• CN 62-1175/P
  • ISSN 1006-7639
  • 双月刊
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干旱气象, 2026, 44(2): 293-302 DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639-2026-02-0293

论文

甘肃嘉峪关戈壁区夏季沙尘气溶胶粒径谱分析

孙群阁,1,2,3, 白玮4, 闭建荣,1,2,3, 王茜婷1,2,3, 张圯尧1,2,3, 孟钊钊1,2,3, 魏刚4, 尹俊植4, 武尚将4

1 兰州大学大气科学学院半干旱气候变化教育部重点实验室甘肃 兰州 730000

2 西部生态安全省部共建协同创新中心甘肃 兰州 730000

3 甘肃省半干旱气候与环境野外科学观测研究站甘肃 兰州 730000

4 中国核电工程有限公司北京 100840

Study on the particle size distribution of summer dust aerosols in Jiayuguan gobi region, Gansu Province

SUN Qunge,1,2,3, BAI Wei4, BI Jianrong,1,2,3, WANG Xiting1,2,3, ZHANG Yiyao1,2,3, MENG Zhaozhao1,2,3, WEI Gang4, YIN Junzhi4, WU Shangjiang4

1 Key Laboratory for Semi-Arid Climate Change of the Ministry of EducationCollege of Atmospheric Sciences, Lanzhou UniversityLanzhou 730000China

2 Collaborative Innovation Center for Western Ecological SafetyLanzhou UniversityLanzhou 730000China

3 Gansu Provincial Field Scientific Observation and Research Station of Semi-arid Climate and EnvironmentLanzhou 730000China

4 China Nuclear Power Engineering limited CompanyBeijing 100840China

通讯作者: 闭建荣(1984—),男,教授级高工,博士生导师,主要研究方向为沙尘气溶胶特性及其气候效应。E-mail:bijr@lzu.edu.cn

责任编辑: 胡蝶;校对:王涓力

收稿日期: 2025-11-12   修回日期: 2026-03-2  

基金资助: 国家国防科技工业局重大科研专项(KY22283)
国家自然科学基金项目(42575075)
甘肃省科技项目(24ZDWA006)
兰州大学中央高校基本科研业务费专项(lzujbky-2025-jdzx04)

Received: 2025-11-12   Revised: 2026-03-2  

作者简介 About authors

孙群阁(2001—),男,硕士生,主要从事气溶胶粒径谱特征研究。E-mail: 1572982898@qq.com

摘要

利用APS-3321型空气动力学粒径谱仪对嘉峪关戈壁区2024年8月0.5~20.0 μm粒径的沙尘气溶胶粒径谱开展连续观测,结合浓度阈值方法分析不同天气类型的沙尘气溶胶数浓度、质量浓度及谱分布特征。结果表明,晴天的沙尘气溶胶数浓度谱呈现单峰型分布,峰值粒径为0.626 μm;浮尘、扬沙天气呈双峰型分布,主峰值粒径均位于亚微米级的0.626 μm,次峰值分别为1.114、1.286 μm;相比而言,沙尘暴过程也呈现双峰分布,但主峰值粒径位于粗模态的1.486 μm,次峰值为0.583 μm。晴天、浮尘和扬沙天气的气溶胶质量浓度谱均呈现双峰结构,主峰值粒径分别为4.371、3.523、3.278 μm,对应次峰值的粒径分别为19.810、15.960、15.960 μm。而沙尘天气下其质量浓度谱呈现三峰型分布,峰值粒径分别为4.371、6.264、13.820 μm。观测期间,浮尘天气气溶胶平均质量浓度为80~200 μg·m-3,扬沙天气主要出现在早晨06:00—09:00(北京时,下同),峰值为600 μg·m-3,而沙尘暴天气主要出现在09:00—18:00,峰值达2 400 μg·m-3。强沙尘天气导致0.5~1.0 μm粒径的气溶胶数浓度占比由80.9%减小至39.9%,但并未明显改变粗粒径段沙尘的质量浓度百分占比。

