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1資料和方法

收集整理1978—2007年共30年的青島市區、嶗山區、膠南市、膠州市、即墨市、平度市和萊西市7個基準站大霧日數資料以及有能見度要素觀測的自動站的資料。由于青島市大部分自動站始建于2005年，為了綜合分析霧空間分布特征，反映青島岸基站和海島站及周邊霧的分布狀況，本文對自動站資料進行時間需補。具體方法如下：以當日能見度最小值＜1000m為有霧，挑選有霧記錄的自動站，統計每年霧季霧日數（4～7月）、非霧季霧日數（1～3，8～12）以及年霧日數資料，使用反距離加權插值法，利用7個基準站的資料首先插值出每個自動站2007的每年霧季霧日數、非霧季霧日數以及年霧日數資料，對比基準站和自動站在2007短時間序列中霧日的實況，找出每一個自動站和周圍哪幾個基準站相關性最大，調整插值方案，使用修正后的插值方法續補每個自動站的前30年資料。收集1984—2007年20多年來的由于海霧所造成的災情普查資料，利用災害學風險評估的指標加權綜合模型，基于歷史資料的統計學頻率分析方法計算氣象指標，利用層次分析法確定指標的權重，最后基于地理信息系統技術（GIS）進行海霧災害風險評估分析。評估的具體范圍為青島市、膠州市和膠南市，以市域行政界線為評估界線，青島市區以區級行政單位為基本研究單位，包括市南區、市北區、四方區、黃島區、嶗山區、城陽區、李滄區。膠州、膠南由于數據獲取的原因只以市級行政單位為基本研究單位。

2青島地區大霧特征

從青島地區霧的空間分布來看（見圖1），青島地區霧日數局地性強，差異很大。青島市區出霧頻率大，年霧日數達53d，尤其是太平角至奧帆基地沿海一帶海霧發生較為頻繁。雖然即墨內陸地區受海霧影響和陸霧影響較少，年霧日僅有16d，但其田橫島地區與青島市區地理特征相似，年霧日數多達56d，且多為海霧。膠南沿海地區也是海霧多發區，但略少于青島，為45～50d左右。其次是膠州和膠南西北部，萊西和平度以陸霧為主，年霧日較少，約為30d。總體來說，青島地區沿岸和近海為霧的頻發區，多為海霧，年霧日數都在50d以上，海霧的影響縱深大約為8km；內陸霧較少，多為輻射霧。就環膠州灣區域來分析，青島和黃島沿海海霧多發，膠州灣北部霧較少，膠州灣的東北側霧最少。因此在青島未來城市建設規劃中應充分考慮霧的多發性和空間分布特征，在沿海及膠州灣環灣地區注意布設防霧設施，沿海公路應加強大霧警示燈設置。基于青島市區大霧的高發性特點，本文統計分析了1978—2007年青島市區逐年霧日次數（圖略）。表明，青島一年四季都有霧的發生，年際變化不大，其中2006年霧日數最多，高達89d。青島市霧季一般從4月開始，7月結束。海霧日數占青島總霧日數的一半以上，6、7月是海霧發生高頻時期，3月之前和8月之后海霧則較少發生（見圖2）。觀測資料分析表明，青島海霧易于在凌晨3～6時和傍晚17～19時2個時間段出現，海霧消散時間主要在上午8～11時和夜間22時；海霧持續時間多為1～6h，持續24h以上的海霧事件僅為3．4％。根據溫度日變化特點以及大霧生消的時間分布特征，劃分20～00時、00～08時、08～16時、16～20時4個時段，對大霧的生消按不同時段進行統計，結果發現，00～08時是青島大霧形成的高概率時段，08～16時是消亡的高概率時段，比例都在51％以上。圖3是2006年青島市區逐月霧日和常年月平均霧日數的對比曲線。在海霧高發的6和7月，青島市區霧日數分別達到了21和14d，出現頻率較常年增加了110％和40％。對比分析2006年青島市區二氧化硫，二氧化氮以及PM103種污染物的月平均濃度，在6～7月都呈現出低值的特點（見圖4），和海霧的高出現頻率呈現反位相、負相關的關系。這主要是青島為海洋性季風氣候，夏季盛行由其南部黃海來的東南風，大氣對流強并且發生頻繁。從海洋上移來的平流霧相對清潔，加上較好的垂直擴散條件及降雨的沖刷沉降作用，使得這一期間青島空氣質量較好。王鑫等［6］也指出，海霧形成的水汽不是由局地提供的，而是靠低空急流從熱帶大氣輸送過來。而霧日數相對較少的1～3月，青島市區的污染物的濃度卻是維持較高水平。造成相應時段污染物濃度較高的原因，一是與冬季燃煤取暖造成的污染源的增加有關，二是與冬季大氣擴散能力較差，三是冬季大霧天氣不利于污染物的擴散。

3青島地區海霧風險評估

大霧災害作為自然災害的一部分，是致災因子、孕災環境與承災體是綜合作用的產物。本文從致災因子的危險度，孕災環境敏感度以及承災體暴露度3個方面進行青島地區大霧災害風險評估。由于海霧日數占青島總霧日數的一半以上，這里只針對海霧進行評估分析。定義能見度0級稱為重霧，氣象能見度小于50m；能見度1級稱為濃霧，氣象能見度在50～200m；能見度2級稱為中霧，氣象能見度在200～500m；能見度3級稱為輕霧，氣象能見度在500～1000m。

