北太平洋異常高壓對京津冀地區(qū)PM2.5污染影響分析

陳運，蔣寧，朱莉莉

(1.中國氣象局公共氣象服務中心，北京 100081;2.中國氣象科學研究院，北京 100081;3.中國環(huán)境監(jiān)測總站，北京 100012)

引 言

近年來，我國各地以PM2.5為首要污染物的大氣污染事件頻發(fā)，已嚴重制約當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展，并影響到城鄉(xiāng)居民身體健康(謝揚等，2016；范元月等，2016；張瑩等，2018；別同等，2018；武威等，2020)。污染物(大氣氣溶膠)可以成為凝結核，在水汽充分時，云滴會增多，云滴長大會加劇云中碰并增長，造成降水激增。所以，大氣污染也是暴雨發(fā)生發(fā)展的環(huán)境因素之一。京津冀地區(qū)是我國重要的經(jīng)濟中心和綜合性工業(yè)基地，也是我國空氣污染最嚴重的區(qū)域之一(王躍思等，2014；張瑩等，2018)。該地區(qū)空氣污染的分布、傳輸特點及成因一直以來備受關注，已成為當前研究熱點之一。已有研究指出，冬春季是京津冀地區(qū)出現(xiàn)持續(xù)性空氣污染的高峰期(白鶴鳴，2013；周兆媛等，2014；王占山等，2015；付桂琴等，2016；荊俊山等，2008)。京津冀地區(qū)空氣污染事件具有冬春季長時間維持高PM2.5濃度、夏季PM2.5濃度短期波動性較大的特點(周磊等，2016)。北京市冬季PM2.5濃度顯著高于其他季節(jié)，春季次之，夏季最低(王嫣然等，2016)；河北省全年53.4%的重污染事件發(fā)生在1月和2月，且冬季采暖期全省平均PM2.5濃度是非采暖期的1.8倍(趙凡，2016)。京津冀空氣污染區(qū)域往往呈西南—東北向帶狀分布，其中PM2.5高濃度區(qū)主要分布在太行山前的華北平原(李珊珊等，2015；周磊等，2016)。

造成京津冀地區(qū)空氣污染物的源排放包括工業(yè)排放、燃煤排放、機動車排放等(郎建壘等，2012；伯鑫等，2015，2017；徐鋼等，2016)。除本地污染物排放外，其外來輸入和擴散也會影響空氣污染的強度和持續(xù)時間，其中氣象條件起到關鍵作用(王躍思等，2014；王冠嵐等，2016；別同等，2018)。例如，張小曳等(2013)指出，異常的靜穩(wěn)天氣即中緯度經(jīng)向環(huán)流較弱、南方暖濕氣流增強、大氣層結穩(wěn)定、風力偏小，會造成污染過程加重和持續(xù)。張人禾等(2014)的研究也表明，表面風速和水平風垂直切變較小以及近地面層濕度增加、逆溫加強等，將導致污染加重和持續(xù)。另有一些研究表明，在大尺度環(huán)流系統(tǒng)較弱時，京津冀地區(qū)局地環(huán)流將影響污染物的聚集和擴散(楊洋等，2015；李青春等，2019；曾佩生等，2019)。在山谷風環(huán)流中，當盛行谷風時，受太行山、燕山山體的阻擋，污染物易在山前積聚而產(chǎn)生明顯的污染帶(楊洋等，2015；曾佩生等，2019)；在海陸風環(huán)流中，當溫暖潮濕的海風吹入內陸，也會促使污染物濃度升高(李青春等，2019)。還有學者利用天氣分型方法對海平面氣壓場進行分類來歸納冬季易發(fā)生嚴重污染的天氣型，即當京津冀地區(qū)位于均壓場、高壓內部或高壓后部時更易產(chǎn)生重污染天氣(楊旭等，2017；張瑩等，2018)。

