雾的遥感与模拟野外观测计划外文翻译资料

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雾的遥感与模拟野外观测计划

GULTEPE,G.PEARSON,J.A.MILBRANDT,B.HANSEN,S.PLATNICK,

1. TAYLOR,M.GORDON,J.P.OAKLET,AND S.G.COBER

这是一次包括地面观测，遥感和预报模式的野外观测项目，得到了对由雾导致的低能见度现象的更好解析，并改进了对雾微物理量的参数化方法。

雾对航空，海洋和陆地运输的影响相关的总经济损失可与冬季风暴相媲美。例如，在2006年12月20日至23日的圣诞节前夕，英国机场管理局（BAA）报告称，英国（英国）上空的大雾和冻雾导致七个英国机场175,000名乘客错过了的航班，希思罗机场受影响最严重（Milmo 2007）。早期评估表明，这次航空旅行中断至少使英国航空公司损失2500万英镑（Gadher和Baird，2007年）。在滞留乘客的花费以及带来不便方面的成本可能无法计算。之前的研究还表明，由于与雾事件有关的事故造成的人员和经济损失非常普遍。在加拿大，每年约有50人死于机动车事故（Gultepe等人，2007a），其中雾是一个促使因素（加拿大运输部报告2001）在描述伊利诺斯州的地面交通时，Westcott(2007)指出，除芝加哥外，伊利诺斯州每年约有4000起由雾引起的交通事故和30人死亡。在欧洲，进行过一次名为科学与技术研究领域合作的重大雾项目（COST-722），目的就是为了减少经济损失和人员伤亡，同时也为了发展对雾和低云临近短时预报的先进方法。(Jacobs et al.2007)

Petterssen (1956)提出基于温度(T)可将雾分为3种类型：1) 液态雾 (T gt; -10°C)， 2) 混合相雾 (-10°C gt; T gt; -30°C)，和 3) 冻雾 (T lt; -30°C)。但在这一方面所运用的标准并不像上述分类分离的那样明确。 例如，在水汽过饱状态下存在冰核，且没有混合过程的稳定状态条件下，冻雾可能在-10°C的条件下形成。当温度逐渐降低到0°C以下时，有时会发生冻雾，这是北方地区常见的雾类型之一。

之前关于雾预报/临近预报的研究表明，需要更好地了解雾的微观结构及其形成的大/小规模效应，以建立准确的预测模型。（Tardif 2007; Gultepe和Milbrandt 2007; Pagowski等2004）。地-气交换对于雾的形成和消散也很重要。雾预测/临近预报通常使用详细的一维（1D）边界层（BL）模型来完成，该模型利用从3D有限区域模型（Guedalia和Bergot 1994; Bergot等人2005; Kunkel 1984）或云雾模型获得初始边界条件 （ Gultepe and Milbrandt 2007; Bott 1991; Bott et al.1990）。当前数值模型中雾能见度（Vis）参数化不准确（Gultepe等，2006a; Muller等，2007）， 因为物理学的不完全处理和未解决的微物理问题（ Teixeira 1999），例如忽略的液滴数浓度（N_d）。在COST-722项目期间进行的研究（Gultepe 2006a，Jacobs等，2007）表明，N_d应该包括在能见度参数化中;否则，能见度的不确定性可能超过50％。

当不存在中高层云时，卫星观测可用于夜间雾的观测，因为3.7-mu;m通道仅检测红外（IR;Ellrod 1995）辐射，而不包含白天短波（SW）和红外辐射的总和。因此，白天雾的算法需要考虑去除SW对3.7mu;m通道的干扰。Gultepe等人提出的基于表面传感器，远程传感器和模型数据的观测结果的整合。（2007b）用于雾预报，可能会改善白天应用的预测/临近预报。Ellrod和Gultepe（2007）也表明，将地面温度观测与地球同步环境卫星（GOES）观测结合起来可以将雾预测能力提高20％。最近，Bendix等人。（2006）使用中分辨率成像光谱仪（MODIS）数据进行雾遥感观测，他们的结果表明，近红外区域的通道数量的增加对于雾的高分辨率检索是有效的。为了更好地评估雾的形成，发展，消散的预测，可用现场观测进行验证。这可以通过1）分析地面气象资料/数据（Tardif和Rasmussen 2007），2）现场观察（Gultepe等人，2006a，b，2007b）和3）遥感数据（Cermak和Bendix 2007,2008）来完成。Tardif和Rasmussen（2007）和Hansen等人的详细研究（2007）表明，气候数据有助于更好地了解雾的形成和预测方法，以及组织更好的实地观测项目（Gultepe等，2006b）。在过去的几十年中，进行过几项关注雾和其他边界层云的实地研究。在这些实验地区中，有美国西部加利福尼亚海岸附近的沿海地区。

