沈陽一次嚴(yán)重污染天氣過程持續(xù)和增強(qiáng)氣象條件分析

李 崇，袁子鵬，2，吳宇童，班偉龍，李 典，吉曹翔，高文康

1．沈陽市氣象局，遼寧沈陽 110168

2．遼寧省氣象局，遼寧沈陽 110001

3．中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所，大氣邊界層物理與化學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(LAPC)，北京 100029

沈陽一次嚴(yán)重污染天氣過程持續(xù)和增強(qiáng)氣象條件分析

李 崇1，袁子鵬1，2，吳宇童1，班偉龍1，李 典1，吉曹翔1，高文康3

1．沈陽市氣象局，遼寧沈陽 110168

2．遼寧省氣象局，遼寧沈陽 110001

3．中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所，大氣邊界層物理與化學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(LAPC)，北京 100029

2015年11月7—9日沈陽出現(xiàn)罕見的持續(xù)嚴(yán)重污染天氣，采用環(huán)流形勢(shì)、地面常規(guī)氣象觀測(cè)、污染物濃度觀測(cè)、風(fēng)廓線雷達(dá)及雨滴譜資料等，對(duì)此次污染成因進(jìn)行了研究．結(jié)果表明:在此次嚴(yán)重污染天氣過程中，連續(xù)22 h AQI≥500，首要污染物均為PM2．5，其異常峰值最高達(dá)到1 308 μg m3;ρ(PM2．5)與ρ(PM10)、ρ(NO2)和ρ(CO)的相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0．996、0．602、0．891，并且ρ(PM2．5)與ρ(PM10)、ρ(CO)的正相關(guān)性更為顯著;在污染的同時(shí)出現(xiàn)了降水，11月7和8日的日降水量分別為9．9和2．3 mm，但降水對(duì)污染物的稀釋和清除作用并不明顯．穩(wěn)定的大尺度環(huán)流和對(duì)流層內(nèi)中低層大氣層結(jié)持續(xù)穩(wěn)定、連續(xù)4個(gè)時(shí)次的探空曲線顯示925～850 hPa之間存在多個(gè)逆溫層(逆溫強(qiáng)度最大可達(dá)5℃)、相對(duì)濕度較大(日均相對(duì)濕度在75%以上)，是此次嚴(yán)重污染天氣持續(xù)的有利氣象條件．風(fēng)廓線雷達(dá)探測(cè)的整層大氣垂直速度很小，多介于－1～1 m s之間，并且近地面2 m s以下弱下沉的垂直速度為嚴(yán)重污染天氣過程提供了較好的動(dòng)力條件．此外，近地面風(fēng)力可達(dá)3～4級(jí)，有利于上游污染物的水平輸送．研究顯示，此次嚴(yán)重污染天氣過程還與外圍秸稈集中燃燒所導(dǎo)致的大量污染物長(zhǎng)距離輸送有密切關(guān)聯(lián)．

