宁波市紫外辐射分布特征及强度预报服务技术研究*

蒋璐璐 钱燕珍 段晶晶 杜坤

(宁波市气象局,浙江 宁波 315012)

0 引 言

紫外线辐射是指波长在100～400 nm的太阳辐射,其中280～400 nm波段的紫外线长期过量辐射会对人类健康产生危害[1]。世界卫生组织认为,过度照射紫外线辐射是造成人类患皮肤癌和白内障的重要原因。因此,紫外线的监测与预报越来越受到人们的重视。早在20世纪80年代中期,国外就开展了相关研究工作[2-3]。随着专业气象服务的迫切需要,我国于20世纪90年代初期开始紫外线的监测与预报[4-6],北京[7]、辽宁[8]、浙江[1]等地先后开发了相应的系统并投入业务使用。从2000年5月1日起,中国气象局明文规定各省市局要对紫外辐射强度做规范化的预报。现如今,紫外线强度等级预报已成为气象部门常规业务的重要组成部分之一。

对于紫外线预报研究已有不少,其预报方法大致可分为统计预报方法和模式预报方法两种。丛菁等[9]分析了大连市紫外线辐射季、月和日变化特征及其与相关气象要素的关系,探讨了雾对辐射强度的影响,并建立了各季节紫外线辐射强度预报方程。武辉芹[10]分析发现紫外线强度与中午时段的能见度、相对湿度、总云量、低云量、气温、风速6个气象因子有密切关系,并利用多元回归分析方法得出紫外线等级预报方程。傅炳珊等[11]利用中分辨率大气辐射传输模式,应用可测得的实际大气物理参数,建立晴空或少云天气状况下石家庄市紫外波段辐射强度及指数预报模式。蔡新玲等[12]根据晴空紫外线辐射理论计算公式,同时考虑各城市的纬度、海拔高度、混浊度等,结合云量订正,研究了陕西省紫外线强度指数和预报方法。郑有飞等[13]采用简化大气辐射计算模式、离散坐标辐射传输算法、气候学经验模式3种模型研究了南京地区紫外辐射量的变化。董美莹等[1]则利用浙江省紫外线实测数据和模式输出资料,将大气辐射传输模式和多元线性回归方法相结合,研制出浙江省紫外线指数等级预报业务系统。

不过,以往的紫外线强度预报方法仍存在一些问题。统计预报方法相对简单、易于实现,但缺乏明确的物理意义。模式预报方法虽考虑了物理过程,但方法复杂,且依赖于参数和模型的稳定性。另外,不同地区由于地理位置、气候条件不同,在预报方法上也会有一定差异,目前宁波地区尚没有相关的预报系统,其他地区的预报方法对于本地并不完全适用。因此,针对宁波市气象局的日常业务需求,研究适合于本地的紫外线强度等级的客观预报方法具有重要的现实意义。

宁波濒海,属北亚热带湿润季风气候,夏冬长,春秋短,四季分明,季风交替显著,雨量充沛,温暖湿润。工业区主要分布在北部的镇海和北仑这两个区域内。这样的气候和人文特征使得紫外线呈现出怎样的分布特征还有待细致研究。目前,宁波地区已有多年高精度、连续性的紫外辐射数据和气象常规观测数据的积累,并且与环保部门共享大气环境数据,为研究提供了良好的数据基础。以往的研究对气象因素考虑较多,而大气环境因素,诸如雾霾、气溶胶等污染条件对于紫外线是否会有影响,在研究中也会重点探讨。在预报方法上,创新地将大气辐射传输理论、本地气候特征和统计分析方法相结合,建立紫外线强度预报模型,综合了不同方法的优点。另外,不同的季节紫外线的影响程度和人体感觉也是不同的,传统的紫外线标准划分也存在着一些不合理性,本文根据不同时节提出一套分季节的紫外线等级划分标准和防御建议,使紫外线预报服务更具合理性和实用性,同时也是促进行业标准发展的基础性研究工作。

