程良曉,范 萌,陳良富,江 濤,蘇 林

秋季秸稈焚燒對(duì)京津冀地區(qū)霾污染過程的影響分析

程良曉1,2,范 萌2*,陳良富2,江 濤1,蘇 林2

(1.山東科技大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與工程學(xué)院,山東青島 266590；2.中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所,遙感科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100101)

以2016年10月份京津冀地區(qū)一次持續(xù)5d(10月12~16日)的嚴(yán)重污染過程為例,綜合衛(wèi)星數(shù)據(jù)、污染物地面監(jiān)測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)、氣溶膠地基觀測(cè)數(shù)據(jù)以及氣象數(shù)據(jù),分析山東、河南、山西等周邊地區(qū)的秸稈焚燒對(duì)京津冀霾天氣的影響.研究表明,京津冀地區(qū)污染時(shí)期的CALIPSO(Cloud-Aerosols Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations,云-氣溶膠激光雷達(dá)和紅外探測(cè)衛(wèi)星)氣溶膠組分含有大量煤煙型氣溶膠,AERONET(AEROsol robotic NETwork)Beijing站觀測(cè)數(shù)據(jù)顯示13日氣溶膠體積數(shù)濃度譜呈現(xiàn)雙峰分布,細(xì)粒子峰值半徑為0.33μm,峰值體積濃度為0.145μm3/μm2.14日氣溶膠譜基本呈現(xiàn)單峰分布,細(xì)粒子占主導(dǎo)地位,體積濃度達(dá)到0.34μm3/μm2.污染物地面監(jiān)測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)顯示PM2.5、CO和SO2濃度均顯著增加,峰值濃度分別為339μg/m3、2mg/m3、20μg/m3;CO、PM10、PM2.5與秸稈焚燒火點(diǎn)數(shù)量之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.65、0.79和0.68,說明本次污染與周邊地區(qū)的秸稈焚燒的污染物傳輸有關(guān).HYPLIST(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model,拉格朗日混合單粒子軌道模型)后向軌跡分析表明,14日到達(dá)京津冀地區(qū)的氣團(tuán)均經(jīng)過秸稈焚燒地區(qū),氣團(tuán)中會(huì)攜帶大量秸稈焚燒產(chǎn)生的污染氣體和顆粒物,加重京津冀地區(qū)地區(qū)霾污染過程.此外,污染過程中地面風(fēng)場(chǎng)較弱,以靜小風(fēng)為主,平均風(fēng)速1m/s,不利于污染物擴(kuò)散和稀釋;底層大氣濕度較大,平均相對(duì)濕度77.8%,高濕的大氣環(huán)境促進(jìn)了氣溶膠吸濕增長(zhǎng)和污染物聚集,導(dǎo)致污染加劇;大氣穩(wěn)定度高,對(duì)流運(yùn)動(dòng)較弱,穩(wěn)定的大氣條件不利于污染物擴(kuò)散,使得污染過程延長(zhǎng).因此,本次重污染天氣歸因于自然和人為因素共同作用的結(jié)果,即人為秸稈焚燒導(dǎo)致的本地污染源排放和傳輸、機(jī)動(dòng)車尾氣等本地污染物、京津冀地區(qū)的靜穩(wěn)大氣和近地面豐富的大氣水汽共同作用的結(jié)果.

秸稈焚燒；霾；京津冀

根據(jù)國(guó)際氣象組織的明確規(guī)定:霾被定義為日均能見度小于10km,日均相對(duì)濕度小于80%,并排除降水等其他能導(dǎo)致低能見度時(shí)的大氣灰霾的日子(WMO,2005).近些年,隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展,城市化水平的提高,工業(yè)污染排放加劇;汽車保有量提高,汽車尾氣的排放增多.大量的污染物排放到大氣中,導(dǎo)致我國(guó)部分地區(qū)霾天氣日不斷增加,特別是長(zhǎng)江三角洲、珠江三角洲以及京津冀地區(qū)等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域[1-3].但是,由于不同區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同,所處的地理位置、氣候和環(huán)境也有差異,使得導(dǎo)致這些區(qū)域霾天氣發(fā)生的污染物種類和來源也不盡相同[4-7].

