2020, Vol. 41
2. 河南省气象服务中心, 郑州 450003
2. Henan Meteorological Service, Zhengzhou 450003, China
对流层中的臭氧(O3)主要由氮氧化物(NOx)和挥发性有机物(VOCs)经过一系列复杂的光化学反应生成, 是大气中重要的污染物之一, 影响区域和城市空气质量[1].同时, 作为一种强氧化剂, 近地面层O3浓度的升高对人体健康和动植物会产生危害[2, 3].因此, O3污染问题一直受到研究人员的广泛关注.
曹庭伟等[4]、易睿等[5]、Zheng等[6]和程麟钧等[7]分别对成渝城市群、长江三角洲(长三角)、珠江三角洲(珠三角)和京津冀区域进行了O3污染特征研究, 均表明O3污染具有显著且差异化的时空特征.成渝城市群由于盆地地形易形成“污染物滞留区”, 高值区分布在城市群西北部；海岛城市舟山O3污染谷值出现在6月, 长三角在5月和8月出现双峰的时间变化特征；珠三角O3污染则表现出秋季严重、夏季较轻的特征；京津冀区域O3日最大8 h滑动平均(MDA8)年均值的高值区主要分布在北京中北部、承德和衡水等地区.李昌龙等[8]、叶芳等[9]、Xu等[10]和王占山等[11]的研究显示, 对流层底层O3 MDA8与其前体物CO、NOx和VOCs浓度呈负相关关系.此外学者分别对我国香港[12]、北京[13]和天津[14]地区气象因素对O3污染影响进行了研究, 表明气象因子对O3 MDA8浓度变化有显著影响, 并表现出区域差异.如降水和云量是影响香港地区O3 MDA8浓度的重要因素, 北京地区气温与O3 MDA8浓度表现出良好的正相关性, 而气温、相对湿度、风速和风向则是影响天津地区O3 MDA8浓度的主要气象因子.因此, 对不同地区O3污染特征及与气象因子关系的研究是非常有必要的.
据统计, 2017年河南省总人口达10853万人, 机动车保有量1286万辆, 由于经济和城市化的快速发展带来大量污染物排放, O3污染逐渐凸显.近几年, 以O3为首要污染物的天数不断增加, 以省会郑州市为例, 2013~2017年以O3为首要污染物天数分别为16、11、39、115和128 d, 然而以河南为代表的中原地区相关研究还较为缺乏.
因此, 本文以河南省为研究对象, 选取2017年为基准年, 基于在线空气质量数据和气象数据, 开展河南省O3污染时空特征及其影响因素的定性及定量评估研究, 以期为本区域O3污染问题识别提供参考.
1 材料与方法 1.1 数据来源选取河南省为研究区域(图 1), 研究时段为2017年1~12月, 空气质量观测数据源于河南省17个地级市(除济源市)共66个国控空气质量自动监测站点, 包含PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3小时浓度.同期地面气象数据来自河南省121个站点的常规气象观测数据, 包括逐时的日照时长、气温、降水、相对湿度、能见度和风速.
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图 1 河南省空气质量和气象监测点位分布 Fig. 1 Air quality and meteorological monitoring stations in Henan Province |
首先, 依据环境空气质量评价技术规范(试行)[15]、环境空气质量标准[16]和环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)[16]判定数据的有效性和评价方法, 统计O3 MDA8的月均浓度和超标天数, 分析河南省O3污染状况, 并与其它主要城市群对比.
同时, 通过计算空间差异率(coefficient of divergence, COD)定量分析17个地市O3污染程度的差异.具体公式如下：
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式中, j和k为两个城市；Xij和Xik为j和k城市同一污染物i的浓度值；p为城市个数；CODjk为j和k城市的空间差异率.一般认为, CODjk接近于零, 表明城市j和城市k的污染程度相似, 当COD>0.3时, 两个城市污染程度存在显著差异[18].
此外, 采用反距离加权法(inverse distance weighted, IDW)识别河南省四季O3 MDA8浓度空间分布, 并对同期121个站点的气温、降水、相对湿度、能见度和风速及20个站点的日照时长等气象因子进行空间插值, 识别其空间分布特征.并运用Origin 9.0对影响O3污染的气象因素进行定量评估.
