遵義市中心城區臭氧污染特征分析

楊云云

（遵義市生態環境局桐梓分局，貴州 遵義 563200）

0 引言

近年來，遵義市環境空氣臭氧型污染占比越來越高，對臭氧污染特征和相關性的研究也越來越被廣大的學者注意，ZHAO H.CHEN L.KUMAR M等，從相互作用、濃度變化特征、時空分布等多方面對臭氧進行研究，高莎等利用SPSS分析軟件，對臭氧濃度時間變化規律和空間分布進行了相關研究。結果表明，臭氧污染在夏季最高，冬季最低，其日變化呈單峰型分布，最低濃度出現在日出前，最高濃度出現在午后。在空間的分布上，臭氧則呈現出中心城區低而郊區高的特征。此外，氣象條件的變化對臭氧質量濃度影響較大，這與相關研究結果相吻合，大氣壓降低、氣溫增加、風速增大等氣象條件變化都會加快臭氧的生成。

1 研究區概況

遵義市中心城區共設立5個國控點，分別為丁字口、干田壩、忠莊、舟水橋和鳳凰山，5個國控點均勻分布于遵義市中心城區，能夠客觀反映市區環境空氣質量狀況。遵義市中心城區環境空氣監測點位圖詳見圖1。

圖1 遵義市中心城區環境空氣質量監測點位示意圖

2 數據來源及處理

2.1 臭氧數據處理說明

本文數據的小時均值采用后計時模式，即某小時均值為該整點時刻后1小時內污染物濃度的算術平均值，臭氧的日均值評價數據采用臭氧8h，即以一天中最大的連續8h臭氧濃度均值作為評價這一天臭氧污染水平的標準。

2.2 氣象數據處理說明

本文選取的氣象參數小時均值為開展在線監測以來，各站點自帶的氣象參數數據采集儀器獲取的氣象參數，包括大氣壓強、相對濕度、氣溫、風速。由于在長期的監測工作中，氣象參數只作為輔助參考的數據，以至于氣象參數缺失較多，在進行空白值、離群值等相關篩選后方用于數據分析；氣象參數的日均值則來自氣象部門統計數據。

3 臭氧污染特征分析

3.1 年度變化情況

根據遵義市2014年開展臭氧監測以來的在線監測數據，遵義市建成區五個大氣國控站點臭氧年均值見表1，其年均值變化趨勢見圖2。

圖2 遵義市大氣國控點O3日均值變化圖

表1 遵義市2014~2019年O3年均值μg/m3

臭氧2014~2019年的年均濃度值變化不明顯，最高年份為2016年，濃度82μg/m，濃度最低年份為2017年，濃度67μg/m，此后年均濃度值呈現震蕩上升的趨勢。

由圖2可知，臭氧濃度日均值的年度變化均呈現出明顯的倒“U”型分布規律，2018年之前，臭氧未出現污染天氣，從2018年開始，每年夏秋季節的臭氧峰值呈升高趨勢，其中，2018年出現臭氧污染天氣2d，2019年出現臭氧污染天氣3d；每年4~9月為臭氧濃度峰值容易出現的月份，這與太陽輻射強度有關，每年4~9月為遵義市高溫少雨時節，云量減少，氣溫升高，太陽輻射增強均有利于臭氧生成。

3.2 月變化情況

由監測數據和趨勢圖可知，臭氧質量濃度的月變化呈現出二、三季度高，一、四季度低。如圖3所示。

圖3 遵義市臭氧濃度月變化

分析遵義市2014~2019年中心城區5個國控點逐日臭氧監測數據月變化情況，呈現出冬春季節濃度低，夏秋季節濃度高的總體特征，4月中旬西南季風北上，陰云密布天氣減少，晴間多云日數增多，溫度顯著上升，臭氧濃度開始急劇升高，極易出現臭氧污染天氣，日均濃度在5~6月份會有所降低，這與遵義市夏季雨熱同期的氣候特征緊密相關，5~6月是長江流域的梅雨天氣，降雨量增多的同時，高溫時段太陽輻射減弱，臭氧濃度會出現降低的現象。臭氧的日均濃度峰值通常出現在8月，由于每年7~9月為遵義市高溫少雨時節，云量減少，氣溫升高，太陽輻射增強等均有利于臭氧生成，引發臭氧污染天氣。9月后夏季風逐漸減弱南退，冬季風逐漸增強南下，持續的秋雨天氣便開始在遵義出現，臭氧濃度又回到較低水平。

3.3 臭氧濃度日變化情況

遵義市臭氧每日變化趨勢呈單峰分布模式，小時濃度最低值出現在早上6-8點之間，之后濃度迅速抬升，午后14~16點出現峰值，18時左右濃度迅速下降，光照越強、氣溫越高，臭氧濃度越高。臭氧濃度迅速抬升的時段為遵義市太陽光照最強、氣溫最高時段，太陽輻射和氣溫是影響臭氧濃度的重大因素，6~10月，臭氧峰值出現時間多在14~15點，12月~次年4月，臭氧峰值出現的時間多為15~16點，即溫度較低的時候，峰值會后延0.5h左右，這也一方面反應氣溫、氣壓等還能影響臭氧前體物的轉換速率。臭氧小時濃度均值變化見圖4。

