寧波市紫外輻射分布特征及強度預報服務技術研究*

蔣璐璐 錢燕珍 段晶晶 杜坤

(寧波市氣象局,浙江 寧波 315012)

0 引 言

紫外線輻射是指波長在100～400 nm的太陽輻射,其中280～400 nm波段的紫外線長期過量輻射會對人類健康產生危害[1]。世界衛生組織認為,過度照射紫外線輻射是造成人類患皮膚癌和白內障的重要原因。因此,紫外線的監測與預報越來越受到人們的重視。早在20世紀80年代中期,國外就開展了相關研究工作[2-3]。隨著專業氣象服務的迫切需要,我國于20世紀90年代初期開始紫外線的監測與預報[4-6],北京[7]、遼寧[8]、浙江[1]等地先后開發了相應的系統并投入業務使用。從2000年5月1日起,中國氣象局明文規定各省市局要對紫外輻射強度做規范化的預報。現如今,紫外線強度等級預報已成為氣象部門常規業務的重要組成部分之一。

對于紫外線預報研究已有不少,其預報方法大致可分為統計預報方法和模式預報方法兩種。叢菁等[9]分析了大連市紫外線輻射季、月和日變化特征及其與相關氣象要素的關系,探討了霧對輻射強度的影響,并建立了各季節紫外線輻射強度預報方程。武輝芹[10]分析發現紫外線強度與中午時段的能見度、相對濕度、總云量、低云量、氣溫、風速6個氣象因子有密切關系,并利用多元回歸分析方法得出紫外線等級預報方程。傅炳珊等[11]利用中分辨率大氣輻射傳輸模式,應用可測得的實際大氣物理參數,建立晴空或少云天氣狀況下石家莊市紫外波段輻射強度及指數預報模式。蔡新玲等[12]根據晴空紫外線輻射理論計算公式,同時考慮各城市的緯度、海拔高度、混濁度等,結合云量訂正,研究了陜西省紫外線強度指數和預報方法。鄭有飛等[13]采用簡化大氣輻射計算模式、離散坐標輻射傳輸算法、氣候學經驗模式3種模型研究了南京地區紫外輻射量的變化。董美瑩等[1]則利用浙江省紫外線實測數據和模式輸出資料,將大氣輻射傳輸模式和多元線性回歸方法相結合,研制出浙江省紫外線指數等級預報業務系統。

不過,以往的紫外線強度預報方法仍存在一些問題。統計預報方法相對簡單、易于實現,但缺乏明確的物理意義。模式預報方法雖考慮了物理過程,但方法復雜,且依賴于參數和模型的穩定性。另外,不同地區由于地理位置、氣候條件不同,在預報方法上也會有一定差異,目前寧波地區尚沒有相關的預報系統,其他地區的預報方法對于本地并不完全適用。因此,針對寧波市氣象局的日常業務需求,研究適合于本地的紫外線強度等級的客觀預報方法具有重要的現實意義。

寧波瀕海,屬北亞熱帶濕潤季風氣候,夏冬長,春秋短,四季分明,季風交替顯著,雨量充沛,溫暖濕潤。工業區主要分布在北部的鎮海和北侖這兩個區域內。這樣的氣候和人文特征使得紫外線呈現出怎樣的分布特征還有待細致研究。目前,寧波地區已有多年高精度、連續性的紫外輻射數據和氣象常規觀測數據的積累,并且與環保部門共享大氣環境數據,為研究提供了良好的數據基礎。以往的研究對氣象因素考慮較多,而大氣環境因素,諸如霧霾、氣溶膠等污染條件對于紫外線是否會有影響,在研究中也會重點探討。在預報方法上,創新地將大氣輻射傳輸理論、本地氣候特征和統計分析方法相結合,建立紫外線強度預報模型,綜合了不同方法的優點。另外,不同的季節紫外線的影響程度和人體感覺也是不同的,傳統的紫外線標準劃分也存在著一些不合理性,本文根據不同時節提出一套分季節的紫外線等級劃分標準和防御建議,使紫外線預報服務更具合理性和實用性,同時也是促進行業標準發展的基礎性研究工作。

