京津冀近地面o

京津冀近地面o

0光化學(xué)污染研究20世紀(jì)50年代以來(lái)，隨著全球石材燃料消耗的顯著增加，人類活動(dòng)從大氣中排放的污染物急劇增加，對(duì)環(huán)境造成的損害日益嚴(yán)重。大氣中的人為污染物經(jīng)過(guò)一系列光化學(xué)反應(yīng),會(huì)生成強(qiáng)氧化性物質(zhì)如臭氧(O3)、甲醛(HCHO)、硝酸(HNO3)、過(guò)氧乙酰硝酸酯(PAN)等,造成光化學(xué)污染,上述反應(yīng)物和產(chǎn)物的混合物通常被稱為光化學(xué)煙霧。光化學(xué)污染是當(dāng)今世界許多城市和區(qū)域的主要環(huán)境問(wèn)題之一,在世界各大城市,如日本東京,英國(guó)倫敦,美國(guó)洛杉磯都曾發(fā)生過(guò)嚴(yán)重的光化學(xué)煙霧事件。在我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),如京津冀地區(qū)、珠江三角洲地區(qū)、長(zhǎng)江三角洲地區(qū)也經(jīng)常發(fā)生光化學(xué)污染,并且呈現(xiàn)日益嚴(yán)重的趨勢(shì)(張遠(yuǎn)航等,1998;Hanetal.,2005;Wangetal.,2006;Bianetal.,2007;Gengetal.,2008;TieandCao,2009;Wangetal.,2009a;銀燕等,2009a,2009b;張敏等,2009;漏嗣佳等,2010;高俊等,2012)。光化學(xué)污染還經(jīng)常與煙煤型污染一起成為我國(guó)灰霾天氣的重要成因(朱敏等,2008;王紅磊等,2011;高岑等,2012;宋娟等,2012)。國(guó)內(nèi)學(xué)者已經(jīng)利用空氣質(zhì)量模式或大氣化學(xué)模式對(duì)光化學(xué)污染問(wèn)題進(jìn)行了許多研究工作。向偉玲等(2010)利用CBM-Z化學(xué)機(jī)制模擬研究了2008年奧運(yùn)會(huì)期間氣象條件、污染物排放控制措施對(duì)O3、NO2濃度影響。Zhangetal.(2002)利用CMAQ模式模擬研究了東亞地區(qū)冬季邊界層以內(nèi)O3的輸送及光化學(xué)反應(yīng)過(guò)程。Anetal.(2013)研究發(fā)現(xiàn)亞硝酸可以明顯增加華北地區(qū)二次氣溶膠濃度并對(duì)區(qū)域灰霾的形成有潛在重要的影響。Zhuetal.(2005)研究了氣象條件對(duì)東亞地區(qū)近地面O3季節(jié)和年際變化的影響。Wangetal.(2006)研究了香港的一次光化學(xué)污染事件,及光化學(xué)煙霧在珠江三角洲地區(qū)的輸送。這些工作對(duì)認(rèn)識(shí)我國(guó)大氣污染物的產(chǎn)生機(jī)理、演變過(guò)程以及時(shí)空分布特征有重要的意義。近年來(lái),大氣化學(xué)模式又有重要進(jìn)展。由美國(guó)大氣研究中心、美國(guó)太平洋西北國(guó)家實(shí)驗(yàn)室和美國(guó)國(guó)家海洋及大氣管理局共同開(kāi)發(fā)完成了區(qū)域大氣動(dòng)力—化學(xué)耦合模式WRF-Chem(WeatherResearchandForecastingModelwithChemistry),該模式的最大優(yōu)點(diǎn)是氣象模式與大氣化學(xué)傳輸模式的完全耦合。WRF-Chem已被廣泛應(yīng)用于大氣污染的模擬研究。Jiangetal.(2008)用WRF-Chem模擬了香港地區(qū)一次伴隨臺(tái)風(fēng)出現(xiàn)的嚴(yán)重的光化學(xué)污染事件,發(fā)現(xiàn)高溫、低濕、強(qiáng)輻射和穩(wěn)定的邊界層結(jié)構(gòu)是導(dǎo)致持續(xù)光化學(xué)污染的關(guān)鍵因素。Wangetal.(2009b)利用WRF-Chem模式研究了珠江三角洲地區(qū)由于城市擴(kuò)張引起的天氣條件變化對(duì)二次有機(jī)氣溶膠生成的影響。