摘要：2013年1月，华北地区发生了大范围雾霾灾害。本文利用诊断分析，从大气环流背景和影响雾霾的气象因子两方面对此次天气过程进行了研究。结果表明在2013年1月内，我国华北地区共出现了五次较为明显的雾霾过程，其中10-15日和25日至月末的阶段，出现了颗粒物的阶段性高值。该月环流形势较为稳定，华北地区高空处于平直西风带中，低空有弱低压辐合区，有利于污染物的汇聚和累积。气象因子方面，湿度则呈现了很好的正相关，湿度越大，细颗粒物和二氧化硫的浓度越高。气压则呈较好的负相关，这与地面低压带来辐合场，导致污染物在局地聚集有关。
关键词：雾霾，华北地区，环流形势，影响因子
1.引言
1.1研究意义
环首都四省市京津冀晋一直以来是空气污染较为严重的地区，本文的分析有助于从环流背景和影响雾霾的气象因子方面找出华北地区雾霾的成因。
1.2本文研究内容
此次本文针对2013年1月华北地区大范围严重雾霾过程进行较为详细的分析，通过大气颗粒物和大气成分浓度数据，及环流形势、气象要素的数据，进行雾霾天气过程的细节性分析。
2.资料来源及使用方法
2.1资料来源
本次研究中所用到的数据包括：大气颗粒物成分观测数据，不同层次环流形势资料，各种气象要素时空分布数据。
（1）本文所采用的大气成分站点资料，包括从2013年1月1日当地时间0时至1月31日当地时间23时，共31天的逐5分钟的大气成分资料，包括的观测项目有PM2.5、SO2等。该资料的观测地点为位于华北地区核心城市——北京，具体位置是在东三环和四环之间的宝联体育公园。此地西临京密引水渠，其余三面为住宅小区的环绕，虽位于主城区之内，但此地植被覆盖较好，不临街，远离工业区，受局地机动车尾气或工业排放的影响小，可以作为首都城市整体空气质量的代表。
（2）本文所采用的天气分析资料为两部分，站点资料和格点资料。
站点数据是由中国气象数据共享服务网下载的，该网站提供了中国所有国际交换站2013年1月的逐日数据，涵盖了干球气温、相对湿度、本站气压、日照时数和风速，本文以北京站为例，进行天气过程分析。
用来分析气象形势的格点数据是来自NCEP/NCAR的再分析资料，为逐日数据，包括了从气压、温度、相对湿度到风的U/V分量等的气象要素特征量，其水平分辨率为2.5*2.5，垂直分辨率为从1000hPa到10hPa，一共17层。
3.2013.01华北霾天气过程分析
3.1 雾霾天气过程概况
2013年1月，我国华北地区，连同江淮、江汉一带发生了持续时间很长、污染浓度很高的大范围雾霾灾害。该月初期，有一股冷空气南下，影响我国华北，使得该区域内的能见度情况非常好，超过历史同期水平。而此后，该片区的天气系统一直很弱，仅有15日和24日内有短时间较强冷空气南下，而此后又快速恢复弱气压场的控制[2]。污染物在此期间不断累积，雾霾过程也一直累积持续。
雾霾是雾和霾的混合体，而雾的显著特征为气团内的水汽在过饱和情况下，凝结在空气中的凝结核上，形成雾。雾现象形成时，相对湿度都趋于饱和。而在我国的华北地区，空气的相对湿度较小，该月的雾霾过程，主要为霾（灰霾），达到雾标准的时刻较少。
2013年1月内，我国东部一共有五次较为明显的颗粒物增长过程[2]，频次之多，极其罕见；五次过程中，有两次严重霾过程，分别在10-15日和25日至月末，在该阶段内河北南部、北京等多市的污染物指数也达到或超过了“严重污染”级别。该月的灰霾，不仅频繁来袭，且强度非比寻常。
以安装在北京市宝联体育公园内的大气污染颗粒物监测仪所得到的大气成分浓度数据为例，可看出华北地区几次霾过程的污染逐步累积和爆发增长的过程。图3和图4为该站观测到的1月份PM2.5浓度和SO2浓度的逐小时变化，线条中断处为数据缺测时段。由图中可见，该月10-15日内的过程是最强的，北京PM2.5小时极值达到了619.59μg/m3，远远超过空气污染指数所计算的PM2.5最高值500μg/m3；与此同时，SO2浓度也达到了该月的最高值，为121.83μg/m3，可见此次霾污染的形势十分严峻。
