新疆天山北坡低層大氣稀釋擴散能力的季節性差異和量化研究

張眾志，魏雪峰，苗云閣，凱 楠，朱 亞，徐 峻*，程苗苗

1. 中國環境科學研究院，環境基準與風險評估國家重點實驗室，北京 100012

2. 新疆昌吉州環境監測站，新疆 昌吉 831100

3. 新疆昌吉州節能減排監督管理局，新疆 昌吉 831100

天山山脈地處亞歐大陸腹地，屬干旱的溫帶大陸性氣候[1]. 北坡地區地處迎風坡，能源豐富，發展潛力大，涵蓋了烏魯木齊市、昌吉回族自治州、石河子市、阜康市和五家渠市等地區，是新疆城市最為密集的區域[2]，也是新疆最主要的經濟帶[3]，主要工業集中于此. 當地工業結構中以煤炭、石化為核心的重工業居多[4]，2018年工業增加值占新疆工業生產總值的61.52%，區域GDP占整個新疆GDP的54.7%[5]. 伴隨著工業化進程的不斷加快以及能源消耗的急劇增長，天山北坡冬季重污染頻發，已成為我國冬季主要污染區域之一[6-7]，且經常出現持續數天乃至一周以上的重污染過程. 近年來，隨著我國其他重點區域污染程度的大幅改善[8-9]，天山北坡的污染愈加受到關注.

易唯等[10]基于地理加權回歸模型反演了天山北坡經濟帶PM2.5濃度，發現在時間尺度上PM2.5月均濃度呈“凹”型變化，在空間分布上呈東高西低的特征. 劉琳等[11]研究了天山北坡PM2.5濃度與影響因子的多重相關性，發現天山北坡經濟帶各城市PM2.5濃度與CO濃度相關性極顯著，且與風速和氣溫相關性均較顯著，但與相對濕度和O3濃度相關性不顯著.閔月[7]結合2015-2018年烏魯木齊市-昌吉回族自治州-石河子市地區觀測數據，探究了大氣污染物的時空分布和污染天氣過程的氣象特征，發現污染物濃度受氣象要素影響較大，常在特定氣象條件下出現污染天氣過程. 李淑婷等[12]分析了2017-2019年天山北坡城市群大氣污染物變化以及污染天氣類型特征，發現6類大氣常規污染物中PM2.5超標日數最多，污染天氣類型主要分為靜穩型、沙塵型和特殊型3類. 王敬等[13]通過采樣分析和受體模型解析研究了烏魯木齊市一次重污染期間PM2.5污染特征及來源構成，發現PM2.5化學組分以SO42-、TC、Si和NO3-為主，二次離子占比達43.1%，城市揚塵、煤煙塵和二次粒子是環境中PM2.5的主要源類.

已有研究主要集中在天山北坡污染物時空分布以及個別城市的短期污染成因等方面，針對低層(主要是邊界層內)大氣稀釋擴散能力（簡稱“稀釋擴散能力”）的季節性差異研究較少. 因此，該研究綜合分析天山北坡污染水平和主要氣象參數的季節性差異，并借助區域空氣質量模型定量評估氣象條件的季節性變化對稀釋擴散能力的影響，以期為解釋污染水平的季節性變化成因和制定減排策略提供依據.

1 數據與方法

1.1 空氣質量觀測數據

目前，天山北坡首要大氣污染物以PM2.5為主，因此針對空氣質量的分析重點關注PM2.5濃度水平的變化. 該研究收集了天山北坡昌吉回族自治州、烏魯木齊市、石河子市和五家渠市各國控點2018-2020年PM2.5濃度小時數據，為與我國其他重點區域進行比較，還收集了同期京津冀(以北京市、天津市和唐山市PM2.5小時濃度平均值表示)、長三角(以上海市、南京市和杭州市PM2.5小時濃度平均值表示)、珠三角(以廣州市、深圳市和珠海市PM2.5小時濃度平均值表示)和汾渭平原(以西安市、洛陽市和臨汾市PM2.5小時濃度平均值表示)等地區國控站點的PM2.5濃度小時數據，基于此獲得各地區PM2.5濃度的月均值.

1.2 氣象數據

研究收集的天山北坡地面氣象觀測數據包括2018-2020年昌吉、阜康、呼圖壁、瑪納斯和奇臺氣象站點逐小時的風速、地面氣溫、相對濕度. 高空氣象觀測數據選用烏魯木齊高空氣象站每日08:00和20:00(北京時間)的溫度、露點、風向、風速等探空結果. 地面與高空氣象觀測數據分別取自國家氣象科學數據中心和美國懷俄明大學. 天山北坡區域污染狀況和下墊面季節性變化情況由美國星載MODIS探測器獲得的高分辨率真彩圖表征. 區域環流形勢狀況根據美國NCEP/NCAR再分析資料獲得.

