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    中美大陸區(qū)域氣溶膠成分消光貢獻研究綜述

    2024-05-06 06:50:38辛金元吳肖燕張文煜孔令彬馬翼寧馬永敬
    大氣科學 2024年1期
    關鍵詞:消光硫酸鹽氣溶膠

    辛金元 吳肖燕 3, 張文煜 , 孔令彬 馬翼寧 馬永敬

    1 中國科學院大氣物理研究所大氣邊界層物理與大氣化學國家重點實驗室, 北京 100029

    2 中國科學院大學, 北京 100049

    3 國家氣象信息中心, 北京 100081

    4 蘭州大學大氣科學學院, 蘭州 730000

    5 鄭州大學地球科學與技術學院, 鄭州 450001

    1 引言

    大氣能見度是衡量城市空氣質量的重要指標,也是公眾感知空氣質量最直接的方式(Dzubay et al., 1982; Tao et al., 2009; 張宏等, 2011; 尚子溦等,2017)。能見度的降低主要是由于顆粒物和氣體污染物的消光(散射和吸收)作用,特別是在城市地區(qū)(Charlson, 1969; Appel et al., 1985; Su et al.,1990; Chan et al., 1999; Tsai and Cheng, 1999; Lee and Sequeira, 2002; Elias et al., 2009; Singh and Dey,2012)。能見度(V)理論上與消光系數(shù)(bext)成反比,可用Koschmieder 公式表示:

    其中,K為常數(shù)3.912(Koschmieder, 1924)。

    大氣消光系數(shù)可以表示為顆粒物(bsp和bap)和氣體(bsg和bag)的散射和吸收之和:

    氣體的吸收作用主要由二氧化氮(NO2)引起,可以通過NO2濃度來計算。氣體的散射作用是通過瑞利散射理論計算的,稱之為瑞利散射。瑞利散射的范圍可從高海拔(~3.5 km)地區(qū)的8 Mm-1(1 Mm-1=10-6m-1)到海平面的12 Mm-1(Malm et al., 1994; Hand, 2011)。氣溶膠粒子散射由天然氣溶膠(例如,風吹的灰塵)或人為氣溶膠(例如,硫酸鹽、硝酸鹽、碳質氣溶膠和其他細顆粒和粗顆粒)引起,而大氣中主要的光吸收是由于元素碳(或黑碳)。因此,通過不同種類的顆粒物組分消光貢獻的研究可以對能見度的衰減作用有進一步的了解,并為提升能見度提供科學參考。

    目前,計算氣溶膠組分與消光之間關系的方法主要有三種:IMPROVE(Interagency Monitoring of Protected Visual Environments)方程、Mie 理論和多元線性回歸方法。Mie 理論方法是目前最可靠的方法,通過數(shù)濃度、各種化學成分的粒徑分布以及其折射率來計算消光(Li et al., 2017)。IMPROVE方程是基于美國IMPROVE 能見度監(jiān)測網絡得到的(Sisler et al., 1993; Sisler, 1996; Malm, 2000; Debell,2006; Hand, 2011)。多元線性回歸方法通過測量的消光系數(shù)(因變量)與特定的氣溶膠數(shù)據(jù)(自變量)進行配置,類似于IMPROVE 的“局地”方程參數(shù)化方案。Mie 理論輸入的參數(shù)較難測量,多元線性回歸方程也需要實時監(jiān)測光消光系數(shù)和氣溶膠組分質量濃度,因此IMPROVE 方程在全世界很多地方都得到了廣泛應用,并在實測和重建消光系數(shù)之間表現(xiàn)出良好的相關性(Sisler et al., 1993; Sisler,1996; Malm, 2000; Debell, 2006; Hand, 2011; Cao et al., 2012; Xiao et al., 2014; Tao et al., 2014; Tian et al., 2015, 2020; Xu et al., 2016; Deng et al., 2016; Li et al., 2017; Wang et al., 2017; Xia et al., 2017; Liao et al., 2020; Izhar et al., 2021; Zhang et al., 2021)。

