基于多源探測的南京市大氣污染狀況分析

張逸揚, 周紅根, 喬 賀， 徐 進*， 劉 寅

1.江蘇省氣象探測中心， 江蘇 南京 210009

2.中國氣象科學研究院, 災害天氣國家重點實驗室， 北京 100081

3.中國氣象局大氣探測重點開放實驗室， 四川 成都 610225

4.中國氣象局交通氣象重點開放實驗室， 江蘇 南京 210009

大氣污染是由于人類活動或自然過程引起某些物質進入大氣中，呈現出足夠的濃度，達到足夠的時間，并因此危害了人體的舒適、健康和福利或環(huán)境的現象[1]. 南京市為江蘇省省會，坐落于長江中下游中部，江蘇省中西部，是我國長三角地區(qū)的核心城市之一. 近年來，國家經濟高速增長，城市化發(fā)展迅猛，隨之而來的是城市空氣質量迅速惡化，尤其是中東部發(fā)達城市，南京市也不例外.

大氣污染物按其存在狀態(tài)可分為兩大類：一種是氣溶膠狀態(tài)污染物；另一種是氣體狀態(tài)污染物. 大氣污染物既包括粉塵、煙、霧等小顆粒狀的污染物，也包括氮氧化物(NOx)、硫化物等氣態(tài)污染物，成分相對復雜. 因此，結合地基遙感[2-4]以及星載遙感[5-7]手段，針對大氣污染狀況進行細致的分析，對進一步完善大氣污染的監(jiān)測以及預警具有重大意義[8-10]. 趙冉等[11]從硬件與軟件算法兩方面梳理了國內外天地一體化遙感監(jiān)測大氣污染技術方面的研究進展，發(fā)現現階段可通過地基觀測網絡實時連續(xù)監(jiān)測大氣污染物的濃度及廓線信息，也可通過紫外-可見波段衛(wèi)星載荷獲取區(qū)域尺度大氣污染物的濃度及廓線產品，并加以算法進行融合，從而獲得更高精度的產品.

在氣溶膠星載遙感研究方面，利用較多的是MODIS及CALIPSO數據，且針對這兩種傳感器數據的研究方法也已較為成熟. 羅宇翔等[12]利用2001—2010年的MODIS數據，選取C5.1版本下550 nm波段的氣溶膠光學厚度(AOD)產品，分析了中國地區(qū)AOD值的年際變化及規(guī)律，這也是國內較早基于MODIS數據對全國AOD值進行分析的研究. 隨著MODIS數據版本的不斷改進，Aldabash等[13]利用MODIS最新的C6.1數據，與AERONET站點下太陽光度計獲取的AOD數據進行比對分析，進一步驗證了C6.1數據的準確性. 張穎蕾等[14]利用MODIS數據分析了長三角地區(qū)2000—2018年AOD值與氣溶膠埃系數(angstrom exponent，AE)的時空變化，將AOD值與AE值結合起來，進一步細化了長三角地區(qū)的氣溶膠類型分布. 2007年，Thomason等[15]利用CALIPSO搭載的532 nm通道信號獲取了大氣平流層的氣溶膠后向散射系數，進而研究了氣溶膠在平流層的分布情況，驗證了CALIPSO探測氣溶膠垂直特性分布的可行性. 2017年Liu等[16]利用CALIPSO Level2數據分析了我國京津冀與長三角都市圈重度霾污染下的近地表氣溶膠特征差異，重點關注了大氣低層的污染物狀況，發(fā)現長三角地區(qū)顆粒物污染主要來源于人類活動. 在氣體污染物探測方面，陸曉波等[17]利用南京市臭氧及前體物監(jiān)測數據對南京市O3污染現狀及變化特征進行了分析，發(fā)現NO2濃度與O3濃度的變化呈反相關，且O3濃度一般在中午達到峰值. 高一博等[18]利用OMI衛(wèi)星數據研究了2006—2014年南京市NO2濃度時空變化特征，發(fā)現南京市冬季NO2濃度較高，夏季較低.

