張婉瑩　張鑠　郭子晗　侯書勛

摘要：利用2017年- 2020年唐山、承德、秦皇島空氣質量監(jiān)測站資料和NCEP再分析資料，對冀東地區(qū)重污染天氣進行天氣學分型，并利用CAMx - PSAT模擬分析不同天氣形勢下唐山市PM2.5來源和輸送貢獻，結果表明：冀東地區(qū)重污染天氣類型可分為均壓場型、西北高壓型和低壓輻合型。唐山市PM2.5濃度貢獻以本地排放最高，外來輸送主要來自天津，廊坊次之，凌晨至上午周邊輸送明顯，其中在02 -08時之間，輸送貢獻可達40%- 70%。從污染物輸送路徑來看，均壓型及低壓輻合型重污染過程的周邊輸送以西南路徑為主，高壓型以西南偏西路徑為主。另外，均壓場型周邊輸送相對于高壓型及低壓輻合型更為明顯。

關鍵詞：重污染；天氣分型；污染源；CAMx

中圖分類號：X51 文獻標志碼：B

前言

冀東地區(qū)位于華北平原東北部，北依燕山，南臨渤海，擁有唐山這樣以重工業(yè)為主的城市，大氣污染問題一直備受重視。影響冀東大氣污染物濃度的主要因子一方面取決于氣象條件，另一方面取決于污染源。在中國有不少學者對轄區(qū)內的重污染天氣開展了天氣形勢方面的分析研究；在污染物來源及輸送研究上，目前廣泛采用空氣質量模式及顆粒物源解析技術進行模擬分析。PM2.5是造成空氣重污染的主要原因，隨著空氣質量模式迅猛發(fā)展，PM2.5跨界輸送定量計算成為可能。張智答等基于氣象-空氣質量模式（WRF - CAMx）和傳輸通量計算方法定量評估了京津冀與其周邊省市之間PM2.5的傳輸貢獻，識別了北京、唐山、石家莊三個典型城市PM：，的傳輸路徑。潘勇等對長三角地區(qū)PM2.5進行模擬研究，量化評估跨區(qū)域污染輸送對寧波地區(qū)PM2.5的貢獻和行業(yè)來源?；诩綎|地區(qū)重污染服務的需求，通過模擬分析，明確該地區(qū)區(qū)域性重污染天氣特征及污染物來源對于開展區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控解決大氣污染問題具有重要的現實意義。

1 資料與方法

利用2017年- 2020年承德、唐山、秦皇島空氣質量監(jiān)測站資料，根據《環(huán)境空氣質量指數（AQI）技術規(guī)定（試行）（HJ 633 - 2012）》，定義超過三分之一站點達到PM2.5日平均濃度大于150. 00 μg·m-3且能見度小于10 km即為一次重污染天氣過程，其中排除降水、浮塵、揚沙即沙塵暴等視程障礙天氣。經統(tǒng)計，共挑選出26次重污染天氣過程，重污染日數達50 d。

2 重污染天氣分型

利用NCEP再分析資料，通過分析冀東地區(qū)重污染天氣的主要環(huán)流形勢，從大尺度角度探明重污染天氣成因，將全部重污染過程的天氣系統(tǒng)劃分為三種類型：均壓場型、西北高壓型和低壓輻合型。

2.1 均壓場型

在重污染天氣中，受均壓場影響的為22 d，占重污染日總數的44%，是冀東地區(qū)出現重污染天氣最多的天氣形勢。受均壓場控制時（如圖1所示），高壓主體位于蒙古國西部至青藏高原一帶，高壓中心大多位于40°N以北蒙古國境內，冀東地區(qū)受弱氣壓場控制，河北境內等壓線稀疏，沒有或只有一到兩條等壓線穿過，區(qū)域內氣壓差較小，無法形成明顯的梯度風，地面風速小，輸送能力較弱。高空500 hPa和700 hPa一般受偏西或西北氣流控制，850 hPa以西南氣流為主，常伴有暖平流，有利于逆溫層的形成，同時也有利于對流層低層水汽的輸送。有時存在弱切變，有利于水汽在低層積聚，弱冷空氣在夜間也極易造成輻射降溫，加劇大氣污染。

