随着社会的发展, 气候变化背景下中国大部分经济发达地区, 尤其是中国东部地区空气污染较明显, 如2013年1月、2015年和2016年的12月我国东部地区持续遭遇雾、霾天气影响。观测事实表明, 我国雾、霾天气发生频率呈现不同的变化趋势, 区域性雾霾日趋严重(Guo et al, 2011), 雾霾问题已成为当前社会关注的重点。目前, 对雾、霾长期变化特征的观测研究得到的结果基本一致, 即我国年霾日呈现出明显上升的趋势, 相反雾日呈减少的趋势(孙彧等, 2013)。同时, 雾、霾与能见度的关系分析表明, 中国东部多数地区大气能见度呈下降趋势, 其中, 地处华南地区的珠江三角洲的能见度下降最为显著, 并且在20世纪80~90年代初期其下降趋势尤为明显(张利等, 2011)。上述变化除了与气溶胶排放物的增加有密切关系外, 气候变暖所引起的环境要素的改变也是这种变化发生的重要条件之一, 主要的原因很可能是气候变化背景下下垫面热力异常通过一系列海-陆-气互馈过程引起了相对湿度的变化(Song et al, 2012), 而有关这方面的研究并不多见。

当前, 国际上已将相对湿度作为雾和霾的重要判定指标(Doyle et al, 2001; Schichtel et al, 2001)。长期以来, 我国有关人员对雾和霾的识别存在差别, 也缺乏定量标准。在大气实际观测中, 常使用能见度、相对湿度和天气现象来综合判断。研究发现, 相对湿度对气溶胶粒径和浓度分布、辐射和散射以及酸化有重要影响(林俊等, 2009; 韩道文等, 2007; 杨军等1999; 蒲一芬等, 2000), 同时, 在较高的相对湿度下, 水汽对能见度的影响较大, 尤其是大雾天气下其影响甚至可能超过气溶胶粒子浓度的影响(姚青等, 2014)。有研究表明, 在一定条件下, 可根据相对湿度的未来变化预报气象能见度(孙景群, 1985), 这在今后排放源和排放量相对稳定或存在区域间传输的情形下, 具有现实意义和应用前景。因此, 相对湿度被认为是制约雾与霾形成和转换以及影响能见度的最关键环境参数。值得一提的是, 在我国雾霾形成、转换和区域变化基础上, 重点分析其大气湿度条件的变化及其机理, 进一步明确相对湿度变化与雾霾发生发展的关系, 对深入认识地区性雾霾形成和演变以及预测预报具有重要意义。

中国的雾、霾天气主要分布在中东部地区, 西部地区发生的频率相对较少。而且由于处于不同的气候和环境条件下, 我国东部地区雾霾天气具有显著的区域性特征。首先, 我国东部和沿海地区由于地处海陆交界区, 属季风气候, 其气候环境极易受到海洋的影响, 具有不同于内陆地区城市空气污染的特征(孙彧等, 2013)。此外, 有研究表明, 最近10年我国东部霾日呈快速上升趋势, 除了化石燃料排放的迅速增加外, 气候变化导致的区域大气环流的变化也是重要影响因素。尤其是大气环流异常的形成、体系结构的演变及水汽的输运, 对相对湿度的时空变化具有重要的制约和调控作用(齐庆华等, 2013, 2014; 李栋梁等, 2013; 郝立生等, 2012)。海陆热力差异作为季风环流的原始驱动力, 不仅反映局地的热力状况, 而且直接关系到相关环境气象要素和大气环流结构的变化, 进而对雾霾的形成、转化以及区域和地区间的时空迁移输运等产生重要影响。海陆热力异常及差异是影响我国东部及沿海雾霾天气演变的重要气候背景(张红梅等, 2002)。

因此, 立足于我国大陆东部和沿海地区所处的地理环境, 在气候变化和区域性响应背景下, 综合海陆热力异常及差异这一根本要素, 从海陆热力对比和大气环流构成与异常变化的角度, 围绕制约我国地区性雾、霾天气的关键环境要素, 开展分析研究, 进一步为明确重点区域相对湿度变化与雾霾发生发展的关系及未来演变等研究的深入开展, 以及有关雾霾天气的预测预警报服务提供重要科学依据和保障。这不仅对中国东部发达地区科学应对气候和环境变化, 特别对大气环境监测、雾霾天气的识别、预测和大气环境质量预警报均具有重要意义, 而且也为保障地区和国家经济可持续发展及社会的和谐进步提供科技支撑。

