近年来，我国东部地区城市大气污染形势逐渐加重，主要污染物是人类排放的气溶胶和气态污染物通过光化学过程转化形成的二次气溶胶(孙彧等，2013).大气污染形成的主要原因是污染物的大量排放，但受客观气象条件的影响，当出现不利于污染物输送扩散的天气时，易造成污染物的集聚；而当出现温度、湿度等有利于促进光化学转化的气象条件时，二次污染增加，亦使得污染加剧.出现严重污染时空气质量极差，大气能见度降低，给社会和人类带来严重影响.京津冀地区人口密集，又是全国主要的高新技术和重工业基地，造成了该地区大气污染物排放量大，一旦出现不利于污染物扩散的气象条件，极易发生严重的大气污染现象.

大气污染的发生和发展与大气环流形势密切相关.有研究表明，很多大气污染的发生与反气旋的停滞密切相关(Wang et al., 1999).反气旋在某地区长期停滞期间，地面风速可以下降到很小，近地面环流减弱，因此，不足以吹散积累起来的污染物，造成空气质量下降.Wang等(1999)定义了大气停滞的判别条件，从天气学角度描述，这种不利于大气污染扩散的天气尺度大气环流背景条件：当某地满足日平均海平面地转风小于8 m·s^-1，对流层中层(500 hPa)日平均水平风速小于13 m·s^-1，并且没有降水，则定义为一个大气停滞日；其中，如果对流层中低层(850 hPa及以下)出现逆温，则将日平均海平面地转风适当放宽10%(小于8.8 m·s^-1).该研究同时指出用海平面气压梯度表示近地面的平均流场特征比用近地面风速更具有代表性，因为后者受到地表等复杂因素的影响.从天气学意义来讲，当某地区发生大气停滞现象时，天气系统长期维持或是缓慢地移动，地面风速和500 hPa风速小，对流层中下层对流较弱，使得大气水平扩散能力小，污染物不易被输送到其他地区而造成长期积累发生污染.另一方面，若850 hPa以下有异常逆温存在，更加稳定的低层大气使得空气的垂直混合减弱，污染物的垂直输送得到抑制，再加上没有降水的湿沉降作用，上述大气环流背景条件都有利于污染天气的维持和发展(张人禾等，2014).吴兑等(2014)使用区域近地层风矢量和的算法定义气流停滞区，分析了2013年1月典型雾霾个例气流停滞区的形成过程，认为气流停滞区的形成反映了区域平流输送条件，气流停滞区造成污染物的停滞、积累，结果证明，霾发生过程中，华北平原均出现明显的气流停滞区，区域矢量和很小，不利于空气中污染物的水平扩散，但此文中定义的气流停滞区有局地作用，还不能代表天气尺度大气环流气象条件.

大尺度天气系统是通过影响大气边界层中的湍流运动作用于污染物的稀释扩散过程的.大气边界层中的湍流运动决定了污染物的垂直扩散、积累转化及向周围区域输送的状况.大气混合层高度和其中的风速反映了混合层内大气对污染物的扩散能力.在同等强度的污染源排放下，混合层高度越低、混合层内水平风速越小，越不利于污染物稀释扩散.徐大海等(1989)提出采用气象站资料计算表征边界层内大气运动状态的参数——通风量V_H的计算方法，并利用常规气象观测资料研究了我国大陆日通风量的分布，结果表明，我国大陆通风量东部地区低于西部，南方低于北方，最低区域在西藏高原东端的整个“死水”区，包括四川盆地、西南大部分地区，其中，以陕南、川北、川东湘西、西双版纳地区为最低.通风量V_H(m²·s^-1)表示为：

式中，H为混合层高度(m)，u(z)是混合层内随高度变化的风速(m·s^-1).

河北省南部城市发生大气污染除了不利于污染物扩散的气象条件外，其特殊的地理条件也是污染持续的一个重要原因.王丛梅等(2013)对2013年1月河北省中南部严重污染过程的研究发现，低空稳定的偏西气流越过太行山后在东侧下沉，与平原吹来的偏东风易形成地面辅合线，加剧近地层水汽和污染物的汇聚，从而使污染加重.