2.2 西北高壓型

在重污染日中，氣壓場為西北高壓型的有21 d，占重污染日總數的42%。地面冷高壓中心通常處于蒙古國西部，根據冷高壓前有無鋒面又可分為鋒前型和無鋒型（見圖2）。

2.2.1 鋒前型

地面冷高壓中心位于蒙古國西部，冷空氣沿高壓前南下，白西北路徑影響河北。蒙古國中東部至河套地區(qū)有一明顯冷鋒，冀東地區(qū)位于鋒前暖區(qū)，易形成大范圍重污染天氣。根據冷鋒前不同的氣壓場又可分為鋒前弱氣壓型、鋒前低壓型、鋒前低壓倒槽型。

2.2.1.1 鋒前弱氣壓型

冷鋒前沒有明顯的低壓系統(tǒng)，氣壓場較弱。500 hPa和700 hPa一般處于槽區(qū)附近，受西南偏西氣流或槽后西北氣流控制，850 hPa有切變或處于切變后西北氣流當中，切變有利于污染物聚集，而西北氣流控制下的晴好天氣易造成輻射降溫，導致污染天氣維持。

2.2.1.2 鋒前低壓型

冷鋒前部有明顯的低壓系統(tǒng)相伴，低壓主體位于蒙古國東部至東北地區(qū)一帶，冀東地區(qū)位于低壓中心向南伸展的低壓帶中，氣壓梯度較小。500 hPa和700 hPa受西北到偏西氣流控制，850 hPa處于槽區(qū)或槽前西南氣流當中。高空冷空氣較弱，而低層西南暖濕氣流促使?jié)穸仍龃?，污染天氣加劇?/p>

2.2.1.3 鋒前低壓倒槽型

冷鋒前部有低壓倒槽相伴，倒槽白河套以南地區(qū)向東北伸展，整個河北地區(qū)均位于倒槽內，等壓線稀疏。500 hPa處于偏西氣流中，700 hPa受淺槽影響，以西南偏西氣流為主，850 hPa有切變。受低層系統(tǒng)影響，水汽在冀東地區(qū)聚集，易造成重污染天氣。

2.2.2 無鋒型

冷高壓中心位于蒙古國西北部到新疆北部一帶，其前側未形成明顯鋒面，冷空氣通常緩慢滲透南下，經西北路徑到達冀東地區(qū)的冷空氣勢力較弱，地面等壓線稀疏，風力較小，污染物不易擴散。冷空氣也可分裂南下，高壓中心分裂出多個小高壓，氣壓場偏弱，導致污染天氣維持。500 hPa和700 hPa處于西北到偏西氣流當中，850 hPa多處于西北氣流當中，天氣晴好，易形成輻射霧，造成大氣污染。

2.3 低壓輻合型

在重污染日中，氣壓場為低壓輻合型的有7d，占重污染日總數的14%。冀東地區(qū)處于低壓區(qū)內（如圖3所示），地面氣壓場表現為閉合弱低壓或低壓槽，存在明顯的氣流輻合。500 hPa緯向環(huán)流較平直，700 hPa有短波槽東移，850 hPa對應有弱波動，高空槽前的上升運動促使地面氣流輻合減壓，導致污染物擴散受阻，從而加重污染。

3 污染物輸送來源分析

CAMx模式是美國ENVIRON公司在UAM -V模式基礎上開發(fā)的綜合空氣質量模式，它將“科學級”的空氣質量模型所需要的各種技術特征合成為單一系統(tǒng)，可以用來對氣態(tài)和顆粒態(tài)的大氣污染物在城市和區(qū)域等多種尺度上進行綜合性模擬。CAMx模式中，利用顆粒物源解析技術（Particulate Source Apportionment Technology）評估來自不同區(qū)域和排放行業(yè)對顆粒物的貢獻。PSAT通過在CAMx模式中加入示蹤物來解析每個網格的顆粒物來源。

