清河秋冬季霧變化規(guī)律及相關(guān)氣象要素分析

荀偉唯，李秀英，莊 萌，李諾冰

(1.清河縣氣象局，河北清河 054800；2.沙河市氣象局，河北沙河 054100；3.柏鄉(xiāng)縣氣象局，河北柏鄉(xiāng) 055450)

在地面氣象觀測(cè)規(guī)范[1]中，霧的定義為大量微小水滴浮游空中，常呈乳白色，使水平能見度小于1.0 km。其中水平能見度的觀測(cè)一般指人工觀測(cè)能見度。人工觀測(cè)僅定時(shí)觀測(cè)(02時(shí)、08時(shí)、14時(shí)、20時(shí)或者08時(shí)、14時(shí)、20時(shí))，一天只進(jìn)行4次或者3次觀測(cè)。2016年以前自動(dòng)能見度觀測(cè)尚未完善，對(duì)于霧發(fā)展規(guī)律特征及相關(guān)因子分析多采用人工觀測(cè)能見度數(shù)據(jù)[2-10]。隨著自動(dòng)化觀測(cè)不斷推進(jìn)，能見度觀測(cè)普遍實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，實(shí)現(xiàn)了24 h每分鐘不間斷地?cái)?shù)據(jù)采集傳輸，地面觀測(cè)中霧的識(shí)別利用地面綜合觀測(cè)業(yè)務(wù)軟件綜合視程障礙算法每分鐘自動(dòng)判別，提升了資料的時(shí)間精度。為了提高霧的精細(xì)化預(yù)報(bào)能力，預(yù)報(bào)服務(wù)中開始利用霧天氣過程中逐時(shí)能見度數(shù)據(jù)分析霧的空間分布及天氣成因[11-12]。鄧小麗等[13]利用監(jiān)測(cè)站的逐時(shí)能見度資料分析了高速公路的低能見度及其影響因子，盧盛棟[14]研究了大氣能見度對(duì)相對(duì)濕度及PM2.5顆粒物質(zhì)量濃度的響應(yīng)關(guān)系。李慧晶等[15]分析了水平能見度低于1 000 m和相對(duì)濕度大于等于90%時(shí)，四川地區(qū)不同等級(jí)霧的時(shí)空分布特征和生消變化規(guī)律。胡躍文等[16]利用自動(dòng)站逐時(shí)資料分析了能見度在500 m以下貴州大霧天氣的時(shí)空分布特征。為了保持人工和自動(dòng)觀測(cè)能見度數(shù)據(jù)序列化，按照中國(guó)氣象局預(yù)報(bào)與網(wǎng)絡(luò)司要求，將能見度閾值在人工觀測(cè)基礎(chǔ)上下調(diào)25%[17-18]。地面綜合觀測(cè)業(yè)務(wù)軟件中利用自動(dòng)觀測(cè)能見度綜合判別霧的標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)改變，目前利用國(guó)家氣象觀測(cè)站自動(dòng)觀測(cè)能見度綜合判別結(jié)果分析霧發(fā)展規(guī)律及其氣象要素的相關(guān)性研究較少。2016年清河國(guó)家氣象觀測(cè)站開始利用前向散射能見度儀采集的能見度作為正式上傳數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了能見度的自動(dòng)化觀測(cè)，視程障礙現(xiàn)象(大霧、輕霧、霾、揚(yáng)沙、沙塵暴等)由ISOS軟件根據(jù)視程障礙算法綜合判別。本研究利用1960—2015年人工觀測(cè)霧和2016—2020年綜合自動(dòng)判別的霧數(shù)據(jù)資料，分析清河秋冬季霧變化規(guī)律特征及其與氣象要素的相關(guān)性，以期為霧的預(yù)報(bào)預(yù)警提供參考。

