人類活動(dòng)對(duì)京津冀地區(qū)冬季霾相關(guān)氣象條件的影響

徐影,柳艷菊,,韓振宇,周波濤,丁一匯,吳婕,田童緋,李柔珂,e,汪靖

aNational Climate Center,China Meteorological Administration,Beijing 100081,China

bCollaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters,Nanjing University of Information Science and Technology,Nanjing 210044,China

cSchool of Geography and Environmental Engineering,Gannan Normal University,Ganzhou 341000,China

dCamford Royal School,Beijing 100093,China

eClimate and Environment Modeling Lab,Institute of Earth Environment,Chinese Academy of Sciences,Xi’an 710061,China

本文利用20世紀(jì)氣候檢測(cè)歸因計(jì)劃的CAM5.1-1degree模式，綜合考慮人類活動(dòng)和自然強(qiáng)迫（All-Hist）以及單獨(dú)考慮自然強(qiáng)迫（Nat-Hist）的兩種數(shù)值模擬試驗(yàn)結(jié)果，對(duì)1961—2016年期間人類活動(dòng)影響京津冀地區(qū)冬季霾事件相關(guān)氣象條件的物理過程進(jìn)行了分析和討論。結(jié)果表明，考慮人類活動(dòng)影響后，與京津冀冬季霾事件相關(guān)的動(dòng)力和熱力氣象條件的變化均不利于污染物的擴(kuò)散，進(jìn)而有利于霾的形成和累積，其中動(dòng)力條件主要包括東亞冬季風(fēng)顯著減弱、低層異常南風(fēng)增強(qiáng)，熱力條件包括地面氣溫明顯升高、水汽輸送增強(qiáng)和近地面地表逆溫增強(qiáng)等。同時(shí)，也利用統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)一步分析了兩種試驗(yàn)中動(dòng)力和熱力氣象條件對(duì)京津冀霾日數(shù)變化的相對(duì)貢獻(xiàn)，結(jié)果表明：人類活動(dòng)對(duì)京津冀冬季霾日增多的貢獻(xiàn)大于自然強(qiáng)迫，其中動(dòng)力氣象因子對(duì)霾日產(chǎn)生的貢獻(xiàn)更大，熱力因子的貢獻(xiàn)在兩種情景下基本相同。

氣象條件

人類活動(dòng)

霾

京津冀

1.引言

天氣條件是重污染事件發(fā)生的重要條件，大氣對(duì)污染物的稀釋擴(kuò)散能力由于氣象條件的不同會(huì)出現(xiàn)較大的差異[1]。目前，對(duì)于霾天氣增多的氣象/氣候條件的研究大多基于霾日數(shù)變化與地面氣象要素（溫度、風(fēng)速、相對(duì)濕度、降水、海平面氣壓等）的統(tǒng)計(jì)關(guān)系[2-13]。近些年來，影響中國(guó)天氣、氣候的東亞冬季風(fēng)系統(tǒng)、ENSO（厄爾尼諾-南方濤動(dòng)）事件[14-15]以及北極海冰[16-19]的變化對(duì)我國(guó)霾天氣增多的影響逐漸得到關(guān)注。需要指出的是，氣象-氣溶膠反饋也發(fā)揮著重要作用。氣溶膠可通過減少到達(dá)地表的太陽輻射降低近地面風(fēng)速和邊界層高度，從而進(jìn)一步加劇近地面霾污染程度[20]。

中國(guó)東部地區(qū)冬季霾污染的形成和累積也與氣候變暖密切相關(guān)。吳萍等[21]的研究結(jié)果指出，由于氣候變暖，冬季氣溫升高，近地面相對(duì)濕度減小，大氣層結(jié)穩(wěn)定度的增強(qiáng)以及東亞冬季風(fēng)強(qiáng)度減弱是造成中國(guó)中東部地區(qū)冬季霾增加的主要原因。Zhang等[22]指出氣候變暖導(dǎo)致的北京風(fēng)速下降與北京局地霾污染氣象條件的轉(zhuǎn)差顯著相關(guān)。此外，全球氣候變暖背景下的天氣條件使北京的霾更為頻繁[23]。以往研究[24-26]表明，加速發(fā)展的工業(yè)化、現(xiàn)代化以及人為排放的溫室氣體和氣溶膠等人類活動(dòng)可以通過調(diào)節(jié)氣象條件引發(fā)各種氣象災(zāi)害。但人類活動(dòng)究竟對(duì)霾天氣及產(chǎn)生這類天氣的氣象條件是否產(chǎn)生了一定的影響？如果有，對(duì)這些影響能否進(jìn)行量化，人類活動(dòng)的貢獻(xiàn)究竟有多大？關(guān)于這些問題，都是目前氣候變化與污染關(guān)系研究的科學(xué)問題，也是備受政府決策部門和公眾關(guān)注的重要問題。

