孫健翔 黃輝軍 張?zhí)K平① 劉敬武 王 倩
(1. 中國海洋大學(xué)物理海洋教育部重點實驗室 青島 266100; 2. 中國海洋大學(xué)海洋-大氣相互作用與氣候?qū)嶒炇?青島266100; 3. 中國氣象局廣州熱帶海洋氣象研究所中國氣象局/廣東省區(qū)域數(shù)值天氣預(yù)報重點實驗室 廣州 510080;4. 中國氣象局廣州熱帶海洋氣象研究所海洋氣象聯(lián)合開放實驗室 廣州 510080)
海霧(Sea fog)是指在海洋的影響下, 在海上或海岸、島嶼區(qū)由于水汽凝結(jié)而產(chǎn)生的大量水滴使得水平能見度小于1km的天氣現(xiàn)象(王彬華, 1983)。海霧一方面會直接影響海上作業(yè); 另一方面, 如果海霧影響沿海地區(qū)(是指在海上已經(jīng)形成的海霧, 在海風(fēng)的作用下, 平流到陸地上的現(xiàn)象), 則會使沿岸能見度明顯下降, 影響沿海地區(qū)高速公路和機場以及居民的生產(chǎn)生活。
由于海霧形成和發(fā)展的物理機制不同, 不同類型海霧影響沿海地區(qū)的程度可能有所差異。王彬華(1983)中將海霧分為平流霧、混合霧、輻射霧和地形霧四類, 其中, 中國沿海的海霧以平流霧中的平流冷卻霧為主, 一般是暖濕空氣流經(jīng)冷海面條件下形成的。Lewis等(2004)總結(jié)前人的研究后指出, 海霧主要分為平流霧[對應(yīng)于王彬華(1983)的平流冷卻霧, 以下統(tǒng)一稱為平流冷卻霧]、熱力浮力霧、輻射冷卻霧和蒸發(fā)霧。Taylor(1917)在分析紐芬蘭島附近海霧的觀測資料后認為, 平流冷卻霧會演變出兩類不同的海-氣邊界層結(jié)構(gòu), 一種是氣溫高于海溫, 一種是氣溫低于海溫。中國沿海的海霧也發(fā)現(xiàn)了這一特征(王彬華, 1983; Zhanget al, 2012; Huanget al, 2015)。Kora?in等(2014)在世界范圍內(nèi)對這兩種不同海氣溫差結(jié)構(gòu)的海霧進行了詳細的討論, 指出霧頂?shù)拈L波輻射冷卻是海霧過程中維持氣溫低于海溫的主要因子。Huang等分析(2015)表明, 平流冷卻霧中氣溫普遍高于海溫的霧, 其發(fā)生發(fā)展和維持的主導(dǎo)因子是暖濕平流的輸送(Taylor, 1917; Lamb, 1943; 黃健,2010; Huanget al, 2011); 而氣溫低于海溫的霧, 其發(fā)生發(fā)展和維持的主導(dǎo)因子是霧頂長波輻射的冷卻(Petterssen, 1938; Emmonset al, 1947; Leipper, 1948;Findlateret al, 1989)。
海霧影響沿海地區(qū)的方式, 受到當(dāng)?shù)貧夂驐l件、天氣形勢、邊界層結(jié)構(gòu), 以及海氣和陸氣界面氣象要素的約束, 同時水汽輸送也非常重要。Lamb(1943)指出蘇格蘭沿海的海霧經(jīng)常在夜間影響沿海地區(qū), 之后與陸地的輻射霧的特性相似, 很難區(qū)分。Findlater等(1989)指出, 蘇格蘭沿海的海霧形成后, 會受到海陸風(fēng)的影響, 并隨海風(fēng)進入沿岸地區(qū)。Leipper(1994)分析了美國加州沿岸海霧的發(fā)生發(fā)展過程, 指出逆溫層底的高度越低, 越有利于海霧的形成。海霧形成后, 在微風(fēng)的吹送下進入沿岸地區(qū), 此時沿海地區(qū)逆溫層底的高度同樣影響著海霧的消散與抬升。之后,Kora?in等(2001)用數(shù)值模式的模擬研究證實了這些演變規(guī)律。
黃海是中國沿海海霧發(fā)生頻率最高的區(qū)域, 海霧的高發(fā)時段為 4—7月(王彬華, 1983; 周發(fā)琇等,1986; Zhanget al, 2009)。前期研究表明, 黃海海域海霧的發(fā)生發(fā)展與有利的天氣形勢、來自南方的暖濕空氣輸送(王彬華, 1983; 周發(fā)琇等, 2004;王鑫等, 2006;張?zhí)K平等, 2008; 白慧等, 2010), 以及海氣邊界層結(jié)構(gòu)演變(傅剛等, 2004; 胡瑞金等, 2006; Gaoet al,2007; 黃彬等, 2009; 張?zhí)K平等, 2014a)等因素密切相關(guān)。黃彬等(2014)通過觀測闡述了水汽輸送和邊界層特征對海霧的影響。張?zhí)K平等(2014b)分析了一次海霧抬升為層云的過程, 認為海洋大氣邊界層中風(fēng)切變加強, 湍流混合層向上發(fā)展, 是導(dǎo)致海霧抬升轉(zhuǎn)化為低云的主要原因; 同時指出近海面氣溫的升高對海霧消散也有作用。而對黃海海霧邊界層結(jié)構(gòu)和水汽來源等特征的分析表明, 春季和夏季的海霧過程有所差異(Huanget al, 2010; 任兆鵬等, 2011;Zhanget al, 2012)。目前針對海霧影響沿海地區(qū)的研究較少, 海霧影響沿海地區(qū)的程度究竟與哪些因素相關(guān)還不夠清楚。
本文選取了觀測資料較為齊全的2008年4月29日—30日和5月2日—3日兩次黃海春季的海霧過程,利用L波段雷達探空、衛(wèi)星云圖、地面觀測等資料以及 WRF模式模擬結(jié)果進行對比, 從宏觀和微觀角度上初步分析了兩次海霧過程影響沿海地區(qū)程度(范圍和持續(xù)時間)的差異及其原因。
