廣東省應(yīng)急響應(yīng)對空氣質(zhì)量的影響特征

徐偉嘉，廖 彤，江 明，袁 鸞，沈 勁，溫麗容，盧志想

（1. 東莞中山大學(xué)研究院，廣東 東莞 523808；2. 廣東省生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心 國家環(huán)境保護(hù)區(qū)域空氣質(zhì)量監(jiān)測重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 廣州 510308；3. 廣東旭誠科技有限公司，廣東 廣州 510000）

近年來我國城市空氣質(zhì)量大幅改善，其中廣東省環(huán)境空氣質(zhì)量總體處于一個(gè)較好的水平，“十三五”期間空氣質(zhì)量連續(xù)6 年全指標(biāo)達(dá)標(biāo)，2020 年空氣質(zhì)量優(yōu)良比例達(dá)95.5%（實(shí)況）、92.7%（標(biāo)況）。然而，在這種總體良好的情況下，廣東省乃至全國未來都將面臨PM2.5改善遭遇邊際效益遞減，同時(shí)臭氧污染仍然處于高位水平，空氣質(zhì)量對標(biāo)世界衛(wèi)生組織WHO-II 階段水平（PM2.524 h 平均濃度低于25 μg/m3）進(jìn)入改善瓶頸的難題。未來5～10 年將是我國大氣污染控制最為艱難的戰(zhàn)略相持階段與轉(zhuǎn)型過渡期。

2020 年1 月底，我國各省均啟動(dòng)了重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件一級響應(yīng)，為探索減少人為排放對空氣質(zhì)量的影響提供了難得的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)機(jī)會(huì)。國內(nèi)外多項(xiàng)疫情相關(guān)研究[1- 5]表明，疫情期間我國PM2.5、PM10、SO2、CO 和NO2等污染物濃度有所降低，但O3濃度則除了在少數(shù)地區(qū)外整體有所上升。應(yīng)急響應(yīng)等級對空氣質(zhì)量影響相關(guān)研究[6- 9]中，F(xiàn)U et al[10]基于MLR 模型發(fā)現(xiàn)廣西O3濃度降低了14.5%±11.6%（春節(jié)期間）和7.7%±16.6%（I 級響應(yīng)），Ⅲ級響應(yīng)期間較全生產(chǎn)期相比，PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO 和O3濃度與前4 年同期相比變化-12.6%、-5.9%、-1.2%、-22.5%、-20.8%和10.3%。LI et al [11]發(fā)現(xiàn)長三角地區(qū)SO2、NOx、PM2.5和VOCs 排放量在一級和二級響應(yīng)期分別降低約16%～26%、29%～47%、27%～46%和37%～57%。有關(guān)珠三角/廣東省范圍的相關(guān)研究中，WAN et al [12]發(fā)現(xiàn)2020 年1 月12 日～3 月27 日廣州、佛山與深圳3 個(gè)城市的PM2.5、PM10、SO2、CO 和NO2濃 度 分 別 較2019 年同期降低27.7%、28.5%、11.8%、22.9%和29.1%?？傮w而言，廣東省（珠三角、非珠三角區(qū)域）應(yīng)急響應(yīng)對空氣質(zhì)量的影響特征仍值得深入探討研究。

因此，通過收集廣東省21 個(gè)地級市2016 年1 月1 日～2020 年12 月31 日的空氣質(zhì)量與氣象日頻數(shù)據(jù)，選擇PM2.5、PM10、NO2和O3作為空氣質(zhì)量代表指標(biāo)，結(jié)合廣東省重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急響應(yīng)等級啟動(dòng)、調(diào)整等相關(guān)信息，采用固定效應(yīng)計(jì)量模型，分析應(yīng)急響應(yīng)對廣東省（珠三角、非珠三角區(qū)域）空氣質(zhì)量的影響特征，并與全年空氣質(zhì)量總改善幅度進(jìn)行比較，以期為空氣質(zhì)量改善效果評估及未來防控行動(dòng)設(shè)計(jì)提供科學(xué)參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

