溫天亮 王麗君 羅軍 肖西 秦小康

摘要 利用1972—2021年定襄國家氣象觀測(cè)站的歷史地面觀測(cè)資料，統(tǒng)計(jì)分析定襄縣霧和霾天氣的長(zhǎng)期氣候變化及空間分布特征，通過采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)分析法和顯著性檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)法），分析霧、霾日數(shù)與對(duì)應(yīng)氣象因子的相關(guān)性和顯著性。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，近50年定襄縣霧日數(shù)呈略增多趨勢(shì)；而霾日數(shù)的波動(dòng)性增加趨勢(shì)十分明顯；霧、霾日數(shù)在年內(nèi)展現(xiàn)為單谷型；隨著日平均相對(duì)濕度的逐漸增加，定襄縣霧、霾天氣的出現(xiàn)概率也表現(xiàn)為先增加后減小的趨向；當(dāng)氣溫越低，日平均風(fēng)速越?。o風(fēng)或風(fēng)速≥2.0 m/s），最長(zhǎng)連續(xù)無降水日數(shù)越長(zhǎng)時(shí)，越有利于霾天氣的形成。

關(guān)鍵詞 霧；霾；變化規(guī)律；定襄縣

中圖分類號(hào)：X16 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B 文章編號(hào)：2095–3305（2023）07–0232-04

根據(jù)中國氣象局發(fā)布?xì)庀笮袠I(yè)標(biāo)準(zhǔn)《霾的觀測(cè)和預(yù)報(bào)等級(jí)》（QX/T 113—2010），在能見度＜10 km的情況下，當(dāng)相對(duì)濕度＜80%時(shí)定義為霾；＞95%時(shí)為霧；介于80%～95%之間是霧霾混合，需根據(jù)細(xì)顆粒物濃度或地面觀測(cè)規(guī)范作進(jìn)一步界定[1]。對(duì)霧霾的研究始于20世紀(jì)70～80年代，該時(shí)期對(duì)霧霾問題的研究集中在對(duì)霧、霾概念的界定上[2-3]。至21世紀(jì)，對(duì)霧霾問題的研究集中在如何辨認(rèn)霧霾天氣和霧霾天氣可見度的問題上[4-6]。近年來，國內(nèi)學(xué)者研究了我國霾日和大霧日的時(shí)空分布特征及霧霾天氣變化特征[7-10]。山西省屬于華北地區(qū)霧霾天氣頻繁發(fā)生的省份之一，以往對(duì)該地區(qū)霧、霾的研究集中在定性研究和對(duì)其長(zhǎng)時(shí)間段變化趨勢(shì)上，對(duì)其影響因素的探討較少[11]。本研究分析了定襄縣的霧、霾時(shí)間變化特征及其影響因素，旨在掌握該地區(qū)霧、霾天氣的變化規(guī)律。

1 資料與方法

選取定襄國家氣象觀測(cè)站1972—2021年霧、霾日數(shù)及其對(duì)應(yīng)的逐日最高、最低、平均氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)向風(fēng)速、最大不連續(xù)降水日數(shù)等氣象資料，用皮爾遜相關(guān)系數(shù)分析法和顯著性檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)法），分析霧、霾日數(shù)與對(duì)應(yīng)氣象因子的相關(guān)性和顯著性分析。

雖然霧與霾有明確的定義，但在實(shí)際的觀測(cè)中不易區(qū)分，且兩者是可以互相轉(zhuǎn)變的，當(dāng)相對(duì)濕度接近飽和時(shí)，霾粒子吸附析出的液態(tài)水成為霧滴，而相對(duì)濕度降低至90%以下或更低時(shí)，霧滴脫離水后霾粒子懸浮在大氣中。因此，霧和霾之間難以簡(jiǎn)單地用濕度值區(qū)分開，本研究依據(jù)地面氣象觀測(cè)規(guī)范和相關(guān)技術(shù)規(guī)定，統(tǒng)計(jì)歷年霧和霾日數(shù)，掌握霧、霾天氣在不同時(shí)間尺度上的變化特征，并探討了霧、霾天氣和氣象因子的關(guān)系。

