康 娜, 胡 康, Kanike Raghavendra Kumar, 曹曉云, 鄧發(fā)榮

南京信息工程大學， 氣象災害教育部重點實驗室， 氣候與環(huán)境變化國際合作聯(lián)合實驗室， 氣象災害預報預警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心， 中國氣象局氣溶膠與云降水重點開放實驗室， 江蘇 南京 210044

2015年10月南京霾污染過程分析

康 娜, 胡 康, Kanike Raghavendra Kumar, 曹曉云, 鄧發(fā)榮

南京信息工程大學， 氣象災害教育部重點實驗室， 氣候與環(huán)境變化國際合作聯(lián)合實驗室， 氣象災害預報預警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心， 中國氣象局氣溶膠與云降水重點開放實驗室， 江蘇 南京 210044

為探討南京秋季霾污染過程發(fā)生的主要影響因素，利用南京信息工程大學太陽光度計觀測霾污染發(fā)生天氣下AOD(aerosol optical depth，氣溶膠光學厚度)數據，計算AE440-1020(?ngstr?m Exponent，波長指數)以及a2(光譜曲率)，結合CALIPSO(Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations)衛(wèi)星氣溶膠組分分析以及MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)火點數據，對2015年10月南京霾污染過程進行分析. 結果表明: 2015年10月出現(xiàn)的兩次霾污染過程期間南京地區(qū)AE440-1020均高于1.0并且a2呈負值，其中10月16日AQI達到峰值(201)，AOD500達1.51，AE440-1020達1.37，a2達-0.77；這兩次較為嚴重的霾污染過程均主要由人為因素(工業(yè)污染、城市建設、生物質燃燒、汽車尾氣排放等)產生的細粒子所致. 后向軌跡分析發(fā)現(xiàn)，2015年10月16日南京地區(qū)霾污染天氣發(fā)生的主要原因是區(qū)域型污染，同時受長距離輸送影響，大量攜帶人為因素產生的細粒子以及少量沙塵等污染物的空氣團途經內蒙古、山東等地到達南京，加劇了當日的污染程度；2015年10月23日南京地區(qū)霾污染天氣的發(fā)生則主要受長距離輸送影響，同時也受到區(qū)域型污染影響，加劇了當日的污染程度. 研究顯示，在穩(wěn)定的氣象條件下，較高的相對濕度、較低的地表風速、低混合層高度以及貼地逆溫的出現(xiàn)是誘發(fā)霾污染天氣產生的有利氣象條件.

太陽光度計； AOD； AE； 霾； 氣象條件

自1980年以來，由于經濟的快速增長以及化石能源的大量使用，中國受重度污染天氣影響越發(fā)嚴重[1-5]. 國內外相關學者對北京[6-7]、上海[8]、廣州[9]、杭州[10]、江蘇[11]等地灰霾產生原因以及機制進行了分析討論. 由于氣溶膠對太陽輻射具有吸收和散射作用，直接影響了地氣系統(tǒng)的輻射收支平衡[12-15]. 南京地區(qū)氣溶膠成分、顆粒物質量濃度存在明顯的季節(jié)差異[16]，因此，對南京地區(qū)霾污染多發(fā)時段的氣溶膠個例進行充分研究，對南京未來氣溶膠變化和霾污染發(fā)生概率以及污染過程研究具有借鑒作用. 氣象要素變化導致的氣旋減少、天氣型改變等可能對局地空氣污染造成負面影響[17-20]，南京地區(qū)秋冬季重度霾污染天氣主要發(fā)生在氣象要素相對穩(wěn)定的天氣條件下[21]，穩(wěn)定的大氣層結，地面微風、靜風環(huán)境使得大氣污染物在沉降和擴散方面受到阻礙，為霾污染的發(fā)生積聚了大量污染源，同時有利于二次氣溶膠的形成[21-27]. 在霾天氣的形成與演變過程中，氣溶膠細粒子起主導作用[28-29]，大氣中氣溶膠或液體粒子直徑在0.001～10 μm之間的顆粒物不僅會對大氣環(huán)境造成影響，而且會危害人類健康[30-34]. 在南京地區(qū)，AOD(aerosol optical depth，氣溶膠光學厚度)、AE(?ngstr?m Exponent，波長指數)值會隨季節(jié)的變化而變化，AOD峰值一般出現(xiàn)在夏季，低值主要出現(xiàn)在冬季；AE峰值出現(xiàn)在夏季，低值出現(xiàn)在春季和冬季[35]. 人為污染排放是城市霾污染發(fā)生的重要原因[36]. 人為污染主要來自汽車尾氣、建筑工業(yè)、工業(yè)以及生物質燃燒. 地形因素、氣候條件、天氣的變化也是影響空氣污染變化的重要原因[37]. 降水會降低地區(qū)氣溶膠濃度，減緩污染程度[38].

