石家莊地區(qū)能見(jiàn)度變化特征及其與相對(duì)濕度和顆粒物濃度的關(guān)系

王曉敏，韓軍彩，陳　靜，鈐偉妙，岳艷霞

(河北省石家莊市氣象局，河北　石家莊　050081)

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石家莊地區(qū)能見(jiàn)度變化特征及其與相對(duì)濕度和顆粒物濃度的關(guān)系

王曉敏，韓軍彩，陳靜，鈐偉妙，岳艷霞

(河北省石家莊市氣象局，河北石家莊050081)

利用1980—2013年石家莊地區(qū)12個(gè)氣象臺(tái)站能見(jiàn)度資料，結(jié)合相對(duì)濕度和PM2.5、PM10濃度數(shù)據(jù)，分析了石家莊地區(qū)能見(jiàn)度的時(shí)空分布特征，通過(guò)研究能見(jiàn)度與相對(duì)濕度和PM2.5、PM10濃度的關(guān)系，建立大氣能見(jiàn)度的多元非線性預(yù)報(bào)模型。結(jié)果表明：(1)1980年以來(lái)石家莊地區(qū)年平均能見(jiàn)度以-1.0 km·(10 a)-1的速率呈下降趨勢(shì)，夏季下降趨勢(shì)最明顯，春季下降趨勢(shì)最?。?2)1998年前后石家莊地區(qū)能見(jiàn)度變化較大，1999—2013年平均能見(jiàn)度較1980—1998年下降了15.3%，且空間變化也較明顯，1998年之前分別在中北部和中南部存在2個(gè)高值中心，在市區(qū)和趙縣存在2個(gè)低值中心，1998年之后則呈由東向西逐漸遞減的分布形勢(shì)；(3)能見(jiàn)度與相對(duì)濕度存在顯著的指數(shù)函數(shù)關(guān)系，而與PM2.5和PM10濃度均呈冪函數(shù)關(guān)系。據(jù)此建立的能見(jiàn)度與相對(duì)濕度和PM2.5、PM10濃度的多元非線性擬合模型能較好地反映能見(jiàn)度的變化規(guī)律，并對(duì)能見(jiàn)度具有一定的預(yù)報(bào)能力。

能見(jiàn)度；相對(duì)濕度；顆粒物濃度；時(shí)空特征；非線性擬合

引　言

能見(jiàn)度是大氣透明度的表征[1]，可以反映城市的大氣環(huán)境質(zhì)量[2]。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，城市大氣污染越來(lái)越嚴(yán)重，能見(jiàn)度也隨之發(fā)生顯著變化[3]。影響大氣能見(jiàn)度的因素包括自然因素和人為活動(dòng)，自然因素主要指降水、霧、霾、揚(yáng)塵等天氣現(xiàn)象，而人為活動(dòng)包括煤炭、化工等工業(yè)生產(chǎn)的煙氣排放、汽車尾氣、焚燒等[4]。由于能見(jiàn)度觀測(cè)記錄開(kāi)始較早，資料時(shí)間序列較長(zhǎng)，可以通過(guò)分析能見(jiàn)度的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)來(lái)研究空氣質(zhì)量的變化[5]。早在1960年代，國(guó)外學(xué)者開(kāi)展了能見(jiàn)度變化趨勢(shì)的研究，提出了累積百分率、Ridit分析法等研究方法[6-7]。國(guó)內(nèi)大量學(xué)者也相繼對(duì)能見(jiàn)度及其影響因子展開(kāi)研究[8-20]：付桂琴等[17]分析了河北低能見(jiàn)度的區(qū)域分布和變化趨勢(shì)特征，認(rèn)為相對(duì)濕度與能見(jiàn)度呈顯著負(fù)相關(guān)；劉寧微等[18]對(duì)遼寧中部城市群夏季大氣能見(jiàn)度變化特征進(jìn)行分析，并討論了細(xì)顆粒物、水汽和風(fēng)速等要素對(duì)能見(jiàn)度的影響；吳兌等[19]分析指出造成廣州低能見(jiàn)度年代際變化的主要原因是人類活動(dòng)產(chǎn)生的細(xì)粒子；蔡子穎等[20]分析表明，相對(duì)濕度、PM2.5和PM10質(zhì)量濃度與能見(jiàn)度關(guān)系密切，并嘗試?yán)么髿饣瘜W(xué)模式和擬合公式對(duì)能見(jiàn)度進(jìn)行等級(jí)模擬和預(yù)報(bào)。華北地區(qū)是中國(guó)四大灰霾污染嚴(yán)重區(qū)域之一[21]，石家莊由于其特殊的地理位置和地形地貌，成為華北地區(qū)大氣污染嚴(yán)重、霧霾等低能見(jiàn)度事件多發(fā)的典型代表性城市[22]。前人研究主要集中在能見(jiàn)度變化特征及與氣象條件之間的關(guān)系，以及基于模式的等級(jí)預(yù)報(bào)，由于擬合公式和相對(duì)濕度模擬的誤差，能見(jiàn)度等級(jí)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率仍有待提高。本文利用近30 a石家莊地區(qū)能見(jiàn)度資料，分析能見(jiàn)度的時(shí)空變化特征，通過(guò)探討相對(duì)濕度、PM2.5和PM10濃度與能見(jiàn)度的關(guān)系，利用較復(fù)雜的非線性方法進(jìn)行量化分析和擬合，從而進(jìn)行能見(jiàn)度預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)，可為大氣能見(jiàn)度的業(yè)務(wù)化定量預(yù)報(bào)提供方法和參考。

