王明潔，張 蕾，張琳琳，謝小敏，李紹峰（.深圳南方強天氣研究重點實驗室，廣東 深圳 58040；2.深圳市國家氣候觀象臺，廣東 深圳 58040；.深圳職業(yè)技術學院建筑與環(huán)境工程學院，廣東 深圳 58040）

基于精細觀測資料的深圳不同季節(jié)霾及其污染特征分析

王明潔1，2*，張 蕾1，張琳琳1，謝小敏1，李紹峰3（1.深圳南方強天氣研究重點實驗室，廣東 深圳 518040；2.深圳市國家氣候觀象臺，廣東 深圳 518040；3.深圳職業(yè)技術學院建筑與環(huán)境工程學院，廣東 深圳 518040）

利用2010～2013年逐時霾、能見度和空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)，分析了深圳霾天氣的變化特征、霾與空氣質(zhì)量和氣象條件的關系.結果表明:深圳市霾日數(shù)總體呈現(xiàn)增多增強趨勢，2009年開始明顯下降；霾日數(shù)呈“V”型月變化:即秋冬季多、春夏季少，秋冬季多發(fā)持續(xù)時間長、影響嚴重的霾過程，春夏季多發(fā)持續(xù)時間短的霾過程； 霾常伴有污染發(fā)生（35%），污染以輕度污染為主；霾時首要污染物PM2.5最多、其次O3，這說明PM2.5是造成深圳霾的主因，且深圳光化學污染嚴重. 霾時PM2.5、PM10和O3季節(jié)變化明顯，冬春季首要污染物以PM2.5為主（75%以上），夏秋季O3和PM2.5為主；分析還發(fā)現(xiàn)，風、相對濕度與霾密切相關，風速越弱，濕度越大， 越利于霾出現(xiàn)和發(fā)展.約80%的中重度霾出現(xiàn)在風速＜2m/s，相對濕度70%～90%的情況下.

精細觀測資料；霾；季節(jié)變化；大氣污染；深圳

目前我國經(jīng)濟增長正處于由城市工業(yè)化向城鎮(zhèn)區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的轉變，相繼出現(xiàn)了京津冀、長江三角洲和珠江三角洲等超大城市群.隨著城市群的發(fā)展，以京津冀、長江三角洲和珠江三角洲為代表區(qū)域的復合型大氣污染日益凸顯，細顆粒物尤其是二次氣溶膠污染加重，霾天氣日益增加，引起人們對區(qū)域生態(tài)環(huán)境與及公共健康問題越來越多的關注［1-2］.關于京津冀、長江三角洲和珠江三角洲地區(qū)霾、氣溶膠污染問題已有大量的研究成果［3-16］.如趙普生等［6］分析了京津冀地區(qū)霾日的時空分布及相關氣象要素的特征，發(fā)現(xiàn)京津冀地區(qū)霾日數(shù)呈增加趨勢，月際變化呈明顯的雙峰特征，且霾發(fā)生時相對濕度高于非霾時；劉曉慧等［7］分析了長江三角洲地區(qū)近30年灰霾分布情況，發(fā)現(xiàn)近30年來長江三角洲地區(qū)的灰霾日數(shù)整體呈增長趨勢，霾日數(shù)與干消光系數(shù)的增長趨勢一致.吳兌［14-15］、陳歡歡等［13］對珠江三角洲霾的成因、形成條件、組分進行了大量研究，指出珠江三角洲地區(qū)的氣溶膠污染日趨嚴重，細粒子導致霾天氣顯著增多，能見度急劇惡化，區(qū)域氣流停滯區(qū)的形成是發(fā)生嚴重霾天氣的主要氣象條件，垂直輸送能力不足是加重霾天氣的氣象條件之一；王自發(fā)等［16］模擬研究了2013年1月我國中東部地區(qū)的持續(xù)強霾過程，發(fā)現(xiàn)靜穩(wěn)天氣京津冀地區(qū)仍存在顯著區(qū)域輸送，提出京津冀霾污染防控不僅需要重視區(qū)域內(nèi)的聯(lián)防聯(lián)控，也需其他城市群的協(xié)同控制.

