自2013年9月10日国务院印发《大气污染防治行动计划》以来，在国家的大力治理下，截至2019年，全国PM2.5平均浓度和2015年相比，已经下降了20%，部分省市的重污染天数也明显减少.但直至2020年，全国仍有125个城市没有达到PM2.5年均标准，可见PM2.5污染的控制仍然需要不断推进.此外，近年来我国臭氧浓度逐年缓慢升高，2020年，臭氧为首要污染物的超标天数占比以43.1%仅次于占比51.3%的PM2.5.由此可见，我国的大气污染防治攻坚战距离取得完全胜利仍有一段路程，下一阶段的空气污染治理将离不开针对PM2.5和臭氧的共同管控［1］.
在此背景下，人口稠密的沿海城市地区的空气污染开始受到关注［2］.这些沿海地区在海陆热力差异的作用下，海洋和陆地上空的大气出现了温差，进而产生了海陆风环流系统［3-4］.海陆风环流可以影响城市区域污染物的输送［5］，连续的海陆风可以导致污染物的积累［6］，海风锋面前的辐合气流也有利于污染物在城市积累［7-9］.Darby et al［10］发现海风可以将新英格兰沿海的污染物输送到内陆.Geddes et al［11］发现，陆风可以将污染物或其前体物传输到海面，而海风又将这些污染物传输回陆地，造成污染物的堆积.Finardi et al［12］发现，海风前端的上升气流可以将污染物输送到边界层上层.Han et al［13］根据纽约市气象观测数据研究了海陆风对臭氧和城市热岛的影响，并根据杭州市气象观测数据进一步研究了海陆风与当地局地环流的耦合机制及其对臭氧的影响［14］.
羊腾跃等［19］使用区域边界层化学模式（RBLM⁃Chem）来定量分析杭州市的城市动力效应、热力效应、城市植被与人为热对PM2.5和臭氧等主要污染物浓度的影响，但没有对杭州市受海陆风的影响进行分析.杭州市临近海洋，受到海陆风的影响，根据杭州市自动气象站和环境监测站的观测资料统计，在海风影响下，杭州市当地污染物浓度增高.由此，本文进一步通过RBLM⁃Chem模式对杭州市海风与污染物浓度的关系进行模拟研究，并探讨杭州地区海风对于城市效应的作用.
1 研究方法
1.1 观测资料与模式介绍
本文使用RBLM⁃Chem模式对杭州地区进行模拟分析.RBLM （Regional Boundary Layer Model）模式主要由两部分构成，以区域边界层气象模式RBLM为基础，耦合了大气化学输送扩散模式ACTDM （Atmospheric Chemical Transport and Dispersion Model）.RBLM是以ARPS （Advanced Regional Prediction System）模式为基础发展而来的一个三维的、非静力的、高分辨率区域气象数值预报模式.该模式在ARPS模式动力框架基础上详细考虑了城市下垫面特征及人为因素等对边界层结构的影响.徐敏等［20］在动量、湍能方程中加入了城市建筑物拖曳项，使之能够更加准确地模拟城市建筑表现出的气象特征.何晓凤等［21-22］在冠层模型理论框架基础上，发展并建立了城市冠层模式（NJU⁃UCM⁃S），并将其与模式耦合，完善了RBLM模式对城市区域陆面过程的参数化方案.Yang et al［23］发展建立了新的城市树木冠层模型和植被干沉降模块.ACTDM是一个包含多物种源排放、输送扩散、化学转化、干湿沉降过程的大气污染物浓度预报模式［24］，且将ACTDM与RBLM进行耦合，并建立了植被干沉降模块，将RBLM发展为新的区域边界层化学模式（RBLM⁃Chem），使之适用于城市及区域尺度的气象与大气环境高分辨率数值模拟研究［25］.
本文利用的观测资料包括杭州市58444，58449，58457，58459，K1111，K1125，K1174，K1175，K1176，K1179，K1219，K1220，K1228，K1633，K1634，K1637共16个气象观测站和杭州市滨江、西溪等10个环境监测站（图1b）.
