劉文彬，黃祖照，陳彥寧，鄺俊俠，張金譜，邱曉暖

廣州市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心站，廣東 廣州 510030

廣州市春季一次沙塵天氣過(guò)程綜合觀(guān)測(cè)

劉文彬，黃祖照，陳彥寧，鄺俊俠，張金譜，邱曉暖

廣州市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心站，廣東 廣州 510030

2017年4月21—23日廣州市經(jīng)歷了一次遠(yuǎn)距離傳輸?shù)纳硥m天氣過(guò)程，為了解沙塵過(guò)程對(duì)廣州市空氣質(zhì)量的影響，基于廣州市大氣超級(jí)站，利用單顆粒氣溶膠質(zhì)譜(SPAMS)、氣溶膠激光雷達(dá)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)并結(jié)合HYSPLIT后向軌跡模型分析了沙塵過(guò)程細(xì)顆粒物組分及污染來(lái)源貢獻(xiàn)變化和沙塵氣溶膠的來(lái)源及路徑。結(jié)果表明：受沙塵過(guò)境影響，PM10濃度大幅升高，PM2.5/PM10最小值僅為12.1%；沙塵過(guò)境期間影響近地面顆粒物的沙塵高度主要分布在1 km以下區(qū)域，近地面顆粒物消光系數(shù)均值為100.11 Mm-1，探測(cè)到最大退偏振比為0.28。SPAMS研究發(fā)現(xiàn)沙塵過(guò)境期間含硅酸鹽顆粒物(SI)的細(xì)顆粒物數(shù)濃度比例達(dá)25.9%，是沙塵過(guò)境前的1.4倍；PM2.5中揚(yáng)塵貢獻(xiàn)率明顯增大，達(dá)到了17.3%，是沙塵過(guò)境前的 1.9倍。后向軌跡模型HYSPLIT顯示此次沙塵為典型的北方沙塵傳輸，沙塵源自中國(guó)西北地區(qū)，傳輸方向?yàn)樽晕鞅陛斔椭寥A東地區(qū)后，轉(zhuǎn)為東南方向影響廣州市。

沙塵；PM2.5；激光雷達(dá)；單顆粒氣溶膠質(zhì)譜；來(lái)源解析

氣溶膠是指液態(tài)或固態(tài)微粒均勻散布在氣體中形成的相對(duì)穩(wěn)定的懸浮體系，其粒徑區(qū)間為0.001～100 μm,氣溶膠在諸多的大氣過(guò)程中扮演著重要角色，與大氣環(huán)境中許多物理化學(xué)過(guò)程的發(fā)生和大氣輻射傳輸密切相關(guān)，是大氣邊界層的垂直結(jié)構(gòu)和時(shí)空變化觀(guān)測(cè)的天然載體[1-3]。沙塵天氣是由于強(qiáng)風(fēng)將地面沙塵卷到空中，在特定大尺度環(huán)流背景下誘發(fā)的一種災(zāi)害性天氣[4]。每年春季從中國(guó)西北沙漠源區(qū)因強(qiáng)風(fēng)攜卷地面沙塵，并在大尺度環(huán)流背景下誘發(fā)的沙塵氣溶膠遠(yuǎn)距離傳輸影響范圍較廣，尤其是對(duì)其傳輸影響的下游地區(qū)環(huán)境空氣質(zhì)量影響較大[5-6]。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者開(kāi)展了大量沙塵天氣過(guò)程及其對(duì)大氣顆粒物污染影響的研究，馮鑫媛等[7]研究發(fā)現(xiàn)2000—2008年中國(guó)北方環(huán)保重點(diǎn)城市春季顆粒物高污染狀況主要與沙塵天氣有關(guān)，影響程度自西向東降低。楊欣等[8]對(duì)北京市2013年春季沙塵過(guò)程進(jìn)行了研究，比較了霾-沙交替的污染差異。劉文彬等[9]研究廣州2013年春季浮塵天氣過(guò)程，分析了沙塵傳輸路徑及對(duì)廣州空氣質(zhì)量的影響。但在珠三角地區(qū)利用多種在線(xiàn)手段監(jiān)測(cè)沙塵傳輸過(guò)程及對(duì)顆粒物的污染貢獻(xiàn)研究的報(bào)道較少。

