風廓線雷達在成都地區冬季典型連續顆粒物污染過程分析中的應用*

鄭颯颯 王維佳 桂海林

(1.四川省人工影響天氣辦公室,四川 成都 610072；2.中國氣象局云霧物理環境重點開放實驗室，北京 100081；3.高原與盆地暴雨旱澇災害四川省重點實驗室，四川 成都 610072；4.國家氣象中心，北京 100081)

近年來，隨著經濟及城鎮化快速發展，污染物排放增多，大氣污染過程出現頻繁[1-3]，受到社會各界人士的廣泛關注。大氣污染過程不僅降低能見度，影響交通運輸，而且對人體健康、氣候、生態環境等造成巨大威脅。目前，已有眾多學者從大尺度環流背景和邊界層等氣象條件、大氣顆粒物化學組分特征及來源解析等多個方面對大氣污染過程進行了深入的觀測和研究[4-6]。劉建等[7]研究表明，當珠三角出現弱偏北風時，整個珠三角都為灰霾天氣，當風向由偏北風轉為偏南風時，珠三角東南部地區空氣質量改善，北部(內陸)地區的空氣質量惡化；馬井會等[8]發現外源性輸入、垂直風場分布和大氣層結變化為浮塵天氣的發生及維持創造了有利條件。潘勁松等[9]指出，我國東部地區主要受弱偏北風影響，大氣擴散條件較差，有利于華東本地大氣細顆粒物(PM2.5)積累和北方霾粒子向華東地區輸送。花叢等[10]研究表明低空偏南氣流對北京霧霾的維持和發展有明顯影響，當偏南風風速大于8 m/s時對大氣擴散能力有一定的改善作用。ZHANG等[11]利用風廓線雷達、美國國家環境預報中心(NCEP)等提供的資料，對比了北京冬季污染和清潔時環流及不同高度上的風矢量和垂直風切變等特征，揭示了北京邊界層風場特征對PM2.5的影響。

成都大氣污染為城市揚塵、機動車尾氣、煤煙塵和工業復合型污染，主要污染物為PM2.5，其來源既包含污染源直接排放,也包含二次污染。近年監測數據顯示，北方沙塵對成都大氣環境的影響客觀存在，攜有沙塵污染物的冷空氣南下，與本地污染物混合在一起，造成成都地區的重污染天氣。前人對沙塵污染的研究主要側重在北方城市，對成都沙塵污染的研究相對較少，受秦嶺、大巴山對北方沙塵的阻隔，沙塵進入成都地區相對較少，主要以浮塵天氣出現。廖乾邑等[12]指出四川盆地浮塵天氣污染主要受來自西北方向(新疆、甘肅)沙塵天氣影響，北方干冷空氣攜帶沙塵進入四川盆地并沿盆地內輸送通道推進，主要影響在相鄰城市間存在1～2 h滯后。

沿海經濟發達地區及京津冀地區的研究表明，風廓線雷達資料在分析大氣污染過程中發揮了重要作用，成都地區是霧霾高發地，利用風廓線雷達研究成都地區大氣污染過程相對較少。為提高風廓線雷達資料在成都地區大氣污染過程中的應用，本研究選取成都地區2016、2019年冬季兩次污染過程進行對比分析，利用PM2.5、可吸入顆粒物(PM10)質量濃度、邊界層風廓線雷達和混合單粒子拉格朗日(HYSPLIT)模式后向軌跡數據等資料，從污染物傳輸軌跡等方面探討成都地區冬季不同類型的顆粒物污染過程的形成機制，為大氣污染預報預警、改進大氣污染模式以及大氣污染防治提供參考。

1 資料與方法

大氣PM2.5、PM10質量濃度資料來源于成都市區內7個環境空氣質量監測國控站點，分別為大石西路、君平街、金泉兩河、梁家巷、三瓦窯、沙河鋪、十里店，時間分辨率為1 h。

(1)

式中：VI為通風量，m2/s；hi、hi-1分別為第i個、第i-1個高度層對應的高度，m；i為高度層序號；Vi為第i個高度層的平均風速，m/s。成都邊界層平均高度不超過2 000 m，因此本研究計算2 000 m以下通風量大小的總和，新都邊界層風廓線雷達2 000 m以下一共有32層，所以i的最大值為32。此外，本研究使用國內外廣泛應用的HYSPLIT模式進行氣團后向軌跡的模擬分析。

