霾的預(yù)測與預(yù)防問題

張葵

(成都市氣象局，成都610071)

霾的預(yù)測與預(yù)防問題

張葵

(成都市氣象局，成都610071)

針對低能見度天氣的危害性，運(yùn)用信息數(shù)字方法發(fā)現(xiàn)了霾的發(fā)生、發(fā)展與地?zé)岬穆?lián)系和大氣結(jié)構(gòu)特征的改變。霾的預(yù)測、預(yù)防，需要正確把握近地低空大氣的滾流狀態(tài)和熱結(jié)構(gòu)特征。霾的形成既有人為排放也有自然界地?zé)嵋l(fā)地下污染物和污濁氣體的釋放問題，地?zé)峥勺鳛轹蔡鞖忸A(yù)報的先兆信息。大氣環(huán)境的改善，需要人們改進(jìn)排放技術(shù)，也需要研究自然污染源問題。

能見度；霾；數(shù)字化預(yù)測；預(yù)防策略

1 前言

“霾”指大氣渾濁狀態(tài)，其中主要為懸浮和肉眼難以分辨的灰塵、氣溶膠等懸浮微粒和具有污染性氣體的積聚現(xiàn)象，可以使水平能見度小于10 km，又稱為“灰霾”（其中引入‘灰’字，在于有別于“水汽或水滴”）。實(shí)際上，它是大氣運(yùn)行、演化中一種標(biāo)識天氣轉(zhuǎn)變的客觀現(xiàn)象。其中的灰塵、氣溶膠可以稱為大氣水汽的凝結(jié)核有助水汽凝結(jié)，其“污濁的氣體”將被雨水清除或預(yù)示降雨后大氣的清爽。在現(xiàn)代的環(huán)境科學(xué)研究領(lǐng)域里，大氣中懸浮的顆粒物和污濁的空氣，被列為重要的大氣污染物，構(gòu)成污濁氣體的微?？梢赃h(yuǎn)小于構(gòu)成霧滴凝結(jié)核的微粒，并可以達(dá)到分子的程度。故“霾”的中國漢字解釋為含有“懸浮的顆粒物和污濁的空氣，并預(yù)示降水的來臨而不同于霧”的低層大氣“渾濁”現(xiàn)象，并有預(yù)測天氣轉(zhuǎn)折的意義。

迄今為止，對于大氣顆粒物和污濁氣體的來源和形成機(jī)制，還沒有形成完全一致的看法。至于各種排放源對大氣顆粒物貢獻(xiàn)率的測算結(jié)果，差別就更大了[1～9]。有研究表明[10]北京工業(yè)二氧化硫和工業(yè)粉塵的排放量總體呈下降趨勢（見圖1），北京的空氣質(zhì)量應(yīng)逐年提高才是合理的。那么，為什么北京還會頻繁地出現(xiàn)嚴(yán)重的霾天氣呢?是否除了人為原因，也含有自然本身的因素或作用？

圖1 1992—2010年北京工業(yè)二氧化硫和工業(yè)粉塵的排放量[10]Fig.1 1992—2010 annual emissions of industrial sulfur dioxide and industrial dust in Beijing[10]

本文運(yùn)用信息數(shù)字化方法重新分析了霾的發(fā)生、發(fā)展過程狀態(tài)，并發(fā)現(xiàn)霾的發(fā)生、發(fā)展與地?zé)嵯嗦?lián)系。即霾的發(fā)生、發(fā)展，除了人為原因外還有自然界的地?zé)嵋l(fā)的地下污染物或污濁氣體污染了低空大氣，故地?zé)徇€可作為預(yù)報霾的先兆信息。

歐陽首承教授自20世紀(jì)60年代初以來在自然災(zāi)害預(yù)測的實(shí)踐中，相繼發(fā)現(xiàn)了引發(fā)災(zāi)害天氣的大氣高空的超低溫與暴雨的關(guān)系和低空大氣地?zé)崤c地震的關(guān)系，并為此創(chuàng)立了“信息數(shù)字化預(yù)測方法”[11]。特別是地?zé)峥梢韵扔诘卣鸲故敬髿獾慕Y(jié)構(gòu)性改變（見圖2至圖5，近低空中紅色線的左傾式不穩(wěn)定），并導(dǎo)致地表微生物“孢衣層”的破壞，從而引發(fā)地殼中的污濁性氣體、灰塵可以輕易地?fù)]發(fā)于大氣中。所以，地震地區(qū)及其臨近地帶可因失去“孢衣層”的地表而多呈現(xiàn)霾相天氣，并且地面微生物“孢衣層”的再生或恢復(fù)需要10多年的時間。為此，生態(tài)平衡涉及了廣義的綜合性和微觀性，不局限于大氣本身研究或論述霾相天氣！