隨著氣候模式水平和計(jì)算機(jī)能力的提高，利用模式進(jìn)行人類活動(dòng)對(duì)全球和區(qū)域尺度平均溫度、極端溫度和降水影響等方面的研究逐漸增多[27-33]。此外，氣溶膠污染對(duì)氣候異常的重要影響也引起了廣泛關(guān)注。例如，Garrett和Zhao[34-35]研究了中緯度地區(qū)的人為污染如何導(dǎo)致北極冬季和春季強(qiáng)烈增暖。Zhao等[36]指出氣溶膠污染可以擴(kuò)大熱帶氣旋的降水面積。此外，Yang等[37]發(fā)現(xiàn)珠江三角洲的人為污染對(duì)香港冬季地表氣溫的年代際變化有顯著影響。Li等[25]利用觀測(cè)和模式資料總結(jié)了人類活動(dòng)對(duì)天氣和氣候的影響。利用氣候模式開展與大氣污染相關(guān)的研究，以往工作主要集中在評(píng)估模式對(duì)大氣污染擴(kuò)散條件的模擬能力[38]及對(duì)未來情景的預(yù)估研究[39]。

近兩年由世界氣候研究計(jì)劃（WCRP）組織的20世紀(jì)氣候檢測(cè)歸因計(jì)劃（C20C+Detection and Attribution Project）[40]開展了大量考慮人類活動(dòng)影響和自然強(qiáng)迫影響的檢測(cè)與歸因敏感性試驗(yàn)，與CMIP5??http://www.cesm.ucar.edu/experiments/cmip5.html.?http://portal.nersc.gov/c20c/.氣候模式比較計(jì)劃（http://www.cesm.ucar.edu/experiments/cmip5.html）相比，這個(gè)檢測(cè)與歸因計(jì)劃的試驗(yàn)設(shè)計(jì)更適合研究人類活動(dòng)對(duì)全球氣候的影響。利用這些試驗(yàn)結(jié)果，目前已開展了人類活動(dòng)對(duì)極端天氣和氣候事件影響方面的研究[41-48]。

然而，京津冀作為霾多發(fā)區(qū)域[26]，人類活動(dòng)（包括交通運(yùn)輸、工業(yè)生產(chǎn)、土地利用以及能源消耗等）對(duì)該地區(qū)霾污染氣象條件影響的檢測(cè)與歸因研究還比較少。因此，本文將利用綜合考慮人類活動(dòng)和自然強(qiáng)迫的影響以及單獨(dú)考慮自然強(qiáng)迫的影響兩種模擬試驗(yàn)結(jié)果，來分析和討論近年來人類活動(dòng)對(duì)與京津冀冬季霾氣象條件的影響，C20C計(jì)劃的模擬試驗(yàn)結(jié)果為開展此項(xiàng)研究提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。本文其他部分安排如下：第2節(jié)介紹本研究所采用的數(shù)據(jù)與方法；第3節(jié)分析人類活動(dòng)對(duì)霾氣象條件的影響；第4節(jié)研究動(dòng)力和熱力氣象因子對(duì)霾氣象條件的貢獻(xiàn)程度；第5節(jié)給出本文的主要結(jié)論及有關(guān)討論。

2.數(shù)據(jù)與方法

2.1.模式試驗(yàn)和數(shù)據(jù)

本文選用了參加20世紀(jì)氣候檢測(cè)歸因計(jì)劃中的CAM5.1-1degree模式的輸出結(jié)果進(jìn)行分析研究。CAM5.1-1degree模式是CESM1.0.3地球系統(tǒng)模式的大氣部分，水平分辨率是1.25°×0.9375°（經(jīng)度和緯度），垂直分辨率為30層。動(dòng)力學(xué)方程基于CAM5.1模式有限元內(nèi)核所構(gòu)建，陸面模式為CLM4.0，是CESM1.0.3中的陸面模型。

