青島市霧、霾天時(shí)空變化特征及影響因素分析?

盧一凡， 王 嬌，2， 于鋮浩， 馬 艷， 高會(huì)旺，2??

(1. 中國(guó)海洋大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院， 山東 青島 266100； 2. 中國(guó)海洋大學(xué)海洋環(huán)境與生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 山東 青島 266100；3. 北京大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院， 北京 100871； 4. 青島市氣象局， 山東 青島 266003)

霧和霾是造成大氣能見度降低的主要天氣現(xiàn)象，可導(dǎo)致人們心情灰暗壓抑、海陸空交通受阻，甚至影響醫(yī)療和旅游等產(chǎn)業(yè)[1-2]。隨著氣候條件、城市發(fā)展以及空氣污染類型等方面的變化，中國(guó)霧、霾事件出現(xiàn)頻率及主要影響因素也存在明顯差異。許多研究表明，中國(guó)多個(gè)區(qū)域霧天天數(shù)呈現(xiàn)先增長(zhǎng)后減少的趨勢(shì)[3-5]。林建等[6]發(fā)現(xiàn)1985—2005年我國(guó)除華南、江南地區(qū)霧日變化趨勢(shì)不明顯，其余各地的大霧日(能見度<1 km)基本呈遞減趨勢(shì)，這可能與我國(guó)快速城市化以及森林覆蓋率減少導(dǎo)致的溫度升高、濕度下降有關(guān)[7-9]。吳兌等[10]分析發(fā)現(xiàn)， 1954—2004年珠江三角洲霧和輕霧造成的低能見度變化主要反映了氣候波動(dòng)固有的年際和年代際變化特征。自20世紀(jì)80年代初開始，珠江三角洲地區(qū)灰霾天數(shù)呈增加趨勢(shì)，并有3次大的波動(dòng)，主要與經(jīng)濟(jì)發(fā)展、環(huán)保措施、復(fù)合大氣污染有關(guān)[10]。Zhang等[11]結(jié)合我國(guó) 681個(gè)地面站點(diǎn)的能見度資料，以及人口密度、氣溶膠總排放量等數(shù)據(jù)，定義了我國(guó)4個(gè)主要霾區(qū)，分別為華北和關(guān)中平原、長(zhǎng)江三角洲地區(qū)、珠江三角洲地區(qū)以及四川盆地。史軍等[12]研究表明，近30年來長(zhǎng)江三角洲大城市、中等城市和城鎮(zhèn)鄉(xiāng)村間霾日數(shù)變化具有明顯差異，而趙普生等[13]指出京津冀范圍內(nèi)城區(qū)站點(diǎn)、非城區(qū)站點(diǎn)霾日數(shù)均有增加趨勢(shì)且兩者差距越來越小。

氣溶膠及氣候系統(tǒng)對(duì)霧、霾的形成有重要影響[14-16]。一般來說氣溶膠有助于霧的生成，而當(dāng)氣溶膠濃度超過一定閾值，空氣中有限的水汽爭(zhēng)奪大量的氣溶膠，霧滴數(shù)量反而會(huì)下降[3，17]。此外，氣溶膠的輻射效應(yīng)還會(huì)通過改變局地氣溫，影響霧的持續(xù)時(shí)間[18]：吸收性氣溶膠會(huì)加熱霧滴，從而延緩夜間霧的形成，加速日間霧的消散；散射性氣溶膠在日間散射太陽輻射，降低霧滴表面溫度，增加霧的持續(xù)時(shí)間。同時(shí)有研究指出，中國(guó)東部地區(qū)霧、霾形成受氣候系統(tǒng)影響較大。Fu等[19]研究表明風(fēng)場(chǎng)的分布和風(fēng)速、相對(duì)濕度的年代際變化對(duì)霧、霾的形成具有很大影響；Yin等[20]發(fā)現(xiàn)華北黃淮地區(qū)冬季霾的形成與風(fēng)速、降水具有一定相關(guān)性，但隨著近年來東亞冬季風(fēng)減弱，水汽條件成為霧、霾形成的關(guān)鍵因素，與風(fēng)速無明顯相關(guān)性[19]。

