2015—2021年广州市...复合污染特征及天气分型研究_刘南希.pdf
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1、第 43 卷第 1 期2023 年 1 月Vol.43,No.1Jan.,2023环境科学学报Acta Scientiae Circumstantiae20152021年广州市臭氧和PM2.5复合污染特征及天气分型研究刘南希1,2,何成1,2,刘晨曦1,2,何国文1,2,王一鸣1,2,王浩霖1,2,曹梅1,3,卢骁1,2,*,范绍佳1,2,*1.中山大学大气科学学院,珠海 5190822.广东省环珠江口气候环境与空气质量变化野外科学观测研究站,广州 5102753.广东省气象公共服务中心,广州 510640摘要:利用广州市20152021年的地面观测资料和ERA5再分析数据集,统计了臭氧和PM
2、2.5的时间分布特征及两者同时出现高值(“双高”过程)的气象成因,并进一步用自组织神经网络(SOM)研究了高浓度臭氧和PM2.5(浓度大于年第85分位数)对应的客观天气型.结果表明,20152021年,广州市臭氧浓度呈逐年上升趋势,而PM2.5浓度则呈逐年下降趋势,臭氧逐渐取代PM2.5成为首要污染物.“双高”日主要集中在春季和秋季,且秋季占比超过50%.当温度为2030,湿度为30%50%时,“双高”日出现的概率达到30%以上.基于天气分型方法,本研究 发现在所有“双高”污染过程中,主要天气分型依次为:高压底后部型、变性高压脊型、副高+台风外围型、冷锋前部型;秋季发生“双高”污染时,天气分型
3、依次为:副高+台风外围型和副高+弱冷高压脊型.关键词:广州;臭氧;PM2.5;复合污染;客观天气分型文章编号:0253-2468(2023)01-0042-12 中图分类号:X51,X16 文献标识码:AStudy on characteristics and weather classification of ozone and PM2.5 complex pollution in Guangzhou from 2015 to 2021LIU Nanxi1,2,HE Cheng1,2,LIU Chenxi1,2,HE Guowen1,2,WANG Yiming1,2,WANG Haolin1
4、,2,CAO Mei1,3,LU Xiao1,2,*,FAN Shaojia1,2,*1.School of Atmospheric Sciences,Sun Yat-sen University,Zhuhai 5190822.Guangdong Provincial Observation and Research Station for Climate Environment and Air Quality Change in the Pearl River Estuary,Guangzhou 5102753.Guangdong Meteorological Public Service
5、Center,Guangzhou 510640Abstract:In this paper,based on the ground observation data and ERA5 reanalysis data set from 2015 to 2021 in Guangzhou,the temporal characteristics of ozone and PM2.5 and the meteorological causes of the high value(“double high”process)of both are statistically analyzed,and t
6、he objective weather patterns corresponding to the high concentration of ozone and PM2.5(greater than the 85th quantile)are further studied through the self-organizing neural network(SOM).The concentration of ozone is increasing year by year,while the concentration of PM2.5 is decreasing.Ozone gradu
7、ally replaced PM2.5 as the primary pollutant.“Double high”days are mainly concentrated in spring and autumn,with autumn accounting for more than 50%.When the temperature falls in the range of 2030,and the humidity falls in 30%50%,the probability of“double high”days is higher than 30%.Results based o
8、n SOM show that,when“double high”pollution occurs,the weather types are:high pressure bottom rear,transformed cold high ridge,subtropical high+typhoon periphery and front of cold front;When“double high”pollution occurs in autumn,the weather types are:subtropical high+typhoon periphery and subtropica
