京津冀地区1981—2020年雾霾时空分布特征研究

张 禄， 孙树鹏， 程善俊， 姜云雁， 吴 洋

（1.天津市津南区气象局，天津 300350； 2.天津市气候中心，天津 300074；3.中国科学院大气物理研究所，北京 100029）

京津冀地区作为中国政治中心区和中国经济发展中心之一，近几十年来，在经济快速增长的同时，雾霾问题也呈严重多发态势［1］，加之该区域特殊的地形和大气环境特点，空气污染状况变得日趋严重，引起人们的普遍关注［2］.近年来，国内外多位学者［3-10］对雾霾天气和各种污染物分布特征及其影响因素开展了大量研究.李文杰等［11］分析了2001—2010年北京、天津、石家庄空气污染指数的时空分布特征及其与气象要素的关系；王冠岚等［2］研究了2014 年京津冀空气污染时空分布特征及主要成因；杨兴川等［12］研究了2016年京津冀地区PM2.5时空分布特征及其与气象因素的关系.吴雁等［13］研究了1960—2013年河北省雾霾天气变化特征，研究发现：1960—2013年河北省霾日数呈上升趋势，在11个地市中衡水市年平均雾日数最多，张家口市最少；石家庄市年平均霾日数最多，承德市最少；除衡水霾日数呈下降趋势外，其他10个地市均呈上升趋势.尹志聪等［14］研究了华北黄淮地区冬季雾和霾的时空气候变化特征，发现华北黄淮不同等级雾和霾的气候变化特征，指出霾易发期由冬季转变为全年，在东亚冬季风减弱和颗粒物充足的大背景下，霾天气与风力之间的负相关明显减弱，而与水汽条件（降水和湿度）的正相关明显加强.还有其他多位学者［15-16］从局地气象条件和微物理过程等角度分析了华北地区典型雾霾过程的特征及成因.近年来随着京津冀地区环境治理力度的不断加大，雾霾天气出现新的分布特征.本文借鉴集中度分析等向量分析方法［17-19］对京津冀地区1981—2020年雾霾时空分布特征进行研究，为科学有效地控制和治理大气污染提供必要的理论依据.

1 资料和方法

1.1 资料

地面观测数据来源于国家气象信息中心（http：//data.cma.cn）整编的中国地面逐小时资料，经过数据质量检查选取1981—2020 年京津冀50 个国家地面气象观测站的能见度和相对湿度等数据.因为京津冀地区雾霾主要集中在冬半年，所以本文主要研究11 月至翌年3 月发生的雾霾天气，将1981 年11 月—1982 年3月简便记为1981年冬季，以此类推，2020年11月至2021年3月记为2020年冬季.为方便比较，每个冬季均选取150 d，平年取至3 月30 日，闰年取至3 月29 日.高空资料为NCEP-DOE Reanalysis 2（资料来源于NOAA/OAR/ESRL PSD，Boulder，Colorado，USA，http：//www.esrl.noaa.gov/psd）全球位势高度场1981—2021 年逐日再分析资料，水平空间分辨率为2.5°×2.5°，垂直方向从1000～10 hPa共17层等压面.本文还采用了国家气候中心（http：//cmdp.ncc-cma.net）整理的气候系统监测指数集，其中包含130项气候系统指数（包括重新整编计算的大气环流指数88项、海温指数26项和收集下载的指数16项）.

1.2 雾霾天气界定方法

根据中华人民共和国国家标准（QB/T 36542—2018）规定，排除降水、沙尘暴、扬沙、浮尘、吹雪、雪暴、烟幕等影响视程的天气现象，水平能见度小于10 km且相对湿度小于80%，直接识别为霾.根据地面气象观测规范［20］和有关标准，排除降水、沙尘暴、扬沙、浮尘、吹雪、雪暴、烟幕、霾等影响视程的天气现象后，能见度小于10 km（1 km）、空气较潮湿（相对湿度接近100%）时记为轻雾（雾）.本文参考相关研究［13，21］，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，如果某日08时、14时和20时3个时次的平均能见度小于10 km，则将该日记为一个雾霾日.

