郭 婷朱 彬*,康志明,桂海林,康漢青(.南京信息工程大學,氣象災害教育部重點實驗室,氣候與環(huán)境變化國際合作聯(lián)合實驗室,氣象災害預報預警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心,中國氣象局氣溶膠與云降水重點開放實驗室,江蘇 南京 0044；.江蘇省氣象局,江蘇 南京 0008；.國家氣象中心,北京 0008)

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1960～2012年長江三角洲地區(qū)霧日與霾日的氣候特征及其影響因素

郭 婷1朱 彬1*,康志明2,桂海林3,康漢青1(1.南京信息工程大學,氣象災害教育部重點實驗室,氣候與環(huán)境變化國際合作聯(lián)合實驗室,氣象災害預報預警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心,中國氣象局氣溶膠與云降水重點開放實驗室,江蘇 南京 210044；2.江蘇省氣象局,江蘇 南京 210008；3.國家氣象中心,北京 100081)

摘要：利用1960～2012年長江三角洲地區(qū)氣象觀測資料,對長江三角洲區(qū)域霧和霾的時空分布及其影響因素進行了分析.結(jié)果表明:長江三角洲地區(qū)霧、霾分布不均勻,霧日大值區(qū)主要分布在江蘇省鹽城中部沿海地區(qū)、安徽省黃山地區(qū)、浙江東部沿海地區(qū),霾日大值區(qū)主要分布在以南京、杭州、合肥、衢州為中心的周邊城市.時間變化上,城市化水平高的大城市年霧日數(shù)在20世紀80年代之前呈增加趨勢,之后呈減少趨勢;城市化水平低的小城市年霧日數(shù)也呈先升后降的趨勢,但下降時間滯后于大城市.大城市霧日月平均分布冬季最多,春秋季次之,夏季最少,小城市霧日月平均分布呈雙峰型特征,即春季和冬季較多.大城市和小城市年平均霾日數(shù)一直呈增加趨勢且20世紀90年代之后差距變大.區(qū)域氣候變化和城市化導致的溫度上升,空氣污染加劇導致的氣溶膠增加,是造成長江三角洲霧日、霾日不同變化特征的原因,但它們之間的相互作用效應復雜,值得深入研究.

關鍵詞：霧；霾；氣候變化；城市化；空氣污染

* 責任作者, 教授, binzhu@nuist.edu.cn

霧和霾是導致大氣能見度降低的主要天氣現(xiàn)象,而影響霧和霾的因素包括自然因素和人為因素.近年來,由于經(jīng)濟規(guī)模的擴大以及城市化進程的加快,人為活動所帶來的大氣氣溶膠細粒子污染越來越嚴重,其中霧、霾引起的低能見度事件受到人們的廣泛關注.據(jù)氣象觀測規(guī)范[1],霧是指大量微小水滴浮游在空中,使水平能見度小于1.0km的天氣現(xiàn)象,霾主要是由大氣中懸浮的大量氣溶膠粒子導致的水平能見度小于10km、空氣普遍混濁的天氣現(xiàn)象.霾的本質(zhì)是細粒子氣溶膠污染,主要成分有細塵、硫酸鹽、硝酸鹽、黑碳等[2].霧、霾不僅降低能見度影響交通安全,造成交通事故,還會使空氣質(zhì)量下降對人體健康造成危害.Delfino等[3]發(fā)現(xiàn)PM10、O3、SO2、EC-OC、VOCS指標與哮喘癥狀嚴重程度呈正相關,對健康有重要影響.

