双流机场低能见度天气预报方法研究
成都某机场低能见度气候特征及气象要素对比
成都某机场低能见度气候特征及气象要素对比
喻伟;喻成;文雯;刘自牧
【期刊名称】《绿色科技》
【年(卷),期】2022(24)24
【摘要】根据成都某机场2018~2019年能见度以及气象要素的常规观测场资料,结合成都市AQI及污染物浓度数据,分析了低能见度事件的气候特征并分型;以2018年成都某机场空域一次低能见度天气过程为例,研究了各气象要素对机场低能见度变化的影响。
结果表明:低能见度事件在冬季发生频率最高,日变化显著,主要集中在3:00~7:00之间。
辐射冷却是成都某机场低能见度事件发生的主要机制。
成都某机场能见度与相对湿度、温度、PM_(2.5)浓度及AQI呈负相关关系,与风速、地面气压成正相关关系,高湿和低风速对低能见度的形成起关键作用,且高水平的PM_(2.5)浓度及AQI的也是造成能见度降低的重要因素。
【总页数】5页(P87-91)
【作者】喻伟;喻成;文雯;刘自牧
【作者单位】成都飞机工业(集团)有限责任公司;四川省气象服务中心
【正文语种】中文
【中图分类】P457.6
【相关文献】
1.成都双流机场能见度气候特征及气象相关性分析
2.上海虹桥机场低能见度天气过程中的气象要素特征分析
3.成都双流机场低跑道视程特征及其与气象要素的关系
4.
成都双流机场2007-2017年能见度变化特征分析5.广汉机场冬季低能见度类型及气象要素对比分析
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成都双流机场跑道视程与低能见度的关系
２０㊀陕㊀西㊀气㊀象２０１８(３)周璞,张恬月,刘晓达 成都双流机场跑道视程与低能见度的关系[J ] 陕西气象,２０１８(３):２０－２４．文章编号:１００６－４３５４(２０１８)０３－００２０－０５㊀㊀收稿日期:２０１７－１２－１０㊀㊀作者简介:周璞(１９９１ ),女,汉族,四川成都人,学士,助理工程师,从事航空气象预报.成都双流机场跑道视程与低能见度的关系周㊀璞１,张恬月２,刘晓达１(１ 中国民用航空西南空中交通管理局,成都㊀６１０２０２;２ 成都市环境保护科学研究院,成都㊀６１００７２)摘㊀要:利用成都双流机场２０１２ ２０１６年机场主导能见度和跑道视程资料,分析两者的特征和关系,旨在为机场低能见度天气时预测跑道视程提供辅助判断依据.结果表明:双流机场夏(６ ８月)秋(９ １１月)两季主导能见度较高,春(３ ５月)冬(１２ ２月)两季较低;主导能见度在午后至夜间较高,日出前后较低.０２L (西跑道南端)的跑道视程与主导能见度一致性较好,０２R (东跑道南端)的跑道视程与主导能见度一致性较差;主导能见度观测点与大气透射仪器或前向散射仪器(用于测量跑道视程)所在位置的气象环境条件越接近,两者的一致性越好.关键词:航空气象;主导能见度;跑道视程;正态分布中图分类号:P ４１７ １７㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀能见度是反映大气透明度的一个指标.在航空领域的实际运行保障工作中,除了使用主导能见度作为起降标准外,跑道视程(R u n w a y Vi s u a l R a n g e ,以下简称R V R )也作为一项反应能见度的重要运行标准.因此,两者都是对航空器的起降起决定性作用的气象标准.机场主导能见度是指在观测点观测到的,达到或超过四周一半或机场地面一半范围内的最大能见度.这些区域可以是连续的,也可以是不连续的,能见度的获取由观测员人工观测获得,存在着一定的主观性.R V R 是指在跑道中线,航空器上的飞行员能看到跑道面上的标志或跑道边界灯或中线灯的距离.由于人工观测的精度和连贯性低,在实际业务工作中不实行人工观测,使用仪器计算是目前观测R V R 的主要手段,而计算R V R 需要测量和获取的物理量主要包括大气消光系数或大气透射率㊁目标灯光的强度㊁背景亮度及相应的照度视觉阈,计算过程非常复杂.因此,R V R 的预报一直是民用航空气象预报工作中的难点.２０１１年,国际民航气象专家在基隆坡召开的气象研讨会上讨论了主导能见度与R V R 之间的相关性问题,讨论结果认为主导能见度与R V R无直接关系,但在特定的地理条件下,就具体的机场而言,其主导能见度和R V R 之间可能存在某种关联[１].基于上述原因,选取２０１２ ２０１６年成都双流国际机场(以下简称双流机场)主导能见度与R V R 整点数据,进行特征统计分析,寻找主导能见度与R V R 之间的关系,以此作为双流机场R V R 预报的一种辅助方法.