秸秆焚烧影响南京空气质量的成因探讨

尹 聪,朱 彬*,曹云昌,苏继锋,王晓英,王 洪(.南京信息工程大学大气物理学院,江苏 南京0044；.中国气象局气象探测中心,北京 0008)

秸秆焚烧影响南京空气质量的成因探讨

尹 聪1,朱 彬1*,曹云昌2,苏继锋1,王晓英1,王 洪1(1.南京信息工程大学大气物理学院,江苏 南京210044；2.中国气象局气象探测中心,北京 100081)

综合利用卫星遥感的火点和云覆盖信息,结合气团后向轨迹分析,探讨了由秸秆焚烧造成的空气污染物的区域尺度输送和本地源对城市空气质量的影响.结果表明,在一定气象条件下,污染物可以发生区域尺度的输送,上风火点与下风城市的污染有明显的相关,将空气污染分为局地型(如,2006年5月31日、2009年11月8日)、区域型(如,2008年10月28日),以及局地区域相结合型(如,2006年6月14日、2007年6月5日、2008年6月2日)3种.应用本文的方法,在有云时,可以通过部分火点和气团后向轨迹分析推测污染物源地.空气污染气象条件分析表明,秸秆焚烧若伴随高空(500hPa)有槽(或位于槽前),低空存在弱切变,气流由周边向中心辐合;同时,若在均压场控制下,等压线稀疏,风速较小或静风,污染物则易积聚而不易输送;逆温层的形成将污染物禁锢在混合层以下,不利于垂直扩散;再加上较大的相对湿度,有利于霾的形成,造成严重空气污染.

秸秆焚烧；卫星遥感；后向轨迹

秸秆露天焚烧过程中释放的各种气态污染物和颗粒物,是我国大气污染的来源之一.江苏是秸秆焚烧较多的省份之一,王书肖等[1]计算得到的秸秆露天焚烧的分省污染物排放清单中,PM2.5排放量全国总计 2167kt,江苏为 193kt.通过对秸秆焚烧导致的灰霾天的观测发现,大气颗粒物的粒径分布和分子组成都不同,PM2.5浓度急剧增加,使得该期间大气颗粒物呈单模态-积聚模态分布[2].焚烧秸秆严重污染环境,破坏生态平衡,影响气候[3-4].焚烧排放大量的颗粒物、CO、VOC、SO2、NO2以及PAHs等有毒有害物质[5-7],在不利大气扩散条件下,造成长江三角洲城市大气环境显著恶化[8-9].大范围、高强度的秸秆焚烧事件会造成大气能见度的急剧下降,危害人们的身体健康和交通安全.

目前秸秆焚烧导致空气污染的研究多为个例分析,缺乏系统的多个例总结;在利用卫星进行遥感监测时,经常发现火点因为云层覆盖探测不到,但是本地或下风城市的空气质量仍受到很大影响,之前的研究缺乏有云层覆盖时秸秆焚烧影响空气质量及污染源的研究.本研究利用遥感监测到的火点和云覆盖信息,结合后向轨迹模拟,通过分析多个个例分析,总结了秸秆焚烧对城市空气质量的影响,以及秸秆焚烧期气象条件对空气污染事件形成的作用;有云覆盖时,根据部分火点和气团轨迹分析以及上、下风城市的污染情况,可以推测大致的源地.

1 数据来源和研究方法

1.1 资料来源

后向轨迹Hysplit模式所需气象场资料采用的是 1°×1°NCEP GDAS 的数据.MODIS 火点图来源于 The Fire Information for Resource Management System (FIRMS)的 Web Fire Mapper网站[10],该网站提供由MODIS 1km火产品(MOD14)得到的火点位置文件.获取日期是全球标准时(UTC)时间,每颗星每天过境2次.该网站的所有历史火点数据均是用 collection 5版本的算法得到的,时间尺度上具有连贯性[11].云图资料来自 MODIS网站,能见度来源于中国气象信息中心,API资料来源于中国环境保护部网站.

