中国气象局国家气候中心：我国主要分布四大“雾霾带”

气象与大气污染关系探讨作者：何翠荣来源：《中国科技纵横》2013年第09期【摘要】首先阐述了我国近期出现大气污染的状况，然后以此为前提，分别从雾霾天气的生成原理与区别，气象条件对大气污染的影响，近期雾霾天气的影响，气象部门针对大气污染采取的一系列新举措等方面进行了详细的分析，最后总结出雾霾天气给我们带来的启示。

【关键词】气象大气污染关系启示0 引言近期我国中东部各地陆续出现大范围和长时间雾霾天气，受雾霾天气的影响，我国各地空气质量监测数据引发热议。

2013年2月12日，整个北京城都笼罩在一片昏黄中，35个监测子站的空气质量指数有17个超过500μg/m3，28个超过300μg/m3，属六级，严重污染。

至此，北京已连续3天空气质量六级污染。

山东、河北、河南、湖北等地的多个城市空气质量也都为“严重污染”，PM2.5及PM10监测指数达到顶峰数值。

雾霾天气频发再一次给我们敲响了警钟，环境与每个人息息相关。

针对上述现状，从以下几方面对气象与大气污染的关系进行分析：1 雾霾天气的生成原理与区别分析雾和霾相同之处在于它们都是视程障碍物。

但雾与霾的形成原因和条件却有很大的差别。

雾的种类有很多，但生成的基本原理都一样：地面附近的低温使水蒸汽在颗粒物（即凝结核）表面凝结，形成细小的水滴（或冰晶）漂浮在空气中，通常呈乳白色。

霾，是指空气中的灰尘、硫酸、硝酸、有机碳氢化合物等粒子等大量烟、尘微粒悬浮而使大气浑浊，造成视程障碍。

通常呈黄色或橙灰色。

它们的区别在于发生时与大气中的相对湿度有关，相对湿度大（大于90%，通常为阴雨天），形成雾，相对湿度小（小于80%），形成霾。

2 各气象条件对大气污染的影响分析2.1 风的影响风的主要作用是对污染物的平流输送，即以平均风速把污染物向下风方向输送。

风速越大，移动越快，下风方向的污染浓度越低。

其次是对污染物的稀释作用。

在实际大气中，尤其近地面风由于受局地条件的影响，不禁风向不断摆动，风速也忽大忽小的变化着，即风有阵性。

南宁浓雾的天气形势及边界层特征李渝平;黄莉;白龙【摘要】利用常规观测资料及NCEP的FNL 1° ×1°再分析资料,对2001—2015年南宁市能见度不足200m的浓雾天气的形成机理及边界层特征开展研究.研究结果表明:南宁市浓雾天气的形成背景可分为纬向西风波动型、槽后西北气流型、槽前西南气流型、副热带高压后部回流型等4种类型;平流浓雾发生时地面出现弱辐合线,可分为锋前暖区型和南风辐合型;辐射浓雾发生时地面受冷高压脊或者均压场控制;边界层特征主要表现在1000～925hPa气层,按其特征可分为逆温型、等温型和湿层型.【期刊名称】《防灾科技学院学报》【年(卷),期】2018(020)001【总页数】7页(P82-88)【关键词】南宁;浓雾;天气形势;地面气压场;边界层【作者】李渝平;黄莉;白龙【作者单位】南宁市气象局,广西南宁 530022;南宁市气象局,广西南宁 530022;南宁市气象局,广西南宁 530022【正文语种】中文【中图分类】P426.4+10 引言雾是指大量水滴或冰晶悬浮在近地层使水平能见度低于1km的灾害性天气，水平能见度不足200m时称之为浓雾。

近年来，随着经济发展和城市建设，雾已经成为一种高影响天气，其对于人们身体健康、交通出行等方面的不利影响越发凸显，引起广泛关注。

目前已有学者对雾天气进行研究并取得一定的成果。

林建等［1］统计中国大雾的时空分布特征及环流形势，认为根据地面形势考虑我国大范围大雾形势可分为均压型和锋前型。

侯瑞钦等［2］分析了华北平原一次持续大雾过程，得出此次过程发生在稳定环流背景下，静风、充足水汽及地面辐射冷却是其形成和维持的有利条件的结论，并指出地面辐合线偏向冷空气一侧利于大雾形成。

刘熙明等［3］分析了北京地区一次大雾过程的边界层特征，结果显示北京持续大雾形成的主要原因为近地层高相对湿度、较小风速及垂直风切变、稳定层结结构以及较低气温，而风场等动力要素对大雾的维持和消散起主要作用。

安徽省中学生气象科普竞赛试卷题库7判断题您的姓名： [填空题] *_________________________________1.气象卫星具备监测空气中雾霾的能力。

