随着城市化进程的加快和经济的迅速发展，能见度恶化事件频发，霾日发生频率呈现增多趋势(丁一汇等，2014)，都市霾成为一种常见的现象(吴兑，2006)。国际上有学者从20世纪便开始关注霾，并且进行了很多研究探讨(Elridge，1966;Miller et al，1972;Weiss et al，1977;Husar et al，1981，1993;Ferman et al，1981;Wolff et al，1982;Sloane，1982，1983，1984;Baik et al，1996;Radojevic et al，1999)。中国专家在21世纪初开始关注霾并对中国城市霾进行了许多深入探讨(张立多等，2007；廖玉芳等，2007；陈训来等，2008；高歌，2008；蒋珍姣等，2009；吴兑，2012；刘端阳等，2014a；傅瑜等，2015)。霾已经成为中国东部城市群区域的一种灾害性天气现象(吴兑等，2010；宋连春等，2013)。江苏省位于中国东部，也是中国经济最发达的地区之一，近年来重度霾天气频繁发生。霾的危害有很多，如使空气质量下降、能见度恶化、诱使呼吸道疾病、影响气候变化等(吴兑，2008)。在不考虑轻微霾的情况下，中国气象局(2010)根据霾日的能见度将霾分为3个等级，3—5 km为轻度霾，2—3 km为中度霾，2 km以下为重度霾。霾的等级越高，对于交通及健康的影响就越大。

霾的发生受天气影响很大，风速、风向、温度、大气稳定度、混合层厚度等边界层特征和区域气候及天气背景等大尺度天气特征，均对能见度恶化产生显著影响(吴蒙等，2014)。吴兑等(2010)分析了中国1951—2005年霾的时空变化特征，发现中国东部霾日具有逐年增多的趋势。张蓬勃等(2012)从年代际角度分析了江苏秋季霾的变化特征，发现近50年来大气净化次数显著减少。周宁芳等(2008)探讨中国2006年冬半年霾发生的环流特征时指出，霾主要发生在纬向型、南支槽和中阻塞3种形势下。任阵海等(2008)通过对夏秋季节边界层大气污染的研究指出，高压均压场有利于污染物累积。陈丽芳(2012)对比分析了杭州市霾天气和清洁过程，结果表明大陆高压控制易产生霾，而副热带高压控制易出现清洁天气。刘梅等(2014)在研究2013年1月江苏雾、霾天气时发现中高纬度平直的纬向环流、冷高压主体偏北是发生的环流背景。饶晓琴等(2008)对中国中东部一次大范围霾的研究表明，逆温层结和前倾槽结构为霾的形成提供了有利气象条件。陈训来等(2007)、吴兑等(2008)以及陈欢欢等(2010)指出，珠江三角洲的灰霾过程与气流停滞区密切相关，污染物易积聚在边界层内，从而造成霾天气。童尧青等(2007)认为，较高相对湿度和静小风有利于南京地区霾的出现。

大气边界层作为重度霾发生的直接外因，具有复杂多变性。关于霾发生时边界层特征的研究近年来也颇多。Peng等(2016)研究了1980—2012年淮河以南区域性连续霾和重度霾的边界层气候特征。吴振玲等(2009)研究表明，边界层热力变化和垂直动力影响污染物的浓度变化。张鑫等(2006)、俞剑蔚等(2009)、张浩等(2010)、张雪玲等(2011)、朱佳雷等(2011)、刘端阳等(2014b)研究霾发生时的边界层特征后认为，微弱的低空风、较弱的大气湍流、稳定的大气逆温结构等是有利霾发生、发展的气象条件。如果说气象条件是霾产生的外因，那么污染物排放则是内因。Wu等(2006，2009)指出，灰霾的本质就是细粒子气溶胶的污染。刘梅等(2014)发现当出现严重霾时，污染物的浓度也会明显增大。杨卫芬等(2010)、魏玉香等(2009a，2009b)分析了南京地区灰霾天气下的污染物特征及污染物来源。