在一些發(fā)達國家和地區(qū)(美國、英國、歐洲等),由于對SO2等污染物減排政策的實施,霧、霾、低能見度事件發(fā)生頻率顯著下降.Schichtele 等[4]研究了美國1980～1995年霾日變化趨勢,發(fā)現(xiàn)在這期間霾日下降10%,美國東部的SO2也大約下降了10%.Vautard等[5]分析了歐洲342個地面氣象站數(shù)據(jù),得出近30年由于輕霧、霧、霾導致的低能見度事件發(fā)生頻率呈下降趨勢.Doyle and Dorling等[6]采用Ridit、累計百分比和非常好能見度頻率的方法對英國8個站點1950～1997年的能見度時空變化進行了分析,發(fā)現(xiàn)大部分站點在1973年石油危機后能見度都有所提升.我國自20世紀80年代改革開放以來,經(jīng)濟迅速發(fā)展和城市化進程的加快,使得大氣污染,包括霧、霾在內(nèi)的環(huán)境問題引起人們的密切關注.Zhang等[7]對我國681個地面站點年能見度進行REOF分析,結(jié)合人口密度、氣溶膠總排放量等數(shù)據(jù)定義了4個主要霾區(qū):華北平原和關中平原、以長江三角洲地區(qū)為主體的中國東部、廣東大部分地區(qū)和珠江三角洲地區(qū)、西南部的四川盆地.林建等[8]研究了我國近35年714站大霧資料,發(fā)現(xiàn)除長江以南,華南地區(qū)霧日變化趨勢不明顯外,其余各地的霧日都呈遞減趨勢.吳兌等[9]分析了珠江三角洲氣象臺站1954～2004年的地面觀測資料及2001～ 2003年EOS/MODISW衛(wèi)星反演的氣溶膠光學厚度資料,得出霾日主要出現(xiàn)在10月至次年4月,且能見度的惡化主要與細粒子有關.趙普生[10]指出京津冀范圍內(nèi)霾日有明顯區(qū)域性特點,城區(qū)站點和非城區(qū)站點霾日均呈增加趨勢且差距越來越小.Quan等[11]研究了華北平原近50多年霧和霾的氣候變化特征和趨勢,從歷史資料和外場觀測數(shù)據(jù)上探討了華北平原氣溶膠對霧和霾影響的特征和可能機制.Shi等[12]發(fā)現(xiàn)安徽大部分站點的霧日在20世紀80年代之后呈下降趨勢,且城市化的進程對其有重要影響.史軍等[13]分析了長江三角洲近47年霾日數(shù)的時空變化及城鄉(xiāng)差異,得出近30年來長江三角洲大城市、中等城市和城鎮(zhèn)鄉(xiāng)村間霾日數(shù)變化具有明顯差異.

長江三角洲是我國綜合實力最強的經(jīng)濟中心,城市化和工業(yè)化水平高,也是我國東部空氣污染最嚴重的地區(qū),區(qū)域氣候和生態(tài)環(huán)境發(fā)生著顯著的變化,其中包括霧、霾在內(nèi)的極端災害性天氣事件頻發(fā)[14-16].霧、霾問題已經(jīng)成為影響城市環(huán)境的重要因素,目前國內(nèi)針對我國霧和霾的研究多集中在時空變化特征上[17-20].由于霧和霾的長期變化與區(qū)域氣候變化、氣溶膠等大氣污染物變化以及城市化水平有關,本文擬分析長江三角洲地區(qū)霧和霾區(qū)域分布的歷史氣候特征和變化趨勢,探討不同城市化水平地區(qū)霧、霾長期變化特征的差異以及霧和霾長期變化與氣象條件、區(qū)域氣候變化和空氣污染等因素的關系,期望能從觀測資料上發(fā)現(xiàn)霧和霾長期變化的主要原因,深入認識長江三角洲霧和霾長期變化與區(qū)域氣候變化、城市化和空氣污染的可能聯(lián)系,也為評估和改善我國長江三角洲地區(qū)空氣質(zhì)量提供數(shù)據(jù)支持和理論支撐.

1　資料來源及研究方法

1.1 資料

本文所用的資料是由國家氣象信息中心提供的長江三角洲地區(qū)地面觀測資料,包括地面1960～2012年逐日4個時次(02:00、08:00、14:00、20:00)的水平能見度、相對濕度、溫度、霧、霾的觀測記錄,此外還有《中國城市統(tǒng)計年鑒》中人口數(shù)量及生產(chǎn)總值.

1.2 方法

長江三角洲地區(qū)主要包括上海市、江蘇省、浙江省、安徽省,區(qū)域面積21.07萬km2,是我國城鎮(zhèn)集聚程度最高的城市化地區(qū).城市化的程度是衡量一個國家和地區(qū)經(jīng)濟、社會、文化、科技水平的重要標志.國內(nèi)外學者分別從人口學、經(jīng)濟學、地理學、社會學、等角度予以闡述.本文從經(jīng)濟生產(chǎn)總值和人口密度將長江三角洲地區(qū)城市分為不同城市化水平的大城市和小城市.國家基準站點所在城市經(jīng)濟總值在約1000億元或者城鄉(xiāng)人口總數(shù)超過500萬定義為大城市,反之則定義為小城市.

