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拉萨夏季大气边界层气溶胶垂直结构特征

李若羽 卞建春 唐贵谦 李丹 白志宣 毛文书

李若羽, 卞建春, 唐贵谦, 等. 2022. 拉萨夏季大气边界层气溶胶垂直结构特征[J]. 大气科学, 46(3): 666−676 doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2112.21214
引用本文: 李若羽, 卞建春, 唐贵谦, 等. 2022. 拉萨夏季大气边界层气溶胶垂直结构特征[J]. 大气科学, 46(3): 666−676 doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2112.21214
LI Ruoyu, BIAN Jianchun, TANG Guiqian, et al. 2022. Vertical Structural Characteristics of Aerosols in the Atmospheric Boundary Layer during the Summer in Lhasa [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 46(3): 666−676 doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2112.21214
Citation: LI Ruoyu, BIAN Jianchun, TANG Guiqian, et al. 2022. Vertical Structural Characteristics of Aerosols in the Atmospheric Boundary Layer during the Summer in Lhasa [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 46(3): 666−676 doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2112.21214

拉萨夏季大气边界层气溶胶垂直结构特征

doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2112.21214
基金项目: 第二次青藏高原综合科学考察研究项目2019QZKK0604,国家自然科学基金项目41905041
详细信息
    作者简介:

    李若羽,女,1996年生,硕士研究生,从事大气污染防治方面的研究。E-mail: liruoyu@mail.iap.ac.cn

    通讯作者:

    唐贵谦,E-mail: tgq@dq.cern.ac.cn

  • 中图分类号: P404

Vertical Structural Characteristics of Aerosols in the Atmospheric Boundary Layer during the Summer in Lhasa

Funds: the Second Comprehensive Scientific Study of the Tibetan Plateau (Grant 2019QZKK0604), National Natural Science Foundation of China (Grant 41905041)
  • 摘要: 大气污染物的垂直梯度观测是识别区域输送和本地贡献的必要手段。基于此,2020年8月在拉萨市利用光学粒子计数器(the Printed Optical Particle Spectrometer,简称POPS)在地面和系留气艇分别对0.13~3.39 μm粒径范围的气溶胶数浓度进行了测定。结果表明:(1)拉萨近地面气溶胶数浓度在16 cm−3到870 cm−3范围之间,比华北和珠江三角洲地区小2~3个量级;(2)气溶胶数浓度呈现两峰两谷的日变化结构,峰值通常以0.13~0.4 μm的小粒径粒子为主,且对应北京时间早(10:00)、晚(21:00)高峰时段;(3)气溶胶数浓度垂直分布与边界层演变密切相关,稳定边界层中的气溶胶随高度递减,粒子数浓度为194±94 cm−3,对流边界层和残留层中的气溶胶分布均一,数浓度分别为165±99 cm−3和123±95 cm−3,且显著低于稳定边界层。以上研究结果表明,拉萨的污染源主要为局地机动车排放,机动车污染物减排是打造高原生态旅游城市的必由之路。
  • 图  1  拉萨市地图及实验场地(EPB:西藏环保局;MB:气象局;TU:西藏大学)

    Figure  1.  Map of Lhasa city and test site (EPB: Xizang Environmental Protection Bureau; MB: Meteorological Bureau; TU: Xizang University)

    图  2  2020年8月整个观测期PM2.5和PM10(a)24小时均值浓度、(b)小时均值浓度、(c)NO2和SO2浓度、(d)气溶胶数浓度(CN)以及(e)气溶胶不同粒径数浓度随时间的变化(灰色竖线代表系留气艇释放时段)。(a)中红、蓝、黑虚线分别对应代表GB 3095-2012的24小时一级标准[C(PM2.5):35 μg m−3C(PM10):55 μg m−3],以及WHO最新2021年的24小时标准[C(PM2.5):15 μg m−3]

    Figure  2.  Time series of (a) 24-h mean and (b) hourly mean of PM [C(PM10), C(PM2.5)], (c) NO2 concentration [C(NO2)] and SO2 concentration [C(SO2)], (d) particulate matter number concentrations (CN), and (e) particulate matter number concentrations (shaded) of different particle sizes (the gray vertical line represents the release period of the captive airship) in the whole observation period of August 2020. In (a), the red, blue, and black dotted lines correspond to the 24-h level 1 standard of GB 3095-2012 for PM2.5 (35 μg m−3) and PM10 (55 μg m−3) and the latest WHO 24-h standard of 2021 for PM2.5 (15 μg m−3), respectively

