（环境科学专业论文）气象条件对北京夏冬季气溶胶浓度变化的影响研究.pdf

度值偏高的时候，近地面都伴有不同程度的逆温；后向轨迹表明夏季气溶胶浓度 高值出现时除受局地源的影响外，山东半岛一带长距离输送的影响也较大，全天 风速和风向变化不大；而冬季北京典型日局地源对气溶胶的贡献大，蒙古一带长 距离输送对气溶胶浓度的影响也很明显，全天风速和风向变化大。 关键词：气象条件气溶胶北京中尺度气象模式 i i i m p a c to fm e t e o r o l o g i c a l c o n d i t i o n so ns u m m e ra n dw i n t e r v a r i a t i o n so f a e r o s o l sc o n c e n t r a t i o no v e rb e i j i n g m a j o r ：e n v i r o n m e n t a ls c i e n c e n a m e ：w a n gk a i y a n s u p e r v i s o r ：a s s o c i a t ep r o f w a n gx u e m e i a b s t r a c t t h ea e r o s o ld a t au s e di nt h i sp a p e ra r eo b t a i n e df r o mt w os o u r c e s ：d a t a s a m p l e di ns u m m e ro fa u g u s t2 0 0 3a n dd a t as a m p l e di nw i n t e ro fj a n u a r y2 0 0 4 t h e m e t e o r o l o g i c a ld a t a w e r eo b t a i n e df r o mt o w e r - o b s e r v a t i o ni nl a p c t h i sp a p e r m a i n l yu s e do b s e r v a t i o n a la e r o s o ld a t at os t u d yt h ei m p a c to fm e t e o r o l o g i c a lf a c t o r s o nv a r i a t i o n so fa e r o s o lc o n c e n t r a t i o n ，a n da n a l y et h ei m p a c to fw e a t h e rs i t u a t i o no n a e r o s o lc o n c e n t r a t i o nb y u s i n gm m 5t o a s s i m i l a t ew e a t h e rs i t u a t i o no nh i g h c o n c e n t r a t i o nd a y t h er e s u l t ss h o wa e r o s o lc o n c e n t r a t i o n sa r ei n f l u e n c e db y m e t e o r o l o g i c a lc o n d i t i o n s t h em e t e o r o l o g i c a lc o n d i t i o n so fs u m m e ra n dw i n t e ra r ed i f f e r e n t t h ei m p a c to f w i n ds p e e do nd i l u t i o na n dd i f f u s i o ni sm o r ee v i d e n ti nw i n t e rt h a ni ns u m m e r , b u tt h e i m p a c to fw i n dd i r e c t i o nh a so p p o s i t ee f f e c t s t h et e r r a i nd i s t r i b u t i o ni nt h eb e i j i n g a r e a ，c o m b i n i n g w i t hw i n dd i r e c t i o n ，l e a d st os u m m e re p i s o d e sw i t hh i g h c o n c e n t r a t i o no fa e r o s o l si nb e i j i n g t h er e l a t i v eh u m i d i t yh a sp o s i t i v ec o r r e l a t i o n w i t ha e r o s o li nw i n t e rw h e nt h ev a l u eo fr e l a t i v eh u m i d i t ye x c e e d s7 5 ，a n da e r