王世強，黎偉標，鄧雪嬌，*，鄧 濤，李 菲，譚浩波（.中國氣象局廣州熱帶海洋氣象研究所，廣東省區(qū)域數(shù)值天氣預報重點實驗室，廣東 廣州 50080；.中山大學環(huán)境科學與工程學院，廣東 廣州 5075；3.珠海市氣象局，廣東 珠海 59000）

廣州地區(qū)大氣污染物輸送通道的特征

王世強1，2，3，黎偉標2，鄧雪嬌1，2*，鄧 濤1，李 菲1，譚浩波1（1.中國氣象局廣州熱帶海洋氣象研究所，廣東省區(qū)域數(shù)值天氣預報重點實驗室，廣東 廣州 510080；2.中山大學環(huán)境科學與工程學院，廣東 廣州 510275；3.珠海市氣象局，廣東 珠海 519000）

運用NCEP的GDAS全球氣象要素資料與HYSPLIT后向軌跡模式，計算廣州地區(qū)2010～2012年逐日72h后向軌跡，利用聚類分析方法，分析了廣州地區(qū)污染物輸送通道垂直特征， 計算不同輸送通道下廣州市顆粒物濃度日均值，同時分析污染物在輸送過程中跨越邊界層的特征.結(jié)果表明：廣州地區(qū)近地面污染物輸送通道可以分為局地、東北路、北路、西北路、東路、南路，不同輸送路徑對應的PM2.5濃度存在顯著差異.局地與東北路輸送時，PM2.5濃度最大，北路次之，東路較小，南路輸送時最小.西北路輸送時，PM10中粗粒子比重明顯增加.影響廣州地區(qū)主要為湖南東南部、江西中部及東南沿海，超過1000m高度的軌跡數(shù)所占百分比為16.1%，而低于500m高度的軌跡數(shù)所占百分比為 73.1%，近地面污染物的輸送主要發(fā)生在邊界層內(nèi)部.

大氣污染物輸送通道；后向軌跡；聚類分析；廣州地區(qū)

目前我國大氣污染呈現(xiàn)區(qū)域性污染特征［1-3］.有效的污染控制不僅需要詳細了解污染物排放源，更需要了解空氣中污染物的轉(zhuǎn)化和輸送過程.在短時間內(nèi)污染物排放相對穩(wěn)定的情況下，研究污染物的輸送過程顯得尤為重要.從本地區(qū)長時間、大量的后向軌跡（到達本地區(qū)的空氣微團的運動軌跡）中可以了解到本地區(qū)主要的大氣輸送過程，確定該地區(qū)污染物輸送的通道，有助于了解其他地區(qū)對本地區(qū)空氣質(zhì)量變化的影響［4-10］.

近年來，國內(nèi)外關于污染物輸送進行了許多研究.蘇福慶等［11］在對北京市外來污染物的研究中，引入了“輸送通道”的概念，指出影響北京的時間和空間穩(wěn)定的風帶即輸送通道，而后討論了華北地區(qū)邊界層污染物的匯聚系統(tǒng)［12］.王艷等［13］的研究表明，影響長三角地區(qū)低層大氣的輸送氣流主要來源于蒙古、華北或東北地區(qū)，另外， 西南方向也是比較重要的輸送途徑.王芳等［14］的研究表明，廣州市大氣污染較重時段主要受特殊氣象條件和珠江三角洲地區(qū)污染物排放的影響.Hafner等［15］分析了不同時間長度的軌跡簇對美國西部三個國家公園的PM2.5和降水的預測能力.Hernandez-Ceballos等［16］研究了不同層次的輸送對伊比利亞半島地區(qū)垂直溫度和濕度的影響.王茜［17］利用軌跡模式研究上海大氣污染的輸送來源，結(jié)果表明冬、春和秋季，較易受到來自西北、西南等區(qū)域的大陸性氣流影響，夏季主要受較清潔的海洋性氣流影響.上述研究多從單層輸送角度揭示其他區(qū)域?qū)Ρ緟^(qū)域的影響，對輸送氣流軌跡的垂直結(jié)構(gòu)特征缺乏深入認識.本文利用后向軌跡以及聚類分析方法，統(tǒng)計分析2010～2012年廣州市72h后向軌跡，了解廣州地區(qū)污染物輸送軌跡的垂直結(jié)構(gòu)特征，分析近地面污染物輸送通道對于廣州空氣質(zhì)量的影響，以及在輸送過程中氣團軌跡在邊界層穿越交換的位置特征.

