1. 引言
雾是一种大量微小水滴(冰晶)浮游空中，常呈乳白色，使水平能见度小于1000 m的天气现象 [1] 。随着经济的不断发展，雾对人们生产生活的影响越来越大。雾是对人类交通活动影响最大的天气之一。高速公路的交通事故中，因浓雾影响视线而造成的交通事故约占总数的四分之一，不仅阻碍交通，更给国家和人民生命财产造成重大损失 [2] 。并且雾天会使污染物维持在人们容易接触的高度，难以扩散与下沉，长时间处于这种环境中，会对人体健康带来有害的影响。目前，已经有许多学者对雾进行了大量的研究。从我国整体雾的气候特征来看，分布呈现东南部多西北部少的特点，并且雾日有明显的季节变化，春、夏季雾的范围较小，秋、冬季雾的范围较大 [3] [4] 。单就贵州省雾的气候特征而言，多雾中心主要分布在东部、西部边缘及中部地势较高处，区域性辐射大雾多出现在贵州省中东部较低处及河流湖泊所经之处，但区域性静止锋雾呈西多东少的分布特征 [5] [6] [7] 。对于贵州常出现的辐射雾而言，莫火娇等 [8] 和刘书慧等 [9] 发现近地面逆温层、风力微弱、夜间少云、水汽分布上干下湿等条件是形成辐射雾的特征。
三穗位于云贵高原向湘西丘陵及广西盆地过渡的斜坡面上，东经108˚32'~109˚04'、北纬26˚47'~27˚04'之间，其交通区位优势突出，位于贵州铜仁市、凯里市和湖南怀化市三大区域性城市的地理中心，是由湘入黔的重要通道，县境内高速公路覆盖全境，交通运输往来频繁。而根据前人的研究，三穗属于贵州省大雾较多的地区 [10] ，因此，对三穗大雾的气候特征进行研究分析，对交通运输安全、保障人民的健康和生命安全，提高人民生活质量具有较大的意义。
2. 资料与方法
本文选取1958~2020年三穗国家基准气候站63a的人工观测气象资料，包括雾、能见度、相对湿度、温度露点差、风向风速等和2017~2020年前向散射式能见度仪监测资料。资料来源于三穗县气象局。雾的等级划分根据GB/T27964-2011《雾的预报等级》 [11] 规定：大雾(500 m ≤ V < 1000 m)、浓雾(200 m ≤ V < 500 m)、强浓雾(50m ≤ V < 200 m)和特强浓雾(V < 50 m)。雾日统计以每日20时~次日20时地面观测记录为准，该时段内出现雾就计为一个雾日(天气现象代码为42)。研究采用线性趋势法、M-K突变检验 [12] 等统计分析63a三穗雾逐年、逐月时间序列变化分布特征，并对形成雾的主要气象要素特征进行分析，得到雾形成的阈值条件。
3. 时间序列变化特征
3.1. 年月分布特征
三穗1958~2020年总共出现3966次雾，年均雾日数约63 d。从图1(a)可以看出，1965年出现雾的次数最多，达到95次，2015年出现雾的次数最少，仅有19次。从总体趋势来看，三穗雾日呈波动下降趋势，趋势函数为y = −0.6142x + 1284.7，平均每年下降0.6142 d；从分段趋势来看，1958~1988年雾日数呈下降趋势，1989~2004年雾日数呈上升趋势，2005~2020年雾日数呈下降趋势，特别是2011年后雾日数明显下降，通过M-K突变检验发现，见图1(b)，雾日数在1984年和2012年发生多到少的突变，突变点分别为1983年和2009年，并通过信度为0.01的检验。
从图1(c)可以看出，三穗雾日具有明显的季节变化。8月份最多，平均雾日数达到9.1 d，2月份最少，仅有2.8 d。从季节看，雾日主要集中在夏季、秋季；从月份来看，雾日主要集中在7、8、9、10、11月，占全年雾日的55%。
Figure 1. (a) Annual variation trend of fog days; (b) M-K mutation test of annual number of fog days; (c) The variations characteristics in monthly average number of fog days
图1. (a) 年雾日数变化趋势；(b) 年雾日数M-K突变检验；(c) 月雾日数变化特征
3.2. 雾强度特征
因业务升级，2017年安装了前向散射式能见度仪，对雾的监测更加精准，利用2017~2020年的雾日进行分等级的研究得出，2017~2020年总共出现雾日127 d，其中浓雾最多73 d，强浓雾次之30 d，大雾24 d，4年中未出现特强浓雾。从图2可以看出，强浓雾主要集中在11月，共出现8 d，4月份次之，出现5 d，6、7、8三个月中都未出现过强浓雾。浓雾主要集中在6月、10月，4a中都出现了10 d，4月份次之为，出现9 d。
图2. 2017~2020年分等级雾日数月际变化特征
从图3(a)可以看出强浓雾的消散时间在5:00~12:00之间，大部分在9:00~11:00，占总数的70.0%；浓雾的消散时间在21:00~第二日12:00之间，大部分集中在8:00~10：00之间，占总数的52.1%；大雾的消散时间在20：00~第二日11:00之间，大部分集中在6:00~8:00之间，占总数的50.0%。强浓雾的消散时间比浓雾、大雾的消散时间晚；大雾的消散时间最早，维持时间较浓雾和强浓雾短。可以看出雾的等级越强，消散时间越晚，维持时间越长。
Figure 3. (a) Dispersion time distribution of graded fog and (b) seasonal fog from 2017 to 2020
图3. 2017年~2020年(a) 分等级雾、(b) 分季节雾的消散时间分布
