中国环境科学 2021,41(5)：2004~2013 China Environmental Science 初冬一次冷锋输送过程对中国东部霾天气的影响
王丽娟1，刘晓慧1，卢文1，张晨2，唐卫亚1，朱彬1*(1.南京信息工程大学，气象灾害预报预警与评估协同创新中心，气象灾害教育部重点实验室，国家综合气象观测专项试验外场，江苏南京 210044；2.内蒙古通辽市气象局，内蒙通辽 028000)
摘要：利用常规地面气象资料、NCEP/NCAR再分析资料以及全国PM2.5浓度数据，并结合后向轨迹、空气污染输送指数和传输通量分析，针对2019年12月10~11日一次冷锋输送造成我国中东部地区出现的大范围霾天气过程进行了分析.结果表明:(1)霾期间高空500hPa以经向环流为主，伴随着高空低压槽引导地面冷锋向东南方向移动，污染物浓度大值区也依次由华北地区移至黄淮、江淮地区.(2)冷锋过境前，华北至长江三角洲区域PM2.5浓度均有明显增涨；北京以偏南方向的污染物输入为主，济南以西北和偏东方向输入为主，南京则主要是偏北和偏西方向的输入.(3)冷锋过境时，冷空气迅速将北京站的污染物清除；而济南站则受高压底部偏东风回流的影响,PM2.5浓度维持在50µg/m3左右；冷锋推进至南京站时西北风已较小，对污染物的清除作用不明显.以江苏省为例，整个过程中，江苏本地污染物贡献占25.8%，江苏以外的污染物贡献占74.2%，以输送为主.(4)冷锋过境后,3站的边界层结构也略有不同，北京站的逆温层迅速被打破；济南站由于受海上暖湿平流影响，近地面由等温层变成逆温层；而南京站的近地面则由逆温层变为等温层.本研究揭示了在冷锋南下过程中，上游污染物对下游地区的影响，以及南北方站点
表现出不同的污染物变化和清除特征.
关键词：冷锋；霾；空气污染输送指数；PM2.5
中图分类号：X513 文献标识码：A 文章编号：1000-6923(2021)05-2004-10
Impact of a cold front transport process on haze weather in eastern China in early winter. WANG Li-juan1, LIU Xiao-hui1, LU Wen1, ZHANG Chen2, Tang Wei-ya1, ZHU Bin1* (1.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of M eteorological Disasters, Key Laboratory of M eteorological Disaster, M inistry of Education, Outfield of National Comprehensive Meteorological Obrvation Special Experiment, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China；2.Inner Mongolia Tongliao Meteorological Service, Tongliao 028000, China). China Environmental Science, 2021,41(5)：2004~2013
Abstract：Regular surface obrvation meteorological data, NCEP/NCAR reanalysis data, and national PM2.5 concentration data, combined with backward trajectory, air pollution transport index, and transport flux analysis, were ud to analyze a cold-front induced large-scale haze weather process during December 10 and 11, 2019 in central and eastern China. The results showed that: (1) During the haze period, 500hPa was dominated by the meridional circulation, and accompanied
with the upper-air low-pressure trough leading the ground cold front to move to the southeast. The heavy polluted area also moved from North China to Huang-huai and Jiang-huai. (2) Before the cold front passage, PM2.5 concentration in the region from North China to Yangtze River Delta incread significantly. Beijing was dominated by pollutants imported from the south, Jinan was mainly affected by pollutants from the northwest and east, and PM2.5 in Nanjing was mainly influenced by pollutants from north and west. (3) When the cold front pasd through, the cold air quickly removed pollutants over Beijing Station, while the Jinan station was affected by the backflow of easterly wind at the bottom of the high pressure, and the PM2.5 concentration was maintained at about 50µg/m3. When the cold front intruded into the Nanjing station, weakened northwest flow had little effect on the removal of pollutants. Taking Jiangsu province as an example. In the whole cold front process, the contribution of local pollutants accounted for 25.8%, and the contribution of pollutants outside Jiangsu accounted for 74.2%, which were mainly transported from North China. (4) After the passage of the cold front, the boundary layer structures over the three stations were slightly different from each other. The inversion layer over the Beijing station was quickly dissipated, the lower boundary layer over the Jinan station changed from the isothermal layer to the inversion layer due to the influence of warm and wet advection from the a, and the near-surface boundary layer over the Nanjing station changed from the inversion layer to the isothermal layer. This study revealed the imp
act of upstream pollutants on downstream area during the southward movement of the cold front, as well as the different evolution and removal characteristics of PM2.5 at the stations in the north and south China.
