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2013年1月华东地区一次严重持续性雾霾事件发生的气象条件分析

张人禾^①，李强^②，张若楠^③

1. 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室，北京 100081
2. 中国气象局气象影视中心，北京100081
3. 中国科学院大气物理学院大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室，北京 100029

摘要：2013年1月，在中国东部发生了一次强度大，持续时间长，覆盖范围广的严重雾霾事件。本文通过对2013年1月的大气背景场及其日变化诊断分析的方法来研究此次雾霾天气发生的气象条件。结果表明，2013年1月东亚冬季风较弱，在中国东部地区，对流层中下层的异常南风有利于更多的水汽向中国东部地区输送。500hPa上的异常高压抑制气流的发展，弱的地表风使得雾霾在中国东部地区集聚，水平风垂直切变的减小减弱了天气的扰动和大气的垂直混合。近地表的逆温层增加了地表空气的稳定度。这些气象背景场有利于此次雾霾天气的持续和发展。通过对此次雾霾事件演变过程的分析可以发现，对流层中下层的表面风速和水平风垂直切变对雾霾天气过程具有动力影响。 二者越大（越小），雾霾天气越弱（越强）。对流层中下层的层结不稳定性，近地层逆温和露点温差对雾霾天气过程的演变具有热力影响。当较大（较小）的层结不稳定性和逆温层以及较小（较大）的露点温度差出现时，雾霾天气较强（较弱）。基于气象因素，建立了多元线性回归方程。分析结果表明，热力和动力因子对此次雾霾天气过程产生的作用大致相同。气象因素对此次雾霾天气的逐日变化贡献达到0.68，可以解释超过2/3 的方差。

关键词：雾霾天气；气象条件；中国东部；2013年1月

雾霾是一种严重的近地层天气现象。雾霾天气的发生会引起大气能见度的降低，产生对当地的人民生活和经济活动不利的影响。同时，雾霾天气会集聚近地层的气溶胶，导致空气污染增强，空气质量恶化，对人体健康产生有害的影响（李子华等，2008）。目前研究表明，雾霾的长期变化趋势与人类活动和气候变化有关。城市范围的扩大和热岛效应的增强会减少城市雾的发生趋势，但会增强郊区雾的发生趋势（Sachweh和Koepke，1997）。除了热岛效应的增强，雾发生趋势的减少也与空气中悬浮的粒子减少有关（Witiw和LaDochy，2008）。1980年—1995年，美国霾天气发生次数的减少伴随着PM2.5浓度的降低和硫排放量的减少（Schichtel，2001）。中国雾日有明显的季节性和年代际的变化，冬季雾天最多，春季最少，二十世纪70年代至90年代雾天较多，90年代后呈下降趋势；但自2001年起，霾天数急剧增长（孙彧等，2013）。中国雾天的下降与冬季每日最低气温的上升和相对湿度的下降有关（刘小宁等，2005）。霾天数的增加与人类活动使得空气污染物排放量的增加和平均风速下降有着密切的联系（高歌，2008）。此外，中国霾天气的发生趋势与经济活动的区域分布密切相关。在中国经济发达的东部或南部地区霾发生的天数日益增加，但在经济欠发达的东北或西北地区霾发生天数呈下降趋势（吴兑等，2010）。

在以往关于雾霾天气与气象要素的关系系研究中，一方面研究关于雾霾长期变化趋势与气象因素的关系（Niu，2010），另一方面研究局地气象条件与雾生消演变过程的关系（童尧青等，2007）。一些研究分析了雾霾天气与大气环流的关系：根据地面天气形势，可将中国大范围雾天气可以分为均压型和锋前型两大类，前者主要与辐射雾相关，后者与平流雾相关（林建等，2008）；对流层低层的暖平流，相对稳定的大气层结和充足的水汽有利于在中国东部形成大范围的雾天（张新荣，2006）。在珠江三角洲地区，当对流层中层出现较强的纬向环流，对流层底层出现较弱的高压脊及较弱的地表风存在时，有利于强霾天气的发生（吴兑等，2008）。

2013年1月，中国东部地区出现了一次严重的持续性雾霾天气，江苏、北京、浙江、安徽和山东地区出现的雾霾天数是当地1961年同期以来最多的一次（杨琨等，2013）。图1给出了2013年1月雾霾天在中国的分布情况，其中1月份的气候值是三十年（1981年-2010年）一月份的气候平均值。可以看出，在100^°E以东，40^°N以南的中国东部地区，发生雾霾的天数超过了5天。广东省中西部，湖北北部，北京、天津、河北及江苏东部和山东南部这四个地区雾霾的发生天数超过了10天。雾霾发生天数最多的中心在江苏东部，发生天数超过20天。