青島市位于海霧多發(fā)區(qū)黃海之濱，每年4—7月霧的發(fā)生頻率最高且大部分為平流冷卻霧[21-23]。馬艷等[24-25]研究表明，青島市2006—2012年平均霧天數(shù)為55 d，霧天氣背景下常伴隨著不同程度的空氣污染。張曉慧等[26]對(duì)青島市冬季霧的天氣氣候特征進(jìn)行研究，表明青島冬季霧的發(fā)生頻率為年均12 d，占全年霧日數(shù)的22%，其中受天氣系統(tǒng)明顯影響的霧占48%。近年來青島市空氣質(zhì)量有所改善，PM2.5由2011—2012年的(102±37)μg·m-3降低到2014—2018年的(51±18) μg·m-3 [27]。但冬季濃度仍能達(dá)到(79 ± 54) μg·m-3，遠(yuǎn)超國(guó)家二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)(35 μg·m-3)，且在高濕、靜穩(wěn)條件下，造成灰霾天氣頻發(fā)[27-29]。目前關(guān)于青島地區(qū)霧天、霾天相關(guān)研究主要集中在事件性天氣成因分析、不同天氣對(duì)氣溶膠成分的影響以及氣象條件對(duì)氣溶膠光學(xué)特性的影響等方面，對(duì)霧天、霾天長(zhǎng)期變化規(guī)律及影響因素的研究較少。

本研究主要結(jié)合青島市2005—2019年大氣能見度、相對(duì)濕度等氣象小時(shí)數(shù)據(jù)、顆粒物濃度在線觀測(cè)數(shù)據(jù)等，分析了青島市近十幾年霧天、霾天的歷史變化趨勢(shì)，探討青島市不同區(qū)域霧、霾天氣發(fā)生特征及差異，以及霧天和霾天時(shí)空變化與氣象條件、空氣污染水平等因素的關(guān)系，為評(píng)估和改善青島市空氣質(zhì)量提供數(shù)據(jù)支持和理論支撐。

1 資料來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究所用氣象數(shù)據(jù)有兩個(gè)來源：(1)Reliable Prognosis網(wǎng)站(https://rp5.ru)，數(shù)據(jù)資料包括2005—2019年逐日8個(gè)時(shí)次(02：00、05：00、08：00、11：00、14：00、17：00、20：00、23：00)的水平能見度、相對(duì)濕度、溫度等氣象要素和各時(shí)次天氣現(xiàn)象，這些數(shù)據(jù)已被用于霧、霾等天氣現(xiàn)象的相關(guān)研究[30]，本研究用以分析青島市(氣象站編號(hào)為54857，經(jīng)緯度：36.067°N，120.333°E)近年來霧天、霾天天數(shù)的變化趨勢(shì)；(2)青島市氣象局2013—2019年6個(gè)站點(diǎn)氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)，包含大橋三、膠南、膠州、萊西、平度和市南6個(gè)站點(diǎn)的水平能見度、相對(duì)濕度、溫度和降雨量等逐時(shí)氣象數(shù)據(jù)，用于分析青島市不同區(qū)域之間的霧頻、霾頻差異(見表1)。

表1 青島市各站點(diǎn)氣象數(shù)據(jù)信息

PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3和AQI小時(shí)數(shù)據(jù)收集于全國(guó)城市空氣質(zhì)量實(shí)時(shí)發(fā)布平臺(tái)(http://106.37.208.233:20035/)，包括市南區(qū)西部子站、膠南、膠州、萊西和平度站5個(gè)觀測(cè)點(diǎn)位，監(jiān)測(cè)時(shí)間為2014年5月13日—2019年12月31日(見圖1)。

1.2 方法

1.2.1 霧天、霾天和站點(diǎn)類型的判定標(biāo)準(zhǔn) 本研究根據(jù)Reliable Prognosis網(wǎng)站2005—2019年青島市氣象站(編號(hào)54857)天氣現(xiàn)象記錄和降水量數(shù)據(jù)，排除雨、雪、沙塵暴等其他能使能見度降低的天氣后，定義一天中有任意相對(duì)濕度≥90%、能見度≤1 km的數(shù)據(jù)記錄，則判定該天為霧天[31]。定義一天中14：00相對(duì)濕度<90%、能見度≤10 km的天氣為霾天[18，32-33]。由于膠南、膠州、萊西、平度和市南5個(gè)氣象觀測(cè)站分別有臨近環(huán)境空氣監(jiān)測(cè)站點(diǎn)，本研究在識(shí)別各站點(diǎn)霾天時(shí)，增加14：00 PM2.5濃度≥75 μg·m-3的限制指標(biāo)。為分析各站點(diǎn)逐時(shí)的霧、霾發(fā)生頻率分布特征，若各站點(diǎn)任意時(shí)刻的氣象記錄為相對(duì)濕度≥90%、能見度≤1 km，則該時(shí)刻被定義為霧時(shí)刻；若任意時(shí)刻氣象記錄為相對(duì)濕度<90%、能見度≤10 km，且PM2.5濃度≥75 μg·m-3，則該時(shí)刻被定義為霾時(shí)刻。

