南京市灰霾天气的长时间变化特征及其气候原因探讨

吴丹，于亚鑫，夏俊荣，龚宇麟，刘刚，李凤英，杨孟，曹双



南京市灰霾天气的长时间变化特征及其气候原因探讨

吴丹①②③*，于亚鑫①②③，夏俊荣④，龚宇麟①②③，刘刚①②③，李凤英①②③，杨孟①②③，曹双①②③

① 南京信息工程大学 环境科学与工程学院，江苏 南京 210044；

② 江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室(南京信息工程大学)，江苏 南京 210044；

③ 大气环境与装备技术协同创新中心(南京信息工程大学)，江苏 南京 210044；

④ 南京信息工程大学 大气物理学院，江苏 南京 210044

2015-06-10收稿,2015-09-10接受

江苏省自然科学基金资助项目(BK20130998);南京信息工程大学“2015届优秀本科毕业论文(设计)支持计划”基金;南京信息工程大学基金预研项目(2014x003);国家自然科学基金资助项目(41301581);江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(KYLX-0857)

以南京市1954—2012年的逐日气象数据分析南京市灰霾天的长时间变化规律并从气候角度探讨其变化原因。南京市的霾日数近60 a来呈现明显上升趋势,从20世纪50年代的40 d/a已增加至21世纪的230 d/a左右,气象行业标准界定的霾日与人工观测的霾日长期变化趋势一致,前者在南京市具有较好的适用性。南京市雾霾混合日呈现出先增加后下降的趋势,其对应的相对湿度在不断降低,这可能是雾霾日向霾日转换,雾霾日数降低而霾日数增多的关键因素。南京地区能见度不断降低,近30 a里约下降8.4 km,霾日数与能见度相关系数高达-0.91,随着能见度的降低,灰霾天数几乎线性增加。南京地区的年平均相对湿度在1985年以后大幅降低,已从约80%下降至68%左右,湿度与霾日的相关系数为-0.72,随着湿度的降低,霾日呈上升趋势。南京年平均温度1985年后明显上升,升高了1.8 ℃,其中冬季上升幅度最大,夏季上升幅度最小;年均温度与霾日数呈现出明显正相关,和相对湿度呈现明显负相关,温度的升高将造成相对湿度的降低,进而造成霾日增多。南京的年平均风速1978年后不断降低,到20世纪末约降低1.5 m/s,风速与霾日呈现出显著的负相关,随着平均风速的降低,霾日数不断增多。在全球变暖的大气候背景下,南京市霾的长时间变化受到各种气候因子的影响,能见度、相对湿度、温度和风速都是重要的影响因素。

霾长时间变化全球变暖气候要素

随着我国经济的不断发展,大气环境问题日趋严重,各种大气环境问题,如酸雨、光化学烟雾、沙尘暴等不断出现,呈现出区域复合污染特征,灰霾问题则是目前我国经济发达地区面临的又一环境挑战。在中东部地区已发生数次持续大规模的灰霾污染事件(岳欣等,2013),污染面积几乎达到国土面积的一半,已引起国际社会和国家领导人的高度重视。灰霾是指大量极细微的干尘粒、烟粒、硝酸盐、硫酸盐粒子等均匀地悬浮在大气中,使得水平能见度小于10 km的天气现象(吴兑,2011),也可以称作大气棕色云。霾发生时,细粒子浓度升高,除了恶化空气质量,降低大气能见度(Che et al.,2007),对交通运输和社会生活造成影响外,还能通过呼吸道进入人体损害居民健康(Tie et al.,2009),并能通过对大气辐射的吸收和散射以及作为云凝结核等方式造成对气候变化和降水分布的影响(谭吉华,2007)。