以廣東省21 個(gè)地級市為研究對象，選擇PM2.5、PM10、NO2和O3作為空氣質(zhì)量代表指標(biāo)，采用固定效應(yīng)計(jì)量模型，分析疫情前后廣東省空氣質(zhì)量的動(dòng)態(tài)演變規(guī)律。其中，空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)涵蓋2016 年1 月1 日～2020 年12 月31 日 廣 東省城市級3 萬余條日頻數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)來源于中國環(huán)境監(jiān)測總站的全國城市空氣質(zhì)量實(shí)時(shí)發(fā)布平臺。風(fēng)速、溫度、相對濕度和大氣壓力等氣象日均數(shù)據(jù)（2019 年1 月1 日～2020 年12 月31 日）來源于中國氣象局網(wǎng)站，基于氣象站點(diǎn)位置匹配至21 個(gè)地市計(jì)算獲得。各城市2016～2018 年第二產(chǎn)業(yè)占比、人均GDP 和科學(xué)技術(shù)支出等社會(huì)經(jīng)濟(jì)年均值面板數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》（其中2019～2020 年數(shù)據(jù)采用2018 年數(shù)據(jù)替代）。廣東省應(yīng)急響應(yīng)等級信息來源于人民網(wǎng)新聞、廣東省/城市政府官網(wǎng)等?；诠潭ㄐ?yīng)計(jì)量模型，以PM2.5it作為被解釋變量為例，構(gòu)建基本計(jì)量模型，見式（1）。

式（1）中，PM2.5it為被解釋變量（可替換為其他常規(guī)污染物），level1it、level2it、level3it為解釋變量，分別表示一級、二級和三級應(yīng)急響應(yīng)等級3 個(gè)虛擬變量，β、λ為影響系數(shù)。mj為第j個(gè)月的虛擬變量，以8 月為對比基期（選擇其他月份為對比基期時(shí)回歸結(jié)果較為一致），用于控制由于氣象等原因?qū)е碌目諝赓|(zhì)量月變量效應(yīng)?？紤]到氣象站點(diǎn)與空氣質(zhì)量監(jiān)測站點(diǎn)的位置不完全匹配，故此處采用控制月份虛擬變量而非氣象日均值來控制氣象差異引起的空氣質(zhì)量月變化效應(yīng)，氣象數(shù)據(jù)后續(xù)僅用于同期氣象條件統(tǒng)計(jì)描述與對比分析。year 為年份，用于控制時(shí)間趨勢效應(yīng)，ui為城市效應(yīng)，?it為擾動(dòng)項(xiàng)。在基本模型的基礎(chǔ)上，可進(jìn)一步選取珠三角和非珠三角城市樣本，進(jìn)行分開回歸比較，探索不同區(qū)域不同疫情防控應(yīng)急響應(yīng)等級對空氣質(zhì)量的影響差異。

此外，基于基本模型，根據(jù)IPAT 模型理論[13]，考慮加入社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素（第二產(chǎn)業(yè)占比ser、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值lngdppc、科學(xué)技術(shù)支出lntechno），同時(shí)納入春節(jié)效應(yīng)cjit進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，計(jì)量模型，見式（2）。

根據(jù)以上計(jì)量模型，對解釋變量、被解釋變量及控制變量具體設(shè)置規(guī)則如下：1）被解釋變量包括AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3和CO，數(shù)據(jù)頻率為日；2）解釋變量即應(yīng)急響應(yīng)等級，包括一級響應(yīng)level1it、二級響應(yīng)level2it和三級響應(yīng)level3it的3 個(gè)虛擬變量；當(dāng)廣東省處于一級響應(yīng)狀態(tài)（2020 年1 月23 日～2 月23 日）時(shí)，相應(yīng)城市的level1it=1，否則level1it=0；當(dāng)處于二級響應(yīng)狀態(tài)（2020 年2 月24 日～5 月9 日）時(shí)，相應(yīng)城市的level2it=1，否則level2it=0；當(dāng)處于三級響應(yīng)狀態(tài)（2020 年5 月10 日～12 月31 日）時(shí)，相應(yīng)城市的level3it=1，否則level3it=0；3）控制變量：從3 方面對相關(guān)影響因素進(jìn)行控制，一是引入月份虛擬變量，控制城市效應(yīng)并加入時(shí)間趨勢項(xiàng)；二是控制第二產(chǎn)業(yè)占比ser、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值lngdppc 和科學(xué)技術(shù)支出lntechno 等社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量帶來的結(jié)構(gòu)性影響效應(yīng)，后2 項(xiàng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)均取自然對數(shù)；三是控制春節(jié)效應(yīng)cjit（虛擬變量），如處于春節(jié)期間cjit=1，否則為0。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)，見表1。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

