天津团泊洼地区SO2和NO2传输轨迹及来源识别

么相姝，王　磊

(1.天津城建大学地质与测绘学院，天津　300384；2.天津城建大学经济与管理学院，天津　300384)



天津团泊洼地区SO2和NO2传输轨迹及来源识别

么相姝1①，王磊2

(1.天津城建大学地质与测绘学院，天津300384；2.天津城建大学经济与管理学院，天津300384)

摘要：为研究天津清洁站点团泊洼不同季节大气污染物的污染特征和可能来源区域，利用HYSPLIT模型和全球资料同化系统(GDAS)气象数据，采取聚类方法对2012年12月—2013年11月期间抵达天津团泊洼的气团轨迹进行模拟并按不同季节分类。结合该期间NO2和SO2日均浓度监测数据，分析了不同季节气流轨迹对团泊洼污染物浓度的影响。利用潜在源贡献(PSCF)因子分析法和浓度权重轨迹(CWT)分析法分别模拟不同季节NO2和SO2潜在源的贡献作用和浓度权重轨迹。结果表明，不同方向气流轨迹对团泊洼NO2和SO2潜在源区分布的影响存在显著差异。团泊洼NO2和SO2日均最高浓度值对应的气流轨迹均集中在冬季和秋季。冬季日浓度最大值分别为115和179 μg·m-3，气流主要来自团泊洼的西北方向；秋季日均浓度值分别为81和116 μg·m-3，气流主要来自西北和东南方向。团泊洼NO2和SO2的PSCF与CWT分布特征类似，最高值主要集中在北京和天津周边、河北省的煤炭工业区附近，是团泊洼这2种污染物最大的潜在源区。与PSCF分析法相比，CWT分析法能定量模拟潜在源区污染物的浓度数值，而且采用CWT法模拟的各季节潜在源区均比PSCF法的模拟区域更为集中，有助于更精确确定污染物的潜在源区。

关键词：后向轨迹模型；聚类分析；潜在源；团泊洼；清洁站点

随着城市化进程加快和社会经济的快速发展,影响空气质量的气态污染物仍然是我国大城市突出的环境问题[1]。对于污染物轨迹及潜在源区的模拟国内外已有一些研究,GIVEHCHI[2]利用后向轨迹模型模拟了德黑兰PM10浓度最大的潜在源;王茜[3]利用轨迹模式研究上海大气污染的输送来源;王爱平等[4]利用轨迹模型模拟黄山顶夏季气溶胶浓度特征及潜在源区。清洁站点少受局地源影响,而模拟污染物长距离输送轨迹的研究尚鲜见报道。空气污染物的背景值研究在环境和气象科学领域具有重要意义[5]。空气质量监测站点中的清洁站点空气污染物监测数据被认为是空气污染物的背景参考值[6]。团泊洼作为天津空气清洁背景点,其周边没有明显的污染源,污染物浓度水平体现的是该污染物的本底值和长距离输送的整合。揭示污染物传输轨迹以及识别其潜在源区对更好地剥离出该污染物的环境背景值具有重要意义。

1研究区概况及数据处理

1.1研究区概况

团泊洼(38.9° N,117.1° E)位于天津市静海县,西靠南运河,北靠独流减河右堤,东南至马厂减河左堤,是一个三角封闭洼淀,区内地势西南高、东北低,地面最低高程1.0 m左右。团泊洼空气质量监测点位于团泊洼水库附近,该地区周边没有明显的污染源,是天津市空气质量背景点。

1.2数据来源及处理

团泊洼SO2和NO2浓度数据来自天津市环境监测中心国控点自动监测网络。后向轨迹模式采用的气象资料为美国国家环境预报中心(NCEP) 提供的全球资料同化系统(GDAS) 2013年数据。

2研究方法

2.1轨迹聚类分析

基于TrajStat软件中的聚类方法[7-8],结合美国国家环境预报中心和国家大气研究中心联合执行的全球再分析资料,对气流轨迹进行聚类分析,根据气团的移动速度和方向对运动轨迹进行分类。轨迹聚类算法分为欧氏距离(Euclidean distance)和角度距离(angle distance),因为该研究主要关注聚类轨迹方向,故采用角度距离算法对到达团泊洼的气流轨迹进行分类,并在此基础上对不同季节气流所对应的污染物浓度特征进行分析。2条后向轨迹间的角度距离计算公式[7]为