Leipper（1994）和Kloesel（1992）提出了关于西海岸海雾和层积云的评论文章。另一个值得注意的实验是西海岸海洋学和气象学（CEWCOM）合作实验项目。（Noonkester 1977），其中包括1972年至1982年在美国海军航空系统指挥部进行的一系列加州海岸实验。这些中观和微观逻辑实验系列涉及无线电探空仪观测，船舶，飞机，气球和风筝的陆地和海洋网络。建模研究补充了基于观测的研究。

Koracin等人研究了低层云/雾。（2001）。他们使用一维模型和观测结果表明，辐射冷却和大尺度沉降都是雾形成的重要因素。使用详细的地面观测的辐射雾研究由Meyer和La la（1986） ，Roach等人领导 （1976） ，Choularton等（1981），和穆勒等人（2007）。这些观测还使用数值模型关注雾形成的各个方面及其演化。Fuzzi等（1992）在意大利北部进行了波谷雾实验，这是来自五个国家的几个欧洲研究小组的共同努力。通过跟踪不同阶段（气体，液滴，间质气溶胶）中相关化学物质的时间演变和雾的形成，演化和消散期间的微物理条件，实验研究了多相雾系统的物理和化学行为。Fuzzi等（1998年）还在波河谷地区开展了第二个名为“液滴化学成分”（CHEMDROP）的实地观测项目。他们的项目主要集中在雾的微物理和化学特性，就像之前的现场实验一样。

科学目标：本文的主要目的是介绍雾遥感和建模（FRAM）项目并总结初步结果。FRAM的总体目标是：

1) 表征大陆和海洋环境中的雾形成，演化和消散;

2) 雾的微物理特征参数化在数值天气预报模式上的应用;

3) 改进数值模型模拟和遥感应用;

4) 改进和理解用于检测雾和雾环境仪器的功能以及相关微物理参数的测量;

5) 整合观测和模型数据，以改善雾预报/临近预报的不确定性。

这些目标将使用此处描述的各种观察和数值方法来完成。下一部分总结了用于数据收集的项目地点和工具。下面是关于可见性概念的部分。初步结果部分侧

重于观察到的暖雾和冰雾情况，并包括项目区域的观测和气候学概要。接下来是总结和结论。

项目地点和仪器。三次FRAM项目的实地活动在加拿大的以下两个地区进行：

1. 安大略省Egbert附近的大气研究实验中心（CARE）（FRAM-C）代表陆雾环境，2）新斯科舍省Lunenburg（FRAM-L）代表海雾环境。FRAM-C观测于2005年11月至2006年4月期间，FRAM-L1和L2分别观测于2006年6月和2007年6月。进行FRAM-L2项目以比较随后两年在同一地区发生雾和仪器性能的统计数据。FRAM站点的位置是根据相关站点30年来雾的气候学选择的。关于加拿大的详细雾气候学研究正在进行中，可以在Hansen等人的研究中找到（2007）。

在实地活动期间部署了若干仪器（表1）。以1Hz的采样率收集这些仪器的观察结果，不包括在32Hz下收集的湍流测量值。一些仪器的图片如图1所示，包括雾滴测量技术（DMT）雾测量装置（FMD; FM-100），Climatronics气溶胶分析仪（CAP），维萨拉云高仪（CT25K），约克大学冰粒计数器（IPC） ; Savelyev et al.2006; Brown and Pomeroy 1989），全降水传感器（TPS），粒子测量系统（PMS）前向散射光谱仪探头（FSSP），PMS 粒子腔轴向光谱仪探头（PCASP），Radiometries Profiling 微波辐射计（PMWR）和维萨拉全天候传感器（FD12P）。收集的观测结果包括：雾滴谱，冰粒和气溶胶大小以及光学探针的数量浓度，维萨拉能见度传感器的能见度度，液态水含量（LWC），相对湿度（RH），来自PMWR的T和液体路径（LWP）。雾范围和一些微物理参数（例如，液滴尺寸，相态和LWP）也从GOES和MODIS产品获得。一种名为ClearView的新仪器（DMIST, Inc.,Manchester, United Kingdom, online at www.dmist. com）用于计算来自数码相机拍摄图片中的能见度。在图像中看到的常见大气退化是由光学散射引起的附加亮度;这种效应 被称为“airlight”（Oakley and Satherley 1998）。气流导致附加偏移，其由散射产生的场景内容的衰减所适应。总之，这些因素导致图像中对比度和颜色的失真。使用前视相机，图像上部的光学深度更大，因此对比度随图像高度逐渐减小。

