劉 閩

沈陽市環(huán)境監(jiān)測中心站，遼寧 沈陽 110179

近年來，隨著工業(yè)化和城市化進(jìn)程的加快，人類活動向大氣環(huán)境中排放大量污染物，使近地層大氣環(huán)境不斷惡化，從而造成一系列大氣污染問題，對整個人類生存環(huán)境造成難以估計的危害[1-3]，環(huán)境問題已經(jīng)成為制約城市可持續(xù)發(fā)展的重要因素[4]。在社會經(jīng)濟進(jìn)步的同時，人們對生活品質(zhì)的要求不斷提高，對自身的健康更加重視。研究表明，重污染天氣不僅會影響大氣能見度和人體健康，還會影響全球的氣候變化[5]。嚴(yán)重的空氣污染問題頻繁發(fā)生，特別是高濃度大氣顆粒物導(dǎo)致的灰霾天氣，已經(jīng)引起社會各界的廣泛關(guān)注[6]。

通常情況下，在本地污染源及排放量沒有得到明顯控制和改善的情況下，污染物濃度的高低主要受外地污染源輸送和本地氣象擴散條件的影響，而本地氣象擴散條件又與天氣形勢和本地地形條件密切相關(guān)[7-8]。本文選取2015年11月6—11日沈陽市出現(xiàn)的重污染過程為研究對象，利用PM2.5監(jiān)測數(shù)據(jù)、氣象局發(fā)布的氣象資料、美國的HYSPLT模式及微脈沖激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，對污染期間顆粒物濃度變化、污染形成的天氣形勢及外來污染物傳輸?shù)臍饬鬈壽E等方面分析此次重污染的污染特征，并探討此次污染的形成原因，以期為區(qū)域大氣污染聯(lián)防聯(lián)控提供科學(xué)依據(jù)。

1 實驗部分

1.1 微脈沖激光雷達(dá)

文中使用的微脈沖激光雷達(dá)放置于沈陽市陵東街國控點位，該雷達(dá)由激光器、同軸光學(xué)部分和控制箱體組成。采樣時間設(shè)為100 ns，對應(yīng)垂直分辨率為15 m，數(shù)據(jù)記錄的平均時間設(shè)為1 min。激光雷達(dá)設(shè)置的采樣時間間隔和數(shù)據(jù)記錄的平均時間決定激光雷達(dá)時空分辨能力，也影響信噪比的大小[9]。激光雷達(dá)數(shù)據(jù)輸出：接收的光子數(shù)經(jīng)過背景訂正、重疊區(qū)訂正和距離訂正后為歸一化后向散射信號值，再根據(jù)單次散射的雷達(dá)方程可反演氣溶膠消光系數(shù)的垂直分布。

1.2 HYSOLIT軌跡模式

研究采用軌跡模式HYSPLIT進(jìn)行后退氣流軌道模擬(http://ready.arl.noaa.gov/HYSPLIT_traj.php)，由美國國家海洋大氣中心(NOAA)DRAZLER等[10]開發(fā)的供質(zhì)點軌跡、擴散及沉降分析用的綜合模式系統(tǒng)。氣象數(shù)據(jù)來自GDAS數(shù)據(jù)庫(ftp://arlftp.arlhq.noaa.gov/pub/archives/gdasl)，分辨率為1°×1°，后向延伸時間為96 h，軌跡模擬高度設(shè)定為100、500、1 500 m。

1.3 監(jiān)測數(shù)據(jù)及統(tǒng)計方法

PM2.5、O3、SO2、NO2、CO監(jiān)測數(shù)據(jù)為沈陽市11個國控環(huán)境空氣自動監(jiān)測點位2015年11月6—12日的小時平均濃度資料。11個國控環(huán)境空氣自動監(jiān)測點位的監(jiān)測流程均嚴(yán)格按照技術(shù)規(guī)范進(jìn)行，每天24 h連續(xù)采樣，每分鐘記錄1次數(shù)據(jù)，污染物濃度由儀器自帶軟件記錄，設(shè)備定期檢查并及時維護保養(yǎng)。