2 結果與討論

2.1 連續顆粒物污染過程實況

2016年12月，成都地區發生了連續25 d的顆粒物污染過程。由圖1(a)可見，此次污染過程持續時間長，污染物濃度高，其中PM10時均值超過300 μg/m3的時段有24個。12月1—3日顆粒物濃度出現第1個上升過程，PM2.5、PM10濃度快速上升，12月5日、12日顆粒物濃度出現低值，12月1—12日，PM2.5/PM10維持在0.5～0.6，主要是北方沙塵輸送到成都導致PM10濃度偏高，12月12日后PM2.5/PM10維持在0.7～0.8，污染物以PM2.5為主。12月20日11:00，顆粒物濃度出現本次污染過程最高值，PM2.5、PM10分別達到261、354 μg/m3，12月21日污染物濃度開始降低，12月24日，擴散條件轉好，2016年重污染過程結束。

圖1 成都地區連續污染過程PM2.5、PM10平均質量濃度小時變化Fig.1 Variation of the average massive concentration of PM2.5 and PM10 during the continuous pollution processes in Chengdu

2019年12月成都地區發生了連續11 d的顆粒物污染過程。由圖1(b)可見，此次污染過程PM2.5/PM10總體維持在0.7～0.9，主要污染物為PM2.5，12月7—10日為顆粒物濃度上升階段，12月11日12:00，PM2.5達到最高值176 μg/m3，PM10為230 μg/m3，12月11日23:00，PM2.5、PM10降低到95、145 μg/m3，隨后維持在穩定水平，12月17日擴散條件轉好，重污染過程結束。

2.2 基于邊界層風廓線的邊界層結構分析

風是影響污染物擴散和傳輸的重要氣象要素，對成都地區顆粒物連續污染過程中下邊界層內精細化風場結構和演變特征以及垂直動力條件等進行分析，從而解析顆粒物污染過程的形成機制。

2.2.1 污染過程的三維風場特征

為考察風場對成都地區連續污染過程中顆粒物濃度的影響，對顆粒物變化典型時段的水平及垂直風場進行分析。2016年12月成都地區連續污染過程的水平風場、垂直風場分布分別見圖2、圖3、圖4。根據環流形勢分析結果，12月1日成都地區500 hPa受弱脊前西北氣流控制。由圖2(a)可見，0～2 000 m高度風場以東北風控制為主，8：00以后近地層風速較小，有的高度接近靜風，水平擴散條件差，從圖3可以看出，12月1—2日垂直方向上有較強的下沉氣流，對應PM2.5、PM10出現爆發式增長，下沉氣流將高層的污染物(包含沙塵粒子)向近地面傳輸，使近地面污染物濃度快速增大，形成本地積累和外地輸送相結合的污染過程。這種靜穩狀態持續到12月5日，成都地區低層受弱脊的影響，在槽脊波動影響下，高層為東北風，低層為西南風，風向隨高度逆時針變化(見圖2(b))，垂直方向為弱下沉氣流(見圖3)，擴散條件有所改善，污染物濃度降低；12月5日18:00后轉為低層為東北風，高層為西南風，風向隨高度順時針變化，表明有暖平流出現，形成較強的平流逆溫，大氣層結穩定，污染物濃度上升；12月11日，成都地區高空出現冷平流，1 500 m以上總體為東北風控制(見圖2(c))，1 500 m以下為西南風控制，風向隨高度逆時針變化，冷平流破環了穩定大氣層結，由圖3可見，此時垂直方向上為下沉氣流，污染物向下擴散；12月12日17:00,成都地區PM2.5、PM10分別降至37、56 μg/m3；由圖2(d)可見，12月15日成都地區近地層主要為東北風，1 000 m高度以上轉為西南風，水平風向隨高度為順時針變化，有平流逆溫，由圖4可見，此時垂直方向為下沉氣流，下沉氣流將高層污染物下沉到地面，PM2.5、PM10濃度迅速上升。根據環流形勢分析，成都地區12月21日500 hPa為高脊區，高空受西北氣流控制。由圖2(e)可見，12月22日成都地區0～3 000 m高度基本為東北風，擴散條件轉好，PM2.5、PM10濃度出現小幅度降低；12月24—25日成都地區500 hPa為偏西氣流，伴有弱波動，700 hPa以西南氣流為主，850 hPa為氣旋性環流。由圖2(f)可以看出，成都地區近地面為較強西南風，最大風速可達10～11 m/s,大氣中低層相對濕度較高，垂直方向上擾動增強，有較強的下沉氣流(見圖4)，在槽脊波動的作用下，大氣擴散能力增強，12月24日20:00，成都普降小雨，蒲江站觀測到最大小時降水量為0.8 mm，長達25 d的污染過程結束。

