张丽^1,2, 李磊^1,2, 张立杰^1,2, 谭明艳^1,2, 钟雪平^1,2
1. 深圳市气象局, 深圳 518040;
2. 深圳市国家气候观象台, 深圳 518040
收稿日期: 2017-04-20; 修回日期: 2017-06-29; 录用日期: 2017-08-03
基金项目: 国家重点研发计划项目（No.2016YFC0203600）；广东省气象局科研项目（No.2016B37）
作者简介: 张丽(1984-), 女, E-mail:ziluolan_123@163.com
通讯作者（责任作者）: 李磊, E-mail:chonp@163.com

摘要: 利用深圳及周边地区22个环保监测站的PM_2.5小时数据、深圳市152个高密度（2.5 km×2.5 km）自动气象站及3部边界层风廓线仪的探测数据，分析了深圳市局地PM_2.5污染事件的时空变化特征及其背景环流特征.结果表明：深圳市西北角和东北角是局地PM_2.5污染最频繁的2个区域，局地污染事件发生次数约占总污染事件次数的40%，每日夜间至次日凌晨是局地污染高发期.各个季节局地PM_2.5污染发生的大尺度环流形势不同，春季为变性高压脊配合西南低槽发展型，夏季为热带气旋外围环流影响型，秋季为副高控制下的弱高压脊型，冬季主要为冷锋前、弱高压脊或均压场控制型.局地海-陆、丘陵-平原热力差异造成的局地环流易导致地面弱风和局地辐合的出现，成为诱发局地PM_2.5污染的直接原因.
关键词:深圳天气分型局地环流PM_2.5污染
Spatial-temporal characteristics of the local PM_2.5 pollution episodes in Shenzhen and analysis on background circulation of typical samples
ZHANG Li^1,2, LI Lei^1,2 , ZHANG Lijie^1,2, TAN Mingyan^1,2, ZHONG Xueping^1,2
1. Meteorological Bureau of Shenzhen Municipality, Shenzhen 518040;
2. Shenzhen National Climate Observatory, Shenzhen 518040
Received 20 April 2017; received in revised from 29 June 2017; accepted 3 August 2017
Supported by the National Key Research and Development Program of China(No.2016YFC0203600) and the Research Projects of Guangdong Meteorological Service(No.2016B37)
Biography: ZHANG Li(1984—), female, E-mail:ziluolan_123@163.com
^*Corresponding author: LI Lei, E-mail:chonp@163.com
Abstract: By using the PM_2.5 data from the 22 atmospheric environment monitoring stations in and around Shenzhen along with the meteorological data from 152 auto weather stations and 3 boundary profilers, the spatial-temporal characteristics of the local PM_2.5 pollution (LPP) episodes in Shenzhen and the background circulation of some typical samples are analyzed. The analysis shows that:①The numbers of the LPP episodes recorded in the northwest and the northeast areas of Shenzhen are more then those in the other areas, and almost 40% of the PM_2.5 pollution cases in these areas can be classified as LPP episodes. Most of the LPP episodes are recorded during the period of from night to the next morning. ②The LPP episodes are caused by different large-scale background circulations in different seasons, which are transformed high pressure ridge in spring, outer circulation of tropical