氣象條件對石家莊PM2.5濃度的影響分析

付桂琴，張杏敏，尤鳳春，田亞芹，李二杰

(1．河北省氣象服務(wù)中心，河北　石家莊　050021；2．河北省氣象與生態(tài)環(huán)境實驗室，河北　石家莊　050021；3．北京市氣象臺，北京　100089；4.河北省氣象環(huán)境中心，河北　石家莊　050021)

?

氣象條件對石家莊PM2.5濃度的影響分析

付桂琴1,2，張杏敏1，尤鳳春3，田亞芹1，李二杰4

(1．河北省氣象服務(wù)中心，河北石家莊050021；2．河北省氣象與生態(tài)環(huán)境實驗室，河北石家莊050021；3．北京市氣象臺，北京100089；4.河北省氣象環(huán)境中心，河北石家莊050021)

摘要：利用2013～2014年石家莊逐小時PM2.5監(jiān)測濃度與地面及探空等氣象觀測資料，從大氣的垂直擴(kuò)散、水平擴(kuò)散和地面局地環(huán)流等方面，探討氣象條件對PM2.5濃度的定量影響關(guān)系。結(jié)果表明：(1)石家莊PM2.5濃度具有明顯的日、月和季節(jié)變化特征，早晨08時前后PM2.5濃度最高，下午16時前后濃度最低；冬季PM2.5濃度最高，夏季最低;(2)2 a共出現(xiàn)485 d逆溫，其中10～12月出現(xiàn)頻率最多，達(dá)82.8%～86.2%，逆溫致使低層大氣垂直運動受阻，不利于污染物擴(kuò)散；(3)大氣混合層高度與PM2.5濃度呈反相關(guān)，PM2.5濃度<75 μg/m3(空氣質(zhì)量優(yōu)良)，對應(yīng)大氣混合層高度平均為1 448 m，而PM2.5濃度≥150 μg/m3(空氣重污染)的混合層高度降到878 m；(4)受地形影響，石家莊地面風(fēng)與邊界層附近風(fēng)對污染物的影響明顯不同：925 hPa西南風(fēng)、地面偏東風(fēng)不利于污染物擴(kuò)散；925 hPa西北風(fēng)、地面偏西風(fēng)有利于污染物濃度降低。925 hPa風(fēng)速>4 m/s、地面偏西風(fēng)風(fēng)速>2 m/s、地面偏東風(fēng)風(fēng)速>3 m/s，有利于污染物擴(kuò)散；(5)降水對污染物有濕清除作用，清除量不僅與降水量有關(guān)，還與前期PM2.5濃度有關(guān)，且冬季降雪過程對PM2.5的清除作用是降雨的4倍。

關(guān)鍵詞：PM2.5濃度；風(fēng)向風(fēng)速；降水量；混合層高度

引言

PM2.5是指大氣中直徑≤2.5 μm的顆粒物。雖然PM2.5在大氣成分中含量少，但與較粗顆粒物相比，在大氣中停留時間長，輸送距離遠(yuǎn)，且含有大量有毒有害物質(zhì)，對大氣環(huán)境和人體健康有較大影響[1-3]，2013年1月我國中東部出現(xiàn)大范圍重污染天氣，引起社會各界高度關(guān)注[4-6]。關(guān)于霧、霾污染，已有一些學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)研究[4-17]，如王躍思等[6]從大氣環(huán)流形勢、氣象條件、邊界層結(jié)構(gòu)等方面對2013年1月我國中東部大氣污染成因進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，天氣系統(tǒng)弱、強(qiáng)冷空氣活動少和極其不利于污染物擴(kuò)散的局地氣象條件及地理位置是造成污染形成的外部條件；吳兌等[9]分析了2013年1月華北典型霾污染過程近地層流場變化，總結(jié)出環(huán)首都圈霾天氣過程的近地層輸送概念模型；韓霄等[10]通過對華北平原重霾過程的數(shù)值模擬表明，風(fēng)速偏小、逆溫明顯、相對濕度偏高不僅有利于污染物的堆積，還利于顆粒物的吸濕性增長；王英峰[11]、張夏琨[12]、陳雷華[14]、吳慶梅[15]、郭立平[16]、劉新春[17]等分析了不同城市空氣質(zhì)量與氣象條件的關(guān)系，表明空氣污染與本地氣壓、相對濕度、風(fēng)速等有很好的相關(guān)性，總結(jié)出一些有價值的預(yù)報指標(biāo)。

