周?chē)?guó)兵

(重慶市氣象局，重慶 401147)

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重慶市不同天氣背景下邊界層高度和風(fēng)場(chǎng)對(duì)PM10濃度影響數(shù)值模擬研究

周?chē)?guó)兵

(重慶市氣象局，重慶 401147)

該文選取重慶市典型污染天氣個(gè)例，利用WRF模式開(kāi)展大氣邊界層數(shù)值模擬，分析了邊界層高度(PBLH)和風(fēng)場(chǎng)對(duì)PM10濃度的影響。結(jié)果表明：夜間由于大氣邊界層比較穩(wěn)定，PBLH對(duì)PM10濃度的影響不大；白天，在有霧或陰天背景下，PBLH升高后2～3 h PM10濃度才明顯下降，而在晴天PBLH升高后1～2 h PM10濃度就會(huì)明顯下降；邊界層風(fēng)場(chǎng)的變化會(huì)直接影響PM10濃度的變化，夜間重慶主城區(qū)主要受下沉氣流影響，污染物向上的垂直擴(kuò)散弱；當(dāng)上午出現(xiàn)下沉氣流時(shí)，PM10向上的垂直擴(kuò)散弱，PM10濃度增加速度快；相反當(dāng)出現(xiàn)上升氣流時(shí)，PM10向上的垂直擴(kuò)散作用強(qiáng)，PM10濃度增加速度慢，尤其是在高空風(fēng)速大時(shí)，強(qiáng)烈的抽吸作用使大氣垂直擴(kuò)散能力得到顯著增強(qiáng)，能較好地抑制地表PM10濃度的增長(zhǎng)趨勢(shì)；下午由于太陽(yáng)輻射強(qiáng)，邊界層湍流強(qiáng)度增加，大氣邊界層垂直擴(kuò)散能力強(qiáng)，因而PM10濃度呈現(xiàn)明顯下降趨勢(shì)。

大氣邊界層；PM10；WRF模式；數(shù)值模擬

1 引言

重慶市主城區(qū)地處丘陵低山地帶，城區(qū)東有銅鑼山，南有真武山，西有中梁山，長(zhǎng)江、嘉陵江穿城而過(guò)，形成獨(dú)特的小盆地，城區(qū)平均相對(duì)濕度大，平均風(fēng)速小，靜風(fēng)頻率高，混合層較低，逆溫頻率高，這些特殊的地形和氣象條件不利于大氣污染物的擴(kuò)散，從而形成霧和霾天氣。因此，重慶成為我國(guó)空氣污染較為嚴(yán)重、霧和霾天氣日數(shù)較多的城市之一，嚴(yán)重的空氣污染不僅給當(dāng)?shù)鼐用竦慕】祹?lái)眾多不利影響，也影響了重慶市的城市投資環(huán)境和競(jìng)爭(zhēng)力。

針對(duì)重慶空氣污染與氣象條件的關(guān)系，科研工作者開(kāi)展了許多統(tǒng)計(jì)分析研究。周?chē)?guó)兵[1-2]統(tǒng)計(jì)表明重慶污染天氣主要出現(xiàn)在秋末到初春，首要污染物是PM10。葉堤[3-4]分析表明重慶主城區(qū)持續(xù)污染過(guò)程的氣象條件往往有著共同的特點(diǎn)，即平均風(fēng)速小，無(wú)降水或降水稀少，大氣層結(jié)穩(wěn)定，混合層高度較低，月平均混合層厚度和月平均API呈顯著負(fù)相關(guān)，大氣混合層厚度是影響城市空氣質(zhì)量的重要因素。蔣昌潭等[5]給出重慶主城區(qū)主要污染物PM10具有獨(dú)特的“雙峰雙谷”日變化特征。利用數(shù)值模擬方法開(kāi)展復(fù)雜地形下大氣污染研究也有很多成果[6-11]，但針對(duì)重慶主城區(qū)污染研究較少。因此，為了更深入分析重慶市不同天氣背景下氣象條件對(duì)污染的影響，選取典型個(gè)例，采用WRF中尺度數(shù)值模式來(lái)模擬大氣邊界層氣象條件，分析邊界層氣象條件對(duì)重慶主城區(qū)首要污染物PM10的影響機(jī)制。

