王聲鋒，季鵬偉，董燁博

（1.華北水利水電大學(xué)，河南 鄭州 450046；2.紹興市水利水電勘測(cè)設(shè)計(jì)院有限公司，浙江 紹興 312000）

隨著溫室氣體排放濃度不斷增加，全球氣候變暖已經(jīng)影響人類社會(huì)與經(jīng)濟(jì)、糧食安全、氣候變化、水資源和空氣質(zhì)量等方面，受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛關(guān)注。Wang等［1］分析了京津冀經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展與碳排放。Zhang 等［2］利用WRF-Chem 模型模擬了美國(guó)大陸上各氣象要素受氣溶膠的影響加劇了空氣污染嚴(yán)重地區(qū)的空氣污染。廖禮等［3］使用WRF-Chem 模式分析出中國(guó)東部輻射和地面氣溫受氣溶膠的影響明顯。王哲等［4］建立了嵌套網(wǎng)格空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模式NAQPMS 和WRF 的雙向耦合模式分析得出采用該機(jī)制有利于準(zhǔn)確模擬和預(yù)報(bào)灰霾污染過程。從上述研究可知，大氣污染特別是顆粒物污染在短期內(nèi)通過影響各氣象要素進(jìn)而影響長(zhǎng)期氣候變化，兩者之間相互作用的機(jī)理極其復(fù)雜［5，6］。

目前國(guó)內(nèi)對(duì)氣溶膠的研究主要在華北和東南沿海［7-9］，黃河流域周邊城市關(guān)注較少。此外，當(dāng)前學(xué)術(shù)界雖有大量關(guān)于參考作物騰發(fā)量ET0影響因素的研究［10-17］，但對(duì)ET0在大氣污情況下變化程度的研究不多見。2002年，Rodrick 等［18］研究發(fā)現(xiàn)，南半球云量和氣溶膠濃度增加是影響澳大利亞和新西蘭兩國(guó)ET0的關(guān)鍵因素。劉秀位等［19］指出大氣氣溶膠主要通過影響散射輻射、與近地面小氣候環(huán)境從而影響農(nóng)田蒸散。洛陽市位于河南省西部，黃河中下游，是河南省小麥重要產(chǎn)區(qū)，也是新興的重工業(yè)城市，工業(yè)化帶來的氣候條件改變會(huì)對(duì)該地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成很大影響。研究洛陽市氣溶膠變化對(duì)ET0的影響，有利于科學(xué)合理地指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，為該地區(qū)未來城市規(guī)劃和產(chǎn)業(yè)布局提供參考依據(jù)。以2016年6月15日-6月20日間豫西地區(qū)的一次大氣污染過程為背景，以洛陽市為例，使用WRF-Chem 模型模擬洛陽市氣溶膠和各氣象要素，定性定量分析了區(qū)域氣象要素和ET0在氣溶膠影響下的變化。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)來源Tab.1 Data sources

1.2 ET0計(jì)算

采用AFO-56 推薦的Penman-Monteith 公式分別對(duì)日尺度和晝夜尺度的ET0進(jìn)行計(jì)算，日尺度ET0計(jì)算公式如下［24］：

式中：ET0為全天參考作物騰發(fā)量，mm∕d；Rn為作物表面凈輻射量，MJ∕（m2·d）；T為溫度，℃；G為土壤熱通量密度，MJ∕（m2·d）；u2為地面以上2 m處風(fēng)速，m∕s；Δ為飽和水汽壓與溫度曲線的斜率，kPa∕℃；γ為濕度計(jì)常數(shù)，kPa∕℃；es為飽和水汽壓，kPa；ea為實(shí)際水汽壓，kPa。

根據(jù)所研究時(shí)段，晝夜尺度的ET0計(jì)算公式略有不同，具體公式如下：

式中：ET0-d為日間參考作物騰發(fā)量；ET0-n為夜間參考作物騰發(fā)量，其他參數(shù)意義同公式（1）。

1.3 反距離權(quán)重空間插值法（IDW）

本文采用ArcGIS軟件對(duì)洛陽市氣象要素及ET0進(jìn)行反距離權(quán)重空間插值分析。該方法根據(jù)相似相近原理直觀且效率高，計(jì)算公式如下：

式中：zp為估計(jì)值；zi為第i（i=1，…，n）個(gè)樣本值；di為待插點(diǎn)到鄰域內(nèi)第i點(diǎn)間的距離；k（0≤k≤2，k一般取2）為距離的冪。

