大气环流异常对吉林省霾污染的影响

张伶俐 王 纯 郭 栋 王 冀

（1.长白山气象局，吉林安图 133613；2.长白山气象与气候变化吉林省重点实验室，吉林长春 130062；3.南京信息工程大学，江苏南京 210044；4.北京市气候中心，北京 100089）

1 引言

冬季的霾污染主要是由直径≤2.5 μm 的细颗粒物（PM2.5）产生的，PM2.5由于粒子直径很小，能够吸入肺部，然后进入血液，造成呼吸系统和心脑血管损伤[1-2]。 东北地区是我国霾污染最严重的地区之一， 霾污染主要来源于以煤炭为主的能源消耗、高排放的工业等，排放物中含有大量的初级颗粒物， 也有大气中复杂化学反应产生的次级气溶胶[3]。 在静稳的大气条件下，不利于污染物的稀释和扩散，PM2.5浓度很容易升到较高水平[4-6]。

针对东北地区的雾霾天气，相关学者从PM2.5的时空分布、气象要素、天气系统等方面展开了研究。 何月欣等[7]借助卫星遥感资料对东北地区的霾污染时空分布特征进行研究时发现秋末冬初东北地区的霾污染事件与农作物秸秆焚烧有关。 针对辽宁地区的雾霾，王若男等[8]把污染天气分成了5 种类型，分别为蒙古高压型、变性高压型、蒙古气旋型、 弱低压型和江淮气旋型。 气温和相对湿度是影响沈阳市PM2.5浓度的主要气象因子，重度污染时，相对湿度增大，逆温层厚度增大[9]。 针对吉林省的雾霾研究， 主要集中在雾霾事件综合评估方面[10-11]，而对污染特征及大气环流异常的研究相对较少，且吉林省位于东北平原腹地，冬季气温较低，供暖期长达半年之久，空气污染在一定程度上受多种因素影响。故本文利用2015—2019 年吉林省的PM2.5浓度资料， 探讨吉林省PM2.5污染特征和环流异常对吉林省PM2.5污染的影响，对于提高吉林省的霾污染预报能力， 治理霾污染具有重要的意义。

2 数据和方法

本文使用的空气质量指数（Air Quality Index,AQI) 和PM2.5浓度数据来源于中国环境监测总站全国城市空气质量实时发布平台发布的历史数据，资料时长为2015—2019 年，所使用的资料为日数据。 根据中国《环境空气质量指数（AQI）技术规定》（HJ633—2012）分级方法，PM2.5浓度等级分别为：0 ～35 μg/m3、36 ～75 μg/m3、76 ～115 μg/m3、116～150 μg/m3、151～250 μg/m3和251～500 μg/m3；对应的空气质量指数分别为：0～50、51～100、101～150、151～200、201～300 和大于300；对应的6 个级别分别为：优（一级）、良（二级）、轻度污染（三级）、中度污染（四级）、重度污染（五级）和严重污染（六级）。 在本研究中，吉林省全区性污染过程的定义标准为全省9 个地级市中有6 个以上达到PM2.5中度污染及以上。

使用1979—2019 年的ERA5 再分析资料分析环流形势， 资料分辨率为1°×1°。 高空资料为1000—1 hPa，垂直方向37 层，包括温度场、气压场、风场和相对湿度场；地面资料包括2 m 气温和边界层高度场。使用1979—2019 年的逐日资料计算气候态，使用2015—2019 年的日数据和气候态计算污染日的异常场。 对多个污染日的异常场进行合成分析，并使用t 检验方法进行显著性检验。

3 吉林省PM2.5 区域性污染特征

长春市2015 年空气环境达标天数为227 d。近5 年，优良天数呈逐渐增加趋势，到2019 年，增加到291d， 较2015 年增加64 d， 增加比例为28.2%。2015 年长春市轻度污染及以上天数为95 d； 近5年轻度污染以上的天数整体呈现下降趋势，但2017 年比2016 年（54 d）增加了12 d；到2018 年，长春市轻度污染以上的污染日数仅为20 d；而2019 年又略微增加至39 d，较2015 年减少了56 d。由此可见，随着节能减排的加强，长春市空气质量整体转好，但是污染日数存在年际波动变化。

