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。     

1970—2013年石家庄地区霾变化特征

利用1970—2013年石家庄地区17个县市的地面气象观测资料分析了霾的空间变化特征。结果表明:1970—2013年石家庄年霾日数的区域分布变化较大,由中东部平原霾日数多、西北部山区霾日数少的分布转变为西南部地区霾日数多、中东部地区霾日数少,这种空间分布在2010年后更显著。随着经济快速发展,石家庄市西部山区丰富的矿产资源被开采,大量排放的SO2、NOX和VOCS等污染物发生光化学反应,有利于气溶胶的转化形成;除本地污染物排放外,受太行山阻挡,在一定天气背景下东南部地区污染物向山前汇聚,区域性污染输送也是西部山区污染严重的成因。石家庄地区持续性霾事件日数占霾总日数的50%以上,霾持续日数超过4d和8d分别为中等持续性霾事件与极端持续性霾事件;中等持续性霾事件年平均发生次数为9.8次,极端持续性霾事件年平均发生次数为1.6次。以南—东北向铁路线为分界,石家庄区域呈中东部和南部县市(无极、正定、藁城、栾城、赵县)极端持续性霾事件较多、西北部3县市(平山、行唐、灵寿)和东部3县市(晋州、深泽、辛集)极端持续性霾事件少的分布。石家庄市中等持续性霾事件在12月和1月发生次数最多,6—8月中等持续性霾事件发生最少;极端持续性霾事件主要出现在11月至翌年2月,其中1月极端持续性霾事件发生的可能性最大,年平均发生次数为0.4次,其他月份极端持续性霾事件年平均发生次数不足0.2次,极端持续性霾事件的发生概率较小。     

郑州市霾天气的气候特征分析

利用1961-2007年地面观测资料,分析了郑州市霾天气时空分布及相应气象要素特征.结果表明:郑州市霾日数月、季变化表现为1月最多,8月最少;10月至翌年3月霾日数占全年的75%.年霾日数呈阶梯式上升趋势,60年代年平均霾日数6.6个,与本世纪初年平均霾日数的81.1个相差75个.霾天气发生时,多为正变压、负变温;相对湿度在20%-59%之间;风速＜3 m·s-1,风向在NE-ESE-S范围内概率较大.     

娄底市霾的长期变化与典型重霾过程的特征

利用娄底市5个县(市)站的实况观测资料,分析霾日的空间与时间分布特征,结果表明:娄底市霾日西部多东部少,最多的新化站约是最少的双峰站的4倍;霾日的长期变化呈波动上升趋势,20世纪80和90年代中期出现2个峰值,2000年以后迅速上升;季节分布特点是冬季最多,占45.9%,夏季仅占7.7%,以12月最多,7月最少。利用娄底本站实况资料与NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料,分析2008年1月5～10日重霾过程的气象条件表明,混合层高度、水平输送条件直接关系到霾天气的形成,逆温层下稳定天气形势有利于霾的维持,而双层逆温则更加强了天气形势的稳定性与持久性。     

1961-2012年江苏省霾日时空变化特征及影响因素分析

利用1961—2012年江苏省69个地面气象站观测资料和2012年苏州市大气气溶胶观测资料,在对霾日进行判识和筛选的基础上,分析江苏省霾日的时空变化特征及霾与气象条件和污染物的关系。结果表明：1961—2012年江苏省各站年总霾日数均呈上升趋势,85％的台站呈极显著上升趋势;江苏省年平均霾日数呈显著上升趋势,其中2011—2012年呈急剧上升趋势;1980年前霾日的空间分布差异不明显,1980年后,沿江和苏南地区为霾的高发区,东部沿海大部地区霾日较少。霾天气主要发生在冬季和春季,以12月和1月发生最多。降水少和风速小有利于霾天气的发生;除SO2外,PM10、PM2.5和NO2等污染物浓度随着霾等级的增加而增大,其中PM2.5浓度增大明显。     

