吳永志，李沛銘，蔡世同

（1.茂名市電白區(qū)氣象局，廣東茂名 525400；2.茂名市氣象局，廣東茂名 525000）

隨著交通設(shè)施的改變和交通工具迅速的增加，霧天對航空、陸地和海上交通安全的影響逐漸趨于明顯［1-2］。閆敬華等［3］著重分析了華南地區(qū)降水與霧之間的聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)兩者存在顯著的關(guān)系，并分別從干濕過程分析了形成霧的機理和條件。謝韶等［4］、莫火嬌等［5］、孫喜艷等［6］對單個霧過程從不同要素層面探討了主要形勢、微物理結(jié)構(gòu)、演變特征和成因。還有學者分析了不同地區(qū)霧的時空特征和變化［7-10］，這些研究表明了霧在不同的下墊面和地域表現(xiàn)出較大的差別，時空局域性較明顯，大霧頻次趨勢差異也較大。目前對電白地區(qū)的霧天研究，特別是多時間尺度特征分析較少，因此有必要對其進行深入了解。本研究利用電白國家基準站相關(guān)數(shù)據(jù)對本地的霧天特點進行研究，從而得出其變化表征，以期為開展霧天的長期預報和相關(guān)氣象服務提供參考。

1 資料與方法

本研究采用了廣東省電白國家氣候基準站1957—2020年共64年大霧天氣的氣象觀測資料。依據(jù)算術(shù)平均得到多年逐月平均霧日序列，進行年內(nèi)、年際、年代際變化統(tǒng)計。

懸浮在近地面的過飽和水汽凝結(jié)（或凝華）成水滴（或冰晶）導致水平能見度小于1 km稱之為霧［11］。小波分析具有時-頻多分辨功能，可以反映時間序列中多種變化周期和不同尺度的變化趨勢［12］，本研究通過Morlet小波對電白區(qū)大霧天氣的周期性和多時間尺度變化特征進行分析。

2 統(tǒng)計特征

2.1 年內(nèi)變化

統(tǒng)計1957—2020年多年平均逐月大霧日數(shù)占年平均霧日比例（圖略），可知大霧日數(shù)總體呈單峰型，年內(nèi)分布極為不均，冬春期間占比最大，秋季占比次之，夏季占比最小。1—4月份大霧日數(shù)之和約為3.5 d，占全年總量的75.85%，其中2、3月占年平均比例均超過20%；5—7月份大霧日數(shù)呈迅速減少變化，3個月的總?cè)諗?shù)為0.25 d，占全年大霧日數(shù)約5.45%，其中7月份本站無大霧天氣出現(xiàn)的觀測記錄；8—12月份大霧分布較為均勻，每個月的比例在3%～4%之間，共占全年比例約18.7%。

2.2 年際和年代際變化

統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，近64年的年大霧日數(shù)均值為4.6 d，最大值為15 d（1985年），次大值為13 d（1957和2016年），最小值為0 d（1981、1996、1999和2012年），大霧天氣日數(shù)年際變化較明顯。

逐年大霧日數(shù)的時間序列線性趨向呈微弱下降趨勢（圖略），R2僅為0.007 5。雖然大霧日數(shù)線性趨向總體上不顯著，但從圖1中多年距平值和5年平滑曲線分析，可以發(fā)現(xiàn)存在較明顯的年際和年代際變化。

由圖1可以將逐年霧日數(shù)變化波動分為以下4個主要時段：第1階段（1957—1972年）為少霧期，平均距平約為-0.5 d；第2階段（1973—1986年）為多霧期，該階段平均距平約為2.4 d，最大距平值出現(xiàn)在1985年，為10.4 d；第3階段（1987—2003年）為少霧期，該階段平均距平約為-1.7 d；第4階段（2004—2020年）為交替頻繁期，其中2004—2008年為多霧期，該時段平均距平約為3.0 d；而2009—2020年為少霧期，該時段平均距平約為-1.1 d，其中僅2016年突變明顯，為正距平8.4 d。

