馬 艷,郝 燕,王 穎
(1.青島市氣象局 青島市氣象臺,山東 青島 266003;2.南京信息工程大學(xué)遙感學(xué)院,江蘇 南京 210044)
霧是在特定的天氣條件下,近地面大氣層中懸浮的水滴和冰晶大量堆積,水平能見度小于1 000m的一種天氣現(xiàn)象。大霧造成的災(zāi)害主要在交通、供電和人體健康3個(gè)方面。2013年1月3日,受大霧影響,云南省昆明機(jī)場取消了436個(gè)航班;1月10日晚,從北京開往武漢的動車、高鐵受河南境內(nèi)大霧影響,先后2次發(fā)生斷電停車事故,上千名旅客滯留。霧按照其形成的物理機(jī)制可劃分為輻射霧、平流霧、蒸發(fā)霧、混合霧等[1-2]。陸地上的霧多為輻射霧,在海洋影響下生成在海上或海岸區(qū)的霧稱為海霧,基本上是屬于平流霧。對霧的類型及生成條件研究最多的是平流冷卻霧,即暖空氣流經(jīng)冷海面時(shí)發(fā)生凝結(jié)產(chǎn)生的霧,這類霧在黃海和東海占有很大比例[3]。近年來也出現(xiàn)了許多專門針對黃海沿海海霧所開展的氣候特征分析[4-6]和數(shù)值模擬的研究成果[7-15],在海霧的天氣氣候特征、形成條件和物理機(jī)制等方面獲取了許多有價(jià)值的成果。除了在暖濕空氣條件下容易形成海霧外,其它氣象條件下也時(shí)有海霧發(fā)生,王亞男等[14]給出了近20%的冷空氣影響下的黃東海海霧特征。
受觀測手段的限制,目前海霧的觀測分析大都局限于地面和高空常規(guī)觀測資料的診斷分析以及利用衛(wèi)星遙感反演資料的分析研究[5-16],而針對霧的風(fēng)險(xiǎn)評估和區(qū)劃研究目前尚不多見。扈海波等[17]運(yùn)用柵格疊置分析方法評價(jià)了北京地區(qū)的霧災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。鄒辰曦等[18]借鑒相對成熟的地質(zhì)災(zāi)害和其他氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估的方法和經(jīng)驗(yàn),介紹了一些可用于霧災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評估的方法。青島市位于山東半島的南部,西有膠州灣,東、南有黃海環(huán)繞,是典型的環(huán)海灣城市群。受海洋的影響,青島地區(qū)一年四季都有霧的發(fā)生,以海霧發(fā)生的范圍最廣,危害最大,也是世界上幾個(gè)重要的海霧多發(fā)地區(qū)之一[19-21]。根據(jù)青島海事局的不完全統(tǒng)計(jì),2000—2003年青島地區(qū)海上船舶碰撞事故中大約有50%與海霧有關(guān)。因此開展青島地區(qū)海霧氣候特征分析和海霧災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估對青島這個(gè)沿海城市公眾社會活動、交通運(yùn)輸、海上作業(yè)等都具有非常重要的科學(xué)意義和實(shí)踐價(jià)值,也會對未來城市規(guī)劃和建設(shè)宜居幸福現(xiàn)代大城市提供技術(shù)支撐。
收集整理1978—2007年共30年的青島市區(qū)、嶗山區(qū)、膠南市、膠州市、即墨市、平度市和萊西市7個(gè)基準(zhǔn)站大霧日數(shù)資料以及有能見度要素觀測的自動站的資料。由于青島市大部分自動站始建于2005年,為了綜合分析霧空間分布特征,反映青島岸基站和海島站及周邊霧的分布狀況,本文對自動站資料進(jìn)行時(shí)間需補(bǔ)。具體方法如下:以當(dāng)日能見度最小值<1 000m為有霧,挑選有霧記錄的自動站,統(tǒng)計(jì)每年霧季霧日數(shù)(4~7月)、非霧季霧日數(shù)(1~3,8~12)以及年霧日數(shù)資料,使用反距離加權(quán)插值法,利用7個(gè)基準(zhǔn)站的資料首先插值出每個(gè)自動站2007的每年霧季霧日數(shù)、非霧季霧日數(shù)以及年霧日數(shù)資料,對比基準(zhǔn)站和自動站在2007短時(shí)間序列中霧日的實(shí)況,找出每一個(gè)自動站和周圍哪幾個(gè)基準(zhǔn)站相關(guān)性最大,調(diào)整插值方案,使用修正后的插值方法續(xù)補(bǔ)每個(gè)自動站的前30年資料。
