乌鲁木齐机场近30年低能见度天气特征分析

应用乌鲁木齐机场30年(1981-2010)的观测资料,分析了该机场低能见度天气特征和变化趋势.结果表明:低能见度日数增长趋势明显;造成机场低能见度的主要天气是雾、浓烟和沙尘暴;95％的低能见度天气主要出现在冬半年,仅有5％的低能见度天气出现在夏半年;近年来大雾和浓烟日数明显增长,沙尘暴日数却明显降低,新疆地区气候向暖湿化的转化可能是出现这种变化的主要原因.     

乌鲁木齐机场低能见度天气的特征分析

选取乌鲁木齐机场2007-2016年逐小时观测资料,通过分析发现,乌鲁木齐机场低能见度天气具备明显的日变化特征,当主导能见度≤450 m的时刻下,温度多集中在-2℃至-8℃,相对湿度持续维持在85%以上,平均风速维持在0-2 m/s。利用乌鲁木齐市探空站(51463)的历史探空数据分析发现,在机场低能见度天气下,低空1 600 m以下有明显的逆温分布,随着高度的增加相对湿度迅速减少。     

上海虹桥机场低能见度天气过程中的气象要素特征分析

利用上海虹桥机场1986-2014年地面例行观测报告结果对机场低能见度天气下的多种气象要素特征进行了统计和分析。研究发现:虹桥机场低能见度天气下气温处于10-15℃之间的概率最高,在气温≤0℃或>20℃时基本不会有低能见度天气发生;近五年来机场低能见度天气有在"更暖"的背景环境下发生的趋势。低能见度天气下机场主导风向在近年来以偏北风和西南风为主,强度较强的低能见度天气主导风向多集中于偏北和偏南两个方向;风速为0-2 m/s的概率最大,且具有风速越小能见度数值越低的特征。机场低能见度天气下相对湿度为90%-95%的出现比率最高,随着能见度的降低相对湿度处于这一区间的概率增大,且近五年来机场发生低能见度天气的背景环境趋于"更加干燥"。     

低能见度天气对飞行的影响及应对措施

本文从低能见度天气对飞行基本状态的影响、空中领航的影响、飞行员情景意识的影响、飞行员负荷的影响、飞行员决策的影响、导航设备使用的影响几个方面进行了分析，据此提出以下应对措施：（1）强化飞行员的自我学习和训练；（2）强化飞行前的地面准备；（3）强化空中偶遇低能见度天气的应对措施；（4）强化管制员对低能见度天气的应对措施；（5）强化运营单位对低能见度天气的应对措施，以期降低低能见度天气对飞行的影响，保证飞行安全。     

基于逐步回归法的春季雾分析预报模型

本文根据大连机场2010-2017年各类天气资料,利用spss18.0数据分析软件,研究影响机场春季雾日能见度值变化的因子,所选预报因子包括风向、风速、温度、温度露点差、相对湿度等,通过主成份分析和逐步回归分析方法,筛选预报因子并建立线性回归模型,找出影响春季雾日能见度变化的主要气象因子及其影响规律,最终进行残差分析以及方程回代检验和试报。结果表明,显著影响能见度值的气象因子主要有前一时次能见度值、过去1小时内相对湿度变化、前一时次相对湿度和过去3小时风速平均,回归预报方程模型整体显著有效,回代检验和试报效果较好。     

基于机场RVR与VIS关系的VR放行技术

低能见度灾害天气对飞行安全及航班正常性的影响日益严重。本文利用济南机场2007-2016年逐时RVR和VIS资料,统计分析了济南机场低能见度天气的变化规律,探讨并建立了低能见度天气VIS与RVR之间的替代关系指数VRK。结果表明:济南机场低能见度天气年际变化呈波动振荡减少趋势和准6年周期振荡特征,日均出现时长在增加,多发生于冬季的清晨和上午;分析确定VR200=400 m、VR350=VR400=600 m和VR550=700 m作为济南机场一种新的进出港航班放行决策参考依据,其可靠性达到80%以上;VR技术间接解决了缺乏RVR预测值问题,可有效减缓低能见度天气条件下的航班延误,提高航班正常率。     

大连机场冬季天气特点及对飞行的影响

首先对大连机场冬季天气特点做一概述,之后介绍了冬季影响机场的高空环流和地面天气系统,最后介绍了影响飞行的偏北大风、各种降雪、低能见度、低云、雨凇等五种重要天气特点及其预报思路。     

2009年4月25日—26日乌鲁木齐机场大风天气的数值分析

数值模式是天气预报不可缺少的工具。利用WRF数值模式对2009年4月25日—26日乌鲁木齐机场的大风天气进行了分析。结果表明：WRF模式预报的东南大风持续时间、最大风速及其出现时间与实况非常吻合,对天气预报有很好的指导意义。     

2000-2019年浦东机场能见度特征分析

利用2000-2019年上海浦东机场逐时地面观测资料，分析了机场低能见度现象发生的时间分布特征，并与地面其他气象要素进行相关性分析，归纳低能见度天气下各类气象要素的阈值。结果表明：浦东机场能见度月分布呈双峰值特征，峰会出现在9月，1月能见度最低。出现低于2 000 m及以下的能见度时，除12月，其他11个月平均相对湿度均超过了90%。能见度分布具有明显的日变化特征，13:00-17:00为能见度的高值区，05:00前后为低值区，冬季低能见度持续时间最长。分析不同等级低能见度与气温、风速、相对湿度之间的关系，发现气温在不同月份有较大差异，两者间的相关性最差，其次为风速，相关性最好的气象要素是相对湿度。     

雾过程的数字化动态细化分析与预测

本文以实例按数字化动态分析方法,对雾过程进行了细化的动态分析。结果表明:雾的变化过程基本上体现于风速、湿度的变化。遂有低风速与湿度的配合基本上可以把握雾的过程变化,并由此成为雾天气预测的基本分析方法。