荔波县雾的特征分析及气象要素预报指标研究

上饶市雾的特征分析及预报方法探讨摘要选取上饶市1990-2009年的气象观测资料，对上饶市雾的气候特征、主要类型及成因进行分析，并筛选出影响雾的主要天气要素，确定预报指标，建立MOS预报方程，为雾预报及其预警信号的发布、解除提供理论依据，以达到雾天气监测、预报的更加准确性。

关键词雾；气候特征；成因；预报方程1雾的气候特征1）雾的年际分布特征。

上饶市1990年1月1日至2009年12月31日，共出现312个雾日，年均雾日数为15.6次，最多年份24次（2007年），最少年份9次（2005年）。

前10年（1990-1999年）出现147次雾日，后10年（2000-2009年）出现了165次，由此可以看出，上饶市雾出现日数呈上升趋势（图1）。

原因是，随着城市规模扩大和工业的大力发展，大气污染加大致使上饶市雾日数趋于增多。

2）雾的月际分布特征。

由上饶市月平均雾日数分布（图2）可以看出，上饶市一年四季都有雾生成，雾的月变化特征为：月分布以8月为最低点，出现0次，12月最多，平均为2.95次，5、6、7、10月份出现次数较少；冬季（12-2月）雾出现的日数最多，约占全年雾日数的45%，春季（3-5月）和秋季（9-11月）次之，分别占29%和19%，夏季（6-8月）雾日数最少，仅占7%。

3）一天中各时刻出现雾的特征分析。

由于雾形成的主要原因是辐射冷却，因此一天中各时段都可能出现雾，且雾的形成时间相对集中。

据上饶市20a气象观测资料统计分析，上饶市雾的形成时间主要集中在07~10时，一般在07时左右生成雾，10时后逐渐消散，约占雾日数的86%，其中08~09时雾形成的频率最大，约占55%；午后至次日凌晨（12时—次日05时）18个时次形成雾的机率占8%，其中12~22时出现雾的频率仅为2.9%。

2雾的主要类型及成因从20a气候资料分析得出，上饶市雾按其形成原因主要有两种，一种是辐射雾，另一种是平流雾，辐射雾约占雾天气的80%，平流雾约为20%。

南宁浓雾的天气形势及边界层特征李渝平;黄莉;白龙【摘要】利用常规观测资料及NCEP的FNL 1° ×1°再分析资料,对2001—2015年南宁市能见度不足200m的浓雾天气的形成机理及边界层特征开展研究.研究结果表明:南宁市浓雾天气的形成背景可分为纬向西风波动型、槽后西北气流型、槽前西南气流型、副热带高压后部回流型等4种类型;平流浓雾发生时地面出现弱辐合线,可分为锋前暖区型和南风辐合型;辐射浓雾发生时地面受冷高压脊或者均压场控制;边界层特征主要表现在1000～925hPa气层,按其特征可分为逆温型、等温型和湿层型.【期刊名称】《防灾科技学院学报》【年(卷),期】2018(020)001【总页数】7页(P82-88)【关键词】南宁;浓雾;天气形势;地面气压场;边界层【作者】李渝平;黄莉;白龙【作者单位】南宁市气象局,广西南宁 530022;南宁市气象局,广西南宁 530022;南宁市气象局,广西南宁 530022【正文语种】中文【中图分类】P426.4+10 引言雾是指大量水滴或冰晶悬浮在近地层使水平能见度低于1km的灾害性天气，水平能见度不足200m时称之为浓雾。

近年来，随着经济发展和城市建设，雾已经成为一种高影响天气，其对于人们身体健康、交通出行等方面的不利影响越发凸显，引起广泛关注。

目前已有学者对雾天气进行研究并取得一定的成果。

林建等［1］统计中国大雾的时空分布特征及环流形势，认为根据地面形势考虑我国大范围大雾形势可分为均压型和锋前型。

侯瑞钦等［2］分析了华北平原一次持续大雾过程，得出此次过程发生在稳定环流背景下，静风、充足水汽及地面辐射冷却是其形成和维持的有利条件的结论，并指出地面辐合线偏向冷空气一侧利于大雾形成。

刘熙明等［3］分析了北京地区一次大雾过程的边界层特征，结果显示北京持续大雾形成的主要原因为近地层高相对湿度、较小风速及垂直风切变、稳定层结结构以及较低气温，而风场等动力要素对大雾的维持和消散起主要作用。

第 ３ ６卷 第 ３期
２０ ０ ８年 ６月
气 象 科 技
Ｍ ＥＴＥ（ Ｒ ｏＩ（ Ｇ Ｉ ） ） ＣＡ Ｌ ＳＣＩ ＮＣＥ Ｎ Ｄ ＥＣＨ Ｎ （ ＬＯ Ｇ Ｙ Ｅ Ａ Ｔ ）
Ｖ ｏ ．３ Ｎ Ｏ １ ６， ．３
Hale Waihona Puke Ｊｎ ｕ ．２ ０ ０８云 南 辐 射 雾 的 气 候 分 布 特 征 及 天 气 成 因
雾 冉现 日数 统计 资料 来 源于 云南 省 １ ６ 气象 ２ 个
观测 站 １ ７ ～２０ ９ ６ ０ ５年 的 地 面 观 测 资 料 。其 中 有 ２ ６ 个 基 本 站 和 ６个 基 准 站 ， 天 ２ 全 ４ｈ记 录 天 气 现 象 及
特征 。冯 民学 等 ＿关 于 沪 宁高速 路雾 的监 测 预报 系 ８
压 后 部 的 均 压 场 环 境 、 层 大 气 弱 的 上升 运 动 、 低 中高 层 大 气 较 强 的 下 沉 运 动 、 层 暖 平 流 、 高 层 冷 平 流 以 及 边 界 低 中 层存在逆温层等特征是 形成雾的重要条件 。 关 键 词 辐 射 雾 气候特 征 环流背景 成
引 言
Ｏ ：０ 只 记 录 天 气 现 象 而 无 起 止 时 间 。 持 续 时 间 ８０）
统 计 资料 为 云南省 气 象局 ３ ｏ年整 编 资料 ， 只针 对各
区 域 中 最 多 雾 日站 进 行 统 计 分 析 。 为 了 反 映 不 同 区 域 雾 的 分 布 差 异 ， 示 不 同 区 揭 域 雾 的 气 候 分 布 特 征 ， 据 地 域 特 点 及 常 规 天 气 系 根
京 时 ， 同 ） 录 天 气 现 象 及 起 止 时 间 ， 问 （ ０ ０ 下 记 夜 ２ ：０

