廊坊市臭氧污染特征及其與氣象因素的關(guān)系

李娜，周濤，劉小雪，許敏*，李紅星

1.廊坊市氣象局 2.廊坊大廠回族自治縣氣象局

廊坊市地處京津冀腹地，北靠燕山，南接華北平原，東西距渤海和太行山余脈均為100 km左右，人口密度大，經(jīng)濟聚集度高，隨著“京津冀一體化”協(xié)同發(fā)展的不斷推進，廊坊市的地理優(yōu)勢日益凸顯。廊坊市作為疏解北京非首都功能的核心城市，近年來承辦了眾多的國際會議和賽事，同時以生態(tài)、智能、休閑、商務(wù)為發(fā)展方向的新型定位也對大氣環(huán)境質(zhì)量提出了高標準和高要求。

大氣污染一度成為困擾廊坊市人民生產(chǎn)生活的大問題，隨著近幾年政府對大氣環(huán)境的重視，通過相關(guān)部門共同努力，廊坊市PM2.5、PM10污染的治理卓有成效。但是，O3濃度卻不降反升，且超標現(xiàn)象越來越頻繁，嚴重影響了廊坊市大氣污染治理的成效。

近年來，隨著城市工業(yè)化進程加快，經(jīng)濟快速增長，全國各地O3污染日益嚴重，O3逐漸成為僅次于PM10、PM2.5的大氣污染物。2013年1月1日起，74個城市正式實施了GB 3095—2012《環(huán)境空氣質(zhì)量標準》，除PM10、SO2、CO、NO2常規(guī)4項污染物以外，新標準增加了O38 h和PM2.5濃度限值監(jiān)測指標。為應對日益嚴重的O3污染問題，國內(nèi)外眾多學者已開展研究[1-8]，結(jié)果表明O3污染實質(zhì)上是多重空間和時間的積累，是多種作用的共同結(jié)果，而作為其中關(guān)鍵影響因素的氣象條件又因地而異[9-13]。田謐等[14]利用2009年7月—2010年6月的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)廊坊市夏季受東南氣流影響時，容易導致O3超標；周賀玲等[15]對2013—2015年廊坊市O3濃度與氣象要素進行了相關(guān)性分析，結(jié)果表明，O3濃度與相對濕度呈負相關(guān)，與溫度、日照時數(shù)呈正相關(guān)；李磊等[16]基于廊坊市夏季近地面O3濃度及其前體物VOCs數(shù)據(jù)進行研究，結(jié)果表明，廊坊市夏季O3生成速率與太陽輻射強度、氣溫呈正相關(guān)，與總云量呈負相關(guān)。以上研究大多是針對某一時段或某個觀測點，且多側(cè)重于定性分析，而對O3濃度與氣象要素的定量關(guān)系討論較少。筆者利用2014—2019年廊坊市4個國控環(huán)境監(jiān)測站點的連續(xù)O3逐時監(jiān)測數(shù)據(jù)及國家站逐日氣象資料，探討廊坊市O3超標現(xiàn)象的變化特征及其氣象成因，并建立了廊坊O3超標高發(fā)季節(jié)(5—9月)的O3濃度預報模型，以期為廊坊市乃至京津冀地區(qū)的O3污染防治提供科學的理論依據(jù)和決策參考。

1 研究資料與方法

1.1 資料來源

O3地面觀測數(shù)據(jù)來源于廊坊市4個環(huán)境監(jiān)測站，分別是環(huán)境監(jiān)測監(jiān)理中心、藥材公司、開發(fā)區(qū)管委會和北華航天學院，其中環(huán)境監(jiān)測監(jiān)理中心于2016年6月1日遷至河北工業(yè)大學，兩地直線距離為540 m，周邊環(huán)境相同，觀測數(shù)據(jù)經(jīng)過對比監(jiān)測，確保連續(xù)性。廊坊市環(huán)境監(jiān)測站點分布見圖1。資料時段為2014—2019年。O3監(jiān)測儀器采用美國Thermo環(huán)境設(shè)備公司生產(chǎn)的49i紫外光度法O3分析儀，在觀測過程中嚴格按照HJT 193—2005《環(huán)境空氣質(zhì)量自動監(jiān)測技術(shù)規(guī)范》，利用配套校準系統(tǒng)對儀器進行定期標定和校準，保證監(jiān)測數(shù)據(jù)的準確性和有效性。

