环境科学  2022, Vol. 43 Issue (6): 2928-2936   PDF    
引用本文
肖致美, 李源, 孔君, 李鹏, 蔡子颖, 高璟贇, 徐虹, 戢运峰, 邓小文. 天津市PM2.5-O3复合污染特征及气象影响分析[J]. 环境科学, 2022, 43(6): 2928-2936.
XIAO Zhi-mei, LI Yuan, KONG Jun, LI Peng, CAI Zi-ying, GAO Jing-yun, XU Hong, JI Yun-feng, DENG Xiao-wen. Characteristics and Meteorological Factors of PM2.5-O3 Compound Pollution in Tianjin[J]. Environmental Science, 2022, 43(6): 2928-2936.
天津市PM2.5-O3复合污染特征及气象影响分析
肖致美1, 李源1, 孔君1, 李鹏1, 蔡子颖2, 高璟贇1, 徐虹1, 戢运峰1, 邓小文1     
1. 天津市生态环境监测中心, 天津 300191;
2. 天津市环境气象中心, 天津 300074
收稿日期: 2021-10-17; 修订日期: 2021-11-15
基金项目: 天津市科技计划项目(21YFSNSN00200); 国家自然科学基金项目(42177465); 天津市细颗粒物和臭氧污染协同防控综合解决方案研究项目(DQGG202102)
作者简介: 肖致美(1972~), 女, 博士, 高级工程师, 主要研究方向为PM2.5和O3污染协同防控, E-mail: xiaozhimei01@163.com
通信作者: 戢运峰，E-mail: yf_2100@163.com; 邓小文，dxwpp@163.com
摘要: 为了解天津市PM2.5-O3复合污染特征及气象成因, 基于2013~2019年高时间分辨率的PM2.5、O3和气象观测数据, 对天津市PM2.5-O3复合污染特征、污染物浓度分布以及关键气象因子进行分析.结果表明, 2013~2019年, 天津市复合污染日94 d, 总体呈现下降趋势, 前期(2013~2015年)下降明显, 由2013年的23 d降至2015年的11 d, 下降52.2%; 后期(2016~2019年)波动式上升, 由2016年的12 d升至2019年的14 d, 上升16.7%.复合污染日主要出现在每年的3~9月, 年际变化较大, 2013~2016年在6~8月出现较多, 2017~2019年在4月和9月出现较多.小时ρ(PM2.5)在75~85μg·m-3时, 小时ρ(O3)存在峰值区(301~326μg·m-3).在所有O3污染中, PM2.5-O3复合污染占比平均值为34.4%, 并呈逐年减少的趋势. PM2.5-O3复合污染时O3浓度峰值和浓度平均值较单O3污染时高, 复合污染日以PM2.5为首要污染物的天数明显减少, 以O3为首要污染物的天数逐年增加.天津市PM2.5-O3复合污染的天气形势主要分为低压、弱高压、高压后部、冷锋前和均压场这5种天气类型, 其中低压、冷锋前和弱高压为主要天气类型, 占总天气类型的92.5%.当风向以西南-南风为主, 风速平均值低于2m·s-1, 温度区间为20~35℃, 相对湿度区间为40% ~60%时, PM2.5-O3复合污染发生概率高.
关键词: 天津      PM2.5      臭氧(O3)      复合污染      气象因素     
Characteristics and Meteorological Factors of PM2.5-O3 Compound Pollution in Tianjin
XIAO Zhi-mei1 , LI Yuan1 , KONG Jun1 , LI Peng1 , CAI Zi-ying2 , GAO Jing-yun1 , XU Hong1 , JI Yun-feng1 , DENG Xiao-wen1     
1. Tianjin Eco-Environmental Monitoring Center, Tianjin 300191, China;
2. Tianjin Environmental Meteorological Center, Tianjin 300074, China
Abstract: The characteristics, pollutant concentration distribution, and key meteorological factors of PM2.5-O3 compound pollution in Tianjin were analyzed based on the high-resolution online monitoring data of PM2.5, O3, and meteorological data observed in Tianjin from 2013 to 2019. Total PM2.5-O3 compound pollution was 94 days and showed a decreasing trend by year; a significant decreasing trend of PM2.5-O3 compound pollution days were observed in the early stage, with a decline rate of 52.2% from 2013 to 2015. By contrast, in the later period from 2016 to 2019, a fluctuating increasing trend of PM2.5-O3 compound pollution days of 16.7% was observed. PM2.5-O3 compound pollution days mainly occurred from March to September each year with substantial variation by year, mainly occurring in June to August from 2013 to 2016 and in April and September from 2017 to 2019. The peak value of ρ(O3) (301-326 μg·m-3) appeared when ρ(PM2.5) ranged from 75 μg·m-3 to 85 μg·m-3. PM2.5-O3 compound pollution days accounted for 34.4% of total O3 pollution events in Tianjin, which showed a decreasing trend by year. The peak O3 concentration and average O3 concentration during PM2.5-O3 compound pollution were higher than those during simplex O3 pollution, and the number of days with PM2.5 and O3 as the primary pollutant decreased and increased in compound pollution days by year, respectively. The weather situation of PM2.5-O3 compound pollution was categorized into five weather types, namely low pressure, weak high pressure, rear of high pressure, front of cold front, and equalized pressure. The low pressure, front of cold front, and weak high pressure were observed most frequently, accounting for 92.5% of the total weather situation. The occurrence of PM2.5-O3 compound pollution was most probable when the dominant wind direction was the southwest and south, the average wind speed was less than 2 m·s-1, the temperature was between 20-35℃, and the humidity was between 40%-60%.
Key words: Tianjin      PM2.5      ozone (O3)      compound pollution      meteorological factors     

