武漢市軍運會期間空氣質量特征及氣象條件分析*

岳巖裕 沈龍嬌 周 悅 柳 草 張 靈 范進進

1 武漢區域氣候中心,武漢 430074 2 中國氣象局武漢暴雨研究所,武漢430205 3 武漢市環境監測中心站,武漢 430015 4 武漢中心氣象臺,武漢 430074 5 湖北省公眾氣象服務中心,武漢 430074

提 要： 利用2019年10月1—30日湖北省及鄰近地區的空氣質量、氣象要素監測數據和再分析資料，分析了第七屆世界軍人運動會(以下簡稱軍運會)期間和前后時段空氣質量變化特征及氣象條件的影響。軍運會管控期Ⅱ(17—28日)與過去五年(2014—2018年)同期相比顆粒物濃度下降最明顯，與長沙等其他城市相比也是最低，相近時間段或相似背景下未采取管控措施，PM2.5濃度上升速度快，管控措施對顆粒物削峰降速作用明顯。管控期O3和NO2為首要污染物，O3濃度與過去五年相比升高，但管控仍起了一定作用，武漢城市圈O3超標背景下武漢未達輕度污染級別；NO2濃度同比下降，環比其他城市偏高。與管控期Ⅰ(13—16日)相比，管控期Ⅱ措施更嚴格，但降水偏少、風速偏小，氣象條件整體不利于污染物濃度降低，因此濃度有所上升，其中17—21日以反氣旋環流為主，天氣形勢靜穩，光化學反應強烈，O3和NO2濃度上升明顯。基于氣象條件評估指數(EMI)分析發現，2019年10月與2013—2017年相比，EMI為正值，說明2019年的氣象條件不利于PM2.5濃度的降低，PM2.5濃度下降主要是由減排造成的。

引 言

2019年10月18—27日第七屆世界軍人運動會(以下簡稱軍運會)在武漢舉行，為保障比賽期間的空氣質量，武漢市成立了軍運會賽時環境空氣質量保障指揮部，發布了大氣環境質量管理臨時性措施及應急措施，包括部分企業停產限產、工地停工、柴油貨車限行、加強道路清潔等，以確保軍運會期間武漢市的空氣質量。

大型活動或賽事通常通過實施一系列的大氣污染物臨時管控減排措施，來提高期間空氣質量的水平，近十幾年多項大型活動或賽事期間的防治減排工作，為開展區域大氣污染特征及大氣污染控制效果研究提供了難得的實踐機會(吳兌等，2012；陳敏等，2013；謝放尖等，2014;Huang et al,2015)。為此，學者們開展了有針對性的研究，劉子銳等(2011)指出2008年北京奧運會期間排放減少和區域輸送減弱導致顆粒物濃度顯著降低。程念亮等(2016)分析2014年11月1—12日APEC會議期間北京市PM2.5、PM10、SO2、NO2的濃度比近五年平均濃度分別降低了45%、43%、64%和31%。Tang et al(2015)發現2014年北京APEC會議期間區域輸送貢獻比會前降低了36%，本地源排放也降低了48%。Wei et al(2016)發現在強逆溫和高濕度的影響下，APEC會議結束后北京出現了污染物濃度的爆發性增長。穩定的天氣背景如小風、高濕和強逆溫等易造成重污染(Lin et al,2008;Chen et al,2018；陳鐳等,2020；胡春梅等,2020)，受不利氣象條件的影響2016年杭州G20會議期間顆粒物、SO2和O3濃度比管控前均有不同程度增長，但其增幅比周邊城市小(趙軍平等，2017)。

軍運會和2014年北京APEC會議均在秋季舉辦，兩次會議期間的氣象條件差異較大，且容易出現靜穩天氣，減排的效果會受到不利氣象條件影響(Zhou et al,2010;王占山等，2016；張礁石等，2016)。通過分析軍運會期間武漢及其周邊地區空氣質量特征，定性和定量研究氣象條件對武漢軍運會期間空氣質量變化的影響，并初步評估軍運會期間管控措施對PM2.5濃度變化的貢獻，以期為今后華中地區大型活動空氣質量保障提供建議和參考。

