基于氣候系統(tǒng)指數(shù)的月尺度霾日定量預測方法研究

付偉 司紅君 何冬燕 盧堯 劉蕾 楊瓊瓊 鄒瑩瑾

摘要 利用1955—2018年蕪湖市國家氣象觀測站資料，1980—2018年國家氣候中心氣候系統(tǒng)指數(shù)資料，對蕪湖市近64 a的霾日氣候序列進行重建，在此基礎(chǔ)上使用線性趨勢和Mann-Kendall方法，系統(tǒng)分析了蕪湖市霾日的氣候特征。以蕪湖市為例，借助多元逐步回歸方法，嘗試研究了一種以氣候系統(tǒng)指數(shù)為自變量，霾日為因變量，建立霾日預測方程并對月尺度霾日進行定量預測的方法。結(jié)果表明：1）重建的霾日時間序列能夠更客觀的反映蕪湖市霾日實際的長期變化特征。近64 a霾的氣候特征：年日數(shù)顯著增加，并在1980年左右出現(xiàn)突變;季日數(shù)在冬、秋季較多，夏季最少，四季均呈顯著增多趨勢，增速秋季最快，夏季最慢;月日數(shù)在1、12、11月較多，7、8月較少。中度以上霾的氣候特征：年日數(shù)顯著增加，表現(xiàn)出漸變特征;季日數(shù)冬季最多，夏季最少，除夏季外均顯著增多趨勢，增速冬季最快，秋、春季次之;月日數(shù)在1、12、11月較多，5、6月較少，8月則從未出現(xiàn)過。2）各月霾日、中度以上霾日與多項月氣候系統(tǒng)指數(shù)表現(xiàn)出顯著的相關(guān)性，使用這些指數(shù)，計算出各月霾日、中度以上霾日的預測方程，最后對方程效果進行檢驗。

關(guān)鍵詞 霾日;重建;氣候系統(tǒng)指數(shù);多元逐步回歸;月尺度定量預測

霾是大量極細微的干塵粒等顆粒均勻浮游在空中，使水平能見度小于10 km的空氣普遍渾濁現(xiàn)象（中國氣象局，2010）。過去，形成霾的干氣溶膠粒子主要來自自然界，但隨著人類活動加劇，經(jīng)濟快速發(fā)展，城鎮(zhèn)化率提高，近二三十年中國中東部地區(qū)人為排放的大氣氣溶膠顯著增加（張小曳等，2013），這其中包括大量的細粒子（PM2.5），造成霾天氣日益增多。近年來，長三角地區(qū)霾日在時間和空間上均呈增多趨勢（史軍和崔林麗，2013）。安徽霾日在20世紀80年代初之后發(fā)生激增，東部霾日數(shù)明顯高于西部（鄧學良等，2015），這些可觀測到的霾污染增多，嚴重危及人類健康和交通安全等（Chameides et al.，1999）。

近年來科技工作者對霾的識別、成分特征、污染影響機制、氣象影響條件等進行了大量的研究（吳兌，2008;吳丹等，2016;Yin and Wang，2016，2017）。霾天氣時，空氣中的硫酸鹽氣溶膠是造成能見度下降的主要原因（Malm，1992），有機物、水溶性無機離子和元素碳是PM2.5中影響大氣能見度，影響大氣消光的主要化學組分（Cao et al.，2012）。天氣也是影響霾污染發(fā)生發(fā)展的重要因素，有利的天氣形勢可以造成穩(wěn)定的大氣層結(jié)，混合層降低，形成近地面逆溫，地面風速小，大氣垂直方向湍流交換減弱的氣象條件，造成霾天氣的維持和加?。ㄖ芾虻?，2019），而冷空氣南下造成污染物伴隨輸入至長三角地區(qū)也是造成重污染發(fā)生的有利天氣條件，這種污染往往發(fā)生在重污染過程的初期（韓博威和馬曉燕，2020）。為了解決霾造成的一系列社會經(jīng)濟問題，對霾進行了解和控制，珠三角、長三角、京津冀等地建立了霾的地面和遙感監(jiān)測體系（向嘉敏等，2019），并開展霾預報預測研究和業(yè)務(wù)，主要預報方法包括逐步回歸（尹志聰?shù)龋?019），動態(tài)統(tǒng)計（張自銀等，2018），基于模式的MOS法（尤佳紅等，2014）等，但是中長期預測尤其是定量預測的方法相對較少。大氣環(huán)流、海溫等氣候系統(tǒng)指數(shù)常被用于氣象要素的氣候預測（陳麗娟等，2019），以及其他與氣候密切相關(guān)事件的預測（王純枝等，2019）。目前基于氣候系統(tǒng)指數(shù)的霾日中長期定量預測方法并不多見，而霾和天氣氣候密切相關(guān)（陶麗等，2016），因此本文擬研究使用氣候系統(tǒng)指數(shù)作為因子定量預測月尺度霾日的方法，并以蕪湖市為例開展。