随着《大气污染防治行动计划》和《打赢蓝天保卫战三年行动计划》深入实施, 我国环境空气质量逐年改善, 城市PM2.5浓度平均值下降明显, 以PM2.5为首要污染物的超标天数和重污染的天数也明显减少[1].在PM2.5浓度改善的同时, 我国城市O3浓度逐年上升[1~8], 近年来还出现了以O3为首要污染物的重度污染天气[1], O3已成为继PM2.5之后影响城市环境空气质量的重要污染物[1, 6~9].虽然近年来PM2.5浓度下降明显, 但对大气污染较重的京津冀及周边地区来说, 2020年ρ(PM2.5)平均值仍高达51μg·m-3, 同时ρ(O3)达180 μg·m-3[1], 分别是《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级标准限值的1.46倍和1.13倍, 呈现以高浓度PM2.5和O3为代表的大气复合污染特点, PM2.5和O3的协同控制已成为“十四五”期间我国大气污染防治的主要方向.

PM2.5和O3污染具有一定的关联性, 二者不仅具有共同的前体物[10~12], 并且在大气中通过多种途径相互影响[13~17].目前国内对PM2.5与O3复合污染研究主要集中在长三角[18~21]、珠三角[22, 23]和京津冀[24~29]区域, 主要从污染物的浓度和气象成因[18, 21, 25, 26, 29]、PM2.5和O3相互影响[19~21, 27, 28]、复合污染特征和来源解析[23, 24]以及复合过程的数值模拟[22]等方面开展研究.有研究表明: 不同区域复合污染发生的气象因子阈值有所不同, 上海发生复合污染时温度为27.9~34℃, 湿度为43% ~58%, 风速为2.1~3.3m·s-1, 并且存在辐合[18]; 京津冀区域在温度大于20℃、相对湿度小于55%时更易发生复合污染[27]; 天津2017年夏季和秋季温度阈值分别为25~35℃和20~30℃, 相对湿度分别为40% ~70%和55% ~100%[29]; 邯郸在温度为21~29℃、湿度较高和气压偏低的条件下, 更容易发生复合污染[28].王占山等[25]的研究分析了北京夏季O3和PM2.5污染状况, 发现较高的起始浓度、不利的气象条件及区域传输是造成O3和PM2.5浓度达到中度污染的主要原因.在徐州[19]和南京[21]的研究指出PM2.5和O3相互作用呈现相反的季节变化, 夏季以O3对PM2.5的促进作用主导大气复合污染变化, 冬季以PM2.5对O3的抑制作用主导大气复合污染变化.珠三角复合污染的数值模拟研究显示[22], 复合污染中高O3浓度既有源自气相化学过程, 又有源自物理过程, 高PM2.5则由较高的起始浓度加上SO2和NO2的高转化率造成; 天津夏季复合污染过程中日间O3对SO2的气相氧化和夜间高湿条件下液相化学反应是主导化学机制, 而秋季高湿环境促进SO2向硫酸盐转化以及夜间N2 O5水解反应是PM2.5显著增长的关键机制[29].肖致美等[24]研究表明, 天津复合污染下O3和PM2.5来源主要为溶剂使用、机动车排放、石化工业、天然源、LPG、燃烧源、油气挥发和其他源.