1 資料來源

從2016年1月1日(即北京時(shí)2015年12月31日20時(shí)01分)開始，能見度開始由人工觀測(cè)改為自動(dòng)觀測(cè)，實(shí)現(xiàn)了能見度的分鐘級(jí)采集，全天24小時(shí)連續(xù)觀測(cè)。自動(dòng)觀測(cè)能見度數(shù)據(jù)分為1 min平均能見度和10 min平均能見度，為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的連續(xù)性，在分析霧數(shù)據(jù)時(shí)采用10 min滑動(dòng)能見度(用V表示)。2016年3月，在《地面氣象觀測(cè)業(yè)務(wù)技術(shù)規(guī)定實(shí)用手冊(cè)》[19]中，明確霧的自動(dòng)觀測(cè)判別標(biāo)準(zhǔn)為小于750 m?！鹅F的預(yù)報(bào)等級(jí)》 (GB/T 27964—2011)規(guī)定了霧的判定標(biāo)準(zhǔn)：大霧為500 m≤V<1 000 m，濃霧為200 m≤V<500 m，強(qiáng)濃霧為50 m≤V<200 m，特強(qiáng)濃霧為V<50 m。所以，在統(tǒng)計(jì)分析自動(dòng)觀測(cè)的逐小時(shí)能見度數(shù)據(jù)時(shí)，將大霧區(qū)間范圍訂正為500 m≤V<750 m，其他等級(jí)范圍不變。

利用河北省綜合氣象信息共享平臺(tái)[20]中清河國(guó)家氣象觀測(cè)站1960—2020年霧日數(shù)分析清河霧的年、季、月變化規(guī)律，利用2016年1月1日—2020年12月31日小時(shí)和分鐘數(shù)據(jù)中的10 min滑動(dòng)能見度分析秋冬季霧的日變化、生消變化、持續(xù)時(shí)長(zhǎng)及與氣象要素的相關(guān)性。按照《地面氣象觀測(cè)業(yè)務(wù)技術(shù)規(guī)定實(shí)用手冊(cè)》[19]要求，剔除因受降水影響產(chǎn)生的能見度小于750 m的數(shù)據(jù)及缺測(cè)數(shù)據(jù)。

2 霧的變化特征

2.1 年變化

1960—2020年期間，清河霧日總數(shù)為1 308 d，年平均霧日數(shù)為21.4 d，最多為1972年(47 d)，最少為2008年(僅有9 d)。由圖1可知，近61 a來霧日數(shù)呈波動(dòng)式緩慢增長(zhǎng)趨勢(shì)，線性趨勢(shì)率為0.99 d/10 a，其中出現(xiàn)三個(gè)明顯峰值和三個(gè)相對(duì)低谷期，峰值分別出現(xiàn)在1964年、1972年和2004年，相對(duì)低谷期出現(xiàn)在1965—1971年、1973—1984年、2008—2018年。為了分析霧日數(shù)的年代際變化，統(tǒng)計(jì)各年代霧日數(shù)平均值和歷年平均值做對(duì)比，可以看出20世紀(jì)60年代、80年代霧日數(shù)低于平均值，70年代霧日數(shù)與平均值基本持平，90年代霧日數(shù)開始高于平均值，21世紀(jì)初期(2001—2010年)霧日數(shù)達(dá)到最高，為27.2 d，2011—2020年霧日數(shù)低于平均值。霧日數(shù)變化和城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展及人類環(huán)境發(fā)生變化有直接關(guān)系[21]，但無法確定霧日增減變化是否和城市顆粒物或者其他因素影響有關(guān)，其原因需要進(jìn)一步研究。