(1)

Ai=[X1(i)-X0]2+[Y1(i)-Y0]2,

(2)

Bi=[X2(i)-X0]2+[Y2(i)-Y0]2,

(3)

Ci=[X2(i)-X1(i)]2+[Y2(i)-Y1(i)]2。

(4)

式(1)～(4)中，X0和Y0为受体点所处位置坐标：d12为d1与d2这2条后向轨迹间角度的均值；X1(i)和Y1(i)为d1轨迹上第i点坐标；X2(i)和Y2(i)为d2轨迹上第i点坐标；Ai为[X1(i)，Y1(i)]点到受体点距离；Bi为[X2(i)，Y2(i)]点到受体点距离；Ci为[X1(i)，Y1(i)]点到[X2(i)，Y2(i)]距离。

2.2潜在源贡献因子分析

典中组在矿区分布最广，主要分布在矿区中、北部，在矿区北部不整合覆盖于旁那组之上，在矿区中东部覆盖于洛巴堆组之上，与下伏的巴堆组为角度不整合接触或断层接触，第一岩性段安山质火山角砾熔岩是帮浦矿区的次要赋矿层位，是笛给矿区目前发现的主要赋矿层位。

潜在源贡献因子(PSCF，FPSC)值是所选研究区域内经过网格ij的污染轨迹数(xij)与该网格上经过的所有轨迹数(yij)的比值[9-10],计算公式为

FPSC，ij=xij/yij。

将研究区域内气流轨迹所涉及的区域分成0.5° × 0.5°的水平网格,计算各个网格内经过的气流轨迹条数和研究区所有网格内的气流轨迹条数,以此计算各研究区每个网格内的气流轨迹出现概率。引入权重函数Wij来减小模拟误差。对Wij的定义如下:

2.3浓度权重轨迹(CWT)分析

为了解决PSCF不能区分相同PSCF值的网格对观测点污染程度贡献大小的问题,利用CWT分析法模拟潜在源区污染物的权重浓度数值[11-13],计算方法为

(5)

式(5)中,Cij为网格ij的平均权重浓度,μg·m-3;k为轨迹;Ck为轨迹k经过网格ij时对应的团泊洼污染物质量浓度,μg·m-3;τijk为轨迹k在网格ij停留的时间,取值24 h。在PSCF分析法中所用的权重函数Wij也适用于CWT分析法,以减少xij值较小时所引起的不确定性。

3结果与分析

3.1后向轨迹分布

图1　2013年各季节团泊洼500 m后向轨迹分布

3.2后向轨迹聚类分析

根据各类气流轨迹空间分布特征的一致性,把气流轨迹分为4类,聚类结果如图2所示。由图2和表1可以看出,研究期间,春季来自天津、北京、张家口、内蒙古中部、蒙古方向的气流轨迹最多,占当季气流轨迹总数的32.61%;来自山东中部、济南、黄海方向的气流轨迹较少,占当季气流轨迹总数的15.22%。夏季来自河北东部、山东西部和南部、安徽和江苏交界处的气流轨迹最高,占当季气流轨迹总数的47.83%。秋季来自北京、河北西北部、内蒙古中部、蒙古的气流轨迹最多,占当季气流轨迹总数的39.56%;冬季来自北方内陆地区的气流轨迹(轨迹1和3)占冬季气流轨迹总数的比例最大,其中来自北京西南部、张家口、内蒙古中部、蒙古方向的气流轨迹最多,占41.11%。

图2　2013年团泊洼后向轨迹聚类的季节分布

表1团泊洼各类轨迹区域特征的季节分析

Table 1Regional characterization of various types of airflow trajectories in Tuanbowa

