2020年春節期間京津冀及周邊地區2次大氣重污染過程分析

高慶先，王寧，高文康，高文歐，李迎新，付加鋒，代佳慶

1.環境基準與風險評估國家重點實驗室，中國環境科學研究院 2.吉林省氣象局 3.大氣邊界層物理與大氣化學國家重點實驗室，中國科學院大氣物理研究所 4.北京中創碳投科技有限公司

2020年1月下旬—2月中旬，因抗擊新型冠狀病毒肺炎，全國許多工業企業停產，多數行業人員基本居家辦公，居民出行大大減少，各類餐飲、娛樂行業和活動基本停止，大氣污染物排放量明顯下降。但在此情況下，我國華北南部、中原地區和汾渭平原地區仍接連出現了大范圍的重度污染現象，引起了業界和公眾的普遍關注。我國大氣環境及氣象等領域的專家學者分別從大氣環境容量、交通流量、污染物排放、污染源解析、污染物成分、氣象條件，以及春節和元宵節期間燃放煙花爆竹等方面進行了詳細的闡述[1-3]。

大氣污染是污染物排放和不利氣象條件共同作用的結果，空氣質量嚴重依賴天氣形勢和狀況，對氣候變化也非常敏感[4-6]。研究表明，大氣環流形勢可為大氣污染物的控制和分配提供科學分析和計算的依據，如任陣海等[7]早在1998年就指出，自然條件下的大氣輸送是由多種通道組成的網絡狀輸送，大氣環流形勢可用于確定輸送類型控制地區中所含物質的輸送。我國存在季節性輸送、常駐性輸送、地方性輸送和各類網絡型輸送通道。在不利天氣背景下，即使實施了強化減排措施，大氣污染物濃度也會累積升高。因此，天氣氣候背景對空氣質量的影響不容忽視[8-13]。

天氣氣候背景是形成局地和區域重度污染過程的主要因子，其中包括均壓場、靜風區、小尺度系統群等。任陣海等[5]針對京津冀及周邊地區硫酸型嚴重污染過程的天氣形勢進行分析，指出在受到局地尺度主導風控制時，邊界層結構及環境質量同步演變的特征不明顯；地區尺度主導風中的靜風區和輸送匯的城市尺度擺動是影響濃度分布的主要原因；穩定的大陸高壓脊影響下的持續背風坡下沉氣流，持續的逆溫層是造成重污染過程的大尺度氣象背景場；燕山和太行山前局地風場輻合和局地氣壓場適應結構是華北平原山前小尺度氣壓場風場適應的重污染匯聚系統；重污染期間污染物濃度在不同時刻有明顯的變化，持續時間也有明顯差別。我國華北和中原地區存在常駐性輸送通道匯區、多種常駐性靜風區、輸送通道相交形成的輻合帶區。常駐性輸送通道匯區為污染物匯集區，靜風區的輸送很弱，局地大氣污染主要是局地排放的污染物積累造成的；輻合帶區則會在1 500或3 000 m高空出現污染物輸送帶，在有明顯輸送系統影響時，則會造成低空污染物的匯聚和高空污染物的輸出[5,7,14-15]。在重污染過程的初始階段，均壓場和小尺度系統群是形成地區重污染過程的主要因子。在持續穩定的均壓場控制下，近地層出現各種類型的小尺度環流群體，從而使大氣污染物不宜輸送、擴散和稀釋。當穩定的均壓系統出現明顯的移動，在近地層常形成中尺度系統間的風場匯聚現象，形成污染物匯聚帶[16-20]。影響北京地區的邊界層輸送帶可分為靜風尺度、城市尺度、平原尺度和輸送尺度，在均壓場背景下多出現城市尺度和靜風尺度；在弱氣壓場背景下多出現平原尺度和輸送尺度，且受天氣尺度系統影響明顯[21]。

