北京地區冬季典型PM2.5重污染案例分析

孫 峰，張大偉，孫瑞雯，董 欣，王 欣，王占山，程念亮

北京市環境保護監測中心，北京 100048

北京地區冬季典型PM2.5重污染案例分析

孫 峰，張大偉，孫瑞雯，董 欣，王 欣，王占山，程念亮

北京市環境保護監測中心，北京 100048

對2013年1月10—14日發生的持續性PM2.5重污染過程從污染過程演變、氣象條件影響、與氣態污染物關系、區域污染背景、PM2.5濃度空間分布演變及其與地面風場的關系、PM2.5組分特征等多個方面進行全面的分析，較為完整地還原了該次重污染案例的形成原因以及主要影響因素。主要結論包括：該次重污染過程是穩定氣象條件下導致的局地污染物積累，再疊加華北區域性污染的影響共同造成，其中10、12日北京地區PM2.5濃度的快速增長反映了周邊污染傳輸的顯著影響；逆溫不但造成污染物難以擴散，且不同的逆溫類型對PM2.5濃度水平有顯著影響，同時還發現逆溫的破壞導致近地面高濃度污染物向上擴散，造成百花山出現峰值高污染濃度現象；NO2與PM2.5濃度水平的高相關性反映交通污染二次轉化對PM2.5濃度水平的影響，在較高濕度條件下，SO2濃度水平對濕度敏感且表現為負相關性；該次污染過程中OM、S、NO、NH等組分在PM2.5質量濃度中的占比超過70%，說明燃煤、機動車等仍是北京地區最主要的污染來源，同時SO占比最高也說明區域污染傳輸對該次重污染的顯著貢獻。

PM2.5；重污染；氣象影響；污染傳輸；組分分析

2012年3月2日，國家環境保護部頒布新的《環境空氣質量標準》（GB 3095—2012）［1］，將PM2.5、O3等污染物納入評價標準。新標準更為全面客觀地反映了環境空氣質量狀況，揭示了北京乃至全國大氣PM2.5污染問題的嚴重性。2013年，北京市優良天數176 d，達標率僅48.2%［2］，5級重度、6級嚴重污染天數分別達到45、13 d，合計重度及以上污染天數高達58 d，占比15.9%，且重污染日首要污染物全部為PM2.5。

重污染過程作為大氣污染水平最突出的表現，主要原因是高污染排放疊加穩定的天氣狀況所造成，重污染時期由于污染水平高，污染源排放、氣象條件、污染傳輸等污染水平影響因素的作用往往能夠體現得更明顯，更有利于深化對PM2.5污染特點及形成機理的認識［3?6］。以2013年1月10—14日北京發生的持續性PM2.5重污染過程為研究對象，從污染過程演變、氣象條件影響、與氣態污染物關系、區域污染背景、污染水平的空間分布演變及其與地面風場的關系、PM2.5組分特征等多個方面對該案例進行了全面系統的剖析，分析了該次重污染過程的形成原因以及主要影響因素，以深化對北京地區PM2.5污染問題的認識。

1 重污染過程基本分析

1.1 空氣質量級別演變

2013年1月10—14日，北京地區發生一次嚴重污染過程，表1為重污染過程期間全市平均主要污染物濃度及空氣質量級別統計列表。1月9日北京全市AQI平均為80，空氣質量為2級良。10日污染水平大幅度升高，PM2.5日均質量濃度從9日的59 μg／m3增至216 μg／m3，污染級別直接由2級躍升為5級重度污染。11日PM2.5質量濃度繼續上升，達到325 μg／m3，為6級嚴重污染，12日達到此次過程的最高污染水平，PM2.5日均質量濃度459 μg／m3，13日污染水平有所下降，但日均質量濃度仍高達378 μg／m3，連續3 d空氣質量維持6級嚴重污染，說明了此次過程污染嚴重。14日污染水平下降到5級重度污染，15日受明顯冷空氣影響，污染擴散條件明顯改善，空氣質量明顯轉好，此次重污染過程基本結束。

