1980~2012年四川盆地及典型城市的霾日变化特征分析

周 威,康 岚*,郝丽萍

1980~2012年四川盆地及典型城市的霾日变化特征分析

周 威1,2,康 岚1,2*,郝丽萍3

(1.四川省气象台,四川成都610072；2.高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室,四川成都610072；3.四川省气象局,四川成都610072)

利用1980~2012年川渝地面气象站资料,采用14:00时法对川渝霾日进行重建,统计分析了川渝霾日的时空分布和长期变化特征.结果表明:1980~2012年川渝霾日集中分布在四川盆地,多发于冬季、秋末和初春;盆地年平均霾日数为63.5d,主要分布在盆地东北部、中部和南部.1980~1998年盆地的年霾日数呈上升趋势,之后维持在年平均值附近,近2年略微下降.不同能见度等级霾的分析显示,轻微霾分布最广且日数最多,日数逐年来持续小幅上涨,另外3种霾在2000年之后逐渐减少;轻度霾主要分布在四川盆地南部,而中度霾和重度霾则集中在重庆西南部.典型城市霾日的长期变化趋势表明,其霾日由冬季霾为主逐渐向春季和秋季扩展;20世纪80年代广安和绵阳2市的霾日数均呈上升趋势,90年代则明显下降,21世纪以来又出现了剧烈上升.乐山、内江威远、宜宾南溪以及重庆涪陵4市的年霾日数一直呈持续上升趋势,宜宾南溪的霾日数由1980年的93d持续上升至2006年的237d;相比之下,重庆涪陵的年霾日数上升幅度相对较小,但重庆荣昌的霾日数逐年变化较大,其离差系数为涪陵的2倍.

霾日；时空变化；四川盆地；典型城市；特征分析

近年来,随着城市化进展的加快,霾天气已经成为一种新的气象和环境灾害性天气现象,它给人们的健康、交通带来了严重的危害,引起了社会的高度关注[1-4].霾是集空气中的尘粒、烟粒、盐粒(硫酸盐、硝酸盐等)、黑炭等粒子均匀悬浮在空气中所致,其水平能见度小于10km[4-5].多年来,国内学者对我国的霾天气空间分布、变化特征等方面已有一些研究.通过对1951~2005年我国大陆霾的长期变化情况分析,发现1956~1980年是我国霾日较少的时期,但四川盆地超过了50d, 且20世纪80年代增加趋势明显,霾日全国前10的城市中四川盆地有成都、遂宁及内江3个,可见四川盆地霾的严重性[6].另外,高歌通过分析1961~2005年我国霾日的气候特征,同样发现全国平均年霾日数呈明显增加的趋势[7]. 1971~ 2010年近40年我国霾区主要分布在珠江三角州、广西东北部、华北、长江三角州、福建沿海、四川盆地以及云南南部.其前30年的霾日高值区在华北地区,后10年在长江三角州和珠江三角州地区[8-11].东北地区1981~2000年时段增加最为显著[12].

另外,叶光营等人发现霾天气长期变化具有明显的季节变化特性,主要发生在冬季和秋季,春季和夏季较少[13-14].霾气候特征有明显的空间差异,且霾的年代和年际变化受降水、风力、季风等变化条件的影响[15-16].

四川盆地是我国四大霾区之一[17],盆地主要是盆周山地、盆内平原、盆中丘陵,并在西部和北部形成了特殊的地形特征,盆地大气层结稳定,容易出现逆温和静风的现象,不利于霾的扩散,而盆地又是我国人口最密集且周边地势起伏最大的区域之一[18],所以研究四川盆地霾的空间分布和长期变化趋势是非常重要的.

尽管一些关于霾的研究已经涉及了四川盆地,如通过分析川渝等地霾的气候特征,发现干消光系数、能源消耗以及人口与霾日数呈显著相关,风速与霾日数呈显著负相关[19].还有研究发现四川南部的气溶胶厚度(AOD)呈北高南低的势态, 且内江和自贡的值最大[20].但是专门针对四川盆地霾的整体时空分布、不同能见度等级霾的时空分布以及一些典型城市霾的长期变化特征的研究仍然相对较少.因此本文着重从以上几点对四川盆地霾进行研究分析,包括盆地雾日数年际变化及平均相对湿度变化对四川盆地霾日时空分布的影响研究.