o s o l c o n c e n t r a t i o nd e c r e a s e sw i t hi n c r e a s i n gr e l a t i v eh u m i d i t y t h ei m p a c to ft e m p e r a t u r e o na e r o s o lv a r h t i n n si sn o tp r o m i n e n t s t a b l ep r e c i p i t a t i o np r o c e s sh a dd e l a y e d s c a v e n g i n go na e r o s o la n dt h i se f f e c ti sm o r ep r o n o u n c e di nw i n t e rt h a ni ns u n a n a e r , w h i c hm a yb er e l a t e dt op r e c i p i t a t i o ni n t e n s i t y t h ei m p a c to fa i rp r e s s u r ei sn o t o b v i o u s ，h i g h c o n c e n t r a t i o ni su s u a l l ya s s o c i a t e dw i t hh i g hp r e s s u r ei ns u m m e r , b u t i n o p p o s i t ei nw i n t e r c l o u dc o v e ra n do t h e rc o n d i t i o n sa l s oi n f l u e n c ev a r i a b i l i t yo f a e r o s o lc o n c e n t r a t i o n ，b u tt h e i re f f e c t sa r em o r e s u b t l e i m p a c t o fa e r o s o l c o n c e n t r a t i o no nv i s i b i l i t yi sn o tg r e a ti ns u m m e r , b u to p p o s i t ei nw i n t e r g e n e r a l l y , t h eh e i g h to ft h ep l a n e t a r yb o u n d a r yl a y e ri sl o w e rw h e na e r o s o lc o n c e n t r a t i o ni sh i g h t h ei m p a c ti sm o r ee v i d e n ti nw i n t e rt h a ni ns u m m e r t h es y n o p t i cs i t u a t i o n si ns u m m e ra r ea l s od i f f e r e n tf r o mt h o s ei nw i n t e r i ti s f o u n dt h a ta e r o s o lc o n c e n t r a t i o ni sv e r yh i g hw h e nt h ew e a t h e ri nb e i j l n gi sc o n t r o l l e d b yh i g h - p r e s s u r es y s t e m s ，h i g ha n dl o wp r e s s u r ej o i n i n gb e l t ，e q u a l i z i n gp r e s s u r eo r s a d d l e s h a p e dt y p e sa ts u r f a c e a e r o s o lc o n c e n t r a t i o nd e c r e a s e sw h e nt h ew e a t h e ri s c o n t r o l l e db yf r i n g eo fl o wp r e s s u r e i nw i n t e rc o n c e n t r a t i o na l s od e c r e a s e sw h e n b e i j j n gi ss i t u a t e do nt h ef r o n to fc o n t i n e n t a lh i g h - p r e s s u r ea n db a c ko ff e e b l e h i g h p r e s s u r e f r o ms t r e a m f l o wa n a l y s i s ，w h e na e r o s o lc o n c e n t r a t i o ni sh i g h ，t h e w i n ds p e e di s g e n e r