尹 聰,朱 彬*,曹云昌,蘇繼鋒,王曉英,王 洪(.南京信息工程大學(xué)大氣物理學(xué)院,江蘇 南京0044；.中國氣象局氣象探測(cè)中心,北京 0008)

秸稈焚燒影響南京空氣質(zhì)量的成因探討

尹 聰1,朱 彬1*,曹云昌2,蘇繼鋒1,王曉英1,王 洪1(1.南京信息工程大學(xué)大氣物理學(xué)院,江蘇 南京210044；2.中國氣象局氣象探測(cè)中心,北京 100081)

綜合利用衛(wèi)星遙感的火點(diǎn)和云覆蓋信息,結(jié)合氣團(tuán)后向軌跡分析,探討了由秸稈焚燒造成的空氣污染物的區(qū)域尺度輸送和本地源對(duì)城市空氣質(zhì)量的影響.結(jié)果表明,在一定氣象條件下,污染物可以發(fā)生區(qū)域尺度的輸送,上風(fēng)火點(diǎn)與下風(fēng)城市的污染有明顯的相關(guān),將空氣污染分為局地型(如,2006年5月31日、2009年11月8日)、區(qū)域型(如,2008年10月28日),以及局地區(qū)域相結(jié)合型(如,2006年6月14日、2007年6月5日、2008年6月2日)3種.應(yīng)用本文的方法,在有云時(shí),可以通過部分火點(diǎn)和氣團(tuán)后向軌跡分析推測(cè)污染物源地.空氣污染氣象條件分析表明,秸稈焚燒若伴隨高空(500hPa)有槽(或位于槽前),低空存在弱切變,氣流由周邊向中心輻合;同時(shí),若在均壓場(chǎng)控制下,等壓線稀疏,風(fēng)速較小或靜風(fēng),污染物則易積聚而不易輸送;逆溫層的形成將污染物禁錮在混合層以下,不利于垂直擴(kuò)散;再加上較大的相對(duì)濕度,有利于霾的形成,造成嚴(yán)重空氣污染.

秸稈焚燒；衛(wèi)星遙感；后向軌跡

秸稈露天焚燒過程中釋放的各種氣態(tài)污染物和顆粒物,是我國大氣污染的來源之一.江蘇是秸稈焚燒較多的省份之一,王書肖等[1]計(jì)算得到的秸稈露天焚燒的分省污染物排放清單中,PM2.5排放量全國總計(jì) 2167kt,江蘇為 193kt.通過對(duì)秸稈焚燒導(dǎo)致的灰霾天的觀測(cè)發(fā)現(xiàn),大氣顆粒物的粒徑分布和分子組成都不同,PM2.5濃度急劇增加,使得該期間大氣顆粒物呈單模態(tài)-積聚模態(tài)分布[2].焚燒秸稈嚴(yán)重污染環(huán)境,破壞生態(tài)平衡,影響氣候[3-4].焚燒排放大量的顆粒物、CO、VOC、SO2、NO2以及PAHs等有毒有害物質(zhì)[5-7],在不利大氣擴(kuò)散條件下,造成長江三角洲城市大氣環(huán)境顯著惡化[8-9].大范圍、高強(qiáng)度的秸稈焚燒事件會(huì)造成大氣能見度的急劇下降,危害人們的身體健康和交通安全.

目前秸稈焚燒導(dǎo)致空氣污染的研究多為個(gè)例分析,缺乏系統(tǒng)的多個(gè)例總結(jié);在利用衛(wèi)星進(jìn)行遙感監(jiān)測(cè)時(shí),經(jīng)常發(fā)現(xiàn)火點(diǎn)因?yàn)樵茖痈采w探測(cè)不到,但是本地或下風(fēng)城市的空氣質(zhì)量仍受到很大影響,之前的研究缺乏有云層覆蓋時(shí)秸稈焚燒影響空氣質(zhì)量及污染源的研究.本研究利用遙感監(jiān)測(cè)到的火點(diǎn)和云覆蓋信息,結(jié)合后向軌跡模擬,通過分析多個(gè)個(gè)例分析,總結(jié)了秸稈焚燒對(duì)城市空氣質(zhì)量的影響,以及秸稈焚燒期氣象條件對(duì)空氣污染事件形成的作用;有云覆蓋時(shí),根據(jù)部分火點(diǎn)和氣團(tuán)軌跡分析以及上、下風(fēng)城市的污染情況,可以推測(cè)大致的源地.

