近十年湿度、边界层及逆温层与霾的长期变化特征的关系研究

钟晖子 李子祎 何创芝 周耀旗

摘 要：本文利用2009—2018年天津地区空气污染资料、天津滨海国际机场METAR报文、探空站资料及Era再分析数据就天津地区近十年湿度、逆温层、边界层与霾的长期变化特征进行研究，深入探究湿度、逆温、风场与霾的变化特征，并对2016年12月的一次重污染天气过程的大气层结特征进行分析，结果表明：（1）PM2.5浓度与相对湿度呈正相关，相对湿度较大时，PM2.5浓度较高;相对湿度较小时，PM2.5浓度较低。（2）12时最低逆温层的平均厚度普遍比00时的最低逆温层平均厚度大;500hPa以下出现多层逆温，而第一逆温层层底高度在925hPa以下、厚度23.3hPa以上，更有利于严重污染天气的产生。（3）发生霾天气时，近地层主导风向是偏南风，静风所占比例较低，多为4.5m/s以下的风速;边界层垂直方向上，各高度层的霾日月平均风速明显小于该月月平均风速。

关键词：霾;湿度;逆温层;边界层

引发霾问题的主要原因是严重的气溶胶污染，气象条件对其形成、分布、维持与变化也有重要作用。根据中华人民共和国气象行业标准《霾的观测和预报等级》（QX/T112-2010），霾观测的判识条件为：能见度<10.0km，排除降水、沙尘暴、扬沙、浮尘、烟幕、吹雪、雪暴等天气现象造成的视程障碍，相对湿度小于80%，判识为霾。根据空气质量指数（AQI）判识霾的预报等级：101-150为轻度污染，151-200为中度污染，201-300为重度污染，300以上为严重污染。

PM2.5颗粒物是构成霾的主要成分，对霾天气的形成有促进作用，是导致雾霾天气的最主要原因，而且霾天气又能进一步加剧PM2.5的积聚。因此，PM2.5数值越大，说明霾越严重。

赵子菁等[1]对2012年—2014年南京霾天气的相对湿度进行分析得出相对湿度（RH）在50%—80%之间有利于霾的发生，尤其是70%≤RH<80%时霾发生频率最高;中、重度霾多在RH≥70%的情况下发生，特别是80%≤RH<90%时，而相对湿度较低（RH<50%）时，不利于霾的发生。潘玮等[2]对近50年中国霾年代际特征及气象成因的分析中得出：南部秋冬两季霾日数与相对湿度呈显著负相关，相对湿度不断减小，霾日数不断增加;北部冬季霾日数与相对湿度呈正相关，相对湿度减小，霾日数在2000—2013年减少。

大气逆温层的出现，使大气稳定性增强，并能阻碍空气垂直运动的发展。加之逆温层下面常常聚集着大量的烟、尘、水汽凝结物等，极易造成大气污染，同时影响天气变化。目前，已有许多气象工作者做了相关研究，如蒋婉婷等[3]研究了2014—2016年四川盆地细颗粒物浓度时间分布特征及重污染期间的气象要素和环流背景，郭立平等[2]分析了河北廊坊市重污染天气的气象条件。在霾天气过程中，风对霾天气的形成和维持也起着至关重要的作用，其作用表现在较小的风速不利于污染物的扩散。目前已有许多科研工作者做了相关的研究。如孟金平等[4]分析了大兴区近50年雾、霾气候特征及影响因素，得出霾天气较非霾天气低了1m/s以上，且静风频率较高的结论。

此前，已有不少研究揭示了中国关键大气污染地区致霾原因和发展趋势，但主要集中在京津冀、珠江三角洲、长江三角洲地区（如Che et al.等[5]）。而天津地处京津冀地区，加之目前关于霾的研究还不够，所以，深入研究霾及其与相关天气要素之间的关系和规律至关重要。

