成 翔 , 耿 蔚 , 趙曉莉 , 曹 楊

（四川省氣象災害防御技術(shù)中心，成都 610072）

引言

地面與自由大氣的物質(zhì)和能量交換一直是大氣邊界層物理的重要問題。邊界層高度是大氣邊界層的重要參數(shù)，如何方便有效地確定邊界層高度并準確監(jiān)測其變化過程，對空氣污染物的擴散，傳輸模式以及污染物預報模式都具有十分重要的意義[1]。理論上邊界層高度與地面熱通量、風、溫度、濕度廓線有關(guān)[2]。作為大氣邊界層的一種重要表現(xiàn)形式，混合層定義為湍流特征不連續(xù)界面以下的大氣，表征污染物在垂直方向被湍流稀釋的范圍[3]，其對大氣質(zhì)量評估和污染物的存量以及分布起著重要的作用[4]。李夢等[5]分析了大氣混合層高度變化特征及其與細顆粒污染物的關(guān)系，其結(jié)論可為區(qū)域大氣污染防治和研究提供參考。楊靜等[6]研究了烏魯木齊2001～2008年大氣混合層高度和大氣穩(wěn)定度與空氣污染的關(guān)系。程水源等[7]分析了大氣混合層高度的特點及應用前景，討論了大氣混合層高度在環(huán)境保護中的作用。大多數(shù)大氣混合層高度方面的研究是基于地面氣象站和探空站觀測數(shù)據(jù)，但由于測站站點分布稀疏，且部分氣象要素非連續(xù)觀測，導致利用地面站或者探空站觀測數(shù)據(jù)計算的大氣混合層高度具有一定的時空局限性。CLDAS資料由目前國內(nèi)陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)領(lǐng)域運行的實時業(yè)務系統(tǒng)提供，它融合了大量實際觀測數(shù)據(jù)、接近真實大氣狀態(tài)的大氣驅(qū)動數(shù)據(jù)以及陸面模式產(chǎn)品，具有較高的時空分辨率[8]。

四川省位于中國西南地區(qū)內(nèi)陸，地貌東西差異大，地形復雜多樣，位于地勢三大階梯中的第一級青藏高原和第三級長江中下游平原之間的過渡地帶，高差懸殊，地勢呈西高東低的特點。四川盆地人口稠密，經(jīng)濟發(fā)達，城市化水平較高，地理位置、氣候條件等因素造成污染物容易在盆地內(nèi)累積，不易稀釋擴散[9?11]。

關(guān)于四川省大氣混合層高度變化對空氣質(zhì)量影響的研究大多是以站點資料為主，存在時間不連續(xù)、站點數(shù)量有限、空間分布不均勻等缺點[12?15]。本文基于CLDAS格點資料利用羅氏法計算四川省大氣混合層高度，分析其時空分布特征，并結(jié)合環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)分析大氣混合層高度變化與空氣質(zhì)量的關(guān)系，以期應用CLDAS資料宏觀、全面地分析四川省大氣混合層高度分布、變化規(guī)律以及對污染的影響，為四川省大氣污染防治和研究提供理論依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料介紹

大氣環(huán)境監(jiān)測資料來源于中國環(huán)境監(jiān)測總站2018年1月1日～2020年12月31日的四川省空氣污染物濃度小時數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)類型包括PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO等污染物的質(zhì)量濃度。四川省內(nèi)設有106個大氣環(huán)境空氣質(zhì)量自動監(jiān)測站點，除去作為對照用的清潔站和因搬遷等其他因素導致數(shù)據(jù)不完整的站點共計22個，本文用到的站點共有84個。為了保證數(shù)據(jù)的可靠性，對其進行了質(zhì)量控制，剔除了包括缺測、異常值以及僵值等問題數(shù)據(jù)。

全國智能網(wǎng)格實況融合分析產(chǎn)品（CLDAS）是氣象資料質(zhì)量控制及多源數(shù)據(jù)融合與再分析產(chǎn)品，融合了地面站、雷達以及衛(wèi)星等多源資料的氣象觀測數(shù)據(jù)，時間分辨率為1h，空間分辨率為5km×5km。本文所用資料為國家氣象信息中心提供的2018年1月1日～2020年12月31日CLDAS實況數(shù)據(jù)，包括風速、氣溫、相對濕度、云量等氣象要素。

1.2 大氣混合層高度計算方法介紹

羅氏法是Nozaki等在1973年提出的一種利用地面氣象資料估算大氣混合層高度的方法。該方法考慮到大氣混合層是由熱力和機械湍流共同作用的結(jié)果，且邊界層上部大氣運動狀況與地面氣象參數(shù)間存在著相互聯(lián)系和反饋作用[16?19]。因此，可用地面氣象參數(shù)來估算大氣混合層高度，并提出計算公式如下：

