南京北郊大气臭氧周末效应特征分析

本研究根据2013-12-01~2014-11-30南京北郊臭氧(O_3)及其前体物(NO_x、CO、VOCs)的观测资料,分析了工作日与周末O_3、NO_x、CO和VOCs质量浓度变化的差异及成因.结果表明,南京北郊O_3具有明显的"周末效应":即工作日O_3质量浓度高于周末,前体物质量浓度的变化与之相反;O_3平均质量浓度分别为19.84μg·m~(-3)(冬季)、53.45μg·m~(-3)(春季)、57.17μg·m~(-3)(夏季)和40.43μg·m~(-3)(秋季),春季的周末效应较其它季节更为明显.NO_2/NO工作日与周末分别为3.63和3.46,工作日比周末高4.81%.工作日O_3累积时间更长,O_3累积速率更快,大气氧化性更强,是工作日O_3质量浓度高于周末的原因.VOCs、NO_x、NO和NO_2与O_3质量浓度的相关性均呈现出工作日大于周末的特点.     

夏季渤海NOx、O3、SO2和CO浓度观测特征

利用2000-08～2000-09渤海海上观测资料,初次揭示了渤海污染物浓度的时间变化特点,分析了光照、天气等因素对NO_x、O₃、SO₂和CO气体浓度的影响.SO₂浓度比较稳定,浓度平均值在0.006 mg·m^-3左右.O₃浓度变化主要受辐射影响.在弱天气形势下,CO和NO_x浓度分别在2.5～3.5 mg·m^-3.和0.1 mg·m^-3左右,台风天气会造成浓度在短时间内的剧烈增长.文中还简要说明了渤海大气污染与陆地污染的差异,评价了渤海夏季的空气质量.     

廊坊市夏季臭氧体积分数影响因素及生成敏感性

基于廊坊市夏季近地面O_3体积分数及其前体物VOCs和NO_x体积分数数据,结合气温、风速风向、总云量和太阳辐射强度等气象资料,分析了O_3体积分数的日变化规律以及气象因素对其的影响;利用VOCs/NO_x比值法和EKMA曲线法分析了O_3的生成敏感性.结果表明:(1)廊坊市夏季O_3生成速率及其体积分数与太阳辐射强度为显著正相关,皮尔森相关系数r分别为0.61和0.48,其中O_3生成速率和太阳辐射强度都在12:00左右达到峰值,而O_3体积分数在16:00达到峰值,滞后太阳辐射强度峰值4 h;(2)O_3生成速率及其体积分数与气温呈正相关,皮尔森相关系数分别为0.44和0.68;与总云量呈负相关,皮尔森相关系数分别为-0.24和-0.45;(3)风向为偏西风、偏南风或东南风时,廊坊市夏季O_3体积分数易出现高值;(4)廊坊市夏季整体处于VOCs控制区,O_3体积分数的最优控制措施为短期内优先削减VOCs,中长期协同减排NO_x和VOCs.     

重庆市北碚大气中PM2.5、NOx、SO2和O3浓度变化特征研究

重庆是我国西南工业重镇,但长期受大气污染困扰.利用全自动在线环境监测仪器,于2012年1月—2014年2月,对重庆市北碚区大气中的典型污染物PM2.5、NO_x、SO_2和O_3进行了观测研究.结果表明:重庆北碚大气首要污染物为PM2.5,2012和2013年平均浓度分别为(67.5±31.9)和(66.6±37.5)μg·m~(-3),是国家环境空气质量一级标准35μg·m~(-3)的1.9倍,两年超过国家二级标准的天数分别为119和126 d,年超标率均大于1/3;两年NO_x,SO_2及O_3的年平均浓度分别为(57.1±24.6)和(55.1±36.6),(43.1±24.0)和(35.0±21.9)及(31.1±24.9)和(48.5±37.4)μg·m~(-3).大气污染物浓度具有明显的季节变化特征,PM2.5和NO_x冬季污染最为严重,两年冬季平均值分别比两年年平均值高33.6%、59.6%和43.2%、8.5%;O_3表现为夏高冬低;SO_2春季最高且污染最轻.大气污染物日变化显示PM2.5和NO_x浓度呈双峰日变化形式,有早晚两个峰值,与城市交通高峰相对应.SO_2和O_3浓度呈单峰日变化,前者峰值出现在午前10∶00—12∶00大气对流层被打破之后,而后者峰值出现在午后16∶00局地光化学最强之时.消减各种污染源的颗粒物直接排放,消减气态污染物SO_2和NO_x的工业排放,消减机动车NO_x和VOCs等的排放,才有可能使重庆北碚的大气污染状况得到改善.     