1951—2008年中国东部相对湿度和气温日平均监测数据源自中国国家气候中心, 中国大陆东部站位共581个, 由于数据连续性以及文中仅关注冬季等原因, 选取1957—2008年冬季332个站位(图 1)的相对湿度和气温资料, 并处理成月平均数据。海表温度和风场数据分别采用英国气象局Hadley中心和美国NCEP/NCAR的再分析数据。主要利用奇异值分解(SVD)、正交函数分解(EOF)以及功率谱等分析方法来揭示各要素的时空特征和变率, 另外, 鉴于雾霾发生的季节性、冬季海陆温度季节内变化一致性及其与季风环流的作用关系(王红光等, 2014; 谭红建等, 2011), 并考虑海陆热力差异、对比及环流等的响应与适应的时间尺度配置, 简便起见, 这里以同期的相关分析和回归分析为主, 来探讨中国东部相对湿度变化与海陆热力差异的关联性。

图 1(Figure 1)

图 1 中国东部冬季相对湿度分布(彩色区, 单位: %)及其监测站点(黑点) Figure 1 The distribution of winter relative humanity (RH) (color area, unit: %) and its monitoring sites (black spots) in eastern China

从冬季相对湿度的平均分布来看, 中国大陆东部呈现南北高、中部低的特点(图 1)。高值区(大于70%)主要分布于西南地区东部、长江中下游及其以南地区、东北地区东部以及内蒙古地区东北部等, 而低值区(小于55%)主要见于华北地区、西北地区东部和内蒙古地区东南部。其中, 低极值区位于华北西北部和内蒙古东南部, 而高极值区位于西南地区东部(如重庆等)。

为进一步了解冬季相对湿度异常变化的主要时空特征。对中国大陆东部相对湿度距平进行EOF分析(图 2)。第一模态的空间型[图 2(a)]显示, 中国东部相对湿度异常变化主要呈全域一致的同位相变化。显著区主要分布于除东北地区东部和内蒙古地区东北部之外的其他区域。该模态的总体方差贡献率为41.61%, 其中华北、华东和华南地区对整体异常变化的局地贡献率较大, 占50% ~70%。第二模态[图 2(b)]基本以长江为界, 呈现出南北反位相的异常变化型态, 显著的正值区位于东北地区南部、内蒙古中西部地区、华北地区以及西北地区东部和黄淮地区北部等。显著的负位相变化区主要位于长江下游以南和华南地区等。相对湿度异常的正负位相变化局地贡献较大的区域分别位于内蒙古地区中部和华南地区, 该模态的总体方差贡献率为15.62%。第三模态[图 2(c)]基本为南北向的三级子型态, 主要以长江和内蒙古中部至渤海连线为位相转换的界线(零线)。其中中部和北部的显著区域范围较大, 而南部较小, 该模态的总体方差贡献率为6.28%。此外, 注意到图 [2(a)~(c)]中华北等地区存在个别闭合区域, 在排除数据异常的情况下, 可能与数据的均一化有关, 有待进一步订正。但均为极低值相关区, 模态变化的局地贡献可忽略(小于10%)。比较而言, 三个模态总的方差贡献率为63.51%, 为中国大陆东部冬季相对湿度变化的主模态。对三个模态的时间系数[图 2(d)]的功率谱(图略)分析表明中国大陆东部冬季相对湿度异常变化的年际和年代际变化显著, 其中年际变化的显著周期主要为准7年、准4年和准2年, 而年代际变化则以约17年的周期变化最为显著。

图 2(Figure 2)

图 2 1957—2008年间中国大陆东部相对湿度异常变化的主模态 (a)~(c)中等值线为主模态与原始场的相关系数, 阴影区为超过95%信度检验的区域 Figure 2 The dominant modes of RH anomalies in eastern China from 1957 to 2008. In Fig. 2 (a)~(c), Contours denote the relation coefficients between the dominant modes and the shaded indicates the area that past the significance level at 95%

