郭 婷朱 彬*,康志明,桂海林,康汉青(.南京信息工程大学,气象灾害教育部重点实验室,气候与环境变化国际合作联合实验室,气象灾害预报预警与评估协同创新中心,中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室,江苏 南京 0044；.江苏省气象局,江苏 南京 0008；.国家气象中心,北京 0008)



1960～2012年长江三角洲地区雾日与霾日的气候特征及其影响因素

郭 婷1朱 彬1*,康志明2,桂海林3,康汉青1(1.南京信息工程大学,气象灾害教育部重点实验室,气候与环境变化国际合作联合实验室,气象灾害预报预警与评估协同创新中心,中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室,江苏 南京 210044；2.江苏省气象局,江苏 南京 210008；3.国家气象中心,北京 100081)

摘要：利用1960～2012年长江三角洲地区气象观测资料,对长江三角洲区域雾和霾的时空分布及其影响因素进行了分析.结果表明:长江三角洲地区雾、霾分布不均匀,雾日大值区主要分布在江苏省盐城中部沿海地区、安徽省黄山地区、浙江东部沿海地区,霾日大值区主要分布在以南京、杭州、合肥、衢州为中心的周边城市.时间变化上,城市化水平高的大城市年雾日数在20世纪80年代之前呈增加趋势,之后呈减少趋势;城市化水平低的小城市年雾日数也呈先升后降的趋势,但下降时间滞后于大城市.大城市雾日月平均分布冬季最多,春秋季次之,夏季最少,小城市雾日月平均分布呈双峰型特征,即春季和冬季较多.大城市和小城市年平均霾日数一直呈增加趋势且20世纪90年代之后差距变大.区域气候变化和城市化导致的温度上升,空气污染加剧导致的气溶胶增加,是造成长江三角洲雾日、霾日不同变化特征的原因,但它们之间的相互作用效应复杂,值得深入研究.

关键词：雾；霾；气候变化；城市化；空气污染

* 责任作者, 教授, binzhu@nuist.edu.cn

雾和霾是导致大气能见度降低的主要天气现象,而影响雾和霾的因素包括自然因素和人为因素.近年来,由于经济规模的扩大以及城市化进程的加快,人为活动所带来的大气气溶胶细粒子污染越来越严重,其中雾、霾引起的低能见度事件受到人们的广泛关注.据气象观测规范[1],雾是指大量微小水滴浮游在空中,使水平能见度小于1.0km的天气现象,霾主要是由大气中悬浮的大量气溶胶粒子导致的水平能见度小于10km、空气普遍混浊的天气现象.霾的本质是细粒子气溶胶污染,主要成分有细尘、硫酸盐、硝酸盐、黑碳等[2].雾、霾不仅降低能见度影响交通安全,造成交通事故,还会使空气质量下降对人体健康造成危害.Delfino等[3]发现PM10、O3、SO2、EC-OC、VOCS指标与哮喘症状严重程度呈正相关,对健康有重要影响.

在一些发达国家和地区(美国、英国、欧洲等),由于对SO2等污染物减排政策的实施,雾、霾、低能见度事件发生频率显著下降.Schichtele 等[4]研究了美国1980～1995年霾日变化趋势,发现在这期间霾日下降10%,美国东部的SO2也大约下降了10%.Vautard等[5]分析了欧洲342个地面气象站数据,得出近30年由于轻雾、雾、霾导致的低能见度事件发生频率呈下降趋势.Doyle and Dorling等[6]采用Ridit、累计百分比和非常好能见度频率的方法对英国8个站点1950～1997年的能见度时空变化进行了分析,发现大部分站点在1973年石油危机后能见度都有所提升.我国自20世纪80年代改革开放以来,经济迅速发展和城市化进程的加快,使得大气污染,包括雾、霾在内的环境问题引起人们的密切关注.Zhang等[7]对我国681个地面站点年能见度进行REOF分析,结合人口密度、气溶胶总排放量等数据定义了4个主要霾区:华北平原和关中平原、以长江三角洲地区为主体的中国东部、广东大部分地区和珠江三角洲地区、西南部的四川盆地.林建等[8]研究了我国近35年714站大雾资料,发现除长江以南,华南地区雾日变化趋势不明显外,其余各地的雾日都呈递减趋势.吴兑等[9]分析了珠江三角洲气象台站1954～2004年的地面观测资料及2001～ 2003年EOS/MODISW卫星反演的气溶胶光学厚度资料,得出霾日主要出现在10月至次年4月,且能见度的恶化主要与细粒子有关.赵普生[10]指出京津冀范围内霾日有明显区域性特点,城区站点和非城区站点霾日均呈增加趋势且差距越来越小.Quan等[11]研究了华北平原近50多年雾和霾的气候变化特征和趋势,从历史资料和外场观测数据上探讨了华北平原气溶胶对雾和霾影响的特征和可能机制.Shi等[12]发现安徽大部分站点的雾日在20世纪80年代之后呈下降趋势,且城市化的进程对其有重要影响.史军等[13]分析了长江三角洲近47年霾日数的时空变化及城乡差异,得出近30年来长江三角洲大城市、中等城市和城镇乡村间霾日数变化具有明显差异.

