2019年秋季三亞市一次典型臭氧污染個例氣象成因解析

符傳博 ，丹利*，劉麗君 ，佟金鶴

1. 海南省氣象科學研究所，海南 海口 570203；2. 中國科學院大氣物理研究所東亞區域氣候-環境重點實驗室，北京 100029；3. 海南省南海氣象防災減災重點實驗室，海南 海口 570203

近些年來隨著中國經濟的快速發展和城市工業化水平的提高，大氣污染特征正由常規化石燃燒引起的單一污染物區域性污染逐漸向結構型、壓縮型、復合型大氣污染轉變（Fu et al.，2019；Li et al.，2019；梁從誡，2006）。目前近地面臭氧（O3）和細顆粒物（PM2.5）被公認為是影響中國城市空氣質量的最主要兩類大氣污染物（張小曳等，2013；徐祥德等，2015），國家在近些年采取了一系列大氣污染防治措施，并在城市 PM2.5濃度控制上取得了較好效果（中華人民共和國生態環境部，2021）。就全國平均而言，城市 PM2.5年平均質量濃度從2015 年的 55 μg·m-3下降到了 2020 年的 33 μg·m-3，降幅高達 28.8%（中華人民共和國生態環境部，2021）。城市O3污染卻日趨嚴重（陸倩等，2019；沈勁等，2019）。O3已經成為中國僅次于PM2.5的第二大環境空氣污染物，在中國東南部，西部等太陽紫外輻射較強區域，O3超標率已經大于 PM2.5，成為全年首要污染物（程麟鈞，2018）。如何開展PM2.5和 O3的協同防治，控制 PM2.5濃度的同時遏制 O3的增加是當前亟待解決的科研問題，應當引起政府部門和廣大民眾的重視。O3是一種具有強氧化性的大氣污染物（馮兆忠等，2018），其主要來源是氮氧化合物（NOx）和揮發性有機物（VOCS）在太陽紫外光照射下通過一系列的光化學反應生成（李莉莉等，2020；顏敏等，2021）。近年來中國城市機動車數量不斷增多，其排放的NOx貢獻率不斷提升，加之VOCS在國家層面沒有明確的強制性考核要求，其排放量居高不下，因此 O3污染日趨嚴重（Liu et al.，2018；符傳博等，2021）。高濃度 O3不僅會對人體健康造成不同程度的傷害（Anenerg et al.，2010；Croze et al.，2018），同時對生態系統也會造成影響（Fuhrer，2009；耿春梅等，2014）。目前國內學者對中國不同區域 O3濃度時空變化特征做了很多研究，大多數結果都表明O3濃度有明顯上升的趨勢（程麟鈞等，2017；李霄陽等，2018），月際尺度上北方城市和南方城市分別具有顯著的倒“V”和“M”型變化規律（李霄陽等，2018），且呈現夏季高、春秋季居中、冬季最低的特征。京津冀、長三角和珠三角地區中國O3污染較重的3個區域（程麟鈞，2018；王玫等，2019；沈勁等，2019），京津冀地區 O3質量濃度年均增長4.5 μg·m-3，其中北京、保定O3污染最為嚴重。此外西部地區城市 O3污染也日趨嚴重（姜允迪等，2000；吳鍇等，2017；李全喜等，2018），西部城市多屬于大陸性氣候區，夏季降水量偏少，因此降水對大氣污染物的沖刷作用不大，夏季高溫和強輻射造成光化學反應速率上升，O3濃度升高（徐錕等，2018）。

三亞市位于海南島最南端，旅游資源豐富，生態環境良好，是中國著名的旅游城市，也是海南建設國際旅游島和國家生態文明試驗區的重要城市之一。根據海南省生態環境廳公布的數據，2019年三亞環境空氣質量優良率為98.6%，市區SO2、NO2、PM10和 PM2.5年平均質量濃度分別為 4、9、27和14 μg·m-3，CO平均質量濃度第95百分位數為0.7 μg·m-3，達到《環境空氣質量標準》一級標準，O3日最大 8小時平均質量濃度第90百分位數為118 μg·m-3，達到《環境空氣質量標準》二級標準。我們前期工作系統地分析了三亞市的 O3質量濃度時空變化和演變規律（符傳博等，2020a），并發現2019年11月4—5日三亞市O3質量濃度達到了輕度污染等級，初步的分析表明穩定的東北風風場，高溫低濕的氣象條件是造成此次污染過程的主要原因。本文進一步結合三亞市氣象數據和ECMWF發布的第五代資料（the fifth generation ECMWF reanalysis data，ERA5），采用HYSPLIT后向軌跡模型和多種統計方法，探討此次 O3污染變化特征及氣象成因，以期提高三亞市大氣污染防治工作的針對性和科學性，為三亞市鞏固改善成果、實現空氣質量持續向好發展和增強三亞市城市綜合競爭力提供科技支撐。