南京地区一次臭氧污染过程的行业排放贡献研究

采用WRF-CHEM模式对南京地区春季一次臭氧(O_3)污染过程进行了模拟及行业排放贡献分析.此次O_3污染过程发生在2015年5月22—26日,南京地区一直处于地面高压控制的晴好天气之下,并于25日达到O_3污染的峰值.模拟与观测的一致性指数IOA达到0.89,表征本次O_3污染过程的模拟与观测结果的一致性较高.通过5类排放源(工业源、农业源、居住源、交通源、生物源)的敏感性试验,探究各行业排放源中O_3前体物对近地面O_3浓度的相对贡献.结果表明工业源在白天为持续正贡献,且在午后16:00时达到峰值,而交通源、居住源和农业源的贡献随气温的升高在白天由负贡献转为正贡献,并在18:00时左右达到峰值.在夜晚,O_3则主要通过交通源排放的大量NO进行滴定消耗.在高O_3浓度(≥200μg·m~(-3))时,各人为排放源均为正贡献,工业源的贡献最大,达到50μg·m~(-3),在低O_3浓度(200μg·m~(-3))时,交通源、居住源和农业源呈负贡献.生物源在人为排放源主导的南京城区O_3污染过程中的贡献几乎为零.考虑到O_3生成机制的复杂性,对于南京地区,减少工业源排放是控制O_3污染的关键.     

基于电化学传感器的大气NO2与O3监测研究

利用四电极电化学传感器开展大气NO₂和O₃监测研究.为解决温度和湿度对传感器响应的影响问题,提出了一种具有温湿度补偿与零点校正功能的大气NO₂和O₃测量结果校准模型,通过活性炭吸附特性获得干净的背景气体,实现传感器准确的零点校正,并利用实验系统实测数据结合多元线性回归方法获得校准模型参数.首先对传感器线性响应特性进行了测试,发现O₂和O₃的测量灵敏度分别为3.889 ppbv·mV^-1和4.107 ppbv·mV^-1.同时,在合肥西郊科学岛开展了为期2 d的大气NO₂和O₃连续观测,发现两者的浓度分别为0~30 ppbv和2~100 ppbv.最后将传感器观测结果与NO_x/O₃分析仪测量结果进行了回归分析,发现两者测得的NO₂线性拟合斜率为0.9701±0.0182,R²为0.8378,测得的O₃线性拟合斜率为0.9850±0.0101,R²为0.9431.研究表明,校准后的电化学传感器可用于大气NO₂和O₃的长期监测,可为推动大气环境监测技术发展提供新的思路.     

关中地区重污染期间PM_(2.5)输送与来源的模拟研究

本文应用WRF-CHEM模式模拟分析了关中地区2014年2月14日至16日的一次重污染过程。模式模拟了西安地区和宝鸡地区城市大气PM_(2.5)的时间变化和空间分布特征,较好地再现了污染过程。敏感性试验分析表明,关中盆地东部地区(西安市及其周边地区)形成的PM_(2.5)对盆地西部地区(宝鸡市及其周边地区)影响较大,贡献可以达到30%,其主要原因为盆地发生重污染时,盛行东风造成西安市及其周边地区形成的污染物向西输送,影响宝鸡市的空气质量。污染源分析表明,居民生活源是关中盆地在2月份最重要的PM_(2.5)源,贡献超过40%,交通运输源的贡献小于10%。因此在重霾情况下,限行机动车的作用很小。     

