2023, Vol. 44
2. 广东省生态环境监测中心, 国家环境保护区域空气质量监测重点实验室, 广东省环境保护大气二次污染研究重点实验室, 广州 510308
2. Key Laboratory of Regional Air Quality Monitoring, Guangdong Environmental Protection Key Laboratory of Secondary Air Pollution Research, Guangdong Ecological Environmental Monitoring Center, Guangzhou 510308, China
广东省作为我国经济发达地区, 经过多年的大气污染治理, 颗粒物浓度显著下降, 但臭氧浓度却维持较高水平[1].高浓度的臭氧不仅对农作物生长和人体健康造成危害[2, 3], 而且对气候变化也有一定的影响[4, 5].
近地面臭氧主要是通过复杂的光化学反应生成的二次污染物, 其前体物包括人类活动排放和自然排放的氮氧化物(NOx)、挥发性有机物(VOCs)和一氧化碳(CO)等污染物[6~9].臭氧与前体物呈高度非线性关系[10~13], 近年减排措施使得广东省臭氧生成敏感区发生了一定的变化, VOCs敏感区范围有所缩小, 转变为混合敏感区[14].臭氧浓度的高低除了与前体物排放有关外, 还与气象条件密切相关[15~21].大气环流和局地气象因子在臭氧的生成、累积和输送过程中作用显著, 同时也影响着天然源的排放, 如生物挥发性有机物(BVOCs)和土壤NOx排放等[22~24].高温、低湿、强辐射等气象条件有利于臭氧的生成[25~29].风影响着污染物的累积和输送[30, 31], 强天气(如台风和高空急流等)亦可将平流层臭氧输送至对流层, 甚至是近地面[32, 33].大气边界层的日变化可使得白天形成的臭氧在夜间残留层内储存积累, 并于次日下传加剧近地面臭氧污染[34, 35].气候变化通过影响大气环流、臭氧前体物的排放和臭氧的光化学反应过程[36, 37], 进而影响臭氧浓度的变化, 已有研究指出由于气候变化的作用强于排放减少的作用, 臭氧浓度呈现上升的现象[38].2020年疫情封控期间各地污染排放显著减少, 但是对于臭氧浓度变化的影响, 华东和华南地区仍有大片区域的气象贡献大于排放贡献[39, 40]; 此外, 2020年2月21~22日仍未全面复工复产, 广东省却出现了一次臭氧污染过程, 由此可见不利气象条件对臭氧污染的影响不容忽视.
广东省地处热带和亚热带季风气候区, 强辐射、高气温的气候条件有利于光化学反应生成臭氧[41], 同时在东亚冬季风影响下, 偏北气流易将内陆污染物输送至华南地区[42, 43].广东省臭氧污染主要发生在秋季, 冬季臭氧浓度最低[44], 但近年广东省地区在冬季也会出现臭氧污染[45], 冬季臭氧污染问题已引起政府和社会的广泛关注.气象条件是造成臭氧季节变化的重要原因[46], 以往对于广东省臭氧污染气象成因及来源的研究大多集中在夏、秋两季, 缺少对冬季臭氧污染气象成因的分析研究.本文使用空气质量数据、气象地面和垂直探测数据以及再分析资料, 结合HYSPLIT后向轨迹模型和潜在来源贡献函数等分析方法, 对比历史秋季臭氧污染气象条件, 对2022年1月广东省一次臭氧中度污染过程的气象成因及贡献源区开展研究分析, 以期为臭氧污染防控对策的制定提供参考.
1 材料与方法 1.1 数据来源本研究采用的数据为2015~2021年秋季(9~11月)和2022年1月广东省空气质量和气象要素的地面、垂直探测资料和再分析资料, 其中广东省21个城市地面臭氧和NO2浓度监测数据来源于广东省生态环境监测中心, 为保证数据的可比性, 将监测数据统一转换成实况数据; 广东省86个国家气象站地面气象要素监测数据、风廓线雷达监测数据和垂直探空数据来源于广东省气象局; 臭氧浓度和气象再分析资料采用欧洲中心ERA5和美国FNL资料, 空间分辨率分别为0.25°×0.25°和1°×1°, 时间分辨率分别为1 h和3 h, ERA5数据垂直方向由1 000~200 hPa共23层, FNL数据垂直方向由1 000~20 hPa共23层.
1.2 研究方法 1.2.1 回流指数回流指数RF (recirculation factor) 可用来表征地面水平风场对污染物的有效输送能力[47].若RF接近1, 代表风场将污染物平直稳定地输送至下风向; 若RF接近0, 则代表风场使污染物回流堆积效果明显, 污染物没有得到有效输送.具体公式如下：
|
(1) |
式中, t为国家气象站逐小时观测数据的相应时刻, ΔT为时间间隔, 为体现1 d内局地环流(如海陆风和山谷风等)的影响, ΔT取23 h, 以此来反映1 d内风场是否有利于污染物向下风向平直输送; ui为i时刻水平风场的东西分量, vi为i时刻水平风场的南北分量.
