1960~2013年华南地区霾污染的时空变化及其与关键气候因子的关系

利用线性回归、聚类分析及相关分析等统计方法对华南地区57个地面气象站的观测资料进行分析,探究近54年华南地区霾日数的时空变化特征及其气候成因.结果表明,年平均霾日数大值区主要分布在广东珠江三角洲(珠三角)地区和广西中东部.54年来霾日数呈现显著的上升趋势,而2008年后有所下降.霾日数的季节变化表现为冬季最多,其次是秋季和春季,夏季最少.2008年以后春、夏、秋3季霾日数有所下降,而冬季仍维持在较高水平.不同等级霾日数在近54年来均有不同程度的上升,霾污染不仅在日数上有明显的增加趋势,而且污染强度在加强.不同地区霾日数的快速增长时期不一样,污染严重和正常污染地区发生在20世纪90年代,而相对清洁地区发生在2000年以后.另外近10年污染严重和正常污染地区霾日数有所下降,但相对清洁地区仍维持快速的增长趋势.近54年华南地区年降水日数、年平均风速、大风日数和年小风日数等气候因子变化结果致使气溶胶粒子的湿沉降减弱,污染物扩散能力下降,霾天气生成概率增加.     

1973-2012年乌鲁木齐市霾日数变化特征

基于乌鲁木齐市1973-2012年逐日气温、降水、风速、能见度等资料,分析了霾日数的时间变化特征及其与气象因子的关系。结果表明:乌鲁木齐霾主要发生在冬半年,其中10月霾日数最多;夏半年发生较少。年霾日数、年霾最大持续日数、轻度霾日数、中度霾和重度霾日数总体都呈减少趋势,且都在1981-1990年发生最多,在1991-2000年发生最少。年霾日数存在18~20 a的周期,并在1990年发生减少突变。霾日数与气象因子有密切的相关性,平均水汽压、年平均相对湿度和年降水量与霾日数呈正相关,风速和平均气温与霾日数呈负相关,日照时数与霾日数相关性不显著。     

京津冀区域霾天气特征

汇总京津冀区域内107个地面站的气象资料,利用14时实测的气象要素和天气现象资料对霾日进行判别,统计出各个站点1980~2008年中逐年及各月的霾日数.结果表明,北京、天津、河北霾天气整体变化趋势和波动特征较为相似,且均呈增加趋势,非城区站点平均霾日数明显呈增加趋势,且与市区站点霾日数的差距越来越小.京津冀区域霾日数的月际变化呈明显的双峰特征,即夏季和冬季霾日数较高.空间分布表明,霾日数高值区主要位于北京、天津、保定、石家庄、邯郸和邢台等地.多数站点霾日14时平均风速比非霾日低了1.0m/s以上,14时平均相对湿度则比非霾日高出20%以上.     

霾天气影响下的京津冀气候变化特征与成因

利用1961~2016年京津冀90个国家级气象站的霾数据集、日平均相对湿度、14：00能见度、日平均气温、日累计降水、日平均风速、辐射等数据,采用MASH方法、线性趋势分析方法、曼-肯德尔（Mann-Kendall）法以及相关分析等方法研究了京津冀地区霾天气影响下的气候变化特征.结果表明：京津冀地区年平均霾日数呈明显的增长趋势,增长率为5d/10a以上,大中城市年平均霾日数明显高于其他地区,霾日数突变增多发生在1992~1993年,在国家大气污染防治专项资金注入以后年平均霾日数增长趋势减缓;京津冀地区霾日和非霾日年平均气温呈上升趋势,年平均能见度呈下降趋势;年平均降水日数总体趋势减少,但是霾日降水日数逐年增加,而非霾日呈现减少趋势,两者呈现对称相反关系;京津冀霾日和非霾日年平均风速均呈逐年下降趋势;霾日数具有随着GDP、能源消耗的增加逐年递增趋势.京津冀地区霾日和非霾日年平均总辐射和散射辐射都是逐年下降,霾日比非霾日下降趋势更加明显,年平均总辐射比散射辐射下降明显;年平均霾日数与年平均总辐射、年平均风速、年平均降水呈负相关,但是与年平均气温、GDP、能源消耗呈正相关.     

