2. 中国科学院大气物理研究所东亚区域气候-环境重点实验室, 北京 100029;
3. 海南省南海气象防灾减灾重点实验室, 海口 570203;
4. 海南省环境科学研究院, 海口 571126
2. Key Laboratory of Regional Climate-Environment Research for Temperate East Asia, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China;
3. Key Laboratory of South China Sea Meteorological Disaster Prevention and Mitigation of Hainan Province, Haikou 570203, China;
4. Hainan Research Academy of Environmental Sciences, Haikou 571126, China
随着经济的快速发展和工业化、城市化进程的推进, 我国大气环境质量问题日益凸显[1, 2], 从点源污染和城市污染, 发展成为区域性和复合性大气污染[3, 4], 已经引起政府和社会的广泛关注[5, 6].在一系列环保法规严格约束下, 以细颗粒物(PM2.5)为代表的大气污染物浓度逐渐下降, 臭氧(O3)污染浓度却呈现出波动上升的趋势.2021年全国339个地级及以上城市中, 以O3为首要污染物的超标天数占总超标天数的34.7%, 而三大重点区域的统计结果表明[7], 京津冀及周边地区、长三角地区和汾渭平原以O3为首要污染物的超标天数占总超标天数分别为41.8%、55.4%和39.3%, 明显高于全国339个城市的平均结果.O3已经成为“十四五”期间影响我国重要城市区域大气环境的首要污染物[8~10].
台风是一种发生在热带洋面上的强烈的暖性气旋性涡旋[11], 在其中心附近有强烈的上升气流, 并伴有暴雨和大风天气, 而在其前方和侧缘区域则伴随着明显的、强烈的下沉气流.当台风靠近陆地时, 台风外围的下沉气流会在陆地形成具有稳定结构的高压均压场, 这种高温低湿的形势场非常有利于光化学过程和污染物的积累, 进而造成空气质量下降及低能见度事件发生[12~14].已有国内外学者关于台风对O3浓度的影响进行了相关研究, 譬如, Lee等[15]研究了1994~1999年热带气旋发生期间中国香港夏季出现的O3污染事件, 发现O3污染多与热带气旋靠近后引起的下沉气流有关; Jiang等[16]基于WRF-Chem模型研究了2001年台风“Nari”影响期间中国香港发生的持续O3污染事件, 结果表明台风外围地表O3浓度升高主要来源于高层O3的垂直输送; Shu等[17]分析了2013年8月7~12日长三角地区沿海城市出现的O3污染事件与台风靠近引起的高温、低湿和弱风等天气形势有关, 而内陆城市几乎不受其影响; 岳海燕等[18]研究了台风“妮妲”对广州市O3浓度的影响, 发现台风外围下沉气流造成混合层顶低和逆温存在, 近地层污染物不易扩散, 导致O3浓度超标; 张智等[19]利用多种观测数据对台风“安比”影响期间河北省出现的O3污染过程进行分析, 发现下沉气流与近地层的弱风辐合场对O3污染有很好的贡献; 赵文龙等[20]基于Model-3/CMAQ模型计算了2017年4次台风影响期间不同源汇对中山市O3浓度的贡献, 发现台风带来的外来气团经过高污染排放区域时, 化学过程贡献显著上升; 赵伟等[21]研究了2015~2020年西北太平洋热带气旋与珠三角O3浓度的关系, 结果表明不同路径类型的热带气旋影响下珠三角地区臭氧浓度变化不同, 其中东海转向型的热带气旋对珠三角臭氧超标有明显影响.
海南岛位于南海北部, 毗邻广东省珠三角地区.近年来国家和省政府高度重视生态环境保护工作, 连续出台了多项生态环境的保护政策.在此背景下海南岛颗粒物浓度有明显下降[22], 然而O3浓度却维持较高水平, O3已经成为制约海南岛空气质量提升的首要大气污染物.近年来关于海南岛O3污染方面的研究也陆续有报道[23~25], 苏超[26]的研究发现海口市O3浓度有上升的趋势; 徐文帅等[27]的研究发现台风外围型和冷高压底部型是有利于海口市O3浓度超标的两类天气形势; 赵蕾等[28]的研究表明海口市O3污染可能与外源输送有关; 符传博等[29]对2017年秋季海南岛发生的持续性O3污染过程进行分析, 发现我国东南部省份是此次过程污染物的主要贡献源区.海南素有“台风走廊”之称, 年平均影响的热带气旋高达7个之多[30].目前针对台风影响下的海南臭氧污染特征及成因还比较缺乏, 因此本文收集整理了登陆海南岛的2016号台风“浪卡”的路径和强度资料、同期的海南岛18个市县环境监测数据和ERA5再分析资料, 深入探讨台风“浪卡”过程对海南岛O3污染的影响, 寻求台风过程与海南岛O3污染之间的联系, 建立预报概念模型, 以期为台风过程气象和环境部门的O3污染预报提供一定的借鉴.