收集1984—2007年20多年來的由于海霧所造成的災(zāi)情普查資料,利用災(zāi)害學(xué)風(fēng)險(xiǎn)評估的指標(biāo)加權(quán)綜合模型,基于歷史資料的統(tǒng)計(jì)學(xué)頻率分析方法計(jì)算氣象指標(biāo),利用層次分析法確定指標(biāo)的權(quán)重,最后基于地理信息系統(tǒng)技術(shù)(GIS)進(jìn)行海霧災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估分析。評估的具體范圍為青島市、膠州市和膠南市,以市域行政界線為評估界線,青島市區(qū)以區(qū)級行政單位為基本研究單位,包括市南區(qū)、市北區(qū)、四方區(qū)、黃島區(qū)、嶗山區(qū)、城陽區(qū)、李滄區(qū)。膠州、膠南由于數(shù)據(jù)獲取的原因只以市級行政單位為基本研究單位。
從青島地區(qū)霧的空間分布來看(見圖1),青島地區(qū)霧日數(shù)局地性強(qiáng),差異很大。青島市區(qū)出霧頻率大,年霧日數(shù)達(dá)53d,尤其是太平角至奧帆基地沿海一帶海霧發(fā)生較為頻繁。雖然即墨內(nèi)陸地區(qū)受海霧影響和陸霧影響較少,年霧日僅有16d,但其田橫島地區(qū)與青島市區(qū)地理特征相似,年霧日數(shù)多達(dá)56d,且多為海霧。膠南沿海地區(qū)也是海霧多發(fā)區(qū),但略少于青島,為45~50d左右。其次是膠州和膠南西北部,萊西和平度以陸霧為主,年霧日較少,約為30d??傮w來說,青島地區(qū)沿岸和近海為霧的頻發(fā)區(qū),多為海霧,年霧日數(shù)都在50d以上,海霧的影響縱深大約為8km;內(nèi)陸霧較少,多為輻射霧。就環(huán)膠州灣區(qū)域來分析,青島和黃島沿海海霧多發(fā),膠州灣北部霧較少,膠州灣的東北側(cè)霧最少。因此在青島未來城市建設(shè)規(guī)劃中應(yīng)充分考慮霧的多發(fā)性和空間分布特征,在沿海及膠州灣環(huán)灣地區(qū)注意布設(shè)防霧設(shè)施,沿海公路應(yīng)加強(qiáng)大霧警示燈設(shè)置。
圖1 青島地區(qū)1978—2007年年平均霧日數(shù)Fig.1 Annual mean fog days from 1978to 2007 in Qingdao
基于青島市區(qū)大霧的高發(fā)性特點(diǎn),本文統(tǒng)計(jì)分析了1978—2007年青島市區(qū)逐年霧日次數(shù)(圖略)。表明,青島一年四季都有霧的發(fā)生,年際變化不大,其中2006年霧日數(shù)最多,高達(dá)89d。青島市霧季一般從4月開始,7月結(jié)束。海霧日數(shù)占青島總霧日數(shù)的一半以上,6、7月是海霧發(fā)生高頻時(shí)期,3月之前和8月之后海霧則較少發(fā)生(見圖2)。觀測資料分析表明,青島海霧易于在凌晨3~6時(shí)和傍晚17~19時(shí)2個(gè)時(shí)間段出現(xiàn),海霧消散時(shí)間主要在上午8~11時(shí)和夜間22時(shí);海霧持續(xù)時(shí)間多為1~6h,持續(xù)24h以上的海霧事件僅為3.4%。根據(jù)溫度日變化特點(diǎn)以及大霧生消的時(shí)間分布特征,劃分20~00時(shí)、00~08時(shí)、08~16時(shí)、16~20時(shí)4個(gè)時(shí)段,對大霧的生消按不同時(shí)段進(jìn)行統(tǒng)計(jì),結(jié)果發(fā)現(xiàn),00~08時(shí)是青島大霧形成的高概率時(shí)段,08~16時(shí)是消亡的高概率時(shí)段,比例都在51% 以上。