圖1 本研究涉及的氣象站和環(huán)境監(jiān)測(cè)站點(diǎn)分布

由于大橋三站點(diǎn)所在位置無配套的臨近環(huán)境監(jiān)測(cè)站的空氣污染物濃度資料，所以不對(duì)該站點(diǎn)氣象要素與空氣污染物濃度之間的關(guān)系進(jìn)行探討。

根據(jù)6個(gè)站點(diǎn)離海岸線距離，本文將距海岸線最近距離為5 km內(nèi)的站點(diǎn)定義為沿海型(大橋三站點(diǎn)和市南站點(diǎn))；5～30 km的定義為過渡型(膠南站點(diǎn)和膠州站點(diǎn))；超過30 km的為內(nèi)陸型(平度站點(diǎn)和萊西站點(diǎn))。

1.2.2 數(shù)據(jù)分析方法 本研究使用的統(tǒng)計(jì)方法主要包括t檢驗(yàn)、單因素方差分析、Spearman相關(guān)系數(shù)和Pearson相關(guān)系數(shù)。t檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)相關(guān)性系數(shù)是否顯著；單因素方差分析用于檢驗(yàn)不同站點(diǎn)或不同氣象條件下各組數(shù)據(jù)之間均值是否有顯著差異；Spearman相關(guān)系數(shù)和Pearson相關(guān)系數(shù)分析用于探討霧頻、霾頻與氣溫、氣壓、相對(duì)濕度和空氣污染指數(shù)等因素的相關(guān)關(guān)系。

單因素方差分析用于檢驗(yàn)在一個(gè)因素改變條件下，各項(xiàng)指標(biāo)的均值是否改變。本研究檢驗(yàn)假設(shè)為H0:在霧、霾發(fā)生時(shí)及所有統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)3種條件下6項(xiàng)空氣污染物濃度均值全部相等；備擇假設(shè)H1:在以上3中條件下6項(xiàng)污染物濃度均值不完全相等。

Pearson簡(jiǎn)單相關(guān)性分析法是研究變量之間緊密程度的一種通用統(tǒng)計(jì)方法。它用于衡量?jī)蓚€(gè)數(shù)據(jù)集合是否在一條線上面，同時(shí)衡量定距變量間的線性關(guān)系。相關(guān)性系數(shù)r是描述線性關(guān)系程度和方向的統(tǒng)計(jì)量，r的計(jì)算方法如下：

Spearman相關(guān)系數(shù)是衡量?jī)蓚€(gè)變量的依賴性的非參數(shù)指標(biāo)，利用單調(diào)方程評(píng)價(jià)兩個(gè)統(tǒng)計(jì)變量的相關(guān)性。將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為等級(jí)數(shù)據(jù)，再按Pearson相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式計(jì)算得到Spearman相關(guān)系數(shù)。|r|越接近1，則相關(guān)性越好。r值為正，表明xi和yi呈正相關(guān)；若為負(fù)，則呈負(fù)相關(guān)。p值是用來判定假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果的一個(gè)參數(shù)，當(dāng)p值越小，檢驗(yàn)結(jié)果越顯著。

2 結(jié)果與討論

2.1 青島市霧天、霾天天數(shù)年際變化特征

本節(jié)運(yùn)用青島市2005—2019年逐日8個(gè)時(shí)次氣象數(shù)據(jù)對(duì)霧天、霾天天數(shù)年際變化特征進(jìn)行討論。青島市2005—2019年年均霧天天數(shù)為41 d，在2006年出現(xiàn)峰值(66 d)，隨后呈緩慢減少的趨勢(shì)(p<0.1)，到2019年達(dá)到最低值(20 d)(見圖2(a))。2005—2019年霾天天數(shù)呈波動(dòng)變化趨勢(shì)，在2006、2010和2016年出現(xiàn)3個(gè)明顯峰值，分別為106、143和114 d，在2010—2013年間霾天天數(shù)每年均超過100 d，2008年霾天天數(shù)最少，為75 d。圖2(b)～(e)分別為青島市氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速和降水量在2005—2019年期間的變化趨勢(shì)，風(fēng)速、相對(duì)濕度和降水量都呈現(xiàn)出降低的趨勢(shì)。由圖2(b)可見青島市氣溫在2005—2019年間波動(dòng)范圍約為1 ℃，2005—2007年呈上升趨勢(shì)，2007—2012年呈下降趨勢(shì)(-0.18 ℃·a-1，p>0.05)，2012—2019年呈上升趨勢(shì)(0.17 ℃·a-1，p<0.05)。從圖2(c)可以看出，青島市2006—2019年相對(duì)濕度呈波動(dòng)變化，有不斷降低的趨勢(shì)(-0.31%·a-1，p<0.05)。經(jīng)過Spearman相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)，2005—2019年青島市霧天天數(shù)變化和相對(duì)濕度變化具有良好的正相關(guān)關(guān)系(p<0.05)，說明近年霧天天數(shù)的減少一定程度與相對(duì)濕度不斷降低有關(guān)。圖2(d)顯示近15年青島市風(fēng)速集中出現(xiàn)在2～6 m·s-1，整體呈現(xiàn)不斷降低的趨勢(shì)，由2005年的4.0 m·s-1降低到2019年的3.3 m·s-1(-0.05 m·s-1·a-1，p<0.01)。較高的空氣濕度更易形成暖濕氣流，從而為平流霧的出現(xiàn)提供了條件[35]。由圖2(e)可見，2007—2019年青島市年降水量不斷降低(-36.53 mm·a-1，p<0.05)，與相對(duì)濕度變化趨勢(shì)一致。

