南陽市霧霾天氣時空分布與能見度變化特征分析

孫俊艷

摘 要：本文利用南陽市2000—2018年的常規氣象觀測資料，分析霧霾天氣的時空分布、能見度的變化規律及其原因。結果表明，南陽站3個日數中對霧霾天氣能見度直接貢獻的大小依次為霾日數、輕霧日數、霧日數。霧日數對霧霾天氣能見度的直接效應最小，而且通過其他2個日數的間接效應都不大;霾日數對霧霾天氣能見度的直接效應最大，為負向效應，通過霧日數的間接效應較大，達0.186 874，而且為正向效應;輕霧日數對霧霾天氣能見度的直接效應不大，為負向效應，通過霧日數和霾日數間接效應也不大。

關鍵詞：負向效應;統計特征;相關分析

中圖分類號：P458.3文獻標識碼：A文章編號：1003-5168（2020）14-0147-03

Analysis of the Characteristics of the Spatio-temporal Distribution and Visibility of Fog and Haze in Nanyang City

SUN Junyan

（Nanyang Meteorological Service，Nanyang Henan 473000）

Abstract： Based on the routine meteorological observation data of Nanyang City from 2000 to 2018， the temporal and spatial distribution of haze， the change rule of visibility and its causes were analyzed in this paper. The results show that the size of the direct contribution to the visibility of fog and haze in the three days at Nanyang Station are haze days， light fog days and fog days. The direct effect of fog days on the visibility of fog and haze weather is the smallest， and the indirect effect through the other two days is not large; the direct effect of fog days on the visibility of fog and haze weather is the largest， which is a negative effect， and the indirect effect through fog days is greater ， reaching 0.186 874， and it is a positive effect; the direct effect of light fog days on the visibility of fog and haze weather is not large， it is a negative effect， and the indirect effect through fog days and haze days is also not large.

Keywords： negative effect;statistical characteristics;correlation analysis

國內外對霧霾天氣形成的條件、原因、預報預防及其對氣候的影響等方面都進行了不同程度的研究[1-3]，近年來，結合遙感等新型觀測手段，在霧霾的污染過程及其源匯分析和霧霾的組成物質及其時空分布特征等方面，相關研究都取得了有意義的成果。但是，對霧霾天氣、氣候特征及其演化規律的研究還非常有限，南陽市對這方面的研究還處于初步探討階段。本文研究了霧霾天氣成因、氣候特征及其演變規律等，以期進一步提高霧霾天氣的預報預測水平，為南陽市霧霾天氣的進一步監測、預報及其影響評估提供科學依據，減少災害損失，保障交通安全，提高環境質量。

南陽位于河南省西南部，地勢西高東低，地形多種多樣，屬于暖溫帶大陸性季風氣候，四季分明。受季風等因素影響，夏季以偏南風為主，雨水充沛，天氣炎熱;秋季晴和，日照充足;冬春季盛行北風，較為干旱，有浮塵天氣。特殊的地形，不利的氣象條件，以鋼鐵、電力、煙草等為主體的產業結構等諸多因素的影響，造成南陽空氣污染嚴重。

本文結合南陽市9個氣象臺站的常規歷史氣象資料（2000—2018年），統計各站的霧日數、輕霧日數和霾日數，分析其時空間分布特征，初步分析其變化原因。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本研究采用南陽市氣象臺站的常規歷史氣象資料（2000—2018年），統計各站的霧日數、輕霧日數和霾日數，分析其時空間分布特征，初步分析其變化原因。

1.2 研究方法

采取多元回歸分析來分析多個變量之間相互關系的方法，可以分析因變量和一個或多個自變量的數量對應關系。以相關分析與回歸分析為基礎，進一步研究因變量與自變量之間的數量關系。

2 南陽市霧霾特征分析

2.1 南陽市霧霾的空間分布特征

通過對2000—2018年南陽市各站霧、輕霧和霾日數進行統計分析，可以得出，南陽站年平均霧日數為21.6 d/a;年平均輕霧日數為231.6 d/a;年平均霾日數為79.3 d/a。

2.2 霧霾日數的變化趨勢

為了更清楚了解霧霾日數2000—2018年的變化趨勢，取南陽站為代表，繪制出各站霧、輕霧和霾的逐年日數分布情況（圖略），可知，南陽市年平均大霧日數、年平均輕霧日數均呈減小趨勢，氣候變化傾向率分別為-3.0 d/10 a和-1.8 d/10 a;而南陽市年平均霾的日數呈增多趨勢，氣候變化傾向率為2.2 d/10 a。

2.3 霧日數變化成因分析

影響大霧形成的因素較多，特別是天氣條件，包括氣溫、相對濕度、風速、大氣穩定度等。劉小寧等[1]分析了全國范圍內大霧的氣候特征及變化，大霧日數整體呈逐漸減少的趨勢;石春娥等[2]研究指出，城市的發展可以使大霧天氣明顯減少;吳濱等[3]研究分析了福建省大霧日數及濃霧日數的變化特征。因此，大霧的日數變化是復雜的，研究發現，南陽市霧日數變化主要有以下原因。

隨著城市化的深入，城市熱島效應進一步增強，造成城市氣溫明顯升高，不利于水汽的凝結，使霧難以形成和發展。南陽市的大霧日數呈逐漸減少的趨勢。而城市的快速發展導致大氣中氣溶膠含量增多，粒子密度加大。研究表明，霧日數的減少與生態環境有著密切的關系。森林覆蓋對霧的發展起重要作用。森林的蒸騰有利于氣溫降低，空氣中水汽減少、相對濕度降低，對霧日數的形成也有較大的影響。霧形成受天氣變化、人類活動的影響較大。

