王 元,牛生杰,2*,吕晶晶,王 静,胡春阳,3



南京冬季一次强浓雾及超细粒子累积过程分析

王 元1,牛生杰1,2*,吕晶晶1,王 静1,胡春阳1,3

(1.南京信息工程大学,中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室,气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏 南京 210044；2.南京工业大学,江苏 南京 211816；3.中国人民解放军94582部队 确山 463217)

课题组于2017年冬季在南京北郊开展了为期45d的雾/霾外场综合观测,并选取12月30~31日一次平流辐射雾过程,分析了气象要素、雾和气溶胶的宏微观特征.结果表明:冷平流与夜间辐射冷却造成的持续性降温为此次雾发展的主要原因,而短波辐射增强则为雾消散的主导因子;此次雾过程存在爆发性增长的特征,表现为17min内含水量的量级由10-4g/m3增加至10-1g/m3,其中雾滴数浓度的增加对其贡献率可达67%;强浓雾微物理量的时间变率波动性强,雾的水平分布存在显著的不均匀性特征;日出后的强浓雾阶段中存在纳米级气溶胶累积现象,空气动力学直径在10~50nm气溶胶的数浓度增加率可达2817cm-3/h,从二次气溶胶生成(SO2的气-粒及气-液转化过程)、输送(人为活动造成的气溶胶累积及雾中垂直向湍流的输送)等方面探讨现象出现的原因.

平流辐射雾；气象条件；微物理特征；纳米级气溶胶累积

雾是大量微小水滴或冰晶悬浮于空中,使近地层水平能见度低于1km的天气现象.随着经济社会的快速发展,雾造成的低能见度、高湿度天气对交通运输、人体健康以及电力输送等均产生日益显著的不利影响,已然成为一种重要的气象灾害[1].

为提高对雾害的科学认识,20世纪70年代以来国内外开展了一系列针对雾的外场综合观测试验,如:美国加州沿岸海雾的CALSPAN试验[2]和CEWCOM计划[3]、加拿大的FRAM计划[4]、意大利波河的河谷雾观测试验[5-6]、美国圣华金山谷雾观测试验[7]、法国巴黎雾的PARISFOG观测试验[8-9]、西双版纳辐射雾探测研究[10]、重庆雾害研究[11]、广东南岭雾的研究[12]、南京冬季雾观测试验[13-14]、广东湛江海雾研究[15-16]等.这些综合观测试验的开展加深了人们对雾宏微观特征及生效机理的理解,并为优化模式参数化方案、提高雾的预报预警能力提供依据与理论基础.

气溶胶与雾的相互作用呈现出多样性与复杂性.气溶胶增多会增加大气中吸湿性核的浓度,促使雾滴在较低过饱和度条件下形成[17];而大量气溶胶粒子争夺大气中有限的水汽,又会阻碍雾的形成[18].郭丽君等[19]指出霾向雾转化过程中,雾滴凝结释放的潜热和高浓度气溶胶加剧布朗碰并过程,产生大量可作为云凝结核的气溶胶,又促进了雾的发展;Stolaki等[9]发现气溶胶浓度不仅影响雾的微物理特征,并且还影响着雾层厚度.目前雾/霾与气溶胶的研究多集中于雾/霾过程中气溶胶的理化和光学特性[20-22],气溶胶的理化特性对雾/霾微观结构的影响[23-24],雾对气溶胶的湿清除[25-27].但气溶胶与云、雾相互作用机理仍不明确,存在极大不确定性[28].在地基上对雾和气溶胶的微物理特征进行联合观测研究,是探索与揭示气溶胶与云、雾相互作用机理的基础性工作.

课题组于2017年冬季在南京北郊开展为期45天的雾/霾高分辨率外场综合观测试验,本文聚焦12月30~31日的一次平流辐射雾过程,对雾过程的气象条件、雾和气溶胶的微物理特征进行详细地分析与讨论.特别是针对雾过程中纳米级气溶胶的研究,以往的关注较少,而这部分气溶胶切实影响着雾的宏微观结构.值得关注的是,在能见度低于50m的强浓雾阶段观测到纳米级气溶胶累积的现象,尚未有文献对类似的现象进行报道.本文在确保观测合理的前提下,对此现象进行探讨.

