蘭州春季沙塵過程PM10輸送路徑及其潛在源區

0 引言

隨著國民經濟的迅速增長和城市化進程的加快，我國城市大氣污染的狀況和性質正在發生顯著的變化:傳統的污染物SO2和總懸浮顆粒物得到了一定的控制，NOX濃度有上升的趨勢，大氣可吸入顆粒物PM10(空氣動力學直徑小于10 μm的氣溶膠粒子)成為我國大部分城市的首要污染物(周玉素等，2001;任陣海等，2003)。PM10對氣候、環境和人體健康有重要的影響，它不僅可以降低大氣能見度，使空氣質量惡化，還可以通過改變地氣系統的輻射平衡以及成云致雨過程，影響區域乃至全球的氣候，它甚至可以通過呼吸進入人體，在呼吸系統的不同部位沉積，對人體健康造成危害，是近年來大氣科學研究的熱點(李青青等，1999;王寶鑒等，2001)。

大氣可吸入顆粒物的來源包括化石燃料燃燒、工農業生產活動等人為過程和地表揚塵、海洋飛沫、火山塵等天然過程以及二次氣溶膠粒子等非均相化學反應過程等。發生在我國北方和中亞地區沙漠、戈壁的沙塵暴是春季影響東亞地區氣候環境的主要天氣現象，是我國春季大氣顆粒物的主要來源(王明星和張仁健，2001;胡敏等，2009)。大量的觀測和研究表明亞洲沙塵暴不僅會增加本地和鄰近地區大氣中的顆粒物含量，甚至還會隨氣流跨越太平洋影響北美地區(Duce et al.，1980;Uematsu et al.，1983;Husur et al.，2001;Tratt et al.，2001)。蘭州市地處西北干旱半干旱區，位于青藏高原東北側的黃河河谷盆地，其獨特的盆地地形造成了靜風頻率高、逆溫層結厚、持續時間長等不利于污染物擴散的大氣條件。同時蘭州也是亞洲沙塵向下游輸送的經由之地，受沙塵天氣影響大(Y.Q.Wang et al.，2006;陶健紅等，2007)，因而蘭州市大氣環境質量不僅受局地氣候條件和當地污染物排放等因素的影響，很大程度上還受外來入侵塵的影響。特別是每年春季河西走廊沙塵暴發生頻繁(董安詳等，2003)，是造成蘭州市大氣顆粒物污染最大的流動污染源(王式功等，1999a)。雖然很多學者已對蘭州市的大氣污染問題進行了大量的研究，在污染物擴散和輸送特征、大氣污染形成的物理機制和成因(胡隱樵和張強，1999;張強，2003)、沙塵天氣影響(王式功等，1999b;S.G.Wang et al.，2005，2006;陶健紅等，2007)、數值模擬(張強和呂世華，2001;安興琴等，2005)和治理對策(陳玉春等，2001)等方面取得一些比較重要的認識和研究成果，但目前對影響蘭州市大氣PM10污染的外來沙塵源地及其輸送路徑的研究還很少(S.G.Wang et al.，2006)。已有的研究(黃健等，2002;徐祥德等，2004;顏鵬等，2005;戚丹青等，2006;任永建等，2009)表明，大氣可吸入顆粒物的時空分布與輸送軌跡密切相關。因此，通過分析氣團軌跡來研究一個地區大氣可吸入顆粒物的輸送特征，已成為了解一個地區大氣顆粒物來源的一種常用方法。

本研究利用HYSPLIT(hybrid single particle Lagrangian integrated trajectory)軌跡模式，通過聚類分析，得到了2001—2008年春季到達蘭州地區的主要氣團運動軌跡，即輸送路徑，結合蘭州市逐日PM10觀測資料，研究了不同輸送軌跡類型與蘭州市區PM10質量濃度之間的關系，確定了對蘭州市PM10質量濃度影響較大的輸送路徑，定性地給出了蘭州市春季PM10潛在源區和輸送特征，為改善蘭州市大氣環境及周邊地區生態環境提供科學依據，同時也可以為國內其他城市開展類似研究積累一些相關經驗。

1 資料來源

本文采用的2001—2008年春季(3—5月)蘭州市PM10質量濃度數據，是利用環境保護部公布的重點城市空氣質量日報數據中蘭州市空氣污染指數(air pollution index，API)資料，結合空氣污染指數的定義和API分級表計算得到的(Zhang et al.，2003)。2001—2008年逐日時刻沙塵資料取自甘肅省氣象局沙塵暴數據集。軌跡計算所用氣象資料取自美國環境預報中心和國家大氣研究中心聯合執行的全球再分析資料(Reanalysis Data)，其水平分辨率為2.5°×2.5°，每日4個時次:0000、0600、1200、1800 UTC。