決定一個區域空氣質量的另一個重要因子是該區域的大氣環境容量。大氣環境容量是指某一時間、空間范圍的大氣環境系統在一定的環境目標下對污染物的最大允許承受量或負荷量。大氣環境容量除受氣象條件、地形地貌和大氣背景濃度等自然因素影響外，還與各類污染物的人為排放和自然排放有關，同時也與周邊污染物的輸送、污染物形成的理化特征等因素有著密切的關系。此外，大氣環境容量還與所選定的環境空氣質量標準和污染物種類有關。大氣環境容量的研究成果可以為區域優化產業結構和布局以及大氣環境規劃提供支持，從而促進社會經濟和環境的協調發展。國內已有不少針對全國和區域的環境容量的研究[22-25]，大部分研究結果顯示，我國很多地區大氣環境容量較小，區域空氣質量改善難度較大。京津冀及周邊地區大氣環境容量小是秋冬季頻發重度污染的重要原因之一。薛文博等[26]模擬了我國333個地級市主要污染物的環境容量，指出空氣污染較嚴重的華北南部、中原地區和汾渭平原主要污染物排放量均超過環境容量1倍以上，環境容量嚴重超載區域與PM2.5高濃度地區具有顯著的空間一致性。

利用中國環境監測總站公布的全國大氣環境質量實時監測數據和中央氣象臺發布的天氣實況資料，以及我國大氣污染物排放量的統計數據，從污染過程的演變、污染物時空排放特征和典型污染過程的天氣形勢3個方面，對2020年春節期間京津冀及周邊地區的2次重度污染過程進行綜合分析，闡述大氣污染排放和天氣環境背景場對重度污染過程形成的影響，以期更好地理解2020年春節期間京津冀及周邊地區大氣重度污染過程及預測未來重污染天氣。

1 研究區域與數據來源

1.1 研究區域和時段

研究區域為京津冀及周邊地區(110°E～123°E，31°N～43°N)，包括北京市、天津市、河北省、河南省、山東省、陜西省東部、內蒙古自治區南部、遼寧省南部、武漢市北部、江蘇省北部、安徽省北部地區。在研究區域中選擇北京、天津、呼和浩特、包頭、巴彥淖爾、烏海、鄂爾多斯、石家莊、保定、唐山、廊坊、滄州、承德、邢臺、邯鄲、太原、陽泉、大同、鄭州、安陽、新鄉、焦作、開封、洛陽、許昌、鐵嶺、撫順、本溪、榆林共29個城市，研究時段為2020年1月21日—2月15日。圖1為研究區域部分監測站點位置。

圖1 研究區域部分監測站點分布Fig.1 Distribution map of some monitoring sites in research region

1.2 數據來源

逐小時PM2.5濃度采用中國環境監測總站發布的全國實時空氣質量監測數據(http:www.cnemc.cn)；天氣分析資料來自中央氣象臺(http:www.nmc.cnpublishobservationschinadmweatherchart-h000.htm)，包括每天逐3 h的地面天氣圖、每天08:00和20:00的500、850、925 hPa天氣圖。能源消費量和主要大氣污染物排放量數據來自《中國統計年鑒2019》[27]，企業信息及污染物許可排放數據來自《固定污染源排污許可分類管理名錄(2019版)》[28]。

2 結果與分析

2.1 2020年春節期間典型大氣污染過程回顧

2020年1月21日—2月15日研究區域部分監測站點逐日和逐小時PM2.5濃度演變如圖2所示。由圖2(a)可知，研究區域內出現了2次明顯的重度污染過程，分別是1月22日—2月1日和2月8—13日；2次重度污染過程的影響范圍明顯不同，第一次的范圍遠大于第二次；第一次重度污染過程中，內蒙古自治區中部(呼和浩特、包頭、巴彥淖爾)污染持續的時間最長(1月21—31日)，而中原地區和河北南部的污染發生在1月22—24日，北京及近周邊地區則出現在1月25—28日；第二次重度污染過程主要發生在北京及近周邊地區，范圍明顯縮小，重度污染持續了4～5 d。

圖2 2020年1月21日—2月15日研究區域部分監測站點逐日和逐小時PM2.5濃度演變Fig.2 PM2.5 concentration evolution of some monitoring sites in the study area on a daily and hourly basis from Jan. 21 to Feb. 15, 2020

注：除特別說明外，文中所有圖均基于國家地理信息公共服務平臺下載的審圖號為GS(2019)1697號的標準地圖制作，底圖無修改。圖3 2020年1月21日—2月14日08:00京津冀及周邊地區PM2.5濃度分布Fig.3 PM2.5 concentrations distribution in the Beijing-Tianjin-Hebei region and surrounding areas at 08:00 from Jan. 21 to Feb. 14, 2020

