杭州地区大气细颗粒物浓度变化特征分析

利用2012年杭州地区(杭州、桐庐、建德、淳安)大气颗粒物监测仪TEOM1405D的连续观测资料,对该地区PM2.5质量浓度的变化特征及其与气象条件的关系进行了分析研究.结果表明,2012年杭州、桐庐、建德、淳安PM2.5年平均浓度分别为50.0±25.7、46.5±22.0、42.1±21.8、36.9±21.2μg·m-3,空间上呈现至北向南逐渐下降的变化趋势.受边界层高度、降水等气象条件影响,4个站点PM2.5浓度的季节变化基本表现为秋季冬季春季夏季,其中秋、冬季PM2.5超标日数高达80%左右.杭州地区PM2.5日变化呈现明显的双峰型特征,其峰值出现时间与人们的早晚出行高峰有较好的对应关系.对比不同站点PM2.5浓度变化可以看出人口密集城市区域气溶胶浓度要显著高于乡村地区.通过拟合小时平均值最大出现频率得出杭州地区最具代表性大气状态下PM2.5的浓度值为21.2μg·m-3.风向风速与PM2.5浓度的关系表明杭州主要以本地污染为主,桐庐受本地污染和区域输送双重影响,建德主要表现为区域输送.     

2011年冬季天津PM2.5及其二次组分的污染特征分析

2011年11月—12月于天津城区和武清采集PM2.5样品,分析其中的二次水溶性无机离子(NH4+、NO3-和SO24-)、有机碳(OC)和元素碳(EC),估算二次成分浓度,并分析采样期间气象因素对一次持续重污染过程的影响.结果表明,天津地区冬季PM2.5污染严重、城区和武清PM2.5质量浓度平均值分别为166.9μg.m-3和180.0μg.m-3;城区样品中SO24-、NO3-和OC在PM2.5的比例依次为19.4%、16.7%和15.4%,武清样品中则为19.2%、15.5%和20.4%;二次组分占PM2.5质量浓度的47%(城区)和46%(武清),雾霾日二次组分含量明显高于非雾霾日;高湿和静小风等不利气象条件是造成PM2.5质量浓度持续增加以及二次组分浓度迅速升高的重要原因.     

天津城区秋冬季黑碳气溶胶观测与分析

利用天津大气边界层观测站2010年9月—2011年1月黑碳气溶胶、PM2.5质量浓度、大气能见度及常规气象观测数据,研究天津城区秋冬季黑碳气溶胶污染特征.结果表明,天津秋冬季黑碳气溶胶质量浓度均值7.24μg.m-3和6.46μg.m-3,分别占PM2.5质量的9.42%和7.98%,其吸收作用分别贡献大气消光的17.2%和17.6%;采用最大频数浓度法计算黑碳浓度本底值为2.50μg.m-3;黑碳浓度的日变化特征与天气过程有关,雾和霾天气下黑碳浓度较高,降水利于清除黑碳污染,秋季高浓度黑碳除局地源污染外,可能还与河北、山西、天津等地燃烧秸秆有关.     

西安市冬季重污染天PM2.5高分辨率及其中碳气溶胶污染特征分析

为了研究西安市冬季重污染天PM2.5及其中碳气溶胶的变化特征,在2013年1月1日至2013年2月28日大气污染严重的天气进行24 h连续的PM2.5样品采集,再通过Model-4型全自动半连续式在线光/热法大气气溶胶OC/EC分析仪分析得出OC、EC的连续质量浓度值。结果表明,西安市PM2.5质量浓度冬季重污染天日循环变化规律明显,均大致呈现双峰模式,白天和夜间各有一个高峰。2月份的每个PM2.5质量浓度值高峰和低峰的出现均比1月份晚2-3 h,夜晚的高峰值比1月份低,PM2.5质量浓度比1月份上升得慢,下降得快。气象条件能对PM2.5质量浓度产生较强的影响。2月份PM2.5质量浓度值整体比1月份低,但在2月10日出现突越（499μg·m-3）,这与春节假期人为活动变化有关。OC/PM2.5、EC/PM2.5、TCA/PM2.5日变化幅度都较小,这说明OC、EC、TCA的来源比较一致;OC/EC值的平均值为6.63,表明西安冬季重污染期PM2.5中的一次来源主要为燃煤排放。PM2.5、OC、EC、TCA和OC/EC的值较2010年都有明显的上升,但OC/PM2.5、EC/PM2.5、TCA/PM2.5的值却是下降的,这说明近年来PM2.5及碳气溶胶的控制措施效果不明显,碳气溶胶二次来源增加,PM2.5的排放来源变得更加复杂。OC和TCA日循环变化呈现出明显的双峰特征;EC的变化趋势不明显。一天中OC/EC值多数时候处于较高水平,且受早晚车流量高峰的影响不明显,说明西安冬季重污染期间碳气溶胶受光化学反应转化的二次来源影响比较大。OC、EC的线性相关性比较好,且白天相对夜晚好,说明西安市冬季夜间燃煤采暖增加了碳气溶胶来源的复杂性。     