2.2 月、季變化

如圖2所示，對(duì)1960—2020年各月霧日數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，清河各月均有霧出現(xiàn)，出現(xiàn)最多的為12月，其次為1月和11月。12月、1月和11月的平均霧日分別為4.5 d、4.0 d和3.8 d，最少為4—6月，平均霧日為0.3 d。按照目前最常用的氣象季節(jié)劃分法，春季為3—5月，夏季為6—8月，秋季為9—11月，冬季為當(dāng)年12月—次年2月。清河春季霧日數(shù)共87 d，占全年的7%，夏季霧日數(shù)145 d，占11%，秋季霧日數(shù)434 d，占33%，冬季霧日數(shù)642 d，占49%。秋冬季霧共占82%，是霧的高發(fā)季節(jié)。秋冬季霧持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，影響范圍廣，所以進(jìn)一步利用自動(dòng)站逐小時(shí)能見度數(shù)據(jù)分析秋冬季節(jié)(當(dāng)年9月至次年2月)霧的日變化、生消變化、持續(xù)時(shí)長(zhǎng)和氣象要素的相關(guān)性，這對(duì)了解霧特性至關(guān)重要。

2.3 日變化

利用2016—2020年秋冬季每日逐時(shí)10 min滑動(dòng)能見度數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)大霧、濃霧、強(qiáng)濃霧、特強(qiáng)濃霧在每個(gè)時(shí)刻的出現(xiàn)頻次，出現(xiàn)相應(yīng)等級(jí)霧記1次。統(tǒng)計(jì)得出，秋冬季共出現(xiàn)霧771次，其中大霧、濃霧、強(qiáng)濃霧、特強(qiáng)濃霧出現(xiàn)頻次分別為172次、170次、425次、4次。同時(shí)按照未訂正之前大霧標(biāo)準(zhǔn)(500 m ≤V<1 000 m)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，出現(xiàn)頻次為444次，明顯高于訂正后標(biāo)準(zhǔn)(500 m ≤V<750 m)。如圖3所示，濃霧和強(qiáng)濃霧日變化規(guī)律基本一致，強(qiáng)濃霧出現(xiàn)頻次最多，特強(qiáng)濃霧出現(xiàn)頻次最少。秋冬季大霧頻次最多時(shí)間為04時(shí)、07—08時(shí)、10時(shí)和22時(shí)，出現(xiàn)時(shí)間相對(duì)分散；濃霧頻次最多時(shí)間為05—09時(shí)，占比46.4%；強(qiáng)濃霧頻次最多時(shí)間為03—09時(shí)，占比57.8%，特強(qiáng)濃霧頻次最多時(shí)間為00時(shí)，占比50%；各等級(jí)霧頻次最少時(shí)間在14—17時(shí)，占比僅3.9%。圖3中4條曲線下方的面積分別代表在5 a內(nèi)不同等級(jí)霧的累計(jì)頻次?？梢钥闯?，清河出現(xiàn)強(qiáng)濃霧(能見度50～<200 m)的累計(jì)頻次最多，占比55.1%，說明秋冬季大霧在發(fā)展過程中大概率會(huì)發(fā)展為強(qiáng)濃霧，在發(fā)布大霧預(yù)警信號(hào)過程中，升級(jí)大霧橙色預(yù)警信號(hào)的概率為55.1%；但特強(qiáng)濃霧出現(xiàn)頻次較少，因此升級(jí)大霧紅色預(yù)警的概率較小。

2.4 生消變化

利用2016—2020年秋冬季逐時(shí)10 min滑動(dòng)能見度數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)霧開始生成時(shí)間和消散時(shí)間，統(tǒng)計(jì)方法：霧生成過程中能見度逐漸降低，前一時(shí)次無霧出現(xiàn)，當(dāng)前時(shí)次達(dá)到大霧判別標(biāo)準(zhǔn)(V<750 m)時(shí)記為此時(shí)刻霧生成1次；霧消散時(shí)，能見度增大到750 m以上，記為此時(shí)刻霧消散1次。對(duì)每個(gè)時(shí)刻的霧生成和消散次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如圖4所示，秋冬季霧最多生成時(shí)間為08時(shí)，主要生成時(shí)間分布在后半夜到清晨，19—20時(shí)是霧生成的另一主要時(shí)段，11—17時(shí)較少有霧生成。秋冬季霧消散時(shí)間主要為09—12時(shí)。以上分析表明，清河秋冬季霧多為輻射霧，一般在晴朗少云的夜間或清晨，地面輻射冷卻，使空氣中的水汽達(dá)到飽和所致，地面風(fēng)速保持微風(fēng)時(shí)，大氣存在一定的湍流運(yùn)動(dòng)，更有利于形成濃霧或強(qiáng)濃霧。日出后隨著太陽輻射增強(qiáng)，氣溫升高，低空逆溫層減弱，霧逐漸趨于消散。

