1 引言
霾是一种对视程造成阻碍的天气现象， 大量极细微的尘粒等均匀地浮游在空中， 使水平能见度小于10 km， 造成空气普遍浑浊（中国气象局， 2007）。近年来， 随着城市化进程的快速发展， 大气气溶胶污染日趋严重， 以京津冀、 长三角以及珠三角为代表区域的复合型污染日益凸显， 造成霾天气频发（Wu et al， 2005， 2006， 2009； 吴兑等， 2006a， 2006b， 2010； Quan et al， 2011； 赵普生等， 2012）严重影响大气能见度， 空气质量以及人体健康（白志鹏等， 2006； 吴兑等， 2006a； 丁一汇和柳艳菊， 2014； Tie et al， 2009）。国内许多学者针对霾的气候特征进行了相关的研究： 高歌（2008）研究认为， 1961 -2005年我国年和四季霾日呈东多西少的空间分布， 全国年均霾日呈明显的增加趋势。吴兑等（2010）研究了1951 -2005年中国霾的时空分布特征， 结果表明自20世纪80年代以后中国霾日数显著增加。我国华北地区、 长三角地区、 珠三角地区以及四川盆地为霾的多发区（高歌， 2008； 吴兑等， 2009； 胡亚旦和周自江， 2009； 丁一汇和柳艳菊， 2014； 孙彧等， 2013）。霾天气多发生于冬半年， 冬季最多， 特别是12月为霾天气频发最高的月份（高歌， 2008； 吴兑等， 2010）。
影响霾天气频发的原因分为两类： 一是大气污染排放的增多， 二是受到气象/气候条件变化的影响。关于霾天气与气象/气候的关系主要基于与气象要素（风、 相对湿度、 降水、 温度等）的统计关系（胡亚旦和周自江， 2009； 丁一汇和柳艳菊， 2014）。近年来， 针对气候变化对霾的影响机理的研究也取得了一些新进展， 东亚冬季风的减弱与中国中东部冬季霾的增多关系密切（尹志聪等， 2015； 吴萍等， 2016）。秋季北极海冰是影响中国东北霾日变化的重要因子， 海冰减少易发生霾污染天气（Wang et al， 2015）。北大西洋海温夏季至冬季异常与中国冬季霾日数的年际、 年代际变化的关系显著（Xiao et al， 2015）。2016（2017）年冬季北京霾的显著增多（减少）与西北太平洋关键区海温偏暖（冷）显著相关（严中伟等， 2018）。
研究发现， 四川盆地为我国四大霾区之一（吴兑， 2006）， 盆地地势起伏较大， 盆地主要为盆周山地， 盆地平原， 盆中丘陵， 并在西部和北部地区形成特殊的地形特征， 盆地内大气层结稳定， 易出现逆温和静风的现象， 区域内人口密度大， 机动车保有量高， 工业发展快（Ning et al， 2017）， 大量的污染物排放导致空气质量在过去几十年持续恶化（Chen and Wang， 2015）。虽然对四川盆地长期霾特征以及气候成因有了一些研究（郭晓梅等， 2014； 刘佳等， 2016； 罗玉等， 2019）， 但仍比较缺乏对四川盆地冬季霾的气候特征及其大尺度环流影响系统的研究。基于四川盆地霾资料， 地面观测资料、 NCEP/NCAR再分析资料以及NOAA海温资料等， 本文利用合成分析和相关分析等方法， 在分析四川盆地冬季霾日的气候特征的基础上研究影响冬季霾日多寡的大尺度环流系统， 分析海温异常对冬季霾日数的可能影响， 并探讨海温异常的年际信号对冬季霾日数预测中的应用能力， 以期为霾的短期气候预测提供理论依据。
2 资料来源与方法介绍
2.1 资料来源
采用NCEP/NCAR全球再分析逐月资料， 包括气温、 水平风、 位势高度、 海平面气压以及比湿资料， 空间分辨率为2.5°×2.5°， 垂直高度上共12层； 采用NCEP/NCAR全球再分析的平均海温资料， 空间分辨率为2°×2°； 四川盆地101个国家站的逐日定时观测资料， 包括能见度、 相对湿度以及地面天气现象观测资料。资料年限均为1981 -2017年。本文气候态指1981 -2010年30年的平均值， 冬季指当年12月到次年2月。
2.2 方法介绍
