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[摘要]本文利用双流机场和温江气象站的资料，引入集对分析方法对影响双流机场能见度的因子进行筛选和分析，发现联系度从微观层次上揭示出能见度与各气象要素的集合正负相关和不定相关情况，无疑使对从宏观角度分析两个集合的总体相关性的相关系数的补充和完善。影响能见度变化的因子中地面风速和基础能见度与能见度的正相关关系最好；相对湿度与能见度的负相关关系最好。
[关键词]集对分析 能见度 影响因子
[中图分类号] P412.17 [文献码] B [文章编号] 1000-405X（2014）-11-296-2
0引言
能见度是指挡在明亮的背景下观测时，能够看到和辨认出位于近地面的一定方位内的黑色目标物的最大距离。
集对分析是我国学者提出并不断得到广泛应用的一种新型不确定性分析途径。他从辩证的角度对整体和局部多个层次上来剖析研究对象间的内在关系。集对分析的和性能首先按是对不确定性系统的两个有关联的集合构建集对，再对集对的特性做同一性、差异性、对立性分析，然后简历嫉妒的同异反联系度。该方法在水利科学、农业科学、资源与环境科学等众多领域得到了广泛引用，取得了不少的成果。例如：邓红霞[1]对水文预测模型的可靠性引入集对分析方法，从而建立了基于集对分析的水文预测模型评价方法。朱兵[2]尝试将集对分析原理用于洪峰和洪量关系分析，并将联系度和相关系数、隶属度和灰关联度作了对比分析。集对分析方法逐渐引入到气象预报的领域中，许美玲[3]将集对分析方法引入对云南省强降水过程进行预报，用权重法将强降水MM5模式预报、省台客观知道预报、预报员经验预报与强降水过程的联系度进行集成，从而形成了集不同预报方法于一体的云南全省性强降水过程预报集成方法。但目前将集对分析方法引用到气象分析和预报还是较少。
1集对分析的基本原理
集对分析的核心思想是把被研究的客观事物之间确定性联系与不确定性联系作为一个不确定性系统。在不确定的系统中有一定联系的两个集合组成对子，分别用A和B来表示，则A和B就构成一个集对H（A，B）。对这样两个集合的特性可以作同异反来分析，并可定量的用联系度的表达式来表示：
式中，S为同一性的个数；F为差异性的个数；P为对立性的个数；S+F+P=n；I为差异不确定系数，体现确定性与不确定性之间的相互转换，J为对立系数，在应用中一般令J=-1，起对立标记作用，对于分析影响能见度的主要因子问题，一旦上述数值确定，该问题的联系度也就确定了。
2基于集对分析方法分析影响能见度的主要因子
本文对双流机场日常观测的要素以及温江气象站的探空资料进行分析，综合分析，找出反应能见度变化的主要因子。
根据双流机场雾的类型和地形特点选取了日最低温度，相对湿度，气压，风速，前一天20点的逆温强度（只考虑850hPa以下逆温层），当天08点的逆温强度（只考虑850hPa以下逆温层），基础能见度（主导能见度低于1000米之前8小时的主导能见度数值）共7项指标作为研究的因子。在选取样本时，由于近十年来双流机场进行了较大规模的改造和扩建，生态环境的改变，这无疑会对机场及周边的小范围的局地天气产生了影响，而且从对能见度的统计上看，2006年后能见度有上升趋势，所以本章在选择样本时，首先从2006-2011年冬季的雾日中按月平均选择，其次根据雾的浓度，雾、中浓雾、浓雾各选择10个雾日以及10个非雾日作为样本。
