利用微波輻射計研究大氣穩定度分布特征

何 濤 呂 波 李 敏 侯魯健

(1.常州市環境監測中心，江蘇 常州 213001；2.濟南市環境監測中心站，濟南 250014)

利用微波輻射計研究大氣穩定度分布特征

何 濤1呂 波2李 敏2侯魯健2

(1.常州市環境監測中心，江蘇 常州 213001；2.濟南市環境監測中心站，濟南 250014)

利用2016年濟南市的MTP-5微波輻射儀溫度廓線觀測數據，對濟南市1km以下逐月的大氣穩定度分布特征進行了統計分析，并研究了對環境空氣中PM2.5和PM10的影響。結果表明，濟南市主要以中性大氣和弱穩定性大氣為主，大氣穩定程度較高。濟南市大氣邊界層內的大氣穩定度分布存在明顯的月變化和日變化規律。夜間大氣穩定度較高，中午大氣層結不穩定；低層大氣穩定度日變化較大，600m以上的大氣穩定度日變化較小。PM2.5和PM10月均濃度分布與大氣穩定度的分布呈現正相關性。

微波輻射儀；大氣穩定度；PM2.5；PM10

大氣污染主要受到污染排放源、大氣擴散條件和地形的影響，在污染物穩定排放的情況下，大氣擴散條件成為了影響空氣質量的重要因素。大氣穩定度表征了近地層大氣作垂直運動的強弱程度，是影響大氣擴散能力極重要的因子，可以定性的解釋大氣對污染物的擴散稀釋能力和這種能力的變化，也是模式預報中的一個重要參量，對于空氣質量預報的研究具有重要意義。當大氣層結處于不穩定狀態時，大氣的擴散能力較強，污染物容易擴散，反之，污染物不容易擴散。因此，研究一個區域的大氣穩定度分布規律對準確開展環境空氣質量的預報預測、大氣污染管控與防治、城市規劃等工作有極為重要的研究意義。

國內對于大氣穩定度的研究集中于不同大氣穩定度計算方法的比較[1-4]，對城市大氣穩定分布規律及其對空氣質量的影響也進行過研究[5-10]，但所使用的資料多為不連續探空數據，無法給出大氣穩定度的連續性垂直分布，時間代表性較差。僅靠探空氣球很難獲得完整的大氣溫度廓線分布信息，而微波輻射儀可以24小時不間斷地獲取0～1km各高度層的溫度。本文根據微波輻射儀在濟南探測的溫度廓線數據，采用垂直溫度梯度法來研究濟南市的大氣穩定度(靜力學穩定度)逐月的日變化分布規律，以便為本地區的大氣污染防治提供資料和依據。

1 研究方法與數據來源

溫度廓線數據由MTP-5(荷蘭 Kipp&Zonen)微波輻射儀24小時連續測量得到，該設備探測高度0～1000m，時間分辨率3min，空間分辨率50m。儀器安裝在濟南市環境監測中心站5樓樓頂，離地面18m，海拔50m；2016年共獲取溫度廓線有效數據341天，其中7月、8月和10月分別缺數8天，11月缺數1天，數據有效率為93.2%，文中使用數據為3分鐘連續測量結果平均后的小時值。PM2.5和PM10數據由MET ONE BAM-1020分析儀測量。溫度隨高度的變化是大氣穩定度狀況的定量判據之一，表1是國際原子能機構(1980)推薦的具有大量實驗基礎的判據[11]，該方法適用于判斷穩定大氣層結。通過計算百米溫度垂直遞減率，然后查表1就可以判斷大氣的穩定狀況。

