朱澤恩，馬敏勁,2，朱安豹

(1. 甘肅省干旱氣候變化與減災重點試驗室，甘肅　蘭州　730020；2. 蘭州大學大氣科學學院，半干旱氣候變化教育部重點實驗室，甘肅　蘭州　730000)

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石家莊市采暖季霾日氣象特征及其心理健康效應

朱澤恩1，馬敏勁1,2，朱安豹1

(1. 甘肅省干旱氣候變化與減災重點試驗室，甘肅蘭州730020；2. 蘭州大學大氣科學學院，半干旱氣候變化教育部重點實驗室，甘肅蘭州730000)

摘要：選取石家莊2001~2010年12月至翌年2月28次空氣污染過程，結合海平面氣壓場和500 hPa高度場，總結出有利于霾發(fā)生的4種天氣類型：槽脊型、緯向型、橫槽后部型和鞍形氣壓場型。利用WRF模式對一次霾發(fā)展變化過程進行數(shù)值模擬，分析霾生消與氣象要素間的關系，結果表明低層持續(xù)的均壓場和逆溫層結造成大氣污染物持續(xù)累積，霾得以持續(xù)數(shù)日。在霾持續(xù)期間開展心理問卷調查，分析霾對成人心理健康的影響，結果表明持續(xù)一周的霾會對人體心理健康產生影響，其中對強迫、抑郁和焦慮3種癥狀影響最大。

關鍵詞：霾；天氣分型；數(shù)值模擬；心理健康

引言

近年來，全國范圍內出現(xiàn)了不同程度的霾污染，河北地區(qū)是霾天氣出現(xiàn)頻繁的區(qū)域之一，石家莊的霾污染尤其嚴重。關于河北地區(qū)近年來空氣污染特征及其形成機制，之前已有很多研究工作，如魏文秀[1]對1971~2007年河北霾的時空分布進行統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)了河北霾出現(xiàn)頻數(shù)的地域性與月際分布特征，歸納出河北地區(qū)霾日500 hPa的5種環(huán)流形勢；李國翠等[2]通過對石家莊地區(qū)典型污染日的統(tǒng)計分析，得出典型污染日的分布特點、對應的氣象要素特征及3種天氣型；王從梅等[3]對京津冀地區(qū)采暖季的大氣污染日進行分析，把影響京津冀區(qū)域污染的天氣形勢劃分為5種；楊曉亮等[4]通過對河北省持續(xù)霧霾天氣期間氣象因子與PM2.5濃度的關系進行統(tǒng)計分析，得出PM2.5是造成霾階段水平能見度下降的主要原因，并分析了相對濕度與能見度之間的關系；苗愛梅等[5]指出地面弱的氣壓場和較小的風速以及PM2.5濃度的上升和相對濕度的增大為持續(xù)性霧霾天氣過程的形成和發(fā)展提供了有利條件；張夏琨等[6]分析石家莊地區(qū)的氣象條件與空氣質量之間的關系，指出風向、適當風速、弱降水、穩(wěn)定層結都是導致污染發(fā)生的重要因素。

隨著霾污染的加重，霾對人體的危害也越來越引起關注。鐘南山院士研究認為霾污染會對人體呼吸系統(tǒng)、腦神經系統(tǒng)、心血管系統(tǒng)等產生威脅，特別是會導致肺癌[7]。大量的流行病學顯示大氣污染與呼吸系統(tǒng)疾病、心肺疾病的門診人數(shù)有密切關系。霾也會對心理健康產生影響，就環(huán)境、空氣污染對心理健康的影響已經開展了一些研究，如曹行船等[8]從環(huán)境心理學的角度論證了環(huán)境污染可以通過作業(yè)環(huán)境、室內環(huán)境、生態(tài)環(huán)境對人的心理行為產生影響，也可以通過遺傳變異導致出生缺陷，或直接損傷身體等方式對心理和行為產生影響，并且提出心理干預的應對措施；劉凱等[9]針對裝修居室內空氣污染對成人心理健康狀態(tài)的影響進行分析，認為室內空氣污染可能是影響居民心理健康的重要因素。

