吳 進,李 琛,王志立,馬志強,李梓銘,朱曉婉,韓婷婷,唐宜西,馬小會

兩類污染型下中低空風切變對PM2.5濃度影響

吳 進1,李 琛2,王志立3*,馬志強1,李梓銘1,朱曉婉1,韓婷婷1,唐宜西1,馬小會1

(1.京津冀環(huán)境氣象預報預警中心,北京 100089；2.北京市氣象服務中心,北京 100089；3.中國氣象科學研究院,災害天氣國家重點實驗室和大氣化學重點開放實驗室,北京 100081)

基于2015～2020年京津冀地區(qū)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)和多源氣象數(shù)據(jù),分析了北京地區(qū)0～3km中低空垂直風切變在不同PM2.5等級下的演變特征.結(jié)果表明,風速日變化特征隨著PM2.5濃度升高而逐漸減弱,PM2.56級污染時近地面風速日變化基本消失,甚至反向變化;白天邊界層風速增大時段對應10m/(s·km)以下的風切變,20:00后增大至12～14m/(s·km),該現(xiàn)象隨著PM2.5污染加重變得更為顯著,白天時段近地層垂直風切變較小值(<6m/(s·km))維持,可能是污染嚴重的信號之一;基于旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗正交函數(shù)分解法(REOF),將污染日下中低空垂直風切變分為無擾動型和壓縮型,壓縮型低壓強度略強于無擾動型,無擾動型的PM2.5濃度均值、峰值較壓縮型更高,逆溫強于壓縮型,另外,無擾動型PM2.5濃度增長期和邊界層高度(PBLH)反向變化,壓縮型PM2.5濃度增長期和PBLH同向變化.

垂直風切變；PM2.5；REOF；邊界層

通常,大氣嚴重污染出現(xiàn)在地面附近為小風或靜風條件下,其所造成不利的水平擴散條件被眾多學者關(guān)注[1-3].而相較于其他基礎(chǔ)氣象要素而言,風隨高度的變化更能表征大氣垂直方向的動力混合狀況,代表近地層污染物向上交換的能力[4],對大氣容量的調(diào)制、污染物的聚集和擴散有著至關(guān)重要的作用[5-6],同時,風的垂直廓線直接影響污染物垂直分布[7-8].研究表明,偏北風背景下區(qū)域污染物的下沉傳輸是PM2.5濃度快速增長的主要因素之一[9],但垂直運動“分層”結(jié)構(gòu)也會導致高空偏北風背景下形成北京地區(qū)高污染環(huán)境[10].同時,邊界層低空急流顯著影響了氣溶膠傳輸和擴散,調(diào)整了大氣穩(wěn)定度和邊界層高度[11-12].不同類型污染事件的風垂直廓線存在中低空通量風差異[13],46～156m和156～296m高度之間PM2.5傳輸通量最高[14].因此,邊界層內(nèi)環(huán)境風場垂直分布模態(tài)與近地面PM2.5濃度息息相關(guān),在區(qū)域污染事件中近地面顆粒物濃度與邊界層平均垂直風切變呈正相關(guān),與邊界層高度呈顯著負相關(guān)[15],而邊界層內(nèi)溫壓濕風垂直分布的非均勻性是影響PM2.5濃度的主要影響因素[16-17].

以往的研究中,北京地區(qū)的垂直風切變多應用于強對流天氣等強大氣垂直動力交換條件分析[18-19],較少用于空氣污染研究.重污染雖多發(fā)于弱垂直風切變天氣背景下,但風隨高度變化的廓線跟PM2.5濃度廓線密切相關(guān)[20],同時,不同高度風的差異與大氣穩(wěn)定度、山谷風和海陸風等局地環(huán)流息息相關(guān)[21],且對大氣容量的調(diào)制、污染物的峰值濃度和維持時段等均有重要作用.本研究基于多源氣象和環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù),采用合成分析和REOF旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗正交分解方法,研究了不同PM2.5污染等級下、不同污染型下0～3km垂直風切變的變化特征,旨在進一步弄清重污染過程發(fā)生、發(fā)展、維持和消亡的氣象學機理.