上述研究或侧重于气候学方法，或侧重于霾个例的天气特征分析，对于重度霾进行分型示范的研究尚少，对于不同类型重度霾的天气形势、边界层特征及其量化指标的研究则更为少见。2014年秋冬季江苏多次出现重度霾天气，给人体健康和交通均造成严重影响。本研究首先对2014年秋冬季发生的重度霾过程及其环流背景进行综合分析，再根据地面形势进行分型示范，并分别讨论各类型下的天气特征，以期为今后重度霾预报提供依据。

所用资料共6个部分：(1)常规观测资料，主要为江苏70个市(县)气象站2014年9月—2015年2月器测能见度、相对湿度和日天气现象资料(图 2、8)。(2)江苏省环境保护局提供的空气质量指数(Air Quality Index，AQI)、PM_2.5、PM₁₀等环境监测指标数据(图 2、4)。(3)中国国家气候中心气候系统诊断预测室的环流指数数据(图 1)。(4)徐州、南京、射阳这3个江苏探空站的温度和湿度数据(图 6)。(5)用来进行物理量诊断的再分析资料，一是NCEP/NCAR每日1次的NC资料，空间分辨率为2.5°×2.5°(图 3)；二是NCEP每日4次的FNL资料，空间分辨率为1°×1°(图 5、7)。(6)采用美国国家海洋及大气管理局(NOAA)开发的后向轨迹模式HYSPLIT4.8及NOAA的GDAS全球同化数据分析其后向轨迹特征(图 9)。

图 1 亚洲纬向和经向环流指数序列及纬向、经向气候平均 Fig. 1 Series of zonal and meridional circulation indexes for Asia, as well as the zonal and meridional climate average from September 2014 to February 2015

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图 2 2014年12月29日00时—31日12时徐州站逐时能见度、相对湿度、空气质量指数(AQI)、风速、PM2.5及PM10浓度 Fig. 2 Visibility, relative humidity, AQI, wind speed, PM2.5 and PM10 per hour from 12:00 BT 29 December to 12:00 BT 31 December 2014 for the Xuzhou station

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图 3 重度霾发生时的3类地面形势(单位：hPa) (a．2014年11月17日均压区型，b．2014年12月24日冷锋前部型，c．2015年1月4日低压倒槽型) Fig. 3 Three type of surface situations when heavy haze occurred (unit: hPa) (a．uniform pressure on 17 November 2014, b. cold front on 24 December, 2014, c. inverted trough with low pressure on 4 January 2015)

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图 4 2015年1月8日08时(a)、10日08时(b)及12日08时(c)空气质量指数分布 Fig. 4 AQI distribution at (a) 08：00 BT 8 January 2015, (b) 08：00 BT 10 January 2015 and (c) 08：00 BT 12 January 2015

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图 5 2014年12月27日08时—2015年1月1日02时(a)，3日08时—5日08时(b)，9日02时—13日02时(c)3次重度霾过程的气温-时间-高度剖面 (单位：℃)(a1—c1. 南京, a2—c2. 徐州，a3—c3. 苏州) Fig. 5 Height-temporal cross sections of temperature for the 3 cities from the three haze events: (a) from 08：00 BT 27 to 02：00 BT 1 January 2015, (b) from 08：00 BT 3 to 08：00 BT 5 January 2015 and (c) from 02：00 BT 9 to 02：00 BT 13 January 2015 (a1-c1. Nanjing, a2-c2. Xuzhou, a3-c3. Suzhou)

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图 6 2014年12月29日08时(a、e、i)、2015年1月4日08时(b、f、j)、8日08时(c、g、k)、11日20时(d、h、l)温度 与相对湿度廓线(a-d．徐州，e-h．南京，i-l．盐城) Fig. 6 Temperature (unit: ℃) and relative humidity (unit: %) profiles for the 3 cities (a) (e) (i) 08：00 BT 29 December 2014, (b) (f) (j) 08：00 BT 4 January 2015, (c) (g) (k) 08：00 BT 8 January 2015, and (d) (h) (l) 20：00 BT 11 January 2015 (a-d. Xuzhou, e-h. Nanjing, i-l. Yancheng)

