徐佳佳,賈洪偉,鐘 珂,亢燕銘
盛行梯度風(fēng)下熱力環(huán)流對(duì)近地空氣質(zhì)量的影響研究
徐佳佳,賈洪偉,鐘 珂,亢燕銘*
(東華大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院,上海 201620)
以中緯度沿海城市上海為代表,采用數(shù)值模擬方法,分析了海岸線附近污染源排放的大氣污染物在盛行梯度風(fēng)和熱力環(huán)流耦合作用下的擴(kuò)散和輸送特征,并與忽略海陸溫差的理想情況作了對(duì)比.結(jié)果表明,即使在盛行梯度風(fēng)主導(dǎo)城市風(fēng)場時(shí),海陸溫差引起的熱力環(huán)流對(duì)海岸線附近流場仍有重要影響,并使近地面污染物濃度時(shí)空分布與海陸無溫差時(shí)截然不同.海陸無溫差時(shí),污染物僅向盛行梯度風(fēng)的下風(fēng)向區(qū)域擴(kuò)散.而在海陸有溫差時(shí),污染物的擴(kuò)散卻可能是雙向的.陸地最高和最低氣溫出現(xiàn)的時(shí)間分別對(duì)應(yīng)著沿海城市污染物最不利釋放時(shí)段(RTS-16:00和RTS-04:00),造成的污染總時(shí)長和日平均濃度均最大,不僅部分近地面污染物被海陸熱力環(huán)流攜帶至盛行梯度風(fēng)的上風(fēng)向區(qū)域,并且下風(fēng)向區(qū)域的日平均濃度最高達(dá)海陸無溫差時(shí)的4~5倍.因此,即使在盛行梯度風(fēng)較強(qiáng)時(shí)忽略海陸溫差形成的熱力環(huán)流影響,也會(huì)明顯低估非海陸風(fēng)日的實(shí)際污染強(qiáng)度和污染范圍.
盛行梯度風(fēng);熱力環(huán)流;海陸溫差;大氣污染物;沿海城市
空氣污染已成為我國很多地區(qū)突出的環(huán)境問題,給城市居民健康帶來嚴(yán)重的不利影響[1-3].據(jù)報(bào)道,全世界近一半的人口居住在距海岸線50km以內(nèi)的沿海區(qū)域[4],因此,沿海城市大氣污染物在不同氣象條件下的擴(kuò)散和輸送特征受到了廣泛關(guān)注[5-7].
同時(shí)具有海洋和陸地是沿海城市的典型地理特征,由于海洋和陸地的熱力特性不同,兩者間存在溫差,會(huì)導(dǎo)致海陸上空空氣密度不同,因而容易形成大氣次級(jí)環(huán)流(以下簡稱海陸熱力環(huán)流)[8-9].對(duì)于沿海城市,局地的流場和污染物擴(kuò)散特征受到大尺度天氣系統(tǒng)和海陸熱力環(huán)流的共同影響.當(dāng)盛行梯度風(fēng)較小時(shí),沿海城市風(fēng)場被海陸溫差引起的熱力環(huán)流控制(即海陸風(fēng)日)[10-12].很多研究者對(duì)海陸風(fēng)日的大氣污染物擴(kuò)散特征展開了細(xì)致的研究[8,13-14],發(fā)現(xiàn)強(qiáng)勁的海風(fēng)可將污染物吹至深入內(nèi)陸數(shù)十公里的區(qū)域,并在內(nèi)陸產(chǎn)生高濃度污染,惡化空氣質(zhì)量.這些研究結(jié)果對(duì)于海陸風(fēng)發(fā)生頻率較高的沿海城市大氣污染物控制有重要的參考價(jià)值,如具有緯向海岸線的熱帶沿海城市???其7月份海陸風(fēng)發(fā)生頻率高達(dá)74.2%[15],海陸風(fēng)日是這類城市的主導(dǎo)天氣.
然而,還有大量沿海城市的海陸風(fēng)發(fā)生頻率較低.如上海,其盛行梯度風(fēng)平均風(fēng)速較大,并地處中緯度地區(qū),海陸風(fēng)發(fā)生頻率僅為20%,并呈現(xiàn)出逐年下降的趨勢[16].這類城市雖然瀕海,但絕大部分時(shí)間為非海陸風(fēng)日.因非海陸風(fēng)日的熱力環(huán)流被壓制在較小區(qū)域,且強(qiáng)度較弱,很難被觀測到,故與海陸風(fēng)日的研究相比,在非海陸風(fēng)日,盛行梯度風(fēng)和海陸熱力環(huán)流耦合作用下的流場特征和污染物輸送規(guī)律的相關(guān)研究較少.盛春巖[17]在研究不同天氣尺度系統(tǒng)風(fēng)對(duì)海陸風(fēng)發(fā)展過程的影響時(shí)指出,即使盛行梯度風(fēng)較強(qiáng),熱力環(huán)流依然可以形成,但向內(nèi)陸推進(jìn)的距離較近,限于海岸線附近的有限區(qū)域;類似地,Kallos等[18]和陳訓(xùn)來等[19]發(fā)現(xiàn),離岸型盛行梯度風(fēng)與海風(fēng)輻合的地方易導(dǎo)致大氣污染物的積聚,造成高污染天氣現(xiàn)象.因此,即使在有較高盛行梯度風(fēng)時(shí)的非海陸風(fēng)日,熱力環(huán)流對(duì)沿海城市風(fēng)場和污染物擴(kuò)散亦有重要影響.而對(duì)于海陸風(fēng)發(fā)生頻率較小的中緯度沿海城市上海,二者耦合作用下的流場和污染物擴(kuò)散特征的相關(guān)研究結(jié)果還很少見到.
