運城盆地秋冬季PM2.5 傳輸特征和源區分析

劉婉莉，閆世明，王 雁，李冬梅，賀鈺清，張倩倩

（1.運城市氣象局，山西 運城 044000；2.山西省氣象科學研究所，山西 太原 030002；3.忻州市氣象局，山西 忻州 034000）

近年來，重污染天氣頻發，公眾健康受到嚴重影響[1]，特別是汾渭平原污染問題非常嚴重，已納入國務院環境重點治理區域[2]。地處汾渭平原中心區域的運城盆地，西鄰黃河，位于呂梁山末端和中條山脈之間，海拔高度在330～360 m，由于其特殊地形，秋冬季重污染天氣問題尤為嚴重。根據中國環境監測總站發布的全國城市空氣質量狀況月報，169 個城市按照空氣質量綜合指數評價排名顯示（2018 年6月開始），運城市2018 年11—12 月及2019 年秋冬季排名在倒數第2～倒數第24，空氣污染較嚴重[3]。重污染具有明顯的區域性特征，大氣污染既和本地排放源有關，也受外來污染物傳輸影響[4]。很多學者都對此進行了研究[5-13]，陳朝暉等[14]得出華北區域大氣污染主要為西南路徑傳輸；蘇福慶等[15-16]分析認為北京市污染物輸入通道來自邊界層西南氣流、東南氣流和偏東氣流；太原秋冬季污染物主要通道來自西南方向，重要潛在源區位于陜西省關中地區和山西省西南部[17]。近年來汾渭平原大氣污染問題受到很多關注，汾渭平原大氣顆粒物存在自甘南地區向東傳輸的偏西路徑和沿太行山傳輸的偏東北路徑[2]。上述研究多側重于工業發達城市，對以農為主城市的污染源尚無涉及。不同地理位置污染物的輸送擴散規律不同[18-21]，本文以運城盆地為例，對污染嚴重的農業城市進行污染物傳輸通道和源區研究，以期為大氣污染治理提供科學依據。

1 資料與方法

1.1 資料來源

氣象數據來源于2017 年1 月—2019 年12 月NCEP 每日4 個時次的數據（00、06、12 和18 時），用于天氣形勢分析和后向軌跡計算。運城無探空站，最近探空站西安站位于運城西南約200 km，使用西安探空資料可以反映運城上空大氣層結情況；環境資料來源于山西省運城市生態環境監測中心的2017—2019 年秋冬季逐日污染物資料（PM2.5、PM10、SO2、O3）和逐時PM2.5濃度資料。依據環境空氣質量GB 3095-2012[22]和HJ 633-2012[23]，將空氣質量按空氣質量指數AQI分為6 級，其中AQI在201～300 為大氣重度污染，＞300 為嚴重污染。

1.2 方法

采用HYSPLIT4 后向模式計算山西運城2017年1 月—2019 年12 月秋冬季的后向軌跡，該模式多用在大氣傳輸研究中[24]。本文的后向軌跡計算初始高度取為300 m，后向運行時間為72 h，間隔1 h；采用二分K均值法[7]進行聚類分析，用潛在源貢獻因子分析法（PSCF）[17，25]和濃度權重軌跡分析法（CWT）[17，26-27]識別污染潛在源區。PSCF 是基于氣流軌跡分析來識別可能源區[17，25]，本研究通過將氣團運動軌跡和PM2.5污染物濃度值結合給出潛在的污染排放源位置。CWT[17，26-27]是一種計算潛在源區氣流軌跡權重濃度，反映不同軌跡的污染程度的方法，能定量給出每個網格的平均權重濃度。

2 結果與討論

2.1 運城市秋冬季大氣污染特征

根據空氣質量指數標準[22，23]，對2017—2019 年運城環境監測資料進行統計分析，發現運城秋冬季重度污染天氣主要集中在1—2 月和11—12 月（表1）。其中1 月最多，重度污染在9～12 d，累計污染日數達到31 d；12 月次之，為2～10 d，累計污染日為20 d。本文重點研究此時段污染物傳輸特點，以下秋冬季均指這4 個月。