灰霾形成的最直接原因是大气颗粒物的增多,同时与气象条件密切相关:不利于污染物扩散的天气条件,如大气垂直方向上的逆温现象和水平方向上的静风现象,是促使其发生的重要因素(吴丹等,2014;魏玉香等,2009)。廖晓农等(2014)分析北京地区冬夏季节两个雾霾个例后指出,逆温层有利于雾霾天气的维持,对流层低层的环境大气之所以始终处于稳定状态,就是由于逆温层的存在引起的。龙时磊等(2013)也通过对上海霾天数据的分析,发现当逆温层距地较低时,其有着与锅盖相似的作用,可以减缓污染物的扩散,使城市中的大气颗粒物产生积聚,浓度上升,从而引发灰霾天气。高健等(2012)通过对北京2011年10月的重污染天气进行观测发现,观测期间频频出现的稳定鞍型场可能是形成静稳天气的关键原因。丁烨毅和黄鹤楼(2008)对宁波地区的灰霾天气进行研究,发现灰霾天气多出现在小风速(小于2.0 m/s),干燥的西北到东北风情况下。而孙燕等(2009)研究得出南京主要是在风速为1～3 m/s的静小风且偏东风时霾天气发生较多。吴珂和周卫兵(2011)研究指出昆山市的灰霾天气日均风速小于4 m/s,霾天易在低风速,偏东风的气象条件下形成。目前我国越来越多的地方存在静风现象,污染物横向的稀释越来越少,导致空气质量下降很快(赵秀娟等,2013)。同时,气温和相对湿度这两类气象要素与霾的形成也关系密切,王跃思等(2014)通过2013年1月我国东部的11个观测站点的观测数据得出我国东部霾发生时24 h正变温更易出现。戴永立等(2013)通过对北京、上海等4个城市的研究表明霾日相对湿度较正常天会减小;此外,当相对湿度保持在70%～80%,地面气压降低而气温升高时,灰霾天气的发生概率将大幅上升(杨卫芬和沈琰,2014)。

随着灰霾天气的日益严重,急需对其进行深入研究,特别是对其形成和变化原因进行探讨。目前,许多科研工作者从气溶胶物理化特征方面对灰霾的形成机制进行研究(谭吉华,2007),也有不少研究分析了气象要素对其的影响,而从气候角度对其形成和变化原因进行探讨的比较少。本文在灰霾急剧增多和全球变暖的背景下,以南京为研究对象,对霾的长时间变化规律进行研究并从气候角度探讨其变化原因。根据中国气象局南京市气候基准站1954—2012年共59 a的逐日气象数据,得到南京市霾的长时间变化并对霾的界定标准在南京的适用性进行评估;探讨南京市雾霾转化的情况及其发展趋势;分析霾天与能见度、湿度、气温和风速等气象要素的关系,从气候角度对霾天的长时间变化趋势进行多方面的原因分析。本文研究内容对深入了解霾的变化规律和形成原因有重要意义,能更进一步加深对其的理解并为科学合理的制定污染控制措施提供一定的科学依据。

1　数据和方法

1.1数据来源

使用数据来自国家气象局南京市气候基准站1954年1月1日—2012年12月31日,共59 a的气象逐日资料,气象要素包括能见度、气温、气压、风速、空气湿度、人工观测的霾日等,其中能见度分别在02、08、14、20时(北京时间,下同)四个时次进行观测。

1.2处理方法

根据QX/T 113—2010中华人民共和国气象行业标准——霾的观测和预报等级(中国气象局,2010)规定,把能见度小于10 km,相对湿度小于80%同时没有其他影响能见度天气现象出现的天气定义为霾,相对湿度介于80%～95%的天气定义为雾霾混合,相对湿度大于95%的天气定义为雾。其中能见度取02、08、14、20时能见度的平均值。

使用MATLAB软件对数据进行编程处理和统计分析,根据相对湿度的大小和能见度的日平均值对灰霾天气进行筛选,并对人工观测的是否为霾日的记录进行统计,对两种方法的结果进行比较;此外还通过该软件统计分析灰霾天气时各种气象要素的变化特征。统计分析结果使用Origin作图呈现。

关于能见度资料的处理,1980年以前,根据《气象观测暂行规范(地面部分)》(中国气象局,1951),能见度资料以等级的方式记录,而自1980年起能见度的观测则根据《地面气象观测规范》(中国气象局,1979),以km来记录,其对照关系见表1(张利等,2011)。由于能见度资料在1980年前后记录方式上并不一致,为保证数据分析前后的一致性,本文把1980年之后的各年逐日能见度观测数据根据张利等(2011)的研究转换为能见度等级(丁一汇和柳艳菊,2014),本文中所提到的能见度均为能见度等级。

表1能见度等级与水平能见度的对照关系(张利等,2011)

Table 1Visibility grades and corresponding visibility distances(Zhang et al.,2011)