圖1 1957—2020年大霧距平值與平滑曲線

3 多時間尺度的小波分析

3.1 小波系數(shù)分析

將近64年來大霧日數(shù)進行時間序列的小波分析，如圖2a所示。由圖2a能看到演變過程的多時間尺度周期特征，明顯的周期分別為11～19、30～46和50～64年等3類尺度。其中11～19年特征時間尺度存在多-少交替的準7次周期振蕩，在30～46年特征時間尺度中存在準3次周期振蕩，而在50～64年尺度上則存在著少-多交替的準2次振蕩。以上3類尺度的周期在近64年的分析時段中表現(xiàn)均較穩(wěn)定，全域性表現(xiàn)明顯；同時在1974—1987年期間存在7～9年時間尺度的變化周期，以及2000年代后突現(xiàn)出的20～27年尺度周期，其變化周期具有局域性。

圖2b為小波系數(shù)模方等值線圖。由圖2b可知，振蕩能量明顯的時間尺度有12～18、33～44以及55～64年。55～64年特征尺度的振蕩能量強，變化周期明顯，但變化周期有局域性，顯著階段為1990年代前；12～18年特征尺度能量次之，1965—1975年左右為該時間尺度能量最弱時段，總體上變化周期穩(wěn)定，全域分布表現(xiàn)較好；33～44年尺度能量強度和周期分布表現(xiàn)較弱，變化周期具有明顯的局域性（1970年代—2010年代）。

圖2 小波系數(shù)實部等值線圖（a）和模方等值線圖（b）

3.2 主周期趨勢分析

根據(jù)小波方差（圖略）分析可知，大霧日數(shù)存在3個明顯峰值，分別對應15年尺度、37～40年尺度和64年尺度，其中第1峰值為15年尺度，其振蕩最強，為第1主周期；第2峰值出現(xiàn)在64年尺度，但由于整個研究時域較短，不足以形成完整的波峰，為第2主周期；存在37～40年尺度時段，振蕩中心為38年尺度，為第3主周期。

根據(jù)小波方差給出的結(jié)果，繪制了大霧日數(shù)的3個主周期小波系數(shù)隨時間演變的過程（圖3）。由主周期趨勢圖可分析在不同時間尺度下的波動周期變化特征和突變點，在15年特征時間尺度上，變化的平均周期為10年左右，大約經(jīng)歷了6個交替期；而在38年特征時間尺度上，平均變化周期為25年左右，大約2個變化周期；64年特征尺度經(jīng)歷周期變化較少，但總體上能看出約為1.5個變化周期，平均周期為44年左右。

圖3 主周期疊加趨勢圖

根據(jù)圖2b的小波模方時序變化可以看出，15、38和64年時間尺度的小波振蕩能量時序變化，能判別出在不同時段各尺度影響周期變化的強度。另外，還能明顯看出在整個研究時段中15年尺度具有前期表現(xiàn)為較低能量平穩(wěn)振蕩，中期強度明顯上升，之后維持在較高能量平穩(wěn)振蕩的變化趨勢；38年尺度總體上變化幅度較小，但也能看出中期有加強的變化，后期呈現(xiàn)出下降趨勢；64年尺度則呈逐年平穩(wěn)下降趨勢。