韓素芹等(2008)利用WRF-Chem模擬研究了天津市主要大氣污染物(CO、NOx、O3、PM2.5)的演變情況。Tieetal.(2009)利用WRF-Chem模擬研究了墨西哥城市區(qū)域臭氧以及其前體物的分布和變化特征。Lietal.(2011)利用WRF-Chem研究了亞硝酸對(duì)北京、天津、河北等地大氣污染物濃度的影響。京津冀地區(qū)是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城市化速度最快的地區(qū)之一,經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展的同時(shí)也帶來(lái)了嚴(yán)重的環(huán)境問(wèn)題(如光化學(xué)煙霧等),給當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境和人體健康帶來(lái)嚴(yán)重危害。該地區(qū)大氣污染物的分布特征和演變規(guī)律,以及大氣污染物的控制對(duì)策,已經(jīng)成為專家研究和公眾關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。本文將利用WRF-Chem模式模擬研究京津冀地區(qū)夏季主要大氣污染物(NO2、O3、PM2.5)的時(shí)空分布和演變特征。1模型區(qū)域和數(shù)據(jù)源在線大氣化學(xué)模式WRF-Chem考慮了大氣污染物的平流輸送、湍流擴(kuò)散、干濕沉降、輻射傳輸?shù)戎饕髿馕锢磉^(guò)程,以及多相化學(xué)、氣溶膠演變等大氣化學(xué)過(guò)程。在本研究中,WRF-Chem模式的氣相化學(xué)過(guò)程采用CBM-Z方案(ZaveriandPeters,1999),它包含55種物質(zhì)和134個(gè)化學(xué)反應(yīng)。光化學(xué)反應(yīng)過(guò)程所需要的光解率由在線的Fast-J方法(Wildetal.,2000)計(jì)算,在計(jì)算過(guò)程中考慮了大氣粒子對(duì)太陽(yáng)輻射的散射、吸收作用,每小時(shí)(模式時(shí)間)為氣相化學(xué)模塊更新一次光解率。氣溶膠過(guò)程采用包含了液相化學(xué)反應(yīng)的MOSAIC氣溶膠模型(Zaverietal.,2005a,2005b,2008),該模型包含了硫酸鹽、硝酸鹽、銨鹽、氯化物、鈉鹽、其他無(wú)機(jī)物、有機(jī)碳和元素碳這8類氣溶膠成分。本研究里,MOSAIC4個(gè)氣溶膠粒徑分別為:0.039~0.156μm,0.156~0.625μm,0.625~2.5μm,2.5~10μm。模式采用Noah陸面參數(shù)化方案,并開(kāi)啟WRF模式自帶的城市模塊,以便更好地反映城市下墊面對(duì)大氣邊界層和局地環(huán)流的影響。云微物理過(guò)程選用Lin方案,此方案包含水的6種狀態(tài)(水汽、雨、云水、云冰、雪、霰),修正了飽和度調(diào)整及冰沉降。短波輻射傳輸過(guò)程選擇Goddard方案。模式采用Lambert地圖投影方式,網(wǎng)格分辨率取為45km,與排放源分辨率匹配。中心點(diǎn)經(jīng)緯度為(110°E,35°N),經(jīng)向格點(diǎn)數(shù)為119,緯向格點(diǎn)數(shù)為101,垂直層數(shù)17層,模式第一層高度為0~40m,第二層高度為40~80m,模擬區(qū)域和觀測(cè)站點(diǎn)如圖1所示。模擬時(shí)段為2007年8月1日08時(shí)—9月1日07時(shí)(北京時(shí)間,下同)。模式所用人為污染物排放源清單來(lái)自INTEX-B(IntercontinentalChemicalTransportExperimentPhaseB)(Zhangetal.,2009)計(jì)劃,該清單以2006年為基準(zhǔn),分辨率0.5°,水平插值到Lambert網(wǎng)格上。