1980~2013年安徽霾天气变化趋势及可能成因

对1980~2013年安徽省霾日数的时空变化趋势及可能原因进行了分析,结果表明:(1)1980年以来,霾天气年均发生日数总体呈上升趋势,年际波动较大。不同年代,霾高发区的位置不同:20世纪80年代平均为5.5 d,沿江到江淮之间有零星的高发区;20世纪90年代平均为8.5 d,高发区在沿江中西部的望江和池州、省会合肥、淮北北部的萧县和灵璧;2000年代,平均发生日数为8.7 d,有3个高发区,分别是以合肥为中心的江淮之间中部、沿淮中部地区和沿江中东部地区。(2)按地理位置把安徽省分为6个子区,不同子区年霾日数的变化趋势不同:皖南山区变化较平缓,沿淮地区2000年后上升明显,淮北北部和沿江有先升后降的趋势。(3)地级市平均霾日数呈显著上升的趋势,而县城霾日数上升速度缓慢,且在2008年之后有下降趋势。(4)城市化和汽车拥有量激增导致氮氧化物排放量快速增多,可能是2000年之后地级市霾日数显著增多的主要因子,而县城霾日数变化的驱动因子可能是气候变化原因,如东亚季风强度的变化。     

广东记录霾日和统计霾日的气候特征及比较

利用广东省86个气象观测站1961—2013年记录霾日资料和1981—2013年统计霾日资料,采用线性趋势分析、计算气候趋势系数等统计诊断方法,分析了广东记录霾日和统计霾日的气候特征并进行比较。结果表明:广东统计霾日与记录霾日的年平均分布非常相似,但是统计霾日数比记录霾日数明显增加10~80 d。广东霾分布可划分为三个区:(1)多霾区:包括珠江三角洲、北部的南雄、东南部的汕头,年统计霾日40.0~144.5d;(2)一般霾区:包括广东中部偏北的部分地区,年统计霾日20.0~39.9 d;(3)少霾区:广东西南部和东部大部分地区,年统计霾日1.0~19.9 d。广东年记录霾日和统计霾日均以11 d(10 a)的速率明显上升,1990年后显著增加,特别是2003年以来上升非常明显,2007年达到最大,但2008年以来逐年波动下降。广东年霾日数增加最明显的区域在珠三角、汕头、南雄等地。1980—2013年的广东平均年记录霾日序列与统计霾日序列的相关系数达0.78,显著相关。分析表明统计霾日比记录霾日总体上更客观合理,并对两者存在差异的原因进行了分析与讨论。     

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。     

无锡市霾天气特征及影响因子研究

利用太湖北岸无锡气象局国家基本气象观测站1980—2011年地面气象观测资料及1991—2011年无锡市统计年鉴资料,对无锡市霾天气演变特征、气象要素特征及其影响因素进行了分析。结果表明：无锡市的霾日数总体呈上升趋势,近5年来更加明显;霾日数冬季>春季>秋季>夏季;连续10 d及以上霾过程都经历了地面均压场、〖JP2〗入海高压后部及地面倒槽3个连续天气过程。出现重度霾的地面天气形势为地面均压场型、冷锋前型、地面低压倒槽型3种类型。连续10 d以上的霾及重度霾,中低空气团的后向轨迹都出现了下沉运动,且气团经过地区为污染物浓度较高区域。工业污染物中的粉尘排放是造成20世纪90年代霾日数增加的最大因素,2004年以后由于工业废气的排放量以及汽车拥有量的逐年增加,霾日数仍然呈上升趋势。     

1960-2021年黑龙江省霾日数时空分布特征

本文基于1960-2021年黑龙江省霾天气月统计资料,利用ArcGIS空间插值,统计分析黑龙江省霾日数时空分布特征。结果表明：(1)1960-2021年黑龙江省平均霾日为3.4 d/a。1960-2013年每年霾日平均不足1 d,2014年以后霾日急剧增长,2014-2021年平均霾日增至20 d/a。(2)霾年代际变化特征呈现为1960 s到1970 s增加,1970 s至2000 s逐年代减少,2010 s又有增加趋势,2020年以后上升幅度明显。(3)从空间分布角度,黑龙江省霾天气呈现北少、南多的特征。2010年以后大部分地区霾日都呈明显增加趋势,霾日线性倾向率增加最多为哈尔滨通河,达8.3 d/10a。(4)黑龙江省霾天气主要出现在冬、春季节,霾日数月际变化呈现U型分布,10月至次年2月是一年当中霾发生次数最多的时段。     

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。     

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。     

湖南省近46a雾霾天气时空分布特征分析

挑选出1971—2016年湖南省97个气象站出现大雾和霾的日期,然后对其时间、空间分布特征进行分析,得出以下结论:湖南省大雾天气先升后降再急速上升,霾天气前期稍下降后期迅速上升;雾霾天气中霾天气12月最多,7月最少,季节从多到少依次为冬季、秋季、春季、夏季;大雾天气湘西北、湘西南、湘东北多,湘南少,霾天气湘西北、湘中多,湘南、湘东北少;持续3 d及以上雾霾天气过程分别为349次、551次,持续天气最多分别为15 d、57 d,11月最多,7月最少。     