1 材料与方法 1.1 数据资料本文选用2020年10月10~14日台风“浪卡”过程进行分析, 台风“浪卡”路径和强度资料来自中国台风网(www.typhoon.gov.cn)“CMA-STI热带气旋最佳路径数据集”.海南岛18个市县环境空气质量数据来源于海南省生态环境厅网站(http://hnsthb.hainan.gov.cn:8009/EQGIS/), 监测要素包括PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3共6种主要污染物, 选取2020年10月10~14日逐时资料进行分析.O3浓度标准参照《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ 633-2012), O3最大8 h滑动浓度平均值[ρ(O3-8h)]超过160 μg·m-3和O3小时浓度[ρ(O3)]超过200 μg·m-3均为O3浓度超标.气象观测数据来自海南省气象局, 气象要素包括逐时的温度、相对湿度、气压、风向、风速和降水等.再分析格点资料本文使用的是ECMWF发布的第5代资料(ERA5)[31, 32], 数据源自哥白尼气候变化服务中心数据库(https://cds.climate.copernicus.eu), 时间分辨率为1 h, 空间分辨率为0.25°×0.25°.为了进一步分析台风“浪卡”强度特征及外围下沉气流区域分布, 本研究还用到了日本“葵花8号”(H8)静止气象卫星红外亮温TBB产品, H8卫星产品具体可参见文献[33].
1.2 研究方法相关分析方法多用于探讨不同要素之间是否存在某种依存关系, 相关系数的正负符号和绝对值大小表示了其相关方向与相关程度[34].本文在探讨海南岛O3浓度与地面气象因子相关关系时, 使用了相关分析方法, 具体公式如下:
![]() |
式中, rxy为相关系数, 其值介于[-1, 1]区间, 显著性可以通过t检验进行判断.当rxy>0时, 表示两个要素之间存在正相关关系; 当rxy < 0时, 表示两个要素之间存在负相关关系[35].
HYSPLIT后向轨迹模型(hybrid single-particle lagrangian integrated trajectory model)是由美国国家海洋大气研究中心空气资源实验室(NOAA)和澳大利亚气象局合作研发.模式在处理气象要素输入场、多种物理过程和各类大气污染物排放源等问题上较为成熟, 因此主要应用于大气污染物来源及输送路径等方面的研究[36, 37].本文将此次台风过程中O3污染最为严重的临高县(19.9°N, 109.68°E)设为起始点, 模拟高度设置为100、500和1 000 m, 利用1°×1°分辨率的全球资料同化系统(GDAS)气象数据, 计算了2020年10月11日和12日20:00影响气流的72 h后向轨迹.
2 结果与讨论 2.1 台风概况2020年10月11日08:00, 位于南海东部海面的热带云团加强为热带低压, 取名为“浪卡”.“浪卡”生成时中心位置是16.5°N, 120.2°E, 中心附近最大风力为6级(13 m·s-1), 中心附近最低气压为1 004 hPa, 为热带低压级.“浪卡”生成后强度不断加强, 同时以20 km·h-1左右的速度稳定向西偏北方向移动, 路径如图 1所示, 具有近海加强、路径稳定和移速快等特点[38].10月12日08:00加强为热带风暴级, 10月13日11:00继续增强为强热带风暴级, 并于10月13日19:20前后在琼海市博鳌镇沿海登陆, 登陆时中心附近最大风力10级(25 m·s-1), 中心最低气压988 hPa, 登陆后先后穿过琼海市、定安县、屯昌县、澄迈县和儋州市, 于10月13日23:00减弱为热带风暴级, 10月14日凌晨进入北部湾海面.10月14日18:20, “浪卡”在越南清化沿海再次登陆, 登陆时中心附近最大风力为8级(18 m·s-1), 中心最低气压998 hPa, 登陆后继续向西偏北方向移动并迅速减弱, 对海南岛的影响结束.
![]() |
海平面气压单位hPa; 风速单位m·s-1 图 1 2020年10月11~14日2016号台风“浪卡”路径及登陆时(10月13日19:00)1 000 hPa风速和海平面气压叠加 Fig. 1 Track of 2016 typhoon "Nangka" from October 11 to 14, 2020, overlay with 1 000 hPa wind speed and sea surface pressure at the time of registration (19:00 on the 13th) |
图 2给出了2020年10月10日~14日海南岛18个市县O3-8h浓度逐日变化, 期间海南岛所有市县首要污染物均为O3-8h. 10月10日海南岛空气质量以优良为主[图 2(a)], 16个市县O3-8h浓度分布在良等级, 2个市县在优等级, 呈东部和南部O3-8h浓度偏高于其余区域的分布特征.最大值出现在南部的保亭县, ρ(O3-8h)为151.67 μg·m-3, 最小值出现在西部的儋州市, 为89.06 μg·m-3. 10月11日北部和西部市县O3-8h浓度较10日明显增大[图 2(b)], 其中临高县和屯昌县ρ(O3-8h)超过了二级阈值(160 μg·m-3), 为轻度污染等级.全岛平均的ρ(O3-8h)为129.28 μg·m-3(表 1), 较10月10日明显增大.10月12日海南岛O3-8h浓度分布特征与10月11日一致[图 2(c)], 表现为北部和西部偏高于东部、中部和南部, 其中北部的临高县、海口市、澄迈县和西部的昌江县ρ(O3-8h)超过了160 μg·m-3, 为轻度污染等级, 最大值出现在临高县, 为198.44 μg·m-3.此时海南岛平均的ρ(O3-8h)也达到了此次污染过程的最高值(130.15 μg·m-3). 10月13日海南岛O3-8h浓度呈南部和西部偏高[图 2(d)], 北部、中部和东部偏低的分布特征, 与10月11日和10月12日明显不同.南部的保亭县、陵水县和西部的昌江县O3-8h浓度达到了轻度污染等级, 全岛平均的ρ(O3-8h)为125.68 μg·m-3.10月14日海南岛O3-8h浓度出现显著下降[图 2(e)], 全岛ρ(O3-8h)分布在50~90 μg·m-3之间.
