2016年冬季寿县一次边界层低空急流对污染物扩散的影响

景翠雯,王成刚*,冯 妍

2016年冬季寿县一次边界层低空急流对污染物扩散的影响

景翠雯1,王成刚1*,冯 妍2,3

(1.南京信息工程大学大气物理学院,中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室,江苏 南京 210044；2.安徽省气象科学研究所,大气科学与卫星遥感安徽省重点实验室,安徽 合肥 230031；3.寿县国家气候观象台,中国气象局淮河流域典型农田生态气象野外科学实验基地,安徽 寿县 232200)

利用安徽寿县地区2016年12月16～17日的观测资料与模拟资料,分析了一次夜间边界层低空急流对PM2.5扩散的影响.此过程中,急流分布范围广,强度大,最大风速可达10～12m/s,而且风向随高度有明显转向,高低层风向差可达90°.急流发展过程中,急流轴基本位于200m以下,急流的最小风速高度出现在400～800m之间.通过分析可知,对于不同高度,急流对污染物扩散的影响存在明显差异.地面至急流轴范围内,PM2.5总体减少.急流的出现使湍流混合明显增强,在湍流作用下污染物向上混合,使该层PM2.5显著减少,净质量通量的峰值可达-103´10-3μg/(m2·s). 急流的水平输送可带来上风方较为清洁气团,同样减少了该层的PM2.5浓度.但与湍流作用相比其影响较小,净质量通量仅为-2.9´10-3μg/(m2·s). 急流存在时,还会加强向下的垂直风速,在垂直输送作用下,上层污染物向下输送,增加了该层PM2.5浓度,净质量通量约为11´10-3μg/(m2·s).急流轴至风向转变高度之间,PM2.5总体增加.这是由于湍流作用将低层高浓度污染物输送至该层,使PM2.5浓度增加,净质量通量约为23.9´10-3μg/(m2·s);水平输送作用使该层PM2.5浓度略有增加,净质量通量约为2.3´10-3μg/(m2·s);而垂直输送作用带来了高处较为清洁的气团,减少了PM2.5浓度,净质量通量约为-6.6´10-3μg/(m2·s).风向转变高度至LLJ最小风速高度之间,PM2.5总体增加.湍流作用仍占主导,净质量通量约为17.8´10-3μg/(m2·s);垂直输送作用稍有贡献,净质量通量约为1.4´10-3μg/(m2·s);而水平输送起减少作用,净质量通量约为-3.7´10-3μg/(m2·s).

PM2.5扩散；低空急流；湍流、平流作用；急流特征高度分层

现阶段,我国大气污染问题仍十分严峻.为有效改善环境空气质量,打赢蓝天保卫战,国内外学者为此开展了大量研究工作[1-3].但相关研究多集中在白天空气质量的讨论,而针对夜间大气污染物积聚、扩散、输送过程的分析相对较少.

边界层低空急流(LLJ)作为一种重要的夜间大气边界层物理过程,对污染物扩散、输送的影响越来越受到人们重视[4-6].早期的研究结果表明[7-8],低空急流对局地空气质量的影响具有两面性.Mcnider等[9]认为LLJ的水平输送作用是将城市的污染物输送至周边减弱其污染程度的主要原因.而Taubman等[10]则指出LLJ的水平输送作用是增加东部地区污染的主要原因.类似研究[11]由于没有结合污染物的空间分布情况,故得到了不同的结论.LLJ的存在不仅会使污染物的平流输送增强,强烈的垂直风切变还会导致湍流增强,提高地表与大气间污染物的交换过程,最终影响局地的污染程度[12-13].Mireia等[14]的研究结果表明,湍流混合作用对污染物扩散的贡献率约为15%,且是将污染物输送到上层的重要机制.Fiedler等[15]的分析表明,在某些特定时段LLJ引起的湍流混合作用的贡献可达60%.

