王倩倩
河南省氣象探測數(shù)據(jù)中心,河南鄭州 450003
近年來,河南省經(jīng)濟和工業(yè)生產飛速發(fā)展,城市化進程加快,能源消耗增加。伴隨著大量污染物的排放,尤其是冬季燃煤取暖排放,使河南省大部分城市冬季大氣污染日益加重。“2+26”城市是京津冀地區(qū)空氣污染的傳播通道城市,是我國大氣治理措施的重點實施對象,河南省鄭州、開封、安陽、鶴壁、新鄉(xiāng)、焦作、濮陽7個城市被列入其中,因此,對河南省大氣污染的準確預報和科學防治勢在必行。
已有研究表明,污染物的排放量和氣象條件是決定城市大氣污染的主要影響因子,但當城市的污染物排放量一定時,大氣擴散條件會影響污染物濃度的變化,此時大氣污染主要是由不利于污染物擴散的氣象條件造成的,而天氣環(huán)流形勢是決定大氣擴散條件的關鍵因素[1-2]。張瑩等[3]對華北地區(qū)冬半年的海平面氣壓場進行了客觀分型,分析了不同天氣類型與污染氣象參數(shù)的關系,發(fā)現(xiàn)均壓場、高壓內部和高壓后部型下的PM2.5濃度較高,大氣層結表現(xiàn)為穩(wěn)定的靜穩(wěn)特征,是重污染潛勢天氣型。楊旭等[4]發(fā)現(xiàn)京津冀地區(qū)冬半年在高壓場、高壓后部、鞍形場和冷鋒前部天氣形勢控制下,容易發(fā)生污染事件。
本研究利用客觀天氣分型方法,對影響河南省冬季的天氣形勢進行了分類,并統(tǒng)計了不同天氣類型下的污染物濃度變化,揭示了易造成污染的天氣類型,以期為環(huán)境空氣質量的預報提供科學依據(jù)。
天氣客觀分型資料來自歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)的ERAInterim 再分析資料(https://www.ecmwf.int/),選用資料時間段為1988—2019年 冬 季(11—12月,翌 年1—2月),時次為北京時間08:00,空間分辨率為0.125°×0.125°,研究區(qū)域范圍為25°N~40°N、100°E~130°E,并 提 取海平面氣壓變量作為客觀天氣分型的對象??諝馕廴举Y料來源于2015—2018年冬季(11—12月,翌年1—2月)河南省75個空氣質量監(jiān)測站點的小時空氣質量指數(shù)(AQI)數(shù)據(jù)和近地面PM10、PM2.5小時濃度數(shù)據(jù)。
相關分析法、主成分分析法(PCA)、Fuzzy法、聚類分析法和非線性法是目前常用的客觀天氣分型方法,Huth等[5]研究了上述5種方法對天氣分型的適用性,發(fā)現(xiàn)斜交旋轉主成分分析法(T-PCA)可以對數(shù)據(jù)結構進行簡化,K平均聚類法(K-means)對變量類別的區(qū)分效果更好,并且這2種方法均有較好的時空穩(wěn)定性。因此,本研究結合T-PCA和K-means方法進行客觀天氣分型。天氣分型步驟如下:本研究區(qū)域共有29 161個海平面氣壓格點和3 727個觀測時次。首先,根據(jù)Huth的研究,將29 161個海平面氣壓格點作為矩陣的行,3 727個觀測時次作為列,對數(shù)據(jù)進行標準化。其次,通過T-PCA方法獲取對原數(shù)據(jù)的累計方差貢獻率超過85%的特征值所對應的前K個主成分,達到降維的目的,得到了3個客觀表達海平面氣壓場的主成分。最后,根據(jù)拐點法確定聚類數(shù),利用K-means對通過T-PCA選取的3個主成分進行聚類,從而確定天氣類型[6]。
為使分型結果更具有氣候統(tǒng)計意義,利用T-PCA和K-means相結合的客觀天氣分型方法對研究區(qū)域(河南省)1988—2019年近30年冬季的海平面氣壓場進行分型,將地面環(huán)流形勢分成了6類,圖1為每種天氣形勢平均海平面氣壓場和1988—2019年冬季3 727個觀測時次發(fā)生的頻率,描述如下:
第1類(Type1)為高壓后部型。此天氣型在近30年冬季發(fā)生的總頻率為17.49%,在2015—2018年冬季的發(fā)生頻率為21.88%,該類型在2015—2018年冬季出現(xiàn)頻率最高,多發(fā)生在1月和12月。河南省位于弱高壓的后部,等壓線比較稀疏,氣壓場較弱,平均風速較小。
第2類(Type2)為高壓底部型。此天氣型在近30年冬季發(fā)生的總頻率為17.33%,在2015—2018年冬季的發(fā)生頻率為19.67%,多發(fā)生在1月和11月。河南省位于高壓的底部最外圍,等壓線稀疏,緯向環(huán)流為主。
第3類(Type3)為均壓場型。此天氣型在近30年冬季發(fā)生的總頻率為16.07%,在2015—2018年冬季的發(fā)生頻率為12.19%,在2015—2018年冬季出現(xiàn)頻率最低,多發(fā)生在11月。河南省為弱低壓區(qū)域,天氣系統(tǒng)較弱,氣壓梯度較小,全省氣壓數(shù)值在6種天氣型中最低。
第4類(Type4)為高壓邊緣型。此天氣型在近30年冬季發(fā)生的總頻率為15.99%,在2015—2018年冬季的發(fā)生頻率為14.40%,多發(fā)生在1月。河南省處于冷高壓邊緣,北部高壓中心外圍的等壓線比較密集,氣壓梯度大。
第5類(Type5)為兩高切變型。此天氣型在近30年冬季發(fā)生的總頻率為16.42%,在2015—2018年冬季的發(fā)生頻率為14.68%,多發(fā)生在11月和12月。Type5環(huán)流形勢下,中國川西高原和東部西太平洋上均存在高壓區(qū),河南省位于兩高壓中間的過渡帶,氣壓值相對較低,河南西部等壓線密集程度大于東部。
第6類(Type6)為高壓中部型。此天氣型在近30年冬季發(fā)生的總頻率為16.69%,在2015—2018年冬季的發(fā)生頻率為17.17%,多發(fā)生在12月。高壓中心在河南北部,與Type4環(huán)流形勢相似,但Type6河南地區(qū)距離高壓中心更近,位于高壓環(huán)流中部,氣壓值大于Type4,北部等壓線密集程度小于Type4,徑向環(huán)流占主導。
表1為河南省2015—2018年冬季不同天氣形勢下平均AQI值的統(tǒng)計情況,可以看出,Type1、Type2和Type3的AQI值較高,分別為151、157和166,均在150以上,說明這3種天氣型下空氣質量較差,其中均壓場天氣形勢下(Type3)空氣質量最差。根據(jù)《環(huán)境空氣質量指數(shù)(AQI)技術規(guī)定》,Type1、Type2和Type3天氣形勢下的平均AQI值已經(jīng)達到中度污染級別,可能對健康人群的心臟和呼吸系統(tǒng)造成 不 利 影 響[7]。Type4、Type5和Type6的AQI值相對較低,分別為123、139和125,其中Type4和Type6的空氣質量相對較好,但也屬于輕度污染級別,健康人群容易出現(xiàn)刺激癥狀。由此可見,不同天氣形勢下的空氣污染狀況不同。
表1 2015—2018年冬季不同天氣形勢AQI均值統(tǒng)計
