哈爾濱市嚴(yán)重霧霾期大氣污染數(shù)值模擬研究

楊　瑩，王　琨，崔　晨，黃麗坤，姜珺秋

(1. 哈爾濱工業(yè)大學(xué) 市政環(huán)境工程學(xué)院，哈爾濱 150090；2. 城市科學(xué)規(guī)劃設(shè)計研究院，北京100831； 3. 哈爾濱商業(yè)大學(xué) 食品學(xué)院，哈爾濱 150076)

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哈爾濱市嚴(yán)重霧霾期大氣污染數(shù)值模擬研究

楊瑩1，王琨1，崔晨2，黃麗坤3，姜珺秋1

(1. 哈爾濱工業(yè)大學(xué) 市政環(huán)境工程學(xué)院，哈爾濱 150090；2. 城市科學(xué)規(guī)劃設(shè)計研究院，北京100831； 3. 哈爾濱商業(yè)大學(xué) 食品學(xué)院，哈爾濱 150076)

采用WRF/CALPUFF耦合模型，對哈爾濱市2013年10月15日～10月24日一次嚴(yán)重霧霾污染天氣進(jìn)行模擬，得到此次霧霾污染PM2.5質(zhì)量濃度分布特征.模擬結(jié)果表明，由于“熱島效應(yīng)”的存在發(fā)生嚴(yán)重污染的區(qū)域主要集中于哈爾濱市轄區(qū)內(nèi)，周邊區(qū)縣存在不同程度的污染.氣象條件也對本次霧霾現(xiàn)象產(chǎn)生重要影響，10月20日及21日兩天，氣溫偏高(最高18 ℃，最低5 ℃)、相對濕度較大(98%)、夜間混合層高度小于100 m，伴隨靜風(fēng)天氣導(dǎo)致霧霾現(xiàn)象極其嚴(yán)重，空氣質(zhì)量等級為六級，市轄區(qū)內(nèi)PM2.5質(zhì)量濃度最大值超過1 000 μg/m3.

數(shù)值模擬；PM2.5；質(zhì)量濃度分布；霧霾期

大氣是人類賴以生存的最基本的環(huán)境，隨著工業(yè)化和城市化的快速發(fā)展，大氣污染已經(jīng)成為全球性的社會公害[1].大氣污染已不僅僅是某一城市的局部問題，大氣污染是區(qū)域性的，并且可以通過氣流輸送影響其他地區(qū)造成區(qū)域性污染.哈爾濱作為東北地區(qū)代表性城市，四季分明，冬季寒冷且漫長，采暖期(10月15日～次年4月15日)持續(xù)時間長.在城市燃煤、秸稈燃燒及汽車尾氣等因素的共同作用下，哈爾濱市大氣污染嚴(yán)重影響到人們的生活和健康.根據(jù)哈爾濱市環(huán)保局統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2013全年超過三分之一天數(shù)空氣質(zhì)量超標(biāo)，其中中度以上污染天數(shù)達(dá)78 d，且主要集中在采暖期[2].目前各種空氣質(zhì)量模型被廣泛應(yīng)用于大氣污染防治及預(yù)測領(lǐng)域，已經(jīng)成功模擬了二氧化硫SO2、氮氧化合物NOx、一氧化碳CO、二氧化碳CO2、顆粒物及光化學(xué)現(xiàn)象等污染現(xiàn)象，并成為大氣污染防治的重要手段[3-5].因此利用空氣質(zhì)量模型模擬哈爾濱市采暖期內(nèi)一次嚴(yán)重霧霾污染現(xiàn)象并分析氣象因素對污染物擴(kuò)散的影響，對探究哈爾濱市大氣污染分布情況有重要意義.

