延慶地區山谷風對PM2.5濃度的影響

吳 進,李 琛,馬志強,馬小會,孫兆彬,韓婷婷,朱曉婉

延慶地區山谷風對PM2.5濃度的影響

吳 進1,2,李 琛3*,馬志強1,馬小會1,孫兆彬4,韓婷婷1,朱曉婉1

(1.京津冀環境氣象預報預警中心,北京 100089；2.上甸子國家大氣本底站,北京 101507；3.北京市氣象服務中心,北京 100089；4.北京城市氣象研究院,北京 100089)

基于2015～2019年北京生態環境監測和氣象數據,分析了延慶地區山谷風對PM2.5濃度的影響,揭示了含山谷風環流污染過程(事件1)與未有山谷風污染過程(事件2)初始階段的異同及其氣象影響機制.結果表明,延慶持續性污染過程集中在9月～次年3月,共計63次,其中27次(43%)伴隨1d或多天的山谷風日,39d山谷風中有32d(82%)出現在污染過程的初始階段,18%出現在峰值階段;36次過程未出現山谷風日.山谷風日逐時PM2.5濃度大于非山谷風日4.5～15.4μg/m3,全日差值最大時段為谷風階段(15:00～19:00)均大于13μg/m3,山谷風日存在SSE-ESE風頻中心0.59%, 15:00～16:00風速3.3m/s左右,非山谷風日風頻中心在WSW-SW和SE-ESE,最大值為0.41%,風速較山谷風日小.事件1和2初始階段PM2.5濃度變化關鍵期為15:00～19:00,事件1風向E-SSE風速2～4m/s,PM2.5增長速率大于事件2,與露點變化趨勢基本一致,23:00事件1PM2.5濃度顯著高于事件2 20μg/m3左右,污染過程發展初期出現的山谷風環流谷風階段的偏東南風形成氣溶膠和絕對水汽的區域傳輸,對PM2.5濃度的升高有正貢獻.平原空氣污染過程(延慶未出現)特殊污染型占比20%,該類污染型白天風頻中心分布分散,NNW-WNW、SW-SSW和ENE-NNE均有0.7%左右的風頻中心,未出現S-ESE的風頻.

山谷風環流；PM2.5；延慶；污染過程；風頻；區域輸送

北京市延慶區平均海拔在500m以上,氣候特點與北京平原地區差異較大.遠郊山區空氣質量往往優于集約化城區,但在特定風場下易受相鄰人口、產業密集區區域輸送影響[1-4].延慶區雖然以山區居多,且人口密度小、無大型產業分布,但秋冬季節仍有重污染天氣發生,尤其在2015年之前重污染天氣發生頻率較高.隨著大氣污染防治行動計劃(“大氣十條”)[5]頒布實施以來,京津冀重點區域的年均PM2.5濃度降幅顯著[6],延慶區的PM2.5濃度也逐年下降,但近年來秋冬季延慶重污染發生頻率仍高于懷柔、密云等其他山區,嚴重威脅人類健康并帶來極為負面的社會影響[7-10],冬奧會期間正值污染多發季,因此,深入研究延慶空氣重污染機制仍十分必要.

延慶區三面環山(圖1),主要城區位于延懷盆地之中,西臨官廳水庫,北面海坨山為北京境內最高海拔山脈,為典型的山谷地形,盛行山谷風系.山谷風是由于山地附近空氣與同一高度上的自由大氣之間存在溫差而產生的局地熱力風系,這類溫差只要幾分之一度便足以引起山谷風[11].在山谷風的進、退過程中可以造成溫度等各種氣象要素變化,還可造成風場的輻合或切變,往往對污染物的輸送和聚積產生重要影響[12],很多重污染事件都是向山前輸送并積累的過程[13-14].很多學者研究表明局地山谷風環流是影響復雜山地下大氣污染的主要氣象因素之一,很大程度影響北京地區PM2.5的分布形態[15-16].游春華等[17]通過中尺度模式模擬結果表明京津地區夏季受山谷風、海陸風影響明顯,山谷風最大范圍可覆蓋整個平原地區,山谷風更替過程中在山前出現匯聚帶;蘇福慶等[18]提出太行山山前、燕山山前輸送匯及其擺動常造成華北平原區域大氣污染物匯聚,弱氣壓場或均壓場背景下地方性山風及山前串狀城市熱島群形成的熱力性、動力性低壓環流,是輸送匯形成的主要原因;朱翠娟等[19]指出京津冀區域在典型局地環流控制時,大氣氣溶膠濃度可比平時高一個量級.另外,邊界層氣溶膠積累到一定階段還會改變邊界層氣象條件,導致逆溫增強、底層增濕和大氣穩定度增加等,形成不利氣象條件和高濃度氣溶膠之間的雙向反饋[20-22].

