王 利，徐翠玲，徐 甫，高 琦

(長(zhǎng)安大學(xué) 地質(zhì)工程與測(cè)繪學(xué)院,陜西 西安 710054)

0 引 言

氣溶膠(Aerosol)是指懸浮在氣體中的固體或液體微粒與氣體載體組成的多相體系[1]，是大氣污染物的重要組成成分[2]。氣溶膠對(duì)區(qū)域環(huán)境具有輻射強(qiáng)迫效應(yīng)[3]，從而進(jìn)一步影響氣候系統(tǒng)中的降水、氣溫等氣象要素[4-6]，還會(huì)通過(guò)呼吸作用影響人體健康。因此，研究氣溶膠的時(shí)空分布特征對(duì)空氣污染防治和人類健康具有重要意義。氣溶膠光學(xué)厚度(Aerosol Optical Depth, AOD)是指在垂直方向上氣溶膠消光系數(shù)的積分，可以表征大氣混濁度或大氣中氣溶膠總含量，用于定量評(píng)估空氣質(zhì)量等級(jí)，進(jìn)而有效反映區(qū)域空氣污染程度[7-8]。目前，氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品數(shù)據(jù)來(lái)源于地基數(shù)據(jù)和衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)。地基數(shù)據(jù)精度高但站點(diǎn)分布不均，無(wú)法滿足區(qū)域性研究的需要；衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)獲取方便、覆蓋廣、成本低，能夠?qū)崿F(xiàn)大范圍長(zhǎng)時(shí)間監(jiān)測(cè)，為氣溶膠光學(xué)厚度研究提供了有利條件，也成為了空氣污染監(jiān)測(cè)的新手段[9-10]。

目前國(guó)內(nèi)外已有的眾多氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品數(shù)據(jù)中，中分辨率成像光譜儀(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS)氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品的時(shí)空分辨率、空間覆蓋率以及數(shù)據(jù)質(zhì)量較高[11]，算法更新速度較快，先前的C5.0、C5.1和C6.0版本的氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品數(shù)據(jù)已廣泛應(yīng)用于大氣污染研究[12-13]。2017年美國(guó)國(guó)家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration，NASA)發(fā)布了MODIS C6.1氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品，其在準(zhǔn)確度和空間覆蓋范圍方面均優(yōu)于早期版本[14-16]。鑒于此，國(guó)內(nèi)外陸續(xù)開(kāi)展關(guān)于新版本氣溶膠光學(xué)厚度的相關(guān)研究。Wei等利用MODIS C6.1氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品數(shù)據(jù)開(kāi)展了全球大氣氣溶膠監(jiān)測(cè)[17]。張瑞芳等基于2003～2018年的MODIS/Aqua C6.1氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品，研究分析了西北地區(qū)氣溶膠光學(xué)厚度的時(shí)空分布特征，并結(jié)合氣象資料分析了氣象要素對(duì)氣溶膠光學(xué)厚度的影響[18]。呂鑫等基于2004～2018年MODIS C6.1氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品、PM2.5和PM10監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及氣象數(shù)據(jù)，分析研究了四川省氣溶膠光學(xué)厚度的時(shí)空分布及變化趨勢(shì)[19]。張穎蕾等以長(zhǎng)三角地區(qū)為例，基于2000～2018年MODIS C6.1氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品，分析了長(zhǎng)三角地區(qū)氣溶膠光學(xué)厚度和Angstrom指數(shù)的時(shí)空變化特征[20]。目前國(guó)內(nèi)基于MODIS C6.1氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品的研究大多聚焦于某省份、某城市或某區(qū)域，例如四川省、京津冀或長(zhǎng)三角地區(qū)等，而關(guān)于華北平原的相關(guān)研究較少。

