烏魯木齊重污染日PM2.5不同增長型的污染特征及氣象條件分析

劉 超，周雅蔓，魏娟娟，宮 宇，李淑婷

（1.國家氣象中心，北京 100081;2.新疆氣象臺，新疆 烏魯木齊 830002；3.中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所，新疆 烏魯木齊 830002）

近年來，以大氣細顆粒物為主的PM2.5（空氣動力學直徑≤2.5 μm的細顆粒物）污染因其對能見度、人類健康和生態環境的復雜影響而引起越來越多的關注[1-3]。自2013年《大氣污染防治行動計劃》實施以來，淘汰高污染和高排放的行業、優化產業和能源結構、限制車輛等一系列的污染源控制措施得以實施，我國重點地區PM2.5濃度呈現逐年下降的趨勢，但與歐美國家相比仍有不小的差距，PM2.5重污染事件仍然頻繁發生。事實上，當氣象因素有利于污染物的積累時，近地面PM2.5濃度會明顯增加[4-6]。因此，關注PM2.5的增長機制及其與氣象條件的關系是至關重要的。

有研究表明[7-8]在不同氣象條件下，PM2.5濃度增長主要表現為兩種形式：爆發型增長和持續累積型增長。前者主要表現為短時間內PM2.5濃度快速由低值迅速達到峰值，而后者主要表現為PM2.5緩慢累積并持續多日。一般而言，本地污染源排放強度在短時間內變化不大，產生上述兩種現象的原因與氣象條件密不可分。吳兌等[9]研究發現在京津冀地區形成一條“西南—東北”走向的近地層污染傳輸通道是北京地區霾污染快速加重的主要原因之一。吳進等[7]研究發現2016年12月20—21日PM2.5維持高值的主要氣象條件是近地面溫度日變化較小且逆溫層無明顯日變化。而ZHONG等[10]認為主要是因為污染導致的邊界層氣象條件“轉差”控制了PM2.5爆發型增長。由此可以看出，針對不同污染過程污染物增長類型的主要成因仍存在不同的理解和認識，且主要研究區域集中在中東部地區，而對我國西部地區的研究卻鮮有報道。

烏魯木齊是新疆政治、文化、經濟的中心，也是我國連接中亞及歐洲的重要交通樞紐地帶。近年來，盡管當地政府持續努力治理大氣環境質量，但2021年烏魯木齊地區PM2.5年均濃度仍達到40 μg·m-3，是我國《環境空氣質量標準》（GB 3095—2012）二級標準的1.1倍，大氣污染已成為當地群眾最為關注的話題之一。大氣污染嚴重的原因受多方因素影響，第一，烏魯木齊大量污染物密集排放，產業結構偏重，能源結構偏煤炭，公路運輸占比高；第二，與特殊的地理位置有關。烏魯木齊位于新疆中天山北部的沖擊平原上，東、西、南三面環山，地形整體呈現出“東南高、西北低”的分布特征，市區處在北天山西段和東段的結合部，大體為朝北的“喇叭口”地形；第三，出現有利于污染發生發展的氣象條件時，PM2.5極易增長。目前，關于烏魯木齊大氣污染的研究主要側重于PM2.5時空分布特征、PM2.5與氣象條件關系以及邊界層結構特征等[11-13]，尚未開展重污染日PM2.5不同增長類型下的污染特征和氣象條件分析。因此，本研究利用2015—2021年冬季PM2.5濃度和氣象數據，對PM2.5不同增長類型下的環流形勢特征、地面氣象條件以及邊界層逆溫結構進行詳細對比和分析，以期進一步揭示烏魯木齊大氣污染機理，為PM2.5精細化預報提供參考依據和理論支撐。

1 數據與方法

1.1 數據來源

本研究主要選取烏魯木齊2015—2021年冬季（11月—次年3月）空氣質量監測數據和氣象數據，其中空氣質量監測數據選取10個國控空氣質量站點的小時污染物濃度數據，數據來源于全國城市空氣 質 量 實 時 發 布 平 臺（http：//113.108.142.147：20035/emcpublish/）；氣象數據為烏魯木齊地面氣象常規觀測數據，主要包括溫度、風速風向以及相對濕度等。烏魯木齊市地面氣象常規觀測站和空氣質量站點分布如圖1所示。高空環流和地面形勢分析則使用ERA5再分析資料，ERA5為ECMWF第五代全球大氣再分析資料，提供了逐小時陸地和海洋氣候變量，網格分辨率為0.25°×0.25°。該數據基于改進的三維變分技術，具有時空分辨率高、參數多等特點，受到眾多學者的廣泛關注[14，15]。