蕪湖市位于安徽省東部，霾的氣候特征及預測對其經(jīng)濟發(fā)展、人民生活、長江生態(tài)環(huán)境保護有積極意義，但與其相關(guān)的研究成果大都時間相對較早，針對性不強。本研究首先對蕪湖市霾的氣候特征進行分析，再建立蕪湖市月尺度霾日的預測方程，為其中長期空氣質(zhì)量預測業(yè)務(wù)提供客觀定量的參考。但長期以來中國氣象臺站的觀測業(yè)務(wù)中，對于霾的記錄沒有統(tǒng)一標準，尤其是作為霾輔助判據(jù)的相對濕度取值范圍過寬，標準不一，大量霾被記成了輕霧（吳兌，2006），同時也受觀測員主觀因素影響，造成霾的觀測記錄可對比性較差，因此用長時間序列氣候資料進行霾統(tǒng)計時，不能直接使用天氣現(xiàn)象觀測數(shù)據(jù)，要建立統(tǒng)一的定量標準（吳兌，2012），需要先對霾日的時間序列進行重建，再進行其他分析。因此本文對蕪湖市霾日的時間序列進行重建（吳兌，2008），然后再進行氣候特征分析和預測方程的研究。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本文使用1955—2018年蕪湖市國家氣象觀測站的觀測資料重建霾日時間序列及氣候特征分析，包括逐日能見度、相對濕度、天氣現(xiàn)象數(shù)據(jù)。觀測數(shù)據(jù)1955—1985年為每日02、08、14、20時4次觀測，1986—2014年8月為每日08、14、20時3次觀測，2014年9月—2018年12月為每日24次觀測。其中能見度數(shù)據(jù)1955—1979年為等級觀測，其他為距離觀測。

用于霾日預測方程計算的130項氣候系統(tǒng)指數(shù)為1980—2018年逐月的88項大氣環(huán)流指數(shù)、26項海溫指數(shù)、16項其他指數(shù)。數(shù)據(jù)來自國家氣候中心網(wǎng)站百項氣候系統(tǒng)指數(shù)集（https：//cmdp.ncc-cma.net/Monitoring/cn_index_130.php）。

1.2 霾日重建方法

1.2.1 能見度、相對濕度數(shù)據(jù)的處理

日平均值計算時，每日3次或4次觀測的，取其平均值;每日24次觀測的，取02、08、14、20時觀測平均值。能見度等級觀測數(shù)據(jù)，需將其按照表1換算為對應(yīng)的距離中值（史軍和吳蔚，2010）。另外，2014年9月之后能見度觀測改為自動觀測，需將之前人工觀測數(shù)據(jù)乘以0.75的系數(shù)進行訂正，以確保數(shù)據(jù)具有可對比性（中國氣象局氣象探測中心，2016）。

1.2.2 霾日的統(tǒng)計

采用日均法對霾日進行統(tǒng)計（史軍和吳蔚，2010;吳兌等，2010），定義日平均能見度<10 km，日平均相對濕度<90 %，并排除降水、吹雪等其他天氣現(xiàn)象導致低能見度事件的情況，記為1個霾日。參照《霾的觀測和預報等級》（QX/T 113-2010），根據(jù)能見度距離（V，單位：km）將霾劃分為輕微、輕度、中度和重度4個等級，劃分標準依次為：5≤V<10、3≤V<5、2≤V<3、V<2。

1.3 霾日的氣候特征分析方法

使用線性趨勢分析和Mann-Kendall氣候突變檢驗（簡稱M-K檢驗，魏鳳英，2007）對蕪湖市霾日的氣候特征進行分析。季節(jié)分析時，劃分如下：3—5月春季，6—8月夏季，9—11月秋季，12—次年2月冬季。