南宁市2～4月“回南天”天气气象要素变化特征分析古明悦【摘要】利用南宁市气温、海平面气压、露点温度、水气压等气象要素资料与探空分析资料,ECMWF分析资料,对2006～2014年南宁市2～4月“回南天”天气过程进行了气象条件特征分析,结果表明:(1)南宁市“回南天”天气主要出现在2～3月,年平均出现3次,出现次数最多年6次,出现次数最少年1次,最长持续天数6天;(2)当2月份月平均气温出现异常偏低或异常偏高,3月份月平均气温出现异常偏高时,当月不易出现“回南天”天气,当4月份月平均气温出现异常偏低时,易出现“回南天”天气;(3)近9年2～4月南宁市出现5次明显“回南天”天气过程,各次过程发生前12小时南宁锋面逆温层顶已降到≤925hPa,925hPa有≥10m·s-1的偏南风,近地层大气接近或达到饱和状态;(4)5次明显“回南天”天气过程发生前后出现了明显的降压、升温和增湿现象,过程前一日20时开始温度露点差呈持续下降趋势,在过程当日08时左右到达最低值,表明空气达到或接近饱和,“回南天”天气在此阶段开始.【期刊名称】《气象研究与应用》【年(卷),期】2015(036)002【总页数】6页(P21-25,30)【关键词】2～4月;“回南天”天气;气象要素【作者】古明悦【作者单位】南宁市气象局,南宁530029【正文语种】中文【中图分类】P448引言每年冬春季，广西易出现“回南天”天气，“回南天”天气是一种天气返潮现象，主要出现在2～3月份，个别年份从11月份开始出现，次年4月份结束；“回南天”天气形成的主要原因是：在经过长时间的低温阴雨天气过程后，气温快速升高、湿度骤升、气压急剧下降，风向由北风转为南风，且风速突然加大的情况下，空气湿度趋于饱和，室内冷的下垫面（如墙体表面、物体表面、地表等）遇到暖湿气流后，容易凝结产生水珠，形成“回南天”天气现象。

由于“回南天”天气只是一种自然现象，不是常规的天气现象，目前，在我国气象工作规范中没有将“回南天”天气纳入常规的气象观测和预报业务，所以在“回南天”天气多发的华南省（区）无完整的“回南天”天气历史观测记录；近年来，随着“回南天”天气对各行各业影响程度的加深，民众对“回南天”天气发生情况关注度的提高，一些学者针对“回南天”天气开展了研究，如：张东等［1］对广东2012 年 2～3月“回南天”5次个例的天气形势、气象要素特征和物理变化过程进行了分析；陈芳丽等［2］对广东惠州市2010年冬末春初的2次较严重的、持续时间较长的“回南天”天气过程进行总结分析；郭媚媚等［3］对2012年春季肇庆“回南天”天气形势特征和气象要素进行统计和天气学原理分析；何飞等［4］通过对2010 年冬春季节回潮过程的天气环流形势及本站气象要素变化分析，探讨开展回潮现象的预报方法；余江华等［5］对广东沿海 2005～2010 年 18 次“回南天”过程做了分析，统计“回南天”天气出现形势和要素变化特征。

Journal of Agricultural Catastrophology 2023, Vol.13 No.7贵阳市近2013—2022年PM2.5高浓度日气象 条件统计分析王 琴1,2，焦树友3*，石 宇1,2，张春辉1,2，刘 群1,21.贵阳市环境信息中心，贵州贵阳 550000；2.贵阳市环境空气质量预测预报中心，贵州贵阳 550000；3.贵阳市节能监测站，贵州贵阳 550000摘要 分析了贵阳市2013—2022年全市颗粒物日均浓度，筛选PM2.5日均浓度≥67 μg/m3 （AQI≥90）日的气象要素进行统计分析，总结了PM2.5浓度出现高值的气象条件特征，为PM2.5高浓度过程的预警预报提供技术参考。

关键词 PM2.5；高浓度日；气象条件；预报；统计分析中图分类号：X513 文献标识码：B 文章编号：2095–3305(2023)07–0216-03PM2.5是指空气动力学中，粒径≤2.5 µg的颗粒物，也被称为可入肺颗粒物。

大量研究表明，PM2.5具备一定的毒性，高浓度甚至会引起人类呼吸道疾病发生[1-2]，也是引发雾霾天气的重要原因[3]，对社会经济、生态环境、人类健康均有重要影响[4]。

近十年来，我国先后实施了《大气污染防治行动计划》(“大气十条”)和《打赢蓝天保卫战三年行动计划》(“蓝天保卫战”)，以PM2.5作为大气污染防治工作的重点和核心约束性指标，环境空气质量得到了较大改善。

众多学者对典型的PM2.5污染过程气象条件展开大量研究工作[5-8]，也有统计分析长时间序列污染物浓度和气象要素特征研究[9-10]。

大量研究表明，在污染源排放变化不大的情况下，气象条件对PM2.5浓度有显著影响[11-14]。

贵阳市自2013年正式对PM2.5进行监测和治理以来，大气污染的治理水平不断提高。

吴战平等[15-16]从天气形势和气象要素对典型污染过程进行了综合分析，尚媛媛等[17]利用5年较大时间分辨率的PM2.5和气象数据，探讨了大气污染物浓度变化与影响气象因子的关联性。

关于气象的知识气象知识：1. 气象概念：气象是指大气运动以及大气中物质和能量及其间的相互转换、地表情况和人们活动的研究。

2. 气候观测：气候观测是气象的一个重要组成部分，是收集、记录和分析气象要素，例如气温、气压、风向风速等，以及降水量、湿度等数据，以获取有关当地气象情况和气候特征的相关数据。

