林文樺，趙勝男，陳紹河，黃 瀅

(廣西壯族自治區(qū)防城港市氣象局，廣西 防城港 538001)

0 引言

隨著經(jīng)濟社會快速發(fā)展和城市化進程加快，空氣質(zhì)量影響人們的身體健康，我國大部分城市的空氣污染倍受關(guān)注。污染源排放是大氣污染的內(nèi)因，而氣象條件又是影響其稀釋、擴散和清除的外因。在污染源排放相對穩(wěn)定的情況下，空氣質(zhì)量的預(yù)報決定于氣象條件的預(yù)報。

近年來，關(guān)于空氣污染與天氣條件關(guān)系的研究較多，主要從幾個角度進行分析：一是從空氣污染與氣象要素之間的關(guān)系進行分析；二是從污染天氣分型角度分析;三是用數(shù)值模擬的方式模擬邊界層結(jié)構(gòu)和流場特征對污染物濃度變化影響和污染物成因分析。污染天氣的研究主要集中在京津冀及四川盆地一帶，而兩廣一帶的研究較少，主要以個例分析為主，缺少對兩廣污染天氣特征的總結(jié)分析。本文對地處廣西沿海防城港市的污染天氣進行概括性的總結(jié)分析，以豐富對兩廣污染天氣的研究。

本文歸納總結(jié)了防城港市空氣污染的天氣形勢類型特征及首要污染物濃度與各類氣象要素之間的關(guān)系，旨在為今后預(yù)報員預(yù)報本地污染天氣情況提供參考依據(jù)，為氣象部門與環(huán)保部門制定大氣污染防治對策提供技術(shù)支持。

1 數(shù)據(jù)資料和研究方法

使用1°×1° 6 h時間間隔的FNL全球客觀分析資料、2015—2019年高空及地面觀測資料、防城港國家地面站小時觀測數(shù)據(jù)等氣象常規(guī)觀測資料。環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)來源于防城港市環(huán)境監(jiān)測中心自動站資料，并根據(jù)2015—2019年防城港市3個國控點逐時和逐日的污染物濃度觀測資料，篩選出20次輕度污染及以上的污染過程進行分析，如表1。本文將輕度污染及以上的污染日統(tǒng)稱為空氣污染日。

表1 本文研究的20次空氣污染過程

文中AQI等級采用了中國環(huán)境監(jiān)測總站發(fā)布的等級劃分為6級：優(yōu)(1～50)、良(51～100)、輕度污染(101～150)、中度污染(151～200)、重度污染(201～300)、嚴(yán)重污染(>300)。

天氣形勢從根本上決定了氣象要素的分布和變化，從而決定了大氣的擴散能力和大氣的穩(wěn)定程度，進而決定了空氣質(zhì)量等級。參考喻謙花等和李霞等對天氣分型的劃分，500 hPa環(huán)流形勢分型采用的高空觀測資料時間為：污染過程中首要污染日前1 d 20時，結(jié)束為污染過程最后1個污染日20時，時間間隔為12 h。地面分型資料采用了污染日當(dāng)天整點地面天氣圖02—23時的資料，時間間隔為3 h。探空資料選擇污染日當(dāng)天08時和20時的資料。天氣分型的重點分析區(qū)域為20～30°N，100～110°E。

用數(shù)理統(tǒng)計分析方法分析各類氣象要素的特征，如溫度范圍分布、逆溫層出現(xiàn)的百分率和逆溫梯度等。利用統(tǒng)計軟件SPSS對氣象要素與首要污染物之間的相關(guān)系數(shù)進行分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 空氣污染基本情況分析

2015—2019年防城港市空氣質(zhì)量首要污染物出現(xiàn)比例如圖1，空氣質(zhì)量為優(yōu)的天數(shù)比例為60.9%(無污染物)，首要污染物為PM的比例為18.7%，首要污染物為O的比例為11.3%，首要污染物為PM的比例為9%。PM是出現(xiàn)最多的首要污染物，其次是O和PM。

圖1 2015—2019年防城港市空氣首要污染物百分比(單位：%)

分析污染日數(shù)的逐月變化(圖2)可知，9月—次年2月是空氣污染日發(fā)生的主要時段，3—8月出現(xiàn)的污染日數(shù)較少。2015—2019年共出現(xiàn)輕度污染及以上累計天數(shù)為86 d，年平均污染日數(shù)為17.2 d，其中2016年只有2 d，其它年份17～26 d。86個空氣污染日中的首要污染物只有PM和O2種。

圖2 2015—2019年空氣污染累計日數(shù)的逐月分布

2.2 防城港市空氣污染過程的天氣概念模型分析

按500 hPa環(huán)流形勢分型，可分為西北氣流型、偏西氣流型及西南氣流型(圖3)。這3種類型占比分別為37%、24%和22%，其他形勢占比為17%(由于不典型，這里不再贅述)。

