劉 微,康 平*,張小玲,向衛(wèi)國,劉志紅,張栩滔,李淳楷,宋榮津,雷 雨

青藏高壓系統(tǒng)對川渝春夏臭氧污染的影響機制

劉 微1,康 平1*,張小玲1,向衛(wèi)國1,劉志紅2,張栩滔1,李淳楷1,宋榮津1,雷 雨1

(1.成都信息工程大學大氣科學學院,高原大氣與環(huán)境四川省重點實驗室,四川 成都 610225；2.成都信息工程大學資源環(huán)境學院,四川 成都 610225)

為研究青藏高壓系統(tǒng)對川渝地區(qū)春夏季臭氧(O3)污染的影響機制,對2015~2018年每年4~9月的中國氣象局高空全要素填圖數(shù)據(jù)(Micaps PLOT High)、川渝14個城市的國控環(huán)境監(jiān)測站點O3監(jiān)測數(shù)據(jù)及氣象臺站數(shù)據(jù)進行了研究分析.結果表明: O3濃度的高低與青藏高壓中心位置分布的狀況和數(shù)量密切相關,中心分布越密集、出現(xiàn)的極值區(qū)域越多和中心個數(shù)越多時,同期地表溫度越高, O3濃度越高(尤其是中心位置出現(xiàn)在100°E和28°N的頻數(shù)越多,地表溫度越高,導致較多O3極值的出現(xiàn)).對比分析同年逐月與逐年同月高壓脊線南北偏移情況對O3濃度的影響,發(fā)現(xiàn)高壓脊線越往北跳,對應日照時數(shù)越長, O3濃度越高.綜合分析高壓中心和高壓脊線對川渝地區(qū)O3影響的共同作用,發(fā)現(xiàn)高壓中心和高壓脊線分別主要通過控制地表溫度和日照時數(shù)來影響O3濃度,且同一時段,二者對O3濃度影響的效果和程度也存在差異,有時對O3濃度的增加表現(xiàn)為協(xié)同作用,有時為拮抗作用.

青藏高壓；川渝城市群；臭氧濃度；氣象因子；中心數(shù)量；高壓脊線

近地層臭氧(O3)污染主要是由氮氧化物(NO)和揮發(fā)性有機物(VOCs)等前體物的光化學反應生成,但氣象條件的變化控制著O3的日變化[1].此外,亦有研究指出,O3濃度的增加除了取決于人為源排放量的增加,也可能取決于氣象條件的變化[2-3].對于O3污染的氣象成因,目前的研究已廣泛地表明,高O3污染事件通常與高溫、強輻射、低風速和低相對濕度等氣象條件,以及大氣環(huán)流形勢有關[4].近年來,隨著經(jīng)濟的發(fā)展、人口的激增以及機動車保有量的增加,我國城市O3污染問題愈發(fā)嚴重[5,6].特別是京津冀、長江三角洲、珠江三角洲、汾渭平原和川渝城市群等已成為我國區(qū)域性大氣復合污染最嚴重的幾大區(qū)域.根據(jù)近年來《四川省生態(tài)環(huán)境狀況公報》[7-8],川渝地區(qū)O3日最大8h平均濃度(MAD8)第90分位數(shù)有逐年增加的趨勢,由2015年的131mg/m3增加至2018年的144mg/m3,且O3濃度超標天數(shù)主要來自每年春夏季(4~9月)的貢獻.

每年4~9月,亦是青藏高壓盛行時期,是其在100hPa附近發(fā)展最強的主要季節(jié)時段.有關100hPa青藏高壓系統(tǒng)對我國東部旱澇關系的天氣氣候影響和對夏季川渝地區(qū)高溫天氣的影響已有較多研究.文獻[9-11]研究指出,西太平洋副熱帶高壓強烈西伸、伊朗高壓強烈東伸形成高壓脊控制川渝地區(qū)時易造成該地區(qū)出現(xiàn)高溫干旱情況.胡景高等[12]研究發(fā)現(xiàn)高壓東脊點偏東(西)年,高壓強度增強(減弱),江淮流域、東北部分地區(qū)偏澇(旱),華南地區(qū)偏旱(澇)的結論.

