風(fēng)廓線雷達(dá)在重污染天氣與逆溫層關(guān)系研究中的應(yīng)用?

畢 瑋， 陸 雪， 郭麗娜， 孫 萌

(1.青島市氣象局 青島市氣象災(zāi)害防御工程技術(shù)研究中心， 山東 青島 266003； 2.山東省青島生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心，山東 青島 266003)

霾是大量極細(xì)微的干塵粒等均勻地浮游在空中，空氣普遍混濁現(xiàn)象，使遠(yuǎn)處光亮物體微帶黃、紅色，使黑暗物體微帶藍(lán)色，屬于一種視程障礙天氣現(xiàn)象[1]。原來大陸地區(qū)的霾主要與沙塵暴相關(guān)聯(lián)，是沙塵暴過程發(fā)展后期的自然天氣現(xiàn)象，每年只出現(xiàn)幾天，且強(qiáng)度不大，大多數(shù)能見度僅剛低于10 km。而現(xiàn)在所謂的灰霾特指由于人類活動增加導(dǎo)致的城市區(qū)域近地層大氣的氣溶膠污染現(xiàn)象，在大城市區(qū)域可達(dá)到100～200 d以上，強(qiáng)度也大大增加，能見度可達(dá)到1～2 km[2-3]。當(dāng)霾發(fā)生時，能見度降低容易導(dǎo)致交通事故發(fā)生，而嚴(yán)重的霾天氣還能誘發(fā)呼吸道等多種疾病，威脅人體健康，同時對生態(tài)環(huán)境也會造成較大危害[4-6]。

中國開展霾的相關(guān)研究已近二十年，研究區(qū)域從京津冀、長三角和珠三角等主要地區(qū)擴(kuò)展到全國范圍，分析的污染物成分從最初的SO2、NO2、PM10增加到SO2、NO2、CO、O3、PM10和PM2.5，甚至包括一些硫酸鹽、硝酸鹽、有機(jī)化合物等氣溶膠成分[7-9]。由于霾天氣多發(fā)生在大氣靜穩(wěn)天氣條件下，研究者在大氣層結(jié)、近地層氣象條件等方面也投入了大量的科研精力，取得了豐富的研究成果。長時間的逆溫層結(jié)、近地層持續(xù)小風(fēng)等導(dǎo)致大氣垂直和水平擴(kuò)散條件差的氣象因素是導(dǎo)致霧霾天氣持續(xù)的重要原因之一。嚴(yán)重的霧霾天氣發(fā)生時，逆溫層往往有多層結(jié)構(gòu)特征，且高度較低、強(qiáng)度較強(qiáng)、厚度較大，而強(qiáng)冷空氣是霧霾消散的主要驅(qū)動力[10-19]。

在過去的研究中，人們大多使用各氣象臺站的L波段探空雷達(dá)測得的氣象要素垂直分布數(shù)據(jù)來進(jìn)行逆溫層特征的分析[20-22]，用風(fēng)廓線雷達(dá)數(shù)據(jù)來分析近地層流場對污染物的平流輸送作用[23-25]，但常規(guī)探空資料每天只有08、20時兩次，時間分辨率遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能反映霧霾天氣在一天內(nèi)的復(fù)雜變化。本文首次將風(fēng)廓線雷達(dá)探測資料應(yīng)用于逆溫層變化分析中，結(jié)合氣象要素觀測資料和環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)，對2013—2019年發(fā)生在青島地區(qū)的65 d重污染天氣進(jìn)行大氣層結(jié)特征分析，揭示出了灰霾天氣與大氣層結(jié)之間更加細(xì)致的變化關(guān)系。

1 資料和方法

本文采用的氣象要素資料來自青島市氣象臺提供的2013—2019年青島每日定時地面(02、08、12、20北京時)和高空(08、20北京時)氣象要素觀測、探測數(shù)據(jù)。環(huán)境空氣質(zhì)量資料來自青島市環(huán)境監(jiān)測中心站提供的同期青島PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO、O3共6種污染物濃度逐時監(jiān)測數(shù)據(jù)。同時，采用了位于青島上馬地區(qū)的對流層風(fēng)廓線雷達(dá)逐5 min水平風(fēng)垂直分布數(shù)據(jù)。

