近年来，随着工业发展与人类活动的加剧，人们十分关注气溶胶的影响及其气候效应问题，与人为气溶胶相关的“变异"云现象亦是十分引人注目的焦点.“亚洲棕色云"这一名词首先是由国际研究项目---印度洋试验(INDOEX)的科学家所提出的，它被用来描述1-3月间出现在南亚地区、热带印度洋、阿拉伯海和孟加拉湾上空棕色的霾.这种霾已经被新闻界称作“地毯似的污染"，因为“在INDOEX中发现的所谓南亚的霾是气溶胶污染问题的显著证据".这种污染决不是只在亚洲地区，而是在有人为污染源排放，特别是二氧化硫排放的世界其他地区都可以看到.霾出现在北美、欧洲和世界其他地区的大城市中，如洛杉矶霾和起源于美国东岸，在大西洋上空延伸1000多公里的霾等^[1].东亚是全球硫化物排放较多的地区之一，近年来伴随着经济的高速增长有更多的含硫气体排入大气中.大量生成的硫酸盐气溶胶除了使环境恶化外，还可能对该区域气候造成一定影响，尤其对于城市雾的影响越来越受到政府与公众的关注.城市大气气溶胶可分为粉尘、烟尘和雾滴，其中飘尘在空气中可悬浮很长时间，分布广、影响范围大.城市群落上空由于长期污染源排放而累积的颗粒物，是否与城市雾有显著的相关关系?两者的相互影响是否有利于形成相对稳定的“霾"气溶胶气团，甚至出现人们称之为“空气穹隆"的大范围严重大气污染现象?

2011年10月以来，我国多地出现大雾天气，12月初京津地区、河北、山东、安徽、浙江、福建等地的部分地区相继出现能见度不足1000 m 的雾，局部能见度不足200m.从12月4号开始，包括北京、天津、山东、内蒙在内的多个地区，先后出现了大雾天气，其中河北的部分地区，大雾天气持续超过一周的时间.12 月4 日，中央气象台连续发布大雾蓝色预警，预计4日夜间到5日上午，京津等地区有能见度不足1000 m 的雾，部分地区能见度不足200 m；12月5日下午6点，中央气象台将大雾蓝色预警提升为黄色，预计京津地区的大雾天气将持续.这场大雾给北京市民带来的不仅是出行的不便，同时也对北京的城市运行产生不小的影响.12 月5 日，部分进出北京的高速公路被封闭，大批进出港航班被延误或取消.据统计，受大雾天气的影响，12月4日截至20点，北京首都国际机场进出港航班共延误156架次，取消航班91架次；12月5日截止17点，北京首都国际机场延误滞留1h以上航班达80架次，进出港合计取消航班236架次.

北京市环保局发布的空气质量日报显示，从3日中午12 时到4 日中午12 时，空气污染指数为80，属于良好级别.但是从4日下午开始，大雾突至，天空静风，湿度变大，污染物扩散条件非常不好，空气中的各项污染物浓度开始快速累积，4 日夜间的空气污染指数预报为270 到290，为四级中重度污染.短时污染指数超过400，达到五级重度污染程度.根据媒体报道，北京出现大雾天气以来，前往医院就诊的呼吸科和心血管科的患者数量急剧增加，而北京120 急救中心12 月5-6 日的统计数据显示，与前一周相比，呼吸系统疾病急救病例增加了27.66%，心血管系统疾病急救病例增长了11.99%，车祸次数则增加了17.31%，明大雾天气除了影响交通外，也对人们的身体健康造成了较大的威胁.

本次大雾天气由于持续时间长，影响范围大，受到了社会各界的广泛关注，同时还引发了大气污染对大雾天气的发生是否具有影响的讨论.本文将基于“973"项目“北京及周边地区大气-水-土环境污染机理与调控原理"的研究工作，剖析与北京大雾成因有关的气溶胶区域影响效应及其远距离输送特征，初步探讨了北京雾霾天气与区域性大气污染的相关关系.