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

北京地區(qū)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)來源于北京生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心發(fā)布的北京區(qū)域35個監(jiān)測站的逐時PM2.5濃度數(shù)據(jù)(http://zx.bjmemc.com.cn/).觀象臺風廓線雷達位于北京觀象臺(39.8°N,116.47°E),海拔高度32.5m,垂直探測范圍為150～8960m,共50層,時間分辨率均為6min,每個采樣高度上所獲得的數(shù)據(jù)包括采樣高度、水平風向(°)、水平風速(m/s)、垂直風速(m/s)、水平方向可信度(%,0～100)和垂直方向可信度(%,0～100)等,風廓線雷達數(shù)據(jù)來自北京市氣象局信息中心,均通過質(zhì)量控制.

1.2 垂直風切變計算方法

表征垂直風切變的方法較多,以計算兩點之間風的矢量差最為常見[22],但由于風廓線雷達每層距離并不均勻,若單純使用風矢量差進行不同層次的比較無顯著意義,所以本文采用Zhang等[23]針對垂直風切變的計算方式,具體公式如下:

式中,VWS為高度1和2(2>1)之間的垂直風切變,單位為m/(s·km);u1和u2分別代表1和2層風速的緯向分量, m/s;v1和v2分別代表1和2層風速的徑向分量, m/s.該方法能去除不同層次之間的高度差異,使得不同高度垂直風切變的計算結(jié)果具有可對比性.

1.3 旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗正交函數(shù)分解法(REOF)

經(jīng)驗正交函數(shù)(EOF)是從氣象變量場數(shù)據(jù)集中識別出主要的相互正交的空間分布型和相互獨立的新變量序列,用少數(shù)幾個新變量序列反映原多個變量的變化信息,或者說降低數(shù)據(jù)的自由度或維度.但EOF分析中前幾個特征向量過分強調(diào)與分析區(qū)域尺度相當?shù)默F(xiàn)象,因而在區(qū)域相關(guān)結(jié)構(gòu)、局部特征上反映不顯著,REOF在EOF基礎(chǔ)上對空間型再做調(diào)整,盡量反映場的局部相關(guān)結(jié)構(gòu),更有助于氣象要素場的分析研究[24-25].因此,本研究采用REOF分析法提取要素主要變化規(guī)律.

1.4 邊界層高度計算方法

基于2015～2020年北京觀象臺逐小時人工觀測數(shù)據(jù),使用地面氣溫、地面露點溫度、風速、云量、地面粗糙度等氣象要素,采用羅氏法[26-27]計算得出延慶站逐小時邊界層高度,計算方法如下:

式中:為地面氣溫℃;d為地面露點溫度℃;u為高度處的風速m/s;0為地面粗糙度;為柯氏參數(shù),=2sin;為帕斯奎爾穩(wěn)定度級別(大氣穩(wěn)定度級別為A～F時,值依次為1～6).目前,氣象部門取消了人工云觀測,帕斯奎爾穩(wěn)定度級別中的云量數(shù)據(jù)采用了靜止氣象衛(wèi)星FY-2E的反演結(jié)果.對比分析表明,帕斯奎爾穩(wěn)定度級別與使用人工觀測云量的計算結(jié)果一致[28].

2 結(jié)果與討論

2.1 2015～2020年P(guān)M2.5濃度不同等級下垂直風切變變化

每年10月至次年3月是北京地區(qū)污染天氣多發(fā)的季節(jié).地面小風或者靜風往往是污染發(fā)生并持續(xù)的必要條件[29],但地面弱風并不等同于垂直風切變小,相反,較強的逆溫層可能對應著更強烈的垂直風切變[30].將2015～2020年每年1～3月、10～12月垂直風切變按照PM2.5濃度不同等級進行統(tǒng)計(圖1),近地面270m垂直風切變四分位距為4～16m/ (s·km),隨著高度升高而逐漸減小,3150m高度四分位距為4～10m/(s·km);從平均值的分布來看,各個等級1470m以下垂直風切變波動較大,1470m以上垂直風切變逐漸減小,其變化趨于平緩.各個等級之間變化無顯著規(guī)律性,但在1470m以上隨著PM2.5濃度升高,垂直風切變均值逐漸減小,但6級嚴重污染情況下,風切變均值再次增大.