利用CAM5.1-1degree模式在C20C+D＆A計(jì)劃下完成的兩個(gè)基準(zhǔn)情景下的模擬試驗(yàn)，其中一個(gè)試驗(yàn)使用觀測(cè)到的邊界條件[包括觀測(cè)到的溫室氣體濃度、硫酸鹽氣溶膠（或有害氣溶膠）、黑碳?xì)馊苣z、沙塵氣溶膠、海鹽氣溶膠、臭氧、地表覆蓋/使用、海表溫度（SST）和海冰濃度（SIC）]來驅(qū)動(dòng)CAM5.1模式，得到包括所有觀測(cè)的外界強(qiáng)迫下的真實(shí)歷史情景（后文簡(jiǎn)稱為All-Hist）；另一個(gè)是非現(xiàn)實(shí)情景，試驗(yàn)中除了太陽輻射量和火山強(qiáng)迫與All-Hist相同外，溫室氣體濃度、氣溶膠和臭氧濃度的數(shù)值使用的是1855年估計(jì)數(shù)值，這些數(shù)值在模擬過程中保持不變，SST則是根據(jù)多個(gè)CMIP5模式模擬的歷史變化（僅受自然強(qiáng)迫的歷史變化驅(qū)動(dòng)）而來，海冰濃度是根據(jù)觀測(cè)到的溫度與冰的關(guān)系進(jìn)行調(diào)整，使其與較冷的溫度保持一致，此試驗(yàn)中的土地利用/覆蓋變化與All-Hist試驗(yàn)保持一致，代表沒有人類活動(dòng)干擾下的歷史情景（后文簡(jiǎn)稱為Nat-Hist）。每種情景下的試驗(yàn)都進(jìn)行了400個(gè)樣本的集合，開始日期分別為1959年、1996年和2010年的1月1日，所有模擬均從相同的初始狀態(tài)開始，只考慮了三維溫度場(chǎng)的微小的均勻干擾[40]。值得注意的是，從1959年1月1日開始的一些模擬實(shí)際上是在1958年開始的，具體見表1。

表1 CAM5.1-1degree模式的模擬試驗(yàn)

兩種情景下的模擬試驗(yàn)輸出數(shù)據(jù)包括：逐日和逐月的溫度、降水、氣壓、風(fēng)速、濕度和高度場(chǎng)等多個(gè)要素??http://www.cesm.ucar.edu/experiments/cmip5.html.?http://portal.nersc.gov/c20c/.。

2.2.方法

根據(jù)已有研究結(jié)果，與京津冀地區(qū)冬季霾日頻數(shù)氣候變率顯著關(guān)聯(lián)的氣象條件主要有動(dòng)力和熱力兩類，其中，動(dòng)力因子包括東亞冬季風(fēng)和近地面風(fēng)速等，熱力因子包括地面氣溫、濕度以及逆溫等。因此本文試圖從這幾個(gè)因子入手，對(duì)比現(xiàn)實(shí)情景下（All-Hist）和非現(xiàn)實(shí)情景下（Nat-Hist）上述這些因子的變化，來考察人類活動(dòng)是否對(duì)造成京津冀地區(qū)冬季霾氣象條件產(chǎn)生了影響。關(guān)于模式在全球范圍內(nèi)模擬能力的評(píng)估可參考Risser等[47]的研究工作。分析時(shí)，本文將兩種情景下模擬出的氣象條件在時(shí)空演變上表現(xiàn)出的差異認(rèn)為是主要由人類活動(dòng)影響所導(dǎo)致的。

本文研究的區(qū)域?yàn)榫┙蚣降貐^(qū)（36°～42.5°N,113°～120°E），站點(diǎn)分布及1961-2016年京津冀地區(qū)56個(gè)冬季（當(dāng)年12月至次年2月）霾日總數(shù)分布見圖1。從圖1可以看出，京津冀西部和南部及環(huán)首都地區(qū)都是霾日偏多的地區(qū)，近56年冬季部分地區(qū)霾日總數(shù)超過500 d以上，平均每個(gè)冬季約有10 d的霾天氣。這里霾日的判定主要利用國(guó)家氣象信息中心提供的逐日天氣現(xiàn)象觀測(cè)資料，并滿足以下判定條件：當(dāng)天定時(shí)值（北京時(shí)02、08、14、20時(shí)）能見度出現(xiàn)小于10 km的記錄，當(dāng)天相應(yīng)時(shí)次相對(duì)濕度小于90%，當(dāng)天有霾天氣現(xiàn)象記錄且未出現(xiàn)降水、吹雪、雪暴、揚(yáng)沙、沙塵暴、浮塵和煙幕等其他能導(dǎo)致低能見度的事件。

