谢旻 王体健 高达 李树 庄炳亮 刘芷君

南京大学大气科学学院，南京 210023

1 引言

大气气溶胶是悬浮在大气中稳定存在的固态和液态颗粒物的总称，其直径一般介于0.001～100 µm。它不仅是重要的大气污染成分（Sun, 1988; Spurny,1996），而且会通过直接或间接改变大气辐射、云物理和降水过程影响地球气候、是非常重要的气候强迫因子（Twomey, 1977; Albrecht, 1989;Rosenfeld, 2000; Ramanathan et al., 2001; Rosenfeld et al., 2008; Li et al., 2010, 2011）。另一方面，区域和局地气象条件的改变，如温度、降水和季风环流等的变化，也会影响大气颗粒物排放、输送、化学以及沉降过程，进而造成环境空气质量的恶化 （Isaksen et al., 2009; Jacob and Winner, 2009; von Schneidemesser et al., 2015; Wu et al., 2016）。近些年，随着科学研究的深入，气溶胶和气候系统的相互关系逐渐受到重视（IPCC, 2013）

东亚地区是世界上人口最为密集的区域之一。近几十年来，该区域经济、工农业发展突飞猛进，人口增长迅速，人类活动向大气中排放了大量的气溶胶粒子（Streets and Waldhoff, 2000; Streets et al.,2003; Richter et al., 2005; Ohara et al., 2007）。已有观测表明，该区域（特别是中国东部）的气溶胶浓度仅次于南亚城市，人为源气溶胶（硫酸盐、硝酸盐、黑碳和有机碳）占有很大比例（Zhang et al.,2008, 2012b; 张小曳等, 2013），对大气环境 （Quan et al., 2014）、天气（Ding et al., 2013, 2016）与气候（Zhuang et al., 2013a; 2013b; Wang et al.,2015）产生了不同程度的影响。与此同时，东亚处于显著的季风区，是长期以来全球气候变化研究的关键区域。季风变化直接关系到东亚区域的温度、降水、大气环流等气候特征，也会影响水汽、云滴以及污染物等大气物质的输送，气溶胶的生成、排放、输送和沉降更是显著地受到季风环流变化的影响（Wu et al., 2016）。因此，东亚季风对气溶胶影响的研究是气候变化与大气环境相互影响研究的热点问题。

大量研究表明，东亚特别是中国东部地区冬季重雾—霾事件频发，除了人类活动导致的气溶胶排放增加因素外，还可能与同期东亚冬季风（East Asia Winter Monsoon，EAWM）环流的变化有紧密联系（Wu et al., 2016）。例如，针对2012～2013年冬季中国东部的大范围持续性强雾—霾天气过程，Zheng et al.（2015）研究指出适宜的大气环流条件是导致华北严重雾—霾的主要原因；Guo et al. （2014）分析北京的有机气溶胶观测资料，发现风速和风向等气象条件是控制局地雾—霾事件周期性变化的关键因素；Zhao et al.（2013）和张小曳等 （2013）认为，高浓度的局地气溶胶会减弱入射地表太阳辐射，增加大气层结稳定度，使气溶胶持续累积增长，同时弱冬季风阻碍了气溶胶的向外输送，继而导致华北地区雾霾天气的持续出现；Zhang et al. （2014）分析气象条件发现，弱冬季风下高空西风急流减弱，水平风垂直切变减小，减弱了天气尺度扰动的发展和大气的垂直混合，而且对流层中低层异常南风减弱了雾霾向外输送，这些异常使得雾霾天气在中国东部长时间维持并发展。除了上述污染事件的观测分析和模拟研究外，一些研究者还分析了污染数据和气候的长期变化。Niu et al.（2010）研究发现过去30年中国中部和东部地区雾的发生次数增加了近两倍，同期地面风速减小了约19%、冬季寒潮次数减少了约29%，认为东亚冬季风的减弱与这些变化有密切关系。Li et al.（2016）利用1972～2014年的长期观测资料，发现中国中东部冬季雾—霾天气的年际变化与东亚冬季风存在显著的联系，认为东亚冬季风的年际变化是造成中国中东部冬季雾—霾天气年际变化的重要原因，弱 （强）东亚冬季风导致更多（少）的雾—霾天气。