由圖2(b)可知，1月24日(除夕)和25日(正月初一)幾乎所有監測站點都出現PM2.5濃度突然升高的現象，其中25日的02:00—03:00，呼和浩特市化肥廠生活區監測站點PM2.5濃度高達1 804 μgm3，包頭市東河區環境保護局監測站點PM2.5濃度達2 246 μgm3，北京市定陵監測站點PM2.5濃度達361 μgm3。對比1月24日、1月29日(正月初五)和2月8日(正月十五)PM2.5濃度演變情況，發現春節燃放煙花爆竹對空氣質量的影響在不同的城市表現不盡相同。對比這些時間節點前后PM2.5濃度的平均狀況可以看出，燃放煙花爆竹產生的影響主要集中在燃放時段之后5～10 h，僅對個別監測站點的影響超過24 h(如包頭市惠龍物流和東河鴻龍灣)，這反映出燃放煙花爆竹僅在一定時間內對空氣質量產生影響。

2020年1月21日—2月14日08:00京津冀及周邊地區PM2.5濃度分布如圖3所示。由圖3可知，1月21日08:00，重度污染起源于鄭州、安陽、開封和許昌等地，并迅速擴展至華北南部、唐山至鄭州一線，PM2.5濃度在1月24日08:00達到最高，此時重度污染位于華北南部、石家莊以南和鄭州周邊，北京及近周邊地區(廊坊、天津、唐山、滄州、保定)空氣質量相對較好。1月25日08:00的污染空間分布有了明顯的不同，北京及近周邊地區重度污染，個別城市如保定出現嚴重污染，而中原地區則出現輕度和中度污染，該污染狀況與除夕夜和正月初一燃放煙花爆竹有一定的關系。有研究指出，除夕夜間至初一凌晨，各地煙花爆竹集中燃放導致空氣質量快速轉差，京津冀及周邊地區典型城市的PM2.5組分中，與煙花爆竹燃放有較大關系的氯離子、鉀離子和鎂離子等組分濃度迅速上升，其中鉀離子和鎂離子濃度比非燃放時段分別上升約50和100倍，如北京市上述離子組分濃度占PM2.5的55%～75%。部分城市在PM2.5濃度達到峰值期間，煙花爆竹燃放對PM2.5濃度的貢獻最高可達80%[2]。1月26日—2月3日，華北地區持續維持較重污染，但污染的空間分布有明顯的變化，其中1月27—29日08:00，中重度污染區位于北京及近周邊地區，結合圖2(a)可知，29日(初五)大范圍的重度污染基本結束，只有呼和浩特、保定、石家莊、邯鄲和安陽還繼續維持重度污染；1月30日(初六)08:00重度污染區范圍擴大，這與初五燃放煙花爆竹有著密切的關系，此時只有呼和浩特和安陽維持重度污染；1月31日08:00除了呼和浩特維持重度污染外，華北南部和中原地區出現大范圍中度污染區；2月1日、2日08:00，北京及近周邊地區出現大范圍優良天氣，而石家莊及其以南地區和山東北部又出現重度污染；2月3日北京及近周邊繼續維持優，華北以南和中原地區也出現大范圍良好天氣，僅個別監測站點為輕度污染；2月4日中原地區再次出現短暫的大范圍重度污染，2月4—7日華北地區和中原地區維持了大范圍優良天氣。1月31日—2月7日大部分城市出現優良天氣和輕度污染，從2月8日起北京及近周邊地區又出現連續5 d的重度污染過程。

2月8日、9日08:00，重度污染區分布在北京及近周邊、石家莊以南和山東以北地區；2月10—13日每天08:00，北京及近周邊地區PM2.5濃度超過150 μgm3，而其他地區小于35 μgm3；2月14日08:00，石家莊近周邊地區PM2.5濃度超過150 μgm3，而其他地區小于35 μgm3；2月15日、16日08:00，整個華北和中原地區PM2.5濃度均低于35 μgm3。上述污染過程的演變除與排放源有密切關系外，天氣背景的變化也起著至關重要的作用，下面將從這2個重要的影響因素進行分析與闡述。

