王 琴,景 宽,王陈婧,刘保献,沈秀娥,张 健,刘 洋,罗霄旭
北京市生态环境监测中心,大气颗粒物监测技术北京市重点实验室,北京 100048
对流层臭氧是典型的二次污染物,主要来自挥发性有机物(VOCs)和氮氧化物(NOx)的光化学反应,是影响我国空气质量改善的重要污染物之一.臭氧不仅自身是重要的大气氧化剂,而且其光解可以产生OH 自由基,对大气氧化性具有重要影响.臭氧还有显著的辐射强迫效应,导致气候变化问题.同时近地面高浓度臭氧会刺激和损害眼睛、呼吸系统等黏膜组织,对人体健康造成影响,也对生态系统产生不利影响.近年来,在一系列减排措施下,包括北京在内的全国大部分地区空气质量明显改善,PM2.5浓度下降显著.然而臭氧污染却逐渐凸显,臭氧年评价浓度和超标天数均呈上升趋势[1],且京津冀及周边地区已成为全国臭氧污染最重区域[2].
近地面臭氧浓度不仅受光化学反应影响,大气边界层变化、风向转变和下层气流等带来的垂直和水平输送也有较大影响[3-4].近年来,对于北京近地面臭氧污染时空特征的研究较多[5-6].研究[7]表明,北京市的臭氧超标时段主要发生在温度较高的5-9 月,且臭氧污染季的开始时间有提前趋势,而结束时间则呈延后趋势.北京市臭氧浓度日变化呈单峰特征,波谷在日出前出现,波峰在15:00-17:00 出现.空间分布上,北京市北部山区臭氧浓度最高,其次是郊区,中心城区浓度最低.但受限于垂直观测手段的缺乏,目前针对臭氧浓度垂直分布特征的研究较少,而这对掌握臭氧浓度立体特征及其对近地面臭氧浓度影响至关重要.
目前,臭氧浓度垂直观测的技术[8-10]主要有地基雷达、系留气艇、垂直观测塔、飞机航测等.基于系留气艇[3]、垂直塔[8]和飞机航测[10]等的观测所需的地理、气象条件要求均较高,且投入的人力物力较大,难以连续进行,一般仅获取短时的垂直观测数据.垂直观测塔一般设在城市高楼或高塔,选取1~4 个观测高度开展臭氧浓度自动连续监测,具备相应条件的城市也较少.近年来,基于差分吸收的激光雷达技术开始应用于臭氧浓度垂直特征的监测,其具有高时空分辨率、实时在线等特点,适用于开展臭氧浓度垂直分布特征的长期观测[11-14].基于这些垂直观测技术,一些学者对臭氧浓度垂直特征开展了研究.Zhang 等[3]通过系留艇对上海市5 月的臭氧浓度垂直特征进行了全天分时段的观测,不同时段臭氧浓度垂直分布具有明显差异;通过垂直观测还发现两次臭氧污染过程中臭氧高空浓度的峰值与边界层高度变化、风向切变等带来的污染传输有关.郑向东等[15]利用系留气艇对北京市冬季近地面边界层的臭氧分布进行了观测,发现动力传输、O3-NOx-VOCs 所耦合的复杂的化学反应体系是控制边界层臭氧垂直分布的两方面因素.Xu 等[16]通过密集的系留气球实验并结合地面、遥感、飞机观测以及化学输送模型、拉格朗日色散模型等发现,秸秆焚烧输送、残留层高浓度臭氧垂直混合等对近地面臭氧浓度有显著贡献.Chi 等[14]利用差分吸收雷达对北京市北部郊区秋季的臭氧浓度垂直分布进行了观测,结果表明,污染期边界层内的臭氧浓度随高度上升而增加,而清洁天臭氧浓度垂直分布较为均匀.Klein 等[8]结合垂直铁塔和激光雷达对巴黎的臭氧浓度垂直分布进行多年研究,发现冬季、夏季臭氧浓度均随高度升高而增加,但夏季臭氧浓度的垂直变化率低于冬季.Li 等[17]在上海市利用臭氧激光雷达研究传输和边界层过程对近地面臭氧浓度的影响,在一次典型臭氧污染事件中发现,来自内陆城市的低层对流层的富臭氧气团向下输送对上海市区地表层臭氧浓度的平均贡献率可达49.1%.
