毛卓成,許建明,瞿元昊,潘 亮,谷怡萱,楊丹丹

偏低氣溫下的O3污染特征及其主要氣象成因

毛卓成1,2*,許建明1,2,瞿元昊1,2,潘 亮1,2,谷怡萱1,2,楊丹丹1,2

(1.長江三角洲環(huán)境氣象預報預警中心,上海 200030；2.上海市健康氣象重點實驗室,上海 200030)

針對2013～2019年上海地區(qū)氣溫相對偏低(25℃及以下)的一類O3污染事件,從時間分布特征、天氣系統類型、氣象成因等方面進行了深入分析.結果表明:上海近7a偏低氣溫下的O3污染按小時標準和日標準分別出現45h和19d,占各自O3污染總次數的5.0%和7.3%,在春季則上升至20.6%和20.0%,是上海春季主要O3污染現象之一.當氣壓介于1010.1～1017.1hPa、風速介于2.1～3.2m/s、濕度介于40.0%～54.0%、輻射介于0.5～2.7MJ/m2,較易出現偏低氣溫下的O3污染;與高溫下的O3污染相比,出現偏低氣溫下的O3污染時,氣壓、PM2.5和NO2濃度分別偏高了10.0hPa、26.0mg/m3和24.9mg/m3,輻射偏低了0.5MJ/m2.造成偏低氣溫下的O3污染天氣類型可以分為弱高壓前部、弱高壓控制和海上高壓后部3種.3個典型污染個例分析顯示,上游輸送、本地靜穩(wěn)輻合和垂直逆溫條件分別是這3種類型的主要氣象成因.

偏低氣溫；O3污染；天氣類型；氣象成因

隨著大氣污染防治行動計劃持續(xù)深入的推進實施,顆粒物污染得到了顯著改善[1],但O3濃度仍然居高不下,已有統計結果表明,京津冀、長江三角洲和珠江三角洲三大城市群的O3濃度超過了我國空氣質量標準的100%～200%[2].O3污染問題[3-5]以及O3等光化學污染物所引起的一系列人群不良健康效應[6-9]和不利生態(tài)效應[10],引起了國內外學者的廣泛關注,O3污染治理正在成為大氣環(huán)境治理的熱點[11].

近些年來,很多學者在O3的長期變化趨勢[12]、不同緯度[13]和不同城市群間的O3污染狀況[14-17]、重點城市的O3污染時空特征[18-24]等方面開展了大量的統計分析工作;還有學者從O3的生成和傳輸[25-27]、顆粒物對O3的影響機理[28-29]、有機物成分對O3的影響[30-31]等化學機制上進行了深入分析.在氣象條件對O3的影響研究上,按照空間范圍,陳希等[32]從全國的角度,統計了中國地區(qū)O3長期變化趨勢與溫度的相關性;劉長煥等[33]從區(qū)域的角度,建立了三大經濟區(qū)太陽輻射、溫度與O3的對應關系;趙旭輝等[34]、謝祖欣等[35]、陳志青等[36]從城市的角度,研究了北京、合肥、福州、內蒙古等地O3與氣壓、濕度、溫度等的相關性,并確定了各自城市最佳的O3污染氣象條件;杜云松等[37]從預報的角度,利用成都的最高溫和日溫差,分季節(jié)建立了單溫度因子的O3預報方程.在分析氣象條件時,雖然都開展了溫度與O3的分析,但多關注高溫(35℃以上)條件,尤其是夏季高溫下的O3污染過程,而對于春季和秋季氣溫相對偏低(25℃及以下)的這一類O3污染關注較少,對偏低氣溫下的O3污染特征和氣象成因分析基本沒有.在近6a的監(jiān)測和預報實踐中發(fā)現,上海和長江三角洲地區(qū)在春、秋季節(jié)經常會出現偏低氣溫下的O3污染.此類O3污染往往因為溫度相對偏低、污染成因不清楚而被漏報,該類型O3污染目前已經成為O3預報業(yè)務和服務的難點之一.

本文利用2013～2019年上海及周邊地區(qū)的氣象和環(huán)境數據,從偏低氣溫下的O3污染現狀、時間分布特征、不同溫度區(qū)間氣象和環(huán)境要素對比、大氣環(huán)流和天氣系統特征等角度深入分析,以期客觀全面的認識和理解此類O3污染現象,并結合3種類型的典型污染個例,探索形成偏低氣溫下O3污染的主要氣象成因,為此類O3污染預報預警和服務提供科學的支撐.

1 數據與方法

1.1 資料來源和說明

上海地區(qū)2013～2019年空氣質量資料來源于上海市環(huán)境監(jiān)測中心,無錫、蘇州的O3監(jiān)測數據來自于全國城市空氣質量實時發(fā)布平臺(http://106.37. 208.233:20035).上海市11個地面氣象觀測站數據來源于上海市氣象局,其中寶山為國家基本站,其余為一般站,數據由上海市氣象局信息中心根據中國氣象局制定的臺站氣象資料審核規(guī)范軟件進行嚴格質量控制.地面天氣形式資料和嵊泗站氣象觀測數據采用中國氣象局下發(fā)的MICAPS(氣象信息綜合分析處理系統)資料.各站點地理位置見圖1.

圖1 站點地理位置分布

1.2 O3污染標準

根據《環(huán)境空氣質量指數(AQI)技術規(guī)定》(HJ633-2012)[38],O3分指數達到污染的標準分為小時標準和日標準兩種:小時標準閾值為小時濃度大于200mg/m3,即O3-1h>200mg/m3;日標準閾值為日內最大8h滑動平均大于160mg/m3,即O3-8h>160mg/m3.