圖4 遵義市國控點臭氧小時濃度均值變化圖

3.4 空間插值分析

為更直觀地反映遵義市中心城區2014~2019年臭氧質量分布特征，分別采用克里金法、反距離權重法和樣條函數法等對O進行空間插值分析，結果表明反距離權重法更適合于遵義市中心城區O的空間插值分析，其制圖效果也更能反映分布現狀。圖5為遵義市中心城區臭氧的空間插值分析圖。

圖5 O3空間插值分析圖

由圖5可以看出，遵義市中心城區臭氧污染在不同的區域存在一定差異，整體上呈現中心城區臭氧濃度低（丁字口），郊區（鳳凰山公園）臭氧濃度高的趨勢。五個站點中，鳳凰山站點臭氧濃度最高，丁字口站點臭氧濃度最低。濃度最高的鳳凰山站點植被最好，受到高空輸送影響比較大，受人為活動影響相對較小，除臭氧外的其余五參數最低值均在該站點；臭氧濃度最低的丁字口站點車流大，紅燈多且該站點周邊還存在冬季燃煤取暖情況和夜市燒烤街等。

4 遵義市臭氧相關性分析

4.1 臭氧日均值相關性分析

選取2016~2019年臭氧日均值與對應地面常規氣象參數進行相關性分析。如果相關參數存在數據缺失，那該日均值數據將被剔除，最后剩余日均值數據樣本量為1667組。其相關性分析結果見表2。

由表2可知臭氧與平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、相對濕度、日照時數、平均總云量、平均風速等氣象參數均呈現顯著相關關系。其中與氣溫、日照時數、風速呈正相關關系，與降水量、相對濕度、平均總云量呈負相關關系。從相關程度上來看，O與氣象參數中的最高氣溫、相對濕度、日照時數、平均總云量的相關性較好，相關系數分別為0.512、-0.662、0.639和-0.406，說明大氣邊界層條件對臭氧的影響較大，氣溫升高、總云量降低、日照時數的增加，均有利于臭氧前體物的轉化。

表2 臭氧與氣象參數的相關性分析（日均值）n=1667

4.2 臭氧小時均值相關性分析

選取2014~2019年各站點小時均值進行相關性統計分析，如果相關參數存在數據缺失，那么該小時的數據將被剔除，最后剩余小時數據樣本量為109055組，其相關性分析結果見表3。

由表3可知臭氧小時均值與其他污染因子之間以及與氣溫、大氣壓強、風速和相對濕度均呈現顯著相關關系（P＜0.001），其中，臭氧與二氧化硫、氮氧化物、可吸入顆粒物、細顆粒物、一氧化碳和氣象參數中的大氣壓強、相對濕度呈負相關關系，與氣象參數中的風速、氣溫呈正相關關系，這與另外幾項污染因子正好完全相反；從相關程度上來講，臭氧與氮氧化物、一氧化碳相關性較好，相關系數分別為-0.440和-0.299，這與氮氧化物和一氧化碳同為臭氧生成的前體物有關；臭氧與氣象參數中的氣溫和相對濕度有較高的相關性，相關系數分別為0.369（P＜0.001）和-0.663（P＜0.001），說明氣溫和相對濕度對臭氧的影響較大，隨著氣溫的升高，大氣中的光化學反映愈加強烈，引起臭氧濃度上升，而空氣中相對濕度的增加則在一定程度上能抑制臭氧的形成。

表3 臭氧相關性分析（小時值）n=109055

5 結論

通過研究分析，結論如下：

（1）2014~2019年，O濃度變化幅度不大，但在近兩年有上升趨勢；O濃度在每年4~9月處于較高位置；O每日小時濃度變化呈現明顯的單峰型變化，最高濃度通常與每日光照強度和最高氣溫同一時段出現，峰值時間13：00~16：00，最低濃度出現在凌晨5：00~6：00。

（2）遵義市中心城區近年來O作為首要污染物的天數在逐年增加，且從2018年開始出現臭氧超標的情況，空氣污染已由原來的顆粒物污染向復合型污染轉變。

（3）五個站點中，鳳凰山站點臭氧濃度最高，丁字口站點臭氧濃度最低，整體上呈現中心城區臭氧濃度低（丁字口），郊區（鳳凰山公園）臭氧濃度高的趨勢。

（4）O和NO在年均值、日均值上的相關性不明顯，但在小時均值上出現明顯的相關性，呈明顯負相關。在樣本量增大一個量級的情況下，各污染物之間的兩兩相關性均降低，但臭氧與一氧化碳、氮氧化物的相關性反而升高。

（5）O與氣象參數中的最高氣溫相關性最高，與氣象參數中的相對濕度、日照時數、平均總云量的相關性較好，說明大氣邊界層條件對臭氧的影響較大，氣溫升高、總云量降低、日照時數的增加，均有利于臭氧前體物的轉化。