2 資料與方法

本文所用資料為2009年11月8日00時(shí)—10日23時(shí)重慶主城區(qū)地面國(guó)家基本氣象觀(guān)測(cè)站(57156)逐時(shí)觀(guān)測(cè)資料和同時(shí)段主城區(qū)10個(gè)污染監(jiān)測(cè)站PM10逐時(shí)濃度資料。

數(shù)值模擬采用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式為WRFV3.1.1，模擬中心點(diǎn)取為(106.5°E，29.5°N)，模式采用四重嵌套，水平分辨率分別為27 km，9 km，3 km和1 km。為提高模式對(duì)邊界層過(guò)程的描述能力，加密了邊界層垂直層數(shù)，設(shè)為40層。模式參數(shù)化方案中表面層為Unified Noah land-surface model，長(zhǎng)波為RRTM方案，短波為Dudhia方案，微物理為WSM 3-class simple ice scheme方案，積云對(duì)流為Kain-Fritsh方案。為降低邊界層參數(shù)化差異對(duì)模擬結(jié)果的影響，我們采用了3種不同邊界層參數(shù)化方案進(jìn)行模擬，分別是YSU、MYJ和ACM2方案。當(dāng)采用MYJ方案時(shí)，表面層方案為Janjic Eta Monin-Obukhov方案；當(dāng)使用YSU方案和ACM2方案時(shí)，表面層方案為Monin-Obukhov方案。模式使用NCEP FNL再分析資料作為初始和側(cè)邊界條件。模式每天北京時(shí)20時(shí)啟動(dòng)一次，每次積分37 h。

3 污染過(guò)程天氣形勢(shì)

模擬選取的天氣個(gè)例為2009年11月8—10日一次連續(xù)污染天氣過(guò)程，首要污染物為PM10，其中8日為霧天，霧出現(xiàn)于08時(shí)00分，消散于12時(shí)21分，最小能見(jiàn)度300 m，9日為晴天，10日為陰天。

從8—10日08時(shí)高空500 hPa形勢(shì)演變圖(圖略)可以看出，在高緯地區(qū)由于貝加爾湖低槽東移，烏拉爾山高壓脊逐步建立和增強(qiáng)，烏拉爾山高壓脊前巴爾喀什湖附近低槽逐漸加深；在地面氣壓圖上，北方冷空氣在蒙古國(guó)一帶大量聚集，這是一種典型的強(qiáng)冷空南下前天氣形勢(shì)。9日開(kāi)始，隨著貝加爾湖低槽的不斷東移，引導(dǎo)冷空氣逐漸南下。在重慶地區(qū)，8日08時(shí)高空主要受西南氣流影響，空氣濕度較大，為霧的形成創(chuàng)造了條件；9日主要受槽后西北氣流影響，天氣轉(zhuǎn)晴；10日隨著北方冷空氣大規(guī)模南下，影響中國(guó)東部地區(qū)，由于受秦嶺和大巴山的阻擋作用，一般強(qiáng)度的冷空氣是很難直接翻越秦嶺和大巴山直接進(jìn)入四川盆地的，重慶通常受東部冷空氣回流逐步影響。因此，在8—10日，重慶地區(qū)正處于受冷空氣影響前低氣壓控制階段，天氣也正是以陰晴天氣為主，具有重慶冬季污染典型氣候特征。

4 模擬結(jié)果分析

4.1 模擬結(jié)果檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)不同邊界層參數(shù)化方案對(duì)重慶主城區(qū)大氣邊界層氣象場(chǎng)的模擬效果，更好地反映復(fù)雜下墊面不同天氣背景下邊界層氣象要素特征，將不同邊界層參數(shù)化方案模擬結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析，以檢驗(yàn)WRF模式中YSU、MYJ和ACM2這3種不同邊界層參數(shù)化方案的模擬效果，從而選取對(duì)本次天氣過(guò)程最優(yōu)方案模擬結(jié)果分析邊界層氣象要素對(duì)污染的影響機(jī)制。