2.5 持續(xù)時(shí)長(zhǎng)

利用2016—2020年秋冬季逐時(shí)10 min滑動(dòng)能見度數(shù)據(jù)，將每次霧過程的最小能見度按照大霧、濃霧、強(qiáng)濃霧、特強(qiáng)濃霧進(jìn)行分級(jí)，達(dá)到相應(yīng)等級(jí)霧標(biāo)準(zhǔn)記為開始時(shí)間；霧消散時(shí)，能見度增大到750 m以上，記為結(jié)束時(shí)間，統(tǒng)計(jì)各等級(jí)霧的過程持續(xù)時(shí)長(zhǎng)，利用箱線圖對(duì)各等級(jí)霧持續(xù)時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行平均值和離散值統(tǒng)計(jì)分析， 結(jié)果如圖5所示。由于大霧的持續(xù)時(shí)長(zhǎng)多在1 h，所以最低值和平均值重合，濃霧的平均持續(xù)時(shí)長(zhǎng)為4 h，強(qiáng)濃霧平均持續(xù)時(shí)長(zhǎng)為9 h，特強(qiáng)濃霧持續(xù)時(shí)長(zhǎng)為23 h，說明濃度越高霧持續(xù)時(shí)間越長(zhǎng)。統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，2016—2020年秋冬季共出現(xiàn)霧105 d，其中持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)的為33 h，最短持續(xù)時(shí)長(zhǎng)不到1 h，平均持續(xù)時(shí)長(zhǎng)為7.1 h。持續(xù)時(shí)長(zhǎng)5 h以下占比最多，約占總數(shù)的48%；持續(xù)5～10 h霧占31.5%，持續(xù)時(shí)長(zhǎng)10 h的占20.5%。

3 霧的相關(guān)氣象要素分析

3.1 與氣象要素的相關(guān)性

為研究清河秋冬季霧和各氣象要素的關(guān)系，利用SPSS中的Pearson相關(guān)系數(shù)法對(duì)2016—2020年秋冬季逐時(shí)10 min滑動(dòng)能見度和氣象要素進(jìn)行相關(guān)性分析。分析得出：10 min滑動(dòng)能見度與相對(duì)濕度呈顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.632(通過α=0.01顯著性檢驗(yàn))；與10 min平均風(fēng)速為顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.323(通過α=0.01顯著性檢驗(yàn))；與露點(diǎn)溫度、水汽壓、10 min平均風(fēng)向相關(guān)性較低?？梢姡陟F生成和消散過程中，相對(duì)濕度和風(fēng)速的影響尤為重要。

3.2 相對(duì)濕度閾值

由相關(guān)性分析得知，相對(duì)濕度和10 min滑動(dòng)能見度呈顯著負(fù)相關(guān)，相對(duì)濕度越大，能見度越低，越有利于霧的形成。為進(jìn)一步了解相對(duì)濕度對(duì)霧的影響，統(tǒng)計(jì)生成各等級(jí)霧的逐分鐘相對(duì)濕度，結(jié)果顯示大霧、濃霧、強(qiáng)濃霧和特強(qiáng)濃霧生成時(shí)，對(duì)應(yīng)的相對(duì)濕度至少應(yīng)為：90%、92%、95%和99%，說明相對(duì)濕度越大，越有利于高濃度霧的生成。隨著相對(duì)濕度不斷增大，霧出現(xiàn)頻次也在不斷增加；但是統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示相對(duì)濕度為100%時(shí)霧出現(xiàn)頻次最多，這主要與濕度傳感器的工作特性有關(guān)，相對(duì)濕度傳感器在高濕狀態(tài)下有滯后特性，即當(dāng)霧已經(jīng)消散，能見度增大到750 m以上時(shí)，相對(duì)濕度分鐘數(shù)據(jù)卻長(zhǎng)時(shí)間保持100%，造成統(tǒng)計(jì)結(jié)果存在一定誤差。