关键词: 沙尘气溶胶; 粒径谱分布; 空气动力学直径; 数浓度; 质量浓度

Abstract

Based on APS-3321 (Aerodynamic Particle Sizer), real-time and continuous measurements of particle size distributions in the 0.5-20 μm range of dust aerosols were conducted in a desert source area of Jiayuguan during August 2024. The number and mass concentrations and their spectral distribution characteristics of dust aerosol were comprehensively analyzed under different weather patterns by using threshold values of mass concentration method. The results show that the number concentrations of dust particle under clear-sky conditions presented a unimodal distribution, with the peak particle size of 0.626 μm. The number concentrations of dust particles under floating dust and blowing dust conditions exhibited a bimodal pattern, and the main peak particle sizes were both located at a submicron of 0.626 μm, while the secondary peak diameters were 1.114 μm and 1.286 μm respectively. By contrast, the number concentrations of dust aerosols under heavy dust events also displayed a bimodal distribution, and the main peak particle size was located at a coarse-mode of 1.486 μm, while the secondary peak was 0.583 μm, which differed from those under floating and blowing dust scenes. This indicated that heavy dust storm events contribute significantly to the number concentration of large coarse-sized particles in the desert source area of Jiayuguan. However, the mass concentrations of dust particles under clear-sky, floating and blowing dust conditions all showed a bimodal structure, and the main peak sizes were 4.371, 3.523 and 3.278 μm respectively, and the secondary peaks occurred at 19.810, 15.960 and 15.960 μm. By contrast, the mass concentrations of dust particles under heavy dust events exhibited a trimodal distribution, with the peak particle sizes of 4.371 μm, 6.264 μm and 13.820 μm. During the whole period, the average mass concentration under floating dust condition varied from 80 to 200 μg·m-3, and the corresponding maximal concentrations under blowing and heavy dust events were 600 μg·m-3 and 2 400 μg·m-3, respectively, which occurred at 06:00-09:00 and 09:00-18:00. The occurrences of heavy dust events led to a significant decrease in the percentage of dust particles at 0.5-1.0 μm from 80.9% to 39.9%, but they didn’t remarkably alter the percentage proportion of the mass concentration of coarse-mode dust particles in Jiayuguan.

Keywords: dust aerosol; size distribution; aerodynamic particle diameter; number concentration; mass concentration

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本文引用格式

孙群阁, 白玮, 闭建荣, 王茜婷, 张圯尧, 孟钊钊, 魏刚, 尹俊植, 武尚将. 甘肃嘉峪关戈壁区夏季沙尘气溶胶粒径谱分析[J]. 干旱气象, 2026, 44(2): 293-302 DOI:10.11755/j.issn.1006-7639-2026-02-0293

SUN Qunge, BAI Wei, BI Jianrong, WANG Xiting, ZHANG Yiyao, MENG Zhaozhao, WEI Gang, YIN Junzhi, WU Shangjiang. Study on the particle size distribution of summer dust aerosols in Jiayuguan gobi region, Gansu Province[J]. Arid Meteorology, 2026, 44(2): 293-302 DOI:10.11755/j.issn.1006-7639-2026-02-0293

0 引言

甘肃河西走廊戈壁地区沙尘天气频发,产生的沙尘气溶胶一方面通过散射、吸收太阳短波和地面长波辐射,改变地球-大气系统的能量收支平衡与再分配(胡蝶等,2013;Huang et al.,2014;Bi et al.,2016);另一方面它可以充当云凝结核或冰核改变云滴的粒径、云水含量、云反照率、生命周期等微物理特性而间接影响降水的发生和天气过程演变(Huang et al.,2006;Rosenfeld et al.;2008)。沙尘颗粒物的数浓度、质量浓度和粒径谱分布是影响其微物理、光学和辐射特性的关键物理参量(Mahowald et al.,2014;Zhang and Han,2025)。全面刻画不同地区沙尘气溶胶的粒径大小和浓度谱分布特征是确定其排放源、产生过程、传输与沉降过程和环境污染程度的一个重要前提。

由于受到不同排放源、传输过程和气象条件的共同影响,不同沙漠源区沙尘气溶胶的粒径和谱分布存在较大时空分布差异(Mahowald et al.,2014;Formenti and Di Biagio,2024)。自20世纪90年代以来,国外学者围绕非洲撒哈拉沙漠、萨赫勒地区及其下游区域的沙尘粒径谱开展了大量观测,揭示了不同传输距离下沙尘粒径的演变规律(Maring et al.,2003;Reid et al.,2003;Weinzierl et al.,2009;Formenti and Di Biagio,2024)。国内相关研究则聚焦于我国西北沙漠下游传输影响区域。已有研究表明,沙尘气溶胶数浓度受风速与天气现象影响显著。沙尘过境时,气溶胶粒径谱谱宽明显增大,粗细粒径段粒子平均数浓度大幅增加(牛生杰等,2001;成天涛等,2005;奚立宗等,2024)。不同强度沙尘天气气溶胶质量浓度谱峰值粒径范围存在差异,PM2.5和PM10的质量浓度比值在一定程度上可以表征沙尘来源(车慧正等,2005;徐鑫强等,2011;李丽等,2025)。此外,西北不同地区沙尘气溶胶粒径谱分布存在差异,内蒙古朱日和地区春季沙尘气溶胶在不同粒径范围分别符合对数正态分布、洛伦兹分布以及负指数分布(邱玉珺等,2009);兰州地区气溶胶数浓度近似服从正态对数分布的单峰型,峰值粒径为0.54~0.67 μm,质量浓度呈现双峰型,主、次峰值分别为4.70~5.05 μm和0.67~0.78 μm(王振海等,2010;赵素平等,2012);敦煌戈壁地区沙尘气溶胶的数浓度谱峰值粒径主要为0.5~5.0 μm,与光学遥感反演结果基本一致(Bi et al.,2014;Bi et al.,2016;Bi et al.,2017)。由于受到探测技术的限制,上述工作对沙尘粒径谱分级的研究较少,这将导致反演计算沙尘粒子光学特性存在较大的不确定性,进而影响区域气候模式对沙尘气溶胶辐射强迫、远距离传输和沉降过程的准确模拟。因此,对我国西北不同沙漠源区沙尘气溶胶粒径谱分布特征及其演变规律仍需进一步探究。