華北平原是中國(guó)東部平原的重要組成部分。近年來(lái)，隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和城市化進(jìn)程的不斷加快，大氣污染物長(zhǎng)期超環(huán)境容量排放，導(dǎo)致華北平原出現(xiàn)多次重污染天氣事件。例如，2013年1月，華北平原出現(xiàn)了罕見(jiàn)的重污染天氣，韓霄等眾多學(xué)者對(duì)其成因進(jìn)行了探討[21-23]。相關(guān)研究表明，大氣污染具有區(qū)域性，大氣氣溶膠的時(shí)空分布與污染物來(lái)源關(guān)系密切。例如，蘇彬彬等利用后向軌跡模式探究了華東森林及高山背景區(qū)域的大氣污染物傳輸特征及其高污染氣團(tuán)的主要來(lái)源[24]，結(jié)果表明城市大氣受本地排放源和外地污染物輸送的共同影響。目前，眾多學(xué)者利用聚類分析、潛在源貢獻(xiàn)因子分析以及濃度權(quán)重分析等方法研究了華東、鄭州、北京等地區(qū)大氣污染物的來(lái)源[25-27]，且這些研究多為針對(duì)某次特定的大氣污染過(guò)程或某一季節(jié)來(lái)進(jìn)行，而對(duì)于長(zhǎng)時(shí)序的后向軌跡聚類分析和潛在源區(qū)探究鮮少。

基于此，本文利用MODIS/Terra C6.1氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品，探討華北平原2011～2020年氣溶膠光學(xué)厚度的時(shí)空變化特征，并基于氣象數(shù)據(jù)和空氣質(zhì)量指數(shù)數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用聚類分析、潛在源貢獻(xiàn)因子分析和濃度權(quán)重分析等方法，揭示華北平原不同季節(jié)大氣污染物的輸送途徑及其潛在源區(qū)的空間分布，以期為華北平原大氣污染治理及減排措施制定提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

華北平原位于北緯30°～42°，東經(jīng)110°～123°(圖1)，北抵燕山南麓，南達(dá)大別山北側(cè)，西倚太行山—伏牛山和豫西山地，東臨渤海和黃海，橫跨京、津、冀、魯、豫、皖、蘇5省2市，區(qū)域總面積約40×104km2，平原面積約33×104km2。華北平原地勢(shì)平坦，河湖眾多，交通便利，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，覆蓋人口大省和工業(yè)大省。該地區(qū)四季變化明顯，屬暖溫帶季風(fēng)氣候，年平均氣溫為8 ℃～15 ℃，年降水量為500～1 000 mm，降水主要集中在6月至9月。此外，華北平原屬于四大霾區(qū)之一，受工業(yè)生產(chǎn)和人為因素的影響，空氣污染狀況嚴(yán)重，面臨著較大的環(huán)境壓力。

圖1 華北平原地理位置

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

1.2.1 氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品

本文研究所使用的氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品來(lái)自于NASA發(fā)射的Terra-MODIS傳感器提供的每日Level 2氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品MOD04_L2數(shù)據(jù)集，空間分辨率為10 km[28]。根據(jù)華北平原的地形和位置，選取2011年～2020年MODIS C6.1“AOD_550_Dark_Target_Deep_Blue_Combined”波段獲取的氣溶膠光學(xué)厚度數(shù)據(jù)。基于此，將10年的MODIS氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過(guò)IDL編程對(duì)影像進(jìn)行拼接、重投影、裁剪等預(yù)處理工作，以像素為處理單元，計(jì)算研究區(qū)內(nèi)有效像元的平均值，得到華北平原氣溶膠光學(xué)厚度月均值、季均值和年均值及其空間分布，并通過(guò)ArcGIS軟件和CorelDRAW軟件繪制為專題圖件。

1.2.2 氣流軌跡模型

氣流軌跡模型數(shù)據(jù)來(lái)自美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(National Centers for Environmental Prediction, NCEP)和美國(guó)國(guó)家大氣研究中心(National Center for Atmospheric Research, NCAR)聯(lián)合發(fā)布的全球資料同化系統(tǒng)(Global Data Assimilation System，GDAS)氣象數(shù)據(jù)(ftp:∥arlftp.arlhq.noaa.gov/pub/archives/gdas1)。