秸稈焚燒等露天生物質(zhì)燃燒會(huì)產(chǎn)生大量氣態(tài)污染物(如CO、SO2、NO等)以及顆粒物,這些污染物會(huì)對(duì)大氣環(huán)境、氣候以及生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生重要影響[8-9].近幾年,對(duì)秸稈焚燒導(dǎo)致霾天氣的研究也已經(jīng)開展.朱彬等[10]分析了2008年10月發(fā)生在南京及其周邊地區(qū)的一次嚴(yán)重的空氣污染事件,認(rèn)為蘇中和蘇北地區(qū)秸稈焚燒污染物的輸送和不利于污染物擴(kuò)散的氣象條件是導(dǎo)致這次大氣污染事件的主要原因.周悅等[11]研究了2014年6月發(fā)生在湖北省中東部地區(qū)的重度霾天氣,認(rèn)為安徽省北部大面積秸稈焚燒所形成污染氣團(tuán)的輸送是導(dǎo)致此次霾天氣的主要原因.然而,對(duì)秸稈焚燒導(dǎo)致霾天氣的研究區(qū)域主要集中在華東[10-13]和華中[11]地區(qū),對(duì)華北地區(qū)特別是對(duì)京津冀地區(qū)的研究還比較有限.目前,已有學(xué)者對(duì)京津冀地區(qū)的霾污染過程進(jìn)行分析,著重分析各種污染物濃度的變化特征[14-15].程念亮等[16]針對(duì)北京市2014年秋季4次重污染過程進(jìn)行了分析,研究表明來自河北、山西、河南的外來污染物輸送對(duì)北京市的污染貢獻(xiàn)較大.

我國(guó)北方地區(qū)秸稈焚燒主要集中在夏秋季節(jié)[9],由秸稈焚燒導(dǎo)致或加重的污染過程也主要發(fā)生在秋季.本研究針對(duì)2016年10月京津冀地區(qū)一次持續(xù)5d(12~16日)的嚴(yán)重污染過程,綜合衛(wèi)星數(shù)據(jù)、地面監(jiān)測(cè)站點(diǎn)污染物觀測(cè)數(shù)據(jù)以及氣象數(shù)據(jù),分析山東、河南、山西等周邊地區(qū)的秸稈焚燒對(duì)京津冀地區(qū)霾天氣的影響.

1 資料與方法

根據(jù)圖1衛(wèi)星真彩圖和圖2北京市能見度數(shù)據(jù),本文選取了2016年10月12~16日這一重污染過程進(jìn)行研究,分析了秸稈焚燒對(duì)京津冀及其周邊地區(qū)空氣質(zhì)量的影響.熱異常點(diǎn)數(shù)據(jù)使用的是NOAA發(fā)布的分辨率為375m的VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite,可見光紅外成像輻射儀)熱異常產(chǎn)品(本產(chǎn)品在反演過程中剔除了云覆蓋的影響)[6],通過疊加土地利用類型數(shù)據(jù)得到秸稈焚燒點(diǎn)的經(jīng)緯度等信息.作為接替MODIS(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer中分辨率成像光譜儀)的新一代傳感器,VIIRS具備更高的空間分辨率,對(duì)面積較小的熱源也更為敏感,因此,VIIRS也更適合于秸稈焚燒點(diǎn)的監(jiān)測(cè).

為了分析重污染過程中京津冀及周邊地區(qū)顆粒物、污染氣體和氣象條件的變化,本文還獲取了同時(shí)段的由中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站發(fā)布的PM10、PM2.5、CO、NO2、SO2和O3等6種標(biāo)準(zhǔn)污染物的地面站點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)(http://www.cnemc. cn/),CALIPSO(Cloud-Aerosols Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations,云-氣溶膠激光雷達(dá)和紅外探測(cè)衛(wèi)星)標(biāo)準(zhǔn)氣溶膠垂直廓線產(chǎn)品,AERONET beijing站氣溶膠觀測(cè)數(shù)據(jù)(http://aeronet.gsfc.nasa.gov/),中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)發(fā)布的全球地面氣象站定時(shí)觀測(cè)地風(fēng)速風(fēng)向資料(http://data.cma.cn/),以及俄懷明大學(xué)發(fā)布的地面氣象站獲取的探空氣象資料(http://weather. uwyo.edu/surface/meteorogram/).同時(shí),使用了NOAA的HYSPLIT后向軌跡重點(diǎn)分析了污染成因及其傳輸過程.