由图3中也可见，该月的霾过程中，细颗粒物浓度在11-12日夜间的从较低的水平短时间内增加到了很高的浓度，极值超过500μg/m3，这一次的爆发性增长过程中，包含很大一部分由西北地区而来沙尘的输送[2]，该类沙尘在偏西气流的输送下，翻越太行山，在山前下沉，并与河北南部污染带[3]的污染物输送叠加，造成短时间内的污染物急剧升高。
空气中二氧化硫的主要来源为含有硫的化石燃料的燃烧，我国华北地区处于采暖季时，会导致煤等化石燃料大量燃烧，致空气中的二氧化硫浓度显著升高。虽然我国已推广多年脱硫煤，但仍有不少未经脱硫的煤在燃烧。除此之外，一些制硫酸的化工厂，一直在排放含硫污染气体，也对空气中二氧化硫的贡献不小。二氧化硫和PM2.5的浓度都划入了空气质量指数（AQI）的评价标准[3]。
从图4中也可发现，该成分的浓度变化基本与PM2.5的浓度变化一致，也能够很好地反映此地空气质量的变化。分别计算PM2.5浓度和二氧化硫浓度的逐日平均值，再计算两种浓度值的日平均的相关系数，得到相关系数值R达到0.697，在自由度为29的情况下，通过了99.9%置信水平的显著性检验，定量地说明了两者的浓度呈现出很好的正相关关系。
图3 北京2013年1月PM2.5浓度变化图（单位：μg/m3）
图4 北京2013年1月SO2浓度变化图（单位：μg/m3）
3.2 雾霾天气环流形势特征
极其不利于污染物扩散的天气形势是本次我国华北大部大面积灰霾污染形成的客观原因。由500hPa高空月平均位势高度场、温度场及其距平图（图5）中可见，该月我国华北、山东及河南等地处在很平直的西风带中，且中纬度温度线与高度线几乎平行，有很弱的冷平流。此时低空多对应为低压辐合或均压场影响，天气系统较弱，近地面大气非常稳定。在距平图中可以看见我国东部高空有一明显位势高度和温度的正距平区域，表明该月的东亚大槽偏弱，导致气流非常稳定，东部地区上空此类的环流形势非常有利于近地层气流的辐合以及污染物的聚集。
图5b 我国上空2013年1月500hPa月平均位势高度及温度场距平
（注：实线为位势高度，单位：m；虚线为温度，单位：℃）
由925hPa低空月平均风速距平图（图6）中可见，整个中国东部片区都处在很广泛的负距平范围内，说明该片区域的低空风速显著偏小，污染物无法有效扩散。由925hPa风的UV分量图（图7）可见，V分量绝对值较小，太行山前为正值区，表示山前的风向以较弱的偏南风为主。这种结构不利于污染物在垂直方向的扩散和输送，容易在近地层堆积[4]。而华北平原北部更是有燕山山脉相阻隔，污染物在山前平原的有限水平空间内不断聚集[2]，加重了该月的污染程度。
（a） （b）
图7 华北地区2013年1月925hPa低空风U、V分量图（图a为U分量，图b为V分量，单位：m/s）
除了水平方向动力输送不足之外，温度、湿度和混合层高度也都对污染有一定的影响。由图8中可见，在我国东部，出现弱偏南气流的区域内，平均温度距平出现正值中心；整个华北地区的温度与常年同期相比，也都显著偏高。同时由图9中也可见，华北地区的平均相对湿度距平也有很大的正值区，比多年平均值偏多了12%，且在霾最为严重的11-12日期间，该地区的空气相对湿度最大值为85%，远远超过历史同期水平。
由于空气温度越高，饱和水汽压也越高，意味着此空气中可以容纳更多的水汽，湿度也随之增大。更潮湿的空气，导致大气内的气溶胶吸湿后，体积增大，膨胀后其消光作用也会变得非常显著，能见度随之显著降低，致使空气污染达到严重污染的级别。
图9 华北地区2013年1月低空925hPa相对湿度距平（单位：%）
4.气象要素影响分析：以北京为例
4.1研究方法
利用北京站的大气成分数据和气象要素数据，分析气象要素与大气污染程度的相关性。由于大气成分数据为逐小时数据，在进行相关性分析时需要先进行日平均。
在计算出日平均后，再将PM2.5的浓度数据和干球温度、相对湿度、风速等要素逐一列出，计算互相的相关系数，分析气象要素对大气颗粒物浓度的影响。
4.2 相关结果
通过上述方法进行相关系数的计算，得到PM2.5浓度和SO2浓度与各气象要素的相关系数表，如表3所示。