統(tǒng)計2015—2018年冬季不同天氣形勢下平均PM10和PM2.5濃度及二者污染率,污染率為某種天氣型下污染物24 h平均濃度超過國家二級標準(PM10≥150 μg/m3、PM2.5≥75 μg/m3)的天數(shù)與這種天氣類型在2015—2018年冬季發(fā)生的總天數(shù)的百分比,污染率越高說明這種天氣形勢下更容易發(fā)生大氣污染事件。6種天氣形勢下平均PM10濃度分別為173.33 μg/m3、174.70 μg/m3、187.76 μg/m3、141.38 μg/m3、164.63 μg/m3和144.50 μg/m3, 污 染率分別為54.55%、56.99%、60.71%、35.71%、47.14%和40.96%,可見前3種(Type1、Type2和Type3)天氣形勢下的PM10平均濃度較高,均在170 μg/m3以上,污染率也較高,均超過50%。這3種天氣型下等壓線比較稀疏,氣壓場較弱,容易造成污染天氣,其中Type3天氣型PM10濃度最高。對于PM2.5,6種天氣形勢下平均濃度分別為114.33 μg/m3、122.07 μg/m3、126.82 μg/m3、86.41 μg/m3、101.75 μg/m3和90.54 μg/m3,污染率分別為72.73%、76.34%、75%、51.43%、55.71%和54.22%,可以看出仍是Type1、Type2和Type3這3種天氣形勢下的PM2.5平均濃度較高,均達到110 μg/m3以上,污染率更是達到70%以上,極易出現(xiàn)大氣污染事件。其中Type3天氣形勢下的PM2.5平均濃度最高,其余3種天氣型PM2.5濃度和污染率相對較低,以Type4天氣型最低。除了均壓場型(Type3)天氣形勢下PM2.5污染率小于PM10,其余5種天氣形勢下PM2.5污染率均大于PM10,可能與冬季的首要污染物類型有關。
上述可知,天氣形勢在一定程度上決定了大氣污染程度。Type1、Type2和Type3這3種天氣型下的AQI值、PM10和PM2.5平均濃度和污染率均大 于Type4、Type5和Type6,說 明 冬季河南省位于高壓后部、高壓底部和均壓場時,空氣質量較差,是由于這3種環(huán)流形勢的等壓線稀疏、氣壓場較弱,在一定程度上指示了氣象擴散條件較差,污染物聚集不易擴散。因此,將Type1、Type2和Type3 3種 天 氣 形勢定義為易污染天氣型,其中Type3天氣型下的AQI值、PM10和PM2.5平均濃度在6種天氣型中最高,氣壓場最弱,是最易造成大氣污染事件的天氣型。高壓邊緣、兩高切變和高壓中部環(huán)流形勢控制下,河南省AQI值、PM10和PM2.5平均濃度較低,空氣質量相對較好,將Type4、Type5和Type6 3種天氣形勢定義為不易污染天氣型,其中Type4天氣形勢下的AQI值、污染物濃度和污染率最低,說明河南位于高壓邊緣,并且在北部氣壓梯度較大的天氣形勢控制下時,北風攜帶冷空氣進入河南生,風速相對較大,氣象擴散條件較好,污染物不易聚集,最不易發(fā)生大氣污染事件。
(1)利用T-PCA和K-means相結合的方法對河南省近30年冬季的海平面氣壓進行了客觀分型,得到高壓后部型(Type1)、高壓底部型(Type2)、均壓場型(Type3)、高壓邊緣型(Type4)、兩高切變型(Type5)和高壓中部型(Type6)6種主要天氣型。
(2)天氣形勢在一定程度影響了大氣污染,不同天氣形勢下的空氣質量狀況和污染物濃度不同。Type1、Type2和Type3 3種天氣形勢的氣壓場弱、氣壓梯度小,大氣擴散條件差,因此空氣質量較差,污染物平均濃度較高,為易污染天氣型。 Type4、Type5和Type6 3種天氣形勢下的氣壓梯度相對較高、大氣擴散條件良好,因此空氣質量相對較好,污染物平均濃度較低,為不易污染天氣型。
大氣污染物濃度在一定程度上也與基本氣象要素相關,本文缺少溫度、濕度、風等基本要素與天氣形勢的關系研究,以及不同天氣形勢下氣象擴散條件與污染物濃度關系的探討。接下來會引進氣象基本要素資料,更進一步研究氣象條件、天氣形勢和污染物濃度三者之間的關系,為環(huán)境空氣質量預報提供參考。