张艺帆
民航华东空管局气象中心 上海 200335
摘要：浦东国际机场地处沿海，受低云天气影响极大。本文使用上海浦东国际机场气候志数据，对本场2011年至2020年的低云天气进行统计分析，并将低云分类，分别统计其时间分布情况。本文还对各气象要素与低云天气的相关性进行了统计分析。结果表明，60米以上地低云多发于六月，而低于60米的低云相对更容易发生在二月。过去十年间低云天气发生频率呈现波动式降低。诸多影响因子中，相对湿度与低云发生频数的相关性最佳。统计显示，浦东机场的低云天气最常发生在风向60-180°，风速3-6米/秒，相对湿度91-97，温度8-14摄氏度，气压1002-1014hPa的区间内。
关键词：低云、统计分析、时间分布、相关系数
1、引言
浦东机场作为我国东部重要交通枢纽，地处沿海，湿度较大，更容易收到平流低云的侵扰【1】。而低云有着生消迅速、预报困难、局地性与流动性强等特点【2】，往往给航空器的起飞与着陆造成困难，浦东机场一度因天气原因造成年不正常航班比例达到23%【3】。因此对浦东机场而言，低云天气有着宝贵的研究价值。本文使用基于AWOS自动观测系统与人工观测统计所得的逐时气候志资料，分析低云天气的时间分布特点，并统计低云易出现时间段内各气象要素的变化特征，并对这些气象要素与低云频数的时间序列进行相关性分析，以此研究各要素与低云天气之间的关系密切程度。
2、资料与方法
本文使用2011年1月1日00时（北京时）至2020年12月31日23时（北京时）的逐时气候志资料。具体包括，由AWOS自动观测所得的逐时温度、修正海平面气压、相对湿度、平均风向风速，与观测员人工观测并记录的主导能见度、天空云量、云底高度等数据。在研究过程中，根据行业规范与机场响应机制的规定，本文将满足天空云量大于等于5且云底高度低于450米的低云进行进一步分类：A类：450米以下150米（含）以上；B类：150米以下60米（含）以上；C类：60米以下。并针对以上三类低云分析其分布特征与影响因子。
3、结果分析
3.1 2011-2020年低云天气的时间分布特征
首先，本文统计了逐年与逐月低云出现的时次数，并除以当年或当月的总时次数，得到该年或该月低云时次占总时次的百分比，结果如下（图中数据经标准化处理）。图1是2011-2020年浦东机场低云天气发生频率的年际变化情况。2011年至2020年间浦东机场的低云天气共13576时次，发生频率波动降低，其中A类低云10350时次，B类低云2782时次，C类低云444时次。变化趋势上，A类低云与C类低云的时间相关系数最低（0.17），二者变化情况基本没有共同之处，在2013年与2015年甚至完全相反；B类低云与C类低云的时间相关系数最好（0.73），二者保持了相对一致的趋势。
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图2为2011-2020年浦东机场低云频率逐月变化情况，从低云发生频率来看，基本满足冬春多，夏秋少的气候特点。其中A类与B类低云的峰谷值分别出现在6（2155次）和10（521次）月，符合前人所做的统计结果【4】，而60米以下的低云（C类）多发于冬季，以2月份为发生峰值（104次），谷值出现在8、9月（0次）。但与峰谷值不同的是，时间拟合上，B类与C类低云逐月变化特征极为类似，有着极高的相关系数（0.9），A类与B类低云的相似程度则不佳（0.4），这一点与低云天气的年际变化非常相似。
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图3为2011-2020年浦东机场低云频数日变化图，其展示了2011至2020年内，一天内三种低云平均出现频次的逐时分布情况。A类低云与另外两类低云在变化趋势上不具有相似性，其出现最频繁的时次为在23-01时（UTC），而B类与C类低云则频繁发生在18-21时（UTC）。造成这一现象的原因可能是，低云往往出现在夜间凌晨，初现时云高较低，太阳升起后云高随气温逐渐升高，造成二者在时间上出现先后差异。
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3.2各气象要素的统计分析
表1为各气象要素与低云发生频数的时间相关情况，是2011-2020年逐月的各要素月平均值与逐月低云发生频数进行时间相关系数计算后所得的结果。从该表中可以看到，各气象要素与三类低云之间的相关性存在着较大差异。
总的来看，相对湿度与总低云频数的时间拟合最佳，其时间相关系数达到了0.65，基本可以认为相对湿度越大，则低云发生的可能性越高。在各要素中，修正海压与总低云频数的相关性为负，达到-0.3，结合表2中的统计结果，可以认为在一定范围内，本场修正海压越小，越有利于低云生成。
从三类低云的时间相关系数上可以看到，对于A、B两类低云，相对湿度权重更大，达到了0.7和0.4，远超其他因子。但C类低云则不然，其与表几种气象要素都未表现出较好的相关性。就变化趋势而言，可以粗略地认为云高越低，其与相对湿度之间存在的正相关关系也就越弱。
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本文统计了三类低云发生时各气象要素的分布情况，并将低云出现最多的区间及出现在该区间内的低云占低云总频数的百分比以表格形式列出，即表2。具体区间划分方法见表2中各要素下方。
从表2可以看到，B、C类低云的分布区间更加接近，最常发生于风向60-180°（占比31%、33%），风速3-6米/秒（占比55%与43%），相对湿度94-97（占比40%与50%），温度8-14摄氏度（占比33%与40%），气压1008-1014hPa（27%与39%）。A类低云的分布情况与上述结论有些微差异但也保持极高的一致性。
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4、结论
总的来说， 2011-2020年浦东机场低云发生频率的年纪变化呈降低趋势，时间分布上A类（150-450米）低云与B类（60-150米）、C类（0-60米）低云的变化趋势相差较大，其中A类低云与C类低云的年际变化曲线相关系数仅0.17。目前除日变化有较合理的解释外，导致年际变化与逐月变化存在较大差异的原因，还有待进一步研究。
此外，相对湿度与低云的生成频数有着最好的时间相关，其次是温度与气压，风速与低云频数的时间相关性最弱。从统计结果来看，风向60-150°、风速3-6米/秒、相对湿度91-97、温度8-14摄氏度、气压1002-1014hPa，是低于150米的低云发生频率最高的要素区间，在这一点上B、C类低云的统计结果高度一致，A类低云的统计结果与之存在些微出入，但整体上趋于一致。
5、参考文献
[1]傅毅. 2018年3月28日低云低能见度天气的分析[J]. 科技创新与应用, 2018, 253(33):54-55.
[2]关毅. 浦东机场一次低云低能见度天气气象服务总结[J]. 科技创新与应用, 2017, 000(018):292-293.
[3]胡伯彦. 浦东机场低云天气统计及气象要素分析[J]. 空中交通, 2017, 000(004):52-54.
[4]张荣智. 浦东机场一次低云低能见度天气的预报与服务研究[J].科技创新与应用, 2017, 000(022):173,175.