本文采用APS-3321型空气动力学粒径谱仪,于2024年8月对嘉峪关戈壁地区0.5~20.0 μm粒径的沙尘气溶胶数浓度谱开展高时间分辨率实时观测,旨在系统阐明沙尘颗粒数浓度、质量浓度及其粒径谱分布的变化特征,为揭示我国西北沙漠源区沙尘气溶胶的来源、微物理与光学特性及其辐射效应提供科学依据。

1 数据资料和方法

1.1 观测站点

观测站点(40.320°N,98.515°E)位于距离嘉峪关市约80 km、金塔县西北方向约54 km的树窝井戈壁荒漠区,海拔高度1 230 m,采样管距地面约1.5 m。站点紧邻巴丹吉林沙漠西南缘,植被稀疏,地貌为流动沙丘与戈壁,荒漠化比例约64%,属于典型的干旱荒漠气候区。该区域夏季炎热,冬季寒冷,昼夜温差显著,年平均气温9.4 ℃,年日照时数可达3 086.6 h。降水稀少(年降水量为39.0~128.8 mm)且蒸发量大,年蒸发量超过2 400 mm。受强西伯利亚冷高压天气系统的影响,春季(3—5月)地面盛行强风,加之地表裸露,土壤干燥,为沙尘爆发提供了充足的沙源及动力条件,形成“干旱—荒漠化—沙尘暴”之间的正反馈循环(董元柱等,2024)。

1.2 观测仪器

采用APS-3321型空气动力学粒径谱仪,通过测定加速气流中不同大小粒子经过两束相互重叠激光束的飞行时间,反演粒子空气动力学的粒径及浓度谱分布信息。基于飞行时间的空气动力学粒径计数仅仅与粒子形状相关,可避免折射指数和Mie散射假设的干扰。仪器能够实时在线测量52个粒径通道的颗粒物数浓度,量程为0.001~10 000个·cm-3,时间分辨率为5 min。观测期间,仪器采样流量设置为5 L·min-1,其中鞘气流量4 L·min-1,样气流量1 L·min-1。为保证设备在强沙尘暴天气下正常运行,观测阶段配备3302型气溶胶稀释器与粒径谱仪串联运行,稀释比例设置为20∶1。

1.3 处理方法

1.3.1 气溶胶质量浓度计算

剔除仪器故障、清洁维护等时段的异常数据,经质量控制处理后,获得2024年8月1—31日有效粒径谱观测数据共计8 789组,资料有效率为98.4%。APS-3321型粒径谱仪直接测量颗粒物数浓度谱,在球形粒子假设下,气溶胶表面积谱、体积谱和质量浓度谱的计算公式(赵素平等,2012)如下:

${n}_{\mathrm{s}}\left(D\right)=\mathrm{\pi }{D}_{}^{2}{n}_{\mathrm{N}}\left(D\right)$
${n}_{\mathrm{v}}\left(D\right)=\frac{\mathrm{\pi }}{6}{D}_{}^{3}{n}_{\mathrm{N}}\left(D\right)$
${n}_{\mathrm{m}}\left(D\right)=\rho \frac{\mathrm{\pi }{D}_{}^{3}{n}_{\mathrm{N}}\left(D\right)}{6}$

式中:D为粒子直径,单位:μm;ns(D)为表面积谱,单位:μm2·cm-3nN(D)为颗粒物的数谱,单位:个·cm-3nv(D)为体积谱,单位:μm3·cm-3nm(D)为质量谱,单位:μg·cm-3ρ为颗粒物的质量密度,单位:g·cm-3,本文ρ取1.0 g·cm-3

1.3.2 沙尘事件识别

中国气象局和世界气象组织均根据水平能见度和风速区分浮尘、扬沙和沙尘暴等不同级别沙尘天气。观测期间由于缺乏能见度和风速数据,本文根据Bi等(2022)提出的基于不同粒径气溶胶质量浓度阈值及持续时间来识别沙尘天气等级,分为晴天、浮尘、扬沙和沙尘暴,具体判据如下:1)当PM10和PM2.5质量浓度分别小于80 μg·m-3和30 μg·m-3,且持续3 h及以上,定义为晴天;2)当PM10质量浓度为100~300 μg·m-3,PM2.5质量浓度大于30 μg·m-3,且持续3 h及以上,定义为出现1次浮尘天气;3)当PM10质量浓度为>300~800 μg·m-3,PM2.5质量浓度大于50 μg·m-3,且持续3 h及以上,定义为出现1次扬沙天气;4)当PM10质量浓度为>800~2 000 μg·m-3,PM2.5质量浓度大于100 μg·m-3,且持续3 h及以上,定义为出现1次沙尘暴天气。