根據(jù)《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)技術(shù)規(guī)定》對2013—2019年青島地區(qū)6種污染物濃度進(jìn)行空氣質(zhì)量分指數(shù)(IAQI)計算，確定空氣質(zhì)量指數(shù)、級別(見表1)和首要污染物。

污染物項(xiàng)目P的空氣質(zhì)量分指數(shù)計算方法如下：

式中：IAQIp為污染物項(xiàng)目P的空氣質(zhì)量分指數(shù)；Cp為污染物項(xiàng)目P的質(zhì)量濃度值；BPHi為與Cp相近的污染物濃度限值的高位值；BPLo為與Cp相近的污染物濃度限值的低位值；IAQIHi為與BPHi對應(yīng)的空氣質(zhì)量分指數(shù)；IAQILo為與BPLo對應(yīng)的空氣質(zhì)量分指數(shù)。

空氣質(zhì)量指數(shù)計算方法如下：

AQI=max{IAQI1，IAQI2，IAQI3，…，IAQIn}。

式中：IAQI為空氣質(zhì)量分指數(shù)；n為污染物項(xiàng)目。當(dāng)AQI>50時，IAQI最大的污染物為首要污染物。

表1 空氣質(zhì)量指數(shù)和級別Table 1 Air quality index and levels

2 青島重污染天氣情況概述

根據(jù)青島生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心提供的數(shù)據(jù)，2013—2019年青島地區(qū)共出現(xiàn)AQI>200的重污染天氣65 d，其中2013年23 d、2014年9 d、2015年11 d、2016年7 d、2017年4 d、2018年4 d、2019年7 d，主要集中在1和12月，2—4月及11月偶有發(fā)生(見圖1(a))。進(jìn)一步分析重污染日PM10和PM2.5空氣質(zhì)量分指數(shù)逐時變化，發(fā)現(xiàn)其表現(xiàn)出明顯的日變化特征。從2013—2019年近6年的平均情況來看，青島地區(qū)空氣污染最重的時間主要出現(xiàn)在11～13時和20時前后(見圖1(b))，表現(xiàn)出“雙峰”特征，其中中午時段的污染最重。在近6年平均情況下，凌晨時段并沒有出現(xiàn)AQI峰值，這與早前研究的青島每年重污染日逐時“三峰”結(jié)構(gòu)[26]略有不同。通過分析逐年重污染日的AQI逐時變化發(fā)現(xiàn)，2013—2019年每年的重污染日AQI逐時變化都有“三峰”結(jié)構(gòu)，但凌晨時段AQI的峰值出現(xiàn)時次不固定，數(shù)值相對較小且出現(xiàn)的時間短(圖略)，因此進(jìn)行多年平均計算后，凌晨時段的峰值特征消失。

圖1 2013—2019年青島地區(qū)重污染日數(shù)月變化(a)及日平均AQI逐時變化(b)Fig. 1 Monthly variation of severe air pollution days(a) and hourly variation of daily mean AQI(b) in Qingdao from 2013 to 2019

3 青島重污染天氣的逆溫層特征

前人大量的研究表明，當(dāng)重污染天氣發(fā)生時，大氣層結(jié)往往表現(xiàn)出明顯的逆溫結(jié)構(gòu)特征。逆溫層的存在使得污染物被滯留在大氣邊界層中，而逆溫層的變化與污染物的囤積和擴(kuò)散有著密切的聯(lián)系[10-19]。利用青島每天兩次的常規(guī)高空氣象探測資料，本文在2013—2019年青島地區(qū)的65個重污染天氣中，驗(yàn)證了多層逆溫結(jié)構(gòu)、下濕上干的“喇叭口”溫濕廓線特征，以及較小的水平風(fēng)速垂直切變等前人研究成果(圖略)。同時有了新的發(fā)現(xiàn)，即逆溫層高度、強(qiáng)度、厚度與污染物濃度變化之間有著一定的對應(yīng)關(guān)系。