1.3 偏低氣溫說明

本文中偏低氣溫是指與高溫(335℃)相比,在可能出現O3污染的溫度中相對偏低的那一部分溫度.基于此,為便于統計分析,將溫度￡25℃作為偏低氣溫的閾值,而介于偏低氣溫和高溫之間的則為中間溫度.

2 結果與討論

2.1 偏低氣溫下的O3污染狀況

2013～2019年上海地區(qū)按照1.2節(jié)中O3的小時標準、日標準均出現了偏低氣溫下的O3污染現象(圖2),分布在29d里,其中有6d同時出現了小時污染和日污染現象.按照小時標準共出現45h,分布在16d內,占總O3污染時數的比例為5.0%;按照日標準為19d,占總O3污染天數的比例為7.3%.從污染濃度上看,小時標準的最大濃度為271.1mg/m3,日標準的最大濃度為228.0mg/m3(中度污染);從最低溫度上看,日標準出現污染的最低溫度為20.9℃,而小時標準中,2019年3月17日首次出現了20℃以下的O3污染現象,溫度僅為16.6℃,為上海近7a以來出現O3污染的最低溫度值.

圖3 偏低氣溫下的O3污染月分布

春、秋季的O3濃度偏高現象已經引起了很多學者的關注[39-41].從月分布上看(圖3),偏低氣溫下的O3污染主要出現在3～6月和10～11月,如果僅分析春季(3～5月)O3污染事件,則小時標準和日標準占比顯著上升,分別達到20.6%和20.0%,這意味著偏低氣溫下的O3污染是春季的主要O3污染現象之一,偏低氣溫下的O3污染在春季較易出現,可能也是造成春季O3濃度偏高的重要原因之一.由此可見,對于此類偏低氣溫下的O3污染事件的研究具有重要意義.

2.2 不同溫度區(qū)間O3污染時的要素對比

氣壓、濕度、風速和輻射是影響O3的重要氣象要素[33-37].表1列出了不同溫度區(qū)間O3與上述氣象參數的Pearson相關系數,均通過0.01水平(雙側)顯著性檢驗.由表1可見,當溫度在35℃以下時, O3與風速、輻射在各個溫度區(qū)間均呈正相關,與濕度均呈負相關;氣壓較為復雜,在15℃以下時為負相關,而15℃及以上時是正相關.當溫度在35℃及以上時, O3與氣壓、濕度沒有顯著的相關性,與風速、輻射呈負相關,這是由于在高溫情況下,本地濃度較高,風速增加不利于高濃度O3在本地積累,反而起到降低作用;對于輻射而言,可能是由于上海地區(qū)輻射較強時往往風速同樣較大有關.從相關系數看,偏低氣溫條件下O3與濕度的相關系數最高,其次為風速,氣壓最低.

表1 不同溫度區(qū)間O3和氣象參數的Pearson相關系數(P<0.01)

圖4是不同溫度區(qū)間O3污染時的氣象和環(huán)境要素對比,從中可以看出,偏低氣溫時的氣壓集中區(qū)域(25～75百分位)為1010.1～1017.1hPa,較中間溫度時的1002.6～1009.3hPa和高溫時的1003.1～ 1006.2hPa明顯偏高,從中位數上看,同樣也偏高了10.0hPa.氣壓高低直接決定了大氣環(huán)流的性質[42],這說明偏低氣溫時的O3污染事件與高壓系統密切相關.對于風速而言,偏低氣溫時的風速集中區(qū)域為2.1～3.2m/s,風速略偏小于其他兩個區(qū)間,但差異不大.對于濕度而言,3個溫度區(qū)間的濕度集中區(qū)間均在40%～60%之間,均處于較有利于O3污染的區(qū)間[43].對于輻射而言,從中位線上看,偏低氣溫時的輻射強度中位線為1.5MJ/m2,較其他2個區(qū)間偏低(1.9和2.3MJ/m2),此外輻射強度隨著溫度上升而增強,但集中區(qū)域反而逐漸收窄.總體而言,與高溫區(qū)間相比,偏低氣溫的O3污染氣壓偏高,風速略偏低,輻射偏低,濕度相差不大.從環(huán)境要素上看,偏低氣溫的PM2.5濃度集中區(qū)間為69.3～98.7mg/m3,基本處于輕度污染的級別(75mg/m3),遠高于中間溫度(48.8～80.6mg/m3)和高溫下(44.6～62.7mg/m3)的PM2.5濃度,這與弱氣壓場容易出現PM2.5-O3復合污染的結論相一致[44];與其他兩個區(qū)間相比,偏低氣溫下NO2的集中區(qū)間同樣最高(41.2～63.1mg/m3).