天津城区PM_(2.5)中碳组分污染特征分析

为探讨天津城区碳组分的季节污染特征,于2009年4月—2010年1月采集大气PM2.5样品,测定其碳组分浓度,分析有机碳(OC)和元素碳(EC)的相互关系,并探讨气象条件对碳组分浓度的影响.结果表明,天津城区PM2.5质量浓度为141.47μg·m-3,OC和EC质量浓度年均值分别为18.81μg·m-3和6.86μg·m-3,分别占PM2.5质量浓度的13.3%和4.8%,碳组分系PM2.5的重要组成部分;季节分布特征显示,秋、冬季OC和EC污染较为严重,总碳气溶胶(TCA)分别为45.74μg·m-3和46.75μg·m-3,占PM2.5质量浓度的30.1%和40.1%;采用改进的OC/EC最小比值法计算得到的二次有机碳(SOC)浓度显示,秋季和冬季SOC较高,为7.45μg·m-3和7.28μg·m-3.后向轨迹的聚类分析表明,局地气流或偏南气流控制下的PM2.5中碳组分浓度较高.     

采暖对天津近地层PM2．5污染特征的影响

为探讨天津城区冬季采暖对近地层颗粒物污染特征的影响,于2006年11月采用TEOM系列RP1400a环境颗粒物监测仪观测PM2.5质量浓度,并使用DX-120离子色谱仪分析水溶性无机离子.结果表明:天津城区PM2.5污染较为严重,其垂直分布特征为120m处PM2.5质量浓度最高,40m处次之,220m处最低,显示出与北京气象塔观测实验的明显差异.PM2.5质量浓度采暖期明显高于非采暖期,非采暖期逐时变化呈单峰态,与人类活动密切相关,采暖期呈现多峰态,可能足取暖燃煤(油)的24 h连续排放与人为源叠加所致.气象条件对PM2.5质量浓度的影响显著,低风速,高相对湿度有助于PM2.5质量浓度的增大.水溶性离子的浓度水平和分布特征显示,采暖期存在明显的二次离子生成特征,SO42-、NO3-和NH4 三种离子所占比例显著高于非采暖期.     

降雨过程后北京城区PM2.5日时空变化研究

随着人类环境意识的增强,人们对城市雾霾天气的忧虑与日俱增,PM2.5的时空变化和对人体健康的影响已成为关注的焦点。以往的研究多集中在不同季节或年际的变化,本文通过统计环保局发布的位于北京城区13个逐时浓度监测点降雨前后PM2.5质量浓度,并在城区布设14个采样点昼夜连续监测一次降雨后72 h内PM2.5质量浓度变化情况,研究北京市城区降雨后PM2.5日变化规律及空间分布特征,由此分析降雨对PM2.5日变化规律的影响。同时对比PM2.5与同步气象数据（温度、相对湿度）和交通数据（车辆量、车速）最值频率分布情况,进而对PM2.5日变化特征进行成因分析。随后利用GIS空间分析方法,分析了PM2.5的日空间分布特征。结果表明,降雨对颗粒物的去除作用明显,一次降雨可使PM2.5质量浓度平均下降56.3%。雨后72 h内PM2.5质量浓度均小于60μg·m-3,降雨后1 h内PM2.5质量浓度处于稳定状态,在随后的12 h内PM2.5浓度值都处于下降状态。降雨过程只降低PM2.5的质量浓度值,并不影响其日变化规律。PM2.5的日变化规律以19时为界,表现出明显的昼夜差异。白天的变化规律呈现凹型,夜间的变化规律呈现拱型。PM2.5质量浓度峰值多出现在23时或0时,谷值多出现在下午15时,该特征受气象因素影响较大,受交通源的影响作用不明显。早高峰期间,PM2.5质量浓度变化主要受交通源的影响;晚高峰期间,交通源和气象因素共同影响PM2.5质量浓度。研究区PM2.5日空间分布特征同样存在明显的昼夜差异。白天PM2.5空间分布特征为南部高北部低;PM2.5在夜间的空间分布特征则多表现为四周高、中心低,三环外围区域多为高值区。     