长江三角洲是我国综合实力最强的经济中心,城市化和工业化水平高,也是我国东部空气污染最严重的地区,区域气候和生态环境发生着显著的变化,其中包括雾、霾在内的极端灾害性天气事件频发[14-16].雾、霾问题已经成为影响城市环境的重要因素,目前国内针对我国雾和霾的研究多集中在时空变化特征上[17-20].由于雾和霾的长期变化与区域气候变化、气溶胶等大气污染物变化以及城市化水平有关,本文拟分析长江三角洲地区雾和霾区域分布的历史气候特征和变化趋势,探讨不同城市化水平地区雾、霾长期变化特征的差异以及雾和霾长期变化与气象条件、区域气候变化和空气污染等因素的关系,期望能从观测资料上发现雾和霾长期变化的主要原因,深入认识长江三角洲雾和霾长期变化与区域气候变化、城市化和空气污染的可能联系,也为评估和改善我国长江三角洲地区空气质量提供数据支持和理论支撑.

1　资料来源及研究方法

1.1 资料

本文所用的资料是由国家气象信息中心提供的长江三角洲地区地面观测资料,包括地面1960～2012年逐日4个时次(02:00、08:00、14:00、20:00)的水平能见度、相对湿度、温度、雾、霾的观测记录,此外还有《中国城市统计年鉴》中人口数量及生产总值.

1.2 方法

长江三角洲地区主要包括上海市、江苏省、浙江省、安徽省,区域面积21.07万km2,是我国城镇集聚程度最高的城市化地区.城市化的程度是衡量一个国家和地区经济、社会、文化、科技水平的重要标志.国内外学者分别从人口学、经济学、地理学、社会学、等角度予以阐述.本文从经济生产总值和人口密度将长江三角洲地区城市分为不同城市化水平的大城市和小城市.国家基准站点所在城市经济总值在约1000亿元或者城乡人口总数超过500万定义为大城市,反之则定义为小城市.

图1　1960～2012年长江三角洲地区雾日、霾日在相对湿度阈值为85%、90%、95%时年际变化Fig.1　The average distribution of fog days、hazedays in Yangtze River Delta region in the range of RH<85%、RH<90%、RH<95%

吴兑[21]建议将相对湿度小于80%时的大气混浊视野模糊导致的能见度恶化的天气现象确定为霾,相对湿度大于90%时的大气混浊视野模糊导致的能见度恶化确定为雾,相对湿度介于80%～90%之间时的大气混浊视野模糊导致的能见度恶化是雾和霾的混合物共同造成的,但其主要成分应该是霾.由图1可知在不同相对湿度下统计的长江三角洲雾日、霾日呈一致的变化趋势,而数值上存在差异.因此,在应用历史气象资料统计长期的雾日与霾日变化时或者进行不同站点对比时,必须采用一个统一的能见度和相对湿度基准.吴兑[22]雾、霾的相对湿度界限大体在90%左右,与美国和英国在讨论霾影响能见度的长期变化趋势中使用的限值RH<90%相同[4,6].因此本文定义一天内任意时刻(02:00、08:00、14:00、20:00)观测到能见度小于1km,相对湿度大于90%,则记为一个雾日,并根据吴兑等[23]建议方法对14:00时能见度、相对湿度进行判断,当满足能见度小于10km,相对湿度小于90%且14时天气现象代码为01(露)、02(霜)、03(结冰)、04(烟幕)、05(霾)、10(轻雾)、42(雾)则记为一个霾日.根据能见度分为各等级雾日和霾日(浓雾50m