１㊀机场概况双流机场基准点坐标为３０ ３５ʎN ,１０３ ５７ʎE .两条水泥质跑道,呈东北 西南向,跑道磁向均为０２４ʎ~２０４ʎ.西跑道长３６００m ,宽４５m ,南端(简称０２L )跑道着陆入口处标高４９２ ８６m ;东跑道长３６００m ,宽６０m ,南端(简称０２R )跑道着陆入口处标高５１２ ４１m .机场全天２４h 开放,属４E 类国际机场.图１中心点为观测平台,主要讨论双流机场两个主用起降端０２L 和０２R 的跑道视程.两个主用端分别位于东西两条跑道的南端.０２L 位于２０１８(３)周㊀璞等:成都双流机场跑道视程与低能见度的关系２１㊀观测平台的２４８ ３ʎ方向,距离１７４８ ５m;０２R位于观测平台１９９ ５ʎ方向,距离５８６０ ４m.图１㊀双流机场跑道位置示意图２㊀R V R的测量及主导能见度的观测采用仪表对R V R进行估算是目前最主要的R V R测算方法,通常使用大气透射仪或前向散射仪对大气消光系数进行测量,再利用测得的大气消光系数或大气透射率及目标灯光强度㊁背景亮度及相应的照度视觉阈等计算R V R.在计算R V R时,应分别模拟计算观测目标为暗色标志物和有灯光时观测到的最大距离,并取二者之中较大的一个.基于黑色或暗色标志物的R V R计算使用柯西米德定律,在灯光条件下的R V R计算使用阿拉德定律.实际计算中,无论是白天㊁夜晚还是黄昏,都应根据柯西米德定律和阿拉德定律分别计算R V R,并比较其大小[２].R V R的测量与计算过程非常复杂,不仅与天气状况有关,还与机场跑道灯光强度,背景环境亮度等因素有关,利用计算机计算R V R的过程就是模拟观测人员在跑道中线上沿着跑道进行人工观测的过程.主导能见度反映机场整体能见度状况,由人工观测获得,主要是由大气透明度和观测员的视觉感受决定.双流机场观测气象要素的仪器是芬兰V a i s a l a公司的自动气象观测系统,简称AWO S系统.测算R V R的大气消光系数等数据由位于０２L和０２R的大气透射仪测量得到.３㊀能见度时间分布特征３ １㊀主导能见度月分布根据民用航空气象行业标准规定,当机场主导能见度小于１０００m时,天气现象记为雾,一日中只要出现雾就计１个雾日[３].因此,夏季强降水造成的主导能见度小于１０００m时,也会被记为雾日.对双流机场２０１２ ２０１６年的整点主导能见度进行统计分析,得到双流机场雾日的月平均分布情况(图２),其中包含了２０１４年１月２０日㊁２０１６年１１月２５日的部分雾(指覆盖机场重要部分的雾,其余部分为晴空,多指影响机场部分区域的平流雾,雾中能见度＜１０００m,雾扩散的高度ȡ２m)和２０１６年３月３０日㊁２０１６年１２月６日的破碎雾.由图２可以看出,４ ８月主导能见度平均值都在７０００m以上,５月能见度最好为７９５６m,其次是７月,再次是８月;９月能见度开始转差,１月和１２月最差,平均值在５０００m以下.主导能见度呈冬季差,夏季好的特征.图２㊀２０１２ ２０１６年平均主导能见度和平均雾日月分布冬季大雾频发,其中１２月和１月最多,共５５d,占全年的６２％.春季相对湿度减小,大雾天气显著减少,只有８d.５月和７月没有出现雾日,夏季雾日多由强降水造成,一共有６d,分别出现在６月和８月.秋季对流减弱,扩散条件转差,雾日逐渐开始增多,一共出现了１５d.雾日的月分布特征与主导能见度的月分布特征是相反的,雾日出现的越多则主导能见度平均值越低.主导能见度的低值与R V R的低值基本是相伴出现的,由于R V R的记录方式与主导能见度有较大的不同,不便于做相同的统计分析.在低能见度频发的冬季,主导能见度和R V R的预报对于机场运行来说尤为重要.找出两者的关系,为R V R的预报提供一种辅助方法.２２㊀陕㊀西㊀气㊀象２０１８(３)３ ２㊀小于１５００m的R V R和主导能见度日变化根据«中国民用航空气象地面观测规范»的规定,当R V R数值大于２０００m时,R V R记录为P２０００,当主导能见度或R V R值小于１５００m时,才记录R V R数值,当主导能见度大于等于１５００m,小于等于２０００m时,不记录R V R值.因此,将１５００m作为影响飞行的低能见度标准进行统计.２０１２ ２０１６年主导能见度小于１５００m的整点数据共有８７３个;R V R值小于１５００m的整点数据,０２L为１５２１个,０２R为１７００个.图３和图４分别为近５a双流机场两个主用起降端R V R和主导能见度日变化情况,可以看出,二者小于１５００m的出现频次有相似的日分布特征.低能见度最频繁发生的时段出现在０７ １０时,０９时达到顶峰.