1 数据与标准

选取2010—2015年宁波代表站——鄞州站的紫外辐射数据、常规气象观测数据以及宁波市环境观测数据。紫外辐射数据包括逐小时紫外辐射强度和日平均紫外辐射强度(10—14时平均)。气象要素包括每日的平均温度、最高温度、最低温度、降水量、10—14时降水量、平均风速、最大风速、极大风速、日照、平均气压、平均水汽压、平均湿度、平均能见度等。紫外线和气象观测数据来源于宁波市气象网络与装备保障中心。大气环境数据包括SO2、NO2、O3、PM2.5、PM10的日平均值,资料来自于宁波市环保局。所用数据均经过极值检查、时间一致性检查、内部一致性检查和人工审核等质量控制,对缺测数据以及质量控制后可疑或错误数据予以剔除,以确保资料的准确性和可用性。

现行业务中,紫外线等级划分是按照中国气象局中气预发[2000]11号《紫外线指数预报业务服务暂行规定》的要求执行的,规定中对紫外线指数、强度、级别、对人体可能影响和需采取的防护措施等做了详细规范,具体划分标准如表1所示[14]。

表1 紫外线强度等级划分

2 紫外辐射强度特征分析

2.1 日变化规律

将2010—2015年宁波市鄞州站紫外辐射每日各小时资料分别进行平均,由于夜间紫外辐射为零,因此小时数据时段为每日05时至19时,得到全年日小时平均紫外辐射的变化曲线,并且分春(3—5月)、夏(6—8月)、秋(9—11月)、冬(12—2月)四个季节计算各小时紫外辐射均值,结果如图1所示。由图可见,无论是全年平均,还是四季平均,紫外辐射日变化曲线均呈现“单峰型”,峰值出现在中午12时前后,正午是紫外辐射最强的时间段,紫外辐射的这种“单峰型”的分布与气象要素日变化的分布极相似,在一定程度上说明了紫外辐射强度变化与气象要素之间存在联系。四季中,各小时紫外辐射强度整体呈现夏季>春季>秋季>冬季,正午时段平均紫外辐射强度,夏季是冬季的两倍左右。并且冬季日紫外辐射时间明显小于夏季,在宁波冬季能够接收到紫外辐射的时段为07—18时,而夏季则延长至05—19时。因此,业务上规定日紫外辐射强度是按照每日10—14时平均值也是较符合实际的。

图1 一天中05—19时逐小时平均紫外辐射强度曲线

2.2 月变化规律

按现有的紫外线等级划分标准,将每日10—14时平均紫外辐射强度作为日值,计算2010—2015年各个月份紫外辐射强度的平均值和极值,并画出曲线图(见图2)。从月平均值来看,依旧是夏季高冬季低,因为夏季太阳高度角要大于冬季。但值得注意的是,在6月份出现一个低值,这是因为6月中旬至7月上旬宁波正处于梅雨季节,降水多,日照时间短,导致紫外线强度呈现出不同于季节特点的较低值,说明紫外辐射除了受季节变化影响外,与降水、日照、云雾等天气现象密切相关。

图2 各月的平均紫外辐射强度曲线

进一步将辐射值转化成强度等级发现,12—2月的月平均强度等级为3级,7—8月为5级,其余月份均为4级。从月极值可以看出,除了11—1月份的月辐射极值为4级外,其余月份均可达到5级,而7月份月极值最高,月最大辐射强度,同时也是年辐射极值,可达50 W·m-2。可见,依照现有的紫外线等级划分标准,即使在冬季,最大日辐射值也可达到4级。

同时,统计2010—2015年各月紫外线1～5级分别出现的频率,结果如表2所示。可见,11月、12月和1月不会出现紫外线为5级的情况,而7月和8月则不会出现1级,其余月份各级均会出现。10月到来年3月以及6月各月发生频率最多的是4级,4到5月和7到9月5级情况最为普遍。

表2 各月中紫外线1～5级出现频率

2.3 季节和年际变化规律

进一步按季节进行统计分析,四季划分标准同2.1节。分别统计出春、夏、秋、冬四季及全年紫外辐射强度等级为1～5级的日数,并计算其各自出现的频率,画成直方图(见图3)。紫外辐射的四季特征:在春季,4级、5级出现频率接近,同时也最高,其总和约占70%;夏季出现最多的是5级,出现频率超过50%,为1级的日数极少,几乎不会出现;秋季中近一半的概率为4级;同样地,冬季也是4级日数较多,几率有44.18%,出现1级的情况是各季节中最多的,占冬季总日数的15.26%,另外5级在冬季也会发生,但概率极小,仅为1.2%。

