京津冀地區(qū)本地源污染貢獻分型研究

劉 丹，花家嘉，楊雨靈，王駟鷂

（1.唐山市豐南區(qū)氣象局，河北 唐山 063300；2.雄安新區(qū)氣象局，河北 雄安新區(qū) 071700； 3.河北省環(huán)境氣象中心，石家莊 050011；4.唐山市氣象局，河北 唐山 063000）

隨著社會經(jīng)濟的持續(xù)快速發(fā)展，我國大氣污染治理取得顯著成效，但形勢依然嚴峻，大氣污染較嚴重的京津冀地區(qū)尤為受到關注。各類大氣污染源在不同高度、不同地理位置相互疊加和傳輸，因此，各地空氣質量既受本地源排放影響，又受到遠距離傳輸和區(qū)域傳輸?shù)墓餐绊憽＞┙蚣降貐^(qū)受其獨特的地形和大陸東岸中緯度氣候及天氣型的影響，形成了明顯的綜合性、區(qū)域性的大氣污染形勢，深入研究顆粒物等污染物的來源和貢獻尤為重要。大氣污染物的擴散和傳輸與氣象條件存在密不可分的聯(lián)系，從氣象角度對污染源的貢獻進行分型可以很好地評估空氣質量與氣象條件的關系，為空氣質量預報提供支持。在空氣質量模式中疊加氣象要素能有效評估大氣污染物來源，其中，WRF-CAMx 模型就是一種有效的氣象-空氣質量模式，很多學者采用天氣研究和預報模型（WRF）、擴展綜合空氣質量模型（CAMx）相結合的方式進行大氣污染傳輸研究，并獲得較好的模擬效果。ZHANG 等采用WRF-CAMx 模型模擬了北京與周邊城市的細顆粒物（PM）傳輸通量特征，得出北京的流入和流出通量城市。姚森等應用WRFCAMx 模型，分析了京津冀城市的大氣污染特征，得出北京和石家莊接受外來輸入的影響要高于向外傳輸?shù)挠绊?。另外，分析本地源污染貢獻的分布情況及其與氣象條件的關系對京津冀地區(qū)空氣質量預報和空氣污染防范具有指導意義。

近年來，很多學者對大氣污染的來源及其與氣象條件的關系進行了研究。孟麗紅等結合WRF-Chem模型模擬了天津市秋冬季污染物來源及其天氣形勢；周陽等應用MM5/CMAQ 模型分析了天津市各區(qū)縣的PM污染相互傳輸貢獻及其與氣象條件的關系；何林宴等利用合成分析方法對貴港市在不同季節(jié)出現(xiàn)不同級別空氣污染的天氣形勢變化進行了分析；張建忠等分析了京津冀地區(qū)重度污染過程中氣象要素特征和海平面氣壓高低壓區(qū)的配置對污染程度的影響；楊云蕓等對長株潭（長沙-株洲-湘潭）地區(qū)污染日進行了天氣學分型；余鐘奇等探討了上海形成臭氧濃度變化趨勢的主要氣象原因；李霞等分析了不同地理位置、不同復雜地形城市多尺度氣流相互或交替作用的特點及其對污染傳輸擴散的影響。

從以往的研究來看，目前從氣象角度對京津冀地區(qū)本地源污染貢獻進行分型的研究較少，而對本地源污染貢獻進行分型，可以為空氣質量預報提供參考。因此，本文選用WRF-CAMx 模型模擬分析2017年京津冀地區(qū)本地源污染貢獻情況，對本地源污染貢獻進行分型，并分析其天氣形勢，探討大氣污染防治策略。從以往的研究來看，目前從氣象角度對京津冀地區(qū)本地源污染貢獻進行分型的研究較少，而對本地源污染貢獻進行分型，可以為空氣質量預報提供參考。因此，本文選用WRF-CAMx 模型模擬分析2017年京津冀地區(qū)本地源污染貢獻情況，對本地源污染貢獻進行分型，并分析其天氣形勢，探討大氣污染防治策略。