合成PM2.5濃度不同等級日變化之后(圖2),結(jié)果表明風速日變化特征明顯,10:00之后邊界層風速開始增大,00:00之后風速減小,風速日變化特征隨著PM2.5濃度升高而逐漸減弱,PM2.56級污染時近地面風速日變化基本消失[圖2(f)],甚至在邊界層中高層出現(xiàn)白天風速小夜間風速大的反向變化,這可能與強逆溫層內(nèi)外風速差異相關(guān).從垂直風切變來看,白天邊界層風速增大時段對應10m/(s·km)以下的風切變,20:00之后風切變增大,邊界層低層增大到12～14m/(s·km),該現(xiàn)象隨著PM2.5污染加重變得更為顯著,PM2.56級污染時14:00～18:00地面至750m風切變均在6m/(s·km)以下,入夜后500～750m風切變逐步增大至16m/(s·km)左右.白天時段近地層垂直風切變較小值(<6m/(s·km))維持,可能是污染嚴重的信號之一.

圖1 北京地區(qū)不同高度和PM2.5不同等級下垂直風切變分布

圖2 北京地區(qū)不同等級下的垂直風切變和風速的日變化

2.2 兩類典型重污染過程的垂直風切變特征

將2015～2020年每年10月～次年3月污染日數(shù)(輕度及以上)的垂直風切變作REOF分解后得到4個主要特征向量,方差占比分別為30.8%、25.8%、15.0%和11.2%,共占總方差的82.8%;前兩類特征向量方差占比較大且特征值時空分布具有顯著區(qū)域性差異(圖3),后兩類特征向量邊界層內(nèi)特征值時空分布區(qū)域差異較小,即邊界層內(nèi)垂直風切變區(qū)域差異信號不顯著,且方差占比小,對重污染事件的指示意義不大,故不做進一步討論.將前兩種主要垂直風切變變率模態(tài)按照2000m以下垂直風切變演變特征分別定義為邊界層無顯著擾動型(簡稱無擾動型,下同)[圖3(a)]和邊界層壓縮型(簡稱壓縮型,下同)[圖3(b)].無擾動型主要特征為750m以下垂直風切變?nèi)兆兓卣黠@著,小于-0.5的低值區(qū)主要出現(xiàn)在13:00～18:00,高度為300～750m之間,垂直風切變的小值區(qū)可能與低層一致南風輸送及邊界層湍流均勻性有關(guān);壓縮型主要特征為14:00～22:00在750～1250m出現(xiàn)大于0.5的顯著高值區(qū),可能與邊界層之上冷流擾動有關(guān).因此,對流層下部垂直風切變的演變對上述兩類重污染事件有較大的預報預警價值.

根據(jù)REOF分解的時間系數(shù)提取兩類重污染事件的典型個例進行合成(圖4),兩類污染型均處于地面弱輻合區(qū)之中,這也是污染事件發(fā)生頻率最高的地面氣壓場分布[31].壓縮型低壓強度(1018～1020hPa)略強于無擾動型(1020～1022hPa),兩型位于蒙古中西部的高壓中心強度均為1030hPa,表征上游冷空氣強度相當.