深圳地處珠江三角洲城市群，改革開放以來，經(jīng)濟快速發(fā)展、城市規(guī)模不斷擴大，至2014年底常住人口已達到1500萬，汽車保有量超過300萬量，空氣質(zhì)量惡化，霾天氣增多等生態(tài)環(huán)境問題隨之而來，引起社會各界廣泛關注和深圳市政府的高度重視.由于受資料的限制，以往對深圳霾天氣的分析均使用日觀測資料，不能了解霾發(fā)生時的特點和污染特征.深圳市氣象局為滿足大運會氣象服務需求，2010～2013年開展了全天24h的逐時霾觀測，為了解霾精細的變化特征提供了可能.本文利用逐時霾、大氣成分觀測資料和相對濕度、風等氣象要素，分析深圳霾天氣的變化特征、精細到霾發(fā)生時對空氣質(zhì)量的影響、首要污染物以及污染物濃度的變化以及霾與氣象要素的關系，以期為更有針對性地開展霾預報和預警、防治及其影響評估提供科學依據(jù).

1 資料與方法

1.1 資料說明

使用2010～2013年深圳市國家基本氣象站逐時霾能見度、風向風速和相對濕度等資料；2011～2013年深圳市氣象局竹子林基地大氣成分站的各種大氣成分數(shù)據(jù)；1954～2013年逐日02:00、08:00、14:00、20:00能見度、相對濕度、小時雨量等地面觀測資料.

1.2 霾日和霾等級劃分的確定

霾的判識和等級標準均根據(jù)《霾的觀測和預報等級》（QX/T 113-2010）［17］的規(guī)定.排除降水、沙塵暴、揚沙、浮塵、煙幕、吹雪、雪暴等天氣現(xiàn)象造成的視程障礙，能見度＜10km，相對濕度＜80%時，判識為霾；當相對濕度為80%～95%時，按照地面氣象觀測規(guī)范規(guī)定的描述或PM2.5濃度大于75μg/m3時判識為霾；霾分為4級:輕微（5～10km）、輕度（3～5km）、中度（2～3km）、重度（0～2km）.

對于霾日長期氣候變化，霾日的定義有單次值法、日均值法、14:00值法3種霾日統(tǒng)計方法［18］.在此采用單次值法，規(guī)定在排除降水等其他導致低能見度事件的情況下，一天4個時次（北京時間02:00、08:00、14:00、20:00）中有1個時次（或以上）滿足能見度＜10km，相對濕度≤80%，即為一個霾日.

1.3 方法

根據(jù)《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）技術規(guī)定（試行）》（JH633-2012）［19］中AQI和首要污染物的計算方法，計算了霾發(fā)生時AQI和首要污染物.利用數(shù)理統(tǒng)計分析等方法，分析深圳霾天氣的變化特征、精細到霾發(fā)生時首要污染物以及污染物濃度的變化以及霾與氣象要素的關系.

2 深圳霾天氣氣候變化特征

2.1 霾日年際變化特征

根據(jù)霾日定義，對深圳市國家基本氣象觀測站1954～2013年霾資料統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)， 1954年深圳首次記錄到霾，20世紀60～70年代霾出現(xiàn)概率非常小.圖1為1981～2013年深圳市年霾日數(shù)變化曲線，由圖1可知，深圳霾日數(shù)總體呈增多趨勢，以59d/10a的線性趨勢顯著增多（R2=0.7481）.20世紀80年代前期霾很少，每年僅有幾天；80年代末期隨著經(jīng)濟迅速發(fā)展，霾日數(shù)快速增多.1992年、1995年首次超過50d、100d，1999～2011年均在100d以上，2004年最多（231d）.2005年開始緩慢下降，但仍維持在較高水平，2009年下降速率加大，2012年降至100d以下.深圳霾日數(shù)的增多與經(jīng)濟迅速發(fā)展、城市規(guī)模不斷擴大、人口劇增、本地源排放的增加，尤其是細顆粒物加重有密切關系. 近幾年由于深圳市政府對生態(tài)環(huán)境建設和環(huán)境污染治理的重視，使得空氣質(zhì)量得到改善，霾日數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢.