1　資料與方法

1980年以前能見(jiàn)度觀測(cè)采用0～9的等級(jí)記錄方法，自1980年開(kāi)始按照《地面氣象觀測(cè)規(guī)范(1979年版)》規(guī)定，以km為記錄單位。2014年之后，行唐、高邑、元氏、鹿泉4個(gè)氣象臺(tái)站的能見(jiàn)度改為自動(dòng)在線連續(xù)觀測(cè)，觀測(cè)方法與之前不同。為便于分析，資料選取時(shí)段為1980—2013年，區(qū)域?yàn)槭仪f地區(qū)，剔除該時(shí)段能見(jiàn)度資料缺測(cè)較多的5個(gè)站點(diǎn)，共選取了12個(gè)站點(diǎn)(圖1)。能見(jiàn)度采用人工每天08:00、14:00、20:00(北京時(shí)，下同)3個(gè)時(shí)次的觀測(cè)數(shù)據(jù)，日能見(jiàn)度為3個(gè)時(shí)次的算術(shù)平均，區(qū)域能見(jiàn)度為12個(gè)站點(diǎn)的算術(shù)平均。另外，還使用了2014—2015年石家莊市氣象站能見(jiàn)度和相對(duì)濕度逐時(shí)數(shù)據(jù)(2014年石家莊市國(guó)家基本氣象站改為自動(dòng)觀測(cè))。

PM2.5和PM10濃度數(shù)據(jù)來(lái)源于2014年1月—2015年8月石家莊市環(huán)境監(jiān)測(cè)站逐時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，為市區(qū)國(guó)控點(diǎn)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)質(zhì)量控制后的平均值。利用1980—2013年河北省能源消耗總量和煤炭占能源消耗總量百分比的逐年數(shù)據(jù)(由河北省統(tǒng)計(jì)局提供)和2000—2010年每5 a統(tǒng)計(jì)的工業(yè)源廢棄物總排放量和污染物總排放效率數(shù)據(jù)(來(lái)源于河北省統(tǒng)計(jì)年鑒)，以及石家莊市統(tǒng)計(jì)局提供的1980—2010年每5 a統(tǒng)計(jì)的3大產(chǎn)業(yè)占比數(shù)據(jù)。冷空氣發(fā)生次數(shù)采用1980—2013年石家莊地區(qū)12個(gè)氣象觀測(cè)站(與能見(jiàn)度站點(diǎn)一致)逐日氣溫資料，區(qū)域冷空氣發(fā)生次數(shù)為12個(gè)站點(diǎn)的算術(shù)平均。

圖1　石家莊地區(qū)12個(gè)氣象觀測(cè)站分布(陰影為地形高度，單位:km)