1.2.2 后向轨迹分析后向轨迹模式(HYSPLIT)使用NCEP的全球资料同化系统GDAS的FNL全球分析资料, 模拟2015~2021年冬季和2022年1月3~6日抵达肇庆(112.50°E, 23.25°N) 10、500和1 000 m高度的每日24 h对应的72 h后向轨迹数据.
1.2.3 污染物潜在贡献源分析法(PSCF)潜在源区贡献函数PSCF通常用来表征轨迹途经网格点对接受点的潜在贡献, 该方法使用超过设定阈值的轨迹与所有轨迹在途经区域停留时间的比值计算得到, PSCF的值越大代表经过此网格的气团对接受点的空气质量影响的概率越大[48].PSCF的误差会随着网格与接受点距离增加而增加, 为了减小不确定性, 引入权重函数Wij[48], 计算公式如下：
|
(2) |
|
(3) |
式中, mij为接受点臭氧浓度超过100 μg·m-3时, 轨迹经过网格(i, j)的轨迹点总数; nij为经过网格(i, j)的所有轨迹点总数.
1.2.4 浓度权重轨迹分析法(CWT)权重潜在源贡献分析法CWT通过计算网格点的污染权重指数来分析其对接受点的污染贡献[49], CWT同样适用PSCF引入的权重函数Wij, 即：
|
(4) |
式中, Ck为第k条轨迹到达观测点时对应的臭氧浓度, τijk为第k条轨迹在网格(i, j)的轨迹点数, M为气流轨迹总数.
2 结果与讨论 2.1 臭氧污染过程概况图 1给出2022年1月3~6日广东省21地市O3-8h浓度及等级, 图 2给出2022年1月3~6日广东省21地市O3-8h平均浓度分布.可以看到, 2022年1月3~6日广东省共出现1个城市臭氧中度污染和7个城市臭氧轻度污染, 珠江口及其以西市县臭氧浓度明显高于珠江口以东市县, 臭氧浓度超标出现在珠三角地区(佛山、东莞、中山、江门、肇庆)和粤西地区(云浮、湛江), 其中1月4日肇庆ρ(O3-8h)为219μg·m-3, 达中度污染.与历史(2015~2021年)秋季O3-8h浓度进行对比(表 1), 2022年1月3~6日广东省ρ(O3-8h)平均值(123μg·m-3)显著高于历史秋季浓度水平(102μg·m-3), 偏高了21%; 前体物NO2浓度平均值亦显著高于历史秋季水平(偏高52%).另外可以看到, 此次臭氧污染过程日平均污染城市总数为2个, 影响范围小于历史秋季污染过程.
|
O3-8h浓度单位为μg·m-3 图 1 2022年1月3~6日广东省21地市O3-8h浓度和等级 Fig. 1 O3-8h concentration and levels in 21 cities of Guangdong Province from January 3-6, 2022 |
|
图 2 2022年1月3~6日广东省21地市O3-8h平均浓度分布 Fig. 2 Distribution of O3-8h average concentration in 21 cities of Guangdong Province from January 3-6, 2022 |
|
表 1 2022年1月3~6日臭氧统计特征与2015~2021年秋季对比 Table 1 Comparison of ozone statistical characteristics between 3 to 6 January, 2022 and winter of 2015 to 2021 |
2.2 天气形势
图 3给出此次臭氧中度污染过程的天气形势, 副热带高压(以下简称副高)控制下的晴热天气对华南地区的臭氧污染具有重要影响[50], 副高的位置随季节作南北移动, 每年秋季副高逐渐南撤东退, 此次污染过程副高位于广东省以东以南的太平洋海域, 广东省受850 hPa反气旋环流影响, 这种低层反气旋的天气形势同样也是对应稳定或下沉气流, 天气晴好[51, 52], 在低空形成“锅盖”使得污染物在近地面堆积[53].地面冷空气偏弱偏北, 主要影响长江以北地区, 广东省处于负变压区, 在负变压区配合晴好天气, 气温迅速回升; 地面等压线稀疏, 以均压场控制为主, 气压梯度力小, 地面风力弱, 不利于污染物的稀释和扩散.1月6日冷空气影响广东省地区, 地面为较一致的东北风, 在冷空气影响下1月7日臭氧污染过程结束.因此, 在850 hPa反气旋环流配合地面均压场的天气形势影响下的气象条件有利于臭氧在污染源附近生成并堆积, 从而造成臭氧污染过程.