4.1.1 溫度場(chǎng)檢驗(yàn) 從表1統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果看，在不同的天氣背景下3種邊界層方案對(duì)地面溫度的模擬效果存在差別。在霧天背景下，3種方案模擬結(jié)果相關(guān)系數(shù)較高，但是標(biāo)準(zhǔn)差結(jié)果偏大，模擬溫度總體偏高。從圖1也可以看出，在白天時(shí)間段YSU和MYJ方案模擬溫度與實(shí)況溫度偏差較大，相比之下ACM2方案模擬溫度明顯優(yōu)于YSU和MYJ方案；在晴天背景下，3種方案模擬效果要好于霧天背景下，且標(biāo)準(zhǔn)差值也明顯較小，其中ACM2方案模擬的溫度優(yōu)于YSU和MYJ方案；在陰天背景下，綜合相關(guān)系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差值，MYJ方案模擬溫度優(yōu)于YSU和ACM2方案。由圖1也可以看出，雖然3種方案均基本模擬出了溫度的日變化特征，但地面溫度的模擬對(duì)邊界層參數(shù)化方案較為敏感。3種邊界層參數(shù)化方案模擬的夜間地面溫度與觀(guān)測(cè)值比較接近，白天則普遍偏高，尤其在13—17時(shí)的高溫時(shí)段。

表1 不同天氣背景下3種邊界層參數(shù)化方案模擬地面溫度檢驗(yàn)

圖1 2009年11月8—10日3種邊界層方案(MYJ、YSU和ACM2)模擬與觀(guān)測(cè)地面溫度(2 m)日變化對(duì)比(單位：℃)Fig.1 The average diurnal variation of the temperature (2m) observed and simulated by using three PBL Schemes (MYJ,YSU and MYJ)on 8—10 Nov. 2009

4.1.2 風(fēng)場(chǎng)檢驗(yàn) 由于探空資料只有08時(shí)和20時(shí)兩個(gè)時(shí)次觀(guān)測(cè)資料，為此選取了8—10日08時(shí)和20時(shí)共6個(gè)時(shí)次模擬結(jié)果與實(shí)況對(duì)比。從風(fēng)速時(shí)間剖面(圖2)可以看出，3種邊界層方案均能模擬出邊界層高低空風(fēng)場(chǎng)的變化趨勢(shì)。3種方案模擬8日08時(shí)的風(fēng)速在400 m以下偏大，而400 m以上接近觀(guān)測(cè)。對(duì)于8日20時(shí)的風(fēng)速，MYJ和YSU方案模擬結(jié)果與實(shí)況比較接近，而ACM2方案模擬結(jié)果明顯偏大。MYJ和YSU方案模擬的9日08時(shí)和20時(shí)風(fēng)速接近實(shí)況，而ACM2方案模擬風(fēng)速明顯偏大?？傮w而言，3種方案均能模擬出10日08時(shí)和20時(shí)高空800 m以上8～13 m/s的大風(fēng)速中心，其中YSU方案對(duì)400 m以下低空風(fēng)速模擬明顯偏大。綜合3種方案對(duì)3 d的模擬結(jié)果，MYJ方案對(duì)邊界層風(fēng)場(chǎng)模擬效果優(yōu)于YSU方案和ACM2方案，模擬結(jié)果與實(shí)況更接近一些，因此下面主要選取MYJ方案模擬結(jié)果來(lái)分析邊界層高度和風(fēng)場(chǎng)對(duì)污染的影響。

圖2 2009年11月8—10日3種邊界層方案(MYJ(a)、YSU(b)和ACM2(c))模擬與探空實(shí)況(d)風(fēng)速時(shí)間剖面對(duì)比(單位：m/s)Fig.2 The time profile comparison of wind speed observed by radiosonde (d) and simulated by using threePBL Schemes (MYJ(a),YSU(b) and MYJ(c))on 8—10 November 2009

