霾天气的危害

霾是一种自然天气现象,好似笼罩在城市上空的雾纱,又称“大气棕色云”。霾的定义是：“大量极细微的干尘粒等均匀地浮游在空中,使水平能见度小于10千米的空气普遍有混浊现象,使远处光亮物微带黄、红色,使黑暗物微带蓝色。”有人把灰霾天气误认为是雾,其实这两者是不同的。一般来讲,雾和霾的区别主要在干与湿上,在于空气中水分含量的大小：当空气中水分含量达到90％以上的叫雾;低于80％的叫霾;80％～90％之间的是雾和霾的混合物,但主要成分是霾。霾作为一种自然现象,其形成主要有3方面因素。一是空气的水平流动很弱,使得水平方向小风与静风现象增多。二是大气层垂直方向出现的逆温现象。     

气象与雾霾的关系

正近些年雾霾问题备受关注,围绕雾和霾的区别、我国雾和霾天气发生的特征,以及气象条件对雾和霾特别是霾形成的影响等需要进一步加强监测和研究。一、雾和霾及其主要特征雾和霾是自然界的两种天气现象。雾是由大量悬浮在近地面空气中的微小水滴或冰晶组成的水汽凝结物,常呈乳白色,使水平能见度小于1千米。霾是指大量极细微的颗粒物均匀地浮游在空中使水平能见度小于10千米的空气普遍混浊现象,这些颗粒物主要来自自然界以及人类活动排放,霾能使远处光亮的物     

三种霾日统计方法的比较分析

为了研究单次值法、日均值法、14时值法3种常用的霾日和轻雾(雾)日统计结果的异同,以环首都圈京津冀晋四省市为例进行了比较.华北地区霾日用3种方法统计的过去60余年霾日的区域分布表明,3种方法统计的霾日是单次值法>日均值法>14时值法,大致是1:0.54:0.45的关系,但区域分布趋势比较相似.典型城市霾日的长期变化趋势大都十分相似.而轻雾(雾)日的长期变化趋势表明,用单次值法统计的明显偏多,且有长期下降趋势;而用日均值法与14时值法统计的轻雾(雾)日无大差别,且没有明显的长期变化趋势,反映了年季和年代季的气候波动.从长期季节变化趋势来看,3种统计方法的结果除日数的差别外,季节分布特征比较类似.一个突出的特点是除去采暖季有较多的霾日外,在盛夏季节霾日也明显多,集中出现在6~9月,尤其是7~8月,与桑拿天同期出现,这与全国大部分城市的变化趋势完全不同.是华北地区的特有现象.用单次值法统计霾日,将包括所有的霾过程,即大范围持续时间长,且与一定天气系统与近地层扩散条件相关连的霾,及在稳定的晴朗夜间由于辐射降温,使相对湿度升高而导致能见度下降形成的霾.用日均值法,则可能更多的显示长时间大范围的霾天气过程;而使用14时法,则对早晚因湿度增加降低能见度出现的霾天气漏记,突出长时间大范围的霾天气过程.     

1981-2014年四川不同强度霾时空特征及气候成因研究

利用四川156个气象观测站1981-2014年霾日观测资料,对区域内不同强度霾日的时空分布特征及变化趋势进行分析.结果发现：不同强度霾日数呈现轻霾和重霾显著上升、中霾下降的趋势,20世纪90年代后霾日整体偏多,其中,秋、冬季发生频率偏高,12月和1月是多发时段;不同强度年均霾日高值区集中在盆地中部、东部地区,低值区主要位于盆地西南地区,并呈现盆地中北部霾日逐年减少,盆地南部逐年增多的变化趋势.结合季节特征探讨霾日形成机理发现,春、夏季欧亚中高纬度呈现两槽一脊的环流形势,印缅槽较强,利于降水,盆地相对湿度为85%以上,高原东侧上升气流较明显,大气对流层中下层为"上冷下暖"的递减层结,利于大气污染排放物垂直交换及其对外扩散;秋、冬季高纬度以纬向环流为主,经向环流偏弱,冷空气被阻挡在盆地以北以西区域,盆地东部为下沉气流,850 hPa以下的偏东气流使东部污染物向西蔓延,青藏高原以东地区上空为显著的"上暖下冷"逆温层结,相对湿度为80%左右,地面气温增加,相对湿度下降,使霾不易向雾转换,加重霾日高频状况的发生.     