圖1　1960～2012年長江三角洲地區(qū)霧日、霾日在相對濕度閾值為85%、90%、95%時年際變化Fig.1　The average distribution of fog days、hazedays in Yangtze River Delta region in the range of RH<85%、RH<90%、RH<95%

吳兌[21]建議將相對濕度小于80%時的大氣混濁視野模糊導致的能見度惡化的天氣現(xiàn)象確定為霾,相對濕度大于90%時的大氣混濁視野模糊導致的能見度惡化確定為霧,相對濕度介于80%～90%之間時的大氣混濁視野模糊導致的能見度惡化是霧和霾的混合物共同造成的,但其主要成分應該是霾.由圖1可知在不同相對濕度下統(tǒng)計的長江三角洲霧日、霾日呈一致的變化趨勢,而數(shù)值上存在差異.因此,在應用歷史氣象資料統(tǒng)計長期的霧日與霾日變化時或者進行不同站點對比時,必須采用一個統(tǒng)一的能見度和相對濕度基準.吳兌[22]霧、霾的相對濕度界限大體在90%左右,與美國和英國在討論霾影響能見度的長期變化趨勢中使用的限值RH<90%相同[4,6].因此本文定義一天內(nèi)任意時刻(02:00、08:00、14:00、20:00)觀測到能見度小于1km,相對濕度大于90%,則記為一個霧日,并根據(jù)吳兌等[23]建議方法對14:00時能見度、相對濕度進行判斷,當滿足能見度小于10km,相對濕度小于90%且14時天氣現(xiàn)象代碼為01(露)、02(霜)、03(結(jié)冰)、04(煙幕)、05(霾)、10(輕霧)、42(霧)則記為一個霾日.根據(jù)能見度分為各等級霧日和霾日(濃霧50m

2　結(jié)果與討論

2.1 霧日與霾日的年代際空間分布特征

由圖2可知我國長江三角洲地區(qū)霧日數(shù)分布很不均勻.霧日數(shù)的高值區(qū)主要分布在江蘇省的中部沿海地區(qū)、安徽省的皖南山區(qū)、浙江的東部沿海地區(qū)以及西部山區(qū),主要因為沿海地區(qū)水汽條件較好、霧較多,而山區(qū)海拔高,氣溫低,相對濕度高,在局地地形環(huán)流作用下易形成山區(qū)地形低云、而后及地成霧.李子華[24]研究了重慶濃霧生消過程中各氣象要素場的連續(xù)變化,結(jié)果發(fā)現(xiàn)山風、城市熱島、兩江水面對霧的形成與發(fā)展起著重要作用.1960～1969年安徽省的皖南山區(qū)以及浙江西部山區(qū)霧日最多,在40d以上,其中黃山站點霧日多達250d.江蘇中部沿海地區(qū)以及浙江東部沿海地區(qū)年霧日都達到40d以上.1970～1980年江蘇沿海地區(qū)、蘇南、安徽淮北平原地區(qū)年霧日數(shù)有所增加,霧日范圍擴大.1980～1990年長江三角洲地區(qū)霧日范圍進一步擴大,霧日明顯增加,部分城市年霧日數(shù)超過50d,如鹽城射陽63d,臺州市大陳島99d,黃山268d.1990～1999年長江三角洲地區(qū)霧日數(shù)有所下降,江蘇鹽城、浙江東部沿海地區(qū)霧日數(shù)下降明顯.2000～2012年長江三角洲地區(qū)霧日進一步下降,其中射陽站年霧日數(shù)下降到33d,大陳島下降到61d.從1960～2012年霧日的趨勢系數(shù)來看(圖2f),25個站點趨勢系數(shù)呈負值(圓形),其中有14個站點通過了顯著性水平為0.01的T檢驗,16站點的趨勢系數(shù)呈正值(三角形),其中6個站點通過了顯著性水平為0.01的T檢驗,由此可知長江三角洲年霧日數(shù)總體呈下降趨勢.從圖3可知,1960～1969年我國長江三角洲地區(qū)年平均霾日數(shù)基本在20d以下,只有上海龍華站點和安徽黃山站點超過了20d.1970～1979年安徽省與江蘇省的交界、浙江西部山區(qū)霾日有所增加.1980～1989年霾日范圍進一步擴大,部分站點年平均霾日超過100d,如南京110d,衢州120d,杭州142d.1990～1999年,南京、合肥、杭州、浙江沿海東部年平均霾日顯著增加,而衢州、上海年平均霾日數(shù)相對于1980～1989年有所下降.2000～2012年長江三角洲地區(qū)霾日顯著增加,霾日大值區(qū)域主要分布在南京、杭州、衢州、合肥等周邊城市,主要因為大城市經(jīng)濟發(fā)展迅速,人口密集、工業(yè)發(fā)達,人為排放污染物增多,導致能見度下降,灰霾天氣頻發(fā).從1960～2012年霾日變化趨勢系數(shù)來看(圖3f),36個站點的趨勢系數(shù)為正(三角形),其中有33個站點通過了顯著性水平為0.01的T檢驗,說明長江三角洲大部分站點年霾日數(shù)呈增長趨勢,僅有5個站點趨勢系數(shù)為負數(shù)(圓形),其中2個站點(宿縣、上海)通過了顯著性水平為0.01的T檢驗.劉曉慧等[25]分析了長江三角洲近30年霾日分布特征,得出長江三角洲地區(qū)71%的站點灰霾日數(shù)年增長率大于0.