表1 2017—2019 年運城秋冬季各月重度污染天數/d

2017—2019年秋冬季運城主要污染物濃度平均值見表2。根據HJ 633-2012[23]，得出運城秋冬季主要污染物為PM2.5和PM10，表明污染以顆粒物為主，其中PM2.5比PM10污染更嚴重。2017—2019 年秋冬季SO2濃度明顯下降，說明政府燃煤治理成效明顯，而顆粒物濃度變化不大，表明大氣污染治理尤其顆粒物污染治理仍任重道遠。

表2 2017—2019 年秋冬季運城主要污染物平均濃度/（ug/m3）

圖1 給出了2017—2019 年運城秋冬季首要污染物占比情況，可見在運城的秋冬季，顆粒物為首要污染物的天數占絕對主導地位（≥97%），其中PM2.5為首要污染物的天數占比非常顯著，達70%以上，其次為PM10（≥12.5%）。

圖1 2017—2019 年秋冬季各首要污染物占比情況

2.2 近地面風場對PM2.5 濃度的影響

圖2 顯示了運城市2017—2019 年秋冬季近地面風場和空氣質量的關系。由圖2a 可知，偏東風（ENE 和E）出現頻率最高（合計達21.6%），出現污染頻率也較高；東南風（SSE 和SE）次之（15.5%）。這是由于近地層氣流受運城盆地東南部中條山脈的阻擋，在運城盆地形成折返，導致PM2.5聚集，濃度升高，表明運城市特殊地形對污染影響顯著。由圖2b可知，在不同風速、風向下PM2.5濃度差異顯著。靜風或風速＜2 m·s-1時，PM2.5濃度值較高，同時在弱西北風時有PM2.5濃度大值中心，表明靜風天氣易造成運城PM2.5濃度積累，弱西北風易導致重污染，同時還說明運城的污染受到本地源影響很大；風速為2～4 m·s-1時，東北風和西南風時的PM2.5濃度均高于其他風向，說明弱東北風和西南風也能引起PM2.5濃度上升，表明區域傳輸過程對運城PM2.5濃度存在明顯影響；當西北風向下且風速＞2 m·s-1時，PM2.5濃度小，說明地面西北風風速＞2 m·s-1時有利于污染物清除。上述分析可知，運城秋冬季近地層盛行偏東風（ENE 和E），對應污染頻率和PM2.5濃度較高，微（靜）風天氣易造成運城PM2.5濃度積累；西北風風速＞2 m·s-1時有利于污染物清除。

圖2 2017—2019 年運城市風頻（a）及風向風速（b）與PM2.5 濃度關系（單位：μg·m-3）

2.3 運城市秋冬季PM2.5 輸送路徑

運城秋冬季首要污染物為PM2.5，利用2017—2019 年秋冬季PM2.5的逐時資料，采用后向軌跡模式計算了到達運城（35.0°N，111.0°E）的2017—2019 年秋冬季PM2.5的逐時后向軌跡，后向軌跡計算初始高度取300 m，運行時間為72 h，間隔1 h；軌跡聚類分析采用二分K值法，得到了運城市秋冬季PM2.5典型的5 類輸送軌跡（圖3）。軌跡路線和方向表示氣團在到達計算點（運城市）所經過的區域，軌跡長短可判斷氣團移速，長軌跡對應快速移動的氣團，短軌跡對應移動緩慢氣團[12]。由圖3 可知，5 類輸送軌跡中，西北軌跡（第3、4 類）占60.08%，偏西軌跡（第5 類）占16.61%，西南軌跡（第2 類）占12.06%，偏東方向軌跡（第1 類）占11.25%。其中第3 類軌跡沿西北路徑，氣團自新疆北部、內蒙西部、寧夏北部經陜西北中部影響到運城，此類占比最大（53.53%）；其次為第5 類軌跡（偏西方向），占比16.61%，粒子經新疆南部、青海、甘肅南部等地經陜西的關中地區到達運城。這兩類軌跡都經過西北沙漠、戈壁以及黃土高原地區，在大風作用下，沿途攜帶大量粒子影響運城。由于受秦嶺阻擋，氣流沿秦嶺北側向東傳輸，與李雁宇等[2]研究結論一致。第2 類軌跡（12.06%）沿西南方向，顆粒物經四川盆地東部、陜西南部翻越秦嶺傳輸到運城盆地，此類路徑污染主要發生在中低層受西南氣流影響下，暖濕氣流輸送有利于顆粒物的形成。第1、4 類軌跡屬于回流性質，第1 類軌跡沿偏東路徑，粒子由河南北部向偏西方向經過三門峽傳輸到運城，占比較少（11.25%）；第4 類軌跡經內蒙古西北部、山西中北部移動到山西東南部，受太行山脈阻擋，在山西、河北、河南三省交界處折返，經鄭州影響運城，此類軌跡占比最?。?.55%）。偏東路徑比例較小與運城東部和南部受太行山余脈和中條山屏障影響，冬季偏東氣流較少有關。

