融合实验教学的“污染气象学”课程优化建设

［摘 要］ 污染气象学以探究气象要素与大气污染相互作用为核心，是大气科学与环境科学相互融合的重要分支。在传统教学中，“污染气象学”课程主要以理论讲授与数值计算为主，实验课程内容设置较少，这限制了学生对理论知识的深入认识，既不利于培养学生运用理论知识解决实际问题的能力，也不利于课程体系的深化与拓展，以及教师专业队伍的培养与建设。因此，课程必须结合污染气象学的实际应用、技术要求与研究前沿来开展实验教学，发展与优化“污染气象学”课程体系，促进专业与创新型人才的培养，更好地服务于我国气象与大气污染防控事业。

［关键词］ 污染气象学；实验教学；课程优化

［基金项目］ 2021年度中山大学校级本科教学质量工程类项目“污染气象学”（教务〔2021〕93号，717）

［作者简介］ 凌镇浩（1984—），男，广东湛江人，博士，中山大学大气科学学院副教授，博士生导师，主要从事大气环境化学研究；李 磊（1977—），男（土家族），重庆人，博士，中山大学大气科学学院教授，主要从事大气边界层与城市气候研究；于潇禹（1987—），男，黑龙江哈尔滨人，博士，中山大学大气科学学院工程师，主要从事精密仪器制造研究。

［中图分类号］ G642.0 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-9324（2023）31-0001-06 ［收稿日期］ 2022-11-03

引言

空气污染（或大气污染）指的是人为或自然排放的污染物质进入大气，其浓度达到了一定水平并持续一定的时间，使大气的成分、结构和状态发生变化，影响了人体健康、扰乱和破坏了人类的正常生活环境和生态系统［1］。空气污染是目前我国面临的最突出环境问题之一。控制大气污染物的排放是防治空气污染的有效途径。然而，从人为与自然源排放后，污染物在大气中的浓度也同时受多种物理与化学过程的共同影响。其中，气象条件是影响空气污染的“生消”与空气质量的最关键因素之一，其不仅能影响一次排放污染物的化学转化与二次污染物的生成，亦能影响大气污染物的扩散、积累与传输。当排放变化不大时，天气过程的演变更是导致逐日空气质量变化的关键。另一方面，大气污染物也对气象有重要作用。如污染物（特别是颗粒物）可通过直接或间接辐射强迫影响气象过程（包括大气边界层高度、温度、湿度等天气与气候参数），进而改变空气污染所依赖的输送和扩散条件，同时影响污染相关的微观化学过程。

因此，认识与把握污染与气象的相互作用规律，对有效控制空气污染的危害、防治大气复合污染和防灾减灾均有重要意义。作为大气环境研究与应用的一个重要领域及近代大气科学的重要分支，污染气象学以污染物在大气中的输送、扩散、清除与转化为研究对象，运用大气科学原理与方法研究空气污染物散布与气象因子的相互作用关系，预测空气污染物的浓度分布及其对环境空气质量的影响。“污染气象学”课程是大气科学相关专业的重要课程，对于相关专业学生理解气象与大气环境的关系有重要意义，有助于他们未来在工作中为我国大气环境质量提升提供更好的服务。

一、“污染气象学”课程在实验教学内容设置上的不足

目前，“污染气象学”已成为环境与大气科学相关专业本科生与研究生的专业基础课，主要围绕如何运用气象学原理，对空气污染气象学的核心问题做基本描述与基本理论处理［2］。因此，该课程的内容涵盖了：（1）空气污染气象学与大气边界层的基础介绍（如问题的由来、研究方法与意义等）。（2）运用气象学原理研究空气污染物散布的基本描述、基本理论、数学表达与数值模拟处理。（3）不同尺度污染物扩散与空气污染气象学问题的研究处理。（4）污染气象学的应用处理。基于以上内容，要求学生掌握大气扩散的基本理论、大气污染物的散布过程及污染气象特征、影响大气扩散的因子、大气扩散的估算方法及其实际应用，并可进行大气环境影响评价、大气环境保护、政策管理以及空气污染预警预报的工作。因此，“污染气象学”是一门理论性和实践性都较强的课程。

然而，必须看到，现有课程内容虽然涵盖了空气污染气象学的基本理论及基础应用，但是作为一门具有较强实践性的课程，过去的“污染气象学”课程在实验教学内容方面存在一定不足，特别是在教学内容以及课程设置上都缺乏观测以及数值模型应用实践教学的支撑，不利于学生对理论知识的深入理解，也十分不利于培养学生应用理论知识解决实际问题能力。因此，为了使学生牢固掌握大气扩散的基本理论及大气污染物的散布过程、理论及应用方法，并利用不同的气象学原理，结合气象、环境、大气物理与大气化学多学科交叉，提升学生应用理论指导实践、解决实际问题的能力，为培养我国理论与实践结合、服务于气象与大气污染防控事业的专业人才，亟须构建并优化原有“污染气象学”课程，将外场观测、数值模拟应用与理论相融合，形成新的污染气象教学课程体系。

