基于異常天氣分析法探究四川盆地冬季大氣污染的氣象成因

周子涵，張小玲，康 平，張 瑩

(1.成都信息工程大學大氣科學學院，四川 成都 610225;2.高原大氣與環境四川省重點實驗室，四川 成都 610225)

自改革開放以來，我國的城市化和工業化發展迅速，能源消耗急劇增加，引起了大量額外污染物的排放[1-2]。近年來氣候變暖引起我國大陸近地面相對濕度減小，導致了近50年來大部分地區霧日逐漸減少、霾日逐漸增加的趨勢，而霾天氣主要發生在我國遼寧中部、四川盆地、華北平原和關中平原[3-5]。四川盆地已經成為繼京津冀、長三角、珠三角地區之后的又一大霾污染高發區[6]。已有研究表明，從1981年到2014年，四川盆地區域霾日變化主要呈現輕度霾日數、重度霾日數顯著上升，中度霾日數減少的趨勢，且盆地南部的霾污染現象日益嚴重[7]，而細顆粒物(PM2.5)是首要污染物，且主要出現在四川盆地的西部和南部[8-9]。

一個地區的空氣質量取決于污染源的空間分布、排放強度以及大氣的擴散能力[10]，通過對局地氣候條件以及大氣污染源、匯時空分布規律的掌握可以有效地控制大氣污染[11]。不同的氣象條件使得同一污染源排放所造成的污染物濃度差異很大，而大尺度大氣環流對局地氣象條件具有重要的影響。一些天氣系統如東亞季風、厄爾尼諾、東亞大槽、西伯利亞高壓等，均會引起如大氣對流減弱、相對濕度增加、邊界層高度降低等局地氣象條件變化，形成有利于大氣污染發生的環流形勢[12-13]。有研究表明，500 hPa高壓、近地層逆溫、高濕、低風速共同形成了有利于大氣霧霾污染發展的氣象條件[9,14-15]。如He等[16]利用主成分分析法(PCA)確定了如冷空氣停滯型等與污染密切相關的天氣類型；潘月云等[17]通過對廣東省空氣質量監測和氣象觀測數據的統計與分析，確定了如高壓出海型等4種導致廣東省大氣重污染的主要天氣形勢，并利用后向軌跡分析證實了東南及偏西方向的污染氣團對珠三角地區PM2.5污染有顯著的貢獻；馬小會等[18]通過研究發現，500 hPa的緯向環流對北京地區重空氣污染的形成具有重要的作用。區域性大氣污染同樣也受地形的影響，比如京津冀地區山谷風、海陸風和城市熱島環流就會造成大氣污染物循環累積[19]。

四川盆地受高原大地形的影響，冬季“上暖下冷”的逆溫結構尤為顯著[20]，受大尺度大氣環流的影響使得局地氣象因子產生異常變化也成為影響盆地內大氣霧霾污染形成的重要原因，如大氣污染發生時地面大氣風速較小、近地層逆溫、產生下沉氣流以及弱的風切變等[21-23]。冬半年氣候變干、風速減小、降水日數減少、大氣層結構穩定使得大氣對污染物的清除能力減弱，是造成四川盆地秋冬季大氣污染日數增加的有利氣象條件[24-25]；蔣婉婷等[26]在研究中提到四川盆地上空500 hPa位于平直西風氣流帶內且850 hPa高空等值線稀疏的環流形勢有助于大氣污染的形成。

目前針對影響四川盆地區域大氣污染形成的大尺度環流形勢的研究相對京津冀、長三角和珠三角等地區較少，且PM2.5又是四川盆地冬季的首要大氣污染物，因此本文采用異常天氣分析法，利用2014年3月—2019年2月四川盆地常規環境質量監測數據、常規氣象觀測資料以及再分析資料，分析了2014—2018年冬季四川盆地PM2.5濃度的時空分布特征，并結合對氣候平均狀態下大氣環流形勢的分析，探究了大尺度大氣環流異常與盆地冬季PM2.5污染之間的響應關系。

