郭立平，王夢，王鶴婷

河北省廊坊市氣象局

霧、霾是我國主要的災(zāi)害性影響天氣之一，它們的出現(xiàn)不僅能嚴重影響交通，若其連續(xù)數(shù)天出現(xiàn)，還可影響日照及農(nóng)作物生長，導致病害發(fā)生。霧對輸電線路和露天電氣設(shè)備的絕緣體也有一定影響，甚至釀成嚴重事故。此外，霧、霾天氣發(fā)生時，氣團穩(wěn)定，污染物不易擴散，會對人體健康造成一定程度的危害。因此，霧、霾已引起社會各界的廣泛關(guān)注，也是氣象、環(huán)保等相關(guān)部門重點研究、重點預報預警及防御的重要天氣之一。

目前，國內(nèi)外許多學者已從不同角度對霧、霾展開了廣泛、深入的研究，如劉小寧等[1-5]從天氣和氣候角度指出我國霧分布呈東南部多西北部少,氣候變暖條件下霧日減少以及可將霧日的大氣環(huán)流形勢分為高壓型、高壓前部型、低壓前部型等；黃庚等[6-9]從霧的化學組成、微物理結(jié)構(gòu)、邊界層特征以及NOAA氣象衛(wèi)星云霧自動檢測和修復技術(shù)等進行了探討；吳兌等[10-11]從城市空氣質(zhì)量、城市環(huán)境演變角度對霧進行了專項研究；張颯等[12-13]從氣象服務(wù)、防災(zāi)角度研究了高速公路的霧特征，構(gòu)建了霧災(zāi)承災(zāi)體脆弱性評價體系和模型；姚作新等[14-19]分析了霾天氣特征及霧、霾發(fā)生的環(huán)境氣象條件、增強機制；張衛(wèi)中等[20-24]對空氣重污染、大氣能見度、空氣質(zhì)量預報技術(shù)與霧、霾的關(guān)系進行了分析和研究；此外，杜樂天等[25-27]從地球科學系統(tǒng)的角度指出地球排氣是地熱釋放和霧、霾形成的自然原因，污染是霧、霾形成的人為因素；楊學祥等[26]認為地震活動和地下排氣也是我國華北、華東、華中地區(qū)PM2.5高密度區(qū)形成的原因。地震頻發(fā)區(qū)與增溫最顯著地區(qū)有很好的對應(yīng)關(guān)系，對地震頻發(fā)和氣候異常等因素造成的地質(zhì)和氣象災(zāi)害已有深入研究。一個區(qū)域內(nèi)地震活動前后的地層增溫與霧、霾形成及異常分布的關(guān)系究竟是怎樣的時間尺度分布、影響和對應(yīng)特征，需要進行深入研究。廊坊市地處北京、天津兩大城市之間，霧、霾、空氣污染天氣頻發(fā)，筆者從地球科學系統(tǒng)角度、地氣耦合[28-29]觀點，即從巖石圈與大氣圈相互耦合并考慮天體因素的作用而進行天災(zāi)預測的思路和方法，研究廊坊市霧、霾日的地溫特征及地震活動的可能影響，以期為今后霧、霾預報預警及污染防控工作提供多方位參考。

1 數(shù)據(jù)和方法

2009—2018年霧、霾日數(shù)據(jù)，地表(0 cm，下同)和地下10、20、40 cm地溫以及風向、風速、降水、相對濕度等數(shù)據(jù)來自廊坊市氣象觀測站。同期廊坊市Ms2.0級及以上地震資料來自廊坊市地震局。

霧日統(tǒng)計參照GB/T 27964—2011《霧的預報等級》；霾日統(tǒng)計參照QX/T 113—2010《霾的觀測與預報等級》，結(jié)合河北省氣象局實際觀測業(yè)務(wù)，水平能見度低于10.0 km，排除降水、沙塵暴、揚沙、浮塵、煙幕、吹雪、雪暴等天氣現(xiàn)象造成的視程障礙,相對濕度低于80%，判別為霾；相對濕度高于80%則根據(jù)實際情況判別為輕霧或霧。

分析方法主要有Yamamoto統(tǒng)計分析[30]及數(shù)理統(tǒng)計分析等。Yamamoto統(tǒng)計分析指突變檢驗法，通過檢驗兩序均值的差異是否顯著來判斷是否發(fā)生突變,原理如下。

