高被引論文選編

“霧預(yù)報(bào)”主題

來源數(shù)據(jù)庫(kù)：SCI-E和CAJD，檢索時(shí)段：2014—2015年

MTSAT濕度反演數(shù)據(jù)在黃海海霧臨近預(yù)報(bào)中的同化——Assimilating MTSAT-derived humidity in nowcasting sea fog over the Yellow Sea. Weather and Forecasting, 2014, Vol. 29, No. 2.

中國(guó)海洋大學(xué)的王永明等發(fā)展了一種基于WRF模式的擴(kuò)展的三維變分資料同化（3DVAR）方法，同化了中國(guó)黃海海域海霧初始階段的衛(wèi)星濕度數(shù)據(jù)。海霧的屬性，包括其水平分布和厚度，利用經(jīng)驗(yàn)方法從MTSAT衛(wèi)星的紅外和可見光云圖中反演得到。海霧中的相對(duì)濕度可認(rèn)為是100%，濕度反演相當(dāng)于測(cè)定海霧的水平分布和垂直厚度。研究針對(duì)兩次海霧事件開展了試驗(yàn)，一次是廣泛分布在黃海的海霧，另一次海霧的分布主要是沿海岸呈狹長(zhǎng)分布。

對(duì)于第一種的霧廣泛分布的情況，MTSAT數(shù)據(jù)的同化大大提高了對(duì)海霧區(qū)域的預(yù)報(bào)，這種改善歸因于一個(gè)更加真實(shí)的海洋邊界層（MBL）的再現(xiàn)，以及對(duì)濕度和溫度廓線的更好描述。對(duì)于第二種的霧狹長(zhǎng)分布的情況，如果不同化MTSAT濕度數(shù)據(jù)，模式將完全不能重現(xiàn)這次海霧事件。然后，研究又將本3DVAR方法應(yīng)用到10個(gè)以上的海霧事件中，以評(píng)價(jià)它對(duì)模擬的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，MTSAT濕度數(shù)據(jù)同化不僅提高了海霧預(yù)報(bào)，而且為MBL提供了更好的濕度和溫度結(jié)構(gòu)信息。交通事故的一個(gè)重要原因，因此有必要更好地了解霧的形成，以提高對(duì)霧的預(yù)報(bào)能力。而霧預(yù)報(bào)能力的改善，需要加深對(duì)霧從形成到消散過程中的眾多復(fù)雜機(jī)制的了解。2012年冬季（2012年10月2日—2013年1月7日），在巴黎西南20km的典型的半城市區(qū)域開展了一場(chǎng)以霧研究為目的的外場(chǎng)試驗(yàn)，試驗(yàn)被命名為ParisFog。試驗(yàn)中測(cè)量的霧參數(shù)包括：1）兩個(gè)不同進(jìn)氣系統(tǒng)后面的總的、填隙（非活性）干顆粒數(shù)量及尺寸分布；2）周邊環(huán)境的填隙水合氣溶膠和霧液滴的大小分布；3）不同超飽和度的云凝結(jié)核數(shù)濃度。對(duì)于本次外場(chǎng)試驗(yàn)檢測(cè)到的總計(jì)17次霧事件，氣溶膠粒子通過它們的吸濕特性、霧液滴激活特征和對(duì)光散射的貢獻(xiàn)進(jìn)行了表征。瑞士的保羅·謝爾聯(lián)邦研究所的Hammer等的分析結(jié)果表明，這些霧事件中，粒子吸濕能力總體較低，吸濕性參數(shù)平均值為0.14，這可能是由當(dāng)?shù)亟煌ê湍静娜紵欧旁斐?。?duì)環(huán)境中氣溶膠粒度分布的測(cè)量發(fā)現(xiàn)，臨界濕直徑（大于該直徑，水合氣溶膠會(huì)被激活成霧滴）是相當(dāng)大的（中間值為2.6μm），而對(duì)于不同霧事件，該值的變化也很大（1～5μm）。因此，活性霧滴的數(shù)量是非常少的，非活性水合粒子對(duì)光散射有顯著貢獻(xiàn)，從而導(dǎo)致能見度的下降。

2012/13 ParisFog外場(chǎng)試驗(yàn)期間依賴于與大小有關(guān)的顆粒活化效應(yīng)——Size-dependent particle activation properties in fog during the ParisFog 2012/13 field campaign. Atmospheric Chemistry and Physics, 2014, Vol. 14, No. 19.

