1. 引言

长江作为我国主要的内河航道之一，全线航道约有4250公里。航道因河流地形及气候特征而异，上游1000多公里为峡谷地形，中下游地广人稀，湿度较大。在影响长江航道通航环境的多种气象灾害中，大雾和大风天气最直接危及航运安全。目前，大雾天气已成为制约长江航道安全通航的重要因素之一。

雾是指大量微小水滴浮游空中，使水平能见度小于1.0 km的天气现象 [1] 。在空间上，基于站点研究发现中国主要雾区有长江中游区、海岸区、云贵高原区、陇东–陕西区、淮河流域、天山及其新疆北疆地区 [2] [3] ，其中华北区、川渝区以及长江中下游区雾出现频率较高(12 h以上的雾) [4] [5] 。在时间上，在中国内陆雾在冬季(11月至次年2月)发生频率较高 [6] 。而在中国近海，雾日主要集中在2~7月，其中4月雾频率最高 [7] 。在日内小时尺度上，基于能见度反演出雾的发生时间在中国内陆、南部沿海雾发生时间多在清晨6~8时，东部及沿海多发生在夜间20~21时 [5] 。而这些研究缺乏针对长江航道大雾天气的时空规律研究。在中国西双版纳，不同下垫面(热带雨林和亚热带常绿阔叶林)，对于雾日和雾持续时间存在差异 [8] 。因此，不能用少数空间上离散站点来分析大区域的雾的时空分布。对雾日内小时尺度的时间规律，数据多使用海事部门部署的能见度仪和航道周边气象站能见度仪，这样不能有效全线监测长江航道上大雾天气。在三峡库区航道，5~6月和11~12月为大雾高发时期，早晨至上午为大雾高发时段，午后至傍晚前为大雾低发时段 [9] 。大多数雾情形成于0~8时，结束于8~12时 [10] 。可见发生规律，有别于内陆其他地区发生的时间。近些年三峡库区年平均雾日数呈弱的下降趋势 [11] [12] ，而长持续时间的(持续在12 h，连续3天以上)大雾天气有明显增加趋势 [11] 。在未来气候变化背景下，气温升高，相对湿度减弱，大多数地区雾日呈减少趋势 [13] 。在时间维度上，不同的统计窗口会得到不同的分析结论。因此有必要使用高时间分辨率的气象数据进行分析，补充先前在不同时间尺度上雾的研究。

在2013年，前向散射能见度仪的能见度数据作为能见度投入使用，取代了人工观测能见度。该仪器当10 min能见度平均值小于750 m，相对湿度大于80%判识为雾 [14] ，这样的观测标准把原先把雾当做视程障碍现象的“面状”观测变为能见度仪的“点状”观测。这样使得现有观测，能够捕捉到大尺度范围雾发生情况，对于局地发生的雾现象无法捕捉。现有雾的判识，受到空间尺度效应的制约，会使基于数值模式输出和站点观测的雾预报模式存在一定误差。因此，需要使用高时空分辨率气象大数据反演获得高时空分辨率的雾数据，可以弥补先前在空间尺度上对于雾的规律认识的不足。

现有研究中，通常以雾日进行统计。根据2016年中国气象局发布的新地面气象观测业务技术规定 [15] ，霾和雾均以能见度进行划分。在标准中有霾日的定义，可以类比出雾日的定义：通常以每日20时为日界，持续在6 h (含)以上，当日日数据文件天气现象记为雾，定义为1个雾日出现。如果1 d日界内，雾没有持续6 h，但在20时日界附近前后持续6 h，若日界前或日界后雾持续4 h (含)以上，则在相应日记雾。若日界前和日界后雾持续均为3 h，只在日界前记录为雾日。在日数据文件中，标记雾是白天还是夜间记录时，规定8时前后持续3 h，只在夜间记录，若在8时前和后持续4 h以上，则应在白天和夜间相应记录。雾(辐射雾)一般出现在夜间和清晨 [16] ，这样很容易遇到20时和8时两个雾日统计窗口(日界)，所以雾日统计很难精确地描述衡量雾的持续时间。因此，需要在时间维度上用小时尺度衡量雾持续时间。

针对上述问题，本研究在高时空分辨率格点气象数据大数据基础上，使用机器学习方法研究长江航道内雾气候态上发生的时空规律，深入了解航道上雾与气温、湿度、风速等气象变量的关系，为长江航道雾精细化预警工作提供理论依据。

2. 数据与方法

2.1. 研究区概况

为了确定长江航道的范围，人工在Google Earth上，以5 km为间隔标定长江航道。航道开始于宝山(编号：0)，结束于重庆(编号：404)，长江干线航道整体区间范围见图1。

