MAX-DOAS实验仪器被安装在中国科学院大气物理研究所的合建楼顶(39.98° N, 116.39° E), 距离地面约44 m, 是典型的城市中心地带^[8]。 太阳光度计CE-318和颗粒物分析仪安装在铁塔分部(39.98° N, 116.38° E)的地面, 两地相距约1 km, 中间隔着一条京藏高速^[9]。 本研究时段为2019年4月至5月, 利用中国科学院大气物理研究所铁塔的优势, 建立对颗粒物浓度的梯度测量, 进而分析MAX-DOAS在监测气溶胶污染时的适用性。

图1

Fig.1

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	图1 观测点位置图 (1): CE-318, MP101M观测地点; (2): MAX-DOAS观测地点Fig.1 Location map of observation points (1): CE-318, MP101m observation site; (2): MAX-DOAS observation site

实验所用仪器型号为SkySpec-2D-200-System(MAX-DOAS), 光谱仪覆盖了紫外(303~370 nm)和可见光(390~608 nm), 利用多轴扫描的方式, 反演气溶胶总消光。 仪器通过步进电机从地平线到天顶进行自动调整观测, 仪器视野小于 1° 。 由内部程序设定了11个(1° , 2° , 3° , 4° , 5° , 6° , 8° , 10° , 15° , 30° 和90° )观测仰角, 每个角度扫描100次。 由于采用的是被动式探测方法, MAX-DOAS的工作时间为每天的8:00—17:00, 选取的气溶胶反演波段为338~370 nm, 吸收峰的中心波长为360.8 nm, 垂直廓线时间分辨率及观测垂直分辨率分别为15 min和100 m。 进行气溶胶反演时, 在反演算法的辐射传输模型(RTM)中分别设置基本参数: 太阳天顶角(SZA)、 单次散射反照率以及廓线类型等, 此外还需设置观测高度100 m为一层, 每一层设置一个消光, 然后用最优估算法(OEM)进行反演。 光谱分辨率半高宽(FWHM)紫外为0.45 nm, 可见光为0.3 nm。 通过利用海德堡(HEIPRO)反演算法, 主要基于最优估算法以及最小二乘光谱拟合法, 并以辐射传输模型SCIATRAN作为前向模型^[10], 计算不同高度消光系数。

地面AOD的测量选用的仪器为CE-318型太阳光度计。 由于MAX-DOAS反演所选用的波段为361 nm, 选用波长为340 nm光谱通道。 采用对数线性曲线拟合算法, 在340 nm处估算Angstrom指数。 Angstrom指数定义为

τaero(λ)=βλ-α(1)

式(1)中, τ _aero(λ )是AOD, β 是表示大气中气溶胶含量的浊度系数, α 是Angstrom指数。 Angstrom指数的计算公式为^[11]

α=-ln[τaero(λ2)]-ln[τaero(λ0)]ln(λ2)-ln(λ1)(2)

之后我们通过波长为340和380 nm两个光谱通道反演的AOD数据, 利用线性插值法求出τ _aero(361)。 计算τ _aero(361)线性插值法为

K=Y2-Y1X2-X1; b=Y1-KX1; Y=KX+b(3)

τaero(361)=exp(Y)(4)

其中: X1=ln(340); X2=ln(380); X=ln(361); Y1=ln(340nm通道反演的AOD); Y₂=ln(380 nm通道反演的AOD); 最后将所得数据求取小时平均值进行分析。

测量颗粒物浓度采用法国MP101M颗粒物分析仪。 利用中国科学院大气物理研究所的铁塔的高度优势, 建立了基于铁塔的60, 160和280 m三个高度梯度观测平台。 其工作原理主要基于β 射线法^[12]。

为了避免平流层吸收引起的影响, 在研究中, 太阳天顶角小于75° 时的数据进行分析。 最后在廓线反演前, 过滤掉残差均方根(RMS)大于1× 10^-3的拟合结果。

