宁洱县城区近60a大雾气候变化特征分析.pdf

李珊等：宁洱县城区近6 0 a大雾气候变化特征分析宁洱县城区近6 0 a大雾气候变化特征分析李珊1李红波刀大恩(1.云南省景谷县气象局，普洱市666400；2.云南省宁洱县气象局，普洱市6 6 5 19 9)摘要：利用宁洱国家气象观测站19 6 1一2 0 2 0 年大雾观测资料，使用Mann-Kendall趋势分析、线性倾向性估计、滑动T检验、Morlet小波分析等统计方法，对宁洱城区大雾气候变化特征进行分析。结果表明：近60a宁洱城区大雾日数总体呈减少趋势，阶段性变化明显；冬季大雾日数变化对全年变化的关联性最好，贡献最大；观测方法及设备的改变、台站迁移等因素，是导致宁洱城区大雾日数时间序列出现突变的主要原因；宁洱城区大雾日数变化具有显著的多个时间尺度周期变化特征，通过5 a、15 a、3 0 a 三个时间尺度周期分析，显示宁洱县2 0 2 0 年后进入了大雾日数的减少周期。关键词：大雾；变化；滑动T检验；小波分析为主的旅游产业发展。引言全球气候变暖导致近地层温度和饱和比湿增宁洱哈尼族彝族自治县位于云南省南部，地处加，相对湿度减少,对雾的形成环境条件产生明显的北回归线以南，全境皆山，地貌纵横交错，东西遥对影响。云南境内的大雾天气逐年减少，宫世贤等对的把边江和小黑江呈扫帚状向南延展，无量山脉纵云南西双版纳辐射雾的研究充分说明了这一点 2。近穿南北成为分水岭。县内兼有热带、中亚热带、南温年来，云南气象科技工作者对大雾天气出现的机理带等气候类型。县城宁洱镇处于群山环绕中，整体呈和预报预测技术做了大量研究。如黄玉生等通过实不完全的山间盆地地形。独特的盆地地形条件、较好地探测和资料分析，对西双版纳地区雾的时空分布、的植被覆盖和充足水汽条件，为宁洱城区秋冬季节温度层结和微物理结构进行分析，总结出辐射雾在大雾天气的出现创造了很好的条件。发展过程中的一些特征3 。丁圣、段炜等对云南元江因大雾天气所带来的能见度降低、污染物聚集、云海景观出现的气象条件进行观测分析，建立了预水汽含量增加等灾害现象所造成的航空器延误、交报指标体系。对云南大雾的不同尺度变化特征及辐通事故剧增、呼吸道疾病频发、输电线路故障等次生射雾微物理特征和气象景观预报预测技术进行分析灾害逐年增加。宁洱县境内大雾天气以辐射雾、地形和研究，为小尺度大雾天气特征研究提供了依据。宁雾为主，影响范围小、持续时间短，但浓度大、含水量洱地形地貌及气候条件特殊，形成了大雾天气生消充足，对市民生活、出行及工农业生产有很大影响。变化的独特风格。本文结合宁洱地形特征，利用宁洱在秋冬季大雾多发期，宁洱城区独特的地形地貌，使国家气象观测站近6 0 a的大雾观测资料，分析宁洱普洱山东麓城区笼罩在浓浓白雾之中，造就了普洱城区大雾天气的变化特征和规律，为提高预报局地山壮观的云海和日出美景，提升了宁洱以大雾景观大雾准确率提供科学和数据支撑。1作者简介：李珊（19 9 6 年3 月一），女，大学本科，助理工程师，主要从事综合探测、天气预测预报及气象服务。E一mail:。-87-青海气象防灾减灾1资料和方法1.1资料利用19 6 1一2 0 2 0 年宁洱县国家气象观测站大雾观测资料，以天气现象栏记录有雾为准，当一天（以2 0 时至次日2 0 时为一天）记录中有雾出现时，无论一天内出现几次雾现象的记录，均作一个雾日计算。1.2方法采用Mann-Kendall趋势分析法、线性倾向性估计法、滑动T检验法、Morlet小波分析等统计方法，对宁洱城区大雾的气候变化特征和规律进行分析和研究。春季(3 一5 月)变化速率(天/年）-0.5180显著性水平0.9699年代19601969距平平均17.2十年代初期为负距平，大雾出现天数在年平均值下低位振荡，达到波谷；19 9 0 一19 9 9 年十年间略有反弹；二十世纪初期重新回到负距平。时间序列总体减少趋势明显。图1宁洱县城区大雾日数近6 0 a变化曲线，图中19 6 9 19 7 8 年为宁洱城区大雾天气的活跃区，有130M120110大雾日数10090（K）8070605019601965-88-2丝结果与分析2.1年代际变化19612020年宁洱城区共出现大雾5 7 3 9 d，年平均出现9 4 d。其中，出现日数最多的是19 6 0 年和1962年，达12 5 d；最少为2 0 2 0 年，仅5 5 d。使用Mann-Kendall趋势分析和线性倾向性估计两种方法,对近6 0 a测站大雾日数的变化进行分析发现，宁洱城区大雾日数以4.0 0 2 d/10a的速率波动减少，且阶段性明显（表1)。