设第i个雾日样本指标值集合Ai=（x1，j，x2，j，…，xm，j），（i=1，2，…，N，N为选取的日样本数，即N=40；j=1，2，…，7；m=7）。其中，xi，j为第i样本第j指标值。设样本雾日的能见度定义为集合Gi=（g1，g2，…，g40）（i同上），气象要素的指标值集合定义为Xj=（x1，j，x2，j，…，x40，j）（j同上）。
记样本雾日能见度集合Gi为集合B，各气象要素的Xj为集合Aj（j同上），则B与Aj组成集对H（B，Aj）。
利用集对分析方法进行影响能见度主要因子研究的基本原理和步骤如下：
（1）确定分级标准，针对双流机场雾的情况，以及本文分析的因子没有固定的分类标准，本文采用均值标准差法制定分类标准。具体分类标准如下：分成三类（1，2，3），分别对应区间为[0，x+k1s）、[x+k1s，x+ k2s）、[x+ k2s，+∞），其中x，s分别为集合B和Xj中各元素的平均值和均方差，k1、k2为经验系数。
根据40个样本各元素的样本数据（表略），取k1=-0.5，k2=0.5。分类标准计算结果见表1。
（2）符号量化处理，分类对象的各值与对应指标各标准上、下限进行比较，如落入第l类，则指标值符号量化为l。逐指标比较，符号量化处理结果表略。
（3）构建集对H（B，Xj）（j=1，2，…，7），将集合B与集合Xj对应的符号进行对照，符号相同的，称为同一，统计其个数为S；相差一级的，如1与2，2与3，称为差异，统计其个数为F；相差二级的，如1与3，称为对立，统计其个数为S。由下式：
a表示正相关度；b表示既非负有非正的不定相关度；c表示负相关度，集对分析的联系度能清晰地展示能见度数值的高低与各因子间的相关结构，且能根据a、b、c的大小判断相关性，即正负相关性和不定的相关性。
得到各集对H（B，Xj）（j=1，2，…，7）的联系度如下：
（4）确定差异不确定分量系数I和对立系数J，本文根据均值取值法取J=-1、I=0。
（5）将J、I带入（3）（4）式中，计算联系数，联系数μ′为。
根据联系数的大小判断相关性。 联系数是一个综合的定量指标，表征了集对H（A，B）中的集合A和B的综合关系程度。联系数越大，表明集合A和B趋向于相同（同一）的关系越好；联系数越小，表明集合A和B趋向于相反（对立）的关系越好。当联系数越接近1时，说明这两个集合在某特定属性方面越倾向于同一；当联系数越接近于-1时，说明这两个集合在某特定属性方面越倾向于对立；当联系数越接近于0时，说明这两个集合在某特定属性方面越倾向于差异。当联系数大于1，表示集合存在着正（同）关系，当联系数小于1，表示存在着负（反）关系。 根据上述原则，做出以下分析：
从（3）式可以看出，雾日能见度集合B与日最低温度集合X1综合起来表现为正相关，相关性较好，四川盆地生成的雾主要是辐射雾[4]，在晴朗的夜空下，辐射冷却强，空气容易达到饱和，为形成雾提供有利的条件，即日最低温越低时越有利于雾的生成且日最低温越低生成的雾越浓。
B与基础能见度集合X2综合起来看为正相关，能见度低是由于空气中的杂质和水汽的含量较高，当空气中有凝结核时，饱和空气如继续有水汽补充或空气继续冷却，便会发生凝结，空气中有大量凝结核存在时，更加容易生成雾。
B与前一日20点的逆温强度集合X3综合起来看为正相关，即前一日20点逆温强度越弱越有利于雾的生成却雾越浓，辐射雾的生成条件之一是空气层结稳定，有逆温层是稳定边界层的共同特点，此时浮力的作用不但不能给湍流补充动能，相反，湍流微团在垂直运动中因反抗重力做功而损失动能，所以湍流能量很弱，从能见度与前一日20点近地层逆温强度的关系上看，近地层无逆温层或有弱逆温层，即有一定的湍流，更有利于次日雾的生成。
