1981—2018年中国东北地区秋冬季霾日变化及其与北极海冰的关系

王迪 王震 李岚 孙丽 孟鑫 肖楠舒 杨东军

（1.辽宁省气象服务中心，辽宁 沈阳 110166；2.丹东市气象局，辽宁 丹东 118000；3.中国人民解放军93182部队，辽宁 沈阳 110023）

引言

霾是一种极细微干尘粒等悬浮在空中，导致水平能见度低于10 km，对视程造成障碍的普遍现象［1］。霾的发生不仅危害人体健康、诱发多种疾病，还威胁交通安全、导致生态环境恶化。

人类活动导致的大气污染物排放增加是引发霾天气的重要原因之一［2］。除此之外，近年来中国区域性霾事件的频繁发生，使得人们逐渐意识到气象条件和大气环流形势对霾的发生发展也具有重要的影响［3-5］。2013年1月中国中东部大范围严重霾污染与高湿、逆温层厚、静风等不利于污染物扩散的气象条件密切相关［6-9］；2015年11月中国东北地区重污染过程不仅与高湿环境及同时存在多个逆温层有关，近地面弱的上升运动、中高层弱的下沉运动更是加剧了此次霾污染过程的强度［10-11］；2016年12月中国华北、东北的持续性霾事件与边界层南风分量异常等局地不利的扩散条件有关［12-13］。从更长时间尺度来看，气候变化对霾的发生有重要影响，大气环流异常以及大陆积雪、海温等外强迫因子均会对霾的气候变率产生影响［14］。有研究表明［15-16］，东亚冬季风强度与中国中东部地区冬季霾日数密切相关，冬季风减弱是霾日增多的重要原因；西北太平洋关键区海温异常偏高时，东亚冬季风偏弱，易导致北京地区冬季霾日偏多［17］；ENSO气候异常对霾日气候变率也有显著的影响，厄尔尼诺年不利于霾的发生发展［18］；欧亚大陆积雪偏多时，也会通过改变大气环流而导致中国京津冀地区秋季霾日增多［19］。

北极海冰作为重要的外强迫因子，近年来其变化对中国不同区域霾的影响也引起了学术界的关注。研究发现［20］，秋季北极海冰减少会加重中国东部雾—霾，主要途径是海冰减少导致欧亚大陆中纬度海平面气压上升、中国40°N以南的Rossby波活动减弱［18］；长江中下游地区年平均霾日数与北极海冰指数有显著的负相关关系，秋季海冰减少利于该地区霾天气的发生［21］；不同地区霾日数的海冰敏感区也有较大差异，秋季巴伦支海和喀拉海海冰偏少时，亚洲中高纬纬向环流增强，东亚大槽和东亚冬季风减弱，有利于中国东部地区雾—霾日数增多［22］；秋季波弗特海海冰会通过影响阿拉斯加湾海温以及大气环流，造成中国华北平原冬季霾日偏多［23］；华北后冬季霾还受到10月东西伯利亚海和楚科奇海海冰异常的影响［24］。

中国东北地区的供暖季从每年的10月陆续开始，秋季和冬季均发生过大范围区域性霾污染事件。已有的研究多聚焦于中国东北三省的部分区域霾的时空分布特征［25-26］或某次重污染过程的成因分析［27-29］，关于中国东北地区霾日与大气环流以及北极海冰变化的联系鲜有研究。因此，本文通过分析近30 a中国东北地区霾日的气候变率与大气环流因子的关系，北半球敏感性较强的外强迫因子——北极海冰与中国东北地区霾日的气候变率的关系，以期为中国东北地区霾污染的预测和治理提供参考。