2 污染過程概述

2.1 污染過程

2015年11月6—10日沈陽市出現(xiàn)一次大范圍、長時間的重污染天氣過程，首要污染物為細(xì)顆粒物(PM2.5)。造成重度污染2 d，嚴(yán)重污染3 d。其中8日污染程度最重，11個環(huán)境空氣自動監(jiān)測點位(包含對照點)空氣質(zhì)量指數(shù)AQI均為500。

11月6日16:00起沈陽市環(huán)境空氣質(zhì)量達(dá)到重度污染，僅3 h空氣質(zhì)量轉(zhuǎn)為嚴(yán)重污染，至7日環(huán)境空氣質(zhì)量仍為嚴(yán)重污染，8日凌晨PM2.5小時濃度(均為質(zhì)量濃度，下同)迅速升高，至10日10：00沈陽市環(huán)境空氣質(zhì)量重度及嚴(yán)重污染共持續(xù)90 h，其中嚴(yán)重污染持續(xù)86 h，AQI達(dá)500共持續(xù)22 h。污染程度最重的8日共有22 h PM2.5小時濃度超過500 μg/m3，其中有13 h PM2.5小時濃度超過1 000 μg/m3，8日14:00 PM2.5小時濃度最高，達(dá)1 326 μg/m3。

圖1 11月6—10日沈陽市AQI變化情況Fig.1 Time variation of AQI from November 6th to 10th of 2015 in Shenyang

2.2 污染物濃度變化特征

圖2為各項污染物小時濃度的逐時變化情況。

圖2 沈陽市2015年11月大氣污染物濃度變化Fig.2 Concentrations variation of air pollution components from November 6th to 10th of 2015 in Shenyang

由圖2可見，CO與首要污染物PM2.5濃度變化趨勢相似，污染物濃度在6日開始升高，7—9日出現(xiàn)濃度峰值，并在8日達(dá)到濃度最高值。經(jīng)過計算分析，兩者之間具有較強的相關(guān)性，PM2.5和CO之間的相關(guān)系數(shù)為0.941，說明兩者具有一定的同源性。SO2濃度并沒有出現(xiàn)與顆粒物相同的變化趨勢，且SO2濃度較低，均未超過國家二級標(biāo)準(zhǔn)限制(150 μg/m3)。NO2、O3的小時濃度逐時變化情況顯示，NO2作為O3的前體物，兩者之間表現(xiàn)出明顯的反向負(fù)相關(guān)趨勢，線性相關(guān)系數(shù)為-0.506。

3 污染成因

3.1 氣象條件分析

氣象條件從根本上決定了氣象要素的分布和變化，從而決定了大氣的擴散能力及大氣的穩(wěn)定程度，在一定程度上決定了區(qū)域污染物濃度的高低變化。在污染源強一定的條件下，污染物濃度的大小主要取決于氣象條件。本文根據(jù)污染過程的發(fā)展變化情況分析產(chǎn)生這種變化的天氣形勢。

3.1.1 高空環(huán)流與地面形勢

圖3為2015年11月7—10日500 hPa平均高度場。由圖3可見，沈陽地區(qū)處于槽后脊前的位置，受西北氣流控制。在此期間，高空的下沉氣流導(dǎo)致動力條件不足，垂直方向風(fēng)速較小，擴散條件差，有利于低層穩(wěn)定層結(jié)的形成、發(fā)展和維持，為霧、霾形成創(chuàng)造有利條件；在西北氣流的控制下空氣的垂直方向運動較弱，有利于夜間形成輻射逆溫，使近地面形成逆溫層，進(jìn)而有助于污染物積累。

圖3 11月7—10日500 hPa平均高度場Fig.3 Mean geopotential height fields on 500 hPa from November 7th to 10th