上述研究主要關注的是污染形成的天氣學成因，而從大尺度環(huán)流及其氣候趨勢方面對污染原因的研究相對較少。在氣候變暖背景下，研究大尺度環(huán)流的調整對京津冀地區(qū)污染過程的作用對預測污染發(fā)生頻次及趨勢具有重要意義。2021年3月2—5日，京津冀地區(qū)(包括北京、天津、石家莊、保定、唐山等10座城市)發(fā)生了一次PM2.5重污染過程。本文以該地區(qū)持續(xù)4 d的PM2.5重污染過程為例，使用PM2.5質量濃度格點資料、城市空氣質量指數(shù)(AQI)資料、NCEP再分析資料、海溫資料及HYSPLIT軌跡追蹤模式，重點分析北太平洋異常高壓對京津冀地區(qū)PM2.5污染的影響，為該地區(qū)今后開展PM2.5污染監(jiān)測預報提供參考依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料說明

本文使用的資料包括:(1)2021年3月2—5日逐日全國PM2.5質量濃度格點資料，該資料來源于中國大氣成分近實時追蹤數(shù)據(jù)集(http://tapdata.org)，該數(shù)據(jù)集融合了地面觀測、衛(wèi)星遙感、排放清單和模式模擬等多源數(shù)據(jù)(Xiao et al.,2021)，空間分辨率為10 km×10 km。(2)中國環(huán)境監(jiān)測總站2015—2021年3月1—31日經(jīng)過質量控制的逐日城市AQI資料。(3)NCEP-DOE Reanalysis2再分析資料(https://psl.noaa.gov/data/grid?ded/data.ncep.reanalysis2.html)，空間分辨率為 2.5°×2.5°，垂直方向17層(Kanamitsu et al.,2002)。(4)英國氣象局Hadley中心1979—2021年逐月經(jīng)質量控制的海表溫度資料(Rayner et al.,2003)，空間分辨率1°×1°。

1.2 研究方法

首先，利用NCEP-DOE Reanalysis 2再分析資料中1991—2020年共30 a的3月份月平均資料，計算得到當月溫度、位勢高度、相對濕度、風速、海平面氣壓等大氣變量氣候平均值。然后，利用2021年3月逐日再分析資料與3月各大氣變量氣候平均得到逐日距平值，將其用于分析氣象要素和環(huán)流形勢異常。再次，運用HYSPLIT模型分析污染物的可能來源和傳播路徑(Stein et al.,2015)。HYSPLIT是NOAA空氣資源實驗室開發(fā)的供質點軌跡、擴散及沉降分析使用的綜合模式系統(tǒng)，其平流和擴散計算采用拉格朗日方法，用于分析氣流軌跡的思路是假想氣塊隨風飄動，該模式詳情見NOAA網(wǎng)站(https://www.ready.noaa.gov/hysplit.php)。

2 2021年3月2—5日京津冀地區(qū)空氣污染事件分析

2.1 污染過程概述

2021年3月2—5日京津冀地區(qū)出現(xiàn)一次持續(xù)4 d的污染過程，首要污染物為PM2.5。圖1是3月1—6日逐日平均PM2.5濃度分布圖。從中可見:3月1日(圖1a)，京津冀地區(qū)空氣質量整體較好，PM2.5濃度低于50 μg·m-3，空氣質量級別為優(yōu)良；3月2日(圖1b)，北京南部、天津、唐山及河北南部地區(qū)PM2.5濃度升至50～75 μg·m-3，此時雖然京津冀大部地區(qū)空氣質量保持優(yōu)良級別，但石家莊、保定、唐山的局部PM2.5濃度已升至75 μg·m-3以上，達到輕度污染級別；3月3日(圖1c)京津冀PM2.5濃度持續(xù)升高，污染區(qū)域逐漸擴大，污染中心位于河北東北部、北京天津地區(qū)及河北西南部一線，北京、天津、唐山以及河北中南部的保定、石家莊等市均達到輕度至中度污染級別；3月4日(圖1d)，京津冀PM2.5濃度達到最大，區(qū)域污染中心仍位于河北東北部、北京天津地區(qū)及河北西南部一線，部分地區(qū)PM2.5濃度高達150 μg·m-3以上，北京、石家莊等城市達到重度污染級別；3月5日(圖1e)，京津冀PM2.5濃度開始下降，污染中心其濃度值降到150 μg·m-3以下，北京、天津等城市降至輕度污染級別；到3月6日(圖1f)，京津冀PM2.5濃度快速下降至50 μg·m-3以下，該地區(qū)所有城市空氣質量級別均轉為優(yōu)至良好。

