某地区雾霾日数的变化特征及其与风场的关系
利用2004—2013年10年间某地区10个台站的常规气象资料，统计分析了近十年来某地区雾霾现象发生日数的时间及空间分布特征，同时探究了风场对雾霾现象的影响。研究发现，某地区雾霾天气具有很强的区域差异，有明显的多发区与少发区，各站点差异较大，整体上呈由西南到东北递减的趋势；雾霾现象日数在07年达到极大值，08年降幅明显，并在之后两年维持较低水平，但从11年开始反弹，呈持续增加趋势；某地区雾霾现象日数分布有明显的双峰特征，即冬季居多，夏季也有雾霾现象日数的极大值；风速小于等于3m·s-1时最有利于雾霾日的形成，逐月平均风速与逐月雾霾日数存在显著的负相关关系；雾霾日的风向为南风居多，西北风有利于污染物的清除扩散，不利于雾霾的形成；某三地各站点雾霾日主导风向各有差异，反映出各地污染物的来源及输送的特征。
根据中国气象局《地面气象观测规范》，雾是指大量微小水滴浮游空中，使水平能见度小于1.0 km的天气现象；霾是大量极细微的干尘粒等均匀地浮游在空中，使水平能见度小10.0 km，造成空气普遍浑浊的天气现象。中国不少地区把霾现象并入雾一起作为灾害性天气预警预报，统称为“雾霾天气”。霾和雾是两种天气现象，它们的共同点是能够造成能见度下降（褚金花等，2013）。现今的雾和霾和人为排放的气溶胶显著增加有密切关系（张小曳等，2013）。雾霾天气不仅会造成视程障碍，增大交通事故的几率，而且还严重影响人体健康，诱发呼吸道、肺部、心血管疾病，对人体的呼吸系统、循环系统造成极大危害（潘铭，2013；冬雪，2013）。因此对雾霾的特征以及其影响因素的研究分析具有重要意义。
国外对雾霾的研究开始很早，早在上世纪二十年代，就有学者对雾霾的分布、成因等进行了研究分析（Willett，1928）。进入21世纪后，国外学者也对雾霾的形成、气候特征以及其对区域气候的影响开展了研究（Hachfeld等，2000；Quinn等，2003）。改革开放以来随着中国雾霾形势日益严峻，国内对雾霾现象的研究也逐渐开展。一些学者对华东、山西、江苏等地区的雾霾时空分布及气候特征进行了分析研究（史军等，2010；李苗等，2013；刘端阳等，2014）；关于雾霾的成因，有研究人员对社会因素方面进行了探究，发现雾霾与燃煤排放、城市化进程、工业污染等有着明显的关联（郑祚芳等，2013；戴亚逸等，2014；白立敏等，2014；王娟等，2014），也有研究人员研究了气象条件等自然因素对雾霾现象的影响，研究表明气温越低，日平均风速越小，14 时出现负变压或正变温，连续
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不降水日数越长时，越有利于雾霾天气的形成（王珊等，2014）。张小曳等（2013）还从气溶胶污染，PM2.5等微观方面对雾霾的形成与治理进行了详尽的研究。
某地区是我国五大城市群之一，常驻人口超过一亿，是中国北方经济规模最大、最具活力的地区。然而经济的增长却造成了某地区生态环境和空气质量的恶化，近年来该地区出现多次持续性大范围的雾霾天气。2013年环保部的城市空气质量监测结果显示，某区域的空气污染最重（平均达标天数比例仅为37.5%）全国空气质量最差的10个城市中有7个在某地区（王芳，2014）。有学者研究表明，某污染治理，首先要控制河北的煤、北京的汽车、天津的化工企业，优化某环渤海经济圈的产业结构，协调一体化发展是治理某雾霾的关键所在（赵纪伟，2014）。马小会等（2013）曾对2012年冬季北京地区的一次持续雾霾天气进行研究发现，造成持续雾霾的主要原因为长时间维持逆温，大气层结稳定少风以及地形作用；也有学者统计分析了河北、天津、等地区的长期的霾日气候特征，并简要分析了一些气象条件对雾霾现象的影响（付桂琴等，2014；郭军等，2008）。到目前为止，国内对于某地区雾霾天气的时空分布特征以及其与风场的关系方面研究较少。因此，本文选取某地区有代表性的10个站点，利用各站点的常规地面观测气象资料，通过统计分析和相关分析等手段对雾霾现象的时空分布以及雾霾与风场的关系进行了分析。
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第二章 资料与处理方法
本文所用资料为2004年1月1日—2013年12月31日十年间某地区十个地面气象观测站的常规气象观测资料。