表1 重污染過程期間全市平均主要污染物濃度及空氣質量級別統計表

重污染過程期間，PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO等污染物AQI變化曲線基本一致，12日之前同步上升，12日達到最高污染水平，之后同步下降直至過程結束，過程期間首要污染物均為PM2.5。此次重污染過程具有持續時間長、污染級別高的特點，即使在秋、冬季也屬于非常罕見的重污染過程。

1.2 天氣形勢分析

過程期間，北京地面主要表現為低壓輻合區，見圖1（a），地面吹偏南風或偏東風，中層大氣為偏西南氣流，增溫特征明顯，高層500 hPa以槽底弱西北風氣流控制為主，見圖1（b），總體天氣形勢比較穩定，污染擴散條件不利。從過程上分析，1月9日，北京地區受高空弱冷槽后部西北氣流控制，地面位于西北高壓前部，擴散條件有利，空氣質量良好。10日高空500 hPa由平直偏西氣流轉為槽前西南氣流，低空925 hPa由西北氣流轉為西南氣流，地面轉為低壓輻合區，擴散條件迅速轉差，同時受周邊區域重污染的影響，10日空氣質量迅速轉差，達到5級重度污染。10—14日，華北華中地區地面持續處于低氣壓系統控制，中、低層大氣則維持大范圍的反氣旋流場，近地面層大氣狀況穩定。過程期間有2次高空弱冷槽過境，分別發生在11日和13日，但由于冷空氣較弱，難以徹底破壞低層穩定的大氣，最終導致此次重污染過程的長時間維持。

14—15日隨著高層冷空氣的整體南壓，中層大氣出現顯著降溫，15日8：00 850 hPa，溫度降低至－10.7℃，較12日8：00的－2.1℃下降8℃，逆溫被破壞，14日夜間出現降水，15日白天轉為強冷高壓前部，地面轉明顯偏北風，地面的高濃度污染物才得以有效清除，空氣質量明顯改善，此次重污染過程才得以結束。

2 重污染過程及氣象影響分析

2.1 過程期間PM2.5小時濃度演變

圖2給出1月9—15日北京市空氣質量監測站點PM2.5小時濃度的變化情況。由圖2可見，1月9日，北京地區受高空弱冷槽后部西北氣流控制，地面位于西北高壓前部，擴散條件有利，PM2.5處于低濃度水平，隨著冷高壓的減弱及日夜變化的影響，9日下午到夜間PM2.5濃度有較明顯的上升，其中南部地區上升最為顯著。由于高空槽東移速度較快，10日下午至11日早晨，高空500 hPa由偏西北氣流轉為偏西氣流控制，低空925 hPa由西北氣流轉為西南氣流，地面轉為低壓輻合區，偏南風，擴散條件迅速轉差，PM2.5濃度出現快速上升。10日下午14：00全市平均PM2.5小時質量濃度為91 μg／m3，之后迅速上升，到晚上24：00全市平均PM2.5小時質量濃度增至410 μg／m3的峰值，在幾個小時內質量濃度增長超過300 μg／m3，由于下午濃度增長非常迅速，10日空氣質量躍升3級，達到5級重度污染。

圖1 2013年1月10日20：00地面及高層天氣形勢

圖2 1月9—15日北京市空氣質量監測站點PM2.5小時濃度演變

10日夜間北京處于閉合低壓系統控制，中心城區及南部地區監測站點 PM2.5維持 400～500 μg／m3的高污染濃度，北部地區PM2.5濃度水平略低。11日白天開始，高空弱冷槽過境，中高層大氣轉為西北氣流，地面轉弱冷高壓前部控制，擴散條件有所好轉，西北部的延慶、懷柔、昌平、海淀等地區監測站點的PM2.5濃度出現明顯下降，在11日下午部分站點最低質量濃度降至50 μg／m3以下，但同期中心城區及南部地區PM2.5質量濃度仍維持300 μg／m3上下的高污染水平，出現南北不同區域空氣質量水平的顯著差異。由于冷空氣未能影響到中心城區及南部地區，11日污染級別較10日繼續上升，達到6級嚴重污染。