該研究對2015年10月南京地區(qū)霾污染過程進行分析，研究溫度、相對濕度、氣壓、風向風速、混合層高度、逆溫等氣象要素的影響，并且結合AOD數據、MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)火點數據、CALIPSO(Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations)衛(wèi)星氣溶膠組分分析和HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory)后向軌跡數據對污染物種類以及來源進行分析，以期為探索南京地區(qū)霾污染發(fā)生的主要原因提供支持.

1 數據與方法

研究采用太陽光度計觀測到的2015年10月南京信息工程大學地區(qū)的340、380、440、500、675、870和 1 020 nm的AOD數據，并計算得出AE440-1020(波長為440～1 020 nm的波長指數)數據和a2數據；溫度、相對濕度、氣壓、風向風速等常規(guī)氣象要素來自WunderGround全球天氣精準預報網(https:www.wunderground.com)，以及由南京信息工程大學提供的NCEP、MICAPS數據；火點監(jiān)測數據來自于MODIS傳感器中Fire Information for Resource Management System(FIRMS)(https:firms.modaps.eosdis.nasa.govdownload)；氣溶膠組分分析使用CALIPSO衛(wèi)星數據(https:www-calipso.larc.nasa.gov)；后向軌跡分析采用美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)開發(fā)的軌跡模式HYSPLIT(https:ready.arl.noaa.govHYSPLIT.php).

2 結果與討論

2.1 AQI變化

圖1為2015年10月南京地區(qū)AQI日變化. 按照HJ 633—2012《環(huán)境空氣質量指數(AQI)技術規(guī)定(試行)》，AQI 101～150為輕度污染，151～200為中度污染，201～300為重度污染，>300為嚴重污染，由圖1可見，該月分為3個污染過程，分別是1—7日、7—21日、21—31日. 第1個污染過程，3日AQI達峰值(108)，由于4日、6日、7日南京地區(qū)有降水，污染物受到降水的沖刷，AQI降至該月最低值42. 第2個污染過程，繼上一過程降水過后，AQI持續(xù)攀升9 d，在10月16日達到峰值(201). 17日AQI迅速降至110. 第3個污染過程，AQI在23日達到此次污染過程中AQI的峰值(130). 第1個污染過程首要污染物為NO2，后兩個污染過程首要污染物均為PM2.5，PM2.5是霾污染的主要影響因子，故重點討論后兩個污染過程.

注: 虛線AQI為100，根據《環(huán)境空氣質量指數(AQI)技術規(guī)定》，AQI大于100即為污染天. 圖1 2015年10月南京AQI日變化Fig.1 The variation of AQI values over Nanjing in October 2015

注： 色塊代表AQI大小，對應的環(huán)線代表風速的大小，位置代表風向.圖2 風向風速與AQI關系Fig.2 The relationship between AQI and wind speed,direction

2.2 氣象要素

圖3 溫度、相對濕度日變化Fig.3 The daily variations of temperature and relative humidity

圖2為2015年10月南京地區(qū)的風向風速與AQI關系. 由圖2可見，北偏東方向出現(xiàn)較大風速(>4 ms)，相應的AQI也較低，主要是因為較大的風速會加快空氣團在水平方向上的運動，使得污染物在水平方向輸送充分，從而降低污染物的濃度. 高AQI主要出現(xiàn)在西北和東南方向上，這兩個方向輸送的污染物都以人為因素產生的細顆粒污染物為主. 當出現(xiàn)高AQI時，地表風速一般都較低，較低的風速會阻礙污染物在水平方向上的輸送，加之穩(wěn)定的邊界層條件和高濃度污染源就容易導致污染型天氣的發(fā)生.

由圖3可見，2015年10月南京地區(qū)相對濕度月均值為75%，日相對濕度均高于50%. 較高的相對濕度使得空氣中粒子吸濕性能力增強，增大空氣渾濁度，增大霾污染發(fā)生的幾率，并對大氣能見度產生較為嚴重的影響.2015年10月南京地區(qū)地表溫度較為穩(wěn)定，月均值18 ℃. 穩(wěn)定的氣象條件為霾污染天氣的發(fā)生創(chuàng)造了良好條件.