圖1 2021年3月1—6日(a—f)逐日平均PM2.5濃度(單位:μg·m-3)分布(“×”“○”“◇”“▲”和“●”分別表示北京、天津、石家莊、保定和唐山)Fig.1 Distribution of daily mean PM2.5concentration(unit:μg·m-3)on(a)1,(b)2,(c)3,(d)4,(e)5 and(f)6 March 2021.Symbols×,○,◇,▲and●mark Beijing,Tianjin,Shijiazhuang,Baoding and Tangshan,respectively.

為進一步揭示京津冀此次污染的時間變化特征，以受污染較重的北京、天津、石家莊、保定和唐山5市為代表，分析其空氣質量指數(shù)(AQI)的日變化(圖2)。結果表明:AQI呈明顯的單峰型變化特征，各代表城市均是3月1—4日逐漸升高，4日達到峰值，再迅速降低，并在3月6日污染過程結束，空氣質量恢復優(yōu)良級別。另外，各代表城市在這次污染過程中達到污染峰值濃度的等級不同:北京和石家莊污染峰值達到了重度級別，而保定、唐山和天津則相對較低，僅達到中度級別。

圖2 2021年3月1—6日北京、天津、石家莊、保定和唐山逐日空氣質量指數(shù)(AQI)變化Fig.2 Daily variation of AQI at Beijing,Tianjin,Shijiazhuang,Baoding and Tangshan stations from 1 to 6 March 2021.

綜上所述，2021年3月2—5日京津冀污染過程的污染中心位于河北東北部、北京天津地區(qū)及河北南部一線，其中北京、石家莊等城市達到重度污染級別；各市AQI呈單鋒型時間變化特征，峰值出現(xiàn)在3月4日。

2.2 天氣形勢分析

從此次京津冀地區(qū)污染事件發(fā)生期間，3月2—5日500 hPa位勢高度和溫度距平場顯示(圖3):北太平洋存在異常高壓系統(tǒng)，而西伯利亞地區(qū)存在異常低壓系統(tǒng)；異常高壓系統(tǒng)表現(xiàn)為異常偏暖，且始終穩(wěn)定維持在北太平洋，而西伯利亞異常低壓系統(tǒng)則異常偏冷，并自西向東快速移動。京津冀地區(qū)始終位于北太平洋高壓西側邊緣，其環(huán)流形勢較為穩(wěn)定，維持較弱的位勢高度正距平。

圖3 2021年3月2日(a)、3日(b)、4日(c)、5日(d)500 hPa位勢高度(等值線，單位:dagpm)和溫度(填色區(qū)，單位:℃)距平場Fig.3 Geopotential height anomalies(contours,unit:dagpm)and temperature anomalies(color-filled areas,unit:℃)at 500 hPa on(a)2,(b)3,(c)4 and(d)5 March 2021.

另外，從3月2—5日海平面氣壓和地面風場距平圖上可見(圖4):地面上，3月2日，京津冀地區(qū)處于北太平洋異常高壓西側，其以東以南地區(qū)均受異常高壓控制，其西北側存在低壓中心(D)。京津冀位于高低壓系統(tǒng)之間，受偏南風影響(圖4a)。從2—4日，500 hPa北太平洋異常暖高壓經(jīng)歷了一次西伸加強的過程(圖3a—c)，對應地面異常高壓系統(tǒng)G1增強(圖4b)。3日，由于西北側低壓系統(tǒng)東移南壓，G1北抬加強，位于二者之間的京津冀地區(qū)氣壓梯度顯著增強，南風加大(圖4b)。至4日，上述G1和D繼續(xù)東移，而京津冀地區(qū)西北側有來自高緯度的高壓系統(tǒng)(G2)南下，此時京津冀處于鞍型場低壓槽中，其北側的西北氣流和南側的偏南氣流交匯于此，有利于污染物積聚，導致污染物濃度迅速增大，并達到最高值。5日后，隨G2南下，京津冀地區(qū)受東北氣流影響，空氣質量逐漸轉好。

