淄博市城郊臭氧污染特征及影响因素分析

本文基于淄博市2019年18个自动监测站连续1 a的O₃与前体物（NO_x、 VOCs和CO）,及常规气象监测数据（气温、相对湿度、风速和能见度）,选取城区和郊区代表性站点,研究了O₃与前体物的污染特征以及O₃生成的影响因素.结果表明,淄博市2019年O₃-8h浓度超标率为25.8%,超标天多出现在5～9月;城区NO_x浓度高于郊区,而O₃和VOCs浓度较低;各污染物的小时变化率具有明显的季节特征,秋冬季节O₃上升和前体物下降时间均较春夏季节晚1 h左右,且O₃生成累积的高峰时段缩短,城区O₃浓度的整体上升速率高于郊区;对O₃及各影响因素的相关性分析、偏相关分析及线性回归分析得到,O₃与前体物和相对湿度呈负相关,与能见度、气温和风速呈正相关,各因素间存在相互影响;城区站点O₃生成的主控因子有相对湿度、 NO<...     

济南市和青岛市2014—2021年臭氧浓度变化特征及其气象影响因素

为研究济南市和青岛市臭氧(O₃)浓度长期变化特征及其气象影响因素,基于2014—2021年近地面O₃连续8年观测资料和同期气象资料,揭示O₃浓度长期变化特征,分析O₃浓度与气象因子关系,阐明O₃主要输送路径和潜在源区.结果表明：(1)整体上,济南市O₃污染程度高于青岛市,2个城市O₃污染均集中在4—10月.长期趋势上,2014—2021年济南市O₃日最大8 h平均浓度第90百分位数(简称“O₃-8 h 90^th浓度”)总体呈先升后降的趋势,峰值出现在2019年;青岛市2019年和2017年O₃-8 h 90^th浓度相对较高,其他年份O₃-8 h 90^th浓度差异不大.月变化上,济南市O₃-8 h 90^th浓度季节性变化较明显,呈单峰状;而青...     

基于机器学习的郑州市大气PM2.5与O3浓度预测方法及气象因子的影响分析

近年来,我国面临着细颗粒物(PM_2.5)污染形势依然严峻以及臭氧(O₃)污染日益凸显的双重压力.为进一步准确预测郑州市大气PM_2.5与O₃浓度并探明气象因子的影响,本研究使用2018-2022年郑州市大气污染物和气象因子逐时数据,结合统计学单因素分析和机器学习LightGBM模型多因素分析,建立了一种基于长时间序列数据的PM_2.5与O₃浓度预测及气象因子影响分析的综合分析方法.结果表明：(1)训练后的LightGBM模型能够较好地预测PM_2.5污染,准确率达80.8%;对O₃污染预测的准确率为52.5%.(2)郑州市大气PM_2.5浓度与气压呈正相关,与比湿和环境温度均呈负相关;大气O₃ 8 h滑动平均浓度(O₃-8 h浓度)与比湿和太阳辐射均呈正相关,与气压呈负相关.(3)有利的气象条件可能是2021年PM_2.5年均浓度得到显...     

台风“浪卡”过程对海南岛臭氧污染的影响分析

为了探讨2016号台风“浪卡”对海南岛臭氧(O₃)浓度的影响,选取了2020年10月10～14日海南岛逐时空气质量监测数据、气象要素数据、ERA5再分析资料和“葵花8号”红外亮温TBB产品,采用相关分析和后向轨迹模拟方法进行深入讨论.结果表明,10月11～13日台风过程期间均有市县O₃最大8 h滑动浓度平均值[ρ(O₃-8h)]超标,海南岛平均ρ(O₃-8h)峰值出现在10月12日,为130.15μg·m^-3,共有4个市县O₃-8h浓度超标,其中临高县达到了全岛最高值,为198.44μg·m^-3.台风过程期间海南岛小时O₃浓度与降水量、相对湿度和风速呈负相关关系,与气压和气温呈正相关关系,其中与降水量、气压和相对湿度的相关系数通过了99.9%的信度检验.我国东南部沿海省份是海南岛此次O₃污染的主要贡献源区.受西太平洋副热带高压(副高)内部的下沉气流和台风“浪卡”外围下沉气流共同影响,源区大气...     