本文使用的資料主要有: (1)中國氣象局氣象信息綜合分析系統(tǒng)(MICAPS)提供的地面站觀測資料,該資料1天8次, 包括能見度、氣溫、露點氣溫、風(fēng)速風(fēng)向、天氣現(xiàn)象等(李月安等, 2010)。(2)青島氣象臺L波段二次測風(fēng)雷達和GTS1型數(shù)字式探空儀探空資料(以下簡稱探空資料)。雷達站位于黃海沿岸(120°20′E, 36°04′N), 海拔高度 75m, 資料的垂直分辨率為50m, 每日北京時7時和19時兩個時次探測, 要素有溫度、濕度、氣壓、風(fēng)向、風(fēng)速等。(3)青島近海浮標(biāo)站(位于青島站東南方向約 15km 的海上)觀測資料, 要素有海表面以上2m氣溫(SAT)、海表面以下1m的水溫(SST)、氣壓、風(fēng)向風(fēng)速、能見度等, 時間間隔為 1小時。(4)MTSAT(Multi-Functional Transport Satellite)靜止氣象衛(wèi)星可見光云圖, 該資料由日本氣象廳(JMA)提供, 時間分辨率為1小時。(5)歐洲中期天氣預(yù)報中心(ECMWF)提供的ERA-Interim再分析資料,空間分辨率為(0.75°×0.75°), 垂直共 37層, 時間間隔為6h(Berrisfordet al, 2009)。(6)青島氣象臺提供的青島自動氣象站(120°33′E, 36°07′N)資料, 要素有氣溫、露點氣溫、相對濕度和風(fēng)速風(fēng)向等, 時間間隔為1小時。
本文利用可見光衛(wèi)星云圖資料, 結(jié)合MICAPS地面觀測資料確定海霧影響沿海地區(qū)能見度的時段。利用青島站探空資料分析大氣邊界層的結(jié)構(gòu), 計算靜力穩(wěn) 定 度 ?θse/?z:?θse/?z< 0 為 條 件 性 不 穩(wěn) 定 ,為絕對穩(wěn)定。同時計算溫度和風(fēng)速的梯度Richardson數(shù):
公式(1)中vθ為虛位溫,u、v分別為緯向和經(jīng)向風(fēng), g為重力加速度。Ri代表了機械剪切項和浮力項對湍流作用的相對貢獻大小。一般認為, 當(dāng)Ri>1時表示機械剪切項不能突破浮力項的限制產(chǎn)生湍流, 大氣運動以層流為主; 當(dāng)Ri<0.25時表示機械剪切項有足夠的能量產(chǎn)生湍流; 當(dāng)Ri介于0.25和1.0之間時, 如果原來已經(jīng)存在湍流, 湍流就能繼續(xù)下去, 當(dāng)Ri<0表示流體是靜力和動力不穩(wěn)定的, 始終處于湍流狀態(tài)(Stull, 1988)。
本文中用 Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory-4(HYSPLIT-4)模式進行氣塊的后向追蹤軌跡計算。HYSPLIT-4 模式是NOAA和澳大利亞氣象局聯(lián)合研發(fā)的一種用于計算和分析大氣污染物輸送、擴散軌跡的模式,它能較好的后向追蹤空氣質(zhì)點來源(Draxleret al, 1998)。使用HYSPLIT時在網(wǎng)頁(http://ready.arl.noaa.gov/HYSPLIT.php)輸入氣象資料, 可以在線完成計算, 本研究輸入的氣象資料是CDC1(Climate Diagnostics Center) Meteorological Data再分析數(shù)據(jù)。
本文對海霧過程的模擬采用的是中尺度大氣數(shù)值模式WRF(Weather Research and Forecasting)v3.8。模式采用三重網(wǎng)格嵌套, 中心位置是(123°E, 35°N)。模式積分的初始場采用美國國家環(huán)境預(yù)報中心(NCEP)的 1°×1°全 球 再 分 析 資 料 (NCEP FNL Operational Global Analysis data), 海溫場采用NCEP的全球?qū)崟r(Real Time Global, RTG)海溫數(shù)據(jù), 分辨率為 0.5°×0.5°(Thiébauxet al, 2003)。第一次海霧過程的模擬時段為2008年4月28日0時—5月1日0時,第二次海霧過程的模擬時段為2008年5月1日12時—4日0時。模式其它參數(shù)設(shè)定見表1。
表1 WRF-ARW參數(shù)設(shè)定Tab.1 Options of WRF-ARW
本文選擇的兩次海霧影響沿海地區(qū)過程是連續(xù)發(fā)生的。這里以青島站的能見度和天氣現(xiàn)象觀測為標(biāo)準(zhǔn), 并參考衛(wèi)星云圖, 確定第一次海霧過程(下文簡稱過程1)為4月29日6時到30日6時(UTC, 下同);而第二次海霧過程(下文簡稱過程2)為5月2日8時到3日6時。從MTSAT可見光云圖上看, 在4月29日9時和5月2日9時黃海海域出現(xiàn)大片乳白色高反照率區(qū)(圖1a、d), 表面紋理均勻光滑, 邊界清晰, 符合海霧在可見光云圖上的形態(tài)特征(張紀(jì)偉等, 2009)。從海霧發(fā)生的范圍看, 過程1發(fā)生時分布的范圍更廣,朝鮮半島西岸和東海北部也有大片海霧分布。在過程1影響時, 4月30日0時山東半島南部沿海有大片區(qū)域被霧覆蓋, 這些沿海地區(qū)受到了海霧的影響(圖1b)。在4月30日6時, 山東半島南部及其以南黃海海域上空出現(xiàn)柱狀較明亮的白色反照區(qū), 符合云在可見光云圖上的形態(tài)特征(黃彬等, 2009), 云下方的霧區(qū)有待判斷(圖1c)。5月3日0時可以看出過程2影響沿海地區(qū); 5月3日6時海霧基本沿山東半島南海岸線分布, 此時無海霧影響沿海地區(qū)(圖1e、f)。
為了進一步對比兩次海霧過程影響沿海地區(qū)的情況, 本文選取了山東半島南部8個地面觀測站能見度、氣溫、露點氣溫、風(fēng)速風(fēng)向的觀測資料。圖2為4月28日0時至5月4日12時山東半島南部8個站點的地面觀測?;疑钌珵檩p霧(能見度≤10km), 黃色填色為海霧(本文設(shè)定能見度≤2km為有海霧影響)。圖中也可以看出兩次海霧影響沿海地區(qū)的過程。兩次海霧過程中, 青島站(120.33°E, 36.07°N, 海拔高度77m, 距海岸線約1km)受南偏東風(fēng)控制, 風(fēng)向變化不大。在過程 1 中, 嶗山站(120.41°E, 36.16°N, 海拔高度45m, 距海岸線約6km)在4月29日12時—4月30日 6時出現(xiàn)海霧, 下風(fēng)方向的即墨站(120.46°E,36.38°N, 海拔高度26m, 距海岸線約18km)和膠州站(120.00°E, 36.30°N, 海拔高度 27m, 距海岸線約10km)在4月30日0時受到海霧影響; 過程2中, 只有嶗山站在5月3日0時受到海霧影響(圖2)。在兩次海霧過程中, 天氣背景風(fēng)向均為西南風(fēng); 8個站點的平均風(fēng)速, 過程 1為 4.4m/s, 過程 2為 4.0m/s, 相差不大。因此, 結(jié)合前面的衛(wèi)星云圖可以確定, 4月29日—30日的過程1影響沿海地區(qū)的深度和范圍要明顯大于過程2。