Key words：cold front；haze；air pollution transport index；PM2.5
收稿日期：2020-09-28
基金项目：国家重点研发计划(2016YFA0602003)；国家自然科学基金资助项目(91544229)
* 责任作者, 教授,****************
5期王丽娟等：初冬一次冷锋输送过程对中国东部霾天气的影响 2005
随着社会经济的发展和工业化水平的提高，以细颗粒物(PM2.5)为特征污染物的大气污染不仅直接影响公众身体健康，而且在其传输的过程中影响区域生态环境甚至影响全球气候变化[1].近年来，京津冀、长江三角洲等地的大气污染引起广泛关注,1998~2016年我国PM2.5浓度总体呈现上升趋势，其中2007年之前呈快速增长态势,2008~2016年呈现出"下降-增长-下降"的波动趋势[2].不同领域专家致力于研究大气污染的形成机制与气象条件的密切关系[3-5]，有研究表明，大气污染呈典型的区域性特征[6-7]，就某一季节而言，某地区的地理环境和污染源的排放相对稳定，该地区的空气质量主要由气象条
件决定.空气污染物在各种天气尺度系统的作用下混合、扩散，造成污染物多尺度、跨区域的远距离输送[8].输送型污染既需关注本地空气污染的气象条件也要关注更远地区的空气污染物输送至本地区的气象条件[9-10].很多研究指出[11-13]，冷空气经过华北黄淮等重污染区时，易将污染物向下游地区输送，是造成长江三角洲地区秋冬季输送型污染的重要天气过程之一.
冷锋是我国活动最频繁、对空气污染影响较大的天气系统之一，冷锋过境前后气象要素的差异以及锋面附近垂直环流结构都会对污染物的积累和输送造成显著的影响.冷空气活动时会减轻或消除日间逆温[14], 冷锋作为冷空气的前沿，其造成的大风、降水天气会使得污染物浓度迅速降低[15].有学者研究发现，冷锋过境前边界层出现逆温，随着锋面过境，逆温层被破坏，冷锋过境时垂直方向上输送强烈[16].不同强度的冷锋对污染物的作用也不尽相同，弱冷锋作用下以污染输送作用为主，而较强冷锋作用下以污染清除作用为主[17]，强冷锋前后污染物易形成一个“积累-锋前抬升-高空平流输送-锋后大风清除-积累”的循环[18].同时，有学者进一步研究指出，远距离输送和气溶胶-边界层反馈相互作用可以扩大1000km范围内的跨界空气污染物的输送，并促进从华北平原到长江三角洲的持续性二次雾霾，气溶胶-边界层的相互作用放大了雾霾的跨界输送[19].以长江三角洲地区冷锋过程对空气质量的影响为例，在冷锋刚开始影响长江三角洲地区时，受锋面抬升的作用，会将污染物抬升到边界层直至自由对流层，随着冷锋对长江三角洲地区的影响加剧，强的西北气流会将华北地区的污染物输送至长江三角洲地区，使其污染物浓度快速增加，冷锋过境后，长江三角洲地区受高压控制，受辐散气流的影响，
长江三角洲地区污染物向外扩散，污染物浓度降低，随后大气层结趋于稳定，在下一次冷锋活动前，污染物又逐渐积累[20].因此，分析不同冷锋过程中造成的污染物积累、输送的特征十分必要.