![]() |
图 2 2020年10月10~14日海南岛O3-8h浓度逐日变化 Fig. 2 Daily variations in O3-8h concentration in Hainan island from October 10 to 14, 2020 |
![]() |
表 1 2020年10月10~14日海南岛空气质量逐日统计1) Table 1 Daily statistics of air quality in Hainan Island from October 10 to 14, 2020 |
结合台风生成的路径来看, 10月10日台风“浪卡”还没有生成, 海南岛主要受北方弱冷空气扩散影响, 岛上各个市县O3-8h浓度明显偏低, 均在优良等级; 台风“浪卡”于10月11日08:00时生成并向西北方向移动, 海南岛处于台风西偏北方向, 受台风西北侧东北气流影响, 有利于污染物从我国东南沿海区域输送至海南岛.随着台风的靠近, 东北气流风速增大, 输送强度增强, 加之台风外围下沉气流共同影响, 海南岛空气质量逐渐恶化, O3浓度升高明显, 10月11~13日陆续有市县O3-8h浓度超标. 10月13日19:20随着台风“浪卡”在琼海市登陆, 带来较强的风雨过程, 空气质量转优, O3浓度显著下降.
2.3 台风期间O3浓度与气象要素相关性分析对流层O3浓度的大小除了与氮氧化合物(NOx)和挥发性有机物(VOCs)等前体物的排放状况有关外, 还与气象因子决定的光化学反应、干湿沉降、传输和稀释作用等有关[39~41].图 3(a)和图 3(b)为2020年10月10~14日海南岛平均的O3浓度和气象要素逐时变化.从中可以清楚地看出, 台风生成前(10月10日)海南岛O3浓度有明显的日变化特征, 白天明显偏高于夜间.台风生成后至降水明显发生前(10月11日08:00~10月13日08:00), 海南岛ρ(O3)前期维持在120 μg·m-3左右, 并在10月12日夜间ρ(O3)出现暴发式增长, 10月12日23:00达到了157.45 μg·m-3.一般而言, 20:00之后基本没有太阳紫外辐射, 光化学反应速率十分低下, 海南岛夜间O3浓度的升高主要与台风西北侧的东北气流输送持续增强有关.结合气象要素发现, 此时段海南岛没有明显降水, 逐时气温呈波动上升趋势, 最高小时气温出现在10月12日15:00, 为27.86℃.相对湿度在10月12日下午至夜间只分布在75%附近, 风速也表现为快速下降的变化趋势.海南岛本地的高温、低湿和弱风的气象条件变化进一步促进了O3浓度的增长[24].随后台风主体靠近, 降水发生后污染物的清除作用加强, 气温下降, 气象条件不利于O3的生成, 全岛空气质量转优, 此次O3污染过程结束.从O3浓度与气象因子的相关系数上看(表 2), 海南岛O3浓度与降水量、相对湿度和风速呈负相关关系, 与气压和气温呈正相关关系, 其中与降水量、气压和相对湿度的相关系数通过了99.9%的信度检验.
![]() |
图 3 2020年10月10~14日O3浓度和气象要素逐时变化 Fig. 3 Hourly variations in O3 concentration and meteorological elements in Hainan Province from October 10 to 14, 2020 |
![]() |
表 2 2020年10月10~14日逐时O3浓度与气象因子相关系数1) Table 2 Correlation coefficient between hourly O3 concentration and meteorological factors from October 10 to 14, 2020 |
从2.2节的分析中可知, 10月13日海南岛O3-8h浓度超标的市县出现在西部和南部, 因此本小节选取了北半部的临高县和南半部的保亭县进行对比分析, 如图 3(c)~3(f)所示.图中表明, 海南岛北半部市县和南半部市县O3浓度变化有明显不同.10月13日00:00之前, 临高县逐时ρ(O3)呈波动式上升趋势, 于10月12日20:00达到最大值, 为210 μg·m-3.而保亭县10月12日12:00之前表现为波动式下降趋势, 随后在10月12日夜间出现暴发式增长, 最大值出现在10月13日03:00, 为196 μg·m-3.结合两个市县O3浓度与气象因子的相关关系可以发现, 临高县和保亭县O3浓度与降水和相对湿度均呈负相关关系, 与气压和气温呈正相关关系.而与风速的相关关系, 两个市县却表现为相反的相关关系, 其中临高县O3浓度与风速的相关系数为-0.288, 通过了99%的信度检验, 表明风速越大时, O3浓度越小.保亭县O3浓度与风速的相关系数为0.554, 通过了99.9%的信度检验, 表明风速越大时, O3浓度越大(表 2).结合海南岛地形可以推测, 当台风离海南岛较远时, 低层风速较小, 外源输送的污染物受到五指山山脉的阻挡, 北半部的市县影响较大, 南半部市县影响较小; 反之, 当台风靠近海南岛时, 低层风速增大, 外源输送的污染物会随着爬山气流和绕山气流输送至海南岛南半部, 进而造成南半部的市县O3浓度也明显升高.为了验证笔者的推测, 图 4进一步给出了临高县和保亭县2020年10月10~14日逐时O3浓度分布和风频图.结果发现临高县ρ(O3)高值(≥140 μg·m-3)主要发生在风速为0~6 m·s-1的东北偏东风, 而保亭县风速小于4 m·s-1时没有出现O3浓度高值, 只有风速为4~6 m·s-1的东北风影响下, O3浓度才明显升高.符传博等[32]对三亚市一次臭氧污染过程的成因进行分析, 发现三亚市O3浓度升高与低层的绕山气流辐合效应密切相关.此外, 10月12日夜间保亭县O3浓度的极大值出现时段滞后于临高县, 也进一步证明了在台风“浪卡”影响下, 海南岛的O3污染与外源输送密切相关, 而输送是以直接输送O3为主还是以输送前体物为主, 目前还不清楚, 其内在机制还有待于进一步研究.