針對氣溶膠的星載遙感研究多基于單一傳感器，數據缺乏一定的代表性，而且因星載遙感自身的特性，數據結果準確性較低，且針對南京市長時間序列下氣溶膠垂直特性分析的研究較少. 反應性氣體探測方面，相關學者多利用星載資料針對一種氣體進行深入分析，數據的準確性較低，且少有基于地基探測的多種氣體的同步分析，也較少關注多種氣體之間的相互作用. 因此，該研究利用星載MODIS以及CALIPSO傳感器數據分析了南京市2011—2019年AOD值演變趨勢及時間分布情況，進一步研究了氣溶膠粒子在大氣中的垂直分布狀態(tài)，并基于地基反應性氣體分析儀研究了冬季南京市大氣中幾種常見的反應性氣體(SO2、NO、NO2、O3)的濃度，對南京市的大氣污染狀況進行了全面的分析，以期幫助相關部門對污染物的排放進行有針對性的管控.

1 數據與方法

1.1 MODIS氣溶膠產品

中分辨率成像光譜儀MODIS是搭載在Terra (發(fā)射于1999年12月18日)和Aqua (發(fā)射于2002年5月4日)兩顆衛(wèi)星上的重要傳感器之一，Terra和Aqua過境南京市的時間分別為北京時間10:30和13:30. MODIS可以提供從0.145～14.365 μm的包含可見光到紅外波段36個通道的輻照度，掃描寬度為 2 330 km，掃描周期為1.477 s，星下點空間分辨率有250、500和 1 000 m三種，幾乎覆蓋全球范圍.

MODIS有44種標準數據產品，截至目前MODIS數據產品已更新到第六版，該研究采用的MODIS數據主要為Aqua衛(wèi)星搭載的MODIS傳感器提供的C6.1版本下的三級產品——MOD08[16]. 該研究選取了2011—2019年分辨率為1°×1°的日均以及月均資料，主要使用的參數為550 nm波段下的AOD值、AE值、氣溶膠指數(aerosol index，AI). AE值大于1時，表示大氣中氣溶膠粒子以細粒子為主；AE值小于1時，表示大氣中氣溶膠粒子以粗粒子為主. AI值大于0時，表示大氣中以吸收性氣溶膠為主，如沙塵、煙灰等；AI值小于0時，表示大氣中以非吸收性氣溶膠為主，如云、海鹽粒子等.

理論上，相比于C6.1之前的版本，C6.1版本對數據進行了優(yōu)化，且排除了可能由于傳感器硬件問題導致的錯誤數據，在大氣環(huán)境研究上的應用也更具優(yōu)勢[19-21].

1.2 CALIPSO與氣溶膠垂直特性數據

美國NASA與法國國家航天中心(CNES)于1998年合作實施了“云-氣溶膠激光雷達和紅外探測者衛(wèi)星觀測計劃”(Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations)[22]. 搭載于CALIPSO衛(wèi)星上的星載激光雷達CALIOP接收的信號經過類似于EOS的數據處理系統(tǒng)處理后，提供包括Level 0、Level 1A、Level 1B、Level 2、Level 3和Level 4共5個級別的數據. CALIPSO過境南京市的時間為13:27(北京時間)，16 d為1個周期.

該研究主要使用L2APro垂直廓線產品以及L3月均氣溶膠產品. 二級氣溶膠廓線產品的垂直分辨率在海拔高度20.2 km以下為60 m，海拔高度超過20.2 km為180 m，水平分辨率為5 km. L2APro垂直廓線產品可以提供垂直消光系數廓線，在此基礎上可以進一步計算氣溶膠粒子的退偏比與色比. 532 nm垂直衰減后向散射系數與532 nm平行衰減后向散射系數的比值為退偏比，其表征顆粒物的形狀特性，非球形顆粒物退偏比較大，而球形顆粒物的退偏比較小[23]. 退偏比計算公式：

VDR(r)=β532,per(r)/β532,par(r)

(1)

式中：r代表粒子半徑，μm；VDR(r)為退偏比；β532,per(r)為532 nm垂直衰減后向散射系數，km-1·sr-1；β532,par(r)為532 nm平行衰減后向散射系數，km-1·sr-1.

1 064 nm總衰減后向散射系數與532 nm總衰減后向散射系數的比值為色比，其表征顆粒物的粒徑大小狀況，通常顆粒物粒徑越大，其色比值也越大. 色比的計算公式：

CR(r)=β1 064(r)/β532,total(r)

(2)

式中:CR(r)為色比；β1 064(r)為 1 064 nm總衰減后向散射系數，km-1·sr-1；β532,total(r)為532 nm總衰減后向散射系數，km-1·sr-1.