1961—2013年辽宁省不同等级霾现象时空分布特征及其气候成因

利用辽宁省52个地面气象观测站的观测资料,对辽宁省不同等级霾日时空变化特征和气候成因进行分析.结果表明,辽宁省霾日在空间上存在一个高值中心(沈阳)和两个副高值中心(锦州西南部和朝阳东部),年平均霾日在50 d以上,辽西山区和东北部山区年平均霾日最少在10 d以下.辽宁省霾日主要集中在冬秋季,占全年霾日60%以上,夏季次之,春季最少;1961—2013年辽宁省平均霾日呈明显增加趋势(3.5d/10 a),轻微霾日、轻度霾日和中度霾日也呈显著增加趋势,重度霾日无明显变化.不利的气候条件加剧了霾日的出现,霾日数与降水日数呈显著负相关,降水日数的显著减少(-2.6 d/10 a)导致大气对污染物的沉降能力减弱,而静风日数增加(5.1 d/10 a)、年平均风速减小(-0.2m·s-1/10 a)和大风日数的减少(-10.1 d/10 a)则使得空气中污染物不易扩散,增加了霾天气形成的概率.     

1980~2016年陕西省冬季霾日数时空变化及增多成因初探

利用陕西省地面气象观测站观测资料、中国国家统计局统计资料、美国NASA的MODIS气溶胶光学厚度（AOD）资料以及NCEP/NCAR月平均再分析资料,对1980~2016年陕西省冬季霾日数的时空变化特征及可能原因进行了分析,结果表明：（1）1980~2016年冬季陕西省平均霾日数为12d左右,并且伴有明显的年代际变化;其中1980~2012年冬季霾日数波动明显,1980~1993年偏多,1994~2012年偏少,2013年之后霾日数增加明显.（2）1980~2016年冬季陕西的霾日数有显著的区域差异.关中地区的霾日数最多,平均每年大于18d;陕南地区次之,年平均霾日数为10d左右;陕北地区最少,平均霾日数仅3d左右.陕北、关中、陕南3大区域冬季的霾日数均在2013年后出现了明显的增多.（3）2000~2016年冬季MODIS卫星监测的陕西AOD在关中咸阳、西安、渭南以及汉中南部和安康南部存在明显的高值区,大于0.4,其中关中气溶胶高值区域与关中地区霾日数大值区域有很好的对应关系.（4）2013~2016年冬季我国中东部的对流层低层的东风异常是向陕西关中地区输送气溶胶的有利条件,是霾天气的产生原因之一;2013~2016年陕西冬季对流层低层存在一个明显的位温梯度增大的区域,是不利于霾向高空扩散的大气层结条件,是霾日数明显增加的另一个原因.     

1981~2010年深圳市不同等级霾天气特征分析

利用1981~2010年深圳市地面观测及空气质量监测资料,分析深圳不同等级霾天气的长期变化特征以及大气水平能见度、空气质量与霾的关系.结果表明:深圳霾日数总体呈增多趋势,强度增强,中度以上霾增多;各等级霾日数均呈增多态势,但不同等级霾日占年总霾日的比例变化趋势不同,轻微霾所占比例下降,轻度以上霾上升; 霾天气呈现冬季>秋季>春季>夏季的季节特征,但重度霾却是夏季最多; 霾导致大气水平能见度明显下降,霾日平均能见度较非霾日低6~7km,霾等级越高,能见度下降越明显,霾日能见度日变化幅度较非霾日小;霾日SO2、NO2浓度为非霾日的1.4~1.7倍,PM10是非霾日的2.2倍,大气颗粒物污染加剧可能是深圳能见度恶化、霾天气增多的一个重要原因;针对荔香站霾日SO2浓度日变化不明显,PM10 、NO2浓度呈双峰型分布,与上下班时段吻合,说明机动车的增加也是深圳霾天气增多的主因之一;霾等级越高,空气中PM10、SO2、NO2的浓度越高,从轻微到重度霾各级之间SO2、NO2和PM10浓度增幅大都在15%~20%.     

中国近半个世纪地面太阳总辐射时空变化特征

论文利用近半个世纪(1961-2009年)全国58个气象站的地面太阳总辐射观测资料,采用线性倾向估计、小波分析和Mann-Kendall检验等方法,分析了近50 a来全国及区域地面太阳总辐射的年际、季节长期变化趋势特征、年代际距平、周期和突变点。结果表明:全国58个站点地面年太阳总辐射的长期变化趋势主要呈变化不明显和下降明显,分别占总站点数的50.0%和46.6%,且具有一定的气候地带性和局地差异。省级大城市的站点中,下降明显的站点约占该类站点数的三分之二,而其他城市以变化不明显的站点居多。从年代际距平看,在20世纪60年代和70年代,呈上升趋势的站点占总站点数的比例分别约为80%和50%;在80年代,以下降的站点居多,占80%以上;90年代至今,以下降趋势的站点居多,约占50%,但有30%左右的站点为上升明显。从季节的长期变化趋势看,除冬季以下降明显为主以外,春、夏、秋季均以变化不明显为主。从变化周期看,年际周期为6~9 a,年代际周期为10~13 a和20~23 a,但其周期在各气候带有异同。发生突变的时间也具有一定的地带性,各带突变时间有差异。     