對于O3與氣象因子的關系研究,不同地區(qū)略有差異,但國內(nèi)外在對太陽輻射、氣溫、相對濕度、降水等對O3濃度的影響都有大致相同的結論[13]. Jasaitis等[14]分析發(fā)現(xiàn)太陽輻射強度與O3的生成有著密切的關系,在統(tǒng)計學上具有顯著的正相關性;姜峰等[15]研究證實O3濃度與太陽輻射強度正相關且會滯后于太陽輻射強度的變化;對于O3濃度與其他氣象要素之間的相關關系,程念亮等[16]和王開燕等[17]的研究均指出O3濃度與相對濕度、能見度呈負相關,與氣溫、風速和日照時數(shù)呈正相關.氣象因子通過影響光化學反應,從而引起近地面O3濃度的變化.青藏高壓系統(tǒng)對川渝春夏季近地層天氣氣象條件有顯著影響,從而也能影響O3污染,研究青藏高壓系統(tǒng)對川渝O3污染的影響機制,分析青藏高壓變化與O3濃度變化之間的月際和年際規(guī)律特征,可對川渝城市群O3濃度進行短中期預報提供更多理論參考.

基于此,本研究利用2015~2018年(4a)每年4~9月的中國氣象局高空全要素填圖數(shù)據(jù)(Micaps PLOT High),得出100hPa青藏高壓中心位置與高壓脊線的逐日變化,結合同期川渝地區(qū)14個城市67個國控環(huán)境監(jiān)測站點的O3日最大8h平均濃度(MAD8)監(jiān)測數(shù)據(jù)和氣象臺站地面氣象要素觀測資料,通過空間統(tǒng)計方法,探討青藏高壓中心與高壓脊線的變化如何影響川渝地區(qū)春夏季的天氣氣象條件,進而影響O3污染時空變化的機制.以期為川渝城市群O3污染防治提供科學依據(jù).

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究所使用的青藏高壓系統(tǒng)判識數(shù)據(jù)是2015~2018年每年4~9月逐日100hPa中國氣象局高空全要素填圖數(shù)據(jù)(Micaps PLOT High).地面氣象觀測資料采用中國氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)(http://cdc.cma. gov.cn)的中國地面氣象站逐日觀測資料,在充分考慮數(shù)據(jù)完整性和代表性等因素后,選取川渝14個城市/地區(qū)(成都、瀘州、遂寧、內(nèi)江、樂山、南充、宜賓、廣元、達州、巴中、攀枝花、阿壩州、甘孜州和涼山州)對應的14個臺站.數(shù)據(jù)包括氣溫、日照時數(shù)、相對濕度和降水量等氣象要素.數(shù)據(jù)集原始數(shù)據(jù)文件已經(jīng)過嚴格的質量控制和檢查.

O3濃度數(shù)據(jù)為O3日最大8h平均濃度(MAD8),數(shù)據(jù)來源于四川省環(huán)境監(jiān)測總站,嚴格參照《環(huán)境空氣質量標準》(GB3095-2012)[18]進行質控,同時剔除部分時段由于停電?儀器校準等原因出現(xiàn)的缺測.選取了對應14個城市/地區(qū)的MAD8數(shù)據(jù)進行研究.由于本研究側重于揭示2015~2018年每年 4~9月100hPa青藏高壓中心位置和脊線逐月變化特征,以期探討同年不同月份和同月不同年份100hPa青藏高壓系統(tǒng)對川渝城市群O3濃度的影響機制.因此本文對逐日Micaps PLOT High數(shù)據(jù)、地面氣象觀測數(shù)據(jù)和MAD8數(shù)據(jù)進行時空匹配,并求取了月均值來進行分析討論.