2 结果与讨论 2.1 O3污染时空特征 2.1.1 总体概况经统计分析, 2017年河南省17个城市环境空气质量超标总天数为4031 d, O3 MDA8超过二级标准限值总天数为1122 d, 占超标总天数的27.8%, 占监测总天数(17个城市有效监测天数之和为6037 d)的18.6%.虽然整体上超标天数仍以颗粒物(PM2.5和PM10)为首要污染物天数居多, 但O3超标天数明显多于CO、NO2和SO2.其中, O3轻度污染为890 d, 占O3 MDA8超标总天数的79.3%, 中度污染为215 d, 占19.2%, 重度污染为17 d, 占1.5%, 无严重污染天气.除信阳市外, 其余16个城市2017年O3年均评价结果均超标.
与三大城市群的月均O3 MDA8浓度第90百分位数进行对比(图 2)可知：河南省月均O3 MDA8浓度第90百分位数处于较高水平, 与京津冀地区特征相似, 均在1 a中的6月份出现最高值.河南省与京津冀地区同属于温带大陆性季风气候, 地理位置接近, 天气现象变化相似.而珠三角地区位于南部亚热带地区, 夏季降雨量大, 冲刷作用明显, 且盛行南风, 气团来自较清洁的南海, 因此差别较大.
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图 2 河南省、长三角、珠三角和京津冀月均O3 MDA8浓度第90百分位数 Fig. 2 The 90th percentile of O3 MDA8 monthly concentrations in Henan, Yangtze River Delta, Pearl River Delta, and Beijing-Tianjin-Hebei regions |
进一步对比各市O3浓度超标情况(图 3), 可以看出, 信阳O3超标天数最少, 仅为17 d, 除漯河和周口O3超标天数在50 d以下(分别为47 d和43 d)外, 其余城市超标天数均大于50 d.特别是, 豫西和豫北地区的洛阳、鹤壁、安阳和焦作均在80 d以上, 其中安阳高达88 d, 占O3 MDA8总超标天数的7.8%.因此, 2017年河南省各市O3超标现象普遍存在, 污染状况不容乐观, 值得进一步关注.
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图 3 河南省2017年各地市O3 MDA8超标天数及污染等级分布 Fig. 3 O3 MDA8 over-standard days and pollution levels of each city in Henan Province, 2017 |
图 4可以看出, 河南省O3 MDA8月均浓度有显著的月变化特征, 呈现倒“V”型[19].春(126 μg·m-3)、夏(153 μg·m-3)两季O3污染明显高于秋(90 μg·m-3)、冬(63 μg·m-3)季. 1~6月O3 MDA8月均浓度逐渐升高至最高值177 μg·m-3, 7~12月则逐渐下降, 12月降至与1月份相当的浓度水平, 约为50 μg·m-3, 是一年中浓度最低的时段, 冬季(12月、1月和2月)未出现O3超标天数.
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图 4 河南省2017年O3 MDA8浓度与超标天数月变化 Fig. 4 Monthly average distribution of O3 MDA8 and above- standard days in Henan Province, 2017 |
此外, O3 MDA8月均超标天数也呈现相似的变化特征, 5~6月O3 MDA8月均超标天数最多, 均在15 d以上, 6月达到最高值20 d.但7月份出现了不同的变化情况, 超标天数低于8月甚至9月.结合气象数据分析, 河南属于北亚热带向暖温带过渡的大陆性季风气候, 降水集中在6~9月份, 占全年降水量的60%~68%.其中, 7月总降水量达17819 mm, 占全年总降水量的39.1%.因此, 7月的连续降雨, 使得O3 MDA8月均浓度降低, 超标天数也有所减少.
