毕 玮， 陆 雪， 郭丽娜， 孙 萌

(1.青岛市气象局 青岛市气象灾害防御工程技术研究中心， 山东 青岛 266003； 2.山东省青岛生态环境监测中心，山东 青岛 266003)

霾是大量极细微的干尘粒等均匀地浮游在空中，空气普遍混浊现象，使远处光亮物体微带黄、红色，使黑暗物体微带蓝色，属于一种视程障碍天气现象[1]。原来大陆地区的霾主要与沙尘暴相关联，是沙尘暴过程发展后期的自然天气现象，每年只出现几天，且强度不大，大多数能见度仅刚低于10 km。而现在所谓的灰霾特指由于人类活动增加导致的城市区域近地层大气的气溶胶污染现象，在大城市区域可达到100～200 d以上，强度也大大增加，能见度可达到1～2 km[2-3]。当霾发生时，能见度降低容易导致交通事故发生，而严重的霾天气还能诱发呼吸道等多种疾病，威胁人体健康，同时对生态环境也会造成较大危害[4-6]。

中国开展霾的相关研究已近二十年，研究区域从京津冀、长三角和珠三角等主要地区扩展到全国范围，分析的污染物成分从最初的SO2、NO2、PM10增加到SO2、NO2、CO、O3、PM10和PM2.5，甚至包括一些硫酸盐、硝酸盐、有机化合物等气溶胶成分[7-9]。由于霾天气多发生在大气静稳天气条件下，研究者在大气层结、近地层气象条件等方面也投入了大量的科研精力，取得了丰富的研究成果。长时间的逆温层结、近地层持续小风等导致大气垂直和水平扩散条件差的气象因素是导致雾霾天气持续的重要原因之一。严重的雾霾天气发生时，逆温层往往有多层结构特征，且高度较低、强度较强、厚度较大，而强冷空气是雾霾消散的主要驱动力[10-19]。

在过去的研究中，人们大多使用各气象台站的L波段探空雷达测得的气象要素垂直分布数据来进行逆温层特征的分析[20-22]，用风廓线雷达数据来分析近地层流场对污染物的平流输送作用[23-25]，但常规探空资料每天只有08、20时两次，时间分辨率远远不能反映雾霾天气在一天内的复杂变化。本文首次将风廓线雷达探测资料应用于逆温层变化分析中，结合气象要素观测资料和环境空气质量监测数据，对2013—2019年发生在青岛地区的65 d重污染天气进行大气层结特征分析，揭示出了灰霾天气与大气层结之间更加细致的变化关系。

1 资料和方法

本文采用的气象要素资料来自青岛市气象台提供的2013—2019年青岛每日定时地面(02、08、12、20北京时)和高空(08、20北京时)气象要素观测、探测数据。环境空气质量资料来自青岛市环境监测中心站提供的同期青岛PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO、O3共6种污染物浓度逐时监测数据。同时，采用了位于青岛上马地区的对流层风廓线雷达逐5 min水平风垂直分布数据。

根据《环境空气质量指数(AQI)技术规定》对2013—2019年青岛地区6种污染物浓度进行空气质量分指数(IAQI)计算，确定空气质量指数、级别(见表1)和首要污染物。

污染物项目P的空气质量分指数计算方法如下：

式中：IAQIp为污染物项目P的空气质量分指数；Cp为污染物项目P的质量浓度值；BPHi为与Cp相近的污染物浓度限值的高位值；BPLo为与Cp相近的污染物浓度限值的低位值；IAQIHi为与BPHi对应的空气质量分指数；IAQILo为与BPLo对应的空气质量分指数。

空气质量指数计算方法如下：

AQI=max{IAQI1，IAQI2，IAQI3，…，IAQIn}。

式中：IAQI为空气质量分指数；n为污染物项目。当AQI>50时，IAQI最大的污染物为首要污染物。

表1 空气质量指数和级别Table 1 Air quality index and levels

2 青岛重污染天气情况概述

根据青岛生态环境监测中心提供的数据，2013—2019年青岛地区共出现AQI>200的重污染天气65 d，其中2013年23 d、2014年9 d、2015年11 d、2016年7 d、2017年4 d、2018年4 d、2019年7 d，主要集中在1和12月，2—4月及11月偶有发生(见图1(a))。进一步分析重污染日PM10和PM2.5空气质量分指数逐时变化，发现其表现出明显的日变化特征。从2013—2019年近6年的平均情况来看，青岛地区空气污染最重的时间主要出现在11～13时和20时前后(见图1(b))，表现出“双峰”特征，其中中午时段的污染最重。在近6年平均情况下，凌晨时段并没有出现AQI峰值，这与早前研究的青岛每年重污染日逐时“三峰”结构[26]略有不同。通过分析逐年重污染日的AQI逐时变化发现，2013—2019年每年的重污染日AQI逐时变化都有“三峰”结构，但凌晨时段AQI的峰值出现时次不固定，数值相对较小且出现的时间短(图略)，因此进行多年平均计算后，凌晨时段的峰值特征消失。

