李婷苑,陳靖揚,翁佳烽,沈 勁,龔 宇

廣東省臭氧污染天氣型及其變化特征

李婷苑1,陳靖揚1,翁佳烽2*,沈 勁3,龔 宇1

(1.廣東省生態(tài)氣象中心(珠三角環(huán)境氣象預報預警中心),廣東 廣州 510640；2.肇慶市氣象局,廣東 肇慶 526060；3.廣東省生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心,廣東 廣州 510308)

結合地面觀測資料、再分析數(shù)據(jù)和客觀天氣分型方法SOM,分季節(jié)、分區(qū)域診斷和分析2015～2020年廣東省O3污染天氣型及其變化特征.結果表明,2015～2019年廣東省O3污染逐年上升,其中2017～2019年上升較為明顯,2020年則明顯下降,氣象條件和污染物排放的變化均對O3污染的變化起到重要作用.2017～2020年廣東省干季O3濃度接近或超過濕季O3濃度,干季污染城數(shù)亦接近濕季.弱冷高壓脊天氣型是影響廣東省O3污染的主導天氣型,6a期間共造成526個污染城數(shù).干季和濕季O3污染的主導天氣型分別為弱冷高壓脊和臺風外圍,干季弱冷高壓脊天氣型污染天數(shù)占比呈明顯上升趨勢,2019～2020年超過濕季臺風外圍天氣型成為影響O3污染最主要的天氣型.在弱冷高壓脊天氣型下,影響四大區(qū)域O3污染的外來源輸送路徑主要有東北路和沿海路,濕季珠三角臺風外圍和粵北變性高壓脊天氣型下,區(qū)域O3污染則受本地排放影響較大.

廣東??；臭氧；天氣型；變化特征

近地面高濃度的臭氧不僅對人體健康和農(nóng)作物造成危害[1-3],同時作為溫室氣體,對全球變暖具有一定影響[4-5].廣東省經(jīng)濟快速發(fā)展的同時,大氣污染也較為嚴重[6-8].隨著大氣污染減排工作的不斷推進,廣東省PM2.5濃度呈逐年下降的趨勢,2020年PM2.5年均濃度首次邁入世衛(wèi)組織第二階段標準[9].然而,近年臭氧濃度卻持續(xù)較高且呈上升趨勢[10],于2015年超過PM2.5成為廣東省的首要污染物,且占比逐年升高,成為影響全省AQI達標率的首要因素[11].

地面臭氧是由NO、VOCs等臭氧前體物在一定的氣象條件下通過復雜的光化學反應生成的二次污染物[12-16],其濃度的變化受前體物的排放和氣象條件共同影響[17-19].氣象條件影響地面臭氧的生成、累積和輸送[20],臭氧污染往往發(fā)生在高溫、低濕、強輻射的氣象條件下[21-24],廣東省地區(qū)因其特殊的地理位置使得該地天氣異常復雜,日照長、氣壓低、2～3級風力亦是造成臭氧污染的重要氣象條件[25],當珠三角受偏西風控制時,下風向地區(qū)臭氧濃度最高[26].不同的天氣型影響下氣象要素存在明顯差異[27],天氣型的變化決定了氣象要素周-日尺度的變化,因此天氣型對臭氧濃度的變化起著重要的作用.國際上關于天氣型對臭氧濃度的影響研究開始得較早,在20世紀80年代已有不少相關研究[28-29].我國目前也在易污染天氣方面開展了不少研究[30-32],不同地區(qū)天氣型對臭氧濃度的影響不同,暖性、且不利于污染物擴散的天氣型(如鋒前暖區(qū)、副熱帶高壓控制等)易造成臭氧污染[33-36].對于珠三角地區(qū),臺風外圍下沉氣流影響下易出現(xiàn)臭氧污染過程[37-39],在臺風外圍影響下一方面易形成逆溫不利于污染物擴散,另一方面可使平流層中的臭氧通過下沉氣流進入對流層,導致臭氧的形成[40],此外,臺風外圍天氣亦可加劇華南地區(qū)的生物源BVOCs排放,與人為源協(xié)同作用加劇珠三角臭氧污染[41];副熱帶高壓控制下日照強、云量少、風力弱等氣象條件有利于光化學反應生成較高濃度的臭氧而不利于其擴散,臭氧平均值較高[17];在冷暖氣團強度相當或交匯時,大氣擴散能力差,易形成嚴重的空氣污染事件[42].在偏北風和強海陸風環(huán)流的作用下,鄉(xiāng)村地區(qū)排放的BVOC和氧化產(chǎn)物輸送至下風向的VOC控制區(qū)加劇光化學反應和臭氧前體物累積,從而造成嚴重的臭氧污染[43].