12日，高空轉為平直偏西氣流，低空受偏東到偏東南氣流影響，地面位于低壓頂部，偏東風，污染再次加重，12日白天，PM2.5小時質量濃度在300～400 μg／m3的高濃度水平基礎上出現快速升高，12日夜間除北部地區的部分站點外，PM2.5小時質量濃度維持600 μg／m3以上的極高污染濃度，峰值濃度出現在晚上23：00左右，全市平均PM2.5超過700 μg／m3，部分站點小時質量濃度則超過800 μg／m3水平，達到此次污染過程的最高污染峰值。13日早晨開始，高空再次受到弱冷槽過境影響，500 hPa受西北氣流控制，地面轉為高壓前部，PM2.5濃度出現較明顯的下降，但由于冷高壓位置比較偏北，地面北風迅速減弱，13日空氣質量沒有得到根本改善。14日北京又轉為低壓系統控制，PM2.5高污染水平維持。隨著15日全市轉為強冷高壓前部控制，地面轉明顯偏北風，全市平均PM2.5小時質量濃度下降至100 μg／m3以下，此次污染過程結束。

2.2 氣象條件影響分析

2.2.1 基本氣象要素影響

利用觀象臺地面自動氣象觀測站的資料對基本氣象要素進行分析。此次重污染過程期間，平均地面溫度－4.9℃、相對濕度73.7%、地面氣壓1 021.5 hPa、地面風速1.5 m／s，具有低溫、高濕度、低氣壓、弱風速的氣象特點。

圖3給出過程期間全市平均的PM2.5小時濃度及同期基本氣象要素的時間演變。

圖3 1月9—15日市區平均PM2.5及基本氣象要素小時演變

由圖3可見，過程期間地面溫度日夜變化較為明顯，最高溫度接近0℃，最低溫度則在－9℃上下波動，總體溫度較低。而10—14日重污染持續期間8：00 850 hPa溫度分別為－9.5、－5.0、－4.7、－8.5、－2.1℃，中層大氣溫度基本維持高于地面溫度的狀況，逆溫狀況嚴重，是造成此次重污染過程最重要的氣象因素。

地面氣壓在9—11日為持續降壓過程（圖4），在11日夜間受弱冷高壓影響，地面氣壓有所升高，但在12日又轉為低壓控制，并在下午達到最低值，之后地面氣壓總體呈上升趨勢。

圖4 1月9—15日過程期間基本氣象要素與PM2.5的相關性

地面相對濕度9日白天較低，在40%以下，隨著地面轉為低壓系統控制，風向轉為偏南風，地面相對濕度迅速上升，在10—14日維持較高濕度水平，隨日夜變化在70%上下波動。

從過程期間基本氣象要素與PM2.5小時濃度的相關性分析（見圖4），地面溫度、地面風速與PM2.5相關性很弱，主要是因為短期穩定狀況下溫度及風速的波動幅度有限，導致相關性下降。地面濕度與PM2.5相關系數達到0.678，相關性顯著，地面氣壓與PM2.5為明顯的負相關，相關系數為－0.747，氣壓越低，PM2.5濃度越高。

過程期間平均風速較小，以偏南風為主，12日夜間短時為偏東風（圖5），由于過程期間有2次冷空氣的擾動，基本沒有出現靜風的狀況，風速在0～4 m／s之間波動。

由圖5可見，垂直方向的風場結構分析表現為中高層大氣系統較強，700 hPa以上維持較強的偏西北或偏西氣流，但近地面層925 hPa以下風場較弱，這與天氣形勢分析中低層維持穩定系統的特征一致。低層系統的穩定使得邊界層內的污染物始終無法有效清除，這也是此次重過程中雖然受到2次冷空氣的影響，但重污染過程始終持續的重要原因。12日白天PM2.5小時濃度快速上升，與地面氣壓下降到最低，近地面層大氣風速整體減弱時間重疊，12日穩定性的進一步增強是PM2.5快速上升的一個影響因素。

總體分析，過程期間地面氣象要素具有低溫、高濕度、低氣壓、弱風速特點，同時逆溫現象嚴重，高層大氣雖有弱冷空氣的擾動，但近地面層大氣始終較為穩定，形成易于造成污染物積累的氣象條件，同時過程期間具有一定的風速，且為偏南偏東風場，也易于造成周區域污染物向北京地區的傳輸。