2　结果与讨论

2.1 雾日与霾日的年代际空间分布特征

由图2可知我国长江三角洲地区雾日数分布很不均匀.雾日数的高值区主要分布在江苏省的中部沿海地区、安徽省的皖南山区、浙江的东部沿海地区以及西部山区,主要因为沿海地区水汽条件较好、雾较多,而山区海拔高,气温低,相对湿度高,在局地地形环流作用下易形成山区地形低云、而后及地成雾.李子华[24]研究了重庆浓雾生消过程中各气象要素场的连续变化,结果发现山风、城市热岛、两江水面对雾的形成与发展起着重要作用.1960～1969年安徽省的皖南山区以及浙江西部山区雾日最多,在40d以上,其中黄山站点雾日多达250d.江苏中部沿海地区以及浙江东部沿海地区年雾日都达到40d以上.1970～1980年江苏沿海地区、苏南、安徽淮北平原地区年雾日数有所增加,雾日范围扩大.1980～1990年长江三角洲地区雾日范围进一步扩大,雾日明显增加,部分城市年雾日数超过50d,如盐城射阳63d,台州市大陈岛99d,黄山268d.1990～1999年长江三角洲地区雾日数有所下降,江苏盐城、浙江东部沿海地区雾日数下降明显.2000～2012年长江三角洲地区雾日进一步下降,其中射阳站年雾日数下降到33d,大陈岛下降到61d.从1960～2012年雾日的趋势系数来看(图2f),25个站点趋势系数呈负值(圆形),其中有14个站点通过了显著性水平为0.01的T检验,16站点的趋势系数呈正值(三角形),其中6个站点通过了显著性水平为0.01的T检验,由此可知长江三角洲年雾日数总体呈下降趋势.从图3可知,1960～1969年我国长江三角洲地区年平均霾日数基本在20d以下,只有上海龙华站点和安徽黄山站点超过了20d.1970～1979年安徽省与江苏省的交界、浙江西部山区霾日有所增加.1980～1989年霾日范围进一步扩大,部分站点年平均霾日超过100d,如南京110d,衢州120d,杭州142d.1990～1999年,南京、合肥、杭州、浙江沿海东部年平均霾日显著增加,而衢州、上海年平均霾日数相对于1980～1989年有所下降.2000～2012年长江三角洲地区霾日显著增加,霾日大值区域主要分布在南京、杭州、衢州、合肥等周边城市,主要因为大城市经济发展迅速,人口密集、工业发达,人为排放污染物增多,导致能见度下降,灰霾天气频发.从1960～2012年霾日变化趋势系数来看(图3f),36个站点的趋势系数为正(三角形),其中有33个站点通过了显著性水平为0.01的T检验,说明长江三角洲大部分站点年霾日数呈增长趋势,仅有5个站点趋势系数为负数(圆形),其中2个站点(宿县、上海)通过了显著性水平为0.01的T检验.刘晓慧等[25]分析了长江三角洲近30年霾日分布特征,得出长江三角洲地区71%的站点灰霾日数年增长率大于0.