1 资料与方法

资料包括1980~2012年四川和重庆地区的逐日地面观测天气现象资料、能见度资料、相对湿度资料.川渝共有190个站次具有完整的观测记录资料,其中盆地有148站次. 综合利用地面观测资料来重构和分析霾的时空分布和变化特征.

关于霾日的历史资料统计方法主要有3种:人工观测记录法,日均值法及14:00时法.人工观测记录法是通过观测员观测记录订正,只要在某一天中任何时刻出现了符合霾标准的天气现象,即记为一个霾日;日均值法[21]是当日日均能见度小于10km,且日均相对湿度小于90%,并排除降水、吹雪、雪暴、扬沙、沙尘暴、浮尘、烟雾等能导致能见度降低的天气现象,记为一个霾日;14:00时法[22-23]是首先选取14:00时的能见度小于10km的露(01)、霜(02)、结冰(03)、烟雾(04)、霾(05)、轻雾(10)、雾(42)这些导致能见度降低的天气现象,同时利用相对湿度资料,将小于90%的记为一个霾日,大于90%的认为是雾,这样可以将雾中的霾分离出来,又可以将霾中的雾分离出去,同时利用天气现象代码排除降水、吹雪、雪暴、扬沙、沙尘暴、浮尘等降低能见度的天气事件,使得统计准确性更高.本文选取14:00时法对盆地霾日进行筛选重建.另外,根据中国气象局发布的《霾的观测和预报等级》,按照不同的能见度等级范围,将霾分为轻微霾(5~10km)、轻度霾(3~5km)、中度霾(2~3km)、和重度霾(<2km).

2 霾的时空分布特征

2.1 霾的地域分布特征

图1(a)给出了1980~2012年川渝地区年平均霾日数的空间分布.其中,四川盆地各站的年平均霾日数为63.5d,与郭晓梅等[19]分析的近50a四川盆地年平均霾日数为62.5d非常接近.霾日集中在盆地南部和中部地区,而西部沿山、北部及东部地方霾日分布相对较少,盆地中有19个站年平均霾日数超过了100d,分别有成都的新津,眉山的青神和丹棱,乐山的乐山市区和峨眉,达州的大竹,广安的邻水,内江的资中、威远及隆昌,宜宾的南溪和高县,泸州的合江以及自贡市区,还有重庆地区的铜梁、北陪区、璧山、重庆市、巴南区.内江威远的霾日数最多,平均达158d;另外,川西高原和攀西地区站的年平均霾日数只有1.3d,由于这些区域海拔较高,人烟稀少,城市发展相对缓慢,污染源少,所以霾日稀少.可见川渝的不同地区霾日的分布具有较大的差异.

由于四川盆地地形特殊,湿度大,是一个雾日多发的地区,雾往往会对观测者判断霾时造成干扰,因此对比分析霾和雾的时空分布特征是必要的.图1(b)给出了1980~2012年川渝地区的年平均雾日数的空间分布,其中,盆地的年平均雾日数为36.5d,集中在盆地中部、西南部地区,与盆地南部霾日较多且北部较少具有明显差异.四川地区雾日在40d以上的有23站,重庆地区有9站,雾日最多的是超过200d的峨眉山站,由于峨眉山站地处海拔3000m以上的高山,常年有雾.另外,川西高原和攀西地区的雾日均较少,普遍在5d以下,但是凉山州东北部的雷波地区则达到了82d.

图1 1980~2012年川渝地区的年平均霾和雾日数的空间分布

从霾和雾的空间分布可以看出,霾日有2个中心,分别位于四川的南部和重庆西南部,而雾日中心则更靠近川渝北部,峨眉山地区也是雾日的高发中心.另外,盆地南端是霾日的高发区,但是雾日较少;而盆地北部是霾日低发区,却是雾日高发区,两者具有明显差异.

2.2 四种类型霾的地域分布特征

由于川西高原、攀西地区常年无霾天气,因此本文主要针对四川盆地霾的空间分布和长期变化特征进行分析.

