沈小靜孫俊英張養(yǎng)梅張璐周懷剛周禮巖董璠
(1 中國氣象科學(xué)研究院大氣化學(xué)重點(diǎn)開放實(shí)驗室,北京 100081;2 北京市密云縣氣象局,北京 101500;3 中國氣象局北京城市氣象研究所,北京 100089)
北京上甸子典型天氣個例的大氣氣溶膠數(shù)譜分布特征
沈小靜1孫俊英1張養(yǎng)梅1張璐1周懷剛2周禮巖2董璠3
(1 中國氣象科學(xué)研究院大氣化學(xué)重點(diǎn)開放實(shí)驗室,北京 100081;2 北京市密云縣氣象局,北京 101500;3 中國氣象局北京城市氣象研究所,北京 100089)
使用差分淌度粒徑分析儀(TDMPS)和空氣動力學(xué)粒徑分析儀(APS)對上甸子區(qū)域本底站氣溶膠(直徑3nm~10μm)數(shù)譜分布特征進(jìn)行觀測。利用2008年的觀測結(jié)果,分析了不同天氣(包括沙塵天氣、干潔天氣和霧霾天氣)條件下大氣氣溶膠數(shù)譜分布及其與氣象要素和氣團(tuán)來源的關(guān)系。結(jié)果表明,沙塵天氣條件下,上甸子站受西北方向的氣團(tuán)控制,風(fēng)速較大,粗粒子數(shù)濃度明顯增加,PM10的質(zhì)量濃度可以迅速增加到毫克每立方米(mg·m-3)的量級。典型的“香蕉型”新粒子生成事件通常發(fā)生在比較干潔晴朗的天氣條件下,西北氣團(tuán)主導(dǎo),大氣中背景氣溶膠數(shù)濃度較低,核模態(tài)氣溶膠數(shù)濃度迅速增長,氣溶膠的粒徑呈現(xiàn)明顯的增長過程,核模態(tài)可以平穩(wěn)地增長到約80nm,達(dá)到成為云凝結(jié)核的尺度。霧霾天氣通常是在西南氣團(tuán)影響下,細(xì)顆粒物(1μm以下)不斷累積、相對濕度不斷升高的條件下發(fā)生的。霧霾天氣條件下數(shù)譜分布的幾何中值粒徑出現(xiàn)在積聚模態(tài),積聚模態(tài)數(shù)濃度也高于非霧霾天。個例研究表明,霧霾天氣條件下,PM2.5質(zhì)量濃度可以達(dá)到非霧霾天的10倍左右,其中以細(xì)顆粒物的貢獻(xiàn)為主。在霧霾天氣條件下,上甸子站數(shù)濃度較高的積聚模態(tài)顆粒物主要來自城區(qū)的傳輸,因此對背景地區(qū)氣溶膠數(shù)譜的研究可以為解析城區(qū)氣溶膠復(fù)雜來源提供依據(jù)。
沙塵天氣,干潔天氣,霧,霾,氣溶膠數(shù)譜分布,新粒子生成事件
大氣氣溶膠,也稱大氣顆粒物,是大氣中重要的微量成分,通過吸收和散射太陽輻射直接影響氣候[1],又可通過形成云凝結(jié)核間接影響氣候[2]。很多研究表明,大氣中顆粒物和人類健康有重要關(guān)系,尤其是粒徑小于0.1μm的超細(xì)粒子[3]。氣溶膠在大氣環(huán)境中的行為取決于其化學(xué)成分、粒徑大小及其譜分布特征。根據(jù)氣溶膠粒子的粒度譜分布特征,可以了解大氣顆粒物的來源,為治理顆粒物污染提供依據(jù)[4]。目前,全球范圍內(nèi)開展了大量有關(guān)顆粒物數(shù)譜分布的觀測,主要集中在歐美地區(qū),如德國萊比錫[5]、芬蘭赫爾辛基[6]、美國亞特蘭大等[7]。萊比錫城市大氣顆粒物數(shù)濃度冬季高于夏季,工作日高于非工作日[5]。城市大氣顆粒物數(shù)譜分布主要受交通源影響,清潔背景地區(qū)顆粒物數(shù)譜分布受新粒子形成的影響十分明顯[6]。觀測結(jié)果表明,10~100nm和100~2000nm顆粒物數(shù)濃度夜間較高,在交通早高峰時達(dá)到最大值,3~10nm顆粒物數(shù)濃度在11—14時達(dá)到最大值[7]。