研究利用在線(xiàn)高分辨率觀(guān)測(cè)手段，針對(duì)2017年4月21—23日廣州市出現(xiàn)的沙塵天氣過(guò)程，對(duì)PM2.5、PM10、消光及退偏振比垂直分布、顆粒物組分等進(jìn)行在線(xiàn)監(jiān)測(cè)，并利用SPAMS在線(xiàn)源解析系統(tǒng)分析了沙塵天氣過(guò)程PM2.5主要化學(xué)成分及其污染來(lái)源貢獻(xiàn)，以期為廣州市大氣細(xì)顆粒物精細(xì)化治理和空氣質(zhì)量持續(xù)改善提供科學(xué)支撐。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1采樣時(shí)間與地點(diǎn)

采樣時(shí)間為2017年4月21—23日，采樣地點(diǎn)為廣州市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心站大氣超級(jí)站(地理坐標(biāo)為23°07′59″N，113°15′35″E)。該地點(diǎn)位于廣州市中心，周?chē)鸁o(wú)建筑遮擋，視野開(kāi)闊，周?chē)鸁o(wú)明顯工業(yè)污染源，觀(guān)測(cè)結(jié)果能夠反映廣州城區(qū)大氣污染特征。

1.2監(jiān)測(cè)儀器

采用美國(guó)BAM-1020顆粒物監(jiān)測(cè)儀監(jiān)測(cè)PM10和PM2.5質(zhì)量濃度，數(shù)據(jù)分辨率為1 h；采用美國(guó)Aethalometer-AE31黑碳儀監(jiān)測(cè)黑碳質(zhì)量濃度，使用880 nm光源，黑碳質(zhì)量衰減系數(shù)(σ)取16.6 m2/g，數(shù)據(jù)分辨率為5 min；采用澳大利亞Aurora 1000 Nephelometer積分式濁度儀監(jiān)測(cè)大氣氣溶膠散射系數(shù)，波長(zhǎng)為525 nm，測(cè)量范圍為0～2 000 Mm-1，積分角度為10°～170°；采用SPAMS 0525在線(xiàn)單顆粒氣溶膠質(zhì)譜儀(中國(guó))監(jiān)測(cè)PM2.5化學(xué)組分及進(jìn)行PM2.5來(lái)源解析，設(shè)置儀器時(shí)間分辨率為1 h；采用高能偏振-米散射雷達(dá)監(jiān)測(cè)氣溶膠消光及退偏振比，工作波長(zhǎng)為532 nm，垂直分辨率為7.5 m，有效探測(cè)高度主要受天氣狀況影響，激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行反演之前經(jīng)過(guò)背景噪音訂正、低層重疊因子訂正和距離訂正；同步采用維薩拉氣象六參數(shù)儀觀(guān)測(cè)氣象因子(表1)。