上述工作虽然分析了LLJ条件下,平流与湍流作用对污染物浓度影响的差异,但只是讨论了近地层范围内污染物浓度的变化情况.Mathieu等[16]的研究指出,当急流轴高度不同时,湍流作用在垂直方向上的影响范围不同,故污染物在不同高度的混合程度及扩散情况存在明显差异.廖晓农等[17]的研究结果表明,在LLJ的不同高度,平流输送的强度不同,故污染物的通量及扩散程度也会相应变化.在不同的LLJ个例中,急流轴高度、风向转变高度与LLJ最小风速高度这些特征高度的分布不同,故平流、湍流在垂直方向上的特征亦不同,从而使污染物在不同高度的扩散情况产生差异[18-21],而目前的研究并未将污染物的扩散情况与LLJ的不同高度特征联系起来.

安徽省地理位置特殊,其北侧、西侧和东侧均与污染区相临[22],又是夜间LLJ发生的高频区[23-24].本文结合了观测与模拟资料分析了2016年冬季寿县一次夜间LLJ对PM2.5污染过程的影响.通过分析湍流输送、垂直输送与水平输送质量通量等的变化,讨论了在LLJ的不同高度污染物扩散的差异,并对比了其贡献.研究结果可提高LLJ期间对污染扩散过程的认识,并为污染天气的预警及治理提供参考.

1 资料与方法

本文收集了此次污染过程中,安徽寿县国家气候观象台(116°46′E,32°30′N)2016年12月16～17日期间的地面与高空观测数据.其中,地面观测仪器有第二代新型地面自动站(每1min记录1次)和Grimm EDM-180环境监测系统(每5min记录1次),这两种仪器可提供地面气象要素及污染物浓度数据.高空观测仪器包括南京信息工程大学自主研发的大气边界层GPS 探测系统,可获取每日8个时次(02:00、05:00、08:00、11:00、14:00、17:00、20:00、23:00)的垂直气象要素资料.此外, 使用了安徽蓝盾生产的型号为LGJ-01的气溶胶激光雷达,可提供每5min一次的垂直消光系数,可用于近似分析污染物的垂直分布.

辅助资料包括:观测期间的天气图,用于天气形势的分析;安庆与阜阳的常规探空资料,用于了解LLJ的结构;安徽省43个国控站的逐小时地面PM2.5资料,用于了解污染物的水平空间分布情况.

本文采用HYSPLIT模式[25]模拟了LLJ出现时段不同高度污染物的运行轨迹.

2 结果与讨论

2.1 天气形势分析

高低层天气系统的配置与污染物扩散过程及LLJ生消过程密切相关.2016年12月16～17日研究区域出现中度PM2.5污染事件.16日白天,寿县在高低空均受高压控制,等压线稀疏,风速较小,不利于污染物的扩散.16日夜间～17日凌晨,高低压配置略有差异,500hPa仍为高压控制,850、925hPa和地面均受高压后部控制,风速略有增大,这种配置也为LLJ的形成与发展提供了有利的背景场[26].

2.2 观测数据分析

本文参照前人[27-30]的经验,将边界层LLJ定义为 800m以下,最大风速与上下风速差超过5m/s的“鼻状”结构.如图1所示,观测期间寿县在2016年12月16日23:00～17日5:00有LLJ出现(图1为16日17:00～17日5:00每3h共4次观测风场的插值结果,其中16日20:00缺值),急流轴多出现在150～200m之间,风向自地面向上均由东南风向西南风转变,最小风速高度先升后降,LLJ的具体特征见表1.此外16日20:00安庆、阜阳地区也有LLJ出现(两个站点相间350km),表征此次急流范围较广.

图1 寿县观测风场

表1 LLJ特征统计表

如图2所示,16～17日寿县地区有PM2.5污染事件发生,LLJ存在期间(阴影部分),地面PM2.5浓度在17日03:00出现了一个峰值,超过115μg/m3达到中度污染程度;地面风为东-东南风且均小于4m/s,不利于污染物的扩散;地面温度的持续降低和相对湿度的持续增加为PM2.5粒子的增多提供了有利条件.