图1 2013年1月雾霾天气在中国地区发生天数分布；

单位：天；气候值为30年（1981-2010）1月气候平均值

以往的研究是将雾和霾分开进行，分别研究与其对应的气象条件。虽然雾和霾是两个互不相同的天气现象，但是在一定的气象条件下，他们可以相互转化（吴兑，2006；杨军等，2010）。在中国气象观测站的实际观测中，雾和霾的区分存在不确定性（吴兑，2006）。严格来说，当雾和霾同时发生时，很难确定出一个严格的界限来区分它们。雾和霾通常混合在一起出现，是一种混合雾霾的天气现象（王润清，2012）。雾和霾的发生都与能见度降低有关，在这种情况下，能见度是雾和霾的一个综合度量。图2给出了中国东部地区（110^°E-122.5^°E，22.5^°N-40^°N）2013年1月日均能见度的变化趋势，及30年（1981年-2010年）1月的日均气候能见度的变化趋势。可以明显的看出，2013年1月前四天的能见度明显高于气候平均值，因为在这期间全国范围的强冷空气使得中国多地出现大风降温天气（杨琨，2013）。自1月5日起，能见度维持较低值，均低于气候平均值，表明此次雾霾天气具有持续性。在此期间，雾霾天气的强度呈现出天气尺度的变化，其中1月15日，23日及31日出现能见度最低值，均比当天气候平均值降低约3km左右。

图2 中国东部地区2013年1月日均能见度逐日变化（实线）

和同期气候日均能见度逐日变化（虚线）

气候值为30年（1981年-2010年）1月气候平均值

由于雾和霾的混合，因此在本文中本次雾霾天气将被看做一个整体进行研究。此外，此次雾霾天气发生于2013年1月中国东部地区，具有强度高，持续时间长，覆盖面广的特点，因此在研究气象条件对此次雾霾天气的影响时，不仅要考虑大气背景场，还需考虑气象因子在此次雾霾天气演变过程中所起的作用。实际上，对比2013年1月2日08时（北京时间）和13日08时的天气形势可以发现，2日08时中国受冷空气影响，而13日08时中国东部的中心地区受较弱的经向环流，较弱的均压场及较强的暖湿气流影响，这说明气象因子与此次雾霾天气的演变具有密切的联系。

1 资料和方法

• 1. 资料

本文所使用的资料如下：（1）1981年1月—2013年1月NCEP/NCAR日均大气在分析数据（Kalnay等，1996），水平分辨率为2.5^°*2.5^°，垂直分辨率为17层；（2）中国气象局国家气象数据中心提供的逐日地面观测数据，资料为每日02时，08时，12时，20时四次观测数据，1981年-2012年的历史数据使用了743站的资料，2013年1月利用848个地面观测站数据；（3）NCEP提供的2013年1月1000hPa和925hPa两层的温度FNL数据（最终分析数据），每日四个时间，分别为02时，08时，12时和20时，水平分辨率为1^°*1^°。

地面气象观测数据用于分析能见度，NCEP/NCAR在分析数据用于分析大气变量。由于FNL分析资料具有较高的时间分辨率，所以使用FNL数据来分析对流层底层大气温度的日变化。

• 1. 方法

通过1981年-2010年30年1月的NCEP/NCAR逐日在分析数据计算得出1月份气候平均值和逐日气候平均值，再根据相同时间段的观测值计算出1月份能见度逐日气候平均值。考虑到此次雾霾天气发生在2013年1月份，主要集中在中国东部地区（110^°E-122.5^°E，22.5^°N-40^°N）（图1），因此在本文的研究中，将此区域变量值进行了区域平均。在区域平均值的计算中，1981年-2012年能见度的历史数据利用了218个观测站的观测值，2013年1月运用316个测站的观测值。

在本研究中，采用了一系列统计分析方法，包括相关性分析和多元线性回归分析。此外，K指数（K_I）和A指数（A_I）用于表征大气的热力学不稳定性，它们计算方程如下（章国材等，2007）：

