2016年冬季壽縣一次邊界層低空急流對污染物擴散的影響

景翠雯,王成剛*,馮 妍

2016年冬季壽縣一次邊界層低空急流對污染物擴散的影響

景翠雯1,王成剛1*,馮 妍2,3

(1.南京信息工程大學大氣物理學院,中國氣象局氣溶膠與云降水重點開放實驗室,江蘇 南京 210044；2.安徽省氣象科學研究所,大氣科學與衛星遙感安徽省重點實驗室,安徽 合肥 230031；3.壽縣國家氣候觀象臺,中國氣象局淮河流域典型農田生態氣象野外科學實驗基地,安徽 壽縣 232200)

利用安徽壽縣地區2016年12月16～17日的觀測資料與模擬資料,分析了一次夜間邊界層低空急流對PM2.5擴散的影響.此過程中,急流分布范圍廣,強度大,最大風速可達10～12m/s,而且風向隨高度有明顯轉向,高低層風向差可達90°.急流發展過程中,急流軸基本位于200m以下,急流的最小風速高度出現在400～800m之間.通過分析可知,對于不同高度,急流對污染物擴散的影響存在明顯差異.地面至急流軸范圍內,PM2.5總體減少.急流的出現使湍流混合明顯增強,在湍流作用下污染物向上混合,使該層PM2.5顯著減少,凈質量通量的峰值可達-103′10-3μg/(m2·s). 急流的水平輸送可帶來上風方較為清潔氣團,同樣減少了該層的PM2.5濃度.但與湍流作用相比其影響較小,凈質量通量僅為-2.9′10-3μg/(m2·s). 急流存在時,還會加強向下的垂直風速,在垂直輸送作用下,上層污染物向下輸送,增加了該層PM2.5濃度,凈質量通量約為11′10-3μg/(m2·s).急流軸至風向轉變高度之間,PM2.5總體增加.這是由于湍流作用將低層高濃度污染物輸送至該層,使PM2.5濃度增加,凈質量通量約為23.9′10-3μg/(m2·s);水平輸送作用使該層PM2.5濃度略有增加,凈質量通量約為2.3′10-3μg/(m2·s);而垂直輸送作用帶來了高處較為清潔的氣團,減少了PM2.5濃度,凈質量通量約為-6.6′10-3μg/(m2·s).風向轉變高度至LLJ最小風速高度之間,PM2.5總體增加.湍流作用仍占主導,凈質量通量約為17.8′10-3μg/(m2·s);垂直輸送作用稍有貢獻,凈質量通量約為1.4′10-3μg/(m2·s);而水平輸送起減少作用,凈質量通量約為-3.7′10-3μg/(m2·s).

PM2.5擴散；低空急流；湍流、平流作用；急流特征高度分層

現階段,我國大氣污染問題仍十分嚴峻.為有效改善環境空氣質量,打贏藍天保衛戰,國內外學者為此開展了大量研究工作[1-3].但相關研究多集中在白天空氣質量的討論,而針對夜間大氣污染物積聚、擴散、輸送過程的分析相對較少.

邊界層低空急流(LLJ)作為一種重要的夜間大氣邊界層物理過程,對污染物擴散、輸送的影響越來越受到人們重視[4-6].早期的研究結果表明[7-8],低空急流對局地空氣質量的影響具有兩面性.Mcnider等[9]認為LLJ的水平輸送作用是將城市的污染物輸送至周邊減弱其污染程度的主要原因.而Taubman等[10]則指出LLJ的水平輸送作用是增加東部地區污染的主要原因.類似研究[11]由于沒有結合污染物的空間分布情況,故得到了不同的結論.LLJ的存在不僅會使污染物的平流輸送增強,強烈的垂直風切變還會導致湍流增強,提高地表與大氣間污染物的交換過程,最終影響局地的污染程度[12-13].Mireia等[14]的研究結果表明,湍流混合作用對污染物擴散的貢獻率約為15%,且是將污染物輸送到上層的重要機制.Fiedler等[15]的分析表明,在某些特定時段LLJ引起的湍流混合作用的貢獻可達60%.

