西北地區一次典型沙塵過程中氣溶膠垂直分布和來源分析

劉 洋，徐 娟，孔小怡，張春燕

(甘肅省氣象信息與技術裝備保障中心，蘭州 730020)

沙塵天氣具有極強的危害性，對氣候和環境產生了非常嚴重的影響。沙塵過程不僅加速了土壤的沙漠化，而且也污染了空氣，直接危害人們的健康[1-3]。沙塵是大氣氣溶膠的主要類型，排放到環境中的氣溶膠可以導致地-氣系統的輻射失衡，同時也可使周圍環境的溫度發生變化，間接改變水循環和熱力結構；此外，人為排放或者輸送過來的氣溶膠還可以影響空氣質量和大氣環境，使城市的能見度下降，霧霾現象增多。因此，對氣溶膠垂直特征和輸送過程的探究是非常有必要的[4-5]。CALIPSO(cloud-aerosol lidar and infrared pathfinder satellite observations)衛星是2006年4月28日發射的，其攜帶了雙偏振激光雷達，可以在光亮地表、薄云及任何條件下有效提供垂直面上不同分層的氣溶膠分布特性。目前，CALIPSO衛星數據在氣溶膠-輻射-云等研究方面應用比較普遍。白冰等[6]以衛星資料、太陽光度計和地面氣象站資料為數據源，分析了中國西北地區的一次沙塵天氣，發現此次沙塵過程是由氣旋引起的，沙塵的產生則是由冷鋒過境引起的。許瀟鋒等[7]以垂直特征層(vertical feature mask，VFM)、CALIPSO氣溶膠廓線作為基礎數據，對華北區域的氣溶膠垂直特征進行了研究，發現沙塵和污染沙塵的占比較高；同時，季節性分析結果表明，春天沙塵天氣最多，夏天和秋天中一般發生的是污染沙塵，冬天兩種沙塵都存在。賈瑞等[8]使用最新發布的CALIPSO產品，分析了10年的中國沙塵氣溶膠的三維特性，結合HYSPLIT-4模式和再分析數據，討論了沙塵的三維輸送過程，發現中國的沙塵排放源區主要是塔克拉瑪干沙漠和巴丹吉林沙漠。吳浩等[9]以MERRA-2再分析資料和CALIPSO星載激光雷達作為基礎數據，統計分析了青藏高原等地區沙塵氣溶膠垂直特性和輸送特征。CALIPSO觀測顯示，塔克拉瑪干沙漠是導致青藏高原上空出現沙塵的主要因素，傳輸量春季最大，秋、冬最小。

本文利用CALIPSO衛星星載激光雷達數據、MERRA-2再分析資料及GDAS(global data assimilation system)氣象數據，采用聚類分析和根據氣溶膠雷達比的分類方法，研究2020年4月9日甘肅酒泉地區一次沙塵天氣在傳輸過程中沙塵氣溶膠的垂直分布特性和來源。

1 數據與方法

1.1 數據

CALIPSO是一顆太陽同步軌道衛星[10-12]，每天分別在01：30和13：30過境一次，平均每16天循環一次，CALIPSO衛星攜帶的雙偏振激光雷達(CALIPO)能夠在多種條件下觀測到氣溶膠垂直分布情況，比如光亮表面、天氣晴朗及薄云等。可以在較大的范圍內檢測沙塵傳輸過程中的垂直特征。目前，CALIPSO衛星裝載的激光雷達有兩種，波長分別為532 nm和1 064 nm，隨著CALIPSO衛星不間斷運轉，在82°N～82°S區間內，不斷采集氣溶膠和云在532 nm和1 064 nm兩個通道上的衰減散射。CALIPSO關鍵的產品有Level 1B和Level 2 VFM 兩種，表1描述了CALIPSO Level 1B 產品的空間分辨率。是新一代研發的MERRA數據，它使用了最新的GEO-5(goddard earth observing system，V5)數據同化系統，涉及的資料種類非常廣泛，MERRA-2數據始于1980年，它在緯度層面有361個格點，在經度層面有576個格點，空間分辨率為0.5°×0.625°，時間分辨率為3 h，從地面到0.01 hPa共有72個氣壓層。MERRA-2數據涵蓋了多種氣溶膠類型[14-15]，主要有黑炭、沙塵、硫酸鹽等。本文利用MERRA-2 550 nm沙塵氣溶膠日平均數據分析2020年4月9日甘肅酒泉及其周邊地區沙塵氣溶膠的時空分布特征。

