
تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,622 |
تعداد مقالات | 71,533 |
تعداد مشاهده مقاله | 126,862,003 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 99,904,863 |
پیشبینی رخداد مه به کمک برخی روشهای تجربی (فرودگاههای تهران و مشهد) | ||
فیزیک زمین و فضا | ||
مقاله 9، دوره 44، شماره 2، تیر 1397، صفحه 379-395 اصل مقاله (1.12 M) | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jesphys.2017.234790.1006906 | ||
نویسندگان | ||
سحر تاج بخش* 1؛ محمد مرادی2؛ مهدی رشیدزاد3؛ محمدرضا محمدپور پنچاه3 | ||
1استادیار، گروه کاوشهای جوی، پژوهشکده هواشناسی، تهران، ایران | ||
2استادیار، گروه هواشناسی هوانوردی، پژوهشکده هواشناسی، تهران، ایران | ||
3کارشناس ارشد هواشناسی، پژوهشکده هواشناسی، تهران، ایران | ||
چکیده | ||
مه یکی از پدیدههای وضع هواست که در نشست و برخاست هواپیماها، به سبب کاهش دید، نقش مهمی دارد. در این مطالعه سعی شده است در دو فرودگاه مهرآباد تهران و شهید هاشمینژاد مشهد، ضمن ارائۀ الگوهای همدیدی شرایط مهآلود، روشی به منظور بهبود حدس اولیه برای پیشبینی مه ارائه شود. با در نظر گرفتن دادههای موجود، 25 مطالعۀ موردی برای رخداد مه به کمک دو روش تجربی متداول (سندرس و کروداک-پریچارز) در فرودگاههای یادشده بررسی و دمای نقطۀ مه با دادههای واقعی و پیشبینی تعیین شد. الگوهای همدیدی در حالتهای موردی معرف حضور پرفشار قوی با مقادیر حداقل 1020 هکتوپاسکال در نوار شمالی ایران است که با فرارفت هوای سرد تراز 850 هکتوپاسکال، بادهای شمالی و نم ویژۀ 6 تا 8 گرم بر کیلوگرم همراه است. ارزیابی به روش بایاس نشان داد که روش سندرس در 75% حالات با رخداد مه در فرودگاههای یادشده همخوانی دارد. این ارزیابی برای روش کروداک-پریچارز به 65% کاهش یافت. با هدف استفاده از این روشها برای پیشبینی رخداد مه، روشهای یادشده به کمک خروجیهای مدل پیشبینی عددی WRF نیز مطالعه شد و ارزیابی نتایج صحت کمتری (50%) را نشان داد. از این رو به نظر میرسد روش تجربی سندرس برای حدس اولیۀ رخداد مه روش مناسبی باشد و در صورت افزایش صحت و دقت خروجیهای مدل پیشبینی عددی برای 12 ساعت آینده قابل استفاده است. | ||
کلیدواژهها | ||
حداقل دید فرودگاه؛ دمای نقطۀ مه؛ روش سندرس؛ مه؛ مدل پیشبینی عددی WRF | ||
مراجع | ||
تاج بخش، س.، 1395، مطالعۀ آماری و شناسایی نوع مه به کمک یک الگوریتم در مهمترین فرودگاههای کشور، بولتن پژوهشهای اقلیم شناسی (در دست انتشار). حجام، س.، برخورداری، ج. و مشکوتی الف.، ح.، 1393، تعیین مناسبترین شبکهی عصبی مصنوعی برای پیشبینی کوتاه مدت مه در فرودگاه ارومیه، مجموعه مقالات سومین کنفرانس ملی تصادفات جادهای، سوانح ریلی و هوایی، زنجان، ایران.
