1960~2016年江西省霾日變化特征及氣候成因分析

李翔翔,秦曉晨,彭王敏子,樊建勇*

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1960~2016年江西省霾日變化特征及氣候成因分析

李翔翔1,2,秦曉晨3,彭王敏子2,樊建勇2*

(1.江西省農業氣象中心,江西 南昌 330096；2.江西省氣象科學研究所,江西 南昌 330096；3.江西省生態氣象中心,江西 南昌 330096)

利用江西省1960~2016年82個氣象站水平能見度、相對濕度和天氣現象等資料,重建了江西省霾日序列,分析了江西省霾日數的年際變化特征,并通過霾日數與降水日數、大風日數和靜風日數的相關關系,探討了不同季節霾日數年際變化的氣候成因.結果表明:1960~2016年江西省霾日數表現為在1970s有明顯偏高、1980年后顯著增加趨勢(0.53d/a),贛北地區霾日多且增加速率快.四季霾日數均有增加,其中秋季貢獻最大(0.21d/a,<0.001),春季其次(0.12d/a,<0.001),冬季霾日數最多,但年際趨勢并不顯著(0.10d/a,>0.05),夏季年均霾日數較低,增加幅度最小(0.09d/a,<0.001).過去幾十年降水日數減少(-0.26d/a,>0.05)導致大氣濕沉降能力減弱,以及大風日數減少(-0.33d/a,<0.01)和靜風日數增加(1.73d/a,<0.01)導致大氣擴散能力降低,為江西省霾日增加提供了有利氣候背景.但主要氣候成因因季節不同:春季霾日數增加的主要氣候成因是大風日數減少(=-0.48,<0.01),與其他要素的關系不顯著;夏季亦與大風日數減少顯著相關(=-0.50,<0.01),同時與靜風日數增加顯著相關(=0.37,<0.05);秋季受大風日數減少、靜風日數增加以及降水日數減少共同影響,導致秋季霾日增加速率最快;冬季霾日數僅與降水日數顯著相關(=-0.36,<0.05),但由于冬季降水日數變化趨勢不明顯(-0.26d/a,>0.05),冬季霾日數變化不顯著.

霾日數；季節；降水日數；大風日數；靜風日數

我國幅員遼闊,不同地區氣候差異較大,加之經濟發展水平不一,霾日數的空間分布和變化趨勢具有較大差異.我國區域霾特征的系統研究始于2006年的珠江三角洲.吳兌等[1]利用氣象資料、衛星資料和氣溶膠觀測資料等綜合分析了珠江三角洲大氣灰霾與能見度下降問題,指出20世紀80年代后灰霾天氣顯著增加,能見度惡化主要與細粒子關系比較大,并在后續研究中進一步給出了區分霾與霧的概念模型[2-4].此后,基于這種區分模型的霧、霾特征研究在京津冀[5-8]、長江三角洲[9-12]及其他地區[13-16]逐漸豐富起來,揭示了我國霾日變化趨勢的地域特征.吳兌等[17]指出1951~2005年我國霾日變化表現為在華北、黃淮、江淮、江南、江漢、華南以及西南地區東部呈增加趨勢,而在東北、內蒙古和西北地區東部呈減少趨勢.高歌[18]、宋連春等[19]和尹志聰等[20]也指出我國東部地區霾日數較高且呈增加趨勢.

霾日數的增多與污染物排放有關,也與氣象條件變化有關[21].氣候變暖有利于中東部地區霾的發生,溫度增加導致海陸熱力性質差異減小,風力減弱,同時熱力條件增加也使大氣穩定度增加,導致大氣水平和垂直擴散能力減弱,這種變化增加了華北平原[5]、京津冀地區[7]、長江三角洲[11]等地區霾發生的風險.宋連春等[19]從大氣沉降能力和擴散能力分析我國冬半年霾日數變化成因,指出降水日數的減少導致大氣沉降能力減弱,以及平均風速和大風日數減小導致大氣擴散能力降低,加劇了中東部霾的出現.符傳博等[22]針對華南地區霾加重的氣候原因分析結果印證了該觀點.也有研究指出,隨著工業化和城市化發展,相對濕度降低,大量氣溶膠爭食有限的水汽導致霧日數明顯下降而霾日數增多[12,23],水汽條件開始成為霾天氣發生的關鍵控制因子之一[20].此外,少數研究表明,在臺風外圍受下沉氣流影響,混合層被擠壓變薄,氣溶膠不易擴散,較易出現嚴重的霾天氣[24-25].