此外，圖3還反映出另外一個特征，1月9—10日白天，SO2與 PM2.5尚處于低濃度階段時，兩者基本維持同步增長的趨勢，但進入高污染濃度水平后，PM2.5與SO2在時間位相上有相反的特征，即SO2濃度高則PM2.5濃度低，SO2濃度低則PM2.5濃度高，這反映了SO2的二次轉化對自身及 PM2.5濃度水平的影響，即轉化率高對PM2.5貢獻越大，相應 SO2污染水平也會有所降低。

圖5 1月9—15日垂直風廓線分析

2.2.2 逆溫影響分析

逆溫是反映大氣垂直擴散能力最重要的氣象參數，圖6給出10—15日8：00觀象臺探空氣象數據的溫度及露點溫度的探空曲線圖。

圖6 1月10—15日8：00時探空曲線（陰影區為逆溫層）

過程期間10、12、14日存在強貼地逆溫，逆溫厚度超過1 000 m。11、13、15日邊界層溫度遞減，無貼地逆溫，但存在脫地逆溫。12日邊界層最大溫度層出現在802 m，該高度溫度高出地面溫度5.8℃，是過程中最強逆溫。不同的逆溫類型對空氣質量水平產生重大影響。

最高污染水平出現在12日反映了不同的逆溫類型對PM2.5污染水平的重大影響。當逆溫層頂較高但最強逆溫層高度較低時，如10、14日邊界層內的最強逆溫高度出現在400 m左右，雖然也造成污染物的積累，但污染物擴散到400 m高度以上時就容易擴散到更高層大氣（400 m以上溫度開始隨高度遞減），不易形成極端高值濃度。12日邊界層最強逆溫出現在802米的高度，是過程期間最強逆溫層高度最高的，且逆溫強度大，802 m高度溫度－2.7℃，比地面（－8.5℃）高出5.8℃。這種強逆溫更難破壞，也導致污染物很難擴散到逆溫層外，造成污染物的快速積累，易于形成極高污染峰值，12日PM2.5最大污染濃度維持在700 μg／m3左右可能與此有關。同時也存在周邊區域污染物的傳輸發生在最大逆溫層以下，加劇對北京地區空氣質量影響的可能性。

邊界層逆溫破壞時，污染物垂直方向擴散能力增強，污染物向上擴散，造成地面污染濃度降低，垂直方向污染濃度的升高［7?9］。門頭溝百花山監測站海拔超過1 000 m，且基本不受人為污染源排放的影響，是垂直方向空氣質量監測的重要站點。圖7給出過程期間百花山站PM2.5、SO2、NO23項污染物的小時濃度時間演變。

圖7 1月9—15日百花山垂直監測點污染物小時濃度時間演變

13日白天弱冷槽過境，百花山監測站出現濃度快速上升的現象，PM2.5小時質量濃度約為100 μg／m3，14日夜間隨著冷空氣的到來，逆溫被破壞，百花山再次出現PM2.5污染峰值，且濃度更高，夜間小時質量濃度始終在150 μg／m3以上，短時達到重度污染級別。這種垂直方向上濃度的快速上升與邊界層逆溫的破壞有關。由于過程期間地面始終存在PM2.5高污染濃度，11、13、15日近地面逆溫被破壞，1 000 m以下無逆溫，中層存在脫地逆溫，近地面的污染物在垂直方向上的擴散能力增強，地面高濃度污染物向上擴散，同時由于中層脫地逆溫的存在，不易向更高高度擴散。11日由于冷空氣勢力較強，地面北風較大，百花山的峰值濃度略低，13、15日百花山站各項污染物峰值濃度更明顯，更清楚顯示了污染物在垂直方向擴散對百花山站點造成的影響。此外，氣態污染物NO2、SO2與PM2.5同步出現峰值污染濃度，可排除濃度升高是受到了外來沙塵的影響。分析表明，逆溫結構對污染物在垂直方向上的擴散分布造成重大影響，逆溫對于污染物積累及消散影響的機理需要更為深入的研究。

