萊西市近20年霧日的統計分析

李 鳳

1.青島市氣象災害防御工程技術研究中心，山東青島 266003；2.萊西市氣象局，山東萊西 266622

霧不僅使能見度降低，增加交通事故的發生頻率，還導致空氣質量下降并引發各種呼吸道疾病，嚴重危害人類的身體健康，甚至影響到區域氣候。穆泉等[1]評估顯示：2013年1月霧霾事件造成的全國交通和健康的直接經濟損失保守估計約230億元。謝元博等[2]評估2013年1月發生的北京市霧霾重污染事件造成的相關健康經濟損失高達4.89億元，其中早逝、急性支氣管炎、哮喘三者占總損失的90%以上。因此，霧的問題日益成為人們關注的重點，國內外許多學者對此展開研究。孫彧等[3]總結了最近40年中國霧日數和霾日數的氣候變化特征，分析了霧、霾日數的空間分布、季節變化以及年代際變化特征。丁一匯等[4]總結分析了近50年我國霧和霾的長期變化特征及其與大氣濕度的關系，介紹了霧霾發生頻率的變化以及霧日、霾日平均相對濕度的差異。張蘇平等[5]分析了低層大氣湍流混合高度、湍流混合強度和溫度層結的季節變化及其與黃海海霧季節變化的關系。王曉麗等[6]分析了青島市水平能見度的變化特征和氣象影響因子。馬艷等[7]統計分析了青島市區霧日和空氣質量特征，揭示了青島夏季海霧和冬季陸霧對城市空氣質量的影響差異。

前人主要針對中國和青島地區的霧進行研究，而萊西市位于青島北部，屬于內陸，受海霧影響較小，前人的研究均未涉及萊西，選取萊西市霧的地面觀測資料進行研究，針對萊西市近20年的霧日進行統計和分析，研究霧的變化特征與規律，對萊西市霧的預報具有參考意義。

1 資料來源與研究方法

所使用的資料主要是萊西國家氣象觀測站經過質量控制后的霧、能見度、溫度、相對濕度等數據。數據的時間范圍為1997年1月1日—2016年12月31日。根據《GB/T 27964—2011 霧的預報等級》，將能見度＜1 000 m且相對濕度＞80%的日期記為霧日。

2 近20年霧日的統計分析

2.1 近20年霧日的變化規律

根據對萊西國家氣象觀測站霧日數據的統計，1997—2016年萊西市共出現霧日數555 d，夜間（20:00～08:00）出現霧日數537 d，白天（08:00～20:00）出現霧日數296 d，其中，從夜間延續到白天的有268 d，從白天延續到夜間的有20 d，僅有19 d霧只出現在白天。

2.1.1 霧日的年際變化特征 圖1為1997—2016年萊西市霧日數的年際變化曲線。根據統計資料，1997—2016年期間的年平均霧日數22.7 d，最多霧日數發生在1998年，為56 d；最少霧日數發生在2005年，為12 d。近20年，萊西市霧日數波動趨勢十分明顯。1997—1999年霧日數明顯高于年平均霧日數，2000—2013年霧日數有所下降，圍繞年平均霧日數波動較多，2014年后采用能見度儀自動判斷，能見度測量由人工測量轉變為儀器測量，測量準確度大幅上升且能有效觀測夜間能見度變化情況，霧日數出現大幅上漲。從20年長期數據來看，萊西市霧日數在1998年出現峰值后，霧日數開始下降，在2000—2013年期間，霧日數有較為明顯的準2～3年周期震蕩，2014—2016年受觀測方式變化影響，霧日數大幅上漲，但仍存在較為明顯的準2～3年周期震蕩。

圖1 萊西市1997—2016年霧日數的年際變化趨勢

2.1.2 霧日的季節變化特征 萊西市四季均有霧日出現，但存在明顯的季節變化特征。圖2是1997—2016年萊西市各月累計霧日數。萊西市霧日數各月差異很大，全年呈現雙峰型分布，全年霧日數最低值出現在5、8月，進入秋季后霧日數迅速上升，10月霧日數出現最多，整個秋冬季節霧日數均維持在一個較高水平，進入春季后迅速減少，春夏兩季霧日數均低于平均值。

圖2 萊西市1997—2016年霧日數的月際變化特征

由表1可見，萊西市近20年來霧日數共出現555 d。全年來看，霧日數最多出現于秋季，占全年霧日數的32.43%；冬季略低，占全年的30.63%；春季次之，占18.92%；夏季所占比例最低，僅占18.02%。