江西地處亞熱帶,長江以南,南嶺以北,境內東,西、南三面環山,中間丘陵起伏,北部為鄱陽湖及其平原(圖1).近年來,隨著工業化和城市化進程的加快,人類活動使得大氣氣溶膠污染日趨嚴重,能見度惡化事件越來越多.目前,針對該區域霾氣候特征的研究主要集中在霾的時空分布特征上[26],而霾日數變化的氣候成因及其季節性差異尚不明確.本文在分析江西霾日數時空變化特征基礎上,揭示了影響不同季節霾日數變化的關鍵氣候因子,為制定有效的霾治理方案提供科學依據.

1 資料與方法

1.1 資料來源

本文所使用的地面觀測資料來自江西省氣象信息中心,包括逐日4次地面水平能見度、相對濕度、逐日降水量、天氣現象、最大風速和年均風速等資料.通過對數據進行質量控制,包括缺測檢驗和遷站合并等,最終選取江西省境內82個氣象站作為代表性站點,站點分布見圖1.

圖1 研究區域及氣象站點分布

1.2 研究方法

目前,國內外判定霾日的方法主要有3種[27]:直接使用人工觀測記錄;日均值法;14:00時法.不同方法各有利弊,人工觀測受觀測員的經驗判斷影響較大,直接使用會引入不客觀因素.日均值法和14:00時法采用能見度、天氣現象和相對濕度來綜合判斷,分別以日均能見度和14:00時能見度小于10km、相對濕度小于90%,且排除降水、吹雪、雪暴、揚沙、沙塵暴、浮塵、煙幕等視程障礙事件為1個霾日.本文采用日均值法重構1960~2016年江西省霾日序列.

值得注意的是,江西省能見度自2014年開始由人工觀測轉為能見度儀自動觀測.由于能見度自動觀測和人工觀測存在系統偏差,將自動觀測資料霾的能見度判定閾值調整為7.5km[28-30].

此外,本文空間插值采用反距離權重法(IDW),霾日的氣候傾向率采用最小二乘法計算,利用Perason相關分析計算霾日與氣候因子的相關系數.

2 結果與分析

2.1 重建霾日與觀測霾日的差異分析

采用日均值法重建1960~2016年霾日序列,與觀測資料的年均霾日數進行比較,結果見圖2.重建霾日數較觀測霾日數呈整體性偏高,82個站點中僅有4個站點表現為重建霾日數低于觀測霾日數(圖2A).霾日的重建值與觀測值差異具有明顯南北特征,其中差異天數在0~5d之間的有25個站點,主要集中在贛南地區,差異天數在10d以上的有43個站點,主要集中在贛北區域(圖2A).重建霾日的偏高趨勢與安徽[14]、廣西[31]、湖北[32]、廣東[33]研究結果一致,主要是由于重建過程中選取相對濕度閾值為90%,而人工觀測對該閾值定的偏低,導致大量的霾被記為輕霧或霧.此外,從相關關系來看(圖2B),重建霾日與觀測霾日具有較好相關性,82個站點中有71個站點的相關系數大于0.4,其中57個站點大于0.6,24個站點大于0.8,絕大部分站點相關性達顯著水平(<0.01).由此可見,重建霾日與觀測霾日具有較好一致性,能夠體現出霾日的實際波動及其變化趨勢.