表1 監(jiān)測(cè)項(xiàng)目與儀器方法

1.3氣溶膠吸收消光計(jì)算

bap=8.28×MBC+2.23

式中:MBC為黑碳?xì)馊苣z的質(zhì)量濃度，μg/m3。

1.4單顆粒氣溶膠質(zhì)譜數(shù)據(jù)分析方法

將顆粒物的粒徑質(zhì)譜信息輸入到MATLAB 7.12上運(yùn)行的SPAMS Data Analysis V 3.2軟件包進(jìn)行處理。首先通過(guò)自適應(yīng)共振理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(ART-2a)對(duì)采集到的顆粒進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)，再根據(jù)化學(xué)成分特征，通過(guò)人工將其合并為8類(lèi)：EC、有機(jī)碳(OC)、元素碳有機(jī)碳混合碳(ECOC)、富鈉鉀顆粒(NaK-Rich)、左旋葡聚糖顆粒(LEV)、重金屬顆粒(HM)、富硅酸鹽顆粒(SI)和其他，它們占總顆粒數(shù)的96%，粒徑為0.2～2.0 μm。最后，根據(jù)各類(lèi)污染源的排放特征，采用示蹤離子法將采集到的環(huán)境顆粒物分為移動(dòng)源、燃煤、工業(yè)工藝源、揚(yáng)塵、生物質(zhì)燃燒、二次無(wú)機(jī)及其他等7種源類(lèi)。

1.5廣州市受沙塵天氣影響判斷識(shí)別

廣州市沙塵天氣的判斷識(shí)別基于中國(guó)沙塵暴網(wǎng)監(jiān)測(cè)公布信息；中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站《受沙塵天氣過(guò)程影響城市空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)補(bǔ)充規(guī)定》中沙塵天氣PM2.5/PM10比值變化特點(diǎn); 后向軌跡; 日常監(jiān)測(cè)工作記錄; 激光雷達(dá)監(jiān)測(cè)高空散射強(qiáng)度和退偏振比等參數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1氣象條件及顆粒物濃度

2017年4月14日開(kāi)始，中國(guó)內(nèi)蒙古中西部、甘肅西部、寧夏北部、華北北部、新疆南疆盆地等地出現(xiàn)了揚(yáng)塵，局地出現(xiàn)沙塵暴天氣，沙塵氣溶膠隨著大氣環(huán)流不斷南下，4月21—23日逐漸影響廣州。圖1為沙塵過(guò)程監(jiān)測(cè)點(diǎn)顆粒物濃度及氣象條件變化，按照中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站《受沙塵天氣過(guò)程影響城市空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)補(bǔ)充規(guī)定》中關(guān)于沙塵天氣影響起始和結(jié)束時(shí)間確定方法，即“以城市PM2.5與PM10小時(shí)濃度比值小于等于前6 h比值平均值的50%作為受影響起始時(shí)間；以城市PM10小時(shí)平均濃度首次降至與沙塵天氣前6 h PM10平均濃度相對(duì)偏差小于等于10%作為沙塵天氣影響結(jié)束時(shí)間”作為判定依據(jù)，將沙塵影響過(guò)程劃分為3階段：第1階段為沙塵過(guò)境前階段(4月21日10:00—23:00)，沙塵前鋒尚未來(lái)到測(cè)點(diǎn)上空，相對(duì)濕度較高，PM10和PM2.5變化趨勢(shì)一致，PM2.5在PM10中占比為52.1%；第2階段為沙塵過(guò)境階段(4月22日00:00—23日13:00)，其中4月22日10:00—21:00為沙塵影響較為嚴(yán)重時(shí)段，相對(duì)濕度明顯降低，粗顆粒物濃度迅速飆

升，最大小時(shí)濃度達(dá)到82 μg/m3，PM10和PM2.5小時(shí)濃度均值分別為56.09、9.23 μg/m3，PM2.5/PM10比值下降至16.5%，4月22日22:00—23日13:00為沙塵影響的持續(xù)時(shí)段，PM2.5濃度略有回升；第3階段為沙塵過(guò)境后階段(4月23日14:00—23:00)，相對(duì)濕度升高，PM2.5迅速升高，PM10和PM2.5小時(shí)均值分別為65.4、48 μg/m3，PM2.5/PM10比值達(dá)到73.4%，顆粒物表現(xiàn)出以細(xì)顆粒物為主的污染特征。觀(guān)測(cè)期間平均風(fēng)速為1.8 m/s，最大風(fēng)速為4.3 m/s，出現(xiàn)在第2階段的4月22日02:00，風(fēng)向以偏北風(fēng)為主。平均溫度為17～33 ℃，相對(duì)濕度為56%～94%。觀(guān)測(cè)期間出現(xiàn)了短時(shí)降水，其中沙塵過(guò)境前(4月21日15:00)降水量達(dá)到了8.3 mm，本地污染物得到濕沉降的有效清除，其中PM10和PM2.5下降幅度明顯。沙塵過(guò)程期間也出現(xiàn)了短時(shí)降水，但雨量較小。