1 资料与方法

采用的资料来源：①辽宁省气象信息中心提供的中国东北三省地面观测站逐日和逐时数据，主要包括平均相对湿度、雨、雪、吹雪、雪暴、沙尘暴、扬沙、浮沉等天气现象的逐日观测数据，以及02、08、14、20时4个时次的大气能见度观测数据。通过对个别时次缺测数据进行插值补缺，最终挑选了数据完整的166个站点。②Hadley中心提供的月平均海冰密集度资料，水平分辨率1°×1°。③美国国家环境预测中心和国家大气研究中心（National Centers for Environmental Prediction and National Center for Atmospheric Research，NCEP/NCAR）提供的逐月再分析资料，要素包括气温、高度、风、相对湿度、垂直速度等，水平分辨率2.5°×2.5°，垂直17层。④欧洲天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）提供的全球月平均大气边界层高度（Planetary Boundary Layer Height，PBLH）再分析资料，水平分辨率为0.25°×0.25°。所有资料的时间段均为1981年1月1日至2018年12月31日。需要说明的是，由于研究中定义霾日指数时采用的是当年11月至翌年2月的数据，即2017年秋冬季霾日指的是2017年11月至2018年2月的霾日平均值，故后文中关于霾日与大气环流异常及海冰关系部分的时间段为1981—2017年。

本文以日均值法［30］定义霾日：①日平均相对湿度小于90%。②日平均能见度小于10 km。③不包括降水、吹雪、雪暴、扬沙、沙尘暴、浮沉等特殊天气现象。

2 结果分析

2.1 中国东北地区霾日时空变化

根据霾日定义方法，挑选出的1981—2018年中国东北地区166站的年平均霾日数分布见图1。由图1可知，东北三省年平均霾日的空间分布差异十分显著，霾日数高值区出现在辽宁中部，黑龙江中北部、西南部和东南部，年平均霾日数超过50 d。上述霾污染高发区与前人的研究结果基本一致［31-32］。其中，霾日数最大值出现在沈阳市，超过100 d，这与沈阳城市人口密集和多年重工业基地的背景相符。中国东北地区东部以及吉林西部、黑龙江北部的霾日数相对较少，普遍低于10 d，这可能与长白山及大兴安岭地区的山地地形以及城市规模小有关。从年平均霾日数变化趋势来看，1981—2018年东北地区166站的逐年霾日数均呈下降趋势，其中有120个站点的霾日数下降趋势显著，超过0.05的信度检验。

图1 1981—2018年中国东北地区年平均霾日数分布Fig.1 Distribution of the annual average number of haze days in Northeast China from 1981 to 2018

图2 1981—2018年中国东北地区霾日数逐月变化Fig.2 M onthly variation of the number of haze days in Northeast China from 1981 to 2018

1981—2018年中国东北地区166个站点平均霾日数的逐月变化见图2。图2表明，霾日数存在明显的月际变化。1月霾日数最多，为3.5 d；12月霾日数次之，为3.1 d；5月最少，为0.3 d。月平均霾日数为1.3 d，共有4个月的霾日数超过该平均值，集中在11月至翌年2月。从季节变化来看，冬季霾日数最多，秋季次之，春季最少。冬半年（9月至翌年2月）的霾日数为11.9 d，明显多于夏半年（3.5 d）。

为了进一步分析中国东北地区秋冬季霾日的年际和年代际变化特征，选取月平均霾日数超过平均值的11月至次年2月作为研究对象，同时定义东北秋冬季霾日指数（Haze Day Index，HDI），即中国东北地区166个站点11月至次年2月霾日数的算术平均值。计算公式为

式（1）中，为某年霾日数的算术平均值，多个连续年份的构成HDI序列共有37个数值；n（n＝166）为台站总数；X为每个台站11月至翌年2月霾日总数。计算1981—2017年中国东北地区的HDI（图3），以9 a滑动平均代表其年代际分量（Decadal Haze Day Index，DHDI），原始HDI减去年代际分量DHDI即为年际分量（Annual Haze Day Index，AHDI）［33］。通过计算HDI与166个站的霾日序列的相关系数，有118个站（71%）相关系数超过0.1的显著性检验，即该指数能够较好地表征中国东北地区霾日数变化特征。由图3可知，中国东北地区秋冬季霾日数在1981—2017年有明显的年际和年代际变化特征，尤其是2013年以来霾日指数年际分量（AHDI）的振幅十分显著，比如2014年AHDI是最低的，仅为5.5 d，但是2015年和2016年的AHDI分别高达15.5 d和17.3 d，年际变化非常剧烈。