1 數(shù)據(jù)與方法

污染源排放模擬選用WRF-CAMx 模型，利用顆粒物源示蹤技術，結合氣象要素，對京津冀地區(qū)的污染源排放進行模擬，該模型已在河北省環(huán)境氣象中心業(yè)務應用。選用2017年（359 d 的有效數(shù)據(jù)）的模擬結果，模擬區(qū)域覆蓋整個華北地區(qū)，重點關注區(qū)域為京津冀地區(qū)，包括北京市、天津市和河北省11 個設區(qū)市。模型氣象場由WRF 給出，空氣質量模式采用CAMx，WRF 采用三層嵌套網(wǎng)格，CAMx 采用單層網(wǎng)格，CAMx 網(wǎng)格水平分辨率為3 km，網(wǎng)格數(shù)為258 188，垂直層次為14 層，氣相化學機制參數(shù)采用CB05 方案，氣溶膠化學機制參數(shù)采用CF 方案，干沉降參數(shù)化方案采用ZHANG03，水平平流方案采用項目組合管理（PPM）。

污染源排放模擬采用本地化后的WU 等研究的高空間分辨率的網(wǎng)格化大氣污染源排放清單，該清單由SMOKE 模型處理得到，考慮了面源、點源和移動源的影響，整合了TRACE-P（太平洋上空的輸送和化學演化）東亞區(qū)域排放清單、INTEX-B（洲際化學傳輸實驗階段B）東亞區(qū)域火電廠排放清單和京津冀地區(qū)的大氣污染排放數(shù)據(jù)。

本地源污染貢獻聚類分型采用Ward 聚類法，即最小離差平方和系統(tǒng)聚類法。首先使個樣本各自成為一類，然后計算樣本之間的離差平方和，將離差平方和最小的兩個樣本合并為一類，此時總的類數(shù)減少至-1 類，再合并其中的兩類，使得類內離差平方和增量最小，如此類推，直至將所有的樣本聚成一類。Ward 聚類法總是使聚類導致的類內離差平方和增量最小。在聚類分析之前，先對WRFCAMx 模型的模擬結果（本地源污染貢獻百分比）與本地全年平均狀態(tài)進行對比，采用-score 標準化方法進行標準化處理，原始數(shù)據(jù)標準化后的系數(shù)由該原始數(shù)據(jù)減去所有原始數(shù)據(jù)的均值，然后除以所有原始數(shù)據(jù)的標準差得到，經(jīng)標準化后，在均值之上的數(shù)據(jù)會得到一個正的標準化系數(shù)，反之會得到一個負的標準化系數(shù)。標準化處理可以消除地區(qū)間權重差異大所造成的影響。

2 結果與討論

2.1 本地源污染貢獻聚類分型

京津冀地區(qū)各市平均本地源污染貢獻所占百分比的分布如圖1 所示。在這種平均狀態(tài)下，張家口、唐山本地源污染貢獻較大，分別為87%和85%；天津、保定和石家莊本地源污染貢獻介于70%～80%；承德、邢臺和邯鄲本地源污染貢獻介于60%～70%；北京、廊坊和秦皇島本地源污染貢獻介于50%～60%；滄州、衡水本地源污染貢獻較小，分別為49%和48%。張家口和唐山本地源污染貢獻大的原因與城市特點有關：張家口處于壩上高原地區(qū)，受地形影響，外地污染物輸入相對困難；唐山以重工業(yè)為主，本地污染源種類繁多、獲得容易，一旦達到重污染天氣條件，污染物會很快聚集且不易擴散。滄州等地靠近渤海，污染物擴散條件優(yōu)于內陸，本地源污染貢獻較低。

圖1 本地源污染貢獻百分比平均值

單從本地源污染貢獻的平均狀態(tài)（簡稱平均狀態(tài)）來看，對于本地源污染貢獻突出的城市，如張家口、唐山、天津、保定和石家莊等，可考慮將大氣污染防治重點放在本地減排等本地源污染控制上；對于本地源污染貢獻小的城市，如滄州、衡水等，可考慮將大氣污染防治重點放在區(qū)域聯(lián)防上；對于本地源貢獻大于外地輸入但不夠突出的城市，可考慮本地源污染控制和區(qū)域聯(lián)防相結合的方式。