关中地区蒸发量变化特征分析

利用陕西关中地区22个代表站1980—2013年20cm口径蒸发皿所测的蒸发量资料,分析了关中地区全区及东、中、西部蒸发量的时间、空间变化特征及主要影响因子。结果表明:(1)关中全区及各区域月平均蒸发量最大值均出现在6月,最小值均出现在12月;东部月蒸发量明显大于中部和西部。(2)关中全区和各区域蒸发量均为夏季最多,春季次多,秋季第三,冬季最少,夏季和春季占年蒸发量的73%。(3)关中全区及各区域蒸发量年变化趋势基本一致,呈缓慢增加趋势,中部和西部增加趋势较东部和全区明显。(4)关中全区及各区域年际变化趋势是20世纪80年代、90年代蒸发量基本相当,年平均为1 000~1 400mm;21世纪以来蒸发量显著增加,年平均为1 600~1 930mm。(5)影响关中地区蒸发量的主导气象因子为气温、日照时数、降水量;蒸发量与气温、日照时数正相关,与降水量负相关。     

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。     

我国霾日和API分布特征及典型大城市中它们与气象条件关系

利用全国756基准站1994—2013年MICAPS地面常规观测资料和47个城市2002—2012年国家环境保护总局公布的空气污染指数(the Air Pollution Index,API)数据,对北京、南京、重庆沙坪坝、广州4个大城市霾日和API的气象条件进行分析。结果表明:1)我国霾日和API的高值区主要分布在中东部地区,年霾日自1998年开始上升,并持续增长,到2013年达到最多。1月霾日最多,8月霾日最少。2002—2012年期间,与年霾日不同,年API呈下降趋势,12月API最高,8月API最低。四大城市的霾日和API的年际变化和月际变化均存在较大差异。2)一般情况下,霾发生时,北京、南京、重庆沙坪坝、广州对应的相对湿度较高;霾发生时,北京西南风占主导作用,南京和广州均东南风占主导作用,重庆沙坪坝西北风占主导作用,风速多集中在1~4 m/s,负变压及低层大气稳定时更易产生霾日。3)低层稳定度(γ850)对四大城市的API的影响各不相同,北京和重庆沙坪坝与γ850呈负相关,即越稳定,API值越高,南京和广州与γ850呈正相关,即越不稳定,API值越高。4)多元线性回归方程的结果表明:热力因子(相对湿度、γ850)和动力因子(地面风速、24 h变压)对四大城市冬季霾日能见度和冬季API各有贡献。     

江西省近50年霾天气时空分布特征及成因分析

利用1964—2013年江西省83个站逐日霾观测资料,运用线性倾向估计等统计方法,分析江西省近50年霾时空变化特征及其与气候要素的关系。结果表明:江西霾日数呈赣中北部多、赣南少的特点,赣中的萍乡—宜春—抚州—上饶一带以及赣北北部的九江中部、景德镇北部地区是霾天气多发区,年均霾日数在30 d·a~(-1)以上。冬季霾日数最多,萍乡—宜春—鹰潭地区中北部、南昌—九江的中部以及上饶东部地区超过20 d·a~(-1),春季和秋季次之,夏季最少。12月是霾日数最多的月份,接近全年霾日数的2成。江西省霾日数呈年际增长的趋势,增长率为11 d·(10 a)~(-1),气候趋势系数为0.78,通过0.01的显著性水平检验。霾日数与平均风速和大风日数均呈负相关,而与静风日数呈正相关。近50年平均风速和大风日数呈下降趋势,静风日数呈上升趋势,这可能导致空气中污染物不易扩散而形成更多的霾天气。江西省降水日数呈减少趋势[-6.3 d·(10a)~(-1)],气温呈增暖趋势[0.15℃·(10a)~(-1)],霾日数与气温和降水日数分别呈正、负相关。     

