基于观测和机器学习的珠三角臭氧污染季节特征演变及成因分析

摘要：

受前体物排放和气象因素变化的综合作用,臭氧污染时空特征呈现出明显的演变态势.本文利用2013-2021年广东省国控站监测数据,结合观测长时间趋势分析和机器学习等多种手段,分析了珠三角地区臭氧污染的季节特征演变、季节特征演变的空间差异以及导致其季节演变的原因.结果显示,2013-2021年珠三角地区臭氧污染呈明显的上升态势,其MDA8年平均浓度每年平均上升1.80μg·m-3.秋季是珠三角臭氧污染的频发季节,但不同季节臭氧上升态势存在差异,其中春季臭氧上升趋势最明显(3.1 μg·m-3),冬季(2.4 μg·m-3)和秋季(2.1μg·m-3)其次,夏季最低(0.98 μg·m-3),使得珠三角臭氧污染有向春冬两季扩散蔓延的趋势.不合理的NOx/VOCs减排是导致珠三角臭氧整体往春冬延伸的主导因素.呈现出明显春冬延伸特征的站点多处于珠三角腹部地区,在秋、冬、春季节,珠三角腹部地区多为VOCs控制区.进一步分析还显示,ΔO3/ΔNO2与臭氧上升趋势呈现显著的负相关,表明VOCs控制区越强烈的地区,秋、冬、春季臭氧上升趋势越明显.部分站点的臭氧污染向春冬蔓延扩散并不明显,这些站点大多处于沿海地区,其臭氧形成相比腹部地区站点更容易受到气象条件变化的影响.

关键词：珠三角地区、臭氧、季节特征、机器学习

所属期刊栏目：43

分类号：X51(大气污染及其防治)

资助基金：国家自然科学基金No.92044302

在线出版日期：2023-10-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：214-225