1.4 霾日的月尺度定量預測方程計算方法

使用多元逐步回歸方法計算月尺度霾日的預測方程。計算方程前，首先使用月霾日時間序列與對應(yīng)的前1—12月130項氣候系統(tǒng)指數(shù)時間序列分別進行相關(guān)分析，并進行顯著性檢驗，遴選出顯著相關(guān)的氣候系統(tǒng)指數(shù)。計算方程時，應(yīng)變量為月霾日時間序列，自變量為遴選出的所有與其顯著相關(guān)的月氣候系統(tǒng)指數(shù)時間序列。計算出方程后，方程和系數(shù)進行相關(guān)性和顯著性檢驗。各月霾日依次計算。由于20世紀70年代海氣關(guān)系出現(xiàn)轉(zhuǎn)變（江志紅和屠其璞，2001），為保證建立的方程有一定氣候意義，因此建立方程時僅使用1980年之后的數(shù)據(jù)。

2 結(jié)果分析

2.1 霾日的重建及氣候特征

2.1.1 霾日重建值和實測值對比

對比1955—2018年蕪湖市霾日的重建值與蕪湖市國家觀測站人工記錄的霾天氣現(xiàn)象實測值（圖1a），1978年之前霾日較少，重建值和實測值差別不大。1978年之后重建值明顯增加，而實測值仍變化不大，兩者差距明顯。對比蕪湖市所在區(qū)域霾日變化特征的相關(guān)研究結(jié)果（史軍和崔林麗，2013;鄧學良等，2015），認為重建的霾日時間序列更能夠客觀反映霾日的實際變化特征，許多學者也通過研究證明了重建的可行性和必要性（史軍和吳蔚，2010;楊志彪等，2014;王凱等，2016）。因此下文使用重建值進一步進行研究。

2.1.2 霾日的年際變化特征

1955—2018年，蕪湖市年霾日總體呈顯著增加趨勢（圖1），年均增加霾日2.08 d，1978年之前霾日較少，隨后開始快速增長，其中2015年霾日最多，達191 d。2013年中國出臺《大氣污染防治行動計劃》（簡稱“大氣十條”）后，京津冀、長三角等重點區(qū)域不斷加大減排措施力度，取得了實質(zhì)性的進展，2016年起冬季污染物的排放量得到了有效消減，這是2015年之后空氣質(zhì)量得到改善的主要原因（張小曳等，2020）。另外，“大氣十條”實施后的2014、2015年長三角等重點區(qū)域的氣象條件較2013年變差，2016、2017年轉(zhuǎn)好，也在一定程度上促成2015年霾日數(shù)明顯高于相鄰年份的特征。M-K檢驗表明蕪湖市1980年之前，霾日變化不顯著，增多減少交替出現(xiàn)，但1980年之后顯著增多，存在突變特征（圖2a）。

1955—2018年蕪湖市輕微、輕度、中度和重度霾日數(shù)分別占總霾日數(shù)的88.3 %、9.1 %、2.1 %和0.5 %，各等級霾日均呈顯著增加趨勢（圖1b），分別年均增加1.704、0.281、0.078、0.017 d。中度以上的霾日雖占比小，但影響大，因此除了總霾日，本文還對中度和重度霾日的氣候特征和預測方程進行分析和計算，又因重度霾次數(shù)少，故將二者合稱為中度以上霾日統(tǒng)一進行分析。

1980年之前，蕪湖市無中度以上霾發(fā)生，之后零星出現(xiàn)，1991年起明顯增多，年均4 d，其中2015年最多，達27 d，包括重度霾5 d。M-K檢驗顯示其沒有表現(xiàn)出突變特征（圖2b）。

2.1.3 霾日的季、月變化特征

1955—2018年，霾日（圖3a）和中度以上霾日（圖3b）均表現(xiàn)出冬季最多，秋、春、夏季依次減少的特征，分別為23.890 d、17.328 d、14.359 d、9.266 d和1.093 d、0.422 d、0.141 d、0.047 d。各季節(jié)霾日均表現(xiàn)出顯著增多的趨勢（表2），增速秋季最快，夏季最慢。中度以上霾日在冬、秋、春季表現(xiàn)出顯著增多的趨勢，增速依次減?。ū?），夏季則沒有顯著變化趨勢。

一年之中霾日最多的是1月（圖略），年均9.047 d，其次是12月（8.922 d）和11月（7.297 d）。4—9月霾日相對較少，其中7月最少（2.359 d）。中度以上霾日（圖略）1月和12月最多，年均0.453 d，其次是11月（0.266 d）和2月（0.188 d）。4—9月很少出現(xiàn)中度以上霾，其中8月出現(xiàn)天數(shù)為0，5、6月也僅出現(xiàn)過1 d。