1.4 WRF-Chem 雙向反饋

1.4.1 模式設(shè)置

WRF-Chem雙向反饋模式各項(xiàng)參數(shù)設(shè)置如表2所示。

表2 模式設(shè)置Tab.2 Model Setting

由于洛陽市該時(shí)間段主要大氣污染物為PM2.5，本次實(shí)驗(yàn)的PM2.5模擬結(jié)果能夠反映該時(shí)間段其對(duì)氣溶膠變化的影響。

1.4.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

圖1 模擬區(qū)域Fig.1 Simulation area

綜合考慮污染水平和農(nóng)作物的生長(zhǎng)過程，本研究選取2016年6月15日20 時(shí)-6月20日8 時(shí)的大氣污染時(shí)間作為研究時(shí)段，定量評(píng)估該時(shí)段內(nèi)洛陽市大氣中的顆粒物濃度對(duì)氣象要素以及ET0的影響。雙向反饋的試驗(yàn)設(shè)計(jì)如表3所示。模擬試驗(yàn)包括有氣溶膠組（fb）、氣象要素觀測(cè)值對(duì)照組（fdda）和無氣溶膠組（nofb）。ΔET0為氣溶膠對(duì)ET0的影響通過ET0-fb與ET0-nofb的差值來表示。

表3 試驗(yàn)設(shè)計(jì)Tab.3 Experiment design

1.5 模擬評(píng)價(jià)

本研究中，PM2.5及各氣象要素實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與有氣溶膠條件下（fb 組）的WRF-Chem 模擬結(jié)果作為標(biāo)準(zhǔn)值和模擬值進(jìn)行比較。為了更好地驗(yàn)證WRF-Chem 模式模擬的結(jié)果，運(yùn)用2 個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)值和模擬值進(jìn)行比較，統(tǒng)計(jì)指標(biāo)分別為決定系數(shù)（R2）和標(biāo)準(zhǔn)化平均偏差（NMB）。

R2主要用于評(píng)價(jià)模擬值與觀測(cè)值的擬合度，計(jì)算公式如下：

式中：Oi為觀測(cè)值；Pi為模擬值；為觀測(cè)值的平均值；為模擬值的平均值；n為樣本總量。

NMB主要用來衡量數(shù)據(jù)偏離算數(shù)平均值的程度，從而避免觀測(cè)值范圍過度離散，計(jì)算公式如下：

式中：Oix，t為x點(diǎn)t時(shí)間第i個(gè)觀測(cè)值；Pix，t為x點(diǎn)t時(shí)間第i個(gè)模擬值；n為樣本總量。

2 結(jié)果分析

2.1 PM2.5濃度變化規(guī)律

使用Excel 軟件統(tǒng)計(jì)了2016年6月15日20 時(shí)-6月20日8時(shí)洛陽市11個(gè)站點(diǎn)的PM2.5濃度逐小時(shí)變化規(guī)律，結(jié)果如圖2所示。在研究時(shí)段內(nèi)，洛陽市區(qū)出現(xiàn)了1 次較為嚴(yán)重PM2.5污染，6月20日上午PM2.5濃度峰值達(dá)到了142.26 μg∕m3，其中還有3 次程度較輕的PM2.5污染，其峰值均超過了35 μg∕m3；新安、孟津、偃師、吉利和伊川相對(duì)于洛陽PM2.5濃度較低，其中新安、孟津出現(xiàn)了3 次污染程度大致相同的PM2.5污染峰值，偃師、吉利和伊川則出現(xiàn)2次PM2.5污染峰值；洛寧、嵩縣、欒川和汝陽的PM2.5濃度整體偏低，均處于正常范圍內(nèi)；大部分地區(qū)PM2.5濃度峰值集中在早晨與傍晚時(shí)分，此時(shí)細(xì)顆粒物濃度大多超過了國(guó)家空氣質(zhì)量以及標(biāo)準(zhǔn)（日均值＞35 μg∕m3），就6月20日早晨而言，洛陽、新安和偃師市PM2.5的濃度均已超過了國(guó)家空氣質(zhì)量二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)（日均值＞75 μg∕m3）。

圖2 洛陽市11個(gè)站點(diǎn)PM2.5濃度逐小時(shí)變化情況Fig.2 Hourly changes of PM2.5 concentration at 11 stations in Luoyang

本文研究時(shí)段內(nèi)洛陽市各地區(qū)平均PM2.5濃度空間分布如圖3所示。該時(shí)段洛陽市各地平均PM2.5濃度呈現(xiàn)出自東北部向西南部遞減的空間變化規(guī)律；洛陽市區(qū)和偃師為全市的PM2.5污染高值區(qū)；整體來看，洛陽市區(qū)PM2.5污染程度最高，偃師次之，嵩縣的污染程度最低；整個(gè)區(qū)域中，空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)城市均位于洛陽市西南區(qū)域，而洛陽市的東北部地區(qū)在一天中有多數(shù)時(shí)刻的空氣質(zhì)量處于輕度甚至重度污染的情況，這也與當(dāng)?shù)氐牡匦魏统鞘邪l(fā)展程度有關(guān)。