基于地面微脉冲激光雷达的上海冬季霾强度及高度分析

利用2009—2013年冬季地面气象观测数据筛选出非霾和不同强度霾的影响时次,采用能见度与消光系数的定量关系和冬季波长系数对微霾冲激光雷达反演修正得到的气溶胶消光系数,分析了上海地区气溶胶在垂直高度上的集中范围,当地面出现轻微霾、轻度霾、中度霾、重度霾时气溶胶分别主要集中于近地面0.81、0.49、0.41、0.40 km以下,非霾时气溶胶主要集中在近地面1.35 km以下;在此基础上,根据判别不同强度霾的能见度标准和能见度与消光系数的定量关系,将能见度换算为消光系数,再对微脉冲激光雷达反演消光系数进行修正,从而判断高空霾的强度及所处的高度;另外还探讨了云对产生重度霾的影响、降水与中度霾和重度霾的关系以及颗粒物质量浓度与不同强度霾的关系,发现48.53%的重度霾是受云影响而产生的,37.11%中度霾发生前后伴有降水现象,51.14%的重度霾发生前后伴有降水现象,非霾、轻微霾,轻度霾、中度霾、重度霾期间的颗粒物浓度和细颗粒物占的比例依次增大.     

近50年华中地区霾污染的特征

基于1962~2011年霾日观测资料,使用线性回归、聚类分析及相关分析等统计方法分析了近50年华中地区霾污染的时空变化特征及其成因.结果表明,华中地区的霾高发中心位于河南中北部、湖北中西部和湖南中部人口集中的气溶胶浓度高值区,其中霾日数最多的站点为河南新乡,年均达到79.1d.霾的季节性变化表现为冬季霾日数最多,夏季最少,霾污染是典型的冬季大气环境事件.但随着近年春夏秋三季霾日的增加,华中地区霾污染的季节性差异减小.城市地区是华中霾污染严重的区域.近50年污染地区霾发生频率增多,而相对清洁地区霾污染发生频率减少.华中地区大气环境呈现出两极分化的变化特征.近50年来华中地区霾日增加受人为污染物排放加强和东亚季风减弱的共同影响.     

三种霾日统计方法的比较分析——以环首都圈京津冀晋为例

为了研究单次值法、日均值法、14时值法3种常用的霾日和轻雾(雾)日统计结果的异同,以环首都圈京津冀晋四省市为例进行了比较.华北地区霾日用3种方法统计的过去60余年霾日的区域分布表明,3种方法统计的霾日是单次值法日均值法14时值法,大致是1:0.54:0.45的关系,但区域分布趋势比较相似.典型城市霾日的长期变化趋势大都十分相似.而轻雾(雾)日的长期变化趋势表明,用单次值法统计的明显偏多,且有长期下降趋势;而用日均值法与14时值法统计的轻雾(雾)日无大差别,且没有明显的长期变化趋势,反映了年季和年代季的气候波动.从长期季节变化趋势来看,3种统计方法的结果除日数的差别外,季节分布特征比较类似.一个突出的特点是除去采暖季有较多的霾日外,在盛夏季节霾日也明显多,集中出现在6~9月,尤其是7~8月,与桑拿天同期出现,这与全国大部分城市的变化趋势完全不同.是华北地区的特有现象.用单次值法统计霾日,将包括所有的霾过程,即大范围持续时间长,且与一定天气系统与近地层扩散条件相关连的霾,及在稳定的晴朗夜间由于辐射降温,使相对湿度升高而导致能见度下降形成的霾.用日均值法,则可能更多的显示长时间大范围的霾天气过程;而使用14时法,则对早晚因湿度增加降低能见度出现的霾天气漏记,突出长时间大范围的霾天气过程.     

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%.     

基于精细观测资料的深圳不同季节霾及其污染特征分析

利用2010~2013年逐时霾、能见度和空气质量监测数据,分析了深圳霾天气的变化特征、霾与空气质量和气象条件的关系.结果表明:深圳市霾日数总体呈现增多增强趋势,2009年开始明显下降;霾日数呈“V”型月变化:即秋冬季多、春夏季少,秋冬季多发持续时间长、影响严重的霾过程,春夏季多发持续时间短的霾过程; 霾常伴有污染发生(35%),污染以轻度污染为主;霾时首要污染物PM2.5最多、其次O3,这说明PM2.5是造成深圳霾的主因,且深圳光化学污染严重. 霾时PM2.5、PM10 和O3季节变化明显,冬春季首要污染物以PM2.5为主(75%以上),夏秋季O3和PM2.5为主;分析还发现,风、相对湿度与霾密切相关,风速越弱,湿度越大, 越利于霾出现和发展.约80%的中重度霾出现在风速<2m/s,相对湿度70%~90%的情况下.     