a l l yl o wa n di sd o m i n a t e db ys o u t h e r l yf l o w h o r i z o n t a lw i n d s p e e da n dv e r t i c a lw i n ds p e e di n f l u e n c ea t m o s p h e r i cd i f f u s i o n , t h e nc h a n g ea e r o s o l c o n c e n t r a t i o n ，a t m o s p h e r i cl o w - l e v e li n v e r s i o nd o e sn o tf a v o ra t m o s p h e r i cd i f f u s i o n ， d i f f e r e n td e g r e e so fi n v e r s i o nz o n ee x i s ta ts u r f a c ew h e na e r o s o lc o n c e n t r a t i o ni sh i g h h y s p l i tm o d e lr e s u l t ss h o wi ns u m m e ra e r o s o l sa r em a i n l yf r o mt h el o n gd i s t a n c e t r a n s p o r t a t i o no fs h a n d o n gp e n i n s u l ab e s i d e sl o c a ls o u r c ew h e nc o n c e n t r a t i o ni sh i g h ， w i n ds p e e da n dw i n dd i r e c t i o ni ss t a b l ea l lt h ed a y , w h i l ei nw i n t e rt h e ya r em a i n l y f r o mm o n g o l i a ，w h e nw i n ds p e e da n dw i n dd i r e c t i o ni su n s t a b l ea l lt h ed a y , t h e i n f l u e n c eo fl o c a ls o u r c ei s e s p e c i a l l yo b v i o u s k e yw o r d s ：m e t e o r o l o g i c a lc o n d i t i o n s a e r o s o l b e i j i n g m m 5 气苏条件对北京夏冬季气溶胶浓度变化的影响研究 1 1 研究的背景和意义 第一章绪论 气溶胶是当今大气环境研究的一个前沿问题，大气气溶胶“1 是指大气与悬浮 在其中的固体和液体微粒共同组成的多相体系。尘、漂尘、烟、飞灰、雾和霾等 是描述特定的大气气溶胶粒子，大气气溶胶粒子是人们的感官能直接觉察到的大 气微量成分，它直接影响能见度、影响人和动物呼吸系统的健康；此外，它还能 增加大气光学厚度，减少地面所接收的太阳直接辐射能量，影响辐射平衡，改变 气候，同时作为云雨的凝结核( c c n ) 改变云的光学和微物理特性，从而影响大 气降水。正是由于大气气溶胶粒子的浓度变化直接影响天气、气候和人类生存环 境的变化，因此气溶胶是当今大气环境的一个前沿研究领域，对它的研究无论从 大气污染控制及人体健康等方面都有十分重要的意义。 气溶胶浓度的变化是大气环境的重要研究内容之一，影响气溶胶浓度变化主 要是排放源、天气条件及下垫面状况等。由于气溶胶的载体是大气，因而大气中 的运动及由此产生的各种天气状况势必影响气溶胶的浓度及分布。根据前人的观 测结果，气溶胶主要集中在对流层的中下层，而对流层中这一高度的大气包含行 星边界层的范围，且边界层的大气直接与地球表面接触，因而受到地表接收的太 阳辐射的不平衡，地形的高低起伏及季节不同而引起的地表粗糙度的变化等影 响，从而造成大气的热力层结及辐合辐散等变化多样。同时大气中热量和水汽的 源主要集中在下垫面，因而边界层大气是造成各种中尺度天气的主要原因之一， 所以天气的变化特别是对流层中下大气的各种物理特征的变化必然影响存在于 其中的气溶胶的分布、变化、移出过程和在大气中的滞留时间。 随着北京经济的高速发展，人口、机动车辆急剧增多，城市化进程进一步提 高。北京的排放源发生了很大的变化，由此引起的北京大气污染日益严重，罩在 北京上空的“黑锅盖”既不是空气质量监测中出现频率最高的煤烟污染物二氧化 硫。也不是汽车尾气污染物氮氧化物，而是来源于工业或民用燃煤排出的气、 渣、粉尘、汽车尾气、春季沙尘、建筑工地暴露在外的沙土等形成的颗粒物 气象条件划北京夏冬季气溶胶浓皇变化的影响研究 气溶胶。北京大气污染物主要是气溶胶，据北京市环保局统计，北京市大气质量 指标中，发现污染包括轻度污染利重度污染，9 0 o 以上是“颗粒物”即气溶胶造 成的。 北京( j 1 6 。1 9 e ，3 9 。