汾渭平原至黃土高原不同海拔高度地區近地面臭氧濃度差異

錢 朋,朱 彬,2*,劉慧敏,蔣伊蓉,張建康,高美美,康 磊

汾渭平原至黃土高原不同海拔高度地區近地面臭氧濃度差異

錢 朋1,朱 彬1,2*,劉慧敏2,3*,蔣伊蓉2,3,張建康2,3,高美美2,3,康 磊3

(1.南京信息工程大學氣象災害預報預警與評估協同創新中心,中國氣象局氣溶膠與云降水重點開放實驗室,江蘇 南京 210044；2.陜西省氣象局秦嶺與黃土高原生態環境氣象重點實驗室,陜西 西安 710016；3.榆林市氣象局,陜西 榆林 719000)

利用2017～2019年中國生態環境監測總站逐小時地面臭氧(O3)和二氧化氮(NO2)數據, 結合再分析氣象數據集,分析了從汾渭平原至黃土高原三個不同海拔高度的典型城市郊區(西安:500m、榆林:1100m和鄂爾多斯:1300m)O3濃度的季-月-日變化特征,以及導致三地O3濃度差異可能的化學和氣象成因.結果表明:與其他季節比較,夏季三地的O3濃度都較高且差值較小,其中西安晝間O3的凈增量最大、夜間凈減量也最大且前體物NO2濃度最高,說明西安夏季白天O3光化學反應最強烈、夜間NO滴定O3效應也最強,榆林其次、鄂爾多斯最弱;冬季三地的O3濃度都較低且差異較大,其中西安最低、鄂爾多斯最高,可能是由于冬季白天光化學反應都弱、夜間NO滴定O3效應差異和高海拔地區背景O3濃度高共同導致的,反映了三地O3濃度水平差異不僅受不同NOx水平下局地化學作用影響,還由區域背景值決定.分析還發現,高海拔的鄂爾多斯和榆林二地O3濃度在上午升高的速率快于西安,與二地邊界層向上發展的速率一致,可能是由于此時的夾卷效應將高海拔自由對流層的高背景O3向下湍流輸送所致.在每個季節雨天夜間,三地的O3濃度均高于其陰、晴天,但是這一差異在西安較弱,而在榆林和鄂爾多斯較強,這進一步意指高海拔地區近地面O3在雨天夜間更強烈地受到高濃度背景O3的影響,一方面是通過降水的拖曳作用,另一方面是因為雨天夜間NO的滴定作用減弱.本研究通過長期觀測資料分析,推測了不同海拔高度對近地面O3的影響機制,還需在更多地區進行分析和利用模式開展驗證.

O3；NO2；海拔高度；光化學反應；夾卷；背景濃度

作為光化學反應的產物,近地面臭氧(O3)的溫室效應可影響區域和全球氣候,也會對生物和生態系統健康產生有害影響[1-2].近年來,中國許多城市的顆粒物濃度在下降,而O3濃度卻呈增加趨勢,已然成為我國空氣質量治理的難點[3-5].已有研究表明,近地面O3主要受局地光化學反應和外源輸送的影響[6-8].然而,由于環境和地域分布的差異,不同地區的O3濃度水平及其來源具有較大的差異,例如遠離城市的龍鳳山背景站的O3濃度較低,而位于長三角經濟發達區的臨安背景站和高海拔的瓦里關本底站的O3濃度則較高[9].因此,環境條件和地理差異對近地面O3的影響仍然值得深入研究.

Ding等[10]對北京近地面O3濃度變化的研究表明,該地O3濃度較高主要是由于較強的光化學生成、區域污染輸送和中東部生物質焚燒影響的共同作用.Lu等[11]與Zhao等[12]認為華北地區夏季高溫通常與反氣旋系統(西太平洋副高等)相關,該系統帶來晴朗的天空、強烈的太陽輻射,促進華北地區夏季O3濃度快速升高.劉寧微等[13]表明,亞洲夏季風將O3及其前體物由緯度較低的華南、華東地區向緯度較高的華北地區不斷輸送和累積也是促進華北地區夏季O3濃度的升高的原因之一.Zhu等[14]的研究指出,青藏高原東北部瓦里關大氣本底站周邊夏季近地面O3濃度高主要受本地光化學生成11.8′10-9(體積混合比)和來自東亞、歐洲和非洲O3遠距離傳輸22.7′10-9的影響;Ding等[15]認為夏季副熱帶急流導致平流層和自由對流層上部高O3下傳是該站夏季O3高值的原因;亞洲O3前體物的人為排放增加是瓦里關地區1994～2013年秋季O3濃度增加的關鍵驅動因素[16].Tang等[17]的研究表明,邊界層高度高和強湍流有利于加劇華北平原近地面的O3污染.在香港郊區,大氣邊界層與自由大氣之間的夾卷過程同樣對近地面的O3濃度升高有重要影響[18].Li等[19]的研究表明,泰山的O3濃度約50%是由于直接傳輸的貢獻,另50%是由傳輸而來的前體物在當地生成的.光化學反應和區域傳輸同樣是黃山高O3濃度的主要原因[20].喜馬拉雅山脈中部的Nainital地區(1958m)未顯示出明顯的O3局地光化學生成,而高O3濃度主要是由于區域性污染氣團近距離輸送(約7′10-9)、遠程傳輸(8′10-9～11′10-9)和平流層O3入侵(2′10-9～16′10-9)的貢獻[21].還有學者研究表明,東亞大范圍人為排放為日本高山站(Happo)光化學O3濃度生成年均貢獻約10′10-9[22].北半球中緯度地區的背景O3濃度同樣在持續上升,每年上升幅度約為0.5%至2%[23].美國加州六個沿海站點的背景O3濃度范圍為32′10-9～44′10-9,且該值往往隨海拔的升高而增加[24].此外, Bonasoni等[25]在探究Cimone山O3濃度變化的研究中表明,該地O3濃度最大值所在的季節受區域背景O3濃度的影響.Shin等[26]認為,由東亞遠程傳輸而來的區域背景O3濃度比本地前體物排放對韓國近地面O3濃度的貢獻高約2.5倍.綜合以往研究可見,不同地區近地面O3濃度主要受前體物濃度、所處地理和氣候條件、較大尺度長距離輸送及垂直對流交換等的影響.其中,各觀測點的海拔高度不同對背景O3濃度和O3垂直交換都可能產生重要影響.