1 數(shù)據(jù)來源和研究方法

1.1 資料來源

后向軌跡Hysplit模式所需氣象場(chǎng)資料采用的是 1°×1°NCEP GDAS 的數(shù)據(jù).MODIS 火點(diǎn)圖來源于 The Fire Information for Resource Management System (FIRMS)的 Web Fire Mapper網(wǎng)站[10],該網(wǎng)站提供由MODIS 1km火產(chǎn)品(MOD14)得到的火點(diǎn)位置文件.獲取日期是全球標(biāo)準(zhǔn)時(shí)(UTC)時(shí)間,每顆星每天過境2次.該網(wǎng)站的所有歷史火點(diǎn)數(shù)據(jù)均是用 collection 5版本的算法得到的,時(shí)間尺度上具有連貫性[11].云圖資料來自 MODIS網(wǎng)站,能見度來源于中國氣象信息中心,API資料來源于中國環(huán)境保護(hù)部網(wǎng)站.

1.2 遙感原理

利用衛(wèi)星監(jiān)測(cè)農(nóng)作物秸稈焚燒狀況具有監(jiān)測(cè)范圍廣、觀測(cè)頻次高、高溫點(diǎn)敏感度強(qiáng)、信息傳送迅速及數(shù)據(jù)處理快捷等特點(diǎn).MODIS火產(chǎn)品的算法原理是通過計(jì)算中心點(diǎn)像元與周圍像元溫度的統(tǒng)計(jì)特征,并設(shè)置若干判據(jù)和閾值來實(shí)現(xiàn)熱異常的探測(cè)[12].根據(jù)斯蒂芬—波爾茲曼定律,只要黑體溫度有很小的變化,就會(huì)引起輻射的很大變化.而林火、地表火等高溫?zé)嵩茨繕?biāo)則會(huì)引起輻射的急劇變化,這種變化有利于高溫?zé)嵩吹呐凶R(shí).根據(jù)維恩位移定律,黑體溫度和輻射峰值波長呈反比,即溫度愈高,輻射峰值波長愈小.常溫下地表輻射峰值波長在 10μm 左右,而火焰溫度一般在 500～700K 以上,其輻射峰值波長在3～5μm,物體的溫度越高,輻射能力就越強(qiáng),反映在遙感圖像上是溫度越高顏色越深[13].秸稈焚燒的衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)傳感器是Terra和Aqua衛(wèi)星的MODIS,MODIS是NASA的EOS系列衛(wèi)星的主要探測(cè)儀器,探測(cè)器每天覆蓋全球 1次,具有 36個(gè)光譜通道,分布在 0.4～14μm 波譜范圍內(nèi),為反演陸地、云、氣溶膠、水汽、臭氧、火點(diǎn)等分布提供了豐富信息.MODIS 遙感器的儀器特征參數(shù)從設(shè)計(jì)上考慮到了火災(zāi)監(jiān)測(cè).相對(duì) AVHRR,MODIS的儀器專門對(duì)高溫敏感的波段做了優(yōu)化,使其監(jiān)測(cè)火災(zāi)能力提高,能詳實(shí)地反映秸稈焚燒的現(xiàn)狀[14].

1.3 HYSPLIT-4.8模式簡介

HYSPLIT-4.8(Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory)是由美國國家海洋大氣局(NOAA)等開發(fā)的具有處理多種氣象輸入場(chǎng),多種物理過程和不同類型排放源的較完整的輸送、擴(kuò)散和沉降的綜合模式系統(tǒng)[15].該模式是 Eulerian-Lagrangian 混合型的擴(kuò)散模式,其平流和擴(kuò)散計(jì)算采用 Lagrangian算法,通常用來跟蹤氣流所攜帶的粒子或氣體移動(dòng)方向.其采用地形σ坐標(biāo),模式的水平網(wǎng)格與輸入的氣象場(chǎng)相同,垂直方向分為28層,將氣象要素線性內(nèi)插到各σ層上[16].

氣象場(chǎng)資料為NOAA的全球資料同化系統(tǒng)(GDAS)資料,該資料的水平分辨率為 191km,垂直方向從1000-50hpa分為12個(gè)等壓面層,時(shí)間間隔為6h[17].