从图3(b)可以看出春季雾的消散时间在21:00~第二日11:00之间，大部分在8:00~10:00，占总数的61.1%；夏季雾的消散时间在1:00~10:00之间，大部分集中在7:00~9:00，占总数的60.0%；秋季雾的消散时间在20:00~第二日12:00之间，大部分集中在8:00~11:00，占总数的62.5%；冬季雾的消散时间在20:00~第二日12:00之间，大部分集中在10:00~11:00，占总数的48.4%。可以看出夏季雾的消散时间最早，均在10:00之前消散，这可能是由于夏季太阳出来后，温度迅速升高，利于水汽的蒸发，湿度降低，且随着温度升高，饱和水气压增大，不利于雾的形成。
4. 形成雾的气象要素特征
4.1. 水汽条件
近地面的水汽条件充沛是形成雾的必要条件，当水汽接近或达到饱和时，温度只要稍有下降，就会使低空水汽凝结成雾。通过对相对湿度和露点温度差两个气象要素进行统计分析，从图4可以看出，20时的相对湿度大部分达到70%以上，占比93.6%，而02时、08时的相对湿度全部都大于80%，且相对湿度大于95%的占比分别达到79.4%、88.1%，此时的水汽接近饱和。
Figure 4. Relative humidity distribution at 20:00, 02:00 and 08:00
图4. 20时、02时、08时的相对湿度分布
从图5(a)可以看出08时的温度露点差均≤3℃，大部分处于0℃~0.5℃区间内，达到77%；02时的温度露点差均≤4℃，大部分处于0℃~0.5℃区间内，达到52.4%；08时的温度露点差在0℃~8℃区间内均有分布。02时、08时的温度露点差 ≤ 2℃累计占比为97.6%、99.2%，20时的温度露点差 ≤ 5℃累计占比为90.5%。从图5(b)可以看出，随着雾等级的增高，08时的温度露点差在0℃~0.5℃区间内的占比也在增加，大雾、浓雾、强浓雾的占比分别为52.2%、79.5%、90.0%。
Figure 5. (a) Distribution of temperature dew point difference at 20:00, 02:00 and 08:00; (b) Temperature dew point difference distribution of grade fog at 08:00
图5. (a) 20时、02时、08时的温度露点差分布；(b) 08时分等级雾的温度露点差分布
结果表明，三穗出现雾的水汽条件特征为20时的相对湿度 > 70%、温度露点差 ≤ 5℃，02时、08时的相对湿度 > 80%，温度露点差 ≤ 2，且随着雾等级的增高，所需要的水汽条件将接近或达到饱和状态。
4.2. 风速条件
微风或静风也是一个形成雾的有利条件，风速过大时会把雾直接吹散 [9] 。从图6(a)可以看出，三穗出现雾时，20时、02时、08时的风速大部分处于0~1 m/s区间内，占比分别为69.1%、81.7%、79.4%，且处于v ≤ 2 m/s的累计占比为95.3%、96.8%、98.4%。从图6(b)可以看出，当雾等级越高时，其风速在0~0.5 m/s区间内的占比也在增高，大雾、浓雾、强浓雾的占比分别为26.1%、46.6%、56.7%。
则三穗出现雾的风速条件特征为v ≤ 2 m/s，且雾等级越高，风速越小。
Figure 6. (a) Ground wind speed distribution at 20:00, 02:00 and 08:00; (b) Ground wind speed distribution of grade fog at 02:00
图6. (a) 20时、02时、08时的地面风速分布；(b) 02时分等级雾的地面风速分布
4.3. 气温条件
饱和水汽压的大小与温度有着直接的关系，当温度升高时，饱和水汽压也显著增大。因此当温度高时，饱和水汽压大，空气中可以容纳的水汽含量也增多，这意味着不利于水汽凝结。从图7可以看出，20时与02时的温差主要分布在1℃~6℃区间内，占比达到84.8%，降温幅度6℃~8℃占比较小，仅有6.4%，这表明降温幅度1℃~6℃最有利于雾的发生。
Figure 7. Temperature difference distribution between 20:00 and 02:00
图7. 20时与02时的温差分布
而对于不同等级的雾，占比最多的温差分布也有所不同，强浓雾主要的温差分布在4℃~6℃之间，浓雾主要的温差分布在1℃~6℃之间，大雾主要的温差分布在0℃~3℃之间，这表明了雾的等级越高，降温幅度也越大。
5. 结论
本文通过对1958~2020年近63a三穗雾的时间分布和2017~2020年形成雾的气象要素特征进行研究分析，得出如下结论：
1) 1958~2020年三穗总共出现3966次雾，年均雾日数约63 d，总体呈波动下降趋势，年雾日数在1984年和2012年发生多到少的突变，突变点分别为1983年和2009年；雾日数具有明显的季节分布特征，主要集中在夏季和秋季，出现次数最多的月份是8月，年均雾日达到9.1 d。
2) 三穗形成的雾主要以浓雾为主，每个月都有出现，强浓雾主要集中在11月，且6、7、8三个月中没有出现过强浓雾，特强浓雾出现较少，近4a中没有出现。
3) 雾的等级越高，消散时间越晚，维持时间越长；夏季出现的雾比春、秋、冬季出现的雾消散时间早。
4) 三穗出现雾的水汽条件特征为20时的相对湿度 > 70%、温度露点差 ≤ 5，02时、08时的相对湿度 > 80%，温度露点差 ≤ 2℃，风速条特征件为v ≤ 2 m/s，20时与02时的温差在1℃~6℃区间对于三穗出现雾最有利。且雾等级越高，所需的水汽条件、风速条件、降温幅度也越高。
NOTES
*第一作者。
#通讯作者。