1.2 分析方法

1.2.1 青藏高壓的定義及統(tǒng)計方法 關于青藏高壓的定義大致分為3種:第一種,青藏高原100hPa上出現(xiàn)高壓脊[19];第二種,定義青藏高原100hPa上出現(xiàn)閉合的高壓中心[20-21];第三種,利用NCEP再分析資料,以孫國武等[19]的定義為基礎,利用高度距平場對青藏高壓進行定義,即:

(1) 水平范圍在25°~45° N和60°~105° E,且地形高度超過3km;

(2) 從500~100hPa高度場距平均為正距平;

(3) 500hPa距平大于30gpm 的點超過3個;

(4) 條件(2)和條件(3)持續(xù)時間3d及以上為一次青藏高壓過程.

第一種定義簡單明了,但在實際統(tǒng)計過程中一個高壓會出現(xiàn)多個高壓脊,且高壓脊較狹長,不利于確定高壓中心位置,導致統(tǒng)計工作繁瑣;第三種定義約束條件較多,在高空天氣圖的判識上很難展開;第二種定義易操作,且本研究中所使用的Micaps PLOT High逐日100hPa天氣圖資料(共915張)能夠滿足其要求和標準,所以本研究中對于青藏高壓系統(tǒng)中心位置的定量統(tǒng)計方法,參照上述第二種定義,在100hPa出現(xiàn)閉合的高壓中心,則稱為一次高壓過程.結合Micaps PLOT High數(shù)據(jù),獲取2015~2018年每年4~9月青藏高壓的中心位置,利用MATLAB的scatterhistogram函數(shù)繪制帶曲線直方圖的散點圖得到不同年份各月的高壓中心位置分布圖.

在研究高壓脊線時,僅考慮脊線的南北偏移,偏移量的定量統(tǒng)計方法如下:以某年4月為例,從Micaps PLOT High逐日100hPa天氣圖上識別高壓脊線的3個點坐標:如4月1日,3點為(11),(22), (33),將此3點擬合成一條直線:=11,同理,4月日擬合直線如式(1):

取4月份平均截距,如式(2):

式中:代表的是該月中的第幾天,b截距代表的是該天的脊線偏移量大小,B截距之和代表的是第幾個月的脊線偏移總量大小,故4為4月份脊線總偏移量的衡量指標(RO)大小.同理,5月截距設為5,若5>4,且兩者均為正值,則5月較4月向北偏移,反之則向南偏移(負值).通過比較截距正負和大小,得出南北偏移的方向和大小.

計算得出偏移量大小的量級為10-3,為便于分析,將所有值同時擴大1000倍.但在數(shù)據(jù)集中時,會有少部分疑似異常值,使最終求得的月與月之間的脊線偏移量相差懸殊.因此要對數(shù)據(jù)進行修正,修正方法如下:設有某月數(shù)據(jù)集,第一四分位數(shù)為1,第三四分位數(shù)為3,記四分位數(shù)間距IQR3-1,若數(shù)據(jù)不滿足式(3):

則判定X為疑似異常值,將其剔除.剔除所有異常值后再對剩余數(shù)據(jù)求平均,得到最終結果.經(jīng)計算,與剔除數(shù)據(jù)前計算的月脊線偏移量相比,最終數(shù)據(jù)改變的有2016年5~4月、8~7月、9~8月;2017年6~5月、7~6月;2018年5~4月這6組數(shù)據(jù).

1.2.2 O3濃度超標定義 城市環(huán)境評價標準嚴格采用《環(huán)境空氣質量標準》(GB3095-2012)[18]中關于O3的二級標準,即MAD8超標標準為160mg/m3.同時根據(jù)《環(huán)境空氣質量指數(shù)(AQI)技術規(guī)定(試行)》(HJ633-2012)[22]對不同MAD8值進行了等級劃分,使用二級標準,其中160~215mg/m3為輕度污染,215~265μg/m3為中度污染,265~800mg/m3為重度污染,800mg/m3以上為嚴重污染.

