宋劉明,張穎龍,張瑞萍

(1.浙江省嘉興市氣象局，浙江 嘉興 314000；2浙江省嘉興生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中心，浙江 嘉興 314000)

前 言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速的發(fā)展，能源與交通規(guī)模的擴(kuò)大、城市人口的增長(zhǎng)及大型工業(yè)開發(fā)區(qū)的建設(shè)、拓展，我國(guó)的大氣環(huán)境污染已不僅僅局限于局部地區(qū)，而成為了區(qū)域性的綜合污染[1]?；姻蔡鞖庾鳛榕c生態(tài)環(huán)境直接相關(guān)的天氣現(xiàn)象，也與人們的生活生產(chǎn)息息相關(guān)。珠三角、長(zhǎng)三角、京津冀三大城市群為首的中國(guó)東部地區(qū)空氣污染又是我國(guó)最為嚴(yán)重[2～4]地區(qū)。早在二十世紀(jì)七十年代，就有氣象資料中記載了霾和霧的區(qū)別，我國(guó)對(duì)霾展開研究始于上世紀(jì)九十年代，目前對(duì)灰霾的研究主要從灰霾的分布特征、變化趨勢(shì)、成因分析等方面開展，研究的方法也多樣化。王自發(fā)等[5]利用數(shù)值模式對(duì)我國(guó)中東部強(qiáng)霾天氣進(jìn)行模擬研究；鄭玫等[6]用源解析的方法對(duì)于PM2.5主要組分來源進(jìn)行研究。

國(guó)內(nèi)外對(duì)大氣污染過程分析已經(jīng)有了大量研究，認(rèn)為人為排放和天氣條件是形成大氣污染的主要原因[7-8]。有研究表明[9～11]，在相對(duì)穩(wěn)定的污染源的排放條件下，氣象條件主導(dǎo)著空氣質(zhì)量的變化情況。研究空氣質(zhì)量和氣象要素二者之間的關(guān)系，探討各氣象要素變化對(duì)空氣質(zhì)量的潛在影響，對(duì)減污治污環(huán)境治理政策的制定具有一定的指導(dǎo)意義[12]。楊素英等[13]利用MICAPS系統(tǒng)和美國(guó)的HYSPLT模式，分別從污染過程產(chǎn)生的天氣條件、污染物輸送軌跡等方面分析北京秋季一次污染的形成原因，分析發(fā)現(xiàn)不利的天氣條件、地形、污染物輸送是主要原因。耿建生等[14]對(duì)南通市及鄰近區(qū)域出現(xiàn)的空氣污染過程的主要?dú)庀笠睾吞鞖庑蝿?shì)進(jìn)行了分析，結(jié)果表明：大型穩(wěn)定性高壓伴隨而來的穩(wěn)定層結(jié)和小風(fēng)速，導(dǎo)致大氣擴(kuò)散差，是這次空氣污染過程的主要原因。吳劍斌等[15]利用CMAQ模型及過程分析技術(shù)，定量評(píng)估了在不同時(shí)段PM2.5濃度受大氣過程的影響，分析發(fā)現(xiàn)白天源排放增強(qiáng)、污染輸送和氣溶膠濕增長(zhǎng)貢獻(xiàn),是造成上海PM2.5濃度上升至重污染的主要原因。不同污染時(shí)段西北部點(diǎn)位對(duì)污染的貢獻(xiàn)率最大，且重污染時(shí)段輸送的貢獻(xiàn)率明顯高于非重污染時(shí)段。 徐懷剛、王繼志等人研究發(fā)現(xiàn)[16-17]：“霧頂”逆溫層的存在阻礙污染物的垂直方向擴(kuò)散，使得污染物濃度增大，降低大氣能見度和空氣質(zhì)量。吳兌[18]對(duì)于霧霾標(biāo)準(zhǔn)的研究指出：霾的相對(duì)濕度上限大約在90%。王淑英等[19]對(duì)北京秋冬季節(jié)較重污染研究得出，穩(wěn)定的天氣形勢(shì)下，地面風(fēng)速小(3m/s以下)、相對(duì)濕度大及逆溫是造成污染的主因。

目前許多學(xué)者通過分析氣團(tuán)軌跡來定性或者定量的研究貢獻(xiàn)一個(gè)地區(qū)大氣顆粒物的區(qū)域傳輸特征。潛在源貢獻(xiàn)因子法(PSFC)和權(quán)重分析法(CWT)便是用來分析氣團(tuán)輸送軌跡的重要研究方法。王愛平等[20]利用PSCF和 CWT方法研究了不同氣團(tuán)背景下黃山頂積聚模態(tài)顆粒物濃度的潛在源區(qū)和不同潛在源區(qū)對(duì)顆粒物濃度的貢獻(xiàn)。