上海地区对流层低层臭氧及硫酸盐气溶胶时空分布特征研究

基于Aura/OMI卫星资料,分析了上海地区2007—2016年近十年对流层低层O_3浓度(0~3 km)、SO_2柱浓度和硫酸盐气溶胶光学厚度(0~2 km)时空演变特征.结果表明,近十年来上海地区臭氧浓度总体呈现上升的趋势,最低值在2008年,为31.57μg·m~(-3),最高值在2016年,浓度为40.72μg·m~(-3);O_3季节变化明显,夏季高、春秋次之、冬季低.十年来,硫酸盐气溶胶污染先减少后增加,2007年硫酸盐气溶胶(AOD=0.81)污染最为严重,占近十年硫酸盐气溶胶发生频率的16.41%,2010年污染最轻(AOD=0.68),比2007年下降了16.12%,且硫酸盐气溶胶污染频率为7.68%,但在2013年以后,硫酸盐气溶胶污染又出现增长趋势;污染季节特征与O_3相同,这主要是因为夏季阳光充足有利于大气光化学反应的进行,从而使O_3和硫酸盐气溶胶等光化学产物的浓度升高.SO_2浓度在2007—2014年总体呈现下降的变化趋势,且下降趋势明显,最低值(2014年)比最高值(2007年)降低了52.76%,但在2014年后SO_2浓度略有反弹;SO_2污染主要集中在冬季.     

NOx和/或NH3气氛下SO2在高岭土表面非均相转化的实验研究

利用自制气溶胶反应器研究了NO_x和/或NH_3气氛下SO_2在高岭土表面的非均相转化过程,应用扫描电镜(SEM)对高岭土颗粒物形貌进行了表征.结果表明:高岭土颗粒表面的SO_2非均相转化致使其成分和形貌产生了较大变化.相同实验条件下,SO_2转化的协同作用程度由高到低依次为NH_3、NO_x/NH_3和NO_x气氛,相对湿度40%、有光照条件下,SO_2转化量增幅最高可分别达125%、75%和50%.所有气氛下,协同作用在无光照时在高相对湿度(40%~70%)区间更为突出,有光照时其显著性则体现在低相对湿度(20%~40%)区间.SO_2、NO_x、NH_3三者共存时,在高岭土颗粒表面发生的非均相反应过程既有协同作用又存在竞争反应.     

被动采样法观测研究京津冀区域大气中气态污染物

为了对京津冀区域的大气污染物进行观测,揭示污染物浓度和组分的时空分布和变化规律,深入了解区域复合型污染,从2007年12月开始使用造价低、操作简捷的被动采样方法对区域10个站点大气中的SO2、NO2、O3和NH3等主要污染物进行了监测,对被动采样方法的区域适用性进行了比较全面的评估并根据监测结果对污染物的浓度水平和区域分布进行了研究.方法适用性评估表明被动采样方法在污染较严重的京津冀区域能进行长时间采样,采样频率设定为每月1次;平行采样结果显示,SO2、NO2、O3和NH3的变异系数分别为6.4%、7.1%、4.2%和3.9%,方法表现出良好的稳定性;每月1次的被动采样浓度结果与主动采样仪器观测结果月平均值相比具有较好的一致性,SO2、NO2和O3这2种方法监测结果的相关系数达到0.91、0.88和0.93,拟合曲线斜率分别为1.25、0.98和0.93,平均相对标准偏差分别为23.3%、14.9%和8.5%,能基本满足大气采样的要求,NH3的短时监测也表明2种方法具有可比性.评估结果说明被动采样方法是一种可靠的大气污染监测方法,可用于区域污染的监测.2008年夏季京津冀区域10个站点SO2、NO2、O3和NH3的被动采样平均浓度分别(12.3±6.3)×10-9、(13.2±7.0)×10-9、(40.5±9.5)×10-9和(24.0±13.7)×10-9.浓度区域分布显示SO2和NO2在城市站点具有较高浓度,而NH3在农业站点的浓度较高,SO2、NO2和NH3的大气浓度水平明显受局地排放影响,浓度分布较直观的反应了站点的局地源排放;而O3除了背景站兴隆,在北京和天津周边的大小城市,平均浓度都在40×10-9左右,表现出区域协同污染特征.     

模拟研究咸阳市2016年秋冬季雾霾期间PM2.5来源

基于WRF-CHEM模式模拟研究2016年11月、12月关中地区两次大气重污染事件期间咸阳市本地排放对当地PM_2.5污染水平的贡献以及关中地区主要污染源排放对咸阳市PM_2.5质量浓度的贡献。模式合理地模拟了研究时段内关中地区PM_2.5质量浓度的时空变化特征,较好地再现了大气污染过程。敏感性试验结果表明：秋冬季重污染期间咸阳市本地排放对当地PM_2.5的贡献约为30%,外源输送的贡献高达50%—60%。在关中地区的主要污染源中,居民源是秋冬季咸阳市PM_2.5最主要的来源,在秋冬季的贡献分别为37.4%和60.6%;工业源和交通源对咸阳市秋季PM_2.5的贡献分别为22.1%和11.2%,冬季的贡献分别为15.6%和9.8%;电厂源对秋冬季咸阳市PM2.5的贡献约为2.0%。因此,在秋冬季大气重污染期间,应该主要通过控制居民源排放来减轻咸阳市PM_2.5污染。     