2 結果與討論

2.1 O3污染時空特征

2.1.1 時間變化特征 川渝地區(qū)2015~2018年O3污染呈逐年加重的趨勢. 2015~2018年4~9月,川渝14個城市MAD8超過二級標準的天數(shù)為430d,占總監(jiān)測天數(shù)(即14個城市監(jiān)測天數(shù)的總和,共10248d,下同)的4.2%(圖1).川渝地區(qū)MAD8月均濃度具有一定的月變化特征, O3污染最為嚴重的時段多集中在春末和夏季(5~8月).2015年4~5月MAD8月均濃度逐漸升高,5~8月MAD8濃度在90 μg/m3左右,并于7月達到峰值103μg/m3,8月以后開始下降,在9月維持在60μg/m3左右.2016年4~5月MAD8濃度趨勢與2015年相似,在8月達到峰值102μg/m3,9月濃度較8月有所下降,但仍處于較高狀態(tài)(約77μg/m3).2017年各月 MAD8濃度均較高,在7月達到峰值114μg/m3.2018年各月MAD8濃度處于一個更高的狀態(tài),除9月份外,其余月份均大于90μg/m3,有3個月甚至超過了100μg/m3.

此外, MAD8超標天數(shù)的月分布與MAD8月均濃度也有相似的變化趨勢,在MAD8月均濃度較高的月份,超標天數(shù)也較多.當然也存在超標天數(shù)與月均濃度分布不相似的情況,如月均濃度較高但超標天數(shù)不多的情況,2017年4月, MAD8月均濃度為93μg/m3,但超標天數(shù)只有7d;2017年6月, MAD8月均濃度也為93μg/m3,超標天數(shù)只有6d,主要是由于MAD8月均濃度多為高位良好值且分布比較均勻,但MAD8超過160μg/m3的污染日并不多.而對于超標天數(shù)較多,月均濃度不高的情況,如2015年4月,超標天數(shù)有23d,但月均濃度為87μg/m3,2015年5月超標天數(shù)有21d,月均濃度為96μg/m3.本研究認為可能與青藏高壓的變化導致川渝城市群MAD8濃度極值頻繁出現(xiàn)有關,具體原因還需要深入探討.

圖1 川渝14城市2015~2018年O3月均濃度與超標天數(shù)

圖2 2015~2018年4~9月川渝14城市逐日O3污染時空分布

2.1.2 空間分布特征 為了研究青藏高壓對川渝不同城市/地區(qū)的MAD8濃度影響是否相同,本文對14個城市的MAD8超標天數(shù)和逐日MAD8濃度進行分析后發(fā)現(xiàn)(圖2):成都?遂寧和內(nèi)江等四川盆地腹地區(qū)域城市的春夏季MAD8超標天數(shù)較多,污染較嚴重,而川西山區(qū)阿壩州?甘孜州和涼山州等地區(qū)的春夏季O3污染較輕.成都?遂寧和內(nèi)江的 MAD8超標天數(shù)每年均較多,總數(shù)分別為145?63和63d,三城市春夏季MAD8濃度均值分別達到117,107, 107μg/m3;宜賓在2015年未出現(xiàn)超標,之后3a超標天數(shù)不斷增加(累計31d),春夏季MAD8濃度均值為98μg/m3;南充2016年未出現(xiàn)超標,其他3a均超標,且超標天數(shù)較多(累計24d),春夏季MAD8濃度均值為90μg/m3;達州在前3a超標天數(shù)均較少(累計2d),但在2018年增至12d; 阿壩州?甘孜州和涼山州MAD8超標天數(shù)接近為0d,尤其是阿壩州?甘孜州兩地春夏季MAD8濃度保持在60μg/m3左右,最高未超過90μg/m3.

2.2 青藏高壓系統(tǒng)特征

2.2.1 中心位置 2015~2018年每年4~9月青藏高壓中心位置的分布均主要集中在70°~120°E,其中90°~100°E最為集中,尤其在100°E、23°N、28°N和30°N這些位置分布較為集中(圖3).對于高壓中心分布的集中情況,2015~2018年整體呈現(xiàn)越來越集中的趨勢,且在2016年高壓中心分布最為集中.統(tǒng)計2015~2018年各月出現(xiàn)的中心數(shù)量,發(fā)現(xiàn)中心位置總個數(shù)呈現(xiàn)先增后減的趨勢,由2015年的181個增至2016年的197個,之后又減少為2018年的150個,并且每年的中心個數(shù)均為4月最少,9月最多.其中2015年4月的中心個數(shù)較少,僅有21個,之后中心位置逐漸增多,在9月達到了最大值38個.2016年4月中心個數(shù)極少,而6、9月的中心個數(shù)均超過了40個.2017年6、9月的中心個數(shù)相差不大,均在38個左右.2018年4月中心個數(shù)為4a最少(5個),之后每月逐漸增加,9月達到42個.

