济南市采暖季污染指数构建及应用

孙凤娟，田勇，张文娟，付华轩*，吕波，许宏宇，边萌

山东省济南生态环境监测中心，山东 济南 250101

随着中国经济的高速发展，城市化进程加快，工业规模不断扩大，大气污染问题日益突出，尤其是进入采暖季后，污染排放增加，叠加不利气象条件，中国中东部地区经常出现大范围、长时间的重污染过程（李敏等，2018a；李敏等，2018b），城市环境空气质量成为公众普遍关注的热点话题，环境空气质量预报，对人们出行、生活及对政府部门决策的指导作用意义重大。

空气质量预报方法分为统计模型和数值模式两类（郭晓雷，2011），数值模式方法预报结果的优劣很大程度上依赖于模型输入的排放源清单的精度（杨栋，2020）。由于建立高精度、高分辨率排放源清单难度大、模式运行复杂且计算量庞大，数值预报方法应用难度较大（丁愫等，2018）。统计预报模型具有运算量少、使用方便、不需要污染源排放清单、经济高效等优点（Fabio et al.，2017；Chen，2018），已成为许多研究学者普遍使用的方法（艾洪福等，2015；沈劲等，2015；任才溶，2018），在区域、地级市及区县空气质量预报中得到广泛应用（任旭敏，2017；周开鹏等，2020）。

济南市地处山东省中西部，北临黄河，中部为山前平原，南部为丘陵山区带，地势南高北低，呈浅碟状，地形复杂，气象条件多变，空气质量预报难度大。本文充分考虑空气质量预报人员对模式掌握程度、资金投入、污染源精细度、气象方面可利用资料的获取程度（聂邦胜，2008），以及数据的实际特性、模型的适应范围等，通过研究西伯利亚高压、阿留申低压强度、位置，结合本地湿度、风速、边界层等气象因素，建立济南市采暖季（11月至次年3月）污染指数公式，以期为提高济南市环境空气质量预报准确率提供参考。

1 资料数据

环境空气质量监测资料来源于山东省济南生态环境监测中心发布的 2013—2019年采暖季 11个国控点日均AQI数据；地面气压场资料来源于NCEP/NCAR提供的地面气压场日均再分析资料，水平分辨率为 2.5°×2.5°（Kalnay et al.，1996）；高空资料及地面风、湿度、边界层等资料来源于NCEP提供的FNL再分析资料，时间分辨率1日4次，水平分辨率为1°×1°，垂直分辨率为26层；2020年12月大气预报场资料来源于NCEP提供的全球预报场（GFS）数据，水平分辨率0.25°×0.25°，垂直分辨率34层；济南市降水资料来源于济南市气象台；沙尘影响资料来源于中国环境监测总站。

2 2013年—2019年济南市采暖季气候因素及气象条件特征

济南地处中纬度地带，地处华东，属于温带季风气候，冬季较高的污染物排放，一旦遇到持续不利的大气扩散条件，华北和华东地区经常出现持续性大面积的区域性污染带（李厚宇，2018）。研究表明（贾蓓西，2018），中国东部地区冬季不易出现灰霾天气的环流特征为西伯利亚高压和阿留申低压较强，东亚地区冬季偏北风较强且副热带西风急流较强。同时，区域气象条件也影响了中国东部地区冬季空气质量，如本地水平风速大小影响局地水平方向污染物扩散，行星边界层高度影响垂直方向污染物扩散，近地面相对湿度影响污染物二次生成。高、低层大气的综合作用下，容易明显的影响污染物累积及扩散。

2.1 济南市采暖季重污染过程气候异常特征

作为大尺度环流系统，冬季风带来的寒冷干燥气流，能够影响中国北方大部分地区，其对冬季环境空气质量影响显著（梁苏洁，2014），作为东亚冬季气候系统的重要组成部分，西伯利亚高压的存在强烈的影响亚洲东部地区天气系统的变化，阿留申低压的强度和位置异常对北半球的天气、气候异常有重要的影响，它们的强度和位置影响着中国东部地区的气温、降水、相对湿度以及风向风速，进而影响着中国东部地区污染物的生成、传输和沉降等过程，是影响中国东部地区空气质量的重要的大尺度天气系统和气象因子（Chang et al.，2012；Chen et al.，2015；丁一汇等，2014；王遵娅等，2006）。通过研究高空东亚大槽的强度、位置及地面西伯利亚高压、阿留申低压的强度、位置等信息，可反映出东亚冬季风的建立、消亡等过程，进而分析造成中国东部地区区域重污染的气候因素。