1.3 區域空氣質量數值模擬

為量化氣象條件季節性變化對稀釋擴散能力的影響，研究利用區域空氣質量模型CAMx (comprehensive air quality model with extensions)搭配中尺度氣象模型WRF (weather research and forecasting model)模擬了2018-2020年天山北坡PM2.5及其組分濃度. 模擬不考慮源排放的月變化情況，以消除因源排放變化帶來的影響. 源清單數據采用清華大學發布的2016版中國多尺度排放清單模型(MEIC)[14-15]，并根據天山北坡最新調研結果加以更新.

模擬采用雙層嵌套，外層網格水平分辨率36 km×36 km，覆蓋東亞大部分地區；內層網格水平分辨率12 km×12 km，覆蓋北疆大部分城市(見圖1). 外層模擬為內層模擬提供邊界場，以減小邊界條件對內層模擬效果的影響. 詳細的模型參數設置參考文獻[16].

圖1 研究區域及觀測站點分布Fig.1 Research domain embedded with the locations of meteorological and air quality monitoring sites

由于模擬的PM2.5濃度包含二次轉化等其他因素的貢獻，因此該研究選用PM2.5組分中不參與化學反應的黑炭(BC)表征稀釋擴散能力的差異. 為進一步消除氣象因素的年際變化影響，計算了2018-2020年BC濃度月變化情況，并按式(1)對平均后的結果進行歸一化處理.

式中：Pi,j代表城市i第j月的污染物濃度歸一化結果；Ci,j代表城市i第j月的污染物濃度，μg/m3；Ci,max代表城市i在12個月中的污染物濃度最高值，μg/m3.

2 結果與討論

2.1 PM2.5濃度的季節性差異

天山北坡主要城市2018-2020年PM2.5月均濃度變化如圖2所示. 由圖2可見：每年11月起PM2.5濃度急劇升高，至翌年1月達到峰值，峰值在125～217 μg/m3之間；隨后迅速下降，4-10月維持在35 μg/m3以下，月均濃度最低值僅為12 μg/m3，污染變化呈顯著的季節性差異.

圖2 2018-2020年天山北坡城市PM2.5監測濃度的月均變化情況Fig.2 Time series of observed monthly PM2.5 in major cities over the North Slope of Tianshan Mountains during 2018-2020

選取PM2.5濃度較高的12月-翌年1月代表冬季，PM2.5濃度較低的5-8月代表春夏季. 各城市2018-2020年冬季PM2.5平均濃度是春夏季的6.4～10.8倍，平均約8.3倍；污染最重月份(1月)的PM2.5濃度是最清潔月份(6月或7月)的7.5～12.4倍. 同期京津冀、長三角、珠三角、汾渭平原等重點地區的PM2.5濃度季節性變化遠不及天山北坡顯著，其中，汾渭平原的季節性差異(約3.2倍)最高，京津冀、長三角和珠三角的季節性差異分別約1.5、1.9和2.4倍.

2.2 污染氣象的季節性差異

2.2.1環流形勢

根據PM2.5濃度的變化，分別統計冬季和春夏季的環流形勢. 在冬季，副熱帶西風急流南撤至青藏高原以南，北疆上空為高壓脊控制，因此天山北坡冬季天氣過程少、天氣系統較為穩定[17]；海平面氣壓場中蒙古高壓表現最為強大，中心緊貼北疆，位于蒙古國西北部，天山北坡處于高壓的外圍地帶，稀釋擴散能力隨蒙古高壓盛衰發生變化[18]. 當蒙古高壓強盛時，天山北坡低層往往處在靜穩結構中，極易發生重污染過程[19]. 春夏季，低層的蒙古高壓已不存在，北疆上空受副熱帶西風急流影響，副熱帶鋒區上多短波活動，因此天氣過程相對冬季明顯增多，天山北坡稀釋擴散能力較冬季顯著增強. 綜上，控制北疆地區的主要天氣系統的季節性變化非常顯著，由此帶來了天山北坡冬季和春夏季低層大氣活躍度上的巨大差異.

2.2.2地面氣象要素

由圖3可見：天山北坡冬季與春夏季地面風速存在明顯差異. 春夏季風速相對較高，在2.3～4.0 m/s之間；而冬季較低，僅0.9～1.7 m/s，是春夏季的0.4～0.5倍，且常出現靜穩天氣. 以昌吉氣象站點(見圖4)為例，按《地面氣象觀測規范》(GB/T 35227-2017)統計各風速檔風頻，結果顯示，冬季靜風(0.2 m/s以下)和軟風(0.3～1.5 m/s)等低風速段頻率達80%，遠高于春夏季(29%). 較低的風速減弱了水平方向上的稀釋擴散能力[20]，是造成天山北坡冬季高污染的重要原因之一.