能见度等级能见度距离L/km0级L<0.051级0.05≤L<0.22级0.2≤L<0.53级0.5≤L<1.04级1.0≤L<2.05级2.0≤L<4.06级4.0≤L<10.07级10.0≤L<20.08级20.0≤L<50.09级50.0≤L

2　结果与讨论

2.1霾的长时间变化及方法比较

人工观测霾是指在能见度小于10 km时,气象观测员根据以往霾天气下的气象条件和老观测员的观测经验(罗晓玲等,2008),通过目测辨别观测日是否为霾日,具有较大的主观性;现在更倾向于由特定的相对湿度和能见度等标准来判定观测日是否为霾日。因此,对由标准判定与人工观测两种方法界定的霾日进行比较,对评估长时间天气现象观测数据的准确性以及标准的适用性具有重要意义。将南京地区近60 a人工观测和根据能见度和相对湿度界定的霾日的长期变化进行比较(图1)。

图1　1954—2012年南京人工观测与行业标准界定年总霾日分布Fig.1　Total haze days calculated by observation(solid squares) and meteorological standards(solid triangles) in Nanjing during 1954—2012

从图1中可以看到,两种方法均表明南京近60 a来霾的年总日数有明显上升趋势。通过对比,可以发现两种方法得到的年霾日长时间变化趋势大致相同,但在一些时间段,如1956—1982年和1995—2007年,人工观测的结果比标准界定结果存在一定程度的偏低,两个时间段两种方法的差异平均分别为23和39 d,这可能与以往人工观测时,观测员对霾相对湿度的理解偏低,将一些霾记为轻雾有关;而在其他年份,两者之间非常接近,高低变化也基本相同。两种方法之间的相关系数高达0.95以上,差异较小,说明人工观测和根据能见度和湿度判定两种方法对霾的界定具有可比性,在气候尺度上都能较好地反映南京市霾的长时间变化趋势,霾的气象行业标准在南京市具有较好的适用性。

综合考虑两种方法的结果,南京市长时间的灰霾日数变化可以大致划分成以下4个阶段:20世纪50年代后期至70年代中期为一个稳定期,霾日较少发生,数据判定结果基本保持在20 d/a左右,人工观测结果许多年份甚至接近于0,原因可能是此时中国经济落后、工业发展水平很低、颗粒物的排放源很少,因此空气质量相对较好。70年代后期到90年代中期呈现为急剧上升阶段,在80年代中期虽有一定的回落,但至90年代已经增加到155 d/a左右,这与中国的改革开放密切相关,在这一时期,城市建设大力发展、城市人口增加、工业增多、消耗大量化石燃料并修建大量建筑,使得空气中颗粒物浓度迅速增加。90年代后期到21世纪初为又一个较短的稳定期,灰霾日数仍保持较高水平但上升趋势减缓,这是因为这一时期各地均意识到保护环境的重要性,开始积极植树造林以增加绿地,进行节能减排并开展污染治理工作,从而使得大气中的污染物浓度有所下降,灰霾天数减少(郑宏翔和巩志宇,2008)。进入2000年后,灰霾天数又再次呈现出迅速增长势头(毛晓琴,2010),至2012年霾的发生日数已经超过230 d/a,主要原因可能是由于机动车尾气排放的增加,此外化石燃料的大量燃烧、餐饮业的排放等都是促进灰霾天气增多的原因。

2.2雾霾转化对霾日的影响

从雾霾的气象行业判定标准可以看到,相对湿度是判别雾和霾过程的关键因子,在实际生活中,雾和霾有时很难区分,杨军等(2010)对2007年南京冬季一次雾霾转换过程中的大气气溶胶微物理特征进行了研究,发现雾和霾存在复杂的相互转换过程,主要发生顺序为霾←→轻雾→湿霾→雾→湿霾→轻雾←→霾;曹伟华等(2013)对2009年北京秋季的一次持续性雾霾天气过程进行了分析,结果表明过程前期以霾为主,中期发展为雾霾交替,后期随着相对湿度减小再次转换为霾并最终消散。这些研究说明在一定的条件下,雾和霾可以相互转化。为更加深入研究南京市雾霾之间的关系,探讨雾霾转换对霾的影响,本文根据能见度和相对湿度数据将介于雾和霾之间的雾霾混合日挑选出来,对其近60 a的长时间变化趋势进行了研究(图2)。

