陜西關(guān)中地區(qū)一次霾轉(zhuǎn)沙塵過程的氣象條件分析

劉 慧， 井 宇， 黃少妮， 戴昌明， 張 黎， 胡 波

(1.陜西省氣象臺，西安 710014； 2.中國科學院大氣物理研究所大氣邊界層物理和大氣化學國家重點實驗室，北京 100029)

引 言

隨著經(jīng)濟的高速發(fā)展和城市化進程的不斷加快，化石能源消耗和交通規(guī)模不斷擴大，導致大氣環(huán)境污染日益嚴重。大氣污染已成為國民經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展、人體健康與生態(tài)環(huán)境研究最為關(guān)注的熱點問題。大氣邊界層是人類活動排放空氣污染物的載體，短期內(nèi)在大氣污染物排放量變化不大的情況下，污染物濃度的變化主要受氣象條件制約[1-3]。氣象條件通過影響大氣污染物的稀釋擴散能力和大氣污染物的物理化學轉(zhuǎn)化過程，進而影響污染物的時空分布特征[4-5]。影響大氣污染的主要氣象條件有混合層高度、相對濕度、風向風速、降水等。目前對于京津冀、長江三角洲和珠江三角洲城市大氣污染的研究較多，而對于西北地區(qū)的研究仍不充分。王冠嵐等[6]將京津冀地區(qū)13個城市空氣質(zhì)量指數(shù)與各城市的城市建設、經(jīng)濟發(fā)展、工業(yè)排放及氣象因子對比分析發(fā)現(xiàn)，京津冀區(qū)域秋冬季空氣污染加重與燃煤用量加大、靜穩(wěn)天氣增多密切相關(guān)；春夏季空氣污染減輕依賴于風力加大、降水頻繁、大氣不穩(wěn)定等因素。蔣伊蓉等[7]基于全球再分析資料和WRF中尺度數(shù)值模式，分析了京津冀2013年12月和2014年2月兩次重污染過程，明確了大氣停滯系數(shù)、混合層高度、風及太行山和燕山對污染的作用?；▍驳萚8]通過軌跡聚類、潛在源區(qū)分析等方法，對京津冀地區(qū)冬半年污染物傳輸特征進行分析，并構(gòu)建了傳輸指數(shù)。佘倩楠等[9]探究了2015年長江三角洲地區(qū)大氣重污染的時間變化和空間分布特征，并深入分析了氣象條件和區(qū)域傳輸對重污染發(fā)生和維持的影響。余緯等[10]利用觀測資料及中尺度氣象模式(MM5)、污染源排放模式(SMOKE)和空氣質(zhì)量模式(CMAQ),模擬了2009年11月23-29日的一次重污染過程，認為穩(wěn)定層結(jié)、靜小風條件和下沉氣流是影響重污染的關(guān)鍵因子。廖志恒等[11]分析了2006-2012年珠江三角洲地區(qū)SO2、NO2、O3和PM10的時空分布特征及其影響原因，認為風場和日照時數(shù)分別對PM10和臭氧的長期變化有影響。對關(guān)中重污染的分析研究目前多基于單個站點的分析[12-16]，而對關(guān)中盆地城市群的污染分布特征及氣象條件的綜合性分析相對較少。此外，對于陜西沙塵天氣的研究不多，對于冬季沙塵的研究更是缺乏。本文針對關(guān)中城市群2017年12月26日至29日的霾轉(zhuǎn)沙塵天氣過程，綜合分析污染物的時空分布特征及氣象要素的影響，為霾和沙塵預報及大氣污染防治提供更好的參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 站點分布與數(shù)據(jù)介紹

陜西關(guān)中盆地北仰黃土高原南緣，南依秦嶺山脈北坡，西接隴山山脈，呈西高東低的喇叭口形狀，僅在渭南的潼關(guān)與黃河之間形成通風口。這種相對封閉的地形條件使污染物不易擴散，特別是在冬季采暖排放源增多且大氣相對靜穩(wěn)的氣象條件下極易造成持續(xù)性重污染天氣。西安和咸陽位于關(guān)中城市群中心，寶雞位于關(guān)中西部且三面環(huán)山，銅川位于關(guān)中北部渭北高原南緣，渭南位于關(guān)中東部。

本文所使用的環(huán)境數(shù)據(jù)來源于國家空氣質(zhì)量自動監(jiān)測點的逐小時空氣質(zhì)量自動監(jiān)測結(jié)果，每個地市的觀測結(jié)果為各市區(qū)所有站點的算術(shù)平均值，寶雞、咸陽、西安、銅川、渭南的站點數(shù)分別為8、4、13、4和4，時間為2017年12月26-29日，所選觀測要素為PM10、PM2.5和AQI小時值。地面常規(guī)氣象要素包括氣溫、相對濕度、風、氣壓、能見度，來源于自動站逐小時觀測，其中秦都站代表咸陽，涇河站代表西安。500 hPa位勢高度場及每日08時的溫度廓線數(shù)據(jù)來源于探空觀測。不同高度的風、相對濕度、垂直速度數(shù)據(jù)來源于ECMWF發(fā)布的ERA5再分析資料，時間分辨率為1 h。

