基于稳定天气时局下探讨影响京津冀与长三角地区重度污染过程的气象因素.docx

基于稳定天气时局下探讨影响京津冀与长三角地区重度污染过程的气象因素1、引言随着我国经济和城市化、工业化的迅速发展,大量煤炭依赖型的能源消费,导致了大量空气污染物的排放,造成能见度恶化事件频发,空气污染现象加剧(Chenetal.,2013).PM2.5(空气动力学直径小于或等于2.5μm的颗粒物,也称细粒子或细颗粒物)作为主要空气污染物之一,具有粒径小、活性强、运输距离长、易与毒性强的有害物质粘连的特性,可通过呼吸道进入人体,危害人体健康(陈仁杰等,2013;Zhangetal.,2013).据2010年全球疾病负担研究报告显示,PM2.5已成为中国人民健康的第四大威胁(Yangetal.,2013).此外,PM2.5吸收和散射太阳辐射,从而降低大气透明度并影响气候变化(Chenetal.,2012).自2013年以来,我国实施了大气污染防治和控制行动计划,重度污染现象有所缓解.然而,细颗粒物污染事件仍然频繁发生,尤其是在冬季(Houetal.,2018;2019).一般来说,高强度的排放,不利的气象条件,二次气溶胶的形成以及颗粒物的区域传输是导致细颗粒物污染形成的主要因素(Wangetal.,2014).污染物排放对污染物的空间分布起着决定性作用,研究表明,我国冬季高PM2.5浓度水平与PM2.5的排放密切相关(Houetal.,2018).除排放外,气象条件,包括风向、风速、湿度、温度、大气稳定性、行星边界层高度等,对空气质量的日变化和长期变化也起着重要作用.人为排放量在短期内(如一个月)一般变化不大,此时细颗粒物污染事件往往与不利的气象条件有关,例如弱地表风、逆温、稳定的大气条件以及低混合层(Gaoetal.,2016;Lietal.,2017).中国东部地区包括河北省、北京市、天津市、山东省、江苏省、上海市、浙江省、福建省、广东省、海南省、台湾省及香港、澳门特别行政区.京津冀地区(BTH)和长三角地区(YRD)作为我国东部的两大经济发达、人口稠密的城市群,在工业化、城市化快速发展的影响下,频繁出现不同程度的污染现象.研究表明,BTH的平均PM2.5排放量高于YRD(Houetal.,2018).Liu等(2015)指出,微风或无风条件下,低边界层和逆温结构导致2014年1月珠三角上空的雾霾事件.盛行的南方风改善了南部地区的空气质量,但在北部空气质量恶化.张人禾等(2014)分析了2013年1月中国东部地区高强度、长时间、大范围的大气污染事件,并指出异常偏弱的东亚冬季风、500hPa受抑制的高压系统、弱的地表风以及持续逆温层的存在是导致该重度污染事件的重要气象因素.佘倩楠等(2018)针对2015年YRD地区重度污染过程进行分析,指出YRD重度污染天气主要受到西北风向、低风速、高湿度和逆温层的影响.此外,BTH和YRD在地理上彼此接近,其间也可能会发生PM2.5的区域间传输(Lietal.,2013;Kangetal.,2019).尽管已经有大量关于气象条件与大气污染关系方面的定性分析,但由于高精度资料缺乏的限制以及污染事件发生原因的多样性,对于污染事件还需逐个剖析并进行精细化分解.全面了解气象因素对空气质量的影响,对于提高我们预测空气质量的能力和制定长期的环境决策,都是非常重要的.2015年12月我国东部地区发生了一次重度污染过程,该过程持续时间较长、污染强度大、范围广,在污染物累积及持续阶段,污染地区的天气形势基本呈现稳定状态.以往也有相似的研究,如张建忠等(2016)分析了2014年BTH在4次重度污染过程中气象要素的变化,王亚明等(2017)分析了廊坊市2015年12月19—26日一次连续重污染天气过程,赵敬国等(2015)分析了兰州市静稳型重度污染气象成因,佘倩楠等(2018)分析了2015年YRD的3次重污染过程中的气象条件和区域传输,但这些分析区域较为单一,对于整个东部地区在静稳天气形势下的重度污染分析较少,且少有研究将BTH及YRD在同次大范围重度污染下的天气形势及气象要素对比分析并缺乏区域间输送作用的探讨.