圖1 2008年4月29日—5月3日的MTSAT-1R可見光衛(wèi)星云圖Fig.1 MTSAT-1R satellite images of visible cloud from April 29 to May 3, 2008
WRF模式對兩次海霧過程影響范圍的模擬與觀測事實基本相符。在過程1的4月29日18時, 霧已經(jīng)覆蓋了萊陽站和萊西站周邊區(qū)域(圖 3a), 而過程 2的5月2日18時, 萊西站尚未被霧覆蓋, 萊陽站周圍霧濃度較低, 云水混合比小于0.3g/kg(圖3d)。在4月29日21時到30日0時, 過程1的海霧已影響到招遠站與棲霞站, 且濃度較大(云水混合比大于 0.6g/kg),山東半島大部分地區(qū)被霧覆蓋(圖3b、c); 而在5月2日21時到3日0時, 過程2的海霧尚未覆蓋招遠站與棲霞站(圖3e、f), 且濃度較小, 這些細節(jié)與圖2地面觀測中4月30日0時和5月3日0時的霧區(qū)分布基本相符。
從青島和嶗山兩個臺站的溫度和露點溫度上也可以看出兩次過程影響的差異。過程1中, 4月29日6時以后青島站氣溫開始迅速下降, 氣溫露點差縮小到1oC以內(nèi)(圖4a)。氣溫在4月29日12時達到最低(9.5oC), 降幅達 5.4oC。之后氣溫開始快速回升, 露點也在上升; 至4月30日6時, 氣溫露點差一直保持在1oC以內(nèi)。嶗山站的溫度和露點變化趨勢與青島一致,29日12時和30日0時兩個時次觀測到的氣溫露點差在1oC以內(nèi), 30日6時氣溫露點差為1.8oC, 此時嶗山站有霧。過程2中, 5月2日0時青島站氣溫迅速下降至11.1oC, 降幅為 5oC, 下降速度較過程1略慢,之后緩慢上升, 露點也隨之緩慢上升。5月3日6時以后氣溫快速升高, 露點基本保持不變, 海霧消散。過程2中嶗山站只有一個時次氣溫露點差在1oC以內(nèi)(圖4b), 對應(yīng)地面觀測到嶗山站有霧(圖2)。因此, 對于離岸較遠的嶗山站, 過程1影響的持續(xù)時間明顯比過程2更久。
圖2 我國山東半島8個地面站觀測圖Fig.2 Ground-based observation at 8 stations in Shandong Peninsula
圖3 模式最底層大氣中水平云水混合比(g/kg)Fig.3 Simulated horizontal cloud water mixing ratio (g/kg) at the first level
需要指出的是, 兩次海霧過程都是下午開始持續(xù)到第二天凌晨; 而且海霧出現(xiàn)之前都有明顯的降溫(圖 4)。說明兩次海霧過程都受到了局地日變化的影響, 這與前人的研究一致(Lamb, 1943; Findlateret al, 1989; Huanget al, 2015)。但是過程1與過程2相比, 對離岸較遠的站點的影響持續(xù)時間更長、范圍更大, 對此本文將進一步研究其原因。
首先分析過程1。30日0時, 500hPa黃海海域處于槽前區(qū)域, 為西南氣流控制(圖5a)。925hPa上, 黃海海域已受到海上高壓外圍環(huán)流的影響, 為偏南氣流(圖5c)。近地面的1000hPa上可以看出, 黃海海域處于自我國東北地區(qū)向西南伸的低壓槽和自日本西伸的高壓脊之間。低壓槽中心位勢高度在–60gpm以下, 高壓脊中心達到 160gpm, 等壓線密集, 黃海海域風(fēng)速較大(圖5e)。48小時后向追蹤表明, 偏南氣流可以追溯到30°N以南副熱帶西太平洋地區(qū)(圖6a)。
圖4 青島(子圖a, 靠近海岸)和嶗山(子圖b, 遠離海岸)臺站的溫度和露點溫度Fig.4 Temperature and dew-point temperature at Qingdao Station near coast (a), and Laoshan Station away from coast (b)
圖5 兩次海霧影響沿海地區(qū)過程的位勢高度場(等值線)、風(fēng)場和溫度(填色)分布Fig.5 The geopotential height, wind field, and temperature distributions affected by two sea-fog events in the coastal area
對于過程2, 在500hPa上, 5月2日12時—5月3日0時我國北部上空為較平直的西風(fēng), 黃海海域處于弱脊區(qū)(圖 5b)。在 925hPa和1000hPa上可以看出我國東北上空為弱的氣旋式環(huán)流, 沒有明顯的低壓槽向西南伸展, 黃海為一局地反氣旋環(huán)流(圖 5d、f),等壓線稀疏; 青島以南海面吹偏南風(fēng), 風(fēng)速較小, 48小時后向追蹤表明, 偏南氣流來自黃海南部-東海北部(圖6b)。因此, 海霧是偏南-東南暖濕空氣向北到達黃海冷海面引起, 是黃海常見的平流冷卻霧(王彬華,1983)。
Zhang等(2012)曾對比分析了黃海夏季和春季海霧的天氣形勢, 指出黃海夏季海霧在夏季風(fēng)和副熱帶高壓影響下, 水汽可以來自熱帶和副熱帶海區(qū), 水汽供應(yīng)充沛; 而春季受黃海局地反氣旋環(huán)流影響, 水汽主要來自黃海南部-東海北部。通過前面分析可以看出, 過程1雖然發(fā)生于春季, 但天氣形勢與黃海夏季海霧形勢類似, 水汽來自副熱帶海區(qū), 而過程2則為春季比較典型的氣壓場, 局地黃海反氣旋將黃海南部-東海北部的水汽向北輸送。另有觀測表明, 夏季海霧影響沿海地區(qū)的次數(shù)遠多于春季(王彬華, 1983)。因此, 環(huán)流背景和天氣形勢決定海霧的水汽來源是否充沛, 對沿海地區(qū)的影響程度有重要影響。