本文分析石家莊2001~2010年12月至翌年2月28次空氣污染過程，對污染過程所對應的天氣劃分相應的環(huán)流型；對一次持續(xù)的霾過程進行數(shù)值模擬研究，探析河北地區(qū)霾生消特征和發(fā)展變化機制；并在霾持續(xù)過程中進行了心理問卷調查，分析霾生消變化過程對人體心理健康的影響，以幫助人們意識到霾天氣對于自身心理健康的影響，從而有效地控制情緒、自覺地調整心理狀態(tài)、提高工作效率和生活質量。

1資料與方法

劃分天氣類型所用數(shù)據(jù)為NCEP再分析資料，污染物資料來自環(huán)保部發(fā)布的污染物監(jiān)測數(shù)據(jù)。

相關研究表明，影響城市大氣污染持續(xù)維持的因素主要有3方面：特殊的地形、相對固定的污染物排放量、穩(wěn)定的氣象條件[10]，針對某個地區(qū)某段時間，地形和污染物的排放都是固定的，影響污染發(fā)生和結束的主要因素就是氣象條件。劉興中等[11]對南京大氣高濃度污染與氣象條件的關系研究中，指出天氣形勢與大氣污染程度密切相關；楊德保等[12]分析蘭州市區(qū)大氣邊界層監(jiān)測試驗與污染物濃度資料，發(fā)現(xiàn)不同天氣系統(tǒng)和氣壓系統(tǒng)對空氣中污染物濃度的影響非常明顯；王喜全等[13]利用北京空氣質量監(jiān)測資料與NCEP再分析資料，分析確定了2類北京PM10重污染的典型天氣形勢；郭立平等[14]分析了造成河北廊坊地區(qū)連續(xù)重污染天氣過程最主要的2類配置類型。在不同天氣形勢控制下，同樣的排放有不同的空氣污染效果，產生的霾及其持續(xù)天數(shù)也就不同。近年來河北地區(qū)的霾污染不斷加重，研究石家莊霾期間的天氣形勢，對治理、預測和控制霾污染都有很重要的意義。

石家莊的采暖季為每年的12月、1月和2月。因此對石家莊2001~2010年12月、1月及2月的逐日空氣污染指數(shù)進行統(tǒng)計，將連續(xù)3 d以上空氣污染指數(shù)>100，且首要污染物為可吸入顆粒物的污染過程作為一次連續(xù)污染過程[15]。利用NCEP再分析資料畫出污染發(fā)生前和消散時的500 hPa高度場與海平面氣壓場，對影響區(qū)域污染的天氣類型進行歸類，找出對持續(xù)污染形成的有利天氣條件。

2014年12月31日至2015年1月6日發(fā)生了一次持續(xù)時間近一周的嚴重霾污染過程，針對這次霾過程，利用中尺度氣象模式(WRF)對其過程進行模擬，分析霾生消發(fā)展變化過程中風速、溫度、氣壓以及其他邊界層特征，探討氣象條件對霾生消發(fā)展變化的影響，了解造成此次持續(xù)性空氣污染的氣象場特征與氣象因子特征。

研究霾持續(xù)期間對人體心理健康的影響采用問卷調查方法，考察持續(xù)的霾天氣對人體心理健康是否會產生影響，探究持續(xù)性霾對人體心理健康的影響程度。設計2種實驗：第一次在霾發(fā)生前和發(fā)生后分別對人群進行調查，前后對比得出霾天氣是否對人體心理健康產生影響；第二次調查在霾發(fā)生一周后進行，并把調查所得結果與全國常模相比較，旨在研究持續(xù)霾天氣對人體心理健康影響的嚴重程度，采用Derogatis氏90項癥狀自評量表(Symptom Checklist 90, SCL-90)進行心理健康調查。癥狀自評量表(SCL-90)包括反映軀體化、強迫癥狀、人際關系、抑郁癥狀、焦慮癥狀、敵對情緒、恐怖癥狀、偏執(zhí)癥狀、精神病性、飲食睡眠等10個方面的因子，共包括90個癥狀，每項癥狀的嚴重程度從1(沒有癥狀)到5(極嚴重)分為5級[8]。一般規(guī)定9個因子中的任一因子分值>3為陽性，表示有中等程度以上的心理健康問題，分值越高，表明其心理健康水平越低。