1 數據與標準

選取2010—2015年寧波代表站——鄞州站的紫外輻射數據、常規氣象觀測數據以及寧波市環境觀測數據。紫外輻射數據包括逐小時紫外輻射強度和日平均紫外輻射強度(10—14時平均)。氣象要素包括每日的平均溫度、最高溫度、最低溫度、降水量、10—14時降水量、平均風速、最大風速、極大風速、日照、平均氣壓、平均水汽壓、平均濕度、平均能見度等。紫外線和氣象觀測數據來源于寧波市氣象網絡與裝備保障中心。大氣環境數據包括SO2、NO2、O3、PM2.5、PM10的日平均值,資料來自于寧波市環保局。所用數據均經過極值檢查、時間一致性檢查、內部一致性檢查和人工審核等質量控制,對缺測數據以及質量控制后可疑或錯誤數據予以剔除,以確保資料的準確性和可用性。

現行業務中,紫外線等級劃分是按照中國氣象局中氣預發[2000]11號《紫外線指數預報業務服務暫行規定》的要求執行的,規定中對紫外線指數、強度、級別、對人體可能影響和需采取的防護措施等做了詳細規范,具體劃分標準如表1所示[14]。

表1 紫外線強度等級劃分

2 紫外輻射強度特征分析

2.1 日變化規律

將2010—2015年寧波市鄞州站紫外輻射每日各小時資料分別進行平均,由于夜間紫外輻射為零,因此小時數據時段為每日05時至19時,得到全年日小時平均紫外輻射的變化曲線,并且分春(3—5月)、夏(6—8月)、秋(9—11月)、冬(12—2月)四個季節計算各小時紫外輻射均值,結果如圖1所示。由圖可見,無論是全年平均,還是四季平均,紫外輻射日變化曲線均呈現“單峰型”,峰值出現在中午12時前后,正午是紫外輻射最強的時間段,紫外輻射的這種“單峰型”的分布與氣象要素日變化的分布極相似,在一定程度上說明了紫外輻射強度變化與氣象要素之間存在聯系。四季中,各小時紫外輻射強度整體呈現夏季>春季>秋季>冬季,正午時段平均紫外輻射強度,夏季是冬季的兩倍左右。并且冬季日紫外輻射時間明顯小于夏季,在寧波冬季能夠接收到紫外輻射的時段為07—18時,而夏季則延長至05—19時。因此,業務上規定日紫外輻射強度是按照每日10—14時平均值也是較符合實際的。

圖1 一天中05—19時逐小時平均紫外輻射強度曲線

2.2 月變化規律

按現有的紫外線等級劃分標準,將每日10—14時平均紫外輻射強度作為日值,計算2010—2015年各個月份紫外輻射強度的平均值和極值,并畫出曲線圖(見圖2)。從月平均值來看,依舊是夏季高冬季低,因為夏季太陽高度角要大于冬季。但值得注意的是,在6月份出現一個低值,這是因為6月中旬至7月上旬寧波正處于梅雨季節,降水多,日照時間短,導致紫外線強度呈現出不同于季節特點的較低值,說明紫外輻射除了受季節變化影響外,與降水、日照、云霧等天氣現象密切相關。

圖2 各月的平均紫外輻射強度曲線

進一步將輻射值轉化成強度等級發現,12—2月的月平均強度等級為3級,7—8月為5級,其余月份均為4級。從月極值可以看出,除了11—1月份的月輻射極值為4級外,其余月份均可達到5級,而7月份月極值最高,月最大輻射強度,同時也是年輻射極值,可達50 W·m-2。可見,依照現有的紫外線等級劃分標準,即使在冬季,最大日輻射值也可達到4級。

同時,統計2010—2015年各月紫外線1～5級分別出現的頻率,結果如表2所示。可見,11月、12月和1月不會出現紫外線為5級的情況,而7月和8月則不會出現1級,其余月份各級均會出現。10月到來年3月以及6月各月發生頻率最多的是4級,4到5月和7到9月5級情況最為普遍。

表2 各月中紫外線1～5級出現頻率

2.3 季節和年際變化規律

進一步按季節進行統計分析,四季劃分標準同2.1節。分別統計出春、夏、秋、冬四季及全年紫外輻射強度等級為1～5級的日數,并計算其各自出現的頻率,畫成直方圖(見圖3)。紫外輻射的四季特征:在春季,4級、5級出現頻率接近,同時也最高,其總和約占70%;夏季出現最多的是5級,出現頻率超過50%,為1級的日數極少,幾乎不會出現;秋季中近一半的概率為4級;同樣地,冬季也是4級日數較多,幾率有44.18%,出現1級的情況是各季節中最多的,占冬季總日數的15.26%,另外5級在冬季也會發生,但概率極小,僅為1.2%。