[单选题] *对(正确答案)错2.数学能计算木卫(木星的卫星)的运动轨迹，但不能计算风雪中雪花的运动。

[单选题] *对(正确答案)错3.南半球和北半球的台风中风的旋转方向是彼此相反的。

[单选题] *对(正确答案)错4.风是空气流动产生的一种自然现象，风向是空气流动的方向。

学生实验时，可以采用释放玩具气球的方式获取当前风向。

例如，当玩具气球随空气的流动往东边飘时，就可以记录当前风向为东风。

答案： [单选题] *对错(正确答案)5、我国有多种类型的自然灾害，尤其以地震、干旱、洪涝、台风等灾害危害最为严重。

[单选题] *对(正确答案)错6、亚洲的巨灾以地震、洪水、风暴、干旱、海啸、山体崩滑为多。

[单选题] *对(正确答案)错7、许多自然灾害在发生、发展过程中，往往诱发一系列的次生灾害与衍生灾害，形成多种 [单选题] *形式的灾害链。

(对)(正确答案)8、灾害监测、预测、预警、灾情评估、重建等工作中都可用到卫星遥感技术。

[单选题] *对(正确答案)错9、台风暴雨中，在城市街道上行走时要尽量靠近道路边缘。

[单选题] *对错(正确答案)10、在有大风的雷雨天气里，最好打带有金属杆的雨伞，因为这样的雨伞才不易损坏。

[单选题] *对错(正确答案)11、在山谷中发现溪水突然混浊时，应警惕山洪暴发的危险，赶快逃离山谷。

[单选题] *对(正确答案)错12、山洪暴发时若在山上来不及逃走，可用绳子将身体绑在大树上。

[单选题] *对(正确答案)错13、手机、哨子、旗帜、颜色鲜明的衣服等都可用作水灾后求救的联络工具。

[单选题] *对(正确答案)错14、海啸通常由震源在海底下 50 千米以内、里氏震级 6.5 以上的海底地震引起。

[单选题] *对(正确答案)错15、气象灾害是指因光、热、水、气等气候因素异常变化引起的各种自然灾害。

2013年国内十大天气气候事件2014年01月07日 06:20 经济日报我有话说近日在中国气象局新闻发布会上，2013年国内十大天气气候事件评选结果揭晓。

1、1月份4次雾霾影响中东部地区1月，中东部大部地区出现4次较大范围雾、霾天气过程，其中雾平均日数为2.4天，霾平均日数为3.2天。

1月7—13日，中东部大部地区雾、霾天气过程持续时间最长、影响范围最广、强度最强，部分地区能见度不足100米。

2、夏季1951年来最强高温热浪袭击南方7—8月，江南、江淮、江汉及重庆8省（市）平均高温日数较常年同期多出一倍以上，为1951年以来最多。

持续高温少雨导致江南及贵州等地伏旱迅速发展，8月15日，南方地区干旱面积达最大（71.2万平方公里）。

贵州、湖南、江西、浙江等省直接经济损失480多亿元。

3、华南罕见地被11个台风“轰炸”2013年，西北太平洋和南海共生成31个台风，较常年（27.4个）偏多3.6个，是继1994年之后台风数量最多的一年。

登陆我国的台风达9个，较常年（6.8个）偏多2.2个，9个登陆和2个影响台风造成170多人死亡失踪，直接经济损失超过1000亿元。

4、“菲特”台风增雨，浙江余姚成“一片汪洋”10月7日，23号台风“菲特”在福建省福鼎登陆，登陆时中心附近最大风力14级。

适逢天文大潮，浙江沿海出现50至100厘米的风暴增水，多地超过警戒潮位。

余姚平均降雨量达499.9毫米，为百年一遇，强降水将余姚变成了一片汪洋。

5、延安百余处革命遗址在暴雨中遭破坏7月，延安市平均降水量427.5毫米，是常年同期降水量的近4倍。

暴雨滑塌造成延安凤凰山、宝塔山、中共中央西北局旧址、延安新闻纪念馆等新闻机构旧址和名人故居等百余处文物旧址严重受损。

6、松花江、黑龙江干流出现1999年以来最大洪涝7—8月，松花江流域平均降水量398毫米，较常年同期偏多37%。

嫩江流域平均降水量326毫米，较常年同期偏多36%，为1999年以来历史同期最多。

1961—2008年银川市灰霾天气的气候特征刘玉兰;梁培;刘娟;桑建人【摘要】对1961—2008年银川市灰霾天气日数资料进行分析。

结果表明：银川市灰霾天气呈逐渐增加的趋势2,0世纪80年代前为缓慢增加阶段,20世纪后灰霾天气显著增加2,000年后灰霾天气急剧增加。

银川市灰霾日数最多为12月,其次为11月,最少为5月,呈现出冬季大于秋季大于春季大于夏季的季节特征。

一般情况下,银川市灰霾日数持续1—3d,持续2d及以上的灰霾天气占17%,持续5d及以上的灰霾天气占1%。

持续时间较长的灰霾天气集中出现在冬季11月至翌年2月。

灰霾天气持续时间与年代际变化有关,2000年前,银川未出现持续5d以上的灰霾天气过程;2000年后,随着灰霾天气日数增多,灰霾持续时间延长。

%Based on the observational data from 1961 to 2008 in Yinchuan,the days of haze weather were analyzed.The results indicate that the days of haze weather are in increasing trends.They increase slowly before 1980s,significantly after 1980s and sharply after 2000.The days of haze weather appear frequently in December,then in November,and least in May,namely,winter autumn spring summer.In general,the duration of haze weather is 1-3 days.17% haze weather could last 2 days or more,while 1% haze weather could last 5 days or more.The persistent haze weather concentrates from November to February.The haze weather duration is related to its annual change.The haze weather persisting 5 days or more never occurs before 2000 in Yinchuan,while the haze duration extends with the increase of haze days after 2000.【期刊名称】《气象与环境学报》【年(卷),期】2012(028)001【总页数】4页(P55-58)【关键词】银川市;灰霾天气;气候特征【作者】刘玉兰;梁培;刘娟;桑建人【作者单位】宁夏回族自治区宁夏气象防灾减灾重点试验室,宁夏银川750002／宁夏回族自治区气象服务中心,宁夏银川750002;宁夏回族自治区气象服务中心,宁夏银川750002;银川市气象局,宁夏银川750002;宁夏回族自治区宁夏气象防灾减灾重点试验室,宁夏银川750002／宁夏回族自治区气候中心,宁夏银川750002【正文语种】中文【中图分类】P427.122引言灰霾是指空气中悬浮着大量极细微的干尘粒等颗粒物，能见度小于10 km的大气现象。

