浙江省O3浓度时空格局及驱动因子

气象因子对臭氧(O₃)浓度有重要影响,为探索O₃浓度时空变化及相关因子,利用多元线性回归和后向轨迹聚类分析2014—2019年浙江省O₃浓度和气象因子数据. 结果表明:①浙江省O₃浓度时空分布不均匀,季节性变化差异显著,总体呈夏季>秋季>春季>冬季的特征,年均值呈上升趋势;春季、夏季、秋季和全年O₃浓度均于07:00左右达最小值,之后呈上升趋势,至15:00达峰值后降低,冬季O₃浓度最小值出现时间较其他季节晚1 h左右. 高浓度O₃主要分布在浙江省东北部及北部区域. ②多元线性回归模型结果表明,多元线性回归模型影响因子和拟合效果存在季节性差异,其中,春、秋两季蒸发量对O₃浓度的贡献率均超过20%,夏季相对湿度对O₃浓度的贡献率超过40%,秋季日光照时长对O₃浓度的贡献率超过40%,秋、冬两季NO₂浓度对O₃浓度的贡献率均超过35%. 春季多元线性回归模型均方根误差(RMSE)、均方绝对百分比误差(MAPE)和变异解释量(R2)分别为0.213、26.45%和0.422,夏季分别为0.234、30.49%和0.359,秋季分别为0.169、24.02%和0.445,冬季分别为0.154、34.14%和0.419. 研究表明,浙江省O₃浓度具有显著的时空分布特征,多元线性回归模型拟合结果在浙江省春、秋两季显著优于夏、冬两季.      

佛山春季两次典型臭氧污染过程分析

近地层臭氧污染与气象条件密切相关,为了解珠三角地区春季臭氧（O₃）污染的气象成因,选取了2020年4月9日和28日佛山地区春季两次典型O₃污染过程进行对比分析.结果表明：（1）小风、低湿和高温是造成佛山春季O₃污染发生的气象成因.（2）两次过程各站点O₃峰值浓度大致出现在16:00—18:00,较年均统计偏晚1 h左右,最高气温明显低于夏、秋季;大多数站点日变化以单峰型为主,部分站点受局地风场和城市下风向传输影响呈现“倒U型”和“双峰型”.（3）垂直探测分析表明,4月9日O₃污染过程主要由局地反应生成,垂直方向下沉气流主导,污染主要积聚在1000 m以下的近地面层;28日受局地生成和垂直交换作用影响,O₃污染自下而上扩展,且早间残留层下传影响显著.（4）与长距离和高层输送相比,短途和低层传输对局地O₃污染发生的作用更为明显（输送频率可达60%以上）.春季佛山地区O₃污染的主要传输源为珠三角东部和南部地区,污染防控...     

临汾市臭氧污染变化特征、气象影响及输送源分析

结合2014~2020年临汾市臭氧逐小时质量浓度和同期气象数据、再分析数据以及潜在源贡献函数法（PSCF）对临汾市O₃污染时空变化特征、与气象因子的关系以及传输路径及潜在源分布开展研究.结果表明,临汾市近年来臭氧污染日益严重,O₃_8h_max年均质量浓度整体呈现上升趋势,2020年相对于2014年增加78.79%;月变化特征呈现“M”双峰型,季节变化峰值出现在夏季,而日变化受近地面大气光化学过程影响显著,呈较为明显的单峰单谷分布,峰值出现在14：00~16：00.O₃浓度与气温和日照时数呈显著线性正相关,当研究区相对湿度为40%~60%,气温高于20℃,风速区间为2~6m/s时易出现高浓度O₃污染.聚类分析表明临汾市O₃重污染天气期间以短距离输送气流为主,高O₃浓度除受到本地生成影响外,还受到省内临近城市及陕西省中部、河南省北部重工企业排放的大量NO_x和VOCs传输的影响.因此,针对临汾市O₃污染在严格控制本地污染源排放的前提下,必须加强汾渭平原地区的联防联控,才能有效缓解该区域大气污染的连片发生.     