圖1 廊坊市環(huán)境監(jiān)測站點分布Fig.1 Distribution map of Langfang environmental monitoring stations

同期氣象資料為廊坊國家氣象站(116.7°E，39.5°N)觀測數(shù)據(jù)，來自河北省氣象信息共享平臺，包括氣溫、氣壓、相對濕度、風速、風向等氣象要素數(shù)據(jù)。

1.2 分析方法

HJ 633—2012《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)技術(shù)規(guī)定》分級方法規(guī)定：當O3日最大8 h滑動平均濃度(O38 h)大于160 μgm3時，超標；或當O3日最大1 h平均濃度(O31 h)大于200 μgm3時，超標；當PM2.524 h濃度大于75 μgm3時，超標。超標時次與總時次的比值為對應時次的超標率。

利用廊坊市近地面O3連續(xù)觀測資料和同期氣象要素，對O3污染變化特征及其與氣象要素的關(guān)系進行統(tǒng)計分析。其中，O3濃度與氣象要素的相關(guān)關(guān)系采用Spearman相關(guān)性分析完成；采用多元線性回歸中的逐步回歸方法建立O3濃度預報方程，逐步回歸是氣象統(tǒng)計中最普遍的方法，從第一個自變量開始，按照自變量對因變量作用的顯著程度從大到小逐個引入回歸方程，當先引入的變量由于后面變量的引入作用變得不顯著時則將其剔除，最后得到近似最優(yōu)回歸方程[17]。

2 O3超標現(xiàn)象的時間變化特征

2.1 O3超標年變化

對2014—2019年廊坊市O3數(shù)據(jù)進行分析，結(jié)果見表1。從表1可以看出，2014—2019年廊坊市O31 h超標共計278 d，O38 h超標共計375 d，二者均超標的天數(shù)為126 d。另外，2019年O31 h、O38 h超標天數(shù)最多，分別為61和79 d，2014年超標天數(shù)最少，分別為20和46 d，總體而言，O31 h、O38 h超標天數(shù)除2018年略有減少外，其余年份是逐年增加的。O31 h、O38 h超標率的變化趨勢與超標天數(shù)一致，2014年最低，分別為5.59%和12.60%，2019年最高，分別為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年之前超標率增長幅度明顯，2017—2019年增長幅度有所放緩。

表1 2014—2019年O3 1 h、O3 8 h超標天數(shù)和超標率

2014—2019年各首要污染物出現(xiàn)天數(shù)占比見圖2。從圖2可以看出，首要污染物是PM2.5的天數(shù)占比在逐年下降，2014年為60.28%，2019年降至22.7%；首要污染物是O3的天數(shù)占比逐年上升，由2014年的10.42%增至2019年的38.1%，2017年為31.8%，超過了PM2.5(28.8%)，成為出現(xiàn)頻率最高的首要污染物。PM2.5、O3超標率變化曲線同樣表明，二者隨時間的變化趨勢相反，PM2.5超標率隨著時間在逐漸減小，其中，2014年為49.7%，2019年為14.6%；O3超標率在逐年上升，其中，2014年為12.6%，2019年為22.0%；2018年，O3超標率超過PM2.5。這說明經(jīng)過節(jié)能減排，廊坊市以PM2.5為代表的重污染天氣的防治取得了顯著成效，而以O(shè)3為代表的光化學污染卻日趨嚴重[18]。根據(jù)統(tǒng)計的O3超標現(xiàn)象高發(fā)月份(5—9月)廊坊市區(qū)的氣象要素年變化特征發(fā)現(xiàn)，整體呈氣溫升高，日平均氣溫大于20 ℃的天數(shù)增加，小風天數(shù)明顯增多，弱偏南風(風速小于2.5 m/s)頻率增加，靜穩(wěn)指數(shù)增大，而平均風速顯著減小的特點。氣溫升高，尤其是日平均氣溫高于20 ℃的天數(shù)增加有利于O3的生成；小風天數(shù)增多，平均風速減小，弱偏南風頻率增加，靜穩(wěn)指數(shù)增大，均不利于O3的水平稀釋與擴散，加劇了O3的污染程度。此外，PM2.5、PM10等濃度的下降在一定程度上對O3的生成形成了正反饋效應，即顆粒物濃度的降低，增加了大氣透明度，使大氣對光的吸收、散射、折射減少，大氣消光能力減弱，太陽輻射同比增強，從而對O3的生成起到了促進作用。