霾;重污染;氣象條件;降水;污染物輸送

霾是一種由于空氣中大量微小氣溶膠粒子的存在，使得空氣變渾濁，致使水平能見度下降至10 km以下的一種天氣現(xiàn)象［1-3］．隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展和城市化進(jìn)程的快速推進(jìn)，工業(yè)耗煤量、機(jī)動(dòng)車擁有量以及農(nóng)作物秸稈燃燒量不斷增加，城市重污染天氣急劇增多，對(duì)人體健康、城市大氣環(huán)境、交通運(yùn)輸?shù)榷紩?huì)造成嚴(yán)重的影響［4-5］．重污染天氣的出現(xiàn)與空氣中的微小粒子數(shù)量息息相關(guān)，其一方面取決于排放源的強(qiáng)度，一方面也取決于當(dāng)?shù)卮髿獾妮斔秃蛿U(kuò)散條件［6］．近年來，不少學(xué)者從重污染天氣的氣候特征、天氣學(xué)特點(diǎn)、生消物理機(jī)制和數(shù)值模擬等方面做了大量的研究，并取得了一系列成果．魏文秀［7］利用142個(gè)氣象臺(tái)站的重污染天氣資料，對(duì)1971—2007年河北重污染天氣的時(shí)空分布特征進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)河北重污染天氣的出現(xiàn)頻數(shù)有明顯的地域性和月際分布特征，并且重污染天氣的出現(xiàn)與天氣形勢(shì)有關(guān)．廖曉農(nóng)等［8］利用常規(guī)氣象探測(cè)資料、NECP再分析資料等揭示了北京地區(qū)冬、夏持續(xù)性重污染天氣形成過程和維持機(jī)制，并進(jìn)一步分析了持續(xù)性重污染天氣發(fā)生的環(huán)境氣象條件的異同．劉梅等［9］利用能見度監(jiān)測(cè)資料、自動(dòng)站氣象要素資料、探空資料等對(duì)2013年1月江蘇重污染天氣持續(xù)性和13—14日大霧形成機(jī)制展開分析，給出了持續(xù)性重污染天氣的環(huán)流背景及近地面氣象要素特征．唐嫻等［10］利用中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所自主開發(fā)的嵌套網(wǎng)格空氣質(zhì)量模式系統(tǒng)(NAQPMS)及其污染源在線追蹤技術(shù)，對(duì)2011年10月27—30日遼寧中部城市群發(fā)生的一次重污染天氣過程的外來影響貢獻(xiàn)率進(jìn)行了模擬計(jì)算和分析，并提出了細(xì)顆粒物污染的跨控制區(qū)影響問題．

據(jù)筆者統(tǒng)計(jì)，沈陽地區(qū)重污染天氣出現(xiàn)日數(shù)呈逐年上升的趨勢(shì)，重污染天氣的出現(xiàn)直接導(dǎo)致城市空氣質(zhì)量的下降．僅2015年，沈陽市氣象局啟動(dòng)了重污染天氣應(yīng)急響應(yīng)5次，累計(jì)應(yīng)急響應(yīng)日數(shù)多達(dá)24 d，重污染天氣已成為典型的氣象災(zāi)害之一．綜上，該研究針對(duì)2015年11月7—9日發(fā)生在沈陽地區(qū)的一次嚴(yán)重污染天氣過程，結(jié)合污染物濃度、氣象要素、天氣形勢(shì)、氣流軌跡分析，綜合探討此次嚴(yán)重污染天氣形成機(jī)制、持續(xù)性和增強(qiáng)特征及可能的來源，以期對(duì)重污染天氣的預(yù)報(bào)和控制提供有益參考．

1 資料與方法

污染物濃度資料來源于沈陽市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心站．能見度、相對(duì)濕度資料來自沈陽觀象臺(tái)，雨滴譜資料來源于位于沈陽觀象臺(tái)西北方向5．6 km的激光雨滴譜儀，風(fēng)廓線雷達(dá)位于沈陽觀象臺(tái)．地面10 m風(fēng)場(chǎng)資料來自于中央氣象臺(tái)內(nèi)網(wǎng)．秸稈焚燒分布火點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來源于中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站網(wǎng)站．用于軌跡計(jì)算的氣象資料為美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局(NOAA)的全球同化系統(tǒng)(GDAS)數(shù)據(jù);用來分析大氣輸送情況的軌跡計(jì)算采用美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局(NOAA)開發(fā)的軌跡模式HYSPLIT(http: ready．a(chǎn)rl．noaa．gov HYSPLIT．php)．

2 結(jié)果分析與討論

2．1 嚴(yán)重污染天氣過程實(shí)況

2015年11月7—9日，中國(guó)中東部陸續(xù)陷入長(zhǎng)時(shí)間重污染天氣過程中，東北地區(qū)尤為嚴(yán)重．在此次區(qū)域性重污染天氣過程中，沈陽有兩個(gè)明顯特點(diǎn):①污染重，小時(shí)空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)連續(xù)22 h處于AQI≥500狀態(tài)，首要污染物均為PM2．5，尤其在8日14∶00的小時(shí)ρ(PM2．5)達(dá)到1 308 μg m3的異常峰值(見圖1)，近幾年來在沈陽實(shí)屬罕見;②出現(xiàn)了降水，但降水對(duì)污染物的稀釋和清除作用并不明顯．