1　選用模型

數(shù)值模擬是指利用空氣質(zhì)量模型模擬污染物在大氣中的擴(kuò)散情況.空氣質(zhì)量數(shù)值模式從第一代到第三代已經(jīng)有幾十年的發(fā)展歷史并且在模擬大氣污染方面取得了一定成果[6-9]，然而國內(nèi)相對于國外起步較晚，尤其是針對哈爾濱這種冬季采暖期污染嚴(yán)重的寒冷城市，采用數(shù)值模擬研究對大氣污染及污染特征較少.本研究選用WRF模式模擬氣象場，采用數(shù)值模擬中空氣質(zhì)量模型CALPUFF模擬污染物分布情況，本研究所使用軟件均為美國正版軟件.

1.1WRF模式

WRF(Weather Research and Forecast Model)是新一代高分辨率中尺度(幾十到幾百千米)天氣預(yù)報模式，由美國環(huán)境預(yù)測中心和美國大氣研究中心共同開發(fā).WRF模式系統(tǒng)由三部分組成：前處理WPS模塊、WRF-ARW/WRF-NMM模塊及后處理WPP模塊.WPS模塊為模式輸入模擬準(zhǔn)備氣象場文件，確定模擬區(qū)域，將土地利用類型、地表粗糙程度、土壤類別等數(shù)值插值到模擬區(qū)域，并將氣象要素按網(wǎng)格化進(jìn)行插值.WRF-ARW/WRF-NMM模塊是WRF模式中最核心的部分，對大氣運動的方程組求解后得到模擬結(jié)果.在運行之前需要被自帶real程序?qū)⒂蒞PS輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成模式需要的邊界層文件并進(jìn)行初始化，隨后啟動模式.WPP模塊是WRF模式進(jìn)行診斷及對預(yù)報結(jié)果進(jìn)行可視化處理的模塊，可以輸出風(fēng)場、溫度場、大氣穩(wěn)定度等氣象數(shù)據(jù).

模擬區(qū)域以哈爾濱市中心(128°E，45.5°N)為原點，由兩個相互嵌套的網(wǎng)格組成.其中外層模擬區(qū)域包括黑龍江省全部，模擬范圍621 km×621 km，分辨率為9 km×9 km，為內(nèi)層的區(qū)域提供邊界條件；內(nèi)層模擬區(qū)域包含整個哈爾濱市全部，模擬范圍360 km×414 km，分辨率為3 km×3 km.氣原始?xì)庀髷?shù)據(jù)背景場資料來自美國國家環(huán)境預(yù)報中心提供的1°×1°fnl格式的全球再分析資料.

1.2CALPUFF模型

CALPUFF是由美國環(huán)保局長期支持西格瑪公司開發(fā)的多層、多種非定常的第二代中尺度空氣質(zhì)量模型，在國際上應(yīng)用較多并已得到驗證[10].此外，CALPUFF模式是《環(huán)境影響評價技術(shù)導(dǎo)則-大氣環(huán)境》(HJ2.2-2008)推薦的大氣環(huán)境評價模式[11].CALPUFF模式由風(fēng)場診斷模塊CALMET、高斯煙團(tuán)擴(kuò)散模塊CALPUFF和后處理軟件CALPOST三部分組成.由中尺度氣象模式輸出的氣象場數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成CALMET可讀格式后結(jié)合所需常規(guī)氣象觀測資料作為CALMET 模塊輸入數(shù)據(jù)，模塊自動計算并生成逐時的風(fēng)場、溫度場、大氣穩(wěn)定度和混合層高度等三維氣象場資料.將CALMET輸出的氣象場結(jié)合污染源數(shù)據(jù)輸入CALPUFF高斯煙團(tuán)擴(kuò)散模塊，考慮化學(xué)轉(zhuǎn)化、干濕沉降、污染物清除等過程生成目標(biāo)點的污染物質(zhì)量濃度.最后進(jìn)行CALPOST后處理，提取輸出數(shù)據(jù).

模擬區(qū)域以哈爾濱市中心(128°E，45.5°N)為原點，區(qū)域大小350 km×300 km，網(wǎng)格分辨率為5 km×5 km.所選區(qū)域內(nèi)1 km土地利用類型等資料均來自美國USGS數(shù)據(jù)庫，土地利用類型，海拔高度，表面粗糙度，植被區(qū)域分類等參數(shù)均根據(jù)格點插值，其他缺省值均由模式提供.

