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user: 3. 研究结果 3.1. 污染天气过程特征 3.1.1. 空气质量分析 图1. AQI逐日变化(图a为川东北地区，图b为川南地区，图c为成都平原地区) 由图1中的图a可以见，川东北的几个城市平均AQI逐日变化幅度较小，在95和140之间波动，在12月2日、7日、11日去的极大值，分别为129，127，138。从图b可以看出，川南的几个城市平均AQI在11月28日到12月4日之间起伏不大，在5日至7日起伏较大，并在5日和7日分别取得极大值149和151，随后减小，到11日增大为156，随后AQI下降，空气质量逐渐转好。成都平原所选的几个城市平均AQI污染期间起伏比较大，污染开始至11月30日，AQI一直减小至101，随后有所增长，在12月2日，4日取得极大值153和155，从4日开始到9日AQI先是有所减小，随后增大，在6日取得极小值116，9日取得极大值155，9日后AQI边逐渐降低，空气质量渐渐转好。总的来说本此污染过程成都平原的污染最严重，其次是川南地区，然后是川东北地区。 3.1.2. PM 2.5 特征分析 从图2的图a可见，成都平原所选的城市平均PM 2.5 的IAQI先从11月28日的130降到了30日的100，随后有所上升，在12月2日和4日取得极大值分别为153和155，随后上下波动，在6日和8日分别取得极小值114和139，在9日取得极大值154后便不断下降。由图b可见，川东北IAQI逐日变化幅度不大，在污染刚开始IAQI稍微降低，随后便逐渐上升，到12月2日，达到127，随后一直降低至5日的91，随后不断上下波动，在7日、9日和11日分别取得极大值125、114和138，11日之后又逐渐降低。由图c可以看出，川南地区所选的几个城市污染前期PM 2.5 的IAQI波动较小，12月04日后波动较大，在5日、7日和11日取得极大值分别为148、149和155，在6日、10日取得极小值107和124。总体而言，此次污染过程中，成都平原的PM 2.5 污染最严重。 图2. PM 2.5 的IAQI逐日变化(图a为成都平原地区，图b为川东北地区，图c为川南地区) 3.1.3. PM 10 分析 图3的图a所示，成都平原地区的城市平均PM 10 的IAQI在污染开始，先是从11月28日的112开始下降到30日的88，随后在12月4日回升到116，在6日降到91后缓慢上升，在9日为114，9日开始IAQI便不断下降，空气质量渐渐变好。由图b可以看到川东北地区城市平均IAQI变化幅度比较小，在80到105之间波动，于11月29日，12月5日、8日、10日和12日取得极小值分别为82、82、90、83和84，在12月2日、7日、9日和11日取得极大值分别为102、99、91和96。由图c所示，四川南部地区城市平均PM 10 的IAQI从11月28日至12月5日围绕90上下波动，之后波动幅度增大，在6日达最小值80，10日取极小值89，在7日和11日取得极大值103和108。总体而言，此次污染过程成都平原PM 10 污染最严重。 图3. PM 10 的IAQI逐日变化(图a为成都平原地区，图b为川东北地区，图c为川南地区) 3.1.4. NO 2 分析 从图4中的图a可见，成都平原几个城市平均NO 2 的IAQI变化幅度较小，在污染刚开始为57，经过几天波动之后到12月8日为60，随后缓慢降低，到13日为46。由图b可见，川东北地区平均NO 2 的IAQI从污染刚开始波动增加，到12月7日为67，随后有所减小，到13日为48。由图c可见，川南地区几个城市的平均NO 2 的IAQI值先是不断减小，从11月28日的56减小到12月6日的42，在7日上升到极大值56随后不断波动，在10日和12为两个极大值，46和45。总的来说，成都平原NO 2 污染最严重。 图4. NO 2 的IAQI逐日变化(图a为成都平原地区，图b为川东北地区，图c为川南地区) 3.1.5. CO分析 图5. CO的IAQI逐日变化(图a为成都平原地区，图b为川东北地区，图c为川南地区) 从图5中图a可见，成都平原所选的几个城市平均CO的IAQI，变化幅度不大，在25和40之间波动。由图b可见，川东北地区所选的个几个城市在污染刚开始CO的IAQI值比较稳定，在31左右，随后有所上升，在12月2日取得极大值38后一直减小，到6日为28，7日增加到41后，IAQI值围绕38上下波动。由图c可见，川南地区平均IAQI变化幅度较小，从污染开始到12月6日一直在22上下波动，随后波动式上升到13日的30。总的来说，这次污染过程中川东北CO污染最严重。 3.1.6. O 3 分析 由图6中的图a可以看到，成都平原所选的几个城市的O 3 的IAQI平均值，从11月28日的13增加到29日的17，从11月29日到12月4日变化比较小，都在17左右，随后不断波动，在12月8日和11日取得极小值14和13，在9日和12日取得极大值23和15。由图b可以看到川东北地区O 3 的IAQI由11月28日的9缓慢上升到30日的13，然后缓慢下降，在12月2日取得极小值8后，一直缓慢增加早6日达到最大值17，随后一直缓慢下降，到12日下降到9。