1 数据与方法

根据中国空气质量在线监测分析平台提供的2014—2018年天津地区每日PM2.5浓度及相对湿度的观测资料，通过作图和数据拟合得出PM2.5与相对湿度之间的关系;再从天津滨海国际机场METAR报文中温度露点差数据中选取2016年12月18日至2016年12月22日一段代表性霾污染天气，分析逐小时PM2.5浓度与温度露点差关系，并拟合出两者的关系式。利用探空数据资料，采用统计分析方法，对天津地区2009—2018年逆温层进行分析;并且从气象探空站的相关数据，选取2016年12月逐日协调世界时（UTC）00时，12时探空站资料进行连续重污染天气过程的大气结构特性分析，探索天津地区霾与逆温层之间的关系及规律在边界层方面，分别从水平方向与垂直方向进行探讨。利用Era数据作出风向风速玫瑰图，利用探空站资料求出有无霾天气不同高度层的月平均风速，并作出比较。最后，选取一次典型雾霾天气，作出其风场分布图。

2 近十年霾日数年变化特征及成因分析

2.1 近10年霾日数年变化特征

由于资料来源的限制，选取了2014年—2018年PM2.5数据，经统计可知：轻度污染293天，中度污染130天，重度污染105天，严重污染25天。通过对2014年—2018年中度污染及其以上污染天数统计，可知：2014年中度污染及其以上污染天数为84天，2015年中度污染及其以上污染天数为53天，2016年中度污染及其以上污染天数为50天，2017年中度污染及其以上污染天数为44天，2018年中度污染及其以上污染天数为29天，综上可得：中度污染及其以上污染天数逐年减少。

2.2 成因分析

2.2.1 湿度分析

2.2.1.1 霾日数与相对湿度的历年变化趋势分析

根据已有数据分析2014-2018年相对湿度与污染程度的关系，得出：发生轻度污染的平均相对湿度大约为46%，发生中度污染的平均相对湿度大约为51%，发生重度污染的平均相对湿度大约为56.79%，发生严重污染的平均相对湿度大约为6272%。同时，可以看出相对湿度较高时，有利于重度与严重污染的产生，霾的产生与相对湿度高低有关。相对湿度在30%—80%之间有利于霾的产生，尤其在40%—50%之間，霾发生的频率达到34.9%。而重度污染与严重污染易在相对湿度>60%时发生，特别是相对湿度为70%—80%时。

2.2.1.2 PM2.5浓度与相对湿度的年际变化

由2014-2018年PM2.5浓度与相对湿度的数据分析可得2014年PM2.5浓度在70—120ug/m3范围内波动，2015年PM25浓度主要为50—100ug/m3，2016年主要为50—90ug/m3，2017年主要为40—80ug/m3，2018年则在40—80ug/m3内，这意味着近五年天津地区PM2.5浓度总体上呈逐年减少态势。因此可定性推断出PM2.5与相对湿度之间确有一定的相关性。而且，一般地随着相对湿度的减小，PM2.5的浓度也在降低;相对湿度增加，PM2.5浓度升高。需要指出的是，对比1—12月霾天气发生的频率可得出：6、7、8、9月霾发生频率很低甚至没有，因此这几月未纳入考虑范围。

2.2.1.3 PM2.5浓度与相对湿度的相关性分析

2.2.2 逆温层分析

盛裴轩等[7]指出，在低层大气中，气温是随高度的增加而降低的。但有时在某些层次可能出现相反的情况，气温随高度的增加而升高，这种现象称为逆温，出现逆温现象的大气层成为逆温层。天津地处霾天气污染严重的京津冀地区，根据气象探空站的分布及空气污染轻重的时间段，选取2009—2018秋冬季气象探空站资料，统计发现（图2），12时最低逆温层的平均厚度普遍比00时的最低逆温层平均厚度大。其中，00时有37%平均厚度在200—250m，12时有39%平均厚度在100—150m。在2016年9月—12月两个时间段的最低逆温层厚度都很大。