2 研究方法

2.1 軌跡聚類分析

將蘭州市2001—2008年按照春季沙塵天氣發生次數分為沙塵天氣相對多年和相對少年。利用美國大氣海洋局研制的HYSPLIT軌跡模式(Draxler and Hess，1998)結合美國環境預報中心和國家大氣研究中心聯合執行的全球再分析資料，計算到達蘭州(103.85°E，36.05°N)的4 d后向軌跡。每天計算4個時次(02、08、14、20，北京時)，得到分辨率為1 h的空氣質點后向軌跡。軌跡計算起始點高度為500 m。將計算得到的后向軌跡根據氣團水平移動速度和方向進行分組得出不同的輸送軌跡組(Sirois and Bottenheim，1995;S.G.Wang et al.，2006;Y.Q.Wang et al.，2006)。把每組中各條軌跡對應的PM10質量濃度進行平均，得到造成蘭州市春季高質量濃度PM10污染的輸送路徑。

2.2 潛在源貢獻因子分析法

為了確定影響蘭州市春季高質量濃度PM10污染的潛在沙塵源區，使用潛在源貢獻因子分析法(potential source contribution function，PSCF)(Ashbaugh et al.，1985)。許多研究者利用該方法確定了影響空氣質量的污染源區(Zeng and Hopke，1989;Gao et al.，1993;Polissar et al.，1999;Cheng and Lin，2001)。PSCF值是所選研究區域內經過網格ij的污染軌跡數(mij)與該網格上經過的所有軌跡數(nij)的比值(Stolhl and Kromp-Kolb，1994;Salvador et al.，2004)，即

PSCF的值越大表明該網格點對蘭州市PM10的質量濃度貢獻越大。高PSCF值所對應網格組成的區域就是影響蘭州市PM10質量濃度的潛在源區，經過該區域的軌跡就是對蘭州市PM10質量濃度有影響的輸送路徑。本文中，分別取沙塵天氣相對多年和相對少年蘭州市春季PM10的平均質量濃度作為判斷一條軌跡是否為污染軌跡的標準，即在沙塵天氣相對多年(相對少年)如果一條軌跡所對應的蘭州市PM10質量濃度大于沙塵天氣相對多年(相對少年)的平均質量濃度，則認為該條軌跡是污染軌跡;反之，則為清潔軌跡。

由于PSCF是一種條件概率，當nij較小時，會有很大的不確定性。為了減小這種不確定性，不同研究者引入了權重函數Wij(Cheng et al.，1993;Hope et al.，1995;Polissar et al.，1999，2001;Xu and Akhtar，2010)，當某一網格中的nij小于研究區內每個網格內平均軌跡端點數的3倍時(Polissar et al.，2001)，就要使用Wij來減小PSCF的不確定性。

本文選擇包含95%以上的軌跡所覆蓋的地理區域為研究區。以沙塵相對多年為例，研究區的范圍為(55～125°E，25～65°N)，同時把該區域分成11 200個0.5°×0.5°的小網格。該區域內的所有軌跡點數是142 784個，因此每個網格點平均的軌跡端點數大約是13個，即當nij約小于40的時候，就要通過使用權重函數來減小PSCF的不確定性。本文參考Y.Q.Wang et al.(2006)，使用以下權重函數

2.3 濃度權重軌跡分析法

PSCF反映的是一個網格中污染軌跡所占的比例，不能反映污染軌跡的污染程度，即軌跡所對應的PM10質量濃度比平均質量濃度究竟大多少。因此PSCF只能給出潛在源區的分布，不能給出不同源區貢獻的相對大小。為了彌補PSCF的這個不足，本文用濃度權重軌跡分析法(concentration-weighted trajectory method，CWT)(Seibert et al.，1994;Hsu et al.，2003)，計算了軌跡的權重濃度，以反映不同軌跡的污染程度。在CWT分析法中，每個網格點都有一個權重濃度，它可以通過計算經過該網格的所有軌跡所對應的PM10質量濃度的平均值來實現。計算方法如下

其中:Cij是網格ij上的平均權重濃度;l是軌跡;Cl是軌跡l經過網格ij時對應的蘭州市PM10質量濃度;τijl是軌跡l在網格ij停留的時間(Seibert et al.，1994;Stohl，1996)。在PSCF分析法中所用的權重函數Wij也適用于CWT分析法，以減少nij值較小時所引起的不確定性。當Cij值較大時，說明經過網格ij的空氣團會造成蘭州市較高的PM10質量濃度，該網格所對應的區域是對蘭州市高質量濃度PM10污染有貢獻的主要外來源區，經過該網格的軌跡就是對蘭州市PM10污染有貢獻的主要輸送路徑。

