趙阿玲，劉引鴿，王 艷，武洋洋，史鵬英，張 妍

(陜西省災(zāi)害監(jiān)測與機理模擬重點實驗室，寶雞文理學(xué)院地理與環(huán)境學(xué)院，陜西 寶雞 721013)

寶雞地區(qū)霾日的時空變化特征及原因分析

趙阿玲，劉引鴿，王 艷，武洋洋，史鵬英，張 妍

(陜西省災(zāi)害監(jiān)測與機理模擬重點實驗室，寶雞文理學(xué)院地理與環(huán)境學(xué)院，陜西 寶雞 721013)

利用 1981—2011年寶雞各縣區(qū)日平均能見度、日平均相對濕度、天氣現(xiàn)象記錄以及其他氣象觀測資料，采用線性趨勢分析、小波分析以及主成分分析等氣候研究方法，分析了寶雞地區(qū)霾日的長期變化趨勢和空間分布特征，探討了霾日發(fā)生的原因。結(jié)果表明：寶雞地區(qū)年均霾日變化呈波動下降趨勢，寶雞地區(qū)霾日變化呈現(xiàn)多時間尺度的特征；冬春兩季霾日波動變化下降趨勢最為明顯，秋季次之，夏季霾日變化呈明顯上升趨勢；寶雞地區(qū)的霾日多發(fā)地主要集中在以渭河為中心的中部地區(qū)；風(fēng)速、相對濕度和地面溫度對霾日的增減影響顯著，能源利用等因素對霾日的發(fā)生有著顯著的影響。

霾；時空變化；小波分析；空間分布；原因分析；寶雞地區(qū)

0 引言

近年來，由于經(jīng)濟的快速發(fā)展和城市擴張等原因，造成空氣污染嚴重，霧霾天氣頻發(fā)。對災(zāi)害性霧霾天氣的研究與整治引起政府及社會各界的廣泛關(guān)注。霾的氣象定義是懸浮在大氣中的大量微小塵粒、煙粒或鹽粒的集合體，使空氣渾濁，水平能見度降低到10km以下的一種天氣現(xiàn)象[1]。同時，霾一般呈乳白色，它能使物體的顏色減弱，使遠處光亮物體微帶黃紅色，而黑暗物體微帶藍色[2]。組成霾的粒子極小，不能用肉眼分辨。當(dāng)大氣凝結(jié)核由于各種原因長大時也能形成霾，在這種情況下水汽進一步凝結(jié)可能使霾演變成輕霧、霧和云[3]。霾主要由氣溶膠組成，它可在一天中的任何時候出現(xiàn)。霾是一種危害嚴重且影響較廣的災(zāi)害性天氣。霾天出現(xiàn)時，天空中漂浮著諸多懸浮顆粒物，造成大氣污染。一方面，空氣的低能見度會導(dǎo)致視覺障礙，給出行造成不便，引發(fā)交通事故，造成財產(chǎn)和生命安全損失。另一方面，會對人體健康產(chǎn)生不利影響，如誘發(fā)呼吸道疾病、小兒佝僂病等[4]。同時，由于霾天的大氣能見度極低，且懸浮顆粒物對大氣輻射和傳輸影響顯著，導(dǎo)致氣候變化劇烈、災(zāi)害事件頻生。近年來頻發(fā)的霧霾天氣引起廣大學(xué)者的關(guān)注。吳兌[5]在研究中指出霧和霾是不同的天氣現(xiàn)象，并給出了劃分依據(jù)。近5a對霧霾天氣的相關(guān)研究，多集中于對某地區(qū)霧霾天氣候變化特征及原因分析等方面研究[6-9]，對霧霾天的形成機制進行數(shù)值模擬，對大氣顆粒物的氣溶膠光學(xué)特性和霧霾天的關(guān)系研究[10-14]，對霧霾天的研究主要集中在大尺度的時空變化特征分析研究[15-17]。