月霧、霾日明顯偏多2 d以上的情況，包括同月霧、霾日均明顯偏多，月霧日明顯偏多和月霾日明顯偏多3種情況。分析月地溫特征發(fā)現(xiàn)，霧、霾日同月明顯偏多，淺層地溫正距平占比最高，平均達85%，地表達100%，其余幾層均為80%；霾日明顯偏多月地溫正距平占比平均達75.7%，地表為86.1%，其余依次為77.8%、75%、63.9%；霧日明顯偏多，月平均為50%，地表最高為61.5%，其余均為46.2%。綜上，霧、霾日明顯偏多月地溫偏高、地熱層較深厚；霾日相比霧日，月地溫偏高特征明顯，霧偏多月出現(xiàn)較少，形成條件與霾有差異，月地溫偏高特征不顯著。

整個安葬過程，阿里都很乖。羅四強保鏢一樣貼身隨他。他一躁亂，羅四強就放手機里的哀樂。阿里一聽到哀樂，就會靜下。羅四強說：“這是你姆媽睡著的聲音?！卑⒗锉銜舐暤亍芭丁鄙弦宦暎硎久靼?，于是又安靜一陣。

數(shù)理統(tǒng)計分析，主要指通過對氣象資料觀測值序列求平均值和距平進行計算和分析。平均值即為樣本的算術(shù)平均值。距平是某一系列數(shù)值中的某一個數(shù)值與平均值的差，分正距平和負距平。

2 廊坊市霧、霾日的分布特點

從霧、霾的年分布看，2009—2018年霧、霾年平均日數(shù)分別為13.1和131.6 d，霾日多霧日少，二者相差約10倍。霧日最多的是2016年，達23 d；最少的是2010年和2012年，均為5 d。霾日最多的也是2016年，達239 d；最少的是2010年，為76 d。此外，霾日在2013年前后出現(xiàn)明顯不一致的變化，2013年之前每年霾日均較10年平均值偏少，比例達100%，2014—2018年年霾日轉(zhuǎn)為偏多，比例達100%，同期年霧日變化與霾略有差異，2013年之前霧日偏少年份比例達60%，2014—2018年年霧日偏多比例達60%。

對比分析廊坊市年霧、霾日與廊坊市Ms2.0級及以上地震的分布關(guān)系(圖4)發(fā)現(xiàn)：廊坊市年地震活動與廊坊市區(qū)霧、霾日年變化率(逐年霧、霾日與10年平均值差值之比)有較好的一致性對應(yīng)關(guān)系，而與方圓50 km內(nèi)地震活動關(guān)系更密切。2013年之前廊坊市區(qū)方圓50 km內(nèi)地震活動少，年霾日以偏少到顯著偏少為主，霧日除2009年外也總體偏少；2013年之后地震活動趨于頻繁，年霾日為正常到偏多，霧日除2018年外也呈正常到顯著偏多，其中2016年霧、霾日均達到異常偏多。分析發(fā)現(xiàn)，2015年11—12月2次地震發(fā)生日期偏晚，地震后地溫偏高時段延至2016年3月，2016年1—3月霾日連續(xù)偏多，1月霧日偏多?？梢?，地震活動頻繁可引起地溫環(huán)境異常，進而造成霧、霾日的分布異常。

從月分布看，霧日最多月是12月，平均為2.7 d，最少月是4月，無霧日出現(xiàn)。霾日最多月是7月，平均達13.9 d；次多月是1月，為13.2 d；最少月是4月，為8.2 d。霧日發(fā)生較少時段為2—8月，各月平均值不足1 d；霾日發(fā)生較少時段為4—6月和8—10月，各月平均值不足11 d。霧、霾的月分布既有相似的趨勢，也有不同：霾日分布呈雙峰型，霧日基本呈單峰型；除7月霧、霾分布有顯著差異外，霧多發(fā)生在9月—次年1月，以秋、冬季為主；霾多發(fā)生在11月—次年3月，以冬季、早春為主。

3 霧、霾日的淺層地溫特征

3.1 年地溫距平特征

霾日地表溫度為正距平(表1)，其余幾層均為負值。正距平占比平均為65.2%、39.3%、40.6%和48.6%，相比上述年、月霾日偏多地溫距平明顯偏高的情況，霾日地溫正距平占比偏低，但發(fā)現(xiàn)霾日前1～2 d淺層地溫正距平占比達50%～65%，均較霾日偏高，相比霧日，霾形成前地溫即有偏高且持續(xù)的特征，表明霾形成有累積過程，而霾日當天淺層地溫距平均為負值的個例，天氣條件主要為空氣濕度較大(日平均相對濕度≥65%)、陰天(日照時間≤2 h)、3級以上風和有降水，其中大風時段主要為霾消散前夕或者為大風天氣條件下造成的霾。