HSC-PS32激光雨滴譜儀Parsivel2采用現(xiàn)代激光技術(shù)的光學(xué)遙測(cè)系統(tǒng)，測(cè)量的基本參數(shù)為粒徑和速度，對(duì)通過激光帶的粒子進(jìn)行分級(jí)和統(tǒng)計(jì)．其粒子直徑從0．2～25 mm，分成32個(gè)通道，粒子速度從0．2～20 m s，分成32個(gè)通道，因此總的類別為1 024(32×32)種．由此推導(dǎo)出粒徑分布、降水量、能見度和降水類型等．激光雨滴譜儀監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)(見圖2)顯示，7日02∶00—06∶00、09∶00—16∶00和8 日14∶00—17∶00沈陽均出現(xiàn)了降水．觀測(cè)資料顯示7日降水相態(tài)為雨，并且出現(xiàn)了凍雨;8日為雪，從小時(shí)粒子數(shù)和小時(shí)降水強(qiáng)度來看，降雪時(shí)的粒子數(shù)明顯高于降雨時(shí)相應(yīng)的值，而降水強(qiáng)度卻低于降雨相應(yīng)的值．

圖3為在沈陽環(huán)境監(jiān)測(cè)中心站采集到的SO2、NO2、O3和CO 4種大氣成分小時(shí)濃度值再進(jìn)行全市11個(gè)站點(diǎn)平均后的逐時(shí)變化情況．圖3中，ρ(SO2)呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì)，并且有一定的日變化特征，分別在每日08∶00和20∶00前后出現(xiàn)波峰時(shí)段．由圖1、3可見，ρ(PM2．5)、ρ(PM10)、ρ(NO2)、ρ(CO)的變化過程較為相似，4種成分的小時(shí)濃度均是在8日02∶00開始逐步積累，隨著重污染天氣的出現(xiàn)，濃度持續(xù)升高，并均在8日12∶00—14∶00出現(xiàn)了異常峰值，最高值分別達(dá)到了1 308 μg m3(8日14∶00)、1 140 μg m3(8日14∶00)、125 μg m3(8日13∶00)、3 130 μg m3(8日12∶00)，之后隨著重污染天氣的減弱，4種成分濃度明顯下降．經(jīng)計(jì)算分析發(fā)現(xiàn)四者之間有明顯的正相關(guān)性，ρ(PM2．5)與ρ(PM10)、ρ(NO2)和ρ(CO)的相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0．996、0．602、0．891，并且ρ(PM2．5) 與ρ(PM10)、ρ(CO)的正相關(guān)性更顯著．由于O3的生成需要消耗大量的氮氧化物，而氮氧化物的主要成分是NO和NO2，即NO2作為O3生成的前體物，二者之間應(yīng)為明顯的反向變化趨勢(shì)［11-13］，在 8日白天ρ(NO2)出現(xiàn)連續(xù)長(zhǎng)時(shí)間波峰時(shí)段后，ρ(O3)便表現(xiàn)出波動(dòng)式上升的趨勢(shì)，并在9日14∶00出現(xiàn)了66 μg m3的峰值．

劉端陽等［14］在分析2012年6月9—11日一次秸稈焚燒導(dǎo)致的嚴(yán)重污染天氣過程時(shí)，也分析了ρ(PM2．5)、ρ(SO2)、ρ(NO2)、ρ(CO)的變化，發(fā)現(xiàn)4種成分的峰值分別為1 156、49、70和1 085 μg m3，均低于該研究中對(duì)應(yīng)成分的各個(gè)峰值．

從以上分析可以看出，在此次連續(xù)嚴(yán)重污染過程中，ρ(PM2．5)、ρ(SO2)、ρ(NO2)和ρ(CO)異常偏高，高濃度的污染物在近地面長(zhǎng)時(shí)間堆積，使得小時(shí)AQI≥500持續(xù)22 h，近地面能見度長(zhǎng)時(shí)間低于1 000 m達(dá)20 h以上，另外，高濃度的污染物與水汽(見圖4)的結(jié)合使得重污染強(qiáng)度增加，能見度持續(xù)降低．

2．2 嚴(yán)重污染天氣過程成因分析

( ) 9. Mike never listens to ______ except his uncle.