2　嚴(yán)重霧霾期模擬結(jié)果及分析

2.1模擬結(jié)果校驗

為了校驗CALPUFF模型模擬的準(zhǔn)確性，將PM2.5質(zhì)量濃度模擬值與監(jiān)測值進(jìn)行統(tǒng)計對比.選取哈爾濱市香坊紅旗大街監(jiān)測點位的監(jiān)測數(shù)據(jù)，通過與實測質(zhì)量濃度的時間序列進(jìn)行對比，對模型模擬結(jié)果進(jìn)行驗證.結(jié)果見圖1.

由圖1得到，通過對香坊紅旗大街監(jiān)測點的PM2.5模擬質(zhì)量濃度與監(jiān)測值趨勢進(jìn)行對比，結(jié)果顯示二者質(zhì)量濃度變化趨勢基本一致，因此模型對質(zhì)量濃度的起伏變化有較好的模擬結(jié)果，這也說明模型基本可以反映出模擬區(qū)域內(nèi)氣象條件的影響.

2.2模擬結(jié)果分析

2013年10月20日集中供暖開始后，哈爾濱市燃煤量大幅增加及秸稈的焚燒導(dǎo)致污染物排放量急劇上升使得哈爾濱市出現(xiàn)霧霾天氣.此外，不利的天氣情況加劇了大氣污染，哈爾濱市內(nèi)能見度極低并伴隨著嗆鼻的氣味，哈爾濱市各國控監(jiān)測點PM2.5指數(shù)爆表.本研究利用WRF/CALPUFF耦合模型模擬了2013年10月15日～10月24日采暖初期十天內(nèi)的一次嚴(yán)重霧霾污染情況，圖2為哈爾濱嚴(yán)重霧霾期內(nèi)PM2.5逐時質(zhì)量濃度變化圖.

圖2　哈爾濱市嚴(yán)重霧霾期PM2.5質(zhì)量濃度變化

通過質(zhì)量濃度模擬得到，霧霾期內(nèi)PM2.5質(zhì)量濃度平均值為325.6 μg/m3，供暖前期10月15日哈爾濱市出現(xiàn)低質(zhì)量濃度的大氣污染現(xiàn)象，主要污染范圍集中在市轄區(qū)，其中巴彥縣北部及賓縣西部有小范圍污染；10月16日首次出現(xiàn)嚴(yán)重污染天氣，市區(qū)內(nèi)PM2.5質(zhì)量濃度峰值達(dá)450 μg/m3，空氣質(zhì)量等級為五級，重度污染，且霧霾主要集中在南崗區(qū)、道里區(qū)、道外區(qū)及香坊區(qū)，五常市及尚志市等地也有不同程度的污染，其中賓縣及木蘭縣部分區(qū)域污霧霾天氣較為嚴(yán)重.10月17及18日，霧霾程度明顯降低且主要集中在市轄區(qū)范圍內(nèi)，并未發(fā)生全市大范圍霧霾天氣；19日下午4時后，PM2.5質(zhì)量濃度呈明顯上升的趨勢；10月20日，正式集中供熱首日，哈爾濱市出現(xiàn)入秋以來最嚴(yán)重的霧霾天氣，程度重且影響范圍較廣，市轄區(qū)內(nèi)污染等級為六級嚴(yán)重污染.20日凌晨PM2.5質(zhì)量濃度達(dá)到第一個高峰732 μg/m3，至12時PM2.5質(zhì)量濃度呈下降趨勢，16時以后霧霾污染加劇，PM2.5質(zhì)量濃度急劇增加，而到達(dá)21日凌晨霧霾污染情況最為嚴(yán)重，PM2.5質(zhì)量濃度最高值超過1 000 μg/m3.22日開始污染情況有所好轉(zhuǎn)，污染范圍逐漸縮小，周邊縣城基本不見霧霾天氣.

