基于多源遥感数据和WRF-Chem模式的北京城市污染岛效应研究

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受人为活动、气溶胶排放、边界层、气象、地形等众多因素的影响,髙人口密度城区较周边郊区,大气污染物浓度普遍更高,形成类似岛状的分布格局,我们把这一现象称之为城市污染岛(UPI,Urban Pollution Island)。目前针对城市区域气溶胶已有了大量研究,但对城市污染岛的空间格局、时间变化规律、形成机制和主要影响因素探究较少。本文选择北京市作为研究区,以PM2.5作为表征大气污染状况的主要指标,使用空气质量监测站、多源遥感卫星数据,以及WRF-Chem模式,对该地区的UPI的时空变化特征和形成因素进行研究。从年均、季节,以及典型的污染天气过程对北京市UPI垂直、水平方向上的污染物分布特征进行探讨。引入气象资料和相关辅助数据,分析北京市城市污染岛效应形成的主要原因,并探讨人为活动、气象要素、城市热岛效应对UPI的影响。主要结论如下:(1)多源数据的大气污染状况监测结果表明,北京市城市污染岛现象普遍存在,且季节分异性明显。因春季和秋季受外来沙尘影响较大,因此研究仅针对夏季和冬季展开,冬季为一年中污染岛现象最为显著的季节,该季节污染岛指数处于较高水平,日峰值达到20μg/m~3;夏季污染状况较轻,峰值时刻仅为10μg/m~3。除季节分异性外,日间变化也较为显著,夏季0:00开始污染岛指数逐渐升高,至12:00达到09:00达到峰值,随后开始逐渐降低,16:00达到日谷值,此后开始稳步攀升。而冬季整体呈现出“U”型变化,0:00开始污染岛指数逐渐下降,至09:00时刻到达短暂谷值,09:00至18:00出现较小波动,18:00时后开始逐渐升高,20:00达到一日的峰值。(2)利用WRF-Chem模式对冬季一个典型的污染过程进行模拟,发现整个污染期气象场和PM2.5浓度模拟效果均较好。不同污染时期均发现了UPI现象的存在,且污染物的垂直分布受到垂直对流和边界层等因素的影响亦有显著的日间变化规律,日间污染浓度较低,垂直分布高度较高;夜间污染浓度较高,垂直分布高度较低。(3)引入相关辅助数据,基于UPI的空间分布规律对其形成因素进行探究,发现UPI受风速、边界层高度、温度、下垫面特性以及人为活动等因素影响。其中边界层高度和区域平均气温与UPI呈负相关性,而人为活动、人口密度呈现出正相关。同时地形也对UPI的形成有一定影响作用,起伏地形能阻挡水平湍流运动,加之重力作用,使得污染物无法向较高海拔的区域传输。在对UPI和UHI的相关性分析中发现:夏季和冬季在2h以内的小尺度上热岛与污染岛出现正相关性,且热岛领先于污染岛;当时间尺度大于2h以后,UPI和UHI呈现出负相关,夏季时,热岛滞后于污染岛,而冬季时则是热岛领先于污染岛。
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