四川盆地冬季气溶胶污染与气象条件的关系

冯 英 , 冯鑫媛

（成都信息工程大学大气科学学院/高原大气与环境四川省重点实验室, 成都 610225）

引言

全球气候问题一直都是科学家们关注的重点，同时也是全球政府共同致力改善的问题，尤其是温室气体造成的“温室效应”和人为排放导致的大气气溶胶污染最为突出。大气气溶胶通常是指悬浮于大气中固态和液态的微小颗粒物总和（粒径范围约为0.001～20 μm），在大气中的停留时间可以在几小时、几天、几周甚至几年不等[1−3]。气溶胶属于多相系统，由不同的相态组成，主要分为颗粒物和气体，按颗粒物的大小分为可吸入颗粒物（PM10）和细颗粒物（PM2.5）[4]。大气颗粒物上吸附的有毒、有害成分会随着颗粒物粒径的逐渐减小而逐渐增强，大气中细微颗粒（粒径<2.5 μm）的气溶胶浓度对人体健康产生的负面影响非常大[5]。许多研究表明，气溶胶污染不仅仅与人为排放有关，还与区域的气象条件有关，如静小风、低风速、逆温天气、稳定大气层结、高湿等。目前，国内外学者在各个方面对气溶胶污染与气象条件的相关性进行了大量的调研和研究。Cogliani等[6]研究了米兰地区冬季气溶胶污染与风速之间的相关性，结果表明气溶胶污染物浓度与风速的相关系数高达0.85。Kallos等[7]研究表明在气象条件和地形的共同作用下不利于雅典地区的气溶胶污染物向外扩散，易造成气溶胶污染。Tiwari等[8]研究了冬季天气条件对气溶胶污染的影响，结果表明PM2.5浓度与混合高度、相对湿度呈显著负相关，不利于污染物扩散。周书华等[9]研究了成都地区逆温特征，发现冬季逆温是影响气溶胶污染的重要天气条件之一。王式功等[10]研究了兰州地区大气边界层、气溶胶污染物相互作用，指出复杂地形易造成气溶胶污染。

近年来，受经济快速发展，城市人口增长，机动车迅速增多以及大型工业区开发建设等因素的影响，四川地区的大气污染问题日渐突出[11−13]，气溶胶污染更是受到了外界的广泛关注。四川盆地四面环山，风速常年较低，易出现逆温天气等现象，这种比较特殊的复杂地形和城市边界层气象条件导致大气气溶胶污染物的稀释和扩散能力变弱[14−16]，使之成为我国大气污染防治重点区域之一，尤其是冬季气溶胶污染天气频频发生，持续时间长且影响范围广[17]，危害日益严重。已有研究[18]表明，城市化发展、地形以及气象条件的关联性是空气中烟粉尘、汽车尾气等大气污染物在四川盆地不易扩散的重要原因，严重影响了了当地气溶胶污染状况的改善。因此，深入分析四川盆地冬季气溶胶污染天气过程的形成以及与气象条件之间的关系具有十分重要的科学意义和应用价值。本文利用2014～2019年冬季成都市PM2.5、PM10逐日浓度数据和ERA5再分析资料，分析四川盆地冬季气溶胶污染的主要污染物PM2.5和PM10的时间变化特征，探讨了气象条件对四川盆地冬季气溶胶污染的影响，以期为当地大气污染治理措施的科学制定提供理论支撑。

1 研究区域和数据

1.1 研究区域

四川盆地是中国四大盆地之一，主要以亚热带季风气候为主，位于纬度28°～32°N、经度105°～110°E，总面积约为26万km2。盆地四周被高耸的地形和山脉环绕（图略），底部地势相对较为平坦，形成了一个深盆状地形[19]。本文选取成都为代表性城市，研究区域范围为20°～50°N、70°～120°E。成都市位于四川盆地西部，是西南地区最大的城市之一，地势差异比较显著，西北高，东南低，地势相对平坦。