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图 7 霾最重时段的物理量分布 (a、d．2014年12月29日08时， b、e．2015年1月4日08时，c、f．10日08时；a—c．850 hPa，d—f．1000 hPa；阴影：散度，负值表示辐合，正值表示辐散，单位：10-5m/s2；矢量：风，单位：m/s；等值线：垂直速度，负值表示上升，正值表示下沉，单位：10-1 Pa/s) Fig. 7 Distribution of divergence (shaded, negative means convergence, positive means divergence, unit: m/s2) , wind (vetors, unit: m/s) and vertical speed (contours, negative means rising, positive means sinking, unit: 10-1 Pa/s) at (a) (d) 08：00 BT 29 December 2014, (b) (e) 08：00 BT 4 January 2015 and (c) (f) 08：00 BT 10 January 2015 (a-c. 850 hPa, d-f. 1000 hPa)

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图 8 重度霾过程的风矢量和 (a．2014年12月27—31日120 h矢量和， b．2015年1月3—4日48 h矢量和，c．1月7—11日120 h矢量和) Fig. 8 Sum of wind vectors during the 3 heavy haze events (a. sum of wind for 120 h on 27-31 December 2014, b. sum of wind for 48 h on 3-4 January 2015, c. sum of wind for 120 h on 7-11 January 2015 )

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图 9 3次重度霾的后向轨迹模拟 (a．2014年12月27—31日，b．2015年1月3—4日，c．7—11日；字母H代表南京的位置，上半部分指轨迹的垂直分量，下半部分指轨迹的水平分量) Fig. 9 Backward trajectory simulation results during the three typical heavy haze events (a．from 27 to 31 December 2014, b. from 3 to 4 January 2015, c. from 8 to 11 January 2015; the five-pointed star indicates Nanjing; the upper and lower parts refer to the vertical and horizontal components of the back trajectories, respectively)

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对于霾的定义，采用与吴兑等(2008)提出方法相似的标准(不考虑轻微霾)，在1 d内，当连续出现6个时次满足能见度＜5.0 km，相对湿度＜90%，排除降水、沙尘暴、扬沙、浮尘等天气现象，可认定为霾日。以20时(北京时，下同)为日界，如果有4 h或以上在20时以后，则判定为20时以后作为霾日，如果有不少于3 h在20时以前，则判定20时以前作为霾日。如果同一日有紧连的不少于3个城市都出现了(重度)霾，则记为江苏省范围内出现了(重度)霾。

采用吴兑等(2008)提出的方法，对近地层风求一定范围一段时间内的矢量和，以便更清晰地了解江苏近地层空气流动的总合效果，从而更直观地分析近地层风对重度霾的影响。近地层风的矢量和分布是一定范围内过程小时累积的风矢量和分布，其具体方法是，首先分别对自动气象站逐时风资料进行客观分析，即先把逐时u、v分量的原始资料经Cressman逐步订正法插值到网格点上，分析范围为(30.8°—35.15°N，116.35°—122.0°E)，网格分辨率为0.05°×0.05°，分析过程中风场资料经过基本资料预处理，去除野点后再分别对每个网格点上的逐时u、v资料按照吴兑的方案做5点求和作为每个格点上周围小区域内的水平空间矢量和，最后将每个网格点上小时累积的水平空间矢量和再进行求和，成为风的小时累积时数内水平空间矢量和。矢量和分布中的每一个风矢代表累积时数内江苏地区空气流动的总合效果。

以70个自动站数据计算各月平均霾日：9月4.7 d，10月4.5 d，11月13.1 d，12月12.4 d，1月19.4 d，2月12.2 d。表 1为2014年9月—2015年2月江苏省13个市月霾日分布，可见2015年1月最为严重，而2014年9、10月霾日较少，总体来看沿海城市少于内陆城市，冬季霾日多于秋季。

此期间江苏省范围内的重度霾过程共发生了10次，均出现在冬季11月—次年2月。其中，11月出现2次，12月2次，1月4次，2月2次，10次过程中有4次是纯霾，5次是雾和霾交替出现。霾持续时间最长的过程出现在1月，连续5 d出现霾，期间有60 h出现了全省范围的重度霾；重度霾维持时间最短的过程出现在11月和2月，仅2 h。范围最大的过程发生在1月，同一天江苏省13个市均出现重度霾，并且西部地区更为严重；范围最小的过程发生在11、12月，1 d中仅3个市出现重度霾。能见度与相对湿度的演变呈现显著负相关，以徐州站为例，两者相关系数高达-0.77。重度霾频繁发生，研究其天气学特征有非常重要的意义。那么发生重度霾的环流背景是怎样的呢？