本文以中緯度沿海城市上海為代表,采用CFD方法,擬對(duì)海岸線附近污染源排放的大氣污染物在盛行梯度風(fēng)和熱力環(huán)流耦合作用下的擴(kuò)散和輸送特征的影響展開模擬分析.并與忽略海陸溫差的理想情況作對(duì)比,為不同天氣條件下沿海城市空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)及區(qū)域空氣污染治理等提供必要的數(shù)據(jù)支撐.
未觀測到海陸風(fēng)時(shí),海陸溫差形成的熱力環(huán)流影響區(qū)域小且強(qiáng)度弱,故該情況下沿海城市的大氣污染物擴(kuò)散特征的探索工作宜采用數(shù)值模擬方法.因WRF(Weather Research and Forecasting model)等中尺度模式的網(wǎng)格限制分辨率較粗[20-21],而本文擬對(duì)海岸線附近流場和污染物擴(kuò)散特征做細(xì)致的分析,故采用CFD(Computational Fluid Dynamics)方法來模擬盛行梯度風(fēng)和熱力環(huán)流耦合作用對(duì)海岸線近地流場和污染物輸送的影響.
為獲得直接明了的結(jié)果,將背景大氣簡化為各向同性的粘性不可壓縮流體.因計(jì)算域內(nèi)的氣流均為垂直于海岸線的平行氣流,故采用二維模型來反映內(nèi)部氣流運(yùn)動(dòng)[14].氣流的質(zhì)量、動(dòng)量和能量守恒方程可分別寫為如下形式:
空氣密度差形成的浮力作用,是海陸熱力環(huán)流的驅(qū)動(dòng)力,由于溫差小于15℃,故本文采用Boussinesq近似來計(jì)算浮力項(xiàng)[22].這樣,除動(dòng)量方程中的浮力項(xiàng)外,空氣密度在求解其他方程時(shí)均視為定值,密度的變化可用溫度變化來表示:
式中:0和0分別為參考密度和溫度,在本研究中,取0= 20 ℃,空氣的熱膨脹系數(shù)約為3′10-3[23].
對(duì)于污染物,本研究僅考慮氣態(tài)污染物(CO)的輸送與擴(kuò)散[24],并認(rèn)為流動(dòng)過程中不發(fā)生化學(xué)反應(yīng),故采用化學(xué)組分混合、輸送的有限速率模型(Species Transport),其控制方程如下:
式中:D是混合物中第種物質(zhì)的擴(kuò)散系數(shù);D為熱擴(kuò)散系數(shù);Sc為湍流Schmidt數(shù),本研究中取Sc=0.7[25].
本文沿海城市以位于中國大陸海岸線南北方向的中部上海市(中緯度地區(qū))為代表,其平均海拔低于50m,地勢平坦(圖1(a)),全年約4/5時(shí)間都無法觀測到海陸風(fēng)[16].因此,該市在有盛行梯度風(fēng)存在時(shí),海陸溫差形成的熱力環(huán)流對(duì)流場和污染物擴(kuò)散特征的影響亟待研究.
位于上海市南部海岸緊鄰杭州灣的金山石化工業(yè)區(qū)是中國規(guī)模最大的石油化工企業(yè)之一[26],距離海岸線僅3km(圖1(a)黑色標(biāo)識(shí)點(diǎn)),求解域以金山石化周圍地形為參考進(jìn)行數(shù)值建模,以該工業(yè)區(qū)附近的海岸線為中心,向陸地延伸60km,向海洋方向60km,計(jì)算域高5km(圖1(b)).
圖1 研究背景地的位置、計(jì)算域及網(wǎng)格劃分示意
計(jì)算域內(nèi)的網(wǎng)格大小會(huì)對(duì)數(shù)值結(jié)果產(chǎn)生重要影響,因此,先對(duì)網(wǎng)格進(jìn)行了獨(dú)立性驗(yàn)證,以確保模擬的準(zhǔn)確性.在進(jìn)行網(wǎng)格獨(dú)立性分析時(shí),采用不同密度的網(wǎng)格去檢查同一關(guān)鍵物理參數(shù),并將網(wǎng)格數(shù)一直增加到其數(shù)量不再對(duì)數(shù)值結(jié)果產(chǎn)生影響.在本研究中,采用下式所示的速度均方根誤差小于2%作為驗(yàn)證合格判據(jù)[27]:
式中:V為采用第次網(wǎng)格時(shí)得到的速度,V-1為采用第-1次網(wǎng)格時(shí)得到的速度;為所驗(yàn)證的樣本點(diǎn)數(shù).采用ICEM軟件劃分計(jì)算域網(wǎng)格,經(jīng)多次驗(yàn)證,最終選擇滿足式(7)的網(wǎng)格數(shù)為3,316,800的劃分方案,其中,近地面處最小網(wǎng)格高度為2m,如圖1(c)所示.
