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摘要：為探尋霾日異常變化原因，分析霾判別標準的改變、能見度自動觀測和人為因素等對霾日的影響。筆者利用線性傾向估計、累積距平、M-K檢驗、滑動t檢驗等統計診斷方法對1981—2017年霾日進行統計分析。結果表明：1981年以來，浦口霾日共發生5次明顯突變，突變點分別是1988年、2000年、2007年、2011年和2016年，除2016年之外，其他突變點都與影響因素變化有關。2007年之前影響霾日的因素主要是人為因素和觀測環境的變化，其中，1988—1999年因人為因素影響，霾日數據已不具有使用價值；2007年開始霾判別標準的改變和能見度自動觀測對霾日影響最為明顯。2016年之前，霾日突變點與影響因素變化時間基本吻合，表明不同影響因素在不同時間段對霾日的影響比氣象條件和空氣質量更加顯著。

關鍵詞：霾日特征；突變；影響因素

0引言

在分析霾日變化特征時，發現霾日數據存在不連續的現象。為避免因數據不準確而產生分析誤差，需要對影響霾日的各種因素進行分析[1-2]。很多專家學者對影響霾日的因素做了大量的研究工作[3-5]。魏建蘇等[6]對南京霾日分析后，得出大氣顆粒物（特別是細顆粒物）污染加劇很可能是南京霾天氣頻發的一個重要原因的結論；田心如等[7]分析了江蘇霾日特征，發現2011年之后霾日呈急劇上升趨勢，且2011年之后的江蘇霾日逐年大幅增多與氣象條件的變化關系不大，霾日明顯增多的關鍵原因可能是污染物的明顯增多；宋娟等[8]通過對快速城市化對霧霾的影響分析，表明城市化的快速發展是導致霾日上升的重要原因。以上研究都取得了一定的成果，但這些研究都是從氣象條件和空氣質量的角度展開分析，還不夠全面，需要對氣象條件和空氣質量之外的影響因子進行研究。本研究利用多種統計方法[9]，并結合臺站檔案變動情況表，分析人為因素和觀測環境的變化，霾判別標準的改變和能見度自動觀測等非氣象條件和空氣質量因素對霾日的影響程度，以期為今后進行霾日訂正和研究提供參考。

1資料與方法

1.1資料來源

本研究所用資料為浦口1981—2017年霾日年、月資料，2014—2016年每天逐小時能見度和相對濕度自動觀測數據。浦口自建站以來，只是在2013年發生站址變動（由浦口區江浦街道西門遷至老山腳下），新舊站址距離在3km之內，對霾日不造成明顯影響。

1.2分析處理方法

數據分析采用趨勢分析法、對比分析法和數據細化分析法[10-11]。采用線性傾向估計和累積距平對霾日變化趨勢進行分析，突變檢測采用M-K檢驗和滑動t檢驗，并結合累積距平和序列自身演變綜合判定突變點[12-14]。

1.3霾判別標準的演變歷程

1.3.1標準12007年之前，當V＜10km時（V是能見度），U≤60%記霾（U是相對濕度）；U≥80%記輕霧或霧；60%＜U＜80%之間觀測員靈活判斷。

1.3.2標準22007年江蘇省氣象局業務處下發了霾的判斷標準，標準規定：當V＜10km時，U≤60%記霾；U≥80%記輕霧或霧；60%＜U＜80%之間，用公式U＇=80-(V2/5)的計算值作為霾的判斷指標，當U＜U＇時，記霾，U≥U＇時記輕霧。

1.3.3標準3[15]2017年9月開始執行最新觀測標準，以相對濕度80%和自動觀測能見度小于7.5km作為分界線（注：自動觀測能見度7.5km等同于人工觀測10km）。當U＜80%且V＜7.5km時記霾，并且連續6h及以上有霾，算1個霾日。也就是有霾，但不一定能達到霾日的標準，該標準簡單易行且符合天氣學原理，這也是與之前標準最大的不同，以前只要有0.5h以上達到霾的標準就可以算1個霾日。