以往研究多從氣象條件與大氣污染關(guān)系方面進(jìn)行定性分析，對逐小時PM2.5濃度與氣象條件定量化、精細(xì)化分析較少。從公眾及政府決策服務(wù)需求出發(fā)，在不利擴(kuò)散的氣象條件下，更需要污染物濃度精細(xì)化服務(wù)。石家莊是河北省省會，屬大氣污染較嚴(yán)重城市，2013年全國74個重點城市空氣質(zhì)量狀況和排名中，河北省占七席，石家莊位居第二[18]。因此，本文利用2013～2014年石家莊逐小時PM2.5監(jiān)測濃度及對應(yīng)的氣象觀測資料，分析氣象條件對PM2.5濃度影響的定量化關(guān)系，探索關(guān)鍵氣象條件預(yù)報指標(biāo)，為進(jìn)一步做好大氣污染預(yù)報預(yù)警及防治提供參考。

1資料

所用資料為河北省環(huán)保局提供的2013～2014年石家莊逐小時PM2.5濃度監(jiān)測數(shù)據(jù)(17 328個樣本)，以及河北省氣象局氣象信息中心提供的石家莊站對應(yīng)的逐小時風(fēng)向風(fēng)速、降水量和邢臺站探空資料。其中，PM2.5濃度按照中華人民共和國國家環(huán)境保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)HJ633-2012規(guī)定限值分級：空氣質(zhì)量優(yōu)良(PM2.5濃度<75 μg/m3)、輕度到中度污染(75 μg/m3≤PM2.5濃度<150 μg/m3)和重度污染以上(PM2.5濃度≥150 μg/m3)；風(fēng)向是實時變化的矢量，同一站風(fēng)向的最大頻率相對穩(wěn)定[19-20]。風(fēng)向分析中，結(jié)合實際業(yè)務(wù)應(yīng)用習(xí)慣，以本站8個方位風(fēng)向風(fēng)頻進(jìn)行統(tǒng)計分析。

石家莊(114.42°E，38.03°N)和邢臺(114.50°E，37.07°N)均位于河北省太行山東部中南部平原，海拔高度分別為81 m和78 m，天氣氣候條件基本一致，因此用邢臺站探空資料近似代替石家莊站進(jìn)行分析。

2石家莊PM2.5濃度特征

2.1PM2.5濃度日變化

經(jīng)統(tǒng)計(表略)，2013～2014年石家莊PM2.5濃度日平均為140.2 μg/m3，超過環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)(GB3095-2012)所規(guī)定的二級濃度限值75 μg/m3近1倍[21]；小時最大濃度為1 043 μg/m3，出現(xiàn)在2013年1月12日09時(北京時，下同)，最小為0.5 μg/m3，出現(xiàn)在2013年6月27日00時和9月10日11時；2 a來平均每年P(guān)M2.5濃度≤75 μg/m3(空氣質(zhì)量優(yōu)良級)的時數(shù)達(dá)3 023 h，相當(dāng)于126 d/a，而PM2.5濃度≥150 μg/m3(重度污染以上)有2 879 h，相當(dāng)120 d/a?？梢?，近2 a石家莊PM2.5優(yōu)良日數(shù)、輕度到中度污染日數(shù)以及重度污染以上日數(shù)基本各占1/3。

從2013～2014年石家莊PM2.5濃度逐時變化(圖1)可以看出：石家莊PM2.5濃度具有明顯的“雙峰型”日變化特征，一般凌晨02時至早晨09時PM2.5濃度相對較高，且波動較小，爾后開始持續(xù)下降，至下午16時前后降到最小值，16時以后開始持續(xù)增加，至夜間23時再次達(dá)到次峰值，在短暫的下降后又再次增加。PM2.5濃度日變化與地面風(fēng)速日變化正好相反，且略滯后于地面風(fēng)速日變化[22]。另外，白天隨著氣溫升高，大氣垂直運動增強(qiáng)，利于污染物擴(kuò)散，夜間大氣層結(jié)穩(wěn)定，易有逆溫生成，不利于污染物擴(kuò)散。

