謝子揚(yáng)，白艷萍，何中聲*

(1.福建農(nóng)林大學(xué) 林學(xué)院，福建 福州 350002；2.福建農(nóng)林大學(xué) 海峽自然保護(hù)區(qū)研究中心，福建 福州 350002；3.生態(tài)與資源統(tǒng)計(jì)福建省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，福建 福州 350002；4.內(nèi)蒙古自治區(qū)烏蘭察布市氣象局，內(nèi)蒙古 烏蘭察布 012000)

霾是一種造成視程障礙的天氣現(xiàn)象，是大量極細(xì)微干塵粒等均勻地浮游在空中，使空氣渾濁，常在氣團(tuán)穩(wěn)定、空氣干燥的天氣條件下出現(xiàn)[1]。霾的組成按來(lái)源分為：自然源和人類活動(dòng)排放源[2]。國(guó)外學(xué)者曾在南亞上空發(fā)現(xiàn)氣溶膠組成的棕色云團(tuán)，并開(kāi)展研究[3]。霾的定義經(jīng)歷了不同時(shí)期發(fā)展[4-6]，我國(guó)古代霾的記載多與沙塵相關(guān)[7]。改革開(kāi)放后，霾來(lái)源發(fā)生變化，多為人類活動(dòng)排放源[2]，物質(zhì)組成也發(fā)生較大改變[8-9]。形成灰霾天氣的自然源和人類活動(dòng)排放源所產(chǎn)生的物理、化學(xué)污染物會(huì)對(duì)健康產(chǎn)生損害[10-12]。針對(duì)日益嚴(yán)重的霾污染，國(guó)家相繼出臺(tái)霧霾防治及大氣治理政策與法規(guī)[13-14]。眾多學(xué)者從不同角度對(duì)灰霾現(xiàn)象進(jìn)行研究：灰霾現(xiàn)象與顆粒物的關(guān)系[15]、PM2.5區(qū)域傳輸特征[16]、霧-霾與大氣濕度關(guān)系[17]、霧霾天氣預(yù)測(cè)[18]、海冰對(duì)重霾天氣形成作用[19]、季風(fēng)對(duì)空氣污染促進(jìn)和凈化作用[20]等。目前，我國(guó)年霾日數(shù)在地理上呈“東多西少”特征，霾污染嚴(yán)重區(qū)域主要分布于長(zhǎng)江中下游、華南和華北地區(qū)[21-23]。

烏蘭察布市簡(jiǎn)稱“烏市”，地處內(nèi)蒙古自治區(qū)中部、華北地區(qū)北部，下轄1區(qū)、1市、4旗、5縣，東南部緊鄰京津冀地區(qū)[24]。全市被陰山山脈橫貫，其特殊的地理地形，導(dǎo)致全市常年風(fēng)力偏大，自然源的灰霾天氣長(zhǎng)期出現(xiàn)率較低。然而，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，城市擴(kuò)張加快，烏市工業(yè)污染物排放增多、機(jī)動(dòng)車(chē)數(shù)量增加，導(dǎo)致空氣污染現(xiàn)象增多[25]。研究表明，霾污染會(huì)通過(guò)冷空氣跨境輸送和氣溶膠-邊界層反饋在2個(gè)不同城市群間產(chǎn)生物理和化學(xué)聯(lián)系[26]。烏市由于其所在的特殊地形和地理位置，是內(nèi)蒙古高原與華北平原重要的連接樞紐，也是京津冀乃至華北地區(qū)重要的生態(tài)屏障和通風(fēng)廊道，因此，開(kāi)展烏市霧霾研究對(duì)該地上下游地區(qū)空氣污染的防控與治理具有重要意義。近年出現(xiàn)烏市空氣污染物短時(shí)間序列的研究，但關(guān)于烏市霾污染長(zhǎng)期時(shí)空分布研究尚未報(bào)道。為此，通過(guò)對(duì)烏市1971-2015年霾日發(fā)生的時(shí)空特征、影響因素、突變情況與周期變化情況進(jìn)行研究，探究烏市霧霾現(xiàn)象發(fā)生規(guī)律，旨在填補(bǔ)烏市霾污染研究空缺，為華北地區(qū)大氣污染防治、生態(tài)環(huán)境保護(hù)和灰霾天氣形成機(jī)制等研究提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)資料