圖3 運城2017—2019 年秋冬季PM2.5 軌跡輸送

分析5 種類型軌跡對應的PM10濃度及PM2.5/PM10濃度值（表3），發現第3 類軌跡PM2.5/PM10值最低，第4、5 類軌跡次之。一般PM2.5/PM10＜0.5，能夠指示比較強的沙塵輸送特征，但是第3～5 類軌跡PM2.5/PM10濃度值均＞0.5，說明這3 類軌跡起源雖然是沙塵源區，但其路徑經過的區域仍有人為污染的特征（PM2.5的濃度也較高）。例如軌跡5 雖然起源于沙漠、戈壁等地區，但也同樣經過甘肅和陜西等地的一些人口較為密集、人類生產活動較為活躍的城市，說明這些區域的人為污染也對運城市的PM2.5產生較大的影響；而第1、2 類軌跡PM2.5/PM10值高，說明軌跡1 和軌跡2 以區域污染輸送為特征。

表3 運城市秋冬季5 種聚類軌跡顆粒物（PM2.5、PM10）濃度及平均移動速度

第3 類軌跡（西北方向）是外來污染物輸送到運城的主要軌跡（占比最高），其次為第5 類軌跡（PM2.5平均濃度最高），第2 類軌跡（PM10和PM2.5平均濃度均為次高）也是影響運城重污染的主要路徑。秋冬季運城市出現污染時，來自西北或偏西方向的沙漠、戈壁及黃土高原地區的顆粒物遠距離快速輸送對運城顆粒物貢獻大，但這些地區的人為污染同樣對運城有一定影響；其次為西南方向，自四川盆地北部，經陜西南部到運城盆地。

圖4 為運城市秋冬季PM2.55 類軌跡的垂直分布。5 類軌跡中，第5 類長距離軌跡（偏西方向）傳輸高度最高，達2.5 km；第3 類長距離軌跡（西北方向）傳輸高度在2.0 km 以上，傳輸過程呈現緩慢下沉的特點，說明這兩類氣團都是快速向下游輸送，接近目標城市迅速下沉；第2 類軌跡（西南方向）的氣團運動速度和傳輸高度均明顯低于第3、4 類和第5類軌跡，軌跡高度基本在1.0～1.5 km，高度較低，軌跡較短，屬于近距離傳輸，在傳輸中具有先緩慢上升后快速下降的特點；第1 類軌跡傳輸距離最短，垂直方向傳輸高度在5 類軌跡中高度最低，在0.5～1.0 km，接近目標有突然下降的特點，軌跡短，高度低，污染物愈容易向下游傳輸[17]，因此第1 類軌跡對運城污染有一定影響?？梢姡绊戇\城PM2.5濃度的傳輸軌跡主要為第1、2、3 類和第5 類軌跡，其中第3 類、5類軌跡屬于遠距離傳輸，且傳輸高度高，而第1、2 類軌跡屬于近距離傳輸，傳輸高度低。