污染物在大气中的输送、扩散、沉淀等过程受天气环流形势、边界层特征及地形等多因素的影响，这些因素之间的相互作用使得污染发生、发展过程相当复杂.在污染源强一定时间内相对稳定的假设下，天气形势和气象要素的可预报性使得大气污染潜势预报具有可行性.目前，数值天气预报准确率的提高和普遍应用，使得数值天气预报可以很好地为大气污染潜势预报提供初始气象场.基于此，本文选择2013年12月和2014年2月的两次重污染天气过程，通过研究天气尺度大气停滞气象条件和大气边界层内通风条件，结合中尺度数值模拟方法，分析近期京津冀地区重污染天气过程中大气污染的扩散条件，为大气污染潜势预报提供科学依据.

2013年12月1—9日京津冀南部及长三角等中国东部地区出现了大范围严重的大气污染，邢台市和南京市出现六级严重污染的天数达5 d，石家庄市和上海市达3 d(表 1).污染期间中国东部位于地面冷高压东侧，3—7日弱冷空气扩散东移，地面风速小，不利于污染物的扩散；8日后冷高压增强，随着地面冷锋东移南下，华北地区转为偏北气流，风速加大，污染才得到缓解.

表 1(Table 1)

表 1 2013年12月1—9日和2014年2月19—26日各城市空气质量指数级别 Table 1 Levels of city air quality during 1st—9th December，2013 and 19th—26th February，2014

表 1 2013年12月1—9日和2014年2月19—26日各城市空气质量指数级别 Table 1 Levels of city air quality during 1st—9th December，2013 and 19th—26th February，2014 日期 石家庄 邢台 北京 南京 上海 日期 石家庄 北京 邢台 保定 济南 2013-12-01 四级 四级 四级 四级 2014-02-19 五级 五级 四级 2013-12-02 五级 五级 五级 六级 2014-02-20 五级 五级 五级 五级 四级 2013-12-03 六级 六级 四级 五级 2014-02-21 六级 六级 六级 六级 四级 2013-12-04 五级 六级 六级 四级 2014-02-22 六级 六级 六级 六级 四级 2013-12-05 五级 五级 六级 五级 2014-02-23 六级 五级 六级 五级 四级 2013-12-06 四级 五级 六级 六级 2014-02-24 六级 六级 六级 五级 五级 2013-12-07 六级 六级 五级 六级 六级 2014-02-25 六级 六级 六级 六级 五级 2013-12-08 六级 六级 六级 六级 四级 2014-02-26 六级 六级 六级 六级 2013-12-09 五级 六级 五级 五级

2014年2月从12日开始，京津冀及周边地区出现了持续半个月之久的重度雾霾天气，其中19—26日污染最为严重，石家庄、北京和邢台等城市均出现了5 d及以上的六级严重污染(表 1).污染期间京津冀及周边地区位于地面高压西侧，气压梯度小，造成地面风速较小，不利于污染物的扩散，加之高压西侧的偏南或偏东气流有助于污染物和水汽向京津冀地区输送和聚集，加剧了京津冀地区的大气污染.

利用NCEP/NCAR 2.5°×2.5°分辨率逐日再分析资料，分别分析了两次重污染期间500 hPa平均风速较近10年同期气候平均值的距平特征.参考Wang等(1999)大气停滞判定条件，采用NCEP/NCAR 2.5°×2.5°分辨率逐日再分析资料中的500 hPa风分量、海平面气压及850 hPa以下气温资料和中国降水量实时分析系统(1.0版)0.25°×0.25°分辨率的日降水资料集，通过与2013年12月和2014年2月京津冀和长三角地区城市空气质量指数的对比分析，本文对Wang等(1999)大气停滞判定条件略加调整，定义满足以下4个条件即为一个大气停滞日：①海平面地转风小于8 m·s^-1；②500 hPa风速小于18 m·s^-1；③无降水；④若850 hPa以下出现逆温层，则海平面地转风增加10%，即海平面地转风小于8.8 m·s^-1.

计算过程中先将2.5°×2.5°分辨率的再分析资料气象要素选用双线性插值方法插值到0.25°×0.25°的格点上再进行计算，海平面地转风由公式(2)计算.

式中，u_g、v_g是海平面地转风风分量(m·s^-1)，P_s为海平面气压(Pa)，f为地转参数，ρ为大气密度，计算时取定值1.2928 kg·m^-3，Δx、Δy为格距(m).