9、l high+weak cold high ridge.Keywords:Guangzhou;ozone;PM2.5;complex pollution;objective weather classificationDOI:10.13671/j.hjkxxb.2022.0417刘南希,何成,刘晨曦,等.2023.20152021年广州市臭氧和PM2.5复合污染特征及天气分型研究 J.环境科学学报,43(1):42-53LIU Nanxi,HE Cheng,LIU Chenxi,et al.2023.Study on characteristics and weather classifica
10、tion of ozone and PM2.5 complex pollution in Guangzhou from 2015 to 2021 J.Acta Scientiae Circumstantiae,43(1):42-53收稿日期:2022-08-31 修回日期:2022-10-15 录用日期:2022-11-15基金项目:广东省科技计划项目(科技创新平台类)(No.2019B121201002);广东省基础与应用基础研究重大项目(No.2020B0301030004);广东省重点领域研发计划项目(No.2020B1111360003)作者简介:刘南希(1999),女,E-mail:
11、;*责任作者,E-mail:;1 期刘南希等:20152021年广州市臭氧和PM2.5复合污染特征及天气分型研究1引言(Introduction)近地层臭氧(O3)是一种具有氧化性的二次污染物,主要由氮氧化物(NOx)和挥发性有机化合物(VOCs)在阳光照射下发生光化学反应产生(Atkinson,2000).细颗粒物PM2.5(大气中粒径小于2.5 m的固态和液态颗粒物)由一次气溶胶和二次气溶胶组成(Dai et al.,2021).对流层臭氧和PM2.5都是对环境和人类健康造成严重威胁的大气污染物(Wu et al.,2021).长期暴露于高浓度的PM2.5和臭氧环境中可诱发心血管、高血压、
12、老花眼等疾病(Chuang et al.,2011;Song et al.,2019).因此,PM2.5和臭氧污染起了大众和科学界的高度关注.随着经济和城市群的迅速发展,区域性、复合型大气污染逐渐成为我国面临的重要大气污染问题(Zhang et al.,2008;Shao et al.,2009).城市群大气复合型污染是指城市群出现大气氧化性物种(如臭氧)增加和PM2.5浓度增高、大气能见度下降以及环境恶化趋势向整个区域蔓延的污染现象(吴兑等,2006;邓雪娇等,2008;邓涛等,2012).自2014年起,广东省相继颁布了 广东省大气污染防治“十三五”规划、广东省大气污染防治行动方案 201
13、42017 等,各地通过开展一系列排放控制举措,使得颗粒物污染得到了显著改善(廖志恒等,2015;van der A et al.,2017),但与国外相比还有较大差距.与此同时,由于臭氧与其前体物间有着复杂的非线性关系,加之目前对VOCs的排放控制相对滞后于NOx的控制,导致近地层臭氧浓度逐年升高(周学思等,2019;Chen et al.,2020).在细颗粒物污染问题还未得到彻底解决,臭氧污染仍在加剧的大背景下,不利气象条件导致的PM2.5和臭氧复合型污染特征在珠三角地区愈发凸显(赖安琪等,2018;He et al.,2022;何国文等,2022).当前,针对粤港澳大湾区的PM2.5或
14、臭氧的污染特征、理化性质和污染事件成因等方面的研究已取得了较多的成果(陈训来等,2008;刘建等,2015;Deng et al.,2019;沈劲等,2020;陈多宏等,2022),但对高浓度的PM2.5和臭氧复合型污染的关注较少,且多局限于对个例的研究.污染过程对应天气的预报预警是有效开展污染预报和防治的前提条件,城市复合污染天气往往是由不利的气象要素导致的.然而气象要素的变化是由不同的大尺度天气环流形势演变所决定的,区域中复合污染物的空间分布和随时间的变化特征与天气 形势密切相关(Russo et al.,2014;高晓荣等,2018).因此,找出重污染天气对应的天气形势十分有必要(Sch
15、nell et al.,2017;Xiao et al.,2022).基于此,本文利用20152021年广州市地面观测资料和ERA5再分析数据集,研究广州PM2.5和臭氧浓度的年际-月变化和年际-日变化以及各污染物逐年超标率;汇总出现“双高”污染的月份分布和逐年变化趋势;利用自组织经网络算法(SOM,即Self-Organizing Maps)进行客观天气分型,得到易发生复合污染的大气环流形势和天气分型.这有助于进一步加深对粤港澳大湾区地区复合污染成因及影响机制的认识,为粤港澳 大湾区污染天气的准确预报预警提供科学参考依据.2数据与方法(Data and methodology)2.1数据资料
16、本文使用的环境空气质量监测数据来源于国家环境空气质量监测网(https:/:18007/),包括20152021年广州市11个环境空气质量国控监测站点的空气质量指数(AQI)及6项污染物(SO2、NO2、CO、PM2.5、PM10、臭氧)的逐小时浓度监测资料.本文使用的气象资料来自广州气象站(59287站点)20172021年逐小时的观测数据,包括气压(hPa)、温度()、湿度、风速(ms-1)、能见度(m)资料.数据从广东省空气质量预报预警系统网站下载得到(http:/113.108.142.147:20032/Home/Index).本文用于天气分型研究的气象资料为ERA5再分析数据,下载
17、于欧洲中期天气预报中心官网(https:/cds.climate.copernicus.eu/#!/search?text=ERA5).ERA5数据集的水平分辨率为 0.250.25,时间分辨率为1 h,研究区域为90130E、1045N,该区域可以反映直接影响广东省的主要天气系统.本文获取的主要 气象数据包括20152021年的海平面气压场、10 m水平风场、500 hPa位势高度场、950 hPa温度场、950 hPa垂直速度、950 hPa云量和950 hPa相对湿度.43环境科学学报43 卷2.2客观天气分型方法天气分型方法是通过分析海平面气压、不同层次的位势高度场、温度场和风场等气象