圖2 1978—2007年青島市區(qū)平均逐月霧日次數(shù)Fig.2 Monthly variation of fog days from 1978to 2007in Qingdao
圖3是2006年青島市區(qū)逐月霧日和常年月平均霧日數(shù)的對比曲線。在海霧高發(fā)的6和7月,青島市區(qū)霧日數(shù)分別達(dá)到了21和14d,出現(xiàn)頻率較常年增加了110%和40%。對比分析2006年青島市區(qū)二氧化硫,二氧化氮以及PM103種污染物的月平均濃度,在6~7月都呈現(xiàn)出低值的特點(diǎn)(見圖4),和海霧的高出現(xiàn)頻率呈現(xiàn)反位相、負(fù)相關(guān)的關(guān)系。這主要是青島為海洋性季風(fēng)氣候,夏季盛行由其南部黃海來的東南風(fēng),大氣對流強(qiáng)并且發(fā)生頻繁。從海洋上移來的平流霧相對清潔,加上較好的垂直擴(kuò)散條件及降雨的沖刷沉降作用,使得這一期間青島空氣質(zhì)量較好。王鑫等[6]也指出,海霧形成的水汽不是由局地提供的,而是靠低空急流從熱帶大氣輸送過來。而霧日數(shù)相對較少的1~3月,青島市區(qū)的污染物的濃度卻是維持較高水平。造成相應(yīng)時(shí)段污染物濃度較高的原因,一是與冬季燃煤取暖造成的污染源的增加有關(guān),二是與冬季大氣擴(kuò)散能力較差,三是冬季大霧天氣不利于污染物的擴(kuò)散。
圖3 2006年青島市區(qū)逐月霧日次數(shù)Fig.3 Monthly variation of fog days in Qingdao in 2006
圖4 2006年青島市區(qū)污染物月平均濃度Fig.4 Monthly mean pollutant concentration in Qingdao in 2006
大霧災(zāi)害作為自然災(zāi)害的一部分,是致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境與承災(zāi)體是綜合作用的產(chǎn)物[22-23]。本文從致災(zāi)因子的危險(xiǎn)度,孕災(zāi)環(huán)境敏感度以及承災(zāi)體暴露度3個(gè)方面進(jìn)行青島地區(qū)大霧災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估。由于海霧日數(shù)占青島總霧日數(shù)的一半以上,這里只針對海霧進(jìn)行評估分析。定義能見度0級稱為重霧,氣象能見度小于50m;能見度1級稱為濃霧,氣象能見度在50~200m;能見度2級稱為中霧,氣象能見度在200~500m;能見度3級稱為輕霧,氣象能見度在500~1 000m。
災(zāi)害產(chǎn)生和存在與否的第一個(gè)必要條件是要有風(fēng)險(xiǎn)源,即致災(zāi)因子。它反映災(zāi)害本身的危險(xiǎn)性程度,主要包括災(zāi)害種類、災(zāi)害活動規(guī)模、強(qiáng)度、頻率、致災(zāi)范圍等。這種過程或變化的頻率越大,那么它給人類社會系統(tǒng)造成破壞的就可能越大;相應(yīng)地,人類社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)承受的來自該風(fēng)險(xiǎn)源的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)就可能越高。致災(zāi)因子的這種性質(zhì),通常被描述為危險(xiǎn)度。
霧災(zāi)致災(zāi)因子危險(xiǎn)度是指引發(fā)霧災(zāi)危險(xiǎn)的可能性,其評價(jià)要素主要為霧災(zāi)發(fā)生地點(diǎn)、影響范圍、歷史發(fā)生頻次、能見度等級等[18]。本文根據(jù)1978—2007年青島市7個(gè)基準(zhǔn)氣象站能見度的觀測數(shù)據(jù),將能見度分成0級和1~3級2個(gè)等級,以不同等級能見度出現(xiàn)次數(shù)為指標(biāo),按照頻率公式,計(jì)算不同等級的大霧頻率,并根據(jù)能見度等級確定權(quán)重,利用危險(xiǎn)度公式獲得表1所示的致災(zāi)因子的危險(xiǎn)度值。從表1可以看到,青島地區(qū)大霧災(zāi)害致災(zāi)因子的危險(xiǎn)度在空間上有很大差異,市區(qū)的危險(xiǎn)度最高,即墨危險(xiǎn)度最低,膠州和城陽區(qū)部分地區(qū)危險(xiǎn)度值較高。