综上,现有臭氧浓度垂直特征的研究较少,且观测时间多局限于个别污染时段,时间分辨率不高,对长时间臭氧浓度垂直分布规律研究不足.因此,本研究于2019 年5-9 月北京市臭氧污染高发期,主要基于差分吸收臭氧激光雷达,并结合城市铁塔观测开展臭氧浓度垂直分布的长时间连续观测,分析污染季北京市臭氧浓度垂直结构及时间变化规律,并探究典型臭氧污染过程中臭氧浓度垂直演变及对近地面臭氧污染的影响,以期为北京市大气臭氧污染防控提供技术支撑.
本研究臭氧雷达观测点为北京东南边界点(永乐店站点),位于北京市东南郊区的通州区永乐店镇永乐生态公园内(116°47′46.69′′E、39°42′32.75′′N),地处京津冀三地交接处.北京市夏季盛行偏南风,且易导致臭氧污染由南至北输送[18],该站点有利于表征区域输送对北京市臭氧的影响.由于臭氧雷达存在一定观测盲区,低空大气臭氧观测缺失,本研究基于垂直铁塔对0.3 km 以下的臭氧浓度垂直分布也进行了垂直观测.该垂直铁塔位于中国科学院大气物理研究所(116°24′31.12′′E、39°59′20.15′′N),位于京东南永乐店站点西北方向52 km 处,为典型的城市环境点,周边主要为行政办公及居民区.铁塔东北方向1.2 km 处奥体中心站为北京市常规空气自动监测站,连续开展臭氧自动监测,可作为铁塔近地面臭氧数据的补充.将铁塔和奥体中心站点统称为城区站点.选取北京市臭氧污染多发季开展观测,具体观测时间为2019 年5 月1 日-9 月30 日.
本研究中永乐店站点采用的臭氧激光雷达为中国科学院安徽光学精密机械研究所和无锡中科光电技术有限公司共同研制的Lidar-G-2000,该设备基于差分吸收原理,利用臭氧对266、289 nm 这两个激光波长明显不同的吸收特性,采用差分吸收算法确定路径上臭氧浓度,反演得到不同高度臭氧浓度的垂直分布特征[19].臭氧雷达的探测盲区为75 m,过渡区为0.3~0.4 km.臭氧雷达探测的垂直分辨率为7.5 m,时间分辨率为12 min.永乐店站点还采用美国Thermo Fisher 49i 紫外光吸收臭氧分析仪对近地面臭氧进行1 h 分辨率的连续监测;同时,采用芬兰VAISALA 公司的WXT520 气象五参数仪、中国爱尔达公司的全相参脉冲多普勒风雷达Airda3000、中国怡孚和融公司的气溶胶雷达EV-Lidar-CAM 等对近地面气象参数、风廓线及边界层高度进行探测.风雷达和气溶胶雷达的探测高度选取0.05~5 km,垂直分辨率分别为50、7.5 m,时间分辨率均选取为1 h.铁塔站0.06、0.16 和0.28 km 处装有法国ESA 公司的O342 M 紫外光吸收臭氧分析仪,时间分辨率为1 h.铁塔附近奥体中心站的臭氧监测设备与永乐店地面监测设备一致.臭氧自动分析仪,每2 d 进行1 次零点和跨度点校准.所有雷达设备在观测前1 个月内开展相关光路校准或几何重叠因子校准,每日至少进行1 次运行参数检查,每两周进行一次现场清洁、光路检查、能量检查等,严格按照相关运行说明书进行质保质控.
近地面和垂直铁塔的常规空气监测仪均参照国家相关标准定期开展质量保证与质量控制,保证监测数据的准确性和有效性.臭氧雷达作为新兴的探空技术,其准确性在多个观测比对中得到证实[11-12,19],本研究也通过“气艇探空-雷达标准机-雷达传递机-现场雷达”多级溯源体系,将臭氧雷达溯源至标准的紫外吸收法,并通过雷达低层数据与近地面标准方法结果进行比较,评价其数据的准确性.
