2020年江蘇泰州一次持續性霧霾過程特征和成因分析

朱麗 張慶池 王琴 劉俊

(1 江蘇省泰州市氣象局，泰州 225300；2 中國氣象局交通氣象重點開放實驗室，南京 210008；3 江蘇省徐州市氣象局，徐州 672700)

引言

霧是指近地層空氣中懸浮的無數小水滴或小冰晶造成水平能見度不足1 km的天氣現象，霾是大量極細微的干塵粒等均勻地懸浮在空中，使水平能見度小于10 km的空氣普遍混濁的現象[1-2]。霧和霾常在冬季相伴發生或轉換[3]，且持續時間較長，影響交通出行和人類身體健康?？梢?，進一步加強霧、霾過程的機理研究，提高霧和霾災害的預報、預警能力，對保障國民經濟平穩運行和人民生命財產安全有著十分重要的現實意義[4]。

目前已有一些學者對霧和霾的成因做了大量的分析，研究表明適當的環流背景、穩定的大氣層結、適當的濕度、風速等是霧和霾形成或加強的重要條件[5-9]。曹偉華等[10]分析2009年北京一次持續霧霾過程指出，污染物濃度是影響能見度的主要因子，但當能見度小于1 km時，能見度變化更多受相對濕度影響。廖曉農等[2]分析指出北京不同季節形成霧-霾的氣象條件不同。冬季弱的冷空氣﹑邊界層上層的冷平流和氣流過山下沉增溫有利于霧霾的維持；夏季氣溶膠的區域輸送﹑強的對流抑制﹑大的相對濕度是霧霾產生和維持的重要原因。劉梅等[11]對2013年1月江蘇持續霧霾的原因和13—14日大霧的形成機制分析指出，中高緯環流平直、地面冷高壓主體偏北是霧-霾持續的有利環流背景；近地面相對濕度大于85%，偏東風小于3 m·s-1，地面輻射降溫和弱冷平流有利于霧霾持續并加強。張靜等[12]分析2013年12月江蘇一次霧霾持續原因發現，弱冷空氣加強了近地層逆溫，同時有利于上游污染物向本地輸送，使霧-霾持續。夏凡和李昌義[7]利用模式對山東地區25次大霧個例進行預報試驗發現，能見度對相對濕度的預報誤差更敏感。此外，有研究指出秸稈焚燒，城市熱島，局地的地理環境因素，也有利于霧和霾的形成或加強[13-18]。

盡管關于霧和霧霾的預報已經有了一定的研究基礎，但影響霧霾的因子較多，不同因子對霧-霾的形成影響程度不同，當形成霧或霧霾的動力、熱力條件配合的不好時，預報具有一定的難度。江蘇泰州地處長江中下游，地勢平坦，水網密布，秋冬季霧或霧-霾頻發[19-20]。目前關于泰州地區霧或霧-霾的分析較少，因此本文選取了工作中一次具有預報難度的個例進行研究。2020年1月12至15日泰州地區出現了一次持續的強霧-霾過程，與一般性的霧-霾過程不同的是此次近地層逆溫并不明顯，但強濃霧期間最小能見度低于50 m。因此本文針對此次過程霧-霾的演變特征，大氣環流形勢和形成原因進行了分析總結，以提升對本地霧-霾天氣的預報和預警能力。

1 資料與方法

本文采用的資料主要包括NCEP 1°×1°逐6 h的全球再分析資料，江蘇省地面常規觀測站逐分鐘、逐10 min的能見度資料和逐小時的風、溫、海平面氣壓等氣象要素資料，泰州環境監測站提供的空氣質量指數和環境監測資料，美國國家海洋和大氣管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA)的全球同化系統(GDAS)資料[21]等。其中GDAS資料主要用于HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory)后向軌跡模式計算氣團后向軌跡的氣象場資料。