圖2 2014—2019年各首要污染物出現(xiàn)天數(shù)占比和O3 8 h、PM2.5超標率Fig.2 Percentage of major pollutant days and the over standardrates of O3 8 h,PM2.5 from 2014 to 2019

2.2 O3超標月份、季節(jié)變化

O31 h、O38 h各月超標天數(shù)和超標率見圖3。由圖3可知，超標天數(shù)和超標率具有明顯的月變化特征，其中O31 h、O38 h超標天數(shù)呈單峰型分布，峰值均出現(xiàn)在6月，分別為11.8和15.5 d，而其超標率呈雙峰型分布，一個峰值出現(xiàn)在6月，分別是45.2%和69.4%，另一個峰值出現(xiàn)在9月，分別為18.8%和32.8%。另外，O3超標只出現(xiàn)在3—10月，冬季沒有O3超標現(xiàn)象，且主要集中在5—9月，此時O31 h、O38 h的超標天數(shù)均超過了全年的90%。這可能是因為廊坊市屬于典型溫帶季風性氣候，5—9月太陽輻射強度大、光照時間長、氣溫高，這些都利于加快大氣光化學反應速率，促進O3生成，并且廊坊市夏季盛行偏南風，偏南風可以將河北南部城市的O3和前體物向廊坊市輸送，綜合作用下使得廊坊本地的O3濃度升高。而冬季太陽輻射相對較弱，平均氣溫較低，不利于光化學反應的進行，并且冬季冷空氣活動頻繁，廊坊市多盛行西北風或偏北風，平均風力較大，利于O3的稀釋擴散，從而在冬季維持較低的O3濃度。

注：11—次年2月無O3超標現(xiàn)象。圖3 2014—2019年O3 1 h和O3 8 h超標天數(shù)、超標率月分布Fig.3 Monthly distribution of the over standard days and rates of O3 1 h and O3 8 h from 2014 to 2019

各監(jiān)測點不同季節(jié)的O38 h超標率見圖4。從季節(jié)分布來看，O38 h超標率呈夏季>春季>秋季的特征，夏季各監(jiān)測點的超標率達到40%～45%，較其他污染季節(jié)高出27～37個百分點；北華航天學院監(jiān)測點的超標率在各季節(jié)中均為最高，夏季藥材公司監(jiān)測點超標率次之，而該監(jiān)測點在春秋季則為各國控點最低。可見，O3污染現(xiàn)象有著顯著的季節(jié)特征，夏季的超標率明顯高于其他季節(jié)，且存在著一定的空間差異，北華航天學院監(jiān)測點在不同季節(jié)中均為O3污染最重的地區(qū)，初步分析，可能是因為北華航天學院緊鄰市區(qū)交通主干線，周邊有一個火力發(fā)電廠且距離京濱工業(yè)園區(qū)較近，以上排放源排放的NOx和VOCs都會對O3濃度產(chǎn)生影響，導致O3超標頻率高于其他監(jiān)測點。

注：冬季無超標現(xiàn)象。圖4 廊坊市區(qū)不同監(jiān)測點O3 8 h超標率季節(jié)分布Fig.4 Seasonal distribution of the over standard rates of O3 8 h at different stations in Langfang

2.3 O3超標日變化

O31 h、O38 h超標率的日變化特征如圖5所示。由圖5可見，O31 h、O38 h超標率的日變化特征均呈單峰型分布，從持續(xù)時間來看，O38 h超標持續(xù)時間較O31 h要長。O31 h在每天10:00前后開始出現(xiàn)超標，超標率逐漸上升，于16:00前后達到峰值，為9.3%，而O38 h超標率的峰值則出現(xiàn)在19:00前后，為23.8%，較O31 h滯后3 h，之后超標率逐漸下降。夜間超標率降低明顯，這是因為夜間光照減弱，氣溫降低，光化學反應速率減小，并且NO對O3的滴定作用不斷消耗O3，再加上沉積作用導致O3濃度不斷下降。日出之后，隨著太陽輻射強度的加強，氣溫升高，人類活動排放的NO2等前體物增加，光化學反應加強，O3濃度上升，再次達到超標濃度。

圖5 2014—2019年O3 1 h、O3 8 h超標率日變化Fig.5 Diurnal variation of the over standard rate of O3 1 h and O3 8 h from 2014 to 2019

