观测到的雾顶边缘反射率因子在-30 dBZ左右(见图 9(a))。15时至16时,大气能见度出现第二次下降海雾发展阶段,雾区高度在0.4 km以下,且反射率因子相较于11时整体降低,反射率因子均低于-10 dBZ(见图 9(b))。在上述海雾生成阶段,边界层内持续较低的逆温层结构(见图 4(a)),有利于水汽在逆温层内累积,黄岛站此时测得的气温较低,低于10 ℃(见图 7),雾顶的长波辐射冷却使的雾顶温度降低,导致雾滴密度增大,在垂直方向上雾顶边缘的反射率因子明显低于中下层,抑制着雾顶的向上发展。12日17时至18时和13日早晨04时至05时,黄岛站持续较低海雾发展旺盛阶段,大气能见度均保持在0.5 km以下,回波特征整体与11时相似,但在雾层内部非雾顶和雾底区出现细碎的、不规则的亮暗波动,不同于均匀的大面积的反射率大值区亮带,推测这可能与雾中的小湍流运动有关,适度的湍流有利于海雾的发展与维持。13日06时至07时,黄岛站大气能见度短暂回升,大气能见度在06时40分之前回升至1 km以上,雷达反射率因子在大于-10 dBZ的区域明显减少,而在06时40分后开始增加,反射率大值区开始出现条状(见图 9(e))。13日10时至11时,黄岛站大气能见度第三次降低阶段,此时海雾处于发展阶段后期,回波出现明显的丝缕状结构(见图 9(f)),较强的回波位于雾区底部,可能是由于发展旺盛阶段雾滴碰并增大,受重力作用下沉后,在下落过程中进一步碰并增长,使得底部雷达回波强度增强,开始出现类似弱降水回波内部的对流性特征,雾顶高度明显增加,最高可达约1.2 km,与13日探空观测到的逆温层结构抬升相符(见图 4(c)),不再有利于海雾的维持和发展。14时至15时,海雾消散前阶段,雾区回波仍发展到1.2 km以上的高度,回波明显减弱,丝缕状结构消失,在0.8 km至1 km的高度出现不规则的无回波区域(见图 9(g))。18时至19时,黄岛站大气能见度增大到5 km以上,海雾处于消散阶段,雾顶高度降低至0.2 km左右的高度,雷达反射率因子明显减小(见图 9(h))。
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图 9 黄岛站毫米波雷达THI扫描模式反射率因子垂直分布 Fig. 9 Vertical distribution of reflectivity factor in THI scan mode of millimeter-wave Radar at Huangdao Station |
本文利用毫米波雷达数据、激光雷达数据配合常规气象观测数据和ERA5客观再分析数据对2024年4月发生在青岛近海沿岸的一次长达四天的海雾过程进行分析,得到主要结论如下:
(1) 受海上高压后部东南暖湿气流影响,4月12日起至15日青岛沿岸及近海海域出现海雾天气。近海气温稍高于海温,气海温差适宜,有利于海雾的生成。近地面风速稳定,适宜的逆温条件有利于水汽在近地层的维持,边界层内较弱的风切变和高静力稳定度,有利于雾区维持和发展。
(2) 激光雷达较好地监测到了本次海雾过程黄岛站及其近海海域的生消变化和发展过程。海雾最先出现在黄岛站东部近海约2 km处的海域,随后影响到沿岸,黄岛站大气能见度下降至0.5 km以下。在海雾发展旺盛时段,激光雷达探测衰减严重。随后近岸能见度回升,3 km外的近海仍有大气能见度低于2 km的区域,与可见光云图监测到的云雾分布相符合。
(3) 毫米波雷达捕捉到了海雾不同发展阶段的垂直结构特征。海雾生成阶段,雾体回波高度在0.5 km以下,雾顶的长波辐射冷却导致雾顶边缘的反射率因子明显低于中下层,抑制着雾顶的向上发展。海雾发展旺盛阶段,在雾层内部出现细碎的、不规则的亮暗波动,推测可能与小湍流运动有关。海雾发展后期,雾滴的碰并增长与下沉使得回波出现类似弱降水对流性特征的丝缕状结构,雾顶高度升至1.2 km,不再有利于海雾的维持和发展。随着大气能见度回升,海雾消散,回波高度降低,强度减弱。
海雾在海洋大气边界层中主要受到湍流、辐射、风切变、夹卷等一系列边界层微物理过程的作用,向近岸发展在海陆交界处又受海陆热力差异、地形强迫等影响,结构特征变化更加复杂,本文利用新型雷达观测资料与传统观测资料相互补充,针对黄海海雾一次典型个例过程,仅初步分析了其海陆交界处近岸海雾水平和垂直结构的特征,下一步将进一步深化海陆交界处海雾宏微观结构耦合机制的研究,优化海上大气能见度反演算法,为近岸海雾精细化预报提供更坚实的技术支撑。
| [1] |
傅刚, 李鹏远, 张苏平, 等. 中国海雾研究简要回顾[J]. 气象科技进展, 2016, 6(2): 20-28. Fu G, Li P Y, Zhang S Q, et al. A brief overview of the sea fog study in China[J]. Advances in Meteorological Science and Technology, 2016, 6(2): 20-28. ( 0) |
| [2] |
傅刚, 徐杰, 张树钦. 数值模拟和卫星反演大气能见度对比分析[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版), 2011, 41(4): 1-10. Fu G, Xu J, Zhang S Q. Comparison of modeling atmospheric visibility with visible satellite imagery[J]. Periodical of Ocean University of China, 2011, 41(4): 1-10. DOI:10.16441/j.cnki.hdxb.2011.04.002 ( 0) |
| [3] |
Yi L, Li M Y, Liu S X, et al. Detection of dawn sea fog/low stratus using geostationary satellite imagery[J]. Remote Sensing of Environment, 2023, 294: 113622. DOI:10.1016/j.rse.2023.113622 ( 0) |
| [4] |
Xian J H, Sun D S, Amoruso S, et al. Parameter optimization of a visibility LiDAR for sea-fog early warnings[J]. Optics Express, 2020, 28: 23829-238845. DOI:10.1364/OE.395179 ( 0) |
| [5] |
陈燕, 蔡亲波, 徐文静, 等. 能见度激光雷达在一次琼州海峡大雾中的应用[J]. 气象科技进展, 2020, 10(4): 128-132. Chen Y, Cai X B, Xu W J, et al. Application of visibility laser radar in a heavy fog of Qiongzhou Strait[J]. Advances in Meteorological Science and Technology, 2020, 10(4): 128-132. ( 0) |
| [6] |