Remote Sensing
风云四号
气象卫星天气应用平台及其应用
文 | 咸迪1 方翔1 贾煦
1. 国家卫星气象中心
2. 内蒙古锡林郭勒盟气象局
摘 要：风云四号气象卫星天气应用平台（SWAP2.0）是风云四号科学试验卫星地面应用系统工程应用与示范系统的重要组成部分，其主要目标是充分利用风云四号
气监测、环境监测等领域提供应用工具。

该平台基于“云
提供服务，已经在国内外得到广泛应用。

关键词：风云四号；卫星天气应用平台；天气监测；环境监测
图1 风云四号气象卫星天气应用平台“云+端”架构
（4）面向“一带一路”用户，实现多语言版
为了实现风云四号气象卫星等静止气象卫星数据和产品在卫星覆盖国家应用，卫星天气应用平台合作组织相关国家气象部门人员以俄语为主，同时风云四号气象卫星可以很好地覆盖以上国家，并提供高时间频率的区域观测数据和产品。

3. 平台主要版本
图2 单机版风云四号气象卫星天气应用平台界面图3 网络版风云四号气象卫星天气应用平台界面。

四大火炉中国四大火炉，指的是中国四大高温城市。

火炉是对超高温城市的一个称呼，以往中国四大火炉城市有武汉、南昌、南京和重庆。

随着时间的推移数据的变化，火炉城市有了新的排名，新"四大火炉"分别是福州、重庆、武汉、海口。

"火炉"这个说法最早反映的是公众的直观感受，长期以来没有明确的定义和标准。

21世纪后，火炉城市开始以炎热指数、高温日数、连续高温日数、夏季平均最高气温和最低气温等作为入选的考虑因素。

2017年，中国气象局国家气候中心发布榜单，通过综合分析中国省会城市和直辖市的气象资料，首次向公众权威公布中国夏季炎热城市情况，综合分析的结果是，夏季炎热程度靠前的10个省会城市或直辖市分别为:重庆、福州、杭州、南昌、长沙、武汉、西安、南京、合肥、南宁。

其中，排在前列的重庆、福州、杭州、南昌四个城市被不少网民冠名为"新四大火炉"武汉7、8月平均气温最高，28.7℃。

夏季极长达135天，因武汉地处北纬30度，夏季正午太阳高度可达83°，又地处内陆、距海洋远，地形如盆地故集热容易散热难，河湖多故夜晚水汽多，加上城市热岛效应和伏旱时副高控制，十分闷热，是中国四大火炉之一，夏天普遍高于37℃，极端最高气温44.5℃，夏季全天最低温最高值达到34℃。

是我国夏天温差最小的城市。

福州全国33个省会级城市，最近10年(2000年-2009年)高温天总数。

福州以10年375个高温天名列榜首，第二是杭州(355个高温天)，第三是重庆(343个高温天)。

内地最新三大火炉分别是福州、重庆和杭州。

福州为中国内地省会级城市的高温王者，超过了重庆，成为内地大城市第一火炉。

这份榜单主要考虑的，是这些省会城市近30年高温增多的趋势，也体现了和老牌"火炉"城市的区别。

这份榜单当中，传统"四大火炉"城市重庆、武汉、南昌、南京分别排名为2、7、6和14，只有重庆进入前4名。

2016年大连市长兴岛区气候特征分析作者：刘东博来源：《现代农业科技》2018年第01期摘要本文研究资料来源于2016年辽宁省气象信息中心8个国家气象站的观测数据，选取的气象站空间分布均匀，且2016年资料完整，不存在缺测情况，可以较好地代表长兴岛区的气候特征。

本文采用统计分析法，主要通过长兴岛区与大连市区的观测数据对比，分别对气温、降水、日照、大风、雾霾等气候要素进行年、季、月分布的统计与分析，同时对各类气候事件进行总结分析。

年内主要气候事件有异常低温、持续高温天气；大风、寒潮天气；阶段干旱、汛期暴雨、强对流天气；秋冬季雾、霾天气。

总体上2016年长兴岛区气候条件良好，气象灾害偏轻。

夏秋降水偏多，水资源多于常年；秋冬季雾、霾天气较多，空气质量受到一定影响。

关键词气候特征；气候事件；辽宁大连；长兴岛区；2016年中图分类号 P468 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2018）01-0188-03长兴岛位于中国辽东半岛中西部，四面环渤海，岛上地势呈丘陵地貌特点，西部较高，中东部较低，长兴岛属暖温带湿润大陆性季风气候区，温和湿润，四季分明。

本文利用2016年长兴岛区气象局观测资料，统计分析了长兴岛区的气候特征，为长兴岛区地面观测、天气预报及更好地做好气象服务提供科学依据。

1 资料与方法本文研究资料来源于2016年辽宁省气象信息中心8个国家气象站的观测数据，选取的气象站空间分布均匀，且2016年资料完整，不存在缺测情况，可以较好地代表长兴岛区的气候特征。

本文采用统计分析法，主要通过对长兴岛区与大连市区的观测数据进行对比，分别对气温、降水、日照、大风、雾霾等气候要素进行年、季、月分布的统计与分析，同时对各类气候事件进行总结分析[1-2]。