本研究采用中尺度数值模式WRF(Weather Research and Forecast Model)进行数值模拟，根据式(1)计算通风量，分析重污染过程中天气条件对污染物扩散的影响.基于数值模式计算，将式(1)离散后得到如式(3)所示的通风量计算公式.

式中，n为边界层顶以下的模式层数，U_i(z_i)为各模式层上的水平风速(m·s^-1)，Δz_i为各模式层的高度(m)，V_H为通风量(m²·s^-1).

使用NCEP 1°×1°分辨率的FNL资料提供WRF模式初始场和边界条件，并采用张弛逼近(Nudging)技术进行资料同化.设置3层网格嵌套，网格分辨率 分别为45、15、5 km(图 1).第一层模拟区域覆盖 东亚大陆和周围海域；第二层覆盖整个中国；最内层覆盖京津冀、山西省及山东等地区.垂直方向36层，模式顶高50 hPa，采用上疏下密分层方式，最低的6层高度大约为 8、29、53、82、115和152 m.模式设置及物理过程参数选择见表 2，模拟计算结果逐小时输出.

图 1(Fig.1)

图 1 WRF模式第3层计算区域(圆点表示各城市中心位置) Fig.1 The innermost domain of WRF model(dots indicate the location of city centre)

表 2(Table 2)

表 2 WRF模式设置及物理参数选择 Table 2 Settings and selection of physics options in WRF model

表 2 WRF模式设置及物理参数选择 Table 2 Settings and selection of physics options in WRF model 模式嵌套层 分辨率/km 网格数 微物理过程 陆面过程 近地面层 边界层 积云对流 长波辐射 短波辐射 1 45 180×160 Thompson Noah Eta MYJ Kain-Fritsch RRTM Dudhia 2 15 361×301 WSM6 Noah MM5 ACM2 Kain-Fritsch RRTM Dudhia 3 5 256×187 WSM6 Noah MM5 ACM2 无 RRTM Dudhia

2013年12月1—9日，京津冀至长三角一带500 hPa日平均风速较近10年同期偏低23%~34%，石家庄、邢台、张家口、保定、邯郸和衡水偏低最多，均超过32%，此期间张家口由于污染排放量低，未发生大气污染；南京市和上海市500 hPa日平均风速分别降低30.8%和31.7%，相应出现了数天污染等级6级的严重雾霾天气(图 2a，表 3).2014年 2月19—26日，京津冀地区500 hPa日平均风速较近10年同期偏低41%~55%，其中，石家庄、邢台和北京偏低44.0%~52.5%，且6级严重大气污染天数均达到5 d(图 2b，表 3).可见500 hPa日平均风速异常偏小，为两次静稳天气过程的发生提供了重要的天气背景条件.

图 2(Fig.2)

图 2 2013年12月1—9日(a)和2014年2月19—26日(b)500 hPa风速与近10年同期距平图 Fig.2 Distribution of wind speed anomaly at 500 hPa over last 10 years during 1st—9th December，2013(a) and 19th—26th February，2014(b)

表 3(Table 3)

表 3 2013年12月1—9日和2014年2月19—26日两次重污染天气过程500 hPa风速分析 Table 3 Analysis of wind speed at 500 hPa during 1st—9th December，2013 and 19th—26th February，2014

表 3 2013年12月1—9日和2014年2月19—26日两次重污染天气过程500 hPa风速分析 Table 3 Analysis of wind speed at 500 hPa during 1st—9th December，2013 and 19th—26th February，2014 城市 2013年12月1—9日 2014年2月19—26日 10年平均风速/ (m·s-1) 2013年12月 1—9日平均风速/ (m·s-1) 相对常年平 均风速变化 10年平均风速/ (m·s-1) 2013年12月 1—9日平均风速/ (m·s-1) 相对常年平 均风速变化 石家庄 23.70 15.79 -33.38% 22.95 12.06 -47.48% 邢台 23.65 16.03 -32.23% 22.10 12.38 -43.95% 张家口 23.01 15.24 -33.74% 24.65 12.18 -50.60% 承德 23.43 16.26 -30.59% 24.95 11.78 -52.79% 秦皇岛 23.96 18.29 -23.66% 25.74 11.68 -54.60% 北京 23.53 16.26 -30.91% 24.71 11.75 -52.47% 天津 23.75 16.66 -29.85% 24.63 11.59 -52.93% 唐山 23.78 17.42 -26.74% 25.23 11.61 -53.98% 保定 23.73 15.87 -33.11% 23.68 11.83 -50.03% 邯郸 23.54 16.00 -32.06% 21.73 12.67 -41.68% 廊坊 23.56 16.54 -29.81% 24.85 11.7 -52.92% 衡水 24.01 16.14 -32.78% 23.21 11.71 -49.54% 沧州 23.99 16.43 -31.49% 24.03 11.52 -52.07% 南京 24.31 16.82 -30.82% 上海 25.79 17.62 -31.67%