圖1　2013～2014年石家莊逐小時

2.2PM2.5濃度月季變化

由2013～2014年石家莊PM2.5濃度月、季變化(圖2)可以看出：1月PM2.5濃度最高，其次是2月和12月，7～8月是全年最低時段。其中，2013年除3、4、7月PM2.5平均濃度略低于2014年外，其他各月都明顯高于2014年同期，尤其是1月和12月顯著偏高。2013年污染最重的1月PM2.5濃度達(dá)350.6 μg/m3，是7月(70.6 μg/m3)的近5倍。從季節(jié)分布上看：PM2.5濃度冬季最高，秋季次之，夏季最低。冬季大氣層結(jié)穩(wěn)定，近地層多逆溫，氣象條件不利于污染物垂直擴(kuò)散。另外，石家莊冬季燃煤取暖，造成污染物排放量增大，使得PM2.5濃度升高；春季冷空氣活動頻繁，風(fēng)力加大，氣象條件有利于污染物擴(kuò)散，加之采暖期結(jié)束后燃煤排放量減少，PM2.5濃度較冬季明顯降低；夏季降水集中，且多對流性天氣，大氣垂直運動增強(qiáng)，利于污染物垂直擴(kuò)散，降雨沖刷利于空氣凈化，PM2.5濃度為全年最低；秋季降水減少，多輻射逆溫，大氣層結(jié)趨于穩(wěn)定，PM2.5濃度再次升高。何建軍等[23]研究表明：特殊氣象條件是造成城市大氣污染事件的主要因子之一。可見，PM2.5濃度月、季分布與氣象條件的季節(jié)性變化有明顯關(guān)系。

圖2　2013～2014年石家莊PM2.5濃度月、季變化

3氣象條件對PM2.5影響

3.1垂直擴(kuò)散的影響

污染物質(zhì)量濃度除了受污染源影響外，還取決于大氣的稀釋擴(kuò)散能力。故而，大氣穩(wěn)定度變化對污染物垂直擴(kuò)散有一定影響[24]。石家莊處于太行山東部山脈背風(fēng)處，大氣擴(kuò)散條件明顯弱于開闊平原[25]。受地形等影響，河北省中南部平原早晨多逆溫。分析08時大氣層結(jié)特征發(fā)現(xiàn)(圖略)，2013～2014年共出現(xiàn)逆溫485 d，平均242.5 d/a；逆溫層底平均高度433.2 m，逆溫層頂高654.4 m，逆溫強(qiáng)度3.5 ℃；出現(xiàn)逆溫時PM2.5濃度(日平均為160.1 μg/m3)比沒有逆溫時(日平均108.9 μg/m3)高，尤其在污染較重的冬季表現(xiàn)更為明顯。另外，分析逆溫月出現(xiàn)頻次發(fā)現(xiàn)(圖略)，逆溫出現(xiàn)頻率最多的是10～12月，達(dá)82.8%～86.2%，其次是1～3月，為71.4%～77.4%，逆溫頻次最低的是5～7月，為46.4%～51.6%?？梢姡鏈匾种屏舜髿獯怪边\動，限制了污染物垂直擴(kuò)散。

大氣混合層高度也是反映大氣垂直擴(kuò)散能力的重要參數(shù)[26]。2013～2014年石家莊大氣混合層高度在10～2 520 m之間，混合層平均高度1 142 m。圖3給出2013～2014年大氣混合層高度與PM2.5濃度的關(guān)系?？梢钥闯觯S著大氣混合層高度的升高，PM2.5濃度逐漸降低，整體表現(xiàn)出顯著的下降趨勢，二次多項式擬合的相關(guān)系數(shù)達(dá)-0.396。