圖4 不同溫度區(qū)間O3污染時的氣象和環(huán)境要素對比分析

2.3 偏低氣溫下的O3污染大氣環(huán)流和要素特征

天氣系統對O3的形成和分布有著重要影響.Tie等[45]發(fā)現夏季弱天氣系統通過影響上海的風場進而導致O3污染發(fā)生,Santurtún等[46]和常爐予等[47]通過客觀分型方法分別研究了天氣系統對西班牙和上海的O3影響機制.通過查閱08,11,14, 20h的實況地面天氣系統演變,發(fā)現29個偏低氣溫下的O3污染個例均與弱高壓系統密切相關,這印證了2.2節(jié)中關于氣壓的統計結論.在前期基礎分析時,針對29個偏低氣溫的O3污染個例,分別開展了主觀分型和客觀分型(主成分分析法)[47],比較后發(fā)現客觀分型結果與其他溫度區(qū)間的分型結果有重疊,同時考慮對于業(yè)務應用,客觀分型沒有主觀分型分出來的3種類型在空間和天氣形勢上的特征辨識度高,因此本文最終選用主觀分型.將29個個例的海平面氣壓場,按照1hPa間隔進行繪制,最內圈閉合等壓線的中心近似作為高壓中心在圖上標注(高壓中心位置如圖5所示),然后根據高壓中心位置與上海的空間距離、下墊面性質、上海地區(qū)地面風場特征3個指標,按照主觀分型,可以將其劃分為弱高壓前部、弱高壓控制和海上高壓后部3種天氣類型.其中有5個個例雖然沒有閉合的中心,但根據系統演變和風場情況,仍然可以進行歸類分析.3種天氣類型說明如下:

圖5 24個個例高壓中心(G)和上海位置(☆)對應示意

虛線框內的日期為弱高壓控制型,右側的為海上高壓后部型,左側的為弱高壓前部型

弱高壓前部型:移動路徑偏西的大陸高壓,當中心東移南落至四川、湖南湖北一帶時,受下墊面性質等環(huán)境影響,氣團性質發(fā)生改變,中心強度明顯減弱[42],同時高壓控制區(qū)向東延伸至長江下游地區(qū),上海處于該弱高壓的前部,受其影響,弱高壓前部主導風向多為西至西北風,少數弱高壓中心南落至江西、福建等地,主導風向轉為西到西南風.

弱高壓控制型:上海位于大陸弱高壓中心附近或者上海周邊為無閉合中心的均壓場控制,受其影響,整個風場較弱,由于無明顯的背景風,局地風場和海陸風作用較明顯,容易形成輻合.

海上高壓后部型:即高壓中心位于上海外海,但距離相對較近,上海處于海上高壓后部,主導風向多為東向風.

表2 三種類型偏低氣溫O3污染個例情況統計

從表2可以看出,海上高壓后部型最多,共出現15次,春秋季節(jié)均有出現;弱高壓控制型最少,共出現6次,主要分布在3～5月,10月也出現了1次;弱高壓前部型次數居中為8次,僅出現在3～6月.由于3種類型均為偏低氣溫下的O3污染,且發(fā)生的季節(jié)比較相似,因此從觀測結果上看,氣象要素存在一定的共性,3種類型的輻射差異不大,溫度和濕度略有差異,差異主要體現在風速和主導風場上,弱高壓前部型和海上高壓后部型的風速明顯高于弱高壓控制型.環(huán)境要素中,弱高壓控制型的PM2.5和NO2平均濃度分別為94.2mg/m3(輕度污染)和65.7mg/m3(接近輕度污染),在3種類型中均為最高,并且遠高于其他兩種類型,其次為弱高壓前部型,最低為海上高壓后部型.從3種類型的O3-8h濃度平均看,最高的是弱高壓控制型,達224.4mg/m3,弱高壓前部型和海上高壓后部型較為接近,分別為191.1和192.9mg/m3,雖然弱高壓控制型濃度最高,但從占偏低氣溫O3污染濃度比重上看,由于海上高壓后部型出現次數較多,因此比重最大,達到50.2%.因此在業(yè)務中對于偏低氣溫O3污染,需要特別關注弱高壓控制型的污染程度和海上高壓后部型的污染概率.

2.4 典型污染個例分析

偏低氣溫下的O3污染過程,在天氣類型、氣象和環(huán)境要素上均存在一定的差異,由此可見在氣象成因機制上3種類型間也存在不同.本節(jié)結合3個具體的典型污染個例做進一步的研究.

表3 三個典型個例情況統計

2.4.1 典型污染個例選取 從表3中日最高溫度、O3日內小時最高濃度和日內最大8小時濃度3個指標可以看出,3個污染個例的小時和日標準均出現了偏低氣溫下的O3污染現象,因此所選的3個個例較有代表性.結合環(huán)流形勢圖分析(圖6),2016年4月21日影響上海的高壓中心位于重慶市附近,與上海相距較遠,上海處于高壓前部的西北氣流中,主導風向為西北風;2015年10月13日影響上海的高壓中心位于上海西北側,距離上海較近,整個上海均處于閉合高壓中心控制;2018年4月19日影響上海的高壓中心位于上海外海,主導風向為東南風.根據2.3節(jié)中的分類,3個個例分別代表了弱高壓前部型、弱高壓控制型和海上高壓后部型.

2.4.2 典型污染個例日變化特征 3個個例在日內O3、PM2.5和NO2逐小時變化上存在明顯差異.對于2016年4月21日過程(圖7a),受弱高壓前的西北風影響,呈現出典型的輸送特征,表現為從中午開始,O3和PM2.5在輸送作用下出現了同步上升現象,15:00二者同時達到了輕度污染級別;不僅如此,O3快速上升時間和峰值出現時間也明顯受到傳輸時間影響,與張小娟等[48]給出的O3日變化最大值平均出現時間(14:00)相比,整體偏晚了2h左右,即在16:00才達到峰值濃度224.8mg/m3;對于2015年10月13日過程(圖7b),受弱高壓中心控制影響,呈現出典型的靜穩(wěn)特征:一方面PM2.5和NO2在早晨至上午時段濃度較高,峰值分別達到130.7mg/m3(中度污染級別)和137.8mg/m3(中度污染級別),從中午開始又迅速下降,在下午出現了谷值,這是典型的靜穩(wěn)天氣條件下的日變化型態(tài);另一方面O3與NO2在下午時段呈現明顯的反相關,且O3的高值時間維持較長,雖然污染程度無法與夏季副高控制下高溫、靜穩(wěn)引起的O3污染過程相比,但型態(tài)較為相似,O3峰值濃度出現時間也較為一致.對于2018年4月19日而言(圖7c),在海上東南風氣流作用下,PM2.5和NO2呈現出清潔特征:全天維持在相對較低值,且變化較為平穩(wěn),即使在下午邊界層影響時段,也未出現較大的變化幅度.O3雖然出現了污染,但在3個過程中,驟升驟降最明顯,污染程度也最輕.