激光雷達能探測到氣溶膠的垂直分布，且時間分辨率高。消光系數(shù)可以反映大氣中氣溶膠粒子濃度大小，消光系數(shù)越大，氣溶膠含量越高[17]。退偏比能夠反映氣溶膠粒子的形狀，根據(jù)探測到激光回波的退偏振特性，可有效地區(qū)分球形顆粒物與非球形顆粒物[18]。本文使用AGHJ-I-LIDAR型號的雙波長三通道激光雷達，發(fā)射的兩種特定波長分別為355 nm和532 nm，根據(jù)反演的消光系數(shù)及退偏比研究氣溶膠的分布情況。

1.2 方法介紹

HYSPLIT(Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory)是由美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)的空氣資源實驗室和澳大利亞氣象局共同研制的一款用于計算和分析大氣污染物輸送、擴散軌跡的專業(yè)模型。該模型具有處理多種氣象要素輸入場、多種物理過程和不同類型污染物排放源功能的較為完整的輸送、擴散和沉降模式[19-20]，常被用于分析污染物來源及輸送路徑[21-23]。Wang等[24]以HYSPLIT模型中軌跡計算模塊為基礎(chǔ)，研發(fā)了一款綜合氣團軌跡和觀測數(shù)據(jù)，同時結(jié)合GIS技術(shù)來分析大氣污染物輸送路徑和潛在源區(qū)的開源(TrajStat)軟件。本文采用TrajStat軟件對西安氣團的后向軌跡進行模擬，輸入的氣象數(shù)據(jù)為NOAA全球資料同化系統(tǒng)(GDAS)數(shù)據(jù)，垂直方向分為23層，每隔6 h一個數(shù)據(jù)，主要包括氣壓、地面降水、溫度、相對濕度、水平和垂直風速等氣象要素。

2 結(jié)果與討論

2.1 污染概況

2017年12月26-29日關(guān)中地區(qū)經(jīng)歷了一次霾轉(zhuǎn)沙塵的污染過程。12月26日00時至29日00時為霾污染過程，以細顆粒物為主，污染物逐漸累積，PM2.5濃度不斷增大(圖1)，西安和咸陽的PM2.5濃度較其他城市的高，分別為221.26和231.23 μg·m-3，超過國家空氣質(zhì)量四級標準(24 h平均值超過150 μg·m-3，GB3095-2012)的累積小時數(shù)分別為59 h和69 h。寶雞、銅川和渭南的PM2.5濃度分別156.45、132.11和182.13 μg·m-3，超過國家空氣質(zhì)量四級標準的累積小時數(shù)分別為51、27和68 h。29日為沙塵污染過程，PM2.5濃度明顯減小，PM10濃度明顯增大，寶雞和銅川的PM2.5濃度開始減小的時刻早于其他3個地市開始減小的時刻。西安、咸陽、寶雞、銅川和渭南的PM10濃度分別由29日之前的306.24、307.09、223.32、197.51和298.19 μg·m-3轉(zhuǎn)為29日之后的520.79、481.99、440.22、297.42和577.57 μg·m-3，且除銅川外，其他4個城市都出現(xiàn)了AQI爆表現(xiàn)象。此次污染過程具有區(qū)域同步性特點，但不同地區(qū)略有差異。銅川位于關(guān)中北部黃土高原南緣，濃度值最低，且盛行山谷風，污染物濃度具有顯著的日變化特征。日出后2～3 h至傍晚以偏南谷風為主，將關(guān)中中部城市群的污染物向關(guān)中北部銅川輸送，使PM2.5濃度在20:00左右達到日最大值，日落后2 h左右轉(zhuǎn)為偏北山風，將污染物向南輸送，使PM2.5濃度在08:00左右降到日最小值[25]。

圖1 關(guān)中5個地市2017年12月26-30日顆粒物濃度小時值變化序列圖(a)為PM10的時間序列，圖(b)為PM2.5的時間序列

29日凌晨之后雖然PM2.5濃度有所下降，但西安涇河站激光雷達顯示(圖2)消光系數(shù)并沒有減小，主要是由于沙塵粒子的衰減作用，直到29日10時以后消光系數(shù)才明顯減小。29日00時之后退偏比明顯增大，說明沙塵粒子增多。