圖4 2021年3月2日(a)、3日(b)、4日(c)、5日(d)海平面氣壓距平(等值線，單位:hPa)和地面風場距平(箭矢，單位:m·s-1)Fig.4 Sea level pressure anomalies(contours,unit:hPa)and surface wind anomalies(vector,unit:m·s-1)on(a)2,(b)3,(c)4 and(d)5 March 2021.

為進一步分析此次京津冀地區(qū)污染事件期間及其前后整層熱力、動力條件變化，圖5給出3月1—7日京津冀污染區(qū)域(115°—120°E，37.5°—42.5°N)平均溫度距平和垂直速度時間垂直剖面圖。從中看到，從3月2日起，對流層中層開始異常偏暖，而低層為溫度負距平，有利于形成穩(wěn)定層結，不利于污染物垂直擴散；2—4日，中低層溫度正距平持續(xù)增大，并在4日850 hPa附近達到最大，偏高5℃以上。低層顯著增溫使低層至地面垂直溫度梯度減小，垂直速度較弱，不利于污染物在垂直方向上擴散。5日后，700 hPa以下溫度顯著降低，伴隨垂直速度增大，污染物逐漸擴散。

圖5 2021年3月1—7日京津冀污染區(qū)域(115°—120°E，37.5°—42.5°N)平均溫度距平(填色，單位:℃)和垂直速度(等值線，單位:Pa·s-1)的時間垂直剖面圖Fig.5 Height-time cross section of average temperature anomalies(color-filled areas,unit:℃)and vertical velocity(contours,unit:Pa·s-1)over the polluted zones(115°-120°E,37.5°-42.5°N)in the Beijing-Tianjin-Hebei Region from 1 to 7 March 2021.

為進一步分析造成此次京津冀地區(qū)持續(xù)污染事件的氣團的來源及運動軌跡，以其嚴重污染階段為例，研究氣團的輸送特征。圖6是利用HYSPLIT模式所作的3月4日08時(北京時，下同)和6日00時北京、天津和石家莊48 h的氣團后向軌跡。上文分析結果表明，3月4日是此次京津冀地區(qū)污染較重的一天，圖6a顯示，當日08時影響北京、天津和石家莊的氣團均來自其南部，且各城市的氣團軌跡均位于距地面500 m以內低層大氣。由于氣團所經(jīng)過的華北平原及我國中東部地區(qū)均屬于人口密集、經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)，因此上述地區(qū)PM2.5排放量較大(Li et al.,2017)，當?shù)蛯託饬鲾y帶高濃度PM2.5北上的過程中，其同時受到北部山脈地形和西北氣流(圖4c)的阻擋，污染物在京津冀地區(qū)積聚，使局地PM2.5濃度升高，造成區(qū)域性重污染。而到3月6日此次污染事件已趨于結束，圖6b顯示，當日00時，影響北京、天津和石家莊的氣團均來自其東北部的中西伯利亞、蒙古高原和我國內蒙古東北部一帶污染物排放量較低的地區(qū)，且氣團均來自距地面1 000 m以上大氣，外來清潔氣團的輸送作用使得京津冀地區(qū)污染物較快消散。

圖6 2021年3月4日08時(a)與6日00時(b)影響北京(紅線)、天津(藍線)及石家莊(綠線)氣團的48 h后向軌跡(“★”分別為北京、天津、石家莊所在位置)Fig.6 The 48-hour backward trajectories of air masses affecting Beijing(red lines),Tianjin(blue lines)and Shijiazhuang(green lines)at(a)08:00 BT 4 and(b)00:00 BT 6 March 2021.Black five-pointed stars mark Beijing,Tianjin and Shijiazhuang,respectively.