圖1 1981～2013年深圳年霾日年際變化Fig.1 Annual variation of haze days in Shenzhen during 1981～2013

2.2 霾日季、月變化特征

圖2 1991～2013年深圳市霾月變化Fig.2 Monthly variation of haze days in Shenzhen during 1991～2013

圖2為1991～2013年深圳霾日數(shù)月、季變化曲線，由圖2可知，深圳各月均有霾出現(xiàn)，霾日呈現(xiàn)“V”型月變化特征.10月至翌年1月是霾高峰期，12月最多（21d）；2月起霾日數(shù)逐月減少，6-7月降至最少（3d），8月略有增多，進入9月后隨著降雨減少，霾日數(shù)明顯增多.深圳霾具有明顯的季節(jié)變化特征，冬季是出現(xiàn)霾最多的季節(jié)，約占年霾日的36.5%，其次為秋季（33.8%），春季較秋季明顯減少（19.3%），夏季進一步減少至10.4%，是全年出現(xiàn)霾最少的季節(jié).由上分析可知，秋冬季是深圳霾的多發(fā)季節(jié)，70%以上霾出現(xiàn)在這個季節(jié)，這與秋冬季深圳降雨明顯減少，風力減弱，大氣層結穩(wěn)定，盛行偏北風密切相關［20］.

2.3 不同季節(jié)霾的日變化特征

圖3 2010～2013年深圳霾出現(xiàn)概率日變化Fig.3 Daily variation of probability of haze in Shenzhen from 2010 to 2013

利用2010～2013年逐時的霾觀測資料，統(tǒng)計了不同季節(jié)各時次霾出現(xiàn)的概率（見圖3）.由圖3可知，各季節(jié)霾出現(xiàn)概率日變化趨勢基本一致，一天存在2個高峰期:8:00～11:00和17:00～20:00，恰與上下班時段吻合.凌晨到早晨（1:00～6:00）是一天中霾出現(xiàn)概率最少的時段，7:00起霾開始增多，8:00～11:00風速較弱，空氣濕度相對較大，加上上班高峰期機動車尾氣排放的增多，利于霾的生成；13:00～16:00是一天中日照最強、對流最旺盛的時段，有利污染物的垂直擴散，同時也是濕度最低、風速最大的時段，利于污染物的水平擴散和能見度的好轉.17:00～20:00風力逐漸減弱，濕度加大以及下班時段機動車尾氣排放增多，霾出現(xiàn)概率增大.入夜后霾出現(xiàn)概率逐漸下降，至凌晨前后達到最低，這個時段由于濕度加大，常出現(xiàn)霾霧轉換，輕霧或霧出現(xiàn)概率加大，是一天中能見度最低的時段.從季節(jié)變化來看，冬季霾出現(xiàn)的概率最高，大部分時間概率在35%以上，18:00～19:00最高接近45%.夏季概率最低，全天出現(xiàn)霾的概率均在10%以下.

2.4 不同季節(jié)霾強度特征

圖4 2010～2013年不同等級霾持續(xù)時數(shù)月變化Fig.4 Monthly variation of duration of haze with different level in Shenzhen during 2010～2013