2．2．1 天氣形勢(shì)與地面氣象要素

分析此次嚴(yán)重污染天氣過程前期和持續(xù)時(shí)的高低空形勢(shì)(圖略)，大部分時(shí)間沈陽高空為槽前偏西或西南氣流控制，有利于高層增濕，低層850 hPa為暖脊或弱暖平流，地面連續(xù)處在低壓倒槽頂部控制，近地面為偏北風(fēng)或偏東風(fēng)，并有弱輻合，水汽條件較好，對(duì)霾的形成和維持比較有利．

由于嚴(yán)重污染天氣期間，空氣中的污染物粒子具有較強(qiáng)的光散射和吸收能力，從而導(dǎo)致能見度明顯下降，因此能見度的降低是嚴(yán)重污染天氣的主要特征之一［15］．從沈陽觀象臺(tái)的能見度監(jiān)測(cè)(見圖4)可見，在8日08∶00天氣污染較重的時(shí)段，大氣能見度明顯降低，尤其在降雪出現(xiàn)(8日14∶00—17∶00)時(shí)，能見度已降至500 m以下．

2．2．2 大氣層結(jié)和風(fēng)廓線特征

分析沈陽7日08∶00至8日20∶00逐時(shí)(12 h) 共4個(gè)時(shí)次的溫、濕度曲線(見圖5)可以發(fā)現(xiàn)，在嚴(yán)重污染天氣時(shí)段前期和持續(xù)過程中，低層925～850 hPa之間一直維持著逆溫層結(jié)，尤其是在8日08∶00，在925～600 hPa之間存在多個(gè)逆溫層，這種超穩(wěn)定的大氣垂直結(jié)構(gòu)不利于大氣湍流、水汽的垂直交換以及污染物的垂直擴(kuò)散，為嚴(yán)重污染天氣的長(zhǎng)時(shí)間維持創(chuàng)造了熱力條件．

大氣混合層高度是反映污染物在鉛垂方向擴(kuò)散的重要參數(shù)，也是影響大氣污染物擴(kuò)散的主要?dú)庀笠蜃又唬?6］．大氣混合層上部覆蓋逆溫層，而逆溫層以下，溫度呈中性或不穩(wěn)定分布［17］．也就是實(shí)際的大氣溫度遞減率(γ)滿足γ≥γd(γd=－0．98℃ 100 m)，在混合層高度內(nèi)，由于大氣的充分湍流混合作用，使大氣的各種物理性質(zhì)在鉛垂方向近似趨于均一［18-19］．根據(jù)上述原理，利用以上4個(gè)時(shí)次的探空資料，分析確定不同時(shí)次混合層高度均在925 hPa以下，尤其是8日08∶00，混合層高度在1 000 hPa高度上，較低的大氣混合層高度說明此時(shí)大氣環(huán)境容量變小，湍流擴(kuò)散能量弱，大氣垂直方向平均稀釋能力較差，污染物濃度陡升．

7日20∶00低空0～3 km(700 hPa附近)左右溫度、濕度層結(jié)曲線重合，說明大氣水汽已經(jīng)飽和;但7 日08∶00、8日08∶00和8日20∶00地面并未達(dá)到飽和，而是在近地面低空大氣出現(xiàn)了水汽飽和的層結(jié)，再結(jié)合能見度分析，可見此次過程出現(xiàn)了霧-霾之間的相互轉(zhuǎn)換．