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.      

大气环流型对珠三角2015～2020年臭氧变化的影响

基于2015～2020年的珠三角臭氧(O₃)日最大8 h浓度平均值[MDA8 O₃,ρ(O₃-8h)]的观测数据和气象再分析数据,运用Lamb-Jenkinson天气分型法(LWTs)分析不同大气环流型的特征并定量其对MDA8 O₃年际变化的贡献.结果表明,珠三角发生的18种天气型中ASW型更容易出现O₃污染现象,而NE型会导致更严重的O₃污染.根据850 hPa风场的风向变化及中心系统的不同位置将18种天气类型合并为5个天气类别来探讨不同天气型的O₃生成机制,发现ρ(O₃-8h)高的天气类别为N-E-S方向类别[(161±68)μg·m^-3]和A类别[(122±39)μg·m^-3],二者ρ(O₃-8h)与日最高气温和太阳净辐射量都呈显著正相关.N-E-S方向类别为秋季主导大气环流型,而A类别多发生在春季,其中春季珠三角发生的90%O_3<...     

北京市夏季近地层臭氧对气温的量化响应关系

为研究不同污染水平下,O₃浓度对气温升高的敏感程度,利用2018—2020年5—9月近地层O₃日最大8 h平均浓度(O₃-8 h浓度)和日最高地面气温(Tmax)数据,拟合O₃-8 h浓度对T_max变化的响应斜率(m O₃-T),据此对比分析不同类型站点m O₃-T的差异和O₃污染特征.结果表明：(1)各站点O₃-8 h浓度均随T_max升高而增加,在24～36℃气温范围内该趋势最明显.(2)城区点m O₃-T最高,高达10.6μg/(m3·℃);北部远郊区点和北部背景点m O₃-T较低,低至5.2μg/(m3·℃);近郊区点与城区点的m O₃-T相当.(3)总体看,北京市m O₃-T较高,与O₃污染高发地—美国加州南海岸地区20世纪90年代相当,说明目前北京市O...     

中国臭氧时空分异及热点城市群气象关联特征

基于2018～2020年臭氧的日最大8h滑动平均值(O₃-8h),采用空间自相关分析、暴露风险评估和多元线性回归等方法,研究了全国337个城市O₃的时空分异及其人口加权的暴露风险特征,识别了热点城市群并解析了热点城市群O₃的气象关联特征.结果表明:O₃具有显著的空间聚集特征,其中浓度高于160μg/m³(国家二级浓度限值,GB3095-2012)、超标率高于20%和人口加权暴露风险等级为高的区域主要集中在京津冀城市群(BTH-UA)、中原城市群(CP-UA)和长江三角州城市群(YRD-UA).其次,2018～2020年月均O₃-8h变化呈“M型”分布,各年最高值分别出现在6月、9月和5月,月均ρ(PM_2.5),ρ(NO₂),ρ(SO₂)和ρ(CO-95)均呈现“W型”分布,并且在12月和1月达到最高值,与O₃均呈现明显的负相关关系;月均ρ(PM_2.5     