图1a 为2015—2019 年长春市PM2.5污染日数的逐月变化，可以发现PM2.5达到轻度污染及以上的日数主要出现在1—4 月和10—12 月。 2015年1 月和11 月PM2.5污染日数最多， 均为18 d；5—9 月PM2.5的污染日数较少， 基本在4 d 以下，且仅有个别年份有少量的轻度污染日； 6—8 月仅有2015 年存在少量污染日数；每年9 月均不存在霾污染。图1b 为2015—2019 年长春市PM2.5浓度的逐月分布，可见PM2.5的月浓度分布总体上呈现为冬季高、 夏季低的特征，PM2.5浓度较低的月份为5—9 月； 最高浓度出现在2015 年11 月，为126 μg/m3；2018 年8 月出现了近5 年来PM2.5月平均浓度的最低值12 μg/m3。

图1 2015—2019 年长春市PM2.5 污染日数（a）和月平均浓度（b）逐月变化

PM2.5污染多发生在冬季，往往表现为严重的霾污染事件。 因此，针对2015—2019 年吉林省三分之二以上地级市出现PM2.5中度污染以上的污染日，进行大气环流形势的合成分析。 统计得出，2015—2019 年吉林省共出现12 次严重的区域性污染天气。 其中， 中度以上污染日数为18 d，以2015 年最多（8 次，12 d）；重度污染过程持续时间为1～3 d。 最严重的一次PM2.5污染过程出现在2015 年11 月8—9 日， 吉林省9 个地级市平均PM2.5浓度高达279 μg/m3。

从2015—2019 年12 次吉林省区域性PM2.5污染过程空间分布可以发现， 吉林省重污染过程以长春市最为严重， 平均浓度高达210 μg/m3以上。以长春市为中心，向东、西两个方向递减，延边州的PM2.5浓度最低，小于105 μg/m3；其次为白城市，在120 μg/m3以下。

4 大气环流异常影响成因分析

由于2015 年11 月8—9 日的PM2.5浓度是其他过程的2 倍， 故下文主要针对此次污染事件与吉林省12 次区域性PM2.5污染过程的环流形势对比，以期为此类天气过程的预报提供借鉴。

图2 给出了吉林省12 次区域性PM2.5污染过程（图2a、图2b）和2015 年11 月8—9 日（图2c、图2d） 的高空环流形势合成图。 从图2a 可以看出， 区域性重污染天气时整个欧亚大陆以平直的西风环流为主，没有明显的槽脊活动，且乌拉尔山以东有一个-80 gpm 的负距平中心， 亚洲东北部为100 gpm 的正异常中心，表现为EU（欧亚型）遥相关的负向， 即在负距平的作用下乌拉尔山地区的高压脊减弱，欧亚大槽在正距平的作用下填塞，使得大气环流转换为纬向环流，东亚冬季风减弱，导致吉林省出现静稳的天气形势， 不利于污染物的扩散。 与所有事件一致，2015 年11 月8—9 日吉林省上空也为正位势高度异常（图2c），不同点在于正异常的范围和强度更大， 且贝加尔湖上游呈现为明显的高压脊，即50°N 以北地区大气环流经向度较其以南区域更大， 说明此时污染物也可能来源于吉林省上游的黑龙江地区。图2b 是区域性污染过程200 hPa 纬向风场及异常场合成图，可以看出北半球副热带西风急流位于30°N 上空，急流中心位于西太平洋上，中心值为56 m/s，吉林省位于高空急流入口区的左侧，为下沉运动，不利于污染物扩散。 从200 hPa 纬向风场的异常可以发现， 西太平洋上的副热带西风急流中心明显减弱，负距平中心可达-12 m/s，也预示着大气环流趋于静稳形势， 造成污染物的积聚而不利于污染物的稀释和扩散；但2016 年11 月8—9 日，副热带西风急流明显减弱， 吉林省位于减弱东移急流入口区左侧，其对应的辐散下沉运动较图2b 偏弱。

图2 高空环流形势合成分析（a、c 为500 hPa 高度场和高度距平场，等值线表示高度，填色表示高度距平；b、d 为200 hPa 纬向风场和纬向风异常，等值线表示纬向风场，填色表示纬向风异常；斜线区域表示异常场通过95%置信水平；绿色方框代表研究区域）

