基于精细观测资料的深圳不同季节霾及其污染特征分析

王明洁，张 蕾，张琳琳，谢小敏，李绍峰（.深圳南方强天气研究重点实验室，广东 深圳 58040；2.深圳市国家气候观象台，广东 深圳 58040；.深圳职业技术学院建筑与环境工程学院，广东 深圳 58040）

基于精细观测资料的深圳不同季节霾及其污染特征分析

王明洁1，2*，张 蕾1，张琳琳1，谢小敏1，李绍峰3（1.深圳南方强天气研究重点实验室，广东 深圳 518040；2.深圳市国家气候观象台，广东 深圳 518040；3.深圳职业技术学院建筑与环境工程学院，广东 深圳 518040）

利用2010～2013年逐时霾、能见度和空气质量监测数据，分析了深圳霾天气的变化特征、霾与空气质量和气象条件的关系.结果表明:深圳市霾日数总体呈现增多增强趋势，2009年开始明显下降；霾日数呈“V”型月变化:即秋冬季多、春夏季少，秋冬季多发持续时间长、影响严重的霾过程，春夏季多发持续时间短的霾过程； 霾常伴有污染发生（35%），污染以轻度污染为主；霾时首要污染物PM2.5最多、其次O3，这说明PM2.5是造成深圳霾的主因，且深圳光化学污染严重. 霾时PM2.5、PM10和O3季节变化明显，冬春季首要污染物以PM2.5为主（75%以上），夏秋季O3和PM2.5为主；分析还发现，风、相对湿度与霾密切相关，风速越弱，湿度越大， 越利于霾出现和发展.约80%的中重度霾出现在风速＜2m/s，相对湿度70%～90%的情况下.

精细观测资料；霾；季节变化；大气污染；深圳

目前我国经济增长正处于由城市工业化向城镇区域经济发展的转变，相继出现了京津冀、长江三角洲和珠江三角洲等超大城市群.随着城市群的发展，以京津冀、长江三角洲和珠江三角洲为代表区域的复合型大气污染日益凸显，细颗粒物尤其是二次气溶胶污染加重，霾天气日益增加，引起人们对区域生态环境与及公共健康问题越来越多的关注［1-2］.关于京津冀、长江三角洲和珠江三角洲地区霾、气溶胶污染问题已有大量的研究成果［3-16］.如赵普生等［6］分析了京津冀地区霾日的时空分布及相关气象要素的特征，发现京津冀地区霾日数呈增加趋势，月际变化呈明显的双峰特征，且霾发生时相对湿度高于非霾时；刘晓慧等［7］分析了长江三角洲地区近30年灰霾分布情况，发现近30年来长江三角洲地区的灰霾日数整体呈增长趋势，霾日数与干消光系数的增长趋势一致.吴兑［14-15］、陈欢欢等［13］对珠江三角洲霾的成因、形成条件、组分进行了大量研究，指出珠江三角洲地区的气溶胶污染日趋严重，细粒子导致霾天气显著增多，能见度急剧恶化，区域气流停滞区的形成是发生严重霾天气的主要气象条件，垂直输送能力不足是加重霾天气的气象条件之一；王自发等［16］模拟研究了2013年1月我国中东部地区的持续强霾过程，发现静稳天气京津冀地区仍存在显著区域输送，提出京津冀霾污染防控不仅需要重视区域内的联防联控，也需其他城市群的协同控制.

深圳地处珠江三角洲城市群，改革开放以来，经济快速发展、城市规模不断扩大，至2014年底常住人口已达到1500万，汽车保有量超过300万量，空气质量恶化，霾天气增多等生态环境问题随之而来，引起社会各界广泛关注和深圳市政府的高度重视.由于受资料的限制，以往对深圳霾天气的分析均使用日观测资料，不能了解霾发生时的特点和污染特征.深圳市气象局为满足大运会气象服务需求，2010～2013年开展了全天24h的逐时霾观测，为了解霾精细的变化特征提供了可能.本文利用逐时霾、大气成分观测资料和相对湿度、风等气象要素，分析深圳霾天气的变化特征、精细到霾发生时对空气质量的影响、首要污染物以及污染物浓度的变化以及霾与气象要素的关系，以期为更有针对性地开展霾预报和预警、防治及其影响评估提供科学依据.