大尺度环流背景影响到气压场和流场，从而对重度霾的形成、维持产生重要影响。吴兑等(2008)研究表明，在纬向环流不显著的年份，气流南北交换较显著，冷空气活跃，伴随冷空气而来的大风有利于污染物扩散；反之，在纬向环流显著的年份，气流南北交换较弱，污染物易堆积。图 1为2014年9月—2015年2月亚洲纬(经)向环流指数序列，可见除2014年12月外，其他时段的纬向环流均为与常年显著增强，而亚洲环流指数经向度则与常年持平或有所减弱，可见冷空气南下到达江苏的机会较少，重度霾易于形成。

在10次重度霾过程发生时，500 hPa上均为平直的偏西或西北气流，并且都在霾消散前6—12 h内出现了风向转变，转为西北风。例如，2014年12月28日500 hPa维持偏西气流，29日02时500 hPa转为西北风，29日10时江苏省内重度霾减轻为轻—中度霾；2014年12月30日14时，500 hPa为偏西气流，中纬度地区环流较平直，冷空气势力较弱，易形成均压场，处于静风稳定条件，有利于重度霾维持，而至12月31日02时，500 hPa转为西北气流，31日10时能见度开始转好(图 2)，霾天气得以缓解。可见500 hPa转西北气流，高空动量将下传，加剧湍流，近地面风力随之增大，对重度霾缓解有一定指示意义，提前时效为6—12 h，因此，对重度霾日高空形势的分析应关注重度霾出现前一日高空形势场的演变特征。

通过对2014年秋冬季出现的10次重度霾过程的地面形势分析，发现江苏出现重度霾的地面形势场主要可分为3类：均压区型、冷锋前部型和低压倒槽型(图 3)。这与彭华青等(2014)针对苏南地区的研究结果基本一致。(1)均压区型，该型大多是由于冷空气较弱，气压梯度和风速均较小；(2)冷锋前部型，由于北方冷空气的强势推进，江苏处于冷锋前部；(3)低压倒槽型，该型是由于前期受弱高压影响，后期随着弱高压逐渐减弱，江苏处于地面倒槽的 顶部。其中，均压区型和冷锋前部型是冬季重度霾的主要地面形势，而低压倒槽型仅出现2次，并且维持时间较短，为1—2 d。此外，重度霾出现的地面形势不是一成不变的，大多是两种以上类型的转变，前期主要为均压区型，后期转为冷锋前部型或者低压倒槽型。

以霾程度和地面形势场作为参考指标选取典型个例，并加以对比分析。从满足这3类地面形势的过程中挑选出霾最严重的个例，分别为2014年12月27—31日、2015年1月3—4日、7—11日，这3次过程均满足在同一日有不少于9个城市出现重度霾，日均能见度为2.3—8.5 km，最小能见度为200 m，最大能见度11.7 km。研究这3次过程有助于对比分析3种类型下的天气特征。

3次典型过程中，2014年12月27—31日和2015年1月7—11日霾程度较重、持续时间较长(均超过3 d，表 2)，给交通和人体健康造成非常大的影响，而2015年1月3—4日的这次过程虽然持续时间不长，但在短时间内就达到了重度霾，研究这3次过程对于今后进行重度霾的预报有指导意义。

3次重度霾过程在不同的阶段都有不同的地面形势，2014年12月27—31日为均压区型转为冷锋前部型(西路)，2015年1月3—4日为均压区型转为低压倒槽型，2015年1月7—11日则为前后经历了3次冷空气过程，但是前两次冷空气并未使得霾消散，反而加重了霾，直到第3次东路冷空气南下，持续4 d的重度霾才得以缓解。