模式所用生物源來(lái)自于MEGAN(ModelofEmissionsofGasesandAerosolsfromNature)(Guentheretal.,2006)的生物排放源模型結(jié)果。生物源主要包括植物排放的異戊二烯、萜烯等有機(jī)物。模式氣象驅(qū)動(dòng)場(chǎng)的初始條件和邊界條件來(lái)自NCEP/NCAR全球1°×1°再分析資料,時(shí)間分辨率為6h?；瘜W(xué)物質(zhì)濃度的側(cè)邊界條件(SO2、SO4、BC、OC、HCHO、O3等濃度)來(lái)自MOZART-4(ModelforOzoneAndRelatedchemicalTracers-4)(Emmonsetal.,2010)每6h的模擬結(jié)果。模擬過(guò)程中啟用了四維同化,提高了風(fēng)、溫、濕等關(guān)鍵氣象變量模擬的準(zhǔn)確性。2模擬結(jié)果測(cè)試2.1模式估計(jì)結(jié)果2007年8月10—31日,在北京、天津、石家莊、滄州站點(diǎn)(圖1)對(duì)O3、NO2、PM2.5進(jìn)行了觀測(cè),所得逐時(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)用于本次模擬結(jié)果的對(duì)比檢驗(yàn)。其中北京、石家莊、滄州等地的數(shù)據(jù)來(lái)自于地面觀測(cè),天津數(shù)據(jù)來(lái)自于40m鐵塔觀測(cè)。觀測(cè)數(shù)據(jù)均已經(jīng)過(guò)質(zhì)量控制。圖2a顯示,模式很好地再現(xiàn)了北京O3體積濃度的時(shí)間變化,反映了O3體積濃度11—18日逐漸上升、18—24日逐漸下降、24—31日重新緩慢上升的特征。與觀測(cè)相比,模式較好地模擬了17、18日O3體積濃度的高值,但低估了15、24、31日O3體積濃度的高峰值,高估了20日的O3體積濃度。模式很好地模擬了8月O3體積濃度在天津的逐時(shí)變化情況(圖2d),在石家莊(圖2g)和滄州(圖2j)的模擬結(jié)果也較好,合理地反映了兩地O3體積濃度的逐時(shí)演變情況,捕捉到從22—30日O3體積濃度在石家莊的緩慢下降趨勢(shì),但低估了11—13日石家莊和11、21、28日滄州O3體積濃度的高峰值。模擬偏差的主要原因可能是模式網(wǎng)格分辨率較粗,難以準(zhǔn)確地反映城市地區(qū)局地環(huán)流和污染源分布情況,另外模式所用排放源強(qiáng)為月平均值,難以反映觀測(cè)點(diǎn)周圍實(shí)時(shí)的污染物排放,這也會(huì)影響模擬結(jié)果。模式合理地反映了北京站NO2的體積濃度水平和時(shí)間變化趨勢(shì)(圖2b),但模擬結(jié)果在27—31日與觀測(cè)值相比有所低估。模式普遍高估了天津(圖2e)站NO2的體積濃度水平,這可能是因?yàn)檩^粗的垂直網(wǎng)格分辨率無(wú)法反映站點(diǎn)附近的濃度梯度。模式同樣高估了石家莊(圖2h)站NO2的體積濃度水平,這與排放源強(qiáng)度的不確定性有關(guān)。圖2k顯示在滄州站,模式模擬的NO2逐時(shí)體積濃度與觀測(cè)值相比較為吻合,但模式整體上低估了28—31日NO2的體積濃度峰值。盡管模式可以基本反映北京PM2.5質(zhì)量濃度的時(shí)間變化趨勢(shì),但總體上高估了PM2.5的質(zhì)量濃度水平(圖2c),其中16—20日高估較多,這與PM2.5一次排放源的不準(zhǔn)確、二次氣溶膠形成機(jī)制的不確定和模式分辨率低都有關(guān)系。類似情況也發(fā)生在天津(圖2f):模式再現(xiàn)了13、21、25日的3次PM2.5的積累過(guò)程,但高估了PM2.5質(zhì)量濃度的整體水平。模擬的PM2.5質(zhì)量濃度在石家莊(圖2i)和滄州(圖2l)相對(duì)更接近觀測(cè)值,比較準(zhǔn)確地反映了兩站PM2.5質(zhì)量濃度的時(shí)間變化趨勢(shì),如16—22日石家莊站較高的PM2.5質(zhì)量濃度水平,以及20—21、24—25日滄州站兩次PM2.5的積累增加過(guò)程。表1是北京、天津、石家莊和滄州四站觀測(cè)和模擬結(jié)果的統(tǒng)計(jì)量。