1 资料与方法

2017年冬季,本课题组对南京冬季雾/霾事件进行为期45d的外场观测.观测地点位于南京北郊南京信息工程大学内综合观测培训实习基地(32.2°N, 118.7°E,海拔高度22m;即图1.a中观测场).观测点西侧和北侧为盘城镇住宅区及农田,东侧及东北侧为宁六高速路及大厂工业区,南侧为龙王山风景区.此次综合观测要素包括雨滴、雾滴、气溶胶的粒径谱分布及化学组分,云凝结核浓度,四分量辐射通量,近地面的湍流、能见度、温度、压强、湿度、风向风速等.所使用的观测仪器信息见表1.

表1 观测仪器清单

为保证此次观测中雾与气溶胶的微物理观测数据真实可靠,在观测前对FM100进行标准粒子标定,对WPS-1000XP和CCN-100进行流量校准.FM100放置在距地面3m高的平台上(图1.b位置2),周围无明显遮挡物,采样频率设置为1Hz,分20档,可测量2~50mm的雾滴谱.由于瑞利散射的非线性,FM100的第一档测量会存在很大偏差,因而在数据处理时仅保留后19档的数据.FM100观测点西南方80m为一移动方舱(图1.b位置1),WPS-1000XP和CCN-100均放置于此方舱内,在仪器的进气口连接黑炭导气管,导气管从方舱顶部伸出,抽取环境大气进行测量.WPS-1000XP采样频率设置为5min,共72档,测量空气动力学直径10nm~10mm粒径范围内气溶胶粒子谱,仪器测量原理与设置见文献[29].开路涡动协方差系统、辐射表以及自动气象站均安装在FM100观测点东南侧40m的观测场内(图1.b位置3).文中所使用的SO2浓度资料来自于MARGA-1S,仪器放置于FM100观测点东方约1.6km的气象楼顶(图1.a),其测量原理见文献[30].

为防止雾过程中的高湿样气被抽入差分电迁移率分析仪而造成的高电压击穿,在WPS-1000XP进气口前连接TSI3062气溶胶扩散干燥管,对样气进行干燥处理.由于气溶胶从未与干燥剂材料直接接触,粒子损失被减轻到最小.此次观测中WPS- 1000XP所测量的大气气溶胶均为湿度小于40%的干燥后气溶胶.

在描述雾滴谱特征时,用离散度(Dis)定量描述雾滴谱的相对谱宽,其定义为雾滴谱标准偏差()与平均半径()之比(式1).为量化雾爆发增长时雾滴谱含水量爆发增长的原因,对雾滴数浓度和体积平均半径(r)对其的贡献进行计算.用雾滴谱各档求和后总数浓度和体积平均半径来计算雾滴谱含水量(式2),取对数后得到式3,将爆发增长前后的雾滴谱数浓度和平均半径带入式3并相减后得到式4,等号左侧表示爆发性增长后雾滴谱含水量量级的增量,右侧两项则分别为雾滴数浓度与雾滴尺寸造成的增量,因而式4中右侧两项与左侧项的比值分别表示为雾滴数浓度与尺寸的增量对雾滴含水量增量的贡献率.

2 结果与分析

2.1 强浓雾过程的气象条件

2017年12月30日08:00~31日20:00(北京时间,下同),500hPa高度场中贝加尔湖东南部至我国内蒙古省东北部之间存在稳定低压系统,中心位势高度维持在5200位势米,自此低压中心向东南延伸出一条深厚的槽线,南京位于槽后,有持续的冷平流输送,大气层结稳定,有利于大雾天气过程的形成与维持.图2给出此次雾过程前后近地面各气象要素的时间变化.此次雾过程在12月30日14:00初生,一直维持到31日11:00,生命史为21h,根据地面能见度及其他气象要素的变化情况,可以将此次雾过程分为形成、发展、成熟、消散四个阶段.

雾前阶段(30日14:00前,阶段I):12月29日下午及30日凌晨共有3次降水过程,总降水量为2.0mm,降水使得近地面维持相对湿度高于85%的高湿条件.雾前12小时内,风向以西北风为主,平均风速为2.1m/s,强冷平流造成温度骤降,24小时内地面2m温度下降4.5℃(由11.4℃降至6.9℃),使得饱和水汽压降低26.2%(由13.48mb降至9.95mb).这一阶段较强的风速和湍流强度抑制着雾的形成.