3. 气候分析：气候分析是利用气象要素和观测资料，对当前气候状况进行概括性评价，建立未来气候状况预测模型以及提出针对性气候变化对策的重要环节。

4. 气象预报：气象预报是指在未来特定的一段时间内，借助现在的气象综合分析，预测可能发生的天气情况的行为。

气象预报可以提前了解天气的变化，并依据不同地域的实际情况，对人类的日常活动提出明智的建议。

5. 气象灾害：气象灾害是指由天气异常变化造成的人们生命财产直接和间接危害，主要包括暴雨、洪水、台风、干旱、冰雹等灾害。

严重的气象灾害可以对自然环境造成巨大破坏，严重威胁人类及其财产安全。

6. 气象指标：气象指标是指用来反映当前气象形势的一组数据或表，通常是横跨数日、一周、一月或数月的区域性宏观数据，用于衡量气况的多样性和气象的总体特征。

7. 气象词汇：气象词汇是指气象学中使用的专业术语、技术术语和行业术语。

它们既有常用的中文名称，也有来自不同语言或文化的外文表达。

学习气象词汇有助于更好地了解气象学以及气象概念。

8. 气象心理学：气象心理学是指研究人们对气象及其相关的健康、情感、行为的反应的心理学。

它研究人们如何处理不同种类的气候和天气，以及如何应对它们带来的情感和行为影响。

9. 气象数值模拟：气象数值模拟是指使用数值方法来模拟目前的气象状况和未来气候变化的过程。

通过数值模拟，可以准确捕捉大气物质和能量，以及气象要素之间的复杂相互作用，更好地预测未来气候状况。

讨 了辐射雾 、 平流 雾形 成的主要气象 因子 和天气形 势。 过普 查气象 因子和相关性 回归分析 ， 通 筛选 出与雾 日相
关 性 比较好的 ６个气象 因子 ， 分别建立春 、 、 秋 冬三个季节雾 的能见度 预报方程 ， 并进 行了验证和实际应用 。 预
报方程春季预报准确率最高 ， 冬季次之 ， 秋季相对较低 。 关键词 ： ， 雾 特征 ， 因子筛选 ， 预报。
成原 因进 行 了分 析 。 些研 究 都 比较 偏 重雾 的成 因分析 ， 客 观 、 这 在 定量 化 预报 上涉 及不 多 。 中选 取萍 乡 和 文
莲花 ２ ７２ 站 ２ 个雾 日 样本 ， 进行气象要素相关性分析 ， 制作不 同季节的客观预报方程 ， 为基层 台站进行雾 的预报提供参考。
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第３ ０卷 第 ４期
２０ Ｏ ７年 １ ２月
气 象 与 减 灾 研 究
ＭＥ Ｅ Ｔ ＯＲＯＬ Ｙ ＡＮＤ ＯＧ Ｄ Ｓ Ｔ Ｒ ＲＥ Ｉ ＡＳ Ｅ ＤＵＣ Ｉ Ｎ Ｔ Ｏ ＲＥ Ｅ Ｓ ＡＲＣ Ｈ
Ｖ０．０ Ｉ ＮＯ． ３ ４
Ｄｅ ． ０ ７ ｃ２ ０
１７ｄ ２月 为 １６ｄ ５月 和 ｌ ． ， ． ， ０月分 别 １ ； 少 的是 ７月和 ８月 ， 不 到 １ｄ ．ｄ最 ３ 均 。按 照 ３ ５月 为春 季 、— ８ — ６
月为夏季 、一ｌ 月为秋季 、２月一次年 ２ ９ １ ｌ 月为冬季划分季节标准进行统计 ，冬季雾 的出现次数最多 ， 为
华北平原大范围大雾的气候特征及大雾天气 的低空风场、 地面气压场等特点 ， 提出了天津预报大雾的部分 消空指标 ； 刘德等 利用合成方法分析了几次典型辐射雾和雨雾的环流形势 、 流场特征以及雾 的垂 直结

Climate Change Research Letters 气候变化研究快报, 2023, 12(5), 904-912 Published Online September 2023 in Hans. https:///journal/ccrl https:///10.12677/ccrl.2023.125093贵阳龙洞堡机场地形改变对气象要素的影响分析赵丹丹，曹 阳中国民用航空西南地区空中交通管理局贵州分局，贵州 贵阳收稿日期：2023年8月15日；录用日期：2023年9月13日；发布日期：2023年9月20日摘 要西南地区地形地貌条件对当地气象特征的影响尤为突出，致使机场扩建项目中气象要素对地形变化的响应规律不容小觑，故依托贵阳龙洞堡机场三期扩建工程，将2017年对应的地形要素视为原地形与现地形条件的时空分割节点，然以2013~2022年时限内自动、人工所测得关键气象要素及重要天气记录为数据支撑，后以两类数据对比分析为研究手段，研讨该机场气象要素、重要天气对地形改变的响应特性。

结果表明：1) 重要天气对比发现，除雾类外，其余类别呈多发频发趋势；2) 能见度出现次数对比发现，现地形条件下低能见度次数显著减少；3) 现地形条件下整点数据VRB 和静风次数均较前者显著减少，减幅6.63%，而风向占比中北风显著增加，增幅7.04%，且东南风减少，西南风增加；4) 地形改变后，月最低气温提前了一个月，出现在本年的12月，而月最高气温集中出现在夏季6、7、8月，除9月外，原地形下各月份温差较大。