為了解深圳霾強度變化，利用2010～2013年深圳市國家基本站逐時霾觀測資料，將霾分為輕微、輕度、中度和重度4個等級［17］，統(tǒng)計了各等級霾出現(xiàn)的時長（圖略）.分析發(fā)現(xiàn)，深圳市的霾絕大多數(shù)為輕微霾（占霾總出現(xiàn)時數(shù)的89.2%），其次為輕度霾（10.2%），中度、重度霾出現(xiàn)概率極低（分別為0.4%和0.2%）.圖4為不同等級霾出現(xiàn)時數(shù)月變化，由圖4可知，10月至翌年1月是霾出現(xiàn)時數(shù)最多時段，達到了1292h，其中輕度霾121h，中重度11h；其次為12月，但12月是輕度以上霾出現(xiàn)最多的月份，輕度霾時數(shù)達到159h，中重度11h；進入2月霾時數(shù)明顯減少，輕度以上霾出現(xiàn)概率也隨之下降， 5月不僅霾時數(shù)進一步減少，而且強度減弱，未出現(xiàn)過中重度霾，7月達到最少；8月由于臺風影響增多，霾時數(shù)增加，同時輕度以上霾增多，且出現(xiàn)了中重度霾.據(jù)統(tǒng)計8月中重度霾絕大多數(shù)是由臺風外圍下沉氣流影響造成的［21］. 10月霾和輕度以上霾出現(xiàn)時數(shù)均明顯增多，深圳開始進入霾多發(fā)季節(jié)，且霾的強度也明顯加強.

2.5 不同季節(jié)霾持續(xù)時間分析

2.5.1 霾天氣過程持續(xù)日數(shù)分析 利用1981～2013年霾日資料，從霾天氣過程持續(xù)日數(shù)角度分析持續(xù)時間.定義一次霾過程持續(xù)日數(shù)為從第一天觀測到霾起至無霾日之間的天數(shù).由圖5 1981～2013年霾過程持續(xù)日數(shù)年際變化可知:1981～1988年霾過程持續(xù)日數(shù)均小于5d，且年霾過程次數(shù)大多在5次以下； 1989年起次數(shù)明顯增多，且首次出現(xiàn)持續(xù)5d以上的霾過程；1996年、2003年分別出現(xiàn)持續(xù)超過10d（11d）、20d（21d）的霾過程，最多34d（出現(xiàn)在2004 年）；2004-2008年為長時間持續(xù)的霾過程集中期，也是年霾日數(shù)最多的時期；2009年后未出現(xiàn)持續(xù)時間超過20d的霾過程，同時年霾日數(shù)也呈下降趨勢.

圖5 1981～2013年霾過程持續(xù)日數(shù)年際變化Fig.5 Annual variation of persistent days of haze procss in Shenzhen during 1981～2013

圖6為1981～2013年霾過程持續(xù)日數(shù)月變化，由圖6可知，月霾過程次數(shù)與霾日數(shù)月變化特征（圖2）相似，10月至翌年2月為霾出現(xiàn)次數(shù)最多的時期，也是持續(xù)5d以上霾過程出現(xiàn)最多的時期，90%以上超過10d的霾過程出現(xiàn)在這段時間.3月后霾過程次數(shù)明顯減少，且持續(xù)時間變短，至5～7月霾過程持續(xù)時間均在5d以下，9月起霾過程次數(shù)增多，持續(xù)時間增加，這與3～8月是深圳的多雨季節(jié)有關，一方面對流旺盛有利于污染物擴散，另一方面降雨的濕沉降作用有利于污染物的沉降［21］.

圖6 1981～2013年霾過程持續(xù)日數(shù)月變化Fig.6 Monthly variation of persistent days of haze procss in Shenzhen during 1981～2013

2.5.2 霾持續(xù)時長分析 利用逐時霾觀測資料，從霾過程持續(xù)時長角度分析霾持續(xù)時間，規(guī)定只要有一個時次沒有記錄到霾，即視為一次霾過程結束.深圳霾持續(xù)時長概率分布為隨著持續(xù)時間加長，霾出現(xiàn)概率下降，一半左右的霾在6h內(nèi)結束（持續(xù)時間≤6h的概率為64%）；6～12h的概率約為19%，12～24h下降至11%；由上分析可知，深圳的霾多為短歷時霾，一半以上霾會在6h內(nèi)消散，90%以上在24h內(nèi)消散.