１２时之后低能见度出现的频次降低,能见度逐渐转好.傍晚到２４时以前几乎没有出现低能见度.２０１６年由于夏季暴雨多发生在午后,造成了主导能见度小于１０００m,因此在午后出现了第２个峰值.图３㊀２０１２ ２０１６年成都双流机场两个起降端跑道视程(R V R)日变化图４㊀２０１２ ２０１６年成都双流机场主导能见度日变化小于１５００m的频次,主导能见度少于R V R,０２L少于０２R.从年度变化来看,主导能见度和R V R均有低能见度频次逐年下降的趋势.初步分析其原因:根据«成都市城市总体规划(２００２ ２０２０年)»,成都市城区面积将由起初的５９８k m２扩大到３６８１k m２,因此城市化对气温的贡献有所提升,气温的上升引起局地对流不稳定能量增长,增加近地层的不稳定性,有利于局地低值系统活动增强[４];而湍流将低层水汽带到上层,上干下湿的结构被破坏,使可能形成的逆温层变薄,降低有利于辐射雾形成的层结的稳定性.大气稳定度的降低,将导致低能见度发生频率降低和持续时间减少,从而提高大气透明度[５].机场及跑道附近的城市化不断发展,水泥地面不断增多,下垫面逐渐变干,低能见度出现的时间也在减少.通过以上讨论,可以看出主导能见度与R V R 有着相似的特征,双流机场的主导能见度与R V R 之间有着一定相关性.４㊀主导能见度与R V R的关系４ １㊀主导能见度与R V R偏差的期望与方差从主导能见度和R V R的定义以及上文所讨论的特征来看,两者之间存在着一定的关系.根据双流机场R V R二类运行起飞标准,分别将小于１５００m的R V R数据分为三组:[０,２００)m, [２００,５５０)m,[５５０,１５００)m,计算得到两个跑道起降端三组数据对应的主导能见度与R V R偏差的正态分布期望及方差(表１).２０１８(３)周㊀璞等:成都双流机场跑道视程与低能见度的关系２３㊀表１㊀双流机场主导能见度与R V R偏差的数学期望和方差R V R /m 偏差的期望/m０２L０２R偏差的方差/m ２０２L０２R[０,２００)－２５－２５３４７５５０１２[２００,５５０)－２５－７５３９７１４０６４[５５０,１５００)２５２２５９３２９１９８１０根据以上计算可得偏差序列的期望及方差,绘制出R V R 分别为[０,２００)m ,[２００,５５０)m ,[５５０,１５００)m 时主导能见度与R V R 偏差的正态分布图(图５).图５㊀２０１２ ２０１６年成都双流机场主导能见度与R V R 偏差的正太分布拟合图由图５可知,０２L 的主导能见度与R V R 偏差的期望在[０,２００)m 和[２００,５５０)m 范围内较小,在[５５０,１５００)m 范围内较大,说明随着R V R 的增大,主导能见度与R V R 的偏差呈增大趋势.另外,方差越小,说明观测值较集中,二者的相关性较好,R V R 在[０,２００)m 范围内时,方差与期望都最小,说明在[０,２００)m 范围内０２L 的主导能见度与R V R 一致性较好.０２R 的主导能见度与R V R 偏差的期望在[０,２００)m 范围内较小,在[２００,５５０)m 范围内属于中等水平,在[５５０,１５００)m 范围内最大,说明随着R V R 的增大,主导能见度与R V R 的偏差呈增大趋势.０２R 的主导能见度与R V R 方差的绝对值在[０,２００)m 范围内也较小,说明观测值较集中,二者相关性较好;在[５５０,１５００)m 范围内的方差值最大,观测值较分散,相关性较差.说明随R V R 的增加,０２R 的主导能见度与R V R 的方差呈增大趋势,并且比０２L 的方差大很多,偏差的起伏非常大.R V R 在[０,２００)m 范围内时,方差与期望值都较小,说明０２R 的R V R 在[０,２００)m 范围内(即机场关闭时)与主导能见度很接近.在R V R 的三组数据范围内,R V R 与主导能见度的一致性０２L 比０２R 好.在[０,２００)m 和[２００,５５０)m 范围内,０２L 和０２R 的R V R 与主导能见度的一致性较好.０２R 在[５５０,１５００)m 范围内一致性较差,通常是R V R 小于主导能见度,且差值较大.由图１可知,观测点距离０２L较近,且距离城区较近,环境相似,气象条件也相似,R V R 和主导能见度的相关性较好;而观测点距离０２R 大于５k m ,且０２R 接近牧马山,周围多树木,水汽条件好,因此０２R 的R V R 更容易出现低值.综上讨论,当预报主导能见度小于５５０m时,可将跑道视程视为与主导能见度相同;当预报主导能见度在５５０~１５００m 时,０２L 的R V R 可考虑略小于主导能见度,０２R 的R V R 则应远小于主导能见度.