圖3 2015—2019年防城港市輕度污染及以上污染日500 hPa天氣分型(填色區(qū)為風(fēng)速值)2015年1月22日08時槽后西北氣流型(a)，2015年2月8日08時偏西氣流型(b)，2017年12月27日08時西南氣流型(c)

西北氣流主要為槽后西北氣流。槽后西北下沉氣流一方面不利于降雨，不利于污染物稀釋，另一方面下沉氣流阻礙污染物向上擴散，從而使得污染物在近地面積累而濃度升高。偏西氣流類型中副高偏弱偏南，防城港市附近為偏西氣流或西偏北氣流，這種形勢利于靜穩(wěn)天氣形成。西南氣流主要為副高邊緣及南支槽前共同作用下的西南氣流。南支槽線一般位于100°E以西，位置偏西，槽前動力抬升不足，不利于降雨，而西南氣流卻又給防城港市提供一定水汽，高濕無降雨天氣利于污染物濃度增加。

首要污染物為PM過程中，925 hPa一般是偏北氣流與弱的偏南氣流(≤6m·s)的輪流轉(zhuǎn)換中，即干冷和暖濕氣流不斷交互演變環(huán)境中。這種變化形勢下的干冷氣流使得氣溫不至于升得太高，暖濕氣流使得濕度增大，進而使污染物濃度容易增加。首要污染物為O過程中，925 hPa一般是穩(wěn)定的偏北干燥氣流控制，利于O的生成。

按地面氣壓場形勢可分為：冷高壓脊型、均壓型和高壓后部低壓前部型(圖4)，占比例分別為66%、29%和5%。

圖4 2015—2019年防城港市輕度污染及以上污染日地面天氣分型，2017年1月17日08時冷高壓脊型(a)，2015年1月4日02時均壓型(b)，2015年1月4日14時高壓后部低壓前部型(c)

冷高壓脊型可分為變性冷高壓脊(冷空氣開始減弱)和冷高壓脊(冷空氣正南下加強)。該類型出現(xiàn)時，冷空氣前鋒一般已南壓至防城港市南部北部灣海面上，并且這種形勢出現(xiàn)最多。一般冷高壓脊均不強，多數(shù)為弱冷空氣，中等強度冷空氣較少。

均壓型形成于冷高壓東移出海后氣壓場減弱或是中西路冷空氣南下后氣壓場減弱的形勢。前者水汽較為豐富,多以PM為首要污染物的過程，后者相對干燥，多以O(shè)為首要污染物的過程。

高壓后部低壓前部型主要受云貴一帶發(fā)展的低壓前部及出海冷高壓后部共同作用下的偏南氣流影響，利于把海上水汽向防城港市輸送，濕度增大，通常造成PM濃度增大，多為以PM為首要污染物的污染過程形勢。這種類型出現(xiàn)較少，因為當(dāng)暖低壓繼續(xù)發(fā)展并南下至云桂交界時，防城港西南風(fēng)力加大，污染過程快速結(jié)束。

2.3 污染日首要污染物與氣象要素的關(guān)系

2.3.1 首要污染物PM濃度與氣象要素的關(guān)系 16次以PM為首要污染物的空氣污染過程中，PM濃度與氣象要素的相關(guān)性分析如表2。

表2 首要污染物PM2.5濃度與氣象要素的Pearson相關(guān)分析

PM濃度與風(fēng)速的關(guān)系較為復(fù)雜。一方面風(fēng)力加大利于污染物擴散，如表2中多數(shù)過程的PM濃度與風(fēng)速呈負相關(guān)；另一方面冷空氣大風(fēng)的天氣易攜帶污染物從境外輸入，例如2017年12月26—27日和2017年12月23日空氣污染過程中，冷空氣影響時風(fēng)力雖然加大，但冷空氣影響前上游有污染，污染物隨氣流輸入，造成PM濃度增大，此時PM濃度與風(fēng)速呈正相關(guān)。另外，通過分析有境外輸入的個例發(fā)現(xiàn)，輕度污染及以上污染日中的冷空氣強度不強，冷高壓中心值為1040 hPa左右。

在無境外輸入的情況下，PM濃度與氣溫主要呈負相關(guān)，氣溫越高，PM濃度越小，反之，越大，這一結(jié)論與防城港市空氣污染主要出現(xiàn)在秋冬季這一實況一致。日平均氣溫基本在10～20 ℃之間，超過20 ℃的很少。由于防城港市地處低緯度，氣溫較高，日平均氣溫低于10 ℃的空氣污染情況缺乏實況數(shù)據(jù)支撐，這里暫不討論。

在無降雨情況下，PM濃度與相對濕度主要呈正相關(guān)，但是在有降雨時會導(dǎo)致污染物濃度下降而相對濕度增大，這種情況下PM濃度與相對濕度就會出現(xiàn)負相關(guān)或相關(guān)性不強。污染期間日平均相對濕度主要在50%～80%之間，占總數(shù)的92%，相對濕度低于50%的幾乎沒有，相對濕度高于90%的僅占總數(shù)的7%。