注：箭頭指向為風向，長度代表風速。圖4同。圖2 2016年連續污染過程典型時段的水平風場分布Fig.2 Horizontal wind profiles during the pollution processes in 2016

注:圖中正值為下沉方向,負值為上升方向。圖4、圖6同。圖3 2016年12月1-12日連續污染過程垂直風場分布Fig.3 Vertical wind profiles during the pollution processes in December 1 to December 12，2016

圖4 2016年12月14-26日連續污染過程垂直風場分布Fig.4 Vertical wind profiles during the pollution processes in December 14 to December 26，2016

2019年12月7日成都地區開始出現連續污染天氣，期間水平風場、垂直風場分布分別見圖5、圖6。由圖5(a)可見，2019年12月7日2 000 m以上為東北風，2 000 m以下風速較小，有些高度接近靜風，有利于污染物積聚；由圖5(b)可見，12月8日3:00前后成都地區2 000 m以上為西南風，2 000 m以下為靜風或弱東北風，有暖平流出現，形成平流逆溫，大氣層結穩定，靜穩條件好，污染物濃度上升；12月11日成都地區為青海冷高壓前部，由圖5(c)可見，19：00起0～1 000 m水平風向為東北風，最大風速可以達到9～10 m/s，此時污染物濃度出現小范圍的消散，12月11日23:00，PM2.5、PM10減少到95、145 μg/m3；12月12日5:00開始，2 000 m以下風速小或為靜風，擴散條件變差，污染狀況加重，PM2.5、PM10濃度再次上升；12月16日，成都地區在500 hPa為偏西波動氣流影響，700 hPa受較強西南氣流影響，0～3 000 m最大風速在14～15 m/s,大氣擴散條件轉好，12月16日23:00成都出現零星小雨，彭州站觀測到最大小時降水為0.4 mm,維持11 d的顆粒物連續污染過程結束。

圖5 2019年連續污染過程典型時段水平風場分布Fig.5 Horizontal wind profiles during the pollution processes in 2019

圖6 2019年連續污染過程垂直風場分布Fig.6 Vertical wind profiles during the pollution processes in 2019

對2016、2019年連續污染過程中的三維風場分析得出，當風速較小或者風向隨高度順時針旋轉時，成都地區容易出現靜穩天氣，污染物濃度上升；王躍等[13]分析了北京2013年2月污染天氣過程，認為邊界層低層順時針風向的風切變，與大氣顆粒物的爆發性增長密切相關，可見風向隨高度順時針旋轉，污染物濃度上升。當出現較強的東北風、西南風，或者風向隨高度逆時針旋轉時，會破壞成都地區上空穩定的大氣層結，擴散條件變好，污染物濃度下降；較強的東北風也可能將北方的沙塵污染物輸送到成都，與垂直方向的下沉氣流相配合，加重成都地區污染。李菲等[14]利用風廓線雷達資料分析了廣州地區一次典型灰霾過程，認為下沉氣流造成了廣州地區污染物的堆積，表明下沉氣流對污染物濃度上升具有指示意義。

圖7 連續污染過程的分布Fig.7 Profiles of during the continuous pollution processes

2.2.3 污染過程的通風量

計算2016、2019年連續污染過程的通風量，結果見圖8。通風量和PM2.5、PM10質量濃度相關系數計算見表1。通風量與顆粒物濃度存在負相關，且通過了α=0.01的顯著性檢驗。由圖8(a)可見，2016年12月1—4日，通風量較小，PM2.5和PM10濃度上升，2016年12月5日在偏北氣流影響下，通風量高達17 244 m2/s，PM2.5、PM10降到52、83 μg/m3，2016年12月6—11日，通風量減小，污染物堆積，2016年12月12日、13日通風量增大，對應PM2.5、PM10濃度再次降低；2016年12月14—22日，通風量維持在較低水平，PM2.5、PM10再次上升，2016年12月24—25日，在西南風作用下，通風量開始增大，2016年12月25日1:00后，通風量超過7 000 m2/s,起到擴散污染物的作用，2016年的連續污染過程結束。

圖8 污染過程成都PM2.5、PM10平均質量濃度小時變化和通風量Fig.8 Variation of the average massive concentration of PM2.5 and PM10 of Chengdu and the ventilation rate during the continuous pollution processes