1 數據與方法

1.1 數據來源

本研究選取了2019年11月1—6日三亞市生態環境局對外發布的6類大氣污染物（SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3和 CO）逐時質量濃度數據（http://hbj.sanya.gov.cn/），為三亞市的兩個國控站平均所得，包括河東子站（109.508°E、18.249°N）和河西子站（109.496°E、18.268°N），均位于三亞河西側的城市中心位置。另外，三亞市地面常規觀測數據（站號：59948），包括降水量、平均氣溫、相對濕度、風向風速等，數據來自海南省氣象局信息中心。三亞市地理位置如圖1所示。

圖1 三亞市地理位置示意圖Figure 1 Geographical distribution of Sanya City

再分析格點資料本文使用的是ECMWF發布的第五代資料（ERA5），該數據是由歐盟資助ECMWF執行的哥白尼氣候變化服務（Copernicus Climate Change Service，C3S）推出的數據集，目前是最新一代的再分析資料（朱景等，2019）。ERA5首次利用由10個成員組成，時間分辨率為3 h，空間分辨率為62 km的集合再分析產品來評估大氣的不確定。新功能以ECMWF開發的數據同化集合（EDA）系統為基礎，可以解釋觀測和預報模型中的誤差。同時，ERA5將更多的歷史觀測數據尤其是衛星數據利用到先進的數據同化和模式系統中，用以估計更為準確的大氣狀況。研究表明，ERA5再分析資料相比于其他再分析資料，其適用性總體上更為準確，特別是地面和對流層低層的氣象要素更為精確，目前已被廣泛應用于各種科學研究中（孟憲貴等，2018；宋海清等，2020）。

1.2 研究方法

在探討三亞市 O3濃度變化及其與地面氣象要素和動力影響因子關系的時候，用到了相關分析方法，相關分析的結果能揭示不同要素之間是否存在某種依存關系，并對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度（肖建能等，2016），具體計算公式如下：

式中：

rxy——要素x與y之間的相關系數。

HYSPLIT模型是由美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）與空氣資源實驗室（ARL）聯合研發的一種用于計算和分析大氣污染物輸送、擴散軌跡的專業模型（符傳博等，2020b）。該模型具有處理多種氣象要素輸入場、多種物理過程和不同類型污染物排放源功能的較為完整的輸送、擴散和沉降模式。模型所用數據主要來源于美國國家環保中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP），數據齊全并不斷更新，準確度也相對提高，可以在線或單機使用。本研究采用其最新版本（版本號為4.9）來分析三亞市此次臭氧污染的源地問題。

2 結果與分析

2.1 個例實況概述

表1給出了三亞市2019年11月1—6日6種主要大氣污染物質量濃度值。監測結果表明，4日和5日O3-8 h（臭氧最大8 h滑動平均）分別為162 μg·m-3和 180 μg·m-3，超標百分比為 101.25%和112.50%，均超過了國家二級標準（生態環境部，2018）。O3-1 h（臭氧最大1小時平均）在5日達到了203 μg·m-3，也超過了國家二級標準（GB 2095—2012），超標百分比為101.50%。除了O3之外，其余大氣污染物質量濃度均沒有超標，O3是三亞市此次大氣污染過程的首要污染物。O3質量濃度最大值出現在5日，其余5類污染物質量濃度最大值則出現在4日。如PM2.5和PM10質量濃度從4—5日分別下降了 6 μg·m-3和 5 μg·m-3，NO2和 CO 分別下降了 4 μg·m-3和 0.1 mg·m-3，SO2質量濃度保持不變，O3-8 h 和 O3-1 h 均上升了 18 μg·m-3。O3濃度的大小主要受前體物濃度和氣象條件影響，表 2進一步給出了2019年11月1—6日三亞市氣象要素對比。從表中可以看出，5日平均氣壓相比于 4日較為接近，氣溫略有下降，相對濕度下降至72%，平均風速從5.5 m·s-1下降至4 m·s-1。一方面，大氣中水汽偏少有利于太陽紫外輻射到達地表面，加大光化學反應速率；另一方面，相對濕度偏低不利于大氣 O3的干沉降作用（吳鍇等，2017）。此外，三亞市 5日平均風速進一步下降，減弱了氣流對O3的水平擴散作用。綜上可知，較低的相對濕度和較弱的風速對三亞市O3濃度上升起到顯著影響。