2.2.3 氣態污染物影響分析

圖8（a）、圖8（b）分別給出NO2與PM2.5的相關性分析及日夜變化分析。由圖8可見，過程期間，NO2小時濃度與PM2.5小時濃度有良好的正相關性［圖8（a）］，相關系數接近0.9，說明交通污染排放對PM2.5的貢獻較大。圖8（b）中PM2.5和NO2的日夜變化曲線反映另一個重要特征，即PM2.5的峰值濃度發生時間較NO2峰值晚3～4 h，這主要反映了交通尾氣排放經過一段時間的化學反應，轉變為二次粒子，影響PM2.5的濃度水平。

SO2反映燃煤污染排放。過程期間SO2小時濃度與PM2.5小時濃度也呈正相關性，但相關性明顯弱于NO2（圖9），相關系數為0.504，氣態SO2經過氣粒轉化生成二次粒子，影響PM2.5的污染水平。

圖8 污染過程期間市區平均NO2與PM2.5小時濃度關系分析

圖9 污染過程市區平均SO2與PM2.5小時濃度相關性、SO2濃度與相對濕度相關性分析

同時，濕度條件會影響SO2的二次轉化率。圖10給出污染過程期間市區平均SO2與地面相對濕度的時間變化曲線。

圖10 污染過程期間市區平均SO2與地面相對濕度的時間變化曲線

在高濕度條件下，SO2濃度與相對濕度在時間變化位相上剛好相反，即相對濕度升高，SO2濃度下降，相對濕度降低，SO2濃度上升。圖10還反映出SO2對濕度條件較為敏感，當相對濕度變動達到10%左右時，SO2的濃度即有明顯的反映。

圖10分析不同濕度條件下SO2與地面相對濕度的關系，以地面相對濕度50%作為“干濕”條件的劃分。在較為干燥的條件下，SO2與地面濕度呈正相關，即隨著濕度的增加，SO2濃度增加，原因為干燥條件下一般污染擴散條件較好，SO2尚未達到飽和濃度，SO2濃度會隨著氣象條件的轉差（濕度增加）而升高。

當濕度大于50%時，SO2濃度水平與濕度負相關（圖10），相關系數為－0.358，即高濕度條件下，當濕度增大時SO2濃度反而降低，當濕度降低時SO2濃度增加。這反映濕度條件對SO2的轉化率造成影響，即濕度升高時，SO2向硫酸鹽的轉化率增加，對PM2.5的貢獻增大，SO2的自身濃度水平降低；當濕度降低時，SO2向硫酸鹽的轉化率降低，對PM2.5的貢獻變小，SO2自身維持較高污染濃度。

3 區域性污染影響分析

3.1 區域性污染背景

區域性污染是影響北京地區污染水平的重要因素［10?13］，北京此次重污染過程是在區域性污染背景下形成的。據環保部發布的空氣質量數據，1月5日后，中國中東部地區已經形成大范圍的區域性重污染，其中河北、河南、山東等省最為嚴重。石家莊在5—14日連續10 d為嚴重污染，其中7 d API達到最高值500，污染狀況極其嚴重。1月9日，石家莊、濟南、鄭州3個城市空氣質量均為6級嚴重污染，由于北京、天津地區地面為冷高壓，偏北風，空氣質量相對較好，但與南部的高污染區域已經非常接近，當風場條件在10日轉為偏南風時，高污染區域也隨即向北擴展，北京地區PM2.5濃度水平迅速升高，到12日北京、天津、秦皇島等空氣質量即達到重度污染以上水平。

3.2 PM2.5濃度空間分布演變分析

由于此次重污染過程的形成和持續明顯受到區域性污染的影響，結合天氣系統及地面風場的變化，對重污染過程期間北京地區PM2.5濃度空間分布的特征及演變情況進行分析。圖11給出不同階段北京地區PM2.5小時濃度的空間分布。

圖11 2013年1月10—15日重污染過程PM2.5的基本空間演變分析

由圖11可見，10日下午，在偏南風的推動下，北京南部地區PM2.5濃度迅速升高，到20：00時，除西部山區外的大部地區PM2.5已經達到超過300 μg／m3以上的濃度水平，并在夜間維持高污染濃度。

11日白天，高空弱冷槽過境，各層均轉受西北氣流影響，地面偏西北風（圖12）對PM2.5起到一定清除作用，西北部地區PM2.5濃度出現大幅度下降（圖11），質量濃度水平在50 μg／m3以下，但由于冷空氣較弱，北京中心城區及南部地區的高污染濃度難以清除，11日夜間維持300 μg／m3的重污染水平。