2018—2021年京津冀及周边地区“2+26”城市PM2.5与O3污染特征及气象影响

为了解《打赢蓝天保卫战三年行动计划》期间(2018—2020年)以及之后(2021年)我国重点污染区域空气质量情况,并区分排放源控制与气象条件的贡献,本文利用逐小时监测的PM_2.5、O₃浓度以及气象要素数据,研究了2018—2021年京津冀及周边地区“2+26”城市PM_2.5与O₃污染特征,结合KZ (Kolmogorove Zurbenko)滤波方法定量分析了排放源与气象条件对PM_2.5与O₃浓度长期趋势的贡献. 结果表明:①2018—2021年“2+26”城市PM_2.5浓度年均值与O₃-8 h-90th浓度(O₃日最大8 h平均浓度的第90百分位数)均呈逐年下降趋势. 2018—2021年PM_2.5浓度年均值分别为60、57、51和45 μg/m3,河北省南部、河南省与山东省南部PM_2.5浓度年均值均较高;O₃-8 h-90th浓度分别为198、195、179和171 μg/m3,2018年保定市、石家庄市、聊城市与晋城市的O₃-8 h-90th浓度(>210 μg/m3)均较高,而2021年太原市O₃-8 h-90th浓度(192 μg/m3)较高. ②PM_2.5与O₃-8 h浓度(O₃日最大8 h平均浓度)的长期分量在大部分城市受气象条件影响较为明显. 受气象条件影响的PM_2.5浓度长期分量在2018—2020年无明显趋势,在2021年呈下降趋势;受排放源影响的PM_2.5浓度长期分量在2018—2020年呈下降趋势,在2021年无明显趋势. 受气象条件影响的O₃-8 h浓度长期分量在2018—2020年呈下降趋势,在2021年呈上升趋势;受排放源影响的O₃-8 h浓度长期分量在2018年呈下降趋势,在2019—2021年无明显趋势. ③11个气象因子中,温度和相对湿度对PM_2.5与O₃-8 h浓度变化的影响较大,当温度与相对湿度均比前一天升高时,更有利于PM_2.5与O₃-8 h浓度的同时升高. 研究显示,“2+26”城市PM_2.5与O₃污染受气象条件影响显著,温度与相对湿度的变化对判定PM_2.5与O₃-8 h浓度同时升高的现象有一定积极意义.      

2015~2020年海南省臭氧时空变化及其成因分析

基于2015～2020年海南省32个大气环境监测站监测数据,以及同期的常规气象观测资料,采用经验正交函数分解方法（EOF）、气候倾向率和趋势系数分析等方法,探讨了海南省O₃-8h（最大8 h平均）时空分布特征,及其与前体物和气象因子的关系.结果表明,海南省ρ（O₃-8h）呈北部和西部偏高,中部、东部和南部偏低的分布特征,最高值出现在东方市(91.5μg·m^-3). 2015～2020年共有12个市县ρ（O₃-8h）呈下降趋势,其中有6个市县达到了95%的信度检验.ρ（O₃-8h）季节变化特征明显,秋季最高,春季和冬季次之,夏季最低.秋季ρ（O₃-8h）表现为上升趋势,而其余三季为下降趋势. EOF分解的前两个特征向量场的累积方差为72.58%,能够较好地描述ρ（O₃-8h）的主要分布特征.第一模态体现了ρ（O₃-8h）变化的一致性,第二模态体现了地区性差异.ρ（O₃-8h）的变化与前体物和气...     