圖2　1960～2012年長江三角洲地區(qū)逐10年霧日數(shù)平均分布Fig.2　The average distribution of fog days in Yangtze River Delta region

圖3　1960～2012年長江三角洲地區(qū)逐10年霾日數(shù)平均分布Fig.3　The average distribution of haze days in Yangtze River Delta region

2.2 霧日、霾日的時間變化特征

王麗萍等[26]分析了我國近40年的地面觀測霧日資料,得出我國大多數(shù)區(qū)域霧日數(shù)呈下降趨勢,特別是20世紀80年代之后下降趨勢明顯.從圖4a可以看出,在長江三角洲近53年中長江三角洲大、小城市年霧日數(shù)都呈先增加后減少的趨勢且小城市霧日比大城市多.在1980年之前,大城市霧日以3.1d/10a的線性趨勢增加,70年代年平均霧日數(shù)達到21d(表1),在1980年霧日數(shù)達到最大值30d,80年代之后年霧日數(shù)以-0.35d/10a的的線性趨勢減少,21世紀初年平均霧日數(shù)下降到15d(表1),在2010年霧日數(shù)最少為12d.小城市年霧日數(shù)下降時間滯后于大城市,80年代中期之前年霧日數(shù)以8.3d/10a的趨勢顯著增加,80年代年平均霧日數(shù)到達38d(表1),80年代中期之后年霧日數(shù)以-7.4d/10a的趨勢顯著減少,在2011年達到最小值18d.由圖4b可知,大城市、小城市年平均霾日數(shù)呈顯著增加趨勢,大城市和小城市年平均霾日數(shù)在90年代中期之后差距變大.大城市霾日以11d/10a的線性趨勢顯著增加,從60年代年平均霾日數(shù)11d迅速增加到21世紀初62d.小城市年霾日數(shù)增長趨勢小于大城市,以8.4d/10a的線性趨勢顯著增長,從60年代年平均霾日數(shù)6d迅速增加到21世紀初41d(表1).由圖4c可知,長江三角洲地區(qū)在過去53年大城市、小城市溫度分別以0.3℃ /10a、0.23℃ /10a的速率呈上升趨勢,大城市升溫率高于小城市,相對濕度呈明顯的下降趨勢,特別是在2000年之后,并統(tǒng)計了長江三角洲整體區(qū)域溫度和相對濕度的趨勢系數(shù)分別為0.6和-0.54,并通過了通過了顯著性水平為0.01的T檢驗,體現(xiàn)了長江三角洲區(qū)域氣候變化特征[27-29].在大氣中水汽含量穩(wěn)定的情況下,溫度的上升使飽和水汽壓增大,相對濕度減小,不利于水汽的凝結(jié),使霧難以形成和發(fā)展的同時促進霾的形成[30-31].由于1980年以前的能見度觀測記錄是以等級劃分的,因此本文只分析了1980～2012年不同等級的霧、霾日的時間變化趨勢.從圖5可以看出,長江三角洲地區(qū)1980年之后大霧日數(shù)明顯大于濃霧日數(shù),1980～1995年大霧日數(shù)呈穩(wěn)定的波動趨勢,在1995年之后大霧日數(shù)有所下降.而濃霧在20世紀80年代之后一直呈明顯下降趨勢.長江三角洲地區(qū)輕微霾日天數(shù)最多,重度霾日最少,輕微霾日和輕度霾日一直呈上升趨勢,在21世紀初上升趨勢更加明顯,而在20世紀90年代之前中度霾日和重度霾日處在低發(fā)期,之后中度霾日和重度霾日稍有增長.從圖6可以看出大城市月平均霧日冬季最多,秋季春季次之,夏季最少,主要因為在秋冬季夜間空氣經(jīng)過輻射冷卻,溫度更容易下降到露點溫度,使空氣達到飽和而形成大霧[32].小城市月平均霧日數(shù)呈‘雙峰型’分布,即春季和冬季霧日數(shù)最多,秋季和夏季較少.這主要因為在長江三角洲小城市中有很多是沿海城市,在春季沿海地區(qū),暖濕空氣流經(jīng)冷下墊面而形成霧且以平流霧為主[33].大城市月平均霾日數(shù)比小城市多,且冬季霾日最多,秋季、春季次之,夏季最少,主要是夏季風多來自海洋清潔氣團,且夏季降水多,對大氣污染物沖刷作用加強.另外,夏季邊界層高度較高,大氣的湍流運動較強,有利于污染物的擴散稀釋.而冬季溫度較低,邊界層高度較低,不利于污染物的擴散,冬季偏北風帶來華北地區(qū)的高濃度污染物與本地污染結(jié)合導致大氣污染加劇,使得冬季霾日數(shù)明顯增多.