仅靠地面污染物浓度数据,是无法了解LLJ三维结构对不同高度污染物的影响.因此可利用气溶胶激光雷达资料大致了解二者的关系.如图3所示,LLJ出现前(16日17:00～22:00)消光系数自地面向上呈先增后减趋势(单位为km-1),其峰值高度由500～600m降至400m附近,气溶胶在此间分布最多.LLJ出现后在16日23:00～17日0:00,300～550m消光系数迅速减小,此范围对应LLJ的急流轴高度至风向转变高度范围,尤其在300～400m、450～550m气溶胶粒子最少;而550m以上的消光系数稍有增大,对应风向转变高度以上范围.至17日01:00,200～700m的消光系数又有着不同程度的增大,对应风向转变高度至LLJ最小风速高度范围,在400～500m最显著,气溶胶最多.17日2:00后各高度的消光系数又开始减小.对比LLJ在垂直方向上特征高度的分布可知,不同高度气溶胶的输送扩散受LLJ的影响不同.

图2 寿县地面污染物及气象要素变化

图3 寿县气溶胶消光系数分布

通过以上观测资料的分析可知,LLJ的出现会影响不同高度污染物的扩散情况,进而影响地面污染物的扩散.然而由于观测资料的时空分辨率低,无法全面、准确的分析LLJ在不同高度对污染物扩散的影响,因此需要借助模式分析.

2.3 模拟结果分析

本文采用WRF-Chem(3.9.1)对此个例进行了模拟,使用了美国国家环境预报中心(NCEP)提供的 6h间隔全球最终分析资料FNL资料(水平分辨率为1°´1°)和清华大学 MEIC 2016年排放源(水平分辨率为0.25°´0.25°)数据共同驱动,并加入了MEGAN (元基因组分析仪)生物质源和MOZART(臭氧和相关化学示踪剂模型)化学初边界条件.模式的参数设置如下:模拟区域中心经纬度为117.2°E、31.9°N,模式采用了3层嵌套,水平分辨率分别为27,9,3km,网格数分别为 220´160、136´136和172´217,最内层包含几乎整个安徽省,垂直方向分为36层,层顶气压为50hPa,为了更好的模拟出边界层低空急流的演变过程,将1km以下加密至24层,积分时间步长为120s.采用的参数化方案如表2.

表2 模拟参数化方案设计

2.3.1 模拟结果验证 利用了安徽省寿县自动气象站(58215)的地面温度、风速及PM2.5浓度的分钟资料与模式结果中2m温度、10m风速、地面PM2.5浓度资料进行对比验证,结果见图4(a～c).模式对温度的模拟较好,与观测值的相关系数可达0.94,风速和污染物浓度的模拟结果略差,相关系数为0.68、0.74,但均通过了99%以上的显著性检验.

此外,对比了LLJ存在期间的风速、风向、位温的垂直分布,如图4(d～e).结果表明,16日23:00、17日2:00模拟得到的风速廓线强度较观测值小仅约1m/s,急流轴高度与观测值相差仅约20m,模式很好的模拟出了LLJ的结构,风向、位温的变化也基本一致.综上,模拟结果可用于分析LLJ对污染物扩散的影响.

2.3.2 LLJ与污染物垂直分布特征分析 如图5所示,图中3条线自下至上分别表示急流轴高度、风向转变高度以及LLJ最小风速出现高度.由图5(a)可见,此时段,急流轴高度由150m不断降至50m,LLJ的最小风速高度也由700m降至400m,风向自地面向上由东南风向西南风转变.PM2.5分布如图5(b)所示,污染物浓度自地面向上总体呈现递减的趋势,LLJ出现以前,中低层污染物浓度较高,且混合均匀,而出现LLJ后在一定程度上打破了这种状态,部分时次污染物在急流轴附近较多(16日23:00～17日02:00),同时在风向转变高度和最小风速高度污染物浓度明显降低.发生LLJ期间地面PM2.5浓度在17日00:00最低,后持续增加在17日04:00最高.LLJ出现后,由于急流轴附近风速较高,急流轴上下方的风切变明显增大,如图5(c),此时动量的下传与上传会增强,这将引起包括污染物在内的多种变量的重新分布,故在急流轴附近PM2.5有明显的上传与下传;当急流轴上方风速逐渐衰减时,气流拖曳作用会使风向发生转变,这同样会改变风切变的大小,图中风向转变高度附近风切变有着不同程度的增加,此外因风向转变引起的上游地区的改变在很大程度上也影响着本地污染情况,故在风向转变高度附近PM2.5浓度梯度较大,最小风速高度以上风切变又衰减至很小.本文主要分析在LLJ影响下急流轴高度、风向转变高度上下污染物扩散的特征及差异.