為進一步明確京津冀地區(qū)本地源污染貢獻情況，本研究對2017年京津冀地區(qū)本地源污染貢獻進行標準化聚類分析。京津冀地區(qū)本地源污染貢獻分為4 種類型，如圖2所示。

圖2 本地源污染貢獻聚類分型結果的空間分布

其中，正值表示本地源污染貢獻的大小，負值表示外來源污染貢獻的大小。平均型中，各目標城市的本地源污染貢獻標準化系數(shù)介于-0.3 ～0.3，表明各市本地源污染貢獻接近本地平均狀態(tài)；東北多型中，各目標城市標準化后本地源污染貢獻空間分布呈現(xiàn)出秦皇島、唐山、承德等東北部地區(qū)貢獻高于本地平均狀態(tài)，以本地源污染為主，由東北向西南本地源污染貢獻逐漸減小至低于本地平均狀態(tài)的形勢，其他地區(qū)污染物的外地輸入有所增加；中西多型中，各目標城市標準化后本地源污染貢獻空間分布呈現(xiàn)出全區(qū)域貢獻高于本地平均狀態(tài)，承德、北京、保定、石家莊、邢臺一線中西部貢獻明顯高于平均狀態(tài)，而東部沿海高于平均狀態(tài)的程度相對較小的形勢；西北少型中，各目標城市標準化后本地源污染貢獻空間分布呈現(xiàn)出承德、張家口、北京等西北部貢獻明顯低于本地平均狀態(tài)，而東南部接近或高于平均狀態(tài)的形勢，西北部地區(qū)污染物外地輸入有所增加。

2.2 本地源污染貢獻聚類分型的出現(xiàn)頻次分析

對2017年京津冀地區(qū)本地源污染貢獻的4 種類型在四季中出現(xiàn)的日數(shù)分布情況進行統(tǒng)計（剔除無數(shù)據(jù)時段），如表1 所示。平均型出現(xiàn)148 d，占全年總日數(shù)的41%，且秋季多、夏季少；東北多型出現(xiàn)55 d，占全年總日數(shù)的15%，且夏季多、秋季少；中西多型出現(xiàn)91 d，占全年總日數(shù)的25%，且春秋冬季多、夏季少；西北少型出現(xiàn)65 d，占全年總日數(shù)的18%，且春夏季多、秋冬季少。從全年來看，平均型出現(xiàn)日數(shù)最多，其次為中西多型，西北少型和東北多型最少。從季節(jié)來看，春季多為平均型和中西多型；夏季多為西北少型，其次是平均型和東北多型；秋季多為平均型，其次是中西多型；冬季多為平均型和中西多型。

表1 2017年4 種類型所占日數(shù)的季節(jié)分布

2.3 本地源污染貢獻分型的天氣形勢分析

大氣污染來源情況與氣象條件具有一定的關聯(lián)性。采用美國國家環(huán)境預報中心（NCEP）的海平面氣壓場再分析資料，按照4 種聚類分型進行統(tǒng)計，進一步探討京津冀地區(qū)本地源污染貢獻分型的天氣形勢。

2.3.1 平均型

對于平均型，上游高壓位于貝加爾湖以西地區(qū)，京津冀地區(qū)主要受鞍形場、均壓場、高壓前部弱氣壓場等弱的地面氣壓場控制。其中，春季，京津冀地區(qū)主要位于鞍形場中，氣壓梯度小，風力小，以弱的偏西風為主；夏季，京津冀地區(qū)主要位于均壓場中，氣壓梯度小，以弱的偏北風為主；秋季，整個大陸被高壓控制，京津冀地區(qū)主要位于東部高壓的內部均壓場中，氣壓梯度很小，下沉氣流弱；冬季，高壓主體位于貝加爾湖以西地區(qū)和蒙古國，京津冀地區(qū)主要位于高壓前部伸向我國東部沿海的弱氣壓梯度區(qū)，以弱的東北風為主。在這種弱的氣壓場形勢下，地面風力小而亂，常常出現(xiàn)地面輻合，導致污染物堆積，污染物的傳播和擴散條件均較差，京津冀地區(qū)各市本地源污染和外地輸入條件沒有大的變化，接近本地平均狀態(tài)。綜上可知，出現(xiàn)平均型時，各市大氣污染防治策略與平均狀態(tài)時相同，按本地源污染貢獻的大小來確定防治策略。