2.3 AOD與AE440-1020

?ngstr?m[39]給出了AOD與波長之間的關系：

τλ=βλ-α

(1)

式中：τλ為波長λ處的AOD；λ為波長，nm；α為AE；β為混濁系數. 當AE≥1.0時表示大氣中氣溶膠粒子以細粒子為主；當AE<1.0時，說明大氣中粒子以粗粒子為主.β為波長1 μm處，整層大氣的氣溶膠光學厚度，主要反映氣溶膠濃度的大小，β越大表明氣溶膠的濃度越高.

對式(1)兩邊取對數得到式(2)，來計算AE：

lnτλ=-αlnλ+lnβ

(2)

通過二階多項式擬合，可以得到AOD和波長之間更精確的關系[40-41]:

lnτλ=a2(lnλ)2+a1lnλ+a0

(3)

式中，a0、a1、a2為二階多項式擬合系數. 當a2為正值時，說明氣溶膠粒子尺度分布粗粒子貢獻顯著；當a2為負值時，氣溶膠粒子尺度分布細粒子占主導.

表1為貼地逆溫發(fā)生時，南京地區(qū)AQI、AOD500、a2值、混合層高度以及風向的情況. 從表1可見，10月16日AQI峰值發(fā)生在出現(xiàn)貼地逆溫的天氣條件下. 貼地逆溫的產生影響了空氣垂直對流運動，導致污染物在垂直方向上無法擴散，逆溫的長期出現(xiàn)甚至會導致空氣污染中毒事件的發(fā)生. 混合層高度是影響空氣團在垂直方向運動的重要因素. 當混合層高度較低時，空氣垂直對流高度低，污染物在低空循環(huán)積聚，容易導致地區(qū)性高濃度污染發(fā)生. 從表1可見，10月15日和16日前后，混合層高度均降低，使得高空污染物向地面積聚，最終加劇地面污染的程度.

由于觀測數據的限制，某些日期AOD500的觀測值存在缺失. 然而從已有的數據來看，2015年10月16日AOD500達1.51，23日AOD500為1.04；計算得到的a2均為負值，這意味著觀測期間南京地區(qū)霾污染天氣發(fā)生的原因主要是人為因素產生的細粒子污染.

由圖4(a)可見，AOD隨著波長的增加而降低，誤差也隨之降低，也說明南京地區(qū)受細粒子污染物影響嚴重. 由圖4(b)可見，在污染嚴重期間，南京地區(qū)AE440-1020均高于1.0，平均值為1.15±0.20；β月均值為0.38±0.10. AE440-1020的變化與β的變化呈正相關，10月16日南京地區(qū)AQI達峰值，AE440-1020達到最大，為1.37±0.05，受到人為因素產生的細粒子影響嚴重，β為0.57±0.09，污染濃度最高.23日AE440-1020也達到1.05±0.08，β為0.49±0.05. 兩次污染過程中AE440-1020峰值都在1.0及以上，結合a2(16日為-0.77，23日為-0.68)可發(fā)現(xiàn)，南京地區(qū)2015年10月16日及23日兩次霾污染過程主要污染物均為人為因素產生的細粒子.

圖4 AOD隨波長的變化及AE440-1020和β的變化Fig.4 Spectral variation of AOD and daily variations of AE440-1020 and β

日期AQIAOD500a2混合層高度∕m10-0288——135310-03108——96210-1077——135810-11830.61-0.45200210-121030.61-0.50215510-131180.92-0.48177810-141430.73-0.55115610-151591.00-0.64102410-162011.51-0.77113510-171100.89-0.70141510-24108——111910-2892——744

注: —表示缺測.

2.4 MODIS火點

圖5為MODIS衛(wèi)星提供的我國東部火點圖. 由圖5(a)可明顯看出，2015年10月江蘇地區(qū)火點相對較少，而山東、河南、湖北、安徽等地密布大量火點. 由圖5(b)可直觀地發(fā)現(xiàn)，5—7日南京及周邊地區(qū)火點較少，伴隨降雨天氣的發(fā)生，這是7日AQI最低的重要原因；14—16日南京及周邊地區(qū)有較多的火點出現(xiàn)，并且河南、湖北、安徽火點分布最為密集〔見圖5(c)〕；而21—23日南京周邊地區(qū)火點〔見圖5(d)〕較16日前后有所減少. 我國東部地區(qū)農業(yè)較為發(fā)達，并且農耕面積廣，農作物生產量大，秋收之后秸稈燃燒是產生眾多火點的主要原因.

