苏皖鲁豫典型区域臭氧垂直结构及其影响因素分析

王伟月，张 红，汪水兵，洪星园,3，王馨琦，朱承驻

1. 合肥工业大学资源与环境工程学院，安徽 合肥 230009

2. 安徽省生态环境科学研究院，安徽 合肥 230061

3. 中国科学院大气物理研究所，大气边界层物理和大气化学国家重点实验室，北京 100029

近年来，随着《中华人民共和国大气污染防治法》《大气污染防治行动计划》和《打赢蓝天保卫战三年行动计划》等一系列大气环境保护法律法规和行动计划的实施，我国PM2.5治理取得了一定的成效，PM2.5浓度呈逐年下降趋势，但臭氧污染并未得到有效控制[1-3]. 目前，臭氧已成为继PM2.5之后影响区域空气质量的首要污染物[4-5]. 近地面臭氧污染的形成、发展、维持、消散等过程在很大程度上依赖于臭氧浓度与气象要素的垂直状况[6]. 因此，开展臭氧浓度和气象要素的垂直观测对臭氧污染防治具有重要意义.继京津冀及周边地区、长三角地区、珠三角地区和汾渭平原等区域之后，苏皖鲁豫交界地区成为新的联防联控重点区域[7-9]，该区域共有22 个城市，其PM2.5浓度改善程度小于周边城市，且臭氧浓度呈上升趋势，区域性臭氧污染过程明显[10]. 因此有必要对苏皖鲁豫区域的臭氧垂直结构及其影响因素进行研究.

目前，研究臭氧垂直分布的技术手段主要有高空气球臭氧探空仪[11-12]、系留气艇[13]、无人机[14-15]以及臭氧激光雷达[16]等，其中臭氧激光雷达由于具有高时空分辨率、探测范围广、高精度以及实时在线观测的优点[17]，近年来被广泛应用. 如Klein 等[18]使用在埃菲尔铁塔处测得的数据验证了激光雷达的准确性，并且将测得的4 年臭氧数据用于研究城市边界层臭氧垂直结构的季节性变化. 李嫣婷等[19]用臭氧激光雷达对深圳市的臭氧垂直分布情况进行观测，发现从秋季的光化学污染活跃期到冬季的非活跃期，深圳市臭氧浓度的差异性逐渐减少. 气象条件和臭氧潜在来源是影响臭氧浓度垂直分布的重要因素. 如Bian 等[20]研究表明，低温会造成南极东部中山站在春季产生臭氧损失. 陈辰等[21-22]将风廓线雷达用于分析风的水平和垂直结构，并使用臭氧激光雷达探究臭氧的垂直分布，结果表明风的稀释和输送作用会影响臭氧的垂直结构和演变. Li 等[23]利用地面观测资料、激光雷达和气流后向轨迹，对引起上海春季臭氧浓度增加的原因进行了探究，结果表明区域输送是春季臭氧的重要来源.

淮北市位于苏皖鲁豫交界地区的中心位置，地处苏豫皖三省交界，经济发展迅速，目前针对该区域臭氧垂直结构特征的研究较为鲜见. 董昊等[24]研究了2016——2018 年安徽省臭氧污染特征，指出安徽省臭氧浓度总体呈北高南低的分布特征，尤其是淮北市在安徽省臭氧超标城市中年均超标率最高. 因此，该研究选取淮北市作为苏皖鲁豫交界地区典型城市，对其垂直高度上臭氧浓度的变化特征、气象影响因素及其来源开展研究具有重要意义. 基于此，于2021 年11 月10——19 日在淮北市开展臭氧激光雷达、风廓线激光雷达和温湿度廓线激光雷达同步探测，分析边界层内臭氧浓度垂直分布特征，对比清洁日和污染日臭氧浓度、温度以及水平风速的垂直分布情况，同时探讨垂直高度上温度、风向和风速对臭氧浓度分布的影响，并对高空臭氧的潜在来源进行了解析，以期为制定科学精准防治策略提供依据.