2.3.2 東北多型

對于東北多型，京津冀地區(qū)主要位于倒槽頂部、高壓底部。其中，春夏季，京津冀地區(qū)主要位于高壓底部、倒槽頂部，氣壓梯度較大，以東北風為主；秋冬季，北部主要為巴爾喀什湖至我國東北地區(qū)的高壓帶，京津冀地區(qū)主要位于高壓底部，氣壓梯度較大，冷空氣東移時受山脈阻擋，然后轉向到達京津冀地區(qū)，以偏東風為主。在這種天氣形勢下，秦皇島、唐山、承德等東北部城市本地源污染貢獻超過本地平均狀態(tài)，以本地源污染為主，同時，高壓底部的東北風和偏東風將東北部城市的污染物向其以南以西地區(qū)輸送，使得西南部城市的污染物外地輸入明顯增加，超過本地源的污染貢獻，低于本地平均狀態(tài)。綜上可知，出現(xiàn)東北多型時，東北部城市應在大氣污染防治策略上著重考慮本地源污染控制，而南部城市應更多地考慮與東北部城市的區(qū)域聯(lián)防，防止東北部城市的污染物輸入。

2.3.3 中西多型

對于中西多型，我國西北部地區(qū)被高壓控制，京津冀地區(qū)在春、夏、秋、冬四季均主要位于高壓前部、低壓后部，且氣壓梯度大，以偏北風為主。在冷空氣影響前，冷鋒前部往往產(chǎn)生地面輻合，污染物堆積，不易擴散，同時在中西部承德、北京、保定、石家莊、邢臺一帶，受地形影響，其在山前形成輻合帶，也造成污染物堆積，本地源污染貢獻有所加大。通常，高壓前部冷空氣強、風速大，下沉氣流較強，空氣污染較輕，因此在冷空氣影響后，污染物擴散條件轉好，各地污染均有所減輕，但在高壓前部偏北氣流影響下，中西部城市的污染物易向周邊城市和下游城市輸送。綜上可知，出現(xiàn)中西多型時，中西部城市應以本地源污染控制為主，其他城市應重點關注與中西部城市和周邊城市的區(qū)域聯(lián)防。

2.3.4 西北少型

對于西北少型，地面高壓位于我國東部、東北部及東部沿海和海面區(qū)域，河套地區(qū)以西被低壓控制，京津冀地區(qū)主要位于高壓后部。春季、夏季和秋季氣壓梯度較小，冬季氣壓梯度較大，以高壓后部偏南風為主。在這種天氣形勢下，污染物主要從京津冀南部向北部地區(qū)輸送，承德、張家口、北京等西北部城市本地源污染貢獻明顯減小，外地輸入明顯增加。東南部城市位置偏向高壓內部，風力較高壓后部邊緣有所緩和，本地源污染貢獻接近或高于平均狀態(tài)。綜上可知，出現(xiàn)西北少型時，承德、張家口、北京等西北部城市應主要考慮與其以南地區(qū)的區(qū)域聯(lián)防，其他城市仍以本地源污染控制為主。

2.4 北京市大氣污染來源的貢獻影響分析

中部代表城市北京位于太行山和燕山的交界地帶，主要受偏東和偏南氣流的影響。圖3 給出了不同本地源污染貢獻類型下各地對北京市的污染貢獻比例。

圖3 北京市污染來源貢獻比例

當本地源污染貢獻為平均型時，氣壓場較弱，風力小且較亂，污染物容易堆積，多為近距離傳播。北京本地源污染貢獻占51.9%，略低于其平均狀態(tài)，即以本地源污染貢獻為主，外地輸入有所增加。在外地輸入中，北京周邊城市保定、廊坊、唐山、天津等的污染物輸送多于其他遠距離城市。因此，平均型下，北京大氣污染防治可以考慮以本地源污染控制為主，確需聯(lián)防時，考慮與其鄰近城市保定和廊坊開展區(qū)域聯(lián)防，防治要求等級提高時，增加唐山和天津開展區(qū)域聯(lián)防。