图2　1954—2012年雾霾混合日长时间年变化趋势Fig.2　Long-term variation in fog-haze days in Nanjing during 1954—2012

图3　1954—2012年雾霾混合日相对湿度(a)和能见度(b)分布Fig.3　Change in (a)relative humidity and (b)visibility on fog-haze days in Nanjing during 1954—2012

从图2中可以看到,大部分时间,雾霾混合日都呈现出随时间不断上升的趋势,特别是20世纪70年代中期至80年代中期呈持续上升状态,从40 d/a左右上升至最多152 d/a,平均每年以10.8%的速度增长,但在80年代中期以后,雾霾混合日开始降低,1995年回升后又迅速下降,总体呈现出先增加后降低的趋势。南京市雾日的长时间变化呈现出随时间降低的趋势(图略),本文推测减少的雾在向雾霾混合转化,而雾霾混合日先增加后减少,减少的部分可能转换为霾日。为验证这一推测,本文对雾霾混合日的能见度和相对湿度进行了进一步的研究(图3)。

从图3a中可以看到南京市近60 a来雾霾混合日的年均相对湿度是持续降低的,2010年附近虽有明显上升,但接下来又很快下降,从20世纪50年代的年均89.5%降低至目前的年均85.5%,降低近4个百分点;而图3b中雾霾混合日年均能见度同样显示出明显的降低趋势,从五六十年代的6.5级左右下降至近年来的5.5级左右,下降近1个等级,约4 km。能见度的降低说明雾霾混合日的空气质量在不断恶化,而相对湿度的不断降低,则成为雾霾日向霾日转换的关键。虽然目前雾霾混合日的平均相对湿度离霾的湿度标准80%还有一定的距离,但随着相对湿度的进一步降低,可以预见更多的雾霾混合日会转化成霾,且对能见度的影响会越来越严重。

2.3气候要素变化对霾的影响

2.3.1能见度对霾的影响

图4　1954—2012年南京平均能见度(a)、南京霾日能见度(b)的逐年变化Fig.4　Change in (a)average annual visibility and (b)visibility on haze days in Nanjing during 1954—2012

灰霾天气是影响大气能见度的重要因素之一,现实生活中,发生灰霾时天空多为黄色,能见度较低,易发生水陆空等交通事故,给人民的生活和健康带来危害。在灰霾的数据判定标准里,能见度也是其中两个最重要的判别标准之一。南京市近60 a的能见度变化趋势以及霾日对应的平均能见度变化如图4所示,可以看到,南京市能见度等级在不断下降,70年代之前年平均能见度水平基本维持在一个平稳的状态,约为7.3级;80年代之后,在近30 a里,能见度呈现出滑坡式的下降趋势,至20世纪末,已经减小到6.1级左右,下降约8.4 km;进入21世纪,南京地区的能见度水平再次趋于稳定,维持在一个较低的水平,约为5.2 km。与全年的平均能见度降低一样,南京市霾日的平均能见度也在降低,在80年代之前,维持在7.0 km左右,此时由于霾日数较少,霾日的平均能见度显著低于全年平均,但随着80年代后霾日的迅速增加和能见度的不断降低,霾日的平均能见度与全年的平均能见度不断接近,90年代中期后已非常接近,与全年平均能见度一样,21世纪后霾日能见度趋于稳定。随着霾日能见度的降低,能见度小于4 km的灰霾天数从20世纪50年代的近乎为零到现在每年约有26%左右,霾日中严重霾所占比例越来越大。全年和霾日平均能见度的变化趋势说明南京市的空气质量水平在不断恶化,霾日正不断增多,且霾日的污染程度也在不断增加。

由于能见度是判定霾的直接标准,将近60 a每年的平均能见度与年霾日数做成散点图(图5),可以看到,一年中发生灰霾的总天数与能见度等级成明显的负相关关系,其相关系数高达-0.91,通过了99%的置信度检验。随着能见度的降低,灰霾天数几乎线性增加,其线性回归方程为y=-141.0x+1 037.9。能见度下降的根本原因是大气中的颗粒物吸收和散射可见光造成的,进入21世纪后能见度趋于稳定,与目前国家和地方政府大力节能减排,治理大气污染有关,如2000年9月我国开始实施《大气污染防治法》(刘鸿雁,2014);2007年11月,我国发布了《国务院批转节能减排统计监测及考核实施方案和办法的通知》(沙之杰,2011);此外南京市也开展了一系列大气污染治理措施,包括“蓝天碧水工程”计划的实施以及2010年5月开始实施的《南京市机动车排气污染防治条例》(http://www.jsrd.gov.cn/zyfb/dffg1/201004/t20100402_53424.html)等,否则如果能见度继续降低,南京市的的灰霾污染会更加严重。