前人的研究提高了人們對臭氧污染天氣型的認識,研究方法也漸趨成熟,但目前對廣東省臭氧污染天氣型的研究尚不具系統(tǒng)性,缺乏易污染天氣型的對比分析.本文使用廣東省臭氧濃度觀測數(shù)據(jù)和ERA5再分析資料,在分析廣東省臭氧濃度變化特征的基礎上,分季節(jié)、分區(qū)域診斷和分析臭氧污染天氣型及其變化特征,以期為區(qū)域臭氧污染聯(lián)防聯(lián)控提供決策參考.

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究2015～2020年O3質量濃度監(jiān)測數(shù)據(jù)來源于廣東省102個國家環(huán)境空氣質量監(jiān)測站,氣象要素監(jiān)測數(shù)據(jù)來源于廣東省86個國家氣象站,氣象再分析資料采用歐洲中心ERA5和美國NCEP資料,其中ERA5再分析資料分辨率為0.25°′0.25°,NCEP再分析資料分辨率為1°′1°.

1.2 數(shù)據(jù)處理方法

(1)根據(jù)《環(huán)境空氣質量指數(shù)(AQI)技術規(guī)定(試行)》[44],使用城市內所有國家環(huán)境空氣質量監(jiān)測站小時觀測數(shù)據(jù)計算臭氧濃度日評價值(最大8h滑動平均),并判別城市臭氧污染等級.

(2)定義某區(qū)域一段時間內每日污染城市個數(shù)總和為污染城數(shù).

(3)采用歐洲中心ERA5再分析資料,選擇500hPa位勢高度場、海平面氣壓、10m水平風,研究范圍為100°～130°E,10°～40°N,是直接影響廣東省的天氣系統(tǒng)出現(xiàn)的主要區(qū)域.本研究基于歐盟COST (歐洲科技合作) 733行動計劃開發(fā)的專門的天氣分型軟件COST 733[45],使用自組織神經(jīng)網(wǎng)絡分析方法(SOM)實現(xiàn)廣東省大氣環(huán)流系統(tǒng)分型工作.應用神經(jīng)網(wǎng)絡非線性機器學習算法對逐日代表環(huán)流形勢的多層次多要素數(shù)據(jù)作為一個整體進行訓練分型,根據(jù)分型數(shù)量對應的總解釋方差拐點確定為具體天氣型種數(shù).SOM最大的優(yōu)點是自動尋找樣本中的內在規(guī)律和本質屬性,自組織、自適應地改變網(wǎng)絡參數(shù)與結構,極大方便尋找最優(yōu)解.具體步驟為:1)對輸入數(shù)據(jù)矩陣和競爭層中各神經(jīng)元對應的權重向量(數(shù)量即對應分型結果,算法最后輸出結果為權重向量)全部進行歸一化;2)將輸入模式向量與競爭層的權重向量進行相似性比較(采用歐式距離),并將最相似的權重向量判為競爭獲勝神經(jīng)元;3)輸出獲勝神經(jīng)元,調整訓練權重,同時更新學習率和鄰域函數(shù),并重新回到第一步驟繼續(xù)訓練,直至學習率衰減至零,神經(jīng)元權重向量也就趨于聚類中心.為了保證神經(jīng)元(權重)趨于聚類中心,進行多次上述3個步驟的迭代,項目設置10000次以上迭代運算以保證分型結果的穩(wěn)定性.