圖2 青島市2005—2019年霧天、霾天天數(shù)及氣象因子變化趨勢(shì)

青島市2005—2019年各季節(jié)霧天、霾天天數(shù)變化具有不同的特征(見圖3(a))。夏季霧天天數(shù)最多，平均每年17.3 d，占總霧天天數(shù)42.1%，秋季最少，平均每年3.3 d，占總霧天天數(shù)8.0%。霧天天數(shù)的季節(jié)分布沒有明顯的年際變化，整體均為春夏兩季高，秋冬兩季低。青島市各季節(jié)霾天天數(shù)均超過20 d，霾天的出現(xiàn)與季節(jié)關(guān)系不大，四季各占25%左右(見圖3(b))。

2.2 霧、霾事件持續(xù)時(shí)間及季節(jié)差異

本研究運(yùn)用青島市2005—2019年逐日8個(gè)時(shí)次氣象數(shù)據(jù)，將1天或連續(xù)多天符合前文對(duì)霧天(或霾天)定義的天氣標(biāo)準(zhǔn)的事件識(shí)別為一場(chǎng)霧事件(或霾事件)。數(shù)據(jù)顯示，青島市從2005年2月1日—2019年12月31日共有337次霧事件，943次霾事件。其中持續(xù)1 d的霧占霧事件總數(shù)的一半以上(55.2%)，持續(xù)2 d的占22.3%，持續(xù)3 d的占12.5%，持續(xù)天數(shù)超過3 d的占10.1%。蘇鴻明[36]基于1917—1980 年歷史天氣圖資料，發(fā)現(xiàn)臺(tái)灣海峽多數(shù)霧持續(xù)2 d，占所有霧事件88.1%。青島市持續(xù)1 d的霾事件占60.0%，持續(xù)2 d的占25.5%，持續(xù)3 d的占8.3%，持續(xù)時(shí)間超過3 d的占6.3%?？梢姡鄭u市霧、霾事件的持續(xù)時(shí)間較短。張立多等[37]分析廈門地面觀測(cè)資料表明，廈門1990—2006年灰霾天氣共有288 d，持續(xù)2 d及以上的灰霾天氣過程有37次，僅占12.8%?？梢?，與廈門相比，青島市霾天的持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。

圖3 青島市2005—2019年各季節(jié)霧天、霾天天數(shù)

不同持續(xù)天數(shù)的霧事件均為夏季最多，這可能是由于夏季雨水較多(見圖4(a))，可以提供連續(xù)的水汽補(bǔ)充，且溫度適宜、風(fēng)速穩(wěn)定，有利于霧的生成和維持[38]。青島市的霾事件大部分持續(xù)時(shí)間為1～3 d，青島市短期霾(1 d)以及長(zhǎng)期霾(超過3 d)事件在冬天發(fā)生的概率最大，分別為26.33%和33.90%(見圖4(b))，這可能受到供暖期污染物排放量增大以及不利氣象條件的影響，如穩(wěn)定層結(jié)、靜小風(fēng)等[38]。

2.3 青島市六站點(diǎn)霧頻、霾頻季節(jié)變化

本節(jié)運(yùn)用青島市6個(gè)氣象站點(diǎn)2013—2019年逐時(shí)氣象數(shù)據(jù)、5個(gè)環(huán)境監(jiān)測(cè)站點(diǎn)2014—2019年逐時(shí)PM2.5濃度數(shù)據(jù)對(duì)各氣象站點(diǎn)霧頻、霾頻進(jìn)行討論。6個(gè)站點(diǎn)平均霧天天數(shù)從高到低分別為：萊西(74 d·a-1)、市南(54 d·a-1)、平度(35 d·a-1)、膠南(27 d·a-1)、膠州(25 d·a-1)和大橋三(19 d·a-1)；全年平均霾天天數(shù)從高到低分別為：膠南(35 d·a-1)、萊西(32 d·a-1)、市南(31 d·a-1)、平度(29 d·a-1)和膠州(20 d·a-1)。