图3 1981—2017年中国东北地区秋冬季霾日指数变化Fig.3 Variation of the haze-day index in autumn and w inter in Northeast China from 1981 to 2017

2.2 中国东北地区秋冬季霾日指数年际分量的大气环流异常响应

2.2.1近地层大气环流异常响应

为分析中国东北地区秋冬季霾日年际变率与气象条件及大气环流形势相关性，由1981—2017年中国东北地区AHDI回归的同期近地层气象要素场分布可知（图4），中国东北地区的地面相对湿度、海平面气压与AHDI的回归系数均为正值，地面风速、边界层高度与AHDI的回归系数均为负值，即AHDI偏高时，对应地面相对湿度偏高、海平面气压偏高、地面风速偏低、边界层高度偏低。由此可见，当中国东北地区秋冬季霾日偏多时，近地面气象条件不利于污染物垂直扩散，具体表现在东北地区受异常偏南风控制，地面相对湿度异常偏高，偏南风利于暖湿空气和污染物向东北地区输送；同时边界层高度异常偏低，污染物和水汽被限制在大气边界层内；低层大气异常偏暖、高度场偏高，大气层结稳定，不利于污染物垂直扩散。

从HDI指数年际分量回归的850 hPa环流场可知（图略），中国东北地区湿度异常偏高，有利于污染物的吸湿增长；东北地区的风速异常偏低，导致污染物水平扩散条件差，有利于低层大气污染物的聚集；东北亚异常反气旋覆盖了几乎整个中国东北地区到日本海附近，东北地区被东北亚异常反气旋西侧的偏南风异常所控制，有利于水汽向中国东北地区上空输送，为霾的发生发展提供了有利的水汽条件。

2.2.2对流层中高层大气环流异常响应

由1981—2017年中国东北地区秋冬季霾日指数年际分量（AHDI）回归的对流层中层500 hPa高度场分布可知（图5），欧亚大陆上空自西向东呈明显的欧亚—太平洋型遥相关模态，两个正异常中心分别位于20°E的欧洲中部和日本海附近，负异常中心位于西伯利亚一带，中国东北地区处于正异常中心附近。这种“高—低—高”的配置使得对流层中层的中高纬度地区纬向环流加强，不利于冷空气向南输送，减弱了大气污染物在水平方向上的扩散［22］。同时，中国东北地区高度场异常偏高，表明东亚大槽偏弱；相应的500 hPa水平风场上，从中欧至东北亚也呈现“反气旋—气旋——反气旋”的纬向三极型环流异常分布，中国东北地区受东北亚异常反气旋控制，西伯利亚地区呈气旋式环流，表明西伯利亚反气旋异常偏弱。中国东北地区对流层中层温度异常偏高，受异常偏南风控制、大部分地区风速偏低，冷空气不易南下。此外，对流层高层200 hPa的异常环流形势与500 hPa相类似，东北亚异常反气旋几乎是准正压结构的。

图4 1981—2017年中国东北地区秋冬季霾日指数年际分量回归的地表相对湿度异常（a）、海平面气压异常（b）、地表水平风速异常（c）和PBLH异常（d）分布Fig.4 Distribution of anom alies in surface relative hum idity（a），sea level pressure（b），surface w ind speed（c），and PBLH（d）due to regressed interannual com ponent of the haze-day index during autumn and w inter in Northeast China during the period of 1981-2017

由1981—2017年东北秋冬季霾日指数年际分量回归沿124°E垂直剖面可知（图6），低层大气为异常暖高压，且500 hPa以下正温度异常随着高度增加，表明垂直温度梯度减弱，大气层结异常稳定，抑制垂直对流运动的发展，不利于污染物的垂直扩散；同时，对流层低层有异常的弱下沉运动，利于污染物在近地层聚集，有助于霾的发展。