兩類污染型的PM2.5濃度日變化對比顯示,無擾動型日均PM2.5濃度為239.8μg/m3[圖5(a)],08:00～ 14:00為低值時段,對于PBLH的高值時段(15:00最大為1065m),14:00之后逐步升高,PBLH開始降低,23:00前后達最大濃度296.2μg/m3,對應PBLH最低值602m;壓縮型日均PM2.5濃度為231.2μg/m3[圖5(b)],峰值出現(xiàn)在15:00為251.9μg/m3,08:00～13:00為上升時段,午后基本維持在240～250μg/m3之間,入夜后減小,PBLH日變化較小,11:00～16:00為高值時段860～980m,其余時段為600～800m.總體而言,無擾動型的PM2.5濃度均值、峰值較壓縮型更高,PM2.5濃度和PBLH日變化更顯著,另外,無擾動型PM2.5濃度增長期和PBLH反向變化,PM2.5增長與邊界層壓縮導致的大氣容量降低有關(guān),壓縮型PM2.5濃度增長期和PBLH同向變化,PM2.5增長可能與區(qū)域輸送有關(guān).

從溫度廓線來看,無擾動型和壓縮型溫度逆溫較淺薄[圖5(c),(d)],基本都維持在500m以下,無擾動型逆溫強度略強于壓縮型.而兩類污染型的濕度廓線有顯著不同,無擾動型0.2m較地面高5%,壓縮型只有1%,且無擾動型08:00和20:00差異較小,濕層維持,壓縮型20:00整層濕度廓線較08:00顯著減小,呈向下喇叭口狀,即近地面減濕度更顯著,這與PM2.5濃度增長期和PBLH同向變化結(jié)論相一致,可能與較強區(qū)域輸送下邊界層南風擾動有關(guān).

圖5 無擾動型和壓縮型PM2.5、PBLH和溫濕廓線

2.3 涵蓋兩次典型污染型的一次污染事件

圖6 2015年11月27日～12月02日風廓線和垂直風切變

1.無擾動型日;2.壓縮型日

2015年11月27日～12日2日北京地區(qū)發(fā)生了一次重污染事件,根據(jù)上述REOF法分解之后得到11月27日和30日為無擾動型,分解后的時間系數(shù)分別為3.2和2.8,11月29日和12月1日為邊界層壓縮型,時間系數(shù)為2.5和4.6,均為較為典型的無擾動型和壓縮型(圖6).其中,無擾動型27日北京地區(qū)PM2.5濃度持續(xù)上升,從134μg/m3上升到284μg/m3,氣壓下降了5hPa,露點上升了6℃,30日PM2.5出現(xiàn)了更為顯著的增長,從300μg/m3上升至519μg/m3,氣壓下降4.5hPa,露點升高3℃左右,值得關(guān)注的是,11月27日至12日2日期間兩段最為顯著的PM2.5增長均發(fā)生在27日和30日,且伴隨減壓和增濕.壓縮型29日PM2.5在200～300μg/m3之間波動,露點維持在-4℃左右,弱冷空氣層次淺薄、強度較弱未達到清潔空氣的作用,12月1日在冷空氣接地達到清潔作用之前雖然出現(xiàn)了露點增長和氣壓下降,但PM2.5無顯著上升維持在450μg/m3上下(圖7).與2.2節(jié)合成結(jié)果一致,無擾動型下PM2.5日均濃度以及增長趨勢大于壓縮型,與減壓增濕作用相關(guān).

圖7 2015年11月27日～12月02日PM2.5、邊界層高度、露點和氣壓變化

1. 無擾動型日; 2. 壓縮型日

2.4 討論

在實際環(huán)境氣象業(yè)務工作中垂直風切變往往指2個層次的風矢量差,即單純的風速和風向差,并未考慮高度差異,由于同一時間下高空風速一般大于低空風速,所以0～3km風矢量差必然大于0～1km風矢量差(圖8).值得注意的是,若按本文計算公式,剔除高度影響之后,0～1km垂直風切變大于0～3km,且0～1km呈現(xiàn)逐年減小特征,0～3km年際變化不顯著,這種線性趨勢變化特征較單純的風矢量差體現(xiàn)更為清晰.這為環(huán)境氣象業(yè)務中垂直風切變的重新定義提供參考.