4.2 不同天氣背景下邊界層高度對(duì)污染影響分析

邊界層高度(PBLH)是分析邊界層結(jié)構(gòu)的重要物理量[12]，它決定了可供污染物擴(kuò)散稀釋的潛在空氣體積。PBLH高時(shí)污染物可以在更大的空間內(nèi)擴(kuò)散稀釋?zhuān)瑥亩档蜐舛龋虼?，PBLH也是影響空氣質(zhì)量的重要指標(biāo)。

許多研究都表明，在水平擴(kuò)散能力較差的情況下，邊界層高度對(duì)污染物濃度有著明顯的影響，通常是邊界層高度越高，污染物垂直擴(kuò)散能力越強(qiáng)，污染物濃度越低。從模擬逐時(shí)邊界層高度變化與PM10濃度變化(圖3)看，邊界層高度與PM10濃度并不存在直接的相關(guān)，而是存在延時(shí)效應(yīng)。由于夜間大氣邊界層比較穩(wěn)定，PBLH也比較低，與污染物濃度相關(guān)性不大，通過(guò)計(jì)算白天08—17時(shí)PBLH與PM10的相關(guān)系數(shù)發(fā)現(xiàn)(表2)，PBLH與1～3 h后PM10濃度負(fù)相關(guān)較好，因而PBLH對(duì)PM10濃度的影響具有1～3 h延時(shí)作用。

圖3 逐時(shí)邊界層高度與PM10濃度Fig.3 Hourly change of PBLH and PM10 concentration

相關(guān)系數(shù)8日9日10日同時(shí)刻0.560.450.57后1h0.00-0.120.16后2h-0.53#-0.55#-0.38后3h-0.83*-0.85*-0.62**

*、**和#分別表示通過(guò)α=0.01、0.05和0.1顯著性水平檢驗(yàn)

在8日夜間由于出現(xiàn)晴空，輻射降溫強(qiáng)，在00—09時(shí)PBLH平均為193 m，PBLH對(duì)PM10濃度的影響并不明顯；然而PM10在此時(shí)間段內(nèi)降低速度比較快，其主要原因是起霧前近地層水汽逐漸增加，相對(duì)濕度在93%～99%之間，水汽凝結(jié)形成霧必須有凝結(jié)核的幫助，此時(shí)的PM10就正好起到了凝結(jié)核作用，PM10被大量水汽吸附和自然沉降，濃度逐漸降低。08時(shí)以后隨著人類(lèi)活動(dòng)的不斷增加，污染物排放明顯增加，雖然09時(shí)以后邊界層高度逐漸升高，由于受霧的影響PBLH升高速度較慢，11時(shí)PBLH超過(guò)500 m，污染擴(kuò)散能力才明顯增強(qiáng)，但是由于PBLH對(duì)PM10濃度影響具有滯后效應(yīng)，污染擴(kuò)散速度明顯低于排放增加速度，因而監(jiān)測(cè)到PM10的濃度仍然呈升高趨勢(shì)。隨著霧的逐漸消散PBLH升高較快，在13時(shí)前后PBLH超過(guò)900 m，大氣邊界層垂直擴(kuò)散作用也是明顯增強(qiáng)，污染擴(kuò)散速度超過(guò)排放速度，PM10濃度達(dá)到最大值，之后隨著PBLH的繼續(xù)升高，擴(kuò)散能力進(jìn)一步增強(qiáng)，PM10濃度呈現(xiàn)明顯下降趨勢(shì)。18時(shí)以后PBLH降到300 m以下，按照前面計(jì)算霧天PBLH對(duì)PM10濃度影響滯后2～3 h，與PM10濃度在21時(shí)前后降到低值0.222 mg/m3相吻合，之后夜間PBLH對(duì)PM10濃度影響就不明顯了。

