浦口霾日突變影響因素分析

陳其旭

（南京市浦口區(qū)氣象局，南京211800）

0 引言

在分析霾日變化特征時，發(fā)現(xiàn)霾日數(shù)據(jù)存在不連續(xù)的現(xiàn)象。為避免因數(shù)據(jù)不準確而產(chǎn)生分析誤差，需要對影響霾日的各種因素進行分析[1-2]。很多專家學者對影響霾日的因素做了大量的研究工作[3-5]。魏建蘇等[6]對南京霾日分析后，得出大氣顆粒物（特別是細顆粒物）污染加劇很可能是南京霾天氣頻發(fā)的一個重要原因的結(jié)論；田心如等[7]分析了江蘇霾日特征，發(fā)現(xiàn)2011年之后霾日呈急劇上升趨勢，且2011年之后的江蘇霾日逐年大幅增多與氣象條件的變化關(guān)系不大，霾日明顯增多的關(guān)鍵原因可能是污染物的明顯增多；宋娟等[8]通過對快速城市化對霧霾的影響分析，表明城市化的快速發(fā)展是導致霾日上升的重要原因。以上研究都取得了一定的成果，但這些研究都是從氣象條件和空氣質(zhì)量的角度展開分析，還不夠全面，需要對氣象條件和空氣質(zhì)量之外的影響因子進行研究。

本研究利用多種統(tǒng)計方法[9]，并結(jié)合臺站檔案變動情況表，分析人為因素和觀測環(huán)境的變化，霾判別標準的改變和能見度自動觀測等非氣象條件和空氣質(zhì)量因素對霾日的影響程度，以期為今后進行霾日訂正和研究提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本研究所用資料為浦口1981—2017年霾日年、月資料，2014—2016年每天逐小時能見度和相對濕度自動觀測數(shù)據(jù)。

浦口自建站以來，只是在2013年發(fā)生站址變動（由浦口區(qū)江浦街道西門遷至老山腳下），新舊站址距離在3 km之內(nèi)，對霾日不造成明顯影響。

1.2 分析處理方法

數(shù)據(jù)分析采用趨勢分析法、對比分析法和數(shù)據(jù)細化分析法[10-11]。采用線性傾向估計和累積距平對霾日變化趨勢進行分析，突變檢測采用M-K檢驗和滑動t檢驗，并結(jié)合累積距平和序列自身演變綜合判定突變點[12-14]。

1.3 霾判別標準的演變歷程

1.3.1 標準1 2007年之前，當V＜10 km時（V是能見度），U≤60%記霾（U是相對濕度）；U≥80%記輕霧或霧；60%＜U＜80%之間觀測員靈活判斷。

1.3.2 標準2 2007年江蘇省氣象局業(yè)務處下發(fā)了霾的判斷標準，標準規(guī)定：當V＜10 km時，U≤60%記霾；U≥80%記輕霧或霧；60%＜U＜80%之間，用公式U＇=80-(V2/5)的計算值作為霾的判斷指標，當U＜U＇時，記霾，U≥U＇時記輕霧。

1.3.3 標準3[15]2017年9月開始執(zhí)行最新觀測標準，以相對濕度80%和自動觀測能見度小于7.5 km作為分界線（注：自動觀測能見度7.5 km等同于人工觀測10 km）。當U＜80%且V＜7.5 km時記霾，并且連續(xù)6 h及以上有霾，算1個霾日。也就是有霾，但不一定能達到霾日的標準，該標準簡單易行且符合天氣學原理，這也是與之前標準最大的不同，以前只要有0.5 h以上達到霾的標準就可以算1個霾日。

2 結(jié)果與分析

2.1 年霾日特征分析

從圖1可見，霾日總體呈上升趨勢，傾向值b=5.014，相關(guān)系數(shù)|r|＞r0.05=0.325，上升趨勢非常顯著。從圖2可以看出，1981—2017年浦口霾日明顯可以分為2個階段，以2007年為界，1981—2006年為偏少階段，2007—2017年為偏多階段；其中，1988—1999年異常偏少，2011—2015年異常偏多。通過與江蘇省霾日變化趨勢和南京站霾日變化趨勢比較[7]，1988—1999年異常偏少與實際不符，2011—2015年異常偏多與全省霾日變化趨勢一致。