李成才等^[2]利用Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 气溶胶产品分析了中国东部地区气溶胶光学特征和季节变化特点，发现华北平原是气溶胶光学厚度的一个大值区，并认为人类活动是中国东部地区气溶胶的主要来源. Massie等^[3]利用TOMS 逐日全球气溶胶光学厚度资料分析了亚洲地区1979-2000 年冬季气溶胶的变化趋势，发现华北地区冬季气溶胶以每10 年17%的速度增长.1994年1月华北地区空中大气气溶胶的航测则明，华北广大地区空中大气受到非常严重的污染，污染严重时的气溶胶浓度水平与华北冬季地面测点的浓度水平相当，从近地面到空中的一定高度，形成了立体的污染区域，而且同属于煤烟型污染.10 次飞行测得的质量浓度加权平均为0.42mg/m³，最大值出现在石家庄工业区上空，分别为0.80和0.78mg/m³，这一区域上空的高浓度气溶胶可能通过高层扩散、远距离输送、沉降影响周边地区^[4].

为了探讨北京及周边区域雾霾天气与周边排放源影响的关系，首先需要研究气溶胶的远距离输送、迁移及其扩散影响问题，Shi和Xu 等^[5]采用逐月TOMS气溶胶光学厚度资料，分析了1979-2000年冬季北京及周边地区TOMS 气溶胶光学厚度的多年平均分布场(图 1a)，发现北京及周边地区的冬季气溶胶光学厚度高值(气溶胶光学厚度≥0.7)区域呈南北向带状分布，即京津地区南部的气溶胶高值范围可延伸至河北、河南及山东等省，结合地形高度的分布来看，此气溶胶光学厚度高值区具有明显的沿地形分布的特征，这明处于“谷地"大地形内的北京地区污染程度与南部周边各省、市的污染排放密切相关.

图 1

Fig. 1

图 1 1979-2000年华北地区冬季TOMS气溶胶光学厚度的平均分布 (a)0.4≤浅色阴影<0.7，深色阴影≥0.7，等值线为地形高度和邻近北京格点与周边格点气溶胶光学厚度的相关系数场；(b)0.94≤浅色阴影<0.96，深色阴影≥0.96. Fig. 1 Distributions of the averaged winter Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS) aerosol optical depth (AOD) over North China in 1979-2000 (a) 0.4≤1ight shaded area <0.7，heavy shaded area ≥0.7，and the correlation coefficient of Beijing and peripheral grid-point AODs； (b) 0.94≤1ight shaded area<0.96，heavy shaded area≥0.96.

为弥补资料时间长度较短缺陷，选取每年12月-次年2月的逐月资料组成时间序列，扣除缺测时段，其样本数为57，计算1979-2000年冬季邻近北京格点(以下简称北京)与周边格点逐月气溶胶光学厚度的相关系数(图 1b).从图 1b可以看出，北京与周边地区的气溶胶光学厚度均为显著正相关(远远超过α=0.01的显著性检验水平)，相关系数最大的区域亦主要位于北京及其南部的天津、河北、山东等地，但其向南延伸的程度没有气溶胶光学厚度高值区的大.上述冬季多年平均气溶胶光学厚度和北京与周边地区气溶胶光学厚度的相关系数的分布特征揭示出城市群落大尺度污染物迁移过程可形成更大空间范围内的气溶胶相对稳定分布特征，同时也明北京及周边地区存在一个气溶胶相互影响最明显的区域.

从大气污染扩散动力学角度分析，上述冬季北京及南部周边地区气溶胶光学厚度高值区及其相关系数高值区的分布特征可能反映了经济发达区域，如京、津及周边地区多个城市可构成“城市群落"，其污染扩散混合或特大城市之间的羽流影响效应^[6-7]，形成了区域性大范围污染扩散现象，即大量的气溶进入对流层后，经大尺度环流的动力效应，导致污染物的远距离输送和再扩散，使气溶胶在城市群落上空形成相对稳定分布，并可能对区域气候产生不同程度的影响.