3.1 厚度最厚逆溫層特征

根據(jù)前期的研究，近地面第一層逆溫層和強(qiáng)度最強(qiáng)逆溫層的厚度普遍較薄，與AQI變化的對應(yīng)關(guān)系也不明顯，而厚度最厚逆溫層則能較好的反映大氣逆溫層結(jié)與污染物濃度之間的變化關(guān)系[26]。因此，本文利用青島常規(guī)氣象探空資料及環(huán)境空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，采用與前期研究相同的方法，分析2013—2019年青島65個重污染天氣中1 500 m以下厚度最厚逆溫層的高度、強(qiáng)度、厚度與AQI變化的對應(yīng)關(guān)系。

鑒于文章篇幅，此處僅選取青島幾次典型重污染過程來進(jìn)行說明。首先，從圖2可以看出，在每個重污染天氣出現(xiàn)前，大氣都表現(xiàn)出明顯的逆溫層結(jié)，即逆溫層均早于重污染天氣出現(xiàn)，可見大氣持續(xù)穩(wěn)定的逆溫層結(jié)是污染物囤積的有利天氣形勢背景，這也是預(yù)報業(yè)務(wù)中預(yù)判污染天氣是否出現(xiàn)的一個重要?dú)庀髼l件，前人對此類特征也有過一致闡述[10-19]。本文還發(fā)現(xiàn)，當(dāng)逆溫層高度降低且強(qiáng)度增強(qiáng)時，或逆溫層高度維持較低狀態(tài)、強(qiáng)度維持較強(qiáng)狀態(tài)而厚度增厚時，對應(yīng)著重污染天氣的持續(xù)或加強(qiáng)。如2016年1月2日08—20時青島的逆溫層高度從600 m左右下降到貼地，逆溫強(qiáng)度從0.6 ℃/100 m增強(qiáng)到2.0 ℃/100 m。2日20時—3日20時逆溫層厚度逐漸增厚，逆溫強(qiáng)度一直維持在1.5 ℃/100 m以上，最強(qiáng)達(dá)到了2.8 ℃/100 m(見圖2(a))。我們用物理邏輯就可以解釋這樣的關(guān)系：假設(shè)污染排放源不變，當(dāng)逆溫層高度下降，會導(dǎo)致污染物所在空間被壓縮，從而污染物濃度升高；逆溫層強(qiáng)度增強(qiáng)或厚度增厚使得大氣層結(jié)更加穩(wěn)定，弱的垂直運(yùn)動無法沖破逆溫層而產(chǎn)生有效的垂直擴(kuò)散運(yùn)動，導(dǎo)致污染物進(jìn)一步囤積，空氣污染加重。相反，在重污染天氣消散時，大氣層結(jié)往往表現(xiàn)出了逆溫層高度升高、強(qiáng)度減弱或厚度變薄的特征，即逆溫層高度的上升使得污染物所在空間被拉伸擴(kuò)大，從而污染物濃度減小。如2016年1月3日20時—4日08時青島的逆溫層高度從400 m左右抬升到1400 m，逆溫強(qiáng)度從2.8 ℃/100 m減弱到0.2 ℃/100 m(見圖2(a))。這樣的變化關(guān)系不僅出現(xiàn)在連續(xù)2天的重污染天氣過程里，在只持續(xù)1天的重污染日中，依然可以看到逆溫層類似的變化特征，如1月10、15日(見圖2(a))。

(灰色陰影區(qū)代表重污染日。Gray shaded areas represent sever air pollution days.)圖2 2016年青島重污染天氣過程中最厚逆溫層的高度、厚度、強(qiáng)度的日變化Fig.2 Daily variation of the height, thickness and intensity of the thickest inversion layer in sever air pollution days in Qingdao in 2016

在2013—2019年青島的重污染天氣過程中，近80%的重污染日對應(yīng)的大氣逆溫層都有上述特征，但也有少部分例外，如2016年4月23日、12月19—20日。在這兩次重污染天氣過程發(fā)生時，逆溫層高度升高、強(qiáng)度下降，但依然對應(yīng)著重污染天氣的持續(xù)。本文發(fā)現(xiàn)在這樣的情況下，逆溫層的厚度往往都是增加的，如2016年12月19日08時—20日08時，雖然逆溫層高度抬升了1 000 m，但其厚度從200 m左右增加到500 m左右(見圖2(b))，可見逆溫層的變化與污染物之間的關(guān)系是比較復(fù)雜的，需要更加深入細(xì)致地分析。

