2016—2022年云南思茅酸雨變化特征分析

摘 要：利用云南省思茅地區2016—2022年酸雨觀測資料和氣象資料，結合后向軌跡和聚類分析方法，對思茅地區酸雨的變化趨勢和來源進行分析，結果表明：2016—2022年思茅地區降水除2020年外，呈現pH年均值整體升高、酸雨頻率下降的趨勢，表明該地區酸雨狀況正在逐步好轉；月均pH值與月降水量基本一致，呈現夏季高、冬季低的特征，月酸雨頻率夏季最低，冬季最高；風向對思茅地區的酸雨頻率具有明顯影響，靜風條件下酸雨頻率最高，E-ESE-SE-SSE來向的風、SSW-SW-WSW-W來向風導致的酸雨頻率較高，結合后向軌跡分析表明，思茅地區周邊的緬甸、越南、老撾等國家燒荒等引起的污染物輸送是影響思茅地區酸雨的重要原因。

關鍵詞：思茅；酸雨；頻率；后向軌跡；燒荒

中圖分類號：X517 文獻標志碼：B 文章編號：2095–3305（2024）11–0-03

酸雨污染會造成大量的間接或即時性的經濟損失且會對生態環境產生負面效應，如土壤質量惡化、人畜健康受損等，酸雨污染已成為亟需解決的環境問題之一。我國南部與北部的酸雨強度有顯著的地帶差異，其中南方的污染更為明顯且更加嚴峻，這與南方土壤堿性物質含量低、大氣中堿性和酸性物質濃度比低于北方、氣象條件等綜合因素有關[1]。石春娥等[2]發現長江三角洲、華北等地的污染源對安徽酸雨的發展具有重要影響。張近揚等[3]利用氣流路徑分類的方法探討了桂林市酸雨的源頭。

云南是我國煤炭資源大省，其產量位居全國第八，酸雨問題備受關注[4]。韋霞等[5]統計發現思茅地區1993—2012年酸雨頻率達到46%。強酸雨頻率為10%，酸雨頻率出現2次先升后降的趨勢，這表明思茅地區酸雨在云南有著不同于其他地區的特殊性。向峰等[6]分析表明云南省“十二五”期間酸雨污染總體呈下降趨勢。徐麗霞等[7]對云南省主要城市酸雨污染特征及趨勢進行分析，發現2016—2020年降水pH平均值呈逐年上升趨勢。為此，研究對思茅地區2016—2022年的酸雨和地面氣象資料進行分析，為環境保護、政策制定等提供科學依據。

1 資料與方法

1.1 資料來源

數據為思茅國家基本氣象觀測站（100°59′28E、22°48′58N，海拔1 416.2 m）2016—2022年酸雨及地面氣象資料。針對酸雨日測量結果，使用K-pH不等式方法進行質控，此方法可用于酸雨觀測站網的pH值和電導率數據的現場校驗及數據質量分析評估，具體見湯潔等[8]的文獻。

用于計算氣團后向軌跡的三維格點資料數據源自美國國家環境預報中心（National Centers for Enviro- nmental Prediction，NCEP）的全球數據同化系統，水平分辨率為1°×1°，垂直方向分為1 000～10 hPa，一共分為17層，一日資料分為4個時次，即00：00、06：00、12：00、18：00。

1.2 研究方法

1.2.1 統計方法

按照中國氣象局酸雨觀測業務規范中規定的方法，通過降水量加權平均值計算年、季、月的降水酸雨pH值均值：

pH=-1 g［］（1）

式（1）中，第i次降水的pH酸堿度被表示為pHi，而降水量Vi則是其變化量。

計算酸雨頻率的方法如下：

F=×100%（2）

式（2）中，F代表計算時間段內相應級別酸雨次數與總降水次數的比值，級別酸雨是指pH值小于5.6的降水。

1.2.2 后向軌跡分析

后向軌跡能較好地表示污染氣團在到達目的地前經過的地區，利用美國國家海洋和大氣管理局開發的軌跡模式HYSPLIT4.8模式，結合NCEP的全球數據同化系統資料進行分析[9]。以思茅區為中心，分析強酸雨日和特強酸雨日（pH值＜4.5）氣流后向軌跡，每日選取世界時00：00、06：00、12：00、18：00的氣流軌跡，進行后向72 h的軌跡計算。并通過聚類分析方法對相似軌跡進行分類，得到代表性氣團軌跡來源，為保持與降水云團高度基本一致，本模擬起始高度設定為