盛行梯度風(fēng)的湍流特性和速度沿高度變化受到地形的影響,是地形粗糙度的指數(shù)函數(shù)[28].因離岸型盛行梯度風(fēng)的存在會(huì)加劇污染物在沿海城市的循環(huán)累積作用[13,18],故本文將盛行梯度風(fēng)設(shè)為離岸型.考慮到上海的盛行梯度風(fēng)平均風(fēng)速較高約為2~3m/s,對(duì)熱力環(huán)流壓制作用強(qiáng),因此,本文離岸型盛行梯度風(fēng)在10m高處的參考風(fēng)速取為2m/s;城市大氣邊界層平均厚度約為800m,所以,設(shè)盛行梯度風(fēng)在800m以上的速度為定值[29],盛行梯度風(fēng)速度沿高度變化可表示為:
式中:V為高度處的平均風(fēng)速, m/s;表示距地面的高度, m.
計(jì)算域左邊界設(shè)為速度入口,右邊界為自由出流出口.因計(jì)算域頂部邊界與上部大氣聯(lián)通,故設(shè)為對(duì)稱邊界;底部為城市下墊面,采用無滑移壁面邊界條件[30].考慮到陸地區(qū)域城市粗糙下墊面中的建筑物與植物對(duì)氣流的阻擋,氣流在陸地和海洋表面受到的阻力存在較大差異,需要設(shè)置阻力層來模擬陸地粗糙下墊面對(duì)氣流的阻擋效果.已有的研究結(jié)果表明,建筑物頂部對(duì)氣流的影響范圍會(huì)延伸到建筑物高度的3~5倍左右[31].由于城市中100m及以上高度的建筑物較多,為此,在陸地區(qū)域設(shè)置500m高的阻力層,采用多孔介質(zhì)的慣性阻力系數(shù)設(shè)置來體現(xiàn)下墊面阻擋作用[12].以實(shí)現(xiàn)城市風(fēng)廓線為目標(biāo),通過多次模擬嘗試,最終確定阻力層慣性系數(shù)隨高度的變化關(guān)系為:
本文采用當(dāng)量法,將太陽輻射(或天空輻射)對(duì)海陸表面的升溫(或降溫)作用,通過在海陸表面設(shè)置強(qiáng)度逐時(shí)變化的熱源 (energy)來實(shí)現(xiàn),圖2為陸地?zé)嵩磸?qiáng)度的逐時(shí)變化曲線.由于海水的比熱容大,故一天內(nèi)海水溫度變化很小,因此,假設(shè)海面溫度在模擬時(shí)間內(nèi)保持不變[32],將海洋表面熱源設(shè)為零.且將其他模擬條件相同時(shí),陸地?zé)嵩匆苍O(shè)為零作為海陸無溫差的情況.
圖2 陸地?zé)嵩磸?qiáng)度逐時(shí)變化情況
Fig.2 Time series of heat source intensity on the surface of land
為保證數(shù)值計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性,本文對(duì)2015年上海市全年地面觀測數(shù)據(jù)和ERA5(第五代ECMWF大氣再分析全球氣候數(shù)據(jù))逐時(shí)再分析數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),2015年4月21日,觀察到明顯的熱力環(huán)流.采用該日的天氣條件,使用Fluent基于當(dāng)量法進(jìn)行了模擬計(jì)算.如圖3所示,Fluent模擬成功再現(xiàn)了該日的熱力環(huán)流過程,數(shù)值模擬結(jié)果與ERA5再分析數(shù)據(jù)在速度和溫度均吻合較好.表明本文所采用的數(shù)值方法能夠較好的模擬出海陸溫差引起的局地環(huán)流.
由于沿海城市的海陸溫差隨時(shí)間不斷變化,故海陸熱力環(huán)流流場特征與時(shí)間有關(guān),為厘清不同時(shí)段釋放的污染物對(duì)濱海近地面空氣質(zhì)量的影響,本文研究了不同時(shí)刻脈沖污染源的擴(kuò)散特征.脈沖污染源分別在一天中6個(gè)時(shí)段釋放,即00:00~00:30、04:00~04:30、08:00~08:30、12:00~12:30、16:00~16:30和20:00~20:30(以下記為RTS-00:00、RTS- 04:00、…RTS-20:00).而忽略海陸溫差后,由于只有離岸型盛行梯度風(fēng)存在,流場相對(duì)穩(wěn)定,故污染物擴(kuò)散輸送特征與釋放時(shí)間相關(guān)性弱.為真實(shí)反應(yīng)濱海聚集布局的化工企業(yè)排放的污染物擴(kuò)散過程,如前所述,污染源以金山石化工業(yè)區(qū)的實(shí)際位置為參考進(jìn)行建模;污染物的排放速率設(shè)為36kg/h[12].
