成都市夏季近地面臭氧污染气象特征

徐 锟，刘志红，何沐全，张 娟

1.成都信息工程大学大气科学系，四川 成都 610225 2.四川省环境保护科学研究院，四川 成都 610225

臭氧是一种由特殊臭味的淡蓝色气体，主要分布在10～50 km的平流层大气中，平流层中臭氧可以阻挡紫外线，对保护人类和环境有重要作用。除去对流层臭氧外，还有大约10%的臭氧分布在对流层内，对流层臭氧对人类、动植物和生态环境具有极大危害[1-2]。近几年对流层臭氧浓度呈现出不断上升趋势，引起国内外学者的广泛重视[3-5]。中国各地逐步开展了臭氧地面观测，通过将臭氧浓度与太阳辐射[6-8]、温度[9-11]、相对湿度[12]以及风向风速[13-15]的综合分析发现，臭氧污染是由多种气象因子共同作用的结果。除此之外，臭氧污染还存在地区差异。梁碧玲等[16]利用2013—2015年的气象和环境资料对深圳市的臭氧污染特征进行分析发现，深圳市秋季和冬季的臭氧污染较为严重。王雪松等[17]对北京地区臭氧污染的来源进行分析发现，在不同区域臭氧污染的贡献因子存在较大的差异。

成都市地处四川盆地，其独特的气候环境(常年风速小，静风频率高，日照时间短，冬季逆温现象多，夏季热岛效应明显等)对臭氧浓度的变化有很大影响[18]。同时，成都市作为西南地区的特大城市，人口稠密，车辆保有量大，其南部是以工业为主的川南城市群，其北部的绵阳、德阳是四川重要产业基地，汽车及工业废气中的NO2是臭氧生成的重要前体物，钱骏等[19]的研究表明，成都市区的臭氧污染为典型的消耗NO2型光化学污染反应。

目前对成都市的臭氧污染的气象条件研究时间尺度较长，而成都市环境保护科学研究院提供的《2016臭氧污染日历》显示，成都市夏季臭氧污染天数占全年臭氧污染天数的73%。因此，本文利用2016年7月环境监测数据和气象数据对成都市夏季近地面臭氧与气象条件的关系及区域差异进行针对性分析，以期为成都地区臭氧污染的预报以及防控提供更加准确的信息参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源

臭氧浓度数据和NOx数据来源于成都市11个环境监测站点2016年7月的小时监测数据，11个环境监测站点分别为金泉两河、十里店、三瓦窑、沙家铺、梁家巷、大石西路、君平街、淮口、唐昌、紫坪铺及灵岩寺。其中，淮口、唐昌以及紫坪铺由于停电检修导致数据缺测，因此以上3个站点不参与研究。同期气象数据使用国家基准站(温江站)和基本站(都江堰)数据(气温、相对湿度、辐射强度)，站点分布示意图见图1。边界层高度及风场由中尺度气象模式WRF模拟得到，模式模拟所用的气象场资料为1°×1°的FNL数据。

图1 成都市环境监测站点分布示意图Fig.1 Chengdu Environmental Site Map

1.2 研究方法

因成都市区内各环境站点相距过近，且地形特征与经济发展状况相一致，因此将各环境站点数据计算平均值得到的数据作为成都市区的污染物平均浓度，将此数据与灵岩寺的数据对比分析成都市臭氧污染的区域性。其次，将臭氧浓度与气象要素(温度、湿度、辐射强度)进行相关性分析，探究臭氧与以上4个气象要素的关系。为了增加准确性，成都市区使用温江站的气象数据，灵岩寺使用都江堰的气象数据。之后将臭氧与其前体物NOx进行相关性分析。结合以上内容便可探究气象因素和人为因素对成都市臭氧污染的影响。对成都市整个7月臭氧污染过程的风场和边界层高度进行了模拟，并选择一次污染过程进行详细分析。最后通过分析污染过程中臭氧浓度变化和相关因子的时空分布实现对臭氧污染过程中的机理研究。