5 7 7 n ) ，地处山地与平原的过渡地带，山地约占 6 2 ，平原约r 与3 8 。西、北和东北，群山环绕，东南是缓缓向渤海倾斜的大 平原。北京的地势是西北高、东南低( 见图卜1 ) 。北京的气候为典型的暖温 带半湿润大陆性季风气候，夏季炎热多雨，年平均气温1 0 2 。c 。年平均降雨量 6 0 0m m ，为华北地区降雨最多的地区之一。全年降水的7 5 0 集中在夏季，7 、8 月 常有暴雨。冬季受西伯利亚冷空气的影响，寒冷1 t 燥“1 。北京的这种特殊的地形 特t j e l n 气候特征对气溶胶浓度变化的影响是显著的。 图1 一l 北京遥感地图 随着北京2 0 0 8 年奥运会的到来，以及大型国际会议在北京的召开，北京作 为中国的首都成为世界瞩目的焦点i ，北京的环境越来越引起各方而的重视，其中 的大气环境问题是较突出的一个。特别是2 0 0 8 年夏季奥运会即将在：i e 京召开， 北京空气质量日益引起世界的重视，因为这对参加奥运会的运动员和各国与会代 表的身心健康有直接的影响。按照北京市申办2 0 0 8 年奥运会h , j 的承诺，到2 0 0 8 年北京市的2 级及2 级以l 天气要达到7 0 以上，但现在只有6 0 左右，因此， 北京的大气质量噬待改善，本文通过对北京夏冬季气蒙条件对气溶胶浓度变化的 影响分析，为北京绿色奥运的建设提供科学的依据。 气象条件对北京夏冬季气溶胶浓度变化的影响研究 1 2 国内外研究进展 1 2 1 国外研究进展 国外对大气气溶胶的研究起步较早，最早的研究开始于野外观测，从8 0 年代 以后在全球开展了一系列的大型试验，近几年比较大的四次大型外场综合观测试 验分别是： 1 9 9 5 年冬在澳大利亚南部太平洋海域针对海洋气溶胶的气溶胶特性实验l ( a c e 一1 ) ( b ! ! p ；i 垒g i ：p 盟! ：! ! i 垦：g ! ! 盟! ! ：b 娅i ，1 9 9 5 ) ；1 9 9 6 年夏在美国东 海岸额大西洋西部针对工业气溶胶的对流层气溶胶辐射强迫观测实验( t a r f o x ) ( h ! 1 2 ；g 曼! ：i 堡! d 箜i ：i ! ! ! g g ! 丛坐，1 9 9 6 ) ；1 9 9 7 年夏在北大西洋东部针对 欧洲工业气溶胶和来自非洲长距离输送的沙尘气溶胶的气溶胶特性实验2 ( a c e 一2 ) ( 丛! b ； ! ! ：墼! ! 堕：g ! ! ! g g 箜业，1 9 9 7 ) ；2 0 0 0 年春季，由中、日、韩、 美等国科学家参加的旨在研究亚洲工业气溶胶和沙尘气溶胶特性的亚洲气溶胶 特性实验( a c e a s i a ) ( 丛! e ；! 塑里：哑! ：! ! 垦垒：g q ：垫! ! ! ! ! 盟! i 参2 0 0 0 ) 。 这些大型的外场观测试验为气溶胶的研究提供了大量宝贵的数据资料，促进 了气溶胶研究的深入，基于这些大型的外场观测试验，国外一些学者对世界部分 城市的气象条件与气溶胶之间的关系进行研究，2 0 0 2 年，h i e n 等。1 在对越南河内 季风季节期间气象条件对气溶胶的影响发现最小日均浓度出现在6 8 月的季风天 气，而最大值出现在冬季；l a a k s o 等“1 于1 9 9 9 2 0 0 0 年对芬兰的四个不同地方的 p m 进行研究，发现粒子浓度有明显的季节与昼夜变化特征，而最大值出现在春季 和夏季( 2 0 0 3 ) ：不同的地点p m a 现最大值的时间不同，说明p m 受当地的气象条件 影响，因此，一些学者针对当地的气象条件研究对气溶胶的影响，m a r c a z z a n “1 等对2 0 0 0 年冬季米兰和e r a b 气象要素对大气气溶胶光学特征和尺度谱分布的影 响机制做了研究，发现物质浓度与p u 2 ，。p m 。的日变化强烈依赖气象条件和大气稳 定度，特别是风( 2 0 0 2 ) ；d e g a e t a n o 旧等对纽约市小时p m 。浓度与气象变量的关系 也进行了分析，也发现风速的影响较大( 2 0 0 4 ) ；在欧洲的s u b a e r o 计划中”1 ，于 2 0 0 0 年7 月和2 0 0 1 年1 月在东部的地中海地区用监测和模式研究评价光化学污染 物和细粒子的时空可变性，发现地中海盆地在夏天期间高度污染，而冬季相对较 小的污染，原因是夏季稳定的气象条件和缺少湿清除机制，污染状况受上风向的 气象条件对北京夏冬季气溶胶浓度变化的影响研究 影响( 2 0 0 5 ) ；m i n o u r a ”1 等对日本冬夏两季( 各一个月) 的气溶胶分析，并对冬 夏季的风向频率的统计与采样其位置进行比较，发现污染物浓度与风向密切相关 ( 2 0 0 5 ) ：v i a n a “等在西班牙巴塞罗纳用地区沙尘输送模式( d r e a m ) 和高分辨 率气象模式( m m 5 ) 对夏季p m 水平和组成的时空变化做了分析，结果概括了风 的动力机制和内部边界层形成的热量是p m d , 时变化的气象驱动力( 2 0 0 5 ) 。