粒径分布特征是气溶胶的最基本属性，在大气环境中气溶胶的粒径通常可以跨越多个数量级. 气溶胶通常被定义为4个模态：核模态(-20 nm)、 爱根核模态(20-100 nm)、 积聚模态(100 nm-1 μm)和粗模态(>1 μm)^{[1, 2]}. 不同粒径区间的气溶胶无论从形态还是理化特征上均有较大差异，这与其来源及形成过程有着密切关系，气溶胶的粒径分布及化学组成是影响大气能见度的核心因素. 因此，深入开展气溶胶分粒径理化特征的观测，研究不同季节、 不同气象或污染条件下气溶胶粒径分布的变化特征和差异，是开展气溶胶生成转化，雾、 霾形成机制与其它相关研究的前提.

京津冀地区是当前国内气溶胶污染最严重的区域^[3]. 北京自2013年1月空气污染程度飙升至创纪录水平后，气溶胶污染及其引发的雾、 霾等大气低能见度现象引起了社会的广泛关注. 研究表明，北京城区多年平均霾日数超过100 d，区域性霾日数也呈增加趋势^[4]. 污染源的变化和城市群的发展使得北京城区及周边地区的气溶胶，无论在浓度水平还是季节特点上均产生了明显变化，PM_2.5浓度水平四季差异减小，京津冀气溶胶污染的区域化特征越来越明显^[5].

近些年，在北京及周边地区开展了气溶胶数浓度分布特征的相关研究. Wu等^{[6, 7]}、 Yue等^{[8, 9]}、 Huang等^[10]和Guo等^[11]在北京大学和榆垡等地开展了观测研究，主要研究气溶胶数浓度粒径分布，以及不同粒径范围中水溶性离子的污染特征等. 分析了大气清洁和污染条件下，气溶胶数浓度、 体积浓度等的粒径分布及相关物理参数的变化特点. 并针对夏季的污染过程或新粒子生成过程，对不同粒径范围中二次离子的分布、 日变化、 存在形式及来源等进行了讨论. 研究发现，气溶胶较高的数浓度发生在春季，最低的数浓度发生在夏季，爱根核模态气溶胶数浓度与交通源存在着一定关系. Deng等^[12]、 Liu等^[13]、 Ma等^{[14, 15]}、 Yang等^[16]和Chen等^[17]在天津杨村对气溶胶数浓度粒径分布、 云凝结核数浓度、 气溶胶吸收和散射系数、 气溶胶分粒径吸湿增长等方面开展了观测研究. 主要探讨了能见度、 相对湿度、 气溶胶吸湿增长因子和数浓度粒径分布及分粒径活化特征. 根据不同相对湿度下影响能见度的主要因素，建立消光系数的参数化模型，并对模型的实际效果进行评估. 研究发现，气溶胶数浓度谱分布和光学特性都显示出与风速和风向的显著相关性，此外，在高湿环境中，气溶胶的吸湿特性是导致能见度严重衰减的关键原因. Shen等^[18]对上甸子区域本底站气溶胶数谱分布进行观测，分析了不同季节本底地区气溶胶数浓度分布特征并开展了有关新粒子生成事件的重点研究，发现上甸子地区气溶胶数浓度在春季有较高值，该地区新粒子生成事件发生频率较高，占有效观测天的36%.

目前，气溶胶粒径分布的在线监测研究，多数观测时间较短，覆盖季节类型较少. 少数长期观测研究，缺乏对不同典型气象条件下气溶胶粒径分布特征的描述分析. 北京地区气溶胶浓度水平在不同天气条件下变化明显，其消光能力和化学组成也有很大的不同. 所以，针对不同季节，不同天气条件及污染特点，开展气溶胶粒径分布的变化特征分析，对于掌握其来源变化和生成转化特点也有重要意义. 本研究以2012-2014年的气溶胶粒径分布资料作为基础，主要分析了北京城区不同季节下各模态气溶胶数浓度、 体积浓度分布特点，并结合气象资料，重点讨论了气溶胶数浓度分布、 体积浓度在特定气象条件下生成、 转化、 消散等过程中的变化特点及主要影响条件.

