方 敏,毛文書,徐衛(wèi)紅,王雪芹,羅張?jiān)?/p>

(1.眉山市氣象局,四川 眉山 620010；2.成都信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院，成都 610225)

引 言

霾是一種天氣現(xiàn)象，指大量的懸浮于空氣中肉眼難以分辨的粒子,這些粒子能使空氣混濁,從而導(dǎo)致水平能見度低于10 km的一種現(xiàn)象。霾形成時(shí)，大氣往往比較穩(wěn)定和干燥,在一天當(dāng)中任意時(shí)間均可以出現(xiàn)[1-2]。近年來隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，霾給人們生活、健康和交通運(yùn)輸帶來諸多問題，霾天氣也愈發(fā)受到國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。Okada[3]等研究表明,造成霾天氣現(xiàn)象出現(xiàn)的主要原因是懸浮于空氣中的氣溶膠顆粒物。Kerr[4]對由污染物質(zhì)所造成的霾氣候致冷機(jī)制進(jìn)行了研究。Malm[5]美國大陸霾天氣的時(shí)空演變進(jìn)行了定量分析。Schichtel[6]等研究發(fā)現(xiàn)美國實(shí)行空氣潔凈運(yùn)動(dòng)后15年間霾日數(shù)降低了10%,與污染物排放量下降趨勢有較好的對應(yīng)關(guān)系。國內(nèi)學(xué)者也對霾天氣的觀測標(biāo)準(zhǔn)以及區(qū)域性霾天氣的氣候特征、形成機(jī)理都陸續(xù)開展了大量的研究。吳兌[7～9]對霾的形成機(jī)制以及霧和霾的判別標(biāo)準(zhǔn)做了大量、細(xì)致的分析,為人們觀測和判定究竟是霧還是霾提供了一些重要的參考標(biāo)準(zhǔn)。高歌[10]研究了近45年中國地區(qū)霾的時(shí)空分布特征，表明年和四季霾日的空間分布為東多西少，平均年霾日數(shù)增長趨勢明顯。張?jiān)坪５萚11]研究表明沈陽地區(qū)霾日數(shù)也是呈現(xiàn)逐年上升的趨勢。賈秋蘭[12]等利用邢臺地區(qū)1990～2018年的觀測資料分析了近30年邢臺地區(qū)霧霾天氣的空間分布特征和影響因子。然而，由于過去對于霾全國沒有統(tǒng)一量化的指標(biāo)，各省市在實(shí)際觀測中采用的是一些不成文的規(guī)定，所以直接利于地面觀測中的霾日記錄開展霾研究缺乏一定的可比性和科學(xué)性。目前，國內(nèi)外對于歷史霾日判別方法較多，對于如何選取最優(yōu)判別方法的研究較少。

本文基于近5年獲取的PM2.5濃度數(shù)據(jù)采用肯德爾相關(guān)系數(shù)等方法綜合比較分析了三種傳統(tǒng)霾日判別方法與現(xiàn)有方法的一致性從而選取最優(yōu)傳統(tǒng)判別方法，此方法具有較好的科學(xué)性和先進(jìn)性。通過此方法重建眉山地區(qū)霾氣候數(shù)據(jù)序列，利用經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解等方法分析其霾的變化趨勢,對眉山地區(qū)霾污染天氣的防治以及空氣質(zhì)量提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料和研究方法

1.1 資料來源

利用眉山地區(qū)六個(gè)區(qū)縣40年(1980～2019)的地面氣象記錄A文件，翻閱、查找統(tǒng)計(jì)出眉山地區(qū)六個(gè)區(qū)縣40年的逐日日均相對濕度、日均能見度、14時(shí)相對濕度、14時(shí)能見度、天氣現(xiàn)象等數(shù)據(jù)，眉山地區(qū)2015～2019年五年的逐日空氣污染物濃度數(shù)據(jù)由眉山市環(huán)境監(jiān)測中心站提供。

1.2 研究方法

1.2.1 霾日判別方法

首先對幾種傳統(tǒng)常用霾日判別方法進(jìn)行整理歸納，選取三種傳統(tǒng)霾日判別方法，見表1。方法4是依據(jù)現(xiàn)有霾的判別標(biāo)準(zhǔn)(2013《關(guān)于霾天氣現(xiàn)象觀測補(bǔ)充規(guī)定的函》),將各指標(biāo)值應(yīng)用于日均值的方法。其次利用四種判別方法對眉山市東坡區(qū)2015～2019年三年共1 826天進(jìn)行逐日判別，得到四個(gè)不同的霾日序列，然后分析比較三種傳統(tǒng)霾日判別方法與現(xiàn)有霾日判別方法的一致性。