采用2002 年冬季Terra卫星遥感MODIS 气溶胶光学厚度资料结合地面光度计观测，并对比地面PM₁₀粒子浓度资料，综合变分处理获取了气溶胶分布特征，揭示出北京与周边地区(河北、山东等省)之间气溶胶南-北向带状扩散、输送影响的显著特征^[8].在此研究基础上，Xu 等^[9]利用2003 年1-2月BECAPEX 试验期间MODIS 气溶胶光学厚度，经北京及周边河北、天津等地面粒子浓度实测值(PM₁₀)变分订正，获取试验阶段晴空、稳定天气条件多样本气溶胶变分订正合成场(图 2a)，发现晴空条件下，北京及周边地区的气溶胶合成分布同样呈河北、山东省及天津等地至北京城区南-北向“大三角"气溶胶相关影响域.分析北京及周边地区居民户数的分布情况(图 2b)，可以发现北京及其南部天津、河北、山东等省、市为居民户数高值区，其亦呈近似南-北向带状分布，与图 2a中气溶胶光学厚度高值区的分布相吻合，这可能反映了北京及其南部周边天津、河北、山东等省、市的城市群落中，工业与居民生活燃煤等排放及其扩散导致的气溶胶效应.

图 2

Fig. 2

图 2 2003年1-2月BECAPEX 试验期间晴空、稳定天气条件下合成MODIS卫星 气溶胶变分订正分析场(a)和北京及其周边地区的居民户数分布(b)(单位:户·km-2) Fig. 2 Composite surface PM10 variation-corrected MODIS AOD field under clear sky and stable weather condition (a) in the BECAPEX during January-February 2003，and the resident family number distribution (b) (unit: family • km-2)

根据上述北京及周边气溶胶南-北向“大三角"分布特征，为进一步认识北京城市与周边大尺度远距离输送过程，并揭示大气污染周边扩散“输送"轨迹路径，将2003 年2 月北京城区白石桥观测点的PM₁₀、PM_2.5 时间演变序列与NCEP/NCAR 低层(925hPa)风场求相关合成矢量场，发现冬季北京大气污染过程(白石桥测点)PM₁₀、PM_2.5颗粒物的排放源可追溯到北京南部周边地区河北、山东省及天津等地，现了大气污染物的大尺度输送特征(图 3)^[9].

图 3

Fig. 3

图 3 2003年2月白石桥测点PM10(a)、PM2.5(b)悬浮颗粒物浓度与925hPa风场(u、v)的相关矢量，中阴影为$\tilde{R}$u、$\tilde{R}$v均通过α=0.10显著性检验的区域 Fig. 3 Resultant correlation vector fields of PM10 (a) ，PM2.5 (b) concentrations observed at the Baishiqiao site and 925 hPa wind field (u、v) in February 2003.Shaded areas denotewhere both ${{\tilde{R}}_{u}}$ and ${{\tilde{R}}_{\nu }}$ pass a = 0.10 significant test

为进一步分析上述远距离输送的PM₁₀、PM_2.5颗粒物与大气污染排放物之间的相关特征，Xu 和Shi等^[10]采用2003年北京城市大气污染BECAPEX试验期间白石桥冬、夏季PM₁₀，PM_2.5粒子浓度时间序列及各气体污染物种浓度样本序列进行EOF 模型主成分分析，获取了描述各类污染物种成分组合的特征向量及特征向量的方差贡献.根据冬夏季PM₁₀，PM_2.5浓度与各类污染物种成分组合的特征向量时间系数两者的相关性、主成分方差贡献所占的比例因素，可选取PM₁₀，PM_2.5主成分中4类气体污染物种成分组合第一特征向量系数矩阵构成表 1.

表 1(Table 1)

表 1 冬、夏季白石桥PM10，PM2.5主成分对应的四类气体污染物组合特征向量系数矩阵 Table 1 Eigenvector coefficient matrix of the component combination of four species gaseous pollutants corresponding to the principal component of winter/summer PM10 and PM2.5 observed at Baishiqiao site

表 1 冬、夏季白石桥PM10，PM2.5主成分对应的四类气体污染物组合特征向量系数矩阵 Table 1 Eigenvector coefficient matrix of the component combination of four species gaseous pollutants corresponding to the principal component of winter/summer PM10 and PM2.5 observed at Baishiqiao site

