不同霾識別方法對陜西霾判識的影響*

李星敏 董自鵬 趙奎鋒 陳 闖 彭 艷

1 陜西省氣象科學(xué)研究所，西安 710014 2 陜西省氣象局秦嶺和黃土高原生態(tài)環(huán)境氣象重點實驗室，西安 710014 3 陜西省氣象臺，西安 710014

提 要： 利用2016年3月至2020年2月逐時氣象和PM2.5質(zhì)量濃度觀測資料，依據(jù)《霾的觀測和預(yù)報等級(QX/T 113—2010)》(以下簡稱2010行標(biāo))和《霾的觀測識別》(GB/T 36542—2018)(以下簡稱2018國標(biāo))兩種標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的判識方法，分析了在不同標(biāo)準(zhǔn)下陜西省霾出現(xiàn)頻率的差異。結(jié)果表明：采用2018國標(biāo)判識的霾出現(xiàn)頻率明顯多于采用2010行標(biāo)的霾出現(xiàn)頻率，若均以霾現(xiàn)象持續(xù)6 h及以上作為判定標(biāo)準(zhǔn)，則兩者得到的霾日數(shù)相當(dāng)。在80%≤相對濕度<95%時，用2018國標(biāo)判識的霾出現(xiàn)頻率比采用2010行標(biāo)多，濕度越大，增加越明顯；氣溶膠吸濕性參數(shù)對吸濕增長后氣溶膠消光系數(shù)的計算影響較大，使用2018國標(biāo)時應(yīng)注意該參數(shù)在各地的差異。在PM2.5≤75 μg·m-3時，采用2018國標(biāo)仍能識別出霾，顯現(xiàn)出濕度對能見度的影響；在PM2.5>75 μg·m-3時，當(dāng)空氣污染達到中度及以上時，兩者差異縮小。陜西省各地市霾發(fā)生頻率的月變化均呈現(xiàn)出“冬高夏低”的“U型”分布，且以1月發(fā)生頻率最高。除陜北的榆林、延安，陜南的商洛霾發(fā)生頻率的日變化表現(xiàn)為單峰(09—11時)外，其余地市霾發(fā)生頻率的日變化均表現(xiàn)為雙峰分布(09—11時和20—23時)。

引 言

近年來，人們常常把由細顆粒物污染造成的低能見度天氣稱作“霧-霾”天氣，霧-霾天氣的頻繁出現(xiàn)，給人們的生產(chǎn)生活和健康帶來了很大影響，引起了社會的廣泛關(guān)注。張小曳等(2013)研究指出，現(xiàn)今霧-霾的主要成因是嚴重的氣溶膠污染，氣象條件對霧-霾天氣的演變過程具有重要影響(Zhang R H et al,2014；周須文等,2020)，然而，氣象中的霧-霾與大氣顆粒物污染又不完全相同。在氣象學(xué)上，霧和霾是自然界中的兩種天氣現(xiàn)象，在QX/T48—2007(中國氣象局，2007)中，霧的定義為：大量微小水滴浮游空中，常呈乳白色，使水平能見度小于1.0 km。霾的定義為：大量極細微的干塵粒等均勻地浮游在空中，使水平能見度小于10.0 km的空氣普遍渾濁的現(xiàn)象；霾使遠處光亮物體微帶黃、紅色，使黑暗物體微帶藍色。氣象中霾的定義更多關(guān)注于能見度，大氣中的細顆粒物和水汽是影響能見度的重要因子(劉兆東等,2020)，霾的形成與大氣中的顆粒物污染密切相關(guān)(黃元龍和楊新，2013)，低能見度的出現(xiàn)，可能既有顆粒物的影響, 也有水汽的影響(姚青等,2014;李星敏等,2018)。

早期，霾作為一種天氣現(xiàn)象，氣象部門雖有清楚的定義，但缺乏定量判識的方法，給霾的統(tǒng)計和長期變化分析帶來困難，且早期的霾識別條件中沒有考慮相對濕度(RH)(吳兌等,2009)。吳兌(2008)提出了霧與霾區(qū)分的概念模型，給出了霧和霾長期氣候資料分析處理的3種方法，隨后吳兌等(2014)用這3種方法對京津冀晉霾日做統(tǒng)計，比較后發(fā)現(xiàn)，霾日數(shù)單次值法>日均值法>14時值法。隨著對霧-霾研究的不斷深入，霾的判識方法也在不斷完善(吳兌, 2012)，石春娥等(2017)探討并給出了安徽省利用逐時器測能見度、相對濕度、降水等資料確定霾天氣的客觀標(biāo)準(zhǔn)，Ma et al(2014)基于氣溶膠吸濕增長理論，提出了利用實測PM2.5、相對濕度和能見度分辨霧和霾的方法。