圖6為此次嚴(yán)重霾過程期間的沈陽觀象臺(tái)風(fēng)廓線雷達(dá)測(cè)風(fēng)資料繪制的風(fēng)-時(shí)間變化圖．從圖6可以看出，7日01∶00—09∶00，整層風(fēng)速?gòu)牡涂盏礁呖粘尸F(xiàn)大—小—大的分布，低空(990 m以下)以東北風(fēng)和偏東風(fēng)為主，風(fēng)速6～8 m s，并且風(fēng)向隨高度逆轉(zhuǎn)，根據(jù)熱成風(fēng)原理，有冷平流;同理，中層(1 230～3 390 m)以東南風(fēng)和偏南風(fēng)為主，風(fēng)速1～6 m s，并且風(fēng)向隨高度順轉(zhuǎn)，有暖平流;高層(3 870 m以上)為一致的偏西風(fēng)，風(fēng)速較大．7日10∶00開始高空風(fēng)向又偏西風(fēng)轉(zhuǎn)為西南風(fēng)，風(fēng)速變化不大，7日15∶00后又轉(zhuǎn)為一致的偏西風(fēng)，預(yù)示著高空冷空氣較弱，沒有明顯的冷平流;而此過程中，中低層的風(fēng)廓線隨時(shí)間的變化并不明顯，只有在7日10∶00—14∶00中空風(fēng)速顯著增大，對(duì)應(yīng)高空風(fēng)向轉(zhuǎn)換時(shí)段．

由圖2、圖5及圖6(a)可見，在7日出現(xiàn)凍雨時(shí)，沈陽上空低層有冷平流，中層是暖平流，中高層冷平流較弱，這種高低空的冷暖平流的配置，使得上層云中的冰晶和雪花，掉進(jìn)較暖氣層(融化層)，變成液態(tài)水滴，再向下又進(jìn)入冷層，逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)檫^冷卻水滴，過冷卻水滴一旦遇到低于0℃的任何物體就會(huì)立即凝結(jié)，形成“凍雨”［20］．低層冷氣團(tuán)侵入暖氣團(tuán)的下方，為凍雨的形成提供了有利條件．低層冷平流的作用不僅加強(qiáng)了中低層的穩(wěn)定層結(jié)，而且加速了該層水汽的飽和速度，這一特征在探空曲線上得到體現(xiàn)(見圖5)．隨著中層垂直方向偏南風(fēng)的增大和水汽的飽和，在較強(qiáng)的上升氣流和較大的含水量條件下，云層具有足夠的厚度且能維持較長(zhǎng)的時(shí)間，有利于出現(xiàn)暖層云降水．直到8日降雪過程中和結(jié)束后，風(fēng)廓線特征并沒有明顯的改變，說明大氣穩(wěn)定層結(jié)依然維持〔見圖6(b)〕．可見，中層風(fēng)速小，濕度大，大氣層結(jié)較穩(wěn)定，垂直擴(kuò)散能力較弱，造成污染物濃度的繼續(xù)增加．

圖7為此次過程中風(fēng)廓線雷達(dá)探測(cè)的沈陽上空垂直速度高度-時(shí)間變化．根據(jù)風(fēng)廓線雷達(dá)探測(cè)原理［21］，在晴空狀態(tài)時(shí)垂直徑向速度反映的是大氣垂直運(yùn)動(dòng)速度;當(dāng)有云或降水時(shí)，雨滴或云滴也會(huì)產(chǎn)生雷達(dá)回波信號(hào);在雷達(dá)站上空有云或降水的狀況下，風(fēng)廓線雷達(dá)探測(cè)的垂直速度反映了云中粒子或降水粒子與大氣的垂直運(yùn)動(dòng)速度之和．有分析［22-23］發(fā)現(xiàn)，風(fēng)廓線雷達(dá)探測(cè)到大于4 m s的垂直速度反映了降水的開始和結(jié)束，并且垂直速度越大降水越強(qiáng)．從圖7可看出，存在兩個(gè)風(fēng)廓線雷達(dá)探測(cè)到大于4 m s (向下為正)的垂直速度時(shí)段，分別對(duì)應(yīng)于7日凍雨和8日降雪時(shí)段，并且降水強(qiáng)度和降水粒子越大、下落末速度越快，向下垂直速度越大．而在兩段降水之間的較長(zhǎng)時(shí)間序列內(nèi)，風(fēng)廓線雷達(dá)探測(cè)的整層大氣垂直速度很小，多介于－1～1 m s之間，但是弱的上升速度區(qū)中還有一些小尺度的下沉速度，而弱的下沉速度區(qū)中也存在一些小尺度的上升速度，反映了大氣的多尺度垂直運(yùn)動(dòng)和次級(jí)環(huán)流對(duì)上升和下沉運(yùn)動(dòng)的抑制作用，另外也表明大氣垂直湍流渦旋尺度小，湍流擴(kuò)散能量弱．但從8日03∶00開始，近地面層以弱的下沉速度為主，并且最大速度在2 m s左右，對(duì)應(yīng)污染物濃度急劇上升，弱的下沉運(yùn)動(dòng)使得大氣的混合層高度更低，促進(jìn)了高濃度污染物的維持和加強(qiáng)，可見近地面的弱下沉的垂直速度為此次嚴(yán)重霾天氣過程提供了較好的動(dòng)力條件．

