史得道　吳振玲　高山紅　羅　凱

（1 天津市氣象臺(tái)，天津 300074；2 中國(guó)海洋大學(xué)，青島 266100）

海霧預(yù)報(bào)研究綜述

史得道1吳振玲1高山紅2羅凱1

（1 天津市氣象臺(tái)，天津 300074；2 中國(guó)海洋大學(xué)，青島 266100）

從統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)和數(shù)值模擬預(yù)報(bào)兩方面回顧了過去幾十年國(guó)內(nèi)在海霧預(yù)報(bào)技術(shù)上的主要研究進(jìn)展。統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方法是中國(guó)沿海氣象臺(tái)站預(yù)報(bào)海霧的除天氣學(xué)方法外的主要工具，一定程度上能提高海霧預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，但無(wú)法擺脫自身經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的缺陷。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，海霧數(shù)值模擬和預(yù)報(bào)應(yīng)用越來(lái)越廣泛，并將成為海霧預(yù)報(bào)主流方法。海霧數(shù)值預(yù)報(bào)模式的發(fā)展經(jīng)歷了從一維到三維、從單一大氣模式到海氣耦合模式的過程。而研發(fā)先進(jìn)的數(shù)據(jù)同化技術(shù)，同化更好的衛(wèi)星資料彌補(bǔ)海上觀測(cè)缺少的不足，選擇最合適的邊界層與微物理參數(shù)化方案，進(jìn)行高分辨率三維數(shù)值模式集合預(yù)報(bào)，將使海霧預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率明顯提高。

海霧，統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)，數(shù)值預(yù)報(bào)，集合預(yù)報(bào)

0　引言

海霧（sea fog）是由于受海洋的影響，發(fā)生在海上或沿海地區(qū)上空低層大氣中凝結(jié)的水滴或冰晶，使大氣水平能見度小于1km的一種天氣現(xiàn)象[1]。海霧發(fā)生時(shí)，海面水平能見度比較低，對(duì)海上漁業(yè)、航運(yùn)、平臺(tái)作業(yè)及沿岸航空和公路交通等造成很大影響，是中國(guó)近海需要高度關(guān)注的災(zāi)害性天氣之一。

我國(guó)從20世紀(jì)40年代起開始對(duì)海霧進(jìn)行研究，60—70年代發(fā)展較快，但主要限于觀測(cè)與統(tǒng)計(jì)分析方面[1]。20世紀(jì)80年代出版了專著《海霧》[1]一書，系統(tǒng)地總結(jié)了80年代以前的海霧研究。該書在1985年被翻譯成為英文Sea Fog，是20世紀(jì)國(guó)際海霧研究的經(jīng)典之作，至今仍作為海霧研究的主要參考書之一?，F(xiàn)今在國(guó)內(nèi)外氣象部門業(yè)務(wù)運(yùn)行中，對(duì)海霧的預(yù)報(bào)方法主要有天氣學(xué)方法、統(tǒng)計(jì)方法和數(shù)值預(yù)報(bào)方法。天氣學(xué)方法主要運(yùn)用天氣學(xué)基本原理和天氣學(xué)分析方法，考慮天氣系統(tǒng)與海霧發(fā)生之間的聯(lián)系，對(duì)預(yù)報(bào)員的主觀經(jīng)驗(yàn)依賴性高，預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率和可靠性較低；統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方法通過歷史資料的統(tǒng)計(jì)分析建立海霧與預(yù)報(bào)因子之間的統(tǒng)計(jì)模型對(duì)海霧進(jìn)行預(yù)報(bào)。但統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方法缺乏對(duì)海霧過程物理規(guī)律的描述，多依賴于歷史觀測(cè)資料或數(shù)值預(yù)報(bào)資料的質(zhì)量和數(shù)量[2]。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步以及對(duì)海霧宏觀、微觀結(jié)構(gòu)和發(fā)生、發(fā)展規(guī)律的深入認(rèn)識(shí)，數(shù)值模式逐漸成為海霧預(yù)報(bào)的重要方法。本文主要從統(tǒng)計(jì)和數(shù)值模式兩方面介紹最近幾十年海霧預(yù)報(bào)技術(shù)方面取得的成果，并展望海霧預(yù)報(bào)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，為今后海霧預(yù)報(bào)工作提供一定的參考和啟示。

1　海霧統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)