图2　1960～2012年长江三角洲地区逐10年雾日数平均分布Fig.2　The average distribution of fog days in Yangtze River Delta region

图3　1960～2012年长江三角洲地区逐10年霾日数平均分布Fig.3　The average distribution of haze days in Yangtze River Delta region

2.2 雾日、霾日的时间变化特征

王丽萍等[26]分析了我国近40年的地面观测雾日资料,得出我国大多数区域雾日数呈下降趋势,特别是20世纪80年代之后下降趋势明显.从图4a可以看出,在长江三角洲近53年中长江三角洲大、小城市年雾日数都呈先增加后减少的趋势且小城市雾日比大城市多.在1980年之前,大城市雾日以3.1d/10a的线性趋势增加,70年代年平均雾日数达到21d(表1),在1980年雾日数达到最大值30d,80年代之后年雾日数以-0.35d/10a的的线性趋势减少,21世纪初年平均雾日数下降到15d(表1),在2010年雾日数最少为12d.小城市年雾日数下降时间滞后于大城市,80年代中期之前年雾日数以8.3d/10a的趋势显著增加,80年代年平均雾日数到达38d(表1),80年代中期之后年雾日数以-7.4d/10a的趋势显著减少,在2011年达到最小值18d.由图4b可知,大城市、小城市年平均霾日数呈显著增加趋势,大城市和小城市年平均霾日数在90年代中期之后差距变大.大城市霾日以11d/10a的线性趋势显著增加,从60年代年平均霾日数11d迅速增加到21世纪初62d.小城市年霾日数增长趋势小于大城市,以8.4d/10a的线性趋势显著增长,从60年代年平均霾日数6d迅速增加到21世纪初41d(表1).由图4c可知,长江三角洲地区在过去53年大城市、小城市温度分别以0.3℃ /10a、0.23℃ /10a的速率呈上升趋势,大城市升温率高于小城市,相对湿度呈明显的下降趋势,特别是在2000年之后,并统计了长江三角洲整体区域温度和相对湿度的趋势系数分别为0.6和-0.54,并通过了通过了显著性水平为0.01的T检验,体现了长江三角洲区域气候变化特征[27-29].在大气中水汽含量稳定的情况下,温度的上升使饱和水汽压增大,相对湿度减小,不利于水汽的凝结,使雾难以形成和发展的同时促进霾的形成[30-31].由于1980年以前的能见度观测记录是以等级划分的,因此本文只分析了1980～2012年不同等级的雾、霾日的时间变化趋势.从图5可以看出,长江三角洲地区1980年之后大雾日数明显大于浓雾日数,1980～1995年大雾日数呈稳定的波动趋势,在1995年之后大雾日数有所下降.而浓雾在20世纪80年代之后一直呈明显下降趋势.长江三角洲地区轻微霾日天数最多,重度霾日最少,轻微霾日和轻度霾日一直呈上升趋势,在21世纪初上升趋势更加明显,而在20世纪90年代之前中度霾日和重度霾日处在低发期,之后中度霾日和重度霾日稍有增长.从图6可以看出大城市月平均雾日冬季最多,秋季春季次之,夏季最少,主要因为在秋冬季夜间空气经过辐射冷却,温度更容易下降到露点温度,使空气达到饱和而形成大雾[32].小城市月平均雾日数呈‘双峰型’分布,即春季和冬季雾日数最多,秋季和夏季较少.这主要因为在长江三角洲小城市中有很多是沿海城市,在春季沿海地区,暖湿空气流经冷下垫面而形成雾且以平流雾为主[33].大城市月平均霾日数比小城市多,且冬季霾日最多,秋季、春季次之,夏季最少,主要是夏季风多来自海洋清洁气团,且夏季降水多,对大气污染物冲刷作用加强.另外,夏季边界层高度较高,大气的湍流运动较强,有利于污染物的扩散稀释.而冬季温度较低,边界层高度较低,不利于污染物的扩散,冬季偏北风带来华北地区的高浓度污染物与本地污染结合导致大气污染加剧,使得冬季霾日数明显增多.