圖9 2016年4月21日上游(無錫、蘇州)和上海O3濃度逐小時變化

2.4.3 主要氣象成因分析 在決定大氣污染變化的氣象條件中,外來輸送、水平擴散和垂直擴散是其中最重要的3個條件[49-51],因此對于3種污染類型的氣象成因主要從這3個條件進行分析.根據2.4.2節(jié)初步分析可知,2016年4月21日的日變化呈現出典型的輸送特征,因此選取2016年4月21日上游沿線站點O3濃度變化情況進行分析,如圖8所示,在O3快速上升時段內(11:00和14:00),上海及上游均處于一致的西北風控制,且風速較大,在西北風輸送路徑上, O3濃度沿著無錫-蘇州-上海3個站點空間先后順序,呈現同樣的先后上升順序(圖9),由此可見,在溫度相對偏低的情況下,上游輸送是造成此次O3污染的主要氣象成因.

虛線為地面輻合線大致位置

同樣對于2015年10月13日過程,受弱高壓中心控制影響,日變化呈現出典型的靜穩(wěn)特征,因此選取2015年10月13日水平風場進行分析.圖10顯示,上海地區(qū)水平風力不僅較弱,而且在12:00初步形成了2個風向的輻合風場,至15:00進一步發(fā)展成為3個風向的輻合,輻合時間共維持8h,長時間的輻合風場較靜穩(wěn)形勢更有利于污染物的聚集上升.由此可見,本地靜穩(wěn)輻合是造成此次O3污染的主要氣象成因.

與上述2個個例相比,2018年4月19日由于受到持續(xù)的東南風影響,不存在上游輸送和本地水平靜穩(wěn)輻合條件,因此垂直擴散條件的影響就顯得尤為重要.從圖11可以看出,寶山站垂直方向在150～ 450m之間形成了300m深厚的懸浮逆溫,溫度梯度同樣顯示在該層變率最大,達到0.04℃/m.深厚的低空懸浮逆溫不僅不利于污染物在垂直方向的擴散,還將污染壓制在很低的高度范圍內.從逆溫形成機制上看,這是由于在4月份,受海陸熱力差異影響,白天海上溫度高于陸地,夜間則相反,且隨著深入內陸溫差越大,白天在東向風的作用下,溫度相對較低的海洋氣流吹向陸地,導致內陸上偏暖空氣上升至空中,容易在垂直結構上形成逆溫結構[52].從當日嵊泗-浦東-青浦的海陸溫差演變可以看出(圖12),嵊泗和青浦的溫差在14:00可以達到9.8℃.由于水平方向的風場較一致,水平擴散條件相對較為有利,因此與前面兩個過程相比,該過程O3濃度峰值較低,污染時間較短.由此可見,垂直逆溫條件是造成此次O3污染的主要氣象原因.

圖11 2018年4月19日寶山站08h溫度和溫度梯度垂直廓線

通過以上分析,發(fā)現雖然溫度相對于高溫下的污染明顯偏低,但從3個個例的環(huán)流和要素特征可以看出,3種偏低氣溫下的O3污染類型分別在上游輸送、本地靜穩(wěn)輻合和垂直逆溫條件上形成了各自有利的污染條件,一定程度從氣象條件上彌補了溫度在O3光化學反應中的不足.需要說明的是,除了水平輸送和擴散條件、垂直擴散條件之外, O3在垂直方向上的傳輸和分布也是一個重要條件,例如對流層折疊[53]、O3殘留層下傳[54]、不同高度風場差異對O3的影響等等,都會對地面O3濃度產生重要影響,由于受O3垂直觀測條件的限制,這方面的分析有待于后續(xù)通過風廓線、激光雷達和O3探空氣球等特種觀測資料做進一步的完善.

圖12 2018年4月19日寶山和嵊泗2m氣溫逐3h變化

3 結論

3.1 2013～2019年上海地區(qū)按照小時標準、日標準均出現了偏低氣溫下的O3污染現象,是上海春季主要O3污染現象之一.

3.2 與高溫區(qū)間相比,偏低氣溫的O3污染氣壓偏高,風速略偏低,輻射偏低,濕度相差不大.PM2.5和NO2濃度分別偏高26.0,24.9mg/m3.

3.3 偏低氣溫下的O3污染可以分為弱高壓前部、弱高壓控制和海上高壓后部3種天氣類型,海上高壓后部型最多,其次為弱高壓前部型,弱高壓控制型最少.

3.4 同樣偏低氣溫下的O3污染由于天氣類型不同,氣象成因各不相同,上游輸送、本地靜穩(wěn)輻合和垂直逆溫條件分別是3種類型的主要氣象成因.

