廊坊市臭氧污染特征及其与气象因素的关系

李娜，周涛，刘小雪，许敏*，李红星

1.廊坊市气象局 2.廊坊大厂回族自治县气象局

廊坊市地处京津冀腹地，北靠燕山，南接华北平原，东西距渤海和太行山余脉均为100 km左右，人口密度大，经济聚集度高，随着“京津冀一体化”协同发展的不断推进，廊坊市的地理优势日益凸显。廊坊市作为疏解北京非首都功能的核心城市，近年来承办了众多的国际会议和赛事，同时以生态、智能、休闲、商务为发展方向的新型定位也对大气环境质量提出了高标准和高要求。

大气污染一度成为困扰廊坊市人民生产生活的大问题，随着近几年政府对大气环境的重视，通过相关部门共同努力，廊坊市PM2.5、PM10污染的治理卓有成效。但是，O3浓度却不降反升，且超标现象越来越频繁，严重影响了廊坊市大气污染治理的成效。

近年来，随着城市工业化进程加快，经济快速增长，全国各地O3污染日益严重，O3逐渐成为仅次于PM10、PM2.5的大气污染物。2013年1月1日起，74个城市正式实施了GB 3095—2012《环境空气质量标准》，除PM10、SO2、CO、NO2常规4项污染物以外，新标准增加了O38 h和PM2.5浓度限值监测指标。为应对日益严重的O3污染问题，国内外众多学者已开展研究[1-8]，结果表明O3污染实质上是多重空间和时间的积累，是多种作用的共同结果，而作为其中关键影响因素的气象条件又因地而异[9-13]。田谧等[14]利用2009年7月—2010年6月的监测数据进行分析，发现廊坊市夏季受东南气流影响时，容易导致O3超标；周贺玲等[15]对2013—2015年廊坊市O3浓度与气象要素进行了相关性分析，结果表明，O3浓度与相对湿度呈负相关，与温度、日照时数呈正相关；李磊等[16]基于廊坊市夏季近地面O3浓度及其前体物VOCs数据进行研究，结果表明，廊坊市夏季O3生成速率与太阳辐射强度、气温呈正相关，与总云量呈负相关。以上研究大多是针对某一时段或某个观测点，且多侧重于定性分析，而对O3浓度与气象要素的定量关系讨论较少。笔者利用2014—2019年廊坊市4个国控环境监测站点的连续O3逐时监测数据及国家站逐日气象资料，探讨廊坊市O3超标现象的变化特征及其气象成因，并建立了廊坊O3超标高发季节(5—9月)的O3浓度预报模型，以期为廊坊市乃至京津冀地区的O3污染防治提供科学的理论依据和决策参考。

1 研究资料与方法

1.1 资料来源

O3地面观测数据来源于廊坊市4个环境监测站，分别是环境监测监理中心、药材公司、开发区管委会和北华航天学院，其中环境监测监理中心于2016年6月1日迁至河北工业大学，两地直线距离为540 m，周边环境相同，观测数据经过对比监测，确保连续性。廊坊市环境监测站点分布见图1。资料时段为2014—2019年。O3监测仪器采用美国Thermo环境设备公司生产的49i紫外光度法O3分析仪，在观测过程中严格按照HJT 193—2005《环境空气质量自动监测技术规范》，利用配套校准系统对仪器进行定期标定和校准，保证监测数据的准确性和有效性。

图1 廊坊市环境监测站点分布Fig.1 Distribution map of Langfang environmental monitoring stations

同期气象资料为廊坊国家气象站(116.7°E，39.5°N)观测数据，来自河北省气象信息共享平台，包括气温、气压、相对湿度、风速、风向等气象要素数据。

1.2 分析方法

HJ 633—2012《环境空气质量指数(AQI)技术规定》分级方法规定：当O3日最大8 h滑动平均浓度(O38 h)大于160 μgm3时，超标；或当O3日最大1 h平均浓度(O31 h)大于200 μgm3时，超标；当PM2.524 h浓度大于75 μgm3时，超标。超标时次与总时次的比值为对应时次的超标率。

利用廊坊市近地面O3连续观测资料和同期气象要素，对O3污染变化特征及其与气象要素的关系进行统计分析。其中，O3浓度与气象要素的相关关系采用Spearman相关性分析完成；采用多元线性回归中的逐步回归方法建立O3浓度预报方程，逐步回归是气象统计中最普遍的方法，从第一个自变量开始，按照自变量对因变量作用的显著程度从大到小逐个引入回归方程，当先引入的变量由于后面变量的引入作用变得不显著时则将其剔除，最后得到近似最优回归方程[17]。

