重庆雾和霾的气候特征分析

白莹莹，杨世琦，刘　川，董新宁

(1. 重庆市气候中心，重庆　401147;2.重庆市气象科学研究所，重庆　401147)

1　引言

雾和霾是两种本质上完全不同的、影响视程的自然天气现象[1]。国家气象标准中，将能见度≤10 km，空气相对湿度90%的自然天气现象称为雾；能见度≤10 km，空气相对湿度80%的天气现象定义为霾。因此，研究中常将造成视程恶化时空气相对湿度的大小作为区分雾和霾的辅助判定条件。雾是常见的天气现象，作为灾害性天气，雾主要对社会经济中的交通事业影响较大。长久以来，除了相关行业部门以外，大众并没有对雾所造成的影响有太多关注。但近年来，霾作为大气污染的另一种天气现象，获得了足够的关注，2011年雾霾天气第一次入选中国十大天气气候事件，反映了社会公众对雾和霾天气的关注程度[2]。

雾和霾的形成与国家经济发展有一定的关系，西方国家工业化开始较早，受雾和霾影响也相对较早，对于雾霾的形成及化学组成成分，国外学者已有了丰富的研究成果。Malm在定量分析美国大陆性雾霾天气的时空演变时发现，造成雾霾天气能见度下降的主要成分是硫酸盐气溶胶，部分地区硝酸盐和有机气溶胶的贡献也比较大[3]。在对中国雾霾的研究中，吴兑[4]以日均能见度≤10 km，日均相对湿度90%为统计标准，分析了1951—2005年中国大陆灰霾的时空变化，分析结果显示，1980年代以后，随着城市化和工业化的不断发展，中国灰霾日数在明显的增加。在空间分布层面上，吴丹[5]认为雾霾主要集中在京津冀、长江三角洲和珠江三角洲等人口密集，经济发达的地区。张英娟、于文金、史军、程婷和吴兑等人针对这3个研究区进行了大量的研究分析[6-10]。重庆位于四川盆地东部，属中亚热带湿润季风气候区，四周高山屏蔽，山谷相间，水系发达，地形闭塞，空气温暖湿润，风速小，静风频率高 ,也不利于污染物的扩散，是雾霾形成的有利条件。张天宇等利用天气现象数据分析了全球变暖背景下重庆地区雾日的长期变化特征[11]，但以往针对重庆的研究大多关注雾，对霾的气候特征研究相对较少，本文尝试利用天气现象和气象要素反算两种资料来分析重庆雾和霾的气候特征。

2　资料和方法

采用重庆区域内34个国家站1981—2014年气象观测数据，包含：能见度、相对湿度、天气现象等数据。

根据重庆市地方标准DB50/T270—2008《气象灾害标准》，雾的判识标准为：空气相对湿度>95%，悬浮于近地面层空气中的大量水滴或者冰晶颗粒，使水平能见度降到1 km以下的现象[12]。根据气象行业标准《霾的观测和预报等级》，霾的判识条件：水平能见度<10 km，相对湿度<80%，判识为霾；相对湿度80%～95%时，按照地面气象观测规范规定的描述或大气成分指标进一步判识[13]。根据判识标准分离统计出1981—2014年重庆地区雾和霾的年平均日数，采用气候倾向率、气候趋势系数、Morlet小波和二项式平滑等统计方法，对1981—2014年重庆地区雾、霾的时空分布特点进行研究分析。

图1　霾和雾的分类示意图Fig.1　Schematic diagram of the classification of haze and fog

3　重庆雾的气候特征

雾的数据来源主要有两个，一是天气现象数据中直接提取，二是用能见度数据的历史反算，两个数据的资料都是比较完整的，下面对比了分别用这两个数据反应的重庆雾的气候特征。

3.1　时间变化

从重庆雾日的历年变化来看，两种资料反映的雾日的年际变化基本一致，特别是在2000—2010年，两种资料的分析结果基本重合，而在1981—1999年间，天气现象数据中雾日较能见度反算的结果要偏多5～10 d。在对重庆雾的研究中，大多数学者采用的是天气现象数据，因2000年以前的能见度的观测主要以观测员对参照物的观测来判断，主观性较大，因此两种数据的差别略大，而2000年后逐渐用能见度自动观测替代了人工观测，两种数据的结果就相对稳定一致了。

重庆雾日总体呈减少趋势，两种资料的趋势系数分别为-10.3 d/10 a和-7.6 d/10 a，均可通过显著性检验，其中天气现象数据减少的趋势更为显著，但是进入2010年的几年，雾日有反弹的趋势，特别是2014年，已经跃升至1981年以来历史第4位(天气现象数据)(图2)。

图2　1981—2014年重庆雾日历年变化Fig.2　Yearly changes of Chongqing's fog days from 1981 to 2014

分析了重庆雾日的年代变化，可以看出，2000年后雾日显著减少(表1)，这可能与全球变暖有关，《重庆气候变化评估报告》[14]中指出重庆的变暖开始于20世纪90年代中后期，这与雾日大幅减少的时间基本一致。

表1　重庆雾日年代变化(单位:d)Tab.1　Decadechanges of Chongqing fog days(unit：day)

3.2　空间变化

重庆雾日的空间分布总体呈：中西部多，东南东北少，西部偏北地区多于西部偏南地区。两种资料在空间分布的表现基本一致，长江与嘉陵江流经区域附近的站点多年平均雾日数大于距离两江水域较远的站点，其中沿长江的忠县、丰都、涪陵、长寿和嘉陵江江岸的合川、北碚等站，年平均雾日数在45 d以上，涪陵、长寿最多，达60 d以上。万州、开县以西广大平行岭谷地区年平均雾日数大都在30～50 d之间。而东北部沿江的云阳、巫山及巫溪，北部的城口，中部的石柱，东南部的彭水、酉阳等站，年均雾日偏少，在20 d以内，其中城口和巫山在10 d以内，为重庆雾日最少的地区(图3)。