圖4　1960～2012長江三角洲地區(qū)大城市,小城市霧日、霾日、溫度和相對濕度的年際變化Fig.4　The annual variations of fog days, haze days, temperature and relative humidity in Yangtze River Delta region from 1960 to 2012

圖5　1980～2012年長江三角洲地區(qū)各等級霧日、霾日年際變化Fig.5　The annual variations of fog days, haze days with different level in Yangtze River Delta from 1980 to 2012

2.3 城市化和氣候變化對霧日、霾日的影響

2.3.1 城市化、氣候變化對霧、霾的影響 長江三角洲地區(qū)霧日、霾日的變化與城市化進程加劇所帶來的環(huán)境變化密切相關,隨著城市的發(fā)展,化石燃料消耗增多使得大氣氣溶膠等污染物明顯增多,從而為霧、霾提供了豐富的物質(zhì)基礎.另外,城市化還會導致城市熱島、干島現(xiàn)象,影響霧和霾的發(fā)生和變化[4-6].利用6個國家基準站(南京、合肥、壽縣、麗水、黃山、嵊泗)1960～2012年霧日、霾日資料來驗證長江三角洲地區(qū)不同城市化水平對霧日、霾日的影響.南京和合肥城市經(jīng)濟發(fā)達,人口密集,城市化水平高,可以作為大城市典型站點,麗水和壽縣城市化進程相對緩慢,可以作為小城市典型站點.除了大城市(南京、合肥)、小城市(麗水,壽縣)站點外,黃山站位于黃山光明頂頂峰,無城市化發(fā)生,嵊泗站位于浙江省東北部的海島縣,近年來成為海島旅游點但城市化水平低,黃山、嵊泗兩個站點可以作為區(qū)域背景站.從圖7可知,大、小城市以及背景站點溫度都是呈穩(wěn)定波動上升趨勢,特別是在2000年之后上升趨勢明顯.體現(xiàn)了區(qū)域氣候變化的總體特征[34].而相對濕度除了黃山外都呈下降趨勢[35].受人為活動影響較小背景站黃山相對濕度變化不大,一直呈穩(wěn)定的波動趨勢,溫度在2000年之后略有上升,因此霧日、霾日數(shù)一直很穩(wěn)定無明顯變化.而嵊泗站年霧日數(shù)自1990年代中后期開始緩慢下降,年霾日數(shù)一直呈緩慢的上升趨勢.由于嵊泗氣象站處于縣城城區(qū),而近年來隨著嵊泗旅游產(chǎn)業(yè)的擴大,縣城城市化的局地干島效應可能造成該站相對濕度和霧略有下降,而局地污染物排放增加和周邊輸送造成霾增多.大城市如南京、合肥等從1978年改革開放到21世紀初,經(jīng)濟快速發(fā)展,人口密集、城市規(guī)模急速擴大,相應的霾日從20世紀70年代大約40d急劇增加到21世紀初200d左右.小城市麗水、壽縣等年霾日小于大城市,相比于大城市21世紀初年霾日有150～250d,小城市只有60～100d.由圖3a可知大城市和小城市霧日都是先呈增加后減少的變化趨勢,小城市在20世紀80年代末期之前霧日數(shù)上升趨勢大于大城市,且年霧日數(shù)下降時間滯后于大城市,從圖7再次看到大城市(南京、合肥)霧日在20世紀80年代中期之前呈上升趨勢,之后呈略微下降趨勢,而小城市(麗水、壽縣)在20世紀90年代到21世紀初年霧日才開始下降,可能主要因為小城市經(jīng)濟發(fā)展落后于大城市,大氣污染程度低,但隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展,城市熱島效應顯著,溫度上升,相對濕度下降,小城市污染越來越嚴重,大氣氣溶膠粒子密度加大,大量的氣溶膠爭食有限的水汽導致霧日數(shù)明顯下降.