哈爾濱市轄區(qū)內(nèi)人口集中、城市建筑物多且密集、植被覆蓋率較低，柏油路面比郊區(qū)的土壤、植被具有更大的吸熱率和更小的比熱容；此外，哈爾濱市轄機(jī)動車、工業(yè)生產(chǎn)以及居民生活，產(chǎn)生了大量的氮氧化物、二氧化碳和粉塵等排放物，這些大氣污染物質(zhì)量濃度大，氣溶膠微粒多，會吸收下墊面熱輻射，在一定程度上起了保溫作用，導(dǎo)致市轄區(qū)內(nèi)的溫度普遍高于市周邊區(qū)縣，從而造成“熱島效應(yīng)”.由于“熱島效應(yīng)”的存在，暖空氣在市轄區(qū)內(nèi)上升，而邊縣地區(qū)相對冷的空氣下沉，這樣形成城郊環(huán)流，空氣中各種污染物在局地環(huán)流的作用下聚集在市轄區(qū)上空無法消散，因此此次霧霾污染嚴(yán)重區(qū)域多集中在市轄區(qū)，污染呈現(xiàn)市中心向周邊區(qū)縣梯度減弱的變化，待霧霾結(jié)束時市轄與周邊區(qū)縣大氣污染同時好轉(zhuǎn).

3　氣象條件分析

10月北方進(jìn)入采暖季節(jié)，燃煤量的增加及秸稈焚燒使得污染物排放量明顯則多.大氣污染一方面受污染物排放量的影響，另一方便則受氣象因素的影響.氣象因素主要是指風(fēng)、降水、溫度、大氣穩(wěn)定度及逆溫現(xiàn)象等.本研究主要研究對大氣污染影響較大的因素風(fēng)、溫度、濕度及混合層高度.

3.1風(fēng)

在風(fēng)的作用下，排放到大氣中的各種污染物會被輸送到其他區(qū)域，其中風(fēng)向決定了污染物的擴(kuò)散方向，風(fēng)速決定了污染范圍，混合層高度的大小直接決定了大氣垂直方向上污染物擴(kuò)散的能力.圖3為嚴(yán)重霧霾期內(nèi)哈爾濱市風(fēng)速變化圖.

圖3　哈爾濱市嚴(yán)重霧霾期風(fēng)速變化

由圖3可知，10月16日、20日及21日為嚴(yán)重霧霾期內(nèi)風(fēng)速最小的三天，這種氣象條件極其不利于污染物的擴(kuò)散，使得污染物聚集在城市上方久久不能散去.結(jié)合風(fēng)向條件，10月16日霧霾發(fā)生首日，當(dāng)天主導(dǎo)風(fēng)向為西北偏北風(fēng)，伴隨北風(fēng)、東風(fēng)及西南風(fēng)，風(fēng)向多變，因此造成大范圍霧霾現(xiàn)象；10月20日及21日為霧霾污染最嚴(yán)重的兩天，幾乎是靜風(fēng)狀態(tài)，近地面的水平風(fēng)極弱，大氣水平擴(kuò)散能力極差.

3.2溫度及相對濕度

圖4反映了嚴(yán)重霧霾期內(nèi)哈爾濱市最高、最低溫度及相對濕度的變化情況，在暖空氣影響下自10月18日開始升溫，在20～21日霧霾污染最為嚴(yán)重的兩天內(nèi)，最高溫度達(dá)18 ℃，最低溫度為5 ℃，最高溫度明顯高于2012年同期最高溫度，空氣濕度極大達(dá)98%，城市溫度及濕度偏高，氣壓低，同時結(jié)合靜風(fēng)天氣導(dǎo)致污染物聚集在城市上空，促進(jìn)了嚴(yán)重霧霾現(xiàn)象的發(fā)生.