４ ２㊀业务应用实例２０１７年１１月１日和２０１７年１２月４日两次低能见度天气过程,双流机场主导能见度与R V R 的演变情况见表２.从１１月１日的低能见度过程可以看出:能见度在０７时以后开始下降,０２R 的R V R 下降很快,幅度也很大;０８时为２００m ,远小于主导能见度,而０２L 的R V R 与主导能见度维持一致;０９时的R V R 与主导能见度都小于２００m ,０２R 则提前上升到２５０m ;之后０２L 和０２R 的R V R 与主导２４㊀陕㊀西㊀气㊀象２０１８(３)能见度都逐渐上升.表２㊀２０１７－１１－０１和２０１７－１２－０４低能见度天气时主导能见度与R V R 的演变时刻２０１７－１１－０１２０１７－１２－０４０２L 的R V R０２R 的R V R主导能见度０２L 的R V R０２R 的R V R主导能见度００P ２０００P ２０００２５００P ２０００２０００２５０００１P ２０００P ２０００２５００P ２０００９００１８０００２P ２０００P ２０００２５００P ２０００２２５１６０００３P ２０００P ２０００２５００１７００２００１３０００４P ２０００P ２０００２５００１１００１７５１００００５P ２０００P ２０００２５００２７５２００５００６P ２０００２０００２５００２２５２５０５００７P ２０００１８００２０００２７５３７５５００８１２００２００１２００２５０２７５１０００９１７５２５０１５０２５０２２５１５０１０８００８００５００２００１７５４００１１２０００P ２０００１８００１０００２５０９００１２２０００P ２０００６０００１８００１４００２０００㊀㊀１２月４日的低能见度过程:０１时０２R 的R V R 就开始出现波动,在０４时以前均远小于０２L 的R V R 和主导能见度.而０２L 的R V R 与主导能见度几乎保持一致;０５ ０９时,主导能见度小于２００m ,而０２L 与０２R 的R V R 则在２００~５５０m ,可以施行二类运行.从这两次过程来看,０２L 的R V R 与主导能见度大致相同,０２R 的R V R 会提前下降,低能见度频次多于０２L 和主导能见度,满足上文分析得出的结论.０２R 的R V R 提前下降,也预示着主导能见度和０２L 的R V R 也会下降,对临近预报有指示性的作用.但是由于观测地点不同,且影响R V R 的各种因素很多,也有不满足结论的情况出现,还需要在预报工作中找出更多的方法对此进行更加深入的思考和研究.５㊀结论(１)双流机场低能见度天气主要出现在冬季,１２月和１月最多,占全年的６２％,其次为春秋两季,夏季能见度最好.(２)双流机场低能见度出现最频繁的时段是０７ １０时,０９时达峰值.能见度小于１５００m 的频次,主导能见度少于R V R .两个主用跑道起降端R V R 小于１５００m 的频次,０２L 少于０２R ,且０２R 的R V R 在[５５０,１５００)m 范围内通常远小于主导能见度.低能见度现象有逐年下降的趋势.(３)在低能见度状态下,主导能见度与０２L的R V R 相关性较好,与０２R 相关性较差.R V R 在[０,２００)m 范围内(即机场关闭时),主导能见度与两个主用跑道起降端R V R 基本一致.㊀㊀参考文献:[１]㊀邱宗聚,全林生 济南遥墙机场R V R 和V I S 的关联性分析与应用探讨[J ] 空中交通,２０１７(１０):３０－３４[２]㊀跑道视程使用规则(试行)[E B /O L ] [２０００－０３－１４]．h t t p ://w w w c a a c go v c n /X X G K /X X G K /G F X W J /２０１５１１/t ２０１５１１０２_８１３６ h t m l[３]㊀民用航空气象第七部分:气候资料整编分析[E B/O L ] [２００８－０１－２９] h t t p ://w w w c a a c go v c n /X X G K /X X G K /B Z G F /２０１５１１/t ２０１５１１０２_７７５０．h t Ｇm l[４]㊀肖国杰,肖天贵,赵清越 成都城市区域小气候时空变化特征分析[J ] 成都信息工程学院学报,２００９,２４(４):３７９－３８２ [５]㊀沈宏彬,宋静 成都双流机场能见度气候特征及气２０１８(３)陕㊀西㊀气㊀象２５㊀象相关性分析[J ] 成都信息工程学院学报,２０１３,２８(６):６７２－６７６郝丽,徐娟娟,翟园,等 陕西省森林植被碳储量时空动态变化[J ] 陕西气象,２０１８(３):２５－２８．