北京地區GPS水汽變化與霧霾的相關性

北京地區GPS水汽變化與霧霾的相關性

摘要:針對北京地區霧霾頻發的現狀，該文基於霧霾與ＧＰＳ水汽共有的影響因素，以具體季節為背景，對北京地區２０１４年１—１１月對流層干延遲ＺＨＤ、ＧＰＳ可降水量與大氣中ＰＭ２．５含量的一致性做了分析。研究結果表明：霧霾過程中盛夏季節表現為大氣中ＰＭ２．５含量與ＧＰＳ可降水量具有很好的正相關性，而在冬季則表現為大氣中的ＰＭ２．５含量與對流層干延遲含量具有很好的正相關性，並發現結合兩者的變化在一定程度上可用於霧霾天氣的監測與預警。

引用格式：張雙成，李振宇，戴凱陽，等．北京地區ＧＰＳ水汽變化與霧霾的相關性［Ｊ］．測繪科學，２０１６，４１ （８）：４３-４７．

隨著我國工業化與城市化的快速發展， 各種城市污染問題日益突出， 其中最為突出的問題便是霧霾。霧霾主要發生在人口比較集中的大城市，如北京、天津、石家莊、西安、武漢等城市。霧霾嚴重時造成天空陰沉灰暗， 能見度極低， 嚴重影響城市的正常交通。而霧霾的主要成分ＰＭ２．５是一種對人體危害性極強的有毒物質， 是心血管及呼吸道疾病的罪魁禍首。因此霧霾不僅僅是一種近地面氣層中常見的視程障礙現象，更是一種嚴重威脅人們的身體健康的有毒物質。霧霾對人們正常生活的影響已然成為一個熱點， 也是急需解決的問題。

近幾年，國內外學者針對我國霧霾天氣嚴重且頻發的熱點區域， 如京津冀、長三角等地區的霧霾天氣展開了一系列研究。美國國家航空航天局（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄ Ｓｐａｃｅ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，ＮＡＳＡ）於２０１０年９月公布了一張全球空氣質量地圖， 專門展示世界各地細顆粒物的密度，圖中顯示中國華北、華東和華中地區空氣中細顆粒物的密度最為嚴重。文獻［２］ 採用系留汽艇在相對濕度和溫度的垂直分布上對北京某次大霧天氣的形成過程做了研究， 結果表明低空逆溫有助於低空水汽凝結成霧， 而霧消散後低空逆溫層隨之破壞。文獻［３］ 利用中國科學院大氣物理研究所３２５ｍ 的氣象鐵塔對北京２００３年８月１０—２６日的一次霧霾過程中ＰＭ２．５、ＰＭ１０ 在垂直方向上的分布做了研究，研究表明靜穩天氣氣溶膠垂直分布屬於逐漸遞減型。隨著全球定位系統ＧＰＳ 氣象學技術的不斷完善，近年來部分學者從ＧＰＳ 氣象學的角度出發，研究了霧霾發生過程中ＧＰＳ 可降水量與空氣中ＰＭ２．５ 含量的關係，並取得了較好的成果。文獻［４］對鄂中區大霧天氣中ＧＰＳ監測的水汽總量的演變分析得出霧的形成與空氣中水汽含量有較好的相似性。文獻［５］對北京２０１１年幾次霧霾過程中大氣中水汽與ＰＭ２．５ 含量做了分析，發現兩者具很好的一致性。文獻［６］ 對霧霾發生過程空氣相對濕度（ｒｅｌａｔｉｖｅｈｕｍｉｄｉｔｙ，ＲＨ）的研究給出了用相對濕度區分霾與霧的標準， 即ＲＨ＜８０％為干霾，８０％＜ＲＨ＜９５％ 為濕霾，ＲＨ＞９５％為霧。

水汽作為低層大氣的重要成分是否影響著霧霾天氣的形成？ＧＰＳ 水汽監測作為一種新型、高效的水汽監測方法是否可以在霧霾天氣的監測與預報中發揮應有的潛能？對流層干延遲（ｚｅｎｉｔｈｈｙｄｒｏｓｔａｔｉｃｄｅｌａｙ，ＺＨＤ）與ＧＰＳ可降水量（ｐｒｅｃｉｐｉｔａｂｌｅｗａｔｅｒｖａｐｏｒ，ＰＷＶ）的結合能否有效地用於辨別霾與霧？本文圍繞上述問題展開研究， 進一步挖掘ＧＰＳ在氣象方面的應用潛能，發揮ＧＰＳ在氣象監測中的作用與優勢。