此外，目前的同步式的經(jīng)濟(jì)開發(fā)和擴(kuò)展的房地產(chǎn)事業(yè)，也是導(dǎo)致霾污染的原因之一（見圖3、圖4）。由圖4、圖5中（注意圖中θ曲線的低空左傾不穩(wěn)定特征）可以看出，江蘇、浙江等臨近海洋的城鎮(zhèn)，也可展示霾相天氣的嚴(yán)重性，已經(jīng)不完全是人為的污染源了（以上4站均位于120oE至太平洋西岸的地?zé)峄钴S帶內(nèi)，并已有火山正在噴發(fā)）。

圖2 南京站2013年12月4日20時V?-3θ圖Fig.2 V?-3θchart of Nanjing at 20：00 on Dec.4，2013

圖3 上海站2013年12月4日20時V?-3θ圖Fig.3 V?-3θchart of Shanghai at 20：00 on Dec.4，2013

圖4 安徽阜陽站2013年12月4日20時V?-3θ圖Fig.4 V?-3θchart of Fuyang at 20：00 on Dec.4，2013

圖5 杭州站2013年12月4日20時V?-3θ圖Fig.5 V?-3θchart of Hangzhou at 20：00 on Dec.4，2013

2 霾的大氣能量結(jié)構(gòu)分析和預(yù)測

2.1 能量結(jié)構(gòu)分析預(yù)測方法簡介

大氣運(yùn)動變化來自熱量的分布不均，氣象學(xué)中位溫可體現(xiàn)大氣熱量的垂直分布，位溫公式具有保留信息原始的實(shí)況性，且不受“慣性系”假定限制，其顯示的結(jié)構(gòu)特征更具有信息的真實(shí)性。大氣要素的非均勻結(jié)構(gòu)可以導(dǎo)致運(yùn)動大氣的三維（水平、垂直）旋轉(zhuǎn)運(yùn)動。歐陽首承在信息數(shù)字化研究中采用了與傳統(tǒng)信息序不同的“反序構(gòu)”方式[11]，即用風(fēng)向、風(fēng)速、濕度、溫度（原則上不用氣壓要素，因現(xiàn)行體制的氣壓值已作過假設(shè)密度為常數(shù)的靜力訂正。并將風(fēng)向作為第一位信息）設(shè)計(jì)了風(fēng)矢與位溫信息結(jié)構(gòu)分析法，中國氣象局業(yè)務(wù)系統(tǒng)的Micaps 3軟件也引用了“歐陽位溫”模塊。預(yù)報員習(xí)慣于簡稱為潰變圖或-3θ圖。圖的幾個基本概念如下。

1）若V?-3θ圖的3條θ曲線（其中θ為干絕熱位溫，θsed為濕絕熱的露點(diǎn)溫度的位溫而不同于θse，θx為假定飽和的位溫）隨著P的增大向左呈現(xiàn)遞減，或隨著P的增大不變或少變，則表示對流層大氣的垂直結(jié)構(gòu)極度不均勻，具有不穩(wěn)定能量的待釋放。

2）一般位溫隨高度增加（P-T圖上呈45°傾角）則為準(zhǔn)中性穩(wěn)定；若增溫少或降溫多，則傾角大于45°，意味著對流不穩(wěn)定。

3）強(qiáng)對流天氣的垂直變化大于水平變化，對流層頂與地面溫差越大，則為強(qiáng)不穩(wěn)定。

4）風(fēng)向垂直切變有方向性。垂直方向的環(huán)流引進(jìn)水力學(xué)名詞，定義為“滾流”。按北半球西風(fēng)帶分別給出典型情況（東風(fēng)帶相反）。順時針方向——順滾流（低層多水汽供應(yīng)：東風(fēng)或南風(fēng)），對流發(fā)展，暖濕空氣上升；逆時針方向——逆滾流（低層少水汽供應(yīng)：西風(fēng)或北風(fēng)），對流抑制，而揭示干冷空氣下沉而天氣轉(zhuǎn)晴。