18、要素,从而识别 不同环流形势的方法,目前主要包括主观天气分型方法和客观天气分型方法及两者的结合(Philipp et al.,2010).客观天气分型方法的优点是在处理大量样本数据的过程中,计算和比较矩阵的相似性和方差,避免 主观经验的影响.常用的客观分型方法包括:K-means聚类分析法(Huth et al.,2008;翁佳烽等,2020)、T-mode主成分分析方法PCT(卢宁生等,2021;陆汇丞等,2021)、自组织神经网络算法SOM(Liao et al.,2018;Han et al.,2020;李婷苑等,2022)等.洪莹莹等(2021)研究表明,珠三角地区的SOM组内离合差平
19、方和最小,分型结果最好,与预报员主观分型的结果最吻合.因此,本研究针对广州市分型也使用SOM算法.SOM方法是神经网络的一种,也是划分聚类方法最常见的方法之一.它是对代表环流形势的逐日气象要素数据进行训练分型,根据分型数量对应的总解释方差拐点确定为具体天气型种数的一种天气分型方法.Kohonen最早在1982年提出在对海平面气压场分型时使用SOM算法(Kohonen,1982).SOM方法在无监督的情况下,能根据其学习规则对输入的样本进行自动分类,对输入的样本进行自组织学习,反复调整连接输入和输出的权重系数,得到输入样本之间的相互距离关系,并显示在竞争层中的分类结果(胡春梅等,2020).3结
20、果与分析(Results and analysis)3.120152021年广州市臭氧和PM2.5浓度变化及各污染物逐年超标率图 1a 是 20152021 年广州市臭氧浓度的年际-月变化图.近 7 年来,广州臭氧浓度呈明显的上升趋势.20152016年臭氧浓度最大值分布在810月,2017年5月开始出现臭氧高值,2018年2月也出现臭氧浓度增加的现象,同时范围扩大到811月.2019年911月是7年内臭氧浓度最高、持续时间最长的时期,这与该年该时段降水量小、平均风速小、边界层高度高、污染物清除能力弱、太阳辐射强、特殊的天气系统等气象条件有关(Lin et al.,2021).20202021
21、年臭氧污染情况有所好转,最高值降低,但出现臭氧高值的持续时间变长,且时间有所提前,甚至2021年2月出现了较多超标现象,导致全年均出现了臭氧高值.图1b是20152021年广州市臭氧浓度的年际-日变化图.近7年来,每日高臭氧浓度出现的时间段在 午后,有较明显的延伸趋势,逐年平均的每日臭氧小时浓度高值时间窗逐渐扩大.2015年臭氧高值(大于100 g m-3)出现在12:0015:00,高值时间窗仅为3 h,而2021年臭氧高值的出现时间为11:0018:00,时间窗延长到5 h.图2a是20152021年广州市PM2.5浓度的年际-月变化图.近7年来,PM2.5浓度显著下降,20152018年
22、春、冬季节颗粒物污染问题严重,夏季颗粒物污染问题有所减轻.2019年以后,除冬季外,其他时段PM2.5浓度明显下降,超标天数逐年减少,2021年平均浓度最低.图2b是20152021年广州市PM2.5浓度的年际-日变化图.近7年来,PM2.5浓度有较明显的降低趋势,20152018年在20:000:00会出现PM2.5浓度高值,这是由于广州夜间有大型运输车辆进城、建筑工地的施工产生扬尘以及交通运输造成汽车尾气排放,且夜间边界层高度低,有利于PM2.5在边界层内积累.2019年后全天的PM2.5浓度基本维持在较低的水平,2020年PM2.5污染最少,全天逐小时浓度几乎都在25 g m-3以下,2
23、021年浓度略有回升.按照国家 环境空气质量标准(GB3095-2012)二级标准,使用广州市20152021年逐时污染物数据可统计各污染物的逐年超标率,如图3所示.20152021年广州市AQI整体呈下降趋势,2015年空气质量最差,全年超标率高达26.1%,2020的AQI达到最低值6.83%,2021年略有回升,这可能与2020年新冠疫情的全国大流行导致人为排放和人类活动减少有关.PM2.5和PM10与AQI有相同的变化趋势,超标天数均在2020年 最低,随后回升.臭氧日最大8 h滑动平均浓度(O3_8 h)呈相反趋势,超标率逐年增加,2019年达到最大的14.56%,随后2020年下降
24、到9.84%,可能与疫情导致的人为排放臭氧前体物(NOx和VOCs)减少及有利于污染清除的气象条件有关,2021年与2020年基本持平.近年来,O3逐渐成为首要污染物,2021年环境空气质量6种污染物超标率最大的为O3_8 h(9.59%),其次是PM2.5_24 h(1.37%)和PM10(1.37%),SO2、CO和NO2浓度均未超标.441 期刘南希等:20152021年广州市臭氧和PM2.5复合污染特征及天气分型研究图120152021年广州市臭氧浓度的年际-月变化(a)及年际-日变化(b)Fig.1Ozone concentrations in Guangzhou during 20
25、152021(a.the interannual changes in annual cycle,b.interannual changes in daily cycle)45环境科学学报43 卷3.2广州市出现臭氧和PM2.5“双高”的统计特征“双高”日是指在该日同时出现PM2.5和臭氧超标的情况.按照 GB3095-2012的二级标准(如果某日臭氧日最大8 h滑动平均值浓度大于160 g m-3,则认为该日出现了臭氧污染;PM2.5的24 h平均值超过75 g m-3,则认为该日出现了PM2.5污染),图4统计了20152021年各月份出现“双高”的天数.20152021年“双高”日数总共
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