    IMPROVE 算法最初于1994 年被開發(fā)(Malm et al., 1994),通 常 被 稱 為 原 始IMPROVE 方 程。它假設氣體吸收(bag)為零,瑞利散射(bsg)為常數(shù)(10 Mm-1),粒子散射和吸收(bsp和bap)可以通過將六種主要成分中的各濃度乘以其質量消光效率來估算。其中,六大組分分別為硫酸鹽[設定為硫酸銨,(NH4)2SO4,AS]、硝酸鹽(設定為硝酸銨,NH4NO3,AN)、有機物(實測有機碳,OC)、元素碳或黑碳(EC,直接測量)、細模態(tài)土壤(地殼元素和氧化物,F(xiàn)ine Soil,F(xiàn)S)和粗模態(tài) 物 質(PM10和PM2.5的 差 值,Coarse Mass,CM)。硫酸鹽和硝酸鹽質量消光效率項包括吸濕增長因子,是相對濕度(RH)乘以恒定干消光效率的函數(shù)。原始IMPROVE 方程可描述為

    其中,消光系數(shù)的單位為Mm-1,[]表示化學組分的質量濃度(單位:μg m-3),干質量消光效率單位為m2g-1,f(RH)為硫酸銨和硝酸銨的吸濕增長系數(shù)。重構細顆粒物(Reconstructed Fine Mass,RCFM)質量濃度可表示為

    原始IMPROVE 方程在顆粒物高濃度與低濃度情況下計算誤差較大,傾向于高消光值低估與低消光值高估(Debell, 2006; Pitchford et al., 2007, Cheng et al., 2015)。2007 年Pitchford 等人開發(fā)了一種修正算法(Pitchford et al., 2007),對原始IMPROVE方程進行了五個重要修訂,包括:增加了海鹽氣溶膠和NO2氣體光吸收項;有機化合物質量OM 與OC 質量比從1.4 更改為1.8;瑞利散射值隨監(jiān)測站點的海拔和年均溫度變化;使用與粗粒徑和細粒徑模態(tài)分別對應硫酸鹽、硝酸鹽和有機物組分的消光效率;更新了硫酸鹽和硝酸鹽的吸濕增長因子。各成分濃度計算如下:

    在計算消光系數(shù)的時候,AS、AN 和OM 的質量濃度被分為粗、細粒徑兩種模態(tài)。當某一成分濃度大于20 μg m-3時,認為此時該成分全部為粗粒徑模態(tài);若其濃度小于20 μg m-3,粗粒徑模態(tài)濃度為該成分濃度的平方與20 μg m-3的比值,細粒徑模態(tài)濃度為成分總濃度減去粗粒徑模態(tài)濃度。修訂后的IMPROVE 方程中總消光系數(shù)可以表示為

    其中,fS(RH)和fL(RH)分別為細粒徑和粗粒徑模態(tài)的硫酸銨和硝酸銨的吸濕增長系數(shù),fSS(RH)為海鹽的吸濕增長系數(shù),bsg代表不同站點的特定瑞利散射。

    與原方程相比,在細粒徑模態(tài)下,干氣溶膠消光效率小于原始方程值,而在粗粒徑模態(tài)下,干氣溶膠消光效率大于原始方程值,修正方程顯著提高了顆粒物濃度較高與較低時消光系數(shù)的估算精度,減少了重霾期的低估和輕霾期的高估,提升了美國東部的霧霾監(jiān)測站點消光系數(shù)估算(Pitchford et al., 2007)。然而,修正方程的消光估算不確定性較原始方程升高。

    同時,也有很多學者采用修正IMPROVE 方程,來降低方程計算的不確定性。修正的IMPROVE 方程中,隨著物種濃度的降低,分離成分算法將更多的氣溶膠質量轉移到細粒徑模態(tài)。由于細粒徑模態(tài)的干氣溶膠散射效率小于粗粒徑模態(tài)的一半,因此這種假定的粒徑偏移可能會對氣溶膠散射計算產生很大影響。為了更好地描述散射對氣溶膠質量的依賴性,Prenni 等探索了一種替代分離成分算法的方法,重新劃分硫酸銨、硝酸銨和有機物在細粒徑和粗粒徑模態(tài)中的分配方法。在分離組分算法的分母中,不使用常數(shù)20 μg m-3而是替換為每個站點每個物種的年平均質量的5 倍,這會消除因野火等事件在測量分布中可能出現(xiàn)的極值。僅改變方程的這一部分,重新計算bsp,發(fā)現(xiàn)盡管相關系數(shù)相似,但是偏差明顯低于之前的結果(Prenni et al., 2019)。

