近50年华中地区霾污染的特征

谭成好,赵天良,2*,崔春光,罗伯良,张　磊,白永清（.南京信息工程大学中国气象局气溶胶-云-降水重点开放实验室,江苏 南京 200；2.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏 南京200；.中国气象局武汉暴雨研究所,湖北 武汉 0205；.湖南省气象科学研究所,湖南 长沙 0007）

近50年华中地区霾污染的特征

谭成好1,赵天良1,2*,崔春光3,罗伯良4,张磊1,白永清3（1.南京信息工程大学中国气象局气溶胶-云-降水重点开放实验室,江苏 南京 210044；2.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏 南京210044；3.中国气象局武汉暴雨研究所,湖北 武汉 430205；4.湖南省气象科学研究所,湖南 长沙 410007）

基于1962～2011年霾日观测资料,使用线性回归、聚类分析及相关分析等统计方法分析了近50年华中地区霾污染的时空变化特征及其成因.结果表明,华中地区的霾高发中心位于河南中北部、湖北中西部和湖南中部人口集中的气溶胶浓度高值区,其中霾日数最多的站点为河南新乡,年均达到 79.1d.霾的季节性变化表现为冬季霾日数最多,夏季最少,霾污染是典型的冬季大气环境事件.但随着近年春夏秋三季霾日的增加,华中地区霾污染的季节性差异减小.城市地区是华中霾污染严重的区域.近 50年污染地区霾发生频率增多,而相对清洁地区霾污染发生频率减少.华中地区大气环境呈现出两极分化的变化特征.近50年来华中地区霾日增加受人为污染物排放加强和东亚季风减弱的共同影响.

华中地区；霾污染；变化趋势；统计分析

霾污染是指浮游在近地面大气中的颗粒物大量累积,使得大气水平能见度小于 10km的空气普遍浑浊的现象［1］.近年来由于城市化扩张和工业建设加速,我国部分地区污染物排放集中,二次气溶胶污染加重,灰霾等大气污染事件频发,引起社会的广泛关注［2-4］.

观测资料表明,我国的霾天气主要分布在人口集中的地区,其中华东的长三角地区、华南的珠三角以及华北的京津冀地区均为霾污染频发的区域,这些地区大中城市的霾日数比乡村多［5-6］.不同区域霾的发生呈现出季节差异性,华东地区霾日出现最多的季节为冬季,最少的季节为夏季,而京津冀地区则为冬季和夏季霾日都较高［7-9］.在霾污染发生的过程中,大气物理化学过程形成的二次气溶胶主导着霾污染变化的大气颗粒物浓度［10-11］.就长期变化而言,在过去的 50年间我国霾发生的频率总体上呈上升的趋势,尤其是经济发展和人口增长迅速的东部和南部地区,霾日数逐年增加［12-13］.其中城市和乡村的霾日变化有显著的差异,大城市站的霾日数增加明显［14-15］.我国霾的发生不仅受大气污染物源排放量的影响,同时霾的变化趋势也与风速等气候因子密切相关［16-18］.

华中地区处于黄河中下游和长江中下游,包括河南、湖北和湖南三省,其区域位置独特,北部与华北平原的京津冀接壤,东部与华东长江三角洲地区相邻,南伸可达包括珠江三角洲的华南地区,西部则与四川盆地和关中平原相连.然而目前对霾污染的研究主要集中在华北、华东以及华南等主要空气污染地区,对我国华中地区的霾的分析也只是集中在个别城市和省份,鲜有对华中整个地区霾污染的气候分析探讨［19-20］.随着华中区域经济的发展,发生频率越来越高的霾已成为影响该区域空气质量的主要难题［21-22］.同时由于其所处的特殊地理位置,华中地区和我国中东部其它地区大气污染之间的相互影响也是大气环境研究亟待认识的问题之一.鉴于此,本研究使用华中地区 1961～2011年间的霾日观测资料,采用线性趋势分析和聚类分析等方法,研究了华中地区霾污染的气候特征,并探讨了排放源和东亚季风对区域霾污染变化的影响,旨在为华中霾污染的治理提供参考.