在有明顯氣流的作用下,污染物的擴(kuò)散以對(duì)流輸送為主[33],流場直接決定著污染物的輸送特征.海陸熱力環(huán)流的存在會(huì)影響盛行梯度風(fēng)速度的垂直分布,圖4給出了不同時(shí)刻海岸線處氣流速度()沿高度分布曲線.
圖4 不同時(shí)刻海岸線處速度(u)沿高度分布曲線
由圖4可以看到,在09:00時(shí),雖然有無海陸溫差時(shí)的氣流速度在垂直方向上的大小不同,但氣流方向一致.海陸有溫差時(shí)50m高度以下的風(fēng)速小于海陸無溫差的情況,而50m以上卻相反.這是因?yàn)榇藭r(shí)海陸溫差較小,熱力環(huán)流較弱,熱力環(huán)流貼近地面吹向陸地的氣流與離岸型盛行梯度風(fēng)在海岸線相遇,減弱了盛行梯度風(fēng)風(fēng)速;熱力環(huán)流上部氣流方向與盛行梯度風(fēng)相同,增大了風(fēng)速.而在17:00時(shí),較大的海陸溫差產(chǎn)生了較強(qiáng)的熱力環(huán)流,熱力環(huán)流貼近地面吹向陸地的氣流速度大到足以抵消盛行梯度風(fēng),并在近地面形成反方向氣流.
為了更加清晰的表示熱力環(huán)流對(duì)海岸線附近流場的影響,圖5分別給出了有無海陸溫差時(shí)的速度矢量圖,此時(shí)對(duì)應(yīng)的時(shí)刻為17:00.
圖5 不同流場下速度矢量圖
RTS-16:00, Δ=0.5h
圖中Δ表示到海岸線的水平距離(單位為km),負(fù)值表示陸地區(qū)域,正值為海洋區(qū)域.對(duì)比圖5(a)和(b)可知,低處(近地面)和高處氣流的方向,在海陸無溫差時(shí)一致(圖5(a)),在海陸有溫差時(shí)相反(圖5(b)).這是因?yàn)橄挛珀懙貧鉁孛黠@高于海面氣溫,形成的海陸熱力環(huán)流較強(qiáng).因?yàn)榈吞?近地面)的盛行梯度風(fēng)速度小,故流場被海陸熱力環(huán)流(向岸流)控制,而高處的離岸型盛行梯度風(fēng)速度較大,流場由盛行梯度風(fēng)控制(離岸流).
沿海城市在盛行梯度風(fēng)和熱力環(huán)流耦合作用下,可能會(huì)造成近地面大氣污染物擴(kuò)散特征與海陸無溫差時(shí)存在較大差異.為此以下將對(duì)污染物濃度場進(jìn)行分析.本文定義無量綱污染物濃度(p*):
式中:p為污染物濃度, kg/m3;為污染源排放速率, kg/s;為污染物釋放持續(xù)時(shí)間,s;vol為整個(gè)計(jì)算域的體積, m3.
為清晰描述大氣污染物在陸地上的擴(kuò)散和輸送特征,因盛行梯度風(fēng)的風(fēng)向固定,以離岸型盛行梯度風(fēng)為參考,將陸地相對(duì)于污染源分為盛行梯度風(fēng)上風(fēng)向和下風(fēng)向區(qū)域.并在盛行梯度風(fēng)上、下風(fēng)向區(qū)域取多個(gè)觀測點(diǎn),標(biāo)識(shí)為“up-”和“down-” (表示觀測點(diǎn)到污染源距離,單位為km),其位置如圖6所示.此外,定義Δ為距離污染物釋放結(jié)束時(shí)刻的時(shí)長(單位為h),所以Δ越小(污染物擴(kuò)散時(shí)間越短),對(duì)污染源附近空氣質(zhì)量影響越大.
圖6 陸地上不同位置點(diǎn)示意
圖7分別給出了圖5對(duì)應(yīng)時(shí)刻(17:00)的污染物濃度場.由圖7a可以看到,海陸無溫差時(shí)污染物僅向盛行梯度風(fēng)下風(fēng)向一側(cè)擴(kuò)散,盛行梯度風(fēng)上風(fēng)向側(cè)未被污染.與之不同的是,海陸有溫差時(shí),污染物的擴(kuò)散是雙向的(圖7(b)中的細(xì)部圖).這是因?yàn)?緊貼地面處氣流為吹向內(nèi)陸的海陸熱力環(huán)流,其將緊貼地面的污染物帶至離岸型盛行梯度風(fēng)的上風(fēng)向區(qū)域,而較高處的污染物被盛行梯度風(fēng)吹向海面.
