霾日数的统计方法讨论一以西安地区为例

利用西安1959-2010年每天02、08、14、20时能见度、日平均相对湿度以及天气现象等地面气象观测资料,采用四种方法对西安市霾日数统计分析。结果表明：四种方法统计霾日数的气候变化趋势基本一致,表明四种方法均可比较准确地反映蕴出现时间,其中单时次能见度和湿度判断方法确定的历年冠日数最多,日均能见度和湿度以及天气现象综合判断方法确定的年霾日数最少。四种方法的统计结果显示,西安市1959-2010年期间年殖日数1999年最少。将四种方法统计的覆日数与实际观测氧日数的变化趋势相比,发现单时次满足条件能见度与湿度及天气现象综合判断的结果与西安历年实际变化趋势最为接近。     

陕西省关中霾天气时空分布特征分析

利用国家气象信息中心提供的数据产品——雾霾数据集（v10）,筛选整理出1983—2012年陕西省关中地区48个气象站的霾天气现象数据,分析关中霾日（站次）的时空分布特征。结果表明：关中地区霾日共有17 435站次,年平均5812站次,霾日呈减少趋势;关中霾日月分布呈“碗”状形态,其中1月(1237站次)、12月(1115站次)最多,5—8月较少为133～146站次,10月到次年3月属霾天气的高发期;蓝田、长安、华县、大荔是关中地区霾天气的高发区。2003—2012年,在关中48个站中,有25站年平均霾日在1 d以内,占521%,其中有13站连续10 a无霾日,占关中站点的27%。

     

西安市低能见度特征分析

利用西安市7个县市23a的低能见度资料,统计分析西安市水平能见度小于1km(低能见度)时空分布的气候特征以及23a的日均、月均、季均、年均变化特征,结果表明西安低能见度有明显的日变化和季变化,秋冬季明显高于春夏季,平原多于临近山区。分析了地形地貌、雾等因素对西安市低能见度的影响,得出影响西安低能见度的主要天气现象是雾。

     

2006—2010年泾河站日照时数分析

利用泾河、西安、高陵站2006—2010年气象月报表资料,对影响日照的云量、大雾、轻雾、霾、降水等气象要素统计分析。结果表明:在同样的天气背景下,泾河站的日照时数均比西安、高陵偏少,造成这一现象的主要原因与其所处的地理位置有较大关系,泾河站地处泾河工业园区,南北紧邻渭河、泾河两大河流,同时又是城市建设大开发、大发展时期,比西安、高陵雾、霾日数明显偏多,造成日照时数偏少。
 

     

广州市三种霾日统计方法的比较分析

根据广州市5个气象观测站1980—2013年的能见度、相对湿度和天气现象等资料,采用人工观测法、日均值法和14时值法对广州市霾日特征进行了对比分析。结果表明,3种方法统计的全市霾日数、霾日变化速率差异较大。全市年平均霾日是日均值法人工观测法14时值法,大致比例是1∶0.61∶0.48。人工观测法统计的广州市霾日变化速率最大,达2.9 d/年,是日均值法的2.9倍、14时值法的3.6倍。但是,3种方法统计的全市霾日长期变化趋势、季节变化特点和空间分布特征基本一致。霾日长期变化均呈显著上升趋势;霾日冬季最多,夏季最少;中心城区和花都区为霾日高值区。综合考虑霾日长期变化趋势、季节变化特点、空间分布特征和经济社会发展状况,日均值法统计更能反映广州市霾日的实际变化特征。     

宁夏雾日和霜日的变化趋势分析

利用1961～2012年宁夏22个气象台站逐日天气现象、能见度、相对湿度资料,采用气候倾向率、趋势系数、最大熵谱分析、突变分析等方法,分析了宁夏各区域雾日数和霾日数的空间分布及变化趋势。结果表明：宁夏雾目数、霾日数均呈南北多、中间少的空间特征,但雾日数南部最多,而霾日数北部最多。近52a来,雾日数除南部山区呈不显著的减少趋势外,其他3个区域均呈增多趋势,而霾日数各区域均呈显著的增多趋势;另外,二者均有明显的阶段性演变特征,1961—1980年为明显偏少阶段,1981～2000年为波动变化阶段,2001年以后为明显偏多阶段;雾日数具有较明显的准7．5a,4．3a周期振荡,霾日数具有较明显的准4．6a、3,0a周期振荡;各区域雾日数与霾日数均未发生突变现象。     