![]() |
图 4 2020年10月10~14日逐时O3浓度分布及风频图 Fig. 4 Distribution of hourly O3 concentrations and wind frequency chart from October 10 to 14, 2020 |
图 5为2020年10月11~13日20:00 500 hPa位势高度场与风场叠加, 图 6为925 hPa风场、相对湿度、气温和海平面气压场叠加.从10月11日20:00高空场上可以看出[图 5(a)], 中高纬地区为一槽一脊的形势, 东亚大槽槽底偏北, 西风带较为平直, 西太平洋副热带高压(以下简称副高)呈带状分布, 我国的东南部沿海省份在副高控制下.台风“浪卡”此时位于副高南侧的南海东北部海面, 受副高南侧偏东风引导气流影响, “浪卡”以20 km·h-1左右的速度稳定向西偏北方向移动.从10月11日20:00地面场上看[图 6(a)], 海南岛受弱冷空气扩散影响, 海平面气压1007.5 hPa等值线分布在海南岛南部.华南地区925 hPa受东北风风场控制, 福建省和广东省附近925 hPa出现了明显的高温低湿中心, 最高气温为23℃, 相对湿度最低值在50%以下, 而且风速较小, 非常有利于该区域光化学过程的发展, O3浓度上升, 并随着低层东北风影响海南岛.10月11日海南岛各个市县O3浓度有不同程度地上升, 其中临高县和屯昌县O3-8h浓度达到了轻度污染等级.10月12日20:00副高有所东退[图 5(b)], 西脊点在112°E附近, 浙江省南半部、福建省和广东省均在副高内部.台风“浪卡”东移至南海北部.海南岛海平面气压分布在1 005~1 007.5 hPa之间[图 6(b)], 受台风“浪卡”靠近影响, 华南地区925 hPa东北风持续增大, 我国东南部高温低湿的范围较10月11日20:00明显加大, 高温中心位于广东珠三角地区, 中心值达24℃, 相对湿度在60%以下, 气象条件非常有利于该地区O3浓度的升高, 增大的低层东北风导致外源输送增强, 10月12日海南岛O3-8h浓度超标市县达到了4个, 为此次过程O3污染最为严重的1 d. 10月13日20:00副高范围增大[图 5(c)], 台风“浪卡”于10月13日19:20登陆海南岛, 地面风速加大并伴有强降水, 气温下降, 相对湿度升高[图 6(c)], 海南岛此次O3污染过程结束.
![]() |
(a)2020年10月11日20:00, (b)2020年10月12日20:00, (c)2020年10月13日20:00; 黑色实线表示位势高度场, 单位:gpm; 风羽表示风场 图 5 台风“浪卡”期间500 hPa位势高度场与风场叠加 Fig. 5 Distribution of mean 500 hPa geopotential height and wind fields during typhoon "Nangka" |
![]() |
(a)2020年10月11日20:00, (b)2020年10月12日20:00, (c)2020年10月13日20:00; 黑色实线表示海平面气压, 单位hPa; 红色虚线表示气温, 单位℃; 矢量表示风速, 单位m·s-1 图 6 台风“浪卡”期间925 hPa风场、相对湿度、气温与海平面气压叠加 Fig. 6 Distribution of 925 hPa wind fields, relative humidity, temperature and mean surface sea level pressure during typhoon "Nangka" |
综上可知, 我国的东南部沿海省份是海南岛此次过程的主要贡献源区.受副高内部的下沉气流和台风“浪卡”外围下沉气流共同影响下, 该地区出现晴好天气, 气温偏高, 紫外线强, 低层风速较小, 大气光化学反应加快, 有利于贡献源区O3浓度上升[42].台风“浪卡”西北侧的低层东北气流将东南部沿海省份的大气污染物输送至海南岛.随着台风“浪卡”强度增强和移动路径靠近, 我国东南部省份气象条件有利于光化学反应速率上升, 可能导致O3浓度升高, 配合上东北气流的加强, 外源输送强度增大, 致使10月11日和10月12日夜间海南岛O3浓度持续增加, 出现多个市县O3-8h浓度超标事件.