2.1.3 空间分布特征从四季O3 MDA8浓度空间分布可以看出(图 5), 河南省O3污染北部较南部严重.高值区集中在洛阳与焦作相接处以及新乡, 夏季O3 MDA8浓度分别为182、172和167 μg·m-3.最南端的信阳市夏季O3 MDA8浓度仅为108 μg·m-3, 春夏两季均呈现由西到东O3污染逐渐加重趋势, 两季O3 MDA8浓度均值自西向东分别为94、110、120和121 μg·m-3.河南省北部(新乡、焦作和安阳等)人口居住相对集中, 工业多以化学原料制造业、黑色金属冶炼和压延加工业为主导行业, O3前体物排放量较大.豫南城市多发展农业, O3前体物排放量较小, 其中信阳多山地, 居民生产活动集中在城市东北部, 区域O3污染空间差异明显.此外, 河南省北部处于温带季风气候, 南部则处于亚热带季风气候, 夏季降雨丰沛, 相对湿度较高, 不利于O3的生成和积累.
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图 5 河南省2017年四季O3 MDA8空间分布 Fig. 5 Spatial distribution of O3 MDA8 during four seasons in Henan Province, 2017 |
进一步利用空间差异率COD值分析不同城市间O3污染程度差异, 如图 6所示.可以看出, 与全省相比, 位于河南省西南部城市(南阳、三门峡、驻马店和信阳)与全省平均COD值差异相对较大, 东北及中部城市COD值相近且相对较小.两两城市相比, 信阳、鹤壁、安阳和焦作的COD值与其他城市差异相对较大.其中, 信阳位于河南省最南部, 属于亚热带季风气候向暖温带过渡气候, 又位于淮河上游, 丰富的降水对O3污染起到很好缓解作用, 使得信阳O3污染程度较轻.而鹤壁、安阳和焦作位于河南省北部, 属于典型重工业城市, 前体物NOx和VOCs排放量高, 加之特殊地理位置, 易受京津冀城市群和山东半岛城市群等周边地区O3及其前体物近距离输送影响, 且不临海不受海陆风影响, 污染物易累积[20], 使得O3污染相比于其他城市较重且有较大差异.
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图 6 2017年河南省各市间臭氧COD值 Fig. 6 O3 COD values among cities in Henan Province, 2017 |
图 7表明, 颗粒物与O3 MDA8超标天数呈显著负相关关系, 1、2、3、11和12月颗粒物超标天数较多, 同期O3 MDA8未出现超标情况, 6~9月颗粒物超标天数较少, 而O3 MDA8达到峰值, 这与大气污染的季节特征相关联.在一定条件下, 大气颗粒物浓度的增加使得气溶胶光学厚度增加, 进而导致O3的光化学生成率被削弱, 出现浓度下降的现象[6].其次, 大气颗粒物浓度增加, 发生在其表面的非均相化学过程也会对O3浓度产生影响[5].
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图 7 河南省2017年四季O3与NO2、CO小时浓度日变化曲线 Fig. 7 Diurnal variation of O3 and NO2, CO hourly concentrations during four seasons during Henan Province, 2017 |
图 8可以看出, O3与CO、NO2小时浓度呈显著负相关关系.四季O3小时浓度最高值呈现出与O3 MDA8月均浓度相同的季节变化规律, CO和NO2则完全相反, 这与Meng等[21]研究结果有相同的季节变化规律.随着夜晚到来光照减弱, O3小时浓度逐渐降低, 早晨08:00降至最低, 同期CO和NO2小时浓度达到第一个峰值；随着日出后太阳辐射增强, 光化学反应速率增加, O3小时浓度逐渐升高, 午后15:00达到峰值, 由于光化学反应的消耗, CO和NO2小时浓度降至最低；随后光照减弱, O3小时浓度降低, CO和NO2小时浓度回升, 晚21:00达到第二个峰值, 这与闫雨龙[22]等对太原市城区O3日变化特征研究结果相似.一般情况下, 近地面O3没有直接排放源, 属于二次大气污染物[23], 主要来源于光化学反应的生成与平流层O3向对流层的输送, 后者相对于前者贡献较少[24].因此, O3与前体物的昼间光化学反应是其浓度变化的基础.
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图 8 河南省2017年PM2.5、PM10和O3 MDA8超标天数月变化 Fig. 8 Monthly distribution of above-standard days of PM2.5, PM10, and O3 MDA8 in Henan Province, 2017 |
整体来看(图 9), 河南省日照时长呈现南高北低、东高西低的空间分布特点, 春夏较长, 秋冬较短.洛阳与焦作两市相邻处以及新乡日照时间较长, 信阳日照时长则呈现出东高西低的空间分布特点, 这与前述的区域O3污染空间分布特征相一致.