2 霧霾實況分析

2020年1月12—15日白天江蘇全省大部分地區都經歷了一次持續時間較長的霧-霾天氣過程，此次過程一個明顯的特點是霧和霾現象交替。泰州地區12日早晨、12日夜里至13日早晨、13日夜里至14日早晨均出現了大霧天氣(圖1)，其中12日夜里至13日早晨出現了強濃霧天氣，持續時間長達18 h。分析泰州市5個觀測站能見度的逐日最小能見度(圖2)可見，12日泰州站的能見度最低，達48 m，出現在22：27。13日早晨，全市大部分地區能見度在50 m以下，泰州站僅37 m，興化站38 m，姜堰站34 m。14日凌晨，泰州市能見度較13日有所升高，但依舊小于1000 m，局部小于500 m，最低能見度出現在泰州站，為377 m，出現時間為00：33。15日早晨泰州市能見度均在1000 m以上，興化站能見度最低，為1143 m。白天，隨著氣溫升高，相對濕度減小，大霧消散，全市大氣混濁，霧過程轉為霾過程，12—14日霾過程期間能見度在2 km以內，15日傍晚霾消散。

圖1 2020年1月12—15日泰州站逐10 min最小能見度

圖2 2020年1月12日(a),13日(b),14日(c),15日(d)江蘇省最小能見度

分析泰州市2020年1月11—15日的城市空氣質量指數(AQI，Air Quality Index)、PM2.5和PM10濃度的逐時演變特征(圖3)可見，空氣質量指數隨時間總體呈現先上升，然后維持，最后下降的特征，期間具有多個峰值。11日白天泰州市的空氣質量指數逐漸上升，至18：00全市開始出現輕度污染。12—14日白天為此次污染過程的主要影響時段，期間空氣質量指數演變具有一定的日變化特征，即白天空氣質量指數呈現上升趨勢，傍晚至次日清晨呈下降趨勢，白天空氣質量指數大于夜晚，部分時刻達到重度污染，其中13日16：00為此次過程中污染程度最嚴重的時刻，空氣質量指數達258。15日10：00后空氣質量指數逐漸遞減，至18：00空氣質量再次達優，一次污染過程結束。

圖3 2020年1月12—15日泰州市AQI、PM2.5和PM10質量濃度逐時變化

分析環境站監測的污染物質量濃度演變特征可見，此次過程主要污染物為PM2.5和PM10。分指數計算結果表明，PM2.5為首要污染物。PM10與PM2.5的演變規律較為一致，11—12日白天開始上升，12日夜里至14日兩者的質量濃度維持一個較高水平，15日逐漸下降至正常水平。PM2.5和PM10濃度的演變規律說明，此次的污染氣團中同時存在PM2.5和PM10，且氣團穩定少動。

綜合能見度、空氣質量指數、PM2.5和PM10濃度的演變特征分析可見，2020年1月12—15日為一次典型的霧-霾過程，且該次過程具有階段性特征[10]。由霧轉為霾后，PM2.5和PM10濃度、空氣質量指數均呈現上升趨勢，一般在18：00前后達到一天的最大值；由霾轉為霧后，PM2.5和PM10濃度、空氣質量指數呈現逐漸下降的趨勢。霾期間的PM2.5和PM10濃度、空氣質量指數相較于霧期間略高一些，這與大霧期間造成的濕沉降有一定關系[22-23]。

3 成因分析

3.1 環流背景分析

從500 hPa環流形勢來看，2020年1月9—11日泰州市多受中緯度鋒區上的偏西氣流影響，鋒區上多短波活動，故多陰雨天氣，這為霧-霾的出現提供了較好的基礎濕度。12日08：00(圖4a)亞州上空高緯度地區為穩定的兩槽一脊，脊位于貝加爾湖地區，槽位于西西伯利亞和鄂霍茨克海至我國東北一帶，鄂霍茨克海地區的槽未來將影響我市。中緯度地區為一長波槽脊，我市主要受長波槽后西北氣流控制。受高緯度地區脊前槽后冷平流的影響，鄂霍茨克海一帶的槽向南加深。至13日08：00(圖4b)，貝加爾湖處的脊已位于蒙古東部至我國東北北部一帶，鄂霍茨克海處的槽則壓在我國東北東部至華北北部，呈東北西南走向。脊處冷平流，未來脊將減弱南退，槽處無明顯溫度平流。至14日08：00(圖4c)，貝加爾湖脊崩潰，鄂霍茨克海槽底部與中緯度長波槽相接，槽向南加深至山東半島一帶。南北槽相接，加大了槽的經向度，有利于引導高緯度冷空氣南下。由于我市主要受槽底影響，故冷空氣對我市的影響偏弱。至15日08：00(圖4d)，槽已移至日本海一帶，我市轉受短波槽影響。