圖2 重建霾日與觀測霾日空間差異(A)及相關系數空間分布(B)

B圖中“?”表示相關系數的顯著性達到95%水平,下同

2.2 霾日的空間分布特征

對于重建霾日,按年代際劃分,統計不同時期霾日的空間分布特征(圖3).江西省霾日數的年代際演變趨勢與我國中東部地區一致[17,19-20],呈逐漸增加的趨勢.1960s全省大部分地區霾日數均在30d以下,贛州大部分地區霾日數低于10d,高值區主要集中在萍鄉一帶,年霾日數在50d左右(圖3A).1970s年霾日數有較大幅度增加,贛北大部分地區為40d以上,九江、贛州大部分地區在20d以下(圖3B).1980s年霾日數較1970s有所下降(圖3C),但自1980s開始,全省年霾日數不斷增加,高值范圍不斷擴大.1980s至2000s,霾影響的高值范圍(>40d)主要以工業城市為中心分布,贛東北以及贛南大部分地區年霾日數均保持在20d以下,而到2010s(2000~2016年),高值范圍(>40d)擴大至整個贛北地區,僅有零星站點霾日數低于20d,贛南大部分地區霾日數低于20d(圖3F).

從霾日判別條件來看(圖4),相對濕度的年際變化在1970s無明顯的變化趨勢,但在2000年以后由于城市化快速推進導致城市干島效應愈發顯著,相對濕度有降低趨勢.而能見度呈現出1970s明顯降低、1980年以后逐漸下降的現象,1970s的平均能見度甚至低于2000年以后的能見度,因此霾日數在1970s有明顯偏高.能見度在1970s以后的躍遷現象主要是由于1980年以前的地面水平能見度的氣象業務觀測以等級的形式記錄,而1980年轉為具體的距離數值.本文取等級對應區間內的中值來表示具體的能見度距離[14].由于各能見度等級所對應能見度距離的區間并不是等間隔劃分的,使用區間中值代替能見度等級會過高地估計能見度距離[22],從而造成能見度在1980年前后資料不連續.

圖3 霾日空間分布的年代際變化

圖4 1960~2016年江西省能見度和相對濕度年際變化

2.3 霾日的年際變化特征

為避免1980年前后能見度觀測方式變化對分析結果的影響,趨勢分析時段采用1980~2016年.由圖5可知,1980年以來江西省各季節霾日數均呈增加趨勢,但增加速率不同.1980年以來年均霾日數增加速率為0.53d/a(圖5E),增加速率與兩廣地區[22]和湖北省[32]的速率較為一致,但低于安徽省[14]和長江三角洲主要城市[12]的增加速率,這與不同地區工業發展水平有關.春、夏、秋和冬季霾日數增加速率對年霾日數增加量的貢獻比為0.23:0.17:0.41:0.20,秋季增加趨勢最快(0.21d/a,<0.001),春季其次(0.12d/a,<0.001).冬季霾日數最多,但年際波動較大,增加趨勢并不顯著(0.10d/a,>0.05),夏季霾日數較低,增加幅度最小(0.09d/a,<0.001).

從空間分布來看(圖6),1980~2016年霾日數增加區域主要集中在贛北地區,南昌、九江和撫州在各季節均表現為連片增加趨勢,贛南地區霾日數變化趨勢不顯著.從年霾日數來看(圖6E),顯著增加站點主要集中在南昌、撫州、九江、新余和宜春西部地區,而宜春東部以及吉安中部部分站點呈顯著下降趨勢.在冬季,宜春、吉安、新余和萍鄉等地霾日顯著增加站點數減少,而顯著下降站點數增多,造成江西省平均冬季霾日數年際波動較大且變化趨勢不顯著.其他季節與年尺度一致,贛北地區霾日數呈連片顯著增加趨勢,霾日數下降的站點集中在宜春東部以及吉安中部部分站點.

