盧盛棟,趙俊杰,于小紅,霍佳宇,韓志偉
(1.山西省氣象災(zāi)害防御技術(shù)中心,太原 030012;2.山西省氣象科學(xué)研究所,太原 030002)
空氣中氣溶膠污染常誘發(fā)低能見度現(xiàn)象,影響人們出行、身體健康[1-4],進(jìn)入21世紀(jì)以來,大氣能見度受到廣大學(xué)者高度重視[5-8]。有研究表明,大氣中顆粒物以散射吸收作用對能見度影響顯著[9-12],也有研究指出,高濕條件下,氣溶膠細(xì)顆粒物易吸濕增長,消光系數(shù)增大,引起低能見度現(xiàn)象[13]。白永清[14]等揭示了武漢大氣能見度與PM2.5質(zhì)量濃度存在非線性相關(guān)關(guān)系,且在80%≤相對濕度<90%區(qū)段相關(guān)系數(shù)最高,在30 μg/m3處是一個分界。王京麗[15]等分析發(fā)現(xiàn)北京大氣能見度與細(xì)粒子質(zhì)量濃度成強的負(fù)相關(guān)關(guān)系。邊海[16]等研究了天津市小粒徑顆粒對能見度的影響,發(fā)現(xiàn)隨著能見度的降低,小粒徑顆粒與大粒徑顆粒質(zhì)量濃度的比值不斷增大。龔識懿[17]等分析認(rèn)為上海PM10質(zhì)量濃度平均值與相對濕度平均值成顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系,當(dāng)相對濕度>75%時,能見度的降低主要是由于PM10含水量升高而并不是PM10質(zhì)量濃度增大。潘洪密[18]等分析了廣州顆粒物質(zhì)量濃度與能見度成冪函數(shù)關(guān)系,且PM1、PM2.5、PM10質(zhì)量濃度與能見度的相關(guān)系數(shù)依次增大。可見,大氣能見度與相對濕度及細(xì)顆粒物質(zhì)量濃度密切相關(guān)。
太原作為華北地區(qū)重工業(yè)城市,三面環(huán)山,地處中部盆地,大氣常處于一種靜穩(wěn)狀態(tài),不利于顆粒物的擴(kuò)散,常造成低能見度天氣,近年來大氣能見度的變化引起各界重視。利用2016年10月—2019年9月太原地區(qū)逐時能見度、相對濕度及顆粒物質(zhì)量濃度觀測數(shù)據(jù),研究分析了大氣能見度與PM2.5質(zhì)量濃度及相對濕度的關(guān)系,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)建能見度與相對濕度及顆粒物質(zhì)量濃度的關(guān)系模型,并對該模型進(jìn)行了檢驗,以期為進(jìn)一步研究太原地區(qū)能見度提供參考。
所選資料為太原地區(qū)6個氣象觀測站點(圖1)2016年10月—2019年9月的逐時數(shù)據(jù)。太原大氣能見度(V)、相對濕度(HR)及PM2.5質(zhì)量濃度(C(PM2.5))數(shù)據(jù)由山西省氣象信息中心提供,經(jīng)質(zhì)量控制去掉奇異值。在研究顆粒物質(zhì)量濃度對能見度的影響時,由于目前太原6個氣象觀測站點,只有小店、尖草坪有顆粒物質(zhì)量濃度數(shù)據(jù),因此分析能見度與相對濕度及顆粒物質(zhì)量濃度關(guān)系時,采用了這兩個站點該時段內(nèi)逐時數(shù)據(jù)。
圖1 太原氣象觀測站點分布
依據(jù)霾的判別標(biāo)準(zhǔn)[19],排除時段內(nèi)降水等天氣造成的低能見度,即當(dāng)能見度V<10 km且相對濕度HR<80%時,或滿足80%≤HR<95%且C(PM2.5)>75 μg/m3時,統(tǒng)計為霾;當(dāng)能見度V≥10 km時,統(tǒng)計為非霾。當(dāng)判斷為霾時,可根據(jù)能見度將霾劃分等級:輕微(5 km≤V<10 km)、輕度(3 km≤V<5 km)、中度(2 km≤V<3 km)和重度(V<2 km)。
建立大氣能見度與相對濕度及顆粒物質(zhì)量濃度的關(guān)系模型,并利用TS評分(TS)對該模型進(jìn)行檢驗:
(1)
式(1)中,NA為模擬正確樣本數(shù),NB為空報樣本數(shù),NC為漏報樣本數(shù)。對于某個模擬量級,當(dāng)模擬等級與實況等級相同時為模擬正確;模擬出現(xiàn)在等級內(nèi)而實況不出現(xiàn)在等級內(nèi)時為空報;模擬沒有出現(xiàn)在等級內(nèi)而實況出現(xiàn)在等級內(nèi)時為漏報。
依據(jù)氣候?qū)W上常用的季節(jié)劃分方法,按春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)、冬季(12—次年2月)進(jìn)行季節(jié)劃分,對逐小時能見度數(shù)據(jù)進(jìn)行各季節(jié)平均處理,所有時刻均為北京時。
利用能見度觀測儀2016年10月1日—2019年9月30日逐時觀測數(shù)據(jù),分析各季節(jié)太原大氣能見度日變化特征(圖2)。