圖2 涇河站2017年12月28-29日355 nm消光系數(shù)(a)及退偏比(b)隨時間的變化

2.2 天氣形勢分析

當排放源相對穩(wěn)定時，污染物濃度的變化主要取決于外地污染源的輸送和本地大氣擴散條件，而大尺度環(huán)流形勢和局地氣象條件與大氣擴散能力密切相關(guān)[26-27]。2017年12月26日08時500 hPa亞歐中高緯地區(qū)為兩槽一脊的環(huán)流形勢，兩槽分別位于巴爾喀什湖以西及日本海，貝加爾湖處于高壓脊控制區(qū)，陜西位于高壓脊底部，以西北偏西氣流為主。位于巴爾喀什湖以西的低槽向東移動，于27日20時進入新疆地區(qū)并繼續(xù)向東移動，至28日夜間關(guān)中地區(qū)始終處于西北或偏西氣流中，無明顯冷空氣影響，細顆粒物逐漸累積增加(圖3)。地面天氣圖上，26日02時有兩個高壓中心：一個位于新疆以北，向東向南移動；另一個高壓中心位于內(nèi)蒙古東部，該高壓南北長度較長，陜西處于該高壓中心底部以南，以偏東風為主，不利于污染物的擴散。27日20時陜西位于內(nèi)蒙古東部高壓后部，28日08時位于地面倒槽中，且26-28日關(guān)中一直處于弱氣壓場控制，風速小，天氣靜穩(wěn)，利于污染物的積累。28日08時，地面天氣圖上，原位于新疆以北的冷中心沿著河西走廊經(jīng)寧夏移到隴東地區(qū)，29日02時冷空氣前沿抵達陜西關(guān)中，陜西上游沿河西走廊大多數(shù)城市AQI爆表，且首要污染物為PM10，冷空氣帶來了上游的沙塵粒子。29日08時500 hPa上原位于新疆地區(qū)的低槽移至西藏地區(qū)東部，陜西處于高空槽前，易觸發(fā)不穩(wěn)定能量釋放，產(chǎn)生垂直動力，利于沙塵天氣的發(fā)生，29日凌晨，關(guān)中多數(shù)城市AQI爆表，冷空氣移動速度較快，29日12時之后，PM10濃度顯著下降(圖4)。此次沙塵過程主要是由于冷空氣攜帶上游沙塵粒子輸送且配合本地較有利的天氣形勢所致。

圖3 2017年12月27日20時(a)和29日08時(b)500 hPa位勢高度場單位:10 gpm

圖4 2017年12月26日20時(a)、27日20時(b)、28日08時(c)及29日02時(d)海平面氣壓場單位:hPa

2.3 氣象條件分析

2.3.1 近地面氣象要素特征

由于此次污染過程具有區(qū)域同步性，因此選取西安涇河站的氣象要素對污染的變化情況進行分析。2017年12月26-28日涇河站大多時次的相對濕度都超過40%(圖5)，日平均相對濕度由26日的47.33%增加到28日的55.79%，相對濕度的增加利于細顆粒物的吸濕增長及二次非均相化學反應的轉(zhuǎn)換[28]。26-28日涇河站以弱風或者靜風為主，其中27日和28日平均風速都小于1.3 m/s，風向以東北風或偏北風為主，由于關(guān)中盆地特殊的地形條件，僅在關(guān)中東部有通風口，東北風和偏北風不易將污染物擴散出去，關(guān)中盆地處于封閉狀態(tài)，當?shù)嘏欧诺奈廴局饾u累積。26日至28日午后地面氣壓處于降壓狀態(tài)，低壓輻合系統(tǒng)促使了污染物的累積。隨著污染物的積累，氣溫和能見度都有所下降。27日日最高溫度明顯低于26日的，這是由于顆粒物對太陽輻射的散射和吸收減弱了到達地面的太陽輻射，進而使地面向上發(fā)射的長波輻射減小。能見度在27日和28日都低于10 km，最低能見度達2.9 km，這是由于顆粒物對光的散射作用造成的。29日凌晨干冷空氣進入關(guān)中地區(qū)，氣壓明顯增大，相對濕度顯著降低，風速增加，且轉(zhuǎn)為偏南風或者西風，將細顆粒物擴散出去，同時帶來沙塵天氣。沙塵的增加使夜間輻射降溫減弱，最低氣溫較前兩天升高。此次冷空氣移動較快，29日中午沙塵天氣結(jié)束，能見度顯著好轉(zhuǎn)。