cyclone in summer, weak high pressure ridge controlled by subtropical high pressure area in autumn and cold front, weak high pressure ridge or uniform pressure in winter. ③The thermal differences between the sea and the land, or, between the mountain and the plain are likely to trigger the local convergences and weak wind conditions, which consequently are likely to cause LPP episodes.
Key words: Shenzhenclassification of synoptic situationlocal circulationPM_2.5 pollution
1 引言(Introduction)改革开放以来, 随着中国经济发展和城市化进程持续推进, 从20世纪90年代开始, 珠江三角洲、京津冀、长江三角洲等大城市群的大气污染问题也日益凸显(Wu et al., 2005; 吴兑等, 2006; 2014; 何俊杰等, 2014; 王占山等, 2015).很多专家****在灰霾污染长期变化趋势(吴兑等, 2010; 吴兑, 2012; 丁一汇等, 2014)及污染机理分析等方面(王自发等, 2014; 吴兑等, 2011)展开了研究并提出了有效的防控对策.对PM_2.5组分和来源进行解析(黄晓锋等, 2014; 薛文博等, 2014; 云慧等, 2013; 张智胜等, 2013; 赵普生等, 2011), 准确地掌握PM_2.5的来源结构, 可为有效防控PM_2.5提供科学参考.深圳地处粤港澳大湾区, 北靠东莞、南接香港、西临珠江口、东临南海，市域范围内地形复杂、多丘陵地带.作为中国第一个经济特区, 深圳自2004年灰霾日数增长达到了顶峰, 全年记录到187个灰霾日.然而, 随着经济的进一步发展和产业结构的积极调整, 加上地方政府的环境污染治理, 深圳的大气质量逐渐好转, 区域性、大范围的灰霾天气越来越少, 2016年深圳的灰霾日数下降到27 d.在区域性、大范围灰霾天气减少的同时, 深圳的局地小范围灰霾天气却仍时有发生, 因此, 对于深圳灰霾污染的研究重点应转向局地污染事件.
一般认为, 大尺度环流(如NAO、AO指数表征的径向、纬向环流)对月平均状态污染物浓度有影响(Grundstrom et al., 2015), 天气尺度系统(如高压、气旋、锋面等)则与区域性的污染过程有着密切的联系(尉鹏等, 2015; 张振州等, 2014; 吴蒙等, 2015; 马艳等, 2013; 陈燕等, 2005).例如, 苏福庆等(2004)研究发现, 大范围均压场持续演变和移动常形成大气污染汇聚带, 从而形成有利于区域重污染的天气条件.国外的一些研究表明, 在波兰卡托维兹、诺里尔斯克等地区, 局地气象条件和大气环流对当地的污染都有显著的影响(Lesniok et al., 2009; Lezhenin et al., 2016; Santurtún et al., 2013; Vinogradova et al., 2009; Walna et al., 2016);在大尺度天气系统相对稳定的情况下, 局地环流则对大气污染物的汇聚起主导作用(刘振鑫等, 2012; 刘树华等, 2009; 孙方林等, 2007; 吕雅琼等, 2007; 游春华等, 2006; 李维亮等, 2003; 赵敬国等, 2015; 吴蒙等, 2016).在国内, 杨洋等(2014)对京津冀地区的局地环流进行了系统的分析, 发现由热力性质决定的局地环流占主导作用时, 大气层结稳定, 容易导致严重污染.徐敬等(2009)用数值模拟的方法验证了北京地区局地环流影响下, 城市对污染物输送的影响.因此, 局地重污染天气是多种尺度环流共同影响的综合结果(Flocas et al., 2009; Bigot et al., 2003), 而以前对深圳的大气环境与局地小尺度环流之间关系的研究却不多.由于海陆分布、地形地貌、城市效应等多种因素, 形成了深圳特有的局地小尺度环流及气象条件, 因此, 结合深圳小尺度局地环流特征, 对深圳的局地PM_2.5污染事件进行系统研究, 有助于进一步提升对于当前背景下深圳大气污染特征、规律的认识.基于此, 本文拟利用深圳高密度的气象和PM_2.5探测资料, 探究深圳市局地PM_2.5污染事件的时间和空间规律, 并从大、小尺度环流配置的角度, 全面揭示污染出现的原因, 以期为污染治理及大气质量提升提供科学的参考依据.
2 数据来源与方法(Data sources and methods)2.1 数据来源污染物数据选用2014—2016年深圳市及周边地区22个广东省环境空气质量监测站点的逐小时PM_2.5浓度数据, 其中, 深圳市18个监测站, 广州市1个(市五中)、中山市1个(紫马岭)、东莞市1个(南城西平)、惠州市1个(惠阳区承修路船湖)(图 1).
图 1(Fig. 1)