季节划分如下：3—5月为春季，6—8月为夏季，9—11月为秋季，12月至翌年2月为冬季[3]。

2 气候分析2.1 气温2016年长兴岛区平均气温11.1 ℃，比2015年低0.2 ℃，比大连市区常年值低0.4 ℃。

中国环境科学 2021,41(5)：2004~2013 China Environmental Science 初冬一次冷锋输送过程对中国东部霾天气的影响王丽娟1,刘晓慧1,卢文1,张晨2,唐卫亚1,朱彬1*(1.南京信息工程大学,气象灾害预报预警与评估协同创新中心,气象灾害教育部重点实验室,国家综合气象观测专项试验外场,江苏南京 210044；2.内蒙古通辽市气象局,内蒙通辽 028000)摘要：利用常规地面气象资料、NCEP/NCAR再分析资料以及全国PM2.5浓度数据,并结合后向轨迹、空气污染输送指数和传输通量分析,针对2019年12月10~11日一次冷锋输送造成我国中东部地区出现的大范围霾天气过程进行了分析.结果表明:(1)霾期间高空500hPa以经向环流为主,伴随着高空低压槽引导地面冷锋向东南方向移动,污染物浓度大值区也依次由华北地区移至黄淮、江淮地区.(2)冷锋过境前,华北至长江三角洲区域PM2.5浓度均有明显增涨;北京以偏南方向的污染物输入为主,济南以西北和偏东方向输入为主,南京则主要是偏北和偏西方向的输入.(3)冷锋过境时,冷空气迅速将北京站的污染物清除;而济南站则受高压底部偏东风回流的影响,PM2.5浓度维持在50µg/m3左右;冷锋推进至南京站时西北风已较小,对污染物的清除作用不明显.以江苏省为例,整个过程中,江苏本地污染物贡献占25.8%,江苏以外的污染物贡献占74.2%,以输送为主.(4)冷锋过境后,3站的边界层结构也略有不同,北京站的逆温层迅速被打破;济南站由于受海上暖湿平流影响,近地面由等温层变成逆温层;而南京站的近地面则由逆温层变为等温层.本研究揭示了在冷锋南下过程中,上游污染物对下游地区的影响,以及南北方站点表现出不同的污染物变化和清除特征.关键词：冷锋；霾；空气污染输送指数；PM2.5中图分类号：X513 文献标识码：A 文章编号：1000-6923(2021)05-2004-10Impact of a cold front transport process on haze weather in eastern China in early winter. WANG Li-juan1, LIU Xiao-hui1, LU Wen1, ZHANG Chen2, Tang Wei-ya1, ZHU Bin1* (1.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of M eteorological Disasters, Key Laboratory of M eteorological Disaster, M inistry of Education, Outfield of National Comprehensive Meteorological Observation Special Experiment, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China；2.Inner Mongolia Tongliao Meteorological Service, Tongliao 028000, China). China Environmental Science, 2021,41(5)：2004~2013Abstract：Regular surface observation meteorological data, NCEP/NCAR reanalysis data, and national PM2.5 concentration data, combined with backward trajectory, air pollution transport index, and transport flux analysis, were used to analyze a cold-front induced large-scale haze weather process during December 10 and 11, 2019 in central and eastern China. The results showed that: (1) During the haze period, 500hPa was dominated by the meridional circulation, and accompanied with the upper-air low-pressure trough leading the ground cold front to move to the southeast. The heavy polluted area also moved from North China to Huang-huai and Jiang-huai. (2) Before the cold front passage, PM2.5 concentration in the region from North China to Yangtze River Delta increased significantly. Beijing was dominated by pollutants imported from the south, Jinan was mainly affected by pollutants from the northwest and east, and PM2.5 in Nanjing was mainly influenced by pollutants from north and west. (3) When the cold front passed through, the cold air quickly removed pollutants over Beijing Station, while the Jinan station was affected by the backflow of easterly wind at the bottom of the high pressure, and the PM2.5 concentration was maintained at about 