1 研究數據與方法

1. 1 研究數據

本文采用的研究數據主要有：①歐洲中心的ERA-Interim逐日再分析資料(水平分辨率為1°×1°)，選取溫度、位勢高度、比濕、垂直速度、UV風場等氣象要素共24個等壓面上的數據及海平面氣壓場數據；②2014年3月—2019年2月四川省和重慶市共22個城市(成都、綿陽、德陽、眉山、雅安、樂山、自貢、宜賓、瀘州、資陽、遂寧、內江、巴中、廣安、南充、達州、重慶、廣元、甘孜、阿壩、涼山、攀枝花)PM2.5濃度日值數據，數據來源于四川省環境監測總站，并嚴格按照《環境空氣質量標準》(GB 3095—2012)進行質量控制，同時剔除由于停電、儀器校準等原因出現的部分缺測時段，其中四川盆地內代表城市的分布見表1，本文中對四川盆地的數據分析和統計結果均取自這17個城市的資料；③地面氣象要素資料來源于國家氣象信息中心整編的《中國地面氣候資料日值數據集》(http://data.cma.cn/)，選取數據時段為2014年3月—2019年2月。本文中提到的春季、夏季、秋季、冬季均采用氣候學上的定義方法，即每年的3～5月份為春季，6～8月份為夏季，9～11月份為秋季，12～次年2月份為冬季。

表1 四川盆地內代表城市的分布

1. 2 研究方法

(1)

式中：λ、φ分別表示研究目標地理位置所處的經、緯度；F為變量，既可以表示溫度，也可以表示位勢高度，根據具體研究內容而定。

通常以一段時間內某氣象要素的氣候平均值表示該要素的多年平均氣候場，即：

(2)

其中，M≥30。世界氣象組織規定，一般取某氣象要素最近三個整年代(即30 a)的氣候數據平均值作為該氣象要素的標準氣候平均值，以最近的規定(2012年)為準，啟用1981—2010年的氣候數據來計算標準氣候平均值，每10 a修正1次[30-34]。因此，本文取M=30，即使用1981—2010年各氣象要素的氣候數據統計值或平均值計算標準氣候平均值作為該氣象要素的多年平均氣候場。例如已知某一氣象要素的多年月平均氣候值、季平均氣候值或年平均氣候值，根據公式(1)、(2)，可得隨時間產生變化的異常氣候場的計算公式如下：

(3)

這種從整體氣候狀態中挑選出氣象場異常變化的方法即為異常天氣分析法，也叫中心化方法。

2 研究結果與討論

2.1 2014—2018年四川盆地不同季節PM2.5濃度的時空分布特征

2014—2018年四川盆地不同季節PM2.5濃度的均值及其變化特征，見表2和圖1。

表2 2014—2018年四川盆地不同季節PM2.5濃度均值

由表2可知，2014—2018年四川盆地各季節PM2.5濃度均值均有明顯的下降，其中夏季PM2.5濃度均值較低，但PM2.5濃度均值整體下降比例最顯著(37.0%)，其次為春季和秋季，冬季PM2.5濃度均值最高，其整體明顯降低了(25.4±8.5) μg/m3，但PM2.5濃度均值整體下降比例相比于其他季節較低(為28.4%)；四川盆地春季、秋季、冬季PM2.5濃度均值均呈現2015年下降、2016年反彈后逐年降低的變化趨勢，而夏季PM2.5濃度均值的變化特征主要表現為逐年降低。

圖1 2014—2018年四川盆地不同季節PM2.5濃度均值的 變化特征Fig.1 Seasonal variation characteristics of PM2.5 concen- tration averages in Sichuan Basin from 2014 to 2018

由圖1可見，2014—2018年四川盆地各季節PM2.5濃度分布主要表現為冬季最高，PM2.5濃度均值為(78.7±11.8) μg/m3，夏季最低，PM2.5濃度均值為(31.9±5.1) μg/m3，冬季PM2.5濃度均值較夏季高出一倍左右，說明四川盆地內PM2.5污染主要集中在冬季,因此本文選取四川盆地冬季作為主要研究時段。

2014—2018年四川盆地冬季不同強度PM2.5污染的逐年變化特征，見圖2。

圖2 2014—2018年冬季四川盆地不同強度PM2.5污染 天數逐年的變化特征Fig.2 Year-to-year variation characteristics of days of different intensity PM2.5 pollution in winter in Sichuan Basin from 2014 to 2018