圖1 烏魯木齊市空氣質量和地面氣象常規觀測站站點空間分布

1.2 統計方法

根據我國《環境空氣質量標準》（GB 3095—2012）空氣質量日均濃度標準，若某日PM2.5日均濃度≥150 μg·m-3則視為一個重污染日。本研究首先篩選出烏魯木齊地區2015—2021年冬季所有重污染日，并計算每一個重污染日與前一日PM2.5的日均濃度增長幅度，并參考ZHONG[16]等人研究結果，進一步判斷該重污染日PM2.5增長類型。本文將烏魯木齊地區重污染日PM2.5增長類型劃分為：PM2.5爆發型增長日、快速型增長日和緩慢型增長日，即當年冬季PM2.5濃度增長均值超過2倍屬于爆發型增長日，低于PM2.5濃度增長均值屬于緩慢型增長日，而快速型增長為介于1倍均值和2倍均值之間。重污染日PM2.5增長類型判別流程如圖2所示。

圖2 PM2.5增長類型判別流程

2 PM2.5污染特征分析

2.1 年際變化特征

圖3是烏魯木齊2015—2021年秋冬季PM2.5各級別逐年比例分布。2015—2021年烏魯木齊冬季大氣質量優良級別的比例呈逐年上升的特征，其中2015年冬季PM2.5的優良比例僅為27.4%，而2021年冬季增長至57.2%。與此同時，PM2.5重污染及以上的比例由41.2%下降至8.6%，下降幅度達到79.1%。但這7 a間PM2.5非重污染的比例（輕度污染比例和中度污染比例之和）一直在29.1%～41.6%之間擺動，并沒有明顯的年際變化，而近2 a（2020、2021年）冬季PM2.5輕度污染和中度污染的比例已分別降至23%和13%以下。此外，經統計2015—2021年冬季烏魯木齊重污染天數共計268 d（圖4），PM2.5重污染日數呈逐年下降趨勢，從2015年冬季的63 d下降至2021年冬季的13 d，下降比例高達79.3%。但重污染天氣下的PM2.5平均濃度呈U型分布，由2015年冬季的PM2.5濃度224.9 μg·m-3緩慢下降至2019年冬季的183.4 μg·m-3，下降比例為18.4%，PM2.5重污染的污染程度逐年下降。但從2020年冬季起PM2.5呈現出緩慢增長的趨勢，PM2.5濃度分別為192 μg·m-3（2020年）和205.3 μg·m-3（2021年）。統計結果表明，烏魯木齊近年來空氣質量得到明顯改善，大氣污染防治工作取得明顯成效。

圖3 烏魯木齊2015—2021年冬季PM2.5各級別逐年比例分布

圖4 烏魯木齊2015—2021年冬季重污染日數和重污染日PM2.5濃度變化

2.2 月變化特征

對近7 a重污染分布日數和PM2.5濃度進行逐月統計，結果表明，PM2.5重污染主要發生在12月—次年2月，其中1月重污染日數最多達15.4 d，其次是2月（10.3 d）和12月（9.7 d），而11、3月分別為1.1、2.3 d（圖5）。1月為冬季PM2.5重污染日濃度最高的月份，達到218.5 μg·m-3。由此可以看出，烏魯木齊重污染頻發且污染最重出現在1月。

圖5 烏魯木齊2015—2021年冬季重污染日數和重污染日PM2.5濃度逐月變化

2.3 不同PM2.5增長型變化特征

通過計算2015—2021年冬季PM2.5重污染日的較前一日濃度增長變化，并分別按照10 μg·m-3（增長幅度＜80 μg·m-3）和20 μg·m-3（增長幅度＞80 μg·m-3）濃度增長區間進行區間統計分析（圖6）。PM2.5濃度增長比例隨著區間增長而不斷降低，但超過70%的重污染日PM2.5濃度增長分布在60 μg·m-3以內，其中0～30 μg·m-3和30～60 μg·m-3區間的比例分別為37.7%和34.7%。但也有超過10%的重污染日PM2.5濃度增長在80 μg·m-3以上，PM2.5濃度增長在100 μg·m-3以上比例的超過5%。

