湘潭O3濃度變化與氣象要素影響分析及預報

林明麗 鄧潔瓊 劉二影 何寧 游梟雄

摘要 利用2017—2021年湘潭O3逐小時監測數據和氣象數據，分析了湘潭O3濃度變化、濃度超標狀況及與氣象要素之間的關系。結果表明：2017—2021年，湘潭O3濃度分布呈北高南低趨勢，但區域特征不十分明顯。季節變化特征從高到低依次為夏季＞秋季＞春季＞冬季。O3濃度超標出現在4—11月，盛夏和秋季是O3超標的主要時段，一般在10：00～21：00出現濃度超標，其中，12：00～17：00持續較高的超標率；湘潭O3濃度超標日共分為6種天氣形勢，均壓場型最多，占47.9%。通過對相關性較高的O3影響因子進行多重線性回歸，建立春、夏、秋、冬O3濃度回歸預報方程，利用2022年實況數據對方程預報結果進行檢驗，均有較好的預報效果。

關鍵詞 O3濃度；氣象要素；超標；影響

中圖分類號：P404 文獻標識碼：B 文章編號：2095–3305（2023）09–0-03

近年來，O3污染問題備受關注。約90%的O3存在于平流層，僅有10%左右的O3分布在對流層[1]。隨著城市化建設發展加快，機動車輛急劇增加，O3污染問題愈加突出，各地也相繼開展了O3濃度監測，針對近地面O3分布及影響進行了諸多研究[2]，不同地區O3的分布與變化因地而異，有一定的地區特征性。例如：杭州市O3濃度超標現象越來越嚴重，呈現出明顯的季節變化趨勢，夏季高，冬季低；與紫外線強度、氣溫呈正相關，與相對濕度呈負相關[3-4]。出現O3濃度污染的天氣類型有高壓控制、均壓場、高壓后部、熱帶氣旋等。O3濃度變化有明顯的周末效應[5]。江門的O3濃度秋季均值高于其他季節，37%的O3濃度超標日與西北太平洋或南海熱帶氣旋活動有關[6-7]。

湘潭位于湖南省中東部，是長株潭一體化城市的重要組成部分，是湖南省經濟發展的核心增長極，定位為“智造谷”。近年來，湘潭O3濃度年平均值呈逐年增高趨勢，最高值252.0 μg/m3（2019年9月7日）。利用2017—2021年湘潭6個環境監測站逐時O3濃度與氣象資料，分析了湘潭期間O3超標變化特征、O3超標日天氣分型，以及臭氧與氣象要素的關系，建立四季O3濃度的回歸預報方程，為本地區進一步開展O3研究提供參考。

1 臭氧濃度概念

O3濃度是指空氣中O3氣體濃度，它反映了空氣中的臭氧污染程度。在氣象學和大氣環境監測中，O3濃度是一個重要指標，它對人類健康和生態環境具有潛在的負面影響。在自然界中，O3是一種普遍存在的氣體。它通常是由空氣中的氧氣在太陽紫外線的作用下分解產生的。在地球大氣層中，臭氧主要分布在平流層，其高度為10～50 km，對流層中的O3濃度非常低。然而，在城市和工業區等人類活動較為集中的地區，由于污染物的排放和化學反應的作用，O3濃度會顯著高于自然環境中的濃度。這些高濃度的臭氧會危害人體健康和生態環境的平衡。長期接觸高濃度O3會刺激呼吸道，引發咳嗽、胸悶、氣喘等癥狀，甚至增加患肺癌等呼吸道疾病的風險。此外，O3還會對植物造成損害，使農作物減產，導致生態系統的平衡被破壞。因此，準確測量和監測O3濃度對環境保護和人類健康具有重要意義。除了加強污染控制和管理外，公眾也應盡量減少與O3污染的接觸，如選擇在室內或低層空氣質量較好的地方進行戶外活動。了解O3濃度概念及其潛在影響有助于增強環境保護意識，共同建設宜居生態環境。

2 資料說明

O3數據來源于中國環境監測總站“全國城市空氣質量實時發布平臺”，湘潭市現有6個國控監測站（板塘、江麓、科大、市監測站、岳塘、昭山）。根據監測點的布局，設定科大、昭山在北方位，板塘、江麓在中部，市監測站、岳塘為南部。提取了2017—2021年湘潭6個監測站已審核的O3濃度逐小時數據和O3-8 h濃度，其中2017—2021年O3逐小時濃度數據未出現同一時刻4站缺測，以O3濃度8 h滑動平均最大值（簡寫O3-8 h）代表O3逐日數據。湘潭O3濃度采用6個監測站O3-8 h濃度平均值得到。氣象數據為湘潭國家氣象觀測站同期逐日氣溫、最高氣溫、相對濕度、風向風速和日照等。天氣形勢數據來源于中國氣象局MICAPS 實況資料。