圖3　2013～2014年石家莊大氣混合層

根據(jù)PM2.5污染指數(shù)分級標(biāo)準(zhǔn)，分別統(tǒng)計大氣混合層平均高度?？芍?，PM2.5濃度<75 μg/m3，對應(yīng)大氣混合層平均高度為1 448 m；當(dāng)PM2.5濃度在75～150 μg/m3時，大氣混合層平均高度為1 179 m；PM2.5濃度增大到150 μg/m3以上出現(xiàn)重度污染時，大氣混合層平均高度降至878 m?？梢?，空氣質(zhì)量較好時，大氣混合層高度較高，當(dāng)大氣混合層高度降低時，PM2.5濃度增大，易出現(xiàn)重污染天氣。

3.2水平輸送的影響

劉宇[27]、王喜全[28]等研究表明：風(fēng)對大氣污染物的擴(kuò)散和三維輸送起重要作用，其中風(fēng)向決定污染物的輸送方向，風(fēng)速則影響污染物的擴(kuò)散程度。污染物主要集中在邊界層以下，因此，重點分析邊界層以下風(fēng)向風(fēng)速對污染物輸送的影響。河北省中南部平原地區(qū)，925 hPa大約位于800 m高度，基本是邊界層高度。圖4是925 hPa和地面不同風(fēng)向?qū)?yīng)的PM2.5濃度玫瑰圖。從圖4a可以看出：925 hPa高度上，西南風(fēng)方向時PM2.5濃度最高，為193.2 μg/m3，西北風(fēng)時PM2.5濃度最低為117.9 μg/m3。從風(fēng)向出現(xiàn)頻率統(tǒng)計看(圖略)，925 hPa北風(fēng)風(fēng)頻最大，為23.1%，其次西南風(fēng)15.9%，東南風(fēng)風(fēng)頻最小為2.9%。其中，對應(yīng)PM2.5濃度較高的南風(fēng)、西南風(fēng)、西風(fēng)風(fēng)頻之和為41.1%。也就是說，邊界層高度風(fēng)向在180°～270°，不利于石家莊大氣污染物擴(kuò)散，PM2.5濃度高；風(fēng)向在315°～360°及0°～45°時，有利于大氣污染物擴(kuò)散，PM2.5濃度較低?？梢姡仪f全年中有近一半時間不利于污染物濃度的降低。

在沒有明顯天氣系統(tǒng)影響時，石家莊多受地方性風(fēng)影響，表現(xiàn)為地面白天以偏東風(fēng)為主，夜間以偏西風(fēng)為主。由石家莊PM2.5濃度隨地面風(fēng)向變化玫瑰圖(圖4b)可以看出：當(dāng)?shù)孛鏋槠珫|風(fēng)時，PM2.5濃度高，其中東北風(fēng)時PM2.5濃度最高為164.7 μg/m3；當(dāng)?shù)孛鏋槲髂巷L(fēng)時，對應(yīng)的PM2.5濃度較低。由于無冷空氣影響，大氣垂直擴(kuò)散能力較弱，加之受西部山脈阻擋(石家莊處于太行山東麓)，地面偏東風(fēng)對污染物起到輸送累積作用，而偏西風(fēng)則有利于污染物向外輸送擴(kuò)散。從地面風(fēng)向頻率統(tǒng)計看(圖略)，石家莊地面出現(xiàn)偏東風(fēng)頻率39.1%，偏西風(fēng)頻率37%?？梢?，石家莊地面風(fēng)向與邊界層附近風(fēng)向?qū)ξ廴疚镉绊懨黠@不同。

圖4　石家莊925 hPa(a)和地面(b)不同風(fēng)向PM2.5濃度變化玫瑰圖

從環(huán)流形勢分析，沒有明顯冷空氣影響時，石家莊近地面層多受西南氣流控制，925 hPa為西南風(fēng)，由于太行山地形影響，石家莊地面為偏東風(fēng)。探空圖上表現(xiàn)為風(fēng)隨高度順時針旋轉(zhuǎn)，近地層常伴有暖平流或暖脊。暖平流生成了持續(xù)暖空氣蓋，易形成邊界層逆溫，影響污染物擴(kuò)散[29]。