圖1 2009—2018年廊坊市年平均淺層地溫距平與霧、霾日的對應(yīng)關(guān)系Fig.1 Corresponding relationship between annual average ground geotemperature anomalies in shallow layers and fog, and haze days in Langfang City from 2009 to 2018

綜合結(jié)果表明：廊坊市區(qū)及方圓50 km內(nèi)地震活動對廊坊市區(qū)霧、霾日增多及異常分布有一定促進作用，其主要作用為地震活動可以改變地溫場分布，而近地面地溫偏高不僅是霧、霾產(chǎn)生的有利背景環(huán)境，同時或為降雨、降雪[28]等天氣的產(chǎn)生提供了一定的基礎(chǔ)熱力條件，雨雪天氣一段時間內(nèi)可造成淺層地溫下降。

在高粱種植過程當中，采用連作方法將會對高粱產(chǎn)量造成影響，甚至會導致病蟲害出現(xiàn)。由于高粱植株相對較大，并且高粱的根莖可以延伸到土壤當中，能夠更好的吸收肥料。而輪作倒茬的應(yīng)用，有助于促進其吸收肥料及水分。

由上述分析得出，淺層地溫偏高與年霧、霾日偏多有明顯的一致性變化，且由于霧、霾形成的氣象條件有差異，霧日的淺層地溫年正距平比例較霾日略偏低。

3.2 月地溫距平特征

進一步從月時間尺度分析月地溫距平與月霧、霾日的分布關(guān)系。規(guī)定月霧、霾日數(shù)與10年同期月平均值相差在1 d以內(nèi)為正常，較平均值多1 d以上為偏多，較平均值少1 d以上為偏少。結(jié)果表明(圖2)：霾日偏多月地表及地下10、20、40 cm地溫正距平的占比平均為90.1%、78.6%、75.8%和63.5%，占比隨地溫層加深依次下降，其中4—7月、10月地表及地下10、20 cm地溫正距平占比達100%，地熱層相對深厚。霾日偏少月4層地溫正距平占比分別為54.3%、46.8%、53.1%和23.9%，地表層占比最高，較霾日偏多月正距平占比明顯下降。分析霾日偏少月地溫為正距平的個例，主要出現(xiàn)在春末至秋季，這時期風力較大或降水較多，氣象條件不利于霾的形成。霾日正常月(4—5月、7月、11月為偏多或偏少月)4層月地溫正距平占比平均為61.5%、47.9%、44.8%和36.5%，正距平占比介于霾日偏少月和偏多月之間，其中3月、6月和8月地溫偏高特征相對明顯。綜上，月地溫偏高與月霾日偏多有明顯的一致性對應(yīng)關(guān)系，月霾日正常到偏少而地溫偏高的原因主要是季節(jié)轉(zhuǎn)換造成的風速較大或降水增多。

④基礎(chǔ)工作薄弱，難以滿足防汛抗洪需求。嫩江、松花江、黑龍江流域防汛基礎(chǔ)工作相對落后，一定程度上影響防汛抗洪工作。仍有重點城市缺乏超標準洪水防御方案，近年制定的一些調(diào)度方案、防洪預案的科學性、實用性和可操作性不強。防汛物資儲備普遍不足，抗洪搶險專業(yè)隊伍建設(shè)滯后，難以滿足流域性大洪水抗洪搶險需求。

圖2 霾日的月地溫正距平占比平均分布Fig.2 Average proportion distribution of positive anomalies in the monthly ground geotemperature of haze

分析霧日的月地溫矩平特征發(fā)現(xiàn)，霧日偏多月地表及地下10、20、40 cm地溫正距平占比平均為63%、69.4%、54.6%和48.1%；霧日偏少月4層地溫正距平占比平均為61.5%、34.5%、32%和19%，除地表正距平占比與霧偏多月相差較小外，其余幾層明顯偏低；霧日正常月4層地溫正距平占比平均為76.7%、72.2%、73.9%和52.3%，較霧日偏多月、偏少月占比偏高。分析原因：霧日為正常分布的月份較霧日偏多月和偏少月發(fā)生頻次多，每月均有分布；此外，霧日偏少月地溫偏高的原因還有空氣相對濕度較小，產(chǎn)生了輕霧或霾。