2 結(jié)果分析

2.1 空氣質(zhì)量基本特征分析

與歷史4 年（2016～2019 年）同期均值相比，2020 年1～12 月廣東省21 個(gè)地級市4 項(xiàng)污染物月均值變化趨勢，見圖1。

圖1 2020 年1～12 月廣東省4 項(xiàng)代表污染物濃度月均值較歷史4 年同期均值變化百分比

全年數(shù)據(jù)按照1 月、2 月、3～5 月和6～12 月4 個(gè)階段進(jìn)行時(shí)間段劃分。結(jié)果表明：1）2020 年1 月與歷史4 年同期均值相比，O3濃度上升15.46%，其他污染物均呈現(xiàn)出一定程度的下降趨勢，變化幅度間于-18.67%～-25.46%不等；2）2020 年2 月與歷史4 年同期均值相比，O3濃度上升8.33%，其他污染物濃度變化幅度間于-28.29%～-37.01%不等，較2020 年1 月下降幅度整體有所增大；3）2020 年3～5 月與歷史4 年同期均值相比，O3濃度上升均值約5.15%，其他污染物變化幅度間于-6.59%～-30.91%不等，下降范圍較2020 年2 月有所收窄；4）2020 年6～12 月與歷史4 年同期均值相比，O3濃度下降17.64%，與前述3 個(gè)階段均上升的變化趨勢有所不同；其他污染物濃度變化幅度間于-10.98%～-45.28%不等，與2020 年3～5 月的變化幅度較接近。

上述4 個(gè)階段氣象特征（風(fēng)溫濕壓等氣象要素的月均值通過城市日均值平均獲得）初步分析表明：1）2020 年1 月，廣東省尚未啟動(dòng)重大突發(fā)公共事件應(yīng)急響應(yīng)（2020 年1 月1 日～1 月22 日），21 個(gè)地級市氣溫、大氣壓力、相對濕度和風(fēng)速月均值較2019 年同期值變化幅度為3.86%、-0.27%、-1.08%和-0.97%；2）2020 年2 月，廣東省啟動(dòng)重大突發(fā)公共事件一級應(yīng)急響應(yīng)（2020 年1 月23 日～2 月23 日），21 個(gè)地級市氣溫、大氣壓力、相對濕度和風(fēng)速月均值較2019 年同期值變化幅度為-7.21%、 0.18%、 -6.32%和-0.06%； 3） 2020 年3～5 月，廣東省啟動(dòng)重大突發(fā)公共事件二級應(yīng)急響應(yīng)（2020 年2 月24 日～5 月9 日），21 個(gè)地級市氣溫、大氣壓力、相對濕度和風(fēng)速月均值較2019 年同期值變化幅度為2.62%、0.05%、-3.64%和-0.59%；4）2020 年6 ～12 月，廣東省啟動(dòng)重大突發(fā)公共事件三級應(yīng)急響應(yīng)，21 個(gè)地級市氣溫、大氣壓力、相對濕度和風(fēng)速月均值較2019 年同期值變化幅度為-3.09%、-0.28%、2.88%和-0.15%。根據(jù)以上統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，廣東省21 個(gè)地級市2020 年各階段氣溫、相對濕度年度變化百分比相對較大，大氣壓力、風(fēng)速月均值年度變化幅度則整體較為接近。

2.2 應(yīng)急響應(yīng)等級下空氣質(zhì)量改善評估

廣東省不同應(yīng)急響應(yīng)等級對空氣質(zhì)量影響的基本回歸結(jié)果，見表2。

回歸結(jié)果（1～4）分別為不同應(yīng)急響應(yīng)等級對空氣質(zhì)量的影響，均控制了城市效應(yīng)與月份效應(yīng)。樣 本 量 為37 872，F(xiàn)統(tǒng) 計(jì) 量 間 于37.88～692.7，P=0.000 0<0.000 1，故置信度達(dá)到99.99%以上，即該方程通過了F檢驗(yàn)。各方程的確定系數(shù)間于0.070～0.360。