由圖2可見，2014—2016年冬季，四川盆地內PM2.5輕度污染(75 μg/m3150 μg/m3)天數均在2015年冬季減少，2016年冬季再次增加后逐年減少，這一結論在蔣婉婷等[26]的研究中也得到證實。

根據四川省重污染天氣應急預案的規定，四川省重污染天氣預警分級中以日均PM2.5濃度>115 μg/m3(即中度及以上污染等級)作為判別依據，因此本文定義若某一城市某日日均PM2.5濃度>115 μg/m3，就將該日定作重污染日。通過統計分析近五年四川盆地冬季逐月PM2.5濃度均值及大氣重污染日天數可知(見圖3)，四川盆地冬季PM2.5污染主要集中發生在12月份和1月份，與中國大多數城市的PM2.5污染變化特征基本相同[35-38]；其中，四川盆地2015年1月份的PM2.5污染最嚴重，重污染日平均出現14 d，其次是2017年1月份，重污染日平均出現12 d；2018年冬季是近五年四川盆地冬季PM2.5污染最輕的時段，重污染日共出現6 d；2019年2月份重污染日平均僅出現1 d且未出現PM2.5濃度>150 μg/m3的污染。

圖3 2014—2018年冬季四川盆地逐月PM2.5濃度均值 及大氣重污染日天數的分布特征Fig.3 Distribution characteristics of monthly averages of PM2.5 concentration and heavy pollution days in winter in Sichuan Basin from 2014 to 2018

2014—2018年冬季四川盆地PM2.5濃度均值的空間分布特征，見圖4。

由圖4可見，2014年冬季四川盆地內90%以上的地區PM2.5濃度均值在90 μg/m3以上，存在大范圍區域性PM2.5污染的現象；2015年冬季四川盆地內大部分地區PM2.5濃度均值雖集中在75 μg/m3以下，但在盆地西南部及東北部城市群依然有小強度的PM2.5污染發生；2016年冬季PM2.5污染較嚴重的區域則主要集中在盆地西部近高原山體一側及盆地南部；2017年冬季四川盆地PM2.5濃度均值較2015年冬季略高，但較2016年冬季PM2.5污染強度已明顯減弱；2018年冬季四川盆地PM2.5污染強度是近五年最弱的，可明顯看出自2016年之后盆地空氣質量開始逐年好轉；PM2.5高濃度的污染主要集中在四川盆地西南部及東北部城市群，而PM2.5污染較嚴重的城市主要有成都、眉山、樂山、自貢、宜賓、達州，其與已有的研究結果基本相符[39]。

圖4 2014—2018年冬季四川盆地PM2.5濃度均值的空間分布特征Fig.4 Spatial distribution characteristics of the average PM2.5 concentration in winter in Sichuan Basin from 2014 to 2018

2.2 地面氣象要素變化對四川盆地PM2.5污染的影響

已有研究表明，霧霾污染期間氣溶膠對太陽短波輻射的吸收及散射在加熱大氣的同時也使地面冷卻，形成逆溫層，抑制了混合層的發育，使得混合層厚度降低，延緩混合層的演變，因此霧霾產生時大氣層結構穩定且近地面溫度較低[40-41]；相對濕度則與PM2.5的濃度呈正相關性[42]，因此低溫高濕氣候對霧霾污染的形成具有促進作用；降水增加對大氣污染物具有濕沉降和濕清除效應[43]。