1.2 研究数据

ERA5是欧洲中期天气预报中心(European Center for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF)最新发布的第五代大气再分析数据集，是一种综合性再分析数据[20]。ERA5再分析资料是利用数值同化系统对观测资料进行处理，输出具有延续时间长和覆盖范围广等特点的格点化资料，将模型数据与来自世界各地的观测数据相结合，形成了一个从1979年到实时三个月的完整数据集，时间分辨率为1 h，空间分辨率为0.25°×0.25°，水平分辨率为31 km，垂直可分为137层，是目前应用最广泛的气象再分析资料[21−23]。

本文选取2014～2019年冬季（即前一年12月～当年2月）ERA5再分析数据，每日8个时次（每3小时一个时次），包括相对湿度、绝对湿度、气温、位势高度、纬向风、经向风和垂直速度共7个要素；成都市2014～2019年冬季PM2.5、PM10浓度逐日数据和2014～2018年各类污染物（二氧化硫、氮氧化物、烟粉尘）排放量数据（最新版四川统计年鉴公布的污染物排放量数据截止到2018年）

2 冬季PM2.5、PM10浓度及空气质量的时间变化

图1给出了2014～2019年冬季气溶胶污染物PM2.5和PM10的年际变化。如图所示， 2014年冬季气溶胶污染最为严重，PM2.5日均浓度高达178.4 μg/m3，PM10日均浓度高达254.1 μg/m3，远超我国《环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行）》（HJ633-2012）中PM2.5日均浓度上限（75 μg/m3）和PM10日均浓度上限（150 μg/m3）。2015～2016年冬季PM2.5和PM10浓度呈逐年下降的趋势，2017年冬季气溶胶污染物浓度有所增加，之后又呈逐年下降的趋势。从2014～2019年冬季气溶胶污染物浓度逐月变化（图略）来看，PM2.5浓度在12月最高，PM10浓度在1月最高。

图1 2014～2019年冬季气溶胶污染物浓度的年际变化（a. PM2.5，b. PM10）

图2是2014～2019年冬季各空气质量等级和气溶胶污染物作为首要污染物的出现天数。如图所示，近6 a冬季首要污染物以PM2.5和PM10为主，其中PM2.5污染更为突出；严重污染和重度污染的天数逐年减少，2017年冬季污染天数有所增加，2019年冬季严重污染和重度污染天数为零，变化趋势与图1一致。

图2 2014～2019年冬季各空气质量等级（a）和首要污染物（b）出现天数（单位：d）

图3为2014～2018年各类污染物排放量。如图所示，二氧化硫、氮氧化物和气溶胶污染物主要成分烟粉尘的排放量自2014年开始呈逐年递减的趋势，这主要得益于政府全力实施减排以及关停部分污染物排放量高的工厂。由图1可知，2014年冬季是气溶胶污染最严重的年份，其次是2017年冬季，该年的气溶胶污染是继2014年后相对比较严重的一年，但统计数据显示气溶胶污染物的排放量并没有增加。因此，对比2014～2019年气溶胶污染物浓度与各类污染物排放量的年际变化可知，排放量的高低并不是决定四川盆地冬季气溶胶污染水平的唯一因素，气象条件可能对四川盆地冬季气溶胶污染起着重要作用。

图3 2014～2018年各类污染物排放量（a. 二氧化硫，b. 氮氧化物，c. 烟粉尘）

3 四川盆地冬季大气背景场特征

已有研究[24]表明，气象条件对气溶胶污染物的稀释、扩散以及累积有重要作用，在污染源排放不变的条件下，气溶胶污染物的浓度大小主要受气象条件影响。本节在分析冬季大气背景场特征（包括气温、湿度、位势高度、纬向风、经向风和垂直速度等物理量）的基础上，研究冬季PM2.5浓度与气象要素的相关性，进而探讨气象条件与四川盆地冬季气溶胶污染的关系。

图4给出了多年平均的冬季大气环流场。如图所示，低层850 hPa为两槽一脊型，我国东北地区有一个闭合低值中心，四川盆地主要受弱高压控制，温度梯度很小，风场较弱，低层东南风风速较低，接近于静风状态；700 hPa上，温度梯度明显增大，北方低槽自西向东移动，盆地上空低槽进一步南压，受槽后脊前西北风和偏西风控制，风场有所加强，风速增大；500 hPa上，盆地上空以纬向环流为主，西北风和偏西风偏强；200 hPa上，盆地上空受强而平直的西风气流影响。