表1 2019年11月1—6日三亞市AQI和大氣污染物質量濃度對比Table 1 Comparison of AQI and air pollutant concentration in Sanya City from November 1-6, 2019

表2 2019年11月1—6日三亞市氣象要素對比Table 2 Comparison of meteorological factors in Sanya City from November 1-6, 2019

圖2進一步給出了2019年11月1—5日三亞市O3、NO2和氣象要素逐時變化。從污染物濃度變化上可以分為兩個時段，即1—2日為清潔時段，4—5日為污染時段。從污染物濃度變化上看，清潔時段O3和NO2濃度日變化不明顯，O3質量濃度基本在 80 μg·m-3以下，NO2質量濃度維持在 8 μg·m-3附近；在污染時段，O3質量濃度日變化非常明顯，14:00—19:00是O3質量濃度高值時段，4日O3小時質量濃度最大值出現在17:00，為185 μg·m-3，5日出現在 15:00，為 203 μg·m-3。NO2作為 O3的前體物，其質量濃度變化與 O3質量濃度有很好的負相關關系，NO2質量濃度最大值出現在早上的08:00—09:00，隨后受光化學反應的消耗，濃度快速下降，并在反應最為劇烈的下午時段降至最低值。從氣象要素變化上看，清潔時段三亞市風速偏大，為東到東北風，并伴隨有降水發生。受降水影響，相對濕度明顯偏高，平均氣溫日變化不大，基本維持在23 ℃附近；污染時段風速有所減小，同時風向逆轉為東北風，平均氣溫的大值時段和相對濕度小值時段均出現在13:00—15:00，偏早于O3大值時段2—3 h。高溫低濕是兩個有利于光化學反應發生的基本氣象條件，氣溫偏高往往預示著太陽紫外輻射偏強，光化學反應劇烈；空氣中的相對濕度偏大時，一方面紫外輻射強度會因水汽的消光機制而發生衰減，另一方面水汽會直接通過化學反應消耗 O3質量濃度（吳鍇等，2017），因此高氣溫和低濕度會影響光化學反應的劇烈程度，從而影響 O3質量濃度的水平。

圖2 2019年11月1—5日三亞市O3、NO2質量濃度和氣象要素逐時變化Figure 2 Hourly variation of O3, NO2 and meteorological factors in Sanya City from November 1st to 5th, 2019

2.2 環流形勢分析

某一城市或區域的污染物排放量在一定時間段內是穩定不變的，天氣形勢和氣象條件的變化往往會影響著污染物的聚集程度，從而決定了大氣污染事件發生頻率和嚴重程度（李崇等，2017）。從500 hPa環流形勢上看（圖3），清潔時段（圖3a、b）東亞地區中高緯呈現一槽一脊的天氣形勢（11月1日），等高線經向度較大，有利于引導冷空氣南下。臺灣省以東洋面上有一氣旋性環流緩慢西移，11月2日位于臺灣省南部，強度有所發展，三亞市位于氣旋性環流西側，受其東北氣流控制。污染時段（圖 3c、d）中高緯地區等高線較為平直，槽和脊強度減小，氣旋性環流減弱消失，西太副高東段和西端開始連接，三亞市位于其內部，受其下沉氣流影響，不利于三亞市污染物的擴散。

圖3 2019年11月初500 hPa高度場和風場Figure 3 500 hPa geopotential height and wind fields in early November 2019