济南市2013—2019年采暖季重污染期间，高空500 hPa东亚大槽强度明显减弱（图1a，实线为采暖季平均值，虚线为采暖季重污染期间平均值），槽线位置异常偏东 10个经度，东亚大槽处于衰老再生间隙，中国东部地区高空大气环流平直，无明显天气系统，缺少高空气流引导，西伯利亚高压难以侵入中国，冷空气活动减弱，大气静稳形势建立；地面西伯利亚高压中心位置偏南2—3个纬度（图1b、c，实线正距平，虚线负距平），高压中心强度明显减弱，影响范围减小，阿留申低压中心东撤减弱，中国东部地区气压梯度明显减小，亚洲冬季风活动减弱甚至中断，东部地区气温升高、风速减小、垂直方向大气静稳，区域扩散条件转差，容易形成大范围污染；地面气压场存在3个距平中心（图1d），其中与西伯利亚高压相对应的位置附近存在一个负距平中心，与阿留申低压中心对应的位置附近存在一个正距平中心，安徽、河南交界处存在一个负距平中心，这种形势容易形成大范围静稳天气，同时以山东省中部地区为中心存在一个明显的相对湿度正距平中心，区域颗粒物吸湿增长和二次转化增强。

图1 2013—2019年采暖季及采暖季重污染期间东亚大槽（a）、采暖季（b）及采暖季重污染期间（c）地面平均气压场、地面气压场距平及相对湿度距平（d）Fig. 1 East Asian trough during heating season (a) and heavy pollution in heating season (b) from 2013 to 2019 , the average surface pressure field during heating season (b) and during heavy pollution in heating season (c), ground pressure field anomaly and relative humidity anomaly (d)

2.2 济南市采暖季气象条件与空气质量关系

气象要素是影响污染物在大气中稀释、扩散、迁移和转化的重要因子，包括气压、气温、相对湿度、风向、风速、降水量等。空气相对湿度增加会促进气态污染物向颗粒态转化，同时空气中的水汽能吸附更多的污染物，促进水汽凝结悬浮在空中从而影响AQI（弓辉等，2020）；大气中污染物的扩散和输送很大程度上依赖边界层的结构，边界层升高或降低直接影响着环境空气质量状况；水平风速的大小决定了大气中污染物的稀释程度和扩散范围。通过分析剔除沙尘及降水后济南市近地面相对湿度、边界层高度、风速、风向与AQI的关系，可反映出局地气象条件对空气质量状况的影响。

逐日统计结果显示，2 m相对湿度与AQI间有较好的相关性（图2a），随着相对湿度的增大，颗粒物吸湿增长及二次转化增强，AQI整体呈上升趋势，研究时段内济南市有 90%的时间相对湿度在60%以下，相对湿度高于60%以上的天数仅占总天数的10%，但集中了67%的重污染天气；行星边界层高度同AQI间存在较好的负相关关系（图2b），行星边界层高度下降时，垂直方向扩散条件差，AQI整体呈上升趋势，济南市采暖季行星边界层高度普遍较低，边界层在200 m以下的天数占总研究天数的62%，但集中了90%的重污染天气；采暖季济南市近地面风速普遍较低，10 m风速在 2.5 m·s−1以下的天数占总研究天数的65%，集中了70%的重污染天气。

图2 剔除沙尘及降水后济南市2 m相对湿度（a）、行星边界层高度（b）、风速（c）与AQI关系图Fig. 2 The relationship between AQI and RH(2 m) (a), PBL (b) and WS (c) in Ji’nan after removing dust and precipitation

