王跃宁　胡森林

摘要利用2016年4月-2017年3月安徽省合肥市能见度、相对湿度等气象资料和PM_2.5浓度等环境资料，采用二维散点图和线性分析方法，分析了合肥市灰霾天气的时间分布特征及其对农业的影响。结果表明，7月是一年中灰霾小时频率最少的月份，为0.5%，之后逐渐上升至最高点12月的38.0%；月平均小时频率为14.4%。灰霾小时频率的日分布与能见度呈相反趋势，在15：00出现频率最低，为5.2%，05：00频率最高，为27.9%。灰霾日频率和小时频率全年变化趋势基本一致，最高和最低值均出现在12和7月，为61.3%和0，全年月均灰霾日8d。能见度和灰霾的时间分布特征与PM_2.5浓度密切相关，能见度与PM_2.5浓度呈负相关，灰霾频率则与PM_2.5浓度呈正相关。灰霾天气对农业生产产生不利影响。

关键词 灰霾；时间特征；能见度；相对湿度；PM_2.5；农业

中图分类号 S162 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2018）11-0132-03

灰霾的出现不仅影响人们的生活，还对农业生产等产生不利影响。灰霾天气的出现与大气中的细颗粒尤其是PM_2.5浓度和能见度密切相关。吴兑等对珠三角地区的灰霾天气现象进行了研究，并指出了灰霾天气发生时大气气溶胶成分和气象条件。胡荣章等利用灰霾与能见度的关系，数值模拟了南京地区能见度分布和灰霾天气现象，分析了形成城市灰霾天气的原因，大气污染物的源排放是内因，气象条件是外因，也是灰霾天气形成的决定性控制因素。在时空分布特征上，灰霾也呈现出一定的规律。根据前人的研究，笔者分析了合肥市灰霾的时间分布特征，以便更好地服务人们的生活和农业生产。

1资料与方法

所用资料为2016年4月--2017年3月安徽省合肥市气温、地面温度、能见度、相对湿度等气象资料和PM_2.5，浓度资料，其中气象资料来自于合肥国家基本气象站，PM_2.5浓度数据来自于合肥市环境监测中心站包河区子站（包河区政务中心楼顶），前者位于后者的西南方向，两者直线相距1.2km。因为两站距离较近，且同处于城市南边，周边环境类似，因此可认为两站观测数据具有较好的空间一致性。采用二维散点图和线性分析方法，初步分析了合肥市灰霾天气的时间分布特征。

按照《霾的观测判识与分级》标准，当排除降水、沙尘暴、扬沙、浮尘、吹雪、雪暴、雾等影响视程的天气现象且满足能见度≤5.0km、相对湿度<95%，该时次判识为灰霾。以20：00为日界，一日累计25%（含）以上定时观测时次判识为霾，记为霾日。根据能见度的高低将灰霾分为3级，分别为轻度霾（3.0km

2结果与分析

2.1灰霾小时频率的月分布特征 从图1可以看出，合肥市灰霾小时频率最高的为12月（38.0%），此时气温处于一年中的低点，之后灰霾小时频率处于下降趋势，5-6月合肥市处于江淮梅雨季节，灰霾小时频率有所上升。7月是一年中灰霾小时频率最少的月份（0.5%），也是一年中气温最高的月份，之后灰霾小时频率再上升。可见，降水和气温对于灰霾小时频率的大小影响很大，这是因为夏季降水偏多且对流旺盛导致边界层较高，冬季能见度最低则是相反的原因。全年月平均灰霾小时为105时次，月平均灰霾小时频率为14.4%，在不同的月份灰霾小时频率波动较大。从图1可以明显地看出，灰霾小时频率与月平均能见度的变化趋势呈现很好的负对应关系，即灰霾小时频率较高（低）的月份能见度较低（高），灰霾小时频率最高（低）的月份对应能见度最低（高）的月份，这是因为两者均与PM_2.5浓度密切相关，PM_2.5浓度越高，能见度越低，灰霾小时频率也越大。

2.2灰霾小时频率的日分布特征 从图2可以看出，灰霾小时在每日定时时次的出现频率与能见度的日变化基本呈相反趋势，灰霾在05：00出现频率最高，15：00出现频率最低。这种特征是因为05：00气温较低，边界层对流活动较弱，高度降低，颗粒物聚集高度也较低，同时由于此时相对湿度处于一天中的最大值时段，气溶胶的吸湿性增长现象较为常见，因而颗粒物尤其是PM_2.5对于光的较强散射致使能见度降低，导致灰霾在此时出现频率最高。当15：00时，情况正好相反，因而在05：00是一天中灰霾出现频率最低的时次。

2.3灰霾日频率的月分布特征 从图3可以看出，合肥市灰霾日的月分布在7月达到最小值（0d），之后霾日总体处于上升趋势，12月为最大值（19d），之后又处于下降趋势。全年月均灰霾日8d，标准偏差为6d。由图4可知，灰霾小时频率和日频率全年变化趋势基本一致，最高和最低值出现月份均一致，稍有不同的是11月，這是由于两者定义不同所致，因为日内灰霾小时的出现并不一定造成灰霾日，同样不同的霾日里灰霾小时数也有多少之分。如果用每月的灰霾小时除以灰霾日数，代表该月灰霾日的平均灰霾小时数，从图5可以看出，冬季该值最大，为15.2h，夏季最小，为6.0h，春秋季次之，全年平均为10.9h。这意味着冬季一次霾日会有更多的灰霾小时出现，而夏季则相反。