Cimini, D., Caumont, O., Löhnert, U., Alados-Arboledas, L., Bleisch, R., Huet, T., Ferrario, M. E., Madonna, F., Haefele, A., Nasir, F., Pace, G. and Posada, R., 2014, A data assimilation experiment of temperature and humidity profiles from an international 1 network of groundbased microwave radiometers, Proc. Microrad 2014, Pasadena, USA, 24-27 March, 2014. Chen, F. and Dudhia, J., 2001, Coupling an advanced land surface-hydrology model with the Penn State-NCAR MM5 modeling system. Part I: Model implementation and sensitivity. Monthly Weather Review 129 (4), 569-585. Cradock, J. M. and Prichars, D. L., 1951, forecasting the formation of radiation fog — a preliminary approach. Meteorological Research Paper No. 624. Meteorological Office (unpublished). Dejmal, K. and Repal, V., 2010, Implementation of methods for the radiation fog prediction, International Journal of Energy and environment, 4, 79-88. Doran, J. A., Rohr, P. J., Beberwyk, D. J., Brooks, G. R., Gayno, G. A., Williams, R. T., Lewis, J. M. and Lefevre, R. J., 1999, TheMM5at the AF Weather Agency—New products to support military operations. Preprints, Eighth Conf. on Aviation, Range, and Aerospace Meteorology, Dallas, TX, Amer. Meteor. Soc., 115–119. Dudhia, J., 1989, Numerical study of convection observed during the Winter Monsoon Experiment using a mesoscale two–dimensional model. J. Atmos. Sci., 46, 3077–3107. Erik, M. B., Mitchell, K. E., Lin, Y., Rogers, E., Grunmann, P., Koren, V., Gayno, G. and Tarpley, J. D., 2003, Implementation of Noah land surface model advances in the National Centers for Environmental Prediction operational mesoscale Eta model. Journal of Geophysical Research atmosphere, 108, (22), 8851. Glenn Creighton, G., Kuchera, E., Adams-Selin, R., McCormick, J., Rentschler, S. and Wickard, B., 2014, AFWA Diagnostics in WRF, U.S.A. Hansen, B., 2007, a Fuzzy Logic–Based Analog Forecasting System for Ceiling and Visibility, Weather and Forecasting, 22, 1319-1330. Hong, S. Y, Dudhia, J. and Chen, S. H., 2004, A revised approach to ice microphysical processes for the bulk parameterization of clouds and precipitation. Mon. Wea. Rev., 132, 103–120. Hong, S., Noh, Y. and Dudhia, J., 2006, A new vertical di_usion package with an explicit treatment of entrainment processes. Monthly Weather Review 134 (9), 2318-2341. Holtslag, M. C., Steeneveld, G. J. and Holtslag A. A. M., 2010, Fog forecasting: “old fashioned”semi-mpirical methods from radio sounding observations versus “modern” numerical models, 5th International Conference on Fog, Fog Collection and Dew Münster, Germany, 25–30 July 2010. Hyvarinen, O., Erola, K., Siljamo, N. and Koskenin, J., 2009, Comparison of Snow Cover from Satellite and Numerical Weather Prediction Models in the Northern Hemisphere and Northern Europe, Journal of Appley Meteorology and Climatology, 48, 1199-1216. ICAO, 2010, Technical specifications related to meteorological observations and reports: Annex 3 International Civil Aviation Organization, Montreal, Canada. International Civil Aviation Organization, 2016, Aeronautical information services: Annex 15, ICAO publication, Montreal, Canada. Iran airports and air navigation companies, 2017, Aeronautical Information publications (AIP). Jacobs, W., Nietosvaara, V., Michaelides, S. and Gmoser, H., 2005, COST Action 722, Meteorology and Short-range forecasting methods of fog, visibility and low clouds. Official European Communities in Luxembourg, p 270. Jacobs, W., Nietosvaara, V., Bott, A., Bendix, J., Cermak, J. and Michaelides, I., 2007, COST Action 722, Earth System Science and Environmental Management, Final report on Short Range Forecasting Methods of Fog, Visibility and Low Clouds. Available from COST- 722, European Science Foundation, p 500 Kain, J. S., 2004, The Kain–Fritsch convective parameterization: An update. J. Appl. Meteor., 43, 170–181. Lee, H. Y. and Chang, D.