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)。

1 資料與方法

1.1 資料介紹

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)。

1.2 天氣分型方法

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]。

2 天氣分型結果

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。

3 天氣類型與空氣污染的關系

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。

4 結論與討論

（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。