表1 CALIPSO Level 1B 數據產品分辨率

MERRA(modern-era retrospective analysis for research and applications)是美國宇航局(NASA)研發的一套再分析資料。 MERRA-2[13]

GDAS系統是由美國國家環境預報中心提供的，用于將數據添加到一個網格化的三維模型空間，以便用觀測數據初始化天氣預報。GDAS數據的時間分辨率為6 h，即6 h記錄一次，分別為00:00，06:00，12:00和18:00，采用世界標準時間(UTC)，其空間分辨率為1°×1°，涵蓋的氣象要素有溫度、水平風速、垂直風速等。本文主要利用GDAS數據進行后向軌跡聚類分析[16]。

1.2 方法

CALIPSO提供了顆粒退偏振比(particulate depolarization ratio，PDR)、色比(color ratio，CR)、消光系數(extinction coefficient)和總后向散射系數(total backscatter coefficient)等[7]。退偏振比被定義為532 nm的垂直方向與水平方向上的后向散射系數的比率，即

體現的是氣溶膠的不規則性。一般氣溶膠的退偏振比接近于0，顆粒的不規則性隨著退偏振比的增大而增大，因此，氣溶膠粒子的存在性可以通過退偏振比進行驗證。有研究表明[17]，沙塵氣溶膠的退偏振比區間是0.06～0.35，當退偏振比的值超過0.1時，則表明已構成了沙塵天氣。以0.06為界限來判別沙塵氣溶膠和其他氣溶膠。

將1 064 nm的后向散射系數與532 nm總后向散射系數之比稱為色比，即

色比可以反應出氣溶膠粒子的大小特征。其比值與粒子的大小成正相關，即粒子隨著比值的增大而增大。式中，z表示的是探測高度，β532T(z)表示總后向散射系數，是垂直β532⊥(z)和平行β532//(z)后向散射系數之和。沙塵氣溶膠的色比在0.3～1.5之間，大部分聚集在0.8附近。煤煙型氣溶膠的色比大部分聚集在0.35附近[18]；因此，需要結合退偏振比來鑒別氣溶膠的類型，當退偏振比超過0.06時，則沙塵氣溶膠占主要成分。當色比值偏高時，則可判定是煤煙型氣溶膠；如果滿足色比值偏大，退偏振比值極小時，則可判定主要是混合型氣溶膠。

CALIPSO Level 2垂直特征層分布數據產品主要用來輸出特征層的判別信息，用來區分氣溶膠的子類，氣溶膠類型是通過激光雷達信號進行區分的，通常將其劃分為六個類別，氣溶膠分類結果及方法見表2。

表2 CALIPSO Level 2數據集氣溶膠分類

1.3 后向軌跡聚類分析

TrajStat是Meteinfo軟件中的一個插件，它的核心是模擬氣團的運行軌跡，然后對氣團產生的軌跡進行聚類分析，在軌跡文件中引入觀測數據，利用此文件確認他們的污染源區及軌跡[19]。本文引入了TrajStat插件，采用其中的歐式聚類算法對研究區段的氣團軌跡進行聚類。

2 結果與分析

2020年4月9日，我國西北地區有著明顯的沙塵過程，CALIPSO衛星運行軌跡經過該區域(圖1)，因此，對此次沙塵過程垂直特性的研究通過CALIPSO衛星數據完成。

圖1 2020-04-09 CALIPSO衛星軌跡

以2020年4月9日沙塵過程作為研究對象，給出了CALIPSO衛星532 nm激光總后向散射系數的垂直剖面圖(圖2)和氣溶膠種類分類圖(圖3)。有研究結果表明[20]：當后向散射系數的值分布在0.000 1～0.000 8之間，則該粒子被定義為氣體分子；當后向散射系數位于0.000 1～0.004 5之間，則可以判定該粒子是氣溶膠；當后向散射系數值位于0.004 5～0.1之間，則該粒子被認為是云。由圖2可知，在39°N左右，地面至4 km高度存在大量的氣溶膠粒子，粒子數密度比較高，分布極不均勻，在4～8 km的范圍內，粒子分布均勻，但是粒子數密度比地面至4 km高度范圍內小很多。結合圖3可以進一步的判斷該地區的氣溶膠粒子主要為沙塵氣溶膠。