结果显示,气艇探空实验(探空上限0.8 km)臭氧浓度廓线与臭氧激光雷达标准机测得的臭氧垂直廓线一致性较好,线性相关系数(R)达0.99.臭氧雷达标准机依次溯源至现场机,1.5 km 及以下高度设备之间臭氧反演浓度均呈较好的线性关系,R在0.87以上;2.0~3.0 km 高度时,受高空激光能量衰减、信噪比增加影响,两台雷达设备之间的线性程度呈下降趋势,但线性相关系数整体较好,R在0.71 以上.将观测期近地面臭氧浓度与雷达观测的低层——0.3、0.4、0.5 km 高度的臭氧浓度进行相关性和平均浓度值比较分析:近地面臭氧浓度与0.3、0.4、0.5 km 高度雷达观测浓度的线性相关系数R分别为0.52、0.75、0.79;雷达观测的0.3 km 高度臭氧平均浓度显著高于近地面和雷达观测的0.4、0.5 km 高度臭氧平均浓度,存在测量偏高的可能.综上,0.3 km 高度雷达测量准确度偏差,可能原因有两种,一是长时间观测期间由于光路会产生细微偏差,使得光信号接收不全,0.3 km高度逐渐成为过渡区范围;二是0.3 km 低层高度易受到较强光能量冲击,使得探测器处于非线性区,信号反演准确度下降.基于以上评价,观测期间选择0.4~3.0 km 的雷达观测数据进行分析,能较真实地反映大气臭氧浓度的垂直分布.0.4 km 高度雷达观测数据与近地面臭氧浓度趋势及相关性如图1 所示.
图1 永乐店站点近地面臭氧浓度与0.4 km 高空雷达观测数据的时间序列和相关性分析Fig.1 Time series and correlation of ozone concentration at near surface and 0.4 km (observed by lidar) in YLD
边界层高度是影响污染物扩散的主要气象因子之一[20-22].对观测期间边界层高度变化(见图2)进行分析发现,5-9 月由于气温较高,属于全年边界层高度偏高时期[22],平均为0.8 km,且5-7 月边界层高度较8 月、9 月更高,扩散条件较为有利.由图2 可见:各月份边界层日变化规律较为一致,均为明显单峰特征,呈白天高、夜间低的日变化特征.其中,凌晨至早晨气温较低,边界层高度在0.4~0.5 km 之间;随着日出大气被加热,边界层高度从10:00 开始快速升高;15:00-17:00 达到峰值,8 月、9 月峰值在1.2 km 左右,5-7 月峰值可在1.5~1.7 km 之间;随后夜间逐渐下降.
图2 5-9 月永乐点站点边界层高度的日变化情况Fig.2 Diurnal variations of boundary layer height of YLD during May to September
永乐店站点近地面、0.4~3.0 km 臭氧浓度的垂直分布如图3 所示.由图3 可见:5-9 月近地面至边界层中上层(0~0.6 km)的臭氧浓度随高度升高而增加,与以往北京市[14,23-24]及上海市[3]和欧美城市[8-9]的结果基本一致;边界层中上部(0.5~0.6 km)为臭氧浓度最大区域,峰值浓度约为近地面臭氧浓度的1.3~1.7 倍;0.6~1.5 km,臭氧浓度持续随高度的升高而降低;1.5~2.3 km 的高空,臭氧浓度相对稳定;2.3~3.0 km 臭氧浓度则随高度升高而缓慢增加,可能受到自由大气向下的垂直输送影响.不同月份的臭氧浓度垂直分布特征较为相似,但在光化学作用最强烈的6 月,边界层中上层臭氧峰值浓度与近地面的差异略小于其他月份,与在北京市发现的“夏季型”臭氧廓线特征[25]一致.6 月在0~3.0 km 高度的臭氧浓度均高于其他月份,且在1.8~2.3 km 高度臭氧浓度也随高度的升高而缓慢增加,成为臭氧浓度次高层,与He 等[26]在深圳臭氧高污染季的研究结果相似.
图3 夏季永乐店站点臭氧浓度的垂直分布情况Fig.3 Vertical distribution of ozone in YLD in summer
北京市城区站点近地面至0.3 km 臭氧浓度垂直分布如图4 所示.由图4 可见,5-9 月城区站点近地面以及0.06、0.16 和0.28 km 高度臭氧浓度均随高度的升高而增加,可进一步补充印证永乐店站点边界层中部以下臭氧浓度的垂直变化.0~0.06 km 臭氧浓度增加最迅速,与北京市近地面NOx相对饱和状态下NOx对臭氧的抑制作用有关[27].