2 結(jié)果與分析

2.1 氣候變化特征

2.1.1 長(zhǎng)期變化趨勢(shì) 由圖1和圖2可知，近50年來，年平均霧、霾天氣整體呈增多趨勢(shì)，霾尤其呈明顯增多趨勢(shì)，霧天氣最多日數(shù)為49 d，出現(xiàn)在2016年；霾天氣最多日數(shù)為122 d，出現(xiàn)在2018年。近50年，定襄縣霧天氣日數(shù)以0.5 d/10年的速率增加，呈略增多趨勢(shì)；而霾天氣日數(shù)以5.4 d/10年的速率增加，波動(dòng)性增加趨勢(shì)明顯，2016年后霾天氣異常增多，氣候趨勢(shì)系數(shù)為0.5412，通過了000.1信度檢驗(yàn)。從霧、霾9年滑動(dòng)平均值變化曲線上看，霧與霾天氣發(fā)生日數(shù)在21世紀(jì)20年代均出現(xiàn)峰值。

2.1.2 季節(jié)變化特征 定襄縣四季均有霧、霾天氣的出現(xiàn)，但存在較明顯的季節(jié)變化特點(diǎn)。圖3是1972—2021年定襄縣各月霧、霾日數(shù)，整體可看出，歷年霧、霾日數(shù)分布差異很大，霧、霾日數(shù)在年內(nèi)基本展現(xiàn)為單谷型，霧日數(shù)最低值出現(xiàn)在春季，4、5月最少，秋季霧日數(shù)最多；霾日數(shù)最低值出現(xiàn)在8、9月，冬季（12月至翌年2月）是霾天氣頻繁期，冬末（2月）開始迅速減少。

由表1可見，定襄縣近50年來霧日數(shù)為737 d，霧日數(shù)最多出現(xiàn)于秋季，占全年霧日數(shù)的45.9%；夏季稍低，占全年的25.8%；冬季次之，占20.0%；春季所占比例最低，僅占8.3%。夏末、秋季（8—11月）發(fā)生霧日數(shù)在全年所占比例高達(dá)57.2%，是霧天氣最易發(fā)生的季節(jié)。近50年來，定襄縣霾日數(shù)為1 127 d，霾日數(shù)最多出現(xiàn)于冬季，占全年霾日數(shù)的59.8%；春季稍低，占全年的17.0%；秋季次之，占15.9%；夏季所占比例最低，僅占7.3%。全年來看，秋末至春初（11月至翌年3月）發(fā)生霾日數(shù)在全年所占比例高達(dá)80.0%，是霾天氣最易發(fā)生的時(shí)段。

從污染物排放源的角度來看，在交通源與工業(yè)源排放污染物相對(duì)穩(wěn)定的情況下，秋冬季逆溫天數(shù)及強(qiáng)度的增多會(huì)阻礙對(duì)流層中大氣氣團(tuán)的對(duì)流運(yùn)動(dòng)，使近地面的污染物聚集到城市上空，從而造成較低層大氣中的氣溶膠粒子集中，這為霾生成和維持發(fā)展提供了有利的層結(jié)條件。此外，研究發(fā)現(xiàn)，降雪天氣對(duì)污染物顆粒的捕獲作用比降雨天氣小，降雪時(shí)的微風(fēng)、高濕及不利的擴(kuò)散條件難以對(duì)消氣象條件對(duì)空氣污染的影響。因此，冬季降雪對(duì)大氣中污染物的稀釋作用十分有限，且隨降雪量的增加，大氣中污染物濃度升高的概率增加，這也是冬季霾天氣多發(fā)的因素之一。而春、夏季隨著太陽輻射的逐漸增強(qiáng)，近地面層結(jié)不穩(wěn)定增多，大氣擴(kuò)散條件好轉(zhuǎn)，加之充沛降水的沖刷作用則成為霧、霾天氣少發(fā)的主要原因。