2.3.3 LLJ的不同高度对污染物扩散的影响 由污染物控制方程可知,局地污染物浓度的变化①与上述6个因素有关,其中平流输送项②和湍流扩散项④在很大程度上会受到LLJ的影响.当LLJ出现时,会增大边界层内水平风的垂直切变,导致湍流作用的增强,进而影响大气的稳定度和气团的混合程度,最终改变污染物的分布特征.此外,垂直和水平输送作用会将上游气团输送至本地,同时将本地气团输送至下游地区,也会改变污染物浓度.另外,由于不同高度湍流和平流作用的特征不同,对污染物的影响亦存在差异,为了定量的分析LLJ影响下PM2.5的输送扩散情况,下文分析讨论了不同高度由湍流输送、垂直输送和水平输送作用引起的PM2.5质量通量的变化.

图5 寿县模拟风场、PM2.5和风切变的垂直分布

(1) 湍流特征及其作用

在讨论湍流作用前需确定湍流在垂直方向上的影响程度(水平方向湍流作用太小不作分析),图6给出了LLJ出现前后寿县地区理查森数i在垂直方向上的变化.可以看出在LLJ出现前(16日18:00),i基本均高于临界理查森数(icr=0.25),表征整体气层稳定.LLJ出现后(17日01:00,03:00)地面附近的i

由图7(a)可以看出,LLJ出现后急流轴上、下方的TKE(湍流动能)均呈增加趋势,意味着湍流混合能力的增强,在LLJ强度最大时(17日00:00～02:00)地面的TKE亦最大,而在急流轴高度处较小,向上由于风向的转变TKE在此高度出现了极大值;图7(b)中,LLJ出现后z(湍流扩散系数)整体增加,由于水平风垂直切变的增大,LLJ轴上、下层的Kz均增大,在风向转变高度又多次有极大值出现.

图6 寿县Ri垂直变化

图7 寿县TKE和Kz变化

图8 寿县PM2.5湍流质量通量变化

(2) 垂直输送作用

垂直输送的作用也可影响污染物浓度变化,由质量通量的定义可知,影响污染物质量通量的两个关键因素是污染物浓度和风,利用输入、输出的垂直风与污染物乘积之差计算了污染物的垂直净通量.当输入的污染物多于输出的污染物时,污染物浓度会增加,反之则减少.

如图9,发生LLJ期间垂直风的方向多向下,垂直风速在急流轴附近较大,在风向转变高度最小.

图9 寿县垂直风变化

图10 寿县PM2.5垂直净质量通量变化

由图10可看出,垂直输送作用一直存在,LLJ出现后稍有加强,且垂直净质量通量在急流轴和风向转变高度附近都有明显的正负分界.急流轴以下污染物的净质量通量约为11´10-3μg/(m2·s),峰值为17.8´10-3μg/(m2·s),垂直输送作用带来了上层的污染物,增加了该层的污染物浓度.地面PM2.5浓度在垂直输送作用下持续增加,在17日3:00最多,净质量通量约为17.8´10-3μg/(m2·s);急流轴高度至风向转变高度之间污染物的净质量通量约为-6.6´10-3μg/ (m2·s),峰值约为-22.5´10-3μg/(m2·s),此时垂直输送作用会减少该层污染物;风向转变高度至LLJ最小风速处,污染物的净质量通量约为1.4´10-3μg/(m2·s),峰值为11.7´10-3μg/(m2·s),垂直输送作用使该层污染物增加.

(3) 水平输送作用

为了解不同高度污染物在水平方向的输送情况,本文分析了存在LLJ时风场、污染物的分布以及污染物的前向轨迹和水平净质量通量特征,利用输入、输出的水平风与污染物乘积之差计算了污染物的水平净通量.