为探讨海陆热力差异对中国大陆东部冬季相对湿度变化的可能影响, 首先利用SVD方法得到1957—2008年冬季中国大陆东部海陆热力耦合的主模态, 其中第一模态对原始场的方差贡献率约为82.65%, 远远超过其他模态对中国东部海陆热力差异的表征, 这里称该模态为中国大陆东部海陆热力配置的最佳耦合模态。图 3为中国东部气温和东亚附近海域海表温度的最佳耦合模态空间型态分布, 其中陆海表层温度显著的耦合区域分别位于长江以南地区(图 3中A区)和西太平洋西边界强暖流-黑潮(主要是源区黑潮和东海黑潮)(齐庆华等, 2013)的以东海域(图 3中B区)。两区域热力异常具有显著的负相关关系, 显然, 这可能对中国大陆东部热力差异的形成起着主导性作用。

图 3(Figure 3)

图 3 1957—2008年中国大陆东部陆表气温和海表温度最佳耦合模态 蓝色和红色阴影分别表示海洋和陆地信度超过95%的显著区 Figure 3 The optimum coupled mode between the land surface atmosphere temperature over eastern China and sea surface temperature in East Asia seas from 1957 to 2008. The blue and red region denotes respectively ocean and land that past the significance level at 95%

为分析研究海陆热力差异对冬季中国大陆东部相对湿度的作用关系提供依据, 下面根据最佳耦合模态显著变化区域内的温度变化, 建立冬季中国大陆东部海陆热力差异指标。分别选取30°N以南区域(图 3中A区)和123°E—138°E, 18°N—30°N区域(图 3中B区), 计算A区和B区平均温度, 得到两区域的温差, 经标准化后建立冬季中国东部海陆热力差异(SLTD)指标序列[图 4(a)]。

图 4(Figure 4)

图 4 1957—2008年海陆温差标准化指标序列(a)及其快速傅里叶变换周期谱(b) Figure 4 The standardized sea-land temperature deference (SLTD) series (a) and its Fast Fourier Transform (FFT) period spectrum (b) from 1957 to 2008

中国东部海陆热力差异的周期谱显示[图 4(b)], 其存在显著的年际和年代际变化, 年际变化的周期范围为2~9年, 主周期主要有准7年和准4年等。而年代际变化的周期范围为10~24年, 主要周期有准17年等。此外, 冬季海陆热力差异的长期增加趋势明显[图 4(a)中红线]。中国东部海陆热力差异与相对湿度主模态变化的显著周期具有一致性。

冬季海陆热力差异与中国大陆东部相对湿度异常的相关分析(图 5)表明, 两者的相关分布基本呈东北-西南走向。显著的负相关区主要位于西南地区东部、黄淮地区、华北地区东部和东北地区东南部(图 5中C区)。而显著的正相关区域则主要位于我国的华南地区(图 5中D1区)和西北地区东部(图 5中D2区)。

图 5(Figure 5)

图 5 1957—2008年中国大陆东部冬季相对湿度异常与海陆温差显著相关区 阴影表示超过95%的信度检验的区域, 红色虚线表示分区大致界线和走向, D区为正相关区域, C区为负相关区域 Figure 5 The distinct correlation field between the RH anomalies over eastern Chinna and the SLTD during 1957—2008. The shaded is the area that past the significance level at 95%, red dashed lines denote the boundary lines and the direction. the D indicates positive correlation region, and C is the region with negative correlation

海陆热力差异作为季风的原始驱动力, 其与相对湿度的相关分布(图 5)必然也包含了冬季风的信息, 如上文提到的相关分布走向, 很可能体现了季风对相对湿度的作用通道。为进一步明确局部海陆热力差异与中国大陆东部相对湿度异常变化的关联性和作用关系, 利用回归分析方法, 得到了基于纬向海陆热力差异指标的东亚地区冬季低层(大于850 hPa)平均风场和中国大陆东部降水分布(图 6), 可以看到, A区和B区海陆热力差异的加大(气压梯度力由A区指向B区)会显著增强长江以南地区东北风异常, 使来自东中国海(主要包括渤海、黄海和东海)及以东海域(如日本海等)的水汽向长江以南地区强烈输送, 并以降水(图 6中灰色阴影区, 占局地总降水的10% ~30%)等形式对华南地区(如图 6中D1区)相对湿度的增加做出显著贡献。由于C区水汽向南的输送, 很可能会降低当地的水汽量, 并易造成降水的减少, 从而引起C区相对湿度的减小; 反之, 当海陆温差减小并反向时, 存在西南风异常加强, 其趋向于调控来自孟加拉湾东部海域及南中国海的水汽对中国东部大陆向北的输送, 这有利于C区水汽量和降水的增加(图 6), 进而引起当地相对湿度的加大。由此可以看出A区和B区海陆温差是通过低层季风环流调控海洋水汽向我国大陆东部输送以及引起相关区域局地降水的关键因子之一。由于其主要体现季风的信息, 对我国气候和环境变化的影响和作用不容忽视, 可以作为我国东部气候和环境变化的预报因子进行深入研究。此外, 在海陆热力差异减弱的背景下, 由于季风自身体系的构成和发展演变, 作为重要的前兆信息, 其南支急流系统(如孟加拉槽等)的变化和引导作用尤其值得注意(张永莉等, 2014), 同时, 更小时间尺度(如小于5天)天气系统的演变(低层冷高压东移入海)也可引起西南风异常, 这些均与海陆热力差异减弱存在内在关联, 相关机制机理有待进一步分析探讨。