2.2 研究區域大氣污染物排放空間分布特征

2.2.1污染排放現狀與演變

2000—2016年我國主要大氣污染物排放量和治理投資演變如圖4所示。由圖4可知，2000年以來，我國主要大氣污染物排放量呈明顯下降趨勢，特別是2012年以后，下降速度非常顯著；2016年我國SO2、NOx和顆粒物的排放量分別為1 103萬、1 394萬和1 011萬t，分別比2011年下降50%、42%和21%。與此相對應，我國環境污染治理總投資和工業污染治理投資呈增長趨勢，尤其是工業污染治理投資在2012—2016年為7 880.92億元/a，比2000—2009年(3 067.41億元/a)增加了1.6倍，這種大力度投入的結果使我國空氣質量不斷改善。《2017中國生態環境狀況公報》[30]和中國工程院在2018年發布的《〈大氣污染防治行動計劃〉實施情況終期評估報告》[31]指出，2013—2017年我國重點地區氣象條件處于歷史上對空氣質量改善相對不利的時期，但全國74個重點城市PM2.5濃度總體仍呈下降趨勢，全國重點城市群PM2.5濃度下降35%，珠三角區域PM2.5平均濃度連續3年達標。全國74個重點城市發生重污染天數由2013年的平均32 d降至2017年的10 d，下降了68.8%。雖然我國各地區的空氣質量明顯改善，但仍未達到明顯好轉的目標，這與我國的能源結構、能源消費量有著明顯的關系。

圖4 2000—2016年我國主要大氣污染物平均排放量、年排放量和治理投資趨勢Fig.4 Average and annual emissions of main atmospheric pollutants and the trend of investment in treatment in China during 2000-2016

通過收集和整理國家排污許可信息公開系統發布的我國企業申報的排放許可限值資料，選擇排放量較大的若干行業，分析其主要大氣污染物最大允許排放量的全國分布，結果如圖5所示。同時，對京津冀及周邊地區的排放情況進行對比分析，以期揭示局地污染物排放對區域污染過程形成的影響。

由圖5可知，我國主要大氣污染物的排放企業絕大部分位于社會經濟最為活躍，遭受空氣污染困擾較大的東部地區。截至2019年底，申報排放顆粒物(煙/粉塵)排污許可證的企業有15 083家，共允許排放214.61萬t/a；申報排放SO2的有14 983家，共允許排放461.15萬t/a；申報排放NOx的有15 006家，共允許排放636.18萬t/a；申報排放揮發性有機化合物(VOCs)的有14 496家，共允許排放23.55萬t/a。與2016年主要污染物實際排放量相比，申報企業SO2、NOx和顆粒物的允許排放量分別占2016年實際排放量的19.5%、33.1%和62.9%。取得排污許可證的企業中，73%的VOCs排放企業、62%的NOx排放企業、48%的顆粒物排放企業集中在京津冀及周邊地區，這些密集的排放源為京津冀及周邊地區頻繁形成重污染提供了充分的污染物和前體物，同時也揭示了該地區改善大氣環境質量的艱巨性。

注：本圖基于國家地理信息公共服務平臺下載的審圖號為GS(2019)1697號的標準地圖制作。圖5 全國申報排污許可企業的主要大氣污染物最大允許排放量空間分布Fig.5 Spatial distribution of the maximum allowable emissions of main atmospheric pollutants from the enterprises applying for pollutant permits in China

在全部申報排污許可的企業中，統計了污染物排放量較高的火電、水泥、電力與熱力和冶煉行業。分析顯示，2019年，火電行業包括1 969家火力發電企業，其中有1 965家排放46.45萬t顆粒物，1 969家排放228.06萬t SO2和224.09萬t NOx；水泥行業中，有1 649家企業排放29.70萬t顆粒物，1 239家排放34.45萬t SO2，1 234家排放134.4萬t NOx；電力和熱力行業中，有98家企業排放0.74萬t顆粒物，100家排放3.14萬t SO2，101家排放4.15萬t NOx；冶煉行業中，有1 733家企業排放20.71萬t顆粒物，1 704家排放46.74萬t SO2，1 654家排放55.23萬t NOx。全國申報排污許可企業中，2019年共有1 887家企業排放23.54萬t VOCs，其中僅京津冀及周邊地區就有1 682家企業排放17.11萬t VOCs。