為比較有無海陸溫差時(shí)氣流對(duì)污染物輸送效果的區(qū)別,圖8針對(duì)RTS-16:00的脈沖污染源,分別給出了17:00海陸有無溫差時(shí),污染源處速度()沿高度分布曲線,以及在盛行梯度風(fēng)上風(fēng)向(up-2)和下風(fēng)向(down-2)距離污染源2km位置處濃度沿高度分布情況.
圖7 不同流場下污染物濃度場
RTS-16:00, Δ=0.5h
圖8a速度沿高度分布曲線表明,海陸無溫差時(shí),所有高度處風(fēng)速都為正(離岸流).故污染物全部被帶到盛行梯度風(fēng)下風(fēng)向位置(down-2),上風(fēng)向位置(up-2)沒有被污染(圖8b).
海陸有溫差時(shí),圖8a表明,約以20m高度為界,其上氣流速度為正(離岸流),其下氣流速度為負(fù)(向岸流),這是因?yàn)榇藭r(shí)熱力環(huán)流控制了下部空間流場,離岸型盛行梯度風(fēng)僅控制了上部空間流場.
圖8 速度和污染物濃度沿高度分布
RTS-16:00, Δ= 0.5h
圖9 離地面10m和40m高處海陸有溫差和海陸無溫差時(shí)的日平均濃度
相應(yīng)的濃度分布也在約20m高度處出現(xiàn)分界線(圖8b),在20m高度以上的污染物被離岸型盛行梯度風(fēng)吹向海面,故down-2處被污染;20m以下空間的污染物被與盛行梯度風(fēng)方向相反的海陸熱力環(huán)流吹向內(nèi)陸,故up-2位置被污染,污染程度略高于down-2.
圖9給出了海陸有溫差時(shí)不同時(shí)段釋放的污染物在圖6所示的各觀測點(diǎn)的日平均濃度(p*),以及海陸無溫差時(shí)的日平均濃度.所取觀測點(diǎn)分別距離地面10m和40m,分別代表低層住戶和高層住戶高度.
由圖9可知,在同一高度,海陸有溫差存在時(shí)日平均濃度均高于海陸無溫差的情況(除釋放時(shí)刻為RTS-12:00).其中污染物釋放時(shí)段為RTS-16:00(圖9(c))和RTS-04:00(圖9(f))時(shí),海陸熱力環(huán)流會(huì)將大量污染物吹向內(nèi)陸,即盛行梯度風(fēng)上風(fēng)向區(qū)域,且日平均濃度遠(yuǎn)高于其他釋放時(shí)段和海陸無溫差的情況.特別是在RTS-04:00釋放的污染物,在盛行梯度風(fēng)下風(fēng)向區(qū)域,海陸有溫差時(shí)的日平均濃度高達(dá)海陸無溫差的4~5倍.
自圖9還可以看到,在海陸無溫差時(shí),10m高度處的日平均濃度很高,而40m高度濃度甚微;海陸有溫差時(shí),大多數(shù)時(shí)段釋放的污染物也表現(xiàn)出同樣的規(guī)律,但是污染物釋放時(shí)段為RTS-12:00(圖9(b))和RTS-20:00(圖9(d))時(shí),會(huì)出現(xiàn)相反的情況,即高層空間比低層空間日平均濃度更高.
前文提到,由于海陸溫差在不斷變化,實(shí)際情況下,即使在未觀測到海陸風(fēng)時(shí),海陸溫差形成的熱力環(huán)流流場同樣與時(shí)間有關(guān).以下將分析脈沖污染源不同時(shí)段釋放的污染物在盛行梯度風(fēng)和熱力環(huán)流耦合作用下,對(duì)典型位置觀測點(diǎn)的持續(xù)影響情況,圖10給出了污染物釋放結(jié)束后一天內(nèi),污染物濃度隨Δ的變化.
圖10 不同時(shí)段釋放的污染物在距地面10m高度濃度隨時(shí)間變化
圖10表明,不同時(shí)段釋放的污染物濃度隨時(shí)間變化特征不同.上午釋放的污染物(圖10(a)、(b))僅構(gòu)成一次污染,但會(huì)長時(shí)間滯留.其他時(shí)間則呈現(xiàn)為出現(xiàn)-消失-再出現(xiàn)的規(guī)律(圖10(c)-(f)),即會(huì)造成二次污染.后者是因?yàn)闊崃Νh(huán)流在近地面的氣流與海陸風(fēng)類似,會(huì)因?yàn)楹j憸夭铍S時(shí)間變化而發(fā)生方向轉(zhuǎn)變,故已經(jīng)被吹離觀測點(diǎn)的污染物,會(huì)被轉(zhuǎn)換方向后的熱力環(huán)流再次帶回,從而對(duì)濱海區(qū)域造成二次污染,這與Nie[34]和Grossi[6]的結(jié)果一致.二次污染程度和發(fā)生時(shí)間受污染物釋放時(shí)段所處熱力環(huán)流流場影響,在本研究中,二次污染的濃度最高達(dá)一次污染的50%.