1　资料与方法

1.1数据资料

为了分析华中地区大气霾污染的长期变化特征,本文使用了国家气象信息中心整编的经过质量控制和检验的 1962～2011年全国霾日等逐日数据［23］.在霾日的判别时,使用的是气象观测资料的霾日均值法［15］.即对每日观测的每次能见度及对应时次的相对湿度分别作日平均,当所得日平均能见度小于 10km,且日平均相对湿度小于 90%,并排除降水、吹雪、雪暴、扬沙、沙尘暴、浮尘和烟幕等低能见度事件的影响,则定义当天为一个霾日.由于1980年以前能见度的气象业务观测以等级的形式记录,而1980年及以后能见度观测为具体的距离数值,因此依照秦世广等［24］的能见度换算方法,将 1980年之前的能见度等级换算为能见度距离.即先将1980年及之后各站点的能见度距离资料参照观测等级标准转换为等级,在各等级区间内,求得能见度距离的平均值,再将其能见度平均值分别带入到1980年前的对应能见度等级中,据此将能见度资料统一为以“km”为单位的距离值.在剔除了有资料缺失和部分建站时间较晚的站点后,最终使用的是1962～2011年间华中3省（河南,湖北,湖南）共52个气象站的观测资料.这些观测站大体均匀地覆盖了整个华中地区, 使用其霾日的观测资料对华中地区的霾的气候特征进行统计分析.在分析霾污染变化的相关因子时,取用1962～2010年与霾日观测相对应的地面风速观测资料,同时结合MODIS 遥感监测所得2001～2011年平均气溶胶光学厚度（AOD）资料（http：//modis-atmos.gsfc. nasa.gov）以 及Carbon Dioxide Information Analysis Center 提供的1962～2010年CO2排放总量资料（http：//cdiac.ornl.gov）进行探讨.本文所用人口数据为中国科学院资源环境科学数据中心提供的2003年全国人口分布数据.

1.2研究方法

在探讨霾日数和风速等要素的年际变化时,使用建立一元回归方程的线性趋势分析方法,即用线性回归系数来表征要素的年际变化趋势.霾日数与风速、污染源排放间的相关系数采用线性相关性分析方法求算,所得相关系数可以用来表征两者间的相关性.以上计算得到的的系数,均运用相关系数检验法进行显著性检验.

在分析不同类型站点的霾污染变化时,使用聚类分析的方法.由于聚类分析是根据事物本身的特性研究个体分类的统计分析方法,基本思想认为研究变量间有相似性,因此本文据此对霾污染不同程度的站点进行划分,对华中地区各类站点霾污染的分布和变化规律进行聚类分析.

2　结果分析

2.1霾污染的空间分布

图1a为华中地区年均霾日分布.霾日数超过30d/a的站点,主要分布于河南中北部、湖北中西部以及湖南中部,而河南东南部、湖北东南部和湖南南部的霾日数则较少（＜10d/a）,这说明华中地区霾污染分布不均匀,呈现出显著的地域差异.霾污染最严重的站点为河南新乡,年均霾日数高达79.1d,其次为湖北老河口、河南郑州、湖北宜昌和河南南阳,年均霾日数分别达到 55.1,46.3, 45.7,44.5d.霾污染出现最少的站点为湖南南岳衡山,年均霾日数只有0.1d,其次为河南固始、湖北五峰、河南西峡和湖南平江,其年均霾日数分别为 0.3,0.5,0.9,0.9d.华中地区的地势为西高东低,西部有秦岭、巫山等山脉,东部自北向南分别为华北平原和长江中下游平原,该区域 AOD与人口密度的分布相一致,两者均表现为中东部高而西部低（图1b）.结合华中地区的霾日分布可知,华中霾污染的分布受工业化和城市化导致的气溶胶高排放的影响.相对于霾日数少的站点,霾日数多的站点AOD高,即这些区域的气溶胶浓度高,且多为城市区域,这些地区由于人口集中,人类活动频繁,为霾的形成提供了人为污染源排放条件,导致区域霾污染严重.此外,与河南北部接壤的还有源排放强的河北、山东等省,在东亚冬季风的气象条件下可对华中地区形成污染物外源输送,更进一步促进霾的形成.