以上这 些研究的结论都发现风速和风向对气溶胶影响的较大，相比之下其它气象条件对 气溶胶影响不很明显，因此研究不是很多，但也有学者对相对湿度对气溶胶的影 响进行了研究，例如m i r a n d a “”等为了描述圣保罗城市地区大气气溶胶的性质， 在冬季月份1 9 9 9 年8 月和2 0 0 0 年8 月对气溶胶进行了采样，发现在2 0 0 0 年由于高湿 度，增加了可溶性粒子的直径，并且减少了大气的停滞( 2 0 0 5 ) 。随着气溶胶研究 的进一步深入，最近，h u s s e i n “”等对芬兰首都赫尔辛基的气象要素( 风速、风 向、温度、气压、相对湿度、莫宁霍夫长度和混合层高度) 对p m 2 。和极细粒子( 直 径 5 0um 。 采样间隔时间为2 m i n ，流量为2 8 3 l m i n 。 用于元素分析的气溶胶采样是根据质子x 荧光分析法的要求进行的，使用配 有1 0 岬切割头的便携式低流量采样器( a i r m e t r i c s ，u s a ) 和石英纤维滤膜( 巾4 7 m m ，w h a t m a n ，u k ) 采集样品，采样流量为5 l m i n ，采集时间为2 4h 。 ( 3 ) 监测项目及频率 气溶胶质量浓度资料是2 0 0 4 年1 月1 日1 5 日共1 5 天连续2 4 小时每1 0 分钟一次的p m 。质量浓度资料：气溶胶个数浓度2 0 0 4 年1 月1 日1 4 日共1 4 天的2 4 小时每1 5 分钟一次的6 档粒径的个数浓度资料。元素分析的气溶胶浓 度资料是1 月1 日1 5 日共1 5 天每天一次的p m 。质量浓度资料。 ( 4 ) 分析方法 用于元素分析的气溶胶采样是根据质子x 荧光分析法的要求进行的。采集样 品的质量浓度采用灵敏度为1ug 的电子微量天平进行称量得到。滤膜样品中无 气象条件对北京夏冬季气溶胶浓度变化的影响研究 机元素的分析是采用x 一射线荧光分析法，在中国国家环境分析测试中心用x 荧光 光谱仪( x r f ，日本理学r i x 3 0 0 0 ) 对采集的大气颗粒物p m 。样品中的无机元素进 行了分析，方法是将待测样品用4 7 m m 的圆刀切割为直径4 7 m m 的圆片，其中有效直 径为3 7 m ，面积为1 0 7 5 2 1c m 2 。仪器测得数据是各元素在石英滤膜上每平方厘 米面积( c m 2 ) 的含量，此数据乘以滤膜采样面积( c m 2 ) 后再除以采样体积( m 3 ) ， 最后得到了每立方米空气中a 1 、s 、c 1 、k 、c a 、t i 、v 、c r 、m n 、f e 、n i 、 c u 、z n 、a s 、s e 、b r 、s r 、p b 共1 8 种元素的浓度。 2 1 3 夏冬季气溶胶浓度资料的可比性分析 香港理工大学的陈尊裕研究员采用夏季气溶胶资料采样的仪器和方法进行 研究，他的文章已经在2 0 0 5 年大气环境第3 9 卷发表：中科院大气物理所张仁健 研究员也采用冬季气溶胶的采样仪器和方法进行过气溶胶的研究，他的文章已经 在气候与环境研究上发表“。因此，气溶胶仪器采样的的数据资料是可用的，虽 然夏冬季气溶胶的采样仪器和方法不同，但可以进行对比分析的。 2 1 4 气象资料的说明 夏冬季常规气象数据是来自气象观测塔( l a p c ) 的常规观测资料，包括风速、 风向、温度及相对湿度，气象观测数据各层次的高度为气象观测塔各层次的高 度，共1 5 层，分别选取距地面8 m 、1 5 m 、3 2 m 、4 7 m 、6 3 m 、8 0 m 、l o o m 、1 2 0 m 、1 4 0 m 、 1 6 0 m 、1 8 0 m 、2 0 0 m 、2 4 0 m 、2 8 0 m 、3 2 0 m 的高度进行观测。除相对湿度是每两层有 一组数据记录外，其它气象要素都是每层输出的数据，夏季输出的频率是3 次 m i n ，冬季的是1 次3 0 m i n 。数据采集与输出系统的详细情况可见文献“1 。 除此以外，还包括北京2 0 0 4 年1 月1 日1 5 日的在5 4 5 1 1z b a a 站点的探空资 料，气象要素包括温度、风向、相对湿度、气压、混合比等早晚8 ：0 0 的垂直变 化，本文主要利用了温度的资料。 此外，将2 0 0 3 年8 月1 0 日2 4 日和2 0 0 4 年1 月1 日1 5 日的n c e p ( n a t i o n a l c e n t e r sf o re n v i r o n m e n t a lp r e d i c t i o n ) 资料作为中尺度气象模式m m 5 的输 入场，模式在垂直方向分为2 1 层，模式输出的气象参数为风速、风向、温度、相 对湿度、云盖度、气压、露点温度、边界层厚度等。 1 1 气象条件对北京夏冬季气溶胶浓度变化的影响研究 气溶胶来源的后向轨迹分析采用美国海洋与大气研究中心( n o a a ) h y s p l i t 模式的结果( h ! 主巳；! 璺型：丛! ：! ! i 垒：g ! ! ! ! i 4 y h ! ；b ! 址垒二上! 堡! ) 。 2 2 气象模式介绍 2 2 1 模式初始输入气象资料 美国美国n c e p 全球再分析气象资料可为中尺度气象模式m m 5 提供初值。 