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參考文獻(xiàn)（略）
長(zhǎng)春機(jī)場(chǎng)冬季低能見度
成因分析及預(yù)報(bào)
孫進(jìn)勇劉敏
民航長(zhǎng)春空管站吉林省氣象臺(tái)
引言
 長(zhǎng)春機(jī)場(chǎng)地處歐亞大陸東端，冬季以大陸
高壓氣團(tuán)控制為主，早晚多有煙霧，形成
低能見度，對(duì)飛行活動(dòng)影響大。本文利用
長(zhǎng)春機(jī)場(chǎng)1991年至2002年的氣象觀測(cè)資
料，分析造成長(zhǎng)春機(jī)場(chǎng)早晚低能見度的氣
象因子，以及它們和低能見度的關(guān)系，以
提高預(yù)報(bào)能力為目的，在眾多的氣象要素
中選若干個(gè)預(yù)報(bào)因子，用統(tǒng)計(jì)分析的方法
形成判別函數(shù)，用來(lái)預(yù)報(bào)低能見度的發(fā)
生，實(shí)現(xiàn)了多因子預(yù)報(bào)集成。
本文資料的選取
 在1991年至2002年2月之間，選取了長(zhǎng)春
機(jī)場(chǎng)每年的1、2月和11、12月的7時(shí)-12
時(shí)能見度小于1000米的資料，為第一類樣
本。隨機(jī)選擇了相應(yīng)第一類樣本次數(shù)的3倍
大于等于1000米的氣象觀測(cè)資料，作為第
二類樣本；選取了長(zhǎng)春站（54161）的相
應(yīng)的高空氣象資料。本文所用時(shí)間均為北
京時(shí)。檢驗(yàn)資料：2003年11月至2004年
2月的長(zhǎng)春機(jī)場(chǎng)及長(zhǎng)春站的部分高空資料。
成因分析——因子的選擇
 從低能見度的成因來(lái)看，有利于長(zhǎng)春機(jī)場(chǎng)區(qū)域煙
霧形成的氣象條件的物理意義有三個(gè)方面：動(dòng)力
條件、熱力條件、水汽條件。低能見度成因的復(fù)
雜性表明，低能見度的形成不是由單個(gè)因子決定
的，所以我們對(duì)以上三個(gè)方面的因子進(jìn)行選擇組
合，用聚類分析的方法進(jìn)行預(yù)報(bào)相關(guān)性試驗(yàn)，找
出具有一定預(yù)報(bào)能力的因子。此外從臨近預(yù)報(bào)的
角度出發(fā)，能見度本身的演變資料也是進(jìn)行能見
度預(yù)測(cè)的重要物理量。
 經(jīng)過(guò)計(jì)算歷史準(zhǔn)確率選擇的因子見表1。
表1 1000米預(yù)報(bào)因子及樣本數(shù)
X4 V7與（V7+V6）/2-V5 107 294
(T-Td)+1/3*(T9- 54 175
Td9)+1/4*(T8-Td8)與F15-
F9+F6+F3+F
X3
（T5-Td5）+(T6-Td6)+(T7- 99 328
Td7)與(F5+F6+F7)
X2
(Td19+Td20-2Tmin)*7/6與89 290
U5+U6+U7
X1
因子序號(hào)因子1類樣本數(shù)2類樣本數(shù)
因子1(X1)：輻射降溫引起的水汽凝
結(jié)分析
 因子1中U5,U6,U7分別是預(yù)報(bào)日當(dāng)天5-7
時(shí)的相對(duì)濕度，代表當(dāng)時(shí)機(jī)場(chǎng)的地面含水
量。Td19和Td20分別是預(yù)報(bào)日前一天19
時(shí)和20時(shí)的露點(diǎn)，Tmin是預(yù)報(bào)發(fā)布當(dāng)天清
晨前后的最低氣溫，7/6是經(jīng)驗(yàn)系數(shù)。
圖1 因子1聚類分析圖
0
5 0
1 0 0
1 5 0
2 0 0
2 5 0
3 0 0
3 5 0
- 6 0 - 4 0 - 2 0 0 2 0 4 0
[ t d ( 1 9 + 2 0 ) - 2 t m i n ] 7 / 6
u5+u6+u7
> = 1 0 0 0
< 1 0 0 0