季节轨迹类型出现概率/%途经区域ρ1)/(μg·m-3)NO2SO2春215.22山东中部、济南、黄海32.0036.00325.00唐山、秦皇岛、内蒙古东部34.3940.55427.17河北与山东交界处、内蒙古中部28.1330.71132.61天津、北京、张家口、内蒙古中部、蒙古34.7744.44夏411.96河北中部、山西北部23.2723.10218.48北京、河北西北部、内蒙古中部、蒙古24.5324.53327.14唐山、秦皇岛、内蒙古东部、蒙古26.1626.63147.80河北东部、山东西部和南部、安徽与江苏交界处24.7518.89秋116.48河北与山东交界处、阳泉、内蒙古中部、蒙古33.0028.33220.88唐山、河北东北部、内蒙古中部、蒙古34.7932.47423.08河北与山东交界处、山东中部30.4336.19339.56北京、河北西北部、内蒙古中部、蒙古38.1743.57冬215.56沧州、山东北部40.2380.46418.89唐山、秦皇岛、承德、内蒙古中部、蒙古38.3586.18324.44北京西部、承德、内蒙古东部41.8285.50141.11北京西南部、张家口、内蒙古中部、蒙古37.5874.83

1)算术平均值。

3.3污染气流潜在源区分析

图3为研究期间团泊洼各季节NO2的潜在源贡献计算结果。春季河北中南部和山东西北部等地是团泊洼NO2的潜在源区。夏季北京东南部和河北东北部等区域是团泊洼NO2的潜在源区。此外,内蒙古东部、河北中南部等地区对团泊洼污染源也有一定影响。秋季北京、河北中南部和山东沿海以及渤海湾等地区是团泊洼NO2的潜在源区。冬季河北省是团泊洼NO2的主要输送源。综上可以看出,河北省的污染源对团泊洼地区污染物的影响较大,这可能是由于污染物近距离输送导致。采用PSCF方法对团泊洼污染物进行分析可以发现,团泊洼NO2分布存在明显的季节变化。

图4为研究期间团泊洼各季节SO2的潜在源贡献计算结果。春季北京周边、石家庄、环渤海湾处是团泊洼SO2的潜在源区;夏季北京东南部和山东中部等地区是团泊洼SO2的潜在源区;另外,内蒙古包头附近、辽宁北部地区对团泊洼SO2也有一定影响,主要通过远距离输送到团泊洼;秋季北京及其周边地区、河北与山东交界处是团泊洼SO2的潜在源区;冬季北京和河北东南部是团泊洼污染物的主要输送源。综上可以看出,北京和河北省的污染源对团泊洼地区污染物的影响较大,而且潜在源贡献作用较大的地方多分布在这些地区的煤炭工业区附近,污染物可短距离输送至团泊洼。

3.4浓度权重轨迹分析

利用浓度权重轨迹分析法计算潜在源区气流轨迹权重浓度,以反映不同轨迹的污染程度。通过浓度权重轨迹分析法对影响团泊洼地区NO2和SO2这2种气态污染物浓度值的潜在源区进行模拟。研究期间团泊洼各季节NO2浓度权重轨迹分布情况见图5。由图5可以看出,春季NO2浓度权重轨迹值较高的地区主要集中在河北中南部、山东西北部以及渤海湾附近区域,为团泊洼NO2的最主要潜在源区,分布相对比较集中,这些地区对团泊洼日均NO2质量浓度贡献在21 μg·m-3左右,污染物浓度较低;夏季浓度权重轨迹值较高的地区主要集中在河北中南部、山东西北部以及江苏省的部分区域,这些地区对团泊洼日均NO2质量浓度贡献在20 μg·m-3左右,污染物浓度也较低;秋季浓度权重轨迹值较高的地区则主要集中在河北省中南部、山东省北部、内蒙古、北京以及江苏北部局部地区,这些地区对团泊洼日均NO2质量浓度贡献在18～40 μg·m-3之间;冬季浓度权重轨迹值较高的地区主要分布在河北省、北京以及天津等地区,这些地区对团泊洼日均NO2质量浓度贡献在30 μg·m-3左右,污染物浓度相对较高。相较于其他季节,冬季NO2质量浓度贡献值较大,且分布相对较为集中。这可能是冬季这些区域人为排放的污染物随冷空气扩散,较易影响到团泊洼所致。