氣象資料來(lái)源于烏市氣象局，選取烏市11個(gè)區(qū)縣氣象站監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)(霾日數(shù)、揚(yáng)沙日數(shù)、沙塵暴日數(shù)、浮塵日數(shù)、大風(fēng)日數(shù)、相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)、能見(jiàn)度等氣象要素逐月、逐年數(shù)據(jù))。近5 a內(nèi)烏市各區(qū)縣霾日數(shù)觀測(cè)由傳統(tǒng)人工觀測(cè)升級(jí)為機(jī)器觀測(cè)，考慮到觀測(cè)方式差異和保證數(shù)據(jù)精確性和一致性，研究采用1971-2015年人工觀測(cè)霾數(shù)據(jù)。能見(jiàn)度數(shù)據(jù)選取1980-2015年，期間個(gè)別區(qū)縣數(shù)據(jù)缺失，在計(jì)算全市能見(jiàn)度≤10 km出現(xiàn)頻率(百分率)的加權(quán)平均值時(shí)剔除缺失值。

環(huán)境污染數(shù)據(jù)資料來(lái)源于中國(guó)空氣質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)分析平臺(tái)(www.aqistudy.cn)和烏市生態(tài)環(huán)境局公布的《烏蘭察布市空氣質(zhì)量月報(bào)》，由于環(huán)境污染數(shù)據(jù)最早公開(kāi)日期為2015年，所以數(shù)據(jù)選取時(shí)間段為2015年1-12月，統(tǒng)計(jì)指標(biāo)為AQI、PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3和每月空氣質(zhì)量超標(biāo)日數(shù)比例。

1.2 研究方法

采用Excel軟件繪制相關(guān)圖表；采用SPSS21.0軟件對(duì)烏市年霾日數(shù)與其他氣象要素、空氣污染指標(biāo)進(jìn)行Pearson相關(guān)性雙尾檢驗(yàn)；根據(jù)Arcgis軟件繪制烏市地勢(shì)與氣象站分布圖(圖1)，采用反距離權(quán)重插值法繪制1971-2015年烏市平均年霾日數(shù)空間分布圖(圖4)；根據(jù)Matlab 2017軟件對(duì)烏市年霾日數(shù)進(jìn)行非參數(shù) Mann-kendall突變檢驗(yàn)法對(duì)長(zhǎng)時(shí)間序列的霾日數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，探究烏市霾日數(shù)長(zhǎng)期是否曾發(fā)生明顯突變以及突變情況，使用復(fù)值Morlet小波對(duì)霾日數(shù)進(jìn)行分析發(fā)生周期特征并預(yù)測(cè)后續(xù)變化。

1.2.1 霾日數(shù)距平值百分率 距平值百分率是表示某時(shí)間段某氣象要素較常年值偏多或偏少的指標(biāo)之一[27]，霾日數(shù)距平值百分率可以直觀反映每年霾日數(shù)變化情況，見(jiàn)式(1)、式(2):

(1)

(2)

式中，di為某時(shí)段霾日數(shù)(d)；n為年數(shù)，i=1,2,3,...,n。

1.2.2 反距離權(quán)重插值法 空間插值可以實(shí)現(xiàn)用已知樣點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)估算未知點(diǎn)數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)在空間上實(shí)現(xiàn)可視化的效果[28]。反距離權(quán)重法(inverse distance weighted，IDW)廣泛應(yīng)用空氣污染因子監(jiān)測(cè)、氣象因子監(jiān)測(cè)領(lǐng)域[29]。國(guó)外有研究在對(duì)空氣污染物進(jìn)行評(píng)估時(shí)使用多種插值法進(jìn)行論證，結(jié)果表明IDW效果最好，在監(jiān)測(cè)站點(diǎn)較少I(mǎi)DW效果更優(yōu)[30]，研究采用反距離權(quán)重插值法對(duì)年霾日數(shù)進(jìn)行地圖可視化分析。

