韶關市O3 特征及其相關氣象因子的分析和預報

何龍敏，劉聰，林青，張玲，陳虓韻，盧美蘭

（翁源縣氣象局，廣東翁源 512600）

近年來隨著城市規(guī)模的不斷擴大、消耗能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變及汽車保有量的迅猛增加，導致全球臭氧（O3）質(zhì)量濃度出現(xiàn)逐年增加的趨勢［1］。O3是揮發(fā)性有機物（VOCs）和氮氧化物（NOx）等在大氣中通過一系列光化學反應生成的二次污染物，對人體健康和生態(tài)環(huán)境均產(chǎn)生較大影響［2－3］。

氣象因素在O3形成、沉降、傳輸和稀釋中扮演著重要角色。局地氣象條件，如風向、風速、溫度和相對濕度等對O3及其前體物的時間變化具有重要影響［4－6］。目前，在國內(nèi)開展的氣象因素對O3影響的研究工作中，研究地點主要集中在珠三角［7－8］、京津冀［9－10］、長三角［11－13］以及成渝地區(qū)［14－15］。步巧利等［16］利用2017—2020年佛山市環(huán)境空氣監(jiān)測點O3的監(jiān)測數(shù)據(jù)，分析發(fā)現(xiàn)O3超標多出現(xiàn)在氣溫較高、風速偏低、相對濕度低的天氣；黎煜滿等［17］主要分析了粵北山地城市（韶關地區(qū)）近地面臭氧污染特征及傳輸通道影響，指出韶關市O3傳輸通道一是來自廣東省清遠和珠三角（如廣州、佛山、肇慶）地區(qū)，二是來自江西省贛州；杜勤博等［18］分析了汕頭市2014—2017年O3監(jiān)測數(shù)據(jù)與氣象因子的關系，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對O3質(zhì)量濃度進行預報，表明運用氣象要素能夠很好地預報O3質(zhì)量濃度。

本研究利用2018年1月1日至2020年12月31日逐時觀測數(shù)據(jù)對韶關地區(qū)近地面O3質(zhì)量濃度變化特征進行分析，并探討影響O3質(zhì)量濃度變化的關鍵氣象因子，為今后韶關及粵北地區(qū)O3質(zhì)量濃度的預報預警、O3污染治理防治等工作提供參考。

1 資料與方法

1.1 監(jiān)測點位

監(jiān)測地點位于韶關市曲江區(qū)，該站點是韶關市國控監(jiān)測站。研究數(shù)據(jù)主要采用2018年1月1日—2020年12月31日的大氣環(huán)境質(zhì)量排放指標在線監(jiān)測數(shù)據(jù)；同期氣象數(shù)據(jù)資料為曲江區(qū)國家氣象觀測站常規(guī)項觀測數(shù)據(jù)。

1.2 分析方法

按照我國《環(huán)境空氣質(zhì)量標準》（GB 3095—2012）［19］中O31 h平均質(zhì)量濃度標準，逐時O3超過160μg／m3時為輕度污染。本研究首先利用Origin分析每日O3質(zhì)量濃度均值與氣象因子的相關性，得出影響較大的氣象因子，然后繪制O3質(zhì)量濃度和相關氣象因子的箱裝圖及超標頻率圖，同時利用SPSS和Origin軟件分月對臭氧最大、最小、平均值和影響較大的氣象因子進行Spearman相關性分析，探討氣象因子如何影響O3質(zhì)量濃度，最后得出主要氣象因子。為了更好地解釋變量之間的關系，消除量綱的影響，本研究將對主要氣象因子和O3質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)先進行Z標準化處理再采用逐步線性回歸方法建立的4個季度O3質(zhì)量濃度污染發(fā)生概率等級預報方程，選取2020年3、6、9和12月的資料來進行試報，分析試報結(jié)果以驗證預報方程是否具有科學性和可行性。

2 結(jié)果與分析

2.1 O3質(zhì)量濃度均值與氣象因子相關性

由2018—2020年每日臭氧質(zhì)量濃度均值與氣象因子進行相關性分析（圖1）可以看出，O3質(zhì)量濃度與最高氣溫（tmax）、最低氣溫（tmin）、平均氣溫（tavg）、日溫差（Δt）以及相對濕度（Rh）的相關性最高，分別為0.59、0.42、0.53、0.47、－0.51，這也說明O3質(zhì)量濃度確實和氣象因子關系密切。

圖1 2018—2020年每日O3質(zhì)量濃度均值與氣象觀測因子相關系數(shù)

