秦皇岛秋冬季一次污染过程特征与气象条件分析

靳甜甜 刘冰玉 沈鹿鸣 王磊

摘要 运用数值模拟与观测资料统计相结合的方法，对秦皇岛市2021年1月20—22日污染天气过程的天气形势、气象条件、输送路径和气象贡献率进行分析。结果表明：此次污染天气过程属于静稳累积型污染，500 hPa为暖脊控制、持续的西南风，高温高湿、较高的静稳指数等有利于污染物的累积与持续;输送路径主要为西北路径，PM2.5浓度同期相比均不降反升，各县区较2020年同期相比气象条件均不利，其中卢龙县最为不利，贡献率达141.3%，青龙县最低为66.6%;此次过程全市各县区减排贡献率均为正值，可能与区域性的污染输送存在一定的关系;污染期间SO2和NO2等气态污染物发生了强烈的二次转化，是不断推高PM2.5浓度的重要原因。

关键词 污染过程;气象条件;输送路径;气象贡献率

中图分类号：X51 文献标识码：B 文章编号：2095–3305（2021）06–0061–03

近年来，京津冀地区经济快速发展，环境问题日趋严重，空气污染问题尤为突出。秦皇岛是京津冀经济圈的重要城市之一，也是全国生态文明城市和绿色生态旅游城市，但近年来环境问题越来越严重，重污染过程频发，大气污染防治形势严峻，治理要求紧迫[1]。

大气污染成因复杂，治理工作是一项十分复杂且艰巨的系统工程。国内外学者研究表明：气象要素与污染物的聚集、传输、扩散、干湿沉降等密切相关，在污染源相对稳定的条件下，气象条件成为影响城市空气污染的主导因素[2]。马小会等[3]研究表明北京地区大气污染多为500 hPa纬向环流、地面形势稳定，存在逆温层、低层风速小且湿度大的问题。颜玉倩等[4]针对成都地区的春季灰霾过程中高空地面形势场稳定、垂直方向风速较小且为下沉气流并存在逆温的现象进行研究，为污染物积累提供了有利条件。陈静等[5]研究了石家庄市空气污染预警天气背景，建立了污染天气模型，并分析了污染天气的气象要素和物理量。刘丽伟等[6～8]大量分析了污染物发展过程中的气象条件，得出气象条件与污染物的概念模型。程念亮等[9]应用CMAQ和 HYSPLIT后向轨迹模式证明强冷锋活动对PM2.5等污染物有强去除能力。杨晓亮等[10]研究发现，西北大风对PM2.5有较好的清除作用。

利用常规的气象和环境观测资料，分析2020年11月14—16日的一次污染过程的气象条件，利用数值模式通过对比历史同期的PM2.5浓度变化，分析污染过程的气象贡献率和减排贡献率，最后通过污染过程中的SO2和NO2等气态污染物的二次转化，分析得出PM2.5浓度的重要原因。

1 资料与方法

主要利用2021年1月20—22日秦皇岛市环境监测站和气象观测站数据，5个监测点分别为市监测站、北戴河环保局、第一关、建设大厦和文明里，依次位于市区的东北、西北、东南和西南方向，可以表征市区污染物浓度的变化情况。气象数据包括平均温度、风向风速、相对湿度和静稳指数。

2 结果与分析

2.1 空气质量状况

整理11月14日—16日秦皇岛市环境空气质量监测数据（表1），得到全市11月14—16日各项污染物浓度时序图。

对比11月14—16日六项污染物浓度小时变化曲线可见，PM2.5在15日02：00开始突然升高，并于15日06：00达到峰值，直到16日00：00依然居高不下，形成15日以PM2.5为首要污染物的中度污染过程（图1）。

2.2 气象条件分析

通过11月15日500 hPa平均高度场可以看出，亚洲中高纬为两槽一脊型，秦皇岛500 hPa高度上一直受暖脊控制，有利于污染物的生成和累积（图2）。

从11月14—16日秦皇岛AQI和气

象要素时序图可以看出，对应AQI的峰值区，15日总体气温较高，15日15：00平均气温最高达16.5℃，随后气温下降;气温较高且存在逆温现象，垂直气象扩散条件明显不利，污染物被压缩在近地层，导致污染程度加重（图3）。

从风向风速来看，15日开始一直以西北风和西风为主，将污染物输送至秦皇岛上空，致使污染最严重。

從相对湿度来看，14日相对湿度均较高，15日白天湿度小幅下降，15日20：00相对湿度逐渐上升，促进了PM2.5爆发性的增长和二次转化，之后逐渐下降（图4）。

从静稳指数可以看出，从14日开始静稳指数开始增大，14日20：00，静稳指数达15.17，15日有小幅下降，之后迅速回升，达12.22，经过14日的不利条件和15日的不断累积，导致15日综合气象扩散条件最为不利（图5）。

2.3 输送影响

通过NOAA中心的Hysplit模式，对11月16日04：00（UTC 20：00）秦皇岛市的气团进行聚类分析，得到污染天气的48 h后向气团轨迹。由图6可知，三条路径气团均来自西南部，其中两条路径经过西北部、北京、承德等，然后输送至秦皇岛市上空;第三条路径由河南省、河北省的西南部，经过唐山西部，向秦皇岛市输送。三条路径携带着来自西南部的污染物，对秦皇岛市的空气质量产生不利影响。

2.4 气象条件对PM2.5浓度变化贡献分析

2020年11月15—16日全市各县区PM2.5浓度同比（2019年）平均升高了238.3%（表2、图7），其中北戴河区升高最多为384.6%，其他依次为山海关区342.6%、昌黎县337.2%、抚宁区274.4%、卢龙县204.8%、海港区164.7%和青龙县97.9%，PM2.5浓度同期相比均不降反升。

