北京气溶胶散射特性研究外文翻译资料

 2022-12-08 15:42:24

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北京气溶胶散射特性研究

赵秀娟，张小玲，濮薇薇，孟伟，许潇锋

中国气象局，北京：100089

摘要：本文测量了2008年6月至2009年5月间北京城市、城郊和乡村地区的气溶胶散射系数（sigma;sp）和PM2.5浓度。在测量周期内宝联（城市），昌平（郊区），上甸子（乡村）的sigma;sp的均值分别为301plusmn;307,263plusmn;263,182plusmn;201Mm-1 。分析数据中sigma;sp的季节和日变化，三类地区各不相同。城市区域sigma;sp季节变化主要受到季节性气体排放和气象条件控制影响，同时郊区和乡村sigma;sp主要受季风模式影响。三类区域sigma;sp日活动变化分别呈现双峰式，三峰式，单峰式。城市和郊区sigma;sp的日变化主要受边界层高度上日变化和源活动影响。乡村地区sigma;sp的日变化主要受山谷风和边界层增长影响。通过估算城市和乡村PM2.5的质量散射效率，在不同季节性变化下从城市到乡村显示出递减趋势。雾霾时期，低层东北风导致sigma;sp有着显著空间差异变化，同时强南风会使sigma;sp空间分布均匀。

关键词：气溶胶散射系数、季变化和日变化、质量散射系数、雾霾

1.引言

大气气溶胶通过散射和吸收入射的太阳辐射和外射的长波辐射影响地球辐射平衡（Charlson等，1992）。由人为排放气溶胶引起的散射和吸收对地球辐射平衡的扰动被称为气溶胶直接辐射强迫并估计在全球范围内相似但与全球温室气体强迫相反（Houghton等，1996）。然而气溶胶的分布并不均匀且取决于气溶胶的来源。（Vrekoussis等,2005）。从结果中我们发现，北京城市34%的PM2.5有区域性的源（Streets等，2007）。由于气溶胶特性存在时空分布差异，所以我们需要测定不同尺度下的气溶胶特性来研究气溶胶辐射强迫。

北京位于中国北方，作为全球最大的城市之一其拥有着超过1400万的人口。北京位于华北平原北部，其北部、西北和西部的山脉海拔约1000到3500米并且城市的西南到东是重工业区（Streets等，2007）。由于过去三十年间经济高速发展、人口扩张和城市化，北京已经历经了很严重的空气污染问题尤其是气溶胶污染。PM10是主要的空气污染物，PM2.5在城市大气中含量也十分高（Zhao等，2007; Chan and Yao,2008）。能见度下降是气溶胶污染最显著的影响之一。北京能见度在1973-2007年间呈显著下降趋势，尤其是从90年代中旬开始（Chang等，2009）。先前的研究表明，北京气溶胶散射系数（sigma;sp）高出气溶胶吸收系数约5到10倍（Bergin等,2001;Yan等,2008; Garland等,2009; He等,2009）。sigma;sp 在北京区域能见度减小问题上占据了十分重要的地位。北京1999年的测量结果表明，亚微米级气溶胶在532nm波段处光散射占据了80%（Bergin等，2001）。目前已经研究了很多地区sigma;sp 的季变化和日变化。夏天sigma;sp 通常高于冬天，城市区域sigma;sp 在上午晚些时候出现峰值，在夜间最低（He等，2009）。农村地区冬天sigma;sp 的值较低秋天最高，峰值出现在夜晚并且最低值主要在中午早些时候（Yan等，2008）。Garland等人在2006年8月11号到9月9号间进行了北京郊区及北京以南30Km区域内气溶胶光学特性的测量，他们发现当气团从南方来时sigma;sp 的值比气团在北部生成要高。我们已经在单一站点测量的基础上已经有了许多观察研究，但是目前同时多站点的气溶胶光学特性研究却鲜有人做。

在这次工作中，我们观测研究了一年内北京城市、郊区和乡村三个站点的sigma;sp 和PM2.5浓度，比较了三站点间气溶胶散射系数的季变化和日变化，研究了以风向为主的各气象条件对sigma;sp 的影响，并分析了PM2.5的质量散射效率（alpha;sp）和雾霾情况下风模式对sigma;sp 的空间分布的影响。我们在2009年扩展了此次工作，详细讨论了城市和乡村地区气象条件对PM2.5浓度的影响。

2.实验

2.1站点情况

本次研究对北京三个站点进行了测量工作（图表.1）。城市站点BL(39°56′N, 116°17′E,75.0m a.s.l.)位于北京西部城区三环到四环内的宝联公园，其附近主要是没有明显气溶胶点源的住宅区。该站以西30m在2007年开放了一条单行道，早晚高峰时期的交通排放对其附近气溶胶浓度有不可避免的影响。郊区站点CP (40°13′N,116°13′E,74.1m a.s.l)位于距北京中心西北方向40Km处北京昌平气象局。昌平区位于北京北部属于郊区，该站位于昌平区且其西北方向500m处有一条繁忙的高速公路，周边其他建筑主要是低于20m高的民用住宅楼，并且其从北到西5Km处有山。当地气溶胶源主要是拥挤的交通和路面再悬浮颗粒物。乡村站点SDZ(40°39′N,117°07′E,293.9m a.s.l.)是中国的一个全球大气观测站。该站位于华北平原北方属于北京密云县。其在北京城区东北方100km处且在密云县东北方55Km左右。密云县当地主要经济生产方式为农业和水果种植，这意味着该站30Km范围内拥有着最小的自然和人为污染源。SDZ站除了西南面三面环山且坐落在山坡南面。由于山谷地形，SDZ站盛行风为东风偏东北风和西风偏西南风。北京城区、卫星城的污染气团或北京南部的源气团会很容易通过西南风运输至SDZ，同时还有来自其他方向的相对干净气团会被吹至SDZ（Lin，2008；Zhao，2009）。