2010年中國氣象局發(fā)布了《霾的觀測和預(yù)報等級(QX/T 113—2010)》(以下簡稱2010行標(biāo))(中國氣象局,2010)，2018年國家市場監(jiān)督管理總局、中國國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會發(fā)布了《霾的觀測識別》(GB/T 36542—2018)(以下簡稱2018國標(biāo))(國家市場監(jiān)督管理總局和中國國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會，2018)，這兩個標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)布使霾的判識有了定量化方法，對開展霾的長期變化研究和環(huán)境氣象服務(wù)具有重要意義。

陜西省地處西北地區(qū)東部，地形復(fù)雜、氣候類型多樣。北部為黃土高原、中部為關(guān)中平原、南部為秦巴山地，從北向南跨約9個緯度、4個氣候帶：陜北北部屬中溫帶，關(guān)中北部及陜北大部屬北暖溫帶，關(guān)中平原及秦嶺北部屬南暖溫帶，陜南南部(秦嶺南坡)屬北亞熱帶。根據(jù)干濕狀況又可分為干旱-半干旱氣候區(qū)、半干旱氣候區(qū)、半濕潤氣候區(qū)、濕潤氣候區(qū)和過濕潤氣候區(qū)(陜西省氣象局《陜西氣候》編寫組，2009)。同時中部的關(guān)中平原又是汾渭平原污染重點防治區(qū)域的主要組成部分，因此在陜西開展霾判識標(biāo)準(zhǔn)的適用性分析具有很強的代表性。

本文利用氣象站和空氣質(zhì)量監(jiān)測站觀測資料，分析比較了用不同霾判識標(biāo)準(zhǔn)計算獲得的陜西各地霾出現(xiàn)頻率的差異和分布變化，并分析了霾日數(shù)與細顆粒物濃度、相對濕度間的關(guān)系，為兩個標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用及環(huán)境氣象服務(wù)提供參考。

1 資料與方法

1.1 資 料

選取陜西省西安涇河、咸陽秦都、渭南、寶雞、銅川、漢中、安康、商洛商縣、延安和榆林(市名與站名一致的站點僅給出了市名)的2016年3月1日至2020年2月29日氣象觀測站逐時能見度、相對濕度、日平均能見度、日平均相對濕度和逐日天氣現(xiàn)象記錄資料，及距離氣象觀測站最近(最大距離不超過3.8 km)的與氣象觀測資料同時段的西安草灘、咸陽市氣象站、渭南日報社、寶雞市監(jiān)測站等陜西省生態(tài)環(huán)境保護廳的空氣質(zhì)量監(jiān)測站點的逐時PM2.5濃度觀測資料；所選氣象站均為國家氣象站，觀測儀器均通過中國氣象局氣象探測中心考核測試，可用于氣象觀測業(yè)務(wù)，能見度觀測采用華云DNQ1型散射式能見度儀，該設(shè)備的工作原理是45°測量前向散射。空氣質(zhì)量監(jiān)測點均為國控點，由環(huán)保部門統(tǒng)一管理維護，所用PM2.5監(jiān)測儀器主要為賽默飛的5030型和美國MetOne的BAM1020型在線顆粒物監(jiān)測儀，均采用β射線衰減原理對空氣中的顆粒物進行監(jiān)測。氣象資料來自陜西省氣象信息中心，空氣質(zhì)量監(jiān)測站點資料來自陜西省生態(tài)環(huán)境保護廳網(wǎng)站。圖1為站點的空間分布并疊加地形高程。

圖1 陜西省地形(填色)及研究站點(圓圈、三角)分布Fig1 Topography (colored) and distribution of stations (circle, triangle) in Shaanxi Province

1.2 霾判識標(biāo)準(zhǔn)

本文使用的霾判識標(biāo)準(zhǔn)為2010行標(biāo)和2018國標(biāo)。兩個標(biāo)準(zhǔn)霾的判識條件為：在排除降水、沙塵暴、揚沙、浮塵、煙幕、吹雪、雪暴等天氣現(xiàn)象造成的視程障礙后，(1)能見度<10.0 km，且RH<80%，判識為霾；(2)能見度<10.0 km，且80%≤RH<95%，2010行標(biāo)按照《地面氣象觀測規(guī)范》(中國氣象局，2007)規(guī)定的描述或大氣成分指標(biāo)做進一步判識(標(biāo)準(zhǔn)中的大氣成分指標(biāo)有3個：PM2.5>75 μg·m-3，或PM1.0>65 μg·m-3，或氣溶膠散射系數(shù)+吸收系數(shù)>480 Mm-1，則識別為霾)；2018國標(biāo)規(guī)定當(dāng)吸濕增長后氣溶膠消光系數(shù)與實際大氣消光系數(shù)的比值達到或超過0.8時，則判識為霾。2018國標(biāo)一日內(nèi)霾現(xiàn)象持續(xù)6 h及以上時，計為一個霾日。