由图11(a)可以看出地面风速分布较均匀,总体小于4m/s,250m高度(急流轴至风向转变高度之间)风速总体较高,除山地地区外均大于4m/s,550m高度(风向转变高度至LLJ最小风速高度之间)风速自西北至东南方向呈递减趋势,基本均大于4m/s,风向从低层至高层由东南风向西南风转变.由图11(b)可知寿县及附近的风场符合本文对LLJ的定义,并在其左侧选取一无LLJ区.如图11(c),PM2.5在地面总体呈北高南低、西高东低分布,在山地地区最低,250m高度类似,550m高度仅在西北和东北部有高值.

图11 2016年12月17日01:00风场、LLJ、PM2.5分别在地面、250m和550m的分布

Fig.11 Wind、LLJ and PM2.5 distribution on the ground, 250m and 550m at 01:00 on December 17, 2016

黑框为LLJ区域,红框为无LLJ区域

图12 12月16日23:00寿县地面、250m和550m的粒子3h前向轨迹

由于风向随高度会由东南风向西南风转变,故污染物轨迹也相应在方向上发生了转变,如图12, 16日23:00地面的污染物向北偏西方向移动,初始风向为337°,风速为3m/s,3h移动距离约30km; 250m高度污染物向偏北方向移动,初始风向为348°,风速为8m/s,3h移动距离约80km;550m高度的污染物受西南风影响向北偏东方向移动,初始风向为20°,风速为5m/s,3h移动距离约68km.虽然在LLJ区域250m高度与550m高度风速均较大,但当气团移动出LLJ区后,二者的风速差越来越小,故移动距离也越接近.

由图13可知,与前向轨迹相对应,急流轴以下水平输送作用带来了东南方向的清洁气团,净质量通量约为-2.9´10-3μg/(m2·s),峰值为-13´10-3μg/(m2·s),降低了该层污染物浓度;急流轴高度至风向转变之间输入了偏南部的污染气团,净质量通量约为2.3´10-3μg/(m2·s),峰值为7.1´10-3μg/(m2·s),增加了该层污染程度;风向转变高度至LLJ最小风速高度之间,由于LLJ区西南部为山地,污染物浓度较低,故带来了该地区的清洁空气,净质量通量约为-3.7´10-3μg/(m2·s),峰值为-8.4´10-3μg/(m2·s),降低了该层污染程度.

对于无LLJ区域来说,水平输送引起的污染物的运动轨迹及质量通量的变化有所不同.如图14,地面风向为354°,风速<4m/s,3h移动距离约27km; 250m风向为13°,风速为8～10m/s,3h移动距离约96km;550m风向为28°,风速为10～12m/s,3h移动距离约110km.

图13 寿县PM2.5水平净质量通量变化

图14 12月16日23:00无LLJ地区地面、250m和550m粒子3h前向轨迹

如图15,对比有LLJ区域,无LLJ区域污染物水平净质量通量在不同高度并没有明显的分界,低层由于污染物浓度较高,故污染物的净质量通量值也较大,高层总体上输入了来自西南部的清洁气团.

图15 无LLJ地区PM2.5水平净质量通量变化

表3 不同高度湍流、输送、水平输送作用贡献百分比(%)

注:δH1为地面至急流轴高度、δH2为急流轴高度至风向转变高度、δH3为风向转变高度至LLJ最小风速高度.正、负号表示增减.

表3给出了LLJ发生后不同时次在不同特征高度范围内湍流输送、垂直输送与水平输送作用的贡献.垂直输送作用对地面PM2.5浓度的贡献最大,最高可达82.4%,湍流混合和垂直输送作用的贡献基本均低于20%,其中湍流混合作用在LLJ发展较强时贡献较大.总体来看,湍流作用的贡献在不同时次均最大,特别在LLJ强度较强时 (17日0:00～2:00)多次达到75%以上.垂直和水平输送作用的贡献更依赖于上游气团污染或清洁的程度,故没有明显的时间变化,垂直输送在δH1、δH2范围贡献较大,而在δH3范围贡献最小,大多低于10%;水平输送的贡献在δH1、δH2范围最小,总体低于15%,但在δH3范围贡献较大,在17日04时达到-25.8%.