寶雞市位于關(guān)中平原中部，南、西、北三面環(huán)山，以渭河為中軸向東拓展，呈尖角開口槽形。山、川、原兼?zhèn)?，以山地、丘陵為主。寶雞是一個重工業(yè)城市，霧霾天氣出現(xiàn)頻繁，不僅對經(jīng)濟發(fā)展造成不利影響，也給人們的生產(chǎn)生活帶來諸多不便，引發(fā)學(xué)者的思考和關(guān)注。龐翻、韓潔、周旗、孟妙志等[18-21]主要分析了寶雞市的霧霾以及重霾的變化，但對寶雞霧霾的區(qū)域氣候時空特征分析及其與氣候要素關(guān)系的研究很少。本研究主要利用寶雞地區(qū)11縣區(qū)的能見度、相對濕度日觀測值，以及天氣現(xiàn)象觀測記錄和相關(guān)氣候要素日觀測值等資料數(shù)據(jù)，分析1981—2011年寶雞地區(qū)霾日的變化趨勢及突變規(guī)律，探討不同區(qū)域的霾氣候變化趨勢及空間分布特征，并結(jié)合相關(guān)氣象要素剖析霾日頻發(fā)的原因，以期為寶雞地區(qū)霾天的監(jiān)測、控制和治理提供合理科學(xué)的理論依據(jù)。

1 資料和方法

本文所用資料為1981—2011年寶雞地區(qū)11個縣的地面觀測數(shù)據(jù)，包括地面水平能見度(8時、14時、20時)、日均相對濕度、天氣現(xiàn)象記錄和地面風(fēng)速、地面溫度等。文中以前一年的12月和當(dāng)年的1、2月作為冬季，以3、4、5月作為春季，6、7、8月作為夏季，9、10、11月作為秋季。同時，文中霾日月平均資料數(shù)據(jù)來源于日平均霾天資料的統(tǒng)計，霾季節(jié)平均資料來源于月資料的統(tǒng)計，全年平均資料來源于日平均霾日資料的統(tǒng)計。由于天氣現(xiàn)象記錄規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)的不同及受記錄人員主觀判斷等因素的影響，沒有直接采用天氣現(xiàn)象記錄資料作為霾日的判斷根據(jù)。本文選用水平能見度和相對濕度的日均值資料，定義同時滿足日均能見度<10km、日均相對濕度<90%的條件，且排除降水、沙塵暴、揚沙、浮塵、煙霧、吹雪、雪暴等其它導(dǎo)致能見度變化事件的情況記做一個霾日[5]，以此統(tǒng)計分析寶雞地區(qū)霾日的長期變化趨勢、周期變化規(guī)律和空間分布特征。

本文采用條件統(tǒng)計、趨勢系數(shù)、一般線性回歸分析、小波分析和主成分分析等方法分析研究霾日的時空變化特征、周期變化規(guī)律及其與氣象要素之間的相關(guān)關(guān)系。

2 結(jié)果分析

2.1 寶雞地區(qū)霾日的特征分析

2.1.1 霾日年際變化及周期變化

通過統(tǒng)計分析得出，寶雞地區(qū)31年平均霾日7.5d，與西安169.8d(王珊，2014)、全國100d左右(吳兌，2010)的年均霾日數(shù)相比，寶雞地區(qū)霾日相對較少。但研究寶雞地區(qū)的霾并尋求合理有效的方法控制霾天的擴散和加劇對于整個關(guān)中地區(qū)氣候變化的研究具有重要意義。圖1給出的是1981—2011年寶雞地區(qū)年均霾日數(shù)變化趨勢特征?？梢钥闯?，寶雞地區(qū)年均霾日變化呈明顯的波動下降趨勢，且31年間以0.3d/10a的趨勢下降。在1980—1990十年間寶雞地區(qū)霾日數(shù)變化趨勢最明顯，峰值出現(xiàn)在1984年的4.4d，最少霾日2.7d出現(xiàn)在1989年。1990—2000年霾日數(shù)波動變化整體呈小幅下降趨勢，波動趨勢不明顯。2000年以后，霾日變化整體呈現(xiàn)降—升—降顯著下降趨勢，年均霾日數(shù)最大值4.3d出現(xiàn)在2006年，且2010年出現(xiàn)了最低值2d。20世紀80年代的寶雞地區(qū)年均霾日為3.7d，整體的變化趨勢呈波動下降趨勢。20世紀90年代，霾日變化小有波動但無明顯減少，變化趨勢較穩(wěn)定，但此時期的寶雞地區(qū)霾日平均值相對較高，約為4.2d。21世紀以后，霾日下降趨勢十分顯著，2010年霾日數(shù)平均值出現(xiàn)了近30年來的最小值2d，十年平均霾日數(shù)為3.3d。霾日的減少很可能與寶雞生態(tài)環(huán)境改善相關(guān)。