对于不同强度的霾,人们的关注度有所不同.图2给出了1980~2012年四川盆地不同能见度等级霾日的空间分布.盆地各站轻微霾(图2a)的年平均霾日数为37.6d,是4类霾中分布最广、日数最多的一类,高值中心在四川的自贡、内江等地,其中日数最多的是乐山峨眉站的105d;轻度霾的年平均霾日数为15.0d,轻度霾(图2b)最多的是重庆北陪区站的65.6d,且有两个高值中心,一个同样位于四川的自贡,另一个位于重庆西南部.中度霾(图2c)和重度霾(图2d)的年平均霾日数分别为5.4d和3.4d,高值中心都在重庆西南部,其中,中度霾日数最多的是宜宾南溪站的22.3d,重度霾日数最多的是重庆市区站的16.7d.

3 霾的长期变化特征

3.1 四川盆地霾的分布

图3(a)和(b)分别描述了盆地各站年平均霾、雾日数的逐年变化和月平均日数变化.盆地各站年霾日数平均为63.5d,最多的是1996年的77.5d,最少的是2011年的51.5d.根据逐年的演变趋势可见,20世纪80年代~90年代初期,盆地的霾日数呈逐渐上升的趋势,至90年代末期逐渐下降,进入21世纪之后,下降趋势明显减缓.再结合霾、雾以及日平均相对湿度分析,前两者均在1992年达到峰值之一(霾日数为1996年最多),平均相对湿度在1989年处于峰值,但是随后雾日数和日平均相对湿度呈直线式下降,且两者有较好的对应关系,而霾日数变化相对平缓.盆地年平均霾日数要明显多于雾日数,且这种差距呈增大的趋势.郝丽萍[24]研究发现由于城市热岛效应的影响,在进入20世纪90年代以来,成都市区的平均相对湿度大幅减少,也导致了该地区雾日数的减少,另外,苏秀程[25]也曾分析我国西南地区在2000年后干湿状况开始恶化,处于相对干旱期,城市化的加速发展对当地的天气要素有非常明显的影响,进而影响到天气现象.新世纪以来,尽管相对湿度进一步减小,但是城市化进展更加迅速的发展和扩大,导致了大气中颗粒物剧增,所以霾日数相对稳定,波动变化不明显.

另外,盆地各站的月平均霾日数(图3b)显示,盆地的霾日主要出现在冬季、初春和秋末,12月和1月是霾日和雾日最多的2个月份,4~9月是两者发生较少的月份,月霾日平均在2d左右;另外,9~12月及1月的月平均相对湿度超过80%,10月达到了85%,但与霾日变化趋势没有明显地对应关系.尽管从年际分布来看,年霾日数均多于雾的,但在春季和夏季两者的月平均日数较为接近,可见秋冬季节霾日发生更为频繁.

图3 四川盆地霾日数的年平均和月平均变化趋势

3.2 四种霾的长期变化特征

图4(a)和(b)给出了1980~2012年四川盆地4类不同能见度等级霾的各站年平均和月平均霾日数的长期变化趋势.图4(a)清晰地显示,轻微霾逐年的年平均霾日数明显多于其他3种,轻微霾日数最少的是1994年的33.6d,最多的是1998年的42.8d,多年来日数波动变化平缓,而在2000年以后其他3种的霾日数却呈下降的趋势,一定程度上说明了程度较重的霾天气有所改善.1980~ 1992年轻度霾、中度霾以及重度霾的年平均日数均呈上升趋势,且在1992年达到峰值,分别为20.0d、10.1d及7.3d.

图4 四川盆地不同能见度能等级霾日的年平均和月平均变化趋势

另外,从图4(b)中4类霾的月平均霾日数来看,4种霾都是在1~3月和10~12月偏多,4~9月份偏少,均高发于冬季、春初和秋末.

4 盆地中典型城市霾的长期变化

4.1 典型城市的年霾日变化

选取位于盆地西北部的绵阳、盆地中部的广安、盆地中南部的自贡和荣昌、盆地西南部的乐山、盆地东南部的涪陵以及霾日数较多的内江威远、宜宾南溪共8个典型城市代表站,分析多年来其霾日长期变化特征.图5给出了1980~2012年各城市的霾日数、雾日数以及年平均相对湿度的变化特征;另外,表1给出了各城市霾日数长期变化的具体统计特征参数.