通过对重污染过程中500 hPa风速的气候变化特征分析得知，500 hPa风速出现显著的气候异常特征.根据本文大气停滞日的定义分别计算了2013年12月和2014年2月的大气停滞日数，再以1个月的大气停滞日数百分比作为大气停滞系数分析月天气尺度大气停滞气象条件.将2013年12月和2014年2月大气停滞系数分别与2008—2012年12月和2009—2013年2月的近5年平均值进行比较可知(图 3)，发生严重污染的这两个月里京津冀地区的大气停滞系数明显偏高.

图 3(Fig.3)

图 3 2013年12月(a)和2014年2月(b)大气停滞系数与近5年同期距平图(圆点位置同图 2) Fig.3 Anomaly of air stagnation index over last 5 years in December 2013(a) and February 2014(b)

由2013年12月大气停滞系数与近5年同期平均值相比的距平分布(图 3a)可知，中国中东部都高于10%以上，而高于20%的区域主要集中在长江中上游，高于30%的区域集中在陕西中南部地区.由西安市空气质量指数可知，12月里西安污染天数有21 d，其中严重污染达9 d.京津冀南部地区大气停滞日数高于历史平均值10%以上，但也发生了严重的大气污染，除了天气尺度大气停滞为污染物的堆积奠定了大气环流背景有利条件，这还可能与该地区太行山大地形及工业大气污染物排放量较大有密切关系.

由2014年2月大气停滞系数与近5年同期平均值相比的距平分布(图 3b)可知，京津冀地区高于历史平均20%以上，石家庄、衡水和保定部分市县更高于30%以上，这为2月份京津冀地区大范围严重污染的出现提供了有利的环流条件，石家庄、衡水、保定、邯郸、邢台等多个城市有14d以上达到重度污染.可见这两个月里长时间维持的天气尺度大气停滞气象条件是导致大气污染发生的一个重要因素，它抑制了大气边界层内对流的发生发展，污染物在较稳定的大气边界层内不断堆积，造成了严重的大气污染.

基于WRF模式5 km分辨率的模拟结果对大气污染扩散条件进行分析.为了解中尺度数值模式WRF对近地层气象要素的模拟能力，将数值模拟的2013年12月31d逐小时的2 m温度和10 m风速双线性插值到北京、天津、石家庄、唐山、保定、张北、黄骅、承德、乐亭9个气象站，然后与这几个站的逐小时观测值对比(图 4).由对比结果可知，WRF模式对2 m温度的模拟与观测值的线性相关系数达0.877，10 m风速的线性相关系数为0.595，可见WRF模式模拟总体上能够反映出气象要素的实际变化规律.

图 4(Fig.4)

图 4 WRF模拟的2 m温度和10 m风速与观测值对比 Fig.4 Comparison of temperature at 2m and wind speed at 10m between simulation and observation

图 5为2013年12月1—11日期间，石家庄和北京的日平均混合层高度和日平均10 m风速的逐日变化曲线，考虑到模拟的10 m风速与观测值间存在误差，对模拟的10 m风速通过观测资料进行了线性订正.从图 5可看出：第一，12月1—8日持续污染期间，石家庄和北京的日平均混合层高度和日平均10 m风速都维持在一个低值内，日平均混合层高度约为200 m，日平均10 m风速约为2 m·s^-1，9—11日污染缓解期间日平均混合层高度和日平均10 m风速都显著升高，分别达到了400 m和4 m·s^-1；第 二，5日的日平均混合层高度有所升高，但也只有300 m左右，结合表 1中空气质量指数级别可知，5—6日污染虽然有轻微缓解，但接下来6—8日的日平均混合层高度和日平均10 m风速又继续降低，7日分别达到了100 m和1 m·s^-1，使得污染继续加剧.选取北京日空气质量指数较高的12月2日，分析逐小时逆温层高度和厚度的变化(图 6)，发现除15：00时外，边界层低层一直都有明显逆温层存在，且贴地逆温持续到上午9：00，逆温层厚度达到100 m共有15 h.12月1—9日期间连续的地面小风、较低的混合层和较强的逆温，使污染物持续不断堆积，从而造成空气质量恶化.