圖1.京津冀地區(qū)站點(diǎn)及1961-2016年冬季霾日總數(shù)分布（單位：d）。

此外，考慮到2013年以后氣象觀測(cè)儀器的更換，根據(jù)Pei等[49]的方法將2013年1月1日之后的自動(dòng)觀測(cè)能見度數(shù)值做了訂正處理，即原自動(dòng)觀測(cè)值除以0.766。圖2給出了1961-2016年京津冀地區(qū)冬季霾日數(shù)的逐年演變（平均值為4.6 d）。從中選出冬季霾日數(shù)≥5 d的16個(gè)典型年（1980年、1981年、1982年、1998年、1999年、2001年、2005年、2006年、2007年、2008年、2010年、2011年、2013年、2014年、2015年和2016年）進(jìn)行具體分析，以便更好地分析京津冀地區(qū)冬季霾氣象條件與人類活動(dòng)的關(guān)系。從圖2可以明顯看出，京津冀地區(qū)冬季霾日數(shù)≥5 d的年份都出現(xiàn)在1980年后，特別是在2013年以后，冬季霾日數(shù)呈現(xiàn)出突然增加的趨勢(shì)，冬季霾日數(shù)可達(dá)20 d以上。造成這種現(xiàn)象的原因除與我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展導(dǎo)致的排放增加有關(guān)外，與天氣氣候條件的變化也密切相關(guān)，主要表現(xiàn)為東亞冬季風(fēng)減弱、近地面風(fēng)速減弱、地面氣溫升高、大氣相對(duì)濕度降低以及大氣穩(wěn)定度和逆溫增加等[21,50-52]。

圖2.1961-2016年京津冀地區(qū)冬季霾日發(fā)生次數(shù)時(shí)序圖（單位：d），虛線表示霾日數(shù)5日平均線。

3.人類活動(dòng)對(duì)京津冀地區(qū)冬季霾氣象條件的影響

3.1.動(dòng)力條件

東亞冬季風(fēng)是北半球冬季最為活躍的環(huán)流系統(tǒng)之一，對(duì)我國(guó)的天氣和氣候有著重要的影響。東亞冬季風(fēng)主要成員包括低層風(fēng)場(chǎng)上亞洲東岸引導(dǎo)極地冷空氣南下的西北氣流、海平面氣壓場(chǎng)上的西伯利亞高壓和500 hPa位勢(shì)高度上中國(guó)大陸東岸至日本上空的東亞大槽等。強(qiáng)東亞冬季風(fēng)常帶來較強(qiáng)的冷空氣和偏北大風(fēng)，有利于污染物的稀釋和擴(kuò)散。反之，弱東亞冬季風(fēng)與冬季霾污染增多密切聯(lián)系[25]。因此，地面風(fēng)速與霾天氣的發(fā)生密切聯(lián)系。這里選取500 hPa高度場(chǎng)在（25°～40°N,110°～130°E）區(qū)域的平均值來代表東亞季風(fēng)的強(qiáng)度，文中將該區(qū)域平均的500 hPa高度場(chǎng)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后將其結(jié)果乘以-1，以此來定義東亞冬季風(fēng)指數(shù)。東亞冬季風(fēng)指數(shù)越大表示冬季風(fēng)越強(qiáng)，反之亦然[21,53]。

構(gòu)建預(yù)算績(jī)效管理內(nèi)部控制有利于更好地完善全面預(yù)算績(jī)效管理，掌握預(yù)算編制、資金使用及內(nèi)部控制等方面情況，發(fā)現(xiàn)預(yù)算編制及執(zhí)行的薄弱環(huán)節(jié)；促進(jìn)預(yù)算資金規(guī)范管理，評(píng)價(jià)建設(shè)類項(xiàng)目和行政事業(yè)類項(xiàng)目決策及管理的規(guī)范性，提高預(yù)算資金的使用效益；明確各部門責(zé)任，加強(qiáng)對(duì)預(yù)算管理過程的監(jiān)控，了解部門預(yù)算在預(yù)算編制、執(zhí)行等方面的情況，確保預(yù)算信息真實(shí)完整；構(gòu)建科學(xué)合理的預(yù)算管理體系，優(yōu)化資源配置結(jié)構(gòu)；通過預(yù)算績(jī)效管理，節(jié)約單位各項(xiàng)成本，提高公共服務(wù)的質(zhì)量和水平，提升服務(wù)的效率效果。

3.1.1.東亞冬季風(fēng)

東亞大槽是北半球冬季對(duì)流層中層重要的環(huán)流系統(tǒng)。圖3給出了考慮了人類活動(dòng)強(qiáng)迫的現(xiàn)實(shí)情景（All-Hist）與非現(xiàn)實(shí)情景（Nat-Hist）下京津冀地區(qū)冬季500 hPa高度場(chǎng)變化時(shí)序圖?？紤]人類活動(dòng)強(qiáng)迫的現(xiàn)實(shí)情景（All-His）下，京津冀地區(qū)冬季高度場(chǎng)明顯偏高，特別是在20世紀(jì)90年代以后這種差別更為顯著，說明人類活動(dòng)對(duì)對(duì)流層中層高度場(chǎng)的影響十分明顯。此外，兩種情景下京津冀地區(qū)冬季高度場(chǎng)有著較為一致的階段性變化，即20世紀(jì)60～70年代為高度場(chǎng)降低期，其后則經(jīng)歷了近20年的高度場(chǎng)波動(dòng)性增高期。從21世紀(jì)開始，高度場(chǎng)的變化進(jìn)入一個(gè)較為平穩(wěn)的時(shí)期，變化幅度較小。對(duì)比京津冀冬季霾日偏多年冬季的高度場(chǎng)變化，可以清楚看到，人類活動(dòng)影響下，霾日偏多年京津冀基本處在高度場(chǎng)正距平控制下。高度場(chǎng)的變化，一方面會(huì)伴隨有風(fēng)場(chǎng)的調(diào)整，另一方面通過氣流的上升冷卻和下沉增溫作用影響地面氣溫的變化。關(guān)于風(fēng)場(chǎng)和氣溫的變化將在以下章節(jié)詳細(xì)分析。