由图5a和5b显示,绵阳和广安2市进入21世纪后雾日数和相对湿度持续下降,由于相对湿度降低,粒子吸湿增长成为雾滴的能力下降,导致雾日数减少,但是霾日数却出现了上升的相反趋势,且有的城市上升非常剧烈.伴随城市化进展的迅速扩大,绵阳的霾日数从2001年的19d飙升至2009年的119d,雾日数却从70d减少至30d,期间相对湿度由80%多降到70%以下,最高下降了12%左右.从表1的平均正距平和负距平对应的离差系数来看,绵阳霾日数后期正距平波动明显强于前期的负距平.广安与绵阳的年霾日数具有相似的变化特征,但广安的明显多于绵阳.

表1 四川盆地典型城市年霾日数的变化特征参数

与绵阳、广安2市在20世纪90年代期间年霾日数出现了明显地下降不同,乐山、南溪、威远以及重庆涪陵4市县(图5c、e、f、g)的霾日数多年来一直处于持续上升的趋势.南溪是盆地中霾日数最多的城市之一,由1980年的93d持续上升至2006年的237d,且21世纪以来霾日数呈飙升势态,但对应的雾日数却很少.另外,南溪相对湿度多年来变化较小,年平均相对湿度维持在84.3%左右,可能是由于长江经过南溪境内,使得该地区常年维持较高的湿度条件,可见该地区霾日数的突然增多是由于大气中颗粒物的急速增加造成的,和城市化的迅速发展是密不可分.同样地,乐山和威远的霾日数也有类似的变化特征,但是相对湿度明显下降,最多下降了近8%,但是近几年乐山地区的相对湿度略微升高.此外,重庆涪陵的霾日数上升趋势较弱,但雾日数从2000年开始出现了明显的持续减少,同广安的类似.

自贡市(图5d)的变化特征与其余几个城市具有较为明显的差异.从20世纪80年代~90年代末期自贡市的年霾日数较多,平均维持在170d左右,且1980~1988年自贡市年霾日数变化的离差系数只有0.06(如表1),可见该阶段的霾日数年际变化很小.然而,此阶段雾日数却持续增加,相对湿度呈下降趋势,最高下降了近13%.由于自贡市作为四川省最早的直辖市和工业重镇,发展相对较早,前期工业发展迅速导致了霾日数较多,后期随着气候变化,雾日数逐渐减少,此阶段与绵阳20世纪90年代的变化特征较为类似.尽管重庆荣昌(图5h)的地理位置与自贡临近,但常年来其霾日数波动却非常大,从90年代末期开始,年霾日数的离差系数达到了0.26(表1),而荣昌的雾日数并没有随着相对湿度的大幅度降低而明显减少.

无论是从盆地整体还是典型城市年霾日数的长期变化来看,除了重庆荣昌以外,其余城市的霾日数在2010后都出现了不同程度的下降或者减缓上升.

4.2 典型城市的季节变化

从图3盆地的月平均霾日数统计分析可知,霾日主要集中在冬季(12~2月)、秋末(11月)和春初(3月),冬季最多,夏季最少.进一步从典型城市多年来的月霾日数分布特征来看,该特征表现仍然明显,8个典型城市的霾日基本集中在冬季.但是,近年来有的城市春季、秋季甚至夏季霾日在逐渐发展(图6).

图6a和6b显示,绵阳、广安以及重庆涪陵的霾日集中分布在冬季,广安的在秋季也较为高发,3市在3月份也有一定的霾日;自贡在进入21世纪之前霾日数较多,在整个秋季和春季都存在一定的霾日,如图6d所示,而21世纪之后霾日逐渐减少,转为以冬季霾为主;根据前面的分析可知,宜宾(南溪)和内江(威远)是盆地霾日最多的2个地区,由图(6e)可见,21世纪以来,南溪地区春季和秋季霾迅速增多,在2006年前后日数甚至超过冬季霾,月霾日数达到近30d,由冬季霾为主逐渐向四季发展,而威远的月霾日数和南溪的具有类似变化特征,只是威远的变化程度要弱于南溪,且近几年乐山地区的霾日也逐渐向春季和秋季发展.此外,自贡和重庆荣昌的霾日由早期的冬季和秋季逐渐转为冬季霾,并且霾日数有减少的趋势.

