劉淼晗，于宸濤，房祥玉，全 澍，黃月華，王梅娟，韓 艷,2*

1.河南大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院，河南 開封 475004

2.河南省大氣污染綜合防治與生態(tài)安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河南 開封 475004

3.南京信息工程大學(xué)，江蘇 南京 210044

4.開封市氣象局，河南 開封 475004

隨著我國社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，污染物排放量增大[1-2]，污染種類增加，污染性質(zhì)變得更加復(fù)雜，大氣復(fù)合污染問題日益嚴(yán)峻[3-4].在以往的治理過程中，當(dāng)PM2.5污染情況得到有效改善時，O3污染逐漸加劇，故城市天氣優(yōu)良比例并沒有明顯增加[5]，單純控制PM2.5或O3污染并不能有效降低大氣中污染物的濃度.近年來，國內(nèi)外典型污染城市群出現(xiàn)高濃度PM2.5-O3復(fù)合污染的情況越來越多[6-7]，PM2.5-O3復(fù)合污染特征逐漸成為熱點(diǎn).

目前，國內(nèi)外針對于PM2.5-O3復(fù)合污染的相關(guān)研究主要集中在PM2.5-O3復(fù)合污染的時空特征和兩種污染物的影響機(jī)制.我國多個地區(qū)的PM2.5-O3復(fù)合污染具有明顯的季節(jié)性特征，PM2.5污染主要集中在秋冬季，O3污染主要集中在春夏季[8-10]，PM2.5與O3濃度變化具有相關(guān)性[11-12].2013—2017年，上海市、徐州市夏季PM2.5濃度與O3濃度呈正相關(guān)，冬季二者呈負(fù)相關(guān)[13-14].在京津冀及周邊地區(qū)、長三角地區(qū)、汾渭平原、珠三角地區(qū)PM2.5-O3復(fù)合污染逐年加劇[15-16].研究表明，PM2.5和O3不僅具有共同的前體物(NOx和VOCs)[17-19]，而且在大氣中通過多種方式相互影響[20-22]，PM2.5的積累會通過衰減紫外輻射從而抑制光化學(xué)反應(yīng)的發(fā)生[23-25]，O3的積累會增強(qiáng)大氣的氧化性，進(jìn)而光解NO2生成·OH[26-27]，導(dǎo)致PM2.5的組分發(fā)生改變[28-29]；同樣，不同氣象因子在不同條件下對PM2.5和O3的污染也有促進(jìn)或抑制作用[30-31]，如高溫低濕的環(huán)境有利于O3形成，也可以有效抑制PM2.5的生成[32].王占山等[33]研究了北京市夏季O3和PM2.5濃度一高一低以及O3和PM2.5濃度均較高情況下的污染狀況，發(fā)現(xiàn)不利的氣象條件及區(qū)域傳輸是造成O3和PM2.5高濃度的主要原因.目前，我國對PM2.5-O3復(fù)合污染研究主要集中在長三角、珠三角和京津冀地區(qū)，主要研究了PM2.5和O3的時空變化特征以及污染產(chǎn)生的氣象成因、PM2.5與O3相互影響、復(fù)合污染特征和來源解析以及復(fù)合過程的數(shù)值模擬[14,34]，對于河南省18個地級市長時間尺度下PM2.5-O3復(fù)合污染的變化特征以及相關(guān)氣象因子影響的研究較少.

河南省位于我國中部地區(qū)，屬于京津冀周邊地區(qū)，其特殊的地理位置、地形結(jié)構(gòu)，較高的排放強(qiáng)度及人群密度使得其大氣復(fù)合污染形勢較為嚴(yán)峻[35-37].為了更好地改善河南省環(huán)境質(zhì)量，響應(yīng)黨中央“深入打好污染防治攻堅戰(zhàn)，強(qiáng)化多污染物協(xié)同控制和區(qū)域協(xié)同治理，持續(xù)改善環(huán)境質(zhì)量”的號召，該研究對2014—2020年河南省18個地級市PM2.5-O3復(fù)合污染的時空特征及氣象成因進(jìn)行分析，探究污染狀況的時空分布及影響因素，以期為河南省PM2.5-O3復(fù)合污染協(xié)同防控措施的落地實(shí)施提供科學(xué)有利的支撐.