形成阶段(30日14:00~18:00,阶段II):能见度逐渐降低至1km,并在1km上下波动,强冷平流仍为此阶段降温的主要原因,减温率为0.4℃/h,温度下降导致湿度的升高,但此阶段大风与强湍流仍是限制雾发展的主要原因.

发展阶段(30日18:00~31日05:13,阶段III):日落后,地表长波辐射冷却和此阶段较弱的冷平流是降温的主要原因,减温率为0.4℃/h,同时风速的减小和湍流强度的减弱使得雾在这一阶段得以发展,能见度维持在500m.

成熟阶段(31日05:13~31日11:00,阶段IV):冷平流与地面长波辐射冷却导致近地面气温持续快速下降,日出前减温率可达1.0℃/h,过饱和水汽压持续减小,相对湿度持续上升,进而导致这一阶段地面雾爆发性发展成为强浓雾,能见度骤降至50m之下.同时,该阶段微风(平均风速为0.6m/s)和低强度湍流(平均湍流动能为0.04m2/s2)有利于强浓雾的维持,强浓雾持续时间长达5h46min.

消散阶段(31日11:00~12:00,阶段V):日出后,太阳短波辐射持续加热雾层,此阶段近地面的短波辐射增长率可达103W/m2h,雾顶层增温并将热量下传至地表,地表增温率达1.5℃/h,饱和水汽压增加.同时风速和湍流的增强也促进该阶段雾的消散.

图2 2017-12-29至2018-01-01雾过程前后地面能见度(VIS)、温度(Temp)、湿度(RH)、风速(WS)、风向(WD)、雨强(I)、太阳短波辐射(SR)、湍流动能(TKE)的时间序列

从以上的分析可知,冷平流和长波辐射冷却导致的降温是此次雾发生、发展的主要原因,风速和湍流强度从动力上影响着雾的发生和维持,而日出后太阳短波辐射增强则是此次雾过程消散的主要原因.

2.2 雾的微物理特征

自12月30日14:00雾形成起,有雾滴开始出现(N³1cm-3)并被仪器测量到,在形成阶段雾滴数浓度维持在100cm-3量级,雾滴谱较窄,离散度仅有0.2,且集中分布于小滴端,体积平均直径为3.5mm,平均含水量在10-5g/m3量级.到发展阶段,雾滴数浓度和尺寸均有所增加,雾滴谱也呈拓宽趋势,平均含水量增加至10-4g/m3量级.至31日05:13时,雾开始呈现出爆发性增长特征,在17min内,雾滴数浓度由100cm-3量级骤增至102~103cm-3量级,雾滴的体积平均半径也增加了1.15倍,含水量增加三个量级,雾滴谱拓宽明显.表2中给出雾的各阶段微物理量的特征值.经过计算发现(式4),爆发增长后,雾滴数浓度量级的增量对含水量量级的增量的贡献率为67%,而雾滴尺寸的贡献率为33%.因而此次雾的爆发性增长主要是因为雾滴数浓度的量级性增加,进而导致含水量的爆发性增加.伴随着爆发增长,雾发展成为强浓雾并进入成熟阶段.相比于上一阶段,雾成熟阶段的各项微物理特征量均表现出爆发性增长而进入峰值区.但值得注意的是,雾的各项微物理特征量在这一峰值区内存在极大的波动性,这意味着在强浓雾区内雾的分布是十分不均匀的.如表2所示,用各微物理的时间变率的标准差来量化波动程度.在成熟阶段,雾滴数浓度、体积平均直径和含水量的时间变率均表现出明显的波动性,它们的时间变率标准差也均为四个阶段中的最大值,这表明在强浓雾区中可能存在类似于层积云中云街的结构,强弱分区的不均匀性特征明显.Uematsu等[31]曾用毫米波雷达观测到雾中不均匀性的特征, Bergot等[32]也曾模拟出雾中存在类似于云街的带状结构.