1 500 m。

2 結果與分析

2.1 酸雨的年變化特征

對2016—2022年思茅地區降水pH年均值進行質控，采用氣象行業標準，按照式（1）和（2）計算得到逐年降水pH年均值（圖1）。2016—2022年降水pH年均值呈現整體增加的趨勢，表明酸雨情況逐漸好轉。其中，2021、2022年降水pH年均值均＞5.6，為非酸性降水。結合表1給出的2016—2022年酸雨頻率來看，年均酸雨頻率也呈現了整體下降趨勢，且與降水pH年均值變化趨勢基本一致。2020年降水pH年均值顯著下降至4.9，為較弱酸雨等級，且總酸雨頻率、弱酸雨頻率和強酸雨頻率升高，這可能與當年氣候環境變化、能源消耗、其他偶發因素等原因有關。此外，從年降水量與降水pH年均值的關系來看，兩者不存在對應關系，節能減排導致的污染排放減少，從而導致降水pH年均值上升，酸雨頻率整體下降。

2.2 酸雨的月變化特征

通過式（1）和（2）得到2016—2022年降水pH值的月變化特征，圖2為1—12月降水月均pH值和月均降水量分布特征。從月均降水與降水月均pH值的關系來看，整體呈現出夏季高、冬季低的特征，這可能與思茅地區夏季為降雨期、空氣擴散條件較好有關，兩者均呈現上升趨勢。而冬季能源消耗增加、大氣擴散條件較差導致降水pH值下降，在2、4和11月降水pH值呈現弱酸雨，其中，2月最低，其他月份降水為較弱酸雨。此外，冬季思茅地區以西南風為主，且該季節境外燒荒導致酸性降水增加，降水pH值下降，思茅地區距離邊境較近，更易受到境外燒荒污染影響。

從酸雨的月發生頻率來看（表2），易發生酸雨的月份為1、2、10月。其中，弱酸雨、強酸雨和特強酸雨均易發生在2月，這與2月降水pH值最低、酸度最強的原因一致，主要是擴散條件差、污染輸送、降水量偏少。2016—2022年平均頻率為48%左右，與韋霞等觀測到的1993—2012年的發生頻率基本一致（約46%）。結合表2可以看出，近兩年來酸雨頻率顯著下降到30%以下，但仍處于“酸雨多發”的等級。

2.3 風對思茅酸雨的影響

風是影響酸雨形成的重要因素，風向決定著大氣中污染物的輸送方法，圖3a為2016—2022年思茅地區的風玫瑰圖，由圖3可見思茅地區主導風向為SW的風，該方向距離邊境較近。尤其緬甸處于思茅地區西南100余km外，而風玫瑰的ESE-S-W扇區外（100～200 km外）為緬甸，存在燒荒、垃圾焚燒等現象，會對思茅地區產生影響。圖3b為2016—2022年思茅地區不同風向下的酸雨頻率。酸雨頻率最高的為靜風，高達75%，E-ESE-SE-SSE來向的風、SSW-SW-WSW-W來向風導致的酸雨頻率較高，這可能由于思茅距離邊境較近，易受到境外老撾、緬甸、越南等國家垃圾焚燒、開荒等影響，從而導致即使在靜風條件下的酸雨頻率也較高，在上述風向扇區內，境外春種燒荒等導致的酸雨頻率升高。