1 資料和方法

1.1 資料來源

后向軌跡模式采用由NCEP為研究空氣軌跡和大氣擴散而同化模擬的GDAS氣象資料，空間分辨率為1°×1°，時間分辨為3h（00：00，06：00，12：00，18：00為同化資料，03：00、09：00、15：00、21：00為模式預報），垂直方向采用氣壓坐標，有23層，其中500hPa以下有12層.氣象要素資料有地表氣象要素資料（29種），主要有地表氣壓、10m風速、2m相對濕度等，垂直層要素（6種）有位勢高度、溫度、水平風速（U、V）、壓力垂直速度、相對濕度.資料下載地址：ftp：//arlftp.arlhq.noaa. gov/pub/archives/gdas1.

使用廣州番禺大氣成分觀測站的顆粒物濃度數(shù)據(jù)、地面風速、相對濕度和降水資料代表廣州市地面空氣狀況.

1.2 模式和研究方法

為了解污染物隨氣流的運動軌跡，使用美國海洋與大氣研究中心（NOAA）和空氣資源實驗室ARL（Air Resources Laboratory）聯(lián)合開發(fā)的混合單粒子拉格朗日積分傳輸、擴散模式HYSPLIT（Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model），該模式可以直觀地了解大氣中氣團和粒子運動的軌跡，廣泛應用于大氣污染物輸送研究［18］.模式平流計算中的氣團運動軌跡是氣團被風輸送時移動位置的時間綜合.

氣團的輸送是通過氣塊初始位置P（t）和它第一猜值位置P＇（t+Δt）的三維速率向量的平均計算得到的.速率向量進行線性時間和空間內(nèi)插.

第一猜值位置為：

最終位置為：

其中： Δt為時間步長，要求Umax （grid-units/ min）Δt （min） ＜0.75 （grid-units），Umax為最大風速，grid-units為格距.以下各時間步長依此類推，氣團的軌跡就為氣團在空間和時間上的位置矢量的積分［19］.

在軌跡的計算過程中存在著一定的誤差，而且大量的軌跡也不利于分析和研究，有必要對大量軌跡進行統(tǒng)計分類，確定特定區(qū)域的污染物輸送通道.在一個地區(qū)的后向軌跡群中，大量的軌跡具有相似的路徑，形成區(qū)域中的不同方向的污染物輸送通道.聚類分析是一種多元統(tǒng)計方法，將相似速度和來向的軌跡進行合并，代表一個特定的污染物輸送通道，廣泛地應用于大氣污染輸送研究［20-21］.通過分析不同污染物輸送通道對一個地區(qū)污染物濃度的影響，評估不同區(qū)域?qū)Ρ镜貐^(qū)污染的貢獻.本文所采用的聚類方法為系統(tǒng)聚類方法中的Ward's最小方差法［22］.

Ward's方法基本思路是先將n個樣本各自歸為一類，然后每次減小一類，每減小一類其離差平方和就要增大，選擇使整個類內(nèi)的平方和增大最小的兩類合并，直至樣本歸為一類.應用該方法最后得到的N類分組組合后，統(tǒng)計的各點的距離方差總和比其他任意分為N類的距離方差總和要小.系統(tǒng)聚類方法可以給出所有可能的分類，最終得到每個聚類數(shù)最優(yōu)組合，但究竟分為幾類較難確定，還必須人為決定［23］.