2018年一月底到二月初長(zhǎng)三角地區(qū)有一次重污染過程，本文依據(jù)此次過程中能見度、相對(duì)濕度、風(fēng)速風(fēng)向變化情況，并結(jié)合PM2.5濃度的變化，利用TrajStat分析工具對(duì)此次污染過程進(jìn)行分析。重點(diǎn)針對(duì)浙北地區(qū)從PM2.5濃度和能見度以及相對(duì)濕度演變特征、天氣形勢(shì)和污染物來源等方面進(jìn)行分析。簡(jiǎn)單探討氣象條件對(duì)污染過程的影響和污染物的來源，繼而為以后的生態(tài)環(huán)境建設(shè)和地方跨地區(qū)的大氣污染聯(lián)防聯(lián)控提供借鑒[21]。從地理位置上看嘉興位于浙江北部地區(qū)，污染物從北方輸入時(shí)嘉興首當(dāng)其沖受其影響，因此本文選擇嘉興站的資料進(jìn)行研究分析。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文利用MICAPS氣象資料的高空資料和地面常規(guī)氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)霧霾天氣過程的環(huán)流背景以及能見度、相對(duì)濕度等氣象因子進(jìn)行分析。潛在源區(qū)分析使用的氣象數(shù)據(jù)為美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(NCEP)的全球資料同化系統(tǒng)(GDAS)，分辨率為0.5°×0.5°。PM2.5數(shù)據(jù)來源于中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站實(shí)時(shí)發(fā)布平臺(tái)(http://106.37.208.233:20035/)用以表征空氣質(zhì)量。

1.2 方法介紹

利用TrajStat分析工具對(duì)2018年1月25日～2月4日一次污染過程進(jìn)行PM2.5潛在源區(qū)分析。潛在源分析方法有潛在源貢獻(xiàn)因子法(PSCF)和濃度權(quán)重軌跡分析法(CWT)。PSCF算法是基于氣流軌跡分析識(shí)別源區(qū)的方法[22]。該算法是對(duì)研究區(qū)域內(nèi)經(jīng)過網(wǎng)格ij的污染軌跡數(shù)(xij)與該網(wǎng)格上經(jīng)過的所有軌跡數(shù)(yij)所得比值進(jìn)行分析，即

(1)

WPSCF=Wij×PSCF

(2)

(3)

CWT是一種計(jì)算潛在源區(qū)氣流軌跡權(quán)重濃度算法，其主要是反央不同軌跡的污染程度[24]，利用濃度權(quán)重軌跡分析算法可以模擬潛在源區(qū)污染物的權(quán)重濃度數(shù)值，可以反映潛在源區(qū)的污染程度，其計(jì)算公式為：

(4)

式中WCWTij為網(wǎng)格ij上的平均污染權(quán)重濃度；k為某一軌跡；wijk為軌跡k在網(wǎng)格ij停留的時(shí)間，權(quán)重函數(shù)Wij同PSCF方法,以降低當(dāng)xij較小時(shí)引起的不確定性。

2 結(jié)果與討論

2.1 PM2.5濃度變化趨勢(shì)和地面形勢(shì)場(chǎng)分析

圖1為2018年1月25日～2月4日PM2.5污染過程時(shí)序圖。一般區(qū)域性的污染可以分為清潔階段、污染積累階段和污染消散階段，本研究將污染分為3個(gè)階段，由圖可知，25～28日18時(shí)為清潔階段，28日19時(shí)～2月2日08時(shí)為污染積累階段，2月2日09時(shí)～2月4日為消散階段。清潔階段主要是受強(qiáng)冷空氣影響(圖2a)，上游無污染積累,水平擴(kuò)散較好，同時(shí)由于25日浙北地區(qū)普遍出現(xiàn)中雨(雪)天氣，有利于污染物的濕清除； 污染積累階段：26～28日期間北方存在污染積累，同時(shí)受冷空氣影響(圖2b)，上游污染在西北風(fēng)的作用下輸送至長(zhǎng)三角地區(qū)，其中26、27日和28日白天由于降水持續(xù)，對(duì)于污染物有較明顯清除作用，因此PM2.5濃度仍維持在較低水平，但28日入夜后，降水明顯減弱，且30～2日均無降水，并在2月1日8時(shí)逐漸轉(zhuǎn)為高壓中心附近(圖2c)污染物不斷輸入積累，出現(xiàn)峰值；最后污染物消散階段為2月2日8時(shí)開始受新一輪冷空氣影響(圖2d)，污染物濃度迅速降低。

