杨文峰,李星敏,陈 闯,刘瑞芳,杜川利(.陕西省气象局,陕西 西安 7004;.陕西省气象科学研究所,陕西 西安 7004;.陕西省气象台,陕西 西安 7004)
西安市两次雾霾期间气象要素和气溶胶特性分析
杨文峰1,李星敏2*,陈闯2,刘瑞芳3,杜川利2(1.陕西省气象局,陕西 西安 710014;2.陕西省气象科学研究所,陕西 西安 710014;3.陕西省气象台,陕西 西安 710014)
利用气象要素和气溶胶观测资料,分析了西安市2013年12月17~25日、2014年2月20~26日两次雾霾过程的气象要素风、温、湿变化,气溶胶质量浓度、粒子谱分布及散射系数的变化及其在雾霾天气的形成、发展、维持与变化中的作用.结果表明:APS观测的粒子谱变化表明,雾霾过程中,粒径在0.5~0.835μm之间的粒子的数浓度增加最明显,雾霾后,<2μm和>3.5μm粒子的数浓度下降显著;SMPS观测的粒子谱变化表明,霾过程中细粒子的数浓度主要集中在30~300nm,且具有明显的日变化特征,08:00~14:00、18:00~02:00为数浓度的大值时段,细粒子段污染物浓度的增加主要是由粒径大于140nm以上的粒子引起的.散射系数的增加与粒径小于1.0μm粒子的数浓度增加有关,也是雾霾期间能见度恶化的重要原因之一.
雾霾;气溶胶;粒子谱
近年来,我国频繁出现的雾霾天气给人们的生产生活带来了很大影响,仅2013年1月的雾霾事件造成的全国交通和健康的直接经济损失就约为230亿元[1].
雾霾发生的主要原因是严重的气溶胶污染,气象条件对雾霾的形成、分布、维持与消散起着显著作用,当气象条件不利于污染物扩散,污染物积聚到一定程度,就会引起雾霾[2-3].近几年有关气象条件对雾霾的影响已有不少研究.张人禾等[4]分析了2013年1月中国东部持续性强雾霾天气产生的气象条件,认为热力作用和动力作用对这次雾霾天气过程均具有重要贡献,并且贡献程度大致相当.曹伟华等[5]对北京 2009年 11月3~8日的持续性雾霾过程的分析表明,边界层逆温、相对湿度和PM2.5浓度是雾霾形成的主要因子.冯静[6]对郑州2013年1~2月雾、霾出现与逆温层的统计表明,当有雾时,高空一定有逆温层存在;但有霾时,不一定有逆温层,有逆温也不一定有霾.张小玲等[7]对2013年1月27~31日中国华北平原雾霾天气的数值分析表明,高空以平直纬向环流为主,地面风速小、相对湿度较大,不利于污染物扩散和稀释;边界层内稳定、高湿的气象条件对PM2.5质量浓度的形成、积聚和维持较有利.张恒德等[8]从环流背景、垂直运动、相对湿度以及低层逆温层等方面对华东地区一次大范围雾过程进行了诊断分析,在中高纬处于纬向型环流背景下,西风气流平直,不利于冷空气南下影响我国中东部地区,华东地区基本上处于地面高压内的均压场中,气压梯度力小,近地面风速小,有利于雾的形成和维持.
雾霾发生时气溶胶的光学物理特性会有明显变化.颜鹏等[9]分析了北京市上甸子秋冬季雾霾期间散射系数、吸收系数和单次散射反照率的变化特征,发现该地区气溶胶光学特性受天气过程的影响很大,雾霾天气有利于气溶胶的累积和生成;姚青等[10]分析了天津2013年1~2月雾霾天气下颗粒物质量浓度分布与散射、吸收以及光学厚度的变化特点,表明气溶胶粒子的吸湿增长有助于降低能见度;袁亮等[11]等对黄山夏季气溶胶光学特性开展观测分析,结果表明,黄山光明顶气溶胶消光作用以散射为主,边界层活动是影响光明顶气溶胶光学性质日变化的主要因素;王静等[12]分析了南京一次典型雾霾天气气溶胶光学特性,表明雾霾影响期间粗粒子模态的体积浓度是发生前的 2.5倍,细粒子浓度也比发生前增长了90%.