圖8 2015～2019年0～1km和0～3km風矢量差及風切變變化

3 結(jié)論

3.1 不同PM2.5等級下,1470m以下垂直風切變波動較大,1470m以上隨著PM2.5濃度升高,垂直風切變均值減小, 6級嚴重污染時風切變均值顯著增大.風速日變化特征隨著PM2.5濃度升高而減弱,PM2.56級污染時近地面風速日變化基本消失,在邊界層中高層出現(xiàn)風速白天小夜間大的反向變化.

3.2 白天邊界層風速增大時段對應10m/(s·km)以下的風切變,20:00之后風切變增大,邊界層低層增大到12～14m/(s·km),該現(xiàn)象隨著PM2.5濃度升高更為顯著,白天時段近地層垂直風切變較小值(<6m/ (s·km))維持.

3.3 無擾動型主要特征為750m以下垂直風切變?nèi)兆兓卣黠@著,小于-0.5的低值區(qū)主要出現(xiàn)在13:00～18:00高度300～750m;壓縮型在14:00～22:00高度750～1250m出現(xiàn)大于0.5的顯著高值區(qū).壓縮型低壓強度略強于無擾動型,無擾動型的PM2.5濃度均值、峰值較壓縮型更高,PM2.5濃度增長期和PBLH反向變化,逆溫強于壓縮型.

3.4 北京地區(qū)2015年11月27日～12日2日一次重污染事件中無擾動型(11月27日和30日)下PM2.5日均濃度以及增長幅度大于壓縮型(11月29日和12月1日),與減壓增濕作用相關(guān).本研究所用垂直風切變計算方法剔除了不同高度的影響,線性趨勢變化特征較單純的風矢量差體現(xiàn)更為清晰.

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Effects of vertical wind shear on PM2.5concentration under two pollution weather types.

WU Jin1, LI Chen2, WANG Zhi-li3*, MA Zhi-qiang1, LI Zi-ming1, ZHU Xiao-wan1, HAN Ting-ting1, TANG Yi-xi1, MA Xiao-hui1

(1.Environmental Meteorology Forecast Center of Beijing-Tianjin-Hebei, Beijing 100089, China；2.Beijing Meteorological Service Center, Beijing 100089, China；3.State Key Laboratory of Severe Weather and Key Laboratory of Atmospheric Chemistry, Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China)., 2022,42(11)：5016～5022

Based on the ecological environment monitoring data and multi-source meteorological data from 2015 to 2020 in Beijing-Tianjin-Hebei region, this study analyzed the evolution characteristics of 0～3km VWS at different PM2.5levels in Beijing. The diurnal variation characteristics of wind speed gradually weakened with the increase of PM2.5concentration. When PM2.5level 6pollution occured, the diurnal variation of near-surface wind speed basically disappeared or even changed in reverse direction. The VWS below 10m/(s·km) corresponded to the increase of boundary layer wind speed in the daytime which increased to 12～14m/(s·km) after 20:00. This phenomenon became more significant with the increase of PM2.5, and the VWS near the stratum remains small (<6m/(s·km)) in the daytime could be one of the signs of serious pollution. Based on the rotated empirical orthogonal function (REOF) decomposition method, the VWS was divided into two types which called undisturbed type and compression type. The low pressure intensity of compression type was slightly better than undisturbed type; the PM2.5peak and daily value and inversion of undisturbed type were higher than compression type. In addition, the PM2.5growth of the undisturbed type and PBLH reverse change and the PM2.5growth of compressed type changed in the same direction as Planetary Boundary Layer Height (PBLH).

vertical wind shear(VWS)；PM2.5；REOF；boundary layer

X513

A

1000-6923(2022)11-5016-07

吳 進(1984-),女,福建莆田人,高級工程師,碩士,主要研究方向為區(qū)域大氣污染.發(fā)表論文20篇.

2022-04-26

中國氣象科學研究院科技發(fā)展基金資助項目(2021KJ010);北京市氣象局科技專項(BMBKJ202001011)

* 責任作者, 研究員, wangzl@cma.gov.cn