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图 9 河南省2017年四季日照时长空间分布 Fig. 9 Seasonal spatial distribution of sunshine in Henan Province, 2017 |
进一步统计分析12个地市日照时长与O3 MDA8浓度的Pearson相关系数(表 1)以及河南省不同日照时长下O3 MDA8浓度分布(图 10), 可以看出：O3 MDA8浓度与日照时长呈显著正相关关系.西北部(安阳、新乡、洛阳和三门峡)夏季O3 MDA8浓度与日照时长相关性最高, 相关系数R为0.65~0.72；南部(信阳和驻马店)则相反, 相关系数R分别为0.26和0.33.当日照时长小于2 h时, O3 MDA8浓度最低, 为77 μg·m-3, 当日照时长大于10 h时, O3 MDA8浓度最高, 为162 μg·m-3.日照时间增长为光化学反应提供了良好的反应条件, 光化学反应速率大大提高, 进而为O3的生成提供了条件.
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表 1 不同季节、不同城市O3 MDA8和日照时长的Pearson相关系数(P < 0.05) Table 1 Pearson's correlation coefficients between O3 MDA8 and sunshine hours during different seasons and in various cities (P < 0.05) |
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图 10 河南省2017年不同日均日照时长下O3 MDA8浓度分布 Fig. 10 Concentration of O3 MDA8 in average daily sunshine hours in Henan Province, 2017 |
图 11可以看出, 河南省冬夏温差较大, 春秋气温相当.夏季气温较高在20℃以上, 冬季气温则普遍较低, 在10℃以下.就秋冬季而言, 河南省气温呈东高西低, 南高北低的空间分布特征.
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图 11 河南省2017年四季气温空间分布 Fig. 11 Seasonal spatial distribution of temperature in Henan Province, 2017 |
气温是影响O3 MDA8浓度的重要因素.从表 2和图 12可以看出, 气温与O3 MDA8浓度正相关性显著.各市O3 MDA8浓度与气温相关性春秋季高于夏冬季, 西北及中部城市高于南部城市.当气温大于10℃时, O3 MDA8浓度呈显著上升趋势, 25℃~30℃时达到最高值168 μg·m-3, 但在30℃~35℃时, O3 MDA8浓度稍有降低, 最高为166 μg·m-3, 此时正值夏季, 二者相关性较低, 同时也说明高温是影响O3 MDA8浓度重要但并不是唯一的气象因子, 这可能是北方夏季高温天气时, 常伴随强降水、高湿度等天气[12], 对O3的浓度水平产生影响.
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表 2 不同季节、不同城市O3 MDA8和气温的Pearson相关系数(P < 0.05) Table 2 Pearson's correlation coefficients between O3 MDA8 and temperatures during different seasons and in various cities (P < 0.05) |
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图 12 河南省2017年日均气温下O3 MDA8浓度分布 Fig. 12 Concentration of O3 MDA8 at average daily temperatures in Henan Province, 2017 |
图 13可以看出, 河南省降雨集中在夏秋两季, 夏季最大.河南省东南地区较西北地区降雨量大, 尤其集中豫南信阳.降雨时易出现云量增多, 风速增强等天气现象, 不利于臭氧生成和积累, 同时, 污染物易发生湿沉降从大气中清除, 这也解释了信阳市O3污染程度较轻的现象[25].
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图 13 河南省2017年四季降雨量空间分布 Fig. 13 Seasonal spatial distribution of rainfall in Henan Province, 2017 |
表 3可以看出, 春秋季河南省多数城市O3 MDA8浓度与降雨量无显著相关性, 夏季相关性较高, 相关系数R为-0.49.结合图 14, 就夏季(6、7和8月)而言, 随着降雨量的增加, O3 MDA8浓度整体呈下降趋势. 17个城市监测总天数中, 非降雨天气为992 d, 占比70.3%, 此时O3 MDA8浓度最高, 为168 μg·m-3.大暴雨(日降雨>100 mm)天气仅占0.7%, 此时O3污染最轻, 为94 μg·m-3.这是由于河南省地处黄淮流域, 夏季降雨丰沛, 有利于大气污染物的去除.但当出现暴雨(日降雨50~100 mm)天气时, O3 MDA8浓度略有升高, 这可能是由于在强对流天气下, 近地面的O3来自于平流层中O3向下传输, 导致地面监测到的O3小时浓度升高[26].