本文對四川盆地近五年冬季逐月平均大氣溫度、大氣相對濕度、大氣風速、降水量等氣象要素進行了統計分析，見圖5。

由圖5可見，四川盆地2014年和2016年冬季大氣溫度均值整體相較于其他三年偏高，2015年2月份尤為明顯，PM2.5污染較重的2015年1月份、2017年1月份、2016年12月份大氣溫度均值分別為8.4 ℃、8.9 ℃、9.8 ℃，大氣相對濕度均值保持在80%左右，2016年12月份和2017年1月份的降水均相對較少(月平均降水量在10 mm左右)，但PM2.5污染最重的2015年1月份，盆地的月平均降水量達到16.4 mm，降水主要集中在盆地的東部及南部城市，而盆地的西北部城市群(成都、綿陽、德陽、眉山)的月平均降水量則在5 mm左右；PM2.5污染較輕的2016年1月份、2018年1月份、2018年12月份，四川盆地的月平均降水量均在15 mm以上且2018年12月份盆地內的月平均降水量最大，達到26 mm，且月平均大氣溫度較低。整體上看，四川盆地2015年和2018年冬季降水較多，累計降水量均達到50 mm以上，2017年冬季累計降水量最少，為30 mm；四川盆地冬季逐月平均風速差異不大，基本維持在1.0～1.5 m/s之間，2014年冬季月平均大氣風速相對偏小，之后緩慢增加，2017年和2018年冬季月平均大氣風速大于1.5 m/s的情況明顯增加。

圖5 2014—2018年冬季四川盆地逐月平均大氣溫度、大氣相對濕度、大氣風速、降水量的變化特征Fig.5 Monthly variation characteristics of average temperature,relative humidity,wind speed and precipitation in winter in Sichuan Basin from 2014 to 2018

總體上看，2014—2018年冬季四川盆地各氣象要素的變化特征主要表現如下：2014年和2016年冬季四川盆地均表現為大氣相對濕度較高、降水量相對較少且大氣風速偏小，這兩年冬季盆地也呈現出重污染日較多且PM2.5濃度月均值較高(均達到90 μg/m3)的大氣污染形勢；2015年和2018年冬季盆地氣象要素的變化特征表現為低溫、多降水且風速相對較大，這兩年冬季盆地PM2.5濃度月均值也均在75 μg/m3以下，空氣較為清潔；而2017年冬季盆地氣象要素的變化特征則表現為大氣溫度和大氣相對濕度相對偏低且降水較少，且PM2.5污染強度弱于2014年和2016年冬季，但強于2015年和2018年冬季。

2.3 大氣動力-熱力結構異常變化的垂直分布特征

為了深入了解氣象條件變化對PM2.5污染的影響，本文進一步探究了水平和垂直方向上大氣環流、氣象要素的異常變化與PM2.5污染之間的響應關系。

2.3.1 大氣熱力結構——大氣溫度距平垂直剖面

四川盆地冬季對流層中下層“上暖下冷”的“逆轉”型大氣溫度距平垂直結構使得盆地冬季大氣垂直對流受到限制，大氣污染物被壓縮在近地面。2014—2018年冬季四川盆地大氣溫度距平垂直分布的異常變化特征，見圖6。

由圖6可見，2014年、2016年冬季盆地上空600 hPa處的大氣溫度較下層出現暖化，較多年大氣溫度均值增加0.3 ℃左右。2014年冬季盆地上空925 hPa附近的大氣溫度正距平可達0.5℃左右，存在近地面的“距平逆溫”[見圖6(a)]；2016年冬季盆地上空500～600 hPa之間的大氣暖化趨勢增加，925 hPa附近存在較弱的“距平逆溫”[見圖6(c)]，間接增強了大氣穩定度，利于大氣污染的形成。2015年冬季盆地上空500～850 hPa之間大氣溫度較多年大氣溫度均值低0.5℃左右，冷空氣較為活躍，大氣穩定度減弱，不利于大氣污染的形成[見圖6(b)]；2017年和2018年冬季盆地平流層以下至600 hPa處的大氣增溫明顯，但未有大氣溫度正距平中心分布[見圖6(d)、(e)]；2017年冬季盆地上空700～850 hPa之間存在大氣溫度負距平中心，且700 hPa以上大氣溫度較2015年冬季明顯偏高，而700 hPa以下的大氣溫度則隨高度降低而明顯降低，因此2017年冬季與2015年冬季相比盆地上空存在明顯的“上暖下冷”溫度垂直結構，大氣溫度層結構較2015年冬季穩定，PM2.5污染濃度也略高于2015年冬季；而2018年冬季盆地近地層的大氣溫度負距平中心可達-0.6 ℃左右，盆地上空對流層600～700 hPa之間大氣暖化趨勢遠小于700 hPa以下大氣冷卻趨勢，整個盆地區域冷空氣活躍，間接削弱了大氣穩定度，增強了大氣對流，這種大氣溫度垂直結構不利于大氣污染的形成。