京津冀及周邊地區申報排污許可重點企業主要大氣污染物最大允許排放量分布如圖6所示。在京津冀及周邊地區，火電行業中，每年有1 041家企業排放18.55萬t顆粒物，1 045家企業排放82.57萬t SO2，1 059家企業排放97.88萬t NOx，占全國火電行業污染物排放總量的36%～44%；水泥行業中，每年有528家企業排放8.22萬t顆粒物，402家企業排放8.63萬t SO2，399家企業排放3.99萬t NOx，占全國水泥行業污染物排放總量的25%～30%；電力和熱力行業中，每年有55家企業排放0.34萬t顆粒物，56家企業排放1.57萬t SO2，57家企業排放2.15萬t NOx，占全國電力和熱力行業污染物排放總量的47%～52%；冶煉行業中，每年有1 202家企業排放17.19萬t顆粒物，1 180家企業排放39.90萬t SO2，1 137家企業排放45.12萬t NOx，占全國冶煉行業污染物排放總量的82%～84%。此外，京津冀及周邊地區排放VOCs的企業數量占全國的89.14%，其VOCs最大允許排放量占全國VOCs最大允許排放總量的72.68%(圖7)。

圖6 京津冀及周邊地區部分行業主要大氣污染物最大允許排放量空間分布Fig.6 Spatial distribution of maximum allowable emissions of main atmospheric pollutants from some industries in Beijing-Tianjin-Hebei region and the surrounding areas

圖7 京津冀及周邊地區主要行業VOCs最大允許排放量的空間分布Fig.7 Spatial distribution of VOCs maximum allowable emissions from major industries in the Beijing-Tianjin- Hebei region and the surrounding areas

綜上，目前京津冀及周邊地區各類污染物的排放量依然很大，排放企業數量龐大且分布比較集中。京津冀及周邊地區污染物的排放現狀決定了該區域在不利氣象條件下會形成大范圍的重度污染過程，尤其是在秋冬季。

2.2.2能源結構

我國是一個以煤炭資源為主的發展中大國，社會經濟的發展對能源的需求持續增高，我國污染物的排放現狀與能源結構布局有著明顯的關系。1980年以來我國能源結構情況如圖8所示。由圖8(a)可知，1999—2016年我國年平均能源消費總量為30.1億t/a(以標準煤計，全文同)，其中煤炭消費量為20.7億t/a，石油為5.4億t/a，天然氣為1.2億t/a，一次電力和其他為2.8億t/a。由圖8(b)可知，近幾年我國煤炭消費量呈明顯下降趨勢，但2016年煤炭消費量占總能源消費量的比例仍很高(50%以上)，其中石油消費量占31%，位居第二；其他能源消費量呈緩慢增加趨勢，特別是一次電力、風能和太陽能等，表明我國可再生能源得到了大力的發展，但其在我國總能源消費量的占比僅為7%。這種能源消費結構的格局決定了我國污染物和溫室氣體的減排與控制仍將面臨巨大的挑戰，進一步改善空氣質量任重道遠。

圖8 我國能源結構的平均狀況和演變趨勢Fig.8 Average situation and evolution trend of China’s energy structure

2000—2016年我國工業企業數量變化如圖9所示。由圖9可知，隨著我國國民經濟的發展，工業企業數量呈明顯增長趨勢，雖然2010年以后，隨著我國環境保護工作力度的加大和應對氣候變化工作的進展，采取了結構調整、關停并轉，取締“散亂污”企業等措施，工業企業數量明顯下降，但2011年之后依然呈逐步增長趨勢，尤其是大型工業企業和重工業企業數量增長較明顯，這一事實也再次說明我國改善環境質量和打好污染防治攻堅戰依然面臨著巨大的挑戰。雖然煤炭的消費量從2014年后呈現下降趨勢，但是降幅并不能滿足改善空氣質量的需要，同時我國天然氣和電力消費量繼續保持上升趨勢，對我國環境質量改善提出新挑戰。

圖9 2000—2016年我國工業企業數量變化Fig.9 Change of the number of industrial enterprises in China from 2000 to 2016