圖3 2018-2020年天山北坡地面氣象要素的逐月變化情況Fig.3 Monthly variation of surface meteorological elements over the North Slope of Tianshan Mountains during 2018-2020

圖4 昌吉氣象站2018—2020年冬季和春夏季小時平均風速分段統計Fig.4 Comparison of different windspeed in springsummer and winter at Changji site during 2018-2020

受環流形勢影響[21]，天山北坡各城市冬季的平均相對濕度為76%～80%，而春夏季則相對干燥，相對濕度僅37%～48%，與京津冀、長三角等地區冬季干燥、夏季濕潤的季節性變化趨勢相反[22-23]. 冬季長期的高濕環境加劇了顆粒物表面非均相反應和吸濕性增長[24-25]，為PM2.5二次組分生成提供了有利條件，加重了污染.

地面氣溫的季節性差異也十分明顯，各城市冬季和春夏季地面氣溫平均值分別在-16～-14和22～24 ℃之間. 由風頻分布可知，天山北坡冬季靜風和軟風出現頻率較高，靜穩條件下，較低的地面氣溫在一定程度上反映出地面較差的加熱能力，由浮力驅動的湍流運動也相對較弱[26]，垂直方向上整體稀釋擴散能力較差.

2.2.3下墊面狀況

衛星真彩圖反映天山北坡下墊面的季節性差異(見圖5)也非常顯著. 冬季，第一場大雪后，天山北坡的地表積雪一般將持續至翌年3月[27]. 積雪的存在一方面使地表對太陽短波輻射的反射作用增強，地面加熱能力減弱[28]，與2.2.2節中提到地面氣溫對稀釋擴散能力的影響一致；另一方面增加了地面濕度，受低溫影響，水汽不易散發，在冬季靜穩條件下極易生成霧且往往持續數日[29-30]，此時PM2.5污染可達到重度甚至嚴重污染的水平，在天山北坡形成持續多日的雪上霧霾〔見圖5(b)〕，這與東南方向的區域性干霾形成鮮明對照.

圖5 夏季和冬季典型時段天山北坡及周邊地區下墊面和區域污染狀況特征真彩圖Fig.5 True color map of underlying surface and regional pollution over the North Slope of Tianshan Mountains and surrounding area during typical period of summer and winter

3月積雪開始融化[31]，整個春夏季在沒有系統性云層遮擋情況下，衛星探測真彩圖中能夠清晰地看到天山北坡下墊面上的紋理和結構. 白天地表受太陽短波輻射的加熱作用顯著增強，由浮力驅動的湍流運動也隨之增強，有助于污染物稀釋.

2.2.4低層大氣層結

據統計，2018-2020年天山北坡主要城市冬季PM2.5污染天數占比為77%～91%，重度及以上污染天數占比平均超過50%，因此選取2019年12月1日重污染日作為冬季典型日進行層結分析. 由圖6(a)(c)可見：冬季清晨近地層層結穩定，較強的貼地逆溫一直向上延伸至869 hPa (約1 400 m高度)，強度約2.3 ℃/(100 m)，810～869 hPa為弱逆溫層；傍晚近地層為弱穩定結構，895～876 hPa存在強逆溫，強度約7.0℃/(100 m)，強逆溫層之上至839 hPa為厚度約350 m的弱逆溫層. 由于傍晚探空僅在當地日落后1 h，近地層之上深厚的穩定結構不會是日落后貼地層冷卻的結果，應歸咎于此時段的背景環流形勢. 可見，冬季無論白天還是夜間的垂直擴散能力均較差. 此外，氣溫和露點線在近地層非常接近，表明水汽達到飽和[32]，并伴隨霧的生成. 天山北坡冬季重污染期間經常對應此種邊界層層結結構.

天山北坡春夏季極少出現PM2.5污染，故選取無系統性云經過、不受劇烈天氣過程影響的2019年6月18日作為春夏季典型日. 夏季傍晚〔見圖6(d)〕，從近地面一直到近700 hPa (約3 000 m高度)均為中性層結，對流邊界層仍然旺盛，考慮到該探空時刻相當于當地時間18:00，預計午后邊界層發展最旺盛時達到的高度會更高. 對比冬天傍晚較深厚的穩定層結，可推斷夏季白天受自由對流狀態影響的垂直擴散能力遠高于冬季，且維持的時間較長. 在低層氣溫和露點差異較大，表明大氣相對濕度較低，由此加劇了夜間地面的輻射冷卻，導致地面巨大的晝夜溫差[33]，并在近地層形成較薄的逆溫〔見圖6(b)〕，而逆溫之上則維持了白天的中性層結，可見夏季夜間的擴散條件也好于冬季夜間.