图 5(Fig.5)

图 5 2013年12月1—11日间WRF模拟的日平均混合层高度和日平均10 m风速逐日变化 Fig.5 Variation of the daily mean mixing height and wind speed at 10m simulated by WRF during 1st—11th December，2013

图 6(Fig.6)

图 6 2013年12月2日北京逆温层厚度逐时变化 Fig.6 Variation of the hourly thickness of temperature inversion in Beijing on 2nd December，2013

本文进一步运用式(3)计算了2013年12月1—9日京津冀地区重污染期间平均通风量的分布(图 7)，以综合分析混合层高度和混合层内水平风速在重污染期间的变化特征及对污染发生的作用.由图 7可见，太行山以东的京津冀南部地区，平均通风量为明显低值区，低值中心覆盖石家庄、保定、衡水等地，平均通风量不足1000 m²·s^-1.较低的平均通风量说明边界层内湍流运动对污染物的动力扩散能力弱，污染物得不到及时有效地输送，在一地长期积累，造成该地大气污染的发生发展.

图 7(Fig.7)

图 7 2013年12月1—9日平均通风量分布 Fig.7 Distribution of the mean ventilation index during 1st—9th December，2013

图 8为石家庄和北京日平均通风量和空气质量指数(AQI)的逐日变化图，其中，点线是指采用WRF模式模拟结果计算得到的石家庄和北京2008—2012年近5年12月份的平均通风量(分别为2907 m²·s^-1和2061 m²·s^-1).由图可知：第一，1—5日石家庄和北京的日平均通风量都约为2000 m²·s^-1左右，石家庄6—8日和北京6—7日的日平均通风量都低于1000 m²·s^-1，均低于近5年平均值，持续不佳的通风条件使得8日石家庄和北京的空气质量指数达到此次过程中的最高值，分别为461和341，9日后随着日平均通风量逐渐升高(高于近5年平均值)，污染才得到缓解.可见AQI值与日平均通风量成负相关，通风量能够作为表征气象条件对污染物扩散作用的动力因子，通风量越低，越不利于污染物的扩散，反之亦然.第二，石家庄和北京2013年12月1—9日重污染期间的平均通风量分别为1372 m²·s^-1和1384 m²·s^-1，比近5年平均通风量分别偏低52.8%和32.8%； 第三，注意到北京1—6日的通风量比石家庄低，但这几天污染程度并没有石家庄严重，这可能是因为石家庄及其周边工业大气污染物排放量大于北京，只要出现不利的天气条件就发生严重污染，而北京地区的工业大气污染排放量相对小一些，污染物需经过一定时间的堆积后才发生污染.根据国家环保部网上公布的《2013年环境统计年报》，2013年河北省包括工业、城镇生活和集中式排放二氧化硫、氮氧化物和烟(粉)尘的总量分别位居31个省(市、自治区)的第3、第1和第1位，而北京均在倒数第4位之内(中华人民共和国环境保护部2013).

图 8(Fig.8)

图 8 2013年12月1—11日期间石家庄和北京的AQI与日平均通风量逐日变化(点线为2008—2012年12月平均通风量) Fig.8 Variation of the daily mean ventilation index and AQI in Shijiazhuang and Beijing during 1st—11th December，2013(the dotted line shows the monthly mean ventilation index of December from 2008 to 2012)

图 9为2014年2月18—28日期间，石家庄和北京日平均混合层高度和日平均10 m风速逐日变化曲线，从图上可看出：第一，在21—26日污染最严重期间，日平均混合层高度约为200 m，石家庄日平均10 m风速只有1 m·s^-1左右，北京日平均10 m风速不足2 m·s^-1；第二，18—20日大气污染扩散条件也不好，日平均混合层高度在300 m左右，日平均10 m风速不足2 m·s^-1，因此，污染物在前期持续缓慢积累，然后在21—26日更低的混合层高度和风速条件下继续增长，污染逐渐加剧，27日后日平均混合层高度增加到500 m以上，日平均10 m风速也有所增加，污染才得到缓解.选取北京日空气质量指数较高的2月25日，分析逐小时逆温层高度和厚度的变化(图 10)，可见25日0：00后逆温层一直很厚，持续在300 m以上，直至中午11：00以后才消失，日落后逆温层又重新生成.因此，维持时间长的强稳定大气层结条件，是造成严重大气污染的重要因素.