图6 四川盆地典型城市月霾日的变化趋势

5 结论

5.1 川渝地区的霾日主要分布在四川盆地,盆地站年平均霾日数为63.5d,集中在盆地东北部、中部和南部地区,盆地的霾日主要出现在冬季、初春和秋末,12月份最多;川西高原和攀西地区年平均霾日数极少,仅有1.3d.

5.2 盆地中轻微霾的年平均霾日数为37.6d,是4种霾中分布最广且日数最多的一种,高值区中心在四川的自贡、内江等地,其中日数最多的是乐山峨眉站的105d;轻度霾的年平均霾日数为15.0d,轻度霾最多的是重庆北陪区站的65.6d,且有2个高值中心,一个位于四川自贡,另一个位于重庆西南部.中度霾和重度霾的年平均霾日数分别为5.4d和3.4d,高值中心均在重庆西南部,其中,中度霾日数最多的是宜宾南溪站的22.3d,重度霾日数最多的是重庆市区站的16.7d.

5.3 盆地各站的年平均霾日数、雾日数及年平均相对湿度1980~1992年均呈上升趋势.从1993年开始,随着气候特征的转变,相对湿度降低,导致了雾日数剧烈下降,但是霾日数下降相对缓慢.进入新世纪,雾日数和相对湿度继续下降,而霾日数却有所上升.且盆地霾日由冬季霾为主逐渐向春季和秋季扩展.

5.4 20世纪80年代广安和绵阳2市的霾日数均呈上升趋势,90年代则明显下降,21世纪以来又出现了剧烈上升.乐山、内江威远、宜宾南溪以及重庆涪陵4市的霾日数一直处于持续上升的势态,宜宾南溪由1980年的93d持续上升至2006年的237d.但是除了重庆荣昌以外,典型城市的霾日数均在2010年以后都出现了不同程度的下降或者减缓上升.

[1] 马骁骏,秦 艳,陈勇航,等.上海地区霾时气溶胶类型垂直分布的季节变化 [J]. 中国环境科学, 2015,35(4):961-969.

[2] 吴 兑.再论都市霾与雾的区别[J]. 气象, 2006,32(4):9-15.

[3] 张立多,叶文健,陈德花,等.灰霾天气对厦门市城市能见度影响问题初探[J]. 气象研究与应用, 2007,28(增刊II):149-150.

[4] 白志鹏,蔡斌彬,董海燕,等.灰霾的健康效应[J]. 环境污染与防治, 2006,28(3):198-200.

[5] 吴 兑.灰霾天气的形成和演化[J]. 环境科学与技术, 2011, 34(3):157-161.

[6] 吴 兑,吴晓京,李 菲,等.中国大陆1951~2005年霾的时空变化[J]. 气象学报, 2010,68(5):680-688.

[7] 高 歌.1961~2005年中国霾日气候特征及变化分析[J]. 地理学报, 2008,63(7):762-768.

[8] 孙 彧,马振峰,牛 涛,等.最近40年中国雾日数和霾日数的气候变化特征[J]. 气候与环境研究, 2013,18(3):397-406.

[9] 谭成好,赵天良,崔春光,等.近50年华中地区霾污染的特征[J]. 中国环境科学, 2015,35(8):2272-2280.

[10] 李 锋,朱 彬,安俊岭,等.2013年12月初长江三角洲及周边地区重霾污染的数值模拟[J]. 中国环境科学, 2015,35(7):1965- 1974.

[11] 郭 婷,朱 彬,康志明,等.1960~2012年长江三角洲地区雾日与霾日的气候特征及其影响因素[J]. 中国环境科学, 2016, 36(4):961-969.

[12] 崔 妍,赵春雨,周晓宇,等.东北地区近50年来霾天气气候特征[J]. 中国环境科学, 2016,36(6):1630-1637.

[13] 叶光营,吴毅伟,刘必桔.福州区域雾霾天气时空分布特征分析[J]. 环境科学与技术, 2010,33(10):114-119.

[14] 钱峻屏,黄 菲,杜 鹃,等.广东省雾霾天气能见度的时空特征分析I:季节变化 [J]. 生态环境, 2006,15(6):1324-1330.

