蒙 軍，徐良軍，吳哲紅，曾 妮，王冉熙

(貴州省安順市氣象局，貴州 安順 561000 )

0 引言

近年來隨著城市化進程的加快、地方經(jīng)濟的發(fā)展、私家車輛的增多等，大氣污染日趨嚴重。安順市地處中國西南地區(qū)，素有“黔之腹，滇之喉，蜀粵之唇齒”之稱，轄區(qū)內(nèi)有2個5A級旅游景區(qū)和10個4A級旅游景區(qū)，是中國喀斯特地貌集中區(qū)，也是聞名國內(nèi)外的旅游勝地?？諝赓|(zhì)量是游客選擇旅游度假目的地的因素之一，研究表明城市空氣質(zhì)量的好壞和氣象條件相關(guān)[1-6]，影響大氣污染的主要污染物包括：PM2.5、SO2、NO、NO2、CO、NOx、O3、PM10等。大氣中的細顆粒物(PM2.5)是影響空氣質(zhì)量以及人類健康的主要污染物之一[8]，截止2013年中國有763565人的死亡與PM2.5有關(guān)[7]?？諝馕廴竞痛髿猸h(huán)境以及氣溫、降水、相對濕度、風(fēng)速、風(fēng)向等氣象要素密切相關(guān)。大氣環(huán)境的穩(wěn)定和穩(wěn)定維持時間對污染物的擴散有著重要作用。段瑩[9]等研究得出貴陽市雨日的PM2.5濃度均低于非雨日，并且大于1 mm的強降雨對貴陽市的PM2.5的清除作用顯著。張朝能等[10]研究得出昆明主城區(qū)的PM2.5日變化和當(dāng)日的天氣條件相關(guān)。成青燕等[11]的研究表明日降水量>0.5 mm有效降水對空氣質(zhì)量有明顯的改善作用，空氣質(zhì)量與溫度、能見度呈顯著的負相關(guān)關(guān)系。孫榮花等[12]研究表明相對濕度與PM2.5日均極值顯著相關(guān)。本文結(jié)合氣象要素和污染物演變特征，以大氣環(huán)境條件分析為基礎(chǔ)，對安順城區(qū)2017—2018年期間出現(xiàn)的持續(xù)2天由PM2.5造成的空氣污染天氣進行詳細分析，以探究安順城區(qū)空氣污染物與氣象要素、大氣環(huán)境等的關(guān)系，并分析產(chǎn)生空氣污染的氣象成因，總結(jié)相關(guān)經(jīng)驗，從而提高空氣污染天氣的預(yù)報能力。

1 資料與方法

利用安順市生態(tài)資源局提供的2015年—2018年安順城區(qū)4個空氣質(zhì)量監(jiān)測點(伍家關(guān)、鳳凰山、金鐘山、婁家坡)的污染物逐小時監(jiān)測數(shù)據(jù)、安順國家基本氣象站地面逐小時觀測數(shù)據(jù)、NECP1*1逐6小時再分析數(shù)據(jù)、氣象常規(guī)觀測資料等，應(yīng)用統(tǒng)計分析和天氣學(xué)分析法對安順城區(qū)2015年—2018年空氣污染天氣進行詳細分析。

對PM2.5濃度求取日平均值，利用NECP1*1再分析資料計算空氣污染期間500 hPa上高度和溫度、海平面氣壓、850 hPa上風(fēng)速和風(fēng)向的平均值。根據(jù)安順國家基本氣象站地面逐小時觀測的溫度和露點溫度計算出逐小時溫度露點差。

逆溫層厚度計算：利用空氣污染期間貴陽站08時和20時的地面探空資料，求取逆溫開始出現(xiàn)的高度和逆溫結(jié)束時出現(xiàn)的高度之差，作為逆溫層厚度。