2　能見(jiàn)度時(shí)空變化特征

2.1時(shí)間分布

圖2給出1980—2013年石家莊地區(qū)平均能見(jiàn)度的年變化，可以看出，石家莊地區(qū)年均能見(jiàn)度氣候值(1981—2010年)為11.9 km，1980年以來(lái)平均能見(jiàn)度整體呈顯著下降趨勢(shì)(通過(guò)α=0.001的顯著性檢驗(yàn))，變化率為-1.02 km·(10 a)-1，從3 a滑動(dòng)平均來(lái)看，能見(jiàn)度的變化具有一定的階段性，1980—1990年代能見(jiàn)度持續(xù)下降明顯，2000—2007年波動(dòng)變化，無(wú)明顯趨勢(shì)，而后呈上升趨勢(shì)。四季平均能見(jiàn)度也均呈下降趨勢(shì)(圖略)，其中夏季下降趨勢(shì)最明顯，趨勢(shì)變化率為-1.3 km·(10 a)-1，秋季次之，春季下降趨勢(shì)最小，為-0.5 km·(10 a)-1。

圖2　1980—2013年石家莊地區(qū)平均能見(jiàn)度的年變化

1—5月隨著氣溫回暖，大氣湍流活動(dòng)增強(qiáng)，石家莊地區(qū)能見(jiàn)度逐漸增大(圖3)，5月達(dá)到全年最大值(平均13.6 km)；6—8月隨著雨季的來(lái)臨，空氣濕度增大，能見(jiàn)度下降，8月平均值降至11.2 km；

圖3　1980—2013年石家莊地區(qū)各月平均能見(jiàn)度的年變化(單位：km)

9月降水明顯減弱，空氣濕度下降，能見(jiàn)度稍有上升(平均12.2 km)；10—12月氣溫下降，大氣層結(jié)較穩(wěn)定，能見(jiàn)度下降，12月降至全年最低值(平均10.4 km)。另外，1998年前后能見(jiàn)度變化較大，1998年之前各月平均能見(jiàn)度均≥11 km，1980—1998年平均能見(jiàn)度達(dá)12.7 km；1998年之后能見(jiàn)度明顯下降，1999—2013年平均能見(jiàn)度為10.8 km，較前期下降了15.3%，其中7月—翌年2月能見(jiàn)度<10 km。

2.2空間分布

從1980—2013年平均能見(jiàn)度空間分布來(lái)看(圖4a)，石家莊地區(qū)平均能見(jiàn)度基本在12 km左右，其中在正定縣和新樂(lè)縣交界、贊皇縣分別存在2個(gè)高值中心，平均能見(jiàn)度分別為14 km和13.3 km；而在鹿泉市和市區(qū)交界、趙縣分別有2個(gè)低值中心，平均能見(jiàn)度僅9.8 km。四季平均能見(jiàn)度的空間分布與年平均能見(jiàn)度基本相似(圖略)，均在正定縣和新樂(lè)縣交界處、贊皇縣存在2個(gè)高值中心，而在市區(qū)與鹿泉市交界處、趙縣存在2個(gè)低值中心。不同的是，從春季到冬季平均能見(jiàn)度逐漸降低，高值中心范圍逐漸縮小，冬季贊皇縣的高值中心基本消失；低值中心的范圍逐漸擴(kuò)大，秋、冬季趙縣的低值中心已擴(kuò)大至趙縣、藁城市、無(wú)極縣及以東地區(qū)，而冬季鹿泉市與市區(qū)交界的低值中心也擴(kuò)大至平山、靈壽、欒城、井陘等縣(市)區(qū)。

圖4　1980—2013年石家莊地區(qū)不同時(shí)期平均能見(jiàn)度空間分布(單位：km)

由前面分析可知，1998年前后石家莊地區(qū)能見(jiàn)度發(fā)生明顯變化，因此以1998年為界分析1980—1998年(圖4b)和1999—2013年(圖4c)平均能見(jiàn)度空間分布。發(fā)現(xiàn)，1980—1998年與1980—2013年整個(gè)時(shí)段平均能見(jiàn)度的空間分布較相似，也在正定縣和新樂(lè)縣交界、贊皇縣分別存在2個(gè)高值中心，平均能見(jiàn)度分別達(dá)16.8 km和16.1 km；而在鹿泉市與市區(qū)交界、趙縣分別為2個(gè)低值中心，平均能見(jiàn)度分別為9 km和10.3 km。不同之處是，1980—1998年在井陘縣和平山縣能見(jiàn)度也較高，平均能見(jiàn)度為13 km(圖4b)。1998年之后，除東部地區(qū)無(wú)變化和市區(qū)與鹿泉市交界處略增加外，其余地區(qū)平均能見(jiàn)度均較前期有所減少，且能見(jiàn)度由東向西逐漸遞減，西部靈壽、平山、井陘、贊皇等縣(市)區(qū)平均能見(jiàn)度僅9 km，而東部縣(市)區(qū)平均能見(jiàn)度在12 km左右，在市區(qū)和正定縣交界處有一大值中心，平均能見(jiàn)度為13 km，變化最大的是贊皇縣(圖4c)。