50µg/m3. When the cold front intruded into the Nanjing station, weakened northwest flow had little effect on the removal of pollutants. Taking Jiangsu province as an example. In the whole cold front process, the contribution of local pollutants accounted for 25.8%, and the contribution of pollutants outside Jiangsu accounted for 74.2%, which were mainly transported from North China. (4) After the passage of the cold front, the boundary layer structures over the three stations were slightly different from each other. The inversion layer over the Beijing station was quickly dissipated, the lower boundary layer over the Jinan station changed from the isothermal layer to the inversion layer due to the influence of warm and wet advection from the sea, and the near-surface boundary layer over the Nanjing station changed from the inversion layer to the isothermal layer. This study revealed the impact of upstream pollutants on downstream area during the southward movement of the cold front, as well as the different evolution and removal characteristics of PM2.5 at the stations in the north and south China.Key words：cold front；haze；air pollution transport index；PM2.5收稿日期：2020-09-28基金项目：国家重点研发计划(2016YFA0602003);国家自然科学基金资助项目(91544229)* 责任作者, 教授,****************.cn5期王丽娟等：初冬一次冷锋输送过程对中国东部霾天气的影响 2005随着社会经济的发展和工业化水平的提高,以细颗粒物(PM2.5)为特征污染物的大气污染不仅直接影响公众身体健康,而且在其传输的过程中影响区域生态环境甚至影响全球气候变化[1].近年来,京津冀、长江三角洲等地的大气污染引起广泛关注,1998~2016年我国PM2.5浓度总体呈现上升趋势,其中2007年之前呈快速增长态势,2008~2016年呈现出"下降-增长-下降"的波动趋势[2].不同领域专家致力于研究大气污染的形成机制与气象条件的密切关系[3-5],有研究表明,大气污染呈典型的区域性特征[6-7],就某一季节而言,某地区的地理环境和污染源的排放相对稳定,该地区的空气质量主要由气象条件决定.空气污染物在各种天气尺度系统的作用下混合、扩散,造成污染物多尺度、跨区域的远距离输送[8].输送型污染既需关注本地空气污染的气象条件也要关注更远地区的空气污染物输送至本地区的气象条件[9-10].很多研究指出[11-13],冷空气经过华北黄淮等重污染区时,易将污染物向下游地区输送,是造成长江三角洲地区秋冬季输送型污染的重要天气过程之一.冷锋是我国活动最频繁、对空气污染影响较大的天气系统之一,冷锋过境前后气象要素的差异以及锋面附近垂直环流结构都会对污染物的积累和输送造成显著的影响.冷空气活动时会减轻或消除日间逆温[14], 冷锋作为冷空气的前沿,其造成的大风、降水天气会使得污染物浓度迅速降低[15].有学者研究发现,冷锋过境前边界层出现逆温,随着锋面过境,逆温层被破坏,冷锋过境时垂直方向上输送强烈[16].不同强度的冷锋对污染物的作用也不尽相同,弱冷锋作用下以污染输送作用为主,而较强冷锋作用下以污染清除作用为主[17],强冷锋前后污染物易形成一个“积累-锋前抬升-高空平流输送-锋后大风清除-积累”的循环[18].同时,有学者进一步研究指出,远距离输送和气溶胶-边界层反馈相互作用可以扩大1000km范围内的跨界空气污染物的输送,并促进从华北平原到长江三角洲的持续性二次雾霾,气溶胶-边界层的相互作用放大了雾霾的跨界输送[19].以长江三角洲地区冷锋过程对空气质量的影响为例,在冷锋刚开始影响长江三角洲地区时,受锋面抬升的作用,会将污染物抬升到边界层直至自由对流层,随着冷锋对长江三角洲地区的影响加剧,强的西北气流会将华北地区的污染物输送至长江三角洲地区,使其污染物浓度快速增加,冷锋过境后,长江三角洲地区受高压控制,受辐散气流的影响,长江三角洲地区污染物向外扩散,污染物浓度降低,随后大气层结趋于稳定,在下一次冷锋活动前,污染物又逐渐积累[20].因此,分析不同冷锋过程中造成的污染物积累、输送的特征十分必要.前人在冷锋对污染物的扩散和区域输送等方面的影响已有大量研究,每次冷锋过程都会有差异,冷锋会不断地移动、变化.在其演变过程中,冷锋造成的气象要素和环流场的差异对不同地区空气污染的影响是否都一样需进行更细致的探讨.2019年12月10~11日我国东部地区出现了一次影响时间短、影响范围大的雾霾天气,整个过程以PM2.5污染为主,最低能见度在2km左右.