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

該文的研究區(qū)域?yàn)楹幽鲜?8個地級市(鄭州市、開封市、洛陽市、平頂山市、安陽市、鶴壁市、新鄉(xiāng)市、焦作市、濮陽市、許昌市、漯河市、三門峽市、南陽市、商丘市、信陽市、周口市、駐馬店市、濟(jì)源市)，污染物資料來源于河南省國控大氣環(huán)境監(jiān)測站2014—2020年逐時PM2.5和O3濃度，氣象資料來源于河南省18個地級市的國家氣象站2014—2020年逐日常規(guī)地面觀測資料，包括平均氣溫、相對濕度、風(fēng)速和風(fēng)向等氣象要素.

1.2 研究方法

有關(guān)O3濃度的計算中采用O3日最大8 h滑動平均值(簡稱“O3-8 h濃度”)；在分析PM2.5-O3復(fù)合污染日變化時，O3濃度采用逐小時的O3濃度.季節(jié)的劃分采用中國氣象局氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《氣候季節(jié)劃分》(QX/T 152—2012)，即 3—5月為春季，6—8月為夏季，9—11月為秋季，12月—翌年2月為冬季.

按照《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)技術(shù)規(guī)定(試行)》(HJ 633—2013)規(guī)定和《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB 3095—2012)中污染物濃度二級標(biāo)準(zhǔn)限值(PM2.5濃度、O3-8 h濃度二級標(biāo)準(zhǔn)限值分別為75、160 μg/m3)為評判準(zhǔn)則，將PM2.5和O3濃度均超過GB 3095—2012二級標(biāo)準(zhǔn)限值時定義為PM2.5-O3復(fù)合污染日，將只有PM2.5濃度超過GB 3095—2012二級標(biāo)準(zhǔn)限值定義為PM2.5單污染，將只有O3濃度超過GB 3095—2012二級標(biāo)準(zhǔn)限值時定義為O3單污染[38].

2 結(jié)果與討論

2.1 PM2.5-O3復(fù)合污染狀況及變化趨勢

2.1.1 PM2.5-O3復(fù)合污染空間特征

由圖1可見，2014—2020年河南省PM2.5和O3單污染的空間分布均呈從豫北沿中軸線向四周遞減的特征.PM2.5污染最嚴(yán)重的地區(qū)為安陽市，年均污染天數(shù)為137 d，污染程度較輕的地區(qū)為信陽市、三門峽市和鶴壁市，年均污染天數(shù)分別為87、95和97 d.O3污染程度較嚴(yán)重的城市為焦作市、安陽市和新鄉(xiāng)市，年均污染天數(shù)分別為67、64和63 d；污染程度較輕的是信陽市、周口市、三門峽市，年均污染天數(shù)分別為35、28、40 d.河南省PM2.5-O3復(fù)合污染主要集中在河南省中北部，并向周圍逐漸減少，其中焦作市、新鄉(xiāng)市、平頂市的PM2.5-O3復(fù)合污染天數(shù)較多，分別為11、10、9 d；鶴壁市、南陽市和周口市PM2.5-O3復(fù)合污染天數(shù)較少，分別為2、3、2 d.

圖1 2014-2020年河南省PM2.5-O3復(fù)合污染和單污染的年均天數(shù)變化特征Fig.1 Annual changes of PM2.5-O3 compound pollution and single pollution in Henan Province from 2014 to 2020

綜合來看，2014—2020年河南省PM2.5和O3單污染以及PM2.5-O3復(fù)合污染天數(shù)的空間分布均呈豫北地區(qū)多于豫南地區(qū)的特點(diǎn)，這與劉桓嘉等[36]提出的PM2.5和O3污染主要集中在豫北地區(qū)的結(jié)論一致.已有研究表明，造成豫北污染程度高于豫南的原因與豫北地區(qū)受地形阻隔不易擴(kuò)散、西北沙塵的外來傳送[38]以及自身工業(yè)排放[39]有關(guān).

在豫北地區(qū)，鶴壁市的PM2.5-O3復(fù)合污染以及O3單污染、PM2.5單污染的天數(shù)均低于其周圍O3和PM2.5污染均較嚴(yán)重的安陽市、新鄉(xiāng)市和濮陽市.造成這種現(xiàn)象的原因是，鶴壁市地理位置位于安陽市、濮陽市和新鄉(xiāng)市之間，污染物受到了山體的阻攔，不易擴(kuò)散至鶴壁市[40].