公式(1)中L為大氣混合層高度，（T?Td）為露點溫度差，P為帕斯奎爾穩(wěn)定度級別（大氣穩(wěn)定度級別為A～F，此時P的對應取值為1～6），Uz為Z高度觀測到的平均風速，在本文中使用10m風，Z0為地面粗糙度。由于四川省的大氣環(huán)境空氣質(zhì)量自動觀測站點基本位于市區(qū)內(nèi)，為了分析空氣污染物與大氣混合層高度之間的關(guān)系，本文中Z0統(tǒng)一采取市區(qū)值0.8m，f為地轉(zhuǎn)參數(shù)。

2 四川省大氣混合層高度的時空分布特征

2.1 空間分布

利用2018年1月1日～2020年12月31日CLDAS逐小時數(shù)據(jù)計算得到四川省平均大氣混合層高度，如圖1所示。四川省大氣混合層高度的空間分布特征為西高東低，盆地地區(qū)的平均大氣混合層高度在1000m左右，攀西地區(qū)和川西高原的平均大氣混合層高度在1800m左右。根據(jù)羅氏法計算公式（見公式(1)）可知，影響大氣混合層高度的因子有露點溫度差、大氣穩(wěn)定度、10m平均風速以及地面粗糙度，其中大氣穩(wěn)定度起決定性因素。湍流的交換程度主要受大氣穩(wěn)定度影響，進而影響大氣混合層的高度。當大氣處于穩(wěn)定狀態(tài)時，湍流活動不顯著，導致大氣混合層高度較低。另一個影響大氣混合層高度的氣象因子是風速，風產(chǎn)生于氣壓梯度力，而氣壓梯度力主要是由于溫度的差異造成的。一般來說，兩團空氣相遇，由于冷氣團密度更大，空氣會從冷氣團流向暖氣團，這就形成了風。冷氣團將暖氣團抬升，會導致大氣混合層高度增加。川西高原和攀西地區(qū)受地理位置和氣候條件影響，地面風速較大，且明顯大于盆地地區(qū)，因此造成了四川省大氣混合層高度西高東低的空間分布特征。

圖1 2018年1月1日～2020年12月31日四川省大氣混合層高度的空間分布（單位：m）

2.2 季節(jié)分布

圖2為四川省大氣混合層高度季節(jié)分布，盆地地區(qū)與攀西地區(qū)、川西高原的春季（3～5月）、夏季（6～8月）、秋季（9～11月）、冬季（12月～次年2月）大氣混合層高度有所不同。盆地地區(qū)大氣混合層高度排序為春季＞冬季＞夏季＞秋季，主要因為盆地地區(qū)冬春季寒冷且風速大，夏秋季多云少晴，冬春季大氣穩(wěn)定度要低于夏秋季，致使冬春季的大氣混合層高度高于夏秋季。攀西地區(qū)和川西高原的大氣混合層高度普遍較高，四季的平均大氣混合層高度排序一致為：冬季＞春季＞秋季＞夏季。由于川西高原屬于高原山地氣候類型，全年風速變化不顯著，冬春季少云且相對濕度和溫度較低，造成川西高原冬春季大氣混合層高度較高。攀西地區(qū)屬于南亞熱帶亞濕潤氣候，具有夏季長、溫度日變化大，冬春季幾乎沒有云層覆蓋、日照多、太陽輻射強等特點，冬春季的晝夜溫差大，造成攀西地區(qū)的冬春季大氣混合層高度較高。

圖2 2018年1月1日～2020年12月31日四川省大氣混合層高度的季節(jié)分布（a. 春季，b. 夏季，c. 秋季，d. 冬季，單位：m）

2.3 月變化

四川省盆地地區(qū)、川西高原和攀西地區(qū)的大氣混合層高度月變化曲線如圖3所示。盆地地區(qū)的大氣混合層高度變化趨勢呈“雙峰型”。1月開始，盆地地區(qū)的大氣混合層高度呈上升趨勢，到4月出現(xiàn)第一個峰值（1300m），隨后4～7月大氣混合層高度逐漸下降，8月出現(xiàn)第二個峰值（1100m）后繼續(xù)下降至800m，而后又緩慢攀升。川西高原和攀西地區(qū)的大氣混合層高度月均變化曲線呈“V”型，最低值出現(xiàn)在9月。

圖3 2018年1月1日～2020年12月31日四川省大氣混合層高度的月變化（單位：m）

以成都市2020年7～9月為例，分析了8月出現(xiàn)第二個峰值的原因。由公式(1)可知，影響大氣混合層高度的氣象要素包括大氣穩(wěn)定度、露點溫度、氣溫和風速。如表1所示，成都市7～9月的云量差異不顯著，8月平均風速和露點溫度高于7月和9月，但氣溫低于7月和9月，因此導致8月的大氣混合層高度明顯高于7月和9月。