天津市位于京津冀区域的中北部, 工业发达, 是京津冀区域大气污染较重的城市之一[30]. 2013年以来天津市PM2.5浓度逐年下降, 但依然远高于国家二级标准限值[31], 2020年ρ(O3)达190 μg·m-3[31], 较2013年上升25.8%, 是国家二级标准限值1.19倍, 环境空气质量呈现PM2.5-O3复合污染特点, 目前天津市有关PM2.5-O3复合污染研究主要为复合污染特征和来源分析[24]以及典型过程污染特征和气象分析[29], 缺少长时间复合污染特征和气象影响分析, 同时天津市东临渤海, 具有内陆和海洋气候共同影响的特点, 选取天津市为研究城市开展PM2.5-O3复合污染分析具有一定代表性.本文在前期研究的基础上[24], 基于长时间和高时空分辨率的监测数据, 开展天津市PM2.5-O3复合污染特征和气象影响分析, 以期为京津冀区域PM2.5和O3复合污染预测预报和协同防治提供依据.

1 材料与方法 1.1 观测场地

天津市PM2.5和O3浓度数据来源于空气质量监测网络国控评价点, 天津市共有国控评价点14个, 主要分布在中心城区、环城区和滨海新区, 监测时间为2013~2019年, 所有监测数据均为标准状态下的监测数据, 天津市数据为所有国控评价点的平均值.气象观测数据来自中国气象局天津大气边界层观测站(台站编号为54517), 其他气象观测点分别位于武清、北辰、静海、津南、塘沽和汉沽.环境空气监测点和气象观测站分布见图 1.

图 1 监测点和气象观测站分布示意 Fig. 1 Location of the sampling station and meteorological station

1.2 采样及分析方法

采用美国Thermo公司TEOM 1405F监测PM2.5、Thermo 49i监测O3, 时间分辨率为1 h. PM2.5监测仪器每月更换采样滤膜, 对采样流量进行校准, 每季度进行压力传感器和温度传感器校验, 每半年进行比例系数(K0)校验, 质量控制均严格按照《环境空气颗粒物(PM10和PM2.5)连续自动监测系统运行和质控技术规范》(HJ 817-2018)要求进行.O3监测仪器每天进行自动校准, 质量控制均严格按照《环境空气气态污染物(SO2、NO2、O3、CO)连续自动监测系统运行和质控技术规范》(HJ 818-2018)要求进行.

1.3 PM2.5-O3复合污染定义

按照《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ 633-2012)规定, 本研究将日均ρ(PM2.5)＞75 μg·m-3, 同时O3日最大8 h滑动平均值[ρ(O3-8 h)]＞160 μg·m-3定义为PM2.5-O3复合污染日; 将O3日最大8 h滑动平均值[ρ(O3-8 h)]＞160 μg·m-3, 同时ρ(PM2.5)≤75 μg·m-3定义为单O3污染日.