    图  3  不同数浓度程度下气溶胶粒径占比图

    Figure  3.  Particle size proportions at different concentration levels

    图  4  2020年8月(a)PM2.5、PM10浓度[C(PM2.5)、C(PM10)]和(b)NO2、SO2浓度[C(NO2)、C(SO2)]以及(c)气溶胶数浓度(CN)的日变化特征(误差线代表标准差);(d)不同粒径段气溶胶数浓度日变化特征

    Figure  4.  Diurnal variation of NO2, SO2, PM2.5, PM10, and particulate matter (the errorbar represents the standard deviation). (d) The particulate matter number concentrations in different particle size bins

    图  5  2020年8月1日~28日存在的两种气溶胶数浓度垂直剖面类型(a)对流边界层(CBL);(b)稳定边界层(SBL):红线代表平均廓线;加粗黑线代表边界层位置;RL为残留层

    Figure  5.  Two types of particulate matter number concentrations (CN) vertical profiles that existed during 2020.08.01–2020.08.28 (a) convective boundary layer and (b) stable boundary layer. The red line represents the average profile, and the bold black line represents the boundary layer position; RL means residual layer

    图  6  统计一天内不同时段的气溶胶垂直分布廓线:(a)07:00~08:00;(b)09:00~11:00;(c)12:00~14:00;(d)15:00~19:00;(e)20:00~23:00

    Figure  6.  Particulate matter distribution profiles over different periods of a day: (a) 0700 BJT–0800; (b) 0900 BJT–1100 BJT; (c) 1200 BJT–1400 BJT; (d) 1500 BJT–1900 BJT; (e) 2000 BJT–2300 BJT

    图  7  气溶胶粒子数浓度谱分布

    Figure  7.  Distribution of the number concentration profiles of the aerosol particles

    表  1  不同地区积聚模态粒子数浓度对比

    Table  1.   Comparison of the concentrations of accumulative modal particle numbers in different regions

    观测地区粒径/nm数浓度/cm−3
    平均值(±标准差)
    参考文献
    济南(夏季)100~1000481±332Gao et al.(2007)
    太仓(夏季))100~10001745±1260Gao et al.(2009)
    北京(夏季)100~25001859±837Gao et al.(2012)
    北京(夏季)100~10007800±5400Wu et al.(2008)
    广州(夏季)100~8003210±2057韩冰雪等(2015)
    长江三角洲(夏季)100~8005300±5500Qi et al.(2015)
    邢台(夏季)100~552/
    100~685
    7019Wang et al.(2021)
    拉萨(夏季)130~3900154±100本文
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    A1  边界层实验中所测量的混合状态下每个垂直剖面的日期、时间和其他信息(序号代表释放顺序)

    A1.   Date, time, and other information for each vertical section in the in the boundary layer experiment (the serial number represents the release sequence)

    序号日期释放时间
    (北京时)
    Ri边界层高度/m
    12020年8月8日09:10−1.59200
    22020年8月8日10:27−20.77660
    32020年8月8日11:26−443700
    42020年8月9日11:49−5.28560
    52020年8月9日12:32−6.86700
    62020年8月9日13:20−8.62430
    72020年8月9日13:58−12.91450
    82020年8月9日14:40−5.23445
    92020年8月9日16:07−7.04900
    102020年8月9日16:50−1.061000
    112020年8月10日12:28−222.24290
    122020年8月10日13:05−13.86500
    132020年8月10日13:42−15.67700
    142020年8月11日11:51−24.31390
    152020年8月11日12:39−19.79600
    162020年8月11日15:06−63.111400
    172020年8月11日15:45−41.371350
    182020年8月12日10:25−4.72480
    192020年8月12日12:13−119.89760
    202020年8月12日15:13−77.63800
    212020年8月13日10:13−283.18400
    222020年8月14日13:51−15.16490
    232020年8月16日10:44−10.79520
    242020年8月16日11:24−5.38700
    252020年8月17日11:14−13.37400
    262020年8月17日11:59−10.85620
    272020年8月18日7:100.77310
    282020年8月18日12:53−72.37800
    292020年8月19日15:21−61.372750
    302020年8月19日19:39−9.83590
    312020年8月20日13:06−12.221100
    322020年8月20日21:200.96500
    332020年8月21日12:45−40.08750
    342020年8月21日14:36−12.91750
    352020年8月22日10:35−14.39700
    362020年8月22日13:58−17.161300
    372020年8月26日12:35−61440
    382020年8月26日19:11−43.56490
    392020年8月27日15:53−7.642610
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    A2  边界层实验中所测量的稳定状态下每个垂直剖面的日期、时间和其他信息(序号代表释放顺序)