图 1 深圳市、惠州、东莞、广州、中山22个环境监测站点分布 Fig. 122 environmental monitoring sites distribution in Shenzhen, Huizhou, Dongguan, Guangzhou, Zhongshan

大气环流分析选用同时期MICAPS 500 hPa、850 hPa高度场和海平面气压场天气图, 局地气象数据选用深圳市152个高密度自动气象站的风速、风向数据及机场、石岩和龙岗3个边界层风廓线仪的风、温探测数据.
2.2 研究方法本文以逐时PM_2.5浓度观测数据为基础, 将污染事件定义如下：在任一时刻, 当全市监测到1个及以上站点(总共18个站)PM_2.5浓度≥100 μg·m^-3时, 即认为深圳市出现了一次污染事件, 在研究时段内出现的所有污染事件之和称为总污染事件.
本文中局地污染事件则定义如下：①全市1/3以下站点(站点数≤6)出现PM_2.5浓度≥100 μg·m^-3; ②同一时次全市最高PM_2.5浓度是全市最低PM_2.5浓度的3倍以上; ③剔除周边城市污染输送, 即将深圳市内松岗、沙井、福永、下陂站(图 1)定义为区域输送边界站, 当边界站PM_2.5浓度≥100 μg·m^-3时, 而广州市、中山市、东莞市和惠州市代表站的PM_2.5浓度 < 80 μg·m^-3时则认为重污染主要局限在深圳市域范围内.同时满足上述3个条件, 则定义为一次深圳市局地污染事件.可见, 局地污染事件是从总污染事件中剔除了全市性污染和区域大范围跨界污染之后的剩余部分污染事件, 强调主要由于特有的局地大气环流作用下形成的深圳本地污染事件.对于所提取出来的总污染和局地污染事件, 采用常规的数学统计方法分析其时空分布特征.
为分析局地环流对局地PM_2.5污染的影响, 有必要对局地小尺度环流的特征进行细致分析, 其中, 边界层风廓线仪观测到的风矢量垂直变化特征十分重要.为了能够剥离出局地环流风场的特征, 利用边界层风廓线仪某一时次的观测结果减去当日24 h的平均值, 即视为消除了该日背景风场, 获得该时次的小尺度局地环流特征.
3 结果与讨论(Results and discussions)3.1 深圳市总污染与局地污染分布特征2015—2016年深圳市18个站点出现PM_2.5总污染频次的空间分布如图 2a所示, 呈“双中心”特征：第一污染中心位于西北角的松岗、福永、沙井, 近两年出现污染事件400时次以上; 第二污染中心位于东北角下陂、坪山等地, 近两年出现污染事件300时次以上; 南部及沿海地区出现污染事件的次数相对较少, 近两年总计在100时次以下.筛选出来的PM_2.5局地污染事件空间分布特征与总污染次数的空间分布特征保持一致(图 2b), 也是西北角与东北角两个高频污染中心.西部以沙井、福永、松岗为高频污染中心, 近两年总频次155 h, 占总污染事件频次的39%;东部以下陂、坪山为高频污染中心, 近两年总频次162 h, 占该区域总污染事件频次的41%.东部污染中心以单点污染为主, 影响范围小, 但出现局地PM_2.5污染的频次高.这两个高污染中心与深圳的工业集中带较为吻合, 深圳西北角宝安区形成了配套最齐全、企业数量最多、最集中的电子及新材料基地产业链; 东部角坪山新区是新兴LED集中区, 是近年来深圳市大力发展的新区.因为工业园区及有关污染物排放源的存在, 这两个地区的大气环境质量对气象条件的敏感程度高, 当不利气象条件出现时, 最容易发生局地PM_2.5污染事件.
图 2(Fig. 2)

图 2 2015—2016年深圳市PM2.5总污染频次(a)和局地污染频次(b) Fig. 2Total PM2.5 pollution frequency (a) and local PM2.5 pollution frequency (b) in Shenzhen from 2015—2016

3.2 局地PM_2.5污染时间分布特征统计表明, 2015年深圳局地PM_2.5污染事件共出现228时次, 分布在81 d中, 平均每月有6~7 d局地污染事件发生(图 3a).局地污染持续时间短, 每次1~5 h.2016年污染趋势有所下降, 共168时次, 分布在68 d中.局地污染事件出现的月变化特征明显, 秋、冬、春季明显多于夏季.这与深圳的季风气候有关, 夏季来自南海的盛行风带来了海上强劲而洁净的空气, 强对流天气多发, 污染物的清除效率高.仅在台风外围环流等少数不利条件影响下易形成污染事件.
图 3(Fig. 3)

图 3 深圳局地PM2.5污染事件月变化(a)和日变化(b)频次 Fig. 3Monthly(a) and daily variation(b) of local PM2.5 pollution incident frequency in Shenzhen