2.2.3 边界层分析

2.2.3.1 10m处风速风向分布分析

图3给出了2014—2018年天津市有霾天气过程中的近地面0时、6时、12时的风速风向玫瑰图。绘图数据采用的是05°×0.5°共计16个网格点的10m处u，v风Era数据，之后对数据进行筛选，只提取了有霾天氣过程的数据。牛涛等[8]指出，在计算区域平均时，不均匀分布的站点数据需要先经过插值变成格点数据，然后再通过格点数据计算区域平均。因Era数据是连续性较好的网格点数据，所以，数据无须插值处理，通过对网格点的平均来计算区域平均即可。邱传涛等[9]指出，相比矢量法，单位矢量法不需要风速的同期观测资料，是一种比较好的方法。根据其思路，先分别求出网格点的ymbol`A@ u， ymbol`A@ v，然后用计算风向，最终绘出此图。

图中红色的线表示16个方向风频的百分数值，0时、12时每一圈代表3%，6时每一圈代表5%，蓝色的线表示风速，0时、12时每一圈代表0.7m/s，6时代表1.3m/s。从结果中可以看出，发生霾天气过程时，0时天津市的主导风向是偏南风，西西南到东东南7个风向所占比例为48%，风速大小平均值主要在2.1m/s;6时天津市的主导风向是西南风，从西西南到南西南3个风向所占比例为45%，风速大小的平均值主要在2.6m/s;12时天津市的主导风向是偏南风，西西南到东东南7个风向所占比例为54%，风速大小平均值主要在2.8m/s。3个时次静风所占的频率均为0，风速大小平均值主要在3m/s以下，风速较小。从地形图中可以看出，天津市呈南低北高的地形特点，而发生雾霾时，又恰恰是偏南风的主导风向。于是，污染物在较小的风速下，往较高的地势扩散，可想而知，扩散的速率会受到削弱。综上，偏南风的主导风向，较小的风速，南低北高的地形特点共同促进了雾霾天气的产生。

图4进一步给出有霾天气过程的0时、6时、12时的风速分布状况。由图可得，0时发生霾天气时，风速主要在4.5m/s以下，所占比例达97.5%，其中，2.5m/s以下风速达74%;6时发生霾天气时，风速主要在4.5m/s以下，所占比例达92.5%，其中，3.5m/s以下风速占81%;12时发生霾天气时，风速主要在4.5m/s以下，所占比例达97%，3.5m/s风速以下占87%。虽说4.5m/s以上时也有霾天气的产生，但随着风速的增大，霾天气发生的概率迅速减小。此处表明，风速越小越有利于污染物的积累，是霾天气形成的关键条件之一。

2.2.3.2 边界层垂直风速分布

上文分析了边界层近地面10m处风速风向的分布状况，为了进一步了解霾天气过程中边界层整体的特征，有必要分析一下边界层垂直方向的风速分布。此次采用的是首都国际机场的探空站资料。天津市离北京市较近，符合探空资料的适用范围。该探空站每日0时、12时各投放一次探空气球，连续性较好。在数据处理上，考虑到季节的不同会对风速大小产生影响，所以求解出有霾天气的月平均风速和当月的月平均风速，结果如图5所示。

从结果中可以看出，在3个高度层中，霾天气所在月的月平均风速均明显低于该月的月平均风速;在1000hpa高度层上，二者最高相差2.3m/s，最低相差1.1m/s，平均相差1.6m/s;在925hpa高度层上，二者最高相差3.1m/s，最低相差0.4m/s，平均相差1.9m/s;在850hpa高度层上，二者最高相差147m/s，最低相差0.3m/s，平均相差9.7m/s。由此可见，边界层垂直方向上比同期偏低的风速有利于霾天气的维持。在探讨霾天气的形成条件时，边界层的垂直风速分布亦不可忽略。

3 一次典型雾霾天气过程分析

基于上述有关相对湿度、逆温层与边界层和PM2.5关系的分析，接着选取2016年12月16日—12月22日这一重度污染天气过程进行分析。利用温度露点差数据、北京南郊气象探空站逐日资料、逐日6时Era资料进行一次典型雾霾天气过程分析。