1.3 OMI二氧化氮數據產品

該研究采用的NO2數據主要來源于OMI (Ozone Monitoring Instrument)的反演結果. OMI是搭載在AURA衛(wèi)星上用于監(jiān)測O3的探測器，采用推掃式成像高光譜儀探測可見光和紫外光中的太陽后向散射. 其水平分辨率為24 km×13 km. 單個NO2柱濃度的反演中，其誤差不超過0.7×1015molec/cm2[24]. 基于OMI數據反演NOx柱濃度的方法已較為成熟，數據準確性具有一定的保證[25-27].

1.4 地基反應性氣體分析儀

反應性氣體是大氣中一類非常重要的痕量成分，與大氣光化學、二次氣溶膠、溫室效應以及酸沉降等重要的大氣環(huán)境問題緊密關聯(lián)[28]. 目前，針對大氣中反應性氣體的觀測技術已非常成熟[29]，有完善的商業(yè)化儀器，其通常與標定設備、數據采集和信號控制單元組成一套觀測系統(tǒng). 該研究采用的地基反應性氣體分析儀安裝在南京國家基準氣候站(118°53′59″E、31°55′53″N)，該站大氣成分觀測業(yè)務已業(yè)務化運行多年，數據質量穩(wěn)定可靠. 該研究所采用的地基反應性氣體分析儀均由賽默飛世爾科技(中國)有限公司生產，分別為TE42i型氮氧化物(NOx)分析儀、TE43i型脈沖熒光SO2分析儀以及TE49i型紫外光度法O3分析儀.

2 結果與討論

2.1 MODIS與CALIPSO數據分析

AOD可較為直觀地反映一個地區(qū)的氣溶膠含量，為了盡量匹配MODIS與CALIPSO數據，選取波長為550 nm處的MODIS數據以及532 nm處的CALIPSO數據進行分析，時段為2011年1月—2019年12月，均選取月均產品進行時序分析，在分析過程中對整個南京市數據進行了空間平均，同時MODIS數據選取深藍(deep blue)算法與暗目標(dark target)法結合的反演產品，盡可能減少水體對AOD反演結果的影響.

圖1為南京市2011—2019年的AOD值趨勢圖. 由圖1可見，MODIS與CALIPSO測得的AOD值大致相同，2011—2019年南京市AOD值整體呈下降趨勢，表明南京市大氣中的顆粒物逐年下降，環(huán)境質量呈逐步變好的趨勢. 多數情況下，MODIS測得的AOD值略大于CALIPSO的觀測結果，這是由于在反演AOD時，CALIPSO進行了去云處理，而MODIS獲取的AOD信息包含了云的光學厚度.

注： 2016年2月CALIPSO無數據.

為更好地分析南京市AOD值的月分布情況，分別對2011—2019年MODIS及CALIPSO測得的月均AOD數據進行平均(見圖2). 由圖2可見，南京市AOD值整體呈冬季最高，春季次之，夏秋最低的特征. 2月MODIS觀測的南京市AOD值為0.81，CALIPSO觀測結果為0.58，MODIS與CALIPSO觀測到的12月及1月的AOD值范圍均為0.50～0.60. 春、秋兩季的AOD觀測結果存在差異，春季(3—5月)MODIS觀測結果大于CALIPSO，二者相差0.05左右，MODIS觀測的AOD值在0.50～0.75之間波動，但3月MODIS觀測的AOD值較大，達0.73；秋季(9—11月)，CALIPSO觀測的AOD平均值(0.55)略大于MODIS觀測結果(0.51)，CALIPSO觀測的AOD值在0.50～0.60之間波動. 由于兩套星載傳感器存在算法差異以及傳感器地區(qū)敏感性差異，春、秋兩季出現了截然相反的情況. 夏季AOD值則較為特殊，6月兩套傳感器觀測的AOD值均較大，范圍為0.60～0.80，與2月相當，而7月與8月的AOD值均較低，范圍為0.40～0.50.