从图 3b的日变化频次来看, 深圳局地PM_2.5污染事件在夜间至次日上午(20:00—次日08:00)发生的频次高, 主要是因为受大气层结及污染源排放的日变化影响, 在晴朗少云的傍晚, 太阳辐射逐渐减弱, 地表降温速度比近地层空气快, 易形成上暖下冷的逆温层, 同时早、晚高峰期间的汽车尾气等污染物排放增加, 污染出现机率大.晴空辐射逆温一般在日出后消失, 并且大气对流加强, 污染出现的机率减小.
3.3 典型局地PM_2.5污染事件的天气背景分析前文对深圳局地PM_2.5污染事件的空间分布特征和时间变化特征进行了统计分析.进一步的统计表明, 局地PM_2.5污染事件的产生受大尺度天气环流背景的影响, 但与局地尺度的环流关系更为密切, 将对典型局地PM_2.5污染事件的天气背景和局地环流进行综合分析, 根据其大尺度环流的特征, 分为变性高压脊型、热带气旋外围环流影响型、副热带高压型、冷锋前及冬季均压场或弱高压脊型5种类型.
3.3.1 变性高压脊型(春季3—5月)2014年3月17日北京时间6:00(本文涉及时间均为北京时间), 深圳西部沿海和东北部出现2个污染高值中心, PM_2.5浓度最高超过220 μg·m^-3.分析表明, 当日广东省地面受变性高压脊控制(图 4a), 华南沿海500 hPa高空受高空槽影响, 同时西南低槽发展, 气温回升, 地面风力微弱, 大气边界层中部出现等温层(图 4b).污染物高值中心分布与地面弱风场的辐合一致(图 4c), 在深圳西部沿海存在着偏西海风与主导弱北风的辐合, 在东北角也存在偏东风与弱偏北风的小尺度辐合.
图 4(Fig. 4)

图 4 2014年3月17日局地污染事件的天气形势及PM2.5浓度分布(a.8:00天气分析综合图, 黑实线为地面等压线(hPa), 红粗实线为500 hPa槽线, 双黑实线为850 hPa切变线, 蓝线为地面冷峰; b.4:00深圳机场温度垂直廓线; c.6:00 PM2.5浓度分布综合图, 黑色等值线代表PM2.5浓度(μg·m-3), 蓝色箭头代表地面风场, 黑色填充图代表地形, 粉红色椭圆代表地面辐合中心) Fig. 4The weather situation of local atmospheric pollution and the distribution of PM2.5 concentration on march 17, 2014

根据边界层风廓线仪数据剥离得到的局地环流矢量分析可知, 在深圳西部珠江口附近5:00—7:00存在明显的局地性环流(图 5a), 即边界层低层为东北风陆风, 边界层上部为西南风海风, 这种上下层风向的配置和大气的连续性, 使得在陆地地区更容易产生下沉的局地环流(图 5b), 从而使得污染物累积不易扩散, 为局地污染事件的形成创造了有利的气象条件.
图 5(Fig. 5)

图 5 2014年3月17日2:00—16:00机场站局地环流(a.边界层风廓线观测风矢量; b.局地环流示意) Fig. 5Local atmospheric circulation from 2:00 to 16:00 on March 17, 2014 (a.wind vectorobservated by boundary layer wind profile, b.local atmospheric circulation diagram at 6:00)

3.3.2 热带气旋外围环流影响型(夏季6—8月)2014年7月8日, 超强台风“浣熊”的中心位于台湾岛东北部, 距离深圳约1250 km(图 6a), 受其外围环流影响, 深圳13:00出现了2个污染的高值中心.西北松岗、福永站最高PM_2.5小时浓度可达498 μg·m^-3, 污染持续时间为2~3 h.东北部龙岗、坪山最高PM_2.5小时浓度为107 μg·m^-3.从图 6b的气温廓线垂直分布来看, 逆温不明显, 然而从地面风场来看, 2014年7月8日13:00西北部、东北部地面出现了弱西风与北风的辐合, 使得污染物在这两处汇集(图 6c).
图 6(Fig. 6)

图 6 2014年7月8日局地污染事件的天气形势及PM2.5浓度分布(a.8:00天气分析综合图, 黑实线为地面等压线(hPa), 红粗实线为500 hPa槽线, 双黑实线为850 hPa切变线, 蓝线为地面冷峰; b. 13:00深圳机场温度垂直廓线; c.13:00 PM2.5浓度分布综合图, 黑色等值线代表PM2.5浓度(μg·m-3), 蓝色箭头代表地面风场, 黑色填充图代表地形, 粉红色椭圆代表地面辐合中心) Fig. 6The weather situation of local atmospheric pollution and the distribution of PM2.5 concentration on July 8, 2014

如图 7所示, 在此次过程中, 环境风场为热带气旋外围环流影响下的西北风, 边界层风廓线仪记录到了8:00—13:00局地环流风向转换情况.从8:00开始, 边界层低层500 m以下开始由西北风转换为偏东风到东北风, 因此, 在地面形成了西北风与偏东北风的辐合(见图 6c的粉红色椭圆地面辐合中心), 污染物在这一时间段不断累积, 13:00之后随着热带气旋的远离, 环境风场风向转为偏南风, PM_2.5污染浓度也在13:00达到最高, 随后开始降低.因此, 这次事件的发生, 固然有台风外围下沉气流抑制垂直运动的因素, 也有局地环流的风向转换期间出现的微弱风辐合的原因.
图 7(Fig. 7)