1.3 集中度定义和计算方法

1.3.1 利用能见度定义雾霾指数 利用08时、14时和20时3个时次的能见度计算得到日平均能见度，然后对日平均能见度序列进行处理，将日平均能见度大于10 km取为0.另外，如果某日出现降水、沙尘暴、浮尘、扬沙、吹雪、雪暴和烟幕等天气现象，则该日平均能见度也取为0，即仅保留雾霾日的能见度序列.对该序列进行归一化处理，然后用1减去该序列，即得到雾霾指数序列.雾霾指数越大即能见度越小，雾霾越严重.

1.3.2 雾霾综合效应指数CEI的定义和计算方法 参考向量分析方法［17-19］研究各个研究阶段的雾霾的分布特征.雾霾综合效应指数是利用向量原理来定义时间分配特征的参数，可以定量地描述雾霾发生的集中程度和集中时段.计算方法为将一个研究阶段（以下仅以一个冬半年为例）作为一个圆（为避免出现因角度变化出现的三角函数重叠，本文仅取1/4圆），按照总长度150 d将圆弧平均分配成15份（每旬大致对应1份），每份对应一个弧度θ，即向量角度，将该时段雾霾指数和r作为向量的模.利用如下公式分别可以计算出该研究阶段的雾霾综合效应指数CEI及其对应的雾霾集中期时段CED.

式中：j为研究时段内的旬序（j=1，2，…，15）；R为某测站研究时段内的雾霾指数之和；rj为某测站研究时段内的每日雾霾指数；Rx和Ry为雾霾指数向量在不同方向的投影.雾霾综合效应指数，反映雾霾在研究时段的合成总体效应，该值越大，雾霾越严重.雾霾集中时段CED反映的是合成向量的方位角，体现雾霾频发的合成总体效应更倾向于集中在哪个时段.利用该方法可以更好地分析不同时段的雾霾合成总体效应以及合成后重心所指示的时段.

2 京津冀地区冬季雾霾分布特征

2.1 逐年旬平均雾霾指数分布特征

利用京津冀地区50个观测站点的日平均能见度计算雾霾指数，并计算1981—2020 年之后逐旬平均雾霾指数.由图1可见：①从年际变化来看，京津冀地区在2010 年之后雾霾指数较高，说明2010年之后呈雾霾多发态势，尤其在2015 年前后最为严重.1981—1984、1995、2001、2008、2010 年之后整个冬季雾霾指数整体偏低，2017 年相对偏低；其余多数年份雾霾指数相对偏高.②从旬分布情况来看，在1981—2010 年11 月上旬至1 月中上旬为雾霾高发期，但在2010之后，1月中下旬至3月中旬也呈现雾霾高发频发特征，即雾霾频发期呈现延长态势.另外，1989 年、2012 年、2013 年为典型的晚冬雾霾高发年，2014 年之后为全冬高发年，其余年份则多为早冬雾霾高发年.

图1 1981—2020年冬半年逐旬平均雾霾指数分布图Fig.1 Distribution of dekad average fog and haze index in winter half year from 1981 to 2020

2.2 多年平均雾霾指数分布特征

图2为京津冀地区1981—2020年平均雾霾指数空间分布图.由图可见：京津冀地区雾霾整体呈现南多北少的分布形势，西南部最为严重，北部最轻.这是因为北部地区多为山区，受中高纬冷空气影响较大，大气扩散条件较好；中南部地区多为平原，西侧有太行山脉，北侧有燕山山脉，在一定程度上阻挡或削减了北部冷空气的影响，且容易形成地形槽，大气扩散条件相对较差；另一方面，中南部地区污染物排放源相对集中，污染物浓度比北部地区大.