3 济南市采暖季污染指数构建及应用

3.1 污染指数构建

空气污染是在高、低层大气的综合作用下形成的，高层大气环流形势以及近地面气象因子直接影响着空气中污染物的生成、累积、传输、扩散、沉降等过程。在空气质量预报预警实践中，通过相关气象条件叠加得到污染指数，具体方法是：

（1）利用NCEP的FNL再分析资料和济南市日均 AQI数据，通过文献调研及预报经验，选取2013—2019年采暖季西伯利亚高压、阿留申低压、南部气压距平中心气压值、济南市本地2 m相对湿度、10 m水平风速、行星边界层高度等气象因子；

（2）结合剔除沙尘和降水后 AQI，确定各气象因子阈值范围，并对各因子不同的阈值范围分配不同的权重值（表1），权重值越大表示对污染形成的贡献越大；

表1 各气象因子阈值范围及权重Table 1 Threshold value and weight for each meteorological factor

（3）将所有落在阈值范围内的各因子进行求和，得到基于经验预报的济南市污染指数 PI（公式 (1)）。

式中：

IRH——2 m相对湿度；

IV——10 m风速；

IH——行星边界层高度；

IPh——西伯利亚高压距平中心气压；

IP1——阿留申低压距平中心气压；

IPs——南部气压距平中心气压。

3.2 污染指数效果

用污染指数与济南市采暖季AQI的相关系数评价污染指数的优劣，以2013—2019年采暖季共919组数据为例，AQI和污染指数之间相关系数达到0.579，为显著相关（表2），随着污染加重，污染指数相应增大（图3），空气质量为优良时，污染指数中位数为5，空气质量为重度污染时，污染指数上、下四分位数分别为 9、21，中位数为13，空气质量达到严重污染时，污染指数上、下四分位数分别为14.25、23，中位数为18，且中度污染及以上时，污染指数不存在数据异常值，污染指数与空气质量等级有较好的一致性，能够反映空气质量状况，对空气质量预报尤其是重污染期间预报具有较好的指导意义。

表2 AQI与污染指数相关性分析Table 2 Correlation analysis of AOI and pollution index

图3 空气质量等级和污染指数箱线图Fig. 3 Box plot of air quality level and pollution index

3.3 污染指数应用

3.3.1 2020年12月济南市两次重污染过程环流形势及气象条件分析

12月 9—12日，中国东部地区出现一次以PM2.5为首要污染物的重污染过程，由湖北开始逐渐向河南、山东、河北、江苏、安徽、上海多个连片省市蔓延。此次重污染期间，高空 500 hPa无明显天气系统（图4a），整体环流较为平直，形势稳定；地面形势场，7日阿留申低压中心位于（155°W，57°N），中心位置偏东，西伯利亚高压中心南下，中国东部地区经历一次冷空气过程影响，整体空气质量状况较好，8—12日，阿留申低压强度逐渐增强，中心位置开始西进，新的西伯利亚高压处于建立阶段，期间中国东部地区无冷空气活动。济南市受均压场控制，气压梯度小，以弱南风为主，风速小，维持着2 m·s−1以下，相对湿度较大（图4c），10日相对湿度达到90%，有雾，边界层高度8日迅速下降，之后维持着200 m以下，污染物扩散条件不利，污染持续加重，11—12日空气质量达到重度污染。13日凌晨开始，新的西伯利亚高压中心南下，强冷空气影响，风速增大，相对湿度减小，边界层高度明显升高，空气质量改善，此次污染过程结束。

图4 2020年12月10日、28日500 hPa环流形势+1 000 hPa位势高度（a、b）及2020年12月7—13日、25—31日风速、2 m相对湿度、边界层高度与AQI曲线图（c、d）Fig. 4 500 hPa circulation situation and 1 000 hPa HGT on December 10 (a) and 28 (b), WS, RH (2 m), PBL and AQI on December 7–13 (c) and 25–31 (d), 2020