圖5 1980~2016年不同季節霾日變化趨勢 Fig.5 Temporal series of haze days during 1980~2016

圖6 1980~2016年不同季節霾日數變化趨勢空間分布

2.4 霾日數變化的氣候原因

2.4.1 霾日數與相對濕度的關系 研究表明,近年來氣象條件變化、區域城市化和土地利用變化使得相對濕度有所下降,大量的氣溶膠爭食有限的水汽導致霧日數明顯減少而霾日數不斷增多[12,23].由圖7可知,江西省霾日數與相對濕度的相關關系具有階段性.從全省平均來看(圖7A),霾日數與相對濕度在1987~1998年的負相關關系不斷加深(冬季除外),其中年均霾日數與相對濕度的負相關關系在1992~1999年達到顯著水平(<0.05),值得注意的是,1998年以后這種負相關關系不斷減弱,特別是2003年以后春、夏季由負相關轉為弱的正相關.此外,本文選取了南昌、贛州和上饒等大城市進行個例分析,結果表明南昌站與全省平均相似(圖7B),相對濕度與霾日數呈弱負相關關系,并在1998年前后發生了轉變.贛州(圖7C)和上饒(圖7D)兩站相對濕度與霾日數關系具有季節差異,贛州的秋季以及上饒的春季和年均霾日與相對濕度呈弱正相關,但在1998年以前正相關關系減弱而1998年以后加強的趨勢.這種相關關系的轉變與華北黃淮區域的研究結論較為一致.尹志聰等[20]指出1980s后霾日數與相對濕度轉為顯著正相關,相對濕度越大,霾日數越多.這主要是由于經濟建設發展的同時,具有較強吸濕性的氣溶膠粒子排放增加,氣溶膠粒子吸濕增長導致霾現象增加.不同的是,江西省霾日數與相對濕度關系轉變的時間點較華北黃淮地區滯后,且轉變后未達到顯著性水平,這主要是由于江西省工業發展較為滯后,且江西省相對濕度的本底值較華北黃淮地區高,氣溶膠粒子對水汽條件的依賴程度小于干燥的華北黃淮地區.

圖7 1988~2008年江西省霾日數與相對濕度之間的20年滑動相關系數

灰色橫虛線為95%信度水平.A:全省平均;B:南昌;C:贛州;D:上饒

2.4.2 大氣沉降能力和擴散能力影響 溫度增加導致海陸熱力性質差異減小,冬季風力減弱,同時熱力條件增加也使大氣穩定度增加,導致大氣水平和垂直擴散能力減弱,增加了霾發生的風險.天氣條件主要從大氣對污染物的沉降能力和擴散能力影響霾的發生及其嚴重程度.雨水對大氣中污染物具有沖刷作用,能夠反映出大氣的沉降能力,而風速條件是大氣穩定度的直接表現,可以間接反映空氣的自潔能力.因此,為探討江西省1980年以來霾日數增加的氣候原因,本文定義日最大風速310m/s為大風日,日最大風速￡3m/s為靜風日[19],分析了江西省1980~2016年各季節霾日數變化與降水日數、大風日數和靜風日數的相關系數(圖8).結果表明,霾日數與降水日數、大風日數和靜風日數的相關性在霾影響較重的贛北地區更為顯著,整體上與降水日數和大風日數呈負相關關系,而與靜風日數呈正相關關系.

圖8 1980~2016年不同季節霾日數與降水日數(A)、大風日數(B)和靜風日數(C)的相關系數空間分布

表1 1980~2016年不同季節關鍵氣象要素的變化趨勢及其與霾日數的相關分析

注:“**”和“*”分別表示變化趨勢或相關系數達極顯著(<0.01)和顯著水平(<0.05).

霾日數與氣象要素的相關性具有季節差異(表1),春季霾日數的年際變化與大風日數相關性更為顯著,相關系數為-0.48(<0.05),而春季大風日數在大部分站點呈顯著下降的趨勢(圖9B),因此春季霾日數增加的主要氣候原因為大風日數的減少;夏季霾日數與大風日數呈極顯著負相關(=-0.50,<0.01),與靜風日數呈顯著正相關(=0.37,<0.05),結合大風日數和靜風日數年際變化趨勢(圖9A、B),夏季大風日數顯著下降和靜風日數顯著增加是夏季霾日數增加的主要氣候原因;秋季霾日數與大風日數、靜風日數和降水日數均顯著相關(<0.05),因此秋季降水日數和大風日數的減少、靜風日數的增加(圖9A、B、C),是秋季霾日數增加的主要原因;冬季霾日數僅與降水日數呈顯著負相關關系(=-0.36,<0.05),而同季節內降水日數的變化趨勢并不顯著(圖9A),因此冬季霾日數的年際變化并不明顯.