1.3 氣溶膠消光系數(shù)計算

在2018國標(biāo)中涉及到氣溶膠吸濕增長后氣溶膠消光系數(shù)與實際大氣消光系數(shù)的計算，具體算法如下：

根據(jù)2018國標(biāo)，假定氣溶膠體積譜分布符合如下的對數(shù)正態(tài)分布：

(1)

式中:V為氣溶膠PM2.5總體積濃度，單位為μm3·m-3；D、Dg和σg分別為干氣溶膠粒子的粒徑、幾何平均粒徑和幾何標(biāo)準(zhǔn)偏差，單位為μm；M為PM2.5質(zhì)量濃度，單位為μg·m-3；ρ為氣溶膠粒子密度，單位為kg·m-3，取值為1 500 kg·m-3。在運算過程中，Dg和σg分別取值0.4 μm和1.8 μm，并將0.001～30 μm范圍內(nèi)的1 000等分作為D的取值。

氣溶膠吸濕增長后的粒徑(Dw)由單參數(shù)κ-寇拉方程計算：

(2)

式中:S為水汽飽和比，在不飽和時等效于相對濕度；Dw為氣溶膠吸濕增長后的粒徑，單位為μm；κ為描述氣溶膠化學(xué)組分對吸濕特性影響的參量，取值為0.3；σs為水的表面張力系數(shù)，單位為N·m-1，取值為0.074 2 N·m-1；Mw為水的摩爾質(zhì)量，單位為g·mol-1，取值為18 g·mol-1；R為普適氣體常數(shù)，單位為J·mol-1·K-1，取值為8.314 5 J·mol-1·K-1；T為環(huán)境溫度，單位為K；ρw為水的密度，單位為kg·m-3，取值為1 000 kg·m-3。

氣溶膠吸濕增長后的消光系數(shù)(σex)為：

(3)

式中：σex為吸濕增長后的氣溶膠消光系數(shù)，單位為km-1；Qex(Dw,λ,Zw)是粒徑為Dw、復(fù)折射指數(shù)為Zw的粒子在波長λ處的消光效率，其值由米散射理論計算而得；ΔN(Dw)為由干氣溶膠粒子體積譜分布得到的粒徑為Dw分檔內(nèi)的氣溶膠數(shù)濃度，單位為個·m-3；氣溶膠粒子吸濕增長后的復(fù)折射指數(shù)Zw，由干氣溶膠復(fù)折射指數(shù)Zd和液態(tài)水的復(fù)折射指數(shù)Za按體積加權(quán)計算得到：

(4)

式中：Zd取值為1.55-0.04i，Za取值為1.33-0.0i。

(5)

式中Vm為氣象能見度，單位為km。

1.4 能見度限值的討論

1980年以前，氣象能見度是按照人眼觀測的能見度距離分為10個等級來記錄的，而1980年后改為直接記錄目測的能見度距離。2013年以來，能見度逐步由儀器觀測取代人工觀測，比較器測與人眼目測能見度發(fā)現(xiàn)，器測能見度普遍偏小(周國兵等,2017;王瑞等,2015)，當(dāng)大氣消光系數(shù)相同時，人工觀測約為自動光學(xué)視程的1.3倍(薛箏箏等,2016)，器測能見度與目測能見度的差異使人工觀測的霧和霾與自動觀測也產(chǎn)生了差異(司鵬和高潤祥,2015)，曾英等(2017)對陜西霾日的分析發(fā)現(xiàn)，2014年自動觀測的霾日是人工或30年平均霾日的10～68倍，執(zhí)行2015年中國氣象局相關(guān)規(guī)定訂正后才使自動觀測的霾記錄基本趨于合理。