以往研究主要探討了不同地區O3濃度受光化學、水平輸送和垂直交換等物理化學過程的影響,而針對海拔高度和前體物結合對近地面O3的影響研究較少.從汾渭平原至黃土高原海拔高度變化較大,而且受人類活動影響程度差異也較大.本研究選取其中三個不同海拔高度的典型地區(西安:500m、榆林:1100m和鄂爾多斯:1300m),采用環境監測總站的O3和NO2監測資料及其同期的氣象再分析資料,探究各地區O3濃度的差異及其可能的成因.

1 資料與方法

1.1 研究區域

汾渭平原是黃河流域汾河平原、渭河平原及其周邊臺塬階地的總稱,北起山西省陽曲縣,南抵陜西省秦嶺山脈,西至陜西省寶雞市,呈東北—西南方向分布,其中渭河平原海拔約325～600m.黃土高原東部以太行山脈為界,西至祁連山東端,北部與內蒙古高原相鄰,南部以秦嶺為界,地勢西北高,東南低,自西北向東南呈波狀下降,海拔在800～3000m不等.其中,汾渭平原中西安城郊的廣運潭站點海拔高度在500m左右,周圍地勢開闊,且不靠近重要交通道路和工業區;黃土高原中榆林郊區的紅石峽森林公園站點海拔高度在1100m左右,森林公園周圍污染較小;黃土高原中鄂爾多斯城郊的華泰產業園站點海拔高度在1300m左右,地處高原腹地,地勢平坦,起伏不大.因此本文選取這三個海拔高度有較大差異的城市郊區站點來研究不同海拔高度地區O3濃度差異的成因,這三地的O3前體物的差別也需要同時考慮.

圖1 研究區地形和觀測站位置示意

1.2 數據來源

本研究使用的2017年1月1日～2019年12月31日逐小時O3濃度數據和NO2濃度數據來源于中國國家環境監測總站(http://www.cnemc.cn/),站點分別為西安廣運潭(109°3'E,34°19'N)、榆林紅石峽森林公園(109°44'E,38°20'N)和鄂爾多斯華泰產業園(109°48'E,39°35'N).為了確保研究數據的連續性和可靠性,本研究對獲取的小時O3濃度和NO2濃度數據進行了數據質量控制,首先,刪除缺失值和極端異常值(按季節和晝夜分類后的污染物值不滿足3σ準則)[27];其次,使用Feng等[28]的方法剔除時間不一致的異常值.本研究為對比不同海拔高度污染物的濃度,選用具有守恒性的混合比濃度表示法[29].將中國國家環境監測站的污染物值(μg/m)根據如下公式換算成體積混合比(′10-9):

式中:=8.314;為當地溫度,k;為當地近地面氣壓, Pa,為污染物摩爾質量,g/mol.本研究在分析O3濃度季節、月和日變化特征和NO2濃度日變化特征時的數據為去除降水的逐小時數據,O3濃度雨天特征研究采用降水天數據.

本研究使用2017年1月1日～2019年12月31日逐小時的氣象數據集,該數據集是來自歐洲天氣預報中心(ECMWF)的ERA5再分析資料(https://cds.climate.copernicus.eu/),數據集時間分辨率為1h,空間分辨率為0.25°×0.25°,氣象要素包括總云量、邊界層高度、降水量、溫度和近地面氣壓,該數據集的可靠性已得到其他研究的驗證[30-31].有研究根據再分析資料的天空中總云量來定義晴天(總云量￡2成)和陰天(總云量38成[32]),本研究為保證具有統計意義的數據量、并突出輻射對光化學的影響,我們定義晴天為總云量￡4成,陰天為總云量37成,舍棄了晴天和陰天之間的多云天數據.