利用 HYSPLIT-4模式, 以嶗山站為跟蹤起點進行后向追蹤。選取4月30日0時和5月3日0時兩個時次, 對100m、400m、800m三個高度的氣塊進行48h的后向追蹤(圖6)。兩次海霧過程100m的氣塊都來自長江口以東洋面, 與白慧等(2010)的研究一致;過程 1氣塊的源地是30°N以南海區(qū), 緯度低于過程2, 與前面天氣形勢分析一致。從兩個海霧過程 48h的后向軌跡來看, 近海面100m的氣塊都是從南部的暖海面吹向北方的冷海面, 再次證明了平流冷卻霧的性質(zhì)。兩次過程的 800m氣塊路徑有較大的差異:過程1的氣塊路徑比過程2的更偏向內(nèi)陸一側(cè)。由于此時南海夏季風(fēng)還沒有爆發(fā), 來自內(nèi)陸地區(qū)的氣流更干燥(圖 6a、b)。這些特征也可以從青島探空站一天兩次的探空觀測里發(fā)現(xiàn)。過程1海霧上空的相對濕度迅速下降, 形成干層; 而過程2海霧上空的大氣相對濕度較高(圖 8)。霧頂上空的干層加強了霧頂?shù)拈L波輻射效應(yīng), 而該效應(yīng)是海霧發(fā)展和維持過程中氣溫低于海溫的重要原因(Petterssen, 1938; Emmonset al, 1947; Leipper, 1948; Findlateret al, 1989; 黃健,2010; Huanget al, 2015); 相關(guān)的數(shù)值模擬研究也證實了這一觀點(Kora?inet al, 2001; 胡瑞金等, 2006)。因此, 過程1中霧頂上空干層的存在, 是海霧影響沿海地區(qū)時間較長、范圍較大的一個重要原因。
圖6 嶗山站氣塊100、400和800m的48 h后向軌跡分析及海表溫度(oC)Fig.6 The 48h backward trajectory of airflow from Laoshan station at 100, 400, and 800m heights, and sea surface temperatures (oC)
青島海上浮標(biāo)站的觀測表明, 兩次過程都出現(xiàn)了近海面氣溫(SAT)低于海表面溫度(SST)的現(xiàn)象。過程1較明顯: 過程1中, SAT下降了約2.6oC, SAT低于SST的持續(xù)時間為4月29日8時—18時; 而海霧過程2中,只是在短時間內(nèi)出現(xiàn)這種現(xiàn)象(圖 7)。平流冷卻霧的霧頂上方如果存在干層(相對濕度下降明顯), 將產(chǎn)生強烈的長波輻射冷卻, 在海霧盛期會導(dǎo)致SAT低于SST的現(xiàn)象(Zhanget al, 2012; Huanget al, 2015), 與英國北海的哈霧(haar)類似(Lamb, 1943; Findlateret al, 1989)。Zhang等(2012)的數(shù)值試驗結(jié)果表明, 對于黃海春季海霧, 霧頂長波輻射冷卻效應(yīng)可以導(dǎo)致霧層中高達9oC的降溫; 而對于夏季海霧, 相應(yīng)的降溫最大為3oC。
圖7 青島近海浮標(biāo)觀測的SST、SAT和青島自動站風(fēng)速Fig.7 SAT and SST recorded in a buoy station off Qingdao coast and wind speed recorded in Qingdao Station
過程1發(fā)生前, 4月28日12時, 受海上高壓控制,500 hPa以下是下沉氣流占優(yōu), 導(dǎo)致氣塊下沉增溫;在 800m以上西南風(fēng)帶來的干燥氣流的共同作用下,在海面到800m之間形成了逆溫(圖8、圖9a、圖10a),此時水汽主要在800m以下層次累積(圖8, 圖9a)。4月29日 0時, 水汽繼續(xù)積累, 逆溫層下方濕度增大,100m以下溫度與露點溫度基本相等(圖9b、圖10b),此時青島氣象臺觀測能見度不足2000m(圖2)。
4月29日12 時, 下沉氣流(圖9c)、近海面水汽輸送持續(xù)維持, 霧頂干層明顯, 在 200m垂直范圍內(nèi)相對濕度接近飽和(圖 10c), 在霧頂長波輻射冷卻作用主導(dǎo)下, 海霧向上發(fā)展、厚度增大。衛(wèi)星云圖顯示,29日9時幾乎整個南黃海被海霧覆蓋(圖1a), 此時海霧為盛期, 出現(xiàn) SAT低于 SST的現(xiàn)象。在 29日11時SAT達到最低溫 10oC, 低于 SST(11oC), 此時 SAT與 SST 差達到最小(約–1oC)(圖 7)。4 月 30 日 0 時, 海霧仍繼續(xù)發(fā)展, 霧頂高度達到 400m(圖 10d), 如此深厚的海霧在青島春季比較少見(Zhanget al, 2017)??梢哉J為此次明顯的影響過程, 與天氣系統(tǒng)導(dǎo)致的下沉運動、水汽供應(yīng)充足(來自副熱帶海區(qū))、霧層厚度較厚和霧頂以上存在干層等因素存在明顯的因果關(guān)系。
4月30日0 時, 雖然海霧仍然處于盛期, 但低空南風(fēng)厚度加深至500m高度(圖8), 霧層以上的濕度增加(圖 10d), 說明此時天氣形勢已經(jīng)有所變化。圖 9d表明此時黃海上空850hPa以下已經(jīng)基本沒有下沉運動, 取而代之的是平直略有上升的偏南氣流。4月30日0時以后, 由于霧頂上空的濕度增大, 導(dǎo)致霧頂長波輻射這一主導(dǎo)因子減弱, 不利于海區(qū)低氣溫的維持; 同時地面氣溫上升(圖4、圖9e), 30日12時地面能見度明顯升高(圖2)。
圖8 兩次海霧過程青島站探空觀測Fig.8 The sounding at Qingdao Station
圖9 兩次海霧過程沿120.4°E剖面的流線和相對濕度(%)Fig.9 Vertical profiles of streamline and relative humidity (%) along 120.4°E section in two fog events