圖3 2015~2018年每年4~9月青藏高壓中心位置

2.2.2 高壓脊線 整體觀察2015~2018年高壓脊線的南北偏移情況,發(fā)現(xiàn)2016年相對于2015年北跳,2017年相對于2016年南移,2018年又北跳;而每年各月脊線的偏移方向變化差異較大(圖4).對4a數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,得出每年各月平均青藏高壓脊線位置:4月脊線位于27°N附近,5月南移至26°N附近,6月則北跳至28°N附近,7月繼續(xù)北跳至31°N附近,8月達到全年中最北(32°N附近),然后隨著熱赤道的南移,100hPa高壓脊也向南撤退,9月位置與6月相近.對每年各月進行分析發(fā)現(xiàn),2015年5月脊線相較于4月大幅北跳(約+3RO),而6月相較于5月則大幅南移(-2RO),7、9月繼續(xù)南撤.2016年5月與2015年同比則大有不同,出現(xiàn)了大幅南移(約-2.5RO)的現(xiàn)象,而其他月則均較前月向北跳動.2017年5月相較4月北跳了約+1.5RO,6月向南移動,7、8月則又向北跳動,且偏移RO均較大,9月份又向南撤退-3RO.2018年6、9月相較前月均北跳,5、7、8月則相較前月均南移.逐年比較發(fā)現(xiàn),每年9月脊線南北偏移的方向變化較大,且偏移量也較大.

圖4 2015~2018年青藏高壓脊線南北偏移情況

2.3 青藏高壓對O3污染的影響分析

2.3.1 高壓中心的影響 高壓中心數(shù)量與 MAD8超標天數(shù)及MAD8月均濃度的變化趨勢較為一致(圖5).中心數(shù)量越多,使得川渝地區(qū)氣溫越高,從而O3污染越嚴重.2015年5、7月中心數(shù)量分別為22、37個,月均溫度分別為21.6℃和24.9℃,14城市累計MAD8超標天數(shù)分別為21d和39d.2016年6~9月中心數(shù)量均超過40個,除9月較特殊外,6~8月的月均溫度(均>24.2℃)和超標天數(shù)(12~32d)均較高.2017年7月中心數(shù)量最多,月均溫度亦高達26.1℃,超標天數(shù)也最多(49d).2018年規(guī)律與2017年相似,每年7、8月中心數(shù)量均較多,同期溫度也較高(均>25.7℃),O3污染亦很嚴重.

圖5 2015~2018逐月高壓中心數(shù)量與O3超標天數(shù)的變化趨勢

芝永華等[23]提出高原大氣加熱率與青藏高壓中心位置具有較好的相關性,青藏高壓中心常常出現(xiàn)在大氣熱源上空.因此,高壓中心數(shù)量多時,青藏高壓周圍溫度較高,根據(jù)熱量傳輸原理,使得川渝城市群氣溫升高.同時,彭京備等[24]也認為在高原高壓發(fā)展后期,高原高壓脊前的西北氣流繞青藏高原控制高原東北側和東側地區(qū),不利于水汽向上述地區(qū)的輸送,使得西北地區(qū)到川東地區(qū)易于出現(xiàn)高溫天氣.本研究中青藏高壓中心位置較為集中出現(xiàn)在100°E和28°N附近的月份,川渝地區(qū)均出現(xiàn)高溫天氣,且中心分布越集中,越易出現(xiàn)高溫現(xiàn)象,使得MAD8濃度升高.2015~2018年中心位置分布的趨勢為逐漸趨于緊湊,MAD8月均濃度亦呈逐年上升趨勢,超標天數(shù)也逐年增加.但2016年較2015年超標天數(shù)增加幅度最大,與2016年青藏高壓中心位置分布最為集中相匹配,且2016年的4~9月均溫為4a最高.2015~2018年4a中,MAD8超標天數(shù)超過20d的月份(如2015的7月,2016年的6月,2018年的4月和6月),中心位置在28°N~30°N附近均有一個峰值,且同期溫度較高.而每年4月高壓中心位置的分布則更能通過影響日照時數(shù)來影響O3濃度,如2018年4月份出現(xiàn)的中心個數(shù)雖為每年4月最少(僅5個),但基本上都是分布在28°N,MAD8超標天數(shù)卻較多,其日照時數(shù)高達6.2h.