[1] Chen X, Wang Z, Li J, et al. Simulation on different response characteristics of aerosol particle number concentration and mass concentration to emission changes over mainland China [J]. Science of the Total Environment, 2018,643(DEC.1):692-703.

[2] Wang T, Xue L, Brimblecombe P, et al. Ozone pollution in China: A review of concentrations, meteorological influences, chemical precursors, and effects [J]. Science of the Total Environment, 2017, 75(JAN.1):1582-1596.

[3] 李莉莉,王 隆,劉喜平,等.哈爾濱市臭氧時空分布特征及氣象要素的關系 [J]. 中國環(huán)境科學, 2020,40(5):1991-1999.

LI Li-li, WANG Long, LIU Xi-ping, et al. Temporal and spatial distribution characteristics of ozone and its relationship with meteorological factors in Harbin [J]. China Environmental Science, 2020,40(5):1991-1999.

[4] 黃 俊,廖碧婷,吳 兌,等.廣州近地面臭氧濃度特征及氣象影響分析 [J]. 環(huán)境科學學報, 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.

[5] 嚴仁嫦,葉 輝,林 旭,等.杭州市臭氧污染特征及影響因素分析 [J]. 環(huán)境科學學報, 2018,38(3):1128-1136.

Yan R C, Ye H, Lin X, et al. Characteristics and influence factors of ozone pollution in Hangzhou [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2018, 38(3):1128-1136.

[6] Bell M L, Dominici F, Samet J M. A meta-analysis of time-series studies of ozone and mortality with comparison to the national morbidity, mortality, and air pollution study [J]. Epidemiology, 2005, 16(4):436-445.

[7] Stieb D M, Burnett R T, Beveridge R C, et al. Association between ozone and asthma emergency department visits in Saint John, New Brunswick, Canada [J]. Environmental Health Perspectives, 1996,104 (12):1354-1360.

[8] Jerrett M, Burnett R T, Pope C A, et al. Long-term ozone exposure and mortality [J]. New England Journal of Medicine, 2009,360(11): 1085-1095.

[9] Gilliland F D, Berhane K, Rappaport E B, et al. The effects of ambient air pollution on school absenteeism due to respiratory illnesses [J]. Epidemiology, 2001,12(1):43-54.

[10] Huixiang W, Kiang C S, Xiaoyan T, et al. Surface ozone: A likely threat to crops in Yangtze delta of China [J]. Atmospheric Environment, 2005,39(21):3843-3850.

[11] 陳仁杰,陳秉衡,闞海東.上海市近地面臭氧污染的健康影響評價 [J]. 中國環(huán)境科學, 2020,40(5):1991-1999.

Chen Ren-jie, Chen Bing-heng, Kan Hai-dong. Health impact assessment of surface ozone pollution in Shanghai [J]. China Environmental Sciencece, 2020,40(5):1991-1999.

[12] 陳 希,黃富祥,夏學齊,等.華北地區(qū)對流層臭氧長期變化趨勢及影響因子分析 [J]. 科學通報, 2015,60(27):2659-2666.

Chen Xi, Huang Fuxiang, Xia Xueqi, et al. Analysis of tropospheric ozone long-term changing trends and affecting factors over northern China [J]. Chinese Science Bulletin, 2015,60(27):2659- 2666.

[13] 張金強,王振會.臭氧總量的緯度帶變化特征分析 [J]. 科技信息(學術研究), 2007,(16):1-2.

Zhang Jinqiang, Wang Zhenhui. Analysis of variation characteristics of total ozone in latitude zone [J].Science & Technology Information, 2007,(16):1-2.

[14] 沈 勁,何 靈,程 鵬,等.珠江三角洲北部背景站臭氧濃度變化特征 [J]. 生態(tài)環(huán)境學報, 2019,28(10):2006-2011.

Shen Jin, He Ling, Cheng Peng, et al. Characteristics of ozone concentration variation in the northern background site of the Pearl River Delta [J]. Ecology and Environmental Sciences, 2019,28(10): 2006-2011.

[15] 方德賢,張 明,安風霞,等.長江三角洲典型城市臭氧污染特征和影響因素研究 [J]. 能源科技, 2020,18(10):43-48.

Fang Dexian, Zhang Ming, An Fengxia, et al. Analysis of the ozone pollution characteristic and influence factors in the typical citys of Yangtze River Delta Region [J]. Energy Science and Technology, 2020,18(10):43-48.

[16] 崔夢瑞,白林燕,馮建中,等.京津唐地區(qū)臭氧時空分布特征與氣象因子的關聯性研究 [J]. 環(huán)境科學學報, 2021,41(2):373-385.

Cui M R, Bai L Y, Feng J Z, et al. Analysis of temporal and spatial variations of ozone coupling with dynamics of meteorological factors in the Beijing-Tianjin-Tangshan region [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2021,41(2):373-385.

[17] 張培鋒,王瀟磊,潘本峰,等.中原城市群臭氧濃度分布特征及來源 [J]. 中國環(huán)境監(jiān)測, 2017,33(4):132-139.

Zhang Pei-feng, Wang Xiao-lei, Pan Ben-feng, et al. A preliminary study on the distribution characteristics and sources of O3concentration in the central plains urban agglomeration [J]. Environmental Monitoring in China, 2017,33(4):132-139.

[18] 賈海鷹,尹 婷,瞿 霞,等.2015年北京及周邊地區(qū)臭氧濃度特征及來源模擬 [J]. 中國環(huán)境科學, 2017,37(4):1231-1238.