    還有相關研究將測量的氣溶膠粒徑分布作為輸入數(shù)據(jù),通過離散偶極子近似法,計算了特定地點的干氣溶膠消光效率;并考慮到各成分吸濕的差異,推導出了特定成分的吸濕增長函數(shù)f(RH)i(Valentini et al., 2018)。除此之外,還有研究根據(jù)ISORROPIA II 熱力學平衡模型和Mie 理論模型,基于粒徑分離的化學成分來進行估算。

    2 IMPROVE 方程在不同地區(qū)的應用

    2.1 美國及其他地區(qū)顆粒物濃度及組分消光研究

    基于IMPROVE 網絡的觀測數(shù)據(jù),我們對1988~2008 年美國各地區(qū)氣溶膠的濃度水平以及消光水平進行了分析。所有數(shù)據(jù)均來源于IMPROVE 報 告(Sisler et al., 1993; Sisler, 1996;Malm, 2000; Debell, 2006; Hand, 2011)。在1988年3 月至1991 年2 月,IMPROVE 網絡選取了36個站點來代表美國上空能見度和氣溶膠的分布情況,并且根據(jù)區(qū)域相似性,將其分為19 個區(qū)域。在1992 年3 月至1995 年2 月,氣溶膠監(jiān)測站點更新演變?yōu)?3 個,并被分為21 個區(qū)域。在1996 年3月1999 年2 月,則使用49 個站點來進行空間趨勢分析,并且劃分為21 個區(qū)域。在2000~2004 年,監(jiān)測站點發(fā)展到110 個,被劃分為30 個區(qū)域。在2005~2008 年,IMPROVE 網絡包含了168 個站點,被劃分為35 個區(qū)域。在整個觀測階段,消光系數(shù)的重構都是基于組分濃度并通過IMPROVE 方程來完成的。在整個研究時段內,由NO2引起的氣體吸收系數(shù)忽略不計。在1988~2004 年觀測時段內,瑞利散射系數(shù)被假設為常數(shù)10 Mm-1,在2005~2008 年則為各站點特定的瑞利散射值。在1988~1999 年時間段內,土壤和粗顆粒物被視為同一來源揚塵,計算消光系數(shù)時,兩者被合并計算為粗顆粒物。此外,2005~2008 年的研究考慮到海鹽氣溶膠,其他時段都忽略了其影響。表1 展示了各時間段所用的IMPROVE 方程以及質量重構方程的參數(shù)(Sisler et al., 1993; Sisler, 1996; Malm, 2000;Debell, 2006; Hand, 2011)

    表1 不同時期IMPROVE 方程參數(shù)對比Table 1 Comparisons of parameters of IMPROVE (Interagency Monitoring of Protected Visual Environments) equation over different periods

    如圖1 和圖2 所示,1988~1991 年、1992~1995 年、1996~1999 年、2000~2004 年和2005~2008 年美國各區(qū)域的重構細顆粒物(RCFM)濃度范圍分別為2.0~16.2 μg m-3、1.9~19.4 μg m-3、1.4~14.5 μg m-3、2.0~14.6 μg m-3和1.8~18.2 μg m-3;對應的重構粗顆粒物(PM10)濃度分別為6.2~32.6 μg m-3、4.2~26.8 μg m-3、4.4~23.0 μg m-3、4.3~34.8 μg m-3和4.0~38.0 μg m-3。細顆粒物在美國東部和南加州的濃度最高,最低濃度出現(xiàn)在非城市西部(大盆地、科羅拉多高原)和阿拉斯加。一般來說,細顆粒物中質量分數(shù)最大的是硫酸鹽和有機物,硝酸鹽只有在南加州貢獻會超過25%,甚至接近于50%。在東部,細顆粒物中最大的成分是硫酸鹽,約占28%~66%,而在太平洋西北部是有機物,約占34%~69%。這與地理位置以及人為活動有很大影響。在硫酸鹽濃度很高的東部和西南部,存在著大量燃燒高硫煤的發(fā)電廠和銅冶煉廠,SO2排放強度相對較高,硫酸鹽的濃度也往往較高。由于森林以及林業(yè)發(fā)展,在太平洋西北部有機碳濃度會比較高。而在南加州等地區(qū),由于當?shù)貦C動車和工業(yè)排放的氮氧化物濃度很高,硝酸鹽的濃度會普遍較高。除了南加州,硫酸鹽和有機碳是整個美國地區(qū)氣溶膠最主要的兩個組成成分。