(4)將廣東省劃分為珠江三角洲(以下簡稱珠三角)、粵東、粵西和粵北四大區(qū)域,如圖1,其中珠三角包含廣州、深圳、珠海、佛山、惠州、東莞、中山、江門和肇慶9個地市;粵東包含汕頭、潮州、揭陽和汕尾4個地市;粵西包含云浮、陽江、茂名和湛江3個地市;粵北包含梅州、河源、韶關和清遠5個地市.

(4)根據(jù)廣東省氣候分析結果,本文使用連平站(114.48°E,24.37°N)、番禺站(113.32°E,22.93°N)、高州站(110.85°E,21.93°N)和惠來站(116.30°E,23.03°N)作為廣東省粵北、珠三角、粵西和粵東區(qū)域綜合氣象因子代表站(圖1五角星).

圖1 廣東省區(qū)域劃分

后向軌跡模式(HYSPLIT)使用NCEP的全球資料同化系統(tǒng)GDAS的FNL全球分析資料,模擬2015～2020年抵達連平、惠來、高州和番禺10m高度的每日12:00～19:00對應的72h后向軌跡數(shù)據(jù).

潛在源區(qū)貢獻函數(shù)PSCF為經(jīng)過某一區(qū)域的氣團到達觀測點時對應的某要素值超過設定閾值的條件概率,PSCF的值越大代表經(jīng)過此網(wǎng)格的氣團對接受點的空氣質量影響的概率越大[46].具體公式如下:

式中:m表示當區(qū)域內出現(xiàn)某一個或以上城市污染時,軌跡經(jīng)過網(wǎng)格的軌跡點數(shù);n為經(jīng)過網(wǎng)格的所有軌跡點數(shù).

PSCF的誤差會隨著網(wǎng)格與采樣點距離增加而增加,當n較小時,會有很大的不確定性.為了減小這種不確定性,引入權重函數(shù)W[47]:

WPSCF即為引入權重函數(shù)后的概率分布場:

2 結果與討論

2.1 臭氧污染概況

表1統(tǒng)計了2015～2020年廣東省O3-8h濃度和污染城數(shù),2015～2020年O3-8h平均濃度為85μg/m3,平均每年出現(xiàn)O3污染城數(shù)為365個,其中輕度污染319個,中度污染42個,重度污染4個.2015～2019年O3污染呈逐年上升的趨勢,O3-8h平均濃度由76μg/m3上升至95μg/m3,污染城數(shù)由196個上升至683個,輕度污染城數(shù)同樣呈逐年上升的趨勢,中度和重度污染城數(shù)則呈波動上升的趨勢,在2018年略有回落.相較于2019年,2020年O3-8h平均濃度及污染城數(shù)均明顯下降,O3-8h平均濃度下降了7μg/m3,污染城數(shù)由683個下降至325個,下降了52%,其中輕度污染城數(shù)下降了295個(51%),中度污染城數(shù)下降了52個(56%),重度污染下降了11個(85%).2020年受疫情影響,國家采取了嚴格的管控措施,例如居家建議、限制公共交通、關閉非必要的工廠等,疫情期間NO排放減少了20%～50%[48],加上藍天保衛(wèi)戰(zhàn)的大力減排措施[49],使得主要受交通和工業(yè)源影響的CO濃度在2020年亦顯著低于2019年(圖2),由0.78mg/m3下降至0.67mg/m3,下降了14%,因此2020年O3-8h平均濃度及污染城數(shù)的顯著下降可能與污染排放顯著減少有關.

