鲁西南地区低能见度天气特征分析及对农业的影响

2022-10-13狄瑞彤

农村科学实验 2022年17期

狄瑞彤

（济宁市气象局，山东济宁 272000）

引言

低能见度天气通常是指由自然因素影响产生的天气现象其水平能见度小于1000米。低能见度会对生活的方方面面产生影响，还会对农业生产和生活等活动产生不利的影响。

国外相对较早地展开了对低能见度的研究工作，Slone和Doyle等使用累计百分率和Ridit法研究了能见度的变化特征。Naegele等针对部分美国城市的低能见度的趋势变化和天数进行了分析。国内众多学者也开展了对低能见度的研究工作。黄楚惠和李景林等分别研究了四川盆地和乌鲁木齐低能见度时间分布特征。

众多学者展开了对大雾和低能见度天气的研究，但是针对鲁西南地区低能见度天气的特征分析以及对农业的影响仍处于欠缺，因此本文利用2016-2021年鲁西南地区低能见度天气特征变化及对农业的影响。

1.数据来源

本文数据采用2016-2021年鲁西南地区具有代表性的三个国家气象观测站的包括水汽压、温度、气压、降水量、风向、相对湿度、风速、能见度在内的逐小时地面观测资料，分别来自济宁国家气象观测站（54915），枣庄国家气象观测站（58024）以及菏泽国家气象观测站（54906）。

2.数据分析

2.1 低能见度天气的时间变化特征

2.1.1 低能见度天气的季节变化特征

通过观察图1中济宁、枣庄、菏泽季节低能见度小时频数变化曲线，从中可以看出济宁、枣庄和菏泽的变化趋势相似，低能见度小时频数均为夏季＜春季＜秋季＜冬季。在三个地区中极小值低能见度小时频数出现在了枣庄的夏季，为19小时；极大值低能见度小时频数出现在了菏泽的冬季，为824小时。从平均低能见度小时频数变化曲线可以看出，鲁西南地区整体呈现出春季-夏季下降趋势，在夏季达到极小值43小时，夏季-冬季呈现上升趋势，在冬季达到极大值613小时，且由线性回归得到的趋势系数为174.2，R2为0.7213，说明这六年鲁西南地区低能见度小时频数呈现较明显上升趋势。这是因为鲁西南地区地处温带季风气候，夏季降水，强对流天气在四季中均较多，且温度在四季中最高，能加速污染物的扩散和降低空气中PM2.5、PM10等悬浮颗粒物的浓度，导致低能见度频数较少；冬季则相反，降水较少，温度较低，不利于污染物的扩散，且鲁西南地区煤炭资源丰富，冬季依靠于此进行供暖，造成空气中PM2.5、PM10等悬浮颗粒物的浓度相比于其他季节显著增加，导致低能见度频数增加。

图1 鲁西南地区季节低能见度小时频数

2.1.2 低能见度天气的日变化特征

通过观察图2中济宁、枣庄、菏泽日低能见度小时频数变化曲线，从中可以看出济宁、枣庄和菏泽的变化趋势相似，低能见度小时频数均大体上呈现出上升，下降，上升的趋势。在三个地区中极小值低能见度小时频数出现在枣庄的16时，未出现低能见度天气；极大值低能见度小时频数出现在菏泽的早上6点，为104小时。通过平均低能见度小时频数变化曲线可以看出，鲁西南地区整体大致变化趋势为上升-下降-上升，极大值出现在早上6点，为79小时；极小值出现在14-16点，为8小时，且由线性回归得到的趋势系数为-2.4757，R2为0.4767，说明这六年鲁西南地区低能见度小时频数呈现较明显下降趋势。这是因为早上6点的温度较低，具有较弱的边界层对流活动，造成大气中的污染物不易扩散，且处于早高峰，PM2.5、PM10等悬浮颗粒物聚集，且此时段相对湿度在一天中相对较大，其具有吸湿的特性，散射能力增强，造成低能见度小时频数增加；14-16点则相反，温度在一天中达到最高值，相对湿度相对较小，水汽已消散，污染物极易扩散，所以低能见度小时频数较少。

图2 鲁西南地区日低能见度小时频数

2.2 不同级别低能见度天气的时间变化特征

本文对不同级别低能见度天气的时间变化特征分析，通过参考《水平能见度等级标准》将低能见度天气划分为三个等级，当能见度小于50米时，划分为极差等级能见度；当能见度大于等于50米，小于500米时，划分为差等级能见度；当能见度大于等于500米，小于1000米时，划分为差等级能见度。