在2010行標(biāo)和2018國標(biāo)中都沒有明確指明，標(biāo)準(zhǔn)中使用的能見度是器測能見度還是目測能見度，但2010行標(biāo)發(fā)布時能見度主要是人工觀測資料。由于器測與目測能見度存在差異，Pei et al(2018)、Zhang et al(2020)分析能見度的長期變化時，通過計算將目測能見度轉(zhuǎn)換成器測能見度。Gao et al(2020)在用不同霾判識方法評價中國霾的分布和變化特征中，使用了7.66 km作為能見度的判識閾值。本文選擇的2016年3月至2020年2月數(shù)據(jù)，全部為器測能見度(張紅娟和曾英,2017)，所以將霾判識標(biāo)準(zhǔn)中能見度閾值設(shè)為7.66 km(表1)。

表1 霾判識方法Table 1 Methods for distinguishing haze

1.5 霾日的定義

在以往氣象霾日數(shù)的分析中，主要使用三種方式來定義霾日(吳兌等,2010),第一種為按照觀測記錄訂正，只要在1日中某個時次符合出現(xiàn)霾的標(biāo)準(zhǔn)即統(tǒng)計為一個霾日；第二種是用日均值，當(dāng)日均能見度和日均相對濕度符合霾判識標(biāo)準(zhǔn)即統(tǒng)計為一個霾日；第三種是如果14時能見度和相對濕度符合霾判識標(biāo)準(zhǔn)，即統(tǒng)計為一個霾日。在分析霾的長期變化時，以往研究主要采用日均值方法(吳兌等,2006;吳萍等,2016;蔣璐君等,2020)和14時值法(潘瑋等,2017;黃鑫等,2019;胡琳等,2019)統(tǒng)計霾日。

本文霾日是在2010行標(biāo)判識條件下，以三種方式判識并統(tǒng)計霾日數(shù)：若以14時觀測資料判識為霾，即統(tǒng)計為一個霾日；若以日平均值判識為霾，即統(tǒng)計為一個霾日；若以逐時資料判識霾且霾現(xiàn)象持續(xù)6 h及以上時，統(tǒng)計為一個霾日(2018國標(biāo)按1日內(nèi)霾現(xiàn)象持續(xù)6 h及以上時計為一個霾日)。

2 不同標(biāo)準(zhǔn)下霾日數(shù)的比較

2.1 不同判識方法識別的霾日數(shù)的比較

依據(jù)2010行標(biāo)分別用14時觀測值和日平均值判識霾并統(tǒng)計得到的霾日數(shù)，分別記為“行標(biāo)14T”和“行標(biāo)Day”；依據(jù)2010行標(biāo)和2018國標(biāo)，對逐時觀測資料進行霾判識，將1日內(nèi)霾持續(xù)6 h及以上的霾日數(shù)分別記為“行標(biāo)6 h”和“國標(biāo)6 h”，以氣象觀測站記錄的霾日數(shù)作為“觀測霾”，將不同地市、不同類型霾日出現(xiàn)頻率對比分析表明(圖2)，“觀測霾”和“行標(biāo)14T”在五種判識方法中霾日出現(xiàn)頻率較低，“國標(biāo)6 h”判識出的霾出現(xiàn)頻率是五種方法中最多的。陜西關(guān)中地區(qū)采用2018國標(biāo)后霾日出現(xiàn)頻率比“行標(biāo)14T”多4.8%～16.1%，比“行標(biāo)Day”多7.1%～9.4%，比“行標(biāo)6 h”多3.1%～1.1%，比“觀測霾”多6.8%～15.5%；也就是說“行標(biāo)6 h”和“國標(biāo)6 h”得到的霾日數(shù)相當(dāng)，與“行標(biāo)14T”和“觀測霾”判識出的霾差異能達到10%以上；陜南的漢中、安康以2018國標(biāo)判識的霾日數(shù)比“行標(biāo)14T”和“行標(biāo)Day”多1.6%～7.6%，與“行標(biāo)6 h”相當(dāng)；陜北的榆林、延安，陜南的商洛本身霾出現(xiàn)的頻率就較少，五種方法判識的結(jié)果差異不大，“行標(biāo)6 h”和“國標(biāo)6 h”判識出的霾日數(shù)出現(xiàn)頻率基本相當(dāng)。

圖2 2016年3月1日至2020年2月29日陜西不同判識標(biāo)準(zhǔn)下霾日出現(xiàn)頻率Fig.2 Frequency of haze days identified with different distinguished methods in Shaanxi Provincefrom 1 March 2016 to 29 February 2020

