南京黑碳垂直分布特征及对辐射强迫和大气加热率的影响

施双双

利用无人机观测平台，测定了大气边界层内高时空分辨率的黑碳（BC）、细颗粒物和相关的常规气象要素廓线。结果表明：南京地区BC存在3种廓线类型，分别为均匀分布（HO），负梯度分布（NG）和正梯度分布（PG）。HO廓线和NG廓线与边界层日变化有关，而PG廓线主要由周边高架点源和远距离输送造成。结合OPAC和SBDART模型，讨论基于BC廓线和地面BC数据计算辐射强迫时两者的差异。HO廓线类型下，两者计算的辐射强迫无明显差异。NG廓线类型下，利用地面BC浓度计算的辐射强迫较BC廓线计算的辐射强迫在地表和大气中常造成13.2 W m^-2（27.5%）和18.2 W m^-2（33.4%）的高估。与之相反，PG廓线类型下，在地表和大气中常造成15.4 W m^-2（35%）和16.1 W m^-2（29.9%）的低估。此外，较之BC地面数据计算的辐射强迫（RF）和大气加热率（HR），利用BC廓线计算的RF和HR廓线与各类型BC廓线表现出显著的一致性，因此仅利用BC地面数据而忽视BC垂直分布的影响，在计算RF和HR时常引起较大的不确定性。

Fig. 3. Statistical mean profiles (dotted line) and 1 σ standard deviation (shadow) of BC, PM2.5, temperature, and relative humidity for three types: (a) HO, (b) NG, (c) PG.

图3为该地区BC垂直廓线种类，分别为均匀分布（HO）、负梯度（NG）和正梯度（PG）。边界层的演变常导致BC呈均匀或负梯度分布，而周边高架点源和远距离的区域输送是正梯度廓线形成的主要原因。

Fig. 6.Mean RF and standard deviation of BC at TOA, ATMO, and SUF calculated with BC
concentration at the surface and BC vertical profiles under different scenarios.

基于外场观测数据，结合OPAC和SBDART，分析了BC垂直分布对RF的影响。图6为基于BC地面数据和廓线数据计算得到的BC在大气顶（TOA）、大气中（ATMO）和地表（SUF）造成的RF。在NG廓线类型下，利用地面BC浓度计算的RF较BC廓线计算的RF在地表和大气中常造成13.2 W m^-2（27.5%）和18.2 W m^-2（33.4%）的高估。与之相反，在PG廓线类型下，在地表和大气中常造成15.4 W m^-2（35%）和16.1 W m^-2（29.9%）的低估。

Fig. 7.Vertical distribution of BC radiative forcing (units: W/m^-2) and BC heating rate (units: K/day) calculated with BC concentration at the surface and BC vertical profiles under differentscenarios

图7为基于BC地面数据和廓线数据计算的RF和HR廓线。较之BC地面数据计算的RF和HR，利用BC廓线计算的RF和HR廓线与各类型BC廓线表现出显著的一致性。更高的BC浓度常造成对应高度处更高的RF和HR。仅利用地面BC数据而忽视BC垂直分布的影响，在计算RF和HR时常造成较大的不确定性。

上述研究成果已发表于一区SCI期刊Science of the Total Environment。文章第一作者为我院博士研究生施双双，通讯作者为朱彬教授，合作单位为中国气象科学研究院南京气象科技创新研究院。本研究得到了国家重点研发计划（2016YFA0602003）等项目的资助。

文章信息：Shi, S.S., Zhu, B., Lu, W., Yan, S.Q., Fang, C.W., Liu, X.H., Liu, D.Y., Liu, C., 2021. Estimation of radiative forcing and heating rate based on vertical observation of black carbon in Nanjing, China. Science of the Total Environment, 144135.

文章原文链接：

https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.144135