图3 四季及全年紫外辐射强度等级为1～5级的频率

从全年情况来看,紫外线强度等级中出现频率最高的是4级,出现日数占全年的39.59%;其次是5级,为全年日数的27.91%;2级、3级日数基本相当,分别占比为12.88%和13.98%;所占比例最小的是1级,仅为5.65%。同时计算2010—2015年各年的平均紫外辐射情况,画成序列图(见图4)。可见,年平均紫外辐射值总体较为稳定,变化不大,基本在21～22 W·m-2之间,仅2013年略有增大,为23.213 W·m-2。这种变化与2013年的特殊天气气候特征密不可分。经统计,在2013年夏季(7—8月),副热带高压强势稳定控制着长江中下游地区,宁波出现了近60年来最严重的高温热浪少雨天气,高温强度之强、持续时间之长及影响范围之广为历史罕见,温度极值、降雨量等都突破历史同期纪录,正是由于这样的极端气象条件导致了2013年平均紫外线强度高于其他年份。

图4 2010—2015年各年平均紫外辐射强度序列图

3 紫外线强度等级预报方法

3.1 与气象环境要素的相关性分析

除了太阳高度角和局地地理特征之外,云量、水汽、大气臭氧和气溶胶含量等气象条件对到达地面的紫外辐射也有一定的影响[15]。为了进一步研究紫外辐射与气象条件的相关性,并建立宁波市紫外辐射强度预测模型,以鄞州站紫外监测资料和常规气象观测资料为基础,选取2010—2014年日平均紫外辐射数据作为样本数据(2015年资料作为检验数据),并初选了一系列常规气象要素指标,包括每日的平均温度、最高温度、最低温度、降水量、10—14时降水量、平均风速、最大风速、极大风速、日照、平均气压、平均水汽压、平均相对湿度、平均能见度等。

另外,由于宁波重工业和化工业较为发达,大气臭氧、气溶胶颗粒物污染日数也日趋增多,大气环境因素是否在一定程度上对紫外线强度造成影响也值得深入研究,因此,这里同时选取了SO2、NO2、O3、PM2.5、PM10的日平均值作为环境因子进行相关性分析。

由于各个因子的量纲不同,因此在资料分析前,首先要对数据进行标准化,从而消除量纲所带来的影响。具体方法如下:

(1)

其中,i—各因子序列长度,取1,2,3,…,n;k—因子个数,取1,2,3,…,n;X(k)—原始数据;Xi为该因子的平均值;Si—标准差;Xi(k)—标准化处理结果。

综上,分别计算各因子与日平均紫外辐射强度的相关系数,结果如表3所示。可见,气温要素与紫外辐射值关系较为密切,其中日最高气温相关性最高,为0.651;其次相关性较大的是气压、湿度、能见度等要素,相关系数的绝对值在0.4～0.5左右,说明这些要素均对紫外辐射有一定的影响;降水量与紫外辐射呈现负相关,相关系数约为-0.2,并不是很高,可能是因为除了降水以外还受云量等因素制约,分别选取了日降水量和10—14时降水量这两个要素,对比发现10—14时降水量并没有日降水量与紫外辐射的相关更高;风速因子中仅日最大风速与紫外辐射相关系数在0.2以上,平均风速、极大风速与紫外辐射的相关性则较低;值得注意的是,在选取的所有气象因子中,日照与紫外辐射的相关系数却是最低的,这与普遍认为的有一定出入,这可能是由于紫外线日值选取的是10—14时平均值,而日照时间反映的是全天太阳光照时间。

表3 宁波市日平均紫外辐射强度与各因子的相关系数

而环境要素与紫外辐射的相关分析显示,二者的相关系数均比较低,仅日平均PM10浓度与紫外辐射的相关系数略高,为-0.164。说明宁波虽然工业较发达,但依山傍海,季风显著,大气污染程度较轻,主要大气污染气体对紫外线辐射的影响不大,但大颗粒物造成的霾天气对紫外辐射有一定程度的影响。

3.2 预报模型建立

根据大气辐射传输理论,到达地表的紫外辐射强度与太阳总辐射之间在某个地区总是为一个较为固定的比值,紫外辐射强度可用如下公式表示[1]:

Quv=Qs×η×(1-Rdt)

(2)

式中:Quv—紫外辐射强度;Qs—大气上界的太阳总辐射强度;η—紫外线辐射在太阳辐射所占百分率;Rdt—紫外线在传输过程中的总衰减率。

为了方便计算,令η′=η×(1-Rdt),将公式简化为:

Quv=η′×Qs

(3)

而某一地区大气上界的太阳总辐射量可由式(4)和(5)求得[1]:

Qs=S0×sinθ

(4)

sinθ=sinφsinδ+cosφcosδcosω

(5)

式中:S0—太阳常数,取1373 W·m-2;θ—太阳高度角;φ—纬度;δ—太阳赤纬;ω—时角,正午时ω≈0。

因此,大气上界太阳总辐射的年变化趋势与太阳高度角相同,于夏至日(6月22日)达到最大,紫外辐射虽然只占太阳总辐射的一小部分,但同样受到太阳高度角的制约。为了剔除太阳高度角的影响,在统计分析中并不直接用紫外辐射值进行回归,而是对到达地表的紫外辐射与大气上界的太阳总辐射的比值η′进行回归分析,这也是本文的方法区别于以往方法的特点之一。

首先按照上述公式计算出一年中每日的太阳总辐射量,根据实况每日平均紫外线强度计算η′,将η′作为因变量。再选取3.1节中各要素中相关性较大的因子作为自变量,气温要素选取日最高气温,降水选取日降水量,风要素选取日最大风速,水汽条件选取日平均相对湿度,大气环境要素选取日平均PM2.5浓度和日平均能见度。利用统计分析软件进行逐步回归分析,最终进入方程的因子包括日最高气温、日降水量、日平均相对湿度和日平均能见度这4个变量,建立η′的预报方程:

η′=3.135+0.043Tmax-0.006R-0.033RH+0.024Vis

(6)

式中:η′—日平均紫外辐射强度与太阳总辐射的百分比,单位为%;Tmax—日最高气温,单位为℃;R—日降水量,单位为mm;RH—日平均相对湿度,单位为℃;Vis—日平均能见度,单位为km。计算出η′后,利用公式(3)便可预报出到达地面的紫外辐射强度。预报方程充分考虑了太阳高度角,以及温度、降水、水汽、能见度等气象要素对紫外辐射的影响。

为了进一步提高预报准确率,将上述统计方法与本地气候特征相结合,根据第2节的分析增加气候特征判据:

1)若11月、12月和1月计算出紫外线为5级的情况,则自动判定为4级;

2)若7月和8月计算出紫外线为1级,则自动判定为2级。

3.3 检验结果

先对方程进行显著性检验,计算的F值为504.296,远大于置信水平0.01的F临界值,说明回归方程为显著的。在参数估计中,所有因子的T检验都达到0.01的显著水平,因此认为回归系数也是显著的。综上,说明该模型具有预测意义,预报结果是可信有效的。

为了进一步检验预测模型的可靠性,以2015年全年资料作为检验数据,将实际观测的日平均紫外线强度与模型计算的结果进行比较,经统计,二者的相关系数约为0.76,平均误差为6.1,标准差为7.46。由于业务中对紫外线预报是采用5级划分标准,因此将紫外辐射强度转换为紫外线等级进行检验,结果显示,按照文本预测方程计算出的紫外线等级正确的占53.2%,相差1级的占34.5%,相差2级的为11.8%,其余占0.5%。预测正确及相差1级的情况总和为87.7%,说明预测结果绝大部分是较为合理的。同时对人工主观预报结果进行统计,2015年紫外线强度主观预报正确率为46.6%,说明利用该方法优于主观预报,能够提高现有的紫外线等级预报准确率。

4 紫外线等级季节性标准和防御建议

现有的紫外线等级划分标准和防御建议也存在着一些不合理性,不同的季节紫外线的影响程度和人体感觉也是不同的,仅一套提醒建议显得不太科学。李雄等[16]、毛宇清等[14]曾评价各种标准的优劣,提出根据不同季节来选择不同的紫外线辐射特性值作为紫外线强度等级的确定因子。

根据第2节的分析,对于宁波地区,4级紫外线出现概率在全年是最多的,即使在冬季也有44.18%,这与现有的标准划分密切相关。依照现有的标准,4级的紫外线辐射强度为15～30 W·m-2,而1到3级均是5 W·m-2的跨度。尤其是对3级来说,已经属于中等强度紫外辐射了,5 W·m-2的跨度显然不够。而一个合理的标准应当使每一等级出现的概率较为平均。