當本地源污染貢獻為東北多型時，北京本地源污染貢獻占56.5%，接近其平均狀態(tài)，仍以本地源污染貢獻為主。高壓底部的東北風和偏東風將其東部和東北部城市唐山、廊坊和天津積聚的污染物向北京輸送，由于北京位于太行山以東和燕山以南的交界地帶，東部輸送過來的污染物受山脈阻擋，易在北京堆積，增加了北京外地污染輸入。因此，東北多型下，北京大氣污染防治可以考慮以本地源污染控制為主，確需聯(lián)防時，考慮與其東邊鄰近城市唐山、廊坊和天津開展區(qū)域聯(lián)防。

當本地源污染貢獻為中西多型時，北京本地源污染貢獻占79.4%，明顯高于其平均狀態(tài)，本地源污染貢獻遠大于外地輸入。在外地源污染貢獻中，高壓前部偏北風將北京西北方向上游城市張家口等堆積的污染物輸送過來，同時，其鄰近的保定在這種類型下本地污染明顯，污染物聚集并向北京等周邊城市擴散。因此，中西多型下，北京大氣污染防治可以考慮重點做好本地源污染控制，確需聯(lián)防時，僅需考慮與其西北上游城市張家口和鄰近城市保定開展區(qū)域聯(lián)防。

當本地源污染貢獻為西北少型時，北京本地源污染貢獻占36.9%，明顯低于其平均狀態(tài)，外地輸入為主要污染來源。在外地源污染貢獻中，受高壓后部偏南氣流影響，保定的污染物隨著偏南風向北京輸送，同時，由于北京多位于高壓后部偏向高壓中心一側，除冬季外（冬季西北少型很少出現(xiàn)），氣壓梯度小，周邊城市唐山、廊坊、天津等也可將污染物輸送到北京，增加北京的外地污染輸入。因此，西北少型下，北京可以將大氣污染防治重點放在與唐山、廊坊、天津和保定的區(qū)域聯(lián)防上。

3 結論

本文選用WRF-CAMx 模型模擬分析2017年京津冀地區(qū)本地源污染貢獻情況，對本地源污染貢獻進行分型，并分析其天氣形勢，探討對應的大氣污染防治策略。從本地源污染貢獻的平均狀態(tài)來看，張家口、唐山本地源污染貢獻最大，其次為天津、保定和石家莊，滄州、衡水本地源污染貢獻最小，其他城市本地源污染貢獻介于50%～80%。張家口、唐山本地源污染貢獻大的原因與自身城市特點有關，滄州本地源污染貢獻較小，這與沿海地區(qū)污染物擴散條件優(yōu)于內陸有關。經(jīng)標準化聚類分析，京津冀地區(qū)本地源污染貢獻分為4 種類型，即平均型、東北多型、中西多型和西北少型。

平均型主要受鞍形場、均壓場、高壓前部弱氣壓場等弱的地面氣壓場控制，各地本地源污染和外地輸入條件沒有大的變化，接近本地平均狀態(tài)，可按本地源污染貢獻的大小來確定大氣污染防治策略；東北多型主要位于倒槽頂部、高壓底部，秦皇島、唐山、承德等東北部城市本地源污染貢獻超過本地平均狀態(tài)，以本地源污染為主，在大氣污染防治策略上著重考慮本地源污染控制，而西南部城市的污染物外地輸入明顯增加，超過本地源的污染貢獻，低于本地平均狀態(tài)，應更多地考慮與其東北部城市的區(qū)域聯(lián)防；中西多型主要位于高壓前部、低壓后部，在冷空氣影響前，中西部城市出現(xiàn)污染物堆積，本地污染源貢獻有所加大，高于平均狀態(tài)，冷空氣影響后，污染物易向周邊城市和下游城市輸送，中西部城市應以本地源污染控制為主，其他城市應重點關注與中西部城市和周邊城市的區(qū)域聯(lián)防；西北少型主要位于高壓后部，承德、張家口、北京等西北部城市本地源污染貢獻明顯減小，外地輸入明顯增加，低于其平均狀態(tài)，應主要考慮與其以南地區(qū)的區(qū)域聯(lián)防，東南部城市本地源污染貢獻接近或高于平均狀態(tài)，仍以本地源污染控制為主。