2013—2016年74城市臭氧浓度变化特征

孟晓艳，宫正宇，叶春霞，王 帅，孙 浩，张 霞

1.中国环境监测总站，国家环境保护环境监测质量控制重点实验室，北京 1000122.莱州市环保局，山东 莱州 2614003.廊坊市环境监测站，河北 廊坊 065000

2013—2016年74城市臭氧浓度变化特征

孟晓艳1，宫正宇1，叶春霞2，王 帅1，孙 浩3，张 霞1

1.中国环境监测总站，国家环境保护环境监测质量控制重点实验室，北京 1000122.莱州市环保局，山东 莱州 2614003.廊坊市环境监测站，河北 廊坊 065000

利用2013—2016年74城市臭氧(O3)监测数据，综合探讨了全国74城市O3浓度时空变化特征、变化趋势。结果表明：2013—2016年，74城市O3-8 h各百分位浓度总体呈上升趋势，且百分位较高区间O3浓度逐年上升速率越快，O3-8 h第95百分位浓度年增长5.3 μg/m3，其次是第90百分位；O3区域性污染特征明显，京津冀及周边、长三角、珠三角O3污染问题突出；74城市O3浓度超标天数年增长3 d/城市，O3污染呈明显日、季节变化特征，午后14:00—17:00达到小时浓度峰值，超标日主要集中于5—10月；O3对环境空气质量综合指数贡献率逐年增加，北京、上海和广州O3贡献率年增长分别为1.9%、1.1%和0.8%。

74城市；臭氧；浓度特征；变化趋势

近地面臭氧(O3)是城市大气的重要污染物，主要由氮氧化物(NOx)、挥发性有机物(VOCs)等前体物在合适的气象条件下光化学反应生成[1-3]。高浓度的O3会对动植物生长、人体健康造成伤害[4-5]。近年来随着经济发展、人口增长及机动车保有量的增加，中国重点城市的O3污染问题也愈发严重[6-9]。

中国O3监测起步较晚，2007年底原国家环境保护总局开始启动O3试点监测工作，选取北京、天津、上海、重庆、广东、青岛、沈阳7个城市或地区自2008年1月1日开展O3试点监测[10]；2012年中国颁布了《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)[11]，标准中增加O3日最大8 h滑动平均浓度限值(以下简称O3-8 h)，京津冀、长三角、珠三角区域及直辖市、省会城市和计划单列市共计74个地级及以上城市(以下简称74城市)率先于2013年1月1日起开展了O3监测。监测结果[12]表明：O3已逐步成为继PM2.5后困扰城市环境空气质量改善和达标管理的另一重要二次污染物，O3浓度的高低直接影响城市整体空气质量的排名，给环境保护部门和各级人民政府带来巨大的压力。

国内外学者对特定时段内的城市O3浓度及影响因素已做了大量分析[13-20]，但对全国重点城市长时间序列的O3浓度变化特征及趋势讨论很少。研究74城市O3浓度长期浓度水平和变化趋势，有助于认清中国环境空气中O3浓度现状，为O3污染控制与治理提供科学依据。研究利用2013—2016年74城市O3监测数据，系统分析中国74城市O3浓度时空变化特征和趋势。

1 数据与方法

1.1数据来源

研究所使用的O3及其他相关污染物(SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO)浓度数据来源于2013—2016年74城市逐日监测结果，各监测指标含义详见《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)，监测设备运行期间按照《环境空气质量自动监测技术规范》(HJ/T 193—2005)[21]进行运行维护和质量控制，数据有效性按照《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)和《环境空气质量评价技术规范(试行)》(HJ 663—2013)[22]执行。

1.2评价方法

O3日评价依据《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)、《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ 633—2012)[23]，根据AQI数值大小将环境空气质量分为6级：优、良、轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染，其中优、良天计入达标天数，轻度至严重污染天计入超标天数；O3年评价依据《环境空气质量评价技术规范(试行)》(HJ 663—2013)，采用O3-8 h第90百分位进行评价。

2 结果与讨论

2.1O3污染时空特征

2.1.1 空间分布

《环境空气质量评价技术规范(试行)》(HJ 663—2013)规定，当城市1 a内O3-8 h第90百分位浓度值大于160 μg/m3时，该城市O3超标。2013—2016 年74城市O3-8 h第90百分位浓度分布如图1所示。