2.2仪器和测量方法

我们持续测量了2008年6月至2009年5月间BL和SDZ的sigma;sp 和PM2.5浓度。因为实验室的重新装修，CP站的测量工作从2008年6月起终结于2009年1月底。并且由于数据质量过低，我们并未使用2008年6月到8月间BL站的sigma;sp 的观测数据。三个站点我们都使用了相同的积分浊度（ModelM9003,EcoTech,Australia），该仪器使用525nm波段LED灯光作为光源，散射角度为10。到170。,并且没有可以选择尺寸的入口。每天午夜它通过泵入无颗粒空气自动做出背景修正，每周通过操作人员灌入厂商推荐的无颗粒HFCR134a气体进行人为修正。为了防止液体颗粒进入光学单元，仪器单元内相对湿度（RH）由厂商提供的加热器自动控制在60%以下。加热器可以使挥发性无机物（如硝酸盐）和挥发性有机物蒸发。平均时间设置在5分钟，随后每小时工作一次。

同时PM2.5浓度通过使用2种仪器（Ramp;P model 1400a和GRIMM model 180）进行测量。仪器Ramp;P model 1400a（TEOM）有一个2.5mu;m旋风器入口、一个入口湿度控制系统还有一个专用采样线，BL和SDZ站使用它测定颗粒物质量浓度。两个站的仪器都安置在控温室，使用疏水性过滤材料减少采样空气湿度并将温度维持在26度。采样流在进入质量传感器前预热将至50度，这样半挥发性物质诸如硝酸铵和水就不会被算入。我们每周一次进行TEOM的滤波器负载率和流通率的检测，且当滤波器负载率高于30%时滤波器会被重置。在CP站，我们在入射流处使用一台有着除湿系统的GRIMM model 180仪器来测量PM2.5浓度。该仪器在常规抽样中持续测定PM大小和获得质量数据的性能表现已经得到观测证明。用GRIMM测定的PM2.5质量浓度通常比用TEOM测定的要高（Grimm and Eatough,2009）。图表2展示了SDZ站2010年2月GRIMM和TEOM测量的小时平均PM2.5浓度对比。可以看出2种仪器测量的PM2.5浓度有着良好的线性关系。由于TEOM经过滤波器加热，其中半挥发性硝酸铵和有机材料蒸发，所以GRIMM测得的数据略高于TEOM测得的(Grimm and Eatough,2009)。这次工作中，PM2.5浓度主要用来解释sigma;sp 的变化，因此2种仪器轻微的差异可以被接受。三地PM2.5浓度每5分钟记录一次。

CP和SDZ气象台站每小时采样一次包括风速、风向、温度和相对湿度等的气象因素，BL站的气象数据由往北4Km远的海淀气象站提供。海淀气象站是北京气象局下测量网点之一，使用标准的测量设备和方法。

3.结果和讨论

3.1气溶胶散射系数季变化情况

表格一展示了sigma;sp 的季平均变化和年平均变化（基于小时数据）。为更好分析特点，根据北京四季情况我们将测量数据分成了四部分。夏天使用6到8月的数据，秋天使用2008年9月到11月的数据，冬天使用2008年12月到2009年2月的数据，春天则使用2009年3月到5月的数据。BL,CP和SDZ三站sigma;sp 的年平均值分别为301plusmn;287,263plusmn;264和182plusmn;203 Mmminus;1。BL站测得年平均值接近2005-2006年间He等人在北京城区测得288plusmn;282 Mmminus;1。CP站测得数据低于Garland等人2006年9月在北京郊区测得的结果（361plusmn;295 Mmminus;1 550nm）。SDZ站测得的夏天平均值和年平均值分别为206plusmn;215 Mmminus;1和182plusmn;201 Mmminus;1，这个结果Yan等人的结果相近（Yan，2008）。Yan等人测得的值分别为190plusmn;167 Mmminus;1和175plusmn;189 Mmminus;1。郊区夏天sigma;sp 值下降的原因可能是北京2008年7月到9月间举办奥运会采取了污染控制措施。SDZ站测得的秋天平均值112plusmn;136 Mmminus;1小于1999年11月长江三角洲乡村站点测得的353plusmn;202 Mmminus;1的三分之一（Xu，2002）。然而，北京三站sigma;sp 年平均值高于2005年12月至2007年11月间西班牙东南部一个乡村站Granada测得的平均值60plusmn;30 Mmminus;1的三到五倍(Lyamani等,2010)。

图表3展示了测量期间基于有效时平均数据得到的sigma;sp 的月统计分布。统计分布以盒须图展示，其中须表示5%和95%，底部的顶部的盒表示25%和75%，盒内水平线表示50%，sigma;sp 的均值通过空白圈表示。由于sigma;sp 的分布不满足正态分布，所以50%线（中值）通常与平均值不同。整个研究过程中的统计数据和中值通过每图中最后的盒须和水平线展示，所以偏中值高低很容易识别。

图表3a显示了BL站sigma;sp 在深秋和早冬较高，初秋（9月到10月，2008年）较低。sigma;sp 的最高值出现在冬天的原因可能是热源颗粒物排放增长和底部边界层加热（BLH）(Zhao等,2009;Guinot等,2006)。冬天sigma;sp 最高值与PM2.5最高浓度(位于最高时平均值512micro;g m-3)在一次严重的雾霾天气中同时出现。由于九月增长平缓的天气状况和出现了两次雾霾天气，颗粒物累积的同时sigma;sp 也相应增长。

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