前人在冷锋对污染物的扩散和区域输送等方面的影响已有大量研究，每次冷锋过程都会有差异，冷锋会不断地移动、变化.在其演变过程中，冷锋造成的气象要素和环流场的差异对不同地区空气污染的影响是否都一样需进行更细致的探讨.2019年12月10~11日我国东部地区出现了一次影响时间短、影响范围大的雾霾天气，整个过程以PM2.5污染为主，最低能见度在2km左右.本文主要从天气学角度，结合HYSPLIT后向轨迹、WRF-Chem中尺度天气-空气质量模式和空气污染输送指数，分析了10日08:00时~11日08:00(文中的时间均为北京时)这一时间段中污染物的生消演变和传输特征，以期深入阐明输入型霾天气的形成过程，并为该类型霾天气的预报提供参考依据，进而提高分析预报的能力.
1 资料和方法
1.1 资料
本文资料时段为2019年12月10~11日，其中PM2.5监测数据来自于中国环境监测总站每日公布的逐小时环境监测数据(106.37.208.233: 20035)；天气形势图来源于韩国气象局网站( 123.127.175.60:8765/siteui/index)，物理量诊断数据来自于Micaps资料、NCEP/NCAR一日4次的1°×1°再分析资料和怀俄明大学的探空数据；后向轨迹模式所用的气象数据为NCEP/NCAR的全球资料
同化系统(GADS)气象数据.
1.2后向轨迹模式
采用美国国家海洋大气研究中心空气质源实验室(NOAA)的HYSPLIT轨迹模式，该模式用于计算和分析大气污染物输送、扩散轨迹，具有处理多种气象要素输入场、多种物理过程和不同类型污染物排放源功能，已经被广泛地应用于多种污染物在各个地区的传输和扩散的研究中.为得到此次过程的污染物输送通道，利用后向轨迹模式计算出影响我
2006 中国环境科学 41卷
国中东部的气团轨迹.本文研究中，模拟高度选为500m，模拟时段选为2019年12月10日08:00时北京大兴站、10日14:00时和20:00时山东济南站以及11日08:00时江苏南京站过去48h的气团轨迹.
1.3模式介绍
本研究采用WRF-ChemV3.9.1.1模式计算制定区域边界PM2.5的传输通量，该模式是由美国大气研究中心(NCAR)、美国太平洋西北国家实验室(PNNL)、美国国家海洋及大气管理局(NOAA)共同开发完成的中尺度大气动力-化学耦合模式，此模式除了可设置计算各种动力参数和微物理变量之外，在化学部分包括了完整的传输(平流、对流和扩散)、干/湿沉降、化学过程，模式的最大优点是气象模块和化学
传输模块在时间和空间分辨率上可以完全耦合.
模拟区域包含99×99个网格，水平分辨率为27km，覆盖整个东亚地区和周边海域.模式层顶设在50hPa处，自地表到模式层顶共分为38个不等距层，其中2km以下高度包含12 层，可用于精细描述边界层内大气物理化学特征以及描述边界层结构.模式的模拟时间为2019年12月1日00:00时~12月15日00:00时，时间积分步长为120s，模式结果为逐小时平均量的输出.模式气溶胶方案选用MOSAIC [21]机制中的8档方案，在该方案中气溶胶粒径从0.039~10µm共划分为8个粒径段进行计算，其余参数化方案如表1所示.为了进一步消除初始条件的影响[22]，将模拟前9d设置为spin-up的时间.模式其余参数化方案与文献[23]设置一致.
使用NCEP发布的FNL资料为模式气象场提供初始和边界条件，以及使用全球化学模式(WACCM)输出结果为模式化学场提供初始和边界条件.在人为源方面，使用清华大学提供的MEIC清单(icmodel/)和MIX源清单[24], MEIC清单和MIX清单基准年分别为2016年和2012年.在生物源方面，选用MEGAN计算得到的生物质排放数据[25].