氣象條件對顆粒物數(shù)譜分布也有重要的影響。Birmili等[8]發(fā)現(xiàn)來源于大陸和海洋的氣團(tuán)對Melpitz顆粒物數(shù)譜分布的影響不同,來自大陸的氣團(tuán)對應(yīng)的積聚模態(tài)粒子較多。對于芬蘭的兩個觀測站V?rri?和Hyyti?l?[9],來自西南方向俄羅斯境內(nèi)和中歐的氣團(tuán)攜帶的積聚模態(tài)顆粒物數(shù)濃度比來自極地方向的氣團(tuán)要高。這是由于積聚模態(tài)顆粒物的生命史較愛根核模態(tài)和核模態(tài)長,由于碰并和凝結(jié)增長,核模態(tài)在大氣中僅存在幾個小時就會消失,而粗粒子一般只能運(yùn)輸十幾千米就會沉降[10]。顆粒物數(shù)濃度還受局地混合作用的影響,如果邊界層穩(wěn)定,局地排放和再懸浮的顆粒物會相對較少[11]。季節(jié)的變化也影響顆粒物的數(shù)譜分布,春季冰雪解凍,有利于沙塵天氣的發(fā)生[12],粗粒子模態(tài)較其他季節(jié)要高。Boy等[13]研究表明較強(qiáng)的紫外輻射、低相對濕度和低溫度有利于新粒子生成事件的發(fā)生。近年來國內(nèi)針對北京開展的大氣氣溶膠粒度譜分布的研究取得了一定進(jìn)展。張仁健等[14]用塵埃粒子計數(shù)器測量0.3μm以上的粒子數(shù)濃度,峰值出現(xiàn)在0.5~0.6μm,其數(shù)濃度峰值與相對濕度有密切關(guān)系。胡敏等[15]使用TDMPS-APS系統(tǒng)在線測量北京城區(qū)夏季顆粒物的數(shù)濃度譜分布,3nm~10μm顆粒物總數(shù)濃度的變化范圍是(10min平均值)(0.7~6.4)×104cm-3,平均值為(3.0±0.8)×104cm-3,并且夏季高溫高濕條件下主要是細(xì)粒子的污染,導(dǎo)致極低的能見度。
上甸子區(qū)域本底站自2008年3月開展大氣氣溶膠數(shù)譜分布(3nm~10μm)的觀測,已有的研究結(jié)果表明[16],上甸子地區(qū)大氣氣溶膠3nm~10μm數(shù)濃度平均值為12000cm-3,核模態(tài)、愛根核模態(tài)、積聚模態(tài)和粗粒子平均數(shù)濃度分別是3600、4400、3500和2cm-3。顆粒物數(shù)濃度的季節(jié)變化表現(xiàn)為春季較高,主要與春季新粒子生成事件多發(fā)有關(guān)。上甸子地區(qū)新粒子生成事件的發(fā)生頻率為36%,成核速率為0.7~72.7cm-3s-1,增長速率0.3~14.5nm·h-1。后向軌跡分析表明,來自西北方向的干潔氣團(tuán)有利于新粒子生成事件,來自西南方向的污染氣團(tuán)有利于積聚模態(tài)顆粒物的累積。本研究主要以2008年的數(shù)譜分布資料為基礎(chǔ),主要分析不同類型天氣條件下的數(shù)譜分布特征。
北京上甸子大氣本底監(jiān)測站是我國建立的第一個區(qū)域性大氣本底站,其經(jīng)緯度為117°07’E,40°39’N,海拔293m,位于北京東北部的密云縣內(nèi),距離北京市約100km,站點(diǎn)周圍無明顯污染源。作為華北地區(qū)的區(qū)域性大氣本底站,該站的北側(cè)很少有大城市和其他污染源,北京城區(qū)位于其西南方,在東南方向有天津、塘沽等城市和工業(yè)區(qū)(圖1)。從一定程度上說,上甸子本底監(jiān)測站的觀測資料反映了京津唐乃至整個華北地區(qū)的大氣顆粒物的平均狀況。
大氣顆粒物數(shù)譜分布使用兩個差分淌度粒徑分析儀 (Twin Differential Mobility Particle Sizer,TDMPS)和空氣動力學(xué)粒徑分析儀(Aerodynamic Particle Sizer,APS)同步在線連續(xù)測量。TDMPS系統(tǒng)由2個子系統(tǒng)組成:超細(xì)微分遷移率分析儀(Ultrafine Differential Mobility Analyzer,UDMA)和超細(xì)凝聚粒子計數(shù)器(Ultrafine Condensation Particle Counter,UCPC,TSI Model 3025),測量粒徑范圍為3~80nm的顆粒物;微分遷移率分析儀