2.2 2010行標(biāo)和2018國標(biāo)判識霾的差異

(1)80%≤RH<95%時的差異對比2010行標(biāo)和2018國標(biāo)霾判識條件，兩者在RH<80%時，霾判識條件是相同的。但在80%≤RH<95%時，2010行標(biāo)是按照PM2.5>75 μg·m-3判識為霾；而2018國標(biāo)是當(dāng)吸濕增長后，氣溶膠消光系數(shù)與實際大氣消光系數(shù)的比值≥0.8時，判識為霾。利用逐時觀測資料分析逐時霾出現(xiàn)頻率，當(dāng)80%≤RH<95%時(圖3a)，除了霾出現(xiàn)頻率本身就很低的陜北榆林和陜南商洛以外，2018國標(biāo)判識的霾出現(xiàn)頻率比用2010行標(biāo)判識的多8.1%～19.1%。將濕度分段來看(圖3)，在80%≤RH<90%時(圖3b)，2018國標(biāo)判識的霾出現(xiàn)頻率比2010行標(biāo)多6.1%～13.6%；當(dāng)90%≤RH<95%時(圖3c)，2018國標(biāo)比2010行標(biāo)多12.1%～30.7%；濕度越大，增加越明顯。因此，在應(yīng)用2018國標(biāo)時，濕度對霾判識的影響非常明顯。

圖3 2016年3月1日至2020年2月29日陜西使用2018國標(biāo)與2010行標(biāo)在不同相對濕度下判識逐時霾出現(xiàn)頻率(a)80%≤RH<95%,(b)80%≤RH<90%,(c)90%≤RH<95%Fig.3 Frequency of hourly haze occurrence over different relative humidity (RH) intervals identified with 2018GB and 2010QX in Shaanxi Province from 1 March 2016 to 29 February 2020(a) 80%≤RH<95%, (b) 80%≤RH<90%, (c) 90%≤RH<95%

(2)不同PM2.5濃度時的差異

圖4給出了利用逐時資料在不同PM2.5濃度下，使用2018國標(biāo)識別出的逐時霾出現(xiàn)頻率與2010行標(biāo)識別的差異，可以看出在PM2.5≤75 μg·m-3時，2018國標(biāo)識別出的霾出現(xiàn)頻率明顯多于2010行標(biāo)識別的霾頻率(這里2010行標(biāo)識別出的霾主要是能見度<7.66 km，RH<80%的霾)，但在PM2.5>75 μg·m-3時則反之。依據(jù)2010行標(biāo)，當(dāng)能見度<7.66 km,RH≥80%時，若PM2.5>75 μg·m-3，則判識為霾；而依據(jù)2018國標(biāo)，在能見度<7.66 km、RH≥80%的條件下，若計算得到的吸濕增長后的氣溶膠消光系數(shù)與實際大氣消光系數(shù)的比值低于0.8，不能判識為霾，甚至在PM2.5>115 μg·m-3發(fā)生中度污染時[細顆粒物質(zhì)量濃度PM2.5的24 h平均值75 μg·m-3250 μg·m-3，分別對應(yīng)了空氣質(zhì)量的輕度污染、中度污染、重度污染和嚴重污染(環(huán)境保護部，2012)]，還會出現(xiàn)這種情況，只不過出現(xiàn)頻率很低，除咸陽、安康外，其余各地在1%以下；但隨著PM2.5濃度的增加，這種情況減少，在RH≥80%且嚴重污染時，兩個標(biāo)準(zhǔn)都會判識為霾。

圖4 2016年3月1日至2020年2月29日不同PM2.5質(zhì)量濃度下陜西使用2018國標(biāo)與2010行標(biāo)識別的逐時霾出現(xiàn)頻率的差Fig.4 Difference of hourly haze occurrence frequency between 2018GB and 2010QX with different PM2.5 concentrations in Shaanxi Provincefrom 1 March 2016 to 29 February 2020

在RH≥80%，PM2.5<75 μg·m-3的情況下，2018國標(biāo)判識為霾的情況(表2，此時能見度<7.66 km,PM2.5<75 μg·m-3，2010行標(biāo)不判識為霾2018國標(biāo)吸濕增長后氣溶膠消光系數(shù)與實際大氣消光系數(shù)的比值≥0.8時，判識為霾)。當(dāng)80%≤RH<85%時，這種霾的PM2.5質(zhì)量濃度主要在36～75 μg·m-3；當(dāng)85%≤RH<90%，這種霾中有91.7% 以上PM2.5質(zhì)量濃度為35～75 μg·m-3；而當(dāng)90%≤RH<95%時，除榆林、商洛霾出現(xiàn)頻率本身就少外(圖3)，此相對濕度下的霾樣本數(shù)較少的地區(qū)外，這種霾中有74.2%～89.5%的PM2.5在36～75 μg·m-3，也就是說，在此相對濕度下，2018國標(biāo)判識出的霾中有10.5%～25.8%對應(yīng)PM2.5<35 μg·m-3，這種霾顯然與污染無關(guān)，此時的低能見度應(yīng)該是由水汽以及氣溶膠粒子的吸濕增長效應(yīng)引起的。Zhang J et al(2014)統(tǒng)計了華北平原地區(qū)氣溶膠消光系數(shù)、體積濃度、相對濕度、能見度的變化，發(fā)現(xiàn)RH<90%時，高氣溶膠體積濃度是引起能見度降低的主要因素，RH>90%時，能見度下降主要受RH增加的影響，與本文有相似的結(jié)論。