2 结果与分析

2.1 温度的日变化特征及其对臭氧浓度的影响

图2是成都市区与灵岩寺臭氧浓度与温度的日变化曲线。从图2可以发现，市区的臭氧浓度曲线为单峰型，在日出后08：00开始，臭氧浓度迅速增加，16：00左右达到最大值，数值接近国家规定的臭氧小时质量浓度阈值160 μg/m3，之后迅速下降，从次日00：00到日出之前，臭氧质量浓度在30～40 μg/m3之间平稳波动。温度曲线的变化符合一般规律，曲线呈单峰型变化，从日出开始温度迅速增加，在13：00左右达到峰值，但数值并未超过30 ℃。之后气温持续下降，05：00左右达最低值，约为23 ℃。综合分析2条曲线发现，温度与臭氧浓度的变化趋势大致相同，但臭氧浓度的变化相比温度变化存在一定的滞后性，滞后时间随臭氧浓度和气温的升高而减小，滞后时间最长约2 h，最短不足1 h。从灵岩寺的臭氧和温度曲线中发现灵岩寺的臭氧变化与成都市区存在明显差别，臭氧质量浓度在10：00开始增加，增速超过成都市区，在12：00左右达到高值，约为120 μg/m3，之后在15：00左右略微下降，随后缓慢上升，在18：00数值达到峰值后开始下降，直至次日10：00达最小值，数值约为57 μg/m3。温度曲线与成都市区无太大区别，但由于灵岩寺海拔高于市区，所以温度比成都市区低3～4 ℃。

图2 成都市区、灵岩寺臭氧与温度日变化Fig.2 The diurnal variation of ozone and temperature in downtown Chengdu and Lingyan temple

图3为成都市区、灵岩寺污染天与非污染天臭氧质量浓度-温度散点图。观察发现，无论成都市区还是灵岩寺，臭氧温度呈正相关，且相关性均是污染天高于非污染天，其中成都市区的相关性要高于灵岩寺，表明成都市区内的臭氧受本地温度影响更大。

图3 成都市区、灵岩寺污染天与非污染天臭氧质量浓度-温度散点图Fig.3 Scatter diagram of ozone and temperature in pollution days and non pollution daysin downtown Chengdu and Lingyan temple

2.2 相对湿度的日变化特征及其对臭氧浓度的影响

图4为成都市区、灵岩寺相对湿度与臭氧浓度的日变化曲线。成都市区相对湿度呈单谷型，相对湿度在日出后迅速降低，15：00达最低值，湿度从95%以上降至70%以下；之后相对湿度迅速上升，在22：00相对湿度已经达90%以上；22：00过后直到日出之前，相对湿度一直维持在90%以上，并呈缓慢上升趋势。研究表明，当相对湿度超过90%时，臭氧分解速率明显加快[19]。夜间没有太阳辐射，臭氧浓度主要受臭氧分解速率影响，综合分析2条曲线发现，当相对湿度在90%以上时，臭氧浓度均较小。灵岩寺相对湿度变化趋势与成都市区相似，在日出后相对湿度迅速下降，15：00达最小值，相对湿度从85%以上降至65%；15：00过后相对湿度迅速增加，在夜间01：00达最大值，约为87%；01：00过后直到日出前，相对湿度略有下降，但仍在85%以上。

图5为成都市区、灵岩寺污染天与非污染天臭氧质量浓度-相对湿度散点图。从图5发现，臭氧与相对湿度呈负相关关系，且相关性均是污染天高于非污染天。成都市区的臭氧与相对湿度的相关性高于灵岩寺，表明成都市区臭氧受相对湿度的影响更大一些。

图4 成都市区、灵岩寺臭氧与相对湿度日变化Fig.4 The diurnal variation of ozone and relative humidity in downtown Chengdu and Lingyan temple