图1
图1
杭州市地理位置（a）和本文使用的杭州市观测站位置（b）
（b）中蓝色“+”号为气象观测站，红色“
Fig.1
Geographical position of Hangzhou (a) and the positions of observation stations used in the paper (b)
1.2 方案设计
根据刘馨尹［26］对中国沿海海陆风的研究，制定海陆风判别方案.以杭州市沿海的三个自动气象站K1125，K1637，K1633的地面风向观测数据为基础，根据这些站点相对于海洋的位置，分别制定如表1所示的海风和陆风判定的风向角.如表2所示，进一步根据该日夜间和日间海风、陆风出现的情况将该日判定为海风日、陆风日、海陆风日或其他.此外，如果某一时次风速大于8 m·s-1，则认为这一时次受天气系统影响较大，不认为这一时次为海风或陆风［26］.根据该标准，对2015年全年进行筛选，针对海风日、陆风日和海陆风日天气型每种选取五天，总共15个模拟对象进行模拟研究，每个模拟对象分别模拟25 h（前一日23时至该日24时）.此外，为了减少日期选取对模拟结果的影响，尽量选取了日期相近的不同天气型对象.进行模拟研究的15 d的日期如表3所示.
表1 站点风向判别标准 (degree)
Table 1
| 站点编号 | 海风判别标准 | 陆风判别标准 |
|---|---|---|
| K1125 | 45-108 | 225-288 |
| K1637 | 42-100 | 222-280 |
| K1633 | 41-96 | 222-276 |
表2 天气型判别方案
Table 2
| 天气型 | 判别标准 |
|---|---|
| 海陆风 | 00-09时三个自动站均有三个时次为陆风， 12-20时三个自动站均有三个时次为海风 |
| 海风 | 00-09时三个自动站均有三个时次为海风， 12-20时三个自动站均有三个时次为海风 |
| 陆风 | 00-09时三个自动站均有三个时次为陆风， 12-20时三个自动站均有三个时次为陆风 |
| 其他 | 以上三种天气型均不满足 |
表3 模拟日期
Table 3
| 天气型 | 模拟日期 |
|---|---|
| 海陆风 | 2月26日、6月3日、6月26日、8月29日、10月2日 |
| 海风 | 2月25日、6月1日、6月27日、8月31日、10月4日 |
| 陆风 | 3月3日、6月11日、6月30日、8月25日、10月1日 |
图2
图2
RBLM⁃Chem模式模拟区域
深蓝色为城市，红色为水体，蓝色为常绿林，绿色为农田，黄色为灌木.黑色框线中深蓝色的城市区域为本文定义的杭州主要城市区域
Fig.2
Simulation area of RBLM⁃Chem model
本文设计了针对城市的敏感性实验以对城市效应进行研究，定义城市效应为有城市和无城市造成的气象差异.两组实验均使用相同的初始和边界条件.表4中无城市组采用了无城市的下垫面数据，关闭了模式中的人为热和建筑物模拟.
表4 敏感性实验设置方案
Table 4
| 组别 | 下垫面方案 | 人为热方案 | 建筑物 |
|---|---|---|---|
| 无城市 | 无城市下垫面 | 无人为热 | 无建筑物 |
| 有城市 | 有城市下垫面 | 有人为热 | 有建筑物 |
2 模拟结果与分析
2.1 模拟性能检验
将RBLM⁃Chem模式模拟结果与模拟区域内的7个气象站和10个环境监测站的观测结果平均值进行对比，以验证模式性能.如表5所示，气象场方面，气温、气压、相对湿度和风速的平均差值分别为1.5 ℃，0.9 hPa，-1.7%和-0.3 m·s-1.在污染物方面，PM2.5和臭氧浓度的平均差值分别为-1.6 μg·m-3和-3.2 μg·m-3.可见模拟区域内该模式对气象要素和污染物的模拟总体上比较可信.
表5 观测与模拟结果对比
Table 5
| 物理量 | 观测平均 | 模拟平均 | 差值 |
|---|---|---|---|
| 气温（℃） | 21.0 | 19.5 | 1.5 |
| 气压（hPa） | 1001.1 | 1000.2 | 0.9 |
| 相对湿度 | 82.1% | 83.8% | -1.7% |
| 风速（m·s-1） | 2.0 | 2.3 | -0.3 |
| PM2.5 (μg·m-3) | 47.2 | 48.8 | -1.6 |
| 臭氧(μg·m-3) | 62.0 | 65.2 | -3.2 |
2.2 局地环流系统对污染物浓度的影响
图3
图3
海风对PM2.5 (a，c，e)和臭氧(b，d，f)浓度的影响（单位：μg∙m-3）
(a~b)为2015年观测资料中海陆风日污染物浓度与海陆风日前后各两天平均污染物浓度；(c~d)为模拟结果中海陆风日污染物平均浓度与陆风日平均浓度的差值；(e~f)为模拟结果中海陆风日污染物平均浓度与海风日平均浓度的差值
Fig.3
Sea breeze's effect on PM2.5 (a，c，e) and ozone (b，d，f) concentrations (unit: μg∙m-3)
杭州地区海风对污染物浓度的影响由两个方面组成.首先，海风可以将上海、宁波等地的污染物向杭州输送.杭州位于上海的西南侧和宁波的西北侧，两地的污染物排放后，在当地局地环流的影响下进入杭州湾.这些污染物在杭州地区海风的进一步作用下进入杭州，使得杭州地区污染物浓度增大.其次，海风可以将杭州前一日排放的污染物输送回杭州.前一日，陆风可以将杭州排放的污染物输送到杭州湾内，次日海风则将这些污染物输送回杭州，进而使得杭州地区的污染物浓度上升［14］.