从表 1冬、夏季PM₁₀，PM_2.5主成分特征向量系数的大小可以看出，北京冬季PM₁₀，PM_2.5粒子主成分以SO₂ 和NO_X 影响为主，其次是O₃ 与CO，夏季PM₁₀，PM_2.5 粒子主成分则以CO，NO_X 影响为主.上述冬、夏季PM₁₀、PM_2.5粒子污染物种影响主成分系数“权重"反映了北京城市大气污染源影响过程中气、粒态相关结构的季节特征，并描述出城区排放源影响的季节性差异.Hao等^[11]的研究指出，北京市城区不同污染物各类本地源排放率和环境浓度贡献率的分析明，电厂、采暖和工业面源是SO₂ 的三大排放源，而机动车、电厂、工业面源为NO_X 的三大排放源，这与主成份分析得到冬季北京大气气溶胶颗粒物的主要影响成分是SO₂ 和NO_X 的结果相吻合，即由于冬季采暖的原因，使得大气污染物中SO₂占的比重较大.徐怀刚等^[12]对雾水样本的化学分析同样明，北京雾水样本采集实验的化学分析结果则明北京雾水的酸度不高，但电导率较高，主要污染物成份是SO₄^2- ，NH₄⁺ 和NO₃^- ，但K⁺ ，Na⁺ ，Ca⁺²含量也较高，这与主成分分析的结果也较为一致.究其原因，这主要是由北京地区燃煤还占较大比重的能源结构决定的，同时雾水中碳也较多，造成雾水呈现出完全不透明的墨黑色.

大雾和低能见度是大气边界层动量、热量、水汽的湍流运动以及大气污染等复杂过程的综合结果.Hodkinson^[13]和Dzubay^[14]指出，城市发展的同时，城市污染也日益加重，导致城市能见度的降低.城市工业的发展，增加了有害颗粒物的排放.城市排放作用和污染物在城市及周边地区的聚集可加剧雾的生成^[15-16].另一方面，城市水面可因蒸发、散射作用并在工业排放物的凝结核催化作用下，促进雾的形成，从而降低能见度^[17-18].Tesar^[19]和Fisak等^[20-21]的研究指出，城市发展，大气中氮化物、硫化物等在城市低空的积聚，对城市低云与城市雾的生成起触发作用，大城市大雾频率的增加与大城市空气中氮化物、硫化物等浓度增加有关.近年来，北京大雾与低能见度天气形成机理和特征研究也已引起人们的极大关注^[22-25].

从一般意义上说，雾滴可以吸附部分空气中的污染物，例如二氧化硫等可溶性污染物和吸湿性凝结核会进入雾滴，同时雾滴在雾的发展过程中会通过水汽凝结或碰并过程增大尺度，加快重力沉降，从而可以对污染物起到一定的清除作用.但是测量结果明，北京城市雾的雾滴正在变得越来越小，雾滴谱向小粒子方向偏移，通常直径在30μm 以下，即使在浓雾情况下，也很少有大于50μm 的雾滴；气溶胶测量也显示，小粒子浓度较高，大粒子很少.这种情况将导致气溶胶粒子和雾滴都不容易沉降，加之在雾层内层结的改变，湍流作用使雾滴更难以沉降，因此雾对污染物的的沉降清除作用减弱.这些结果反映了雾在城市环境问题中的严重性，对分析北京市空气污染的状况、污染物来源，对评价污染程度和确定治理污染的目标提供了依据^[12].