图3 雾过程中的雾滴数浓度(Nf)、雾滴体积平均直径(MVD)、雾滴含水量(LWC)、雾滴谱离散度(Dis)的时间序列

表2 雾过程中各阶段微物理量平均值(分别表示为,,,)及其时间变率的标准差(分别表示为,,, and)

2.3 雾中纳米级气溶胶微物理特征

如图4所示,对此次雾过程中气溶胶的微物理特征分析时,发现气溶胶的数浓度与其表面积浓度和质量浓度通常呈现正相关性,即更多数量的气溶胶提供更大的总表面积和质量.同时,CCN的数浓度与气溶胶的数浓度呈现较好的正相关性,高过饱和度条件下的CCN浓度与气溶胶浓度之间的相关性更佳.然而在雾的成熟阶段,出现气溶胶数浓度增加而表面积浓度和质量浓度均降低的现象,这意味着尺寸较小的纳米级气溶胶在增多而较大粒径气溶胶的数量在减少.在31日07:30之后的两小时内,粒径在10nm~10mm范围的气溶胶数浓度平均增长率(五点滑动平均,下同)为2904cm-3/h,其中10~50nm气溶胶数浓度的增长率为2817cm-3/h,而大于100nm气溶胶数浓度的减少率为439cm-3/h.图5.b给出雾天气溶胶谱的时间演变,更清晰地展现出这一现象.在31日07:30~10:00,气溶胶谱中10~50nm谱段出现峰值区.同时相比于小粒径气溶胶,大粒径气溶胶更易活化并且所形成的雾滴也更大,加速碰并过程进而更快完成湿清除过程,因而由于雾的清除作用大于100nm的气溶胶浓度明显减少,此时气溶胶质量浓度和表面积浓度处于谷值区,气溶胶数浓度处于峰值区,0.1%,0.3%及0.5%过饱和度下的CCN数浓度均处于谷值区.下面对此次强浓雾过程中气溶胶浓度变化的原因进行探讨.

图4 雾过程中不同过饱和条件下(SS分别为0.1%,0.3%,0.5%)云凝结核数浓度(CCNC),以及气溶胶的数浓度、表面积浓度和质量浓度的时间序列

为减弱日变化及人为因素的影响,突出浓雾对气溶胶粒径分布存在的影响,用31日(周日)的气溶胶谱减去30日(周六)同时刻的背景气溶胶谱,所得到的差值气溶胶谱见图5c.由图5c可见,自05:13起强浓雾对粒径大于100nm及小于20nm的气溶胶有明显的清除作用.在07:30太阳辐射增加后,湍流混合作用增强,强浓雾对气溶胶的清除效果进一步加强.同时扣除背景气溶胶浓度后,在这一时段开始出现20~50nm纳米级气溶胶的累积.而此纳米级气溶胶累积是在强浓雾中发生的,有理由认为强浓雾与此累积事件的出现相关.

WPS-1000XP测量空气动力学直径在10nm~ 10mm之间的气溶胶,由于观测时对样气进行干燥,所测得的干燥后气溶胶有两个来源:一是雾中原本存在的间隙气溶胶,二是雾滴被蒸发后释放出的核气溶胶.07:30~10:00为清晨人类活动的强盛时段,且这一时段风向为偏北风,而观测点的北侧及东北侧为居民区与化工区,人类活动会向大气中排放出大量气溶胶并被输送经过观测点,并且雾天的静稳大气层结不利于气溶胶垂直向的扩散而造成局地累积.由图6a所示,根据MARGA-1S的大气成分测量数据,这一阶段大气SO2浓度随时间呈上升趋势,且相比于前一日的背景值同样呈现上升趋势.同时太阳短波辐射在这一阶段及相比于背景值也是逐渐增加的.大气SO2浓度和光照强度为新粒子生成事件的两个最重要因子[33],可能会存在气-粒转化的新粒子生成事件,从而造成间隙气溶胶的增加.但是,这一阶段的太阳短波辐射较弱,辐射通量不足200W/ m2,SO2浓度也较低,不足7mg/cm3,二者值均小于王红磊等[34]在南京夏季霾事件及郝囝等[35]在黄山秋季晴天中测得新粒子生成事件时的特征值,所以除此之外应还有其他因素造成此阶段纳米级气溶胶的累积.