2.4.2 垂直速度与云图分析图 7给出了2020年10月11~13日20:00 950 hPa风场、垂直速度和2 m温度露点差叠加, 图 8给出了同期14:00 H8卫星红外亮温(TBB).从中可以清楚看出, 台风“浪卡”中心附近存在剧烈的上升气流, TBB值在-70℃左右(图 8), 西侧和北侧的外围区域以下沉引动为主, 形成了较为典型的热带气旋垂直循环结构.10月11日20:00, 我国东南部省份的大部分地区处在下沉气流控制下, 下沉速度分布在0.1~0.5 Pa·s-1之间[图 7(a)], TBB值在10~20℃之间[图 8(a)], 水平风速较小, 同时配合有明显的干区, 2 m温度露点差在4℃以上, 最大值出现在广东省东部至福建省中部, 为8℃, 气象条件非常有利这些区域的光化学反应, O3浓度上升.海南岛主要为上升气流影响, 这可能与地形对低空气流的抬升作用有关[43].台湾海峡至海南岛东侧的南海北部海面有明显的东北气流控制, 风速总体偏大, 外源输送特征非常显著.10月12日20:00台风“浪卡”中心TBB值进一步降低至-80℃左右[图 8(b)], 强度增强.随着台风“浪卡”强度的增强和中心逐渐靠近, 福建省、广东省和海南岛北半部均在台风外围的下沉气流区域, 2 m温度露点差中心(8℃)位于广东省珠三角地区, 增强的下沉气流运动使得气流存在垂直方向的传输, 光化学反应剧烈, 近地面O3聚集, 造成O3污染并随着增强的台风西北侧东北气流输送至海南岛.由于O3形成机制较为复杂, 低层水平输送过程是直接输送O3到海南岛, 还是输送前体物到海南岛, 而后在海南岛光化学反应生成, 还有待于进一步研究.10月13日20:00台风“浪卡”已登陆海南岛[图 7(c)], 有强降水发生, 950 hPa海南岛上为台风旋转风控制, 广东省珠三角地区被台风螺旋云带控制[图 8(c)], 也有明显的上升气流覆盖, 传输机制被打破, 海南岛O3浓度下降, 此次O3污染过程结束.
![]() |
(a)2020年10月11日20:00, (b)2020年10月12日20:00, (c)2020年10月13日20:00; 色柱表示垂直速度, 正数表示垂直向下运动, 负数表示垂直向上运动, 单位Pa·s-1; 红色实线表示2 m温度露点差, 单位℃; 风羽表示风场 图 7 台风“浪卡”期间950 hPa风场、垂直速度与2 m温度露点差叠加 Fig. 7 Distribution of 950 hPa wind fields, vertical speed, and difference in 2 m temperature and dew point during typhoon "Nangka" |
![]() |
(a)2020年10月11日14:00, (b)2020年10月12日14:00, (c)2020年10月13日14:00 图 8 台风“浪卡”期间葵花8号卫星红外亮温(TBB) Fig. 8 Infrared bright temperature from Himawari-8 satellite during typhoon "Nangka" |
利用HYSPLIT模型对台风“浪卡”期间(10月11日20:00和10月12日20:00)临高县72 h后向轨迹进行模拟, 结果如图 9所示.从中可知, 10月11日和10月12日的20:00临高县100、500和1 000 m高度的影响气流主要来自长三角地区及其以东洋面, 经过我国东南沿海省份到达海南岛.10月11日20:00 100 m气流主要分布在陆地[图 9(a)], 500 m气流主要流经东南沿海, 而1 000 m气流主要来自海上.10月12日20:00的气流轨迹表明[图 9(c)], 不同高度的影响气流均经过广东省后影响海南岛.从垂直高度上看, 10月11日20:00 100 m高度气流随着时间的推移先上升后下沉[图 9(b)], 而500和1 000 m气流均表现为下沉趋势, 说明高空和地面的污染物在前期发生了混合累积, 随后在台风外围下沉气流的影响下, 聚集在低层并输送至海南岛.10月12日20:00 100、500和1 000 m气流主要来自400~600 m高度上[图 9(d)], 其中1 000 m气流随着时间推移表现为先上升后趋于平稳变化, 这可能与其流经区域有关, 而100和500 m气流主要表现为波动式的下降趋势, 污染物在流向海南岛的过程当中, 受下沉气流影响聚集在低空, 造成了海南岛此次O3污染过程.
![]() |
图 9 台风“浪卡”期间临高县72 h后向轨迹 Fig. 9 The 72 h back trajectory of Lingao during typhoon "Nangka" |
结合前面的分析, 本文凝练了台风“浪卡”影响下的海南岛O3污染的大尺度天气概念模型, 天气形势配置示意如图 10所示.500 hPa东亚中高纬大陆呈一槽一脊型, 槽脊位置总体偏北, 西风带较为平直.受北方槽脊活动挤压影响, 副高加强西伸, 西脊点位于华南附近.地面冷高压主体位于长江以北地区, 华南地区受其南侧东北气流影响, 风速偏弱.台风位于副高西南侧, 受副高引导气流影响稳定向西偏北方向移动, 强度有所加强.在副高下沉气流与台风外围下沉气流共同影响下, 我国东南部省份出现高温、低湿和弱风等有利于光化学反应的气象条件, 随着台风强度的加强与中心位置的靠近, 该区域光化学反应速率加快, O3浓度上升, 高浓度的O3和前体物随着低层东北气流输送至海南岛, 导致了海南岛O3污染事件的发生.
![]() |
图 10 台风“浪卡”影响下的海南岛O3污染天气概念模型 Fig. 10 Conceptual model of O3 pollution under the influence of typhoon "Nangka" in Hainan Island |
(1) 2020年10月10日海南岛没有市县空气质量超标, 而台风“浪卡”过程期间, 10月11~13日均有市县空气质量超标, 且首要污染物均为O3-8h.10月11日和10月12日O3-8h浓度分布表现为北部和西部偏高于东部、中部和南部, 而10月13日呈南部和西部偏高, 北部、中部和东部偏低的分布特征.10月12日海南岛平均的ρ(O3-8h)最高, 为130.15 μg·m-3, 共有4个市县ρ(O3-8h)超标, 其中临高县达到了全岛最高的198.44 μg·m-3.