    圖1 (a)2021 年IMPROVE 網絡站點分布,紅點表示IMPROVE 網絡監(jiān)測點,藍點表示IMPROVE 網絡協(xié)議監(jiān)測點,(b)氣溶膠重構細顆粒物(RCFM)質量濃度和氣溶膠消光系數(shù)的時間變化,圓圈代表了IMPROVE 網絡劃分的各區(qū)域的時間平均值。圖1a 數(shù)據(jù)來源于http://vista.cira.colostate.edu/Improve/improve-program [2023-07-07]。Fig.1 (a) Distribution of IMPROVE network sites in 2021, red and blue scatters represent monitoring sites and protocol sites, respectively, and(b) temporal variation of mass concentration for aerosol reconstructed fine mass (RCFM) and aerosol extinction coefficients, the circles represent the time mean value for each region divided by IMPROVE network.Data of Fig.1a are derived from http://vista.cira.colostate.edu/Improve/improveprogram [2023-07-07].

    圖2 美國三個典型區(qū)域(美國東部的阿帕拉契山脈、太平洋西海岸的南加州、美國西部的大盆地)的顆粒物濃度和氣溶膠消光系數(shù)。Fig.2 Particulate matter concentration and aerosol extinction coefficient in three typical regions (Appalachian Mountains in the eastern United States,Southern California on the west coast of the Pacific Ocean, and Great Basin in the western United States) in the United States.

    1988~1991 年、1992~1995 年、1996~1999年、2000~2004 年和2005~2008 年的氣溶膠重構消光系數(shù)分別為13.5~154.2 Mm-1、13.3~172.5 Mm-1、10.0~110.4 Mm-1、 12.2~102.9 Mm-1和 12.5~127.4 Mm-1。重構的消光系數(shù)變化類似于細顆粒物濃度,在美國東部和南加州的消光系數(shù)最大,而非城市西部和阿拉斯加的消光最小。同時由于東部的相對濕度(以及硫酸鹽、硝酸鹽和有機物的光散射效率)高于西部,因此東部和西部的消光差異甚至比氣溶膠濃度的差異更顯著。細顆粒物是消光的主要貢獻,貢獻了約占64%~98%。大多數(shù)情況下,硫酸鹽對消光貢獻最大,約占27%~77%,其次是有機物,約占26%~48%,黑碳通常是最小的貢獻成分,占比不超過15%。硝酸鹽只在南加州地區(qū)是最大消光貢獻成分,約占32%~45%,在其他大多數(shù)地區(qū),其比例不到10%。硫酸鹽的消光最大值出現(xiàn)在東部,有機碳的消光在美國東部和太平洋西北部最大。與重構的消光一致,測量的最大消光也發(fā)生在美國東部,其次是南加州。將測量的消光系數(shù)和重構消光系數(shù)進行比較發(fā)現(xiàn),在美國東部等區(qū)域具有良好一致性(重構系數(shù)低估小于10%),其他區(qū)域重構消光系數(shù)約低估20%,但也有站點低估了50%(Sisler et al., 1993)。低估原因可能是由于不完全中和的硫酸鹽具有更高的光散射效率;或者是測量的消光系數(shù)是整個光學路徑上的平均值,而重構的消光是觀測站點局地值。同時發(fā)現(xiàn),直接測量的吸收系數(shù)bap相較于通過EC 濃度的吸收估算值更能準確標識環(huán)境消光(Sisler, 1996)。