图 7 2014年7月8日2:00—16:00石岩站的局地环流 Fig. 7Local atmospheric circulation from 2:00 to 16:00 on July 8, 2014

3.3.3 秋季(9—11月)副热带高压型2016年11月4日500 hPa副高中心位于海南岛附近(图 8a), 广东省位于副高北侧边缘偏西风场, 850 hPa高压中心控制, 地面冷高脊减弱, 风场弱, 深圳上空在900~1000 m出现了逆温层(图 8b).该日22:00深圳出现了3个污染中心, 分别是西北部松岗-福永-光明、观澜及东北部的坪山等区域, PM_2.5浓度超过100 μg·m^-3; 从地面风场来看, 松岗-福永一带出现了偏北风与偏南风的辐合, 观澜附近出现了偏东风与偏西风的辐合, 坪山附近有偏北风与偏南风的辐合.在气流的辐合处污染物汇集, PM_2.5浓度高于周边地区(图 6c).
图 8(Fig. 8)

图 8 2016年11月4日局地污染事件的天气形势及PM2.5浓度分布(a.8:00天气分析综合图, 黑实线为地面等压线(hPa), 红实线为500 hPa副高, 蓝色线为850 hPa高压; b. 20:00深圳机场温度垂直廓线; c.22:00 PM2.5浓度分布综合图, 黑色等值线代表PM2.5浓度(μg·m-3), 蓝色箭头代表地面风场, 黑色填充图代表地形, 粉红色椭圆代表地面辐合中心) Fig. 8The weather situation of local atmospheric pollution and the distribution of PM2.5 concentration on November 4, 2016

高压控制下大尺度的背景环流场非常弱, 局地环流的日变化十分明显.边界层风廓线仪的监测数据表明：机场上空在16:00—18:00已有明显的海风环流, 边界层底部下部为偏西风(海风), 边界层上部为偏东风(陆风)(图 9a).20:00—次日2:00之间, 则主要是陆风环流, 低层转换为偏东风(陆风), 高层则为偏西风(海风); 从风矢量来看, 全天近地层的风力都较弱, 上述因素共同作用为局地PM_2.5污染事件的出现创造了条件.
图 9(Fig. 9)

图 9 2016年11月4日8:00—22:00(a)和2016年11月5日0:00—7:00(b)机场局地环流 Fig. 9Local atmospheric circulation from 8:00 to 22:00 on November 4, 2016 (a) and from0:00 to 7:00 on November 5, 2016(b) at airport site

3.3.4 冬季(12—2月)冷锋前和均压场或弱高压脊型统计数据表明, 冬季的PM_2.5污染多与冷空气活动有关, 冷空气的强度、速度、方向都影响污染物浓度的变化.一般情况下, 在冷空气影响深圳的“一前一后”容易产生污染事件.
2015年1月6日是冷锋前影响的一个典型例子, 冷空气主体在西伯利亚和外蒙古地区, 500 hPa高空我国长江中游地区受高空槽影响, 槽后西北气流引导冷空气南下, 广东位于槽前.850 hPa低空贵州-湖南-江西-福建一带受切变线影响, 地面冷锋锋线到达粤北地区(图 10a).在这样的系统配置下, 夜间深圳大气低层处于短暂逆温状态(图 10b).在大尺度静稳的天气形势下, 2015年1月6日晚高峰后(20:00—23:00)逆温形成, 且在西北部松岗、光明站地面出现风速风向的辐合(图 10c), 为局地污染事件的出现创造了条件.监测数据表明, 这期间深圳西北部最高PM_2.5浓度超过115 μg·m^-3.同样地, 深圳东北角地面也出现偏东风和偏北风的辐合, PM_2.5污染物浓度明显高于周边地区.
图 10(Fig. 10)

图 10 2015年1月6日局地污染事件的天气形势及PM2.5浓度分布(a.8:00天气分析综合图, 黑实线为地面等压线(hPa), 红粗实线为500 hPa槽线, 双黑实线为850 hPa切变线, 蓝线为地面冷峰; b.22:00深圳机场温度垂直廓线; c.22:00 PM2.5浓度分布综合图, 黑色等值线代表PM2.5浓度(μg·m-3), 蓝色箭头代表地面风场, 黑色填充图代表地形, 粉红色椭圆代表地面辐合中心) Fig. 10The weather situation of local atmospheric pollution and the distribution of PM2.5 concentration on January 6, 2015