图1　华中地区1962～2011年均霾日数分布（a）和2001～2011年AOD分布（b）Fig.1　Distribution of （a） the average annual haze days during 1962～2011 and （b） the mean AOD during 2000～2011 in Central China with contour lines representing the population density in 2003

2.2霾污染的季节分布特征

华中地区霾污染表现出明显的季节变化（图2）,冬季的霾日数最多,其次为秋季和春季,霾日数最少的季节为夏季.冬季霾日数远超夏季,说明霾污染在华中地区是典型的冬季污染事件.4个季节霾日最多的站点均为河南新乡,湖北老河口和湖北宜昌次之.冬季除了河南西部、湖北西部以及湖北东南部的站点以外,大部分地区霾日数都在6d以上.春季和秋季霾污染的分布格局和冬季相似,但霾日数的量值有所减小.夏季位于湖南中部和河南东部的霾日高值区范围减小,只在河南中部和湖北中部有站点霾日数超过4d,其他大部分站点的霾日数都在2d以下.各个季节霾日数多的站点与年均霾日数多的站点分布相似,即大部分年均霾日数多的站点,在各个季节都比霾日数少的站点霾污染严重.结合霾污染形成的特点,华中地区霾污染的这种季节特征有自然气象条件与人为排放源两方面的原因.冬季天气形势稳定,有利于气溶胶粒子的累积,而夏季华中地区频繁的降水和夏季风气象条件有利于粒子的湿沉降和扩散.并且冬季取暖燃煤等人为活动使得源排放增强,提供霾形成的颗粒物和污染气体,在气象条件的共同作用下导致冬季华中地区霾日数大于其他3季［25］.

图2　1960～2011年华中地区霾日数春季,夏季,秋季和冬季季节平均分布Fig.2　Seasonal distribution of haze days over Central China in spring, summer, fall and winter averaged over 1960～2011

2.3霾污染变化趋势的分布

图3　1960～2011年华中地区霾日变化趋势分布Fig.3　Spatial distribution of linear trends in annual hazedays from 1960～2011 over Central China

图3为华中地区霾日变化趋势的空间分布, 这50年间霾日增多的站点主要集中于河南西部和中部,湖北中部,以及湖南中北部.霾日减少的站点则主要位于河南和湖北东部,以及湖南与湖北交界地区.在变化趋势通过 90%显著性检验的站点中,霾日增长率最大的5个站分别为河南南阳（23.36d/10a）、河南郑州（19.62d/10a）、湖北老河口（18.37d/10a）、湖北宜昌（17.50d/10a）和湖北武冈（16.65d/10a）.而霾日减少最为明显的5个站点则是湖南邵阳（-17.35d/10a）、湖南衡阳（-6.14d/10a）、湖北武汉（-6.06d/10a）、湖北来凤（-5.60d/10a）和湖南吉首（-4.28d/10a）.

50年间站点霾日数的各个季节年际变化趋势（图4）表明,不同站点霾日的变化趋势具有明显的季节性差异.总的来说,冬季的变化幅度最大,而夏季变化幅度最小.结合霾日的季节分布和霾日变化趋势分布可知,对于河南中部,湖北中部和湖南中西部霾日数多的站点而言,大部分在各个季节均表现出了增加的趋势,表明这些区域霾污染发生的频率在各个季节均有所增加.位于湖北西部和湖南西北部霾日数减少的站点则在各个季节均表现出了减少的趋势.

2.4霾污染的年际变化趋势

霾日的年际变化（图5）表明,这50年间华中地区霾日数呈增加的趋势,霾日增长率为2.6d/10a.1970年以前,平均霾日数均小于 10d/a,此后表现出波动上升的趋势,在1979年达到一个高值 20.9d/a.2000年以后霾日数增加明显,最大值出现在2011年,达到27d/a.这表明21世纪以来华中地区霾污染事件频发,空气质量严重恶化.