從低層上看（圖 4），清潔時段（圖 4a、b）華南地區等壓線較為稀疏，1012.5 hPa線位于海南省南部，925 hPa風場為東到東北風控制，風速整體偏小，海南省相對濕度分布在80%—90%之間。污染時段（圖 4c、d），位于南海中東部的熱帶擾動有所發展，11月5日其中心氣壓值為1002.5 hPa，受其西移影響，1012.5 hPa等壓線北退至海南省北部，華南地區等壓線較為密集，925 hPa風速偏大，有利于北方污染物向三亞市輸送。海南省北部、中部和東部相對濕度在80%以上，而西部和南部的相對濕度明顯降低，在68%以下，較低的相對濕度更加有利于三亞市光化學反應的發生。

圖4 2019年11月初主要氣象要素場分布Figure 4 Distribution of main meteorological parameter fields in early November 2019

2.3 污染氣團后向軌跡分析

利用美國NOAA的HYSPILT4后向軌跡模型，以三亞市（18.226°N，109.59°E）為起始點，對 11月 1日 08:00、2日 08:00、3日 08:00、4日 08:00和5日08:00，3個高度（10、500、1000 m）的影響氣流進行后向軌跡分析（圖 5）。從不同時間上看，氣流軌跡隨著時間的推移緩慢逆時針旋轉。1日和2日的影響氣流均來自臺灣省以東的西太平洋海面，經過南海北部，從海南省以東洋面到達三亞市。3日的影響氣流主要來自中國東南沿海，從臺灣海峽經過南海北部、海南省東北部到達三亞市。污染時段（4日和5日）的影響氣流主要來自中國內陸地區，4日和5日10 m高度的氣流軌跡分別起始于廣東省北部和湖南省東南部，經過廣東省珠三角地區西部，從海南省北部穿過五指山山脈到達三亞市。500 m和1000 m高度的影響氣流較為相近，4日和5日分別起始于江西省中部和浙江省西部，途徑福建省和江西省交接，經過廣東省珠三角地區，從海南省北部穿過五指山山脈到達三亞市。從不同高度上看，影響氣流起始位置隨著高度的增加而遠離三亞市，這可能是高度越低，地表摩擦越大，影響氣流速度越慢所致，特別是來自內陸地區的氣流（4日和5日），不同高度的影響氣流起始點相差較大。

總體而言，清潔時段的影響氣流主要來自西太平洋海面，氣團相對較為清潔，沒有明顯的外來污染輸送；污染時段的影響氣流主要來自中國內陸地區，特別是不同高度的氣流均經過經濟高度發達、污染較為嚴重的珠三角地區，外源輸送比較明顯。此外，清潔時段影響氣流主要從海南省東部海面到達三亞市，而污染時段的氣流主要從海南省東北部，經過中部的五指山山脈到達三亞市，可能中部山區地形會對三亞市此次大氣污染過程造成顯著影響。

2.4 地面氣象要素分析

從前面的分析可知，三亞市 O3污染期間的影響氣流主要從中國內陸經過廣東省珠三角地區，從海南省東北部穿過五指山山脈到達三亞市，外源輸送較為明顯，地形的作用也不可忽視。大氣是一種流體，空氣在流動的時候碰到山體會有兩個方向的變化，其一是爬升越過山體，從背風坡下沉到達地面；其二是從山體前方分成兩支，繞流到山體后部匯合。圖6分別給出了清潔時段（圖6a、b）和污染時段（圖6c、d）海南省950 hPa風場、氣溫和垂直速度的空間分布。從圖中可以清楚地看出，清潔時段海南省低層風場主要為東風或東到東北風，水平風風速偏大。在海南省東部和北部有明顯的上升氣流存在，而在西部和南部主要受下沉氣流控制，三亞市位于其下沉氣流控制區。污染時段低層風向逆轉為東北風，而且水平風風速較清潔時段明顯偏小。在五指山以北地區主要為上升氣流控制，五指山以南地區為下沉氣流，南部沿海又表現為上升氣流影響。一般而言，下沉氣流不利于污染物在垂直方向上的擴散，三亞市在污染時段表現為上升氣流未能反映出 O3質量濃度增長的原因，由此推斷水平方向的繞山氣流輻合作用對三亞市 O3質量濃度上升影響更大。

