新疆天山北坡低层大气稀释扩散能力的季节性差异和量化研究

2022-07-28张众志魏雪峰苗云阁程苗苗

环境科学研究 2022年7期

张众志，魏雪峰，苗云阁，凯楠，朱亚，徐峻*，程苗苗

1. 中国环境科学研究院，环境基准与风险评估国家重点实验室，北京 100012

2. 新疆昌吉州环境监测站，新疆昌吉 831100

3. 新疆昌吉州节能减排监督管理局，新疆昌吉 831100

天山山脉地处亚欧大陆腹地，属干旱的温带大陆性气候[1]. 北坡地区地处迎风坡，能源丰富，发展潜力大，涵盖了乌鲁木齐市、昌吉回族自治州、石河子市、阜康市和五家渠市等地区，是新疆城市最为密集的区域[2]，也是新疆最主要的经济带[3]，主要工业集中于此. 当地工业结构中以煤炭、石化为核心的重工业居多[4]，2018年工业增加值占新疆工业生产总值的61.52%，区域GDP占整个新疆GDP的54.7%[5]. 伴随着工业化进程的不断加快以及能源消耗的急剧增长，天山北坡冬季重污染频发，已成为我国冬季主要污染区域之一[6-7]，且经常出现持续数天乃至一周以上的重污染过程. 近年来，随着我国其他重点区域污染程度的大幅改善[8-9]，天山北坡的污染愈加受到关注.

易唯等[10]基于地理加权回归模型反演了天山北坡经济带PM2.5浓度，发现在时间尺度上PM2.5月均浓度呈“凹”型变化，在空间分布上呈东高西低的特征. 刘琳等[11]研究了天山北坡PM2.5浓度与影响因子的多重相关性，发现天山北坡经济带各城市PM2.5浓度与CO浓度相关性极显著，且与风速和气温相关性均较显著，但与相对湿度和O3浓度相关性不显著.闵月[7]结合2015-2018年乌鲁木齐市-昌吉回族自治州-石河子市地区观测数据，探究了大气污染物的时空分布和污染天气过程的气象特征，发现污染物浓度受气象要素影响较大，常在特定气象条件下出现污染天气过程. 李淑婷等[12]分析了2017-2019年天山北坡城市群大气污染物变化以及污染天气类型特征，发现6类大气常规污染物中PM2.5超标日数最多，污染天气类型主要分为静稳型、沙尘型和特殊型3类. 王敬等[13]通过采样分析和受体模型解析研究了乌鲁木齐市一次重污染期间PM2.5污染特征及来源构成，发现PM2.5化学组分以SO42-、TC、Si和NO3-为主，二次离子占比达43.1%，城市扬尘、煤烟尘和二次粒子是环境中PM2.5的主要源类.

已有研究主要集中在天山北坡污染物时空分布以及个别城市的短期污染成因等方面，针对低层(主要是边界层内)大气稀释扩散能力（简称“稀释扩散能力”）的季节性差异研究较少. 因此，该研究综合分析天山北坡污染水平和主要气象参数的季节性差异，并借助区域空气质量模型定量评估气象条件的季节性变化对稀释扩散能力的影响，以期为解释污染水平的季节性变化成因和制定减排策略提供依据.

1 数据与方法

1.1 空气质量观测数据

目前，天山北坡首要大气污染物以PM2.5为主，因此针对空气质量的分析重点关注PM2.5浓度水平的变化. 该研究收集了天山北坡昌吉回族自治州、乌鲁木齐市、石河子市和五家渠市各国控点2018-2020年PM2.5浓度小时数据，为与我国其他重点区域进行比较，还收集了同期京津冀(以北京市、天津市和唐山市PM2.5小时浓度平均值表示)、长三角(以上海市、南京市和杭州市PM2.5小时浓度平均值表示)、珠三角(以广州市、深圳市和珠海市PM2.5小时浓度平均值表示)和汾渭平原(以西安市、洛阳市和临汾市PM2.5小时浓度平均值表示)等地区国控站点的PM2.5浓度小时数据，基于此获得各地区PM2.5浓度的月均值.