1.2 遥感原理

利用卫星监测农作物秸秆焚烧状况具有监测范围广、观测频次高、高温点敏感度强、信息传送迅速及数据处理快捷等特点.MODIS火产品的算法原理是通过计算中心点像元与周围像元温度的统计特征,并设置若干判据和阈值来实现热异常的探测[12].根据斯蒂芬—波尔兹曼定律,只要黑体温度有很小的变化,就会引起辐射的很大变化.而林火、地表火等高温热源目标则会引起辐射的急剧变化,这种变化有利于高温热源的判识.根据维恩位移定律,黑体温度和辐射峰值波长呈反比,即温度愈高,辐射峰值波长愈小.常温下地表辐射峰值波长在 10μm 左右,而火焰温度一般在 500～700K 以上,其辐射峰值波长在3～5μm,物体的温度越高,辐射能力就越强,反映在遥感图像上是温度越高颜色越深[13].秸秆焚烧的卫星遥感监测传感器是Terra和Aqua卫星的MODIS,MODIS是NASA的EOS系列卫星的主要探测仪器,探测器每天覆盖全球 1次,具有 36个光谱通道,分布在 0.4～14μm 波谱范围内,为反演陆地、云、气溶胶、水汽、臭氧、火点等分布提供了丰富信息.MODIS 遥感器的仪器特征参数从设计上考虑到了火灾监测.相对 AVHRR,MODIS的仪器专门对高温敏感的波段做了优化,使其监测火灾能力提高,能详实地反映秸秆焚烧的现状[14].

1.3 HYSPLIT-4.8模式简介

HYSPLIT-4.8(Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory)是由美国国家海洋大气局(NOAA)等开发的具有处理多种气象输入场,多种物理过程和不同类型排放源的较完整的输送、扩散和沉降的综合模式系统[15].该模式是 Eulerian-Lagrangian 混合型的扩散模式,其平流和扩散计算采用 Lagrangian算法,通常用来跟踪气流所携带的粒子或气体移动方向.其采用地形σ坐标,模式的水平网格与输入的气象场相同,垂直方向分为28层,将气象要素线性内插到各σ层上[16].

气象场资料为NOAA的全球资料同化系统(GDAS)资料,该资料的水平分辨率为 191km,垂直方向从1000-50hpa分为12个等压面层,时间间隔为6h[17].

2 秸秆焚烧影响空气质量成因分析

2.1 南京空气质量与秸秆焚烧

图1是2006年5、6月,2007年6月,2008年6、10月,2009年11月南京空气质量日报发布的空气污染指数(API),其中有污染日的首要污染物均为可吸入颗粒物.5月末到6月正值小麦、油菜成熟期,许多农民将收割下来的秸秆就地焚烧,这些焚烧点多面广.2006年5月31日的南京空气质量接近中度污染,API为194;2006年6月14日6:00API为 123,雾气中泛着淡淡的黄色,隐约弥漫着烧焦味;2007年6月5日6:00到10:00,南京出现了雾和烟尘混合的天气,API为235.2008年6月2日,南京城上空烟雾弥漫,充满焦味,API为134.10～11月是水稻和秋玉米收获的季节,2008年10月28日16时起,南京地区可吸入颗粒物浓度异常升高,至当晚22:00,全市9个国控点中有7个监测点可吸入颗粒物实时浓度超过 1.0mg/m3达到重污染水平,为历史罕见.2009年11月8日,由于秸秆焚烧和雾霾混合的影响,南京遭遇一年中污染最严重的一天,API达到319.

图1 2006年5、6月,2007年6月,2008年6、10月,2009年11月南京空气质量日报污染指数Fig.1 The air quality index distribution over Nanjing in May 2006, June 2006, June 2007, June 2008, October 2008and November 2009

选取API较高,且有秸秆焚烧的2006年5月31日、2006年6月14日、2007年6月5日、2008年6月2日、2008年10月28日、2009年11月8日(阴影标出),用HYSPLIT通过气象场模拟污染物后向轨迹,与卫星监测的火点图和云图进行比较,分析秸秆焚烧引发南京地区的大气污染物来源.

2.2 大气污染物来源分析

针对秸秆焚烧引发的南京地区空气污染事件进行个例分析,重点推断秸秆焚烧排放的大气污染物来源.

秸秆焚烧火点的特点是区域集中、季节性明显,在某一地区短时间内出现成片火点.此时,空气中夹杂着焦糊的味道,空气中的可吸入颗粒物明显升高.图 2中后向轨迹模拟是以32°03′N(32.05°N),118° 46′E(118.767°E)为中心,计算了气流48h后向轨迹.由图2a-图2f中气流轨迹结合火点、API和能见度可以看出,在一定气象条件下,秸秆焚烧排放的大气污染物可以长距离输送,影响范围较大.不仅南京近郊,江苏北部,甚至浙江、安徽的秸秆焚烧都有可能影响南京.