GDAS氣象數(shù)據(jù)的地面分辨率為1°，空間覆蓋范圍為全球，GDAS氣象數(shù)據(jù)每6 h記錄1次，即世界標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間00:00、06:00、12:00和18:00。數(shù)據(jù)選取時(shí)段為2014～2020年。

1.2.3 空氣質(zhì)量指數(shù)

本研究所使用的空氣質(zhì)量指數(shù)(Air Quality Index，AQI)數(shù)據(jù)來(lái)源于空氣質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)分析平臺(tái)(https:∥www.aqistudy.cn/)，時(shí)間跨度為2014～2020年，時(shí)間分辨率為1 d。該數(shù)據(jù)是對(duì)國(guó)家環(huán)境監(jiān)測(cè)總站(http:∥www.cnemc.cn/)的每小時(shí)數(shù)據(jù)求平均值所得。

2 分析方法

2.1 Slope趨勢(shì)分析

基于Slope趨勢(shì)分析，模擬研究區(qū)每個(gè)柵格單元的變化趨勢(shì)，以分析華北平原2011～2020年近10年間氣溶膠光學(xué)厚度變化的方向和速率[29]。其計(jì)算公式為

(1)

式中：i為年序號(hào)；n為時(shí)間跨度；Di為第i年的氣溶膠光學(xué)厚度；斜率kslope為氣溶膠光學(xué)厚度的變化趨勢(shì)。

2.2 后向軌跡聚類分析

拉格朗日混合單粒子軌道(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory, HYSPLIT)模型最初是由美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局以及澳大利亞氣象局合作開(kāi)發(fā)，可以用來(lái)計(jì)算簡(jiǎn)單的氣團(tuán)軌跡以及模擬復(fù)雜的擴(kuò)散和沉積，目前廣泛應(yīng)用于大氣污染物傳輸和來(lái)源分析等研究[30]。本研究利用HYSPLIT模型，將華北平原所涉及的2個(gè)直轄市(北京、天津)和5個(gè)省會(huì)城市(河北石家莊、山東濟(jì)南、河南鄭州、安徽合肥、江蘇南京)分別設(shè)置為受點(diǎn)，軌跡模擬起始高度設(shè)為500 m，模擬華北平原這7個(gè)城市每日氣團(tuán)的24 h后向移動(dòng)軌跡，并利用Meteoinfo軟件和TrajStat軟件對(duì)氣流軌跡進(jìn)行聚類分析，最終得到每個(gè)城市不同季節(jié)氣團(tuán)的主要傳輸路徑。

2.3 潛在源貢獻(xiàn)因子分析

潛在源貢獻(xiàn)因子(Potential Source Contribution Function, PSCF)分析是一種基于條件概率函數(shù)發(fā)展而來(lái)的定性識(shí)別潛在污染源的方法[31]。潛在源貢獻(xiàn)因子分析函數(shù)基于空間網(wǎng)格計(jì)算，將研究區(qū)劃分成i×j的均勻網(wǎng)格，定義經(jīng)過(guò)某一網(wǎng)格(i,j)污染氣流軌跡端點(diǎn)數(shù)mij與經(jīng)過(guò)該網(wǎng)格的總氣流軌跡端點(diǎn)數(shù)nij的比值為PSCF值(Pij)。根據(jù)潛在源貢獻(xiàn)因子分析原理，當(dāng)nij較小時(shí)，Pij的不確定性較大。為減小Pij的不確定性，引入權(quán)重函數(shù)(Wij)[32]進(jìn)行修正，即WP,ij=Pij×Wij。權(quán)重函數(shù)定義如下

(2)

2.4 濃度權(quán)重分析

潛在源貢獻(xiàn)因子分析只能反映當(dāng)前網(wǎng)格污染軌跡數(shù)所占比例，不能體現(xiàn)污染軌跡對(duì)目標(biāo)網(wǎng)格的污染貢獻(xiàn)程度[33]。因此，進(jìn)一步使用濃度權(quán)重(Concentration-weighted Trajectory, CWT)分析來(lái)研究不同潛在污染源區(qū)對(duì)目標(biāo)網(wǎng)格的相對(duì)貢獻(xiàn)大小[34]。濃度權(quán)重分析是通過(guò)計(jì)算源區(qū)網(wǎng)格(i,j)的平均權(quán)重濃度(Cij)來(lái)分析其對(duì)目標(biāo)網(wǎng)格的污染貢獻(xiàn)程度。其表達(dá)式為