河南省近地表O3污染特征及其与气象因素之间的关系

Meteorological factors have an important influence on ozone (O₃) concentration. In order to explore the characteristics and causes of near-surface O₃ pollution in Henan Province, based on the datasets of ambient air quality monitoring stations and national basic ground climate stations in Henan Province from 2014 to 2020, this study examined the spatiotemporal characteristics of O₃ pollution in Henan Province and the relationship between O₃ and precursors and meteorological factors, and the potential sources of O₃ in Henan Province were also explored. The results showed that: (1) In terms of temporal characteristics, the annual average O₃ concentration of the maximum daily 8 h average (O₃-8 h) in Henan Province generally decreased from 2014 to 2020, showing an ‘M’ type temporal evolution. For seasonality of O₃-8 h concentration, it was highest in summer and decreased sequentially in spring, autumn, and winter, while both O₃-8 h concentration and the number of days exceeding the standard peaked in June. In terms of spatial characteristics, the O₃ concentration was generally lower in northern than in southern China, and lower in western than in eastern China. The areas with high concentrations were concentrated in southern Henan Province. (2) The O₃-8 h concentration was significantly negatively correlated with the precursor NO₂ and CO concentrations. (3) From the perspective of meteorological factors, O₃-8 h concentration was positively correlated with air temperature and negatively correlated with relative humidity, indicating that high temperature (≥26 ℃) and low humidity (≤40%) were favorable for the increasing of O₃-8 h concentration. Affected by the prevailing northerly winds in autumn and winter, the O₃-8 h concentration in Henan Province showed a spatial pattern of low values in the north and high values in the south in autumn and winter, and the prevailing southerly wind in summer was conducive to the formation and maintenance of O₃ in Henan Province. (4) In the summer of 2019, the main source areas of O₃ and precursors increased gradually and changed from both inside and outside the province to mainly outside the province. Affected by the boundary cities and topographic conditions, O₃ in Henan Province accumulated locally in summer. The study shows that the near-surface O₃ pollution in Henan Province has significant spatial and temporal distribution characteristics, the pollution degree is generally reduced. The precursors of O₃ and meteorological factors (temperature, relative humidity, wind) have significant effects on O₃, and O₃ transport paths and potential sources change with time in summer.      

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.     

2015—2021年四川盆地近地面O3时空演化及潜在源区分析

近地面O₃污染已经成为我国最严重的环境问题之一,特别是在地形相对闭塞的盆地区域更加突出,而盆地地形区域O₃的时空演化、潜在源区及驱动因素尚未被完全揭示.因此,以典型盆地地形区—四川盆地为研究区,基于长时间尺度(2015—2021年)的O₃浓度监测数据,采用后向轨迹、时空地理加权回归等模型探讨O₃的时空变化特征、传输路径、潜在源区以及驱动因素的空间分布特征.结果表明：(1)时间分布上,2015—2021年四川盆地O₃-8 h浓度第90百分位数为(143±7)μg/m³,夏季O₃-8 h浓度高于其他季节,O₃-8 h浓度存在明显的“周末效应”和昼夜差异.(2)空间格局上,四川盆地O₃-8 h浓度第90百分位数总体呈西高东低的分布特征,西部平原地带是核心污染区域.(3)2015—2021年影响成都市的气流轨迹中短距离输送轨迹占比为74.24%,长距离输送轨迹占比平均值为25.76%. 2015—2...     

兰州市大气臭氧与其前体物及气象因子相关性研究

兰州市在"一带一路"建设中发挥着重要的战略支点作用.基于OMI（ozone monitoring instrument,臭氧层监测仪）数据产品,对2006-2015年兰州市对流层O₃柱浓度与前体物及气象因子的相关性进行研究.结果表明:2006-2015年兰州市对流层O₃柱浓度值与HCHO总柱浓度值均随时间的变化呈先增后减的趋势,对流层NO₂柱浓度值呈逐年递减的趋势;相关性分析得出,对流层O₃柱浓度与HCHO总柱浓度、对流层NO₂柱浓度相关性较高的地区范围呈先增后减的趋势.在敏感控制区上,2006-2015年VOCs敏感控制区从有到无,VOCs-NO_x协同敏感控制区范围逐渐缩小,NO_x敏感控制区范围逐渐扩大;在气象因子上,对流层O₃柱浓度与气温、日照时间呈显著正相关,与气压、降水量呈显著负相关.在偏北风向上,风速为1.7~1.9 m/s时,兰州市大气对流层O₃柱浓度相对较高.研究显示,NO_x排放量的减少能有效降低兰州市对流层O₃柱浓度.      