1.3.3 HYSPLIT后向轨迹模型

拉格朗日混合单粒子轨道模型(Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model,HYSPLIT)是由美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)的空气资源实验室(Air Resources Laboratory,ARL)和澳大利亚气象局联合研发的一种综合性计算模式(Stein et al.,2015),是大气科学研究、环境监测领域中广泛应用的工具。该模型综合拉格朗日粒子方法和欧拉浓度方法的优势,能有效模拟计算气团轨迹、大气污染物的传输、扩散、沉降以及复杂的化学转化过程,其适用性广泛、可靠性较高,在区域和全球尺度大气环境问题研究中具有重要作用(Bi et al.,2022)。本研究使用2024年8月1—14日的全球数据同化系统(Global Data Assimilation System,GDAS)气象数据作为HYSPLIT模型初始场,该资料空间分辨率为1°×1°,时间分辨率为6 h。以观测站点为终点,分别计算20、500、1 500及3 000 m高度气团72 h后向轨迹。

2 结果分析

2.1 气溶胶质量浓度与数浓度时间变化

为揭示不同粒径气溶胶浓度特征,将观测粒径进一步分为0.5~1.0、>1.0~2.5、>2.5~5.0、>5.0~10.0和>10.0~20.0 μm 5个粒径段,图1是2024年8月不同粒径段气溶胶质量浓度、数浓度及其对应百分比的时间变化序列。整体来看,气溶胶质量浓度和数浓度的总平均值分别为69.2 μg·m-3和20.4个·cm-3,5个粒径段的气溶胶质量浓度和数浓度变化趋势一致,但出现波动变化,表明该地区在8月出现多次局地性、间断性的沙尘天气过程(如8月9日、14日、17日和24—25日)[图1(a)、(b)]。

图1

图1   2024年8月1—31日不同粒径段逐5 min平均的气溶胶质量浓度(a)、数浓度(b)、质量浓度占比(c)、数浓度占比(d)的时间变化序列

Fig.1   Time series of 5 min-averaged mass concentration (a), number concentration (b), mass concentration proportion (c), and number concentration proportion (d) of aerosol in different particle size segments from August 1 to 31, 2024


观测期间,0.5~1.0 μm粒径段气溶胶质量浓度占比最低(平均约5%),其次是1.0~2.5 μm和2.5~5.0 μm粒径段,平均占比分别为16%和25%,而5.0~20.0 μm粒径段占比最高(平均为50%)[图1(c)]。数浓度则以0.5~1.0 μm粒径段占绝对主导(平均占比80%),其次是1.0~2.5 μm粒径段的平均占比为20%,其余粒径均小于10%[图1(d)]。气溶胶数浓度占比受沙尘过程影响显著。例如,8月9日沙尘暴发生前,0.5~1.0 μm数浓度的占比约80%,发生时降至28%,沙尘结束后逐渐恢复到80%。同时,沙尘暴过程伴随的强风容易将地面粗尘土粒子卷入大气中,明显增加粗模态颗粒物占比,使1.0~2.5 μm与2.5~5.0 μm粒径段的数浓度占比分别由21%和5%上升至52%和16%,沙尘过程显著影响1.0 μm以上粗粒径气溶胶数浓度变化。

Reid等(2008)研究表明,基于APS测量的0.8~10.0 μm颗粒的质量浓度可作为沙尘气溶胶的衡量指标,而0.542 μm颗粒可视为表征硫酸盐颗粒的良好替代指标。据此,图2给出2024年8月沙尘气溶胶与硫酸盐污染物质量浓度的平均日变化。可以看出,沙尘粒子的小时平均质量浓度为20.000~100.000 μg·m-3,而对应硫酸盐污染物的质量浓度范围仅为0.030~0.100 μg·m-3。表明观测站点的气溶胶以粗模态沙尘颗粒为主,局地人类活动排放污染物的影响很小。硫酸盐污染物质量浓度呈双峰变化,在08:00和20:00达到峰值,分别为0.102、0.067 μg·m-3。而粗粒径沙尘呈单峰型变化,峰值出现在12:00,对应质量浓度为102.310 μg·m-3。不同气溶胶呈现的峰值变化特征主要受大气边界层结构日变化、气象条件和强沙尘天气出现的时间等因素共同决定。

图2

图2   2024年8月沙尘气溶胶与污染物平均质量浓度的日变化

Fig.2   Diurnal variations of average mass concentrations of dust aerosol and pollutants in August 2024