从宁洱县城区大雾日数的年代际距平平均值（表2)看，六十年代到八十年代初宁洱城区大雾日数为正距平，处于大雾现象的活跃期；八十年代至九表1宁洱城区大雾日数整体趋势变化夏季(6 一8 月)秋季(9 一11月)-0.058800.96990.4189表2 大雾日数的年代际距平平均值19701979198019895.22-10.4818a大雾日数高于平均值，曲线最大振荡幅度3 9 d；随着城区人类活动和城市面山植被破坏的加剧，观测环境及温、湿条件改变而随之改变，加之19 8 0 年新地面气象观测规范的使用，能见度观测方法有变，大雾日数的变化受到影响，19 7 9 一2 0 13 年中有24a大雾日数低于平均值，最大值10 7 d,最小值6 0 d，一年值一均值一五年滑动平均一一一线性（年值）197019751980图1宁洱县城区逐年大雾日数变化曲线冬季(12 一2 月)-0.27150.999919901999200020090.52-4.18y=-0.4002x+106.49R2=0.227719851990年份全年-0.40020.999720102020-7.35199520002005201020152020第4期2022年12 月曲线总体保持低位振荡，振荡幅度增大，达47 d。2013年3月，宁洱国家气象测站从中心城区搬迁至城郊，新址四周下垫面以稻田和鱼塘为主，下垫面特征与中心城区观测环境相比发生了较大改变。同时避开了长期以来“城市热岛效应”的影响。低层大气气温较旧址偏低、湿度增加。大雾天气再次进入活跃区，但振荡周期缩短,振荡幅度增加至6 1d。2 0 2 0 年5月弱厄尔尼诺现象指标达到阈值，气候异常影响逐渐显现，大雾日数出现6 0 a以来的最小值，仅55d。近10 年来，由于城市规划的改变，宁洱城区不断南扩，自然水体面积减少加快，宁洱县城区大雾日数逐年减少，变化周期缩短，振荡幅度加大。如原址观测点19 6 0 2 0 12 年53a振荡幅度6 5d，平均每年1.2d;2013年后迁至新址，至2 0 2 0 年仅8 a时间，振荡幅度达6 1d,平均每年7.6 d。以上分析说明，由于气候变暖及人类活动的加剧，对山区小盆地地形的影响是比较明显的。2.2年际变化分析占全年比例（%）均值上下波动。春季气温升高、降水少；而夏季为宁洱主汛期，降水充沛，但气温高、对流强，均不易形成大雾天气。因此，逐年变化趋势不明显。冬季是宁洱大雾天气的活跃期，对历年大雾日数的年变化贡献最大，减少趋势明显，减少速率达2.7 d/10a。从图2 可以看出，冬季大雾逐年变化曲线与全年变化曲线拟合较好。由此可见，由于气候变暖引起的暖冬现象是宁洱城区大雾逐年减少的主要气候原因。通过计算自相关系数（表4），宁洱城区大雾日数的减少趋势,除秋季外,均通过了=0.1的显著性水平检验。表明冬、春、夏三季逐年大雾日数的一元线性拟合率较高，有较好的可预测性。2.2.2月变化春季(35月)自相关系数0.2969青海气象Journal of Qinghai Meteorology2.2.1季节变化秋冬季节日照时间短，夜间多晴空，辐射降温强，极易在盆地上空形成逆温层。且雨季结束后土壤含水量充足，宁洱城区穿城而过的东洱河、西洱河两条小河和城郊库塘水体，为近地面大气提供了充足的水汽供应，因此宁洱城区大雾天气主要出现在秋冬季节，占全年大雾日数的8 1%（表3）。盆地上层逆温，在城区周围山坡形成独特的逆温暖带，为山坡茶叶等植物抗旱及提高种植上限高度提供了条件，近地层大雾所营造的温度环境和弱光条件造就了普洱茶的独特品味5。春、夏季(3月至8 月）日照时间逐渐变长，午后风速增大，局地性强对流天气增多，低空扰动增强。盆地“冷湖效应”及上层逆温减弱或消失。近地层大气水汽含量有所增加，但大雾形成的气层稳定度条件遭到破坏，导致城区春、夏季大雾日数偏少，仅占全年的19%。除秋季外，冬、春、夏三季大雾逐年变化均呈减少趋势。秋季处于干湿季变化过渡期，气温、湿度等要素变化小，历年大雾日数在平表3历年大雾日数出现比例春季(3一5月）夏季(6 8 月)811月中旬左右)后逐渐进人活跃期，这一时段土壤含水量较大，近地面层常为稳定气团控制，夜间晴空多，长波辐射强，有利于辐射雾的形成。因此，一年中10月至次年1月雾日最多，占年总雾日数的56%；3月至7 月气温逐渐攀升，低层大气扰动强，对流加强、降水增多，大雾产生的条件遭到破坏，故雾日偏少，仅占年雾日数的13%。其中3月份为大雾最少月，仅1.8d(图3)。月大雾日数的分布为单谷型,与月降水分布为单峰型相反并有互补。