圖3 四季及全年紫外輻射強度等級為1～5級的頻率

從全年情況來看,紫外線強度等級中出現頻率最高的是4級,出現日數占全年的39.59%;其次是5級,為全年日數的27.91%;2級、3級日數基本相當,分別占比為12.88%和13.98%;所占比例最小的是1級,僅為5.65%。同時計算2010—2015年各年的平均紫外輻射情況,畫成序列圖(見圖4)。可見,年平均紫外輻射值總體較為穩定,變化不大,基本在21～22 W·m-2之間,僅2013年略有增大,為23.213 W·m-2。這種變化與2013年的特殊天氣氣候特征密不可分。經統計,在2013年夏季(7—8月),副熱帶高壓強勢穩定控制著長江中下游地區,寧波出現了近60年來最嚴重的高溫熱浪少雨天氣,高溫強度之強、持續時間之長及影響范圍之廣為歷史罕見,溫度極值、降雨量等都突破歷史同期紀錄,正是由于這樣的極端氣象條件導致了2013年平均紫外線強度高于其他年份。

圖4 2010—2015年各年平均紫外輻射強度序列圖

3 紫外線強度等級預報方法

3.1 與氣象環境要素的相關性分析

除了太陽高度角和局地地理特征之外,云量、水汽、大氣臭氧和氣溶膠含量等氣象條件對到達地面的紫外輻射也有一定的影響[15]。為了進一步研究紫外輻射與氣象條件的相關性,并建立寧波市紫外輻射強度預測模型,以鄞州站紫外監測資料和常規氣象觀測資料為基礎,選取2010—2014年日平均紫外輻射數據作為樣本數據(2015年資料作為檢驗數據),并初選了一系列常規氣象要素指標,包括每日的平均溫度、最高溫度、最低溫度、降水量、10—14時降水量、平均風速、最大風速、極大風速、日照、平均氣壓、平均水汽壓、平均相對濕度、平均能見度等。

另外,由于寧波重工業和化工業較為發達,大氣臭氧、氣溶膠顆粒物污染日數也日趨增多,大氣環境因素是否在一定程度上對紫外線強度造成影響也值得深入研究,因此,這里同時選取了SO2、NO2、O3、PM2.5、PM10的日平均值作為環境因子進行相關性分析。

由于各個因子的量綱不同,因此在資料分析前,首先要對數據進行標準化,從而消除量綱所帶來的影響。具體方法如下:

(1)

其中,i—各因子序列長度,取1,2,3,…,n;k—因子個數,取1,2,3,…,n;X(k)—原始數據;Xi為該因子的平均值;Si—標準差;Xi(k)—標準化處理結果。

綜上,分別計算各因子與日平均紫外輻射強度的相關系數,結果如表3所示。可見,氣溫要素與紫外輻射值關系較為密切,其中日最高氣溫相關性最高,為0.651;其次相關性較大的是氣壓、濕度、能見度等要素,相關系數的絕對值在0.4～0.5左右,說明這些要素均對紫外輻射有一定的影響;降水量與紫外輻射呈現負相關,相關系數約為-0.2,并不是很高,可能是因為除了降水以外還受云量等因素制約,分別選取了日降水量和10—14時降水量這兩個要素,對比發現10—14時降水量并沒有日降水量與紫外輻射的相關更高;風速因子中僅日最大風速與紫外輻射相關系數在0.2以上,平均風速、極大風速與紫外輻射的相關性則較低;值得注意的是,在選取的所有氣象因子中,日照與紫外輻射的相關系數卻是最低的,這與普遍認為的有一定出入,這可能是由于紫外線日值選取的是10—14時平均值,而日照時間反映的是全天太陽光照時間。

表3 寧波市日平均紫外輻射強度與各因子的相關系數

而環境要素與紫外輻射的相關分析顯示,二者的相關系數均比較低,僅日平均PM10濃度與紫外輻射的相關系數略高,為-0.164。說明寧波雖然工業較發達,但依山傍海,季風顯著,大氣污染程度較輕,主要大氣污染氣體對紫外線輻射的影響不大,但大顆粒物造成的霾天氣對紫外輻射有一定程度的影響。

3.2 預報模型建立

根據大氣輻射傳輸理論,到達地表的紫外輻射強度與太陽總輻射之間在某個地區總是為一個較為固定的比值,紫外輻射強度可用如下公式表示[1]:

Quv=Qs×η×(1-Rdt)

(2)

式中:Quv—紫外輻射強度;Qs—大氣上界的太陽總輻射強度;η—紫外線輻射在太陽輻射所占百分率;Rdt—紫外線在傳輸過程中的總衰減率。

為了方便計算,令η′=η×(1-Rdt),將公式簡化為:

Quv=η′×Qs

(3)

而某一地區大氣上界的太陽總輻射量可由式(4)和(5)求得[1]:

Qs=S0×sinθ

(4)

sinθ=sinφsinδ+cosφcosδcosω

(5)

式中:S0—太陽常數,取1373 W·m-2;θ—太陽高度角;φ—緯度;δ—太陽赤緯;ω—時角,正午時ω≈0。

因此,大氣上界太陽總輻射的年變化趨勢與太陽高度角相同,于夏至日(6月22日)達到最大,紫外輻射雖然只占太陽總輻射的一小部分,但同樣受到太陽高度角的制約。為了剔除太陽高度角的影響,在統計分析中并不直接用紫外輻射值進行回歸,而是對到達地表的紫外輻射與大氣上界的太陽總輻射的比值η′進行回歸分析,這也是本文的方法區別于以往方法的特點之一。

首先按照上述公式計算出一年中每日的太陽總輻射量,根據實況每日平均紫外線強度計算η′,將η′作為因變量。再選取3.1節中各要素中相關性較大的因子作為自變量,氣溫要素選取日最高氣溫,降水選取日降水量,風要素選取日最大風速,水汽條件選取日平均相對濕度,大氣環境要素選取日平均PM2.5濃度和日平均能見度。利用統計分析軟件進行逐步回歸分析,最終進入方程的因子包括日最高氣溫、日降水量、日平均相對濕度和日平均能見度這4個變量,建立η′的預報方程:

η′=3.135+0.043Tmax-0.006R-0.033RH+0.024Vis

(6)

式中:η′—日平均紫外輻射強度與太陽總輻射的百分比,單位為%;Tmax—日最高氣溫,單位為℃;R—日降水量,單位為mm;RH—日平均相對濕度,單位為℃;Vis—日平均能見度,單位為km。計算出η′后,利用公式(3)便可預報出到達地面的紫外輻射強度。預報方程充分考慮了太陽高度角,以及溫度、降水、水汽、能見度等氣象要素對紫外輻射的影響。

為了進一步提高預報準確率,將上述統計方法與本地氣候特征相結合,根據第2節的分析增加氣候特征判據:

1)若11月、12月和1月計算出紫外線為5級的情況,則自動判定為4級;

2)若7月和8月計算出紫外線為1級,則自動判定為2級。

3.3 檢驗結果

先對方程進行顯著性檢驗,計算的F值為504.296,遠大于置信水平0.01的F臨界值,說明回歸方程為顯著的。在參數估計中,所有因子的T檢驗都達到0.01的顯著水平,因此認為回歸系數也是顯著的。綜上,說明該模型具有預測意義,預報結果是可信有效的。

為了進一步檢驗預測模型的可靠性,以2015年全年資料作為檢驗數據,將實際觀測的日平均紫外線強度與模型計算的結果進行比較,經統計,二者的相關系數約為0.76,平均誤差為6.1,標準差為7.46。由于業務中對紫外線預報是采用5級劃分標準,因此將紫外輻射強度轉換為紫外線等級進行檢驗,結果顯示,按照文本預測方程計算出的紫外線等級正確的占53.2%,相差1級的占34.5%,相差2級的為11.8%,其余占0.5%。預測正確及相差1級的情況總和為87.7%,說明預測結果絕大部分是較為合理的。同時對人工主觀預報結果進行統計,2015年紫外線強度主觀預報正確率為46.6%,說明利用該方法優于主觀預報,能夠提高現有的紫外線等級預報準確率。

4 紫外線等級季節性標準和防御建議

現有的紫外線等級劃分標準和防御建議也存在著一些不合理性,不同的季節紫外線的影響程度和人體感覺也是不同的,僅一套提醒建議顯得不太科學。李雄等[16]、毛宇清等[14]曾評價各種標準的優劣,提出根據不同季節來選擇不同的紫外線輻射特性值作為紫外線強度等級的確定因子。

根據第2節的分析,對于寧波地區,4級紫外線出現概率在全年是最多的,即使在冬季也有44.18%,這與現有的標準劃分密切相關。依照現有的標準,4級的紫外線輻射強度為15～30 W·m-2,而1到3級均是5 W·m-2的跨度。尤其是對3級來說,已經屬于中等強度紫外輻射了,5 W·m-2的跨度顯然不夠。而一個合理的標準應當使每一等級出現的概率較為平均。