在此次过程中, 边界层风廓线仪得到的局地环流同样不利于污染物扩散.深圳西北部靠近珠江口, 东北部地区则处于丘陵的包围中, 海陆分布及丘陵与平地的温差, 使大气低层在13:00—18:00期间产生了局地环流.西部机场风廓线仪探测到的局地环流高度伸展到1400 m, 低层偏北风, 中层偏南风(图 11a).同样在东部龙岗地区也存在一个持续6 h的局地环流, 环流顶高度为1800 m, 1000 m处出现了东北风与西南风的切变(图 11b).这种配置的局地环流使得排放的污染物在站点上空循环, 不能有效往外输送, 从而为污染物的汇聚创造了条件.
图 11(Fig. 11)

图 11 2015年1月6日机场(a)和龙岗(b)局地环流剖面图 Fig. 11Local atmospheric circulation section on January 6, 2015 at the airport site (a) and Longgangsite(b)

2015年2月22日是均压场或弱高压脊型.当日8:00冷空气主体已经东移海上(图 12a), 广东省地面受均压场控制, 气压场继续减弱; 500 hPa高空槽位于长江中游地区; 850 hPa切变线到达粤北, 引导冷空气南下, 切变线南侧的西南气流使得中层(400~500m)增温明显, 形成了逆温层(图 12b).地面在均压场的控制下, 2015年2月22日18:00全市主导风为弱的偏北风, 但受海-陆间及丘陵-平地间热力条件差异的影响, 西北角光明一带形成了西北风与偏东风的辐合; 福田、南山一带形成了偏南风与偏北风的辐合; 在东北角龙岗地区形成了偏东风与偏北风的辐合, 产生了3个局地污染中心, 全市中心PM_2.5浓度大于140 μg·m^-3(图 12c).
图 12(Fig. 12)

图 12 2016年2月22日局地污染事件的天气形势及PM2.5浓度分布(a.8:00天气分析综合图, 黑实线为地面等压线(hPa), 红粗实线为500 hPa槽线, 双黑实线为850 hPa切变线, 蓝线为地面冷峰; b.12:00深圳机场温度垂直廓线; c.18:00 PM2.5浓度分布综合图, 黑色等值线代表PM2.5浓度(μg·m-3), 蓝色箭头代表地面风场, 黑色填充图代表地形, 粉红色椭圆代表地面辐合中心) Fig. 12The weather situation of local atmospheric pollution and the distribution of PM2.5 concentration on February 22, 2016

以机场为例分析垂直环流, 在大尺度系统的影响下, 机场上空午后开始500 m以下为东北风, 700 m以上为南风到东南风(图 13), 上暖下冷, 层结稳定.12:00以后机场上空出现了海陆风环流, 环流顶高1500 m, 低层偏西风, 顶层偏北风, 环流持续至18:00, 在这一过程中污染物在局地区域上空循环累积, 并在18:00形成一次局地污染事件.
图 13(Fig. 13)

图 13 2016年2月22日8:00—22:00机场局地环流 Fig. 13Local atmospheric circulation section from 8:00 to 22:00 February 22, 2016 at the airport site

4 结论(Conclusions)1) 局地PM_2.5污染事件已经是深圳市PM_2.5污染的一种重要形式, 平均每月有6~7 d会出现短时PM_2.5局地污染, 秋冬季夜间至次日凌晨是PM_2.5局地污染高发时段.深圳市域范围内局地PM_2.5污染事件频次呈“双中心”特征, 第一污染中心位于西北角松岗站、福永、沙井; 第二污染中心位于东北角下陂、坪山等地.
2) 深圳市两中心的局地污染是在大尺度环流背景和局地海陆风环流共同影响下形成的.春季主要是变性高压脊控制下的弱环流场, 为海陆风环流形成提供了条件, 在陆地形成了海风与主导风的弱辐合, 并在近地层形成下沉气流, 为污染物累积创造条件.夏季主要为在热带气旋外围环流影响下, 西北风场与海风在地面形成辐合线, 加强了局地污染.秋季主要为副高控制下的弱高压脊, 沿海形成了主导风与海陆风的辐合, 造成了短时的局地污染, 随着环流的破坏及逆温层的消失, 污染也消失; 冬季主要为冷锋前或弱高压脊控制的弱环流场影响下, 由于海陆分布及丘陵与平地的温差, 海陆风局地环流使得排放的污染物在站点上空循环, 不能有效往外输送, 从而为污染物的汇聚创造了条件.