大霧導(dǎo)致的能見度下降是導(dǎo)致

冰霧觀測(cè)和模擬綜述——A review on ice fog measurements and modeling. Atmospheric Research, 2014, Vol. 151, No. SI.

冰霧是高海拔、高緯度地區(qū)低溫時(shí)節(jié)經(jīng)常出現(xiàn)的一種現(xiàn)象。冰霧可導(dǎo)致能見度下降，這是引起航空事故的一個(gè)重要原因。根據(jù)加拿大交通部的資料，當(dāng)僅考慮天氣因素時(shí)，加拿大北方高緯度區(qū)域航空事故的發(fā)生率可能是加拿大全國(guó)航空事故發(fā)生率的25倍。而僅考慮低能見度引起的航空事故時(shí)，這個(gè)數(shù)字為31倍。在加拿大北方的冬季，約1/4的時(shí)間都會(huì)出現(xiàn)冰霧。為了預(yù)防冰霧導(dǎo)致的能見度下降，需要對(duì)冰霧的預(yù)報(bào)和監(jiān)測(cè)有較好理解。為此，這篇由加拿大環(huán)境部的Gultepe等撰寫的冰霧觀測(cè)和模擬的綜述文章，回顧了目前對(duì)冰霧的微物理過程的認(rèn)識(shí)，展望了冰霧觀測(cè)、微物理性質(zhì)的遙感反演、冰霧數(shù)值預(yù)報(bào)面臨的挑戰(zhàn)。

霧的消光能力和液態(tài)水含量之間的關(guān)系——Relationship between optical extinction and liquid water content in fogs. Atmospheric Measurement Techniques, 2014, Vol. 7, No. 5.

20世紀(jì)70年代末的研究表明，霧的紅外消光能力和液態(tài)水含量（LWC）之間存在簡(jiǎn)單的線性關(guān)系。這種關(guān)系使得利用后向散射激光雷達(dá)檢測(cè)LWC的垂直廓線成為可能。不過，該研究有一個(gè)很大的不足：由于研究使用的通風(fēng)收集管的局限，導(dǎo)致半徑>15μm的顆粒有所損失（只有部分被檢測(cè)到），所以無法評(píng)價(jià)較大液滴對(duì)霧的影響。為此，法國(guó)國(guó)家科學(xué)研究院的Klein等利用最先進(jìn)的儀器重新研究了這種線性關(guān)系。結(jié)果表明，該線性關(guān)系仍然適用（至少對(duì)于試驗(yàn)間所觀測(cè)到的大多數(shù)輻射霧）。同時(shí)，研究也使用更準(zhǔn)確的液滴折射率數(shù)據(jù)，分析了液滴折射率對(duì)線性關(guān)系系數(shù)的影響。以往研究在涉及霧滴折射率時(shí)，通常的做法是將其假設(shè)為純水。這種假設(shè)對(duì)于大的液滴可能是有效的，但對(duì)于小的液滴，其可信性值得懷疑，因?yàn)橐旱瓮ǔＪ怯删哂懈叨瓤勺兊幕瘜W(xué)組份組成的凝結(jié)核所形成。本研究表明，凝結(jié)核性質(zhì)將主要影響到具有小液滴和較少液態(tài)水含量的輕霧。

貝葉斯決定性網(wǎng)絡(luò)在墨爾本機(jī)場(chǎng)霧預(yù)報(bào)中的應(yīng)用——Fog forecasting for Melbourne Airport using a Bayesian decision network. Weather and Forecasting, 2015, Vol. 30, No. 5.