3 湘潭臭氧濃度概況

采用O3濃度的第90百分位數，對2017—2021年湘潭O3濃度的年時空分布進行評價分析發現，不同區域的O3濃度變化不大，總體為北高南低，板塘以南區域O3濃度在150 μg/m3以下，板塘以北區域均在154 μg/m3左右。在年變化規律上，根據6個國控點O3年平均濃度值來看，2017—2019年逐年升高，2019年最高為180.8 μg/m3，之后有所下降，2017年最低為135.0 μg/m3。

在O3濃度的季節變化上，從高到低依次為夏季＞秋季＞春季＞冬季。2019年與總趨勢略有不同，從高到低依次為秋季＞夏季＞春季＞冬季。2019年8—9月出現持續高溫少雨天氣，利于O3濃度的生成，尤其是9月的O3月濃度最高，為169.9 μg/m3，超過160 μg/m3，達二級標準。究其原因，湘潭7月中下旬開始，出現了持續晴熱高溫少雨天氣，太陽輻射增強。研究表明：受副熱帶高壓控制時，高溫、低濕、強太陽輻射和弱風力等氣象條件非常有利于O3生成且不利于擴散，致使湘潭8—9月的O3平均濃度及年平均濃度為近4年最大[8]。

4 O3濃度超標的分布特征

4.1 O3濃度超標狀況

2017—2021年O3濃度超標率前3年呈逐年增高趨勢，2019年O3濃度超標率最高達11.2%，之后由于在大氣污染管控上采取防治措施，濃度超標率有所下降。O3超標現象最早在4月底出現（2020年），最遲結束時間在11月初（2017年）。

4.2 O3濃度超標月季分布情況

分析月平均O3濃度超標日數可知，2017—2021年O3濃度超標出現在4—11月，1—3月和12月均無O3超標現象。輕度超標的月平均日數為2.6 d，其中，8、9月輕度超標平均日數最多，為6.6 d，超標天數占總超標天數的68.1%。

在O3輕度污染以上的超標天數中，47.9%出現在秋季，36.2%出現在夏季，春季16.0%，僅冬季沒有出現超標天數。秋季容易出現O3極值，2019年秋季9月7日出現O3日最高濃度（252.0 μg/m3，岳塘點）。

4.3 O3濃度超標日分布特征

由于2019年O3濃度及超標現象均較其他年偏高偏重，因此，以2019年為例分析湘潭各站點O3濃度超標日分布特點。

統計各監測站點2019年O3濃度超標日數，板塘以北的＞以南的，昭山超標日最多為55 d，其次為科大，50 d，市監測站最少30 d，板塘、江麓、岳塘46～47 d。分析逐時超標率發現，湘潭O3濃度超標出現時段一般在10：00～21：00。從各站點O3濃度超標率日變化來看（圖1），超標率最高的是昭山站，超標現象出現在10：00，于20：00結束，14：00～16：00為超標率出現最高的時段，超標率均為23.3%。各站點的O3濃度超標率存在差異，但大部分在13：00～17：00的超標率均較高，17：00后隨著太陽輻射減弱。這與其他地區的日變化規律一致。

5 O3與氣象要素的關系

5.1 氣溫高低對O3濃度的變化

根據平均氣溫與O3濃度變化圖可知，O3濃度隨日平均氣溫的升高而增大，當日平均氣溫低于14 ℃時，增幅較小，濃度＜60 μg/m3，當日平均氣溫高于14 ℃時，O3濃度隨日平均氣溫升高增幅漸加大，當日平均氣溫大于23 ℃時，O3濃度在100 μg/m3以上。而隨著氣溫的升高，超標率呈增大趨勢，氣溫低于22 ℃時，未出現O3濃度超標，氣溫在24～25 ℃時，超標率為38%，25～26 ℃時超標率為41%，27～28 ℃時，超標率相對較小，只有7%，在平均氣溫達32 ℃以上時，O3濃度超標率與氣溫26 ℃時的超標率相當，說明氣溫升高，光化學反應增強，O3濃度也隨之增高，但并不一定會與氣溫呈正比增加，與其氣象條件有利與否及前體物的濃度也有一定關聯。

5.2 O3濃度超標日的天氣類型

根據湘潭6個國控監測點的O3濃度日數據，設定有3個或以上的站點O3濃度超標時，則選取該日為1個超標日個例。因此，對2017—2021年出現的94個超標日個例進行天氣形勢分析。根據海平面氣壓場特征，共分為6種形式：均壓場型、高壓底（前）部型、高壓后部型、高壓控制型、低壓型、東風系統型。其中，均壓場型的個例最多，占47.9%；其次是高壓底（前）部型，占25.5%；相對較少的是高壓后部型、低壓系統型和東風系統型，低于10.0%。