从吉林省12 次区域性PM2.5污染过程的地面环流形势合成图（图3a）可以发现，亚洲大陆高压中心位于我国西北部与蒙古国西部交界处，呈东北—西南向带状分布，高压偏弱，中心值仅为1 030 hPa，且此时海平面气压在蒙古国为显著负距平，日本以北的地区为明显的正距平，吉林省位于“鞍型场”之间的过渡带，等压线稀疏，气压梯度较小，有助于静稳天气的产生，进而利于污染物的堆积。 从12 次区域重度污染过程地面2 m 温度的合成图（图3b）可以发现，吉林省气温在-4～0 ℃，且气温明显偏高（正温度距平）。 在2015 年11 月8—9 日（图3c、图3d）的天气过程中，海平面气压偏高且气温略高， 这种环流形势使得南风加大，其携带的海上水汽利于污染物吸湿增长，是污染物浓度创历史纪录的主要原因之一。

图3 地面环流形势合成分析（a、c 为海平面气压场，等值线表示海平面气压，填色表示海平面气压异常；b、d 为地面2m 温度，等值线表示温度，填色表示温度异常，加粗实线为0 ℃线；斜线区域表示异常场通过95%置信水平；绿色方框代表研究区域）

逆温层的存在有利于增加近地层的大气稳定度，不利于污染物的稀释和扩散，是预报霾污染天气的重要物理量之一[12]。 为了显示逆温的空间分布特征，使用850 hPa 与1 000 hPa 的温差来显示逆温的强度。 从12 次区域性重度污染过程逆温（T850-T1000）异常（填色）合成图（图4a）可以发现，吉林省西部地区有3 ℃以上的逆温正距平， 东部地区也有2 ℃以上的正距平，逆温层明显增强，有利于近地层污染物的累积。 同时，吉林省850 hPa 以偏南风为主， 有利于华北地区的污染物向吉林省输送。 2016 年11 月8—9 日（图4b），吉林省的逆温层较区域性重度污染过程更强， 吉林省主要受偏东气流影响， 其北侧的反气旋涡旋有助于黑龙江地区的污染物向吉林省输送， 其携带的日本海水汽也为相对湿度的增加起到了有效的正贡献。

图4 区域性重度污染过程（a）、2015 年11 月8—9 日过程（b）逆温异常场和850 hPa 风场异常（箭头）合成（图中斜线区域表示逆温异常通过95%置信水平；绿色方框代表研究区域）

边界层高度是表征大气垂直扩散能力的重要物理量， 边界层高度越高， 越有利于污染物的扩散；边界层高度越低，越不利于污染物的稀释和扩散[13]。 同时发现污染期间吉林省西部的边界层高度仅有150～300 m， 吉林省东侧的边界层高度则低于150 m， 此时边界层高度异常表现为吉林省大部分地区为-240～-160 m。 明显偏低的边界层高度不利于污染物的垂直扩散， 有利于污染物在近地层的积聚，产生重度污染天气。与其他环流形势有所不同，2015 年11 月8—9 日吉林省大部分地区边界层高度在500 m 以上， 且边界层高度异常也较其他重度污染过程偏大， 表现为西部地区为正异常、 中部和东部地区为弱负异常的分布形式， 可见不是所有的重度污染事件期间边界层高度都偏低。重度污染事件的成因复杂，需要针对污染物的源地、持续输送时间等方面综合考虑。

5 结语

本文基于2015—2019 年逐日PM2.5浓度资料，研究了吉林省PM2.5污染的特征和大气环流异常对吉林省PM2.5污染的影响，主要结论如下：

（1）2015—2019 年长春市的PM2.5污染日基本呈逐渐下降的趋势， 季节变化趋势表现为冬季PM2.5污染重而夏季污染轻的特征。2015—2019 年吉林省出现了12 次较严重的区域性PM2.5污染天气，污染过程一般持续1～3 d，污染的空间分布以长春市污染最为严重， 以长春市为中心向东西两侧延伸污染逐渐减轻。

（2）吉林省出现区域性PM2.5污染的大尺度环流形势表现为500 hPa 高度距平场呈EU 型（欧亚型）的负向，乌拉尔山高压脊减弱，东亚大槽填塞，高空环流平直， 同时200 hPa 副热带西风急流减弱。地面场表现为2 m 温度偏高，亚洲地面高压偏弱，东亚冬季风减弱，天气形势静稳。

（3）吉林省出现区域性PM2.5污染的物理量场表现为对流层低层逆温增强、湿度增加，边界层高度降低，850 hPa 以偏南风为主。

（4）地面气温偏高的程度、偏南风的强度是造成严重污染事件的主要原因。 边界层高度不是导致重度污染的主要原因， 但可以使污染物在近地面积聚。 2015 年11 月8—9 日的重度污染过程持续时间长、污染范围广，污染物的积聚和消散可能受多种因素影响， 这还需要在今后的工作中加以深入分析。