2.3 京津冀及周邊地區天氣形勢及大氣層結分析

大氣污染過程的形成、污染物輸送、匯聚和沉降是一個復雜的物理、化學過程，除了受能源消費及其結構、污染物排放源特征、大氣化學演變過程等因素影響外，還與天氣形勢、地形地貌特點等有密切的關系。大范圍東南風帶具有攜載大氣污染物及我國東南部暖濕空氣的作用，前鋒入侵山前平原及北京半盆地地形區，由于受山體及山風影響，造成污染物匯聚，形成山前區域性匯聚帶，以及邊界層上層穩定的逆溫層結的阻擋，從而導致京津冀及周邊地區出現污染過程的頻率明顯升高[19]。選取春節期間出現的重度污染過程中的2個時間段，對京津冀及周邊地區典型的天氣形勢及其對重污染過程形成的影響進行詳細分析。

2.3.1案例1：2020年1月25—28日

1月24日重度污染區位于華北南部、中原地區和汾渭平原，25—28日京津冀及周邊地區日均空氣質量指數(AQI)持續較高，為178～227，其中北京日均AQI升至110，PM2.5小時濃度最高出現在25日02:00(361 μg/m3)。區域重度污染位于華北大部、中原地區、汾渭平原和東北南部，29日隨著強冷空氣過境，北京日均AQI降至114，之后維持在相對較低水平，華北南部、中原地區和汾渭平原繼續維持中重度污染。

從天氣形勢分析，500 hPa高空環流形勢顯示，1月下旬，東亞地區環流平直，中緯度鋒區位于40°N附近，以偏西風為主，多短波槽東移入海。1月24—26日，華北地區處于槽后偏西或西北氣流控制之中〔圖10(a)〕，27日短波槽緩慢東移至河套以東；28日發展成閉合低渦，北京及周邊地區由偏西風逐漸轉為西南或東南風；29日低渦東移入海，北京處于低渦后部，轉為西北風。

注：圖來自中央氣象臺官方網站。圖10 2020年1月25日08：00 500、850 hPa和地面形勢Fig.10 500 and 850 hPa and ground situation at 08:00 on Jan. 25, 2020

850 hPa高空環流形勢顯示，1月下旬，中緯度鋒區上不斷有短波槽東移入海，華北地區處于槽后西北氣流控制之中。1月24—25日，大陸高壓與海上高壓不斷靠近，大陸高壓移至華北上空，北京處于閉合高壓頂部，以偏西風為主〔圖10(b)〕；26日大陸高壓與海上高壓合并，控制華北地區，北京處于高壓底部，逐漸轉為偏東風，風力較小；24—28日，華北地區氣溫持續偏高，致使北京AQI不斷升高，25日達到最大(227)，26日有弱冷空氣入侵，AQI降至118，27—28日北京處于入海低渦北側，近地面氣溫略有回升，AQI再次回升；29日低渦繼續東移，大陸高壓從華北一直伸向東北西部，北京處于高壓脊前偏北風控制，同時氣溫下降，AQI下降。

地面天氣圖顯示，1月23日有一條冷鋒過境，一直有閉合高壓穩定維持在蒙古國，最強可達1 052.5 hPa；24—26日，蒙古國高壓中心有分裂的閉合小高壓緩慢東移南壓，北京處于高壓底部的偏北或偏東氣流控制〔圖10(c)〕，風力較小，華北南部、中原地區和汾渭平原處于弱的高壓均壓場控制；27—28日，南方倒槽入海加強成氣旋，不斷北上東移，北京處于氣旋頂端、高壓底部的偏東風氣流之中，風速僅為2～4 m/s，AQI持續較高；29日逐漸轉為氣旋后部、高壓底部的偏北風控制，風力開始加大，AQI下降，華北南部、中原地區和汾渭平原受低壓均壓場影響，繼續維持重度污染。2月6日，受強冷空氣南下的影響，京津冀及周邊地區空氣質量大大改善，整個區域空氣質量維持優良狀態。

分析北京探空曲線可知，AQI較高時，低空(925或1 000 hPa以下)一般存在逆溫，統計08:00地面與925或1 000 hPa溫差(ΔT)，在AQI高值期間，ΔT一般為3～9 ℃。1月24日08:00〔圖11(a)〕，ΔT925—地面為9 ℃，大氣層結異常穩定，925 hPa以下風速低于4 m/s，有利于污染物堆積，AQI不斷升高；25日08:00〔圖11(b)〕，ΔT925—地面為6 ℃，低空以西南風為主，氣溫回升，近地面層風力較小，925 hPa西南風速為6 m/s，1 000 hPa偏東風速為4 m/s，污染物濃度持續增加，AQI達227；26日有弱冷空氣入侵，AQI稍有下降；27—28日，近地面層持續回暖，850～1 000 hPa風速低于4 m/s，地面風速低于2 m/s或靜風，AQI迅速升至178～190；29日隨著西北風加大，水平擴散增強，逆溫層消失或強度減弱，AQI迅速下降。