圖2 2011—2019年MODIS與CALIPSO觀測的南京市AOD月均值情況

通過對四季的AOD值進行頻率統(tǒng)計，可以細化AOD值的季節(jié)性分布趨勢(見圖3). 圖3中2011—2019年間各月AOD值為MODIS與CALIPSO觀測數據的平均值. 由圖3可見：春季AOD值分布較均勻，AOD值在0.10～0.80范圍內的頻率變化不大，AOD值各數值范圍頻率均在0.1左右，AOD值大于1的頻率小于0.05；夏季AOD值分布不均，6月AOD值遠大于7—8月，由于7—8月AOD值整體較低，導致夏季AOD值主要聚集在0.4以下，尤其是AOD值為0.20左右的頻率高達0.3，7—8月的AOD值總體偏低，可能與南京市夏季受東南海洋季風的影響，氣溶膠中海洋氣溶膠占據主導有關；秋、冬兩季AOD值聚集在0.20～0.60范圍內，秋季AOD值為0.20左右的頻率(0.2)最高，而冬季AOD值為0.40左右的頻率(0.2)最高，且冬季AOD值大于0.80的頻率遠高于秋季.

圖3 南京市四季AOD值的頻率分布

2.2 AE與AI值分析

AE與AI值主要從MODIS獲取，AE值可以表征氣溶膠粒子的大小，AI值可以表征氣溶膠粒子是否為吸收性氣溶膠.

圖4為從MODIS獲取的AOD、AE、AI值的對比時序. 由圖4可見，AOD值與AE值呈一定程度的負相關，當AE值<1時，代表氣溶膠粒子以粗粒子為主，說明當大氣中的粗粒子占主導時會導致AOD值增大，反之AOD值變小. AOD值與AI值則呈明顯的季節(jié)性相關，夏季二者呈負相關，其余季節(jié)為正相關. 夏季二者呈負相關，是因為東南季風的存在，大氣中會存在大量的非吸收性氣溶膠粒子. 需要注意的是，MODIS觀測到的云的光學厚度一般情況下較大，這是因為云自身的消光系數在多數情況下遠大于氣溶膠. 而云粒子自身為非吸收性粒子，當AI值變小時，AOD值則會變大. 當AI值小于0時，即大氣中不存在吸收性氣溶膠時，AOD值也會變小，只有在大氣中既存在吸收性氣溶膠也存在非吸收性氣溶膠時，云粒子等非吸收性氣溶膠粒子的增多才可能導致MODIS觀測到的AOD值變大，這也是由MODIS觀測算法導致的差異.

圖4 2011—2019年南京市AOD、AE與AI月均值時序圖

為了分析AE與AI月均值分布情況，分別對2011—2019年各月的AE值與AI值取9年平均值(見圖5). 由圖5可見：AE最高值出現在秋季(9—11月)，為1.6左右，說明此時大氣中粗粒子的含量最低，而冬季(12月—翌年2月)以及6月粗粒子含量較高；AI值冬季最高，說明南京市冬季大氣中吸收性氣溶膠較多，與南京市冬季AOD值整體較高的結果一致. 由于冬季南京市大氣較穩(wěn)定，且多為東北方向內陸氣流的傳入，導致帶有污染性質的吸收性氣溶膠粒子在南京市聚集，易發(fā)生大氣污染事件；而夏季由于東南季風會帶來大量的海洋氣溶膠粒子，導致非吸收性氣溶膠粒子增多.

圖5 南京市AE與AI月均值分布

2.3 氣溶膠垂直特征分析

由于CALIPSO衛(wèi)星可以提供氣溶膠的垂直分布特征信息，因此基于CALIPSO的L2APro垂直廓線產品分析南京市2011—2019年氣溶膠退偏比與色比的月均值垂直分布情況.

氣溶膠的退偏比為532 nm波段下垂直后向散射系數與平行后向散射系數的比值，退偏比越大，氣溶膠粒子形狀越不規(guī)則. 圖6為退偏比隨高度分層〔低層(0～1 km)、中層(1～2 km)、高層(2～3 km)〕的箱型圖，由于3 km以上CALIPSO探測到的數據存在信噪比較差以及云層干擾的情況，會導致退偏比變大，存在誤差，因此不進行分析. 由圖6可見，3個高度層上的退偏比均呈冬春季較高、夏秋季較低的特征，說明冬春季時整層大氣以不規(guī)則顆粒物為主，而到夏秋季時整層大氣則以規(guī)則顆粒物為主. 退偏比呈比較明顯的隨高度遞減的趨勢. 8月、9月的退偏比在全年中處于較低水平，因為此時南京市受到海洋季風的影響，大氣中存在大量尺度較小且形狀更為規(guī)則的二次氣溶膠及海鹽粒子. 結合圖2發(fā)現，四季中冬季AOD值最高，而此時大氣低層不規(guī)顆粒物較多，夏秋季規(guī)則顆粒物較多，AOD值偏低，退偏比與AOD值呈顯著正相關.