天津雾和霾自动观测与人工观测的对比评估

为适应地面气象观测业务调整方向,提高新型自动气象站观测资料的质量及可用性,研究中对天津地区10个地面气象站1951—2014年历年2月人工观测及2014年2月自动观测和人工观测的轻雾、雾、霾现象进行对比评估。结果表明:天津地区历年2月轻雾的平均日数为10 d,雾和霾均为2 d,轻雾和霾同期出现的日数占有天气现象的7.4%,而雾和霾同期出现日数仅占0.7%;平行观测期的对比分析得到人工观测轻雾日数比自动观测多11 d,雾日数和霾日数均比自动观测少6 d,其中,轻雾和雾的判别差异集中出现在每日08:00(北京时,下同),霾则基本出现在每日08:00,14:00,17:00,20:00;通过对比自动观测和人工观测的能见度数据发现,二者相对偏差达25.1%,能见度小于15.0 km时,自动观测的能见度有60%~76%数值偏小,特别是08:00和20:00, 因此,在相对湿度满足条件的情况下,能见度的判别误差是导致自动观测与人工观测轻雾、雾、霾现象判别差异的重要原因。     

西安地区混合层厚度变化特征及对大气污染的影响西安地区混合层厚度变化特征

利用2007—2011年西安泾河基准气候站逐日地面常规气象资料,采用统计方法,对比分析西安地区日最大混合层厚度的变化特征及对大气污染的影响,结果表明：西安年平均混合层厚度日变化在158～1 343 m之间,呈现出夜间小,正午前后大的变化趋势;日最大混合层厚度总体呈逐年递增趋势,2011年有所减小,冬半年低夏半年高;年平均日最大混合层厚度与同期降水日呈反向变化,日最大混合层厚度与空气污染物质量浓度有明显的负相关关系。

     

西安市霾天气与清洁天气变化特征及影响因素分析

利用2006-2012年西安市污染物质量浓度、气象站逐时地面风场、相对湿度和能见度等资料,依据霾天气的定义统计理论霾日数,对比人工观测霾日与判据统计理论霾日的合理性,通过对霾天气与清洁天气过程的气象条件分析,分析西安市霾天气与清洁天气过程的变化特征及影响因素。结果表明：2006-2012年西安市霾天气过程在干季发生频率较高,湿季发生较少。地面风场对霾天气过程影响较大,绝大部分霾天气过程的日平均风速＜1.5 m·s^-1;干季大部分霾天气过程日平均风速≤1.0 m·s^-1,极端个例甚至在0.5 m·s^-1以下。清洁天气过程在干季发生次数多于湿季,主要与干季风速较大和湿度较小相关。     

南京市灰霾天气的长时间变化特征及其气候原因探讨

以南京市1954—2012年的逐日气象数据分析南京市灰霾天的长时间变化规律并从气候角度探讨其变化原因。南京市的霾日数近60 a来呈现明显上升趋势,从20世纪50年代的40 d/a已增加至21世纪的230 d/a左右,气象行业标准界定的霾日与人工观测的霾日长期变化趋势一致,前者在南京市具有较好的适用性。南京市雾霾混合日呈现出先增加后下降的趋势,其对应的相对湿度在不断降低,这可能是雾霾日向霾日转换,雾霾日数降低而霾日数增多的关键因素。南京地区能见度不断降低,近30 a里约下降8.4 km,霾日数与能见度相关系数高达-0.91,随着能见度的降低,灰霾天数几乎线性增加。南京地区的年平均相对湿度在1985年以后大幅降低,已从约80%下降至68%左右,湿度与霾日的相关系数为-0.72,随着湿度的降低,霾日呈上升趋势。南京年平均温度1985年后明显上升,升高了1.8℃,其中冬季上升幅度最大,夏季上升幅度最小;年均温度与霾日数呈现出明显正相关,和相对湿度呈现明显负相关,温度的升高将造成相对湿度的降低,进而造成霾日增多。南京的年平均风速1978年后不断降低,到20世纪末约降低1.5 m/s,风速与霾日呈现出显著的负相关,随着平均风速的降低,霾日数不断增多。在全球变暖的大气候背景下,南京市霾的长时间变化受到各种气候因子的影响,能见度、相对湿度、温度和风速都是重要的影响因素。     