3　能見(jiàn)度變化成因

王喜全等[23]認(rèn)為，能見(jiàn)度變化是多方面因素綜合造成的結(jié)果，不僅與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相伴隨的污染物排放增加有關(guān)，近年來(lái)冷空氣活動(dòng)減弱也是一個(gè)不容忽視的自然因素。研究表明[24-25]，石家莊地區(qū)屬煤煙型污染，PM2.5和PM10粒子的主要來(lái)源為燃煤。由河北省能源消耗總量及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以看出(圖5a)，1980年以來(lái)，河北省能源消耗總量呈持續(xù)上升趨勢(shì)，尤其在2000年之后增速明顯；煤炭在能源消耗總量的比例在90%附近波動(dòng)，2000年以前相對(duì)較低，均在90%以下，且1985—1999年期間較穩(wěn)定，而后波動(dòng)增加，至2009年開(kāi)始持續(xù)減小。石家莊地區(qū)能見(jiàn)度迅速下降與同期煤炭比重增加密切相關(guān)，2010年之后隨著能源消耗結(jié)構(gòu)的調(diào)整，煤炭比重明顯下降，這一時(shí)期的能見(jiàn)度也有所回升。

圖5　1980—2013年河北省能源消耗總量和煤炭占能源消耗總量的比重(a)及石家莊3大產(chǎn)業(yè)所占比重(b)變化

由圖5b可以看出，1980—1990年代中期石家莊第二產(chǎn)業(yè)的比重迅速增加，而后持續(xù)緩慢增加；第一產(chǎn)業(yè)比重在1990年代以前變化不大，而后持續(xù)減??；第三產(chǎn)業(yè)比重波動(dòng)不大。第二產(chǎn)業(yè)比重的持續(xù)增加和第一產(chǎn)業(yè)比重的持續(xù)減小，使得2000年之后工業(yè)源廢棄物和污染物排放效率明顯增多(表1)[26]，對(duì)石家莊地區(qū)空氣質(zhì)量產(chǎn)生較大影響。能見(jiàn)度空間分布形勢(shì)的改變與城市化和工業(yè)化發(fā)展有很大關(guān)系。由于石家莊地區(qū)特殊的地形特征，西北部的山區(qū)地帶，在1990年代之前人煙稀少，工業(yè)化水平較低，而市區(qū)人口密度大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快[5]，因此在1998年之前山區(qū)能見(jiàn)度較高，而市區(qū)能見(jiàn)度偏低；1990年代之后隨著經(jīng)濟(jì)和人口的迅速發(fā)展，西北部縣市礦山開(kāi)采日益增加(圖6)，且能源消耗增大，環(huán)境污染加重[27]，形成了能見(jiàn)度東高西低的分布形勢(shì)。

表1　2000年以來(lái)石家莊工業(yè)源廢棄物及污染物排放效率

圖6　石家莊地區(qū)露天礦山區(qū)域分布

按照《中華人民共和國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)(GB/T 20484-2006)：冷空氣等級(jí)》，統(tǒng)計(jì)了1980—2013年石家莊地區(qū)發(fā)生中等強(qiáng)度以上冷空氣的次數(shù)。從空間分布來(lái)看(圖7a)，石家莊地區(qū)中等強(qiáng)度以上冷空氣發(fā)生次數(shù)的空間分布以市區(qū)—平山一帶為中心分別向東北、西南、東南方向逐漸增加，東部辛集也存在一低值區(qū)，總體來(lái)看，石家莊外圍地區(qū)冷空氣活動(dòng)相對(duì)頻繁。其中，新樂(lè)—正定—市區(qū)—贊皇一帶冷空氣發(fā)生次數(shù)的分布形勢(shì)與該地區(qū)能見(jiàn)度空間分布(圖4a)一致，市區(qū)為冷空氣活動(dòng)最差，平均能見(jiàn)度為低值中心，由市區(qū)分別向正定—新樂(lè)和贊皇方向冷空氣活動(dòng)加強(qiáng)，平均能見(jiàn)度也呈增加趨勢(shì)。由圖7b可看出，1980年以來(lái)石家莊地區(qū)中等強(qiáng)度以上冷空氣發(fā)生次數(shù)整體呈顯著下降趨勢(shì)(通過(guò)α=0.001的顯著性檢驗(yàn))，與能見(jiàn)度的整體變化特征一致，表明冷空氣活動(dòng)減少不利于污染物的排放和稀釋，致使大氣能見(jiàn)度降低。