嘉兴夏季臭氧污染的近地层垂直变化特征

基于2018年浙江省嘉兴市14个环境国控站点的O₃历史资料与气象要素,研究O₃与气象要素的关系,并结合差分吸收臭氧雷达的垂直臭氧探测资料,分析近地层O₃廓线变化特征.结果表明,嘉兴地区发生高浓度O₃污染的关键气象要素为24~36℃的大气温度和36%~77%的相对湿度,24℃以上的大气温度与77%以下的相对湿度可作为启动预警O₃污染的气象指标.差分吸收臭氧雷达监测结果显示,无论O₃超标天与清洁天,在垂直方向上其浓度随高度先升后降,在600~800m范围出现峰值;O₃污染时段,在中午到午后低空形成持续向下的O₃输送带,这种低空O₃与地表O₃的叠加机制加重地表O₃污染程度,导致地表O₃超标与低空高浓度相伴出现;其廓线日变化规律表现出800m以下浓度在夜间和凌晨梯度不显著,日出后近地层O₃随时间快速增加,中午和午后持续高值,傍晚随时间逐渐下降的特征.后向轨迹分析表明,10,500,1000m高度层的气流后向轨迹聚类有相似性,500m处沿闽浙海岸线的轨迹簇对应O₃较10m处来自海上的轨迹簇高,这与500m处前体物输送堆积和紫外线辐射增强有关.污染过程近地层气流来向紧贴地面,但中高层有明显下沉气流使得O₃前体物在500m附近堆积,是造成2个典型污染过程中垂直方向上O₃高值出现在500m左右的原因之一.     

嘉兴夏季臭氧污染的近地层垂直变化特征

基于2018年浙江省嘉兴市14个环境国控站点的O₃历史资料与气象要素,研究O₃与气象要素的关系,并结合差分吸收臭氧雷达的垂直臭氧探测资料,分析近地层O₃廓线变化特征.结果表明,嘉兴地区发生高浓度O₃污染的关键气象要素为24~36℃的大气温度和36%~77%的相对湿度,24℃以上的大气温度与77%以下的相对湿度可作为启动预警O₃污染的气象指标.差分吸收臭氧雷达监测结果显示,无论O₃超标天与清洁天,在垂直方向上其浓度随高度先升后降,在600~800m范围出现峰值;O₃污染时段,在中午到午后低空形成持续向下的O₃输送带,这种低空O₃与地表O₃的叠加机制加重地表O₃污染程度,导致地表O₃超标与低空高浓度相伴出现;其廓线日变化规律表现出800m以下浓度在夜间和凌晨梯度不显著,日出后近地层O₃随时间快速增加,中午和午后持续高值,傍晚随时间逐渐下降的特征.后向轨迹分析表明,10,500,1000m高度层的气流后向轨迹聚类有相似性,500m处沿闽浙海岸线的轨迹簇对应O₃较10m处来自海上的轨迹簇高,这与500m处前体物输送堆积和紫外线辐射增强有关.污染过程近地层气流来向紧贴地面,但中高层有明显下沉气流使得O₃前体物在500m附近堆积,是造成2个典型污染过程中垂直方向上O₃高值出现在500m左右的原因之一.     