因此，可以说明由机场扩建所致地形改变对气象要素影响较大，该差异性对气象要素预报具有一定指导意义，且对后期同类型地区机场扩建项目具有一定参考价值。

关键词机场，扩建工程，地形，气象要素Analysis of the Impact of Landform Changes on Meteorological Elements at Guiyang Longdongbao AirportDandan Zhao, Yang CaoGuizhou Air Traffic Control Sub-Bureau of CAAC, Guiyang GuizhouReceived: Aug. 15th , 2023; accepted: Sep. 13th , 2023; published: Sep. 20th, 2023赵丹丹，曹阳AbstractThe influence of landform and geomorphological conditions in Southwest China on local meteoro-logical characteristics is particularly prominent, which makes the response law of meteorological elements to landform changes in airport expansion projects not to be underestimated. Therefore, based on the third phase expansion project of Guiyang Longdongbao Airport, the corresponding landform elements in 2017 are regarded as the space-time segmentation nodes of original land-form and current landform conditions. However, the key meteorological elements and important weather records measured automatically and manually within the time limit from 2013 to 2022 are used as data support, and then the comparative analysis of two types of data is used as the research method to study the response characteristics of meteorological elements and important weather of the airport to landform changes. The results show that: 1) The comparison of important weather shows that except for fog, the other show a trend of frequent occurrence; 2) By comparing the number of visibility occurrences, it is found that the number of low visibility occurrences under the current landform conditions is significantly reduced; 3) Under the current landform conditions, the VRB and the number of calm winds were significantly reduced compared with the former, with a decrease of 6.63%, while the proportion of wind direction in the north wind increased significantly, with an increase of 7.04%, and the southeast wind decreased and the southwest wind increased; 4) After the change of landform, the monthly minimum temperature is one month ahead of time, which appears in December of this year, while the monthly maximum temperature is concentrated in June, July and August of summer. Except for September, the temperature difference of each month under the original landform is larger. Therefore, it can be explained that landform changes caused by airport expansion have a significant impact on meteorological elements. This difference has certain guiding significance for meteorological element forecasting and has certain reference value for airport expansion projects in similar regions in the future. KeywordsAirport, Expansion Project, Landform, Meteorological ElementsCopyright © 2023 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/1. 引言我国海岸线绵长，地形和地表特征复杂，山地、丘陵和高原的面积约占全国总面积的60% [1]，尤其对于地处崇山峻岭的西南地区，高原、山脉、山脊等大尺度地形广泛分布其中，促使地形要素对天气气候的控制效应较为显著[2] [3]，除宏观层面上的大尺度地形影响，还具有凸显的地方性特征，即局地地形对天气的影响更是至关重要[4]。

九华山雾日时间变化特征及其形成的气象条件分析汪学军;王新来;姚叶青【摘要】The conventional observation data and the intensive observation of automatic weather station from 1991 to 2010 in different alti- tude of Jiuhua Mountain have been employed to analyze the temporal change features and meteorological conditions of fog day in the mountain area. The results show that the interannual change of fog day on the mountainside is bigger and decreases yearly but fog day on the foot of moun- tain increases yearly in the latest 10 years. The mean fog day (8 d) in autumn and mean fog day (7 d) in winter is more than the one (3 d) in spring and one (2 d) in summer on the foot of mountain, but the mean fog day (50 d) in winter and mean fog day (45 d) in spring is more than the one (27 d) in summer and one (26 d) in autumn on the mountainside. The fog occurs easily from 5 a.m.to 7 a.m. and disappears mainly from 8 a.m.to10 a. m. on the foot of mountain, but the fog occurs easily from 4 a.m.to 8a.m. and disappears mainly from 9 a.m.to 11 a.m. on the mountainside, and there is a difference in the fog duration between mountainside and the foot of mountain. The fog day accounts for 74.4% of the total when tem- perature in the nighttime fall more than 6 ~C ; the fog day accounts for 80.9% of the total when diurnal range of air temperature is more than 7.0 ℃. 65.2% of the total fog days have the feature that mean relative humidity is over 90% from 20 p.m. in a day to 08 a.m. on the following day. Most of fog days occur when wind speed is less than 3 m· s^-1, and 83.9%of the total fog days occur when an inversion layer exists near the ground. The change of humidity condition is favorable to originate fog in the trumpet-shaped topography areas after unsaturated wet air gets in- to the terrain; meanwhile, the convergence of wind field in the mountain area is favorable to the formation and maintenance of fog.%利用1991—2010年九华山不同海拔高度上的国家气象观测站及区域气象观测站资料,分析九华山雾日时间变化特征及其形成的气象条件。

天气预报的基本知识一、天气图（一）天气图的概念天气图是指填有各地同一时间气象要素的特制地图。

在天气图底图上，填有各城市、测站的位置以及主要的河流、湖泊、山脉等地理标志。

气象科技人员根据天气分析原理和方法进行分析，从而揭示主要的天气系统，天气现象的分布特征和相互的关系。

天气图是目前气象部门分析和预报天气的一种重要工具。

1820年，德国H.W.布兰德斯将过去各地的气压和风的同时间观测记录填入地图，绘制了世界上第一张天气图。

1851 年，英国J.格莱舍在英国皇家博览会上展出第一张利用电报收集各地气象资料而绘制的地面天气图，是近代地面天气图的先驱。

20世纪30年代，世界上建立高空观测网之后，才有高空天气图。

按天气图图面范围的大小，有全球天气图、半球天气图、洲际天气图、国家范围的天气图和区域天气图等。

天气图上的气象观测记录，由世界各地的气象站用接近相同的仪器和统一的规范，在相同时间观测后迅速集中而得。

地面天气图每天绘制4次,分别用北京时间02时、08时、14时、20时（即世界时18时、00时、06时、12时）的观测资料；高空天气图一天绘制两次，用北京时间08时、20时（即世界时00时和12时）的观测资料。

（二）天气图的种类天气图一般分为地面天气图、高空天气图和辅助图三类。

若按其性质分类，可分为：①实况分析图。

按实际观测记录绘制的天气图。

②预报图。

根据天气分析或数值天气预报的结果绘制的未来24、48、72小时的天气形势预报图或天气分布预报图。

③历史天气图。

根据实况分析图印刷出版的一种历史资料。

此外，根据需要有时还绘制不同时段（如旬、月、年）某气象要素平均值分布情况的平均图、对平均值的差值分布情况的距平图等。

1.地面天气图地面天气图也称地面图，是用于分析某大范围地区某时的地面天气系统和大气状况的图。

在地面图上，各个气象观测站的相应位置上，均被数值或符号填写该站某时刻的气象要素观测记录。

所填的气象要素有：气温，露点，风向和风速，海平面气压，能见度，总云量和低云量，现时天气和过去6小时内的天气，过去6小时降水量，特殊天气现象（如雷暴、大风、冰雹）等。

气象学知识点总结归纳气象学是一门研究大气现象和气候的学科，其研究范围涵盖了从微米级到全球级的所有空气和水汽的动力和热力过程。

本文将对气象学的基本概念、气象要素、气象现象、气象仪器和天气预报等方面进行总结归纳。

一、气象学基本概念1.1 大气成分地球大气主要由氮（78.09%）、氧（20.95%）、氩（0.93%）以及一些稀有气体（如氦、氖、氪、氙和氡）组成，其中二氧化碳、水汽、臭氧、二氧化硫、氨等微量气体也是大气组成的重要成分。