由图6可以看出,春季河北中南部、山东西北部以及渤海湾附近区域是团泊洼SO2的最主要潜在源区,这些地区对团泊洼SO2日均值浓度贡献在25 μg·m-3左右,污染物浓度较低,河北中南部主要为煤炭工业区,污染物通过短距离输送至团泊洼。而蒙古、内蒙古中部、辽宁省中北部对SO2的日均值浓度也有一定贡献,浓度值约为6 μg·m-3,以长距离输送为主。夏季天津周边、京西地区等地对SO2日均值浓度贡献在16～20 μg·m-3之间,污染物浓度较低,这可能是因为这些地区分布着煤炭工业;秋季河北省中南部、河南焦作等地对SO2日均值浓度贡献在35～40 μg·m-3之间,污染物浓度较低。冬季河北东南部、天津等地区对SO2日均值浓度贡献在50～60 μg·m-3之间,污染物浓度相对较高。相较于其他季节,冬季SO2质量浓度贡献数值较大,且分布相对较为集中。这可能是因为冬季这些地区通过燃煤取暖所释放出的污染物较多,其次是工业地区煤炭、化石等其他工业排放的废气物中含有大量SO2。

图3　团泊洼NO2潜在源贡献因子的季节分布

图4　团泊洼SO2潜在源贡献因子的季节分布

4结论

(1)春季,团泊洼地区污染状况受蒙古、内蒙古中部和北京的影响较大;夏季,受河北东部、山东西部和南部、安徽和江苏交界处的影响较大;秋季,受蒙古中部、内蒙古中部、河北西北部影响较大;冬季,受北方内陆地区影响较大。

(2)春季,河北中南部、山东西北部以及渤海湾附近区域是团泊洼NO2的主要潜在源区;夏季,河北中南部、山东西北部以及江苏省的部分区域是团泊洼NO2的主要潜在源区;秋季,河北省中南部、山东省北部、内蒙古、北京以及江苏北部局部地区是团泊洼NO2的主要潜在源区;冬季,河北省和北京是团泊洼NO2的主要潜在源区。相较于其他季节,冬季NO2质量浓度贡献值较大,且分布相对较为集中。

图5　团泊洼NO2浓度权重轨迹的季节分布

图6　团泊洼SO2浓度权重轨迹的季节分布

(3)春季,SO2浓度权重轨迹的较大值主要集中在河北中南部、山东西北部以及渤海湾附近区域;夏季,主要集中在天津周边和京西地区等地;秋季,主要集中在河北省中南部以及焦作等地;冬季,主要集中在河北东南部和天津等地区。

参考文献：

[1]高健,张岳翀,柴发合,等.北京 2011年10月连续重污染过程气团光化学性质研究[J].中国环境科学,2013,33(9):1539-1545.

[2]GIVEHCHI R.Contribution of the Middle Eastern Dust Source Areas to PM10Levels in Urban Receptors:Case Study of Tehran,Iran[J].Atmospheric Environment,2013,75:287-295.

[3]王茜.利用轨迹模式研究上海大气污染的输送来源[J].环境科学研究,2013,26(4):357-363.

[4]王爱平,朱彬,银燕,等.黄山顶夏季气溶胶数浓度特征及其输送潜在源区[J].中国环境科学,2014,34(4):852-861.

[5]马志强,徐敬,张小玲,等.北京PM2.5背景值定值方法及其变化特征研究[J].中国环境科学,2015,35(1):7-12.

[6]FERRARIO J.Background Contamination by Coplanar Polychlorinated Biphenyls (pcbs) in Trace Level High Resolution Gas Chromatography/High Resolution Mass Pectrometry (Hrgc/Hrms) Analytical Procedures[J].Chemosphere,1997,34(11):2451-2465.

[7]WANG Y Q,ZHANG X Y,DRAXLER R R.TrajStat:GIS-Based Software that Uses Various Trajectory Statistical Analysis Methods to Identify Potential Sources From Long-Term Air Pollution Measurement Data[J].Environmental Modeling and Software,2009,24(8):938-939.