图 9(Fig.9)

图 9 2014年2月18—28日期间WRF模拟的日平均混合层高度和日平均10 m风速逐日变化 Fig.9 Variation of the daily mean mixing height and wind speed at 10m simulated by WRF during 18th—28th February，2014

图 10(Fig.10)

图 10 2014年2月25日北京逆温层厚度逐时变化 Fig.10 Variation of the hourly thickness of temperature inversion in Beijing on February 25th，2014

图 11为2014年2月19—26日严重污染过程中京津冀平均通风量分布图，由图可知，重污染期间整个京津冀地区平均通风量都不足2000 m²·s^-1，在石家庄附近为平均通风量低值中心，保定、邢台和邯郸等地平均通风量不足1000 m²·s^-1，可见重污染期间平均混合层高度和平均水平风速较低，边界层内通风条件差，不利于污染物的稀释扩散.

图 11(Fig.11)

图 11 2014年2月19—26日平均通风量分布 Fig.11 Distribution of the mean ventilation index during 19th—26th February，2014

图 12为石家庄和北京日平均通风量和空气质量指数(AQI)的逐日变化图，其中，点线是指采用WRF模式模拟结果计算得到的石家庄和北京2009—2013年近5年2月份的平均通风量(分别为1464 m²·s^-1和1848 m²·s^-1).分析图 8可知：第一，图上同样揭示了AQI值与日平均通风量成负相关的事实.18—20日石家庄和北京日平均通风量都维持在2000 m²·s^-1左右，污染物在此期间逐渐积累，20—26日石家庄和北京的日平均通风量都逐渐降低到1000 m²·s^-1以下，显著低于近5年平均值，污染持续加剧，25—26日石家庄AQI达到了最高值(500)，25日北京AQI达到了404，随着27—28日平均通风量开始升高(高于近5年平均通风量)，污染才逐渐得到缓解；第二，石家庄和北京2014年2月19—26日重污染期间的平均通风量分别为1035 m²·s^-1和1193 m²·s^-1，比近5年平均通风量分别偏低29.3%和35.5%；第三，注意到，石家庄27日平均通风量也只有3000 m²·s^-1左右，并没有显著性升高，但空气质量指数显著降低.石家庄气象站逐小时降水资料表明，26日20：00的小时降水量为1.4 mm，27日21：00、22：00和23：00的小时降水量分别为0.7、0.6和0.4 mm.降水对大气中污染物起到湿清除作用，在降水的同时通风量并不一定会很高.石家庄市26日20日的小雨对当日后几个小时空气起到了净化作用，并不能改变26日AQI严重污染的结果，但给第2天带来了好的基础，加上27日21：00—23:00又降小雨，使27日空气质量得到明显改善.因此，通风量能够较好地反映大气对污染物的稀释扩散能力，但在有降水时，必须考虑降水对污染物的湿清除作用.

图 12(Fig.12)

图 12 2014年2月18—28日期间石家庄和北京的AQI与日平均通风量逐日变化(点线为2009—2013年2月平均通风量) Fig.12 Variation of the daily mean ventilation index and AQI in Shijiazhuang and Beijing during 18th—28th February，2014(the dotted line shows the monthly mean ventilation index of December from 2008 to 2012)

本文利用模式垂直分层加密对流层低层的优点，分析太行山对河北南部城市大气污染的作用.图 13分别是2013年12月1—9日重污染期间100、500和1000 m高度上的平均水平风速图，从图上看到在3个高度层上沿着太行山脉东麓明显存在一条平均水平风速低值带，石家庄、邢台、保定等发生严重污染的城市位于此风速低值带中.结合2013年12月1—9日石家庄风向玫瑰图(图 14)和2013年12月7日12:00沿石家庄的纬向风场垂直剖面图(图 15)可知，此次重污染过程中石家庄以偏西风为主导风向，石家庄位于太行山背风坡，西风越过太行山下沉，近地面风速迅速减小，有利于近地面污染物的集聚.可见太行山对西风的阻挡形成了太行山东侧河北中南部地区的水平风速低值带(图 13)，是造成此次河北中南部地区发生严重污染的重要原因.