    為了更清楚地體現(xiàn)不同區(qū)域的組分差異,我們對美國東部的阿帕拉契山脈、太平洋西海岸的南加州以及美國西部大盆地的顆粒物濃度、消光水平以及組分占比等進行了對比研究(圖2、圖3)。從時間變化上來看,三個區(qū)域濃度和消光系數(shù)整體上都呈現(xiàn)下降趨勢,但三個站點的消光系數(shù)都在1992~1995 年呈現(xiàn)一個高值。阿帕拉契山脈的重構顆粒物濃度變化范圍為13.1~17.1 μg m-3,對應的氣溶膠消光系數(shù)范圍為74.4~118.0 Mm-1。南加州和大盆地對應的顆粒物濃度和消光系數(shù)分別為12.2~20.2 μg m-3和6.0~8.2 μg m-3,32.8~59.8 Mm-1和12.2~17.9 Mm-1。阿帕拉契山脈和南加州顆粒物濃度水平相當(平均值分別為14.9 μg m-3和15.5 μg m-3),明顯高于大盆地(平均值為7.1 μg m-3)。而對于消光系數(shù)來說,阿帕拉契山脈最高(平均值為93.3 Mm-1),其次是南加州(平均值為45.8 Mm-1),大盆地最低(平均值為13.8 Mm-1),南加州的消光系數(shù)約為阿帕拉契山脈的50%。東西部不同地區(qū)之間的消光差異相較顆粒物濃度更大,由此可見,相對濕度以及成分差異對于消光作用的影響還是很明顯的。

    對細顆粒物的組成成分進行分析發(fā)現(xiàn),不管是濃度水平還是消光系數(shù),阿帕拉契山脈的最大組成成分都是硫酸鹽,濃度為5.2~6.7 μg m-3,消光系數(shù)范圍是50.1~80.7 Mm-1,占比分別為54%~64%和69%~80%,其次是有機物,濃度范圍是2.3~3.2 μg m-3,對應的消光系數(shù)為9.4~16.7 Mm-1。南加州則以硝酸鹽為主,濃度和消光系數(shù)范圍分別為1.4~4.2 μg m-3和8.9~23.8 Mm-1,對應的占比分別為25%~43%和31%~52%,第二大組成成分也是有機物。大盆地的最大組成成分則是有機物,濃度水平在1.1~1.4 μg m-3,消光系數(shù)水平在4.2~5.5 Mm-1,占比分別為39%~44%和39%~49%。從平均情況來看,阿帕拉契山脈的細顆粒物濃度為10.5 μg m-3,對應的消光系數(shù)為90.4 Mm-1,硫酸鹽的濃度占比為58%,對應的消光系數(shù)占比為72%,有機物的濃度占比為27%,消光系數(shù)占比為14%。南加州的平均濃度水平為7.7 μg m-3,消光系數(shù)為40.5 Mm-1,硝酸鹽的濃度占比為35%,消光系數(shù)占比為41%,其次為有機物和硫酸鹽,濃度占比分別為29%和20%,消光占比分別為22%和25%。大盆地的平均濃度和消光系數(shù)分別為2.9 μg m-3和10.8 Mm-1,有機物的濃度占比和消光系數(shù)占比分別為41%和44%,硫酸鹽的則分別為21%和31%。硫酸鹽和硝酸鹽由于其散射效應,其消光占比明顯高于濃度占比,同時,相對濕度的影響也會使占比增加的更為明顯。其次,雖然元素碳濃度處于很低水平,但其強烈的消光作用使得其消光貢獻明顯增加。

    2.2 我國各地區(qū)顆粒物濃度及組分消光研究

    由于經濟和工業(yè)的快速發(fā)展,我國成為世界上大氣污染最嚴重的地區(qū)之一,大氣能見度、氣溶膠消光系數(shù)和光學厚度的演變直觀地反應了我國不同地區(qū)的大氣污染特征的演變(秦世廣等, 2010; 張宏等, 2011; 王曉元等, 2012; 王天舒和牛生杰, 2017;陳婧等, 2019)。在我國,由于其不同的排放源,不同地區(qū)的大氣氣溶膠的物理和化學特征存在巨大差異,氣溶膠消光作用也存在顯著差異(Wang et al., 2001; Zhang et al., 2012, 2019; Zhao et al., 2013a,2013b; Xin et al., 2007, 2015, 2016a, 2016b; Tian et al., 2016; 黃曉娟, 2016)。我們對不同地區(qū)的氣溶膠濃度、消光水平、組分貢獻以及IMPROVE 方程的適應性分開進行了討論(數(shù)據(jù)均來源于各文獻),圖4 展示了中國地區(qū)研究站點和區(qū)域的質量濃度及消光系數(shù)水平。