表1 2015～2020年廣東省O3-8h濃度及污染城數(shù)年變化

廣東省地處熱帶和亞熱帶季風氣候區(qū),在溫帶和熱帶各類天氣影響下,干濕季明顯是廣東省氣候的基本特征之一.為了解廣東省干濕季O3污染特征,本研究將統(tǒng)計的O3污染分成干季(10月～次年3月)和濕季(4～9月)[50]來對比分析(圖3).廣東省干濕季均可出現(xiàn)O3污染,2015～2019年干濕季O3-8h濃度和污染城數(shù)整體上呈現(xiàn)上升的趨勢,2020年均明顯下降.2015～2016年濕季O3-8h濃度明顯高于干季,自2017年起,干濕季O3-8h濃度差異不明顯,甚至在2020年干季O3-8h濃度超過了濕季(高3μg/m3),這與京津冀、長三角等地區(qū)的夏季峰值存在明顯差異[51].干季污染城數(shù)低于濕季,2016～2017年濕季污染城數(shù)顯著高于干季,干濕季平均污染城數(shù)分別為225和66個,2018～2020年干濕季污染城數(shù)則差異較小.

圖2 2015～2020年廣東省CO濃度逐年變化

圖3 2015～2020年不同季節(jié)廣東省O3-8h濃度及污染城數(shù)

圖4 2015～2020年廣東省21地市O3污染天數(shù)

廣東省O3污染主要分布在珠三角區(qū)域內(圖4),2015～2020年珠三角、粵東、粵西和粵北平均污染天數(shù)為166,58,64和53d.珠三角各市污染天數(shù)介于59～240d之間,珠三角中部和西南部污染天數(shù)較大,共有4個地市超過200d,分別為江門、東莞、中山和佛山(污染天數(shù)分別為240,231,214和210d);珠三角各市O3污染差異大,珠三角區(qū)域內惠州污染天數(shù)最低,為59d.粵東各市O3污染較為接近,污染天數(shù)介于48～72d之間.粵西各市污染天數(shù)介于34～103d之間.粵北各市O3污染差異也較大,各市污染天數(shù)介于8～106d之間,其中梅州僅出現(xiàn)8d O3污染,為全省最低.

2.2 臭氧污染天氣型

利用SOM法將2015～2020年影響廣東省的天氣型分為12種環(huán)流形勢,分別為臺風外圍(TP)、臺風外圍+冷高壓脊(TPR)、副熱帶高壓(以下簡稱副高, SH)、副高脊+偏南風(SRS)、低壓槽(TR)、東路冷空氣(EC)、西路冷空氣(MC)、中路冷空氣(WC)、弱冷高壓脊(HR)、冷鋒前(FC)、變性高壓脊(DR)和反氣旋環(huán)流(AC),以上分型結果幾乎涵蓋日常預報業(yè)務中所見的廣東省影響系統(tǒng),對比分型結果與主觀天氣系統(tǒng)識別結論大體一致,說明SOM分型技術的適用性.

分別計算每種天氣型下廣東省O3污染城數(shù)(圖5),可見,造成廣東省污染的天氣型主要為弱冷高壓脊(HR)、臺風外圍(TP)、副高(SH)和臺風外圍+冷高壓脊(TPR)天氣型,污染城數(shù)均超過200個.弱冷高壓脊(HR)天氣型是影響廣東O3污染最主要的天氣型,在該天氣型下2015～2020年期間污染城數(shù)共為526個,其中輕度污染城數(shù)為454個,中度污染城數(shù)為66個,重度污染城數(shù)為6個.臺風外圍(TP)天氣型造成的重度污染城數(shù)最多(7個),該天氣型下共出現(xiàn)364個O3污染城數(shù).

圖5 2015～2020年廣東省不同天氣型下O3污染城數(shù)

根據(jù)統(tǒng)計結果,按臭氧超標城數(shù)由高到低分為3類天氣型(圖6),Ⅰ類高污染天氣型為弱冷高壓脊(HR)天氣型,Ⅱ類中污染天氣型包括臺風外圍(TP)、副高(SH) 2種天氣型,Ⅲ類低污染天氣型為臺風外圍+冷高壓脊(TPR)天氣型.3類天氣型對應的平均污染城數(shù)分別為526,345和248個,其中輕度污染城數(shù)分別為454,290和223個,中度污染城數(shù)分別為66,45和22個,重度污染城數(shù)分別為6,6和3個.