对比3次过程的气象要素(表 2)，发现有如下特征：(1)地面形势，前期主要均为均压区型，后期转为冷锋前型或者低压倒槽型。(2)根据冷高压中心的气压值及24 h内的降温幅度，可见2015年1月7日冷空气弱于1月11日的东路冷空气，弱于2014年12月27—31日的西路冷空气，弱于2015年1月10日的西路冷空气，后面将详细对比东、西路冷空气对重度霾的影响。(3)500 hPa风向，3次过程的前期均为一致偏西风，在后期均转为西北风。(4)雾、霾混合时段多出现在20时至第二天09时，霾减轻时段在午后，下午由于太阳辐射，午后湍流发展旺盛，混合层高度升高，霾程度有所减轻。(5)霾维持时间上，除了低压倒槽型维持时间较短外，其他两次过程都持续3 d以上。(6)重度霾发生时出现频率最多的风向，均压区型常出现静风或者风向不稳定，冷锋前型为西南风，低压倒槽型为东风。(7)霾维持时风速过大会破坏稳定层结，不易发生重度霾，因此，霾最严重时的3 h变压很小，风速也很小，为0—4 m/s，一直到霾消散前才有所增大，可见小风有利于霾维持。(8)霾消散前风向一致转为北风。(9)霾消散前3 h变压绝对值也有所增大，低压倒槽型是负变压，冷锋前型为正变压；(10)霾消散前风速明显增大。(11)污染方面，这3次过程都达到了重度污染，由于天气形势不同，污染清除的原因也不同，第1次主要是由于西路冷空气北风驱散，第2次是东北风结合雨雪湿沉降，第3次是东路冷空气东风驱散。对比这3次过程污染的清除效果和清除时间，不难发现，东路冷空气的驱散效果略胜一筹，很多站点空气质量达到了优，并且污染清除时间只需2 h，而其他两次过程污染的清除都需要半天以上。

以上分别讨论了霾和污染，那么重度霾和重度污染的变化是同步的吗？以2014年12月27—31日的均压区转冷锋前型过程为例来探讨，由图 2可知，能见度与PM_2.5、PM₁₀的变化基本一致，并且都有日变化，下午霾和污染都有所减轻，这可能由于气温升高，相对湿度降低，此外，午后湍流发展旺盛，混合层高度升高，能见度亦有所好转。当受中路或西路冷空气影响时，霾和污染的一致性将被打破。受31日00时冷空气影响，西北风增大，能见度随之好转，霾逐步消散；但西北风增大却使得PM_2.5、PM₁₀不降反升，污染反而加重，5—6 h后，才逐步缓解，出现这种现象可能有2种原因：一是北方冷空气往往比较干燥，此时，即使PM_2.5浓度较高，能见度也不会很低；二是，从北方输送来的颗粒物尺度较大，PM₁₀浓度上升，空气质量指数上升，但能见度不一定下降。无论哪种情况，在中路或者西路冷空气到来之前都有颗粒物输送，因此，污染往往较重。此外，相对湿度与能见度成显著反相关(相关系数-0.79)，可见湿度对于重度霾非常重要，主要是由于气溶胶粒子吸湿增长(李菲等，2012)，导致消光系数增加，致使能见度恶化，霾加重。

从风速的变化曲线(图 2)可以看出，30日20时之前，近地面风速较小，有利于霾发展；30日20时之后，由于500 hPa转为西北风，近地面风速也随之明显加大，能见度好转，缓解霾。进一步对比30日20时之后，PM₁₀、PM_2.5浓度和风力的关系，发现存在两点滞后性：

(1)西路冷空气影响时(30日20时)，污染物浓度的下降和风速增大存在滞后性。风速增大后，PM₁₀和PM_2.5浓度不降反升，颗粒物的下降较风速增大滞后3—6 h；但当东路冷空气影响时，PM₁₀和PM_2.5浓度伴随风速的增大而同步下降(图略)。

(2)西路冷空气影响时(30日20时)，PM₁₀浓度的下降比PM_2.5滞后2—3 h，这可能是由于北方输送过来的主要是大颗粒物；但当东路冷空气影响时，风速增大后，PM₁₀和PM_2.5浓度基本是同步下降，这可能是由于东路冷空气相对洁净。