圖3.現(xiàn)實(shí)情景（All-Hist，紅色線）與非現(xiàn)實(shí)情景（Nat-Hist，藍(lán)色線）下京津冀地區(qū)冬季500 hPa高度場(chǎng)變化時(shí)序圖（滑動(dòng)平均）（相對(duì)于Nat-Hist情景下1981-2010年平均值的距平）。陰影區(qū)表示100個(gè)樣本的25%～75%的范圍，實(shí)線表示100個(gè)樣本的中值，灰色點(diǎn)線為霾日偏多年份。1 gpm=9.8 J·kg-1

進(jìn)一步分析東亞冬季風(fēng)指數(shù)變化時(shí)序圖（圖4）可以發(fā)現(xiàn)，20世紀(jì)80年代之前，兩種情景下，東亞冬季風(fēng)的強(qiáng)度都有增強(qiáng)的趨勢(shì)且Nat-Hist情景下東亞冬季風(fēng)強(qiáng)度總體要強(qiáng)于All-Hist情景下的結(jié)果。此后，All-Hist情景下東亞冬季風(fēng)強(qiáng)度減弱明顯；Nat-Hist情景下東亞冬季風(fēng)強(qiáng)度則表現(xiàn)出逐漸加強(qiáng)的趨勢(shì)。從20世紀(jì)80年代中期開始，All-Hist情景下東亞冬季風(fēng)年代際減弱趨勢(shì)非常明顯，這與觀測(cè)結(jié)果基本一致[20,54]。此外，霾日偏多的年份基本上都處在東亞冬季風(fēng)減弱期。這表明在人類活動(dòng)影響下，東亞冬季風(fēng)的減弱更為明顯，冷空氣不活躍且勢(shì)力偏弱，大氣停滯-靜穩(wěn)日偏多，大氣擴(kuò)散顆粒物的能力偏弱。與此同時(shí)，這一時(shí)期中國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入快速發(fā)展階段，城市人口、工業(yè)生產(chǎn)及機(jī)動(dòng)車輛排放到大氣中的氣溶膠粒子大量增加，因而也進(jìn)一步加劇了京津冀地區(qū)霾天氣的發(fā)生與發(fā)展。

圖4.現(xiàn)實(shí)情景（All-Hist，紅色線）與非現(xiàn)實(shí)情景（Nat-Hist，藍(lán)色線）下東亞冬季風(fēng)指數(shù)變化時(shí)序圖（滑動(dòng)平均）（相對(duì)于Nat-Hist情景下1981-2010年平均值的距平）。陰影區(qū)表示100個(gè)樣本的25%～75%的范圍，實(shí)線表示100個(gè)樣本的中值，灰色點(diǎn)線為霾日偏多年份。

3.1.2.近地面風(fēng)速的變化

東亞冬季風(fēng)的強(qiáng)弱直接影響近地面風(fēng)速的大小，近地面風(fēng)力條件是污染物顆粒稀釋擴(kuò)散的主要?jiǎng)恿l件。圖5的結(jié)果表明，20世紀(jì)80年代中期以來影響京津冀地區(qū)的近地面緯向風(fēng)（925 hPa）在人類活動(dòng)強(qiáng)迫情景（All-Hist）和非現(xiàn)實(shí)情景（Nat-Hist）下均表現(xiàn)出明顯減小趨勢(shì)，且其演變趨勢(shì)較為一致。但考慮人類活動(dòng)強(qiáng)迫情景（All-Hist）下，近地面緯向風(fēng)減小趨勢(shì)更加明顯[圖5（a）]。對(duì)近地面經(jīng)向風(fēng)的分析表明，南風(fēng)在人類活動(dòng)強(qiáng)迫情景（All-Hist）下的模擬結(jié)果明顯較非現(xiàn)實(shí)情景（Nat-Hist）下偏強(qiáng)[圖5（b）]。這說明在人類活動(dòng)強(qiáng)迫下，南風(fēng)明顯增強(qiáng)，從而更有利于京津冀南部及以南地區(qū)的污染物向北輸送，不利于近地面附近的污染物向區(qū)域外擴(kuò)散。上述分析表明在人類活動(dòng)影響下，與東亞冬季風(fēng)減弱相伴隨的低層西風(fēng)減弱、南風(fēng)加強(qiáng)是造成霾天氣增加的原因之一。