小时和日值降水数据对河南省暴雨日数和暴雨日变化特征的影响北大核心

利用1961—2018年河南省111个气象站逐日和逐小时降水数据,分析了暴雨日数的时空变化规律及暴雨日变化特征,并通过统计对比分析,评估了小时和日值降水数据对暴雨日数及暴雨日变化的影响。结果表明:(1)1961—2018年,河南省年平均暴雨日数变化呈显著上升趋势,速率为0.34 d·(10 a)^(-1);94.6%的气象站点年平均暴雨日数的气候倾向率为正,显著增加的站点数占总站数的73.0%;年平均暴雨日数为1.4 d,以7月最多,平均值为0.52 d,占年平均暴雨日数的37.1%。(2)1961—2018年,河南省暴雨总降水的日变化呈现单峰结构,主峰值出现在05时,为4.5 mm;暴雨日变化峰值呈波动下降趋势,速率为0.16 mm·(10 a)^(-1);日变化峰值大部分出现在00—08时,共42个年份,占79.3%;从空间分布看,各气象站点的暴雨日变化峰值大都出现在00—06时,占总站数的73.5%。(3)2014—2018年,河南省小时和日值降水数据吻合度为100%;吻合暴雨总降水的日变化的主峰值和次峰值出现在04时和17时,分别为4.3 mm和3.4 mm;日变化峰值出现在13—18时的气象站点最多,占总站数的33.9%。(4)小时和日值数据对暴雨日数及暴雨日变化造成了影响,主要表现在年平均暴雨日数及其变化趋势不一致和暴雨日变化的差异。     

1981—2013年京津冀持续性霾天气的气候特征

近年来我国不断增多的霾天气的一个显著特征就是持续性增强,为此,本文利用1981—2013年京津冀霾日统计资料,对京津冀持续性霾事件（定义为连续2 d及以上有烟或霾发生的天气）的基本时空分布特征和变化趋势进行了详细分析,结果表明：京津冀地区1981—2013年非持续性霾日数没有显著的变化趋势,持续性霾日数及其所占百分率均呈显著增加趋势,持续性霾日数的增加是总的霾天气增加的主要原因。持续性霾天气主要集中在北京、天津北部和河北西南部,年平均持续性霾日数占到霾的年总日数一半以上。持续性霾高发区的范围呈现年代际增大趋势,2000年之后扩展趋势显著加速。     

1981—2019年四川省霾日时空变化特征及成因分析

利用1981—2019年气象观测资料,分析了四川霾日的时空变化特征,并分析了污染物排放量和气象条件变化对霾日的影响。结果表明:(1)四川盆地为霾日高发区,年均霾日达53.7 d,其中轻、中、重度霾日数分别为26.9、24.1和2.7 d,川西高原年均霾日数不足1 d。霾日高值区主要分布在盆地的中部、东部及南部,轻、中、重度霾日高值区分布与霾日基本一致。(2)近39 a盆地霾日总体呈下降趋势,气候倾向率为-0.03 d/10 a,霾日数及霾分布范围在20世纪90年代达到最大,进入21世纪后霾日数和霾范围呈减小趋势。(3)霾在冬季发生频繁,冬季年均霾日数达24.7d,且盆地大部地区超过30 d。(4)近39 a盆地共发生持续性霾12 782次,自贡市、德阳市、内江市、乐山市为持续性霾的高发区;盆地共发生区域持续性霾509次,其中10 d的区域持续性霾发生的次数最多,占比为87.8%。(5)盆地霾天气的主要贡献污染物为PM2.5和PM10。二者排放量在20世纪90年代达到最大,进入21世纪后开始减少,21世纪10年代减少最为明显。21世纪10年代前盆地平均气温升高、相对湿度下降,污染物的排放与气象条件的共同作用,导致霾事件出现频率较高。随着城市生态文明的建设与治理,在21世纪10年代,盆地区域污染物排放减少,区域升温率减小,相对湿度显著升高,霾出现频率有所降低。     

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。     

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。     

1960—2009年广西霾日时空变化特征

利用1960—2009年广西80个地面观测站资料,运用EOF、线性倾向估计等统计方法,分析了近50年广西霾日数的时空变化特征。结果表明:近50年广西霾日数总体呈上升趋势,与该地区人类活动和经济发展引起的污染排放增长密切相关;空间分布呈现出主要城市及其周边地区霾日多,边远地区及沿海地区霾日少的特点;广西霾天气主要发生在秋、冬季,以轻微霾 (能见度为5~10 km) 为主,且霾天气发生时的相对湿度8成以上介于70%~90%;除了空气污染之外,近50年风速呈下降趋势可能也导致更多的霾天气。     