表2 不同相對濕度下，2016年3月1日至2020年2月29日陜西利用2018國標(biāo)識別出的霾在不同PM2.5質(zhì)量濃度下的占比(單位：%)Table 2 The Proportions of haze identified by 2018GB in different PM2.5 intervals with different relative humidity in Shaanxi Province from 1 March 2016 to 29 February 2020 (unit: %)

氣溶膠吸濕增長能力及其對相對濕度的依賴性與氣溶膠粒子大小、成分和混合狀態(tài)間有著復(fù)雜密切的聯(lián)系。分析2018國標(biāo)計算吸濕增長后的氣溶膠消光系數(shù)[式(1)～式(4)]中與氣溶膠相關(guān)的特性參數(shù)發(fā)現(xiàn)，氣溶膠吸濕性參數(shù)κ對消光系數(shù)的影響較大，當(dāng)κ增大(減小)10%，κ對消光系數(shù)的影響會隨相對濕度的增大(減小)而增大(減小)，在80%≤RH<95%時，消光系數(shù)會增大(減小)約5%～7.5%；氣溶膠復(fù)折射指數(shù)的實部和虛部、幾何平均粒徑等參數(shù)的變化在高相對濕度時，對消光系數(shù)的影響很小。

在陜西，由于缺乏氣溶膠吸濕增長參數(shù)的觀測研究，文中κ值直接取自2018國標(biāo)的推薦值，實際上，該值在不同地區(qū)，甚至同一地區(qū)的不同時期都有較大變化。Wu et al(2016)采用粒子譜和化學(xué)成分兩種方法計算了北京地區(qū)的κ值，發(fā)現(xiàn)北京夏季250 nm粒子κ均值為0.28±0.10，與2018國標(biāo)推薦值0.30相當(dāng)。Wang et al(2016)研究表明，西安市氣溶膠的有機組分質(zhì)量占比(55%～67%)高于北京(40%～58%)，氣溶膠吸濕增長能力弱于北京。

因此，κ值采用0.3可能高估了氣溶膠的吸濕增長能力，造成當(dāng)80%≤RH<95%時，用2018國標(biāo)判識的霾出現(xiàn)頻率比2010行標(biāo)多，濕度越大，增加越明顯。

2.3 氣象標(biāo)準(zhǔn)下的霾與大氣污染

在2010行標(biāo)和2018國標(biāo)中，霾的判識是排除降水、沙塵暴、揚沙、浮塵、吹雪、雪暴、煙幕等影響視程的天氣現(xiàn)象后進一步判識的，有這些影響視程的天氣現(xiàn)象的記錄不被統(tǒng)計為霾，但這些記錄中關(guān)中有17%～24%的日平均PM2.5>75 μg·m-3；同樣在無影響視程的天氣現(xiàn)象情況下，能見度≥7.66 km時，不被判識為霾，但也出現(xiàn)了PM2.5>75 μg·m-3的情況，如西安涇河，樣本中無天氣現(xiàn)象且能見度≥7.66 km的非霾天氣中有13%的樣本PM2.5>75 μg·m-3。同樣，在前述分析中，存在能見度<7.66 km，依據(jù)2018國標(biāo)可判識為霾，但在環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)中空氣質(zhì)量未達到輕度污染的情況。所以，氣象標(biāo)準(zhǔn)中定義的霾與空氣污染并不完全等同。

分析日平均PM2.5濃度與2018標(biāo)準(zhǔn)下日出現(xiàn)霾的小時數(shù)，其呈明顯正相關(guān)關(guān)系，線性相關(guān)系數(shù)除陜北的榆林、延安較低(分別為0.422和0.59)外，關(guān)中及陜南的漢中均在0.80以上，氣象條件判識的霾與大氣中細顆粒物濃度密切相關(guān)，與大氣污染密切相關(guān)。