帕米尔高原东部PM10输送路径及潜在源分析

基于HYSPLIT后向轨迹模式和NCEP的GDAS数据（2019年3月~2020年2月）,对抵达帕米尔高原东部的48h后向气团轨迹按季节聚类,其PM₁₀和PM_2.5年均值分别为（29.4±16.4）,（9.3±5.1）μg/m³,大气颗粒物以PM₁₀为主,结合同期PM₁₀浓度数据,分析不同路径对帕米尔高原东部PM₁₀聚集的贡献,并利用潜在源贡献因子法（PSCF）和浓度权重轨迹法（CWT）,揭示研究期间帕米尔高原东部不同季节PM₁₀的潜在源分布及其贡献水平.结果表明：帕米尔高原东部PM₁₀输送路径的季节特征明显,春季来自中亚的西风气流对应PM₁₀高值,夏季来自中国新疆西部的气流也对应较高PM₁₀值,秋季各轨迹对应PM₁₀值相当,冬季来自南亚方向气流对应PM₁₀高值.PM₁₀春季贡献源区主要位于中国新疆西部、阿富汗东北部、巴基斯坦东北部、塔吉克斯坦中部及东部地区,夏季主要位于中国新疆西部喀什与和田北部地区,秋季主要位于土库曼斯坦东部、乌兹别克斯坦东南部、巴基斯坦北部、阿富汗北部与塔吉克斯坦南部接壤地区,冬季主要位于巴基斯坦东北部、印度北部以及阿富汗北部.     

帕米尔高原东部PM10输送路径及潜在源分析

基于HYSPLIT后向轨迹模式和NCEP的GDAS数据（2019年3月~2020年2月）,对抵达帕米尔高原东部的48h后向气团轨迹按季节聚类,其PM₁₀和PM_2.5年均值分别为（29.4±16.4）,（9.3±5.1）μg/m³,大气颗粒物以PM₁₀为主,结合同期PM₁₀浓度数据,分析不同路径对帕米尔高原东部PM₁₀聚集的贡献,并利用潜在源贡献因子法（PSCF）和浓度权重轨迹法（CWT）,揭示研究期间帕米尔高原东部不同季节PM₁₀的潜在源分布及其贡献水平.结果表明：帕米尔高原东部PM₁₀输送路径的季节特征明显,春季来自中亚的西风气流对应PM₁₀高值,夏季来自中国新疆西部的气流也对应较高PM₁₀值,秋季各轨迹对应PM₁₀值相当,冬季来自南亚方向气流对应PM₁₀高值.PM₁₀春季贡献源区主要位于中国新疆西部、阿富汗东北部、巴基斯坦东北部、塔吉克斯坦中部及东部地区,夏季主要位于中国新疆西部喀什与和田北部地区,秋季主要位于土库曼斯坦东部、乌兹别克斯坦东南部、巴基斯坦北部、阿富汗北部与塔吉克斯坦南部接壤地区,冬季主要位于巴基斯坦东北部、印度北部以及阿富汗北部.     

