孙俊艳

摘 要：本文利用南阳市2000—2018年的常规气象观测资料，分析雾霾天气的时空分布、能见度的变化规律及其原因。结果表明，南阳站3个日数中对雾霾天气能见度直接贡献的大小依次为霾日数、轻雾日数、雾日数。雾日数对雾霾天气能见度的直接效应最小，而且通过其他2个日数的间接效应都不大;霾日数对雾霾天气能见度的直接效应最大，为负向效应，通过雾日数的间接效应较大，达0.186 874，而且为正向效应;轻雾日数对雾霾天气能见度的直接效应不大，为负向效应，通过雾日数和霾日数间接效应也不大。

关键词：负向效应;统计特征;相关分析

中图分类号：P458.3文献标识码：A文章编号：1003-5168（2020）14-0147-03

Analysis of the Characteristics of the Spatio-temporal Distribution and Visibility of Fog and Haze in Nanyang City

SUN Junyan

（Nanyang Meteorological Service，Nanyang Henan 473000）

Abstract： Based on the routine meteorological observation data of Nanyang City from 2000 to 2018， the temporal and spatial distribution of haze， the change rule of visibility and its causes were analyzed in this paper. The results show that the size of the direct contribution to the visibility of fog and haze in the three days at Nanyang Station are haze days， light fog days and fog days. The direct effect of fog days on the visibility of fog and haze weather is the smallest， and the indirect effect through the other two days is not large; the direct effect of fog days on the visibility of fog and haze weather is the largest， which is a negative effect， and the indirect effect through fog days is greater ， reaching 0.186 874， and it is a positive effect; the direct effect of light fog days on the visibility of fog and haze weather is not large， it is a negative effect， and the indirect effect through fog days and haze days is also not large.

Keywords： negative effect;statistical characteristics;correlation analysis

国内外对雾霾天气形成的条件、原因、预报预防及其对气候的影响等方面都进行了不同程度的研究[1-3]，近年来，结合遥感等新型观测手段，在雾霾的污染过程及其源汇分析和雾霾的组成物质及其时空分布特征等方面，相关研究都取得了有意义的成果。但是，对雾霾天气、气候特征及其演化规律的研究还非常有限，南阳市对这方面的研究还处于初步探讨阶段。本文研究了雾霾天气成因、气候特征及其演变规律等，以期进一步提高雾霾天气的预报预测水平，为南阳市雾霾天气的进一步监测、预报及其影响评估提供科学依据，减少灾害损失，保障交通安全，提高环境质量。

南阳位于河南省西南部，地势西高东低，地形多种多样，属于暖温带大陆性季风气候，四季分明。受季风等因素影响，夏季以偏南风为主，雨水充沛，天气炎热;秋季晴和，日照充足;冬春季盛行北风，较为干旱，有浮尘天气。特殊的地形，不利的气象条件，以钢铁、电力、烟草等为主体的产业结构等诸多因素的影响，造成南阳空气污染严重。

本文结合南阳市9个气象台站的常规历史气象资料（2000—2018年），统计各站的雾日数、轻雾日数和霾日数，分析其时空间分布特征，初步分析其变化原因。

1 资料与方法

1.1 资料来源

本研究采用南阳市气象台站的常规历史气象资料（2000—2018年），统计各站的雾日数、轻雾日数和霾日数，分析其时空间分布特征，初步分析其变化原因。

1.2 研究方法

采取多元回归分析来分析多个变量之间相互关系的方法，可以分析因变量和一个或多个自变量的数量对应关系。以相关分析与回归分析为基础，进一步研究因变量與自变量之间的数量关系。

2 南阳市雾霾特征分析

2.1 南阳市雾霾的空间分布特征

通过对2000—2018年南阳市各站雾、轻雾和霾日数进行统计分析，可以得出，南阳站年平均雾日数为21.6 d/a;年平均轻雾日数为231.6 d/a;年平均霾日数为79.3 d/a。

2.2 雾霾日数的变化趋势

为了更清楚了解雾霾日数2000—2018年的变化趋势，取南阳站为代表，绘制出各站雾、轻雾和霾的逐年日数分布情况（图略），可知，南阳市年平均大雾日数、年平均轻雾日数均呈减小趋势，气候变化倾向率分别为-3.0 d/10 a和-1.8 d/10 a;而南阳市年平均霾的日数呈增多趋势，气候变化倾向率为2.2 d/10 a。

2.3 雾日数变化成因分析

影响大雾形成的因素较多，特别是天气条件，包括气温、相对湿度、风速、大气稳定度等。刘小宁等[1]分析了全国范围内大雾的气候特征及变化，大雾日数整体呈逐渐减少的趋势;石春娥等[2]研究指出，城市的发展可以使大雾天气明显减少;吴滨等[3]研究分析了福建省大雾日数及浓雾日数的变化特征。因此，大雾的日数变化是复杂的，研究发现，南阳市雾日数变化主要有以下原因。

随着城市化的深入，城市热岛效应进一步增强，造成城市气温明显升高，不利于水汽的凝结，使雾难以形成和发展。南阳市的大雾日数呈逐渐减少的趋势。而城市的快速发展导致大气中气溶胶含量增多，粒子密度加大。研究表明，雾日数的减少与生态环境有着密切的关系。森林覆盖对雾的发展起重要作用。森林的蒸腾有利于气温降低，空气中水汽减少、相对湿度降低，对雾日数的形成也有较大的影响。雾形成受天气变化、人类活动的影响较大。