二、增补实验教学内容的基本思路

“污染气象学”课程主要集中于从理论上诠释大气扩散对污染物浓度分布的影响。目前关于污染气象的研究主要是运用外场观测与数值模拟开展以下几方面的工作：（1）基于天气图分析揭示气象条件对污染物浓度及分布，特别是高污染事件发生的影响，并基于气象参数与污染物浓度（或能见度）的相关性与多元线性回归分析进一步量化气象条件对污染物浓度变化的影响（如通过能见度与不同高度假相当位温垂直差、温度露点差、水平风垂直切变、表面风速的多元线性回归结果解析了2013年1月中国东部超过2/3的雾霾天气逐日变化的方差）［3］。在微观分析方面，也有研究结合高时间分辨率观测数据，分析气象要素与污染物浓度的脉动量，以量化污染物扩散过程中其他作用对其浓度的影响，并识别关键的动力学与热力学因子。例如，基于涡动相关法测量不同污染物的干沉降通量及干沉降速率［4-5］。（2）利用数值模型，定量评价气象条件对特定大气污染物年际变化的贡献。例如基于区域化学传输模型，LIU Y和 WANG T［6］量化分析了不同气象参数对2013—2017年臭氧长时间变化的影响。其中，风场的变化是影响2013—2017年臭氧最大8小时平均浓度上升趋势的最重要气象参数。另外，温度的增加也会促进生物源挥发性有机物排放的增加，从而导致更多臭氧的光化学生成。（3）通过实时外场观测，剖析大气污染事件形成不同过程中，气象条件与污染物浓度的双反馈作用。例如，当PM2.5浓度积累到一定程度（如大于100 µg/m3）时，会导致逆温形成和边界层低层相对湿度的增加，从而导致气象条件进一步往不利于污染物浓度降低的方向发展，并使PM2.5浓度在数小时后呈现“爆发性增长”的现象［7-8］。通过综合观测实验，结合大气成分实时在线观测、地表通量和常规气象观测以及再分析资料和数值模拟，DING A J［9-10］发现了生物质燃烧气团和城市、工业等人为污染的混合产生的高浓度、强辐射特性颗粒物可以导致当日气温显著降低和改变日昼降水强度，并在此基础上建立了混合污染导致气溶胶-大气边界层-天气双向反馈概念模型。

可见，目前的研究将“污染气象学”理论的数值计算与模拟应用向实地观测与数值模拟相互验证、气象参数-污染物浓度相关性与多元线性回归分析、气象-污染双反馈等多手段与多角度综合分析拓展。因此，为进一步拓宽学生的知识面，提升其理论与实践相结合的能力，应基于“污染气象学”理论基础，结合目前主流和前沿的研究工作，设置外场观测、数据分析以及数值模拟相关的实验内容，帮助学生：（1）验证“污染气象学”中湍流发展与大气扩散理论，并深入了解污染与气象的双反馈作用；（2）了解目前“污染气象学”的前沿研究和我国目前大气污染防治工作的重点；（3）深入认识污染气象中常用的实地观测的原则、仪器设备的原理与操作以及数值模式的运行；（4）掌握基本的气象参数以及污染物浓度数据分析方法。

在此基础上，作为一门多学科融合的课程，在构建实验体系及设置教学内容时，亦可考虑将“污染气象学”的实验课程与其他相关课程结合，以丰富大气环境与大气物理相关专业课程体系的构建，促进学生往“宽口径、厚基础、个性化”的方向培养，并帮助任课教师教研相长，实现能力的全面提升。例如，通过设置利用涡动相关系统方法测量大气污染物干沉降的实验，能同时加深学生对“污染气象学”与“边界层气象学”中大气湍流基本理论知识的理解，帮助学生进一步了解边界层内宏观气象要素的变化规律与大气湍流的观测、计算以及表示方法，深化对湍流谱结构与谱特征的认识，还能进一步帮助学生理解大气湍流的相关观测、计算与表示方法。另一方面，实验课程也可融入相关专业院系的“第二课堂”人才培养体系中，以“本科生研究性学习”和“本科生入实验室”之类的计划为载体，通过导师组结合科研项目实际需求设置实验内容，在引导学生参与科研项目实施的同时，也可保证学生直接与科研前沿接触，从而充分调动学生的主观能动性，并教育学生要有以专业知识服务国家战略需求、服务社会和地方的意识和格局，进一步提升学生把课程理论成果转化成实际生产力、遇到科研难题时善于解决问题的能力。