注: 底圖自國家測繪地理信息局(http:bzdt.nasg.gov.cnindex.jsp)下載. 原始圖件名稱: 中國地圖. 審圖號: GS(2016)1607號. 圖5 我國東部MODIS火點Fig.5 MODIS fire sports observed over East China

氣溶膠來源: 1—干潔海洋空氣； 2—沙塵； 3—大陸型污染物； 4—干潔大陸空氣； 5—污染型沙塵； 6—煙粒. 圖6 2015年10月16日CALIPSO氣溶膠來源Fig.6 Aerosol subtypes retrieved from the CALIPSO on 16th October,2015

2.5 氣溶膠來源及后向軌跡

由圖6可見，2015年10月16日衛(wèi)星掃描軌跡距離南京地區(qū)較遠. 結合AE440-1020、a2以及后向軌跡(見圖7、8)分析，該日南京地區(qū)受人為因素產生的細粒子影響很大，主要來源于南京及周邊地區(qū)的工業(yè)、交通、建筑等污染排放，并且受北方氣流輸送影響，將河南等地由生物質燃燒產生的大量細粒子以及少量沙塵輸送到南京地區(qū).2015年10月23日(圖略)氣溶膠成分主要是人為因素產生的細粒子和少量沙塵粒子.

圖7 2015年10月南京地區(qū)氣溶膠聚類模擬Fig.7 Cluster backward trajectories over Nanjing during October 2015

圖8 2015年10月南京地區(qū)氣溶膠后向軌跡Fig.8 Backward trajectories of aerosol over Nanjing during October 2015

利用HYSPLIT后向軌跡分析00：00、06：00、12：00 和18：00污染物來源，2015年10月總共有124條空氣團抵達南京，將這124條空氣團分為3個來源方向(見圖7). 其中第1類空氣團軌跡共46條，主要來源于河南、安徽等地，占總空氣團軌跡的37%，河南、安徽等地有眾多的人口和廣袤的耕地面積，生物質燃燒產生大量細粒子是污染型天氣產生的主要原因. 第2類空氣團共有21條，主要來源于蒙古及我國內蒙古和河北等地，占總軌跡的17%，該類空氣團多攜有大量沙塵粒子，待空氣團移動到研究地區(qū)容易引發(fā)沙塵粒子為主的粗顆粒型污染天氣. 第3類空氣團數量最多，共有57條空氣團軌跡，占總軌跡的46%，主要來自于黃海和東海，攜帶有大量從海上輸送來的清潔高濕度空氣，對污染物濃度的降低起到關鍵作用，同時空氣團在移動路徑上也會將來自東部上海等發(fā)達城市高濃度人為污染細粒子輸送到南京地區(qū).

通過后向72 h軌跡分析南京地區(qū)污染物來源，由圖8(a)可見，2015年10月16日南京地區(qū)主要受區(qū)域型污染和長距離輸送共同影響，500 m高度空氣團主要來自南京及周邊的河南、安徽等地，并且空氣團傳輸路徑上有較多的火點出現(xiàn)，這是16日南京地區(qū)出現(xiàn)本月AQI最高峰值的重要原因. 高AOD表明在1 000和1 500 m高度空氣團也將大量污染物輸送到南京，這些空氣團主要來自于內蒙古地區(qū)，途經河北、山東等地，將大量人為因素產生的污染型細粒子輸送到南京，同時空氣團中攜帶有少量沙塵粒子. 2015年10月17日軌跡〔見圖8(b)〕更加證實了16日南京地區(qū)受區(qū)域型污染嚴重.500和 1 000 m高度空氣團主要都來自江蘇、浙江等地，將發(fā)達城市的污染型細粒子輸送到南京; 1 500 m高度空氣團主要途經山西、山東以及東部沿海發(fā)達城市抵達南京.2015年10月23日〔見圖8(c)〕南京地區(qū)各高度空氣團均來自東部海上，氣團經長距離輸送，同時攜帶上海、浙江、安徽等地人為因素產生的細粒子抵達南京.