图12013—2016年74城市O3-8h第90百分位浓度分布
Fig.1Distributionsofthe90thpercentileO3-8hconcentrationsin74citiesfrom2013to2016

由图1可见，4a中O3-8 h第90百分位平均浓度值分别为139、145、150、154 μg/m3，浓度呈上升趋势。O3超标城市数量分别为17、24、28、28个。2013年济南市O3-8 h第90百分位浓度值最高，为190 μg/m3，2014—2016年O3-8 h第90百分位浓度最高值均出现在北京，分别为200、203、199 μg/m3。2016年与2013年相比较，郑州、保定、大连等52个城市O3-8 h第90百分位浓度值升高，范围为1～68 μg/m3(郑州升高68 μg/m3)；厦门、重庆、肇庆等22个城市O3-8 h第90百分位浓度值降低，范围为-34～-1 μg/m3(厦门降低34 μg/m3)。从空间分布看，高值O3主要分布在京津冀及周边、长三角和珠三角区域。

2.1.2 时间分布

O3在大气中发生复杂的光化学反应，包括自由基的生成、传递、终止反应等[1]。图2给出74城市2016年逐月O3小时浓度的日变化曲线。

图2 74城市及北京、上海、广州O3小时质量浓度日变化Fig.2 Diurnal variation of O3 concentrations in 74 cities, Beijing, Shanghai and Guangzhou

由图2可见，O3小时浓度日分布整体呈现“单峰型”特点，白天浓度明显高于夜间。由于夜间光照弱、温度低等原因导致生成O3的光化学反应较弱，且NO不断滴定消耗O3，夜间至清晨(22:00—翌日08:00)O3维持较低浓度。上午09:00起光照加强、温度上升，O3浓度缓慢上升，午后14:00—17:00达到较高浓度，之后随着太阳辐射强度的减弱，O3浓度再次降低。从峰值平均浓度来看，O3表现出明显的季节差异特征。5—10月O3浓度较高，因为受温度、光照和太阳辐射等的影响，光化学反应在夏季较为强烈。

不同区域、不同城市O3日、月变化特征不同，以北京、上海、广州为例，3个城市的O3质量浓度日变化均呈现“单峰型”特点，高值出现时段及季节分布有所区别。北京O3质量浓度高值主要集中于15:00—16:00，北京6月O3-8 h平均质量浓度最高，6月(178 μg/m3)>7月(159 μg/m3)>5月(153 μg/m3)>8月(136 μg/m3)>4月(114 μg/m3)>9月(107 μg/m3)>3月(80 μg/m3)>2月(68 μg/m3)>10月(48 μg/m3)>1月(41 μg/m3)>11、12月(28 μg/m3)；上海O3高值主要集中于14:00—15:00，上海7月O3质量浓度最高，7月(143 μg/m3)>5月(128 μg/m3)>4月(124 μg/m3)>6月(118 μg/m3)>9月(112 μg/m3)>3月(105 μg/m3)>8月(104 μg/m3)>2月(95 μg/m3)>10月(87 μg/m3)>11月(69 μg/m3)>1月(67 μg/m3)>12月(64 μg/m3)；广州O3质量浓度高值主要集中于14:00—15:00，广州8月O3质量浓度最高，8月(125 μg/m3)>7月(112 μg/m3)>9月(107 μg/m3)>6月(97 μg/m3)>5月(95 μg/m3)>12月(84 μg/m3)>10月(79 μg/m3)>11月(78 μg/m3)>3月(64 μg/m3)>2月(61 μg/m3)>4月(47 μg/m3)>1月(36 μg/m3)。

2.2O3污染变化趋势

2.2.1 超标变化

超标日中首要污染物是指每日空气质量指数(AQI)大于100时，空气质量分指数最大的污染物为首要污染物。图3给出了2013—2016年74城市环境空气质量超标天数中6项基本污染物为首要污染物占比变化情况。

图3 2013—2016年74城市超标天数中首要 污染物占比情况Fig.3 Distributions of primary pollutant in the nonattainment days in 74 cities from 2013 to 2016