2.1.2 PM2.5-O3復(fù)合污染時間特征

由圖2(a)可見：2014—2020年O3單污染日O3-8 h濃度基本穩(wěn)定在160～190 μg/m3之間，平均值為180 μg/m3.其中，2014—2015年 O3-8 h濃度上升，升幅為2%；2015—2016年O3-8 h濃度下降，降幅為2%；2016—2017年O3-8 h濃度上升，升幅為7%，2017年O3-8 h濃度達(dá)到最大值，為 187 μg/m3，距平值為 7 μg/m3；2017—2018年O3-8 h濃度下降，降幅為4%；2018—2020年O3-8 h濃度逐漸上升.PM2.5單污染日PM2.5濃度整體呈先升后降的趨勢，平均值為122 μg/m3.其中，PM2.5濃度在2014—2015年下降，降幅為24%；2015—2016年迅速上升，升幅為59.3%，2016年P(guān)M2.5濃度達(dá)到最高值，為 129 μg/m3，距平值為 7 μg/m3；2016—2017年P(guān)M2.5濃度下降，降幅為4%；2017—2020年P(guān)M2.5濃度逐漸下降.2014—2020年P(guān)M2.5-O3復(fù)合污染日O3-8 h濃度呈先降低后升高的趨勢，由于2016—2017年無PM2.5-O3復(fù)合污染發(fā)生，故PM2.5-O3復(fù)合污染下O3-8 h濃度為0，2014—2015年O3-8 h濃度上升，升幅為3%，2018—2020年O3-8 h濃度逐漸下降.

圖2 河南省2014-2020年P(guān)M2.5-O3復(fù)合污染和單污染天數(shù)的年變化特征Fig.2 Annual variation characteristics of PM2.5-O3 compound pollution and single pollution in Henan Province from 2014 to 2020

由圖2(b)可見：2014—2020年P(guān)M2.5和O3單污染天數(shù)均呈“M”型變化趨勢.O3單污染天數(shù)的年均值為48 d，其中，2014—2015年略有下降，降幅為10%，最低值為2015年的 19 d；2015—2017年O3單污染天數(shù)逐漸上升達(dá)到第一個峰值(64 d)；2017—2018年O3單污染天數(shù)下降，降幅為25%，達(dá)到谷值(48 d)；2018—2019年O3單污染天數(shù)迅速上升，達(dá)到第二個峰值(最高值，79 d)，升幅為65%；2019—2020年O3單污染天數(shù)下降，降幅為15%.PM2.5單污染天數(shù)的年均值為116 d，其中，2014—2015年略有上升，達(dá)到第一個峰值(最高值，174 d)，升幅為2%；2015—2018年逐漸下降；2018—2019年上升，達(dá)到第二個峰值(93 d)，升幅為12%；2019—2020年逐漸下降，降幅為18%.PM2.5-O3復(fù)合污染天數(shù)的年均值為4 d，污染天數(shù)變化呈兩段式，其中，在2014—2015年處于較高水平，2014年達(dá)最高值(12 d)，2015年(11 d)略有降低，2016—2017年未發(fā)生復(fù)合污染，2018—2020年復(fù)合污染天數(shù)分別為1、2、1 d.

綜上，除2016—2017年未發(fā)生PM2.5-O3復(fù)合污染外，2014—2020年河南省PM2.5-O3復(fù)合污染與O3單污染的年變化趨勢近似.2016—2017年，隨著深入貫徹《大氣污染防治行動計劃》《河南省2016年度藍(lán)天工程實(shí)施方案》，河南省全面實(shí)施治理揚(yáng)塵污染攻堅方案，強(qiáng)力整治揚(yáng)塵污染問題，河南省空氣質(zhì)量得到明顯改善，使得2016—2017年雖存在較多的O3單污染和單PM2.5污染天數(shù)，但未出現(xiàn)PM2.5-O3復(fù)合污染.盡管河南省空氣質(zhì)量持續(xù)改善、穩(wěn)中向好，但治理成效仍不夠穩(wěn)固，2018年以后又出現(xiàn)PM2.5-O3復(fù)合污染，可能是由于大氣污染治理日趨復(fù)雜，空氣質(zhì)量大幅改善難度增大，導(dǎo)致PM2.5-O3復(fù)合污染出現(xiàn)反彈現(xiàn)象.