1 数据与方法

1.1 观测方案

该研究于2021 年11 月10——19 日在淮北市濉溪县(116.73°E、33.89°N)开展激光雷达观测. 观测点垂直方向无遮挡物，对激光雷达垂直方向上的观测无影响. 臭氧垂直观测采用无锡中科光电技术有限公司的臭氧激光雷达(LIDAR-G-2000 型)，该设备基于差分吸收原理，利用气体的吸收特性反演臭氧浓度垂直分布，主要由激光发射子系统、光学接受子系统和数据采集、控制子系统组成. 臭氧激光雷达的观测高度选取0.3~3 km，探测的时间分辨率为12 min，垂直分辨率为7.5 m. 风廓线激光雷达(WindMast PBL 型)购自青岛镭测创芯科技有限公司，该设备基于光学相干多普勒频移检测原理探测大气三维风场. 风廓线激光雷达的观测高度选取0~2 km，探测的时间分辨率为10 min，垂直分辨率为30 m. 温湿度廓线激光雷达(WARL-03 型)购自合肥中科光博量子科技有限公司，该设备利用氮气或氧气分子的转动Raman 散射谱线强度与大气温度的依赖关系反演大气温度廓线信息.温湿度廓线激光雷达的观测高度选取0~1.5 km，探测的时间分辨率为15 min，垂直分辨率为7.5 m.

1.2 地面臭氧浓度数据获取

基于安徽省生态环境厅空气质量实时数据发布平台(https://sthjt.ah.gov.cn/site/tpl/5371)，烈山区政府国控站点(116.80°E、33.90°N)是距离观测点最近的国控站点(距离7.7 km)，臭氧污染具有区域性，因此该研究地面臭氧浓度数据采用烈山区政府国控站点的臭氧浓度监测数据. 臭氧浓度数据覆盖整个观测期，时间分辨率为1 h.

1.3 臭氧潜在来源解析

为研究观测日、清洁日和污染日抵达淮北市的气团轨迹方向，该研究基于NCEP (美国国家环境预报中心)全球资料同化系统GDAS 数据，以淮北市观测点500 m 高度处为起点，利用MeteoInfo 软件中的HYSPLIT 模式进行24 h 气流后向轨迹聚类分析.

该研究利用潜在源贡献因子分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)探究了观测日(整个观测期)、清洁日(高空臭氧小时浓度<200 μg/m3)和污染日(高空臭氧小时浓度≥200 μg/m3)淮北市上空臭氧的潜在来源区域. 首先，利用MeteoInfo 软件中TrajStat模块建立PSCF 模型和CWT 模型. 在PSCF 方法中，将研究区域划分为网格，并为所研究的空气污染物设置阈值. 该研究中臭氧浓度的阈值设定为研究期间的臭氧小时浓度平均值. 如果轨迹对应的臭氧浓度超过阈值，则该轨迹为污染轨迹. PSCF 值表示特定网格中污染(污染物浓度超过设定阈值)轨迹数占通过该网格轨迹总数的概率，其数值越高，表示该网格点对观测点臭氧浓度的贡献越大. 当污染物浓度高于所设定的阈值时，网格的PSCF 值相同，因此该文采用CWT 方法来弥补这种不足，此方法可以定量反映不同轨迹的污染程度. 为了降低较少轨迹数对PSCF 值和CWT 值造成的不确定性，将两个值分别乘以权重函数以减少误差，即加权潜在源贡献(WPSCF)和加权浓度轨迹(WCWT)[25-26].

2 结果与讨论

2.1 臭氧浓度垂直分布

2021 年11 月10——19 日淮北市地面臭氧浓度随时间变化以及臭氧浓度垂直分布如图1 所示. 由图1(a)可见，淮北市地面臭氧浓度呈显著的单峰日变化特征，每日臭氧浓度峰值出现在14:00，持续时间较短. 臭氧浓度呈清晨和夜间较低、下午较高的特征，这可能与白天太阳辐射和夜间一氧化氮滴定效应有关[27-28]. 11 月16 日16:00 臭氧小时浓度为144 μg/m3，是整个观测期的最高值. 从淮北市周边城市国控站点的臭氧浓度变化趋势初步判断，观测期的臭氧状况为区域性臭氧过程，11 月16 日淮北市臭氧浓度升高的主因可能是区域传输或本地生成. 16 日16:00 臭氧浓度达到峰值的现象符合地面臭氧浓度日变化特征，极可能是受午后太阳辐射的影响.