图5 成都市区、灵岩寺污染天与非污染天臭氧质量浓度-相对湿度散点图Fig.5 Scatter diagram of ozone and humidity in pollution days and non pollution daysin downtown Chengdu and Lingyan temple

2.3 辐射强度的日变化特征及其对臭氧浓度的影响

图6为成都市区臭氧浓度与总辐射辐照强度的日变化曲线。成都市区辐射从日出开始增加，在12：00达到最大值，约为550 W/m2；之后辐照强度不断降低，太阳落山后辐照强度降至0 W/m2。臭氧浓度曲线较辐射曲线同样具有滞后性，滞后时间基本保持不变，维持在2 h左右。

图6 成都市区臭氧与辐照强度日变化Fig.6 The diurnal variation of ozone and radiation intensity in downtown Chengdu

图7为成都市区污染天与非污染天臭氧质量浓度-辐照强度散点图，由于夜间辐射为零，因此统计出的相关系数比实际要低很多，但在污染天仍有0.5的相关性，非污染天的相关性为0.4，与污染天相差不多，表明只要有太阳辐射，臭氧便会不断产生。因为都江堰气象站没有辐射数据，所以灵岩寺臭氧与辐射的关系在此不做讨论。

2.4 臭氧污染与风向和风速的关系分析

表1、表2分别为不同风向和风速条件下成都市区和灵岩寺的臭氧超标率。

风向方面，成都市区和灵岩寺在南风和西风的影响下更容易产生臭氧污染，在北风的情况下不易出现臭氧污染，这与成都市所处位置有关，成都南边为川南城市群，且城市群与成都市之间并无障碍物，因此在南风时臭氧及其前体物可以快速被输送到成都市。而成都市北边污染较小，且有山脉阻隔，因此臭氧及其前体物不易传输到成都市。

图7 成都市区污染天与非污染天臭氧质量浓度-辐照强度散点图Fig.7 Scatter diagram of ozone and radiation in pollution days and non pollution days in downtown Chengdu

风向臭氧超标率/%成都市区灵岩寺N2.142.47NE3.834.12E2.112.03SE2.885.67S12.239.07SW3.672.71W6.748.83NW2.373.24

表2 成都市区及灵岩寺不同风速下的臭氧超标率Table 1 Ozone over-standard rate underdifferent wind speeds in Chengdu Cityand Lingyan Temple

风速方面，成都市区和灵岩寺的臭氧超标率随风速增大而升高，在风速1～1.5 m/s时臭氧超标率达最大值，之后随风速的增大而减小。这是因为，风速的增加对臭氧浓度的变化主要体现在2个方面：一方面抬高了大气边界层高度，垂直动量输送加强，进而促使对流层顶高浓度向地面传输；另一方面增强了臭氧的水平扩散作用。风速较低时，臭氧的水平扩散作用弱于其向下的输送作用，从而导致超标频率随着风速的增加而增大。而当风速超过一定值时，水平扩散作用逐渐占据主导地位，超标频率随着风速的增加将显著下降[20]。