12月中下旬寒潮来临前，影响中国的冷空气势力偏弱，中东部大部地区平均气温都将较常年同期明显偏高，污染气团在东部持续存在，12月24—25日，长江三角洲、长江中游地区出现轻度至中度污染，随后全国整体气象条件转差，北至京津冀、南至两广、西至川渝、东至山东大面积连片区域和新疆中西部出现中度至重度污染，此次重污染过程是2020秋冬季全国污染程度重、范围最广的一次污染过程，且对山东省和河南省影响最大，山东省有13个地市出现重度污染天气。此次重污染期间，高空500 hPa中国东部地区处于横槽前（图4b），偏西气流为主，形势稳定；地面形势场，25日近地面冷空气影响结束，新的西伯利亚高压处于建立阶段，无冷空气活动。济南市受均压场控制，气压梯度小，以弱南风为主，风速小，相对湿度迅速增大，28日相对湿度达到98%，有大雾，边界层高度极低（图4d），天气静稳，扩散条件持续差，污染物累积和二次转化增强，28日达到重度污染。29日，高空横槽转竖，西伯利亚高压中心南下，强冷空气主体影响，风速增大，相对湿度降低，边界层迅速升高，扩散条件好转，空气质量改善，此次污染过程结束。

3.3.2 污染指数预报效果验证

利用NCEP提供的GFS资料，提取每日20:00起报的济南市未来12、36、60、84、108、132、156 hIRH、IV、IH、IPh、IP1、IPs数据，利用公式（1）计算未来 7天污染指数，分析污染指数公式对2020年12月7—13日及12月25—31日两次重污染过程预报效果（图5）。

图5 2020年12月7—13日（a）及12月25—31日（b）重污染过程污染指数与AQIFig. 5 The pollution index and AQI of heavy pollution process from December 7 to 13, 2020 (a) and December 25 to 31, 2020 (b)

从污染指数与AQI变化图可以看出，12月7—13日重污染过程中（图5a），9—10日污染累积阶段，污染指数迅速上升，AQI同步升高，12—13日污染消散阶段，污染指数迅速下降，污染指数能够较好的预测本次污染过程的累积及消散过程。其中，11日，预测污染指数出现下降，但AQI仍持续上升，主要是GFS资料中对11日10 m相对湿度预报偏低，7—9日起报的11日相对湿度均低于55%，而实际相对湿度高于70%，相对湿度的预报偏差导致11日污染指数与实际AQI变化出现偏差。25—31日污染过程中（图5b），污染指数与AQI变化完全一致，预报效果好。

4 结论

（1）西伯利亚高压及阿留申低压通过强度及位置变化，影响亚洲冬季风的消亡及东亚大槽的强度，进而影响北方冷空气南下路径、频次及强度，影响大尺度污染物扩散条件，而本地水平风速大小影响局地水平方向污染物扩散，行星边界层高度影响垂直方向污染物扩散，近地面相对湿度影响污染物二次生成。高、低层大气的综合作用下，容易明显的影响污染物累积及扩散。

（2）济南市2013—2019年采暖季重污染期间，高空东亚大槽强度明显减弱，槽线位置偏东，中国东部地区高空大气环流平直，地面西伯利亚高压中心位置偏南，高压中心强度明显减弱，阿留申低压中心东撤减弱，中国东部地区气压梯度明显减小，亚洲冬季风活动减弱甚至中断，地面气压场存在3个距平中心，大气静稳形势建立，同时以山东省中部地区为中心存在一个明显的相对湿度正距平中心，区域颗粒物吸湿增长和二次转化增强。济南市采暖季相对湿度 60%以上仅占10%，但集中了 67%的重污染天气，行星边界层高度普遍较低，62%集中在200 m以下，集中了90%的重污染天气，10 m风速65%集中在2.5 m·s−1以下，集中了70%的重污染天气。

（3）2020年冬季两次污染过程，济南市均处于前后两次冷锋天气活动的间隙，高空环流平直，东亚冬季风活动中断，新的西伯利亚高压处于建立阶段，中国东部地区无明显冷空气活动，地面受均压场控制，气压梯度小，风速小，相对湿度增大，边界层降低，扩散条件转差，污染物逐渐累积且二次生成增强。

（4）两次污染过程中污染指数与AQI呈现出较好的一致变化趋势，污染累积阶段污染指数呈明显上升趋势，污染消散阶段污染指数迅速下降，污染指数能够较好的反映污染过程的不同阶段，具有较好的提前预报能力。