圖7　1980—2013年石家莊地區(qū)中等強(qiáng)度以上冷空氣平均發(fā)生次數(shù)的空間分布(a，單位：次)及年際變化(b)

綜上所述，石家莊地區(qū)能見(jiàn)度的時(shí)空變化與工業(yè)發(fā)展和污染物排放密切相關(guān)，同時(shí)也受冷空氣活動(dòng)的影響，具體哪類因素占主要地位，還需通過(guò)數(shù)值模擬等方法進(jìn)行更加深入的分析。

4　能見(jiàn)度與相對(duì)濕度和顆粒物濃度的相關(guān)模型

研究表明，當(dāng)大氣能見(jiàn)度較差時(shí)，大氣中的氣溶膠和相對(duì)濕度對(duì)能見(jiàn)度的影響比重較大[13]。相對(duì)濕度較低時(shí)，粒徑<2 μm的細(xì)粒子對(duì)大氣能見(jiàn)度作用明顯[28]，但隨著相對(duì)濕度的增大，氣溶膠粒子吸濕增長(zhǎng)，使得粒徑>2 μm的粗粒子對(duì)能見(jiàn)度影響的貢獻(xiàn)逐漸增大[29]。因此，需同時(shí)考慮PM10、PM2.5和相對(duì)濕度對(duì)大氣能見(jiàn)度的影響，建立能見(jiàn)度預(yù)報(bào)模型。圖8給出2014年石家莊市逐時(shí)能見(jiàn)度與相對(duì)濕度和PM2.5濃度、PM10濃度的散點(diǎn)圖(樣本數(shù)共8 731個(gè))，并進(jìn)行了一元非線性擬合。發(fā)現(xiàn)，能見(jiàn)度與相對(duì)濕度呈指數(shù)函數(shù)關(guān)系，而與PM2.5濃度、PM10濃度呈冪函數(shù)關(guān)系，回歸方程分別為：

(1)

式中：x1、x2、x3分別為相對(duì)濕度(%)，PM2.5濃度(mg·m-3)和PM10濃度(mg·m-3)，y1、y2、y3為能見(jiàn)度(km)。其中，能見(jiàn)度與相對(duì)濕度、PM2.5濃度及PM10濃度的相關(guān)系數(shù)R分別為-0.54、-0.71和-0.48，均通過(guò)α=0.001的顯著性檢驗(yàn)。可見(jiàn)，能見(jiàn)度與PM2.5濃度的相關(guān)性更高。

圖8　2014年石家莊市逐時(shí)能見(jiàn)度與相對(duì)濕度、PM2.5濃度、PM10濃度的擬合關(guān)系

基于以上分析結(jié)果，利用1stOpt軟件對(duì)石家莊大氣能見(jiàn)度進(jìn)行多元非線性擬合，擬合公式如下：

(2)

式(2)中，y為大氣能見(jiàn)度(km)，x1、x2分別表示PM2.5與PM10質(zhì)量濃度(mg·m-3)，x3為相對(duì)濕度(%)，a～g為系數(shù)。由于不同相對(duì)濕度條件下，PM2.5和PM10質(zhì)量濃度對(duì)能見(jiàn)度影響的貢獻(xiàn)不同，表2給出不同相對(duì)濕度條件下模型的擬合參數(shù)及均方差(RMSE)、相關(guān)系數(shù)(R)，相關(guān)系數(shù)均通過(guò)α=0.001的顯著性檢驗(yàn)。

表2　不同相對(duì)濕度下大氣能見(jiàn)度與相對(duì)濕度、PM2.5和PM10質(zhì)量濃度的非線性擬合系數(shù)