上述工作雖然分析了LLJ條件下,平流與湍流作用對污染物濃度影響的差異,但只是討論了近地層范圍內污染物濃度的變化情況.Mathieu等[16]的研究指出,當急流軸高度不同時,湍流作用在垂直方向上的影響范圍不同,故污染物在不同高度的混合程度及擴散情況存在明顯差異.廖曉農等[17]的研究結果表明,在LLJ的不同高度,平流輸送的強度不同,故污染物的通量及擴散程度也會相應變化.在不同的LLJ個例中,急流軸高度、風向轉變高度與LLJ最小風速高度這些特征高度的分布不同,故平流、湍流在垂直方向上的特征亦不同,從而使污染物在不同高度的擴散情況產生差異[18-21],而目前的研究并未將污染物的擴散情況與LLJ的不同高度特征聯系起來.

安徽省地理位置特殊,其北側、西側和東側均與污染區相臨[22],又是夜間LLJ發生的高頻區[23-24].本文結合了觀測與模擬資料分析了2016年冬季壽縣一次夜間LLJ對PM2.5污染過程的影響.通過分析湍流輸送、垂直輸送與水平輸送質量通量等的變化,討論了在LLJ的不同高度污染物擴散的差異,并對比了其貢獻.研究結果可提高LLJ期間對污染擴散過程的認識,并為污染天氣的預警及治理提供參考.

1 資料與方法

本文收集了此次污染過程中,安徽壽縣國家氣候觀象臺(116°46′E,32°30′N)2016年12月16～17日期間的地面與高空觀測數據.其中,地面觀測儀器有第二代新型地面自動站(每1min記錄1次)和Grimm EDM-180環境監測系統(每5min記錄1次),這兩種儀器可提供地面氣象要素及污染物濃度數據.高空觀測儀器包括南京信息工程大學自主研發的大氣邊界層GPS 探測系統,可獲取每日8個時次(02:00、05:00、08:00、11:00、14:00、17:00、20:00、23:00)的垂直氣象要素資料.此外, 使用了安徽藍盾生產的型號為LGJ-01的氣溶膠激光雷達,可提供每5min一次的垂直消光系數,可用于近似分析污染物的垂直分布.

輔助資料包括:觀測期間的天氣圖,用于天氣形勢的分析;安慶與阜陽的常規探空資料,用于了解LLJ的結構;安徽省43個國控站的逐小時地面PM2.5資料,用于了解污染物的水平空間分布情況.

本文采用HYSPLIT模式[25]模擬了LLJ出現時段不同高度污染物的運行軌跡.

2 結果與討論

2.1 天氣形勢分析

高低層天氣系統的配置與污染物擴散過程及LLJ生消過程密切相關.2016年12月16～17日研究區域出現中度PM2.5污染事件.16日白天,壽縣在高低空均受高壓控制,等壓線稀疏,風速較小,不利于污染物的擴散.16日夜間～17日凌晨,高低壓配置略有差異,500hPa仍為高壓控制,850、925hPa和地面均受高壓后部控制,風速略有增大,這種配置也為LLJ的形成與發展提供了有利的背景場[26].

2.2 觀測數據分析

本文參照前人[27-30]的經驗,將邊界層LLJ定義為 800m以下,最大風速與上下風速差超過5m/s的“鼻狀”結構.如圖1所示,觀測期間壽縣在2016年12月16日23:00～17日5:00有LLJ出現(圖1為16日17:00～17日5:00每3h共4次觀測風場的插值結果,其中16日20:00缺值),急流軸多出現在150～200m之間,風向自地面向上均由東南風向西南風轉變,最小風速高度先升后降,LLJ的具體特征見表1.此外16日20:00安慶、阜陽地區也有LLJ出現(兩個站點相間350km),表征此次急流范圍較廣.

圖1 壽縣觀測風場

表1 LLJ特征統計表

如圖2所示,16～17日壽縣地區有PM2.5污染事件發生,LLJ存在期間(陰影部分),地面PM2.5濃度在17日03:00出現了一個峰值,超過115μg/m3達到中度污染程度;地面風為東-東南風且均小于4m/s,不利于污染物的擴散;地面溫度的持續降低和相對濕度的持續增加為PM2.5粒子的增多提供了有利條件.

僅靠地面污染物濃度數據,是無法了解LLJ三維結構對不同高度污染物的影響.因此可利用氣溶膠激光雷達資料大致了解二者的關系.如圖3所示,LLJ出現前(16日17:00～22:00)消光系數自地面向上呈先增后減趨勢(單位為km-1),其峰值高度由500～600m降至400m附近,氣溶膠在此間分布最多.LLJ出現后在16日23:00～17日0:00,300～550m消光系數迅速減小,此范圍對應LLJ的急流軸高度至風向轉變高度范圍,尤其在300～400m、450～550m氣溶膠粒子最少;而550m以上的消光系數稍有增大,對應風向轉變高度以上范圍.至17日01:00,200～700m的消光系數又有著不同程度的增大,對應風向轉變高度至LLJ最小風速高度范圍,在400～500m最顯著,氣溶膠最多.17日2:00后各高度的消光系數又開始減小.對比LLJ在垂直方向上特征高度的分布可知,不同高度氣溶膠的輸送擴散受LLJ的影響不同.