3.1 模式設置

使用WRF中尺度氣象模式模擬的氣象場作為背景信息驅動CAMx空氣質量模式。WRF模式使用美國國家環(huán)境預報中心（NCEP） FNL 1°×1°全球分析資料建立初始場和邊界場。WRF模式與CAMx模式采用2 -3層嵌套方案，最內層分辨率為3 km，包括整個京津冀地區(qū)，最外層區(qū)域包括中國范圍，使用最內層區(qū)域模擬結果作為項目研究分析的資料。

在CAMx模式中，使用PPM平流方案計算水平擴散，CB05方案作為氣相化學機制，液相化學機制使用RADM方案，化學求解使用EBI算法。使用INTEX -B或者MEIC2012排放源清單作為空氣質量模式的排放輸入CAMx模式中。依據城市行政區(qū)劃，將京津冀區(qū)域13個城市劃分為13個源區(qū)，將所有污染源排放歸為1個行業(yè)的總排放，利用來源識別技術模擬分析不同區(qū)域源排放對唐山的影響，定量評估污染物輸送貢獻。

3.2 數值模擬計算方案

使用CAMx - PSAT模擬技術，通過對模式中網格化的排放源清單進行分地區(qū)標記處理，將各個城市加以標號、區(qū)分，可以在數值模擬過程中追蹤各城市的顆粒物的遷移，最終確定各城市對唐山地區(qū)PM2.5濃度的貢獻。

排放源區(qū)域i對受體點n的污染貢獻記為S（i），于是對受體點n污染物的總體貢獻為：

對于一個受體城市n，城市本地的排放定義為局地貢獻（Local）；來自其它城市的貢獻定義為區(qū)域貢獻（Reg），剩余項為跨區(qū)域貢獻（SR），計算公式分別為：

3.3 重污染個例模擬分析

3.3.1 均壓場型重污染過程模擬分析

2019年1月11 - 14日，唐山市出現重度到嚴重污染，首要污染物為PM2．5，其中11日、13日、14日空氣質量為重度污染（AQI指數分別為275、278、242），12日空氣質量達到嚴重污染（AQI指數為329），PM2.5日均濃度為279 μg/m3，小時濃度最大達到348 μg/m3。

利用CAMx - PSAT模擬分析污染過程期間唐山市PM2.5來源和輸送貢獻情況。結果表明，整個污染過程中對PM2.5濃度貢獻最高的是本地排放，外來輸送在一定時段內也起到了較大的作用。1月10日唐山本地排放貢獻為56. 8%，周邊輸送占比43. 2%，以天津、廊坊為主，輸送貢獻占比分別為15. 6%、7.4%。11日，由于風場弱，外地污染物輸送貢獻小，以本地排放為主，唐山本地排放貢獻高達81. 9%。12日近地面西南氣流有所增強，促使污染物外來輸送增強，唐山本地排放貢獻為54%，周邊輸送占比46%，以天津、廊坊為主，輸送貢獻分別為11.3%、9.9%，其次為石家莊、保定也有4%

-5%的輸送貢獻（如圖4（a）所示）。從12日PM2.5逐小時輸送貢獻可以看出（如圖5（a）所示），12日0時- 13時，唐山本地貢獻均在60%以內，外來輸送占比達到40%以上，其中02 -07時之間，唐山本地排放占比僅為35.1%- 41. 9%，外來輸送占比58.1%- 64. 9%。從時間分布上來看，在凌晨至上午時段，外來輸送對唐山PM2.5濃度的影響作用相對較大。從污染物輸送路徑來看，此次過程，唐山污染物周邊輸送以西南路徑為主，污染物輸送主要受氣象條件影響。

3.3.2 西北高壓型重污染過程模擬分析

2019年2月21 - 23日，唐山市出現首要污染物為PM2.5的重度污染，重污染從21日夜間持續(xù)至23日凌晨，其中22日AQI指數達到232，PM2.5日均濃度為190 μg/m3，小時濃度最大達到281 μg/m3。