1 數據與方法

1.1 數據資料

空氣質量數據來自生態環境部數據中心發布的全國不同城市(武漢、黃岡、孝感、襄陽、信陽、長沙,圖1)2015—2019年逐日(01—24時)六要素(PM2.5、PM10、O3、NO2、SO2、CO)濃度和空氣質量指數數據(https:∥datacenter.mee.gov.cn/websjzx/queryIndex.vm)；武漢市10個國控站點(圖1)數據來自湖北省生態環境監測中心站。地面氣象要素數據和高空填圖來自湖北省氣象局信息與技術保障中心綜合氣象信息共享平臺(CIMISS)，氣象要素包括氣溫、氣壓、相對濕度、風速、日照等逐小時站點數據，并基于逐小時數據計算氣象要素日均值。

PM2.5氣象條件評估指數(EMI)是表征PM2.5濃度變化中氣象條件貢獻的無量綱指標(國家氣象中心和中國氣象科學研究院,2019)，用地面至1 500 m高度氣柱PM2.5平均濃度與參考濃度的比值表示，可以定量反映氣象條件變化對濃度變化的貢獻率，負值表示擴散條件較優，有降低PM2.5濃度效果，正值表示擴散條件較差，有增加PM2.5濃度效果。EMI通過霧-霾數值預報業務系統CMA-CUACE-HAZE模式計算得到，計算覆蓋全國，水平分辨率為15 km，計算時使用2015年排放源，基于格點數據插值得到武漢市站點數據。

1.2 數據處理

污染物濃度變率(RATE0)、氣象條件變率(RATEW)和排放變化率(RATES)的計算公式如下：

(1)

(2)

(3)

式中：C1為時段1污染物濃度，C0為時段0污染物濃度；I1為時段1的EMI，I0為時段0的EMI。

1.3 研究時間

軍運會舉辦時間為2019年10月18—27日，根據管控時間將武漢市軍運會分為三個階段：管控前(10月1—12日)、管控期(13—28日)和管控后(29—31日)，其中17—28日為應急管控期，因此分析中將管控期分為管控期Ⅰ(13—16日)和管控期Ⅱ(17—28日)。10月13日武漢市政府通過了大氣環境質量管理臨時性措施的決定，17日武漢市啟動了該措施，按照“一企一策”的要求，針對全市的重點企業采取全面的應急措施，同時對長江武漢段和漢江武漢段的貨船等進行了管控。加強對重點區域機動車的疏導，限行全市范圍部分公交車，鼓勵市民采取綠色出行方式，全市暫停工地施工，并對道路進行了灑水降塵作業。

2 結果分析

2.1 天氣形勢分析

由2019年10月13—28日500 hPa平均高度距平場可見(圖2)，東亞大陸上的高空槽脊系統，分別位于貝加爾湖和鄂霍次克海至日本群島，高空槽和高空脊系統均較常年同期略強，中國大陸北部處于高空槽后，南部為副熱帶高壓控制。西太平洋副熱帶高壓被東海上空的氣旋分隔為兩個單體，其中一個單體位于東亞大陸588 dagpm線，呈閉合狀態，中心強度相對較強，位置異常偏西，水汽輸送相對較西。在與之對應的低空850 hPa風場上，以南海為中心的反氣旋較為明顯，湖北省處于反氣旋的北部，降水呈現出西多東少的特征。武漢市降水量也較常年同期偏少6成多。

10月5—16日湖北省500 hPa高度以平直氣流為主，多波動東移，配合低空弱切變線，湖北大部包括武漢市以陰雨天氣為主。17—21日高空以偏北氣流為主，天氣晴好，氣溫回升，地面受均壓場控制，風力較弱。21—27日，500 hPa再次轉為平直氣流，云系明顯增加，其中22日受切變線影響，湖北大部出現小到中雨，其他時間湖北中東部包括武漢市以陰天間多云或弱降水為主。28日開始高空再次轉為偏北氣流，湖北大部天氣多云轉晴。