2 污染過程概況

2.1 秸稈焚燒時(shí)空分布特征

由圖1可以看出,2016年10月12~16日整個(gè)污染過程中,霾基本覆蓋了北京市和天津市,以及山西省大部分、河南省北部、山東省西部、河北省中部和南部等地區(qū).圖2為由美國(guó)俄懷明大學(xué)官網(wǎng)獲取的2016年10月北京地區(qū)能見度變化,可以看出本次重污染過程具有一定的突發(fā)性,能見度在10月12日顯著降低,且在整個(gè)霾污染過程中一直處于非常低的水平.整個(gè)重污染過程中,北京市能見度均不足10km,特別是13~15日,能見度均小于5km,平均能見度僅為2.2km.

本文統(tǒng)計(jì)了山東、山西、河南、河北、北京和天津6個(gè)省市2016年10月12~16日每天的秸稈焚燒數(shù)量(圖1中部分省份秸稈焚燒數(shù)量為0主要由云覆蓋所致).結(jié)合圖3可以看出秸稈焚燒最多的是河北省,其次是山西省,然后是山東省.從秸稈焚燒點(diǎn)分布情況(如圖1所示)看,山東省秸稈焚燒點(diǎn)均勻的分散在中部地區(qū),東部沿海城市基本沒有發(fā)現(xiàn)秸稈焚燒點(diǎn);河北省秸稈焚燒點(diǎn)主要集中在邯鄲、邢臺(tái)和唐山等地區(qū);河南省秸稈焚燒點(diǎn)主要集中在中部地區(qū)和北部省界邊緣;山西省秸稈焚燒點(diǎn)主要集中在中部太原盆地,南部臨汾盆地以及東南部長(zhǎng)治盆地.

2.2 氣溶膠成分分析

國(guó)外一些學(xué)者利用CALIPSO衛(wèi)星數(shù)據(jù)開展了大量生物質(zhì)燃燒時(shí)氣溶膠特性的研究[17-20],相關(guān)結(jié)果均說明CALIPSO數(shù)據(jù)在確定氣溶膠散射特性和氣溶膠類型方面的適用性和重要作用.2016年10月12、13日京津冀地區(qū)的CALIPSO觀測(cè)結(jié)果如圖4所示,其中圖4(a)、(c)和(e)為CALIPSO激光雷達(dá)532nm后向散射系數(shù).后向散射系數(shù)用于衡量大氣中的氣溶膠粒子對(duì)光的散射能力,通過不同的取值判斷粒子的種類,其值越大則表明大氣中顆粒物的散射能力越強(qiáng),反之則越弱[21].從圖4(a)和(c)可以看出,相較于2016年8月26日晴天的后向散射(圖4(e)),京津冀地區(qū)(36.2°N~42.7°N,113°E~119°E) 2km~3km高度處后向散射大,表明這個(gè)高度范圍內(nèi)的大氣中顆粒物散射能力強(qiáng).雖然秸稈焚燒排放的黑碳?xì)馊苣z具有較強(qiáng)的吸收性,但圖4(a)和(c)紅色方框中卻表現(xiàn)出氣溶膠較強(qiáng)的散射特性,這主要是由于秸稈焚燒排放的黑碳粒子與長(zhǎng)距離傳輸至京津冀地區(qū)上空且散射較強(qiáng)的沙塵粒子混合所導(dǎo)致的[22-23].圖4(b)、(d)和(f)為CALIPSO探測(cè)得到的氣溶膠組分.如圖4(b)和(d)所示,在霾污染覆蓋區(qū)的底層和中層大氣中CALIPSO監(jiān)測(cè)到的氣溶膠類型為煤煙型氣溶膠,這說明了10月12至13日期間該地區(qū)存在有大量人為秸稈焚燒活動(dòng),且在秸稈焚燒過程中向大氣中排放的大量吸收性較強(qiáng)的黑碳?xì)馊苣z粒子,被垂直輸送到了5km大氣層處,進(jìn)一步加重了大氣污染.