为了深入清晰地认识东亚冬季风环流变化对气溶胶分布传输的影响，本文将利用NASA（National Aeronautics and Space Administration）的MODIS （Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer）气溶胶光学厚度产品和NCAR/NECP的再分析气象场资料，统计分析2000～2014年东亚地区气溶胶污染的时间变化特征，并结合风场特征类冬季风指数分析东亚冬季风的长期变化趋势，探讨强、弱季风年大气环流变化造成的气溶胶分布差异。

2 资料和方法

2.1 气溶胶资料

本文所讨论的冬季均指当年12 月到次年2 月。在研究东亚地区气溶胶分布特征时所利用的资料主要为MODIS气溶胶AOD（Aerosol Optical Depth，气溶胶光学厚度）产品（以下简称MODIS/AOD），取自MODIS COLLECTION 5.1数据集，波段为550 nm，水平分辨率为1°（纬度）×1°（经度），时间从2000年到2014年的逐月平均数据。对MODIS 气溶胶产品的适用性验证，国内外已经做了大量的工作，结果表明：MODIS/AOD 已达到设计精度，即误差在±0.05～±0.20τ以内（Chu et al., 2002）；中国地区MODIS产品的适用性存在较大地域和季节性差异，在地表均一、植被良好区域，生长季MODIS产品的利用率可达80%以上，＞70%产品符合NASA误差标准（Wang et al.,2007）。总体来说，MODIS/AOD的精确度满足研究要求，并具有较高的空间分辨率和较大的时间覆盖，这点优势使其在研究中得到大量应用（Tao et al., 2013; 李嘉伟和韩志伟, 2016）。

2.2 冬季风指数及相关气象资料

研究东亚冬季风的变化规律，需要合适的、能够准确表达其强弱的指数。东亚冬季风作为一种复杂的大气环流系统，影响其强弱的要素众多。过去研究中使用的冬季风指数较多，归纳起来常用的有五大类，分别是环流特征类、风场特征类、高压特征类、海陆气压差类和综合类，它们侧重点各不同，对冬季风强弱的界定并不完全一致，研究表明环流类和风场类指数要优于海陆气压差类和高压特征类 （邵鹏程和李栋梁, 2012）。刘芷君等（2015）已应用环流类指数开展过相关研究，因此本文应用风场类指数作为衡量冬季风的强弱指标。

东亚冬季风主要由北半球高纬度地区南下的冷空气和中、高纬度西风带气流相叠加产生，表现为西北或北风，可以利用对流层低层的经向风来表征冬季风强度（王会军和姜大膀，2004）。基于其工作，本文计算每年12月和次年1、2月区域（25°N～50°N，115°E～145°E）850 hPa的平均风速。然后，再经过标准化处理为[-1,1]区间的冬季风指数，计算公式如下：

其中，IEAWM为东亚冬季风指数，Vi为待标准化的数值，µ和σ分别表示所有样本数据的均值和标准差。计算所需的气象数据选取1979～2015年全球月平均NECP/NCAR再分析资料，水平分辨率为2.5°（纬度）×2.5°（经度），包括高度场、温度场、纬向风、经向风、海平面气压场和地面降水等。

3 结果和讨论

3.1 东亚地区冬季气溶胶的年际变化特征

图1给出了2000～2014年东亚地区冬季平均MODIS/AOD变化的时间序列。从AOD的线性变化趋势来看（图1中虚线），近10年来气溶胶一直呈现明显的增加。可见，近年来东亚地区经济发展迅速，工业活动向大气中排放大量的颗粒物是导致其上升的主要原因之一（Zhang et al., 2012b）。一些研究也表明日益严重的气溶胶污染还可能与同期东亚季风环流的减弱有关（Niu et al., 2010; Li et al., 2016）。此外，图1也显示2000～2011年东亚地区冬季气溶胶AOD存在较大的年际变化，最大值出现在2007年、为0.44，最小值在2001年、为0.36。这意味着东亚季风环流的变化，比如强弱冬季风，可能对该区域冬季气溶胶浓度的年际变化产生较大影响。

图1 2000～2013年东亚地区冬季平均AOD年际变化（实线）和线性变化趋势（虚线）Fig. 1 Interannual variation of the winter-time average AOD (Aerosol Optical Depth) in East Asia from 2000 to 2013 (solid line) and the longterm trend (dash line)