    A2.   Date, time, and other information for each vertical section in the boundary layer experiment(the serial number represents the release sequence)

    序号日期释放时间
    (北京时)
    Ri边界层高度/m
    12020年8月8日07:521.85220
    22020年8月12日07:0514.59620
    32020年8月12日08:3611.61700
    42020年8月12日09:282.34280
    52020年8月17日07:0926.56200
    62020年8月17日08:0519.98340
    72020年8月18日21:521.53340
    82020年8月19日21:107.31420
    92020年8月20日07:128.42200
    102020年8月20日08:493.52550
    112020年8月22日07:1225.59200
    122020年8月22日21:282.87500
    132020年8月26日07:1115.36580
    142020年8月26日22:0115.87350
    152020年8月27日07:092.1190
    162020年8月27日21:198.64340
    172020年8月28日06:5313.58660
    182020年8月28日08:203.44300
    下载: 导出CSV
  • [1] Bian J C, Chen H B, Vömel H, et al. 2011. Intercomparison of humidity and temperature sensors: GTS1, Vaisala RS80, and CFH [J]. Adv. Atmos. Sci., 28(1): 139−146. doi: 10.1007/s00376-010-9170-8
    [2] Cui Y Y, Liu S, Bai Z X, et al. 2018. Religious burning as a potential major source of atmospheric fine aerosols in summertime Lhasa on the Tibetan Plateau [J]. Atmos. Environ., 181: 186−191. doi: 10.1016/j.atmosenv.2018.03.025
    [3] Delfino R J, Sioutas C, Malik S. 2005. Potential role of ultrafine particles in associations between airborne particle mass and cardiovascular health [J]. Environ. Health Perspect., 113(8): 934−946. doi: 10.1289/ehp.7938
    [4] Duo B, Cui L L, Wang Z Z, et al. 2018. Observations of atmospheric pollutants at Lhasa during 2014–2015: Pollution status and the influence of meteorological factors [J]. J. Environ. Sci., 63: 28−42. doi: 10.1016/j.jes.2017.03.010
    [5] Gao J, Wang J, Cheng S H, et al. 2007. Number concentration and size distributions of submicron particles in Jinan urban area: Characteristics in summer and winter [J]. J. Environ. Sci., 19(12): 1466−1473. doi: 10.1016/s1001-0742(07)60239-3
    [6] Gao J, Wang T, Zhou X H, et al. 2009. Measurement of aerosol number size distributions in the Yangtze River delta in China: Formation and growth of particles under polluted conditions [J]. Atmos. Environ., 43(4): 829−836. doi: 10.1016/j.atmosenv.2008.10.046
    [7] Gao J, Chai F H, Wang T, et al. 2012. Particle number size distribution and new particle formation: New characteristics during the special pollution control period in Beijing [J]. J. Environ. Sci., 24(1): 14−21. doi: 10.1016/s1001-0742(11)60725-0
    [8] Gao R S, Telg H, McLaughlin R J, et al. 2016. A light-weight, high-sensitivity particle spectrometer for PM2.5 aerosol measurements [J]. Aerosol Sci. Technol., 50(1): 88−99. doi: 10.1080/02786826.2015.1131809
    [9] Gautam S, Yadav A, Tsai C J, et al. 2016. A review on recent progress in observations, sources, classification and regulations of PM2.5 in Asian environments [J]. Environ. Sci. Pollut. Res. Int., 23(21): 21165−21175. doi: 10.1007/s11356-016-7515-2
    [10] 韩冰雪, 张国华, 毕新慧, 等. 2015. 广州城区夏季大气颗粒物数浓度谱分布特征 [J]. 环境科学研究, 28(2): 198−204. doi: 10.13198/j.issn.1001-6929.2015.02.05