圖6 南京市不同高度層退偏比逐月箱型圖

氣溶膠的色比為 1 064 nm波段下氣溶膠后向散射系數與532 nm波段下總后向散射系數的比值，其表征氣溶膠粒子的大小，色比越大，氣溶膠粒子越大. 圖7為色比隨高度分層的箱型圖，該研究對高度進行分層，設為下層(0～2 km)、中間層(2～4 km)、上層(4～6 km). 由圖7可見：中間層、上層各月色比平均值變化不大，說明中間層、上層粒子的大小受月份影響較??；而在下層，冬、春兩季色比略大于夏季，與AOD值變化趨勢一致. 從垂直序列上來看，除7月外，下層色比值均高于中間層、上層，下層色比值在2月最高，接近1；在3個高度層中，中間層色比一般最低，1月時僅為0.35；上層色比值在1月、2月較高，均接近0.8，其余月份介于下層以及中間層色比值之間. 一般來說，下層顆粒物以大粒子為主，而中間層、上層細粒子則逐漸增多. 由于工業(yè)排放以及汽車尾氣會排放出大量的不規(guī)則粗粒子，且這些不規(guī)則粗粒子會在重力作用下下沉，導致下層氣溶膠的退偏比和色比均較大[30].

圖7 南京市不同高度層色比逐月箱型圖

2.4 反應性氣體濃度分析

由圖2可見，南京市冬季AOD值最高，污染最嚴重. 除了大氣中懸浮的氣溶膠顆粒物外，氣體污染物對環(huán)境以及人體健康的影響也十分顯著. 由于南京市工業(yè)較為發(fā)達，NOx等氣體污染物在大氣中的含量較高，而冬季大氣靜穩(wěn)條件較好、空氣干燥、近地面風速偏小，導致污染物不易擴散，且太陽輻射小，不具備發(fā)生大量光化學反應的基礎. 該研究針對冬季反應性氣體濃度進行時序統(tǒng)計，更有利于分析南京市局地生成的污染氣體濃度，并進一步對污染氣體進行溯源.

為了研究冬季大氣中反應性氣體體積分數，選取2019年12月—2020年2月南京國家基準氣候站反應性氣體分析儀獲取的數據進行分析. 圖8為冬季4種常見反應性氣體(NO、NO2、SO2、O3)的日均體積分數時序圖.

圖8 南京市2019—2020年冬季反應性氣體體積分數時序圖

由圖8可見，φ(NO)在大氣中的波動最大，在1月15日之前，φ(NO)最高可達160×10-9，幾乎是其他反應性氣體最高體積分數的4倍，而φ(NO)最低為5×10-9，略小于φ(NO2)與φ(O3). 研究[31]表明，從工業(yè)燃燒系統(tǒng)中排出的NOx中95%以上是NO，其余為NO2. 這說明NO的含量與工業(yè)排放有較大關系，在工業(yè)排放較多的時段大氣中的NO含量會較高，反之較低. 而NO2排放源與汽車尾氣的關聯(lián)更為緊密，所以其在大氣中的含量較為穩(wěn)定. 由圖8可見，1月15日后，由于新冠肺炎疫情的影響，工業(yè)活動以及汽車尾氣的排放量均明顯減少，導致φ(NOx)維持在較低水平.

由于φ(NO2)的降幅不如φ(NO)明顯，為進一步驗證南京市φ(NO2)的下降并非偶然因素導致，而是由于新冠肺炎疫情下人類活動減少所致，利用OMI衛(wèi)星數據反演得到華東地區(qū)2019年12月—2020年2月的NO2柱濃度數據(見圖9). 由圖9可見，2019年12月NO2污染較為嚴重的地區(qū)其NO2柱濃度在1月普遍降至1×1016molec/cm2左右，2020年2月華東地區(qū)整體NO2柱濃度低于1×1016molec/cm2. 由于2020年1月中上旬工業(yè)活動未受到新冠肺炎疫情影響，所以與2020年2月相比，1月NO2柱濃度仍高于5×1015molec/cm2.

注： 空白區(qū)域代表無質控后衛(wèi)星數據. NO2柱濃度單位為106 molec/cm2.