3 結果與討論

3.1 蘭州市春季PM10污染特征

根據沙塵暴數據資料，統計得到了2001—2008年蘭州市春季沙塵天氣發生次數(表1)，并按這8 a春季沙塵天氣發生次數，將其分為沙塵天氣相對多年(2001、2002、2004和2006年)和相對少年(2003、2005、2007和2008年)。

表1 2001—2008年蘭州市春季沙塵天氣發生次數Table 1 Number of dust days in spring during 2001—2008

蘭州市沙塵天氣相對多年春季PM10平均質量濃度為238.8 μg·m－3(圖1)，其中超過平均值的天數達138 d;沙塵天氣相對少年春季PM10平均質量濃度為157.2 μg·m－3(圖2)，高于平均濃度的有123 d。沙塵天氣相對多年PM10平均質量濃度比相對少年高出34%。沙塵天氣相對多年和相對少年日均PM10質量濃度都超過了國家二級標準限值150 μg·m－3，超標率分別為67.7%和38.0%，其中分別有13.9%(51 d)和3.5%(13 d)為Ⅴ級重污染。

3.2 平均后向軌跡特征

3.2.1 平均后向軌跡輸送路徑特征

沙塵天氣相對多年和相對少年分別得到7組(聚類1—7)和6組(聚類1—3、5—7)不同的后向軌跡。各組的平均軌跡分布如圖3所示。軌跡的路線和方向表示氣團在到達受點(蘭州市)以前所經過的地區，根據其長短可以判斷氣團移動的速度，長的軌跡對應快速移動的氣團，短的軌跡對應移動緩慢的氣團。西和西北方向的軌跡比其他方向的軌跡長，表明來自西方和西北方向的氣團移動都比較快。

沙塵天氣相對多年的7組軌跡中，與聚類1對應的氣團來源于青藏高原北部腹地，青海和新疆交界處的沙漠戈壁地帶，這組軌跡沿東南方向移動，途經柴達木盆地，在甘肅與四川交界處向北到達蘭州。聚類2和聚類3對應的氣團均來自新疆境內。聚類2對應的氣團來自新疆南部的塔里木盆地，途徑塔克拉瑪干沙漠腹地，向東經青海北部的柴達木盆地到達蘭州。聚類3對應的氣團來自新疆北部的準噶爾盆地，這組氣團向東南方向移動，進入甘肅境內后，沿著河西走廊，到達蘭州。聚類4和5對應的氣團來自蒙古國境內的沙漠戈壁地帶，前者自蒙古國的西南部，向東南移動經內蒙古西部巴丹吉林沙漠，到達蘭州;后者自蒙古國中部，向南移動到達內蒙古中部地區，經騰格里沙漠后轉向西南，最后到達蘭州。聚類6和7對應的氣團分別來自黃土高原地區，以及四川、陜西、甘肅交界地帶。

圖1 蘭州市春季沙塵天氣相對多年PM10質量濃度分布Fig.1 Daily mean PM10mass concentrations in Lanzhou in spring of 2001，2002，2004 and 2006

圖2 蘭州市春季沙塵天氣相對少年PM10質量濃度分布Fig.2 Daily mean PM10mass concentrations in Lanzhou in spring of 2003，2005，2007 and 2008

圖3 蘭州市春季后向軌跡聚類分析a.沙塵天氣相對多年;b.沙塵天氣相對少年Fig.3 Cluster-mean back-trajectories arriving in Lanzhou in spring of(a)2001，2002，2004 and 2006，and(b)2003，2005，2007 and 2008

為了便于與沙塵天氣相對多年的聚類分析結果進行對比，沙塵天氣相對少年各軌跡組的聚類標號取與沙塵天氣相對多年氣團來源與輸送路徑相似的軌跡組的聚類標號。沙塵天氣相對少年的6組軌跡與沙塵天氣相對多年相比少了聚類4。沙塵天氣相對少年和相對多年相似的輸送路徑在總軌跡中所占比例、污染軌跡在各組中所占比例以及各組所對應的蘭州市PM10質量濃度都存在明顯的差別(表2、3)。在沙塵天氣相對少年，聚類1對應的氣團來自塔里木盆地南緣，經新疆和青海、西藏交界地帶向東輸送，橫跨青海省南部后轉向北到達蘭州。雖然相對少年聚類3對應的氣團也來自新疆北部的準格爾盆地，但該組軌跡在甘肅省境內的輸送路徑有些差異，途經甘肅與內蒙古交界的沙漠戈壁地帶后到達蘭州。聚類5對應的氣團，在沙塵天氣相對少年沒有經過寧夏境內，而是從內蒙古進入甘肅后到達蘭州。與沙塵天氣相對多年相比，聚類6在相對少年對應的軌跡移動路徑偏南。