本文主要从天气学角度,结合HYSPLIT后向轨迹、WRF-Chem中尺度天气-空气质量模式和空气污染输送指数,分析了10日08:00时~11日08:00(文中的时间均为北京时)这一时间段中污染物的生消演变和传输特征,以期深入阐明输入型霾天气的形成过程,并为该类型霾天气的预报提供参考依据,进而提高分析预报的能力.1 资料和方法1.1 资料本文资料时段为2019年12月10~11日,其中PM2.5监测数据来自于中国环境监测总站每日公布的逐小时环境监测数据(http://106.37.208.233: 20035);天气形势图来源于韩国气象局网站(http:// 123.127.175.60:8765/siteui/index),物理量诊断数据来自于Micaps资料、NCEP/NCAR一日4次的1°×1°再分析资料和怀俄明大学的探空数据;后向轨迹模式所用的气象数据为NCEP/NCAR的全球资料同化系统(GADS)气象数据.1.2后向轨迹模式采用美国国家海洋大气研究中心空气质源实验室(NOAA)的HYSPLIT轨迹模式,该模式用于计算和分析大气污染物输送、扩散轨迹,具有处理多种气象要素输入场、多种物理过程和不同类型污染物排放源功能,已经被广泛地应用于多种污染物在各个地区的传输和扩散的研究中.为得到此次过程的污染物输送通道,利用后向轨迹模式计算出影响我2006 中国环境科学 41卷国中东部的气团轨迹.本文研究中,模拟高度选为500m,模拟时段选为2019年12月10日08:00时北京大兴站、10日14:00时和20:00时山东济南站以及11日08:00时江苏南京站过去48h的气团轨迹.1.3模式介绍本研究采用WRF-ChemV3.9.1.1模式计算制定区域边界PM2.5的传输通量,该模式是由美国大气研究中心(NCAR)、美国太平洋西北国家实验室(PNNL)、美国国家海洋及大气管理局(NOAA)共同开发完成的中尺度大气动力-化学耦合模式,此模式除了可设置计算各种动力参数和微物理变量之外,在化学部分包括了完整的传输(平流、对流和扩散)、干/湿沉降、化学过程,模式的最大优点是气象模块和化学传输模块在时间和空间分辨率上可以完全耦合.模拟区域包含99×99个网格,水平分辨率为27km,覆盖整个东亚地区和周边海域.模式层顶设在50hPa处,自地表到模式层顶共分为38个不等距层,其中2km以下高度包含12 层,可用于精细描述边界层内大气物理化学特征以及描述边界层结构.模式的模拟时间为2019年12月1日00:00时~12月15日00:00时,时间积分步长为120s,模式结果为逐小时平均量的输出.模式气溶胶方案选用MOSAIC [21]机制中的8档方案,在该方案中气溶胶粒径从0.039~10µm共划分为8个粒径段进行计算,其余参数化方案如表1所示.为了进一步消除初始条件的影响[22],将模拟前9d设置为spin-up的时间.模式其余参数化方案与文献[23]设置一致.使用NCEP发布的FNL资料为模式气象场提供初始和边界条件,以及使用全球化学模式(WACCM)输出结果为模式化学场提供初始和边界条件.在人为源方面,使用清华大学提供的MEIC清单(/)和MIX源清单[24], MEIC清单和MIX清单基准年分别为2016年和2012年.在生物源方面,选用MEGAN计算得到的生物质排放数据[25].1.4空气污染输送指数构建针对外来输送型污染的特点,结合轨迹模式输出结果和12~48h前PM2.5的观测数据对污染物的输送强度进行定量化计算建立污染输送指数[26].用HYSPLIT模式进行后向气团模拟,将东亚地区的水平空间网格化,即把0º~60ºN,70º~140ºE区域分成0.1°×0.1°的水平网格,依次统计每条后向轨迹在网格内出现的概率,得到每条轨迹的输送概率场.将每条轨迹的输送概率场与PM2.5观测浓度由公式(1)计算得到该条轨迹的输送强度,将该轨迹的所有输送强度相加得到它对污染物的输送强度值.为了使输送指数起到预报的作用,本文将后向12~48h的输送强度累加得到输送指数.(,)(,)(,)(,)(,)l i j l i j l i j dl i j tl i jT R E W W=(,)(,)l i jl i jlRnτ=(,)1(,)15dl i jWdl i j=+(1)(,)1(,)118tl i jWtl i j=+式中:(,)l i jT为输送强度,(,)l i jR为输送概率,(,)l i jE为上游PM2.5浓度实况,(,)dl i jW为距离权重函数,其中(,)dl i j为网格(,)i j与观测点的距离,(,)tl i jW为时间权重函数,其中(,)tl i j为网格(,)i j移动到观测点所需时间.(,)l i jτ为轨迹l在网格(,)i j内的停留时间,l n为轨迹运行的总时间,下标l和(,)i j分别为轨迹和网格.当污染物输送强度越大时,则说明污染物输送指数越大,反之越小.2结果与讨论2.1天气形势与空气污染过程从高空形势来看,本次空气污染过程中,500hPa上欧亚中高纬度地区为稳定的“一槽一脊”经向型分布,高压脊位于西西伯利亚东部到巴尔喀什湖地区,低压槽位于贝加尔湖东侧至长江中下游地区,10日08:00时,华北地区中东部、黄淮大部、江淮地区大部受低压槽前西南气流控制,随着低压槽东移,到11日08:00时上述地区逐渐由槽前转到槽后脊前,槽后脊前的西北气流引导的冷空气逐渐南下影响我国中东部地区.地面形势场上,10日05:00时,华北、黄淮、江淮地区主要受中心位于华北西部的低压系统控制,冷锋位于北京西部至山西中南部一带,北京大兴站位于低压前部,受偏南气流控制,有利于污染物和水汽向京津冀地区输送和聚集.10日08:00时(图1),冷锋抵达北京至华北南部一带,污染物浓度大值区位5期王丽娟等：初冬一次冷锋输送过程对中国东部霾天气的影响 2007 于华北中南部和黄淮地区,锋面即将抵达大兴站,该站维持较高污染物浓度.abc d图1 2019年12月10~11日地面等压线(hPa)与PM2.5浓度(µg/m3)叠加图Fig.1 Overlay map of ground-level isobar (hPa) and PM2.5 concentrations (µg/m3, colored dot) during Dec 10~11, 2019 图中黑色方点从北至南依次为大兴、济南和南京3个测站;红色线条表示该站点48h后向轨迹随着冷锋东移南压,10日11:00时,冷锋位于华北南部,大兴站已处于锋后,在锋后冷空气的清除作用下,污染物浓度明显降低;10日14:00时(图1),冷锋移至渤海湾至山东西北部地区,污染物浓度大值区主要集中在黄淮中北部,济南站位于冷锋附近,冷空气将华北地区的污染物向黄淮地区输送,济南地区的污染物浓度有所增加.10日20:00时(图1),随着冷锋南移至山东南部、江苏西北部地区,污染物浓度大值区主要位于黄淮到江淮北部一带.