目前,國內外關于北京山谷風的研究大都集中在平原地區山谷風現象,還未有針對延慶復雜山地地形下異于平原山谷風的研究,而延慶地區與平原的地形差別決定了二者形成的山谷環流差異性較大.延慶由于本地人口、產業分布密度小,其重污染事件的發生大多由于區域傳輸作用,在某些山谷風日下,延慶出現重度污染,但并非所有的山谷風環流影響下延慶地區都會出現PM2.5濃度顯著上升,這與山谷風環流形成的厚度、山風谷風持續時間、谷風風向和上游PM2.5濃度模態等因素密切相關,研究延慶山谷風對污染的影響機制對空氣質量定時定點的精細化預報具有重要參考價值.

1 材料與方法

1.1 數據來源

本文利用北京大氣環境監測中心實時發布的北京區域35個監測站逐時PM2.5濃度數據(http://zx.bjmemc.com.cn/).北京地區地面人工觀測氣象站和加密自動氣象站風向、風速、氣溫、露點等氣象數據來自北京市氣象局信息中心,均經過嚴格的質量控制.

1.2 延慶地區山谷風計算方法

值得指出的是,延慶地區山谷風與北京地區有一定相同處,為偏南風和偏北風的轉折.本文白天和夜間的界限使用2015～2019年每月北京地區日出日落的平均時間.

圖1 延慶區地形及篩選自動站位置

延慶氣象站(五角星);延懷盆地所選自動站:農場(實心圓)、張老營(三角形)、東營門(方形)、野鴨湖濕地(叉形)和葡萄博覽園(空心圓)

1.3 邊界層高度計算方法

基于2015～2019年延慶氣象站逐小時人工觀測數據,使用地面氣溫、地面露點溫度、風速、云量、地面粗糙度等氣象要素,采用羅氏法[25-26]計算得出延慶站逐小時邊界層高度,計算方法如下:

式中:為地面氣溫,℃;d為地面露點溫度,℃;u為高度處的風速,m/s;0為地面粗糙度;為柯氏參數,=2sin;為帕斯奎爾穩定度級別(大氣穩定度級別為A～F時,值依次為1～6).目前,氣象部門取消了夜間云觀測,為了保持全天計算結果一致,帕斯奎爾穩定度級別中的云量數據采用了靜止氣象衛星FY-2E的反演結果.對比分析表明,帕斯奎爾穩定度級別與使用人工觀測云量的計算結果一致[27-28].

2 結果與討論

2.1 2015～2019年延慶地區山谷風日與污染日分布

根據1.2所示計算方法得出延慶地區2015～ 2019年共有山谷風日384d(圖2),其中50～69d出現在3～5月,為全年最多時段;山谷風日最少月份出現在11月～次年2月,為9～14d,這種變化特征與太陽輻射季節變化直接相關[29].從延慶站PM2.5的月際變化來看,全年高值時段集中在10月～次年3月,正值山谷風的少發時段,但仍有不少重污染過程伴隨山谷風環流出現.

圖2 延慶地區山谷風日和PM2.5變化特征

綠色陰影代表輕度污染及以上日數

表1 2015～2019年持續性污染過程和山谷風日對應關系

注:加粗表示伴隨山谷風日的污染過程.

本研究將日均AQI輕度污染及以上并持續2d及以上的污染過程定義為持續性污染過程,2015～ 2019年持續性污染過程集中在9月～次年3月,共計63次,其中27次(43%)伴隨1d或多天的山谷風日, 39d山谷風中有32d(82%)出現在污染過程的初始階段(第1或2d),只有18%出現在污染過程濃度峰值階段;36次過程未出現山谷風日.

2.2 2015～2019年山谷風日和非山谷風日對PM2.5的影響

為進一步研判山谷風環流的存在是否對污染過程發展有正貢獻,首先對比山谷風日和非山谷風日的PM2.5小時濃度日變化發現(圖3),山谷風日下平均逐時PM2.5濃度均大于非山谷風日平均值4.5～15.4μg/m3,二者最大差值出現在16:00,而15:00～19:00均大于13μg/m3,為全日差值最大時段,處于谷風階段;最小差值出現在00:00,00:00～02:00為全日差值最小時段,均小于5.5μg/m3,處于山風階段.在山谷風環流影響下,延慶地區的PM2.5濃度較非山谷風日更易上升,無論是PM2.5日均濃度還是逐時濃度都偏大,尤其在午后谷風階段這一特征更為明顯,說明山谷局地環流對本地PM2.5濃度有重要影響,這與山谷風環流風向和風速日變化密切相關.