本研究將本文各站點(diǎn)在統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)所有霧天(霾天)天數(shù)在總天數(shù)中的占比定義為霧頻(霾頻)。青島市2個(gè)沿海型站點(diǎn)(大橋三、市南站點(diǎn))春夏季霧天天數(shù)顯著高于秋冬季(p<0.05)；過渡型站點(diǎn)(膠南、膠州站點(diǎn))和內(nèi)陸型站點(diǎn)(萊西、平度站點(diǎn))則沒有該顯著差異(見圖5(a))。對(duì)比沿海型與內(nèi)陸型站點(diǎn)發(fā)現(xiàn)，遠(yuǎn)離海岸的地區(qū)，春夏季霧天天數(shù)越少，秋冬季越多，過渡型站點(diǎn)同時(shí)受到陸地和海洋的影響，各季節(jié)霧頻情況比較復(fù)雜，基本上呈現(xiàn)秋季最低，春冬季出現(xiàn)高值(見圖5(b))。與霧頻分布明顯不同，各個(gè)站點(diǎn)霾頻分布沒有明顯差異，均呈現(xiàn)冬季最高，夏季最低，春秋季基本持平的特點(diǎn)。青島市6個(gè)站點(diǎn)平均溫度均為夏季最高，冬季最低(見圖5(c))；平均相對(duì)濕度均為夏季最高，沿海型站點(diǎn)為冬季最低，內(nèi)陸型站點(diǎn)為春季最低(見圖5(d))。

圖4 青島市2005—2019年霧、霾事件持續(xù)天數(shù)季節(jié)分布

圖5 青島市四季霧天、霾天占比與平均溫度、相對(duì)濕度

有研究表明，4—7月是北太平洋平流霧頻發(fā)的季節(jié)，6月黃海西北部，即山東半島以南海域海霧最大發(fā)生頻率約為20%，而進(jìn)入8月后，海霧發(fā)生頻率突然降低到5%以下[39]。沿海型站點(diǎn)(市南、大橋三)相較于其他類型站點(diǎn)更多受到了海霧的影響，多發(fā)季節(jié)與北太平洋平流霧發(fā)生季節(jié)一致。市南站點(diǎn)靠近海岸，受海洋暖濕氣流影響，相比其余站點(diǎn)更加具備海洋平流霧生成條件。尤其在夏季，來自黃海的暖濕氣流充足，市南站點(diǎn)在夏季達(dá)到了霧頻峰值(見圖5)，而此時(shí)霾頻達(dá)到谷值；而在冬季，污染物條件適合霾形成，但此時(shí)霧頻相比夏季有明顯降低。青島市秋冬季水汽供應(yīng)不足，降水量?jī)H占全年21%和5%(2005—2019年)，不利于霧的生成。內(nèi)陸型站點(diǎn)(萊西、平度)秋冬季霧的發(fā)生頻率相比其他沿海站點(diǎn)高，可能是由于位于內(nèi)陸，受海霧影響較少，主要受到輻射霧的影響，因此具有不同的季節(jié)發(fā)生規(guī)律[40]。過渡型站點(diǎn)(膠南、膠州)同時(shí)受到了海霧以及內(nèi)陸輻射霧的影響，季節(jié)分布無顯著特點(diǎn)。

風(fēng)向和風(fēng)速對(duì)霧、霾的形成起著至關(guān)重要的作用。風(fēng)向的轉(zhuǎn)變會(huì)引起氣團(tuán)來源的變化，從而改變水汽輸送量和霧滴凝結(jié)核的數(shù)量，對(duì)霧的微結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響[41]，而較大風(fēng)速能促進(jìn)大氣邊界層混合并抑制日落后的輻射冷卻，促進(jìn)霧的消散[42]。為進(jìn)一步探討不同站點(diǎn)霧天、霾天天數(shù)差異的原因，本研究對(duì)各站點(diǎn)有霧、霾時(shí)的風(fēng)向和風(fēng)速進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(見圖6)。各站點(diǎn)在霧發(fā)生時(shí)風(fēng)向并不固定，大部分方向的風(fēng)速處于0～5 m·s-1，平均風(fēng)速為1.01～4.71 m·s-1。沿海型站點(diǎn)(大橋三、市南)有霧時(shí)的風(fēng)向以偏南風(fēng)為主，受到了海洋的明顯影響，來自北黃海的暖濕氣流促進(jìn)平流霧的產(chǎn)生。市南氣象站點(diǎn)位于伏龍山頂，距離最近海岸線僅1.3 km，相較氣象站周邊地區(qū)海拔較高，氣溫比周邊環(huán)境低，相對(duì)濕度較高，容易在局地地形環(huán)流作用下形成山區(qū)地形低云，之后靠近地表則轉(zhuǎn)化為霧[43]。有研究指出，沿海城市輻射霧的形成受來自內(nèi)陸方向風(fēng)的影響，而平流霧的形成受來自海洋方向風(fēng)的影響[44]。

