眉山市霾氣候數(shù)據(jù)序列重建及其氣候特征分析

方 敏,毛文書,徐衛(wèi)紅,王雪芹,羅張?jiān)?/p>

(1.眉山市氣象局,四川 眉山 620010；2.成都信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院，成都 610225)

引 言

霾是一種天氣現(xiàn)象，指大量的懸浮于空氣中肉眼難以分辨的粒子,這些粒子能使空氣混濁,從而導(dǎo)致水平能見(jiàn)度低于10 km的一種現(xiàn)象。霾形成時(shí)，大氣往往比較穩(wěn)定和干燥,在一天當(dāng)中任意時(shí)間均可以出現(xiàn)[1-2]。近年來(lái)隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，霾給人們生活、健康和交通運(yùn)輸帶來(lái)諸多問(wèn)題，霾天氣也愈發(fā)受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。Okada[3]等研究表明,造成霾天氣現(xiàn)象出現(xiàn)的主要原因是懸浮于空氣中的氣溶膠顆粒物。Kerr[4]對(duì)由污染物質(zhì)所造成的霾氣候致冷機(jī)制進(jìn)行了研究。Malm[5]美國(guó)大陸霾天氣的時(shí)空演變進(jìn)行了定量分析。Schichtel[6]等研究發(fā)現(xiàn)美國(guó)實(shí)行空氣潔凈運(yùn)動(dòng)后15年間霾日數(shù)降低了10%,與污染物排放量下降趨勢(shì)有較好的對(duì)應(yīng)關(guān)系。國(guó)內(nèi)學(xué)者也對(duì)霾天氣的觀測(cè)標(biāo)準(zhǔn)以及區(qū)域性霾天氣的氣候特征、形成機(jī)理都陸續(xù)開(kāi)展了大量的研究。吳兌[7～9]對(duì)霾的形成機(jī)制以及霧和霾的判別標(biāo)準(zhǔn)做了大量、細(xì)致的分析,為人們觀測(cè)和判定究竟是霧還是霾提供了一些重要的參考標(biāo)準(zhǔn)。高歌[10]研究了近45年中國(guó)地區(qū)霾的時(shí)空分布特征，表明年和四季霾日的空間分布為東多西少，平均年霾日數(shù)增長(zhǎng)趨勢(shì)明顯。張?jiān)坪５萚11]研究表明沈陽(yáng)地區(qū)霾日數(shù)也是呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì)。賈秋蘭[12]等利用邢臺(tái)地區(qū)1990～2018年的觀測(cè)資料分析了近30年邢臺(tái)地區(qū)霧霾天氣的空間分布特征和影響因子。然而，由于過(guò)去對(duì)于霾全國(guó)沒(méi)有統(tǒng)一量化的指標(biāo)，各省市在實(shí)際觀測(cè)中采用的是一些不成文的規(guī)定，所以直接利于地面觀測(cè)中的霾日記錄開(kāi)展霾研究缺乏一定的可比性和科學(xué)性。目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)于歷史霾日判別方法較多，對(duì)于如何選取最優(yōu)判別方法的研究較少。

本文基于近5年獲取的PM2.5濃度數(shù)據(jù)采用肯德?tīng)栂嚓P(guān)系數(shù)等方法綜合比較分析了三種傳統(tǒng)霾日判別方法與現(xiàn)有方法的一致性從而選取最優(yōu)傳統(tǒng)判別方法，此方法具有較好的科學(xué)性和先進(jìn)性。通過(guò)此方法重建眉山地區(qū)霾氣候數(shù)據(jù)序列，利用經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解等方法分析其霾的變化趨勢(shì),對(duì)眉山地區(qū)霾污染天氣的防治以及空氣質(zhì)量提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料和研究方法

1.1 資料來(lái)源

利用眉山地區(qū)六個(gè)區(qū)縣40年(1980～2019)的地面氣象記錄A文件，翻閱、查找統(tǒng)計(jì)出眉山地區(qū)六個(gè)區(qū)縣40年的逐日日均相對(duì)濕度、日均能見(jiàn)度、14時(shí)相對(duì)濕度、14時(shí)能見(jiàn)度、天氣現(xiàn)象等數(shù)據(jù)，眉山地區(qū)2015～2019年五年的逐日空氣污染物濃度數(shù)據(jù)由眉山市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心站提供。