太原冬季PM2.5影响霾污染的关键尺度谱特征

PM_(2.5)普遍被认为是导致霾形成的主要污染物之一.利用2016年11~12月在太原市人工降雨防雹办公室观测获得的气溶胶数谱资料、小店区气象站提供的气象要素资料以及小店区环境监测站提供的PM质量浓度资料,探讨了PM_(2.5)影响霾污染的关键尺度谱特征.结果表明,观测期间霾污染频发,且程度严重,重度霾占25.35%.相对湿度高于80%、风速小于1.5 m·s~(-1)是霾频繁发生的有利条件,特别是重霾;中度霾和轻度霾在相对湿度40%~80%、风速小于1.5 m·s~(-1)时也会频繁发生;轻微霾主要发生在相对湿度20%~40%,风速为1.25~2.55 m·s~(-1)时.霾天PM_(2.5)平均质量浓度为209.45μg·m~(-3),是非霾天气的3倍,且随着霾等级增加,PM_(2.5)质量浓度和PM_(2.5)/PM_(10)比值不断增加.低湿环境下PM_1是影响霾的关键粒子;高湿环境下PM_(0.5)是影响轻微霾、轻度霾和中度霾的关键粒子,而影响重度霾的关键粒子则是PM_1.高湿环境下表面积浓度对能见度的贡献率下降,但是气溶胶吸湿增长增大了粒子尺度,导致消光效率因子增大,从而弥补了表面积浓度的不足;粒子尺度参数的增加是高湿时PM_(2.5)影响霾污染的重要因素.     

长江三角洲城市群霾的演变特征及影响因素研究

重建了长江三角洲1961~2007年霾气候数据序列,分析了霾日数的时空变化特征及城乡差异,并探讨了大气污染以及地面和近地层气象条件对霾发生的影响.结果表明,利用湿度—能见度指数参与霾气候序列重建的方法具有一定的合理性和科学性.过去47a间,长江三角洲霾日数总体上呈逐渐增多的趋势,并且四季霾日数都增加.空间上,整个长江三角洲霾日数基本上都呈增加趋势,并以杭州和南京增加最多.近30a来长江三角洲大城市、中等城市和城镇乡村站间霾日数变化具有明显差异.地面气象要素中风速和最长连续无降水日数与霾发生具有较好的对应关系.在霾天气过程和对应的清洁过程,近地层温度、位势高度和风场也都具有明显的差异.长江三角洲霾变化趋势与我国京津冀、珠江三角洲等地的变化一致.区域大气污染物排放量的增加,尤其是细颗粒物的增加是霾出现频率增加的可能原因,全球气候变化以及区域城市化造成的气象条件改变也有利于霾日的增加.     

南京市霾天气与主要气象条件的相关分析

利用天气学原理,分析研究2012~2014年南京市霾天气的主要地面天气形势、气象要素以及PM2.5与PM10浓度的相互关系.结果表明,2012~2014年南京市霾天气以轻度和轻微霾为主,且冬季最多,夏季最少;相对湿度在50%~80%之间有利于霾的发生,尤其是70%≤RH<80%时;有87.6%的霾发生在风速≤4m/s的情况下,并且主要来自东北偏东到东南风向区域.最利于南京霾天气形成的主要天气形势是均压场、高压控制和高压后部,而低压槽、副高控制和台风影响时霾发生较少.PM2.5在PM10中所占比例与霾强度呈正比.通过对南京市气象条件与霾的关系,及后向轨迹HYSPLIT4模式的聚类分析显示,结合南京市霾天气时的风向统计,影响南京霾发生的污染源主要有本地源、南京市东南地区的近距离污染源和华北地区的远距离污染源.     

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.     

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.     