2 O3超标现象的时间变化特征

2.1 O3超标年变化

对2014—2019年廊坊市O3数据进行分析，结果见表1。从表1可以看出，2014—2019年廊坊市O31 h超标共计278 d，O38 h超标共计375 d，二者均超标的天数为126 d。另外，2019年O31 h、O38 h超标天数最多，分别为61和79 d，2014年超标天数最少，分别为20和46 d，总体而言，O31 h、O38 h超标天数除2018年略有减少外，其余年份是逐年增加的。O31 h、O38 h超标率的变化趋势与超标天数一致，2014年最低，分别为5.59%和12.60%，2019年最高，分别为16.81%和22.01%；2014—2017年逐年上升，2018年略有下降，2019年又有所上升；值得注意的是，2017年之前超标率增长幅度明显，2017—2019年增长幅度有所放缓。

表1 2014—2019年O3 1 h、O3 8 h超标天数和超标率

2014—2019年各首要污染物出现天数占比见图2。从图2可以看出，首要污染物是PM2.5的天数占比在逐年下降，2014年为60.28%，2019年降至22.7%；首要污染物是O3的天数占比逐年上升，由2014年的10.42%增至2019年的38.1%，2017年为31.8%，超过了PM2.5(28.8%)，成为出现频率最高的首要污染物。PM2.5、O3超标率变化曲线同样表明，二者随时间的变化趋势相反，PM2.5超标率随着时间在逐渐减小，其中，2014年为49.7%，2019年为14.6%；O3超标率在逐年上升，其中，2014年为12.6%，2019年为22.0%；2018年，O3超标率超过PM2.5。这说明经过节能减排，廊坊市以PM2.5为代表的重污染天气的防治取得了显著成效，而以O3为代表的光化学污染却日趋严重[18]。根据统计的O3超标现象高发月份(5—9月)廊坊市区的气象要素年变化特征发现，整体呈气温升高，日平均气温大于20 ℃的天数增加，小风天数明显增多，弱偏南风(风速小于2.5 m/s)频率增加，静稳指数增大，而平均风速显著减小的特点。气温升高，尤其是日平均气温高于20 ℃的天数增加有利于O3的生成；小风天数增多，平均风速减小，弱偏南风频率增加，静稳指数增大，均不利于O3的水平稀释与扩散，加剧了O3的污染程度。此外，PM2.5、PM10等浓度的下降在一定程度上对O3的生成形成了正反馈效应，即颗粒物浓度的降低，增加了大气透明度，使大气对光的吸收、散射、折射减少，大气消光能力减弱，太阳辐射同比增强，从而对O3的生成起到了促进作用。

图2 2014—2019年各首要污染物出现天数占比和O3 8 h、PM2.5超标率Fig.2 Percentage of major pollutant days and the over standardrates of O3 8 h,PM2.5 from 2014 to 2019

2.2 O3超标月份、季节变化

O31 h、O38 h各月超标天数和超标率见图3。由图3可知，超标天数和超标率具有明显的月变化特征，其中O31 h、O38 h超标天数呈单峰型分布，峰值均出现在6月，分别为11.8和15.5 d，而其超标率呈双峰型分布，一个峰值出现在6月，分别是45.2%和69.4%，另一个峰值出现在9月，分别为18.8%和32.8%。另外，O3超标只出现在3—10月，冬季没有O3超标现象，且主要集中在5—9月，此时O31 h、O38 h的超标天数均超过了全年的90%。这可能是因为廊坊市属于典型温带季风性气候，5—9月太阳辐射强度大、光照时间长、气温高，这些都利于加快大气光化学反应速率，促进O3生成，并且廊坊市夏季盛行偏南风，偏南风可以将河北南部城市的O3和前体物向廊坊市输送，综合作用下使得廊坊本地的O3浓度升高。而冬季太阳辐射相对较弱，平均气温较低，不利于光化学反应的进行，并且冬季冷空气活动频繁，廊坊市多盛行西北风或偏北风，平均风力较大，利于O3的稀释扩散，从而在冬季维持较低的O3浓度。

注：11—次年2月无O3超标现象。图3 2014—2019年O3 1 h和O3 8 h超标天数、超标率月分布Fig.3 Monthly distribution of the over standard days and rates of O3 1 h and O3 8 h from 2014 to 2019