圖11 2020年1月24、25日08：00 北京探空曲線Fig.11 Beijing sounding curve at 08:00 on Jan. 24 and 25, 2020

綜上，2020年1月25—28日屬于高壓主導型的污染過程。重污染期間，500 hPa處于高空槽后弱脊控制，850 hPa高壓控制華北地區，氣溫持續緩慢回升，北京處于高壓中心附近或高壓底部、倒槽頂部，風力較小。大氣層結比較穩定，低空(850或925 hPa以下)存在逆溫，08:00地面與850或925 hPa溫差最強可達9 ℃，風力較小，850或925 hPa以下風速低于4 m/s，近地面層氣溫持續回升。從1月24日夜間起，京津冀及周邊地區和東北地區近地面風速總體降至2 m/s以下，相對濕度整體高于60%，京津冀中北部、河南中部、山東西部等地出現大霧天氣。高濕度促進了氣態污染物向顆粒物轉化。當北方冷空氣大舉南下，華北地面處于低壓后部、高壓前部的偏北氣流控制，風力加大，水平擴散增強，逆溫層結消失，AQI迅速降低。

2.3.2案例2(2020年2月9—13日)

2月9日北京AQI升至112，10—13日AQI持續較高，一般為162～270，14日AQI迅速降至69，之后AQI維持在較低水平。從天氣形勢分析，500 hPa高空環流形勢顯示，2月上旬，隨著偏北低渦東移入海，東亞大槽穩定維持在135°E～140°E，華北處于槽后西北氣流控制之中。10日南支鋒區上不斷有短波槽東移；11—13日形成階梯槽，由河套地區伸向我國西南部，北京上空由西北風逐漸轉為槽前偏西或西南風控制〔圖12(a)〕；14日由于北方冷空氣入侵，短波槽東移入海。

850 hPa高空環流形勢顯示，2月上旬，隨著偏北低渦東移入海，中國大陸受一暖高壓控制，氣溫緩慢回升，華北上空處于槽后弱脊控制，以偏西或西北風為主。10日我國西南部開始有低渦擾動，形成階梯槽從西南伸向華北地區，北京處于槽前西南氣流控制之中，并一直維持至13日〔圖12(b)〕；14日冷槽移過華北，北京上空轉為西北風控制，同時氣溫下降。

地面形勢顯示，2月4日有一條冷鋒過境以后，蒙古地區一直有閉合高壓穩定維持，中心值最強可達1 055 hPa，北京處于高壓底部的偏北或偏東風控制，風力較小；10—11日，有閉合低壓移至華北地區，北京處于其北部的偏東風控制之中；12日閉合低壓東移入海，北京處于華北小高壓前部，此時東北北部又出現一個閉合低壓；13日東北低壓南移，北京處于該低壓后部，風場較弱〔圖12(c)〕；14日由于北方冷空氣入侵，蒙古國冷高壓進一步加強，中心強度增強至1 070 hPa且不斷向南伸展，同時南方倒槽東移入海加強成氣旋，北京處于氣旋后部、高壓前部的南北向等壓線密集帶中，以偏北風為主，風力加大，氣溫明顯下降，AQI迅速降低。

分析北京探空曲線可知，2月9—13日AQI高值期間，低空(925或1 000 hPa以下)逆溫強度更強，逆溫層厚度也有所增加，12—13日污染最嚴重，逆溫層厚度可向上伸展到850 hPa，統計08:00地面與850、925或1 000 hPa的ΔT，AQI高值期間，ΔT一般為5～12 ℃。9—13日北京AQI從112持續增至270，期間地面溫度從-7 ℃持續增至2 ℃，850～1 000 hPa受暖平流影響，由西北風逐漸轉為西南或偏南風，氣溫小幅回升；10日08:00逆溫強度最強〔圖13(a)〕，ΔT925—地面為12 ℃，大氣層結異常穩定，925 hPa以下風速低于4 m/s，850～925 hPa由西北風轉為西南風，低層回暖明顯，850和925 hPa分別較前一日升溫5和3 ℃，使得AQI由前一日的112迅速增至162，日增幅達50；12日08:00〔圖13(b)〕，ΔT850—地面為7 ℃，逆溫層深厚，大氣層結持續穩定，500 hPa以下各層風速均低于4m/s，地面和850、1 000 hPa氣溫均較前一日升溫1和3、4 ℃，低層回暖明顯，AQI由前一日180迅速增至263，日增幅達83；13日低層逆溫和回暖持續，AQI繼續增至270，達到最強；14—15日冷空氣入侵，AQI迅速降低。