表1 溫度梯度分類方案

2 結果與分析

圖1是地面至1000m的大氣百米溫度垂直遞減率逐月統計的日變化分布圖，橫坐標是時間，縱坐標代表高度，色標代表百米溫度垂直遞減率的變化范圍,顏色越偏向紅色表示大氣穩定度越高。從圖1看，1月至12月大氣穩定度分布呈波谷型分布，大氣穩定度從穩定逐漸轉為不穩定，最后再變為穩定；從1000m以下的大氣穩定度分布相似度看，5-8月各層的穩定度分布較相似，9月和10月較類似，11月和12月的大氣穩定度分布較相似，2-4月處于過渡階段，差異性較大；1月、2月、3月、11月和12月0～1000m的大氣穩定度分布呈上層穩定度相對較高，下層穩定度相對較低，大氣的垂直對流相對較弱；4-10月的大氣穩定度在垂直上的分布呈上、下兩層穩定度相對較低，中間層穩定度相對較高，大氣的垂直對流相對較強。從全年看，1月和12月整體的大氣穩定度最高，8月份大氣穩定度最低；600～1000m的大氣穩定度日變化較小，0～200m高度層大氣穩定度日變化較大，說明200m以下的近地面大氣層受地表溫度的影響較大，城市熱島效應較強。從日變化來看，白天層結不穩定，夜間大氣層結偏于穩定，反映了日照的變化對大氣穩定度的影響。此外，受日照時長與日出時間的影響，夏季近地面出現不穩定層結的時間較冬季早近2小時，且持續時間更長。

圖1 2016年濟南市百米溫度垂直遞減率逐月分布圖

大氣穩定度受大氣的動力和熱力因素的影響，可影響污染物的垂直分布，而污染物的垂直分布又可間接地影響大氣溫度的垂直分布，進而影響大氣穩定度的分布。圖2為2016年濟南市的PM2.5和PM10月均濃度分布圖，由圖2可見，PM2.5和PM10污染濃度分布與大氣穩定度的分布呈現較好的正相關，在大氣穩定度較高的冬季顆粒物污染較重，在大氣穩定度較低的夏、秋季節顆粒物污染較輕；一年中1月和12月的PM2.5和PM10污染較重，明顯高于其他月份，受降水和大氣擴散條件影響8月份PM2.5和PM10濃度全年最低，而在3月和4月受到北方沙塵和浮塵天氣影響，PM10污染較重。

圖2 2016年濟南市PM2.5和PM10月平均濃度變化圖

從各類大氣穩定度出現頻率的逐月變化統計數據可以得出，0～100m的大氣層出現中性、弱穩定性和中等穩定大氣的頻率平均為67.1%，且冬季>春季>秋季>夏季；100～1000m的大氣層出現中性、弱穩定大氣的頻率大于99.9%，總體上，濟南市白天以中性大氣為主，夜間趨于弱穩定性大氣。表2給出了近地層100m各類穩定度出現的頻率，由表2可見，0～100m出現弱穩定層結(E)頻率較高的月份為12月、11月和2月，出現頻率均大于20%，其次是1月，同時11月、12月出現不穩定層結的頻率也相對較高，說明冬季低層大氣穩定度較高，受冷空氣影響也會出現較高頻率的不穩定層結；出現極不穩定大氣層結(A)最多的月份為9月和11月，出現頻率分別為31.8%和29.1%，且夏季和秋季出現極不穩定大氣層結的頻率明顯高于春季和冬季，說明夏、秋季節大氣對流旺盛，垂直對流較強，有利于污染物擴散。

表2 近地面100m各類穩定度出現的頻率 單位：%

3 結論

(1)濟南市大氣邊界層內的大氣穩定度分布存在明顯的月變化和日變化規律。1月和12月整體的大氣穩定度最高，8月份大氣穩定度最低；5-8月1000m以下各層的穩定度分布較相似，9月和10月較類似，11月和12月的大氣穩定度分布較相似；1月、2月、3月、11月和12月0～1000m的大氣穩定度分布呈上層穩定度相對較高，下層穩定度相對較低；4-10月的大氣穩定度在垂直上的分布呈上、下兩層穩定度相對較低，中間層穩定度相對較高。從日變化來看，白天層結不穩定，夜間大氣層結偏于穩定，夏季近地面出現不穩定層結的時間較冬季早近2小時，且持續時間更長；600～1000m的百米溫度垂直遞減率高度層日變化較小，0～200m的高度層日變化較大。

(2)PM2.5和PM10污染濃度分布與大氣穩定度的分布呈現較好的正相關性，在大氣穩定度較高的冬季顆粒物污染較重，在大氣穩定度較低的夏、秋季節顆粒物污染較輕；一年中1月和12月的PM2.5和PM10污染較重，明顯高于其他月份，受降水和大氣擴散條件影響8月份PM2.5和PM10濃度全年最低，而在3月和4月受到北方沙塵和浮塵天氣影響，PM10污染也較重。