逆溫強度計算：利用逆溫開始出現(xiàn)的溫度減去逆溫結(jié)束時的溫度值，作為逆溫強度。

環(huán)境風(fēng)垂直切變[13]：

(1)

表示上下兩個高度的密度加權(quán)平均風(fēng)矢差。

(2)

2 安順城區(qū)空氣污染情況

2.1 2015年—2018年安順城區(qū)PM2.5污染情況

從2015年—2018年的污染物濃度逐小時數(shù)據(jù)分析可以得出：安順城區(qū)近幾年來僅出現(xiàn)過1次重度污染，1次中度污染，全年污染日數(shù)在15日以下。隨著新型取暖設(shè)施的建設(shè)和推廣，以及對燃煤使用的管控，安順城區(qū)自2016年以后沒有出現(xiàn)過因SO2造成的空氣污染，而因PM2.5導(dǎo)致的污染日數(shù)有所增加。從圖1可以看到2017年安順城區(qū)共出現(xiàn)了15日因PM2.5造成的空氣污染，其中中度污染1日(12月27日)，輕度污染14日(1月、3月至9月無污染日，2月污染日1日，10月污染日3日，11月污染日5日，12月污染日6日)；2018年安順城區(qū)出現(xiàn)了13日因PM2.5造成的空氣污染，均為輕度污染，其中4月、6月至9月無污染日，1月污染日2日，2月污染日5日，3月污染日2日，5月污染日1日，10月污染日2日，11月污染日1日。2017—2018年期間安順城區(qū)共出現(xiàn)了8次持續(xù)2天因PM2.5造成的空氣污染天氣，污染級別均為輕度污染。

圖1 2017年—2018年安順市逐月空氣污染日數(shù)Fig.1 Monthly air pollution days in Anshun from 2017 to 2018

2.2 2017年—2018年安順城區(qū)PM2.5平均濃度空間分布

對2017年—2018年的8次連續(xù)2天PM2.5污染天氣進行分析可以看到(圖2)：2017年10月27—28日期間安順城區(qū)PM2.5濃度呈西高東低分布，婁家坡站濃度達到70.98 μg/m3；2017年11月7—8日PM2.5濃度均在100 μg/m3以上，且中東部明顯高于西部，鳳凰山PM2.5濃度達到了126.33 μg/m3，為8次空氣污染中平均濃度最高的一次；2017年11月28—29日PM2.5濃度呈中間高兩邊低分布；2017年12月23—24日鳳凰山數(shù)據(jù)部分缺失，其余3個監(jiān)測點顯示PM2.5濃度為西高東低分布；2017年12月26—27日除了鳳凰山以外其余3個監(jiān)測點的PM2.5濃度均在100 μg/m3以上；2018年2月7—8日鳳凰山PM2.5濃度超過100 μg/m3，其余站點均在80～90μg/m3之間，呈中間高兩邊低分布；2018年2月12—13日除了婁家坡PM2.5濃度在50 μg/m3以下，其余3個監(jiān)測點濃度都在90 μg/m3以上；2018年10月6—7日除了婁家坡PM2.5濃度在100 μg/m3以上，其余3個監(jiān)測點PM2.5濃度都在90 μg/m3以下?？梢钥吹竭@8次連續(xù)2天PM2.5空氣污染過程中，婁家坡和鳳凰山的PM2.5平均濃度為4個監(jiān)測點中最高的次數(shù)各有4次，說明安順城區(qū)的PM2.5空氣污染西部比東部更為嚴重。

圖2 2017年—2018年連續(xù)2天PM2.5濃度平均值空間分布(單位：μg/m3)Fig.2 Spatial distribution of average PM2.5 concentrationfrom 2017 to 2018