由于四川特殊的地理特征， 导致霾天气一般出现在盆地， 加之雾天气现象发生时大气湿度一般接近饱和（100%）， 因此为了真实反映四川霾天气的气候变化特征， 结合四川特殊的地理原因， 利用改进后的关于霾日历史资料判别方法进行统计， 即排除降水、 沙尘暴、 扬沙、 浮尘、 吹雪、 雪暴等影响视程的天气现象的基础上， 以同时满足能见度≤5.0 km且相对湿度<95%的时次判识为霾时： 20:00（北京时， 下同）为日界， 一日持续1/4（含）以上定时观测时次判别为霾， 则该日记为霾日。当霾跨日界持续时间长达1/4（含）定时时次以上， 但日界前（或后）持续时长不足1/4定时时次且大于1/8定时时次， 则相应的上跨日（或下跨日）记为霾日（刘佳等， 2016； 罗玉等， 2019）。
本文采用合成、 相关分析探讨大气环流、 海温对四川盆地冬季霾日的影响， 显著性检验均采用t检验方法（魏凤英， 2007）。
3 结果与分析
3.1 四川盆地冬季霾日数的时空变化特征
1981 -2016年四川盆地冬季霾日数较多的区域主要集中在川东北城市群的遂宁、 南充、 广安、 达州， 成都平原城市群（成都、 德阳、 绵阳、 眉山、 资阳）以及川南城市群（自贡、 泸州、 内江、 宜宾以及乐山）， 大值中心位于成都平原的新津以及川南的自贡， 霾日数均在47天以上［图3（a）］， 以上霾多发区域位于盆地底部， 盆地边缘多为山地， 冬季盆地内部排放源对污染物的浓度贡献较大， 而盆地外部排放源受高耸山脉的阻挡， 对污染物浓度的贡献微弱（郭晓梅， 2016； 宁贵财， 2018）， 霾多发区人口密度大， 交通、 工业发达， 人类生产生活所产生的油烟、 道路扬尘、 工业废气以及秸秆燃烧所排放的烟尘会受到高山阻挡而在低海拔地区积聚， 从而加剧低海拔的空气污染， 在高原大地形东侧背风坡存在特殊的垂直环流结构， 在冬季背风坡为下沉气流， 对盆地大气污染物的扩散抑制作用显著， 会出现类似静稳天气的“避风港”效应（徐祥德等， 2015）， 且在冬季易受到大陆高压的控制， 大气层结稳定， 利于污染物颗粒聚集在大气低层， 形成霾天气。从冬季霾日数的长期变化趋势表明， 四川盆地大部冬季霾日数呈线性减少趋势， 其中位于成都平原的广汉减少趋势最为显著， 为-8.5 d·（10a）-1， 其次为成都平原的绵竹， 减少趋势为-7.58 d·（10a）-1［图3（b）］。四川盆地冬季霾日数偏多/偏少年份合成的霾日数距平分布显示， 霾日数表现为整体以偏多/偏少为主。偏多年合成的霾日数在盆地大部偏多4天以上， 由其在成都平原的双流， 偏多18天以上； 偏少年份合成的霾日数在盆地大部偏少4天以上， 尤其在成都平原的德阳， 偏少16天［图3（c）~（d）］。
图3 1981 -2016年四川盆地冬季年均霾日数分布（a）、 冬季年均霾日数变化趋势分布（b）以及冬季霾日数偏多年（c）和偏少年（d）合成的冬季霾日数距平分布Fig.3 Annual average winter haze days distribution (a), trend distribution of annual average winter haze days (b), and the distribution of anomalous winter haze days for positive anomaly years （c） and negative anomaly years (d) in Sichuan Basin from 1981 to 2016 |
3.2 四川盆地冬季霾与气象要素的关系
