付伟 司红君 何冬燕 卢尧 刘蕾 杨琼琼 邹莹瑾

摘要 利用1955—2018年芜湖市国家气象观测站资料，1980—2018年国家气候中心气候系统指数资料，对芜湖市近64 a的霾日气候序列进行重建，在此基础上使用线性趋势和Mann-Kendall方法，系统分析了芜湖市霾日的气候特征。以芜湖市为例，借助多元逐步回归方法，尝试研究了一种以气候系统指数为自变量，霾日为因变量，建立霾日预测方程并对月尺度霾日进行定量预测的方法。结果表明：1）重建的霾日时间序列能够更客观的反映芜湖市霾日实际的长期变化特征。近64 a霾的气候特征：年日数显著增加，并在1980年左右出现突变;季日数在冬、秋季较多，夏季最少，四季均呈显著增多趋势，增速秋季最快，夏季最慢;月日数在1、12、11月较多，7、8月较少。中度以上霾的气候特征：年日数显著增加，表现出渐变特征;季日数冬季最多，夏季最少，除夏季外均显著增多趋势，增速冬季最快，秋、春季次之;月日数在1、12、11月较多，5、6月较少，8月则从未出现过。2）各月霾日、中度以上霾日与多项月气候系统指数表现出显著的相关性，使用这些指数，计算出各月霾日、中度以上霾日的预测方程，最后对方程效果进行检验。

关键词 霾日;重建;气候系统指数;多元逐步回归;月尺度定量预测

霾是大量极细微的干尘粒等颗粒均匀浮游在空中，使水平能见度小于10 km的空气普遍浑浊现象（中国气象局，2010）。过去，形成霾的干气溶胶粒子主要来自自然界，但随着人类活动加剧，经济快速发展，城镇化率提高，近二三十年中国中东部地区人为排放的大气气溶胶显著增加（张小曳等，2013），这其中包括大量的细粒子（PM2.5），造成霾天气日益增多。……