而近地面層，以東北風(fēng)和偏北風(fēng)為主，風(fēng)力較大，從11月8日08∶00 EC模式初始場(chǎng)的10 m風(fēng)場(chǎng)可以看出(圖略)，本地及上游地區(qū)近地面水平風(fēng)向以偏北和東北風(fēng)為主，風(fēng)力可達(dá)3～4級(jí)，有利于上游污染物的水平輸送．

綜上分析，此次持續(xù)嚴(yán)重污染天氣期間對(duì)流層內(nèi)中低層大氣擴(kuò)散能力差，大氣層結(jié)持續(xù)穩(wěn)定、底層風(fēng)速偏大、逆溫層持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、強(qiáng)度大、相對(duì)濕度較大、近地面弱的下沉運(yùn)動(dòng)，這些均是有利于污染物在低層的積累和霾的持續(xù)的氣象條件．

2．2．3 污染物輸送來源分析

不利的空氣污染氣象條件是造成此次嚴(yán)重污染天氣過程中嚴(yán)重空氣污染的原因之一，應(yīng)用后向軌跡模式可以反推污染氣團(tuán)的來源［24-26］．軌跡模式HYSPLIT4是一種歐拉和拉格朗日混合型的計(jì)算模式，包含多種物理過程，可以針對(duì)不同類型排放源進(jìn)行較完整的輸送擴(kuò)散和沉降過程模擬，并能夠處理多種氣象輸入場(chǎng)，被廣泛應(yīng)用于大氣污染物輸送研究［27-28］．應(yīng)用軌跡模式HYSPLIT4對(duì)8日12∶00和18∶00出現(xiàn)的污染物分別進(jìn)行了48 h后向軌跡模擬(見圖8)．后向軌跡模式主要輸入?yún)?shù):軌跡的終點(diǎn)設(shè)置為沈陽，設(shè)300、500和800 m四個(gè)終點(diǎn)高度來代表邊界層低層氣團(tuán)的走向，時(shí)間終點(diǎn)分別選在8日04∶00(世界時(shí))和8日10∶00(世界時(shí))．8日12∶00模擬結(jié)果顯示∶三層氣團(tuán)的來源各不相同，300 m(紅色曲線)高度氣團(tuán)48 h前在3 500 m高度上，從內(nèi)蒙古中東部地區(qū)出發(fā)，向西北方向24 h后快速進(jìn)入吉林省境內(nèi)，又快速向南轉(zhuǎn)折，并且氣團(tuán)高度急劇下降至1 500 m，6 h后下降至300 m以下，到達(dá)沈陽上空;500 m(藍(lán)色曲線)高度氣團(tuán)48 h前，在近地面300 m以下，從朝鮮半島北部出發(fā)向西北進(jìn)入吉林省，高度逐步升高，30 h后轉(zhuǎn)折向南到達(dá)沈陽，并且高度逐漸降低;800 m(綠色曲線)高度氣團(tuán)48 h前來自于朝鮮半島南部，24 h前在朝鮮半島內(nèi)移動(dòng)緩慢，進(jìn)入遼寧境內(nèi)后向北移動(dòng)速度加快，到達(dá)吉林境內(nèi)后又向南快速移動(dòng)．高空冷空氣下沉絕熱增溫，低層暖濕空氣被抬升，這種不同層結(jié)的氣團(tuán)來自不同方向的結(jié)構(gòu)使得逆溫層結(jié)更加穩(wěn)定，由于氣團(tuán)在陸地上維持時(shí)間較長(zhǎng)，污染物濃度較高．8日18∶00模擬結(jié)果顯示:三層氣團(tuán)中300 m高度和500 m高度的兩層氣團(tuán)均來自于黑龍江境內(nèi)，前期的起始高度極低，均在300 m高度以下，并且走向頗為一致．由于此次嚴(yán)重污染天氣過程具有區(qū)域性的特點(diǎn)，可見東北氣流將上游的污染物輸送至沈陽本地，直接導(dǎo)致了沈陽嚴(yán)重污染天氣時(shí)次的增加，進(jìn)一步加重污染，污染物濃度出現(xiàn)異常峰值．