回歸結(jié)果顯示：1）一級應(yīng)急響應(yīng)等級level1 的影響系數(shù)均為負(fù)（除O3外，且P<0.01），這表明與無應(yīng)急響應(yīng)等級的時(shí)期相比，一級應(yīng)急響應(yīng)等級下廣東省PM2.5、PM10和NO2分別下降7.862、18.375和11.834 μg/m3，臭氧影響系數(shù)為-0.807 但不顯著，各污染物濃度下降幅度排名為：NO2（44.11%）>PM10（37.29%）>PM2.5（26.01%）>O3（0.81%，但不顯著P>0.1）；2）二級應(yīng)急響應(yīng)level2 的影響系數(shù)除O3外均為負(fù)（P<0.01），這表明與無應(yīng)急響應(yīng)等級的時(shí)期相比，二級應(yīng)急響應(yīng)等級下廣東省PM2.5、PM10和NO2分別下降4.024、8.143 和4.447 μg/m3，O3不降反升5.542 μg/m3，各污染物濃度下降幅度排名為：NO2（16.57%）>PM10（16.52%）>PM2.5（13.31%）>O3（顯著上升5.54%）；3）三級應(yīng)急響應(yīng)等級level3的影響系數(shù)均為負(fù)（P<0.01），這表明與無應(yīng)急響應(yīng)等級的時(shí)期相比，三級應(yīng)急響應(yīng)等級下廣東省PM2.5、PM10、O3和NO2分別下降3.739、6.679、4.547 和2.845 μg/m3，各污染物濃度下降幅度排名為：PM10（13.55%）> PM2.5（12.37%）> NO2（10.60%）>O3（4.54%）。

由上可知，廣東省21 個(gè)地市各污染物濃度絕對值（除O3外）下降幅度總體排序?yàn)椋阂患墤?yīng)急響應(yīng)等級>二級應(yīng)急響應(yīng)等級>三級應(yīng)急響應(yīng)等級，但O3改善幅度排序則為：三級應(yīng)急響應(yīng)等級（下降4.54%）>一級應(yīng)急響應(yīng)等級（上升0.81%但不顯著）>二級應(yīng)急響應(yīng)等級（上升5.54%）。一級應(yīng)急響應(yīng)等級下，各省將根據(jù)國務(wù)院的決策部署和統(tǒng)一指揮，組織協(xié)調(diào)應(yīng)急處置工作，具體措施包括強(qiáng)制隔離等，防控力度較大，人類活動(dòng)大幅減少導(dǎo)致大氣污染物濃度大幅下降。二級應(yīng)急響應(yīng)等級下，隨著疫情相對得到控制，部分工業(yè)企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)，空氣質(zhì)量改善幅度有所減少。三級應(yīng)急響應(yīng)等級下，隨著絕大部分工業(yè)企業(yè)復(fù)產(chǎn)復(fù)工，人類活動(dòng)水平逐漸恢復(fù)，空氣質(zhì)量改善幅度進(jìn)一步縮小，但與無應(yīng)急響應(yīng)等級時(shí)期相比仍有顯著下降。但臭氧在二級應(yīng)急響應(yīng)狀態(tài)下有所上升，可能與NOx對O3存在滴定作用而非氣象因素有關(guān)[14-15]。

2.3 珠三角與非珠三角區(qū)域比較

通過樣本劃分為珠三角與非珠三角地區(qū)兩類進(jìn)行分開回歸，回歸結(jié)果見表3。其中回歸結(jié)果（5～6）、（7～8）與（9～10）對應(yīng)的被解釋變量分別為PM2.5、O3和NO2（此處僅選取3 個(gè)代表指標(biāo)展示），均控制了城市效應(yīng)與月份效應(yīng)。

表3 珠三角與非珠三角區(qū)域回歸結(jié)果比較

回歸結(jié)果表明：1）一級應(yīng)急響應(yīng)等級下，珠三角PM2.5和NO2分別下降10.598 和16.241 μg/m3，下降幅度分別為34.43%和47.72%，O3濃度不降反升但不顯著；非珠三角PM2.5、NO2和O3分別下降5.811、8.529 和2.778 μg/m3，下 降 幅 度 分 別 為19.48%、39.81%和2.86%；2）二級應(yīng)急響應(yīng)等級下，珠三角PM2.5和NO2分別下降5.767 和6.849 μg/m3，下降幅度分別為18.74%和20.12%，O3濃度顯著上升7.850 μg/m3（7.56%）；非珠三角PM2.5和NO2分別下降2.716 和2.644 μg/m3，下降幅度分別為9.11%和 12.34%， O3濃 度 上 升 3.810 μg/m3（3.92%）但不顯著；3）三級應(yīng)急響應(yīng)等級下，珠三角PM2.5、NO2和O3分別下降4.078、3.934 和5.990 μg/m3，下降幅度分別為13.25%、11.56%和4.53%；非 珠 三 角PM2.5、 NO2和O3分 別 下 降3.484、2.028 和3.464 μg/m3，下 降 幅 度 分 別 為11.68%、9.47%和3.56%。