圖4 2020年1月12日(a),13日(b),14日(c),15日(d)08:00 500 hPa風場(矢量，單位：m·s-1)，位勢高度場(黑色等值線，單位：dagpm)，溫度場(紅色等值線，單位：℃)

從地面形勢圖上看，12日08：00(圖5a)阿爾泰山至薩彥嶺一帶有冷空氣堆積，形成冷高壓，冷高壓前部不斷有弱冷空氣向東北、華北地區擴散。華北至江淮一帶主要受均壓場控制，不利于本地污染物的擴散。結合全國空氣質量指數分布圖來看，此時重污染區主要集中在華北西部和黃淮西部，江蘇地區為輕度污染(圖6a)。至13日20：00(圖5b)，阿爾泰至薩彥嶺一帶的冷高壓已分裂為兩個中心，中心位于內蒙古河套地區的冷高壓前沿壓在華北南部，未來將影響我省。此時污染物仍主要集中在華北西部、黃淮、江淮地區和江南北部地區，污染程度均加重，大部分地區達重度污染和嚴重污染(圖6b)。大氣重污染區呈帶狀分布，基本與地面冷鋒前部均壓區相對應，這與程念亮等(2013)[24]研究結論一致。盡管此時有弱冷空氣向南滲透，但由于冷空氣勢力弱，風速小，不利于北方的污染氣團過境，導致霾過程持續[25]。14日14：00(圖5c)冷鋒壓在長江一帶，我市基本位于冷鋒后。黃淮和江淮地區污染程度減輕，轉為輕度污染，重污染地區集中在江蘇長江以南(圖6c)。對應泰州市空氣質量演變圖上，此時我市空氣污染指數明顯下降。這主要是由于此次過程期間，污染物聚集在鋒前，冷鋒過境后，污染氣團隨之過境。此外冷鋒過境伴隨較強的偏北風，空氣擴散條件轉好，有利于本地污染物的擴散。15日08：00(圖5d)泰州市位于高壓底部，受弱冷空氣影響，全市降溫5～6 ℃。在近地面偏東風的作用下，泰州市空氣質量提升，加上20：00后降水的濕清除作用[26]，全市霾過程結束，江蘇東部沿海一帶空氣質量基本上介于優良之間(圖6d)。

圖5 2020年1月12日08：00(a),13日20：00(b),14日14：00(c)和15日08：00(d)海平面風場(矢量，單位：m·s-1)，氣壓場(等值線，單位：hPa)

圖6 2020年1月12日08：00(a),13日20：00(b),14日14：00(c),15日20：00(d)AQI(Air Quality Index)空間分布(AQI：101～150為輕度污染，151～200為中度污染，201～300為重度污染，301～500為嚴重污染)

綜合以上分析可見，此次霧-霾過程發生在一次東路冷空氣來臨之前。霧-霾前期華北至江淮一帶長時間受冷高壓前的均壓場控制，使得污染物在華北至江淮一帶積累。由于江蘇一帶缺乏短波槽引導高緯度鋒區上的槽南下，泰州地區長期受均壓場控制，這為本地霧-霾的形成提供了有利的天氣形勢。