圖6 3類O3污染天氣環(huán)流形勢

圖中等值線為500hPa高度場,填色為海平面氣壓,箭頭表示10m風矢

為更好地了解3類污染天氣型下氣象條件情況,圖7給出2015～2020年不同天氣型下氣象要素特征,其中ALL為所有天氣型下的氣象要素平均值.

弱冷高壓脊(HR)天氣型下,大陸氣團南下影響廣東,大氣較為干燥,在這種天氣型影響下往往天氣較為晴好(平均日雨量僅1.9mm),濕度較低(76.1%),日照時間較長(5.0h),有利于臭氧的生成.同時,因冷空氣強度較弱,廣東省近地面以弱偏北風為主,這有利于臭氧及其前體物在區(qū)域內聚集或向區(qū)域內下風向城市輸送,從而容易造成O3污染現(xiàn)象.2015～ 2020年弱冷高壓脊(HR)天氣型共出現(xiàn)222d,占比10.1%,主要出現(xiàn)在冷暖交替的時期,4、10和11月分別出現(xiàn)26,83和84d.

臺風外圍(TP)天氣型、副高(SH)天氣型常常對應高溫、晴熱天氣,使得O3在近地面快速生成,另外,這兩種天氣型均對應大范圍下沉運動,下沉氣流一方面有利于高空O3向近地面輸送,另一方面形成”鍋蓋”使得污染物在近地面累積.2015～2020年臺風外圍(TP)和副高(SH)天氣型共出現(xiàn)176和189d,分別占比8.0%和8.9%,臺風外圍(TP)天氣型主要出現(xiàn)在7～8月(共143d),副高(SH)天氣型則主要出現(xiàn)在9～10月(共150d).

臺風外圍+冷高壓脊(TPR)天氣型為低污染天氣型,臺風屬于低壓系統(tǒng),而冷高壓脊為高壓系統(tǒng),當這兩種天氣型共同影響時容易形成較大的氣壓梯度力,加大地面風力(日平均風速達2.3m/s),水平擴散條件好于弱冷高壓脊(HR)和臺風外圍(TP)天氣型,但在該天氣形勢下濕度更低、日照更長,氣象條件更有利于臭氧的生成.臺風外圍+冷高壓脊(TPR)天氣型出現(xiàn)頻率較低,2015～2020年共出現(xiàn)72d,占比3.3%,該類天氣型僅出現(xiàn)在9,10和11月,分別出現(xiàn)24,41和7d.

2.3 不同季節(jié)臭氧污染主導天氣型

不同季節(jié)的主要影響天氣型往往不同,同一種天氣型在不同季節(jié)造成的污染也可能存在差異[52],為研究不同季節(jié)的主要污染天氣型,統(tǒng)計廣東省干濕季不同天氣型下O3污染情況,如圖8所示,干季、濕季廣東省區(qū)域O3污染的主導天氣型分別為弱冷高壓脊(HR)和臺風外圍(TP).

干季,廣東省區(qū)域受東北季風影響較大,影響O3污染過程的主要天氣型為弱冷高壓脊(HR)、臺風外圍和冷高壓脊結合(TPR).2015～2020年弱冷高壓脊(HR)天氣型造成O3輕度污染城數(shù)351個、中度污染城數(shù)45個、重度污染城數(shù)1個,居首位.臺風外圍和冷高壓脊結合(TPR)天氣型造成的污染總城數(shù)為155,明顯低于弱冷高壓脊(HR)天氣型.