从（4）式可以看出，B与当日08点的逆温强度集合X4综合起来看为负相关，即当日08点的逆温强度越强越有利于雾的生成且雾越浓，联系数为-0.15，两者相关性不太好，资料统计显示（表略），双流机场在08点的能见度最差，形成辐射雾后往往近地层会有逆温层存在，此时湍流弱，阻碍了空气的垂直运动。
B与日最低能见度时对应的风速集合X5综合起来表现为正相关，即地面风速越小时越有利于雾的形成且雾越浓，联系数为0.35，两者相关性较好，从样本数据看，能见度在1千米以下时，一般为静风或1米/秒，表现为低层空气较为稳定，是形成辐射雾的重要条件。
B与日最低能见度出现时对应的气压集合X6综合起来看，气压值高低与能见度好坏没有明显的相关性，从样本的天气形势看，均有一共同点，地面需处于均压区，这种条件下，气压梯度小，地面风速就小，有利于辐射雾的生成。
B与最低能见度出现时对应的相对湿度集合X7综合起来表现为负相关，即相对湿度越大时越容易产生雾且雾的浓度越浓，联系数为-0.45，两者负相关性较好。空气中的水汽含量越高，在空气自身冷却时，越容易达到饱和，这为水汽的凝结提供有利的条件。
3小结
（1）联系度从微观层次上揭示出B与Xi的正负相关和不定相关情况，这无疑使对从宏观角度分析B与Xi的总体相关性的相关系数的补充和完善。
（2）风速、日最低温度，基础能见度，前一日20点的低层逆温强度与能见度呈正相关关系，其中风速与基础能见度与能见度的关系最好；相对湿度，当日08点低层的逆温强度与能见度负相关关系，其中相对湿度与能见度的关系最好的，气压与能见度呈不定相关关系。
参考文献
[1]邓红霞，李存军， 赵太想，等.基于SPA的水文预测模型评估[J].四川大学学报（工程科学版），2006， 38（6）： 34-37.
[2]朱兵，王红芳，王文圣，等.基于集对原理的峰和量关系分析[J].四川大学学报（工程科学版）， 2007， 39（3）： 29-33.
[3]许美玲.集对分析在云南强降水预报集成方法中的应用[J].气象， 2004， 30（6）： 39-42.
[4]顾清源，等.四川盆地大雾成因剖析. 气象科技. 2006， 34（2）： 162-165.
[关键词]集对分析 能见度 影响因子
[中图分类号] P412.17 [文献码] B [文章编号] 1000-405X（2014）-11-296-2
0引言
能见度是指挡在明亮的背景下观测时，能够看到和辨认出位于近地面的一定方位内的黑色目标物的最大距离。
集对分析是我国学者提出并不断得到广泛应用的一种新型不确定性分析途径。他从辩证的角度对整体和局部多个层次上来剖析研究对象间的内在关系。集对分析的和性能首先按是对不确定性系统的两个有关联的集合构建集对，再对集对的特性做同一性、差异性、对立性分析，然后简历嫉妒的同异反联系度。该方法在水利科学、农业科学、资源与环境科学等众多领域得到了广泛引用，取得了不少的成果。例如：邓红霞[1]对水文预测模型的可靠性引入集对分析方法，从而建立了基于集对分析的水文预测模型评价方法。朱兵[2]尝试将集对分析原理用于洪峰和洪量关系分析，并将联系度和相关系数、隶属度和灰关联度作了对比分析。集对分析方法逐渐引入到气象预报的领域中，许美玲[3]将集对分析方法引入对云南省强降水过程进行预报，用权重法将强降水MM5模式预报、省台客观知道预报、预报员经验预报与强降水过程的联系度进行集成，从而形成了集不同预报方法于一体的云南全省性强降水过程预报集成方法。但目前将集对分析方法引用到气象分析和预报还是较少。
1集对分析的基本原理
集对分析的核心思想是把被研究的客观事物之间确定性联系与不确定性联系作为一个不确定性系统。在不确定的系统中有一定联系的两个集合组成对子，分别用A和B来表示，则A和B就构成一个集对H（A，B）。对这样两个集合的特性可以作同异反来分析，并可定量的用联系度的表达式来表示：