AERONET是美國(guó)國(guó)家航空航天局在全球建立的對(duì)氣溶膠光學(xué)特性進(jìn)行連續(xù)觀測(cè)的觀測(cè)網(wǎng).本文獲取北京地區(qū)Beijing(39.977°N, 116.381°E) AERONET站點(diǎn)的數(shù)據(jù),由于觀測(cè)條件的限制,只有10月13日和10月14日的數(shù)據(jù)可用,另外選擇2016年10月31日晴朗天氣作為對(duì)比,數(shù)據(jù)質(zhì)量均為L(zhǎng)evel1.5級(jí).圖5為3個(gè)日期的氣溶膠粒子體積數(shù)濃度譜.從圖上可以看出,13日污染期間氣溶膠譜均呈現(xiàn)雙峰分布,細(xì)粒子峰值半徑為0.33μm,峰值數(shù)濃度為0.145μm3/μm2,粗粒子峰值半徑為2.94μm.到了污染最嚴(yán)重的14日,濃度譜基本呈現(xiàn)單峰分布,細(xì)粒子占主導(dǎo)地位,細(xì)粒子峰值半徑依然是0.33μm,但是其數(shù)濃度卻達(dá)到0.34μm3/μm2,是13日的2倍多.對(duì)比10月31日非污染天氣的譜分布,不僅呈現(xiàn)出粗粒子占主導(dǎo)的趨勢(shì),而且無論是細(xì)粒子還是粗粒子,其數(shù)濃度均不超過0.025μm3/μm2.可見,北京周邊地區(qū)秸稈焚燒過程產(chǎn)生的大量細(xì)粒子會(huì)通過傳輸?shù)竭_(dá)北京地區(qū),加重北京地區(qū)的大氣污染狀況.

3 污染過程分析

3.1 污染物變化特征分析

在本次重污染過程中,以北京市為例(圖6),PM2.5濃度變化與能見度呈反相關(guān)關(guān)系.北京市10月12日白天PM2.5濃度低于100μg/m3,19:00后,濃度開始超過100μg/m3并逐漸上升,到13日15:00,濃度開始大于環(huán)保部規(guī)定的空氣質(zhì)量PM2.5分指數(shù)濃度限值150μg/m3,已經(jīng)達(dá)到中度污染的水平[24].14日污染狀況繼續(xù)惡化,PM2.5濃度持續(xù)升高,最終在20:00達(dá)到整個(gè)污染過程的峰值濃度339μg/m3.CO的變化趨勢(shì)與PM2.5的變化趨勢(shì)比較類似,二者相關(guān)系數(shù)為0.57.這是因?yàn)镃O是秸稈焚燒過程中排放量最多的污染氣體[25-26],其排放量?jī)H次于PM10和PM2.5[11]. SO2與其他4種污染物的變化趨勢(shì)不同,主要是因?yàn)槿A北平原秋季秸稈焚燒的主要秸稈為玉米秸稈,李建峰等[25]、彭立群等[26]研究表明,玉米秸稈焚燒的SO2排放因子為0.44g/kg,排放量較少.此外,可以看到SO2濃度在本次重污染過程中顯著增加,且在5d內(nèi)有4次峰值,峰值濃度都在15~ 20μg/m3之間,但是隨著其在傳輸和擴(kuò)散的過程中參加多相化學(xué)反應(yīng),不斷轉(zhuǎn)化為硫酸鹽[11],所以濃度不斷減小且變化趨向平穩(wěn).NO2的質(zhì)量濃度變化趨勢(shì)存在明顯的日變化,這是由于NO2濃度主要受本地汽車尾氣排放和光照影響,受外來傳輸影響并不大.說明本地污染物排放對(duì)這次污染過程也有較大貢獻(xiàn).

3.2 污染傳輸過程分析

利用HYSPLIT軌跡模型對(duì)2016年10月12~16日嚴(yán)重污染過程的污染物輸送過程進(jìn)行24h后向模擬,氣團(tuán)高度分別設(shè)定為100m、500m和1000m,分別代表底層、中層和高層氣團(tuán)的走向.選取北京市、天津市、河北省石家莊市行政區(qū)所在經(jīng)緯度為后向軌跡終點(diǎn),模擬結(jié)果如圖7所示,圖中還疊加了過去24h的秸稈焚燒火點(diǎn).

圖7結(jié)果表明,10月12日的氣團(tuán)都來自于東北方向,到達(dá)北京的中低氣團(tuán)快速?gòu)牟澈Ｉ峡沾┻^,帶來大量水汽,增加了底層大氣濕度.13日的氣團(tuán)主要來自于西南方向,多數(shù)起源于山西境內(nèi),跨過太行山脈進(jìn)入京津冀地區(qū).14日,石家莊和天津市1000m氣團(tuán)均來自安徽省東部,期間向西北方向快速通過河南省,然后向東北方向轉(zhuǎn)折進(jìn)入河北省;北京市和石家莊市的500m氣團(tuán)均來自山東與河南交界處.15日氣團(tuán)主要來自南部山東和河南,氣團(tuán)軌跡路程較短,說明運(yùn)動(dòng)較緩慢,也說明大氣條件比較穩(wěn)定,不利于污染物擴(kuò)散.16日到達(dá)北京和石家莊的氣團(tuán)主要來自內(nèi)蒙古中部地區(qū),且有明顯的下沉運(yùn)動(dòng).