3 O3濃度與氣象要素的關(guān)系

研究表明，近地面層O3主要來自于大氣的光化學反應，少量來自于平流層的輸送，O3的形成、沉降、傳輸和稀釋受到氣象條件的制約[19-21]。陸倩等[22]在研究承德市的O3污染時提出，氣象要素主要從3個方面影響O3濃度，分別是促進O3的生成、抑制O3的擴散和加速O3區(qū)域間的輸送，這說明氣象要素并不直接影響O3濃度的高低，而是通過影響生成O3的光化學反應和污染物的氣象擴散條件進而影響O3濃度。由此可見，不同地區(qū)的O3濃度與局地的氣象環(huán)境條件有著密不可分的關(guān)系，而與O3濃度相關(guān)性較好的氣溫、氣壓、相對濕度、風向和風速、天空云量和降水量等氣象要素，對O3濃度的影響方式也不盡相同[23]。結(jié)合本地情況，挑選了對廊坊市O3濃度影響較大的氣溫、相對濕度、風向和風速、海平面氣壓等氣象要素，分析其對O3濃度的影響。

3.1 日平均氣溫

氣溫主要是通過加強大氣光化學反應的進程和大氣的湍流運動強度，來提高O3的生成速率。將O38 h濃度與日平均氣溫數(shù)據(jù)進行擬合，結(jié)果見圖6。從圖6可見，O38 h濃度隨著日平均氣溫的升高而升高，且溫度越高，增長率越明顯。計算得知，日平均氣溫與O38 h濃度的相關(guān)系數(shù)為0.763，并通過了雙側(cè)0.01的顯著性檢驗。圖7統(tǒng)計了不同日平均氣溫所對應的O38 h濃度和超標率。從圖7可以看出，當日平均氣溫低于16 ℃時，O38 h未出現(xiàn)超標現(xiàn)象，濃度為(56.28±19.81)μg/m3，且隨日平均氣溫的升高變化并不明顯；當日平均氣溫高于16 ℃時，開始出現(xiàn)O38 h超標現(xiàn)象，且超標率隨著日平均氣溫的升高迅速躍增。不同的日平均氣溫區(qū)間對應不同的O38 h濃度和超標率，主要可以分以下幾個區(qū)間:16～20 ℃時，O38 h超標率低于20%，濃度為(104.31±15.92)μg/m3；21～24 ℃時，O38 h超標率為20%～50%，濃度為(142.56±14.26)μg/m3；25～28 ℃時，O38 h超標率為40%～70%，濃度為(164.23±9.34)μg/m3；超過28 ℃時，O38 h超標率超過70%，濃度為(188.27±12.36)μg/m3。

圖6 日平均氣溫與O3 8 h濃度擬合結(jié)果Fig.6 Fitting results of daily O3 8 h concentration and daily average temperature

圖7 不同日平均氣溫下O3 8 h濃度和超標率Fig.7 Average concentration and over-standard rate of O3 8 h under different daily average temperature

3.2 日平均相對濕度

水汽在大氣光化學反應中扮演著重要角色，高相對濕度的大氣主要從3個方面抑制高濃度O3的生成：1)水汽會通過散射和吸收產(chǎn)生消光機制，進而削弱紫外輻射，不利于O3的生成；2)高相對濕度是形成污染物濕清除的重要指標，會促進O3的沉降作用，不利于O3的積累；3)大氣中的水汽可直接通過化學反應消耗O3[24-25]。

日平均相對濕度與O38 h濃度擬合結(jié)果見圖8。從圖8可以看出，O38 h濃度隨著日平均相對濕度的升高呈先上升再下降趨勢，說明日平均相對濕度與O38 h濃度不是單純的線性關(guān)系。不同日平均相對濕度范圍所對應的O38 h濃度和超標率見圖9。從圖9可以看出，O38 h超標率和濃度同樣是隨日平均相對濕度的增加先增大再減小。當日平均相對濕度小于70%時，O38 h濃度和超標率隨著日平均相對濕度的增大而增大；當日平均相對濕度大于70%時，O38 h濃度和超標率隨著日平均相對濕度的增大而急劇減小；當日平均相對濕度為60%～70%時，O38 h超標率最高，為38.3%，因此該范圍是廊坊市出現(xiàn)O3光化學污染的關(guān)鍵，并且說明相對濕度70%左右存在O3光化學反應的臨界值。計算了日平均相對濕度低于70%和高于70%時與O38 h濃度的相關(guān)系數(shù)，分別為0.243和-0.359，且均通過了雙側(cè)0.01的顯著性檢驗，說明當日平均相對濕度低于70%時，與O3濃度呈正相關(guān)；當日平均相對濕度高于70%時，與O3濃度呈負相關(guān)。即高相對濕度不利于O3濃度的升高，這一結(jié)論與其他地區(qū)的研究結(jié)果一致[26-27]。