JIA Hai-ying, YIN Ting, QU Xia, et al. Characteristics and source simulation of ozone in Beijing and its surrounding areas in 2015 [J]. China Environmental Sciencece, 2017,37(4):1231-1238.

[19] 羅恢泓,袁自冰,鄭君瑜,等.上海夏季臭氧生成機制時空變化特征及其影響因素研究 [J]. 環(huán)境科學學報, 2019,39(1):154-168.

Luo H H, Yuan Z B, Zheng J Y, et al. Spatio-temporal variation of summertime ozone formation mechanism in Shanghai and its impact factors [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2019,39(1):154-168.

[20] 齊 冰,牛彧文,杜榮光,等.杭州市近地面大氣臭氧濃度變化特征分析 [J]. 中國環(huán)境科學, 2017,37(2):443-451.

Qi Bing, Niu Yu-wen, Du Rong-guang, et al. Characteristics of surface ozone concentration in urban site of Hangzhou [J]. China Environmental Sciencece, 2017,37(2):443-451.

[21] 于世杰,尹沙沙,張瑞芹,等.鄭州市近地面臭氧污染特征及氣象因素分析 [J]. 中國環(huán)境監(jiān)測, 2017,33(4):140-149.

Yu Shi-jie, Yin Sha-sha, Zhang Rui-qin, et al. Analysis on the characteristics of surface ozone pollution and meteorological factors in Zhengzhou [J]. Environmental Monitoring in China, 2017,33(4): 140-149.

[22] 楊顯玉,易家俊,呂雅瓊,等.成都市及周邊地區(qū)嚴重臭氧污染過程成因分析 [J]. 中國環(huán)境科學, 2020,40(5):2000-2009.

Yang Xian-yu, Yi Jia-jun, Lü Ya-qiong, et al. Characteristics and formation mechanism of a severe O3episode in Chengdu and surrounding areas [J]. China Environmental Sciencece, 2020,40(5): 2000-2009.

[23] 王俊秀,安俊琳,邵 平,等.南京北郊大氣臭氧周末效應特征分析 [J]. 環(huán)境科學, 2017,38(6):2256-2263.

Wang Jun-xiu, An Jun-lin, Shao Ping, et al. Characteristic study on the "weekend effect" of atmospheric O3in northern suburb of Nanjing [J]. Environmental Science, 2017,38(6):2256-2263.

[24] 黃艷玲,陳慧嫻.佛山市臭氧濃度時間變化特征及主要影響因子 [J]. 環(huán)境監(jiān)控與預警, 2017,9(1):54-58.

Huang Yan-li, Chen Hui-xian. Temporal variation of ozone concentration and key impact factors in foshan [J]. Environmental Monitoring and Forewarning, 2017,9(1):54-58.

[25] 劉 建,吳 兌,范紹佳,等.前體物與氣象因子對珠江三角洲臭氧污染的影響 [J]. 中國環(huán)境科學, 2017,37(3):813-820.

Liu Jian, Wu Dui, Fan Shao-jia, et al. Impacts of precursors and meteorological factors on ozone pollution in Pearl River Delta [J]. China Environmental Sciencece, 2017,37(3):813-820.

[26] 王燕麗,薛文博,雷 宇,等.京津冀地區(qū)典型月O3污染輸送特征 [J]. 中國環(huán)境科學, 2017,37(10):3684-3691.

Wang Yan-li, Xue Wen-bo, Lei Yu, et al. Model-derived source apportionment and regional transport matrix study of ozone in Jingjinji [J]. China Environmental Sciencece, 2017,37(10):3684-3691.

[27] 周廣強,耿福海,許建明,等.上海地區(qū)臭氧數值預報 [J]. 中國環(huán)境科學, 2015,35(6):1601-1609.

Zhou Guang-qiang, Geng Fu-hai, Xu Jian-ming, et al. Numerical ozone forecasting over shanghai [J]. China Environmental Sciencece, 2015,35(6):1601-1609.

[28] 李佳慧,劉紅年,王學遠.蘇州城市顆粒物與臭氧相互作用的數值模擬研究 [J]. 南京大學學報(自然科學), 2016,52(6):989-1000.

Li jiahui, Liu Hongnian, Wang Xueyuan. Numerical simulation of the interaction between haze and ozone in the urban area of Suzhou urban [J]. Journal of Nanjing University(Natural Science), 2016,52(6):989- 1000.

[29] 邵 平,辛金元,安俊琳,等.長江三角洲工業(yè)區(qū)夏季近地層臭氧和顆粒物污染相互關系研究 [J]. 大氣科學, 2017,41(3):618-628.

Shao Ping, Xin Jinyuan, An Junlin, et al. An analysis on the relationship between ground-level ozone and particulate matter in an industrial area in the Yangtze River Delta during Summer Time [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 2017,41(3):618-628.

[30] 鄒 宇,鄧雪嬌,李 菲,等.廣州番禺大氣成分站復合污染過程VOCs對O3與SOA的生成潛勢 [J]. 環(huán)境科學, 2017,38(6):2246- 2255.

Zou Yu, Deng Xue-jiao, Li Fei, et al. Effect of VOCs on O3and SOA formation potential during the combined pollution process in Guangzhou Panyu Atmospheric Composition Station [J]. Environmental Science, 2017,38(6):2246-2255.

[31] 銀媛媛,文建輝,張旭峰.桂林市城區(qū)大氣VOCs污染特征及對O3和SOA的生成潛勢 [J]. 中國環(huán)境監(jiān)測, 2020,36(4):29-35.