為研究高壓中心對O3濃度高值的影響,本文中把MAD8濃度超過190μg/m3稱為O3濃度高值.分析發(fā)現(xiàn),成都4a超標天數(shù)均非常高,超標天數(shù)總數(shù)為145d(位居第一),同時O3濃度高值時段成都占了55%,瀘州為12%,宜賓和內(nèi)江均為10%.成都的O3濃度高值4a情況均不同:在2015年主要分布在5月,最高值220μg/m3在6月出現(xiàn);2016年主要分布在8月,同月出現(xiàn)最高值276μg/m3;2017年主要分布在7月,同月出現(xiàn)最高值為267μg/m3;2018年主要分布在5月和8月,在5月出現(xiàn)最高值247μg/m3.結合同期青藏高壓系統(tǒng)特征,發(fā)現(xiàn)在2015年5月份中心位置在100°E有一個峰值,且在6月份中心位置大都處于28°N,在2016年8月份中心位置在75°E有一個較大峰值,2017年7月份中心位置集中在100°E,2018年5月份中心位置也在100°E出現(xiàn)極值,8月份中心位置主要在28°N.分析其氣象要素,發(fā)現(xiàn)這4個城市的4a 4~9月的平均溫度比研究區(qū)域14個城市4a 4~9月的月均溫度均高了1~2℃.而阿壩州、甘孜州和涼山州等西部山區(qū), MAD8濃度與超標天數(shù)均較少,其同期對應月均溫度均較低(低于15℃,圖6).

圖6 2015~2018逐月高壓中心數(shù)量與溫度、O3濃度的關系

2.3.2 高壓脊線的影響 本文發(fā)現(xiàn),青藏高壓脊線偏移更能影響日照時數(shù)從而影響O3污染:脊線北跳,日照時數(shù)增加,有利于加重O3污染;脊線南移,降水量增加,日照時數(shù)減少,有利于減輕O3污染.這與羅四維等[25]的研究結論一致,凡青藏高壓脊線位置偏北者,或對應長江流域大范圍的嚴重干旱(如1961、1964、1971及1972年),或對應著長江下游地區(qū)的干旱(如1963及1973年);而脊線位置偏南的1965、1968及1970年,長江流域都是多雨偏澇,其中長江流域1969年大澇,脊線也最偏南.同時,亦與俞亞勛等[26]的動力解釋相符:重旱年初夏在高原東北側區(qū)域輻散下沉氣流增強,不利于降水的形成.青藏高原上空和云貴高原上空的對流輻合上升氣流非常強盛,造成其南北兩側區(qū)域輻散下沉氣流相應加強.而多雨年在高原東北側河套平原至華北平原上空輻合上升氣流增強,有利于降水的形成,從而減少日照時數(shù).如圖7所示,2015年5月脊線相較前月北跳約+3RO,日照時數(shù)增加了0.49h,MAD8月均濃度增加了約9μg/m3,6月脊線南移,此時日照時數(shù)明顯減少,MAD8超標天數(shù)與濃度亦開始減少,7月脊線繼續(xù)南移,日照時數(shù)繼續(xù)減少,平均溫度也有所下降,相應的MAD8超標天數(shù)逐漸減少.2016年8月脊線相較7月北跳,MAD8超標天數(shù)由12d迅速增至32d.2017年5月脊線北跳,MAD8月均濃度與超標天數(shù)增加,6月脊線南移,日照時數(shù)降低了0.32h, MAD8月均濃度由104μg/m3降至93μg/m3,7月脊線又轉北跳,此時日照時數(shù)大幅上升(增加了1.1h), MAD8月均濃度又升至114μg/m3.2018年各月脊線南北跳動方向變化較大,日照時數(shù)為4a最長(高達4.5h),故2018年MAD8超標天數(shù)最多.2018年月均脊線位置8月份位于最北32°N,日照時數(shù)高達7.4h, MAD8月均濃度也處于該年最高(113μg/m3).