圖1 PM10和PM2.5濃度及氣象參數(shù)變化趨勢(shì)Fig.1 Time series of PM10，PM2.5 and meteorological parameters during the floating dust case

2.2氣溶膠消光及退偏振比垂直分布

氣溶膠消光系數(shù)反映大氣中不同氣溶膠粒子通過(guò)散射和吸收作用，對(duì)某一波段太陽(yáng)輻射衰減綜合的描述，消光系數(shù)值越大，說(shuō)明能見(jiàn)度越低；退偏振比值反映氣溶膠和云粒子的非球形特征，沙塵過(guò)程期間粗顆粒所占比例較高，多為不規(guī)則粒子，其產(chǎn)生退偏振比值較高。研究認(rèn)為沙塵氣溶膠退偏振比一般大于0.2[11]，因此通常利用氣溶膠激光雷達(dá)退偏振比數(shù)據(jù)判斷沙塵氣溶膠。利用Fernald方法對(duì)4月21—23日氣溶膠激光雷達(dá)探測(cè)Mie散射信號(hào)進(jìn)行反演，對(duì)偏振通道數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，得到氣溶膠消光系數(shù)與退偏振比的垂直分布如圖2所示。

從圖2可以看到，沙塵前鋒初期，大風(fēng)把邊界層抬高(云底以下)，邊界層高度約1.5 km。外來(lái)輸送的沙塵進(jìn)入邊界層，沙塵逐步下沉并與地面揚(yáng)塵混合。測(cè)點(diǎn)上空1 km以下區(qū)域退偏振比明顯增大，0.8 km左右退偏振比達(dá)到了0.28，氣溶膠非球形特征明顯增強(qiáng)。隨著沙塵氣溶膠的沉降，近地面PM10濃度開(kāi)始快速攀升，顆粒物以粗顆粒物污染為主。激光雷達(dá)獲得測(cè)點(diǎn)上空顆粒物消光系數(shù)值較低，消光系數(shù)均小于0.2 km-1。這與前期降雨沖刷，濕沉降對(duì)本地顆粒物進(jìn)行了有效清除，而沙塵輸送粗顆粒物產(chǎn)生消光能力較弱有關(guān)。

圖2 激光雷達(dá)探測(cè)氣溶膠消光和退偏振比垂直分布Fig.2 The vertical profile of aerosol light extinction and depolarization ratio detected by Lidar

由于激光雷達(dá)存在200 m盲區(qū)，為了解近地面測(cè)點(diǎn)顆粒物消光系數(shù)變化，對(duì)近地面顆粒物消光進(jìn)行同步觀(guān)測(cè)。圖3為觀(guān)測(cè)期間近地面濁度儀和黑碳儀獲得顆粒物的散射消光和吸收消光變化趨勢(shì)圖。

圖3 顆粒物散射消光及吸收消光逐時(shí)變化Fig.3 Time series of scattering extinction coefficients and absorb extinction coefficients of particle

從圖3可以看到顆粒物消光系數(shù)以散射消光為主，并且消光系數(shù)與PM2.5濃度變化趨勢(shì)一致，在沙塵過(guò)境前后，近地面細(xì)顆粒物比例較高，消光系數(shù)較大。而沙塵過(guò)境期間，顆粒物以粗顆粒物污染為主，粗顆粒物對(duì)能見(jiàn)度的影響較小。這與吳兌等[12]對(duì)粗顆粒物氣溶膠遠(yuǎn)距離輸送過(guò)程光學(xué)特性研究結(jié)論一致。另外，研究表明廣州市灰霾天氣顆粒物主要以細(xì)顆粒物污染為主，劉文彬等[13]對(duì)廣州市灰霾天氣消光特性研究結(jié)果表明廣州市灰霾天氣期間顆粒物散射消光和吸收消光均值分別約為382.99、85.11 Mm-1。而沙塵過(guò)境期間顆粒物消光系數(shù)均值為100.11 Mm-1，其中散射消光和吸收消光均值分別為86.44、13.67 Mm-1。