2.2 氣象要素特征

由于霧、霾天氣的局地性特征比較明顯，選定襄國家站氣象觀測(cè)資料為例，探討了霧、霾天氣下的氣象要素特征。

2.2.1 氣溫 表2、表3為1972—2021年定襄縣霧、霾日數(shù)和逐日最高、最低、平均氣溫多年平均值分布情況。通過皮爾遜相關(guān)性分析，定襄縣歷年的霧出現(xiàn)日數(shù)與逐日最高、最低、平均氣溫呈正相關(guān)，定襄縣歷年的霾出現(xiàn)日數(shù)與逐日最高、最低、平均氣溫呈負(fù)相關(guān)，氣溫低時(shí)，大氣中水汽少，更有利于霾天氣的形成，冬、春、秋季霾天氣更多。

2.2.2 風(fēng) 根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，定襄縣近50年霧天氣歷年日平均風(fēng)速為0.8 m/s，霧天氣過程時(shí)的日平均風(fēng)速主要在1.5 m/s

以下，所占比例高達(dá)91.2%，1.0 m/s以下風(fēng)所占比例為64.2%。近50年霾天氣歷年日平均風(fēng)速為1.2 m/s，霾天氣過程時(shí)的日平均風(fēng)速大部分在2.0 m/s以下，所占比例高達(dá)87.6%?？梢姡L(fēng)速≤2.0 m/s時(shí)，十分有利于霧、霾天氣的產(chǎn)生。當(dāng)風(fēng)速＞2.0 m/s時(shí)，也會(huì)有霧、霾天氣發(fā)生，但隨著風(fēng)速增大，霧和霾的發(fā)生概率降低。風(fēng)速越小，發(fā)生霧、霾天氣的概率越大，這表明地面風(fēng)場(chǎng)是影響霧、霾天氣形成與否的先決條件之一。這主要是因?yàn)榻孛孢\(yùn)輸條件與大氣中污染物的擴(kuò)散稀釋能力緊密相關(guān)，近地面風(fēng)的變化對(duì)大氣污染物的傳輸和擴(kuò)散影響十分明顯：近地面長(zhǎng)時(shí)間的微風(fēng)利于形成氣流停滯區(qū)，從而為霧和霾的生成創(chuàng)造條件。隨著風(fēng)速增大，大氣平流的輸送能力不斷增強(qiáng)，大氣中污染物極易被風(fēng)吹散而不利于霧和霾天氣的形成。

由圖4可見，出現(xiàn)霧天氣時(shí)，近地面主導(dǎo)風(fēng)向?yàn)槲髂巷L(fēng)，WSW到SSW 3個(gè)風(fēng)向所占比例為18.8%，次主導(dǎo)風(fēng)向?yàn)槟巷L(fēng)；出現(xiàn)霾天氣時(shí)，近地面主導(dǎo)風(fēng)向?yàn)槟巷L(fēng)，SSW到SSE 3個(gè)風(fēng)向所占比例為17.6%，次主導(dǎo)風(fēng)向?yàn)闁|北風(fēng)，而定襄縣多年主導(dǎo)風(fēng)向是偏北風(fēng)，偏北風(fēng)常攜帶冷空氣南下，有利于大氣中污染物的及時(shí)消除，不利于霧、霾天氣的產(chǎn)生。此外，在所有霧、霾天氣中，靜風(fēng)所占頻率均高達(dá)20%以上，這主要是由于靜穩(wěn)條件下大氣的擴(kuò)散條件差，更易導(dǎo)致霧、霾天氣的形成。

2.2.3 相對(duì)濕度 由表4可知，隨著日平均相對(duì)濕度的逐漸增加，定襄縣霧、霾天氣的出現(xiàn)概率表現(xiàn)為先增加后減小的趨向。當(dāng)日平均相對(duì)濕度＜50%時(shí)，霧發(fā)生的概率小，僅占0.2%；日平均相對(duì)濕度增加至80%～89%時(shí)，霧出現(xiàn)的概率達(dá)到峰值，為41.6%，出現(xiàn)霧時(shí)，空氣趨于飽和的概率為13.9%；對(duì)于霾而言，當(dāng)日平均相對(duì)濕度≥90%時(shí)，霾發(fā)生的概率小，僅占0.5%；日平均相對(duì)濕度在50%～59%之間時(shí)，霧出現(xiàn)所占比率高，為22.9%；在60%～79%之間時(shí)，霾出現(xiàn)的概率也較大，當(dāng)相對(duì)濕度≥80%后，霾出現(xiàn)的概率隨日平均相對(duì)濕度的增加呈下降趨勢(shì)。

