近56 a三穗縣大霧天氣氣候特征分析

聶 云，周繼先

(1.貴州省黔東南自治州氣象局，貴州 凱里 556000；2.貴州省思南縣氣象局，貴州 思南 565100)

近56 a三穗縣大霧天氣氣候特征分析

聶 云1，周繼先2

(1.貴州省黔東南自治州氣象局，貴州 凱里 556000；2.貴州省思南縣氣象局，貴州 思南 565100)

利用1958—2013年三穗氣象站逐日大霧觀測資料，運用統計學方法、線性傾向估計法、小波分析法以及MK檢驗等對三穗縣近56 a大霧天氣氣候特征進行分析。分析表明：三穗大霧天氣頻發，各月都有出現；呈現中間多，兩頭少，在8月達到峰值。大霧活動季節變化顯著，主要出現在盛夏到初冬之間，春季最少。歷年大霧日數的線性趨勢明顯，主要呈下降趨勢；其年代際分布特征表現出明顯的階段性變化，變化呈正弦曲線型。小波分析三穗年大霧日數存在準3 a、準6 a和準12 a的顯著周期震蕩。MK檢驗分析表明，三穗歷年大霧時間序列在1996年發生增多突變， 2010年發生減少突變；特別是2010年以來，大霧天氣出現次數呈歷史最低值，三穗進入大霧天氣少發期。

大霧；氣候特征；小波分析；MK檢驗；三穗

1 引言

近年來，氣象工作者對大霧天氣進行了大量的研究。林建等[1]對我國大霧的時空分布特征及其發生的環流形勢進行了研究；羅喜平等[2]對貴州區域性輻射大霧特征與形成條件的研究中指出，貴州區域性輻射大霧多出現在貴州省中東部較低處；龍先菊等[3]對黔東南大霧氣候特征的分析中指出，黔東南州大霧主要分布在其中部，其中三穗縣年霧日數最多。三穗作為貴州的東出口，素有“黔東要塞”和“千里苗疆門戶”之稱；由于三穗大霧頻發，影響范圍廣，大霧天氣已成為影響三穗人民日常生活主要的災害性天氣之一。然而對三穗本地大霧天氣特征的研究較少，本文利用三穗1958—2013年地面氣象觀測資料，分析近56a三穗縣大霧天氣氣候特征，找出三穗大霧天氣的變化規律，進而對三穗交通運輸建設和人們日常活動進行科學指導，同時也為三穗大霧天氣的預警預報提供科學依據。

2 資料與方法

三穗氣象站為國家基準氣候站，自1958年建站以來，曾發生過站址遷移，運用竇新英[4]研究方法對遷站前后兩站點資料進行對比分析，結果表明兩站點的資料無顯著差異，觀測資料具有較好的代表性、準確性和比較性。

本文運用1958—2013年三穗氣象站逐日大霧觀測資料，建立大霧日數的月、季、年時間序列。利用統計學方法計算分析三穗縣近56a月、季、年大霧日數的分布特征；采用線性傾向估計方法擬合大霧天氣的長期變化趨勢；通過Morlet小波分析法和MK突變檢驗法分析三穗大霧天氣的周期震蕩及突變特征。

3 大霧天氣的時間分布特征

3.1 大霧日數的月際分布及季節變化

圖1為三穗歷年各月出現大霧平均次數圖。從圖1中可清晰看出，三穗各月均有大霧出現，大霧的逐月變化曲線中間高，兩頭低；其中歷年月平均霧日數最大值出現在8月，占全年的13.8%；9月次之，占全年的10.8%；1—4月相對較少，月平均大霧天數為3～4 d，其中2月份是全年中出現大霧日數最少的月份，僅占全年的4.6%。總體而言，平均大霧日數1—4月維持在4 d左右，5—8月呈遞增趨勢，在8月份達到峰值，9月份開始降低，到12月時，大霧月平均天數只有5.6 d。