GPS水汽探測的基本原理。地基ＧＰＳ遙感大氣可降水量作為一種新型的水汽探測方法，具有觀測精度高、不受氣候影響、全天候、高時空解析度等優點， 目前已廣泛應用於數值天氣預報、氣候監測、大氣水循環監測等諸多氣象領域。本文用ＧＡＭＩＴ 軟體獲取ＧＰＳ 可降水量。

考慮到ＧＰＳ可降水量是由天頂對流層總延遲和對流層干延遲間接獲得， 天頂對流層總延遲、對流層干延遲是一系列氣象元素，如大氣壓強犘、地面溫度犜、地面水汽壓犲、相對濕度ＲＨ 的函數。鑒於此， 本文研究了對流層干延遲ＺＨＤ、ＧＰＳ可降水量與大氣中ＰＭ２．５含量的變化，並得到了有借鑒性的結果。

霧霾是霧和霾的混合物， 主要由二氧化硫、氮氧化物、可吸入顆粒３部分組成。可吸入顆粒的主要成分ＰＭ２．５是指環境空氣中空氣動力學當量直徑小於等於２．５微米的顆粒物。通常情況下大氣中ＰＭ２．５含量的增加能對霧霾天氣的形成有促進作用，霧霾天氣也能促進大氣中ＰＭ２．５ 的凝聚，且霧霾天氣出現時人們最關心的是空氣中ＰＭ２．５ 的含量， 相關新聞報道中也用空氣中ＰＭ２．５的含量描述霧霾的嚴重程度，因此本文用ＰＭ２．５的含量反應大氣中霧霾的嚴重程度。

霧霾天氣的形成是多種氣象元素綜合影響所致，其中空氣中的水汽含量、相對濕度、溫度為主要因素，這些氣象因素主要影響著對流層天頂總延遲的變化。霧霾的變化是否與大氣中干延遲的變化具有一定的相關性，綜合運用ＧＰＳ 水汽探測技術是否可以做到對霧霾天氣的預警、鑒別空氣中霧與霾的比例？ 下面將對霧霾天氣下對流層干延遲ＺＨＤ 與ＰＭ２．５的含量變化進行對比分析。

本文判斷霧霾天氣中的霧與霾的成分主要依賴於霧霾天氣出現的季節， 在此基礎上分別分析對流層干延遲量ＺＨＤ、ＧＰＳ 可降水量ＰＷＶ，並結合兩者的變化趨勢來綜合得出結論。如在氣溫較低的冬季， 大氣中對流層干延遲量的變化與霧霾的形成表現出一種正相關性， 且ＧＰＳ可降水量含量較少，故此季節主要根據對流層干延遲量的變化趨勢來預警霧霾。而在溫度較高的夏季，ＧＰＳ 可降水量的變化與霧霾的形成過程呈現出正相關性， 此時霧霾天氣是霾與霧相結合的產物。文獻［６］ 中已經給出了用相對濕度區分霧與霾的標準， 因此當夏季出現霧霾天氣時，若ＧＰＳ可降水量呈上升趨勢或含量較高且在峰值徘徊時， 霧的成分較大， 若此時對流層干延遲發生變化，特別是有明顯的上升趨勢， 且ＧＰＳ可降水量有下降趨勢或含量相對較少時， 此時極有可能是霧轉霾的天氣。

通過對北京地區２０１４ 年１—１１ 月對流層干延遲ＺＨＤ、ＧＰＳ 可降水量ＰＷＶ 與該地區空氣中ＰＭ２．５含量的對比分析可知，霧霾的發生與空氣中水汽含量、溫度、相對濕度等氣象元素有著密切的關係。而實時的ＧＰＳ對流層產品如：ＧＰＳ可降水量、對流層干延遲能很好體現這類氣象元素的變化，因此綜合運用這兩個對流層產品在霧霾天氣的預警及分析霧霾天氣中霾與霧的比例上有很好的應用價值。本文從ＧＰＳ 可降水量、對流層干延遲量、ＰＭ２．５ 含量的變化趨勢上分析了ＧＰＳ可降水量與霧霾的相關性， 如何更準確地預警霧霾天氣的出現及其嚴重程度有待進一步研究。

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