自动与人工观测霾日、雾日序列连续性分析

由原始观测数据统计显示,2014年全国雾霾(包括雾、轻雾和霾)日数偏高,尤其霾日数是2000-2013年均值的4.2倍。依据2014年雾霾现象保留人工观测或采用自动观测,将全国2 400余个国家站分为人工站和自动站,分别就两类站2014年雾霾现象日数与其历史序列进行了对比分析。结果表明,人工站2014年平均雾霾日数与其2000年以来平均状况及2013年平均雾霾日数接近;而自动站2014年平均雾霾日数明显偏高,成为2000年以来之最,且明显高于2013年统计结果。通过对比分析自动与人工观测方法表明,雾霾现象自动观测采用瞬间观测记录,是造成2014年全国雾霾日数异常偏高的主要原因。基于霾现象持续性特征,针对自动观测霾数据,研究确定了1天至少6个连续时次"现在天气现象"有霾记录,"连续天气现象"方记霾现象的订正方法。统计结果表明,订正前全国2014年平均霾日数为59天,而订正后下降为31天,基本与2013年持平。进一步分析表明,2000年以来我国霾发生频率呈增加趋势,尤其2013年和2014年,霾发生频率成为2000年以来之最。     

三种方法统计的广东省霾日时空变化特征比较分析

根据广东省86个气象观测站1980—2013年的能见度、相对湿度和天气现象等资料,采用人工观测法、日均值法和14时值法对广东省霾日特征进行了对比分析。结果表明,三种方法统计的全省霾日数、霾日变化速率、全省排名前10位的站点均不尽相同,甚至差异较大。全省年平均霾日是日均值法统计结果 人工观测法的14时值法的,大致比例是1∶0.59∶0.49。人工观测法统计的广东省霾日变化速率最大,达2.1天/a,是日均值法的1.85倍,14时值法的3.34倍。人工观测法统计的霾日全省排名前10位的站点与日均值法、14时值法的都有7个相同、3个不同。三种方法统计的全省霾日长期变化趋势、季节变化特点和空间分布特征基本一致,三种方法均较适用于分析区域长时间序列的霾日变化特征。综合考虑霾日长期变化趋势、季节变化特点、空间分布特征和前人研究结果,日均值法统计的霾日更能反映广东省的实际变化特征。     

江苏省雾霾天气特征分析

根据2007年1月—2013年12月江苏省国家基准气候站的逐日地面观测资料,分析了江苏省雾、霾日数的气候变化特征以及霾天气发生时的主要气象要素场特征。结果表明:(1)雾日数分布从江苏省东部向西部逐渐减少,霾分布由南向北逐渐递减。(2)年际变化上,雾日数呈现一定的波动,霾日数逐年增长。秋、冬两季雾日数较多;霾日数在夏季最少。雾、霾天气分别在08时和14时发生次数最多。(3)淮安中度霾居多,微风、高湿情况下霾发生概率最高,不同季节风向分布不同。(4)风速与能见度成正相关关系,春、夏季的相关性较差,秋、冬季相关性相对较好。能见度与相对湿度春、冬两季两者之间呈明显的线性负相关,而夏、秋季拟合曲线呈非线性负相关。     

宝鸡高温天气的气候特征

利用宝鸡市1960—2004年11个气象站逐日最高气温资料,采用统计方法研究不同强度高温天气的气候特征,为高温天气预警预报提供参考依据。结果表明:宝鸡高温具有明显的地域性,川道多于南北山区,高温中心位于扶风。年代际变化呈现多—少—多的趋势变化,目前为逐渐增多的趋势,高温以0.04d/10a的速度增多;强高温以0.07d/10a的速度增多。高温出现于4—9月,7月最多,6月次多,4月最少;强高温9月最少,特强高温以6月最多。高温集中在6月中旬到8月上旬。宝鸡区域性和持续性高温分别占高温总数的76%、12%。全球气候变暖、大气环流异常以及过度城市化是导致极端高温天气频繁出现的主要原因。

     

西安霾天气时空分布特征与影响因子分析

选用1971—2013年西安7个一般气象站和西安探空站资料,综合人工观测霾日记录、能见度小于10.0km、相对湿度小于80%的标准,分析霾的年代际、季和月的时空分布特征,以及霾天气时风、降水、边界层等影响因子。结果表明:120世纪70年代至21世纪西安年代际平均霾日呈"减-增-减-增"趋势;2西安是关中地区主要大气污染区,霾主要出现在冬季,多发区域基本维持在中东部;城市化对霾天气发生影响显著,呈市区、近郊多,远郊少的特点;3大部分霾持续时间不超过一周;近95%霾出现在3.3m/s风速以下,一半以上霾天气风力小于1级;4霾日与雨日成反比,与连续无降水日数成正比,月均最长连续无降水日数低值区为4—9月,霾日数均不多;各月边界层高度和霾日数呈明显的反相关,冬季边界层低,霾日最多;5特殊的"盆地"地貌、风速逐年减小的气候变化趋势、城市工业污染加重等是造成西安霾天气形成并波动上升的重要影响因子。     