在进行数据分析前, 对所获得的数据进行了如下预处理: (1)首先删除MAX-DOAS反演属性中误差的卡方检验chisq大于200以及自由度(dfs)小于1的数据。 之后将MAX-DOAS误差与廓线比值大于50%的数据删除。 (2)由于MAX-DOAS为被动式观测仪器, 受云层干扰较大, 因此删除有云时间段所有数据。 (3)删除太阳光度计中异常值数据, 同时删除Angstrom指数大于2.0的数据。 参数设置如表1所示。

表1

Table 1

表1(Table 1)

表1 应用于MAX-DOAS的阈值结果 Table 1 Threshold results applied to Max-DOAS 参数 具体条件 SZA < 75° RMS < 1× 10-3 Chisq < 200 Dfs > 1 相对误差 < 50% 云条件 除去所有有云时段

表1 应用于MAX-DOAS的阈值结果 Table 1 Threshold results applied to Max-DOAS

进行数据筛选后, 将数据进行小时平均处理, 并将气溶胶消光系数积分获得AOD, 同太阳光度计观测数据进行对比。

为了验证MAX-DOAS在不同天气条件下的适用性, 引入了一些气象数据。 其中, 利用梯度理查森数(Ri)来判定当天是否处于静稳天气。 Ri的值可以用来表示大气的稳定性, 当Ri> 1时表明大气处于静稳状态, 并且Ri值越大, 大气越稳定^[13]。 计算梯度理查森数所用的数据包括高度、 位温、 风速、 风向等气象数据, 上述数据获取来源是中国气象局国家测深观测站(ID: 54511, 116.470° E, 39.806° N), 场地位于南五环亦庄桥上, 是北京主城区的南边界。 边界层高度通过中国科学院大气物理研究所增强型单透镜云高仪进行观测, 通过根据衰减后向散射系数的垂直梯度突变的位置来计算边界层高度(BLH)^[14]。

气溶胶光学厚度是表征大气浑浊程度的关键物理量, 反映了大气能见度情况^[15]。 首先, 验证MAX-DOAS在测量AOD时的准确性。 通过比对CE-318获得AOD和MAX-DOAS获得的AOD, 发现两者的相关系数达到0.92, 同时, 斜率为0.89, 其相关性分析如图2所示, 证明两者AOD观测数据具有很高的相关性。

图2

Fig.2

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	图2 CE-318与MAX-DOAS的AOD相关性分析Fig.2 AOD correlation analysis between CE-318 and MAX-DOAS

MAX-DOAS反演得到的气溶胶消光系数, 从近地面到达4 km的高度, 每100 m划分为一层, 共有40层。 为了验证MAX-DOAS的准确性, 比较了最低3层(MAX-DOAS的0~200 m)的平均梯度浓度, 由于颗粒物分析仪的时间分辨率为15 min, 因此比较两者每层的小时平均。

将两者在不同高度的小时平均值进行相关性的比较, 其中在60 m处相关性为0.69, 在160 m处为0.77, 在280 m处为0.75, 相应的相关性分析图如图3所示。 这证明MAX-DOAS所得的气溶胶消光系数与铁塔监测所获得的PM_2.5质量浓度同样具有较高的相关性。

图3

Fig.3

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	图3 三层PM2.5质量浓度与气溶胶消光系数相关性 (a): 60 m; (b): 160 m; (c): 280 mFig.3 Correlation between mass concentration of three-layer PM2.5 and extinction coefficient of aerosol (a): 60 m; (b): 160 m; (c): 280 m

为了进一步验证MAX-DOAS和真实大气的相关性, 分析了特殊天气条件下(如沙尘天气、 静稳天气等), MAX-DOAS是否具有相应的响应能力。

2.3.1 对沙尘天气的响应能力

Angstrom指数的大小能反映大气中气溶胶颗粒粒径的大小。 Angstrom指数越小, 气溶胶颗粒粒径越大, 反映可能存在沙尘天气。 为了判断当天是否处于静稳天气, 我们引入了梯度理查森数。 从图4(b)我们发现在绝大多数时候Ri都是小于1的, 说明当时的天气并非处于静稳状态下。

图4

Fig.4

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	图4 2019年4月5日北京地区分析图 (a): 气溶胶消光系数与Angstrom指数; (b): 上午8点北京地区梯度理查森数Fig.4 The analysis diagram of Beijing area on May 11, 2019 (a): Aerosol extinction coefficient and Angstrom exponent; (b): Gradient Richardson number in Beijing area, at 8 a.m.