1.1線性回歸方法

統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)前期主要采用線性回歸方法進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，之后隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展又建立了一些新統(tǒng)計(jì)方法，比如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、決策樹模型法和模糊邏輯法等[2]。20世紀(jì)90年代以來(lái)，在海霧統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方面開展了一系列的研究工作。王厚廣等[3]以朝連島為代表站，經(jīng)過點(diǎn)聚分析選取5個(gè)預(yù)報(bào)因子，然后采用二級(jí)判別分析方法建立了海霧預(yù)報(bào)方程，對(duì)未來(lái)24h內(nèi)是否有霧進(jìn)行預(yù)報(bào)。在1970和1972年50次海霧預(yù)報(bào)中，報(bào)對(duì)41次，報(bào)錯(cuò)9次，準(zhǔn)確率為82%。該方法選取的預(yù)報(bào)因子都為相鄰站點(diǎn)之間的氣溫差、氣壓差等，沒有考慮到海洋條件的影響，且只能進(jìn)行單站預(yù)報(bào)，推廣效果較差。于潤(rùn)玲等[4]利用MOS（Model Output Statistics）方法[5]對(duì)黃海和東海海霧進(jìn)行預(yù)報(bào)，利用黃海和東海沿岸和海島氣象站的觀測(cè)資料、美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）海溫和氣溫資料，選取風(fēng)向、風(fēng)速、相對(duì)濕度、氣海溫差4個(gè)預(yù)報(bào)因子應(yīng)用多元回歸方法建立海霧等級(jí)預(yù)報(bào)方程。在實(shí)際業(yè)務(wù)中，應(yīng)用大氣環(huán)流模式和上海臺(tái)風(fēng)研究所運(yùn)行的WRF[6]模式預(yù)報(bào)輸出因子，根據(jù)回歸方程結(jié)果和不同等級(jí)霧的判據(jù)對(duì)黃海、東海進(jìn)行海霧預(yù)報(bào)。對(duì)2007年2—4月72h內(nèi)預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，多個(gè)站預(yù)報(bào)成功率在50%以上（圖1）。該方法的建立考慮到了海洋條件對(duì)海霧形成的影響，且利用數(shù)值模式輸出的海洋和氣象要素進(jìn)行預(yù)報(bào)，能為海上大范圍的海霧預(yù)報(bào)提供較好的參考依據(jù)。但該方法沒有對(duì)海霧生成類型的不同進(jìn)行區(qū)分，沒有建立預(yù)報(bào)因子和能見度之間的線性關(guān)系，只根據(jù)擬合得到不同等級(jí)霧的判據(jù)進(jìn)行預(yù)報(bào)，主觀性較強(qiáng)。楊棋等[7]利用上海小洋山自動(dòng)站觀測(cè)資料以及浮標(biāo)資料和NCEP再分析海溫資料，以風(fēng)向、風(fēng)速、氣溫、海溫、氣海溫差和相對(duì)濕度等作為預(yù)報(bào)因子，建立不同類型海霧的相似樣本庫(kù)，采用完全預(yù)報(bào)方法進(jìn)行指數(shù)歸一化及多元線性回歸擬合，建立能見度預(yù)報(bào)方程。按此方法利用數(shù)值預(yù)報(bào)因子值對(duì)滿足條件的751個(gè)歷史樣本進(jìn)行后報(bào)，結(jié)果174個(gè)樣本準(zhǔn)確后報(bào)有霧，355個(gè)樣本準(zhǔn)確后報(bào)無(wú)霧，準(zhǔn)確率70%。此方法能根據(jù)不同海洋、氣象要素條件下預(yù)報(bào)因子的不同分類擬合建立適用不同類型海霧的預(yù)報(bào)方程，能更好反映不同條件下海霧的生成機(jī)制，且直接建立預(yù)報(bào)因子和能見度之間的線性關(guān)系，避免了傳統(tǒng)上對(duì)預(yù)報(bào)量首先設(shè)定閾值進(jìn)行判斷的人為性，更具客觀性，且能隨著海霧樣本的增加及時(shí)調(diào)整預(yù)報(bào)方程，有利于預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率進(jìn)一步提高[7]。

圖1　2007年2-4月代表站72h內(nèi)預(yù)報(bào)成功率［4］Fig.1 Forecast success rate of representative stations within 72 hours from February to April 2007