该表中可见，日均温度与这两种大气颗粒物浓度的相关性不好，没有通过显著性检验。日均相对湿度与两者的相关系数均通过了显著性检验，且为正值，说明相对湿度和PM2.5浓度和SO2浓度成显著的正相关，这与前文分析的，由于高湿度造成此次霾强度增大的结果是一致的。日均气压则与平均风速呈现显著的负相关，通过了置信水平为99%的显著性检验，即表明在低压控制时，地面出现辐合场，有利于大气污染物的堆积，造成短时颗粒物浓度剧增的现象。
对风速值，选取了平均风速、最大风速和极大风速三者，分别与两种成分的浓度进行了相关系数的计算。最大风速表示给定时段内10分钟内的风速平均值中，取得的最大值；极大风速为瞬时值，是该日瞬时值中出现的最大风速。
可以清晰地看出，平均风速与PM2.5的浓度相关系数不够好，未通过95%置信水平的显著性检验，仅通过90%置信水平的显著性检验。而最大风速、极大风速与PM2.5的相关系数则都通过了99%置信水平的显著性检验，且均为绝对值较大的负值，说明最大风速和极大风速值越大，大气细颗粒物浓度下降的越明显。而日均风速值对细颗粒物浓度的影响，不如最大风速和极大风速。风速对二氧化硫的影响也比较类似，该种成分的浓度变化与平均风速的相关系数绝对值，小于该浓度与最大风速和极大风速的绝对值，说明最大风速和极大风速对大气污染物总体的浓度影响较大。而各个风速指标与细颗粒物浓度的相关系数绝对值均小于与二氧化硫的相关系数，说明风速大小对二氧化硫浓度的影响比对细颗粒物浓度的影响更大。
表3 PM2.5浓度和SO2浓度与各气象要素的相关系数表
（加粗表示相关系数通过99%置信水平的显著性检验）
雾霾天气结束对气象要素的需求为：需要降水冲刷雾霾、大风扩散雾霾，需要剧烈天气过程出现。
6.结果与讨论
本文结合数据，分析2013年1月影响了我国华北大部分地区的几次严重的霾过程。通过这些研究，得到了主要结论如下：
1.在2013年1月内，我国华北地区共出现了五次较为明显的雾霾过程，其中10-15日和25日至月末的阶段，出现了颗粒物的阶段性高值，极大值达到619.59μg/m3，远远超过空气污染指数计算的最高值500μg/m3，可见此次霾过程强度之大，历史罕见。
2.雾霾过程中，二氧化硫浓度与细颗粒物的浓度变化基本保持一致，相关系数通过99.9%置信水平的显著性检验。
3.该月环流形势较为稳定，华北地区高空处于平直西风带中，低空有弱低压辐合区，有利于污染物的汇聚和累积；风以太行山前弱偏南风为主，不仅与西北吹来的山前沉降的沙尘进行混合累积，更带来了南方暖湿的空气，促进水溶性盐的体积膨胀，致使能见度在短时间内迅速下降。
4.以北京为例，各气象要素与大气成分浓度的相关性不尽相同。温度与其的相关性不够显著，而湿度则呈现了很好的正相关，湿度越大，细颗粒物和二氧化硫的浓度越高。气压则呈较好的负相关，这与地面低压带来辐合场，导致污染物在局地聚集有关。
5.最大风速和极大风速对污染物浓度的影响大于日平均风速；风对二氧化硫浓度的稀释和扩散作用也比对细颗粒物的浓度的扩散要好。
参考文献：
[1]高歌.1961-2005 年中国霾日气候特征及变化分析[J].地理学报，2008，63（7）：761-768.
[2]Wang Y S，Yao L，Wang L L，et al.Mechanism for the formation of the January 2013 heavy haze pollution episode over central and eastern China[J].Science China：Earth Sciences，2014，57：14–25
[3]中华人民共和国国家标准.GB3095-2012 环境空气质量标准[S].北京：中国环境科学出版社，2012.
[4]苏福庆，任阵海，高庆先，等.北京及华北平原边界层大气中污染物的汇聚系统——边界层输送汇[J].环境科学研究，2004，17（1）：21-25.
论文作者:邢立超
论文发表刊物:《基层建设》2018年第36期
论文发表时间:2019/2/13
标签：浓度论文; 风速论文; 华北地区论文; 污染物论文; 大气论文; 系数论文; 过程论文; 《基层建设》2018年第36期论文;