從圖2小波變化實部圖可以看出寶雞地區(qū)霾日數(shù)變化過程存在多時間尺度的特征。總體上，霾日數(shù)變化存在4～7a、8～11a和13～16a 3個尺度的周期變化。其中13～16a和8～11a尺度上都出現(xiàn)了3次震蕩，同時可以看出13～16a尺度周期變化范圍大致在1981—2005年，而8～11a的尺度周期變化范圍大致在1995—2010年。此外，可以看出在4～7a尺度上存在準(zhǔn)8次的震蕩且變化相對穩(wěn)定。總之，寶雞地區(qū)年均霾日數(shù)變化存在5a短周期和10a、15a的長周期變化。小波方差能反映出信號波動的能量隨尺度年份的分布(盧愛剛等，2012)。圖3中可以看出寶雞地區(qū)霾日數(shù)方差存在3個較為明顯的波峰，依次對應(yīng)5a、10a和15a的時間尺度。其中最大峰值對應(yīng)10a的時間尺度，說明10a左右的周期震蕩最為強烈，為霾日數(shù)變化的第1主周期；第2峰值為15a的時間尺度，是霾日數(shù)變化第2主周期；第3峰值的5a時間尺度能量震蕩較弱，對小波方差貢獻小，為霾日數(shù)變化的第3主周期。結(jié)果表明：5a、10a和15a 3個周期的波動控制著寶雞地區(qū)年均霾日數(shù)在31a間的主要變化特征。

2.1.2 霾日季、月變化特征

圖4和圖5分別給出了1981—2011年寶雞地區(qū)霾日的季平均變化趨勢和月平均分布圖。從圖4可以看出，一年之中霾日多發(fā)季節(jié)為冬季，平均霾日數(shù)最高可達7d，春秋兩季次之，夏季最少。從圖5霾日的月平均分布可知，當(dāng)年12月至次年3月是霾天的高發(fā)期，各月平均霾日數(shù)均高于4.5d。其中1月份的霾日數(shù)最多，平均7d左右。5—10月霾日數(shù)最少，大致在1.1～2.3d波動。值得注意的是，7、8月的夏季平均霾日數(shù)均高于秋季前兩月，各月平均霾日數(shù)為2d。說明了寶雞地區(qū)的霾天不僅在冬、春兩季頻繁出現(xiàn)，夏季也時常發(fā)生。同時，由圖4分析發(fā)現(xiàn)，寶雞地區(qū)31年間霾日數(shù)的變化整體呈現(xiàn)下降趨勢。其中，冬春兩季霾日波動下降趨勢最為明顯，平均以1d/10a的趨勢下降。其中，秋季霾日波動變化不大，趨勢不明顯。與其他季節(jié)相比，夏季霾日的變化呈明顯上升趨勢，這可能和大氣環(huán)流、區(qū)域氣候變化等有關(guān)。

2.1.3 空間分布特征

在圖6和圖7中分別給出了寶雞地區(qū)霾日的多年平均空間分布圖和各季平均分布圖?？傮w來看，霾日的多年平均空間分布和各季平均分布所呈現(xiàn)的變化規(guī)律相似。從圖6可以看出霾日的多發(fā)地主要集中在以渭河為中心的中部地區(qū)，同時呈從中部地區(qū)向南北兩地減少的趨勢，這與寶雞地區(qū)的地理環(huán)境有關(guān)。中部川塬地區(qū)的霾日聚集嚴重，南北丘陵山地稀少。霾日數(shù)的年平均變化最大值出現(xiàn)在寶雞市，高達79.6d，其次是鳳翔,年平均日數(shù)為69.8d。而在麟游、隴縣以及鳳縣西部和太白縣中部偏北一帶地區(qū)的霾日相對較少，低值中心出現(xiàn)在太白縣，年均霾日僅為2d。在霾的各季節(jié)空間分布圖(圖7)中可以看出，春季和夏季的高值中心均有寶雞市、鳳翔縣和眉縣北部3個中心，秋季和冬季的霾日存在2個多發(fā)高值中心?？傮w來看，寶雞市一直都是霾天的多發(fā)區(qū)。