澳大利亞墨爾本機(jī)場(chǎng)每年大約會(huì)出現(xiàn)12次霧事件。準(zhǔn)確的霧預(yù)報(bào)對(duì)于降低航空業(yè)的安全風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。然而，由于霧物理過程的復(fù)雜性和局地地理、天氣條件的影響，霧預(yù)報(bào)存在不小的難度。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesian networks，BNs）方法是一種廣泛用于許多應(yīng)用領(lǐng)域的預(yù)測(cè)、診斷和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的概率推理工具。以往研究曾關(guān)注過幾種BNs方法在概率天氣預(yù)報(bào)中的應(yīng)用，但迄今為止，沒有任何一種BNs應(yīng)用在天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中。澳大利亞莫納什大學(xué)的Boneh等基于34年（1972—2005年）的數(shù)據(jù)，發(fā)展了一種用于墨爾本機(jī)場(chǎng)霧預(yù)報(bào)的貝葉斯決定性網(wǎng)絡(luò)（這里稱作貝葉斯客觀霧預(yù)報(bào)信息網(wǎng)絡(luò)，簡(jiǎn)稱為BOFFIN）方法。通過參數(shù)的標(biāo)定，以保證貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具備與先前的業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)方法同等或更好的性能，使其能被用作業(yè)務(wù)決策支持工具?；贐OFFIN方法，本研究評(píng)價(jià)了8年的時(shí)段內(nèi)（2006—2013年）貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)應(yīng)用效果。結(jié)果顯示，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用顯著提高了霧預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率。而且，因?yàn)锽OFFIN的技巧、可視化和解釋組件，該方法已經(jīng)被預(yù)報(bào)員接受。

針對(duì)沿海沙漠地區(qū)交通安全的霧預(yù)測(cè)：機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)短時(shí)臨近預(yù)報(bào)技巧的改進(jìn)——Fog prediction for road traffc safety in a coastal desert region: Improvement of nowcasting skills by the machine-learning approach. Boundary-Layer Meteorology, 2015, Vol. 157, No. 3.

基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法—決策樹理論，斯洛伐克Microstep-MIS公司的Bartoková等提出了一種針對(duì)迪拜海岸沙漠地區(qū)的臨近霧預(yù)報(bào)模式。所研究區(qū)域自動(dòng)氣象站的高頻觀測(cè)被用作模式分析的數(shù)據(jù)庫(kù)。研究發(fā)現(xiàn)，與耦合WRF模式和PAFOG霧模式相比，決策樹提高了前6h的預(yù)報(bào)技巧。而且，通過將耦合霧預(yù)報(bào)模式的模擬結(jié)果集成在決策樹的訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)中，可進(jìn)一步提高決策樹的效果：檢測(cè)概率、錯(cuò)報(bào)比和Gilbert技巧評(píng)分分別達(dá)到了0.88、0.19和0.69?；谶@些，研究認(rèn)為，對(duì)于提前6h的迪拜區(qū)域的霧預(yù)報(bào)，最好的方法就是本研究新發(fā)展的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，而超過6h的預(yù)報(bào)，耦合數(shù)值模式是最好的選擇。

2002—2005年和2007年巴西北部海港馬塞約機(jī)場(chǎng)的霧事件——Fog events at Maceio Airport on the northern coast of Brazil during 2002–2005 and 2007. Pure and Applied Geophysics, 2015, Vol. 172, No. 10.

巴西Alagoas-UFAL聯(lián)邦大學(xué)的Fedorova等以巴西馬塞約機(jī)場(chǎng)2002—2005年和2007年發(fā)生的全部8次霧事件為例，研究了霧形成的物理過程、PAFOG霧模式效果，以及植被對(duì)霧預(yù)報(bào)的可能影響。研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于8次霧事件，NCEP/ DOE II、ECMWF和WRF模式都能識(shí)別到低層弱的抬升。高層的下沉在ECMWF和WRF模式中占據(jù)主導(dǎo)。根據(jù)WRF模式，霧的典型溫度廓線可分為3層：1）很薄但具有很高濕度的逆溫層（上達(dá)166m，985hPa）；2）條件性不穩(wěn)定層（985～860hPa）；3）干燥穩(wěn)定層（860hPa以上）。能見度在200～300m的中等強(qiáng)度的霧的形成常伴隨著海洋冷卻，而弱霧與海洋變暖有關(guān)。利用3次霧事件，檢驗(yàn)了PAFOG模式的效果，其中2個(gè)是令人滿意的。霧持續(xù)時(shí)間和強(qiáng)度的滿意結(jié)果可提前9h得到。而植被方面，研究指出，快速生長(zhǎng)的甘蔗對(duì)低能見度預(yù)報(bào)沒有顯著影響。