各监测点不同季节的O38 h超标率见图4。从季节分布来看，O38 h超标率呈夏季>春季>秋季的特征，夏季各监测点的超标率达到40%～45%，较其他污染季节高出27～37个百分点；北华航天学院监测点的超标率在各季节中均为最高，夏季药材公司监测点超标率次之，而该监测点在春秋季则为各国控点最低。可见，O3污染现象有着显著的季节特征，夏季的超标率明显高于其他季节，且存在着一定的空间差异，北华航天学院监测点在不同季节中均为O3污染最重的地区，初步分析，可能是因为北华航天学院紧邻市区交通主干线，周边有一个火力发电厂且距离京滨工业园区较近，以上排放源排放的NOx和VOCs都会对O3浓度产生影响，导致O3超标频率高于其他监测点。

注：冬季无超标现象。图4 廊坊市区不同监测点O3 8 h超标率季节分布Fig.4 Seasonal distribution of the over standard rates of O3 8 h at different stations in Langfang

2.3 O3超标日变化

O31 h、O38 h超标率的日变化特征如图5所示。由图5可见，O31 h、O38 h超标率的日变化特征均呈单峰型分布，从持续时间来看，O38 h超标持续时间较O31 h要长。O31 h在每天10:00前后开始出现超标，超标率逐渐上升，于16:00前后达到峰值，为9.3%，而O38 h超标率的峰值则出现在19:00前后，为23.8%，较O31 h滞后3 h，之后超标率逐渐下降。夜间超标率降低明显，这是因为夜间光照减弱，气温降低，光化学反应速率减小，并且NO对O3的滴定作用不断消耗O3，再加上沉积作用导致O3浓度不断下降。日出之后，随着太阳辐射强度的加强，气温升高，人类活动排放的NO2等前体物增加，光化学反应加强，O3浓度上升，再次达到超标浓度。

图5 2014—2019年O3 1 h、O3 8 h超标率日变化Fig.5 Diurnal variation of the over standard rate of O3 1 h and O3 8 h from 2014 to 2019

3 O3浓度与气象要素的关系

研究表明，近地面层O3主要来自于大气的光化学反应，少量来自于平流层的输送，O3的形成、沉降、传输和稀释受到气象条件的制约[19-21]。陆倩等[22]在研究承德市的O3污染时提出，气象要素主要从3个方面影响O3浓度，分别是促进O3的生成、抑制O3的扩散和加速O3区域间的输送，这说明气象要素并不直接影响O3浓度的高低，而是通过影响生成O3的光化学反应和污染物的气象扩散条件进而影响O3浓度。由此可见，不同地区的O3浓度与局地的气象环境条件有着密不可分的关系，而与O3浓度相关性较好的气温、气压、相对湿度、风向和风速、天空云量和降水量等气象要素，对O3浓度的影响方式也不尽相同[23]。结合本地情况，挑选了对廊坊市O3浓度影响较大的气温、相对湿度、风向和风速、海平面气压等气象要素，分析其对O3浓度的影响。

3.1 日平均气温

气温主要是通过加强大气光化学反应的进程和大气的湍流运动强度，来提高O3的生成速率。将O38 h浓度与日平均气温数据进行拟合，结果见图6。从图6可见，O38 h浓度随着日平均气温的升高而升高，且温度越高，增长率越明显。计算得知，日平均气温与O38 h浓度的相关系数为0.763，并通过了双侧0.01的显著性检验。图7统计了不同日平均气温所对应的O38 h浓度和超标率。从图7可以看出，当日平均气温低于16 ℃时，O38 h未出现超标现象，浓度为(56.28±19.81)μg/m3，且随日平均气温的升高变化并不明显；当日平均气温高于16 ℃时，开始出现O38 h超标现象，且超标率随着日平均气温的升高迅速跃增。不同的日平均气温区间对应不同的O38 h浓度和超标率，主要可以分以下几个区间:16～20 ℃时，O38 h超标率低于20%，浓度为(104.31±15.92)μg/m3；21～24 ℃时，O38 h超标率为20%～50%，浓度为(142.56±14.26)μg/m3；25～28 ℃时，O38 h超标率为40%～70%，浓度为(164.23±9.34)μg/m3；超过28 ℃时，O38 h超标率超过70%，浓度为(188.27±12.36)μg/m3。

图6 日平均气温与O3 8 h浓度拟合结果Fig.6 Fitting results of daily O3 8 h concentration and daily average temperature

图7 不同日平均气温下O3 8 h浓度和超标率Fig.7 Average concentration and over-standard rate of O3 8 h under different daily average temperature