|
(a) 500 hPa高度场(等值线)和850 hPa风场(空心圆表示风速小于1 m·s-1, 下同); (b)和(c) 海平面气压(等值线)及24 h变压(填色); (d) 10 m风场; (a)和(b) 1月4日14:00, (c)和(d) 1月6日14:00 图 3 2022年1月4日和1月6日14:00天气形势 Fig. 3 Synoptic circulation at 14:00 on January 4 and January 6, 2022 |
表 2给出2022年1月3~6日臭氧污染过程及历史秋季的气象要素对比, 可以看到, 此次臭氧中度污染过程风速偏小、日照时数偏长、气压偏高.风速偏小有利于污染物在排放源附近堆积, 过程平均风速为1.8 m·s-1, 明显低于2015~2021年秋季平均风速(2.1 m·s-1), 1月6日由于广东省受冷空气影响, 整体风速增大.过程平均日照时数为6.9 h, 显著高于秋季平均值, 日照时数越长, 大气光化学反应的持续时间也越长, 越有利于臭氧的生成.过程平均气压为1 009.3 hPa, 高于历史秋季平均值.气温、相对湿度和紫外辐射是影响臭氧生成的重要气象条件, 但此次污染过程气温偏低、相对湿度偏高、紫外辐射偏低, 为进一步分析气象因素对臭氧生成的影响, 表 3给出2015~2021年秋季广东省发生臭氧污染的气象因子阈值.当广东省秋季发生臭氧污染过程时, 地面风速范围为1.4~3.5 m·s-1, 气温的范围为18.5~30.7℃, 气压介于992.7~1 013.1 hPa, 相对湿度的范围为49.5% ~87.4%, 日照时数的范围为1.5~10.9 h, 总紫外辐射介于309.6~738.5W·m-2.对比表 2可知, 2022年1月3~6日相对湿度和紫外辐射处于历史秋季臭氧污染过程的相对湿度和总紫外辐射阈值范围内, 较为有利于臭氧生成.气温是臭氧生成的重要环境条件, 污染过程期间平均气温为17.5℃, 低于2015~2021年秋季臭氧污染过程气温阈值, 因此气温偏低可能是这次污染过程影响范围偏小的重要原因.
|
|
表 2 2022年1月3~6日气象要素特征及2015~2021年秋季对比 Table 2 Comparative analysis of meteorological characteristics between January 3-6, 2022 and winter of 2015 to 2021 |
|
|
表 3 2015~2021年秋季臭氧污染过程的气象因子阈值 Table 3 Meteorological factor thresholds for ozone pollution processes in autumn from 2015 to 2021 |
广东省北靠南岭, 南临南海, 受海陆风、山谷风、城市热岛环流等局地环流影响显著[54~56], 在这些局地环流影响下, 易使得污染物在一段时间内兜回本地, 从而加重臭氧污染.图 4给出2022年1月3~6日广东省平均回流指数及距平分布, 可以看到, 污染过程期间珠江口西侧回流指数较小, 大部分站点平均回流指数小于0.5, 全省大部分站点回流指数较历史秋季偏低, 特别是珠江口西侧偏低更为显著(偏低0.2~0.5), 说明回流效应明显增强, 这可能是此次污染过程主要发生在珠三角西部和粤西的重要原因.
|
距平为2022年1月3~6日平均值减去2015~2021年秋季平均值 图 4 2022年1月3~6日广东省平均回流指数和距平分布 Fig. 4 Distribution of averaged reflux index and anomalies in Guangdong from January 3-6, 2022 |
大气垂直速度对污染物的变化具有重要影响, 当受强下沉气流或持续时间长的下沉气流控制时, 污染物无法向上扩散, 易造成贴地层的空气污染指数猛增[57].图 5给出2022年1月3~6日肇庆市垂直速度垂直分布变化以及沿23.25°N垂直速度距平垂直剖面, 污染过程期间, 在反气旋环流的作用下, 对流层低层(700 hPa以下)不同高度均存在下沉气流[图 5(a)], 与历史秋季进行对比, 此次臭氧污染过程下沉气流偏强[图 5(b)], 使得污染物在近地面堆积; 另外, 1月3日午后近地面(850 hPa以下)以上升运动为主, 1月3日夜间至1月4日在近地面出现持续的下沉气流, 有利于夜间残留层内(975 hPa左右)储存丰富的臭氧(图 6)并于次日下传至近地面[34, 35], 从而进一步加剧臭氧污染.
|
距平为2022年1月3~6日平均值减去2015~2021年秋季平均值 图 5 2022年1月3~6日肇庆市垂直速度垂直分布逐时变化和沿23.25°N垂直速度距平垂直剖面 Fig. 5 Hourly variation in vertical profile of vertical velocity in Zhaoqing from January 3-6, 2022 and vertical profile of vertical velocity anomalies along 23.25°N |
|
图 6 2022年1月3~5日肇庆臭氧浓度垂直分布逐时变化 Fig. 6 Hourly variation in vertical profile of ozone concentration in Zhaoqing from January 3-5, 2022 |
图 7给出了2022年1月4日云浮和江门风廓线图, 可以看到, 两个站点在400 m高度以下均以静小风为主, 且均小于历史秋季平均风速, 近地面大气稀释扩散能力差, 有利于污染物积聚在区域内.午后至傍晚时段, 静小风区域扩展至1 500 m左右高空, 风速显著低于历史秋季平均风速, 水平扩散条件较差, 不利于污染物的水平扩散.同时可以看到, 对于江门站点, 中午前后500 m左右以东北风为主, 傍晚至夜间段转为东南风, 配合地面午后偏南风, 夜间偏北风(图略), 海陆风效应明显, 同时南北风转换易导致污染物回流, 并在区域内积聚和相互作用, 从而有利于区域臭氧污染的形成.