(Differential Mobility Analyzer,DMA)和凝聚粒子計數(shù)器(Condensation Particle Counter,CPC,TSI Model 3010),測量粒徑范圍為40~850nm的顆粒物。TDMPS是根據(jù)顆粒物在電場中的遷移特性不同,在DMA(UDMA)中將不同粒徑的顆粒物分開,然后顆粒物進(jìn)入CPC (UCPC)進(jìn)行計數(shù),從而得到大氣顆粒物數(shù)濃度譜分布。大氣樣品進(jìn)入系統(tǒng)后分為兩路,一路通過UDMA篩選粒徑后進(jìn)入UCPC計數(shù),樣品流量為2L·min-1,鞘氣流量為20L·min-1;另一路通過DMA進(jìn)入CPC計數(shù),樣品流量為0.5L·min-1,鞘氣流量為5L·min-1。APS測量0.5~10μm粒子的粒徑分布,樣品流量為1L·min-1,鞘氣流量為4L·min-1。這套系統(tǒng)的時間分辨率為10min,并且樣品氣溶膠進(jìn)入儀器觀測之前經(jīng)過干燥系統(tǒng),將相對濕度控制在40%以下。觀測到的大氣氣溶膠數(shù)譜分布根據(jù)其粒徑大小可以分為四個模態(tài)[17],核模態(tài)(3~25nm)、愛根核模態(tài)(25~100nm)、積聚模態(tài)(100~1000nm)和粗粒子模態(tài)(>1μm)。
圖1 上甸子觀測站的地理位置(黃色實(shí)線代表主要公路分布,圖片來自Google Earth)
氣象資料來源于自動氣象站測得的小時平均資料,包括風(fēng)速、風(fēng)向、溫度和濕度等。后向軌跡分析利用HYSPLIT軟件(http://www.arl.noaa.gov/)[18]。本文所用的時間如無特殊說明均指北京時間。
本研究主要以2008年的數(shù)譜分布資料為基礎(chǔ),從中挑選能夠代表典型天氣條件下的數(shù)譜信息加以分析,分別討論沙塵天氣、干潔大氣(有新粒子生成事件發(fā)生的情況)、霧霾情況下的數(shù)譜分布特征。
3.1 沙塵天氣
2008年共有7天觀測到比較明顯的沙塵事件,分別是3月1日、18日,5月20、21、27—29日,以3月18日發(fā)生的沙塵事件為例討論沙塵天氣的數(shù)譜分布特征。該次事件是2008年入春以來出現(xiàn)的范圍較大、影響明顯的一次沙塵天氣。圖2是3月18日3nm~10μm顆粒物數(shù)譜分布、各模態(tài)顆粒物數(shù)濃度及氣象條件的變化。從圖2a和b可以看到,粗粒子(>1μm)從08時開始增加,粗粒子數(shù)濃度從幾個每立方厘米急劇增加到約200cm-3。而愛根核模態(tài)和積聚模態(tài)有明顯的下降。從氣象條件上看(圖2c),08時左右風(fēng)速從2m·s-1迅速增加至8m·s-1,風(fēng)向由東風(fēng)轉(zhuǎn)為北風(fēng)。10時后粗粒子模態(tài)在數(shù)譜分布中開始降低,16時左右逐漸消失,此時的風(fēng)速也減小至4m·s-1左右。在沙塵天氣結(jié)束后,核模態(tài)顆粒物數(shù)濃度在15時左右突然增加,這時的大氣氣溶膠背景數(shù)濃度很低,約2000cm-3,凝結(jié)匯約為0.01s-1,有利于新粒子生成事件的發(fā)生,但可能由于大氣中參與核模態(tài)增長的可凝結(jié)蒸汽濃度過低,因此,核模態(tài)無法長大到愛根核模態(tài),沒有看到愛根核模態(tài)隨后的增加,核模態(tài)很快在大氣中因碰并作用而消失。
圖2 2008年3月18日沙塵天氣情況下數(shù)譜分布(a)、不同模態(tài)顆粒物數(shù)濃度(b)和氣象條件日變化(c)
本次沙塵事件主要受南下冷空氣影響,3月17日夜間至18日,華北、西北、內(nèi)蒙古等多處地方遭遇揚(yáng)