1.2決策樹模型預(yù)報(bào)方法

20世紀(jì)90年代開始，一些非線性的統(tǒng)計(jì)建模方法也逐漸用于開發(fā)建立霧的預(yù)報(bào)模型。梅玨[8]利用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)建立了冬季輻射霧的預(yù)報(bào)方法，劉科峰等[9]引入模糊推理仿真建模方法對(duì)青島海霧發(fā)生進(jìn)行客觀預(yù)測(cè)。但這些方法存在建模過程復(fù)雜、預(yù)報(bào)變量的權(quán)重意義模糊、預(yù)報(bào)流程邏輯結(jié)構(gòu)不清等缺點(diǎn)[10]。黃健等[10]利用汕頭、珠海、湛江地面觀測(cè)站的歷史觀測(cè)資料以及同期NCEP再分析資料，采用分類與回歸樹方法對(duì)海霧及其生成前24h的海洋氣象條件進(jìn)行分類分析，建立廣東沿岸海霧決策樹預(yù)報(bào)模型。以實(shí)測(cè)海霧事件作為分類分析的目標(biāo)變量，以提前24h的海洋和氣象要素作為預(yù)報(bào)變量。根據(jù)分類與回歸樹方法的剪枝原理，以誤分率為指標(biāo)對(duì)3個(gè)站的決策樹進(jìn)行剪枝處理，得到整體誤分率最小、節(jié)點(diǎn)數(shù)最少的最佳決策樹。然后采用交叉檢驗(yàn)法對(duì)3個(gè)站決策樹的分類/預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性進(jìn)行檢驗(yàn)，24h后有霧的驗(yàn)證成功率（驗(yàn)證有霧樣本數(shù)/有霧總樣本數(shù)×100%）分別為83.7%、73.7%和82.4%。根據(jù)此方法建立的海霧判別流程更為簡(jiǎn)潔、實(shí)用。比如珠海海霧叛別流程（圖2），突出了水汽條件和海面冷卻作用的重要性，邏輯關(guān)系清晰，可在業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)中應(yīng)用。

1.3參數(shù)化方法

胡波等[11]根據(jù)Gultepe等[12]提出的暖霧能見度參數(shù)化估算方案建立了沿海大霧預(yù)報(bào)方法。該方案將能見度作為液態(tài)水含量和云滴粒子數(shù)密度兩者的函數(shù)，公式為：

圖2　決策樹模型方法建立的珠海海霧判別流程圖［10］Fig.2 The procedure of sea fog forecasting for Zhuhai created by decision tree models

式中，Vis為能見度，LWC為液態(tài)水含量，Nd為云滴粒子數(shù)密度。液態(tài)水含量可以直接利用WRF模式輸出的物理量進(jìn)行計(jì)算，而云滴粒子數(shù)密度采用歷史經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)方法解決，首先利用鐘元等[13]提出的相似預(yù)報(bào)方法確定相似歷史個(gè)例，其次根據(jù)能見度公式反推算得到云滴粒子數(shù)密度，公式為：

式中，Visobs為相似個(gè)例的能見度，LWCobs為相似個(gè)例的液態(tài)水含量，然后利用式（1）得到能見度預(yù)報(bào)。與應(yīng)用較廣的Stoelinga-Warner方法[14]進(jìn)行比較，304站次能見度在5km以下霧的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率由61%提高到73%。該方法同時(shí)考慮了LWC和Nd參數(shù)，在微物理解釋方面更加符合霧的實(shí)際發(fā)生規(guī)律，有較好的業(yè)務(wù)應(yīng)用價(jià)值。

統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方法相對(duì)于傳統(tǒng)天氣學(xué)方法，一定程度上確實(shí)能提高海霧預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，并在一些沿海臺(tái)站得到廣泛應(yīng)用，然而這些方法無(wú)法擺脫統(tǒng)計(jì)本身的缺陷。對(duì)海霧生消的復(fù)雜微物理過程、熱力、動(dòng)力過程缺乏細(xì)致準(zhǔn)確描述，預(yù)報(bào)因子的選取以及預(yù)報(bào)量和預(yù)報(bào)因子之間的經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)關(guān)系的不確定性[2]都是制約預(yù)報(bào)結(jié)果的重要因素。

2　海霧數(shù)值模擬與預(yù)報(bào)

海霧可分為平流冷卻霧、蒸發(fā)霧和輻射霧等，不同類型海霧的生成機(jī)制也不同。海霧的生消過程是動(dòng)力學(xué)、熱力學(xué)及微物理過程共同作用的結(jié)果，這種復(fù)雜性注定了僅用經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行海霧預(yù)報(bào)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足的，從20世紀(jì)中后期開始，國(guó)內(nèi)外利用數(shù)值模式對(duì)海霧進(jìn)行模擬和預(yù)報(bào)的研究越來(lái)越多，并且經(jīng)歷了從一維到三維，從只考慮主要物理過程的簡(jiǎn)單模式發(fā)展到包含了復(fù)雜動(dòng)力、熱力以及多種物理過程的區(qū)域大氣模式，再到疊加海洋條件的海氣耦合模式。