|
色柱为该时刻风速减去2015~2021年秋季对应时刻的平均风速 图 7 2022年1月4日云浮和江门风廓线 Fig. 7 Wind profiles over Yunfu and Jiangmen on January 4, 2022 |
气温的垂直分布表征大气层结的稳定度, 影响湍流活动的强弱, 逆温层是分析空气污染潜势的重要条件, 直接关系着地面污染程度[58].图 8给出2022年1月3~6日08:00清远和阳江探空站温度垂直廓线, 可以看到, 此次污染过程大气层结非常稳定, 700 hPa以下存在多层逆温现象.晴朗少云且小风的夜晚, 地面长波辐射使得地面大量失去热量而不断冷却, 近地面的空气也随之冷却, 从而形成明显的贴地逆温[59].在这次过程中, 上午08:00仍存在明显的贴地逆温, 贴地逆温会限制近地面湍流运动, 阻碍下方垂直运动的发展, 在贴地逆温的作用下, 前体物NO2在近地面累积, 配合下沉气流和近地面小风条件, NO2较高浓度时段明显长于污染过程前后, 在上午时段NO2浓度仍然维持较高水平, 使得臭氧浓度增量明显高于非污染时段, 1月3~5日09:00~12:00臭氧浓度总增量平均为87.7μg·m-3, 比污染前后(1月1~2日和1月7~8日)增量偏高了34.2μg·m-3(图 9).
|
图 8 2022年1月3~6日08:00探空站温度垂直廓线 Fig. 8 Temperature vertical profile of sounding station at 08:00 from January 3-6, 2022 |
|
图 9 2022年1月1~8日广东省臭氧浓度增量和NO2浓度逐时变化 Fig. 9 Hourly variation in ozone concentration increment and NO2 concentration in Guangdong from January 1-8, 2022 |
对2022年1月4日14:00到达中度污染城市肇庆市的120 h后向轨迹进行分析(图 10), 10、500和1 000 m高度气流前期均为往南路径, 到达珠三角东部沿海后顺时针兜转回流至肇庆市.10 m高度的后向轨迹来自江西1 000 m以上高度, 随着时间推移逐渐下沉, 可能会将残留层内或高层的臭氧输送至地面. 500 m和1 000 m高度的后向轨迹均来自长三角区域, 经东部沿海到达肇庆. 500 m高度的120 h后向轨迹基本都在500 m以下, 以近地面影响为主.1 000 m高度的后向轨迹由2 000 m左右高空下沉至地面, 而后又逐渐抬升, 使得高空和地面的污染物在近地面混合累积.
|
轨迹上的标记为轨迹点每隔24 h所在位置, 星形为肇庆市所在位置 图 10 2022年1月4日14:00到达肇庆气流120 h后向轨迹 Fig. 10 The 120 h backward trajectory arriving in Zhaoqing at 14:00 on January 4, 2022 |
图 11给出了2015~2021年冬季肇庆市10、500和1 000 m后向轨迹的WPSCF结果, 可见, 10 m高度的潜在源主要集中在福建至广东沿海, WPSCF值高于0.25, 随着高度的升高, 浙江和福建沿海的WPSCF高值区逐渐消失.另外, 对于10 m高度后向轨迹的WPSCF值, 在湖南省部分地区存在WPSCF高值区, 而500 m和1 000 m高度的后向轨迹WPSCF值则在江西省部分地区存在WPSCF高值区.对比不同高度的WCWT值(图 12), WCWT分析结果与WPSCF具有较好的一致性, 对于10 m高度后向轨迹的WCWT值, 福建至广东沿海和湖南东部对肇庆市臭氧贡献>70μg·m-3; 对于500 m高度后向轨迹的WCWT值, 广东东部至珠三角沿海和江西与湖南交界处至粤北对肇庆市臭氧贡献>70μg·m-3; 1 000 m高度后向轨迹的WCWT高值区(>70 μg·m-3)则主要集中在珠三角沿海和粤北地区.结合图 10可知, 此次臭氧中度污染过程不同高度的气流后向轨迹均经过影响肇庆市臭氧的主要源区, 广东省本地排放影响较大(WPSCF和WCWT值均较高), 江西和福建沿海排放对此次臭氧污染过程也有一定影响.
|
图 11 2015~2021年冬季肇庆市臭氧潜在源WPSCF值 Fig. 11 WPSCF of potential sources of ozone in Zhaoqing in winter from 2015 to 2021 |
|
图 12 2015~2021年冬季肇庆市臭氧潜在源WCWT值 Fig. 12 WCWT of potential sources of ozone in Zhaoqing in winter from 2015 to 2021 |
(1) 在反气旋环流和地面均压场的天气形势下, 2022年1月3~6日广东省出现一次臭氧中度污染过程, 臭氧污染区域为珠三角西部和粤西地区, 其中1月4日肇庆市为臭氧中度污染(219μg·m-3).广东省ρ(O3-8h)平均值为123μg·m-3, 较历史秋季ρ(O3-8h)平均值(102μg·m-3)偏高21%; 日平均污染城市总数为2个, 影响范围小于历史秋季污染过程(5个).