沙天氣。圖3氣團(tuán)軌跡分析表明3月18日08時,氣團(tuán)主要來自西南方向,運(yùn)行高度較低,運(yùn)行速度慢,有利于污染物的累積。因此,08時之前,上甸子氣溶膠數(shù)譜分布以積聚模態(tài)為主,數(shù)濃度達(dá)到10000cm-3。在粗粒子出現(xiàn)之前,假定氣溶膠密度為1.6g·cm-3,根據(jù)數(shù)譜分布可以計算出PM10質(zhì)量濃度約為200μg·m-3。從09時開始,氣團(tuán)已經(jīng)開始轉(zhuǎn)變?yōu)槲鞣?,來自?nèi)蒙古境內(nèi)的沙塵到達(dá)上甸子站。10時之后,氣團(tuán)來自遙遠(yuǎn)的中東和俄羅斯地區(qū),主要是干潔的氣團(tuán),上甸子站粗粒子數(shù)濃度明顯下降,表明沙塵事件已經(jīng)結(jié)束。在粗粒子增加期間,根據(jù)文獻(xiàn)[19]中給出的沙塵氣溶膠的密度為2.5~2.65g·cm-3,假定粗粒子的密度是2.6g·cm-3,計算得到這時PM10質(zhì)量濃度可以增長到約2.8mg·m-3。
圖3 2008年3月18日08時、09時、10時和12時到達(dá)上甸子的氣團(tuán)軌跡及其運(yùn)行高度
3.2 干潔天氣
根據(jù)上甸子數(shù)譜數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析,新粒子生成事件通常發(fā)生在相對濕度較低(<40%),西北氣團(tuán)主導(dǎo)的干潔大氣條件下[15]。圖4為典型的新粒子生成事件數(shù)譜分布、各模態(tài)顆粒物數(shù)濃度及氣象條件的變化,該典型事件發(fā)生在2008年3月13日。新粒子生成事件的判斷標(biāo)準(zhǔn)以及有關(guān)特征參數(shù),如成核速率、增長速率、凝結(jié)匯等的計算方法主要參考Dal Masso等的結(jié)果[17]。從圖中可以看出,新粒子生成事件從08時左右開始,此時背景顆粒物數(shù)濃度較低,凝結(jié)匯CS小于0.01s-1。核模態(tài)數(shù)濃度在2h內(nèi)急劇增加到7×104cm-3(圖4b)。15時左右核模態(tài)數(shù)濃度開始降低,20時左右核模態(tài)基本消失。在核模態(tài)降低的過程中,愛根核模態(tài)數(shù)濃度逐漸開始增長(圖4b),大約滯后核模態(tài)數(shù)濃度增長6h,這個過程中核模態(tài)顆粒物逐漸長大為愛根核模態(tài)。而愛根核模態(tài)顆粒繼續(xù)增長,成為積聚模態(tài),積聚模態(tài)數(shù)濃度的增長滯后于愛根核模態(tài)大約5h,顆粒物粒徑增長持續(xù)進(jìn)行。該
次新粒子生成事件成核速率14.9cm-3·s-1,增長速率3.8nm·h-1,增長速度比較緩慢并且持續(xù)時間較長。從氣象條件來看(圖4c),風(fēng)速主要在2~4m·s-1,最高達(dá)到6m·s-1,而風(fēng)向由東北風(fēng)主導(dǎo),18時后轉(zhuǎn)變?yōu)槲黠L(fēng)。由于白天局地地面風(fēng)向基本維持在東北方向,利用后向軌跡計算地面100m處的氣團(tuán)主要是來自西北方向(圖5)比較干潔的氣團(tuán),經(jīng)過俄羅斯東北部、蒙古、內(nèi)蒙古等地區(qū),并且氣團(tuán)全天沒有發(fā)生變化。核模態(tài)顆粒物在氣團(tuán)均一的情況下呈現(xiàn)“香蕉型”的增長趨勢,可以長大到80nm左右,達(dá)到作為云凝結(jié)核的尺度。
圖4 新粒子生成事件條件下數(shù)譜分布(a)、不同模態(tài)顆粒物數(shù)濃度(b)和氣象條件日變化(c)
3.3 霧霾天氣
大氣氣溶膠濃度的增加導(dǎo)致的持續(xù)性霧霾天氣和重污染過程逐漸增多,引起科技人員和公眾的高度關(guān)注。在氣象學(xué)上,霧和霾是根據(jù)空氣的相對濕度來進(jìn)行區(qū)分的,相對濕度大于95%時發(fā)生的能見度低于1km的現(xiàn)象稱為霧,相對濕度在80%以下能見度低于10km的現(xiàn)象稱為霾。在80%~95%的相對濕度之間的低能見度現(xiàn)象則是霧和霾共同作用的結(jié)果。霧是由大量懸浮在近地面空氣中的微小水滴或冰晶組成的氣溶膠系統(tǒng),是近地面層空氣中水汽凝結(jié)(或凝華)的產(chǎn)物。霾是大氣中的沙塵、硫酸鹽、硝酸鹽、有機(jī)物等組成的氣溶膠系統(tǒng)造成能見度下降的現(xiàn)象。通常情況下,霧和霾在一天之中可以變化角色或者同時存在,這種區(qū)域性能見度低于10km的空氣普遍渾濁的現(xiàn)象就被稱之為“霧霾”。