(2) 台风过程期间, 海南岛小时O3浓度前期较为平稳, 在10月12日夜间ρ(O3)出现暴发式增长, 23:00达到了157.45 μg·m-3, 与降水量、相对湿度和风速呈负相关关系, 与气压和气温呈正相关关系, 其中与降水量、气压和相对湿度的相关系数通过了99.9%的信度检验.海南岛北半部市县和南半部市县O3浓度变化不同, 这与五指山山脉的地形作用有关.
(3) 台风登陆海南岛前, 我国东南部沿海省份受副高内部的下沉气流和台风“浪卡”外围下沉气流共同影响下, 天气晴好, 气温偏高, 紫外线强, 低层风速较小, 有利于大气光化学反应生成O3.台风西北侧的低层东北气流将该区域的污染物输送至海南岛, 输送作用随着台风“浪卡”强度增强和移动路径靠近而得到加强, 致使了此次海南岛O3污染事件的发生.
(4) 后向轨迹模拟结果表明, 10月11日和10月12日影响海南岛的气流主要来自我国东南沿海省份, 高空和地面污染物在前期有混合积累, 后期在台风外围下沉气流作用下于低层聚集并输送至海南岛, 造成了海南岛此次O3污染过程.本文凝练了台风“浪卡”影响下, 海南岛O3污染的天气概念模型, 其结论可供大气污染预测预警研究和环境管理部门O3污染联防联控参考.
[1] | Fan H, Zhao C F, Yang Y K. A comprehensive analysis of the spatio-temporal variation of urban air pollution in China during 2014-2018[J]. Atmospheric Environment, 2020, 220. DOI:10.1016/j.atmosenv.2019.117066 |
[2] |
符传博, 周航. 中国城市臭氧的形成机理及污染影响因素研究进展[J]. 中国环境监测, 2021, 37(2): 33-43. Fu C B, Zhou H. Research progress on the formation mechanism and impact factors of urban ozone pollution in China[J]. Environmental Monitoring in China, 2021, 37(2): 33-43. |
[3] |
丁一汇, 柳艳菊. 近50年我国雾和霾的长期变化特征及其与大气湿度的关系[J]. 中国科学: 地球科学, 2014, 57(1): 37-48. Ding Y H, Liu Y J. Analysis of long-term variations of fog and haze in China in recent 50 years and their relations with atmospheric humidity[J]. Science China Earth Sciences, 2014, 57(1): 36-46. |
[4] |
徐祥德, 王寅钧, 赵天良, 等. 中国大地形东侧霾空间分布"避风港"效应及其"气候调节"影响下的年代际变异[J]. 科学通报, 2015, 60(12): 1132-1143. Xu X D, Wang Y J, Zhao T L, et al. "Harbor" effect of large topography on haze distribution in eastern China and its climate modulation on decadal variations in haze[J]. Chinese Science Bulletin, 2015, 60(12): 1132-1143. |
[5] | Guan Y, Xiao Y, Wang Y M, et al. Assessing the health impacts attributable to PM2.5 and ozone pollution in 338 Chinese cities from 2015 to 2020[J]. Environmental Pollution, 2021, 287. DOI:10.1016/j.envpol.2021.117623 |
[6] |
赵楠, 卢毅敏. 中国地表臭氧浓度估算及健康影响评估[J]. 环境科学, 2022, 43(3): 1235-1245. Zhao N, Lu Y M. Estimation of surface ozone concentration and health impact assessment in China[J]. Environmental Science, 2022, 43(3): 1235-1245. |
[7] | 中华人民共和国生态环境部. 2021中国生态环境状况公报[EB/OL]. https://www.mee.gov.cn/hjzl/sthjzk/zghjzkgb/202205/P020220527581962738409.pdf, 2022-05-28. |
[8] |
余益军, 孟晓艳, 王振, 等. 京津冀地区城市臭氧污染趋势及原因探讨[J]. 环境科学, 2020, 41(1): 106-114. Yu Y J, Meng X Y, Wang Z, et al. Driving factors of the significant increase in surface ozone in the Beijing-Tianjin-Hebei Region, China, during 2013-2018[J]. Environmental Science, 2020, 41(1): 106-114. |
[9] |
常炉予, 许建明, 瞿元昊, 等. 上海市臭氧污染的大气环流客观分型研究[J]. 环境科学学报, 2019, 39(1): 169-179. Chang L Y, Xu J M, Qu Y H, et al. Study on objective synoptic classification on ozone pollution in Shanghai[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2019, 39(1): 169-179. DOI:10.13671/j.hjkxxb.2018.0406 |
[10] |
解淑艳, 霍晓芹, 曾凡刚, 等. 2015-2019年汾渭平原臭氧污染状况分析[J]. 中国环境监测, 2021, 37(1): 49-57. Xie S Y, Huo X Q, Zeng F G, et al. Analysis of ozone pollution in Fenwei Plain from 2015 to 2019[J]. Environmental Monitoring in China, 2021, 37(1): 49-57. |
[11] |
高拴柱, 董林, 许映龙, 等. 2016年西北太平洋台风活动特征和预报难点分析[J]. 气象, 2018, 44(2): 284-293. Gao S Z, Dong L, Xu Y L, et al. Analysis of the characteristics and forecast difficulties of typhoons in Western North Pacific in 2016[J]. Meteorological Monthly, 2018, 44(2): 284-293. |
[12] | Feng Y R, Wang A Y, Wu D, et al. The influence of tropical cyclone Melor on PM10 concentrations during an aerosol episode over the Pearl River Delta region of China: numerical modeling versus observational analysis[J]. Atmospheric Environment, 2007, 41(21): 4349-4365. DOI:10.1016/j.atmosenv.2007.01.055 |
[13] |