观测点位于北京市海淀区西三环外，北京城市气象研究所楼顶平台(39°56′N，116°17′E)，采样位置距离地面约35 m左右. 采样点附近为居民住宅区，周边没有明显的工业污染源，视野较为开阔，下垫面状况与北京城区相似. 利用美国MSP公司生产的宽范围粒径谱仪(WPS-1000XP)在线连续监测环境气溶胶的数浓度粒径分布. 该设备将激光颗粒谱仪(LPS)、 扫描电迁移率分析仪(DMA)及凝结核粒子计数器(CPC)等技术结合在一起. 设备针对不同气溶胶粒径范围的观测需求，提供了多种模式可供选择，本研究中选用了SWS模式(DMA工作扫描粒径范围：10-500 nm； LPS工作扫描粒径范围：350 nm-10 μm)，两者叠加得到10 nm-10 μm范围内的粒子数浓度变化，最终输出结果的粒径区间为67级，样气流量为1.0 L ·min^-1. 每个季节连续观测之前，用标准小球进行标定. 样气进入设备前，通过装有显色CaSO₄的扩散干燥管进行干燥，并利用湿度探头进行实时监控，保证载气相对湿度控制在40%以下.

在线观测从2012年12月开始，2014年5月结束，由于设备故障，零件更换等原因，观测过程并不完全连续，具体有效观测时间如表 1所示. 观测中，设备一个完整扫描周期为2 min 40 s左右，最终利用程序统一处理成5 min平均资料，观测期间还同步开展了PM_2.5质量浓度的在线观测(Metone 1020). 此外还收集了同步气象要素的小时数据(包括风向、 风速、 相对湿度和降水量等)，风向和风速为10 min平均资料，PM_2.5浓度、 相对湿度及降水量均为末端时刻小时值.

表 1 (Table 1)

表 1 气溶胶数浓度粒径分布的观测时间 Table 1 Observation periods of aerosol number concentration distributions 季节 采样时间 春季 2013-03、 2014-04-2014-05 夏季 2013-06-2013-08 秋季 2013-09-2013-11-15 冬季 2012-12、 2013-01-2013-02、 2013-12-15-2014-01

表 1 气溶胶数浓度粒径分布的观测时间 Table 1 Observation periods of aerosol number concentration distributions

图 1为不同季节气溶胶数浓度分布平均日变化特征，图 2为不同季节气溶胶体积浓度分布平均日变化特征. 通过数浓度和体积浓度分布图可以明显看出气溶胶的3个模态. 由于受设备所限，本研究中气溶胶从10 nm开始观测，因此核模态(＜20 nm)没有完整的观测，故全文只对爱根核模态(20-100 nm)、 积聚模态(100 nm-1 μm)和粗模态(>1 μm)这3种模态进行讨论. 气溶胶的体积浓度分布可以间接表现质量浓度的分布特征以及更好的突出粗粒径段粒子的具体特点，由图 2的不同季节的体积浓度分布情况可知，PM_2.5质量浓度基本都分布在积聚模态.

图 1

Fig. 1

图 1 不同季节北京地区气溶胶数浓度的平均日变化特征 Fig. 1 Diurnal variations of the aerosol number size distributions in Beijing over four seasons

结合图 1、 图 2可知，四季当中，春季爱根核模态气溶胶日均数浓度值最高，秋季爱根核模态气溶胶日均数浓度值最低，分别为15 282 cm^-3、 10 494 cm^-3. 春季与冬季积聚模态下的气溶胶日均数浓度值较高，分别达到8 146 cm^-3、 8 103 cm^-3，夏季积聚模态下的气溶胶日均数浓度值最低，浓度值为4 456 cm^-3. 冬季积聚模态体积浓度日均值远高于其他季节，这说明积聚模态下气溶胶在北京地区冬季污染过程中扮演着重要角色. 观测期间，冬季粗模态气溶胶日均数浓度值最高，体积浓度值为18 μm³ ·cm^-3，这与2013年冬季发生的几次沙尘天气有较大原因.