后向軌跡分析表明,14日到達(dá)京津冀地區(qū)的氣團(tuán)均經(jīng)過秸稈焚燒地區(qū),特別是到達(dá)北京市和石家莊市的氣團(tuán),主要來自于秸稈焚燒密集區(qū),這些氣團(tuán)中攜帶大量秸稈焚燒產(chǎn)生的污染氣體和顆粒物,進(jìn)一步加重了這一地區(qū)的污染水平,這也就是北京市PM2.5濃度在14日達(dá)到峰值的主要原因之一.16日氣團(tuán)主要來自西北地區(qū),且運(yùn)動(dòng)速度較快,有利于污染物擴(kuò)散,同時(shí),由于15日秸稈焚燒點(diǎn)較少,污染物傳輸較少,所以16日污染逐漸好轉(zhuǎn).

3.3 火點(diǎn)數(shù)與污染物相關(guān)分析

根據(jù)PM2.5濃度日均值是否大于75μg/m3,將10月份分為污染天氣和非污染天氣,其中污染天氣15d,非污染天氣16d.分別統(tǒng)計(jì)兩種天氣情況下當(dāng)日秸稈焚燒火點(diǎn)數(shù)量與當(dāng)日CO、PM10和PM2.5濃度日均值之間的相關(guān)性.結(jié)果如圖8所示,可以看出無論是污染天氣還是非污染天氣,秸稈焚燒火點(diǎn)數(shù)與污染物濃度之間的相關(guān)性都較差.然而,考慮到秸稈焚燒產(chǎn)生的污染物隨著氣團(tuán)傳輸?shù)奖本┑貐^(qū)需要一定的時(shí)間,將當(dāng)日的污染物濃度對(duì)應(yīng)于前一日的秸稈焚燒火點(diǎn)數(shù),再次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果如圖9所示,從圖上可以看出,無論是污染天氣還是非污染天氣,秸稈焚燒火點(diǎn)數(shù)與污染物濃度之間的相關(guān)性都呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)關(guān)系,其中,在非污染天氣的情況下,秸稈焚燒火點(diǎn)數(shù)與CO、PM10和PM2.5之間的相關(guān)性分別為0.39、0.48和0.41;在污染天氣的情況下,火點(diǎn)數(shù)與3種污染物之間的相關(guān)性顯著增加,分別能達(dá)到0.65、0.79和0.68.這說明北京地區(qū)空氣質(zhì)量狀況受周邊地區(qū)秸稈焚燒的影響很嚴(yán)重,當(dāng)周邊地區(qū)秸稈焚燒嚴(yán)重的時(shí)候,北京地區(qū)由于污染物的傳輸過程不可避免會(huì)受到影響.

4 氣象條件影響分析

4.1 地表風(fēng)場(chǎng)情況

近地面風(fēng)場(chǎng)情況對(duì)大氣中污染物的稀釋和擴(kuò)散具有重要作用[27],當(dāng)?shù)孛骘L(fēng)速較大時(shí),如果風(fēng)向?yàn)槲廴驹捶较?不僅不會(huì)改善污染狀態(tài),還有可能加劇污染;如果風(fēng)向?yàn)槲廴驹吹姆捶较?則對(duì)污染物的擴(kuò)散和稀釋起到較好的效果.風(fēng)速風(fēng)向數(shù)據(jù)來源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng),為基于地面氣象站定時(shí)觀測(cè)的風(fēng)速風(fēng)向資料,從圖10可以看出, 12~15日平均風(fēng)速均為1m/s,16日平均風(fēng)速為1.5m/s,最大風(fēng)速為4m/s,霾污染期間北京市風(fēng)力較弱,以靜小風(fēng)為主,風(fēng)速大多不足2m/s,大于2m/s的頻率不足10%.其中,西南風(fēng)占38%,東北風(fēng)占35%.但是大風(fēng)速一般來自西南方向,是秸稈焚燒密集的污染源方向,這不僅對(duì)改善污染沒有太大作用,還會(huì)加劇污染物向北京地區(qū)的輸送.