由圖3可見：1—12月PM2.5單污染天數(shù)呈“V”型變化趨勢.其中，1—8月逐漸下降，在8月到最低值 (2 d)，1 月最多，為 174 d；8—12 月 PM2.5單污染天數(shù)又逐漸增加.從季節(jié)角度分析，PM2.5單污染主要集中在冬季，其次是春秋季，夏季PM2.5單污染程度最低，這是由于冬季燃煤量大、污染排放嚴(yán)重，且污染物不易擴(kuò)散，也驗(yàn)證了臧振峰等[40]提出的河南省PM2.5單污染天數(shù)呈冬季＞秋季＞春季＞夏季的規(guī)律.O3單污染天數(shù)的月變化特征則與單PM2.5污染天數(shù)相反，在冬季和3、11月不存在O3單污染，故也不存在PM2.5-O3復(fù)合污染，4—10月O3單污染天數(shù)呈“M”型變化特征，4—6月O3單污染天數(shù)逐漸升至第一個峰值(最大值，117 d)，6—8 月迅速下降，8—9 月上升，升幅為23%，9—10月又迅速下降，降幅為86%，這與劉光瑾等[41]得出的O3-8 h濃度夏季最高、冬季最低的結(jié)論一致，原因?yàn)橄募咎栞椛鋸?qiáng)烈，光化學(xué)反應(yīng)強(qiáng)，有利于O3的生成.2014—2020年，PM2.5-O3復(fù)合污染出現(xiàn)在4—7月以及10月，4—7月PM2.5-O3復(fù)合污染天數(shù)先增加后減少，6月達(dá)到最高值(10 d)，7月(2014年)和10月(2018年、2020年)PM2.5-O3復(fù)合污染天數(shù)較少，均為2 d.綜上，河南省PM2.5-O3復(fù)合污染主要集中在春、夏兩季，2014—2020年河南省PM2.5-O3復(fù)合污染出現(xiàn)在4—7月和10月，4—7月PM2.5單污染天數(shù)逐漸減少，即2014—2020年河南省PM2.5-O3復(fù)合污染和O3單污染天數(shù)的月變化趨勢近似.

圖3 2014-2020年河南省PM2.5-O3復(fù)合污染和單污染天數(shù)的月變化情況Fig.3 Monthly change of PM2.5-O3 compound pollution and single pollution days in Henan Province from 2014 to 2020

由圖4(a)可見，PM2.5和O3濃度的日均值變化呈相反趨勢.隨著PM2.5濃度的上升，顆粒物的散射和反射作用對O3的光化學(xué)反應(yīng)抑制作用增強(qiáng)[42]，O3濃度降低.PM2.5濃度在00:00—09:00較高，與晚間大氣擴(kuò)散條件差和早間交通高峰有關(guān)；O3濃度在12:00—18:00較高，與下午太陽輻射強(qiáng)，有利于前體物光化學(xué)反應(yīng)生成O3有關(guān).一天中，PM2.5和O3濃度峰值交替出現(xiàn).PM2.5濃度變化整體呈“雙峰”分布，日最大值出現(xiàn)在 09:00，為 75 μg/m3；10:00—17:00 濃度逐漸下降，到17:00到達(dá)日最小值，為59 μg/m3；之后又升高，在23:00處有一個小峰值，為72 μg/m3.O3濃度呈單峰變化，最大值出現(xiàn)在16:00左右，約為107 μg/m3；最小值出現(xiàn)在07:00左右，為32 μg/m3.

07:00—08 :00 PM2.5濃度的上升與早高峰車流量有關(guān)，09:00后車流量減少，使得PM2.5濃度下降，到17:00后又進(jìn)入車流量的晚高峰，導(dǎo)致PM2.5濃度又逐漸上升，這說明白天PM2.5濃度受車流量影響較大.O3濃度與光化學(xué)反應(yīng)有關(guān)，07:00—09:00為早高峰時期，此時機(jī)動車尾氣排放量大，但太陽輻射較弱，前體物積累在大氣中，O3生成速率低.夜間由于溫度降低形成逆溫層，大氣湍流活動減少導(dǎo)致顆粒物不易擴(kuò)散，使得PM2.5濃度高且穩(wěn)定.此外，夜間的大排量生產(chǎn)生活，如夜市餐飲排放、貨車行駛及不限號行駛等行為也會導(dǎo)致氣溶膠濃度上升從而使細(xì)顆粒物增加[43].同時，隨著太陽輻射的增加，加上大量前體物積累，O3大量生成[4]，在 16:00 達(dá)到日最大值，為 76 μg/m3；夜間，隨著太陽輻射減少，光化學(xué)反應(yīng)減弱，O3濃度不斷下降.