為了進一步揭示繞山氣流的輻合效應對三亞市 O3質量濃度增長的作用，圖 7給出了清潔時段（圖7a、b）和污染時段（圖7c、d）海南省950 hPa散度和流場的空間分布。1日（圖7a）海南省流線主要呈東西向分布，海南省東部有一輻合中心，西部為輻散中心，三亞市位于南側的輻散場內，散度值為-4×10-5·s-1；2日（圖 7b）流線略有逆轉，與圖6風場的分布一致。此時西部的輻散中心轉變為輻合中心，海南省東南部出現輻散中心，三亞市位于輻散中心附近。4日海南省流線進一步逆轉為東北西南走向，南部有一明顯的輻合中心，中心值高達-5×10-5·s-1，三亞市位于其大值區邊緣，全省沒有明顯的輻散中心。5日西南部的輻合中心有所東移，大值區范圍有所減小，三亞市仍位于其大值區內，氣流輻合強度更大，更有利于污染物濃度上升。總體而言，清潔時段三亞市低層散度主要表現為輻散場控制，沒有明顯的氣流輻合作用，不利于 O3質量濃度上升；而在污染時段，三亞市附近出現明顯的氣流輻合中心，特別是污染較重的5日，氣流輻合作用更強。從前面的分析可知，污染時段三亞市的影響氣流主要來自江西、浙江等地，經過廣東珠三角地區到達海南。結合圖6可知，在五指山以北地區低層水平風風速偏大，五指山以南地區由于山體阻擋和繞山氣流輻合作用，水平風風速明顯減小，污染氣團可能在三亞市聚集。此外從圖2可以進一步看出，污染時段三亞市高溫、低濕和弱風的氣象條件，有利于本地光化學反應速率的增強，進一步促進 O3質量濃度上升。由此可推斷，三亞市此次 O3污染過程是外源輸送和本地光化學反應生成的共同作用結果，五指山山脈引起的低層氣流擾流輻合起到了關鍵的促進作用。

圖6 2019年11月初950 hPa風場、氣溫和垂直速度分布Figure 6 Distribution of 950 hPa wind field, air temperature and vertical velocity fields in early November 2019

圖7 2019年11月初950 hPa散度和流場分布Figure 7 Distribution of 950 hPa divergence and flow fields in early November 2019

2.5 垂直氣象要素分析

圖8分別給出了三亞市11月1—6日不同層次垂直風和水平速度分布。從垂直風上看（圖8a），1—3日三亞市不同層次上垂直風偏小，沒有明顯的上升或下降氣流，而4日15:00和5日15:00附近均出現了較為明顯的上升氣流，其中心值分別達到了-0.6 Pa·s-1和-1.2 Pa·s-1，高度位于 900 hPa 附近，結合前面的分析可知，這可能與低層氣流繞山輻合上升有關，此時三亞市 O3質量濃度是一天中最高的時段，揭示了低層水平風的輻合作用有利于污染物的聚集，O3質量濃度上升。從不同層次水平風速度上看（圖8b），三亞市900 hPa高度層上水平風速存在明顯的日變化特征，白天風速偏小，夜間風速增大，特別是02:00附近，水平風速基本都超過12 m·s-1，達到低空急流標準，4日凌晨低空急流風速高達14 m·s-1。夜間沒有太陽紫外輻射，極大影響了光化學反應 O3的生成；其次夜間低空風速加大會加強O3的擴散作用，進一步降低三亞市O3質量濃度。目前夜間低空急流的形成主要認為跟慣性振蕩有關，白天混合層內風矢量保持準地轉分布，夜間邊界層轉變為穩定邊界層，近地面空氣與地表的拖曳摩擦作用逐漸降低，導致地轉偏向力發生慣性振蕩，從而形成低空急流（劉超等，2020）。4日下午和5日下午時段，三亞市900 hPa高度的水平風速明顯減弱，5日 14:00附近水平風基本在 2 m·s-1以下，非常不利于低層O3的水平擴散。

圖8 2019年11月初三亞市不同層次垂直風和水平速度分布Figure 8 Distribution of vertical wind and horizontal velocity at different levels in Sanya in early November 2019