1.2 气压气压是由气体分子在一个有一定体积的容器内运动而产生的，在大气层级中，我们使用“毫巴（hPa）”和“千帕（kPa）”两种单位来表示气压。

1.3 气温气温是指空气分子的平均运动速度，可以用摄氏度、华氏度或开氏度来进行测量。

1.4 湿度湿度就是空气中所含水汽的含量，常用的指标是相对湿度和露点温度。

1.5 风风是随着大气运动而产生的空气流动。

通常使用的风向是从哪个方向的风吹来的方向，风速单位是米/秒或千米/小时。

二、气象要素2.1 气温气温是指空气分子的平均运动速度，它对生物的生长发育、气象灾害的发生、交通运输、建筑物的设计等有重要影响。

2.2 湿度湿度就是空气中所含水汽的含量。

由于水蒸气吸热作用，所以含水汽越多，相对湿度就越高。

2.3 气压气压是由气体分子在一个有一定体积的容器内运动而产生的。

在大气层级中，气压随着海拔高度的增加而减小。

气压低的地方空气上升，形成低压区；反之，气压高的地方空气下沉形成高压区。

2.4 风风是随着大气的运动产生的，它的方向和强度对气象灾害的发生以及天气状况的变化都有很大的影响。

2.5 降水在大气环流变化的条件下，水汽会凝结并聚集成水珠或冰晶，形成降水，主要有雨、雪、雾、霾、霜等形式。

三、气象现象3.1 暴风雨暴风雨是指降水量大、伴随着较强风速的天气现象。

3.2 龙卷风龙卷风是一种气象现象，通常伴随着强风，还有大雨、闪电和雷鸣等。

3.3 雾雾是由大气中高湿度引起的白色云雾，通常密度很高。

2021年3月第3期总第171期海峡科学Straits ScienceMarch 2021No.3,Total 171st2020年5月5日凌晨福建中南沿海海雾过程特征及成因分析∗郑泽华1,2㊀张㊀伟1,2㊀陈德花1,2(1.海峡气象开放实验室,福建㊀厦门㊀361012;2.厦门市气象台,福建㊀厦门㊀361012)[摘要]2020年5月5日2时起,福建中南部沿海发生了一次较强海雾过程,范围覆盖中南沿海大部,持续时间超过8h ㊂该文利用卫星㊁地面自动站㊁微波辐射计及风廓线雷达观测结果,结合再分析资料分析此次海雾过程的演变特征及成因㊂结果表明,①5日2时之前,海雾就已在闽中南部海上形成,后逐渐南压,强度逐渐增强,2时20分前后开始影响厦金海域,3时前后海雾蔓延进入厦门内海,5时30分厦门大部地区能见度都小于500m ,部分站点能见度200m 的时间超过4h ,沿海部分站点直至5日10时后海雾才完全消散(大于1km )㊂②5月4日夜间,稳定的大气环流背景㊁地面弱暖湿气流输送㊁一定的弱辐合作用㊁底层暖平流及逆温层均是此次海雾过程形成和维持的背景条件㊂③5日凌晨福建沿海明显的冷水区为此次过程提供有利的下垫面条件,且此次海雾发展阶段海表气温略高于海温1ħ左右,成熟阶段气温与海温接近,消散阶段海温逐渐高于气温㊂[关键词]海雾㊀演变特征㊀海气温差㊀边界层特征㊀福建沿海[中图分类号]P426.4[文献标识码]A[文章编号]1673-8683(2021)03-0003-08∗基金项目:厦门市气象局研究型业务项目(编号:2020YJ01)㊁厦门市海洋气象创新团队共同资助㊂㊀㊀海雾是指直接受海洋影响,发生在海上或沿海地区上空,使大气能见度小于1km 的天气现象[1]㊂海雾的形成,主要是空气在海洋下垫面的作用下,在海上㊁岛屿或沿海地区达到饱和㊁凝结,并长时间悬浮空中,使得能见度较低,从而对海上航运及交通造成严重影响㊂马治国等[2]在对福建沿海站点资料分析研究中发现,福建省中南部沿海地区为多雾区域,尤其是崇武㊁厦门和东山最多㊂前人针对有利于福建海雾发生的天气形势进行了十分详细的归纳总结:魏锦成[3]统计了1997 2006年的历史资料,将海雾日前一天的天气形势划分为地面冷锋型㊁地面低压倒槽型㊁地面高压入海型㊁陆地低压环流暖区型及弱气压场型;李昀英等[4]则将典型天气形势划分为冷平流主导型(冷锋型㊁准静止锋型㊁冷高压型),暖平流主导型(气旋型㊁入海变性高压型),均压场型,台风外围型㊂对于海峡海雾的观测研究,主要技术有人工观测㊁灯塔观测㊁探空观测㊁飞机观测等,其中卫星遥感技术以其覆盖范围广㊁实时及动态性强等优点,在海雾监测中广泛应用㊂钱峻屏等[5-6]通过能见度遥感监测和定量反演试验发现,水平能见度与MODIS 卫星监测的反照率存在函数关系并建立经验模型㊂关于福建沿海海雾过程的边界层条件分析,前人研究已取得一定成果㊂何秀恋等[7]研究发现,福建南部纬度较低,在西南暖湿气流影响下形成平流雾,生成过程中边界层具有逆温层,相对湿度较大,气温比较低且风力较小;黄惠镕等[8]在对春季福建一次海雾过程分析中发现,近地面逆温层㊁大湿度区维持㊁中层 干暖盖 ㊁风速适宜㊁温度露点差小㊁垂直风切变减小㊁气温高于海温都是海雾过程发生的有利条件㊂尽管如此,福建沿海海雾数值模拟预报仍处于较低水平,福建省气象台基于MM5模式集合预报系统生成台湾海峡雾㊁浓雾和强浓雾的概率预报,在海雾预报上起到了一定的预警作用,但依旧存在模式成员少,海雾生消的物理机制㊁边界层参数化方案和下垫面条件需进一步研究确定等问题[9]㊂HAI XIA KE XUE海峡科学2021年第3期2020年5月4日夜间到5日凌晨,福建沿海自北向南发生一次海雾过程,范围覆盖中南沿海大部,持续时间超过8h,厦门沿海地面自动站能见度小于500m超过6h,对内海航线及各大桥通行都造成了较大影响㊂本文利用卫星监测㊁地面自动站㊁微波辐射计㊁风廓线雷达等观测手段,结合第五代ECMWF大气再分析全球气候数据(ERA5)再分析资料,对此次过程进行分析,以期为厦门沿海海雾预报提供参考依据㊂1㊀资料分析与处理本文利用葵花8卫星(Himawari 8)红外双通道亮温差代表海雾;地面自动站(翔安站㊁张埭桥水库站㊁土屿站)逐5min气象观测资料,主要采用的要素有风速㊁风向及能见度;ERA5再分析资料,包含的物理量有:1000hPa及地面风速㊁风向㊁温度㊁相对湿度,海表温度等(水平分辨率为0.25ʎˑ0.25ʎ);翔安微波辐射计及风廓线雷达观测资料;MICAPS站点观测资料㊂2㊀海雾过程时空演变特征2.1㊀卫星遥感监测利用葵花8卫星的长波红外与短波红外差异大值区表征大致海雾范围㊂如图1所示,在2020年5月5日2时,在闽中南部海上就已出现双通道亮温差大值区,与海岸线平行,呈线状分布,大部分区域差值超过2ħ,意味着此时海雾厚度较厚;后大值区逐渐向厦门沿海移动,亮温差值进一步增大,最大区域超过3ħ,大雾强度进一步增强㊂从4时的差异图可以看到,厦金海域上空的双通道亮温差已达到2.5ħ附近,意味着海雾已移动至厦门内海,此时翔安南部及厦门岛东部已明显处于浓雾覆盖中;随后海雾继续缓慢南压,从5时30分的差异图上可以看到,亮温差逐渐减小,介于0.5 ~1ħ,海雾厚度逐渐减小,但浓雾范围为块状,范围较大,且恰好覆盖厦门全市及近海大部,因此此时为本次过程的成熟阶段;随后海雾停滞维持,6时后伴随日出,亮温差逐渐减小接近于0ħ,结构逐渐松散,大雾逐渐消散,此次过程趋于结束㊂图1㊀2020年5月5日2时㊁4时㊁5时30分及6时葵花8卫星长波红外与短波红外亮温差异图2021年第3期海峡科学HAI XIA KE XUE2.2㊀厦门沿海站点气象要素演变选取3个沿海自动站作为此次过程的典型代表站,其中张埭桥水库站(F2283)位于翔安南部沿海,以此站点表征海雾对厦门内海的影响;土屿站(F2128)位于厦门岛南部沿海,代表厦门近海气象要素变化特征;翔安站(59140)位于大嶝岛,用于8表征此次过程对厦金海域的影响㊂从翔安站要素时序图上可以看到(图2),5日2时20分前后,能见度快速下降,海雾开始影响厦金海域,此时风力维持在2m /s 附近,从风向上看,其偏南分量明显增加;从5日6时前后起(过程消散阶段),虽能见度上升较为缓慢(5日9时后上升至1km 以上),但风有明显变化,风力明显增强,且风向转向为西南风㊂张埭桥水库能见度下降时间稍晚于翔安站(5日3时前后),此时海雾逐渐由厦金海域蔓延进入厦门内海,此时风向短暂由偏东风转为东北风,随后逐渐转为西南风控制;消散阶段风演变特征与翔安站相似,风力逐渐增强,而能见度转好时间略早于厦金海域㊂海雾于5日3时30分前后南压至厦门南部沿海(图2),风向逐渐由偏东风转向为偏南风,风力有所增强,但整体仍属于弱风控制(3m /s 左右);海雾消散时间则大致与内海相同,能见度都于5日7时前后上升至1km 左右,该阶段风向无明显变化,风力同样明显上升㊂图2㊀2020年5月5日0时至10时沿海代表站风及能见度演变情况HAI XIA KE XUE 海峡科学2021年第3期3㊀海雾过程成因分析3.1㊀环流背景相对静稳的天气形势是海雾过程生成㊁维持的背景条件㊂图3分别给出了2020年5月4日20时500hPa㊁850hPa㊁925hPa 及地面形势图,以讨论此次过程发生前的天气背景㊂图3㊀2020年5月4日20时500hPa 