2.2 溫度、相對濕度對O3質(zhì)量濃度的影響

由圖2a可知，O3質(zhì)量濃度最大值的變化趨勢、超標頻率和溫度總體呈正相關關系。這是因為溫度越高太陽輻射越強，局地光化學反應強度增大，導致二次生成的O3質(zhì)量濃度越高［20］。由圖2b可知，O3質(zhì)量濃度最大值的均值最高出現(xiàn)在相對濕度61%～70%區(qū)域，但在71%～80%出現(xiàn)超標的頻率最高，主要是高相對濕度不利于O3積累，在均值相差不大的情況下，O3質(zhì)量濃度超標頻率也會更多。但在相對濕度超過80%之后，光化學反應逐漸減少且高相對濕度有利于O3干沉降作用的發(fā)生［21］。

圖2 2018—2020年不同溫度（a）和相對濕度（b）時O3質(zhì)量濃度最大值和超標頻率

2.3 溫度、相對濕度、風速和O3質(zhì)量濃度的相關性

1）溫度的影響。

由表1可知，年平均值分別為0.664和0.424，相關系數(shù)最大值均出現(xiàn)在5月份。這是因為5月份韶關地區(qū)往往降雨較多，在高溫高濕天氣，O3質(zhì)量濃度受到溫度的影響更為顯著，局地光化學反應也會增強。

表1 不同月份O3質(zhì)量濃度最大值、平均值與最高氣溫的相關系數(shù)

表2為O3質(zhì)量濃度最大值與平均氣溫的相關性，由表2可以得出，平均溫度和O3平均值的相關系數(shù)在5—11月相關較高。引起這種季節(jié)性的差異的原因可能由于觀測點O3質(zhì)量濃度在夏季主要由局地光化學反應產(chǎn)生；而在冬季韶關卻是冷空氣頻繁光顧的季節(jié)，局地光化學反應程度減弱，O3質(zhì)量濃度的變化主要是遠距離水平輸送和平流層向下輸送，與溫度相關性較低。

表2 O3質(zhì)量濃度最大值與平均氣溫的相關性

2）相對濕度。

表3為O3質(zhì)量濃度最大值、最小值和平均值與相對濕度的相關性，年平均相關系數(shù)分別為－0.591、－0.645。O3質(zhì)量濃度最小值與相對濕度的相關性較小，而平均值的相關系數(shù)最大。其中5月份O3質(zhì)量濃度最大值和平均值與相對濕度的相關系數(shù)最大，而O3質(zhì)量濃度與溫度的相關系數(shù)最大月也是5月份，這也說明了在高溫天氣情況下，O3質(zhì)量濃度和相對濕度的相關程度也更高。

表3 O3質(zhì)量濃度最大值、最小值和平均值與相對濕度的相關性

3）風速。

從表4可以看出，O3和風速的相關系數(shù)，O3質(zhì)量濃度與風速的年均相關系數(shù)是0.34；對比不同月份的相關系數(shù)，1—5月的相關系數(shù)較高，平均相關系數(shù)約為0.42；在夏秋季，光化學反應是產(chǎn)生高O3質(zhì)量濃度的主要原因，因此O3質(zhì)量濃度與風速相關性較低，與氣溫相關性較高；而在冬春季，遠距離和高低層大氣傳輸?shù)呢暙I相對增加，使得O3質(zhì)量濃度與風速相關性較高，與氣溫相關性較低。

表4 O3平均質(zhì)量濃度與平均風速的相關性

3 O3質(zhì)量濃度預報方法的建立和檢驗

為了解影響較大的氣象因子與O3質(zhì)量濃度的定量關系，本研究選取相對濕度、最高氣溫、最低氣壓、平均風速共4個氣象因子來預測O3質(zhì)量濃度等級，首先對前3 d的相對濕度、最高氣溫、最低氣壓、平均風速與O3質(zhì)量濃度進行相關性分析。由圖3可知，前第1天的最高氣溫、相對濕度；前第2天最高氣溫、最低氣壓、相對濕度；前第3天的最高氣溫、最低氣壓的相關系數(shù)較大（大于0.3）。

圖3 前3 d的相對濕度、最高溫度、最低氣壓、平均風速與O3質(zhì)量濃度相關的相關系數(shù)

對2018年1月1日—2020年12月31日的O3質(zhì)量濃度和相關氣象因子數(shù)據(jù)進行Z標準化處理，即：A′i＝（Ai－ˉA），其中A′i為標準處理后的數(shù)據(jù)，Ai為當天O3質(zhì)量濃度（μg／m3），ˉA為樣本數(shù)平均值（μg／m3）。利用逐步線性回歸方法，以2018年1月1日—2019年12月31日具有顯著影響的氣象因子為自變量，分4季建立O3質(zhì)量濃度（Y）的預報方程：