2018國標(biāo)充分考慮了水汽對大氣能見度的影響，將高相對濕度下顆粒物濃度未達到污染指標(biāo)的低能見度現(xiàn)象判識為霾；但出現(xiàn)了RH≥80%、能見度<7.66 km，且PM2.5>115 μg·m-3，但計算得到的吸濕增長后的氣溶膠消光系數(shù)與實際大氣消光系數(shù)的比值低于0.8，不能判定為霾的情況，這與實際人們對霾的認識不符，需要將判識標(biāo)準(zhǔn)進一步完善。

3 不同霾標(biāo)準(zhǔn)下，陜西霾日分布特征

依據(jù)2010行標(biāo)和2018國標(biāo)，對陜西省各地氣象觀測和空氣質(zhì)量觀測數(shù)據(jù)進行逐時霾識別，以滿足霾識別條件的總時次數(shù)作為基數(shù)，分析不同地區(qū)霾發(fā)生頻率的日變化和月變化。

3.1 陜西霾發(fā)生頻率的月變化

依據(jù)2010行標(biāo)，陜西各地霾發(fā)生頻率的月變化均呈現(xiàn)出“冬高夏低”的“U型”分布(圖5)，并且均以1月的發(fā)生頻率最高，其中，關(guān)中的西安、咸陽、渭南、寶雞1月霾發(fā)生頻率在50%以上，陜北的延安、榆林發(fā)生頻率最低，分別為11.43%和10.06%；各地5—9月霾發(fā)生頻率較低，不到15%，陜南的漢中、安康、商洛及陜北的榆林、延安4—10月霾的發(fā)生頻率在2.7%以下。與2010行標(biāo)相比，2018國標(biāo)除使咸陽和渭南的1月、寶雞的12月、榆林1—2月霾發(fā)生頻率出現(xiàn)幅度為-4.84%～-0.07%的下降以外，其余地區(qū)和月份霾的發(fā)生頻率均比2010行標(biāo)高，提高最明顯的是關(guān)中及陜南的漢中、安康9—11月霾發(fā)生頻率，提高幅度在4.26%～13.24%，其余時段提高幅度在3%以下；陜南的商洛、陜北的榆林霾出現(xiàn)頻率較低，采用2010行標(biāo)和2018國標(biāo)判識的霾出現(xiàn)頻率各月差異在0.0%～2.1%，變化不大。

3.2 陜西霾發(fā)生頻率的日變化

兩個標(biāo)準(zhǔn)識別的霾日變化表明(圖6)，除陜北的榆林、延安，陜南的商洛霾發(fā)生頻率的日變化表現(xiàn)為早上的單峰外，其余各地霾發(fā)生頻率的日變化均表現(xiàn)為早上和夜間相對較高的雙峰分布；依據(jù)2010行標(biāo)，早間霾高發(fā)期主要集中在09—11時，發(fā)生頻率為12.6%(銅川)～33.8%(咸陽)；夜間霾高發(fā)期的時間跨度較大，集中在20—23時，發(fā)生頻率為13.3%(安康)～34.3%(咸陽)。關(guān)中霾發(fā)生頻率高于陜南的漢中、安康。陜北的榆林、延安，陜南的商洛霾發(fā)生頻率較低，峰值分別為2.68%、6.59%、4.83%，且出現(xiàn)在09—10時；此后下降，16時至次日07時，在波動中維持在4.83%以下(榆林最低在2.13%以下)。

圖6 同圖5，但為日變化Fig.6 Same as Fig.5, but for diurnal variation

霾的出現(xiàn)主要與顆粒物濃度和氣象條件有關(guān)(蔡子穎等,2018;劉瑞翔等,2020;陳鐳等,2020),關(guān)中是汾渭平原大氣污染防治重點區(qū)域的主要組成部分，研究時段內(nèi)PM2.5質(zhì)量濃度均值在50.6 μg·m-3以上，漢中、安康盆地PM2.5質(zhì)量濃度分別為49.2 μg·m-3、40 μg·m-3，較高的顆粒物濃度為降低能見度、形成霾提供了有力條件。早晨邊界層高度低，人類活動開始增多，顆粒物主要集中在低層，再加上相對濕度較高，易造成能見度降低，形成霾出現(xiàn)頻率的早間峰值；午后隨著太陽輻射增多，邊界層高度升高、擴散條件好，近地面顆粒物濃度較低，能見度大，霾出現(xiàn)頻率較低；夜晚隨著太陽輻射減少邊界層高度降低，污染物被集中在底層，再加上風(fēng)速減小、濕度增大，成為一日內(nèi)霾出現(xiàn)的夜間峰值。陜北的榆林、延安，陜南的商洛這三個的地區(qū)顆粒物濃度較低，研究時段內(nèi)榆林、延安、商洛PM2.5質(zhì)量濃度均值分別為34.0、37.4和34.0 μg·m-3，再加上榆林、延安地勢較開闊，日平均風(fēng)速分別為2.8 m·s-1、2.1 m·s-1，大氣擴散條件較好，霾出現(xiàn)的頻率較低，即使夜間邊界層高度下降，但由于白天擴散條件好，顆粒物濃度較低，再加上陜北相對濕度較低(研究時段內(nèi)榆林、延安日平均相對濕度分別為45.6%、58.0%)，不易造成能見度下降形成霾；這三個地區(qū)霾出現(xiàn)頻率峰值與低值的差異分別為4.5%、2.1%、1.7%，日變化本身不是很顯著。