参考文献

Bigot S, Delbarre H, Augustin P, et al. 2003. Atmospheric pollution dispersion under sea breeze circulation in the Nord-Pas-de-Calais region:Surface data analysis and remote sensing with a lidar system[J]. Pollution Atmospherique, 12(179): 391–404.

陈燕, 蒋维楣, 郭文利, 等. 2005. 珠江三角洲地区城市群发展对局地大气污染物扩散的影响[J]. 环境科学学报, 2005, 25(5): 700–710.

丁一汇, 柳艳菊. 2014. 近50年我国雾和霾的长期变化特征及其与大气湿度的关系[J]. 中国科学:地球科学, 2014, 44(1): 37–48.

Flocas H, Kelessis A, Helmis C, et al. 2009. Synoptic and local scale atmospheric circulation associated with air pollution episodes in an urban Mediterranean area[J]. Theoretical and Applied Climatology, 95(3): 265–277.

Grundstrom M, Tang L, Hallquist M, et al. 2015. Influence of atmospheric circulation patterns on urban air quality during the winter[J]. Atmospheric Pollution Research, 6(2): 278–285.DOI:10.5094/APR.2015.032

黄晓锋, 云慧, 宫照恒, 等. 2014. 深圳大气PM2.5来源解析与二次有机气溶胶估算[J]. 中国科学:地球科学, 2014, 44(4): 723–734.

何俊杰, 吴耕晨, 张国华, 等. 2014. 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.

Lesniok M R, Caputa Z A. 2009. The role of atmospheric circulation in air pollution distribution in Katowice Region(Southern Poland)[J]. International Journal of Environment & Waste Management, 4(1/2): 62–74.

Lezhenin A A, Raputa V F, Yaroslavtseva T V. 2016. Numerical analysis of atmospheric circulation and pollution transfer in the environs of Norilsk industrial region[J]. Atmospheric & Oceanic Optics, 29(6): 565–569.

刘振鑫, 刘树华, 胡非, 等. 2012. MM5和WRF对北京地区低层大气局地环流模拟能力的对比研究[J]. 中国科学:地球科学, 2012, 42(2): 301–312.

刘树华, 刘振鑫, 李炬, 等. 2009. 京津冀地区大气局地环流耦合效应的数值模拟[J]. 中国科学(D辑:地球科学), 2009, 39(1): 88–98.

吕雅琼, 杨显玉, 马耀明. 2007. 夏季青海湖局地环流及大气边界层特征的数值模拟[J]. 高原气象, 2007, 26(4): 686–692.

李维亮, 刘洪利, 周秀骥, 等. 2003. 长江三角洲城市热岛与太湖对局地环流影响的分析研究[J]. 中国科学(D辑:地球科学), 2003, 33(2): 97–104.

马艳, 高荣珍, 苗世光, 等. 2013. 城市化对青岛夏季海陆风环流影响的个例分析[J]. 环境科学学报, 2013, 33(6): 1690–1696.

苏福庆, 任阵海, 高庆先, 等. 2004. 北京及华北平原边界层大气中污染物的汇聚系统——边界层输送汇[J]. 环境科学研究, 2004, 17(1): 21–25.

Santurtún A, Sanchez-Lorenzo A, Villar A, et al. 2016. The influence of nitrogen dioxide on arrhythmias in Spain and its relationship with atmospheric circulation[J]. Cardiovascular Toxicology, 51(7): 1–9.

孙方林, 马耀明. 2007. 珠穆朗玛峰北坡地区河谷局地环流特征观测分析[J]. 高原气象, 2007, 26(6): 1187–1190.

Vinogradova A A, Maksimenkov L O, Pogarskii F A. 2009. Changes in the atmospheric circulation and environmental pollution in Siberia from the industrial regions of Norilsk and the Urals in the early 21st century[J]. Atmospheric and Oceanic Optics, 22(4): 396–404.DOI:10.1134/S1024856009040034

尉鹏, 任阵海, 王文杰, 等. 2015. 2014年10月中国东部持续重污染天气成因分析[J]. 环境科学研究, 2015, 28(5): 676–683.