图3　两种资料计算重庆雾日气候平均(1981—2010年)分布图(单位:d)(a、天气现象数据，b、能见度数据反算)Fig.3　Distribution of climateaverageof Chongqing fogdaysbetween two types of data from 1981 to 2010 (Unit: day)(a、weather phenomenon data, b、visibility data calculation)

4　重庆霾的气候特征

对重庆霾的气候特征的分析也主要利用能见度、相对湿度反算和天气现象两种，因雾霾混合的情况判定霾要参考大气成分指标进一步判识，而历史资料没有大气成分相关的观测，因此对重庆霾的气候特征的分析主要参考：水平能见度<10 km，相对湿度<80%，判识为霾。

从两种资料的分析情况来看，对于霾日的分布，天气现象数据偏小太多，究其原因，得知天气现象对霾的观测在2013年以前采用人工观测，2013年以后才有仪器自动观测，并且历史天气现象数据人工无法准确判识霾的特征，因此提取出的霾日数据很小，数据参考价值低。利用能见度和相对湿度反算的霾日结果总体比较稳定，下面就主要依据此数据分析了重庆霾的主要时空分布特征(表2)。

表2　两种资料计算重庆霾日的气候平均值(1981—2010年)(单位：d)Tab.2　climate average of hazedays using two kinds of datainChongqing(Unit: day)

4.1　时间变化

重庆霾日总体呈显著增加趋势，趋势系数为12.9 d/10 a(图4)，可通过99%的显著性检验，其趋势与雾日变化刚好相反，并且霾日发生显著增加的时段与雾日发生显著减少的时段基本一致，发生在90年代中后期。进入2000年后，霾日的年际变化的振幅也有增加的趋势，波动明显(图2)。

图4　1981—2014年重庆霾日历年变化和常年值Fig.4　Yearly changes of Chongqing's haze days from 1981 to 2014

利用Morlet小波分析了重庆霾日的周期变化，结果表明，重庆霾日变化以年际振荡为主，主要周期有准2 a周期，在2000年后4～8 a周期开始显著，也可以看出2000年前后霾日经历了明显的突变(图5)。

图5　重庆霾日Morlet小波序列(阴影部分通过了90%的显著性检验)Fig.5　Morlet wavelet ofChongqing haze days(The shaded area passes the 90% significance test)

对重庆霾日的年际变化进行二项式9点平滑，可以发现霾日在2000年发生突变，并且可以通过99%的置信度检验(图6)，这也与小波分析的结果基本一致。霾日在2000年后的突然增加原因可能主要有以下三方面：其一可能是由于气候变化引起的；其二可能是由于直辖后大规模城市化建设、工业和经济的发展带来的空气污染的加重；可能是观测手段的变更引起的，2000年后能见度的观测逐渐由仪器自动观测替换了人工观测。

图6　重庆霾日二项式9点平滑曲线及t检验Fig.6　Binomial 9-point smooth curve and t-test of Chongqing haze days

4.2　空间分布

图7给出了重庆霾日1981—2010年30 a气候平均值，可以看出重庆霾的分布主要呈现“以主城为中心，中西部多，东北部和东南部少”的特点。主城沙坪坝平均每年霾日达148.5 d，为全市之最，北碚、巴南、璧山、江津、涪陵、彭水、秀山平均每年霾日在100～130 d之间，合川和奉节年平均霾日不足50 d，其中奉节最少仅为38 d。

图7　重庆霾日气候平均(1981—2010年)空间分布图(单位：d)Fig.7　Distribution of climate averageof Chongqing haze days from 1981 to 2010(unit:day)

5　结论及讨论

①重庆雾日总体呈显著减少趋势，能见度反算和天气现象两种数据分析结果基本一致，进入2010年的几年，雾日有反弹的趋势，特别是2014年，已经跃升至1981年以来历史第4位。

②重庆雾日的空间分布总体呈：中西部多，东南东北少，西部偏北地区多于西部偏南地区。两种资料在空间分布的表现基本一致，长江与嘉陵江流经区域附近的站点多年平均雾日数大于距离两江水域较远的站点。

③重庆霾日总体呈显著增加趋势，趋势系数为12.9 d/10 a，其趋势与雾日变化刚好相反，并且霾日发生显著增加的时段与雾日发生显著减少的时段基本一致，发生在90年代中后期。进入2000年后，霾日年际变化的振幅也有增加的趋势，波动明显。

④Morlet小波周期分析结果表明，重庆霾日变化以年际振荡为主，主要周期有准2 a周期，在2000年后4～8 a周期开始显著，也可以看出2000年前后霾日经历了明显的突变，二项式9点平滑也印证了这一结论。

⑤重庆霾的分布主要呈现“以主城为中心，中西部多，东北部和东南部少”的特点。其中主城沙坪坝最多，平均每年霾日达148.5 d；奉节最少，仅为38 d。

本文尝试利用两种气象观测资料分析了重庆雾和霾的气候特征，得到了一些有意义的结论，随着全球变暖的加剧，研究表明雾日是呈显著减少趋势的，但是雾日的减少是否是气候变化导致的？雾日的减少与霾日的增加是否有关？两者期间的复杂关系和影响机理仍需进一步的研究深入。