由圖4(b)可見，O3單污染和PM2.5-O3復(fù)合污染期間O3濃度變化趨勢一致，從16:00左右開始下降，到翌日07:00左右達(dá)最低值(20 μg/m3)，之后濃度逐漸上升，16:00左右達(dá)到最高值(180 μg/m3).整體上PM2.5-O3復(fù)合污染時的O3濃度低于O3單污染時的O3濃度，差值約 20 μg/m3.

圖4 2014—2020年河南省PM2.5和O3濃度日變化以及O3單污染和PM2.5-O3復(fù)合污染日的O3濃度日變化情況Fig.4 Daily changes of PM2.5 and O3 concentrations,and daily changes of single O3 pollution and PM2.5-O3 compound pollution in Henan Province from 2014 to 2020

2.2 PM2.5-O3復(fù)合污染的氣象因素分析

2.2.1 氣溫

由圖5可見，PM2.5-O3復(fù)合污染出現(xiàn)時平均氣溫為23.9 ℃，而O3單污染出現(xiàn)時的平均氣溫為30.4 ℃，PM2.5單污染出現(xiàn)時平均氣溫為9.4 ℃，即PM2.5-O3復(fù)合污染頻發(fā)時的氣溫較O3單污染頻發(fā)時的氣溫高，而較PM2.5單污染頻發(fā)時的氣溫低.這是由于夏季氣溫高、太陽輻射較強(qiáng)且日照時間長，使大氣光化學(xué)氧化能力增強(qiáng)，從而導(dǎo)致O3濃度升高；當(dāng)氣溫較低、太陽輻射較弱、日照時間短時，O3濃度降低[24]，此時大氣保溫作用強(qiáng)，因此PM2.5濃度有上升跡象.當(dāng)溫度區(qū)間為13.7～23.4 ℃時，復(fù)合污染日頻發(fā).光化學(xué)反應(yīng)表明，當(dāng)溫度區(qū)間為13.7～23.4 ℃時，既不改變PM2.5的組成成分，也可有效促進(jìn)O3的光化學(xué)反應(yīng)的進(jìn)行[5]，說明氣溫在13.7～23.4 ℃之間時有利于PM2.5-O3復(fù)合污染的發(fā)生.

圖5 河南省PM2.5-O3復(fù)合污染時氣溫分布情況Fig.5 Temperature distribution under PM2.5-O3 compound pollution in Henan Province

2.2.2 相對濕度

相對濕度影響大氣中的二次顆粒物濃度，較高的相對濕度有利于顆粒物的吸濕增長[44]，且適當(dāng)?shù)母邼駰l件對于大氣中粒子的凝結(jié)有促進(jìn)作用；相對濕度也會影響大氣中光化學(xué)反應(yīng)的進(jìn)行，高濕條件有利于空氣濕清除，并促進(jìn)光化學(xué)反應(yīng)的逆反應(yīng)進(jìn)行，即抑制O3生成，從而使O3污染降低[45].由圖6可見，出現(xiàn)PM2.5-O3復(fù)合污染時相對濕度平均值為58%，O3單污染出現(xiàn)時相對濕度平均值為64%，PM2.5單污染出現(xiàn)時相對濕度平均值為68%，即PM2.5-O3復(fù)合污染頻發(fā)的相對濕度低于單污染頻發(fā)生的相對濕度.當(dāng)相對濕度區(qū)間為40%～65%時，PM2.5-O3復(fù)合污染頻發(fā).相對濕度在40%～65%區(qū)間時會促進(jìn)大氣中的細(xì)小顆粒物凝結(jié)形成PM2.5，但不會促進(jìn)·O與水汽反應(yīng)生成·OH，從而消耗O3，即相對濕度在40%～65%的區(qū)間有利于PM2.5-O3復(fù)合污染的發(fā)生.