2.2 軍運會空氣質量時間分布特征

軍運會不同管控階段的污染物濃度處于低值(表1)，AQI維持輕度污染以下，與往年相比顯著偏低，四個階段AQI數值為管控后>管控前>管控期Ⅱ>管控期Ⅰ；PM2.5、PM10和NO2濃度值為管控后>管控期Ⅱ>管控前>管控期Ⅰ；SO2和CO濃度在管控期最低；O3濃度為管控前>管控期Ⅱ>管控后>管控期Ⅰ。1—12日未采取管控措施前武漢的PM2.5和PM10質量濃度平均值分別為28.8 μg·m-3、47.2 μg·m-3，與2014—2018年五年同期相比分別偏低40%和45%，這一階段空氣質量整體較好，明顯優于往年同期。進入管控期后，在管控期Ⅰ(13—16日)顆粒物和反應性氣體濃度比管控前降低，但管控期Ⅱ(17—28日)大氣污染物濃度反而有所上升，PM2.5、PM10、NO2濃度比管控前分別上升了15%、13%和40%，其中NO2上升幅度最大；但與五年同期相比顆粒物濃度仍下降顯著(偏低約48%),NO2偏低21%，O3偏高13%。管控后(29—31日)，除O3外，其他污染物的濃度均有所上升，與管控期Ⅱ相比PM10和NO2分別上升了136%和67%。隨著減排措施的取消，大氣污染物濃度呈現反彈上升的趨勢，與趙輝等(2015)研究結果相似。

圖1 武漢市空氣質量監測站及周邊城市地理位置(1:漢口華橋,2:漢陽月湖,3:武昌紫陽,4:青山鋼花,5:民族大道,6:黃岡,7:襄陽,8:孝感,9:信陽,10:長沙;1～5為武漢市國控站點)Fig.1 The locations of air quality monitoring sites in Wuhan and the surrounding cities(1: Hankouhuaqiao, 2: Hanyangyuehu, 3: Wuchangziyang, 4: Qingshanganghua, 5: Minzudadao,6: Huanggang, 7: Xiangyang, 8: Xiaogan, 9: Xinyang, 10: Changsha; 1-5 represent state-controlled stations of Wuhan)

圖2 2019年10月13—28日軍運會管控期間500 hPa高度場及其距平(填色：距平場，等值線：平均場，單位：gpm)Fig.2 Average height field and its anomaly at 500 hPa (colored: anomaly, contour: average, unit: gpm) during control period of the 7th CISM Military World Games in 13-28 October 2019

在2014—2018年五年同期，10月17—28日PM2.5、PM10、NO2、CO濃度平均值均為四個時段內最高，說明這一時段的天氣形勢易于污染天氣的形成，挑選2017—2019年10月相近時間段的5次污染過程(過程1：2019年10月16—23日，過程2：2018年10月1—10日,過程3：2018年10月20—26日,過程4：2017年10月5—11日,過程5：2017年10月19—25日)，對比分析采取管控措施對污染過程的影響(表2)，可以看出過程1～過程3 PM2.5濃度、O3濃度和AQI的上升速度比較接近，過程1中PM2.5濃度上升速度略慢，其峰值濃度低，且O3初始濃度偏高，在相似的上升速度下，峰值濃度更高。過程2的O3初始濃度最高，峰值濃度也高，達到輕度污染。2017年的兩次過程(過程4和過程5)初始濃度均較低，但是上升速度快，AQI也達到輕度污染。軍運會期間(過程1)的PM2.5濃度和AQI上升速度最慢，O3濃度上升速度僅比過程2略快，說明軍運會管控措施可以降低污染物濃度上升的速度，對顆粒物作用最為顯著，但對O3作用略小。

同時，值得注意的是O3和NO2濃度在管控期Ⅱ均出現高于其他年份或明顯升高的特征，管控期O3和NO2為首要污染物的時段占總日數的83%，這表明軍運會管控措施下仍然存在著部分時段O3和NO2濃度增加的問題。

表1 2019年軍運會不同管控階段的AQI、六要素濃度及同期對比Table 1 AQI, pollutant concentrations and contemporary comparison in different control periods of the 7th CISM Military World Games in 2019

表2 不同過程PM2.5、O3和AQI濃度及其變化幅度Table 2 Concentrations and variation ranges of PM2.5 and O3 and AQI in different processes