雨季结束后，宁洱城区降水少，干旱天气频发，大雾所带来的低层湿润大气，缓解了由于降水少引起的轻度干旱，对降低森林火险、城市面山生态保护及冬季农业开发极为有利。表4大雾日数自相关系数春季(6 8 月)春季(9 11月)0.28070NO.4Dec.2022秋季(9 一11月)冬季(12 2 月）3843宁洱城区年内均有大雾天气出现。雨季结束（10春季(12 2 月）0.4921全年0.4771-89-青海气象防灾减灾a201816大雾日数（天）14121086420196050454035大囍日菜30数25天201510501960图2 宁洱县城区各季大雾日数变化曲线2.2.3日变化宁洱城区大雾日变化特征明显。由于日落后近地层空气辐射冷却并下沉堆积,在盆地中形成冷湖，盆地顶部以下大气逐渐达到饱和而形成雾，这一过程往往出现在0 2 时至0 8 时之间，由于冷空气堆积和辐射降温作用，低层大气降温加剧，使雾层加厚变浓并趋于稳定。日出后，随着太阳辐射增强，近地层气温升高，大雾逐渐消散。因此宁洱城区大雾多开始于夜间0 2 时至0 8 时之间，日出前后达到最强，消散于0 8 时至11 时之间。2.3突变分析251大雾日数（天）201510501月2月3 月4月5月6 月7 月8 月9 月10 月11月12月图3历年月大雾日数变化及月降水变化对比-90-b春季性6 的，-0.0 6 4X+9.2148R2=0.0882一五年滑动平均LLLLLLLLLLLLLL19701980AWA19701980a夏季25五年滑动平均R2=0.0788线性（夏季）20-大雾日数（天）15105O19902000年y=-0.0014x+35.534R2=1E-05秋季线性（秋季）五年滑动平均19902000年y=-0.0671x+12.3752010202020102020降雨量（喜米）2001501005001月2月3月4月5月6 月7 月8 月9 月10 月11月12 月月(a.大雾日数；b.降水)1960d706050日40数（K）3020100LLL1960(a.春季b.夏季c.秋季气候突变是指气候从一种稳定态（或稳定持续的变化趋势)跳跃式的转变到另一种稳定态(或稳定持续的变化趋势)的现象。是普遍存在于气候系统中的一个重要现象。表现为气候在时空上从一个统计特性到另一个统计特性的急剧变化。检测突变的方法很多,如滑动T检验法、山本法、Mann-Kendall法等。本文采用滑动T检验法对宁洱城区近6 0 a大雾日数进行分析发现，大雾日数时间序列的t统计量，在0.0 1显著性水平下，分别在19 7 9 年、19 9 6 年、2014年超出临界值（图4)。表明在19 7 9 年、19 9 6 年大雾日数出现减少性突变，在2 0 14年出现增多性突30025019701970198019801990年冬季线性（冬季）R2=0.2422一五年滑动平均LLLJ19902000年d.冬季）b2000y=-0.2677x+49.3642010202020102020第4期2022年12 月青海气象Journal of Qinghai MeteorologyNO.4Dec.20226-261965图419 6 0 2 0 2 0 年宁洱县城区大雾日数滑动T检验曲线变。从台站元数据分析，19 8 0 年采用新的地面气象观测规范，能见度的观测方法改变，因此，19 7 9 年大雾日数出现减少性突变;2 0 12 年台站站址迁移和2014年能见度自动观仪测的使用，导致2 0 14年后大雾日数呈增多性突变。观测方法和台站迁移是造成大雾日数发生突变的主要原因。对季节变化的突变分析（图5），除春季外，夏季、秋季和冬季的T统计量均有突破临界值现象。说明春季大雾日数显著性增多或减少的趋势不明显。夏季在19 8 9 年和2 0 0 5年各出现一个突变点，其中1989年为增多性突变的起始年，2 0 0 5年为减少性突变的起始年；秋季仅在2 0 0 6 年出现一个减少性突变点；冬季增加性突变点出现的时间与全年增加性突a19701975198019851990ttyear变点出现时间基本一致，都出现在2 0 14年左右。说明冬季大雾日数的变化规律与总体的变化具有关联性,能够代表宁洱城区大雾的总体变化特征。2.4周期变化分析采用Morlet小波分析方法对近6 0 a宁洱城区大雾的周期变化特征进行分析，得出大雾的Morlet小波变换系数实部图（图6),图中G为正值中心，对应逐年大雾日数的增多期；D为负值中心，对应逐年大雾的减少期。