2.4 霾日數變化成因分析

隨著社會經濟的發展，近年來，南陽市霧霾天氣的出現頻率愈來愈高，尤其2012—2018年，霾日數明顯增多。霾出現時，能見度惡化，空氣質量明顯下降。

通過分析南陽站霾日數，筆者發現，南陽站的霾日數明顯比周邊站霾日數多。可以認為，城市霾出現日數的變化主要是由經濟活動所產生的污染物排放增加所導致的。南陽市是重工業城市，從南陽市重工業布局來看，中西部多于東部。南陽站位于中西部，經濟發展較早，人類活動頻繁，污染物排放量大，因而較其他站出現較多的霾日數現象。近年來，政府加大環境治理力度，特別是重點治理重污染工業區，大氣污染物排放受到抑制，2018年南陽站的霾日數較2017年有明顯的回落。

2.5 輕霧日數變化成因分析

通過分析可知，影響南陽市輕霧日數變化的原因主要有以下幾點：城市的快速發展使大氣污染加重，大氣氣溶膠粒子增加，加之相對濕度達到一定的范圍（不一定達到飽和），水汽出現凝結（或凝華），形成輕霧;城市熱島效應和大氣污染加重等導致霧日數減少，增加了輕霧日數;在自然界，霾和霧是可以互相轉化的，當相對濕度增加超過100%時，霾粒子吸附空氣中的液態水，可以轉化為霧或輕霧，而隨著空氣中相對濕度的降低，霧滴脫水后會形成霾粒子。

3 霧霾天氣能見度與霧霾日數的關系

通過對南陽站2000—2018年霧霾天氣能見度和霧、輕霧、霾日數的多元回歸及通徑分析，本文探討了各種視程障礙現象（霧、輕霧和霾）出現日數的變化對霧霾天氣能見度的影響程度。

對19年間的數據進行多元回歸分析，獲得南陽站霧、輕霧、霾日數對霧霾天氣能見度的影響的多元回歸方程，即

[Y=13.970 6-0.004 3X1-0.002 7X2-0.027 6X3] ? （1）

式中，[X1]為年霧日數;[X2]為年輕霧日數;[X3]為年霾日數;[Y]為霧霾天氣年平均能見度（下同）。

方差分析表明，上述回歸方程的[F]值為13.852 6（[F0.01]=5.950），達到了極顯著水準。復相關系數R為0.880 9，[X3]對[Y]的偏回歸達到極顯著水準（[T0.01]=3.055），而[X1]和[X2]對[Y]的偏回歸未達顯著水準。

結合多元回歸分析結果，對霧、輕霧、霾日數與霧霾天氣能見度進行通徑分析，以進一步明確各種視程障礙現象（霧、輕霧和霾）出現日數對霧霾天氣能見度的相對重要性，如表1所示。結果表明，3個日數中對霧霾天氣能見度直接貢獻的大小依次為霾日數、輕霧日數、霧日數。

霧日數對霧霾天氣能見度的直接效應最小，而且通過其他2個日數的間接效應都不大;霾日數對霧霾天氣能見度的直接效應最大，為負向效應，通過霧日數的間接效應較大，達0.186 874，而且為正向效應;輕霧日數對霧霾天氣能見度的直接效應不大，為負向效應，通過霧日數和霾日數間接效應也不大。

大霧日數、輕霧日數、霾日數霧日數對霧霾天氣能見度的直接效應相差不大，而且均為負向效應。大霧日數對霧霾天氣能見度的直接效應最大，通過霾日數的間接效應較小，但它通過輕霧日數這個比較大的負向間接效應作用于霧霾天氣能見度的效應還是不小的，達到-0.136;輕霧日數對霧霾天氣能見度的直接效應較大，通過其他2個日數的間接效應不大;霾日數對霧霾天氣能見度的直接效應最小，而且通過其他2個日數的間接效應也不大。

4 結論

本文研究分析了2000—2018年南陽霧、輕霧和霾日數的時空分布特征，得到以下結論。19年間，從南陽站霧日數、輕霧日數、霾日數變化來看，霧日數呈逐年下降趨勢，輕霧日數整體來看略有下降，霾日數呈逐年上升趨勢，特別是2013年以后增多尤為明顯。2010年前后，南陽站霾日數差異較大，其主要原因是城市經濟的快速發展使大氣污染加重，促使霾更容易形成等。

南陽站3個日數中對霧霾天氣能見度直接貢獻的大小依次為霾日數、輕霧日數、霧日數。霧日數對霧霾天氣能見度的直接效應最小，而且通過其他2個日數的間接效應都不大;霾日數對霧霾天氣能見度的直接效應最大，為負向效應，通過霧日數的間接效應較大，達0.186 874，而且為正向效應;輕霧日數對霧霾天氣能見度的直接效應不大，為負向效應，通過霧日數和霾日數的間接效應也不大。

參考文獻：

[1]劉小寧，張洪政，李慶祥，等.我國大霧的氣候特征及變化初步解釋[C]//中國氣象學會年會.2004.

[2]石春娥，楊軍，邱明燕，等.從霧的氣候變化看城市發展對霧的影響[J].氣候與環境研究，2008（3）：327-336.

[3]吳濱，施能，李玲.福建近44年霧日趨勢變化特征及可能影響因素[J].應用氣象學報，2007（4）：497-505.