圖7 2015~2018各月高壓脊線偏移情況與日照時數(shù)的關系

2.3.3 高壓中心與高壓脊線對O3濃度的共同作用在研究中發(fā)現(xiàn)高壓中心位置的數(shù)量和分布,以及脊線偏移均與MAD8濃度存在不符合的情況,因此從氣象因子方面對兩者的共同作用進行了更深入的探討(表1).得出青藏高壓是通過影響川渝城市群的氣象因子進而影響其O3濃度,但并不能同時對所有氣象因子進行控制,只能影響其中一部分,例如對溫度,日照有較大控制,亦或是對降水,濕度有較大控制.而O3濃度的高低是在多種氣象要素的相互作用下發(fā)生變化的,由前文青藏高壓中心數(shù)量及高壓脊線偏移與MAD8濃度關系可以發(fā)現(xiàn),高壓中心數(shù)量多,川渝地區(qū)溫度較高,但日照時數(shù)受到的影響并不顯著(每年4月除外);而高壓脊線的北跳,更能造成日照時數(shù)增加(降水減少)的天氣現(xiàn)象.兩者在同一時段對川渝地區(qū)O3污染的影響可能是協(xié)同作用也可能是拮抗作用.所以存在脊線北跳,日照時數(shù)減少;中心數(shù)量多,溫度較低的情況,本文認為也有可能是其他天氣系統(tǒng)(如西南渦等)的影響,亦有待進一步深入研究.

表1 青藏高壓系統(tǒng)與川渝地區(qū)O3濃度和氣象要素間的Pearson 相關系數(shù)

2015~2018年各年9月中心數(shù)量在該年均最多,但平均日照時數(shù)約2.5h,故MAD8超標天數(shù)最少.2018年4月中心數(shù)量較少,但MAD8超標天數(shù)卻較多,因為該月日照比較長(>6.2h).2018年4~9月總中心個數(shù)最少,但MAD8總超標天數(shù)與月均濃度達到了137d和100μg/m3,均為4a最高,究其原因,是因為該年日照時數(shù)最長.2015年7月脊線南移, MAD8超標天數(shù)卻較多,原因是溫度較高(月均溫將近25℃).2018年6月脊線北跳,但由于相對濕度較高,日照較少,所以MAD8超標天數(shù)均比5月低,8月脊線大幅南移,但8月溫度很高(將近26℃),故O3生成比7月多,9月脊線北跳,但本月溫度比8月低了將近4℃,故超標天數(shù)比8月低.本文計算得出的月均脊線位置5月比4月南移了,但5月MAD8濃度和超標天數(shù)均比4月高,由于5月的溫度比4月高,溫度越高,越利于O3產(chǎn)生. 6月比5月更北,但MAD8濃度和超標天數(shù)均比5月少,6月的日照時數(shù)比5月少,且相對濕度比5月大,這兩個因素使得6月O3生成少于5月.逐年比較,發(fā)現(xiàn)2017年的脊線南移,但MAD8濃度和超標天數(shù)依然較2015年和2016年同比要高,原因是2017年降水量最低,降水量越低,越利于O3產(chǎn)生,所以2017年MAD8濃度依舊較高,其余年份,脊線偏北者, MAD8濃度較高.