（1）

（2）

式中T和T_d分别表示气温和露点温度，下标850,700和500分别表示T和Td值所在高度为850hPa，700 hPa和500 hPa。K指数和A指数都是天气预报系统中用于判断大气层稳定度的常用指标（章国材等，2007）。其中K指数和A指数越大，大气层越不稳定。从等式（1）和（2）中可以看出，K指数和A指数均考虑了对流层中下层（T₈₅₀-T₅₀₀）温度垂直梯度的影响。但两个指数之间存在物理差异，A指数考虑了对流层中下层各层（850,700和500hPa）的水汽饱和程度，而K指数只适用于一层（700hPa）的水汽饱和程度，但增加考虑了850hPa（T₈₅₀）的水汽条件。因此在判断大气层结稳定性的时，A指数考虑了整个对流层中下层水汽的饱和程度。

1. 2013年1月中国气候异常特征

为了分析2013年1月中国东部发生的此次严重雾霾天气所对应的大气环流背景场，图3分别给出了对流层中层（500hPa）和下层（925hPa）的位势高度、温度、风场和风速分布。在对流层底层的925hPa等压面上（图3（a）），中国大陆受到异常低压影响，中国海洋东部海域上空受异常高压影响，表明2013年1月东亚冬季风偏弱。与东亚较弱的冬季风相对应，中国东部地区受到对流层低层偏南风异常的影响，风速降低，气温升高。在500 hPa的对流层中部（图3（b）），中国东部地区出现异常高压，中心位于42.5°N，120.0°E附近，表明东压大槽明显减弱。异常高压致中国东北部30^°N以北的东南风向异常，阻碍了东亚大槽后方的冷空气入侵到中国华东地区。此外，以南海北部为中心的异常高压相对较弱。高压西侧的异常西南风与中国北方冷空气的减弱共同作用导致中国东部地区气温偏高。

图3 2013年1月925hPa（a）和500hPa（b）位势高度、温度、风场（箭头）和风速的分布

位势高度（gpm），黑色等值线，实线和虚线分表表示正值和负值；

温度（℃），红色等值线，实线和虚线分别表示正值和负值；

阴影表示风速（m/s）

图4给出了2013年1月地面风速的分布情况，从图中可以看出，几乎整个东部地区出现了风速的负值现象，即该地区地面风速普遍减弱。与东亚冬季风变弱相伴随的对流层底层的异常南风是造成中国东部地面风速减弱的重要原因。由此可以看出，对流层中低层出现的来自南方的异常暖湿气流将更多的水汽输送到中国东部地区，为雾霾天气创造了有利的水汽条件。同时，中国东地区500 hPa上的异常高压阻碍了对流发展，有利于雾霾在对流层低层集聚。地表风速的减弱不利于雾霾的向外运输，从而使得雾霾天气在中国东部地区维持。

图4 2013年1月地面（10m）风速分布

单位：m/s ；实线和虚线分别表示正值和负值

为了揭示大气背景场异常的垂直分布特征，图5给出了2013年1月中国东部地区（110°E-122.5°E，22.5°N-40^°N）平均风速和气温随高度的垂直分布，由图5（a）可以看出，整个对流层的水平风速均有所减弱，通常情况下高度越高，风速减弱的程度越大。在中纬地区，对流层的风速随着高度的增加而增大，纬向风速u远远大于经向风速v。东亚地区对流层上层纬向风急流的减弱也表明了2013年1月东亚冬季风异常减弱。（Chang和Lau，1982；Zhang等，1996）。事实上，中国东部区域对流层中下层气温的上升（图3）必然会减弱南北经向室外温度梯度。在热成风关系delta;T/delta;yprop;delta;u/delta;z中，南北经向温度梯度的减弱会导致纬向风垂直梯度的下降。因此，如图5（a）所示，风速随高度分布情况是由中国东部地区气温升高所致。从区域平均气温随高度的分布（图5（b））可以看出，对流层内气温一致增加。在850hPa以下，气温随着高度而增加，表明存在明显的逆温层。 纬向风垂直梯度的减小不仅可以减小大气的斜压不稳定，还可以抑制天气尺度扰动的发展，同时减弱对流层中下层的垂直混合。此外，对流层低层逆温层的存在会增加近地层大气的稳定性。上述所有的异常大气背景均有利于雾霾的持续和发展。

图5 2013年1月中国东部地区平均风速（a）和温度（b）的垂直分布

1. 气象条件对雾霾天气演变过程的影响

在上一节中，我们分析了2013年1月中国东部地区严重雾霾天气过程中大气环流所发挥的作用。在本节中，我们将对此次雾霾天气的逐日演变进行分析，进一步得出气象条件对雾霾天气演变过程的影响。

3.1动力影响

前面的分析表明，地表水平风速和水平风垂直切变可以通过动力作用对雾霾天气产生影响。为分析2013年1月

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