春：Y＝0.293 9－0.406 2X1＋0.277 3X2－0.001 6X3＋0.453 9X4－0.549 7X5－0.032 2X6－0.278 5X7

夏：Y＝0.2772－0.608 7X1＋0.041 87X2＋0.169X3＋0.063X4－0.337 6X5－0.163 9X6＋0.118 7X7

秋：Y＝－0.092 8－0.435 6X1＋0.310 8X2－0.080 8X3＋0.259 4X4－0.006 9X5＋0.276 6X6＋0.053 1X7

冬：Y＝－0.454 5－0.403 8X1＋0.263 7X2－0.076 5X3－0.157X4－0.283 9X5－0.323 4X6＋0.291X7

其中，X1為前第1天相對濕度（%）；X2為前第1天最高氣溫（℃）；X3為前第2天相對濕度（%）；X4為前第2天最高氣溫（℃）；X5為前第2天最低氣壓（hPa）；X6為前第3天最高氣溫（℃）；X7為前第3天最低氣壓（hPa）。

本研究利用等寬分箱法，每個等級的步長一定，每個區(qū)間當成一個分箱，即將O3平均質(zhì)量濃度從小到大排序，按照相等的間距將其不同的等級對應。經(jīng)過對基礎數(shù)據(jù)的觀察，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)經(jīng)過Z標準化處理后，小于0（當天O3平均質(zhì)量濃度為55μg／m3）時，基本不會發(fā)生O3污染；當數(shù)值大于0且出現(xiàn)高溫天氣時，將開始出現(xiàn)O3污染，O3污染發(fā)生概率隨著數(shù)值的增加而增加；當數(shù)值大于1.5時，發(fā)生臭氧污染的概率極高，因此，本研究將臭氧平均質(zhì)量濃度Z標準化處理后的數(shù)據(jù)從小到大排序，將0～1.5分成3個等級，其余區(qū)間各為一個等級，共分為5個O3質(zhì)量濃度污染發(fā)生概率等級（表5）。

表5 O3質(zhì)量濃度污染發(fā)生概率等級劃分

對于預報方程的預報效果，本研究選取2020年3、6、9和12月的資料來進行試報，因已將2020年1月1日—12月31日的數(shù)據(jù)進行Z標準化處理，因此直接將數(shù)據(jù)代入對應的季度O3質(zhì)量濃度預報方程，得到預測值Y，根據(jù)Y的數(shù)值進行等級劃分，同時對2020年3、6、9和12月O3質(zhì)量濃度Z標準化處理后的數(shù)值，根據(jù)表5進行等級劃分，若試報當天發(fā)生概率等級與實際發(fā)生概率等級相差≤1級則為試報成功，＞1級則試報失敗。試報結(jié)果如表6所示，同級在46.67%以上，試報準確率在86.67%以上，其中2020年12月試報結(jié)果最為良好，同級高達87.10%，準確率為96.67%。

表6 2020年3、6、9和12月（試報）O3質(zhì)量濃度污染發(fā)生概率等級預報準確率 %

另一方面，將預測值Y進行逆標準化處理，可以得到預測出來的O3平均質(zhì)量濃度，結(jié)果如圖4，預測結(jié)果的趨勢與實際值基本一致，其值域與實際值值域也比較接近。因此，本研究所建立的預報方程對O3質(zhì)量濃度污染發(fā)生概率等級劃分具有較好的預報能力。需要指出的是，預報方程實際應用時，需將作為自變量的實際氣象數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)統(tǒng)一進行標準化處理，得到的標準化數(shù)值代入季度預報方程進行預報。

圖4 韶關地區(qū)2020年3、6、9和12月O3平均質(zhì)量濃度預測值和實際值趨勢

4 結(jié)論

1）O3質(zhì)量濃度變化與氣象因子關系密切，O3質(zhì)量濃度與氣溫、日溫差以及相對濕度的相關性是最高的，與溫度呈正相關，與相對濕度呈負相關，與平均風速整體呈正相關。

2）O3質(zhì)量濃度變化與氣象因子的相關性存在季節(jié)變化，濕度在春夏季與O3質(zhì)量濃度變化相關性較高；溫度在夏秋季與O3質(zhì)量濃度變化相關性較高；風速在冬春季與O3質(zhì)量濃度變化相關性較高。

3）利用逐步回歸方法建立的每月O3質(zhì)量濃度污染發(fā)生概率等級預報方程，預報檢驗效果較好，試報準確率在86.67%以上，逆標準化得到的預測值和實際值趨勢基本一致，且值域相近，說明通過前期氣象因子變化預測O3質(zhì)量濃度污染發(fā)生概率是可行的。