因此,在不改变现有标准限值的基础上,考虑对中间档的划分适当做一点调整,将3级和4级均取10 W·m-2跨度,可以更有效地区分出中等强度和强紫外线。按此方法对2010—2015年紫外线资料重新划分等级后,1、2、5级比例不变,3级由原先的13.98%增加到30.16%,而4级由39.59%减少为24.89%,如此以来中等以上强度紫外线出现概率则较为均等,均在25%～30%左右。

另外,不同的季节紫外线的影响程度和人体感觉也是不同的。根据现有的防御建议,紫外线辐射强度达到中等(3级)以上级别,外出时就必须采取适当的防护措施,如戴好遮阳帽、太阳镜和太阳伞,这对于冬季气象服务来说显然不太合理。因此,服务上可根据冬半年和夏半年进行区分,分别制定相应的防御建议,夏半年采取现有的防御建议,冬半年则根据季节特点略作修改,具体如表4所示。

表4 改进的紫外线划分标准及夏、冬半年防御建议

5 结 语

本文利用2010—2015年宁波市鄞州站紫外辐射数据、常规气象观测数据以及大气环境数据,研究了宁波地区紫外辐射强度的日、月、季节和年际变化规律,并对多个气象要素和环境要素进行相关性分析,找出对紫外辐射有影响的因子,再通过逐步回归分析,建立紫外辐射强度的预报方程,方程中充分考虑了太阳高度角,以及温度、降水、水汽、能见度及本地气候特征等影响。主要内容和结论如下:

1)紫外辐射日变化曲线呈现“单峰型”,峰值出现在中午12时前后。月均值是夏季高冬季低,但6月份出现一个低值,是因为此时宁波正处于梅雨季节。全年中4级紫外线强度出现的频率最高,占39.59%。春季,4级、5级出现频率总和约占70%;夏季超过一半的概率会出现5级,1级的日数几乎不会出现;秋季、冬季有近一半的概率为4级。

2)分别对气象因素和大气环境因素与紫外辐射强度进行相关性分析,气温要素中日最高气温与紫外辐射值相关性最高,其次是气压、湿度、能见度等要素;降水量与紫外辐射呈现负相关,10—14时降水量并没有日降水量与紫外辐射的相关更高;而风速、日照与紫外辐射的相关系数较低。大气环境因素其对紫外线辐射的影响不大,仅日平均PM10浓度与紫外辐射的相关系数略高,说明大颗粒物造成的霾天气对紫外辐射有一定程度的影响。

3)预报方法上综合了大气辐射传输理论、统计分析和本地气候特征。统计分析中并不直接用紫外辐射值进行回归,而是对到达地表的紫外辐射与大气上界的太阳总辐射的比值η′进行逐步回归,建立η′的预报方程,最后利用辐射传输公式计算出到达地面的紫外辐射强度。预报方程充分考虑了太阳高度角,以及温度、降水、水汽、能见度等气象要素对紫外辐射的影响。并将统计方法与本地气候特征相结合,增加了气候特征判据。经检验,该方法优于主观方法,能够提高现有的紫外线等级预报准确率。

4)根据本地特点优化了紫外线分级标准和防御建议。在不改变现有标准限值的基础上,考虑对中间档适当做一点调整,将3级和4级均取10 W·m-2跨度,如此以来中等以上强度紫外线出现概率则较为均等,在25%～30%左右。另外,不同季节紫外线的影响程度和人体感觉也是不同的,服务上根据冬半年和夏半年进行区分,分别制定相应的防御建议,夏半年采取现有的防御建议,冬半年则根据季节特点略作修改。

本文针对宁波地区紫外线辐射的分布规律和预报方法进行了初步的探索。以往的研究对气象因素考虑较多,本文在此基础上增加了大气环境因素,对大气污染气体、气溶胶颗粒物等对紫外线辐射的影响进行了重点分析。在预报方法上,创新地将大气辐射传输理论、本地气候特征和统计分析方法相结合,建立紫外线强度预报模型,综合了不同方法的优点,方法简单、易于实现,且物理意义明确。另外,结合本地特征,根据不同时节提出一套分季节的紫外线等级划分标准和防御建议,使紫外线预报服务更具合理性和实用性。

然而,虽然预报准确率较主观预报有所提高,但是完全正确的比率还有待进一步提升的空间。另外,在实际应用中,变量的选取来源于数值预报,所以预报结果依赖于数值模式的稳定性。因此,对紫外线强度预报方法的进一步优化还需深入分析研究。