4.2 近地面濕度情況

大氣水汽是影響氣溶膠顆粒形態(tài)及光學(xué)性質(zhì)變化的重要因素之一[28],氣溶膠粒子的吸濕增長(zhǎng),直接導(dǎo)致能見度迅速下降[29].濕度數(shù)據(jù)來源于俄懷明大學(xué)大氣科學(xué)部網(wǎng)站,為全球地面站探空數(shù)據(jù).從圖11可以看出,10月12日00:00近地面相對(duì)濕度約為70%,12:00稍有降低.而13~15日12:00相對(duì)濕度均高于80%,0時(shí)的相對(duì)濕度則均達(dá)到90%以上.一般正午太陽照射最為充分,大氣濕度應(yīng)該降低,然而污染過程中5d 12:00的平均相對(duì)濕度為77.8%,高濕的環(huán)境有利于顆粒物特別是黑碳顆粒吸濕增長(zhǎng).可見,除了外來污染物輸送,大氣底層持續(xù)較高的相對(duì)濕度也是加重本次重污染過程的重要原因之一.

4.3 大氣穩(wěn)定度

大氣穩(wěn)定度在研究污染物在大氣中的遷移轉(zhuǎn)化規(guī)律中起到重要的作用,大氣是否穩(wěn)定直接影響污染物的擴(kuò)散過程,大氣層結(jié)越穩(wěn)定,污染物越不容易擴(kuò)散[30].基于俄懷明大學(xué)發(fā)布的地面氣象站獲取的探空氣象資料,本文選取了反映大氣層結(jié)穩(wěn)定度的三個(gè)參數(shù)(沙氏指數(shù)、抬升指數(shù)、K指數(shù)),對(duì)2016年10月12~16日污染物擴(kuò)散條件進(jìn)行分析.溫度露點(diǎn)差是溫度與露點(diǎn)溫度的差值,其值越小表示濕度越大,從圖12可以看出,近地面露點(diǎn)溫度差普遍較小,反映出近地面濕度較大.此外,污染過程中低層大氣中都出現(xiàn)了逆溫層,逆溫層的存在使得大氣處于穩(wěn)定狀態(tài),不利于污染物擴(kuò)散[31].同時(shí)可以看出在近地面溫度露點(diǎn)差很小,空氣濕度大,顆粒物吸濕增長(zhǎng),有助于霾天氣的形成.圖13可以看到,10月14日沙氏指數(shù)最大(9.71),抬升指數(shù)(2.31)也較高,同時(shí)K指數(shù)(9.7)較低,說明當(dāng)天大氣層結(jié)穩(wěn)定,不利于污染物擴(kuò)散.因此,在外來污染物傳輸和本地污染物排放的作用下,加上不利的氣象條件,最終導(dǎo)致本次嚴(yán)重的污染過程.

5 結(jié)論

5.1 2016年10月12~16日京津冀地區(qū)重污染過程中秸稈焚燒火點(diǎn)主要集中于山西中部和南部地區(qū)、河北大部分地區(qū)和山東中部地區(qū),以及河南中部和北部地區(qū),北京和天津地區(qū)并未監(jiān)測(cè)到大量秸稈焚燒點(diǎn).10月12~16日檢測(cè)到的秸稈焚燒火點(diǎn)個(gè)數(shù)從高到低分別為:河北(970個(gè)),山西(588個(gè)),山東(235個(gè)),河南(93個(gè)),天津(43個(gè)),北京(7個(gè)).

5.2 2016年10月13~15日,北京地區(qū)能見度均小于5km,平均能見度僅為2.2km.同時(shí),PM2.5濃度均高于100μg/m3.14日PM2.5濃度達(dá)到整個(gè)重污染過程的峰值339μg/m3.通過對(duì)污染時(shí)期的氣溶膠組分進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)京津冀地區(qū)含有大量煤煙型氣溶膠,秸稈焚燒過程中向大氣中排放的大量吸收性較強(qiáng)的黑碳?xì)馊苣z粒子被垂直輸送到了對(duì)流層大氣中,進(jìn)一步加重了大氣污染.