由图3可以看出，近4a超标天数中以PM2.5、PM10和O3为首要污染物的天数较多，PM2.5和PM10为首要污染物的超标天数比例呈逐年下降趋势，而以O3为首要污染物的超标天数比例逐年增加，其比例分别为10.5%、16.6%、24.9%和30.8%。自2014年起，以O3为首要污染物的超标天数比例超过PM10，O3成为继PM2.5后的另一重要二次污染物。

图4为6项基本污染物的超标天数，1个超标日中可出现若干项污染物超标，分别计入各污染物的超标天数中，而首要污染物仅取空气质量分指数最大的一项(若空气质量分指数最大的污染物为2项或2项以上时，并列为首要污染物)，所以从超标天数能更全面地看出包括O3在内的6项基本污染物历年污染情况。

图4 2013—2016年74城市SO2等6项基本 污染物超标天数Fig.4 Statistics of 6 critical pollutants nonattainment days in 74 cities from 2013 to 2016

从图4可以看出，74城市SO2、NO2、PM2.5和PM10历年超标天数逐年下降，O3则逐年上升。4a中74城市共计出现PM2.5超标26 316 d，PM10超标18 374 d，O3超标8 053 d，NO2超标5 414 d，SO2超标1 568 d，CO超标1 050 d。颗粒物(PM10、PM2.5)污染依然是中国目前最为突出的环境问题，但随着中国大力度控制和降低颗粒物浓度，未来相当长的时期内，O3会成为继颗粒物以后影响环境空气质量的突出问题。

表1为2013—2016年74城市O3-8 h超标天数逐月变化统计情况。

表1 2013—2016年74城市O3-8 h超标天数逐月变化

从表1可以看出，2013—2016年74城市O3超标天数分别为1 585、1 955、2 197、2 316 d，平均每城市每年增加3 d O3超标日。O3污染主要集中于5—10月，5—10月的O3污染超标天数占全年O3总超标天数的90.8%。

2.2.2 各百分位浓度变化

为进一步分析74城市O3质量浓度变化特征，除统计分析用于城市O3月(季、年)度达标评价的O3-8 h第90百分位外，对2013—2016年74城市O3-8 h最小值、第20、30、40、50、75、80、85、95百分位及平均值、最大值进行统计分析，见图5。

图5 2013—2016年74城市O3-8 h百分位数值变化Fig.5 Variations of O3-8 h percentile concentrations in 74 cities from 2013 to 2016

从图5可以看出，4a期间，在O3-8 h各百分位(第30～95百分位)上，O3-8 h均呈现一致性上升趋势，且不同百分位上的O3浓度年升高率随百分位增大而加快。其中，第95百分位逐年上升速率最快(平均每年升高5.3 μg/m3)，其次是第90百分位(平均每年升高4.8 μg/m3)；O3-8 h最小值呈现波动下降趋势(平均每年下降0.34 μg/m3)；O3-8 h第20百分位呈现波动上升趋势(平均每年上升1.6 μg/m3)；O3-8 h最大值出现在2014年，2014—2016年O3-8 h最大值均比2013年有所上升(平均每年上升4.3 μg/m3)。

2016年74城市O3-8 h第90百分位浓度最高的前10名的11座城市(以下简称11城市)分别为北京(199 μg/m3)、湖州(196 μg/m3)、衡水(190 μg/m3)、无锡(186 μg/m3)、南京(184 μg/m3)、沧州和廊坊(182 μg/m3)、唐山和济南(178 μg/m3)、承德和郑州(177 μg/m3)。其中，北京、衡水、沧州、廊坊、唐山、济南、承德和郑州8座城市处于京津冀及周边区域；湖州、无锡和南京3座城市处于长三角区域。

表2和图6体现了11座城市O3-8 h百分位浓度变化情况。

表2 2013—2016年北京等11座城市O3-8 h百分位浓度年变化率

表2和图6(图中第20百分位简写为20%，其他分位依此类推)可以看出北京等10城市(济南除外)O3-8 h质量浓度基本呈现上升趋势，且百分位较高区间O3质量浓度逐年上升速率较快。济南O3-8 h各百分位质量浓度呈逐年下降趋势(第20、30百分位除外)，O3-8 h最大值下降最快(平均每年下降12.9 μg/m3)；郑州O3-8 h各百分位质量浓度呈逐年上升趋势(最小值除外)，第75、80、85、90、95百分位质量浓度和最大值平均每年升高超过20 μg/m3。