轉(zhuǎn)接人工服務(wù)總是“座席正忙，請等待”，語音客服選項極多卻總答非所問，一個售后小問題輾轉(zhuǎn)數(shù)月無人理會……據(jù)調(diào)查，作為售后服務(wù)的重要環(huán)節(jié)，一些企業(yè)的客服電話不但無法妥善解決消費者的問題，反而因為溝通不暢，屢屢引發(fā)矛盾。這正是：

3.3 霧、霾日的地溫距平特征

分析2009—2018年霧、霾及霧、霾混合日當天淺層地溫距平分布發(fā)現(xiàn)(表1)：霧日地表及地下10、20、40 cm平均地溫距平均為正值，正距平占比分別為73.2%、66.4%、64.9%和60.3%，從地表到地下依次遞減，地表平均距平最高，為1.52 ℃。霧日地溫距平為負的個例，形成在霧出現(xiàn)在降水日或降水日后，占比達49%；另有51%形成在陰天、空氣潮濕的條件下，部分個例后期伴大風天氣。

表1 霧、霾日的地溫平均距平Table 1 Average anomalies in the daily ground geotemperature of fog and haze ℃

對比分析2009—2018年廊坊市霾日和同期地表(0 cm)，地下10、20、40 cm年平均地溫(淺層地溫，下同)距平發(fā)現(xiàn)：2014—2018年年霾日較10年平均值(13.1 d)偏多，淺層地溫除2014年40 cm地溫較常年(1981—2010年)偏低外，其余均為明顯正距平，比例達95%，其中地表溫度偏高1 ℃以上；2009—2013年年霾日較10年平均值偏少，地溫負距平比例平均達65%，其中40 cm地溫距平均為負，且地表地溫距平低于0.5 ℃的比例達80%，其余幾層距平低于0.5 ℃的比例達100%。從圖1可以看出，各層地溫距平在2013—2014年均出現(xiàn)明顯拐點，2014年各層地溫距平較2013年均明顯上升 1 ℃以上，利用Yamamoto統(tǒng)計方法作等級n1=n2=5的突變檢驗，n1、n2為4層地溫時間序列的長度，取5 a，設(shè)定的顯著性水平為0.01。結(jié)果表明：2013—2014年各層地溫距平都發(fā)生了突變，2013年之前較常年偏低，之后偏高，霾日分布也在2013年之前偏少，之后偏多，與地溫距平的變化趨勢表現(xiàn)一致。

霧、霾混合日46 d，分別占霧日、霾日總數(shù)的35.1%和3.5%。4層地溫正距平占比分別為82.6%、76%、78.3%和70%，平均距平均為正值(表1)，其中地表最高，為2.10 ℃。相比霧日、霾日，霧、霾混合日地溫明顯偏高，其中地溫為負距平的個例，天氣條件也以潮濕(日平均相對濕度≥70%)、陰天或有降水為主。

對某一時間序列,定義一信噪比，計算公式如下：

綜上所述，霧、霾日的地溫以偏高特征為主，并以霧、霾混合日特征最明顯，偏熱層相對深厚；霾形成前1～2 d淺層地溫有偏高且持續(xù)的特征，表明霾形成有累積過程；霧形成日地溫偏高特征較霾明顯，水汽條件較霾高；霧、霾日地溫為負距平的個例，天氣條件主要為陰天、潮濕或有降水。

4 地震活動對地溫和霧、霾的影響

4.1 地震活動對地溫的影響

對比分析廊坊市境內(nèi)Ms2.0級及以上地震活動與年地溫距平的分布關(guān)系(圖3)發(fā)現(xiàn)：2013年之前廊坊市區(qū)及廊坊中部相鄰三縣均沒有Ms2.0級及以上地震發(fā)生，各層地溫總體以偏低為主，2013—2018年廊坊市區(qū)及方圓50 km內(nèi)出現(xiàn)過地震活動，其中2015年最多，達4次，而從2013年出現(xiàn)地震活動開始，2013—2014年各層地溫轉(zhuǎn)為偏高，2017年達到最高。相關(guān)研究[25-28]表明，地震活動及其釋放的能量可以引起地溫場的分布變化。但年地震活動次數(shù)與年地溫變化在時間節(jié)點上并不完全一致，各層地溫最高年份均出現(xiàn)在2017年，且出現(xiàn)在頻繁地震活動之后。原因可能是震后地溫升高具有延遲性，后續(xù)年份地震發(fā)生對地溫升高的增強或減弱作用，廊坊市區(qū)外地震的活動，Ms2.0級以下小地震的發(fā)生以及降水等天氣條件的影響等。但廊坊市區(qū)及方圓50 km地震活動與年地溫明顯的一致性變化應(yīng)引起重視。