陕西西安位于关中地区中部,关中北部是陕北黄土高原、南部为陕南秦巴山地,关中地区属簸箕型盆地,不利于污染物扩散,气溶胶光学厚度值常年高于周边地区[13].以西安为中心的关中城市群是陕西省经济的核心区域,也是国家重点区域大气污染防治规划中的重点城市群.西安市是全国大气污染重点监测城市,对西安市及周边雾霾也有不少研究[14-16],这些研究多集中在雾霾的时空分布特征、影响因子及成因分析,而对气溶胶特性的研究则较少.本文选取西安市近年来一次严重的雾霾过程(2013年12月17~25日)和一次典型的雾霾过程(2014年2月20~26日)为研究对象,主要分析了气象要素的变化、气溶胶粒子谱和散射系数的变化,来了解和揭示雾霾的产生、发展和维持机制,为雾霾综合治理提供参考.
1.1观测仪器及方法
观测仪器均为美国TSI公司生产,空气动力学 粒 径 谱 仪 (Aerodynamic Particle Sizer Spectrometers,APS),测量 0.5~20µm的颗粒物粒径谱,包括质量浓度、数浓度和体积浓度,设置每5min采样1次;扫描电迁移率粒径谱仪(Scanning Mobility Particle Sizer Model 3034,SMPS),用于测量10~487nm的颗粒物粒径谱,包括质量浓度、数浓度和体积浓度,设置每5分钟采样1次;积分浊度仪(Integrating Nephelometer Model 3563),测量颗粒物在红(700nm)、绿(550nm)、蓝(450nm)3个波长的总散射系数和后向散射系数,设置每 5分钟采样1次;以上观测数据使用时均经过采样状态、气体流量等参数进行质量控制.
最大混合层高度的计算采用文献[17]的方法.
1.2资料的选取
为了使分析更有代表性,选取西安市近年来严重的雾霾过程2013年12月17~25日和秋冬季典型的雾霾过程2014年2月20~26日来进行分析.两次过程期间气溶胶观测资料取自位于西安市长安区的秦岭大气科学试验基地;PM2.5和PM10质量浓度使用西安市环境保护局13个观测点的日平均值;能见度、相对湿度、风速、探空等气象观测资料,取自西安泾河气象观测站;西安市所辖周至、长安、高陵、临潼、户县、蓝田各县(区)风速观测资料来自当地气象观测站.
1.3雾霾过程概况
2013年12月17~25日,西安市出现了严重的持续雾霾天气, AQI指数连续8d都在400以上,其中19、22~25日达到500;PM2.5质量浓度从12月15日的58.4μg/m3快速上升,17日达到212.2μg/m3,23~25日均超过500μg/m3;18~25日,西安市能见度都在2km以内.2014年2月20~26日西安市AQI指数均超过 200,是西安市秋冬季节典型的雾霾过程,23~25日 PM2.5质量浓度维持在 250μg/m3左右,21~25日能见度为 5~7km;26日出现降水,雾霾过程结束.
2.1雾霾期间气象要素变化特征
2.1.1最大混合层高度变化最大混合层高度反映了白天气溶胶粒子的垂直扩散能力,最大混合层高度高,气溶胶粒子垂直扩散的能力强,有利于降低地面颗粒物的浓度[18].2013年12月17~25日严重雾霾过程中最大混合层高度基本在650m以下,最严重的 24、25日最大混合层高度只有300m左右(图1).2014年2月19~26日的雾霾过程中,最大混合层高度大部分在 1000m以下(图略),2月24日最大混合层高度只有586m,最大混合层高度低且变化小,有利于雾霾天气的加强或持续. 2013年12月15~28日最大混合层高度与PM2.5质量浓度的相关系数达到-0.73,通过a=0.01的显著性检验,表明最大混合层高度的变化对雾霾的生消有较好指示作用,这与文献[18]的研究结果是一致的.