過程1影響沿海地區(qū)過程結(jié)束后, 邊界層中的逆溫層、偏南風(fēng)持續(xù)(圖 8), 同時黃海上空邊界層內(nèi)再度出現(xiàn)下沉氣流并維持(圖 9f—j), 貼海面層的相對濕度維持在90%以上(圖10f—j)。能見度大于1000m,仍然有輕霧。5月2日12時, 隨著邊界層上層水汽的減少, 干層再次出現(xiàn)(圖8)。因此, 霧頂長波輻射再次起到了主導(dǎo)作用, 海霧再次發(fā)展, 5月2日9時, 海霧覆蓋了黃海南部一半以上(圖1d)。5月2日18時左右, 浮標(biāo)站觀測顯示氣溫再次略低于海溫(約0.1oC)(圖7)。
5月3日0 時, 海霧持續(xù), 霧頂高度在300m以下(圖 10j), 離海岸較遠的嶗山站能見度雖不足 1000m,但持續(xù)時間很短。隨著白天太陽輻射增加, 嶗山站氣溫迅速上升, 相對濕度明顯下降(圖 3b), 而靠近沿海的青島站海霧持續(xù)時間較長(圖2, 圖3a)。3日12時,隨著冷空氣向黃海推進, 對流層低層出現(xiàn)了明顯的上升氣流(圖略); 同時近海面風(fēng)速明顯增大, 邊界層內(nèi)風(fēng)切變明顯增大, 機械湍流增強, 導(dǎo)致海霧消散(圖 8); 這與張?zhí)K平(2014b)分析的結(jié)論相似。5月 4日0時, 黃海海域上空為西北風(fēng), 冷空氣完全破壞了海上邊界層內(nèi)的逆溫層結(jié)構(gòu)(圖8)。
圖10 青島站探空的溫度(oC)、露點(oC)、相對濕度(%)垂直廓線和水平風(fēng)矢量(m/s)Fig.10 Vertical profiles of temperature (oC), dew point (oC), relative humidity (%) and horizontal wind vector (m/s) of the sounding at Qingdao station
對于兩次海霧過程中海霧的垂直結(jié)構(gòu)的演變特征, WRF模式的模擬結(jié)果與探空觀測基本相符。模擬結(jié)果顯示, 在過程1的4月29日18時, 青島以南近岸海上的霧頂高度達到了 300m(圖 11a); 而在過程 2的5月2日18時, 海上的霧頂高度為200m, 比過程1低, 與觀測相符。在過程1的4月29日21時和30日0時, 海霧已深入影響招遠站與棲霞站, 陸上的霧頂高度達到 400m以上(圖 11b、c); 而在過程 2的 5月2日21時和3日0時, 海霧尚未影響到招遠站與棲霞站, 陸上霧頂高度在350m以下(圖11e、f), 與觀測相符。
WRF模式對正確模擬出兩次海霧過程中海霧垂直結(jié)構(gòu)的演變特征是準(zhǔn)確的。基于此, 我們參考Kora?in 等(2001)的方法, 對長波輻射量值的模擬結(jié)果進行分析。前面觀測數(shù)據(jù)的分析表明, 過程1的霧頂長波輻射冷卻作用應(yīng)該大于過程2。用模式輸出的長波輻射量值計算了青島站附近海上大氣邊界層中兩次海霧霧層中的長波輻射加熱率(圖12)。可以看到,首先, 兩次海霧影響沿岸內(nèi)陸過程中, 霧層中的長波輻射加熱率負值所處的高度與對應(yīng)的霧頂高度, 以及二者的變化趨勢基本一致; 其次, 在海霧不同的發(fā)生發(fā)展階段, 過程1在對應(yīng)時次(4月29日18時、21時和30日0時)的長波輻射冷卻作用要明顯強于過程2的對應(yīng)時次(5月2日18時、21時和3日0時)(圖12)。
圖11 沿120.4°E云水混合比(g/kg)垂直分布的模擬結(jié)果Fig.11 Simulated vertical cloud water mixing ratio (g/kg) along 120.4°E
圖12 120.4°E, 36°N處霧層中長波輻射加熱率(K/day)的模擬結(jié)果Fig.12 Simulated longwave radiation heating rate (K/day) in fog at 120.4°E, 36°N
從上述海霧的邊界層和海氣界面特征中可以看出, 霧頂長波輻射冷卻的強弱是這兩次海霧影響程度不同的主導(dǎo)因子。從邊界層結(jié)構(gòu)上看, 過程1的邊界層內(nèi)上干下濕的結(jié)構(gòu)十分明顯, 有助于海霧的發(fā)展和維持。從海氣溫差上看, 過程1的氣溫低于海溫較多。從數(shù)值模擬結(jié)果上看, 過程1的霧頂長波輻射冷卻作用也大于過程 2。霧頂長波輻射冷卻作用強,有利于霧層的增厚。青島L波段探空資料顯示, 過程1的霧層厚度從29日12時240m發(fā)展到30日0時400m左右(圖 9c、d), 過程 2的霧層厚度從 2日 12時180m發(fā)展到3日0時300m左右(圖9i、j), 過程1的霧層厚度大于過程2。因為過程1持續(xù)時間長、霧層較厚, 在風(fēng)速相近的情況下, 有利于隨著盛行風(fēng)向影響到遠離海岸的地區(qū)。
利用青島站探空資料分析的邊界層穩(wěn)定度特征(圖13)??傮w上看, 兩次海霧過程中200m以下的低層存在條件性不穩(wěn)定層結(jié)(?θse/?z<0), 而其上為穩(wěn)定層結(jié)(圖 13a)。這樣, 局部形成“上穩(wěn)下湍”的結(jié)構(gòu), 是典型的霧季海上大氣邊界層的結(jié)構(gòu)特征, 與前人的研究一致(張?zhí)K平等, 2008; Zhanget al, 2009)。4月29日12時近地面出現(xiàn)較強的風(fēng)切變, 局部適度的機械剪切有利于湍流的混合, 有利于海霧的發(fā)展(張?zhí)K平等, 2014)。