图2 1981—2020年京津冀地区平均雾霾指数分布图Fig.2 Distribution of average fog and haze index in Beijing-Tianjin-Hebei region from 1981 to 2020

3 京津冀地区雾霾综合效应指数分布特征

3.1 京津冀地区雾霾综合效应指数空间分布特征

利用向量分析方法，计算京津冀地区每个年代的雾霾综合效应指数，并进一步计算每个年代较前一个年代的增量，即可得到京津冀地区雾霾综合效应指数年代际增量分布情况（图3）.京津冀地区1990 s较1980 s雾霾综合效应指数呈现自西南向东北的带状交替分布特征，河北东北部的承德及周边部分地区、河北中部保定东部至沧州和天津南部、邯郸南部呈现雾霾减弱趋势，其余地区则呈现雾霾加重趋势；京津冀地区2000 s较1990 s雾霾综合效应指数整体呈现减小的趋势，尤其河北西部地区减小趋势较为明显；京津冀地区2010 s 较2000 s 雾霾综合效应指数整体呈现增大的趋势，除河北西北部外其余地区增大趋势均较为明显.

图3 京津冀地区雾霾综合效应指数年代际增量分布图Fig.3 The interdecadal increment distribution of fog and haze comprehensive effect index in Beijing-Tianjin-Hebei region

分别计算1981—2020年（1981—1985年、1986—1990年、1991—1995年……）每5年的雾霾综合效应指数，并进一步计算每5 年较前一个5 年的增量，即可得到京津冀地区雾霾综合效应指数5 年增量分布情况（图4）.由图可知：①在1981—2010年京津冀地区雾霾综合效应指数每5年增量总体呈现波动变化趋势，各地区均不存在一致的增大或减小趋势，如河北中西部地区在1986—1995年均呈增大趋势，在1996—2005年又呈现减小趋势，在2006 年之后又再次呈增大趋势.②就空间分布而言，各地的5 年增量变化并不十分一致，在同一个5年增量分布图中有的地区呈增大趋势，有的地区则呈减小趋势.③2011—2015年5年的雾霾综合效应指数较2006—2010 年呈明显增加趋势，且增长幅度远远超过1981 年以来正常的波动变化范围；从空间分布而言，京津冀大部分地区均呈现明显增加趋势，即2011—2015 年是一个雾霾明显加重的时段.④2016—2020年5 年的雾霾综合效应指数较2011—2015 年除河北中西部和北部部分地区外京津冀大部分地区呈减小趋势，即2011—2015年雾霾加重发展的趋势在2016—2020年得到有效控制，这也在一定程度上体现了近年来的生态文明建设的效果.

图4 京津冀地区雾霾综合效应指数每5年增量分布图Fig.4 The increment distribution of fog and haze comprehensive effect index（CEI）every five years in Beijing-Tianjin-Hebei region

3.2 雾霾综合效应指数与环流场分布关系

分别计算各个月份（1981—2020 年，11 月份至次年2 月）的雾霾综合效应指数，并按照雾霾综合效应指数选取雾霾最严重的20个月份（2015年11月、2015年12月、2014年2月、2014年1月、2017年1月……）和雾霾较轻的20个月份（2011年1月、1992年2月、2008年2月、1996年2月、1999年2月……），将其所对应的位势高度场进行合成平均，如图5所示.由图可知：①雾霾严重时段位势高度场中高纬槽脊波动较小，纬向环流特征更明显，在位势高度场距平图中高纬表现为东西向波列分布；而雾霾较轻时段位势高度场中高纬槽脊波动较大，经向环流特征更明显，在位势高度场距平图中高纬表现为南北向波列分布.②雾霾严重时段，西太平洋副热带高压偏西偏强，东亚槽区偏浅，更利于中低纬暖湿气流影响京津冀地区；雾霾较轻时段，副热带高压偏东偏弱，东亚槽区较深，在贝加尔湖至乌拉尔山地区利于阻塞高压发展，有利于中高纬冷空气影响京津冀地区，因而不利于雾霾天气的发展和维持.③从距平场分布情况来看，雾霾严重时段和雾霾较轻时段呈现近乎相反的分布形势.雾霾严重时段，中国东部地区至北太平洋中部和亚洲西部至欧洲东部均为正距平，亚洲中部和北部地区为负距平；雾霾较轻时段则呈相反的距平分布形势.