3.3 風(fēng)速閾值

對(duì)2016—2020年逐分鐘綜合判識(shí)結(jié)果中霧和10 min平均風(fēng)速進(jìn)行統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，出現(xiàn)大霧、濃霧、強(qiáng)濃霧和特強(qiáng)濃霧時(shí)，其對(duì)應(yīng)的10 min平均風(fēng)速的平均值分別為1.4 m/s、1.4 m/s、1.0 m/s和0.5 m/s，表明霧濃度越高，能見度越低，對(duì)應(yīng)的10 min平均風(fēng)速平均值越小。

在霧形成和消散過程中，即10 min滑動(dòng)能見度小于750 m時(shí)，對(duì)逐分鐘能見度對(duì)應(yīng)的10 min平均風(fēng)速(用f表示)所占比例按照5個(gè)區(qū)間進(jìn)行分段統(tǒng)計(jì)(表1)。不同等級(jí)霧對(duì)應(yīng)的f區(qū)間范圍占比不同，但至少有97%的霧相應(yīng)的f<3 m/s，僅有2%左右的霧相應(yīng)的f≥3.0 m/s。分析發(fā)現(xiàn)，f≥3.0 m/s時(shí)，霧正趨于消散，能見度正在逐漸增大。除霧在消散情況下以外，出現(xiàn)強(qiáng)濃霧和特強(qiáng)濃霧時(shí)基本上均為f<3.0 m/s。

表1 2016—2020年清河不同等級(jí)霧在10 min平均風(fēng)速區(qū)間范圍的占比) %

4 結(jié)論與討論

(1)1960—2020年清河霧日數(shù)年變化呈緩慢增多趨勢(shì)，20世紀(jì)90年代霧日數(shù)開始高于平均值，21世紀(jì)初期(2001—2010年)霧日數(shù)達(dá)到最高，2011—2020年霧日數(shù)低于平均值。一年中霧主要出現(xiàn)在12月、1月和11月，秋冬季是霧的高發(fā)季節(jié)。

(2)2016—2020年清河濃霧和強(qiáng)濃霧日變化規(guī)律基本一致，強(qiáng)濃霧(能見度50～<200 m)出現(xiàn)頻次最多，累計(jì)時(shí)長(zhǎng)最長(zhǎng)，特強(qiáng)濃霧出現(xiàn)頻次最少，僅出現(xiàn)4次。在發(fā)布大霧預(yù)警信號(hào)過程中，升級(jí)大霧橙色預(yù)警信號(hào)的概率為55.1%，升級(jí)大霧紅色預(yù)警的概率較小。

(3)秋冬季霧主要在后半夜到清晨生成，其次為19—20時(shí)，11—17時(shí)較少有霧生成，消散時(shí)間主要在09—12時(shí)；秋冬季霧濃度越高，持續(xù)時(shí)間越長(zhǎng)，平均持續(xù)時(shí)長(zhǎng)為7.1 h，持續(xù)時(shí)長(zhǎng)5 h以下占比最多，約占48%。

(4)10 min滑動(dòng)能見度與相對(duì)濕度呈顯著負(fù)相關(guān),與10 min平均風(fēng)速呈顯著正相關(guān),相對(duì)濕度越大，風(fēng)速越小，越有利于高濃度霧的生成。秋冬季，當(dāng)相對(duì)濕度大于90%，10 min平均風(fēng)速小于3.0 m/s時(shí)，當(dāng)?shù)貥I(yè)務(wù)人員要注意結(jié)合天氣形勢(shì)，關(guān)注霧的生成和發(fā)展，及時(shí)發(fā)布相關(guān)預(yù)警信息。