拉萨和日喀则地区雪-冰表面吸光性物质特征及其影响因子分析*

高佳佳 戴 睿 黄晓清#

(1.西藏高原大气环境科学研究所，西藏 拉萨 850000；2.西藏自治区气候中心，西藏 拉萨 850000)

黑碳(BC)、有机碳(OC)被称作吸光性物质。当吸光性物质通过干湿沉降落到冰川或积雪后，能够加大雪-冰对短波辐射的吸收，减少雪-冰留存时间和范围，导致积雪面积消退、积雪日数显著减少，从而加速冰川消融[1-3]。BC作为吸光性物质的重要组成部分，主要来自于化石燃料和生物质燃料的不完全燃烧[4]5382。随着城市化的发展，人类活动产生了大量污染物，BC常被用作人类生产活动的指示物[5]，在北极的积雪中已经检测出来源于人类活动的BC[6-8]。OC包括一次OC和二次OC。一次OC由排放源直接排放，二次OC是气态有机污染物通过光化学反应等途径形成的光化学产物[9-10]。

西藏地区位于大气环流沉降区，平均积雪面积约占整个区域面积的38.16%，拉萨和日喀则位于西藏地区中南部，是我国大气最洁净的地区，也是对全球气候和环境变化响应最敏感的地区之一。由于邻近东亚和南亚两个世界上最大的碳质气溶胶排放源地[4]5382，吸光性物质可能传输到该地区，进而影响该地区的大气环境、气候变化和冰川消融。因此，在上述两个区域进行雪-冰中吸光性物质的研究工作，分析季节性雪-冰表面吸光性物质的变化特征，探讨雪-冰中吸光性物质的潜在来源和影响因子，有助于为青藏高原冰川保护提供参考和依据，也可为人为源碳质气溶胶的减排提供理论支撑。

1 材料和方法

1.1 样品采集与分析

在西藏地区较大的城市拉萨和日喀则共设计了20个采样点，采样点信息见表1，采集时间为2018年冬季至2019年春季，在冬春季采样的主要原因是考虑到采暖导致碳污染排放较重。

表1 各采样点信息

用清洁的铁铲采集表层(0～5 cm)雪-冰样本，储存在whirl-Pak无菌采样袋中，冷冻保存。同时标记样品采样点和采样时间，并记录采样点温度、湿度、风向和风速等气象数据。

实验时，将采集的雪-冰样品利用温水浴或微波炉快速融化，待样品完全融化后对样品进行称重，将BC和OC过滤到预先500 ℃高温有氧环境下灼烧6 h的石英滤膜(Whatman®QMA)上。本次实验选取约0.5 cm2的滤膜，使用DRI-2015多波段热/光碳分析仪(美国Atmoslytic Incorporation)分别在580、840 ℃测定OC、BC。

1.2 后向轨迹分析

拉格朗日混合单粒子轨道模型(HYSPLIT)是由美国国家海洋和大气管理局(NOAA)的空气资源实验室和澳大利亚气象局联合研发的一种用于计算和分析大气污染物后向轨迹的专业模型。该模型具有处理多种气象要素输入场、多种物理过程和不同类型污染物排放源功能的较为完整的输送、扩散和沉降模式，已经被广泛应用于多种污染物在各个地区的传输和扩散研究中[11]。分别在日喀则、拉萨选取编号分别为9、18的采样点作为后向轨迹的起始点推算72 h后向轨迹，起始高度选取1 000、2 500、4 000 m 。

2 结果与讨论

2.1 雪-冰表面吸光性物质的统计描述

由表2可以看出，拉萨和日喀则地区雪-冰中BC的质量浓度为5～157 ng/g，平均质量浓度为48 ng/g。与青海高原降雪中的BC(151±54 ng/g)[12]相比，本研究得出的BC浓度略低，这可能与采样点位置不同有关，青海地区受人为源影响较西藏地区大，当然也可能与采样时间和采样点的多少有关。拉萨和日喀则地区雪-冰中BC的浓度总体低于我国西部地区的平均质量浓度(63 ng/g)，是帕米尔地区BC浓度的2倍，是祁连山地区BC浓度的3倍[13]，与内蒙古草原(100～600 ng/g)[14]和西伯利亚南缘地区(50～150 ng/g)[15]相比也低得多。这种格局与BC的排放源分布有关[16]。以往的研究对雪-冰中的OC关注较少，本研究发现拉萨和日喀则地区雪-冰中OC的质量浓度为26～243 ng/g，平均质量浓度为97 ng/g。

表2 拉萨和日喀则各采样点BC和OC质量浓度

拉萨和日喀则两个地区的BC和OC分布具有一定的差异性。日喀则地区的BC和OC的质量浓度分别为(25±16)、(62±28) ng/g；拉萨地区的BC和OC的质量浓度分别为(71±43)、(132±62) ng/g。两个地区的标准差均较大，说明区域内部具有明显的差异性，表明碳质气溶胶的沉降存在显著的不均匀性和较大的空间差异性。拉萨地区的OC和BC浓度均高于日喀则地区，可能有两个原因：一是拉萨地区的城市发展水平相对高于日喀则地区，交通发达，人口众多，人为源的影响较大；二是与雪深和温度有关，研究表明，雪深与BC和OC的浓度具有弱的负相关性，与日最高气温具有显著的正相关性[17]，采样时拉萨地区的雪深远小于日喀则地区，且温度高于日喀则地区。另需特别说明的是，冬季青藏高原由于氧气稀少，牛粪等生物质燃料燃烧往往不充分，会产生更多的BC。