(2) 风速偏小、日照时数偏长和气流回流效应偏强是造成此次臭氧污染过程最主要的地面气象条件, 而气温偏低则可能是造成污染城市偏少的重要原因.过程中珠江口西侧回流效应明显增强, 回流指数较历史秋季偏低0.2~0.5, 有利于污染物在珠三角西部和粤西地区混合、传输和累积.
(3) 污染过程期间对流层低层存在多层逆温、下沉气流偏强和风速偏小, 有利于臭氧及其前体物在近地面累积和维持, 上午时段NO2浓度维持较高水平, 促使臭氧浓度增量明显高于非污染时段(偏高34.2μg·m-3).1月3日午后近地面(850 hPa以下)的上升运动、1月3日夜间至1月4日白天时段持续的下沉气流, 有利于夜间残留层内储存丰富的臭氧并于次日下传, 从而进一步加剧臭氧污染.
(4) 气流轨迹显示污染物存在水平输送和高空地面混合, 气流到达珠三角东部沿海后顺时针兜转回流至肇庆市.10 m高度的臭氧潜在源区主要集中在福建至广东沿海, 随着高度升高, 臭氧潜在源区范围缩小至广东省内.此次臭氧污染过程受广东省本地排放影响较大, 不同高度气流后向轨迹均经过广东省臭氧潜在源区.
| [1] | 广东省生态环境厅. 2021广东省生态环境状况公报[EB/OL]. http://gdee.gd.gov.cn/attachment/0/488/488577/3927093.pdf, 2022-04-26. |
| [2] |
王倩, 刘苗苗, 杨建勋, 等. 2013~2019年臭氧污染导致的江苏稻麦产量损失评估[J]. 中国环境科学, 2021, 41(11): 5094-5103. Wang Q, Liu M M, Yang J X, et al. Yield losses of rice and winter wheat due to ground~level ozone in Jiangsu Province from 2013 to 2019[J]. China Environmental Science, 2021, 41(11): 5094-5103. |
| [3] |
赵楠, 卢毅敏. 中国地表臭氧浓度估算及健康影响评估[J]. 环境科学, 2022, 43(3): 1235-1245. Zhao N, Lu Y M. Estimation of surface ozone concentration and health impact assessment in China[J]. Environmental Science, 2022, 43(3): 1235-1245. |
| [4] | Wang W C, Liang X Z, Dudek M P, et al. Atmospheric ozone as a climate gas[J]. Atmospheric Research, 1995, 37(1-3): 247-256. DOI:10.1016/0169-8095(94)00080-W |
| [5] | IPCC. Climate change 2013-the physical science basis[R]. Cambridge: Cambridge University Press, 2013. |
| [6] | QX/T 240-2014, 光化学烟雾判识[S]. |
| [7] | Zou Y, Deng X J, Zhu D, et al. Characteristics of 1 year of observational data of VOCs, NOx and O3 at a suburban site in Guangzhou, China[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2015, 15(12): 6625-6636. DOI:10.5194/acp-15-6625-2015 |
| [8] |
金丹. 上海城郊夏季大气VOCs在臭氧生成中的作用[J]. 环境科学, 2022, 43(1): 132-139. Jin D. Role of atmospheric VOCs in ozone formation in summer in Shanghai suburb[J]. Environmental Science, 2022, 43(1): 132-139. |
| [9] |
王帅, 聂赛赛, 冯亚平, 等. 石家庄市臭氧和二氧化氮的时空演替特征及来源解析[J]. 环境科学, 2021, 42(6): 2679-2690. Wang S, Nie S S, Feng Y P, et al. Spatio-temporal evolution characteristics and source apportionment of O3 and NO2 in Shijiazhuang[J]. Environmental Science, 2021, 42(6): 2679-2690. |
| [10] |
沈劲, 陈多宏, 汪宇, 等. 基于情景分析的珠三角臭氧与前体物排放关系研究[J]. 生态环境学报, 2018, 27(10): 1925-1932. Shen J, Chen D H, Wang Y, et al. Study on the relationship between ozone and precursors emission in the Pearl River Delta based on scenario analysis[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2018, 27(10): 1925-1932. |
| [11] |
伍永康, 陈伟华, 颜丰华, 等. 不同传输通道下珠江三角洲臭氧与前体物非线性响应关系[J]. 环境科学, 2022, 43(1): 160-169. Wu Y K, Chen W H, Yan F H, et al. Nonlinear response relationship between ozone and precursor emissions in the Pearl River Delta region under different transmission channels[J]. Environmental Science, 2022, 43(1): 160-169. |
| [12] |
李光耀, 陈强, 郭文凯, 等. 基于正交试验的臭氧及其前体物的非线性响应及控制方案[J]. 环境科学, 2021, 42(2): 616-623. Li G Y, Chen Q, Guo W K, et al. Nonlinear response characteristics and control scheme for ozone and its precursors based on orthogonal experimental methods[J]. Environmental Science, 2021, 42(2): 616-623. |
| [13] | Luo H H, Zhao K H, Yuan Z B, et al. Emission source-based ozone isopleth and isosurface diagrams and their significance in ozone pollution control strategies[J]. Journal of Environmental Sciences, 2021, 105: 138-149. DOI:10.1016/j.jes.2020.12.033 |
| [14] | Wang N, Lyu X P, Deng X J, et al. Aggravating O3 pollution due to NOx emission control in eastern China[J]. Science of the Total Environment, 2019, 677(24): 732-744. |
