2012～2020年成都市不同等级能见度的时空分布特征

韦 荣 , 张小玲,2 , 华 明 , 党 莹 , 姜雨彤 , 赵 晨

（1. 成都信息工程大学大气科学学院/高原大气与环境四川省重点实验室, 成都 610225；2. 成都平原城市气象与环境四川省野外科学观测研究站, 成都 610225；3. 四川省成都市气象局, 成都 610072）

引 言

在过去几十年里，随着中国经济的快速增长和人为排放的增加，空气质量不断恶化，能见度严重下降，尤其是我国经济和工业较为发达的地区[1-2]。能见度是反映环境空气质量的一个直观指标。能见度的下降已经成为中国许多大城市的主要空气污染问题。能见度低会造成道路交通拥堵、航班延误，损害交通安全，严重影响公众的出行和生活安全。以高浓度颗粒物和低能见度为特征的严重空气污染已经引起了公众的广泛关注[3]。

近年来，关于能见度的研究日益丰富，主要成果集中在其时空分布特征、预测预报和订正方法等方面。不同地区能见度的变化特征、影响因子存在较大差异。比如，北京的高能见度主要分布在西北部，江苏的能见度空间变化呈东部高西部低的特征[4-5]。白爱娟等[6]和周书华等[7]先后分析了成都市近年来能见度变化特征，但未在精细化等级分析方面做深入探讨。能见度受气象因子和污染物的直接影响，影响因素可分为自然因素（雾、沙尘、相对湿度等）和人为因素（汽车尾气、工业灰尘、化石燃料燃烧等）[8-9]。根据张浩等[10]和白永清等[11]的研究，对于合肥市和武汉市来说，PM2.5质量浓度和相对湿度都是影响能见度的主要因子，两市PM2.5浓度阈值分别为46 μg·m-3和40 μg·m-3。Aman 等[12]研究指出泰国的能见度对风向具有很强的依赖性，受当地污染源影响很大。岳炼等[13]研究双流机场一次低能见度过程发现，晴朗夜空、逆温层、地面冷却辐射、水汽饱和以及近地面微风状况的共同作用致使辐射雾生成，导致双流机场出现一次能见度急剧下降过程。目前，大气能见度预测常用的有数值模式、数理统计和主客观结合等方法，≥10 km 等级的能见度预报效果最好，1 km 以下能见度的效果最差[14]，但可利用气溶胶数浓度的消光系数参数化方案来提高低能见度的模拟效果[15-16]。黄楚惠等[17]结合低能见度与地面气象要素的关系获取订正阈值，并在此基础上采用概率匹配法对SWC 能见度预报进行订正研究。

根据中国气象局的定义，当水平能见度＜10 km 且相对湿度＜90%时，这种天气可以被定义为雾霾。成都所处的四川盆地是我国主要的雾霾地区之一[18]。在2000～2010年，成都每年都有超过200 d 的低能见度天气（＜10 km）[19]。由于四川盆地独特的地形，相对湿度偏高是成都的典型气象特征，不利的气象条件也增加了空气污染问题的严重性[20]。目前，国内对能见度的研究主要集中在京津冀、长三角和珠三角地区，而对成都地区能见度的研究还较为有限[21-23]。针对这一不足，本文利用2012～2020年成都市逐时能见度数据，在精细化等级划分的基础上，研究区域能见度的时空演变特征以及气象因子与污染物的联系，以期为科学制定排放控制政策和改善区域空气质量提供科技支撑。

1 材料与方法

1.1 研究区域与研究数据

成都市位于四川盆地西部，地处青藏高原的东部边缘，西侧为龙门和邛崃山脉，东临龙泉山，地势由西北向东南倾斜，高度差较大，具有复杂的地形条件。成都市气候条件比较特殊，属于常年风速小、湿度大、逆温多、静稳的天气形势，边界层较低也导致污染物不易扩散，有利于二次污染物的生成[24]。

图1 是研究选取的气象站点和环境监测站点位置示意。气象数据来自成都市13个气象国控站点，为2012～2020年逐小时地面观测数据，要素包括能见度和气温、风速、站点气压、相对湿度。空气污染资料来自中国环境监测总站（http://106.37.208.233:20035/），包括成都市2013年PM2.5和PM10日均值浓度数据及2014～2020年PM2.5和PM10逐小时浓度数据。其中环境监测站点包括2个交通污染监控站点（十里店、君平街）、5个城区环境评价站点（金泉两河、三瓦窑、沙河铺、大石西路、龙泉驿）和1个郊区环境评价站点（灵岩寺）。成都市梁家港站点于2017年10月27日停运，同日龙泉驿区政府观测站点启用。