2019年4月5日, 沙尘持续时间为11时至21时, MAX-DOAS对此次沙尘天气做出了及时的响应。 在11时后, Angstrom指数一直处于较低状态, 反映出沙尘天气的到来, 同时, 气溶胶消光系数的骤升验证了大气中颗粒物含量的增加。 从图中可以看出, 污染在11点呈现出“ 葫芦” 状, 近地面和0.5~1.0 km处为高值, 而0.2~0.5 km处为低值。 伴随着Angstrom指数在12点的下降, 12点时近地面污染加重, 而高空污染物出现明显的下降, 污染物从0.8 km高空向近地面输送。

2.3.2 对静稳天气的响应能力

2019年5月11日上午8点梯度理查森如图5(b)所示。 此外, 为了确保静稳天气的准确性, 同时考虑了当天该时段边界层高度的数据, 如图5(a)。

图5

Fig.5

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	图5 2019年5月11日北京地区分析图 (a): 气溶胶消光系数与边界层高度; (b): 上午8点北京地区梯度理查森数Fig.5 The analysis diagram of Beijing area on May 11, 2019 (a): Aerosol extinction coefficient and boundary layer height; (b): Gradient Richardson number in Beijing area, at 8 a.m.

北京时间2019年5月11日12时前, 边界层高度处于较低值, 同时, 在高度为200~900 m的大气中, Ri一直处于较高值(Ri> 1), 说明此时北京处于静稳状态下, 大气中的污染物无法进一步扩散, 导致了气溶胶消光系数的升高。 13时后, 边界层高度升高, 污染物扩散, 气溶胶消光系数呈现出下降的态势。 这表明MAX-DOAS在大气处于静稳状态下对污染物能做出及时的响应。

2.3.3 对重污染静稳天气的响应能力

在静稳天气下, 经常存在重污染的天气情况。 因此, MAX-DOAS能否在重污染条件下保持着较高的响应能力同样很重要。 北京时间2019年4月23日, 北京地区上午出现了重污染, 对应边界层高度处于较低状态, 且存在Ri≫1的情况[如图5(b)所示], 北京当天处于静稳的重污染环境下。

如图6(a)所示, MAX-DOAS观测的气溶胶消光系数在近地面至接近边界层的500 m高空处于较高值, 显示了重污染的情况。 在正午后, 随着边界层的升高, 静稳状态解除, 污染物逐渐向高空输送, 近地面的污染情况得到了缓解, MAX-DOAS准确的监测到了这一污染的输送情况。

图6

Fig.6

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	图6 2019年4月23日北京地区分析图 (a): 气溶胶消光系数与边界层高度; (b): 上午8点北京地区梯度理查森数Fig.6 The analysis diagram of Beijing on Apr 23, 2019 (a): Aerosol extinction coefficient and boundary layer height; (b): Gradient Richardson number in Beijing area, at 8 a.m.

本文将2019年4月—5月两个月的气溶胶垂直廓线求取平均, 发现平均垂直廓线随高度增加而呈现e指数递减, 如图7所示。 气溶胶消光系数均值在1.5 km高度处约为近地面的50%, 而在1.5 km以上消光系数随着高度的增加而快速减小。 当高度达到约2 km时, 气溶胶消光系数均值下降至0.1 km^-1。 在整体都出现递减的情况下, 气溶胶消光系数平均垂直廓线和PM_2.5平均质量浓度均在近地层出现先降低后升高的情况, 两者趋势一致。

图7

Fig.7

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	图7 气溶胶消光系数和PM2.5平均垂直廓线Fig.7 Mean vertical profile of Aerosol extinction coefficient and PM2.5