2結果與分析

2.1年霾日特征分析

霾日總體呈上升趨勢，傾向值b=5.014，相關系數|r|>r0.05=0.325，上升趨勢非常顯著。從圖2可以看出，1981—2017年浦口霾日明顯可以分為2個階段，以2007年為界，1981—2006年為偏少階段，2007—2017年為偏多階段；其中，1988—1999年異常偏少，2011—2015年異常偏多。通過與江蘇省霾日變化趨勢和南京站霾日變化趨勢比較[7]，1988—1999年異常偏少與實際不符，2011—2015年異常偏多與全省霾日變化趨勢一致。

2.2月霾日特征分析

月霾日出現頻率在8%~25%之間，霾日出現頻率最高與最低之間相差3倍以上，差異非常明顯。7—9月霾日出現頻率最低，霾日出現頻率都未超過10%，8月霾日出現頻率僅有8%；1月、6月和11—12月霾日出現頻率都達到了20%，12月霾日出現頻率高達25%。浦口霾日月變化特征與全省基本一致。

2.3霾日突變檢驗

本研究所述的突變是指人工觀測天氣現象有一些非規律性、非線性的“突變過程”，即由一種穩定狀態短時間內跳躍式地變成另一種穩定狀態的現象[16-18]。對1981—2017年浦口年霾日進行M-K檢驗，結果表明，浦口年霾日在2007年前后發生了1次明顯的突變，與累積距平變化趨勢基本一致；1989—2001年霾日變化趨勢超過顯著性水平0.05臨界值。從M-K檢驗的UF曲線可以看出，2000年是浦口霾日變化的臨界點，由之前的下降轉為上升趨勢。用4年、5年、6年和7年滑動t檢驗對年霾日進行突變檢測，結果表明，2000年和2010年前后突變最明顯，在1988年和2006年前后也都檢測到突變。根據檢驗結果和圖1、表1，并結合直觀分析，確定1988年、2000年、2007年、2011年和2016年為突變點。通過對霾日突變點前后的歷史數據分析，結果表明突變前后的差值明顯，其中，最大差值達到120天以上，最小也達到27.2天。

2.4霾日突變影響因素分析

1981—2017年浦口霾日共出現了5次突變，而且2000年以來就發生了4次，其中，2007年比2006年霾日多1.7倍，2011年比2010年霾日多1.2倍，如此頻繁的劇烈變化不可能是氣象條件和空氣質量突然改變造成的[19-20]。為了弄清楚造成霾日突變的原因，普查了浦口1981年以來的每年臺站檔案變動情況表和大事記，發現除去氣象條件、空氣質量、城市建設和大氣污染防控力度加大等影響因素之外，1988年、2000年、2007年和2011年4次突變都與霾判別標準的變動、能見度自動觀測、人為因素和觀測環境的變化等4個因素有關，并且突變點與影響因素改變的時間點基本是吻合的。以下重點分析各種因素對霾日的影響程度。

2.4.1霾判別標準改變對霾日的影響（1）不同判別標準對霾日的影響分析[21-23]。1981—2006年按照標準1規定記錄霾，霾的判別主要依靠觀測員主觀判斷為主，沒有定量的標準，觀測員業務能力和探測環境好壞對霾日的多少起主要作用，判別標準對霾日的影響不大，也是造成這一時期霾日偏少的主要原因；2007年開始霾的判別標準發生重大調整，按標準2的相關規定記錄霾，從2007年1月開始霾日持續上升，霾日上升趨勢的傾向值b=0.31，相關系數|r|>r0.05，上升趨勢非常顯著；2017年9月，霾判別標準再次發生重大改變，開始按照標準3記錄霾日，同樣的觀測數據之前可以算1個霾日，而新標準則達不到記錄霾日的規定，霾日呈現下降趨勢，霾日下降趨勢的傾向值b=0.505，相關系數|r|>r0.05，下降趨勢顯著。2007年和2017年9月2次霾判別標準的改變對霾日影響都非常明顯。（2）2014—2016年標準2和標準3霾日對比分析[24]。筆者選取2014—2016年3年每小時能見度和相對濕度按照標準3重新統計霾日。2014—2016年各月按標準3統計的霾日都小于或等于標準2的霾日。2014—2016年月霾日減少最多的分別是3—5月和9月，霾日減少都達到40%或以上；1月和6—7月減少不明顯。2014年3月和2015年5月和9月霾日減少的天數都達到10天或以上。3年霾日總天數由579天下降為418天，霾日減少了28%。2014年和2015年霾日分別減少61天和67天。