由此可见，灰霾日频率和灰霾小时频率的月分布基本一致，与能见度的月分布有很好的负相关关系，灰霾小时与灰霾日数比值的季节变化也与能见度的季节变化基本一致，这是因为灰霾日也与PM_2.5浓度密切相关，PM_2.5浓度越高，能见度越低，灰霾日频率也越大。

2.4不同级别灰霾小时频率的月分布特征 从图6可以看出，合肥市全年非霾时为7498次，约占85.6%；霾时1262次，约占14.4%；其中轻度霾时799次，约占9.1%；中度霾时386次，约占4.4%；重度霾时77次，约占0.9%。全年灰霾重度污染相对较少，以轻度和中度为主。

从图7可以看出，轻度霾是霾时的主要组成，约占霾时总数的63.3%，中度霾约占总数30.6%，重度霾约占总数的6.1%。轻度霾每月均有，主要集中在10-12和1月；中度霾除7月外其他月份均出现，主要集中在11-12和1-2月；而重度霾4-11月均没有出现，且主要集中在12和1月。综合来说，10-12、1-2月灰霾日较多，灰霾污染较为严重，这与这些月份的PM_2.5浓度较高密切相关。

2.5不同级别灰霾小时频率的日分布特征 从图8可以看出，轻度霾和中度霾日分布特征类似，每个时次均有，主要集中在21：00一次日08：00。重度霾在12：00-19：00没有出现，主要集中在01：00-09：00，20：00-23：00也有少量出现。总体而言，每日01：00-09：00灰霾污染较为严重，这是由于该时段PM_2.5浓度相对较高且相对湿度较大时存在着PM_2.5的吸湿性增大效应。

2.6能见度和灰霾特征与PM_2.5浓度的关系 由“2.1”分析可知，能见度与灰霾现象密切联系且呈现较为一致的负相关，在此着重分析能见度与PM_2.5浓度的关系，灰霾与PM_2.5浓度的关系由此可见。从图9可以看到，能见度与PM2；浓度的逐月分布有着一致的负相关，即PM_2.5浓度越高，能见度越低，反之亦然，PM_2.5浓度上升（下降），能见度下降（上升）。PM_2.5浓度在7月达到最低，为44.4μg/m³，此时能见度达到一年的最大值，此后PM_2.5浓度处于上升趋势，能见度则处于下降趋势，在12月得到一年中的最大值（195.2μg/m³），而能见度则在随后的1月份达到一年的最低点，此时PM_2.5浓度为161.7μg/m³，1月份后PM_2.5浓度与能见度的走势正好相反。由此可见，能见度和灰霾的时间分布特征与PM_2.5浓度密切相关，能见度与PM_2.5浓度呈负相关，灰霾频率则与PM_2.5浓度呈正相关。

2.7灰霾对农业生产的影响 灰霾天气时，空气的流动性较差，通过颗粒物对光的遮挡和吸收造成光照强度的降低，同时，污染物浓度增加导致了能见度的降低，太阳直接照射的时间减少，影响农作物的光合作用，使农作物生长所需要的养分和能量得不到充分满足，从而影响其正常的生长和发育，最终影响到作物产量的形成。灰霾天气时，由于空气中细微颗粒物浓度过大和空气流通不畅，大量的固体颗粒、液滴和有害的气体通过气孔被农作物吸收进入体内，导致二氧化碳和氧气的比例失调，有害气体吸入过多，从而在影响作物光合作用的同时对作物的呼吸作用也会造成不利影响，对作物的正常新陈代谢产生干扰，危害农作物的健康生长发育，严重地可以使叶片发黄，萎蔫甚至死亡。

3结论

利用2016年4月-2017年3月安徽省合肥市能见度、相对湿度等气象资料和PM_2.5浓度等环境资料，采用二维散点图和线性分析方法，分析了合肥市灰霾天气的时间分布特征及其对农业生产的影响，得到如下主要结论。

（1）7月是一年中灰霾小时频率最少的月份，为0.5%，之后逐渐上升至最高点12月的38.0%。月平均小时频率为14.4%，在不同的月份灰霾小时频率波动较大。灰霾小时频率与月平均能见度的变化趋势呈现很好的负对应关系。灰霾小时频率的日分布与能见度呈相反趋势，在15：00出现频率最低，为5.2%，05：00频率最高，为27.9%。

（2）灰霾日频率和小时频率全年变化趋势基本一致，最高和最低值均出现在12和7月，为61.3%和0，全年月均灰霾日8d。

（3）合肥市灰霾小時频率以轻度和中度为主，分别占65.5%和32.0%，重度霾较少。

（4）能见度和灰霾的时间分布特征与PM_2.5浓度密切相关，能见度与PM_2.5浓度呈负相关，灰霾频率则与PM_2.5浓度呈正相关。

（5）灰霾天气污染物颗粒悬浮于空气中，吸收、反射了太阳辐射达到地面的部分光照和热量，对农作物光合作用和呼吸作用产生不良影响，从而影响作物的生长发育，使作物产量下降，甚至降低农作物品质。