第一次調查選取的霾過程發(fā)生在2014年11月28日至12月6日，發(fā)放問卷50份，實際回收問卷48份，其中男性25人，女性23人，人群主要為公務員，也有一些私企員工與少量大學生，調查人群年齡主要分布在20~30歲，受教育程度均為大學本科及以上學歷；第二次調查選取2015年1月15日，共發(fā)放問卷100份，回收問卷87份。調查地址選在河北省圖書館，調查人群主要是學生和圖書館工作人員，調查人群的年齡在18~40歲之間，在問卷中對一些最近一周發(fā)生過重大情緒波動或是具有某些呼吸道疾病的樣本進行剔除，以保證調查群體是身體、心理健康的人群。

2空氣污染過程的天氣分型

通過對石家莊2001~2010年1月、2月和12月的逐日空氣污染指數(shù)進行統(tǒng)計，共得到28次空氣污染過程，對應其高空與低空形勢，歸納出4種天氣型見表1。其中1個個例沒有入型，槽脊型天氣形勢又分為2槽1脊型、1槽1脊型、2槽2脊型和2脊1槽型。

表1　空氣污染過程的天氣分型

2.1槽脊型

(1)1槽1脊型

污染發(fā)生前，500 hPa高度場為1槽1脊形勢。槽在我國東北地區(qū)至日本海一帶，有時東北地區(qū)還有低渦存在，脊在貝加爾湖一帶。污染持續(xù)期間，高空被緯向或西北氣流所控制，一個槽過境后，污染會消散。相應的近地面低空形勢，污染發(fā)生前河北地區(qū)處于蒙古高壓后部。冷空氣主體位于蒙古地區(qū)，高壓不斷向東移動，伴隨冷空氣到來，污染消散(圖1)。

圖1　1槽1脊型(a,b)、2脊1槽型(c,d)、2槽1脊型(e,f)、2槽2脊型(g,h)

(2)2脊1槽型

污染發(fā)生前高空為2脊1槽形勢，貝加爾湖地區(qū)有一低壓中心。污染發(fā)生過程中，低壓向東北方向移動，河北地區(qū)上空開始為緯向氣流，當?shù)蜏u到達我國東北地區(qū)時河北上空轉為西北氣流，當?shù)蜏u經過河北地區(qū)后，污染減輕。污染過程中有一次明顯的高空冷槽過境，近地面低空形勢污染發(fā)生前河北地區(qū)處于均壓場中，新疆北部有一高壓，高壓不斷向東移動，當高壓移動到蒙古地區(qū)時污染消散(圖1)。

(3)2槽1脊型

污染發(fā)生前，巴爾喀什湖和日本海一帶有2槽，貝加爾湖以東有1脊。貝加爾湖以西有一低渦存在。隨著污染持續(xù)，低渦不斷向前移動，河北上空受緯向氣流控制，當?shù)蜏u到達新疆北部時，河北地區(qū)污染消散。低空污染發(fā)生前河北地區(qū)處于高壓均壓場中，污染持續(xù)過程中一直受均壓場控制，直到一次冷鋒過境導致污染消散(圖1)。

(4)2脊2槽型

此類天氣型比較特殊，污染發(fā)生前500 hPa高度場呈現(xiàn)2槽2脊形勢，隨著污染持續(xù)，新疆地區(qū)形成一低渦，低渦向前移動，當?shù)蜏u到達河北地區(qū)時污染消散。相應的低空形勢，與以上幾種情況類似，污染發(fā)生前河北地區(qū)處于均壓場控制之下(圖1)。