圖2 2020-04-09 532 nm激光總后向散射系數(單位為(km·sr)-1)的垂直剖面圖

圖3 2020-04-09 532 nm氣溶膠分類

圖4、圖5分別為該星下點時酒泉的退偏振比和色比圖，由圖可知，在地面至4 km高度的范圍內，酒泉地區的退偏振比值在0.1～0.4之間，色比值在0.5～0.8之間，說明酒泉地區在這個時間段是沙塵天氣，類型為沙塵氣溶膠，并且在地面至4 km的范圍內， 退偏振比和色比變化均比較明顯，呈不均勻分布。通過查看酒泉氣象站當時的實況記錄，2020年4月9日發生了浮塵天氣，能見度為4 485 m，表明分析結果與實況相符。

圖4 2020-04-09 CALIPSO衛星532 nm顆粒退偏振比

圖5 2020-04-09 CALIPSO衛星532 nm顆粒色比

相比于其他衛星，CALIPSO衛星的最大的優勢是能夠提供氣溶膠垂直分布特征的數據。繪制此次沙塵過程的消光系數廓線(圖6)，根據消光系數的垂直分布可知，這次過程中沙塵主要分布在0～2 km，消光系數最大為0.2 km-1左右，這說明沙塵與低層大氣污染粒子混合，增大了消光系數；2 km以上消光系數與海拔高度成反比，即高度越大，消光系數越小，呈非線性減小。

圖6 2020-04-09酒泉沙塵過程 CALIPSO衛星消光系數廓線

后向軌跡聚類是將一段時間內的后退氣團軌跡按照一定方法進行分類歸納。將聚類結果與污染物質量濃度數據結合分析，聚類分析主要用于分析目標地點的氣團的來向構成以及占比。使用Meteoinfo軟件分析此次酒泉沙塵過程的來源，以酒泉地區為目標點向后72小時進行軌跡模擬，氣團的起始高度設置為1 000 m，并將后向軌跡結果進行聚類分析(圖7)，結果發現主要的軌跡有3條，來自酒泉西北方向的2條，占比分別約為21%和44%，來自酒泉東北方向的占比約為35%。氣溶膠光學厚度是氣溶膠最基本的光學特性之一，表征大氣渾濁度的物理量，可以在一定程度上反映大氣的污染程度。氣溶膠光學厚度的值較大時，表示大氣中的氣溶膠較多，反之，能見度大。從MERRA-2沙塵氣溶膠光學厚度區域分布(圖8)可以看出，這次沙塵過程起源于新疆，并且向東傳輸影響酒泉地區。

圖7 2020-04-09酒泉沙塵后向軌跡聚類分布圖

圖8 2020-04-09 MERRA-2沙塵氣溶膠光學厚度分布(審圖號為GS(2020)4632號)

3 結論

利用CALIPSO衛星星載激光雷達數據、MERRA-2再分析資料和GDAS氣象數據，分析2020年4月9日甘肅酒泉地區沙塵天氣的產生和傳輸過程及沙塵氣溶膠的垂直分布特性和傳輸路徑，形成如下結論。

(1)CALIPSO衛星監測到此次沙塵的出現，沙塵氣溶膠分布在地面至4 km的海拔高度區間，退偏振比值分布在0.1～0.4之間，色比值分布在0.5～0.8之間，粒徑較大的粒子大多出現在地面附近，相對較小的粒子出現在對流層中高層，且分布隨高度變化比較均勻。

(2)此次沙塵天氣主要出現在2 km以下，消光系數最大為0.2 km-1左右，2 km以上消光系數隨高度增加呈非線性減小，表明沙塵與底層的污染粒子進行了混合，增大了消光系數。

(3)使用Meteoinfo軟件分析沙塵軌跡并進行聚類分析，從顯示結果可知，沙塵主要軌跡有3條，來自酒泉西北方向軌跡數2條，占比約為65%，來自酒泉東北方向的1條，占比約為35%。結合沙塵氣溶膠光學厚度分布可知，此次沙塵過程是西北路徑，起源于新疆且主要向東傳輸，從而影響到酒泉地區。