湖北省霾日数气候特征及夏季典型霾过程气象因子分析

利用湖北省77个气象站点近30年的霾日统计资料分析霾日数气候特征,结果表明,1981-2013年期间湖北省霾日数显著上升,20世纪90年代最低,21世纪以来最高,2013年达到历史新高;霾日数冬季最多,夏季最少;霾日数较多的地区集中在鄂西北、三峡河谷、鄂东北北部、鄂东南黄石地区一带,这与地形和经济条件密切相关。选取2012年夏季2次典型霾天气过程,分析霾发生的气象成因,研究发现北方污染源,在低层东北气流的引导下,加之本地良好的湿度条件和稳定的逆温层结,共同造成了突发大范围霾天气过程。     

近50年湖北省霾天气特征及气象条件分析

用1960-2012年逐月观测数据、NCEP/NCAR再分析资料,分析湖北省霾日数时空分布特征,分析霾日数与降水量、降水日数、冬季风、大气层结稳定度、风速的关系。结果表明:湖北省霾日数一年12月中1月最多,7月最少。空间分布鄂西北北部、鄂西南东部、鄂东南北部三地偏多。霾日数整体以年代际变化为主,20世纪70年代初-80年代初,2005年至今,霾日数相对较多。霾日数与降水日数、1 000 h Pa和925 h Pa温度差、1 000 h Pa风速显著负相关。东亚冬季风偏弱利于霾日数偏多。2013年1月1 000 h Pa和925 h Pa气温差,1 000 h Pa风速均为1960年以来最小,对应了有记录以来最多的1月霾日数。东亚冬季风环流偏弱,也是2013年1月湖北省平均霾日数偏多的一个重要原因。     

东北地区近50年来霾天气气候特征

利用东北地区194个地面气象观测站的1961~2013年观测资料,对东北地区霾日及不同等级霾日的空间分布特征和时间演变规律进行分析.结果表明:东北地区霾日空间分布差异显著,辽宁中部和黑龙江中北部霾日相对较多,年平均霾日超过50d,吉林西部地区霾日最少,年平均霾日不超过2d,不同等级的霾日日数空间分布与总霾日日数基本一致;东北地区霾日主要集中在冬季,占全年霾日57.9%,秋季次之,春季最少;1961~2103年东北地区平均霾日呈显著增加趋势(2.9d/10a),其中1981~2000年时段增加最为显著,轻微霾日、轻度霾日、中度霾日和重度霾日均呈增加趋势,但轻度霾日、中度霾日和重度霾日21世纪以来较80年代略有减少.     

常州市霾天气特征及其影响因子分析

基于常州市气象观测站2001-2013年的气象资料和大气自动站2009-2013年的监测数据,对常州市霾天气的变化特征、成因及其影响因子进行了初步分析。结果表明：2001-2013年,霾日数在全年及四季都呈现逐渐增多的年际变化特征,其中在2001-2008年,霾日数的趋势平稳且窄幅波动,但2009-2013年,霾日数急剧增加。季节变化上表现出夏季少、冬季多的分布特征。霾天气多发生在午后,11时出现的次数最多。常州霾天气持续日数不断增加,2013年连续霾日最长是16 d。常州霾典型天气形势为受冷高压或变性冷高压控制之下和处于入海高压后部或底部。常州霾天气受气象因子的影响,在静风、偏东风、50％～60％的相对湿度、逆温、降水偏少和大气湍流不利气象扩撒条件下都易形成霾。     

1980~2012年江苏省城市霾日的时空分布及成因分析

利用1980~2012年江苏省气象观测资料,对江苏省城市霾时空分布及成因进行了分析.结果表明,1980~2012年江苏省霾日增加,重度和中度霾增加显著,苏北和沿海城市霾日增加显著.秋季和冬季霾日最多,夏季最少.秋、冬季霾主要在内陆,沿海略少.除苏南三城市,6月其他城市霾日都比较多.80年代霾日较为均匀,90年代苏南、苏西南增加,2000年代江淮之间和苏北增加,2010~2012年苏北霾日增加显著,苏南地区霾日略有减少.全省连续性霾日、区域性霾日及连续性区域霾都呈增加趋势.城市建成区面积逐年扩大、由工业及汽车尾气排放的污染物逐年增加,导致区域气温升高、空气相对湿度下降,形成城市热岛和干岛效应,加上污染物的增多,增强了霾形成和维持的条件,持续性霾、区域性霾和持续性区域霾也增加较为显著.     

