年的 1 月，空气相对湿度基本呈现下降的趋势，2010-2011 年冬季 1 月份的相对湿度大
约为 11 月份的 1/2，2011-2012 年冬季 1 月份的相对湿度也比 11 月份下降了 20%。但
6
2012-2013 年冬季 1 月份的相对湿度去增加了 10%，比 2010-2011 和 2011-2012 年同比
1
大的威胁（Ostro 等，1999）。在今年一月份连续四次的雾霾天气过程中，北京市各大医 院急诊患者中，呼吸道感染患者比例也开始同比上升。北京市疾病控制中心的统计结果 显示：1 月 5 日至 11 日期间，仅北京市儿童医院日急诊量最高峰就曾达到 9000 多人次， 呼吸道感染占到内科病人的 50%左右。而到了雾霾更加严重的 1 月中旬，呼吸系统疾患 则又增加了两成，每位医生平均日接诊 100 余名患者。由此可见雾霾已经严重影响了我 们的生存环境和身心健康，成为全社会关注的重大问题。
2
2、材料与方法
根据国家气象局 2010 年 1 月发布的霾观测和预报等级标准（QXT113-2010），将能 见度小于 10km，相对湿度小于 80%定义为霾，大于 95%认定为雾，介于 80-95%之间 则引入了 PM1、PM2.5 等判识标准。由于北京冬季的相对湿度基本在 80%以下，所以 本文所指的雾霾天气主要为霾，如北京市 2013 年 1 月有 25 天为雾霾天气。由于影响雾 霾形成的主要因素是空气细颗粒物，其中包含的成分十分复杂，我们选用空气质量指数 AQI 来表示，AQI 数据主要代表了 PM2.5，PM10 等一些细小颗粒物在空气中的含量。 利用 EXCEL 从北京市环保局和国家气象局的相关数据资料中筛选出 2010 年 11 月— 2013 年 2 月 3 个冬季发生雾霾天气的日期，雾霾天气日的 AQI、气象因子（主要包括 温度，湿度，水平能见度、风速，风向等）和能见度等数据。本文中 AQI 的观测数据 来源于北京市环保局网站的空气质量日报，相关气象数据（风速，风向，温度，湿度， 水平能见度等）来源于国家气象局数据库。本文在数据处理上，先利用 SPSS（17.0） 进行初步的数据整理，将每天 28 个观测站所测量的 AQI 和气象数据计算平均值和标准 误，之后运用 SPSS 进行 AQI 和气象数据的相关关系分析，单因素方差分析及判别分析 等统计分析。
律性，表现为早 7 - 8 时和晚 18 - 0 时为高峰期。而这两个时间段为上下班的高峰期，
车流量大，可见交通车辆的尾气排放是导致北京市 AQI 变化的主要因素之一。从地域
上看，北京南部和东部 AQI 相对较高，新城区要高于老城区。
5
3.3、北京市冬季气象因素的变化 在最近的 3 个冬季中，北京市日平均温度的变化趋势基本一致，先逐渐下降，12
7
较为严重的 10-18 日，平均风速低至 1.55m/s，在最为严重的第四次雾霾期 27 -30 日中，
风速（米/秒）
3.1Biblioteka 2012/20132011/2012
2010/2011 2.8
2.5
2.2
1.9 1.6
11月
12月
1月
月份
2010/2011 2011/2012
2012/2013
2月
年份
图 5: 2010 年-2013 年冬季北京风速的月度比较
平均风速也为 1.55m/s，最低至 1.22m/s。地面空气的流动性小，会使得空气中的灰尘和 水滴都漂浮在空气中，形成一个个凝结核，在凝结核达到一定数量后，便形成雾霾。
平均风速（米/秒）
4.7 4.1 3.5 2.9 2.3 1.7 1.1 0.5
150
100
50
0
0
20
2012/2013
40
60
80
时间（日）
100
120
图 2. 2010 年 11 月 1 日—2013 年 2 月 28 日北京空气质量指数的动态
的 14 日和 29 号基本上是一月份的峰值，AQI > 400。在雾霾极为严重的时期，多个地
区监测站点的 PM2.5 测定仪器出现爆表现象。北京市 AQI 的日变化也呈现出明显的规
气象因子对北京市冬季雾霾天气影响的统计分析
北方工业大学 王元、杨阳、邢雨薇
摘要：
雾霾天气是一种十分重要的城市气候灾害，雾霾会对大气环境产生副作用，严重的雾霾 甚至还会影响到人们的身体健康、交通出行安全及农业生产。本文根据 2010 年—2013 年北京市连续 3 个冬季气象数据和空气污染物监测数据，分析了北京市雾霾天气与气象 因子（主要是温度、相对湿度、风速等）之间的相关关系。分析结果表明空气温度、相 对湿度和风速是影响雾霾天气形成的重要气象要素。较高的空气相对湿度和低风速不但 促进雾霾天气的形成，而且是导致持续性雾霾天气的主要原因。利用判别分析方法导出 了气象因子与雾霾关系的判别函数模型，为用气象数据判别雾霾提供了方法。 关键词：雾霾；AQI；空气相对湿度；温度；风速；判别函数模型