图1 2013年12月15~28日PM2.5、PM10与泾河最大混合层高度变化Fig.1 Change of PM2.5, PM10and maximum mixed height on 15th~28th December 2013 at Jinghe
2.1.2地面风速变化2013年12月17~25日严重雾霾过程中,西安市区及其周边气象观测站, 18~25日地面日平均风速变化范围为:周至 0.1~0.9m/s、长安 0.7~1.8m/s、高陵 0.5~1.0m/s、临潼 0.2~0.8m/s、蓝田 0.5~1.3m/s、泾河 1.0~2.0m/s(图2,其余图略)、户县0.2~1.1m/s;2014年2月 19~26日典型雾霾过程中,西安及其周边气象观测站地面风速,除泾河站日平均风速达到过2.7m/s,其余大部分都在1m/s左右(图略).这两次雾霾过程,地面风速小,空气流动缓慢,污染物不易扩散,有利于气溶胶粒子的堆积,有利于雾霾维持和发展.
图2 2013年12月15~28泾河日平均风速、能见度和相对湿度变化Fig.2 Change of wind speed , visibility and relative humidity on 15th~28th Dec. 2013 at Jinghe
2.1.3地面相对湿度变化2013年12月17~25日西安泾河日均相对湿度在 70%~83%之间(图2),2014年2月19~26日,日均相对湿度在66%~82%之间.两次雾霾过程日均相对湿度较大.有研究表明[19],当相对湿度增加时,亲水性气溶胶会通过吸湿增长,改变粒径大小、形状,从而改变粒子的消光性.相对湿度越大,气溶胶粒子对能见度的影响越明显[20-21].
2.1.4地面至3000m高空温度、湿度、风的变化从2013年12月16~26日08:00、20:00地面探空3000m以下风速、风向、温度、湿度随高度的变化中可以看到(图3给出了部分日期的变化,图中高度为距离观测地面高度,以下分析均指此高度),16日 08:00近地面逆温层厚度达300m,随着太阳辐射增强,地面增温加快,逆温逐渐消失,20:00近地层已没有逆温,但近地层风速小,770~1100m风速只有 1m/s左右,相对湿度增大,PM2.5质量浓度从15日的58.4μg/m3上升到了96.9μg/m3;同样17日,18日08:00,近地层均存在逆温,且风速小,相对湿度逐步增大,有利于亲水性气溶胶的吸湿增长;19日08:00近地面仍有逆温,厚度约 200m,高湿度层扩展到 2200m左右,20:00近地面800m以下相对湿度维持75%左右,温度随高度的变化很小,2500m以下的温度直减率为-0.26℃/100m,温度层结稳定,污染进一步加重,PM2.5质量浓度达到 423.7μg/m3;21日08:00,400m以下温度层结稳定,且在200~ 400m出现逆温,但近地面风速大,相对湿度减小,PM2.5质量浓度比 20日略有减小,但污染持续; 23日08:00、20:00近地面均存在逆温,温度层结稳定,距地面2000m以下相对湿度为60%~87%,500米以下风速不到 2m/s,污染物累积,PM2.5质量浓度增加到了512μg/m3;从25日20:00的探空廓线上可以看出,近地面湿度随高度快速减小,距离地面200m以上,湿度已降到40%.26日随着冷空气的到来,08:00地面风速达3m/s以上,大气层结变为不稳定,空气垂直扩散增强,近地面相对湿度在30%以下,地面 PM2.5浓度降到了 110.6μg/m3;持续了近10d的霾天气终于结束,地面能见度达到了15km.