3.2.2 污染軌跡特征

根據3.1節給出的沙塵天氣相對多年和相對少年PM10的平均質量濃度以及每條后向軌跡所對應的蘭州市PM10日均質量濃度，將后向軌跡劃分為清潔軌跡和污染軌跡。當某條后向軌跡所對應的蘭州市PM10日均質量濃度小于平均質量濃度時，就將其定義為清潔軌跡;當其對應的蘭州市PM10日均質量濃度大于平均質量濃度時，就將其定義為污染軌跡。表2和表3分別給出了沙塵天氣相對多年和相對少年每組聚類軌跡的軌跡數、所占比例及其對應的蘭州市PM10日均質量濃度以及每組聚類中污染軌跡數、污染軌跡所占比例及其對應的PM10質量濃度。

從表2可以看出，沙塵天氣相對多年每組聚類中軌跡數占總軌跡數的百分比變化幅度較大，從最小的5.9%(聚類1)到最大的33%(聚類2);每組聚類中污染軌跡所占百分比變化也較大，從最小的16.4%(聚類7)到最大的52.7%(聚類2)。與沙塵天氣相對多年相比，相對少年變化幅度要小一些，每組聚類中軌跡數占總軌跡數的百分比最小為10.9%(聚類1)，最大為23.6%(聚類2)，污染軌跡所占百分比最小為20.4%(聚類6)，最大為47.8%(聚類1)。

在沙塵天氣相對多年，聚類2包含的軌跡數最多，聚類3次之。聚類2和3對應的平均PM10質量濃度分別為287.7 μg·m－3和275.5 μg·m－3，均大于沙塵天氣相對多年的平均值(238.8 μg·m－3)。這兩組聚類所包含的污染軌跡最多，占各自組的50%以上，說明聚類2和3對應的氣團在輸送路徑上會攜帶較多的顆粒物到蘭州，造成蘭州市春季高質量濃度PM10污染。聚類2和3是沙塵天氣相對多年影響蘭州市春季PM10污染水平的重要輸送路徑，其中聚類2對應著沙塵移動的西方路徑，是影響蘭州市春季PM10質量濃度的主要輸送路徑。聚類3對應著沙塵移動的西北路徑，是影響蘭州市春季PM10質量濃度的次要輸送路徑。聚類1、5、6、7與聚類2和3相比包含的軌跡數量少，對應的蘭州市PM10質量濃度也低于沙塵天氣相對多年平均值，污染軌跡所占比例也小，是沙塵天氣相對多年相對清潔的氣團輸送路徑。劉曉東等(2004)利用衛星遙感數據分析了我國29個大城市春季大氣PM10質量濃度與塔克拉瑪干沙區及其周邊地區上空沙塵活動的相關性，結果表明，該區大氣沙塵活動的強弱與中國西北地區(西寧、蘭州、銀川和西安)大氣PM10含量高低有顯著的正相關關系。結合軌跡輸送路徑及污染軌跡特征，本文的研究結果與之類似。

表2 沙塵天氣相對多年每組聚類的軌跡數、每組聚類中軌跡占總軌跡百分數及其對應的蘭州市日均PM10質量濃度Table 2 Number of trajectories，percentage of trajectories and polluted trajectories in each cluster and corresponding daily mean PM10mass concentration in Lanzhou in spring of 2001，2002，2004 and 2006

表3 沙塵天氣相對少年每組聚類的軌跡數、每組聚類中軌跡占總軌跡百分數及其對應的蘭州市日均PM10質量濃度Table 3 Number of trajectories，percentage of trajectories and polluted trajectories in each cluster and corresponding daily mean PM10mass concentration in Lanzhou in spring of 2003，2005，2007 and 2008

在沙塵天氣相對少年，聚類2所包含的軌跡數和污染軌跡數最多，對應的PM10平均質量濃度為177.1 μg·m－3，大于沙塵天氣相對少年的平均值(157.2 μg·m－3)，在348條軌跡中有44%的軌跡所對應的蘭州市PM10質量濃度值大于平均值，聚類2是沙塵天氣相對少年造成蘭州市春季PM10污染的主要輸送路徑。從軌跡數量上看，聚類3、5、7所包含的軌跡都大于250條，但從對應的PM10質量濃度以及污染軌跡所占比例來看，聚類5是反項于聚類2的輸送路徑，聚類3是第三重要輸送路徑。聚類7所對應的PM10質量濃度小于沙塵天氣相對少年的平均值，而且只有22.4%的軌跡為污染軌跡，不是沙塵天氣相對少年影響蘭州市春季PM10質量濃度的主要輸送路徑。聚類1中雖然有47.8%的軌跡所對應的PM10質量濃度大于平均值，但由于其所包含軌跡數占總軌跡數比例小，因此也不是影響蘭州市春季PM10質量濃度的主要輸送路徑。與聚類2、5、3相比，聚類1、6、7是沙塵天氣相對少年的清潔路徑軌跡。