济南位于冷锋后部、高压的底前部,在高压底前部东北气流的影响下,将华北地区的污染物以偏东风的回流形式输送到济南地区,因此在冷锋移过济南站后的一段时间之内,济南站仍维持较高的污染物浓度.在冷锋的作用下,从华北、黄淮地区输送过来的污染物从低压底部偏西方向向江苏地区输送并堆积,江苏地区的污染物浓度自北向南逐渐增加;11日08:00时(图1),冷锋位于辽宁东南部至江苏中南部一带,在锋后偏北风的作用下,将北方地区污染物向南输送,江苏中南部地区的污染物浓度明显增加,由于江苏地区气压梯度小、风速小,则有利于北方地区的污染物在江苏南部沿江地区堆积,在PM2.5实况图上可以看到在江苏沿江地区有一明显的重污染带,此时华北、黄淮地区的污染物浓度已降低.11日11:00~14:00时,随着冷锋南压至江南北部,江苏位于高压前部,弱冷空气源源不断扩散南下,将上游地区的污染物向南输送,使得江苏南部地区PM2.5浓度一直维持较高水平;11日20:00时,冷锋继续南压至江南南部,江苏南部、江南北部位于冷锋后部,风速略有增大,使得污染物由江苏地区移出,此时江苏地区的PM2.5浓度虽较其他地区高,但较前几个2008 中国环境科学 41卷时次明显下降.由上述分析可知,PM2.5浓度的变化呈现出明显的自北向南逐步发展的过程,与冷锋的活动密切相关,污染物移动较快.2.2由北至南3站气象要素和PM2.5演变abc图2 2019年12月9日17:00~11日23:00期间3个站点地面气温(℃)、PM2.5浓度(µg/m3)、能见度(km)、风矢量(m/s)随时间的变化Fig.2 The time series of the ground level temperature (), PM℃ 2.5 concentration (µg/m3), visibility (km), wind (m/s) of three stationsfrom 17:00 BJT on Dec 9 to 23:00 BJT on Dec 11, 2019a.大兴;b.济南;c.南京根据前面的分析可以看出,此次污染物明显是伴随着冷锋的东移南下,依次输送至华北、黄淮至长江中下游地区,本节从以上3个关键区中自北向南挑选3个代表站,深入分析冷锋对它们的影响.从图2a中可以看出,10日02:00~08:00时,大兴的PM2.5浓度维持在150µg/m3以上,地面一直以弱南风为主,有利于污染物在华北中南部堆积,污染物浓度在08:00时前后达到最大,超过200µg/m3,相应的能见度在10日08:00时前后达到最低,在2km左右;08:00时之后,随着大兴站位于锋后,西北风明显加大,有利于污染物向东南方向输出,污染物浓度迅速降低至50µg/m3以下,且之后一直维持较低的浓度,能见度迅速增大,说明冷空气对污染物起到了清除的作用.从图2b中可以看出,10日02:00~08:00时,济南地区为偏南风,偏南风将济南地区的污染物向华北地区输送,污染物浓度呈下降趋势.11:00时左右,随着冷锋的靠近,逐渐转成西北风,华北地区的污染物输送至济南,济南站的污染物浓度明显增加.10日14:00~17:00时,济南受冷锋后的高压底部偏东气流控制,污染物浓度达到最大,超过200µg/m3,能见度达最低.由于弱的偏东风回流持续输送作用(图1),使得济南地区的污染物并没有在10日下午冷锋过境后立即被显著清除,而是保持在50~100µg/m3之间.从图2c中可以看出,从10日02:00~20:00时,南京地区以偏南风为主,污染物浓度一直维持在75µg/m3左右.10日夜间,南京由偏南风转成偏西风,且风速微弱,污染物浓度开始逐渐增加,11日05:00时达到150µg/m3,11日08:00时,随着冷锋的靠近,南京逐渐由偏西风转成偏北风且弱风状态维持,有利于污染物从北方地区直接输送过来并堆积,能见度也随之达到最低,为2km左右.11日08:00时之后,南京位于锋后,偏北风略有增大,污染物浓度降至5期王丽娟等：初冬一次冷锋输送过程对中国东部霾天气的影响 200950µg/m3左右,能见度开始好转.综合以上分析可以看出,随着冷锋的影响,3个站点分别表现出不同的污染物浓度变化特征,且与冷锋移动造成的风向风速的变化密切相关.2.3冷锋影响下边界层结构演变特征冷锋对某一地区的影响一般分为3个阶段:冷锋过境前、冷锋过境时和冷锋过境后.假相当位温(θse)是一个可以综合表征大气温度和湿度的物理量,能反映锋区的位置和移动的情况,某一地区位于冷锋不同的影响阶段,其附近的气象要素场特征亦有区别.由图3a可知,10日00:08时θse密集带位于35°~ 40°N,密集带随高度向北方倾斜,40°N以北的低纬度地区为θse低值区,为干冷空气占据,结合前面天气形势的分析可以判断出此时大兴站位于冷锋附近.从大兴站10日08:00时的边界层垂直结构图中可以看出,此时冷空气对大兴站影响不大,逆温层的存在,有利于大气污染的维持.08:00时过后,冷空气对大兴的影响增大,偏北风加大,打破了大兴站的逆温结构,霾天气结束.将10日14:00时的θse和风场沿117°E做垂直剖面(图3b),从图中可以看出, θse密集带略有南压,位于34°~37°N附近,济南在锋面附近.从济南站冷锋过境前和过境后的边界层垂直结构来看,10日08:00时冷锋过境前,济南站整层较干,逆温层厚度达500m 左右,温差只有1℃,10日20:00时冷锋过境后,高压底前部的偏东风会将北方的污染物和海上的暖湿水汽输送至济南地区,使济南地区的水汽条件略转好,近地面的逆温层结构更加明显,逆温层厚度降低至100m左右,温差增大到3℃,因此济南地区的霾天气在冷锋过境后仍维持.由图3c可知,θse密集带明显南移,位于31°~ 35°N ,锋面位于南京站附近.结合南京站的边界层垂直结构,可以看出,10日20:00时位于冷锋前时,南京地区边界层有逆温存在;11日08:00时位于冷锋附近时,近地面层100m以下的逆温层也逐渐减弱变成等温层,由于逆温层维持时间短,不利于污染物的堆积,因此南京地区的霾天气很快趋于结束.在冷锋影响的不同阶段,江苏地区的污染物水平平流输送、垂直平流输送和湍流扩散输送条件均发生了改变.冷锋影响初期,在近地面~100m高度,以水平平流的输入为主,在100~200m的高度上以湍流扩散输送为主,在500~1000m范围内以垂直平流输送为主.从整个过程来看,垂直平流输送不明显,从地面至100m高度范围内,污染物以湍流扩散输出为主,在距离地面100~500m范围内,湍流输入较明显,但小于水平平流输出.