(3)

式中:l是經(jīng)過(guò)網(wǎng)格(i,j)的軌跡之一；Cl是軌跡l經(jīng)過(guò)網(wǎng)格(i,j)時(shí)的值；τijl是軌跡l在網(wǎng)格(i,j)停留的時(shí)間，用落在網(wǎng)格內(nèi)軌跡l的端點(diǎn)數(shù)來(lái)代替；M為軌跡數(shù)量。

類似潛在源貢獻(xiàn)因子分析，為濃度權(quán)重分析引入權(quán)重函數(shù)Wij，以減小由于nij較小時(shí)引起的不確定性，即WC,ij=Cij×Wij。

3 結(jié)果分析與討論

3.1 氣溶膠光學(xué)厚度時(shí)空變化特征

3.1.1 月均值變化特征

圖2為2011～2020年華北平原氣溶膠光學(xué)厚度逐月變化情況。由圖2(a)的逐月氣溶膠光學(xué)厚度平均值可知，若以年為周期，氣溶膠光學(xué)厚度呈明顯的周期性變化，每個(gè)周期內(nèi)(即每年)峰值一般出現(xiàn)在6月至8月。氣溶膠光學(xué)厚度最大值出現(xiàn)在2011年8月，為1.10；最小值一般出現(xiàn)在11月或12月，但2018年9月氣溶膠光學(xué)厚度最小，為0.27。近10年間，2011年和2014年夏季(6月至8月)的氣溶膠光學(xué)厚度較高，均超過(guò)0.80，除此之外，2011年2月、2012年5月至7月及2013年6月氣溶膠光學(xué)厚度均大于0.80。圖2(b)給出了2011～2020年各月平均后的氣溶膠光學(xué)厚度逐月變化趨勢(shì)，變化幅度較大，月份之間差異顯著，最大值出現(xiàn)在6月，為0.75，最小值出現(xiàn)在12月，為0.37。綜上所述，全年氣溶膠光學(xué)厚度從1月開(kāi)始，隨著氣溫的升高，呈緩慢上升趨勢(shì)，在6月達(dá)到峰值后，呈快速下降趨勢(shì)，至12月為全年最低。

圖2 2011～2020年華北平原氣溶膠光學(xué)厚度逐月時(shí)間序列

為了更清晰地了解華北平原氣溶膠光學(xué)厚度的逐月變化特征，圖3進(jìn)一步給出了近10年氣溶膠光學(xué)厚度月均值的空間分布。如圖3所示，1月華北平原大部分區(qū)域氣溶膠光學(xué)厚度在0.50以上，經(jīng)統(tǒng)計(jì)有57.03%的樣本點(diǎn)氣溶膠光學(xué)厚度大于0.50，較高值主要分布在河南、河北和山東三省的交界處。2月氣溶膠光學(xué)厚度高值區(qū)分布在天津，河北南部，山東以及河南、江蘇和安徽的大部分地區(qū)，幾乎覆蓋整個(gè)平原。3月華北平原的空氣質(zhì)量較2月有所好轉(zhuǎn)，氣溶膠光學(xué)厚度高值區(qū)主要集中在河北邢臺(tái)、邯鄲，山東聊城，河南鄭州及山東濟(jì)寧等地區(qū)。從3月開(kāi)始，華北平原氣溶膠光學(xué)厚度開(kāi)始逐漸增大，3月至6月氣溶膠光學(xué)厚度的空間分布相似，其顯著升高的范圍也大致相同，主要集中在河南與河北兩省交界處、山東除中部以外的外圍區(qū)域、安徽中南部和江蘇等地區(qū)。6月華北平原大部分地區(qū)氣溶膠光學(xué)厚度較高，只有極少數(shù)地區(qū)空氣質(zhì)量狀況較好，如河北張家口、承德。7月至8月氣溶膠光學(xué)厚度開(kāi)始逐漸下降，高值區(qū)的空間分布也顯著不同，7月高值區(qū)主要集中在天津、河南鄭州以及山東等地區(qū)，而8月高值區(qū)范圍明顯縮小，僅分布在河南鄭州和河北邯鄲、邢臺(tái)等地區(qū)。從8月開(kāi)始，氣溶膠光學(xué)厚度呈快速下降趨勢(shì)，到12月華北平原整體氣溶膠光學(xué)厚度平均值為0.37。總體而言，華北平原氣溶膠光學(xué)厚度的空間分布表現(xiàn)出典型的城市污染特征，山東濟(jì)南、河南鄭州、河北石家莊等城市空氣污染嚴(yán)重，河北張家口和承德等城市空氣狀況較好。這一結(jié)論與劉海知等的研究結(jié)論[35-36]一致。