本文基于我国生态环境部门发布的实时监测的空气质量浓度数据,结合天气形势及常规地面气象观测数据、秒探空资料以及高分辨率的降水数据等气象数据,对该次稳定天气形势下的重度污染过程进行深度剖析.并着重对比我国东部两大污染事件频发地区BTH和YRD在此次污染过程中的天气形势和气象要素,考虑了污染物在两区域间输送的可能性.以期为后续雾霾成因研究提供理论基础,为高频污染地区的大气污染的预报预警及治理提供参考.2、资料与方法2.1数据本论文以PM2.5浓度的变化来描述污染过程.PM2.5数据来源于中国空气质量监测分析平台和环保部,全国包括1500多个监测站,其中BTH地区(36°～41°N,113°～119°E)有133个监测站,YRD地区(28.5°～33°N,118.5°～123°E)有135个监测站,如图1所示.该数据为小时分辨率,单位为质量浓度,μg·m-3.基于该数据计算出2015年12月BTH和YRD地区的PM2.5区域平均浓度值.为分析污染时期的地面天气形势,本研究采用了韩国气象厅网站发布的2015年12月的地面分析天气图,每隔3h一张.典型城市的温度探空数据来源于L波段秒级探空数据的国内交换高空资料,用于分析污染时期大气稳定度,一天两次,分别是北京时间08:00和20:00.地面气象要素数据来自于我国自动站监测的全国地面气象要素资料,从南京信息工程大学气象台获取,包括每3h一次的相对湿度、风向和风速监测数据.我国累积降水量来自于中国自动站与CMORPH融合的逐时降水量0.1°网格数据集(1.0版,时间分辨率为小时.2.2研究方法根据PM2.5逐小时浓度值计算日均值,在计算过程中,如果一天当中有效观测数据小于20小时,该天设为缺测.根据我国PM2.5空气质量标准,当PM2.5的日均浓度值为75～115μg·m-3,空气质量处于轻度污染,115～150μg·m-3为中度污染,150～250μg·m-3为重度污染.依据此标准,对我国东部地区细粒子污染事件进行确定,分析了污染事件发生、发展时期,BTH和YRD地区的PM2.5浓度变化特征.根据高分辨的小时降水数据计算出各站点24小时累积降水,用来分析污染时期降水量对污染的影响.图1全国(a)、BTH(b)和YRD(c)环境监测站点分布(a中不规则曲线为剖面路线.(b)(c)中五角星为具有探空数据的站点)3、结果与讨论3.1重度污染过程分析根据我国1500多个监测站PM2.5日均值浓度绘出2015年12月PM2.5浓度的水平分布图,如图2所示.从2015年12月19日开始,我国东部地区开始大范围出现PM2.5日均浓度值超过75μg·m-3的站点(绿色以上),BTH南部有大量超过150μg·m-3的站点(红色),表明我国东部地区开始出现重度污染现象;此时,YRD大部分站点PM2.5日均浓度值超过75μg·m-3,但超过150μg·m-3的站点很少,重度污染现象还不明显.20—23日(选取21日图为代表),我国东部的京津冀地区、辽宁省南部、山西省东南部、河南省北部和山东省及长三角地区绝大部分监测站PM2.5浓度持续维持在150μg·m-3以上,重度污染程度显著.25日开始,重度污染范围逐渐缩小.直至12月27日,东部地区大部分站点PM2.5浓度值在75μg·m-3以下,有些地区在40μg·m-3以下(蓝色以下),表明此次污染事件结束,东部地区空气质量转为优良状态.图22015年12月19日、21日、25日、27日我国PM2.5/(μg·m-3)日均值浓度分布图32015年12月PM2.5浓度(μg·m-3)及风场(矢量,箭头长短表示风速大小,单位:m·s-1)随纬度及时间的变化沿图1中不规则曲线做剖面,作出2015年12月京津冀地区北部至长三角地区南部PM2.5浓度及地面风场随纬度及时间变化图,如图3所示.