3 結論

3.1 2015~2018年各年青藏高壓的中心分布情況均不相同.尤其是每年4月雖然高壓中心個數(shù)極少,但出現(xiàn)頻率在28° N附近越多,對氣象要素的影響越顯著.各年4~9月高壓脊線南北偏移方向并不是呈現(xiàn)單一的方向移動,而是具有多變的特征,其中每年9月份方向變化較大,南北偏移依次交換,各年各月偏移程度亦有所不同.

3.2 青藏高壓中心分布越集中,中心數(shù)量越多,O3污染越嚴重,且當中心出現(xiàn)在100°E和28°N附近時,容易引起川渝地區(qū)高溫和O3異常高值的頻繁出現(xiàn),而每年4月的中心分布越集中在28°N,越能引起日照時數(shù)的增加,從而使得O3月均濃度和超標天數(shù)較高,特別顯著的是2015年和2018年.青藏高壓脊線偏移更能影響日照時數(shù)從而影響O3污染:脊線北跳,日照時數(shù)增加,有利于加重O3污染;脊線南移,降水量增加,日照時數(shù)減少,有利于減輕O3污染.

3.3 綜合分析得出,青藏高壓中心與高壓脊線分別對川渝地區(qū)的溫度和日照時數(shù)兩個氣象要素控制較強,但同一時段對兩者的控制強弱存在較大差異.且青藏高壓系統(tǒng)在4月逐漸形成,之后系統(tǒng)逐漸增強,并在7~9月達到鼎盛.因此,在每年4~9月是川渝地區(qū)O3污染防治的重點時段,考慮青藏高壓中心與高壓脊線的變化對O3污染時空變化的影響,有助于更科學和準確地進行O3污染的天氣形勢預測及O3濃度短中期預報.

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Mechanism of Qinghai-Tibet high pressure system on spring and summer ozone pollution over Sichuan-Chongqing area.

LIU Wei1, KANG Ping1*, ZHANG Xiao-ling1, XIANG Wei-guo1, LIU Zhi-hong2, ZHANG Xu-tao1, LI Chun-kai1, SONG Rong-jin1, LEI Yu1

(1.Plateau Atmosphere and Environment Key Laboratory of Sichuan Province, School of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225, China；2.College of Resource and Environment, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225, China)., 2021,41(4)：1511~1520

In order to study the mechanism of Qinghai-Tibet high pressure system on spring and summer ozone (O3) pollution over Sichuan-Chongqing area, the Micaps PLOT High upper-air total factor data, national environmental monitoring station O3observation data and meteorological station data of 14 cities from April to September of 2015 to 2018 were analyzed. Results showed that O3concentration was closely related to the distribution and quantity of the central position of Qinghai-Tibet high pressure system. The denser the high-pressure center, the more extreme areas and the number of centers, the higher the surface temperature and O3concentration in the same period. Especially the frequency of the center appeared around 100°E and 28°N, the surface temperature was higher, led to the emergence of more extreme high concentration of O3. Compared and analyzing the influence of the north-south migration of the high-pressure ridge on O3concentration during different years and months, it was found that the northward migration of high-pressure ridge leaded to longer sunshine duration and higher O3concentration. The combined effects of high-pressure center and ridge line on O3over Sichuan-Chongqing area were analyzed as well, which showed that high-pressure center and high-pressure ridge affect the O3concentration mainly by controlling the surface temperature and sunshine duration, respectively. At the same time, the effect and degree of the two effects on O3concentration were also different (i.e., sometimes the increase of O3concentration showed synergistic effect, while sometimes antagonistic effect).

Qinghai-Tibet high pressure；Sichuan-Chongqing urban agglomeration；ozone concentration；meteorological factors；number of centers；ridge of high pressure

X511

A

1000-6923(2021)04-1511-10

劉 微(1998-),女,江西吉安人,成都信息工程大學本科生.主要從事大氣環(huán)境相關研究.

2020-08-20

成都市科技計劃項目(2019-YF05-00718-SN);國家重點研發(fā)計劃項目(2018YFC0214001);國家自然科學基金資助項目(41771535);四川省重大科技專項(2018SZDZX0023);四川省科技計劃重大前沿項目(2018JY0011)

* 責任作者, 講師, kangping@cuit.edu.cn