圖2 2016-10-01—2010-09-30太原不同季節(jié)能見度日變化
由圖2可看出,太原平均能見度冬季最低(日均14.14 km),其次為秋季(日均16.12 km)、夏季(日均17.12 km),春季(日均19.02 km)平均能見度最高。春、夏、秋季能見度在06時(北京時,下同)左右最低,冬季在09時左右最低,之后開始持續(xù)上升,至15時左右能見度最高,之后開始持續(xù)下降。由圖3也可以看出,春季能見度最高,夏季比春季略低,秋季次之,冬季最低,且一年四季太原大氣能見度空間分布表現(xiàn)為由南向北逐漸變好的特點。太原北部能見度高于南部地區(qū),可能與北部海拔高,風(fēng)力大,影響太原的冷空氣往往由北向南推進(jìn)有關(guān),加之近幾年太原城市擴(kuò)容,且南部擴(kuò)容較大,與晉中的榆次區(qū)、太谷區(qū)同城發(fā)展,南部高樓增多導(dǎo)致風(fēng)力減小,弱化了南部城區(qū)大氣的水平流動。
圖3 2016-10-01—2019-09-30太原地區(qū)不同季節(jié)平均能見度空間分布
相關(guān)研究表明,大氣能見度降低時,大氣中顆粒物質(zhì)量濃度與相對濕度對能見度影響較大[20-23]。為了說明這一問題,以2016年10月—2019年9月太原小店、尖草坪的氣象逐小時觀測數(shù)據(jù)為統(tǒng)計樣本,去掉降水及奇異值,樣本量為45 810,統(tǒng)計分析了太原地區(qū)不同等級的霾天氣出現(xiàn)時相對濕度、PM2.5質(zhì)量濃度(C(PM2.5))及C(PM2.5)/C(PM10)(C(PM10)表示PM10質(zhì)量濃度)值(表1)。由表1可知,太原非霾時數(shù)占總時數(shù)的76.8%,霾時數(shù)占23.2%,隨著霾的發(fā)生、加重,相對濕度、C(PM2.5)/C(PM10)值逐漸增大。霾發(fā)生時,平均C(PM2.5)/C(PM10)值在60%左右;隨著霾的加重,細(xì)顆粒物質(zhì)量濃度升高,能見度下降,當(dāng)能見度降到2 km以下,平均C(PM2.5)/C(PM10)值接近70%??梢?,大氣中細(xì)顆粒物質(zhì)量濃度及相對濕度增大是影響太原能見度變化的重要因素。
表1 2016-10-01—2019-09-30太原不同霾等級下平均能見度、C(PM2.5)、相對濕度及C(PM2.5)/C(PM10)分布
依據(jù)2016年10月—2019年9月太原地區(qū)逐小時氣象數(shù)據(jù)及顆粒物質(zhì)量濃度數(shù)據(jù),分析C(PM2.5)對能見度的影響。為避免相對濕度對能見度的影響,文章將相對濕度分為五個區(qū)段,如圖4所示,采用冪函數(shù)擬合C(PM2.5)與能見度的關(guān)系,表2給出能見度與C(PM2.5)的定量關(guān)系式。
相同濕度下,不同地區(qū)C(PM2.5)對大氣能見度的影響不同。陳義珍[25]等對比北京和廣州地區(qū),C(PM2.5)對北京能見度影響最大,相關(guān)系數(shù)在0.78~0.90之間,對廣州影響較弱,相關(guān)系數(shù)在0.61~0.71之間;白永清[14]等得出PM2.5質(zhì)量濃度與武漢地區(qū)大氣能見度的相關(guān)系數(shù)在0.73~0.84之間。而由表2可知,太原地區(qū)各濕度段的相關(guān)系數(shù)為0.32~0.67。此外,武漢能見度與顆粒物質(zhì)量濃度在80%≤HR<90%濕度段內(nèi)相關(guān)性最強,而太原在40%≤HR<60%濕度段內(nèi)的相關(guān)性指標(biāo)最高,表現(xiàn)出地域性差異。
圖4 2016-10-01—2019-09-30太原不同相對濕度區(qū)段下大氣能見度與PM2.5質(zhì)量濃度的關(guān)系
表2 2016-10-1—2019-09-30太原不同濕度區(qū)段下能見度與C(PM2.5)的擬合方程及C(PM2.5)對應(yīng)閾值
太原大氣能見度與C(PM2.5)成冪函數(shù)關(guān)系。以能見度10 km(非霾天氣)確定該C(PM2.5)閾值[23],對改善城市能見度有重要指示意義。由表2可知,不同濕度條件下,C(PM2.5)閾值在5~103 μg/m3之間,較低的C(PM2.5)也可能引起霾,空氣濕度越大,越不利于改善大氣能見度。
相對濕度以20%為間隔、C(PM2.5)以10 μg/m3為間隔,分析區(qū)間能見度與相對濕度和C(PM2.5)分布(圖5)。由圖5可見,濕度越大,等值線斜率數(shù)值變化越大,表明受濕度影響越大;濕度越小,等值線斜率變化越小,表明受PM2.5質(zhì)量濃度影響越大。
圖5 2016-10-01—2019-09-30太原大氣能見度與相對濕度和C(PM2.5)的分布