3.1 温度露点差与PM2.5浓度的关系分析

这段时间内，每天从0时到24时PM2.5的含量基本上呈增长的趋势，温度露点差呈减小的趋势。PM2.5含量最低的时候，温度露点差最高;PM2.5含量最高的时候，温度露点差达到较低的水平。进而，我们对两者的关系进行了图像拟合。

从图中可看出PM2.5含量与温度露点差可拟合出相关曲线，得出两者大致的函数关系：

y=-7E-13x6+1E-09x5-6E-07x4+0.0002x3-0.0294x2+21852x-46.402

R2=0.6654

其中，y是温度露点差，x是PM2.5的含量，R2是拟合优度（R处于0～1之间，R的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好;反之，R的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差）。

关系式表明：PM2.5含量与温度露点差存在六次的函数关系，并且可看出PM2.5含量较高时，温度露点差处于低的水平，空气湿度较大;PM2.5含量较低时，温度露点差处于高的水平，空气湿度较小。

3.2 逆温层分析

统计分析结果表明：天津地区重污染期间00：00和12：00都存在逆温。重污染时00：00在917hPa高空容易出现逆温情况，其次在400—600hPa附近;12：00在900—1020hPa附近比较容易出现逆温，其次是517hPa高空。连续重污染天气过程发生期间，500hPa高度层以下每日都有1层逆温或2层及以上的多层逆温，出现2层及以上多层逆温的占62.9%;其中第一逆温层层底高度平均为914.2hPa，900hPa以下的比例占838%，平均厚度為23.3hPa;第二逆温层层底高度平均为531.7hPa，平均厚度为33.0hPa。

由此可知，500hPa下出现多层逆温，第一逆温层层底高度在925hPa以下，厚度在23.3hPa以上，更有利于严重污染天气的产生。

3.3 边界层分析

选取的数据精度为0.25°×0.25°，共25个网格点，天津市区域内的风场分布如图8所示。结果显示，此次霾天气的主导风向为偏南风，17日6时的平均风速为1.7m/s，18日6时的平均风速为0.4m/s，19日6时的平均风速为1.3m/s，20日6时的平均风速为0.6m/s。从结果上来看，偏南风的主导风向与上文风速玫瑰图所得结论相一致。较低的区域平均风速在实际案例中导致污染物扩散速度慢，从而产生此次持续性雾霾天气。

4 结论

（1）天津地区当相对湿度>50%时，极易发生中度及其以上程度的污染天气，且相对湿度与PM2.5浓度呈正相关，相对湿度越大，污染越重。

（2）PM2.5与相对湿度之间基本成多项式函数关系;PM25与温度露点差呈负相关。

（3）天津地区500hPa下出现多层逆温，第一逆温层层底高度在925hPa以下，且厚度大于23.3hPa，更有利于严重污染天气的产生，若同时天津地区相对湿度>66.5%，则更有利于高污染浓度持续日的形成和发展。

（4）天津市发生霾天气的主导风向为偏南风，风速主要分布在4.5m/s以下。随着风速减小，霾天气发生的概率增高。在垂直方向上，发生霾天气时，1000hpa，925hpa，850hpa的月平均风速小于该月的月平均风速。

参考文献：

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[3]郭立平，乔林，石茗化，王旭光.河北廊坊市连续重污染天气的气象条件分析[J].干旱气象，2015，33（03）：497-504.

[4]蒋婉婷，谢汶静，王碧菡，王式功，龙启超，廖婷婷.2014—2016年四川盆地重污染大气环流形势特征分析[J].环境科学学报，2019，39（01）：180-188.

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[6]Che et al.，2014;Chen et al.，2015;Huang et al.，2017;Wang et al.，2018a.

[7]盛裴轩，毛节泰，李建国，等.大气物理学[M].北京：北京大学出版社，2006.165.

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[9]邱传涛，李丁华.平均风速的计算方法及其比较.高原气象，1997-2（161）.