马强, 陶法, 茆佳佳, 等. 激光雷达和毫米波雷达探测海雾回波的对比分析[J]. 气象水文海洋仪器, 2022, 39(2): 9-11. Ma Q, Tao F, Mao J J, et al. Comparison and analysis of sea fog echo detected by lidar and millimeter wave radar[J]. Meteorological, Hydrological and Marine Instruments, 2022, 39(2): 9-11. ( 0) |
| [7] |
王雪娇, 蔡子颖, 孙玫玲, 等. 能见度激光雷达在天津港海事交通服务中的应用研究[J]. 海洋预报, 2023, 40(2): 110-119. Wang X J, Cai Z Y, Sun M L, et al. Application of visibility lidar on maritime traffic service in Tianjin port[J]. Marine Forecasts, 2023, 40(2): 110-119. ( 0) |
| [8] |
Mead J B, Mcintosh R E, Vandemark D, et al. Remote sensing of clouds and fog with a 1.4 mm radar[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 1988, 6(6): 1090-1097. ( 0) |
| [9] |
Yanagisawa Z. Observations of sea fog by 8. 6 millimeter radar[J]. Tenki, 1986, 33: 603-612. ( 0) |
| [10] |
Hamazu K, Hashiguchi H, Wakayama T, et al. A 35-GHz scanning Doppler radar for fog observations[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 2003, 20(7): 972-986. DOI:10.1175/1520-0426(2003)20<972:AGSDRF>2.0.CO;2 ( 0) |
| [11] |
Teshiba M, Hashiguchi H, Uematsu A, et al. Fog observations with millimeter-wave scanning radar at miyoshi basin, Japan[J]. Earth Planets and Space, 2004, 56(2): 259-268. ( 0) |
| [12] |
Boers R, Baltink H K, Hemink H J, et al. Ground-based observations and modeling of the visibility and radar reflectivity in a radiation fog layer[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 2013, 30(2): 288-300. DOI:10.1175/JTECH-D-12-00081.1 ( 0) |
| [13] |
郑佳锋, 杨华, 曾正茂, 等. 那曲夏季云宏观特征的毫米波雷达资料研究[J]. 红外与毫米波学报, 2021, 40(4): 471-482. Zheng J F, Yang H, Zeng Z M, et al. Cloud macro-physical characteristics over Nagqu in summer observed by a millimeter-wave radar[J]. Journal of Infrared and Millimeter Waves, 2021, 40(4): 471-482. ( 0) |
| [14] |
张浩然, 郑佳锋, 车玉章. 一次青藏高原低涡影响下的云-降水宏微观特征研究[J]. 成都信息工程大学学报, 2023, 38(6): 681-688. Zhang H R, Zheng J F, Che Y Z. Macro-microscopic characteristics of cloud-precipitation under the influence of a low vortex over the Tibetan Plateau[J]. Journal of Chengdu University of Information Technology, 2023, 38(6): 681-688. ( 0) |
| [15] |
刘光普, 黄思源, 梁莺, 等. 毫米波雷达在港口海雾观测和能见度反演中的应用[J]. 干旱气象, 2019, 37(6): 993-1004. Liu G P, Huang S Y, Liang Y, et al. Application of millimeter wave radar in harbor marine fog observation and visibility inversion[J]. Journal of Arid Meteorology, 2019, 37(6): 993-1004. ( 0) |
| [16] |
胡利军, 冯凯, 杨豪, 等. 毫米波雷达在北仑港区海雾监测中的应用[J]. 气象科技, 2020, 48(2): 171-177. Hu L J, Feng K, Yang H, et al. Application of millimeter wave radar in sea fog monitoring at Beilun Port[J]. Meteorological Science and Technology, 2020, 48(2): 171-177. ( 0) |
| [17] |
张晶晶, 吴福浪, 俞科爱, 等. 基于毫米波雷达的一次海雾过程特征分析[J]. 气象科技, 2020, 48(3): 406-414. Zhang J J, Wu F L, Yu K A, et al. Analysis of a sea fog process based on millimeter wave radar[J]. Meteorological Science and Technology, 2020, 48(3): 406-414. ( 0) |
| [18] |
岑炬辉, 唐世浩, 胡利军, 等. 毫米波雷达在小尺度云雾系统监测中的应用[J]. 气象科学, 2021, 41(6): 844-852. Cen J H, Tang S H, Hu L J, et al. Application of millimeter wave radar in small scale weather system[J]. Journal of the Meteorological Sciences, 2021, 41(6): 844-852. ( 0) |
| [19] |