圖1 1981—2017年霾日及線性傾向估計

圖2 1981—2017年霾日累積距平曲線

2.2 月霾日特征分析

圖3 1981—2017年月霾日出現(xiàn)頻率

從圖3可以看出，月霾日出現(xiàn)頻率在8%～25%之間，霾日出現(xiàn)頻率最高與最低之間相差3倍以上，差異非常明顯。7—9月霾日出現(xiàn)頻率最低，霾日出現(xiàn)頻率都未超過10%，8月霾日出現(xiàn)頻率僅有8%；1月、6月和11—12月霾日出現(xiàn)頻率都達到了20%，12月霾日出現(xiàn)頻率高達25%。浦口霾日月變化特征與全省基本一致。

2.3 霾日突變檢驗

本研究所述的突變是指人工觀測天氣現(xiàn)象有一些非規(guī)律性、非線性的“突變過程”，即由一種穩(wěn)定狀態(tài)短時間內(nèi)跳躍式地變成另一種穩(wěn)定狀態(tài)的現(xiàn)象[16-18]。對1981—2017年浦口年霾日進行M-K檢驗（見圖4），結(jié)果表明，浦口年霾日在2007年前后發(fā)生了1次明顯的突變，與累積距平變化趨勢基本一致（見圖2）；1989—2001年霾日變化趨勢超過顯著性水平0.05臨界值。從M-K檢驗的UF曲線可以看出，2000年是浦口霾日變化的臨界點，由之前的下降轉(zhuǎn)為上升趨勢。用4年、5年、6年和7年滑動t檢驗對年霾日進行突變檢測（見圖5a～d），結(jié)果表明，2000年和2010年前后突變最明顯，在1988年和2006年前后也都檢測到突變。根據(jù)檢驗結(jié)果和圖1、表1，并結(jié)合直觀分析，確定1988年、2000年、2007年、2011年和2016年為突變點。通過對霾日突變點前后的歷史數(shù)據(jù)分析（見表1），結(jié)果表明突變前后的差值明顯，其中，最大差值達到120天以上，最小也達到27.2天。

圖4 1981—2017年M-K檢驗統(tǒng)計量曲線

2.4 霾日突變影響因素分析

1981—2017 年浦口霾日共出現(xiàn)了5次突變，而且2000年以來就發(fā)生了4次，其中，2007年比2006年霾日多1.7倍，2011年比2010年霾日多1.2倍，如此頻繁的劇烈變化不可能是氣象條件和空氣質(zhì)量突然改變造成的[19-20]。為了弄清楚造成霾日突變的原因，普查了浦口1981年以來的每年臺站檔案變動情況表和大事記，發(fā)現(xiàn)除去氣象條件、空氣質(zhì)量、城市建設(shè)和大氣污染防控力度加大等影響因素之外，1988年、2000年、2007年和2011年4次突變都與霾判別標準的變動、能見度自動觀測、人為因素和觀測環(huán)境的變化等4個因素有關(guān)，并且突變點與影響因素改變的時間點基本是吻合的。以下重點分析各種因素對霾日的影響程度。

2.4.1 霾判別標準改變對霾日的影響

（1）不同判別標準對霾日的影響分析[21-23]。1981—2006年按照標準1規(guī)定記錄霾，霾的判別主要依靠觀測員主觀判斷為主，沒有定量的標準，觀測員業(yè)務能力和探測環(huán)境好壞對霾日的多少起主要作用，判別標準對霾日的影響不大，也是造成這一時期霾日偏少的主要原因；2007年開始霾的判別標準發(fā)生重大調(diào)整，按標準2的相關(guān)規(guī)定記錄霾，從2007年1月開始霾日持續(xù)上升（見圖6），霾日上升趨勢的傾向值b=0.31，相關(guān)系數(shù)|r|＞r0.05，上升趨勢非常顯著；2017年9月，霾判別標準再次發(fā)生重大改變，開始按照標準3記錄霾日，同樣的觀測數(shù)據(jù)之前可以算1個霾日，而新標準則達不到記錄霾日的規(guī)定，霾日呈現(xiàn)下降趨勢（見圖7），霾日下降趨勢的傾向值b=0.505，相關(guān)系數(shù)|r|＞r0.05，下降趨勢顯著。2007年和2017年9月2次霾判別標準的改變對霾日影響都非常明顯。