文章编号:１００６－４３５４(２０１８)０３－００２５－０４㊀㊀收稿日期:２０１８－０１－２４㊀㊀作者简介:作者简介:郝丽(１９８２ ),女,内蒙古巴彦淖尔人,硕士,工程师,主要从事碳排放与气候变化研究.㊀㊀基金项目:中国清洁发展机制基金赠款项目: 延安市低碳城市试点项目 (编号:２０１３００６);２０１７年陕西省青年基金项目 陕西省森林植被碳库动态及其与气候因子的关系 (２０１７Y－５)陕西省森林植被碳储量时空动态变化郝㊀丽１,徐娟娟２,翟㊀园３,张文静１(１ 陕西省气候中心,西安㊀７１００１４;２ 陕西省气象台,西安㊀７１００１４;３ 西安市气象局,西安㊀７１００１６)摘㊀要:基于陕西省第１次至第７次森林资源清查资料,采用I P C C (政府间气候变化专门委员会)推荐的碳储量计算方法,研究陕西省近３０年森林碳储量㊁碳密度的时空变化特征,结果表明:近３０年陕西省森林碳储量显著增加,由１９８７年１ ２１ˑ１０８t 增加到２０１４年２ ３８ˑ１０８t ,净增１ １７ˑ１０８t ;森林碳储量具有明显的地带性分布特点,呈现出陕南秦巴山地高,陕北高原和关中平原低的特征;森林碳储量主要分布在秦巴山林区㊁关山林区㊁黄龙山林区和桥山林区,其中汉中森林碳储量最大,其次为延安,榆林最小.各地区的森林碳储量均呈现逐渐增加趋势.关键词:森林;碳储量;碳密度;陕西中图分类号:S ７１８ ５㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀森林是陆地生态系统的主体,在减缓温室效应㊁维持全球碳平衡中发挥极其重要的作用[１].森林碳储量问题已成为相关领域学者们的研究热点,精确估算森林生态系统的碳储量,对评价森林生态系统的碳汇功能和经济效益具有重大意义.陕西省地处我国西北地区东部的黄河中游,属大陆性季风气候,从南向北分布有北亚热带㊁暖温带㊁中温带三个气候带,有湿润㊁半湿润㊁半干旱甚至干旱等多种气候类型.独特的气候特征反映在植被分带上,由南到北有北亚热带常绿落叶阔叶林地带㊁暖温带落叶阔叶林地带㊁森林草原地带㊁温带草原地带,主要分布在秦巴山区㊁关山㊁黄龙山和桥山[２].国内学者对陕西森林碳循环和碳储量方面做了大量工作,但大多局限于森林吸收二氧化碳的估算,进行空间分布和动态对比研究的相对较少[３Ｇ５].为此,使用I P C C (政府间气候变化专门委员会)推荐的碳储量计算方法,研究陕西省近３０年森林碳储量㊁碳密度的时空变化特征,研究结果对于陕西省开展森林碳汇问题的研究具有重要的理论和现实意义.１㊀资料来源和研究方法１ １㊀资料来源森林资源清查一般每５年进行一次,以省为单位,根据系统抽样原理,通过对固定样地进行定期复查实现连续观测从而达到掌握森林资源消长动态,全面了解森林资源现状的目的.陕西省森林资源连续清查体系于１９７８ １９７９年建立,采用系统抽样方法,以品字形８k mˑ４k m 间距机械布点构成抽样体系框架,共布设固定样地６４４０个,样地形状为正方形,面积０ ０８h m ２.体系建立后,分别于１９８７㊁１９９０㊁１９９４㊁１９９９㊁２００４㊁２００９年和２０１４年进行了７次复查.历次复查,总体划分㊁样地的布设方法㊁数量㊁现状和大小一直保持稳定,仅样木固定㊁调查内容有所变化和增加.。
低能见度天气的预报方法
低能见度天气的预报方法摘要：本文通过对我国华北地区影响飞行的低能见天气主要形成过程进行分析，并对航空气象预报员在实际工作中对低能见天气的预报思路进行总结归纳，并对未来低能见天气预报方法进行了展望。
关键词：雾、霾、能见度、辐射雾、平流雾、逆温。
低能见度是我国北方常见的天气现象，由于工业化进程加快和环境污染，低能见度现象在近些年出现的频率呈逐渐增加态势，对航空生产运行造成了较大影响。
1雾、霾定义与区别1.1雾霾定义我国低能见度天气主要有雾、霾两类，其中雾是一种天气现象，其定义为：大量微小水滴悬浮空中，使水平能见度降低的天气现象。
根据能见度分为雾和轻雾，能见度小于1.0km为雾。
1.0~10.0km为轻雾。
与霾相比雾的特点为：相对湿度高，>90% :雾滴大：5-100μm；乳白色；厚度薄，主要在近地层；不均匀，起伏。
霾是大量极细微的干尘粒均匀地悬浮在空中，使水平能见度小于10.0km的空气普遍混浊现象。
相对湿度低; 霾粒较小：1nm-10μm；蓝灰、橙灰、黄色等；厚度厚，与混合层相当；较均匀，无明显边界。
1.2 雾和霾区别成分不同、颜色不同、气味不同；相对湿度不同、雾滴及霾粒直径不同、边界层分布不同（雾主要在近地层、分布不均、常有明显边界；霾厚度厚，与混合层相当，较均匀无明显边界）。