1.2.3 非參數(shù) Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法 氣候突變是普遍存在于氣候系統(tǒng)中一種重要現(xiàn)象，是指氣候從一種穩(wěn)定態(tài)(或穩(wěn)定持續(xù)變化趨勢(shì))跳躍式地轉(zhuǎn)變到另一種穩(wěn)定態(tài)(或穩(wěn)定持續(xù)的變化趨勢(shì))過(guò)程，它表現(xiàn)為氣候在時(shí)空上從一個(gè)統(tǒng)計(jì)特征到另一個(gè)統(tǒng)計(jì)特征的急劇變化[31]。非參數(shù)Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法是一種檢測(cè)氣候突變的方法，其優(yōu)點(diǎn)是不需要樣本遵從一定分布，也不受少數(shù)異常值干擾，人為干擾較少，更適用于順序變量[32]。研究中年霾日數(shù)在長(zhǎng)時(shí)間序列中存在急劇變化現(xiàn)象，故采用該方法分析。在Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法中，UF代表年霾日數(shù)順統(tǒng)計(jì)量序列曲線，UB代表年霾日數(shù)時(shí)數(shù)逆統(tǒng)計(jì)量序列曲線。當(dāng) UF>0，統(tǒng)計(jì)量序列呈上升趨勢(shì)，反之呈下降趨勢(shì)。當(dāng)統(tǒng)計(jì)量序列曲線超過(guò)臨界值時(shí)，表示呈上升或下降趨勢(shì)顯著。若統(tǒng)計(jì)曲線在臨界值之間出現(xiàn)交點(diǎn)，則交點(diǎn)對(duì)應(yīng)時(shí)間就是開(kāi)始突變的時(shí)間[33]。

1.2.4 復(fù)值Morlet小波分析法 小波分析不僅可計(jì)算氣候序列變化的尺度，還可顯示變化時(shí)間位置，對(duì)氣候預(yù)測(cè)具有重要意義[32]。復(fù)值Morlet小波的實(shí)部可以檢測(cè)不同時(shí)間尺度上周期性變化[34]。復(fù)值Morlet小波的實(shí)部顯示信號(hào)強(qiáng)度和相位[32,35]。由于烏市數(shù)據(jù)時(shí)間跨度較長(zhǎng)，研究選用Morlet小波實(shí)部分析法對(duì)全市年霾日數(shù)不同時(shí)間尺度周期進(jìn)行分析并預(yù)測(cè)后續(xù)變化。在復(fù)值Morlet小波實(shí)部圖中，可觀察到不同時(shí)間尺度上存在周期振蕩，信號(hào)強(qiáng)弱用顏色冷暖來(lái)表示，顏色冷暖與信號(hào)強(qiáng)弱呈正比，小波系數(shù)在零處表示突變點(diǎn)[36]。

2 結(jié)果與分析

2.1 霾日數(shù)時(shí)間變化趨勢(shì)

1971-2015年，烏市霾日數(shù)5 a滑動(dòng)平均值在1971-1982年呈大幅度波動(dòng)下降趨勢(shì)，1982-2013年偶爾有小幅度波動(dòng)但總體趨于0， 2014-2015年大幅度增加(圖1)。其中烏市平均年霾日數(shù)正距平有10 a，負(fù)距平有35 a，正距平主要集中在20世紀(jì)70年代和2015年，其中1971-1973年距平百分率值最高，之后年份霾日數(shù)距平百分率值下降，1979-2014年距平百分率為負(fù)數(shù)，2015年距平百分率急劇增加，數(shù)值由負(fù)數(shù)轉(zhuǎn)為正數(shù)。

圖1 1971-2015年烏市霾日數(shù)距平值百分率時(shí)間序列

對(duì)比1971-2015年烏市年霾日數(shù)與其他氣象要素的相關(guān)性分析表明(表1)，年霾日數(shù)與浮塵、揚(yáng)沙、能見(jiàn)度≤10 km頻率、沙塵暴、大風(fēng)、霧呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系，其中霾與浮塵的關(guān)系為極強(qiáng)相關(guān)，與揚(yáng)沙、能見(jiàn)度≤10 km頻率、沙塵暴的關(guān)系為強(qiáng)相關(guān)，與大風(fēng)、霧的關(guān)系為中等程度相關(guān)。沙塵天氣涵蓋了浮塵、揚(yáng)沙和沙塵暴3種天氣現(xiàn)象，因此烏市霧霾的成因與沙塵天氣有關(guān)。