3 造成PM2.5污染的氣象成因分析

3.1 造成PM2.5空氣污染的天氣形勢分析

從2017年—2018年8次連續(xù)2天PM2.5空氣污染期間的500 hPa高度平均場(圖3)可以看出，除了2017年11月7—8日期間在50°N～65°N之間沒有高壓脊影響外，其余7次空氣污染期間50°N～65°N之間均有高壓脊的影響。另外，在2017年10月27—28日、12月23—24日、2018年2月7—8日、2月13—14日、10月7—8日這5次空氣污染期間貴州均處于脊前的偏西或西北氣流區(qū)，而2017年11月7—8日、11月28—29日、12月26—27日這3次空氣污染期間貴州處于南支槽前，為西南氣流影響。中高緯地區(qū)高壓脊前西北氣流或偏西氣流向貴州地區(qū)輸送，使得安順上空大氣趨于穩(wěn)定，這有利于污染物的堆積。

圖3 2017年—2018年連續(xù)2天PM2.5空氣污染期間500hPa平均高度場(實線，單位：gpm)Fig.3 The 500 hPa average height field during the PM2.5 pollution from 2017 to 2018

由于安順市平均海拔高度約1102 m，從而選取850 hPa高度的風(fēng)場作為近地面風(fēng)場進行研究。從平均海平面氣壓和850 hPa平均風(fēng)場可以看到(圖4)，在空氣污染期間貴州中西部均存在明顯的風(fēng)速風(fēng)向輻合區(qū)，輻合區(qū)附近均為靜風(fēng)區(qū)。在空氣污染期間貴州中西部均有靜止鋒影響。安順在空氣污染期間處于輻合區(qū)中心、輻合區(qū)東側(cè)或南側(cè)的弱風(fēng)區(qū)或靜風(fēng)區(qū)。這為污染物在安順地區(qū)的積累和維持建立了有利條件。從平均海平面氣壓場的分布還可以看到，在2017—2018年的8次連續(xù)2天PM2.5空氣污染天氣期間，在云南東南角(103°E，26°N)附近均有強度為775 hPa的低壓中心，而在四川東部到重慶西部(106°E，30°N)附近均有強度為975 hPa的高壓中心，說明空氣污染期間冷暖空氣勢力相當(dāng)，這是靜止峰能夠穩(wěn)定維持的原因，也是空氣污染期間污染物得不到擴散的重要原因之一。

圖4 2017年—2018年連續(xù)2天PM2.5空氣污染期間平均海平面氣壓場(實線，單位：Pa)、850hPa平均風(fēng)場(風(fēng)向桿，單位：m/s)Fig.4 Mean sea level pressure field and average wind fieldof 850 hPa during PM2.5 air pollution from 2017 to 2018

3.2 PM2.5濃度與氣象要素的關(guān)系分析

分析了2017年—2018年的8次污染天氣期間的逐小時PM2.5濃度、相對濕度、溫度露點差、降雨量的演變關(guān)系。2017年10月27日16時之后4個監(jiān)測站點的PM2.5濃度均迅速上升并維持到28日02時才開始有所下降，到28日08時才明顯下降，28日18時之后PM2.5濃度再次上升，但僅維持到22時就下降到日均濃度限值(75 μg/m3)以下；11月7日婁家坡站PM2.5濃度在18時之后先升高至當(dāng)日的最高值，之后其余3站濃度也升高，8日02時婁家坡站PM2.5濃度在先明顯下降，其余3站PM2.5濃度也有所下降，8日08時所有站點PM2.5濃度均有小幅度升高之后于10時后明顯下降，到8日20時所有站點的PM2.5濃度再次小幅度上升，可見這次PM2.5污染源起安順西邊，并由西向東不斷擴散所造成；11月28日所有站點自10時起PM2.5濃度開始上升，直到29日14時期間大部分時段均維持在100 μg/m3以上，29日14時后相對濕度明顯下降，溫度露點差明顯上升，PM2.5濃度明顯下降，29日20時PM2.5濃度再次上升；12月23日02時到23日08時期間大部分時段PM2.5濃度始終維持在100 μg/m3左右，只在23日12-16時期間有小幅度的下降，24日18時后PM2.5濃度再次升高；12月26日08時到12時所有站點PM2.5濃度均有小幅度上升，在26日16時后大幅度上升并在27日08時之前維持較高的濃度，27日18時PM2.5濃度第3次上升，在20時后下降至日均限值以下；2018年2月7日08時所有站點的PM2.5濃度均明顯升高，在14時后有所下降，在18時到8日08時除了金鐘山PM2.5濃度維持在100 μg/m3以上，其余3站都維持在80 μg/m3左右，8日18時PM2.5濃度再次小幅度上升；2月12日10時到13日00時除了婁家坡站PM2.5濃度較低外，其余3站的PM2.5濃度都維持比較高，且鳳凰山PM2.5濃度在12日12時達到了最高，超過了120 μg/m3；10月6日20時前所有站點PM2.5均在日均限值以下，20時到22時期間PM2.5濃度迅速上升到200 μg/m3以上又迅速下降，7日02時到08時期間PM2.5濃度維持在100 μg/m3以上。