2 结果与讨论 2.1 天津市PM2.5-O3复合污染状况及变化趋势

2013~2019年, 天津市共出现PM2.5-O3复合污染日94 d, 总体呈现下降趋势, 由2013年的23 d降至2019年的14 d(图 2).年际变化呈现两个特点: 前期(2013~2015年)下降明显, 由2013年的23 d降至2015年的11 d, 下降52.2%; 后期(2016~2019年)波动式上升, 由2016年的12 d升至2019年的14 d, 上升16.7%.从复合污染日月度分布上看, 2013~2019年PM2.5-O3复合污染日主要出现在每年的3~9月, 10月仅出现1 d, 总体上呈现单峰型态, 6月出现复合污染日最多, 为25 d.从年际变化上看, 复合污染日月分布呈现明显阶段化变化特点, 2013~2016年, 复合污染日主要集中在5~9月, 其中6~8月出现较多; 2017~2019年, 复合污染日出现的月份呈现提早至3月, 4月和9月出现较多.主要原因如下: 2013~2016年, 天津市大气污染物排放量相对较高[32], ρ(PM2.5)平均值范围为69~96 μg·m-3[33], PM2.5污染较重, 高浓度的颗粒物散射和反射作用对O3光化学反应有抑制作用[22], 5~9月是温度较高的季节, 日最高气温大于30℃的天数多, 其中6~8月高达15~23 d(图 3), 是大气光化学反应较强的季节, O3浓度高, 加之PM2.5污染较重, 易出现复合污染日.2017~2019年, 随着《打赢蓝天保卫战三年行动计划》深入实施, 天津市全面实施燃煤、工业、机动车和扬尘污染综合治理[34~36], 环境空气质量改善明显, ρ(PM2.5)平均值范围为48~62 μg·m-3[31], 较2013~2016年明显降低, 尤其是夏季(6~8月)降水量相对较多(图 3), 日均ρ(PM2.5)超过75μg·m-3的概率低; 4月和9月分别是春初和秋初, 与2013~2016年相比, 2017~2019年的4月和9月降水相对较少, 但日最高气温大于30℃的天数明显增加(图 3), 因此出现PM2.5-O3复合污染日增多.

图 2 2013~2019年天津市PM2.5-O3复合污染日变化趋势 Fig. 2 Variations in PM2.5-O3 compound pollution days in Tianjin from 2013 to 2019

图 3 2013~2019年天津市主要月份降水量和高温天数变化趋势 Fig. 3 Variations in precipitation and high temperature days in primary months in Tianjin from 2013 to 2019

从空间分布上看(表 1), 复合污染日整体呈现出由中心城区向东南方向逐渐减少的特点.中心城区和环城区复合污染日相对较多, 滨海新区相对较少, 这与天津市污染源排放和气象因素的分布有关.中心城区虽然没有工业分布, 但受周边污染传输影响较大; 城区机动车数量和密度高, 上下班高峰期交通堵塞严重, 机动车排放量大; 此外, 中心城区餐饮油烟、干洗、加油站和市政有机溶剂使用等面源排放影响较高, 受城市“热岛效应”影响, 温度相对较高, 大气扩散条件相对较差, 出现PM2.5-O3复合污染日较多.环城区域钢铁、火电和建材等行业排放量大, 不利气象条件作用下也易出现PM2.5-O3复合污染.滨海新区石化行业排放量大, 但受天津港船舶和柴油车货运影响, NOx排放量高, 有研究表明O3可以通过NO滴定效应(NO+O3 NO2+O2)去除[37], 较高的NO对O3生成有明显的抑制作用[38~40], 同时滨海新区受海陆风影响, 东南风发生频率高, 大气扩散条件相对较好, 与中心城区和环城区相比, 出现PM2.5-O3复合污染较少.

表 1 2013~2019年天津市复合污染日的空间分布 Table 1 Spatial distribution of PM2.5-O3 compound pollution days in Tianjin from 2013 to 2019

2013~2019年, 在所有O3污染中, PM2.5-O3复合污染占比平均值为34.4%, 其中2013年占比最高, 达74.2%, 2014~2016年占比为36.4% ~45.8%, 2017~2019年占比明显下降, 为11.8% ~17.1%, 说明PM2.5-O3复合污染中PM2.5影响逐渐降低(图 4).从复合污染日首要污染物的变化上看, 复合污染日中以PM2.5为首要污染物的天数明显减少, 由2013年的18 d降至2016年的4 d, 并在2017~2019年保持3 d.2016年开始, 复合污染日中以O3为首要污染物的天数超过以PM2.5为首要污染物的天数. PM2.5-O3复合污染日在所有O3污染中占比的变化和复合污染日首要污染物的变化, 反映出影响天津市环境空气质量的首要污染物从PM2.5逐渐向O3过渡的特点.

图 4 2013~2019年天津市复合污染日占O3污染日的比例及复合污染日首要污染物变化趋势 Fig. 4 Annual variation in proportion of PM2.5-O3 compound pollution to O3 pollution and the primary pollutant of PM2.5-O3 compound pollution in Tianjin from 2013 to 2019

2.2 复合污染日PM2.5和O3浓度分布及变化趋势

PM2.5-O3复合污染具有PM2.5和O3双重危害, 从PM2.5和O3-8 h浓度平均值分布看(图 5), 复合污染日ρ(PM2.5)平均值呈现下降趋势, 由2013年的118μg·m-3降至2019年的88μg·m-3, 下降25.4%; ρ(O3-8 h)平均值呈现上升趋势, 由2013年的186μg·m-3升至2019年的216μg·m-3, 上升16.1%.复合污染日ρ(PM2.5)平均值的下降和ρ(O3-8 h)平均值的上升反映出复合污染中O3的影响逐渐增加.