图1 2021 年11 月10——19 日淮北市地面臭氧浓度变化以及臭氧浓度垂直分布情况Fig.1 Variation of ozone concentration with time on the surface and vertical distribution of ozone from November 10th to 19th, 2021 in Huaibei City

由图1(b)可见：11 月10——15 日和11 月19 日臭氧小时浓度较低，无高空臭氧污染存在，该时段为清洁日；而16——18 日在淮北市存在连续3 d 的高空臭氧污染(臭氧小时浓度≥200 μg/m3)，该时段为污染日. 结合图1(a)可知，污染日的地面臭氧浓度高于清洁日，说明地面臭氧浓度与对流层臭氧浓度垂直分布密切相关[29]. 16 日和17 日臭氧为双层分布，其中，一层分布在0.3~1.0 km 的低空，可能与高空向下垂直输送的臭氧以及本地生成的臭氧有关[30]；另一层分布在1.0~1.5 km 的高空，从16 日凌晨开始出现，至17 日凌晨开始下沉，主要来源可能是外部污染物的输入[31].18 日的臭氧高值主要出现在0.5 km 以下，而在0.5~1.5 km 范围内，臭氧浓度随高度的增加而逐渐降低，呈现为较均匀的臭氧浓度垂直分布，表明18 日的高空臭氧污染主要是归因于本地的光化学反应生成[32].

2.2 清洁日与污染日的臭氧浓度廓线对比

利用0.3~3.0 km 高度内每75 m 的臭氧浓度绘制了观测日、清洁日和污染日的臭氧浓度垂直廓线，如图2(a)~(c)所示. 对比这3 种情况下的臭氧浓度垂直廓线变化特征可知，1.5 km 以下臭氧浓度垂直廓线差别较明显，而1.5~3.0 km 范围内平均臭氧浓度在强烈的太阳辐射影响下都随高度的增加而稳定上升[33]. 由图2(a)可见，在0.3~1.0 km 范围内平均臭氧浓度随高度的增加表现为先增后减，而在1.0~1.5 km 范围内臭氧浓度存在一个微小的峰值. 对比图2(a)与图2(b)发现，清洁日臭氧浓度垂直廓线在垂直高度上的变化与观测日臭氧浓度在垂直高度上的变化特征相似.由图2(c)可见，污染日的臭氧浓度在1.0~1.5 km 范围内存在一个明显的峰值.

图2 淮北市不同时期的臭氧浓度廓线Fig.2 Ozone concentration profiles at different periods in Huaibei City

为进一步研究污染日内2 种不同的高空臭氧污染类型，对比了16——17 日和18 日的臭氧浓度垂直廓线. 由图2(d)(e)可见，16——17 日在1.0~1.5 km 范围内臭氧浓度存在峰值，传输现象较为明显；18 日的本地生成现象较为明显，这都与Wang 等[34]研究发现的臭氧区域传输现象和局地污染现象相符合.

2.3 气象影响因素分析

2.3.1 温度

臭氧浓度变化不仅与其前体物有关，也与气象条件有关，其中温度对于臭氧浓度有显著影响[35-36].图3(a)~(c)为通过温湿激光雷达观测的淮北市观测日、清洁日和污染日1.5 km 高度内每间隔75 m 的温度垂直廓线. 由图3 可见，污染日的温度高于清洁日，与高温有利于臭氧生成的结论相符. 温度垂直廓线在垂直高度上的变化特征表现为0.5 km 以下温度随高度的增加而稳定降低；0.5 km 以上，清洁日的温度降幅增加，而污染日出现波动变化，即可能存在逆温. 此情况说明逆温的阻碍作用可能也是此次污染过程中臭氧迟迟不能消散的重要原因之一[37].

