深圳市臭氧污染氣象條件指數(shù)研究及業(yè)務應用

張麗 梁碧玲 李磊

（1 深圳市氣象局，深圳 518040；2 深圳市國家氣候觀象臺，深圳 518040）

0 引言

隨著城市化和工業(yè)化的不斷發(fā)展，全國各大城市群大氣污染問題日益凸顯，臭氧成為首要污染物的頻率越來越高，大量研究圍繞光化學煙霧和臭氧污染展開。在短期內排放源大致不變的情況下，眾多學者認為氣象條件是影響臭氧污染最重要的因素[1-4]。北方地區(qū)如嚴茹莎[5]指出，北京地區(qū)O3分布與溫度、風速及風向3個氣象要素密切相關，同時穩(wěn)定邊界層對大氣擴散的不利影響也是形成O3污染的重要原因；閆雨龍[6]指出影響太原市城區(qū)臭氧濃度變化的主要因素是臭氧前驅物和氣象條件（太陽輻射、溫度等）的變化。長三角地區(qū)也開展了城市臭氧污染特征及成因分析[7-14]，如王磊[15]指出高濃度臭氧污染是多因子綜合作用的結果，典型氣象條件表現(xiàn)為:太陽輻射強、低云量少、相對濕度適宜、地面小風速及特定的風向。由于臭氧與其前體物揮發(fā)性有機物（VOCs）和氮氧化物（NOx）呈顯著的非線性相關，且受氣象條件、排放源分布和土地利用類型等影響[16-26]，臭氧污染也是珠三角地區(qū)大氣污染控制研究的重點和難點之一。全國多地區(qū)開展了臭氧氣象條件成因分析，但是業(yè)務化運用較少。本文在前期研究臭氧污染與氣象條件關系的基礎上[26]，從高影響的氣象因子著手，建立了本地化的臭氧污染氣象條件指數(shù)，經(jīng)檢驗可實現(xiàn)對O3污染氣象條件監(jiān)測，為臭氧預報預警提供了科學的參考依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源與方法

2015—2017年深圳市環(huán)保部門14個監(jiān)測點的O3小時平均濃度逐小時數(shù)據(jù)及對應區(qū)域最近的自動氣象站逐小時數(shù)據(jù)。氣象站選擇的原則是每區(qū)至少1個距離環(huán)保站最近站點，西部污染嚴重地區(qū)選1～2個氣象站點（圖1）。

圖1 全市14個空氣質量站點（黑色三角形）及鄰近的14個氣象站（黑色圓點） Fig. 1 14 air quality sites (black triangle) and the 14 closest meteorological stations (black dots) in Shenzhen

臭氧超標率（E）定義：根據(jù)環(huán)境空氣質量指數(shù)（AQI）技術規(guī)定（試行）（2016年實施）臭氧二級標準為1小時平均濃度大于200 μg/m3。

式中，t1是某個時間段內臭氧濃度超出200 μg/m3的時次，t是總時次，E為臭氧的超標率。

選取溫度、相對濕度、風速風向、降雨量等氣象因子，分析氣象因子對臭氧污染的貢獻，同時考慮氣象因子之間相關性，對研究方法進行了創(chuàng)新設計，分別將氣溫與其他氣象因子聯(lián)立，統(tǒng)計聯(lián)立后的臭氧超標率。即以氣溫為參照，研究其他氣象因子對臭氧超標率的影響，從而確定所有氣象因子的影響權重，最后得出指數(shù)總評分標準。

2 結果

2.1 深圳市大氣環(huán)境污染近況

深圳市隨著產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化和大氣環(huán)境治理的深入開展，首要污染物的格局近幾年有了明顯改變，細顆粒物作為首要污染物出現(xiàn)的頻率呈逐年下降趨勢，臭氧作為首要污染物出現(xiàn)的天數(shù)卻逐年上升。根據(jù)深圳市環(huán)境監(jiān)測站的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2015年臭氧作為首要污染物的日數(shù)只有67 d，2016年上升至88 d，2017年更高達109 d（圖2）。

圖2 2015—2017年深圳市大氣首要污染物分布情況 Fig. 2 Distribution of atmospheric primary pollutants from 2015 to 2017 in Shenzhen

2.2 氣象因子對臭氧污染的影響

通過分類統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，氣溫、相對濕度、風速、風向、1 h累計雨量對臭氧濃度超標率都有影響（圖3）。臭氧是二次污染物，由NOx、CO和NMHC在太陽輻射的作用下進行光化學反應產(chǎn)生，所以溫度是光化學反應生成臭氧的一個高敏感的氣象因子。臭氧超標概率隨著氣溫升高而升高，小時平均氣溫超過35 ℃，臭氧超標率可達33.8%（圖3a）。較干燥的環(huán)境（相對濕度30%～60%）有利于臭氧超標，最大超標率為5%，80%以上高濕度環(huán)境下臭氧超標率很低，超標率小于0.6%（圖3b）。風速對臭氧污染的影響也存在最優(yōu)區(qū)間，1～4 m/s的風速條件超標概率略高，超標率最高為1.46%；較大風速或者靜風條件下都不利于臭氧超標，超標率小于1%。偏西風影響下臭氧超標概率較高，最高為4.9%；偏東風超標概率較低，小于0.5%（圖3c）。1 h累計雨量對臭氧污染的影響不明顯，無雨時臭氧超標概率略高，超標率為1.2%（圖3d）。