3.3 潛在源區分布及其相對貢獻

圖4給出蘭州市春季沙塵天氣相對多年和相對少年PSCF計算結果。圖中顏色越深，表示PSCF值越大，該網格區域對受點蘭州市PM10質量濃度影響越大。從圖4a可見，沙塵天氣相對多年的高PSCF區域主要集中在新疆、青海和甘肅三省境內，即造成蘭州市高PM10質量濃度的潛在源區在新疆南部的塔里木盆地、東部的吐魯番盆地、青海北部的柴達木盆地和甘肅的河西走廊。這些潛在源區的氣團主要沿著聚類2和3所在的軌跡通過遠距離輸送到達蘭州。從圖4b可以清楚地看到，沙塵天氣相對少年的高PSCF值主要分布在新疆南部的塔里木盆地、青海境內的柴達木盆地、青海、四川和甘肅交界的草原退化地帶以及內蒙古中部和西部的沙漠戈壁，氣團攜帶著這些源區的顆粒物沿著聚類1、2和5軌跡輸送到蘭州，影響蘭州市PM10質量濃度。沙塵天氣相對少年的PSCF最大值比沙塵天氣相對多年小3%左右，出現大值的網格數量占相對多年的1/4，沙塵源區對蘭州市PM10的影響較沙塵天氣相對多年要小得多。

圖4 蘭州市春季潛在源貢獻因子(PSCF)分布(顏色越深表示潛在源區對受點蘭州市PM10質量濃度的影響越大)a.沙塵天氣相對多年;b.沙塵天氣相對少年Fig.4 Contribution of potential source of PM10in Lanzhou in spring during(a)2001，2002，2004 and 2006，and(b)2003，2005，2007 and 2008(Darker colors indicate potential sources of greater influence)

濃度權重軌跡CWT分布(圖5)給出了潛在源區對受點蘭州市PM10質量濃度貢獻的大小。在沙塵天氣相對多年(圖5a)，新疆的塔里木盆地和吐魯番盆地，青海、新疆和甘肅交界的沙漠地區，青海的柴達木盆地以及甘肅河西走廊對蘭州市日均PM10質量濃度貢獻在250 μg·m－3以上;在沙塵天氣相對少年(圖5b)，新疆南部塔克拉瑪干沙漠、新疆東部戈壁沙漠、內蒙古中部和西部的戈壁沙漠以及青海柴達木盆地對蘭州市日均PM10質量濃度貢獻在150～200 μg·m－3。此外，在沙塵天氣相對多年和相對少年，都有極少部分戈壁沙漠地區的貢獻值在250 μg·m－3，這些地區位于內蒙古以及蒙古中部。

以上兩種確定潛在源區的方法得到的結果不盡相同。與PSCF方法相比，CWT方法得到的潛在源區更加詳盡，而且可以清晰地看到不同貢獻程度源區的分布情況。對于沙塵天氣相對多年，除了對蘭州市PM10質量濃度貢獻在250 μg·m－3以上的強潛在源區，還有PM10質量濃度貢獻在150～250 μg·m－3的中等強度潛在源區，它主要分布在強潛在源區的周邊地區。與PSCF方法相比，CWT方法得到的貢獻源區比PSCF方法多了內蒙古境內的沙漠戈壁源區、黃土高原源區和四川東部以及四川與甘肅、陜西交界地帶源區。其中前兩個源區對蘭州的影響相對小一些，不是主要的潛在源區，第三個源區也稱為南方源區(Y.Q.Wang et al.，2006)，由于該區沒有沙塵源地，且在輸送路徑上有較好的地表植被覆蓋和較多的降水影響，對蘭州的貢獻較弱，所以不是主要的潛在源區，但該區域PM10質量濃度貢獻在150 μg·m－3以上，主要是人為源的貢獻。同時黃土高原源區與南方源區，一年中大部分時間都處于蘭州市的下風區，也無法將這兩個區域認為是蘭州市PM10的外來潛在源區。對于沙塵天氣相對少年，也有類似的分布特征，分布在最強貢獻源區周邊的中等強度潛在源區的質量濃度貢獻在100～150 μg·m－3，相對最強源區而言，中等強度的源區分布面積要廣泛得多。與PSCF分析結果相比，最強沙塵源區增加了騰格里沙漠源區。與圖4b中PSCF結果相比，圖5b最大的特征是中等強度的源區大大增多，包括古爾班通古特沙漠邊緣地區、甘肅西北部地區和青海北部地區以及內蒙古境內的沙漠戈壁地區。從圖5還可以看出，沙塵天氣相對多年最強外來沙塵源區與相對少年相比不僅貢獻大很多，而且分布范圍也廣，中等強度源區分布面積與沙塵天氣相對少年相比要小一些。