2.2鞍型氣壓場

污染過程發(fā)生前，500 hPa高度場河北地區(qū)處于鞍型氣壓場后的西北氣流中，東北地區(qū)和巴爾喀什湖上方分別存在一低壓，東北地區(qū)的低壓移動到太平洋上消失，巴爾喀什湖附近的低壓移動到新疆北部時，河北地區(qū)高空被西北氣流控制，此時污染過程消散。相應的低空形勢，污染發(fā)生前河北地區(qū)處于高壓區(qū)內或高壓后部。低空形勢受高空形勢影響，巴爾喀什湖以西形成一高壓，并不斷向東移動，污染隨之消散。此種污染過程一般持續(xù)5 d左右(圖2)。

2.3緯向型

污染發(fā)生時，河北地區(qū)處于緯向氣流或是西北氣流控制之下，在其上游，一般有低渦存在，低渦不斷向東移動，同時有冷空氣從低渦中分裂出來影響下游，伴隨著污染消散?；蚴前殡S一次槽過境導致污染消散。地面圖上，污染發(fā)生前地面一般處在高壓后部的槽中或是被均壓場控制，通常伴隨一次冷鋒過境，污染迅速消散(圖3)。

圖2　鞍形氣壓場型500 hPa(a)及1 000 hPa(b)高度場(單位:gpm)

圖3　緯向型500 hPa(a)、1 000 hPa(b)高度場(單位:gpm)

2.4橫槽后部型

污染發(fā)生前，東北地區(qū)有一橫槽，貝加爾湖地區(qū)有脊存在。橫槽轉化為一低渦向東北移動，貝加爾湖附近的脊加深，脊線經過河北地區(qū)，高空冷空氣侵入，污染開始消散。污染發(fā)生前，低空高壓處在蒙古地區(qū)，河北地區(qū)位于高壓后部，高壓不斷向東南移動，當高壓中心進入我國蒙古境內時，污染消散，污染持續(xù)過程中河北地區(qū)被均壓場控制(圖4)。

圖4　橫槽后部型500 hPa(a)及1 000 hPa(b)高度場 (單位:gpm)

3一次霾過程的數(shù)值模擬

3.1霾持續(xù)過程

2014年12月31日至2015年1月6日發(fā)生了一次持續(xù)時間近一周的嚴重霾污染過程，由圖5可以看出，1月1~2日API增量為70，2日API達到190，為中度污染。2~3日增量高達120，3~4日增量為177，污染物濃度在4日累積達到最高，API達到487，屬于嚴重污染，5日API下降至333，6日API降至79，空氣質量為良。

根據(jù)污染物變化特征，將這次污染過程分為3個階段：第1階段為污染物的逐步積累階段，持續(xù)2 d；第2階段為1月3~4日，污染物濃度迅速增大，4日濃度達到最大，屬于重度污染；第3階段5~6日為污染物濃度下降階段。

圖5　2014年12月31日至2015年

3.2地面天氣形勢

500 hPa高度場呈1槽1脊型，污染物持續(xù)增加階段(2014年12月31日至2015年1月3日)，高空為西北氣流。由海平面氣壓場(圖6)可知，12月31日，自我國蒙古一帶到貝加爾湖為高壓均壓帶，內蒙古和山西一帶有一高壓中心，河北地區(qū)位于高壓邊緣，此后高壓不斷向東南移動，控制著河北地區(qū)，河北地區(qū)位于均壓區(qū)，在東北地區(qū)一低壓阻擋下，高壓連續(xù)2 d停滯在河北地區(qū)。高壓均壓出現(xiàn)時，地面和低空風速較小，有時地面出現(xiàn)靜風，伴有較強的輻射逆溫和下沉逆溫，逆溫層厚度大、強度高，低層大氣層結穩(wěn)定，不利于空氣中污染物的擴散和稀釋[16]。由于這次高壓帶控制時間長，造成污染物長時間累積。5日高空轉為西南氣流，有冷鋒入境，河北地區(qū)等壓線密集，氣壓梯度力大，地面北風風力達到4級，污染物向南部輸送，石家莊空氣質量轉好，霾消散。