[15] 伍红雨,杜尧东,何 健,等.华南霾日和雾日的气候特征及变化[J]. 气象, 2011,37(5):607-614.

[16] 胡亚旦,周自江.中国霾天气的气候特征分析[J]. 气象, 2009, 35(7):73-78.

[17] 白志鹏,董海燕,蔡斌彬,等.灰霾与能见度研究进展[J]. 过程工程学报, 2006,6(S2):36-41.

[18] 陈 超,庞艳梅,张玉芳.近50年来四川盆地气候变化特征研究[J]. 西南大学学报:自然科学版, 2010,32(9):115-120.

[19] 郭晓梅,陈 娟,赵天良,等.1961~2010年四川盆地霾气候特征及影响因子分析[J]. 气象与环境学报, 2014,30(6):100-107.

[20] 何沐全,刘志红,张 颖,等.川南城市群大气灰霾时空分布特征及成因分析[J]. 中国环境科学, 2017,37(2):432-442.

[21] 吴 兑,毕雪岩,邓雪娇,等.珠江三角洲大气灰霾导致能见度下降问题研究 [J]. 气象学报, 2006a,64(4):510-517.

[22] 范引琪,李二杰,范增禄.河北省1960~2002年城市大气能见度的变化趋势[J]. 大气科学, 2005,29(4):526-545.

[23] 范引琪,李春强.1980~2003年京津冀地区大气能见度变化趋势研究[J]. 高原气象, 2008,27(6):1392-1400.

[24] 郝丽萍.成都市近50年气候变化特征以及热岛效应研究 [D]. 南京:南京信息工程大学, 2006:14-17.

[25] 苏秀程,王 磊,李奇临,等.近50年中国西南地区地表干湿状况研究[J]. 自然资源学报, 2004,29(1):104-117.

致谢：感谢四川省气象局探测数据中心和重庆市气象局信息中心为本文整理相关历史数据,保证了数据的全面性和可靠性.

Characteristic analysis of haze in Sichuan Basin and typical cities from 1980 to 2012.

ZHOU-Wei1,2, KANG-Lan1,2*, HAO Li-ping3

(1.Sichuan Provincial Meteorology Observatory, Chengdu 610072, China；2.Heavy Rain and Drought-Flood Disaster in Plateau and Basin Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu 610072, China；3.Sichuan Provincial Meteorology Bureau, Chengdu 610072, China)., 2017,37(10)：3675~3683

The temporal and spatial distributions and long-term variation characteristics of haze were obtained for the Sichuan-Chongqing region from 1980 to 2012 by studying surface meteorological data and using a haze-days reconstruction method. Most haze occurred in the Sichuan Basin, where the average number of haze days was 63.5 days. The haze was mainly distributed in the northeastern, central and southern areas, with most haze occurring in winter (particularly December), late autumn and early spring. The annual average number of haze days had a rising trend before 1998, and then remained relatively stable before decreasing slightly in the last two years. According to different levels of visibility, “slight haze” was most widely distributed and most frequent, with the trend rising year by year, whereas the others (“mild haze”, “moderate haze” and “heavy haze”) decreased after 2000. From the long-term variation characteristics of typical cities in the region, the trend in Guangan and Mianyang featured a rise in the 1980s, a sharp decrease in the 1990s, and then an increase from the turn of the 21st century, with the number of haze days in the former of these two cities being considerably greater than that in the latter. Elsewhere, the number of haze days in Leshan, Weiyuan, Nanxi and Peiling rose over the years, with Nanxi experiencing the most haze days of all the cities in the basin, the number of days soared from 93 in 1980 to 237 in 2006. By contrast, the rising trend in the number of haze days in Peiling was relatively weak, whereas in another city (Rongchang) it was strong, mainly because of a two fold difference in the dispersion coefficient between the two.

haze days；spatiotemporal variation；sichuan basin；typical cities；characteristic analysis

X51

A

1000-6923(2017)10-3675-09

周 威(1987-),男,四川成都人,工程师,硕士,主要从事环境气象、气候变化等方面的研究.发表论文2篇.

2017-03-08

国家科技支撑计划项目(2014BAC16B00);四川省气象台精细化预报创新团队

* 责任作者, 高级工程师, kanglan_330@163.com