2.5 臭氧浓度与污染前体物NO2浓度的关系分析

NO2是机动车尾气和工业排放气体中的污染物之一，同时作为臭氧的前体物，其本身可以经光化学反应生成臭氧，也可由臭氧分解而得到[21]，因此考察NO2的浓度变化以及其与臭氧浓度的相关性时要综合考虑这2个方面的因素。图8为成都市区臭氧浓度和NO2浓度的日变化曲线。06：00—09：00，由于上班高峰、工业生产开始运行以及臭氧的生成速率较慢，NO2浓度呈缓慢上升趋势；09：00过后，臭氧生成速率加快，NO2浓度迅速降低，到16：00左右达最低值，约为15 μg/m3；16：00过后受臭氧分解的影响，NO2浓度开始迅速增加，到00：00左右达最大值，约为60 μg/m3；00：00—04：00，臭氧浓度与NO2浓度之间达到平衡，但由于汽车尾气及工业废气的减少以及扩散作用，NO2浓度降低；04：00—06：00，NO2浓度略有增加，王占山等[22]的研究表明：在没有辐射的条件下，NO2浓度越高，臭氧的消耗速率越快。因此，在这段时间内，臭氧浓度相应略有减小。此外，通过对2条曲线的综合分析还能发现，在日出之后，NO2的浓度变化与臭氧浓度的变化存在一定的滞后性，但两者同时在16：00左右达到极值，即两者浓度达到平衡状态，之后臭氧浓度的减小与NO2浓度的增加基本同步进行。计算得到成都市区的臭氧与NO2浓度的相关系数为-0.946，符合成都市区臭氧污染为消耗NO2的光化学反应的结论[19]。从灵岩寺臭氧与NO2浓度曲线发现，灵岩寺的NO2浓度较低，在20 μg/m3以下。综合2条曲线分析发现，臭氧浓度与NO2浓度在10：00—21：00的变化趋势呈现出较为明显的负相关，其余时间臭氧浓度与NO2浓度的变化趋势的一致性较差。一方面是由于灵岩寺地区的植被覆盖率较高，VOCs的排放量较大，导致臭氧受VOCs的影响较大，另一方面可能是受到臭氧区域传输的影响[22]。

图8 成都市区臭氧与NO2浓度日变化Fig.8 The diurnal variation of ozone andNO2 concentration in downtown Chengdu and Lingyan temple

对比成都市区和灵岩寺的NO2浓度曲线发现，灵岩寺的NO2浓度要远低于成都市区，综合分析发现，在夜间，灵岩寺地区的臭氧消耗速率要低于成都市区，这就是导致辐射消失后灵岩寺地区臭氧浓度与成都市区相比减少较慢的原因。

2.6 典型臭氧污染过程分析

2.6.1 臭氧的污染气象条件分析

图9为成都市区、灵岩寺7月1—3日臭氧污染过程中臭氧浓度与温度的变化曲线。从图9可以看出，此次污染过程较为严重，成都市区臭氧浓度峰值出现在午后，其数值超过250 μg/m3。而灵岩寺的臭氧浓度峰值出现在下午和傍晚，数值超过160 μg/m3。从温度变化曲线发现，在污染期间，温度的峰值全部超30 ℃，高于平均温度3～4 ℃。此外，成都市区臭氧浓度的变化规律与温度的变化规律较为一致，而对灵岩寺而言，变化趋势的一致性较差。

图10为成都市区、灵岩7月1—3日臭氧污染过程中臭氧浓度与相对湿度的变化曲线。从图10可见，在此次污染过程中臭氧浓度与相对湿度的变化呈负相关，其中成都市区的臭氧浓度与相对湿度的负相关更为明显。从相对湿度的数值可以发现，在臭氧浓度达到峰值时，相对湿度的数值较小，与平均相对湿度的低值相比要低10%左右。较低的相对湿度导致臭氧分解速率减慢，因此，臭氧浓度便会达到一个更高的峰值。但在夜间，相对湿度仍超过90%，因此，夜间的臭氧浓度水平会保持在一个较低的水平。

图9 7月1—3日成都市区臭氧与温度日变化Fig.9 The diurnal variation of ozone and temperature in downtown Chengdu and Lingyan temple from July 1 to July 3

图10 7月1—3日成都市区臭氧与湿度日变化Fig.10 The diurnal variation of ozone and humidity in downtown Chengdu and Lingyan temple from July 1 to July 3

2.6.2 臭氧重污染期间的气象边界层分析

图11为成都市区、灵岩寺7月1—3日臭氧污染过程中臭氧浓度与大气边界层高度的日变化曲线。从图11可见，在夜间臭氧浓度降低时，大气边界层高度处在正常水平，而在臭氧污染期间，大气边界层高度远高于平均水平(成都市夏季大气边界层平均高度约为1 000 m)。大气边界层高度与大气的动力作用有关，但大气边界层高度升高时多为晴空天气，太阳辐射增强，温度升高，湿度降低，这些都是生成臭氧的有利气象条件。因此，大气边界层高度过高可以作为臭氧重污染天气的重要特征。