1.2 气象数据

研究收集的天山北坡地面气象观测数据包括2018-2020年昌吉、阜康、呼图壁、玛纳斯和奇台气象站点逐小时的风速、地面气温、相对湿度. 高空气象观测数据选用乌鲁木齐高空气象站每日08:00和20:00(北京时间)的温度、露点、风向、风速等探空结果. 地面与高空气象观测数据分别取自国家气象科学数据中心和美国怀俄明大学. 天山北坡区域污染状况和下垫面季节性变化情况由美国星载MODIS探测器获得的高分辨率真彩图表征. 区域环流形势状况根据美国NCEP/NCAR再分析资料获得.

1.3 区域空气质量数值模拟

为量化气象条件季节性变化对稀释扩散能力的影响，研究利用区域空气质量模型CAMx (comprehensive air quality model with extensions)搭配中尺度气象模型WRF (weather research and forecasting model)模拟了2018-2020年天山北坡PM2.5及其组分浓度. 模拟不考虑源排放的月变化情况，以消除因源排放变化带来的影响. 源清单数据采用清华大学发布的2016版中国多尺度排放清单模型(MEIC)[14-15]，并根据天山北坡最新调研结果加以更新.

模拟采用双层嵌套，外层网格水平分辨率36 km×36 km，覆盖东亚大部分地区；内层网格水平分辨率12 km×12 km，覆盖北疆大部分城市(见图1). 外层模拟为内层模拟提供边界场，以减小边界条件对内层模拟效果的影响. 详细的模型参数设置参考文献[16].

图1 研究区域及观测站点分布Fig.1 Research domain embedded with the locations of meteorological and air quality monitoring sites

由于模拟的PM2.5浓度包含二次转化等其他因素的贡献，因此该研究选用PM2.5组分中不参与化学反应的黑炭(BC)表征稀释扩散能力的差异. 为进一步消除气象因素的年际变化影响，计算了2018-2020年BC浓度月变化情况，并按式(1)对平均后的结果进行归一化处理.

式中：Pi,j代表城市i第j月的污染物浓度归一化结果；Ci,j代表城市i第j月的污染物浓度，μg/m3；Ci,max代表城市i在12个月中的污染物浓度最高值，μg/m3.

2 结果与讨论

2.1 PM2.5浓度的季节性差异

天山北坡主要城市2018-2020年PM2.5月均浓度变化如图2所示. 由图2可见：每年11月起PM2.5浓度急剧升高，至翌年1月达到峰值，峰值在125～217 μg/m3之间；随后迅速下降，4-10月维持在35 μg/m3以下，月均浓度最低值仅为12 μg/m3，污染变化呈显著的季节性差异.

图2 2018-2020年天山北坡城市PM2.5监测浓度的月均变化情况Fig.2 Time series of observed monthly PM2.5 in major cities over the North Slope of Tianshan Mountains during 2018-2020

选取PM2.5浓度较高的12月-翌年1月代表冬季，PM2.5浓度较低的5-8月代表春夏季. 各城市2018-2020年冬季PM2.5平均浓度是春夏季的6.4～10.8倍，平均约8.3倍；污染最重月份(1月)的PM2.5浓度是最清洁月份(6月或7月)的7.5～12.4倍. 同期京津冀、长三角、珠三角、汾渭平原等重点地区的PM2.5浓度季节性变化远不及天山北坡显著，其中，汾渭平原的季节性差异(约3.2倍)最高，京津冀、长三角和珠三角的季节性差异分别约1.5、1.9和2.4倍.

2.2 污染气象的季节性差异

2.2.1环流形势

根据PM2.5浓度的变化，分别统计冬季和春夏季的环流形势. 在冬季，副热带西风急流南撤至青藏高原以南，北疆上空为高压脊控制，因此天山北坡冬季天气过程少、天气系统较为稳定[17]；海平面气压场中蒙古高压表现最为强大，中心紧贴北疆，位于蒙古国西北部，天山北坡处于高压的外围地带，稀释扩散能力随蒙古高压盛衰发生变化[18]. 当蒙古高压强盛时，天山北坡低层往往处在静稳结构中，极易发生重污染过程[19]. 春夏季，低层的蒙古高压已不存在，北疆上空受副热带西风急流影响，副热带锋区上多短波活动，因此天气过程相对冬季明显增多，天山北坡稀释扩散能力较冬季显著增强. 综上，控制北疆地区的主要天气系统的季节性变化非常显著，由此带来了天山北坡冬季和春夏季低层大气活跃度上的巨大差异.