3 结论

3.1 观测结果表明LLJ在垂直方向上的风速、风向会发生变化,存在急流轴高度、风向转变高度以及LLJ最小风速高度,在这些特征高度范围内污染物扩散的情况存在差异.LLJ出现前期急流轴高度至风向转变高度范围内消光系数明显减小,而风向转变高度以上消光系数增大;中期在风向转变高度至LLJ最小风速高度范围内消光系数均显著增大而后期各高度的消光系数又开始减小,这与LLJ的作用相关.

3.2 模式研究表明与LLJ相关的湍流输送、垂直输送和水平输送作用在不同特征高度范围内引起的污染物的增减情况不同.三者在急流轴高度下方引起的污染物净质量通量分别为-7.6´10-3μg/(m2·s), 11´10-3μg/(m2·s),-2.9´10-3μg/(m2·s).在急流轴高度至风向转变高度之间引起的污染物净质量通量分别为23.9´10-3μg/(m2·s),-6.6´10-3μg/(m2·s),2.3´10-3μg/(m2·s).在风向转变高度至LLJ最小风速高度之间引起的污染物净质量通量分别为17.8´10-3μg/ (m2·s),1.4´10-3μg/(m2·s),-3.7´10-3μg/(m2·s).

3.3 模式研究表明在LLJ发展不同时期湍流输送、垂直输送与水平输送作用对不同高度污染物净质量通量的贡献不同.湍流作用的贡献整体最高,且LLJ较强时多次达到75%以上.垂直输送作用在风向转变高度以下的贡献较大,而在风向转变高度到LLJ最小风速高度的贡献最小,基本低于10%.水平输送作用的贡献在风向转变高度以下最小,基本低于15%,而在风向转变高度到LLJ最小风速高度对PM2.5减少的贡献较大,并在17日4:00达到了-25.8%.

[1] Sun Y, Song T, Tang G, et al. The vertical distribution of PM2.5and boundary-layer structure during summer haze in Beijing [J]. Atmospheric Environment, 2013,74:413-421.

[2] Kim D, Stockwell W R. An online coupled meteorological and air quality modeling study of the effect of complex terrain on the regional transport and transformation of air pollutants over the Western United States [J]. Atmospheric Environment, 2007,41(11):2319-2334.

[3] Wang X, Dickinson R E, Su L, et al. PM2.5pollution in China and how it has been exacerbated by terrain and meteorological conditions [J]. Bulletin of the American 53Meteorological Society, 2018,99(1):105- 119.

[4] 蒋维楣,刘红年,张 宁,等,空气污染气象学教程(第三版) [M]. 南京大学出版社, 2021.

Jiang W M, Liu H N, Zhang N, et al. Air Pollution Meteorology (Third Edition) [M]. Nanjing University Press, 2021.

[5] 吴 兑,廖国莲,邓雪娇,等.珠江三角洲霾天气的近地层输送条件研究 [J]. 应用气象学报, 2008,19(1):1-9.

Wu D, Liao G L, Deng X J, et al. Transport condition of surface layer under haze weather over the Pearl River Delta [J]. Journal of Applied Meteorological Science, 2008,19(1):1-9.

[6] Yang L, Wu Y, Davis J M, et al. Estimating the effects of meteorology on PM2.5reduction during the 2008 Summer Olympic Games in Beijing, China [J]. Frontiers of Environmental Science & Engineering in China, 2011,5(3):331.

[7] Chen Y, An J L, Sun Y L, et al. Nocturnal low-level winds and their impacts on particulate matter over the Beijing Area [J]. Advances in Atmospheric Sciences, 2018,35(12):1455-1468.

[8] 肖之盛,孟 凡,徐 峻,等.低空急流理论及其对空气污染物传输影响研究进展 [J]. 环境工程技术学报, 2019,9(2):111-118.

Xiao Z S, Meng F, Xu J, et al. Research advances in low-level jets theory and their impact on air pollutant transmission [J]. Journal of Environmental Engineering Technology, 2019,9(2):111-118.

[9] Mcnider R T, Norris W B, Song A J, et al. Meteorological conditions during the 1995 Southern Oxidants Study Nashville/Middle Tennessee Field Intensive [J]. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 1998,103(D17):22225-22243.

[10] Taubman B F, Marufu L T, Piety C A, et al. Airborne characterization of the chemical, optical, and meteorological properties, and origins of a combined ozone-haze episode over the Eastern United States [J]. Atmos, 2004,61(14):1781-1793.