2 秸稈焚燒影響空氣質(zhì)量成因分析

2.1 南京空氣質(zhì)量與秸稈焚燒

圖1是2006年5、6月,2007年6月,2008年6、10月,2009年11月南京空氣質(zhì)量日?qǐng)?bào)發(fā)布的空氣污染指數(shù)(API),其中有污染日的首要污染物均為可吸入顆粒物.5月末到6月正值小麥、油菜成熟期,許多農(nóng)民將收割下來的秸稈就地焚燒,這些焚燒點(diǎn)多面廣.2006年5月31日的南京空氣質(zhì)量接近中度污染,API為194;2006年6月14日6:00API為 123,霧氣中泛著淡淡的黃色,隱約彌漫著燒焦味;2007年6月5日6:00到10:00,南京出現(xiàn)了霧和煙塵混合的天氣,API為235.2008年6月2日,南京城上空煙霧彌漫,充滿焦味,API為134.10～11月是水稻和秋玉米收獲的季節(jié),2008年10月28日16時(shí)起,南京地區(qū)可吸入顆粒物濃度異常升高,至當(dāng)晚22:00,全市9個(gè)國控點(diǎn)中有7個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)可吸入顆粒物實(shí)時(shí)濃度超過 1.0mg/m3達(dá)到重污染水平,為歷史罕見.2009年11月8日,由于秸稈焚燒和霧霾混合的影響,南京遭遇一年中污染最嚴(yán)重的一天,API達(dá)到319.

圖1 2006年5、6月,2007年6月,2008年6、10月,2009年11月南京空氣質(zhì)量日?qǐng)?bào)污染指數(shù)Fig.1 The air quality index distribution over Nanjing in May 2006, June 2006, June 2007, June 2008, October 2008and November 2009

選取API較高,且有秸稈焚燒的2006年5月31日、2006年6月14日、2007年6月5日、2008年6月2日、2008年10月28日、2009年11月8日(陰影標(biāo)出),用HYSPLIT通過氣象場(chǎng)模擬污染物后向軌跡,與衛(wèi)星監(jiān)測(cè)的火點(diǎn)圖和云圖進(jìn)行比較,分析秸稈焚燒引發(fā)南京地區(qū)的大氣污染物來源.

2.2 大氣污染物來源分析

針對(duì)秸稈焚燒引發(fā)的南京地區(qū)空氣污染事件進(jìn)行個(gè)例分析,重點(diǎn)推斷秸稈焚燒排放的大氣污染物來源.

秸稈焚燒火點(diǎn)的特點(diǎn)是區(qū)域集中、季節(jié)性明顯,在某一地區(qū)短時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)成片火點(diǎn).此時(shí),空氣中夾雜著焦糊的味道,空氣中的可吸入顆粒物明顯升高.圖 2中后向軌跡模擬是以32°03′N(32.05°N),118° 46′E(118.767°E)為中心,計(jì)算了氣流48h后向軌跡.由圖2a-圖2f中氣流軌跡結(jié)合火點(diǎn)、API和能見度可以看出,在一定氣象條件下,秸稈焚燒排放的大氣污染物可以長距離輸送,影響范圍較大.不僅南京近郊,江蘇北部,甚至浙江、安徽的秸稈焚燒都有可能影響南京.

圖2中,以本地火點(diǎn)影響為主的有: 2006年5月31日和2009年11月8日.由圖2a可見,2006年5月31日后向軌跡經(jīng)由金華、紹興、杭州、湖州、宣城、常州、鎮(zhèn)江至南京,其中鎮(zhèn)江、湖州空氣質(zhì)量較差,API分別為116和131,常州能見度較低,早上只有3km,南京的能見度是其中最低的,早上只有1.2km,API最高,為194.由軌跡垂直變化(圖 2g)看出,污染物基本都在邊界層內(nèi)輸送,在隨后個(gè)例分析中軌跡垂直變化與此類似,圖略.污染物基本都在邊界層內(nèi)輸送.由同期云圖(略)可見,29日無云,30日長江三角洲被云覆蓋,31日南京以南大部為云所覆蓋.由火點(diǎn)可見,南京附近火點(diǎn)較為集中,污染程度高過上風(fēng)城市很多,因此推斷此次南京空氣污染主要由局地秸稈焚燒引起的.2009年11月8日,少云,軌跡來源于湖南、江西和杭州,湖南、江西火點(diǎn)較多,合肥、杭州、南昌有一定程度的污染和能見度降低,但不嚴(yán)重,此次污染以本地火點(diǎn)影響為主,加上有霧[18],污染十分嚴(yán)重.