气压(hPa)气压(hPa)气压(hPa)图3 不同时刻假相当位温(K)和风场(m/s)沿不同站点经度的垂直剖面图Fig.3 Ve rtical cross-section of the potential pseud-equivalent temperature(K) and wind field(m/s) at different times along thelongitude of different stationsa.10日08时沿116.5°E;b.10日14时沿117°E;c. 11日08时沿119°E. 阴影区代表地形2.4各阶段污染物来源分析NOAA研发的HYSPLIT模式可以多角度全方位模拟污染气团的后向轨迹,从而判断污染物的可能来源和路径.本文选取2019年12月10日08:00时至11日08:00时为主要研究时段,利用HYSPLIT2010 中国环境科学 41卷分别对位于冷锋不同部位的大兴站、济南站和南京站500m上48h传输气团的路径进行分析.结合气团轨迹和地面天气图来看,10日08:00时大兴站位于锋面附近,污染物先在锋后西北气流的作用下向东南方向移动、移至锋面附近后在锋前偏南气流的作用下折向大兴;10日14:00时,济南位于冷锋附近,污染物从西北方向输送过来,当济南位于冷锋后、高压底部前时,济南转成高压底前部的东北风,污染物在东北风的作用下输送至济南境内;11日08:00时,冷锋位于南京站附近,冷锋后部的冷空气将华北地区和黄淮地区的污染物直接向南京输送.计算大兴、济南和南京的空气污染输送指数和PM2.5小时浓度演变(图4),从大兴站和济南站的输送指数可以看出,输送指数未能较好地体现出两站污染物浓度的真实情况,但是演变的趋势表现出来了,而对南京站而言,从12月10日白天开始,输送指数逐步增大,随之而来,在10日夜间PM2.5浓度值迅速增加,在12月11日上午PM2.5浓度值达到最大,与图1d和图3c的结论较为一致,说明这是一次典型的与冷锋有关的输送型污染.由于此输送指数主要是针对长江中下游地区的上游有污染区存在时才更有效,因此,此输送指数在长江中下游地区的使用效果更好.图4 2019年12月10日00:00~13日00:00时大兴、济南和南京空气污染输送指数与PM2.5逐小时分布Fig.4 Time series of air pollution transfer index and PM2.5 in Daxing、Jinan and Nanjing from 00:00 BJT on Dec10 to 00:00 BJT onDec13, 2019风场是决定大气污染物输送的重要因素,风向决定了空气污染物的输送方向,风速决定了污染物的稀释和清除的强度.通过前面的分析可知,污染物传输指数在长江中下游地区使用的效果优于其他地区,为进一步验证污染物的传输情况,使用WRF-Chem模式模拟了0~3000m各层高度上江苏省东西南北4个边界PM2.5的传输通量,每个方向的传输通量为PM2.5浓度与风速、边界截面积的乘积,用来表征每个方向污染物输送量的大小,结果发现0~700m高度上的特征一致,700~1300m的特征一致,1300~3000m的特征一致,因此分别给出这3个区域高度的传输通量图(图5).从图中可以看出,PM2.5传输通量比较大的区域集中在0~700m高度上,且以北方和西方的输入为主,10日20:00时之前,江苏位5期 王丽娟等：初冬一次冷锋输送过程对中国东部霾天气的影响 2011于低压的底部,因此污染物沿着低压底部偏西气流向江苏地区输送,随着10日20:00时前后冷锋开始进入江苏北部,北风分量逐渐加大,北方输送由负转正并逐渐增大,随着冷锋移过江苏,北方的输入逐渐小于输出,因此北方输送通量开始减小.对应的高空锋区落后于地面锋面,因此700~1300m 高度上偏北方向的污染物输送在11日下午达到最大.整个过程中700~3000m 上的污染物传输较少.由此可见,本次过程江苏省的PM 2.5主要输送口为700m 高度以下的北边界,随着冷锋的移动,冷锋后部的冷空气将北方的PM 2.5输送至江苏地区,在偏西风和偏北风的共同作用下,江苏地区的PM 2.5浓度自北向南逐渐增加.综上所述,10日夜间正是冷空气开始影响江苏的时刻,随着冷锋的移动,冷锋后部的冷空气将北方的污染物输送至江苏地区,江苏地区的污染物浓度自北向南逐渐增加.P M 2.5通量 (k g /s )P M 2.5通量 (k g /s )P M 2.5通量 (k g /s )北边界南边界西边界东边界3000-3003000-300300-3002019-12-10 2019-12-112019-12-122019-12-132019-12-14日期abc图5 不同高度上江苏省4个边界的PM 2.5传输通量(kg/s)Fig.5 PM 2.5 fluxes on the four borders of Jiangsu Province at different altitudea.0~700m ;b.700~1300m;c. 1300~3000m.江苏南北边界取20个格距,东西边界取19个格距,格距为27000m此外,进一步采用关闭污染源的模拟方法,计算出此次过程10日00:00~11日14:00时影响江苏省的污染物来源,得出江苏本地污染物占25.8%,江苏以外的污染物贡献占74.2%,与前面分析的此次污染过程以外部输送为主的结论一致.本文的初衷是剖析研究冷锋输送过程对中国东部霾天气的影响,但由于目前污染物输送指数和模式模拟的污染物浓度演变在华北和黄淮地区的模拟效果不如江苏地区,因此以江苏地区的定量分析为主.本研究揭示了初冬冷锋南下过程中,上游污染物对下游地区的影响,以及南北方站点表现出不同的污染物变化和清除特征.但本研究未考虑降水对污染物的清除,也未对比分析不同强度的冷锋对南北方站点影响的差异,这些还有待进一步研究.3 结论3.1 本次过程期间,500hPa 以经向型环流为主,在高空低压槽东移的过程中,引导冷空气东移南下,自北向南依次影响华北、黄淮和江淮地区.3.2 冷锋导致的3站污染物浓度差异:冷锋入侵北京大兴站前,大兴站的污染物浓度增加,当锋面在大兴站附近时,污染物浓度达到峰值,冷锋过境后,风向立即转成西北风且风速明显加大,污染物浓度迅速降低,冷空气对污染物起到清除的作用;冷锋影响济南站时,虽然已转成了偏北风,但风速略小,使得污染物从华北地区向济南地区输送并堆积,污染物浓度升高,随着济南站转到冷锋后部、高压的底前部,在东北风的作用下继续将华北地区污染物以回流的形式向济南输送,因此,冷锋过境后济南站的污染物浓度降低较慢,并未完全清除;冷锋抵达南京站之前,。