图1 2013—2019年青岛地区重污染日数月变化(a)及日平均AQI逐时变化(b)Fig. 1 Monthly variation of severe air pollution days(a) and hourly variation of daily mean AQI(b) in Qingdao from 2013 to 2019

3 青岛重污染天气的逆温层特征

前人大量的研究表明，当重污染天气发生时，大气层结往往表现出明显的逆温结构特征。逆温层的存在使得污染物被滞留在大气边界层中，而逆温层的变化与污染物的囤积和扩散有着密切的联系[10-19]。利用青岛每天两次的常规高空气象探测资料，本文在2013—2019年青岛地区的65个重污染天气中，验证了多层逆温结构、下湿上干的“喇叭口”温湿廓线特征，以及较小的水平风速垂直切变等前人研究成果(图略)。同时有了新的发现，即逆温层高度、强度、厚度与污染物浓度变化之间有着一定的对应关系。

3.1 厚度最厚逆温层特征

根据前期的研究，近地面第一层逆温层和强度最强逆温层的厚度普遍较薄，与AQI变化的对应关系也不明显，而厚度最厚逆温层则能较好的反映大气逆温层结与污染物浓度之间的变化关系[26]。因此，本文利用青岛常规气象探空资料及环境空气质量数据，采用与前期研究相同的方法，分析2013—2019年青岛65个重污染天气中1 500 m以下厚度最厚逆温层的高度、强度、厚度与AQI变化的对应关系。

鉴于文章篇幅，此处仅选取青岛几次典型重污染过程来进行说明。首先，从图2可以看出，在每个重污染天气出现前，大气都表现出明显的逆温层结，即逆温层均早于重污染天气出现，可见大气持续稳定的逆温层结是污染物囤积的有利天气形势背景，这也是预报业务中预判污染天气是否出现的一个重要气象条件，前人对此类特征也有过一致阐述[10-19]。本文还发现，当逆温层高度降低且强度增强时，或逆温层高度维持较低状态、强度维持较强状态而厚度增厚时，对应着重污染天气的持续或加强。如2016年1月2日08—20时青岛的逆温层高度从600 m左右下降到贴地，逆温强度从0.6 ℃/100 m增强到2.0 ℃/100 m。2日20时—3日20时逆温层厚度逐渐增厚，逆温强度一直维持在1.5 ℃/100 m以上，最强达到了2.8 ℃/100 m(见图2(a))。我们用物理逻辑就可以解释这样的关系：假设污染排放源不变，当逆温层高度下降，会导致污染物所在空间被压缩，从而污染物浓度升高；逆温层强度增强或厚度增厚使得大气层结更加稳定，弱的垂直运动无法冲破逆温层而产生有效的垂直扩散运动，导致污染物进一步囤积，空气污染加重。相反，在重污染天气消散时，大气层结往往表现出了逆温层高度升高、强度减弱或厚度变薄的特征，即逆温层高度的上升使得污染物所在空间被拉伸扩大，从而污染物浓度减小。如2016年1月3日20时—4日08时青岛的逆温层高度从400 m左右抬升到1400 m，逆温强度从2.8 ℃/100 m减弱到0.2 ℃/100 m(见图2(a))。这样的变化关系不仅出现在连续2天的重污染天气过程里，在只持续1天的重污染日中，依然可以看到逆温层类似的变化特征，如1月10、15日(见图2(a))。

(灰色阴影区代表重污染日。Gray shaded areas represent sever air pollution days.)图2 2016年青岛重污染天气过程中最厚逆温层的高度、厚度、强度的日变化Fig.2 Daily variation of the height, thickness and intensity of the thickest inversion layer in sever air pollution days in Qingdao in 2016

在2013—2019年青岛的重污染天气过程中，近80%的重污染日对应的大气逆温层都有上述特征，但也有少部分例外，如2016年4月23日、12月19—20日。在这两次重污染天气过程发生时，逆温层高度升高、强度下降，但依然对应着重污染天气的持续。本文发现在这样的情况下，逆温层的厚度往往都是增加的，如2016年12月19日08时—20日08时，虽然逆温层高度抬升了1 000 m，但其厚度从200 m左右增加到500 m左右(见图2(b))，可见逆温层的变化与污染物之间的关系是比较复杂的，需要更加深入细致地分析。

3.2 风廓线资料在逆温层分析中的应用

重污染日是根据AQI的日均值超过200来界定的，但在一个重污染日中，并不是每个时次的AQI都能达到200以上，AQI的逐时变化能够更加细致直观的反映出空气污染程度的逐时变化。但是，目前人们主要使用常规气象探空资料来判断大气逆温情况，而该资料一天只能获取两次，时间间隔12 h，时间分辨率过低，无法反映一个重污染日里逆温层的细微变化，这就限制了研究逆温层与污染物变化关系工作的进一步开展，因此需要找到时间分辨率更高的资料来更加深入的研究大气逆温层变化与空气污染之间的关系。风廓线雷达资料是一种高时间分辨率风场资料，在前人对灰霾天气的研究中常被用来研究污染物的输送、传播过程[20-25]。本文首次尝试利用时间间隔为5 min的高分辨率风廓线雷达风场资料，对逆温层的细微变化进行分析，相当于从一天只有2次探空资料加密到一天有288组垂直风场数据，从而推进逆温层和空气污染逐时变化关系的深入研究。