图3 淮北市不同时期的温度垂直廓线Fig.3 The vertical profiles of temperature at different periods in Huaibei City

通过温湿激光雷达观测得到的数据可发现，在污染日(11 月16——18 日)存在连续逆温现象，因此选取16 日08:00、14:00 和20:00 的温度垂直廓线来探究1 d 内逆温对于臭氧垂直分布的影响〔见图3(d)〕.淮北市16 日中午具有单层逆温，而夜间和清晨具有双层逆温. 14:00 的逆温层出现在0.9~1.1 km 范围内，使得大气在垂直方向上不易发生对流运动，逆温层下方出现臭氧聚集现象，说明逆温不利于臭氧的垂直扩散[38]，而逆温层上方的臭氧污染可能是外部污染物输送所致. 相比于中午，夜间和清晨的双层逆温使夜间排放的一氧化氮被阻隔在第一层逆温层的下方，使高空的一氧化氮量较少，导致第二层逆温层周围的臭氧也不易消散，外部污染物易在该层附近积累[39]. 该情况下当太阳升起时，逆温层会被破坏，夜间储存的臭氧随着下沉运动被输送到地面[40-41].

2.3.2 风速

利用风廓线雷达资料，分析淮北市观测日、清洁日和污染日的水平风速垂直分布特征，结果如图4(a)~(c)所示. 由图4(a)~(c)可见：在观测日内，0.3 km 以下的水平风速随高度的增加而稳定增大，水平风速的平均值范围为3.2~5.6 m/s；在0.3~0.9 km 范围内，水平风速变化较小，基本可以看作等风速层；在0.9 km 以上，水平风速均随高度的增加而稳定增大. 在清洁日内，0.3 km 以下水平风速随高度的增加表现为增幅较大，而0.3 km 以上增幅相对减小. 污染日内水平风速在0.3 km 以下的变化情况与清洁日相似，但在0.3 km以上水平风速随高度的增加而减小，且在同一高度上的水平风速基本小于清洁日，该时期的水平风速条件更有利于污染物的积累.

图4 淮北市不同时期的水平风速垂直廓线以及不同高度上水平风速变化对臭氧浓度的影响Fig.4 The vertical profiles of horizontal wind speed at different periods and effect of horizontal wind speed variation on ozone concentration at different heights in Huaibei City

选取2021 年11 月10——19 日0.3、0.6、0.9 km 高度处的水平风速，研究边界层下部、中部以及上部的水平风速对于臭氧浓度的影响. 由图4(d)~(f)可见，随着高度的增加，水平风速变化对臭氧浓度的影响逐渐减弱，而在边界层上部(0.9 km)，臭氧浓度基本稳定不变.

利用风廓线雷达资料分析垂直高度上水平风速、风向和垂直风速对高空臭氧污染的影响，如图5 所示. 由图5(a)可见：11 月10——15 日(清洁日)，1.5 km以下的水平风以偏北风为主；在随后的污染日(11 月16 日)，水平风向由西北风转为南风，说明污染日的高空臭氧可能与淮北市以南地区的臭氧区域输送有关；11 月18 日，水平风向从南风转回西北风，且水平风速呈白天较低、夜间较高的特征，而该时期的高空臭氧浓度呈白天较高、夜间较低的特征，表明18 日的水平风主要起扩散作用.

图5 2021 年11 月10——19 日淮北市水平风速、风向和垂直风速的垂直分布特征Fig.5 The vertical distribution characteristics of horizontal wind speed, wind direction and vertical wind speed from November 10th to 19th, 2021 in Huaibei City

由图5(b)可见，11 月16 日白天主要以微弱的下沉气流为主，臭氧的向上扩散受到干扰. 结合图1 可见，该时期近地面臭氧浓度升高，表明地面臭氧浓度的变化不仅与光化学反应有关，还可能与边界层大气垂直湍流交换作用下的臭氧垂直输送有关[42]. 11 月17 日凌晨至下午在0.9~1.5 km 范围内也出现垂直下沉的气流，造成了悬空臭氧的向下输送. 18 日凌晨至傍晚在0.9 km 以下为上升气流，0.9 km 以上为下沉气流，之后垂直高度上的气流都转变为上升气流，使得臭氧向上扩散，臭氧浓度降低.