2008年5月1—3日出現(xiàn)了較為典型的霧霾天氣。是一次典型的大氣由清潔變?yōu)槲廴?,再變?yōu)榍鍧嵉倪^程。從數(shù)譜分布變化來看(圖6),5月1日09時之前,顆粒物數(shù)濃度較低,核模態(tài)、愛根核模態(tài)和積聚模態(tài)數(shù)濃度分別約為2000、2000和1500cm-3。09時開始,核模態(tài)顆粒物有急劇增加,愛根核模態(tài)也隨后增加,可以認(rèn)為是一次新粒子生成事件。與此同時,積聚模態(tài)顆粒物數(shù)濃度也有明顯的增加,達(dá)到10000cm-3。由于積聚模態(tài)數(shù)濃度增加,對核模態(tài)和愛根核模態(tài)顆粒物的碰并作用增強(qiáng),因此在12時左右大氣中的核模態(tài)顆粒物被清除,愛根核模態(tài)數(shù)濃度也開始下降,新粒子生成后的增長過程被抑制。從氣象條件來看(圖7),08時之前風(fēng)向以東北方向為主,風(fēng)速為3m·s-1,08時之后風(fēng)向轉(zhuǎn)變?yōu)槲髂戏较?,風(fēng)速最大可以達(dá)到8m·s-1,來自西南方向的氣團(tuán)造成污染物在上甸子地區(qū)的累積。從軌跡分析的結(jié)果來看(圖8),5月1日白天氣團(tuán)主要來自南方,經(jīng)過山東、河北等顆粒物排放較多的地區(qū)到達(dá)上甸子。通過數(shù)譜積分計算PM2.5的質(zhì)量濃度(假設(shè)顆粒物密度1.6g·cm-3),09時左右質(zhì)量濃度可以急劇增加到200μg·m-3,最高值出現(xiàn)在16時,達(dá)到270μg·m-3,而積聚模態(tài)數(shù)濃度增加前PM2.5質(zhì)量濃度大約20μg·m-3,可見由于氣團(tuán)變性造成的污染可以使PM2.5質(zhì)量濃度增加10倍左右。污染氣團(tuán)維持了顆粒物質(zhì)量濃度的高值,而污染發(fā)生之前(5月1日10時之前)和之后(5月3日06時之后)氣團(tuán)主要來自干凈的西北地區(qū)。
5月2日MICAPS海平面氣壓場顯示地面受均壓場控制(圖略),不利于污染物的擴(kuò)散。00—12時期間PM2.5質(zhì)量濃度一直維持在220μg·m-3左右,08時之后隨著太陽輻射的增強(qiáng),氣溫升高、相對濕度下降(圖7),霧滴蒸發(fā)后大量相對較干的氣溶膠造成的低能見度形成了霾。12時以后PM2.5質(zhì)量濃度緩慢下降,這時風(fēng)向也由西南風(fēng)轉(zhuǎn)為東南風(fēng),風(fēng)速低于2m·s-1。15時開始風(fēng)向又轉(zhuǎn)為西南風(fēng),隨著太陽輻射減弱,氣溫降低、相對濕度增加。隨著相對濕度的增加,霾向霧霾共存轉(zhuǎn)變的過程中,PM2.5質(zhì)量濃度逐漸增加到300μg·m-3。21時之后相對濕度達(dá)到80%以上,一直持續(xù)到次日06時, 期間風(fēng)向轉(zhuǎn)為東北風(fēng),PM2.5質(zhì)量濃度緩慢降低,但一直維持在200μg·m-3以上,主要是夜間邊界層穩(wěn)定,不利于污染物擴(kuò)散。06時之后PM2.5質(zhì)量濃度也迅速降低,主要是太陽輻射增強(qiáng)后,夜間穩(wěn)定的逆溫層被打破,邊界層逐漸發(fā)展,并且氣團(tuán)軌跡分析表明,5月3日白天氣團(tuán)來自西北
方向(圖8),干潔氣團(tuán)和近地面層的污染空氣混合,導(dǎo)致了大氣氣溶膠質(zhì)量濃度和積聚模態(tài)顆粒物數(shù)濃度的降低。