2.3 空氣質量空間分布特征

2.3.1 武漢城區不同站點污染物濃度變化特征

進一步探討軍運會管控期武漢地區主要國控站點污染物的變化特征。圖3給出了2018年和2019年的10月13—28日5個國控站點(漢陽月湖、漢口華橋、武昌紫陽、青山鋼花、民族大道)PM2.5、PM10、O3、NO2、SO2濃度和AQI值的變化， 2018年和2019年青山鋼花AQI值最高，下降幅度也為最大，其他站點相差不大。青山鋼花國控站位于武漢市鋼鐵基地，重工業產業集中，污染偏重。管控期青山鋼花PM2.5濃度最高(40 μg·m-3)，其次為漢口花橋，而5個站點的PM10濃度相近，為48 μg·m-3(民族大道)～55 μg·m-3(漢陽月湖)。與2018年相比，管控期不同站點PM2.5和PM10下降了15%～32%，下降幅度最大的為青山鋼花。這主要由于顆粒物污染主要來自固定式燃燒、冶金和建筑活動等，開展重點企業精準管控，對全市工地進行建筑揚塵處理，有效減低了顆粒物濃度。NO2濃度最高站點為武昌紫陽(位于黃鶴樓和臨江大道之間)，民族大道站最低，5個國控站下降幅度為7%～27%；SO2濃度下降幅度為9%～40%，燃煤、燃油等工業過程以及汽車尾氣為SO2和NO2主要來源之一，Cheng et al(2014)發現武漢地區污染天氣主要受到靜穩天氣的影響，氣態污染物的二次轉化對高濃度PM2.5貢獻很大(劉曉詠等,2019)，機動車排放和生物質燃燒進一步加劇了污染天氣的強度。

軍運會期間武漢市對部分柴油公交車或貨車進行限行，減少了大型煉鋼、石化工廠生產活動，對貨車通行及港口船舶等采取了一定的管控措施，在一定程度上降低了NO2和SO2濃度，其中NO2和SO2下降幅度最大的均為武昌紫陽。但值得注意的是，O3濃度在5個站點均出現了上升特征，說明管控措施對O3濃度影響不大，黃凡等(2020)、陳楠等(2017)均指出武漢市屬于揮發性有機化物合物(VOC)控制區，溶劑涂料、機動車尾氣和工業排放均為VOC主要來源，其控制難度大。在晴空靜穩的天氣下，僅NO2濃度下降，O3濃度無法降低。

圖3 2018年和2019年的10月13—28日武漢市不同國控站PM2.5(a)、PM10(b)、O3(c)、NO2(d)、SO2(e)濃度和AQI值(f)Fig.3 Concentrations of PM2.5 (a), PM10 (b), O3 (c), NO2 (d) and SO2 (e) and AQI (f) at different state-controlled stations in Wuhan in 13-28 October 2018 and 2019

2.3.2 武漢市污染物濃度與周邊城市對比

圖4給出了管控前和管控期武漢及周邊城市主要污染物濃度變化特征。管控期間雖然武漢城市圈(“1+8”城市，包括武漢、鄂州、黃岡、黃石、咸寧、孝感、天門、潛江、仙桃)的主要城市武漢、黃岡和孝感顆粒物濃度出現增長，但是增加幅度低于襄陽和信陽(圖4)，且與其他城市相比，武漢市顆粒物濃度在管控期間尤其是管控期Ⅱ是所涉及城市中最低。高慶先等(2015)對APEC期間北京的AQI與周邊城市對比中也發現了類似的特點。NO2濃度在管控期Ⅱ較管控前所有城市都增加，增幅為31%～54%，其中武漢NO2濃度最高。根據武漢市污染源清單調查結果顯示，武漢市NOX排放主要來源于移動源排放，約占全市總排放量的6成，其次為工業源，占比約為30%；移動源中道路移動源排放占比較大(60%以上)。僅對部分柴油公交車或貨車、貨輪、集裝箱車等采取管控措施，結果對NO2濃度增加的抑制效果有限。

武漢、孝感和長沙的O3濃度在管控期Ⅱ與管控前比有所下降(圖4)，而其他城市上升，信陽增幅最大(16%)。孝感在21日O3濃度為174 μg·m-3，黃岡20日為162 μg·m-3均達到輕度污染級別，管控措施一定程度上抑制了武漢市O3濃度達到輕度污染。軍運會期間武漢O3濃度比管控前降低，但依然高于長沙地區的數值，且比2018年同期濃度也有所增加，說明O3前體物控制難度大，趙金帥等(2020)指出在鄭州少數民族運動會期間O3濃度降幅僅為3.7%，前體物VOC低于歷史同期，機動車尾氣貢獻最大。由于O3生成與前體物之間呈非線性關系，需要考慮進行NOX和VOC協同管控(Li et al,2017)。