由图c可以看到，川南地区O 3 的IAQI从污染刚开始一直上下波动，在11月29日、12月6日、10日取得极大值，分别为15、20和20，在12月3日、8日和12日取得极小值分别为5、10和6。总的来说成都平原的O 3 污染最严重。 图6. O 3 的IAQI逐日变化(图a为成都平原地区，图b为川东北地区，图c为川南地区) 3.1.7. SO 2 分析 从图7中的图a可以看出，成都平原地区的几个城市平均SO 2 的IAQI在12和20之间波动，变化幅度较小。图b可见川东北地区SO 2 的IAQI在污染刚开始，有所上升，到11月30日为19，随后变化幅度很小，到12月6日都维持在15左右，在7日小有上升之后便开始降低，到11日将为9，最后在11日和12日稍微上升。由图c可以看到川南地区，SO 2 的IAQI从11月28日的30波动下降，降到12月9日的16，随后有所上升，到13日为26。总的来说川南地区SO 2 污染最严重。 图7. SO 2 的IAQI逐日变化(图a为成都平原地区，图b为川东北地区，图c为川南地区) 根据《环境空气质量指数(AQI)技术规定》，IAQI大于100的为超标污染物，AQI大于50时，IAQI最大的为首要污染物，综合以上几种污染物来看，本次污染过程的主要污染物为PM 2.5 ，其次是PM 10 污染最严重，然后是NO 2 ，而SO 2 、CO和O 3 均未超标。就地区而言，成都平原的PM 2.5 和PM 10 及NO 2 污染都比川东北地区和川南地区严重，因此成都平原在本次污染过程中受污染最严重。 3.2. 污染天气过程特征 3.2.1. 10 m风速 Table 2 Correlation coefficient between AQI and 10 m wind speed from November 28， 2016 to December 13， 201 区域 城市 相关系数 成都平原地区 成都 −0.623 * 绵阳 −0.272 遂宁 0.032 雅安 −0.532 乐山 −0.470 川东北地区 达州 −0.277 南充 −0.205 广元 −0.312 巴中 −0.570 * 川南地区 内江 −0.141 宜宾 −0.347 泸州 −0.312 表2. 2016年11月28日到2016年12月13日AQI与10 m风速的相关系数 注： * 代表通过显著性水平α = 0.05的相关性检验。 风是大气污染物扩散的重要气象参数之一，风的作用是整体的输送和对污染物的冲淡稀释作用，是利于颗粒物疏散的良好条件 [ 10 ]。通常，风速越大，越有利于污染物的水平扩散 [ 11 ]，相应的浓度越低，空气质量越好，反之，浓度越高，空气质量越差。由表2可见，除遂宁地区，其他的地区风速与AQI均呈负相关，即风速越大，AQI越小。但就本次污染过程来说，各区域的日平均风速都小于2 m/s (如图8)，风对污染物的冲淡稀释效果不明显，风速和AQI相关性较弱。 图8. 10 m风速随时间变化 3.2.2. 混合层高度 Table 3 The correlation coefficient between AQI and the height of the mixed layer from November 28， 2016 to December 13， 201 区域 城市 相关系数 成都平原地区 成都 −0.666 * 绵阳 −0.590 * 遂宁 0.196 雅安 −0.547 * 乐山 −0.014 川东北地区 达州 −0.303 南充 −0.223 广元 −0.410 巴中 −0.558 * 川南地区 内江 0.062 宜宾 −0.595 * 泸州 −0.380 表3. 2016年11月28日到2016年12月13日AQI与混合层高度的相关系数 注： * 代表通过显著性水平α = 0.05的相关性检验。 混合层高度约束了地面发射的空气污染物的垂直传播范围和传播率，反映了对污染物垂直扩散的能力，是影响空气污染的重要气象因子之一 [ 12 ]。由表3可见，本次污染过程除了遂宁和内江，其他地区的混合层高度与AQI均呈负相关，相关性一般，即混合层高度越小，AQI值越大，污染越严重。由图9所示，混合层高度在11月30日和12月5日附近出现了峰值，混合层高度值较大，12月7日往后，混合层高度都较小，大体上都小于700 m，不利于污染物扩散。 图9. 混合层高度的随时间变化 3.2.3. 逆温层厚度 低层温度层结的分布决定大气静力稳定度，逆温是大气某一高度范围内气温随高度升高而升高或不变的现象 [ 13 ]，逆温层会抑制大气垂直运动的发展，不利于污染物的垂直扩散。研究发现，本次污染过程中，低层大气既存在接地逆温又存在脱地逆温，且逆温层存在多层，本文选取底部逆温层进行分析。采用温江08时和20时探空资料及大气质量资料进行分析，作出图10。由图10可以看出AQI与逆温层厚度变化较为一致，两者的相关系数为0.426，通过了0.05的显著性检验。 图10. 温江站逆温层厚度和AQI随时间变化 3.2.4. 相对湿度 Table 4 Correlation coefficient between AQI and relative humidity from November 28， 2016 to December 13， 201 区域 城市 相关系数 成都平原地区 成都 0.785 * 绵阳 0.657 * 遂宁 −0.333 雅安 0.660 * 乐山 −0.115 川东北地区 达州 0.379 南充 0.224 广元 0.654 * 巴中 0.561 * 川南地区 内江 −0.016 宜宾 0.788 * 泸州 0.407 表4. 