從圖10還可以看到,在一次污染的過程中,夜間釋放的污染物(圖10(d)-(f))表現(xiàn)為只對(duì)盛行梯度風(fēng)下風(fēng)向區(qū)域觀測點(diǎn)產(chǎn)生污染,而晝間釋放的污染物(圖10(a)-(c))則表現(xiàn)出圖7和圖8所述的雙向污染特征,使海岸線附近區(qū)域近地空氣質(zhì)量更差.
圖10還表明,海岸線附近不同位置一天內(nèi)被污染的總時(shí)長存在差異,為此,圖11給出了沿海城市距離地面10m高處的各個(gè)觀測點(diǎn)一天中受污染時(shí)長的百分比.
圖11 離地面10m高處一天內(nèi)受污染時(shí)長百分比 (%)
由圖11可知,雖然海岸線附近存在雙向污染現(xiàn)象(圖7~10),但盛行梯度風(fēng)上風(fēng)向區(qū)域受污染時(shí)長明顯小于下風(fēng)向區(qū)域.需要注意的是,RTS-16:00和RTS-04:00釋放的污染物,在盛行梯度風(fēng)上風(fēng)向位置(up-1)與下風(fēng)向位置(down-1、2)造成的污染時(shí)長幾乎相同.
由圖11還可以看到,當(dāng)污染物釋放時(shí)段為RTS-16:00(氣溫最高)和RTS-04:00(氣溫最低)時(shí),造成的污染物總時(shí)長相近,且分別為晝、夜受污染時(shí)長最長的情況.同時(shí),這兩個(gè)釋放時(shí)段也是造成污染濃度最高的時(shí)間(圖9和10).因此,可以認(rèn)為陸地最高氣溫和最低氣溫出現(xiàn)時(shí)段分別為晝、夜最不利污染物釋放時(shí)段.且夜間最不利釋放時(shí)段釋放的危害大于晝間最不利釋放時(shí)段.
3.1 海陸無溫差時(shí),污染物僅向盛行梯度風(fēng)下風(fēng)向側(cè)擴(kuò)散.而在海陸有溫差時(shí),由于海陸熱力環(huán)流控制了近地的流場,污染物的擴(kuò)散可能是雙向的.
3.2 陸地最高和最低氣溫的出現(xiàn)時(shí)間,分別對(duì)應(yīng)污染物晝、夜最不利釋放時(shí)段,使得觀測點(diǎn)被污染的總時(shí)長和日平均濃度均最大.
3.3 無論何時(shí)釋放污染物,海陸有溫差時(shí)的近地面日平均濃度均高于或接近海陸無溫差的情況.最不利時(shí)段釋放的污染物,在海陸溫差形成的熱力環(huán)流作用下,造成的污染濃度最高達(dá)海陸無溫差時(shí)的4~5倍.
即使在盛行梯度風(fēng)較強(qiáng)時(shí),忽略海陸溫差形成的熱力環(huán)流影響,亦會(huì)明顯低估沿海城市非海陸風(fēng)日實(shí)際的污染強(qiáng)度和污染范圍.
[1] Kan H, Chen B. Particulate air pollution in urban areas of Shanghai, China: health-based economic assessment [J]. Science of the Total Environment, 2004,322(1-3):71-79.
[2] 樂 滿,王式功,謝佳君,等.環(huán)境條件對(duì)遵義市呼吸系統(tǒng)疾病的影響及預(yù)測研究 [J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2018,38(11):4334-4347.
Yue M, Wang S G, Xie J J, et al. Study about the impact of environmental conditions on respiratory diseases and prediction in Zunyi City [J]. China Environmental Science, 2018,38(11):4334- 4347.
[3] 史亞妮,董繼元,劉玉榮.蘭州市空氣污染對(duì)兒童呼吸疾病的影響 [J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2020,40(4):1792-1799.
Shi Y N, Dong J Y, Liu R Y. Study on the effect of air pollution on respiratory diseases among children in Lanzhou [J]. China Environmental Science, 2020,40(4):1792-1799.
[4] Pokhrel R, Lee H. Estimation of the effective zone of sea/land breeze in a coastal area [J]. Atmospheric Pollution Research, 2011,2(1): 106-115.
[5] 董志超,徐占杰,王 爽,等.天津市PM2.5中氮含量及同位素的晝夜及季節(jié)變化 [J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2021,41(3):1014-1023.
Dong Z C, Xu Z J, Wang S, et al. Diurnal and seasonal variations of nitrogen contents and isotopic composition of total nitrogen in PM2.5in Tianjin [J]. China Environmental Science, 2021,41(3):1014-1023.
[6] Grossi P, Thunis P, Martilli A, et al. Effect of sea breeze on air pollution in the greater Athens area. Part II: Analysis of different emission scenarios [J]. Journal of Applied Meteorology Climatology, 2000,39(4):563-575.
[7] Zhou B, Yu L, Zhong S, et al. The spatiotemporal inhomogeneity of pollutant concentrations and its dependence on regional weather conditions in a coastal city of China [J]. Environmental monitoring assessment, 2018,190(5):1-17.