圖6　1960～2012年長江三角洲大城市、小城市霧日、霧日、霾日月平均分布Fig.6　The monthly change of fog days and haze days of big cities and small cities in Yangtze River Delta during 1960 to 2012

表1　長江三角洲地區(qū)大、小城市霧日、霾日年代際分布天數(shù)(d)Table 1　Decadal changes of big and small cities in Yangtze River Delta (d)

2.3.2 討論 從物理機制上看,影響霾的長期變化主要是由于氣溶膠等污染物增加導致的,也和季風減弱、大氣穩(wěn)定度增強等氣候變化因子有關.而霧的長期變化較復雜,其主要影響因子有氣溫、比濕(氣溫、比濕決定了相對濕度)以及氣溶膠的變化,這3個因子又和區(qū)域氣候變化、城市化進程和空氣污染水平有關.長江三角洲區(qū)域氣候變化的年均氣溫體現(xiàn)出一致的增加,而相對濕度在大部分地區(qū)都是下降的(黃山站例外),相對濕度的下降既有氣溫增加的貢獻也有城市化干島的貢獻,因此長江三角洲大部分地區(qū)霧的減少是相對濕度下降的結(jié)果.氣溶膠在霧的形成中扮演了雙重角色,低濃度時作為凝結(jié)核促進霧的形成,高濃度時爭食水汽抑制霧形成,這在本文霧、霾長期變化趨勢的差異(圖4、圖7)以及大小城市霧、霾變化的差異可以看出一些端倪.本文現(xiàn)有資料還不能定量分離出氣候變化、城市化和空氣污染對霧的作用機制,部分結(jié)果還需更細致的資料分析驗證,并結(jié)合數(shù)值模式開展各因子相互作用及對霧、霾貢獻的研究.

圖7　大城市南京、合肥,小城市壽縣、麗水,背景站黃山、嵊泗霧日、霾日、溫度、相對濕度的年際變化Fig.7　The annual variations of fog days, haze days, temperature, relative humidity of Nanjing, Hefei, Lishui, Shouxian, Huangshan, Shengsi

3　結(jié)論

3.1 長江三角洲地區(qū)霧、霾分布不均勻,霧日大值區(qū)主要分布在江蘇省鹽城中部沿海地區(qū)、安徽省黃山地區(qū)、浙江東部沿海地區(qū),霾日大值區(qū)主要分布在以南京、杭州、合肥、衢州為中心的周邊城市.

3.2 長江三角洲大、小城市霧日數(shù)都呈先增長后下降趨勢,大城市月平均霧日數(shù)冬天最多,夏季最少;小城市月平均分布呈‘雙峰型’,即春季和冬季霧日較多.長江三角洲大、小城市霾日一直呈明顯上升趨勢且月平均霧日數(shù)春季最多,秋冬季次之,夏季最少.

3.3 城市化和區(qū)域氣候變化造成長江三角洲溫度上升,相對濕度下降,對大、小城市霧日、霾日有不同的影響,長江三角洲地區(qū)城市化水平高的大城市年平均霧日數(shù)在20世紀80年代中期之前呈增加趨勢,之后呈減少趨勢,城市化水平低的小城市年平均霧日數(shù)下降時間滯后于大城市.大城市和小城市年平均霾日數(shù)一直呈增加趨勢且20世紀90年代之后差距變大.