表1 1997—2016年萊西市各季節霧日數及所占百分比

2.1.3 霧持續日數的變化特征 統計表明，1997—2016年萊西市共出現霧天氣過程396次，其中，持續1 d的霧天氣過程最多為287次，占72.5%；其次為持續2 d的霧天氣過程為70次，占17.7%。持續時間最長的霧天氣過程出現在2015年12月21—2015年12月26日，持續時間為6 d。持續時間較長（3 d及以上）的霧天氣過程主要出現在秋、冬季節，分別占46.2%和35.9%。

2.2 氣象要素特征

2.2.1 氣溫 圖3為1997—2016年萊西市逐日發生霧日數的歷史累計值和逐日平均、最高、最低氣溫20年平均值分布圖（統計1997—2016共20年全年365 d的日平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫的平均值）。從圖3可以看出，1997—2016年萊西市逐日發生霧日數呈單谷型分布，這與平均、最高、最低氣溫20年平均值的單峰型變化曲線呈對稱特征，峰谷值正好相反。

圖3 1997—2016年萊西市逐日發生霧日數的歷史累計值和逐日平均、最高、最低氣溫20年平均值分布特征

2.2.2 相對濕度 表2為萊西市不同日均相對濕度范圍霧日出現的頻次變化。由表2可知，隨著日均相對濕度的逐漸增大，萊西市霧日的出現概率呈先增大后減小的趨勢。當日均相對濕度＜60%時，霧發生的概率很小，僅占0.5%；日均相對濕度增至80%～89%區間時，霧日出現所占概率達到峰值，為41.1%，之后霧日出現概率隨日均相對濕度增大呈下降趨勢。

表2 1997—2016年萊西市日均相對濕度分布對應的霧日數及百分比

圖4為1997—2016年萊西市逐月霧日月平均相對濕度、月平均氣溫和常年月平均相對濕度、月平均氣溫分布圖。從圖4可以看出，出現霧日時月平均相對濕度較常年月平均相對濕度大，冬、春兩季差值大，夏、秋兩季差值較小，差值隨時間先減小后增大，差值最小出現在7月，相差僅為1%；差值最大出現在4月，相差18%。冬、春季節日平均相對濕度與常年月平均相對濕度相差較大時易出現霧日，而夏、秋季節日平均相對濕度與常年月平均相對濕度接近時就會出現霧日。出現霧日時月平均氣溫與常年月平均氣溫差值同樣冬、春大，夏、秋小，差值最小出現在5月，霧日時月平均氣溫比常年月平均氣溫低0.3 ℃，最大差值出現在2月，相差3.6 ℃，冬、春季節日平均氣溫偏低時，容易出現霧日，而夏、秋季節，日平均氣溫與常年月平均氣溫差值較小時容易出現霧日。

圖4 1997—2016年萊西市逐月霧日月平均相對濕度、月平均氣溫和常年月平均相對濕度、月平均氣溫分布圖

3 結論

（1）1997—2016年期間，萊西市霧日數波動性非常明顯。1997—1999年霧日處于多發期，之后霧日數有所下降，2014年后受觀測方式變化影響，霧日數出現大幅上漲。從20年長期數據來看，萊西市霧日數雖然有大幅度地下降和上漲，但在同樣情況下，有較為明顯的準2～3年周期震蕩。

（2）全年來看，霧日數最多出現于秋季，冬季略低，春、夏兩季所占比例較低。這與秋、冬季節大氣處于靜穩狀態有關。

（3）萊西市霧持續1 d的天氣過程最多，隨著霧持續日數的遞增，霧天氣過程出現次數迅速遞減。持續時間較長的霧天氣過程主要在秋、冬季節，在冬季更為高發。

（4）霧日數與逐日平均氣溫及最高、最低呈顯著負相關，氣溫越低，萊西市霧發生的頻率越大。隨著日均相對濕度的逐漸增大，萊西市霧日的出現概率呈先增大后減小的趨勢，日均相對濕度增至80%～89%區間時，霧日出現所占概率達到峰值。

（5）冬、春季節日平均相對濕度與常年月平均相對濕度相差較大時容易出現霧日，夏、秋季節日平均相對濕度與常年月平均相對濕度接近時就會出現霧日；冬、春季節日平均氣溫偏低時，容易出現霧日，夏、秋季節日平均氣溫與常年月平均氣溫差值較小時容易出現霧日。