圖1 2018年1月25日～2月4日PM2.5過程時(shí)間序列圖

圖2 嘉興1月25日(a)、1月28日(b)、2月1日(c)、2月2日08時(shí)(d)地面天氣圖

清潔階段PM2.5均值濃度為27.8μg/m3，平均風(fēng)速為2.6m/s；污染積累階段PM2.5均值濃度為160.0μg/m3，是清潔階段的5.8倍，是國(guó)家二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)75μg/m3(《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)技術(shù)規(guī)定》)的2.1倍，污染積累階段PM2.5峰值濃度最高出現(xiàn)在1月31日12時(shí)，濃度為275μg/m3，污染積累階段平均風(fēng)速為1.8m/s；消散階段PM2.5均值濃度為63.6μg/m3，平均風(fēng)速為3.0m/s。風(fēng)速小于3m/s時(shí)不利于污染物的擴(kuò)散，這與本次研究污染過程的各個(gè)階段風(fēng)速大小變化比較吻合。

2.2 大氣層結(jié)特征分析

近地層垂直方向上有逆溫層，可使得污染物在地面上不斷集聚，加劇空氣污染的程度，有利于霧霾天氣的形成。嘉興沒有探空資料，因此選擇杭州市的探空資料進(jìn)行分析。圖3是杭州站不同時(shí)間的08時(shí)探空?qǐng)D。從圖上可以看出，28日(圖3a)雖然在850hPa～700hPa高度存在逆溫層，但逆溫層高度較高，此時(shí)近地面到高空風(fēng)速較大，有利于污染物的擴(kuò)散，對(duì)應(yīng)清潔期階段；29日08時(shí)(圖3b)，地面到高空風(fēng)速仍較大，但地面形勢(shì)場(chǎng)上看，浙北地區(qū)逐漸轉(zhuǎn)弱高壓控制，風(fēng)速逐漸減小，同時(shí)逆溫層高度下降，在850hPa～800hPa高度上，均不利于污染物的擴(kuò)散；30日(圖3c)和31日(圖3d)08時(shí)，近地面風(fēng)速明顯減小，此時(shí)地面受均壓場(chǎng)控制，天氣靜穩(wěn)，逆溫層高度基本維持在850hPa高度上下，污染物濃度持續(xù)上升至峰值。1日(圖3e)08時(shí)和2日(圖3f)08時(shí)逆溫層高度基本在1 000hPa(1 km)高度，污染物濃度仍然處于高位，但呈逐漸下降趨勢(shì)；到了3日、4日冷空氣主體下來污染物濃度迅速下降。因此可以看出逆溫層的存在對(duì)于污染物的垂直擴(kuò)散有一定的阻礙作用，不利于污染物的擴(kuò)散，但在一次污染過程中，逆溫層所起作用還需要結(jié)合冷空氣影響階段來具體分析。

圖3 28日(a)、29日(b)、30日(c)、31日(d)、1日(e)、2日(f)08時(shí)杭州站探空?qǐng)D

2.3 氣象要素與PM2.5濃度隨時(shí)間變化關(guān)系

圖4為此次污染過程影響期間風(fēng)場(chǎng)與PM2.5的分布圖，可以看出，在西北風(fēng)時(shí)PM2.5濃度較高，且風(fēng)速也較大，這是由于冷空氣的滲透帶來污染物的遠(yuǎn)距離輸入導(dǎo)致；而同時(shí)在較小偏西風(fēng)時(shí)PM2.5濃度最高，濃度達(dá)到200μg/m3以上，這則是由于浙北地區(qū)處于弱的高壓場(chǎng)控制下，天氣形勢(shì)靜穩(wěn)，風(fēng)速小，不利于污染物的擴(kuò)散，因此污染物的本地積累和冷空氣所攜帶的遠(yuǎn)距離的污染物輸入共同導(dǎo)致污染物濃度不斷上升。

圖4 1月25日～2月4日風(fēng)玫瑰圖疊加PM2.5濃度

進(jìn)一步分析此次污染過程中風(fēng)速、相對(duì)濕度、能見度和PM2.5濃度變化關(guān)系，從此次過程中嘉興PM2.5濃度和風(fēng)速的時(shí)間演變看(圖5)，風(fēng)速大小變化和PM2.5濃度變化有較好的反相關(guān)性，但在28～29日二者之間的關(guān)系確是呈正相位變化，這與冷空氣的再一次影響有關(guān)系，冷空氣逐漸影響，風(fēng)速變大，但由于上游攜帶來的污染物輸入致使PM2.5濃度也不斷增加；而到了30～31日兩天，浙北地區(qū)受地面高壓控制，近似于均壓場(chǎng)，風(fēng)速迅速減小，不利于污染物擴(kuò)散，PM2.5濃度達(dá)到峰值。2日以后又一次冷空氣影響，風(fēng)速迅速增加，此時(shí)由于上游污染物沒有積累，同時(shí)擴(kuò)散條件好，PM2.5濃度迅速減小。