9日夜間與8日夜間天氣狀況差不多，為晴空，輻射降溫強(qiáng)，在00—09時(shí)PBLH平均為106 m，PBLH對(duì)PM10濃度的影響并不明顯。9日夜間相對(duì)濕度在84%～95%之間，不具備起霧的條件，所以PM10被水汽吸附作用明顯不及有霧的情況，因而在此時(shí)間段內(nèi)PM10濃度的平均自然降低速度相比霧天較慢。08時(shí)以后隨著人類(lèi)活動(dòng)的不斷增加，污染物排放明顯增加。雖然09時(shí)以后邊界層高度逐漸升高，但是，由于有云的影響，PBLH升高速度較慢，11時(shí)PBLH才435 m。12時(shí)，觀(guān)測(cè)日照為0.4 h，此時(shí)PBLH迅速升到640 m，之后污染擴(kuò)散能力也隨之增強(qiáng)。由于晴天PBLH對(duì)PM10濃度影響具有滯后1～2 h，PM10濃度在13時(shí)前后達(dá)到最高值，之后隨著日照增強(qiáng)PBLH繼續(xù)升高，14—17時(shí)PBLH超過(guò)了1 000 m，PM10濃度呈現(xiàn)大幅度下降。由于17時(shí)以后就沒(méi)有觀(guān)測(cè)到日照時(shí)數(shù)，PBLH開(kāi)始迅速下降，18時(shí)以后PBLH降到330 m以下，相應(yīng)PM10濃度也降到低值，之后隨著大氣的擴(kuò)散作用明顯減弱，污染排放并未相應(yīng)明顯降低，PM10濃度又開(kāi)始出現(xiàn)增加趨勢(shì)。

10日夜間為陰天，輻射降溫弱，溫度變化不明顯，溫度相對(duì)晴空高。在00—06時(shí)PBLH平均為180 m，平均相對(duì)濕度為86%～91%，PBLH對(duì)PM10濃度的影響并不明顯，PM10濃度變化也不大。由于陰天基礎(chǔ)溫度高，PBLH上升時(shí)間早于晴天。07時(shí)PBLH就達(dá)到了495 m，之后開(kāi)始逐漸升高，12時(shí)PBLH達(dá)到859 m。在07—12時(shí)內(nèi)平均PBLH為593 m，比8日(373 m)和9日(315 m)同時(shí)段PBLH高，大氣擴(kuò)散條件明顯好于8日和9日同時(shí)段，因而較好抑制了污染物濃度的增加，PM10濃度在12時(shí)前后就達(dá)到最高值。由于PM10濃度增加的時(shí)間比在霧天和晴天少1 h，PM10最大濃度值(0.268 mg/m3)也比霧天(0.3 mg/m3)和晴天(0.315 mg/m3)低。因此，可以認(rèn)為在污染物排放增加的時(shí)間段內(nèi)，邊界層高度增加越快，越有利于抑制污染物濃度的增加。午后，隨著邊界高度的繼續(xù)升高，PM10濃度也迅速下降，18時(shí)前后降到低值；此后隨著大氣的擴(kuò)散作用減弱，污染排放并未相應(yīng)明顯降低，PM10濃度又開(kāi)始增加。