3.3數(shù)值模擬結果

3.3.1邊界層氣象要素特征

利用WRF模式對石家莊地區(qū)此次典型霾過程開展數(shù)值模擬。由圖7a可知，2014年12月31日風速很大，最高可達到6.9 m/s，至2015年1月1日風速逐漸下降，1月2~3日風速呈不規(guī)則波動，但仍在4 m/s以下，為污染物的積累提供了有利的風場條件。4日水平風速最小(<3 m/s)，污染物累積最為嚴重，5日河北地區(qū)風速增大，污染迅速散去。2 m溫度場模擬結果(圖7b)顯示：1月1日和3日氣溫日較差較大，導致夜間出現(xiàn)強輻射逆溫層，利于夜間污染物積累，日出時分容易出現(xiàn)霾天氣，如果次日層結穩(wěn)定，污染狀況將持續(xù)下去。1月5日由于冷鋒過境，溫度下降明顯。邊界層高度一定程度上表征著大氣擴散能力，由模擬結果(圖7c)可見，1月1日起，夜晚邊界層高度較低，2日夜晚邊界層厚度<50 m，低混合層高度為污染物在夜間累積提供了良好條件，但日出后太陽輻射造成對流層湍流運動加強，污染物在白天得以擴散，1~3日邊界層高度均<600 m，4日邊界層高度最低，白天邊界層高度不足200 m。

圖6　1 000 hPa高度場(單位:gpm)

圖7　2014年12月31日至2015年1月6日

大氣污染物的擴散主要在大氣邊界層內進行，氣溫垂直分布決定污染物在垂直方向的擴散程度，若氣溫隨高度遞增，則氣流難以在垂直方向運動，從而抑制大氣對流和湍流形成，污染物不能及時得到擴散、稀釋，容易在近地面形成大氣污染[17-19]。圖8為2015年1月4日和6日石家莊溫度垂直剖面，可以看出4日有很厚的逆溫層，6日隨冷空氣過境，溫度降低、逆溫層消散，霾消散。

3.3.2水平風場

由圖9可知，重污染期間，石家莊地區(qū)的水平風場較為一致，1月4日主要受高壓脊影響為西南風，風場走向與高壓脊走向一致。此時污染物的水平積累是造成霾天氣的主要原因，污染物的平流輸送較弱。6日受低壓槽影響，風速明顯增大且轉為西北風，造成污染物在近地面層的平流輸送，石家莊地區(qū)的污染狀況迅速得到緩解。

圖8　2015年1月4日00時(a)與6日06時(b)模擬的石家莊溫度垂直剖面

圖9　2015年1月4日(a)及6日(b)模擬的850 hPa水平風場(單位：m/s)

4霾天氣對人體心理健康的影響

4.1霾發(fā)生前后的心理健康變化

在霾發(fā)生前針對市民進行的問卷調查回收50份，霾發(fā)生一周后進行調查回收問卷48份。計算問卷調查中，每一項因子對應題目的總分值，并計算其平均值和標準差，結果見表2。霾發(fā)生前，5項因子的平均得分介于1.94~2.36，其中恐慌因子平均得分最低，生活作息平均得分最高。霾發(fā)生后，5項因子的平均得分介于1.89~2.46，敵對因子平均得分最低。對2組人群得分進行比較可得，除敵對因子外，其余因子在霾發(fā)生前的得分大于霾發(fā)生后的得分，且2組人群在抑郁和焦慮2個因子上的差異具有統(tǒng)計學意義，說明霾持續(xù)一周時已經對人體的心理健康產生了不良影響，霾對人體心理影響最大的癥狀為抑郁和焦慮。

表2　霾發(fā)生前后調查問卷中各因子得分平均值

4.2持續(xù)性霾對心理健康的影響

采用Derogatis氏90項癥狀自評量表在霾持續(xù)一周后對石家莊市民進行一次測試，回收問卷87份。計算問卷中的每一項因子所對應題目得分的平均值和標準差，結果見表3。霾持續(xù)一周后，被調查者各項因子的平均得分介于1.29~1.74。除軀體化、人際關系和偏執(zhí)3個因子外，其他因子得分均高于全國常模，其中強迫、抑郁和焦慮3個因子得分與全國常模相比有統(tǒng)計學意義，得分明顯高于全國水平。

