气团来源的研究现状及发展动态

1、HYSPLIT模式 气团轨迹计算

HYSPLIT(Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory)模式用于气团轨迹计算。最初由美国国家海洋大气研究中心(NOAA)的空气资源实验室(ARL)与澳大利亚气象局联合开发,该模式采用了欧拉与拉格朗日的混合方法,前者主要用于浓度计算,后者用于平流和扩散计算”。假设粒子的移动路径取决于风场,则粒子轨迹的位置矢量是时间和空间的积分,速度矢量为时间和空间上的线性插值。设粒子在初始位置P的速度为V，则经过时间步长∆t后,第一估计位置为P

P’(t+∆t)=P(t)+V(P,t)∆t

经过时间步长∆t后,粒子的最终位置P(t+∆t）可以通过其初始位置P和第一估计位置P’的三维速度矢量的平均值计算出,

P(t+∆t)=P(t)+0.5[V(P,t)+V(P’,t+∆t)]∆t

计算过程中的时间积分步长可以改变,但要求在每个时间步长内的平流运动距离小于网格分辨率。只要积分位置上的数据是由网格线性插值得到的,高次积分方法并不能提高计算精度,所以计算粒子的最终位置的过程只采用了一次估计位置。

2、聚类分析 气团轨迹的分类

聚类分析方法用于气团轨迹的分类。开始聚类分析时,定义每条轨迹为的一组,即N

条轨迹对应N组。第一次迭代前,需要计算每对轨迹组合的空间方差(SPVAR)。空间方差定义为组内各轨迹与它们的坐标平均值之差的平方和,SPVAR之和为总空间方差(TSV)。使TSV最小的组合形成一组。经过一次迭代后,聚类数为N-l,即产生N-l类。第二次迭代,在N-l类中计算各种轨迹组合的SPVAR与TSV。与第一步相同,使TSV增加最小的轨迹组合归为一组。由此循环至所有轨迹最终归为一类。最初几次迭代,TSV增加得很快。随后,TSV通常增加比较缓慢,但是在某些迭代后,其值会突然增加,表明该次迭代形成的类与之前的类有较大区别。

3、气团来源对颗粒物数谱分布的影响

以前的研究表明气团来源和性质对大气颗粒物数谱分布的影响十分明显。吴志军等通过分析气团对北京颗粒物数谱分布的影响时发现，当气团来源于清洁地区( 东北、西北) 时, 数谱表现以核模态颗粒物为主，而当气团来源是北京附近时，数谱以爱根核模态颗粒物为主。 Birmili 等通过分析气团来源对欧洲颗粒物数谱分布影响时发现, 当气团来源于大西洋时, 爱根核模态浓度较高而积聚模态颗粒物浓度较低；而当气团来源是俄罗斯时，途径地区大气中含较高积聚模态颗粒物。

占明锦等通过对在瓦里关全球本底站观测的气溶胶数谱分布资料和同期后向轨迹资料分析, 发现气团来源对瓦里关地区颗粒物的数浓度及其谱分布有显著影响.气团起源于瓦里关东北部地区或者途径东北部地区, 传输路径较短, 传输速度相对较慢, 大气中出现较高数浓度的爱根核模态颗粒物; 气团来源于瓦里关西部或者西北地区时, 传输路径较长, 传输速度较快, 大气中一般出现较高浓度的核模态颗粒物.

隆永平利用后向轨迹模式(HYSPLIT)计算了典型雾霾天气期间到达上海的气团后向轨迹。对全年气团后向轨迹进行聚类分析,并对轨迹路径进行统计分析。结果表明:偏西气流与

雾霾的形成有紧密联系。本地污染物是雾霾形成比较重要的污染源。长江三角洲地区污染物对上海市雾霾形成的影响远大于远距离污染物的输入。