圖13 2020年2月10日、12日08:00北京探空曲線Fig.13 Beijing sounding curve at 08:00 on Feb. 10 and 12, 2020

綜上，2020年2月9—13日屬于低壓前部型的污染過程。重污染期間，500～850 hPa形成階梯槽，北京處于槽前西南急流暖區控制之中，低層氣溫持續回升，地面有弱低壓移至華北地區，風場較弱，925 hPa以下風速低于4 m/s。低空(850或925 hPa以下)逆溫強度較強，08:00時地面與850或925 hPa溫差最強可達12 ℃，逆溫層厚度也有所增加，大氣層結異常穩定。當冷槽過境，北京上空轉為西北風控制，風力加大，氣溫明顯下降，逆溫層結消失，AQI迅速降低。

3 結論與建議

(1)2020年春節期間，京津冀及周邊地區出現2次大氣重度污染過程，分別是1月22日—2月1日、2月8—13日。其中第一次污染過程所覆蓋的范圍、污染程度和影響區域遠大于第二次；第一次重點區域為內蒙古自治區中部，第二次主要發生在北京及周邊地區；重度污染過程的出現除與排放源有密切關系外，天氣背景的變化也有著至關重要的作用。

(2)目前，京津冀及周邊地區各類污染物的排放量依然很大，排放企業數量龐大且分布比較集中。全國取得排污許可證的企業中，73%的VOCs排放企業、62%的NOx排放企業、48%的顆粒物排放企業聚集在本地區。密集的排放源為京津冀及周邊地區頻繁形成重污染提供了充分的污染物和前體物，使該區域在不利的氣象條件下會形成大范圍的重度污染事件，尤其是在秋冬季。

(3)我國煤炭消費量在近幾年出現明顯的下降趨勢，但2016年煤炭消費量占總能源消費量的比例仍很高(50%以上)，石油消費量占31%，這種能源消費結構的格局決定了我國污染物和溫室氣體的減排與控制面臨巨大的挑戰。

(4)氣象條件對京津冀及周邊地區2次大氣重度污染過程起著至關重要的作用。2020年1月25—28日屬于高壓主導型的污染過程，高壓抑制了污染物水平擴散，同時大氣低層有逆溫，垂直結構較穩定，抑制了污染物垂直擴散；2020年2月9—13日屬于低壓前部型污染過程，由于地面伴有弱低壓，風速普遍降至2 m/s以下，并有較強逆溫，抑制了污染物擴散，加之相對濕度整體高于60%，加劇了氣態污染物向顆粒物的轉化。

(5)2020年春節期間，受煙花爆竹燃放的影響，幾乎所有監測站點都出現PM2.5濃度突然增加的現象，煙花爆竹燃放對PM2.5小時峰值的貢獻率最高達80%，但其影響基本只有5～10 h，個別監測站點超過24 h，因此其對2次重度污染過程空氣質量的影響有限。

提出科學合理、因地制宜的大氣污染防治政策，研發和推廣效果顯著、性價比高的污染防治技術，采取切實可行、可持續的措施與行動，完善和提高相關標準體系等是真正實現大氣環境質量改善的關鍵。京津冀及周邊地區擁有不利于污染擴散的地形地貌等自然條件，污染匯聚帶四季均可能出現，秋冬季經常出現不利于污染擴散，有利于二次污染形成轉化的條件。此外，工業布局密度高，產業類型多，排污大戶集中，污染物的排放量遠高于其他地區，是形成該地區重度污染事件的重要物質基礎。同時，在污染物匯聚帶和輸送通道上還有大量的污染物排放源。可見，進一步改善京津冀及周邊地區空氣質量依然任重道遠。