图2中,以本地火点影响为主的有: 2006年5月31日和2009年11月8日.由图2a可见,2006年5月31日后向轨迹经由金华、绍兴、杭州、湖州、宣城、常州、镇江至南京,其中镇江、湖州空气质量较差,API分别为116和131,常州能见度较低,早上只有3km,南京的能见度是其中最低的,早上只有1.2km,API最高,为194.由轨迹垂直变化(图 2g)看出,污染物基本都在边界层内输送,在随后个例分析中轨迹垂直变化与此类似,图略.污染物基本都在边界层内输送.由同期云图(略)可见,29日无云,30日长江三角洲被云覆盖,31日南京以南大部为云所覆盖.由火点可见,南京附近火点较为集中,污染程度高过上风城市很多,因此推断此次南京空气污染主要由局地秸秆焚烧引起的.2009年11月8日,少云,轨迹来源于湖南、江西和杭州,湖南、江西火点较多,合肥、杭州、南昌有一定程度的污染和能见度降低,但不严重,此次污染以本地火点影响为主,加上有雾[18],污染十分严重.

局地和区域秸秆焚烧共同导致的污染事件,如个例2006年6月14日、2007年6月5日、2008年6月2日.这3个个例中,南京本地存在火点,上风城市污染程度也较高,故判定为局地和区域相结合的污染.2006年 6月 14日 500m和1000m高度的后向轨迹源于福建,而 100m低空轨迹源于杭州湾,由云图可见,12日区域内基本无云,13日除了南京附近,都有云覆盖,14日云层覆盖较密;上风城市常州、扬州、镇江、滁州都有火点,杭州、常州、镇江、扬州能见度有下降,而南京本地及与滁州交界处的火点也有重要影响,此次南京API为123,各站污染程度皆较2006年5月31日低,污染成因应该也是局地、区域污染相结合导致的.2007年6月5日的气流来源于海上,但是API却很高,6月3日～5日这一区域都有云覆盖,显示的火点很少,由于南京本地火点影响较大,低空轨迹经过的长江下游地区的苏州、泰州、扬州也有火点,南通能见度较低,扬州、镇江都有较严重污染,且来自海上的气团带来了水汽使得湿度增加,有利于霾的形成,此次污染仍然是局地区域相结合导致的.2008年 6月 2日的1000m高空轨迹源于南京西面的安徽等地,500m和 100m 高度的轨迹源于江西北部和安徽.云图显示5月31日少云,6月1日和2日部分有云覆盖,从火点看,滁州火点较多,合肥、南京都有火点,合肥的API略高于南京,南京的能见度是最低的,应是本地焚烧和输送叠加造成.

图3 2007年6月5日和2008年10月27日卫星云图Fig.3 Satellite imageries on 5th June 2007 and 28th October 2008

2008年10月28日则是以输送影响为主的污染个例.影响该日的主要是27日13:00探测到的火点,由于云覆盖影响(图 3b),遥感监测到的火点数不多,但污染的程度很大,从监测到的气溶胶颗粒物成分推断,是秸秆焚烧导致了这次灰霾天气的形成.据环保部门排查并未在南京郊区发现火点,而卫星探测在泰州、连云港等地发现火点,与 HYSPLIT后向轨迹模拟的气团源地相符合.此次污染过程朱彬等[9]有详细研究.

由以上分析可见,2008年10月28日是以输送为主的污染事件;2006年5月31日和2009年11月8日以本地污染影响为主;其他事件都有本地火点,受区域污染物输送影响较大,是属于局地和输送二者结合的.从后向轨迹线可看出,最后12小时的轨迹较短,有些如图2(b)、2(e)出现盘旋的情况,说明输送不强,污染物较难扩散开.

2.3 气象条件分析

从气象条件看,几个个例的平均风速约为2m/s.据统计,南京 96.7%的霾日均风速均为0～4m/s[19].风速小而湍流弱,不利于污染物的扩散稀释,大气污染物和气溶胶粒子堆积易形成霾.并且这几天的湿度较高(60%～80%),有利于霾的形成和出现,2009年11月8日8:00湿度为93%,有大雾.垂直速度较小时(如表 1中绝对值＜0.05hPa/s),低层切变产生的辐合(正涡度和负散度)使得污染从四周向污染区汇合,而在小的上升运动中,大气上下层之间的交换作用很微弱,污染物易于在边界层堆积[9].