高空观测(a )㊁850hPa 高空观测(b )㊁925hPa 高空观测(c )㊁地面填图(d )㊀㊀如图3a 所示,2020年5月4日20时500hPa 上福建南部主要受副高北部弱脊区控制,偏西气流控制;850~925hPa 上为弱西南气流,且华南地区为明显暖区控制;低层大气层结较为稳定,有利于海峡内海雾的生成㊂从地面图上看(图3d),福建沿海位于低压东侧的弱偏南气流控制,海上的弱暖湿气流为此次海雾过程提供了水汽条件,且弱风条件下有利于层结稳定的维持㊂3.2㊀水汽通量及散度变化从1000hPa 水汽通量及散度图上可以看出,在4日22时(图4a),受偏南暖湿气流影响,台湾海峡内有较强水汽通量输送,其来源主要为我国南海;弱水汽通量散度负值区主要集中在福建中部沿海,有利于海雾海上逐渐形成;在地面要素场上(图4b),闽中北部开始出现相对湿度超过95%区域,海雾开始生成;在海峡北部,虽然有明显的水汽条件,但水汽通量辐合强度较大,结合云图(图1)可知,并无强海雾生成,这也说明适宜的辐合作用对于海雾生成的重要性㊂而海峡南部沿海为从海上吹来的偏南风,且风向垂直于温度梯度,有利于水汽的凝结冷却㊂到5日02时(图4b),散度负值区南移,覆盖整个闽南沿海,此时沿海大部相对湿度超过95%,能见度下降,海雾开始逐渐影响厦门内海㊂此时10m 风逐渐转为西南风,而从温度场上看,较冷区域(小于25ħ)逐渐向南延伸㊂2021年第3期海峡科学HAI XIA KE XUE填色为水汽通量散度,单位:g/hPaˑcmˑs;箭头为水汽通量,单位:10-5g/hPaˑcm2ˑs;填色为相对湿度;箭头为10m风场,单位:m/s;红线为2m气温,单位:ħ图4㊀2020年5月4日22时(a㊁c)㊁5日02时(b㊁d)1000hPa水汽通量及散度㊁地面要素分布图填色为水汽通量散度,单位:g/hPaˑcmˑs;箭头为水汽通量,单位:10-5g/hPaˑcm2ˑs;填色为相对湿度;箭头为10m风场,单位:m/s;红线为2m气温,单位:ħ图5㊀2020年5月5日06时(a㊁c)㊁08时(b㊁d)1000hPa水汽通量及散度㊁地面要素分布图HAI XIA KE XUE 海峡科学2021年第3期㊀㊀5日06时,海峡内的西南水汽通量较前几个时次明显减小(图6a),沿海地区的散度负值区维持,而海上负值区进一步向南延伸,此时海峡中部已无明显水汽通量辐合,不利于海雾的生成和维持;而从地面要素分布看(图5c),相对湿度超过95%的区域覆盖整个沿海地区及海峡南部,风则仍为偏南风,温度也较上个时次变化不大㊂之后海雾过程进入消散阶段,相对湿度大值范围开始逐渐减小,地面偏南气流减弱(图5d),水汽通量也逐渐减小,而沿海地区有水汽通量辐合,但此时辐合强度较强,不利于海雾继续维持(图5b)㊂3.3㊀逆温层从5月4日20时厦门站探空图(图6左)可以看到,此时并没有逆温层存在,且低层的湿层浅薄,仅850hPa 上湿度较大,而此时925hPa 以上风随高度顺转,说明低层有弱的暖平流;到5月5日08时(图6右),由于边界层顶的暖平流以及夜间地面的降温,导致925hPa 高度附近逐渐有逆温层产生,且湿度超过80%㊂逆温层的形成抑制了对流的发展,阻止生成的海雾抬升转化为低云㊂但逆温层内温差较小,逆温强度较弱,也是此次海雾过程没有进一步发展的原因之一㊂图6㊀2020年5月4日20时(左)㊁5日08时(右)厦门站(59134)探空图4㊀边界层气象要素演变特征分析4.1㊀海温分布及海气温差从海峡海温分布图(图7a)可以看到,福建沿海地区为一个明显的冷水区,而海峡内及南部海域则温度明显高于沿海,在弱的偏东风或偏南风下,暖水区上空的暖湿气流输送至冷水区上空,海洋对海上空气有冷却作用,小水滴的冷却凝结有利于海雾过程的发生㊂从海气温差的演变图可以发现,在海雾发展南压阶段,闽中南部沿海海气温差有一个明显的减小㊂5月5日02时(图7b),此时海雾在闽中部沿海发展,此时福建中南部及广东北部沿海大部海气温差都为正值,且闽南部沿海差值在1ħ附近,气温略高于海温,说明有偏南暖湿气流输送,并在冷洋面上凝结,并且气流强度较弱,不易形成降水;而后海气温差逐渐减小,直到5日06时左右(图7b),海气温差接近0ħ,并且海峡南部海域海气温差为负,说明此时南部暖湿输送逐渐减少,海雾过程停止发展,并逐渐进入消散阶段;之后伴随日出,辐射加温,海气温差快速增大,海雾逐渐消散,此次过程结束;福建北部沿海海气温差则始终为正距平㊂2021年第3期海峡科学HAI XIA KE XUE图7㊀2020年5月5日02时(a )海表气温图及02时(b )㊁06时(c )㊁10时(d )海气温差图4.2㊀风向、风速及相对湿度垂直分布演变结合微波辐射计㊁风廓线雷达探测结果和翔安自动站观测结果(图8)可以发现,在翔安站能见度下降前(5日2时前后),湿度的大值区主要维持在底层(1km 以下),底层主要以东北风为主;在能见度下降初期,海雾仍聚集在底层(1km 以下),但风向逐渐由东北风转为偏西风控制;5日3时30分前后,大雾开始向上层扩散,此时雾的厚度明显增加,且底层风向以偏北风为主,受风向影响,此时海雾进一步南压,开始影响厦门岛东部地区;到了消散阶段(5日6时30分前后),此时2~3km 高度上东北风明显增强,稳定层结逐渐破坏,不利于海雾的继续维持,但底层湿度仍较大,且地面风速较小,因此大雾消散速度较慢,翔安站能见度直至5日9时后才逐渐好转㊂5㊀结论利用各类观测手段及再分析资料,对2020年5月5日凌晨福建中南部沿海海雾过程的演变特征及海洋气象条件进行分析,并针对厦门的海雾预报预警进行讨论,主要得到以下几点结论㊂①通过葵花8卫星双通道亮温差的分布,结合自填色为相对湿度,单位:%图8㊀2020年5月5日0时至9时翔安微波辐射计㊁风廓线雷达探测结果时序图HAI XIA KE XUE海峡科学2021年第3期动站观测结果,可以较清楚地描述此次海雾过程㊂此次过程维持时间超过8h㊂5日2时之前,已在闽中南部海上形成,与海岸线平行,呈带状分布,后逐渐南压,强度逐渐增强;2时20分前后开始影响厦金海域,地面以弱南风为主;3时前后,海雾蔓延进入厦门内海,地面风开始转向;5时30分浓雾已变为块状停滞维持,强度较强,覆盖厦门全市及近海大部;6时后伴随日出,海雾结构逐渐松散㊂②此次海雾过程发生前(4日夜间),整层大气环流较为静稳:高层受副高北侧弱脊区控制,中低层大气层结较为稳定,且有弱西南暖湿气流输送,也导致925hPa上有逆温层形成,维持底层大气的稳定,抑制了暖湿空气向上发展,使其维持在边界层内,保证了此次海雾过程在1km高度内维持发展;随后由于2~3km高度上东北风明显增强,导致逆温层逐渐破坏,此次过程趋于结束㊂③4日夜间到5日白天,整个台湾海峡内都有较强的水汽输送,且主要来自我国南海㊂福建南部沿海有明显的温度梯度及风的弱辐合,且维持时间较长,配合海峡内充足的水汽条件,导致此次海雾过程强度较强且维持时间较长;而在海峡北部,虽然具备水汽条件,但水汽辐合较强,不具备凝结悬浮条件,因此并无强海雾生成㊂④此次海雾过程中,福建沿海海温为明显的冷水区,一定强度的暖湿平流使得气温略高于海表温度,使得水汽凝结悬浮㊂海雾发展阶段海表气温略高于海温,差值在1ħ左右;后温差逐渐减小,到海雾成熟阶段,此时海气温差接近0ħ;而后海温逐渐高于气温,海雾过程开始趋于消散㊂因此,1ħ的海气温差可能是厦门沿海海雾预报预警的指标之一㊂参考文献:[1]王彬华.海雾[M].北京:海洋出版社,1983.[2]马治国,张春桂,陈家金,等.福建省沿海雾的气候变化特征分析[J].中国农业气象,2011(S1):69-73.[3]魏锦成.厦门沿海海雾的预警预报研究[C]//强化科技基础㊀推进气象现代化 第29届中国气象学会年会,沈阳,2012.[4]李昀英,王汉杰.台湾海峡地区雾形成的天气类型分析[J].热带海洋,2000,19(4):65-70.[5]钱峻屏,黄菲,崔祖强,等.基于MODIS数据的海上气象能见度遥感光谱分析与统计反演[J].海洋科学进展,2004,22 (Z1):58-64.[6]钱峻屏,黄菲,王国复,等.基于MODIS资料反演海上能见度的经验模型[J].中国海洋大学学报(自然科学版),2006,36(3):355-360.[7]何秀恋,林荣惠,王双才,等.福建南部一次初春大雾过程分析[J].海洋预报,2012,29(4):60-64.[8]黄惠镕,韩美,潘宁,等.福建一次春季海雾的边界层特征及其成因分析[J].海峡科学,2019(3):12-15,25.[9]韩美,高珊,曾瑾瑜,等.台湾海峡西岸海雾研究现状与未来发展方向[J].气象科技,2016,44(6):928-936,955. [10]黄彬,许健民,史得道,等.黄渤海一次持续性海雾过程形变特征及其成因分析[J].气象,2018,44(10):1342-1351.。