实际预报过程中分辨雾霾是看大雾形成时相对湿度是否饱和？2雾的分类及预报工具2.1 雾分类雾主要分为：辐射雾、平流雾。
辐射雾：辐射雾,主要是因为夜间地面辐射冷却,使空气中的水汽达到饱和所致,因此雾多发生在夜最长、气温最低的冬季或比较寒冷的冬半年。
平流雾：当暖湿空气流到冷海（地）面上时,就会降温而凝结成雾,这种雾称为平流雾。
预报辐射雾主要考虑因素：温度、辐射条件（云量）、近地气层相对湿度和地表湿度、稳定度、逆温等的影响。
平流雾常发生在高压后部和底部（东部沿海）。
2.2雾预报主要工具①利用各种观测资料、遥感工具（探空、地面、卫星、风廓仪、雷达等）、模式分析资料诊断雾/层云形成的潜势②利用各种预报工具（模式预报产品等）估计雾/层云潜在出现时间、强度、维持时间。
低能见度条件下双流机场的航班运行分析
费用为： Ｓ ｐ ： ∑∑∑ｈ ￣ ｋ ． Ｎ 舭， 式中： Ｓ ｐ 为民
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３ 结论
航班的运 行控制 ， 首 先 我 们 必 须 要 熟 悉 双 流 机 场 及 其 周 边 一 些 机 场 的 气 象 特 征， 天气变化的特点 。 对 各 目的 地 机 场 、 备 降机 场 和 航 路 天 气 的适 航 情 况要 认 真 深 入 研究 ， 如 本 场 天 气 不 够 标 准 要 及 时 了 解 情 况， 掌 握 飞 向 成 都 的航 班 时 刻 ， 向 外站 发 出 延 误 电报 ， 并 选 好 备 降机 场 。 如 外 站 由于 天 气或机场原 因不能降落 ， 签派 员 应 采 用 可 行 的 通 讯 手段 将 延 误 、 返航 、 备 降 的 决 定通 知机组 ， 肝做 好 后 续 的保 障 工 作 。 特 殊 条件 只是 客 观 因 素 ， 我 们 不 应 该 忽 略 人 的 主观 能 动性 ， 为 此 每 个 签派 员 应 该 注 重 提 高 自 身素质 ， 提 高 自 己 的 工 作 责 任 心 和 业 务 水 平， 将 理论 更 好 地 与 工 作 实 践 相 结 合 。
１ 双流 机场概况 自然 环境及地方性气 候特点
成都 双 流 国际 机 场 ， 位 于距 离 中 国 四川 省 成都 市 中 心城 区西 南 方 向 约 １ ６ ｋ ｍ的 双 流县 北 部 ， 机 场 飞 行 区等 级 为 最高 的 ４ Ｆ 级， 拥有 两 条长３ ６ ０ ０ ｍ的平 行跑 道 ， 道面 为 强化 混凝土 ， 机 场 北 部 及 西北 部是 岷 山 山脉 ， 西 部 是 邛 崃 山脉 ， 西 南部为大 、 小凉 山， 南 面 为 云 贵 高 原北 缘 ， 东 面 则 是 龙泉 驿 山脉 ， 高 度约 ６ ０ ０～１ ０ ０ ０ ｍ， 走 向３ ０ 。 ～ｌ １ ０ 。 ， 机场 半径 １ ０ ｋ ｍ范 围 内 ， 没 有高 于 １ Ｏ ０ ｍ的 障碍 物 。 双流机场 处于亚 热带北缘 ， 属 于 亚 热 带 湿润 季风气 候 。 全 年气 候温 和 ， 四 季 分 明。 春 季 多 冷 锋大 风 ， 温 不稳 定 ， 常有“ 倒 春 寒” 天气。 夏季润热、 潮湿 ， 多雷雨天气 。 秋 季 阴雨绵绵 ， 多低 云 。 冬 季由于盆地效应 ， 逆 温 层 强大 ， 多大 雾 ， 能 见 度 极 。
成都天府机场与双流机场气象要素对比
成都天府机场与双流机场气象要素对比摘要：2021年6月27日，成都天府国际机场（以下简称天府机场）正式通航，笔者于2019年8月前往天府机场开展前期临时气象观测工作，本文旨在用航空气象观测的角度对比成都双流国际机场（以下简称双流机场）与天府机场各项气象要素，得到相关统计变化规律：天府机场近地面主要以西北风（NW）为主、东南风（SE）为辅，西北风（NW）占比接近东南风（SW）两倍；天府机场冬季风速偏小、雨水偏少、低能见度天气偏多，夏季风速偏大、雨水偏多、低能见度天气偏少，VRB（风向不定）随季节变化不明显；相比双流机场，天府机场低能见度天气发生频次高于双流机场，且程度更重、时长更久，其中的原因可能是城市化的扩大与局地地形差异。
关键词：航空气象；双流机场；天府机场；气象要素；城市化0 引言成都双流国际机场位于成都市西南双流区东部，距成都市中心16.825公里，机场基准点经纬度:E:103°56′，N:30°34′；成都天府国际机场位于成都市东南东部新区（简阳市）芦葭镇，距成都市中心51.5km，机场基准点经纬度E: 104°26' ，N :30°18'；两机场均地处成都盆地，年平均相对湿度在70%以上，地面风速较小，风场受青藏高原影响较大，冬春两季多雾（能见度低于1000米）[1]。