图5　1954—2012年南京年灰霾天数与能见度等级的关系Fig.5　Relationship between haze days and visibility in Nanjing during 1954—2012

2.3.2湿度对霾的影响

随着空气质量的恶化,南京市能见度经历了快速降低的阶段,当能见度小于10 km时,天气现象是判定为雾,霾还是雾霾混合,湿度是其中的关键因子。霾天气现象的发生需要有较低的空气湿度,当相对湿度小于80%时,被判定为霾,而当相对湿度高于80%时,则为雾霾混合天或为雾天。一些研究表明我国许多地区雾呈现出降低趋势,而霾在不断增多(林建等,2008),南京市雾霾天气的长时间变化趋势也符合这一结论。

对南京市近60 a的年相对湿度和霾天对应的平均相对湿度(图6)进行分析,可以看到,年平均相对湿度在1985年以前较为平稳,呈现微弱的上升趋势,平均相对湿度约为77%左右;1985年以后,南京地区年平均相对湿度急转而下,大幅降低,已从1985年的近80%下降至68%左右,下降幅度超过10%。霾日的平均相对湿度与年均相对湿度相比较低,特别是1963年,两者相差16%,但在其他年份,差异基本都在10%以内;霾日相对湿度与年相对湿度变化趋势非常相似,1985年后持续下降,随着霾日在全年所占比例的升高,有一些年份,霾日平均相对湿度与年平均相对湿度已非常的接近。Lu(2013)通过对全国44个站点70 a的相对湿度数据的研究表明,在全国范围内都存在普遍的相对湿度下降的现象,如东北地区1978—2007年间的年均相对湿度比1958—1977年间的年均相对湿度降低了2%左右,其原因很可能是与全球变暖有关。

图6　1952—2012年南京平均相对湿度变化Fig.6　Change in average relative humidity in Nanjing during 1954—2012

相比于能见度,南京市相对湿度与霾日的相关系数要低,为-0.72,但也通过了99%的置信度检验。由图7可以看到,随着湿度的降低,霾日呈现出上升趋势,但在相对湿度大于74%时,数据的离散程度较高,相对湿度和霾日的相关系数降低,为-0.70,这主要是因为在1985年以前,年相对湿度一直比较平稳且基本都大于74%,而霾日从70年代末期改革开放我国经济开始发展起已大幅度升高。对比能见度和相对湿度与霾日的变化趋势,可以推测在1985年之前,霾日的增多,主要是由于颗粒物的增加导致能见度下降而造成,但1985年之后,相对湿度的降低也成为关键因素之一,从雾和雾霾混合日的变化趋势可以发现,它们的发生日数在20世纪80年代中期后都显著降低,特别是雾霾混合日,这一时间段成为其由不断上升转向逐渐降低的转折点,说明相对湿度的降低,促进了雾和雾霾混合向霾的转化,从而造成霾日的不断增加。

图7　1954—2012年南京年灰霾天数与相对湿度的关系Fig.7　Relationship between haze days and relative humidity in Nanjing during 1954—2012

2.3.3温度对霾的影响

除直接决定霾日判定的能见度和相对湿度的变化对霾日数造成影响外,其他气候因子也会对霾日产生作用。IPCC第5次报告指出(沈永平和王国亚,2013),全球气候系统变暖的事实是毋庸置疑的,1880—2012年全球平均温度已经升高0.85 ℃。升温过程在全球几乎所有地区都普遍出现,变暖具体体现在陆地表面气温、海温的上升、海平面上涨、格陵兰和南极地区冰川退缩、冰盖消融以及极端气候事件发生频率的增加等方面(IPCC,1996)。将南京市60 a来的逐日温度分别计算年平均和春夏秋冬四个季节的平均,研究南京市年平均和季节平均温度的长时间变化,并探讨气温与霾日发生天数以及温度与湿度之间的关系。

