基于器测能见度的霾天气判断标准的探讨

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1、基于器测能见度的霾天气判断标准的探讨石春娥张浩马井会吴必文王兴陈汝龙杨元建安徽省气象科学研究所安徽省大气科学与卫星遥感重点实验室长三角环境气象预报预警中心合肥市气象局利用2015年安徽6个地级市的器测能见度、相对湿度、降水等资料，结合环保部门公布的逐时细颗粒物(PM2.5)质量浓度资料，通过对PM2.5质量浓度与相对湿度关系的分析，初步给出了四个霾的诊断方案，然后利用上述方案进行回算，探讨了基于逐时器测能见度资料确定霾天气的客观标准。结果表明，“排除降水，临界相对湿度(RHc)取90%，器测能见度不超过5km”作为小时霾的判据，6h连续

2、为霾算作一个霾日，得到的霾tl数较为合理且具有历史延续性。另外，根据该方案得到的各级霾天气也具有较好的空气质量指示意义，因此，该方案是可取的。关键词：霾标准;器测能见度;临界相对湿度;PM2.5质量浓度;安徽;但由于霾的生成条件跟雾极其相似，如小风、静稳、高湿，且二者能相互转换（杨军等，2010）,在气象观测屮如何区分轻雾和霾一直是一个存在争议的问题。根据“地面气象观测规范”（中国气象局，2003,2007）中霾的定义（即：大量极细微的干尘粒等均匀地浮游在空中，使水平能见度小于10.0km的空气普遍混浊的现象。霾使远处光亮物体微带黄、红

3、色，使黑暗物体微带蓝色），观测员判断是否有霾不仅要考虑能见度，还有天空颜色。为与轻雾区分，一般的台站都把相对湿度作为判断空气干湿程度的辅助判据，但没有全国统一的标准（吴兑等，2010）。在目测能见度的年代，判别霾所依据的能见度和天空颜色都带有一定的主观性，其观测记录受观测员主观判断的影响较大。因此，吴兑等（2010）认为中国气象系统台站观测记录的霾缺乏可比性，关键是各地对“干尘粒”的标准把握并不一致。为开展霾的变化趋势研宄，吴兑等（2010）介绍了国际上常用的3种根据历史气象资料重建霾日的方法，即单次值法、日均值法和14时值法（吴兑等，

4、2014）,其中H均值法和14时值法在科研和业务中均得到广泛应用（石春娥等，2016b），这两个方法都是在满足能见度和相对湿度条件的前提下把能产生视程障碍的9种天气现象屮雾、霾以外的天气现象排除。2010年，屮国气象局颁布丫屮国第一个关于霾的气象行业标准“霾的观测和预报等级”（QX/T113-2010）（中国气象局，2010）。该标准给出了霾观测的判识条件，除了能见度低于10km外，还给出了2个临界相对湿度，即80%和95%。在满足能见度低于10km的前提下，当相对湿度低于80%为霾，大于95%为雾；当相对湿度在80%~95%吋，引入大

5、气成分指标（PM，、PM2.5和气溶胶散射系数+气溶胶吸收系数）作为辅助标准，这强调了“霾的本质是细粒子污染”，但给该标准的推广应用带来了不便。近年来，能见度自动观测仪在我W气象台站得到广泛应用，但能见度自动观测（下称器测能见度）和人工观测（下称目测能见度）存在系统偏差，部分天气现象的观测、Ik务被取消后，中国气象局下文停止使用QX/T113-2010，并将能见度自动观测的台站轻雾和霾的能见度判别阈值调整为7.5km,同时规定棊层台站霾的自动判识依据为10min平均能见度（V）和平均相对湿度（RH）,鍇的判识标准为V〈7.5km,RH〈

6、台站RHe（任芝花等，2015）,如安徽肌为65%〜70%。统计发现，这种自动记录的霾，即使调整了能见度的阈值（从10km到7.5km）,各地自动记录的霾日数也比过去显著上升（任芝花等，2015;石春娥等，2016c）。2013年以来，关于霾及霾日的判断标准和预警标准，中国气象局也发了一系列的文件，考虑的要素也主要是相对湿度、能见度以及细颗粒物（PM,5）质量浓度。但目前仍然没有一个统一的得到普遍认可且可行的标准。马楠等（2015）以雾和霾在物理性质上的客观区别为基础，提出了一种基于实测PM2.5质量浓度、能见度和相对湿度来辨别雾、霾的

7、新方法，但是该方法耍求有气溶胶数浓度谱分布的观测，目前不易推广。但日益受到重视的环境气象业务中不能回避对霾曰的判断。那么，面对能见度自动观测的形势，究竟采用什么标准才能充分发挥连续（逐时）数据的优势，使其既具有明确的空气质量指示意义，又能使仪器自动判断的霾日数合理，且具有历史的延续性，被大众接受呢?利用2015年安徽省6个地级市器测能见度和相对湿度资料，结合环保部门公布的PM2.5小时浓度数据,分析得出“排除降水，临界相对湿度（RHJ取90%，器测能见度不超过5km”可作为小吋霾的判据，6h连续为霾算作一个霾日，得到的霾日数较为合理且具

8、有历史延续性。2资料选取和方法介绍2.1资料选取气象资料来自安徽省气象信息中心，包括逐吋的相对湿度、能见度和降水量等。安徽地面观测台站自2013年底开始分批使用器测能见度代替A测能见度。逐时PM2.5质量浓