表1 青島各基準(zhǔn)站不同等級能見度頻率和致災(zāi)因子危險(xiǎn)度Table 1 Different level of visibility frequency and risk for hazard factor in Qingdao
孕災(zāi)環(huán)境主要包括水文條件、地形地貌條件、植被條件等自然條件,它們對災(zāi)害發(fā)生強(qiáng)度有很大的影響,通常用敏感度來表征孕災(zāi)環(huán)境的特性。由于影響青島地區(qū)的海霧,其影響程度與區(qū)域的臨海距離密切相關(guān),因此本文采用海岸線指數(shù)來表征孕災(zāi)環(huán)境的敏感性。利用ArcGIS軟件在地圖上劃出距離海岸線0~2、2~4、4~6、6~8、8~10和小于10km的區(qū)域,按影響程度分別賦值,作為孕災(zāi)環(huán)境的敏感度指數(shù),距離海岸線越近,海霧孕災(zāi)環(huán)境的敏感度指數(shù)就越高,其中距離海岸線0~2km的區(qū)域,其敏感度指數(shù)設(shè)定為1.0,而距離海岸線10km以外的區(qū)域,其敏感度指數(shù)設(shè)定0.0,即不再受海霧的影響。圖5就是依據(jù)海岸線指數(shù)所獲得的孕災(zāi)環(huán)境敏感度空間分布。青島市市南區(qū)、市北區(qū)、四方區(qū)、黃島區(qū)、城陽區(qū)和嶗山區(qū)因?yàn)榕R海或者距離海岸線較近,其相應(yīng)的孕災(zāi)環(huán)境敏感度較高。
圖5 孕災(zāi)環(huán)境敏感度空間分布Fig.5 Distribution of sensitivity for pregnant environment
有危險(xiǎn)性并不意味著災(zāi)害就一定存在,因?yàn)闉?zāi)害是相對于人類及其社會經(jīng)濟(jì)活動而言的,只有風(fēng)險(xiǎn)源有可能危害某社會經(jīng)濟(jì)目標(biāo)(即承災(zāi)體)后,對于一定的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)者來說,才承擔(dān)了相應(yīng)的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。暴露性是指可能受到氣象危險(xiǎn)因子威脅的所有人和財(cái)產(chǎn),如人員、房屋、農(nóng)作物、生命線等。一個(gè)地區(qū)暴露于氣象危險(xiǎn)因子的人和財(cái)產(chǎn)越多即受災(zāi)財(cái)產(chǎn)價(jià)值密度越高,可能遭受潛在損失就越大,氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)越大。大霧災(zāi)害損害的對象主要是人和交通,考慮指標(biāo)的可取得性,采用人口密度指標(biāo)來表征大霧對人的健康影響,采用路網(wǎng)密度來反映大霧對交通的影響。從2008年《青島市統(tǒng)計(jì)年鑒》獲取人口、各區(qū)市面積的數(shù)據(jù),計(jì)算人口密度。利用ArcGIS軟件從2008年青島1∶10 000的電子地圖上提取青島地區(qū)的路網(wǎng)系統(tǒng),按道路等級分別賦值(見表2),作為道路指數(shù),根據(jù)暴露度公式計(jì)算承災(zāi)體的暴露度指標(biāo)。
式中:w1、w2分別為人口密度標(biāo)準(zhǔn)值(v1)和道路指數(shù)(v2)的權(quán)重,分別取值為0.32和0.68。