圖5 涇河站2017年12月26-30日近地面氣象要素的逐小時變化

2.3.2 氣象要素的垂直分布

圖6為涇河站的風場隨時間的變化，數(shù)據(jù)來源于ECMWF發(fā)布的ERA5再分析資料。2017年12月28日20時之前，900 hPa以下受東北風控制，最大風速不超過8 m/s，弱的東北風不利于污染物的擴散稀釋。900-750 hPa受西南風或偏南風影響，利于水汽的輸送。相對濕度和垂直速度時間-高度剖面圖(圖7)顯示，27日08時-29日凌晨900-800 hPa的相對濕度增大，較高的相對濕度利于污染物的吸濕增長和二次顆粒物的生成。29日02時冷空氣到達關(guān)中，900 hPa以下轉(zhuǎn)為一致的偏西風，且近地層風速增大，相對濕度顯著減小，900-700 hPa轉(zhuǎn)為一致的偏北風或西北風，將西北方向的沙塵傳輸至涇河地區(qū)。由于風速較大，沙塵移動速度較快，29日午后沙塵天氣已結(jié)束。圖7中29日02時之前低層以弱下沉運動為主，不利于污染物向上擴散，29日02時之后低層出現(xiàn)強上升中心，細顆粒物濃度顯著下降，PM10先急劇上升，隨后快速下降。

圖6 涇河站2017年12月26-30日不同高度風隨時間的變化

圖7 2017年12月26-30日相對濕度和垂直速度的時間-高度剖面彩色陰影為相對濕度，黑色等值線為垂直速度，單位:Pa·s-1

根據(jù)涇河站常規(guī)探空觀測資料(圖略)，26日08時、27日08時和28日08時邊界層都存在明顯的逆溫，且均強于29日08時貼地逆溫。27日和28日700 hPa以下存在多層逆溫，溫度直減率較低。逆溫的存在會降低混合層高度，抑制污染物的垂直擴散，同時使低空水汽難以輸送到高空，促使了污染物的累積和吸濕增長[29]。29日08時地面至700 hPa溫度直減率較大，利于顆粒物的垂直擴散，PM2.5和PM10的濃度都快速下降。

2.4 氣流后向軌跡

利用TrajStat軟件對西安PM2.5濃度較高時段和PM10濃度急劇增長時段的24 h氣團后向軌跡進行模擬，模擬時間分別為世界時2017年12月28日04、06、08、10、12、14時及17-22時，模擬高度為500 m(圖8)。圖8(a)顯示，到達關(guān)中地區(qū)的氣團受山脈地形的阻擋后轉(zhuǎn)向到達西安。由于關(guān)中相對封閉的地形作用，氣流在盆地內(nèi)徘徊，不易將污染物輸送出去。6個時次的軌跡線條較短，說明前24 h氣團的移動速度緩慢，不利于污染物的擴散。圖8(b)顯示，PM10濃度急劇增加時有西北方向氣流的傳輸，較長的軌跡線段表明西北氣流移動速度較快，說明此次沙塵過程主要是由西北方向的傳輸引起的。

圖8 霾過程(a)和沙塵過程(b)期間氣流的24 h后向軌跡圖例中的時間為世界時(年月日時)

3 結(jié) 論

2017年12月26-29日關(guān)中地區(qū)經(jīng)歷了一次霾轉(zhuǎn)沙塵天氣過程，具有區(qū)域同步性，不同城市略有差異。前期霾過程西安和咸陽的PM2.5濃度較其他城市的高，后期沙塵過程寶雞和銅川PM2.5濃度開始減小的時刻早于其他3個地市開始減小的時刻。銅川污染物濃度具有顯著日變化特征。通過分析影響這次污染過程的氣象要素,得到如下結(jié)論。

(1)霾過程500 hPa天氣圖上，關(guān)中以西北偏西氣流為主，無明顯冷空氣；地面天氣圖上，關(guān)中地區(qū)由位于高壓底部轉(zhuǎn)為高壓后部繼而處于地面倒槽中，不利于污染物的擴散。霾過程期間900 hPa以下受弱東北風控制，不利于污染物擴散，900-750 hPa受西南風或偏南風影響，利于水汽的輸送，900-800 hPa相對濕度增大，邊界層存在多層明顯逆溫。

(2)霾過程近地面相對濕度較高，以弱風和靜風為主，風向以東北風或者偏北風為主，且處于降壓狀態(tài)，利于污染物的積累。29日凌晨干冷空氣的到來使地面氣壓明顯增大，相對濕度顯著降低，風速增加，PM2.5濃度顯著降低，PM10濃度顯著增大。

(3)沙塵過程500 hPa關(guān)中處于高空槽前，地面天氣圖上冷高壓到達陜西，帶來了上游的沙塵粒子。沙塵過程期間900 hPa以下轉(zhuǎn)為一致的偏西風，且近地層風速增大，相對濕度顯著減小，900-700 hPa轉(zhuǎn)為一致的偏北風或西北風，地面至700 hPa溫度直減率較大，且低層出現(xiàn)強上升中心。

(4)TrajStat模擬顯示：霾過程時氣流在關(guān)中盆地內(nèi)轉(zhuǎn)向徘徊且移速較慢，不易將污染物輸送出去；而沙塵過程時有移速較快的西北方向氣流輸送將細顆粒物迅速清除，同時帶來沙塵粒子。