兩次海霧過程梯度理查森數(shù)Ri存在不同。在過程1海霧維持階段,Ri<1和Ri<0.25的湍流混合區(qū)厚度在200m左右, 此時在霧頂長波輻射的主導(dǎo)作用下,霧中冷濕氣塊下沉、暖濕氣塊上升, 內(nèi)部的混合有助于霧層的發(fā)展和維持(張?zhí)K平等, 2008; Huanget al,2015)(圖13b)。過程2海霧維持階段, 初期的湍流發(fā)展高度較低, 后期由于低層風(fēng)速增大, 湍流混合層迅速變厚, 且湍流增強(Ri<0.25)。這一變化使逆溫層頂抬高較快, 在水汽供應(yīng)量不足的條件下可促使海霧消散(圖 9i、j; 圖 13b)。另外, 過程 2 的中后期, ?θse/?z<0的垂向范圍明顯大于過程1。
由上可見, 過程1比過程2維持的時間更長、近地面湍流層的特征更穩(wěn)定, 有利于海霧影響離海岸較遠的地區(qū)。
圖13 青島站探空資料的邊界層穩(wěn)定度分析Fig.13 Stability analysis on the sounding profile at Qingdao station
前面的分析表明, 過程 1的暖濕平流比過程 2強。進一步分析1000hPa的溫度平流和水汽通量, 以及邊界層內(nèi)的水汽輸送。
本文利用 ECMWF的再分析資料計算黃海海域上空1000hPa的溫度平流。溫度平流的計算公式如下:
其中,?是水平風(fēng)矢量, ▽T是溫度水平梯度,u、v分別為緯向和經(jīng)向風(fēng)分量, Δ代表的經(jīng)緯度差為0.75°。青島站位于36.07°N, 由圖14可見, 兩次過程黃海海域的暖平流都與東南氣流相聯(lián)系, 過程1黃海上空的暖平流的范圍和強度要明顯強于過程2。過程1發(fā)生時, 黃海海域處于我國東北地區(qū)的低壓和日本的高壓之間, 等壓線密集, 風(fēng)速較大, 暖平流輸送也較強(圖5e, 圖14a)。過程2黃海海域處于弱脊區(qū), 受弱高壓控制, 風(fēng)速較小, 對應(yīng)的暖平流也較弱。從暖平流的來源看, 過程1的東南氣流來自30°N以南的西太平洋上空, 氣流源地海溫較高; 而過程 2的氣流來自黃海和東海南部, 來源地的海溫相對較低(圖6、圖14)。暖平流輸送與浮標(biāo)站氣溫的變化是一致的。過程1期間4月29日12時—4月30日6時的氣溫升幅, 明顯高于過程2期間5月02日12時—5月3日6時(圖7)。
圖14 1000hPa平均溫度平流(填色, 10-4K/s)和風(fēng)場Fig.14 Averaged horizontal advection of temperature (10-4K/s) and wind vector at 1000hPa
兩次海霧過程水汽通量的水平輸送也有明顯差異(圖15)。過程1中黃海上空的水汽通量要明顯大于過程2。同時可以看出過程1中水汽在黃海區(qū)域的輻合更明顯, 范圍更大。在來源方面和溫度平流一致,即過程 1水汽來源于 30°N以南副熱帶西北太平洋,過程2主要來源于黃海南部和東海北部(圖15a、b)。這個結(jié)論與白慧等(2010)一致。沿 120.4°E剖面邊界層內(nèi), 過程1相比過程2, 黃海上空的水汽通量更大,水汽通量大值區(qū)更深厚, 水汽輸送到了較高的位置,這與前面邊界層結(jié)構(gòu)的分析結(jié)論一致(圖 8c—f; 圖15c—d)。由此可見過程1中充足的水汽輸送, 確保了在氣溫上升的背景下, 海霧仍可以在距離海邊較遠的嶗山站維持較長的一段時間(圖3)。
圖15 1000 hPa的平均水平水汽通量[填色, kg/(hPa…m…s)]和沿120.4°E剖面邊界層內(nèi)的平均垂直水汽通量(填色)Fig.15 Pattern of averaged horizontal vapor flux [kg/(hPa…m…s)] at 1000 hPa and vertical vapor flux in boundary layer along 120.4°E
本文利用可見光衛(wèi)星云圖、再分析資料、地面觀測資料、青島L波段雷達探空資料、近海浮標(biāo)資料和WRF模式模擬結(jié)果等, 從天氣形勢、邊界層與近地層結(jié)構(gòu), 暖濕平流與水汽輸送以及長波輻射冷卻作用等方面, 分析了黃海海域兩次海霧過程的差異, 發(fā)現(xiàn)天氣形勢導(dǎo)致的水汽來源、霧頂長波輻射冷卻作用、邊界層內(nèi)穩(wěn)定度等過程的差異, 導(dǎo)致海霧影響沿海地區(qū)程度不同。主要結(jié)論如下:
(1) 天氣形勢是海霧影響沿海地區(qū)程度的決定性因素。在對流層低層水平方向上, 合理的高、低壓配置使近海面氣流持續(xù)地從副熱帶暖濕海面輸送到冷海面上, 在充足水汽供應(yīng)下, 有利于形成深厚的海霧。在垂直方向上, 邊界層內(nèi)來自內(nèi)陸干暖氣流在霧層上方形成明顯的干層和逆溫層, 在一定的湍流混合條件下, 形成深厚海霧, 影響沿海地區(qū)的程度較大。
(2) 邊界層的垂直結(jié)構(gòu)影響海霧過程的發(fā)展與維持, 進而波及海霧的影響程度。穩(wěn)定持續(xù)的逆溫層結(jié)構(gòu)有利于水汽在逆溫層內(nèi)累積, 當(dāng)霧頂長波輻射冷卻作用占主導(dǎo)地位時, 有利于海霧的發(fā)展與維持。海霧霧層內(nèi)部適度的湍流混合作用, 有助于海霧的維持和發(fā)展; 而低層風(fēng)速增大會引起機械湍流迅速增長, 進而導(dǎo)致海霧消散。
(3) 暖濕平流和水汽輸送也關(guān)系到海霧的影響程度。當(dāng)近海面偏南氣流來自副熱帶海區(qū)時, 黃海海域上空的暖平流強、水汽通量大, 暖濕平流來源于溫度高的海面, 海霧影響明顯。當(dāng)近海面偏南氣流來自黃海南部、東海北部時, 黃海海域上空的暖平流弱、水汽通量小, 暖濕平流來源于溫度低的海面, 海霧影響不明顯。從垂直結(jié)構(gòu)看, 較強的水汽輸送導(dǎo)致邊界層內(nèi)相對濕度的增幅較大。
綜上所述, 海霧的影響需要多種因素的配合: 一是合適的天氣形勢形成海風(fēng), 持續(xù)引導(dǎo)海霧侵入陸地; 二是強的霧頂長波輻射冷卻作用使霧層發(fā)展和維持, 以抵消太陽短波輻射造成的升溫; 三是有利于海霧發(fā)展的下墊面與邊界層垂直結(jié)構(gòu); 四是充足的水汽輸送。