圖3 洛陽市平均PM2.5濃度空間分布Fig.3 Spatial distribution of average PM2.5 concentration in Luoyang

2.2 模擬精度驗(yàn)證

通過分析洛陽市11 個(gè)站點(diǎn)的基本氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)WRFChem 雙向反饋試驗(yàn)的模擬結(jié)果進(jìn)行了評(píng)估。如表4所示，氣溫和氣壓模擬精度較高，R2都在0.78 以上，NMB分別在19.5%和2.5%以內(nèi)，而風(fēng)速和相對(duì)濕度模擬精度稍低，R2在0.53 到0.74之間，NMB都在-30%以內(nèi)。從模擬精度結(jié)果可以看出，各站點(diǎn)氣溫模擬值偏高，氣壓模擬精度要明顯比其他氣象要素高，全市相對(duì)濕度模擬值偏低。宜陽的風(fēng)速模擬結(jié)果偏差較大，且宜陽的風(fēng)速模擬結(jié)果被低估了（NMB低于-20%）。洛陽、新安、孟津、宜陽、洛寧、伊川、嵩縣、偃師、汝陽和吉利相對(duì)濕度模擬結(jié)果被低估（NMB低于-20%）。在雙向反饋試驗(yàn)中，受氣溶膠的影響洛陽市在該研究時(shí)段的氣溫整體下降0.10 ℃，風(fēng)速下降0.16 m∕s，相對(duì)濕度上升0.74%，氣壓下降7.43 Pa。

表4 模擬精度檢驗(yàn)Tab.4 Simulation accuracy test

圖4對(duì)比洛陽市氣象要素觀測(cè)值與有無氣溶膠反饋的模擬值。從WRF-Chem 雙向反饋模擬結(jié)果可以看出，各氣象要素的時(shí)空變化模擬結(jié)果較好。各站點(diǎn)雖然在模擬結(jié)果上略有差異，但總體的模擬精度比較高，因此WRF-Chem 模型能很好地模擬該時(shí)段洛陽市的大氣情況。

圖4 觀測(cè)值與有無氣溶膠反饋模擬值的比較（洛陽）Fig.4 Comparison between observed and simulated values with or without aerosol feedback

2.3 氣溶膠對(duì)ET0的影響

2.3.1日尺度和晝夜尺度

通過對(duì)比日尺度和晝夜尺度分析氣溶膠對(duì)ET0的影響。如圖5所示，各站點(diǎn)ΔET0在-0.23～0.33 mm∕d 之間，正向高值出現(xiàn)在宜陽和吉利（分別為0.33和0.23 mm∕d），而負(fù)向高值則出現(xiàn)在新安、嵩縣和汝陽（分別為-0.19、-0.23 和-0.22 mm∕d）；氣溶膠在宜陽和吉利站點(diǎn)為正向調(diào)控（即氣溶膠變化使ET0增大），對(duì)其余站點(diǎn)為負(fù)向調(diào)控（即氣溶膠變化使ET0減?。?。

圖5 氣溶膠在日尺度對(duì)ET0的影響Fig.5 The influence of aerosol on ET0 at daily scale

由于研究區(qū)域位于北半球，因此在本研究中默認(rèn)日間為短波輻射（SW）＞0，夜間為SW＜0。本文北京時(shí)間6∶00-20∶00 為日間，20∶00-次日6∶00 為夜間。如圖6所示，在空間上日間的ΔET0-d與夜間ΔET0-n差異顯著。圖6（a）中，ΔET0-d的極值分別出現(xiàn)在吉利站（0.04 mm∕d）和孟津站（-0.26 mm∕d）。圖6（b）顯示，ΔET0-n的極值出現(xiàn)在新安站（0.02 mm∕d）和洛寧站（-0.08 mm∕d）；綜合來看，正向調(diào)控主要出現(xiàn)在伊川、新安以及欒川等地區(qū)，負(fù)向調(diào)控主要出現(xiàn)在嵩縣、洛寧和孟津等周邊地區(qū)；氣溶膠對(duì)ET0-n正向調(diào)控的站點(diǎn)有4個(gè)，其余均為負(fù)向調(diào)控。

圖6 氣溶膠在日間和夜間對(duì)ET0的影響Fig.6 The influence of aerosol on ET0 in daytime and nighttime

2.3.2 輻射項(xiàng)和空氣動(dòng)力項(xiàng)