為驗(yàn)證公式(2)大氣能見(jiàn)度擬合的合理性，利用2014年1月(代表冬季)和7月(代表夏季)相對(duì)濕度、PM2.5與PM10質(zhì)量濃度逐時(shí)數(shù)據(jù)(樣本數(shù)均為744個(gè))，根據(jù)表2中的系數(shù)，對(duì)大氣能見(jiàn)度擬合，并結(jié)合同期逐時(shí)能見(jiàn)度資料，進(jìn)行擬合值與實(shí)測(cè)值的對(duì)比分析(圖9)。可以看出，2014年1月能見(jiàn)度擬合值與實(shí)測(cè)值隨時(shí)間變化吻合較好，擬合值大都比實(shí)測(cè)值偏高，且能見(jiàn)度越低誤差相對(duì)越小(圖9a、圖9b)，擬合值與實(shí)測(cè)值相關(guān)系數(shù)達(dá)0.85(通過(guò)α=0.001的顯著性檢驗(yàn))，均方差為3.1 km，均方差與觀測(cè)值比值為0.79。7月能見(jiàn)度擬合值與實(shí)測(cè)值隨時(shí)間變化吻合也較好(圖9c、圖9d)，擬合值大部分比實(shí)測(cè)值偏低，但能見(jiàn)度<10 km的擬合值大部分比實(shí)測(cè)值偏高，其相關(guān)系數(shù)為0.91(通過(guò)α=0.001的顯著性檢驗(yàn))，均方差為4.9 km，均方差與觀測(cè)值比值為0.41，誤差較1月略大。總體而言，(2)式對(duì)石家莊大氣能見(jiàn)度有一定的模擬能力，可利用PM10、PM2.5濃度及相對(duì)濕度對(duì)大氣能見(jiàn)度進(jìn)行預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)。

圖9　2014年1月(a，b)、7月(c，d)石家莊能見(jiàn)度的擬合值和實(shí)測(cè)值的時(shí)間演變(a，c)及二者散點(diǎn)圖(b，d)

為提高能見(jiàn)度的業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)水平，將上述建立的石家莊能見(jiàn)度多元非線性擬合公式應(yīng)用到業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)工作中。PM2.5、PM10濃度采用本地建立的動(dòng)態(tài)多元回歸模型的預(yù)報(bào)值，該模型采用多元線性逐步回歸方法，基于前期30 d的地面氣象觀測(cè)資料和污染物濃度數(shù)據(jù)建立模型，對(duì)未來(lái)7 d污染物濃度進(jìn)行預(yù)測(cè)。該模型可根據(jù)不同天氣形勢(shì)或者季節(jié)變化不定時(shí)地修訂，使污染物預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值更接近。相對(duì)濕度采用T639預(yù)報(bào)的2 m相對(duì)濕度，PM2.5、PM10濃度和相對(duì)濕度每日預(yù)報(bào)時(shí)次為02:00、05:00、08:00、11:00、14:00、17:00、20:00、23:00，間隔為3 h。下面以2015年8月16—18日個(gè)例來(lái)評(píng)估公式(2)的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性。

2015年8月16—18日石家莊市空氣質(zhì)量逐漸變差，能見(jiàn)度也逐漸隨之下降，其中16日為輕度污染，17—18日為中度污染，18日下午14:00開(kāi)始地面風(fēng)速增大到1.7 m·s-1以上，18:00開(kāi)始出現(xiàn)降雨，空氣質(zhì)量好轉(zhuǎn)，能見(jiàn)度也隨之升高。圖10是2015年8月16—18日石家莊能見(jiàn)度的預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值對(duì)比結(jié)果，可以看出預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值變化趨勢(shì)基本一致，二者相關(guān)系數(shù)達(dá)0.93(通過(guò)α=0.001的顯著性檢驗(yàn))，但大部分預(yù)報(bào)值比實(shí)測(cè)值偏低，尤其是能見(jiàn)度較高時(shí)段二者差異明顯偏大，總體上該模型對(duì)能見(jiàn)度具有一定的預(yù)報(bào)能力。

圖10　2015年8月16—18日石家莊市逐3 h能見(jiàn)度預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值對(duì)比

5　結(jié)　論

(1)1980—2013年，石家莊地區(qū)年均能見(jiàn)度為11.9 km，總體上以-1.0 km·(10 a)-1的速率呈下降趨勢(shì)。四季平均能見(jiàn)度也均呈下降趨勢(shì)，其中夏季下降趨勢(shì)最明顯，春季下降趨勢(shì)最小。5月平均能見(jiàn)度為全年最大值(13.6 km)，12月最小(10.4 km)。1998年前后能見(jiàn)度變化較大，1998年之前各月平均能見(jiàn)度均>11 km，之后明顯下降。