圖6 河南省PM2.5-O3復(fù)合污染時相對濕度分布情況Fig.6 Relative humidity distribution under PM2.5-O3 compound pollution in Henan Province

2.2.3 風(fēng)速風(fēng)向

風(fēng)速和風(fēng)向影響著大氣污染的形成與擴(kuò)散.風(fēng)速對O3濃度的影響主要是水平擴(kuò)散和上下湍流作用，隨著風(fēng)速的增大，水平方向在增強(qiáng)對污染物進(jìn)行稀釋的同時會引起上層O3向下傳輸[46].由圖7可見，2014—2020年偏北風(fēng)占比達(dá)51.8%.結(jié)合圖1中河南省復(fù)合污染空間分布特征，河南省北部地區(qū)受偏北風(fēng)區(qū)域輸送的影響較為明顯.由圖3、7可見，春、夏兩季PM2.5-O3復(fù)合污染頻發(fā)，風(fēng)速為2.7～3.1 m/s，南風(fēng)是春、夏兩季的主導(dǎo)風(fēng)向，在所有風(fēng)向中占比達(dá)30%，其風(fēng)速較弱，出現(xiàn)南風(fēng)時高空多為暖平流，層結(jié)穩(wěn)定、風(fēng)速較小，不利于河南省污染物擴(kuò)散[14].

圖7 河南省2014—2020年風(fēng)速和風(fēng)向頻率分布Fig.7 Frequency distribution of wind speed and direction in Henan Province from 2014 to 2020

3 結(jié)論

a) 2014—2020年，河南省PM2.5-O3復(fù)合污染天數(shù)在空間分布上呈由河南省中北部向周圍逐漸減少的特點(diǎn)，而O3單污染日和PM2.5單污染日高發(fā)區(qū)主要集中于豫北地區(qū).

b) 2014—2020年河南省PM2.5-O3復(fù)合污染天數(shù)呈先增加后減少的特征，2014—2015年P(guān)M2.5-O3復(fù)合污染上升，2016—2017年不存在PM2.5-O3復(fù)合污染.PM2.5單污染和O3單污染天數(shù)均呈“M”型變化趨勢，PM2.5單污染天數(shù)的2個峰值分別出現(xiàn)在2015年和2019年，分別為174和93 d，O3單污染天數(shù)的2個峰值分別出現(xiàn)在2017和2019年，分別為64和79 d.2014—2020年河南省PM2.5-O3復(fù)合污染天數(shù)年變化趨勢與O3單污染天數(shù)年變化趨勢近似，PM2.5-O3復(fù)合污染主要集中在4月、5月、6月、7月、10月；PM2.5單污染天數(shù)均呈“V”型變化趨勢，8月污染天數(shù)(2 d)最少；O3單污染主要集中在4—10月.2014—2020年河南省PM2.5-O3復(fù)合污染天數(shù)月變化趨勢與O3污染天數(shù)月變化趨勢近似.PM2.5-O3復(fù)合污染和O3單污染期間，O3-8 h濃度變化趨勢一致，均呈“單峰”型，均在16:00達(dá)最大值(171 μg/m3).

c) 2014—2020年，河南省PM2.5與O3復(fù)合污染主要出現(xiàn)在4—6月和10月，出現(xiàn)PM2.5-O3復(fù)合污染時氣溫平均值為23.9 ℃，O3單污染出現(xiàn)時氣溫平均值為30.7 ℃，PM2.5單污染出現(xiàn)時的氣溫平均值為9.4℃.復(fù)合污染下相對濕度平均值為58%，O3單污染出現(xiàn)時的相對濕度平均值為64%，PM2.5單污染出現(xiàn)時的氣溫平均值為68%.PM2.5-O3復(fù)合污染頻發(fā)時的氣溫較O3單污染頻發(fā)時的氣溫高，而較PM2.5單污染頻發(fā)時的氣溫低.PM2.5-O3復(fù)合污染頻發(fā)時的相對濕度較單污染頻發(fā)時的相對濕度低.綜上，當(dāng)氣溫為13.7～23.4 ℃、相對濕度為40%～65%、風(fēng)向?yàn)楸被驏|北風(fēng)、風(fēng)速為2.7～3.1 m/s時有利于PM2.5-O3復(fù)合污染的發(fā)生.