作为城市大雾的一个显著例子，2001 年2 月21-23日，北京及周边地区发生了持续达60 余小时的大雾天气.华北地区大雾从2月21日02时(北京时)开始，持续到23日14时.Zhang等^[26]采用北京城市大气环境现场科学试验(BECAPEX)2001年2月北京市海淀区市气象局观测点SO₂ 和NO₂ 浓度以及气象要素的逐时连续探测资料，对2001年2月21-23日北京及周边地区持续性大雾过程的污染物浓度和凝结函数的变化进行了分析.由北京海淀测站的SO₂ 浓度观测与凝结函数计算分析对比结果可发现，浓雾发生前，低层大气SO₂ 浓度达到极大值，即其浓度达到前期的3倍，这明大气中污染物SO₂ 等浓度的增大对北京大雾凝雾的触发有显著影响；浓雾发生与维持期间，凝结函数呈显著增高趋势，而SO₂ 浓度从高峰值呈显著迅速下降趋势，这与凝雾过程对凝结核的消耗、冲刷有关.此个例NO₂ 的分析计算结果与SO₂ 亦类似(图 4).这种浓雾发生前、后，大气中SO₂ 和NO₂ 浓度的突增、突降规律及其与凝结函数变化呈反向变化的特征明，大雾前城市低空大气中SO₂ 和NO₂ 的积聚与突增现象增加了大气中的凝结核，对城市雾的发生、发展起到了重要作用.

图 4

Fig. 4

图 4 2001年2月19-23日华北及北京持续大雾期间海淀测站逐小时SO2(a)、NO2(b)浓度及凝结度的时间变化(中时间坐标上的竖线标记为北京起雾时刻，粗实线为SO2(a)、NO2(b)污染物浓度，细实线为凝结度) Fig. 4 Variation of S02 (a) ，N02 (b) concentrations and condensabilities in Haidian during the heavy fog process over Beijing and North China in Feb.2001.A vertical solid line at time-coordinate in each panel indicates the fog onset.The boid iines refer to S02 (a) or N02 (b) concentrations: the thin lines show condensabilities

有关气溶胶对云物理过程影响的研究^[27]明，悬浮于大气中的气溶胶粒子可以直接吸收和散射太阳辐射；另外，气溶胶能作为云凝结核，并以此可导致暖云的初期云滴数增加.而云滴愈小，碰撞形成降水尺度的大云滴机会也愈少，因此由人为气溶胶排放所引起的云滴数增加和云滴尺度减小将可能引起云寿命延长.城市大气气溶胶中吸湿性云凝结核含量明显增加，常使城市及其下风区的云量增多、云滴浓度增大^[28].根据以往的研究，城市大气气溶胶中，大部分属于吸湿性很强的云凝结核，例如黑碳、硫酸盐占城市上空气溶胶质量相当大的比例，其散射系数很高，在较高的相对湿度条件下，很易形成雾，从而使空气浑浊度急剧增大.而城市中的雾往往与烟尘混合在一起，形成浓度较大、持续时间较长的烟雾，使能见度明显降低，造成航空、公路交通和内河航运不能畅通^[29].这些研究揭示出气溶胶对云、雾的形成及变化具有重要作用，而云、雾的增多明显地削弱了城市的太阳直接辐射，这是城市大气气溶胶对太阳直接辐射削弱的一种间接效应.因此，大气气溶胶对城市群落区域气候的影响可反映在直接和间接的辐射强迫效应，因此城市及周边区域大气污染持续性输送、迁移、转化及其相互作用可能导致大气气溶胶的区域气候效应.

Xu和Shi等^[30]从北京及周边城市冬季(当年12月-次年2月，下同)雾日数的年代际变化统计分析结果发现，20世纪60-90年代，冬季平均雾日数在北京及南部周边地区呈显著上升趋势，尤其在北京西南部山区边缘为冬季平均雾日数年代际变率高值中心区域(图 5a)，统计1996-2001 年当年11月至次年3月华北地区逐月TOMS 气溶胶光学厚度与各站雾日数的相关系数分布可发现，自南部周边地区到北京城区，TOMS气溶胶光学厚度与局地月平均雾日数呈正相关特征(图 5b)，此高相关系数区域与冬季平均雾日数年代际变率高值中心区域较为吻合.尤其值得注意的现象是，冬季雾日数增多极值区、气溶胶与月平均雾日数高相关区均位于京津周边西南部保定等地区，且该区域内北京西南部周边相当范围属气溶胶分布高值区(图 1a).