图2a给出了2000～2013年冬季平均的AOD空间分布。可见，东亚地区冬季气溶胶分布具有很强的地域差异，虽然不同月份AOD数值所有变化，但高值区的空间分布基本不变，主要集中在中国四川盆地、渤海湾及长江中下游地区。图2b给出了该区域冬季AOD的10年变化情况。显然，东亚的大部分地区AOD都呈上升趋势。总体上，华北、华中、四川盆地及长三角区域的增加较为明显。综上所述，东亚气溶胶污染较为严重的区域主要包括，京津冀地区（35°N～41°N，115°E～120°E），长三角地区（30°N～34°N，117°E～122°E）以及四川盆地（28°N～32°N，103°E～107°E）。此外，珠三角地区（18°N～24°N，111°E～116°E）是华南非常重要的城市群区域，其颗粒污染在中国南方也很有代表性。

图2 2000～2013年东亚地区（a）冬季平均的AOD空间分布特征以及（b）冬季AOD 10年变化占10年平均的百分比Fig. 2 Spatial distribution of (a) winter-time average AOD in East Asia during 2000–2013 and (b) the variation percentage from 2000 to 2013

图3给出了2000～2013年上述4个典型区域平均的冬季AOD年际变化特征。可见，4个典型区域中长三角地区冬季AOD数值最大，多年平均值为0.55，最高值为0.59（2000年），最低值为0.48（2004年）；四川盆地平均值为0.44，最高值为0.51（2012年），最低值为0.31（2001年）；京津冀地区平均值为0.42，最高值0.51（2012年），最低值0.32（2003年）；珠三角地区AOD平均值为0.36，最高值为0.43（2003年），最低值为0.28（2012年）。除了珠三角地区以外，其他3个典型区域冬季AOD均有不同程度的上升趋势。其中，京津冀地区10年增幅最大、为13.1%；四川盆地次之，为9.4%；长三角地区为2.4%。卫星遥感资料研究发现，过去十多年京津冀和长三角地区氮氧化物浓度增长最为迅速（Zhang et al., 2012a），可对这些区域的颗粒物浓度有影响。四川盆地人口密集，工农业排放导致污染增加，盆地地形一定程度上抑制气溶胶的输送扩散，因此四川盆地近年来AOD也呈增长趋势（Chen et al., 2014）。珠三角地区近10年来AOD有略微降低的趋势，“十年增幅”为－3.6%。珠三角地区由于近年来环境质量控制力度加大，大部分城市区域空气质量呈现出显著的改善趋势，因此其近年的AOD变化趋势与其他地区有所差异（关佳欣和李成才, 2010）。

图3 2000～2013年中国4个典型区域冬季AOD年际变化Fig. 3 Interannual variations of the winter-time AOD in the four typical areas of China from 2000 to 2013

3.2 东亚冬季风的年际变化特征

图4给出了1979～2014年风场特征类东亚冬季风指数（IEAWM）的年际变化的时间序列。当IEAWM大于0时，表示850 hPa风场出现正距平，北半球高纬度地区南下的冷空气较强，东亚地区出现较强偏北风；当IEAWM小于0时，表示850 hPa风场出现负距平，北半球高纬度地区南下的冷空气较弱，东亚地区出现较弱偏北风。因此，IEAWM＞0表示冬季风偏强，IEAWM＜0表示冬季风偏弱。图4显示IEAWM具有很强的年际变化，其最大值为1.98，最小值为-2.74，最大年际差异高达4.72，表现东亚冬季风有较明显的强弱年变化。参照王会军和姜大膀（2004）的标准，选取IEAWM＞0表示强冬季风年、IEAWM＜0表示弱年。则在1979～2014年，有14个强冬季风年，分别为1979年、1983～1987年、1991年、1995年、1997年、2001年、2004年、2007年、2010年、2014年；11个弱冬季风年，分别为1980年、1981年、1988年、1989年、1994年、1996年、1998年、2000年、2005～2006年、2013年。图4中虚线还给出了1979～2014年东亚地区冬季风的发展趋势，可见近几十年东亚冬季风是逐渐减弱的。这个结论同其他指数得到的结果一致（Jhun and Lee, 2004; Wang et al., 2009; 刘芷君等，2015）。

图4 1979～2014年风场特征类东亚冬季风指数I EAWM的年际变化（实线）和变化趋势（虚线）Fig. 4 Interannual variation of IEAWM (East Asia winter monsoon index) from 1979 to 2014 (solid line) and the long-term trend (dash line)