表3　被調查者各因子得分與全國常模比較

5結論

(1)2001~2010年石家莊采暖期28次持續(xù)性污染過程發(fā)生時的天氣形勢分為4種類型：槽脊型、緯向型、橫槽后部型及鞍形氣壓場型，其中槽脊型占所有天氣類型的50%。

(2)河北地區(qū)持續(xù)性污染過程一般對應一次高空環(huán)流的調整過程，污染區(qū)域通常處于高壓均壓場控制中，直到高空槽過境，伴隨冷空氣到來污染過程結束。持續(xù)污染的形成還與大氣層結及動力條件有關，小風速和低層逆溫阻礙污染物在水平和垂直方向擴散，在穩(wěn)定的天氣形勢下污染物不斷累積造成持續(xù)性污染。

(3)心理健康調查結果顯示，在霾持續(xù)一周時，人體抑郁、焦慮2個因子得分在霾發(fā)生前后的差異具有統(tǒng)計學意義，表明霾天氣對人體的心理健康產生了不良影響；通過與全國常模比較，霾在持續(xù)一周以上時，焦慮、抑郁和強迫3項因子大于全國常模且有明顯差異。人體持續(xù)生存在嚴重的霾環(huán)境中，會產生煩悶、憂郁的心情，霾造成的嚴重視程障礙現(xiàn)象會使人產生焦慮的心情；另外，空氣中含有許多刺激性污染物質，人體吸入后也會對人體的神經系統(tǒng)產生影響，進而影響人的心理健康。

致謝:感謝君政基金等項目為該項調查研究提供支持和資助，感謝馬敏勁副教授、陳舜文教授對本工作指導和幫助.

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Meteorological Characterization of Haze During Heating Period and Effect on Mental Health in Shijiazhuang

ZHU Zeen1, MA Minjin1,2, ZHU Anbao1

(1.KeyLaboratoryofAridClimaticChangeandReducingDisasterofGansuProvince,Lanzhou730020,China;2.CollegeofAtmosphericSciences,LanzhouUniversity,KeyLaboratoryforSemi-AridClimateChangeoftheMinistryofEducation,Lanzhou730000,China)

Abstract:Based on the air pollution processes during heating seasons from 2001 to 2010 in Shijiazhuang, and associated with the sea-level pressure fields and 500 hPa geopotential height fields, the synoptic patterns for air pollution weather were divided into four types including troughs and ridges pattern, zonal circulation pattern, transverse trough pattern and the saddle pattern. Based on the conventional observations and numerical simulation results simulated by the Weather Research and Forecasting model (WRF), relationships between growing and disappearing of haze and meteorological factors were analyzed, it came to the fact that the stable stratification and calm winds controlled by an uniform pressure field led to the continuance of the haze weather. The influence of haze on psychological health was analyzed on the basis of psychological questionnaires during the period of haze growing and disappearing. It was found that the haze affected adult mental health when it continued more than a weak, especially on compulsive, depression and anxiety.

Key words:haze; synoptic patterns; numerical simulation; psychological health

中圖分類號：P421.1

文獻標識碼：A

文章編號：1006-7639(2016)-01-0136-09

doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-01-0136

作者簡介：朱澤恩(1993-)，男，河北石家莊人，本科在讀. E-mail：zhuze11@lzu.edu.cn通訊作者：馬敏勁，男，云南昭通人，副教授，碩士生導師，主要研究方向為大氣邊界層、空氣污染和數(shù)值模擬. E-mail：minjinma@lzu.edu.cn

基金項目：國家自然科學青年基金(41205008)、中國氣象局蘭州干旱氣象研究所干旱氣象科學研究基金項目(IAM201209)、中央高校小額探索項目(2022014zr0120)和莙政基金共同資助

收稿日期：2015-07-23；改回日期：2015-09-11

朱澤恩，馬敏勁，朱安豹.石家莊市采暖季霾日氣象特征及其心理健康效應[J].干旱氣象，2016，34(1)：136-144, [ZHU Zeen, MA Minjin, ZHU Anbao. Meteorological Characterization of Haze During Heating Period and Effect on Mental Health in Shijiazhuang[J]. Journal of Arid Meteorology, 2016, 34(1):136-144], doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-01-0136