根据动力气象地转风与热成风原理，当地转风向随高度有顺时针转动时，则伴随有暖平流；反之，地转风向随高度有逆时针转动时，则伴随有冷平流。假设风廓线雷达测得的边界层各高度水平风近似为地转风，利用热成风原理，就可以通过不同高度水平风风向的变化间接判断不同高度的冷暖平流。从前面的研究已知，重污染天气发生前，大气层结已经是逆温结构，因此如果在逆温层中再出现冷平流或暖平流，冷暖平流的上下配置不同或出现高度不同就可以反应逆温层结构的细微变化，从而建立起风廓线资料与AQI之间的变化关系(见图3)。

图3 风廓线雷达资料应用思维导图Fig.3 Mind-map of application of wind profile radar data

利用热成风原理，分析2013—2019年青岛地区65次重污染天气前后的风廓线雷达资料发现，在大部分重污染天气出现前期，就可以利用水平风场的垂直变化推演出冷暖平流变化，从而预判重污染天气的发展趋势。例如：2014年12月28日18：00～19：00青岛地区空气质量达到重污染，根据当日风廓线雷达资料显示，重污染出现前15：35～16：55青岛上空120～360 m暖平流持续，上层冷平流高度从360～600 m升至840～1 080 m，逆温层的变化比重污染出现时间提早了3个多小时。重污染出现时冷平流的高度进一步抬升至1 080～1 320 m，上层冷平流高度的升高说明底层逆温层整体增厚，有利于污染物囤积，污染加重(见图4(a))。2015年1月4日7:00青岛地区空气质量达到重污染，00：10～00：55青岛上空120～600 m冷平流持续，00：25～00：40 720～1 080 m高度上暖平流持续，且冷暖平流的高度均维持不变，即逆温层厚度不变，但上层增暖、下层变冷，导致逆温层内上下温差加大，说明逆温强度增强，抑制垂直扩散的作用更甚，有利于污染物堆积，污染加重(见图4(b))，此次过程逆温层的变化比重污染出现时间提早了6 h。2015年1月9日7：00青岛再次出现重污染，1月8日23：00～23：35青岛上空120～600 m暖平流和600～840冷平流持续，但从23：20开始冷平流高度下降，暖平流高度压缩至120～360 m，说明逆温层整体压薄，底层污染物聚集的空间被压缩，污染物单位体积浓度升高，污染加重(见图4(c))，此次过程逆温层的变化比重污染出现时间提早了7 h。

图4 青岛地区重污染日的风廓线与AQI变化Fig.4 Changes of wind profile and AQI in severe air pollution days in Qingdao

根据前面利用常规探空资料分析得到的结论，这些逆温层的变化都可以导致污染物浓度的增加，而实况也确实对应重污染天气的发生。可见，利用风廓线雷达资料可以判断逆温层的细微变化，从而提前3～7 h预测重污染天气的发生。风廓线雷达资料的使用增加了判断影响AQI变化气象条件的手段，为今后进一步研究逆温层与重污染天气之间的关系增加了一个新的有效途径。同时，风廓线雷达资料时间分辨率高，从根本上弥补了常规探空资料低时间分辨率的不足，其测得的水平风向的垂直变化能够较好的反映大气逆温层结构的细微变化，从而对污染物的囤积和重污染天气的发生起到一定的指示作用，对精准预判某地重污染天气发生的具体时间节点有重要的参考意义和业务应用价值。

4 结论

本文通过分析2013—2019年青岛地区出现的65次重污染天气，明确了青岛重污染天气的高发月份和时间段，探究了重污染天气下青岛上空的逆温层变化特征及其与重污染天气发生发展的关系，得到以下结论：

(1)青岛地区的重污染天气主要发生在12月至次年1月，2—4月及11月偶有发生。重污染发生当日的AQI有“双峰”结构的明显日变化特征。空气污染最重的时间主要出现在11—13时和20时前后，以中午时段的污染最重。

(2)逆温层的出现早于重污染天气的出现。当逆温层高度降低且强度增强，或逆温层高度维持较低状态、强度维持较强状态而厚度增厚时，对应着重污染天气的持续或加强。相反，在重污染天气消散时，大气层结往往表现出了逆温层高度升高、强度减弱或厚度变薄的特征。

(3)根据热成风原理，利用风廓线雷达资料可以判断重污染出现前期逆温层中冷暖平流的细微变化，从而提前3～7 h预测当地重污染天气的发生。风廓线资料的使用从根本上弥补了常规探空资料低时间分辨率的不足，这不仅增加了一个判断影响AQI变化气象条件的新手段，也为今后进一步研究逆温层与重污染天气之间的关系增加了一个有效的新途径，对精准预判某地重污染天气发生的具体时间节点有重要的参考意义和业务应用价值。