[8]DORLING S R,DAVIES T D,PIERCE C E.Cluster Analysis:A Technique for Estimating the Synoptic Meteorological Controls on Air and Precipitation Chemistry:Method and Applications[J].Atmospheric Environment:Part A:General Topics,1992,26(14):2575-2581.

[9]XU X,AKHTAR U S.Identification of Potential Regional Sources of Atmospheric Total Gaseous Mercury in Windsor,Ontario,Canadausing Hybrid Receptor Modeling[J].Atmospheric Chemistry and Physics,2010,10(15):7073-7083.

[10]BEGUM B A,KIM E,JEONG C H,etal.Evaluation of the Potential Source Contribution Function Using the 2002 Quebec Forest Fire Episode[J].Atmospheric Environment,2005,39:3719-3724.

[11]SEIBERT P,KROMP-KOLB H,BALTENSPERGER U,etal.Trajectory Analysis of Aerosol Measurements at High Alpine Sites[J].Transport and Transformation of Pollutants in the Troposphere,1994,15(9):689-693.

[12]HSU Y K,HOLSEN T M,HOPKE P K.Comparison of Hybrid Receptor Models to Locate PCB Sources in Chicago[J].Atmospheric Environment,2003,37(4):545-562.

[13]HOPKE P K,GAO N,CHENG M D.Combining Chemical and Meteorological Data to Infer Source Areas of Airborne Pollutants[J].Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems,1993,19(2):187-199.

(责任编辑： 许素)

Identification of Transportation Pathways and Sources of SO2and NO2in Tuanbowa, Tianjin.

YAO Xiang-shu1, WANG Lei2

(1.School of Geology and Geomatics, Tianjin Chengjian University, Tianjin 300384, China;2.School of Economics and Management, Tianjin Chengjian University, Tianjin 300384, China)

Abstract:To characterize the air pollution relative to season and identify potential pollution sources in Tuanbowa of Tianjin, HYSPLIT model and meteorological data of global data assimilation system (GDAS) were used and the cluster method was applied to invert the tracks of airflows arriving at Tuanbowa of Tianjin during the period from December 2012 to November 2013, and the tracks were classified by season. Moreover, the daily monitoring data of NO2 and SO2 during the period were taken into account in analysis of effects of the airflow tracks on concentrations of pollutants in Tuanbowa of Tianjin relative to season. The potential source contribution function (PSCF) analysis method and concentration-weighted trajectory (CWT) analysis method were applied to simulate contributions of the potential sources and CWT of NO2 and SO2 relative to season. Results show that airflows coming in from different directions had apparent different impacts on distribution of potential NO2 and SO2 sources. The airflow tracks corresponding to the daily mean highest values of NO2 and SO2 concentrations were concentrated mainly in winter and autumn. In winter, the daily highest concentration of NO2 and SO2 was 115 and 179 μg·m-3, respectively, with airflows coming mainly from northwest while in autumn, it was 81 and 116 μg·m-3, respectively, with airflows coming mainly from northwest and southeast. PSCF and CWT of NO2 and SO2 in Tuanbohu were distributed in a similar pattern, with the highest concentration of NO2 and SO2 appearing in the surroundings of Beijing and Tianjin and areas around the coal industries in Hebei Province, which demonstrate that they are the main potential source areas of the two main pollutants. Compared with the PSCT analysis method, the CWT method may be used to quantitatively simulate concentrations of the pollutants in the potential source area, and the potential source areas simulated with the CWT method are more concentrated than those with the PSCF method, regardless of season, which helps identify potential source areas more accurately.

Key words:backward trajectory model;cluster analysis;potential source;Tuanbowa;environment monitoring site

收稿日期：2015-05-21

基金项目：国家自然科学基金青年基金(71303170);教育部人文社科项目(12YJC630204)

中图分类号：X51

文献标志码：A

文章编号：1673-4831(2016)03-0451-07

DOI：10.11934/j.issn.1673-4831.2016.03.018

作者简介：么相姝(1982—),女,天津市人,讲师,硕士,研究方向为大气环境与资源价值评价。E-mail: yaoxiangshu126@126.com

① 通信作者E-mail: yaoxiangshu126@126.com