我國(guó)近年霧研究方法及研究熱點(diǎn)——《氣象科技》2014年第42卷第1期

王博妮等對(duì)近年來霧的各項(xiàng)研究的最新進(jìn)展和研究成果進(jìn)行總結(jié)和概括，包括氣候統(tǒng)計(jì)方法對(duì)霧特征的研究、數(shù)值模擬方法對(duì)霧的機(jī)制研究、霧微物理結(jié)構(gòu)研究、霧的監(jiān)測(cè)識(shí)別與預(yù)報(bào)技術(shù)研究。在此基礎(chǔ)上，針對(duì)目前霧研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)和未來可能的研究方向進(jìn)行了分析，包括高速公路大霧天氣的研究、霾研究、霧與城市化相互作用以及沿海和復(fù)雜地形地區(qū)霧的研究。 文章指出，要做到對(duì)霧的生消、維持和微物理特征等方面的全面徹底的了解，及對(duì)特殊區(qū)域霧的監(jiān)測(cè)，還需要大量實(shí)測(cè)資料的積累和進(jìn)行更深入的研究。1）在完善數(shù)值模式的基礎(chǔ)上，設(shè)置合理精細(xì)化的陸面過程參數(shù)；2）針對(duì)不同區(qū)域找出相應(yīng)的方法對(duì)現(xiàn)存棘手的城市霧多發(fā)地區(qū)開展近地面的微物理結(jié)構(gòu)觀測(cè)；3）利用衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)資料，實(shí)現(xiàn)對(duì)霧的全天候監(jiān)測(cè)；4）研究氣象條件對(duì)大氣污染物擴(kuò)散能力的影響，有效調(diào)控污染物的排放，可探求出城市霧治理的新方法。

華北平原一次嚴(yán)重區(qū)域霧霾天氣分析與數(shù)值預(yù)報(bào)試驗(yàn)——《中國(guó)科學(xué)院大學(xué)學(xué)報(bào)》2014年第31卷第3期

張小玲等針對(duì)2013年1月27—31日中國(guó)華北平原地區(qū)持續(xù)5d的霧和霾天氣進(jìn)行綜合分析和數(shù)值預(yù)報(bào)。研究表明，霧和霾過程期間華北平原高空以平直緯向環(huán)流為主，沒有明顯冷空氣活動(dòng)，地面多為風(fēng)速小、相對(duì)濕度較大等不利于污染物擴(kuò)散和稀釋的弱氣壓場(chǎng)；大氣層結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、低空逆溫頻率高強(qiáng)度大，且存在明顯的低層逆濕條件，邊界層內(nèi)污染物的水平和垂直擴(kuò)散能力差。穩(wěn)定、高濕的氣象條件對(duì)細(xì)粒子PM2.5質(zhì)量濃度的形成、積聚和維持比較有利，造成嚴(yán)重的區(qū)域性低能見度及霧和霾天氣。氣象化學(xué)耦合模式WRF-Chem預(yù)報(bào)系統(tǒng)對(duì)此次霧和霾過程期間天氣系統(tǒng)演變和PM2.5質(zhì)量濃度的空間分布及高濃度持續(xù)時(shí)間、消散減弱等過程做出了較好的預(yù)報(bào)。模式預(yù)報(bào)出霧和霾期間PM2.5質(zhì)量濃度在京津冀平原地區(qū)達(dá)到300μg/m3嚴(yán)重污染，主要分布在北京城區(qū)及以南的河北、天津等重點(diǎn)城市和區(qū)域，部分地區(qū)可達(dá)400μg/m3以上，與華北地形和城市群分布有很好的對(duì)應(yīng)關(guān)系，在華北平原山前容易形成氣流的輻合區(qū)和高污染區(qū)。