1.4空气污染输送指数构建
针对外来输送型污染的特点，结合轨迹模式输出结果和12~48h前PM2.5的观测数据对污染物的输送强度进行定量化计算建立污染输送指数[26].用HYSPLIT模式进行后向气团模拟，将东亚地区的水平空间
网格化，即把0º~60ºN,70º~140ºE区域分成0.1°×0.1°的水平网格，依次统计每条后向轨迹在网
格内出现的概率，得到每条轨迹的输送概率场.将每
条轨迹的输送概率场与PM2.5观测浓度由公式(1)计
算得到该条轨迹的输送强度，将该轨迹的所有输送
强度相加得到它对污染物的输送强度值.为了使输
送指数起到预报的作用，本文将后向12~48h的输送
强度累加得到输送指数.
(,)(,)(,)(,)(,)
l i j l i j l i j dl i j tl i j
T R E W W
=
(,)
(,)
l i j
l i j
l
R
哪里有灯会n
τ
=
(,)
1
(,)1
5
dl i j
W
dl i j
=
+
(1)
(,)
雪上加霜的反义词1
(,)1
18
tl i j
W
tl i j
=
+
式中:(,)春节为什么要挂灯笼
l i j
T为输送强度,
(,)
l i j
R为输送概率,
(,)
l i j
E为
上游PM2.5浓度实况,(,)
dl i j
W为距离权重函数，其中
(,)
dl i j为网格(,)
i j与观测点的距离,
(,)
tl i j
W为时
间权重函数，其中(,)
tl i j为网格(,)
i j移动到观测点猜动物谜语
所需时间.(,)
l i j
τ为轨迹l在网格(,)
i j内的停留时
间,l n为轨迹运行的总时间，下标l和(,)
i j分别为轨
迹和网格.当污染物输送强度越大时，则说明污染物
输送指数越大，反之越小.
2结果与讨论
2.1天气形势与空气污染过程
从高空形势来看，本次空气污染过程中,500hPa
上欧亚中高纬度地区为稳定的“一槽一脊”经向型
分布，高压脊位于西西伯利亚东部到巴尔喀什湖地
区，低压槽位于贝加尔湖东侧至长江中下游地区,10
日08:00时，华北地区中东部、黄淮大部、江淮地区
大部受低压槽前西南气流控制，随着低压槽东移，到
11日08:00时上述地区逐渐由槽前转到槽后脊前,
槽后脊前的西北气流引导的冷空气逐渐南下影响
我国中东部地区.
地面形势场上,10日05:00时，华北、黄淮、江
淮地区主要受中心位于华北西部的低压系统控制,
藏垢纳污冷锋位于北京西部至山西中南部一带，北京大兴站
位于低压前部，受偏南气流控制，有利于污染物和水
汽向京津冀地区输送和聚集.10日08:00时(图1)，冷
锋抵达北京至华北南部一带，污染物浓度大值区位
5期王丽娟等：初冬一次冷锋输送过程对中国东部霾天气的影响 2007 于华北中南部和黄淮地区，锋面即将抵达大兴站，该站维持较高污染物浓度.
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图1 2019年12月10~11日地面等压线(hPa)与PM2.5浓度(µg/m3)叠加图
Fig.1 Overlay map of ground-level isobar (hPa) and PM2.5 concentrations (µg/m3, colored dot) during Dec 10~11, 2019 图中黑色方点从北至南依次为大兴、济南和南京3个测站；红色线条表示该站点48h后向轨迹
随着冷锋东移南压,10日11:00时，冷锋位于华北南部，大兴站已处于锋后，在锋后冷空气的清除作用
下，污染物浓度明显降低;10日14:00时(图1)，冷锋移至渤海湾至山东西北部地区，污染物浓度大值区主要集中在黄淮中北部，济南站位于冷锋附近，冷空气将华北地区的污染物向黄淮地区输送，济南地区的污染物浓度有所增加.