2.3PM2.5單顆粒氣溶膠化學(xué)組成

2.3.1 化學(xué)組分質(zhì)譜特征

對(duì)顆粒物分類(lèi)后獲得的7類(lèi)顆粒物的質(zhì)譜特征進(jìn)行了分析，各類(lèi)顆粒物的質(zhì)譜特征分別為

EC：正負(fù)質(zhì)譜圖中均含有一系列的EC峰(m/z=±12n，n≥1)。

NaK-Rich：質(zhì)譜圖比較干凈，正質(zhì)譜圖中只含有Na+和K+的特征峰。

HM：正質(zhì)譜圖中含有Al+(m/z=29)，Mn+(m/z=55)，F(xiàn)e+(m/z=56)，Cu+(m/z=63、65)，Pb+(m/z=206～208)等，負(fù)質(zhì)譜圖中有比較強(qiáng)的Cl-(m/z=-35、-37)，此類(lèi)型顆粒物很可能來(lái)自工藝源排放。

2.3.2 化學(xué)組分變化特征

圖4為4月21—23日PM2.5主要化學(xué)組分占比變化，觀(guān)測(cè)期間大氣中含EC、OC、ECOC、LEV、HM、NaK-Rich和SI的占比分別為29.8%、12.1%、5.5%、7.6%、10.6%、12.2%和21.6%，其中含EC和SI占比最多。沙塵過(guò)境前后大氣中含EC顆粒物的細(xì)顆粒物最為豐富，EC主要由化石燃料和生物質(zhì)燃料的不完全燃燒產(chǎn)生，并由污染源直接排放，常作為一次源排放的示蹤物，主要來(lái)自本地一次污染源排放。沙塵的遠(yuǎn)距離輸送沉降并與本地細(xì)顆粒物混合使得細(xì)顆粒物中化學(xué)組分的占比發(fā)生了較大變化。沙塵過(guò)境期間，大氣環(huán)境中富含SI的細(xì)顆粒物占比明顯增大，其占比已達(dá)25.9%，是沙塵過(guò)境前的1.4倍。

圖4 8類(lèi)顆粒物成分比例變化Fig.4 Percentage change of 8 types of fine particles

2.4沙塵氣溶膠來(lái)源及對(duì)PM2.5污染貢獻(xiàn)

利用廣州市建立的本地源譜，對(duì)觀(guān)測(cè)期間細(xì)顆粒物的來(lái)源進(jìn)行了解析。沙塵過(guò)程不同階段各類(lèi)來(lái)源對(duì)PM2.5的貢獻(xiàn)如表2和圖5所示。

表2 沙塵過(guò)程不同階段PM2.5污染來(lái)源貢獻(xiàn)Table 2 The source contribution to PM2.5 duringdifferent process of dust case %

圖5 PM2.5污染來(lái)源貢獻(xiàn)變化趨勢(shì)Fig.5 Time series of source contribution of PM2.5