| [15] | Li Y, Zhao X J, Deng X J, et al. The impact of peripheral circulation characteristics of typhoon on sustained ozone episodes over the Pearl River Delta region, China[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2022, 22(6): 3861-3873. DOI:10.5194/acp-22-3861-2022 |
| [16] | He Y P, Li L, Wang H L, et al. A cold front induced co-occurrence of O3 and PM2.5 pollution in a Pearl River Delta city: temporal variation, vertical structure, and mechanism[J]. Environmental Pollution, 2022, 306. DOI:10.1016/j.envpol.2022.119464 |
| [17] |
黎煜满, 李磊, 王浩霖, 等. 粤北山地城市近地面臭氧污染特征及气象影响因素分析—以韶关为例[J]. 环境科学学报, 2022, 42(2): 258-270. Li Y M, Li L, Wang H L, et al. Analysis of characteristics of surface ozone pollution and meteorological factors in a mountain city of northern Guangdong: a case study in Shaoguan[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2022, 42(2): 258-270. |
| [18] |
刘建, 吴兑, 范绍佳, 等. 前体物与气象因子对珠江三角洲臭氧污染的影响[J]. 中国环境科学, 2017, 37(3): 813-820. Liu J, Wu D, Fan S J, et al. Impacts of precursors and meteorological factors on ozone pollution in Pearl River Delta[J]. China Environmental Science, 2017, 37(3): 813-820. |
| [19] | Wang T, Xue L K, Brimblecombe P, et al. Ozone pollution in China: a review of concentrations, meteorological influences, chemical precursors, and effects[J]. Science of the Total Environment, 2017, 575: 1582-1596. DOI:10.1016/j.scitotenv.2016.10.081 |
| [20] | He C, Lu X, Wang H L, et al. Unexpected high frequency of nocturnal surface ozone enhancement events over China: characteristics and mechanisms[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2022. DOI:10.5194/acp-2022-310 |
| [21] |
陈多宏, 沈劲, 陈瑶瑶, 等. 2020年珠三角区域臭氧污染特征及主要成因分析[J]. 中国环境科学, 2022. Chen D H, Shen J, Chen Y Y, et al. Characteristics and main causes of ozone pollution in the Pearl River Delta in 2020[J]. China Environmental Science, 2022. DOI:10.19674/j.cnki.issn1000-6923.20220616.007 |
| [22] | Wang N, Huang X, Xu J W, et al. Typhoon-boosted biogenic emission aggravates cross-regional ozone pollution in China[J]. Science Advances, 2022, 8(2). DOI:10.1126/sciadv.abl6166 |
| [23] | Wang X D, Yin S S, Zhang R Q, et al. Assessment of summertime O3 formation and the O3-NOX-VOC sensitivity in Zhengzhou, China using an observation-based model[J]. Science of the Total Environment, 2022, 813. DOI:10.1016/j.scitotenv.2021.152449 |
| [24] | Yienger J J, Levy II H. Empirical model of global soil-biogenic NOX emissions[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 1995, 100(D6): 11447-11464. DOI:10.1029/95JD00370 |
| [25] | Deng T, Wang T J, Wang S Q, et al. Impact of typhoon periphery on high ozone and high aerosol pollution in the Pearl River Delta region[J]. Science of the Total Environment, 2019, 668(6693): 617-630. |
| [26] |
黄俊, 廖碧婷, 吴兑, 等. 广州近地面臭氧浓度特征及气象影响分析[J]. 环境科学学报, 2018, 38(1): 23-31. Huang J, Liao B T, Wu D, et al. Guangzhou ground level ozone concentration characteristics and associated meteorological factors[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2018, 38(1): 23-31. |
| [27] |
何超, 慕航, 杨璐, 等. 中国暖季近地面臭氧浓度空间格局演变及主要气象驱动因素[J]. 环境科学, 2021, 42(9): 4168-4179. He C, Mu H, Yang L, et al. Spatial variation of surface ozone concentration during the warm season and its meteorological driving factors in China[J]. Environmental Science, 2021, 42(9): 4168-4179. |
| [28] |
赵伟, 吕梦瑶, 卢清, 等. 热带气旋对珠三角秋季臭氧污染的影响[J]. 环境科学, 2022, 43(6): 2957-2965. Zhao W, Lyu M Y, Lu Q, et al. Effects of tropical cyclones on ozone pollution in the Pearl River Delta in autumn[J]. Environmental Science, 2022, 43(6): 2957-2965. |
| [29] |