2.2.2地面气象要素

由图3可见：天山北坡冬季与春夏季地面风速存在明显差异. 春夏季风速相对较高，在2.3～4.0 m/s之间；而冬季较低，仅0.9～1.7 m/s，是春夏季的0.4～0.5倍，且常出现静稳天气. 以昌吉气象站点(见图4)为例，按《地面气象观测规范》(GB/T 35227-2017)统计各风速档风频，结果显示，冬季静风(0.2 m/s以下)和软风(0.3～1.5 m/s)等低风速段频率达80%，远高于春夏季(29%). 较低的风速减弱了水平方向上的稀释扩散能力[20]，是造成天山北坡冬季高污染的重要原因之一.

图3 2018-2020年天山北坡地面气象要素的逐月变化情况Fig.3 Monthly variation of surface meteorological elements over the North Slope of Tianshan Mountains during 2018-2020

图4 昌吉气象站2018—2020年冬季和春夏季小时平均风速分段统计Fig.4 Comparison of different windspeed in springsummer and winter at Changji site during 2018-2020

受环流形势影响[21]，天山北坡各城市冬季的平均相对湿度为76%～80%，而春夏季则相对干燥，相对湿度仅37%～48%，与京津冀、长三角等地区冬季干燥、夏季湿润的季节性变化趋势相反[22-23]. 冬季长期的高湿环境加剧了颗粒物表面非均相反应和吸湿性增长[24-25]，为PM2.5二次组分生成提供了有利条件，加重了污染.

地面气温的季节性差异也十分明显，各城市冬季和春夏季地面气温平均值分别在-16～-14和22～24 ℃之间. 由风频分布可知，天山北坡冬季静风和软风出现频率较高，静稳条件下，较低的地面气温在一定程度上反映出地面较差的加热能力，由浮力驱动的湍流运动也相对较弱[26]，垂直方向上整体稀释扩散能力较差.

2.2.3下垫面状况

卫星真彩图反映天山北坡下垫面的季节性差异(见图5)也非常显著. 冬季，第一场大雪后，天山北坡的地表积雪一般将持续至翌年3月[27]. 积雪的存在一方面使地表对太阳短波辐射的反射作用增强，地面加热能力减弱[28]，与2.2.2节中提到地面气温对稀释扩散能力的影响一致；另一方面增加了地面湿度，受低温影响，水汽不易散发，在冬季静稳条件下极易生成雾且往往持续数日[29-30]，此时PM2.5污染可达到重度甚至严重污染的水平，在天山北坡形成持续多日的雪上雾霾〔见图5(b)〕，这与东南方向的区域性干霾形成鲜明对照.

图5 夏季和冬季典型时段天山北坡及周边地区下垫面和区域污染状况特征真彩图Fig.5 True color map of underlying surface and regional pollution over the North Slope of Tianshan Mountains and surrounding area during typical period of summer and winter

3月积雪开始融化[31]，整个春夏季在没有系统性云层遮挡情况下，卫星探测真彩图中能够清晰地看到天山北坡下垫面上的纹理和结构. 白天地表受太阳短波辐射的加热作用显著增强，由浮力驱动的湍流运动也随之增强，有助于污染物稀释.

2.2.4低层大气层结

据统计，2018-2020年天山北坡主要城市冬季PM2.5污染天数占比为77%～91%，重度及以上污染天数占比平均超过50%，因此选取2019年12月1日重污染日作为冬季典型日进行层结分析. 由图6(a)(c)可见：冬季清晨近地层层结稳定，较强的贴地逆温一直向上延伸至869 hPa (约1 400 m高度)，强度约2.3 ℃/(100 m)，810～869 hPa为弱逆温层；傍晚近地层为弱稳定结构，895～876 hPa存在强逆温，强度约7.0℃/(100 m)，强逆温层之上至839 hPa为厚度约350 m的弱逆温层. 由于傍晚探空仅在当地日落后1 h，近地层之上深厚的稳定结构不会是日落后贴地层冷却的结果，应归咎于此时段的背景环流形势. 可见，冬季无论白天还是夜间的垂直扩散能力均较差. 此外，气温和露点线在近地层非常接近，表明水汽达到饱和[32]，并伴随雾的生成. 天山北坡冬季重污染期间经常对应此种边界层层结结构.