图 2

Fig. 2

图 2 不同季节下北京地区气溶胶体积浓度分布的平均日变化特征 Fig. 2 Average diurnal variations of the aerosol volume concentration size distributions in Beijing over four seasons

进一步讨论不同季节北京气溶胶数浓度分布的日变化特征，如图 1(a)所示，春季和秋季爱根核模态气溶胶日变化呈现3个浓度峰值，而夏季和冬季呈现出双峰值，这一特征与郎凤玲等^[19]对北京地区的研究结果基本一致. 研究表明，燃烧过程中产生的一次排放颗粒物，如汽油、 柴油和天然气发动机的排放是爱根模态气溶胶的重要来源^{[20, 21, 22]}. 在四季中，爱根核模态下的气溶胶数浓度在早晨07:00-09:00期间均有所增加，18:00-20:00也有明显的峰值，21:00左右浓度逐渐降低，这一现象与人类活动、 上下班高峰时间较为对应，与规律性交通排放变化有密切关系. 春季、 夏季和秋季爱根核模态的第二个峰值均出现在午后，夏季峰值最为明显，主要由于夏季中午光照较强，光化学过程显著，反应性气体气粒转化过程较充分. 对于积聚模态气溶胶，四季当中，除夏季数浓度变化幅度较小以外，春、 秋、 冬季数浓度夜晚明显高于白天，这一结论与Wu等 ^[7]2004年在北京地区观测的气溶胶数浓度分布结果较为一致.

2013年2月22-28日，观测到一次较为典型的气溶胶从生成、 转化，进而导致重污染，并最终消散的天气过程(图 3). 2月22日08:00由于北风的清除PM_2.5小时浓度均值下降至7 μg ·m^-3，大气环境在此时较为洁净. 10:00开始，爱根核模态粒子激增，随后粒子数浓度高值区逐渐向较大粒径区间移动，数浓度分布呈现出明显的“香蕉型”特征，即一次典型的新粒子生成事件. 此后随着粒子通过碰并增大，以及表面反应等过程，致使积聚模态粒子也明显增加，PM_2.5浓度随之逐渐升高. 2月23日后，风速较低，扩散条件较差，相对湿度和PM_2.5浓度也一直处于较高的水平. 2月27日07:00-15:00后，出现一次短暂的北风过程，使得PM_2.5浓度均值从07:00的294 μg ·m^-3逐渐降低至15:00的11 μg ·m^-3，16:00风向反转至南风，PM_2.5浓度迅速回升，激增至176 μg ·m^-3.

图 3

Fig. 3

图 3 重污染时段内大气气溶胶粒径分布及相关要素的日变化特征 Fig. 3 Diurnal variation characteristics of the aerosol number size distributions and some related factors during the period of heavy pollution

2月28日10:00起，北风明显增强，粗模态下的气溶胶浓度明显增加，10:15体积浓度达到729 μm³ ·cm^-3，爱根核模态和积聚模态下的气溶胶数浓度均明显下降，PM_2.5质量浓度也随之降低，从10:00的507 μg ·m^-3降至13:00的73 μg ·m^-3，即出现了一个短暂的沙尘过程，此后随着风速降低，粗模态粒子浓度也逐渐降低，17:00 PM_2.5小时浓度下降至21 μg ·m^-3，重污染天气过程结束.

图 4和图 5描述的是观测期间两次降雨过程，两次降雨分别发生在2013年6月22日和9月23日. 第一次降雨发生在6月22日05:00后，该次降水共持续9 h，小时降水量均值为0.6 mm，降水量偏小. 在05:00-07:00的降水初期，基本处于静风状态，积聚模态下的气溶胶数浓度和体积浓度有明显的增加，PM_2.5小时浓度从05:00的59 μg ·m^-3增长至07:00的90 μg ·m^-3，而粗模态气溶胶体积浓度有所下降. 07:00后，随着东北风的持续影响，积聚模态粒子数浓度和体积浓度明显降低，直至16:00，PM_2.5小时浓度降低至24 μg ·m^-3. 整个降水过程中，粗粒子数浓度都处于很低的状态.

图 4

Fig. 4

图 4 降雨过程中大气气溶胶粒径分布及相关要素的日变化特征(事例1) Fig. 4 Diurnal variation characteristics of the aerosol number size distributions and some related factors during the rainfall process(case 1)

第二次降水过程开始于9月23日02:00，整个过程持续11 h，降水量小时均值为1.3 mm，雨量大于事例1.