3.2 氣象要素分析

霧和霾主要集中在邊界層內，因此850 hPa以下的溫度場、濕度場、風場特征對霧和霾的發生、發展極為重要[27]。分析12—15日的2 m相對濕度(圖7a)發現，12日03：00—12：00，12日18：00至13日14：00，13日19：00至14日09：00泰州站的相對濕度均在90%以上，15日早晨僅個別時刻相對濕度大于90%，這與大霧出現時段基本對應。大霧消散后，除14和15日中午前后外，泰州站的相對濕度仍可達80%以上。溫度露點差與相對濕度呈現較好的反相關關系，大霧出現時段，溫度露點差在0.5 ℃以內。從10 m風場上可以看出(圖7b)，風速具有一定的日變化，白天風速大于夜間。此外，大霧出現時段風速均在1 m·s-1以內，風向以西到西北風居多，其中13日全天的風速均在1 m·s-1以內。15日之后，風速增大，最大可達4 m·s-1左右，風向以東到東南風為主。東到東南風來自海洋，有利于從海洋輸送清潔大氣，并將江蘇的污染物向下游輸送。從地面氣壓的逐時演變圖來看(圖7c)，12、13日海平面氣壓有一定的日變化特征，14日海平面氣壓在日變化的基礎上疊加有升高的趨勢，這說明此時有冷空氣慢慢向我市滲透，冷空氣強度較弱。14日20：00至15日10：00海平面氣壓達到最大值并持續，這段時間與冷鋒過境相對應，冷鋒后的冷高壓過境后，氣壓明顯下降。18：00起受弱天氣系統影響產生降水，海平面氣壓較為平穩。

圖7 2020年1月12—15日泰州站氣象要素變化：(a)2 m相對濕度和溫度露點差,(b)10 m風速和風向,(c)海平面氣壓和逐小時降水量

從泰州站2 m～1000 hPa溫差隨時間的變化(圖8a)可以看出，大霧期間泰州市2 m～1000 hPa無逆溫，但溫差在1 ℃以內；霾過程期間2 m～1000 hPa溫差達2 ℃左右。從泰州站邊界層溫度的時間演變(圖8b)看，12日14：00至13日08：00，925至800 hPa之間存在弱逆溫或等溫的溫度層結分布，此時段對應霧的增強階段，說明邊界層逆溫有利于霧加強。從邊界層內相對濕度隨時間的演變(圖8c)看，12日14：00至14日20：00，925～800 hPa存在明顯的濕度大值帶，霧和霾過程期間，此大濕區一直維持。垂直速度隨時間的演變特征上(圖8d)，12—15日白天中低層垂直運動均較弱，近地層垂直運動速度近似為零，有利于穩定層結的維持。

圖8 泰州站2 m～1000 hPa溫差(a)，溫度(b)，相對濕度(c)，垂直速度(d)隨時間-高度變化

分析溫度平流的垂直剖面圖9可以看出，12日02：00泰州市上空700 hPa以下均為冷平流，高層冷平流強度強于低層，有利于大氣穩定性減弱，故12日早晨大霧持續時間較短。13日02：00 900 hPa以上有較強的暖平流，中低層的暖平流使得大氣層結穩定度增強，故13日霧和霾達到過程最強。14日02：00，受冷空氣向南擴散影響，中低層均為冷平流，與13日相比大氣穩定度降低，霧和霾減輕。15日02：00，大氣低層有弱的暖平流，有利于穩定性的增強。但15日風速增加明顯，大氣擴散條件轉好，未出現霧，白天隨著風速增加，霾也逐漸消失。這說明風速對霧、霾的形成也具有重要作用。

圖9 2020年1月12日(a),13日(b),14日(c),15日(d)02：00沿32.31°N溫度平流的垂直剖面

綜合以上分析可見，此次過程2 m～1000 hPa并未出現逆溫，但近地層90%以上的相對濕度，925～800 hPa濕區，近地面風速維持在1 m·s-1以內，弱的垂直運動為此次大霧天氣的發生提供了較好的條件。13日邊界層逆溫以及900 hPa以上暖平流是此次霧加強的關鍵因子。白天太陽輻射增強，相對濕度減小，但大于80%，近地面風速較小，大氣污染物擴散條件較差，加上上游污染物的輸送，故霧轉為霾[28]。

3.3 氣團后向軌跡特征分析

為了進一步分析此次霾過程的大氣污染源特征，以泰州站(32.31 °N，119.54 °E)作為模擬的起始點，利用HYSPLIT后向軌跡模式模擬該次霧-霾事件氣團的運動軌跡。由于大氣污染物主要集中在低層[29]，故模擬了10—16日每天20：00位于50 m高度處氣團72 h的后向運動軌跡。由圖10a可見，12—14日氣團主要來自東北、華北和黃淮北部地區500 m以下的高空。氣團的源地正是大氣的重污染地區，有利于將上游的大氣污染物攜帶下來[30, 31]。10、11日，15、16日泰州地區大氣較為清潔，氣團主要由東北東部地區1000 m以上高空輸送而來，且氣團的運動速度也較12—14日加快。期間氣團經過渤海、黃海，有利于清潔氣團中的大氣污染物。故10、11日，15、16日泰州地區空氣質量較好。