3．1致災因子危險度分析災害產生和存在與否的第一個必要條件是要有風險源，即致災因子。它反映災害本身的危險性程度，主要包括災害種類、災害活動規模、強度、頻率、致災范圍等。這種過程或變化的頻率越大，那么它給人類社會系統造成破壞的就可能越大；相應地，人類社會經濟系統承受的來自該風險源的災害風險就可能越高。致災因子的這種性質，通常被描述為危險度。霧災致災因子危險度是指引發霧災危險的可能性，其評價要素主要為霧災發生地點、影響范圍、歷史發生頻次、能見度等級等［18］。本文根據1978—2007年青島市7個基準氣象站能見度的觀測數據，將能見度分成0級和1～3級2個等級，以不同等級能見度出現次數為指標，按照頻率公式，計算不同等級的大霧頻率，并根據能見度等級確定權重，利用危險度公式獲得表1所示的致災因子的危險度值。從表1可以看到，青島地區大霧災害致災因子的危險度在空間上有很大差異，市區的危險度最高，即墨危險度最低，膠州和城陽區部分地區危險度值較高。

3．2孕災環境的敏感度分析孕災環境主要包括水文條件、地形地貌條件、植被條件等自然條件，它們對災害發生強度有很大的影響，通常用敏感度來表征孕災環境的特性。由于影響青島地區的海霧，其影響程度與區域的臨海距離密切相關，因此本文采用海岸線指數來表征孕災環境的敏感性。利用ArcGIS軟件在地圖上劃出距離海岸線0～2、2～4、4～6、6～8、8～10和小于10km的區域，按影響程度分別賦值，作為孕災環境的敏感度指數，距離海岸線越近，海霧孕災環境的敏感度指數就越高，其中距離海岸線0～2km的區域，其敏感度指數設定為1．0，而距離海岸線10km以外的區域，其敏感度指數設定0．0，即不再受海霧的影響。圖5就是依據海岸線指數所獲得的孕災環境敏感度空間分布。青島市市南區、市北區、四方區、黃島區、城陽區和嶗山區因為臨海或者距離海岸線較近，其相應的孕災環境敏感度較高。

3．3承災體的暴露度分析有危險性并不意味著災害就一定存在，因為災害是相對于人類及其社會經濟活動而言的，只有風險源有可能危害某社會經濟目標（即承災體）后，對于一定的風險承擔者來說，才承擔了相應的災害風險。暴露性是指可能受到氣象危險因子威脅的所有人和財產，如人員、房屋、農作物、生命線等。一個地區暴露于氣象危險因子的人和財產越多即受災財產價值密度越高，可能遭受潛在損失就越大，氣象災害風險越大。大霧災害損害的對象主要是人和交通，考慮指標的可取得性，采用人口密度指標來表征大霧對人的健康影響，采用路網密度來反映大霧對交通的影響。從2008年《青島市統計年鑒》獲取人口、各區市面積的數據，計算人口密度。利用ArcGIS軟件從2008年青島1∶10000的電子地圖上提取青島地區的路網系統，按道路等級分別賦值（見表2），作為道路指數，根據暴露度公式計算承災體的暴露度指標。從承載體的暴露性空間分布（見圖6）來看，大霧災害承災體暴露度平均值較低，只有0．024，這說明大部分地區承災體暴露度較低。暴露度高值區出現在市南區、市北區和膠州灣高速公路、青銀高速公路、濟青高速公路、同三高速公路、疏港高速公路、104國道及四方區內道路。四方區、李滄區及其他地區局部道段暴露度也較高，大于平均值0．024。

3．4大霧災害風險分析基于ArcGIS空間分析平臺，利用氣象災害風險度指標加權綜合模型［23］，綜合考慮致災因子的危險度、孕災環境的敏感度以及承災體的暴露度3個方面對青島地區大霧災害的貢獻，計算青島環灣地區大霧災害的風險度值。圖7是獲得的大霧災害的風險度空間分布。可以看到，青島地區大霧災害極高風險區集中在市南區、市北區、四方區的西南部和黃島區東部沿海，這些地區位置緊臨海邊，大霧出現頻率較高，又是人口和道路密集的地區，其危險度、敏感度和暴露度3個指標都是很高。而膠州灣西面沿海地區和東面局部地區也是大霧災害的高風險區。

4結論

本文通過分析青島地區1978—2007年霧日觀測資料，獲得了青島地區大霧發生的時間和空間分布特征。基于GIS，結合1984—2007年的大霧災情普查資料對青島地區城市建設和社會經濟活動影響較大的海霧災害進行了風險評估。主要結論如下：（1）青島地區沿海為霧的頻發區，海霧日數占青島總霧日數的一半以上；內陸霧較少，多為輻射霧。（2）青島一年四季都有霧的發生。每年6、7月是海霧發生高頻時期；海霧易于在凌晨3～6時和傍晚17～19時2個時間段出現。（3）青島地區大霧災害極高風險區集中在市南區、市北區、四方區的西南部和黃島區東部沿海，青島環膠州灣西面沿海地區和東面局部地區也是大霧災害的高風險區。

作者：馬艷郝燕王穎單位：青島市氣象局青島市氣象臺南京信息工程大學遙感學院