基于随机森林的北京城区臭氧敏感性分析

明确臭氧（O₃）与前体物的非线性关系是O₃防控措施制定的基础和关键.基于北京城区站点2020年4~9月O₃、挥发性有机物（VOCs）、氮氧化物（NO_x）和气象要素在线观测,分析了O₃及其前体物污染特征,利用随机森林（RF）模型结合SHAP值探究了影响O₃的关键因素,并通过多情景分析探讨了O₃-VOCs-NO_x敏感性.相关性分析结果显示O₃小时浓度与温度（T）呈显著正相关,与TVOCs和NO_x呈显著负相关;但从每日结果来看,O₃与T、TVOCs和NO_x均呈显著正相关.RF模型模拟的O₃浓度与实测值吻合较好,进一步计算了各个特征变量的SHAP值,结果显示T和NO_x对O₃影响最高,但前者是正向影响,而后者是负向影响.以观测期间O₃污染天的NO_x和VOCs平均值为基础情景,设置了对应不同NO_x和VOCs的多种情景,并利用RF模型计算不同情景下的O₃,得到O₃等值线（EKMA曲线）,结果显示北京城区O₃-VOCs-NO_x敏感性处于VOCs控制区,与基于观测的盒子模型（OBM）得到的结果一致,这说明RF模型可以用作O₃-VOCs-NO_x敏感性分析的一种补充方法.     

伊宁市夏季大气臭氧生成机制及减排策略

为探究我国西北城市地区臭氧（O₃）生成机制及减排策略,2021年夏季在伊宁市开展环境大气加强观测,基于0-D盒子模型（采用MCMv3.3.1化学机制）分析伊宁市大气O₃生成机制并初步探究大气O₃生成敏感性.结果表明：①由O₃生成潜势（OFP）、·OH反应速率（k_·OH）和相对增量反应活性（RIR）这3个指标共同分析可知,烯烃、含氧挥发性有机物（OVOCs）和芳香烃是影响O₃生成的关键人为源挥发性有机物（AVOC）组分,且生物源挥发性有机物（BVOC）对O₃的生成贡献也不容忽视.基于RIR分析发现优控VOCs物种主要为乙醛、乙烯和丙烯等;②由盒子模型模拟可知,伊宁市O₃受到本地光化学生成和区域输出作用共同影响,且HO₂·+NO和·OH+NO₂反应途径分别对本地O₃光化学生成和去除贡献最大;③基于RIR（NO_x）/RIR（AVOC）和EKMA共同表明,伊宁市夏季O₃生成主要处于过渡区且靠近VOCs控制区.不同削减情景模拟表明,AVOC和NO_x协同减排能有效降低当地O₃体积分数,其中AVOC减排效果更为明显.研究结果可为西北区域类似城市大气O₃污染管控提供支持.     

北京市夏季不同O3和PM2.5污染状况研究

从天气背景场、气象要素、前体物和PM_(2.5)化学组分、气团运动轨迹以及大气氧化性等方面对北京市夏季两种不同的O_3和PM_(2.5)污染状况进行了分析.结果表明,O_3达到中度污染而PM_(2.5)浓度优良(O_3和PM_(2.5)一高一低)污染状况的天气形势场为:高空为偏西北气流,地面受高压后部控制;而O_3和PM_(2.5)同时达到中度污染(O_3和PM_(2.5)两高)的天气形势场为:高空为偏西气流,地面受低压控制.与O_3和PM_(2.5)一高一低污染状况相比,O_3和PM_(2.5)两高时的气象要素特征为:偏南风更为明显和相对湿度更高.O_3和PM_(2.5)两高时污染物浓度演变特征为,O_3和PM_(2.5)的起始浓度较高,PM_(2.5)日变化特征更为明显,而O_3平均浓度却低于O_3和PM_(2.5)一高一低的污染状况.前体物、大气氧化性以及PM_(2.5)化学组分分析的结果表明,较高的起始浓度在不利气象条件下的积累和吸湿增长以及当天较大偏南风造成的区域传输可能是造成O_3和PM_(2.5)两高污染状况中PM_(2.5)浓度达到四级中度污染的主要原因.     