表1 影响污染物扩散的气象条件Table 1 Weather conditions of air pollution

从污染事件时的天气系统来看,2006年5月31日南京处于高压边缘,有风切变;2006年 6月14日北方弱冷空气随前锋进入南京地区,与南京暖湿气流交汇形成雾;2007年6月5日南京处于低压槽中,2008年 6月 2日南京处于槽前脊后,高空有槽;2008年10月28日受均压场控制,大气底层有切变线;2009年11月8日南京受低压控制,在 500hPa高空图上处于槽前,等压线稀疏.这几次污染过程都伴随了高空有槽(或位于槽前),低空存在切变,使得气流由周边向中心辐合,不利于大气污染物的扩散的天气系统.

图4 2007年6月5日和2009年11月8日探空斜温图Fig.4 Skew T-Log P diagram on 5th June 2007and 8th November 2009

图2 的探空斜温图[20](其他污染事件日图略)中,左边曲线是露点温度 Td,右边曲线是温度 T,2条曲线近地面间距很小,说明温度露点差很小,湿度较大,是霾形成的有利条件.表2统计了探空资料的得到的逆温层情况,可以看到污染事件日均有逆温层的出现.

表2 逆温层情况Table 2 Inversion layer

综上,说明当大气污染物在不利于扩散的天气条件就会堆积,在一定的湿度条件下会形成大气污染事件.

3 结论

3.1 秸秆焚烧排放的污染物的区域尺度输送与局地污染结合会造成城市严重空气污染事件.利用遥感火点信息,后向轨迹模拟,再结合上下风地区空气污染监测资料和能见度资料,即使在有云覆盖时,仍可推断污染来源.

3.2 南京几次秸秆焚烧导致的污染过程都伴随了高空有槽(或者位于槽前),低空存在切变的天气系统,使得气流由周边向中心辐合,不利于大气污染物输送.在均压场控制下,等压线稀疏,风速较小或静风,污染物易积聚而不易输送.

3.3 逆温层的形成将污染物禁锢在混合层以下,

不利于垂直扩散;再加上较大的相对湿度,有利于霾的形成,造成严重空气污染.

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The origin of crop residue burning impact on air quality of Nanjing.

YIN Cong1, ZHU Bin1*, CAO Yun-chang2, SU

Ji-feng1, WANG Xiao-ying1, WANG Hong1(School of Atmospheric Physics, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China；2.Meteorological Observation Center of China Meteorological Administration,Beijing 100081, China). China Environmental Science, 2011,31(2)：207～213

The regional transport and local sources of air pollution inducing by crop residue burning was discussed by using satellite remote sensing of fire hot spots data, cloud cover information and back trajectory analysis. The results showed that the polluted air mass could dispersion in regional scale in certain meteorological condition and the relationship between upstream fire hot spots and downstream city Air Pollution Index was obviously. We categorized the air pollution events into three types, which were local(e.g., 31May 2006, 8November 2009), regional(e.g., 28October 2008), and the integration of the two(e.g., 14June 2006, 5June 2007, 2June 2008) respectively. By using fire hot spots and air mass back trajectory analysis, the source of pollutants could be conformed in cloudy days. Weather conditions of air pollution analysis showed that crop residue burning accompanies 500hPa trough (in or in front), low shear and weak convergence in atmospheric boundary layer, sparse isobar, low wind speed/calm wind, are not convenience for air pollutants dispersion. On the other hand, inversion layer confined the pollutants in the mixing layer and high relative humidity was in favor of the formation of haze, intensifying air pollution.

crop residue burning； sa tellite remote sensing；back trajectory

X16

A

1000-6923(2011)02-0207-07

2010-06-09

国 家 “973”项 目 (2009CB426313);国 家 “863”项 目(2007AA06A408);公益性行业(气象)科研专项(GYHY2008060011-1)

* 责任作者, 教授, binzhu@nuist.edu.cn

尹 聪(1985-),女,山东日照人,南京信息工程大学硕士研究生,主要从事大气环境与遥感研究.发表论文1篇.