圖9 1980~2016年降水日數(A)、大風日數(B)和靜風日數(C)的季節變化趨勢

3 結論

3.1 重建霾日數較觀測霾日數偏多,但重建霾日與觀測霾日具有較好一致性,能夠體現出實際霾日的年際波動及其變化趨勢.

3.2 1960~2016年江西省霾日數的年際變化特征表現為1970s偏高、1980年以后持續增加(0.53d/a)的特征,秋季增幅最大(0.21d/a,<0.01),春季其次(0.12d/a,<0.01),冬季年均霾日最多,但年際趨勢并不顯著(0.10d/a,>0.05),夏季年均霾日較低,增加幅度最小(0.09d/a,<0.01).

3.3 不同季節霾日數增加的主要氣候成因不同.春季霾日數增加的主要氣候原因是大風日數減少,而夏季主要受大風日數下降和靜風日數增加的影響;秋季霾日數與大風日數、靜風日數和降水日數均顯著相關,而冬季霾日數僅與降水日數呈顯著負相關關系.由于冬季降水日數的變化趨勢不明顯,因此冬季霾日數的年際變化并不顯著.

3.4 在相對濕度降低的背景下,相對濕度與霾日數的負相關關系呈減弱趨勢,表明在有限的水汽條件下,霾對水汽條件的依賴越來越高.

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Spatiotemporal characteristics of the annual change of haze days and their relations with climatic factors during 1960~2016 in Jiangxi, China.

LI Xiang-xiang1,2, QIN Xiao-chen3, PENG Wang-min-zi2, FAN Jian-yong2*

(1.Agro-meteorological Center of Jiangxi Province, Nanchang 330096, China；2.Meteorological Science Institute of Jiangxi Province, Nanchang 330096, China；3.Jiangxi Ecological Meteorology Center, Nanchang 330096, China)., 2019,39(4)：1355~1364

Based on horizontal visibility, relative humidity and weather phenomena obtained from 82 meteorological stations in Jiangxi Province from 1960~2016, haze days were reconstructed and the temporal variations were analysed. Additionally, the attributions of the variation were identified according analysis of the correlation of haze days with precipitation days, high wind days and breeze days. The results showed that the haze days had an obvious peak in the 1970s, followed by an increasing trend since 1980 (0.53d/a,<0.001). Among the four seasons, increasing haze days in autumn (0.21d/a,<0.001) contributed most to the annual increasing rate, followed by spring (0.12d/a,<0.001). In winter, although most haze days happened, the increasing trend was insignificant (0.10d/a,>0.05). While summer has the least increasing amplitude (0.09d/a,<0.001). In the past decades, the reduction of atmospheric deposition ability caused by less precipitation days (-0.26d/a,>0.05), and the reduction of atmospheric diffusion ability caused by fewer high wind days (-0.33d/a,<0.01) but higher breeze days (1.73d/a,<0.01), provided advantages for haze increase. However, the main attribution varied between seasons. The major reason for haze increase in spring was the reduction in high wind days (=-0.48,<0.01). While in summer, it had significant correlation with both high wind days (=-0.50,<0.01) and breeze days (=0.37,<0.05). In autumn, haze increase was affected by fewer high wind days, higher breeze days and less precipitation days, leading to the highest increasing rate among four seasons. In winter, haze days has a better correlation with precipitation days (=-0.36,<0.05) whose trend was insignificant (-0.26d/a,>0.05). Thus, winter haze days has an insignificant trend during.

haze days；seasonal pattern；precipitation days；high wind days；breeze days

X513

A

1000-6923(2019)04-1355-10

2018-09-03

江西省重點研發計劃項目(20161BBG70093);江西省科技計劃項目(2015ZBBG70041)

*責任作者, 高級工程師, fanlongyu@163.com

李翔翔(1990-),男,江西上饒人,助理工程師,碩士,主要從事氣候變化影響評估方面的研究.發表論文5篇.