φ(O3)在大氣中的變化趨勢與φ(NO2)相反. 近地面層的O3來源分為自然源和人為源[32]. 在波長小于240 nm紫外線的輻射條件下，平流層中O3會分解，產生的氧原子與氧分子結合產生O3，平流層O3向下傳輸到對流層，成為對流層中O3的來源[33]. 人為排放的NOx、VOCs等污染物的光化學反應也會生成部分O3. 在晴天、紫外線輻射強的條件下，NO2等發(fā)生光解生成NO和氧原子，氧原子與氧反應生成O3. O3是強氧化劑，在潔凈大氣中O3與NO反應生成NO2，而O3分解為O2，上述反應的存在使O3在大氣中達到一種平衡狀態(tài)，不會造成O3累積. 所以，當大氣中NO較多時，O3會與NO反應生成NO2，導致NO2含量增多，O3含量減少. 進入1月中旬后，當NO含量較低時，O3很難被消耗，導致其在大氣中的含量比之前增多.

在這4種反應性氣體中，φ(SO2)最低，且非常穩(wěn)定，一般維持在3×10-9左右，最高不超過10×10-9. SO2主要有3個來源：①含硫燃料(如煤和石油)的燃燒；②含硫礦石(特別是含硫較多的有色金屬礦石)的冶煉；③化工、煉油和硫酸廠等生產過程. 研究[34-36]表明，長三角地區(qū)工業(yè)活動對SO2的排放具有較高的貢獻，且受益于近年來城鎮(zhèn)燃煤的控制，以及工廠脫硫措施的進一步推廣，SO2的排放濃度明顯降低. 同時，SO2在大氣中擴散遷移時，可被氧化為SO3，大氣中若含有起催化作用的NO2和O3氣體，該反應速度更快. SO2遇氨或金屬氧化物會形成硫酸鹽顆粒物，生成的硫酸鹽顆粒物會隨降水落至地面，受徑流沖刷進入水體，成為沉積物[37-38]. 由于大氣中存在相對較多的NO2和O3，使SO2的轉化具備了一定的光化學反應基礎，也會導致SO2含量進一步降低[39-40].

3 結論

a) 南京市2011—2019年間AOD值整體呈下降趨勢，即南京市大氣中的顆粒物逐年減少，環(huán)境質量逐步改善. 南京市的AOD值冬季較高，在0.70左右，春秋季較低，僅為0.50左右. 春季AOD值在各數值區(qū)間上的分布頻率變化最小. 南京市冬季以及6月粗粒子的含量最高，秋季粗粒子含量最低. 冬季大氣中吸收性氣溶膠粒子占主導，夏季由于東南季風的影響，非吸收性氣溶膠粒子增多. 粗粒子與吸收性氣溶膠粒子占比的增大是導致AOD值增大的主要因素.

b) 通過對退偏比的分析發(fā)現，夏季大氣中規(guī)則顆粒物較多，其余3個季節(jié)不規(guī)則顆粒物占比較大，且退偏比呈隨高度遞減的態(tài)勢，3個高度層上的退偏比均呈冬春季較高、夏秋季較低的特征. 退偏比與AOD值也呈明顯正相關. 通過對色比的分析發(fā)現，南京市大氣低層以大粒子為主，中高層細粒子占比逐漸增多. 下層色比值冬春最高，與AOD值變化趨勢一致，中間層及上層粒子的體積大小受時間影響較小. 由于工業(yè)排放以及汽車尾氣會排放出大量的不規(guī)則粗粒子，且這些不規(guī)則粗粒子會在重力作用下下沉，導致南京市下層氣溶膠退偏比與色比均較大.

c) NO的含量與工業(yè)排放有較大關系，冬季φ(NO)在大氣中波動較大，最高可達160×10-9，最低僅有5×10-9. 與NO不同，NO2在大氣中的含量較為穩(wěn)定. 受新冠肺炎疫情影響，2020年初φ(NOx)整體處于較低水平.φ(O3)在大氣中的變化趨勢則與φ(NO2)相反，但二者總體上非常接近，均穩(wěn)定在10×10-9～40×10-9之間. 由于排放限制以及工廠脫硫措施的推廣，加之光化學反應的影響，導致φ(SO2)較低，且其幾乎不會隨時間發(fā)生明顯的變化，一般維持在3×10-9左右，最高不超過10×10-9.

致謝：感謝美國國家宇航局(NASA) Giovanni應用數據中心(https://giovanni.gsfc.nasa.gov/giovanni)提供MODIS與OMI二氧化氮柱濃度產品，感謝NASA地球科學數據中心(https://search.earthdata.nasa.gov)提供CALIPSO氣溶膠產品.