图5 雾霾严重时段和雾霾较轻时段500 hPa平均位势高度场分布图Fig.5 Distribution of 500 hPa mean geopotential height field in the severe fog and haze period and the light fog and haze period

3.3 雾霾综合效应指数与环流因子的关系

计算各个月份（1981—2020 年，11 月份至次年3 月，共200 个月）的雾霾综合效应指数与国家气候中心气候系统监测指数集提供的130 项月平均气候系统指数的相关系数，发现共有16 个气候系统指数通过0.05 信度检验.其中具有重要指示意义的大气环流指数分别是：850 hPa西太平洋信风指数、东太平洋副高压面积指数、东太平洋副高压强度指数、太平洋副高压强度指数、北太平洋副高压面积指数、北半球副高压强度指数、欧亚经向环流指数、北半球副高压面积指数.北半球尤其是太平洋地区的副高压与京津冀地区的雾霾有密切关系，副热带系统的强弱关系着暖湿气团的北上影响范围和强度，对京津冀地区雾霾的发展起着较大的影响作用.

为进一步考察各个月份的环流影响因子，分别计算12月、1月和2月的雾霾综合效应指数与相应月份的气候系统指数的相关系数.通过计算可以发现，同一个环流因子对不同月份的影响是不同的.通过比较选取与12 月、1 月和2 月相关系数最大的环流因子，从而得到对各个月份雾霾天气影响最大的环流因子（图6）.由图6 可见：同一个环流因子对各个区域的影响并不相同，在12 月和1 月相关系数呈南大北小、东大西小分布的特点，相关系数最大的区域在天津到河北沧州一带；2 月东太平洋副高压面积指数与雾霾整体关系比较密切，即2月东太平洋副高压对京津冀地区的雾霾发生影响较大.

图6 雾霾综合效应指数与气候系统指数相关系数分布图Fig.6 Distribution of correlation coefficient between fog and haze comprehensive effect index and climate system index

4 结论

1）从年际变化来看，京津冀地区在2010年以后雾霾较严重，尤其在2015年前后最为严重.从旬分布情况来看，1981—2010年11月上旬至1月中上旬为雾霾高发期，但在2010之后1月中下旬至3月中旬也呈现雾霾高发频发特征，即雾霾频发期呈现延长态势.

2）京津冀地区雾霾整体呈现南多北少的分布形势，西南部最为严重，北部最轻.

3）从京津冀地区雾霾综合效应指数年代际增量来看，2010年以后呈现明显增大的趋势，即雾霾呈加重趋势.但从每5年增量分布情况来看，2011—2015年的雾霾综合效应指数较之前呈明显增加趋势，且增长幅度远远超过1981年以来正常的波动变化范围，但2016—2020年的雾霾综合效应指数较2011—2015年除河北中西部和北部部分地区外京津冀大部分地区呈减小趋势，即2011—2015年雾霾加重发展的趋势在2016—2020年得到有效控制，这也在一定程度上体现了近年来生态文明建设的效果.

4）从雾霾综合效应指数最大的20个月份和最小的20个月份对应的合成位势高度场分布情况来看，雾霾严重时段和雾霾较轻时段呈现近乎相反的距平分布形势，雾霾严重时段纬向环流特征更明显，而雾霾较轻时段经向环流特征更明显.雾霾严重时段西太平洋副热带高压偏西偏强，东亚槽区偏浅，更利于中低纬暖湿气流影响京津冀地区；而雾霾较轻时段副热带高压偏东偏弱，东亚槽区较深，更有利于中高纬冷空气影响京津冀地区，因而不利于雾霾天气的发展和维持.

5）通过计算雾霾综合效应指数与气候系统指数的相关系数发现，北半球尤其是太平洋地区的副热带高压与京津冀地区的雾霾有密切关系.副热带系统的强弱关系着暖湿气团北上影响的范围和强度，对京津冀地区雾霾的发展有较大影响.通过对各个月份相关系数的计算，分别确定了对不同月份影响最大的环流指数，为下一步探讨京津冀地区雾霾的影响机制提供参考.