圖6 天山北坡冬季和夏季典型時段探空圖對比Fig.6 Skew-T plot of sounding over the North Slope of Tianshan Mountains during typical period of winter and summer

綜上，天山北坡在環流形勢、地面氣象要素、下墊面和低層大氣層結等方面均存在顯著的季節性差異，使得冬季稀釋擴散能力遠差于春夏季，不利的擴散條件是造成冬季PM2.5污染水平遠高于其他季節的首要外部因素.

2.3 量化低層大氣稀釋擴散能力的季節性差異

利用區域空氣質量模型模擬量化稀釋擴散能力的季節性變化，歸一化后的結果(見圖7)顯示，天山北坡冬季的稀釋擴散能力顯著弱于春夏季，與2.2節結果一致. 各城市的量化結果表明，春夏季的稀釋擴散能力是冬季的3.0～4.9倍，平均約4.0倍；其中，稀釋擴散能力在最強與最弱月份相差3.3～5.6倍，平均約4.5倍. 對比同期我國東部京津冀地區的模擬結果，北京市、天津市、唐山市等地區稀釋擴散能力的季節性差異遠不及天山北坡顯著，其春夏季(5-8月)與冬季(12月-翌年1月)稀釋擴散能力僅相差1.2～2.0倍，平均約1.7倍；稀釋擴散能力最強與最弱月份相差1.8～2.3倍，平均約2.0倍.

采用相同的歸一化方法處理天山北坡各城市的PM2.5監測濃度. 由圖7可見，模擬計算得到的稀釋擴散能力的季節性差異略低于實際PM2.5濃度的季節性差異. 造成這部分差距的原因，一方面源于模擬中未考慮實際情況下源排放的月變化情況，如天山北坡冬季天氣寒冷，采暖所需散煤消耗量顯著增加，相關污染物排放隨之增長[34-35]；同時實地調研發現，受供需關系影響，部分工業企業的冬季生產排放也有所增長. 另一方面，監測的PM2.5濃度中摻雜了二次轉化等因素的影響，使得與稀釋擴散能力的對比更加復雜. 已有研究表明，二次組分在天山北坡PM2.5中占有一定比例[13,36]，且與京津冀地區[37]不同，冬季時二次組分濃度及其在水溶性離子中的占比均顯著高于其他季節[38-39]. 此外，模型模擬存在不確定性[40]，Shimada等[41-42]指出，WRF在模擬小風時，地面風速往往會被高估，從而夸大重污染期間的稀釋擴散能力. 由于天山北坡冬季靜穩天氣出現頻率高，且持續時間長，由此高估了冬季的稀釋擴散能力，使得季節性差異的量化結果偏小，因此通過模擬計算獲得的稀釋擴散能力的季節性差異可視為實際狀況的低限.

圖7 天山北坡主要城市稀釋擴散能力、PM2.5觀測濃度的歸一化結果以及京津冀地區主要城市稀釋擴散能力的對比Fig.7 Comparisons of the ventilation capacity in major cities over the North Slope of Tianshan Mountains with the normalized PM2.5 observed concentration and the ventilation capacity in major cities over eastern China

天山北坡稀釋擴散能力較大的季節性差異，加之該地區以污染較高的石化、煤炭等重化工業為核心的產業格局，意味著系統性的錯峰生產將是降低天山北坡污染的有效途徑. 我國實施錯峰生產始于2014年，并在京津冀及周邊地區取得了良好的效果[43-44].天山北坡可結合當地實際情況，界定錯峰生產行業范圍，摸清對上下游行業的影響，保障好民生行業. 對于實施錯峰生產的行業企業，通過“錯峰置換”，在冬季集中安排設備檢修及技術改造等方式，制定科學的錯峰生產方案，竭力減少冬季的污染物排放，合理避開極端不利的氣象條件. 監管部門可依據企業污染排放績效水平實施差別化管理，系統評估其帶來的環境和社會影響，逐步實現空氣質量持續改善.

3 結論與建議

a) 天山北坡在環流形勢、地面氣象要素、下墊面狀況、低層大氣層結等氣象條件方面均存在顯著的季節性差異，使得冬季稀釋擴散能力遠差于春夏季，成為冬季易出現高污染的首要外部因素.

b) 稀釋擴散能力的量化結果顯示，天山北坡春夏季(5-8月)和冬季(12月-翌年1月)差異較大，主要城市春夏季的稀釋擴散能力約為冬季的3.0～4.9倍，其中，稀釋擴散能力最強和最弱月份相差3.3～5.6倍. 而同屬我國北方的京津冀地區春夏季和冬季稀釋擴散能力僅相差1.2～2.0倍，地域間差異顯著.

c) 天山北坡稀釋擴散能力較大的季節性差異表明，在當地施行系統性的錯峰生產，竭力削減冬季大氣污染物排放，將是改善天山北坡空氣質量的有效途徑.