圖5 PM2.5濃度、風(fēng)速、相對(duì)濕度、能見度時(shí)間序列圖

對(duì)比風(fēng)速和能見度隨時(shí)間變化可以發(fā)現(xiàn)，風(fēng)速和能見度變化趨勢(shì)并不總是一致。28日之前能見度和風(fēng)速的變化還比較一致，但28～30日風(fēng)速增大，而能見度一直到3日前均維持較低值，與此同時(shí)PM2.5的濃度是呈上升的趨勢(shì)，并達(dá)到這幾天的峰值，這表明，29日前后的低能見度主要是由于污染物濃度增加所致。

對(duì)比相對(duì)濕度、能見度和PM2.5濃度變化發(fā)現(xiàn)，在污染物濃度處于高值的29日～3日這段時(shí)間，相對(duì)濕度大部分時(shí)間都低于80%，但最大值也有超過90%，能見度則基本在3 km以下，因此根據(jù)依據(jù)中國(guó)氣象局發(fā)布的《霾的觀測(cè)和預(yù)報(bào)等級(jí)》[25](QX/T101-2009)中規(guī)定的霾觀測(cè)的辨識(shí)條件和地面氣象觀測(cè)規(guī)范[26]規(guī)定的描述或大氣成分指標(biāo)進(jìn)一步判識(shí)綜合判定。此次污染過程中浙北地區(qū)受到霧霾混合影響，前期主要為霧影響，中后期霧霾混合，但以霾的影響為主。

2.4 PM2.5污染潛在來源分析

圖6為1月25日～2月4日WPSCF和WCWT結(jié)果，網(wǎng)格顏色越深表示值越大。由圖6a可知，對(duì)嘉興潛在源區(qū)貢獻(xiàn)較大的區(qū)域主要為西北方向(江蘇安徽交界處、蘇南、山東南部及中部和最遠(yuǎn)達(dá)到河南東部地區(qū))。這些潛在源區(qū)的氣流沿著西北-東南氣流軌跡通過長(zhǎng)距離輸送到長(zhǎng)三角地區(qū)。

WCWT結(jié)果(圖6b)與WPSCF結(jié)果源區(qū)地址基本一致，對(duì)嘉興貢獻(xiàn)較高的區(qū)域主要為江蘇安徽交界處、蘇南、山東南部及中部和河南東部地區(qū)，貢獻(xiàn)濃度均高于100μg/m3。

圖6 1月25日～2月4日WPSCF(a)和WCWT(b)

3 結(jié) 論

3.1 此次污染過程是由于北方冷空氣南下攜帶遠(yuǎn)距離的污染物輸入所致，在第一次冷空氣影響間歇，浙北地區(qū)又處于弱高壓控制的均壓場(chǎng)下，天氣靜穩(wěn)，風(fēng)速較小，不利于污染物的擴(kuò)散，導(dǎo)致了本次污染事件時(shí)間跨度加長(zhǎng)。

3.2 觀測(cè)期間，風(fēng)速和污染過程各個(gè)階段基本吻合。在相對(duì)濕度低于80%時(shí)，高濃度PM2.5對(duì)應(yīng)低能見度，但由于前期降水的存在，因此部分時(shí)段相對(duì)濕度較大，相對(duì)濕度均在90%以上，因此此次過程是霧霾混合影響，以霾影響為主(清潔階段霧為主)。在整個(gè)污染過程中，中低層逆溫層結(jié)構(gòu)不利于污染物的擴(kuò)散。

3.3 從PM2.5的潛在源區(qū)分析來看，WPSCF和WCWT結(jié)果表現(xiàn)較為一致，江蘇安徽交界處、蘇南、山東南部及中部和河南東部地區(qū)，對(duì)嘉興潛在貢獻(xiàn)濃度均高于100μg/m3，因此此次連續(xù)污染過程污染物主要是以外來輸入為主。

3.4 從分析結(jié)果來看，此次長(zhǎng)三角地區(qū)重污染過程主要是由于北方冷空氣的持續(xù)影響帶來的上游污染物不斷的輸入所導(dǎo)致的，上述三個(gè)結(jié)論同時(shí)也揭示了此次污染過程中氣象條件所起的作用，那么在以后秋冬季節(jié)遇到類似冷空氣過程的時(shí)候氣象環(huán)保部門可為地方政府提前預(yù)報(bào)環(huán)境污染過程，可為地方政府對(duì)于生產(chǎn)生活安排提供決策支撐，同時(shí)針對(duì)如此大范圍、長(zhǎng)距離的污染物輸送，也可為地方跨地區(qū)的大氣污染聯(lián)防聯(lián)控提供借鑒。