1.2 研究方法

1.2.1 霾日判別方法

首先對(duì)幾種傳統(tǒng)常用霾日判別方法進(jìn)行整理歸納，選取三種傳統(tǒng)霾日判別方法，見(jiàn)表1。方法4是依據(jù)現(xiàn)有霾的判別標(biāo)準(zhǔn)(2013《關(guān)于霾天氣現(xiàn)象觀測(cè)補(bǔ)充規(guī)定的函》),將各指標(biāo)值應(yīng)用于日均值的方法。其次利用四種判別方法對(duì)眉山市東坡區(qū)2015～2019年三年共1 826天進(jìn)行逐日判別，得到四個(gè)不同的霾日序列，然后分析比較三種傳統(tǒng)霾日判別方法與現(xiàn)有霾日判別方法的一致性。

表1 霾日的四種判別方法

1.2.2 霾日對(duì)比分析

圖1為2015年1月到2019年12月眉山市東坡區(qū)不同判別方法下逐月的霾日數(shù)情況。如圖所示，4種不同判別方法得出的霾日均能較好地反映出2015年1月到2019年12月逐月的霾日的變化趨勢(shì)。不同的判別方法得到的年霾日數(shù)差別較大，在霾日數(shù)出現(xiàn)天數(shù)較少的年份(2015年)各方法統(tǒng)計(jì)的年霾日數(shù)差距不大，統(tǒng)計(jì)最多的方法與最少的方法差距只有19天，而在出現(xiàn)霾日數(shù)天數(shù)較多的年份(2016年)，兩者相差達(dá)到84天。

圖1 2015～2019年?yáng)|坡區(qū)不同判別方法下逐月的霾日數(shù)

為了更進(jìn)一步判斷三種傳統(tǒng)判別方法中哪一種方法更加與現(xiàn)有方法對(duì)于霾日的判別一致，采用kendall correlation coefficient(肯德?tīng)栂嚓P(guān)系數(shù))進(jìn)行衡量?？系?tīng)栂嚓P(guān)系數(shù)是人們用來(lái)計(jì)算兩個(gè)隨機(jī)變量的相關(guān)性的一種方法，通常采用希臘字母τ來(lái)表示其值?？系?tīng)栂嚓P(guān)系數(shù)大小介于-1到1之間，當(dāng)τ值為1時(shí)，表示兩個(gè)隨機(jī)變量擁有一致的等級(jí)相關(guān)性；當(dāng)τ值為-1時(shí)，則表示著兩個(gè)隨機(jī)變量的等級(jí)相關(guān)性是完全相反的；當(dāng)τ為0時(shí)，則表示著兩個(gè)隨機(jī)變量是相互獨(dú)立的。選取眉山東坡區(qū)2015～2019年5年共1 826d，通過(guò)四種判別方法進(jìn)行判別，霾日確定為一個(gè)等級(jí)，無(wú)霾日確定為另一個(gè)等級(jí)，這樣通過(guò)四種判別方法就得到四個(gè)不同的序列，然后分別計(jì)算三種傳統(tǒng)方法與現(xiàn)有方法的肯德?tīng)栂嚓P(guān)性系數(shù)，如表2所示，三種傳統(tǒng)判別方法與現(xiàn)有方法對(duì)于判別霾日是呈一致性趨勢(shì)的，方法2和現(xiàn)有方法的一致性程度是最高的，接近0.8，方法1次之，方法3與現(xiàn)有判別方法的一致性最差。

表2 三種傳統(tǒng)方法與現(xiàn)有方法的肯德?tīng)栂嚓P(guān)性系數(shù)

為了分析四種判別方法在判別霾等級(jí)時(shí)存在的差別程度，本文參考了QX/T113-2010中給出的霾的等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，重新將能見(jiàn)度分為三個(gè)等級(jí)，當(dāng)能見(jiàn)度大于5km而小于10km時(shí)判定為輕度霾，能見(jiàn)度大于2km而小于5km時(shí)為判定中度霾，當(dāng)能見(jiàn)度小于2km時(shí)判定為重度霾。由表3可以看出，4種方法得到的輕度霾日比例都較大，方法二得到的輕度霾日最多，但是在方法3在2016年輕度霾高達(dá)94d，與現(xiàn)有方法(方法4)相差45d，方法1和現(xiàn)有方法(方法4)三年的輕度霾日最為接近，方法2五年的輕度霾日都略微比現(xiàn)有方法多。對(duì)于中度霾的判別，表中可以看出，方法2與現(xiàn)有方法得到的五年的中度霾日是最接近的，方法1五年的中度霾日都明顯少于現(xiàn)有方法，方法3在2015、2016年較接近現(xiàn)有方法，在2017年得到的中度等級(jí)霾日比現(xiàn)有方法明顯偏少，2018和2019年比現(xiàn)有方法多。對(duì)于重度霾的判別，方法1五年都沒(méi)有出現(xiàn)重度霾日，方法3在2015年也沒(méi)有出現(xiàn)重度霾，方法2和現(xiàn)有方法在五年中都出現(xiàn)了重度霾，現(xiàn)有方法得到的重度霾日是最多的，方法2得到的重度霾日也是最為接近的。以上分析可知，對(duì)于霾等級(jí)的判別，方法2與現(xiàn)有方法判別的結(jié)果最為接近。