這8次PM2.5濃度演變都可以看到PM2.5濃度上升時對應(yīng)的相對濕度也會上升，而溫度露點差明顯增大。每一次空氣污染期間，PM2.5濃度在次日的傍晚時段都會有一次小幅度上升，這個時段正好對應(yīng)了下班的高峰時段，這可能是由于污染天氣首日PM2.5濃度有一定的積累，在次日的傍晚受到下班高峰期車輛的尾氣排放增加和相對濕度的上升使得PM2.5濃度再次上升。

對2017年—2018年這8次空氣污染天氣期間的逐小時平均PM2.5濃度值和逐小時相對濕度、溫度露點差、降雨量做相關(guān)分析(表1)，可以看到除了2017年12月26—27日的空氣污染天氣期間(PM2.5監(jiān)測數(shù)據(jù)部分缺失)外，其余的空氣污染天氣期間相對濕度和溫度露點差和PM2.5濃度的相關(guān)性都為顯著；而這8次空氣污染天氣期間有3次沒出現(xiàn)降水，出現(xiàn)降雨的5次空氣污染天氣期間小時降雨量都小于2 mm/h，和PM2.5濃度之間沒有體現(xiàn)出明顯的相關(guān)性。

表1 2017—2018年連續(xù)2天PM2.5空氣污染期間PM2.5濃度(單位：μg/m3)與相對濕度(RH，單位：%)、溫度露點差(T-Td，單位：℃)、逐小時降水量(PREC，單位：mm/小時)的相關(guān)性Tab.1 The correlation between PM2.5 concentration and relative humidity，temperature dew point difference，hourly precipitation during PM2.5 pollution from 2017 to 2018

3.3 造成PM2.5空氣污染的大氣環(huán)境條件分析

污染空氣的微粒的積累和擴散受到天氣條件的影響，在一定的天氣環(huán)境下造成污染粒子難以擴散并在一個地方不斷積累，從而導(dǎo)致空氣污染的持續(xù)。成青燕[11]等對成都空氣質(zhì)量的研究表示空氣質(zhì)量會隨著逆溫層高度降低而變差。本文對2017—2018年期間的8次PM2.5造成的空氣污染期間安順上空的環(huán)境條件進行分析。