圖1 三穗歷年各月出現大霧的平均次數圖

由表1可以看出，三穗大霧天氣季節變化明顯，大霧天氣主要出現在夏秋時節，其發生頻率均在30%以上；冬季次之，春季最少。結合圖1可知，三穗大霧天氣頻發，主要出現在盛夏到初冬之間，大霧月平均次數都在6 d以上(含6 d)。

表1 三穗縣四季大霧出現頻率分布情況

3.2 大霧日數的年(代)際變化

從圖2分析，近56 a三穗縣大霧天氣存在著明顯的年際變化特征；運用一元線性回歸方程擬合大霧日數的年際變化，計算得出大霧日數的年變化傾向率為-2.93 d/10 a(n=56，r=0.34)，通過了α=0.01顯著性水平檢驗[5]；表明年大霧日數總體呈明顯下降趨勢。結合表2分析，近56 a三穗共出現大霧3 645 d，年平均大霧日數65.1 d，其中1965年出現大霧天氣92 d，為歷年最多；2012年出現大霧天氣31 d，是歷史大霧日數最少年。

分析圖2，并結合三穗56 a間各年代大霧日數分布特征表(表2)分析，1958—1970年代末，為大霧天氣活躍期，存在明顯的正距平，這22 a中有17 a大霧日數在65 d以上，高于歷年平均值，而年大霧日數歷史最大值出現在1965年(92 d)；1980年代初—1990年代初曲線呈下降趨勢，為大霧日數偏少階段，此時段年大霧日數均低于平均值，最少出現在1988年(43 d)；1990年代中期—2000年代初期，曲線有明顯上升趨勢，轉為大霧天氣相對活躍期，期間只有2 a大霧日數低于平均值，最多年大霧日數出現在2001(82 d)；2000年代中期以后曲線下降趨勢非常顯著，特別是2010年以來，大霧年平均日數僅為42 d，其中年大霧日數歷史最小值出現在2012年(31 d)，是三穗近56 a來大霧天氣的少發階段。分析表明，三穗年大霧日數具有明顯的階段性變化特征，主要呈正弦曲線型變化，2010年以來，三穗進入大霧天氣少發期。

圖2 三穗大霧日數年際變化趨勢線圖

表2 三穗56 a間各年代大霧日數分布特征

4 大霧天氣的震蕩周期分析

圖3為三穗縣近56 a年大霧日數時間序列小波變換圖，圖中清楚的顯示出近56 a三穗年大霧日數在不同時間尺度上的震蕩周期及震蕩強弱，在不同的時間尺度下，年大霧日數的變化結構亦不相同。在大尺度(16 a以上)上，年大霧日數經歷多—少—多—少—多的交替變換，在1985年以前，存在明顯的20a周期震蕩；在較大尺度8～16 a上，年大霧日數的周期震蕩非常明顯，經歷了多—少—多—少—多—少—多—少—多的循環交替，中心周期為12 a左右；在4～8 a的時間尺度上，經歷了多—少的循環交替，周期中心為6 a左右；在4 a及以下的時間尺度上，中心周期為3 a左右，其正負相位的交替變換更加頻繁。

圖3 三穗1958—2013年年大霧日數小波變換圖

運用小波變換圖(圖1)已分析出三穗歷年大霧日數存在著幾個不同時間尺度的周期震蕩，為找出近56 a三穗年大霧日數時間序列變化起主要作用的周期，對該序列進行了小波方差檢驗[6]，并作出小波方差時間變化圖(圖4)，分析小波方差圖可得出能量隨時間尺度的分布狀況以及時間序列中各尺度擾動的相對強度，其中方差峰值處所對應的時間尺度就是年大霧日數時間序列變化的主要周期。

圖4 三穗1958—2013年年大霧日數小波方差圖

由圖4可以看出，三穗年大霧日數存在3個明顯的峰值，分別對應3 a、6 a和12 a時間尺度；其中時間尺度6 a所對應的方差值最大，說明準6 a周期震蕩最強，準3a為第2個震蕩周期，準12 a為第3個震蕩周期。綜上所述，三穗年大霧日數存在準3 a、準6 a和準12 a周期震蕩，其中準6 a周期震蕩最強。