濕季,影響廣東省區(qū)域O3污染過程的主要天氣型為臺風外圍(TP)和副高(SH).在臺風外圍(TP)天氣型下,6a期間共出現(xiàn)輕度污染城數(shù)299個、中度污染城數(shù)58個、重度污染城數(shù)7個,居首位.副高(SH)天氣型亦造成較高污染城數(shù),輕、中、重度污染城數(shù)分別為226,33和4個,居第二位.弱冷高壓脊(HR)天氣型下O3污染程度也相對較重,中度污染城數(shù)為21個,重度污染城數(shù)為4個.

由圖9可以看到,濕季臺風外圍(TP)天氣型污染天數(shù)占比呈波動下降趨勢,干季弱冷高壓脊(HR)天氣型污染天數(shù)占比呈明顯上升趨勢,干季臺風外圍和冷高壓脊結合(TPR)、濕季副高(SH)無明顯趨勢.2015～2020年干濕季O3污染主要天氣型污染天數(shù)平均值分別為:干季弱冷高壓脊(HR) 13d/a,干季臺風外圍和冷高壓脊結合(TPR) 5d/a,濕季臺風外圍(TP) 17d/a和濕季副高(SH) 12d/a.濕季臺風外圍(TP)天氣型污染天數(shù)占比在近6a呈波動下降趨勢,其中2016年最高(58%),2020年最低(20%).近6a秋季弱冷高壓脊(HR)天氣型污染天數(shù)占比分別是12%、12%、21%、28%、42%和52%,呈明顯上升趨勢,且2019～2020年已超過濕季臺風外圍(TP)天氣型.

圖9 2015～2020年不同季節(jié)廣東省O3污染主導天氣型污染天數(shù)占比變化趨勢

2015～2020年干季弱冷高壓脊(HR)天氣型出現(xiàn)天數(shù)分別為31,21,20,48,37,32d,濕季臺風外圍(TP)天氣型出現(xiàn)天數(shù)分別為26,35,17,57,35,6d,即2018～ 2019年干季弱冷高壓脊(HR)天氣型和濕季臺風外圍(TP)天氣型天數(shù)明顯較高,加劇臭氧污染的有利氣象條件明顯增加,值得注意的是2017年O3污染干濕季主導天氣型出現(xiàn)天數(shù)均較低,2019年干濕季主導天氣型出現(xiàn)天數(shù)較2018年也明顯下降,但臭氧濃度卻上升明顯,因此2017和2019年臭氧濃度的上升可能與前體物排放變化密切相關,2018年臭氧濃度上升受氣象條件影響較大.2020年干季弱冷高壓脊(HR)天氣型和濕季臺風外圍(TP)天氣型天數(shù)均下降,2020年氣象條件明顯轉好,結合圖2分析,2020年臭氧濃度的下降可能是由于較好的氣象條件與污染物排放減少共同影響.

2.4 不同區(qū)域臭氧污染主導天氣型

同種天氣型下不同區(qū)域間氣象條件存在差異,因此污染物濃度也往往存在明顯差異[7,39],為了解廣東省不同區(qū)域O3污染主導天氣型,表2給出2015～ 2020年不同季節(jié)下廣東省四大區(qū)域臭氧污染主導天氣型,圖10給出2015～2020年不同季節(jié)廣東省四大區(qū)域臭氧污染主導天氣型污染天數(shù)變化趨勢.

表2 2015～2020年不同季節(jié)下廣東省四大區(qū)域O3污染主導天氣型

干季,廣東省四大區(qū)域主導天氣型均為弱冷高壓脊(HR),在該天氣型下2015～2020年干季各區(qū)域污染城數(shù)為:珠三角255個、粵西87個、粵東44個、粵北12個.濕季,各區(qū)域主導天氣型完全不同,珠三角、粵東、粵西和粵北地區(qū)主導天氣型分別為臺風外圍(TP)、反氣旋環(huán)流(AC)、副高(SH)和變性高壓脊(DR),污染城數(shù)分別為:307,29,23和31個.在主導天氣型下,粵東、粵西和粵北的O3污染城數(shù)明顯少于珠三角地區(qū).