[8] 吳 蒙,羅 云,吳 兌,等.珠三角干季海陸風(fēng)特征及其對(duì)空氣質(zhì)量影響的觀測 [J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2016,36(11):3263-3272.
Wu M, Luo Y, Wu D, et al. Observation on the characteristics of sea-land breezes and its influence to air quality over Pearl River Delta region during dry season [J]. China Environmental Science, 2016, 36(11):3263-3272.
[9] 于恩洪,馬富春,陳 彬,等.海陸風(fēng)及其應(yīng)用 [M]. 北京:氣象出版社, 1997:147.
Yu E H, Ma H C, Chen B, et al. Sea-land Breeze and its application [M]. Beijing: China Meteorological Press, 1997:147.
[10] 沈 傲,田春艷,劉一鳴,等.海陸風(fēng)環(huán)流中海鹽氣溶膠對(duì)大氣影響的模擬 [J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2019,39(4):1427-1435.
Shen A, Tian C Y, Liu Y M, et al. The influence of sea salt aerosols on atmospheric environment under sea-land-breeze circulation: a numerical simulation [J]. China Environmental Science, 2019,39(4): 1427-1435.
[11] 鐘天昊,呂夢瑤,張 寧,等.海風(fēng)環(huán)流對(duì)上海一次臭氧污染過程影響的數(shù)值模擬研究 [J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2020,40(12):4390-4399.
Zhong T H, Lv M Y, Zhang N, et al. The impact of urbanization and sea breeze on an ozone pollution process in Shanghai. [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2020,40(12):4390-4399.
[12] Xu J J, Jia H W, Zhou H Y, et al. Influences of offshore background wind on the formation of sea-land breeze and the characteristics of pollutant diffusion [J]. Environmental Science and Pollution Research, 2021,28(48):68318-68329.
[13] Liu H P, Chan J C. An investigation of air-pollutant patterns under sea–land breezes during a severe air-pollution episode in Hong Kong [J]. Atmospheric Environment, 2002,36(4):591-601.
[14] Lu R, Turco R P. Air pollutant transport in a coastal environment. Part I: Two-dimensional simulations of sea-breeze and mountain effects [J]. Journal of the atmospheric sciences, 1994,51(15):2285-2308.
[15] 吳 兌,陳位超,游積平.??诘貐^(qū)近地層流場與海陸風(fēng)結(jié)構(gòu)的研究 [J]. 熱帶氣象學(xué)報(bào), 1995,11(4):306-314.
Wu D, Chen W C, You J P. Study of near-surface flow field and sea-land breeze structure in Haikou area [J]. Journal of Tropical Meteorology, 1995,11(4):306-314.
[16] Shen L X, Zhao C F, Ma Z S, et al. Observed decrease of summer sea-land breeze in Shanghai from 1994to 2014and its association with urbanization [J]. Atmospheric Research, 2019,227:198-209.
[17] 盛春巖.不同天氣尺度系統(tǒng)風(fēng)下的海風(fēng)發(fā)生發(fā)展過程對(duì)比分析[J]. 海洋科學(xué), 2011,35(1):88-97.
Sheng C Y. Comparative analysis on the occurrence and development of sea breeze under different synoptic scale system winds [J]. Marine Sciences, 2011,35(1):88-97.
[18] Kallos G, Kassomenos P, Pielke R A. Synoptic and mesoscale weather conditions during air pollution episodes in Athens, Greece [M]. Transport and Diffusion in Turbulent Fields. Springer, 1993:163-184.
[19] 陳訓(xùn)來,馮業(yè)榮,范紹佳,等.離岸型背景風(fēng)和海陸風(fēng)對(duì)珠江三角洲地區(qū)灰霾天氣的影響 [J]. 大氣科學(xué), 2008,32(3):530-542.
Chen X L, Feng Y R, Fan S J, et al. Effect of the off-shore background flow and sea-land breezes on haze weather over the Pearl River Delta region [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 2008,32(3):530- 542.
[20] Li Y K, Chao J P. An analytical solution for three-dimensional sea–land breeze [J]. Journal of the Atmospheric Sciences, 2016,73(1): 41-54.
[21] Hai S F, Miao Y C, Sheng L F, et al. Numerical study on the effect of urbanization and coastal change on sea breeze over Qingdao, China [J]. Atmosphere, 2018,9(9):345.
[22] Ferziger J H, Peri? M, Street R L. Computational methods for fluid dynamics [M]. Springer, 2002.
[23] Kundu P K, Cohen I M, Cowling D R. Fluid mechanics, 6th edn [M]. Oxford: Elsevier Inc, 2016.
[24] Clerbaux C, Edwards D P, Deeter M, et al. Carbon monoxide pollution from cities and urban areas observed by the Terra/MOPITT mission [J]. Geophysical Research Letters, 2008,35(3):L03817.
[25] ANSYS 19.3Fluent Theory Guide [M]. ANSYS Inc, 2019.