图6 1981—2017年中国东北地区秋冬季霾日指数年际分量回归沿124°E垂直剖面的温度、位势高度和垂直速度异常Fig.6 Height-latitude crossing sections of anomalies in air temperature，geopotential height，and vertical velocity along 124°E due to a regressed interannual component of the haze-day index during autumn and w inter in Northeast China during the period of 1981-2017

综上，中国东北地区秋冬季霾日指数的年际分量AHDI偏高时，对应对流层低层东亚冬季风偏弱，西伯利亚高压偏弱，近地面南风分量加强，大气较为暖湿，对流层中高层呈现“EUP”遥相关型负位相，东亚大槽偏弱，不利于冷空气南下，增加了东北地区秋冬季霾发生的频次。

2.3 北极海冰对中国东北秋冬季霾日年际变化的影响

海冰是气候系统的一个敏感性较强的因子。当气候系统改变时，海冰会响应气候系统的变化，与此同时海冰也会对气候系统产生一定的反馈作用。近年来，人们关注到海冰的快速融化，北极海冰覆盖率也频频达到历史最低值。一些研究认为海冰的急剧减少导致了中国大范围持续性霾事件的发生，且局部海域的海冰面积异常与不同地区的霾日发生频次密切相关［34-35］。

图7 1981—2017年北极海冰的年际分量场回归到AHDI标准化序列Fig.7 Regressed pattern of Arctic sea ice onto norm alized AHDI from 1981 to 2017

将1981—2017年AHDI与同期海冰的年际分量场作相关分析（图7），发现巴伦支海与喀拉海北部附近海域的海冰面积与秋冬季霾日呈显著的负相关，即11月至翌年2月巴伦支海和喀拉海北部的海冰减少对同期中国东北地区秋冬季霾日的增加起促进作用。根据相关显著的区域，定义巴伦支海与喀拉海北部海域为影响东北地区秋冬季霾日的海冰关键区（78°—84°N，30°—60°E，74°—84°N，70°—100°E）。海冰关键区海冰面积指数（Critical Sea Ice Extent Index，CSI）的计算方法是海冰关键区区域平均海冰面积的算术平均值，其年际分量（Annual Critical Sea Ice Extent Index，ACSI）的计算方法与AHDI的计算方法相类似，用CSI原始序列减去其9 a滑动平均代表的年代际分量即为年际分量ACSI。通过计算1981—2017年11月至翌年2月ACSI与AHDI的标准化时间序列，发现二者有明显的反向协同变化，相关系数为-0.568，超过0.01的信度检验。尤其是近10 a，无论是ACSI还是AHDI，指数变化的振幅非常剧烈，特别是2015年和2016年，中国东北地区秋冬季发生了大范围的霾污染过程，霾日指数异常偏高，2016年的标准化AHDI指数3.32为序列当中的最大值，对应的同年关键区海冰指数异常偏低，为-3.22，是ACSI绝对值序列中的最大值，表明巴伦支海和喀拉海北部海冰面积异常偏少（图略）。