此外，為清楚地認識霾發生期間不同高度氣團的運動特征，選擇50 m、500 m和1500 m 3個高度層，分別以12日20：00、13日20：00、14日20：00作為起始時間，模擬氣團72 h的后向運動軌跡(圖10b，c，d)[21，32]。9日20：00 1500 m高度的氣團由新疆西部先下沉后上升，11日08：00到達內蒙古中部后再次下沉，經山西、河北、河南后于12日20：00影響泰州。500 m高度處的氣團主要在山東、江蘇一帶活動最終影響泰州，該層氣團的水平運動緩慢。50 m高度處的氣團主要來自內蒙古中東部地區，經河北、山東到達泰州市。13和14日50 m高度處氣團活動路徑與12日50 m高度處氣團相似，13日500 m高度處的氣團與12日500 m高度處氣團運動特征較為一致。這說明13日500 m以下氣團穩定少動，14日50 m以下氣團穩定，運動較弱，與12日影響泰州的氣團幾乎為同一氣團。14日500 m和1500 m高度均有氣團從東北中東部地區南下補充。

圖10 泰州市2020年1月10—16日20：00 50 m高度(a)、1月12日(b)、13日(c)和14日(d)20：00氣團72 h后向軌跡(圖b、c、d中紅線、藍線、綠線分別代表50 m、500 m、1500 m高度的軌跡)

結合此時的大氣污染分布可見，13日500 m以下氣團源自污染較重的華北南部和黃淮地區，且穩定少動，加上此時相對濕度較高，有利于污染物的吸濕增長，加重了大氣污染程度。14日50 m高度以下氣團依舊停滯，但500 m高度以上有新的氣團從2000 m以上的高空補充，且氣團運動較之前加快，一定程度上有利于污染物的擴散，但由于近地層氣團的停滯，該天依舊達到了中度污染級別。500 m和1500 m以上有清潔氣團向下補充是此次霾污染過程結束的重要原因之一，此時正好對應冷空氣擾動的下傳，這與花叢等(2017)[29]利用風廓線雷達資料研究北京霧-霾擴散條件所得出的結論一致。

4 結論與討論

2020年1月12—15日發生在江蘇泰州的這次霧-霾過程影響時間較長，期間霧-霾現象交替。分析此次霧-霾過程的演變特征和形成原因可以發現：

(1)此次霧-霾過程具有日變化特征。霾期間的PM2.5和PM10濃度、空氣質量指數相較于霧期間略高一些，這與大霧造成的濕沉降有一定關系。

(2)500 hPa槽或冷渦在120°E以東，且本地無明顯短波槽引導冷空氣南下時，易造成冷空氣強度較弱，最終導致污染物在本地聚集。

(3)夜間至清晨90%以上的相對濕度，1 m·s-1以內的小風速，弱的垂直交換為霧的形成提供了較好的熱、動力條件。太陽輻射增強后，相對濕度減弱為80%，近地面風速在2 m·s-1以內，加上上游污染物的輸送，我市出現了霾天氣。過程期間2 m～1000 hPa未出現明顯逆溫。13日900 hPa以上暖平流增強，邊界層內出現逆溫和90%以上的大濕區，故該天霧和霾均加強至最強。

(4)分析氣團的后向軌跡特征發現，霾天氣期間500 m以下氣團穩定少動。14日20:00有新的氣團從2000 m以上的高空補充，是14日傍晚霾減輕的原因之一。

對于預報員而言，當本地受東路弱冷空氣影響時，需要關注上游是否有大量的污染物聚集。盡管有時未出現近地層逆溫，但當近地層出現高相對濕度，弱風場交換時，易造成持續的霧-霾天氣。此外，本次結論為一次過程的分析結果，在今后的工作中需要有更多的個例被分析，以總結出本地霧-霾預報的一般性指標。