长江三角洲地区城市臭氧污染特征与影响因素分析

为研究长三角地区城市O3污染特征及其影响因素,对长三角地区25个城市2013年国家环境监测点位和国家气象台数据进行了统计分析.结果表明:除淮安外,其余24个城市均存在不同程度的O3日超标现象,超标率在1.6%~15.1%之间,平均为5.8%,低于珠三角地区(8.9%)和京津冀地区(9.7%).5—8月是长三角地区O3污染最为严重的月份,而这一时期颗粒物污染相对较轻,因此,O3与颗粒物污染在时间上呈相反的态势.从空间分布看,长三角地区O3污染呈现较为明显的连片分布特征,上海及周边城市O3污染较重.机动车数量影响城市O3污染:各城市民用汽车保有量与各城市NO2年均浓度、O3超标天数有显著的相关性,相关系数分别为0.672和0.564;每日O3小时浓度高峰值与车流量高峰基本吻合.高温、长时间日照容易出现O3浓度的高值;随着相对湿度、风速的增加,O3超标频率和浓度均值都表现为先升后降的规律.     

杭州市臭氧污染特征及影响因素分析

为研究杭州市夏季臭氧(O_3)污染特征及其影响因素,统计分析了2013—2016年杭州市O_3监测数据与杭州市气象数据,并结合AIRS卫星O_3数据探讨了台风天气系统对杭州市近地面O_3浓度的影响.结果表明:2013—2016年,杭州市O_3污染逐年加重,O_3浓度高值持续时间延长.O_3浓度与太阳辐射、温度相关,每年5月和8月太阳辐射强、温度高,O_3污染最严重;全天O_3浓度呈单峰日变化,峰值出现在午后(~14:00)太阳辐射较强、温度最高时.杭州市在日降水为0且12:00—15:00太阳辐射通量均值高于200 W·m~(-2)天气条件下,风向为东、东北或东南风且风速低于3 m·s~(-1)时,O_3浓度相对较高,易出现超标情况.台风天气系统对杭州市近地面O_3浓度有明显影响,以2014年10号台风"麦德姆"为例,台风外围系统影响到杭州时,偏东气流可将杭州以东地区高浓度O_3输送到杭州,同时下沉气流导致污染物在近地层积聚不易扩散,造成近地层O_3浓度升高.     

NOx和VOC自然源排放及其对中国地区对流层光化学特性影响的数值模拟研究

利用Williams等和Guenther等的模型估计中国地区NO_x和VOC的自然源排放.所得清单显示土壤NO_x排放总量（以N计）为225.75 Gg;植被VOC年排放总量（以C计）为13.23 Tg,其中异戊二烯、单萜烯、其它VOC分别为7.77、1.86、3.60 Tg;排放有明显季节变化和空间变化.运用中尺度气象模式MM5以及光化学模式Calgrid研究这些排放在不同季节对对流层化学的影响.结果表明,O₃、NO_x、HNO₃和PAN的全国平均浓度在土壤NO_x排放影响下分别增加15.3%、15.7%、25.5%和6.5%;在植被VOC排放影响下改变5.6%、-4.9%、-19.3％和142.3％;在两者综合影响下增加26.1%、8.8%、4.3%和177.9%;浓度变化在夏季明显强于其它季节.自然源对中国地区光化学污染物空间分布有不同程度的影响,这种影响同区域气象条件、源排放和NMHC/NO_x比值等因素有关.NO_x和VOC的自然源排放对光化学特性影响显著,在光化学模拟过程中不容忽视.     