2015年1月7—11日这次重度霾过程也是均压区型和冷锋前型交替出现，但不同于2014年12月27—31日，期间受到3次冷空气影响，分别是1月7日北方弱冷空气渗透，10日西路冷空气以及11日夜里的东路冷空气。虽然期间多次受冷空气影响，但是7日和10日的冷空气都没能缓解霾天气，7日的弱冷空气渗透反而导致8日出现霾，并且，8日苏南地区较江苏省内其他城市污染更重(图 4a)，10日的西路冷空气亦使得霾加重，污染也随之加重(图 4b)，直到11日夜里的东路冷空气南下，持续4 d的重度霾才得以缓解，空气质量同时转为优—良(图 4c)。那么，为何7日冷空气渗透和10日西路冷空气都没能缓解霾天气？为何8日苏南地区较江苏省内其他地区污染更重？11日后期的东路冷空气优势在哪里？

进一步分析形势场、风场以及垂直扩散条件，发现7日冷空气强度弱，冷空气强度未能完全破坏底层相对稳定的层结，而且，由于7日位于江苏西北部的山东、河北、河南等地是轻—中度污染，部分地区甚至达到重度污染(图略)，因此弱的西北风反而将西北部的污染物输送至江苏，并且由于风速只有0—3 m/s，污染物在江苏滞留，导致8日出现霾。而苏南地区污染较省内其他地区更重的原因有两个：一是近地层有1.5℃/(100 m)的弱逆温；二是有弱西北风在苏南辐合。8日08时，江苏省内大部分地区转为偏西风或偏南风，虽风力很弱，但由于江苏西南部的空气质量好，相对洁净，污染得以缓解；而苏南依然是弱西北风辐合处，此时江苏西北部地区污染更重，西北风继续将上游污染物输送至苏南，污染持续累积。因此，当冷空气势力较弱，风速较小时，需关注风向和上游污染情况，污染较重常出现在风向、风速辐合处和逆温区。

1月10日的西路冷空气使得霾进一步加重的原因有两点，一是污染输送，受前期本地污染累积和西路冷空气扩散过程中区域污染输送共同影响，污染物累积；二是10日西路冷锋前部有一个低值系统，这个低值系统对西路冷空气有抵消作用，使得冷空气南下时近地面风速增强不明显。

1月11日后期冷空气优势在于其是一支东路冷空气，虽然只有中等强度，近地面风速略有增大，下午位于江苏西北角的连云港市的东—东北风风速增至7—8 m/s，但是东路冷空气会带来洋面清洁空气，持续4 d的污染在2 h内就得以清除，霾很快消散(图 4c)。将2015年1月11日后期东路冷空气与2014年12月27—31日以及2015年1月10日的西路冷空气对比，由于东路冷空气带来的是洋面上清洁的空气，即使冷空气不强，但清除效果仍优于同等强度的西路冷空气。

因此，冷空气的路径对于重度霾的缓解影响很大，冷空气的源地非常关键，在今后进行霾预报过程中不仅要关注冷空气强度，还需关注冷空气路径、冷空气影响时的风向，以及是否有低值系统影响。

逆温层对对流有强烈的抑制作用，逆温的存在阻挡了动量下传(陆春松等，2010)，造成大量水汽和气溶胶粒子聚集在逆温层下面，颗粒物吸湿增长膨大，降低地面能见度，有利于形成霾。为对比分析3次重度霾天气的层结状况，采用逐日4次的FNL资料(1°×1°)绘制了温度层结时序图(图 5)。图 5a为第1次过程，均压区型转冷锋前型，12月27—29日江苏处在均压区控制下，逆温层位于925 hPa以下，逆温强度不大，逆温层浅薄，30日开始江苏转为处在冷锋前部，逆温层升至900 hPa以下，较均压区型的逆温更强、更厚。图 5b为第2次低压倒槽型重度霾过程，逆温顶高位于925 hPa(南京站和苏州站)或900 hPa(徐州站)以下，逆温层厚度与均压区型和冷锋前型相当，但逆温强度明显强于冷锋前型，且逆温维持的时间更长。图 5c为第3次重度霾过程，1月9日位于均压区控制，逆温不明显，10日后期转为位于西路冷锋前部，此时南京和徐州站在900 hPa以下都出现了明显的锋前逆温，11日后期转受东路冷空气影响，逆温消失。以徐州站为例，对比逆温(图 5a)与能见度(图 2)的时间变化特征，发现当逆温维持时能见度偏低，逆温消失后能见度明显好转，对比另外两次过程也有类似的现象，可见逆温对于霾的维持有重要意义。