    華南地區(qū)PM2.5的質量濃度范圍為14.3~103.3 μg m-3,化學消光系數(shù)范圍為52.5~797 Mm-1。廣州顆粒物濃度和消光系數(shù)明顯較高,三亞站點最低。廣州地區(qū)重構bsp與實測PM(particulate matter)之間存在很強的相關性,斜率接近1.0(Li et al.,2017; Xia et al., 2017)。在較低的消光系數(shù)或者較低的相對濕度(<70%)下,重構值和實測值具有較好的一致性,原始IMPROVE 方程重構的消光系數(shù)更接近于實測值,約為其90%;同時也有研究表明IMPROVE 算法結果存在35%左右高估的情況,可能是由于水溶性顆粒的消光效率MSE 或吸濕增長系數(shù)f(RH)高估(Jung et al., 2009; Tao et al.,2012, 2020)。三亞地區(qū)測量的干散射系數(shù)(bsp,dry)、bap、干消光系數(shù)(bext,dry)與IMPROVE 算法重構的相關性較強(R2=0.70~0.81),線性回歸的斜率(0.89~1.27)接近統(tǒng)一(Tian et al., 2020)。三亞、廣州和東莞地區(qū)消光的主要貢獻成分均為(NH4)2SO4和OM,分別占比為21%~48%和21%~39%(Lan et al., 2018)。

    華東地區(qū)PM2.5的平均濃度范圍為47.6~148.7 μg m-3,平均化學消光系數(shù)為267.7~778.2 Mm-1,測得的消光系數(shù)與重建的消光系數(shù)之間整體有較好的相關性。其中,廈門地區(qū)重構值與測量值的斜率很接近1.0(Deng et al., 2016)。在南京和上海地區(qū)bext既存在低估現(xiàn)象也存在高估現(xiàn)象,原始IMPROVE 方程的重構值在南京偏低16%~30%,在上海偏低36%;修正的IMPROVE 方程在南京的偏差為-20%~18%,在上海則高估3%;并且在嚴重污染時期,偏差會增大(Cheng et al., 2015; Yu et al., 2016; Zhou et al., 2016; Chen et al., 2020)。泰山的IMPROVE 方程重構值被低估,回歸斜率為0.86(Zhao et al., 2017);而在杭州則被高估25%(Wang et al., 2016)。OM 和(NH4)2SO4對于消光的貢獻最大。在泰山,(NH4)2SO4是最大的貢獻者,超過了50%;在上海,(NH4)2SO4和NH4NO3占比相當,約為30%;在濟南,(NH4)2SO4和OM 占比相當,分別約為32%~44%;在廈門、杭州和南京,(NH4)2SO4和OM 都是主要的消光貢獻者,但NH4NO3的占比也超過了20%(Yang et al., 2012)。

    華中地區(qū)目前只有武漢有相關研究,其PM2.5和PM10的平均質量濃度分別為59.9±24.3 μg m-3和90.0±35.8 μg m-3,清潔天PM2.5濃度約是污染天的1/2。重構PM2.5與實測值的相關性顯著(R2=0.91,斜率為0.86),表明重構的PM2.5占觀測的PM2.5的86%。測量的bext和重構的bext也具有很好的相關性。在清潔天和污染天,修正的IMPROVE算法重構的bext分別為319 Mm-1和626 Mm-1。在清潔天,測量的bext比重構的bext略高(7%);在污染天,重構的bext高估了32%。在清潔天,NH4NO3是bext的最大貢獻者,為30.6%,其次是OM 和(NH4)2SO4,約為20%。隨著PM2.5的增加,NH4NO3和(NH4)2SO4的貢獻率增加,分別增加了15%和5%,而OM 降低到了14%(Liao et al., 2020)。