觀(guān)測(cè)期間，移動(dòng)源、燃煤、工業(yè)工藝、生物質(zhì)燃燒、揚(yáng)塵、二次無(wú)機(jī)和其他來(lái)源的貢獻(xiàn)率分別為18.8%、21.6%、10.4%、19.4%、13.5%、12.1%、4.2%。觀(guān)測(cè)期間PM2.5的污染來(lái)源發(fā)生了較大的變化，各類(lèi)源的貢獻(xiàn)隨著沙塵過(guò)程的發(fā)展也表現(xiàn)出此消彼長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。與沙塵過(guò)境前比較，沙塵過(guò)境期間燃煤和移動(dòng)源的貢獻(xiàn)率出現(xiàn)大幅下降，分別由27%和18.9%下降至20.9和10.9%。而揚(yáng)塵和生物質(zhì)燃燒的貢獻(xiàn)率則大幅增加，其中揚(yáng)塵的貢獻(xiàn)率增加最多，由9.1%增大至17.3%，比廣州市PM2.5來(lái)源解析的研究結(jié)果[16](揚(yáng)塵貢獻(xiàn)率為7.5%)高出了9.8%。沙塵過(guò)境后揚(yáng)塵的貢獻(xiàn)率大幅下降，由17.3%下降至12.9%，而移動(dòng)源的貢獻(xiàn)率則出現(xiàn)大幅增加，由10.9%增加至29.8%。

為研究4月22—23日沙塵氣溶膠傳輸路徑，利用NOAA的HYSPLIT模式進(jìn)行氣溶膠軌跡倒推，計(jì)算點(diǎn)選擇廣州市(23°07′59″N,113°15′35″E)，高度選取近地面以及118、168 m 3個(gè)高度點(diǎn)，回算時(shí)間選擇4月21日19:00(UTC)，對(duì)應(yīng)近地面監(jiān)測(cè)站點(diǎn)PM10開(kāi)始升高、PM2.5/PM10比值降低并且測(cè)點(diǎn)上空氣溶膠退偏振比出現(xiàn)高值的時(shí)刻。后向軌跡顯示(http://www.arl.noaa.gov/index.php)此次沙塵為典型的北方沙塵傳輸，對(duì)廣州市的傳輸方向?yàn)槲鞅敝翓|南。從圖6中氣團(tuán)后向軌跡可見(jiàn)，沙塵氣溶膠來(lái)自中國(guó)西北地區(qū)。4月20日00:00(UTC)氣團(tuán)起始高度為2 500 m左右，沙塵氣溶膠隨著氣團(tuán)運(yùn)動(dòng)，垂直剖線(xiàn)高度逐漸降低，到達(dá)廣州地區(qū)時(shí)垂直剖線(xiàn)高度由2 500 m下降到100 m，造成近地面PM10濃度高值及PM2.5中揚(yáng)塵源貢獻(xiàn)率的增大。

圖6 氣團(tuán)后向軌跡Fig.6 Air mass back-trajectory by HYSPLIT4 model

3 結(jié)論

基于廣州市大氣超級(jí)站，利用單顆粒氣溶膠質(zhì)譜(SPAMS)、氣溶膠激光雷達(dá)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)并結(jié)合HYSPLIT后向軌跡模型分析了沙塵過(guò)程細(xì)顆粒物組分及污染來(lái)源貢獻(xiàn)變化和沙塵氣溶膠的來(lái)源及路徑，主要結(jié)論如下：

1)受沙塵過(guò)境影響，PM10濃度大幅升高，PM10最大小時(shí)濃度為82 μg/m3，PM2.5/PM10比值最小值僅為12.1%，顆粒物以粗顆粒物污染為主；沙塵過(guò)境期間近地面顆粒物消光系數(shù)均值約為100.11 Mm-1，退偏振比為0.28，顆粒物非球形特征明顯。

2)SPAMS在線(xiàn)源解析結(jié)果表明沙塵過(guò)境期間含SI的細(xì)顆粒物比例顯著升高，是沙塵過(guò)境前的1.4倍；揚(yáng)塵對(duì)PM2.5貢獻(xiàn)率明顯增大，達(dá)到了17.3%，是沙塵過(guò)境前的1.9倍。

3)HYSPLIT后向軌跡模型表明此次沙塵源自中國(guó)西北地區(qū)，傳輸方向?yàn)樽晕鞅陛斔椭寥A東地區(qū)后，轉(zhuǎn)為東南方向影響廣州市。

[1] 毛節(jié)泰,張軍華,王美華.中國(guó)大氣氣溶膠研究綜述[J].氣象學(xué)報(bào),2002,60(5):624-634.