图6 2013—2016年北京等11座城市O3-8 h百分位质量浓度变化Fig.6 Variations of O3-8 h percentile concentrations in Beijing and some other 10 cities from 2013 to 2016

选取北京、上海、广州3座城市，分析2013—2016 年O3污染较重的5—10月，O3对环境空气质量综合指数贡献率的变化(图7)。平均而言，北京O3对环境空气质量综合指数的平均贡献率为20.8%，平均每年增加1.9%；上海O3贡献率为24.7%，平均每年增加1.1%；广州O3贡献率为24.2%，平均每年增加0.8%。从图7可以看出，北京若不将O3计入环境空气质量综合指数，其5—9月空气质量排名较原排名上升，10月因O3浓度降低则较原排名下降；上海和广州若不计入O3，空气质量排名较原排名以上升为主。

图7 2013—2016年5—10月北京、上海、广州O3计入 环境空气质量综合指数计算前后城市排名变化Fig.7 Changes in the ranking of cities before and after ozone integrated to the comprehensive air quality index

3 结论

1)2013—2016年，74城市O3-8 h各百分位质量浓度总体呈现上升趋势，且百分位较高区间O3质量浓度逐年上升速率越快，O3-8 h第95百分位O3质量浓度年增长5.3 μg/m3，其次是第90百分位，4a中O3-8 h第90百分位浓度分别为139、145、150、154 μg/m3。

2)O3区域性污染特征明显，京津冀及周边、长三角、珠三角O3污染问题最为突出；2016年74城市O3第90百分位质量浓度最高的前10名的11座城市均处于京津冀及周边、长三角区域，北京等10座城市(济南除外)O3质量浓度呈现上升趋势。

3)74城市O3超标天数年增长3 d/城市，O3污染呈明显日、季节变化特征，日变化14:00—17:00左右出现小时浓度峰值，O3超标日主要集中于5—10月，占全年O3总超标天数的90.8%。

4)O3对环境空气质量综合指数贡献率逐年增加，北京、上海和广州O3贡献率年增长分别为1.9%、1.1%和0.8%。伴随颗粒物(PM10、PM2.5)浓度降低，未来相当长的时期内，O3会成为继颗粒物以后影响环境空气质量的突出问题。

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CharacteristicsofOzoneConcentrationVariationin74Citiesfrom2013to2016

MENG Xiaoyan1,GONG Zhengyu1,YE Chunxia2,WANG Shuai1,SUN Hao3,ZHANG Xia1

1.State Environmental Protection Key Laboratory of Quality Control in Environmental Monitoring，China National Environmental Monitoring Centre，Beijing 100012，China2.Laizhou Environmental Protection Agency,Laizhou 261400,China3.Langfang Environmental Monitoring Centre,Langfang 065000,China

Based on the O3monitoring data in 74 cities from 2013 to 2016, a comprehensive discussion on the O3concentration characteristics and variation trend was carried out. The results showed that the whole O3-8 h percentile concentrations were increasingly prominent and the higher percentile concentration had faster growth rate. Annual 95thpercentile O3-8 h concentration was rising with a growth rate of 5.3 μg/m3，followed by the 90thpercentile; O3showed significant regional pollution characteristics, Beijing-Tianjin-Hebei and the surrounding area, Yangtze river delta, the Pearl River delta were three key regions having the most projecting O3problems. Annual O3nonattainment days were rising with a growth rate of 3 days/city. O3concentration had obvious diurnal and seasonal characteristics. O3nonattainment days mainly occurred from May to October, and O3diurnal peak concentration occurred at about 14:00 to 17:00. Annual growth rate of O3contribution to the comprehensive air quality index was rising, the growth rates of Beijing, Shanghai, Guangzhou were 1.9%,1.1% and 0.8% respectively.

74 cities;ozone;concentration characteristics;variation trend

X823

A

1002-6002(2017)05- 0101- 08

10.19316/j.issn.1002-6002.2017.05.15

2017-02-14;

2017-03-20

国家环境保护公益性行业科研专项“我国臭氧污染态势及控制途径研究”(201509002)

孟晓艳(1982-)，女，山东莱州人，硕士，高级工程师。

张 霞