由四川盆地1981 -2016年冬季近地面平均风速与霾日数的变化［图4（a）］可以看出， 冬季霾日数与平均风速呈不显著的正相关关系， 不同于华北、 江淮、 华南冬季霾日与地面风速呈强的负相关关系（吴萍等， 2016）， 主要是由于影响霾的长期变化受到气溶胶等污染排放增加导致的， 也和季风减弱等气候因子有关（郭婷等， 2016）， 由于四川盆地特殊的地形地貌特征， 将导致盆地外部大气污染排放很难进入盆地内部（Ning et al， 2018）。从年代际变化来看， 1981 -2000年东亚冬季风偏弱， 地面风速减小， 受较弱的东亚冬季风影响， 很难将大量气溶胶向南输送， 主要受到盆地内局地污染源排放的影响（郭晓梅等， 2014）， 四川盆地冬季霾日数增多； 2001 -2011年， 盆地内部排放到大气中的气溶胶粒子增多， 伴随着东亚冬季风的增强， 地面风速偏大， 使得盆地内部大气中的气溶胶粒子不易积聚， 盆地冬季霾日数减少； 但注意到2012 -2016年， 随着平均风速增大， 盆地内污染源排放减少（四川省统计局， 2002 -2017）， 盆地冬季霾日数却表现为明显的增多趋势， 可见， 还有其他主要的气象因子影响霾的气候变化（如近地层湿度大、 层结稳定以及降水少等）。霾主要由灰尘， 干尘粒等组成， 干燥的环境有利于提供霾天气的粉尘粒（尹志聪等， 2015）， 由图4（b）可以看出， 冬季平均相对湿度与霾日数呈显著的反相关关系， 相关系数为-0.47， 通过0.01显著性检验。说明在大气水汽含量稳定的情况下， 伴随着冬季气温的上升［图4（c）］， 饱和水气压增大， 导致相对湿度减小， 不利于水汽的凝结， 促进霾形成（Chen and Wang， 2015）。在全球变暖的背景下， 四川盆地冬季增温幅度明显， 四川盆地冬季气温与冬季霾日数存在类似的变化趋势， 与平均最高气温、 平均气温、 平均最低气温相关系数分别为0.61， 0.63和0.43， 均通过0.01显著性检验。这说明盆地冬季霾日数对气温增暖存在显著的响应， 可能由于地面气温上升， 饱和比湿增大， 若实际水汽不增加或增加不明显， 则相对湿度降低， 相对湿度的降低将减弱雾-霾的转化， 霾不易向雾转化， 从而导致霾增多（吴萍等， 2016）［图4（c）］。图4（d）显示随着冬季≤0.1 mm和≥1 mm的降水日数的显著增多（增多）， 霾日数增多（减少）， 相关系数分别为0.55和-0.81， 均通过0.01显著性检验。由此可知， 虽降水对污染物有显著的冲刷作用， 对大气起着重要的净化作用（张蓬勃等， 2015； 王珊等， 2014）， 但不同量级的降水量对霾的影响不同。
图5 1981 -2016年四川盆地冬季霾日数偏多年（左）与偏少年（右）的风速距平（a）、 相对湿度距平（b）、 平均气温距平（c）和降水日数距平（d）分布Fig.5 Distribution of winter wind velocity anomaly (a), relative humidity anomaly (b), average temperature anomaly (c) and prec-ipitation day anonaly (d) in positive （left） and negative （right） anomaly years of winter haze days in Sichuan Basin from 1981 to 2016 |
3.3 四川盆地冬季霾与环流异常的关系
区域气候的年际变化与大尺度的环流异常有密切的联系。四川盆地冬季霾日数偏多年， 在海平面气压场上， 西伯利亚高压脊减弱， 中国大陆中东部上空气压偏低， 中国东部海洋上空气压偏高， 东亚冬季风偏弱， 降低了四川盆地的地表风速， 造成了区域的静稳天气［图6（a）］。在500 hPa位势高度场上［图6（b）］， 欧亚中高纬呈现“北低南高”的环流形势， 乌拉尔山至贝加尔湖上空为明显的负距平控制， 欧亚大陆的中纬地区为明显的正距平控制， 这种正负相关的环流配置， 导致欧亚大陆的南北气压梯度力减弱， 不利于引导冷空气南下侵入我国南方地区， 不利于污染物颗粒在水平方向的扩散， 且受到500 hPa高压控制， 可以抑制对流的发展， 有利于四川盆地的污染物在大气低层的堆积。在850 hPa矢量风场上［图6（c）］， 乌拉尔山至贝加尔湖地区上空存在异常气旋气流， 四川盆地处在偏西北风形成的辐散区域， 不利于盆地的降水， 大气净化偏少， 利于霾天气的发生； 在整层水汽输送场上［图6（d）］， 受到自北向南的水汽输送影响， 主要受到来自高纬度的干冷空气影响， 水汽输送有所减弱， 且四川盆地大部处于大尺度水汽辐散区域， 造成空气中相对湿度相对偏弱， 促使霾天气增多。