均壓場型主要集中在5—6月和8—10月，本地多為類似鞍形場的形勢，近地面大氣層結穩定，風速較小，天氣晴好，在較強的太陽輻射下加快大氣光化學反應速度，有利于本地O3生成后積聚。而出現中度以上O3污染過程主要是地面均壓場這種天氣類型（11次），可見，均壓場是導致湘潭O3濃度超標的重要氣象條件之一。

5.3 O3日平均濃度回歸預報方程建立與檢驗

氣象條件是影響近地面O3生成及其濃度大小的主要因素之一，據研究表明：氣溫、濕度、降水量、日照、風速風向等是比較重要的氣象影響因子?？紤]前1日O3最大小時濃度對第二日的累積效果，故將前1日O3最大小時濃度作為影響因子，運用SPSS 16.0統計學軟件對O3濃度與相關影響因子進行分析，得到四季O3濃度與相關因子的相關系數。從結果可以看出，春季O3濃度與氣象因子和前一日O3濃度的顯著性水平都較好，其中，濕度、日照、平均氣溫、最高氣溫、前1日O3濃度表現為極顯著。夏季O3濃度與所選的因子均表現為極顯著。秋季O3濃度與所選因子的顯著性水平都較好，其中除降水量外，其他均表現為極顯著。冬季O3濃度與降水量無相關性，其他均為極顯著。

按春、夏、秋、冬，分別利用SPSS 16.0軟件進行多重線性回歸步進法，引入濕度、日照、平均氣溫、風速、降水量、最高氣溫、前一日O3濃度7個因子作為自變量，選擇性加入或剔除某個自變量，建立各季最優的回歸方程：

春季：YO3= 73.95-0.562XRH+2.977XS+1.115XTM+0.296X前一日O3

夏季：YO3= 289.878-1.419XRH+2.637XS-9.594XT+4.838XTM-4.347XV+0.28X前一日O3

秋季：YO3= 43.124-0.411XRH+3.465XS+1.308XTM+0.408X前一日O3

冬季：YO3= 42.57-0.192XRH+3.907XS+0.318X前一日O3

經統計方差分析，春、夏、秋、冬O3濃度與因子的復相關系數分別為0.826、0.788、0.897、0.799，調整后的確定系數分別為0.680、0.611、0.802、0.635，建立的回歸模型F值分別為244.560、59.838、461.357、262.238，顯著性概率P均為0.000，各季的回歸模型均極顯著。

為檢驗各季O3濃度預報方程的效果，對2022年春、夏、秋、冬逐日相關實況數據進行檢驗，綜合結果見圖2，春、夏、秋、冬的預測與實況相關系數分別為0.846、0.695、0.896、0.792，各季預報方程對O3濃度預測有較好的效果。

6 結論

（1）2017—2021年湘潭O3濃度呈北高南低分布，區域特征不明顯。季節變化從高到低依次為夏季＞秋季＞春季＞冬季。

（2）O3濃度超標天數中，有48.8%出現在秋季，32.5%出現在夏季，春季18.8%，僅冬季沒有出現超標日。

（3）O3濃度日變化呈“單峰型”分布，濃度超標主要在10：00～21：00；各監測點各有差異，但大部分均在12：00～17：00超標率持續較高，17：00后隨太陽輻射減弱而下降。

（4）O3濃度超標日分6種天氣類型，以均壓場型最多，占47.9%，相對較少的是高壓后部型、低壓系統型和東風系統型，低于10.0%。

（5）利用多重線性回歸建立的各季最優回歸預報方程，經2022年實況數據檢驗，方程對預測O3濃度有較好效果。

參考文獻

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Analysis and Prediction of Changes in Ozone Concentration and Meteorological Factors in Xiangtan

Lin Ming-li et al（Xiangtan Meteorological Bureau， Xiangtan， Hunan 411100）

Abstract Using hourly monitoring data and meteorological data of O3 in Xiangtan from 2017 to 2021， the changes in ozone concentration， concentration exceeding standards， and their relationship with meteorological factors in Xiangtan were analyzed. The results show that from 2017 to 2021， the distribution of O3 concentration in Xiangtan was high in the north and low in the south， but the regional characteristics were not very obvious. The seasonal variation characteristics from high to low were summer > autumn > spring > winter. The excessive concentration of O3 occurs from April to November， with midsummer and autumn being the main periods of O3 exceeding the standard. Generally， the concentration exceeding the standard occurs from 10：00 to 21：00， with a consistently high exceeding rate from 12：00 to 17：00; The days when the concentration of O3 in Xiangtan exceeds the standard can be divided into 6 weather situations， with the highest average pressure field type， accounting for 47.9%. By conducting multiple linear regression on O3 influencing factors with high correlation， a regression prediction equation for O3 concentration in spring， summer， autumn， and winter was established. The prediction results of the equation were tested using 2022 actual data， and all showed good prediction results.

Key words Concentration of Ozone; Meteorological elements; Exceeding the standard; Influence