3.3.1 溫度和風(fēng)的垂直分布分析

結(jié)合圖4和圖5可以看到，2017年10月27日20時到28日02時期間安順700 hPa以下風(fēng)速在0～2 m/s之間，600 hPa到700 hPa之間的最大風(fēng)速也僅有4 m/s，并且等溫線分布均勻，此時正是PM2.5濃度上升和維持并達到最大值的階段；11月7日20時到8日08時600 hPa到地面的風(fēng)速在0～2 m/s之間，等溫線也呈平均分布，此時PM2.5濃度上升并維持，直到8日08時到14時地面溫度升高，PM2.5濃度明顯下降；在11月28日至29日期間高層風(fēng)稍大，僅有800 hPa以下風(fēng)速在0～2 m/s之間，等溫線依然為平均分布，在28日14時之后整層溫度升高，PM2.5濃度迅速降低，在28日20時之后800 hPa附近出現(xiàn)逆溫，PM2.5濃度再次升高；12月23日14時和24日14時整層氣溫升高時PM2.5濃度均下降，其余時段由于700 hPa附近有逆溫存在，且700 hPa以下風(fēng)速在0～4 m/s之間，PM2.5濃度在這些時段也維持比較高；12月26日20時之后整層氣溫下降，PM2.5濃度開始上升，直到27日14時整層氣溫開始上升且800 hPa以下風(fēng)速增加，PM2.5濃度才再次下降，在其余時段PM2.5濃度都維持較高；2018年2月7日8時到14時PM2.5濃度迅速升高，在此期間有冷空氣影響安順，800 hPa附近出現(xiàn)了-8 ℃的冷中心，并且近地層為東北風(fēng)，造成這一次污染的PM2.5很可能是由于冷空氣南壓，隨著東北風(fēng)流入安順的，7日20時到8日08時冷空氣向近地層下沉，PM2.5濃度維持較高，8日14時之后700 hPa到600 hPa之間出現(xiàn)逆溫層，PM2.5濃度再次上升；2月12日14時到20時期間800 hPa以下風(fēng)速為0～2 m/s，700 hPa附近有明顯的逆溫，這個時段內(nèi)除了婁家坡站外PM2.5濃度有所增加，而12日20時到13日08時高層冷中心有所維持，逆溫加劇，PM2.5濃度有所維持，但由于近地層風(fēng)速增加，PM2.5濃度較之前低，在13日08時之后逆溫層減弱，整層溫度上升且近地層風(fēng)速繼續(xù)增加，PM2.5濃度下降；10月6—7日的PM2.5濃度升高下降時間較短，在7日02時到08時期間PM2.5較高，主要是由于本次污染時焚燒秸稈造成，所以白天氣溫上升近地層風(fēng)速增加之后PM2.5濃度很快下降，而夜間由于風(fēng)速較小且整層大氣比較穩(wěn)定，所以PM2.5濃度有所維持。

圖5 2017—2018年連續(xù)2天PM2.5空氣污染期間安順上空溫度(實線，單位：℃)、風(fēng)(風(fēng)向桿，單位：m/s)Fig.5 Temperature and wind of Anshun during PM2.5pollution from 2017 to 2018

通過以上分析可以看到，整層大氣溫度上升有利于PM2.5的擴散；當(dāng)有逆溫層出現(xiàn)的時候有利于PM2.5高濃度的維持；當(dāng)700 hPa以下風(fēng)速在4 m/s以下時有利于PM2.5的積累；另外冷空氣攜帶PM2.5自高空向地面下沉的時候會引起安順的PM2.5濃度的增加。

3.3.2 風(fēng)垂直切變、干暖蓋指數(shù)、逆溫分析

根據(jù)上述分析可以看到，在空氣污染期間近地層為弱風(fēng)或靜風(fēng)，但高層風(fēng)速卻比較大，那么垂直風(fēng)切變的大小和PM2.5造成的空氣污染會不會有什么聯(lián)系呢？逆溫層會使得PM2.5難以擴散，從而導(dǎo)致PM2.5維持高濃度，那逆溫層厚度和強度與PM2.5濃度變化會不會有聯(lián)系呢？干暖蓋在強對流天氣中可以使得不穩(wěn)定能量得以聚集，那么在穩(wěn)定天氣下是否也有干暖蓋的影響呢？