邯郸市大气复合污染特征的监测研究

利用邯郸市4个大气环境监测站点的PM2.5、PM10、O3等在线连续观测数据,对2013年全年的PM2.5、PM10、O3的浓度水平、变化规律和PM2.5/PM10的变化情况进行了分析,并从地形、气象、污染物排放及冬、夏季逐时PM2.5、O3和各类气体污染物浓度之间的关系等方面进行了研究.结果表明:12013年PM2.5、PM10的年均浓度分别为139和238μg·m-3,分别是国家二级标准的4.0倍和3.4倍.PM2.5、PM10日均浓度超过标准的天数均在280 d左右,全年3/4以上天数均超标.其颗粒物污染程度甚至超过北京、天津、长三角和珠三角等超大城市或城市群,属于严重超载的红色预警地区.整个采暖期PM2.5、PM10平均浓度分别为209和322.1μg·m-3,为非采暖期平均浓度的2倍和1.6倍;同时,采暖期PM2.5/PM10平均值为63%,高出非采暖期10%,采暖期细颗粒物污染问题特征明显.22013年O3日最大8小时平均浓度的最大值为238μg·m-3,是国家二级标准的1.5倍,超标天数为53 d,超标率为14.5%;最大时均浓度为288μg·m-3,是国家二级标准的1.4倍,超标小时数为148h,占全年有效数据的1.7%;与北方城市相比,其污染程度超过北京、天津等,略低于洛阳污染水平.3邯郸市大气复合污染的形成,除了区域大气环流与特殊地形叠加影响外,还主要归因于相对较高的人为源大气污染物排放,因此,要想走出复合污染的困局,减排是硬道理,解决灰霾污染需开展颗粒物、NOx、SO2等污染物的协同控制.     

人工智能助力臭氧催化剂SrFexZr1-xO3的开发

将人工智能应用于催化臭氧氧化催化剂SrFe_xZr_1-xO₃的开发过程,采用共沉淀法制备了50种不同配方的催化剂,考察聚乙二醇（PEG）投加量、煅烧时间、老化时间、氨水投加量和铁掺杂量对SrFe_xZr_1-xO₃催化剂催化臭氧降解间甲酚反应活性的影响.同时,利用人工神经网络（ANN）和响应面（RSM）对催化剂合成条件与TOC去除率和间甲酚转化率的关系进行拟合,训练集中ANN的R²值分别为0.91和0.97,高于RSM的R²值0.35和0.41;在4组测试集上ANN的均方误差（MSE）分别为9.87和17.67,远小于RSM的23.89和28.87.结果表明,ANN模型对催化剂制备过程的复杂体系具有更好的拟合和泛化能力.在ANN训练好的模型中通过枚举法寻找最优合成条件为：PEG投加量为19.00%,煅烧时间为1.25 h,老化时间为26.50 h,氨水投加量为6.21 mL,铁掺杂量为3.37%,所得催化剂为SrFe_0.13Zr_0.87O₃-B.最佳反应条件下,间甲酚转化率和TOC去除率分别达到98.52%和17.21%,优于空白组的73.46%和1.86%.     

基于大气成分观测网的山西省近地面O3体积分数分布特征

利用山西省6个大气成分观测站2019年3月至2020年2月的反应性气体O₃、NO、NO₂和NO_x连续观测资料以及同期气象资料,采用统计分析和后向轨迹分析等方法,对山西近地面O₃体积分数变化特征及影响因素进行了对比研究.结果表明,6个站的O₃体积分数一般在4~9月较高,10月至翌年3月较低,研究期内山西南部的晋城和临汾2站的O₃日最大8h体积分数滑动平均值φ（MDA8O₃）超标最严重,其次是北部的五台山、朔州和大同3站,中部的太原站O₃污染较轻.对比城市站和高山站发现,两类站点的O₃体积分数季节变化虽都表现为：夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季,但前者主要受前体物NO_x光化学反应的影响,后者的NO_x并不是产生高体积分数O₃的主要来源;两类站点的O₃日变化谱型截然相反,城市站O₃小时平均体积分数的峰谷值分别出现在15：00和06：00,而高山站分别出现在20：00和10：00,分别比城市站滞后了约5 h;此外城市站的O₃日振幅明显大于高山站.就城市站而言,相较日照时数、降水量和总云量,气温对O₃体积分数的影响更为显著;白天的NO₂体积分数直接影响O₃的日振幅大小,尽管太原站O₃的光化学生成潜力也较高,由于被高体积分数的NO滴定消耗,O₃体积分数为城市站中最低;各城市站高体积分数的O₃对应低体积分数的NO_x,低NO_x以NO₂为主,高NO_x的贡献则主要来自NO,在较高NO_x体积分数时,O₃基本上完全被消耗.影响全部站点O₃体积分数升高的地面风主要来自东南、南和西南方向,特定的风速条件将导致站点O₃体积分数增加.站点地理位置不同会引起大气污染物输送作用的差异,而来自华北平原和汾渭平原高浓度O₃的水平输送很可能是造成山西各站点O₃体积分数升高的共同原因.