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表 3 不同季节、不同城市O3 MDA8和降雨量的Pearson相关系数(P < 0.05) Table 3 Pearson's correlation coefficients between O3 MDA8 and rainfall during different seasons and in various cities (P < 0.05) |
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图 14 河南省2017年夏季日降雨量下O3 MDA8浓度分布 Fig. 14 Concentration of O3 MDA8 at average daily rainfall during summer in Henan Province, 2017 |
图 15可以看出, 河南省秋冬能见度较低, 春夏则较高.整体来看西北部高于东南部, 高值区出现在鹤壁和安阳交界处.能见度与O3 MDA8浓度表现出良好的正相关性, 能见度高时, 往往是天气晴朗, 太阳辐射较强, 高温低湿的气象条件, 有利于大气光化学反应, 使得O3小时浓度增加[27].
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图 15 河南省2017年四季能见度空间分布 Fig. 15 Seasonal spatial distribution of visibility in Henan Province, 2017 |
表 4可看出, 春冬季河南省多数城市的O3 MDA8浓度与能见度呈正相关性, 表现为春季南部城市(南阳、信阳和驻马店)相关性最高, 相关系数R为0.49~0.70；冬季北部城市(安阳、鹤壁、濮阳、新乡和焦作)相关性最高, 相关系数R为0.30~0.50.结合图 16, 在0~10 km范围内, O3 MDA8浓度受能见度影响显著, 随能见度的增加而明显增加.
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表 4 不同季节、不同城市O3 MDA8和能见度的Pearson相关系数(P < 0.05) Table 4 Pearson's correlation coefficients between O3 MDA8 and visibility during different seasons and in various cities (P < 0.05) |
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图 16 河南省2017年日均能见度下O3 MDA8浓度分布 Fig. 16 Concentration of O3 MDA8 in average daily visibility in Henan Province, 2017 |
大于10 km时, 随能见度的增加, O3 MDA8浓度增加趋势变缓. 0~2 km时, O3 MDA8浓度最低, 为38 μg·m-3, 在18 km达到最大, 之后随着能见度增加, O3 MDA8浓度有微小的回落.高浓度颗粒物是造成低能见度的主要原因[28], 能见度较低(0~10 km)时, O3污染随能见度的增加而加重.高能见度的情况下颗粒物浓度较低, O3 MDA8浓度的变化受其它气象条件影响较大, 与能见度相关性较低.
2.3.5 相对湿度图 17可以看出, 受降雨的影响, 河南省相对湿度呈现由西北向东南逐渐升高的空间分布特征, 高值区出现在南阳、信阳等豫南地区, 与河南省O3污染空间分布特征呈相反的趋势.
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图 17 河南省2017年四季相对湿度空间分布 Fig. 17 Seasonal spatial distribution of relative humidity in Henan Province, 2017 |
表 5可以看出, 河南省春、夏和冬季O3 MDA8浓度与相对湿度均呈显著性负相关, 夏季相关系数R最高, 为-0.84.结合图 18, 在60%~70%区间O3 MDA8浓度最高, 为127 μg·m-3, 这与曹庭伟等[4]对成渝城市群O3 MDA8浓度和O3超标率受相对湿度影响的规律相符.最低值出现在RH>90%时, 占7.4%, 此时O3 MDA8浓度为62 μg·m-3.高相对湿度使大气中水汽增加, 有利于湿清除的形成, 从而使O3污染降低[28].