圖3 延慶地區山谷風日和所有日數PM2.5日變化特征

通過對比山谷風日和非山谷風日的風頻和風矢量日變化(圖4)發現,在山谷風日和非山谷風日夜間二者風向和風矢量時間變化較為類似,但二者PM2.5濃度差值最大時段15:00～19:00風向和風速有顯著差別,山谷風日該時段存在SSE-ESE方向的風頻大值中心,最大風頻0.59%; 15:00～16:00風速3.3m/s左右,為全天最大, 非山谷風日在該時段風頻大值在WSW-SW和SE-ESE,最大值為0.41%,小于山谷風日偏東南風出現的概率.從風速合成上來看,15:00～19:00以偏南風為主,風速較山谷風日小.說明谷風階段15:00～19:00的偏東南風風頻大值中心對PM2.5濃度的上升有正貢獻,由于延慶位于北京平原的西北向,一旦盛行東南風,可將平原較高濃度的氣溶膠越山傳輸至延懷盆地,這種區域傳輸強度與偏東南風的厚度、風速大小和持續時間等因素直接相關.

圖4 延慶山谷風和非山谷風日風向頻率及風矢量日變化

a,b:山谷風日;c,d:非山谷風日;黑框為15:00～20:00 S-E方向風頻分布

2.3 2015～2019年含山谷風日和無山谷風日污染過程發展階段特征異同

結合表1,82%山谷風出現在持續性污染過程初始階段,研究這些包含山谷環流的污染過程(事件1,下同)初始階段是否比未出現山谷風環流的污染過程(事件2,下同)發展的更快. 將事件1和2初始階段(持續性污染過程的第1或2d)PM2.5濃度變化合成(圖5)可得,無論是事件1或2,都存在2個PM2.5上漲期,①期出現在06:00～10:00,事件1和2差異較小,PM2.5濃度上升約30μg/m3,②期出現在15:00～ 23:00,20:00之前上升速率大于20:00之后,事件1PM2.5濃度增幅大于事件2約11μg/m3.

圖5 事件1和2初始階段平均PM2.5和邊界層高度日變化

虛線框①代表07:00～10:00 PM2.5上漲期,②代表15:00～23:00 PM2.5上漲期

事件1和2的邊界層高度最低出現在09:00～ 10:00(圖5),近地面相對濕度最高出現在07:00～ 08:00,①期PM2.5濃度上漲可能與邊界層的壓縮及高濕環境有關,本研究主要關注②期.在②期中, PM2.5濃度與露點變化趨勢較為一致(圖5,6),15:00事件1PM2.5濃度、露點均小于事件2,15:00～ 19:00PM2.5快速上升,且事件1增長速度大于事件2,19:00之后增長速率減小,23:00事件1PM2.5濃度顯著高于事件2 20μg/m3左右,露點變化類似.

圖6 事件1和2初始階段相對濕度和露點日變化

虛線框①代表07:00～10:00 PM2.5上漲期,②代表15:00～23:00 PM2.5上漲期

上述合成結果可得,事件1比事件2PM2.5濃度高的關鍵時段為15:00～19:00,在該時段事件1PM2.5濃度快速上升,入夜后顯著高于事件2并維持,對污染過程發展趨勢起重要決定作用.15:00～19:00是谷風階段偏東南風影響時段,在E-SSE風向下2～ 4m/s閾值、SE-SSE風向下>4m/s時PM2.5均值濃度大于其他風向(圖7a),同時,風矢量日變化平均顯示(圖7b)該時段偏東南風風速為2～4m/s,但在事件2這一特征并不突出(圖7c,d).以上結果說明污染過程發展初期出現的山谷風環流谷風階段的偏東南風對延慶地區PM2.5濃度的升高起重要作用,PM2.5濃度和地面露點在同一時刻顯著上升,說明東南谷風在形成污染物區域輸送的同時,也形成絕對水汽含量(露點)傳輸,更有利于邊界層高濕環境的維持,對PM2.5增長有正貢獻.

圖7 事件1和2初始階段各風向風速下PM2.5濃度(a,c)和風矢量日變化(b,d)

a,b:事件1;c,d:事件2

3 討論

除上述污染過程之外,還存在一種特殊污染類型,即北京平原地區出現空氣污染過程,但延慶地區空氣質量仍以優、良為主,這種情形下延慶地區盛行風向如何演變?這對空氣質量定點精細化預報發展至關重要.

通過篩選北京平原地區和延慶PM2.5日均濃度可得,在2015～2019年平原地區大于150μg/m3134d中,延慶地區有27d(20%)PM2.5濃度小于115μg/m3, 66d(49%)大于150μg/m3,大部分的平原污染過程都對延慶造成了區域傳輸.將27d進行合成(圖8)發現,夜間風頻仍集中在E-NNE,白天風頻中心分布分散,10:00～18:00NNW-WNW、SW-SSW和ENE- NNE均有0.7%左右的中心,但未出現S-ESE的風頻,說明污染物的越山傳輸通道并未建立.結合上述分析,越山通道的建立實質上是一定厚度的偏東南風的建立,這種通道與谷風密切相關,與延慶和平原地區山谷風的耦合機制有一定聯系,山谷風的三維特征還需數值模式模擬進一步研判.