圖2 壽縣地面污染物及氣象要素變化

圖3 壽縣氣溶膠消光系數分布

通過以上觀測資料的分析可知,LLJ的出現會影響不同高度污染物的擴散情況,進而影響地面污染物的擴散.然而由于觀測資料的時空分辨率低,無法全面、準確的分析LLJ在不同高度對污染物擴散的影響,因此需要借助模式分析.

2.3 模擬結果分析

本文采用WRF-Chem(3.9.1)對此個例進行了模擬,使用了美國國家環境預報中心(NCEP)提供的 6h間隔全球最終分析資料FNL資料(水平分辨率為1°′1°)和清華大學 MEIC 2016年排放源(水平分辨率為0.25°′0.25°)數據共同驅動,并加入了MEGAN (元基因組分析儀)生物質源和MOZART(臭氧和相關化學示蹤劑模型)化學初邊界條件.模式的參數設置如下:模擬區域中心經緯度為117.2°E、31.9°N,模式采用了3層嵌套,水平分辨率分別為27,9,3km,網格數分別為 220′160、136′136和172′217,最內層包含幾乎整個安徽省,垂直方向分為36層,層頂氣壓為50hPa,為了更好的模擬出邊界層低空急流的演變過程,將1km以下加密至24層,積分時間步長為120s.采用的參數化方案如表2.

表2 模擬參數化方案設計

2.3.1 模擬結果驗證 利用了安徽省壽縣自動氣象站(58215)的地面溫度、風速及PM2.5濃度的分鐘資料與模式結果中2m溫度、10m風速、地面PM2.5濃度資料進行對比驗證,結果見圖4(a～c).模式對溫度的模擬較好,與觀測值的相關系數可達0.94,風速和污染物濃度的模擬結果略差,相關系數為0.68、0.74,但均通過了99%以上的顯著性檢驗.

此外,對比了LLJ存在期間的風速、風向、位溫的垂直分布,如圖4(d～e).結果表明,16日23:00、17日2:00模擬得到的風速廓線強度較觀測值小僅約1m/s,急流軸高度與觀測值相差僅約20m,模式很好的模擬出了LLJ的結構,風向、位溫的變化也基本一致.綜上,模擬結果可用于分析LLJ對污染物擴散的影響.

2.3.2 LLJ與污染物垂直分布特征分析 如圖5所示,圖中3條線自下至上分別表示急流軸高度、風向轉變高度以及LLJ最小風速出現高度.由圖5(a)可見,此時段,急流軸高度由150m不斷降至50m,LLJ的最小風速高度也由700m降至400m,風向自地面向上由東南風向西南風轉變.PM2.5分布如圖5(b)所示,污染物濃度自地面向上總體呈現遞減的趨勢,LLJ出現以前,中低層污染物濃度較高,且混合均勻,而出現LLJ后在一定程度上打破了這種狀態,部分時次污染物在急流軸附近較多(16日23:00～17日02:00),同時在風向轉變高度和最小風速高度污染物濃度明顯降低.發生LLJ期間地面PM2.5濃度在17日00:00最低,后持續增加在17日04:00最高.LLJ出現后,由于急流軸附近風速較高,急流軸上下方的風切變明顯增大,如圖5(c),此時動量的下傳與上傳會增強,這將引起包括污染物在內的多種變量的重新分布,故在急流軸附近PM2.5有明顯的上傳與下傳;當急流軸上方風速逐漸衰減時,氣流拖曳作用會使風向發生轉變,這同樣會改變風切變的大小,圖中風向轉變高度附近風切變有著不同程度的增加,此外因風向轉變引起的上游地區的改變在很大程度上也影響著本地污染情況,故在風向轉變高度附近PM2.5濃度梯度較大,最小風速高度以上風切變又衰減至很小.本文主要分析在LLJ影響下急流軸高度、風向轉變高度上下污染物擴散的特征及差異.