2 結(jié)果和討論

2.1 不同高度輸送通道特征

為了解廣州地區(qū)不同高度污染物的輸送通道特征，以廣州番禺大氣成分觀測站（22.93°N，113.32°E）為后向軌跡終點，計算2010～2012年逐日00：00（UTC）的72h后向軌跡（共1092條），依據(jù)軌跡的輸送特征（來向、速度、位置），聚類為不同的軌跡簇，代表不同高度層污染物輸送通道.72h后向軌跡可以較好地反應污染物跨區(qū)域輸送的特征.軌跡終點高度10m代表近地面高度，500m代表邊界層中部高度，1500m代表邊界層頂高度，3000m代表自由大氣高度.同時，對不同季節(jié)近地面高度的各類輸送通道對地面顆粒物濃度以及氣團在輸送過程中的交換作用進行分析.為方便討論分析，以不同軌跡簇的來向?qū)斔屯ǖ肋M行命名，同時用F、N分別表示遠、近程輸送，對在本地緩慢移動打轉(zhuǎn)的軌跡定義為局地輸送（L）.

不同高度污染物輸送通道如圖1所示，在不同高度，不同來向輸送頻率的差異很大，不是所有來向輸送都出現(xiàn)，如在10m高度的西路輸送和3000m高度的東北路輸送都未出現(xiàn).

圖1 廣州地區(qū)大氣污染物輸送通道垂直結(jié)構(gòu)Fig.1 The vertical structures of air pollutant transport channel in Guangzhou

北路輸送從底層到高層，軌跡頻數(shù)由39%減少至15%.在1500m高度以下，分為近、遠兩支.近支輸送主要來自江西、湖南、湖北等地區(qū)，遠支主要來自華北和西北地區(qū).在3000m高度，受西風帶系統(tǒng)影響，北路輸送演化為偏北局地輸送，軌跡集中在廣東省北部地區(qū)附近，呈半圓型路徑.北路輸送主要代表北方氣流攜帶污染物輸送至廣州地區(qū)，由于廣東北部山脈的阻擋繞流作用，在邊界層內(nèi)，北路輸送集中經(jīng)過廣東北部的112°E～116°E區(qū)域.

東北路輸送主要在邊界層內(nèi)出現(xiàn)，隨高度增加頻率減少.主要來自浙江、福建東側(cè)沿海地區(qū)，途徑臺灣海峽，進入珠三角地區(qū).

東路輸送從底層到高層，軌跡頻數(shù)短暫增加后減少.近支主要來自廣東東側(cè)近海及臺灣島附近海域，遠支主要源自西太平洋海域，橫跨南海東北部，經(jīng)過珠三角東南部到達廣州地區(qū)上空.

南路輸送軌跡頻數(shù)穩(wěn)定在25%左右，隨高度增加，逐漸受西風影響，由偏東南路徑變?yōu)槠髂下窂?主要來自南海及中南半島南部地區(qū).

西路輸送從底層到高層，軌跡頻數(shù)逐漸增加.在10m高度沒有獨立的軌跡簇出現(xiàn)，在500m和1500m高度出現(xiàn)西路局地輸送（12%、16%），主要來自廣西地區(qū)，緩慢移動至廣州地區(qū).在3000m高度，由于西風帶作用，軌跡集中在緯度圈附近.

2.2 廣州地區(qū)近地面不同輸送通道對應的污染物濃度

受不同季節(jié)氣象條件的影響，不同季節(jié)期間廣州地區(qū)顆粒物濃度不同.為定量描述不同輸送通道出現(xiàn)時段廣州地區(qū)顆粒物濃度，分別對春夏秋冬四季逐日00：00近地面（10m）的72h后向軌跡進行聚類分析，確定不同季節(jié)污染物輸送通道，計算不同輸送通道下廣州地區(qū)的顆粒物濃度.