山东省霾日时空变化特征及其与气候要素的关系

利用山东省70个台站1961-2005年地面气象观测资料,运用EOF等统计方法,对山东省45 a来霾日数时空变化的气候特征进行了诊断分析。结果表明：山东省年平均霾日空间分布呈现鲁中、鲁南的部分地区多,鲁北、半岛大部地区少的特点。霾主要发生在秋冬季。过去45 a,山东省霾日数总体具有较强的上升趋势,2000年后略下降;霾天气发生时能见度主要在5～10 km,相对湿度主要为70%～90%;霾日数的变化与气温成正比,与降水量、风速呈反比。     

1961-2010年四川盆地霾气候特征及影响因子分析

利用1961-2010年四川盆地122个气象站观测资料,分析四川盆地年平均霾日数时空分布特征及霾日数季节和年变化趋势。探讨近50 a四川盆地大气干消光系数、风速、能源消耗和人口等因素与霾日数之间的关系。结果表明：1961-2010年四川盆地122个站年平均霾日数为62.5 d,最多的站可达100.0 d以上。霾日数有明显季节变化,四川盆地冬季霾日数最多（28.4 d）,春、秋季次之,夏季最少（5.9 d）。四川盆地有104个站霾日数年变化呈增加的趋势,其中有71个站通过了置信度99 %的检验,霾日数增加最多的是四川省内江地区的戚远,气候倾向率为42.0 d/10 a;霾日数增加最少的是成都市的新都,气候倾向率为0.4 d/10 a。四川盆地有18个站霾日数年变化呈下降趋势,仅7个站点通过了置信度99 %的信度检验,霾日数减少最多的是四川北部广元地区的南江,气候倾向率为-16.7 d/10 a。霾日数的年变化与大气干消光系数呈显著正相关,与风速呈显著负相关,与四川盆地的能源消耗和人口增长呈显著正相关。     

1961年-2012年山西雾霾的时空变化特征及成因分析

利用1961年-2012年山西逐日天气现象、能见度、相对湿度和日平均气温资料,采用Kendall-tau方法和相关分析法研究山西雾霾日数的时空变化特征及成因。结果表明：雾多发区在中南部,北部雾日较少。霾、烟幕日数高值区出现在以大同、太原、临汾为中心线的带状区域。季节分布来看,轻雾、雾日数峰值出现在8、9月份,谷值在5月份出现;霾和烟幕日数的峰值出现在12、1月份,谷值在8、9月份出现。近50余年以来,山西雾霾日数呈现增多趋势,雾日增加趋势较弱,60、70年代为增多趋势,进入21世纪则为减少趋势;轻雾和霾日数均为显著单调上升趋势;烟幕日数也为显著增多趋势,但表现为抛物线型,90年代后期以前为增多,之后转为下降趋势。山西霾和烟幕日数与E1Nino事件有很好的对应关系,E1Nino事件发生年往往霾和烟幕日数较多,赤道中东太平洋的海温异常通过海气相互作用,引起东亚地区上空的大气环流异常,形成利于霾和烟幕出现的天气条件。山西冬季气温偏高往往导致霾和烟幕天气的增多,气候变暖对霾和烟幕天气的影响不容置疑。     

话说大雾的功与过

雾是一种常见的天气现象,是近地面层空气中悬浮的大量水滴或冰晶微粒的集合体。根据其严重程度不同,分为轻雾和重雾。当水平能见度低于1.0km时为大雾,水平能见度在1.0～10.0km时为轻雾。资料表明:西安市年平均雾日为41d,渭南为23d,咸阳为21d,比暴雨、冰雹等灾害性天气出现的几率都要大。而且几乎每次大雾,造成的危害也逐渐增大。

     

1980～2012年重庆地区霾日时空变化特征

利用重庆34个地面观测站1980~2012年气象资料,对重庆霾的空间分布、气候特征及其变化趋势进行了分析。结果表明:重庆霾日数空间分布呈现出西部多、东部较少、盆地多的特点;霾天气冬季最多,春秋季次之,夏季最少,12月最多,7月最少;20世纪80年代中期到90年代后期重庆霾日数总体较多,从变化趋势看,1980~1996年呈波动上升趋势,1997~2012年呈波动下降趋势,这与重庆以煤炭为主的能源消费结构、SO2排放量的变化等密切相关。