圖3 2011～2020年華北平原氣溶膠光學(xué)厚度月均值的空間分布

3.1.2 季均值變化特征

為分析華北平原氣溶膠光學(xué)厚度的季節(jié)變化特征，通過(guò)對(duì)MODIS C6.1氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得到了2011～2020年春季(3月至5月)、夏季(6月至8月)、秋季(9月至11月)、冬季(12月至次年2月)氣溶膠光學(xué)厚度季均值的空間分布(圖4、5)。氣溶膠光學(xué)厚度季均值從大到小依次為夏季(0.67)、春季(0.59)、冬季(0.49)、秋季(0.46)(圖4)。其中，夏季氣溶膠光學(xué)厚度最高，可能與華北平原夏季的高溫和豐富的水汽含量有關(guān)。一方面，夏季降雨增多且夏季盛行偏南風(fēng)，北部地區(qū)的地形結(jié)構(gòu)會(huì)抑制南來(lái)污染物向北輸送，同時(shí)高溫高濕條件容易導(dǎo)致氣-粒間的轉(zhuǎn)換作用以及氣溶膠粒子吸濕增長(zhǎng)，最終導(dǎo)致污染物堆積在華北平原上空[37]。另一方面，華北平原盛產(chǎn)小麥，夏季是小麥的收獲季節(jié)，大量的秸稈燃燒也是造成夏季氣溶膠光學(xué)厚度較高的原因[38-39]。就空間分布而言，華北平原氣溶膠光學(xué)厚度的空間分布呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)性特征。春季氣溶膠光學(xué)厚度高值區(qū)主要分布在河南鄭州、江蘇蘇州以及山東中西部地區(qū)；夏季高值區(qū)主要位于天津、河北東南部、山東除中部以外的外圍區(qū)域以及河南北部地區(qū)；秋季高值區(qū)僅零散分布在山東棗莊、江蘇蘇州等地區(qū)；冬季高值區(qū)則分布于河北東南部以及山東濟(jì)寧、江蘇徐州、安徽淮北等地區(qū)。四季中，僅有河北張家口和承德的氣溶膠光學(xué)厚度較小，這可能與該地區(qū)植被覆蓋度較高、工業(yè)排放少以及人類活動(dòng)相對(duì)較少有關(guān)。