Yin yuanyuan, Wen jianhui, Zhang xufeng. Pollution characteristics of ambient VOCs and its formation potential to ozone and secondary organic aerosol in Guilin City [J]. Environmental Monitoring in China, 2020,36(4):29-35.

[32] 陳 希.中國地區(qū)臭氧長期變化趨勢及與溫度變化的關系 [D]. 北京:中國地質大學(北京), 2016.

Chen Xi. Long term trends of Ozone change and its relation to atmospheric temperature variation over china [D]. Beijing: China University of Geosciences(Beijing), 2016.

[33] 劉長煥,鄧雪嬌,朱 彬,等.近10年中國三大經濟區(qū)太陽總輻射特征及其與O3、PM2.5的關系 [J]. 中國環(huán)境科學, 2018,38(8):2820-2829.

Liu Chang-huan, Deng Xue-jiao, Zhu Bin, et al. Characteristics of GSR of China's three major economic regions in the past 10years and its relationship with O3and PM2.5[J]. China Environmental Sciencece, 2018,38(8):2820-2829.

[34] 趙旭輝,董 昊,季 冕,等.合肥市O3污染時空變化特征及影響因素分析 [J]. 環(huán)境科學學報, 2018,38(2):649-660.

Zhao X H, Dong H, Ji M, et al. Analysis on the spatial-temporal distribution characteristics of O3and its influencing factors in Hefei City [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2018,38(2):649-660.

[35] 謝祖欣,馮宏芳,林 文,等.氣象條件對福州市夏季臭氧O3濃度的影響研究 [J]. 生態(tài)環(huán)境學報, 2020,29(11):2251-2261.

XIE Zuxin, FENG Hongfang, LIN Wen, et al. Meteorological factors impact on summertime ozone (O3) concentration in Fuzhou [J]. Ecology and Environmental Sciences, 2020,29(11):2251-2261.

[36] 陳志青,邵天杰,趙景波,等.內蒙古地區(qū)近地面臭氧濃度時空分異及主導氣象因子探討 [J]. 干旱區(qū)研究, 2020,37(6):1504-1512.

Chen Zhi-qing, Shao Tian-jie, Zhao Jing-bo, et al. Spatial- temporal differentiation of near-surface ozone concentration and dominant meteorological factors in Inner Mongolia [J]. Arid Zone Research, 2020,37(6):1504-1512.

[37] 杜云松,羅 彬,陳建文,等.氣溫在成都地區(qū)臭氧預報的運用研究 [J]. 環(huán)境科學與技術, 2017,40(S1):329-334.

Du Yunsong, Luo Bin, Chen Jianwen, et al. Study on the application of air temperature in ozone forecast in Chengdu area [J]. Environmental Science & Technology, 2017,40(S1):329-334.

[38] HJ633-2012 環(huán)境空氣質量指數(AQI)技術規(guī)范[S].

HJ633-2012 The state environmental protection standards of the People’s Republic of China (2012) Technical regulation on ambient air quality index (on trial) [S].

[39] 陳靖揚,謝維斯,李婷苑,等.2020年春季廣東一次臭氧污染過程的氣象條件分析 [J]. 廣東氣象, 2020,42(4):48-51.

Chen Jinyang, Xie Weisi, Li Tingyuan,et al. Analysis of meteorological conditions of an ozone pollution process in Guangdong in the spring of 2020 [J]. Guangdong Meteorology, 2020,42(4):48-51.

[40] 何國文,鄧 濤.深圳市秋季近地層臭氧垂直特征研究 [C]//第二十四屆大氣污染防治技術研討會論文集.中國環(huán)境科學學會, 2020:1.

He Guowen, Deng Tao. Study on vertical characteristics of near surface ozone in autumn in Shenzhen [C]//Proceedings of the 24th Symposium on air pollution prevention and control technology, Chinese Society For Environmental Sciences, 2020:1.

[41] 高 平.珠江三角洲地區(qū)秋季近地面臭氧變化特征與影響因子研究 [D]. 廣州:華南理工大學, 2020.

Gao ping. Variation characteristics and influencing factors of surface ozone in the pearl river delta region in autumn [D]. Guangzhou: South China University of Technology Guang zhou, China , 2020.

[42] 朱乾根.天氣學原理和方法 [M]. 北京:氣象出版社, 2007.

Zhu Q G. Principles and methods of Meteorology [M]. Beijing:China Meteorological Press, 2007.

[43] 余鐘奇,馬井會,毛卓成,等.2017年上海臭氧污染氣象條件分析及臭氧污染天氣分型研究 [J]. 氣象與環(huán)境學報, 2019,35(6):46-54.

Yu Zhong-qi, Ma Jing-hui, Mao Zhuo-cheng, et al. Study on the meteorological conditions and synoptic classifications of O3pollution in Shanghai in 2017 [J]. Journal of Meteorology and Environment, 2019,35(6):46-54.

[44] 毛卓成,許建明,楊丹丹,等.上海地區(qū)PM2.5-O3復合污染特征及氣象成因分析 [J]. 中國環(huán)境科學, 2019,39(7):2730-2738.

Mao Zhuo-cheng, Xu Jian-ming, Yang Dan-dan, et al. Analysis of characteristics and meteorological causes of PM2.5-O3compound pollution in Shanghai [J]. China Environmental Sciencece, 2019,39(7): 2730-2738.