2.3.3 LLJ的不同高度對污染物擴散的影響 由污染物控制方程可知,局地污染物濃度的變化①與上述6個因素有關,其中平流輸送項②和湍流擴散項④在很大程度上會受到LLJ的影響.當LLJ出現時,會增大邊界層內水平風的垂直切變,導致湍流作用的增強,進而影響大氣的穩定度和氣團的混合程度,最終改變污染物的分布特征.此外,垂直和水平輸送作用會將上游氣團輸送至本地,同時將本地氣團輸送至下游地區,也會改變污染物濃度.另外,由于不同高度湍流和平流作用的特征不同,對污染物的影響亦存在差異,為了定量的分析LLJ影響下PM2.5的輸送擴散情況,下文分析討論了不同高度由湍流輸送、垂直輸送和水平輸送作用引起的PM2.5質量通量的變化.

圖5 壽縣模擬風場、PM2.5和風切變的垂直分布

(1) 湍流特征及其作用

在討論湍流作用前需確定湍流在垂直方向上的影響程度(水平方向湍流作用太小不作分析),圖6給出了LLJ出現前后壽縣地區理查森數i在垂直方向上的變化.可以看出在LLJ出現前(16日18:00),i基本均高于臨界理查森數(icr=0.25),表征整體氣層穩定.LLJ出現后(17日01:00,03:00)地面附近的i

由圖7(a)可以看出,LLJ出現后急流軸上、下方的TKE(湍流動能)均呈增加趨勢,意味著湍流混合能力的增強,在LLJ強度最大時(17日00:00～02:00)地面的TKE亦最大,而在急流軸高度處較小,向上由于風向的轉變TKE在此高度出現了極大值;圖7(b)中,LLJ出現后z(湍流擴散系數)整體增加,由于水平風垂直切變的增大,LLJ軸上、下層的Kz均增大,在風向轉變高度又多次有極大值出現.

圖6 壽縣Ri垂直變化

圖7 壽縣TKE和Kz變化

圖8 壽縣PM2.5湍流質量通量變化

(2) 垂直輸送作用

垂直輸送的作用也可影響污染物濃度變化,由質量通量的定義可知,影響污染物質量通量的兩個關鍵因素是污染物濃度和風,利用輸入、輸出的垂直風與污染物乘積之差計算了污染物的垂直凈通量.當輸入的污染物多于輸出的污染物時,污染物濃度會增加,反之則減少.

如圖9,發生LLJ期間垂直風的方向多向下,垂直風速在急流軸附近較大,在風向轉變高度最小.

圖9 壽縣垂直風變化

圖10 壽縣PM2.5垂直凈質量通量變化

由圖10可看出,垂直輸送作用一直存在,LLJ出現后稍有加強,且垂直凈質量通量在急流軸和風向轉變高度附近都有明顯的正負分界.急流軸以下污染物的凈質量通量約為11′10-3μg/(m2·s),峰值為17.8′10-3μg/(m2·s),垂直輸送作用帶來了上層的污染物,增加了該層的污染物濃度.地面PM2.5濃度在垂直輸送作用下持續增加,在17日3:00最多,凈質量通量約為17.8′10-3μg/(m2·s);急流軸高度至風向轉變高度之間污染物的凈質量通量約為-6.6′10-3μg/ (m2·s),峰值約為-22.5′10-3μg/(m2·s),此時垂直輸送作用會減少該層污染物;風向轉變高度至LLJ最小風速處,污染物的凈質量通量約為1.4′10-3μg/(m2·s),峰值為11.7′10-3μg/(m2·s),垂直輸送作用使該層污染物增加.

(3) 水平輸送作用

為了解不同高度污染物在水平方向的輸送情況,本文分析了存在LLJ時風場、污染物的分布以及污染物的前向軌跡和水平凈質量通量特征,利用輸入、輸出的水平風與污染物乘積之差計算了污染物的水平凈通量.

由圖11(a)可以看出地面風速分布較均勻,總體小于4m/s,250m高度(急流軸至風向轉變高度之間)風速總體較高,除山地地區外均大于4m/s,550m高度(風向轉變高度至LLJ最小風速高度之間)風速自西北至東南方向呈遞減趨勢,基本均大于4m/s,風向從低層至高層由東南風向西南風轉變.由圖11(b)可知壽縣及附近的風場符合本文對LLJ的定義,并在其左側選取一無LLJ區.如圖11(c),PM2.5在地面總體呈北高南低、西高東低分布,在山地地區最低,250m高度類似,550m高度僅在西北和東北部有高值.