3.4 霧的長期變化的主要影響因子有氣溫、比濕以及氣溶膠的變化,這3個因子的變化和區(qū)域氣候變化、城市化和空氣污染水平有關.本研究初步探討了這3個因子對長江三角洲長期霧日、霾日不同變化特征的影響,但它們之間的相互作用效應復雜,需要開展進一步研究.

參考文獻：

[1] 中國氣象局.地面氣象觀測規(guī)范 [M]. 北京:氣象出版社, 2003:21-27.

[2] 吳 兌,霾與霧的識別和資料分析處理 [J]. 環(huán)境化學, 2008,27(3):328-330.

[3] Delfino R J, Gong Jr H, W S L, et al. Asthma symptoms in Hispanic children and daily ambient exposures to toxic and criteria air pollutants. Environ. Health Persp, 2003,111:649-656.

[4] Schichtel B A., Husar R B, Falke S R, et al. Haze trends over the United States, 1980～1995 [J]. Atmospheric Environment, 2001,35(30):5205-5210.

[5] Robert Vautard, Pascal Yiou, Greet Jan van Oldenborgh. Decline of fog mist and haze in Europe over the 30 years [J]. Nature Geoscience, 2009,2:115-119.

[6] Martin Doyle, Stephem Dorling. Visibility trends in the UK 1950～1997 [J]. Atmospheric Environment, 2002,36:3161-3172.

[7] Zhang X Y, Wang Y O, Niu, et al. Atmospheric aerosol compositions in China: spatial/temporal variability, chemical signature, regional haze distribution and comparisons with global aerosols [J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2012,12(2):779-799.

[8] 林 建,楊貴明,毛冬艷,等.我國大霧的時空分布特征 [J]. 氣候與環(huán)境研究, 2008,13(2):172-181.

[9] 吳 兌,畢雪巖,鄧雪嬌,等.珠江三角洲大氣灰霾導致能見度下降問題研究 [J]. 氣象學報, 2006,64(4):511-517.

[10] 趙普生,徐曉峰,孟 偉,等.京津冀區(qū)域霾天氣特征 [J]. 中國環(huán)境科學, 2012,32(1):31-36.

[11] Quan J, Zhang Q, He H, et al. Analysis of the formation of fog and haze in North China Plain [J]. Atmosphere Chemistry and Physics, 2011,11:8205-8214.

[12] Shi Chune, MattisaRoth, ZhangHao, et al. Impacts of urbanization on long～term fog variation in Anhui Province China [J]. Atmosphere Environment, 2008,42:8484-8492.

[13] 史 軍,崔林麗.長江三角洲城市群霾的演變特征及影響因素[J]. 中國環(huán)境科學, 2013,33(12):2113-2122.

[14] 王 冀,江志紅,丁裕國,等.21世紀中國極端氣溫指數(shù)變化情況預估 [J]. 資源科學, 2008,30(7):1085-1090.

[15] 閆 俊,江俊杰.長江三角洲近51年極端氣候事件變化及其原因分析 [J]. 廣東氣象, 2012,34(5):31-34.

[16] WU D, TIE X X, LI C C, et al. An extremely low visibility event over the Guangzhou region:A case study [J]. Atmospheric Environment, 2005,39(35):6568-6577.

[17] 王 珊,修天陽,孫 楊,等.1960～2012年西安地區(qū)霧霾日數(shù)與氣象因素變化規(guī)律分析 [J]. 環(huán)境科學學報, 2014,34(1):19-26. [18] 吳 兌,吳曉京,李 菲,等.1951～2005年中國大陸霾的時空變化特征 [J]. 氣象學報, 2010,68(5):680-688.

[19] Fu F G, Xu W F, Rong R F, et al. The distribution and trends of fog and haze in the North China Plain over the past 30 years [J]. Atmosphere Chemistry and Physics, 2014,14:16123-16149.

[20] 孫 彧,馬振峰,牛 濤,等.最近40年中國霧日數(shù)和霾日數(shù)的氣候變化特征 [J]. 氣候與環(huán)境特征, 2013,18(3):398-406.

[21] 吳 兌.霾與霧的區(qū)別和灰霾天氣預警建議 [J]. 廣東氣象, 2004,4:1-4.

[22] 吳 兌,吳曉京,李 菲,等.1951～2005年中國大陸霾的時空變化 [J]. 氣象學報, 2010,68(5):680-688.

[23] 吳 兌,鄧雪嬌,畢雪巖,等.都市霾與霧的區(qū)分及粵港澳的灰霾天氣觀測預報預警標準 [J]. 2007,29(2):3-9.