5 大霧天氣的突變特征分析

氣候突變是指在較短時期內由一種相對穩定的氣候狀態到另一種氣候狀態的急劇變化，它表現為氣候變化的不連續性。本文采用Mann-Kendal法對三穗年大霧日數進行突變檢驗，圖5為三穗歷年大霧日數序列的MK檢驗結果。

圖5 三穗1958—2013年年大霧日數MK檢驗圖

圖5中直線為α=0.05的顯著性檢驗值±1.96，由UF曲線可見，20世紀60年代中期以前，三穗年大霧日數呈上升趨勢，其中1958—1962年和1964—1965年為增多趨勢顯著時段；1960年代后期—1970年代中期，UF曲線和UB曲線有3個交點，表明此時段年大霧天氣以波動變化為主；1970年代后期—1990年代初期，三穗年大霧出現次數呈明顯下降趨勢；1990年代中期—21世紀初期，大霧出現次數增多趨勢明顯，UF和UB曲線在1995—1996年之間出現交點后，UF曲線向正方向變化，由此確定1996年為年大霧天氣增多突變點；2000年代中期以后，在2009—2010年之間，UF和UB曲線再次出現交點，之后UF曲線向負方向變化，可確定2010年為三穗大霧天氣減少性突變的起始年，在突變點之后，特別是近3 a，三穗大霧天氣出現次數顯著減少，其中2012年出現大霧日數31d，是歷年大霧日數極端最低值。

6 結論

①三穗大霧天氣頻發，各月都有出現，歷年大霧日數的逐月變化曲線呈現兩頭低，中間高；其中8月份大霧出現次數最多，1—4月份相對較少。三穗大霧活動季節變化顯著，主要出現在盛夏到初冬之間，春季最少。

②近56 a以來，三穗歷年大霧日數線性趨勢明顯，總體呈下降趨勢，平均每10 a年大霧減少2.93 d。近56 a三穗共出現大霧天氣3 645 d，年平均大霧日數65.1 d。

③三穗年大霧日數的年代際分布特征表現出明顯的階段性變化，變化呈現正弦曲線型。20世紀50—70年代、20世紀90年代為大霧多發期，有明顯的正距平；20世紀80年代大霧天氣相對偏少，2000年代中期以來，特別是2010年之后，三穗年大霧日數顯著減少，三穗進入大霧天氣少發期。

④小波分析表明，三穗年大霧日數存在準3 a、準6 a和準12 a周期震蕩，其中準6 a周期震蕩最強，準12 a周期震蕩最弱。

⑤MK突變檢驗分析表明，三穗歷年大霧日數時間序列在1996年發生增多突變，在2010年發生減少突變；2010年之后，三穗年大霧日數顯著減少，現歷史最低值。

[1] 林建，楊貴名，毛冬燕，等.我國大霧的時空分布特征及其發生的環流形勢[J].氣候與環境研究，2008，13(2)：171-181.

[2] 羅喜平，周明飛，汪超，等.貴州區域性輻射大霧特征與形成條件[J].氣象科技，2012，40(5)：799-806.

[3] 龍先菊，梁平，田菊萍，等.黔東南大霧氣候特征[J].氣象科技，2010，38(3)：321-324.

[4] 竇新英.51463遷站后與原站址的氣候要素差異分析[J].新疆氣象，2002，25(2)：15-17.

[5] 盛驟，謝式千，潘承毅.概率論與數理統計[M].北京：高等教育出版社，2001：294-305.

[6] 宋慶國.基于以太網的分布式溫濕度智能監控系統的設計[D].青島：中國海洋大學，2007.

2014-11-01

聶云(1989—)，男，助工，主要從事綜合氣象業務工作。

1003-6598(2015)05-0031-03

P426.4

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