图3 2013年12月19、21、23、26日08:00、20:00泾河地面探空3000m以下风速、风向、温度、湿度随高度的变化Fig.3 Wind speed and direction, temperature and relative humidity variation under 3000m measured by sounding on 19th, 21th, 23th, 26th Dec. 2013 at Jinghe
2014年2月19~25日08:00、20:00地面探空3000m以下风速、风向、温度、湿度随高度的变化中可以看到(图 4),19日 20:00地面至2500m湿度在44%以下,20日08:00,1200m以下相对湿度增大到 60%以上,有利于亲水性气溶胶吸湿增长,700m以下出现弱的逆温,污染物不易扩散,20:00,700m以上相对湿度达到 65%~89%, 500m以内风速小于5m/s,近地层只有1~2m/s.21 日08:00地面至2500m相对湿度都在70%以上,而且温度层结稳定,20:00,1000以下风速在1~3m/s,近地面风速较小,地面污染加重.22日湿度依然较高,地面观测显示有雾,08:00,近地面有逆温存在,700m以下风速只有1~2m/s.23日08:00绝大部分高度相对湿度在 80%以上,有的高度达到90%,近地层温度层结稳定,20:00近地面相对湿度维持在60%以上,虽然1100m以下温度直减率增大,温度层结稳定性减弱,但2000m以下温度层结仍为稳定,不利于垂直交换的发展.24日与23日相比变化不大,污染继续.25日20:00,1000m以下湿度开始减小, 500m以下温度直减率增大为-0.65℃/100m,温度层结向不稳定转变,有利于污染物扩散,污染开始减小.26日08:00、20:00温度层结总体为不稳定,高层也没有出现等温层或逆温层,空气垂直扩散增强,地面 PM2.5浓度降到了150μg/m3.27日PM2.5质量浓度降到74μg/m3,14:00地面能见度达到15km,雾霾过程结束.
图4 2014年2月20、21、23、26日08:00、20:00泾河地面探空3000m以下风速、风向、温度、湿度随高度的变化Fig.4 Wind speed and direction, temperature and relative humidity variation under 3000m measured by sounding on 20th, 21th, 23th, 26th Feb. 2014 at Jinghe
上述两次雾霾过程共同的特点是,近地面相对湿度都在 60%以上,有逆温出现或温度层结稳定,风速小等.相对湿度大,水汽多,使得大气热效率降低,不仅有利于稳定层结的维持,而且有利于亲水性气溶胶吸湿增长;有逆温层或温度层结稳定,地面产生的气溶胶被限制到低层,阻止了污染物的垂直扩散,使能见度变差,空气质量恶化,这与相关研究[22]中温度层结与气溶胶堆积有很好的相关性是一致的;风速小,空气流动性差,污染物难以扩散,有利于雾霾的稳定发展与维持.
2.2雾霾期间气溶胶物理光学特性
统计分析表明,2013年12月17~25日的严重雾霾过程中,PM2.5占PM10的比例在57%~74%之间,尤其是污染严重的19~25日PM2.5占PM10的比例在70%以上;同样2014年2月19~26日的典型雾霾过程中,在雾霾较重的 21~25日,PM2.5占PM10的比例在65%~74%之间.
2.2.1粒子谱变化(1)SMPS监测的10~487nm的细粒子变化
图5 2013年12月16、19、23、27日SMPS监测的日平均粒子谱Fig.5 Daily mean aerosol number concentration as a function of particle size measured by the SMPS on16th, 19th, 23th, 27th Dec. 2013
2013年12月17~25日的严重雾霾过程中, 从SMPS监测的10~487nm的细粒子在雾霾过程日平均粒子谱的变化发现,雾霾过程中日平均粒子谱的抛物线形状较雾霾前后有明显变化,粒径大于150nm的粒子的数目明显大于雾霾前和雾霾后,图5给出了雾霾前(16日)、发展(19日)、加重(23日)以及雾霾过程结束(27日)的日平均数浓度粒径谱图,可以看出:从16日到19日、23 日AQI从99增大到了500,但小于500nm的数浓度的峰值一直在 100nm附近,19日和 23日100~200nm的粒子的数浓度也明显大于16日该粒径段的粒子的数目;特别值得注意的是 27日,霾过程结束,小于500nm粒子的数浓度的峰值仍然在100nm附近,且峰值并没有比污染较重的23日低很多,只是粒径大于150nm的粒子明显少于19和 23日.说明雾霾过程中细粒子的增多主要与大于 150nm的粒子数浓度的增大有关.从17~25日SMPS监测的10~487nm的数浓度粒径谱日变化的平均值图来看(图6),100nm左右细粒子数浓度最大,大值时段主要出现在 08:00~13:00、18:00~02:00,而14:00~18:00、02:00~08:00细粒子数浓度相对较低,02:00~08:00可能与人类的活动少有关,14:00~18:00可能与午后空气垂直对流增强,有利于污染物扩散有关.