海霧的影響是一個復(fù)雜的問題, 既要考慮海霧在海上的發(fā)生發(fā)展條件, 也要考慮陸上的邊界層及下墊面狀況。本文只是利用觀測和再分析資料等進行初步分析, 對這一問題的理解還需要持續(xù)開展針對性的觀測, 獲取更多的觀測資料。另外, 利用數(shù)值模式進行敏感性試驗研究, 也有助于加深對該問題的認識。此外, 本文只選用了黃海春季兩個海霧個例,未來還需要分析更多有代表性的海霧過程, 開展綜合性的研究。
王 鑫, 黃 菲, 周發(fā)琇, 2006. 黃海沿海夏季海霧形成的氣候特征. 海洋學(xué)報, 28(1): 26—34
王彬華, 1983. 海霧. 北京: 海洋出版社, 352
白 慧, 張?zhí)K平, 丁做尉, 2010. 青島近海夏季海霧年際變化的低空氣象水文條件分析—關(guān)于水汽來源的討論. 中國海洋大學(xué)學(xué)報, 40(12): 17—26
任兆鵬, 張?zhí)K平, 2011. 黃海夏季海霧的邊界層結(jié)構(gòu)特征及其與春季海霧的對比. 中國海洋大學(xué)學(xué)報, 41(5): 23—30, 109
李月安, 曹 莉, 高 嵩等, 2010. MICAPS預(yù)報業(yè)務(wù)平臺現(xiàn)狀與發(fā)展. 氣象, 36(7): 50—55
張紀(jì)偉, 張?zhí)K平, 吳曉京等, 2009. 基于MODIS的黃海海霧研究——海霧特征量反演. 中國海洋大學(xué)學(xué)報, 39(S): 311—318
張?zhí)K平, 龍景超, 尹躍進等, 2014b. 我國東部沿海一次局地海霧抬升成云過程分析. 中國海洋大學(xué)學(xué)報, 44(2): 1—10
張?zhí)K平, 劉 飛, 孔 揚, 2014a. 一次春季黃海海霧和東海層云關(guān)系的研究. 海洋與湖沼, 45(2): 341—352
張?zhí)K平, 楊育強, 王新功等, 2008. 低層大氣季節(jié)變化及與黃海霧季的關(guān)系. 中國海洋大學(xué)學(xué)報, 38(5): 689—698
胡瑞金, 董克慧, 周發(fā)琇, 2006. 海霧生成過程中平流、湍流和輻射效應(yīng)的數(shù)值試驗. 海洋科學(xué)進展, 24(2): 156—165
黃 健, 王 斌, 周發(fā)琇等, 2010. 華南沿海暖海霧過程中的湍流熱量交換特征. 大氣科學(xué), 34(4): 715—725
黃 彬, 王 皘, 陸 雪等, 2014. 黃渤海一次持續(xù)性大霧過程的邊界層特征及生消機理分析. 氣象, 40(11): 1324—1337
黃 彬, 高山紅, 宋 煜等, 2009. 黃海平流海霧的觀測分析.海洋科學(xué)進展, 27(1): 16—23
傅 剛, 王菁茜, 張美根等, 2004. 一次黃海海霧事件的觀測與數(shù)值模擬研究——以2004年4月11日為例. 中國海洋大學(xué)學(xué)報, 34(5): 720—726
Berrisford P, Dee D, Fielding Ket al, 2009. The ERA-interim archive. ERA Report Series, 1(1):1—16
Coniglio M C, Correia J C Jr, Marsh P Tet al, 2013. Verification of convection-allowing WRF model forecasts of the planetary boundary layer using sounding observations. Wea Forecasting, 28(3): 842—862
Draxler R R, Hess G D, 1998. An overview of the HYSPLIT-4 modelling system for trajectories, dispersion and deposition.Aust Meteor Mag, 47(4): 295—308
Dudhia J, 1989. Numerical study of convection observed during the winter monsoon experiment using a mesoscale two-dimensional model. J Atmos Sci, 46(20): 3077—3107
Emmons G, Montgomery R B, 1947. Note on the physics of fog formation. J Meteor, 4(6): 206
Findlater J, Roach W T, McHugh B C, 1989. The haar of northeast Scotland. Quart J Roy Meteor Soc, 115(487): 581—608
Gao S H, Lin H, Shen Bet al, 2007. A heavy sea fog event over the Yellow Sea in march 2005: analysis and numerical modeling. Adv Atmos Sci, 24(1): 65—81
Huang H J, Liu H N, Huang Jet al, 2015. Atmospheric boundary layer structure and turbulence during sea fog on the southern China coast. Mon Wea Rev, 143(5): 1907—1923
Huang H J, Liu H N, Jiang W Met al, 2011. Characteristics of the boundary layer structure of sea fog on the coast of southern China. Adv Atmos Sci, 28(6): 1377—1389