图中以最大时间尺度32 a为标准分析得出，大雾日数变化出现了三个特征时间尺度的周期振荡。一个是特征时间尺度5a左右的周期振荡，强度偏弱且不稳定，变化频率高，自19 6 4年至1994年经历了18 个时期的交替变化。19 9 6 年至619952000200520102015W19661920C197519801985tiyear)19901996200200520102015151970d1975198019051990tyeary1996202005201020151965图519602020年宁洱县城区各季大雾日数滑动T检验曲线1970197519801951990tyear)1995200020052010201519701975（a.春季；b.夏季；c.秋季；d.冬季）-91-198019851990tyear19952000200520102015青海气象防灾减灾3230201019601965197019755 1980 1985 1990 1995 2000 20052010 2015 2020图6 19 6 0 2 0 2 0 年宁洱县城区大雾日数小波系数（实部)分布2005年周期减弱消失，2 0 0 6 年后重新出现并有所增强。二是特征时间尺度15a左右的周期振荡,共经历12个时期的交替变化，由6 个Morlet小波变换系数实部正值中心（增多）和6 个Morlet小波变换系数实部负值中心（减少)组成。减少期为19 6 3一19 6 6 年、19711974年、19 7 9 19 8 2 年、19 8 7 19 9 1年、19982001年、2 0 0 9 2 0 12 年；增多期为19 6 7 1970 年、19 7 6 19 7 9 年、19 8 419 8 7 年、19 9 2 1997年、2 0 0 2 2 0 0 7 年、2 0 142 0 18 年。2 0 18 年后进人减少期，周期变化较稳定,强度强。三是特征时间尺度为30 a的周期振荡，共经历5个时期的交替变化。由3个Morlet小波变换系数实部正值中心(增多）和2 个Morlet小波变换系数实部负值中心（减少)组成。其中减少期为19 6 519 7 1年、19 8 4一19 8 9年、2 0 0 6 一2 0 11年，增加期为19 9 4一19 7 9 年、1995一2 0 0 0 年，周期稳定，强度偏强。2 0 13年进入弱增多期。综合以上分析，三个特征时间尺度周期中，5a和30 a时间尺度显示宁洱城区大雾日数变化处于弱增多期，15a时间尺度显示处于强减少期。说明宁洱县大雾日数总体减少趋势明显，对全球气候变暖的响应较好。3结论本文利用线性倾向估计法、Mann-Kendall趋势分析、滑动T检验及Morlet小波变换等统计方法，对近6 0 a宁洱城区大雾的气候变化特征进行分析和研究，得出以下结论：暖冬及人类活动加剧导致近6 0 a宁洱城区大雾日数总体以4d/10a的速率减少，且变化周期缩短，-92-282420161284G。DG-4-8-12-16-20-24-28振荡幅度增大。其中冬季减少速率2.7 d/10a,对历年大雾日数的变化贡献最大。年内以10 月至次年1月大雾出现最多。大雾带来的近地层湿润大气很好的缓解了雨季结束后的轻度干旱，对降低森林火险、生态保护及冬季农业开发有利。近6 0 a共出现两次突变性减少和一次突变性增多。观测方法、探测设备的改变以及台站站址迁移是宁洱县城区大雾日数出现突变的主要原因。宁洱城区历年大雾日数变化周期特征明显，共有3个周期。其中5a、30 a 两个时间尺度周期特征显示宁洱城区年大雾日数变化处于弱增多期，15a时间尺度周期特征显示宁洱城区年大雾日数变化处于强减少期。宁洱城区大雾日数总体减少趋明显，与全球气候变暖响应较好。参考文献：1丁一汇,柳艳菊，等.近50 年我国雾和霆的长期变化特征及其与大气湿度的关系中国科学：地理科学,2 0 14,（1)：3148.2宫世贤，林升海，等.西双版纳雾在减少.气象.19 9 6,2 2(11)：1014.3黄玉生,许文荣,等.西双版纳地区冬季辐射雾的初步研究.气象学报，19 9 2,（1)：112 117.4丁圣,段炜，等.基于多种模型的云南元江哈尼云海景观预报研究.气象与环境学报，2 0 2 0，（3）：10 6 112.5刘文杰,李红梅,等.我国西双版纳雾资源及其评价.自然资源学报,19 9 6,11(3):2 6 32 6 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