图 5

Fig. 5

图 5 (a)20 世纪60-90 年代冬季平均雾日数年代际变率，阴影区≥0.2(单位:天/10 年)；(b)1996-2002 年当年11月- 次年3月北京及周边各站雾日数与TOMS卫星遥感气溶胶指数的相关系数场，深、浅阴影区分别通过90%、95%信度检验，样本数≥25 Fig. 5 (a) Interdecadal change rates of winter mean fog days over 1960s-1990s, shaded areas≥0.2 ； unit: day/10a.(b) The correlation coefficients field of fog days and TOMS aerosol optical depth (AOD) at Beijing and peripheral stationsfrom November to next March over 1996-2002，the heavily/lightly shaded areas denote areas where the correlation passes a =0.10/0.05 significant tests, respectively； the sample number ≥25

考虑与Total Ozone Mapping Spectrometer(TOMS)气溶胶光学厚度资料时间段(1979-2000年)的对应关系，Shi和Xu等^[5]分析计算了北京及其周边地区冬季雾日数20 世纪90 年代与80 年代的偏差场(图 6)，从图 6可发现，20世纪80-90年代，冬季雾日数在北京以北地区减少，北京以南地区则为雾日数增多区域，高值中心位于河北西南部和天津-山东北部一带.上述20 世纪80-90 年代的年代际偏差场分布特征明，20世纪80-90年代，北京及其南部周边地区出现了雾日数增多的年代际变化.比较图 6和图 1a还可以发现，华北地区冬季平均气溶胶光学厚度高值区呈南北向带状分布的特征与20世纪80-90年代雾日数年代际增多显著区域的空间分布较为相似.

图 6

Fig. 6

图 6 20世纪80-90年代华北冬季平均雾日数年代际偏差场(单位:天，0≤浅色阴影<0.4，深色阴影≥0.4) Fig. 6 Interdecadal deviation fields of winter mean fog days in North China between the 1980s and 1990s (unit: d, 0≤1ight shade<0.4，heavy shade≥0.4)

选取北京及其周边地区(114°-120°E，37°-41°N)的气象站点进行空间平均，得到了该区域平均的1979-2000年冬季雾日数，同时计算了这一区域的平均气溶胶光学厚度，进行对比分析(图 7).由图 7可以发现，1979-2000年北京及其周边地区的冬季平均雾日数与气溶胶光学厚度的年际变化基本上呈“同位相"特征，相关系数为0.2728，分析它们的长期变化趋势可以发现，雾日数呈增加趋势，气溶胶光学厚度亦呈显著增大趋势^[5].

图 7

Fig. 7

图 7 1979-2000年北京及周边地区冬季平均雾日数与气溶胶光学厚度年际变化的对比 Fig. 7 Comparison of the interannual variation ofwinter regional mean AOD with those of winter regional mean fog days over Beijing and its peripheral areas in 1979-2000

综上所述，北京及周边地区冬季气溶胶光学厚度和雾日数的相关性及其“同位相"的年际变化特征明，近20多年来，北京及南部周边地区冬季雾日数增多的区域气候变化特征与气溶胶间接辐射强迫效应之间有密切的联系.

分析华北地区20世纪90年代与80年代冬季低云量偏差场可发现，20 世纪90 年代低云量增加显著区位于京津城市群落南部周边区域，且低云量增多区域亦呈南北向带状分布，类似于南部周边区域雾日数增多特征.值得注意的是，低云量的年代际变化显著区为何偏于北京城市群落南部周边区域?此分布规律是否与冬季偏北主导风场背景下的区域动力结构对污染物的输送特征相关?

在主导风向型地区，大气污染物质主要分布在污染源的下风方向，在城市规划时，将向大气排放有害物质的工业企业布置在常年主导风向的下风方向，居住区布置在常年主导风向的上风方向.根据污染物输送下游效应，Xu 和Shi等^[30]采用NCEP/NCAR 再分析资料，计算了20 世纪90 年代冬季925hPa平均流场，并利用高通滤波分离出次天气空间尺度流场，发现在京津城市群落南部，即冬季平均风场下风方存在一个区域性流场汇合中心，此90年代区域性风场气候特征可能导致低云量年代际增多显著区不仅位于主导风向下风方，而且与次天气空间尺度气流汇合区相对应.这明气溶胶颗粒物由于局地动力结构气候特征，加剧了下风方区域气溶胶影响效应，即上游大气污染过程将在主导风向及其局地辐合动力结构的综合影响下，对下风方局地云物理过程产生显著影响.