Huang J, Wang X, Zhou Wet al, 2010. The characteristics of sea fog with different airflow over the Huanghai Sea in boreal spring. Acta Oceanol Sin, 29(4): 3—12
Janji? Z I, 1994. The step-mountain Eta coordinate model:further developments of the convection, viscous sublayer,and turbulence closure schemes. Mon Wea Rev, 122(5): 927—945
Janji? Z I, 2000. Comments on “development and evaluation of a convection scheme for use in climate models”. Journal of the Atmospheric Sciences, 57(21): 3686
Kora?in D, Dorman C E, Lewis J Met al, 2014. Marine fog: a review. Atmos Res, 143: 142—175
Kora?in D, Lewis J, Thompson W T,et al, 2001. Transition of stratus into fog along the California coast: observations and modeling. Atmos Sci, 58(13): 1714—1731
Lamb H, 1943. Haars or North Sea fogs on the coasts of Great Britain. Meteorology Office Publication, 24
Leipper D F, 1948. Fog development at San Diego, California. J Mar Res, 7: 337—346
Leipper D F, 1994. Fog on the United-States west-coast-a review.Bull Amer Meteor Soc, 75(2): 229—240
Lewis J M, Kora?in D, Redmond K T, 2004. Sea fog research in the United Kingdom and United States: a historical essay including outlook. Bull Amer Meteor Soc, 85(3): 395—408
Lin Y L, Farley R D, Orville H D, 1983. Bulk parameterization of the snow field in a cloud model. J Appl Meteor, 22(6): 1065—1092
Mlawer E J, Taubman S J, Brown P Det al, 1997. Radiative transfer for inhomogeneous atmosphere: RRTM, a validated correlated-k model for the longwave. J Geophys Res,102(D14): 16663—16682
Petterssen S, 1938. On the causes and the forecasting of the California fog. Bull Amer Meteor Soc, 19: 49—55
Stull R B, 1988. An introduction to boundary layer meteorology.Dordretch: Klumer Academic Publishers, 665
Taylor G I, 1917. The formation of fog and mist. Quart J Roy Meteor Soc, 43: 241—268
Thiébaux J, Rogers E, Wang W Qet al, 2003. A new high-resolution blended real-time global sea surface temperature analysis. Bull Amer Met Soc, 84(5): 645—656
Zhang D L, Anthes R A, 1982. A high-resolution model of the planetary boundary layer–sensitivity tests and comparisons with SESAME–79 data. J Appl Meteor, 21(11): 1594—1609
Zhang S P, Lewis J M. 2017. Synoptic processes. In: Kora?in D,Dorman C E eds. Marine Fog: Challenges and Advancements in Observations, Modeling, and Forecasting.New York: Springer, 291—343
Zhang S P, Li M, Meng X Get al, 2012. A comparison study between spring and summer fogs in the Yellow Sea-observations and mechanisms. Pure Appl Geophys,169(5-6): 1001—1017
Zhang S P, Xie S P, Liu Q Yet al, 2009. Seasonal variations of yellow sea fog: observations and mechanisms. J Climate,22(24): 6758—6772