從前面的分析可知，污染時段低層水平風受五指山山脈的阻擋，風向在三亞市有明顯的繞流輻合變化。圖9進一步給出了三亞市11月1—6日不同層次散度場分布，從圖中可以看出 1—3日三亞市1000 hPa附近氣流基本表現為輻散，而4日15:00和5日15:00附近出現了較強的輻合區，分布在900 hPa以下，其中心值分別達到了-9×10-5·s-1和-12×10-5·s-1，氣流輻合時段與 O3質量濃度高值時段十分吻合，由此推斷低層水平風向的輻合作用與三亞市O3質量濃度關系密切。進一步計算4日00:00至5日23:00 O3逐時質量濃度與三亞市925、950、975和 1000 hPa散度值的相關系數，其值分別為-0.428、-0.636、-0.671和-0.743，其中925 hPa層通過99%的信度檢驗，其余3層均通過99.9%的信度檢驗。此外從不同層次的相關系數可以看出，層次越低，其散度與 O3質量濃度的相關系數越高，這也進一步證明了低層風向輻合效應對 O3質量濃度上升有較大貢獻。

圖9 三亞市2019年11月初不同層次散度場分布Figure 9 Distribution of different levels of Divergence in Sanya City in early November 2019

圖10 2019年11月初三亞市10 m風速和500 hPa與850 hPa水平風垂直切變逐時變化Figure 10 Hourly change of 10m wind speed and 500hPa and 850hPa horizontal wind vertical shear at different levels in Sanya in early November 2019

2.6 動力影響因子

一個城市或區域出現污染物濃度超標時，其污染成因除了外源輸送對本地污染物濃度的影響外，還應該考慮本地氣象特征對污染物的擴散作用。本小節選取了三亞市10 m風速（v10mwind）和500 hPa與850 hPa水平風垂直切變（以下簡稱垂直切變）兩個動力因子（符傳博等，2016），探討其與三亞市O3質量濃度的相關關系。一般而言，v10mwind偏大時，有利于污染物向三亞市下游方向輸送，O3質量濃度降低；反之，偏小的v10mwind有利于O3的聚集加強，濃度升高。500 hPa與850 hPa之間水平風的垂直切變能較好地反映大氣對流層中低層垂直混合，垂直切變偏大時，說明三亞市上空對流層中低層的垂直混合偏強，有利于本地 O3向高空擴散，減弱O3在近地面層的堆積，質量濃度的下降；反之，垂直切變偏小時，有利于O3質量濃度上升。圖8給出了三亞市2019年11月1—5日v10mwind和垂直切變逐時變化。從圖中可以看出，污染時段三亞市 v10mwind與 O3質量濃度存在一定的負相關關系，特別是5日13:00，10 m風速出現一個明顯的低值，為2.67 m·s-1，O3質量濃度快速上升，15:00達到此次污染過程的最大值，203 μg·m-3。污染時段垂直切變與O3質量濃度的負相關關系更為顯著，O3質量濃度的峰值與垂直切變的谷值基本一一對應，即 O3質量濃度偏高時，垂直切變偏低。進一步計算 O3質量濃度與垂直切變的相關系數為-0.802，通過了99.9%的信度檢驗。

3 結論

（1）2019年秋季三亞市出現了一次罕見的 O3污染過程，11月4日和5日O3-8 h分別為162 μg·m-3和 180 μg·m-3，超標百分比為 101.25%和 112.50%，5日O3-1 h達到了203 μg·m-3，超過了國家二級標準，超標百分比為101.50%，其余大氣污染物質量濃度均沒有超標。從日變化上看，14:00—19:00是O3質量濃度高值時段，氣溫偏高，相對濕度偏小，風速偏弱等氣象條件的出現促進了此次 O3污染過程的發生。

（2）天氣形勢特征分析表明，中國中高緯地區槽脊變化較大，引導低層冷空氣擴散南下。低空風場逆轉為東北風，海平面等壓線密集程度加強，有利于污染氣團向三亞市輸送。影響氣流后向軌跡分析也表明，清潔時段的影響氣流主要來自西太平洋海面，沒有明顯的外來污染輸送；污染時段的影響氣流主要來自中國內陸地區，經過廣東省珠三角地區到達三亞市。

（3）物理量場分析表明，污染時段低層風場繞山輻合效應對此次污染事件貢獻較大，4日和5日三亞市均處在氣流輻合中心，而且氣流輻合的高度主要在900 hPa以下，4日15:00和5日15:00附近均出現較強的輻合區，其中心值分別達到了-9×10-5·s-1和-12×10-5·s-1， 同時該時段v10mwind和垂直切變明顯偏弱，其中O3質量濃度與垂直切變的相關系數為-0.802，通過了 99.9%的信度檢驗。