由925 hPa風(fēng)速與PM2.5濃度變化(圖5a)可以看出：925 hPa風(fēng)速<4 m/s時，污染物濃度隨風(fēng)速增大而增加；當(dāng)風(fēng)速>4 m/s時，污染物濃度隨風(fēng)速增大而減小。說明邊界層高度4 m/s以下風(fēng)速不利于污染物擴(kuò)散。2 a來，925 hPa上4 m/s以下風(fēng)速為281 d，平均每年有140.5 d不利于污染物擴(kuò)散。由地面風(fēng)速與PM2.5濃度變化(圖5b)可知：隨著風(fēng)速增大，PM2.5濃度總體呈降低趨勢，但不同風(fēng)向?qū)M2.5濃度的影響有所不同。偏東風(fēng)時各風(fēng)速區(qū)間的PM2.5濃度都比偏西風(fēng)時大。風(fēng)速<2 m/s的偏西風(fēng)，對應(yīng)PM2.5濃度在嚴(yán)重污染以上，當(dāng)風(fēng)速>2 m/s時，隨著風(fēng)速增大，PM2.5濃度明顯減小，說明2 m/s以上的偏西風(fēng)有利于污染物擴(kuò)散。偏東風(fēng)：當(dāng)風(fēng)速<3 m/s時，PM2.5濃度基本在嚴(yán)重污染以上，且隨風(fēng)速增大，PM2.5濃度降低較?。伙L(fēng)速>3 m/s時，PM2.5濃度隨風(fēng)速增大呈明顯降低趨勢，有利于石家莊污染物擴(kuò)散。

圖5　石家莊925 hPa(a)和地面(b)風(fēng)速與PM2.5濃度變化

3.3降水的影響

為分析降水對PM2.5的影響，首先篩選出2013～2014年石家莊降水日(日降水量≥0.1 mm)與非降水日，分別統(tǒng)計PM2.5濃度，得出降水日PM2.5濃度平均為111.7 μg/m3，非降水日PM2.5濃度平均為143.7 μg/m3。圖6是石家莊日降水量與PM2.5日均濃度的關(guān)系，可知隨著日降水量的增大，PM2.5日均濃度表現(xiàn)出明顯下降趨勢，尤其是25 mm以下降水量，二者反相關(guān)關(guān)系更明顯。可見降水量對PM2.5有濕清除作用。

圖6　石家莊2013～2014年日降水量

基于降水日前后PM2.5濃度變化，定量分析降水量對污染物的清除作用。本文規(guī)定：降水前一日PM2.5日均濃度(PM2.5初始濃度)減去降水后一日PM2.5日均濃度表示降水對PM2.5的清除作用。若清除量>0，表示降水對PM2.5有清除作用。為分析降水量和PM2.5初始濃度對清除量的影響，對PM2.5初始濃度(P)、降水量(R)和清除量(Y)進(jìn)行歸一化處理，建立多元回歸方程如下：

(1)

其中，相關(guān)系數(shù)r=0.887，F(xiàn)=132，通過α=0.01顯著性檢驗。回歸方程系數(shù)均為正數(shù)，表明降水前PM2.5初始濃度越高、降水量越大，其清除量也越大。

另外，分析污染嚴(yán)重的冬季降雪過程與降雨過程對PM2.5小時濃度變化的影響。2 a來石家莊降雪過程共計8次，均出現(xiàn)在1月和2月，降雪量在0.5～6.8 mm之間；降雨過程111次，降雨量在0.1～54 mm之間。按以下方法進(jìn)行統(tǒng)計：降水前1 h的PM2.5濃度為過程初始濃度，初始濃度減去降水結(jié)束后1 h的PM2.5濃度為過程清除量，清除量與初始濃度的比值為清除率。統(tǒng)計降雪和降雨過程PM2.5濃度的變化(表1)，發(fā)現(xiàn)石家莊冬季降雪前PM2.5平均濃度(214.4 μg/m3)是降雨前(105.8 μg/m3)的2倍之多，降雪對PM2.5的清除量是185.1 μg/m3，為降雨清除量23.3 μg/m3的8倍。從過程清除率的對比看，降雪對PM2.5清除率是降雨的近4倍。由于冬季污染物濃度高，雪花一般比雨點面積大，下落過程相對較緩，在空中停留時間長，對PM2.5濃度的清除作用比降雨大。