2016年11月28日到2016年12月13日AQI与相对湿度的相关系数 注： * 代表通过显著性水平α = 0.05的相关性检验。 图11. 相对湿度随时间变化 相对湿度反映了空气中水汽含量，相对湿度低时空气干燥，反之，空气湿润。高相对湿度下气溶胶吸湿增长会加速二次污染物的生成，从而导致雾霾加重 [ 14 ]，空气湿度大时常伴有逆温层，不易扩散 [ 15 ]。由表4可见，除了遂宁、乐山和内江，其他地区相对湿度与AQI均呈正相关(相关性一般)，即相对湿度越大AQI越大，空气质量越差。在污染期间，各地区的相对湿度都较高，都在70%以上(图11)。 3.2.5. 能见度 Table 5 Correlation coefficient between AQI and visibility from November 28， 2016 to December 13， 201 区域 城市 相关系数 成都平原地区 成都 −0.851 * 绵阳 −0.797 * 遂宁 0.121 雅安 −0.753 * 乐山 −0.190 川东北地区 达州 −0.702 * 南充 −0.345 广元 −0.614 * 巴中 −0.691 * 川南地区 内江 −0.470 宜宾 −0.818 * 泸州 −0.692 * 表5. 2016年11月28日到2016年12月13日AQI与能见度的相关系数 注： * 代表通过显著性水平α = 0.05的相关性检验。 图12. 能见度随时间变化 能见度是指视力正常的人能将目标物从背景中识别出来的最大距离，通常由于大气污染以及湿气而有所降低。由表5可见，除遂宁地区以外，能见度与AQI呈负相关，且相关性很好。由图12可见，各地区在污染刚开始和12月6日左右以及在污染末期能见度较大，其他时候相对较小。 3.2.6. 降水量 降水的清除作用是降低大气中污染物浓度最快速有效的因子，有研究表明有降水时的年均大气污染物浓度比无降水时低近20% [ 16 ]。由图13可见，除了泸州和雅安，本次污染过程中大部分城市的累计降水量都很小，小于3 mm。乐山虽然累计降水量达10 mm，但是其在污染快结束(12月13日)前累计降水量仅为1 mm。大部分的城市降水都集中在污染最后三天(12月11日至13日)，结合图1可以看到，最后三日，大部分城市的AQI数值开始显著减小，空气质量开始转好。 图13. 2016年11月28日到12月13日累计降水量 3.2.7. 高空环流形势 图14. 500 hpa环流形势(图a为2016年11月28日08时，图b为12月05日20时，图c为12月13日08时) 大尺度环流形势可以影响污染物的生成、积累和清除 [ 17 ]，天气形式的演变直接影响污染的持续时间和严重程度 [ 18 ]。如图14所示，污染初期亚欧中高纬环流形势为纬向型，极涡较强向南压，在日本附近形成东亚大槽，大槽后有小槽不断东移，四川盆地位于大槽后，受偏西气流控制，由于处于局地均压场中，易造成本地污染物堆积。随着东亚大槽不断东移消亡，大槽后的小槽逐渐发展东移成为新的东亚大槽。总的来说亚欧中高纬环流形势经历了从纬向型到一槽一脊型到两槽一脊型到纬向型到两槽一脊型，四川盆地大多处于槽的后部，受下沉气流控制，大气比较稳定，不利于污染物的扩散。 3.2.8. 其他气象要素 Table 6 Correlation coefficients between temperature， 24 h variable temperature， air pressure， 24 h variable pressure and AQI from November 28 to December 13， 201 区域 城市 温度 24 h变温 气压 24 h变压 成都平原 成都 −0.797 * 0.017 0.118 −0.539 * 绵阳 −0.715 0.236 0.130 −0.439 遂宁 0.079 −0.005 0.653 * −0.145 雅安 −0.716 * 0.024 −0.140 −0.395 乐山 0.038 0.218 −0.077 −0.036 川东北 达州 0.141 −0.135 −0.736 * −0.44 南充 −0.453 −0.223 0.587 * −0.036 广元 −0.134 0.263 −0.089 −0.474 巴中 0.141 0.192 −0.423 −0.363 川南 内江 0.063 −0.472 0.314 −0.265 宜宾 −0.131 0.219 −0.698 * −0.308 泸州 −0.163 0.207 −0.417 −0.537 * 表6. 2016年11月28日到12月13日温度、24 h变温、气压、24 h变压与AQI的相关系数 注： * 代表通过显著性水平α = 0.05的相关性检验。 温度、24 h变温、气压、24 h变压都是常见的地面观测要素，如表6所示，整体来说污染期间24 h变压与AQI呈负相关(相关性较弱)，24 h变温与AQI呈正相关(相关性较弱)。24 h变压增大、24 h变温减小有利于污染物的扩散。