2.2 霾日的月尺度定量預測

2.2.1 預測方程的計算

月尺度霾日的預測，實際業(yè)務(wù)應(yīng)用時常需提前1～2個月制作，如預測2020年11月的霾日數(shù)，9或10月就需要計算出預測結(jié)果，而當月氣候系統(tǒng)指數(shù)的及時獲取具有一定不確定性，為了業(yè)務(wù)應(yīng)用時霾日計算數(shù)據(jù)完整，本文計算某月（T）霾日時，使用（T-3至T-14）這12個月的氣候系統(tǒng)指數(shù)建立預測方程。含有缺測數(shù)據(jù)的氣候系統(tǒng)指數(shù)將被剔除。

首先，使用月（T）霾日的37 a時間序列（1982年1月—2018年12月）分別與其對應(yīng)的T-3至T-14月逐月130項氣候系統(tǒng)指數(shù)（共1 560個）的37 a時間序列（1980年10月—2018年9月）求相關(guān)系數(shù)（R），并進行0.05的顯著性檢驗，遴選顯著相關(guān)的氣候系統(tǒng)指數(shù)。

其次，月（T）霾日37 a時間序列作為應(yīng)變量，遴選出的所有與其顯著相關(guān)氣候系統(tǒng)指數(shù)37 a時間序列作為自變量帶入多元逐步回歸模型，計算出該月（T）霾日的預測方程。計算出的方程和系數(shù)進行相關(guān)性和顯著性檢驗。各月霾日數(shù)的預測方程依次計算，其中遴選出的作為自變量帶入模型的顯著相關(guān)氣候系統(tǒng)指數(shù)數(shù)量不等。中度以上霾日的預測方程計算方法相同。

逐步回歸是一種線性回歸模型自變量選擇方法，其基本思想是將變量一個一個引入，引入的條件是其偏回歸平方和經(jīng)檢驗是顯著的。同時，每引入一個新變量后，對已入選回歸模型的老變量逐個進行檢驗，將經(jīng)檢驗認為不顯著的變量刪除，以保證所得自變量子集中每一個變量都是顯著的。此過程經(jīng)過若干步直到不能再引入新變量為止。這時回歸模型中所有變量對因變量都是顯著的（耿修林和張琳，2006），因此計算出的各最優(yōu)方程中變量的個數(shù)是不同的。計算出的最優(yōu)各月霾日、中度以上霾日的預測方程見表3、4，由于部分最優(yōu)方程的自變量非常多，方程較長，受篇幅所限，這些方程使用10個變量的較優(yōu)方程代替展示。所有方程均通過了0.001信度的顯著性水平檢驗，其常數(shù)項、自變量系數(shù)均通過了0.05信度的顯著性水平檢驗。由于8月沒有中度以上霾日出現(xiàn)，因此沒有預測方程。方程中氣候系統(tǒng)指數(shù)使用字母加數(shù)字的方式表示，其中Atm代表大氣環(huán)流指數(shù)（IAtm），Oce代表海溫值數(shù)（IOce），Ext代表其他指數(shù)（IExt），其后數(shù)字代表指數(shù)的編號，括號中的數(shù)字代表指數(shù)的月份，各指數(shù)具體名稱及定義可查閱國家氣候中心網(wǎng)站百項氣候系統(tǒng)指數(shù)集，如IAtm65（5）表示大氣環(huán)流指數(shù)中的第65項，5月的西藏高原-1指數(shù)。

2.2.2 預測方程的檢驗

首先對各月霾日、中度以上霾日預測方程在1982—2018年的模擬效果進行檢驗，各月檢驗樣本37個。月霾日誤差范圍在-7.2～7.4 d，68%的誤差在2 d以內(nèi)，其中2、6、9月誤差較小，10、11、12月誤差較大。月中度以上霾日誤差范圍在-1.6～1.8 d，明顯優(yōu)于霾日的模擬效果，其中4—7月的誤差均在1 d以內(nèi)，模擬效果很好，而3月相對較差。

接下來將2017年11月—2019年10月的逐月氣候系統(tǒng)指數(shù)代入預測方程，對2019年1—12月蕪湖市各月霾日、中度以上霾日的數(shù)量進行預測實驗，并與實況對比檢驗（表5），多數(shù)月霾日的絕對誤差在1～3 d，2、6、12月的預測誤差相對較大。11月—次年3月霾日相對較多的月份，預測值普遍偏少。2019年實況僅1、2月出現(xiàn)中度以上霾，預測誤差分別為0.7 d和-1.5 d，其余月份中有7個月預測值為負值，記為0，誤差為0，預報基本準確。總體來說，預測方程可以較好地對月尺度霾日進行定量預測，尤其是月中度以上霾日，具有較好的參考價值。

