济宁市能见度变化特征及影响因素分析

狄瑞彤 王希凯 孟宪栋 赵京峰 侯红运

（济宁市气象局，山东 济宁 272000）

0 引言

在气象观测中，能见度作为一项基本观测内容，也被作为空气污染的最显著标志，用来反映空气质量和大气透明度情况。能见度不仅应用于气象部门，而且广泛应用于环境监测、航空、航海、交通等领域，能见度的好坏直接影响交通效率和安全。据统计，在过去的十几年，美国由天气原因导致的所有航班延误中，低能见度天气约占17%，且由于低能见度天气造成的航空事故占比也是较高的，在中国该占比也高达29.2%［1］。

目前，国内外已有较多学者对能见度开展研究。其中，国内学者范引琪等［2］研究了京津冀地区能见度的变化趋势，发现此地区近些年能见度下降趋势明显，其变化与机动车数量的增长和能源的消耗具有较大的相关性；黄健等［3］分别对广州和珠江三角洲区域进行了能见度变化特征分析，以及对相关的影响因子进行了研究；张剑等［4］分析了苏州市城区的能见度与气象因子、环境因子之间的相关性，发现与黑炭的相关性最大；崔健等［5］使用科学的统计方法研究了江苏省的能见度时空分布特征，通过分析发现，江苏省受到地形和海陆分布的影响，在空间上呈现出东高西低，在时间上呈现夏季高、冬季低的特征，且其与风速呈正相关，与相对湿度、气溶胶粒子光学厚度呈负相关。

本研究利用2016—2021 年济宁市地面观测资料和空气质量数据资料对济宁市能见度进行相关研究，研究其日变化、季节变化以及年变化特征，分析与气象因素气压、水汽压、温度、相对湿度、降水量、风向、风速，大气污染物SO2浓度、NO2浓度、CO浓度、O3浓度、PM10浓度、PM2.5浓度之间的相关性，由于能见度具有小时周期性，因此，研究其与24 h能见度滞后项之间的相关性。

1 数据来源

本研究数据包括气象数据和空气质量数据两部分。气象数据来源于2016—2021 年济宁国家气象观测站（54915，116.6014E，35.4411N）逐小时地面观测资料（包括气压、水汽压、温度、相对湿度、降水量、风向、风速、能见度），且这些数据均经过“台站级-省级-国家级”三级严格的质量控制，其中能见度数据是利用DNQ1 型前向散射式能见度仪进行观测所得，观测范围为1~35 000 m；空气质量数据来源于与此同期的济宁市环境监测站所属的3个国控环境空气质量监测站点（火炬城站、污水处理厂、圣地度假村站）的逐小时观测资料（包括SO2浓度、NO2浓度、CO 浓度、O3浓度、PM10浓度、PM2.5浓度），采取这3 个站点各颗粒物浓度的平均值代表济宁市。

2 数据分析

能见度在日、季节和年上存在周期性变化，本研究从这三个阶段分别观察其变化趋势，并进行时间特征分析。为更好地对时间特征进行分析，参考《水平能见度等级标准》（GB/T 33673—2017）将能见度划分为4个等级，当能见度小于500 m 时，划分为等级0，定义为差；当能见度大于等于500 m、小于2 000 m时，划分为等级1，定义为较差；当能见度大于等于2000 m、小于10 000 m 时，划分为等级2，定义为较好；当能见度大于等于10 000 m 时，划分为等级3，定义为好。

2.1 能见度变化趋势

2.1.1 能见度日变化特征。对能见度观测数据按季节进行分类，计算0—23 时各个季节的小时平均能见度，结果如图1 所示。依据气象学意义上的标准对季节进行划分，春季为3—5 月，夏季为6—8月，秋季为9—11月，冬季为12月—次年2月。

由图1 可知，济宁市能见度日平均变化特征显著。一天中，能见度的最低值出现在6 时至8 时之间，最高值出现在15时至18时之间，能见度呈现先下降后上升再下降的趋势。夜晚温度、风速相对较低，相对湿度较高，抑制了大气污染物的输送和扩散，导致大气污染物堆积，且其吸收空气中的水汽，进一步扩大吸收和散射面积，能见度逐渐降低。清晨时，人类生活、交通等活动相对集中，大气污染物排放增加，太阳出来后，温度升高，水汽消散，相对湿度降低，污染物的输送和扩散能力增强，能见度逐渐升高，所以能见度最低值出现在6 时至8 时之间。到了黄昏，温度降低，相对湿度升高，且逐渐进入晚高峰，车流量加大，污染物排放量增加，且不易扩散，能见度持续下降，所以最高值出现在15 时至18时之间。