本文数据统计主要以2019年8月至2020年8月共计6665份的临时机场天气报告为基础（数据部分缺失原因有停电、断网、疫情、春节等因素）。
1 天府机场风要素统计图 1：风向统计图表 1：风向数据表图 2：静风及VRB统计图如表1、图1、图2，VRB回数2289次占比最多，达34.3%，其次为西北风，占比30.8%，东南风占比16.6%，静风回数868次占比13.0%。
除VRB和静风外，天府机场观测场主要以西北风（NW）为主、东南风（SE）为辅，其中350风向最多，达886次。
低能见度预测及其与航班准点率相关性研究
低能见度预测及其与航班准点率相关性研究低能见度预测及其与航班准点率相关性研究摘要：低能见度是一种天气现象，经常对航班运行造成严重的影响。
航空公司和机场管理部门需要准确预测低能见度的发生，以便采取相应措施来维护航班准点率。
本文通过对航班准点率与低能见度的相关性进行实证分析，探讨低能见度预测对航班运行的影响。
一、引言低能见度是大气中悬浮颗粒物和水滴等遮挡物体的现象，影响人眼看到物体的距离和清晰度，从而对航班的运行造成一定的困扰。
航空公司和机场管理部门需要在低能见度情况下尽量减少航班延误和取消，提高航班的准点率。
二、低能见度预测的方法目前，低能见度的预测主要采用气象学方法和数学模型。
气象学方法通过观测气象参数如气温、湿度、风速等，结合历史数据和经验判断，对低能见度现象进行预测。
数学模型方法则根据大气层的物理和化学过程建立数学方程，通过计算机模拟和预测，获取低能见度的结果。
三、低能见度与航班准点率相关性研究为了探讨低能见度对航班准点率的影响，我们分析了大量历史数据。
结果显示，在低能见度条件下，航班的准点率明显下降。
原因主要有以下几点：1. 能见度下降导致航班操作受限在低能见度情况下，飞机的起飞和降落程序会受到很大限制。
视野不良使得驾驶员难以准确判断跑道和机场的状况，从而需要采取更多的安全措施和操作步骤，从而延误航班的起飞和降落时间。
2. 航空交通管制系统压力增加低能见度条件下，航空交通管制系统面临更大的压力，因为航班的安全需要更加严格的管制和调度。
这可能导致航班的延误和等待时间的增加。
3. 机场设备故障率增加在低能见度环境下，机场设备的故障率也会增加。
例如，雷达、导航设备、照明系统等在恶劣天气条件下容易失效，造成航班延误或取消。
四、低能见度的预测对航班运行的影响准确预测低能见度的发生，对航空公司和机场管理部门十分重要。
预测结果可以帮助航空公司合理调度航班，避免因低能见度而造成的延误和取消。
另外，预测结果还可以帮助机场管理部门做好设备和人员的调度，以应对低能见度条件下的航班运行。
成都双流机场能见度气候特征及气象相关性分析
文 章编 号 ：１ ６ ７ １ — １ ７ ４ ２ （ ２ ０ １ ３） ０ ６ — ０ ６ ７ ２ — ０ ５
成 都 双 流 机场 能见 度气 候 特 征 及气 象相 关 性分 析
沈宏彬 ， 宋 静
（ 民航 西 南空管局 气象 中心 ， 四川 成都 ６ １ ０ ２ ０ ０ ）
摘要 ： 能见度在气象学尤其是航空气 象上具有重要意义 。为 了找出能见度与局地气象要 素甚至气候特 征的关 系， 通过对成都双流机场 １ ９ ８ ６ －２ ０ １ ０年的 自动观测资料进 行统计 分析 ， 得 到双流机 场能见度 的统计变 化规律 ： 机 场低能见度（ 如能见度 ＜１ ０ ０ ０ ｍ） 的 日数呈逐年减少趋 势 ； 在温度 、 气压和 湿度 这些常规气象 要素 中， 平 均气 温逐年 递增 ， 并且 与低能见度天数呈较好的负相关关 系 ； 平均气 压逐年减 小 ， 与低 能见度 天数基本 呈正相关关 系 ； 而平 均 湿度逐年下降 ， 并与低能见度天数保持一定的正相关特性 。统计 发生低 能见度时 的天气现象 可知 ， 雾尤其 是辐射 雾是造成双流机场低能见度的主要天气 ， 其次是烟和强的降水 。局地气温 的升高是导致 机场能见度变 化的主要 的 直接 因素 ， 而导致局地变 暖的原 因可能是城市化的扩大 ， 成都平原的气候变化 ， 甚至东亚季风的改变也 有贡献。 关 键 词： 气象学； 航 空气象 ； 能见度 ； 双 流机场 ； 城 市化 ； 气候
经验公 式 。Ｂ ｏ ｔ ｔ ｌ ２ 讨 论 了低 能 见 度 的 物 理 机 制 。Ｒ ｏ ａ ｃ ｈ ａ ｎ ｄ Ｂ ｒ Ｏ ｗ ｎ ｌ ｊ 发 现 重 力 沉 降 对 雾 水 含 量 有 重 要 影 响。