为了定量、细致地分析3种类型的逆温和湿度情况，采用了时空分辨率更高的探空资料，分别选取3次过程霾最严重的时间点来详细分析近地层逆温、湿度、风场。图 6a、e、i为2014年12月29日08时西路冷锋前型对应的温、湿廓线，图 6b、f、j为2015年1月4日08时低压倒槽型，图 6c、g、k为1月8日08时均压区型。对比发现3种类型的共同点是：均为贴地逆温，逆温层顶在300 m以下，逆温强度为1—5℃/(100 m)，并且近地层有浅薄湿区，湿度范围为40%—90%，近地层风速小，并在逆温层顶附近风速达到极小值。3种类型的不同点主要在逆温强度上，低压倒槽型(4.5℃/(100 m))强于西路冷锋前部型(3.5℃/(100 m))强于均压区型(2℃/(100 m))，与图 5结论一致。因此，今后在霾的预报业务工作中需更多地关注近地面等温线，逆温常伴随霾的加重。图 6d、h、l为1月11日20时东路冷空气渗透，可见整层均为一致偏东风，并且近地面风力明显增大，逆温被破坏，可见东路冷空气影响时逆温很快消失。

综上所述，逆温强度上，低压倒槽型强于西路冷锋前型，强于均压区型；逆温持续时间上，低压倒槽型长于西路冷锋前型，长于均压区型；逆温厚度上，3种类型基本相当；东路冷空气影响时逆温消失。出现这一现象的可能原因是，西路冷锋前伴有锋前增温，配合暖气团爬升，因此，逆温强度强于较稳定的均压区型，例如2014年12月29日08时(图 6a、e)，近地层为有利于变暖的西南或偏西风；2015年1月10日20时(图略)，西路冷空气渗透，925 hPa转为西北风，12 h降温1℃，而海平面上转为北风，12 h降温5℃，逆温形成，但冷锋过境后逆温层结即被打破，所以逆温维持时间较短。11日20时(图 6d、h、l)转受东路冷空气影响，925 hPa和海平面场上偏东风加大，逆温消失。对比西、东路冷空气，发现近地层的风向、风速对于逆温维持起重要作用。低压倒槽型逆温较强的原因在于925 hPa多为有利于升温的偏南风(图 6b)，12 h升温2℃，而海平面上为偏东风，12 h降温3℃，造成近地层温差增大，逆温较强。

对比3次重度霾过程的能见度(图略)，发现均为东北部能见度明显低于其他地区，各层风向基本一致，那么为何3次过程东北部霾更为严重呢？除了本地排放、外源输送的影响外，垂直运动也是影响霾发展变化的重要因子之一，因此考虑在垂直方向上寻找原因。

图 7为3次过程中霾最严重时段的低层散度、垂直速度和风场，由图可知，江苏的散度变化较小，不论是上升还是下沉速度都较小，有利于维持稳定 层结和污染物的聚集。1000 hPa上(图 7d—f)，东北部辐散强于南部地区，配合有下沉运动；而在850 hPa上(图 7a—c)，东北部有弱辐合，依然对应有微弱的下沉运动。由图 6可知，位于江苏东北部的盐城站不同于徐州、南京站，在1500 m(约850 hPa)以下均为一致西北风(图 6i、j、k、l)，这有利于层结稳定，进一步稳定霾层，形成辐合下沉运动，而下沉气流也使得混合层被挤压变薄，能见度恶化，霾加剧，因此，在今后进行霾落区预报时，除了关注近地面有无辐散下沉外，还需关注850 hPa上的弱辐合下沉，出现弱辐合的区域霾可能会加重。

风的累积时数水平空间矢量和分布表示了小区域某段时间内空气流动的累积效应(吴兑等，2008，2014)。图 8a、c为风的120 h矢量和，图 8b为风的48 h矢量和，反映了出现重度霾时江苏地区空气流动的总合效果。可见3次过程风的累积时数矢量和都很小，均在100—500 m/s范围内，污染物的水平扩散条件较差，形成明显的气流停滞区，造成污染堆积。从强度上来看，2014年12月27—31日略强于2015年1月7—11日，图 8a、c是均压区转冷锋前型，风矢量和呈现较一致的西北偏西方向，图 9b是均压区转低压倒槽型，呈现一致的东南风，这与地面形势场的配置相吻合。