2.2 不同天气类型数浓度与质量浓度变化特征

表1给出了观测期间4种典型天气类型下5个粒径段气溶胶的数浓度和质量浓度百分比情况。晴天条件下,0.5~1.0 μm气溶胶数浓度占总数的80.9%,低于兰州地区90.8%的占比(赵素平等,2012);浮尘、扬沙和沙尘暴天气下,0.5~1.0 μm数浓度占比分别下降至70.5%、63.7%和39.9%。同时,上述3类沙尘过程明显提升了>1.0~2.5 μm粒径段的数浓度占比,使其从晴天的15.4%分别上升为24.2%、30.8%和48.3%,表明沙尘天气对粗粒径粒子占比的增加具有显著贡献。

表1   不同天气类型5个粒径段气溶胶数浓度和质量浓度占比 单位:%

Tab.1  The proportion of aerosol number concentration and mass concentration across five particle size segments under different weather types

粒径段/μm晴天浮尘扬沙沙尘暴
数浓度质量浓度数浓度质量浓度数浓度质量浓度数浓度质量浓度
0.5~1.080.93.270.52.263.72.039.90.5
>1.0~2.515.415.024.217.330.819.248.314.7
>2.5~5.03.228.74.728.04.825.59.823.1
>5.0~10.00.424.50.523.80.624.71.730.2
>10.0~20.00.128.60.128.70.128.60.331.5

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0.5~1.0 μm和>2.5~5.0 μm粒径段气溶胶质量浓度占比随着沙尘强度的增大而降低;>5.0~10.0 μm和>10.0~20.0 μm粗粒径段在不同天气类型中的质量浓度占比较高且非常稳定,分别为23.8%~30.2%和28.6%~31.5%。4种天气类型中>2.5~10.0 μm粒径的质量浓度占比为50.2%~53.3%,明显高于非洲沙漠下游传输区的观测结果(34.9%~44.5%)(Formenti and Di Biagio,2024)。这主要由于其观测站点均位于非洲沙尘源区的下游且距离较远,在远距离传输过程中大颗粒的粗沙尘粒子通过重力干沉降作用逐渐被去除,导致观测的沙尘颗粒占比比本文沙漠源区低。

图3是不同天气类型下气溶胶平均质量浓度和数浓度的日变化。整体来看,晴天条件下气溶胶质量浓度保持在60 μg·m-3以下,数浓度为10~20 个·cm-3,并在上午08:00达到峰值。浮尘主要发生于10:00—17:00,数浓度和质量浓度峰值分别为40个·cm-3和220 μg·m-3。扬沙过程主要发生在06:00—09:00,其质量浓度峰值可达到600 μg·m-3,对应数浓度超过110个·cm-3。沙尘暴主要出现在09:00—18:00,其质量浓度和数浓度峰值均出现在正午12:00,分别为2 400 μg·m-3和240个·cm-3。研究表明河西走廊东部夏季沙尘暴75%出现在13:00—20:00,且主要由中小尺度天气系统引发的热对流导致(李玲萍等,2017),本文观测的沙尘暴出现时段与其相近,表明本站沙尘暴可能由正午热对流活动触发。

图3

图3   2024年8月不同天气类型下气溶胶平均质量浓度(a)和数浓度(b)日变化

(沙尘暴参照右侧Y轴)

Fig.3   Diurnal variations of average mass concentration (a) and number concentration (b) of aerosols under different weather types in August 2024

(Dust storm events correspond to the right Y-axis)


图4为不同天气类型下气溶胶数浓度和质量浓度粒径谱的平均变化。从图4(a)可以看出,气溶胶数浓度谱在晴天呈单峰分布,在其他天气呈双峰分布;晴天、浮尘和扬沙天气下数浓度的主峰对应0.626 μm粒径,浮尘和扬沙的第二个峰值对应粒径分别为1.114 μm和1.286 μm;而沙尘暴过程中气溶胶数浓度的两个峰值分别对应粒径为0.583 μm和1.486 μm,表明强沙尘暴对沙漠源区大颗粒气溶胶数浓度具有显著贡献。从图4(b)可以看出,晴天、浮尘、扬沙天气下气溶胶质量浓度谱均呈双峰分布,第一个峰值分别为43、96、121 μg·m-3,对应的粒径为4.371、3.523、3.278 μm,而第二个峰值分别为47、97、160 μg·m-3,对应的粒径为19.810、15.960、15.960 μm;沙尘暴天气下的质量浓度谱与其他天气类型不同,呈三峰分布,峰值分别为492、575、665 μg·m-3,对应粒径为4.371、6.264、13.820 μm。值得注意的是,非洲沙漠地区、兰州及敦煌的相关研究中(Reid et al.,2003;赵素平等,2012;Bi et al.,2017),均未发现沙尘暴天气下质量浓度谱存在三峰型分布特征。这是因为以往观测主要在沙尘输送的下游地区进行,大粒径粗颗粒物在长距离传输中已发生沉降,无法被观测到,而本文观测点位于戈壁沙尘源区,能够捕捉到沙尘过程卷起的不同粒径的本地粗颗粒物,因此呈现出独特的三峰分布特征。此外,Reid等(2008)在2004年8—9月西亚阿拉伯海湾地区观测到沙尘气溶胶的粗粒径模态具有稳定的特性,其沙尘气溶胶平均峰值粒径为2.450~4.550 μm,本文与其观测的结果一致。