從承載體的暴露性空間分布(見圖6)來看,大霧災(zāi)害承災(zāi)體暴露度平均值較低,只有0.024,這說明大部分地區(qū)承災(zāi)體暴露度較低。暴露度高值區(qū)出現(xiàn)在市南區(qū)、市北區(qū)和膠州灣高速公路、青銀高速公路、濟(jì)青高速公路、同三高速公路、疏港高速公路、104國道及四方區(qū)內(nèi)道路。四方區(qū)、李滄區(qū)及其他地區(qū)局部道段暴露度也較高,大于平均值0.024。
表2 青島地區(qū)路網(wǎng)密度指數(shù)Table 2 Index of density of road network in Qingdao
圖6 承載體暴露性空間分布圖Fig.6 Distribution of exposure for carrying body
基于ArcGIS空間分析平臺,利用氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度指標(biāo)加權(quán)綜合模型[23],綜合考慮致災(zāi)因子的危險(xiǎn)度、孕災(zāi)環(huán)境的敏感度以及承災(zāi)體的暴露度3個(gè)方面對青島地區(qū)大霧災(zāi)害的貢獻(xiàn),計(jì)算青島環(huán)灣地區(qū)大霧災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)度值。計(jì)算公式如下:
式中:R為風(fēng)險(xiǎn)度;W1、W2、W3分別為危險(xiǎn)度(H)、敏感度(S)、暴露度(V)的權(quán)重值,分別取值0.50、0.25、0.25。
圖7是獲得的大霧災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)度空間分布??梢钥吹?,青島地區(qū)大霧災(zāi)害極高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)集中在市南區(qū)、市北區(qū)、四方區(qū)的西南部和黃島區(qū)東部沿海,這些地區(qū)位置緊臨海邊,大霧出現(xiàn)頻率較高,又是人口和道路密集的地區(qū),其危險(xiǎn)度、敏感度和暴露度3個(gè)指標(biāo)都是很高。而膠州灣西面沿海地區(qū)和東面局部地區(qū)也是大霧災(zāi)害的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。
圖7 大霧災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度空間分布Fig.7 Distribution of risk for fog disaster
本文通過分析青島地區(qū)1978—2007年霧日觀測資料,獲得了青島地區(qū)大霧發(fā)生的時(shí)間和空間分布特征?;贕IS,結(jié)合1984—2007年的大霧災(zāi)情普查資料對青島地區(qū)城市建設(shè)和社會經(jīng)濟(jì)活動影響較大的海霧災(zāi)害進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評估。主要結(jié)論如下:
(1)青島地區(qū)沿海為霧的頻發(fā)區(qū),海霧日數(shù)占青島總霧日數(shù)的一半以上;內(nèi)陸霧較少,多為輻射霧。
(2)青島一年四季都有霧的發(fā)生。每年6、7月是海霧發(fā)生高頻時(shí)期;海霧易于在凌晨3~6時(shí)和傍晚17~19時(shí)2個(gè)時(shí)間段出現(xiàn)。
(3)青島地區(qū)大霧災(zāi)害極高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)集中在市南區(qū)、市北區(qū)、四方區(qū)的西南部和黃島區(qū)東部沿海,青島環(huán)膠州灣西面沿海地區(qū)和東面局部地區(qū)也是大霧災(zāi)害的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。
[1]孫奕敏.災(zāi)害性濃霧〔M〕.北京:氣象出版社,1994:1-149.