整个降水过程中，在02:00-04:00降水初期，降水量较大，03:00-04:00小时降水量达到10.9 mm. 如图 5所示，在此过程中，爱根核模态下气溶胶数浓度明显下降，但积聚模态下粒子数浓度变化不明显，与第一次降雨过程类似，PM_2.5浓度均值有小幅度增长，从03:00的81 μg ·m^-3增长至04:00的89 μg ·m^-3，降雨过程对粗模态粒子的去除作用较为明显. 05:00开始，随着东北风的持续作用，积聚模态气溶胶的体积浓度明显下降，PM_2.5浓度也随之迅速降低，在07:00降低至8 μg ·m^-3. 随着风速的逐渐减小，扩散条件较差，爱根核模态粒子数浓度逐渐增大，随着粒子的不断碰并和增长过程，导致积聚模态下的气溶胶数浓度也随之增加，PM_2.5浓度均值在22:00增加到28 μg ·m^-3.

图 5

Fig. 5

图 5 降雨过程中大气气溶胶粒径分布及相关要素的日变化特征(事例2) Fig. 5 Diurnal variation characteristics of the aerosol number size distributions and some related factors during the rainfall process(case 2)

上述两次典型降雨过程中，降水对粗模态粒子的清除效果较为明显； 北风对积聚模态下气溶胶有十分显著的稀释和去除作用； 而小风和静风状态下，降水对积聚模态的气溶胶没有明显的清除作用，反而促使PM_2.5浓度有所升高，这可能与降水环境下，湿度增加促进了气溶胶的吸湿增长以及促进二次反应有一定关系. 研究表明，降雨对粗粒子有明显的清除作用，而由于Greenfield gap的存在，对于0.2-2 μm气溶胶的碰并清除作用很弱^{[23, 24]}，而PM_2.5质量浓度绝大部分分布在此粒径区间内，即降雨对PM_2.5的清除很有限，这也与观测数据一致.

图 6为观测期间一次降雪过程，本次降雪过程开始于2012年12月13日21:00，结束于次日13:00，平均降水量为0.37 mm. 整个降雪过程中，风向风速较为稳定，维持在小风状态.

图 6

Fig. 6

图 6 降雪过程中大气气溶胶粒径分布及相关要素的日变化特征 Fig. 6 Diurnal variation characteristics of the aerosol number size distributions and some related factors during the snowfall process

12月13日21:00至次日05:00，随着降雪量明显增加，粗模态粒子的体积浓度值在过程中明显下降，降雪过程对粗模态粒子的去除效果十分显著； 其他两个模态的数浓度值均有所下降，爱根核模态数浓度值从12月13日21:00的43 048 cm^-3下降至次日05:00的21 366 cm^-3，积聚模态数浓度从24 803 cm^-3下降至16 890 cm^-3，但从体积浓度可知(图 6)，积聚模态只有小粒径部分浓度降低明显，所以PM_2.5浓度均值的变化并不明显.

图 7描述的是2013年3月9日观测到一次较为明显的沙尘天气过程. 由体积浓度分布图可看到，00:00-09:00一直处于轻、 中度污染状态，在上午10:00左右粗模态气溶胶体积浓度激增，体积浓度在10:00增至113 μm³ ·cm^-3，此时的风速为3.0 m ·s^-1，积聚模态数浓度有所降低，但由于粗模态中一部分为2.5 μm以下，所以PM_2.5在10:00有所增加. 从11:00开始，随着较强的西北风，爱根核模态与积聚模态下的气溶胶数浓度也随之明显的降低，11:05爱根核模和积聚模态气溶胶数浓度分别降至4 011 cm^-3、 911 cm^-3. 15:00开始，随着北风逐渐减弱，沙尘粒子沉降，粗模态粒子浓度也开始明显下降. 18:00，沙尘天气过程基本结束，此时风速降低至4.9 m ·s^-1，PM_2.5浓度值从10:00的124 μg ·m^-3降至13 μg ·m^-3. 可见，沙尘天气条件下，粗模态下气溶胶体积浓度会明显升高，即PM_2.5-10部分增加明显，由于受到北风影响，PM_2.5浓度却明显下降，这也是为什么在沙尘天气下往往出现PM₁₀浓度激增，而PM_2.5浓度降低的原因.