图5 12月31日雾过程中的雾滴谱(a)和气溶胶谱(b)以及扣除背景值的差值气溶胶谱(c)的时间序列

图6 12月31日雾过程中大气SO2浓度(SO2)和太阳短波辐射(SR)及二者与30日同时刻背景值的差值(dSO2,dSR)(a)与垂直速度(W)和垂直向湍流动能(TKEw)(b)的时间序列

在以往对南京采集的雾水的化学组分研究中发现,硫酸根离子保持着稳定的高值[36-37].在强浓雾环境中,颗粒物覆盖水膜,从2~6层水分子不等,这会提供丰富的反应活性界面及粒径改变[38],而液膜导致的反应活性变化对硫酸盐的形成与无液膜情况下差异6倍,对大气氧化性更加敏感,提高SO2的气-液反应速率[39].同时,日出后由于太阳辐射的增强,进一步加速雾滴中硫酸盐气溶胶的生成,而后在经过干燥管后雾滴被蒸发,释放出大量核气溶胶,从而造成检测到的气溶胶浓度的增加.

图7 12月31日08:00南京的温度(Temp)和湿度(RH)垂直廓线

由于清晨太阳辐射的增强,雾顶层的蒸发强度增强,进而雾滴蒸发释放出大量核气溶胶.同时,如图6b所示,这一时刻垂直向的湍流动能增加,雾中垂直向的混合强度增加,因而可能存在上层雾滴蒸发释放出的气溶胶被下沉气流输送至地表的传输机制,从而被仪器测量到,导致气溶胶浓度增加.Tao等[40]模拟出城市扩张后出现的高气溶胶-高臭氧的“双高”污染现象,其解释为上层污染累积导致光散射强度增加,在上层生成臭氧并通过垂直向湍流输送至近地表,造成高气溶胶-高臭氧污染同时出现的现象,与此垂直向的传输机制相似.同时,通过分析12月31日08:00江苏省气象局的温湿探空资料(图7),发现存在双层逆温,逆温层底在距地面高度78m附近,此高度相对湿度为90%,且相对湿度随高度递减,因而判定此时浓雾较薄,雾顶高度不足100m.较低的雾顶高度则有利于雾顶蒸发释放出的气溶胶快速地传输至地表,造成地表气溶胶浓度升高.

3 结论

3.1 此次平流辐射雾过程持续时间为21h,其中能见度低于50m的强浓雾阶段持续了将近6h.冷平流与夜间长波辐射冷却造成的持续性降温为此次雾过程发生、发展的主要原因,同时平流与湍流在动力上影响着雾的形成与维持,而日出后太阳短波辐射增强造成的近地面增温为此次雾消散的主导因子.

3.2 雾过程中存在爆发性增长的特征,微物理表现为爆发后含水量增加三个量级,相比于雾滴粒径的增加,雾滴数浓度的增量为含水量爆发性增长的主要贡献项,贡献率达67%.同时在雾爆发性增长后的强浓雾阶段(05:13~11:00),微物理特征量的时间变率的波动性增大,强弱分区的不均匀性特征显著.

3.3 在强浓雾时段存在纳米级气溶胶累积的现象(07:30~10:00),空气动力学直径在10~50nm气溶胶的浓度增长率为2817cm-3/h.雾天的静稳大气层结导致人为排放气溶胶在局地累积;由于太阳短波辐射增强,且大气SO2浓度增加,可能存在气-粒转换的新粒子生成事件;雾滴表面水膜加速硫酸盐气溶胶的生成;雾中可能存在垂直向传输机制,将雾顶层蒸发释放的气溶胶传输至地表.

[1] 牛生杰,陆春松,吕晶晶,等.近年来中国雾研究进展[J]. 气象科技进展, 2016,6(2):6-19.Niu S J, Lu C S, Lv J J, et al. Advances in Fog Research in China [J]. Advances in Met S & T, 2016,6(2):6-19.

[2] Pilié R J, Mack E J, Rogers C W, et al. The formation of marine fog and the development of fog-stratus systems along the California coast [J]. Journal of Applied Meteorology, 1979,18(10):1275-1286.

[3] Lewis J M, Korain D, Redmond K T. Sea fog research in the United Kingdom and United States: A historical essay including outlook [J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 2004,85(3):395- 408.