圖4 2011～2020年華北平原氣溶膠光學(xué)厚度季均值直方圖

3.1.3 年均值變化特征

圖5 2011～2020年華北平原氣溶膠光學(xué)厚度季均值的空間分布

華北平原平均氣溶膠光學(xué)厚度的空間分布如圖6(a)所示。氣溶膠光學(xué)厚度極高值以離散的點(diǎn)源分布在河南和江蘇，且太行山脈以北的地區(qū)氣溶膠光學(xué)厚度較低，太行山脈以南大部分地區(qū)氣溶膠光學(xué)厚度較高。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，近10年間華北平原平均氣溶膠光學(xué)厚度為0.07～1.29，但其年均值整體呈下降趨勢(shì)，下降幅度達(dá)36.84%。2011～2013年，氣溶膠光學(xué)厚度年均值從2011年的0.72下降至2013年的0.62；至2014年，氣溶膠光學(xué)厚度年均值緩慢增加到0.65；2014～2018年，氣溶膠光學(xué)厚度年均值幾乎呈直線下降，下降幅度達(dá)30.53%，2018年氣溶膠光學(xué)厚度年均值為近10年的最小值(0.45)；2019～2020年，氣溶膠光學(xué)厚度年均值出現(xiàn)短暫的回升，但上升范圍不大。由圖7可以明顯看出華北平原氣溶膠光學(xué)厚度年均值自2011年后呈明顯下降趨勢(shì)，這與中國(guó)政府在2011～2015年實(shí)施“十二五”規(guī)劃時(shí)規(guī)定了對(duì)應(yīng)的減排目標(biāo)來(lái)治理大氣污染問(wèn)題有極大關(guān)系[40]。結(jié)合近10年氣溶膠光學(xué)厚度的空間變化趨勢(shì)[圖6(b)]可知，2011～2020年華北平原氣溶膠光學(xué)厚度基本呈現(xiàn)降低趨勢(shì)，其中下降最顯著的區(qū)域主要有山東濟(jì)南及河南鄭州、許昌、漯河、周口，但河北、江蘇和天津極少數(shù)地區(qū)氣溶膠光學(xué)厚度呈略微增加的趨勢(shì)。整體而言，華北平原氣溶膠光學(xué)厚度呈減弱趨勢(shì)，空氣污染狀況正逐漸改善。

圖6 2011～2020年華北平原平均氣溶膠光學(xué)厚度空間分布及其變化趨勢(shì)

圖7 2011～2020年華北平原氣溶膠光學(xué)厚度年均值變化趨勢(shì)

圖8為2011～2020年華北平原氣溶膠光學(xué)厚度年均值的空間分布情況。由圖8可知，2011～2020年氣溶膠光學(xué)厚度年均值為0～2.3，整體呈下降趨勢(shì)，且華北平原中部氣溶膠光學(xué)厚度存在明顯的時(shí)序變化特征，其周邊無(wú)明顯變化。2011年是華北平原近10年空氣污染最嚴(yán)重的一年[41]，氣溶膠光學(xué)厚度年均值相較于其他年份較高，其中有9.15%的地區(qū)氣溶膠光學(xué)厚度大于1.0；2011～2013年，氣溶膠光學(xué)厚度高值區(qū)逐年縮小，到2013年有98.00%的地區(qū)氣溶膠光學(xué)厚度小于1.0；2014年，氣溶膠光學(xué)厚度高值區(qū)緩慢擴(kuò)增，主要體現(xiàn)在安徽和江蘇部分地區(qū)；2015～2018年，氣溶膠光學(xué)厚度年均值明顯降低，有99.67%以上地區(qū)氣溶膠光學(xué)厚度小于1.0，到2018年，華北平原氣溶膠光學(xué)厚度為近10年最小，其中有79.70%以上地區(qū)氣溶膠光學(xué)厚度小于0.6，有39.20%地區(qū)低于2018年年均值(0.45)；2019～2020年，河南鄭州、河北石家莊以及江蘇少數(shù)地區(qū)氣溶膠光學(xué)厚度出現(xiàn)短暫的回升，這可能與這些地區(qū)人口密度大、工業(yè)化程度高有關(guān)，因?yàn)槿祟惢顒?dòng)會(huì)導(dǎo)致人為源氣溶膠局地排放量增加[42-43]。