3.2 日平均相对湿度

水汽在大气光化学反应中扮演着重要角色，高相对湿度的大气主要从3个方面抑制高浓度O3的生成：1)水汽会通过散射和吸收产生消光机制，进而削弱紫外辐射，不利于O3的生成；2)高相对湿度是形成污染物湿清除的重要指标，会促进O3的沉降作用，不利于O3的积累；3)大气中的水汽可直接通过化学反应消耗O3[24-25]。

日平均相对湿度与O38 h浓度拟合结果见图8。从图8可以看出，O38 h浓度随着日平均相对湿度的升高呈先上升再下降趋势，说明日平均相对湿度与O38 h浓度不是单纯的线性关系。不同日平均相对湿度范围所对应的O38 h浓度和超标率见图9。从图9可以看出，O38 h超标率和浓度同样是随日平均相对湿度的增加先增大再减小。当日平均相对湿度小于70%时，O38 h浓度和超标率随着日平均相对湿度的增大而增大；当日平均相对湿度大于70%时，O38 h浓度和超标率随着日平均相对湿度的增大而急剧减小；当日平均相对湿度为60%～70%时，O38 h超标率最高，为38.3%，因此该范围是廊坊市出现O3光化学污染的关键，并且说明相对湿度70%左右存在O3光化学反应的临界值。计算了日平均相对湿度低于70%和高于70%时与O38 h浓度的相关系数，分别为0.243和-0.359，且均通过了双侧0.01的显著性检验，说明当日平均相对湿度低于70%时，与O3浓度呈正相关；当日平均相对湿度高于70%时，与O3浓度呈负相关。即高相对湿度不利于O3浓度的升高，这一结论与其他地区的研究结果一致[26-27]。

图8 日平均相对湿度与O3 8 h浓度拟合结果Fig.8 Fitting result of O3 8 h concentration and daily average relative humidity

图9 不同日平均相对湿度范围下O3 8 h浓度和超标率Fig.9 Average concentration and over-standard rate of O3 8 h under different daily average relative humidity

3.3 风向和风速

边界层风对O3的影响是复杂的，风速不仅在一定程度上反映了边界层湍流的强度，还能体现出大气边界层稳定度以及大气扩散条件，较高的风速还可以抬高大气边界层高度[28]。风向则影响了O3及其前体物的传输扩散，反映了污染物输送的不同来向[29]。

3.3.1风向

图10给出了各风向对应的O38 h浓度和超标率，当廊坊城区主导风向为SW、SSW、S、SSE、SE时，O38 h浓度较高，当主导风向为SSW、S、SSE、SE、ENE时，O38 h超标率较高。廊坊市的西南方向为保定市、石家庄市，正南方向为沧州市，东南、东北方向则分别为天津市和唐山市，这些城市工业发达，工业园区密集，工业生产排放大量的VOCs，且数量大、种类多，有助于O3前体物和生成物向廊坊市的输送，从而促进O3光化学反应的进行和积聚，田谧等[14,30]的研究同样证实廊坊市O3前体物的输送受天津市、河北南部区域的影响较大。另外，主导风向为ESE、E时，O38 h浓度和超标率明显小于其两侧的主导风向，这是因为该主导风向携带来自渤海湾的水汽，易造成天空云量增多，甚至产生降水，对光化学反应有一定的影响。而当主导风向为NW、NNE、NNW、N时，O38 h的浓度较低，超标率也较低，廊坊市西北、偏北方向为张家口市、承德市，气流相对较为清洁，并且每年11—次年3月廊坊市盛行西北风或偏北风[31]，此时一般为深秋到初春时节，冷空气活动频繁，平均气温较低，而平均风速较大，风速越大，大气扩散条件越好，越利于污染物的清除和消散，不利于O3的生成与积聚。

图10 O3 8 h浓度和超标率风玫瑰Fig.10 Rose maps of average concentration and over-standard rate of O3 8 h

3.3.2日平均风速

近地面风速可以在一定程度上反映大气边界层湍流的强度，代表了污染物的输送或清除效率，其对O3浓度的影响是复杂的[32]。图11给出了不同日平均风速下的O38 h浓度和超标率。由图11可见，超标率随日平均风速的增大呈先上升后下降趋势，当日平均风速为0.5～2.5 m/s时，廊坊市区的O38 h超标率和浓度均较高；当日平均风速小于1.5 m/s时，O38 h超标率和浓度随着风速的增大而增加；当日平均风速为1.5～2.5 m/s时，O38 h超标率和浓度无明显变化；当日平均风速大于2.5 m/s时，O38 h超标率随着风速的增大而减小。这是因为风速的增大主要从2个方面影响O3浓度：1)较高的风速利于边界层高度的抬升，使得上下层物理量交换加强，利于对流层顶的O3向边界层输送；2)较高的风速利于O3的水平稀释和扩散。当风速较小时，垂直输送作用大于水平扩散稀释，O3及其前体物得以不断累积;随着风速的增大,O3浓度增大，当风速超过一定范围时，水平的扩散稀释作用强于垂直输送，O3浓度则随风速的增大而减小[33]。