[4] Gultepe I, Pearson G, Milbrandt J A, et al. The fog remote sensing and modeling field project [J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 2009,90(3):341-359.

[5] Fuzzi S, Facchini M C, Orsi G, et al. The Po valley fog experiment 1989 [J]. Tellus B, 1992,44(5):448-468.

[6] Fuzzi S, Laj P, Ricci L, et al. Overview of the Po valley fog experiment 1994 (CHEMDROP) [J]. Contributions to Atmospheric Physics, 1998,71(1):3-19.

[7] J L Collett, Sherman D E, Moore K F, et al. Aerosol Particle Processing and Removal by Fogs: Observations in Chemically Heterogeneous Central California Radiation Fogs [J]. Water Air & Soil Pollution Focus, 2001,1(5/6):303-312.

[8] Haeffelin M, Bergot T, Elias T, et al. PARISFOG: Shedding New Light on Fog Physical Processes [J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 2010,91(6):767-783.

[9] Stolaki S, Haeffelin M, Lac C, et al. Influence of aerosols on the life cycle of a radiation fog event. A numerical and observational study [J]. Atmospheric Research, 2015,151:146-161.

[10] 濮梅娟,李良福,李子华,等.西双版纳地区雾的物理过程研究[J]. 气象科学, 2001,21(4):425-432. Pu M J, Li L F, Li Z H, et al. Study of physical process of the xishuangbanns valley fog in winter [J]. Journal of the Meteorological Sciences, 2001,21(4):425-432.

[11] 李子华,彭中贵.重庆市冬季雾的物理化学特性[J]. 气象学报, 1994,52(4):477-483.Li Z H, Peng Z G. Physical and chemical characteristics of the Chongqing winter fog [J]. Acta Meteorologica Sinica, 1994,52(4): 477-483.

[12] 吴 兑,邓雪娇,毛节泰,等.南岭大瑶山高速公路浓雾的宏微观结构与能见度研究[J]. 气象学报, 2007,65(3):406-415. Wu D, Deng X J, Mao J T, et al. A study on macro-and micro- structures of heavy fog and visibility at freeway in the Nanling Dayaoshan Mountain [J]. Acta Meteorologica Sinica, 2007,65(3): 406-415.

[13] Liu D Y, Niu S J, Yang J, et al. Summary of a 4-Year Fog Field Study in Northern Nanjing, Part 1: Fog Boundary Layer [J]. Pure & Applied Geophysics, 2012,169(5/6):809-819.

[14] Niu S J, Liu D Y, Zhao L J, et al. Summary of a 4-Year Fog Field Study in Northern Nanjing, Part 2: Fog Microphysics [J]. Pure & Applied Geophysics, 2012,169(5/6):1137-1155.

[15] 徐 峰,牛生杰,张 羽,等.湛江东海岛春季海雾雾水化学特性分析[J]. 中国环境科学, 2011,31(3):353-360.Xu Feng, Niu Shengjie, Zhang Yu, et al. Analyses on chemical characteristic of spring sea fog water on Donghai island in Zhanjiang, China [J]. China Environmental Science, 2011,31(3):353-360.

[16] 吕晶晶,牛生杰,张 羽,等.湛江东海岛一次春季海雾的宏微观结构及边界层演变特征[J]. 气象学报, 2014,(2):350-365.Lv Jing-jing, Niu Sheng-jie, Zhang Yu, et al. Evolution characteristics of the macro-/micro- structure and the boundary layer during a spring heavy sea fog episode in Donghai Island in Zhanjiang [J]. Acta Meteorologica Sinica, 2014,72(2):350-365.

[17] Petters M D, Kreidenweis S M. A single parameter representation of hygroscopic growth and cloud condensation nucleus activity [J]. Atmospheric Chemistry & Physics, 2007,7(8):1961-1971.

[18] Niu S, Lu C, Yu H, et al. Fog research in China: An overview [J]. Advances in Atmospheric Sciences, 2010,27(3):639-662.

[19] 郭丽君,郭学良,方春刚,等.华北一次持续性重度雾霾天气的产生、演变与转化特征观测分析[J]. 中国科学:地球科学, 2015,(4):427- 443.Guo Lijun, Guo Xueliang, Fang Chungang, et al. Observation analysis on characteristics of formation, evolution and transition of a long-lasting severe fog and haze episode in North China [J]. Science China: Earth Sciences, 2015,45(4):427-443.