MAO Jietai, ZHANG Junhua, WANG Meihua.Summary comment on research of atmospheric aerosol in china[J]. Acta Meteorologica inica,2002,60(5): 624-634.

[2] 王瓊真.亞洲沙塵長(zhǎng)途傳輸中與典型大氣污染物的混合和相互作用及其對(duì)城市空氣質(zhì)量的影響[D].上海:復(fù)旦大學(xué),2012.

WANG Qiongzhen. The mixing and interaction of Asian dust with the typical atmospheric pollutants during thelong-range transport and its impact on urban air quality [D].Shanghai:Fudan university,2012.

[3] 韓道文,劉文清,張玉鈞,等．激光雷達(dá)監(jiān)測(cè)北京城區(qū)冬季邊界層氣溶膠[J].大氣與環(huán)境光學(xué)學(xué)報(bào)，2007,2(2):104-109．

HAN Daowen,LIU Wenqing,ZHANG Yujun,et al.Boundary layer aerosol monitoring by lidar at Beijing in winter [J]. Journal of Atmospheric and Nvironmental Optics，2007,2(2):104-109．

[4] 樊璠,陳義珍,陸建剛,等.北京春季強(qiáng)沙塵過(guò)程前后的激光雷達(dá)觀(guān)測(cè)[J].環(huán)境科學(xué)研究,2013,26(11):1 158-1 159.

FAN Fan，CHEN Yizhen，LU Jiangang，et al. Lidar detection of a sand-dust process at Beijing in spring[J]. Research of Environmental Sciences, 2013,26(11):1 158-1 159.

[5] 劉建慧,趙天良,韓永翔,等.全球沙塵氣溶膠源匯分布及其變化特征的模擬分析 [J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué),2013,33(10):1 741-1 750.

LIU Jianhui, ZHAO Tianliang, HAN Yongxiang, et al.Modeling study on distributions and variations of global dust aerosol sources and sinks[J]. China Environmental Science,2013,33(10):1 741-1 750.

[6] 陳躍浩,高慶先,高文康,等.沙塵天氣對(duì)大氣環(huán)境質(zhì)量影響的量化研究 [J]. 環(huán)境科學(xué)研究, 2013,26(4):364-369.

CHEN Yuehao,GAO Qingxian,GAO Wenkang,et al. Quantitative research on sandstorm effects on environmental air quartiy[J]. Research of Environmental Sciences,2013,26(4):364-369.

[7] 馮鑫媛.近幾年沙塵天氣對(duì)中國(guó)北方環(huán)保重點(diǎn)城市可吸入顆粒物污染的影響[J].中國(guó)沙漠, 2011,31(3):735-740.

FENG Xinyuan. Influence of dust events on PM10pollution in key environmental protection cities of Northern China during recent years[J]. Journal of Desert Research,2011,31(3):735-740.

[8] 楊欣，陳義珍，劉厚鳳，等.北京春季一次沙塵氣溶膠污染過(guò)程觀(guān)測(cè)[J].中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2017,37(1):87-94.

YANG Xin, CHEN Yizhen,LIU Houfeng,et al.Measurement on a spring time dust aerosol pollution process in Beijing[J]. China Environmental Science, 2017,37(1):87-94.

[9] 劉文彬，劉濤，黃祖照,等. 利用偏振-米散射激光雷達(dá)研究廣州一次浮塵天氣過(guò)程[J].中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2013,33(10)：1 751-1 757.

LIU Wenbin, LIU Tao, HUANG Zuzhao, et al.Study of a dust case in Guangzhou using polarization mie-scattering lidar[J]. China Environmental Science,2013,33(10)：1 751-1 757.

[10] 吳兌，毛節(jié)泰，鄧雪嬌,等.珠江三角洲黑碳?xì)馊苣z及其輻射特性的觀(guān)測(cè)研究[J].中國(guó)科學(xué)(D輯), 2009,39(11):1 542-1 553.