为了进一步分析北极海冰与中国东北地区11月至翌年2月霾日数的关系，挑选ACSI偏少年（1984年、2000年、2012年、2016年）与偏多年（2002年、2003年、2010年、2014年）做合成分析。1981—2017年海冰偏少年与偏多年近地层、对流层低中高层大气环流合成差值场见图8至图10。在近地层，当巴伦支海—喀拉海北部海冰异常偏少时，中国东北地区边界层高度异常偏低（图8），偏低的边界层高度会使污染物聚集在较低的高度内，限制其垂直方向的扩散，加剧污染物的相互作用；中国东北地区的海平面气压异常偏高，从北极圈附近至中纬度地区气压均偏高，且越向北偏高幅度越大，表明气压梯度减弱，东亚冬季风异常偏弱，不利于冷空气南下；中国东北大部分地区近地面风速异常偏低，且湿度异常偏高有利于污染物吸湿增长，低风速和高湿度能够促进霾天气的发展。对流层低层850 hPa高度场上，风场上有异常反气旋式环流，高度场异常偏高（图9），表明东北亚异常反气旋在中国东北至日本海上空；整个中国东北地区受异常偏南风控制，减弱冬半年盛行的北风，限制南下的冷空气，也有利于水汽向中国东北地区输送；该层相对湿度异常偏高，且中国东北地区有弱下沉运动，大气静稳度增加，有利于污染物在近地层堆积。在对流层中层500 hPa高度场上，从欧洲中部至东北亚有明显的Rossby波列“+-+”纬向三极型结构，类似于“EUP”遥相关型负位相，东亚大槽位置附近的高度场异常偏高，表明东亚大槽减弱，垂直方向上有异常下沉运动，不利于污染物的扩散（图10）。欧亚大陆500 hPa至200 hPa的高度场形势基本一致，呈准正压结构，东北亚异常反气旋中心位于中国黄海东部洋面，较对流层低层略偏南，中国东北地区中高层主要受西偏南风影响；欧亚中高纬度地区盛行西风且风速异常偏大，大气经向度减弱，阻碍冷空气南下。以上分析表明，巴伦支海和喀拉海北部的海冰通过影响温度、气压、风等大气环流因子引起大气环流的异常，进而对中国东北地区秋冬季节霾日产生影响。

图8 1981—2017年ACSI偏少年与偏多年PBLH（a）、地表相对湿度（b）、海平面气压（c）和地表水平风速（d）的合成差值Fig.8 Com posite differences of PBLH（a），surface relative hum idity（b），sea level pressure（c），and surface w ind speed（d）between yearsw ith relative-low and relative-high ACSIs from 1981 to 2017

图9 1981—2017年ACSI偏少年与偏多年850 hPa相对湿度（a）、位势高度（b）、合成风（c）和垂直速度（d）的合成差值Fig.9 Composite differences of relative hum idity（a），geopotential height（b），w inds（c），and vertical velocity（d）at 850 hPa between years w ith relative-low and relative-high ACSIs from 1981 to 2017

图10 1981—2017年ACSI偏少年与偏多年500 hPa位势高度（a）、500 hPa水平风速（b）、200 hPa合成风（c）、500 hPa垂直速度（d）的合成差值Fig.10 Composite differences of geopotential height（a）and w ind speed（b）at 500 hPa，w inds at 200 hPa（c），and vertical velocity at 500 hPa（d）between years w ith relative-low and relative-high ACSIs from 1981 to 2017

3 结论与讨论

（1）1981—2018年中国东北地区年平均霾日数大值区分布在辽宁省中部、黑龙江省中北部、西南部和东南部，秋冬季的霾日显著多于春夏季；用中国东北地区秋冬季霾日指数来表征霾的气候变率，发现霾日数有明显的年际和年代际变化特征。

（2）中国东北地区秋冬季霾日指数的年际分量偏高时，对应对流层低层东亚冬季风偏弱，近地面南风分量加强，大气较为暖湿，对流层中高层呈“EUP”遥相关型负位相，东亚大槽偏弱，不利于冷空气南下，这种大气环流形势的配置有利于中国东北地区霾天气的发生发展。

（3）巴伦支海与喀拉海北部的海冰是影响中国东北秋冬季霾日的海冰关键区，海冰通过改变大气环流间接影响霾日发生频次。当11月至翌年2月关键区的海冰异常偏少时，中国东北地区边界层高度异常偏低，东亚冬季风异常偏弱，大气经向度减弱，不利于冷空气南下；对流层中低层受东北亚异常反气旋西侧的异常偏南风控制以及类“EUP”负位相影响，东亚大槽减弱，配合近地面异常偏低的风速、高湿度和弱的下沉运动，有利于污染物的堆积，导致霾发生频次增加。

（4）通过分析中国东北地区秋冬季霾日与大气环流异常的联系，发现同期与霾日协同变化的北极海冰关键区，统计前期6—10月北极海冰指数与中国东北地区11月至翌年2月霾日发生的相关关系表明，二者的相关关系并不显著，未来的工作有待于进一步探讨北极海冰关键区与大气环流的相互影响，及其与中国东北地区霾日发生的内在动力和热力机制等。