该资料可直接从f t p ( 丛q ；z ! ! ! 垦韭：! ! ! e ：! ! i 垒：g ! ! 趔b ! 婴i ! y j i 旦= ! 缒虹雎 ( 丛丝韭) 上下载。 n c e p 再分析气象资料。”1 数据库是对各种来源( 地面、船舶、无线电探空、 测风气球、飞机、卫星等) 的气象观测资料进行质量控制和同化处理。n c e p 资料 是每天4 次( 0 0 g m t ，0 6 g m t ，1 2 g m t ，1 8 g m t ) 标准的二进制形式( g r i b ) ，网格分辨率 为2 5 。2 5 。，全球共( 1 4 4 7 3 ) 格点。 2 2 2 中尺度气象模式m m 5 m m 5 是近年来由美国大气研究中心( n c a r ) 和美国宾州大学( p s u ) 在m m 4 基础上联合研制并发展起来的，是较先进的中尺度数值预报模式之一。经过不断 的发展和完善，在初始场和边界的处理、动力场的处理都有很大的优势。该中尺 度模式具有下列主要功能：非静力动力框架，多层网格嵌套，多种物理过程选项， 四维变分等。它不仅能用于理论模拟研究，也能与业务运行的谱模式嵌套做细致 的区域预报，可用于对季风、飓风、暴雨和气旋，以及m b 和m y 尺度对流系 统和城市热岛等多种天气现象预报和模拟研究。”1 。 本文中所使用的数值模式为p s u n c a r 发展的第五代中尺度数值模式第3 版，简称为m m 5 v 3 。此版模式为非静力，使用原始方程，设计了可做多重嵌套 的网格，使用可压缩流体连续方程，容许声波存在，需分离时间积分步长，因此 压力项、动量项以及压力之间的相互作用项使用较小的时间步长；平流项、扩散 项、科氏力项及水汽过程则使用较大的时间步长。m m 5 v 3 模式对于各模式物理 过程提供许多不同的选择，包括降水的物理过程、地表能量的收支、地表边界层 的处理和大气辐射的物理过程。”。 气绿条件对北京夏冬季气溶胶浓度变化的影响研究 模式系统在北京模拟采用四重嵌套技术：模式区域的中心经纬度为东经 1 1 3 2 7 。，北纬3 6 9 3 。，第一区域取中国的大部分地区和蒙古，水平分辨率为 8 l 公里，范围为北纬1 9 4 9 。5 3 7 9 。，东经8 6 6 8 。1 3 9 9 6 。，水平网格 数是4 6 x 4 6 ；第二区域取中国中东部地区，水平分辨率为2 7 公里，范围为北纬 3 8 7 4 。4 1 4 9 。，东经1 1 4 6 8 。1 1 8 2 7 。，水平网格点数为7 3 x 9 7 ；第三 区域为中国华北地区，范围为北纬3 4 9 9 。4 3 1 7 。，东经1 l o 2 3 。 1 2 1 0 8 。，水平分辨率为9 公里，水平网格点数为9 7 x 9 7 ：第四区域取北京地 区，范围为北纬2 4 8 7 。4 8 9 5 。，东经9 9 8 5 。1 2 6 7 3 。，水平分辨率3 公 里，水平网格点数为9 7 x 9 7 ( 女1 1 图2 2 所示) 。投影方式选择兰勃托( l a m b e r t ) ， 四重嵌套采用相同2 1 层垂直网格数，从1 0 0 0 h p a 到5 0 h p a ，近地面层采用高分 辨率，在1 0 0 m 的垂直范围内有四层。 图2 2 模式的区域选取图 输出的气象要素有2 维气象资料，包括有p s t a r 气压( p a ) 、地面温度t g 、 对流降雨r c 、非对流降雨r n 、地形高度t e r 、纬度x l a t 、经度x l o n 、土地利用 类型1 u 、边界层高度p b l h 、边界层范围p b l r 、水平摩擦力u s t 、海平面温度s s t 、 气象条件对北京夏冬季气溶胶浓度变化的影响研究 2 m 高度的温度、2 m 混合比湿、1 0 m 高度的u i o 、l o m 高度的v 1 0 、海平面气压p s l v ( m b ) ；3 维气象资料包括风速( u 、v 、w ) 、气压p p ( p a ) 、温度t 、比湿q 、相 对湿度r h 、位温t h 、气压p r s ( p a ) 、风向d i r 。下垫面采用u s g s 的2 4 类地表 类型。 本文m m 5 气象过程参数化选取k f 积云参数化方案，简单冰相显式水汽方 案，m r f 行星边界层参数化方案，侧边界条件采用松弛流入流出方案，考虑地 表和大气的云辐射冷却方案，不考虑浅对流。 2 2 3 气流轨迹模式h y s p l i t - - 4 作为一种直接了解大气中气团或粒子运动轨迹的方法，气流轨迹模式在分析 污染物来源分析中得到非常广泛的应用，为了计算气流后向轨迹，本文使用了美 国海洋与大气研究中心( n 0 h a ) 空气资源实验室a r l ( a i rr e s o u r c e sl a b o r a t o r y ) d a r x l e r 等开发的混合型单粒子拉格朗日积分模式h y s p l i t 一4 ( h y b r i d s i n g l e p a r t i c l el a g r a n g i a ni n t e g r a t e dt r a j e c t o r y ) m o d e l ( v e r s i o n4 ) ， h y s p l i t - - 4 模式的平流和扩散计算采用l a g r a n g i a n 计算方法，气象场采用美 国n w s ( n a t i o n a lw e a t h e rs e r v i c e s ) 为n c e p 业务的运行f n l 数值预报模式 提供的初始场资料，f n l 资料格距为1 。