三、“污染气象学”实验建设实例

在综合考虑“污染气象学”课程内容、教学目的以及学科特点的基础上，遵循上述思路，笔者已在中山大学大气科学学院的“污染气象学”教学实践中，尝试构建实验教学课程体系，并已取得初步成效。本节以部分选题为例详细描述“污染气象学”实验教学内容的构建。相关实验内容已依托中山大学大气科学学院环珠江口气候环境与空气质量变化野外观察研究站顺利开展。

（一）基于梯度塔观测的气象要素对大气稳定度及其分类的探讨

大气稳定度通常指整层空气的稳定程度，其是衡量大气湍流运动状态的重要指标，也是影响污染物扩散的重要因素。例如，大气层结不稳定时，大气湍流发展旺盛，对流强烈，有助于大气污染物的扩散，使大气污染物充分稀释，从而导致其浓度的有效降低。反之，大气层结稳定会抑制湍流运动的发展，使大气污染物不易扩散稀释。一般而言，大气稳定度可分为稳定、不稳定以及中性平衡三种状态。另外，Pasquill将大气稳定度分为A、B、C、D、E、F六个级别，分别对应强不稳定、不稳定、弱不稳定、中性、较稳定和稳定状态。划分稳定度级别的方法众多，常用的分类方法有理查逊数法、风向标准差法（风向脉动）、温度梯度法、常规P-T与改进P-T法、温度梯度与风速结合法等。然而，在运用不同方法判断大气稳定度时，所得到的结果往往不一致。因此，开展基于观测的气象要素进行大气稳定度识别分类实验，能加深学生对大气稳定度分类及其判据的认识，了解大气稳定度对大气湍流发展的影响。本实验内容通过研究站内梯度观测塔以及地面气象站（如涡动观测系统）对常规的气象要素，如温度、风、湿度以及太阳辐射进行观测，获得不同高度如地面、10米、30米、50米与70米的观测资料，利用理查逊数法、风向标准差法（风向脉动）、温度梯度法、常规P-T与改进P-T法、温度梯度与风速结合法对大气稳定进行分类。该实验同时考察了大气稳定度的分类及其评估指标的计算方法，与大气稳定度对大气湍流发展的影响等相关理论知识。实验目的与内容主要有：（1）熟悉涡动观测系统的工作原理及相关数据的获取与分析方法；（2）熟悉梯度塔在大气边界层内气象要素观测中的应用；（3）掌握不同稳定度分类方法及区别；（4）认识不同下垫面气团影响下，垂直与水平稳定度的差异；（5）掌握基于观测数据计算大气湍流强度（如湍强）的方法；（6）分析不同高度处温度场、风场、湿度场的日变化差异及影响因素。

（二）气象要素的变化对空气质量的影响分析

大气边界层结构及其变化是影响空气污染物浓度水平及扩散分布的重要因素。因此，为加深学生对大气边界层内气象要素的变化如何影响空气质量的认识，有必要开展气象要素与空气质量参数的同步观测实验。本实验内容依托中山大学大气科学学院环珠江口气候环境与空气质量变化野外观察研究站进行开展，利用风廓线雷达与微波辐射计测量不同高度的风与温度变化，同时结合地面主要大气污染物（如臭氧与PM2.5）的观测数据，构建目前常用的量化指标（如回流指数、垂直输送指数与稳定能量）以量化分析大气边界层结构及其变化对空气质量的影响。风廓线雷达主要使用湍流对电磁波的散射作用进行大气风场的探测。微波辐射计是一种用于测量物体微波热辐射的被动式的微波遥感设备，其可通过测量天线接收到的辐射功率来反演目标物的亮度温度，能基于其数据资料获得大气边界层温度、湿度场的垂直分布特征。通过分析风廓线与温廓线的垂直分布结构，可以进行边界层高度的判定。

回流指数（RF）最早由Allwine和Whiteman提出，指的是气团有效移动距离与实际移动距离的比值，主要是基于风向风速的变化量化分析气团的水平移动对空气质量的影响。回流指数越大说明有效距离越接近实际距离，表明气团在相同的平均风速下移动了更远的距离，水平风对空气污染物的输送更有效。另外，在垂直方向上，可用大气垂直输送指数（VTF）量化分析气流垂直方向运动对污染物浓度的影响。大气垂直输送指数为气团在垂直方向上有效移动距离和实际移动距离的比值。因此，基于观测数据，可以获得特定时间内气团运动的实际距离、有效距离以及实际位移方向，从而计算回流指数与大气垂直输送指数。