2 結果與討論

2.1 O3濃度時間分布特征

2.1.1 O3的季節和月變化特征 圖2a中顯示2017～2019年三地O3濃度均為夏季高、冬季低;夏季三地O3濃度較接近,而在其它季節,鄂爾多斯O3濃度最高,榆林次之,西安最低.由于三地在夏季易受高壓控制,天氣晴朗、白天太陽輻射強,O3光化學反應強烈,促使三地O3濃度都較高.此外,榆林和鄂爾多斯兩地在夏季還易受到東南風的影響,部分來自關中地區的污染物也可能加重了兩地的O3污染;而處于關中盆地內部的西安在夏季由于受到地形匯集效應和局地排放的影響,并且溫度相比陜北地區更高,更有利于O3的生成,促使O3濃度更高[33].在冬季,三地O3濃度都較低與低輻射和低氣溫有關.圖2d中顯示,三地O3濃度月平均變化特征都呈單峰型,西安和榆林O3濃度全年的變化幅度較大,在春夏兩季快速升高,在秋冬兩季快速下降;而鄂爾多斯O3濃度全年的變化幅度相對較小,但是整體O3濃度卻是三地最高.有研究表明,高海拔地區近地面O3濃度還易受平流層和自由對流層高濃度O3下傳的影響[16],而低海拔地區夏季O3濃度快速升高通常歸因于更強烈的光化學反應生成[34].

在圖2b和2e、圖2c和2f的對比中還發現,在夏季白天,西安的O3濃度最高;而在不同季節夜間,鄂爾多斯O3濃度都遠高于其他兩地.Talbot等[35]指出,New England地區夜間O3濃度低主要是受NO滴定作用影響,因此夜間NO滴定O3效應可能也是導致鄂爾多斯O3濃度在不同季節夜間高于西安和榆林兩地的主要原因.

2.1.2 O3的日變化特征 圖3中顯示三地O3濃度在不同季節的日變化特征都呈單峰型,午前快速升高,夜間較快下降.在春季午后,西安O3濃度略高于其他兩地;而在夜間,鄂爾多斯O3濃度遠大于其他兩地.在夏季午后,西安O3濃度快速升至最高且與其他兩地的差值可達10′10-9以上,并且西安午后的O3濃度峰值與早晨O3濃度的差值在三地中是最大的,說明西安夏季O3光化學反應最強烈;而鄂爾多斯夏季白天O3濃度峰值在三地中最低,夜間O3濃度低值在三地中最高,因此鄂爾多斯午后O3濃度峰值與早晨O3濃度的差值最小;榆林夏季O3濃度日變化特征大致介于西安和鄂爾多斯中間.在秋冬季全天,鄂爾多斯O3濃度最高,榆林O3濃度次之,西安O3濃度最低.

2.2 前體物及氣象要素對O3濃度的影響

2.2.1 NO2與O3NO和VOCs是近地面O3形成的主要前體物.NO由NO2和NO組成,在大多數情況下NO2占NO的主要部分.由于觀測資料的限制,本研究以NO2濃度衡量O3前體物濃度水平.由圖4可見,在不同季節西安的NO2濃度在三地中都是最高的,這是由于西安NO的排放源較多(如工業排放和汽車尾氣等)[36];榆林NO2濃度其次,而在夜間NO2濃度水平較高且接近西安,這主要是因為附近干道上夜間行駛的大型車輛多,尾氣排放量較大[37];鄂爾多斯NO2濃度最低,但是在早晚8點左右NO2濃度受局地交通源排放的影響出現峰值.西安NO2濃度在春夏季日出后快速下降,在日落后快速升高,而在秋冬季白天消耗較少,在夜間仍然快速升高,此外O3濃度在春夏季白天太陽輻射較強時增幅也最大,反映該地在春夏季白天O3光化學最活躍、且在不同季節夜間NO滴定O3效應最強;榆林NO2濃度在不同的季節日出后都快速下降,日落后都快速升高,還有O3濃度在不同季節白天太陽輻射較強時增幅也較大,反映該地光化學過程也比較活躍、夜間的滴定作用也較強;鄂爾多斯NO2濃度在不同季節白天消耗少,夜間升高較慢,而且O3濃度在太陽輻射較強時也最低,可得鄂爾多斯O3濃度受光化學反應影響最小,夜間NO滴定O3效應也最弱,但是鄂爾多斯O3濃度在春夏季夜間和秋冬季全天太陽輻射較弱或無太陽輻射時都最高. Br?nnimann等[38]的研究表明,在區域背景O3條件下,瑞士不同海拔高度地區(490～3600m)的O3濃度和變化(晝夜周期、季節性周期、趨勢)明顯不同.因此在每個季節夜間,鄂爾多斯的O3濃度遠高于榆林和西安主要是由于NO滴定O3效應較其他兩地弱的影響,而在春秋冬三季白天,高海拔的榆林和鄂爾多斯O3濃度與低海拔的西安O3濃度變化特征存在較大差異可能是受當地背景O3濃度的影響.