雾霾发生天数（天）
30 a
25
20
2010/2011 2011/2012 2012/2013
15
10
5
0
250
b
200
空气质量指数（AQI）
150
100
50
0
11月
12月
1月
2月
时间（月）
图 1: 2010-2013 年 3 个冬季北京雾霾发生天数和雾霾天气空气质量指数
3.2、北京市冬季空气质量指数的变化 霾中包含的主要物质是细颗粒物，AQI 可以反映空气中细颗粒物的密度。AQI 数值
空气相对湿度甚至达到了 95.3%。2012-2013 年整个冬季空气相对湿度都处于相对较高
的水平，在 50%以上。
80
2010/2011
2011/2012
60
2012/2013
空气相对湿度（%）
40
20
0
11月
12月
1月
2月
时间（月）
图 4. 2010 年-2013 年冬季北京空气相对湿度的月度比较 风速是影响雾霾的重要因素，大风利于空气中颗粒污染物的扩散。图 5 是北京市连 续 3 个冬季月平均风速的变化趋势，虽然冬季平均风速的年度间变化不大，但 2010-2011 年冬季的 12 月和 1 月平均风速显著高于其他 2 个冬季的同期（P < 0.05）。2010-2011 年 冬季的 12 月平均风速比 2011-2012 和 2012-2013 年冬季的同期分别高 25.9%和 40.0%； 1 月同比高 38.7%和 17.9%。2012-2013 年 1 月平均风速最低，只有 1.819m/s。根据北京 市近地面十米处测量的平均风速数据（图 6），可以看出一月份的风速一直处在一个较 低的状态。从雾霾日期来看，1 月 1 日、2 日、3 日、9 日和 24 日属于无雾霾日，风速 分别为 5.6m/s、3.7m/s、2.9m/s、2.5m/s、3.0m/s，均属于一月份中较高风速。而在雾霾
可以说，我们对雾霾并不陌生，可雾霾是什么？又是如何造成如此严重的空气污染 呢？我们要明确地知道雾霾的定义，“雾霾”其实是“雾”和“霾”两种东西。当空气 中有大量灰尘、硫酸、硝酸和有机碳氢化合物，且空气的水平能见度小于 10000 米时， 就将这种非水成物组成的气溶胶系统造成的视程障碍称为霾。而“雾”是由大量悬浮在 近地面空气中的微小水滴或冰晶组成的气溶胶系统，也会使空气的透明度降低，使得能 见度恶化（吴兑，2004, 2006；钱峻屏等，2006；江山金和曹春燕，2003）。而当“雾” 和“霾”同时发生时，就形成雾霾。许多研究发现在“霾”中最主要的成分为细颗粒物， 包含了 PM2.5 及 PM10 等及其它细小所不为人肉眼所见的颗粒（Kang 等 2004；Chen 等 2003），在本文中，我们将此等小颗粒物统一用空气质量指数(AQI)来表示。关于雾霾天 气的成因已经有很多报道（周涛和汝小龙，2012；钱峻屏等，2006；曹伟华和李青春， 2012），而关于气候因素与雾霾天气关系的分析报道甚少。空气中大量细颗粒物的存在 是雾霾天气形成的内因（刘爱君等，2004），而气象因子等外部要素的作用亦同样重要， 应当引起人们的重视。本文采用统计学方法系统地分析了 2010 年 11 月—2013 年 2 月 连续 3 个冬季北京市空气质量指数与气象因子的关系，旨在为探讨气象因素与雾霾形成 的内在关系、分析雾霾天气的成因、雾霾天气的预报等提供依据。
增加了 137.5%和 39.1%。在 2012-2013 年冬季 1 月份的 25 个雾霾日中，其中 70%的（17
天）空气相对湿度在 80%左右。在雾霾发生较为严重的 2 个时间段中，即 10-15 日和
27-31 日的几天中，空气相对湿度都普遍偏高。在空气严重污染达六级的 29 日上午 7:00
月末至 1 月上旬日平均温度最低，然后逐渐回暖（图 3）。比较结果表明这 3 个冬季月
15
2010/2011
a
10
日平均温度（摄氏度）
5
0 0
-5
20
40
60
80
100
120
日平均温度（摄氏度）
-10 15
10
5
0 0
-5
-10 10
2011/2012
b
20
40
60
80
100
120
2012/2013
4
看出，雾霾天气时的 AQI 指数明显偏高，尤其在雾霾严重，气象台发出蓝色预警
空气质量指数（AQI）
350 300 a
250
200
150
100
50
0
250
b
2010/2011 2011/2012
空气质量指数（AQI）