[20] 何俊杰,吴耕晨,张国华,等.广州雾霾期间气溶胶水溶性离子的日变化特征及形成机制[J]. 中国环境科学, 2014,34(5):1107-1112. Diurnal variations and formation mechanisms of water-soluble inorganic ions in aerosols during a haze-fog period in Guangzhou [J]. China Environmental Science, 2014,34(5):1107-1112.

[21] 王 静,牛生杰,许 丹,等.南京一次典型雾霾天气气溶胶光学特性[J]. 中国环境科学, 2013,33(2):201-208. Aerosol optical properties during the typical haze/fog event in Nanjing [J]. China Environmental Science, 2013,33(2):201-208.

[22] 王 朔,赵卫雄,徐学哲,等.北京一次严重雾霾过程气溶胶光学特性与气象条件[J]. 中国环境科学, 2016,36(5):1305-1312. Wang Shuo, Zhao Weixiong, Xu Xuezhe, et al. Analysis of aerosol optical properties and meteorological parameters in a severe haze-fog episode in Beijing [J]. China Environmental Science, 2016,36(5): 1305-1312.

[23] 牛生杰.雾物理化学研究[M].北京:气象出版社, 2014.Niu S J. Physical and chemical research of fog [M]. Beijing: China Meteorological Press. 2014.

[24] Mazoyer M, Burnet F, Roberts G C, et al. Experimental study of the aerosol impact on fog microphysics [J]. Atmospheric Chemistry & Physics, 2016:1-35.

[25] 康汉青,朱 彬,樊曙先.南京北郊冬季大气气溶胶及其湿清除特征研究[J]. 气候与环境研究, 2009,14(5):523-530. Kang H Q, B Zhu, S G Fan. Size distributions and wet scavening properties of winter aerosol particles in north suburb of Nanjing [J]. Climatic Environ. Res., 2009,14,523-530.

[26] 樊曙先,黄红丽,顾凯华,等.雾过程对大气气溶胶PM10中多环芳烃粒径分布的影响[J]. 高等学校化学学报, 2010,31(12):2375-2382. Fan S X, Huang H L, Gu K H, et al. Effect of fog process on the size distribution of polycyclic aromatic hydrocarbons in the atmospheric aerosol PM10[J]. Chem. J. Chin. Univ., 2010,31(12):2375-2382.

[27] Gilardoni S, Massoli P, Giulianelli L, et al. Fog scavenging of organic and inorganic aerosol in the Po Valley [J]. Atmospheric Chemistry & Physics, 2014,14(4):6967-6981.

[28] Intergovernmental Panel on Climate Change (2013), Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [R]. Cambridge Univ. Press, Cambridge, U. K. 1535.

[29] 苏 捷,赵普生,陈一娜.北京地区不同天气条件下气溶胶数浓度粒径分布特征研究[J]. 环境科学, 2016,37(4):1208-1218.Su J, Zhao P S, Chen Y N. Characteristics of Number Concentration Size Distributions of Aerosols Under Different Weather Processes in Beijing [J]. Environmental Science, 2016,37(4):1208-1218.

[30] 马 莹,吴 兑,刘 建.珠三角春节期间PM2.5及水溶性离子成分的变化--以2012年为例[J]. 中国环境科学, 2016,36(10):2890-2895.Ma Ying, Wu Dui, Liu Jian. The characteristics of PM2.5and its water soluble ions during Spring Festival in PRD in 2012 [J]. China Environment Science, 2016;36(10):2890-2895.

[31] Uematsu A, Hashiguchi H, Yamamoto M K, et al. Influence of gravity waves on fog structure revealed by a millimeter-wave scanning Doppler radar [J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 2007,112(D7).

[32] Bergot T. Small-scale structure of radiation fog: a large-eddy simulation study [J]. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 2013,139(673):1099-1112.

[33] Birmili W, Wiedensohler A. New particle formation in the continental boundary layer: Meteorological and gas phase parameter influence [J]. Geophysical Research Letters, 2000,27(20):3325-3328.