图11 7月1—3日成都市区臭氧与大气边界层高度日变化Fig.11 The diurnal variation of ozone and height of atmospheric boundary layer in downtown Chengdu and Lingyan temple from July 1 to July 3

2.6.3 臭氧重污染期间的NO2浓度分析

图12为成都市区、灵岩寺7月1—3日臭氧污染过程中臭氧浓度与NO2浓度的变化曲线。从图12可见，在污染期间，成都市区NO2浓度远远高于平均水平，高浓度NO2在光照的作用下会产生更多的游离氧原子，从而使更多的氧气氧化为臭氧，计算得到两者相关系数为-0.937。而灵岩寺NO2浓度的变化曲线与成都市区完全不同，在整个污染期间，灵岩寺的NO2浓度基本无变化，并且维持在一个较低水平，其质量浓度为 20～30 μg/m3，最大值也不超过40 μg/m3，即使配合有利的气象条件，也不会使臭氧浓度过高。因此，灵岩寺的臭氧来源可能受到VOCs和区域传输的影响。

图12 7月1—3日成都市区臭氧与NO2日变化Fig.12 The diurnal variation of ozone and NO2in downtown Chengdu and Lingyan temple from July 1 to July 3

2.6.4 臭氧污染的风场分析

图13为成都市区和灵岩寺7月1—3日臭氧污染过程中近地面流场的时空分布图。在7月1日夜间，成都市区为偏南风，灵岩寺为偏北风；到09：00，成都市区和灵岩寺为静风天气；15：00，成都市区和灵岩寺皆为南风，且风速较大，在4 m/s左右；21：00，成都市区为偏东风，而灵岩寺为西风。7月2日夜间，成都市区为偏南风，灵岩寺为气流辐合区；09：00，成都市区为静风天气，灵岩寺为偏北气流；15：00，成都市区与灵岩寺均为较强的偏南气流；21：00，成都市区为东北风，灵岩寺为偏西风。3日夜间，成都市区为静风天气，灵岩寺为西风，风速在3 m/s左右；09：00，成都市区与灵岩寺均为东风；15：00，成都市区与灵岩寺均为东南风；21：00，成都市区为东风，灵岩寺为偏西风。结合此次污染期间成都市区和灵岩寺臭氧浓度的时间变化曲线与流场的分布分析发现，在臭氧浓度较高时，成都市区与灵岩寺均为强的偏南风，风速为3～4 m/s，而灵岩寺夜间臭氧浓度较高时，风向基本为西风，风速也能达到2～3 m/s。

图13 成都市区和灵岩寺2016年7月1—3日近地面流场时空分布图Fig.13 Spatial and temporal distribution of near ground flow field from July 1 to July 3

3 结论

1)成都市区臭氧与温度，太阳辐射呈显著性正相关，与相对湿度和NO2浓度呈显著性负相关。灵岩寺臭氧同样与温度呈正相关，与相对湿度呈负相关，但灵岩寺臭氧与NO2的相关性较差。

2)成都市区重污染期间，温度峰值要比平均温度峰值高3～4 ℃；相对湿度低值较平均相对湿度低值低10%左右；NO2浓度远高于平均水平；在高浓度臭氧期间，风向为偏南风，且风速较大。灵岩寺重污染期间温度峰值高于平均温度的峰值；相对湿度低值低于平均相对湿度低值；NO2浓度变化不大，且数值较低；在污染期间，午后风向为偏南风，夜间为偏西风。

3)成都市区臭氧为典型的消耗NO2的光化学反应；灵岩寺臭氧可能来源于VOCs和臭氧的区域传输。

4)污染期间，两地的边界层高度远高于平均水平。综合气象条件是成都市臭氧浓度变化的重要驱动因子。