圖4為2015年11月7—10日海平面氣壓場。由圖4可見，污染期間沈陽地區(qū)受東北高脊、西部倒槽影響。東北高壓脊帶來從極地入侵的冷空氣進(jìn)入大氣底層，由于不斷有冷空氣輸送，所以氣壓梯度較大，但地面風(fēng)速小于4 m/s，在沈陽地區(qū)形成較低溫度空氣墊，西部倒槽前部暖空氣爬升至冷空氣墊上，形成穩(wěn)定的大氣層結(jié)，且空氣濕度逐漸增加，使空氣中細(xì)顆粒物與水汽凝結(jié)，懸浮于空氣不易擴散，造成空氣污染。

圖4 11月7—10日平均海平面氣壓場Fig.4 Mean sea level pressure field from November 7th to 10th

3.1.2 大氣層結(jié)

大量研究表明[11-12]，受逆溫影響，大氣層結(jié)趨于穩(wěn)定，對流不易發(fā)生，逆溫層的強度及厚度與大氣污染物濃度有很大相關(guān)性，近地層的穩(wěn)定層結(jié)有助于霧霾天氣的形成。從圖5可見，2015年11月7—9日08：00及20：00均有明顯逆溫層出現(xiàn)(圖中陰影部分為逆溫層)，穩(wěn)定的大氣垂直結(jié)構(gòu)減弱了大氣湍流交換和熱力對流，阻礙了污染物在垂直方向的稀釋、擴散，不利于形成霧霾污染顆粒的輸出，導(dǎo)致環(huán)境空氣污染持續(xù)較長時間。

3.2 激光雷達(dá)分析

根據(jù)激光雷達(dá)所測信號反演得到的氣溶膠消光系數(shù)對應(yīng)著探測高度的氣溶膠濃度，消光系數(shù)越大，表明該高度上的氣溶膠濃度越大。退偏比為垂直通道上信號強度與平行方向信號強度的比值。退偏比越大，說明垂直方向信號越強，根據(jù)退偏比的物理意義，垂直通道上信號強弱與大氣中污染物性質(zhì)和污染物粒子形態(tài)密切相關(guān)，垂直通道上的信號增強可以認(rèn)為是大氣中有大量非球形粒子存在的一種有力佐證。從圖6可見，不同時刻600 m高度以下消光系數(shù)為0.5～0.9，1 000 m以上消光系數(shù)均小于0.1，對比相應(yīng)時間的退偏比數(shù)據(jù)，數(shù)值均較大，說明7—10日污染物聚集在低層大氣，與氣象條件分析結(jié)果一致，垂直方向擴散條件差，污染物在低空累積。另外，11月6日20：00高空1 600～1 800 m處消光系數(shù)為0.5～2.0，此處退偏比相較于低空數(shù)據(jù)偏高，說明高空出現(xiàn)外來污染氣團(圖7)。

3.3 污染物輸送軌跡變化

利用美國國家海洋和大氣局(NOAA)研發(fā)的后向軌跡模型(HYSPLIT)，對影響此次沈陽地區(qū)重污染天氣團來源及軌跡變化進(jìn)行分析，追蹤到沈陽地區(qū)100、500、1 500 m處污染開始至污染加重期間的96 h后向氣流軌跡。

圖5 2015年11月7—9日08:00及20:00垂直高度與溫度變化圖Fig.5 Vertical height and temperature change chart at 08：00 am and 20：00 pm from November 7th to 9th of November of 2015 in Shenyang

圖6 不同時刻的大氣消光系數(shù)高度輪廓線分布Fig.6 The vertical profile of atmospheric extinction coefficient at different time