12日上午北京地面處于東北高壓底部，轉為偏東南風，在其作用下，東部南部地區的高濃度污染物發生回流，PM2.5小時濃度急劇上升，9：00 PM2.5質量濃度約250 μg／m3，到12日20：00時，質量濃度已達到700 μg／m3，PM2.5達到此次污染過程的最高值［圖11（d）］，且高濃度污染區域除西部山區百花山等海拔高度較高的監測點外，基本覆蓋北京全市。

13日早晨開始，高空再次受到弱冷槽過境的影響，500 hPa受西北氣流控制，地面轉為偏東風［圖12（d）］，但偏東風主體位于北京南部邊界與河北、天津交界地區，并在太行山東側轉為偏東北風，北京中心城區及北部地區基本處于靜風狀況，這種風場導致北京南部地區PM2.5濃度水平下降更為明顯，中心城區及北部地區濃度下降不明顯，到13日入夜依然維持在300 μg／m3以上高污染水平［圖11（e）］，導致13日北京空氣質量仍達到嚴重污染。直到15日凌晨隨著冷空氣的增強，PM2.5濃度進一步下降［圖11（f）］，此次重污染過程才徹底結束。

圖12 2013年1月10—14日重污染過程地面風場演變

此次重污染過程清楚表現出區域污染對北京的影響，PM2.5濃度水平的快速上升及濃度的空間分布結構均與地面風場緊密聯系。

3.3 過程期間PM2.5組分特征

顆粒物的組分特征是判別污染性質的重要依據［14?19］，2012年9月至2013年8月，北京市環境保護監測中心在定陵、懷柔、石景山、東四、車公莊、房山、通州、亦莊、榆垡等監測點對PM2.5進行環境樣品手工采樣及化學組分分析，利用該研究所獲取的組分數據對此次污染過程中的組分特征進行分析，并對此次重污染的污染來源進行分析。圖13給出1月10—14日重污染過程持續期間以及冬季（2012年12月至2013年2月）PM2.5主要 組分的比例分析。

圖13 冬季及重污染過程期間PM2.5組分分析

整個冬季采樣中，PM2.5中的幾種主要組分OM、SO、NO3－、NH4＋的質量濃度分別為53.4、29.9、24.8、19.9 μg／m3，占比分別為 30.4%、17.0%、14.1%、14.5%。而在此次重污染過程期間，OM、SO、NO、NH4種組分的質量濃度分別為85.5、90.7、60.3、54.0 μg／m3，占比分別為23.0%、24.4%、16.2%、11.3%。與冬季相比，此次重污染過程中，各主要組分質量濃度均有較大增幅，其中以SO的增幅最為顯著，在重污染過程中是占比最高的組分，從17%增長為24%，提高了7個百分點，NO、NH2種組分比例變化不大，僅有2～3個百分點的增加。采暖期SO主要來源于燃煤污染，說明此次重污染過程中燃煤污染排放的貢獻最大。此次過程中從空間分布及風場的分析可知有顯著的傳輸現象，再考慮到周邊省市的燃煤污染遠高于北京，SO在PM2.5中占的比例最高與此次污染過程的傳輸型的重污染特征吻合。

4 結論

對2013年1月10—14日的持續性PM2.5重污染過程從污染過程演變、氣象條件影響、氣態污染物與PM2.5濃度關系、區域性污染背景、PM2.5濃度的空間分布結構及其與地面風場的關系、過程期間的PM2.5組分特征等多個方面對該案例進行了全面系統的剖析，較為完整地還原了此次重污染案例的形成原因以及主要影響因素。

1）此次重污染過程是在北京地區局地穩定的氣象條件下導致污染物積累，疊加華北地區大范圍區域性污染的影響共同造成。其中10日及12日北京地區PM2.5濃度的快速增長分別反映了南部及東部區域高濃度污染物在偏南及偏東風場條件下向北京地區的快速輸送，并對北京地區PM2.5污染水平的快速升高產生重大影響。此外，11日較弱的西北風導致北京西北部地區與中南部形成空氣質量水平的明顯差異，以及13日由于偏東風主體偏南導致的北京南部PM2.5濃度水平下降而中心城區維持高污染水平，印證了地面風場對于PM2.5濃度空間分布結構的重大影響。