2.2 霾的大氣能量結(jié)構(gòu)分析與預(yù)測

因?yàn)轹?、霧或其他引起視程障礙的天氣現(xiàn)象易于混淆，過去幾十年來關(guān)于霾的識別問題一直存在爭議?！稓庀蟆冯s志曾經(jīng)在20世紀(jì)80年代初期組織過一次有關(guān)識別幾種造成視程障礙的天氣現(xiàn)象的討論。文獻(xiàn)[12～15]中詳細(xì)地分析了霾粒子和霧滴的光學(xué)特性：“輕霧是由微小水滴組成的，且絕大多數(shù)大于4 μm，霾的粒徑絕大多數(shù)在0.15 μm以下，有的臺站規(guī)定用相對濕度70%作為區(qū)分它們的硬指標(biāo)是不可取的”等。歐陽首承于實(shí)際大氣變化的分析中，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)霾粒子不只是塵埃的顆粒問題，還存在污濁氣體，而直接揭示霾的粒徑可以與氣體的分子相當(dāng)。也有研究指出[16]：若霾滴通過吸濕增長成為霧滴，必須有足夠的過飽和度，必須越過過飽和的“駝峰”。自然環(huán)境很難滿足這個條件，在非飽和條件下，不但非水溶性的霾不能轉(zhuǎn)化成霧滴，既便是水溶性的霾粒子一般也不可能吸濕轉(zhuǎn)化為霧滴。霾具有空氣質(zhì)量的指標(biāo)性意義。霧或輕霧的記錄，有明確的天氣指示意義，與特定的天氣系統(tǒng)相聯(lián)系。

應(yīng)當(dāng)說，按數(shù)字化方法霧與霾的區(qū)分極為容易：即霧為大氣近低空的逆滾流的下沉氣流；霾則為大氣近低空順滾流的上升氣流（見圖6、圖7）。毋須沿襲傳統(tǒng)的天氣系統(tǒng)、臺站位置等各種復(fù)雜判據(jù)確定。并應(yīng)注意：霾可以消散于雨、雪和冷空氣的到來，但不要將其誤認(rèn)為是冷空氣將霾吹散，而是冷空氣的下沉抑制了近低空大氣的上升氣流所致。

圖6 成都站2013年10月20日08時V?-3θ圖Fig.6 V?-3θchart of Chengdu at 08：00 on Oct.20，2013

通過分析霾的能量結(jié)構(gòu)特性及霾對應(yīng)的天氣系統(tǒng)和天氣過程，針對預(yù)報要求可將霾定義為：霾為近低空（近地面）的順滾流攜帶灰塵或污濁氣體上升于大氣近低空而導(dǎo)致的空氣污染，并以灰塵和污濁空氣為主，也是天氣轉(zhuǎn)折（變?yōu)殛幱甑膲奶鞖猓┑恼髡住＜辞缋侍鞖獾暮笃?，逆滾流轉(zhuǎn)換為順滾流的過程天氣現(xiàn)象，也是霾后必有風(fēng)雨（雪）的原因。

由成都站2013年10月20日（見圖6）和11月19日V?-3θ圖（見圖7）可以看出：近低空為南風(fēng)順滾流；θ線在中、低層向左傾斜，氣層結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定；中、低層有弱水汽；低層弱風(fēng)，風(fēng)速為2 m/s。又如11月19日近地層逆溫，配合水汽充沛，θsed與θx在近地面接近或重合，即底層水汽濃重加重了霾的程度，致使成都籠罩在黃灰色的朦朧色調(diào)中，下午4時更是提前進(jìn)入了黑夜，天空泛黑，云層泛黃。所以，潰變或V?-3θ圖成為識別“昏暗天空”來臨的密碼，并標(biāo)志了雨水來臨的征兆。遂有10月20日和11月19日下午成都市區(qū)及其臨近測站，均出現(xiàn)了分散陣雨（見圖8、圖9），或稱為由霾轉(zhuǎn)雨的天氣過程。