圖8顯示連續(xù)重污染過程中濃度增加階段的氣流來源于低層。起始于大興安嶺及呼倫貝爾一帶，經(jīng)過黑龍江省東北部、黑龍江省中部、吉林省北部、吉林省中部、吉林省西南部、遼寧北部等周邊地區(qū)，從東北部達(dá)到沈陽。這與以上分析重污染期間沈陽地區(qū)以北風(fēng)、東北風(fēng)為主的結(jié)果相吻合。該氣流高度隨傳輸距離的增加逐漸下降，從6日12：00的2 500 m下降到8日00：00的500 m以下，到達(dá)混合層以下。

圖7 不同時刻的退偏比垂直廓線Fig.7 The vertical profile of depolarization ratio at different time

圖8 沈陽市2015年11月10日氣團后向軌跡Fig.8 Backward trajectories ending at 10th November of 2015 in Shenyang

根據(jù)環(huán)保部衛(wèi)星環(huán)境應(yīng)用中心發(fā)布的秸稈焚燒遙感監(jiān)測日報顯示，11月6—9日監(jiān)測到黑龍江省、吉林省、遼寧省秸稈焚燒火點共249個。研究表明，生物質(zhì)燃燒會放出大量污染物[13-14]，如CO、NOx、顆粒物等。而氣團后向軌跡顯示，北部地區(qū)氣流自北向南經(jīng)過沈陽地區(qū)，對比激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，高空出現(xiàn)污染氣團，秸稈焚燒的污染物隨氣流經(jīng)過沈陽，給本次污染過程帶來一定影響。

4 結(jié)論

1)2015年11月6—10日出現(xiàn)的重污染天氣過程首要污染物均為PM2.5，其最大小時濃度達(dá)到1 326 μg/m3，為沈陽市監(jiān)測PM2.5以來的歷史峰值。

2)此次重污染過程與氣象條件密切相關(guān)，穩(wěn)定的大氣環(huán)流形勢為污染提供了持續(xù)穩(wěn)定的大氣環(huán)境背景，濕度較大、風(fēng)速小及持續(xù)逆溫層造成重污染的主要原因。

3)利用軌跡模式HYSPLIT計算重污染天氣氣團的96 h后向軌跡，發(fā)現(xiàn)此次重污染氣團來自于黑龍江省東北部、吉林省北部、吉林省中部、吉林省西南部、遼寧北部等周邊地區(qū)，長距離輸送對區(qū)域污染產(chǎn)生一定影響。

4)秸稈焚燒所引起空氣中高濃度氣溶膠污染是造成這次重污染的原因之一。

[1] 李林，郝吉明，胡京南.北京市能源利用對空氣質(zhì)量的影響分析和預(yù)測[J].中國環(huán)境科學(xué)，2005,25(6):746-750.

LI Lin，HAO Jiming，HU Jingnan. Analysis and Prediction of Air Quality Influence from Energy Utilization in Beijing[J]. China Environmental Science,2005,25(6):746-750.

[2] 陳碧輝，李躍清.成都市大氣顆粒污染物與氣象要素的關(guān)系[J].城市環(huán)境與城市生態(tài)，2006,19(3)：1-3.

CHEN Bihui, LI Yueqing. Relationships Between Air Particle and Meteorological Elements in Chengdu[J].Urban Environment and Urban Ecology, 2006,19(3)：1-3.

[3] 李令軍，王英，李金香，等. 2000—2010北京大氣重污染研究[J].中國環(huán)境科學(xué)，2012,32(1)：23-30.

LI Lingjun, WANG Ying, LI Jinxiang, et al. The Analysis of Heavy Air Pollution in Beijing During 2000—2010[J]. China Environmental Science,2012，32(1):23-30.

[4] 任陣海，萬本太，蘇福慶，等.當(dāng)前我國大氣環(huán)境質(zhì)量的幾個特征[J].環(huán)境科學(xué)研究，2004,17(1)：1-6.

REN Zhenhai, WAN Bentai, SU Fuqing， et al. Several Characteristics of Atmospheric Environmental Quality in China at Present [J]. Research of Environmental Sciences, 2004,17(1)： 1-6.