另外，從3月2—5日850 hPa相對濕度距平與流場距平合成圖上可見(圖7a)，此期間相對濕度持續(xù)偏高，京津冀地區(qū)位于北太平洋高壓系統(tǒng)后側，西南風引導來自西北太平洋的水汽輸入到京津冀地區(qū)，導致該區(qū)域平均相對濕度較氣候值偏高約7%。圖7b是沿此次京津冀污染區(qū)域(37.5°—42.5°N)的平均相對濕度距平和散度的緯向剖面圖，從中可見，低層增濕明顯，925 hPa以下相對濕度異常偏高20%以上，為PM2.5顆粒物吸濕增長提供了有利條件；同時，受西側太行山脈阻擋，西南氣流在山前輻合，導致污染物在山前不斷積聚，致使污染進一步加劇。再從3月1—7日上述污染區(qū)域平均相對濕度距平和散度的時間垂直剖面圖上看到(圖7c)，3—5日，850 hPa以下相對濕度異常偏高15%以上，且對應氣流輻合；5日以后，氣流轉為輻散，有助于污染物消散，與PM2.5濃度逐漸降低相一致。

圖7 2021年3月2—5日850 hPa相對濕度距平(填色區(qū)，單位:%)與流場(流線)距平合成圖(a)，以及沿37.5°—42.5°N平均相對濕度距平(填色區(qū)，單位:%)和散度(等值線，單位:10-6s-1)緯向剖面圖(b)與3月1—7日污染區(qū)域(115°—120°E，37.5°—42.5°N)平均相對濕度距平(填色區(qū)，單位:%)和散度(等值線，單位:10-6s-1)的時間垂直剖面圖Fig.7(a)Composites of relative humidity anomalies(color-filled areas,unit:%)and streamline field(streamlines)at 850 hPa,and(b)zonal cross section of averaged relative humidity anomalies(color-filled areas,unit:%)and divergence(contours,unit:10-6s-1)along 37.5°-42.5°N from 2 to 5 March 2021.(c)Height-time cross section of average relative humidity anomalies(color-filled areas,unit:%)and divergence(contours,unit:10-6s-1)over the polluted zones(115°-120°E,37.5°-42.5°N)in the Beijing-Tianjin-Hebei Region from 1 to 7 March 2021.

上述分析表明，3月2—5日京津冀地區(qū)污染過程中，500 hPa層位于北太平洋的異常暖性高壓系統(tǒng)的穩(wěn)定維持為該地區(qū)提供了穩(wěn)定的環(huán)流形勢，使京津冀處于異常高壓西側弱的高度正距平控制下。地面上，京津冀地區(qū)處于異常高壓后部，受偏南風控制，一方面在其北側山脈地形和西北氣流的共同阻擋下，污染物難以擴散；另一方面，有利于京津冀以南地區(qū)高濃度PM2.5輸入。低層850 hPa，異常高壓系統(tǒng)引導來自西北太平洋暖濕氣流向京津冀地區(qū)輸入，使低層增溫增濕明顯，不利于污染物垂直擴散，并促使污染物快速吸濕增長。

3 大尺度環(huán)流及海溫背景分析

為進一步驗證北太平洋高壓與京津冀地區(qū)污染事件發(fā)生發(fā)展的關系，本文統(tǒng)計了2015—2021年逐年3月該地區(qū)13個城市平均AQI＞100的空氣污染日數(shù)，共計102 d。其中，2015年3月污染日數(shù)最多，達23 d，2020年污染日數(shù)最少，僅4 d。

圖8a是2015—2021年3月京津冀地區(qū)發(fā)生污染時該區(qū)域平均AQI與北太平洋海域(110°E—150°W，30°—55°N)500 hPa平均位勢高度距平的散點圖(其中，500 hPa位勢高度進行了去趨勢處理)，從中看到，大約66%的污染日(AQI>100)、80%的重度污染日(AQI>200)發(fā)生在北太平洋海域平均位勢高度為正距平時，其中，污染最嚴重日(AQI>250)，位勢高度距平均超過50 dagpm。而在AQI>150的污染日中，75%的污染日對應地面為南風(圖8b)?？梢?，當北太平洋海域平均位勢高度為正距平且京津冀地區(qū)地面為南風(經(jīng)向風速大于0)時，有利于該地區(qū)污染發(fā)生，表明北太平洋異常高壓配合京津冀地面南風對該地區(qū)空氣污染的發(fā)生具有一定的指示意義。