从图8中可以看到,南京地区的年平均温度在1985年之前在约2 ℃的范围内振荡变化,呈现出不明显的降低趋势,1985年之后虽仍频繁振荡,但呈现出明显上升趋势,年平均温度已从1985年之前的15 ℃上升到21世纪后的16.8 ℃,升高1.8 ℃,这与全国乃至全球变暖的气候特征一致,且上升幅度大于全球平均。在年平均气温自1985年后呈现出振荡式上升趋势的背景下,春夏秋冬4个季节的温度也都呈现出相同的变化趋势。图8表示,四个季节中,与全国大部分地区的温度变化一致,南京冬季年平均温度的上升幅度最大,从20世纪80年代中期前的3.0 ℃左右上升到2010年前后的5.1 ℃左右,约上升2.1 ℃。唐国利和丁一汇(2006)在对南京1957—2000年温度变化特征的研究里也发现南京冬季的温度上升了1.25 ℃,其分析指出这与大气环流的变异和调整有直接的关系,20世纪八九十年代后东亚大槽偏东且偏弱;西太平洋副热带高压的面积和强度均偏强以及副热带高压西伸的脊点位置偏西且脊线位置偏北的平均环流形式势造成东亚冬季风的明显减弱,从而使冬季温度明显上升。郝振纯和孙乐强(2011)在对我国1961—2009年气温变化规律的研究里发现全国在夏季普遍出现降温过程,但南京地区夏季平均温度变化不明显,总体来看有小幅上升趋势,从20世纪50年代的26.5 ℃左右上升到2010年前后的27.2 ℃左右,约上升0.7 ℃,我国北方地区对流层低层偏强的北风异常造成南方长江中下游地区的雨量增多、云量增加、日照时间减短可能是使南京夏季温度增加较少的主要原因(唐国利和丁一汇,2006);春季和冬季年平均温度的上升幅度居中且相差不大,与80年代中期之前平均相比上升约1.9 ℃。

图8　1952—2012年南京平均温度的时间演变　　a.全年;b.冬季;c.秋季;d.夏季;e.春季Fig.8　Average temperature variation for the (a)whole year,(b)winter,(c)autumn,(d)summer and (e)spring in Nanjing during 1954—2012

图9　1954—2012年南京年霾日与温度(a)、相对湿度与温度(b)的关系Fig.9　Relationship between (a)haze days and temperature and (b)humidity and temperature in Nanjing during 1954—2012

南京地区的年平均温度与年霾日天数呈现出明显正相关关系(图9a),二者的相关系数为0.73,通过了99%的置信度检验,对两者做线性回归,回归方程为y=74.3x-1 071.0。随着年平均温度的升高,南京地区霾日发生的天数也在增多,温度越高,霾日越易发生。从年平均温度的变化可以发现,年平均温度的上升时间与相对湿度开始下降的时间非常吻合,均在80年代中期,对年平均温度与相对湿度作散点图(图9b),可以看到年均温度和相对湿度呈现出明显负相关,去除个别异常数据,二者相关系数为-0.71,通过了99%的置信度检验。除个别年份,数据基本都分布在趋势线附近,其线性回归斜率为-2.66。当年平均温度增加时,相对湿度会减小,丁一汇和柳艳菊(2014)在进行了我国近50 a的雾和霾的长期变化特征及其与大气湿度的关系的研究后也得出了相同结论,分析原因认为是由于来自海洋的水汽供应(实际比湿)没有增加,而陆面的温度由于全球气候变暖一直处在不断上升状态,由克劳修斯—克拉贝龙方程可以得出饱和比湿会不断增加。当实际比湿保持不变而饱和比湿增加时,相对湿度(实际比湿与饱和比湿之比)就会减少(Song et al.,2012),而相对湿度的降低会造成雾霾向霾日转换。从温度、相对湿度和霾日数三者之间的关系可以得出结论:温度的升高将造成相对湿度的降低,进而造成霾日的增多。温室气体的排放、土地过度利用、城市化进程的加快等人类活动都是造成气候变暖的主要因素,南京市的气温在80年代中期后开始上升,比经济发展的进程有一定的滞后。南京市的能见度虽然在21世纪后趋于平稳,但如果温度继续升高,相对湿度继续下降,更多的雾霾混合将转换为霾,可以预见南京市的霾日数还会不断升高。