天津大气PM_(2.5)垂直特征及边界层影响

利用2006年12月17日至2007年1月1日天津250 m气象铁塔40 m、120 m、220 m高度PM2.5浓度监测资料及铁塔边界层气象资料,分析了不同天气背景下PM2.5随时间、高度变化的分布特征,研究了铁塔边界层气象条件包括逆温、特征摩擦速度、湍流动量和热量对PM2.5的影响,发现垂直PM2.5细粒子的浓度高低与天气背景及边界层气象条件是密切相关。边界层垂直动力和热力变化影响着PM2.5浓度的变化,冷空气过境时刻,PM2.5浓度达到最高峰值。40 m高度出现一个临界摩擦速度0.4 m/s,高浓度PM2.5比较集中在摩擦速度小于0.4 m/s的区域内,大于0.4 m/s这个摩擦速度,边界层的垂直湍流动量及水平和垂直方向的热量输送通量就会明显的变化,因而促使PM2.5在空中的扩散或沉降。也就是说,当摩擦速度小于0.4 m/s时,有利于PM2.5在空中的累积,PM2.5浓度趋于增高的趋势;反之,有利于PM2.5扩散,PM2.5浓度趋于减小的趋势。     

西安市冬季重污染天PM_(2.5)高分辨率及其中碳气溶胶污染特征分析

为了研究西安市冬季重污染天PM2.5及其中碳气溶胶的变化特征,在2013年1月1日至2013年2月28日大气污染严重的天气进行24 h连续的PM2.5样品采集,再通过Model-4型全自动半连续式在线光/热法大气气溶胶OC/EC分析仪分析得出OC、EC的连续质量浓度值。结果表明,西安市PM2.5质量浓度冬季重污染天日循环变化规律明显,均大致呈现双峰模式,白天和夜间各有一个高峰。2月份的每个PM2.5质量浓度值高峰和低峰的出现均比1月份晚2~3 h,夜晚的高峰值比1月份低,PM2.5质量浓度比1月份上升得慢,下降得快。气象条件能对PM2.5质量浓度产生较强的影响。2月份PM2.5质量浓度值整体比1月份低,但在2月10日出现突越(499μg·m-3),这与春节假期人为活动变化有关。OC/PM2.5、EC/PM2.5、TCA/PM2.5日变化幅度都较小,这说明OC、EC、TCA的来源比较一致;OC/EC值的平均值为6.63,表明西安冬季重污染期PM2.5中的一次来源主要为燃煤排放。PM2.5、OC、EC、TCA和OC/EC的值较2010年都有明显的上升,但OC/PM2.5、EC/PM2.5、TCA/PM2.5的值却是下降的,这说明近年来PM2.5及碳气溶胶的控制措施效果不明显,碳气溶胶二次来源增加,PM2.5的排放来源变得更加复杂。OC和TCA日循环变化呈现出明显的双峰特征;EC的变化趋势不明显。一天中OC/EC值多数时候处于较高水平,且受早晚车流量高峰的影响不明显,说明西安冬季重污染期间碳气溶胶受光化学反应转化的二次来源影响比较大。OC、EC的线性相关性比较好,且白天相对夜晚好,说明西安市冬季夜间燃煤采暖增加了碳气溶胶来源的复杂性。     

天津市近地层PM2．5的垂直分布特征

大气细颗粒物PM2.5是导致城市能见度降低的重要原因之一,研究低层大气细颗粒物的垂直分布特征,利于了解边界层内污染物的大气物理化学反应机制,能为大气污染综合治理决策提供新的科学数据.2006年8月16日-2007年8月31日期间以天津市255 m气象塔为观测平台,分别在40 m、120 m和220 m 3个不同高度进行大气污染物PM2.5质量浓度和气象要素的同步观测.对观测资料的分析表明:PM2.5质量浓度季节变化规律非常明显,冬季最高,春季最低.PM2.5日变化特征非常明显,呈明显的双峰变化规律:冬季峰值最大、春季最小.边界层内PM2.5质量浓度在各个高度存在明显差异,受逆温层影响,四个季节的早晨第一个峰值出现时间随高度增加均存在滞后现象,PM2.5从地面扩散到220 m大约需要2 h.各个观测高度PM2.5质量浓度随风向变化不大,得到天津市细粒子主要是由本地源生成的结论.     