圖4 運城市秋冬季PM2.5 5 類聚類軌跡垂直分布

在各聚類軌跡下運城PM2.5等級分布情況見表4。第5 類軌跡下重度污染以上出現幾率最高，占比37.1%；其次為第2 類軌跡，出現重度以上污染比重為34.2%，且其嚴重污染占比最高，為9.7%；第3 類軌跡下出現重度污染以上占比18.9%；第4 類軌跡優良天數占比最多，達到50.2%；第1 類軌跡良到輕度污染占比達60.9%。表明第5 類、第2 類軌跡下容易發生重度污染天氣，其中第5 類軌跡重度污染占比最多，說明第5 類、第2 類軌跡雖然出現概率較小，但只要一出現就容易發生重度污染和嚴重污染；第4 類、第1 類軌跡輕度污染以下比重大，屬于清潔軌跡。綜上可知，第5 類軌跡（偏西方向）和第2 類軌跡（西南方向）出現重污染和嚴重污染概率大，其次為第3 類軌跡（西北方向），為運城主要的重污染傳輸路徑。

表4 運城市各聚類軌跡下PM2.5 不同等級發生時所占的比重/%

2.4 主要的重污染傳輸軌跡天氣形勢

對主要的重污染傳輸軌跡天氣形勢進行統計分析發現，第3 類軌跡（西北方向）和第5 類軌跡（偏西方向）導致重污染對應的天氣形勢為：500 hPa 高度場中高緯地區主要為兩槽一脊（圖5a），貝加爾湖地區為高壓脊，形成阻高，阻擋極地冷空氣南下，運城受脊前西北氣流影響；700 hPa（圖5b）處于脊前西北氣流；850 hPa 溫度場高原東部到河套地區受暖脊控制；地面氣壓場一般為高壓前底部型（圖5c）或均壓場型，運城風力很小。因為運城無探空站，使用最近的西安站探空來反映運城上空大氣層結情況（圖5d）。近地層925、700 hPa 附近存在逆溫層，大氣層結穩定，風力小，不利于西北或偏西方向傳輸的污染物擴散，導致運城出現重污染天氣。

圖5 2017 年12 月4 日08 時500 hPa 高度場（a）、700 hPa 高度場（b）、地面氣壓場（c）及西安探空（d）（實心圓點為運城位置）

第2 類軌跡（西南方向）對應重污染天氣形勢為：500 hPa 高度場上受緯向環流影響，河套地區一般為平直偏西氣流（圖6a）；700 hPa（圖6b）和850 hPa運城處于槽前西南氣流；地面氣壓場一般對應為高壓前底部（圖6c）、底部或均壓場。探空圖上（圖6d），925 和700 hPa 附近都存在逆溫層，穩定的大氣層結不利于污染物顆粒擴散，此種形勢天氣一般為陰到多云。當500～700 hPa 高度場上運城處于槽前西南氣流時，850 hPa 受槽前西南或偏南氣流影響時，地面氣壓場一般對應為高壓底后部時，對應為陰雨天氣，此類個例出現較少。

圖6 2017 年1 月26 日08 時500 hPa 高度場（a）、700 hPa 高度場（b）、地面氣壓場（c）和西安探空（d）（實心圓點為運城位置）

2.5 PM2.5 潛在源區

本文采用潛在源貢獻因子分析法（PSCF）和濃度權重軌跡分析法（CWT）來分析潛在污染來源和貢獻大小。用PM2.5濃度資料，基于2017—2019 年秋冬季的后向軌跡來進行PSCF計算，以期得到運城市大氣污染的潛在源。運城市秋冬季污染的PM2.5潛在源區貢獻計算結果如圖7，PSCF的值越大，顏色越深，表明該網格對運城市PM2.5的影響越大。