    西南地區(qū)的年均PM2.5濃度范圍為67.0~119.2 μg m-3,消光系數(shù)年均范圍為447.3~487.5 Mm-1。成都地區(qū)的測量bsp和重構bsp之間存在很強的正相關(>0.95)。與測量散射系數(shù)相比,使用修訂的IMPROVE 方程估算的bsp略微高估,回歸斜率為1.09,而使用原始IMPROVE 方程估算的bsp明顯低估,斜率為0.64 (Wang et al., 2017)。當對干燥(RH<40%)和濕潤(40%<RH<90%)條件分開進行分析并采用相關多元線性回歸計算發(fā)現(xiàn),估算的bsp和測量的bsp相關性非常好,R2全年大于0.92,回歸線的斜率在0.96 到1.00 之間;而估算的干燥bext高估了2±9%,濕潤環(huán)境bext低估了1±10%(Tao et al., 2014)。在成都和重慶地區(qū),bext的最大貢獻均為(NH4)2SO4,為32%~46%,其次是NH4NO3(成都,28%)和OM(重慶,27%)。

    西北地區(qū)PM2.5季節(jié)平均濃度范圍為123.4~203.4 μg m-3,通過IMPROVE 方程重構的消光系數(shù)季節(jié)平均范圍為128.6~1441.1 Mm-1。重構的bext值在西安比實測bext低15%(Cao et al., 2012),在烏魯木齊比Koschmieder 公式值低約29%(Zhang et al., 2021),在寶雞則比Koschmieder 公式值高9%(Xiao et al., 2014),但重構值和觀測值之間都具有良好的相關性。在西安,(NH4)2SO4是消光的第一貢獻成分(40%),OM 次之(24%);在寶雞,OM 和(NH4)2SO4則貢獻相當(~30%);在烏魯木齊(NH4)2SO4和NH4NO3的貢獻超過了一半,并且與顆粒物的主要占比成分一致。

    華北地區(qū)PM2.5平均濃度為9.5~188.3 μg m-3,年均bext為321~1044 Mm-1。在北京城區(qū),根據(jù)修正IMPROVE 方程得出的bsp與觀測值相關性很好(R2>0.96),重構的散射系數(shù)被低估2%(Tian et al., 2015)。在北京郊區(qū)懷柔,修正IMPROVE方程的重構質量濃度和消光值均與測量的PM1對應值之間有很好的相關性,重構質量濃度接近于測量值。當測得的消光系數(shù)低于300 Mm-1時,重構值略微被低估,測量值為其1.04 倍。當觀測到的消光系數(shù)大于300 Mm-1時,IMPROVE 方程的重構值比觀測值低16%(Xu et al., 2016))。秋冬季節(jié),在北京和天津城區(qū),散射系數(shù)在低值(<1500 Mm-1)分別高估3%和34%,在高值(≥1500 Mm-1)低估19%和10%。在石家莊和興隆地區(qū),散射系數(shù)低估了實際消光的60%和38%,而且污染越嚴重,低估越明顯(Liu et al., 2019)。太原地區(qū)的重構消光值則比測量值高約37%(Guo et al., 2021)。在污染比較嚴重的華北地區(qū),重構的消光系數(shù)存在低值高估和高值低估的情況,并且低估情況比較明顯。在京津冀地區(qū),OM 在輕度污染下是消光的主要貢獻者(34%~52%),其次是(NH4)2SO4和NH4NO3(~20%),而在重度污染和相對濕度較高的情況下,(NH4)2SO4和NH4NO3的占比增加,超過了50%,OM 降低25%~30%(Wang et al., 2015; Ma et al.,2020)。在城郊,OM 明顯占比增加(~60%),(NH4)2SO4和NH4NO3的占比低于30%。

    綜上所述,氣溶膠濃度和消光的高值區(qū)集中在人為排放嚴重的華北地區(qū)和受沙塵影響的西北地區(qū),三亞地區(qū)最低(圖5)。(NH4)2SO4和OM 是重構消光系數(shù)的主要貢獻者,占比范圍分別為20%~60%和20%~40%,NH4NO3只在華中地區(qū)為第一貢獻成分(31%~45%),且在華北、西南和華中地區(qū)超過了20%。各地區(qū)IMPROVE 方程重構的消光值與測量值之間都有很好的相關性,但明顯存在低值高估和高值低估的情況(-60%~35%),并且污染越嚴重,低估情況越明顯。高濕情況下,方程重構的偏差也較大,這也說明了IMPROVE 方程在我國地區(qū)的極值不適應性。因此,在后續(xù)的工作中,我們應該針對極值情況下如何提高組分消光的準確性。