邓雪娇, 周秀骥, 吴兑, 等. 珠江三角洲大气气溶胶对地面臭氧变化的影响[J]. 中国科学: 地球科学, 2011, 54(1): 93-102. Deng X J, Zhou X J, Wu D, et al. Effect of atmospheric aerosol on surface ozone variation over the Pearl River Delta region[J]. Science China Earth Sciences, 2011, 54(5): 744-752. |
| [30] |
王玫, 郑有飞, 柳艳菊, 等. 京津冀臭氧变化特征及与气象要素的关系[J]. 中国环境科学, 2019, 39(7): 2689-2698. Wang M, Zheng Y F, Liu Y J, et al. Characteristics of ozone and its relationship with meteorological factors in Beijing-Tianjin-Hebei region[J]. China Environmental Science, 2019, 39(7): 2689-2698. |
| [31] | Lin C Q, Lau A K H, Fung J C H, et al. Removing the effects of meteorological factors on changes in nitrogen dioxide and ozone concentrations in China from 2013 to 2020[J]. Science of the Total Environment, 2021, 793. DOI:10.1016/j.scitotenv.2021.148575 |
| [32] | Jiang Y C, Zhao T L, Liu J, et al. Why does surface ozone peak before a typhoon landing in Southeast China?[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2015, 15(23): 13331-13338. |
| [33] | Zhao K H, Hu C, Yuan Z B, et al. A modeling study of the impact of stratospheric intrusion on ozone enhancement in the lower troposphere over the Hong Kong regions, China[J]. Atmospheric Research, 2021, 247. DOI:10.1016/j.atmosres.2020.105158 |
| [34] | He G W, Deng T, Wu D, et al. Characteristics of boundary layer ozone and its effect on surface ozone concentration in Shenzhen, China: a case study[J]. Science of the Total Environment, 2021, 791. DOI:10.1016/j.scitotenv.2021.148044 |
| [35] | Ouyang S S, Deng T, Liu R, et al. Impact of a subtropical high and a typhoon on a severe ozone pollution episode in the Pearl River Delta, China[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2022, 22(16): 10751-10767. |
| [36] | Yang X Y, Zeng G, Iyakaremye V, et al. Effects of different types of heat wave days on ozone pollution over Beijing-Tianjin-Hebei and its future projection[J]. Science of the Total Environment, 2022, 837. DOI:10.1016/j.scitotenv.2022.155762 |
| [37] |
孙家仁, 许振成, 刘煜, 等. 气候变化对环境空气质量影响的研究进展[J]. 气候与环境研究, 2011, 16(6): 805-814. Sun J R, Xu Z C, Liu Y, et al. Advances in the effect of climate change on air quality[J]. Climatic and Environmental Research, 2011, 16(6): 805-814. |
| [38] | Gao Z Q, Ivey C E, Blanchard C L, et al. Separating emissions and meteorological impacts on peak ozone concentrations in Southern California using generalized additive modeling[J]. Environmental Pollution, 2022, 307. DOI:10.1016/j.envpol.2022.119503 |
| [39] | Wang N, Xu J W, Pei C L, et al. Air quality during COVID-19 lockdown in the Yangtze River Delta and the Pearl River Delta: two different responsive mechanisms to emission reductions in China[J]. Environmental Science & Technology, 2021, 55(9): 5721-5730. |
| [40] | Fu S, Guo M X, Fan L P, et al. Ozone pollution mitigation in Guangxi (South China) driven by meteorology and anthropogenic emissions during the COVID-19 lockdown[J]. Environmental Pollution, 2021, 272. DOI:10.1016/j.envpol.2020.115927 |
| [41] | Moghani M, Archer C L. The impact of emissions and climate change on future ozone concentrations in the USA[J]. Air Quality, Atmosphere & Health, 2020, 13(12): 1465-1476. |
| [42] | Li T Y, Deng X J, Li Y, et al. Transport paths and vertical exchange characteristics of haze pollution in Southern China[J]. Science of the Total Environment, 2018, 625(8): 1074-1087. |
| [43] | Ding A J, Wang T, Fu C B. Transport characteristics and origins of carbon monoxide and ozone in Hong Kong, South China[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2013, 118(16): 9475-9488. |
| [44] |