11月上旬正是中國(guó)東北地區(qū)秋冬交替，秋收接近尾聲的季節(jié)，產(chǎn)生大量的作物秸稈．根據(jù)環(huán)境保護(hù)部公布的環(huán)境衛(wèi)星秸稈焚燒遙感監(jiān)測(cè)日?qǐng)?bào)和周報(bào)［29-30］中提供的全國(guó)秸稈焚燒分布遙感監(jiān)測(cè)火點(diǎn)分布(見表1)可以發(fā)現(xiàn)，11月6日東北地區(qū)出現(xiàn)了大量的秸稈燃燒的火點(diǎn)，結(jié)合以上兩個(gè)時(shí)次的后向軌跡分析來看，低層300和500 m高度的氣團(tuán)來自于或經(jīng)過這一區(qū)域，相關(guān)研究表明秸稈燃燒可以產(chǎn)生大量的污染物，如CO、NOx、顆粒物等，秸稈燃燒的污染物隨氣流經(jīng)過沈陽地區(qū)，對(duì)此次污染過程帶來一定影響．加之遇到不利的天氣形勢(shì)、穩(wěn)定的大氣層結(jié)共同影響，導(dǎo)致此次嚴(yán)重污染天氣過程持續(xù)的時(shí)間較長(zhǎng)．

4 結(jié)論

a)2015年11月7—9日持續(xù)嚴(yán)重污染天氣過程中，沈陽空氣質(zhì)量指數(shù)AQI連續(xù)22 h處于爆表(AQI≥500)狀態(tài)，首要污染物均為PM2．5，尤其在8日14∶00 PM2．5小時(shí)滑動(dòng)平均濃度達(dá)到1 308 μg m3的異常峰值，水平能見度最低降至500 m以下，是一次罕見的嚴(yán)重污染天氣過程．

b)高空槽前平穩(wěn)的大尺度環(huán)流形勢(shì)，有利于高層增濕，低層850 hPa為暖脊或弱暖平流輸送，地面受低壓倒槽頂部控制，近地面為偏北風(fēng)或偏東風(fēng);低壓倒槽入海之后強(qiáng)度維持或略有加強(qiáng)，為重污染天氣的維持和增強(qiáng)提供了有利的環(huán)流和風(fēng)場(chǎng)．

c)此次持續(xù)嚴(yán)重污染天氣期間，連續(xù)4個(gè)時(shí)次低層925～850 hPa之間存在多個(gè)逆溫層，并且最大逆溫強(qiáng)度可達(dá)5℃，日平均相對(duì)濕度在75%以上，大氣整層風(fēng)速?gòu)牡涂盏礁呖粘尸F(xiàn)大—小—大的分布．可見對(duì)流層內(nèi)中低層大氣擴(kuò)散能力差，大氣層結(jié)持續(xù)穩(wěn)定、逆溫層持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、強(qiáng)度大、相對(duì)濕度較大，是污染物在低層的積累和重污染天氣持續(xù)的原因之一，而近地面層下沉速度在2 m s以下的弱下沉運(yùn)動(dòng)是8日嚴(yán)重污染天氣快速加強(qiáng)的動(dòng)力機(jī)制．