圖9 成都市區(qū)站2013年11月19日濕度和雨量圖Fig.9 Humidity and rainfall of Chengdu on Nov.19，2013

大霧的大氣能量結(jié)構(gòu)特征以及對應(yīng)的天氣系統(tǒng)和天氣過程為：近低空逆溫（配合水汽充分）逆滾流下沉（圖10、圖11的近低空為成都的東北逆滾流特征），近地面氣溫低促成了水滴凝結(jié)。盡管不排除其中含有灰塵，但已經(jīng)是以凝結(jié)核方式轉(zhuǎn)換為水滴的低能見度──霧，不再是黃色塵埃彌漫的天空的霾，而呈現(xiàn)青灰色的霧，并大霧之后必有晴天。

2009年12月17日，溫江、崇州、彭州、郫縣、新津、雙流、金堂出現(xiàn)大霧，能見度為10～500 m。2010年1月25日，溫江、崇州、新津、雙流出現(xiàn)大霧，能見度為450 m。分析其大霧發(fā)生前一天的溫江2009年12月16日（見圖10）和2010年1月24日V?-3θ圖（見圖11）可以看出：中低層θ線向右傾斜，表明氣層結(jié)構(gòu)較穩(wěn)定；近地層有逆溫層存在；θsed與θx在近地面層接近重合且結(jié)構(gòu)右傾，這表明近地層結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、水汽充沛且深厚；配合低層偏北風(fēng)逆滾流，有利于向晴天轉(zhuǎn)換而加強(qiáng)下墊面輻射，必然導(dǎo)致第二天的大霧天氣。2009年12月17日和2010年1月25日下午為晴天，霧為天氣轉(zhuǎn)晴的典型天氣過程。所以，霾與霧都可以列為天氣轉(zhuǎn)折性變化的指標(biāo)，只是不同的天氣特征和轉(zhuǎn)換過程，所以霧與霾不能混為一談。

圖10 成都站2009年12月16日08時V?-3θ圖Fig.10 V?-3θchart of Chengdu at 08：00 on Dec.16，2009

圖11 成都站2010年1月24日08時V?-3θ圖Fig.11 V?-3θchart of Chengdu at 08：00 on Jan.24，2010

3 霾分析的細(xì)化信息數(shù)字化技術(shù)

時序性的自動記錄在當(dāng)代科學(xué)體系下是頗為流行的分析圖表，流行于各個行業(yè)（見圖12），傳統(tǒng)上都習(xí)慣地稱為“波動”。顯然，按圖12即使是經(jīng)歷多年的訓(xùn)練，也很難給出相應(yīng)的明確概念或有實(shí)質(zhì)意義的東西。經(jīng)歐陽首承教授的多年實(shí)踐和研究[11]，證實(shí)了“時間不占有物質(zhì)維，且來自事件的變化”，并為實(shí)現(xiàn)信息分析細(xì)致化使用了數(shù)字化方法[17，18]。

圖12 2006年12月26日成都溫江站風(fēng)向自記記錄的“時序”圖Fig.12“Time series”of wind direction autorecord of Chengdu Wenjiang on Dec.26，2006

2006年12月24日，溫江、新津、金堂、蒲江、能見度為0.1～0.6 km，新都、雙流、郫縣能見度小于100 m；12月26日，溫江、崇州、郫縣、龍泉驛、新都、新津、邛崍、金堂、能見度為0.1～0.6 km，蒲江、雙流、彭州、大邑能見度小于100 m。選取兩次過程的分鐘級濕度、風(fēng)向和風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行信息數(shù)字化處理，得到相應(yīng)的相空間圖，處理結(jié)果見圖13、圖14[11]。

圖13 成都溫江站2006年12月24日濕度、風(fēng)向、風(fēng)速的相空間圖Fig.13 Humidity，wind direction and wind speed phase chart of Chengdu Wenjiang on Dec.24，2006