對運城市PM2.5影響較大即PSCF高值區（潛在貢獻0.8 以上）主要位于西南部包括四川東部、陜西南部片區，其次位于西北部包括新疆東南、甘肅的東南部地區等區域（圖7）。西南部潛在源區的氣團通過第2 類軌跡進行近距離輸送，經四川東部、陜西南部、關中地區等區域影響運城。西北潛在源區的氣團主要沿著第5 類軌跡通過遠距離沿秦嶺經關中地區快速輸送到運城。山西東南部氣團經河南西北部通過第1 類軌跡近距離輸送的潛在貢獻也在0.7 左右。另外西北地區貢獻在0.6～0.7 的潛在源區主要通過第3 類軌跡遠距離輸送影響運城，雖然該潛在源區出現污染的概率較小，但經過該區域的軌跡幾率很大（53.53%），因此其對運城的污染傳輸的影響不可輕視。

圖7 運城市秋冬季潛在源區貢獻分析

基于PM2.5濃度，運用CWT分析可以進一步確定潛在源區的權重濃度，CWT的計算結果見圖8。CWT值越大，表示該網格區域對運城PM2.5質量濃度貢獻越大，將CWT＞120 μg·m-3的區域定義為主要貢獻區。由圖8 可知，對運城PM2.5值貢獻超過150 μg·m-3的區域主要是甘肅東南部、陜西南部及河南東南部等地。對運城PM2.5貢獻超過120 μg·m-3的地區是新疆東南部、甘肅中部和東南部、陜西中南部、四川東部、重慶北部及河南東南部等地區。上述區域對運城市秋冬季PM2.5的貢獻均在120 μg·m-3以上，是重要的潛在源區[17]。

圖8 運城市秋冬季濃度權重軌跡分析（黑色實心圓點為運城位置）

通過對運城秋冬季PM2.5的輸送路徑結合潛在源區分析得出，運城大氣污染物PM2.5潛在源區主要位于陜西南部、四川東部地區，通過西南方向（第2類軌跡）近距離區域傳輸；其次位于西北地區包括新疆東南、甘肅的東南部等地區，主要通過偏西路徑（第5 類軌跡）遠距離快速輸送到運城，對運城的PM2.5貢獻很大，是導致運城秋冬季重度污染的重要原因之一；再次西北地區貢獻在0.6～0.7 的潛在源區通過第3 類軌跡遠距離輸送也對運城影響較大，說明運城秋冬季PM2.5的濃度除了受來自汾渭平原西南部的顆粒物區域輸送影響，還受來自偏西或西北方向新疆、甘肅的遠距離顆粒物傳輸的影響。一些專家[17，28-29]對西安、鄭州和太原重污染的傳輸軌跡和潛在源區進行研究，認為山西南部也是西安、鄭州和太原重污染過程污染物輸送的來源地之一。說明運城作為汾渭平原的中心地區，汾渭平原周邊的污染物對其影響是相互的，所以不僅要加強區域間聯防聯控，還要加大西北防護林建設，才能有效提高大氣污染治理成效，改善大氣質量。

3 結論

（1）運城重污染天氣主要集中在每年的1—2 月和11—12 月，PM2.5為運城秋冬季首要污染物。偏東風對應污染頻率較高，靜風時PM2.5濃度較高，弱偏東風和西南風也會引起PM2.5濃度升高。秋冬季西北、偏西軌跡和西南軌跡是外來污染物輸送運城的主要軌跡，其中偏西和西南軌跡上容易出現重度污染和嚴重污染。

（2）重污染主要傳輸路徑對應的天氣形勢為：500 hPa 高度場上一般為兩槽一脊或平直偏西氣流，地面氣壓場對應高壓前底部或均壓場；在700～850 hPa 高度場，西北和偏西軌跡對應脊前西北氣流影響，而西南軌跡對應槽前西南氣流。探空圖上在925 和700 hPa 附近都存在逆溫層，近地層大氣層結穩定不利于污染物擴散。

（3）運城污染的潛在源區主要位于陜西南部、四川東部地區和新疆東南、甘肅的東南部等地區，分別通過西南方向路徑進行近距離區域傳輸和通過偏西或西北路徑遠距離傳輸。建立汾渭平原及周邊區域聯防、聯控機制和西北防護林防沙、固沙建設對運城污染防控十分必要。