根據(jù)清華大學制作的2010年我國PM2.5年排放總量分布（圖2，分辨率為0.25°），從我國PM2.5排放量來看，我國華北、華東地區(qū)排放量最大，區(qū)域污染特征最為明顯，范圍最廣，大部分地區(qū)達到100t/（a.格點）以上，其次為東北地區(qū)、成都重慶地區(qū)和廣東地區(qū)排放量在50t/（a.格點）以上.華南地區(qū)主要排放源在珠三角地區(qū)，排放量在300t/（a.格點）以上，福建浙江沿海地區(qū)、江西北部、湖南東部排放量都很大.結(jié)合排放源區(qū)域分布以及輸送通道，可以分析污染物的來源及輸送狀況.

圖2 2010年中國大陸PM2.5年源排放分布Fig.2 Spatial distribution of PM2.5emissions in China Mainland

由圖3與表1可見，春季，受北方冷空氣以及東北季風影響，地面盛行北風與東北風.來自湖南、江西交界處的北路近支輸送和來自東南沿海的東北路輸送、東路近支輸送對應PM10平均值較高，在70μg/m左右.由于北路遠支輸送一般對應風速較大，同時對應較多降水，顆粒物濃度相對較低.南路輸送為清潔的海上空氣輸送，對應顆粒物濃度最低.夏季，受東亞季風系統(tǒng)與東風帶影響，地面盛行西南風與東風，大氣層結(jié)相對不穩(wěn)定，有利于對流發(fā)生發(fā)展與邊界層的混合作用，地面顆粒物濃度相對于其他季節(jié)較低.對于南路輸送，正南路輸送顆粒物濃度最低，降水最多，輸送路徑越接近陸地，顆粒物濃度越大.局地輸送時，污染物易于堆積，不利擴散，此時濃度最大.秋季，由夏季風轉(zhuǎn)為冬季風，廣州地區(qū)風向逐漸轉(zhuǎn)為以偏北風為主.此時，東北路輸送時污染物濃度最大，北路近支和局地輸送次之.東路遠支和南路輸送時，由于氣團以清潔空氣為主，濃度最低.冬季，受冬季風系統(tǒng)影響，廣州地區(qū)盛行偏北風和北風.當輸送路徑為西北路時，PM10顆粒物濃度最大，在110μg/m左右，同時PM2.5與PM10的比值為56%，遠低于其他輸送通道的75%左右.廣州地區(qū)細粒子比例一般較大［24］，很少出現(xiàn)粗粒子占PM10將近一半的情況［25］.說明當氣團來自西北地區(qū)時，粗顆粒物比例顯著提高.東北路輸送和局地輸送次之.

從季節(jié)來看：冬、春和秋季，廣州地區(qū)容易受到大陸性氣流以及沿東南海岸線氣流的影響，這些地區(qū)人為排放較大，造成較高的PM10濃度，且北路輸送的粗顆粒物比例大于東路輸送.夏季主要來自海洋的清潔氣流，顆粒物濃度較?。?6］.

圖3 廣州地區(qū)不同季節(jié)近地面（10m）污染物輸送通道（標注點間隔為12h）Fig.3 Pollutant transport channels（10m） in different seasons at Guangzhou region

從輸送通道分類來看：局地輸送時，氣團在區(qū)域內(nèi)部緩慢徘徊，不利于污染物擴散，造成較高的PM10濃度；東北路輸送時，氣流將沿海岸線工業(yè)帶的污染物帶至廣州地區(qū)，PM10濃度較高，影響大于北路輸送；北路近支源自江西省北部，途徑江西中部進入廣州地區(qū)，主要污染物來自江西地區(qū)的排放，遠支源自華東華北地區(qū)，為我國污染物排放量巨大的地區(qū)，但由于風速較大，輸送路途較遠，顆粒物大多數(shù)已經(jīng)沉降，兩者PM10濃度相差不大，同時相對濕度較低，濃度小于局地輸送和東北路輸送；當輸送路徑為西北路時，源地為西北地區(qū)，顆粒物直徑較大，PM2.5與PM10比值較??；東路遠支輸送時，途徑陸地和近海距離較短，PM10濃度較?。荒下份斔蜁r，由于源自海洋地區(qū)，空氣清潔，PM10濃度最低.