圖11 2016年12月17日01:00風場、LLJ、PM2.5分別在地面、250m和550m的分布

Fig.11 Wind、LLJ and PM2.5 distribution on the ground, 250m and 550m at 01:00 on December 17, 2016

黑框為LLJ區域,紅框為無LLJ區域

圖12 12月16日23:00壽縣地面、250m和550m的粒子3h前向軌跡

由于風向隨高度會由東南風向西南風轉變,故污染物軌跡也相應在方向上發生了轉變,如圖12, 16日23:00地面的污染物向北偏西方向移動,初始風向為337°,風速為3m/s,3h移動距離約30km; 250m高度污染物向偏北方向移動,初始風向為348°,風速為8m/s,3h移動距離約80km;550m高度的污染物受西南風影響向北偏東方向移動,初始風向為20°,風速為5m/s,3h移動距離約68km.雖然在LLJ區域250m高度與550m高度風速均較大,但當氣團移動出LLJ區后,二者的風速差越來越小,故移動距離也越接近.

由圖13可知,與前向軌跡相對應,急流軸以下水平輸送作用帶來了東南方向的清潔氣團,凈質量通量約為-2.9′10-3μg/(m2·s),峰值為-13′10-3μg/(m2·s),降低了該層污染物濃度;急流軸高度至風向轉變之間輸入了偏南部的污染氣團,凈質量通量約為2.3′10-3μg/(m2·s),峰值為7.1′10-3μg/(m2·s),增加了該層污染程度;風向轉變高度至LLJ最小風速高度之間,由于LLJ區西南部為山地,污染物濃度較低,故帶來了該地區的清潔空氣,凈質量通量約為-3.7′10-3μg/(m2·s),峰值為-8.4′10-3μg/(m2·s),降低了該層污染程度.

對于無LLJ區域來說,水平輸送引起的污染物的運動軌跡及質量通量的變化有所不同.如圖14,地面風向為354°,風速<4m/s,3h移動距離約27km; 250m風向為13°,風速為8～10m/s,3h移動距離約96km;550m風向為28°,風速為10～12m/s,3h移動距離約110km.

圖13 壽縣PM2.5水平凈質量通量變化

圖14 12月16日23:00無LLJ地區地面、250m和550m粒子3h前向軌跡

如圖15,對比有LLJ區域,無LLJ區域污染物水平凈質量通量在不同高度并沒有明顯的分界,低層由于污染物濃度較高,故污染物的凈質量通量值也較大,高層總體上輸入了來自西南部的清潔氣團.

圖15 無LLJ地區PM2.5水平凈質量通量變化

表3 不同高度湍流、輸送、水平輸送作用貢獻百分比(%)

注:δH1為地面至急流軸高度、δH2為急流軸高度至風向轉變高度、δH3為風向轉變高度至LLJ最小風速高度.正、負號表示增減.

表3給出了LLJ發生后不同時次在不同特征高度范圍內湍流輸送、垂直輸送與水平輸送作用的貢獻.垂直輸送作用對地面PM2.5濃度的貢獻最大,最高可達82.4%,湍流混合和垂直輸送作用的貢獻基本均低于20%,其中湍流混合作用在LLJ發展較強時貢獻較大.總體來看,湍流作用的貢獻在不同時次均最大,特別在LLJ強度較強時 (17日0:00～2:00)多次達到75%以上.垂直和水平輸送作用的貢獻更依賴于上游氣團污染或清潔的程度,故沒有明顯的時間變化,垂直輸送在δH1、δH2范圍貢獻較大,而在δH3范圍貢獻最小,大多低于10%;水平輸送的貢獻在δH1、δH2范圍最小,總體低于15%,但在δH3范圍貢獻較大,在17日04時達到-25.8%.

3 結論

3.1 觀測結果表明LLJ在垂直方向上的風速、風向會發生變化,存在急流軸高度、風向轉變高度以及LLJ最小風速高度,在這些特征高度范圍內污染物擴散的情況存在差異.LLJ出現前期急流軸高度至風向轉變高度范圍內消光系數明顯減小,而風向轉變高度以上消光系數增大;中期在風向轉變高度至LLJ最小風速高度范圍內消光系數均顯著增大而后期各高度的消光系數又開始減小,這與LLJ的作用相關.