局地和區(qū)域秸稈焚燒共同導(dǎo)致的污染事件,如個(gè)例2006年6月14日、2007年6月5日、2008年6月2日.這3個(gè)個(gè)例中,南京本地存在火點(diǎn),上風(fēng)城市污染程度也較高,故判定為局地和區(qū)域相結(jié)合的污染.2006年 6月 14日 500m和1000m高度的后向軌跡源于福建,而 100m低空軌跡源于杭州灣,由云圖可見,12日區(qū)域內(nèi)基本無云,13日除了南京附近,都有云覆蓋,14日云層覆蓋較密;上風(fēng)城市常州、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、滁州都有火點(diǎn),杭州、常州、鎮(zhèn)江、揚(yáng)州能見度有下降,而南京本地及與滁州交界處的火點(diǎn)也有重要影響,此次南京API為123,各站污染程度皆較2006年5月31日低,污染成因應(yīng)該也是局地、區(qū)域污染相結(jié)合導(dǎo)致的.2007年6月5日的氣流來源于海上,但是API卻很高,6月3日～5日這一區(qū)域都有云覆蓋,顯示的火點(diǎn)很少,由于南京本地火點(diǎn)影響較大,低空軌跡經(jīng)過的長江下游地區(qū)的蘇州、泰州、揚(yáng)州也有火點(diǎn),南通能見度較低,揚(yáng)州、鎮(zhèn)江都有較嚴(yán)重污染,且來自海上的氣團(tuán)帶來了水汽使得濕度增加,有利于霾的形成,此次污染仍然是局地區(qū)域相結(jié)合導(dǎo)致的.2008年 6月 2日的1000m高空軌跡源于南京西面的安徽等地,500m和 100m 高度的軌跡源于江西北部和安徽.云圖顯示5月31日少云,6月1日和2日部分有云覆蓋,從火點(diǎn)看,滁州火點(diǎn)較多,合肥、南京都有火點(diǎn),合肥的API略高于南京,南京的能見度是最低的,應(yīng)是本地焚燒和輸送疊加造成.

圖3 2007年6月5日和2008年10月27日衛(wèi)星云圖Fig.3 Satellite imageries on 5th June 2007 and 28th October 2008

2008年10月28日則是以輸送影響為主的污染個(gè)例.影響該日的主要是27日13:00探測(cè)到的火點(diǎn),由于云覆蓋影響(圖 3b),遙感監(jiān)測(cè)到的火點(diǎn)數(shù)不多,但污染的程度很大,從監(jiān)測(cè)到的氣溶膠顆粒物成分推斷,是秸稈焚燒導(dǎo)致了這次灰霾天氣的形成.據(jù)環(huán)保部門排查并未在南京郊區(qū)發(fā)現(xiàn)火點(diǎn),而衛(wèi)星探測(cè)在泰州、連云港等地發(fā)現(xiàn)火點(diǎn),與 HYSPLIT后向軌跡模擬的氣團(tuán)源地相符合.此次污染過程朱彬等[9]有詳細(xì)研究.

由以上分析可見,2008年10月28日是以輸送為主的污染事件;2006年5月31日和2009年11月8日以本地污染影響為主;其他事件都有本地火點(diǎn),受區(qū)域污染物輸送影響較大,是屬于局地和輸送二者結(jié)合的.從后向軌跡線可看出,最后12小時(shí)的軌跡較短,有些如圖2(b)、2(e)出現(xiàn)盤旋的情況,說明輸送不強(qiáng),污染物較難擴(kuò)散開.

2.3 氣象條件分析

從氣象條件看,幾個(gè)個(gè)例的平均風(fēng)速約為2m/s.據(jù)統(tǒng)計(jì),南京 96.7%的霾日均風(fēng)速均為0～4m/s[19].風(fēng)速小而湍流弱,不利于污染物的擴(kuò)散稀釋,大氣污染物和氣溶膠粒子堆積易形成霾.并且這幾天的濕度較高(60%～80%),有利于霾的形成和出現(xiàn),2009年11月8日8:00濕度為93%,有大霧.垂直速度較小時(shí)(如表 1中絕對(duì)值＜0.05hPa/s),低層切變產(chǎn)生的輻合(正渦度和負(fù)散度)使得污染從四周向污染區(qū)匯合,而在小的上升運(yùn)動(dòng)中,大氣上下層之間的交換作用很微弱,污染物易于在邊界層堆積[9].