图 13(Fig.13)

图 13 2013年12月1—9日各高度层平均水平风速图(图点位置同图 7) Fig.13 Distribution of mean wind speed at different heights during 1st—9th December，2013

图 14(Fig.14)

图 14 2013年12月1—9日石家庄各高度上的风向玫瑰图 Fig.14 Wind rose at different heights in Shijiazhuang during 1st—9th December，2013

图 15(Fig.15)

图 15 2013年12月7日12：00沿38°N经向垂直风场剖面(m·s-1) Fig.15 Vertical distribution of wind speed on the meridional direction of 38°N at 12:00 on 7th December，2013

从2014年2月19—26日重污染过程中100、500和1000 m高度的平均水平风速分布图(图 16)可看到，在100、500和1000 m高度上沿太行山东侧近地面平均水平风速也都为低值分布，石家庄、保定和北京等城市位于此低值区内.由2014年2月19—26日保定风向玫瑰图可知(图 17)，此次污染过程中保定100 m高度风向为偏北风或是偏南风，500 m高度以偏南风为主，随着高度上升到1000 m风向逐渐向西偏转.结合2014年2月24日12：00沿115.3°E经向风场垂直剖面图(图 18)可以看到，南风遇到山体后在近地层产生弱回流，高层沿山体抬升，风速减小，保定500 m高度下南风风速约1 m·s^-1.综上可知，偏南风遇太行山后气流转向和爬坡导致近地层风速小是此次大气污染扩散条件差的一个重要原因，而偏南气流对污染物的区域输送也可能是造成北京市污染加剧的一个原因(陈朝晖等，2008).

图 16(Fig.16)

图 16 2014年2月19—26日各高度层平均水平风速图(圆点位置同图 7) Fig.16 Distribution of mean wind speed at different heights during 19th—26th February，2014

图 17(Fig.17)

图 17 2014年2月19—26日保定各高度层的风向玫瑰图 Fig.17 Wind rose at different heights in Shijiazhuang during 19th-26th February，2014

图 18(Fig.18)

图 18 2014年2月24日12：00沿115.3°E纬向风场垂直剖面(m·s-1) Fig.18 Vertical distribution of wind speed on the zonal direction of 115.3°E at 12:00 on 24th February，2014

本文采用全球再分析格点资料从天气学角度分析了京津冀地区2013年12月1—9日和2014年2月19—26日两次重污染期间天气尺度大气停滞气象条件的变化特征，并通过WRF中尺度数值模拟，从大气边界层气象学角度分析了上述两次重污染过程中污染气象参数通风量的特征及其作用.研究表明，天气尺度大气环流背景场持续异常造成了天气系统稳定、少动，使大气边界层内形成不利于污染物扩散的静稳气象条件，最终导致严重污染天气发生.具体研究结论如下：

1)两次严重大气污染天气发生期间，500 hPa等压面上的日平均风速表现为明显的气候异常特征，500 hPa日平均风速较近10年同期分别下降约30.8%和50.4%，大气停滞系数较近5年同期分别偏高10%和20%以上.

2)京津冀地区发生严重污染时，WRF模拟的日平均混合层高度低于200 m，10 m高度日平均风速低于2 m·s^-1，日平均通风量可降低到1000 m²·s^-1以下，空气质量指数与日平均通风量成负相关；重污染期间平均通风量比近5年同期平均值偏低29.3%~52.8%，这些不利污染扩散的气象条件持续数日，导致重污染天气的发生.

3)太行山对西风气流的阻挡是河北中南部地区大气污染加剧的一个重要原因，而当主导风向为偏南风时，偏南气流遇燕山后或转向回流、或爬坡，导致近地面风速减小，不利于污染物扩散，亦加剧了京津冀地区中南部城市的大气污染.

本文仅仅分析了严重污染发生期间的污染扩散天气条件，尚未考虑降水对污染物的湿清除作用，也未考虑温度、湿度、辐射等对二次光化学污染生成的促进作用及区域大气污染输送作用，这些重要的污染气象条件还有待进一步研究.