北京市秋季大气颗粒物的污染特征研究

大气颗粒物是造成城市空气污染的重要原因之一,并已经成为我国北京等大中城市空气污染中的首要污染。为了分析北京市大气细颗粒物的污染水平及其影响因素,以大气中的PM10和PM2.5为研究对象,于2005年秋季在北京市设立了9个采样点进行采样监测,通过对所采集到的PM10和PM2.5质量浓度的对比来分析大气颗粒物的空间分布和时间变化特征,并建立起PM10和PM2.5质量浓度与风力、温度、湿度等气象条件的对应关系来分析各种气象因素对大气细颗粒物污染水平的影响。结果表明:北京市不同区域的PM10和PM2.5的质量浓度差异较大,同时,值得注意的是通过对同一地点同一采样时间大气颗粒物质量浓度的对比发现PM2.5质量浓度的空间分布并不完全同于PM10,这主要是与采样点所处的环境中不同污染源影响的强弱有关;气象条件稳定时,PM10和PM2.5质量浓度的日变化表现出一定的规律性,这种时间变化的特征主要取决于所在环境中排放的污染物变化情况;气象条件是影响PM10和PM2.5污染程度的重要因素,在一定的范围内,颗粒物质量浓度随着温度的上升而下降,随着相对湿度的升高而增大,随着风力的增强而减小。     

武汉市城区大气PM2．5的碳组分与源解析

大气细颗粒物（PM2．5）和碳组分（OC,EC）是影响大气能见度、气候变化以及人体健康的重要污染物,研究大气颗粒物及其中碳组分的污染特征及各类典型污染源对大气细颗粒物及碳组分的贡献,对于认识区域和城市大气污染状况,控制细颗粒物的污染,具有重要意义。2011年7月至2012年2月,利用大流量PM2．5采样器采集武汉市大气细颗粒物样品并对其碳组分进行测定。武汉市城区大气中PM215、OC和EC的质量浓度平均值分别为（127±48．7）、（19．4±10．5）和（2．9±1．48）μg·m-3。其PM2．5的浓度处于我国主要城市的中等偏高水平,而OC、EC的浓度则属中等偏下水平,但均高于国外城市。武汉市大气PM2,质量浓度的季节性变化呈现出秋季〉冬季〉夏季的趋势,是气象因素和污染源排放综合影响的结果。OC浓度和EC浓度具有较好的相关性（r2=0．69）,表明二者存在来源联系。OC／EC的比值为6．7,指示武汉市大气中OC和EC的来源受汽车尾气排放和生物质燃烧的共同影响。SOA的平均质量浓度值为12．5μg·m-3约占PM2．5平均质量浓度的9．8％,表明SOA对武汉市城区大气PM2．5具有重要贡献。结合PM2．5所含的水溶性离子、微量元素组成,利用正矩阵因子分析（PMF）模型对武汉市城区大气PM2．5来源进行解析,结果表明,其主要来源及贡献率分别为机动车源（27．1％）、二次硫酸盐和硝酸盐（26．8％）、工厂排放（26．4％）和生物质燃烧（19．6％）。     

