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闪电活动对NO2 质量浓度变化的影响

2021-01-06庄燕洵冯海山黄惺惺殷启元

广东气象 2020年6期
关键词:强对流珠三角广东省

庄燕洵,冯海山,黄惺惺,殷启元

(1.广东省气象公共安全技术支持中心,广东广州 510640;2.灾害天气国家重点实验室,北京 116024;3.广州市气候与农业气象中心,广东广州 511430)

NO2性质较稳定,是NOx在大气中的普遍存在形式,NO2污染影响空气质量、公众身体健康和气候变化[1-2]。广东省对于空气质量的监测主要包括细颗粒物、可吸入颗粒物、CO、O3、SO2和NO2。气象条件与空气质量之间的关系是当前环境气象业务中的热点和难点问题,空气质量与风场、大气环流、降水、闪电、温度等关系密切[3-6]。闪电产生NOx是雷电物理、大气化学领域的重要研究方向之一[7],闪电对NOx的贡献取决于闪电所释放的能量[8]。Guo[9]利用闪电卫星资料对东亚地区闪电产生的NOx进行研究发现,闪电产生NOx的量具有明显的时空规律。雷暴天气发生时,NOx峰值由闪电产生,且峰值出现时间在一定程度上滞后于闪电[10],NOx质量浓度峰值主要出现在雷暴成熟期[11]。全球工业化进程加快对NOx的释放产生影响[12],但在对流层顶,闪电依旧是NOx的主要来源[13]。夏秋季节NOx在副热带急流的作用下可扩散到整个低纬度区域[14],强对流活动有利于其从对流层往下垫面传输。

本研究利用广东省环境国控站NO2数据,分析广东省NO2空间分布特征,并挑选前汛期重大天气过程个例,研究闪电活动对NO2质量浓度变化的影响,为环境质量预报、评价提供依据。

1 数据与方法

1.1 数据来源

NO2数据来源于华南区域环境气象业务平台,102个环境国控站遍布广东省,尤其珠三角区域站点分布较密集,并且2014年开始有较齐全的数据,因此本研究采用2014—2017年共4年的数据来进行分析。

闪电数据来自粤港澳闪电定位系统,16个探测站遍布广东省,可实时测量闪电发生的时间、闪击地点、电流幅值等,定位精度较高,是开展雷电科学研究的数据基础。

1.2 数据标准化方法

由于闪电和NO2数据单位、尺度不一致,无法进行趋势分析,因而需要先将数据标准化,将带量纲的数据转为量纲一的单纯数字,映射到同一区间上进行综合的测评分析。本研究将采用“Z-score标准化”方法来分析闪电次数与NO2质量浓度关系,先计算原始数据的平均值和标准差,再进行标准化处理。标准化后数据标准差为1,变量值在0附近波动,高于平均水平则大于0,低于平均水平则小于0。

1.3 相关性分析

本研究在分析NO2质量浓度和闪电之间关系时,采用相关性分析方法来验证两种要素之间的影响。

2 结果与分析

2.1 NO2质量浓度空间分布

通过ArcGIS中的地统计分析方法,对广东省2014—2017年的NO2质量数据进行统计分析,得到NO2质量浓度空间分布(图1)。从图1可以看出,2014—2017年NO2质量浓度中部地区从珠三角地区开始向四周由高到低分布;从中部向北部,NO2质量浓度呈现先降低、后升高、最后又降低的趋势,其中,中部地区广州市NO2质量浓度变动较大,最高值为大于45μg/m3,最低值为15~20μg/m3。

图1 2014—2017年广东省NO2质量浓度空间分布

整个广东省内,NO2空间分布呈现出2个高值区,最高值出现在中部地区佛山市和广州市交界处,达到45μg/m3以上,次高值出现在清远市东部地区,质量浓度达40~45μg/m3。东部的汕尾市沿海地区和西部的湛江市、茂名市沿海地区质量浓度最低,小于15μg/m3,其次为广州市北部、韶关市北部、梅州市东部和潮州市,质量浓度为15~20μg/m3,呈现出5个低值区。中部珠三角地区,NO2质量浓度等值线较密,变动幅度较大;其它地区NO2质量浓度等值线较疏,变动幅度较小。

2.2 闪电活动对NO2质量浓度变化的影响

在空气质量预报过程中,经常发现,前汛期降水过后,在降雨的清除作用及风的扩散作用下,空气质量指数(AQI)经常没有降低反而升高。这是由于降雨和风虽有利于污染物沉降和扩散,但前汛期降雨多伴随雷暴,闪电导致对流层上部NOx增加并通过湍流、雨滴下落拖曳作用等传输到地面,因而导致地面NO2质量浓度增加,AQI升高。

广东省近地面大气中的NO2观测数据年限较短,存在一定局限性,不适合进行气候统计合成分析。因此,选取前汛期中较大范围的雷暴天气过程来分析闪电与NO2质量浓度变化的关系,本研究以2016年4月全省大范围飑线过程做典型个例分析。

1)飑线天气过程概述。

2016年4月8—15日,广东省出现一次范围较广的强对流天气,局部地区大暴雨伴随着局地雷雨大风、冰雹、飑线过程。其中,13日凌晨至上午期间,一条约500 km长、30~40 km宽的飑线,自西向东袭击广东。13日05:00(北京时,下同)前后,飑线开始影响珠三角,10:00前后移出广东省。受其影响,粤北、珠三角市县出现大雨到暴雨,并出现大范围短时雷雨大风。