2.2.2 O3濃度的增減量分析 由圖4可知三地O3濃度在早晨至午后的增量較大且有較大不同,因此有必要細致探討它們在這段時間的小時增速(′10-9/h).由圖5可見,在各季節清晨至午后(6:00～ 14:00),三地O3濃度的小時增速都呈現先變大后變小的特征.值得注意的是,在午前的6:00～11:00,榆林和鄂爾多斯O3濃度增速較大,而西安O3濃度增速最小;在中午至午后的12:00～14:00,西安O3濃度增速最大,榆林和鄂爾多斯O3濃度增速較小.西安O3濃度增速在各季的11:00后變大且大于其他兩地,結合圖4中西安NO2濃度變化情況表明西安的O3光化學反應最強烈.而榆林和鄂爾多斯O3濃度增速在各季的6:00～11:00較大,結合圖4中兩地NO2濃度變化情況來看榆林的O3光化學反應也較強,但是鄂爾多斯的O3光化學反應卻較弱.有研究表明,大氣邊界層在上午快速發展時產生的夾卷過程會增加近地面的O3濃度[18],因此榆林和鄂爾多斯O3濃度增速在6:00～11:00較大不僅由光化學反應生成,可能還受邊界層上部夾卷的影響.

2.2.3 邊界層高度(BLH)日變化和增減量分析 上節討論指出榆林和鄂爾多斯光化學反應相對較弱,但午前O3濃度增速卻較大,可能是受到邊界層上部夾卷的影響.夾卷可以有效交換自由對流層和低層大氣的物質和能量[39],因此本節討論白天邊界層的發展情況.圖6為ERA5再分析資料給出的三地BLH日變化,可見三地BLH在不同季節早晨7:00后都開始快速升高,其中在早晨7:00～9:00,西安的BLH增速最大;在午前9:00～11:00,榆林和鄂爾多斯BLH增速較大,在午后14:00后達到最高并開始下降.三地的BLH在春季最高、夏季次之、秋冬季最低.有研究表明,中國大部分地區春季的近地面風速最強、夏季的太陽輻射最強烈,這兩個季節有利于邊界層的發展并且春季的BLH略高于夏季[40].此外,榆林和鄂爾多斯的BLH在每個季節都接近且都較高,在春夏季14:00可發展至2200m以上;而西安的BLH在每個季節都最低且與其他兩地的BLH午后最大差值可達750～1000m.

三地的邊界層在不同季節的7:00后開始快速發展,雖然西安邊界層高度增速在7:00～9:00最大,但是BLH整體較低并且在此時段內西安O3濃度增速也較小,可以推測西安白天邊界層發展過程中上部的夾卷作用對近地面O3濃度升高的貢獻較小.而榆林和鄂爾多斯的邊界層高度增速在春夏季的9:00～11:00較大,最大小時增速接近400m,表明邊界層的發展更快速,促進了大氣邊界層與自由大氣之間的夾卷作用,使得自由大氣中的高背景O3濃度輸送至近地面,因此,榆林和鄂爾多斯O3濃度增幅在春夏季午前都較大.但是在秋冬季午前三地邊界層發展都較慢且差別不大,而榆林和鄂爾多斯午前O3增量仍然高于西安,可能是由于前二地背景O3濃度較高的緣故.

Δ1為7:00減去6:00的時間變化量, Δ2為8:00減去7:00的時間變化量, Δ3為9:00減去8:00的時間變化量等

2.3 不同天氣條件下的O3濃度差異分析

綜上可知,強烈的光化學反應和邊界層上部的夾卷過程都可能會促進近地面O3濃度的升高,但是這兩個因素對三地近地面O3的影響程度在不同的天氣條件下也有差異,本節還需探討在不同天氣和輻射條件下三地O3濃度的變化情況.由圖7可知,在陰、晴天,三地的O3濃度日變化特征與上述圖3一致,而在雨天,鄂爾多斯O3濃度在每個季節全天整體最高(除冬季17:00～21:00數據量少,可能引起變化特征不穩定),榆林次之,西安最低.由于西安的O3濃度受光化學反應影響最大,在陰、雨天光化學反應弱,O3濃度最低.榆林的O3濃度受光化學反應影響也較大,雖然在陰、雨天弱光化學反應對O3濃度升高的貢獻較小,但是在春夏季上午受邊界層上部夾卷和高背景O3濃度的影響,近地面O3濃度并不低.而鄂爾多斯O3濃度受光化學反應影響最小,推測可能是由于鄂爾多斯海拔最高,高海拔地區的高背景O3濃度使得鄂爾多斯O3濃度常年在不同天氣條件下都處于較高水平.