针对2011年12月初北京及华北持续近一周的严重大雾天气这一热点事件，从城市群大雾过程气溶胶区域影响的视角，基于“973"项目“北京及周边地区大气-水-土环境污染机理与调控原理"的研究工作，就有关北京及周边地区雾霾天气与大气气溶胶区域影响的关系等方面进行了讨论，得到以下主要结论:

(1) 多年平均冬季TOMS气溶胶光学厚度的区域分布明，北京及其南部周边地区为气溶胶光学厚度高值区，其呈南北向带状分布，并具有沿地形分布的明显特征，明处于“谷地"大地形内的北京地区冬季的污染程度与南部周边各省的污染排放密切相关.晴空条件下MODIS 卫星气溶胶光学厚度-地面PM₁₀浓度变分订正合成场高值区与北京及周边地区居民户数高值区相对应，反映了冬季北京城市气溶胶颗粒物的远距离影响源及大尺度输送效应.

(2) 北京冬季PM₁₀，PM_2.5 粒子主成分以SO₂和NO_X 影响为主，与北京地区大气污染本地排放源和雾水样本化学分析得到的结果基本吻合.

(3) 大气中污染物SO₂ 及NO₂ 等浓度的增大对北京大雾凝雾的触发有显著影响.北京大雾在起雾前，随着SO₂ 及NO₂ 浓度的增加，低层凝结度也迅速增长；大雾在起雾期间，随着凝结度增大，SO₂ 及NO₂ 浓度反而下降，这与凝雾过程对凝结核的消耗、冲刷有关.浓雾发生前、后，大气中SO₂ 和NO₂浓度的突增、突降规律及其与凝结函数变化呈反向变化的特征明，大雾前城市低空大气中SO₂ 和NO₂ 的积聚与突增现象增加了大气中的凝结核，对城市雾的发生、发展起到了重要作用.

(4) 北京及其南部周边地区平均气溶胶光学厚度高值区与雾日数变化显著区的分布基本重合及其年际变化呈“同位相"的特征明，北京及其南部周边地区冬季气溶胶与雾日数的年际变化存在着一定的相关关系.这揭示出在区域大气环流影响背景下，北京及其南部周边地区冬季雾日数增多的区域气候变化特征，亦描述出该地区冬季区域气候变化因素中某种程度的气溶胶影响效应.

北京及华北持续大雾的形成是发生在人口集中、城市高速发展的城市群落环境下复杂的环境因素及大气扰动结构变化的综合过程，2011 年12 月初大雾天气过程的形成不排除有冷空气活动偏弱及水汽条件有利等气象因素的影响，但大气气溶胶可能在其中也产生了某种程度的影响.个例分析证实北京的大雾天气过程与大气污染物浓度的变化之间有密切的联系，而气溶胶颗粒物(PM₁₀、PM_2.5)的主成分分析结果明其与大气污染物(SO₂、NO_X 等)亦密切相关，因此PM₁₀、PM_2.5等气溶胶颗粒物亦对北京冬季大雾天气具有重要的影响.考虑到气溶胶的远距离输送效应，北京的雾霾天气不仅与北京城区气溶胶及大气污染物的局地排放有关，而且与北京周边天津、河北、山东等地气溶胶和大气污染物的远距离输送及其区域影响效应有着重要的联系，因此北京雾霾天气及相关大气污染的治理工作首先要着眼于局地污染物的减排，但同时如何做好区域大气污染的协同治理也是不容忽视的问题.

目前在雾霾天气的研究中仍然存在一些问题，例如大雾天气发生、发展的微物理过程中，气溶胶粒子除了能增加凝结核以外，是否还起到了其他的作用?其重要性相对于气象条件而言，可以占到多大的比例?这些问题现在还没有明确的答案.因此，开展对大雾天气过程的针对性观测，尤其是采用新型设备(例如雷达、卫星等遥感、遥测设备)进行加强观测是十分必要的，利用获取的新资料，通过诊断分析与数值模拟等研究工作，将可能对这些问题有较为清楚的认识.