在200 hPa纬向风场上［图6（e）］， 在喀拉海上空为异常正相关区， 巴尔喀什湖至蒙古地区上空为异常负相关区， 在30°N附近表现为异常的负相关区， 东亚副热带西风急流偏弱， 东亚冬季风偏弱（况雪源等， 2008）， 对应于850 hPa风场上， 偏北气流减弱， 四川盆地上空气温显著偏高［图6（f）］， 使得污染物易于堆积。由此可见， 四川盆地冬季霾日数异常年份， 欧亚地区从低层到高层表现为异常的环流特征。一般， 四川盆地冬季霾日数偏多（偏少年）， 大气环流异常特征呈现西伯利亚高压偏弱（强）， 欧亚中纬地区高压偏强（弱）， 乌拉尔山阻塞高压偏弱（强）， 东亚海陆气压差偏小（大）的弱（强）东亚冬季风环流特征， 东亚副热带西风急流偏弱（强）。
图6 1981 -2016年四川盆地冬季霾日数与同期海平面气压（a, 单位: hPa）、 500 hPa位势高度场(b, 单位: gpm)、 850 hPa风场（c, 深色阴影: 地形高度超过3000 m, 单位: m·s-1）、 整层水汽输送通量（d, 单位: kg·m-1·s-1)、 200 hPa纬向风（e, 单位: m·s-1）以及850 hPa温度场（f, 单位: ℃）的相关分布浅色阴影区代表通过0.05显著性检验, 黑色矩形代表四川盆地 Fig.6 The correlation between winter haze days and sea level pressure (a, unit: hPa), 500 hPa potential height field (b, unit: gpm), 850 hPa horizontal wind field (c, dark shaded: topographic height over 3000 m, unit: m·s-1), whole layer water vapor transport flux (d, unit: kg·m-1·s-1), 200 hPa zonal wind field (e, unit: m·s-1) and 850 hPa temperature field (f, unit: ℃) in Sichuan Basin from 1981 to 2016.The light shadeds represent the area that have past the 0.05 significance test.The black box indicates the Sichuan Basin |
3.4 四川盆地冬季霾与海温异常的关系
海温的异常对大气环流以及区域气候有着重要的影响（于浩慧等， 2018； 徐玮平等， 2018； 吕越敏等， 2018）。由于大气环流对海温异常的响应有一定的滞后性， 故需分析四川盆地冬季霾日数与前期秋季海温场的相关， 从给出的四川盆地冬季霾日数距平与前期秋季海表温度距平的相关来看（图7）， 在印度洋（50°S -10°N， 60°E -120°E）区域， 秋季海温呈现“正、 负、 正”的异常分布， 在东北太平洋40°N附近海域附近海温与四川盆地冬季霾呈现显著的正相关关系， 在太平洋（50°S -20°N， 190°E -285°E）区域， 存在4个显著正相关区域， 相关系数均超过0.3， 在北大西洋25°N以及30°S区域存在两个正异常相关键区。
图7 1981 -2016年四川盆地冬季霾日距平与前期秋季海温距平的相关分布（单位: ℃）阴影区代表通过0.05显著性检验 Fig.7 Correlation coefficients between the winter haze days anomalies and the preceeding autumn SST anomalies in Sichuan Basin from 1981 to 2016.Unit: ℃.The shadeds represent the area that have past the 0.05 significance test |