余纬, 罗栩羽, 范绍佳, 等. 珠三角一次重空气污染过程特征分析及数值模拟[J]. 环境科学研究, 2011, 24(6): 645-653. Yu W, Luo X Y, Fan S J, et al. Characteristics analysis and numerical simulation study of a severe air pollution episode over the Pearl River Delta[J]. Research of Environmental Sciences, 2011, 24(6): 645-653. |
[14] | Hu X M, Xue M, Kong F Y, et al. Meteorological conditions during an ozone episode in Dallas-Fort Worth, Texas, and impact of their modeling uncertainties on air quality prediction[J]. Journal of Geophysical Research, 2019, 124(4): 1941-1961. DOI:10.1029/2018JD029791 |
[15] | Lee Y C, Calori G, Hills P, et al. Ozone episodes in urban Hong Kong 1994-1999[J]. Atmospheric Environment, 2002, 36(12): 1957-1968. DOI:10.1016/S1352-2310(02)00150-4 |
[16] | Jiang F, Wang T J, Wang T T, et al. Numerical modeling of a continuous photochemical pollution episode in Hong Kong using WRF-chem[J]. Atmospheric Environment, 2008, 42(38): 8717-8727. DOI:10.1016/j.atmosenv.2008.08.034 |
[17] | Shu L, Xie M, Wang T J, et al. Integrated studies of a regional ozone pollution synthetically affected by subtropical high and typhoon system in the Yangtze River Delta region, China[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2016, 16(38): 15801-15819. |
[18] |
岳海燕, 顾桃峰, 王春林, 等. 台风"妮妲"过程对广州臭氧浓度的影响分析[J]. 环境科学学报, 2018, 38(12): 4565-4572. Yue H Y, Gu T F, Wang C L, et al. Influence of typhoon Nida process on ozone concentration in Guangzhou[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2018, 38(12): 4565-4572. |
[19] |
张智, 马翠平, 赵娜. 台风"安比"对河北东南部地区一次O3污染影响的特征分析[J]. 环境科学学报, 2019, 39(12): 4162-4173. Zhang Z, Ma C P, Zhao N. The character analysis on typhoon ampil effecting on ozone air pollution in the southeast of Hebei Province[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2019, 39(12): 4162-4173. |
[20] |
赵文龙, 张春林, 李云鹏, 等. 台风持续影响下中山市大气O3污染过程分析[J]. 中国环境科学, 2021, 41(12): 5531-5538. Zhao W L, Zhang C L, Li Y P, et al. Analysis of the ozone pollution process in Zhongshan under the continuous influence of typhoons[J]. China Environmental Science, 2021, 41(12): 5531-5538. |
[21] |
赵伟, 吕梦瑶, 卢清, 等. 热带气旋对珠三角秋季臭氧污染的影响[J]. 环境科学, 2022, 43(6): 2957-2965. Zhao W, Lü M Y, Lu Q, et al. Effects of tropical cyclones on ozone pollution in the Pearl River Delta in Autumn[J]. Environmental Science, 2022, 43(6): 2957-2965. |
[22] | 海南省生态环境厅. 2020年海南省生态环境状况公报[EB/OL]. http://hnsthb.hainan.gov.cn/xxgk/0200/0202/hjzl/hjzkgb/202106/t20210607_2990105.html, 2021-06-07. |
[23] |
符传博, 徐文帅, 丹利, 等. 前体物与气象因子对海南省臭氧污染的影响[J]. 环境科学与技术, 2020, 43(7): 45-50. Fu C B, Xu W S, Dan L, et al. Impacts of precursors and meteorological factors on ozone pollution in Hainan Province[J]. Environmental Science & Technology, 2020, 43(7): 45-50. |
[24] | 符传博, 丹利, 唐家翔, 等. 海南省城市臭氧污染特征及气象学成因[M]. 北京: 气象出版社, 2021. |
[25] |
符传博, 徐文帅, 丹利, 等. 2015~2020年海南省臭氧时空变化及其成因分析[J]. 环境科学, 2022, 43(2): 675-685. Fu C B, Xu W S, Dan L, et al. Temporal and spatial variations in ozone and its causes over Hainan Province from 2015 to 2020[J]. Environmental Science, 2022, 43(2): 675-685. |
[26] |
苏超. 海口市环境空气质量、污染特征及其影响因素研究[D]. 海口: 海南大学, 2016. Su C. The research on Haikou air quality, pollution characteristics and its influence factors[D]. Haikou: Hainan University, 2016. |
[27] |
徐文帅, 邢巧, 孟鑫鑫, 等. 海口市臭氧污染特征[J]. 中国环境监测, 2017, 33(4): 186-193. Xu W S, Xing Q, Meng X X, et al. Characteristics of ozone pollution in Haikou[J]. Environmental Monitoring in China, 2017, 33(4): 186-193. |
[28] |
赵蕾, 吴坤悌, 陈明. 2013—2016年海口市空气质量特征及典型个例污染物来源分析[J]. 气象与环境学报, 2019, 35(5): 63-69. Zhao L, Wu K T, Chen M. Characteristics of air quality in Haikou from 2013 to 2016 and pollutant source analysis during typical pollution events[J]. Journal of Meteorology and Environment, 2019, 35(5): 63-69. |
[29] |