圖7為霾各持續(xù)時長月概率變化，由圖7可知，6～7月霾持續(xù)時間最短，持續(xù)時間≤24h，約50%的霾在3h內(nèi)消散.8月霾持續(xù)時間增長，出現(xiàn)超過48h的霾過程.據(jù)統(tǒng)計，持續(xù)時長超過48h的霾過程均與臺風外圍環(huán)流影響有關；10月至翌年1月霾持續(xù)時間增加，有10%左右的霾過程持續(xù)時長超過24h，且出現(xiàn)超過72h的霾過程，霾過程最長持續(xù)時長103h，重度霾最長持續(xù)時間達到8h；2月開始霾持續(xù)時間明顯下降， 3～5月95%以上的霾過程持續(xù)時間小于24h，且霾過程均在48h結束，進入夏季霾持續(xù)時間進一步減少.由上述分析可知，秋冬季節(jié)（10月至翌年1月）多發(fā)持續(xù)時間長，影響嚴重的霾過程；春夏季（3～9月）霾過程持續(xù)時間短，除臺風影響外，48h內(nèi)一般可完成生消過程.

圖7 2010～2013年深圳霾持續(xù)時長概率月變化Fig.7 Monthly variation of probability of persistent hours of haze procss in Shenzhen from 2010 to 2013

3 霾時污染特征分析

3.1 霾時空氣質(zhì)量與首要污染物特征

圖8 霾時深圳空氣質(zhì)量指數(shù)類別概率分布Fig.8 Probability distribution of air quality index calssification in haze

為了解霾時空氣質(zhì)量的情況以及造成霾出現(xiàn)的首要污染物，計算了2011～2013年霾發(fā)生時AQI（空氣質(zhì)量指數(shù)）和首要污染物［19］.由于資料長度不同，以AQI類別和各類污染物的出現(xiàn)概率進行對比分析.圖8為霾時空氣質(zhì)量指數(shù)頻率分布，由圖8可知，約有35%的霾發(fā)生時伴隨污染的發(fā)生，污染以輕度污染為主，中度和重度污染的概率較低，分別為5.7%和1.3%，僅有一個時次達到嚴重污染的標準.霾時AQI優(yōu)良率為65%，優(yōu)為8.1%，這也說明霾發(fā)生伴隨空氣質(zhì)量下降，因此在霾發(fā)生時關注能見度變化的同時，需關注大氣成分的變化.

圖9 霾時首要大氣污染物概率月變化Fig.9 Monthly variation of probability of primary air

圖9為霾時首要污染物概率月變化，由圖9可知，深圳霾時首要污染物為:細粒子顆粒物（PM2.5）、臭氧（O3）、粒子直徑2.5～10μm的可吸入粒顆物（PM2.5～10）和二氧化氮（NO2），其中PM2.5所占比例最高，其次為O3，這一方面說明PM2.5是造成深圳霾的主因，另一方面也說明深圳光化學污染嚴重.霾時首要污染物有明顯的季節(jié)變化特征:冬春季首要PM2.5以為主，12月至3月PM2.5比例均在 90%以上，4月首要污染物中出現(xiàn)O3和NO2，但兩者所占比例不到30%.隨著太陽輻射強度增強，O3所占比例逐月上升，PM2.5下降，夏秋季首要污染物主要是O3和PM2.5，夏季O3所占比例略高于PM2.5（7月最高，接近50%，PM2.5降至最低約30%）；秋季O3所占比例下降，PM2.5逐漸上升，至12月達到最高，98%.由上分析可知，不同季節(jié)造成霾的大氣污染物成分不同，因此在霾的預報預警服務中，對于不同季節(jié)應關注不同污染物的變化.在霾多發(fā)的冬季，應重點關注PM2.5的變化；夏季O3影響增大，且中重度霾時首要污染物多為O3，因此在夏季需特別關注O3的變化.