图4　1960～2012长江三角洲地区大城市,小城市雾日、霾日、温度和相对湿度的年际变化Fig.4　The annual variations of fog days, haze days, temperature and relative humidity in Yangtze River Delta region from 1960 to 2012

图5　1980～2012年长江三角洲地区各等级雾日、霾日年际变化Fig.5　The annual variations of fog days, haze days with different level in Yangtze River Delta from 1980 to 2012

2.3 城市化和气候变化对雾日、霾日的影响

2.3.1 城市化、气候变化对雾、霾的影响 长江三角洲地区雾日、霾日的变化与城市化进程加剧所带来的环境变化密切相关,随着城市的发展,化石燃料消耗增多使得大气气溶胶等污染物明显增多,从而为雾、霾提供了丰富的物质基础.另外,城市化还会导致城市热岛、干岛现象,影响雾和霾的发生和变化[4-6].利用6个国家基准站(南京、合肥、寿县、丽水、黄山、嵊泗)1960～2012年雾日、霾日资料来验证长江三角洲地区不同城市化水平对雾日、霾日的影响.南京和合肥城市经济发达,人口密集,城市化水平高,可以作为大城市典型站点,丽水和寿县城市化进程相对缓慢,可以作为小城市典型站点.除了大城市(南京、合肥)、小城市(丽水,寿县)站点外,黄山站位于黄山光明顶顶峰,无城市化发生,嵊泗站位于浙江省东北部的海岛县,近年来成为海岛旅游点但城市化水平低,黄山、嵊泗两个站点可以作为区域背景站.从图7可知,大、小城市以及背景站点温度都是呈稳定波动上升趋势,特别是在2000年之后上升趋势明显.体现了区域气候变化的总体特征[34].而相对湿度除了黄山外都呈下降趋势[35].受人为活动影响较小背景站黄山相对湿度变化不大,一直呈稳定的波动趋势,温度在2000年之后略有上升,因此雾日、霾日数一直很稳定无明显变化.而嵊泗站年雾日数自1990年代中后期开始缓慢下降,年霾日数一直呈缓慢的上升趋势.由于嵊泗气象站处于县城城区,而近年来随着嵊泗旅游产业的扩大,县城城市化的局地干岛效应可能造成该站相对湿度和雾略有下降,而局地污染物排放增加和周边输送造成霾增多.大城市如南京、合肥等从1978年改革开放到21世纪初,经济快速发展,人口密集、城市规模急速扩大,相应的霾日从20世纪70年代大约40d急剧增加到21世纪初200d左右.小城市丽水、寿县等年霾日小于大城市,相比于大城市21世纪初年霾日有150～250d,小城市只有60～100d.由图3a可知大城市和小城市雾日都是先呈增加后减少的变化趋势,小城市在20世纪80年代末期之前雾日数上升趋势大于大城市,且年雾日数下降时间滞后于大城市,从图7再次看到大城市(南京、合肥)雾日在20世纪80年代中期之前呈上升趋势,之后呈略微下降趋势,而小城市(丽水、寿县)在20世纪90年代到21世纪初年雾日才开始下降,可能主要因为小城市经济发展落后于大城市,大气污染程度低,但随着经济的快速发展,城市热岛效应显著,温度上升,相对湿度下降,小城市污染越来越严重,大气气溶胶粒子密度加大,大量的气溶胶争食有限的水汽导致雾日数明显下降.

图6　1960～2012年长江三角洲大城市、小城市雾日、雾日、霾日月平均分布Fig.6　The monthly change of fog days and haze days of big cities and small cities in Yangtze River Delta during 1960 to 2012

表1　长江三角洲地区大、小城市雾日、霾日年代际分布天数(d)Table 1　Decadal changes of big and small cities in Yangtze River Delta (d)

2.3.2 讨论 从物理机制上看,影响霾的长期变化主要是由于气溶胶等污染物增加导致的,也和季风减弱、大气稳定度增强等气候变化因子有关.而雾的长期变化较复杂,其主要影响因子有气温、比湿(气温、比湿决定了相对湿度)以及气溶胶的变化,这3个因子又和区域气候变化、城市化进程和空气污染水平有关.长江三角洲区域气候变化的年均气温体现出一致的增加,而相对湿度在大部分地区都是下降的(黄山站例外),相对湿度的下降既有气温增加的贡献也有城市化干岛的贡献,因此长江三角洲大部分地区雾的减少是相对湿度下降的结果.气溶胶在雾的形成中扮演了双重角色,低浓度时作为凝结核促进雾的形成,高浓度时争食水汽抑制雾形成,这在本文雾、霾长期变化趋势的差异(图4、图7)以及大小城市雾、霾变化的差异可以看出一些端倪.本文现有资料还不能定量分离出气候变化、城市化和空气污染对雾的作用机制,部分结果还需更细致的资料分析验证,并结合数值模式开展各因子相互作用及对雾、霾贡献的研究.