2.2.3 最長(zhǎng)連續(xù)無降水日數(shù) 圖5為1972—2021年定襄縣逐月最長(zhǎng)連續(xù)無降水日數(shù)與霧、霾出現(xiàn)次數(shù)變化趨勢(shì)圖。從圖5中可以看出，1972—2021年定襄縣最長(zhǎng)連續(xù)無降水日數(shù)變化趨勢(shì)呈單谷型分布特征，與霾出現(xiàn)次數(shù)變化趨勢(shì)較為一致。仲春至初秋（4—9月），定襄縣月最長(zhǎng)連續(xù)無降水日數(shù)處于較低的水平，仲秋（10月）最長(zhǎng)連續(xù)無降水日數(shù)陸續(xù)上升，霾出現(xiàn)次數(shù)也逐漸增多。此外，從10月開始，氣溫明顯下降，地面夜間的輻射降溫明顯，大氣低層易出現(xiàn)“逆溫”，空氣的水平、垂直方向交換傳輸能力變?nèi)酰諝庵信欧诺奈廴疚锉幌拗圃跍\層大氣中，有利于霾的形成。晚秋（11月）開始，隨著最長(zhǎng)連續(xù)無降水日數(shù)逐月上升，并于12月達(dá)到全年最大值（24.0 d），逐月霾日出現(xiàn)次數(shù)也迅速達(dá)到全年峰值。Spearman相關(guān)性分析表明，霾日數(shù)與逐月最長(zhǎng)連續(xù)無降水日數(shù)顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.876，此相關(guān)系數(shù)通過了雙尾0.01的顯著性水平檢驗(yàn)。由此可知，由于降水對(duì)污染物有沖刷作用，最長(zhǎng)連續(xù)無降水日數(shù)越長(zhǎng)，形成霾天氣的概率越大。

從圖5中可看出，秋季更有利于霧的生產(chǎn)，秋冬季節(jié)晴朗、微風(fēng)、近地面水汽比較充沛，且大氣上下流動(dòng)少，比較穩(wěn)定，有利于霧形成的氣象條件日數(shù)較其他季節(jié)居多。

3 結(jié)論

（1）1972—2021年，定襄縣年霧、霾天氣日數(shù)波動(dòng)性增加趨勢(shì)十分明顯，且具有明顯的階段性，即20世紀(jì)70年代中期處于霧的少發(fā)期，20世紀(jì)80年代末至21世紀(jì)初期為波動(dòng)增多、減少的階段，2016年異常增多，然后霧日數(shù)下降，但仍高于這50年的平均值。關(guān)于霾天氣，20世紀(jì)80年代初為霾的少發(fā)期，至90年代末呈略增長(zhǎng)階段，2016年異常增多，然后減少但仍高于歷年平均值。

全年來看，霧日數(shù)最多出現(xiàn)在秋季，夏季略低，冬季次之，春季所占比例最低。9—10月是霧最易發(fā)生的季節(jié)，主要是因?yàn)槿找箿夭钪饾u增大，加之近地面空氣的冷卻、加濕與水汽的凝結(jié)更易形成霧。霾日數(shù)最多出現(xiàn)于冬季，春、秋季略低，夏季所占比例最低。冬季空氣干燥，且污染物產(chǎn)生比夏季多，由大氣污染物的源、匯季節(jié)變化綜合作用的結(jié)果。