图4 多年平均的四川盆地冬季大气环流场（a. 850 hPa，b. 700 hPa，c. 500 hPa，d. 200 hPa；等值线表示位势高度，单位：dagpm；填色表示温度，单位：℃；箭头表示风矢量；黑色轮廓代表青藏高原，绿色圆点代表成都）

从湿度场（图略）看，850～700 hPa上，四川盆地是湿度大值区，相对湿度明显高于周边地区；随着高度的增加，盆地明显偏干，600～500 hPa上湿度低于周边地区。上述特征表明水汽大量聚集在盆地低层，这可能与冬季盆地上空2200～3500 m容易出现逆温层有关，水汽在逆温层下方汇聚，而其上方湿度偏低。

图5给出了多年平均的四川盆地冬季垂直速度和相对湿度垂直剖面。如图所示，垂直方向上，由于高空受到西北气流的影响，盆地中高层气流主要以下沉运动为主，上升运动不明显（图5a）；此外，盆地内600 hPa以下温度梯度较周边地区偏小，水汽也集中在800 hPa以下（图5b）。上述特征表明盆地上空可能存在稳定层结阻碍了水汽向上输送，低层的大气层结比较稳定，加之冬季降水较少，这些因素不利于四川盆地大气中的气溶胶污染物向外扩散，污染物一旦累积，就会导致气溶胶污染愈发严重。

图5 多年平均的四川盆地冬季垂直速度（a，单位：Pa/s）和相对湿度（b，单位：%）沿30°N垂直剖面

4 四川盆地冬季PM2.5日均浓度与气象场的相关性

四川盆地冬季气溶胶污染主要以PM2.5为首要污染物[25]，因此下文主要讨论PM2.5浓度与逐日气象场的相关性。

如图6所示，在850～500 hPa，PM2.5浓度与四川盆地、青藏高原及其以北和以东地区气温呈显著正相关，四川盆地上空及其北侧的正相关性最强。从2014～2019年冬季PM2.5浓度与温度相关性沿30°N的垂直剖面（图7）来看，PM2.5浓度与四川盆地上空850～750 hPa温度的相关性最强。冬季平均温度场垂直分布（图略）表明，盆地内600 hPa以下温度垂直梯度较小，可能存在稳定层结，而PM2.5浓度又与低空而非近地面温度的正相关性最强。根据已有研究[26]，上述特征可能与冬季四川盆地上空边界层顶之上容易出现离地的逆温层有关。这类逆温的形成可能是由于高原东部暖平流输送加热四川盆地上空大气，该区域气温偏高容易形成稳定层结，从而不利于盆地内大气污染物的扩散，污染物在近地面不断累积，浓度进一步升高，加重气溶胶污染。

图6 2014～2019年冬季PM2.5浓度与气温的相关性空间分布（a. 850 hPa，b. 700 hPa，c. 500 hPa，d. 200 hPa，加点区域表示通过0.05水平的显著性检验，黑色轮廓代表青藏高原，绿色圆点表示成都）

图7 2014～2019年冬季PM2.5浓度与温度相关性沿30°N垂直剖面

如图8所示，850 hPa上，PM2.5浓度与四川盆地、西北地区和华北地区位势高度呈显著负相关；700 hPa及以上，与高原及其东部下游地区（大致在20°～45°N）呈显著正相关。在垂直方向上（图略），PM2.5浓度与四川盆地850 hPa以下位势高度呈负相关，700 hPa以上呈正相关。500 hPa高压形势通常对应较强的下沉气流和静稳天气，不利于近地面污染物的扩散；而850 hPa低压形势则可能与北方冷空气入侵、扩散条件好有关。