x1 。，垂直方向共1 4 层，从地面至5 0 h p a 。本研究中主要使用该模式计算5 0 0 m 高度，每隔6 小时后向4 8 小时的气团 轨迹图。 h y s p l i t 模式的发展已有2 0 多年的历史。7 。3 ，最初开发于1 9 8 2 年( d r a x l e r a n dt a y l o r ，1 9 8 2 ) ，当时的版本只能使用探空观测的气象资料，扩散过程的处 理采用非常简单的假定：认为白天的混合为一常值，夜晚则没有扩散混合。随后 的版本开发于1 9 8 8 年( d r a x l e ra n ds t u n d e r ，1 9 8 8 ) ，扩散混合过程的处理做 了进一步改进，可以随着风廓线的不同而有时空变化。1 9 9 0 年，h y s p u t 3 推出 ( d r a x l e r ，1 9 9 0 ；1 9 9 2 ) ，气象资料的输入由原来使用探空资料改进为使用气象 格点资料，既可以使用大尺度再分析资料，也可以使用短期数值天气预报模式的 输出气象场来计算气流轨迹。到目前为止，该模式的版本已经发展到4 7 ”。 气象条件对北京夏冬季气溶胶浓度变化的影响研究 2 3 模拟值与实测值的比较 为了验证上述模式参数的选择是否适合于北京地区，选取北京中科院大气物 理所气象观测塔院内( 3 9 。5 8 n ，1 1 6 。2 2 e ) 的单个站点的实测资料，与m m 5 的模拟值进行对比。图2 3 图2 1 0 分别是对2 0 0 3 年8 月和2 0 0 4 年1 月观测 的常规气象资料温度、相对湿度、风速、风向与模拟结果的比较。 4 0 3 5 3 0 2 5 2 0 1 5 1 0 5 0 1 2 0 1 0 0 鬟8 0 v 越6 0 蜊 捉4 0 罂 2 0 0 1 0 1 1 1 21 3 1 41 51 61 71 81 92 02 l2 22 32 4 时间( d ) 图2 - 32 0 0 3 年8 月i 0 日2 4 日温度m m 5 模拟与实测比较 1 01 11 21 3 1 41 51 61 71 81 92 02 12 22 32 4 时间( d ) 图2 - 42 0 0 3 年8 月1 0 日2 4 日相对湿度m m 5 模拟与实测比较 辩 伊一 幽 v 1 01 l 1 21 31 41 5l 61 71 81 92 02 l2 22 32 4 时间( d ) 一p 一巡赠 蝴季|湖咖啪姗mo p ) 叵匠 气象条件对北京夏冬季气溶胶浓度变化的影响研究 图2 - 52 0 0 3 年8 月1 0 日2 4 日风向m m 5 模拟与实测比较 1 01 11 21 31 41 51 61 71 81 92 02 12 22 32 4 时问( d ) 图2 - 62 0 0 3 年8 月1 0 日2 4 日风速m m 5 模拟与实测比较 123456789l o l l 1 21 31 41 5 时间( d ) 图2 72 0 0 4 年1 月1 日1 5 日温度m m 5 模拟与实测比较 l23456789l o1 11 21 31 41 5 时间( d ) 图2 - 82 0 0 4 年1 月1 日1 5 日相对湿度m m 5 模拟与实测比较 1 6 一j一甜区 5 o 5 0 5 0 5 一p 一趟赠 加 如 0 xu越剩靛罂 气象条件对北京夏冬季气溶胶浓度变化的影响研究 123 4 56 7 8 91 01 l1 z1 31 41 5 时间( d ) 图2 - 92 0 0 4 年1 月1 日1 5 日风向m m 5 模拟与实测比较 1 2 3 4567891 01 l1 21 31 41 5 时间( d ) 图2 1 02 0 0 4 年1 月1 日1 5 日风速m m 5 模拟与实测比较 从图2 3 图2 - 1 0 的比较可以看到，模拟值和实测值有较好的一致性。2 0 0 3 年8 月温度、相对湿度、风向与模拟值不但变化趋势一致，而且模拟值很好地反 映了实测值；从2 0 0 4 年1 月的结果来看，模拟的温度与实测值变化趋势一致， 在数值上有明显的系统偏差，模拟值低于实测值，这也造成了模拟的相对湿度有 明显高于实测相对湿度的趋势，这与模式初始输入的n c e p 资料存在系统偏差有 关。从夏冬季的模拟结果来看，风速都得到较好的模拟，而在大气污染物输送与 扩散中，风速起了非常重要的作用。 1 7 枷姗跏卿啪娜mo 4 2 0 8 6 4 2 0 (宕血一煅匠 气象条件对北京夏冬季气溶胶浓度变化的影响研究 第三章气象要素对北京夏季气溶胶浓度的影响研究 3 1 气溶胶浓度变化的分析 由于可吸入颗粒物( p m 。) 