图4 夏季城区站点0.3 km 以下臭氧浓度垂直分布情况Fig.4 Vertical distribution of ozone below 0.3 km at the urban site in summer
臭氧浓度与NOx、VOCs 及臭氧的动态转化有关.研究表明,城市近地面VOCs 和NOx浓度高于上空[28-30],随着高度的增加,臭氧敏感性由VOCs 控制向NOx控制转化[10,31].北京市臭氧污染季,边界层中上层为臭氧浓度峰值区,推断该高度VOCs/NOx(二者浓度比)更有利于臭氧生成,同时也可能与其易受区域污染输送影响等有关[23,32].同时边界层内臭氧受近地面生成影响较为显著,近地面臭氧浓度最高的6 月,整个边界层内臭氧浓度均为最高,且梯度变化率减小.
由图5 可见:边界层内0.4~1.0 km 高度与近地面臭氧浓度的日变化基本一致,均呈午后单峰分布特征,与其他城市研究结果[33]一致;但近地面臭氧浓度日变化幅度较大,具有更显著的谷值和峰值.00:00-06:00,臭氧浓度处于全天低值水平,边界层内臭氧浓度变化趋势一致,呈缓慢下降趋势,近地面臭氧无生成效应且受NO 消耗作用,浓度明显低于高空浓度;0.4~1.0 km,夜间基本处于残留层内(夜间稳定边界层上部的中性层结,在日出前后被打破,可能存在污染物向下输送影响)[34],臭氧浓度垂直方向混合较为均匀,浓度在86~115 μg/m3之间,其中0.6 km 臭氧浓度略高.06:00-07:00 早高峰时段,机动车排放出大量NO 使得近地面臭氧快速消耗且浓度达到谷值,然后随着NO 向上扩散,上空的臭氧浓度也达到谷值,时间略晚于近地面.上午时段,1.0 km 以下的臭氧浓度不断升高,且近地面臭氧浓度上升最早、幅度最大,受光化学反应加强及残留层中臭氧向下混合共同作用[21].14:00-17:00 臭氧浓度达到峰值,期间臭氧浓度垂直梯度变化也由正梯度转为负梯度,近地面浓度高于高空浓度,体现出近地面光化学生成是午后臭氧峰值形成的主要原因.18:00 开始,边界层内臭氧浓度均开始迅速下降,近地面臭氧浓度下降较快且再次低于高空,0.4~1.0 km 臭氧浓度基本随高度增加而降低,但垂直递减率较小.2.0 km 高空臭氧浓度受近地面排放影响相对较小,其浓度则较为稳定,在70~84 μg/m3范围波动,浓度最低时刻为03:00,最高时刻为20:00,体现背景浓度水平.
图5 永乐店站点典型高度上臭氧浓度的日变化特征Fig.5 Diurnal variations of ozone at typical altitudes in YLD
由图6 可见:02:00、07:00 和22:00,0.6 km 以下臭氧浓度均呈随高度的升高而增加的趋势,且07:00早高峰时NO 排放最强,对应正梯度变化率最大;12:00 及16:00,边界层充分发展,光化学作用增强,近地面臭氧不断生成积累,使得0.6 km 以下臭氧浓度变化梯度减小,峰值时期臭氧浓度垂直变化由正梯度转为负梯度.0.6~1.0 km 的边界层内,受地面臭氧及前体物积累输送影响降低,臭氧浓度始终随高度的升高而降低,且垂直变幅减小.边界层以上的臭氧浓度基本稳定在较高水平,高于早晚近地面浓度.臭氧浓度垂直分布的日变化进一步反映出近地面臭氧的生成和消耗反应活跃;近地面排放的NOx、VOCs 等前体物在午后通过光化学反应不断生成臭氧并积累,对整个边界层内臭氧浓度均有显著贡献;而夜间残留层臭氧浓度高于近地面,可能为翌日白天臭氧浓度提供较高的储备,这在以往研究[21,35-36]中也得到印证.