2.4 氣流后向軌跡分析

為進一步分析思茅地區降水pH值受到境外燒荒等因素的影響情況，選取降水pH值＜4.5的降水日進行氣團來源的軌跡分析。以思茅地區1 500 m高度為起始高度，采用HYSPLIT模式，GDAS資料計算世界時00：00、06：00、12：00、18：00的后向72 h氣流來向，總計獲得32條軌跡，經過聚類后獲得5條軌跡（圖4和表3）。強酸雨和特強酸雨均來自偏東、偏南和偏西方向，其中，偏西方向來源占比最大，為40.63%，說明來自緬甸等地區的氣團導致強酸雨和特強酸雨的比例較高。結合表3可知，來自該方向的氣團降水pH值為4.10。其次為2號軌跡，該軌跡占比為18.75%，但對應的pH值最低為2.50。該氣團來向為東南方向，經過越南和云南省內，且軌跡較短，說明思茅附近區域短距離輸送的氣團容易引起特強酸雨，3號軌跡占比15.63%，仍為短距離輸送為主。2號和3號短距離軌跡總計占比34.38%，這也說明了靜風條件下酸雨頻率最高的原因。4號氣團對應的占比為12.50%。該氣團軌跡均為2018年7月20日降水來向的氣團，對應的降水pH值為4.35，該氣團途經我國廣西中西部、越南北部、云南東部。5號軌跡對應的氣團來向為老撾等地區，占比12.50%，對應的pH值為4.02。其軌跡與3號軌跡方向基本一致，但距離更遠，表明較長距離的偏南氣流也可導致思茅地區出現強酸雨。

3 結論

（1）思茅地區從2016—2022年酸雨發生頻率總體呈現下降趨勢，降水pH值呈現整體上升趨勢，表明該地區酸雨情況正在逐步好轉。

（2）思茅地區酸雨頻率冬季高、夏季低，酸雨的月均pH值與酸雨頻率相反，呈現夏季高、冬季低的特征，與該地區降水的分布特征基本一致。

（3）思茅地區酸雨頻率受到風向的明顯影響，靜風條件下最易發生酸雨，E-ESE-SE-SSE、SSW-SW-WSW-W兩個扇區來向風導致的酸雨頻率最高，該來向的境外燒荒等污染因素是導致思茅地區酸雨污染的主要原因。

（4）72 h后向軌跡分析進一步表明，思茅地區強酸雨和特強酸雨的主要氣流來向為緬甸、越南、老撾等地區。短距離輸送是導致思茅地區靜風條件下酸雨頻率偏高的原因之一。

參考文獻

[1] 王文興.中國酸雨成因研究[J].中國環境科學，1994（5）：323 -325，327-329.

[2] 石春娥，邱明燕，張愛民，等.安徽省酸雨分布特征和發展趨勢及其影響因子[J].環境科學，2010，31（6）：1675-1681.

[3] 張近揚，黃石磊，黃躍武，等.基于氣流軌跡聚類分析方法淺析桂林市酸雨來源[J].環境監測管理與技術，2015，27（2）： 22-25.

[4] 張鐳，孫伯剛，任梵.云南煤炭資源應用和煤化工產業發展現狀及展望[J].云南化工，2019，46（11）：40-47.

[5] 韋霞，潘月鵬，竺夏英，等.云南思茅地區近20年（1993—2012）酸雨及酸沉降量變化規律[J].環境化學，2014，33（8）： 1361-1365.

[6] 向峰，胡勇，王健，等.云南省“十二五”期間酸雨污染狀況及趨勢分析[J].環境科學導刊，2019，38（5）：42-48.

[7] 徐麗霞，向峰，邱飛，等.2016—2020年云南省主要城市酸雨污染特征及趨勢分析[J].災害學，2022，37（1）：96-101.

[8] 湯潔，徐曉斌，楊志彪，等.電導率加和性質及其在酸雨觀測數據質量評估中的應用[J].應用氣象學報，2008（4）：385-392.

[9] 中國氣象局.酸雨觀測業務規范[M].北京：氣象出版社，2005.