为进一步分析盆地冬季霾异常年际变化与前期海温的关系， 将冬季霾日偏多年与偏少年前期（9 -11月）海温差进行合成（图8）可见， 在东北太平洋有一个海温关键区（35°N -50°N， 220°W -230°W）； 在热带太平洋地区有两个关键海区： （5N° -20°N， 200°W -250°W）， （20°S -15°S， 200°W -260°W）； 在大西洋（30°S -15°S， 325°W -340°W）存在一个海温关键区。为定量表征秋季东北太平洋、 热带太平洋以及大西洋与盆地冬季霾的年际变化关系， 本文定义了3个海温异常指数， 东北太平洋海温指数（SST1）和热带太平洋海温指数（SST2）以及大西洋海温指数（SST3）。SST1是（35°N -50°N， 220°W -230°W）区域的平均海温， SST2是将（5°N -20°N， 200°W -250°W）区域平均海温加上（20°S -15°S， 200°W -260°W）区域的平均海温， SST3是（30°S -15°S， 325°W -340°W）区域平均海温。同时， 将SST1和SST2、 SST3求平均， 得到东北太平洋、 热带太平洋和大西洋海温综合指数（SST）。
图9为四川盆地冬季霾与前期秋季SST1、 SST2、 SST3以及SST年际变化的时间序列， 为方便比较， 将所有时间序列进行标准化距平处理。结果表明： 四川盆地冬季霾与前期秋季的SST1、 SST2、 SST3以及SST均存在显著的正相关关系， 相关系数分别为0.37， 0.39， 0.51以及0.51， 分别通过0.05， 0.05， 0.01以及0.01的显著性检验。在四川盆地冬季霾日为正异常的年份中， 分别有19， 17， 17和19年前期秋季的SST1、 SST2、 SST3和SST为正异常； 在负异常的年份中， 分别有17， 19， 19和17年前期秋季的SST1、 SST2、 SST3和SST为负异常。这表明东北太平洋、 热带太平洋和大西洋海温的异常对四川盆地冬季霾具有显著的影响， 也就是说当前期秋季东北太平洋海温在中纬、 热带太平洋海温在低纬、 北大西洋海温在低纬呈现“正”异常分布时， 四川盆地冬季霾偏多。
3.5 秋季海温异常对四川盆地冬季霾年际变化的可能影响机制
由前文所述， 前期秋季东北太平洋海温、 热带太平洋海温以及北大西洋海温正（负）异常可能是冬季四川盆地霾日偏多（少）的重要前兆信号， 因此需要进一步分析秋季海温异常对四川盆地冬季霾年际变化的可能影响机制。从秋季关键区海温异常偏高、 偏低年冬季500 hPa位势高度场合成差异［图10（a）~（c）］可以看出， 在500 hPa位势高度场差值场上， 乌拉尔山地区为负异常区， 巴尔喀什湖-贝加尔湖以南的欧亚内陆地区为正异常区， 这样正负异常的位相配置， 经向环流减弱， 纬向环流增强， 不利于冷空气南下， 不利于盆地污染物水平方向的扩散。对应于500 hPa风场［图10（d）~（f）］和850 hPa风场［图10（g）~（i）］来看， 乌拉尔山地区存在气旋性环流， 鄂霍茨克海地区存在气旋性环流， 四川盆地处于500 hPa和850 hPa上异常偏北风形成的辐散区域中， 有利于下沉气流的产生， 能有效抑制底层垂直运动的发生， 抑制了空气中污染物的垂直扩散， 导致污染物颗粒积聚在很低的高度层中， 为霾的形成提供了有利的条件（Wang et al， 2015）。