圖5.京津冀地區(qū)All-Hist（紅色線）與Nat-Hist（藍(lán)色線）情景下冬季地面緯向風(fēng)（U）（a）和經(jīng)向風(fēng)（V）（b）時(shí)序變化圖（滑動(dòng)平均）（相對(duì)于Nat-Hist情景下1981-2010年平均值的距平）。陰影區(qū)表示100個(gè)樣本的25%～75%的范圍，實(shí)線表示100個(gè)樣本的中值，灰色點(diǎn)線為霾日偏多年份。

3.2.熱力條件

3.1節(jié)分析表明，人類活動(dòng)確實(shí)對(duì)與霾相關(guān)的動(dòng)力氣象條件產(chǎn)生了一定的影響。本小節(jié)將主要分析人類活動(dòng)強(qiáng)迫對(duì)與霾相關(guān)的熱力氣象因子的影響。

3.2.1.氣溫的變化

圖6為京津冀地區(qū)在現(xiàn)實(shí)情景（All-Hist，紅色線）與非現(xiàn)實(shí)情景（Nat-Hist，藍(lán)色線）下冬季地面氣溫變化時(shí)間序列圖?？梢钥闯?，與東亞冬季風(fēng)的年代際變化一致，在All-Hist情景下，京津冀地區(qū)冬季氣溫在20世紀(jì)80年代中期也發(fā)生了一次年代際變化，80年代中期之前東亞冬季風(fēng)偏強(qiáng)，京津冀地區(qū)氣溫相對(duì)偏低，20世紀(jì)90年代之后，京津冀地區(qū)冬季氣溫逐漸進(jìn)入一個(gè)相對(duì)偏高階段，之后東亞冬季風(fēng)偏弱10年左右。從圖6中還可以看出，在20世紀(jì)90年代初期，霾天氣發(fā)生較少的年份，京津冀地區(qū)冬季氣溫明顯偏低，隨后溫度突然上升，21世紀(jì)初期一直保持溫度較高的狀態(tài)，相應(yīng)霾日偏多的年份也逐漸增加。對(duì)比Nat-Hist情景下的京津冀地區(qū)冬季溫度的變化可看出，從20世紀(jì)70年代開始，京津冀地區(qū)冬季的溫度基本沒有發(fā)生明顯的變化，基本維持在平均水平附近。

圖6.現(xiàn)實(shí)情景（All-Hist，紅色線）與非現(xiàn)實(shí)情景（Nat-Hist，藍(lán)色線）下京津冀地區(qū)冬季地面氣溫時(shí)序變化圖（相對(duì)于Nat-Hist情景下1981-2010年平均值的距平）。陰影區(qū)表示100個(gè)樣本的25%～75%的范圍，實(shí)線表示100個(gè)樣本的中值，灰色點(diǎn)線為霾日偏多年份。

3.2.2.相對(duì)濕度的變化

相對(duì)濕度是霾形成的重要條件之一，與其他季節(jié)相比，在冬季，京津冀地區(qū)降水日數(shù)明顯偏少[13]，相對(duì)濕度的作用主要表現(xiàn)為對(duì)霧霾形成過程的增濕作用[55]。在現(xiàn)實(shí)情景（All-Hist）和非現(xiàn)實(shí)情景（Nat-Hist）下，京津冀地區(qū)的相對(duì)濕度有著較為相似的演變特征（圖7）。從20世紀(jì)80年代中后期至20世紀(jì)90年代中期，兩種情景下相對(duì)濕度均表現(xiàn)出明顯的年代際增濕特征。此后，相對(duì)濕度突然減小，進(jìn)入相對(duì)偏低的階段（也即霧少霾多的階段）[51]。同時(shí)也看出，在All-Hist情景下，相對(duì)濕度增加明顯大于Nat-Hist情景，表明人類活動(dòng)可能使得京津冀地區(qū)的相對(duì)濕度增加更明顯，這種相對(duì)濕度的增加在一定程度上會(huì)使得北方干燥大氣中顆粒物的吸水性增加，導(dǎo)致霾天氣增多。

圖7.現(xiàn)實(shí)情景（All-Hist，紅色線）與非現(xiàn)實(shí)情景（Nat-Hist，藍(lán)色線）下京津冀地區(qū)冬季地面相對(duì)濕度時(shí)序變化圖（相對(duì)于Nat-Hist情景1981-2010年平均值的距平）。陰影區(qū)表示100個(gè)樣本的25%～75%的范圍，實(shí)線表示100個(gè)樣本的中值，灰色點(diǎn)線為霾日偏多年份。