图1 成都市气象观测站点和国控环境监测站点分布

1.2 研究方法

1.2.1 能见度和颗粒物质量浓度数据订正

地面气象观测自动化改革前，通常是3 h（02、05、08、11、14、17、20、23 时）或8 h（08、14、20 时）人工记录气象数据。改革后变为24 h 自动观测。温江站、都江堰站和龙泉站自2015年开始实现自动观测，2016年起成都市13个气象国控站全部实现自动观测。但是，人工观测得到的数据要比自动观测的高[25]。为减小误差，本文使用的数据全部经过订正。根据2003年中国气象局《地面气象观测规范》，采样大气的消光系数σ=0.05；人工观测对能见度较好的天气（能见度＞10 km）时，一般采用比感阈为0.05；能见度＜10 km时，采用比感阈为0.02。本文将人工观测和自动观测之间按比例系数换算，把成都市人工观测能见度数据订正到自动观测数据[26]，具体公式如下：

当气压和温度发生改变时，颗粒物的实际质量和体积不会随之改变。因此，使用实际状况下的质量浓度，更能客观反映颗粒物的污染状况，也方便与其他国家的空气质量进行比较和研究[27]。本文将2013～2018年8月PM2.5和PM10标况浓度数据统一订正为实况浓度，具体公式如下：

式中：C标（μg/m3）表示标准状态下颗粒物浓度，C实（μg/m3）表示实际状态下颗粒物浓度，P标（kPa）表示标准状态下大气压，P实（kPa）表示实际状态下大气压，T标（K）表示标准状态下温度，T实（K）表示实际状态下温度。

1.2.2 能见度等级划分

参考张利等[28]提出的划分标准，将成都市能见度划分成9个等级（表1），利用等级分析法分析成都市能见度的变化趋势。本文划分3～5月为春季、6～8月为夏季、9～11月为秋季、12月～次年2月为冬季。

表1 大气水平能见度等级划分

2 结果与分析

2.1 成都能见度时空变化特征

2.1.1 时间变化趋势

如图2 所示，除2016年以外，2012～2020年成都地区大气能见度呈逐年好转趋势，从8.19 km 上升到12.57 km，近9 a 上升了53.48%。其中，2016年成都市平均能见度为7.77 km，比其他年份的平均能见度低5%～38%。近年来，相对湿度呈显著上升趋势，PM2.5和PM10质量浓度呈下降趋势，且与能见度呈负相关。

图2 2012～2020年成都市能见度（a）、相对湿度（b）、PM2.5（c）和PM10（d）浓度时间变化特征

近年来我国空气质量持续改善，大气颗粒物浓度明显降低。2012～2020年，成都市春季PM2.5浓度下降了53.5%，能见度上升了82.68%；冬季PM2.5浓度下降了77.88%，能见度仅上升了12.06%。虽然冬季颗粒物下降的幅度比春季要大，但能见度的改善效果却比不上春季。冬季冷空气过程少、静小风频率高、湿度大、水平扩散能力和边界层垂直扩散条件差，使得冬季污染治理难度大，导致成都市冬季低能见度事件频发[29]。

图3 为成都市大气能见度月变化的箱型分布。如图所示，成都地区大气能见度的月变化特征比较明显，大致呈“低-高-低”型的单峰分布，尤其是2018～2020年能见度变化的幅度比较大。2012～2020年月平均能见度的变化特征为：1～5月能见度处于缓慢上升的阶段，5～8月能见度处于高值且稳定的水平，8月～次年1月能见度快速下降；8月平均能见度达到最高（13.59 km），1月平均能见度为最低（5.38 km），8月平均能见度是1月的2.53 倍。

图3 2012～2020年成都市能见度月变化特征（a. 多年平均，b～j. 依次对应2012～2020年，箱型图从上至下依次表示最大值、75%分位数、中位数、25%分位数和最小值）