图4

图4   2024年8月不同天气类型下气溶胶数浓度(a)、质量浓度(b)的0.5~20.0 μm平均粒径谱分布

(沙尘暴参照右侧Y轴)

Fig.4   Average particle size distributions in the range of 0.5-20.0 μm of aerosol number concentration (a) and mass concentration (b) under different weather types in August 2024

(Dust storm events correspond to the right Y-axis)


2.3 沙尘暴个例分析

图5是2024年8月8—10日不同粒径下沙尘气溶胶数浓度和质量浓度随时间的变化。这期间依次出现了扬沙、沙尘暴和晴天3种天气。8月8日06:00开始出现扬沙,0.5~2.5 μm粒径颗粒物的数浓度由晴天的20个·cm-3陡然增大到100个·cm-3,而>2.5~7.5 μm粒径的数浓度升高到30个·cm-3,是晴天数浓度的2倍[图5(a)];对应0.5~10.0 μm粒径质量浓度激增至300 μg·m-3,同时,>10.0~17.5 μm粒径的质量浓度也明显增加[图5(b)]。8月9日09:00开始出现强沙尘暴过程,其数浓度高值区持续时间较长,粒径范围扩大到5.0 μm,数浓度高值达230个·cm-3;同时,5.0~10.0 μm粒径的数浓度达70个·cm-3,是扬沙过程数浓度的2倍;沙尘暴过程的质量浓度最高值达800 μg·m-3,是扬沙天气的2.6倍,高值区对应的粒径为1.0~15.0 μm。

图5

图5   2024年8月8—10日不同粒径下气溶胶数浓度(a)和质量浓度(b)随时间的变化

Fig.5   Temporal variations of aerosol number concentration (a) and mass concentration (b) for different particle sizes from August 8 to 10, 2024


图6为沙尘暴发生前(8月8日,扬沙)、发生时(8月9日,沙尘暴)及结束后(8月10日,晴)气溶胶数浓度和质量浓度谱的每6 h平均变化。扬沙发生前(00:00—06:00),数浓度谱表现为单峰型分布,峰值粒径为0.626 μm;扬沙发生时呈现双峰结构(06:00—12:00),主峰值粒径为1.197 μm;扬沙结束后(12:00—18:00)又转变为单峰结构,峰值粒径为0.583 μm;峰值粒径段在扬沙天气下变得更宽,其中1.0~2.0 μm的颗粒物占据主导[图6(a)]。同时,扬沙过程使质量浓度谱变为多峰型结构,最大峰值粒径为14.860 μm[图6(b)]。

图6

图6   沙尘暴事件发生前(a、b)、发生期间(c、d)及发生后(e、f)气溶胶数浓度谱(a、c、e)和质量浓度谱(b、d、f)的每6 h平均变化

Fig.6   Six-hour averaged variations of aerosol number concentration spectra (a, c, e) and mass concentration spectra (b, d, f) before (a, b), during (c, d) and after (e, f) the dust storm event


沙尘暴开始出现到结束的过程中,数浓度谱呈现单峰和双峰分布交替出现的特点。具体来说,00:00—06:00表现为单峰型,峰值粒径为0.583 μm;06:00—12:00单峰转变为不明显的双峰型,峰值粒径分别为0.626、1.486 μm;12:00—18:00是沙尘暴发展旺盛的阶段,气溶胶数浓度谱为典型的单峰型分布,峰值粒径为1.382 μm[图6(c)],质量浓度谱则表现出三峰结构分布,峰值粒径分别为3.523、6.264、14.860 μm[图6(d)]。8月10日晴天的数浓度谱在不同时间段内均表现出单峰结构分布[图6(e)],而对应的质量浓度谱随粒径增大呈现多峰结构[图6(f)]。

以上分析表明,观测期间内数浓度谱在晴天呈单峰分布,其峰值粒径为0.583~0.626 μm。沙尘过程导致数浓度谱由单峰转为双峰,主峰粒径为1.197~1.486 μm。沙尘结束后数浓度谱由双峰逐渐恢复为单峰型,主峰粒径减小到0.583~0.626 μm。质量浓度谱在沙尘过程中呈三峰分布,沙尘结束后转变为单峰或双峰分布。