1 资料与方法

1.1 资料说明

使用2010～2013年深圳市国家基本气象站逐时霾能见度、风向风速和相对湿度等资料；2011～2013年深圳市气象局竹子林基地大气成分站的各种大气成分数据；1954～2013年逐日02:00、08:00、14:00、20:00能见度、相对湿度、小时雨量等地面观测资料.

1.2 霾日和霾等级划分的确定

霾的判识和等级标准均根据《霾的观测和预报等级》（QX/T 113-2010）［17］的规定.排除降水、沙尘暴、扬沙、浮尘、烟幕、吹雪、雪暴等天气现象造成的视程障碍，能见度＜10km，相对湿度＜80%时，判识为霾；当相对湿度为80%～95%时，按照地面气象观测规范规定的描述或PM2.5浓度大于75μg/m3时判识为霾；霾分为4级:轻微（5～10km）、轻度（3～5km）、中度（2～3km）、重度（0～2km）.

对于霾日长期气候变化，霾日的定义有单次值法、日均值法、14:00值法3种霾日统计方法［18］.在此采用单次值法，规定在排除降水等其他导致低能见度事件的情况下，一天4个时次（北京时间02:00、08:00、14:00、20:00）中有1个时次（或以上）满足能见度＜10km，相对湿度≤80%，即为一个霾日.

1.3 方法

根据《环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行）》（JH633-2012）［19］中AQI和首要污染物的计算方法，计算了霾发生时AQI和首要污染物.利用数理统计分析等方法，分析深圳霾天气的变化特征、精细到霾发生时首要污染物以及污染物浓度的变化以及霾与气象要素的关系.

2 深圳霾天气气候变化特征

2.1 霾日年际变化特征

根据霾日定义，对深圳市国家基本气象观测站1954～2013年霾资料统计分析发现， 1954年深圳首次记录到霾，20世纪60～70年代霾出现概率非常小.图1为1981～2013年深圳市年霾日数变化曲线，由图1可知，深圳霾日数总体呈增多趋势，以59d/10a的线性趋势显著增多（R2=0.7481）.20世纪80年代前期霾很少，每年仅有几天；80年代末期随着经济迅速发展，霾日数快速增多.1992年、1995年首次超过50d、100d，1999～2011年均在100d以上，2004年最多（231d）.2005年开始缓慢下降，但仍维持在较高水平，2009年下降速率加大，2012年降至100d以下.深圳霾日数的增多与经济迅速发展、城市规模不断扩大、人口剧增、本地源排放的增加，尤其是细颗粒物加重有密切关系. 近几年由于深圳市政府对生态环境建设和环境污染治理的重视，使得空气质量得到改善，霾日数呈现下降趋势.

图1 1981～2013年深圳年霾日年际变化Fig.1 Annual variation of haze days in Shenzhen during 1981～2013

2.2 霾日季、月变化特征

图2 1991～2013年深圳市霾月变化Fig.2 Monthly variation of haze days in Shenzhen during 1991～2013

图2为1991～2013年深圳霾日数月、季变化曲线，由图2可知，深圳各月均有霾出现，霾日呈现“V”型月变化特征.10月至翌年1月是霾高峰期，12月最多（21d）；2月起霾日数逐月减少，6-7月降至最少（3d），8月略有增多，进入9月后随着降雨减少，霾日数明显增多.深圳霾具有明显的季节变化特征，冬季是出现霾最多的季节，约占年霾日的36.5%，其次为秋季（33.8%），春季较秋季明显减少（19.3%），夏季进一步减少至10.4%，是全年出现霾最少的季节.由上分析可知，秋冬季是深圳霾的多发季节，70%以上霾出现在这个季节，这与秋冬季深圳降雨明显减少，风力减弱，大气层结稳定，盛行偏北风密切相关［20］.