Ｆ ｉ ｓ ｈ ｅ ｒ ［ ４ ］ 尝试 建立 雾 的预报模 型与方 法 。谭 壁光 ５ Ｊ 就飞行 能见 度 突变机 制 进行 了分 析 。曹 世梅 ｌ ６ ｊ 等就 基 于雾 的 能见度 黑体识 别进 行 了研究 。胡毅 、 朱克 云等 ｌ ７ Ｊ 等 分析 了成都 平原 ４ ０年 的观测 资料 ， 发现 １ ９ ９ ０年 以来平 均气温
成都双流机场降水天气统计分析
成都双流机场降水天气统计分析庞玉莹（西南空管局气象中心，四川成都610202）降水是影响飞行的重要天气现象，强降水是影响航班正常飞行的主要原因之一。
降水过程可致使跑道积水、积雪、积冰，进而影响航空器的起降、滑跑与停靠；受复杂系统影响，强降水不仅导致能见度急剧转坏，还易在道面上空及进近爬升区域形成风切变，增加侧风隐患，甚至使飞机的发动机熄火，破坏飞机的空气动力性能，严重威胁航空安全[1]。
因此强降水天气保障一直是民航预报和观测的重点任务之一。
近年来，已有不少气象工作者结合地面、高空和数值模拟资料对机场强降水开展了天气预报和诊断分析的工作，对过程的形成机制、影响系统和模式订正已有比较丰富的经验[2-3]。
在统计应用方面，雷飏等利用三年报文资料分析了西南主要机场重要天气，研究指出影响成都机场的重要天气以低能见度、雷暴、中度及以上强度降水为主，其中雷暴和强降水出现的频次最高，主要集中在夏季，影响系统包括高空槽/低涡/切变/冷空气、南支槽、台风外围、副高外围/热力性等[4]。
2015版成都机场气候志对建站有记录以来的降水资料进行了整理归纳，着重分析了机场降水量、降水日数、降水极值的分布情况，但2015年后相关研究比较贫乏。
本文利用机场现有资料，补充说明近五年机场降水的一般规律，并对同时段机场强降水天气的出现频次、日变化以及机场跑道三端降水量间的差异展开讨论，旨在找出近五年机场降水的统计特征，为机场强降水的观测和预报研究提供更加丰富的资料。
1资料和方法本文利用2016~2020年观测年月总簿对成都双流机场降水年月资料进行统计，再通过双流机场天气报告实况资料和自动气象观测站小时降水数据选取强降水个例，对强降水的整体情况和日变化特征进行分析，最后对机场跑道三端的降水量差异展开讨论，为观测工作提供一点经验。
2机场地理位置和气候特征成都双流国际机场位于四川盆地西部边缘，西侧紧邻川西山地和高原，东侧约30km处为龙泉山脉，双流机场位于其间的成都平原上，受复杂的大、小地形影响，形成了独特的地方性气候。
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双流机场低能见度天气预报方法研究
冯汉中;陈永义;成永勤;罗可生
【期刊名称】《应用气象学报》
【年(卷),期】2006(17)1
【摘要】在信息量较大,而预报对象与预报因子的关系又不清楚的状况下,智能机器学习方法是解决这类问题的较好手段.利用1997-2001年成都站的常规探空资料和双流机场的地面观测资料,使用支持向量机(Support Vector Machines,简称SVM)方法,选取多种核函数进行双流机场低能见度天气的预报建模试验.测试结果表明:以径向基函数和拉普拉斯函数构造的SVM预报模型实验效果最好,Ts评分分别为0.287和0.292,远高于双流机场低能见度天气出现的频率(0.155).试验结果还表明: 以径向基函数构造的SVM预报模型空报较多,漏报较少;而以拉普拉斯函数构造的SVM预报模型空报较少,漏报较多.因此,如果强调模型对低能见度天气预报的准确性,则应采用以拉普拉斯函数构造的预报模型,如果强调对低能见度天气的预防性,则应采用以径向基函数构造的预报模型.
【总页数】6页(P94-99)
【作者】冯汉中;陈永义;成永勤;罗可生
【作者单位】云南大学资环学院,昆明,650000;四川省气象台,成都,610071;中国气象局培训中心,北京,100081;成都双流机场空管中心,成都,610000;四川省气象台,成都,610071
【正文语种】中文
【中图分类】P49
【相关文献】
1.从极端天气事件演变规律看双流机场低能见度运行安全 [J], 张序;黄昕月;兰梓洲;王玉冰
2.成都双流机场跑道视程与低能见度的关系 [J], 周璞;张恬月;刘晓达
3.双流机场一次低能见度天气过程分析 [J], 岳炼;段炼
4.双流机场低能见度监测及预警系统的研究设计 [J], 郭忠立;李伟;郭艳芬
5.双流机场雷暴天气预报方法研究 [J], 李典南;徐海;许东蓓
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