近15年南宁市霾日数变化特征及气象成因分析

使用新的霾日判定标准对南宁市2000年以来的气象观测资料进行统计分析。结果表明:(1)南宁市霾日数从2000年逐年上升,到2004年达到最大值,之后呈下降趋势,2011年达到最小值,但2012年和2013年则重新呈现上升趋势。(2)旱季的月均霾日均多于雨季,其中7月霾天气最少,12月霾天气的严重程度和霾日数都接近全年最高值。(3)霾出现频率和细颗粒物PM/_(2.5)存在显著的日变化特征,而且两者变化趋势较一致。相对较小的风速以及正的小时变压,使得早上的大气水平运动较弱,上空以下沉运动为主,使得空气污染物难以扩散,导致08:00的霾出现频率和细颗粒物PM/_(2.5)值均为全日最高。本文研究有助于霾的预测预警,并可为减少霾的不利影响提供决策依据。     

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。     

最近40年中国雾日数和霾日数的气候变化特征

根据1971～2010年567个中国地面观测站点的雾日数和霾日数资料,分析了我国雾日数和霾日数的空间分布、季节变化以及年代际变化特征,并且利用REOF（旋转经验函数正交）分解对雾日数进行气候区划。结果表明：（1）雾主要分布在东南沿海地区、四川盆地地区、湘黔交界、山东沿海以及云南南部等地区。霾主要集中于华北、河南以及珠三角和长三角地区。（2）在季节变化上：秋、冬季雾和霾的分布大于春夏。（3）雾日数和霾日数年代际变化明显,雾日数在20世纪70至90年代较多,20世纪90年代以后减少;霾日数自2001年以来急剧增长。（4）雾日数可以共可分为10个区,其中华北区、川渝区以及长江中下游区是雾出现频率较高的几个重点区域。     

温州地区雾霾气候特征及其预报

利用温州8个气象站点近40年的雾日和霾日统计资料,从时间和空间两方面分析了温州雾、霾日数的气候特征和变化规律。结果表明, 1971—2008年期间,温州市区（平原）地区雾日数显著减少,洞头（海岛）地区雾日数缓慢减少,泰顺（高山）地区雾日数呈波动式缓慢增长,21世纪初有明显增多;温州地区霾日数,除泰顺（高山）地区缓慢增长外,总体呈快速增多趋势,增多开始发生在20世纪70年代后期,21世纪初霾日数显著增加,其中永嘉和瑞安增加最快。温州雾日数冬春多,夏秋少;霾日数冬季最多,夏季最少。同时,利用近年来气象部门与环保部门联合开展的空气质量预报产品,如空气污染指数（API）,建立雾、霾预报方法。统计2004—2009年间的雾、霾与空气污染指数的相关关系,并兼及晴雨天气条件,总结出包含晴雨、空气污染指数及雾、霾3要素的线性公式,作为预报雾、霾工具。经检验,效果较好,预报未来24 h雾、霾准确率达57%～66%。并通过编程实现计算机自动预报。     

河北省雾霾波动变化特征及成因研究

利用气象、土地利用等资料,采用统计方法,对河北省雾霾的特征及诱因进行了研究,结果发现:1)河北省多年平均雾霾日数分布情况呈由西南往西北逐步递减的趋势;各季节雾霾天能见度的空间分布不同,秋冬雾霾较为严重,自西南向东北呈递减的趋势,夏季自西南向东北呈递增的趋势,春季则自东南向西北呈递增的趋势。2)河北省近几十年来雾霾日数增加明显,增长斜率为0.45,但低能见度日数并不随雾霾日数增加而增加,主要是因为雾日数持续减少。3)河北省雾霾与国内生产总值(Gross Domestic Product,GDP)、能源消耗总量呈正比关系,而与机动车数量相关性不大。     

梅州城区雾和霾的气候特征分析

为了研究本地区雾和霾的规律和趋势,利用梅州市气象局1990-2008年近20a的雾日和霾日统计资料,通过线性回归分析的方法从年、季和持续时间上分析了梅州城区的雾、霾气候特征.结果表明：1990-2008年期间梅州城区雾日数呈逐渐显著性减少的趋势,年雾日数减少幅度为0.4561d/a,霾日数从2005年之后开始呈明显增加趋势;雾在冬季最多,秋季和夏季最少,霾在冬季最多,夏季最少.另外,霾一年四季均有出现,且出现的几率不断增加,持续时间也不断增长.     