分析2006年12月24日天氣過程發(fā)生前、中、后濕度系列圖（見圖13 a）可以看出：濕度要素在24日過程前后變化不大。即以非水滴微粒為主的霾，對濕度要素顯示出非敏感性。由此可以說明24日大氣的低能見度主要是來自霾。風(fēng)向（見圖13 b）和風(fēng)速（見圖13 c）要素?zé)o論過程前、過程中和過程后的變化均是較頻繁的，幾乎沒有什么區(qū)別。原因是霾天盡管風(fēng)速小，但由于大氣有對流活動，即使風(fēng)速較小，也顯示了風(fēng)向、風(fēng)速的頻繁變化。

分析26日天氣過程發(fā)生前、中、后濕度系列圖（見圖14 a）可以看出：濕度要素在26日顯示出了過程前和過程中或過程后的明顯差別性。顯然，霧形成的基本因素不能離開水汽條件，所以濕度要素的變化顯示得非常清晰。由此可以說明26日的低能見度則是以凝結(jié)的水滴為主的霧。26日的風(fēng)向（見圖14 b）和風(fēng)速（見圖14 c）系列圖可以看出：26日在過程發(fā)生前，風(fēng)向風(fēng)速的變化已經(jīng)出現(xiàn)重疊式網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的頻繁性變化，并變化已經(jīng)顯示為本次過程的最為激烈的頻繁狀態(tài)，過程中準(zhǔn)頻繁性變化明顯減少，過程后頻繁性變化又增強(qiáng)。

24日系列圖所傳遞的信息：對流氣流，攜帶灰塵等非水滴懸浮物的霾。盡管風(fēng)速也是比較小的，但由于大氣有對流活動，即使風(fēng)速較小，也顯示了風(fēng)向、風(fēng)速的頻繁變化。這正好揭示了數(shù)字化方法對于非規(guī)則或亂流擾動有敏感的描述能力。

26日系列圖所傳遞的信息：以凝結(jié)的水滴為主的霧。顯示了霧由發(fā)生前的頻繁性變化，經(jīng)歷過程中準(zhǔn)頻繁性變化的減少，而后結(jié)束并將面臨新的天氣時，顯示出頻繁性增加。

4 霾與地?zé)?/h2>

近年來將霾視為嚴(yán)重問題，幾乎歸結(jié)為工業(yè)和行車排放污染因素。但是除了人為因素是否還存在自然因素呢？就筆者的實(shí)例分析，不能將所有的霾統(tǒng)統(tǒng)歸結(jié)為人為活動。杜樂天在2013年1月31日在網(wǎng)上發(fā)表了“對今年一月份我國霾霧重災(zāi)原因的淺見補(bǔ)遺”，從6個方面提出對此次突發(fā)性重霾全部歸罪于人為因素的懷疑，強(qiáng)調(diào)此中主要是自然因素（地球突發(fā)性排氣帶上來微顆粒不可忽略）。眾所周知，火山噴發(fā)是地球內(nèi)部熱能在地表的一種最強(qiáng)烈的顯示，是巖漿等噴出物在短時間內(nèi)從火山口向地表的釋放。但是巖漿的對流活動可以由地殼裂隙中透露或坑道排出。比如，四川時?？梢娞镆袄锏目斩粗谐霈F(xiàn)自燃。

實(shí)際上地球排放氣體也在排放熱量。已有實(shí)測資料表明，近期東經(jīng)120o～140o的鄰近地帶地?zé)嵩谠黾?。為何霾多日不散，無風(fēng)也是排氣排熱造成的大氣垂直運(yùn)動（順滾流）的體現(xiàn)。地?zé)岣叻从沉私貙訉α骰钴S，微小顆粒漂浮；地?zé)犷l繁釋放（地震頻繁）導(dǎo)致微小顆粒增多，兩者共同作用使霾增多。

4.1 東北地區(qū)的霾

從2013年10月20日夜間開始，東北三省大部分地區(qū)被霧霾天氣籠罩。由20日08時哈爾濱（見圖15）、長春（見圖16）、沈陽（見圖17）的V?-3θ圖可以看出幾個站點(diǎn)均具有霾的典型結(jié)構(gòu)：低層南風(fēng)順滾流、弱風(fēng)、弱水汽。

圖15 哈爾濱站2013年10月20日08時V?-3θ圖Fig.15 V?-3θchart of Harbin at 08：00 on Oct.20，2013

圖16 長春站2013年10月20日08時V?-3θ圖Fig.16 V?-3θchart of Changchun at 08：00 on Oct.20，2013