5.3 通過對(duì)各種污染物的變化過程和進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)PM2.5、SO2、CO等污染物均在重污染過程中有顯著增加.CO、PM10和PM2.5與火點(diǎn)數(shù)量之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.65、0.79和0.68.除本地污染物積聚影響外,通過使用模式模擬后向軌跡對(duì)污染物的傳輸進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)14日到達(dá)京津冀地區(qū)的氣團(tuán)均經(jīng)過秸稈焚燒地區(qū),特別是到達(dá)北京市和石家莊市的氣團(tuán),主要來自于秸稈焚燒密集區(qū),這些氣團(tuán)中會(huì)攜帶大量秸稈焚燒產(chǎn)生的污染氣體和顆粒物.

5.4 通過對(duì)污染物的擴(kuò)散條件分析,發(fā)現(xiàn)北京地區(qū)霾污染期間地面風(fēng)場(chǎng)較弱,以靜小風(fēng)為主,不利于污染物擴(kuò)散和稀釋;底層大氣濕度較大,高濕的大氣環(huán)境有利于氣溶膠顆粒物吸濕增長(zhǎng)和污染物聚集,導(dǎo)致污染加劇;大氣穩(wěn)定度高,對(duì)流運(yùn)動(dòng)較弱,穩(wěn)定的大氣條件不利于污染物擴(kuò)散,使得污染過程延長(zhǎng).

5.5 可將本次重污染天氣歸因于自然和人為因素共同作用的結(jié)果,即人為秸稈焚燒導(dǎo)致的本地污染源排放和傳輸、機(jī)動(dòng)車尾氣等本地污染物、京津冀地區(qū)的靜穩(wěn)大氣和近地面豐富的大氣水汽共同作用的結(jié)果.

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致謝：感謝Chen和Goloub等對(duì)于AERONET北京站所做的貢獻(xiàn).

Effects on the haze pollution from autumn crop residue burning over the Jing-Jin-Ji Region.

CHENG Liang-Xiao1,2, FAN Meng2*, CHEN Liang-Fu2, JIANG Tao1, SU Lin2

(1.College of Geomatics, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China；2.State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, China Academy of Sciences, Beijing 100101, China)., 2017,37(8)：2801~2812

Remote sensing data, ground monitoring data, meteorological data were used for analyzing effects on the haze pollution from autumn crop residue burning over the Jing-Jin-Ji region during the period from October 12thto 16thin 2016. Results indicate that smoke aerosol was found in the atmosphere based on the CALIPSO aerosol subtype products, which means this heavy pollution process was related to the pollutant transmission from the crop residue burning in the surrounding regions. Measurements of AERONET (aerosol robotic network) Beijing site show that aerosol volume size distribution was characterized by bio-modal distribution on October 13th, and the volume median radii and concentration of fine aerosol mode were 0.33μm and 0.145μm3/μm2, respectively. Meanwhile, aerosol volume size distribution was characterized by unimodal distribution on October 14th, and the volume concentration of fine aerosol mode reached 0.34μm3/μm2. According to the ground monitoring data, the concentrations of PM2.5, CO and SO2increased significantly, and the largest values were 339μg/m3, 2mg/m3and 20μg/m3, respectively. Notably, correlation coefficients between the number of crop residue burning spots and CO、PM10、PM2.5reached 0.65, 0.79 and 0.68, respectively, which indicates that the crop residue burning impact the air quality significantly. The HYSPLIT (Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model) backward trajectory model was used to simulate the pollutant transport. The backward trajectory results show that the air mass went through crop residue burning area, and then arrived in Jing-Jin-Ji region on 14thOctober. The air mass carried large number of polluting gases and particulate matter, and aggravated the haze pollution. In addition, the weak surface wind field with average wind speed of 1m/s, was not conducive to pollutant dispersion and dilution. The high humidity (mean value of 77.8%) led the hygroscopic growth of aerosol in the air. The stability of the atmosphere is adverse to the pollutant diffusion, and prolongs the process of pollution. Therefore, the heavy haze pollution occurred during the period from October 12thto 16thin 2016 accounts for the combination of natural and human factors, namely the local pollutant emission and transmission due to crop residue burning, the local vehicle exhaust, the stability of the atmosphere and the abundant water vapor near the surface.

crop residue burning；haze pollution；Jing-Jin-Ji region

X513

A

1000-6923(2017)08-2801-12

程良曉(1991-),男,山東泰安人,山東科技大學(xué)碩士研究生,主要從事大氣遙感方向的研究.

2017-01-09

國(guó)家自然科學(xué)基金(41501373);北京市科技計(jì)劃(Z161100001116013);中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所所長(zhǎng)基金(Y5SJ0700CX)

* 責(zé)任作者, 助理研究員, fanmeng@radi.ac.cn