2.3 不同季节霾的日变化特征

图3 2010～2013年深圳霾出现概率日变化Fig.3 Daily variation of probability of haze in Shenzhen from 2010 to 2013

利用2010～2013年逐时的霾观测资料，统计了不同季节各时次霾出现的概率（见图3）.由图3可知，各季节霾出现概率日变化趋势基本一致，一天存在2个高峰期:8:00～11:00和17:00～20:00，恰与上下班时段吻合.凌晨到早晨（1:00～6:00）是一天中霾出现概率最少的时段，7:00起霾开始增多，8:00～11:00风速较弱，空气湿度相对较大，加上上班高峰期机动车尾气排放的增多，利于霾的生成；13:00～16:00是一天中日照最强、对流最旺盛的时段，有利污染物的垂直扩散，同时也是湿度最低、风速最大的时段，利于污染物的水平扩散和能见度的好转.17:00～20:00风力逐渐减弱，湿度加大以及下班时段机动车尾气排放增多，霾出现概率增大.入夜后霾出现概率逐渐下降，至凌晨前后达到最低，这个时段由于湿度加大，常出现霾雾转换，轻雾或雾出现概率加大，是一天中能见度最低的时段.从季节变化来看，冬季霾出现的概率最高，大部分时间概率在35%以上，18:00～19:00最高接近45%.夏季概率最低，全天出现霾的概率均在10%以下.

2.4 不同季节霾强度特征

图4 2010～2013年不同等级霾持续时数月变化Fig.4 Monthly variation of duration of haze with different level in Shenzhen during 2010～2013

为了解深圳霾强度变化，利用2010～2013年深圳市国家基本站逐时霾观测资料，将霾分为轻微、轻度、中度和重度4个等级［17］，统计了各等级霾出现的时长（图略）.分析发现，深圳市的霾绝大多数为轻微霾（占霾总出现时数的89.2%），其次为轻度霾（10.2%），中度、重度霾出现概率极低（分别为0.4%和0.2%）.图4为不同等级霾出现时数月变化，由图4可知，10月至翌年1月是霾出现时数最多时段，达到了1292h，其中轻度霾121h，中重度11h；其次为12月，但12月是轻度以上霾出现最多的月份，轻度霾时数达到159h，中重度11h；进入2月霾时数明显减少，轻度以上霾出现概率也随之下降， 5月不仅霾时数进一步减少，而且强度减弱，未出现过中重度霾，7月达到最少；8月由于台风影响增多，霾时数增加，同时轻度以上霾增多，且出现了中重度霾.据统计8月中重度霾绝大多数是由台风外围下沉气流影响造成的［21］. 10月霾和轻度以上霾出现时数均明显增多，深圳开始进入霾多发季节，且霾的强度也明显加强.

2.5 不同季节霾持续时间分析

2.5.1 霾天气过程持续日数分析 利用1981～2013年霾日资料，从霾天气过程持续日数角度分析持续时间.定义一次霾过程持续日数为从第一天观测到霾起至无霾日之间的天数.由图5 1981～2013年霾过程持续日数年际变化可知:1981～1988年霾过程持续日数均小于5d，且年霾过程次数大多在5次以下； 1989年起次数明显增多，且首次出现持续5d以上的霾过程；1996年、2003年分别出现持续超过10d（11d）、20d（21d）的霾过程，最多34d（出现在2004 年）；2004-2008年为长时间持续的霾过程集中期，也是年霾日数最多的时期；2009年后未出现持续时间超过20d的霾过程，同时年霾日数也呈下降趋势.