PM濃度與一天中最小能見度有很強的負相關(guān)，相關(guān)系數(shù)在-0.5～-0.8之間，說明能見度越好，空氣質(zhì)量越好，PM濃度越小，反之，越大。最小能見度一般小于7 km，主要出現(xiàn)在夜間到次日09時。

污染日一般伴隨著輕霧、霧、霾、微量降雨等低能見度天氣。以PM為首要污染物的16次污染過程中，有10次過程結(jié)束時有降雨天氣，通過統(tǒng)計分析，日降雨量在1 mm以上的雨量對PM污染物的稀釋比較有利，而1 mm以內(nèi)的降雨量對污染物的稀釋是短暫性的。

2.3.2 首要污染物O濃度與氣象要素的關(guān)系 O濃度與各類氣象要素的關(guān)系比PM濃度與氣象要素的關(guān)系簡單。如表3，O濃度與風(fēng)速、氣溫、能見度呈強的正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)范圍多分布在0.5～0.9之間。O與濕度呈強的負相關(guān)，相關(guān)系數(shù)范圍多分布在-0.7～-0.9之間。以O(shè)為首的污染過程中，日照充足，日照時數(shù)在7 h以上。即O產(chǎn)生在高溫、低濕、日照充足、風(fēng)速較大和能見度好的天氣環(huán)境里。O濃度最大值一般出現(xiàn)在14—18時，少數(shù)出現(xiàn)在19—20時。

另外通過分析表3中的6個個例，首要污染物為O的污染過程中，日最高氣溫均高于23 ℃，日平均最小能見度均在10 km以上，14時相對濕度基本為35%～60%，這些指標(biāo)也可作為今后O濃度預(yù)報的一個重要參考。

表3 首要污染物O3濃度與氣象要素的Pearson相關(guān)分析

2.4 垂直速度分布特征

空氣污染過程中，中低層以下沉氣流為主(如圖5)，近地面為0～-1×10hPa·s的微弱上升氣流，這種形勢利于污染物在近地面累積。下沉氣流中心值范圍在4～31×10hPa·s之間，平均下沉氣流中心值為12×10hPa·s。

圖5 2015年1月1—4日以PM2.5為首要污染物的污染過程垂直速度時間剖面圖(實線表示下沉速度，虛線表示上升速度)(單位：10-3hPa·s-1)

2.5 逆溫層分布特征

由于防城港市本站無探空資料，而北海市距離防城港市較近，緯度基本一致且同等位于廣西海岸線，故本文用北海探空圖資料來近似代替防城港市氣象要素高空變化情況。

通過分析以PM為首要污染物的污染過程中的探空圖發(fā)現(xiàn),700～850 hPa之間幾乎都有明顯逆溫層存在，逆溫梯度為520 ℃/100 hPa，而近地面存在等溫層或逆溫層概率為61%(逆溫梯度為0～3 ℃/100m)，近地面無逆溫或無等溫層占比為39%(圖6a)。

以O(shè)為首要污染物過程中的逆溫層特征為：近地面存在逆溫概率大，達92%(逆溫梯度0～2 ℃/100m)，700～850 hPa的逆溫不明顯(圖6b)。

圖6 北海探空圖的逆溫層分布特征:2017年1月28日08時以PM2.5為首要污染物的污染過程(a);2018年10月2日08時以O(shè)3為首要污染物的污染過程(b)

3 結(jié)論

本文通過對防城港市2015—2019年的空氣質(zhì)量及篩選出的20個污染過程進行分析，得出以下結(jié)論：

①防城港市空氣污染日主要集中在秋冬季，PM和O是影響最大的首要空氣污染物。

②空氣污染過程按500 hPa環(huán)流形勢可分為西北氣流型、偏西氣流型及西南氣流型。按地面氣壓場形勢可分為冷高壓脊型、均壓型、高壓后部低壓前部型，冷高壓脊型出現(xiàn)最多。

③無境外輸入的情況下，PM產(chǎn)生在風(fēng)速小、氣溫較低、能見度小、濕度較大并且無降雨或降雨不明顯的天氣環(huán)境里。而O產(chǎn)生在高溫、低濕、日照充足、風(fēng)速較大和能見度好的天氣環(huán)境里。

④空氣污染過程中，中低層以下沉氣流為主，近地面層有微弱上升氣流。

⑤以PM為首要污染物過程中，700～850 hPa之間幾乎都有明顯逆溫層，近地面不一定有逆溫。以O(shè)為首要污染物過程中，近地面存在逆溫概率達92%，而低層逆溫不明顯。說明低層的逆溫層對PM濃度增加非常重要，近地面的逆溫層對PM濃度增加的作用要比低層弱，而近地面的逆溫層對O濃度的增加非常重要，但是低層的逆溫卻不重要。