3 結論

a) 2015年10月，南京出現(xiàn)3個污染過程，發(fā)生日期分別是1—7日、7—21日、21—31日. 各過程AQI峰值分別為108、201、130. 從風速風向來看，西北和東南風向上出現(xiàn)AQI高值，并且地表風速較低. 相對濕度月均值75%，地表溫度月均值18 ℃，穩(wěn)定的氣象條件為霾污染天氣的發(fā)生創(chuàng)造了良好條件.

b) 10月16日有貼地逆溫發(fā)生，出現(xiàn)AQI最大峰值201，AOD500達1.51，AE440-1020達1.37，a2達-0.77；10月23日，AQI為130，AOD500達1.04，AE440-1020達1.05，a2達-0.68；AE440-1020≥1.0，a2均為負值，表明這兩次較為嚴重霾污染過程均主要由人為因素(工業(yè)污染、城市建設、生物質燃燒、汽車尾氣排放等)產生的細粒子造成.

c) 結合MODIS火點數據、CALIPSO衛(wèi)星氣溶膠組分分析以及后向軌跡分析發(fā)現(xiàn)，10月16日南京地區(qū)霾污染天氣發(fā)生的主要原因是區(qū)域型污染，同時受長距離輸送影響，大量攜帶有人為因素產生的細粒子以及少量沙塵等污染物的空氣團途經內蒙古、山東等地到達南京.

d) 10月23日南京地區(qū)各高度空氣團均來自東部海上，氣團經長距離輸送，同時攜帶上海、浙江、安徽等地人為因素產生的細粒子抵達南京.

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AnalysisofHazeWeatherProcessinNanjingCityinOctober2015

KANG Na, HU Kang, Kanike Raghavendra Kumar, CAO Xiaoyun, DENG Farong

Key Laboratory of Meteorological Disaster, Ministry of Education (KLME), Joint International Research Laboratory of Climate and Environment Change (ILCEC), Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters (CIC-FEMD), Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China

The aim of this study was to investigate the impact of aerosols produced from severe haze process on local meteorology over Nanjing in October 2015. The aerosol optical depth (AOD) observed at Nanjing University of Information Science and Technology (NUIST) from the Sun photometer was used to calculate the ?ngstr?m exponent (AE440-1020) and the spectral curvature (a2). The AOD500and AE440-1020values were observed to be greater than 1.0, while negative values ofa2, indicating dominance of fine-mode aerosols, were found for most of the days, with particularly high values on the heavy haze pollution day (October 16th). The results showed that extreme values of AQI (201), AOD500(1.51), AE440-1020(1.37) anda2(-0.77) were found on October 16th. Furthermore, analysis of aerosol subtypes obtained from the Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations (CALIPSO) as well as Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) revealed a clear indication of dominance of fine-mode particles resulting from anthropogenic activities such as industrial and construction activities, biomass burning and automobile transportation. The Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) model-derived back trajectories on October 16threvealed that the pollutants were mainly originated from local sources. An exception was long-range transported dust (at higher altitudes) from Inner Mongolia and Shandong provinces, which was responsible for the outbreak of high pollution and column loading. In contrast, the trajectories retrieved on October 23rdshowed clearly that the air masses reaching Nanjing were mainly from long-range transported in addition to the local sources. It was determined that the stagnant synoptic meteorological conditions were characterized by high relative humidity, low wind speed and low mixed layer depth, which likely contributed to increased environmental pollution over the region.

Sun photometer; AOD; AE; haze; meteorology

2017-07-15

2017-09-28

江蘇省自然科學基金青年基金項目(BK20140996)；中國氣象局氣溶膠與云降水重點開放實驗室開放課題(KDW1404)；江蘇高校優(yōu)勢學科建設工程資助項目(PAPD)

康娜(1980-)，女，山西太原人，講師，博士，主要從事大氣環(huán)境和空氣質量模擬研究，nameir@126.com.

康娜,胡康,Kanike Raghavendra Kumar,等.2015年10月南京霾污染過程分析[J].環(huán)境科學研究,2017,30(12):1832-1840.

KANG Na,HU Kang,KUMAR K R,etal.Analysis of haze weather process in Nanjing City in October 2015[J].Research of Environmental Sciences,2017,30(12):1832-1840.

X513

1001-6929(2017)12-1832-09

A

10.13198j.issn.1001-6929.2017.03.42