河西走廊极端干旱区PM10质量浓度分布特征及其与气象要素关系研究

利用敦煌和酒泉2007—2011年的PM10质量浓度资料和风速、气温、相对湿度、气压、天气现象等相关气象要素资料,分析了河西走廊西部极端干旱区不同下垫面环境PM。0质量浓度的时空分布特征,结果表明,下垫面是沙地环境的敦煌PMl0质量浓度年平均值为128．9lμg·m-1,明显高于绿洲环境酒泉的76．1mg·m-1两站均是春季大于其他季节,尤以4月最为显著,敦煌和酒泉分别达到272．1lμg·m0和151lμg·m-2;PMl0质量浓度的不同分布特征与气象因素有密切的关系,尤其受沙尘天气的影响较大,其最大值可以反映沙尘天气的强度,非沙尘日PMl0质量浓度在不同下垫面条件下虽有一定相差,但空气质量状况均在“良”以上。两站PM10质量浓度日变化差异较大,敦煌四季的日变化特征均不特别显著,变化比较平稳,基本都呈单峰单谷型分布,最大值出现在17：00时左右,最小值出现在6：00左右;酒泉春、秋季日变化基本一致,呈单峰型,最大值出现在正午时段;夏季日变化规律性不明显,变化幅度比较平缓;冬季呈双峰双谷型,最大值和次大值分别出现在16：00和2：00左右,最小值和次小值分别出现在10：00和0：00左右。进一步分析发现,在沙尘日和非沙尘日PM10质量浓度明显不同,其对应的压、温、湿、风及能见度也有一定规律,沙尘日的日均风速和日最大风速大于非沙尘日,相对湿度、气压和能见度小于非沙尘日。两站的气温、气压、相对湿度、风速等气象要素与PM10质量浓度均有一定相关性,但PM10质量浓度的分布最终是受各要素综合影响的结果,敦煌和酒泉,PM值与PM10质量浓度日均值的相关性都很显著,相关系数分别为0．8961和0．9152,远高于其他各单气象要素与PM10质量浓度的相关性。两站沙尘日的昂M均值分别是非沙尘日2-3倍,因此气象影响指数能有效的区别沙尘日和非沙尘日。IPM的分布也能较好的反映PMl0质量浓度的分布,因此可用抽d来量化评价PM10质量浓度。     

电感耦合等离子体-质谱法研究大气颗粒物中元素浓度

1　IntroductionAirborneparticulatematterisoneoftheimportantmarkersofairqualityandisanimportanthealthconcerninurbanareas,especiallywithrespecttoanumberofchronicrespiratorydiseases.Medicaldatasuggeststhatitisthisfractionofparticulatematterthatbecomesdeeplyi…     

春季不同天气城市街头绿地内PM2.5质量浓度分布特征研究

于2012年春季,采用水平分布监测法监测了3种天气下距交通污染源不同距离的街头绿地中的PM2.5质量浓度,研究了不同天气下PM2.5的日变化、水平分布规律及绿地对PM2.5的净化效应,为城市街头绿地、城市公园建设及市民合理选择休闲锻炼时间和地点提供理论依据。结果表明：1）晴天和多云时,PM2.5质量浓度上午高于下午,7：00浓度最高,15：00最低;雨后阴天基本保持上升趋势。2）PM2.5日均质量浓度为晴天（61.67μg·m-3）〈多云（187.98μg·m-3）〈雨后阴天（291.48μg·m-3）。晴天除5：00和7：00外,其他时刻均达到国家二级标准,且13：00—15：00达到国家一类功能区空气质量要求;多云和雨后阴天PM2.5质量浓度分别超过国家二级浓度限值150.6%和288.6%。3）观测时段内,无论哪种天气,5：00、7：00、11：00和15：00绿地的净化功能较强,19：00净化功能均最差,所有监测点无一例外的表现为负效应。4）3种天气下,PM2.5质量浓度在距离道路10~25 m最高,绿地的净化效应最差,55 m外基本可以形成稳定的森林内环境。5）在南方高湿环境下,空气相对湿度是影响PM2.5质量浓度的主要因素,晴天和多云天气PM2.5浓度与相对湿度呈显著正相关,而雨后阴天二者呈负相关关系。6）在一定阈值内,街头绿地能够缓解PM2.5污染,为居民提供良好的休闲环境。从游憩时间来看,市民可以选择晴天进入街头绿地休闲,多云和雨后阴天尽量减少外出;从活动最佳地段来看,距离污染源55 m以上适宜休闲锻炼;从街头绿地的规划面积来看,半径以不小于55 m为宜。     