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的處理非線性問題的能力,將C(PM2.5)和相對濕度預(yù)報因子作為輸入端,能見度預(yù)報值作為輸出端,隱含層設(shè)10個節(jié)點。采用太原2016年10月—2019年9月逐時數(shù)據(jù),分為兩段,前9/10長度為訓(xùn)練期,后1/10作為模擬期,構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大氣能見度與相對濕度及PM2.5質(zhì)量濃度的關(guān)系模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是通過MATLAB軟件編程實現(xiàn)。
圖6 太原神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)報期內(nèi)能見度模擬值與實況值對比
圖6給出了訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在模擬期內(nèi)模擬值與實況值的對比。由圖6可見,能見度模擬值與實況值的變化趨勢基本一致。對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的大氣能見度模型進(jìn)行檢驗,相關(guān)系數(shù)為0.81,通過了0.01的顯著性檢驗。
為了驗證該模型的模擬效果,利用太原市2019年10—12月逐時氣象觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗,檢驗效果見圖7。由圖7可見,散點在對角線(虛線)上方分布較多,說明模擬值比觀測值略微偏高;但模擬結(jié)果相關(guān)系數(shù)為0.84,通過了0.01的顯著性檢驗,均方根誤差(ERMS)為5.29 km,平均絕對百分誤差(EMAP)為31.45%,說明該模型具有一定的適用性。分級檢驗結(jié)果(表3)顯示,輕微級霾情況下模擬能見度TS評分為0.86,具有較高準(zhǔn)確性,隨著霾的加重,TS評分逐漸降低,模擬值略偏大。
圖7 2019年10—12月太原能見度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的檢驗效果(實線為趨勢線)
由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能見度誤差分布圖(圖8)可知,誤差呈正態(tài)分布,且主要集中在4 km以內(nèi),占比達(dá)72.99%,2 km以內(nèi)占50.82%。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的大氣能見度模型效果良好,深入研究太原地區(qū)大氣能見度及治理環(huán)境污染,實施低能見度導(dǎo)致的交通管制、飛機起飛降落、人們交通出行等提供決策依據(jù)。
表3 太原不同霾等級下模擬能見度檢驗結(jié)果
圖8 2019年10—12月太原神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能見度誤差頻率分布
(1)太原平均能見度季節(jié)差異較大,冬季最低(日均14.14 km),其次為秋季(日均16.12 km)、夏季(日均17.12 km),春季(日均19.02 km)平均能見度最高。太原不同季節(jié)能見度日變化特征明顯。春夏秋季能見度在06時左右最低,冬季09時左右最低。太原大氣能見度空間分布全年表現(xiàn)為由南向北逐漸變好的特點。
(2)不同濕度條件下,太原大氣能見度與PM2.5質(zhì)量濃度呈冪函數(shù)關(guān)系,相對濕度在40%~60%區(qū)段內(nèi)相關(guān)性最強。PM2.5質(zhì)量濃度對10 km能見度的閾值為5~103 μg/m3。確定太原地區(qū)大氣能見度與PM2.5質(zhì)量濃度非線性關(guān)系的分界線值,對治理太原市大氣顆粒物污染,提高城市能見度具有重要現(xiàn)實意義。
(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的大氣能見度與相對濕度及PM2.5質(zhì)量濃度的關(guān)系模型效果良好,相關(guān)系數(shù)為0.81,通過了0.01顯著性檢驗。經(jīng)太原市2019年10—12月逐時氣象觀測數(shù)據(jù)驗證,均方根誤差為5.29 km,平均絕對百分誤差為31.45%。輕微級霾情況下模擬能見度TS評分為0.86,誤差呈現(xiàn)正態(tài)分布,誤差小于4 km的比例達(dá)72.99%。該模型具有一定的適用性,為深入研究太原地區(qū)大氣能見度提供一定參考作用。
本次模擬模型的建立,采用了有限時段的觀測數(shù)據(jù),且考慮了相對濕度及顆粒物質(zhì)量對能見度的影響,在后期研究中,應(yīng)增加時段數(shù)據(jù),且考慮增加影響能見度的因子,以提高模型的擬合度。