（3）定襄霧日數(shù)與逐日最高、最低及平均氣溫呈正相關(guān)。霾日數(shù)與逐日最高、最低及平均氣溫呈負(fù)相關(guān)，氣溫越低，霾發(fā)生的頻率越大。當(dāng)日平均風(fēng)速≤2.0 m/s時(shí)，最有利于霧和霾天氣的形成。定襄縣出現(xiàn)霧和霾天氣時(shí)，近地面主導(dǎo)風(fēng)向?yàn)槠巷L(fēng)。隨著日平均相對(duì)濕度的逐漸增加，定襄縣霧、霾天氣的出現(xiàn)概率表現(xiàn)為先增加后減小的趨勢(shì)。

（4）1972—2021年定襄縣最長(zhǎng)連續(xù)無降水日數(shù)變化趨勢(shì)呈單谷型分布特征，與霾出現(xiàn)次數(shù)變化趨勢(shì)較為一致。霾日數(shù)與逐月最長(zhǎng)連續(xù)無降水日數(shù)顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.876，最長(zhǎng)連續(xù)無降水日數(shù)越長(zhǎng)，形成霾的概率越高。

參考文獻(xiàn)

[1] 廖曉農(nóng)，張小玲，王迎春，等.北京地區(qū)冬夏季持續(xù)性霧—霾發(fā)生的環(huán)境氣象條件對(duì)比分析[J].環(huán)境科學(xué)，2014，35（6）： 2031-2044.

[2] 伍端平.辨認(rèn)輕霧、霾與浮塵的體會(huì)[J].氣象，1976，27（4）：23.

[3] 易仕明.略談?shì)p霧、霾、浮塵、煙幕[J].氣象，1982，33（11）：25-28.

[4] 錢峻屏，黃菲，黃子眉，等.汕尾市霧霾天氣的能見度多時(shí)間尺度特征分析[J].熱帶地理，2006，27（4）：308-313.

[5] 羅水平，伍哲文.霧霾天氣辨析[J].今日科苑，2007，11（2）：81.

[6] 劉艷杰，許敏，李娜，等.京津冀連續(xù)霧霾及重污染天氣特征分析[J].防災(zāi)科技學(xué)院學(xué)報(bào)，2017，19（1）：47-55.

[7] 胡亞旦，周自江.中國霾天氣的氣候特征分析[J].氣象，2009，35（7）：73-78.

[8] 高歌.1961—2005年中國霾日氣候特征及變化分析[J].地理學(xué)報(bào)，2008，74（7）：761-768.

[9] 劉小寧，張洪政，李慶祥，等.我國大霧的氣候特征及變化初步解釋[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)，2005，20（2）：220-230，271.

[10] 馬曉倩，劉征，趙旭陽，等.京津冀霧霾時(shí)空分布特征及其相關(guān)性研究[J].地域研究與開發(fā)，2016，35（2）：134-138.

[11] 王立平，陳俊.中國霧霾污染的社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響因素：基于空間面板數(shù)據(jù)EBA模型實(shí)證研究[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào)，2016， 36（10）：3833-3839.

The Changes of fog and Haze Days and Meteorological Element during 1972-2021 in Dingxiang County

Wen Tian-liang et al（Dingxiang County Meteorological Bureau of Shanxi Province， Dingxiang， Shanxi 035400）

Abstract Based on the historical ground observation data of Dingxiang County National Meteorological Observatory from 1972 to 2021， the long-term climate change and spatial distribution characteristics of fog and haze weather in Dingxiang County are statistically analyzed. The correlation and significance between fog and haze days and corresponding meteorological factors are analyzed by Pearson correlation coefficient analysis method and significance test （t test method）. The results show that the number of foggy days in Dingxiang County has slightly increased in the past 50 years; The fluctuation trend of haze days was very obvious; The number of fog and haze days showed a single valley pattern within the year; With the gradual increase of daily average relative humidity， the occurrence probability of fog and haze in Dingxiang County also showed a trend of increasing first and then decreasing; When the temperature was lower， the daily average wind speed was smaller （calm wind or wind speed ≤ 2.0 m/s）， and the longest continuous day without precipitation is longer， it was more conducive to the formation of haze weather.

Key words Fog; Haze; Change law; Dingxiang County