結(jié)果顯示,模式較好地反映了O3在這四個(gè)站點(diǎn)的時(shí)間變化趨勢(shì),模擬結(jié)果與觀測(cè)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系數(shù)為0.69~0.86。盡管模式模擬的O3體積濃度比觀測(cè)整體略有偏低,但誤差較小?？傮w上,模式對(duì)京津冀地區(qū)O3具有好的模擬能力。模式基本可以反映PM2.5在4個(gè)站點(diǎn)的時(shí)間變化趨勢(shì)(相關(guān)系數(shù)為0.44~0.48),但與觀測(cè)數(shù)值相比,模擬結(jié)果有所高估。對(duì)于NO2,模擬值與觀測(cè)值之間的相關(guān)性相對(duì)較低,相關(guān)系數(shù)為0.27~0.43?？傊?模式可以比較準(zhǔn)確地反映京津冀地區(qū)O3體積濃度的空間分布和時(shí)間演變趨勢(shì),模式對(duì)PM2.5的模擬也比較合理,但對(duì)NO2的模擬相對(duì)較差。需要指出,氮氧化物的模擬仍然是當(dāng)今大氣化學(xué)模擬的一個(gè)難點(diǎn)(Hanetal.,2008)。2.2解決機(jī)碳排放的需要,在總體上講,即按機(jī)碳質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的比較,見(jiàn)表3.5;8月14日?qǐng)D3a是京津冀地區(qū)2007年8月近地面平均氣溫和風(fēng)場(chǎng)的分布。由于太行山位于京津冀地區(qū)以西,而山地氣溫較低,因此京津冀以西地區(qū)的8月平均氣溫表現(xiàn)為東北—西南走向的低溫帶;在京津冀以東、以南的平原地區(qū),月平均溫度較高,高溫中心位于河北省東南部。8月平均近地面風(fēng)場(chǎng)顯示,京津冀地區(qū)為高壓控制區(qū),高壓中心位于渤海灣北岸。在高壓控制下,風(fēng)從渤海灣吹向大陸,風(fēng)向在京津地區(qū)為偏東和偏南風(fēng),在河北南部石家莊附近,由于遇到太行山阻擋,風(fēng)向偏轉(zhuǎn)為東北風(fēng),風(fēng)速同時(shí)減弱。圖3b是京津冀地區(qū)8月平均近地面O3體積濃度的分布情況。北京和天津是O3的兩個(gè)低值中心(月平均體積濃度約30×10-9),這主要是因?yàn)檫@兩個(gè)大城市人為污染排放源很強(qiáng),夜間NO對(duì)O3的消耗很大,造成夜間O3很低。在渤海灣上有一個(gè)O3的高值中心(月平均體積濃度大于50×10-9),這是由于周邊污染物的輸送,O3在城市下風(fēng)向產(chǎn)生率更高,而高壓中心位于渤海灣上空,不利于O3擴(kuò)散。在京津冀西部的太行山地區(qū),O3月平均體積濃度也較高。8月近地面平均PM2.5質(zhì)量濃度分布如圖3c所示,圖中顯示,PM2.5月平均質(zhì)量濃度表現(xiàn)出明顯的南高北低分布特征,這主要是因?yàn)槟喜康貐^(qū)一次PM2.5(如黑碳、有機(jī)碳)的排放強(qiáng)度和二次氣溶膠(如硫酸鹽、硝酸鹽、銨鹽等)都比較大。從河北南部到京津地區(qū)PM2.5質(zhì)量濃度呈現(xiàn)遞減的趨勢(shì),變化范圍為120~240μg/m3。圖3d—e是8月14時(shí)的月平均近地面氣象場(chǎng)(圖3d)、O3體積濃度(圖3e)和PM2.5質(zhì)量濃度(圖3f)分布。圖3d顯示,8月14時(shí)的平均氣溫與8月全月平均氣溫分布相似,14時(shí)的月平均氣溫更高,北京和天津部分地區(qū)是高溫區(qū),最高溫度達(dá)到33℃。14時(shí)的月平均近地面風(fēng)場(chǎng)顯示,在河北南部,風(fēng)向以從渤海灣吹向大陸的東北風(fēng)為主導(dǎo),在渤海灣北岸,流場(chǎng)表現(xiàn)為反氣旋結(jié)構(gòu),使得北京和天津地區(qū)以東南風(fēng)為主。圖3e顯示,14時(shí)的月平均O3體積濃度分布呈現(xiàn)河北南部和山東西北部的O3體積濃度較高,超過(guò)80×10-9。