图7　大城市南京、合肥,小城市寿县、丽水,背景站黄山、嵊泗雾日、霾日、温度、相对湿度的年际变化Fig.7　The annual variations of fog days, haze days, temperature, relative humidity of Nanjing, Hefei, Lishui, Shouxian, Huangshan, Shengsi

3　结论

3.1 长江三角洲地区雾、霾分布不均匀,雾日大值区主要分布在江苏省盐城中部沿海地区、安徽省黄山地区、浙江东部沿海地区,霾日大值区主要分布在以南京、杭州、合肥、衢州为中心的周边城市.

3.2 长江三角洲大、小城市雾日数都呈先增长后下降趋势,大城市月平均雾日数冬天最多,夏季最少;小城市月平均分布呈‘双峰型’,即春季和冬季雾日较多.长江三角洲大、小城市霾日一直呈明显上升趋势且月平均雾日数春季最多,秋冬季次之,夏季最少.

3.3 城市化和区域气候变化造成长江三角洲温度上升,相对湿度下降,对大、小城市雾日、霾日有不同的影响,长江三角洲地区城市化水平高的大城市年平均雾日数在20世纪80年代中期之前呈增加趋势,之后呈减少趋势,城市化水平低的小城市年平均雾日数下降时间滞后于大城市.大城市和小城市年平均霾日数一直呈增加趋势且20世纪90年代之后差距变大.

3.4 雾的长期变化的主要影响因子有气温、比湿以及气溶胶的变化,这3个因子的变化和区域气候变化、城市化和空气污染水平有关.本研究初步探讨了这3个因子对长江三角洲长期雾日、霾日不同变化特征的影响,但它们之间的相互作用效应复杂,需要开展进一步研究.

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Spatial and temporal distribution characteristic of fog days and haze days from 1960～2012 and impact factors over the Yangtze River Delta Region.

GUO Ting1,2, ZHU Bin1,2*, KANG Zhi-ming3, GUI Hai-ling3, KANG Han-qing1,2, (1.Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China；2.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China；3.National Meteorological Centre, Beijing 100081, China). China Environmental Science, 2016,36(4)：961～969

Abstract：Spatial and temporal distribution characteristics of Fog days and haze days and connecting factors have been analysed by applying meteorological data from 42 surface weather stations in the Yangtze River Delta region from 1960 to 2012. Results show that: In terms of spatial distribution,the major fog values are distributed in east coastal area of Yancheng city, Huangshan mountain and east coastal area of Zhejiang, while the major haze values are distributed in Nanjing, Hangzhou, Hefei, Quzhou, together with other surrounding cities. In terms of temporal distribution, the annual fog days in large cities has increased since the 1960s but discreased in 1980s; the fog days at small cities has a time lag compared to the evolution at the large cities. Monthly variation of fog days for the large cities appeared with high frequency in winter and spring while less and least in autumn and summer, Monthly variation of fog days for the small cities displayed bimodal trend, with more fog days in spring and winter. Average number of haze days at large cities and small cities depicted a increasing trend, and the differences in the number of haze days for large and small cities had been widening after 1990s. The rising temperature caused by regional climate change and urbanization and the high aerosol abundance caused by heavy air pollution led to the major reason of the different variation characteristics of haze days and fog days in Yangtze River Delta region. However, due to the complicated interaction between each influencing factors, intensive investigation is still required for further study.

Key words：fog；haze；climate change；urbanization；air pollution

作者简介：郭 婷(1991-),女,江苏扬州人,南京信息工程大学硕士研究生,主要从事大气化学大气环境方向研究.

基金项目：国家自然科学基金项目(41575148,91544229);公益性行业(气象)科研专项(201206011);江苏省高校自然科学研究重大基础研究项目(12KJA170003)

收稿日期：2015-07-16

中图分类号：X513

文献标识码：A

文章编号：1000-6923(2016)04-0961-09