利用HYSPLIT后向轨迹模型对8月9日沙尘暴发生前72 h 4个不同高度(20、500、1 500、3 000 m)的气团来源轨迹进行模拟追踪(图7)。可以看到,气团来自哈萨克斯坦和塔克拉玛干沙漠。8月7日3 000 m气团沿阿尔泰山向东南移动,8月8日向南移动到敦煌地区,并于8月9日向东移动至观测站点上空;1 500 m气团沿阿尔泰山南麓进入新疆,于8月9日到达观测站点上空;500 m高度气团来自哈萨克斯坦东部,在8月7日由天山北麓进入新疆,8月8日经祁连山脉向东南移动到达观测站点上空;近地面20 m高度气团源自塔克拉玛干沙漠3 000 m高度,环绕祁连山脉移动于8月8日沉降,未能到达观测站点,8月9日20 m高度的气团来自观测站点周边地区。以上分析表明,本次沙尘暴天气的中、高层空气团来自哈萨克斯坦和塔克拉玛干沙漠地区,近地面气团来自观测站点周围的戈壁沙漠区域。

图7

图7   2024年8月6日09:00—9日09:00沙尘暴发生时观测站点HYSPLIT模型分析

Fig.7   HYSPLIT (Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory) model analysis at the observation station during the dust storm event from 09:00 August 6 to 09:00 August 9, 2024


3 结论

本文采用APS-3321型空气动力学粒径谱仪于2024年8月在嘉峪关戈壁沙漠源区开展沙尘气溶胶不同粒径谱分布的观测试验,对比分析不同天气类型下气溶胶数浓度谱和质量浓度谱的变化特征,探究了沙尘暴过程发生前后气溶胶数浓度、质量浓度及其占比的变化规律,得到以下主要结论。

1)沙尘过程显著影响气溶胶数浓度与质量浓度占比,与晴天相比,沙尘天气下0.5~1.0 μm粒径段数浓度占比降低,而1.0 μm以上粒径段数浓度占比升高。质量浓度占比的变化趋势与数浓度相似,但5.0~20.0 μm粒径段占比升高幅度更显著。

2)晴天条件下,气溶胶数浓度为10~20个·cm-3,质量浓度低于60 μg·m-3。浮尘主要发生于10:00—17:00,数浓度和质量浓度峰值分别为40个·cm-3和220 μg·m-3。扬沙主要出现在06:00—09:00,数浓度峰值超过110个·cm-3,质量浓度峰值可达到600 μg·m-3。沙尘暴集中在09:00—18:00,其数浓度和质量浓度峰值分别为240个·cm-3和2 400 μg·m-3

3)数浓度谱和质量浓度谱分布形态随天气条件改变。晴天条件下数浓度谱呈单峰分布,峰值粒径为0.626 μm;浮尘、扬沙和沙尘暴条件下均呈双峰分布,主峰粒径分别为0.626、0.626、0.583 μm。质量浓度谱方面,晴天、扬沙和浮尘条件下呈双峰型分布,主峰粒径分别为4.371、3.523、3.278 μm,次峰粒径分别为19.810、15.960、15.960 μm;沙尘暴天气下表现出三峰型结构,峰值粒径分别为4.371、6.264、13.82 μm。

4)沙尘暴过程使气溶胶数浓度谱由单峰分布转变为双峰分布,而质量浓度谱由单峰分布转变为三峰型分布。后向轨迹分析表明,沙尘暴期间中高层气团以远距离输送为主,近地面气团则多为站点局地生成。

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为深入理解极端沙尘暴事件的演变过程和驱动因子,结合多源卫星遥感及再分析数据,挑选2007年3月31日(“3·31”事件)和2021年3月14日(“3·14”事件)爆发于西北干旱区荒漠戈壁的两次沙尘暴事件,对比分析了其时空演变、高低空环流配置、近地面气象要素的变化。结果表明:(1)两次极端事件分别爆发于塔克拉玛干沙漠及戈壁荒漠,均受高低层天气系统影响。其中,“3·31”事件受地面冷锋和高空脊控制,脊前西北冷空气与地面冷锋引起的垂直运动配合,将沙尘往下游输送;而“3·14”事件则受蒙古气旋和高空槽影响,气旋后的偏北风和气旋引发的垂直运动将沙尘卷起至高层大气,并通过槽后西北风将其往下游输送;(2)两次极端沙尘事件均有持续时间长的特点,区别在于“3·31”事件主要受高压脊、均压场和周边地形影响,大气层结稳定,沙尘不易沉降和输送,而“3·14”事件则因中国北部持续性高压导致的偏南风和偏东风阻止了沙尘向下游扩散;(3)两次极端沙尘事件爆发前,塔克拉玛干和戈壁荒漠均出现了高温、降水减少及土壤水分枯竭现象,即强风和干燥土壤。为极端沙尘事件的爆发创造了有利的动力条件和物质基础。