2）此次重污染過程期間氣象條件的分析表明，以近地面層低溫、高濕度、弱風速以及垂直方向逆溫為特征的穩定氣象狀況將造成各種污染物的積累，并伴隨氣粒轉化加重PM2.5污染水平。同時也發現不同的逆溫類型對PM2.5污染水平產生重大影響，1月10、14日邊界層內的最強逆溫發生在400 m左右高度，雖然也造成污染物的積累，但污染物擴散到400 m高度以上時就容易擴散到更高層大氣（400 m以上溫度開始隨高度遞減），不易形成極端高值濃度。12日邊界層最大溫度出現在802 m，是過程期間最強逆溫層高度最高的，且逆溫強度大，這種逆溫更難破壞，也導致污染物很難擴散到逆溫層外，易于形成極高污染峰值，12日PM2.5最大污染濃度維持在700 μg／m3左右與此有關。13、15日近地面逆溫被破壞，1 000 m以下無逆溫，中層存在脫地逆溫，近地面的污染物在垂直方向上的擴散能力增強，地面高濃度污染物向上擴散，同時由于中層脫地逆溫的

3）通過分析過程期間氣態污染物NO2、SO2與PM2.5濃度水平的關系可知，NO2與PM2.5濃度水平與高度相關，且PM2.5的峰值濃度滯后于NO2約3 h，反映了交通污染二次轉化對PM2.5污染水平的影響。此外，發現較高濕度條件下，SO2濃度水平對濕度敏感且表現為負相關性，即濕度較大時氣態SO2轉化為硫酸鹽，加重PM2.5污染，濕度較小時氣態SO2轉化率降低，對PM2.5的濃度貢獻也有所降低。

［1］HJ 633—2012 環境空氣質量指數（AQI）技術規定（試行）［S］.

［2］北京市環境保護監測中心.2013年北京市環境空氣質量簡報［R］.北京：北京市環境保護監測中心，2013.

［3］北京市環境保護監測中心.《北京市大氣重污染預報預警技術研究》研究報告［R］.北京：北京市環境保護監測中心.

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Typical Heavy Pollution Episode Analysis on PM2.5in Winter of Beijing

SUN Feng，ZHANG Da?wei，SUN Rui?wen，DONG Xin，WANG Xin，WANG Zhan?shan，CHENG Nian?liang
Beijing Municipal Environmental Monitoring Centre，Beijing 100048，China

This essay delivered a comprehensive analyses on the continuance heavy pollution episode of PM2.5from January 10?14，2013，in terms of evolution of pollution process，influence of metrological conditions，relations with gaseous pollutants，regional background pollution，changes of spatial distribution of PM2.5concentration and the relations with wind field on the ground，chemical component characteristics of PM2.5，which completely restores the causes of formation of the heavy pollution episode and key affecting elements.The major results were as follows：This heavy pollution episode was formed by the accumulation of pollutants caused by stable metrological conditions，combined with regional pollution of North China Area.Particularly，the rapid growth of PM2.5concentration in Beijing in January 10 and 12 reflect the significant contribution of transboundary transport of pollutants.Temperature inversion leaded to unfavorable dispersion of pollutants，and different inversion patterns have significant influence on PM2.5concentration.It was also verified that when the temperature inversion disappeared，the pollutants with high concentration level of ground layer diffused upward，which caused peak concentration level on Bai Hua mountain.High correlation between concentrations of NO2and PM2.5showed that the secondary traffic pollution has influence on PM2.5concentration.With higher humidity，SO2concentration was sensitive to humidity and they had a negative correlation. Components of OM、、andof PM2.5account for 70%of total mass concentration，which means that coal and vehicles were still major pollution sources in Beijing.Further，the highest proportion ofdemonstrated that regional pollution transport was the vital contribution to this heavy pollution episode.

PM2.5；heavy pollution；meteorological influence；pollution transmission；component analysis

X823；X87

A

1002?6002（2014）06?0001?12

2014?06?01；

2014?08?01

孫 峰（1973?），男，山西洪洞人，碩士，教授級高級工程師.

張大偉