近35年广东省区域灰霾天气过程的变化特征及突变分析

利用广东省86个地面观测站1980～2014年逐日能见度、相对湿度资料,在对“区域灰霾过程”与“单站灰霾过程”进行定义的基础上,分区域诊断典型灰霾天气过程（即连续三站3d及以上出现灰霾日的天气过程）,并对其长期变化趋势及特征进行分析.结果表明：广东省的灰霾过程主要出现在珠江三角洲、粤北及粤东个别地区,并以珠江口以西的珠江三角西侧最为严重.“区域灰霾过程”以日平均能见度在5～10km之间的过程为主,没有出现过日平均能见度低于2km的重度灰霾过程.各“区域灰霾过程”的特征有所差异：首先是各“区域灰霾过程”出现峰值的时间略有差异.尽管灰霾过程均主要出现在10月～翌年4月,但粤北和粤东、西两翼最多出现在冬季（12月～翌年1月）、春季次之,而珠江三角洲地区则最多出现在春季（3～4月）、冬季次之.其次是各“区域灰霾过程”变化趋势的差异.珠江三角洲地区和粤北地区灰霾过程变化趋势比较相似,在2008年以前总体呈增多趋势,珠江三角洲地区增势最为显著的时段是2000～2008年,而粤北地区则是1991～2011年;粤西地区灰霾过程在2000年以前变化都比较平稳,2004年开始快速增多;粤东地区的灰霾过程近35年来虽有小的波动,但总体变化不大,呈稳中略减的趋势.利用M-K法和滑动t检验的突变分析表明,珠江三角洲地区灰霾过程的增多是一种不连续的突变现象,发生突变的时间点是1986年;粤北地区灰霾过程则在1992～1994年出现了突发性增多的现象;粤西地区灰霾过程也在2001年发生了突变.     

不同判别方法下四川霾日的气候变化特征

根据近34年(1981—2014年)156个四川地面站的地面观测资料,对比分析了在3种霾日判别方法下霾日的空间分布、季节变化、年代际变化特征以及气候趋势系数的分布特征.利用Morlet小波分析法比较了霾日的周期变化特点.结果表明:1原始观测霾日集中于四川盆地的北部;方法一霾日集中于盆地中南部和东部;方法二霾日集中于盆地地区,无代表高值区;方法三分布类似于方法一.2在季节变化上:不同判别方法下霾日的季节变化类似,秋冬霾日多于春夏.3霾日年代际变化明显.原始观测霾日2013年始出现突增;方法二霾日从2001年始有明显增长;方法一与方法三的年代际变化特征相似.4气候趋势系数上:原始观测变化特征不明显;方法一的系数呈现出南北反向变化;方法二与方法一的分布相似;方法三中系数的正负值区较为集中.5小波变化上:原始观测中霾日无明显周期变化,判别方法一、二、三均有各自的周期变化特点.     

西安市灰霾天气时间和区域分布特征及影响因素

依据1961—2005年共45年,西安、户县、长安、蓝田、临潼、高陵和周至7个气象台站灰霾观测资料,分析了灰霾天气时间和区域分布特征,并根据1996—2005年近10年西安逐月平均灰霾日数与近10年逐月主要气象要素相关性分析,得出:西安市20世纪70年代是灰霾日出现的高峰时期,并呈逐年减少趋势,灰霾发生的中心区域也在向郊区东南部转移;从影响灰霾天气形成的气象条件来看,气温越低,降水量和风速越小,日照越少,气压越高,越有利于灰霾天气的形成。     