P-M 公式計(jì)算ET0綜合了輻射和空氣動(dòng)力因素，氣溶膠對(duì)兩者都有影響。分析洛陽市ET0-R和ET0-A受氣溶膠的影響程度，能更好地了解當(dāng)?shù)貧馊苣z對(duì)ET0的影響機(jī)理。

如圖7所示，氣溶膠對(duì)洛陽市內(nèi)各站點(diǎn)ET0-R和ET0-A的影響有著較為明顯的差異。ΔET0-R在0～0.05 mm∕d 之間，洛陽市所有站點(diǎn)ΔET0-R呈現(xiàn)出正值，表明所有站點(diǎn)的ET0-R受氣溶膠影響而增加。各站點(diǎn)ΔET0-A在-0.27～0.33 mm∕d 之間，較ΔET0-R變化程度更大，氣溶膠對(duì)全市9個(gè)站點(diǎn)的ΔET0-A為負(fù)向調(diào)控，其余站點(diǎn)均為正向調(diào)控。同時(shí)注意到，氣溶膠對(duì)ET0-A正向調(diào)控的高值區(qū)主要出現(xiàn)在宜陽和吉利等地區(qū)，而氣溶膠對(duì)ET0-A的負(fù)向調(diào)控高值區(qū)主要分布在嵩縣、汝陽和新安等地區(qū)。

圖7 氣溶膠影響下ET0輻射項(xiàng)與空氣動(dòng)力項(xiàng)Fig.7 ET0 radiation term and aerodynamic term under the influence of aerosol

圖8為洛陽市各站點(diǎn)在有氣溶膠反饋和無氣溶膠反饋下ET0-R和ET0-A的數(shù)值變化。對(duì)比各站點(diǎn)ΔET0-R和ΔET0-A可以發(fā)現(xiàn)，宜陽和吉利的ET0-A明顯增加導(dǎo)致了這兩地的ET0增加，表明在這一次大氣污染過程中，氣溶膠的存在正向調(diào)控了這兩地ET0的變化，而洛寧、新安、孟津、洛陽、伊川、偃師、欒川、汝陽和嵩縣ET0-A的減少是這些站點(diǎn)ET0減少的主要原因，表明該時(shí)段內(nèi)氣溶膠的存在負(fù)向調(diào)控了這兩地ET0的變化。從整體來看，6月15日-6月20日這一時(shí)段中，氣溶膠影響下洛陽市內(nèi)所有站點(diǎn)的ET0變化均是受到了ET0-A變化的主導(dǎo)，這表明該時(shí)段內(nèi)與ET0空氣動(dòng)力項(xiàng)相關(guān)性更強(qiáng)的氣象要素（如RH等）受氣溶膠變化的影響更大，而氣溶膠對(duì)各地ET0表現(xiàn)出的不同影響結(jié)果也與季節(jié)、不同地區(qū)的下墊面條件及該時(shí)段內(nèi)各地氣溶膠的組分有著密切關(guān)系。

圖8 氣溶膠影響下ET0輻射項(xiàng)和空氣動(dòng)力項(xiàng)數(shù)值的變化Fig.8 Variation of ET0 radiation term and aerodynamic term under the influence of aerosol

3 結(jié) 語

根據(jù)洛陽市各地的PM2.5濃度變化情況，分析了洛陽市大氣污染的時(shí)空特征，并使用WRF-Chem 空氣質(zhì)量模式對(duì)洛陽市各基本氣象要素進(jìn)行了雙向反饋模擬，并量化了氣溶膠影響下各氣象要素及ET0的變化情況，探索了ET0對(duì)氣溶膠變化的響應(yīng)機(jī)理。本文主要發(fā)現(xiàn)如下：

（1）WRF-Chem 模型較好地模擬了2016年6月15日-6月20日間洛陽市各種氣象要素的變化情況，各氣象要素在有氣溶膠情況下的模擬值與近地面觀測(cè)值更接近，氣溶膠使洛陽市整體氣溫下降0.21 ℃，風(fēng)速下降0.24 m∕s，相對(duì)濕度上升0.72%，氣壓下降6.79 Pa。

（2）在研究時(shí)段內(nèi)，洛陽市PM2.5的濃度在空間上呈現(xiàn)明顯的差異，PM2.5濃度總體上由西南向東北增加，東北部地區(qū)在大多數(shù)時(shí)段均超過國(guó)家空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，峰值集中在早上及傍晚時(shí)分。

（3）氣溶膠對(duì)ET0的影響程度因地區(qū)而異，ET0-d的變化程度整體大于ET0-n的變化程度，氣溶膠影響下ET0-A的變化是洛陽市ET0變化的主要原因，充足的地表輻射使氣溶膠降溫效果不明顯該現(xiàn)象與季節(jié)有明顯關(guān)系。