烏市1971-2015年四季霾日數(shù)5 a滑動(dòng)平均值在不同時(shí)間段呈顯著差別(圖2a)，1971-1981年春季霾日數(shù)數(shù)值最高，且遠(yuǎn)高于其他季節(jié)，并呈降低趨勢(shì)；2014-2015年秋、冬季數(shù)值最高，且有上升趨勢(shì)。從四季霾日數(shù)距平百分率(圖2b)來(lái)看，1971-1981年霾日數(shù)四季距平百分率普遍為正數(shù)且數(shù)值偏高，而2013年以后秋、冬季節(jié)距平百分率急劇上升。

1971-1981年霾日數(shù)集中在春季(圖2a)，且春季霾日數(shù)呈下降趨勢(shì)；而2014-2015年霾日數(shù)呈顯著上升趨勢(shì)，且集中在秋、冬季。有研究表明，烏市2015年空氣污染物中PM2.5含量較高、首要污染物為PM2.5污染天數(shù)為61 d，主要發(fā)生在秋、冬季[37]。為此，對(duì)2015年霾日數(shù)月數(shù)據(jù)與空氣污染數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析(表2)，結(jié)果表明2015年霾日數(shù)與PM2.5濃度、空氣超標(biāo)日數(shù)比例呈顯著正相關(guān)關(guān)系，表明2015年霾日數(shù)增加主要與PM2.5污染有關(guān)。

表1 1971-2015年霾日數(shù)與其他氣象要素Pearson線性相關(guān)性檢驗(yàn)

圖2 1971-2015年烏市四季霾日數(shù)(a)距平值百分率(b)與5 a滑動(dòng)平均值時(shí)間序列

表2 2015年霾日數(shù)月數(shù)據(jù)與環(huán)境污染指標(biāo)Pearson線性相關(guān)性檢驗(yàn)

2.2 霾日數(shù)空間分布特征

采用反距離加權(quán)插值法對(duì)全市1971-2015年霾日數(shù)平均值進(jìn)行空間插值(圖3)。烏市年霾日數(shù)除了興和縣以外，都介于0～1，其中察右前旗、察右后旗、四子王旗、商都縣、化德縣和豐鎮(zhèn)市年霾日數(shù)在全市中最低，數(shù)值均<0.260 d，而興和縣年霾日數(shù)遠(yuǎn)高于其他區(qū)縣年霾日數(shù)平均值和全市平均值。

霾日數(shù)與揚(yáng)沙、浮塵、沙塵暴等沙塵天氣日數(shù)的相關(guān)性較強(qiáng)(表1)。根據(jù)沙塵天氣發(fā)生日數(shù)與霾日數(shù)距平百分率分析(圖4)，1971-1981年烏市霾日數(shù)與沙塵天氣日數(shù)距平值百分率波動(dòng)幅度類似，表明這期間霾日數(shù)與沙塵類天氣日數(shù)關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)； 2013年以后霾日數(shù)距平百分率大幅度增加，沙塵類天氣波動(dòng)幅度不大，其中沙塵暴、浮塵發(fā)生日數(shù)呈降低趨勢(shì)，表明烏市霾日數(shù)與沙塵類天氣日數(shù)關(guān)聯(lián)性較弱。

圖3 1971-2015年烏市平均年霾日數(shù)地理分布

圖4 1971-2015年烏市沙塵天氣與霾日數(shù)距平百分率變化趨勢(shì)

2.3 霾日數(shù)突變檢驗(yàn)

根據(jù)Manner-Kendall突變檢驗(yàn)曲線(圖5)，UF與UB曲線于1971年在臨界區(qū)域出現(xiàn)交點(diǎn)，1973年UF與UB曲線非常接近但未相交，1973年以后UF曲線呈低頻波動(dòng)降低至2013年觸底，隨后回升。年霾日數(shù)在1971年發(fā)生顯著突變，順統(tǒng)計(jì)量序列曲線經(jīng)過(guò)短期波動(dòng)后呈減小趨勢(shì)，2013-2015年開(kāi)始增加。

2.4 霾日數(shù)周期變化趨勢(shì)