第３９卷　第４期２０２１年８月干　旱　气　象ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｒｉｄＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙＶｏｌ．３９　Ｎｏ．４Ａｕｇｕｓｔ，２０２１卿清涛，刘　佳，李小兰，等．四川盆地一次持续性雾霾天气演变特征及其成因［Ｊ］．干旱气象，２０２１，３９（４）：６１０－６１９，［ＱＩＮＧＱｉｎｇｔａｏ，ＬＩＵＪｉａ，ＬＩＸｉａｏｌａｎ，ｅｔａｌ．ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＣａｕｓｅａｎｄＥｖｏｌｕｔｉｏｎＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆａＣｏｎｔｉｎｕｏｕｓＳｅｖｅｒｅＦｏｇａｎｄＨａｚｅＥｐｉｓｏｄｅｉｎＳｉｃｈｕａｎＢａｓｉｎ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｒｉｄＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，２０２１，３９（４）：６１０－６１９］，ＤＯＩ：１０．１１７５５／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－７６３９（２０２１）－０４－０６１０四川盆地一次持续性雾霾天气演变特征及其成因卿清涛１，２，刘　佳１，２，李小兰１，２，罗　玉１，２，郭海燕１，甘薇薇１，２，孙 ２，３（１．四川省气候中心，四川　成都　６１００７２；２．高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点研究室，四川　成都　６１００７２；３．四川省气象探测数据中心，四川　成都　６１００７２）摘　要：根据单站雾霾日数和区域雾霾过程的确定方法，挑选２０１４年１２月１６日至２０１５年１月２７日四川盆地典型雾霾过程，结合空气质量指数（ＡＱＩ）、污染物质量浓度、气象要素特征和大气环流背景，研究此次持续雾霾天气的产生、演变及转化特征。