图3中横坐标表示日期,纵坐标表示纬度.由图3可看出,2015年12月,我国东部地区在1—2日、8—11日、14—16日、19—27日及29—31日均有重度污染现象发生,其中19—27日的重度污染(如图中蓝色框内所示)最为严重,持续时间最长,污染范围最广,35°N以北地区在整个污染过程中,PM2.5浓度持续在150μg·m-3以上,南方地区污染相对较轻,但也存在多次PM2.5浓度超过150μg·m-3的现象.由风场可以看出,该污染时段内,风速较小,风向为偏北风,可能存在微弱的由北向南的传输作用.本研究重点分析BTH和YRD地区,根据PM2.5逐小时浓度数据,计算出2015年12月BTH、YRD区域内PM2.5平均浓度,如图4所示.由图中可以看出,12月19日,BTH的PM2.5浓度超过75μg·m-3,开始出现污染现象,随后PM2.5浓度继续上升,至12月20日,PM2.5平均浓度超过150μg·m-3,达到重度污染水平.12月21日22:00达到峰值,此刻BTH的PM2.5浓度为321.36μg·m-3.随后BTH的PM2.5浓度值有所下降,但重度污染仍在持续.至12月27日,PM2.5浓度降至75μg·m-3以下,此次BTH污染过程结束.对应同时期YRD地区PM2.5的变化存在波动性,呈现3个峰值,在12月20日开始出现细粒子污染,随后PM2.5浓度逐渐上升,在12月21日浓度上升到150μg·m-3以上,出现第一个峰值,达到重度污染水平;12月22日PM2.5浓度有所下降,污染程度降低到中度污染,22日过后PM2.5浓度又迅速上升到150μg·m-3以上,重度污染再度出现,在12月23日9:00,YRD的PM2.5浓度达到该段时间内最大值,PM2.5浓度为197.05μg·m-3,为第二个峰值.23日后PM2.5浓度值迅速下降到75μg·m-3以下,12月24日15:00YRD的PM2.5浓度降低到该时段最低值53.17μg·m-3.随后PM2.5浓度又迅速上升,在12月25日10:00达到158.21μg·m-3,重度污染现象再度出现,出现第三个峰值.25日过后,PM2.5浓度逐渐下降,至12月27日降到75μg·m-3以下,此次YRD重度污染过程结束.该次过程从2015年12月19日开始,到2015年12月27日结束,持续过程长达9d(图4灰色区域).图42015年12月BTH和YRDPM2.5小时浓度值随时间变化(图中灰色阴影时段为本研究选取的时段,3条虚线自下而上分别为75、115、150μg·m-3,即轻度污染、中度污染、重度污染的浓度标准线)通过以上对此次污染过程从水平分布及时间序列的多角度分析,总结该次污染有以下特征:①持续时间长.此次重度污染过程从2015年12月19日开始,到2015年12月27日结束,持续过程长达9d.②污染强度大.该时段内BTH地区平均PM2.5小时浓度最高值达321.36μg·m-3,YRD地区平均PM2.5小时浓度最高达197.05μg·m-3.③污染范围广.该次污染过程中,我国东部的京津冀地区,及周边地区包括辽宁省南部、山西省东南部、河南省北部和山东省、及长三角地区均有出现重度污染现象发生.3.2地面天气形势该次污染发生时为冬季,正值北方采暖期,排放源可能存在波动,但短期(如一个月)内一般变化不大,本文主要从气象条件对此次重度污染事件的影响进行分析.首先来看地面天气形势.天气形势从宏观上决定了气象要素的分布和变化,影响了大气的稳定性,进而决定了大气湍流扩散能力,在一定程度上影响了区域污染物浓度的变化(戴竹君等,2016).该次大范围重度污染事件发生前期时,经历的地面天气形势有3种:东路冷高压、均压场及西路冷高压,如图5所示.在我国冬季多受到形成于西伯利亚的冷高压的影响.冷高压常出现在高空槽的后下方,由于槽后质量辐合,可使其下面的高压得以维持和加强,并受高空气流的引导而推移(。