表1 成都市2020年7～9月氣象要素均值

2.4 日變化

如四川省四季大氣混合層高度的日變化曲線圖所示（圖4），大氣混合層高度的四季日變化趨勢基本一致，為單峰型。從00～08時大氣混合層高度逐漸降至最低，隨后逐漸增加，15時達到最大值，之后大氣混合層高度逐漸減小。這種變化趨勢主要受太陽輻射影響，日出后太陽輻射增強，大氣湍流活動隨之增強，大氣穩(wěn)定度降低，大氣混合層高度增加，午后太陽輻射達到最大值，與大氣混合層高度的峰值對應。

圖4 2018年1月1日～2020年12月31日四川省大氣混合層高度的日變化（a. 春季，b. 夏季，c. 秋季，d. 冬季，單位：m）

將盆地、攀西地區(qū)和川西高原的四季大氣混合層高度日變化作對比，可以看出攀西地區(qū)和川西高原全天的大氣混合層高度比盆地的更高，冬季最為顯著。

3 大氣混合層高度與空氣質(zhì)量的關(guān)系

利用2018年1月1日～2020年12月31日空氣質(zhì)量實況數(shù)據(jù)統(tǒng)計其作為首要污染物出現(xiàn)的頻率（見表2），四川省大氣污染物主要以PM2.5和O3為主[20]，兩種污染物占比達90%左右。盆地地區(qū)PM2.5占比最高，達到了88%；攀西地區(qū)PM2.5占比最低，為68%。

表2 四川省各地區(qū)PM2.5和O3作為首要污染物出現(xiàn)頻率統(tǒng)計

3.1 大氣混合層高度與臭氧污染的關(guān)系

為了研究大氣混合層高度與O3質(zhì)量濃度的變化關(guān)系，本文選取2019年8月10日～17日成都市的一次O3污染過程為例進行分析。利用O3質(zhì)量濃度日最大8小時滑動平均與大氣混合層高度日均值進行對比分析。如圖5所示，O3質(zhì)量濃度與大氣混合層高度的變化趨勢基本一致，兩者相關(guān)系數(shù)為0.82，呈顯著正相關(guān)關(guān)系。這是由于大氣混合層高度和O3質(zhì)量濃度均受太陽輻射影響：太陽輻射到地面，地面溫度升高，導致垂直方向發(fā)生對流和湍流，因而大氣混合層高度升高；O3是O2、NOx和揮發(fā)性有機物在太陽輻射下反應形成的二次污染物，太陽輻射決定光化學反應是否發(fā)生。

圖5 成都市2019年8月10～17日O3質(zhì)量濃度與大氣混合層高度變化

3.2 大氣混合層高度與PM2.5污染的關(guān)系

選取成都市2020年12月18～29日的一次PM2.5污染過程為例，分析PM2.5質(zhì)量濃度和大氣混合層高度的變化趨勢。如圖6所示，PM2.5質(zhì)量濃度和大氣混合層高度的相關(guān)系數(shù)為?0.86，呈顯著負相關(guān)關(guān)系。從2020年12月19日開始，大氣混合層高度呈現(xiàn)下降趨勢，不利于污染物在垂直方向上的稀釋和擴散，細顆粒污染物不斷累積，PM2.5質(zhì)量濃度逐漸升高；12月27日，大氣混合層高度降至488m，導致PM2.5質(zhì)量濃度急劇攀升至178μg/m3；12月29日，由于冷空氣進入，大氣混合層高度升至1756m，污染物濃度也從185μg/m3下降至31μg/m3。由此可見，大氣混合層高度對于PM2.5質(zhì)量濃度的變化有直接影響。

圖6 成都市2020年12月18～29日PM2.5質(zhì)量濃度與大氣混合層高度變化

4 結(jié)論

本文利用2018年1月1日～2020年12月31日的CLDAS格點資料和大氣環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測資料，分析四川省大氣混合層高度時空分布特征及大氣混合層高度變化與空氣質(zhì)量的關(guān)系，結(jié)論如下：

（1）受地理位置和氣候條件影響，四川省大氣混合層高度分布呈西高東低特征，盆地地區(qū)的大氣混合層高度低于攀西地區(qū)和川西高原。

（2）四川盆地與攀西地區(qū)、川西高原的大氣混合層高度季節(jié)變化有顯著性差異，盆地春季大氣混合層高度最高，秋季最低；而攀西地區(qū)、川西高原秋季最高，夏季最低。四川省各地區(qū)的大氣混合層高度月變化基本一致，盆地地區(qū)的大氣混合層高度月變化呈雙峰型，峰值分別出現(xiàn)在4月和8月。攀西高原和川西地區(qū)的大氣混合層高度月變化呈“V”型，最低值出現(xiàn)在9月。

（3）四川省各地區(qū)大氣混合層高度日變化趨勢基本一致，均呈單峰型，從08時左右大氣混合層高度逐漸增加，15時達到當天最大值，然后又呈下降趨勢。這種變化規(guī)律主要受太陽輻射影響。

（4）四川省大氣混合層高度與PM2.5和O3兩種主要污染物的相關(guān)性較為明顯，大氣混合層高度與O3質(zhì)量濃度呈顯著正相關(guān)，與PM2.5質(zhì)量濃度呈顯著負相關(guān)。