基于激光雷達(dá)的寧波市晴天消光系數(shù)垂直特征分布

顧人穎，廖桉樺，朱純陽(yáng)

(1.寧波市鄞州區(qū)氣象局，浙江 寧波 315194； 2.寧波市鎮(zhèn)海區(qū)氣象局，浙江 寧波 315202)

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，公眾對(duì)環(huán)境問題的關(guān)注度也越來越高，近年來政府部門已經(jīng)在加大治理城市空氣污染，但是霧和霾等天氣時(shí)有發(fā)生。霧和霾等現(xiàn)象都是空氣中的氣溶膠粒子增多引起的能見度下降，其中，霾對(duì)人體健康影響較大，明顆粒物濃度與呼吸道疾病的發(fā)生有密切的關(guān)系，特別是空氣動(dòng)力學(xué)直徑<2.5 μm的顆粒物(PM2.5)。

目前，國(guó)內(nèi)各地環(huán)保部門都有監(jiān)測(cè)顆粒物的儀器，但主要為近地面觀測(cè)。除個(gè)別地方利用鐵塔進(jìn)行觀測(cè)外，國(guó)內(nèi)大部分地方仍沒有氣溶膠濃度的垂直觀測(cè)資料，這樣獲得的數(shù)據(jù)有一定的局限性，也不利于對(duì)氣溶膠的變化規(guī)律進(jìn)行深入分析和研究。

隨著激光雷達(dá)的研制成功，已有部分學(xué)者對(duì)其測(cè)量精度進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)激光雷達(dá)探測(cè)的氣溶膠消光系數(shù)與實(shí)測(cè)的氣溶膠濃度之間存在較好的相關(guān)性[1]，這使研究氣溶膠的垂直時(shí)空分布變得可行。2015年，寧波市有2臺(tái)激光雷達(dá)在奉化和鎮(zhèn)海安裝投入使用，筆者對(duì)鎮(zhèn)海站2015年7月至2017年6月的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，初步探討寧波市氣溶膠垂直分布特征。

1 觀測(cè)場(chǎng)地和資料

1.1 觀測(cè)站點(diǎn)

寧波市氣象系統(tǒng)的2臺(tái)激光雷達(dá)分別安裝在寧波市鎮(zhèn)海區(qū)氣象局以及奉化區(qū)氣象局內(nèi)，離寧波城區(qū)直線距離分別為13和28 km。寧波市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心也有一臺(tái)激光雷達(dá)在2016年投入使用，雖然就在城區(qū)，但目前積累數(shù)據(jù)時(shí)間相對(duì)較短。綜合考慮，挑選鎮(zhèn)海站的數(shù)據(jù)來代表寧波。

1.2 數(shù)據(jù)時(shí)段

由于云粒子也屬于氣溶膠，本研究重點(diǎn)關(guān)注PM2.5等顆粒物，在有多個(gè)波長(zhǎng)的時(shí)候能夠通過不同波長(zhǎng)的消光系數(shù)變化區(qū)分出云粒子和顆粒物粒子，但方法較為復(fù)雜，為盡可能減少云對(duì)結(jié)果的影響，此處單獨(dú)挑選晴天的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。研究時(shí)間為2015年7月1日至2017年6月30日內(nèi)的晴天。對(duì)于晴天的挑選，按照預(yù)報(bào)服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)，即低云<1成或高云<4成。由于2014年起國(guó)家一般氣象站已經(jīng)取消了云的觀測(cè)，鎮(zhèn)海和奉化已無云觀測(cè)記錄，此處使用鄞州站的云觀測(cè)資料替代。以日平均低云量<1成且日平均總云量<4成進(jìn)行篩選，同時(shí)考慮鎮(zhèn)海站全天無降水，日照時(shí)數(shù)>8.0 h，得到晴天日數(shù)。對(duì)于挑選出來的晴天，如當(dāng)天激光雷達(dá)數(shù)據(jù)大量缺失的，則予以剔除，合計(jì)共挑選出參與計(jì)算晴天68 d。按照月份劃分季節(jié)，春(3月、4月、5月)、夏(6月、7月、8月)、秋(9月、10月、11月)、冬(12月、1月、2月)分別為28、10、10、20 d。

1.3 資料預(yù)處理

寧波市氣象局安裝的2臺(tái)激光雷達(dá)為無錫中科光電技術(shù)有限公司生產(chǎn)的AGHJ-I-LIDAR大氣顆粒物監(jiān)測(cè)激光雷達(dá)。雷達(dá)使用355和532 nm雙波長(zhǎng)探測(cè)，垂直分辨率為7.5 m，可測(cè)量出對(duì)應(yīng)波長(zhǎng)在0～15 km高度上的消光系數(shù)變化。本研究直接使用雷達(dá)輸出的消光系數(shù)進(jìn)行計(jì)算，未進(jìn)行波長(zhǎng)轉(zhuǎn)換[2]。