天山北坡春夏季极少出现PM2.5污染，故选取无系统性云经过、不受剧烈天气过程影响的2019年6月18日作为春夏季典型日. 夏季傍晚〔见图6(d)〕，从近地面一直到近700 hPa (约3 000 m高度)均为中性层结，对流边界层仍然旺盛，考虑到该探空时刻相当于当地时间18:00，预计午后边界层发展最旺盛时达到的高度会更高. 对比冬天傍晚较深厚的稳定层结，可推断夏季白天受自由对流状态影响的垂直扩散能力远高于冬季，且维持的时间较长. 在低层气温和露点差异较大，表明大气相对湿度较低，由此加剧了夜间地面的辐射冷却，导致地面巨大的昼夜温差[33]，并在近地层形成较薄的逆温〔见图6(b)〕，而逆温之上则维持了白天的中性层结，可见夏季夜间的扩散条件也好于冬季夜间.

图6 天山北坡冬季和夏季典型时段探空图对比Fig.6 Skew-T plot of sounding over the North Slope of Tianshan Mountains during typical period of winter and summer

综上，天山北坡在环流形势、地面气象要素、下垫面和低层大气层结等方面均存在显著的季节性差异，使得冬季稀释扩散能力远差于春夏季，不利的扩散条件是造成冬季PM2.5污染水平远高于其他季节的首要外部因素.

2.3 量化低层大气稀释扩散能力的季节性差异

利用区域空气质量模型模拟量化稀释扩散能力的季节性变化，归一化后的结果(见图7)显示，天山北坡冬季的稀释扩散能力显著弱于春夏季，与2.2节结果一致. 各城市的量化结果表明，春夏季的稀释扩散能力是冬季的3.0～4.9倍，平均约4.0倍；其中，稀释扩散能力在最强与最弱月份相差3.3～5.6倍，平均约4.5倍. 对比同期我国东部京津冀地区的模拟结果，北京市、天津市、唐山市等地区稀释扩散能力的季节性差异远不及天山北坡显著，其春夏季(5-8月)与冬季(12月-翌年1月)稀释扩散能力仅相差1.2～2.0倍，平均约1.7倍；稀释扩散能力最强与最弱月份相差1.8～2.3倍，平均约2.0倍.

采用相同的归一化方法处理天山北坡各城市的PM2.5监测浓度. 由图7可见，模拟计算得到的稀释扩散能力的季节性差异略低于实际PM2.5浓度的季节性差异. 造成这部分差距的原因，一方面源于模拟中未考虑实际情况下源排放的月变化情况，如天山北坡冬季天气寒冷，采暖所需散煤消耗量显著增加，相关污染物排放随之增长[34-35]；同时实地调研发现，受供需关系影响，部分工业企业的冬季生产排放也有所增长. 另一方面，监测的PM2.5浓度中掺杂了二次转化等因素的影响，使得与稀释扩散能力的对比更加复杂. 已有研究表明，二次组分在天山北坡PM2.5中占有一定比例[13,36]，且与京津冀地区[37]不同，冬季时二次组分浓度及其在水溶性离子中的占比均显著高于其他季节[38-39]. 此外，模型模拟存在不确定性[40]，Shimada等[41-42]指出，WRF在模拟小风时，地面风速往往会被高估，从而夸大重污染期间的稀释扩散能力. 由于天山北坡冬季静稳天气出现频率高，且持续时间长，由此高估了冬季的稀释扩散能力，使得季节性差异的量化结果偏小，因此通过模拟计算获得的稀释扩散能力的季节性差异可视为实际状况的低限.

图7 天山北坡主要城市稀释扩散能力、PM2.5观测浓度的归一化结果以及京津冀地区主要城市稀释扩散能力的对比Fig.7 Comparisons of the ventilation capacity in major cities over the North Slope of Tianshan Mountains with the normalized PM2.5 observed concentration and the ventilation capacity in major cities over eastern China

天山北坡稀释扩散能力较大的季节性差异，加之该地区以污染较高的石化、煤炭等重化工业为核心的产业格局，意味着系统性的错峰生产将是降低天山北坡污染的有效途径. 我国实施错峰生产始于2014年，并在京津冀及周边地区取得了良好的效果[43-44].天山北坡可结合当地实际情况，界定错峰生产行业范围，摸清对上下游行业的影响，保障好民生行业. 对于实施错峰生产的行业企业，通过“错峰置换”，在冬季集中安排设备检修及技术改造等方式，制定科学的错峰生产方案，竭力减少冬季的污染物排放，合理避开极端不利的气象条件. 监管部门可依据企业污染排放绩效水平实施差别化管理，系统评估其带来的环境和社会影响，逐步实现空气质量持续改善.