霾的本质为空气中悬浮的灰尘颗粒，称之为气溶胶颗粒(Peng et al，2016)，为了解重 度霾发生时边界层内部由气流输送的气溶胶来源，应用模式HYSPLIT4.8 来分析3次重度霾过程的后向轨迹。轨迹终点设在南京。高度1000 m对应江苏地区的边界层中上部(石春娥等，2008)，因此，垂直方向上选取100、500和1000 m这3个高度层作为模拟的初始高度。由于3个高度输出轨迹较多，为了更直观清晰地看出各条轨迹路径，采用了簇分析方法对大量轨迹进行聚类，基本思想是按照轨迹最接近的原则进行多条轨迹之间的合并分组得到不同的轨迹组，聚类原则是实现组内各轨迹路径间差异极小，而组间差异极大(江志红等，2011；戴竹君等，2015)，聚类结果如图 9所示，上半部分为水平分量，下半部分为垂直分量，根据轨迹水平分量的长短可以判断气团移动速度，长轨迹表示快速移动的气团，短轨迹对应移动缓慢的气团。冷锋前部型重度霾气流输送的气溶胶主要来源于西北方向(图 9a、c)，低压倒槽型则主要来自南方(图 9b)，而这3次过程的前期都是均压区型，因此均压区型主要来源于本地。此外，低压倒槽型气流主要来自江苏南部，并且上层气团源地较低层气团更偏南，有利于上层升温，并较长时间维持，这也使得低压倒槽型的逆温更强、更深厚。

通过上述分析得出以下主要结论：

(1)重度霾的地面形势场主要可分为3类：均压区型、冷锋前部型和低压倒槽型。重度霾出现的地面形势不是一成不变的，而是多种类型间的转变，主要是由均压区型转为冷锋前型或低压倒槽型。冷锋到来前霾较重，冷空气路径不同，对重度霾的清除效果不同，东路冷空气驱霾效果优于西路冷空气。西路冷空气影响时，污染物浓度的下降较风速增大滞后3—6 h，PM₁₀浓度的下降比PM_2.5滞后2—3 h，这可能是由于自北方输送的颗粒物尺度较大；东路冷空气影响时，PM₁₀和PM_2.5浓度伴随风速的增大同步下降。

(2)重度霾发生时，500 hPa上是平直偏西气流，500 hPa转西北气流对重度霾缓解有6—12 h的提前指示意义。重度霾发生时，近地面风速小，均在4 m/s以下，3 h变压弱；霾消散时，近地面转为北风，风速明显增大；日变化明显，上午霾较重，下午霾常有所减轻，可能是由于湿度降低，此外，午后湍流发展旺盛，混合层高度升高。

(3)重度霾发生时大多是贴地逆温，逆温强度上，低压倒槽型强于西路冷锋前型，强于均压区型；逆温持续时间上，低压倒槽型长于西路冷锋前型，长于均压区型；逆温厚度上，3种类型基本相当；东路冷锋影响时逆温消失。不同类型逆温强度不同可能与925 hPa和近地面的风向风速、锋前增温及气团源地有关。逆温层顶在300 m以下，逆温强度为1—5 ℃/(100 m)，并且近地层有浅薄湿区，相对湿度在40%—90%。动力条件方面，低层辐合下沉有利于霾加重，并伴有明显的气流停滞，区域过程风矢量和很小，为100—500 m/s，不利于污染物的水平扩散。冷锋前部型风矢量和呈现较一致的西北偏西方向，低压倒槽型则为东南风。冷锋前部型重度霾气流输送的气溶胶主要来源于西北—华北方向，低压倒槽型则主要来自南方，均压区型主要来源于本地。

在今后进行重度霾的预报时，需注意以下4点：(1)当冷空气影响时，关注风向和上游污染情况；(2)不仅需要关注冷空气强度，更要关注冷空气路径、冷空气影响时的风向，以及是否有低值系统影响；(3)有逆温时霾常会加重；(4)进行霾落区预报时，出现微弱辐合的区域霾可能会更重。

致 谢： 感谢江苏省环境保护局提供空气质量指数、PM_2.5、PM₁₀等环境监测数据。