圖8 延慶地區風頻日變化

4 結論

4.1 延慶地區2015～2019年共有山谷風日384d,全年最多為3～5月,最少月份為11月～次年2月.延慶持續性污染過程集中在9月～次年3月,共計63次,其中27次(43%)伴隨1d或多天的山谷風日,39d山谷風中有32d(82%)出現在污染過程的初始階段(第1或2天),18%出現在峰值階段;36次過程未出現山谷風日.

4.2 延慶山谷風日逐時PM2.5濃度大于非山谷風日4.5～15.4μg/m3,全日差值最大時段為谷風階段15:00～19:00,風向和風速有顯著差異,山谷風日存在SSE-ESE風頻中心0.59%,15:00～16:00風速3.3m/s左右,非山谷風日風頻中心在WSW-SW和SE-ESE,最大值為0.41%,風速較山谷風日小.

4.3 包含山谷環流的污染過程(事件1)和未出現山谷風環流的污染過程(事件2)初始階段PM2.5濃度日變化有2個PM2.5上漲期,①期與邊界層的壓縮及高濕環境有關;②期事件1PM2.5增長速率大于事件2,與偏東南風形成氣溶膠和絕對水汽的區域傳輸有關.

4.4 北京平原地區出現空氣污染過程,而延慶地區仍以優、良為主的特殊污染型占比20%,該類污染型未出現S-ESE的風頻.

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WU Jin1,2, LI Chen3*, MA Zhi-qiang1, MA Xiao-hui1, SUN Zhao-bin4, HAN Ting-ting1, ZHU Xiao-wan1

(1.Environmental Meteorology Forecast Center of Beijing-Tianjin-Hebei, Beijing 100089, China；2.Shangdianzi National Atmosphere Background Station, Beijing 101507, China；3.Beijing Meteorological Service Center, Beijing 100089, China；4.Institute of Urban Meteorology, China Meteorological Administration, Beijing 100089, China)., 2022,42(1)：61～67

Based on the environmental monitoring data and meteorological data of Beijing from 2015 to 2019, this study analyzed the impact of mountain-valley wind on PM2.5concentrations in Yanqing and revealed the separateness, the similarities and the differences between (the event 1) initial stage of air pollution event with mountain-valley wind and (the event 2) non-mountain-valley wind and its meteorological mechanism. The result showed that persistent pollution concentrated in September to March of the next year with a total of 63 times, of which 27 times (43%) were accompanied by one or more mountain-valley days and 82% mountain-valley days appeared in the initial stage of the pollution event and 18% appeared in the peak stage. The hourly PM2.5concentrations in mountain-valley days ( the event 1) were higher than those in non-mountain-valley days (the event 2) by 4.5～15.4μg/m3. The maximum diurnal difference was in the stage of valley wind, which was greater than 13μg/m3from 15:00 to 19:00. The wind frequency center of SSE-ESE was 0.59% with the wind speed about 3.3m/s from 15:00 to 16:00. The wind frequency centers of non-mountain-valley wind days were WSW-SW and SE-ESE with the maximum value of 0.41% and the wind speed was smaller than that of mountain-valley days. In the initial stage of both events 1 and 2, the critical period of PM2.5concentration change was from 15:00 to 19:00. The wind direction of event 1 was E-SSE and the wind speed was 2～4m/s. In the event 1, the growth rate of PM2.5was greater than that of event 2, which was basically consistent with the trend of dew point temperature change. The PM2.5concentration of event 1was significantly higher than that of event 2.The meteorological mechanism can be so summarized: the mountain-valley wind circulation appears in the initial stage of the pollution event, then in the later stage, the southeast wind in the valley from the regional transport of aerosol and water vapor, which have a positive contribution to the increase of PM2.5concentration. This special type of air pollution events accounted for 20% in the Beijing plain (outside of Yanqing aera and the wind orientation centers were scattered in the daytime with NNW-WNW, SW-SSW and ENE-NNE about 0.7% and S-ESE orientation.

mountain-valley wind；PM2.5；Yanqing；air pollution events；wind frequency；regional transportation

X513

A

1000-6923(2022)01-0061-07

吳 進(1984-),女,福建莆田人,高級工程師,碩士,主要研究方向為區域大氣污染.發表論文20余篇.

2021-05-27

國家重點研發計劃(2017YFC0210003);北京市科技新星項目(xx2017079);北京市自然科學基金資助項目(8204075);上甸子國家大氣本底站開放研究課題(SDZ2020611)

* 責任作者, 高級工程師,13635435@qq.com