3.2 霾時污染物濃度變化特征

圖10為霾時大氣污染物濃度月變化曲線.由圖可知，PM10和PM2.5濃度變化趨勢一致，呈“V”型分布:秋冬季高，春夏季低，1月、12月濃度值最高（PM10:124.9μg/m3，PM2.5: 84.5μg/m3）.2月開始逐漸下降，5～9月濃度維持在較低水平（55μg/m3，40μg/m3左右），最低值出現(xiàn)在6月（42μg/m3，31μg/m3），10月開始上升；另外，分析發(fā)現(xiàn)PM2.5在PM10中所占比例各月均在70%附近波動，這說明PM2.5已成為顆粒物的主要成分，PM2.5增多是霾天氣增多的主因.霾時O3小時平均濃度變化與粒顆物相反，大致呈倒“V”型分布.冬季太陽輻射最弱， O3濃度1月最低，僅有38μg/m3，2月開始增多，至6～9月達到最高（106μg/m3），11月隨著太陽輻射減弱，明顯下降；霾時NO2和SO2濃度無明顯季節(jié)變化，分別在50μg/m3和20μg/m3附近小幅波動，NO2濃度在11月至蒞年1月略高（60μg/m3），這與NO2的主要排放源是機動車，機動車行駛與季節(jié)關系不大，但由于冬季天氣條件不利污染物擴散，致使冬季濃度略高.

圖10 霾時大氣污染物濃度月變化Fig.10 Monthly variation of air pollutant concentrations

4 霾與氣象要素的關系分析

霾的形成、發(fā)展和消散與氣象條件密切相關［22］.利用2010～2013逐時霾、風向風速、相對濕度資料，統(tǒng)計了霾時風向、不同等級風速和相對濕度出現(xiàn)頻率（表1、表2）.由表1可知，霾往往出現(xiàn)在弱風狀態(tài)，風力越弱，越有利于霾出現(xiàn).霾時小于3m/s的風速占80%，其中1～2m/s最多；隨著風速加大，概率明顯下降，霾出現(xiàn)在4m/s以上風速時的概率僅有6%.霾強度與風速也有密切關系，風速越弱越有利于霾的發(fā)展.輕微霾時2m/s以下風速的頻率為45.4%，輕度霾59.9%，中重度霾達到79%.霾與風向也有很好的對應關系（圖略），霾時風向主要集中在ENE至NNW方位（接近80%），即弱北風時深圳易出現(xiàn)霾，風速越弱，霾越嚴重.南風時霾出現(xiàn)頻率降低，這與深圳的地形特點有關，深圳瀕臨南海，南風時將南海的清潔空氣向北輸送，不利霾的發(fā)生發(fā)展.

表1 霾時地面風速出現(xiàn)頻率Table 1 Frequency of the occurrence of haze corresponds to the different wind speed

相對濕度（RH）會影響氣溶膠的大小、形狀和消光.有研究表明，氣溶膠的濕度增長效應使得能見度明顯惡化，低濕度環(huán)境（RH=60%）和高濕環(huán)境（RH=90%）消光系數(shù)相對于干環(huán)境的吸濕增長因子分別為2.1、3.4，相應能見度降幅為-53%、-70%，霾指數(shù)上升分別為 23%、38%［22］.表2為霾發(fā)生時各等級相對濕度出現(xiàn)頻率，由表2可知，RH越大，越易出現(xiàn)霾.霾時RH＜40%的概率僅有3.1%，70%～80%的概率最高（31.6%）；RH＞80%概率明顯下降，僅有16.3%，這并不是能見度好轉，霾消散，而是出現(xiàn)了霾霧轉換.霾強度越強，相對濕度越大，輕微霾時RH在 70%～90%之間的頻率為46.1%，輕度霾上升到63.3%，中重度霾上升到78.9%.這說明穩(wěn)定的天氣形勢維持時，相對濕度加大，將利于霾出現(xiàn)或加劇.

表2 霾時相對濕度出現(xiàn)頻率Table 2 Frequency of the occurrence of haze corresponds to the different relative humidity

5 結論

5.1 根據(jù)長序列霾資料分析，深圳霾日數(shù)總體呈現(xiàn)增多增強趨勢，2004年達到最多，2009年呈明顯下降趨勢，這與深圳市政府對生態(tài)環(huán)境的重視和大氣污染的治理密切相關.