因子2(X2)：動(dòng)力因子和地面水汽分
析
 因子2 中（t5-td5）、（t6-td6）、（t7-
td7）是預(yù)報(bào)當(dāng)天5-7時(shí)的溫度露點(diǎn)差，
f5+f6+f7是預(yù)報(bào)當(dāng)天的5-7時(shí)的風(fēng)速之
和，它們反映了在本場(chǎng)飛行活動(dòng)之前確保
有足夠的地面水汽，而且風(fēng)力不致于將水
汽吹散，將水汽條件和反映動(dòng)力條件的風(fēng)
組合在一起，從地面湍流條件成因上起到
對(duì)霧的識(shí)別作用。
因子2聚類分析圖
0
5
10
15
20
25
30
0 10 20 30 40 50
(t5-td5)+(t6-td6)+(t7-td7)
f5+f6+f7
>=1000
<1000
因子3(X3)：霧的垂直結(jié)構(gòu)和低層大
氣動(dòng)力條件分析
 因子3中，（t-td）、（t9-td9）、（t8-td8）
分別是前一日20時(shí)地面、850hpa和925hpa的
溫度露點(diǎn)差，f、f3、f6、f9和f15分別是地面和
距地面300米、600米、925米和1500米的風(fēng)
速。根據(jù)文獻(xiàn)結(jié)論，冬季輻射霧主發(fā)生在近地面
400米的淺層內(nèi)，于是距離地面900米的大氣磨
擦層及低層大氣的狀態(tài)成為不可不考慮成霧因
素，因子3選取地面925hpa、850hpa高層的溫
度露點(diǎn)差，并且加入了1500米以下共4層的風(fēng)速
和，利用空間的水汽分布和動(dòng)力條件來(lái)判別霧的
成因。
因子3 聚類分析圖
0
10
20
30
40
50
60
0 50 100 150 200 250 300 350
(t-td)+1/3(t9-td9)+1/4(t8-td8)
f15-f9+f6+f3+f
>=1000
<1000
因子4(X4)：連續(xù)演變分析
 因子4中v5、v6、v7分別是當(dāng)天早上5
時(shí)、6時(shí)和7時(shí)的有效能見度。本場(chǎng)觀測(cè)的
能見度演變，是動(dòng)力、熱力、水汽條件的
綜合反應(yīng)，將預(yù)報(bào)時(shí)效縮短，把預(yù)報(bào)員的
外推思維數(shù)字模式化，得到圖4，作為因子
4。
因子4 聚類分析圖
- 1 2 0 0 0
- 1 0 0 0 0
- 8 0 0 0
- 6 0 0 0
- 4 0 0 0
- 2 0 0 0
0
2 0 0 0
4 0 0 0
6 0 0 0
8 0 0 0
0 2 0 0 0 4 0 0 0 6 0 0 0 8 0 0 0 1 0 0 0 0 1 2 0 0 0
v 7
(v7+v6)/2-v5
< 1 0 0 0
> = 1 0 0 0
> = 1
1000米預(yù)報(bào)因子樣本識(shí)別率
X4 86.9 80.6 14.2 3.5 82.3
X3 66.7 82.9 13.1 7.9 79
X2 85.6 63.7 27.9 3.3 68.9
X1 73.0 66.9 22.3 6.3 68.3
綜合識(shí)別
率（%）
漏報(bào)率
（%）
空?qǐng)?bào)率
（%）
2類識(shí)別率
（%）
1類識(shí)別率
（%）
因子序號(hào)
判別函數(shù)的建立
 將4個(gè)判別因子所含要素資料全部找齊，樣
本總數(shù)218個(gè)。其中1類樣本數(shù)51個(gè)；2類
樣本數(shù)167個(gè)。各個(gè)判別因子分別進(jìn)行0、
1判別。將自變量和因變量都分為0、1兩
類，建立判別方程。即規(guī)定，例：若因子1
判別當(dāng)日能見度為小于1000米時(shí)，該因子
X1為1；反之，X1為0。其它因子與此相
同。最后因子X(jué)1、X2、X3、X4都以0、1
形式出現(xiàn)。計(jì)算判別因子X(jué)1、X2、X3、
　
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