[24] 李子華,張利民.論山風對重慶霧形成和發(fā)展的作用 [J]. 重慶環(huán)境科學, 1992,14(3):7-11.

[25] 劉曉慧,朱 彬,王紅磊,等.長江三角洲地區(qū)1980～2009年灰霾分布特征及影響因子 [J]. 中國環(huán)境科學, 2013,33(11):1929-1936.

[26] 王麗萍,陳少勇,董安祥.中國霧區(qū)的分布及季節(jié)變化 [J]. 地理學報, 2005,20(4):690-696.

[27] 崔林麗,史 軍,楊引明,等.長江三角洲氣溫變化特征及城市化影響 [J]. 地理研究, 2008,27(4).

[28] Du Y, Xie Z, Zeng Y, et al. Impact of urban expansion on regional temperature change in the Yangtze River Delta [J]. Journal of Geographical Sciences, 2007,17(4):387-398.

[29] 蔣 薇.長江三角洲地區(qū)近47年來氣候變化及其影響因子研究[D]. 蘭州:蘭州大學, 2009.

[30] 劉小寧,張洪政,李慶祥,等.我國大霧的氣候特征及變化初步解釋 [J]. 應用氣象學報, 2005,16(2):221-228.

[31] 葉光營,吳毅偉,劉必桔.福州區(qū)域霧霾天氣時空分布特征分析[J]. 環(huán)境科學與技術(shù), 2010,33(10):114-119.

[32] 王麗萍,陳少勇,董安祥.氣候變化對中國大霧的影響 [J]. 地理學報, 2006,61(5):528-535.

[33] 賈金海,張永紅,葛徽衍.渭南市大霧的氣候特征分析及影響對策 [J]. 陜西氣象, 2005(3):20-22.

[34] 鄭國光.華東區(qū)域氣候變化評估報告決策者摘要及執(zhí)行摘要[M]. 北京:氣象出版社, 2012:21-29.

[35] Song Y, Liu Y and Ding Y. 2012. A study of surface humidity changes in china during the recent 50years [J]. Acta Meteorologica Sinica, 26(5):541-553.

Spatial and temporal distribution characteristic of fog days and haze days from 1960～2012 and impact factors over the Yangtze River Delta Region.

GUO Ting1,2, ZHU Bin1,2*, KANG Zhi-ming3, GUI Hai-ling3, KANG Han-qing1,2, (1.Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China；2.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China；3.National Meteorological Centre, Beijing 100081, China). China Environmental Science, 2016,36(4)：961～969

Abstract：Spatial and temporal distribution characteristics of Fog days and haze days and connecting factors have been analysed by applying meteorological data from 42 surface weather stations in the Yangtze River Delta region from 1960 to 2012. Results show that: In terms of spatial distribution,the major fog values are distributed in east coastal area of Yancheng city, Huangshan mountain and east coastal area of Zhejiang, while the major haze values are distributed in Nanjing, Hangzhou, Hefei, Quzhou, together with other surrounding cities. In terms of temporal distribution, the annual fog days in large cities has increased since the 1960s but discreased in 1980s; the fog days at small cities has a time lag compared to the evolution at the large cities. Monthly variation of fog days for the large cities appeared with high frequency in winter and spring while less and least in autumn and summer, Monthly variation of fog days for the small cities displayed bimodal trend, with more fog days in spring and winter. Average number of haze days at large cities and small cities depicted a increasing trend, and the differences in the number of haze days for large and small cities had been widening after 1990s. The rising temperature caused by regional climate change and urbanization and the high aerosol abundance caused by heavy air pollution led to the major reason of the different variation characteristics of haze days and fog days in Yangtze River Delta region. However, due to the complicated interaction between each influencing factors, intensive investigation is still required for further study.

Key words：fog；haze；climate change；urbanization；air pollution

作者簡介：郭 婷(1991-),女,江蘇揚州人,南京信息工程大學碩士研究生,主要從事大氣化學大氣環(huán)境方向研究.

基金項目：國家自然科學基金項目(41575148,91544229);公益性行業(yè)(氣象)科研專項(201206011);江蘇省高校自然科學研究重大基礎研究項目(12KJA170003)

收稿日期：2015-07-16

中圖分類號：X513

文獻標識碼：A

文章編號：1000-6923(2016)04-0961-09