2.1低維模式應(yīng)用對(duì)海霧研究的作用

20 世紀(jì)60 年代，以Estoque[15]的大氣邊界層模式建立為標(biāo)志，海霧的數(shù)值模擬研究工作開始起步。Fisher等[16]使用1-D模式對(duì)一次陸地霧過程進(jìn)行了模擬，首次證明了用數(shù)值方法研究海霧的可能性。此模式考慮了湍流作用和平流作用，但不考慮輻射作用。Oliver等[17]對(duì)海霧進(jìn)行了一維模擬，發(fā)現(xiàn)了輻射作用在海霧的形成和發(fā)生發(fā)展過程中的重要性。之后Findlater等[18]利用一維輻射傳輸模式對(duì)蘇格蘭東北海岸的海霧進(jìn)行了數(shù)值模擬，探討了輻射冷卻在海霧形成、發(fā)展過程中的作用。Koracin等[19]借助一維高階湍流閉合模式和大量觀測(cè)資料研究了1999年4月發(fā)生在加州沿岸的一個(gè)海霧個(gè)例的形成機(jī)制，發(fā)現(xiàn)云頂輻射冷卻和下沉增溫是海霧形成的主要原因，海氣界面正的感熱和潛熱通量也起了一定的作用。20世紀(jì)80年代以后，我國(guó)學(xué)者開始利用二維數(shù)值模式開展海霧數(shù)值模擬研究，胡瑞金等[20]設(shè)計(jì)了一個(gè)二維數(shù)值模式，研究海溫場(chǎng)、氣溫場(chǎng)、濕度場(chǎng)和風(fēng)場(chǎng)等海洋氣象條件對(duì)海霧生成和發(fā)展的影響；之后又利用相對(duì)濕度時(shí)變方程，結(jié)合二維數(shù)值模式研究了海霧生成過程中平流、湍流和輻射的效應(yīng)[21]，指出長(zhǎng)波輻射冷卻是有利于海霧生成的主要因子，湍流冷卻主要發(fā)生在平流初始階段，且限于低層?？梢姡靡?、二維模式對(duì)海霧進(jìn)行數(shù)值模擬，主要用于對(duì)海霧發(fā)生、發(fā)展影響機(jī)制的研究，如輻射作用、平流、湍流以及海洋下墊面的影響等。這些都為以后利用三維高分辨率數(shù)值模擬進(jìn)行更精細(xì)化的海霧數(shù)值模擬和預(yù)報(bào)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

2.2三維模式研究進(jìn)展

海霧的生消受多種物理過程相互作用影響，各個(gè)因素產(chǎn)生的影響比重也各有不同，一維、二維模式缺乏完善的邊界層、輻射及微物理參數(shù)化方案等，對(duì)海霧模擬的精細(xì)程度比較有限，因此，三維高分辨率數(shù)值模式開始應(yīng)用到海霧模擬研究中。Stoelinga等[14]利用MM5數(shù)值模式[22]模擬的結(jié)果，建立了計(jì)算能見度的經(jīng)驗(yàn)公式，對(duì)于開展海霧的數(shù)值模擬研究與預(yù)報(bào)工作起到很好的推動(dòng)作用。傅剛等[23]使用改進(jìn)的大氣邊界層模式對(duì)我國(guó)黃海海霧進(jìn)行三維數(shù)值模擬研究，考慮了地形效應(yīng)、植被影響、長(zhǎng)波輻射、地表能量收支和液態(tài)水的重力沉降等因素，較好地模擬出了黃海海域?qū)嶋H的海霧生消過程，分析了海霧生長(zhǎng)、發(fā)展和消亡過程中液態(tài)水含量和其他物理量的三維時(shí)空分布變化特征。傅剛等[24]和王帥等[25]分別利用RAMS模式[26]成功模擬了黃渤海海霧過程，計(jì)算了大氣水平能見度分布，結(jié)果表明云水混合比是影響大氣水平能見度分布的主要原因，模擬的水平能見度分布與衛(wèi)星云圖觀測(cè)結(jié)果吻合良好。Koracin等[27]用MM5模擬并探討了美國(guó)加利福尼亞沿岸海霧的形成、發(fā)展和消散機(jī)制。相比于MM5和RAMS，WRF模式由于其先進(jìn)的系統(tǒng)構(gòu)架與同化模塊，越來(lái)越成為海霧數(shù)值模擬的主要模式，并應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)中。黃彬等[28]利用WRF數(shù)值模式，優(yōu)選模式微物理過程和邊界層方案，開發(fā)了海霧診斷程序應(yīng)用到WRF模式中，建立了黃渤海海霧數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)且實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)運(yùn)行。由于模式邊界層對(duì)大霧反應(yīng)敏感，預(yù)報(bào)系統(tǒng)對(duì)大霧預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率較高，對(duì)24h預(yù)報(bào)結(jié)果，沿海站點(diǎn)能見度檢驗(yàn)準(zhǔn)確率達(dá)80%。