圖7是2013年1月19日22時至20日12時典型的一次降雪過程逐時降雪量與PM2.5濃度變化。降雪初期19日22時，PM2.5小時濃度最大達(dá)539 μg/m3，隨著降雪的持續(xù)，PM2.5濃度開始略有下降，而后降雪量進(jìn)一步加大(尤其是小時降雪量在0.8 mm以上)，在持續(xù)時間長達(dá)4 h后，PM2.5濃度迅速下降到114 μg/m3；22日04時以后降雪大幅減弱，PM2.5濃度呈平緩波動變化，過程最大清除量達(dá)418 μg/m3。降雪期間，小時風(fēng)速在0.9～1.9 m/s之間，尤其在小時降雪0.8 mm以上的連續(xù)4 h內(nèi)，風(fēng)速在0.9～1.4 m/s之間，風(fēng)速較小，可見主要是降雪對PM2.5起到清除作用。

表1　2013～2014年石家莊降雪與降雨過程PM2.5濃度變化

圖7　石家莊2013年1月19日22時至20日12時

4結(jié)論

(1)2013～2014年石家莊PM2.5濃度存在明顯的日、月和季節(jié)變化特征。一天中PM2.5濃度最高值出現(xiàn)在09時左右，最低值出現(xiàn)在16時左右。從月和季節(jié)變化看，冬季污染最重，PM2.5濃度最高，秋季次之，夏季PM2.5濃度最低，季節(jié)性變化明顯。

(2)石家莊平均每年242.5 d早晨有逆溫，其中10～12月逆溫頻率最高，其次是1～3月，逆溫是影響污染物垂直擴(kuò)散的一個主要原因。空氣質(zhì)量優(yōu)良時，大氣混合層高度平均為1 448 m；空氣質(zhì)量重度污染以上時，大氣混合層高度明顯降低，平均為878 m。

(3)近地面層風(fēng)向風(fēng)速對污染物的水平輸送與擴(kuò)散有明顯影響。當(dāng)沒有明顯天氣系統(tǒng)影響時，925 hPa為西南風(fēng)、地面偏東風(fēng)時，不利于石家莊本地污染物擴(kuò)散，易出現(xiàn)污染；925 hPa風(fēng)速>4 m/s、地面偏西風(fēng)2 m/s和偏東風(fēng)3 m/s以上時，均有利于污染物濃度降低。

(4)降水對污染物有濕清除作用，清除量不僅與降水量有關(guān)，還與降水前PM2.5濃度有關(guān)，降雪的濕清除作用比降雨更大。

參考文獻(xiàn)：

[1] Chan Y C, Simpson R W, Mctainsh G H, et al. Source apportionment of visibility degradation problems Brisban(Australia)using multiple linear regression techniques[J]. Atmospheric Environment, 1999,33(19):3237-3250.

[2] Popen C R, Burnett R M J, Calle T E, et al. Lung cancer cardiopulmonary mortality and long term exposure to fine particulate air porppution[J]. Journal of the American Medical Association, 2002,287:1132-1141.

[3] 彭艷梅,鐘玉婷,何清,等. 大氣氣溶膠細(xì)粒子研究進(jìn)展[J]. 沙漠與綠洲氣象,2013,7(1):69-74.

[4] 穆泉,張世秋. 2013年1月中國大面積霧霾事件直接社會經(jīng)濟(jì)損失評估[J]. 中國環(huán)境科學(xué),2013,33(11):2087-2094.

[5] 魏哲,楊晶,王立濤,等. 2013年1月邯鄲市嚴(yán)重霾天氣的污染特征分析[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報,2014,34(5):118-1124.

[6] 王躍思,姚利,王莉莉,等. 2013年元月我國中東部地區(qū)強(qiáng)霾污染成因分析[J]. 中國科學(xué)：地球科學(xué),2014,44(1):15-26.

[7] 王開燕,鄧雪嬌,李海洋,等. 不同天氣狀況下氣溶膠散射系數(shù)變化特征分析[J]. 氣象與環(huán)境科學(xué),2014,37(1):29-32.