4.3 不同天氣背景下邊界層風(fēng)場(chǎng)對(duì)PM10濃度影響分析

4.3.1 霧天邊界層風(fēng)場(chǎng)對(duì)污染濃度影響機(jī)制 從11月8日邊界層流場(chǎng)時(shí)間剖面圖可以看出(圖4)，在00—08時(shí)內(nèi)1 000 m以下邊界層內(nèi)都是受下沉氣流控制，且從風(fēng)速時(shí)間剖面圖上看風(fēng)速比較小(圖略)，基本維持在2～4 m/s，尤其在03—08時(shí)近地層風(fēng)速小于2 m/s。由于夜間為晴空，出現(xiàn)較強(qiáng)的輻射降溫，200 m以下形成穩(wěn)定的逆溫層(圖5)，近地層水汽逐漸增加(圖6)，最大相對(duì)濕度增到99%，為霧的形成創(chuàng)造了良好的氣象條件。這種穩(wěn)定的大氣邊界層，對(duì)污染物的擴(kuò)散作用非常弱，但是PM10被大量水汽吸附和自然沉降，在霧天PM10濃度下降速度明顯比在晴天和陰天快(圖7)。觀(guān)測(cè)資料顯示07—09時(shí)相對(duì)濕度達(dá)到99%，此時(shí)段應(yīng)該是霧最濃時(shí)段(最小能見(jiàn)度300 m)模擬結(jié)果顯示09—12時(shí)在200～1 500 m的高空出現(xiàn)6～8 m/s的較大風(fēng)速(也可能是模式在有熱力驅(qū)動(dòng)時(shí)出現(xiàn)的不穩(wěn)定，有待深入研究)，地面觀(guān)測(cè)09時(shí)風(fēng)速為1.9 m/s，明顯高于其它時(shí)間段，加上10時(shí)以后相對(duì)濕度下降較快，可以判斷10時(shí)左右開(kāi)始霧逐漸消散。 09—12時(shí)整個(gè)邊界層為下沉氣流，抵制污染物向上垂直擴(kuò)散。所以，隨著污染排放的增加，PM10濃度呈現(xiàn)較快上升趨勢(shì)，并在12時(shí)前后達(dá)到最大值。12時(shí)以后隨著霧的全部消散，太陽(yáng)輻射作用明顯增強(qiáng)，大氣邊界層由下沉氣流轉(zhuǎn)為上升氣流，污染物向上垂直擴(kuò)散能力明顯增強(qiáng)，PM10濃度呈現(xiàn)明顯下降趨勢(shì)。從邊界層模擬風(fēng)場(chǎng)也可以看出，在14時(shí)和16時(shí)風(fēng)速較小，PM10濃度在15時(shí)和16時(shí)變化不明顯。17時(shí)以后隨著邊界層風(fēng)速的再次增大，PM10濃度下降到最低值。21時(shí)以后隨著邊界層風(fēng)速的明顯減弱，大氣邊界層又回到穩(wěn)定狀態(tài)，PM10濃度開(kāi)始緩慢上升。

圖4 11月8日邊界層流場(chǎng)時(shí)間剖面Fig.4 The time profile of boundary layer flow field on Nov. 8

圖5 11月8—10日08時(shí)探空曲線(xiàn)Fig.5 Soundingcurve at 8∶00 on 8 to 10 November

圖6 11月8—10日相對(duì)濕度時(shí)間變化Fig.6 The hourly change of relative humidityon 8 to 10 November

圖7 11月8—10日PM10濃度時(shí)間變化Fig.7 The hourly change of PM10 concentrationson 8 to 10 November

4.3.2 晴天邊界層風(fēng)場(chǎng)對(duì)污染濃度的影響機(jī)制 從11月9日邊界層流場(chǎng)時(shí)間剖面圖可以看出(圖8)，在00—08時(shí)1 000 m以下邊界層內(nèi)受下沉氣流控制，風(fēng)速較小，基本維持在2～5 m/s，不利于污染物的擴(kuò)散。08時(shí)以后，之前的下沉氣流轉(zhuǎn)為上升氣流，污染物向上垂直擴(kuò)散能力明顯增強(qiáng)。08時(shí)以后人類(lèi)活動(dòng)污染排放增加，PM10濃度相應(yīng)明顯增加，邊界層為上升氣流有助于抑制PM10濃度的迅速增加。與8日相比可以發(fā)現(xiàn)，在09—10時(shí)同樣是邊界層風(fēng)速較大的情況下，8日為下沉氣流，9日為上升氣流。如果這兩日污染排放源相同，9日PM10濃度增加值要比8日PM10濃度增加值小0.02 mg/m3(以10時(shí)PM10濃度值比較)。因此，可以認(rèn)為較強(qiáng)的上升氣流有利于污染物的垂直擴(kuò)散。12—13時(shí)邊界層平均風(fēng)速降到2 m/s左右，在13時(shí)甚至出現(xiàn)下沉氣流，不利于污染物的垂直擴(kuò)散，所以PM10濃度呈現(xiàn)快速增加趨勢(shì)，并在13時(shí)前后達(dá)到濃度最高值。14—15時(shí)邊界層風(fēng)速迅速增大達(dá)到5～8 m/s，且為上升氣流，從日照時(shí)數(shù)也表明此時(shí)日照也最強(qiáng)，各項(xiàng)氣象要素都反映出此時(shí)段內(nèi)大氣擴(kuò)散條件達(dá)到最佳，PM10濃度從13時(shí)的0.315 mg/m3迅速降到16時(shí)的 0.216 mg/m3，下降率達(dá)到31.4%。16時(shí)以后，邊界層風(fēng)場(chǎng)上升氣流減弱，PM10濃度的下降率也相應(yīng)減小，在18時(shí)前后降到最低值。邊界層風(fēng)場(chǎng)在此之后由上升氣流逐漸轉(zhuǎn)為下沉氣流，污染物又呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。

