简介：利用2000—2013年济南逐日地面气象观测资料分析雾和霾的气候变化特征;同时基于NCEPFNL海平面气压资料,采用T-mode主成分分析结合K平均聚类法对天气形势进行客观分型,研究不同天气形势下雾和霾的发生频率。结果表明：（1）雾日数以0.4d·a-1的速度下降,与相对湿度年际变化紧密相关;2011年以前济南霾日数呈现正常波动性变化,从2011年开始显著增加,尤其2013年出现霾日数跃增,霾日数年际变化与850~700hPa大气层逆温频率年际变化显著相关;（2）济南地区9种天气型中,冬季出现的弱低压型（WT6）和北路冷空气型（WT9）发生雾概率较高,冬季时均压场型（WT1）、弱冷空气型（WT5）和北路冷空气型（WT9）出现霾概率较高,秋季弱高压型（WT3）出现时发生霾频率较高。

简介：基于德国RPG公司研制的14通道地基微波辐射计(RPG-HATRPO-G3)反演的2014年10月至2015年9月济南地区的水汽和液态水产品,分析了济南地区水汽和云液态水不同季节的月变化、日变化特征及其在强对流天气与小雨天气中的变化趋势。结果表明:2014年10月至2015年9月济南地区柱大气积分水汽量(IntegratedWaterVapour,IWV)具有明显的月变化特征,其变化趋势与多年(1981—2010年)月平均降水量相关性较好,IWV夏季最高、冬季最低,四季IWV均具有弱的日变化特征,四季IWV标准偏差按照夏季、秋季、春季、冬季的顺序递减。对于济南地区春季、夏季、秋季3个季节有云无雨和降水前后液态水路径(LiquidWaterPath,LWP)的数据,春季LWP可用数据量最少,夏季LWP可用数据量最多;月LWP在0—200g·m-2范围内的数据占总数据的比例最多,LWP数值越大,其所占比例越小。月LWP大于1000g·m-2数据的比例随着夏季的临近和降水量的逐渐增加也呈增加的趋势。IWV和LWP在强对流过程发生前均明显增长,数值大于1000g·m-2的LWP数据比例为53.41%;而小雨天气发生前IWV呈波动上升的趋势,LWP仅在临近降水时才明显增大,LWP数值主要分布在0—200g·m-2之间,占总数据的比例为86.56%。