圖6 PM2.5重污染濃度增長區間分布

從表1可知，除了2017、2020年冬季PM2.5濃度增長均值低于40 μg·m-3外（分別為34.4、38.6 μg·m-3），其余均在40 μg·m-3以上，其中2016年冬季PM2.5濃度增長平均值達到53.8 μg·m-3。按照PM2.5增長類型判別方法（圖2），并結合每年重污染日PM2.5增長均值進行分類，烏魯木齊2015—2021年冬季PM2.5重污染爆發性增長日、快速型增長和緩慢型增長日分別為13、449和94 d，以快速型增長為主。因此，烏魯木齊冬季PM2.5重污染以快速型增長為主。此外，爆發性增長日和緩慢型增長類型的重污染日數均呈現出逐年波動性下降的趨勢，其中2021年冬季未出現爆發型增長日，并且緩慢型增長日下降至4 d，相較于2015年冬季下降比例高達85.1%。由此可以看出，對烏魯木齊冬季爆發型增長日和緩慢型增長日的研究具有顯著實際意義。

表1 PM2.5不同增長類型逐年變化

3 環流分析

3.1 500 hPa高度場

對2015—2021年烏魯木齊冬季PM2.5爆發型增長日和緩慢型增長日的500 hPa環流形勢分別進行合成分析（圖7），發現二者在歐亞范圍內500 hPa高空形勢上均主要受西北或偏西氣流影響，在新疆—西西伯利亞地區受一寬廣的長波暖脊控制，高壓脊線主要位于82°E附近的新疆西部—阿爾泰山以北地區，這與前人[11]研究結果較為一致。

圖7 爆發型增長（a）和緩慢型增長（b）重污染日500 hPa環流形勢和風場對比

但二者500 hPa高空形勢場仍有明顯差別，主要體現在3個方面：第一，爆發型增長在黑海和里海之間存在明顯高空槽，環流經向度大，槽前正渦度平流和正熱成風渦度平流作用促使高空槽東移發展的同時，上下游效應有利于新疆—西西伯利亞高壓脊發展；而緩慢型增長則環流經向度較小，高空槽曲率比爆發型增長的曲率小。第二，在爆發型增長的天氣下，位于新疆—西西伯利亞地區的高壓脊勢力較強，高壓脊頂部主要位于70°N附近，而緩慢型增長的高壓脊較為平直，高緯度為平直西風氣流，中緯度新疆及以北地區存在弱高壓脊，高壓脊頂部主要位于50°N附近，且540 dagpm位置較爆發型增長偏南1個緯距，強度和影響范圍明顯低于爆發型增長。第三，爆發型增長的大風區（風速>14 m·s-1）主要位于新疆北部和東部，而緩慢型增長的高空大風區偏北，弱于爆發型增長，這主要與高壓脊勢力較弱有關。

3.2 海平面氣壓場

烏魯木齊發生重污染時的海平面氣壓場以高壓后部型為主，高壓底部型次之。高壓后部型主要是地面高壓中心位于阿勒泰東部和蒙古國西北部之間，烏魯木齊位于地面高壓的西南部；而高壓底部型是指高壓中心位于新疆以北地區，烏魯木齊位于地面高壓的南部[11]。對2015—2021年烏魯木齊冬季PM2.5爆發型增長日和緩慢型增長日的海平面氣壓場分別進行合成分析（圖8），發現兩種類型海平面氣壓場呈現出“東高西低”的分布特征，其中二者高壓中心均位于蒙古國西部和新疆以東地區，但爆發型增長的高壓中心強度略強于緩慢型增長，且高壓中心更偏南。此外，“東高西低”的氣壓場配置在地面形成回流型偏東風或東南風，但對于烏魯木齊而言，當爆發型增長發生時，烏魯木齊處于高壓中心的后部，南北氣壓梯度較為顯著；當緩慢型增長發生時，烏魯木齊位于高壓后部的均壓場控制下，氣壓梯度力較弱，說明爆發型增長時地面梯度風較緩慢型增長大。

圖8 爆發型增長（a）和緩慢型增長（b）重污染日海平面氣壓場

4 氣象條件分析

研究表明[17]，重污染天氣除了受到相對靜穩的高空環流影響外，地面氣象要素對PM2.5的時空分布、生消變化發揮著至關重要的作用。對兩種類型的氣象條件進行統計分析（表2），兩種類型下的溫度在-9～-10℃，相對濕度分別為73.5 %和75.2 %。在低溫環境下，近地面能夠維持較高的相對濕度，主要與烏魯木齊冬季地面長時間處于積雪覆蓋的狀態有關，近地面水汽條件主要來源于下墊面積雪的蒸發作用，這一特點與我國中東部其他城市較為不同[18-19]。一般而言，較高的相對濕度常常導致顆粒物中的二次組分“吸濕增長”，出現污染物濃度爆發增長的現象，但對烏魯木齊而言，同樣的相對濕度出現兩種截然不同的增長趨勢，由此推斷相對濕度并不是烏魯木齊出現兩種截然不同PM2.5增長類型的驅動因子。同樣，兩種類型的主導風向均為偏東風，這與前述環流影響的結論一致。