[2]吳兌,鄧雪嬌.環(huán)境氣象學(xué)與特種氣象預(yù)報(bào)[M].北京:氣象出版社,2001:16-47.
[3]張?zhí)K平,鮑獻(xiàn)文.近十年中國海霧研究進(jìn)展[J].中國海洋大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2008,38(3):359-366.
[4]周發(fā)琇,王鑫,鮑獻(xiàn)文.黃海春季海霧形成的氣候特征[J].海洋學(xué)報(bào),2004,26(3):28-37.
[5]張紅巖,周發(fā)琇,張小惠.黃海春季海霧的年際變化[J].海洋與湖沼,2005,36:36-42.
[6]王鑫,黃菲,周銹發(fā).黃海沿海夏季海霧形成的氣候特征[J].海洋學(xué)報(bào),2006,28(1):26-34.
[7]胡瑞金,周發(fā)琇.海霧過程中海洋氣象條件影響數(shù)值研究[J].青島海洋大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,1997,27:282-290.
[8]胡瑞金,周發(fā)琇.海霧生成過程中平流、湍流、輻射效應(yīng)研究[J].青島海洋大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,1998,20:25-30.
[9]Cho Y K,Kim M O,Kim B C.Sea fog around the Korean Peninsula[J].J Appl Meteor,2000,39:2473-2479.
[10]宋曉姜,蘇博,魏立新.黃海海霧的一次過程及模擬研究[J].海洋預(yù)報(bào),2001,28(6):24-32.
[11]傅剛,王凊茜,張美根,等.一次黃海海霧事件的觀測與數(shù)值模擬研究-以2004年4月11日為例[J].中國海洋大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2004,34(5):720-726.
[12]曹祥村,邵利民,易海祁,等.一次冬季平流霧過程的觀測分析及數(shù)值模擬研究[J].海洋學(xué)報(bào),2009,4:39-50.
[13]高山紅,齊伊玲,張守寶,等.利用循環(huán)3DVAR改進(jìn)黃海海霧數(shù)值模擬初始場Ⅰ:WRF數(shù)值試驗(yàn)[J].中國海洋大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2010,40(10):1-9.
[14]王亞男,李永平.空氣影響下的黃東海海霧特征分析[J].熱帶氣象學(xué)報(bào),2009,25(2):216-221.
[15]趙永平,陳永利,王丕誥.黃、東海海霧過程及其大氣和海洋環(huán)境背景場的分析[J].海洋科學(xué)集刊,1997,38:69-79.
[16]Gao Shanhong,Wu Wei,Zhu Leilei,et al.Detection of nighttime sea fog/stratus over the Huanghai Sea using MTSAT-1RIR Data[J].Acta Oceanologia Sinica,2009,28:23-35.
[17]扈海波,熊亞軍,張姝麗.北京地區(qū)大霧災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估[C].第26屆中國氣象學(xué)會年會氣象災(zāi)害與社會和諧分會場論文集,杭州:中國氣象學(xué)會,2009:180.
[18]鄒辰曦,王曉云,王穎,等.霧災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評估與區(qū)劃方法[J].中國科技信息,2011,6:4-7.
[19]井傳才.青島海海霧的初步分析[J].氣象,1980,65:6-8.
[20]王彬華.海霧[M].北京:海洋出版社,1983.
[21]梁衛(wèi)芳,侯忠新.青島大霧的特征與預(yù)報(bào)[J].山東氣象,2001,84:11-17.
[22]史培軍.三論災(zāi)害研究的理論與實(shí)踐[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2002,11(3):1-9.
[23]張繼權(quán),李寧.主要?dú)庀鬄?zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)與管理的數(shù)量化方法及其應(yīng)用[M].北京:北京師范大學(xué)出版社,2007.