近50a来桂林市灰霾天气的气候特征及热岛效应影响

根据桂林基准站1957~2006年的观测资料,对桂林市灰霾天气的年、季变化规律及与热岛效应的关系进行了分析。结果表明,桂林市年灰霾日数平均值为30d,80年代前年灰霾日数变化相对平稳,年平均值为8.6d,处于较低水平,80年代后灰霾日数年平均值为49d,比80年代前增加了40.4d,年平均灰霾日数呈明显的线性增长趋势;灰霾日数的月季变化表现为秋冬季多,春夏季少的分布特征,秋冬两个季节的灰霾日数占全年的76%;90年代后桂林出现热岛效应,第四季度尤为明显,与灰霾天气也大多出现在这个季节的分析结果一致。     

再论都市霾与雾的区别

都市霾的出现有重要的空气质量指示意义，而雾或轻雾与特定的天气系统相联系。由于经济规模的迅速扩大和城市化进程的加快，都市霾现象或灰霾天气日趋严重，霾与雾的区分成为一个非常现实，又迫切需要解决的问题。东南沿海各省用相对湿度区分的标准普遍偏低，将大量霾记成了轻雾或雾。实际上近地层大气中每时每刻总是有霾存在的，而雾滴的存在是少见或罕见的；霾滴要想通过吸湿增长成为雾滴，必须有足够的过饱和度，能够越过过饱和驼峰才行，这在自然界并不容易。在非饱和条件下，不但非水溶性的霾不能转化成雾滴，即便是水溶性的霾粒子一般也不可能吸湿转化为雾滴。实测资料表明，出现雾时，极端最小相对湿度是91％，在相对湿度低于90％的情况下，没有观测到雾。降温是达到饱和形成雾滴的最主要、最重要的物理过程，在自然界中的霾滴通过吸湿过程增长成雾滴几乎不可能。历史上我国各级气象部门从来不存在以相对湿度70％界定轻雾与霾的补充规定。区分霾和雾，应该根据影响天气系统的变化，结合宏观特征的各种判据来确定。建议将相对湿度的阈值定为90％，作为区分轻雾与霾的辅助判据是合理的。     

秸秆焚烧导致的江苏持续雾霾天气过程分析

利用常规观测资料和NCEP再分析资料,从污染情况、环流背景、地面气象要素特征、水汽、热力及动力条件等几个方面对江苏2012年6月中上旬持续雾霾天气进行了分析。结果表明:江苏及周边省市秸秆焚烧造成大量的气溶胶粒子悬浮于空中,是造成江苏出现持续不同程度的霾天气的主要原因,同时也为雾滴形成提供了丰富的凝结核;中高层冷空气强度未能完全破坏底层相对稳定的层结,较小的风速和较大的湿度有利于雾霾的发展,重度霾或雾风速多在3 m/s以下,且相对湿度在80%以上。频繁的弱降水过程对雾的形成和霾的加重起到了重要的作用;低层的逆温或近中性层结的维持,为雾霾持续存在提供了有利的层结条件,且浓雾形成主要有辐射贴地逆温和平流逆温两种形式;垂直上升运动与雾霾的发展之间有着互相影响的紧密联系,在具备一定的水汽条件时,底层弱的上升运动有利于雾体的向上发展从而促进雾的加浓。后向轨迹模拟雾霾相对较严重的6月10日污染轨迹表明沿江和苏南地区污染物浓度上升除了本地悬浮颗粒物外,安徽境内的污染物的输送也是一个重要因素,而北部地区更多还是本地的污染源。     

安徽省雾、霾、晴空天气的气象条件对比分析

使用2008~2012年逐日地面观测资料,揭示了安徽不同地区雾、霾、晴空天气气象条件的差异,指出不同地区要根据本地特点建立雾、霾预报指标和预报方法。3类天气差异最大的地面气象要素是能见度和相对湿度。根据3种天气前一日和当日能见度和相对湿度分布特征,全省站点可以分为3类:1)从雾、霾到晴空,能见度递增、相对湿度递减,且差异显著,如合肥站;2)雾、霾天的能见度和相对湿度均很接近,但与晴空天差别较大,如阜阳站;3)能见度在雾、霾天无明显差别,但相对湿度在雾、霾天差异显著,如安庆站。地级市测站雾后即霾的可能性较大(大于50%),县城测站雾后即霾的可能性较低(低于25%)。垂直方向,雾时相对湿度随高度下降很快,850 h Pa中位值已降到20%(安庆)和45%(阜阳)以下,霾时相对湿度随高度下降缓慢,850 h Pa中位值仍在60%左右;另外,霾天边界层中上部风切变较小,雾天和晴空天边界层中上部都存在较大的风切变。     

湖南省近46年雾霾天气时空分布特征分析

挑选出1971～2016年湖南省97个气象站出现大雾和霾的日期,然后对其时间、空间分布特征进行分析,得出以下结论：湖南省大雾天气先升后降再急速上升,霾天气前期稍下降后期迅速上升;雾霾天气均霾天气12月最多,7月最少,季节从多到少以此为冬季、秋季、春季、夏季;大雾天气湘西北、湘西南、湘东北多,湘南少,霾天气湘西北、湘中多,湘南、湘东北少;持续3日及以上雾霾天气过程分别为349次、551次,持续天气最多分别为15天、57天,11月最多,7月最少。