式中，S为同一性的个数；F为差异性的个数；P为对立性的个数；S+F+P=n；I为差异不确定系数，体现确定性与不确定性之间的相互转换，J为对立系数，在应用中一般令J=-1，起对立标记作用，对于分析影响能见度的主要因子问题，一旦上述数值确定，该问题的联系度也就确定了。
2基于集对分析方法分析影响能见度的主要因子
本文对双流机场日常观测的要素以及温江气象站的探空资料进行分析，综合分析，找出反应能见度变化的主要因子。
根据双流机场雾的类型和地形特点选取了日最低温度，相对湿度，气压，风速，前一天20点的逆温强度（只考虑850hPa以下逆温层），当天08点的逆温强度（只考虑850hPa以下逆温层），基础能见度（主导能见度低于1000米之前8小时的主导能见度数值）共7项指标作为研究的因子。在选取样本时，由于近十年来双流机场进行了较大规模的改造和扩建，生态环境的改变，这无疑会对机场及周边的小范围的局地天气产生了影响，而且从对能见度的统计上看，2006年后能见度有上升趋势，所以本章在选择样本时，首先从2006-2011年冬季的雾日中按月平均选择，其次根据雾的浓度，雾、中浓雾、浓雾各选择10个雾日以及10个非雾日作为样本。
设第i个雾日样本指标值集合Ai=（x1，j，x2，j，…，xm，j），（i=1，2，…，N，N为选取的日样本数，即N=40；j=1，2，…，7；m=7）。其中，xi，j为第i样本第j指标值。设样本雾日的能见度定义为集合Gi=（g1，g2，…，g40）（i同上），气象要素的指标值集合定义为Xj=（x1，j，x2，j，…，x40，j）（j同上）。
记样本雾日能见度集合Gi为集合B，各气象要素的Xj为集合Aj（j同上），则B与Aj组成集对H（B，Aj）。
利用集对分析方法进行影响能见度主要因子研究的基本原理和步骤如下：
（1）确定分级标准，针对双流机场雾的情况，以及本文分析的因子没有固定的分类标准，本文采用均值标准差法制定分类标准。具体分类标准如下：分成三类（1，2，3），分别对应区间为[0，x+k1s）、[x+k1s，x+ k2s）、[x+ k2s，+∞），其中x，s分别为集合B和Xj中各元素的平均值和均方差，k1、k2为经验系数。
根据40个样本各元素的样本数据（表略），取k1=-0.5，k2=0.5。分类标准计算结果见表1。
（2）符号量化处理，分类对象的各值与对应指标各标准上、下限进行比较，如落入第l类，则指标值符号量化为l。逐指标比较，符号量化处理结果表略。
（3）构建集对H（B，Xj）（j=1，2，…，7），将集合B与集合Xj对应的符号进行对照，符号相同的，称为同一，统计其个数为S；相差一级的，如1与2，2与3，称为差异，统计其个数为F；相差二级的，如1与3，称为对立，统计其个数为S。由下式：
a表示正相关度；b表示既非负有非正的不定相关度；c表示负相关度，集对分析的联系度能清晰地展示能见度数值的高低与各因子间的相关结构，且能根据a、b、c的大小判断相关性，即正负相关性和不定的相关性。
得到各集对H（B，Xj）（j=1，2，…，7）的联系度如下：
（4）确定差异不确定分量系数I和对立系数J，本文根据均值取值法取J=-1、I=0。
（5）将J、I带入（3）（4）式中，计算联系数，联系数μ′为。