可以进入人体的呼吸道，对人体健康产生危害而受 到重视，目前国际上大多数国家都规定了可吸入颗粒物的空气质量标准，我国 1 9 9 6 年颁布了p m 。的日均质量标准为1 5 0 ug m 3 。p m ：。为更细的粒子，它可以穿过 肺部，并停留在肺的深处，是对人体健康危害最大的污染物之一，1 9 9 7 年美国e p a 颁布了细颗粒物的质量标准，即日平均为6 5 ug m 3 。空气污染指数( a p i ) 是根据 环境空气质量标准和各项污染物对人体健康和生态环境的影响来确定污染程度， 空气质量的好坏取决于各种污染物中a p i 晟大的污染物，空气污染指数范围及相 应的空气质量类别( 见附表1 ) 。 3 1 1l a p c 气溶胶质量浓度变化分析 图3 1 是2 0 0 3 年8 月1 0 日2 4 日在北京中科院大气物理所l a p c 测得的气 溶胶p m 。日平均浓度和北京空气质量指数“”( a p i ) 的变化，由图可见，在这1 5 天 中，除1 0 日、1 1 日、2 2 日、2 3 日外，其它时间都接近或超过了p m 。的日均质量 标准1 5 0 ug m 3 ( 图中实线) ，超标率为7 3 3 ( 见表3 - 1 ) ；p m ：。的质量浓度的 逐日变化中( 图3 2 ) ，除【0 日没有超过美国e p a 颁布的细颗粒物质量标准( 日 平均6 5ug m 3 ) 外，其它时间都超过此标准，超标率为9 3 3 ( 见表3 2 ) ，由 此可见，北京夏季气溶胶污染，特别是细粒子污染相当严重“2 ”1 。在整个采样期 间，也出现了a p i 指数超过1 0 0 的情况( 1 3 日和1 9 日) ( 图3 一l 中虚线) ，污染 程度为轻微“2 “1 ，连续1 5 天首要污染物都是可吸入颗粒物，这与在l a p c 站点测 得的p m 。高浓度值是一致的，因此本监测点可以反映北京的基本污染状况”“。 气象条件对北京夏冬季气溶胶浓度变化的影响研究 1 4 0 1 2 0 1 0 0 一 加 2 0 0 1 4 0 1 2 0 1 0 0 8 0 6 0 4 0 2 0 0 亡：= 】 p i 一l a p c 二 一 产 一 l 一 、 诫 ， 1 01 11 21 31 41 5 1 6 时粕1 8 1 92 02 12 22 32 4 实线是国家二级标准日平均浓度限值；虚线是a p i 轻微污染指数 图3 - 12 0 0 3 年8 月l o 日2 4 日p m 。质量浓度和a p i 指数逐日变化 八 p i 一l a p c 一 _ j 二 、一 i 一 - 、r一l 一- - 、 ， v 1 0n1 21 41 5 1 6 时粕1 8 1 92 02 12 22 32 4 实线是美国e p a 日平均浓度限值；虚线是a p i 轻微污染指数 图3 22 0 0 3 年8 月l o 日2 4 日p m 2 。质量浓度和a p i 指数逐日变化 1 0 1 11 2 1 3 1 41 5 1 6 时粕) 1 8 1 92 02 12 22 32 4 e b 3 世 娱 蚓 蝗 图3 - 32 0 0 3 年8 月l o 日2 4 日气溶胶质量浓度逐日变化 图3 - 3 是气溶胶质量浓度逐日变化和p m 2 。p m 。的变化”，从图中可以看 出，p m 。和p m ：。的变化规律基本一致，高值和低值出现的时间相同，说明p m 。 ce，63毯鞋蛹峰 0 0 0 0 0 o 锄 啪 差言 狮姗 伽 毫i 0 0 o o o o 黜黜篇黜裟 一400i_：山兮n芏正 为竹0 季| 啪 吾言鼍言 伽啪 o 矿e ，6 3 = 屯 气象条件对北京夏冬季气溶胶浓度变化的影响研究 和p m 。受外部气象条件影响一致。整个采样期间，除1 0 日p m 。p m 。比值为0 4 5 外，其它时间的比值都大于0 5 ，说明细粒子在气溶胶中占的比重较大。 3 1 2l a p c 、c a m s 、s o b 的浓度比较分析 表3 - 1 是2 0 0 3 年8 月北京3 个采样点l a p c 、c a m s 、s o b 采得的p m 。和p m 。 的质量浓度，从表中可以看到，l a p c 的p m 。的变化范围是2 3 5 1 7 8 7ug m 3 ， 平均值是1 0 7 2ug m 3 ，p m 。的变化范围是5 2 2 3 0 0 3ug m 3 ，从标准差来看， p m 。的变化要大于p 地。c a m s 的p m 。变化范围是3 0 5 1 5 9 21 1g m 3 ，平均值是 9 0 4ug m 3 ，p m 。的变化范围是5 2 0 2 7 1 2ug m 3 ，平均值是1 6 7 8ug m 3 。s o b 的p m 。的变化范围是8 3 5 1 6 2 81 1g m 3 ，平均值是1 1 3 5i tg m 3 ，p m 。的变化范 围是1 7 6 3 3 6 8 1ug m 3 ，平均值是2 5 1 41 , 1g m s 。这三个采样点p m ，。浓度值的 变化都要比p m 。大，在l