圖7 2017～2019年三地O3濃度(有色線條)和降水量(有色柱體)在不同季節的不同天氣條件下的日變化

圖7中還顯示,在每個季節的雨天午后,西安的O3濃度遠低于陰、晴天,而榆林和鄂爾多斯的O3濃度僅略低于陰、晴天.出乎預料的是,在每個季節雨天夜間,三地的O3濃度均高于其陰、晴天.圖8中顯示,在不同季節,三地BLH在雨天夜間最高,可能是由于降雨時下沉氣流導致機械湍流增強;BLH在陰天夜間次之;在晴天夜間最低,可能是因為晴夜地表輻射冷卻最強,易形成穩定的逆溫層[41].由圖8還可見,三地的NO2濃度在每個季節雨天夜間都較陰、晴天低(鄂爾多斯冬季除外,可能是因為冬季供暖排放的NO多[42]).由于三地BLH在陰、晴天夜間較低,限制了污染物的擴散,容易造成近地面NO2濃度的積累,而三地BLH在雨天夜間較高,污染物容易擴散以及由于降水對NO2的清除作用,使得近地面NO2濃度降低[43].因此,在每個季節,三地雨天夜間的BLH最高、近地面NO2濃度最低,NO的滴定作用減弱,導致三地雨天夜間的O3濃度高于陰、晴天.

但是圖7中還顯示,在每個季節,西安雨天夜間的O3濃度略高于陰、晴天,而榆林和鄂爾多斯雨天夜間的O3濃度明顯高于陰、晴天,此時榆林和鄂爾多斯的降水量在夜間也較高、白天較低.降水會產生下沉氣流(O3的水溶性不高、降水的清除作用不大),其拖曳作用可將自由對流層的高背景O3帶至近地面[44],也能導致高海拔的榆林和鄂爾多斯夜間O3濃度高于陰、晴天.因此高海拔的榆林和鄂爾多斯夜間O3濃度顯著高于陰、晴天,一方面是因為雨天夜間NO的滴定作用減弱的影響,另一方面是由于降水的拖曳作用影響.而西安的降水量在除夏季外的其他季節為白天較高,其低海拔的O3拖曳增加作用較弱,加之雨天西安光化學反應很弱,使得西安雨天白天的近地面O3濃度不會高于陰、晴天.

圖8 2017～2019年三地BLH(有色線條)和NO2濃度(有色柱體)在不同季節的不同天氣條件下的日變化

3 結論

3.1 三地的O3濃度在夏季較高,冬季較低且三地之間的差值夏季較小,冬季較大.西安的O3濃度在夏季白天午后快速升高、超過其他兩地10′10-9,且前體物NO2濃度最高,夜間NO滴定O3效應最強;榆林的O3濃度增速在不同季節白天午前最大,但是在午后增速小于西安,且前體物NO2濃度也較高,夜間NO滴定O3效應也較強;鄂爾多斯的O3濃度增速在不同的季節白天午前較大、而在午后最小,并且前體物NO2濃度最低,夜間NO滴定O3效應也最弱.這些現象反映出白天低海拔的西安O3光化學反應強烈,能促進O3濃度快速升高,而高海拔的榆林和鄂爾多斯O3光化學反應對O3濃度升高的貢獻要比低海拔的西安小;夜間高海拔的鄂爾多斯O3濃度與低海拔的西安O3濃度變化特征存在較大差異可能是由于NO滴定O3效應強弱的影響.

3.2 三地的邊界層高度在不同季節的日變化特征都呈單峰型,春季因為近地面風速最強,夏季因為強烈的太陽輻射,所以三地的邊界層高度在這兩個季節發展最快且在14:00后邊界層高度最高可達2300m.榆林和鄂爾多斯的邊界層高度增速在春夏季午前9:00～11:00快速變大,最大增速接近400m/h, O3濃度增速在此時段內也較大,反映出邊界層的快速發展促進了大氣邊界層與自由大氣之間的交換,夾卷效應將自由大氣中高背景O3濃度通過向下湍流輸送至近地面,增加了兩地近地面的O3濃度.但是在秋冬季午前榆林和鄂爾多斯兩地的邊界層高度增速較小且與西安差異不大,而O3濃度增速卻依然大于西安,這進一步表明榆林和鄂爾多斯處于海拔較高的地區,而高海拔地區O3背景濃度較高,受此影響使得兩地O3濃度常年處于較高水平.西安的BLH增速在不同季節的7:00～9:00最大,但是其BLH整體較低并且在此時段內O3濃度增速也較小,說明西安邊界層上部的夾卷過程對其O3濃度升高的貢獻較小.

3.3 在每個季節,由于三地BLH在陰、晴天夜間較低,限制了污染物的擴散,容易造成近地面NO2濃度的積累,而三地BLH在雨天夜間較高,污染物容易擴散以及由于降水對NO2的清除作用,使得近地面NO2濃度降低.因此,在每個季節,三地雨天夜間的BLH最高、近地面NO2濃度最低,NO的滴定作用減弱,導致三地雨天夜間的O3濃度高于陰、晴天.但是在每個季節,西安雨天夜間的O3濃度略高于陰、晴天,而榆林和鄂爾多斯雨天夜間的O3濃度明顯高于陰、晴天,此時榆林和鄂爾多斯的降水量在夜間也較高、白天較低.降水會產生下沉氣流(O3的水溶性不高、降水的清除作用不大),其拖曳作用可將自由對流層的高背景O3帶至近地面,也能導致高海拔的榆林和鄂爾多斯夜間O3濃度高于陰、晴天.因此高海拔地區近地面O3在雨天夜間更強烈地受到高濃度背景O3的影響,一方面是通過降水的拖曳作用,另一方面是因為雨天夜間NO的滴定作用減弱.而西安的降水量在除夏季外的其他季節為白天較高,其低海拔的O3拖曳增加作用較弱,加之雨天西安光化學反應很弱,使得西安雨天白天的近地面O3濃度不會高于陰、晴天.

