龙艺文 等
Table 1. Date of high and low PM2.5 concentration in winter 表1. .冬季月份高、低PM2.5浓度日期
高PM2.5事件
时间 1月27日 1月28日 1月30日 1月29日 1月31日
PM2.5浓度(μg/m3)
318 313 306 296 258
时间 12月16日 12月10日 2月6日 12月1日 12月11日
低PM2.5事件
PM2.5浓度(μg/m3)
28 30 33 36 39
利用表1空气质量最好(低PM2.5浓度)和空气质量最差(高PM2.5浓度)的5天，绘制这些天地气温差的平均日变化图。高PM2.5浓度的5天对应的日期是1月27日~31日，低PM2.5浓度的5天分别是12月10、11、16、17日，2月6日。
图6为典型事件中地气温差平均日变化特征图。从图6中可以看出，高PM2.5浓度的5天和低PM2.5浓度的5天平均日变化趋势相似，有显著的日变化特征。从图中可知高PM2.5浓度时的地气温差大部分时间都小于低PM2.5浓度时的地气温差，说明地气温差越大，空气质量越好，特别是在20时-次日8时，高、低PM2.5事件中平均地气温差分别为0.85℃和1.33℃，这是由于地面与大气之间的温差越大，大气的湍流活动越强，污染物更容易稀释、扩散。但在白天午后，高PM2.5事件地气温差更大，这是由于在成都冬季，低PM2.5往往发生在北方冷空气入侵时，冷空气入侵带来阴雨天气的出现，所以地面接收到的太阳辐射较弱，导致地气温差较小，这与上文结论并不矛盾。图中黑色实线为0℃地气温差线，相比低PM2.5，高PM2.5浓度在夜间的地气温差均小于0，说明日落后有显著的有逆温现象，从而抑制了污染物的稀释、扩散，从而更容易出现低污染事件。
Figure 6. The average daily variation of Ts-Ta in an example 图6. 个例的地气温差平均日变化图
5. 结论与展望
本文利用成都市2014年的气象观测资料和空气质量资料，分析了地气温差演变特征及其对空气质量的影响，得到如下结论：
DOI: 10.12677/ccrl.2020.95048
451
气候变化研究快报
龙艺文 等
(1) 成都地区地气温差的年平均值为2.2℃，一年中地气温差的最大值出现在5月，最小值出现在11月；秋季的地气温差最小，冬季次之，冬季的温差最大。在一天中，地气温差的变化明显，午后14时的地气温差为一天中的最大值，且日变化趋势以14时为轴对称分布；一天中地气温差的变化幅度春季最大，秋季最小。
(2) 总的来讲，地气温差越小，越容易出现颗粒物浓度的大值；地气温差越大，越有利于污染物的稀释、扩散，空气质量越好。但在成都，冬季，空气质量优良天气往往出现在北方冷空气入侵时，此时带来的阴雨天气使得在白天地气温差反而更小，所以地气温差对空气质量的影响作用并不一致，在实际工作中需要对背景情况进行讨论。利用本文对成都地气温差的特征分析，利用近年来更高时空分辨率的城市数值天气预报产品中对温度的预报，将对污染潜势预报有一定的参考价值。
基金项目
四川省科技厅(2019YJ0360, 2018JY0011, 2018SZDZX0023)，国家科技支撑计划(2015BAC03B05)，灾害天气国家重点实验室(2019LASW-B02)，国家气象中心(YBGJXM(2020)04-01)，成都信息工程大学(BKJX2019120)。
参考文献
[1] 范丽军, 韦志刚, 董文杰. 西北干旱区地气温差的时空特征分析[J]. 高原气象, 2004, 23(3): 360-367.
[2] Zhou, L.-T., Wu, R.-G. and Huang, R.-H. (2010) Variability of Surface Sensible Heat Flux over Northwest China. At-mospheric and Oceanic Science Letters, 3, 75-80. https://doi.org/10.1080/16742834.2010.11446847 [3] 万云霞, 张宇, 等. 感热变化对东亚地区大气边界层高度的影响[J]. 高原气象, 2017, 36(1): 173-182.