图6 永乐店站点典型时刻臭氧浓度垂直廓线Fig.6 Vertical distribution of ozone at typical hours in YLD
通过城区观测结果,分析城区0.3 km 以下臭氧浓度的日变化特征.由图7 可见:城区站点全天近地面以及0.06、0.16、0.28 km 高度的臭氧浓度日变化趋势一致,且垂直分布始终呈随高度的升高而增加的特征.其中,09:00 臭氧浓度上升期间,垂直差异减小;15:00-18:00 峰值期间,0.06、0.16、0.28 km 高度的臭氧浓度较为接近,均高于近地面臭氧浓度,与永乐店站点午后近地面浓度更高有所不同.以往研究[37]表明,永乐店站点VOCs 浓度更高,推断永乐店近地面臭氧的局地生成强度高于城区,导致峰值期间臭氧浓度垂直分布差异.
图7 城区站点0.3 km 以下臭氧浓度垂直分布的日变化规律Fig.7 Diurnal variations of ozone at different altitudes below 0.3 km at the urban site
2.4.1 2019 年6 月22-28 日臭氧污染过程分析
2019 年6 月22-28 日,出现了连续一周的臭氧污染过程,臭氧日最大8 h 平均浓度分别为184、256、261、261、260、244、184 μg/m3.从气象条件来看,连续多日高温,最高温在32~36 ℃之间;天气晴或多云,直至28 日发生降水;风向以偏南风为主,且风速较小,午后至夜间风速一般有增加趋势;中等湿度水平,每日最高相对湿度在45%~60%之间.而强辐射、高温和中等相对湿度是臭氧生成的有利条件[22,38].边界层高度具有典型的日变化规律,白天对流边界层发展旺盛,最高近3 km,夜间边界层显著降低,最低不足0.5 km.此次污染过程期间,臭氧近地面及垂直浓度、气象条件、边界层高度等演变如图8 和图9 所示.
图8 2019 年6 月22-28 日永乐店站点近地面臭氧及气象因子时间序列Fig.8 Time series of meteorological parameters and ozone in YLD from June 22nd to 28th,2019
图9 2019 年6 月22-28 日永乐店站点臭氧浓度垂直分布情况Fig.9 Vertical distribution of ozone in YLD from June 22nd to 28th,2019
从近地面臭氧浓度可知,2019 年6 月22-28 日连续7 d 午后均出现臭氧污染峰值,峰值时刻一般在15:00-18:00 之间,24 日峰值出现时间较早为13:00,而28 日峰值出现时间较晚为19:00.值得注意的是,多日夜间至凌晨臭氧浓度均未彻底消耗,部分夜间还出现臭氧小高峰值,其中25 日00:00 臭氧峰值浓度达166 μg/m3.臭氧雷达的垂直观测显示,6 月23-27 日午后边界层内尤其是低空1.0 km 以内臭氧浓度显著升高,与近地面臭氧浓度监测结果一致;臭氧高污染日的翌日凌晨,0.7~1.5 km 高空臭氧浓度明显高于0.5 km 以下的低空,反映出低空臭氧逐渐消耗,而高空仍存在前一日的较高浓度残留.翌日上午,臭氧污染残留随着边界层抬升逐渐混合至近地面,如25日和27 日上午臭氧雷达可见明显垂直向下传输,这导致当日上午臭氧浓度上升加速或峰值升高,对午后臭氧高浓度有显著贡献[26,36,39].24 日晚上至25 日凌晨,近地面臭氧浓度出现明显高值,一般夜间臭氧难以局地生成.从垂直分布可发现,24 日23:00-25 日01:00,0.5~1.0 km 高度出现了臭氧高浓度层;此时1.0 km 以下西南风明显加强(见图10),高于上部风速,具有夜间低空急流特征[40],近地面亦出现了温度小幅上升、相对湿度上升被抑制的波动.Banta 等[41-44]研究发现,低空急流的惯性振荡易造成臭氧或颗粒物发生强烈的平流或垂直输送,珠三角地区61%的夜间臭氧浓度上升可归因于低空急流影响[44],因此此次整层臭氧浓度次峰的出现也与此有关.
图10 2019 年6 月24-25 日永乐店站点风廓线变化Fig.10 Vertical profiles of winds in YLD from June 24th to 25th,2019
2.4.2 2019 年7 月2-4 日臭氧污染过程分析
2019 年7 月1-4 日,臭氧日最大8 h 平均浓度分别为150、181、207、256 μg/m3.从气象条件来看,连续多日受到周期性北转南风影响,具有山谷风特征,最高温在33~37 ℃之间,日最高相对湿度在40%~70%之间.边界层整体较高,7 月1-2 日边界层高度持续维持在1 km 以上,最高可达3.5 km;3-4 日边界层高度昼夜变化明显,变化范围为1.0~4.0 km.此次污染过程期间,臭氧近地面及垂直浓度、气象条件、边界层高度等演变如图11 和图12 所示.