    2.3 其他組分消光算法的研究

    在東莞使用逐步多元回歸計算的粒子總消光系數(shù)與測量值之間的相關性較好(R2=0.953、斜率為0.925),重構的顆粒物消光系數(shù)略微被低估(Lan et al., 2018)。根據(jù)ISORROPIA II 熱力學平衡模型和Mie 理論模型估算的bsp與測量的bsp之間有良好的相關性(R2>0.92),可以代表測量的bsp的85%~89%。對比Mie 模型與原始IMPROVE 方程和修正的IMPROVE 方程在重構bsp中的性能,發(fā)現(xiàn)無論采用何種方法,估算的bsp與測量的bsp之間均存在良好的相關性(R2>0.88)。Mie 模型比原始或修訂的IMPROVE 方程表現(xiàn)更好,與測量數(shù)據(jù)的相關性更好(R2=0.96),重建效率更高(斜率=0.94)。這主要是因為Mie 模型在估算bsp時,除了主要的化學物種外,還包括了未知的成分和其他硫酸鹽物種,貢獻了550 nm 波長處測量的bsp的14%。從單個常見化學物質對總測量bsp的貢獻來看,這些模型的性能沒有顯著差異(Tao et al., 2012, 2014, 2015, 2019, 2020, 2021)。

    2.4 消光系數(shù)與氣溶膠濃度的關系研究

    對美國和中國地區(qū)已有研究站點的顆粒物濃度和重構消光系數(shù)關系對比研究發(fā)現(xiàn)(圖6),美國地區(qū)重構細顆粒物濃度范圍為1.4~19.4 μg m-3,中國地區(qū)的測量細顆粒物濃度為14.3~188.3 μg m-3。與之對應的消光系數(shù)分別為10.0~172.5 Mm-1和52.6~1044.0 Mm-1。美國地區(qū)整體的濃度水平(14.3 μg m-3)與我國的三亞地區(qū)接近,低于我國的城市背景站點興?。?6.0 μg m-3)。但兩者顆粒物濃度與消光系數(shù)的關系相似,在高濃度與低濃度下表現(xiàn)不同。就美國地區(qū)而言,當消光系數(shù)處于低值(≤30 Mm-1)時,兩者之間的斜率遠低于高值區(qū)。并且可以發(fā)現(xiàn),在消光高值區(qū)域,1988~1999 年的斜率明顯大于2000~2008 年,這可能是由于散射性氣溶膠(硫酸鹽、硝酸鹽)的降低導致氣溶膠質量消光效率減小。中國地區(qū)的消光系數(shù)與細顆粒物的擬合方程存在明顯截距,說明在中國地區(qū),IMPROVE 重構的結果存在著較大的誤差。并且若截距不為0,高值區(qū)(>775 Mm-1)域斜率將低于低值區(qū),這與美國地區(qū)明顯不同,說明在中國地區(qū)高濃度下的重構消光系數(shù)明顯存在低估,從而導致計算的消光效率MSE 低于低濃度。

    3 結論

    綜上所述,對比我國和美國地區(qū)的顆粒物濃度和消光水平,美國地區(qū)顯著低于我國的城市地區(qū),我國大氣污染仍較為嚴重。但在中美大陸地區(qū),(NH4)2SO4和OM 都是氣溶膠消光系數(shù)的主要貢獻者,NH4NO3只在某些地區(qū)為第一貢獻成分。由于國內外顆粒物污染水平和化學成分組成的差異,在我國采用傳統(tǒng)的IMPROVE 方程存在顯著的低值高估和高值低估問題。隨著我國大氣環(huán)境質量不斷改善,大氣污染進入精準化防治階段,針對我國不同地區(qū)天氣氣候與顆粒物濃度水平特征,建立系統(tǒng)的大氣成分消光貢獻監(jiān)測技術體系與分析評估方法勢在必行,這將為我國不同氣候區(qū)域和不同經濟發(fā)展區(qū)域大氣能見度提升提供更精準的科技支撐。

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