[4] 赵采玲, 吕世华, 等. 夏季巴丹吉林沙漠陆面热状况对边界层高度影响的模拟实验[J]. 高原气象, 2014, 33(6):
1526-1533. [5] Song, C. (2019) Analysis on the Relationship between Air Pollution Status and Meteorological Factors in Zhumadian
City. Meteorological and Environmental Research, 10, 20-26. [6] 杨袁慧. 空气污染天气过程与气象要素的关系研究[J]. 现代农业科技, 2019(22): 131-134.
[7] 周颖, 向卫国. 四川盆地大气混合层高度特征及其与AQI的相关性分析[J]. 成都信息工程大学学报, 2018, 33(5):
562-571. [8] 毛维薇, 张甫仁. 大气混合层高度对通风及污染物扩散的影响[J]. 重庆工商大学学报(自然科学版), 2016, 33(6):
105-112. [9] 李振杰, 金莉莉等. 乌鲁木齐大气混合层厚度和稳定度与大气污染的关系[J]. 干旱区地理, 2019,42(03): 478-491. [10] Zhang, W.G., Li, S.X., Wu, T.H. and Pang, Q.Q. (2007) Changes and Spatial Patterns of the Differences between
Ground and Air Temperature over the Qinghai-Xizang Plateau. Journal of Geographical Sciences, 17, 20-32. https://doi.org/10.1007/s11442-007-0020-2 [11] 廖要明, 陈德亮, 等. 中国地气温差时空分布及变化趋势[J]. 气候变化研究进展, 2019, 15(4): 374-384.
[12] 齐斐斐. 利用遥感数据研究塔克拉玛干沙漠地表能量通量分布变化规律[D]: [硕士学位论文]. 乌鲁木齐: 新疆大
学, 2019. [13] 王健, 仝纪龙, 等. 东亚典型干旱、半干旱区夏季感热通量的年代际变化特征[J]. 干旱气象, 2018, 36(2): 203-211. [14] Davis, J.C., Collier, C.G., Davies, F. and Bozier, K.E. (2008) Spatial Variations of Sensible Heat Flux over an Urban
Area Measured Using Doppler Lidar. Meteorological Applications, 15, 367-380. https://doi.org/10.1002/met.79 [15] 周连童, 温李明. 我国春夏季地气温差的时空变化特征及其与夏季降水的联系[J]. 气候与环境研究, 2016, 21(6):
621-632. [16] 刘颖, 徐祥德, 等. 春季地气温差与长江中下游夏季旱涝异常的相关[J]. 气象科技, 2009, 37(3): 301-305. [17] 郭一鸣, 蔺雪芹, 等. 中国城市群空气质量时空演化特征及其影响因素[J]. 生态经济, 2019, 35(11): 167-175. [18] 王敏, 冯相昭, 等. 黄河流域空气质量时空分布及影响因素分析[J]. 环境保护, 2019, 47(24): 56-61.
DOI: 10.12677/ccrl.2020.95048
452
气候变化研究快报
龙艺文 等
[19] 黄小刚, 邵天杰,等. 长江经济带空气质量时空分布特征及影响因素的季节差异[J/OL]. 中国环境科学, 2019,
1-11. https://doi.org/10.19674/j.cnki.issn1000-6923.20191016.001 [20] 郑庆锋, 史军, 等. 上海地区AQI变化特征及与气象因素的相关性[J]. 气象与环境学报, 2019, 35(5): 53-62. [21] 杨孝文, 周颖, 等. 北京冬季一次重污染过程的污染特征及成因分析[J]. 中国环境科学, 2016, 36(3): 679-686. [22] Wang, H., et al. (2014) A Study of the Meteorological Causes of a Prolonged and Severe Haze Episode in January
2013 over Central-Eastern China. Atmospheric Environment, 98, 146-157. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2014.08.053
DOI: 10.12677/ccrl.2020.95048
453
气候变化研究快报
成都地区地气温差演变规律对空气质量的影响研究