與2010行標(biāo)相比，除陜北榆林外，2018國標(biāo)使19時到次日10時霾發(fā)生頻率明顯提高，其中陜南的安康和關(guān)中北部的銅川20時至次日08時霾發(fā)生頻率提高較大(5%以上)，但霾的日變化一致。

4 結(jié)論與討論

陜西省各地采用“國標(biāo)6 h”判識的霾日發(fā)生頻率高于“行標(biāo)14T”“行標(biāo)Day”“觀測霾”，“國標(biāo)6 h”判識出的霾發(fā)生頻率是五種方法中最多的。關(guān)中地區(qū)“國標(biāo)6 h”與“行標(biāo)6 h”識別出的霾發(fā)生頻率相當(dāng)，“國標(biāo)6 h”與“行標(biāo)14T”和“觀測霾”判識出的霾發(fā)生頻率差異能達到10%以上；在霾發(fā)生頻率較少的地方五種方法判識的結(jié)果差異不大。建議在討論霾日時，在霾發(fā)生頻率較多的地區(qū)以逐時資料判識霾，并在霾現(xiàn)象持續(xù)6 h及以上時，統(tǒng)計為一個霾日。

2010行標(biāo)和2018國標(biāo)判識的霾，差異主要出現(xiàn)在80%≤RH<95%時，用2018國標(biāo)判識的霾出現(xiàn)的頻率比用2010行標(biāo)判識的多8.1%～19.1%，尤其是當(dāng)90%≤RH<95%時，2018國標(biāo)判識的霾出現(xiàn)頻率比2010行標(biāo)多12.1%～30.7%；濕度越大，增加越明顯，濕度對用2018國標(biāo)判識霾的影響非常明顯。氣溶膠吸濕性參數(shù)對吸濕增長后氣溶膠消光系數(shù)的計算影響較大，在使用2018國標(biāo)時應(yīng)注意該參數(shù)在各地的差異，建議當(dāng)相對濕度較高時，霾判識時還應(yīng)參考PM2.5質(zhì)量濃度。

在能見度<7.66 km、PM2.5≤75 μg·m-3時，2018國標(biāo)識別出了霾，且識別出的霾中存在PM2.5<35 μg·m-3的情況，此時的霾顯然與污染無關(guān)，2018國標(biāo)能夠識別出主要由水汽以及氣溶膠粒子的吸濕增長效應(yīng)引起的低能見度霾。在PM2.5>75 μg·m-3時，出現(xiàn)了2010行標(biāo)識別的霾數(shù)多于2018國標(biāo)的情況，但是在中度及以上污染時，2010行標(biāo)和2018國標(biāo)識別出的霾差異不大。

陜西各地市霾發(fā)生頻率的月變化均呈現(xiàn)出冬高夏低的“U型”分布，并且1月霾發(fā)生頻率最高。2018國標(biāo)使關(guān)中及陜南的漢中、安康9—11月霾發(fā)生頻率明顯提高，提高幅度在4.26%～13.24%。

除陜北的榆林、延安，陜南的商洛霾發(fā)生頻率的日變化為早上的單峰外，其余地市霾發(fā)生頻率的日變化均表現(xiàn)為早上和夜間相對較高的雙峰分布，早間霾高發(fā)期主要集中在09—11時，夜間霾高發(fā)期集中在20—23時；關(guān)中霾發(fā)生頻率高于陜南的漢中、安康。使用2018國標(biāo)判識，除陜北榆林外，19時到次日10時霾發(fā)生頻率均明顯提高，其中陜南的安康和關(guān)中北部的銅川20時至次日08時霾發(fā)生頻率提高較大(5%以上)，但霾的日變化一致。