2.4.2能見度自動觀測對霾日的影響分析2011年下半年能見度自動觀測儀器投入業務使用，觀測員在進行人工目測能見度時，參考了能見度自動觀測儀器的數據，因此，霾日開始明顯增加，2012年比2011年霾日多34%，從2010—2012年各月霾日變化圖可以清晰看出，能見度自動觀測儀器使用對霾日的影響非常大，霾日上升趨勢的傾向值b=0.571，相關系數|r|>r0.05，上升趨勢非常顯著。田心如等將2011年后的霾日極劇上升歸結于污染物的增多是不全面的，并沒有考慮到能見度觀測由人工觀測改為自動觀測對霾日的影響。因此，2011年開始霾日極劇上升與影響霾日的氣象條件之間的對應關系不一致原因，主要是能見度觀測由目測變為器測造成。

2.4.3人為因素對霾日的影響分析查閱浦口臺站檔案變動情況表和大事記發現，1988—1999年浦口觀測員頻繁變動，地面氣象觀測都是以年輕觀測員為主，對能見度的觀測能力欠缺，能見度普遍偏大，加上對霾的判別標準理解不透徹，把本應記錄霾的，記錄成了輕霧，造成1988—1999年浦口霾日異常偏少，年霾日都沒有超過10天，有8年霾日少于5天，其中，1993年、1996年、1998年都未出現霾。經與江蘇省平均值比較，并結合霾日影響因素分析，1988—1999年浦口年霾日應該在20~40天之間才算合理。因此，1988—1999年霾日數據已經不具有使用價值。經與南京站相比[25]，2站霾日相差巨大，也從另外一個角度反映出人為因素對霾日的影響特別明顯，特別是在不同臺站之間表現得更為突出。

2.4.4觀測環境變化對霾日的影響分析2000年開始浦口氣象觀測值班室由1樓搬到了5樓，觀測員的視野相對開闊，能見度的觀測比較準確，并且年輕觀測員業務能力也有了一定的提高。因此，霾日開始緩慢上升，2000年霾日達到20天，比1999年霾日多17天，2001年又比2000年多20天，浦口霾日也接近全省常年平均值，數據逐漸趨于正常。

3結論與討論

（1）在浦口霾日突變的4個影響因素之中，人為因素對霾日的影響最大，判別標準的改變和能見度自動觀測對霾日影響次之，觀測環境的變化對霾日的影響最小。2007年之前影響霾日的因素主要是人為因素和觀測環境的變化；2007年開始影響因素主要是霾判別標準的改變和能見度自動觀測。（2）2016年的突變反映出近年來大氣污染防控和大氣治理的成果。（3）在同一時期會有多個因素同時影響霾日的多寡，本研究主要分析對霾日影響最大的因素。比如，1988—1999年霾日異常，既有人為因素又和能見度觀測環境差有一定的關系，但人為因素是主因。（4）在執行標準3的過程中發現，有時重污染天氣反而沒有霾，2018年1月16—18日表現最為顯著，AQI都已經達到300以上，但天氣現象中并無霾，主要原因是達不到連續6h有霾，不能算1個霾日，這種現象地面氣象觀測規范中還未給出處理方法。

作者：陳其旭 單位：南京市浦口區氣象局