中国典型城市O3与前体物变化特征及相关性研究

为了解我国不同气候背景城市O₃污染及其与前体物的关系,选取北京市、沈阳市、银川市、成都市、南京市和广州市作为典型代表城市,基于这6个城市2014-2016年ρ（O₃）、ρ（NO₂）和ρ（CO）资料对O₃与其前体物质量浓度变化特征及二者相关性进行研究.结果表明:①2014-2016年6个城市ρ（O₃）年均值大小顺序依次为南京市>沈阳市>北京市>银川市>成都市>广州市,ρ（NO₂）年均值大小顺序依次为北京市>成都市>南京市>沈阳市>广州市>银川市,ρ（CO）年均值大小顺序依次为北京市>银川市>成都市>沈阳市>南京市>广州市.2014-2016年除广州市ρ（O₃）下降、沈阳市变化不明显外,其他城市ρ（O₃）总体呈上升趋势;各城市ρ（NO₂）和ρ（CO）普遍呈下降趋势.②广州市ρ（O₃）夏季最高、春季最低,其他城市四季ρ（O₃）大小顺序依次为夏季>春季>秋季>冬季;北京市、沈阳市和银川市四季ρ（NO₂）和ρ（CO）大小顺序依次为冬季>秋季>春季>夏季,成都市、广州市和南京市为冬季>春季>秋季>夏季.各城市ρ（O₃）和ρ（O_x）日变化呈单峰型,ρ（NO₂）和ρ（CO）日变化呈双峰型.③6个城市城区ρ（O₃）均低于清洁对照点,城区ρ（NO₂）和ρ（CO）均高于清洁对照点,并且城区与清洁对照点O₃及其前体物质量浓度差值随城市和月份变化存在一定的差异.④各城市ρ（O₃）与ρ（NO₂）和ρ（CO）均呈负相关,与ρ（O_x）呈显著正相关;城区ρ（O₃）与ρ（NO₂）和ρ（CO）的相关性均好于清洁对照点,清洁对照点ρ（O₃）与ρ（O_x）的相关性则好于城区.⑤各城市ρ（O₃）超标率随ρ（NO₂）和ρ（CO）的增加均呈先迅速上升再快速减小,之后缓慢变化的特征,但ρ（O₃）超标率峰值对应的ρ（NO₂）和ρ（CO）有所差异.研究显示,日照条件较好的银川市、北京市和沈阳市O₃与其前体物相关性较成都市、南京市和广州市强.      

京津冀及周边地区“2+26”城市臭氧的季节性变化规律

城市臭氧(O₃)污染已成为当前主要的大气污染问题之一,也是空气污染防控面临的新挑战. 然而,基于长时段连续监测数据的O₃浓度季节性变化规律及成因解析仍较薄弱. 本文基于2014年3月1日—2021年2月28日空气质量在线监测平台日尺度数据,通过偏相关等方法探讨京津冀及周边地区“2+26”城市O₃的季节性变化规律. 结果表明:①“2+26”城市2014—2020年O₃年均浓度上升速率为3.82 μg/(m3·a),呈现先上升后下降的趋势,下降速率小于上升速率;O₃浓度的季节性变化特征表现为夏季>秋季>春季>冬季. ②2014—2020年O₃轻度污染天数占比最大且呈上升趋势,除北京市外,其他城市夏季O₃中度污染天数上升趋势明显. ③2017—2020年O₃浓度与CO、NO₂浓度的显著负相关性在夏季和冬季有所增强. O₃与SO₂浓度的关系由2014—2017年春季、夏季和秋季的显著负相关变为2017—2020年夏季和冬季的显著正相关(P<0.05). ④春季和秋季O₃浓度与日均气温呈显著正相关,夏季和冬季O₃浓度与相对湿度呈显著负相关,与日均风速的相关性则相对较弱. 研究显示,“2+26”城市O₃污染协调治理成效显著,需在保持现有NO_x控制力度基础上强化VOCs控制,加强SO₂治理,进一步遏制夏季O₃浓度上升.      

哈尔滨市臭氧时空分布特征及气象要素的关系

利用2015~2018年哈尔滨市臭氧（O₃）监测数据，与其他典型城市进行对比，详细分析了哈尔滨市O₃的时间和空间分布特征，及其与气象要素的关系。结果表明：哈尔滨市2015~2018年O₃污染程度比北上广及长春，沈阳，大连等城市轻；哈尔滨市O₃污染具有明显的季节特征，春夏季O₃超标率大于秋冬季；月变化趋势呈现倒“U”型，O₃高值集中在5~7月；日变化为单峰分布，在13：00~15：00时浓度维持在全天高值； O₃浓度表现为“周末效应”，工作日O₃浓度略高于周末；空间分布特征表明：哈尔滨市外围郊区O₃浓度普遍高于内围市区；在O₃污染高发的5~7月，太阳辐射强度在800~1200W/m²、气温越高、风速越大和相对湿度越小，O₃超标率越高。     