    Han Bingxue, Zhang Guohua, Bi Xinhui, et al. 2015. Pollution characteristics of atmospheric particle size and number concentrations during summer in urban area of Guangzhou [J]. Research of Environmental Sciences (in Chinese), 28(2): 198−204. doi: 10.13198/j.issn.1001-6929.2015.02.05
    [11] He C, Ge Y S, Ma C C, et al. 2011. Emission characteristics of a heavy-duty diesel engine at simulated high altitudes [J]. Sci. Total Environ., 409(17): 3138−3143. doi: 10.1016/j.scitotenv.2011.01.029
    [12] 胡非, 洪钟祥, 雷孝恩. 2003. 大气边界层和大气环境研究进展 [J]. 大气科学, 27(4): 712−728. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2003.04.18

    Hu Fei, Hong Zhongxiang, Lei Xiaoen, et al. 2003. Recent progress of atmospheric boundary layer physics and atmospheric environment research in IAP [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 27(4): 712−728. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2003.04.18
    [13] Huang J P, Wang T H, Wang W C, et al. 2014. Climate effects of dust aerosols over East Asian arid and semiarid regions [J]. J. Geophys. Res.: Atmos., 119(19): 11398−11416. doi: 10.1002/2014JD021796
    [14] Jiang J K, Zhou W, Cheng Z, et al. 2015. Particulate matter distributions in china during a winter period with frequent pollution episodes (January 2013) [J]. Aerosol Air Qual. Res., 15(2): 494−503. doi: 10.4209/aaqr.2014.04.0070
    [15] Kim Y J, Kim K W, Kim S D, et al. 2006. Fine particulate matter characteristics and its impact on visibility impairment at two urban sites in Korea: Seoul and Incheon [J]. Atmos. Environ., 40 Suppl 2: 593–605. doi: 10.1016/j.atmosenv.2005.11.076
    [16] King J C. 1993. The atmospheric boundary layer [J]. Dyn. Atmos. Oceans, 18(1-2): 115−116. doi: 10.1016/0377-0265(93)90006-S
    [17] Li J, Li C C, Zhao C S, et al. 2016. Changes in surface aerosol extinction trends over China during 1980–2013 inferred from quality-controlled visibility data [J]. Geophys. Res. Lett., 43(16): 8713−8719. doi: 10.1002/2016GL070201
    [18] Liu Z R, Hu B, Wang L L, et al. 2015. Seasonal and diurnal variation in particulate matter (PM10 and PM2.5) at an urban site of Beijing: Analyses from a 9-year study [J]. Environ. Sci. Pollut. Res. Int., 22(1): 627−642. doi: 10.1007/s11356-014-3347-0
    [19] Liu J, Ge Y S, Wang X, et al. 2017. On-board measurement of particle numbers and their size distribution from a light-duty diesel vehicle: Influences of VSP and altitude [J]. J. Environ. Sci., 57: 238−248. doi: 10.1016/j.jes.2016.11.023
    [20] Norsang G, Kocbach L, Tsoja W, et al. 2009. Ground-based measurements and modeling of solar UV-B radiation in Lhasa, Tibet [J]. Atmos. Environ., 43(8): 1498−1502. doi: 10.1016/j.atmosenv.2008.11.048
    [21] Pope III C A. 2000. Review: Epidemiological basis for particulate air pollution health standards [J]. Aerosol Sci. Technol., 32(1): 4−14. doi: 10.1080/027868200303885
    [22] Qi X M, Ding A J, Nie W, et al. 2015. Aerosol size distribution and new particle formation in the western Yangtze River delta of China: 2 years of measurements at the SORPES station [J]. Atmos. Chem. Phys., 15(21): 12445−12464. doi: 10.5194/acp-15-12445-2015
    [23] 秦武斌, 李学彬, 鲁先洋, 等. 2017. 我国西北地区气溶胶垂直分布特征分析 [J]. 光学学报, 37(3): 0301001. doi: 10.3788/AOS201737.0301001