圖5 蘭州市春季濃度權重軌跡(CWT)分布(顏色越深代表潛在源區的貢獻越大)a.沙塵天氣相對多年;b.沙塵天氣相對少年Fig.5 Distribution of concentration-weighted trajectory method analysis in Lanzhou in spring during(a)2001，2002，2004 and 2006，and(b)2003，2005，2007 and 2008(Darker colors indicate potential sources of greater influence)

簡而言之，影響蘭州市春季大氣PM10質量濃度的潛在源區分布在新疆塔里木盆地、吐魯番盆地、青海柴達木盆地、甘肅河西走廊、內蒙古中部和西部的沙漠戈壁地區，這些潛在源區可以概括為西方源區、西北源區(主要是塔克拉瑪干沙漠及其周邊地區)和北方源區(主要是戈壁沙漠地區)。

西方源區主要分布在新疆塔里木盆地以及周邊地區。地面天氣環流分析發現，塔克拉瑪干沙漠地區的大氣沙塵主要是通過青藏高原東北緣的繞流以及翻越高原東北部柴達木盆地的偏西風輸送到西北東部地區，進而影響到當地空氣質量的(劉曉東等，2004)。西北源區主要分布在吐魯番盆地，主要也是通過偏西風進行輸送。北方源區主要分布在戈壁沙漠地區。該區高空受西伯利亞冷空氣、鋒區和急流的影響，地面受鋒面系統和蒙古高壓的控制，為該區沙塵天氣頻繁發生提供了有利條件，在西北風的作用下向東南方向輸送(Sun et al.，2001)。潛在源區上空沙塵活動的強弱跟蘭州大氣PM10的輸送強弱密切相關。有關文獻表明東亞大槽向西移動，隨之氣壓場出現西高東低的壓力偶極子，增強了西北氣流，大氣變得異常干燥，最終導致沙塵天氣頻繁發生(Yu et al.，2010)，反之，沙塵天氣減少。從行星環流上來說，帶狀波結構的改變(增多)會導致沙塵天氣頻繁發生，這一改變需要考慮氣候因子的影響(Gong et al.，2007)。對于大氣環流結構影響大氣PM10的輸送機制的研究，科研工作者大多集中在個例分析，目前許多結論仍然具有爭議，需要進一步的分析和研究。

4 結論

本文利用空氣質點后向軌跡聚類分析，潛在源貢獻因子(PSCF)和濃度權重軌跡(CWT)方法，結合蘭州市逐日PM10平均質量濃度，研究了不同輸送軌跡類型與蘭州市PM10質量濃度之間的關系，得到了蘭州市春季氣團主要輸送軌跡以及影響蘭州市春季大氣PM10質量濃度的潛在源區及其貢獻大小。結果表明:

1)在沙塵天氣相對多年，西方路徑和西北路徑發生的比例最高，對蘭州市春季PM10質量濃度影響最大;在沙塵天氣相對少年，西方路徑發生的比例最高，對蘭州市春季PM10質量濃度影響較大。西方路徑與西北路徑對應的潛在源區分別為西方源區和西北源區。

2)對于沙塵天氣相對多年，影響蘭州市春季大氣PM10質量濃度的西方源區和西北源區主要分布在新疆塔里木盆地和吐魯番盆地、新疆、青海和甘肅交界地帶以及甘肅河西走廊;對于沙塵天氣相對少年，其西方源區主要分布在新疆塔里木盆地和吐魯番盆地和新疆、青海、甘肅交界地帶。

3)對于沙塵天氣相對多年和相對少年，還存在著不同強度的中等貢獻源區，包括北方源區、南方源區和黃土高原源區，其中北方源區主要分布在內蒙古境內的沙漠戈壁地區，南方源區主要分布在四川、甘肅、陜西交界地帶，黃土高原源區主要分布在陜西中部地區，前者是潛在源區，后兩者是非潛在源區。總體來說，影響蘭州市春季大氣PM10質量濃度的潛在源區有3個，它們分別是西方源區、西北源區、北方源區。雖然沙塵天氣相對多年和相對少年存在著相似的潛在源區，但是其源區所對應的輸送路徑存在差別，不同源區對蘭州市春季大氣PM10質量濃度的貢獻也存在差異。