基于过程分析的京津冀区域典型城市臭氧成因

随着京津冀区域臭氧（O₃）污染问题日渐突出,探究和分析京津冀区域O₃变化特征和污染过程形成原因对区域大气污染防治工作具有重要意义.观测结果显示,春夏季京津冀区域较高的O₃浓度呈现南高北低的分布,北京、天津和石家庄这3座城市O₃高浓度往往伴随着偏南风的影响.基于WRF-Chem模式模拟和过程分析技术对2019年京津冀区域O₃变化特征和成因进行了深入分析,典型城市化学过程、垂直混合和输送的日变化有着鲜明的季节变化差异.其中在夏季午后化学过程是各城市O₃浓度增加的主要来源;垂直混合导致天津和石家庄O₃浓度增加,但使得北京O₃浓度减少;天津和石家庄存在净输出,而北京则为净流入.通过对比分析O₃污染和清洁过程结果表明,化学过程主导北京和石家庄污染过程午后O₃浓度增加,天津则为垂直混合,此外,北京和石家庄存在O₃净输入,天津则为净输出;而清洁过程中,垂直混合主...     

北京冬春和夏初季节大气O3浓度的垂直分布特征

为探究北京地区不同季节大气O₃浓度垂直分布特征,于2010年12月1日—2011年3月31日（冬春季）和2011年5月7日—6月9日（夏初）,在北京北部地区的中国环境科学研究院内,利用第三代移动式大气环境激光雷达系统,对$\varphi $（SO₂）、$\varphi $（NO₂）以及$\varphi $（O₃）和气溶胶后向散射系数垂直方向和垂直剖面进行试验观测,并结合天气要素的变化进行了分析研究.结果表明:①$\varphi $（O₃）存在明显的季节变化,表现为夏季>春季>冬季,同时晴天、微风、逆温条件等气象背景是O₃污染过程出现的主要气象因素,在微风和南风的情况下,会出现高$\varphi $（O₃）带,在北风影响情况下,$\varphi $（O₃）相对较低,雨水冲洗的作用对$\varphi $（O₃）分布也有明显的影响;②$\varphi $（O₃）的日变化曲线呈单峰单谷型,$\varphi $（O₃）峰值一般出现在14:00—18:00之间,谷值则出现在22:00—翌日09:00之间;③$\varphi $（O₃）垂直分布呈现单峰、双峰、多峰型分布等多种垂直分布特征,10 km以上高空这3种分布特征均有出现,但是在5 km以下的近地面$\varphi $（O₃）垂直和斜程分布基本呈现多峰型,斜程方向上$\varphi $（O₃）的高低与下垫面及其所排放的O₃前体物有密切的关系;④$\varphi $（O₃）垂直分布呈现一定的不均匀性,其数值范围浮动比较小,最大值之间相差30×10-9.研究显示,$\varphi $（O₃）垂直规律主要表现出两种分布特征,一种是在3~5 km处有高浓度的堆积区,另一种则没有明显高值堆积区.      

邯郸市PM2.5和O3污染特征及潜在源分析

通过对2013—2020年邯郸市的大气污染物浓度及气象参数进行统计分析,探究了大气污染物的浓度变化特征,运用轨迹聚类分析和潜在源贡献因子法(PSCF)研究了邯郸市复合污染日PM_2.5和O₃的传输路径及潜在源区.结果表明：邯郸市PM_2.5-O₃复合污染出现在3—10月,与单O₃污染相比,PM_2.5-O₃复合污染时的O₃峰值浓度和平均浓度较高,当温度为19.1～25.7℃,湿度为32%～63%,风速较低时,最有利于PM_2.5-O₃复合污染发生;单O₃污染和复合污染期间的O₃主要来自邯郸周围的短距离传输,单PM_2.5污染主要来自西北气流的长距离运输和邯郸周围的短距离传输,而复合污染日期间的PM_2.5主要来自西北气流的长距离运输;相较于单O₃污染,2013、2014、2...     