图5给出了风场特征类IEAWM与东亚地区冬季各气象要素场的相关系数的空间分布。从IEAWM和500 hPa高度场的关系可见，两者在华东地区出现明显的负相关区（图5a）。随着冬季风增强 （IEAWM增加），500 hPa东亚大槽越来越深厚，表明所选用的指数能够较好地反映随冬季风变化而出现的500 hPa位势高度场变化。从IEAWM和温度的关系来看，两者在中国东部大部分地区呈反相关，即随着冬季风增强（IEAWM增加）东亚地区表面温度降低（图5b）。这应该是由于强冬季风年份东亚大陆受到较强冷空气南下影响，导致地表温度降低。从IEAWM和海平面气压关系来看，两者在西太平洋海域存在负相关，即随着冬季风增强（IEAWM增加），北太平洋气压下降（图5c）。可见，强冬季风年份，海上气压降低，东西向海平面气压差加大；弱冬季风年，海洋上的气压上升，海陆之间气压差减小，冬季风环流较常年减弱。从IEAWM和地面降水的关系可见，两者在东亚大陆区呈负相关 （图5d）。这意味着随冬季风增强（IEAWM增加）降水减少，表明中国东部地区在强冬季风年出现干冷气候。与刘芷君等（2015）的研究比较，本文所选用的风场特征类冬季风指数虽然在刻画冬季风年际变化方面与环流特征类指数有所差异，但两类指数均一致反应出冬季风减弱的趋势，以及能够在一定程度上反映东亚大陆冬季平均500 hPa高度、表面温度、海平面气压、地面降水的异常变化。

图5 风场特征类冬季风指数与各气象要素的相关系数分布：（a）500 hPa高度场；（b）表面温度；（c）海平面气压场；（d）地面降水Fig. 5 Spatial distribution of the correlation coefficient between IEAWM and each meteorological factor: (a) Geopotential height at 500 hPa; (b) surface air temperature; (c) sea level pressure; (d) precipitation

3.3 强、弱冬季风年的气象场变化

本文进行了强、弱冬季风年气象场的对比分析，年份包括3.2节中的14个冬季风强年和11个冬季风弱年，图6为强、弱年各要素冬季平均距平场。可见，强、弱冬季风年的气象要素变化特征几乎完全相反。从强、弱冬季风年500 hPa位势高度距平场（图6a和6b）可以看出，弱冬季风年我国东部地区东亚大槽出现正距平，表示东亚大槽变浅、强度变弱；强冬季风年为负距平，表示东亚大槽较常年较深厚、强度较强。图6c和6d为强、弱冬季风年850 hPa风场距平。可见，强冬季风年我国东部地区850 hPa盛行偏北风；弱冬季风年850 hPa风场环流形式相反。图6e和6f为强、弱冬季风年海平面气压距平场。可见，强冬季风年海陆气压差较弱，冬季风更强；弱季风年则呈现相反的变化，东西向海陆气压差减弱，冬季风较常年更弱。图6g和6h为强、弱冬季风年表面温度距平场。可见，强冬季风年，我国东部大部分地区冬季平均气温出现负距平，冬季风将北部冷空气大量向南输送，造成气温降低；弱季风年则相反。综上所述，风场特征类指数和环流特征类指数一样，较好地反应了强、弱冬季风年各气象要素的异常分布特征。由于风场特征类指数侧重的是850 hPa风场，其对风场的表述优于环流类指数，而对500 hPa位势高度的描述不如环流类指数（刘芷君等，2015）。

3.4 强、弱冬季风年气溶胶分布差异

气溶胶的时空分布不仅与局地排放源有密切关系，还与环流场的输送作用和降水的清除作用密切相关。东亚地区处于显著的季风区，为了研究冬季风对气溶胶分布的影响，本小节主要分析强、弱冬季风年气溶胶分布差异。由于2000年以后才有MODIS/AOD资料，因此主要分析2000年之后的3个冬季风强年（2001年、2007年、2010年）平均和3个冬季风弱年（2000年、2005年、2006年）平均的差异。