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表 5 不同季节、不同城市O3 MDA8和相对湿度的Pearson相关系数(P < 0.05) Table 5 Pearson's correlation coefficients between O3 MDA8 and relative humidity during different seasons and in various cities (P < 0.05) |
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图 18 河南省2017年日均相对湿度下O3 MDA8浓度分布 Fig. 18 Concentration of O3 MDA8 at average daily relative humidity in Henan Province, 2017 |
图 19可以看出, 河南省春冬风速较大, 夏秋较小, 全年风速主要范围为1.4~2.3 m·s-1.春冬风速较大地区为豫北安阳和豫西洛阳等, 主要范围为2.3~2.9 m·s-1.风速对O3污染的影响主要是迁移扩散作用, 可将O3从污染严重的地区向下风向输送.当风速显著增强时, 水平方向上的传输作用会对臭氧及其前体物的浓度进行稀释[29].同时风向对O3及其前体物浓度也有重要影响, 分析气象资料发现, 2017年河南省夏季盛行偏南风(40.5%), 其次为偏东风(33.7%).从空间分布上看, 与夏季河南省西北部较东南部O3污染严重较一致.
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图 19 河南省2017年四季风速空间分布 Fig. 19 Seasonal spatial distribution of wind speed in Henan Province, 2017 |
表 6可以看出, 河南省夏秋季O3 MDA8浓度与风速为负相关, 其中豫南信阳和驻马店相关性较高, 相关系数R分别为-0.48、-0.31和-0.47、-0.38.结合图 20, 当风速小于2 m·s-1时, O3 MDA8浓度无明显变化, 在2~2.5 m·s-1范围内, O3 MDA8浓度最高, 为110 μg·m-3.当风速大于3 m·s-1时, O3 MDA8浓度开始显著下降.在一定范围内, 风速对O3 MDA8浓度的影响主要是水平扩散和上下湍流作用, 随着风速增大, 水平方向在增强对污染物的稀释作用的同时会引起上层臭氧向下传输[30].当风速显著增强时(4~4.5 m·s-1), O3 MDA8浓度最低, 为75 μg·m-3.
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表 6 不同季节、不同城市O3 MDA8和风速的Pearson相关系数(P < 0.05) Table 6 Pearson's correlation coefficients between O3 MDA8 and wind speeds during different seasons and in various cities (P < 0.05) |
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图 20 2017年河南省日均风速下O3 MDA8浓度 Fig. 20 Concentration of O3 MDA8 at average daily wind speeds in Henan Province, 2017 |
(1) 河南省O3污染开始凸显, 2017年O3 MDA8年均值为108 μg·m-3, 呈现出夏季(152 μg·m-3)>春季(126 μg·m-3)>秋季(89 μg·m-3)>冬季(64 μg·m-3)的季节变化特征.北部O3污染较南部严重, 信阳、鹤壁、安阳和焦作与其它地市污染程度差别较大. 17个城市O3 MDA8超标总天数为1122 d, 占环境空气质量超标总天数的27.8%, O3 MDA8浓度和超标天数均在6月最高.
(2) O3 MDA8与PM2.5和PM10的月均浓度呈显著负相关, 四季O3小时浓度峰值出现在午后15:00, 谷值在早晨08:00.
(3) 不同季节、不同城市O3 MDA8与气象因子相关性不同.特别是, 西北部城市夏季O3 MDA8浓度与日照时长相关性最高, 南部则相反；O3 MDA8浓度与气温相关性春秋季大于夏冬季, 西北及中部城市高于南部；春季南部城市O3 MDA8浓度与能见度相关性最高, 冬季北部城市相关性最高.