    Qin Wubin, Li Xuebin, Lu Xianyang, et al. 2017. Aerosol vertical distribution characteristics in northwest China [J]. Acta Optica Sinica (in Chinese), 37(3): 0301001. doi: 10.3788/AOS201737.0301001
    [24] Ran L, Lin W L, Deji Y Z, et al. 2014. Surface gas pollutants in Lhasa, a highland city of Tibet – current levels and pollution implications [J]. Atmos. Chem. Phys., 14(19): 10721−10730. doi: 10.5194/acp-14-10721-2014
    [25] Ren P B C, Gjessing Y, Sigernes F. 1999. Measurements of solar ultra violet radiation on the Tibetan Plateau and comparisons with discrete ordinate method simulations [J]. J. Atmos. Sol. Terr. Phys., 61(6): 425−446. doi: 10.1016/S1364-6826(99)00005-X
    [26] Stull R B. 1988. An Introduction to Boundary Layer Meteorology [M]. Dordrecht: Springer.
    [27] Tang G, Zhu X, Hu B, et al. 2015. Impact of emission controls on air quality in Beijing during APEC 2014: Lidar ceilometer observations [J]. Atmos. Chem. Phys., 15(21): 12667−12680. doi: 10.5194/acp-15-12667-2015
    [28] Tang G Q, Zhang J Q, Zhu X W, et al. 2016. Mixing layer height and its implications for air pollution over Beijing, China [J]. Atmos. Chem. Phys., 16(4): 2459−2475. doi: 10.5194/acp-16-2459-2016
    [29] Tang G Q, Zhao P S, Wang Y H, et al. 2017. Mortality and air pollution in Beijing: The long-term relationship [J]. Atmos. Environ., 150: 238−243. doi: 10.1016/j.atmosenv.2016.11.045
    [30] Wang Y Y, Wang J L, Li Z Q, et al. 2021. Contrasting aerosol growth potential in the northern and central-southern regions of the North China Plain: Implications for combating regional pollution [J]. Atmos. Environ., 267: 118723. doi: 10.1016/j.atmosenv.2021.118723
    [31] Wei N N, Ma C L, Liu J W, et al. 2019. Size-segregated characteristics of carbonaceous aerosols during the monsoon and non-monsoon seasons in Lhasa in the Tibetan Plateau [J]. Atmosphere, 10(3): 157. doi: 10.3390/atmos10030157
    [32] Weisman M L, Klemp J B. 1986. Characteristics of isolated convective storms [M]//Ray P S. Mesoscale Meteorology and Forecasting. Boston: American Meteorological Society, 331–358. doi: 10.1007/978-1-935704-20-1_15
    [33] Wu Z J, Hu M, Lin P, et al. 2008. Particle number size distribution in the urban atmosphere of Beijing, China [J]. Atmos. Environ., 42(34): 7967−7980. doi: 10.1016/j.atmosenv.2008.06.022
    [34] 杨龙元, 王明星, 吕国涛, 等. 1994. 青藏高原北部大陆气溶胶本底值特征的初步观测研究 [J]. 高原气象, 13(2): 135−143.

    Yang Longyuan, Wang Mingxing, Lü Guotao, et al. 1994. The observation and research for the continental aerosol background characteristics in the northern part of the Qinghai–Xizang Plateau [J]. Plateau Meteorology (in Chinese), 13(2): 135−143.
    [35] Yin X F, de Foy B, Wu K P, et al. 2019. Gaseous and particulate pollutants in Lhasa, Tibet during 2013–2017: Spatial variability, temporal variations and implications [J]. Environ. Pollut., 253: 68−77. doi: 10.1016/j.envpol.2019.06.113
    [36] 郑家亨. 1995. 统计大辞典 [M]. 北京: 中国统计出版社. Zheng Jiaheng. 1995. A Dictionary of Statistical Theory and Practice (in Chinese) [M]. Beijing: China Statistics Press.
    [37] 周任君, 陈月娟, 毕云, 等. 2008. 青藏高原上空气溶胶含量的分布特征及其与臭氧的关系 [J]. 高原气象, 27(3): 500−508.

    Zhou Renjun, Chen Yuejuan, Bi Yun, et al. 2008. Aerosol distribution over the Qinghai–Xizang Plateau and its relationship with ozone [J]. Plateau Meteorology (in Chinese), 27(3): 500−508.
    [38] Zhu X W, Tang G Q, Lv F, et al. 2018. The spatial representativeness of mixing layer height observations in the North China Plain [J]. Atmos. Res., 209: 204−211. doi: 10.1016/j.atmosres.2018.03.019
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-11-15
  • 录用日期:  2022-01-04
  • 网络出版日期:  2022-01-05
  • 刊出日期:  2022-05-19

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