圖8 11月9日邊界層流場(chǎng)時(shí)間剖面Fig.8 The time profile of boundary layer flow field on 9 November

4.3.3 陰天邊界層風(fēng)場(chǎng)對(duì)污染濃度的影響機(jī)制 從11月10日邊界層流場(chǎng)時(shí)間剖面圖可以看出(圖9)，在00—07時(shí)400 m以下邊界層內(nèi)主要為下沉氣流，400 m以上為上升氣流，風(fēng)速較小(圖10)，基本維持在2～4 m/s，PM10濃度變化趨勢(shì)不大。08時(shí)以后，由于邊界層風(fēng)速逐漸增大，1 000 m以上風(fēng)速在10時(shí)達(dá)到14～16 m/s，且為上升氣流。這種強(qiáng)烈的抽吸作用使得大氣垂直擴(kuò)散能力得到顯著增強(qiáng)，PM10濃度由0.262 mg/m3降到了0.247 mg/m3。11時(shí)出現(xiàn)短暫的下沉氣流，加上排放的增加，污染物濃度得到回升。但在12時(shí)以后，邊界層高層風(fēng)速大且為上升氣流，污染物的上升趨勢(shì)較弱。PM10在12—13時(shí)達(dá)到峰值的濃度值明顯比8日和9日低得多，僅為0.268 mg/m3。13—17時(shí)邊界層高層風(fēng)速大且為上升氣流，大氣邊界層對(duì)污染物的垂直擴(kuò)散作用很強(qiáng)，PM10濃度持續(xù)下降。18時(shí)以后，由于近地層垂直擴(kuò)散能力明顯減弱，主要轉(zhuǎn)為水平擴(kuò)散。但是，由于重慶主城區(qū)特殊的盆地地形特征，水平擴(kuò)散很難將污染物向外輸送。因此，在污染排放并未減少的情況下，PM10濃度在18—20時(shí)出現(xiàn)上升趨勢(shì)。20時(shí)以后由于人為排放的明顯減少，PM10濃度呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

圖9 11月10日邊界層流場(chǎng)時(shí)間剖面Fig.9 The time profile of boundary layer flow field on 10 November

圖10 11月10日邊界層風(fēng)速時(shí)間剖面Fig.10 The time profile of boundary layer wind speed on 10 November

5 結(jié)論

①WRF對(duì)重慶主城區(qū)大氣邊界層有較好的模擬效果，通過(guò)3種邊界層方案的對(duì)比，ACM2方案模擬的地面溫度均優(yōu)于YSU和MYJ方案；MYJ方案對(duì)邊界層風(fēng)場(chǎng)模擬效果優(yōu)于YSU方案和ACM2方案。但是，由于重慶主城區(qū)下墊面復(fù)雜，模擬溫度存在偏高現(xiàn)象，尤其是白天。在重慶主城區(qū)多靜風(fēng)的情況下，模擬的風(fēng)速在白天偏大。

②在夜間，由于大氣邊界層比較穩(wěn)定， PBLH也比較低，基本維持在200 m以下，大氣的垂直擴(kuò)散能力很弱，PBLH對(duì)PM10濃度的影響不大，PM10主要受排放減少影響呈自然緩慢下降狀態(tài)。在白天，隨著太陽(yáng)輻射的增強(qiáng)，PBLH會(huì)迅速增高，污染物的垂直擴(kuò)散空間也明顯增大，PBLH對(duì)PM10濃度的影響具有1～3 h滯后作用。在霧天和陰天，PBLH升高后2～3 h PM10濃度才有明顯下降，而在晴天PBLH升高后1～2 h PM10濃度就下降明顯。通過(guò)PBLH變化對(duì)PM10濃度變化的影響分析，能夠較好的解釋PM10的日變化特征，因此在業(yè)務(wù)中可以通過(guò)預(yù)報(bào)PBLH值大體計(jì)算PM10濃度的逐時(shí)變化態(tài)勢(shì)。