图6 2013年12月17~25日SMPS监测的数浓度粒径谱日变化Fig.6 Daily variation of mean aerosol number concentration as a function of particle size measured by the SMPS on 17th~25th Dec. 2013
2014年2月19~25日的雾霾过程中,SMPS观测的10~487nm的数浓度粒径谱的变化来看,粒子的数浓度主要集中在 30~300nm;小于500nm的数浓度粒径谱的日变化(图略)中,细粒子数浓度的大值时段主要出现在 08:00~14:00、18:00~02:00,而 14:00~18:00和 02:00~08:00数浓度相对较低,这与2013年12月17~25日 SMPS的日变化相似,只是浓度远低于2013年12月的那次过程.
2014年2月19~27日SMPS监测的日平均数浓度粒径谱图(图7,图中给出了25日霾严重时19日和27日的对比)的变化中可以看到,25日污染较重时,大于140nm的粒子数浓度明显高于19日和27日,但小于140nm粒子的数浓度低于污染较轻的27日的数浓度,说明雾霾过程中细粒子段污染物浓度的增加主要是由粒径大于140nm以上的粒子引起的.
图7 2014年2月19、25、27日SMPS监测的日平均数浓度粒径谱Fig.7 Daily mean aerosol number concentration as a function of particle size measured by the SMPS on 19, 25 and 27 February 2014
(2)APS监测的 0.5~20μm的粒径谱变化2013年12月17~25日的严重霾过程中,APS仪器故障,没有得到 0.5~20μm的粒径谱的分布情况.
2014年2月19日12:00开始至2月28日 APS监测的0.5~20μm的粒子数浓度粒径谱随时间的演变图见图8.从20日开始0.8μm以下粒子的数浓度逐渐增大,24~25日 0.8μm以下粒子的数浓度一直持续较大,据累计数浓度分析,在该雾霾过程中,粒径在 0.5~0.835μm之间的粒子的数浓度占总数浓度的平均值达到 82.5%,该粒径段粒子数浓度增加也最明显;26日上午10:00以后由于降水的湿清除作用,各粒径段粒子的数浓度迅速下降,图中已无浓度较大的绿色和黄色.从 2 月20、25、27日APS日平均数浓度粒径谱的比较图(图9)中可以看到,25日污染较20日严重,各粒径段粒子的数浓度均大于 20日的数浓度,27日雾霾过程结束时,小于2μm和大于3.5μm粒子的数浓度显著下降,PM2.5质量浓度从 25日的245μg/m3下降到74μg/m3,PM10质量浓度从25日的363μg/m3下降到208μg/m3.
图8 2014年2月19~28日APS粒子数浓度粒径谱随时间的演变Fig.8 Time series of aerosol particle number size distribution measured by the APS on 19~28 Febuary, 2014
2.2.2散射系数变化从2013年12月20~27日散射系数的变化来看(图10,17~19日散射系数缺测),随着污染的逐步加重,红、绿、蓝散射系数由20日的943.7Mm-1、1106.8Mm-1、1283.7Mm-1逐步增大,24日污染最重时超过了1400Mm-1,能见度维持在2km左右,严重时降到2km以下.
2014年 2月 19~26日散射系数的变化与2013年12月17~25日的严重霾过程中散射系数的变化类似(图11),只是数值小得多.随着污染的逐步加重,红、绿、蓝散射系数由 19日的235.9.7Mm-1、313.1Mm-1、401.7Mm-1逐步增大, 25日达到660Mm-1以上,能见度维持在6km左右,严重时降到6km以下.刘新罡等[23]分析了影响广州市大气能见度因子的贡献比例,其中气溶胶散射占 75.3%,姚青等[24]分析了天津城区春季大气气溶胶消光特性,表明观测期间天津城区气溶胶散射对大气消光贡献为 86.7%,徐政等[25]对济南秋季霾与非霾天气下气溶胶光学性质的观测,表明霾天气的气溶胶散射系数为非霾天气的2.8倍;有研究表明[26],粒径在可见光波长范围(0.4~0.7μm)内的气溶胶粒子的消光作用最强,在影响大气能见度的粒子中,直径为 0.1~1.0μm(积聚模态)粒子占有重要的地位.在上述粒径谱的分析中看到,雾霾严重时粒径<1.0μm粒子的数浓度增加最明显,散射系数的增加也很明显,这就是这两次雾霾期间能见度恶化的主要原因.