| [1] | Li X B, Wang D S, Lu Q C, et al. Three-dimensional investigation of ozone pollution in the lower troposphere using an unmanned aerial vehicle platform[J]. Environmental Pollution, 2017, 224: 107-116. |
| [2] | Pochanart P, Akimoto H, Kinjo Y, et al. Surface ozone at four remote island sites and the preliminary assessment of the exceedances of its critical level in Japan[J]. Atmospheric Environment, 2002, 36(26): 4235-4250. |
| [3] |
韩梦鑫, 帕丽达·牙合甫, 王镜然. 乌鲁木齐市近地面O3与前体物及颗粒物相关性分析[J]. 环境保护科学, 2018, 44(4): 21-26. Han M X, Pa L D, Wang J R. Correlation analysis of surface ozone with precursors and particles in Urumqi[J]. Environmental Protection Science, 2018, 44(4): 21-26. |
| [4] |
曹庭伟, 吴锴, 康平, 等. 成渝城市群臭氧污染特征及影响因素分析[J]. 环境科学学报, 2018, 38(4): 1275-1284. Cao T W, Wu K, Kang P, et al. Study on ozone pollution characteristics and meteorological cause of Chengdu-Chongqing urban agglomeration[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2018, 38(4): 1275-1284. |
| [5] |
易睿, 王亚林, 张殷俊, 等. 长江三角洲地区城市臭氧污染特征与影响因素分析[J]. 环境科学学报, 2015, 35(8): 2370-2377. Yi R, Wang Y L, Zhang Y J, et al. Pollution characteristics and influence factors of ozone in Yangtze River delta[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2015, 35(8): 2370-2377. |
| [6] | Zheng J Y, Zhong L J, Wang T, et al. Ground-level ozone in the Pearl River Delta region:analysis of data from a recently established regional air quality monitoring network[J]. Atmospheric Environment, 2010, 44(6): 814-823. |
| [7] |
程麟钧, 王帅, 宫正宇, 等. 京津冀区域臭氧污染趋势及时空分布特征[J]. 中国环境监测, 2017, 33(1): 14-21. Cheng L J, Wang S, Gong Z Y, et al. Pollution trends of ozone and its characteristics of temporal and spatial distribution in Beijing-Tianjin-Hebei region[J]. Environmental Monitoring in China, 2017, 33(1): 14-21. |
| [8] |
李昌龙, 尚静, 王静怡, 等. 徐州市区O3浓度与前体物的变化特征分析[J]. 环境科技, 2017, 30(2): 31-35. Li C L, Shang J, Wang J Y, et al. Analysis on variation characteristics of ozone concentration and its precursors in urban atmosphere of Xuzhou[J]. Environmental Science and Technology, 2017, 30(2): 31-35. |
| [9] |
叶芳.北京市地面臭氧和前体物浓度变化规律及气象因子影响机制分析[D].南京: 南京信息工程大学, 2008. Ye F. Variation of surface ozone and its precursors in Beijing and the effect of meteorological parameters[D]. Nanjing: Nanjing University of Information Science and Technology, 2008. http://cdmd.cnki.com.cn/article/cdmd-10300-2008092165.htm |
| [10] | Xu J, Ma J Z, Zhang X L, et al. Measurements of ozone and its precursors in Beijing during summertime:impact of urban plumes on ozone pollution in downwind rural areas[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2011, 11(23): 12241-12252. |
| [11] |
王占山, 李云婷, 陈添, 等. 北京城区臭氧日变化特征及与前体物的相关性分析[J]. 中国环境科学, 2014, 34(12): 3001-3008. Wang Z S, Li Y T, Chen T, et al. Analysis on diurnal variation characteristics of ozone and correlations with its precursors in urban atmosphere of Beijing[J]. China Environmental Science, 2014, 34(12): 3001-3008. |
| [12] |
赵伟, 高博, 刘明, 等. 气象因素对香港地区臭氧污染的影响[J]. 环境科学, 2019, 40(1): 55-66. Zhao W, Gao B, Liu M, et al. Impact of meteorological factors on the ozone pollution in Hong Kong[J]. Environmental Science, 2019, 40(1): 55-66. |
| [13] |
严茹莎, 陈敏东, 高庆先, 等. 北京夏季典型臭氧污染分布特征及影响因子[J]. 环境科学研究, 2013, 26(1): 43-49. Yan R S, Chen M D, Gao Q X, et al. Characteristics of typical ozone pollution distribution and impact factors in Beijing in summer[J]. Research of Environmental Science, 2013, 26(1): 43-49. |