從實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)來看，存在2個(gè)比較明顯的問題：一是高度超過5 km后雜波明顯增加，在垂直高度和時(shí)間的二維圖像上表現(xiàn)為孤立零散的雜波點(diǎn)；二是激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)在通過高消光系數(shù)區(qū)域后，雜波也會(huì)明顯增加，表現(xiàn)為明顯超出高值區(qū)的線狀雜波和離散的點(diǎn)狀雜波。

針對(duì)上面的第1個(gè)問題，從實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)來看，一般顆粒物集中分布在2.5 km以下，本文重點(diǎn)討論垂直高度0～3 km的消光系數(shù)變化特征。針對(duì)第2個(gè)問題，考慮空氣狀態(tài)的連續(xù)變化，消光系數(shù)的變化也有一定的連續(xù)性，因此，在某一固定高度上的消光系數(shù)也應(yīng)該是連續(xù)變化的。對(duì)每個(gè)高度上的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間上的滑動(dòng)平均，以數(shù)據(jù)點(diǎn)本身以及前后各3個(gè)時(shí)次共7個(gè)數(shù)據(jù)求平均，此方法能平滑掉一部分雜波，但同時(shí)也對(duì)消光系數(shù)的高值區(qū)有一定影響。

2 氣溶膠消光系數(shù)垂直分布特征

2.1 能見度與消光系數(shù)

在氣象上，霾是根據(jù)能見度來定義其強(qiáng)度的，而能見度與消光系數(shù)之間的關(guān)系可以由Koschmieder公式來表示：

Vis=K/Bext×1 000。

式中：Vis為能見度，單位為km；Bext為消光系數(shù)，單位為km-1；K為常數(shù)，不同地區(qū)得出的值不一樣。Wang等[3]在研究珠三角地區(qū)時(shí)，K取3.912；Che[4]和Deng等[5]研究城市區(qū)域時(shí)，K取1.9；盧慧劍等[6]通過對(duì)杭州能見度和消光系數(shù)的實(shí)測(cè)值擬合，得出杭州地區(qū)K值為1.81?？紤]寧波與杭州在地理位置和氣候特征上都比較接近，本研究K值取與杭州一致，為1.81。

浙江氣象臺(tái)根據(jù)氣象服務(wù)需要?jiǎng)澐值啮驳燃?jí)標(biāo)準(zhǔn)中，在相對(duì)濕度<80%的情況下，以能見度進(jìn)行劃分不同的霾等級(jí)，具體見表1。在此根據(jù)其能見度界限計(jì)算對(duì)應(yīng)消光系數(shù)的界限，根據(jù)得出的消光系數(shù)界限求出超過對(duì)應(yīng)消光系數(shù)范圍的高值區(qū)，并對(duì)全部數(shù)據(jù)進(jìn)行平均。

表1 寧波市霾等級(jí)分級(jí)與對(duì)應(yīng)消光系數(shù)

2.2 平均消光系數(shù)的垂直分布特征

在對(duì)前文所述的晴天鎮(zhèn)海站激光雷達(dá)消光系數(shù)數(shù)據(jù)平均統(tǒng)計(jì)后得到圖1，可以發(fā)現(xiàn)，355 nm波長(zhǎng)的消光系數(shù)平均高值區(qū)可達(dá)0.6 km-1，離地面有一定的距離，主要出現(xiàn)在0.5～0.9 km，時(shí)間上主要出現(xiàn)在9：00—23：00。消光系數(shù)>0.4 km-1區(qū)域的上邊界呈現(xiàn)出一定的日變化趨勢(shì)，中午前后與日出、日落時(shí)相比略高。

在532 nm波長(zhǎng)上，消光系數(shù)的平均值明顯<355 nm波長(zhǎng)，消光系數(shù)>0.2 km-1區(qū)域的范圍比355 nm波長(zhǎng)消光系數(shù)>0.4 km-1的范圍小。532 nm波長(zhǎng)上消光系數(shù)高值區(qū)僅為0.4～0.6 km-1，未出現(xiàn)消光系數(shù)均值>0.6 km-1的區(qū)域，同時(shí)高值區(qū)主要出現(xiàn)在近地面層，集中分布在0.1～0.3 km。

355、532 nm波長(zhǎng)的平均消光上界，在中午前后都會(huì)出現(xiàn)一個(gè)峰值，或與邊界層的變化有一定的關(guān)系。

2.3 消光系數(shù)高值區(qū)的范圍

考慮到直接對(duì)消光系數(shù)進(jìn)行平均統(tǒng)計(jì)不一定能真實(shí)反映氣溶膠真實(shí)的分布范圍，特別是某幾次高消光系數(shù)可能會(huì)引起局部區(qū)域的平均值偏高。按照1.3節(jié)方法處理后，分析在某一消光系數(shù)以上區(qū)域的概率分布情況，結(jié)果見圖2?？梢钥闯?，在消光系數(shù)高值區(qū)的分布概率上，355和532 nm波長(zhǎng)明顯不同?？傮w上，355 nm波長(zhǎng)區(qū)域明顯>532 nm波長(zhǎng)對(duì)應(yīng)區(qū)域；從高度分布上來看，355 nm波長(zhǎng)高概率區(qū)域的上界和下界均比532 nm波長(zhǎng)高，同時(shí)，能看出有明顯的日變化，中午前后上界有峰值。