2.4 氣象條件對空氣質量影響

2.4.1 軍運會不同階段氣象條件分析

管控期Ⅰ(13—16日)湖北省經歷了一次中等強度冷空氣且伴隨降水，這一階段氣壓和風速最大(表3)，且高于2014—2018年同期，顆粒物、NO2和O3濃度最低(表1)。14日PM10和O3出現小幅上升(圖5)，PM10濃度上升幅度大于PM2.5，造成這種現象主要是因為冷空氣的輸送作用，外源輸送對湖北省污染天氣貢獻明顯(祁海霞等，2019;Zhou et al,2019)，14日湖北大部PM10濃度由0～50 μg·m-3上升至大于50～150 μg·m-3，15日在風和降水的影響下顆粒物濃度下降，岳巖裕等(2018)對武漢市冷鋒過程的研究也發現顆粒物濃度會出現先升后降的特點。

圖4 2019年軍運會不同管控階段武漢及其他城市PM2.5(a)、PM10(b)、O3(c)、NO2(d)濃度Fig.4 Concentrations of PM2.5 (a), PM10 (b), O3 (c), NO2 (d) in different control stages in Wuhan and the surrounding cities during the 7th CISM Military World Games in 2019

表3 2019年軍運會不同管控期及過去五年(2014—2018年)同期氣象要素特征值Table 3 Values of meteorological elements in different stages during the 7th CISM Military World Games in 2019 and in the same period of 2014-2018

管控期Ⅱ(17—28日)出現較明顯的污染物濃度上升，17—21日500 hPa以偏北氣流為主，天氣晴好，氣溫逐漸回升；850 hPa反氣旋環流為主；地面氣壓下降、處于均壓場控制之下，風速減小；相對濕度和能見度處于低值(圖5)；日照高于近五年平均值，光化學反應強烈，因此反應性氣體濃度上升明顯，成為首要污染物，顆粒物濃度也有所累積，但是上升幅度偏小。22日受低空切變線影響，湖北大部出現小到中雨，在降水的作用下武漢市PM2.5、PM10和NO2濃度開始下降。23—27日500 hPa再次轉為平直氣流，武漢市以陰天或弱降水為主，24—26日有一次冷空氣，風速增大有利于污染物稀釋和擴散(江琪等，2019)。17—28日降水量與五年同期比明顯偏小(表3)，降水對大氣污染物的沖刷、稀釋作用明顯，尤其是有效降水(大于5 mm)對大氣污染物的濕沉降作用是凈化大氣的重要機制，有效降水日數越多，越有利于污染物清除，管控期Ⅱ降水量和有效降水日數(0.6 d)均處于低值，不利于污染物濕清除。且風速由管控期Ⅰ的偏大轉為管控期Ⅱ偏小，風速小則污染物累積效應更突出。風和降水都有利于污染物的累積，但是顆粒物濃度在這一階段下降，說明管控措施對顆粒物濃度下降貢獻明顯。

圖5 2019年10月1—31日武漢市污染物濃度和氣象要素隨時間的變化Fig.5 Variations of pollutant concentrations and meteorological elements in Wuhan from 1 to 31 October 2019

管控后(29—31日)高空轉為偏北氣流，湖北大部多云轉晴，NO2和PM10濃度明顯上升。

2.4.2 相似天氣背景下污染過程對比分析

挑選與軍運會期間過程1(2019年10月16—23日)天氣背景相似的過程進行分析，在2017—2019年10月的5次污染過程(表2)中僅過程2(2018年10月1—10日)的過程天氣形勢與過程1相似。2018年10月2—4日處于500 hPa高空槽后，5日轉為脊控制，6—7日為平直西風氣流，8—9日受到低槽影響海平面氣壓場以均壓場為主，9日地面有中等強度冷空氣。圖6為兩次過程逐日濃度變化，過程1和過程2的PM2.5初始濃度和增長速率基本相同，但是在第五天出現了變化，過程2的第五天和第六天，即2018年10月5—6日出現了PM2.5濃度明顯增長，但過程1的第五天和第六天，即2019年10月20—21日PM2.5濃度增速緩慢。過程1的O3濃度增速比過程2快，同樣的天氣背景下，O3濃度受管控措施影響小，而PM2.5出現了增速放緩的情況。

圖6 不同過程武漢市PM2.5和O3濃度隨時間的變化Fig.6 Concentration variations of PM2.5 and O3 with time in different processes in Wuhan