3.2 模式研究表明與LLJ相關的湍流輸送、垂直輸送和水平輸送作用在不同特征高度范圍內引起的污染物的增減情況不同.三者在急流軸高度下方引起的污染物凈質量通量分別為-7.6′10-3μg/(m2·s), 11′10-3μg/(m2·s),-2.9′10-3μg/(m2·s).在急流軸高度至風向轉變高度之間引起的污染物凈質量通量分別為23.9′10-3μg/(m2·s),-6.6′10-3μg/(m2·s),2.3′10-3μg/(m2·s).在風向轉變高度至LLJ最小風速高度之間引起的污染物凈質量通量分別為17.8′10-3μg/ (m2·s),1.4′10-3μg/(m2·s),-3.7′10-3μg/(m2·s).

3.3 模式研究表明在LLJ發展不同時期湍流輸送、垂直輸送與水平輸送作用對不同高度污染物凈質量通量的貢獻不同.湍流作用的貢獻整體最高,且LLJ較強時多次達到75%以上.垂直輸送作用在風向轉變高度以下的貢獻較大,而在風向轉變高度到LLJ最小風速高度的貢獻最小,基本低于10%.水平輸送作用的貢獻在風向轉變高度以下最小,基本低于15%,而在風向轉變高度到LLJ最小風速高度對PM2.5減少的貢獻較大,并在17日4:00達到了-25.8%.

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Influence of a boundary layer low-level jet on pollutant diffusion in Shouxian, Anhui Province in winter 2016.

JING Cui-wen1, WANG Cheng-gang1*, FENG Yan2,3

(1.Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation, China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China；2.Anhui Provincial Key Laboratory of Atmospheric Science and Satellite Remote Sensing, Anhui Institute of Meteorological Sciences, Hefei 230031, China；3.Field Scientific Experiment Base of Ecological Meteorology for Typical Farmland in Huaihe River Basin, China Meteorological Administration, Shouxian National Climate Observatory, Shouxian 232200, China).2022,42(7)：3013～3022

Based on the observation data and simulation data in Shouxian area of Anhui Province from December 16 to 17, 2016, the effect of a nocturnal boundary layer low-level jet on PM2.5diffusion has been analyzed. In this process, the low-level jet has a wide distribution range and high intensity, the maximum wind speed can reach 10～12m/s, the wind direction difference between high and low layers can reach 90℃ during the development of the low-level jet. In the process of the low-level jet development, the jet axis is basically below 200m, and the minimum wind speed height of the low-level jet appears between 400～800m. The analysis shows that there are obvious differences in the impact of the low-level jet on pollutant diffusion at different heights. From ground to the low-level jet axis, PM2.5overall decrease. The emergence of the low-level jet flow significantly enhances the turbulent mixing. Under the action of turbulence, the pollutants are mixed upward, making the layer PM2.5significant reduction. The peak value of net mass flux can reach -103′10-3μg/(m2·s).The horizontal transportation of the low-level jet stream can bring cleaner air mass upwind, and also reduce PM2.5concentration in this layer. However, compared with turbulence, its effect is small, and the net mass flux is only -2.9′10-3μg/(m2·s). When the low-level jet exists, the downward vertical wind speed will be strengthened. Under the action of vertical transportation, the pollutants in the upper layer will be transported downward, increasing the PM2.5concentration in this layer, the net mass flux is about 11′10-3μg/(m2·s). Between the low-level jet axis and wind direction transition height, PM2.5overall increase. This is because the turbulence transports high concentration pollutants in the low layer to this layer, making PM2.5concentration increase. The net mass flux is about 23.9′10-3μg/(m2·s). Horizontal transportation makes this layer PM2.5concentration increased slightly, and the net mass flux was about 2.3′10-3μg/(m2·s).The vertical transportation brings clean air mass at high altitude and reduces PM2.5concentration, the net mass flux is about -6.6′10-3μg/(m2·s). Between wind direction transition height and LLJ minimum wind speed height, PM2.5overall increase. Turbulence is still dominant, and the net mass flux is about 17.8′10-3μg/(m2·s).The vertical transport has a slight contribution, and the net mass flux is about 1.4′10-3μg/(m2·s). The horizontal transport plays a reducing role, and the net mass flux is about -3.7′10-3μg/(m2·s).

PM2.5diffusion；low-level jet；turbulence and advection；jet characteristics height stratification

X513

A

1000-6923(2022)07-3013-10

景翠雯(1998-),女,甘肅定西人,南京信息工程大學碩士研究生,主要研究方向為邊界層氣象學.

2021-12-15

國家自然科學基金資助項目(41975011)

*責任作者, 副教授, wcg@nuist.edu.cn