((a)萊西；(b)平度；(c)膠南；(d)膠州；(e)市南；(f)大橋三。 (a) Laixi; (b) Pingdu; (c) Jiaonan; (d) Jiaozhou; (e) Shinan; (f) Daqiaosan.)

內(nèi)陸型站點(diǎn)(萊西與平度)有霧時(shí)主要受到偏北風(fēng)的影響，不利于平流霧的形成，所形成的霧更可能為輻射霧，而沿海型站點(diǎn)有霧時(shí)主要受到東南風(fēng)的影響，這體現(xiàn)出沿海型/內(nèi)陸型站點(diǎn)不同的兩種主要成霧機(jī)制：沿海站點(diǎn)受海洋影響較大，平流霧占比較高；內(nèi)陸型站點(diǎn)，輻射霧占比較高；過渡型站點(diǎn)介于兩者之間。各站點(diǎn)在有霾出現(xiàn)時(shí)平均風(fēng)速為2.37～4.20 m·s-1。有霾出現(xiàn)時(shí)均受到西北風(fēng)的影響，顯示來自西北方向的污染物輸送對(duì)霾的形成有一定貢獻(xiàn)(見圖6)。

2.4 青島市五站點(diǎn)霧、霾發(fā)生頻率的月變化與日變化

為更細(xì)致地分析青島市逐時(shí)霧、霾發(fā)生頻率及其月、日變化特征，本章節(jié)運(yùn)用青島市5個(gè)氣象站點(diǎn)2013—2019年逐時(shí)氣象數(shù)據(jù)、5個(gè)環(huán)境監(jiān)測(cè)站點(diǎn)2014—2019年逐時(shí)PM2.5濃度數(shù)據(jù)對(duì)各站點(diǎn)每月霧時(shí)刻、霾時(shí)刻出現(xiàn)次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分別除以當(dāng)月各時(shí)刻總數(shù)，得到不同月份不同時(shí)刻霧、霾出現(xiàn)頻率。

各站點(diǎn)1—12月逐時(shí)霧的發(fā)生頻率差異較大(見圖7)。全年整體來看，市南、萊西兩個(gè)站點(diǎn)霧出現(xiàn)的時(shí)數(shù)最多，遠(yuǎn)高于其他站點(diǎn)。在這兩個(gè)站點(diǎn)，霧發(fā)生時(shí)數(shù)的峰值分別集中在夏季5—7月(市南，15%)和秋季8—11月(萊西，16%)。膠州、膠南、平度3個(gè)站點(diǎn)霧發(fā)生時(shí)數(shù)的季節(jié)分布相對(duì)不明顯，在全年各月均有分布。從霧發(fā)生頻率的日變化來看，各站點(diǎn)都集中在午夜到早晨8:00時(shí)段，市南站點(diǎn)、膠南站點(diǎn)在夏季的傍晚到午夜也有霧的發(fā)生。Boutle等[45]研究表明，輻射霧主要在地面的長(zhǎng)波輻射冷卻作用下，于后半夜形成，同時(shí)在日出后消散。各站點(diǎn)在日出后較少有霧現(xiàn)象發(fā)生，因此持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)(12 h以上)的霧占比較低。與霧的發(fā)生頻率相比，各站點(diǎn)霾的出現(xiàn)頻率集中在冬春季，夏季較少(見圖7)，這與利用季節(jié)平均的霾天數(shù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果相一致。從月變化來看，各站點(diǎn)的霾多發(fā)生于1和12月，萊西、平度站點(diǎn)霾發(fā)生的月份跨度最廣，霾集中發(fā)生于冬半年，即1—3月和10—12月。從日變化來看，霾與霧不同，可出現(xiàn)于每天的任意時(shí)刻，在多個(gè)站點(diǎn)呈現(xiàn)出雙峰分布，即8：00—12：00和18：00—24：00。