表2 兩種增長類型氣象要素對比

為進一步研究兩種類型氣象要素之間的差異，選取了2017年1月20—21日以及2020年1月22—23日分別作為爆發型增長和緩慢型增長的典型過程。前者PM2.5日均濃度分別為234、346 μg·m-3，較前一日增長了69、111 μg·m-3；而后者PM2.5日均濃度分別為162、164 μg·m-3，較前一日均增長2 μg·m-3。因此，對溫度、相對濕度以及風場剖面進行對比分析（圖9）。發現，二者相同之處在于污染發展初期850 hPa以下風速均較小，風速主要在2～4 m·s-1，風向以東南風或南風為主導風向。但在污染發展中后期可以看出爆發型增長800 hPa以下的東南風明顯大于緩慢型增長。此外爆發型增長700 hPa以西風環流為主，風速＞4 m·s-1，而緩慢型增長在700 hPa高度上風速較小，個別時次主導風向為東南風或靜風。在T-LogP圖中，700～925 hPa相同高度上爆發型增長（圖10a）存在明顯逆溫和等溫層，且逆溫強度和厚度均明顯高于緩慢型增長（圖10b）。

圖9 2017年1月20—21日（a）和2020年1月22—23日（b）氣象要素綜合剖面

圖10 2017年1月21日20時（a）和2020年1月22日20時（b）T-LogP

此外，有研究表明[13，20-21]，翻山影響烏魯木齊的東南風往往伴隨著逆溫的發展，逆溫強度、逆溫層高度以及厚度對污染物的垂直分布發揮著重要的作用。本研究對利用烏魯木齊每日探空資料對兩種類型下的逆溫厚度和強度進行統計分析，結果如表3所示。爆發型增長925~700 hPa逆溫層平均厚度為757 m，明顯大于緩慢型增長的633 m，爆發型增長的逆溫層底部和頂部溫差達到13.4℃·（100 m）-1，是緩慢型增長的1.8倍，導致爆發型增長的逆溫層強度明顯強于緩慢型增長，分別為1.8℃/100 m（爆發型增長）和1.2℃·（100 m）-1（緩慢型增長），其中緩慢型增長逆溫強度與冬季平均逆溫強度較為接近（1.06℃·（100 m）-1）[19]，但爆發型增長逆溫強度是冬季常年逆溫強度的1.7倍。由此可以看出，在地面氣象條件相近的情況下，造成兩種PM2.5不同類型增長的主要因素是由于邊界層內的逆溫垂直特征分布結構造成。

表3 爆發型增長和緩慢型增長逆溫對比

5 結論

通過近7 a烏魯木齊冬季逐小時地面常規觀測資料和空氣質量數據的統計分析，并結合ERA5再分析場資料對重污染日PM2.5不同增長類型環流形勢以及氣象條件的分析，得到以下主要結論：

（1）2015—2021年烏魯木齊冬季PM2.5重污染及以上的比例由41.2%下降至8.6%，PM2.5重污染天數由63 d下降至13 d。此外，有70%的重污染日PM2.5濃度增長分布在60 μg·m-3以內，其中0～30 μg·m-3和30～60 μg·m-3的比例分別為37.7%和34.7%。但也有超過10 %的重污染日PM2.5濃度增長在80 μg·m-3以上。烏魯木齊冬季PM2.5重污染以緩慢型增長為主，其中爆發型增長日、快速型增長和緩慢型增長日分別為13、82和94 d。

（2）爆發型增長和緩慢型增長在歐亞范圍的500 hPa高空形勢上均主要受西北或偏西氣流影響，在新疆—西西伯利亞地區受一寬廣的長波暖脊控制，但二者高空形勢場仍有明顯差別，爆發型增長的高壓脊勢力較強，而緩慢型增長的高壓脊表現較為平直。兩種類型的海平面氣壓場均呈現出“東高西低”的分布特征，高壓中心位于蒙古國西部和新疆以東地區。當爆發型增長發生時，烏魯木齊處于高壓中心的后部，氣壓梯度較為顯著，而當緩慢型增長發生時，烏魯木齊位于高壓后的均壓場控制下，氣壓梯度較弱。

（3）爆發型增長925~700 hPa逆溫層平均厚度明顯大于緩慢型增長，并且前者逆溫強度達到1.8℃·（100 m）-1，高于緩慢型增長的逆溫強度1.2℃·（100 m）-1。由此推斷，相較于緩慢型增長，爆發型增長的邊界層逆溫強度大且逆溫層較為深厚。