图5 1981～2013年霾过程持续日数年际变化Fig.5 Annual variation of persistent days of haze procss in Shenzhen during 1981～2013

图6为1981～2013年霾过程持续日数月变化，由图6可知，月霾过程次数与霾日数月变化特征（图2）相似，10月至翌年2月为霾出现次数最多的时期，也是持续5d以上霾过程出现最多的时期，90%以上超过10d的霾过程出现在这段时间.3月后霾过程次数明显减少，且持续时间变短，至5～7月霾过程持续时间均在5d以下，9月起霾过程次数增多，持续时间增加，这与3～8月是深圳的多雨季节有关，一方面对流旺盛有利于污染物扩散，另一方面降雨的湿沉降作用有利于污染物的沉降［21］.

图6 1981～2013年霾过程持续日数月变化Fig.6 Monthly variation of persistent days of haze procss in Shenzhen during 1981～2013

2.5.2 霾持续时长分析 利用逐时霾观测资料，从霾过程持续时长角度分析霾持续时间，规定只要有一个时次没有记录到霾，即视为一次霾过程结束.深圳霾持续时长概率分布为随着持续时间加长，霾出现概率下降，一半左右的霾在6h内结束（持续时间≤6h的概率为64%）；6～12h的概率约为19%，12～24h下降至11%；由上分析可知，深圳的霾多为短历时霾，一半以上霾会在6h内消散，90%以上在24h内消散.

图7为霾各持续时长月概率变化，由图7可知，6～7月霾持续时间最短，持续时间≤24h，约50%的霾在3h内消散.8月霾持续时间增长，出现超过48h的霾过程.据统计，持续时长超过48h的霾过程均与台风外围环流影响有关；10月至翌年1月霾持续时间增加，有10%左右的霾过程持续时长超过24h，且出现超过72h的霾过程，霾过程最长持续时长103h，重度霾最长持续时间达到8h；2月开始霾持续时间明显下降， 3～5月95%以上的霾过程持续时间小于24h，且霾过程均在48h结束，进入夏季霾持续时间进一步减少.由上述分析可知，秋冬季节（10月至翌年1月）多发持续时间长，影响严重的霾过程；春夏季（3～9月）霾过程持续时间短，除台风影响外，48h内一般可完成生消过程.

图7 2010～2013年深圳霾持续时长概率月变化Fig.7 Monthly variation of probability of persistent hours of haze procss in Shenzhen from 2010 to 2013

3 霾时污染特征分析

3.1 霾时空气质量与首要污染物特征

图8 霾时深圳空气质量指数类别概率分布Fig.8 Probability distribution of air quality index calssification in haze

为了解霾时空气质量的情况以及造成霾出现的首要污染物，计算了2011～2013年霾发生时AQI（空气质量指数）和首要污染物［19］.由于资料长度不同，以AQI类别和各类污染物的出现概率进行对比分析.图8为霾时空气质量指数频率分布，由图8可知，约有35%的霾发生时伴随污染的发生，污染以轻度污染为主，中度和重度污染的概率较低，分别为5.7%和1.3%，仅有一个时次达到严重污染的标准.霾时AQI优良率为65%，优为8.1%，这也说明霾发生伴随空气质量下降，因此在霾发生时关注能见度变化的同时，需关注大气成分的变化.

图9 霾时首要大气污染物概率月变化Fig.9 Monthly variation of probability of primary air

图9为霾时首要污染物概率月变化，由图9可知，深圳霾时首要污染物为:细粒子颗粒物（PM2.5）、臭氧（O3）、粒子直径2.5～10μm的可吸入粒颗物（PM2.5～10）和二氧化氮（NO2），其中PM2.5所占比例最高，其次为O3，这一方面说明PM2.5是造成深圳霾的主因，另一方面也说明深圳光化学污染严重.霾时首要污染物有明显的季节变化特征:冬春季首要PM2.5以为主，12月至3月PM2.5比例均在 90%以上，4月首要污染物中出现O3和NO2，但两者所占比例不到30%.随着太阳辐射强度增强，O3所占比例逐月上升，PM2.5下降，夏秋季首要污染物主要是O3和PM2.5，夏季O3所占比例略高于PM2.5（7月最高，接近50%，PM2.5降至最低约30%）；秋季O3所占比例下降，PM2.5逐渐上升，至12月达到最高，98%.由上分析可知，不同季节造成霾的大气污染物成分不同，因此在霾的预报预警服务中，对于不同季节应关注不同污染物的变化.在霾多发的冬季，应重点关注PM2.5的变化；夏季O3影响增大，且中重度霾时首要污染物多为O3，因此在夏季需特别关注O3的变化.