2.3 氣象因子聯(lián)合對臭氧污染的影響

統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，除氣溫以外單個氣象因子對臭氧超標率的影響較小，主要是因為臭氧超標受氣溫影響最大，為了突出各氣象因子的影響程度，考慮在將氣溫和其他因子聯(lián)合一起分類，同一溫度區(qū)間下各因子對臭氧污染的影響分析。如同等溫度條件下，不同的相對濕度對臭氧超標概率有明顯差別（圖4a）。氣溫在30～35 ℃且相對濕度在35%～65%最適宜臭氧生成，超標概率最高達31%。濕度越大超標率越小，濕度大于75%，不利于臭氧的生成，超標概率小于5%。通過氣溫和相對濕度組合分類，可以分析出濕度和溫度對臭氧超標率的影響。

風速對于臭氧的影響，在不同的溫度等級下表現(xiàn)不一樣（圖4b）。在30 ℃以下，風速的變化幾乎不會引起臭氧污染的形成，超標率均小于5%；當溫度大于32 ℃時，風速增加會減少臭氧的超標率。

圖3 不同氣溫、相對濕度、風速、風向、 1 h累計雨量條件下臭氧小時平均濃度超標概率 Fig. 3 Exceeding probability of average hourly concentration of ozone under different temperature, relative humidity, wind and 1 h rainfall

圖4 不同氣溫和相對濕度、風速、風向、1 h累計雨量聯(lián)合分類下臭氧超標率 Fig. 4 Ozone exceeding probability under different temperature classification with relative humidity, wind and 1 h rainfall

風向對于臭氧超標率的影響也與溫度密切相關（圖4c）。溫度在30 ℃以下，風向對臭氧超標率的影響很小，超標率在5%以內；當氣溫增加至32 ℃時，偏北風、偏西風有利于臭氧超標率的增加，偏南風可減少臭氧的超標概率。

雨量對臭氧超標概率的影響不明顯（圖4d）。1 h累計雨量在5 mm以上，臭氧超標率很小，在6%以內；1 h雨量5 mm以下且溫度34 ℃以上，雨強越大超標率越小。

2.4 臭氧污染氣象條件評分體系建立

氣溫基礎分（Ts）：按照臭氧超標率大小進行評分，超標率越高，評分愈大。超標率小于1%為0分，每增加5%增加1分，根據(jù)各等級氣溫下臭氧的超標率大小，給出氣溫基礎分（表1）。氣溫在30℃以下，臭氧超標率E小于1%，都為0分；當30 ℃≤T＜33 ℃時，臭氧超標率E=2.9%，評分為1分；當T≥35℃時，E=33.8%，評分為7分。從表1可見，氣溫對臭氧超標率的影響很大，各等級下評分在0～7分，差異大，可作為基礎評分因子。其他氣象因子和氣溫聯(lián)立時的評分減去基礎分，就得到各氣象因子單獨的評分。

表1 氣溫基礎分（Ts） Table 1 Grading standard score for the temperature (Ts)

風速、氣溫聯(lián)合評分：計算風速與氣溫聯(lián)合等級下的臭氧超標率可得出風速、氣溫聯(lián)合評分表（表2）。表2表明了在同樣的氣溫條件下，不同風速對臭氧形成貢獻不一樣。例如溫度在33～35 ℃時，風速≥4 m/s，評分為2分，小于氣溫基礎分3分，說明該等級下風速≥4 m/s對臭氧超標有削弱的作用。同理，溫度≥35 ℃時，風速≥5 m/s，對臭氧超標也有削弱的作用。

風速、風向評分: 將風速、氣溫聯(lián)合等級下的評分減去氣溫基礎分（Ts），得到風速單獨的評分（表3）。從風速評分表3可以明顯看出風速對臭氧超標情況的作用，正值表示對臭氧生成有促進作用，負值表示對臭氧的生成有減弱作用。氣溫在25～30 ℃時，風速在1～3 m/s有利于臭氧的生成；當溫度升高至30 ℃以上時，風速在4 m/s以上不利于對臭氧的生成。