[8] 靳軍莉,顏鵬,馬志強(qiáng),等. 北京及周邊地區(qū)2013年1-3月PM2.5變化特征[J]. 應(yīng)用氣象學(xué)報,2014,25(6):690-700.

[9] 吳兌,廖碧婷,吳蒙,等. 環(huán)首都圈霾和霧的長期變化特征與典型個例的近地層輸送條件[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報,2014,34(1):1-11.

[10] 韓霄,張美根. 2013年1月華北平原重霾成因模擬分析[J]. 氣候與環(huán)境研究,2014,19(2):128-139.

[11] 王英峰,丁國安,嚴(yán)鵬. 北京地區(qū)PM2.5的成分特征及來源分析[J]. 應(yīng)用氣象學(xué)報,2007,18(5):645-654.

[12] 張夏琨,王春玲,王寶鑒. 氣象條件對石家莊市空氣質(zhì)量的影響[J]. 干旱氣象,2011,29(1):191-199.

[13] 周巧蘭,束炯,王堅捍. 上海地區(qū)低能見度特征分析[J]. 氣象與環(huán)境科學(xué),2009,32(2):26-29.

[14] 陳雷華,余曄,陳晉北,等. 2001-2007年蘭州市主要大氣污染物污染特征分析[J]. 高原氣象,2010,29(6):1627-1633.

[15] 吳慶梅,張勝軍. 一次霧霾天氣過程的污染影響因子分析[J]. 氣象與環(huán)境科學(xué),2010,33(1):12-16.

[16] 郭立平,喬林,石茗化,等. 河北廊坊市連續(xù)重污染天氣的氣象條件分析[J]. 干旱氣象,2015,33(3):497-504.

[17] 劉新春,鐘玉婷,何清,等. 烏魯木齊大氣黑碳?xì)馊苣z濃度變化特征及影響因素分析[J]. 沙漠與綠洲氣象,2013,7(3):36-42.

[18] 魏哲,楊晶,王立濤,等. 2013年1月邯鄲市嚴(yán)重霾天氣的污染特征分析[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報,2014,34(5):118-124.

[19] 江瀅,羅勇,趙宗慈. 近50年我國風(fēng)向變化特征[J]. 應(yīng)用氣象學(xué)報,2008,19(6):666-672.

[20] 付桂琴,趙春生,張杏敏,等. 1961～2010年河北省地面風(fēng)變化特征及成因探討[J]. 干旱氣象,2015,33(5):497-504.

[21] 劉慶陽,劉艷菊,楊崢,等. 北京城郊冬季一次大氣重污染過程顆粒物的污染特征[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報,2014,34(1):12-18.

[22] 付桂琴,趙春生,張杏敏,等. 河北省地面風(fēng)減小趨勢特征及與大氣重污染關(guān)系研究[A]. 中國氣象學(xué)會2013年年會論文集[C]. 2013.338-345.

[23] 何建軍,余嘩,劉娜,等. 基于WRF模式的蘭州秋冬季大氣污染預(yù)報模型研究[J]. 氣象,2013,39(10):1293-1303.

[24] 孫玫玲,穆懷斌,吳丹朱,等. 天津城區(qū)秋季PM2.5質(zhì)量濃度垂直分布特征研究[J]. 氣象,2008,34(10):60-66.

[25] 齊冰,劉壽東,杜榮光,等. 杭州地區(qū)氣候環(huán)境要素對霾天氣影響特征分析[J]. 氣象,2012,38(10):1225-1231.

[26] 尤煥苓,劉偉東,潭江瑞. 北京地區(qū)平均最大混合層厚度的時間變化特征[J]. 氣象,2010,36(5):51-55.

[27] 劉宇,王式功,尚可政. 蘭州市低空風(fēng)時空變化特征及其與空氣污染的關(guān)系[J]. 高原氣象,2002,21(3):322-326.

[28] 王喜全,楊婷,王自發(fā). 灰霾污染的跨控制區(qū)影響——一次京津冀與東北地區(qū)灰霾污染個案分析[J]. 氣候與環(huán)境研究,2011,16(6):690-696.