2.2 影响因子分析

2.2.1 风

研究的吸光性物质来源除需要考虑本地源外还需要考虑外来源，因为研究区域距离东亚和南亚两个世界上最大的吸光性物质排放源地[4]5382较近，吸光性物质可通过大气运动传输到研究区域并沉降至地面。

对后向轨迹进行聚类分析得到4类轨迹，并且两个地区的聚类轨迹呈现出一致性。第1类轨迹来自于本地，即西藏和青海地区，气流轨迹数量在4类轨迹中最少，只占总数的18%。ZHANG[18]研究认为，BC/OC(质量比)可在一定程度上反映吸光性物质的来源：如果BC/OC在0.11左右，可以认为吸光性物质主要来源于生物质燃烧；BC/OC在0.5左右，则可以认为吸光性物质主要来源于化石燃料的燃烧。第2类轨迹和第3类轨迹传输距离较远，主要来自于伊朗、阿富汗、巴基斯坦，气流轨迹数量分别占总数的24%、33%，主要是这些国家工业较发达的城市或矿产资源较丰富的地区冬季产生大量吸光性物质，并附着于沙尘之上，随着西风气流传输至西藏地区，这与HE等[19]的研究结果基本一致。第4类轨迹主要来自于印度、尼泊尔，气流轨迹数量占总数的25%。后3类轨迹的轨迹数较多，与冬季盛行西风有关。冬季西风带受海拔4 000 m以上的高原阻挡会分成南北两支。主要是南支气流，由于途经新得里、加得满都等人口稠密的地区，而且这些地区大量使用石油液化气、燃烧生物质等而产生大量BC，因此气流会携带大量BC越过喜马拉雅山到达西藏地区，沉降于雪-冰表面。

由以上分析综合可知，拉萨和日喀则地区的吸光性物质以远距离运输占大多数，其次是青海、西藏等邻近城市的近距离传输，再者是本地源。当然，后向轨迹只能判断气流的一般路径，并不能精确的判断气流路径，会有15%左右的误差[20]。

2.2.2 海 拔

海拔可以影响水热的垂直分布，因此也是影响吸光性物质分布的一个重要因素[21]。由图1可以看出，BC、OC浓度总体上均与海拔呈现出一定的负相关性，计算发现，BC、OC浓度与海拔的相关性系数分别为-0.44、-0.51。YE等[22]也曾得出类似结论，即青藏高原高海拔地区，积雪中的BC含量与海拔高度呈负相关。原因可解释为：低海拔地区人为活动多，所以碳含量相对较高；另一方面，高海拔地区一般位于山顶，在雪水融化或雨水冲刷的作用下会把吸光性物质带下来，导致碳在低海拔地区堆积。有研究指出，坡位也是影响碳含量的重要因子，坡上的BC含量往往小于坡下[23]。

2.2.3 土地利用类型

不同的土地利用类型会导致土壤的理化性质及地上植被的不同，从而会导致吸光性物质在不同土地利用类型上的分布表现出一定的差异。一般而言，建设用地、郊区用地的BC含量较高，农田用地、牧区用地的BC含量较低。在本研究中，不同土地利用类型中BC含量大小分布依次为：郊区用地>建设用地>农田用地>牧区用地。另外，本研究发现，不同土地利用类型中OC含量大小分布依次为：郊区用地>农田用地>建设用地>牧区用地。本研究的BC分布与其他研究基本一致，而OC分布呈现郊区用地高于农田用地和建设用地，牧区用地中最低。农田附近有防护林可能是导致农田OC含量偏高的原因。因为防护林是OC的有效碳库，有研究计算得出，防护林土壤中的OC质量浓度约为0.59 g/kg，一般高于其他土壤[24]。郊区的OC含量最高，除少量来自于植物外，大部分是由人为原因造成的，如城市生活垃圾、工业有机废物等的遗弃，另外郊区也会有部分菜地会使用少量化肥，以及一些植物残体留在土壤中形成OC[25]。

图1 BC和OC随海拔的变化Fig.1 The BC and OC varied with altitude

3 结 论

(1) 拉萨和日喀则地区雪-冰中BC和OC的质量浓度分别为5～157、26～243 ng/g，平均质量浓度分别为48、97 ng/g。拉萨和日喀则两个地区的吸光性物质分布也具有一定的差异性。日喀则地区的BC和OC的质量浓度分别为(25±16)、(62±28) ng/g；拉萨地区的BC和OC的质量浓度分别为(71±43)、(132±62) ng/g。

(2) 通过对吸光性物质的影响因子分析发现：冬春季节，吸光性物质的远距离传输对研究区域的污染贡献较大；吸光性物质在高海拔地区的含量较少，低海拔地区的含量较多；不同土地利用类型中BC含量大小分布依次为：郊区用地>建设用地>农田用地>牧区用地，OC含量大小分布依次为：郊区用地>农田用地>建设用地>牧区用地。