圖17 沈陽站2013年10月20日08時V?-3θ圖Fig.17 V?-3θchart of Shenyang at 08：00 on Oct.20，2013

分析20日前一段時間20時V?-3θ圖（見圖18～圖20）的地?zé)嵝畔⒖梢钥吹?，?8日20時，地?zé)徇_(dá)到近期的一個峰值，其中長春、沈陽地?zé)徇_(dá)700 hPa為5級高地?zé)釁^(qū)。

圖18 哈爾濱站2013年10月18日20時V?-3θ圖Fig.18 V?-3θchart of Harbin at 20：00 on Oct.18，2013

圖19 沈陽站2013年10月18日20時V?-3θ圖Fig.19 V?-3θchart of Shenyang at 20：00 on Oct.18，2013

圖20 長春站2013年10月18日20時V?-3θ圖Fig.20 V?-3θchart of Changchun at 20：00 on Oct.18，2013

4.2 北京地區(qū)的霾

2013年1月10日晚間開始北京就被霾籠罩，一直持續(xù)至13日。其中12日下午，北京市區(qū)部分監(jiān)測點(diǎn)PM 2.5實(shí)時濃度數(shù)據(jù)超過700 μg/m3，至19時35個站點(diǎn)中的大部分PM 2.5濃度24 h均值都已在400 μg/m3以上，超過500 μg/m3這一上限的有11個，外界稱為“爆表”。到了23時，西直門北交通污染監(jiān)測點(diǎn)PM 2.5實(shí)時濃度最高到了993 μg/m3。9日20時V?-3θ圖（見圖21）的地?zé)彷^高（達(dá)4級地?zé)幔?，達(dá)850 hPa。10日08時北京的V?-3θ圖（見圖22）具有霾的結(jié)構(gòu)：低層南風(fēng)順滾流、弱風(fēng)、弱水汽。

4.3 上海地區(qū)的霾

2013年11月6日上海市陷入霧霾，7日迎來今年秋天首個重度污染天，上海環(huán)境部門當(dāng)日7時發(fā)布數(shù)據(jù)顯示，上海市空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)為226，達(dá)重度污染，首要污染物為PM 2.5。5日20時V?-3θ圖的地?zé)嵝畔⒖梢钥吹?，射陽（見圖23）、南京（見圖24）、上海（見圖25）中低層θ線左傾高度達(dá)850 hPa（3級地?zé)幔?日08時上海（見圖26）的V?-3θ圖為霾的結(jié)構(gòu)：低層南風(fēng)順滾流、弱風(fēng)、弱水汽。

圖22 北京站2013年1月10日08時V?-3θ圖Fig.22 V?-3θchart of Beijing at 08：00 on Jan.10，2013

圖23 射陽站2013年11月5日20時V?-3θ圖Fig.23 V?-3θchart of Sheyang at 20：00 on Nov.5，2013

圖24 南京站2013年11月5日20時V?-3θ圖Fig.24 V?-3θchart of Nanjing at 20：00 on Nov.5，2013

圖25 上海站2013年11月5日20時V?-3θ圖Fig.25 V?-3θchart of Shanghai at 20：00 on Nov.5，2013

圖26 上海站2013年11月6日08時V?-3θ圖Fig.26 V?-3θchart of Shanghai at 08：00 on Nov.6，2013

4.4 成都地區(qū)的霾

首先應(yīng)當(dāng)說明的是，四川省經(jīng)歷5年內(nèi)兩次7級以上的“08-05-12”和“12-04-20”兩次重大地震和上萬次頗具級別的余震。2013年2月5日，四川省9個城市出現(xiàn)污染，成都市城區(qū)也再次出現(xiàn)嚴(yán)重的霾天氣，中心城區(qū)能見度低。由V?-3θ圖的地?zé)嵝畔⒖梢钥吹?，?日20時（見圖27）開始，成都地?zé)峤咏?00 hPa。

圖27 成都站2013年2月2日20時V?-3θ圖Fig.27 V?-3θchart of Chengdu at 20：00 on Feb.2，2013

4日20時成都（見圖28）維持高地?zé)?日達(dá)州（見圖29）的地?zé)嵋查_始增強(qiáng)，隨即5日成都地區(qū)出現(xiàn)了嚴(yán)重的灰霾天氣。5日08時成都的V?-3θ圖(見圖30)具有霾的結(jié)構(gòu)：低層南風(fēng)順滾流、弱風(fēng)、弱水汽。