2.3海氣耦合數(shù)值試驗(yàn)

在海霧生消過程中，海洋的作用至關(guān)重要，因此在海霧數(shù)值模擬研究中，海溫（SST）是不可忽視的關(guān)鍵物理量。WRF模式在處理SST上有兩種方案[29]：其一是在整個(gè)模擬過程中，SST始終為初始場(chǎng)中的SST；其二是SST每6h更新一次，更新數(shù)據(jù)來(lái)源于給定SST。前一種方案不能描述SST隨時(shí)間演變過程，第二種方案雖然能更新SST，但前提是SST已知，這無(wú)法滿足業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)的需求[29]。張?zhí)K平等[30]利用中尺度WRF模式模擬研究表明海霧面積對(duì)SST變化比較敏感，濕度較?。ū葷裥∮?.5g·kg-1）的薄海霧區(qū)，SST增加，近海面氣層穩(wěn)定度減弱，海霧面積縮??；SST下降，穩(wěn)定度增強(qiáng)，海霧面積增大。孟憲貴等[31]也通過WRF數(shù)值模擬，發(fā)現(xiàn)低SST的海水冷卻效應(yīng)可以使海霧發(fā)生頻率增加15%以上。為更好描述SST隨時(shí)間演變而減少海霧預(yù)報(bào)的誤差，趙定池等[29]采用WRF與區(qū)域海洋模式POM[32]構(gòu)造的中尺度海氣耦合模式對(duì)一次大范圍黃海海霧過程進(jìn)行模擬預(yù)報(bào)。初始場(chǎng)SST都來(lái)源于NCEP再分析資料，耦合之前整個(gè)模擬過程中SST保持不變，耦合之后整個(gè)模擬過程中POM模式每2h為WRF模式更新SST，結(jié)果發(fā)現(xiàn)耦合模式一定程度上能模擬出黃海表面溫度的變化，模擬的霧區(qū)與衛(wèi)星觀測(cè)比耦合前更趨一致。這一積極結(jié)果源于耦合模式對(duì)SST的模擬比WRF模式模擬的SST更為精細(xì)化。

2.4數(shù)據(jù)同化對(duì)海霧預(yù)報(bào)的改善

有學(xué)者[33]指出，海霧數(shù)值模擬質(zhì)量受3個(gè)問題直接影響，分別是邊界層湍流方案、云微物理方案與初始場(chǎng)。在大氣中尺度數(shù)值模式不斷完善與成熟，選定邊界層與微物理方案情況下，利用先進(jìn)同化方案同化更多更好的觀測(cè)資料來(lái)改善初始場(chǎng)便顯得尤為重要。劉宇迪等[34]利用WRF三維變分系統(tǒng)同化QuikSCAT海面風(fēng)場(chǎng)資料，以同化前后的數(shù)據(jù)作為初始場(chǎng)分別進(jìn)行模擬預(yù)報(bào)，表明同化后初始場(chǎng)的改進(jìn)能改善低層要素場(chǎng)，對(duì)海霧預(yù)報(bào)有明顯正效應(yīng)。高山紅等[33]設(shè)計(jì)了循環(huán)三維變分（3DVAR）同化模塊改進(jìn)WRF模式初始場(chǎng)對(duì)黃海海霧進(jìn)行數(shù)值模擬，從而增加了低層大氣溫度層結(jié)的穩(wěn)定性，改變了大氣邊界層下層風(fēng)場(chǎng)結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致海霧模擬結(jié)果顯著改善，表明初始場(chǎng)質(zhì)量對(duì)海霧數(shù)值模擬的重要性。文中設(shè)計(jì)的循環(huán)3DVAR同化方案的基本思路（圖3）是利用前一次3DVAR結(jié)果為WRF模式提供初始場(chǎng)，然后模式積分到下一同化時(shí)刻接著進(jìn)行后一次3DVAR，如此重復(fù)，通過多次3DVAR可以同化一個(gè)時(shí)間段內(nèi)所有觀測(cè)數(shù)據(jù)。李冉等[35]在循環(huán)3DVAR同化方案基礎(chǔ)上利用WRF模式進(jìn)行了衛(wèi)星輻射數(shù)據(jù)的直接同化試驗(yàn)，能較好地再現(xiàn)影響海霧的天氣系統(tǒng)，模擬霧區(qū)與實(shí)際觀測(cè)較為吻合，初始溫度場(chǎng)和濕度場(chǎng)比不同化任何數(shù)據(jù)試驗(yàn)有明顯改善。Wang等[36]進(jìn)一步改進(jìn)了此循環(huán)3DVAR同化流程，同化了MTSAT衛(wèi)星反演霧區(qū)中提取的水汽信息（圖4），改善了初始場(chǎng)中海上大氣邊界層水汽通常偏干的狀況，更加真實(shí)地再現(xiàn)了邊界層的濕度廓線。數(shù)值試驗(yàn)?zāi)M結(jié)果顯示（圖5），只同化觀測(cè)資料時(shí)，模擬的邊界層1km以下比探空觀測(cè)更干，100m以下混合比偏少1.5g·kg-1。同時(shí)同化觀測(cè)資料和衛(wèi)星提取水汽信息時(shí)，170m以下海霧出現(xiàn)的層次混合比顯著提升，與實(shí)況更加接近，改進(jìn)了預(yù)報(bào)效果，使海霧臨近預(yù)報(bào)的霧區(qū)評(píng)分擊中率（POD）提高了大約20%。