图11 不同日平均风速下O3 8 h浓度和超标率Fig.11 Average concentration and over standard rate of O3 8 h under different daily average wind speed

3.4 日平均海平面气压

海平面气压主要通过影响大气运动及天气状况而间接影响生成O3的光化学反应和O3区域间的传输扩散，因此其分布和变化能在一定程度上影响O3浓度。对日平均海平面气压与O38 h浓度的拟合结果见图12，不同日平均海平面气压范围下O38 h浓度和超标率见图13。从图12和图13可以看出，随着日平均海平面气压的升高，O38 h浓度和超标率都在逐渐减小，当日平均海平面气压为995～1 010 hPa时，超标率较高，超过50%，浓度在120 μg/m3以上；当日平均海平面气压高于1 025 hPa时，则不再出现O38 h浓度超标现象。计算二者的相关系数，为-0.714，且通过了0.01的显著性检验，说明二者呈显著负相关，其相关性仅次于日平均气温。这可能是因为当日平均海平面气压较低时，地面天气形势多以低压、均压场为主，大气层结较为稳定，近地面风速小，扩散条件差，易造成污染物的积聚，导致O3浓度升高[34]。

图12 日平均海平面气压与O3 8 h浓度拟合结果Fig.12 Fitting result of O3 8 h concentration and daily average sea level pressure

图13 不同日平均海平面气压范围下O3 8 h浓度和超标率Fig.13 Average concentration and over standard rate of O3 8 h under different daily average sea level pressure

Y=805.4+9.394Tmax-0.654R-3.55Tmin+

由回归方程可知，在5—9月，当廊坊市日最高气温越高、日降水量越少、日最低气温越低、日最小相对湿度越大、日平均相对湿度越小、日最低气压越低时，越利于促进O3光化学反应速率，O38 h浓度越高，越容易出现O3超标现象。为检验预报方程的可预报性，计算了5—9月O38 h浓度的观测值与拟合值的相关系数，为0.635，且通过了双侧0.001的置信度水平。图14给出了5—9月逐日O38 h观测值与回归方程预报模型拟合值的对比。由图14可见，离散点主要集中分布在y=x两侧，表明预报值与观测值基本一致，回归方程的预报结果较为理想，可预报性较好。

表2 自变量显著性水平

图14 逐日O3 8 h浓度观测值与预报方程拟合值Fig.14 Comparison between daily O3 8 h concentration observed and calculated by forecasting-equation

4 结论

(1)2014—2019年廊坊市O3超标天数、超标率呈上升趋势，O3已超过PM2.5成为最主要的大气污染物。

(2)廊坊市O3超标现象具有明显的季节特征，11—次年2月O3超标，主要集中在5—9月；O31 h、O38 h超标率日变化均呈单峰型，O31 h超标率峰值出现在16:00前后，O38 h超标率比O31 h滞后3 h，峰值出现在19:00前后。

(3)O3超标是多项因子综合作用的结果，与气象因素关系密切。廊坊市O38 h浓度与日平均气温呈正相关，与日平均海平面气压呈负相关，与日平均相对湿度和日平均风速为非线性关系，当日平均气温高于25 ℃，日平均海平面气压低于1 010 hPa，日平均相对湿度为40%～80%，日平均风速为0.5～2.5 m/s时,O3超标率较高，以上气象条件可作为初步判定发生O3超标的预报指标。

(4)当主导风向为偏南风和偏东风时，O38 h浓度和超标率较高，廊坊市O3前体物及生成物受河北省南部、天津市、唐山市输送影响较大。

(5)综合考虑气温、气压、降水、相对湿度、风速、日照时数等气象要素，建立了廊坊市O3超标高发季节(5—9月)的O38 h浓度预报方程，经检验方程可预报性较好，当廊坊市日最高气温越高、日降水量越少、日最低气温越低、日最小相对湿度越大、日平均相对湿度越小、日最低气压越低时，O38 h浓度越高。

根据现有数值预报模式产品与技术，天气预报按照时效可分为长期(>10 d)、中期(3～10 d)和短期(<3 d)预报，预报时效越长，各气象要素的准确性和可靠性越低，因此，O3浓度的预报方程还需要根据未来天气预报的发展，来不断检验和优化，才能实现准确率的提升。