③邊界層風(fēng)場(chǎng)對(duì)PM10濃度變化有很好的指示意義。在夜間，重慶主城區(qū)主要受下沉氣流影響，對(duì)PM10的向上垂直擴(kuò)散作用非常弱。在上午污染排放人為增加的情況下，當(dāng)出現(xiàn)下沉氣流時(shí)PM10的向上垂直擴(kuò)散作用弱，導(dǎo)致PM10濃度會(huì)快速增加；相反，當(dāng)出現(xiàn)上升氣流時(shí)，PM10的向上垂直擴(kuò)散能力強(qiáng)，PM10濃度的增加速度會(huì)減慢，尤其在高空風(fēng)速大且為強(qiáng)上升氣流時(shí)，此時(shí)，強(qiáng)烈的抽吸作用使得大氣垂直擴(kuò)散能力得到顯著增強(qiáng)，能較好地抑制PM10濃度的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。到午后，由于太陽(yáng)輻射強(qiáng)烈，邊界層內(nèi)主要以較強(qiáng)的上升氣流為主，大氣邊界層垂直擴(kuò)散能力最強(qiáng)，因而PM10濃度呈現(xiàn)明顯下降態(tài)勢(shì)。

本文通過(guò)數(shù)值模擬初步揭示了重慶主城區(qū)邊界層氣象條件對(duì)PM10濃度的影響機(jī)制，邊界層氣象條件與污染物濃度變化有一定的關(guān)系，但是氣象條件對(duì)污染擴(kuò)散的影響也是十分復(fù)雜的過(guò)程，尤其重慶主城區(qū)特殊地形背景下邊界層湍流活動(dòng)如何影響污染擴(kuò)散有待進(jìn)一步研究。

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Numerical SimulationStudy of the Influence of PBLH and Wind Field on PM10Concentrations under Different Weather Backgrounds

ZHOU Guobing

(Chongqing Meteorological Administration, Chongqing 401147，China)

The typical pollution weather examples were selected by using WRF model simulation of atmospheric boundary layer.The results show that the height of boundary layer has effects significantly on PM10concentration. The negative correlation is better between the PBLH and PM10concentration after 1～3 hours. In foggy and cloudy days, PM10decreases evidently 2～3 hours after increasing of PBLH. However, PM10 decreases evidently 1～2 hours after increasing of PBLH in sunny days. It shows that the faster the change of the PBLH, the shorter the response time of pollutant dilution and diffusion.The wind field of the boundary layer also plays an important role in the change of PM10concentration. At night, the upward vertical diffusion of contaminants is very weak due to the influence of the sinking airflow. In the morning, due to the increase of pollutant emission, the vertical upward diffusion of pollutants is very weak when the temperature inversion or night sinking air flow is continuously controlled, and the concentration of pollutants near the surface will increase rapidly. On the contrary, when the sunrise after the boundary layer into the upward flow of pollutants upward vertical diffusion capacity will increase, the pollutant concentration increase rate will slow down. Especially when the wind speed is high and the airflow is strong, the strong vertical suction makes the vertical diffusion capacity of the atmosphere significantly enhanced, and can effectively inhibit the growth of pollutant concentration.

atmospheric boundary layer；PM10；WRF model；numerical simulation

1003-6598(2016)06-0005-08

2016-11-02

周?chē)?guó)兵(1973—)，男，博士，副高，主要從事天氣預(yù)報(bào)技術(shù)及空氣污染預(yù)報(bào)技術(shù)研究，E-mail：zhou-gb@163.com。

重慶市應(yīng)用開(kāi)發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(cstc2014yykfA20004)資助。

X511

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