圖6 2014—2018年冬季四川盆地大氣溫度距平垂直分布的異常變化特征(在28°～32°N的范圍內緯向平均后 沿31°N的剖面)Fig.6 Vertical distribution of temperature anomaly in winter in Sichuan Basin from 2014 to 2018 (a section of 31°N in the latitudinal average trailing edge in the range of 28°～32°N)注：黑色為青藏高原東部地形遮擋區；曲線表征溫度距平。

2.3.2 大氣動力結構——流場和散度距平垂直剖面

四川盆地冬季大氣多做下沉運動且低層大氣風速較小，盆地上空850 hPa至近地面存在一個順時針環流[44]，同時高原大地形和冬季深厚逆溫層導致盆地中低空大氣輻合區下壓至700 hPa以下[45-46]，因此大氣垂直運動被壓縮在一定高度之下，容易造成大氣污染物在盆地內回流，形成區域性大氣污染。

2014—2018年冬季四川盆地流場和大氣風速距平垂直分布的異常變化特征，見圖7。

圖7 2014—2018年冬季四川盆地流場和大氣風速距平垂直分布的異常變化特征(范圍同圖4)Fig.7 Vertical distribution of flow field and wind speed anomaly in winter in Sichuan Basin from 2014 to 2018(the range is the same as in Fig.4)注：黑色為地形遮擋區；填色及曲線表征風速距平；箭頭表征大氣流場的運動方向。

由圖7可見，2015年冬季盆地近地面大氣風速較大，大氣主要以上升運動為主[見圖7(b)]；2014年和2016年冬季盆地大氣呈現較強的下沉運動且近地層大氣風速較小[見圖7(a)、(c)]，抑制了大氣污染物的水平和垂直擴散，促使PM2.5污染加重；2017年冬季盆地對流層中下部大氣運動較多年平均主要以弱的斜上升運動為主[見圖7(d)]，但近地層大氣風速仍然偏小，且2017年冬季盆地內大氣運動與2015年冬季相比主要以下沉運動為主，整個盆地內的大氣風速也相比于2015年冬季偏小，因此大氣對污染的削弱作用弱于2015年冬季，PM2.5污染物濃度較2015年冬季略高；2018年冬季盆地上空對流層中低層的大氣上升運動相對于2017年冬季增強，且盆地中部低層大氣風速逐漸增加，有利于大氣污染物向外擴散[見圖7(e)]。

2014—2018年冬季四川盆地大氣散度距平垂直分布的異常變化特征，見圖8。

由圖8可見，2014年和2016年冬季四川盆地上空850 hPa以下大氣層穩定，整層有弱的輻合運動，大氣污染物不斷被抽吸轉而被強下沉氣流壓縮回地面，不斷循環，造成了這兩年冬季盆地內高PM2.5污染的發生[見圖8(a)、(c)]；2015年冬季四川盆地內上空600 hPa以上大氣以輻散運動為主，600 hPa以下大氣以輻合運動為主，這種上下配置增加了大氣的垂直對流交換，有利于削弱PM2.5污染強度[見圖8(b)]；2017年冬季四川盆地上空700 hPa以下大氣的輻散運動較多年平均氣候狀態略有增加，700 hPa以上大氣為輻合運動，低層的大氣輻散運動及弱的斜上升運動有助于大氣污染物的水平擴散，且與2015年冬季相比盆地上空700 hPa以下的大氣依然以輻散運動為主，且大氣輻散運動最強處位于盆地上空700～850 hPa之間，低層較強的大氣輻散運動與較2015年冬季偏強的大氣下沉運動相互配合，使得2017年冬季大氣的垂直擴散條件弱于2015年冬季，因此2017年冬季盆地PM2.5污染物濃度略高于2015年；2018年冬季四川盆地大氣主要為輻散運動，較強的斜上升運動將大氣污染物向上抽吸，整層大氣均向外輻散，700 hPa在盆地西部近高原一側存在一個輻散中心[見圖8(e)]，大氣污染物在此被抽吸到高空進行擴散，不易在盆地內堆積，因此PM2.5濃度較低。