在FRAM-C期间Vis lt;1 km的个例总数为19。在FRAM-11和FRAM -L2期间，Vis lt;1 km的个例总数分别为27和10。在FRAM-L2期间，还使用了一些其它仪器（表1）。例如，地表土壤温度和地表状态（例如，水量）测量仅在FRAM-L2期间可用。这些额外的测量可用于指定雾化形成之前表面水分的可用性。

能见度概念：以下仪器用于测得能见度：1）FD12P（Gultepe and Isaac 2006），2）DMIST ClearView（Oakley and Satherley 1998），和3）FMD（Gultepe and Milbrandt 2007）。这些仪器能见度的计算基于可见光的衰减。通过FMD测量得到的粒子光谱，使用以下公式得到能见度，消光系数由Mie理论得到：

（1）

其中n是半径r面元大小中的粒子数密度，Q_ext是与r和可见光的波长lambda;相关的消光率。当液滴尺寸增加至大于约4mu;m时，Q_ext的值达到约2。对于小于4mu;m的粒度，Q_ext在3.8和0.9之间波动。在Stoelinga和Warner（1999）之后，消光系数被转换为Vis。

（2）

其中0.05表示亮度对比度的阈值。FD12P提供基于对比度阈值0.05的气象观测范围（MOR）。为了显示Vis与冰雾内冰晶数浓度（N）之间的关系，FD12P的Vis与IPC测量值相对应（Brown和Pomeroy 1989），其中风速(2-3 m s^-1)明显小于吹雪条件下(gt;7 m s^-1; Gordon et al. 2006)。以下公式用于计算冰粒子数通量和冰雾数量浓度。

N_if=C/A and N_i = C/AU_w （3）

其中C是每秒穿过透射光束的平均粒子数（Hz）A是光束横截面积(m²)，N_if和N_i分别是冰粒子通量（m^-2s^-1）和冰晶数浓度(m^-3)。变量U_W是在10米高度处水平测量的水平风速。IPCl（0.7米）和IPC2（2.5米）的A值分别为6.15 x 10^-6m²

和5.85times;10^-6m²。在N_i的计算中，假设10m处U_W也是约2m处的特征风速。因为冰雾是在静风（lt;0.5ms^-1）条件下发生的。然后可以通过研究N_i和Vis之间的关系来参数化冰雾能见度（Gultepe,Isaac 2006）。在Ni -Vis参数化过程中，未知的晶体尺寸小于50微米的粒子形状和冰晶的数浓度会导致消光系数（或能见度） 计算的不确定性很大。Gultepe等人（2008年）发现，在间接和半直接气溶胶运动（ISDAC）项目（Gultepe等人，2008年）期间，在阿拉斯加州巴罗发生的典型冰雾事件中的冰晶粒子大小不到20微米，其浓度通常会达到10-100cm^-3，云中的N_i每升很少（lt;100 L^-1），大小超过50-100微米。除N_i之外，精准的冰水含量测量能获得更好的能见度参数。

初步结论：FRAM项目区1970年到2004年的气候背景。安大略省埃格伯特和新斯科舍省卢嫩堡的FRAM野外活动的位置分别在安大略省多伦多和新斯科舍省希尔沃特附近。后者所在地的气候学性质与自然界相似。安大略省多伦多皮尔逊国际机场和新斯科舍省Shearwater的气候特征（1970-2004）如图2a，b，遵循世界气象组织（WMO）的定义，雾在过去三十年间都是在水平能见度低于1km的情况下开始被评估的。图2a显示，在10月和3月期间，Pearson机场的雾形成能见度低于1 km的雾概率高达5％。在Shearwater，发生雾的频率在5月至8月期间达到30％的时间（图2b）。来自FRAM-C

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