[29] 康娜,辛金元,藺永耀,等. 北京山前典型細(xì)粒子污染過程的氣象條件分析[J]. 環(huán)境科學(xué)研究,2009,22(9):1013-1020.

Effect of Meteorological Conditions on PM2.5Concentration in Shijiazhuang of Hebei

FU Guiqin1,2, ZHANG Xingmin1, YOU Fengchun3, TIAN Yaqin1, LI Erjie4

(1.HebeiProvincialMeteorologicalServiceCenter,Shijiazhuang050021,China;2.KeyLaboratoryforMeteorologyandEcologicalEnvironmentofHebeiProvince,Shijiazhuang050021,China; 3.BeijingMeteorologicalObservatory,Beijing100089,China;4.HebeiProvincialMeteorologicalEnvironmentCenter,Shijiazhuang050021,China)

Abstract:To improve the environmental forecasting service ability and meet the needs of the public and government, the effects of meteorological condition on PM2.5concentration were quantitatively analyzed from aspects of atmospheric horizontal and vertical diffusion, local circulation based on the hourly observation data of PM2.5concentration, wind direction, wind speed, precipitation in Shijiazhuang and atmosphic mixing height of sounding data from Xingdai station during 2013-2014. The results are as follows:(1) The daily variation of PM2.5concentration was obvious, the daily concentration was highest at 08:00 and lowest at 16:00 in Shijiazhuang. And it had significant seasonal variation with highest concentration in winter and lowest concentration in summer. (2) There were 485 days temperature inversion during 2013-2014 in Shijiazhuang, and the frequency appearring in October to December was the most ranging from 82.8% to 86.2%. The temperature inversion blocked the vertical motion of atmosphere in lower layer, which wasn’t conducive to spread of air pollutants. (3) The correlation of mixing layer height with PM2.5concentration was negative. When the PM2.5concentration was less than 75 μg/m3, the average mixing layer height was 1 448 metres, while that was more than or equal to 150 μg/m3, the mean mixing layer height declined to 878 metres. (4) The influences of wind direction and wind speed on pollutants over the surface and boundary layer were obviously different in Shijiazhuang owing to the different terrain. The southwest wind on 925 hPa and easterly winds on ground weren’t helpful to diffusion of pollutants. However the northwest wind on 925 hPa and westerly wind on ground were beneficial to diffusion of pollutants. When wind speed on 925 hPa was greater than 4 m/s and the westerly wind speed was greater than 2 m/s or the easterly wind speed was greater than 3 m/s on surface, it was conducive to pollution diffusion. (5) Precipitation had wet removing effect on pollutants, the cleaning quantity was not only related to the precipitation, but also to the PM2.5concentration before the rainfall. The removing effect of snowfall in winter on the quantity of PM2.5concentration was 4 times more than the rainfall.

Key words:PM2.5concentration; wind direction and wind speed; precipitation; mixing layer height

中圖分類號：X513

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1006-7639(2016)-02-0349-07

doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-02-0349

作者簡介：付桂琴(1968- )，女，碩士，高級工程師，主要從事環(huán)境等應(yīng)用氣象預(yù)報服務(wù)技術(shù)研究．E-mail：fgq84@tom.com, 919942110@qq.com通訊作者：尤鳳春(1958- )，女，正研級高級工程師，主要從事災(zāi)害性天氣成因及預(yù)報技術(shù)研究．E-mail：youfengchun@vip.sina.com

基金項目：國家自然科學(xué)基金(41375134)和中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)專項基金(IUMKY201304PP0104)共同資助

收稿日期：2015-09-21；改回日期：2015-12-31

付桂琴，張杏敏，尤鳳春，等.氣象條件對石家莊PM2.5濃度的影響分析[J].干旱氣象，2016，34(2)：349-355, [FU Guiqin, ZHANG Xingmin, YOU Fengchun, et al. Effect of Meteorological Conditions on PM2.5Concentration in Shijiazhuang of Hebei[J]. Journal of Arid Meteorology, 2016, 34(2):349-355], doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-02-0349