圖3 廊坊市年地震次數(shù)與年地溫距平分布Fig.3 Distribution of annual seismic frequency and annual ground geotemperature anomalies of Langfang City

從月尺度、日尺度分析地震活動前后地溫的變化發(fā)現(xiàn)，地溫在地震前后1個月總體有偏高的現(xiàn)象，并以地震后1個月相對明顯，地震前1個月、地震當月、地震后1個月地溫距平為正常偏正及以上的占比平均為68%、70%和90%，以地震后1個月為最高，并以地表為最高，達100%。從日時間尺度分析，地震日后1周內(nèi)地溫為正距平日數(shù)明顯高于地震前，4層地溫呈一致性變化，約50%的地震發(fā)生后，地溫偏高狀態(tài)達7～30 d不等；而地震發(fā)生當天其地溫距平較前一天上升的比例，從地表至地下40 cm分別為80%、40%、50%和60%，地表溫度上升較明顯。

綜上，地震活動前后地溫多呈偏高狀態(tài)，地震活動次數(shù)多地溫偏高特征明顯，并以震后偏高最明顯，同時地震后地溫升高、變化具有一定延遲性、持續(xù)性，降水、大風等天氣發(fā)生可造成一定時段地溫下降。

4.2 地震活動對霧、霾的影響

應(yīng)用SPSS 22.0統(tǒng)計學軟件進行數(shù)據(jù)分析，計量資料用較（±s）表示，計數(shù)資料用例數(shù)和百分率（%）表示，分別行t檢驗和χ2檢驗，P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

圖4 廊坊市年霧、霾日變化率與廊坊市Ms2.0級及以上地震活動的分布關(guān)系Fig.4 Distribution relationship between the annual change rate of fog and haze and seismic activities of Ms2.0 or above in Langfang City

從月時間尺度分析廊坊市區(qū)方圓50 km內(nèi)地震活動前后霧、霾日的分布特征(表2)發(fā)現(xiàn)：震前1個月、地震當月、震后1個月霾日偏多月占比依次為50%、50%和70%，霧日偏多月為20%、50%和50%，霧或霾日偏多月為60%、70%和80%；霾日正常月為30%、10%和10%，霧日正常月均為10%；霾日偏少月為20%、40%和20%，霧日偏少月為70%、40%和40%。由此可見，地震活動發(fā)生后月霧、霾日數(shù)均呈不同程度增加趨勢，以震后1個月增加相對明顯。

表2 廊坊市區(qū)方圓50 km內(nèi)地震活動與月霧、霾日的分布關(guān)系Table 2 Distribution relationship between monthly fog and haze days and seismic activities within a radius of 50 km around of Langfang City

從日時間尺度分析，2009—2018年廊坊市區(qū)及方圓50 km內(nèi)地震活動日前后霧、霾的分布發(fā)現(xiàn)：地震日當天出現(xiàn)霧或霾共4次，占比達40%，沒有霧、霾天氣的地震當日其天氣現(xiàn)象為大雨、中雪或大風天氣。分析地震日前、后1周霧、霾日的分布數(shù)發(fā)現(xiàn)：地震前1周內(nèi)，霾日22 d，霧日5 d，占比達38.6%；地震后1周內(nèi)出現(xiàn)霧日4 d，霾日34 d，占比達54.3%。霧、霾總?cè)諗?shù)明顯上升，霾日較霧日增加明顯，這是由于霧形成需要的水汽條件較霾高。

相比霾日，年霧日出現(xiàn)較少，分布變化規(guī)律與霾相似，也有不同。2013年之前，霧日偏少年份占比達60%，之后偏多年份占比為60%。霧日偏多年地表、地下10和20 cm處地溫正距平比例平均為80%，40 cm為60%，地表溫度為負距平的年份為2013年，雖然為負距平，但較前一年明顯上升，升幅大于0.5 ℃，霧、霾日也較2012年明顯增多。霧、霾的分布差異與各自形成的氣象條件有關(guān)，霧日形成需要較高的水汽條件。盡管如此，霧日和霾日在相同年份偏多且連續(xù)幾年出現(xiàn)偏多，4層地溫距平則表現(xiàn)為連續(xù)偏高，如2015—2017年霧、霾日數(shù)連續(xù)3年偏多，各層地溫連續(xù)3年均為明顯正距平。