为了能够更好的利用观测数据，以0.1˚为半径，使用KD-tree算法检索航道周边国家级气象站提取得到的。图2为浮标与最临近气象站点之间的距离。在图中，有71个站点符合最邻近的距离要求，去除重复站点，仅剩24个站点，这些站点可以为本研究提供数据支持。

2.2. 数据资料

为了获取雾发生具体时间，本研究收集整理中国1951~2016年的天气现象观测数据(A文件)。该文件包含中国地区2474站。文件中天气现象以日为时间单位，记录了主要的天气现象发生的时间(记录可以精确到分钟)。这些数据经过多次清洗，获得以小时为单位的雾发生的时间标识文件。以这些文件为基础，处理结合其他气象变量展开分析。

2.3. 研究方法

为了更准确对雾数据进行分析，根据《地面气象观测业务技术规定》和《雾的预报等级》，雾的强度划分等级主要依据是能见度(见表1)。两个标准差异在，观测等级中无轻雾划分，雾均以能见度小于1 km进行区别。

针对时间划分采用整齐划一的方法，即4~9月为夏半年；10月至次年3月为冬半年。其中地名由相应字母缩写表示，江阴(jy)、南京(nj)、安庆(aq)、武汉(wh)、岳阳(yy)、荆州(jz)、宜昌(yc)、奉节(fj)、武陵(wl)、涪陵(fl)，3.1~3.2节中，使用航道附近24个站点的天气现象数据进行统计分析。在3.3节中，使用WRF同化中国2400站后的格点化5 km分辨率小时尺度气象数据和前述24站天气现象数据建立小时尺度雾与小时尺度气象要素(气温、比湿、气压和风速)之间的随机森林树模型。经过十折交叉验证，对于雾的辨识能有99.2%的精度。使用双线性插值方法，在5 km格点化气象数据基础上，提取航道上的固定间隔的气象数据，并利用前述机器学习模型反演小时尺度的雾现象。在此基础上，分析长江航道上小时尺度雾发生的规律。

3. 结果与分析

3.1. 长江干线周边台站雾现象发生时间统计分析

长江航道上雾在月尺度上发生次数如图3所示。通过图3(a)可看出，12月是雾发生次数最多的月份，共有4次，其次为1月份、11月份。7~9月份发生次数最少，平均还不到0.5次。其中长江上游雾发生次数在月尺度上的规律同全航道大致相同，12月份雾发生次数最多(达2.5次)，1月份次之，7~9月份最少，平均不到0.5次。长江中游依然是12月份雾发生次数最多的月份(达3.5次)。其次是11月份，有1次，6~10月份没有雾发生。对于长江下游而言，12月份依然是雾发生次数最多的月份，共有7次。其次为6和1月份，各有2次，4、8和9月份没有雾事件发生。

图4为月小时尺度雾发生次数的统计，通过图4(a)~(c)中可以看出在12月份雾发生次数的统计中上游、中游、下游雾发生次数的规律大致相同，皆是在7时之后开始有雾发生，且都是8时雾发生次数最多，上游和中游大约为8次，下游次数最多(可达17.5次)。0~7时没有雾的发生，且都在8时后次数大幅度减少，大约在17~19时偶有雾发生。图4(d)~(f)为1月雾在小时尺度上发生次数的统计。上游、中游、下游皆是在7时后有雾的发生，8月份次数最多，其中上游、下游发生次数大约为8次，中游最多(可达14次)。不同的是，中游在10~16时无雾事件发生。图4(g)~(i)为2月份雾在小时尺度上发生次数的统计。上游、中游和下游依然是0~7时没有雾的发生，8月份发生次数最多，此时中游发生次数最多(可达14次)。此时与其他月份不同的是，在11时之后，长江航道全航线几乎没有雾的发生。与基于机器学习的长江重庆航道雾情特征提取 [17] 研究结果相近。

3.2. 雾发生时周边台站气象要素特征

图5表示的分别为月尺度长江航道上雾发生时气温、比湿、气压及风速，通过图5(a)~(c)可以看出对于全年而言，10℃左右雾发生次数最多，−5℃~5℃时发生次数最少。冬季半年时，6~7、8~10摄氏度时发生次数最多。暖季时，此时15℃~25℃为雾发生次数最多的气温范围，17℃左右为雾发生次数最多的温度。通过图5(d)~(f)可以看出对于全年而言，比湿在0.0050左右时，是雾发生概率最大的时候，当比湿大于0.0055时，概率逐渐下降。冬半年时，比湿在0.0050 kg/kg左右时，依然是雾发生概率最大的时候，比湿大于0.0100 kg/kg时几乎无雾发生。夏半年时，在比湿为0.0075左右时雾发生概率最大。通过图5(g)~(i)可以看出存在周期性变化，对于全年、冬半年、夏半年而言，气压在1010~1020 hPa范围内时，雾发生概率最大，冷季较多，暖季较少。气压在920~940 hPa、960~990 hPa时，也有雾事件的发生，概率较小。通过图5(j)~(l)可以看出三者变化规律大致相同，对于全年、冬半年时，风速为1.5 m/s左右时雾发生概率最高，夏半年时，风速为0.9 m/s、1.5~2 m/s时，雾发生概率最大，当风速大于2.5 m/s时，雾发生次数逐渐减小。