2.2 不同地理位置霾日的變化特征

根據(jù) 1981—2011 年寶雞地區(qū)年均霾日數(shù)空間分布特征，將寶雞地區(qū)劃分為北部丘陵(包括隴縣、千陽縣和麟游縣)、中部川塬(寶雞市、陳倉區(qū)、扶風(fēng)、鳳翔和岐山)、南部秦嶺山地(眉縣、鳳縣和太白)3個區(qū)域。分別統(tǒng)計了各區(qū)域1981—2011年逐年平均霾日數(shù)并繪制各區(qū)域的霾日變化趨勢(圖8)?？梢钥闯觯煌瑓^(qū)域的霾日數(shù)變化趨勢各不相同。南部秦嶺山地31a間霾日數(shù)的波動下降趨勢最為明顯，尤其是在1995—1999年的下降趨勢十分顯著。北部丘陵地區(qū)變化趨勢不明顯，霾日數(shù)變化整體保持在年均2.2d左右，年均霾日數(shù)最大值4.5d出現(xiàn)在2002年。中部川塬地區(qū)分布的霾日數(shù)最多，與圖6寶雞地區(qū)霾日數(shù)變化的年均空間分布十分吻合。1981—1990年間霾日數(shù)波動變化較大，最小值在1989年改革開放時期，1990—2000年霾日數(shù)的年均值都相對較大，波動變化不明顯。2000—2011年霾日數(shù)的波動變化趨勢顯著，呈明顯的降—升—降趨勢。寶雞市位于中部川塬地區(qū)，且霾天數(shù)是各地區(qū)之最，可以作為寶雞地區(qū)霾氣候變化研究的典例。通過條件統(tǒng)計和趨勢分析發(fā)現(xiàn)，寶雞市年均霾日數(shù)的變化呈顯著下降趨勢。其中，在1980—1990年寶雞市的霾日數(shù)小有波動，平均霾日數(shù)為6.7d。1990—2000年霾日數(shù)波動變化呈現(xiàn)小幅下降趨勢，變化不明顯。2000年以后，霾日數(shù)變化呈降—升—降的顯著下降趨勢，年均霾日數(shù)約為4.1d。

2.3 原因分析

2.3.1 氣象要素與霾日的關(guān)系

圖9給出了寶雞地區(qū)31年間年均相對濕度、風(fēng)速和地面溫度等氣候要素的演變趨勢?？梢钥闯?，1980—1990年相對濕度的變化波動趨勢下降明顯，1985年以后出現(xiàn)上升變化的趨勢，2000年以后波動變化較為平穩(wěn)。同時，年均風(fēng)速在以明顯的波動下降趨勢變化?？梢钥闯?，年均相對濕度和風(fēng)速的變化趨勢與寶雞地區(qū)霾日數(shù)變化趨勢(圖1)是相同的，都呈波動下降的變化趨勢，但年均相對濕度與霾日變化呈正相關(guān)(0.549)關(guān)系(見表1)，風(fēng)速變化與霾日的變化呈負相關(guān)(-0.386)。而年均地面溫度的變化1981—2011年呈明顯的波動上升變化趨勢，與寶雞地區(qū)霾日數(shù)的變化呈負相關(guān)(-0.453)。

主成分分析(PCA)是一種分析、簡化數(shù)據(jù)集的技術(shù)，可以消除評價指標(biāo)之間的相關(guān)影響。在綜合評價函數(shù)中，各主成分的權(quán)數(shù)為其貢獻率，它反映了該主成分包含原始數(shù)據(jù)的信息量占全部信息量的比重，這樣確定的權(quán)數(shù)是客觀的、合理的，并克服了某些評價方法中認為確定權(quán)數(shù)的缺陷。應(yīng)用主成分分析法分析霾日數(shù)與風(fēng)速、相對濕度和地面溫度之間的相關(guān)性發(fā)現(xiàn)氣候要素的變化對霾氣候變化影響顯著。從霾日數(shù)與各要素之間的相關(guān)矩陣(表1)可以看出，霾日數(shù)與風(fēng)速之間通過了0.05的顯著性檢驗，且與相對濕度和地面溫度的顯著性水平通過了0.01的顯著性檢驗，表明了風(fēng)速、相對濕度和地面溫度等氣象要素與霾日數(shù)之間關(guān)系密切，對霾日數(shù)的變化有顯著影響。