北京2013年霧霾天氣特點(diǎn)和服務(wù)應(yīng)對(duì)措施——《氣象科技》2014年第42卷第3期

石增云等對(duì)2013年1月北京出現(xiàn)的持續(xù)嚴(yán)重霧和霾天氣的成因及特點(diǎn)做了分析，結(jié)果表明持續(xù)霧和霾天氣是由于穩(wěn)定的層結(jié)、持續(xù)偏南風(fēng)及較低的氣溫共同影響造成。依據(jù)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，重點(diǎn)對(duì)霧和霾天氣的預(yù)報(bào)及服務(wù)措施進(jìn)行了細(xì)致的分析。在預(yù)報(bào)上，利用氣象部門數(shù)值模擬和天氣預(yù)報(bào)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，針對(duì)霧和霾的區(qū)域性分布特點(diǎn)，為政府部門提供準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)和直觀的產(chǎn)品；在服務(wù)上，注意抓好時(shí)機(jī)，利用氣象部門的特殊角色，對(duì)政府部門、公眾和專業(yè)用戶，根據(jù)他們的需求特點(diǎn)，提供相關(guān)的服務(wù)。另外，還對(duì)今后霧和霾服務(wù)氣象部門需要加強(qiáng)的工作，提出了相關(guān)的建議：1）加強(qiáng)污染氣象條件基礎(chǔ)性研究，提高污染氣象條件的預(yù)報(bào)能力；2）為政府部門治污措施提供科學(xué)的決策依據(jù)；3）開展有針對(duì)性的科普宣傳措施，提高環(huán)保意識(shí)；4）制定相關(guān)空氣污染氣象條件行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)；5）啟動(dòng)應(yīng)急機(jī)制。

從京津冀霧霾天氣淺議我國(guó)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整的緊迫性——《中國(guó)科技信息》2014年第7期

近年來，霧和霾對(duì)我國(guó)環(huán)境所造成的影響已經(jīng)不容忽視，尤其是京津冀地區(qū)霧和霾天氣尤為嚴(yán)重，其關(guān)乎億萬(wàn)中國(guó)人的健康問題。對(duì)霧和霾的治理刻不容緩。甄春陽(yáng)等研究了霧和霾的產(chǎn)生原因、危害，并從治理計(jì)劃、日常監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)、政策法規(guī)、預(yù)防知識(shí)四個(gè)方面解讀霧和霾治理現(xiàn)狀，著重從能源結(jié)構(gòu)調(diào)整的角度分析我國(guó)霧和霾治理的必要性及緊迫性，并給出了應(yīng)對(duì)霧和霾等環(huán)境突出問題的合理化建議。文章指出我國(guó)石油進(jìn)口依賴和煤炭主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)模式必須改變。1）大力發(fā)展煤炭潔凈使用技術(shù)，大力開發(fā)可替代清潔能源，推進(jìn)光伏產(chǎn)業(yè)、生物混合燃料的推廣；2）提高對(duì)環(huán)保企業(yè)的扶持力度，向大眾推廣環(huán)保理念；3）普及霧霾預(yù)防知識(shí)，研發(fā)成本低且能有效預(yù)防PM2.5的口罩；4）完善相關(guān)法律法規(guī)制度。