保定市PM2.5和臭氧污染特征分析

为深入了解保定市空气质量状况,揭示PM_2.5与臭氧(O₃)的变化特征及相互关系,利用小波分析法对保定市2013—2020年每年4—9月AQI、PM_2.5、O₃-8 h (O₃日最大8 h滑动平均值)和NO₂浓度的逐日数据进行分析. 结果表明:①2013—2018年保定市O₃污染呈逐年加重趋势,最大日浓度达到347 μg/m3;随着治理措施的颁布与实施,PM_2.5超标天数由2013年的97 d减至2020年的1 d,PM_2.5超标情况逐年改善. ②O₃超标天数由2013年的3 d增至2018年的95 d,2020年减至61 d;O₃超标天数占PM_2.5和O₃超标总天数的比例从2013年的3%增至2020年的98%,说明O₃逐渐成为影响保定市空气质量的主要污染物. ③2013年保定市O₃-8 h浓度低于“2+26”城市均值,2014—2020年O₃-8 h浓度高于或接近“2+26”城市均值,说明近年来保定市O₃-8 h浓度的升幅已超过“2+26”城市的平均水平. ④小波分析发现,2013—2020年(除2015年和2018年外)AQI与PM_2.5污染序列的第1主周期相近,从2017年开始,AQI与O₃-8 h污染序列的第1主周期和第2主周期均一致,说明近年来保定市空气污染逐渐由PM_2.5污染转为PM_2.5与O₃复合污染. ⑤在同一时间尺度范围内,PM_2.5与O₃-8 h污染序列的震荡频率基本一致,说明二者存在较明显的正相关关系;2015—2019年,NO₂与O₃-8 h污染序列的震荡频率趋于一致,说明保定市O₃-8 h浓度受前体物NO₂影响较大,2020年震荡频率有较大差异,这可能与新冠肺炎疫情复工后生产规模尚未完全恢复,致使NO₂、PM_2.5等污染物排放强度同比降低有关. 因此,减少NO₂排放,协同控制多污染物是实现保定市空气质量改善的主要途径.      

基于卫星和地面观测的中国典型城市群对流层内臭氧时空变化特征

为了探明近年来中国典型城市群(京津冀城市群、长三角城市群和珠三角城市群)臭氧(O₃)污染的发生规律,利用2005—2020年OMI-MLS (臭氧监测仪-微波临边探测器)对流层O₃柱总量探测数据以及2015—2020年地面O₃浓度监测数据分析我国三大城市群O₃的时空分布特征及其演变趋势,结果表明:①对流层O₃柱总量月峰值和年均值均呈京津冀城市群>长三角城市群>珠三角城市群的特征,京津冀和长三角城市群对流层O₃柱总量均在夏季〔分别为50.0和44.4 DU (dobson unit)〕最高,而珠三角城市群在春季(42.2 DU)最高. ②三大城市群对流层O₃柱总量在空间分布上具有不同的特征,京津冀城市群对流层O₃柱总量呈东南高于西北的特征,长三角城市群对流层O₃柱总量随纬度升高而增大,珠三角城市群对流层O₃柱总量南北局地差异较小;海拔对对流层O₃柱总量的空间分布有一定影响,海拔越高,对流层O₃柱总量越低. ③京津冀、长三角和珠三角城市群对流层O₃柱总量均呈逐年显著升高的趋势,年均增长量分别为0.25、0.28和0.27 DU,其中,京津冀城市群在对流层O₃柱总量较低的秋冬季年均增长(0.29 DU)最快,而长三角和珠三角城市群分别在对流层O₃柱总量最高的夏季和春季增长最快,均为0.39 DU. ④卫星探测的对流层O₃柱总量与地面监测的O₃日最大8 h滑动平均浓度(简称“O₃-8 h浓度”)在京津冀和长三角城市群相关性明显,而在珠三角城市群相关性较差. ⑤O₃-8 h浓度呈京津冀城市群>长三角城市群>珠三角城市群的特征,其中,京津冀城市群O₃-8 h浓度在2018年(110.9 μg/m3)最高,空间上由2016年之前的北高南低转变为南高北低,多数城市O₃污染较重且达标率较低;长三角城市群2017年O₃-8 h浓度(106.7 μg/m3)最高,2016年起O₃-8 h高浓度中心由东北逐渐向西部内陆迁移,沿海城市达标率增加;珠三角城市群O₃污染程度最轻,达标城市较多,但O₃-8 h浓度呈逐年上升趋势,并在2019年达最高值(100.4 μg/m3),且中心城市上升速率远大于外围城市. 研究显示,中国三大城市群对流层O₃柱总量和O₃-8 h浓度的时空分布特征存在显著差异,造成差异的因素也不同.