WU Dui, MAO Jietai, DENG Xuejiao, et al. Black carbon aerosols and their radiative properties in the Pearl River Delta region[D]. Sci China Ser D-Earth Sci,2009,39(11):1 542-1 553.

[11] 黃忠偉.氣溶膠物理光學(xué)特性的激光雷達(dá)遙感研究 [D].蘭州:蘭州大學(xué),2012:19-70.

HUANG Zhongwei.Study of physical and optical properties of atmospheric aerosols using Lidar[D]. Lanzhou:Lanzhou University,2012:19-70.

[12] 吳兌,吳晟,李菲,等.粗粒子氣溶膠遠(yuǎn)距離輸送造成華南嚴(yán)重空氣污染的分析[J].中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2011,31(4):540-545.

WU Dui, WU Sheng, LI Fei, et al.Air pollution episode in southern China due to the long range transport of coarse particle aerosol[J]. China Environmental Science,2011,31(4):540-545.

[13] 劉文彬,王宇駿,黃祖照,等.廣州市冬季灰霾天氣過(guò)程消光特性研究[J].生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào), 2016,25(11):1 755-1 759.

LIU Wenbin, WANG Yujun,HUANG Zuzhao,et al. Research of extinction characteristics during haze events in winter of Guangzhou[J]. Ecology and Environmental Sciences,2016,25(11):1 755-1 759.

[14] SPENCER M T,PRATHER K A. Using ATOFMS to determine OC/EC mass fractions in particles[J].Aerosol Science and Technology,2006，40(8):585-594.

[15] QIN X Y. Characterization of ambient aerosol composition and formation mechanisms and development of quantification methodologies utilizing ATOFMS [D].San Diego:University of California,2007.

[16] 廣州環(huán)保網(wǎng).廣州市發(fā)布2016年度大氣細(xì)顆粒物(PM2.5)來(lái)源解析研究成果[EB/OL].(2017-06-21).http://www.gzepb.gov.cn/gzdt/201706/t20170621_91413.htm.

ObservationStudiesonaDustCaseintheSpringofGuangzhou

LIU Wenbin, HUANG Zuzhao, CHEN Yanning, KUANG Junxia, ZHANG Jinpu, QIU Xiaonuan

Guangzhou Environmental Monitoring Centre,Guangzhou 510030,China

A dust case had occurred in Guangzhou in 21st-23rd, Apr 2017. In order to understand its effect to the air quality of Guangzhou, the chemical composition, source apportionment of fine particle along with the source and tracks of dust aerosol were analyzed by aerosol Lidar, single particle aerosol mass(SPAMS)and air mass backward trajectory model at the Guangzhou Atmospheric Supersite. The results indicated as follows: Influenced by dust, the concentration of PM10increased significantly and the minimum value of PM2.5/PM10was only 12.1%.Then the dust aerosol which influenced the concentration of PM10mainly distributed below 1 km region. In addition, the average value of particle extinction coefficient was 100.11 Mm-1and the maximum of depolarization ratio reached to 0.28. Besides, SPAMS system results indicated that the proportion of SI type particle in atmosphere was 25.9%, 1.4 times of that before the dust crossing. While the contribution of dust to PM2.5increased significantly during the dust process, whose proportion was 17.3%, 1.9 times of that before the dust crossing. Finally the result of the air mass backward trajectory model of HYSPLIT showed that this dust process was a typical north dust transmission, and the dust was came from the northwest of China, while transmission direction was from northwest transport to the east region of China, then turned into southeast direction and affected Guangzhou.

dust;PM2.5;Lidar;SPAMS;source apportionment

X84

A

1002-6002(2017)05- 0042- 07

10.19316/j.issn.1002-6002.2017.05.07

2017-05-25;

2017-07-11

廣州市科技計(jì)劃項(xiàng)目(201604020006)

劉文彬(1982-)，男，安徽蕭縣人，碩士，高級(jí)工程師。