圖5 2008年3月13日02時、08時、14時和20時到達(dá)上甸子的氣團(tuán)軌跡及其運(yùn)行高度
圖6 污染及霧霾天氣條件下數(shù)譜分布(a)和不同模態(tài)顆粒物數(shù)濃度(b)
3.4 小結(jié)
沙塵天氣時對應(yīng)的核模態(tài)、愛根核模態(tài)、積聚模態(tài)和粗粒子模態(tài)平均顆粒物數(shù)濃度分別為1100、2400、3600和30cm-3。氣團(tuán)主要來自西北方向,相對濕度低于30%,風(fēng)速為2~9m·s-1。干潔天氣對應(yīng)的氣團(tuán)主要來自西北方向,發(fā)生頻率約60%,相對濕度低于40%,風(fēng)速適中,為2~6m·s-1。干潔天氣下新粒子生成事件發(fā)生頻率較高,約為50%,對應(yīng)的核模態(tài)、愛根核模態(tài)、積聚模態(tài)和粗粒子模態(tài)數(shù)濃度分別為4200、4300、2200和3cm-3。霧霾天氣發(fā)生時通常對應(yīng)西南方向氣團(tuán),相對濕度在60%以上,有時甚至達(dá)到80%以上,風(fēng)速比較低,天氣形勢靜穩(wěn)。觀測期間西南方向的氣團(tuán)約占40%,其中霧霾天約占60%。霧霾天氣條件下對應(yīng)的核模態(tài)、愛根核模態(tài)、積聚模態(tài)和粗粒子模態(tài)數(shù)濃度分別為1200、3800、4800和2cm-3(表1)。相比之下,霧霾天氣條件下積聚模態(tài)顆粒物數(shù)濃度最高,干潔天氣條件下核模態(tài)和愛根核模態(tài)數(shù)濃度較高,而沙塵天氣表現(xiàn)為粗粒子模態(tài)數(shù)濃度有明顯增加。
圖7 2008年5月1—3日風(fēng)向和風(fēng)速(a)、溫度和相對濕度(b)的日變化
圖8 2008年5月1—3日到達(dá)上甸子的氣團(tuán)軌跡及其運(yùn)行高度
表1 不同天氣條件下氣溶膠各模態(tài)的濃度水平及氣象條件
本文基于對北京上甸子區(qū)域本底站大氣氣溶膠數(shù)譜分布的觀測資料,分析了不同天氣(沙塵天氣、干潔天氣和霧霾天氣)條件下的數(shù)譜分布特征,可以得出如下結(jié)論。
(1)在沙塵天氣條件下,受到來自內(nèi)蒙古方向沙塵源區(qū)運(yùn)行較快的氣團(tuán)影響,大氣中的粗粒子數(shù)濃度有明顯增加,增加的幅度可以達(dá)兩個數(shù)量級(即數(shù)濃度水平從幾個到上百個每立方厘米),而PM10質(zhì)量濃度可以增加10倍左右。
(2)典型的新粒子生成事件發(fā)生日通常為晴朗的干潔天氣,新粒子生成之前數(shù)濃度較低,約2000cm-3,凝結(jié)匯小于0.01s-1。在來自西北方向氣團(tuán)的穩(wěn)定的控制之下,有利于核模態(tài)的持續(xù)增長,容易觀測到典型的“香蕉型”新粒子生成事件。
(3)霧霾天氣現(xiàn)象發(fā)生時通常是受西南方向氣團(tuán)的影響,大氣相對濕度較高,多出現(xiàn)在夜間,邊界層較低并且穩(wěn)定,有利于顆粒物不斷累積,從而形成霧和霾共存的情況。白天,邊界層混合作用加強(qiáng),相對濕度較低,在PM2.5質(zhì)量濃度較高的情況下,容易形成霾。霧霾天氣條件下對顆粒物質(zhì)量濃度起主要貢獻(xiàn)的是處于積聚模態(tài)的細(xì)顆粒物。
(4)比較而言,霧霾天氣條件下積聚模態(tài)顆粒物數(shù)濃度最高,干潔天氣條件下核模態(tài)和愛根核模態(tài)數(shù)濃度較高,而沙塵天氣表現(xiàn)為粗粒子模態(tài)數(shù)濃度有明顯增加。霧霾天氣對應(yīng)的通常是相對濕度較高,風(fēng)速較小的西南氣團(tuán);干潔天氣和沙塵天氣主要對應(yīng)的是來自西北方向、濕度較低的氣團(tuán)。