采用復(fù)值Morlet小波對(duì)烏市1971-2015年霾日數(shù)序列進(jìn)行連續(xù)小波變換，得到小波變化系數(shù)實(shí)部等值線圖(圖6)。烏市年霾日數(shù)Morlet小波圖存在3組不同尺度的周期性震蕩，分別是3～6 a小尺度周期(a的單位為年)、10～20 a中尺度周期、25～40 a大尺度周期。中、大尺度周期閉合中心最為明顯，10～20 a中尺度周期具有全域性，正負(fù)相位交替出現(xiàn)，呈現(xiàn)“高低高低高”趨勢(shì)；大尺度20～35 a呈現(xiàn)“高低高”趨勢(shì)。所有尺度隨著時(shí)間推移，穩(wěn)定性減弱。小尺度中心在1982年以后消亡，在2014年以后重新出現(xiàn)。3個(gè)不同尺度周期變化均有信號(hào)強(qiáng)度減弱趨勢(shì)。

圖5 1971-2015年烏市年霾日數(shù)Manner-Kendall-突變檢驗(yàn)曲線

圖6 1971-2015年烏市年霾日數(shù)Morlet小波實(shí)部時(shí)頻分布等高圖

3 結(jié)論與討論

烏市1971-2015年霾日數(shù)在空間上主要集中在該市東南部、中部、西南部，其中興和縣霾日數(shù)遠(yuǎn)高于其他區(qū)縣。在時(shí)間上主要集中在1971-1981年與2014-2015年時(shí)間段，通過(guò)對(duì)比這2個(gè)時(shí)間段，1971-1981年霾日數(shù)主要集中在沙塵暴頻發(fā)的春季，這一時(shí)期霾日數(shù)與沙塵類天氣發(fā)生日數(shù)距平百分率都具有數(shù)值較高、波動(dòng)趨勢(shì)相近的特點(diǎn)，且霾日數(shù)與沙塵天氣在Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)中表現(xiàn)出極顯著相關(guān)性，表明這時(shí)期霾的成因主要與沙塵天氣有關(guān)；2014-2015年沙塵類天氣發(fā)生日數(shù)較少，距平百分率也表現(xiàn)出疲軟降低趨勢(shì)，而霾日數(shù)距平百分率在這一時(shí)間段內(nèi)急劇升高，同時(shí)以3～6 a為周期的霾日數(shù)小波周期在這一時(shí)段內(nèi)有恢復(fù)的可能性，霾日數(shù)發(fā)生的季節(jié)從沙塵天氣頻發(fā)的春季在這一時(shí)期轉(zhuǎn)變?yōu)榍?、冬季，表明這一時(shí)期霾成因沙塵類天氣關(guān)系不大，與多年來(lái)城市生態(tài)修復(fù)、植樹(shù)造林，促使森林覆蓋率提升，年均極大風(fēng)速降低有關(guān)；2015年霾日數(shù)與空氣超標(biāo)日數(shù)比例、PM2.5呈現(xiàn)顯著相關(guān)性，這一時(shí)期霾日數(shù)成因與PM2.5為主的空氣污染物有關(guān)。近年來(lái)，烏市工業(yè)和交通業(yè)發(fā)展迅速，人為排放源在秋、冬供暖季產(chǎn)生大量顆粒物，以及長(zhǎng)期以來(lái)風(fēng)力降低，對(duì)霾天氣的生成和維持提供了有利條件。影響當(dāng)前霾的成因在長(zhǎng)時(shí)間序列由自然源轉(zhuǎn)化為以PM2.5空氣污染物為主要污染物的人為排放源。

烏市霧霾成因在長(zhǎng)時(shí)間序列上的改變，該地區(qū)大風(fēng)日數(shù)與沙塵類天氣發(fā)生日數(shù)也在降低，而大風(fēng)也具有驅(qū)散霧霾天氣的作用。烏市位于內(nèi)蒙古中部，是西伯利亞冷空氣和蒙古氣旋進(jìn)入華北地區(qū)的“門(mén)戶”之一[38]，也是京津冀地區(qū)重要的通風(fēng)廊道。烏市大風(fēng)日數(shù)的降低，是否間接影響到相鄰京津冀地區(qū)風(fēng)力的流通與平均風(fēng)速，為華北地區(qū)部分重工業(yè)城市灰霾天氣的維持創(chuàng)造氣象條件，是未來(lái)研究的方向。