10日20:00时(图1)，随着冷锋南移至山东南部、江苏西北部地区，污染物浓度大值区主要位于黄淮到江淮北部一带.济南位于冷锋后部、高压的底前部，在高压底前部东北气流的影响下，将华北地区的污染物以偏东风的回流形式输送到济南地区，因此在冷锋移过济南站后的一段时间之内，济南站仍维持较高的污染物浓度.在冷锋的作用下，从华北、黄淮地区输送过来的污染物从低压底部偏西方向向江苏地区输送并堆积，江苏地区的污染物浓度自北向南逐渐增加;11日08:00时(图1)，冷锋位于辽宁东南部至江苏中南部一带，在锋后偏北风的作用下，将北方地区污染物向南输送，江苏中南部地区的污染物浓度明显增加，由于江苏地区气压梯度小、风速小，则有利于北方地区的污染物在江苏南部沿江地区堆积，在PM2.5实况图上可以看到在江苏沿江地区有一明显的重污染带，此时华北、黄淮地区的污染物浓度已降低.
11日11:00~14:00时，随着冷锋南压至江南北部，江苏位于高压前部，弱冷空气源源不断扩散南下，将上游地区的污染物向南输送，使得江苏南部地区PM2.5浓度一直维持较高水平;11日20:00时，冷锋继续南压至江南南部，江苏南部、江南北部位于冷锋后部，风速略有增大，使得污染物由江苏地区移出，此时江苏地区的PM2.5浓度虽较其他地区高，但较前几个
2008 中国环境科学 41卷
时次明显下降.由上述分析可知,PM2.5浓度的变化呈现出明显的自北向南逐步发展的过程，与冷锋的活动密切相关，污染物移动较快.
2.2由北至南3站气象要素和PM2.5演变
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图2 2019年12月9日17:00~11日23:00期间3个站点地面气温(℃)、PM2.5浓度(µg/m3)、能见度(km)、风矢量(m/s)随时间
的变化
Fig.2 The time ries of the ground level temperature (), PM
℃ 2.5 concentration (µg/m3), visibility (km), wind (m/s) of three stations猪和兔相配婚姻如何
from 17:00 BJT on Dec 9 to 23:00 BJT on Dec 11, 2019
a.大兴;
b.济南;
c.南京
根据前面的分析可以看出，此次污染物明显是伴随着冷锋的东移南下，依次输送至华北、黄淮至长江中下游地区，本节从以上3个关键区中自北向南挑选3个代表站，深入分析冷锋对它们的影响.从图2a中可以看出,10日02:00~08:00时，大兴的PM2.5浓度维持在150µg/m3以上，地面一直以弱南风为主，有利于污染物在华北中南部堆积，污染物浓度在08:00时前后达到最大，超过200µg/m3，相应的能见度在10日08:00时前后达到最低，在2km左右;08:00时之后，随着大兴站位于锋后，西北风明显加大，有利于污染物向东南方向输出，污染物浓度迅速降低至50µg/m3以下，且之后一直维持较低的浓度，能见度迅速增大，说明冷空气对污染物起到了清除的作用.
从图2b中可以看出,10日02:00~08:00时，济南地区为偏南风，偏南风将济南地区的污染物向华北地区输送，污染物浓度呈下降趋势.11:00时左右，随着冷锋的靠近，逐渐转成西北风，华北地区的污染物输送至济南，济南站的污染物浓度明显增加.10日14:00~17:00时，济南受冷锋后的高压底部偏东气流
控制，污染物浓度达到最大，超过200µg/m3，能见度达最低.由于弱的偏东风回流持续输送作用(图1)，使得济南地区的污染物并没有在10日下午冷锋过境后立即被显著清除，而是保持在50~100µg/m3之间.
从图2c中可以看出，从10日02:00~20:00时，南京地区以偏南风为主，污染物浓度一直维持在75µg/m3左右.10日夜间，南京由偏南风转成偏西风，且风速微弱，污染物浓度开始逐渐增加,11日05:00时达到150µg/m3,11日08:00时，随着冷锋的靠近，南京逐渐由偏西风转成偏北风且弱风状态维持，有利于污染物从北方地区直接输送过来并堆积，能见度也随之达到最低，为2km左右.11日08:00时之后，南京位于锋后，偏北风略有增大，污染物浓度降至骂人不带脏话