3 結(jié)論與討論

1）使用日均法對1955—2018年蕪湖市霾日進行重建，對比霾日天氣現(xiàn)象實測值，并參考其他相關(guān)研究結(jié)果，表明重建的霾日時間序列能夠更客觀地反映蕪湖市霾日實際的長期變化特征。

2）1955—2018年蕪湖市年霾日呈顯著增多趨勢，年均增加2.080 d，在1980年左右出現(xiàn)突變特征。季霾日，年均數(shù)量從多到少依次為冬、秋、春、夏季，各季霾日均呈顯著增多趨勢，增速從快到慢依次為秋、冬、春、夏季。月霾日，1、12、11月較多，7、8月較少。

3）1955—2018年中度以上霾日也呈顯著增多趨勢，年均增加0.095 d，但沒有出現(xiàn)突變特征。季中度以上霾日，數(shù)量從多到少依次為冬、秋、春、夏季，冬、秋、春季的中度以上霾日數(shù)表現(xiàn)出顯著增多的趨勢，增速依次減小，夏季則沒有顯著的變化趨勢。月中度以上霾日數(shù)，1、12、11月較多，5、6月較少，8月從未出現(xiàn)過。

4）各月霾日、中度以上霾日與多項月氣候系統(tǒng)指數(shù)表現(xiàn)出顯著的相關(guān)性，使用這些顯著相關(guān)的月氣候系統(tǒng)指數(shù)作為自變量，月霾日、中度以上霾日作為因變量，用多元逐步回歸方法計算出其月尺度預測方程。借助方程，可以提前查閱氣候系統(tǒng)指數(shù)，對月霾日和中度以上霾日數(shù)進行計算、預測。預測方程進行了模擬效果檢驗、預測實驗，結(jié)果顯示預測方程具有較好的參考價值。

本研究表明，借助多元逐步回歸方法，使用氣候系統(tǒng)指數(shù)可以作為因子直接定量預測月尺度霾日，方法在氣候相似的江淮等地區(qū)具有推廣價值。這種統(tǒng)計方法通常歷史擬合較好，但預報準確率不穩(wěn)定，因此預測方程還需要進一步檢驗和完善，同時統(tǒng)計方法缺乏動力學意義（王冀等，2011），后期可以根據(jù)相關(guān)分析等結(jié)果，進一步分析具有動力學意義的氣候系統(tǒng)指數(shù)，更深入地開展這些指數(shù)對霾天氣影響機理的研究。

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In this article，the time series of haze days were constructed on the basis of past 64 years data which was collected from the national meteorological observatory of Wuhan and 130 climate system indexes of the National Climate Center during the time spread from 1955 to 2018.The linear trend analysis and Mann-Kendall were validated to analyze the climatic characteristics of haze days in Wuhan during this specific period.In the next stage of this research method，the stepwise multiple regression analysis was adopted in order to develop the prediction equations and quantitative monthly forecast scale of haze days.While in this piece of research，climate system index and haze days were considered as independent and dependent variables accordingly.The consequences of this research indicated that the reconstructed time series of haze days contemplated the actual long-term variations in haze days characteristics of Wuhan.During the selected span of time，the climatic characteristics in terms of annual haze days expanded significantly while the unanticipated variations were observed around the 1980s.It can also be observed that the span of seasonal haze days in winter and autumn comparatively more expanded than the summer.The number of seasonal haze days significantly increased in winter and autumn and in contrast decreased spring and summer seasons.The aggregate of monthly haze days in November，December，and January significantly increased while on other side declined in July and August.In the consideration of serious climatic conditions of haze days significantly increased and owned the gradient feature in winter and less effective in summer.The aggregate of moderate or more serious monthly haze days in November，December，and January significantly increased while on the other side declined in May，June，and August.Based on the outcome it can be concluded that discrete monthly haze days and harsh haze days owned a significant correlation with many monthly climate system indexes.The results showed that this prediction method had a great effect in Wuhu and wealth simplifying broadly in similar areas.

haze days;reconstruction;climate system index;stepwise multiple regression;monthly scale quantitative prediction

doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20200725001

（責任編輯：袁東敏）