表1 廣州地區(qū)不同季節(jié)近地面（10m）污染物輸送通道對應的地面PM濃度Table 1 The surface PM concentrations corresponding pollutant transport channels （10m） in different seasons at Guangzhou region

2.3 污染物來源分析

為研究廣州地區(qū)污染物輸送通道的近地面輸送特征，計算2010～2012年3年每日4個時次（00：00、06：00、12：00、18：00）10m高度的72h后向軌跡（共4380條，每小時1個軌跡點），將軌跡點分布在0.5°×0.5°的網(wǎng)格點中，考察軌跡點分布特征.

為研究污染物在輸送過程中邊界層和自由大氣的交換過程，將所得后向軌跡分為3類：A、軌跡高度未超過500m高度的軌跡，代表氣團在輸送過程中只在邊界層下層；B、軌跡高度高于500m高度，未超過1000m高度的軌跡，代表氣團在輸送過程中只在邊界層中上和低層交換，并確定氣流進入500m高度的位置；C、軌跡高度曾超過1000m高度的軌跡，代表氣團在輸送過程中自由大氣與邊界層氣團交換，并確定氣團進入1000m高度（邊界層高度）的位置.

由圖4可見，影響廣州地區(qū)較大的區(qū)域為湖南中部、江西大部分地區(qū)以及浙江福建沿海地區(qū).低于500m高度的軌跡數(shù)占總數(shù)的73.1%，主要為北路、南路的大部分和東北路的一部分；高于500m低于1000m高度的軌跡數(shù)占總數(shù)的10.8%，主要為北路和東北路的小部分，氣團進入500m高度位置主要在廣東與江西交界處以及東南沿海海域；高于1000m高度的軌跡數(shù)占總數(shù)的16.1%左右，主要為北路遠支和東北路的小部分，氣團進入邊界層的位置在廣東東部、江西中部、東南沿海地區(qū)，由于氣團來自邊界層外，輸送距離較遠，軌跡點分散于我國大部分地區(qū).

地形對于低層地面的氣流輸送具有顯著的影響.廣東與江西湖南交界南嶺山脈、與福建交界的武夷山脈，對北路和東路的氣流有阻擋和繞流作用；臺灣海峽特殊的地形，以及福建沿海丘陵地帶和廣東東部蓮花山脈與臺灣的中央山脈構(gòu)成了一個深而長的“走廊”，導致臺灣海峽的“狹管”效應十分顯著，使得東北路沿海岸線輸送相對集中；南部為南海，南路氣流可以暢通無阻的到達廣州地區(qū)；西部為東北-西南走向的云開大山，且廣東位于低緯度地區(qū)，低層西向氣流較少，因此西路輸送較少.

通過對廣州地區(qū)的污染物輸送通道分析可知，影響廣州地區(qū)污染物輸送主要為：北路，途徑湖南東部、江西中西部地區(qū)，由廣東東北部到達廣州地區(qū)，大部分為邊界層內(nèi)部污染物輸送；東北路，途徑浙江福建沿海地區(qū)，沿東南海岸線輸送，一半左右從邊界層外部進入邊界層；南路，源自海洋地區(qū)，基本在邊界層以內(nèi)輸送.

圖4 廣州地區(qū)10m高度全年后向軌跡點分布Fig.4 The track points distribution at 10m in Guangzhou

由于GDAS資料時空分辨率偏低，對軌跡計算精確度有一定的影響，本文對于不同輸送通道對廣州地區(qū)顆粒物濃度的影響主要為定性分析，在未來的工作中，將利用高分辨率精細化中尺度氣象模式結(jié)合污染源與化學模式和軌跡模式，得到較精細的氣象場資料和污染源排放情況，定量分析區(qū)域間空氣質(zhì)量的相互影響.