表3 2015～2019年四種方法分級(jí)別年霾日數(shù)

通過(guò)分析四種方法對(duì)2015～2019年五年霾日數(shù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，結(jié)果表明，三種傳統(tǒng)判別方法與現(xiàn)有方法對(duì)于判別霾日是呈一致性趨勢(shì)的，方法2和現(xiàn)有方法的一致性程度是最高的，方法1次之，方法3與現(xiàn)有判別方法的一致性最差；對(duì)于霾等級(jí)的判別，方法2與現(xiàn)有方法判別的結(jié)果也是最為接近。最后，采用方法2本文重建了1980～2015年眉山地區(qū)六個(gè)區(qū)縣霾氣候數(shù)據(jù)序列，利用重建的霾氣候數(shù)據(jù)序列，采用經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解、小波分析等方法分析了眉山地區(qū)1980～2015年霾日氣候特征。

2 研究結(jié)果與分析

2.1 霾日數(shù)的年平均空間分布特征

圖2為利用重建的1980～2015年眉山地區(qū)六個(gè)區(qū)縣霾日氣候數(shù)據(jù)得到的眉山地區(qū)年平均霾日數(shù)的空間分布圖。如圖所示，方法2統(tǒng)計(jì)的眉山地區(qū)年平均霾日數(shù)分布主要表現(xiàn)為在南部青神縣存在一個(gè)大值區(qū)，其年平均霾日數(shù)高達(dá)148.5d，最少的彭山區(qū)為90.4d，兩個(gè)地區(qū)相差58.1d。

圖2 1980～2015年眉山地區(qū)年平均霾日數(shù)空間分布

眉山地區(qū)年平均風(fēng)向除靜風(fēng)以外以偏北風(fēng)為主,青神縣因處于下風(fēng)向，外來(lái)污染物輸送較多，這是導(dǎo)致青神霾日數(shù)偏多的一個(gè)重要因素。而在眉山西南沿山地區(qū)，植被覆蓋率高，大氣自身的凈化能力較強(qiáng)，加之海拔較高，空氣質(zhì)量好，霾日發(fā)生的可能性小。馬樹(shù)青[13]認(rèn)為在自然界中，霧與霾盡管是兩類不同的天氣現(xiàn)象，但是這兩種天氣現(xiàn)象具有可相互轉(zhuǎn)換的聯(lián)系。大氣飽和水汽壓會(huì)伴隨著溫度的降低成相應(yīng)的減少，低溫可以造成空氣相對(duì)濕度增加，一旦空氣的相對(duì)濕度超過(guò)臨界值變得過(guò)度飽和時(shí)，霾就將向霧進(jìn)行轉(zhuǎn)化，相反的，霧也可以通過(guò)降低含水量從而轉(zhuǎn)化成霾。徐會(huì)明[14]等對(duì)1980～2001年四川盆地大霧的空間分布特征分析中指出：青神年平均日數(shù)多達(dá)142d，青神大霧年平均日數(shù)無(wú)論是在眉山還是四川盆地都是最多的，由此可見(jiàn)，青神地區(qū)霾日數(shù)偏多另一個(gè)重要的原因就是由于霧日較多，霧通過(guò)脫水轉(zhuǎn)化成霾。

2.2 霾日數(shù)的年際變化特征

圖3為1980～2015年眉山地區(qū)霾日的年際變化序列，圖中所示的霾日數(shù)為眉山地區(qū)六個(gè)區(qū)縣站點(diǎn)平均每年出現(xiàn)的霾日數(shù)。如圖所示，進(jìn)入80年代以后眉山地區(qū)的平均年霾日數(shù)已經(jīng)處于一個(gè)較大的水平上，年平均霾日為111d，最低為1982年達(dá)到85d，最多為2004年達(dá)到146d。經(jīng)過(guò)計(jì)算得到一元線性回歸方程為y=0.5805x+100.39，趨勢(shì)值為0.5805，表明近36年來(lái)眉山地區(qū)六個(gè)區(qū)縣年霾日數(shù)總體呈現(xiàn)緩慢增長(zhǎng)的趨勢(shì)。