（吴兑，2008）通过研究发现，在现实的观测实践中，区分造成视程障碍的天气现象是霾还是轻雾或雾，长期以来存在不同认识。对长期气候资料进行霾的统计，需要统一的定量标准，不能直接使用天气现象记录，因为过去长期在气象系统的台站观测业务中，区分霾的判据比较混乱，缺乏可比性，全国没有统一的辅助判别标准。长期以来在实际工作中，大量都市霾被记成了轻雾（雾）。实际上，在自然界，霾和雾是可以互相转化的，当相对湿度增加超过100 %时，霾粒子吸附析出的液态水成为雾滴，而相对湿度降低时，雾滴脱水后霾粒子又再悬浮在大气中（吴兑，2006）。王珊等（2014）的研究也表明，雾和霾之间并不总存在一个截然分明的界线，雾和霾往往很难简单地用某个相对湿度值将其区分开。即使是一些相对湿度高于90%的大雾天气，也不能完全排除人为污染的因素。因此，本文将不以相对湿度将雾和霾分开研究，而是将雾和霾现象统称为雾霾现象。而对于长期的霾日统计方法，通常有以下三种，即单次值法、日均值法、14时值法。（吴兑等，2014）的研究表明，这三种方法统计的霾日数大致为1:0.54:0.45的关系，但分布趋势是类似的。使用14时实测值时，分析的能见度小于10km的资料必须同时满足以下3个条件：天气现象代码为01（露)、02(霜)、03(结冰)、04(烟幕)、05(霾)、10(轻雾)，42(雾)；相对湿度小于90%的记为一个霾日，以相对湿度90%为界对霾、轻雾(雾)进行划分；利用天气现象代码可将降水、吹雪、雪暴、扬沙、沙尘暴、浮尘、烟幕等天气事件筛选出来。这种方法被国际上广泛应用来讨论长期能见度变化趋势。故本文将采用14时值法，即只要满足当日14时能见度小于10km，天气现象代码为上述七种之一，则视为出现雾霾现象，记为一个雾霾日。
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第三章 研究结果及分析
3.1雾霾空间分布特征
图3.1给出了某地区十个站年均雾霾日数分布图。从图中可以看出，出现雾霾现象的地域性很强，区域特征十分明显。总体上某地区十年年均雾霾日数呈现由西南向东北递减的趋势。十年间，某地区雾霾日数最多的是邯郸站，年均雾霾日数达到了67.3天（d）;其次为石家庄站，年均雾霾日数为65.5d；北京站和天津站分别为49.7d与44.3d，均超过了区域平均值；在图中呈现为冀西南与北京天津区域的两个高值中心。雾霾日数最少的两个站点为北部的承德与张家口两站，年均雾霾日数仅为2.3d与9.8d，说明冀北地区为雾霾的少发区。冀西南至北京一带位于太行山东麓地区（图3.2），当从西部高原东移并垂直于太行山的气流，越过山脊，在背风坡下沉以干绝热增温，湿度降低，空气干燥，降水减少，不利于污染物的沉降，而下沉气流也不利于污染物的扩散；同时，三面环山的地形也使得污染物在山前聚集；而在冀北地区，由于海拔高，地势宽阔，十分利于污染物的扩散与迁移。由此可见，地理地形因素与某地区雾霾的区域性分布有着密切的关系。
图3.1 京津冀地区2004—2013年年均雾霾日数空间分布
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图3.2 某地区地形图
3.2雾霾日数时间变化特征
3.2.1年际变化特征
图3.3为某地区2004—2013十年平均雾霾日数年际变化，数据为十个台站每年雾霾日数的平均值。可以看出，某地区2004—2013十年年平均雾霾数为28.6d，雾霾日数最多的为2013年，达到了57.2d，值得注意的是，在14时实测值统计方法中，作为某地区的雾霾日平均，这个数值已经非常高了。
07年之前雾霾日数整体呈现上升趋势，到07年达到一个极大值39.5d，而08年 却骤减至20.2d，降幅很大，并在之后的两年维持较低水平。这次雾霾日数的骤减很大程度上和北京奥运会有关。因为08年奥运会前后河北以及北京各级政府采取了一系列节能减排，控制大气污染的措施，使得北京及北京周边地区空气质量迅速得到改善。然而从2010年开始，某地区的雾霾日数开始明显反弹，增长趋势明显，到2013年更是达到峰值57.2d。
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某地区雾霾日数的变化特征及其与风场的关系