5 結(jié)論

(1)廊坊市霧、霾的發(fā)生、分布既有相似的特點，也有不同，霾的月分布呈雙峰型，多發(fā)生在11月—次年3月，以冬季、早春為主，峰值出現(xiàn)在7月和1月，最大值出現(xiàn)在7月；霧的月分布基本呈單峰型，多發(fā)生在每年9月—次年1月，以秋、冬季為主，峰值月出現(xiàn)在12月。

即便是同樣一件事，當其發(fā)生的時間、空間不同，對陸游而言都會產(chǎn)生截然不同的情緒效果，譬如他在嘉州所寫的《迎詔書》云：“憶瞻鑾仗省門前，扇影鞭聲下九天。寂寞嘉州迎詔處，忽聞鼔吹卻凄然?！薄肮拇怠敝暠取鄙扔氨蘼暋睉?yīng)該更為熱鬧，而陸游卻感到特別寂寞凄涼，可見他對時間之今昔、空間之優(yōu)劣的意識多么根深蒂固。

(2)霧、霾的形成、分布與淺層地溫距平偏高關(guān)系密切，年、月分布上霾日的地溫偏高特征較霧日明顯。霧、霾同期均明顯偏多的時段，地溫為正距平的特征最顯著，地表及地下10、20、40 cm地溫正距平占比平均達70%以上，其中地表達80%以上。

2、突發(fā)性供油不足。拖拉機運行中出現(xiàn)供油不足，如果排出空氣更換柱塞、噴油嘴后仍不見效，那就是噴油器的噴油針頂桿內(nèi)小鋼球偏磨使噴油不能霧化所致。此時應(yīng)換一粒小鋼球，如沒有也可用自行車飛輪鋼球代替。

(3)霧、霾及霧、霾混合日地溫距平分布不同。霧、霾混合日地溫正距平占比最高、地溫偏熱層相對深厚；霾形成前地溫有持續(xù)偏高特征，表現(xiàn)出自然累積的特征；霧日地溫正距平占比較霾日高，霧、霾日地溫為負距平的個例，其天氣條件多為陰天、空氣潮濕或有降水。

2.奮力打造陶瓷文化旅游示范區(qū)。景德鎮(zhèn)打造陶瓷文化旅游示范區(qū)具有深厚的陶瓷歷史文化底蘊和當代濃厚的陶瓷藝術(shù)氛圍優(yōu)勢。景德鎮(zhèn)市正在深入推進“三個五”戰(zhàn)略行動，堅持“國際化思維、全域化規(guī)劃、項目化推進、景區(qū)化建設(shè)、一體化發(fā)展”的發(fā)展舉措。以景區(qū)化的理念，打造城景一體化的旅游城市，不斷完善旅游基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)功能，優(yōu)化設(shè)計陶瓷文化旅游精品路線，把全市各旅游點串起來，形成城市“大旅游”格局，把景德鎮(zhèn)建設(shè)成為一座世界著名的陶瓷文化旅游圣地。

(4)地震發(fā)生前后1個月內(nèi)，淺層地溫有偏高的特征，并以地震發(fā)生后1個月內(nèi)偏高特征明顯。每次地震發(fā)生后地溫上升多具有一定的延遲性、持續(xù)性，與震級、深度等有一定關(guān)系，地震活動次數(shù)越多，地溫偏高的特征相對明顯和持久。

國內(nèi)大省廣東、浙江、山東實施標準化戰(zhàn)略力度空前。廣東、浙江、山東與江蘇省都是國家標準化綜合改革試點省份，標準化爭奪發(fā)展先機日趨激烈。廣東“十一五”以來連續(xù)3個五年規(guī)劃都實施技術(shù)標準戰(zhàn)略，設(shè)區(qū)市紛紛出臺支持措施。浙江2018年省級機關(guān)目標責任制拿出5分對41個廳局進行標準化考核，權(quán)重占比2.5%，在全國率先設(shè)立政府“標準創(chuàng)新貢獻獎”，激發(fā)標準創(chuàng)新市場活力。山東成立省政府主要領(lǐng)導任組長的標準化戰(zhàn)略領(lǐng)導小組，定期研究制定重大規(guī)劃、政策。

(5)廊坊市方圓50 km內(nèi)地震活動與廊坊市地溫升高，霧、霾增多及分布異常關(guān)系密切。地震活動引起的地溫升高為霧、霾的形成提供了有利條件，或者也為降雨、降雪等天氣的產(chǎn)生提供了一定的基礎(chǔ)熱力條件，雨雪天氣可以造成地溫一段時間內(nèi)下降。