圖8 日平均相對濕度與O3 8 h濃度擬合結(jié)果Fig.8 Fitting result of O3 8 h concentration and daily average relative humidity

圖9 不同日平均相對濕度范圍下O3 8 h濃度和超標率Fig.9 Average concentration and over-standard rate of O3 8 h under different daily average relative humidity

3.3 風向和風速

邊界層風對O3的影響是復雜的，風速不僅在一定程度上反映了邊界層湍流的強度，還能體現(xiàn)出大氣邊界層穩(wěn)定度以及大氣擴散條件，較高的風速還可以抬高大氣邊界層高度[28]。風向則影響了O3及其前體物的傳輸擴散，反映了污染物輸送的不同來向[29]。

3.3.1風向

圖10給出了各風向?qū)腛38 h濃度和超標率，當廊坊城區(qū)主導風向為SW、SSW、S、SSE、SE時，O38 h濃度較高，當主導風向為SSW、S、SSE、SE、ENE時，O38 h超標率較高。廊坊市的西南方向為保定市、石家莊市，正南方向為滄州市，東南、東北方向則分別為天津市和唐山市，這些城市工業(yè)發(fā)達，工業(yè)園區(qū)密集，工業(yè)生產(chǎn)排放大量的VOCs，且數(shù)量大、種類多，有助于O3前體物和生成物向廊坊市的輸送，從而促進O3光化學反應的進行和積聚，田謐等[14,30]的研究同樣證實廊坊市O3前體物的輸送受天津市、河北南部區(qū)域的影響較大。另外，主導風向為ESE、E時，O38 h濃度和超標率明顯小于其兩側(cè)的主導風向，這是因為該主導風向攜帶來自渤海灣的水汽，易造成天空云量增多，甚至產(chǎn)生降水，對光化學反應有一定的影響。而當主導風向為NW、NNE、NNW、N時，O38 h的濃度較低，超標率也較低，廊坊市西北、偏北方向為張家口市、承德市，氣流相對較為清潔，并且每年11—次年3月廊坊市盛行西北風或偏北風[31]，此時一般為深秋到初春時節(jié)，冷空氣活動頻繁，平均氣溫較低，而平均風速較大，風速越大，大氣擴散條件越好，越利于污染物的清除和消散，不利于O3的生成與積聚。

圖10 O3 8 h濃度和超標率風玫瑰Fig.10 Rose maps of average concentration and over-standard rate of O3 8 h

3.3.2日平均風速

近地面風速可以在一定程度上反映大氣邊界層湍流的強度，代表了污染物的輸送或清除效率，其對O3濃度的影響是復雜的[32]。圖11給出了不同日平均風速下的O38 h濃度和超標率。由圖11可見，超標率隨日平均風速的增大呈先上升后下降趨勢，當日平均風速為0.5～2.5 m/s時，廊坊市區(qū)的O38 h超標率和濃度均較高；當日平均風速小于1.5 m/s時，O38 h超標率和濃度隨著風速的增大而增加；當日平均風速為1.5～2.5 m/s時，O38 h超標率和濃度無明顯變化；當日平均風速大于2.5 m/s時，O38 h超標率隨著風速的增大而減小。這是因為風速的增大主要從2個方面影響O3濃度：1)較高的風速利于邊界層高度的抬升，使得上下層物理量交換加強，利于對流層頂?shù)腛3向邊界層輸送；2)較高的風速利于O3的水平稀釋和擴散。當風速較小時，垂直輸送作用大于水平擴散稀釋，O3及其前體物得以不斷累積;隨著風速的增大,O3濃度增大，當風速超過一定范圍時，水平的擴散稀釋作用強于垂直輸送，O3濃度則隨風速的增大而減小[33]。

圖11 不同日平均風速下O3 8 h濃度和超標率Fig.11 Average concentration and over standard rate of O3 8 h under different daily average wind speed