2.4 不同高度等壓面上氣象場異常變化的空間分布特征

2.4.1 對流層中高層(500 hPa)

本文選取中高空500 hPa等壓面上的溫度場和高度場，分析了2014—2018年冬季四川盆地上空500 hPa等壓面上大尺度環流形勢的異常變化特征，見圖9。

圖8 2014—2018年冬季四川盆地大氣散度距平垂直分布的異常變化特征(范圍同圖6)Fig.8 Vertical distribution of atmospheric divergence anomaly in winter in Sichuan Basin from 2014 to 2018(the range is the same as in Fig.6)注：黑色為地形遮擋區;曲線表征大氣散度距平(106/s)的垂直分布，實線代表散度距平為正，虛線代表散度距平為負。

圖9 2014—2018年冬季四川盆地上空中高層500 hPa等壓面上大氣溫度距平和位勢高度距平場的空間分布Fig.9 Spatial distribution of 500 hPa temperature anomaly and geopotential height anomaly field in winter in Sichuan Basin from 2014 to 2018注：黑點標注的地方為成都；等值線為高度場，間隔0.5 gpm；實線代表500 hPa等壓面上位勢高度距平為正，虛線代表 500 hPa等壓面上位勢高度距平為負；填色圖為大氣溫度場，間隔0.4 ℃。

由圖9可見，2014年和2016年冬季控制四川盆地上空的大尺度環流系統相較于氣候常態偏暖偏強[見圖9(a)、(c)]，高空500 hPa等壓面上幾乎沒有等值線穿過盆地，高空大氣主要呈靜穩態，不利于大氣垂直交換，大氣污染物易在盆地內堆積引起高濃度大氣污染現象發生；且2016年冬季盆地上空500 hPa等壓面上控制盆地的暖中心較2014年冬季更為強盛，因此大氣污染物濃度再次反彈；2015年冬季，盆地則受冷低壓控制，冷中心相較于氣候常態異常偏冷[見圖9(b)]，冷空氣的頻繁活動使得氣層趨于不穩定，且冷氣團與盆地中暖濕氣團交匯易誘發降水，不利于PM2.5污染的形成；2017年冬季盆地上空西南部的大尺度環流系統較氣候常態偏暖偏強，在華北一帶存在強冷低壓系統，盆地位于暖高壓邊緣，暖高壓對盆地的控制減弱且向南偏移[見圖9(d)]，且2017年冬季盆地上空500 hPa等壓面上位勢高度比2015年冬季偏高8～9 gpm，大氣偏暖2.5℃～4 ℃左右，在盆地西南方向上存在中心值達4 ℃的正差值中心，控制盆地上空的大尺度環流系統較2015年冬季偏暖偏強；2018年冬季盆地上空500 hPa等壓面上有一強冷高壓系統位于盆地東北部[見圖9(e)]，高空500 hPa等壓面上等值線密集，在高壓影響下盆地區域內多為晴好天氣形勢，太陽輻射增強，不利于PM2.5污染的形成。

2.4.2 對流層中低層(700 hPa、850 hPa)

2014—2018年冬季四川盆地上空中低層700 hPa等壓面上氣象場的異常變化特征，見圖10。

由圖10可見，2014年冬季盆地上空700 hPa

圖10 2014—2018年冬季四川盆地上空中低層700 hPa等壓面上風場距平和比濕距平的空間分布Fig.10 Spatial distribution of 700 hPa wind field anomaly and specific wet field anomaly in winter in Sichuan Basin from 2014 to 2018注：黑點標注的地方為成都;填色為比濕距平，間隔為0.1 g/g；箭頭為風場距平(m/s)。