因此,在不改變現有標準限值的基礎上,考慮對中間檔的劃分適當做一點調整,將3級和4級均取10 W·m-2跨度,可以更有效地區分出中等強度和強紫外線。按此方法對2010—2015年紫外線資料重新劃分等級后,1、2、5級比例不變,3級由原先的13.98%增加到30.16%,而4級由39.59%減少為24.89%,如此以來中等以上強度紫外線出現概率則較為均等,均在25%～30%左右。

另外,不同的季節紫外線的影響程度和人體感覺也是不同的。根據現有的防御建議,紫外線輻射強度達到中等(3級)以上級別,外出時就必須采取適當的防護措施,如戴好遮陽帽、太陽鏡和太陽傘,這對于冬季氣象服務來說顯然不太合理。因此,服務上可根據冬半年和夏半年進行區分,分別制定相應的防御建議,夏半年采取現有的防御建議,冬半年則根據季節特點略作修改,具體如表4所示。

表4 改進的紫外線劃分標準及夏、冬半年防御建議

5 結 語

本文利用2010—2015年寧波市鄞州站紫外輻射數據、常規氣象觀測數據以及大氣環境數據,研究了寧波地區紫外輻射強度的日、月、季節和年際變化規律,并對多個氣象要素和環境要素進行相關性分析,找出對紫外輻射有影響的因子,再通過逐步回歸分析,建立紫外輻射強度的預報方程,方程中充分考慮了太陽高度角,以及溫度、降水、水汽、能見度及本地氣候特征等影響。主要內容和結論如下:

1)紫外輻射日變化曲線呈現“單峰型”,峰值出現在中午12時前后。月均值是夏季高冬季低,但6月份出現一個低值,是因為此時寧波正處于梅雨季節。全年中4級紫外線強度出現的頻率最高,占39.59%。春季,4級、5級出現頻率總和約占70%;夏季超過一半的概率會出現5級,1級的日數幾乎不會出現;秋季、冬季有近一半的概率為4級。

2)分別對氣象因素和大氣環境因素與紫外輻射強度進行相關性分析,氣溫要素中日最高氣溫與紫外輻射值相關性最高,其次是氣壓、濕度、能見度等要素;降水量與紫外輻射呈現負相關,10—14時降水量并沒有日降水量與紫外輻射的相關更高;而風速、日照與紫外輻射的相關系數較低。大氣環境因素其對紫外線輻射的影響不大,僅日平均PM10濃度與紫外輻射的相關系數略高,說明大顆粒物造成的霾天氣對紫外輻射有一定程度的影響。

3)預報方法上綜合了大氣輻射傳輸理論、統計分析和本地氣候特征。統計分析中并不直接用紫外輻射值進行回歸,而是對到達地表的紫外輻射與大氣上界的太陽總輻射的比值η′進行逐步回歸,建立η′的預報方程,最后利用輻射傳輸公式計算出到達地面的紫外輻射強度。預報方程充分考慮了太陽高度角,以及溫度、降水、水汽、能見度等氣象要素對紫外輻射的影響。并將統計方法與本地氣候特征相結合,增加了氣候特征判據。經檢驗,該方法優于主觀方法,能夠提高現有的紫外線等級預報準確率。

4)根據本地特點優化了紫外線分級標準和防御建議。在不改變現有標準限值的基礎上,考慮對中間檔適當做一點調整,將3級和4級均取10 W·m-2跨度,如此以來中等以上強度紫外線出現概率則較為均等,在25%～30%左右。另外,不同季節紫外線的影響程度和人體感覺也是不同的,服務上根據冬半年和夏半年進行區分,分別制定相應的防御建議,夏半年采取現有的防御建議,冬半年則根據季節特點略作修改。

本文針對寧波地區紫外線輻射的分布規律和預報方法進行了初步的探索。以往的研究對氣象因素考慮較多,本文在此基礎上增加了大氣環境因素,對大氣污染氣體、氣溶膠顆粒物等對紫外線輻射的影響進行了重點分析。在預報方法上,創新地將大氣輻射傳輸理論、本地氣候特征和統計分析方法相結合,建立紫外線強度預報模型,綜合了不同方法的優點,方法簡單、易于實現,且物理意義明確。另外,結合本地特征,根據不同時節提出一套分季節的紫外線等級劃分標準和防御建議,使紫外線預報服務更具合理性和實用性。

然而,雖然預報準確率較主觀預報有所提高,但是完全正確的比率還有待進一步提升的空間。另外,在實際應用中,變量的選取來源于數值預報,所以預報結果依賴于數值模式的穩定性。因此,對紫外線強度預報方法的進一步優化還需深入分析研究。