(3)0～100m的大氣層出現中性、弱穩定性和中等穩定大氣的頻率平均為67.1%，且冬季>春季>秋季>夏季；100～1000m的大氣層出現中性、弱穩定大氣的頻率大于99.9%，總體上，濟南市白天以中性大氣為主，夜間趨于弱穩定性大氣。0～100m出現弱穩定層結頻率較高的月份分別為12月、11月和2月，其次是1月，同時11月、12月出現不穩定層結的頻率也相對較高；出現極不穩定大氣層結最多的月份為9月和11月，出現頻率分別為31.8%和29.1%，且夏季和秋季出現極不穩定大氣層結的頻率明顯高于春季和冬季，說明夏、秋季節大氣對流旺盛，垂直對流較強，有利于污染物擴散。

總體上，濟南市大氣穩定程度較高，主要以中性大氣和弱穩定性大氣為主，大氣的擴散能力較差，易形成污染天氣。夜間大氣層結偏于穩定，不利于污染物擴散，容易導致污染加重；中午偏于不穩定，不同季節有差異，這與不同季節的日照時間、強度有關。

[1] 徐大海, 俎鐵林. 我國大氣穩定度頻率的分布[J]. 環境科學學報, 1983, 3(1):52-61.

[2] 康凌, 張宏升, 王志遠,等. 不同下墊面大氣穩定度分類方法的對比研究[J]. 北京大學學報(自然科學版), 2011, 47(1):66-70.

[3] 畢雪巖, 劉烽, 吳兌. 幾種大氣穩定度分類標準計算方法的比較分析[J]. 熱帶氣象學報, 2005, 21(4):402-409.

[4] 范紹佳, 林文實. 理查遜數Ri在沿海近地層大氣穩定度分類中的應用[J]. 熱帶氣象學報, 1999(4):370-375.

[5] 楊勇杰, 談建國, 鄭有飛,等. 上海市近15a大氣穩定度和混合層厚度的研究[J]. 氣象科學, 2006, 26(5):536-541.

[6] 楊賢為, 葉殿秀, 馬天健,等. 北京地區冬、春季節大氣穩定度演變特征[J]. 氣象, 2002, 28(1):43-46.

[7] 朱業玉, 潘攀, 張方. 河南大氣穩定度的分布特征[J]. 氣象與環境科學, 2011, 34(1):19-22.

[8] 陳建文, 胡琳, 王娟敏,等. 陜西省大氣穩定度分布特征研究[J]. 水土保持研究, 2013, 20(3):299-304.

[9] 金莉莉, 何清, 李振杰,等. 烏魯木齊市低層大氣穩定度分布特征的統計分析[J]. 氣象, 2016, 42(8):996-1006.

[10] 郝巨飛, 張功文. 邢臺市大氣穩定度和混合層厚度特征研究[J]. 氣象科技, 2016, 44(1):118-122.

[11] 蔣維楣，孫鑒濘，曹文俊,等.空氣污染氣象學教程[M].北京：氣象出版社, 2004:81-82.

Astudyonthestatisticalanalysisofdistributioncharacteristicsofatmosphericstabilityusingmicrowaveradiometer

He Tao1, Lv Bo2, Li Min2, Hou Lujian2
(1. Changzhou Environmental Monitoring Center, Changzhou 213001, China;2. Ji'nan Environmental Monitoring Center, Ji'nan 250014, China;)

According to the observation data of temperature profile measured by MTP-5 microwave radiometer in Ji'nan in 2016, an analysis on statistical characteristics of monthly atmospheric stability under 1km in Ji'nan was carried out, and a study on the effect of the atmospheric stability on the concentrations of PM2.5and PM10was then followed. The results show that the atmospheric stability is higher in Ji'nan, predominated by the neutral and weak stability. Significant monthly and diurnal variation on distribution of atmospheric stability in the atmospheric boundary layer of Ji'nan was observed, whereas the atmospheric stability is higher at night, and the atmospheric stratification is unstable at noon. The diurnal variation of atmospheric stability is significant at the lower level of atmosphere, while that for atmosphere over 600 meters is insignificant. There exists a positive correlation between the distribution of atmospheric stability and monthly mean concentrations of PM2.5and PM10.

microwave radiometer；atmospheric stability；PM2.5；PM10

P431，X823

A

國家自然科學基金專項基金(41240033)資助

2017-07-21； 2017-09-04修回

何濤(1983-),男,工程師,主要從事大氣污染研究工作。E-mail:hetaok2008@163.com