2.3.4风速对霾日的影响

空气质量除了与污染物的排放量有关,大气的扩散条件也能起到决定性的作用,其中风速的大小直接影响着大气中污染物的扩散快慢,对于霾的形成有着重要的影响,灰霾天往往出现在静风或风速较小的时候。对南京市风速的长时间变化进行研究,能够从大气扩散能力的角度探讨南京市灰霾不断增多的原因。

南京市年平均风速和霾日平均风速的长时间变化如图10所示。南京地区近60 a来的年平均风速波动较大,最高值出现在1955年,为3.7 m/s,最低值在2004年,为1.7 m/s。在60年代中期之前,风速降低,60年代中期之后,呈现上升趋势,直到1978年,达到3.3 m/s,1978年之后风速波动式不断降低,直到20世纪末,约为1.8 m/s,降低了1.5 m/s;2008年之后,突然又跃升到较高的水平,约为3.0 m/s。灰霾爆发性增长始于70年代中后期,此时正好对应着年平均风速不断降低的时间段。相比于年平均风速,霾日平均风速在大部分年份要低于年平均风速,但在70年代之前,有个别年份霾日风速较年平均风速偏高,且霾日平均风速与年平均风速的变化趋势差异很大,这可能是因为当时霾天发生较少,霾日风速具有较大的随机性;70年代之后,随着霾日的增多,霾日平均风速与年平均风速变化趋势基本相同,2000年之后由于霾日在全年中所占比例非常大,两者已非常接近。

图10　1952—2012年南京全年、霾日平均风速的时间演变曲线Fig.10　Long-term change in wind speed for the whole year(solid squares) and on haze days(solid triangles) during 1954—2012

总体来看,南京市风速呈现出下降趋势,与陈练(2013)对气候变暖背景下我国风速变化的研究中发现全国平均风速显著减小的结论一致,大气环流的减弱是其最主要的原因。在全球变暖的大气候背景下,西伯利亚高压减弱,海陆温差和气压减小,亚洲地区纬向环流加强且经向环流减弱,以及亚洲冬季风和夏季风的减弱均可以使得中国平均风速减小(陈练,2013)。寒潮、台风等极端天气的减少也从侧面验证了近地面风速减小这一变化特征(耿孝勇,2014)。另一个重要原因则是近年来城市化进程加快、城镇人口急剧上升、城市中的建筑物逐年增加及建筑物的高度越来越高,将增加地面摩擦系数,使得风速减小,静风增多。但2008年后,风速突然跃升至较高水平,推测可能与大气环流形势的改变有关,其原因还需要进一步研究。

对风速与霾日之间的关系进行研究(图11),可以看到两者之间呈现出显著的负相关关系,随着平均风速的降低,霾日数表现为不断增多的趋势,但图11中也有部分数据点离趋势线较远,其中一些是霾日数较低约为25 d左右的数据,对应的是70年代之前霾日数低,风速变化无明显规律的时间段,另一些是霾日数较多在200 d左右的数据,对应的是2008年后风速突然跃升的时间段,去除2008—2012年五年风速突增的数据后,平均风速与霾日间的相关系数为-0.68,通过了99%的置信度检验,线性回归系数为-99.7。在风速增大的前提下,2008年后的霾日依然越来越严重,可能受到污染物的排放和温度、相对湿度等其他气象要素的影响。总体来看,风速的降低使空气中的污染物不易扩散,更易聚集,导致大气中颗粒物浓度较高,有利于霾天的发生。

图11　1954—2012年南京年灰霾天数与风速的关系Fig.11　Relationship between haze days and wind speed in Nanjing during 1954—2012

3　结论

通过对1954—2012年近60 a南京地区霾的长时间变化趋势以及不同气象要素的长时间变化对霾的影响作用的研究,可以得出在全球变暖的大气候背景下,南京市霾的长时间变化受到各种气候因子的影响,能见度、相对湿度、温度和风速都是其中重要的影响因素。

1)南京市的霾日数近60 a来呈现出明显上升趋势,从20世纪50年代的40 d/a已增加至21世纪10年代的230 d/a左右。通过人工观测与根据标准判定的霾日的长时间变化结果大致相同,两种方法对霾的界定具有可比性,霾的气象行业标准在南京市具有较好的适用性。