图8 同图6，但为PM2.5浓度与位势高度的相关性

较大风速是促进大气污染物稀释和扩散的重要气象条件，它影响着气溶胶污染物的传输和扩散。风速通常与污染物浓度呈负相关，即风速越大，污染物浓度值越小。由于特殊地形和地理位置，四川盆地低层和中高层盛行风有明显差异（图4），与PM2.5浓度的相关性也存在一定的差异。如图9所示，在850～700 hPa，PM2.5浓度与四川盆地纬向风呈正相关，而在600～500 hPa呈负相关。可见，四川盆地中高层700 hPa以上盛行偏西风，西风增强，有利于四川盆地污染物浓度的降低；近地面盛行偏东风，东风越弱，越不利于污染物的扩散，会导致污染物浓度升高。

图9 同图6，但为PM2.5浓度与纬向风的相关性

如图10所示，850 hPa上，PM2.5浓度与四川盆地及其北部大范围地区经向风呈正相关。低层经向风以北风分量为主，北风越强，污染物浓度越低；700 hPa上，PM2.5浓度与盆地北部经向风为正相关，与盆地南部为负相关；600 hPa以上，PM2.5浓度多与经向风呈负相关。可见，四川盆地中层经向风以南风分量为主，南风越强，对应污染物浓度越低。

图10 同图6，但为PM2.5浓度与经向风的相关性

垂直速度是衡量大气上升和下沉强度的物理量，对污染物垂直方向上的扩散起着很好的表征作用。如图11a所示，四川盆地上空主要以下沉运动为主，加强了大气层结的稳定性，阻碍了气溶胶污染物向上扩散，污染物大多聚集在近地面层。下沉运动越强，污染物浓度越高，因而PM2.5浓度与垂直速度呈正相关。

如图11b所示，850 hPa上，PM2.5浓度与四川盆地相对湿度呈正相关；700～500 hPa上，与四川盆地及青藏高原东部下游大范围地区呈负相关；由于850～600 hPa上稳定层结的存在，水汽大量聚集在850 hPa以下。随着相对湿度增大，气态污染物向颗粒污染物加速转化，同时逐渐吸收空气中的水分发生凝聚，导致空气中的PM2.5吸湿增长，促使PM2.5浓度增大；700～500 hPa上，PM2.5浓度与相对湿度呈负相关，这可能与这一高度上暖平流加热盆地上空大气，促进逆温层形成，温度升高导致相对湿度降低有关。

图11 2014～2019年冬季PM2.5浓度与垂直速度（a）、相对湿度（b）相关性沿30°N垂直剖面

5 结论

本文利用2014～2019年冬季成都市PM2.5、PM10逐日浓度数据和ERA5再分析资料，通过分析四川盆地近6 a气溶胶污染物的时间变化特征以及PM2.5浓度与气象条件的相关性，探讨了气象条件对四川盆地气溶胶污染的影响，得到如下主要结论：

（1）四川盆地首要污染物以PM2.5和PM10为主。2014～2019年冬季气溶胶污染物PM2.5和PM10浓度呈波动下降趋势，2014年冬季污染最为严重，2017年次之。PM2.5浓度在12月最高，PM10浓度在1月最高。严重污染和重度污染的天数总体呈下降趋势，到2019年冬季严重污染和重度污染天数已经清零。

（2）850 hPa，四川盆地冬季主要受弱高压控制，风场较弱，温度梯度小，相对湿度大。700～600 hPa，四川盆地处于槽后脊前西北风和偏西风控制下，风场有所加强，温度梯度增大，湿度偏低。500 hPa，随着四川盆地上空低槽进一步南压，风场明显加强，以西北风和偏西风为主。200 hPa，四川盆地上空受强而平直的西风气流影响。

（3）四川盆地PM2.5浓度与四川盆地以及青藏高原及其下游地区气象条件的关系密切，与青藏高原及其以北和以东地区850～500 hPa气温呈显著正相关，尤其是与易出现逆温层的四川盆地850～750 hPa温度的相关性最强。当850 hPa东北风较弱（强）且相对湿度偏高（低）、700 hPa西风较强（弱）且湿度偏低（高）、500 hPa高压偏强（弱）且西风偏弱（强）时，四川盆地PM2.5浓度偏高（低）。