2.3 局地环流系统对杭州市城市气象特征的影响
为了进一步分析环流系统对杭州城市效应的影响，本文通过移除城市下垫面、人为热和城市建筑，设计了城市敏感性实验.对于边界层高度、地面风速和地面气温，所有模拟日平均的有城市相比于无城市差值如图4a~c所示，城市效应使得边界层高度增高63.8 m，地面风速下降0.99
图4
图4
有城市和无城市的(a)边界层高度（单位：m）、(b)地面风速(单位：m·s-1)和(c)地面气温差（单位：℃）
Fig.4
Boundary layer height (a，unit：m)，surface wind (b，unit：m·s-1) and surface temperature (c，unit:℃) differences between urban and no urban
图5
图5
不同天气型下城市效应对边界层高度（单位：m）、地面风速(单位：m·s-1)和地面气温(单位：℃)的影响
(a~c)分别为边界层高度在海风、海陆风和陆风下有城市与无城市的差值；(d~f)分别为地面风速在海风、海陆风和陆风下有城市与无城市的差值；(g~i)分别为地面气温在海风、海陆风和陆风下有城市与无城市的差值
Fig.5
Urban effect on boundary layer height (unit: m)，surface wind (unit: m·s-1) and surface temperature (uint: ℃) in different weather conditions
2.4 局地环流系统对城市污染特征的影响
城市效应通过影响杭州的边界层高度、地面风速和地面气温等气象要素，进而影响PM2.5和臭氧等污染物的浓度.局地环流系统通过影响杭州城市效应，也能对这些污染物浓度产生影响.对于这两种污染物，所有模拟日平均的有城市相比于无城市差值如图6所示，城市效应整体上使得PM2.5和臭氧浓度分别增大2.86
图6
图6
有城市和无城市的PM2.5（a）和臭氧（b）浓度差值（单位：μg∙m-3）
Fig.6
PM2.5 (a) and ozone (b) consatration differences between urban and no urban (unit: μg∙m-3)
图7
图7
不同天气型下城市效应对PM2.5和臭氧的相对变化（%）
(a~c)分别为PM2.5在海风、海陆风和陆风下有城市与无城市的相对变化；(d~f)分别为臭氧在海风、海陆风和陆风下有城市与无城市的相对变化
Fig.7
Relative change of urban effect on PM2.5 and ozone in different weather conditions (%)
3 结论
通过使用杭州地区观测数据和RBLM⁃Chem模式对海陆风日、海风日和陆风日三种天气型的模拟以及针对城市的敏感性实验，我们得出了以下结论.
（1）海风对污染物浓度的影响.根据观测资料的统计结果，海陆风相比于其前后各两天，在海风建立后PM2.5浓度最高增大10.9 μg·m-3，臭氧浓度最高增大12.0 μg·m-3.RBLM⁃Chem模式模拟表明，相比于陆风天气型，海陆风天气型的PM2.5浓度和臭氧浓度分别增大13.1
（2）海风对城市效应的影响.根据城市敏感性实验，城市效应使得杭州市主要城市地区边界层高度增高63.8 m，地面风速减小0.99
参考文献
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厦门海陆风环流特征与环境空气质量影响研究
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海峡西岸海陆风特征及对大气污染物浓度影响
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Simulation of sea⁃land breezes and a discussion of their implications on the transport of air pollution during a multi⁃day ozone episode in the Pearl River Delta of China
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城市下垫面影响空气污染的机制分析
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Mechanism analysis of the impact of urban underlying surface on air pollution
北京地区气象环境数值模拟试验
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Numerical modeling and verification of structures of the boundary layer over Beijing area
人为热源对城市边界层结构影响的数值模拟研究
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Numerical simulation of the impacts of anthropogenic heat on the structure of the urban boundary layer
一种单层城市冠层模式的建立及数值试验研究
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Development of a single⁃layer urban canopy model and numerical experiments
Further development of the regional boundary layer model to study the impacts of greenery on the urban thermal environment
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A photochemical kinetics mechanism for urban and regional scale computer modeling
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Evaluation and application of an online coupled modeling system to assess the interaction between urban vegetation and air quality
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