圖7 青島市各站點(diǎn)逐時(shí)霧、霾發(fā)生頻率分布

2.5 霧、霾天氣背景下空氣污染特征

本節(jié)運(yùn)用青島市5個(gè)氣象站點(diǎn)2013—2019年逐時(shí)氣象數(shù)據(jù)、5個(gè)環(huán)境監(jiān)測(cè)站點(diǎn)2014—2019年逐時(shí)6項(xiàng)空氣污染物濃度數(shù)據(jù)對(duì)各站點(diǎn)6類空氣污染物在霧、霾發(fā)生時(shí)以及統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)總體平均濃度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(見圖8)，可以看出，霾出現(xiàn)時(shí)，PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO濃度顯著高于總體均值(p<0.05)。霾出現(xiàn)時(shí)O3濃度則低于總體均值。有研究指出，在大氣氧化條件較弱的寒冷季節(jié)，PM2.5濃度增加會(huì)抑制地表太陽輻射，從而削弱了O3的產(chǎn)生[46]；同時(shí)也有研究指出，PM2.5和O3在夏季的均值呈負(fù)相關(guān)，高濃度的PM2.5污染會(huì)部分抑制O3的產(chǎn)生[47]。霧出現(xiàn)時(shí)，除市南站點(diǎn)，其余站點(diǎn)的PM2.5濃度均顯著高于總體均值；除市南站點(diǎn)和膠州站點(diǎn)，其余站點(diǎn)PM10濃度高于總體平均值。在過渡型和內(nèi)陸型站點(diǎn)，霧出現(xiàn)時(shí)污染物濃度稍高于沿海型站點(diǎn)。

各個(gè)站點(diǎn)的PM2.5、PM10和CO的平均濃度由高到低分別為有霾時(shí)、有霧時(shí)、總體均值。有所不同的是，SO2濃度由高到低順序?yàn)橛婿矔r(shí)、總體均值、有霧時(shí)。SO2與PM2.5、PM10和CO濃度具有良好的相關(guān)關(guān)系，SO2濃度在有霧時(shí)較低，這可能是由于有霧時(shí)空氣濕度整體較高，在高濕度下SO2易在空氣中氧化劑的作用下被水汽吸收，并氧化為硫酸根離子[48-49]。在沿海型站點(diǎn)，NO2濃度分布與SO2類似，均在有霾時(shí)最高，總體均值次之，有霧時(shí)最低。而其他站點(diǎn)與PM2.5、PM10和CO三項(xiàng)污染物類似，有霧時(shí)NO2濃度高于總體均值，這是由于在夜間NO2在高濕度下易氧化成為N2O5、HNO3，此過程反應(yīng)速率與空氣濕度呈正相關(guān)關(guān)系，即高濕度條件有助于大氣中NO2的消除作用[50]。

圖8 青島市各站點(diǎn)空氣污染物濃度特征(紅：霧；藍(lán)：霾；黃：總體均值)

2.6 青島市霧、霾與各影響因素的相關(guān)分析

為進(jìn)一步探究氣象因素與空氣污染物對(duì)霧、霾生成的影響，本節(jié)運(yùn)用青島市5個(gè)氣象站點(diǎn)2013—2019年逐時(shí)氣象數(shù)據(jù)、5個(gè)環(huán)境監(jiān)測(cè)站點(diǎn)2014—2019年逐時(shí)6項(xiàng)空氣污染物濃度數(shù)據(jù)對(duì)各站點(diǎn)每月霧時(shí)數(shù)、霾時(shí)數(shù)與各空氣污染物、氣象因素月均值進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析。由表2可得，對(duì)于5個(gè)站點(diǎn)全部記錄，霧時(shí)數(shù)與PM2.5、SO2濃度、相對(duì)濕度呈顯著正相關(guān)，與O3濃度呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。而霾時(shí)數(shù)與PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO濃度呈顯著正相關(guān)關(guān)系，與O3濃度、氣溫、相對(duì)濕度和氣壓呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。在每個(gè)站點(diǎn)，霾時(shí)數(shù)與各項(xiàng)大氣污染指標(biāo)顯著相關(guān)，其中與O3濃度呈負(fù)相關(guān)，與其余污染物呈正相關(guān)關(guān)系，這表明各站點(diǎn)霾生成時(shí)的污染條件相似。除O3外，其他5項(xiàng)污染物同步變化，且在每年冬季達(dá)到峰值，同時(shí)霾頻在此時(shí)也達(dá)到峰值；而在夏天，5項(xiàng)污染物和霾頻均為谷值。此外，僅市南站點(diǎn)霾時(shí)數(shù)與風(fēng)速呈顯著正相關(guān)。以上分析表明，在青島市5個(gè)站點(diǎn)，霾與O3等常規(guī)污染物、相對(duì)濕度等氣象要素皆有較好的相關(guān)性。與霾不同，各站點(diǎn)的霧時(shí)數(shù)與空氣污染物濃度、氣溫、相對(duì)濕度等指標(biāo)的關(guān)系各有不同，下面進(jìn)行詳細(xì)討論。