图9 2014年2月20、25、27日APS监测的日平均数浓度粒径谱Fig.9 Daily mean aerosol number concentration as a function of particle size measured by the APS on 20, 25, 27 February 2014
图10 2013年12月20~27日日平均散射系数变化Fig.10 The change of daily mean aerosol scattering coefficients on 20~27 December 2013
图11 2014年2月19~26日日平均散射系数变化Fig.11 The change of daily mean aerosol scattering coefficients on 19~26 February 2014
3.1西安市2013年12月17~25日和2014年2 月 20~26日雾霾过程中地面气象要素的主要特点为,最大混合层高度低且变化小,有利于雾霾天气的加强或持续;相对湿度高,有利于气溶胶粒子的吸湿增长,增加粒子的散射,降低能见度;地面风速小,空气流动性差,污染物不易扩散.
3.2雾霾发生时气象要素的垂直变化特点为,近地层有逆温或大气温度层结稳定,地面至3000m高空水汽多,相对湿度大,降低了大气热效率,有利于温度层结稳定的维持,不利于污染物的垂直扩散,地面产生的气溶胶被限制到低层;风速小,加上关中盆地特殊地形的作用,污染物难以水平扩散,有利于雾霾的稳定发展与维持.
3.3APS观测的 0.5~20μm的数浓度粒径谱变化表明,雾霾过程中,粒径在0.5~0.835μm之间的粒子的数浓度增加最明显,雾霾后,小于 2μm和大于3.5μm粒子的数浓度下降显著;SMPS观测的 10~487nm的数浓度粒径谱变化表明,霾过程中细粒子的数浓度主要集中在 30~300nm,且具有明显的日变化特征,08:00~14:00、18:00~02:00为数浓度的大值时段,细粒子段污染物浓度的增加主要是由粒径大于140nm以上的粒子引起的. 3.4严重雾霾时,散射系数可以达到 1000Mm-1以上;散射系数的增加与小于1.0μm粒子的数浓度增加有关,也是雾霾期间能见度恶化的重要原因之一.
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Meteorological factors and aerosol characteristics during two long-lasting fog/haze event in Xi′an.
YANG Wen-feng1, LI Xing-min2*, CHEN Chuang2, LIU Rui-fang3, DU Chuan-li2(1.Shaanxi Meteorological Bureau, Xi'an 710014, China;2.Meteorological Institute of Shaanxi Province, Xi'an 710014, China;3.Shaanxi Meteorological Observatory, Xi'an 710014, China).
China Environmental Science, 2015,35(8):2298~2306
Based on the meteorological and aerosol observed data, the change of wind, temperature ,humidity, aerosol mass concentration, particle size distribution and scatter coefficient had been analyzed in Xi`an on 17~25 December 2013 and 20~26 February 2014. These factors had an effect on the fog/Haze of formation, development and lasting. The results showed: By ASP observation, particle number concentration between 0.5μm and 0.835μm of aerodynamic diameter increased obviously during the formation and maintaining of fog/haze. After the process of fog/haze, the particle number concentration of aerodynamic diameter <2.0μm and >3.5μm decreased significantly. By SMPS observation, particle number concentration was mainly concentrated in 30nm~300nm of aerodynamic diameter and had obvious diurnal variation during the formation and maintaining of fog/haze, the time of large particle number concentration appeared from 8a.m. to 2p.m and from 6p.m to 2a.m. The increase of pollutant concentration was mainly related to the increase of number concentration of aerodynamic diameter>140nm.The increase of scatter coefficient was related to the increase of number concentration of aerodynamic diameter<1.0μm. This was one of the important factors which caused the visibility deterioration.
fog/haze;aerosol;particle number size distribution
X51
A
100-6923(2015)08-2298-09
2014-12-18
国家自然科学基金(41375155)
* 责任作者, 正研级高级工程师, lixingmin803@163.com
杨文峰(1967-),男,江西樟树人,高级工程师,主要从事天气气候、环境气象业务和科研工作.