符传博, 丹利, 唐家翔, 等. 2017年10月海南省一次臭氧污染特征及输送路径与潜在源区分析[J]. 环境科学研究, 2021, 34(4): 863-871. Fu C B, Dan L, Tang J X, et al. Potential source contributions and transported routes in Hainan Province during ozone polluted episode in October 2017[J]. Research of Environmental Sciences, 2021, 34(4): 863-871. |
[30] | 王春乙. 海南气候[M]. 北京: 气象出版社, 2014. |
[31] |
朱景, 袁慧珍. ERA再分析陆面温度资料在浙江省的适用性[J]. 气象科技, 2019, 47(2): 289-298. Zhu J, Yuan H Z. Applicability of ERA reanalysis data of land surface temperature in Zhejiang Province[J]. Meteorological Science and Technology, 2019, 47(2): 289-298. |
[32] |
符传博, 丹利, 刘丽君, 等. 2019年秋季三亚市一次典型臭氧污染个例气象成因解析[J]. 生态环境学报, 2022, 31(1): 89-99. Fu C B, Dan L, Liu L J, et al. Characteristics of a typical ozone pollution event and its meteorological reason in Sanya City in autumn 2019[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2022, 31(1): 89-99. |
[33] |
张夕迪, 孙军. 葵花8号卫星在暴雨对流云团监测中的应用分析[J]. 气象, 2018, 44(10): 1245-1254. Zhang X D, Sun J. Application analysis of Himawari-8 in monitoring heavy rain convective clouds[J]. Meteorological Monthly, 2018, 44(10): 1245-1254. |
[34] |
肖建能, 杜国明, 施益强, 等. 厦门市环境空气污染时空特征及其与气象因素相关分析[J]. 环境科学学报, 2016, 36(9): 3363-3371. Xiao J N, Du G M, Shi Y Q, et al. Spatiotemporal distribution pattern of ambient air pollution and its correlation with meteorological factors in Xiamen City[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2016, 36(9): 3363-3371. |
[35] |
符传博, 唐家翔, 丹利, 等. 1960~2013年我国霾污染的时空变化[J]. 环境科学, 2016, 37(9): 3237-3248. Fu C B, Tang J X, Dan L, et al. Temporal and spatial variation of haze pollution over China from 1960 to 2013[J]. Environmental Science, 2016, 37(9): 3237-3248. |
[36] |
周沙, 刘宁, 刘朝顺. 2013-2015年上海市霾污染事件潜在源区贡献分析[J]. 环境科学学报, 2017, 37(5): 1835-1842. Zhou S, Liu N, Liu C S. Identification for potential sources for haze events in Shanghai from 2013 to 2015[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2017, 37(5): 1835-1842. |
[37] |
李乐, 刘旻霞, 肖仕锐, 等. 山东半岛近地面O3浓度时空变化及潜在源区解析[J]. 环境科学, 2022, 43(3): 1256-1267. Li L, Liu M X, Xiao S R, et al. Temporal and spatial variation in O3 concentration near the surface of Shandong Peninsula and analysis of potential source areas[J]. Environmental Science, 2022, 43(3): 1256-1267. |
[38] |
赵飞, 包文雯, 张雪波, 等. 台风"浪卡"(2016)暴雨成因及数值预报模式偏差分析[J]. 气象研究与应用, 2021, 42(3): 83-87. Zhao F, Bao W W, Zhang X B, et al. Typhoon Nangka (2016) rainstorm causes and deviation analysis of numerical forecast model[J]. Journal of Meteorological Research and Application, 2021, 42(3): 83-87. |
[39] |
姚青, 韩素芹, 张裕芬, 等. 天津夏季郊区VOCs对臭氧生成的影响[J]. 环境科学, 2020, 41(4): 1573-1581. Yao Q, Han S Q, Zhang Y F, et al. Effects of VOCs on ozone formation in the Tianjin suburbs in summer[J]. Environmental Science, 2020, 41(4): 1573-1581. |
[40] |
罗瑞雪, 刘保双, 梁丹妮, 等. 天津市郊夏季的臭氧变化特征及其前体物VOCs的来源解析[J]. 环境科学, 2021, 42(1): 75-87. Luo R X, Liu B S, Liang D N, et al. Characteristics of ozone and source apportionment of the precursor VOCs in Tianjin Suburbs in summer[J]. Environmental Science, 2021, 42(1): 75-87. |
[41] |
王雨燕, 杨文, 王秀艳, 等. 淄博市城郊臭氧污染特征及影响因素分析[J]. 环境科学, 2022, 43(1): 170-179. Wang Y Y, Yang W, Wang X Y, et al. Characteristics of ozone pollution and influencing factors in urban and suburban areas in Zibo[J]. Environmental Science, 2022, 43(1): 170-179. |
[42] |
黄俊, 廖碧婷, 吴兑, 等. 广州近地面臭氧浓度特征及气象影响分析[J]. 环境科学学报, 2018, 38(1): 23-31. Huang J, Liao B T, Wu D, et al. Guangzhou ground level ozone concentration characteristics and associated meteorological factors[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2018, 38(1): 23-31. |
[43] |
杨仁勇, 闵锦忠, 郑艳. 强台风"纳沙"引发的特大暴雨过程数值试验[J]. 高原气象, 2014, 33(3): 753-761. Yang R Y, Min J Z, Zheng Y. Numerical simulations of the extraordinary rainstorm by typhoon Nesat[J]. Plateau Meteorology, 2014, 33(3): 753-761. |