2016~2018年中国城市臭氧浓度时空聚集变化规律

为揭示中国O₃浓度的时空格局及聚集变化规律,通过对2016~2018年全国338个城市1144个监测站点的O₃浓度观测数据,使用空间插值及空间自相关等方法进行分析研究.结果表明：2016~2018年全国O₃浓度（第90百分位数）总体呈现上升趋势（由2016年的141.54μg/m³上升到2018年的153.21μg/m³）,污染态势逐年加重,且华北及长江中下游等人口稠密地区O₃浓度最高,O₃浓度的空间分布呈现显著的聚集性和相似性规律,且聚集性逐年增强,O₃浓度的年聚集区主要呈现北高南低的分异,高高值聚集区主要集中在北方（城市占比22.19%~29.59%）,低低值聚集区则主要集中在南方（城市占比15.98%~22.19%）,此外,O₃浓度高高值聚集区与低低值聚集区空间分布的季节变化规律以顺时针周期性变化为主：3a来,春季集聚区分布与年集聚情况相同,夏季高高值,低低值聚集区逐渐向西扩大聚集范围,秋季则顺时针转变为东高西低的分异情况,随后高高值（低低值）聚集区沿顺时针方向南（北）移动,到冬季则转变为南高北低的空间分异情况.     

基于EOF分解和KZ滤波的2019～2021年中国臭氧时空变化及驱动因素分析

基于我国337个地级行政区2019～2021年的3～8月O₃逐时浓度数据及同期气象数据，使用经验正交函数(EOF)分解，分析了我国O₃浓度的主要空间分布模态变化趋势及其主要气象驱动因素.选取31个省会城市，利用KZ滤波将O₃及气象因子的时间序列分解为短期分量、季节分量和长期分量，结合逐步回归模型，建立O₃与气象要素之间的关系，进而重构“气象调整”后O₃浓度的长期分量时间序列.结果表明，在我国O₃浓度变率的总体空间特征基本稳定的背景下，O₃浓度的第一模态整体呈趋同性变化，即O₃浓度变率的高值区域波动性减弱，低值区域波动性增强.气象调整前后不同城市O₃浓度的变化趋势存在一定差异，大部分城市O₃浓度经调整后的长期分量较调整前更“平缓”.其中，气象因素对石家庄、济南和广州等城市O₃浓度长期变化的影响较大，而前体物排放变化对福州、海口、长沙、太原、哈尔滨和乌...     

2020年“三连击”台风对我国东部地区O3污染的影响分析

基于空气质量监测、地面气象资料、风廓线雷达观测等数据和HYSPLIT模型,对2020年8月26日至9月8日2008号台风“巴威”、 2009号台风“美莎克”和2010号台风“海神”影响期间我国中东部地区的O₃污染特征及成因进行了分析.结果表明“,三连击”台风期间京津冀及周边地区和长三角地区出现O₃污染的站点数均超过50%“,海神”影响期间两个区域O₃污染日数分别达到2.22 d和2.97 d,持续性特征显著.台风位置对O₃浓度影响明显,当台风位于24 h和48 h警戒线之间时,京津冀及周边地区O₃浓度最高;当台风移动至34°N以北时,长三角地区最易于出现区域性O₃污染.上海O₃污染主要出现在台风西侧偏北气流控制下,来自上游的区域传输对O₃及前体物浓度升高影响明显;1 000 m以下的下沉气流使O₃在夜间维持较高浓度.济南O₃污染期间大气中低层盛行下沉气流.8月28～30...     