[1] 曾賢剛,阮芳芳,姜藝婧.中國臭氧污染的空間分布和健康效應 [J]. 中國環境科學, 2019,39(9):4025-4032.

Zeng X G, Ruan F F, Jiang Y J. Spatial distribution and health effects of ozone pollution in China [J]. China Environmental Science, 2019, 39(9):4025-4032.

[2] Huang J, Li G X, Xu G Z, et al. The burden of ozone pollution on years of life lost from chronic obstructive pulmonary disease in a city of Yangtze River Delta, China [J]. Environ. Pollut., 2018,242(8):1266-1273.

[3] Zhang Y Q, Shindell D, Seltzer K, et al. Impacts of emission changes in China from 2010 to 2017 on domestic and intercontinental air quality and health effect [J]. Atmos Chem Phys, 2021,21(20):16051- 16065.

[4] Lu X, Zhang L, Wang X, et al. Rapid increases in warm- season surface ozone and resulting health impact in China since 2013 [J]. Environ. Sci. Technol. Lett., 2020,7(4):240-247.

[5] 劉楚薇,連鑫博,黃建平.我國臭氧污染時空分布及其成因研究進展 [J]. 干旱氣象, 2020,38(3):355-361.

Liu C W, Lian X B, Huang, J P. Research progress on the spatial and temporal distribution of ozone pollution and its causes in China [J]. Arid Meteorology, 2020,38(3):355-361.

[6] Wang T, Ding A J, Gao J, et al. Strong ozone production in urban plumes from Beijing, China [J]. Geophys Res Lett, 2006,33(21): L21806.

[7] Zong R, Yang X, Wen L, et al. Strong ozone production at a rural site in the North China Plain: Mixed effects of urban plumes and biogenic emissions [J]. J. Environ. Sci., 2018,71(5):261-270.

[8] Sun J, Shen Z, Wang R, et al. A comprehensive study on ozone pollution in a megacity in North China Plain during summertime: Observations, source attributions and ozone sensitivity [J]. Environ. Int., 2021,146(1):106279.

[9] 顏 鵬,李興生,羅 超,等.我國地面O3、NOx、SO2背景值的觀測研究 [J]. 應用氣象學報, 1997,8(1):53-63.

Yan P, Li X S, Luo C, et al. Observations on the background values of O3, NOand SO2at ground level in China [J]. Journal of Applied Meteorology, 1997,8(1):53-63.

[10] Ding A J, Wang T, Thouret V, et al. Tropospheric ozone climatology over Beijing: analysis of aircraft data from the MOZAIC program [J]. Atmos. Chem. Phys., 2008,8(1):1-13.

[11] Lu X, Zhang L, Chen Y F, et al. Exploring 2016–2017 surface ozone pollution over China: source contributions and meteorological influences [J]. Atmos. Chem. Phys., 2019,19(12):8339–8361.

[12] Zhao Z J, Wang Y X. Influence of the West Pacific subtropical high on surface ozone daily variability in summertime over eastern China [J]. Atmos. Environ., 2017,170:197–204.

[13] 劉寧微,李曉嵐,任萬輝,等.東亞夏季風對中國東部臭氧輸送過程的影響 [J]. 大氣科學學報, 2021,44(2):261-269.

Liu N W, Li X L, Ren W F, et al. Influence of East Asian summer winds on ozone transport processes in eastern China [J]. Journal of Atmospheric Sciences, 2021,44(2):261-269.

[14] Zhu B, Hou X W, Kang H Q. Analysis of the seasonal ozone budget and the impact of the summer monsoon on the northeastern Qinghai-Tibetan Plateau [J]. J. Geophys. Res. Atmos., 2016,121(4): 2029–2042.

[15] Ding A J, Wang T. Influence of stratosphere-to-troposphere exchange on the seasonal cycle of surface ozone at Mount Waliguan in western China [J]. Geophys. Res. Lett., 2006,33(3):L03803.

[16] Xu W Y, Xu X B, Lin M Y, et al. Long-term trends of surface ozone and its influencing factors at the Mt Waliguan GAW station, China – Part 2: The roles of anthropogenic emissions and climate variability [J]. Atmos. Chem. Phys., 2018,18(2):773–798.

[17] Tang G Q, Liu Y T, Huang X, et al. Aggravated ozone pollution in the strong free convection boundary layer [J]. Sci. Total. Environ., 2021, 788(9):147740.

