风切变结构及其与太原盆地PM2.5垂直分布的关联

《Environmental Pollution》：Wind shear structures and their association with the vertical distribution of PM 2.5 in Taiyuan Basin

　　

摘要

垂直风切变（VWS）是大气边界层动态结构的关键特征，然而在复杂地形条件下，其与其他污染物垂直分布的关联仍不明确。本研究利用地面观测、风廓线雷达、微波辐射计、气溶胶激光雷达、无线电探空仪、无人机观测数据以及天气研究和预报模型模拟，探讨了太原盆地的VWS结构及其与PM_2.5的关系。无监督聚类分析识别出三种不同的VWS类型： - **类型1**：近地面风切变较强，主要由风向变化引起，伴随明显的近地面PM_2.5累积、较强的稳定性以及最薄的边界层； - **类型2**：在500米以上高度风切变增强，且该高度处的PM_2.5浓度较高； - **类型3**：在2000米以下大部分层内风切变较强，但风速较大，PM_2.5浓度较低。无人机在0–500米高度的观测结果证实了这三种类型之间的PM_2.5分布差异。2024年1月17日的污染事件表明，当风切变层位于较薄的稳定边界层之上时，VWS并不一定会增强垂直交换作用；随着白天加热使边界层向风切变层延伸，其影响变得更加明显；而夜间边界层收缩则导致了近地面PM_2.5的再次累积。这些结果表明，VWS与PM_2.5的关系取决于风切变的高度和组成，以及边界层的热结构变化。

引言

空气污染在快速城市化和工业化的地区仍然是一个持续存在的挑战。虽然排放量决定了释放到大气中的污染物数量，但污染事件的严重程度和持续时间在很大程度上受到气象条件的控制（Jazcilevich等人，2005年；Whiteman等人，2014年）。在复杂地形上，这种控制作用尤为明显——山脉、山谷和盆地改变了区域气流，形成了与开阔平原不同的局部环流（Stearns，1987年；Sabatier等人，2020年）。地形障碍会减弱背景风速，引导山谷风流动，抑制通风，促进夜间冷空气积聚和持续性逆温现象（Doyle和Durran，2007年）。因此，复杂地形重新排列了大气的三维结构，使得污染物的积累、传输和清除变得更加复杂。

污染物的分布同时受到大气边界层的热结构和动力结构的影响（Marín等人，2013年；Xu等人，2021年）。热结构决定了湍流的产生或抑制。通常表现为温度逆温、静稳定性以及边界层高度（BLH）（Stull，1988年；Seidel等人，2010年）。因此，人们对此类热动力控制因素给予了大量关注。Tang等人（2016年）报告称，北京的混合层在冬季较薄，与大气稀释污染物的能力密切相关。气溶胶与边界层的相互作用可能通过减少表面太阳辐射和抑制边界层发展来进一步增强稳定性（Pet?j?等人，2016年）。相比之下，边界层的动力结构（尤其是其垂直组织）受到的关注较少。仅靠近地面风速无法完全反映不同大气层之间的交换情况，因为风速和风向会随高度急剧变化。垂直风切变（VWS）通过水平风矢量的垂直变化来衡量这种动力分层（Mahrt，2017年）。通过机械湍流产生和与地形引起的环流的相互作用，VWS可以影响垂直交换以及动量、热量和污染物的重新分布（Seku?a等人，2021年；Sun等人，2024年）。

尽管VWS在空气污染气象学中的研究日益增多，但其与污染物垂直结构的关系仍不够明确。先前的研究表明，与地形诱导的气流相关的风切变可以改变城市山谷中的颗粒物分布（Ayala-Parra等人，2026年），而边界层内的风切变可能重新分配区域输送的污染物（Sun等人，2022年）。在强风切变区域附近还观察到了气溶胶层的抬升，这与低空急流和边界层过渡有关（Wei等人，2018年）。这些研究凸显了VWS的重要性，但现有证据在不同地区、污染事件和观测条件下的系统性仍不充分。许多研究主要使用地面风速和通风系数来描述扩散情况，这无法完全反映垂直风场的变化（Wang等人，2019年；Li等人，2021年）。基于风廓线观测的直接研究相对较少，且往往集中在个别案例或清洁期与污染期之间的简单比较上（Manninen等人，2018年）。此外，VWS通常被视为一个单一气象变量，对其中风速和风向变化的各自贡献关注不足（Mahrt等人，2014年）。风切变层的垂直位置及其与热分层和边界层发展的关系也尚未得到充分解析。因此，需要连续、同步观测风速、热结构和污染物分布，以识别代表性的VWS类型并评估其与污染物垂直分布的关联。

太原盆地是研究这一问题的理想区域。它位于中国北部，东邻太行山，西靠吕梁山。这种地形导致通风较弱，形成了沿盆地轴方向的气流通道，在不利气象条件下容易发生污染物积累（Zhao等人，2020年）。以往的研究探讨了气象条件、区域输送和地形限制对污染的影响（Xie等人，2006年；Liu等人，2019年），表明排放量和不利的边界层条件都促进了污染事件的发生（Miao等人，2018年）。然而，边界层动力结构（尤其是风切变类型）在塑造污染物垂直结构中的作用尚不清楚。基于类型的风切变结构分析可能有助于揭示动态状态与污染物垂直分布之间的关系。

本研究旨在利用地面观测、多源垂直剖面测量和数值模拟，探究太原盆地风切变的垂直结构及其与PM_2.5分布的关联。本文余下部分的结构如下：第2节描述数据集、数值模拟和分析方法；第3节介绍识别的VWS类型、它们的气象和污染特征以及一个代表性的污染事件；第4节总结研究结果。

章节片段

地面观测数据

本研究使用的地面观测数据覆盖2024年1月至2月及9月至12月，涵盖了太原盆地的秋季和冬季污染季节。来自中国生态环境部的八个监测站的每小时地面PM_2.5浓度数据（http://datacenter.mee.gov.cn）。此外，还收集了太原地区的每小时地面气象数据，包括2米高度的温度、10米高度的纬向（U）和经向（V）风速分量。

VWS类型的垂直结构特征

在探讨VWS与PM_2.5垂直分布的关系之前，首先分析了风切变剖面的垂直特征（图S2）。2000米以下高度的平均VWS范围为10至20米每秒每公里，300米和2000米附近的风切变增强。这些最大值可能与盆地内的地形控制及周围山脊附近的气流调整有关（Seku?a等人，2021年）。

总结与结论

本研究利用多源观测数据及WRF模型模拟，探讨了太原盆地VWS结构及其与PM_2.5分布的关联。通过层次聚类分析，识别出三种具有不同动力和污染特征的VWS类型。

**类型1**的主要特征是在500米以下高度风切变较强，主要由风向变化引起，伴随近地面PM_2.5累积、较强的稳定性和最薄的边界层；

作者贡献声明

王晓斌：数据整理。 张洪生：资金筹集。 郭伟：项目管理、数据整理。 蔡旭辉：撰写、审稿与编辑、监督、项目管理、资金筹集、数据整理、概念构建。 刘曙光：撰写初稿、可视化处理、软件开发、方法研究、数据分析、概念构建。 宋宇：监督工作。

May等人，2002年。

作者声明他们没有已知的可能影响本文研究的财务利益或个人关系。

致谢

本研究得到了中国国家重点研发计划（2023YFC3706301）和山西省基础研究计划（202503021211314）的支持。

刘曙光 | 蔡旭辉 | 郭伟 | 宋宇 | 张洪生 | 王晓斌北京大学环境科学与工程学院区域环境与可持续发展国家重点实验室，北京100871