图 7

Fig. 7

图 7 沙尘天气过程下大气气溶胶粒径分布及相关要素的日变化特征 Fig. 7 Diurnal variation characteristics of the aerosol number size distributions and some related factors during the dust process

通过成核过程形成的新粒子生成事件一直在全球及区域尺度大气研究领域超细粒子的生成和云凝结核过程中扮演着至关重要的角色^{[25, 26, 27]}. 研究表明新粒子生成事件的发生频率与核模态下气溶胶数浓度有必然关系^[28]，新粒子生成事件对气溶胶数浓度的平均贡献往往远高于一次污染排放过程^{[29, 30, 31]}. 本研究中，虽未观测到2.5-10 nm范围内的气溶胶粒径分布情况，但仍能观测到小粒径段气溶胶数浓度随时间变化急剧增加的典型成核后的增长过程.

2013年9月10日观测到一次较为典型的新粒子生成事件，整个过程中呈现出明显的“污染-清洁-新粒子生成事件”的变化特征. 由图 8可知，此次新粒子生成事件发生的时间大概从早晨10:00左右开始，10:00以前，PM_2.5浓度均值一直维持在较高水平上，北风的持续影响对所有粒径段的气溶胶有较为明显的清除作用，其中对积聚模态下的气溶胶去除作用最为显著，06:00-10:00内，积聚模态下气溶胶体积浓度从38 μm³ ·cm^-3降至4 μm³ ·cm^-3，PM_2.5在10:00的浓度降至24 μg ·m^-3. 10:00以后，持续稳定的东北风使得大气维持较为清洁的状态，为本次新粒子的生成过程提供了较好的环境条件^[32]. 新粒子生成初期，爱根核模态气溶胶数浓度出现了显著的增加，随后气溶胶数浓度高值区逐渐向较大粒径区间移动，数浓度分布呈现出明显的“香蕉型”特征. 随着风速降低，以及粒子的凝结、 碰并等作用，致使积聚模态的气溶胶数浓度也对应增加，PM_2.5浓度均值在21:00增长至52 μg ·m^-3.

图 8

Fig. 8

图 8 新粒子生成过程中大气气溶胶粒径分布及相关要素的日变化特征 Fig. 8 Diurnal variation characteristics of the aerosol number size distributions and some related factors during the period of new particle formation

(1)四季中，春季爱根核模态气溶胶日均数浓度值最高，秋季最低. 积聚模态气溶胶是PM_2.5的最重要组成部分，春季和冬季积聚模态下日均数浓度较高，夏季最低. 粗模态气溶胶日均浓度在冬季最高，与冬季观测期间的几次沙尘天气有很大关系.

(2)爱根核模态粒子数浓度日变化特征最为显著，从日变化特征可发现，上下班高峰时交通源排放对爱根核模态气溶胶有重要贡献. 此外中午前后的光化学作用对爱根核模态气溶胶的增加也有明显作用，在夏季最为显著. 春、 秋、 冬季积聚模态气溶胶数浓度夜晚高于白天. 粗模态粒子主要来源于沙尘和局地扬尘，没有明显的日变化特征.

(3)重污染过程中，积聚模态气溶胶对于PM_2.5质量浓度起到决定作用，须通过北风的清除才能有效降低积聚模态气溶胶浓度. 降水对粗模态粒子的清除效果较为明显，而小风和静风状态下，降水对积聚模态的气溶胶没有明显的清除作用，往往还会促使PM_2.5浓度有所升高. 降雪过程对粗模态下气溶胶粒子去除效果较为显著，而对爱根核模态和积聚模态下气溶胶的去除不明显. 沙尘天气过程中，粗模态下气溶胶体积浓度激增，而积聚模态下气溶胶浓度则显著下降，PM_2.5浓度值也随之降低，随着风速降低，粗粒子沉降，沙尘过程也随之结束. 典型的新粒子生成事件通常发生在气溶胶数浓度较低、 大气背景环境较为洁净的条件下，小粒径段气溶胶数浓度出现了显著的暴发性增长，随后爱根核模态的气溶胶颗粒物不断凝结、 碰并，逐渐累积到积聚模态，数密度分布图呈现出典型的“香蕉型”特征.