图7a和7b分别为多个强年和弱年冬季平均AOD分布。由图可见，强、弱冬季风年AOD高值区位置大致不变，都主要集中在工业发达的渤海湾、长江中下游、华北平原等地区，说明导致冬季气溶胶高值分布最主要的原因是当地的人为排放，冬季风对冬季气溶胶分布的影响不占主导。图7c和7d为强、弱冬季风年下气溶胶分布差异（强年和弱年平均AOD减去多年平均AOD得到的距平分布场）。图7c显示，强冬季风年华北平原AOD距平值约为－0.05，这些地区气溶胶浓度较常年有所减少；南部地区AOD距平值为0.05～0.1，这些地区气溶胶浓度较常年有所增加。图7d显示，弱季风年AOD分布与强年相反，华北平原AOD距平值为0.05，气溶胶浓度有增加；而我国南部大部分地区AOD距平值为－0.05～0.15，局部地区可达－0.2，这些地区气溶胶较常年有所减小。可见，强季风年与弱季风年相比，南部地区气溶胶浓度较高而北部地区气溶胶浓度较低。为了更清晰地看出在强弱冬季风背景下东亚地区气溶胶分布差异，将强季风年冬季AOD平均值减去弱季风年的，得到强、弱冬季风年AOD差异分布，如图7e所示。从图中可以明显看出，强冬季风年，四川盆地气溶胶浓度较低，东亚南部地区AOD高于北部我国华北平原一带。与3.3节中气象场变化比较，强季风年东亚地区出现AOD “北低南高”的分布特征应该与强年盛行偏北风有关。上述分析和基于环流类指数分析的结果有较好的一致性（刘芷君等，2015）。

图7 2000年后3个冬季风强年与3个冬季风弱年东亚地区AOD合成分布：（a）强年AOD平均分布；（b）弱年AOD平均分布； （c）强年AOD距平分布；（d）弱年AOD距平分布；（e）强、弱年冬季AOD差异分布Fig. 7 Spatial distribution of AOD in three strong and three weak winter monsoon years: (a) AOD in strong winter monsoon years; (b) AOD in weak winter monsoon years; (c) anomaly of AOD in strong winter monsoon years; (d) anomaly of AOD in weak winter monsoon years; (e) the difference of AOD between the strong and weak winter monsoon years

上述强、弱冬季风年多年平均差异可能有排放源的变化带来的影响，因此本文还分析了相邻强、弱年风场和气溶胶AOD的差异分布（2007强年—2006弱年）。相邻两年气溶胶的排放源一般不会出现巨大变化，因此可以近似认为气溶胶分布差异主要是由冬季风环流变化引起的。结果显示（图略），强、弱季风年AOD差异范围为-0.4～0.2，变化幅度为-50%～50%：强冬季风年比弱年，华南地区AOD增加、增加值高达0.2、变化幅度达40%，而华北平原AOD减小较为明显、减小值为-0.3、差异幅度达-40%。这应该风场的输送作用有关，2007年为强冬季风年，东亚30°N以南地区偏北风异常，将大量气溶胶向南输送，累积在四川盆地、云贵高原和长江流域一带，AOD较常年高；而2006年为弱年，整个东亚地区偏北风较常年减弱，850 hPa风场距平出现南风异常，导致气溶胶集中在华北平原一带。

4 结论

本文利用MODIS/AOD分析了东亚地区气溶胶的空间分布特征和长期变化趋势；选取风场特征类冬季风指数，利用NCEP再分析资料，分析了东亚冬季风的长期变化趋势和季风强、弱年；结合气象和AOD数据，讨论了强、弱季风年气溶胶分布的异常及环流输送作用的差异。主要结果如下：

近10年东亚大部分地区冬季AOD呈现增长趋势，有明显的年际变化特征，最大值为2007年的0.44、最小值为2001年的0.36。冬季AOD高值区覆盖四川盆地、华北平原及长江中下游大部分地区，这些区域AOD增加趋势明显。利用风场类冬季风指数发现1979～2014年的时间段内，有14个强冬季风年，分别为1979年、1983～1987年、1991年、1995年、1997、2001年、2004年、2007年、2010年、2014年；11个弱冬季风年，分别为1980年、1981年、1988年、1989年、1994年、1996年、1998年、2000年、2005～2006年、2013年。近几十年东亚冬季风是逐渐减弱。强、弱季风年的气象条件不同，强年海陆气压差增大、东亚大槽加深增强，东亚地区偏北风异常，风场的增强将引导更多冷空气南下，从而给东亚大部分地区带来明显的降温天气；弱季风年则相反。冬季气溶胶高值分布最主要的原因是当地的人为源排放，强冬季风年东亚地区偏北风增强，将气溶胶向南方输送，东亚地区AOD出现“北低南高”的空间分布；弱冬季风年，整个区域偏北风较常年减弱，导致气溶胶集中在华北平原一带，AOD出现 “北高南低”的空间分布。