對2017年—2018年的8次空氣污染期間的風(fēng)垂直切變、干暖蓋指數(shù)、逆溫層厚度、逆溫強度進行了統(tǒng)計分析?？梢钥吹?，在這8次空氣污染期間僅有4個時次SHR6在20 m/s以下，僅有6個時次SHR3在10 m/s以下，在PM2.5平均濃度最大的2017年12月26—27日期間SHR3均在20 m/s左右，SHR6均在30 m/s左右，說明較大的風(fēng)垂直切變有利于維持PM2.5的濃度；空氣污染期間的干暖蓋指數(shù)都小于0，并且都在-40～-20 ℃之間，說明在空氣污染期間干暖蓋強度比較弱，也說明在空氣污染期間大氣始終處于比較穩(wěn)定的狀態(tài)；只有2018年10月6—7日的空氣污染期間沒有出現(xiàn)逆溫層，其余的空氣污染期間都有逆溫層存在。結(jié)合圖2還可以看到，8次空氣污染中PM2.5平均濃度最大的2017年12月26—27日，逆溫強度最強，強逆溫持續(xù)時間最長。從逆溫層厚度來看，當(dāng)逆溫強度較強在4 ℃以上，且逆溫層厚度超過30 hPa時PM2.5的濃度也會比較高。

分析了PM2.5濃度和垂直風(fēng)切變、干暖蓋指數(shù)、逆溫厚度、逆溫強度之間的相關(guān)性(表2)，發(fā)現(xiàn)安順城區(qū)4個空氣質(zhì)量監(jiān)測點的PM2.5濃度和0～3 km垂直風(fēng)切變的相關(guān)性顯著，且都為正相關(guān)，伍家關(guān)和婁家坡監(jiān)測點的PM2.5濃度和0～6 km垂直風(fēng)切變的相關(guān)性顯著，PM2.5濃度和干暖蓋指數(shù)、逆溫厚度、逆溫強度之間的相關(guān)性并不顯著。

表2 2017—2018年連續(xù)2天PM2.5空氣污染期間PM2.5濃度(單位：μg/m3)與0～3 km風(fēng)垂直切變(SHR3，單位：m/s)、0～6 km風(fēng)垂直切變(SHR6，單位：m/s)、干暖蓋指數(shù)(Ls，單位：℃)、逆溫層厚度(單位：Pa)、逆溫強度(單位：℃)的相關(guān)性Tab.2 The correlation between PM2.5 concentration and0 to 3 km vertical wind shear，0 to 6 km vertical wind shear，dry warm cover index，inversion layer thickness，inversionintensity during PM2.5 pollution from 2017 to 2018

續(xù)表2

4 結(jié)論

(1)安順城區(qū)全天都可能出現(xiàn)PM2.5空氣污染，在空氣污染出現(xiàn)首日的8時到9時和14時到18時PM2.5濃度都有所下降，在首日夜間PM2.5濃度都會較高，在空氣污染出現(xiàn)的次日18時到22時PM2.5濃度會小幅度升高，但高濃度的PM2.5維持的時間較短；

(2)中高緯地區(qū)為脊區(qū)，500 hPa上為西北氣流控制，850 hPa上為弱的偏東氣流，云貴之間有靜止鋒影響，且靜止鋒為南北向分布時，有利于安順城區(qū)空氣污染天氣的產(chǎn)生；

(3)相對濕度升高，溫度露點差值降低，近地層的風(fēng)為弱風(fēng)或靜風(fēng)時，PM2.5濃度升高，靜風(fēng)或弱風(fēng)的高度越高，越有利于PM2.5在近地層積累；

(4)大氣的溫度升高時有利于PM2.5濃度下降，而大氣的溫度變化較小，逆溫強度在4 ℃以上，逆溫層厚度超過30 hPa，大氣比較穩(wěn)定時，有利于PM2.5濃度升高；

(5)PM2.5濃度和相對濕度、溫度露點差、0～3 km垂直風(fēng)切變、0～6 km垂直風(fēng)切變之間有顯著的相關(guān)性。