3.2.3.逆溫的變化

霾天氣的強(qiáng)弱除了與對(duì)流層中低層大氣層結(jié)不穩(wěn)定性有關(guān)外，也與近地面的逆溫狀況有關(guān)。為了分析大氣近地面的逆溫狀況，圖8給出了現(xiàn)實(shí)情景（All-Hist，紅色線）與非現(xiàn)實(shí)情景（Nat-Hist，藍(lán)色線）下京津冀冬季溫度垂直變化剖面圖。在All-Hist情景下，對(duì)流層中層氣溫表現(xiàn)出較為一致的逐漸增強(qiáng)趨勢(shì)，特別是從20世紀(jì)90年代中后期開始，對(duì)流層氣溫的增加有逐漸向高層發(fā)展的趨勢(shì)。21世紀(jì)以來，中層氣溫增加更加明顯，增溫幅度達(dá)1.0℃以上。而在非現(xiàn)實(shí)情景下（Nat-His）情景下，除20世紀(jì)60～70年代外，對(duì)流層中層大氣并沒有表現(xiàn)出持續(xù)的、明顯的增暖現(xiàn)象，這說明在全球變暖背景下，低層大氣的熱力狀況不利于污染物的擴(kuò)散，逆溫特征不明顯。

圖8.現(xiàn)實(shí)情景（All-Hist）（a）與非現(xiàn)實(shí)情景（Nat-Hist）（b）下京津冀冬季溫度垂直變化剖面圖（相對(duì)于Nat-Hist情景下1981-2010年平均值的距平）。引自Wang等[9]。

4.動(dòng)力和熱力氣象條件對(duì)霾日數(shù)的貢獻(xiàn)

上述分析表明，大氣的動(dòng)力和熱力作用都會(huì)對(duì)霧霾天氣的發(fā)生有重要影響。雖然與人類活動(dòng)有關(guān)的氣溶膠與霾天氣有密切聯(lián)系[50]，但人類活動(dòng)影響下的氣象條件對(duì)霧霾天氣的貢獻(xiàn)有多大是一個(gè)需要進(jìn)一步研究的問題。這一節(jié)分別對(duì)現(xiàn)實(shí)情景（All-Hist）和非現(xiàn)實(shí)情景（Nat-Hist）下的動(dòng)力和熱力氣象條件對(duì)霾產(chǎn)生的貢獻(xiàn)進(jìn)行分析。

如前所述，動(dòng)力條件包括：500 hPa高度場(chǎng)（H500）、東亞冬季風(fēng)指數(shù)（EAWMI）、近地面緯向風(fēng)（U）和經(jīng)向風(fēng)（V）；熱力條件包括：溫度（Tas）、相對(duì)濕度和逆溫。針對(duì)上述因子，文中利用多元線性回歸方法建立京津冀地區(qū)1961-2016年京津冀冬季霾日數(shù)的線性回歸方程。為了檢驗(yàn)各個(gè)氣象因子的獨(dú)立性，文中計(jì)算了這些因子之間的相關(guān)系數(shù)。計(jì)算后發(fā)現(xiàn)，H500與EAWMI之間存在顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.91。此外，H500與Tas也呈顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.74。因此，在建立多元線性回歸方程時(shí)不考慮動(dòng)力因子H500。其他因素之間也存在一定的相關(guān)性，但相關(guān)系數(shù)較小。

現(xiàn)實(shí)情景下的線性回歸方程為：

Haze days=-2.735EAWMI-2.527U-12.179V+2.244Tas-3.266

非現(xiàn)實(shí)情景下的線性回歸方程為：

Haze days=2.1777EAWMI+4.1085U-0.5391V-4.2665Tas+0.6966

其中，霾日數(shù)單位為d；EAWMI單位為位勢(shì)米（gpm,1 gpm=9.8 J·kg-1）；緯向風(fēng)（U）和經(jīng)向風(fēng)（V）單位為m·s-1；溫度單位為℃。

圖9給出了由上述兩個(gè)回歸方程計(jì)算得到的現(xiàn)實(shí)情景（All-Hist）和非現(xiàn)實(shí)情景（Nat-Hist）下動(dòng)力和熱力氣象因子共同以及兩個(gè)因子單獨(dú)的京津冀冬季霾日多元線性回歸的逐年變化曲線以及觀測(cè)的京津冀冬季霾日數(shù)變化曲線。可看出兩種情景（表2）下，利用所有因子回歸的京津冀冬季霾日數(shù)與觀測(cè)值之間具有較好的一致性，二者的相關(guān)系數(shù)分別為0.48和0.37（均通過了置信水平為99%的檢驗(yàn)），基本上能夠反映觀測(cè)到的京津冀冬季霾日數(shù)隨著時(shí)間增加的變化趨勢(shì)，回歸值對(duì)觀測(cè)值方差的解釋可達(dá)22.5%和14.2%，這一結(jié)果說明人類活動(dòng)對(duì)京津冀冬季霾日的變化有明顯的正貢獻(xiàn)。當(dāng)只考慮動(dòng)力氣象因子時(shí)，二者的相關(guān)系數(shù)分別為0.45和0.35，回歸值對(duì)觀測(cè)值方差的解釋可達(dá)20.1%和12.4%。需要注意的是，All-Hist情景下動(dòng)力因子的方差貢獻(xiàn)明顯較Nat-Hist情景下偏大。當(dāng)只考慮熱力因子時(shí)，二者的相關(guān)系數(shù)均為0.29，兩種情景下的方差貢獻(xiàn)基本相當(dāng)。