南京2007年12月持续雾霾过程的大气消光特性

2007年南京冬季雾外场综合试验期间,雾、霾交替持续的最长时间达100 h以上。利用大气气溶胶粒子和雾滴数浓度尺度谱分布、能见度、相对湿度等同步观测资料,从Mie散射理论出发,研究了雾、霾不同阶段大气消光特征,重点分析了大气气溶胶粒子和雾滴在雾、霾持续和转化过程中的消光作用。结果表明,雾、霾过程不同阶段平均能见度的大小关系为：雾<湿霾<霾~轻雾。平均而言,雾阶段雾滴和气溶胶粒子的消光作用相当,其中,雾滴消光波动幅度大于气溶胶粒子消光,能见度的变化趋势主要由雾滴的消光决定。湿霾、霾和轻雾阶段的消光主要由气溶胶粒子造成。湿霾阶段的低能见度是由于大量积聚模态的气溶胶粒子在较高相对湿度环境中吸湿增长所致。霾阶段气溶胶粒子数浓度达到最大,核模态粒子占总数浓度的80%左右,是导致该阶段能见度较低的主要原因。轻雾阶段气溶胶粒子的消光系数最小,但雾滴可提供10%~15%的消光贡献,导致能见度与霾阶段相当。     

河北及周边地区霾污染特征的模拟研究

应用MM5-Models-3/CMAQ空气质量模拟系统对河北及周边地区进行了区域尺度的模拟,并选取石家庄、邢台、北京、天津、太原、郑州6个代表性城市分析了该地区霾污染特征.首先,通过气象观测数据对2001—2010年10年间的霾天气进行了识别,就统计结果来看,该地区霾污染的季节变化非常显著,冬季最为严重,其次是夏秋季;5月份的发生频率则最低,其次是4月和6月.选取霾污染较为严重的2007年12月进行了模拟,在模拟时段内,霾日的平均PM2.5浓度是非霾日的1.6～3.1倍,霾的发生有很明显的区域同步性.霾日PM2.5的成分也有显著变化,硫酸盐、硝酸盐等二次颗粒物的百分比含量有明显的增加,说明该地区霾的出现与二次颗粒物的形成有非常密切的关系.     

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.     

深圳冬季霾日的大气污染特征

2009年1月10日─2月16日,利用在线仪器获得深圳市冬季大气中气态污染物和PM₁主要化学组分的高时间分辨率数据,结合气象条件,对非霾日、霾日的大气污染物和PM₁主要化学组分浓度水平及其日变化特征进行了研究. 结果表明:深圳冬季霾日除O₃外,其他气态污染物和PM₁主要化学组分的平均质量浓度均明显高于非霾日,增幅均在40%以上;PM₁中的有机物是深圳冬季霾的首要污染因子;PM₁主要化学组分的日变化趋势不尽相同,但总体上表现出霾日高于非霾日的特征,尤其是午夜至清晨时段,这说明深圳冬季霾日的夜间大气扩散能力显著减弱.      

利用观测及UV日均法统计的广州霾日变化特征

利用广州5个地面观测站1961-2013年的天气现象观测资料,及1980-2013年相对湿度、能见度,采用观测法及UV日均法,分析了2种霾日数统计方法下,广州年霾日时空特征和变化。结果表明:观测霾日及UV日均法计算霾日得到的灰霾影响区较一致,广州中心城区为多灰霾区;年平均观测霾日及年平均计算霾日分别以18.8和10.0 d/10 a的速率显著增加,变化趋势一致,但观测霾日的上升速率要明显大于计算霾日;观测霾日与计算霾日的年序列均在20世纪80年代中期左右发生增加的突变。5个站的年观测霾日的长期趋势变化均为一致的显著增加,但计算霾日长期趋势变化有明显的空间差异,花都、增城显著增加,而广州为减少趋势。各单站计算霾日也均大于观测霾日。     

创新集聚空间分布模式对霾污染的影响

为了比较分析创新集聚空间分布单中心与多中心两种模式对霾污染的影响机制,本文构建了省域面板数据模型和中介效应模型进行实证检验.结果表明：创新集聚可通过规模效应降低霾污染;但创新集聚空间分布模式对霾污染的影响具有异质性.其中,单中心模式诱发了霾污染,存在创新集聚环境效应悖论;多中心模式对霾污染具有改善效应;随着创新集聚多中心的提高,其霾污染改善效应增强,但具有边际递减特征;能源利用效率是创新集聚空间分布模式影响霾污染的重要渠道之一.基于此,本文建议省级政府推进空间协同创新发展战略,建构省域多中心的创新网络空间组织体系,以此形成多中心协同治霾机制,破解创新集聚环境效应悖论.