表1 寶雞地區(qū)氣象因子變化與霾日數(shù)的相關(guān)矩陣

注：*— 0.05,**—0.01。

2.3.2 其他因素對霾日的影響

寶雞市是我國重點建設(shè)的老工業(yè)基地，現(xiàn)已發(fā)展成為門類比較齊全的重要工業(yè)基地，重工業(yè)占經(jīng)濟的比重過高。隨著關(guān)天經(jīng)濟區(qū)的建立和發(fā)展，寶雞市的人口數(shù)量也在不斷增長，對能源的需求量大，但利用率較低，工業(yè)生產(chǎn)和居民生活排放大氣污染物較多,導(dǎo)致了PM2.5和SO2等濃度增加，大氣能見度降低，霾日頻發(fā)。對大氣污染的徹底治理需要提高設(shè)備科技含量，開發(fā)清潔新能源等。

3 結(jié)論

(1)寶雞地區(qū)年均霾日數(shù)變化呈現(xiàn)波動下降的趨勢，冬春兩季霾日變化波動下降趨勢最為明顯，秋季次之，但夏季霾日變化呈明顯的上升趨勢。年均霾日數(shù)變化過程存在多時間尺度的特征，具有長周期和短周期變化。

(2)寶雞地區(qū)的霾多發(fā)地主要集中于以渭河為中心的中部地區(qū)，同時呈現(xiàn)從中部地區(qū)向南北兩地減少的趨勢。南部秦嶺山區(qū)霾日波動下降趨勢最為明顯；中部川塬地區(qū)霾日最多，且波動變化不大；北部丘陵地區(qū)沒有明顯變化。

(3)寶雞地區(qū)霾與風(fēng)速、相對濕度和地面溫度等氣象要素之間的相關(guān)關(guān)系密切，對霾日影響顯著。能源利用導(dǎo)致的污染物排放對能見度的影響極大，加劇了寶雞地區(qū)霾日的發(fā)生頻率。

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Spatial and Temporal Variations of Hazy Day and Its Influencing Factors in Baoji Region

ZHAO A-ling, LIU Yin-ge, WANG Yan, WU Yang-yang, SHI Peng-ying, ZHANG Yan

(Key Laboratory of Disaster Monitoring and Mechanism Simulating in Shanxi Province，Geography and Environmental Engineering Department of Baoji college of Arts and Science, Baoji Shanxi 721013, China)

The meteorological and environmental data including the weather phenomenon and the average daily visibility and relative humidity and other meteorological observation data in 1981-2011 were applied to analyze the variation, spatial characters, and reasons of haze using the climatic linear-trend estimation, wavelet analysis, and principal component analysis. The main conclusions showed that the annual hazy days in Baoji were decreasing. The haze days declined in winter and spring season was most obvious. While hazy days increased in summer. The hotspot areas were focused on the central region of the Wei River watershed. At the same time, it was decreasing from the central area to the north and south. The principal component analysis results showed that the change of meteorological factors had a significant impact on the increase or decrease of hazydays.And the correlation coefficient of average wind speed, relative humidity, and surface temperature with hazy days were 0.386, 0.549 and 0.549. Energy and other factors had a significant effect on the occurrence of hazy days.

haze; wavelet analysis; spatial distribution; analysis of causes; Baoji region

2016-12-11

國家社會科學(xué)基金項目(15XZZ012)；陜西省教育廳計劃項目(13JS010)；寶雞文理學(xué)院重點項目(ZK16061)。

趙阿玲 (1992-)，女，漢族，陜西咸陽人，碩士研究生，從事資源環(huán)境研究工作。

劉引鴿(1965-)，女，漢族，博士，教授，主要從事資源環(huán)境、生態(tài)風(fēng)險以及氣候變化和災(zāi)害學(xué)方面研究。

X51

A

1673-9655(2017)03-0069-07