圖3　循環(huán)3DVAR流程［33］（WPS（WRF Preprocessing System）與real.exe形成首次3DVAR所需初始場(chǎng)，wrf.exe驅(qū)動(dòng)WRF向前積分，bg、obs和be分別代表背景場(chǎng)、觀測(cè)場(chǎng)和背景場(chǎng)誤差協(xié)方差；0、Δt和2Δt為同化時(shí)刻）Fig.3 Flowchart of cycling 3DVAR（WPS（WRF Preprocessing System） and real.exe together generate initial conditions for the first 3DVAR, wrf.exe forces WRF to integrate forward. The symbols of 'bg', 'obs', 'be' represent background fields, observations, background error covariance respectively, 0, Δt, 2Δt are assimilation times.）

圖4　衛(wèi)星反演霧區(qū)中水汽信息的“探空化”處理［36］（將霧區(qū)在水平方向和垂直方向劃分為多個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)，間隔分別為?H、?Z，對(duì)于其中一個(gè)格點(diǎn)X，上空霧區(qū)內(nèi)濕度垂直廓線可以看做只包含濕度和海拔信息的常規(guī)探空曲線，這樣整個(gè)霧區(qū)就由許多不包含氣壓和溫度信息的濕度探空曲線組成）Fig.4 Schematic diagram for analyzing and digitizing sea fog humidity soundings（The sea fog space is allocated to grid points with the horizontal and vertical grid intervals marked as ?H、?Z,for a given grid point X,the vertical humidity profile inside the sea fog can be regarded as a routine sounding profile that only contains humidity and elevation information,thus the whole sea fog space consists of a large number of sea fog humidity soundings without pressure and temperature information.）

3　集合預(yù)報(bào)在海霧模擬中的應(yīng)用趨勢(shì)