圖28 成都站2013年2月4日20時V?-3θ圖Fig.28 V?-3θchart of Chengdu at 20：00 on Feb.4，2013

圖29 達(dá)州站2013年2月3日20時V?-3θ圖Fig.29 V?-3θchart of Dazhou at 20：00 on Feb.3，2013

圖30 成都站2013年2月5日08時V?-3θ圖Fig.30 V?-3θchart of Chengdu at 08：00 on Feb.5，2013

2013年11月19日，成都遭遇霾襲擊，下午4時后市中心天空突然暗了下來，天空也變成了暗黃色，沒多久市區(qū)迅速進(jìn)入黑夜。由前期的V?-3θ圖（見圖31～圖34）可以看出，從11月14日開始，地?zé)崾冀K維持在700 hPa左右。

圖31 成都站2013年11月14日20時V?-3θ圖Fig.31 V?-3θchart of Chengdu at 20：00 on Nov.14，2013

圖32 成都站2013年11月15日20時V?-3θ圖Fig.32 V?-3θchart of Chengdu at 20：00 on Nov.15，2013

圖33 成都站2013年11月16日20時V?-3θ圖Fig.33 V?-3θchart of Chengdu at 20：00 on Nov.16，2013

圖34 成都站2013年11月18日20時V?-3θ圖Fig.34 V?-3θchart of Chengdu at 20：00 on Nov.18，2013

由以上分析可以看出，在嚴(yán)重霾天氣發(fā)生前，地?zé)峋幸粋€高增長和維持的過程。如果東北和北京地區(qū)可以將霾歸結(jié)為供暖等人為因素，那么在上海、成都不供暖的地區(qū)，也出現(xiàn)了嚴(yán)重的灰霾天氣，似乎就不僅僅是人為因素所能夠解釋的了。

5 結(jié)語

本文立足于大氣低能見度天氣的危害性和相應(yīng)的大氣結(jié)構(gòu)特征，給出了信息數(shù)字方法的分析預(yù)測、預(yù)防方法，霾的預(yù)測問題，既在于正確把握近低空大氣的滾流狀態(tài)，也同時揭示了大氣的結(jié)構(gòu)特征。大氣能量結(jié)構(gòu)分析可以預(yù)測地?zé)嵋鸬啮?，地?zé)岢蔀轹驳念A(yù)報指標(biāo)。其預(yù)測問題既涉及地區(qū)人為排放，也涉及地球本身的問題。改善環(huán)境不僅僅在于改善人為的排放技術(shù)的改進(jìn)，也涉及了自然污染源的實(shí)際問題。由于霾牽涉的學(xué)科較多，有一定的觀測和研究難度，請相關(guān)人士進(jìn)行深入的相關(guān)研究，不能人云亦云相互“蔭襲”。

致謝 本工作立題研究、實(shí)例分析與預(yù)測分析的過程中，均得到歐陽首承教授的悉心指導(dǎo)！

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Discussions in prediction and precaution about haze

Zhang Kui
(Chengdu Meteorological Bureau，Chengdu 610071，China)

Aimed at the harmfulness of low visibility weather，using digital information method found the relationship between occurrence，development of haze and geothermal，and the change of atmospheric structure characteristics.Prediction and precaution of haze need to correctly grasp tumble state of the lower atmosphere near the earth and thermal structural features.The formation of haze both has anthropogenic emissions also has the release of underground pollutants and dirty gas caused by natural geothermal.And geothermal can be taken as premonitory information of haze weather forecast.To improve the atmospheric environment，people need to improve emissions technology，also need to study the natural sources of pollution problems.

visibility；haze；digital information prediction method；precaution

X51

A

1009-1742(2015)01-0103-11

2013-12-13；

2014-02-24

四川省環(huán)境保護(hù)重大科技專項(xiàng)（2013HBzx01）

張 葵，1979年出生，女，四川成都市人，工程師，主要從事天氣預(yù)報預(yù)測工作；E-mail：kuier_z@qq.com