氣溶膠在大氣環(huán)境中的行為取決于其化學(xué)成分、粒徑大小及其譜分布特征??v觀不同天氣條件下氣溶膠數(shù)譜分布的特征,可以了解到當(dāng)區(qū)域本底地區(qū)氣溶膠以積聚模態(tài)為主時,受北京城區(qū)的影響比較大,與污染物的長距離輸送有關(guān)。背景地區(qū)大氣顆粒物數(shù)譜分布的研究對解析城區(qū)大氣顆粒物復(fù)雜來源有重要意義。
致謝:感謝上甸子區(qū)域本底站觀測人員在儀器日常維護(hù)、運(yùn)行和數(shù)據(jù)獲取方面的辛勤勞動。
[1]Schwartz S E. The Whitehouse e ff ect-Shortwave radioactive forcing of climate by anthropogenic aerosols: An overview. J Aero Sci, 1996, 27: 359-382.
[2]Twomey S A, Piepgrass M, Wolfe T L. An assessment of the impact of pollution on global cloud albedo. Tellus, 1984, 36B: 356-66.
[3]Dockery D W, Pope C. Acute respiratory e ff ects of particulate air pollution. Annual Review of Public Health, 1994, 13: 107-132.
[4]陳義珍, 柴發(fā)合, 魏強(qiáng).北京市冬季氣溶膠粒子尺度譜分布研究.安全與環(huán)境學(xué)報, 2006, 6(1): 80-84.
[5]Weher B, Wiedensohler A. Long term measurements of submicrometer urban aerosols: Statistical analysis for correlations with meteorological conditions and trace gases. Atmos Chem Phys, 2003, 3: 867-879.
[6]Hussein T, Puustinen A, Aalto P P, et al. Urban aerosol number size distributions. Atmos Chem Phys, 2004, 4: 391-411.
[7]Woo K S, Chen D R, Pui D Y H, et al. Measurement of Atlanta aerosol size distributions: Observation of ultrafne particle events. J Aerosol Science and Technology, 2001, 34(1): 75-87.
[8]Birmili W, Wiedensohler A, Heintzenberg J. Atmospheric particle number size distribution in central Europe: Statistical relations to air masses and meteorology. Geophys Res, 2001, 106: 32005-32018.
[9]Kulmala M, Rannikü, Pirjola L, et al. Characterization of atmospheric trace gases and aerosol composition at forest sites in southern and northern Finland using back trajectories. Bor Env Res, 2000, 5: 315-336.
[10]M?kel? J M, H?meri K, V?kev? M, et al. On the spatial scale of the new aerosol particle formation in southern Finland. Journal of Aerosol Science, 1998, 29: S215- S216.