图4　1960～2011年华中地区霾日春季,夏季,秋季和冬季年际变化的线性趋势分布Fig.4　Spatial distribution of linear trends in seasonal haze days in spring, summer, fall and winter from 1960～2011 overCentral China

图5　华中地区区域平均霾日数四季年际变化Fig.5　Interannual variations in seasonal haze days averaged over Central China

由图5可知,1962～2011年间4个季节的霾日数整体呈现出了波动增长的趋势.在 1970年之前,4个季节的霾日数均较少,而 1970年以后,冬季霾日数迅速增加并超过了其他 3个季节.1970～2000年间,霾日整体表现为冬季霾日数最多,夏季霾日数最少.进入21世纪后,4个季节的霾日数均呈现出显著的增长,其中以秋季霾日增长最为明显,在2002和2007年秋季的霾日数甚至超过了冬季的霾日数.并且夏季霾日数也逐步增长接近春季的霾日数,在2010年超过了春、秋两季.这表明,虽然大部分时间华中地区冬季霾日数偏多,但霾污染发生的季节差异正减小,各个季节霾发生的频次都有所增加.

2.5霾污染的聚类分析

使用聚类分析的方法,把除海拔较高的南岳站以外的51个站点按照年均霾日数,均等聚类划分为 3类站点,分别为污染严重的站点（＞14.9d/a）、正常污染的站点（5.6～14.9d/a）和相对清洁的站点（＜5.6d/a）（表1）.统计其中的站点类型,发现在污染严重的站点中,有 13个站为城市站点,4个站为非城市站点.正常污染的站点中,有10个城市站点,7个为非城市站点.而在相对清洁的站点中,城市站点为4个,非城市为13个.这表明污染严重的站点中,大部分为城市站点,而相对清洁的站点中,则以非城市站为主.根据站点类型,分别对城市和非城市站点霾日数做 50年平均,得到城市站点的年均霾日为21.1d/a,非城市站点的年均霾日为 8.6d/a,城市站点的平均霾日数为非城市站点的2.5倍.这种显著的差异表明,在华中地区,城市站点的霾污染发生频率比非城市站点要高,即城市站点的污染程度比非城市站的更严重.

表1　华中地区霾日聚类分析中3类站点统计Table 1　Statistics of 3groups of stations in cluster analysis over Central China

就霾日数的年际变化而言,聚类分析所得的3类站点呈现出了不同的变化趋势（图6）.线性变化趋势表明,污染严重和正常污染的站点霾日数整体呈增加趋势,变化趋势分别为 6.9,1.3d/10a,清洁站点的霾日数则表现为减少的趋势,变化趋势为- 0.3d/10a,三者均通过了95%的显著性检验.污染严重的地区霾日数持续增加.正常污染的地区霾日虽然整体呈上升趋势,但在 1980～2000年间,霾日数还有一定程度的下降.而相对清洁的地区则表现为减少的趋势.这说明近50年华中霾污染严重的地区空气质量不断恶化,而空气相对清洁地区空气质量持续好转,呈现出了一种两极分化的大气环境变化特征.

2.6影响霾污染变化的因子

强排放源和静稳天气通常是导致霾污染发生的两个主要因子,大气污染物排放源的增强为霾污染的形成提供物质基础,另一方面,静稳气象条件有助于大气污染物的累积,使得霾发生的频率增加［25-26］.图 7和图 8分别给出了华中地区CO2排放量年际变化和平均地面风速的年际变化,并分别对其与年均霾日进行了相关性分析,相关系数均通过了99%的显著性检验.

图6　污染严重站点,正常污染站点和相对清洁站点的霾日年际变化Fig.6　Interannual variations in haze days over most polluted, general polluted and relatively clean stations

根据华中地区CO2源排放的年际变化,可以将华中地区的大气污染物排放分为2个阶段,第1阶段为 1960～2002年,这一时期段为污染物排放缓慢增长的阶段.第2阶段为2002～2010年,在这期间污染物排放快速增长,并在 2010年达到CO2排放量的最大值484Tg/a,是1960年的18.8 倍,表明在这50年间华中地区污染物排放明显地增加.CO2排放与华中霾日年际变化的相关系数达到0.65,说明大气污染物排放量增加,是引起华中地区霾污染发生频率增多的重要因素之一.另一值得注意的是当污染物低排放水平时,随排放源增加,霾日变化并不明显,而在污染物排放达到高水平时,排放源增强会导致霾日数迅速增加.这表明,华中地区大气污染物排放强度和霾污染的变化呈现非线性的关系.