表1 通風量和PM2.5、PM10濃度的相關系數Table 1 Correlation coefficient between ventilation index and PM2.5,PM10

由圖8(b)可見，2019年12月7—10日通風量總體較低，PM2.5、PM10濃度升高，2019年12月11日通風量達到短期峰值(10 384 m2/s)，對應PM2.5和PM10濃度降低，2019年12月12日4:00后至12月15日，通風量基本維持在5 000 m2/s左右的較低水平，PM2.5和PM10濃度再次升高，2019年12月16日，通風量迅速增加，23：00通風量達到最高值18 182 m2/s，PM2.5和PM10分別降至28、40 μg/m3，2019年重污染過程結束。

綜上所述，顆粒物濃度受通風量的顯著影響，通風量越大，PM2.5、PM10濃度越小，通風量越小，PM2.5、PM10濃度越大。當通風量躍增，0～3 000 m水平風速大于10 m/s，同時配合降水清除作用，將導致重污染過程結束。

2.3 HYSPLIT模式后向軌跡分析

2016年和2019年的連續污染過程主要污染物不同，以成都市區(30.67°N,104.07°E)為參考點，利用HYSPLIT模式對氣團的后向軌跡進行模擬分析，研究大氣污染物的傳輸途徑。2016年12月1日和2019年12月7日為大氣污染過程的開始日期，2016年12月12日為主要污染物發生改變，2019年12月12日為污染過程中污染物濃度出現低值后的上升過程，以2016年12月1日8:00、12月12日20:00和2019年12月7日、12日8:00的氣團后向延伸72 h，軌跡模擬高度為100、500、1 500 m。

2016年12月1日8:00三層氣團來源于西北方向高空，經過新疆、青海到達四川，在成都東北方向回流后到達成都低層，結合圖3可以看出，2016年12月1—2日，垂直方向有強烈的下沉氣流，有利于將高層沙塵輸送到低層，12月1—12日污染過程受沙塵氣溶膠影響。12月12日20：00，100、500 m氣團來源于四川東部的局地氣團，1 500 m氣團來源于四川西部的局地氣團，12月12日后主要污染物為PM2.5。2019年12月7日、12日8:00,1 500 m氣團來自新疆，經過青海到達四川成都，100、500 m氣團分別來自偏東南和偏東局地氣團，移動距離較短，由重慶輸入到成都。綜上分析，2016年PM10濃度比2019年高，這跟污染物傳輸方向有關，2016年100、500、1 500 m氣團來自西北方向，配合垂直方向上的下沉氣流，有利于將北方沙塵輸送到成都，2019年100、500 m的氣團分別來自偏東南和偏東局地氣團，與2016年污染物傳輸路徑不同，從而導致主要污染物不同。

3 結 論

基于PM2.5和PM10質量濃度、邊界層風廓線雷達和HYSPLIT模式等資料，對成都地區2016年和2019年兩次連續顆粒物污染過程的擴散條件及污染物傳輸路徑進行對比分析，主要得到以下結論：

(1) 2016年污染過程持續時間長，污染物濃度高，12月1—12日，污染過程受北方沙塵氣溶膠的影響，主要污染物為PM10，12月12日后主要污染物為PM2.5；2019年連續污染過程主要污染物為PM2.5。

(3) 通風量是影響污染物濃度的重要因子，通風量與PM2.5、PM10呈顯著負相關，通風量越大，PM2.5和PM10濃度越小，通風量越小，PM2.5和PM10濃度越大。當通風量躍增，0～3 000 m水平風速大于10 m/s，同時配合降水清除作用時，將導致重污染過程結束。

(4) 2016年12月1日100、500、1 500 m高度上污染物來自成都西北方向高層，垂直方向有強烈的下沉氣流，有利于北方輸送來的沙塵氣溶膠從高層傳輸到低層，12月12日，100、500、1 500 m高度上污染物來自四川局地氣團；2019年1 500 m高度上污染物來自成都西北方向，100、500 m高度污染物來自成都西南和偏西方向，從重慶輸送到成都。2016年、2019年污染物傳輸方向不同，導致主要污染物不同。

綜上所述，高低空環流配置是污染過程爆發和消散的重要原因，利用風廓線雷達采集的高分辨率數據有利于研究連續顆粒物污染過程的形成機制。而利用HYSPLIT模式分析大氣污染物傳輸軌跡，有益于認識污染物的傳輸路徑。