沈劲, 黄晓波, 汪宇, 等. 广东省臭氧污染特征及其来源解析研究[J]. 环境科学学报, 2017, 37(12): 4449-4457. Shen J, Huang X B, Wang Y, et al. Study on ozone pollution characteristics and source apportionment in Guangdong Province[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2017, 37(12): 4449-4457. |
| [45] |
裴成磊, 谢雨彤, 陈希, 等. 广州市冬季一次典型臭氧污染过程分析[J]. 环境科学, 2022, 43(10): 4305-4315. Pei C L, Xie Y T, Chen X, et al. Analysis of a typical ozone pollution process in Guangzhou in winter[J]. Environmental Science, 2022, 43(10): 4305-4315. |
| [46] | Yin C Q, Deng X J, Zou Y, et al. Trend analysis of surface ozone at suburban Guangzhou, China[J]. Science of the Total Environment, 2019, 695. DOI:10.1016/j.scitotenv.2019.133880 |
| [47] | Allwine K J, Whiteman C D. Single-station integral measures of atmospheric stagnation, recirculation and ventilation[J]. Atmospheric Environment, 1994, 28(4): 713-721. |
| [48] | Polissar A V, Hopke P K, Paatero P, et al. The aerosol at Barrow, Alaska: long-term trends and source locations[J]. Atmospheric Environment, 1999, 33(16): 2441-2458. |
| [49] | Hsu Y K, Holsen T M, Hopke P K. Comparison of hybrid receptor models to locate PCB Sources in Chicago[J]. Atmospheric Environment, 2003, 37(4): 545-562. |
| [50] |
李婷苑, 陈靖扬, 翁佳烽, 等. 广东省臭氧污染天气型及其变化特征[J]. 中国环境科学, 2022, 42(5): 2015-2024. Li T Y, Chen J Y, Weng J F, et al. Ozone pollution synoptic patterns and their variation characteristics in Guangdong Province[J]. China Environmental Science, 2022, 42(5): 2015-2024. |
| [51] |
黄乾, 王海波. 南京北郊污染物来源及跨区域输送过程研究[J]. 大气科学学报, 2019, 42(4): 531-541. Huang Q, Wang H B. Sources and transregional transport process of air pollutant in northern suburbs of Nanjing[J]. Transactions of Atmospheric Sciences, 2019, 42(4): 531-541. |
| [52] | 梁幼林, 王鹏飞, 徐予红. 气旋与反气旋的特征和分类[EB/OL]. http://www.kepu.net.cn/gb/earth/weather/vary/var401.html, 2022-07-15. |
| [53] | Pope R J, Butt E W, Chipperfield M P, et al. The impact of synoptic weather on UK surface ozone and implications for premature mortality[J]. Environmental Research Letters, 2016, 11(12). DOI:10.1088/1748-9326/11/12/124004 |
| [54] |
李明华, 范绍佳, 王宝民, 等. 珠江三角洲秋季大气边界层温度和风廓线观测研究[J]. 应用气象学报, 2008, 19(1): 53-60. Li M H, Fan S J, Wang B M, et al. Observation study on the temperature and wind profiles over the Pearl River Delta in autumn[J]. Journal of Applied Meteorological Science, 2008, 19(1): 53-60. |
| [55] |
吴蒙, 罗云, 吴兑, 等. 珠三角干季海陆风特征及其对空气质量影响的观测[J]. 中国环境科学, 2016, 36(11): 3263-3272. Wu M, Luo Y, Wu D, et al. Observation on the characteristics of sea-land breezes and its influence to air quality over Pearl River Delta region during dry season[J]. China Environmental Science, 2016, 36(11): 3263-3272. |
| [56] |
邓玉娇, 杜尧东, 王捷纯, 等. 粤港澳大湾区城市热岛时空特征及驱动因素[J]. 生态学杂志, 2020, 39(8): 2671-2677. Deng Y J, Du Y D, Wang J C, et al. Spatiotemporal characteristics and driving factors of urban heat islands in Guangdong-Hong Kong-Marco Greater Bay Area[J]. Chinese Journal of Ecology, 2020, 39(8): 2671-2677. |
| [57] |
范绍佳, 王安宇, 樊琦, 等. 珠江三角洲大气边界层特征及其概念模型[J]. 中国环境科学, 2006, 26(S1): 4-6. Fan S J, Wang A Y, Fan Q, et al. Atmospheric boundary layer features of Pearl River Delta and its conception model[J]. China Environmental Science, 2006, 26(S1): 4-6. |
| [58] |
蒋维楣, 孙鉴泞, 曹文俊, 等. 空气污染气象学教程[M]. ((第二版)). 北京: 气象出版社, 2004. Jiang W M, Sun J N, Cao W J, et al. Air pollution meteorology course (2nd ed.)[M]. Beijing: China Meteorological Press, 2004. |
| [59] |
吴兑, 邓雪娇. 环境气象学与特种气象预报[M]. 北京: 气象出版社, 2001. Wu D, Deng X J. Environmental meteorology and special weather forecasting[M]. Beijing: China Meteorological Press, 2001. |