干季主導天氣型污染天數(shù)在2016～2019年呈逐年上升,濕季主導天氣型污染天數(shù)在2018和2019年較高(圖10).結合表1廣東省O3污染逐年變化以及2.3節(jié)分析可以發(fā)現(xiàn),2017年干季珠三角和粵西弱冷高壓脊(HR)天氣型污染天數(shù)增加與污染物排放變化密切相關.2018年干季珠三角和粵東弱冷高壓脊(HR)以及濕季珠三角臺風外圍(TP)、粵東反氣旋環(huán)流(AC)和粵北變性高壓脊(DR)天氣型污染天數(shù)均有所增加:2018年干季弱冷高壓脊(HR)、濕季臺風外圍(TP)和變性高壓脊(DR)天氣型出現(xiàn)天數(shù)明顯上升,提示加劇臭氧污染的有利氣象條件明顯增加;2018年濕季反氣旋環(huán)流(AC)天氣型出現(xiàn)天數(shù)為近6a最低,較2017年減少8d(減少29%),但該天氣型下粵東污染天數(shù)卻明顯增加,因此2018年污染物排放變化也可能對污染天數(shù)增加有一定影響.2019年干季珠三角和粵西弱冷高壓脊(HR)天氣型污染天數(shù)明顯增加,分別增加了16d和12d,但該天氣型出現(xiàn)天數(shù)較2018年卻明顯下降(11d),因此2019年O3污染上升受污染物排放變化影響較大;2020年干季弱冷高壓脊(HR)天氣型出現(xiàn)天數(shù)僅下降5d,但在該天氣型下各區(qū)域污染天數(shù)下降均超過5d,珠三角地區(qū)污染天數(shù)下降最為明顯,由29d下降至13d,粵東、粵西和粵北分別下降了6,8和6d,因此除了氣象條件轉好以外,污染物排放減少也是2020年O3污染下降的重要原因.

為了解外來輸送潛在源區(qū)對四大區(qū)域O3污染的影響,圖11給出四大區(qū)域主導污染天氣型下WPSCF分布和軌跡聚類分析,可以看到,在干季弱冷高壓脊(HR)天氣型下,珠三角除了本地周邊存在高WPSCF值(>0.45)外,受東北路和沿海路輸送影響也較為明顯,東北路較高WPSCF值分布于韶關、河源和江西,沿海路較高WPSCF值分布于珠三角東南部到汕尾一帶;粵東主要受福建沿海輸送影響;粵北主要受東北路江西遠距離輸送影響;粵西則主要受東北路的珠三角、粵北和湖南輸送影響.在濕季臺風外圍(TP)天氣型下,珠三角區(qū)域O3污染最主要為珠三角區(qū)域內城市群輸送,WPSCF大值區(qū)覆蓋珠三角全區(qū)域,同時,粵北清遠、韶關和粵西陽江也存在WPSCF大值區(qū),說明這些地區(qū)對珠三角區(qū)域O3污染也可能有一定影響.濕季反氣旋環(huán)流(AC)天氣型下,粵東O3污染主要受本區(qū)域沿海排放影響.濕季副高(SH)天氣型下,粵西主要受本地排放和廣西東南部排放共同影響.與干季弱冷高壓脊(HR)天氣型相比,濕季變性高壓脊(DR)天氣型粵北受本地影響更大一些,江西南部和珠三角北部僅少量格點存在較高WPSCF值.

圖11 2015～2020年廣東省四大區(qū)域主要污染天氣型下軌跡聚類及WPSCF分布特征

3 結論

3.1 2015～2019年O3污染呈逐年上升的趨勢,其中2017～2019年上升較為明顯;2020年O3-8h平均濃度及污染城數(shù)均明顯下降,O3-8h平均濃度下降了7μg/m3,污染城數(shù)由683個下降至325個,下降了52%.2017和2019年O3污染上升主要受排放變化影響,2018年則主要受不利氣象條件影響,氣象條件轉好和污染物排放減少的共同作用使得2020年O3污染顯著下降.廣東省干濕季均可出現(xiàn)O3污染,2017～ 2020年干季O3濃度接近或超過濕季O3濃度,干濕季污染城數(shù)也非常接近.