-E., 2003, A numerical experiment of fog in Yongdong Province and the northeast air current, Atmosphere Res., 13(3), 108-109. Lester, J. F., 2007, Aviation weather, Jepson Pub. U.S.A. Meyer, M. B. and Lala, G. G., 1990, Climatological aspects of radiation fog occurrence at Albany, New York. J. Climate, 3, 577–586. Obukhov, A. M., 1971, Turbulence in an atmosphere with a non-uniform temperature. Boundary-Layer Meteorology 2 (1), 7-29. Saunders, W. E., 1951, A method of forecasting the temperature of fog formation. Meteorological Mag., 79, 213–219. Saunders, W. E., 1957, Variation of visibility in fog at Exeter airport and the time of fog dispersal. Meteorol Mag, 86, 362-368. Saunders, W. E., 1960, The clearance of water fog following the arrival of a cloud sheet during the night Meteorol Mag, 89, 8-10. Skamarock, W. C. and Klemp, J. B., 2008, A time-split nonhydrostatic atmospheric model for weather research and forecasting applications. J. Comp. Phys. 227 (7), 3465–3485. Stoelinga, M. T. and Warner, T. T., 1999, Nonhydrostatic, Mesobeta-scale model simulations of cloud ceiling and visibility for an east coast winter precipitation event. J. Appl. Meteor., 38, 385-404. Stunder, B. J. B., 1997, NCEP Model Output – FNL ARCHIVE DATA, TD. Tardif, R. and Rasmussen, R. M., 2007, Event-based climatology and typology of fog in the New York City region. J. Appl. Meteor. Climatol. 46, 1141–1168. Van Schalkwyk, L. and DYSON, L. L., 2013, Climatological Characteristics of Fog at Cape Town International Airport. J. Appl. Meteor. Climatol. vol28, pp 631-646. Viojovic, D. and Veljovik, K., 2008, Fog Analysis in Belgrade International Airport, Geophysical Research Abstracts, Vol. 10, P. 1. Wallace, J. M. and Hobbs, P. V., 2006, The Boundary Layer. Atmospheric Science, Second Edition: An Introductory Survey, Elsevier Inc., 375-412. Wild, O., Zhu, X. and Prather, M. J., 2000, Fast-J: Accurate simulation of in-and below-cloud photolysis in tropospheric chemical models. Journal of Atmospheric Chemistry 37 (3), 245-282. Willet, H. C., 1928, Fog and haze, their causes, distribution, and forecasting. Mon. Wea. Rev., 56, 435–468. World Meteorological Organization, No, 728. 2008, Aerodrome Reports and Forecasts: A Users’ Handbook to the Codes, WMO publication. Geneva, Switzerland World Meteorological Organization, No. 306,2014, Manual on Codes, International Codes, Volume I., Part A – Alphanumeric Codes , WMO publication. Geneva, Switzerland. World Meteorological Organization, No. 407, 2012, Manual on the observation of clouds and other meteors. , WMO publication. Geneva, Switzerland. World Meteorological Organization, , 2012, Mist and Fog Forecasting Techniques, HYPERLINK "http://www.caem.wmo.int/_pdf/low_cloud_visibility/lowcloudvis_04_mist_fog.pdf" www.caem.wmo.int/_pdf/low_cloud_visibility /lowcloudvis_04_mist_fog.pdf., WMO publication. Geneva, Switzerland. World Meteorological Organization, 2016, Saunders fog point technique, http://www.caem.wmo.int/_pdf, WMO publication. Geneva, Switzerland. Zhou, B., Du, J., McQueen, J. and Dimego, G., 2009, Ensemble forecast of ceiling, visibility, and fog with NCEP Short-Range Ensemble Forecast system (SREF). Preprints, Aviation, Range, and Aerospace Meteorology Special Symp. On Weather–Air Traffic Management Integration, Phoenix, AZ, Amer. Meteor. Soc., 4.5 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,892 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 863 |