3.2 風(fēng)廓線資料在逆溫層分析中的應(yīng)用

重污染日是根據(jù)AQI的日均值超過200來界定的，但在一個重污染日中，并不是每個時次的AQI都能達(dá)到200以上，AQI的逐時變化能夠更加細(xì)致直觀的反映出空氣污染程度的逐時變化。但是，目前人們主要使用常規(guī)氣象探空資料來判斷大氣逆溫情況，而該資料一天只能獲取兩次，時間間隔12 h，時間分辨率過低，無法反映一個重污染日里逆溫層的細(xì)微變化，這就限制了研究逆溫層與污染物變化關(guān)系工作的進(jìn)一步開展，因此需要找到時間分辨率更高的資料來更加深入的研究大氣逆溫層變化與空氣污染之間的關(guān)系。風(fēng)廓線雷達(dá)資料是一種高時間分辨率風(fēng)場資料，在前人對灰霾天氣的研究中常被用來研究污染物的輸送、傳播過程[20-25]。本文首次嘗試?yán)脮r間間隔為5 min的高分辨率風(fēng)廓線雷達(dá)風(fēng)場資料，對逆溫層的細(xì)微變化進(jìn)行分析，相當(dāng)于從一天只有2次探空資料加密到一天有288組垂直風(fēng)場數(shù)據(jù)，從而推進(jìn)逆溫層和空氣污染逐時變化關(guān)系的深入研究。

根據(jù)動力氣象地轉(zhuǎn)風(fēng)與熱成風(fēng)原理，當(dāng)?shù)剞D(zhuǎn)風(fēng)向隨高度有順時針轉(zhuǎn)動時，則伴隨有暖平流；反之，地轉(zhuǎn)風(fēng)向隨高度有逆時針轉(zhuǎn)動時，則伴隨有冷平流。假設(shè)風(fēng)廓線雷達(dá)測得的邊界層各高度水平風(fēng)近似為地轉(zhuǎn)風(fēng)，利用熱成風(fēng)原理，就可以通過不同高度水平風(fēng)風(fēng)向的變化間接判斷不同高度的冷暖平流。從前面的研究已知，重污染天氣發(fā)生前，大氣層結(jié)已經(jīng)是逆溫結(jié)構(gòu)，因此如果在逆溫層中再出現(xiàn)冷平流或暖平流，冷暖平流的上下配置不同或出現(xiàn)高度不同就可以反應(yīng)逆溫層結(jié)構(gòu)的細(xì)微變化，從而建立起風(fēng)廓線資料與AQI之間的變化關(guān)系(見圖3)。

圖3 風(fēng)廓線雷達(dá)資料應(yīng)用思維導(dǎo)圖Fig.3 Mind-map of application of wind profile radar data

利用熱成風(fēng)原理，分析2013—2019年青島地區(qū)65次重污染天氣前后的風(fēng)廓線雷達(dá)資料發(fā)現(xiàn)，在大部分重污染天氣出現(xiàn)前期，就可以利用水平風(fēng)場的垂直變化推演出冷暖平流變化，從而預(yù)判重污染天氣的發(fā)展趨勢。例如：2014年12月28日18：00～19：00青島地區(qū)空氣質(zhì)量達(dá)到重污染，根據(jù)當(dāng)日風(fēng)廓線雷達(dá)資料顯示，重污染出現(xiàn)前15：35～16：55青島上空120～360 m暖平流持續(xù)，上層冷平流高度從360～600 m升至840～1 080 m，逆溫層的變化比重污染出現(xiàn)時間提早了3個多小時。重污染出現(xiàn)時冷平流的高度進(jìn)一步抬升至1 080～1 320 m，上層冷平流高度的升高說明底層逆溫層整體增厚，有利于污染物囤積，污染加重(見圖4(a))。2015年1月4日7:00青島地區(qū)空氣質(zhì)量達(dá)到重污染，00：10～00：55青島上空120～600 m冷平流持續(xù)，00：25～00：40 720～1 080 m高度上暖平流持續(xù)，且冷暖平流的高度均維持不變，即逆溫層厚度不變，但上層增暖、下層變冷，導(dǎo)致逆溫層內(nèi)上下溫差加大，說明逆溫強(qiáng)度增強(qiáng)，抑制垂直擴(kuò)散的作用更甚，有利于污染物堆積，污染加重(見圖4(b))，此次過程逆溫層的變化比重污染出現(xiàn)時間提早了6 h。2015年1月9日7：00青島再次出現(xiàn)重污染，1月8日23：00～23：35青島上空120～600 m暖平流和600～840冷平流持續(xù)，但從23：20開始冷平流高度下降，暖平流高度壓縮至120～360 m，說明逆溫層整體壓薄，底層污染物聚集的空間被壓縮，污染物單位體積濃度升高，污染加重(見圖4(c))，此次過程逆溫層的變化比重污染出現(xiàn)時間提早了7 h。