圖8 2015—2021年3月發(fā)生污染時(AQI>100)京津冀地區(qū)(112.5°—120°E，35°—42.5°N)平均AQI分別與北太平洋地區(qū)(110°E—150°W,30°—55°N)500 hPa平均位勢高度距平(單位:dagpm)(a)和該區(qū)域地面經(jīng)向風速(b,單位:m·s-1)的散點圖Fig.8 Scatter plot of average AQI in the Beijing-Tianjin-Hebei Region(112.5°-120°E,35°-42.5°N)where pollution(days with AQI>100)occurred and(a)geopotential height anomalies(unit:dagpm)over the North Pacific(110°E-150°W，30°-55°N)at 500 hPa,and(b)surface meridional l wind(unit:m·s-1)in this region in March from 2015 to 2021.

從2021年3月2—5日京津冀污染過程500 hPa位勢高度場及其距平分布圖上看到(圖9a)，北半球中緯度存在明顯的羅斯貝波列，北大西洋和北太平洋地區(qū)高壓異常顯著。1月1日—4月30日北太平洋地區(qū)(110°E—150°W，30°N—55°N，圖9a中紅色矩形框)平均位勢高度距平逐日變化顯示(圖9b)，從當年1月下旬以來，北太平洋地區(qū)500 hPa位勢高度場一直維持正距平。另從歷年3月北太平洋地區(qū)平均位勢高度距平逐年變化看(圖9c)，自1979年以來，2021年3月北太平洋地區(qū)位勢高度異常為近40 a來同期最大，且其位勢高度場距平呈明顯的增大趨勢和顯著的年際振蕩。

圖9 2021年3月2—5日500 hPa位勢高度場(等值線，單位:gpm)及其距平(填色)分布圖(a)與1月1日—4月30日北太平洋地區(qū)(110°E—150°W、30°—55°N,圖a中紅色矩形框)平均位勢高度距平逐日變化(b)，以及1979—2021年3月北太平洋地區(qū)(圖a中紅色矩形框)平均位勢高度距平(黑色虛線)及其去趨勢后的位勢高度距平(黑色實線)逐年變化(c)Fig.9(a)Distribution of composite geopotential height(contours,unit:gpm)and its anomalies(color-filled areas)at 500 hPa from 2 to 5 March 2021,(b)diurnal variation of average geopotential height anomalies over the North Pacific(110°E-150°W,30°-55°N),namely,red dashed line rectangle in(a),from January 1 to April 30 in 2021,and(c)annual variation of average geopotential height anomalies(black dashed line)over the North Pacific between 1 and 31 March from 1979 to 2021 and those(black solid line)after detrended.

上文分析揭示了北太平洋高壓異常與京津冀地區(qū)污染的關系，而北太平洋地區(qū)高壓與下墊面海溫分布關系密切，因此通過1979—2021年3月北太平洋地區(qū)(圖9a中紅色矩形框)去趨勢后的位勢高度距平與海溫的相關系數(shù)分析(圖10a)，可以探討與北太平洋地區(qū)高壓異常相關的海溫年際以及年代際現(xiàn)象，揭示影響北太平洋高壓異常的潛在氣候因子。圖10a顯示，北太平洋異常高壓與北太平洋中西部海溫呈正相關，與赤道中東太平洋海溫呈現(xiàn)負相關，說明北太平洋中西部海溫偏暖、赤道中東太平洋偏冷有利于北太平洋地區(qū)高壓異常偏強，而太平洋這類海溫分布往往對應北太平洋年代際振蕩(PDO)負位相。另一方面，北大西洋地區(qū)相關系數(shù)由北向南呈“負-正-負”分布，其空間分布與北大西洋海溫三極子正位相相聯(lián)系。已有研究表明，冬季北大西洋濤動(NAO)能夠促成春季北大西洋海溫三極子(Hu et al.,2011)，與之對應的波列可以造成其下游的北太平洋位勢高度偏高(Liu and Zhu,2019)。另外，從1979年以來海溫場氣候傾向率分布圖上看到(圖10b)，北太平洋和北大西洋30°N附近存在顯著增溫趨勢，由于這兩個區(qū)域海溫與北太平洋位勢高度異常呈顯著正相關(圖10a)，結合上述分析可知，PDO、NAO及海溫趨勢變化作為北太平洋異常高壓的影響因子，可以通過影響北太平洋地區(qū)高壓異常，進而影響京津冀地區(qū)污染發(fā)生的大尺度環(huán)流背景。

