哈尔滨机场低能见度与颗粒物浓度的关系

刘四阶

（民航黑龙江空中交通管理分局，哈尔滨150079）

哈尔滨机场低能见度与颗粒物浓度的关系

刘四阶

（民航黑龙江空中交通管理分局，哈尔滨150079）

利用2013年11月-12月哈尔滨机场的主导能见度和哈尔滨市区11个颗粒物监测站点（包括PM2.5和PM10等7种颗粒物）的质量浓度数据资料进行计算，分析了哈尔滨机场能见度与颗粒物质量浓度的相关关系。结果表明:平均ρ（PM2.5）和ρ（PM10）与能见度的r（相关系数）分别为-0.591、-0.567，7种颗粒物中能见度与ρ（PM2.5）的相关性最显著。在11个站点中，道外承德广场站点出现的最高相关系数次数最多，相关程度的高低与距离机场的直线距离没有直接的关系，机场的相对湿度和能见度的相关最好，不同的相对湿度区间里，RH≤80%时，PM2.5和能见度相关程度最高；其次是RH＞90%区间，三个区间的相关系数都在0.55以上。

主导能见度；颗粒物质量浓度；相关性；哈尔滨机场

随着民航运输业的快速发展，能见度对航空运输的影响越来越明显，已引起人们的广泛关注。能见度与飞行的关系十分密切，是直接影响飞行任务执行、机场开放的一个重要气象因素［1］。机场终端区出现低能见度天气，不但会严重影响飞行员对机场跑道的视线，而且会分散飞行员的注意力，增大飞行员的心理压力，因而对飞机起降的安全影响很大［2］。影响大气能见度的因素主要包括气象因子和空气污染因子。空气湿度、风速和颗粒物浓度是影响能见度的主要因素［3］。在研究哈尔滨机场的能见度和颗粒物浓度日变化特征的基础上，通过分析能见度与不同粒径颗粒物浓度的相关性，以期了解影响哈尔滨机场大气能见度变化的原因，提高低能见度预报准确率，提高日常低能见度保障水平和服务工作的效率。

1　数据与方法

1.1主导能见度

哈尔滨机场主导能见度的数据是根据芬兰VAISALA公司的自动观测系统实时监测，每个小时由观测员发布人工订正后的数据。定义指观测点四周一半或以上的视野范围内都能达到的最大水平距离。这些范围可以是连续的，也可以是不连续的。哈尔滨机场主导能见度的观测时段是24h连续不间断地进行观测［4］。

1.2颗粒物浓度数据

黑龙江省哈尔滨市附近有11个环境空气能见度监测点（如图1），除了东南方向距离机场直线距离56km的阿城会宁和偏东方向的平房东轻厂外，绝大部分都集中在机场东北方向，最近的直线距离岭北26.3km。每个小时数据更新一次，有PM2.5（大气中直径小于等于2.5μm的颗粒物）、PM10（大气中直径小于等于10μm的颗粒物）等6种颗粒物浓度数据，数据从相关专业网站上定时记录保存。1.3数据采集处理及分析

图1　哈尔滨机场与11个颗粒物监测站点方位图Fig.1 Orientation diagram of Harbin airport and 11 PM monitoring sites

低能见度对飞行的影响较大，为了突出机场主导能见度和颗粒物浓度的关系，从2013年11、12月选取了5次大雾过程进行相关数据分析。机场主导能见度采集自机场11、12月的月总簿，颗粒物浓度数据来自网站的记录数据，剔除无效时次，有效数据为352h。用相关软件对主导能见度和7种颗粒物质量浓度进行双变量Pearson模式的分析得出图2-7:

图2　11月3日过程能见度与颗粒物相关系数图Fig.2Visibility and PM correlation coefficient in November 3

图311　月23日过程能见度与颗粒物相关系数图Fig.3Visibility and PM correlation coefficient in November 23

图4　12月2日过程能见度与颗粒物相关系数图Fig.4Visibility and PM correlation coefficient in December 2

图5　12月9日过程能见度与颗粒物相关系数图Fig.5 Visibility and PM correlation coefficient in December 9

图6　12月17日过程能见度与颗粒物相关系数图Fig.6 Visibility and PM correlation coefficient in December 17

图7　5次过程能见度与颗粒物相关系数图Fig.7 Visibility and PM correlation coefficient in 5 processes

1.3.1影响能见度的主要颗粒物

从图2-7可以看出:在5次低能见度过程中，除了11月3日机场主导能见度与NO2（二氧化氮）呈现正相关外，其他时次主导能见度和7种颗粒物浓度中的pm2.5、pm10、CO（一氧化碳）、NO2（二氧化氮）、SO2（二氧化硫）均呈现负相关；与O3（臭氧1h浓度、8h浓度）呈现正相关，具体过程不同，各颗粒物浓度与能见度的相关系数也不一致，从5次过程的总数据（见图8），可以看出影响哈尔滨机场主导能见度变化的主要因子依次为pm2.5、pm10、CO（一氧化碳），相关系数分别为-0. 591，-0.567，-0.535。对照表1，均达到了中等程度相关。