2.4 臭氧的潜在来源

区域传输是影响对流层大气环境的另一个重要因素[43-45]. 为分析观测日、清洁日和污染日淮北市臭氧的潜在来源，利用MeteoInfo 中的角距离分析方法进行24 h 气流后向轨迹聚类，聚类结果如图6(a)所示. 由图6 可见：观测日的轨迹1 来自山西省，占比为43.75%；轨迹2 来自安徽省内的其他城市，轨迹最短，占比为35.42%；轨迹3 来自江苏省，占比为20.83%.通过统计不同轨迹对应的臭氧浓度可知，轨迹1 的臭氧浓度最低，为(55.57±13.40) μg/m3；轨迹2 和轨迹3的臭氧浓度相似，分别为(100.49±43.87)(101.01±42.53)μg/m3，表明观测日内的淮北市臭氧浓度主要与安徽省内其他城市以及江苏省传输有关. 因此，短途输送对淮北市的臭氧浓度变化具有较大作用. 比较清洁日和污染日的气流轨迹发现，清洁日的气流主要来自西北部，而污染日的气流主要来自南部和东部，说明气流轨迹方向可能是影响高空臭氧浓度的重要因素之一. 此外，污染日轨迹3 的气流传输路径较为曲折，易造成臭氧和臭氧前体物聚集，对高空臭氧污染的产生可能也具有一些贡献[46].

图6 淮北市不同时期的后向轨迹聚类、WPSCF 分析及WCWT 分析Fig.6 The backward trajectory clustering, WPSCF analysis and WCWT analysis at different periods in Huaibei City

为进一步研究淮北市潜在臭氧源的空间分布及贡献，对淮北市臭氧浓度进行了WPSCF 分析和WCWT分析. 由图6(b)可见：观测日的WPSCF 高值主要集中在安徽省和江苏省北部，因此这2 个区域对淮北市臭氧浓度的影响较大；而河南省的WPSCF 值小于0.7，表明河南省对淮北市臭氧浓度的影响小于安徽省和江苏省. 清洁日的潜在臭氧源主要分布在河南省，而污染日的潜在臭氧源主要分布在安徽省淮北市、合肥市、六安市以及江苏省淮安市. 由图6(c)可见，各时期的淮北市WCWT 分析结果与WPSCF 分析结果相似. 在观测日内，安徽省淮北市、合肥市及六安市等多个城市以及江苏省部分北部城市的WCWT值均大于100 μg/m3，说明高臭氧浓度可能与淮北市本地生成及其南部、东部的区域输送有关. 此外，观测点西北部的WCWT 值基本小于60 μg/m3，即山西省和河南省的贡献均较小. 比较清洁日和污染日的WCWT 值可知，清洁日的WCWT 值整体较低，仅安徽省阜阳市与河南省周口市交界处大于70 μg/m3，而在污染日安徽省淮北市、合肥市、六安市以及江苏省淮安市和宿迁市的WCWT 值均大于90 μg/m3，因此该时期的高空臭氧污染不仅与本地生成有关，还与这些区域的臭氧及臭氧前体物输送有关.

3 结论

a) 2021 年11 月10——19 日淮北市地面臭氧浓度呈单峰日变化特征，其中11 月16——18 日淮北市出现了持续3 d 的高空臭氧污染. 在清洁日内，1.5 km 以下臭氧浓度随高度的增加呈先升后降的趋势；在污染日内，2021 年11 月16 日和17 日臭氧为双层分布，臭氧的区域传输污染特征显著，18 日臭氧浓度在1.5 km 以下随高度的增加而下降，臭氧的局地污染特征显著.

b) 在垂直高度上，污染日的温度高于清洁日，风速低于清洁日，即高温低风有利于高空臭氧污染产生，2021 年11 月16 日逆温层对臭氧浓度的积累有重要作用，风向转变和下沉气流也是造成污染日高空臭氧聚集的重要原因.

c) 从臭氧潜在来源及贡献分析来看，在观测日淮北市臭氧浓度主要受来自江苏省和安徽省的气流影响；清洁日的气流主要来自西北部，而污染日的气流主要来自南部和东部. 观测日的高臭氧浓度可能与淮北市本地生成及其南部、东部的区域输送有关，清洁日的臭氧浓度主要受河南省的影响，污染日的高空臭氧污染不仅与本地生成有关还与安徽省淮北市、合肥市、六安市以及江苏省淮安市和宿迁市的臭氧及臭氧前体物输送有关.