[18] 戚慧雯,包云軒,黃建平,等.夾卷對郊外大氣邊界層內臭氧影響的數值模擬研究 [J]. 熱帶氣象學報, 2018,34(5):713-720.

Qi H W, Bao Y X, Huang J P, et al. Numerical simulation study on the effect of entrainment on ozone in the suburban atmospheric boundary layer [J]. Journal of Tropical Meteorology, 2018,34(5):713-720.

[19] Li J, Wang Z, Akimoto H, et al. Near-ground ozone source attributions and outflow in central eastern China during MTX2006 [J]. Atmos Chem. Phys., 2008,8(24):7335–7351.

[20] Wang Z F, Li J, Wang X Q, et al. Modeling of regional high ozone episode observed at two mountain sites (Mt. Tai and Huang) in East China [J]. J. Atmos. Chem., 2006,55(3):253-272.

[21] Kumar R, Naja M, Venkataramani S, et al. Variations in surface ozone at Nainital: A high‐altitude site in the central Himalayas [J]. J Geophys. Res. Atmos., 2010,115(D16):302.

[22] Pochanart P, Kato S, Katsuno T, et al. Eurasian continental background and regionally polluted levels of ozone and CO observed in northeast Asia [J]. Atmos Environ, 2004,38(9):1325–1336.

[23] Vingarzan R. A review of surface ozone background levels and trends [J]. Atmos Environ, 2004,38(21):3431–3442.

[24] Jaffe D A, Parrish D, Goldstein A, et al. Increasing background ozone during spring on the west coast of North America [J]. Geophys. Res. Letts., 2003,30(12):1613.

[25] Bonasoni P, Stohl A, Cristofanelli P, et al. Background ozone variations at Mt. Cimone Station [J]. Atmos Environ, 2000,34(29/30): 5183–5189.

[26] Shin H, Cho K, Han J, et al. The effects of precursor emission and background concentration changes on the surface ozone concentration over Korea [J]. Aerosol Air Qual Res, 2012,12(1):93-103.

[27] 林奕夫,鄭書生.基于正態分布規則的時間差數據清洗算法 [J]. 電子技術與軟件工程, 2021,(24):194-196.

Lin Y F, Zheng S S. Time difference data cleaning algorithm based on normal distribution rules [J]. Electronic Technology and Software Engineering, 2021,(24):194-196.

[28] Feng S, Hu Q, Qian W H. Quality control of daily meteorological data in China, 1951～2000: A new dataset [J]. Int. J. Climatol., 2004,24(7): 853–870.

[29] 唐孝炎.大氣環境化學 [M]. 北京:高等教育出版社, 1990.

Tang X Y. Atmospheric environmental chemistry [M]. Beijing: Higher Education Press, 1990.

[30] Yao B, Teng S W, Lai R Z, et al. Can atmospheric reanalyses (CRA and ERA5) represent cloud spatiotemporal characteristics? [J]. Atmos. Res., 2020,244(11):105091.

[31] Liu X H, Zhu B, Zhu T, et al. The seesaw pattern of PM2.5interannual anomalies between Beijing-Tianjin-Hebei and Yangtze River Delta across eastern China in winter [J]. Geophys. Res. Lett., 2022,49(2): e2021GL095878.

[32] Ao X Y, Grimmond C S B, Liu D W, et al. Radiation Fluxes in a Business District of Shanghai, China [J]. J. Appl. Meteorol. Climatol., 2016,55(11):2451-2468.

[33] 南國衛,孫 虎.基于灰色關聯模型對陜西省O3濃度影響因素分析 [J]. 環境科學學報, 2017,37(12):4519-4527.

Nan G W, Sun H. Analysis of factors influencing O3concentration in Shaanxi Province based on grey correlation model [J]. Journal of Environmental Science, 2017,37(12):4519-4527.

[34] Logan A Z. Tropospheric ozone: Seasonal behavior, trends, and anthropogenic influence [J]. J Geophys Res, 1985,90(D6):10463–10482.

[35] Talbot R, Mao H T, Sive B. Diurnal characteristics of surface level O3and other important trace gases in New England [J]. J. Geophys. Res. Atmos., 2005,110(D9):D09307.

[36] 貝耐芳,馮 添,吳佳睿,等.西安地區夏季臭氧的模擬研究 [J]. 地球環境學報, 2017,8(6):552-567.

Bei N F, Feng T, Wu J R, et al. Simulation of summer ozone in Xi'an [J]. Journal of Earth Environment, 2017,8(6):552-567.

[37] Yin M F, Zhang X, Li Y F, et al. Ambient ozone pollution at a coal chemical industry city in the border of Loess Plateau and Mu Us Desert: characteristics, sensitivity analysis and control strategies [J]. PeerJ, 2021,9:e11322.

[38] Br?nnimann S, Schuepbach E, Zanis P, et al. A climatology of regional background ozone at different elevations in Switzerland (1992～1998) [J]. Atmos. Environ., 2000,34(29):5191-5198.

[39] 苗世光,蔣維楣,李 昕,等.對流邊界層大渦模式的改進及對夾卷速度的研究 [J]. 大氣科學, 2001,25(1):25-37.