需要強調的是，本文主要針對2001—2008年蘭州市春季的情況進行了研究，對由沙塵天氣攜帶的外來顆粒物引起的高質量濃度PM10所造成的蘭州市區空氣質量降低有普遍適用性，但不適用于蘭州市其他季節。在以后的工作中，將對蘭州市其他季節尤其是冬季的潛在源區分布和輸送路徑進行研究，結合個例分析以及高精度數值模擬，為改善蘭州市空氣質量和周邊地區生態環境提供更加詳盡的科學依據。

安興琴，左洪超，呂世華，等.2005.Model-3空氣質量模式對蘭州市污染物輸送的模擬［J］.高原氣象，24(5):748-756.

陳玉春，安興琴，呂世華.2001.改變蘭州市地表植被對大氣污染影響防治對策［J］.高原氣象，20(增刊):126-131.

董安祥，白虎志，俞亞勛，等.2003.影響河西走廊春季沙塵暴的物理因素初步分析［J］.甘肅科學學報，15(3):25-30.

胡敏，何凌燕，黃曉峰，等.2009.北京大氣細粒子和超細粒子理化特征、來源及其形成機制［M］.北京:科學出版社.

胡隱樵，張強.1999.蘭州山谷大氣污染的物理機制與防治對策［J］.中國環境科學，19(2):119-122.

黃健，顏鵬，Draxler R.2002.利用HYSPLIT-4模式分析珠海地面SO2濃度的變化規律［J］.熱帶氣象學報，18(4):407-413.

李青青，陸晨，劉彥，等.1999.北京地區呼吸道疾病與氣象條件關系的分析［J］.氣象，25(3):8-12.

劉曉東，田良，張小曳.2004.塔克拉瑪干沙塵活動對下游大氣PM10濃度的影響［J］.中國環境科學，24(5):528-532.

戚丹青，譚季青，孫長.2006.一次強沙塵暴長距離輸送的數值模擬研究［J］.浙江大學學報:理學版，33(2):216-222.

任永建，周鎖銓，石順吉，等.2009.2005年南京市PM10濃度時間序列分析［J］.氣象科學，29(3):375-380.

任陣海，高慶先，蘇福慶，等.2003.北京大氣環境的區域特征與沙塵影響［J］.中國工程科學，5(2):49-56.

陶健紅，黃玉霞，陸登榮.2007.河西走廊沙塵活動對蘭州PM10濃度的影響及其評估［J］.中國沙漠，27(4):672-676.

王寶鑒，黃玉霞，王式功，等.2001.大氣TSP含量對蘭州市呼吸系統疾病的影響［J］.高原氣象，20(增刊):110-113.

王明星，張仁健.2001.大氣氣溶膠研究中的前沿問題［J］.氣候與環境研究，6(1):119-124.

王式功，楊民，祈斌，等.1999a.甘肅河西走廊對蘭州市空氣污染的影響［J］.中國沙漠，19(4):354-358.

王式功，張鐳，陳長和，等.1999b.蘭州地區大氣環境研究的回顧和展望［J］.蘭州大學學報:自然科學版，35(3):189-201.

徐祥德，周麗，周秀驥，等.2004.城市環境大氣重污染過程周邊源影響域［J］.中國科學D輯，34(10):958-966.

顏鵬，黃健，Draxler R.2005.北京地區SO2污染的長期模擬及不同類型排放源影響的計算與評價［J］.中國科學D輯，35(增刊):167-176.

張強.2003.蘭州大氣污染物濃度與局地氣候環境因子的關系［J］.蘭州大學學報:自然科學版，39(1):99-106.

張強，呂世華.2001.蘭州市大氣污染物越山輸送送與地形和小氣候特征的關系［J］.高原氣象，20(增刊):118-125.

周玉素，尚可政，王式功，等.2001.蘭州市主要顆粒污染物(PM10)重污染的天氣形勢分析［J］.高原氣象，20(增刊):45-50.

Ashbaugh L L，Malm W C，Sadeh W Z.1985.A residence time probability analysis of sulfur concentrations at grand Canyon National Park［J］.Atmos Environ，19:1263-1270.

Cheng M D，Lin C J.2001.Receptor modeling for smoke of 1998 biomass burning in Central America［J］.J Geophys Res，106:22871-22886.

Cheng M D，Hopke P K，Barrie L，et al.1993.Qualitative determination of source regions of aerosol in Canada high Arctic［J］.Environ Sci Technol，27:2063-2071.