[11] Sullivan J T, Rabenhorst S D, Dreessen J, et al. Lidar observations revealing transport of O3in the presence of a nocturnal low-level jet: Regional implications for“next-day”pollution [J]. Atmospheric Environment, 2017,158:160-171.

[12] Caputi D J, Faloona I, Trousdell J, et al. Residual layer ozone, mixing, and the nocturnal jet in California's San Joaquin Valley [J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2019,19(7):4721-4740.

[13] Wei W, Zhang H S, Xu H, et al. Influence of Intermittent Turbulence on Air Pollution and Its Dispersion in Winter 2016/2017 over Beijing, China [J]. Journal of Meteorological Research, 2020,34(1):176-188.

[14] Mireia U, Maria S, Miriam O, et al. Pollutant vertical mixing in the nocturnal boundary layer enhanced by density currents and low-level jets: two representative case studies [J]. Boundary-Layer Meteorology, 2020,174(2):203-230.

[15] Fiedler S, S chepanski K, Heinold B, et al. Climatology of nocturnal low-level jets over North Africa and implications for modeling mineral dust emission [J]. Geophys Res Atmos, 2013,118(12):6100- 6121.

[16] Mathieu N, Strachan I B, Leclerc M Y, et al. Role of low-level jets and boundary-layer properties on the NBL budget technique [J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2005,135(1):35-43.

[17] 廖晓农,孙兆彬,何 娜,等.边界层低空急流导致北京PM2.5迅速下降及其形成机制的个例分析[J]. 环境科学, 2016,37(1):51-59.

Liao X N, Sun Z B, He N, et al. A case study on the rapid cleaned away of PM2.5pollution in Beijing related with BL Jet and its mechanism [J]. Environmental Science, 2016,37(1):51-59.

[18] 刘鸿波,何明洋,王 斌,等.低空急流的研究进展与展望[J]. 气象学报, 2014,72(2):191-206.

Liu H B, He M, Wang B, et al. Advances in low-level jet research and future prospects [J]. Acta Meteorologica Sinica, 2014,72(2):191-206.

[19] 黎 倩,郑佳锋,朱克云,等.基于激光测风雷达的低空急流结构特征研究 [J]. 激光技术, 2020,44(5):557-562.

Li Q, Zheng J F, Zhu K Y, et al. Structural characteristics of low-level jet based on wind lidar [J]. Laser Technology, 2020,44(5):557-562.

[20] Miao Y C, Liu S H, Sheng L, et al. Influence of boundary layer structure and low-level jet on PM2.5pollution in Beijing: a case study [J]. International journal of environmental research and public health, 2019,16(4):616.

[21] Miao Y C, Guo J P, Liu S H, et al. The climatology of low level jet in Beijing and Guangzhou, China [J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2018,123:2816-2830.

[22] 黄 乾,王海波.南京北郊污染物来源及跨区域输送过程研究 [J]. 大气科学学报, 2019,42(4):531-541.

Huang Q, Wang H B. Sources and transregional transport process of air pollutant in northern suburbs of Nanjing [J]. Trans Atmos Sci, 2019,42(4):531-541.

[23] 吴哲珺.长江流域低空急流天气过程的数值模拟与诊断分析 [D]. 南京:南京信息工程大学, 2019.

Wu Z J. Numerical simulation and diagnostic analysis of a Low-level jet weather process in the Yangtze River Basin [D]. Nanjing: Nanjing University of Information Science and Technology, 2019.

[24] 赛 瀚,苗峻峰.中国地区低空急流研究进展 [J]. 气象科技, 2012,40(5):766-771.

Sai H, Miao J F. A review of Low-Level Jet research in China [J]. Meteorological Science and Technology, 2012,40(5):766-771.

[25] Draxler R R, Hess G. Description of the HYSPLIT_4Modeling system of trajectories, dispersion, and deposition [J]. Australian Meteorological Magazine, 1998,47(4):295-308.

[26] Rife D L, Pinto J O, Monaghan A J, et al. Global Distribution and Characteristics of Diurnally Varying Low-Level Jets [J]. Journal of Climate, 2010,23(19):5041-5064.