图 6(Figure 6)

图 6 1957—2008年温差指标回归的低层风场(矢量, 单位: m·s-1)和降水(阴影区, 单位: mm)分布 阴影表示超过95%显著性检验的区域, 红线和蓝线包围区为温差指标与相对湿度的显著相关区(图 5中C区和D1区) Figure 6 The regressed wind (vector, unit: m·s-1) and rainfall (the shaded, unit: mm) anomalies from the SLTD during 1957 —2008. Shaded areas represent the correlation exceeding 95% significant level. Regions of C and D1 are similar as in figure 5 surrounded with red and blue contours respectively

相对湿度是制约雾霾等灾害天气发生发展的关键气象要素之一, 就雾霾天气发生的季节差异而言, 同等污染源排放条件下, 冬季是雾霾天气的多发季节, 而夏季则最少, 这应主要是环境气象条件的变化所致(丁一汇等, 2014)。而在中国大陆东部, 海陆热力差异是环境气象要素变化的重要气候背景。气候变化下冬季海陆热力异常及差异主要通过大气环流构成及其水汽等输送的改变对我国大陆东部相对湿度变化产生哪些重要作用, 并可能对雾霾天气以至大气环境质量造成何种(包括不同时空尺度的)影响, 这些都值得深入研究。此外, 我国有关雾霾天气, 尤其是霾的预测预报才刚刚起步, 虽然目前在气象部门具有雾霾天气的业务观测, 但仍需从海陆气作用系统、环境气象条件以及污染物源强、迁移输运和成份浓度的变化等方面对雾霾形成发展、维持消亡等时空演变的过程进行深入细致的分析, 同时利用数据分析和数值模式诊断来综合揭示环境要素对雾和霾形成、转换和演变的作用关系, 明确环境因子对我国, 尤其是东部和沿海雾和霾演化的影响途径(通道)和贡献等。鉴于以上考虑, 作为前期工作, 首先围绕中国大陆东部相对湿度的时空变化特征展开, 并分析探讨相对湿度异常与中国东部海陆温差变化的关联性, 得到以下主要结论:

(1) 中国大陆东部冬季相对湿度呈现南北高、中部低的气候分布。其异常变化的主模态空间分布以全区域一致型、南北反位相型和三极子型为主, 且它们的年际变化和年代际变化显著。

(2) 冬季, 中国东部海陆热力差异形成的显著区主要位于我国的长江以南地区和黑潮(主要指源区黑潮和东海黑潮)以东海域。其年际变化周期以准7年和准4年为主, 年代际变化周期以准17年为主, 这与中国大陆东部冬季相对湿度异常变化主模态的显著周期基本一致。同时, 1957—2008年间其长期增强趋势明显。海陆热力差异与中国东部冬季相对湿度异常变化的相关分布呈东北-西南走向, 其显著负相关区域主要包括西南地区东部、黄淮地区、华北地区东部和东北地区东南部, 而显著正相关区域则主要位于我国华南地区。

(3) 冬季海陆热力差异增强时, 我国大陆东部的东北风异常加强, 东中国海(主要包括渤海、黄海和东海)及日本海的水汽向华南地区的水汽输送和降水也呈现增强趋势, 有利于我国华南地区相对湿度的异常增加。反之, 当冬季海陆热力差异减弱时, 我国大陆东部以西南风异常占优, 加强了来自孟加拉湾以东海域和南中国海的水汽对我国东部大陆向北的输送, 极易导致我国华南地区相对湿度的减小。同时, 气候变化下, 中国东部海陆热力差异存在明显增强趋势, 在此背景下, 可能会进一步导致我国华北等地区冬季相对湿度的减小。这对区域性雾霾天气的形成与演化可能存在重要影响。