利用圖2b和圖3的變化特征將變化現(xiàn)象進行4個階段分析：①第一階段（1957—1972年），64年尺度的振蕩能量最強，說明該時段霧日數(shù)變化主要受該周期波動控制，同時疊加周期為負值，對應霧日偏少時期。②第二階段（1973—1986年）。該時段的64年尺度振蕩能量維持較強狀態(tài)，同時38年尺度振蕩能量則呈波動式增強，15年尺度振蕩能量也逐步增強，表明第二階段已由64年尺度單一周期逐步轉(zhuǎn)為受3個周期波動共同影響。同時該疊加周期均為正值，對應為霧日持續(xù)偏多時期。③第三階段（1987—2003年），該階段15年尺度振蕩能量最強，38年尺度振蕩能量次之，64年尺度的振蕩能量減弱退居第3位，以上3個周期的小波系數(shù)模方值維持在較高水平，表明該時段仍受3個周期共同影響，但主要受15年尺度周期控制，另外該階段疊加周期為負值，對應為霧日偏少期。④第四階段（2004—2020年），該階段15年尺度振蕩能量最強，38年尺度和64年尺度周期的小波系數(shù)模方值持續(xù)下降，表明因此該時段主要受15年尺度控制；另外，該階段15年尺度在2004—2008年為正相位，2009—2013年處于負相位，2014—2018年為正相位，2019年后呈負相位趨勢。疊加周期趨勢的正負值變化時間段較短，這導致了第四階段的霧日數(shù)多-少更替頻繁出現(xiàn)。

總體上，疊加周期趨勢與實際變化基本符合，主周期以15、38和64年尺度為主，但在不同時期還會出現(xiàn)一些其他周期。由于主要考慮主周期的小波系數(shù)疊加周期而忽略了其它相對較小時間尺度的振蕩周期，因此導致與實際振蕩出現(xiàn)部分偏差。如1965—1972年的逐年霧日數(shù)正負距平變化頻繁，與疊加周期變化有所不符，可能與忽略的某些尺度變化有關(guān)。1976—1981年的疊加周期變化與逐年霧日數(shù)變化有所不符，這可能與1974—1987年存在的7～9年尺度振蕩周期有關(guān)。

4 趨勢預測

由振蕩能量變化趨勢分析可知，近年來15年尺度的振蕩能量最強，此特征時間尺度上的變化平均周期為10年左右，64和38年尺度振蕩能量呈現(xiàn)持續(xù)下降趨勢，因此未來主要由15年尺度控制，故預計未來霧日數(shù)周期變化較短。為減小預測誤差，取15、38和64年尺度等3個主周期作為預測依據(jù)。在主周期振蕩和平均周期無明顯突變條件下，根據(jù)周期變化和突變點對未來兩次峰值和谷值時間進行趨勢預測并作比較，預測時間跨度約為40年，與主周期15年尺度的平均周期為10年相匹配。

總體為霧日偏多時段：2024—2028年極值年為2026—2027年；2034—2038年極值年為2035—2036年。其中后一時段偏多程度略強。總體為霧日偏少時段：2021—2023年；2029—2033年極值年為2031年；2039—2043年極值年為2041—2042年，其中后者偏少程度更強，即后半期偏多和偏少程度均比前半期將更明顯。

5 結(jié)論

1）大霧日數(shù)年變化總體呈單峰型，年內(nèi)分布極為不均，冬春期間占比最大，秋季占比次之，夏季占比最小。1—4月份占全年總量的75.85%，其中2、3月占年平均比例均超過20%。

2）1957—2020年的電白區(qū)大霧日數(shù)序列呈微弱下降趨勢，且存在較明顯的年代年際波動表征。第一階段（1957—1972年）為少霧期，以64年尺度控制為主；第二階段（1973—1986年）為多霧期，由64年尺度單一周期逐步轉(zhuǎn)為受3個周期共同影響；第三階段（1987—2003年）為少霧期，仍受3個周期共同影響，但主要受15年尺度周期控制；第四階段（2004—2020年）為交替頻繁期，主要受15年尺度控制。

3）近64年大霧日數(shù)時間序列主要存在15、38和64年尺度，其中15年尺度的平均變化周期為10年，38年尺度平均變化周期為25年，64年尺度平均變化周期為44年。

4）通過小波系數(shù)分析各主周期的振蕩能量及其相位變化，并描述各時段的霧日數(shù)變化在不同時間尺度作用下的分布特征，給出了霧日數(shù)在多時間尺度下的表現(xiàn)情況。由于忽略了其它相對較小時間尺度的振蕩周期，因此導致與實際振蕩出現(xiàn)部分偏差。