2.5 氣象條件及減排對PM2.5濃度變化影響

使用EMI指數評估氣象條件的影響，其指數表征綜合氣象條件對PM2.5濃度變化的貢獻。該指數考慮了大氣對污染物的稀釋擴散、輸送、沉降等物理過程，可定量診斷與預測污染期間氣象條件的變化(國家氣象中心和中國氣象科學研究院, 2019)。在污染源相對穩定的情況下，EMI和PM2.5濃度的變化由氣象條件決定，二者具有較好的相關性。對2019年10月PM2.5濃度和EMI與其他年份同期做比較(圖7)，可以看出2019年10月PM2.5濃度與2013—2018年相比均為負值，表現為濃度下降趨勢。顆粒物濃度的變化考慮是由氣象條件和排放源的變化共同影響，2019年與2013—2017年相比EMI為正值，范圍為3.2%～22%，說明2019年的氣象條件相對于2013—2017年是不利于PM2.5濃度降低的。2019年PM2.5濃度相較于其他年份下降率為-73.2%～-6.5%，通過EMI變率和濃度變率計算得出排放變率，為-75.7%～-14.0%，可以看出PM2.5濃度下降主要是減排的貢獻。與2018年相比2019年EMI為負值，說明2019年相對于2018年氣象條件轉好，有利于污染物擴散。對比2018年PM2.5濃度，2019年PM2.5濃度下降也是近三年(2016—2018年)最明顯的，比2018年下降了24%，其中減排的貢獻為23%，其貢獻最為明顯。

圖7 2019年10月PM2.5濃度變率、EMI變率和排放變率Fig.7 PM2.5 concentration variability, EMI variability and emission variability in October 2019

3 結論與討論

軍運會管控措施對顆粒物濃度下降或抑制其上升幅度作用顯著，與過去五年同期相比，顆粒物濃度下降最明顯，與長沙等其他城市相比亦最低，相近時間段內未采取管控措施，PM2.5上升速度偏快。O3和NO2問題突出，作為首要污染天數占比達83%，武漢市O3濃度在管控期Ⅱ高于其他年份和長沙市，城市圈孝感和黃岡O3濃度超標，雖然武漢市O3濃度未明顯下降，但管控仍起了一定作用，軍運會期間O3未達輕度污染級別。NO2在管控期Ⅱ也出現了增加，與管控前和其他城市相比偏高，但與過去五年平均值相比偏低了21%，貨車和港口船舶的精準管理，降低了NO2的濃度。武漢城區5個站點中青山鋼花AQI值和顆粒物下降幅度最大，這一區域為武漢重工業基地，大型企業管控措施執行效果明顯。

管控期Ⅱ(17—21日)以反氣旋環流為主，降水量和有效降水日數均處于低值，且風速偏小、累積效應突出；日照和總輻射處于高值，光化學反應強烈，靜穩形勢有利于O3和顆粒物濃度的共同上升。2018年10月1—10日和2019年10月16—23日天氣背景相似，是否采取管控措施在第五天出現了差異，2019年10月20—21日PM2.5增速緩慢，而2018年繼續明顯增長。O3濃度增速基本不受管控影響，相近時間段內3次過程AQI和O3濃度的上升速度相近，但軍運會期間PM2.5上升速度最小且峰值濃度最低。

顆粒物濃度的變化受氣象條件和排放源變化的共同影響。由于管控期Ⅰ時間短且伴有大風降水，管控期Ⅱ管理措施更嚴格，但氣象條件管控期Ⅰ整體比管控期Ⅱ更有利于污染物濃度降低，管控期Ⅰ的PM2.5、PM10和NO2濃度在四個階段中最低。2019年10月與2013—2017年相比EMI為正值，范圍為3.2%～22%，說明2019年的氣象條件不利于污染物濃度降低，而2019年PM2.5濃度相較于其他年份下降率為-73.2%～-6.5%，排放變率為-75.7%～-14.0%，可以看出減排是PM2.5濃度下降的主要原因。

本文對氣象和排放兩大因素貢獻的區分還有待進一步加強。基于EMI定量分析氣象條件對污染物的影響僅能評估PM2.5濃度變化，而對于NO2和O3濃度變化的氣象貢獻則無法用其定量描述。但是軍運會期間O3和NO2濃度上升現象明顯，需要依托于數值模擬評估管控前后臭氧前體物和NO2等濃度的差異，從而得到氣象條件對O3生成的貢獻。