圖4　哈爾濱市嚴(yán)重霧霾期溫度及相對濕度變化

3.3混合層高度

由于20、21日為靜風(fēng)天氣，因此大氣的垂直擴(kuò)散能力成為了影響霧霾分布的主要因素.圖5為21日混合層高度與大氣穩(wěn)定度逐時變化圖，21日夜間平均混合層高度較低都在100 m以下，大氣穩(wěn)定度較好，垂直擴(kuò)散能力較差，這直接導(dǎo)致聚集在低層大氣的污染物很難向高空擴(kuò)散，因此近地面產(chǎn)生嚴(yán)重的霧霾現(xiàn)象；太陽升起后地面溫度開始增高，大氣垂直湍流運動加快，混合層高度增加，到達(dá)14時混合層高度達(dá)到極大值250 m，空氣對流能力較好，易于污染物擴(kuò)散；14時之后混合層高度開始下降，日落后至次日日出這段時間內(nèi)混合層高度最低，大氣穩(wěn)定度最強(qiáng)，污染物聚集.此外，采暖期由于長時間的地面輻射冷卻，夜間出現(xiàn)上暖下冷的輻射逆溫現(xiàn)象，空氣的垂直運動能力較差，使得污染物聚集在低層大氣，因此造成嚴(yán)重的污染天氣；日出后，隨著太陽輻射的逐漸增強(qiáng)，近地面氣層開始增溫，于是逆溫便自下而上地消失，霧霾污染減輕.

圖5　混合層高度與大氣穩(wěn)定度逐時變化圖

4　結(jié)　論

1)WRF/CALPUFF耦合模型對哈爾濱市霧霾天氣的模擬有較好的效果，為哈爾濱市大氣污染防治提供了新的手段.

2)通過對哈爾濱市2013年10月15日～24日為期十天的嚴(yán)重霧霾天氣進(jìn)行模擬，得到此次霧霾污染天氣的影響范圍及污染程度，結(jié)果顯示由于“熱島效應(yīng)”的存在，市轄區(qū)霧霾污染嚴(yán)重并向周圍區(qū)縣呈梯度減輕的趨勢.

3)在氣象方面，污染程度最為嚴(yán)重的20日及21日，在暖空氣的影響下(最高溫度18 ℃、最低溫度5 ℃)、空氣濕度高達(dá)98%，城市處于低壓狀態(tài)，夜間大氣混合層高度較低(小于100 m)并伴隨靜風(fēng)現(xiàn)象，一系列不利的氣象條件導(dǎo)致哈爾濱市此次霧霾天氣程度重時間長.

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Study on numerical simulation of serious smog pollution in Harbin

YANG Ying1, WANG Kun1, CUI Chen2, HUANG Li-kun3, JIANG Jun-qiu1

(1. School of Municipal and Environmental Engineering, Harbin Institution of Technology, Harbin 150090, China;2. Chinese Institute of Urban Scientific Planning and Design, Beijing 100831, China;3. School of Food Engineering, Harbin University of Commerce, Harbin 150076, China)

Using the WRF/CALPUFF coupled air quality model simulates a serious haze pollution weather to show distribution of PM2.5 concentration in Harbin during October 15 to 24, 2013. It showed that area occurred serious pollutions was located in municipal districts. It has a different degree of pollution in other counties. Weather conditions have an important influence on the smog pollution. During October 20 to 21, 2013, with calm wind, high temperature (highest 18 ℃, lowest 5 ℃), 98% relative humidity, the mixing layer height was less than 100 m in the night. A series of bad weather conditions cause this serious smog pollution, with air quality level for level 6. The max concentration of PM2.5 was over 1 000 μg/m3in municipal districts.

numerical simulation; PM2.5; concentration distribution; haze period

2015-10-20.

國家自然科學(xué)基金項目(51408168)；哈爾濱市科技攻關(guān)項目( 2013AA4AS045)

楊瑩(1992-)，女，碩士，研究方向：大氣污染防治.

王琨(1964-)，女，教授，博士，研究方向：大氣污染防治.

X51

A

1672-0946(2016)04-0440-04