圖4 青島地區(qū)重污染日的風(fēng)廓線與AQI變化Fig.4 Changes of wind profile and AQI in severe air pollution days in Qingdao

根據(jù)前面利用常規(guī)探空資料分析得到的結(jié)論，這些逆溫層的變化都可以導(dǎo)致污染物濃度的增加，而實(shí)況也確實(shí)對應(yīng)重污染天氣的發(fā)生?？梢?，利用風(fēng)廓線雷達(dá)資料可以判斷逆溫層的細(xì)微變化，從而提前3～7 h預(yù)測重污染天氣的發(fā)生。風(fēng)廓線雷達(dá)資料的使用增加了判斷影響AQI變化氣象條件的手段，為今后進(jìn)一步研究逆溫層與重污染天氣之間的關(guān)系增加了一個新的有效途徑。同時，風(fēng)廓線雷達(dá)資料時間分辨率高，從根本上彌補(bǔ)了常規(guī)探空資料低時間分辨率的不足，其測得的水平風(fēng)向的垂直變化能夠較好的反映大氣逆溫層結(jié)構(gòu)的細(xì)微變化，從而對污染物的囤積和重污染天氣的發(fā)生起到一定的指示作用，對精準(zhǔn)預(yù)判某地重污染天氣發(fā)生的具體時間節(jié)點(diǎn)有重要的參考意義和業(yè)務(wù)應(yīng)用價值。

4 結(jié)論

本文通過分析2013—2019年青島地區(qū)出現(xiàn)的65次重污染天氣，明確了青島重污染天氣的高發(fā)月份和時間段，探究了重污染天氣下青島上空的逆溫層變化特征及其與重污染天氣發(fā)生發(fā)展的關(guān)系，得到以下結(jié)論：

(1)青島地區(qū)的重污染天氣主要發(fā)生在12月至次年1月，2—4月及11月偶有發(fā)生。重污染發(fā)生當(dāng)日的AQI有“雙峰”結(jié)構(gòu)的明顯日變化特征?？諝馕廴咀钪氐臅r間主要出現(xiàn)在11—13時和20時前后，以中午時段的污染最重。

(2)逆溫層的出現(xiàn)早于重污染天氣的出現(xiàn)。當(dāng)逆溫層高度降低且強(qiáng)度增強(qiáng)，或逆溫層高度維持較低狀態(tài)、強(qiáng)度維持較強(qiáng)狀態(tài)而厚度增厚時，對應(yīng)著重污染天氣的持續(xù)或加強(qiáng)。相反，在重污染天氣消散時，大氣層結(jié)往往表現(xiàn)出了逆溫層高度升高、強(qiáng)度減弱或厚度變薄的特征。

(3)根據(jù)熱成風(fēng)原理，利用風(fēng)廓線雷達(dá)資料可以判斷重污染出現(xiàn)前期逆溫層中冷暖平流的細(xì)微變化，從而提前3～7 h預(yù)測當(dāng)?shù)刂匚廴咎鞖獾陌l(fā)生。風(fēng)廓線資料的使用從根本上彌補(bǔ)了常規(guī)探空資料低時間分辨率的不足，這不僅增加了一個判斷影響AQI變化氣象條件的新手段，也為今后進(jìn)一步研究逆溫層與重污染天氣之間的關(guān)系增加了一個有效的新途徑，對精準(zhǔn)預(yù)判某地重污染天氣發(fā)生的具體時間節(jié)點(diǎn)有重要的參考意義和業(yè)務(wù)應(yīng)用價值。