结果表明：（１）此次雾霾过程表现出强度强、持续时间长、发生范围广的显著特点。

（２）ＡＱＩ和污染物质量浓度的变化与雾霾天气过程高度一致，本次雾霾过程的主要污染物为ＰＭ２．５，其次是ＰＭ１０。

（３）此次过程出现了不同强度的污染物积累、到达峰值及急速减弱阶段，雾霾天气过程的强弱与天气形势、边界层垂直结构密切相关，与历史同期相比，这次超长雾霾过程盆地平均气温偏高１．２４℃，降水偏少３４．７７％，日照时数偏多１０．３３ｈ，相对湿度偏低２．６７％，风速基本持平略偏大，稳定的大气环流形势为雾霾天气和严重污染提供了持续稳定的大气环境场；强逆温层结、边界层的下沉运动、地面弱风场中的辐合均使水汽和污染物存留在近地层不易向高空扩散，造成雾霾天气持续。

大风天气特征分析及预报指标发布时间：2022-01-05T04:09:52.601Z 来源：《中国科技人才》2021年第23期作者：王玥李松达[导读] 结合自动探测资料、NCEP资料、天气雷达资料等，探讨大风天气所形成的条件因素及特征，以此为基础做到有效预防、积极防止，减少各地区的经济损失，避免大幅度的安全威胁。

吉林空管分局气象台预报吉林长春 130000摘要：现阶段，我国大风天气气候特征受到诸多外界因素的影响，分析预报指标的准确性和科学性，需要根据实际地理位置情况和大风天气出现地区来进行重点指标、类型的探究，深入分析东北地区所造成的大风天气特征之后，能够有效针对地区所发生的地压强烈影响和南北地区地理位置不同来设定特定预报模型，并实时探测灾情可能分布的地区和破坏程度，根据重点资料报告从多角度分析东北地区大风天气所造成的原因和要素，结合自动探测资料、NCEP资料、天气雷达资料等，探讨大风天气所形成的条件因素及特征，以此为基础做到有效预防、积极防止，减少各地区的经济损失，避免大幅度的安全威胁。

关键字：大风天气、特征、分析、预测指标一、前言1.1空间分布特征本文所讲述的大风天气主要是位于东北地区，针对东北地区的大风天气分布情况进行特征分析与预测指标的研究。

东北地区是一类平原较少、四季分明的地区，大风天气大多数在三月中旬、11月上旬、六月下旬，六七月份最盛，与当月的冷活动、能量分布不稳定等条件有关，冷热交叉较为严重时容易引发对流，较容易在冷空气活动的急流强度状态和位置形成大幅度、尺度、强度较高的大风天气，范围与风暴的强弱、覆盖面积对流线级别有关，通过分析东北地区风压场符合梯度风的基本原理，进行密切的气象观察和气压分析，主要从地面原因来看有三种，首先，南高北低型；其次，冷锋后部型；最后，低压强烈发展型，这三种中冷锋后部型是最不常见的类型，在日常生活中较少出现，针对第一种和第三种这两种重点常见的大风类型进行预测指标的分析和介绍，更具针对性。