| [14] |
姚青, 孙玫玲, 刘爱霞. 天津臭氧浓度与气象因素的相关性及其预测方法[J]. 生态环境学报, 2009, 18(6): 2206-2210. Yao Q, Sun M L, Liu A X, et al. Analysis and prediction of surface ozone concentration and related meteorological factors in summer in Tianjin[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2009, 18(6): 2206-2210. |
| [15] | HJ 633-2013, 环境空气质量评价技术规范(试行)[S]. |
| [16] | GB 3095-2012, 环境空气质量标准[S]. |
| [17] | HJ 633-2012, 环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)[S]. |
| [18] | Jiang N, Dong Z, Xu Y Q, et al. Characterization of PM10 and PM2.5 source profiles of fugitive dust in Zhengzhou, China[J]. Aerosol and Air Quality Research, 2018, 18(4): 314-329. |
| [19] |
李霄阳, 李思杰, 刘鹏飞, 等. 2016年中国城市臭氧浓度的时空变化规律[J]. 环境科学学报, 2018, 38(4): 1263-1274. Li X Y, Li S J, Liu P F, et al. Spatial and temporal variations of ozone concentrations in China in 2016[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2018, 38(4): 1263-1274. |
| [20] |
吴锴, 康平, 于雷, 等. 2015-2016年中国城市臭氧浓度时空变化规律研究[J]. 环境科学学报, 2018, 38(6): 2179-2190. Wu K, Kang P, Yu L, et al. Pollution status and spatio-temporal variations of ozone in China during 2015-2016[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2018, 38(6): 2179-2190. |
| [21] | Meng Z Y, Xu X B, Wang T, et al. Ambient sulfur dioxide, nitrogen dioxide, and ammonia at ten background and rural sites in China during 2007-2008[J]. Atmospheric Environment, 2010, 44(21-22): 2625-2631. |
| [22] |
闫雨龙, 温彦平, 冯新宇, 等. 太原市城区臭氧变化特征及影响因素[J]. 环境化学, 2016, 35(11): 2261-2268. Yan Y L, Wen Y P, Feng X Y, et al. Variation and the influence factors of ozone in urban area in Taiyuan[J]. Environmental Chemistry, 2016, 35(11): 2261-2268. |
| [23] | Lin C Y, Wang Z F, Chou C C K, et al. A numerical study of an autumn high ozone episode over southwestern Taiwan[J]. Atmospheric Environment, 2007, 41(17): 3684-3701. |
| [24] | Monks P S. A review of the observations and origins of the spring ozone maximum[J]. Atmospheric Environment, 2000, 34(21): 3545-3561. |
| [25] |
王磊, 刘端阳, 韩桂荣, 等. 南京地区近地面臭氧浓度与气象条件关系研究[J]. 环境科学学报, 2018, 38(4): 1285-1296. Wang L, Liu D Y, Han G R, et al. Study on the relationship between surface ozone concentrations and meteorological conditions in Nanjing, China[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2018, 38(4): 1285-1296. |
| [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] |
王闯, 王帅, 杨碧波, 等. 气象条件对沈阳市环境空气臭氧浓度影响研究[J]. 中国环境监测, 2015, 31(3): 32-37. Wang C, Wang S, Yang B B, et al. Study of the effect of meteorological conditions on the ambient air ozone concentrations in Shenyang[J]. Environmental Monitoring in China, 2015, 31(3): 32-37. |
| [28] |
陈义珍, 赵丹, 柴发合, 等. 广州市与北京市大气能见度与颗粒物质量浓度的关系[J]. 中国环境科学, 2010, 30(7): 967-971. Chen Y Z, Zhao D, Chai F H, et al. Correlation between the atmospheric visibility and aerosol fine particle concentrations in Guangzhou and Beijing[J]. China Environmental Science, 2010, 30(7): 967-971. |
| [29] |
李顺姬, 李红, 陈妙, 等. 气象因素对西安市西南城区大气中臭氧及其前体物的影响[J]. 气象与环境学报, 2018, 34(4): 59-67. Li S J, Li H, Chen M, et al. Effect of meteorological parameters on ozone and its precursors in the southwest urban area of Xi'an[J]. Journal of Meteorology and Environment, 2018, 34(4): 59-67. |
| [30] |
徐锟, 刘志红, 何沐全, 等. 成都市夏季近地面臭氧污染气象特征[J]. 中国环境监测, 2018, 34(5): 36-45. Xu K, Liu Z H, He M Q, et al. Meteorological characteristics of O3 pollution near the ground in summer of Chengdu[J]. Environmental Monitoring in China, 2018, 34(5): 36-45. |