图11 2019 年7 月1-4 日永乐店站点近地面臭氧及气象因子时间序列Fig.11 Time series of meteorological parameters and ozone in YLD from July 1st to 4th,2019
图12 2019 年7 月1-4 日永乐店臭氧浓度垂直分布Fig.12 Vertical distribution of ozone in YLD from July 1st to 4th,2019
近地面臭氧浓度变化显示,此次污染过程特点为每日臭氧浓度峰值持续时间较长,呈开始早、结束晚的特征.2019 年7 月1 日、3 日、4 日的中午至翌日凌晨,臭氧浓度连续在100 μg/m3以上的时间分别达17、15、17h.
7 月1 日,白天偏北风为主,午后臭氧浓度有所升高,但未出现明显积累;17:00 以后,边界层内出现明显风切变(见图13),由偏北风转为偏南风且风速增大,即使在晚高峰较高NO 排放情况下,边界层内臭氧浓度仍呈上升趋势.Ma 等[36]在北京市南郊开展的臭氧污染过程垂直观测结果表明,偏南风的风向切变可带来臭氧污染气团的输入;且风速差异切变可诱发强的下行对流,强自由对流可加重臭氧污染[21],将残留层中的高浓度臭氧带到低层.7 月1 日夜间至7 月2 日上午,地面和1 km 以下高空臭氧浓度持续较高,且2 日00:00-01:00 在0.5~0.7 km 高度臭氧浓度出现小幅高值带,可能与西南风切变(见图13)导致的水平、垂直输送有关.类似过程也在7 月3 日夜间至7 月4 日凌晨出现,且低空臭氧浓度明显较高,为夜间显著的贴地传输.而7 月3 日上午、4 日20:00-23:00 均观测到臭氧传输沉降现象,导致地面臭氧浓度迅速上升,也是臭氧污染时段加长的原因之一.研究[45-46]表明,除臭氧外,其前体物也存在普遍的区域间传输现象.如Wang 等[47]对北京市夏季臭氧及前体物传输影响的研究表明,受大气化学寿命及二次氧化生成影响,NOx的区域传输效率不如VOCs,且传输而来的含氧VOCs 更为丰富,对于臭氧生成主要受VOCs 控制的北京市[6]来说,会进一步促进臭氧的生成积累.
图13 2019 年7 月1-4 日永乐店风廓线变化Fig.13 Vertical profiles of wind in YLD from July 1st to 4th,2019
a) 5-9 月,北京东南郊区永乐店的臭氧浓度垂直分布呈1.5 km 以下臭氧浓度随高度增加呈先增后降的特征,边界层中上部(0.5~0.6 km)为臭氧浓度最大区域;1.5~3 km,臭氧浓度相对稳定或随高度增加缓慢上升.臭氧浓度最高的6 月,其浓度垂直梯度变化率略小于其他月.
b)边界层内臭氧浓度与近地面臭氧浓度的日变化基本一致,均呈午后单峰分布特征;但近地面的臭氧浓度波动幅度大,具有更低的早间谷值和更高的午后峰值.受近地面NO 的滴定作用,在0.6 km 以下,夜间至早晨臭氧浓度均为随高度增加而升高的趋势.午后峰值期间,边界层内臭氧浓度垂直分布呈随高度升高而降低的特征,体现出午后近地面光化学生成是臭氧升高的主要原因,且对整层臭氧浓度升高均有贡献.夜间高空臭氧浓度高于近地面,可为翌日白天的臭氧浓度提供较高的背景.
c)臭氧污染形成受本地生成和区域传输共同影响.污染过程中,午后有利气象条件下充分的光化学生成使得近地面和边界层中部以下臭氧浓度均明显上升,驱动午后臭氧峰值发生.部分夜间残留层可见明显臭氧污染层,并于翌日上午向下传输.臭氧存在明显的水平和垂直传输影响,夜间低空急流、风向的切变及持续偏南风等可将污染地区的臭氧及前体物传输沉降至北京.强化本地前体物控制及区域联防联控,实现边界层内臭氧浓度整体降低对臭氧污染治理至关重要.