[5] 王晴晴，馬永亮，譚吉華，等.北京市冬季PM2.5中水溶性金屬污染特征[J].中國環(huán)境科學(xué)，2014,34(9):2 204-2 210.

WANG Qingqing, MA Yongliang, TAN Jihua， et al. Characterization of Water-Soluble Heavy Metals of PM2.5During Winter in Beijing [J]. China Environmental Science, 2014,34(9):2 204-2 210.

[6] MOLINA M J, MOLINA L T. Megacities and Atmospheric Pollution[J]. Journal of the Air & Waste Management Association,2004,54(6):644-680.

[7] 李德平，程興宏，于永濤，等.北京地區(qū)三級以上污染日的氣象影響因子初步分析[J].氣象與環(huán)境學(xué)報，2010,26(3)：7-13.

LI Deping, CHENG Xinghong, YU Yongtao， et al. Effects of Meteorological Factors on Air Quality Above the Third Grade Pollution in Beijing [J]. Journal of Meteorology and Environment, 2010,26(3):7-13.

[8] 劉寧微，馬雁軍.遼寧中部城市群污染物輸送特征的數(shù)值模擬研究[J].氣象與環(huán)境學(xué)報，2006,22(2)：45-47.

LIU Ningwei, MA Yanjun. Numerical Simulation on the Transportation Feature of Pollution in the City Group of Middle Liaoning[J]. Journal of Meteorology and Environment, 2006,22(2):45-47.

[9] 李成才，劉啟漢，毛節(jié)泰，等.利用MODIS衛(wèi)星和激光雷達(dá)遙感資料研究香港地區(qū)的異地大氣氣溶膠污染[J].應(yīng)用氣象學(xué)報,2004(6):641-650.

LI Chengcai, LAU kaihon, MAO Jietai, et al. An Aerosol Pollution Episode in Hong Kong with Remote Sensing Products of MODIS and LIDAR, Journal of Applied Meteorological Science, 2004(6):641-650.

[10] DRAXLER R R, HESS G D. An Overview of the HYSPLIT_ 4 Modeling System for Trajectories, Dispersion, and Deposition[J]. Process in Materials Science, 1998, 47:295-308.

[11] 杜榮光，齊冰，郭惠惠等.杭州市大氣逆溫特征及對空氣污染物濃度的影響[J].氣象與環(huán)境學(xué)報,2011,27(4):48-53.

DU Rongguang, QI Bing, GUO Huihui, et al. Characteristics of Atmospheric Inversion Temperature and its Influence on Concentration of Air Pollutants in Hangzhou[J]. Journal of Meteorology and Environment, 2011,27(4):48-53.

[12] 劉煥彬，馮俊杰，王恒明.濟南低空逆溫層特征分析[J].山東氣象,2005,25(1)：27-28.

LIU Huanbin, FENG Junjie, WANG Hengming. Temperature Inversion Characteristics of Low-Air Atmosphere in Jinan[J]. Journal of Shandong Meteorology, 2005,25(1):27-28.

[13] 段鳳魁，魯毅強，狄一安,等.秸稈焚燒對北京市空氣質(zhì)量的影響[J].中國環(huán)境監(jiān)測,2001,17(3):9-11.

DUAN Fengkui, LU Yiqiang, DI Yian, et al. Influence of Straw Burning on the Air Quality in Beijing[J]. Environmental Monitoring in China, 2001,17(3):9-11.

[14] 陸小波，喻義勇，傅寅,等.秸稈焚燒對空氣質(zhì)量影響特征及判別方法的研究[J].環(huán)境監(jiān)測管理與技術(shù),2014,26(8):16-20.

LU Xiaobo, YU Yiyong, FU Yin, et al. Characterization and Identification Method of Ambient Air Quality Influenced by Straw Burning[J]. The Administration and Technique of Environmental-monitoring, 2014,26(8):16-20.