表2 青島市各站點(diǎn)每月霧、霾時(shí)數(shù)與各影響因素的相關(guān)系數(shù)

除市南站點(diǎn)霧時(shí)數(shù)與NO2濃度有顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，沿海型和過渡型站點(diǎn)霧時(shí)數(shù)與各項(xiàng)空氣污染物之間沒有顯著相關(guān)關(guān)系，而內(nèi)陸的平度站霧時(shí)數(shù)與各項(xiàng)空氣污染指標(biāo)均呈顯著相關(guān)關(guān)系，其中與O3濃度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與其余污染物呈正相關(guān)關(guān)系；在萊西站點(diǎn)，霧時(shí)數(shù)與NO2，O3濃度有顯著相關(guān)關(guān)系，與PM2.5、PM10、SO2、CO四項(xiàng)污染物無顯著相關(guān)。這表明，與內(nèi)陸型站點(diǎn)相比，沿海型和過渡型站點(diǎn)，霧的形成受污染物影響較小。在市南、萊西兩個(gè)站點(diǎn)，霧時(shí)數(shù)與相對(duì)濕度呈顯著正相關(guān)。同時(shí)，市南、萊西站點(diǎn)有較高的年均霧天天數(shù)，這說明在市南、萊西站點(diǎn)霧受相對(duì)濕度影響較大。膠南、萊西和平度站點(diǎn)的霧刻數(shù)還與風(fēng)速具有顯著相關(guān)性。

3 結(jié)論

本研究通過以上分析和討論得到如下結(jié)論：

(1)青島市近14年霧天天數(shù)變化呈現(xiàn)緩慢下降的趨勢(shì)(p<0.1)；每年霾天天數(shù)呈波動(dòng)變化趨勢(shì)，在2006、2010和2016年出現(xiàn)3個(gè)明顯峰值，分別為106、143和114 d。青島市夏季霧天天數(shù)最多，占總霧天天數(shù)42.1%，秋季最少，占總霧天天數(shù)8.0%；其中持續(xù)1 d的霧占55.2%，持續(xù)2 d的占22.3%。青島市在秋季霾天天數(shù)較少，平均每年22.4 d，占總霾天天數(shù)21.7%，其他季節(jié)為26.1～27.8 d，各占25.3%～27.0%。持續(xù)1 d的霾占60.0%，持續(xù)2 d的占25.5%。

(2)青島市沿海型站點(diǎn)(市南、大橋三)與內(nèi)陸型站點(diǎn)(平度、萊西)霧天的季節(jié)分布特征不同，在沿海型站點(diǎn)春夏季霧天天數(shù)明顯高于秋冬季，過渡型站點(diǎn)和內(nèi)陸型站點(diǎn)則沒有該顯著差異，表明沿海型站點(diǎn)受平流霧影響較大，而內(nèi)陸型站點(diǎn)以輻射霧為主。從全年12個(gè)月分布來看，各站點(diǎn)霧主要出現(xiàn)時(shí)間不同，市南站點(diǎn)，春夏季5—7月霧頻占比較高，內(nèi)陸萊西站點(diǎn)秋冬8—11月霧頻占比高，過渡型站點(diǎn)上下半年沒有顯著差異。各個(gè)站點(diǎn)霾天分布均呈現(xiàn)冬季多于夏季，春秋季基本持平的特點(diǎn)，各站點(diǎn)的霾多發(fā)生于1和12月。從日變化來看，各站點(diǎn)霧時(shí)數(shù)的高值主要出現(xiàn)于午夜至早8時(shí)，霾時(shí)數(shù)呈現(xiàn)雙峰分布，峰值出現(xiàn)于8：00～12：00和18：00～24：00。

(3)有霾出現(xiàn)時(shí)，各站點(diǎn)PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO五項(xiàng)污染物濃度都顯著高于霧天和總體均值。有霧出現(xiàn)時(shí)，除市南站點(diǎn)，其余站點(diǎn)的PM2.5濃度均顯著高于總體均值。在內(nèi)陸型站點(diǎn)，霧時(shí)數(shù)與NO2、O3濃度之間存在顯著相關(guān)性，沿海型和過渡型站點(diǎn)則與各項(xiàng)空氣污染物之間相無明顯相關(guān)性。此外，霾時(shí)數(shù)與氣溫、相對(duì)濕度均呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。