图7　华中地区CO2排放量年际变化及与霾日的相关性Fig.7　Interannual variations of CO2emission and the correlation with haze frequency over Central China.

近50年华中地区风场的年际变化表明,这一地区地面风速呈现年际减弱的趋势,减弱趋势为-0.12m/（s·10a）.地面风速的减弱会导致气溶胶的扩散衰减,使得气溶胶易于聚集,为霾污染发生提供有利的气象条件.对两者进行相关性分析,两者相关系数为-0.74,表明华中地区霾污染与风速变化呈显著的负相关.东亚季风区近地面风速的气候分析证实,我国季风区包括华中地区近几个世纪季风持续减弱［27-29］.这一东亚季风气候变化特征导致近地面风速的年代际和年际衰减,从而加剧了华中地区的霾污染.此外,城市化进程对城市下垫面特征的改变,也可能影响地面风速呈现出的减弱趋势.

图8　华中地区平均霾日数与平均地面风速年际变化及相关性Fig.8　Interannual variations in regional averages of haze frequency and surface wind speed （left panel） as well astheir correlations （right panel） over Central China.

3　结论

3.1华中地区霾污染分布具有明显的空间差异,霾多发的站点主要分布于河南中北部、湖北中西部以及湖南中部,这些站点所处的位置主要是人口集中的气溶胶浓度高值区.

3.2霾污染的分布呈现出明显的季节性变化,空间分布而言,霾污染严重的站点在各个季节霾发生频率都较高.年际变化而言,大部分年份冬季霾发生的频率最高,即霾污染是典型的冬季大气环境事件.但随着其他季节霾日数的增加,霾污染的季节差异近年来逐步减小.

3.3城市地区的霾污染比非城市地区严重.污染严重的地区霾发生频率呈增多趋势,而相对清洁的地区霾发生频率减少,大气环境呈现出了两极分化的特征.

3.4近 50年来华中霾日数的增长,一方面与区域人为排放源增强有关,另一方面在东亚季风气候变化的背景下,也与该地区地面平均风速的减弱相关.人为源排放和气候变化因素的共同作用使得华中地区霾污染发生的频率越来越高.

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Characterization of haze pollution over Central China during the past 50 years.

TAN Cheng-hao1, ZHAO Tian-liang1,2*, CUI Chun-guang3, LUO Bo-liang4, ZHANG Lei1, BAI Yong-qing3（1.Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China；2.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China；3.Institute of Heavy Rain, China Meteorological Administration, Wuhan 430205, China；4.Institute of Meteorological Sciences of Hunan Province, Changsha 410007, China）.

China Environmental Science, 2015,35（8）：2272～2280

Based on the observational data of haze occurrences from 1962 to 2011, the temporal-spatial variations of haze pollution and the causes over Central China were discussed by using statistical methods, such as linear regression, cluster and correlation analysis. It was found that haze pollution occurred frequently in the areas of northern-central Henan, western-central Hubei and central Hunan, where the population was relatively dense with high aerosol concentrations. The station with the most frequent haze events was Xinxiang in Henan province, reaching 79.1d/a. The seasonal variations showed that the heaviest haze pollution happened in winter and the slightest haze occurred in summer. Haze pollution was a typical atmospheric environment incident in winter over Central China. These seasonal differences became obscure with the increases of haze frequency in spring, summer and fall. High haze pollution was spatially centred over the urban area. The increasing and decreasing trends in haze occurrences were identified respectively in the polluted region and the relatively clean region over the recent 50years, revealing the polarization in air environment change over Central China. Haze events in Central China were highly related to the increasing anthropogenic emissions and the decreasing East Asia monsoon over the region during the past 50years.

Central China；haze pollution；variation trend；statistical analysis

X513

A

1000-6923（2015）08-2272-09

2015-01-17

国家科技支撑计划课题（2014BAC22B04）；江苏省科技支撑计划社会发展重大研究项目（BE2012771）；南京信息工程大学人才启动基金（20110304）；PAPD；湖北省气象局科技发展基金（2015Y04）

* 责任作者, 教授, tlzhao@nuist.edu.cn

谭成好（1991-）,男,湖南湘潭人,南京信息工程大学硕士研究生,主要从事大气环境气候分析和数值模拟.