（2）2014—2016年標準2和標準3霾日對比分析[24]。筆者選取2014—2016年3年每小時能見度和相對濕度按照標準3重新統(tǒng)計霾日（見表2）。從表2的統(tǒng)計結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，2014—2016年各月按標準3統(tǒng)計的霾日都小于或等于標準2的霾日。2014—2016年月霾日減少最多的分別是3—5月和9月，霾日減少都達到40%或以上；1月和6—7月減少不明顯。2014年3月和2015年5月和9月霾日減少的天數(shù)都達到10天或以上。

圖5 霾日多年滑動統(tǒng)計量

表1 霾日突變前后的數(shù)據(jù)分析

3年霾日總天數(shù)由579天下降為418天，霾日減少了28%。2014年和2015年霾日分別減少61天和67天。

2.4.2 能見度自動觀測對霾日的影響分析 2011年下半年能見度自動觀測儀器投入業(yè)務使用，觀測員在進行人工目測能見度時，參考了能見度自動觀測儀器的數(shù)據(jù)，因此，霾日開始明顯增加，2012年比2011年霾日多34%，從2010—2012年各月霾日變化圖可以清晰看出，能見度自動觀測儀器使用對霾日的影響非常大（見圖8），霾日上升趨勢的傾向值b=0.571，相關(guān)系數(shù)|r|＞r0.05，上升趨勢非常顯著。田心如等將2011年后的霾日極劇上升歸結(jié)于污染物的增多是不全面的，并沒有考慮到能見度觀測由人工觀測改為自動觀測對霾日的影響。因此，2011年開始霾日極劇上升與影響霾日的氣象條件之間的對應關(guān)系不一致原因，主要是能見度觀測由目測變?yōu)槠鳒y造成。

圖6 2006—2007年各月霾日及線性傾向估計

圖7 2017年1月—2018年2月各月霾日及線性傾向估計

2.4.3 人為因素對霾日的影響分析 查閱浦口臺站檔案變動情況表和大事記發(fā)現(xiàn)，1988—1999年浦口觀測員頻繁變動，地面氣象觀測都是以年輕觀測員為主，對能見度的觀測能力欠缺，能見度普遍偏大，加上對霾的判別標準理解不透徹，把本應記錄霾的，記錄成了輕霧，造成1988—1999年浦口霾日異常偏少，年霾日都沒有超過10天，有8年霾日少于5天，其中，1993年、1996年、1998年都未出現(xiàn)霾。經(jīng)與江蘇省平均值比較，并結(jié)合霾日影響因素分析，1988—1999年浦口年霾日應該在20～40天之間才算合理。因此，1988—1999年霾日數(shù)據(jù)已經(jīng)不具有使用價值。經(jīng)與南京站相比[25]，2站霾日相差巨大，也從另外一個角度反映出人為因素對霾日的影響特別明顯，特別是在不同臺站之間表現(xiàn)得更為突出。

表2 2014—2016年標準2和標準3霾日

圖8 2010—2012年各月霾日及線性傾向估計

2.4.4 觀測環(huán)境變化對霾日的影響分析 2000年開始浦口氣象觀測值班室由1樓搬到了5樓，觀測員的視野相對開闊，能見度的觀測比較準確，并且年輕觀測員業(yè)務能力也有了一定的提高。因此，霾日開始緩慢上升，2000年霾日達到20天，比1999年霾日多17天，2001年又比2000年多20天，浦口霾日也接近全省常年平均值，數(shù)據(jù)逐漸趨于正常。

3 結(jié)論與討論

（1）在浦口霾日突變的4個影響因素之中，人為因素對霾日的影響最大，判別標準的改變和能見度自動觀測對霾日影響次之，觀測環(huán)境的變化對霾日的影響最小。2007年之前影響霾日的因素主要是人為因素和觀測環(huán)境的變化；2007年開始影響因素主要是霾判別標準的改變和能見度自動觀測。

（2）2016年的突變反映出近年來大氣污染防控和大氣治理的成果。

（3）在同一時期會有多個因素同時影響霾日的多寡，本研究主要分析對霾日影響最大的因素。比如，1988—1999年霾日異常，既有人為因素又和能見度觀測環(huán)境差有一定的關(guān)系，但人為因素是主因。

（4）在執(zhí)行標準3的過程中發(fā)現(xiàn)，有時重污染天氣反而沒有霾，2018年1月16—18日表現(xiàn)最為顯著，AQI都已經(jīng)達到300以上，但天氣現(xiàn)象中并無霾，主要原因是達不到連續(xù)6 h有霾，不能算1個霾日，這種現(xiàn)象地面氣象觀測規(guī)范中還未給出處理方法。