圖9.1961-2016年霾日數(shù)變化曲線（虛線；單位：d）以及利用氣象動(dòng)力和熱力因子構(gòu)建的霾日數(shù)變化多元線性回歸曲線（實(shí)線；單位：d）。（a）所有因子；（b）動(dòng)力因子；（c）熱力因子。

表2 所有因子及動(dòng)力和熱力因子統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

從上述的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果可看出，人類活動(dòng)（All-Hist情景下）對(duì)京津冀冬季霾日增多的貢獻(xiàn)大于只考慮自然強(qiáng)迫，其中動(dòng)力氣象因子對(duì)京津冀冬季霾日產(chǎn)生的貢獻(xiàn)更大；熱力氣象因子對(duì)霾日的貢獻(xiàn)在兩種情景下相差不大。

5.結(jié)論與討論

本文利用利用20世紀(jì)氣候檢測(cè)歸因計(jì)劃的CAM5.1-1degree模式的模擬結(jié)果，即綜合考慮人類活動(dòng)和自然強(qiáng)迫（All-Hist）以及單獨(dú)考慮自然強(qiáng)迫（Nat-Hist）的兩種氣候數(shù)值模式的試驗(yàn)結(jié)果，對(duì)近年來人類活動(dòng)對(duì)與京津冀地區(qū)冬季霾事件相關(guān)的氣象條件的影響進(jìn)行了分析和討論，主要結(jié)論為：

（1）考慮人類活動(dòng)影響后，與京津冀冬季霾事件相關(guān)的動(dòng)力條件明顯不利于霾的擴(kuò)散，其中主要包括東亞冬季風(fēng)明顯減弱、對(duì)流層低層異常南風(fēng)增強(qiáng)、近地面風(fēng)速減弱。

（2）考慮人類活動(dòng)影響后，與京津冀冬季霾事件相關(guān)的熱力條件包括地面氣溫明顯增加、水汽輸送增強(qiáng)和濕度增加、逆溫增強(qiáng)等均明顯利于霾的形成和累積。

（3）利用多元回歸對(duì)影響京津冀霾日的動(dòng)力和熱力氣象因子的相對(duì)貢獻(xiàn)的分析表明，人類活動(dòng)對(duì)京津冀霾日增多的貢獻(xiàn)大于自然強(qiáng)迫，其中人類活動(dòng)影響下動(dòng)力氣象因子對(duì)京津冀霾日產(chǎn)生的貢獻(xiàn)大于自然強(qiáng)迫；熱力氣象因子對(duì)霾日的貢獻(xiàn)在兩種情景下相差不大。

上述分析主要是定性診斷人類活動(dòng)對(duì)與霾相關(guān)氣象條件的影響，未來還將進(jìn)一步利用最優(yōu)指紋法等多種統(tǒng)計(jì)工具對(duì)人類活動(dòng)對(duì)霾氣象條件的貢獻(xiàn)進(jìn)行進(jìn)一步的定量檢測(cè)和歸因研究。同時(shí)，還可對(duì)其他影響霾發(fā)生的氣象因子進(jìn)行分析；本研究只選取了一個(gè)模式的多個(gè)樣本，后續(xù)研究可進(jìn)一步利用多模式多樣本的結(jié)果進(jìn)行分析。

除了氣象條件之外，氣溶膠排放源[56]、臭氧[57]以及植樹造林[58]等其他因素也與我國(guó)的霾變率有關(guān)。因此，進(jìn)一步探索這些因子的貢獻(xiàn)將有助于更好地了解我國(guó)霾天氣的形成。

致謝

我們感謝世界氣候研究耦合模式比較計(jì)劃（CMIP）組提供的多個(gè)模式的模擬結(jié)果以及美國(guó)能源部氣候模式診斷與比較計(jì)劃為模式結(jié)果的存儲(chǔ)提供了便利。本項(xiàng)目得到了國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2017YF0603703和2017YF060500 4）以及大氣污染公關(guān)總理基金（DQGG0104）的共同資助。

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