2)南京市雾霾混合日呈现出先增加后下降的趋势,雾霾混合日对应的年均相对湿度和能见度都在不断降低,而相对湿度的不断降低,可能是雾霾日向霾日转换,雾霾日数降低而霾日数增多的关键因素。

3)南京地区能见度不断降低,随着能见度的降低,灰霾天数几乎线性增加;南京地区的年平均相对湿度在1985年以后大幅降低,随着湿度的降低,霾日呈上升趋势;南京年平均温度1985年后明显上升,温度的升高造成相对湿度的降低,进而造成霾日增多;南京的年平均风速1978年后不断降低,风速与霾日呈现出显著的负相关,随着平均风速的降低,霾日数不断增多。

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With the continuous development of China’s economy,haze pollution is a serious issue that urgently requires in-depth investigation.To date,very few haze pollution studies have focused on the formation and causal variation from the point of view of climate change.Against the background of a rapidly increasing number of haze days and global warming,we studied the long-term variation in haze days and discussed the reasons for the change from the climate perspective in the city of Nanjing.The study is vitally important for a deeper understanding of the formation and variation of haze.

Based on daily meteorological data from the climate reference station of the China Meteorological Bureau in Nanjing from 1954 to 2012,the long-term variation in haze days was calculated using two methods:haze days identified according to the standards of meteorological industry,and haze records from the observations of meteorological observers.The number of haze days showed a clear increasing trend,from 40 d yr-1in the 1950s to 230 d·yr-1in the 21st century.The variation in haze days according to the two methods had a similar change trend,indicating favorable applicability of the standards of meteorological industry in Nanjing.During the study period,the number of fog-haze days increased and then decreased in Nanjing,accompanied by a continuing decrease in visibility,which reduced by around 4 km,as well as a decrease in relative humidity,which reduced by around 4%,changing from 89.5% in the 1950s to 85.5% currently.The change in relative humidity may be a key factor for the reduction in fog-haze days and the increase of haze days,indicating a shift from the former to the latter.The visibility in Nanjing gradually decreased by 8.4 km in the last 30 years.The annual average visibility of haze days also decreased and the proportion of severe haze increased.The correlation coefficient between haze days and visibility reached -0.91,with haze days increasing almost linearly with the decrease in visibility.The annual average relative humidity in Nanjing declined by a large margin from 1985,changing from around 80% to 68% by the end of the study period.The change in the average relative humidity on haze days was very similar to the annual change.The correlation coefficient between haze days and relative humidity was -0.72.The number of haze days increased as the humidity decreased.The annual average temperature in Nanjing increased obviously by approximately 1.8 ℃rom 1985.The warming trend was greatest in winter,increasing by approximately 2.1 ℃and smallest in summer(approximately 0.7 ℃.The annual average temperature was positively correlated with haze days and negatively correlated with relative humidity.The rise in temperature caused a decrease in relative humidity,which then resulted in more haze days.The annual average wind velocity decreased gradually from 1978,reducing by approximately 1.5 m·s-1by the end of the 20th century.The wind speed presented a significant negative correlation with the number of haze days.With a reduction in wind speed,pollutants diffuse less easily and accumulate in the atmosphere,which results in an increase in particulate matter and the frequency of haze days.

In summary,against the background of global warming,the long-term variation in haze days in Nanjing is influenced by many climatic factors,among which the visibility,relative humidity,temperature and wind velocity are all particularly important.

haze;long-term variation;global warming;climatic factors

(责任编辑：张福颖)

Long-term variation in haze days and related climatic factors in Nanjing

WU Dan1,2,3,YU Yaxin1,2,3,XIA Junrong4,GONG Yulin1,2,3,LIU Gang1,2,3,LI Fengying1,2,3,YANG Meng1,2,3,CAO Shuang1,2,3

1SchoolofEnvironmentalScience&Engineering,NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044,China;2JiangsuKeyLaboratoryofAtmosphericEnvironmentMonitoring&PollutionControl(NUIST),Nanjing210044,China;3CollaborativeInnovationCenterofAtmosphericEnvironmentandEquipmentTechnology(NUIST),Nanjing210044,China;4SchoolofAtmosphericPhysics,NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044,China

10.13878/j.cnki.dqkxxb.20150610001

*联系人，E-mail:wudan_04@163.com

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