[26] 楊 凱,歐陽琰,王曉浩.上海金山石化區(qū)常規(guī)大氣污染物隨時(shí)間變化分析研究 [J]. 環(huán)境科學(xué)與管理, 2016,41(9):135-139.
Yang K, Oyang Y, Wang X H. Analysis of atmospheric pollutants by time variation in Jinshan petrochemical district, Shanghai [J]. Environmental Science and Management, 2016,41(9):135-139.
[27] Wang Y, Zhong K, Zhang N B, et al. Numerical analysis of solar radiation effects on flow patterns in Street Canyons [J]. Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics, 2014,8(2):252-262.
[28] Oke T, Mills G, Christen A, Voogt J. Urban climates [M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2017.
[29] 鄭情文.基于伴隨概率法的工業(yè)園區(qū)空氣污染溯源 [D]. 大連:大連理工大學(xué), 2020.
Zheng Q W. Inverse identification of outdoor pollutant sources in industrial park based on adjoint probability method [D]. Dalian: Dalian University of Technology, 2020.
[30] 董龍翔,余 曄,左洪超,等.WRF-Fluent耦合模式的構(gòu)建及其對(duì)城市大氣擴(kuò)散的精細(xì)化模擬 [J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2019,39(6):2311-2319.
Dong L X, Yu Y, Zuo H C, et al. Elaborated simulation of urban atmospheric dispersion using an established WRF-Fluent coupling model [J]. China Environmental Science, 2019,39(6):2311-2319.
[31] Tominaga Y, Mochida A, Yoshie R, et al. AIJ guidelines for practical applications of CFD to pedestrian wind environment around buildings [J]. Journal of wind engineering industrial aerodynamics, 2008,96 (10/11):1749-1761.
[32] 付秀華,李興生,呂乃平,等.復(fù)雜地形條件下三維海陸風(fēng)數(shù)值模擬 [J]. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào), 1991,(2):113-123.
Fu X H, Li X S, Lv N P, et al. Numerical simulation of three- dimensional sea-land breeze under complex terrain conditions [J]. Quarterly Journal of Applied Meteorology, 1991,(2):113-123.
[33] 孔佑花,張金貴,張少偉,等.河谷型城市風(fēng)場及污染物擴(kuò)散的CFD數(shù)值仿真 [J]. 環(huán)境科學(xué)研究, 2018,31(3):450-456.
Kong Y H, Zhang J G, Zhang S W, et al. CFD numerical simulation of wind field and pollutant dispersion in valley cities [J]. Research of Environmental Sciences, 2018,31(3):450-456.
[34] Nie X L, Mao H T, Li P Y, et al. Total gaseous mercury in a coastal city (Qingdao, China): Influence of sea-land breeze and regional transport [J]. Atmospheric Environment, 2020,235:117633.
Influence of thermal circulation on air quality near-ground under the prevailing gradient wind.
XU Jia-jia, JIA Hong-Wei, ZHONG Ke, KANG Yan-Ming*
(School of Environmental Science and Engineering, Donghua University, Shanghai 201620, China)., 2022,42(6):2495~2503
As a representative coastal city in mid-latitude in China, the diffusion and transportation characteristics of air pollutants emitted by pollution sources near Shanghai coastline are analyzed by numerical simulation with the coupling effect of prevailing gradient wind and thermal circulation, and compared with the ideal situation that the sea-land temperature difference (SLTD) is ignored. The results show that the thermal circulation caused by the SLTD still has an important influence on the flow field near the coastline with the condition that the prevailing gradient wind dominates the urban wind field, and the spatiotemporal distribution of pollutant concentrations near-ground is quite different from that without SLTD. Pollutants are merely dispersed to the downwind direction areas of the prevailing gradient wind without SLTD. While the SLTD exists, the diffusion of pollutants is bi-directional. The time of the highest and lowest temperature on land in coastal cities corresponds to the most unfavorable releasing moment of pollutants (RTS-16:00 and RTS-04:00), and the total contaminated time and daily averaged concentration are both the largest. Pollutants near-ground are not only carried to the upwind areas of the prevailing gradient wind, but also increase the pollution concentration in the downwind areas, up to 4to 5times that without SLTD. Therefore, even when the speed of the prevailing gradient wind is high, the actual intensity and range of pollution on non-sea-land breeze day can significantly be underestimated when neglecting the influence of the thermal circulation.
prevailing gradient wind;thermal circulation;sea-land temperature difference;atmospheric pollutant;coastal cities
X511
A
1000-6923(2022)06-2495-09
徐佳佳(1996-),女,湖北隨州人,東華大學(xué)博士研究生,主要從事城市空氣環(huán)境與污染物輸送的研究.發(fā)表論文2篇.
2021-11-22
上海市科學(xué)技術(shù)委員會(huì)科研計(jì)劃項(xiàng)目(19DZ1205005);國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(42075179);中央高?;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金、東華大學(xué)研究生創(chuàng)新基金資助(CUSF-DH-D-2021040)
* 責(zé)任作者, 教授, ymkang@dhu.edu.cn