黄、渤海滨海带大气颗粒物时空分布与来源特征

PM10作为大气污染物监测的主要指标之一,探究大气PM10浓度对大气环境质量和人体健康评价具有重要意义。黄、渤海滨海带包括京、津和辽、冀、鲁、苏等工、农业大省,区域大气PM10污染的时空分布和来源特征具有复杂性和典型性。在锦州、北京、天津、烟台、青岛、连云港和盐城7个城市布设10个采样点,含7个城市点和3个农村点,开展为期一年的大气颗粒物的采样;同时,于冬季1月和夏季7月在锦州、天津和烟台进行合计60 d的加密采样,藉以确定研究区域大气PM10的时空分布和来源特征。结果表明,黄、渤海滨海带大气年均PM10总浓度为(129’18)"g·m~(-3),单月最低值出现在2015年7月盐城农村样点15"g·m~(-3),最高值为2015年3月北京城市点307"g·m~(-3)。盐城大气PM10浓度(城市点(85’27)"g·m~(-3)和农村点(66’35)"g·m~(-3))显著低于其他样点大气PM10浓度。渤海滨海带中西部的京(140’68"g·m~(-3))、津(169’60"g·m~(-3))两市大气PM10年均浓度显著高于东部的锦州(125’41"g·m~(-3))和烟台(109’31"g·m~(-3));而且黄海滨海带大气PM10年均浓度(114"g·m~(-3))显著低于渤海滨海带年均浓度(136"g·m~(-3)),总体上表现出西高东低、北高南低的特征。黄、渤海滨海带城市点和农村点年均浓度分别为(129’18)"g·m~(-3)和(112’30)"g·m~(-3);农村点春冬季大气PM10浓度和城市点浓度相当,无显著差异,夏秋季大气PM10浓度略低于城市浓度,表明农村地区大气颗粒物污染情况也较为严重,需受到关注。区域内PM10浓度季节变化整体表现为春冬高、夏秋低。利用多元回归分析初步判断黄、渤海滨海带PM10属于复合来源,大气PM10浓度约30%的变化与降水、人均能耗和沙尘天气相关。黄、渤海滨海带大气PM10浓度的昼夜变化不大,大气PM10浓度与气温呈现正相关,与风速和降水呈现负相关,表现为受各种气象因素综合作用的影响。     

北京市2012-2013年秋冬季大气颗粒物污染特征分析

大气颗粒物一直是影响我国城市空气质量的重要污染物,2013年1月北京市的严重灰霾污染更是带来了重大的健康危害和经济损失。为了摸清北京市颗粒物污染的特征,本文利用北京市实时发布的颗粒物污染监测数据,选取污染最为严重的2012-2013年秋冬季时段,对颗粒物的达标情况、变化趋势及其与气象因子相关性等方面进行研究。研究结果表明：1）2012年,北京市年均ρ（PM10）为109.0μg.m-3,超过了新国标二级标准限值,日均ρ（PM10）的超标天数为84天,全年超标天数比例为23.0%。2）2012年10月至2013年2月,ρ（PM10）达标天数比例为77.9%,ρ（PM2.5）的达标天数比例为51.9%。各月ρ（PM2.5）的达标天数比例均低于ρ（PM10）,某些月份二者达标天数比例差异很大。3）ρ（PM2.5）与ρ（PM10）的逐小时连续变化趋势基本相同,变化特征为＂快速积累,迅速消散,持续时间不定＂。ρ（PM2.5）与ρ（PM10）平均值24 h的变化呈双峰双谷曲线,颗粒物质量浓度夜间高于白天。4）研究期日均ρ（PM10）和ρ（PM2.5）与日均相对湿度呈显著正相关关系,与平均风速和最大风速呈显著负相关关系,ρ（PM2.5）比ρ（PM10）更易受气象条件变化影响。5）ρ（PM10）和ρ（PM2.5）日均值有着非常显著的线性相关关系。本研究得出的ρ（PM2.5）/ρ（PM10）的均值高于之前北京市及我国其他城市研究得出的数值,严重污染现象是由特殊的气象背景条件与污染物高排放共同导致的。     

天津臭氧浓度与气象因素的相关性及其预测方法

气象因素在影响夏季臭氧浓度水平和变化特征方面扮演着重要作用.通过对2008年夏季天津地面臭氧体积浓度和气象因素的相关分析,揭示高浓度臭氧发生时的典型气象特征,并初步建立了预测地面臭氧浓度的气象学方法.结果表明:影响臭氧浓度的主要气象因素是气温、相对湿度和风速、风向,当14时气温大于30℃,相对湿度低于60%,风向为偏西或偏南时,高浓度臭氧的发生概率较高.采用14时气温、相对湿度和风速等气象参数拟合臭氧体积浓度,效果良好.