表1　相关系数与相关程度表［5］Tab.1 Correlation coefficient and the degree of correlation table［5］

图8　最高相关系数各站点出现次数图Fig.8 Frequency of occurrence of highest correlation coefficient in each site

1.3.2检测站点的分析

从11个环境空气能见度监测点分布图（图1）看出，除了东南方向距离机场直线距离56km的阿城会宁和偏东方向的平房东轻厂外，其他站点绝大部分都集中在机场东北方向，其他站点最近的直线距离岭北26.3km。为了计算比较各个站点的相关性，笔者将几次过程的7种颗粒物浓度中各个站点最高的相关系数出现次数进行了统计，做出了图8，从图中可以看出，在11个站点中，道外区承德广场站点出现的最高相关系数次数最多，为14次；其次是道里区建国路站点，为6次；动力和平路和阿城会宁站点最少，均为0次。得出出现的相关系数的高低与距离机场的直线距离没有直接的关系，但东南方向的阿城会宁出现最高相关系数的次数最少。

1.3.3各个相对湿度段的相关比较

考虑到空气湿度、风速和颗粒物浓度是影响能见度的主要因素［3］，笔者计算出了能见度与机场其他要素的相关程度，见表2。

表2　5次过程机场能见度与其他要素相关系数表Tab.2Airport visibility and correlation coefficient of the other elements in 5 processes

从表2可以看出，机场的相对湿度和能见度的相关最好，为-0.662，达到了强相关，强于PM2.5的相关程度；其次是风速，风速越大，能见度越好，为0.523。

相关研究表明，RH＜80%影响能见度的天气称为霾，RH＞90%的为雾，介于二者之间为雾和霾共存现象［6］。本文研究针对低能见度过程，将相对湿度划分为3个区段，RH≤80%，有93h；80%＜RH≤90%，有144h；RH＞90%，有113h。本文选取出现的对能见度与颗粒物浓度相关程度最高的PM2.5进行了相关系数计算得出表3。

表3　各个相对湿度区间中PM2.5和能见度相关系数Tab.3 PM2.5 and visibility correlation coefficient in each relative humidity section

从表3可以看出，在相对湿度主导能见度和各个区间的相对湿度都呈负相关，其中在RH≤80%区间PM2.5和能见度相关程度最高，相关系数为-0.694。其次是RH＞90%区间，三个区间的相关系数都在0.55以上。

2　结语

a.哈尔滨机场主导能见度的颗粒物浓度相关程度高低依次为pm2.5、pm10、CO。在7种颗粒物中，能见度与ρ（PM2.5）的相关性最显著。

b.在11个站点中，道外区承德广场站点出现的最高相关系数次数最多，相关程度的高低与距离机场的直线距离没有直接的关系。

c.机场相对湿度和能见度的相关最好，为-0.662，达到了强相关，大于PM2.5的相关程度。

d.不同的相对湿度区间里，RH≤80%时，PM2.5和能见度相关程度最高；其次是RH＞90%区间，三个区间的相关系数都在0.55以上。

［1］刘淑萍，王敬涛.郑州机场低能见度特征分析及观测要［J］.大众科技，2012，（03）:85-86.

［2］楚建杰.白云机场低云低能见度天气的几个影响因子［J］.广东气象，2003，（01）:12-13.

［3］王淑英，张小玲，徐晓峰.北京地区大气能见度变化规律及影响因子统计分析［J］.气象科技，2003，31（2）:109-114.

［4］MH/T 4016.1——007民用航空气象第1部分:观测和报告［S］:第7页.

［5］马立平.统计数据标准化——无量纲化方法［J］.北京统计，2000，（03）:34-35.

［6］王京丽，刘旭林.北京市大气细粒子质量浓度与能见度定量关系初探［J］.气象学报，2006，64（2）:221-227.

Relationship between low visibility and PM concentration of Harbin airport

LIU Si-jie
（Air Traffic Management Bureau of Heilongjiang Civil Aviation，Harbin 150079，China）

Taking use of prevailing visibility of Harbin airport and 11 monitoring sites（including PM2.5 and PM10 total seven kinds of PM）for PM from November to December in 2013.The mass concentration data information were calculated，and analyzed the relationship between Harbin airport visibility and PM mass concentration.The results showed that:the average ρ（PM2.5）and r（correlation coefficient）between ρ（PM10）and visibility were-0.591，-0.567，the relevance between visibility and ρ（PM2.5）among seven kinds of PM is the most significant.In the 11 sites，the highest correlation coefficient occurs the most times in Chengde Plaza site of Daowai district.Degree of correlation has no direct relation with straight-line distance to airport，relative humidity and visibility of airport is the best.In the section of different relative humidity，when RH≤80%，relevance between PM2.5 and visibility is the highest；followed by the section when RH＞90%，correlation coefficient of three sections are all above 0.55.

Prevailing visibility；PM mass concentration；Relevance；Harbin Airport

刘四阶（1960-），男，辽宁营口人，助理工程师，主要从事航空天气预报工作。

P427.2

A

1674-8646（2016）14-0148-03

2016-05-21