表1 霾日的四種判別方法

1.2.2 霾日對比分析

圖1為2015年1月到2019年12月眉山市東坡區(qū)不同判別方法下逐月的霾日數(shù)情況。如圖所示，4種不同判別方法得出的霾日均能較好地反映出2015年1月到2019年12月逐月的霾日的變化趨勢。不同的判別方法得到的年霾日數(shù)差別較大，在霾日數(shù)出現(xiàn)天數(shù)較少的年份(2015年)各方法統(tǒng)計(jì)的年霾日數(shù)差距不大，統(tǒng)計(jì)最多的方法與最少的方法差距只有19天，而在出現(xiàn)霾日數(shù)天數(shù)較多的年份(2016年)，兩者相差達(dá)到84天。

圖1 2015～2019年東坡區(qū)不同判別方法下逐月的霾日數(shù)

為了更進(jìn)一步判斷三種傳統(tǒng)判別方法中哪一種方法更加與現(xiàn)有方法對于霾日的判別一致，采用kendall correlation coefficient(肯德爾相關(guān)系數(shù))進(jìn)行衡量?？系聽栂嚓P(guān)系數(shù)是人們用來計(jì)算兩個(gè)隨機(jī)變量的相關(guān)性的一種方法，通常采用希臘字母τ來表示其值?？系聽栂嚓P(guān)系數(shù)大小介于-1到1之間，當(dāng)τ值為1時(shí)，表示兩個(gè)隨機(jī)變量擁有一致的等級相關(guān)性；當(dāng)τ值為-1時(shí)，則表示著兩個(gè)隨機(jī)變量的等級相關(guān)性是完全相反的；當(dāng)τ為0時(shí)，則表示著兩個(gè)隨機(jī)變量是相互獨(dú)立的。選取眉山東坡區(qū)2015～2019年5年共1 826d，通過四種判別方法進(jìn)行判別，霾日確定為一個(gè)等級，無霾日確定為另一個(gè)等級，這樣通過四種判別方法就得到四個(gè)不同的序列，然后分別計(jì)算三種傳統(tǒng)方法與現(xiàn)有方法的肯德爾相關(guān)性系數(shù)，如表2所示，三種傳統(tǒng)判別方法與現(xiàn)有方法對于判別霾日是呈一致性趨勢的，方法2和現(xiàn)有方法的一致性程度是最高的，接近0.8，方法1次之，方法3與現(xiàn)有判別方法的一致性最差。

表2 三種傳統(tǒng)方法與現(xiàn)有方法的肯德爾相關(guān)性系數(shù)

為了分析四種判別方法在判別霾等級時(shí)存在的差別程度，本文參考了QX/T113-2010中給出的霾的等級劃分標(biāo)準(zhǔn)，重新將能見度分為三個(gè)等級，當(dāng)能見度大于5km而小于10km時(shí)判定為輕度霾，能見度大于2km而小于5km時(shí)為判定中度霾，當(dāng)能見度小于2km時(shí)判定為重度霾。由表3可以看出，4種方法得到的輕度霾日比例都較大，方法二得到的輕度霾日最多，但是在方法3在2016年輕度霾高達(dá)94d，與現(xiàn)有方法(方法4)相差45d，方法1和現(xiàn)有方法(方法4)三年的輕度霾日最為接近，方法2五年的輕度霾日都略微比現(xiàn)有方法多。對于中度霾的判別，表中可以看出，方法2與現(xiàn)有方法得到的五年的中度霾日是最接近的，方法1五年的中度霾日都明顯少于現(xiàn)有方法，方法3在2015、2016年較接近現(xiàn)有方法，在2017年得到的中度等級霾日比現(xiàn)有方法明顯偏少，2018和2019年比現(xiàn)有方法多。對于重度霾的判別，方法1五年都沒有出現(xiàn)重度霾日，方法3在2015年也沒有出現(xiàn)重度霾，方法2和現(xiàn)有方法在五年中都出現(xiàn)了重度霾，現(xiàn)有方法得到的重度霾日是最多的，方法2得到的重度霾日也是最為接近的。以上分析可知，對于霾等級的判別，方法2與現(xiàn)有方法判別的結(jié)果最為接近。