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西安是中国北方沙尘过境的重要影响区域,为研究西安春季沙尘期间大气颗粒物浓度在不同时间尺度上的变化特征及潜在源区,对2023年3—5月西安市环境空气质量连续监测数据进行综合分析,并利用HYSPLIT后向轨迹模式对一次典型沙尘过程进行聚类分析、潜在源贡献因子分析(PSCF)和浓度权重轨迹分析(CWT)。结果表明:(1)2023年春季西安市共发生9次沙尘过程,一次扬沙,其余均为浮尘;沙尘分布集中在3—4月,呈现出西多东少、周边多城中少的空间格局。(2)大气颗粒物浓度在不同时间尺度上呈现出显著响应特征。春季沙尘期PM<sub>10</sub>、PM<sub>2.5</sub>浓度远高于非沙尘期,且PM<sub>10</sub>显著高于PM<sub>2.5</sub>;PM<sub>2.5</sub>与PM<sub>10</sub>浓度月变化整体呈现先增后减的波动性变化特征,PM<sub>2.5</sub>/PM<sub>10</sub>值3月&gt;5月&gt;4月,PM<sub>2.5</sub>与PM<sub>10</sub>相关性3月&lt;5月&lt;4月。(3)4月20—21日一次扬沙过程中,PM<sub>10</sub>、PM<sub>2.5</sub>浓度均呈现单峰型变化;PM<sub>2.5</sub>/PM<sub>10</sub>比值呈现“U”型变化;NO<sub>2</sub>、SO<sub>2</sub>和CO浓度均呈现下降趋势,而O<sub>3</sub>浓度呈先下降后上升再下降的趋势。(4)4月20—21日沙尘过程由蒙古高压和地面冷锋过境形成,输沙路径有西北路径、偏北路径以及偏东路径,沙尘源地为中国腾格里沙漠、巴丹吉林沙漠、库布齐沙漠、毛乌素沙地、蒙古国南部的戈壁沙漠以及河南北部的沙地。

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利用河西走廊东部民勤和凉州站1971&mdash;2013年夏季(6&mdash;8月)地面常规气象日观测资料及民勤探空站同期逐日08:00和20:00探空资料,选取民勤和凉州同一天均出现沙尘暴天气的12个沙尘暴个例,统计分析河西走廊东部夏季沙尘暴过程中风向、风速和沙尘暴持续时间、出现时间以及过程前后高低空相关气象要素的变化特征。结果表明:(1)风向、风速对河西走廊东部夏季沙尘暴天气的发生具有重要影响,在西北、西西北、西3个风向下出现沙尘暴天气的频率达75%;(2)夏季沙尘暴持续时间较短,且有75%的夏季沙尘暴出现在下午到晚上(13:00&mdash;20:00)时段;(3)夏季沙尘暴发生前大气整层湿度较小、中低层增温明显、高层有冷平流、不稳定度加大、地面为热低压控制、气温高、相对湿度小。

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Dust aerosol vertical profiles are very essential to accurately evaluate their climate forcing and trans-subcontinental transportation to downstream areas. We initiated a joint comprehensive field experiment to investigate the vertical profiles and optical characteristics of dust aerosol in the hinterland of Taklimakan Desert (TD) during summer 2019. After smoothing the raw signals, the CHM15k ceilometer could distinctly detect a moderate intensity of dust layer, cloud layer, and subsequent rainfall process. The results showed that dust events frequently occurred in TD during the entire period; the overall mean PM2.5, PM10, PM2.5/PM10, and Ångström exponent are 110.4 ± 121.0 μg/m3, 317.2 ± 340.0 μg/m3, 0.35 ± 0.07, and 0.28 ± 0.12, respectively, suggesting that dust particles are predominant aerosol types in TD. There was an obvious summertime dust stagnation layer persistently hanged over the desert at 1.5–3.0-km height. A deep and intense daytime convective structure was also detected by the ceilometer, with maximum aerosol mixing layer height of ∼3 km that appeared at 12:00 UTC, which was in favor of lifting the ground-generated dust particles into the upper atmosphere. The normalized range-corrected signal log10(RCS), aerosol extinction σ(z), and backscattering coefficient β(z) of the ceilometer were higher than 6.2, 0.5 km−1, and 0.01 km−1 sr−1 for heavy dust storms, respectively, and the corresponding vertical optical range was smaller than 1.0 km. The aerosol lidar ratio was equal to 50 sr, which was greatly different from those of clear-sky cases. The retrieved σ(z) values were about 2.0, 0.5, 0.14, and 0.10 km−1 at 200-m height, respectively, under strong dust storm, blowing dust, floating dust, and clear-sky conditions. This indicated that the aerosol extinction coefficients under dust events were about 3–10 times greater than those of clear-sky cases. The statistics of the aerosol optical parameters under different dust intensities in TD were very helpful to explore and validate dust aerosols in the application of climate models or satellite remote sensing.

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