根据联系数的大小判断相关性。 联系数是一个综合的定量指标，表征了集对H（A，B）中的集合A和B的综合关系程度。联系数越大，表明集合A和B趋向于相同（同一）的关系越好；联系数越小，表明集合A和B趋向于相反（对立）的关系越好。当联系数越接近1时，说明这两个集合在某特定属性方面越倾向于同一；当联系数越接近于-1时，说明这两个集合在某特定属性方面越倾向于对立；当联系数越接近于0时，说明这两个集合在某特定属性方面越倾向于差异。当联系数大于1，表示集合存在着正（同）关系，当联系数小于1，表示存在着负（反）关系。 根据上述原则，做出以下分析：
从（3）式可以看出，雾日能见度集合B与日最低温度集合X1综合起来表现为正相关，相关性较好，四川盆地生成的雾主要是辐射雾[4]，在晴朗的夜空下，辐射冷却强，空气容易达到饱和，为形成雾提供有利的条件，即日最低温越低时越有利于雾的生成且日最低温越低生成的雾越浓。
B与基础能见度集合X2综合起来看为正相关，能见度低是由于空气中的杂质和水汽的含量较高，当空气中有凝结核时，饱和空气如继续有水汽补充或空气继续冷却，便会发生凝结，空气中有大量凝结核存在时，更加容易生成雾。
B与前一日20点的逆温强度集合X3综合起来看为正相关，即前一日20点逆温强度越弱越有利于雾的生成却雾越浓，辐射雾的生成条件之一是空气层结稳定，有逆温层是稳定边界层的共同特点，此时浮力的作用不但不能给湍流补充动能，相反，湍流微团在垂直运动中因反抗重力做功而损失动能，所以湍流能量很弱，从能见度与前一日20点近地层逆温强度的关系上看，近地层无逆温层或有弱逆温层，即有一定的湍流，更有利于次日雾的生成。
从（4）式可以看出，B与当日08点的逆温强度集合X4综合起来看为负相关，即当日08点的逆温强度越强越有利于雾的生成且雾越浓，联系数为-0.15，两者相关性不太好，资料统计显示（表略），双流机场在08点的能见度最差，形成辐射雾后往往近地层会有逆温层存在，此时湍流弱，阻碍了空气的垂直运动。
B与日最低能见度时对应的风速集合X5综合起来表现为正相关，即地面风速越小时越有利于雾的形成且雾越浓，联系数为0.35，两者相关性较好，从样本数据看，能见度在1千米以下时，一般为静风或1米/秒，表现为低层空气较为稳定，是形成辐射雾的重要条件。
B与日最低能见度出现时对应的气压集合X6综合起来看，气压值高低与能见度好坏没有明显的相关性，从样本的天气形势看，均有一共同点，地面需处于均压区，这种条件下，气压梯度小，地面风速就小，有利于辐射雾的生成。
B与最低能见度出现时对应的相对湿度集合X7综合起来表现为负相关，即相对湿度越大时越容易产生雾且雾的浓度越浓，联系数为-0.45，两者负相关性较好。空气中的水汽含量越高，在空气自身冷却时，越容易达到饱和，这为水汽的凝结提供有利的条件。
3小结
（1）联系度从微观层次上揭示出B与Xi的正负相关和不定相关情况，这无疑使对从宏观角度分析B与Xi的总体相关性的相关系数的补充和完善。
（2）风速、日最低温度，基础能见度，前一日20点的低层逆温强度与能见度呈正相关关系，其中风速与基础能见度与能见度的关系最好；相对湿度，当日08点低层的逆温强度与能见度负相关关系，其中相对湿度与能见度的关系最好的，气压与能见度呈不定相关关系。
参考文献
[1]邓红霞，李存军， 赵太想，等.基于SPA的水文预测模型评估[J].四川大学学报（工程科学版），2006， 38（6）： 34-37.
[2]朱兵，王红芳，王文圣，等.基于集对原理的峰和量关系分析[J].四川大学学报（工程科学版）， 2007， 39（3）： 29-33.
[3]许美玲.集对分析在云南强降水预报集成方法中的应用[J].气象， 2004， 30（6）： 39-42.
[4]顾清源，等.四川盆地大雾成因剖析. 气象科技. 2006， 34（2）： 162-165.