2015～2021年京津冀及周边地区PM2.5和臭氧复合污染时空特征分析

为了解京津冀及周边地区“2+26”城市PM_2.5和O₃复合污染时空分布特征,利用ArcGIS和SPSS软件对2015～2021年京津冀及周边地区“2+26”城市空气质量数据和气象数据进行关联性分析.结果表明：(1) 2015～2021年PM_2.5污染持续减缓,污染集中在区域中南部;O₃污染呈波动上升趋势,空间分布呈现“西南低,东北高”的格局.季节变化来看,PM_2.5浓度主要为：冬季>春季≈秋季>夏季,O₃-8h浓度为：夏季>春季>秋季>冬季.(2)“2+26”城市PM_2.5超标天数持续下降,O₃超标天数波动上升,复合污染日下降趋势显著;PM_2.5和O₃污染在夏季呈强正相关,相关系数最高达0.52,冬季呈强负相关.(3)对比典型城市臭氧污染时期与复合污染时期气象条件,复合污染发生的温度区间集中在23.7～26.5℃、湿度48%～65%和S～S...     

京津冀臭氧变化特征及与气象要素的关系

基于2014~2017年京津冀13座城市的O₃-8h数据,分析O₃时间变化特征及污染状况.在此基础上,结合同期气象数据研究近地层O₃浓度与气象要素的关系.结果表明：2014~2017年京津冀区域O₃-8h整体呈上升趋势,增长率为4.50μg/m³.区域内O₃污染整体加重,北京、保定O₃污染较为严重;2014~2015年O₃浓度与超标情况的月变化主要呈单峰型变化,峰值出现在5月;而2016~2017年为不规则双峰型变化,峰值出现在5~6月和9月.与气象因子的相关性表明：气象要素对O₃的影响具有明显的季节差异,其中春、夏、秋季气温是影响O₃浓度变化的主要因素,而在冬季相对湿度与风速为影响O₃浓度变化的主要因素.此外,分析表明北京、天津、石家庄3大城市夏季形成高浓度O₃的阈值明显不同.     

不同季节天津市PM2.5与O3潜在源区及传输路径分析

为探究天津市各季节PM_2.5与O₃污染的非本地源贡献情况,本文以2017—2019年为研究时段,应用HYSPLIT模型,基于MeteoInfo软件对不同季节气流后向轨迹进行聚类分析,通过计算潜在源贡献因子(potential source contribution function, PSCF)、浓度权重轨迹(concentration-weighted trajectory, CWT)对天津市PM_2.5与O₃污染的外来潜在源区以及可能的污染传输途径进行研究. 结果表明:①天津市PM_2.5和O₃污染均较为严重,且具有明显季节性特征. 天津市各季节的气流变化明显,春、秋两季以西南方向气流为主,夏季以来自渤海的气流为主,冬季则以西北方向气流为主. ②天津市西南方向气流在各季节对应的污染物浓度均较高,春、秋两季西南方向气流携带的ρ(PM_2.5)和O₃浓度8 h滑动平均值〔简称“ρ(O₃-8 h)”〕均最高;夏季,西南方向气流携带的ρ(O₃-8 h)最高;冬季,西南方向轨迹携带的ρ(PM_2.5)最高. ③西南方向上河北省南部的邯郸市,山东省西部的菏泽市、聊城市,以及河南省北部的开封市、濮阳市、新乡市均为天津市PM_2.5与O₃污染的主要潜在源区. 此外,冬季张家口市和唐山市对天津市PM_2.5污染的潜在影响也较大. 冬季影响天津市PM_2.5污染的外来潜在源区情况较为复杂,除西南气流外,其还受西北部与东部气流的影响. 研究显示,天津市大气污染区域联防联控需重点关注河北省南部、河南省北部以及山东省西部城市的潜在输送影响.      