圖10 1979—2021年3月北太平洋地區(qū)(圖9a中紅色矩形框)去趨勢后的位勢高度距平與海溫的相關系數(shù)分布圖(a)，以及1979—2021年3月海表溫度氣候傾向率(單位：℃·(10 a)-1)分布(b)黑色圓點表示通過0.05顯著性水平檢驗Fig.10（a）Distribution of correlation coefficient between the detrended geopotential height anomalies within the red dashed line rectangle in Fig.9a and the detrended sea surface temperature in March from 1979 to 2021，and(b)climate tendency rare distribution of sea surface temperature in March from 1979 to 2021.Black dots mark areas where has passed the test at the 0.05 significance level.

4 總結與討論

本文以2021年3月2—5日京津冀地區(qū)持續(xù)4 d的PM2.5重污染過程為例，使用PM2.5質量濃度格點資料、城市AQI資料、NCEP再分析資料、海溫資料以及HYSPLIT軌跡追蹤模式，重點分析了北太平洋異常高壓對京津冀地區(qū)PM2.5污染的影響。主要結論如下：

(1)500 hPa北太平洋異常暖性高壓系統(tǒng)的穩(wěn)定維持是京津冀地區(qū)污染發(fā)生的有利環(huán)流形勢。當京津冀地區(qū)處于此異常高壓后部并受偏南風控制時，在京津冀北側山地和西北氣流共同阻擋下，不利于該地區(qū)污染物擴散；同時，低層850 hPa異常高壓系統(tǒng)引導來自西北太平洋暖濕氣流向京津冀地區(qū)輸入使低層增溫增濕，不利于污染物垂直擴散，且會促使污染物快速吸濕增長。

(2)多年統(tǒng)計結果顯示，當北太平洋海域平均位勢高度為正距平且京津冀地區(qū)地面為南風時，有利于該地區(qū)污染的發(fā)生。北太平洋異常高壓配合京津冀地面南風對該地區(qū)空氣污染的發(fā)生具有一定的指示意義。

(3)北太平洋異常高壓與北太平洋中西部海溫呈正相關，與赤道中東太平洋海溫呈現(xiàn)負相關。北太平洋高度距平與海溫的相關系數(shù)表明，在PDO負位相和北大西洋海溫三極子分布正位相時有利于北太平洋地區(qū)異常高壓的形成。因此，氣候系統(tǒng)內部的年際和年代際振蕩以及趨勢變化可以通過影響北太平洋地區(qū)高壓異常，進而影響京津冀地區(qū)污染發(fā)生的大尺度環(huán)流背景。

需要指出的是，北太平洋異常高壓系統(tǒng)的出現(xiàn)雖然有利于京津冀地區(qū)PM2.5污染的發(fā)生，但該系統(tǒng)只是引起污染的一種有利的天氣形勢，對污染天氣的發(fā)生有一定的指示意義，但二者之間的關系仍有待更深入的研究，且污染最終是否形成還與污染源分布和排放量等因素有關。此外，本文僅對3月引起京津冀地區(qū)污染的異常天氣形勢進行了探討，對于北太平洋異常高壓形勢是否對其他時段內污染過程的發(fā)生具有指示意義仍有待驗證，后續(xù)將深入分析該地區(qū)不同季節(jié)污染事件對應的異常天氣形勢和氣候特征，為京津冀地區(qū)開展PM2.5污染監(jiān)測預報提供更有價值的參考。