目前我國(guó)沿海氣象臺(tái)站的海霧預(yù)報(bào)仍主要采用統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方法，但伴隨計(jì)算機(jī)能力的不斷提高和數(shù)值模式的不斷完善，利用三維高分辨率數(shù)值模式進(jìn)行海霧預(yù)報(bào)已經(jīng)是未來(lái)主要發(fā)展發(fā)向。已有研究[37-38]指出海霧數(shù)值預(yù)報(bào)應(yīng)該考慮采用集合預(yù)報(bào)的途徑。海霧是發(fā)生在海上大氣邊界層內(nèi)的一種水汽凝結(jié)成云的微物理現(xiàn)象，海霧預(yù)報(bào)不僅要考慮初始場(chǎng)誤差，還應(yīng)該關(guān)注與成霧過程密切相關(guān)的云微物理方案、邊界層方案與SST誤差等[38]。海霧數(shù)值模擬的初始場(chǎng)誤差可以通過先進(jìn)的數(shù)據(jù)同化手段和更加豐富的觀測(cè)資料加以降低[33-36]。然而，這些結(jié)果皆是在事先確定好最優(yōu)微物理方案、邊界層方案以及SST的情形下得到的。陸雪等[39]對(duì)10次春季黃海海霧事件進(jìn)行WRF數(shù)值模擬研究，通過24h預(yù)報(bào)霧區(qū)與衛(wèi)星反演霧區(qū)進(jìn)行評(píng)分檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)霧區(qū)預(yù)報(bào)對(duì)邊界層方案的敏感度大于微物理方案，且最優(yōu)邊界層方案依具體海霧過程而異。若采用集合預(yù)報(bào)，初始場(chǎng)集合體中可以包含不同的初始場(chǎng)誤差，在預(yù)報(bào)過程中不同的集合成員可以采用不同的微物理與邊界層方案以及擾動(dòng)的SST場(chǎng)[38]。國(guó)外一些國(guó)家從20世紀(jì)90年代就開始發(fā)展集合預(yù)報(bào)，1992年美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心就建立了全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)[40]，2001年又發(fā)展了一個(gè)基于區(qū)域模式的短期集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（Short-Range Ensemble Forecast system）[41]，在此基礎(chǔ)上Zhou等[42]利用兩個(gè)區(qū)域模式10個(gè)成員對(duì)中國(guó)東部地區(qū)的霧進(jìn)行集合預(yù)報(bào)，預(yù)報(bào)結(jié)果有了明顯改進(jìn)，12～36h 40%概率預(yù)報(bào)的公正預(yù)兆得分比確定性預(yù)報(bào)提高了0.27。這是國(guó)際上在霧集合預(yù)報(bào)方面最早的工作，也是第一篇有關(guān)霧集合預(yù)報(bào)的文獻(xiàn)。巴黎國(guó)際機(jī)場(chǎng)也建立了本地集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)對(duì)霧進(jìn)行預(yù)報(bào)[43]，美國(guó)空軍氣象中心建立了中尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)對(duì)加利福尼亞州海岸和山地中的霧進(jìn)行預(yù)報(bào)[44]。高山紅等[38]利用“集合3DVAR”同化技術(shù)，針對(duì)一次黃海海霧進(jìn)行了集合預(yù)報(bào)試驗(yàn)（圖6），試驗(yàn)中集合預(yù)報(bào)初始場(chǎng)集合體生成采用蒙特卡羅隨機(jī)擾動(dòng)法對(duì)模式主要預(yù)報(bào)變量進(jìn)行擾動(dòng)，SST擾動(dòng)借助EnKF隨機(jī)擾動(dòng)工具得到，最后得到黃海海霧霧區(qū)概率預(yù)報(bào)（圖7）。預(yù)報(bào)評(píng)分顯示集合預(yù)報(bào)50%概率霧區(qū)預(yù)報(bào)的擊中率優(yōu)于確定性預(yù)報(bào)36.6%，公正預(yù)兆得分優(yōu)于確定性預(yù)報(bào)28.5%，源于集合預(yù)報(bào)所預(yù)報(bào)的溫度、濕度和風(fēng)場(chǎng)等大氣邊界層狀態(tài)要優(yōu)于確定性預(yù)報(bào)，并且加入SST擾動(dòng)也產(chǎn)生正影響。這表明集合預(yù)報(bào)相比于確定性預(yù)報(bào)有其不可替代的優(yōu)越性。

對(duì)于海霧的數(shù)值預(yù)報(bào)而言，首要的工作是做好數(shù)據(jù)同化工作，提高數(shù)值模式的初始場(chǎng)質(zhì)量；其次是選用合適的邊界層參數(shù)化方案與云微物理方案，盡可能精確刻畫海霧形成的動(dòng)力與微物理過程；然后考慮集合預(yù)報(bào)思路，降低上述過程中始終存在、不可避免的不確定性。此外，還得加強(qiáng)海霧的外場(chǎng)觀測(cè)，加深對(duì)海霧發(fā)生機(jī)制的認(rèn)識(shí)，幫助改進(jìn)數(shù)值模式中邊界層與微物理參數(shù)化方案。

4　小結(jié)

1）統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方法是在選擇最優(yōu)影響因子基礎(chǔ)上完成的，計(jì)算方法易于掌握，占用的計(jì)算資源和計(jì)算時(shí)間也相對(duì)很少，因此統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方法仍是目前沿海氣象臺(tái)站預(yù)報(bào)海霧的主要方法之一。但是影響因子的篩選容易受主觀經(jīng)驗(yàn)的影響。