降水偏差訂正的頻率（或面積）匹配方法——《氣象》2014年第40卷第5期

李俊等針對(duì)AREM模式降水預(yù)報(bào)的偏差特征，開展了基于頻率（或面積）匹配方法的降水偏差訂正試驗(yàn)，重點(diǎn)介紹了該方法的原理和實(shí)現(xiàn)過程，并對(duì)訂正前后的結(jié)果進(jìn)行了系統(tǒng)檢驗(yàn)，深入分析了該方法的優(yōu)缺點(diǎn)并指出了可能的改進(jìn)方向。經(jīng)過3個(gè)月降水集中期（2012年6—8月）的逐日試驗(yàn)分析結(jié)果表明：1）該方法能顯著改善模式降水預(yù)報(bào)中雨量和雨區(qū)范圍的系統(tǒng)性偏差，訂正后降水預(yù)報(bào)的范圍和平均強(qiáng)度與實(shí)況更加接近；2）偏差愈大訂正效果愈好；3）原理上此法不能訂正降水的落區(qū)位置偏差，但通過改變雨區(qū)范圍的大小，訂正后降水預(yù)報(bào)的TS和ETS的評(píng)分也有一定程度提高，尤其是小雨量段，訂正使數(shù)值預(yù)報(bào)的“有雨或無雨”的定性降水預(yù)報(bào)的質(zhì)量得到明顯改善。針對(duì)該方法“不能改進(jìn)降水落區(qū)偏差”的局限性，提出了5種可以改進(jìn)和嘗試的方法，同時(shí)指出，該方法和原理可以用于單站降水預(yù)報(bào)、霧和水文的流域預(yù)報(bào)的偏差訂正。

2014年9—11月T639、ECMWF及日本模式中期預(yù)報(bào)性能檢驗(yàn)——《氣象》2015年第41卷第2期

趙曉琳對(duì)2014年9—11月T639、 ECMWF及日本數(shù)值模式的中期預(yù)報(bào)產(chǎn)品進(jìn)行了對(duì)比分析和檢驗(yàn)。結(jié)果表明：3個(gè)模式對(duì)亞洲中高緯環(huán)流形勢(shì)的調(diào)整和演變及850hPa溫度轉(zhuǎn)折性變化具有較好的中期預(yù)報(bào)性能，但對(duì)北方的溫度預(yù)報(bào)偏差明顯大于南方。對(duì)于副熱帶高壓脊線的位置，T639和EC模式都有較好的預(yù)報(bào)能力，EC模式比T639模式偏差小。EC模式對(duì)于1416號(hào)臺(tái)風(fēng)鳳凰的路徑及強(qiáng)度預(yù)報(bào)效果與零場(chǎng)接近，T639和JP模式預(yù)報(bào)與實(shí)況相差較大。T639和EC模式對(duì)有利霧和霾發(fā)生的靜穩(wěn)天氣形勢(shì)均有較好的中期預(yù)報(bào)能力，但對(duì)驅(qū)散霧和霾的冷空氣，EC模式預(yù)報(bào)與零場(chǎng)更加一致。

江西一次大霧天氣診斷分析和ECMWF集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品釋用——《氣象與減災(zāi)研究》2014年第37卷第1期

肖安等利用常規(guī)氣象資料，對(duì)2013年11月15日出現(xiàn)在江西省北部地區(qū)的一次大霧天氣過程進(jìn)行了診斷分析，并利用ECMWF集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品對(duì)該大霧天氣過程的預(yù)報(bào)進(jìn)行了解釋應(yīng)用。診斷結(jié)果表明，該次大霧天氣過程是一次典型的輻射霧。14日傍晚到夜間，江西省北部地區(qū)轉(zhuǎn)處冷高壓控制，陰轉(zhuǎn)晴，冷空氣和地面輻射共同造成的冷卻作用明顯；大霧發(fā)生時(shí)的逆溫層高度大約在981hPa；1～3m/s的風(fēng)速有利于形成較厚的冷卻層；地面相對(duì)濕度大，水汽充足。通過對(duì)ECMWF集合預(yù)報(bào)的氣溫、地面濕度、地面風(fēng)速和天空總云量預(yù)報(bào)產(chǎn)品的釋用，可以在大霧出現(xiàn)的前日判斷出江西省西北部地區(qū)同時(shí)滿足輻射霧出現(xiàn)4個(gè)條件（水汽、晴空輻射冷卻、微風(fēng)、近地層的穩(wěn)定層結(jié)）的概率最大，因此出現(xiàn)大霧的可能性最大；江西其他地區(qū)不能同時(shí)滿足4個(gè)條件，出現(xiàn)大霧天氣的可能性很小。隨著對(duì)集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品的不斷深入挖掘，可以進(jìn)一步提高集合預(yù)報(bào)對(duì)大霧等災(zāi)害性天氣的預(yù)報(bào)能力。