2013—2018年中国近地面臭氧浓度空间分布特征及其与气象因子的关系

气象因子对近地面臭氧（O₃）浓度有重要影响.为探究O₃与气象因子的关联特征以及O₃的周期性特征,利用反距离权重插值、Kolmogorov-Zurbenko滤波和多元线性回归分析了2013—2018年我国O₃和气象因子数据.结果表明:①2013—2018年中国O₃日最大8 h滑动平均值〔ρ（O₃-max-8 h）〕第90百分位数呈上升趋势,增速为2.6 μg/（m3·a）;ρ（O₃-max-8 h）高值区（≥180 μg/m3）主要分布在华北平原和长江中下游平原一带,高值区范围在华北平原地区呈扩大趋势,在长三角和珠三角地区呈缩小趋势.②ρ（O₃-max-8 h）短期和季节分量的贡献在空间上呈“互补”的分布特征.短期分量的贡献（75%）在东南沿海地区最高,在内陆大部区域较低（< 30%）;季节分量的贡献（15%）在东南沿海地区最低,在内陆大部区域较高（>60%）.③在华北平原至长三角地区一带,长期气象因子变化是ρ（O₃-max-8 h）升高的重要原因;而在华南、西南和东北区域,气象因子变化对ρ（O₃-max-8 h）的影响并不显著.④ρ（O₃-max-8 h）与温度、太阳总辐射量的相关性（r>0.86）均在四川盆地至湖北省一带最高,ρ（O₃-max-8 h）与相对湿度在中部和西部区域呈正相关（r>0.64）,ρ（O₃-max-8 h）与风速在华北平原呈强正相关（r>0.89）.研究显示,中国近地面O₃具有显著的时空分布特征,气象因子与太阳总辐射量对O₃空间分布的影响具有较大的区域差异.      

长三角地区春季臭氧污染特征及其对冬小麦产量的影响

春季是长三角地区对流层O₃污染的高峰期之一,高浓度的O₃暴露会影响冬小麦生长导致减产.利用长三角地区各城市2014年春季逐时ρ（O₃）观测数据,研究了长三角地区春季O₃污染特征,并结合O₃暴露指数（M7指数和AOT40指数）和剂量-响应关系模型,详细评估了长三角地区O₃污染对冬小麦产量的影响.结果表明:长三角地区春季ρ（O₃）空间上总体呈南低北高的分布,长三角地区北部江苏和上海的ρ（O₃）明显高于南部的浙江地区,在浙江北部、江苏和上海等地区,整个春季日最大8 h ρ（O₃）平均值超过107 μg/m3,最高值出现在5月,超过128 μg/m3;一半以上的城市ρ（O₃）超标[超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》中8 h滑动平均ρ（O₃）的二级标准限值（160 μg/m3）]日数在10 d以上,其中南京和扬州超标日数最多,分别为27和20 d;相应地,O₃暴露指数也呈南低北高的分布,其中苏北地区O₃暴露指数最高,导致长三角地区平均冬小麦相对损失达5.7%（M7）~25.5%（AOT40）,造成的产量损失为7.85×105 t（M7）~4.49×106 t（AOT40）,其中,苏北地区为5.8%（M7）~25.9%（AOT40）,造成的产量损失为6.77×105 t（M7）~3.86×106 t（AOT40）,占长三角地区冬小麦产量损失的86%以上.研究显示,当前长三角地区O₃污染及其对冬小麦产量的影响已相当严重,特别是对苏北地区,而苏北地区是我国重要的冬小麦产地之一,因此,应当科学有效地治理O₃污染以缓解粮食安全问题.      

河南省臭氧污染趋势特征及敏感性变化

基于环境空气质量站点数据及卫星遥感数据,研究了河南省近地面臭氧（O₃）2015～2020年变化特征、趋势和生成敏感性.结果表明,2015～2020年,河南省近地面O₃浓度先上升后下降,2018年浓度最高,O₃日最大8 h滑动平均值（MDA8）年均值为110.70μg·m^-3,各站点间的MDA8值差异逐渐缩小;河南省月均MDA8时间序列表现为上升趋势,增长速率为2.46μg·（m³·a）^-1,经Mann-Kendall趋势检验,除漯河、南阳和平顶山市外其它地市上升趋势均具有显著性意义（P<0.05）;6 a间四季MDA8浓度也呈增长趋势,增长大小为：秋季（19.31%）>冬季（17.09%）>春季（16.82%）>夏季（7.24%）; 2015～2019年河南省对流层NO₂高值集中在西北部,浓度呈下降趋势,下降速率为0.34×10¹⁵ molecules·（cm²·a）...