表1 影響污染物擴(kuò)散的氣象條件Table 1 Weather conditions of air pollution

從污染事件時(shí)的天氣系統(tǒng)來看,2006年5月31日南京處于高壓邊緣,有風(fēng)切變;2006年 6月14日北方弱冷空氣隨前鋒進(jìn)入南京地區(qū),與南京暖濕氣流交匯形成霧;2007年6月5日南京處于低壓槽中,2008年 6月 2日南京處于槽前脊后,高空有槽;2008年10月28日受均壓場(chǎng)控制,大氣底層有切變線;2009年11月8日南京受低壓控制,在 500hPa高空?qǐng)D上處于槽前,等壓線稀疏.這幾次污染過程都伴隨了高空有槽(或位于槽前),低空存在切變,使得氣流由周邊向中心輻合,不利于大氣污染物的擴(kuò)散的天氣系統(tǒng).

圖4 2007年6月5日和2009年11月8日探空斜溫圖Fig.4 Skew T-Log P diagram on 5th June 2007and 8th November 2009

圖2 的探空斜溫圖[20](其他污染事件日?qǐng)D略)中,左邊曲線是露點(diǎn)溫度 Td,右邊曲線是溫度 T,2條曲線近地面間距很小,說明溫度露點(diǎn)差很小,濕度較大,是霾形成的有利條件.表2統(tǒng)計(jì)了探空資料的得到的逆溫層情況,可以看到污染事件日均有逆溫層的出現(xiàn).

表2 逆溫層情況Table 2 Inversion layer

綜上,說明當(dāng)大氣污染物在不利于擴(kuò)散的天氣條件就會(huì)堆積,在一定的濕度條件下會(huì)形成大氣污染事件.

3 結(jié)論

3.1 秸稈焚燒排放的污染物的區(qū)域尺度輸送與局地污染結(jié)合會(huì)造成城市嚴(yán)重空氣污染事件.利用遙感火點(diǎn)信息,后向軌跡模擬,再結(jié)合上下風(fēng)地區(qū)空氣污染監(jiān)測(cè)資料和能見度資料,即使在有云覆蓋時(shí),仍可推斷污染來源.

3.2 南京幾次秸稈焚燒導(dǎo)致的污染過程都伴隨了高空有槽(或者位于槽前),低空存在切變的天氣系統(tǒng),使得氣流由周邊向中心輻合,不利于大氣污染物輸送.在均壓場(chǎng)控制下,等壓線稀疏,風(fēng)速較小或靜風(fēng),污染物易積聚而不易輸送.

3.3 逆溫層的形成將污染物禁錮在混合層以下,

不利于垂直擴(kuò)散;再加上較大的相對(duì)濕度,有利于霾的形成,造成嚴(yán)重空氣污染.

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The origin of crop residue burning impact on air quality of Nanjing.

YIN Cong1, ZHU Bin1*, CAO Yun-chang2, SU

Ji-feng1, WANG Xiao-ying1, WANG Hong1(School of Atmospheric Physics, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China；2.Meteorological Observation Center of China Meteorological Administration,Beijing 100081, China). China Environmental Science, 2011,31(2)：207～213

The regional transport and local sources of air pollution inducing by crop residue burning was discussed by using satellite remote sensing of fire hot spots data, cloud cover information and back trajectory analysis. The results showed that the polluted air mass could dispersion in regional scale in certain meteorological condition and the relationship between upstream fire hot spots and downstream city Air Pollution Index was obviously. We categorized the air pollution events into three types, which were local(e.g., 31May 2006, 8November 2009), regional(e.g., 28October 2008), and the integration of the two(e.g., 14June 2006, 5June 2007, 2June 2008) respectively. By using fire hot spots and air mass back trajectory analysis, the source of pollutants could be conformed in cloudy days. Weather conditions of air pollution analysis showed that crop residue burning accompanies 500hPa trough (in or in front), low shear and weak convergence in atmospheric boundary layer, sparse isobar, low wind speed/calm wind, are not convenience for air pollutants dispersion. On the other hand, inversion layer confined the pollutants in the mixing layer and high relative humidity was in favor of the formation of haze, intensifying air pollution.

crop residue burning； sa tellite remote sensing；back trajectory

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1000-6923(2011)02-0207-07

2010-06-09

國 家 “973”項(xiàng) 目 (2009CB426313);國 家 “863”項(xiàng) 目(2007AA06A408);公益性行業(yè)(氣象)科研專項(xiàng)(GYHY2008060011-1)

* 責(zé)任作者, 教授, binzhu@nuist.edu.cn

尹 聰(1985-),女,山東日照人,南京信息工程大學(xué)碩士研究生,主要從事大氣環(huán)境與遙感研究.發(fā)表論文1篇.