3.2 霾时污染物浓度变化特征

图10为霾时大气污染物浓度月变化曲线.由图可知，PM10和PM2.5浓度变化趋势一致，呈“V”型分布:秋冬季高，春夏季低，1月、12月浓度值最高（PM10:124.9μg/m3，PM2.5: 84.5μg/m3）.2月开始逐渐下降，5～9月浓度维持在较低水平（55μg/m3，40μg/m3左右），最低值出现在6月（42μg/m3，31μg/m3），10月开始上升；另外，分析发现PM2.5在PM10中所占比例各月均在70%附近波动，这说明PM2.5已成为颗粒物的主要成分，PM2.5增多是霾天气增多的主因.霾时O3小时平均浓度变化与粒颗物相反，大致呈倒“V”型分布.冬季太阳辐射最弱， O3浓度1月最低，仅有38μg/m3，2月开始增多，至6～9月达到最高（106μg/m3），11月随着太阳辐射减弱，明显下降；霾时NO2和SO2浓度无明显季节变化，分别在50μg/m3和20μg/m3附近小幅波动，NO2浓度在11月至莅年1月略高（60μg/m3），这与NO2的主要排放源是机动车，机动车行驶与季节关系不大，但由于冬季天气条件不利污染物扩散，致使冬季浓度略高.

图10 霾时大气污染物浓度月变化Fig.10 Monthly variation of air pollutant concentrations

4 霾与气象要素的关系分析

霾的形成、发展和消散与气象条件密切相关［22］.利用2010～2013逐时霾、风向风速、相对湿度资料，统计了霾时风向、不同等级风速和相对湿度出现频率（表1、表2）.由表1可知，霾往往出现在弱风状态，风力越弱，越有利于霾出现.霾时小于3m/s的风速占80%，其中1～2m/s最多；随着风速加大，概率明显下降，霾出现在4m/s以上风速时的概率仅有6%.霾强度与风速也有密切关系，风速越弱越有利于霾的发展.轻微霾时2m/s以下风速的频率为45.4%，轻度霾59.9%，中重度霾达到79%.霾与风向也有很好的对应关系（图略），霾时风向主要集中在ENE至NNW方位（接近80%），即弱北风时深圳易出现霾，风速越弱，霾越严重.南风时霾出现频率降低，这与深圳的地形特点有关，深圳濒临南海，南风时将南海的清洁空气向北输送，不利霾的发生发展.

表1 霾时地面风速出现频率Table 1 Frequency of the occurrence of haze corresponds to the different wind speed

相对湿度（RH）会影响气溶胶的大小、形状和消光.有研究表明，气溶胶的湿度增长效应使得能见度明显恶化，低湿度环境（RH=60%）和高湿环境（RH=90%）消光系数相对于干环境的吸湿增长因子分别为2.1、3.4，相应能见度降幅为-53%、-70%，霾指数上升分别为 23%、38%［22］.表2为霾发生时各等级相对湿度出现频率，由表2可知，RH越大，越易出现霾.霾时RH＜40%的概率仅有3.1%，70%～80%的概率最高（31.6%）；RH＞80%概率明显下降，仅有16.3%，这并不是能见度好转，霾消散，而是出现了霾雾转换.霾强度越强，相对湿度越大，轻微霾时RH在 70%～90%之间的频率为46.1%，轻度霾上升到63.3%，中重度霾上升到78.9%.这说明稳定的天气形势维持时，相对湿度加大，将利于霾出现或加剧.