通過兩者對比可知，三類應(yīng)急響應(yīng)等級下PM2.5和NO2濃度絕對值改善幅度均表現(xiàn)為珠三角>非珠三角地區(qū)，這可能與珠三角城市交通路網(wǎng)更為發(fā)達(dá)，疫情防控措施帶來的交通污染物減排量相對更大有關(guān)。同時(shí)，珠三角地區(qū)的污染物平均濃度整體高于非珠三角地區(qū)，兩者污染減排邊際效應(yīng)有所差異，前者的污染減排潛力相對更大，故使得疫情期間珠三角地區(qū)PM2.5和NO2濃度改善絕對值高于非珠三角地區(qū)。對于O3，一級、二級應(yīng)急響應(yīng)等級下O3濃度上升幅度表現(xiàn)為珠三角>非珠三角地區(qū)，但三級應(yīng)急響應(yīng)等級下O3濃度下降幅度表現(xiàn)為珠三角>非珠三角地區(qū)，這可能綜合與氣象及O3的非線性化學(xué)生成等因素有關(guān)。

2.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果見表4。結(jié)果表明，較無疫情應(yīng)急響應(yīng)相比，廣東省一級應(yīng)急響應(yīng)等級下PM2.5、PM10、O3和NO2分別下降9.540、20.195、8.831 和8.299 μg/m3，二級應(yīng)急響應(yīng)等級下PM2.5、PM10、O3和NO2分別下降5.902、9.709、5.378 和2.257 μg/m3，三級應(yīng)急響應(yīng)等級下PM2.5、PM10、O3和NO2分別下降5.931、9.590、17.653 和1.371 μg/m3。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

對比基準(zhǔn)模型結(jié)果發(fā)現(xiàn)，對于除O3外的其他3 項(xiàng)污染物，上述結(jié)果與表2 的基本回歸結(jié)果在影響系數(shù)大小上雖略有差異，顆粒物影響系數(shù)有所增大，NO2影響系數(shù)有所減小，但正負(fù)符號及顯著性上總體較為一致。但對于O3，其一級與三級應(yīng)急響應(yīng)等級的影響系數(shù)符號與基本模型較為一致，但影響系數(shù)大小差異相對較大；同時(shí)二級應(yīng)急響應(yīng)等級的影響系數(shù)為負(fù)（P<0.05），與基本模型（系數(shù)為正，P<0.01）有所差異，這與加入了3 項(xiàng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量有關(guān)，當(dāng)控制變量僅考慮春節(jié)效應(yīng)時(shí)影響系數(shù)符號（5.603）及顯著性（P<0.01）與基本模型則較為一致。這可能與臭氧（二次污染物）的非線性化學(xué)生成機(jī)制有關(guān)，即當(dāng)控制變量加入非時(shí)間類別的其他社會(huì)經(jīng)濟(jì)控制指標(biāo)時(shí)，由于無法反映其復(fù)雜機(jī)理反而導(dǎo)致估計(jì)有偏。

從控制變量來看，人均GDP 的系數(shù)總體為負(fù)（O3除外），即隨著收入水平提高，可投入的環(huán)保經(jīng)費(fèi)加大且公眾環(huán)境意識提升，可促進(jìn)空氣質(zhì)量的改善；第二產(chǎn)業(yè)占比的系數(shù)為正（O3除外），表明第二產(chǎn)業(yè)比重越高，污染物排放越多，空氣質(zhì)量相對越差；科學(xué)技術(shù)支出的系數(shù)有正有負(fù)，但僅O3列通過1%顯著性檢驗(yàn)且影響系數(shù)為負(fù)，即科學(xué)技術(shù)支出整體上有利于空氣質(zhì)量改善；“處于春節(jié)期間”這一變量的系數(shù)總體為正（NO2除外，與春節(jié)廣東省各城市交通流量大幅降低有關(guān)），即春節(jié)期間空氣質(zhì)量一定程度有所惡化，可能與煙花爆竹燃放等因素有關(guān)[16]。