图 5 2013~2019年天津市复合污染日PM2.5和O3-8 h浓度变化趋势 Fig. 5 Average concentrations of PM2.5 and O3-8 h during compound pollution in Tianjin from 2013 to 2019

从复合污染日小时PM2.5和O3浓度散点分布看(图 6), 小时O3浓度高值主要发生在小时ρ(PM2.5)为45~150μg·m-3区间.小时ρ(PM2.5)在75~85μg·m-3时, 小时ρ(O3)存在峰值(301~326μg·m-3), 随着PM2.5浓度上升, 颗粒物的散射和反射作用抑制O3的光化学反应[22], 小时O3浓度出现降低.从复合污染下PM2.5和O3浓度日变化趋势看, PM2.5和O3浓度峰值交替出现, 小时PM2.5浓度在00:00~08:00时较高, 与晚间大气扩散条件差和早间交通高峰有关; 小时O3浓度在12:00~18:00时高, 与下午太阳辐射强, 利于前体物光化学反应生成O3有关.

图 6 天津市2013~2019年复合污染日小时PM2.5和O3浓度分布及日变化趋势 Fig. 6 Distribution and diurnal variations of PM2.5 and O3 concentration during compound pollution in Tianjin from 2013 to 2019

与单O3污染日相比(图 7), 2013~2019年复合污染下ρ(O3-8 h)平均值为196μg·m-3, 较单O3污染的浓度平均值(192μg·m-3)高4μg·m-3; 从年际变化看, 2013~2016年复合污染下O3-8 h浓度平均值明显高于单O3污染的浓度平均值, 2017~2019年二者基本保持相当, 单O3污染的浓度平均值略高.前期(2013~2016年)大气污染物排放量大[32], 加之PM2.5-O3复合污染下气象条件利于O3生成[24, 25], 因此复合污染下ρ(O3-8 h)平均值较高; 后期(2017~2019年), 环境空气中PM2.5浓度改善明显[31, 41], 与前期相比, 颗粒物的散射和反射作用降低, 尤其是在PM2.5浓度较低的单O3污染日太阳辐射作用增强, 因此出现单O3污染日O3-8 h浓度平均值略高的现象.从小时浓度变化趋势看, 复合污染下小时O3浓度在12:00~18:00时均高于单O3污染, 峰值出现在14:00~15:00时, 这与该时间段PM2.5浓度较低、太阳辐射较强和温度较高有关.复合污染小时O3峰值浓度高于单O3污染, 主要与复合污染日气压场较弱, 易出现风场辐合, 气象条件不利于污染物的扩散, 累积的前体物在适合的光化学反应条件下生成更多的O3有关.总之, 复合污染不仅具有PM2.5和O3双重污染, 而且O3的浓度峰值较单O3污染高, 对人体健康危害更大.

图 7 天津市2013~2019年PM2.5-O3复合污染和单O3污染下O3浓度平均值分布及日变化趋势 Fig. 7 Average concentrations and diurnal variation of O3 during PM2.5-O3 compound pollution and simplex O3 pollution in Tianjin from 2013 to 2019

2.3 PM2.5-O3复合污染关键气象因素影响

基于海平面气压划分PM2.5-O3复合污染天气类型(表 2), 从大类上分, 主要分为低压、弱高压、高压后部、冷锋前和均压场这5种天气类型, 结合京津冀区域特殊的地理地形和天津所处的位置, 低压又分为低压中心、低压带、华北小低压和河套倒槽这4种类型.在所有天气类型中, 低压、冷锋前和弱高压分布较多, 分别占所有天气类型的51.0%、28.7%和12.8%.从不同天气类型下PM2.5和O3-8 h浓度平均值分布看, 华北小低压时ρ(O3-8 h)平均值最高, 达277μg·m-3, 均压场时ρ(PM2.5)平均值最高, 为114μg·m-3.冷锋前是指污染过程结束前, 由于上游大气污染物的输送, 天津会出现PM2.5和O3浓度的升高, 锋面逆温的存在使得高浓度污染会维持一段时间, 这种天气形势下天津受上游污染物的传输影响明显.除了冷锋前外, 另外4种天气类型的共同特征均为气压场较弱, 不利于污染物扩散, 同时天津东临渤海, 6~9月是天津海陆风多发季节[42], 极易形成海陆风的辐合, 导致污染物浓度累积, 为复合污染的出现提供了有利的气象条件.