Miao S G, Jiang W F, Li X, et al. Improvement of the large vortex model in the convective boundary layer and study of the entrainment velocity [J]. Atmospheric Science, 2001,25(1):25-37.

[40] Guo J P, Miao Y C, Zhang Y, et al. The climatology of planetary boundary layer height in China derived from radiosonde and reanalysis data [J]. Atmos. Chem. Phys., 2016,16(20):13309–13319.

[41] 李倩惠,張宏升,鞠婷婷,等.華北北部半干旱地區夏季大氣邊界層特征的實驗研究 [J]. 北京大學學報(自然科學版), 2020,56(2):215-222.

Li Q H, Zhang H S, Ju T T, et al. Experimental study on the characteristics of the summer atmospheric boundary layer in the semi-arid region of northern China [J]. Journal of Peking University (Natural Science Edition), 2020,56(2):215-222.

[42] Kuerban M, Waili Y, Fan F, et al. Spatio-temporal patterns of air pollution in China from 2015 to 2018 and implications for health risks [J]. Environ. Pollut., 2019,258:113659.

[43] Wang M, Tang G Q, Liu Y S, et al. The difference in the boundary layer height between urban and suburban areas in Beijing and its implications for air pollution [J]. Atmos. Environ., 2021,260:118552.

[44] Martin A. Estimated washout coefficients for sulphur dioxide, nitric oxide, nitrogen dioxide and ozone [J]. Atmos. Environ., 1984,18(9): 1955-1961.

Analysis on the difference of near-surface ozone concentration between the Fenwei Plain and the Loess Plateau at different altitudes.

QIAN peng1, ZHU Bin1,2*, LIU Hui-min2,3*, JIANG Yi-rong2,3, ZHANG Jian-kang2,3, GAO Mei-mei2,3, KANG lei3

(1.Key Open Laboratory of Aerosol and Cloud Precipitation, China Meteorological Administration, Collaborative Innovation Center for Meteorological Disaster Prediction, Early Warning and Evaluation, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China；2.Key Laboratory of Eco-Environmental and Meteorology for the Qinling Mountains and Loess Plateau, Shaanxi Meteorological Bureau, Xi'an 710016, China；3.Yulin Meteorological Bureau, Yulin 719000, China)., 2023,43(1)：77～87

Using the hourly dataset of ground-level ozone (O3) and nitrogen dioxide (NO2) collected by the General Ecological and Environmental Monitoring Station of China from 2017 to 2019, combined with reanalysis of meteorological datasets, we analyze the O3concentrations characteristics in seasonal, monthly and diurnal scales in typical suburban areas (Xi'an, 500m; Yulin, 1100m and Ordos, 1300m above sea level) at three different altitudes from the Fenwei Plain to the Loess Plateau. The potential chemical and meteorological causes of the differences in O3concentrations at the three locations are also conducted. The results show that the O3concentrations are high at all three sites with less differences of concentrations in summer. In Xi'an, the net O3increase in daytime, the net decrease in nighttime and the NO2concentrations (one of the precursors of O3) are the highest among the three sites in summer, indicating that O3photochemical production in daytime and the NO titration O3effect in nighttime are the strongest in Xi'an, followed by Yulin and Ordos. In winter, O3concentrations in all three sites are low and the lowest in Xi'an and the highest in Erdos, with large differences. This may be due to the combination effect of weak photochemical reactions in daytime, differences in NO titration O3effects at night and background O3concentrations at different altitudes, reflecting that the O3concentration levels at the three sites are not only dominant by local chemistry at different NOxlevels, but also determined by regional background values. The study also reveals that O3concentrations in Ordos and Yulin (at the higher altitudes) increase faster in the morning than in Xi'an, consistent with the faster upward increase of the boundary layer height in two sites in the morning, which could be caused by the entrainment effect, downward transport high background O3from free troposphere to the surface by turbulence at this period. During the rainy night in each season, O3concentrations in all three sites are higher than those on cloudy and sunny days, with a small difference in Xi'an and significant differences in Yulin and Ordos, which further implies that O3concentrations at sites with high altitudes could be influenced strongly by high background O3concentrations, partly through the dragging effect of precipitation, and partly because of the weakened titration of NO at night on rainy days. In this study, the hypothesis of the altitude impact on surface O3has been proposed through the analysis of long-term observations, which also needs validate by model simulations in widely regions.

O3；NO2；altitude；photochemical reaction；entrainment；background concentration

X511

A

1000-6923(2023)01-0077-11

錢 朋(1999-),男,江蘇揚州人,碩士研究生,主要從事大氣污染化學的研究.

2022-05-26

國家自然科學基金資助項目(92044302),陜西省氣象局秦嶺和黃土高原生態環境氣象重點實驗室2020年面上項目(2020G-5),榆林市科技局2020年技術研發項目(YF-2020-030)

* 責任作者, 朱彬, 教授, binzhu@nuist.edu.cn; 劉慧敏, 高級工程師, jianjia8761@126.com