3.4 日平均海平面氣壓

海平面氣壓主要通過影響大氣運動及天氣狀況而間接影響生成O3的光化學反應和O3區(qū)域間的傳輸擴散，因此其分布和變化能在一定程度上影響O3濃度。對日平均海平面氣壓與O38 h濃度的擬合結(jié)果見圖12，不同日平均海平面氣壓范圍下O38 h濃度和超標率見圖13。從圖12和圖13可以看出，隨著日平均海平面氣壓的升高，O38 h濃度和超標率都在逐漸減小，當日平均海平面氣壓為995～1 010 hPa時，超標率較高，超過50%，濃度在120 μg/m3以上；當日平均海平面氣壓高于1 025 hPa時，則不再出現(xiàn)O38 h濃度超標現(xiàn)象。計算二者的相關(guān)系數(shù)，為-0.714，且通過了0.01的顯著性檢驗，說明二者呈顯著負相關(guān)，其相關(guān)性僅次于日平均氣溫。這可能是因為當日平均海平面氣壓較低時，地面天氣形勢多以低壓、均壓場為主，大氣層結(jié)較為穩(wěn)定，近地面風速小，擴散條件差，易造成污染物的積聚，導致O3濃度升高[34]。

圖12 日平均海平面氣壓與O3 8 h濃度擬合結(jié)果Fig.12 Fitting result of O3 8 h concentration and daily average sea level pressure

圖13 不同日平均海平面氣壓范圍下O3 8 h濃度和超標率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+

由回歸方程可知，在5—9月，當廊坊市日最高氣溫越高、日降水量越少、日最低氣溫越低、日最小相對濕度越大、日平均相對濕度越小、日最低氣壓越低時，越利于促進O3光化學反應速率，O38 h濃度越高，越容易出現(xiàn)O3超標現(xiàn)象。為檢驗預報方程的可預報性，計算了5—9月O38 h濃度的觀測值與擬合值的相關(guān)系數(shù)，為0.635，且通過了雙側(cè)0.001的置信度水平。圖14給出了5—9月逐日O38 h觀測值與回歸方程預報模型擬合值的對比。由圖14可見，離散點主要集中分布在y=x兩側(cè)，表明預報值與觀測值基本一致，回歸方程的預報結(jié)果較為理想，可預報性較好。

表2 自變量顯著性水平

圖14 逐日O3 8 h濃度觀測值與預報方程擬合值Fig.14 Comparison between daily O3 8 h concentration observed and calculated by forecasting-equation

4 結(jié)論

(1)2014—2019年廊坊市O3超標天數(shù)、超標率呈上升趨勢，O3已超過PM2.5成為最主要的大氣污染物。

(2)廊坊市O3超標現(xiàn)象具有明顯的季節(jié)特征，11—次年2月O3超標，主要集中在5—9月；O31 h、O38 h超標率日變化均呈單峰型，O31 h超標率峰值出現(xiàn)在16:00前后，O38 h超標率比O31 h滯后3 h，峰值出現(xiàn)在19:00前后。

(3)O3超標是多項因子綜合作用的結(jié)果，與氣象因素關(guān)系密切。廊坊市O38 h濃度與日平均氣溫呈正相關(guān)，與日平均海平面氣壓呈負相關(guān)，與日平均相對濕度和日平均風速為非線性關(guān)系，當日平均氣溫高于25 ℃，日平均海平面氣壓低于1 010 hPa，日平均相對濕度為40%～80%，日平均風速為0.5～2.5 m/s時,O3超標率較高，以上氣象條件可作為初步判定發(fā)生O3超標的預報指標。

(4)當主導風向為偏南風和偏東風時，O38 h濃度和超標率較高，廊坊市O3前體物及生成物受河北省南部、天津市、唐山市輸送影響較大。

(5)綜合考慮氣溫、氣壓、降水、相對濕度、風速、日照時數(shù)等氣象要素，建立了廊坊市O3超標高發(fā)季節(jié)(5—9月)的O38 h濃度預報方程，經(jīng)檢驗方程可預報性較好，當廊坊市日最高氣溫越高、日降水量越少、日最低氣溫越低、日最小相對濕度越大、日平均相對濕度越小、日最低氣壓越低時，O38 h濃度越高。

根據(jù)現(xiàn)有數(shù)值預報模式產(chǎn)品與技術(shù)，天氣預報按照時效可分為長期(>10 d)、中期(3～10 d)和短期(<3 d)預報，預報時效越長，各氣象要素的準確性和可靠性越低，因此，O3濃度的預報方程還需要根據(jù)未來天氣預報的發(fā)展，來不斷檢驗和優(yōu)化，才能實現(xiàn)準確率的提升。