2.2.1 不同级别低能见度天气的季节变化特征

通过观察图3中鲁西南地区不同级别季节低能见度小时频数分布图，可以看出，极差级别低能见度天气只发生在了春天和冬天，频数分别为4和36小时，分别占比极差级别低能见度10%和90%；差级别低能见度天气和较差级别低能见度天气四个季节均有发生，且其均在冬季发生最多，频数分别为624次和1177次，分别占比73.5%和65.6%；均在夏季发生最少，频数分别为24次和105次，分别占比2.8%和5.8%。

图3 鲁西南地区不同级别季节低能见度小时频数分布

2.2.2 不同级别低能见度天气的日变化特征

通过观察图4中鲁西南地区不同级别日低能见度小时频数分布图，可以看出，差级别和较差级别低能见度日分布类似，主要集中发生在22：00-次日10：00，频数分别为746小时和1444小时，分别占比差级别低能见度87.9%和较差级别低能见度80.4%；极差级别低能见度在10：00-22：00，除了20：00外均没有发生，主要集中发生在3：00-8:00，频数为32小时，占比极差级别低能见度80%。总体来说，每日0:00-9:00低能见度发生频数较多，发生的概率会比较大。

图4 鲁西南地区不同级别日低能见度小时频数分布

2.3 气象要素与低能见度天气相关性分析

本文利用Person相关系数分析气象要素与能见度的相关性，通过分析得到，与相对湿度的相关性最大，相关性系数为-0.559，且为负相关，这表明随着相对湿度的增加，能见度将会逐渐降低。这是因为当空气中相对湿度较高时，气溶胶粒子PM10，PM2.5等将会具有吸湿增长性，其散射可见光的能力、吸收能力以及总质量皆会得到一定的增加，所以当空气中的相对湿度增加时，能见度将会造成减少在一定程度上。

其次与能见度相关性较大的是风速，相关性系数为0.317，说明风速对能见度具有较明显的影响，且为正相关，这表明随着风速的增加，能见度将会逐渐升高。风速可以当作一指标用来判断大气的稳定性，当风速较大时，可以加速空气中各种污染物的迁移与扩散，所以对当下的能见度可以直接提高。

温度对大气能见度也具有一定的影响，相关性系数为0.307，且为正相关，说明随着温度的升高，会造成能见度一定的上升，这是因为当地表温度上升时，将会加强对流运动，形成污染物向高层扩散的条件。

气压与能见度之间的相关系数为0.162，说明它对能见度也具有一定程度的影响，且两者呈负相关，说明随着气压的升高，能见度将会随着减小。这是因为当在低压控制下，具备近地面的空气上流的条件，此时对空气中的各种污染物具有很好的稀释作用；当在强高压控制下，大量的下层气流存在于高空中，气流下层过程将具有绝热增温的作用，将会发生不利于空气中各种污染物迁移与扩散的逆温情况，使得污染物被积聚下来，造成显著的能见度下降。

风向、降水量、水汽压和能见度之间的相关性系数分别为0.058，0.035，0.019，且分别呈负相关，正相关，正相关，可以看出具有一定的相关性，但相干性较小。

以上气象要素与能见度之间的相关性在α= 0.01均通过了显著性检验。

2.4 低能见度天气对农业生产的影响

低能见度天气会对植物的光合作用产生影响。植物的光合作用是指利用光能、叶绿体将二氧化碳和水转化成生长所需要的氧气和能量，所以光合作用的强弱直接影响到农作物的生长、发育和产量。低能见度天气时，阳光直射会减少，湿度会较大，温度会较低，风速较小，气压较高，这会造成空气的对流运动减弱，PM2.5，PM10等大气污染物颗粒聚集，且其会具有吸湿增长性，加强了散射可见光的能力、吸收能力，从而使得光照时长变短，光照强度也会大幅度的下降，从而降低农作物的光合作用，使其不能得到足够供自身生长所需的能量，延缓生长、发育，降低产量。

低能见度天气会对植物的呼吸作用产生影响。低能见度天气时，空气对流减弱，污染物颗粒堆积，此时农作物进行代谢活动不断与外界进行气体交换，这些细小的污染物颗粒进入农作物体内通过气孔，使得气孔阻塞，导致二氧化碳和氧气比例失衡，另外，这些污染物颗粒也会沉降到农作物的表面，农作物表面的绒毛、分泌物等可对这些污染物颗粒进行吸附以及黏附，随着其表面吸附和黏附物的增多，使其呼吸困难，对农作物光合作用产生影响的同时也会造成不利的影响对呼吸作用，减弱正常代谢，有害物质得不到分解，农作物抗性降低，导致农作物叶黄、萎蔫甚至死亡，从而农作物产量降低。