表3 2015～2019年四種方法分級別年霾日數(shù)

通過分析四種方法對2015～2019年五年霾日數(shù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，結(jié)果表明，三種傳統(tǒng)判別方法與現(xiàn)有方法對于判別霾日是呈一致性趨勢的，方法2和現(xiàn)有方法的一致性程度是最高的，方法1次之，方法3與現(xiàn)有判別方法的一致性最差；對于霾等級的判別，方法2與現(xiàn)有方法判別的結(jié)果也是最為接近。最后，采用方法2本文重建了1980～2015年眉山地區(qū)六個(gè)區(qū)縣霾氣候數(shù)據(jù)序列，利用重建的霾氣候數(shù)據(jù)序列，采用經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解、小波分析等方法分析了眉山地區(qū)1980～2015年霾日氣候特征。

2 研究結(jié)果與分析

2.1 霾日數(shù)的年平均空間分布特征

圖2為利用重建的1980～2015年眉山地區(qū)六個(gè)區(qū)縣霾日氣候數(shù)據(jù)得到的眉山地區(qū)年平均霾日數(shù)的空間分布圖。如圖所示，方法2統(tǒng)計(jì)的眉山地區(qū)年平均霾日數(shù)分布主要表現(xiàn)為在南部青神縣存在一個(gè)大值區(qū)，其年平均霾日數(shù)高達(dá)148.5d，最少的彭山區(qū)為90.4d，兩個(gè)地區(qū)相差58.1d。

圖2 1980～2015年眉山地區(qū)年平均霾日數(shù)空間分布

眉山地區(qū)年平均風(fēng)向除靜風(fēng)以外以偏北風(fēng)為主,青神縣因處于下風(fēng)向，外來污染物輸送較多，這是導(dǎo)致青神霾日數(shù)偏多的一個(gè)重要因素。而在眉山西南沿山地區(qū)，植被覆蓋率高，大氣自身的凈化能力較強(qiáng)，加之海拔較高，空氣質(zhì)量好，霾日發(fā)生的可能性小。馬樹青[13]認(rèn)為在自然界中，霧與霾盡管是兩類不同的天氣現(xiàn)象，但是這兩種天氣現(xiàn)象具有可相互轉(zhuǎn)換的聯(lián)系。大氣飽和水汽壓會(huì)伴隨著溫度的降低成相應(yīng)的減少，低溫可以造成空氣相對濕度增加，一旦空氣的相對濕度超過臨界值變得過度飽和時(shí)，霾就將向霧進(jìn)行轉(zhuǎn)化，相反的，霧也可以通過降低含水量從而轉(zhuǎn)化成霾。徐會(huì)明[14]等對1980～2001年四川盆地大霧的空間分布特征分析中指出：青神年平均日數(shù)多達(dá)142d，青神大霧年平均日數(shù)無論是在眉山還是四川盆地都是最多的，由此可見，青神地區(qū)霾日數(shù)偏多另一個(gè)重要的原因就是由于霧日較多，霧通過脫水轉(zhuǎn)化成霾。

2.2 霾日數(shù)的年際變化特征

圖3為1980～2015年眉山地區(qū)霾日的年際變化序列，圖中所示的霾日數(shù)為眉山地區(qū)六個(gè)區(qū)縣站點(diǎn)平均每年出現(xiàn)的霾日數(shù)。如圖所示，進(jìn)入80年代以后眉山地區(qū)的平均年霾日數(shù)已經(jīng)處于一個(gè)較大的水平上，年平均霾日為111d，最低為1982年達(dá)到85d，最多為2004年達(dá)到146d。經(jīng)過計(jì)算得到一元線性回歸方程為y=0.5805x+100.39，趨勢值為0.5805，表明近36年來眉山地區(qū)六個(gè)區(qū)縣年霾日數(shù)總體呈現(xiàn)緩慢增長的趨勢。