d)此次嚴(yán)重污染天氣過程中，沈陽出現(xiàn)了降水，但降水對(duì)污染物的稀釋和清除作用并不明顯，考慮原因主要是因?yàn)橛欣趪?yán)重污染天氣持續(xù)并增強(qiáng)的中層風(fēng)速小(1～6 m s)，濕度大(日均相對(duì)濕度在75%以上)，大氣層結(jié)較穩(wěn)定(925～850 hPa之間存在多個(gè)逆溫層)，垂直擴(kuò)散能力較弱等有利氣象條件依然存在．

e)近地面層，以東北風(fēng)和偏北風(fēng)為主，風(fēng)力較大，可達(dá)3～4級(jí)，有利于上游污染物的水平輸送．利用后向軌跡模式計(jì)算了重污染天氣氣團(tuán)的48 h后向軌跡，造成此次過程的氣團(tuán)主要來自于黑龍江和吉林地區(qū)，而此時(shí)正值大面積焚燒秸稈時(shí)節(jié)，長(zhǎng)距離的輸送對(duì)區(qū)域重污染天氣的形成產(chǎn)生重要影響．可見，東北初冬的秸稈焚燒增加了大氣污染物，雖然近地面層風(fēng)速達(dá)到3～4級(jí)也未能減緩污染．

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Analysis of Persistence and Intensification Mechanism of a Heavy Haze Event in Shenyang

LI Chong1，YUAN Zipeng1，2，WU Yutong1，BAN Weilong1，LI Dian1，JI Caoxiang1，GAO Wenkang3
1．Shenyang Meteorological Bureau，Shenyang 110168，China
2．Liaoning Meteorological Bureau，Shenyang 110001，China
3．State Key Laboratory of Atmospheric Boundary Layer，Institute of Atmospheric Physics，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100029，China

A heavy continuous haze event that occurred from November 7thto 9th，2015，in Shenyang area was comprehensively analyzed based on the environmental data including circulation pattern，meteorological observation data，pollutant concentrations，wind profiler and raindrop information．The results show that the AQI was more than 500 for 22 hours．PM2．5was the primary pollutant，with the highest concentration reaching 1308 μg m3．The coefficient variables between PM2．5and PM10，NO2and CO were 0．996，0．602 and 0．891 respectively．The positive correlation of PM2．5with PM10and CO was significant．The daily precipitation on November 7thand 8thwere，respectively，9．9 mm and 2．3 mm，but the dilution and scavenging effects of precipitation were not obvious for pollutants in this haze event．Stable large-scale circulation and atmospheric stratification occurred in the middle and lower troposphere，while various inversion layers between 925 hPa and 850 hPa，displayed by four consecutive hours sounding curve(the maximum intensity of inversion could reach 5℃)and high relative humidity(the mean daily relative humidity was more than 75%)，were the advantageous meteorological conditions．The vertical velocities of the whole atmospheric layer according to wind profiler radar were between－1 to 1 m s，which were very slow．Weak vertical velocity below 2 m s near the ground provided excellent dynamic conditions during this heavy haze event．Near surface wind could reach level 3 to 4，which was advantageous to the transportation of the upstream pollutants．The long distancetransport of large amounts of pollutants caused by the burning of straws in Shenyang's periphery was probably related to this haze event．

haze;heavy pollution;weather conditions;precipitation;pollutant transport

X83

1001-6929(2017)03-0349-10

A

10．13198 j．issn．1001-6929．2017．01．58

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2016-06-16

2016-11-30

中國(guó)氣象局預(yù)報(bào)員專項(xiàng)(CMAYBY2015-016)

李崇(1985-)，女，遼寧沈陽人，工程師，碩士，主要從事短期天氣預(yù)報(bào)研究，653318494@qq．com．