北京、天津和石家莊地區(qū),O3體積濃度低于周邊地區(qū),而在京津的西部和北部,O3體積濃度較高,可超過(guò)80×10-9。圖3f給出了14時(shí)月平均PM2.5質(zhì)量濃度。在區(qū)域南部和環(huán)渤海地區(qū),PM2.5質(zhì)量濃度比較高,在100~120μg/m3,這主要是經(jīng)化學(xué)反應(yīng)產(chǎn)生的二次氣溶膠的貢獻(xiàn),圖3d顯示在環(huán)渤灣的東北部,東北氣流較強(qiáng),環(huán)渤海地區(qū)還會(huì)受到東北地區(qū)PM2.5輸送的影響。圖2a表明在8月17、18日,北京地區(qū)出現(xiàn)了一次O3污染過(guò)程(O3峰值體積濃度接近120×10-9)。因?yàn)镺3體積濃度峰值出現(xiàn)在14時(shí)前后,圖4分別給出8月17日14時(shí)的近地面氣象場(chǎng)(圖4a)、O3體積濃度(圖4b)、PM2.5質(zhì)量濃度分布(圖4c)和PM2.5中二次氣溶膠的比例(圖4d)。由圖4a可見(jiàn),17日14時(shí),北京、天津、河北大部分地區(qū)的氣溫都在30℃以上,同時(shí),上述地區(qū)普遍處于偏東氣流的控制,其中北京和天津是偏東或東南風(fēng),風(fēng)速在1~2m/s,河北南部以東北風(fēng)為主,風(fēng)速在2m/s左右,此時(shí)氣象條件有利于光化學(xué)反應(yīng)的發(fā)生。圖4b顯示,O3體積濃度在研究區(qū)域的西部高于東部,此時(shí)在北京地區(qū),O3體積濃度為80×10-9~110×10-9,天津地區(qū)O3體積濃度為50×10-9~90×10-9,河北大部分地區(qū)O3體積濃度在70×10-9以上。在北京和天津的下風(fēng)向,即北京西北部地區(qū),存在一個(gè)O3高值中心(體積濃度超過(guò)100×10-9),這是北京和天津地區(qū)一次污染物輸送至下游地區(qū)經(jīng)光化學(xué)反應(yīng)產(chǎn)生和上游地區(qū)產(chǎn)生的O3直接輸送共同作用的結(jié)果,由于太行山脈的阻擋O3在此堆積。在北京和天津的北部、渤海西岸部分地區(qū),O3體積濃度也比較高,為70×10-9~90×10-9。模式模擬的北京城區(qū)O3體積濃度為80×10-9~90×10-9,而天津市區(qū)有O3低值中心50×10-9~60×10-9,這與天津市區(qū)受到海風(fēng)影響,海上O3體積濃度相對(duì)較低有關(guān)。17日14時(shí)近地面PM2.5質(zhì)量濃度在研究區(qū)域內(nèi)的分布形勢(shì)如圖4c所示,在山東西南部、渤海周邊地區(qū)、遼寧西南部等地,PM2.5質(zhì)量濃度很高,超過(guò)120μg/m3,在石家莊,PM2.5質(zhì)量濃度約為80~100μg/m3,而在北京和天津,PM2.5質(zhì)量濃度在60~80μg/m3。渤海的西岸和北岸高濃度的PM2.5主要是局地排放、化學(xué)反應(yīng)產(chǎn)生和輸送共同作用的結(jié)果。圖4a顯示在這個(gè)區(qū)域是東風(fēng)和東北風(fēng)控制,東北地區(qū)(如沈陽(yáng))的一次和二次的氣溶膠,以及氣溶膠的前體物被輸送到渤海北岸經(jīng)化學(xué)反應(yīng)產(chǎn)生二次氣溶膠,還有局地排放的一次氣溶膠和部分海鹽都對(duì)這一地區(qū)很高的PM2.5質(zhì)量濃度有貢獻(xiàn)。模擬結(jié)果顯示PM2.5中二次氣溶膠質(zhì)量濃度在50~100μg/m3,一次人為氣溶膠質(zhì)量濃度為10~20μg/m3,海鹽質(zhì)量濃度為1~7μg/m3(圖略),圖4d顯示在渤海灣地區(qū)二次氣溶膠比例為40%~64%,說(shuō)明二次氣溶膠是該地區(qū)PM2.5中的主要貢獻(xiàn)者。3模式偏差三:生物處理?xiàng)l件1)與觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn),模式較好地再現(xiàn)了北京、天津、石家莊和滄州等地