3.3. 基于机器学习算法的长江航道雾现象反演

图6为2005至2012年间长江航道的雾时数逐月统计图，通过图6可以看出不同段落及月份间雾时数存在显著差异。1月，江阴至南京段雾时数略降至约2250小时，南京至安庆段增至2500小时。安庆至武汉段呈先升后降趋势，而武汉至岳阳段小幅上升至2750小时。岳阳至荆州段降至2250小时左右；宜昌至武陵段在奉节段大幅波动后稳定在2250小时；武陵至涪陵段略升至3000小时。2月，整体雾时数上升，江阴至安庆段增至约3500小时，安庆至武汉段波动后稳定在3600小时。武汉至荆州段在岳阳处略增至3900小时后降至3500小时，宜昌至武陵段雾时数最短，仅500小时。3月趋势与2月相似，整体雾时数有所增加，除荆州至武陵段外，大部分区域超4500小时。4月，南京至安庆段雾时数下降至约4000小时；安庆至武汉段显著下降后回升至3750小时左右。武汉至荆州段降至3250小时，荆州至宜昌段剧烈降至2000小时左右。

5月，整体雾时数大幅下降。江阴至南京段稳定在2200小时；南京至安庆段降至1800小时左右，安庆至武汉段上升至1500小时；武汉至荆州段降至1000小时左右。此时，宜昌至奉节段雾时数最长，高达5000小时；奉节至涪陵段维持在2000小时。7月和8月，雾主要发生在长江下游，上游和中游几乎无雾。宜昌至奉节段雾时数维持在5000小时。9月，江阴至南京段略增至1600小时左右；南京至安庆段下降至1300小时左右，安庆至荆州段在武汉段略增后稳定在1300小时。10月，江阴至南京段上升至4750小时左右；南京至安庆段波动后降至4250小时；安庆至武汉段上升至4750小时；武汉至荆州段维持在4250小时；荆州至宜昌段经波动后剧烈下降至2000小时；宜昌至奉节段仍为雾时数最长区域，高达5000小时；奉节至武陵段波动后降至2500小时。

11月，江阴至安庆段小幅增加至5000小时；安庆至武汉段波动后回升至5000小时；武汉至荆州段大致维持在5000小时；荆州至奉节段剧烈波动后回升至5000小时，最低降至2000小时；奉节至涪陵段在武陵处波动后回升至5000小时。12月，江阴至南京段维持在3000小时左右，南京至安庆段略增至3500小时；安庆至武汉段波动后稳定在3500小时；武汉至岳阳段增至4000小时左右；岳阳至宜昌段小幅波动；宜昌至奉节段经剧烈波动后回升，最低降至近0小时。年末，下游的雾时数高于上游和中游。

4. 结论

本研究利用站点和格点数据结合机器学习方法，对长江主航道的雾空间分布进行了深入探究，得出以下结论：

1) 2005至2012年间，长江航道覆盖2000余公里，研究显示长江中下游地区(宝山至荆州)在这八年间的雾小时数保持在30,000小时以内。相比之下，上游的荆州至宜昌，奉节至武陵航段的雾小时数相对较少。特别是在三峡库区内，宜昌至奉节航段雾小时数为整个长江水道中最多的，其次是武陵至涪陵航段。

2) 在2005至2012年期间，长江不同段落及月份的雾时数表现出显著的季节性差异。冬季与春季(1月至4月)，江阴至南京段雾时数略降，而南京至安庆及安庆至武汉段呈波动上升，尤其武汉至荆州段3月达峰值后下降。夏季(5月至8月)，长江下游雾时数大减，特别是宜昌至奉节段。秋季(9月至11月)，江阴至南京段雾时数渐增，安庆至武汉段先降后升。12月，江阴至南京段雾时数小幅增加，安庆至武汉及岳阳至宜昌段呈波动，其中安庆至武汉段雾时数超过宝山至安庆段。夏半年(4月至9月)，宜昌至奉节段雾时数高于其他航段；冬半年(10月至次年3月)，则显著低于其他航段，而4月至5月期间则相反。

基金项目

海南省自然科学基金青年基金项目(423QN317)；国家自然科学基金(No. 52171349)；海南大学科研基金资助项目(KYQD(ZR)-22083)；中央高校基本科研业务费专项资金资助(项目批准号：2019IVA103)。

NOTES

^*第一作者。

^#通讯作者。

参考文献