表2 氣溫與風速聯(lián)合評分表 Table 2 Grading standard for the temperature and wind speed

從風向評分可以看出來，溫度T≤20 ℃時，臭氧超標與風向無關；當30 ℃≤T＜33 ℃時，偏西風有利于臭氧生成；當33 ℃≤T＜35 ℃，評分為負值，偏東、偏南風均不利于臭氧的生成，偏西和偏北風，評分為正值，有利于臭氧的生成。深圳市夏季一般以偏東和偏南風為主，夏季大氣邊界層高，對流旺盛，加上偏南風來自海上，空氣潔凈，對污染物有明顯的稀釋作用；冬季以偏西和偏北風影響為主，一方面大氣邊界層高度低，污染物容納能力小，一方面有外來污染源的影響，有利于臭氧的生成。

相對濕度評分：濕度對臭氧的影響也受氣溫的影響，在不同等級氣溫下，濕度的作用大小不一，當溫度25 ℃≤T＜30 ℃較低時，濕度＜70%，有利于臭氧的生成，濕度增大不利于臭氧的生成。當溫度33 ℃≤T＜35 ℃較高時，相對濕度為30%～50%時有利于臭氧生成，濕度增大不利于臭氧的生成。

雨量評分：各等級雨量對臭氧超標的評分均為0分，因為降雨時溫度較低，云量多，太陽輻射少，無法獲得充足的輻射能量，臭氧超標率都很小。所以雨量不計入總評分。

總評分：綜合以上各要素評分，給出臭氧污染氣象條件指數(shù)（OPMCI）為

OPMCI＝Ts＋WDs＋WSs＋Rs， （2）

式中，Ts為氣溫基礎評分，WDs為風向評分，WSs為風速評分，Rs為相對濕度評分。

從表4可見，OPMCI從小到大分為六級，從不易臭氧污染到極易臭氧污染，從而實現(xiàn)了定量化的臭氧污染氣象條件監(jiān)測。

3 臭氧污染氣象條件指數(shù)總評分檢驗

用2015—2017年歷史數(shù)據(jù)計算的臭氧污染氣象條件等級范圍1～5級，歷史數(shù)據(jù)未出現(xiàn)六級極易污染的情況，為最嚴重的臭氧污染預留一個等級（表5）。檢驗結果表明，各等級下臭氧超標有明顯差異，級別越高，臭氧超標率和平均濃度都明顯增大?？梢娫撛u分是可行的。

4 業(yè)務運用

基于產(chǎn)品特征和用戶需求，臭氧污染氣象條件指數(shù)開發(fā)項目采用基于GIS組件的二次開發(fā)模式，地理信息系統(tǒng)平臺采用通用地理信息系統(tǒng)平臺，項目數(shù)據(jù)庫平臺擬采用OEacle10G以上，WEB系統(tǒng)平臺擬采用ASP.NET或HTML5技術。網(wǎng)絡架構采用B/S和C/S混合體系結構，C/S結構程序（后臺程序）運行于服務端，以多線程并發(fā)的方式執(zhí)行，用于數(shù)據(jù)的解析計算以及各類產(chǎn)品的生成、入庫等（圖6）?？蛻舳俗鳛锽/S結構程序（前臺程序），為用戶的操作平臺，用于信息的綜合展示以及人機交互操作等。將臭氧污染氣象條件指數(shù)的產(chǎn)品運用于實際業(yè)務中，對深圳市各區(qū)的臭氧污染條件進行實時監(jiān)測，為污染防治提供科學參考，產(chǎn)品在市相關部門共享，應用效果良好。

表3 風速、風向、相對濕度單獨評分（聯(lián)合評分-氣溫基礎分） Table 3 Grading standard score for wind speed, wind direction and relatively humidity

表4 臭氧污染氣象條件指數(shù)（OPMCI） Table 4 Grading standard score for ozone pollution meteorological condition index

表5 2015—2017年的臭氧污染氣象條件指數(shù)的檢驗結果 Table 5 The test result of OPMCI from 2015 to 2017

5 結論

利用2015—2017年氣象要素和臭氧濃度數(shù)據(jù)研究臭氧污染指數(shù)，基于概率統(tǒng)計提出了一種新的評分方法。

1）按照臭氧超標概率大小進行評分，臭氧超標率每增加5%則增加1分。

2）氣溫作為影響臭氧生成最大的因子，作為基礎評分因子。根據(jù)不同氣溫等級下臭氧的超標率大小，給出氣溫基礎分。

3）在此基礎上，考慮各氣象要素對臭氧超標的影響，得到各氣象因子在不同氣溫區(qū)間內的評分。

4）綜合以上各要素評分，得出臭氧污染氣象條件指數(shù)總評分標準。總評分從小到大分為六級，從不易臭氧污染到極易臭氧污染，從而實現(xiàn)了定量化的臭氧污染氣象條件監(jiān)測。

5）歷史數(shù)據(jù)檢驗結果表明，各指數(shù)等級下臭氧超標率有明顯差異，指數(shù)級別越高，臭氧超標率和平均濃度都明顯增大，可見該評分是符合實際情況的，同時該指數(shù)已經(jīng)進入業(yè)務運行。

圖6 臭氧污染氣象條件業(yè)務產(chǎn)品開發(fā) Fig. 6 Operational product of OPMCI