进一步分析2016～2020年成都市能见度日变化(图4)发现，成都市日变化呈单峰分布特征。07 时能见度最低，17 时能见度最高；自12 时开始，PM2.5和PM10变化幅度逐渐增大。在能见度改善得比较明显的时次，对应的相对湿度、PM2.5和PM2.5浓度会协同下降。当60%≤RH＜90%时，成都市平均能见度维持在9.5～15.5 km。

图4 2016～2020年成都市能见度、相对湿度、PM2.5 和PM10 逐年日变化

2.1.2 空间分布特征

图5 是2012～2020年成都地区能见度逐年空间分布（简阳区域数据缺测）。如图所示，成都东部比西部高，北部比南部高，中部中心城区能见度最低，自西南向东北总体呈先递减再递增的空间趋势。成都市每年的能见度均值都在4.5 km 以上，能见度较低的区县为双流、彭州、崇州等，能见度最高的是金堂。位于成都西南方向的邛崃、浦江能见度逐年转好，中心城区低能见度的范围也在减小。根据2020年成都市统计年鉴，双流区工业企业数量较多，随着工业排放的增加，双流区空气质量有所下降。根据2020年彭州市统计年鉴，2019年境内公路总里程较2015年上升40%，随之而来的是交通排放增加，影响彭州市能见度。据崇州市统计局公报，2015～2019年崇州以工业和建筑业为主，占全部产业的46%以上，这是导致崇州能见度变差的重要原因。金堂是全国有名的森林康养基地试点县，曾荣获中国生态文明奖，空气质量能达到国家二级标准。金堂能见度较好与建设龙泉山城市森林公园、增绿增景等举措的大力推行密不可分。

图5 2012～2020年成都地区能见度逐年空间分布（a～i. 依次对应2012～2020年）

图6 是多年平均的成都地区四季能见度空间分布。如图所示，成都市能见度呈现出明显的季节变化（简阳市数据缺测），夏季能见度最高，秋季和春季次之，冬季最低。春季和秋季能见度的空间分布特征相似，均为东高西低且北高南低，而中部城区能见度最低。冬季大部分地区能见度低于10 km，夏季能见度高值中心出现在成都东部（金堂、青白江、龙泉一带）和北部（彭州、都江堰）以及邛崃东部。

图6 2012～2020年平均的成都地区四季能见度空间分布（a. 春季，b. 夏季，c. 秋季，d. 冬季）

不同季节的不同气象条件会对能见度变化产生影响。春季大气层结不稳定和风速比较大，容易导致污染物被稀释和扩散，因此出现雾、霾等天气的概率相对较低，能见度相对较好。夏季降水较多，有利于污染物的稀释和扩散，容易提高空气质量，因此夏季能见度最高。冬季大气层结比较稳定，风速较小，存在逆温，使得污染物累积在近地层，因此冬季能见度最低。

2.2 各等级能见度的变化特征

图7 是不同时段成都地区各等级能见度出现频率。如图所示，2012～2020年成都市能见度等级5 发生频率（27.05%）最高，等级6 发生频率（22.46%）次之；等级0 发生频率（0.60%）最低，等级1 级发生频率（2.14%）次之。不难发现，2012～2014年、2015～2017年和2018～2020年能见度等级5 出现频率均为最高，分别是27.05%、44.46%和24.95%。2012～2014年和2018～2020年能见度等级0 出现频率最低，2015～2017年则是等级1 出现频率最低。综上所述，等级5（5～10 km）和等级6（10～20 km）能见度出现频率最高，0 级（500 m以下）和1 级（0.5～1 km）出现频率最低。

图7 不同时段成都各等级能见度出现频率（a. 2012～2020年，b. 2012～2014年，c. 2015～2017年，d. 2018～2020年）

图8 为2012～2020年成都市各等级能见度出现频率逐年变化。如图所示，成都市5～10 km 能见度变化具有一定的阶段性，2012～2013年能见度出现频率无明显变化趋势，2014～2015年能见度出现频率下降明显（下降20%），2016～2020年波动变化（维持在23%～26%）；20km 以上能见度发生频率逐年上升，从不足3%上升到15%。总体来看，近年来成都市能见度有所提升。