利用CAMx - PSAT模擬分析污染過程期間唐山市PM2.5來源和輸送貢獻情況。結果表明，污染過程期間唐山以本地排放為主，21 - 22日本地排放貢獻分別為66.8%、91. 8%，其中21日周邊輸送相對明顯，占比為33. 2%，主要以天津為主，其次為北京、廊坊（如圖4（b）所示）。從21日PM2.5逐小時輸送貢獻可以看出（如圖5（b）所示），周邊輸送呈現出雙峰型變化，21日01時-08時，唐山本地貢獻在55%以內，外來輸送占比達到45%- 70%，主要來自天津、廊坊、北京。21日上午唐山本地排放上升至75%以上，外來輸送較低，但在下午周邊輸送再次上升，特別是來白天津的輸送出現一個峰值變化，在15時唐山本地排放貢獻為47. 9%，周邊僅天津占比就達到34.1%，促使唐山PM2.5濃度大幅提升。22日地面氣壓場較弱，受氣象條件影響，外來輸送也不明顯。從污染物輸送路徑來看，此次過程污染物周邊輸送以西南偏西路徑為主。

3.3.3 低壓輻合型重污染過程模擬分析

2018年11月25 - 27日期間，唐山出現首要污染物為PM2.5的重污染天氣，其中25日、27日空氣質量為重度污染（AQI指數分別為225、209），26日空氣質量達到嚴重污染（AQI指數為339），PM2.5日均濃度達到288 μg/m3，小時平均濃度最高達到339 μg/m3。

利用CAMx - PSAT模擬分析污染過程期間唐山市PM2.5來源和輸送貢獻情況。結果表明，在污染過程前期24日，唐山本地排放貢獻為70. 4%，周邊輸送占比29. 6%，以天津、廊坊為主，輸送貢獻占比分別為8. 0%、5.6%。25日唐山處于弱氣壓場控制下，受氣象條件影響，污染物以本地排放為主，唐山本地排放貢獻高達94.7%。26日地面氣壓場轉為低壓控制，有較好的輻合條件，污染物外來輸送明顯增強，唐山本地排放貢獻降至65.5%，周邊輸送占比34.5%，其中有5. 1%的外省輸送，天津及省內中南部的石家莊、廊坊、邢臺、衡水、滄州等地均有3% - 6%的輸送（如圖4（c）所示）。從26日PM2.5逐小時輸送貢獻可以看出（如圖5（c）所示），26日0時- 12時，外來輸送占比達到400-/0以上，其中02 - 08時之間，唐山本地排放占比僅為24. 3% -41. 0%，外來輸送占比59. 0% -75.7%，在此時段唐山PM2.5濃度在280 - 300 μg/m3。因此在夜間段唐山本地排放降低后，外來輸送對PM2.5濃度的影響作用較大。從污染物輸送路徑來看，此次過程，唐山污染物周邊輸送以西南路徑為主，與氣象條件有很好的對應。

4 結論

冀東地區(qū)重污染天氣類型分為均壓場型、西北高壓型和低壓輻合型三種，其中均壓場型最多，占重污染日總數的44%，西北高壓型次之，占42%，低壓輻合型最少，僅占14%。唐山市重污染過程PM2.5濃度貢獻以本地排放最高，外來輸送主要來自天津，廊坊次之，周邊輸送受氣象條件影響較大。在重污染過程中前期，周邊污染物輸送較為明顯，輸送貢獻為25%- 46%，其中凌晨至上午輸送貢獻均在30%以上，特別是02 -08時之間，輸送貢獻可達40％ -70%；重污染過程后期，唐山本地排放貢獻大多在90％以上，外來輸送較弱。從污染物輸送路徑來看，均壓型及低壓輻合型污染過程周邊輸送以西南路徑為主，高壓型污染過程周邊輸送以西南偏西路徑為主，且均壓型周邊輸送相對于高壓型及低壓輻合型更為明顯。