[11]V?kev? M, H?meri K, M?kel? J. E ff ects of meteorological processes on aerosol particle size distribution in an urban background area. Journal of Geophysical Res, 2000, 105: 9807-9821.
[12]Venzac H, Sellegri K, Villani P, et al. Seasonal variation of aerosol size distributions in the free troposphere and residual layer at the puy de Dome station, France. Atoms Chem Phys, 2009, 9: 1465-1478.
[13]Boy M, Kulmala M. Nucleation events in the continental boundary layer: In fl uence of physical and meteorological parameters. Atoms Chem Phys, 2002, 2(1):1-16.
[14]張仁健, 王明星, 等.北京地區(qū)氣溶膠粒度譜分布初步研究.氣候與環(huán)境研究, 2003, 5(1): 5-88.
[15]胡敏, 劉尚, 吳志軍, 等.北京夏季高溫高濕和降水過程對大氣顆粒物譜分布的影響. 環(huán)境科學(xué), 2006, 27(11): 2293-2298.
[16]Shen X J, Sun J Y, Zhang Y M, et al. First long-term study of particle number size distributions and new particle formation events of regional aerosol in the North China Plain. Atmos Chem Phys, 2011, 11: 1565-1580.
[17]Dal Maso M, Kulmala M, Riipinen I, et al. Formation and growth of fresh atmospheric aerosols: Eight years of aerosol size distribution data from SMEAR II, Hyytiala, Finland. Boreal Environment Research, 2005, 10(5): 323-336.
[18]Draxler R R, Hess G D. An overview of Hysplit_4 modeling system for trajectories, dispersion and deposition. Australian Meteorological Magazine, 1998, 47: 295-308.
[19]Ginoux P, Chin M, Tegen I, et al. Sources and distributions of dust aerosols simulated with the GOCART model. J Geophy Res, 2001, 20: 255-273.
The Characteristics of Particle Number Size Distribution under Typical Meteorological Conditions at Shangdianzi Regional Station in Beijing
Shen Xiaojing1, Sun Junying1, Zhang Yangmei1, Zhang Lu1, Zhou Huaigang2, Zhou Liyan2, Dong Fan3
(1 Key Laboratory of Atmospheric Chemistry of CMA, Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081 2 Miyun Meteorological Station, Beijing 101500 3 Institute of Urban Meteorology, China Meteorological Administration, Beijing 100089)
By using the instruments of Twin Differential Mobility Particle Sizer (TDMPS) system and an Aerodynamic Particle Sizer, measurements of particle number size distribution (PNSD) in the range of 3 nm~10 μm were taken at Shangdianzi Regional Station. Based on the dataset in 2008, the characteristics of particle number size distribution under different meteorological conditions such as dust storms, new particle formation events and haze days were investigated. On a dust storm day, the air mass originated from the northwest, with high wind speed. The coarse mode particle number concentration increased sharply and PM10mass concentration could reach up to milligrams per cubic meter. A new particle formation event of a typical “banana shape” occurred when the atmosphere background was quite dry, clean and clear, with the air mass coming from the northeast. The nucleation mode particle could grow to a larger size, around 80 nm, having the potential to be activated as cloud condensation nuclei. A haze day usually occurred when southwest air mass arrived, along with the meteorological conditions of high humidity. The conditions favored fi ne particles (<1μm) accumulating. The case study showed that the PNSD on a haze day was dominated by the accumulation mode and
dust storm, dry and clean day, fog, haze, particle number size distribution, new particle formation event
10.3969/j.issn.2095-1973.2014.01.004
2013年7月17日;
2013年9月11日
沈小靜(1984—),Email:xjshen@cams.cma.gov.cn
資助信息:國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(2011CB403401);國家自然科學(xué)基金(41175113)、公益性行業(yè)(氣象)科研專項(GYHY200906038 , GYHY 201206037);中國氣象科學(xué)研究院基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)項目(2010Z002,2013Y004)
higher number concentration than a non-haze day. The mass concentration of PM2.5could increase by 10 times on a haze day, which was mainly attributed to fine particles. On haze days, the accumulation mode particles, with a high number of concentration were mainly transported from the urban area. Thus the study of PNSD at rural sites could also provide information for analyzing the complex emission sources in the urban area.
Advances in Meteorological Science and Technology2014年1期