图10 前期秋季热带太平洋、 东北太平洋、 大西洋海温关键区冬季500 hPa位势高度场（a~c, 单位: gpm）及500 hPa风场（d~f, 单位: m·s-1）, 850 hPa风场（g~i, 单位: m·s-1）偏高年与偏低年的合成差异场阴影区代表通过0.05显著性检验, 矩形代表四川盆地 Fig.10 Differences in 500 hPa geopotential height(a~c, unit: gpm)and 500 hPa horizontal wind field（d~f, unit: m·s-1）, 850 hPa horizontal wind field（g~i, unit: m·s-1）in winter between years of abnormally high and low SST in the key regions of tropical Pacific, northeast Pacific and Atlantic Ocean in the preceeding autumn.The shaded is the area that has passed the 0.05 confidence level, the black box indicates the Sichuan Basin |
综上所述， 前期秋季东北太平洋、 热带太平洋以及北大西洋海温关键区海温异常偏高时， 冬季500 hPa位势高度场上亚洲中高纬呈现“北低南高”分布， 500 hPa和850 hPa风场贝加尔湖以南我国大部响应出反气旋性异常环流， 有利于四川盆地霾天气发生， 可见， 秋季东北太平洋、 热带太平洋以及北大西洋海温关键区海温异常偏高是冬季亚洲中、 高纬度环流异常的重要外强迫因子。
3.6 冬季霾日数预报模型
秋季热带太平洋海温关键区对四川盆地冬季霾日数的多寡有明显的影响， 考虑到短期气候预测业务时效需要， 选取秋季东北太平洋海温距平关键区SSTA1， 热带太平洋地区两个海温距平关键区SSTA2以及大西洋海温距平关键区SSTA3作为预报因子来建立一个多元线性回归方程来预报四川盆地冬季霾日数距平。四川盆地冬季霾日数距平是预报量， SSTA1、 SSTA2和SSTA3是预报因子来建立预报模型， 以1981 -2006年为训练阶段， 利用多元线性回归方法， 得到以下预报模型， 并对2007 -2016年逐年的四川盆地冬季霾日数距平Y进行独立预报， 考察前期秋季海温关键区的预报模型准确率：
将2007 -2016年逐年前期秋季海温关键区SSTA1、 SSTA2、 SSTA3带入所建模型， 得到霾日数的距平预测值。总体上来看， 前期秋季关键海区预报因子与四川盆地冬季霾日数呈显著的正相关关系， 相关系数通过了0.05的显著性检验（图11）， 即当关键区海温异常偏高时， 冬季霾日数偏多的概率较大； 当关键区海温异常偏低时， 冬季霾日数偏少的概率较大。2007 -2016年冬季霾日数距平预报的正同号率为8/10， 预测值与观测值相关性为0.78， 通过0.01的显著性检验。表明前期秋季关键区海温距平SSTA1、 SSTA2和SSTA3对四川盆地冬季霾日数多寡有较好的指示意义。
4 结论
（1） 1981 -2016年年四川盆地冬季霾日数具有明显的年际变化特征， 整体呈弱增加趋势， 以0.86 d·（10a）-1的速率增加。冬季霾日数较多的区域主要集中在川东北城市群的遂宁、 南充、 广安、 达州， 成都平原城市群（成都、 德阳、 绵阳、 眉山、 资阳）以及川南城市群（自贡、 泸州、 内江、 宜宾以及乐山）， 大值中心在成都平原的新津以及川南的自贡， 霾日数均在47天以上。
（2） 四川盆地冬季平均风速与霾日数相关性不显著， 相对湿度与霾日数呈显著的负相关， ≤0.1 mm和≥1 mm的降水日数与霾日数呈显著的负（正）相关关系， 冬季平均气温、 平均最高气温、 平均最低气温与霾日数呈显著的正相关关系。
（3） 环流条件对霾的发生起着重要作用。一般， 四川盆地冬季霾日数偏多（偏少年）， 大气环流异常特征呈现西伯利亚高压偏弱（强）， 欧亚中纬地区高压偏强（弱）， 乌拉尔山阻塞高压偏弱（强）， 东亚海陆气压差偏小（大）的弱（强）东亚冬季风环流特征， 东亚副热带西风急流偏弱（强）。
（4） 前期秋季东北太平洋、 热带太平洋、 北大西洋海温关键区暖（冷）海温发展有利于四川盆地冬季霾日数偏多（少）， 三个海温关键区是导致四川盆地冬季霾日数异常的重要外强迫因子， 是显著影响四川盆地冬季霾日数的年际信号， 对四川盆地冬季霾日数具有较好的预测指示意义。