圖3 1980～2015年眉山地區(qū)霾日的年際變化序列

2.3 霾日數(shù)的EOF分析

為了對眉山地區(qū)霾日的時(shí)間趨勢和空間分布有著更加科學(xué)的認(rèn)識，本文還采用EOF(經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解)分析了眉山地區(qū)霾天氣的時(shí)空分布特征。表4列出霾日數(shù)的EOF分析的前三個(gè)特征向量場的特征值、方差貢獻(xiàn)及累計(jì)方差貢獻(xiàn)。由表中可以看出眉山地區(qū)霾日經(jīng)過EOF計(jì)算出的前三個(gè)特征向量場的累計(jì)方差貢獻(xiàn)就達(dá)到83.83%，說明眉山地區(qū)的霾日具有較好的收斂性。

表4 霾日數(shù)前三個(gè)特征向量場的特征值、方差貢獻(xiàn)及累計(jì)方差貢獻(xiàn)

分解出的經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)究竟是有物理意義的信號還是毫無意義的噪聲，應(yīng)該進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，本文采用North等提出的計(jì)算特征值誤差范圍來進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。由表5中可以看出前兩個(gè)特征值是滿足相鄰特征值之差大于或等于特征值誤差范圍這個(gè)條件的，也就是認(rèn)為這兩個(gè)特征值所對應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)是有價(jià)值的信號。

表5 霾日數(shù)前三個(gè)特征向量North檢驗(yàn)

圖4a為眉山地區(qū)霾日經(jīng)EOF分解的第一特征向量場分布。特征向量分布上彭山、東坡區(qū)為負(fù)值，其余四個(gè)區(qū)縣為正值，表明彭山、東坡區(qū)的霾日變化與其余四個(gè)區(qū)縣是相反的，當(dāng)彭山、東坡區(qū)年平均霾日減少時(shí)，其余四個(gè)區(qū)縣年平均霾日將會(huì)增加；反之，將會(huì)減少。同時(shí)可以看出該特征向量在洪雅地區(qū)有一個(gè)高值中心，高值達(dá)到0.6以上，青神、丹棱的特征向量也達(dá)到0.4以上，表明這三個(gè)區(qū)縣的霾日變化具有一定的一致性，且霾日變化大，而東坡區(qū)、彭山、仁壽的特征向量絕對值較小，霾日變化較小。結(jié)合第一特征向量的時(shí)間序列圖(圖4b)可知，1980～2002年為時(shí)間系數(shù)呈現(xiàn)緩慢上升階段，2004～2010年時(shí)間系數(shù)達(dá)到峰值，表明彭山、東坡區(qū)兩地的霾日在1980～2004年呈現(xiàn)緩慢下降，20014～2010年呈現(xiàn)波動(dòng)變化，2010年后又開始緩慢增加，而青神、丹棱、洪雅三個(gè)區(qū)縣的霾日在1980～2010年呈現(xiàn)不斷上升趨勢并且達(dá)到峰值，自2010年開始，時(shí)間系數(shù)下降趨勢明顯，表明三個(gè)區(qū)縣的霾日減少明顯。從第一特征向量的時(shí)間序列的小波分析圖(圖4c)可以看出時(shí)間序列在21世紀(jì)初開始呈現(xiàn)2～4年的變化周期。

圖4 1980～2015年眉山霾日EOF分析的第一主模態(tài)

3 結(jié) 論

3.1 通過綜合分析比較，三種傳統(tǒng)霾日判別方法中，方法2(日均90)與現(xiàn)有霾日判別方法對于眉山地區(qū)2015～2019年共1 826d是否為霾日的判別一致性最高。

3.2 1980～2015年，眉山地區(qū)年霾日數(shù)總體呈現(xiàn)緩慢增長的趨勢，年平均霾日空間分布主要表現(xiàn)為在青神縣為一個(gè)大值區(qū)，其年平均霾日高達(dá)148.5d。

3.3 通過經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(EOF)分解，眉山地區(qū)霾日時(shí)空變化主要存在兩個(gè)模態(tài)，可以分別解釋總方差的49.97%和25.49%。第一模態(tài)主要表現(xiàn)為，東坡、彭山兩區(qū)霾日變化一致，其余四縣呈相反的變化，結(jié)合小波分析表明21世紀(jì)初眉山地區(qū)霾日具有較明顯的2～4年的變化周期。

3.4 通過研究為眉山地區(qū)霾天氣進(jìn)一步研究提供了科學(xué)依據(jù)，同時(shí)也為各地重建霾日氣候數(shù)據(jù)提供了一些借鑒。