A為355 nm波長(zhǎng)；B為532 nm波長(zhǎng)圖1 寧波市平均消光系數(shù)的分布

A、C、E、F為355 nm波長(zhǎng)，消光系數(shù)分別為0.362、0.603、0.905、1.81 km-1；B、D、G、H為532 nm波長(zhǎng)，消光系數(shù)分別為0.362、0.603、0.905、1.81 km-1圖2 寧波市不同消光系數(shù)概率分布的區(qū)域

消光系數(shù)>0.362 km-1概率分布如圖2所示，與同時(shí)段的消光系數(shù)平均值分布相類似，存在日變化趨勢(shì)。355 nm波長(zhǎng)上，有>0.4的概率會(huì)在7：00—9：00出現(xiàn)在近地面，9：00之后開始上升，11：00以后>0.4概率的區(qū)域下界上升至>0.2 km。而在532 nm波長(zhǎng)上，>0.4的概率分布高值區(qū)下界較低，基本都在0.1 km以下。

消光系數(shù)>0.603 km-1的概率分布表明，>0.3概率區(qū)域大幅度減少，無>0.4概率區(qū)域。在355 nm波長(zhǎng)上，各概率出現(xiàn)區(qū)域上界有比較明顯的日變化。在532 nm波長(zhǎng)上，各概率區(qū)域的上界下界無明顯日變化，各概率的下界貼近地面分布。

消光系數(shù)>0.905 km-1的概率分布表明，355 nm波長(zhǎng)上最大出現(xiàn)概率為0.2～0.3，主要出現(xiàn)在14：00以前，上界在中午前達(dá)到最大高度，下界日變化不明顯。而在532 nm波長(zhǎng)上，0.1～0.2概率出現(xiàn)區(qū)域下界貼近地面，上界也幾乎維持在0.3 km左右，其中，日出前后出現(xiàn)概率為0.1以下。

消光系數(shù)在>1.81 km-1的概率分布表明，532 nm波長(zhǎng)上沒有>0.1概率的區(qū)域。在355 nm波長(zhǎng)上，出現(xiàn)>0.1概率區(qū)域與地面有一定距離，除了日出前后有少量分布在0.3～0.5 km外，其余時(shí)間主要分布在0.5～1.0 km。

3 小結(jié)與討論

對(duì)2015年7月至2017年6月鎮(zhèn)海站晴天AGHJ-I-LIDAR激光雷達(dá)的資料分析結(jié)果表明：1)355 nm波長(zhǎng)的平均消光系數(shù)明顯高于532 nm波長(zhǎng)，355 nm波長(zhǎng)的消光系數(shù)平均高值區(qū)可達(dá)>0.6 km-1，離地面有一定的距離，主要出現(xiàn)在0.5～0.9 km，時(shí)間上主要出現(xiàn)在9：00—23：00。消光系數(shù)>0.4 km-1區(qū)域的上邊界呈現(xiàn)出一定的日變化趨勢(shì)，中午前后與日出、日落時(shí)相比略高。632 nm波長(zhǎng)上消光系數(shù)高值區(qū)僅為0.4～0.6 km-1，主要出現(xiàn)在近地面層，集中分布在0.1～0.3 km，時(shí)間上主要在13：00—21：00。2)按照5、3、2、1 km劃定消光系數(shù)的界限為0.362、0.603、0.905、1.81 km-1，統(tǒng)計(jì)超過界限消光系數(shù)的出現(xiàn)區(qū)域概率。消光系數(shù)高值區(qū)的分布概率上，355 nm波長(zhǎng)區(qū)域明顯>532 nm波長(zhǎng)對(duì)應(yīng)區(qū)域；從高度分布上來看，355 nm波長(zhǎng)高概率區(qū)域的上界和下界都比532 nm波長(zhǎng)要高。同時(shí)有明顯的日變化，特別是在355 nm波長(zhǎng)上，中午前后上界有峰值。

由于數(shù)據(jù)時(shí)間段本身比較少，挑選出晴天后參數(shù)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)更少，分布特征雖然看起來存在一定的合理規(guī)律，但這些統(tǒng)計(jì)后的量并不一定就能代表寧波市全年的真實(shí)平均狀態(tài)。分季節(jié)分析或許更有代表意義，但是數(shù)據(jù)量繼續(xù)減少將導(dǎo)致分析出的結(jié)果代表性進(jìn)一步降低。使用不同通道資料將云和降水與顆粒物分別進(jìn)行分析，提高可用數(shù)據(jù)量能有效提高分析的可靠性，這也是筆者下一步工作的方向。另外，激光雷達(dá)資料的時(shí)空分辨率高，使用此類資料進(jìn)行過程分析和預(yù)報(bào)應(yīng)用應(yīng)該是另外一種合理的做法。

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