2020年11月15—16日全市平均气象条件贡献率为103.2%， 各县区较去年同期相比气象条件均不利，其中卢龙县最为不利，贡献率达141.3%，其次为昌黎县126.7%，其他依次为北戴河区111.4%、抚宁区107.8%、海港区84.6%、山海关区80.4%、青龙县最低66.6%，此次过程气象条件同比不利。

2020年11月15—16日全市平均减排贡献率为66.5%，全市各县区减排贡献率均为正值，其中山海关区最高为145.3%，其次北戴河区为129.2%、昌黎县92.8%、抚宁区80.2%、海港区43.3%、卢龙县26.4%，最低青龙县为18.8%。此次过程减排措施的贡献为正，可能与区域性的污染输送有一定关系。

2020年11月15—16日，各县区PM2.5浓度同比不降反升，這与不利的气象条件及减排措施有关，同时也可能与区域性的污染输送有一定关系。

2.5 二氧化氮（NO2）、二氧化硫（SO2）和细颗粒物（PM2.5）之间的相互关系

PM2.5二次转化微观机理十分复杂，硝酸盐、硫酸盐、铵盐和二次有机物等快速生成，都会助推PM2.5爆发式增长。

高湿条件提升颗粒物中液态水含量，进而增加臭氧等氧化剂在颗粒物中的溶解量，大气中SO2和NO2附着在颗粒物表面或内部，与氧化剂发生反应后，向硫酸盐和硝酸盐转化，与大气中的氨进一步反应，并生成硫酸铵和硝酸铵，增加区域PM2.5浓度。

2020年11月14—16日SO2和NO2浓度明显积累过程（图8），均在浓度达到峰值之后的一段时间内，出现细颗粒物浓度的上升。随着污染过程的结束，该两项污染物浓度随之下降。可见污染期间，SO2和NO2等气态污染物发生了强烈的二次转化，这也是不断推高PM2.5浓度的重要原因。

3 结论

此次污染天气过程属于静稳累积型污染，500 hPa暖脊控制、持续的小风高湿、逆温等静稳天气有利于污染物的累积与持续。输送路径主要为西北路径，PM2.5浓度同期相比均不降反升，秦皇岛各县区较2019年同期气象条件均不利，其中卢龙县最为不利，贡献率达141.3%，青龙县最低为66.6%，此次过程全市各县区减排贡献率均为正值，可能与区域性的污染输送有一定的关系。SO2和NO2等气态污染物发生了强烈的二次转化，这是不断推高PM2.5浓度的重要原因。

参考文献

[1] CHENG C S，CAMPBELL M，LI Qian， et al.A Synoptic Climatological Approach to Assess Climatic Impact on Air Quality in South-central Canada. Part I：Historical Analysis[J].Water，Air and Soil Pollution，2007（1-4）：131-148.

[2] WU Dui，DENG Xuejiao，BI Xueyan，et al.Study on the visibility reduction caused by atmospheric haze in Guangzhou Area[J].Journal of Tropical Meteorology，2007（1）：77-80.

[3] 马小会，廖晓农，唐宜西，等.北京地区重空气污染天气分型及个例分析[J].气象与环境学报，2017，33（5）：53-60.

[4] 颜玉倩，朱克云，张杰，等.成都地区春季一次持续性灰霾天气过程特征及预测[J].气象与环境学报，2016，32（1）：33-39.

[5] 陈静，钤伟妙，韩军彩，等.石家庄市秋季典型天气背景下重污染特征分析[J].气象与环境学报，2015，31（4）：42-50.

[6] 刘丽伟，李文才，尚可政，等.京津冀地区一次严重霾天气过程及其影响因素分析[J].气象与环境学报，2015，31（3）：35-42.

[7] 唐宜西，张小玲，熊亚军，等.北京一次持续霾天气过程气象特征分析[J].气象与环境学报，2013，29（5）：12-19.

[8] 钤伟妙，陈静，王晓敏，等.1970—2013年石家庄地区霾变化特征[J].气象与环境学报，2016，32（4）：63-69.

[9] 程念亮，孟凡，徐峻，等.中国东部春季一次强冷锋活动空气污染输送过程分析[J].环境科学研究，2013，26（1）：34-42.

[10] 杨晓亮，杨敏.一次雾霾过程中气象因子与细颗粒物浓度关系的研究[J].干旱气象，2014，32（5）：781-787，818.

责任编辑：黄艳飞

Analysis of Primary Pollution Process and Meteorological Conditions in Qin Huangdao Between Autumn and Winter

JIN Tian-tian et al（Qin huangdao Met-eorological Office， Qin huangdao， Heibei 066000）

Abstract Using the method of numerical simulation combined with observation data statistics， the weather situation， meteorological conditions， transportation path and meteorological contribution rate of the pollution weather process in Qin huangdao city from November 14 to 16， 2020 were analyzed. The results show that the pollution weather process belongs to the static and steady accumulation type pollution， and 500hPa is the control of warm ridge， continuous southwest wind， high temperature and high humidity， and high static stability index are conducive to the accumulation and persistence of pollutants; Conveying path for northwest path， PM2.5 concentrations are not the rise over the same period last year， the county adverse weather conditions are compared from the same period a year earlier， the most lulong County， contribution rate was 141.3%， and the lowest Qing-Long County was 66.6%; the process of the whole city counties emission reduction contribution rate are positive， may have a certain relationship with regional pollution transfer; The strong secondary transformation of gaseous pollutants such as SO2 and NO2 occurred during the pollution period， which was an important reason for the continuous increase of PM2.5 concentration.

Key words Pollution process; Meteoro-logical conditions; Conveying path; Meteo-rological contribution rate