胡树贞, 王志成, 张雪芬, 等. 毫米波雷达海雾回波特征分析及能见度反演[J]. 气象, 2022, 48(10): 1270-1280. Hu S J, Wang Z C, Zhang X F, et al. Analysis of sea fog echo characteristics and visibility inversion of millimeter wave radar[J]. Meteorological Monthly, 2022, 48(10): 1270-1280. ( 0) |
| [20] |
王志成, 张雪芬, 胡树贞, 等. 基于毫米波雷达的两次海雾过程观测分析[J]. 气象与环境科学, 2025, 48(2): 10-17. Wang Z C, Zhang X F, Hu S Z, et al. Observation analysis of two sea fog processes based on millimeter wave radar[J]. Meteorological and Environmental Sciences, 2025, 48(2): 10-17. ( 0) |
| [21] |
蒋曰超, 衣立, 田翔宇, 等. 千岛群岛北部海域一次低云下沉形成海雾过程分析[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版), 2025, 55(7): 7-18. Jiang Y C, Yi L, Tian X Y, et al. Low clouds transition into sea fog near the North Kuril Islands: A case study[J]. Periodical of Ocean University of China, 2025, 55(7): 7-18. DOI:10.16441/j.cnki.hdxb.20240164 ( 0) |
| [22] |
Fu G, Guo J T, Xie S-P, et al. Analysis and high-resolution modeling of a dense sea fog event over the Yellow Sea[J]. Atmospheric Research, 2006, 81: 293-303. DOI:10.1016/j.atmosres.2006.01.005 ( 0) |
| [23] |
张苏平, 杨育强, 王新功, 等. 低层大气季节变化及与黄海雾季的关系[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版), 2008, 38(5): 689-698. Zhang S P, Yang Y Q, Wang X G, et al. Seasonal variations in the atmospheric stratification and the relations with the Yellow Sea fog season[J]. Periodical of Ocean University of China, 2008, 38(5): 689-698. DOI:10.16441/j.cnki.hdxb.2008.05.001 ( 0) |
| [24] |
白慧, 张苏平, 丁做尉. 青岛近海夏季海雾年际变化的低空气象水文条件分析—关于水汽来源的讨论[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版), 2010, 40(12): 17-26. Bai H, Zhang S P, Ding Z W. The condition of meteorology and hydrology of interannual change of sea fog over the adjacent marginal sea of Qingdao in summer: Discuss on the water vapor source[J]. Periodical of Ocean University of China, 2010, 40(12): 17-26. DOI:10.16441/j.cnki.hdxb.2010.12.003 ( 0) |
| [25] |
傅刚, 王菁茜, 张美根, 等. 一次黄海海雾事件的观测与数值模拟研究—以2004年4月11日为例[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版), 2004, 34(5): 720-726. Fu G, Wang J Q, Zhang M G, et al. An Observational and numerical study of a sea fog event over the Yellow Sea on 11 April[J]. Periodical of Ocean University of China, 2004, 34(5): 720-726. DOI:10.16441/j.cnki.hdxb.2004.05.006 ( 0) |
| [26] |
Gao S H, Lin H, Shen B, et al. A heavy sea fog event over the Yellow Sea in March 2005: analysis and numerical modeling[J]. Advances in Atmospheric Sciences, 2007, 24(1): 65-81. DOI:10.1007/s00376-007-0065-2 ( 0) |
| [27] |
Tardif R, Rasmussen R M. Event-based climatology and typology of fog in New York[J]. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 2007, 46: 1141-1168. DOI:10.1175/JAM2516.1 ( 0) |
| [28] |
傅刚, 宋亚娟. 北太平洋海雾发生频率的气候特征[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版), 2014, 44(10): 35-41. Fu G, Song Y J. Climatology characteristics of sea fog frequency over the Northern Pacific[J]. Periodical of Ocean University of China, 2014, 44(10): 35-41. DOI:10.16441/j.cnki.hdxb.2014.10.005 ( 0) |
2. Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225, China;
3. Meteorological Observation Centre, China Meteorological Administration, Beijing 100081, China
2026, Vol. 56



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