[27] Blackadar A K. Boundary layer wind maxima and the resignificance for the growth of nocturnal inversions [J]. Bull Amer Metor Soc, 1957,38(5):283-290.

[28] Andreas E L, Claffy K J, Makshtas A P. Low-level atmospheric jets and inversions over the Western Weddell Sea [J]. Boundary-Layer Meteorology, 2000,97(3):459-486.

[29] Hu X M, Klein P M, Xue M, et al. Impact of the vertical mixing induced by low-level jets on boundary layer ozone concentration [J]. Atmospheric Environment, 2013,70(2):123-130.

[30] Klein P M, Hu X M, Shapiro A, et al. Linkages between boundary- layer structure and the development of nocturnal low-level jets in central Oklahoma [J]. Boundary-Layer Meteorology, 2016,158(3): 383-408.

Influence of a boundary layer low-level jet on pollutant diffusion in Shouxian, Anhui Province in winter 2016.

JING Cui-wen1, WANG Cheng-gang1*, FENG Yan2,3

(1.Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation, China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China；2.Anhui Provincial Key Laboratory of Atmospheric Science and Satellite Remote Sensing, Anhui Institute of Meteorological Sciences, Hefei 230031, China；3.Field Scientific Experiment Base of Ecological Meteorology for Typical Farmland in Huaihe River Basin, China Meteorological Administration, Shouxian National Climate Observatory, Shouxian 232200, China).2022,42(7)：3013～3022

Based on the observation data and simulation data in Shouxian area of Anhui Province from December 16 to 17, 2016, the effect of a nocturnal boundary layer low-level jet on PM2.5diffusion has been analyzed. In this process, the low-level jet has a wide distribution range and high intensity, the maximum wind speed can reach 10～12m/s, the wind direction difference between high and low layers can reach 90℃ during the development of the low-level jet. In the process of the low-level jet development, the jet axis is basically below 200m, and the minimum wind speed height of the low-level jet appears between 400～800m. The analysis shows that there are obvious differences in the impact of the low-level jet on pollutant diffusion at different heights. From ground to the low-level jet axis, PM2.5overall decrease. The emergence of the low-level jet flow significantly enhances the turbulent mixing. Under the action of turbulence, the pollutants are mixed upward, making the layer PM2.5significant reduction. The peak value of net mass flux can reach -103´10-3μg/(m2·s).The horizontal transportation of the low-level jet stream can bring cleaner air mass upwind, and also reduce PM2.5concentration in this layer. However, compared with turbulence, its effect is small, and the net mass flux is only -2.9´10-3μg/(m2·s). When the low-level jet exists, the downward vertical wind speed will be strengthened. Under the action of vertical transportation, the pollutants in the upper layer will be transported downward, increasing the PM2.5concentration in this layer, the net mass flux is about 11´10-3μg/(m2·s). Between the low-level jet axis and wind direction transition height, PM2.5overall increase. This is because the turbulence transports high concentration pollutants in the low layer to this layer, making PM2.5concentration increase. The net mass flux is about 23.9´10-3μg/(m2·s). Horizontal transportation makes this layer PM2.5concentration increased slightly, and the net mass flux was about 2.3´10-3μg/(m2·s).The vertical transportation brings clean air mass at high altitude and reduces PM2.5concentration, the net mass flux is about -6.6´10-3μg/(m2·s). Between wind direction transition height and LLJ minimum wind speed height, PM2.5overall increase. Turbulence is still dominant, and the net mass flux is about 17.8´10-3μg/(m2·s).The vertical transport has a slight contribution, and the net mass flux is about 1.4´10-3μg/(m2·s). The horizontal transport plays a reducing role, and the net mass flux is about -3.7´10-3μg/(m2·s).

PM2.5diffusion；low-level jet；turbulence and advection；jet characteristics height stratification

X513

A

1000-6923(2022)07-3013-10

景翠雯(1998-),女,甘肃定西人,南京信息工程大学硕士研究生,主要研究方向为边界层气象学.

2021-12-15

国家自然科学基金资助项目(41975011)

*责任作者, 副教授, wcg@nuist.edu.cn