图8 2012～2020年成都地区各等级能见度出现频率逐年变化

从成都地区能见度的季节变化（图9）来看，2～10 km和＞10 km 以上的能见度主要出现在夏季。随着能见度增大，其出现频率呈先增后减的变化特征。春季4～5 km 能见度发生频率最高（7.0%），夏季4～10 km 能见度发生频率最高（5.5%），秋季2～4 km 能见度发生频率最高（10.6%），冬季2～3 km 能见度发生频率最高（14%）。利用高斯函数（GaussAmp）对成都市能见度频数进行非线性曲线拟合，得到出现频率最大的能见度峰值数据。春季、夏季、秋季和冬季能见度峰值分别是6.34±0.47 km、7.46±0.65 km、4.09±0.53 km、3.43±0.37 km。

图9 2012～2020年成都地区不同季节各等级能见度频数分布（a. 春季，b. 夏季，c. 秋季，d. 冬季）

图10 为2012～2020年成都市各等级能见度出现频次的逐月变化。如图所示，等级5（5～10 km）和等级6（10～20 km）能见度出现频率最高。成都市各个月份等级5 能见度出现频率均超过25%，秋、冬季等级6 能见度出现频率均低于20%。低于1 km 能见度主要出现在冬季，高于30 km 能见度主要出现在6月和7月。整体来看，成都市能见度处于较高水平。

图10 2012～2020年成都市各等级能见度出现频次的逐月变化

图11 为各站点不同等级能见度的出现频率分布。如图所示，整个成都地区以等级5（5～10 km）为主，其中彭州、龙泉出现等级5 和等级6 的频率相当，均在25%左右。金堂能见度最好，等级5 和等级6 出现频率之和超过45%。双流能见度最差，等级0 和等级1的出现频率之和超过20%。500 m 以下的能见度主要出现在双流、崇州、温江、新津；30 km 以上能见度主要出现在金堂、大邑、浦江、龙泉。

图11 2012～2020年成都地区各站点不同等级能见度出现频率分布

2.3 不同等级能见度的影响因子

表2 给出了不同等级能见度下气象要素和污染物浓度的统计特征。随着能见度增加，对应的PM2.5、PM10浓度和相对湿度减少，而风速和温度增加。计算不同等级能见度的影响因子变率可知：能见度为0～3 km 时，风速变率最大，增加了41%；当能见度为3～20 km，PM2.5变率最大，下降了43.0%；能见度为20 km以上，PM10变率最大，下降了32.9%。

表2 2016～2020年不同能见度等级下的影响因子

2016～2020年 成 都 市5～10 km 大 气 能 见 度 出 现概率最高（24.95%），对应的PM2.5、PM10浓度分别为30.58 μg·m-3和53.33 μg/m3。低 于500 m 能 见 度 发 生概率最低（0.61%），对应的PM2.5、PM10浓度分别为92.68 μg/m3和141.60 μg/m3。

3 结论

本文利用2012～2020年成都市逐时的能见度、PM2.5和PM10浓度和气象观测资料，对成都市能见度年、季、日变化变化趋势以及空间分布特征进行分析，并探讨了不同等级能见度发生频率以及与污染浓度和气象要素的关系，得出以下主要结论：

（1）2012～2020年成都市能见度整体呈上升趋势，近9 a 上升了53.48%。大气能见度有明显的季节变化和日变化特征。成都市月平均能见度最大值出现在8月（13.59 km），最小值出现在1月（5.38 km）；平均能见度最低值出现在07 时，最高值出现在17 时。

（2）成都市能见度呈东高西低且北高南低的分布特征，低值区主要分布在成都中部的中心城区。低能见度空间分布与当地工业水平发展程度、植被覆盖率、汽车尾气排放量，地形和气象条件等均有关系。

（3）2012～2016年成都市能见度以等级5（5～10 km）和等级6（10～20 km）为主，出现频率分别是27.05%和22.46%。等级5 能见度出现频率逐年下降，20 km 以上能见度出现频率则逐年上升。春、夏、秋、冬季能见度峰值分别是6.34±0.47 km、7.46±0.65 km、4.09±0.53 km、3.43±0.37 km。500 m 以下能见度主要出现在双流、崇州、温江，30 km 以上能见度主要出现在金堂、大邑、浦江。

（4）随着相对湿度增加或PM2.5、PM10质量浓度增加，低能见度出现频率呈上升趋势。1 km 以下能见度与高湿（RH＞96%）、低温度（T＜10.6℃）、小风速（＜1.0 m/s）和高污染物浓度（PM2.5＞84.8 μg/m-3，PM10＞129.0 μg/m3）。