表 2 2013~2019年天津市PM2.5-O3复合污染日天气类型分布 Table 2 Synoptic classification of PM2.5-O3 compound pollution in Tianjin from 2013 to 2019

除天气形势外, 风向、风速、温度和相对湿度等气象因子对复合污染的形成具有关键作用.天津大气边界层观测站复合污染日气象观测数据表明, 复合污染日风向主要以西南-南风为主, 占比达60.5%; 整体风速平均值为1.49 m·s-1, 小时风速平均值范围为0.0~4.3m·s-1, 小时风速平均值低于2m·s-1的频率为79.3%.出现西南风时高空多为暖平流, 层结稳定, 风速较小, 不利于污染物扩散.

从PM2.5-O3复合污染日风频的空间分布看(图 8), 上游观测站(武清观测站、北辰观测站和静海观测站)主要以西南风为主, 内陆站中天津大气边界层观测以西南风为主, 津南观测站以南-东南风为主; 下游沿海站中塘沽站以西南和东南风为主, 汉沽站以东南风为主, 风速大于4m·s-1的频率高, 大气扩散条件相对较好.围绕中心城区和环城区, 大致形成一个西南风和东南风的辐合风场, 辐合风场的出现有利于PM2.5和O3的积累, 同时也很好地说明了在复合污染PM2.5浓度较高的情况下, 小时O3浓度峰值高于单O3污染.

图 8 天津市不同区域2013~2019年PM2.5-O3复合污染下风向和风速分布 Fig. 8 Wind direction and wind speed of PM2.5-O3 compound pollution in different regions in Tianjin from 2013 to 2019

PM2.5-O3复合污染下温度平均值为26℃, 相对湿度平均值为55%, 与单O3污染相比, 复合污染下温度平均值略低, 相对湿度平均值略高, 说明晴朗、相对干燥的情况下利于O3反应的生成, 而相对较高的湿度促进气溶胶的吸湿增长, 为气态前体物向二次颗粒的转化提供适宜的条件[43], 利于PM2.5-O3复合污染的发生.从复合污染日小时PM2.5和O3浓度与温度和相对湿度分布上看(图 9), 当温度区间为20~35℃时, 相对湿度区间为40% ~60%时, 小时ρ(PM2.5)＞75 μg·m-3且小时ρ(O3)＞160μg·m-3出现的频率高.

图 9 天津市2013~2019年PM2.5-O3复合污染下温度和相对湿度分布 Fig. 9 Distribution of temperature and relative humidity of PM2.5-O3 compound pollution in Tianjin from 2013 to 2019

3 结论

(1) 2013~2019年, 天津市PM2.5-O3复合污染日总体呈下降趋势, 前期下降明显, 后期波动式上升.受染物排放和气象因素变化影响, 复合污染日2013~2016年在6~8月出现较多, 2017~2019年在4月和9月出现较多, 空间分布整体呈现出由中心城区向东南方向逐渐减少的特点.

(2) 2013~2019年复合污染日PM2.5浓度平均值下降, O3-8 h浓度平均值上升, 日变化趋势呈现PM2.5和O3浓度峰值交替出现的特点; 受气压场较弱和风场辐合等不利气象条件影响, 复合污染小时O3峰值浓度高于单O3污染; 复合污染日在所有O3污染中占比明显下降, 复合污染日中以O3为首要污染物的天数明显增加, 反映影响天津市环境空气质量的首要污染物从PM2.5逐渐向O3过渡的特点.

(3) 天津市复合污染日主要有5种天气类型: 分别是低压、弱高压、高压后部、冷锋前和均压场, 其中低压、冷锋前和弱高压为主要天气类型, 占总天气类型的92.5%; 当风向以西南-南风为主, 风速平均值低于2m·s-1, 温度区间为20~35℃, 相对湿度区间为40% ~60%时, PM2.5-O3复合污染发生概率高.

参考文献
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