圖3 1980～2015年眉山地區(qū)霾日的年際變化序列

2.3 霾日數(shù)的EOF分析

為了對(duì)眉山地區(qū)霾日的時(shí)間趨勢(shì)和空間分布有著更加科學(xué)的認(rèn)識(shí)，本文還采用EOF(經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解)分析了眉山地區(qū)霾天氣的時(shí)空分布特征。表4列出霾日數(shù)的EOF分析的前三個(gè)特征向量場(chǎng)的特征值、方差貢獻(xiàn)及累計(jì)方差貢獻(xiàn)。由表中可以看出眉山地區(qū)霾日經(jīng)過(guò)EOF計(jì)算出的前三個(gè)特征向量場(chǎng)的累計(jì)方差貢獻(xiàn)就達(dá)到83.83%，說(shuō)明眉山地區(qū)的霾日具有較好的收斂性。

表4 霾日數(shù)前三個(gè)特征向量場(chǎng)的特征值、方差貢獻(xiàn)及累計(jì)方差貢獻(xiàn)

分解出的經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)究竟是有物理意義的信號(hào)還是毫無(wú)意義的噪聲，應(yīng)該進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，本文采用North等提出的計(jì)算特征值誤差范圍來(lái)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。由表5中可以看出前兩個(gè)特征值是滿足相鄰特征值之差大于或等于特征值誤差范圍這個(gè)條件的，也就是認(rèn)為這兩個(gè)特征值所對(duì)應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)是有價(jià)值的信號(hào)。

表5 霾日數(shù)前三個(gè)特征向量North檢驗(yàn)

圖4a為眉山地區(qū)霾日經(jīng)EOF分解的第一特征向量場(chǎng)分布。特征向量分布上彭山、東坡區(qū)為負(fù)值，其余四個(gè)區(qū)縣為正值，表明彭山、東坡區(qū)的霾日變化與其余四個(gè)區(qū)縣是相反的，當(dāng)彭山、東坡區(qū)年平均霾日減少時(shí)，其余四個(gè)區(qū)縣年平均霾日將會(huì)增加；反之，將會(huì)減少。同時(shí)可以看出該特征向量在洪雅地區(qū)有一個(gè)高值中心，高值達(dá)到0.6以上，青神、丹棱的特征向量也達(dá)到0.4以上，表明這三個(gè)區(qū)縣的霾日變化具有一定的一致性，且霾日變化大，而東坡區(qū)、彭山、仁壽的特征向量絕對(duì)值較小，霾日變化較小。結(jié)合第一特征向量的時(shí)間序列圖(圖4b)可知，1980～2002年為時(shí)間系數(shù)呈現(xiàn)緩慢上升階段，2004～2010年時(shí)間系數(shù)達(dá)到峰值，表明彭山、東坡區(qū)兩地的霾日在1980～2004年呈現(xiàn)緩慢下降，20014～2010年呈現(xiàn)波動(dòng)變化，2010年后又開(kāi)始緩慢增加，而青神、丹棱、洪雅三個(gè)區(qū)縣的霾日在1980～2010年呈現(xiàn)不斷上升趨勢(shì)并且達(dá)到峰值，自2010年開(kāi)始，時(shí)間系數(shù)下降趨勢(shì)明顯，表明三個(gè)區(qū)縣的霾日減少明顯。從第一特征向量的時(shí)間序列的小波分析圖(圖4c)可以看出時(shí)間序列在21世紀(jì)初開(kāi)始呈現(xiàn)2～4年的變化周期。

圖4 1980～2015年眉山霾日EOF分析的第一主模態(tài)

3 結(jié) 論

3.1 通過(guò)綜合分析比較，三種傳統(tǒng)霾日判別方法中，方法2(日均90)與現(xiàn)有霾日判別方法對(duì)于眉山地區(qū)2015～2019年共1 826d是否為霾日的判別一致性最高。

3.2 1980～2015年，眉山地區(qū)年霾日數(shù)總體呈現(xiàn)緩慢增長(zhǎng)的趨勢(shì)，年平均霾日空間分布主要表現(xiàn)為在青神縣為一個(gè)大值區(qū)，其年平均霾日高達(dá)148.5d。

3.3 通過(guò)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(EOF)分解，眉山地區(qū)霾日時(shí)空變化主要存在兩個(gè)模態(tài)，可以分別解釋總方差的49.97%和25.49%。第一模態(tài)主要表現(xiàn)為，東坡、彭山兩區(qū)霾日變化一致，其余四縣呈相反的變化，結(jié)合小波分析表明21世紀(jì)初眉山地區(qū)霾日具有較明顯的2～4年的變化周期。

3.4 通過(guò)研究為眉山地區(qū)霾天氣進(jìn)一步研究提供了科學(xué)依據(jù)，同時(shí)也為各地重建霾日氣候數(shù)據(jù)提供了一些借鑒。