3.2 造成廣東省污染的天氣型主要為弱冷高壓脊(HR)、臺風外圍(TP)、副高(SH)和臺風外圍+冷高壓脊(TPR)天氣型,其中弱冷高壓脊(HR)天氣型是影響廣東O3污染最主要的天氣形勢,在該天氣型下2015～2020年期間共出現(xiàn)526個污染城數(shù),臺風外圍(TP)天氣型造成的重度污染城數(shù)最多(為7個).

3.3 廣東省干季和濕季O3污染的主導天氣型分別為弱冷高壓脊(HR)和臺風外圍(TP),O3污染平均天數(shù)分別為13d/a和17d/a.濕季臺風外圍(TP)天氣型污染天數(shù)占比在近6a呈波動下降趨勢,干季弱冷高壓脊(HR)天氣型污染天數(shù)占比則逐年上升,且2019～ 2020年超過濕季臺風外圍(TP)天氣型成為影響廣東省O3污染最主要的天氣型.

3.4 干季,廣東省四大區(qū)域主導天氣型均為弱冷高壓脊(HR);濕季廣東省四大區(qū)域主導天氣型完全不同:珠三角為臺風外圍(TP),粵東為反氣旋環(huán)流(AC),粵西為副高(SH),粵北為變性高壓脊(DR).在弱冷高壓脊(HR)天氣型下,影響四大區(qū)域O3污染的外來源輸送路徑主要有東北路和沿海路,濕季珠三角臺風外圍(TP)和粵北變性高壓脊(DR)天氣型下,區(qū)域O3污染受本地排放影響較大.

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LI Ting-yuan1, CHEN Jing-yang1, WENG Jia-feng2*, SHEN Jin3, GONG Yu1

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Based on the surface observation data, reanalysis data as well as the SOM objective classification method, ozone pollution synoptic patterns and their variation characteristics in Guangdong (GD) during 2015～2020 were diagnosed and analyzed by different seasons and regions. The ozone pollution kept an upward tendency year by year from 2015 to 2019, with an impressive increase from 2017 to 2019 but a dramatic decrease in 2020. Changes in meteorological conditions and pollutant emissions played an important role in the variation of O3pollution. The ozone concentration in dry season was close to or higher than that in wet season, and the number of polluted cities during dry season was also close to wet season. Weak cold high ridge (HR) was the dominant synoptic pattern affecting the ozone pollution, which caused 526cities over standard during 6years. The dominant synoptic patterns of ozone pollution in GD were HR and typhoon periphery (TP) in dry and wet season, respectively. The proportion of pollution days under the control of HR in dry season raised obviously, which surpassed TP in wet season and became the most important weather type affecting ozone pollution. Under the control of HR, the transport paths of ozone in four regions mainly included northeast path and coastal path. Regional ozone pollution in PRD and North-GD were greatly affected by local emissions under the control of TP and DR in wet season, respectively.

Guangdong；ozone；synoptic patterns；variation

X511

A

1000-6923(2022)05-2015-10

李婷苑(1988-),女,廣東興寧人,高級工程師,碩士,主要從事環(huán)境氣象研究.發(fā)表論文10余篇.

2021-10-13

廣東省重點研發(fā)計劃項目(2020B1111360003);國家重點研發(fā)計劃項目(2019YFC0214605,2018YFC0213902);廣東省氣象局科技創(chuàng)新團隊項目(GRMCTD202003);廣東省氣象局科學技術研究項目(GRMC2020M12);肇慶市科技計劃項目(2021040302007)

* 責任作者, 工程師, wengjiaf@mail2.sysu.edu.cn