等壓面上大氣異常偏濕，盛行較強的東南風，向盆地低層輸送濕潤水汽[見圖10(a)]，滿足大氣污染發生時的高濕條件；2016年冬季盆地上空700 hPa等壓面上盛行西南風，但水汽較2014年冬季干燥，與盆地上空600 hPa等壓面上大氣溫度暖化趨勢的增強有很大的關系，且2014年和2016年冬季盆地上空850 hPa等壓面上大氣溫度均較為偏暖，在盆地東北部存在暖中心，對流層低層暖平流活躍，同時海平面氣壓較多年均值明顯偏低，在地面上周圍氣流向低壓區輻合，容易使得大氣污染物在盆地中心匯聚，易增加大氣污染強度；2015年冬季盆地上空700 hPa等壓面上異常干燥，盛行偏東氣流[見圖10(b)]；2017年冬季盆地上空700 hPa等壓面上的異常天氣形勢與2015年冬季較為相似，盆地上空850 hPa等壓面上大氣溫度較多年均值未有明顯異常，但2017年冬季較2015年冬季盆地上空700 hPa等壓面上大氣偏濕且主要盛行偏南風，盆地低層大氣與2015年冬季相比較為濕潤，且海平面氣壓也偏高且低層大氣偏暖，大氣水平方向上的擴散條件亦較2015年冬季有所變差，因此大氣污染物濃度略高于2015年冬季；2018年冬季盆地上空700 hPa等壓面上大氣較干燥且盛行偏北風[見圖10(e)]。由此可見，2015年、2017年和2018年冬季四川盆地的海平面氣壓相較于2014年和2016年冬季均較為偏高，而2015年和2018年冬季盆地上空850 hPa等壓面上大氣溫度則較多年均值偏低，尤其在2018年冬季盆地上空850 hPa等壓面上大氣溫度負距平中心可達-7 ℃左右，對流層低層冷空氣活躍，破壞了盆地大氣層結構的穩定度，且冷空氣與盆地中原有的暖濕空氣相遇易誘發降水，對大氣污染物具有削弱和清除作用。

3 結 論

(1) 2014—2018年四川盆地春、秋、冬季PM2.5濃度的變化趨勢均表現為2015年減小、2016年再次反彈后逐年降低，夏季盆地PM2.5濃度逐年降低。綜合來看，2014年和2016年冬季四川盆地PM2.5污染較為嚴重,PM2.5濃度均值分別為(89.3±16.6) μg/m3、(88.6±15.8) μg/m3；其次是2017年冬季，盆地PM2.5濃度均值為(77.8±11.3) μg/m3，2018年冬季盆地空氣質量最好，PM2.5濃度均值為(63.9±8.2) μg/m3。

(2) 2014年和2016年冬季四川盆地PM2.5污染相對較重時氣象要素的變化特征均表現為大氣相對濕度偏高、降水量相對較少且大氣風速偏小； 2017年冬季盆地PM2.5污染相對較輕時氣象要素的變化特征表現為溫度相對偏低、相對濕度相對偏低且降水較少；2015年和2018年冬季盆地空氣質量較好時氣象要素的變化特征多表現為低溫、高濕、多降水且大氣風速相對較大。

(3) 冬季污染較重的年份四川盆地上空600 hPa大氣溫度暖化趨勢明顯，近地面附近存在“距平逆溫”，大氣垂直運動偏弱，近地面大氣風速偏低，盆地上空500 hPa受強暖高壓控制，700 hPa盛行偏南風，低層850 hPa處幾乎無等值線穿過，地面氣壓較低，天氣形勢靜穩，大氣污染物不易擴散；2017年冬季則為盆地空氣質量由重污染(2016年冬季)向良好(2018年冬季)轉變的一個過渡階段，盆地上空500 hPa高空暖高壓減弱南移，低空風向轉為偏東風，大氣較為干燥，冷暖空氣活動較多年平均未有明顯異常，但整層大氣較2015年冬季偏暖，低層大氣相比于2015年冬季表現為輻散下沉運動及較強的暖濕氣流輸送，大氣擴散形勢較2015年冬季有所變差，PM2.5污染濃度略高于2015年冬季。

(4) 2014—2018年冬季四川盆地空氣質量較好時主要對應兩種環流形勢，一種為500 hPa上高空受冷低壓影響，盆地內對流層低層冷空氣活躍，大氣穩定度削弱，大氣輻合抬升運動的高度增加到600 hPa左右，對流增強易產生降水；另一種為受500 hPa冷高壓的控制，盆地上空700 hPa高空盛行北風帶來干冷空氣南下，這兩種環流形勢均有利于大氣污染物的擴散和清除。