[34] 王红磊,朱 彬,沈利娟,等.南京市夏季大气气溶胶新粒子生成事件分析[J]. 环境科学, 2012,33(3):701-710.Wang H L, Zhu B, Shen L J, et al. Atmospheric particle formation events in Nanjing during summer 2010 [J]. Environmental Science, 2012,33(3):701-710.

[35] 郝 囝,银 燕,肖 辉,等.黄山大气气溶胶新粒子生长特性观测分析[J]. 中国环境科学, 2015,35(1):13-22.Hao Jian, Yin Yan, Xiao Hui, et al. Observation of new particle formation and growth on Mount Huang [J]. China Environmental Science, 2015,35(1):13-22.

[36] 孙 玉,樊曙先,张 健,等.南京2013年冬季三级分粒径雾水化学特征[J]. 中国环境科学, 2015,35(4):1019-1031. Chemical characteristics of the three-stage fog water in the winter of 2013 in Nanjing [J]. China Environmental Science, 2015,35(4):1019- 1031.

[37] 康博识,樊曙先,张 悦,等.南京冬季持续性强浓雾天气中三级分档雾水的理化特性分析[J]. 气象学报, 2017,75(2):356-370.Kang Boshi, Fan Shuxian, Zhang Yue, et al. Physical and chemical characteristics of three-stage fog water in deep dense fog during the winter in Nanjing [J]. Acta Meteorologica Sinica, 2017,75(2):356- 370.

[38] Usher C R, Michel A E, Grassian V H. Reactions on mineral dust [J]. Chemical Reviews, 2003,103(12):4883-4940.

[39] Mazzoleni L R, Ehrmann B M, Shen X, et al. Water-soluble atmospheric organic matter in fog: exact masses and chemical formula identification by ultrahigh-resolution fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry [J]. Environmental Science & Technology, 2010,44(10):3690.

[40] Tao W, Liu J, Banweiss G A, et al. Effects of urban land expansion on the regional meteorology and air quality of Eastern China [J]. Atmospheric Chemistry & Physics Discussions, 2015,15(7):10299- 10340.

Analysis of a cumulative event of nano-scale aerosols and a strong fog during winter in Nanjing.

WANG Yuan1, NIU Sheng-jie1,2*, LÜ Jing-jing1, WANG Jing1, HU Chun-yang1,3

(1.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China；2.Nanjing Tech University, Nanjing 211816, China；3.Unit 94582 of PLA, Queshan, 463217, China)., 2019,39(2)：459~468

A systematic field observation of the haze and fog was conducted and last 45 days in the northern suburbs of Nanjing during the winter of 2017. In this study, an advection radiation fog event from December 30 to 31 was forced on, and the meteorological elements, the macroscopic and microscopic features of fogs and aerosols were analyzed. It was found that the continuous cooling caused by cold advections and the long-wave night sky radiation dominated the development of fog, and the enhancement of short-wave radiation leaded to the fog dissipation. There was an explosive growth in the fog, where the liquid water content increased by three orders of magnitude from 10-4g/m3to 10-1g/m3within 17 minutes, and the increasing number concentration of fog droplets contributed 67% to the explosive growth. There was an obvious characteristic of uneven distribution in the strong fog. In addition, a new phenomenon of nano-scale aerosols accumulation in the strong fog was observed after sunrise, where the increment speed of the number concentration of the aerosols with diameters from 10nm to 50nm reached 2817cm-3/h. The following parts were examined to discuss the reasons for the cumulative event, including the secondary aerosol generation, i.e.,gas-to-particle and gas-to-liquid conversions of SO2, and aerosols transport process, i.e., the local aerosols accumulation from human activities and a potential turbulence transport mechanism in fogs.

advection radiation fog；meteorological elements；microphysical characteristics；cumulative eventof nano-scale aerosols

X16

A

1000-6923(2019)02-0459-10

王 元(1993-),男,山东威海人,南京信息工程大学博士研究生,主要从事云雾降水物理学研究.

2018-07-29

国家重点研发计划(2018YFC150790X)国家自然科学基金资助项目(41775134);江苏省研究生科研创新计划资助项目(KYCX17- 0884)

* 责任作者, 教授, niusj@nuist.edu.cn