吴兑, 毕雪岩, 邓雪娇, 等. 2006. 珠江三角洲大气灰霾导致能见度下降问题研究[J]. 气象学报, 2006, 64(4): 510–517.DOI:10.11676/qxxb2006.050

吴蒙, 吴兑, 范绍佳. 2015. 基于风廓线仪等资料的珠江三角洲污染气象条件研究[J]. 环境科学学报, 2015, 35(3): 619–626.

吴兑, 吴晓京, 李菲, 等. 2010. 1951-2005年中国大陆霾的时空变化[J]. 气象学报, 2010, 68(5): 680–688.DOI:10.11676/qxxb2010.066

吴兑, 吴晟, 李海燕, 等. 2011. 穗港晴沙两重天-2010年3月17-23日珠三角典型灰霾过程分析[J]. 环境科学学报, 2011, 31(4): 695–703.

吴兑, 刘啟汉, 梁延刚, 等. 2012. 粤港细粒子PM2.5污染导致能见度下降与灰霾天气形成的研究[J]. 环境科学学报, 2012, 32(11): 2660–2669.

吴蒙, 罗云, 吴兑, 等. 2016. 珠三角干季海陆风特征及其对空气质量影响的观测[J]. 中国环境科学, 2016, 36(11): 3263–3272.DOI:10.3969/j.issn.1000-6923.2016.11.008

吴兑, 陈慧忠, 吴蒙, 等. 2014. 三种霾日统计方法的比较分析-以环首都圈京津冀晋为例[J]. 中国环境科学, 2014, 34(3): 545–554.

吴兑. 2012. 近十年中国灰霾天气研究综述[J]. 环境科学学报, 2012, 32(2): 257–269.

吴兑, 廖碧婷, 吴蒙, 等. 2014. 环首都圈霾和雾的长期变化特征与典型个例的近地层输送条件[J]. 环境科学学报, 2014, 34(1): 1–11.DOI:10.11654/jaes.2014.01.001

Wu D, Tie X X, Li C C, et al. 2005. An extremely low visibility event over the Guangzhou region:A case study[J]. Atmospheric Environment, 39(35): 6568–6577.DOI:10.1016/j.atmosenv.2005.07.061

Walna B, Kurzyca I, Bednorz E, et al. 2013. Fluoride pollution of atmospheric precipitation and its relationship with air circulation and weather patterns(Wielkopolski National Park, Poland).[J]. Environmental Monitoring & Assessment, 185(7): 5497–514.

王自发, 李杰, 王哲, 等. 2014. 2013年1月我国中东部强霾污染的数值模拟和防控对策[J]. 中国科学:地球科学, 2014(1): 3–14.

王占山, 李云婷, 陈添, 等. 2015. 2013年北京市PM2.5的时空分布[J]. 地理学报, 2015, 70(1): 110–120.

薛文博, 付飞, 王金南, 等. 2014. 中国PM2.5跨区域传输特征数值模拟研究[J]. 中国环境科学, 2014, 34(6): 1361–1368.

徐敬, 张小玲, 赵秀娟, 等. 2009. 夏季局地环流对北京下风向地区O3输送的影响[J]. 中国环境科学, 2009, 29(11): 1140–1146.DOI:10.3321/j.issn:1000-6923.2009.11.004

云慧, 何凌燕, 黄晓锋, 等. 2013. 深圳市PM2.5化学组成与时空分布特征[J]. 环境科学, 2013, 34(4): 1245–1251.

游春华, 蔡旭晖, 宋宇, 等. 2006. 京津地区夏季大气局地环流背景研究[J]. 北京大学学报(自然科学版), 2006, 42(6): 779–783.

杨洋. 2014. 局地环流对京津冀地区大气污染影响研究[D]. 南京: 南京信息工程大学http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10300-1015580000.htm

张振州, 蔡旭晖, 康凌, 等. 2014. 海南岛地区大气输送和扩散特征的数值模拟[J]. 环境科学学报, 2014, 34(2): 281–289.

赵敬国, 王式功, 张天宇, 等. 2015. 兰州市大气重污染气象成因分析[J]. 环境科学学报, 2015, 35(5): 1547–1555.

赵普生, 张小玲, 孟伟, 等. 2011. 京津冀区域气溶胶中无机水溶性离子污染特征分析[J]. 环境科学, 2011, 32(6): 1546–1549.

张智胜, 陶俊, 谢绍东, 等. 2013. 成都城区PM2.5季节污染特征及来源解析[J]. 环境科学学报, 2013, 33(11): 2947–2952.