5.2 霾日數(shù)呈“V”型月變化即秋冬季高、春夏季少.秋冬季多發(fā)持續(xù)時間長、影響嚴重的霾過程，最多持續(xù)日數(shù)49d，最長持續(xù)時長達103h，約90%持續(xù)20d以上的霾過程出現(xiàn)在秋冬季；春夏季多發(fā)短歷時的霾過程，持續(xù)日數(shù)大多小于5d，持續(xù)時長一般在6h以內(nèi).

5.3 深圳霾發(fā)生時常伴有污染出現(xiàn)（35%），污染以輕度為主.霾時首要污染物以PM2.5為主，其次是O3，這一方面說明PM2.5是深圳霾發(fā)生的主因，另一方面也說明深圳光化學污染嚴重；首要污染物季節(jié)特征明顯:冬春季PM2.5為主，夏秋季O3和PM2.5為主.霾時PM2.5、PM10濃度冬秋季高、夏春季低；O3相反，夏季最高、冬季最低；NO2和SO2無明顯季節(jié)變化.

5.4 霾的發(fā)生與氣象條件密切相關，霾易出現(xiàn)在弱北風和濕度較大的氣象條件下.霾強度與風速、相對濕度密切相關，風速越弱，相對濕度越大，越利于霾出現(xiàn)和發(fā)展；約80%的中重度霾出現(xiàn)在風速＜2m/s，相對濕度70%～90%的情況下.

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Seasonal characteristics and pollution of haze in Shenzhen based on meticulous observation data.

WANG Ming-jie1，2*， ZHANG Lei1， ZHANG Lin-lin1， Xie-Xiao-min1， LI Shao-feng3（1.Shenzhen Key Laboratory of Severe Weather in South China， Shenzhen 518040， China；2.Shenzhen National Climate Observatory， Shenzhen 518040， China；3.Building and Environmental Engineering Department， Shenzhen Polytechnic， Shenzhen 518055， China）. China Environmental Science， 2015，35（12）：3562～3569

Based on the Meticulous observational data of hourly haze， visibility and air quality monitoring of Shenzhen during 2010～2013， Seasonal variations of haze， the relationships of the meteorological conditions and air quality to haze were analyzed in order to provide the basis for issuing haze warning and forecast more pointedly. The results suggested that the annual haze days of Shenzhen presented an increasing trend overall and the phase change of a down trend since 2009. The monthly variations of haze days showed "V" type， which implied the haze occurred mainly in autumn and winter rather than in spring and summer. There were more long duration and serious haze processes in autumn and winter but short duration ones in spring and summer. The haze was often accompanied by mainly mild air pollution （35%）. PM2.5was the primary pollutant followed by O3，which indicated that PM2.5was the main cause of haze weather and photochemical pollution was also serious in Shenzhen. There was significant variation of PM2.5， PM10and O3with the seasons. The primary pollutants changed with the seasons that PM2.5was the main pollutant （above75%） in winter and spring， but O3and PM2.5were in summer and autumn. The wind and relative humidity were the important influencing factors of haze. The 80% of moderate and severe haze occurred under the wind speed ＜2m/s and relative humidity 70%～90% ，which suggested the weaker wind speed and the greater humidity were conductive to the emergence and development of haze.

meticulous observation data；haze；seasonal characteristics；air pollution；Shenzhen

X573

A

1000-6923（2015）12-3562-08

王明潔（1972-），女，黑龍江齊齊哈爾人，高級工程師， 碩士，主要從事災害性天氣研究.發(fā)表論文20余篇.

2015-05-15

華南區(qū)域氣象中心科技攻關項目（GRMC2012M13，GRMC2009B01）；深圳氣象局項目（霧霾預報系統(tǒng)）

* 責任作者， 高工， wmingjie1128@163.com