3 結(jié)論

3.1 廣州地區(qū)垂直方向污染物輸送通道可分為六類：北路、東北路、東路、南路、西路、局地輸送.隨高度增加，不同輸送頻率變化不同：北路逐漸減少，至高層與局地輸送合并；東北路逐漸較少，最終消失；東路先增加，后減少；南路基本不變；西路在500m高度以局地輸送形式出現(xiàn)，并逐漸增加；局地輸送在不同高度與其他支路輸送合并.

3.2 受季風氣候影響，廣州地區(qū)近地面污染物輸送具有明顯的季節(jié)特征，秋冬季以北路近支為主，春季以東路近支為主，夏季以南路為主.局地輸送和途徑東南沿海的東北路輸送時，PM2.5濃度最大，途徑湖南、江西的北路近支輸送次之，來自南海的南路輸送最小，西北路輸送時，粗顆粒物所占比重明顯增加.

3.3 影響廣州地區(qū)主要區(qū)域為湖南東南部、江西中部及東南沿海地區(qū).到達地面的軌跡中83.9%在邊界層內(nèi)部，氣團進入邊界層的位置集中在在廣東東部、江西中部、東南沿海地區(qū).

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Characteristics of air pollutant transport channels in Guangzhou region.

WANG Shi-qiang1，2，3， LEE Wei-biao2，DENG Xue-jiao1，2*， DENG Tao1， LI Fei1， TAN Hao-bo1（1.Guangdong key Laboratory on Regional Numerical Weather Prediction， Institute of Tropical and Marine Meteorology， China Meteorological Administration， Guangzhou 510080，China；2.School of Environmental Science and Engineering， Sun Yat-sen University， Guangzhou 510275， China；3.Zhuhai Meteorological Bureau， Zhuhai 519000， China）. China Environmental Science， 2015，35（10）：2883～2890

Based on the GDAS global meteorological data of NCEP and HYSPLIT model， 72-hour backward trajectories of air flows arriving at Guangzhou were calculated from 2010 to 2012. By using cluster analysis， the vertical structures of pollutant transport channels and the corresponding pollutant concentrations at different channels in Guangzhou were analyzed. Besides， the characteristics of transport trajectories crossing the boundary layer were also discussed in this paper. The results revealed that the pollutant transport channels near the ground （10m） in Guangzhou could be divided into six types， the local， the northeasterly， the northerly， the northwesterly， the easterly and the southerly， respectively. The PM2.5concentrations varied a lot among different channels. In particular， The PM2.5concentrations reached the maximum when local and northeasterly channels dominated， followed by northerly and easterly channels， while southerly channel ranked last. In addition， the ratio of coarse particles in PM10increased obviously in northwesterly channel. The air pollutants arriving at Guangzhou were mainly affected by the southeastern of Hunan province， the central of Jiangxi province and the southeastern of coastal regions. The percentages of trajectories over 1000m were 16.1% while below 500m were 73.1%， concluding that the regional transport of pollutants to the ground level mainly occurred in the boundary layer.

air pollutant transport channel；backward trajectory；cluster analysis；Guangzhou region

X51

A

1000-6923（2015）10-2883-08

王世強（1989-），男，河南省平頂山人，工程師，碩士，主要研究方向為大氣環(huán)境和氣候變化.發(fā)表論文1篇.

2015-01-20

國家自然科學基金（41475105）；科技部公益性（氣象）行業(yè)項目（GYHY201306042）；國家科技支撐計劃（2014BAC16B06）；國家“973”項目（2011CB403403）；廣東省科技計劃項目（2010A030200012，2011A032100006，2012A061400012）；廣東省氣象局科技創(chuàng)新團隊計劃（201103）

* 責任作者， 研究員， dxj@grmc.gov.cn