1960~2016年江西省霾日变化特征及气候成因分析

利用江西省1960~2016年82个气象站水平能见度、相对湿度和天气现象等资料,重建了江西省霾日序列,分析了江西省霾日数的年际变化特征,并通过霾日数与降水日数、大风日数和静风日数的相关关系,探讨了不同季节霾日数年际变化的气候成因.结果表明：1960~2016年江西省霾日数表现为在1970s有明显偏高、1980年后显著增加趋势（0.53d/a）,赣北地区霾日多且增加速率快.四季霾日数均有增加,其中秋季贡献最大（0.21d/a,P<0.001）,春季其次（0.12d/a,P<0.001）,冬季霾日数最多,但年际趋势并不显著（0.10d/a,P>0.05）,夏季年均霾日数较低,增加幅度最小（0.09d/a,P<0.001）.过去几十年降水日数减少（-0.26d/a,P>0.05）导致大气湿沉降能力减弱,以及大风日数减少（-0.33d/a,P<0.01）和静风日数增加（1.73d/a,P<0.01）导致大气扩散能力降低,为江西省霾日增加提供了有利气候背景.但主要气候成因因季节不同：春季霾日数增加的主要气候成因是大风日数减少（r=-0.48,P<0.01）,与其他要素的关系不显著;夏季亦与大风日数减少显著相关（r=-0.50,P<0.01）,同时与静风日数增加显著相关（r=0.37,P<0.05）;秋季受大风日数减少、静风日数增加以及降水日数减少共同影响,导致秋季霾日增加速率最快;冬季霾日数仅与降水日数显著相关（r=-0.36,P<0.05）,但由于冬季降水日数变化趋势不明显（-0.26d/a,P>0.05）,冬季霾日数变化不显著.     

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

利用1960~2012年长江三角洲地区气象观测资料,对长江三角洲区域雾和霾的时空分布及其影响因素进行了分析.结果表明:长江三角洲地区雾、霾分布不均匀,雾日大值区主要分布在江苏省盐城中部沿海地区、安徽省黄山地区、浙江东部沿海地区,霾日大值区主要分布在以南京、杭州、合肥、衢州为中心的周边城市.时间变化上,城市化水平高的大城市年雾日数在20世纪80年代之前呈增加趋势,之后呈减少趋势;城市化水平低的小城市年雾日数也呈先升后降的趋势,但下降时间滞后于大城市.大城市雾日月平均分布冬季最多,春秋季次之,夏季最少,小城市雾日月平均分布呈双峰型特征,即春季和冬季较多.大城市和小城市年平均霾日数一直呈增加趋势且20世纪90年代之后差距变大.区域气候变化和城市化导致的温度上升,空气污染加剧导致的气溶胶增加,是造成长江三角洲雾日、霾日不同变化特征的原因,但它们之间的相互作用效应复杂,值得深入研究.     

气候变暖对长江中下游地区热量资源分布的影响分析

利用1960—2010年长江中下游地区90个气象站日平均气温资料,运用线性倾向估计等方法,对近51 a来≥0 ℃和≥10 ℃积温及其持续天数和起止日期的时空分布特征进行分析,以了解气候变暖对该区热量资源分布的影响。结果表明:近51 a来长江中下游地区气温持续增暖,回归系数达0.21 ℃/10 a,略低于同期中国的增温速率(0.27 ℃/10 a),且与各项热量资源指标有显著的相关性。随着气候变暖,≥0 ℃和≥10 ℃积温及持续天数普遍显著增加,是受起始日期提前和终止日期延后的共同影响,而前者的影响更明显。21世纪00年代起北亚热带和中亚热带在长江中下游地区北移特征显著,明显与20世纪90年代以前的界线拉开了距离;20世纪90年代以后,一年三熟制种植北界和双季稻可种植区北界明显北移,21世纪00年代与19世纪60年代相比,其平均移动幅度超过2个纬距。     

深圳地区灰霾分布特征及预警、预报方法探讨

基于深圳市国家气候观象台1953—2010年的灰霾UV统计资料、气象要素值、灰霾出现前期及同期的地面和850hPa的天气形势资料和自动站的能见度统计资料以及深圳市环境监测站的1980—2010年污染物浓度资料,对深圳市灰霾天气的出现规律及影响要素特征进行了概括分析.在此基础上运用逐步回归的方法,筛选出影响灰霾主要因子,建立未来1—3d的能见度预报方程.同时通过对灰霾出现前天气形势的分析和归纳,建立灰霾潜势预报的思路.并进一步对灰霾天气的典型因子进行权重分级.最后集成以上3种预测方法,归纳出灰霾预警方案,形成灰霾预警预报模型.利用实测结果对模型检验,结果表明：该模型具有一定的准确率和可靠性,对灰霾预测具有较好的应用价值,为灰霾防治和预警系统的建立提供科学依据.