2.5 空氣質(zhì)量改善幅度對比分析

基于表2 中的基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果，根據(jù)疫情不同應(yīng)急響應(yīng)等級的時(shí)間段天數(shù)占全年總天數(shù)作為權(quán)重系數(shù)，對2020 年全年一、二、三級應(yīng)急響應(yīng)等級下的空氣質(zhì)量總體改善情況加和計(jì)算，用于評估2020 年由于疫情防控帶來的空氣質(zhì)量變化情況。疫情應(yīng)急響應(yīng)空氣質(zhì)量改善與總改善幅度之比結(jié)果，見表5。通過該比值，可大體判斷2020 年廣東省空氣質(zhì)量改善中由于疫情防控引起的人為排放活動(dòng)減少，而非氣象原因所帶來的空氣質(zhì)量改善幅度。

表5 疫情應(yīng)急響應(yīng)空氣質(zhì)量改善與總改善幅度之比 %

表5 可知，較2019 年歷史同期相比，廣東省2020 年全年P(guān)M10、PM2.5、NO2和O3濃度變化幅度分別為-18.50%、-17.40%、-12.70%和-19.20%。故有疫情應(yīng)急響應(yīng)對空氣質(zhì)量的改善幅度占全年總改善幅度比值分別為：PM10（90.42%）>PM2.5（73.42%）>NO2（71.69%）>O3（29.76%）。由此可見，疫情應(yīng)急響應(yīng)期間帶來的人為排放活動(dòng)的減少，對NO2、PM10等一次污染物濃度下降具有較為顯著的效果，對于PM2.5改善的貢獻(xiàn)占比亦相對較大，但對于O3改善的幅度占比相對較小。然而，由于模型估計(jì)具有不確定性，表中結(jié)果不能作為“人努力”或“天幫忙”原因?qū)е碌目諝赓|(zhì)量改善精準(zhǔn)評估結(jié)果，但一定程度上仍可為廣東省疫情期間空氣質(zhì)量改善效果評估，以及未來大氣污染目標(biāo)設(shè)置、污染防控行動(dòng)設(shè)計(jì)提供量化參考。

3 結(jié)論

基于廣東省21 個(gè)地級市2016 年1 月1 日～2020 年12 月31 日的空氣質(zhì)量日頻數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了應(yīng)急響應(yīng)前后廣東省空氣質(zhì)量的演變特征。

（1）與無應(yīng)急響應(yīng)等級的時(shí)期相比，廣東省一級應(yīng)急響應(yīng)等級下各污染物濃度下降幅度為：NO2（ 44.11%） >PM10（ 37.29%） >PM2.5（ 26.01%）>O3（0.81%，但不顯著P>0.1）；二級應(yīng)急響應(yīng)等級下下降幅度為：NO2（16.57%）>PM10（16.52%）>PM2.5（13.31%）>O3（顯著上升5.54%）；三級應(yīng)急響應(yīng)等級下下降幅度為： PM10（13.55%）> PM2.5（12.37%）>NO2（10.60%）>O3（4.54%）；

（2）各應(yīng)急響應(yīng)等級下PM2.5和NO2改善幅度均表現(xiàn)為珠三角>非珠三角地區(qū)，一級與二級應(yīng)急響應(yīng)等級下O3濃度上升幅度表現(xiàn)為珠三角>非珠三角地區(qū)。三級應(yīng)急響應(yīng)等級下O3濃度下降幅度表現(xiàn)為珠三角（4.53%）>非珠三角地區(qū)（3.56%）；

（3）較2019 年同期相比，廣東省2020 年P(guān)M10、PM2.5、NO2和O3濃度變化幅度分別為-18.50%、-17.40%、-12.70%和-19.20%。疫情應(yīng)急響應(yīng)對空氣質(zhì)量的改善幅度占全年總改善幅度比值為：PM10（ 90.42%） >PM2.5（ 73.42%） >NO2（ 71.69%）>O3（29.76%）。

綜上，疫情防控應(yīng)急響應(yīng)期間廣東省空氣質(zhì)量整體有所改善，PM2.5、NO2和PM10等污染物濃度均有一定幅度下降。然而，在人類活動(dòng)減少、交通排放降低、前體物排放量（如NOx、VOCs 等）總體有所削減的前提下，一級與二級應(yīng)急響應(yīng)等級下廣東O3濃度卻不降反升，未來需進(jìn)一步細(xì)化評估不同防控措施組合下的污染物減排百分比，結(jié)合模型等手段分析準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)下的PM2.5及O3協(xié)同減排效果，根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)合理設(shè)計(jì)VOCs/NOx控排百分比，以解決廣東省顆粒物減排邊際效益遞減，PM2.5下降O3卻快速反彈的污染防控難題。