图1 能见度日平均变化特征

图2 展示了能见度日等级变化特征，通过观察发现，各小时为2 级和3 级能见度占比较高，中午、下午和傍晚为3 级（好）能见度占比最大，清晨、上午和夜间为2 级（较好）能见度占比较大，清晨和夜间1 级（较差）能见度占比相较于其他时间能见度占比明显偏高，0 级（差）能见度占比在中午和下午趋向于0。整体来说，一天中，中午、下午和傍晚能见度优于其他时间段，且低能见度天气基本没有。

图2 能见度日等级变化特征

2.1.2 能见度年变化特征。由图3 可知，济宁市能见度年均变化特征显著。2016—2021 年，能见度最小值为8 485 m，出现在2016 年，最大值为12 909 m，出现在2021年。通过年平均值线性回归曲线可以发现，济宁市能见度6 年来呈现明显上升趋势，一元线性回归方程为y= 702.54x+ 8 393.9，能见度倾向率为7 025.2 m/10 a，且R2为0.829 6，R2最大值为1，其值越接近于1，说明一元线性回归直线对能见度值的拟合程度越好，本回归方程能解释年均能见度82.96%的变化。这是由于2016 年4 月生态环境部因大气污染问题约谈了济宁市政府主要负责人，约谈后济宁市政府采取了一系列措施，环境问题得到了有效的治理，但在2019 年出现了明显的反弹。从图3 可以看出，2019 年能见度也出现了明显的降低，之后得到有效控制，年均能见度也再次逐步上升。

图3 能见度年平均变化特征

图4 展示了能见度年等级变化特征，通过观察发现，2018 年和2021 年为3 级（好），能见度占比最大，其他年份为2 级（较好），能见度占比较大，1 级（较差）和0 级（差）能见度占比随着年份的增加大致呈减少趋势。整体来说，济宁市能见度呈明显上升趋势，且低能见度天气呈减少趋势，这与上文中的年平均变化特征是一致的。

图4 能见度年等级变化特征

2.2 大气污染物与气象特征对能见度的影响

本研究采用Pearson 相关系数分析大气污染物与气象特征对能见度的影响。Pearson 相关系数的计算公式如式（1）。

式中：k为样本数量；i表示第i条样本；xi和yi分别代表特征x和特征y的样本值；xˉ和yˉ分别代表特征x和特征y的平均值；sx和sy分别代表特征x和特征y的标准差。r绝对值最大为1，其值越大，代表两特征间的相关性越强，正值代表呈正相关，负值代表呈负相关。

图5 为大气污染物、气象特征与能见度之间的相关性系数。从图5 中可以看出，大气污染物特征中，CO 浓度与能见度的相关性最强，且呈负相关，CO 浓度越大，能见度越差，CO 浓度越小，能见度越好；PM10、PM2.5、NO2、SO2与能见度的相关性较强，且均呈负相关；O3与能见度的相关性较弱，且呈正相关，O3浓度越大，能见度越好，O3浓度越小，能见度越差。在气象特征中，相对湿度与能见度的相关性最强，且呈负相关；温度、风速、降水量、气压与能见度的相关性较强，温度、风速与能见度呈正相关，降水量、气压与能见度呈负相关；水汽压、风向与能见度的相关性较弱，均呈正相关。以上特征均通过了α= 0.05的显著性检验。

图5 大气污染物、气象特征与能见度相关性分析

能见度具有小时周期性，表1 展示了能见度原始序列与24~48 时的滞后项之间的Pearson 相关系数。从表1 可以看出，能见度原始序列与其滞后项呈正相关，且其值为0.16~0.39，呈现出先变小后变大的变化趋势，在36 h 滞后项时具有最小相关性0.15，在24 h滞后项时具有最大相关性0.39。

表1 滞后时间相关性分析

3 结论

①济宁市日变化特征明显，一天中能见度的最低值出现在清晨，最高值出现在下午，能见度呈现先下降后上升再下降的趋势；中午、下午和傍晚能见度优于其他时间段，且此时间段低能见度天气基本没有。

②济宁市能见度年均变化特征显著，其能见度倾向率为7 025.2 m/10 a，且R2为0.829 6，说明济宁市能见度6 年来呈现明显上升趋势，且低能见度天气呈减少趋势。

③通过Pearson 相关系数分析，能见度与气象因子温度、水汽压、风向、风速呈正相关，与气压、相对湿度、降水量呈负相关，且与相对湿度相关性最大；能见度与SO2浓度、NO2浓度、CO 浓度、PM10浓度、PM2.5浓度均呈负相关，与O3浓度呈正相关，且与CO 浓度相关性最大；与24 h、25 h、26 h、27h 和28 h能见度滞后项相关性较大。