1961—2012年中国冬半年霾日数的变化特征及气候成因分析

利用全国664站1961—2012年逐日霾观测资料、降水量、平均风速和最大风速资料,分析中国霾日数变化特征及其气候成因。结果表明：我国年霾日数分布呈明显东多西少特征,中东部大部地区年霾日数在5～30 d,部分地区超过30 d,西部地区基本在5 d以下。霾日数主要集中在冬半年,冬季最多,秋季和春季次之,夏季最少,12月是霾日数最多的月份,约占全年霾日数的2成。我国中东部地区冬半年平均霾日数呈显著的增加趋势（1.7 d/10a）,霾日数显著增加时段主要在1960年代、1970年代和21世纪初,在1970年代初和21世纪初发生了明显均值突变。从区域分布来看,华南、长江中下游、华北等地霾日数呈增加趋势,而东北、西北东部、西南东部霾日数呈减少趋势。持续性霾过程增加,持续时间越长的霾过程比持续时间短的霾过程增加更为明显。不利的气候条件加剧了霾的出现。霾日数与降水日数在中东部地区基本以负相关为主,中东部冬半年降水日数呈减少趋势（-4 d/10a）,表明降水日数的减少导致大气对污染物的沉降能力减弱。另一方面,霾日数与平均风速和大风日数以负相关为主,而与静风日数则以正相关为主,冬半年平均风速和大风日数减小,静风日数增加,表明风速减小导致空气中污染物不易扩散,从而更易形成霾天气。     

地面风场对珠江三角洲霾分布的影响

基于2001—2018年珠江三角洲29个国家气象观测站的逐时能见度、相对湿度、风向风速以及日降水量数据和ERA-Interim再分析资料,分析了珠三角地区霾的时空分布特征以及地面风场对区域和不同城市霾分布的影响。结果表明:区域年平均霾日在2001—2007年呈逐年波动增加趋势,年增长速率为5. 1 d/年,2008年起区域年平均霾日以3. 4 d/年的速率下降,并在2018年达到最低值29 d。霾日呈明显的月变化特征,干季出现霾日的天数远大于湿季。珠江三角洲城市间污染输送明显,佛山、江门的低能见度现象受本地排放和外来源输送共同影响,其中佛山的外来源输送主要来自于西北和偏东方向(肇庆和广州),江门的外来源输送主要来自于东北方向(佛山);惠州、东莞、中山、肇庆、珠海和广州主要受本地排放影响;深圳主要受外来源输送影响。对2018年1月20—23日一次霾污染过程分析表明,地面吹东北风时低能见度最明显的区域为江门和佛山西部;地面吹东南风时珠三角大部能见度好转,低能见度现象主要集中在肇庆。     

2018年1月大气环流和天气分析

2018年1月大气环流主要特征为：北半球极涡呈偶极型分布,环流呈四波型,东亚槽略偏强。1月,全国平均降水量19.6 mm,较常年同期(13.2 mm)偏多48.4%。1月冷空气势力明显加强,全国平均气温（-5.3℃）由较常年偏高转为偏低的状态,气温较常年同期（-5.0℃）偏低0.3℃。月内,降水偏多偏强,我国南方地区以及陕西关中等地出现较为少见的冰冻雨雪天气,与2008年出现的南方雪灾情况相似;1月仅有1次雾-霾天气过程,但2018年1月13—22日是2017年入冬以来范围最广、持续时间最长、强度最强的雾-霾天气过程。     

成都及周边地区霾时空分布特征研究

利用成都及周边地区(包括眉山、广汉、绵阳、德阳)1980~2010年的地面气象观测资料,基于多种统计方法对该地区霾日的时空分布特征进行了详细分析。结果表明,(1)成都及周边地区的年平均霾日数整体呈增加趋势,尤其是近5年。霾日的季节变化主要表现为:冬季最多,秋季和春季次之,夏季最少,且夏、秋和冬三季霾日数均呈增加趋势,春季反之。霾日的月变化十分显著,大体呈"V"字型,最多出现在12月,最少出现在6月。(2)年平均霾日的空间分布基本一致,高值区主要分布在成都西南部以及东部的金堂、广汉、德阳、绵阳,低值区分布在成都北部。