Draxler R P，Hess G D.1998.An overview of the HYSPLIT-4 modeling system for trajectories，dispersion，and deposition［J］.Aust Meteor Mag，47:295-308.

Duce R A，Unni C K，Ray B J，et al.1980.Long-range atmospheric transport of soil dust from Asia to the tropical North Pacific:Temporal variability［J］.Science，209:1522-1524.

Gao N，Cheng M D，Hopke P K.1993.Potential source contribution function analysis and source apportionment of sulfur species measured at Rubidoux，CA during the Southern California air quality study，1987［J］.Analytica Chimica Acta，227:369-380.

Gong D Y，Mao R，Shi P J，et al.2007.Correlation between East Asian dust storm frequency and PNA［J］.Geophysical Research Letters，34，L14710.doi:10.1029/2007GL029944.

Hope P K，Barrie L A，Li S M，et al.1995.Possible sources and preferred pathways for biogenic and non-sea-salt sulfur for the high Arctic［J］.J Geophys Res，100(D8):16595-16603.

Hsu Y K，Holsen T M，Hopke P K.2003.Comparison of hybrid receptor models to locate PCB sources in Chicago［J］.Atmos Environ，37:545-562.

Husur R B，Tratt D M，Schichtel B A，et al.2001.Asian dust events of April 1998［J］.J Geophys Res，106:18317-18330.

Polissar A V，Hopke P K，Paatero P，et al.1999.The aerosol at Barrow，Alaska:Long-term trends and source locations［J］.Atmos Environ，33:2441-2458.

Polissar A V，Hopke P K，Harris J M.2001.Source regions for atmospheric aerosol measured at Barrow，Alaska［J］.Environ Sci Technol，35:4214-4226.

Salvador P，Artinano B，Alonso D G，et al.2004.Identification and characterisation of sources of PM10in Madrid(Spain)by statistical methods［J］.Atmos Environ，38:435-447.

Seibert P，Kromp-Kolb H，Baltensperger U，et al.1994.Trajectory analysis of aerosol measurements at high alpine sites［C］//Borrell P M，Borrell P，Cvitas T，et al.Transport and transformation of pollutants in the troposphere.Den Haag:Academic Publishing:689-693.

Sirois A，Bottenheim J W.1995.Use of backward trajectories to interpret the 5-year record of PAN and O3ambient air concentrations at Kejimkujik National Park，Nova Scotia［J］.J Geophys Res，100:2867-2881

Stohl A.1996.Trajectory statistics—a new method to establish sourcereceptor relationships of air pollutants and its application to the transport of particulate sulfate in Europe［J］.Atmos Environ，30:579-587.

Stohl A，Kromp-Kolb H.1994.Origin of ozone in Vienna and surroundings，Austria［J］.Atmos Environ，28:1255-1266.

Sun J M，Zhang M Y，Liu T S.2001.Spatial and temporal characteristics of dust storms in China and its surrounding regions，1960—1999:Relations to source area and climate［J］.J Geophys Res，106:10325-10334.

Tratt D M，Frouin R J，Westphal D L.2001.April 1998 Asia dust event:A southern California perspective［J］.J Geophys Res，106:18731-18739.

Uematsu M，Duce R A，Prospero J M，et al.1983.Transport of mineral aerosol from Asia over the North Pacific Ocean［J］.J Geophys Res，88:5342-5352.

Wang S G，Wang J Y，Zhou Z J，et al.2005.Regional characteristics of three kinds of dust storm events in China［J］.Atmos Environ，39(3):509-520.

Wang S G，Yuan W，Shang K Z.2006.The impacts of different kinds of dust events on PM10pollution in northern China［J］.Atmos Environ，40(40):7975-7982.

Wang Y Q，Zhang X Y，Arimoto R.2006.The contribution from distant dust sources to the atmospheric particulate matter loading at Xi'an，China during spring［J］.Science of the Total Environment，368:875-883.

Xu X，Akhtar U S.2010.Identification of potential regional sources of atmospheric total gaseous mercury in Windsor，Ontario，Canada using hybrid receptor modeling［J］.Atmos Chem Phys，10:7073-7083.

Yu J Y，Wang Y W，Chang C W.2010.Asian dust storm activity and its association with atmospheric circulation from 1995 to 2006［J］.TAO，21(2):375-391.

Zeng Y，Hopke P K.1989.A study of the sources of acid precipitation in Ontario，Canada［J］.Atmos Environ，23:1499-1509.

Zhang X Y，Gong S L，Shen Z X，et al.2003.Characterization of soil dust aerosol in China and its transport/distribution during 2001 ACE-Asia，1.Network observations［J］.J Geophys Res，108(D9)，4261.doi:10.1029/2002JD002632.