2)NO2质量浓度变化分析。

利用2016年4月8—15日NO2数据进行逐日统计,得到全省NO2质量浓度逐日变化(图略)和空间分布(图2)。

由逐日变化可以看出,在该次强对流天气过程中,全省NO2质量浓度总体呈上升趋势,平均30.37μg/m3,最大值出现在13日为40.40μg/m3,其次为14日的40.13μg/m3,最小值出现在15日为22.43μg/m3。空间分布上(图2),全省NO2质量浓度逐步升高,11日达到峰值,高值区主要位于珠三角和粤西北,12日略有减小,13—14日达到第2个峰值,也是集中分布在珠三角和粤西北,15日全省减小。

图2 2016年4月8—15日NO2质量浓度(单位:μg/m3)逐日空间分布

3)闪电活动过程分析。

对2016年4月8—15日闪电数据进行逐日统计,得到全省闪电次数逐日变化(图略)和空间分布图(图3)。

由逐日变化可以看出,该次强对流天气中,广东省闪电次数总体呈上升趋势,日均发生闪电22 177次,最大值出现在13日44 236次,超出平均值1倍,其次为10日43 358次,闪电次数最小值出现在11日,仅465次。空间分布上(图3),8日全省闪电主要集中在粤北;9日粤东西北、珠三角普遍出现闪电;10日除了粤西,全省大部分闪电频繁发生;11日闪电活动消停,仅在沿海地区出现零星闪电;12日闪电活跃在珠三角和粤北;13日闪电发生范围进一步扩大,频次达到最高值,主要是由强飑线等强对流天气系统导致的;14日闪电次数减少较明显,主要分布在珠三角和粤东;15日闪电活跃地区主要集中在广东省北部。4)NO2质量浓度与闪电活动的趋势分析。

图3 2016年4月8—15日闪电次数逐日空间分布

该次过程影响广东8 d,将每天的NO2质量浓度和闪电次数进行标准化处理并得到变化趋势线。可知,NO2质量浓度和闪电次数变化趋势线分别为y=0.182 7x-2.101和y=0.125 1x-1.439,说明该次天气过程中,两者变化趋势具有共性,均呈直线上升的趋势。

5)NO2质量浓度与闪电活动的相关分析。

由于NOx的产生是复杂的,无法分辨出近地面测量的NOx是由闪电产生,因此选取位于郊区的某一站点——帽峰山森林公园站,分析NO2质量浓度与闪电活动相关性,尽可能地去除人为排放的NOx背景值。

(1)相同时间尺度下,NO2质量浓度与闪电次数相关性。

取4月8—15日共8 d数据,处理NO2和站点20 km半径范围闪电数据,统计出每小时的值,得到样本数据,即每个变量每天有24个样本数据,2个变量逐小时变化情况如图4所示。利用SPSS软件进行分析,NO2与闪电次数的显著性检验值为0,小于显著性水平0.01,说明具备统计学意义,两者明显相关。

图4 2016年4月8—15日NO2质量浓度与闪电次数逐小时变化

(2)NO2质量浓度与闪电次数超前滞后相关性。

NO2质量浓度峰值跟闪电次数峰值存在超前滞后的关系。通过计算发现,当闪电超前NO216 h时,两者相关性最高。

NO2滞后16 h时,两组变量逐小时变化情况如图5所示,通过SPSS计算得到,闪电次数与NO2质量浓度的显著性检验值为0,小于显著性水平0.01,具有统计意义,两者显著相关。另外,分析得到相关系数0.363,说明闪电次数与NO2质量浓度之间正相关。经查相关系数显著性检验表,数据通过0.01显著性的水平检验,即当NO2质量浓度峰值相对闪电次数峰值滞后16 h时,在置信水平0.99上,两种数据的相关性是显著的。

图5 2016年4月8—15日NO2质量浓度与闪电次数逐小时变化(NO2滞后16 h)

高温高压的闪电通道使得通道内的氮、氧原子及分子被电离,进而发生各种化学反应产生氮氧化物,生成的NOx被湍流带出通道,传输到地面需要一定时间,因此NO2质量浓度达到峰值的时间相对于闪电峰值有所延迟。由于闪电具有随机性,每次发生的位置不同,受闪电发生位置和传输环境的不同所影响,NO2输送到地面的距离和时间不同,每个雷暴过程对应的滞后时间也不相同。对于本研究所选案例,在闪电峰值出现16 h后,NO2质量浓度达到峰值,滞后时间是16 h。

3 结论

1)2014—2017年广东省NO2质量浓度高值区主要位于中部珠三角地区佛山和广州交界处,总体上从中部地区向四周延伸分布,NO2的质量浓度由高到低,等值线由密集到稀疏。

2)选取2016年4月强对流过程作为典型个例,从时空尺度上对NO2质量浓度与闪电进行比对和相关性分析。该次天气过程中,NO2质量浓度和闪电次数变化趋势一致,呈直线上升的趋势,两者显著相关。对位于郊区的某一站点进行详细分析发现,闪电峰值出现16 h后NO2质量浓度才达到峰值,两者之间存在超前或滞后的相关性。

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