圖8 2011～2020年華北平原氣溶膠光學(xué)厚度年均值的空間分布

3.2 氣流軌跡輸送的影響

為了解華北平原不同季節(jié)受氣流軌跡輸送的影響，利用HYSPLIT模型以500 m為起始模擬高度，對(duì)華北平原所涉及到的7個(gè)重點(diǎn)城市的后向軌跡按季節(jié)進(jìn)行聚類分析，結(jié)果如圖9和表1所示。2014～2020年，北京春、秋、冬季主要受長(zhǎng)距離氣團(tuán)輸送影響較大，夏季來(lái)自南部和東南方向的短距離氣流軌跡占比最高；天津、安徽合肥、江蘇南京四季主要受短距離氣團(tuán)輸送的影響較大；山東濟(jì)南和河北石家莊四季主要受周邊省市短距離氣團(tuán)輸送影響較大，受長(zhǎng)距離輸送的氣團(tuán)影響較?。缓幽相嵵荽?、夏、秋季主要受短距離氣團(tuán)輸送影響，冬季除了受短距離氣團(tuán)輸送影響外，還受長(zhǎng)距離氣團(tuán)輸送的影響。綜上所述，由于華北平原地理位置特殊，受季風(fēng)氣候及東南海洋暖濕氣流影響，研究區(qū)所涉及到的7個(gè)重點(diǎn)城市四季整體上主要受短距離氣流影響較大，受長(zhǎng)距離氣團(tuán)輸送的影響相對(duì)較小。

表1 2014～2020年華北平原不同城市四季后向軌跡聚類統(tǒng)計(jì)結(jié)果

圖9 2014～2020年華北平原不同城市四季后向軌跡聚類分布

3.3 污染物潛在源區(qū)分析

圖10給出了2014～2020年華北平原7個(gè)重點(diǎn)城市不同空氣質(zhì)量指數(shù)等級(jí)占比情況。由圖10可知，2014～2020年，安徽合肥空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良天數(shù)占比最大(70.58%)，江蘇南京次之(68.76%)，而河北石家莊最低(45.62%)，且石家莊的重度、嚴(yán)重污染天數(shù)占比分別為10.12%、4.06%，均高于其他6個(gè)城市。上述分析表明，合肥和南京的空氣質(zhì)量狀況較好，石家莊的空氣質(zhì)量狀況差。因此，本文選擇空氣污染相對(duì)嚴(yán)重的石家莊進(jìn)行潛在源貢獻(xiàn)因子分析。相關(guān)研究表明，MODIS氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品數(shù)據(jù)與空氣質(zhì)量指數(shù)數(shù)據(jù)間有一定的相關(guān)性，可以基于氣溶膠光學(xué)厚度與空氣質(zhì)量指數(shù)進(jìn)行空氣污染的相關(guān)研究[44-45]。本文按0.5°×0.5°格網(wǎng)將研究區(qū)網(wǎng)格化，并將閾值設(shè)置為101(即空氣質(zhì)量指數(shù)級(jí)別的三級(jí)標(biāo)準(zhǔn))，以此求出每個(gè)網(wǎng)格對(duì)應(yīng)的潛在源貢獻(xiàn)值(Wp)。

圖10 2014～2020年華北平原不同空氣質(zhì)量指數(shù)等級(jí)占比情況

圖11為石家莊春、夏、秋、冬四季潛在污染源的分布。WP值越大，表明該格網(wǎng)污染的軌跡占比越高，即該格網(wǎng)受外來(lái)污染物輸送的可能性越大，對(duì)應(yīng)的顏色越深。本文按WP值0.1～0.3、 0.3～0.7、0.7～1.0分為輕度、中度和重度污染來(lái)標(biāo)示潛在源區(qū)屬性。由圖11可知，石家莊潛在污染源分布具有明顯的季節(jié)性特征。春季重度污染網(wǎng)格位于陜北南半部、山西西南部和東南部、河南東部和北部、山東西南部以及安徽北部和西北部；夏季潛在源區(qū)最為集中，重度污染網(wǎng)格主要集中于汾河平原、山東菏澤、河南東部和北部以及安徽西北部；秋季重度污染網(wǎng)格縮小，主要集中在河南與山東兩省交界處、臨汾盆地和河南中北部；冬季潛在源區(qū)和秋季類似，呈條帶狀分布，但重度污染網(wǎng)格有所增加，且來(lái)源方向?yàn)閮?nèi)蒙古西北部、陜西北部、汾河平原、河南東北部、河北中部和南部、山東聊城以及天津。結(jié)合后向軌跡聚類分析結(jié)果和王冠嵐等的研究結(jié)果[46]可知，影響石家莊空氣質(zhì)量的首要污染物多為本地生成，但氣象條件、人口數(shù)量、工業(yè)排放和燃煤用量等因素與空氣污染也關(guān)系密切。