表2 霾时相对湿度出现频率Table 2 Frequency of the occurrence of haze corresponds to the different relative humidity

5 结论

5.1 根据长序列霾资料分析，深圳霾日数总体呈现增多增强趋势，2004年达到最多，2009年呈明显下降趋势，这与深圳市政府对生态环境的重视和大气污染的治理密切相关.

5.2 霾日数呈“V”型月变化即秋冬季高、春夏季少.秋冬季多发持续时间长、影响严重的霾过程，最多持续日数49d，最长持续时长达103h，约90%持续20d以上的霾过程出现在秋冬季；春夏季多发短历时的霾过程，持续日数大多小于5d，持续时长一般在6h以内.

5.3 深圳霾发生时常伴有污染出现（35%），污染以轻度为主.霾时首要污染物以PM2.5为主，其次是O3，这一方面说明PM2.5是深圳霾发生的主因，另一方面也说明深圳光化学污染严重；首要污染物季节特征明显:冬春季PM2.5为主，夏秋季O3和PM2.5为主.霾时PM2.5、PM10浓度冬秋季高、夏春季低；O3相反，夏季最高、冬季最低；NO2和SO2无明显季节变化.

5.4 霾的发生与气象条件密切相关，霾易出现在弱北风和湿度较大的气象条件下.霾强度与风速、相对湿度密切相关，风速越弱，相对湿度越大，越利于霾出现和发展；约80%的中重度霾出现在风速＜2m/s，相对湿度70%～90%的情况下.

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Seasonal characteristics and pollution of haze in Shenzhen based on meticulous observation data.

WANG Ming-jie1，2*， ZHANG Lei1， ZHANG Lin-lin1， Xie-Xiao-min1， LI Shao-feng3（1.Shenzhen Key Laboratory of Severe Weather in South China， Shenzhen 518040， China；2.Shenzhen National Climate Observatory， Shenzhen 518040， China；3.Building and Environmental Engineering Department， Shenzhen Polytechnic， Shenzhen 518055， China）. China Environmental Science， 2015，35（12）：3562～3569

Based on the Meticulous observational data of hourly haze， visibility and air quality monitoring of Shenzhen during 2010～2013， Seasonal variations of haze， the relationships of the meteorological conditions and air quality to haze were analyzed in order to provide the basis for issuing haze warning and forecast more pointedly. The results suggested that the annual haze days of Shenzhen presented an increasing trend overall and the phase change of a down trend since 2009. The monthly variations of haze days showed "V" type， which implied the haze occurred mainly in autumn and winter rather than in spring and summer. There were more long duration and serious haze processes in autumn and winter but short duration ones in spring and summer. The haze was often accompanied by mainly mild air pollution （35%）. PM2.5was the primary pollutant followed by O3，which indicated that PM2.5was the main cause of haze weather and photochemical pollution was also serious in Shenzhen. There was significant variation of PM2.5， PM10and O3with the seasons. The primary pollutants changed with the seasons that PM2.5was the main pollutant （above75%） in winter and spring， but O3and PM2.5were in summer and autumn. The wind and relative humidity were the important influencing factors of haze. The 80% of moderate and severe haze occurred under the wind speed ＜2m/s and relative humidity 70%～90% ，which suggested the weaker wind speed and the greater humidity were conductive to the emergence and development of haze.

meticulous observation data；haze；seasonal characteristics；air pollution；Shenzhen

X573

A

1000-6923（2015）12-3562-08

王明洁（1972-），女，黑龙江齐齐哈尔人，高级工程师， 硕士，主要从事灾害性天气研究.发表论文20余篇.

2015-05-15

华南区域气象中心科技攻关项目（GRMC2012M13，GRMC2009B01）；深圳气象局项目（雾霾预报系统）

* 责任作者， 高工， wmingjie1128@163.com