(2)石家莊地區(qū)平均能見(jiàn)度在正定縣和新樂(lè)縣交界、贊皇縣分別存在2個(gè)高值中心，而在鹿泉市和市區(qū)交界、趙縣分別有2個(gè)低值中心。從春季到冬季平均能見(jiàn)度逐漸降低，高值中心范圍逐漸縮小，低值中心范圍逐漸擴(kuò)大。

(3)石家莊地區(qū)相對(duì)濕度對(duì)能見(jiàn)度的影響較大，二者存在顯著指數(shù)函數(shù)關(guān)系，而PM2.5和PM10濃度與能見(jiàn)度存在顯著冪函數(shù)關(guān)系。因此，構(gòu)建了能見(jiàn)度與相對(duì)濕度和PM2.5、PM10濃度的多元非線性擬合模型，并獲得不同相對(duì)濕度下模型的擬合系數(shù)。經(jīng)檢驗(yàn)，該模型能夠反映石家莊能見(jiàn)度的變化規(guī)律，對(duì)能見(jiàn)度具有一定的預(yù)報(bào)能力。

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Variation Characteristics of Atmospheric Visibility and Their Relationship with Relative Humidity and Particle Concentration in Shijiazhuang of Hebei

WANG Xiaomin, HAN Juncai, CHEN Jing, QIAN Weimiao, YUE Yanxia

(ShijiazhuangMeteorologicalBureauofHebeiProvince,Shijiazhuang050081,China)

Based on the visibility of 12 meteorological stations in Shijiazhuang of Hebei Province from 1980 to 2015 and the hourly relative humidity and PM2.5, PM10concentration from 2014 to 2015, the spatial and temporal distributions of visibility were analyzed in Shijiazhuang during 1980-2013, firstly. Then, the relationships between visibility and relative humidity as well as PM2.5, PM10concentration were studied, and on this basis, the multiple nonlinear forecast model of visibility was further established. The results are as follows: (1) The annual average visibility significantly decreased with rate of -1.0 km·(10 a)-1in Shijiazhuang since 1980, and the decreasing trend of average visibility in summer was most obvious, while it was smallest in spring. (2) By comparison of the visibility before and after 1998, the average visibility decreased by 15.3% in Shijiazhuang of Hebei. In space, there were two high centers in the north-central and south-central of Shijiazhuang and two low centers in the urban district of Shijiazhuang and Zhaoxian before 1998, while the visibility gradually decreased from east to west after 1998. (3) The relation of visibility with relative humidity was an exponential function, while the relationships of visibility with PM2.5, PM10concentration were power functions. Therefore, the multiple nonlinear fitting model of visibility was established based on relative humidity, PM2.5and PM10concentration, the model was able to simulate and forecast the visibility in Shijiazhuang to some extent by testing of the observation.

visibility; relative humidity; particle concentration; temporal and spatial features; nonlinear fitting

10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-04-0648

2016-01-14；改回日期：2016-04-04

石家莊市科學(xué)技術(shù)研究與發(fā)展計(jì)劃“重污染天氣前兆‘強(qiáng)信號(hào)’及預(yù)警調(diào)控氣象評(píng)估技術(shù)研究”(151550083A)和石家莊科技計(jì)劃項(xiàng)目“石家莊霧霾天氣監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)研究”(131550363A)共同資助

王曉敏(1986- )，女，碩士，工程師，主要從事環(huán)境氣象預(yù)報(bào)及應(yīng)用方面研究. E-mail:imisstar@hotmail.com

1006-7639(2016)-04-0648-08DOI:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-04-0648

P427.2

A

王曉敏，韓軍彩，陳靜，等.石家莊地區(qū)能見(jiàn)度變化特征及其與相對(duì)濕度和顆粒物濃度的關(guān)系[J].干旱氣象，2016，34(4)：648-655, [WANG Xiaomin, HAN Juncai, CHEN Jing, et al. Variation Characteristics of Atmospheric Visibility and Their Relationship with Relative Humidity and Particle Concentration in Shijiazhuang of Hebei[J]. Journal of Arid Meteorology, 2016, 34(4):648-655],