圖5　只同化觀測(cè)資料（點(diǎn)虛線）、同時(shí)同化觀測(cè)資料和衛(wèi)星反演水汽信息（短虛線）模擬的青島站（a，b）和成山頭站（c，d）的溫度（a，c）、混合比（b，d）垂直廓線與無(wú)線電探空儀探測(cè)曲線（實(shí)線）對(duì)比圖［36］Fig.5 Comparison of forecast vertical profiles of temperature（a，c） and mixing ratios（b，d） in two experiments（one assimilating observation data only（dotted lines）,the other one assimilating both observation and sea fog humidity sounding data（dashed lines）） with radiosonde observations（solid lines） at Qingdao（a，b） and Chengshantou（c，d） stations

圖6　包含N個(gè)成員的集合預(yù)報(bào)試驗(yàn)設(shè)計(jì)流程［38］（集合預(yù)報(bào)運(yùn)行分為3部分：初始集合體生成階段（5日02 LST～5日08 LST）；數(shù)據(jù)同化階段（5日08 LST～6日08 LST）；預(yù)報(bào)階段（6日08 LST～8日08 LST）。初始場(chǎng)擾動(dòng)相對(duì)于同化起點(diǎn)提前了6h，目的是讓集合體各成員在進(jìn)入同化之前進(jìn)行動(dòng)力調(diào)整）Fig.6 Flowchart of the ensemble numerical forecast experiments including N members（Procedure of ensemble forecast contains three steps：generation of the initial ensemble members,data assimilation cycling,ensemble forecast.The turbulence of initial conditions occurs six hours ahead of data assimilation in order to let ensemble members carry on dynamical adjustment）

圖7　黃海霧區(qū)加入SST擾動(dòng)（a）和沒有加入SST擾動(dòng)（b）的集合預(yù)報(bào)試驗(yàn)得到的不同預(yù)報(bào)概率分布［38］Fig.7 Two ensemble forecast experiments（with SST turbulence（a） and without SST turbulence（b）） give forecast Yellow Sea fog area with different probabilities

2）海霧數(shù)值預(yù)報(bào)的發(fā)展不僅推動(dòng)了海霧生消機(jī)理的深入研究，而且推動(dòng)了海霧客觀預(yù)報(bào)技術(shù)的發(fā)展，它更趨于客觀描述海霧發(fā)生發(fā)展及消亡過程中動(dòng)力、熱力等物理及微物理的變化過程。國(guó)內(nèi)外氣象學(xué)家已經(jīng)開始應(yīng)用三維數(shù)值模式開展海霧預(yù)報(bào)，通過初始場(chǎng)數(shù)據(jù)同化、衛(wèi)星資料應(yīng)用及海氣耦合等技術(shù)，不斷提高海霧數(shù)值模擬的準(zhǔn)確性。

3）目前，集合預(yù)報(bào)技術(shù)在海霧數(shù)值模擬預(yù)報(bào)中的應(yīng)用研究逐漸增多，相關(guān)模擬試驗(yàn)表明，由于集合預(yù)報(bào)描述的大氣邊界層狀態(tài)更趨于精細(xì)和真實(shí)，海霧出現(xiàn)時(shí)間、發(fā)生范圍的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率明顯提高。

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A Summary of Research on Sea Fog Forecasting

Shi Dedao1, Wu Zhenling1, Gao Shanhong2, Luo Kai1
（1 Tianjin Meteorological Observatory， Tianjin 300074 2 Ocean University of China， Qingdao 266100）

A review of the research progress over the past few decades is presented here on the sea fog forecasting technique based upon statistical and numerical prediction. The statistical method is a major tool except the synoptic method on the sea fog forecast at coastal meteorological observatories in China. It improves the forecasts of sea fog but have defects of the empirical statistics. With the rapidly development of computer technology, the numerical simulation and prediction on sea fog events are applied widely and will become the main method. Nowadays, the sea fog numerical prediction models are developed from the one-dimensional to three-dimensional and from the single atmospheric model to coupled air-sea model. The advanced assimilation technique, which assimilates the satellite data to overcome the lack of marine observations, together with the ensemble prediction in the three-dimensional numerical prediction model, which uses a higher resolution, selects the most suitable boundary layer and physical parameterization schemes, will greatly improve the sea fog forecasts.

sea fog, statistical forecast, numerical prediction, ensemble prediction

10.3969/j.issn.2095-1973.2016.02.005

2015年11月18日；

2015年12月17日

史得道（1985—），Email：sdd0928@163.com

吳振玲（1963—），Email：bigwiselyyn@yahoo.com

資助信息：天津市科技興海項(xiàng)目（KJXH2014-20）；天津市科技計(jì)劃項(xiàng)目（15ZCZDSF00210）