圖11 2014～2020年石家莊潛在源區(qū)的四季分布

3.4 濃度權(quán)重分析

由于潛在源貢獻(xiàn)因子分析識(shí)別的潛在源只能反映某網(wǎng)格內(nèi)污染軌跡占軌跡總數(shù)的比例，無(wú)法體現(xiàn)該網(wǎng)格對(duì)目標(biāo)網(wǎng)格的貢獻(xiàn)程度。為此，本文引入濃度權(quán)重分析計(jì)算污染物潛在源區(qū)的貢獻(xiàn)度(WC)。WC值越大，表示該格網(wǎng)對(duì)目標(biāo)格網(wǎng)的貢獻(xiàn)程度越高，即該格網(wǎng)出現(xiàn)高濃度的污染物，且對(duì)應(yīng)的顏色越深。結(jié)果如圖12所示。

圖12 2014～2020年石家莊濃度權(quán)重軌跡的四季分布

石家莊春季W(wǎng)C值大于100的高值區(qū)主要分布在河北西南部、東南部和中部，山東西北部、西南部和中南部，河南及內(nèi)蒙古中西部；夏季W(wǎng)C值大于100的高值區(qū)顯著增多，主要分布在山東、河北、河南三省交界處及其周邊區(qū)域，以及山西等地區(qū)；秋季W(wǎng)C值大于100的區(qū)域分布較分散，主要分布在山東、河北、河南三省交界處及其周邊區(qū)域，以及內(nèi)蒙古中西部、陜西北部、汾河平原，此外，渤海也有一定的貢獻(xiàn)；冬季W(wǎng)C值大于100的高值區(qū)是四季中分布范圍最廣的季節(jié)，其中大于200的高值區(qū)主要分布于陜西延安、山西呂梁、河北石家莊和邯鄲、河南鶴壁及其周邊區(qū)域。綜上所述，石家莊春、夏、秋、冬四季空氣污染主要受本地排放影響較大，同時(shí)也受到周邊省市近距離輸送的影響。

4 結(jié) 語(yǔ)

(1)2011～2020年華北平原氣溶膠光學(xué)厚度月均值呈顯著的周期性變化，以年為周期，每個(gè)周期內(nèi)峰值一般出現(xiàn)在6月至8月；氣溶膠光學(xué)厚度月際年內(nèi)變化呈單峰分布，峰值出現(xiàn)在6月(0.75)，最小值出現(xiàn)在12月(0.37)。氣溶膠光學(xué)厚度季節(jié)性變化特征呈夏季(0.67)最大、春季(0.59)次之、秋季(0.46)最小的特征?？傮w而言，2011～2020年華北平原氣溶膠光學(xué)厚度年均值整體呈下降趨勢(shì)，下降幅度達(dá)36.84%。

(2)華北平原春、夏、秋、冬四季整體上主要受短距離氣團(tuán)輸送影響較大，長(zhǎng)距離氣團(tuán)輸送影響較小。但是，受季風(fēng)氣候、東南暖濕氣流及人類活動(dòng)的影響，北京春、秋和冬季受長(zhǎng)距離氣團(tuán)輸送的影響大。

(3)根據(jù)華北平原大氣污染狀況分析結(jié)果可知，河北石家莊的空氣質(zhì)量狀況較差。綜合潛在源貢獻(xiàn)因子、濃度權(quán)重和后向軌跡聚類分析結(jié)果可知，石家莊污染物潛在源區(qū)具有明顯的季節(jié)性特征，其中夏季的重污染潛在源區(qū)最為集中且范圍最大。經(jīng)分析，影響石家莊空氣質(zhì)量的污染物多為本地生成，同時(shí)也受到周邊省市近距離輸送的影響。