2.4 霾日数变化成因分析

随着社会经济的发展，近年来，南阳市雾霾天气的出现频率愈来愈高，尤其2012—2018年，霾日数明显增多。霾出现时，能见度恶化，空气质量明显下降。

通过分析南阳站霾日数，笔者发现，南阳站的霾日数明显比周边站霾日数多。可以认为，城市霾出现日数的变化主要是由經济活动所产生的污染物排放增加所导致的。南阳市是重工业城市，从南阳市重工业布局来看，中西部多于东部。南阳站位于中西部，经济发展较早，人类活动频繁，污染物排放量大，因而较其他站出现较多的霾日数现象。近年来，政府加大环境治理力度，特别是重点治理重污染工业区，大气污染物排放受到抑制，2018年南阳站的霾日数较2017年有明显的回落。

2.5 轻雾日数变化成因分析

通过分析可知，影响南阳市轻雾日数变化的原因主要有以下几点：城市的快速发展使大气污染加重，大气气溶胶粒子增加，加之相对湿度达到一定的范围（不一定达到饱和），水汽出现凝结（或凝华），形成轻雾;城市热岛效应和大气污染加重等导致雾日数减少，增加了轻雾日数;在自然界，霾和雾是可以互相转化的，当相对湿度增加超过100%时，霾粒子吸附空气中的液态水，可以转化为雾或轻雾，而随着空气中相对湿度的降低，雾滴脱水后会形成霾粒子。

3 雾霾天气能见度与雾霾日数的关系

通过对南阳站2000—2018年雾霾天气能见度和雾、轻雾、霾日数的多元回归及通径分析，本文探讨了各种视程障碍现象（雾、轻雾和霾）出现日数的变化对雾霾天气能见度的影响程度。

对19年间的数据进行多元回归分析，获得南阳站雾、轻雾、霾日数对雾霾天气能见度的影响的多元回归方程，即

[Y=13.970 6-0.004 3X1-0.002 7X2-0.027 6X3]   （1）

式中，[X1]为年雾日数;[X2]为年轻雾日数;[X3]为年霾日数;[Y]为雾霾天气年平均能见度（下同）。

方差分析表明，上述回归方程的[F]值为13.852 6（[F0.01]=5.950），达到了极显著水准。复相关系数R为0.880 9，[X3]对[Y]的偏回归达到极显著水准（[T0.01]=3.055），而[X1]和[X2]对[Y]的偏回归未达显著水准。

结合多元回归分析结果，对雾、轻雾、霾日数与雾霾天气能见度进行通径分析，以进一步明确各种视程障碍现象（雾、轻雾和霾）出现日数对雾霾天气能见度的相对重要性，如表1所示。结果表明，3个日数中对雾霾天气能见度直接贡献的大小依次为霾日数、轻雾日数、雾日数。

雾日数对雾霾天气能见度的直接效应最小，而且通过其他2个日数的间接效应都不大;霾日数对雾霾天气能见度的直接效应最大，为负向效应，通过雾日数的间接效应较大，达0.186 874，而且为正向效应;轻雾日数对雾霾天气能见度的直接效应不大，为负向效应，通过雾日数和霾日数间接效应也不大。

大雾日数、轻雾日数、霾日数雾日数对雾霾天气能见度的直接效应相差不大，而且均为负向效应。大雾日数对雾霾天气能见度的直接效应最大，通过霾日数的间接效应较小，但它通过轻雾日数这个比较大的负向间接效应作用于雾霾天气能见度的效应还是不小的，达到-0.136;轻雾日数对雾霾天气能见度的直接效应较大，通过其他2个日数的间接效应不大;霾日数对雾霾天气能见度的直接效应最小，而且通过其他2个日数的间接效应也不大。

4 结论

本文研究分析了2000—2018年南阳雾、轻雾和霾日数的时空分布特征，得到以下结论。19年间，从南阳站雾日数、轻雾日数、霾日数变化来看，雾日数呈逐年下降趋势，轻雾日数整体来看略有下降，霾日数呈逐年上升趋势，特别是2013年以后增多尤为明显。2010年前后，南阳站霾日数差异较大，其主要原因是城市经济的快速发展使大气污染加重，促使霾更容易形成等。

南阳站3个日数中对雾霾天气能见度直接贡献的大小依次为霾日数、轻雾日数、雾日数。雾日数对雾霾天气能见度的直接效应最小，而且通过其他2个日数的间接效应都不大;霾日数对雾霾天气能见度的直接效应最大，为负向效应，通过雾日数的间接效应较大，达0.186 874，而且为正向效应;轻雾日数对雾霾天气能见度的直接效应不大，为负向效应，通过雾日数和霾日数的间接效应也不大。

参考文献：

[1]刘小宁，张洪政，李庆祥，等.我国大雾的气候特征及变化初步解释[C]//中国气象学会年会.2004.

[2]石春娥，杨军，邱明燕，等.从雾的气候变化看城市发展对雾的影响[J].气候与环境研究，2008（3）：327-336.

[3]吴滨，施能，李玲.福建近44年雾日趋势变化特征及可能影响因素[J].应用气象学报，2007（4）：497-505.