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空气污染问题是全球备受关注的热点问题,大气人为污染源排放和气象条件/气候变化是空气污染形成的决定性因素。本文针对中国三大重点城市群(京津冀、长三角和珠三角)的空气质量问题,基于多套地基空气质量观测数据,以客观天气分型为主要研究方法,结合小波分析、集合经验模态分解(EEMD)等多种数据统计分析方法和气候遥相关指数,分析了我国沿海城市群区空气质量在逐日尺度到年代际尺度时间变化特征的天气气候学背景,并讨论了天气气候学背景下特定局地天气类型频率的变化对我国京津冀和长三角地区空气质量时空分布的影响。本文首先结合小波分析和EEMD方法,将三大城市群能见度资料反算的消光系数(bext)分解为3个不同周期的组分。在短周期(周期小于1年)的组分中,3个研究区域秋季与冬季的的消光系数均存在显著的反相关。其中京津冀秋冬季的反相关最为显著,相关系数R达到-0.7。东亚冬季风盛行时间的年际变化和差异是这一地区消光系数在秋冬季反相关的主要原因。在年代际尺度上,京津冀地区消光系数先升后降,而华东华南消光系数则是逐年显著上升。基于客观天气分型和Comrie方法,论文进一步发展根据有限年份空气质量观测和长期气象再分析数据重建历史“气象污染指数”(即仅反映气象条件变化所导致的空气污染指数)的方法。首先利用香港地区2001-2011年的臭氧观测数据,采用半客观天气分型的方法将该地区逐日天气条件划分为7种典型天气类型,并结合特定天气型的平均臭氧浓度以及天气型的强弱等级,由此重建了该地区仅受气象条件影响的臭氧时间序列。结果显示天气类型出现频率和环流系统强度的年际变化对香港O3长期变化趋势的贡献率为36%,而对香港03年际振荡幅度的贡献率超过50%,说明了气象条件的年际变化对香港03浓度的重要贡献。论文进一步基于京津冀地区三个重点污染城市(北京、天津、石家庄)2001-2011年共11年环境监测部门公布的逐日空气污染指数(API),利用天气分型方法建立该地区特定天气型条件与区域平均空气污染指数的关系、考虑典型天气型的持续天数对API的影响等因素,根据天气型频率重建了 1980-2013年该地区的“气象API”时间序列,并据此讨论该地区以及长三角等地区空气污染年代际变化特征及其成因的天气气候学背景。研究结果表明:京津冀和长三角地区空气污染指数(API)与天气类型有密切的联系。弱高压控制时,两地区API明显偏高。稳定气象条件控制及南风输送持续影响时,京津冀地区API平均以8.5/天的速率逐日增长;长三角地区API在持续弱低压控制下也为逐日升高的特征,平均增长率最高达到12/天。而强高压影响下,两地区均受到频繁的冷空气活动的影响,API随强高压持续时间的变化特征为先降后升。根据天气类型出现频率的年际变化以及天气类型持续时间重建“气象API”,通过对比分析,京津冀地区“气象API”日值在春季、秋季和冬季与真实API日值显著相关,相关系数R分别为0.38、0.39和0.44;而长三角地区“气象API”日值与真实API日值则在夏秋两季显著相关,相关系数R分别为0.4和0.38。说明天气类型的演变对API逐日变化特征有显著的控制作用。在年际尺度上,京津冀地区“气象API”能部分重现冬季API的年际变化;长三角地区“气象API”在秋季与真实API显著相关,相关系数R达到0.68。说明在特定季节,气象条件的年际变化对空气质量年际变化有着显著影响。在年代际尺度,京津冀地区“气象API”与消光系数相关系数R为0.52,说明天气类型出现频率的年代际变化是华北空气质量先升后降的主要原因之一。结合大气遥相关指数,京津冀冬季和春季重建API与北太平洋涛动/西太平洋型(NPO/WP)指数显著正相关,相关系数R分别达到0.58和0.38。而长三角地区重建API在秋季和冬季与北方涛动(NO)指数显著反相关,相关系数R分别达到-0.57和-0.58。两种基于NO指数和NPO/WP指数建立的遥相关模态与两地区空气质量的空间分布存在紧密的联系,当NO指数和NPO/WP指数均处于正位相时,西伯利亚高压和阿留申低压的减弱以及赤道西太平洋/印度洋附近的低压异常,使得长三角更多受到清洁海洋性偏东气流的影响,而京津冀地区则受到弱高压带来的稳定气象条件控制,伴随着南风输送的影响,空气质量距平在两个地区呈现“南低北高”的形态;当NO指数和NPO/WP指数均处于负位相时,西伯利亚高压和阿留申低压的增强以及赤道西太平洋/印度洋附近的高压异常,使得长三角地区更多受到西南风输送以及偏北风输送的影响,而京津冀地区则受到强高压下频繁冷空气活动的影响,潜在的空气质量距平呈现“南高北低”的形态。