[45] Tie X, Geng F, Peng L, et al. Measurement and modeling of O3variability in Shanghai, China: Application of the WRF-Chem model [J]. Atmospheric Environment, 2009,43(28):4289-4302.

[46] Santurtun A, Carlos Gonzalez-Hidalgo J, Sanchez-Lorenzo A, et al. Surface ozone concentration trends and its relationship with weather types in Spain (2001～2010) [J]. Atmospheric Environment, 2015,101 (1):10-22.

[47] 常爐予,許建明,瞿元昊,等.上海市臭氧污染的大氣環(huán)流客觀分型研究 [J]. 環(huán)境科學學報, 2019,39(1):169-179.

Chang L Y, Xu J M, Qu Y H, et al. Study on objective synoptic classification on ozone pollution in Shanghai [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2019,39(1):169-179.

[48] 張小娟,李 莉,王紅麗,等.2010～2016年上海城區(qū)臭氧長時間序列變化特征初探 [J]. 環(huán)境科學學報, 2019,39(1):86-94.

Zhang X J, Li L, Wang H L, et al. Preliminary study on the long-term trends of ozone in urban Shanghai from 2010 to 2016 [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2019,39(1):86-94.

[49] 劉寧微.中國區(qū)域近地面臭氧時空分布變化及遠距離輸送影響研究 [D]. 北京:中國氣象科學研究院, 2019.

Liu Ningwei. Seasonal-spatial variations of surface ozone over China and the influence of long range transport [D]. Beijing: Chinese Academy of Meteorological Sciences, 2019.

[50] 梅鵬蔚.穩(wěn)定氣象條件對天津市環(huán)境空氣質量的影響 [J]. 城市環(huán)境與城市生態(tài), 2006,(4):37-39.

Mei P W. Influence of steady weather conditions to air quality in Tianjin [J]. Urban Environment & Urban Ecology, 2006,(4):37-39.

[51] 張 薔,趙淑艷,金永利.北京地區(qū)低空風、溫度層結對大氣污染物垂直分布影響初探 [J]. 應用氣象學報, 2002,3(Z1):153-159.

Zhang Qiang, Zhao Shu Yan, Jin Yong Li. A preliminary study of impacts of wind in low level and temperature stratification on vertical distribution of atmospheric pollutants in Beijing area [J]. Journal of Applied Meteorological Science, 2002,3(Z1):153-159.

[52] 李明華,范紹佳,王寶民,等.2004年10月珠江口西岸海陸風特征觀測研究 [J]. 中山大學學報(自然科學版), 2007,(2):123-125.

Li Ming-hua, Fan Shao-jia, Wang Bao-min, et al. Sea-land breeze on the West Coast of the Pearlriver mouth in October 2004 [J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni, 2007,(2):123-125.

[53] Monks P S. A review of the observations and origins of the spring ozone maximum [J]. Atmospheric Environment, 2000,34(21):3545- 3561.

[54] 修天陽,孫 揚,宋 濤,等.北京夏季灰霾天臭氧近地層垂直分布與邊界層結構分析 [J]. 環(huán)境科學學報, 2013,33(2):321-331.

Xiu T Y, Sun Y, Song T, et al. The vertical distribution of ozone and boundary layer structure analysis during summer haze in Beijing [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2013,33(2):321-331.

Characteristics and main meteorological causes of ozone pollution under relatively low temperature conditions.

MAO Zhuo-cheng1,2*, XU Jian-ming1,2, QU Yuan-hao1,2, PAN Liang1,2, GU Yi-xuan1,2, YANG Dan-dan1,2

(1.Yangtze River Delta Center for Environmental Meteorology Prediction and Warning, Shanghai 200030, China；2.Shanghai Key Laboratory of Meteorology and Health, Shanghai 200030, China)., 2021,41(10)：4507～4517

The temporal distribution, weather system types and meteorological causes of ozone (O3) pollution events under relatively low temperature (below 25℃) were analyzed in Shanghai from 2013 to 2019. The results show that O3pollution under relatively low temperature occurred 45hours and 19days, respectively according to the hourly and daily standard in Shanghai in recent seven years, accounting for 5.0% and 7.3%, respectively of the total O3pollution. The percentage increased to 20.6% and 20.0% in spring, indicating that the O3pollution under relatively low temperature was one of the main O3pollution phenomena in Shanghai in spring. The O3pollution under relatively low temperature was more likely to occur with pressure of 1010.1～1017.1hPa, wind speed of 2.1～3.2m/s, relative humidity of 40.0%～54.0%, and radiation of 0.5～2.7MJ/m2. Compared wieh the O3pollution under high temperature, the air pressure, PM2.5and NO2concentrations were 10.0hPa, 26.0mg/m3and 24.9mg/m3higher, and the radiation was 0.5MJ/m2lower when the O3pollution under relatively low temperature occurred.The O3pollution under relatively low temperature can be mainly attributed to three weather system types: the front of weak high pressure, the control of weak high pressure and the rear of offshore high pressure. Analysis of three typical pollution cases showed that upstream transport, local static convergence and vertical temperature inversion conditions were the main meteorological causes of these three types of pollution respectively.

relatively low temperature；O3pollution；weather types；meteorological causes

X513

A

1000-6923(2021)10-4507-11

毛卓成(1983-),男,浙江衢州人,高級工程師,碩士,主要從事環(huán)境氣象預報研究工作.發(fā)表論文10余篇.

2021-03-03

上海市科技計劃項目(19DZ1205003,20DZ1204006)

* 責任作者, 高級工程師, jlbbyhj002@163.com