2017—2019年佛山市臭氧污染特征及其与气象条件的关系

司徒淑娉; 陈辰; 莫海华; 何焯燃; 安丽娜; 邓思欣; 周炎; 邝敏儿; 陈伟华

doi:10.13471/j.cnki.acta.snus.2021D077

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2017—2019年佛山市臭氧污染特征及其与气象条件的关系

研究论文 | 更新时间：2023-11-01

- 2017—2019年佛山市臭氧污染特征及其与气象条件的关系
- Characteristics of ozone pollution in Foshan city and its relationship with meteorology during 2017-2019
- 角色： First author , 第一作者 ,
  
  机构：
  广东省佛山生态环境监测站，广东佛山 528000
  
  邮箱： yjxstsp2@163.com
  
  简介：司徒淑娉（1984年生），女；研究方向：环境空气质量预报预警；E-mail：yjxstsp2@163.com
  
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  司徒淑娉
  ，
  角色：
  
  机构：
  佛山市气象局，广东佛山 528000
  
  邮箱：
  
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  陈辰
  ，
  角色：
  
  机构：
  暨南大学环境与气候研究所，广东广州 510308
  
  邮箱：
  
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  莫海华
  ，
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  机构：
  广东省佛山生态环境监测站，广东佛山 528000
  
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  何焯燃
  ，
  角色：
  
  机构：
  广东省佛山生态环境监测站，广东佛山 528000
  
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  安丽娜
  ，
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  机构：
  广东省佛山生态环境监测站，广东佛山 528000
  
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  邓思欣
  ，
  角色：
  
  机构：
  广东省生态环境监测中心 / 国家环境保护区域空气质量监测重点实验室，广东广州 510308
  
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  周炎
  ，
  角色：
  
  机构：
  广东省佛山生态环境监测站，广东佛山 528000
  
  邮箱：
  
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  邝敏儿
  ，
  角色： Corresponding author , 通讯作者 ,
  
  机构：
  暨南大学环境与气候研究所，广东广州 510308
  
  邮箱： chenwh26@jnu.edu.cn
  
  简介：陈伟华（1989年生），女；研究方向：碳氮组分地气交换环境效应评估；E-mail： chenwh26@jnu.edu.cn
  
  暂无本作者相关信息
  陈伟华
  ，
- 中山大学学报(自然科学版)(中英文) 2022年61卷第6期页码：28-35
- 作者机构：
  
  1.广东省佛山生态环境监测站，广东佛山 528000
  2.佛山市气象局，广东佛山 528000
  3.暨南大学环境与气候研究所，广东广州 510308
  4.广东省生态环境监测中心 / 国家环境保护区域空气质量监测重点实验室，广东广州 510308
- 作者简介：
  
  司徒淑娉（1984年生），女；研究方向：环境空气质量预报预警；E-mail：yjxstsp2@163.com
  陈伟华（1989年生），女；研究方向：碳氮组分地气交换环境效应评估；E-mail： chenwh26@jnu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(41905086);中国博士后科学基金(2020M683174);国家环境保护区域空气质量监测重点实验室开放基金(SRAQM01202001;SRAQM02202001);广东省气象局科研项目(GRMC2019M30);佛山市科技项目(2020001004318)
- DOI：10.13471/j.cnki.acta.snus.2021D077
  中图分类号： X515
- 纸质出版日期：2022-11-25，
  
  网络出版日期：2022-04-29，
  
  收稿日期：2021-10-12，
  
  录用日期：2021-12-27
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司徒淑娉,陈辰,莫海华等.2017—2019年佛山市臭氧污染特征及其与气象条件的关系[J].中山大学学报(自然科学版),2022,61(06):28-35.

SITU Shuping,CHEN Chen,MO haihua,et al.Characteristics of ozone pollution in Foshan city and its relationship with meteorology during 2017-2019[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2022,61(06):28-35.
司徒淑娉,陈辰,莫海华等.2017—2019年佛山市臭氧污染特征及其与气象条件的关系[J].中山大学学报(自然科学版),2022,61(06):28-35. DOI： 10.13471/j.cnki.acta.snus.2021D077.

SITU Shuping,CHEN Chen,MO haihua,et al.Characteristics of ozone pollution in Foshan city and its relationship with meteorology during 2017-2019[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2022,61(06):28-35. DOI： 10.13471/j.cnki.acta.snus.2021D077.

2017—2019年佛山市臭氧污染特征及其与气象条件的关系

司徒淑娉 ; 陈辰 ; 莫海华 ; 何焯燃 ; 安丽娜 ; 邓思欣 ; 周炎 ; 邝敏儿 ; 陈伟华 ;

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摘要

利用2017—2019年佛山市环境空气监测站点监测的臭氧（O₃）数据，结合同期气象观测资料，分析O₃污染的时空分布特征及其与气象条件的关系，并开展污染天气分型研究。结果显示，2017—2019年佛山市O₃污染呈恶化趋势，污染主要集中在9~10月，其次是5~6月；日变化显示出“单峰”型分布特征，一般在15时达到峰值；从空间上看，O₃污染主要集中在南部。O₃与日总辐射量、日最高气温、日均气温均呈正相关关系，与日均相对湿度、日总降雨量、降雨时长和风速均呈负相关关系；当日总辐射量高于10.1 MJ/m²、日最高气温高于24.3 ℃，偏西风和风速不高于5 m/s时，有利于当地出现O₃污染；降雨发生和持续时间影响降雨对O₃污染缓解的效果，短时降雨和夜间降雨不能缓解O₃污染。诱发O₃污染的大气环流类型能分成8种，副高控制型、台风外围型、均压场型和弱高压脊型诱发的O₃污染次数最多、污染浓度最高；不同季节诱发O₃污染的大气环流类型不同，夏季和冬季的污染大气环流类型相对单一，春季和秋季的污染大气环流类型相对复杂。

译

Abstract

This study analyzes the pollution properties of ozone（O₃） and their relationship with meteorological factors， and classifies the synoptic weather on O₃ pollution using observed O₃ and relevant meteorological data in Foshan city during 2017-2019. The results show that the O₃ pollution was deteriorating， generally with the summit in September and October， followed by May to June. The diurnal variation of O₃ shows a “single peak” distribution characteristic， which generally reaches its peak at 15：00. The spatial distribution indicates that the O₃ pollution is relatively heavy in southern Foshan. Ozone（O₃） shows a positive correlation with the total daily radiation， the maximum daily temperature， and the daily averaged temperature； in contrast， a negative correlation with the daily averaged relative humidity， the daily accumulated precipitation， the rainfall duration， and the wind speed. The O₃ pollution preferentially occurs when the total radiation amount is higher than 10.1 MJ/m²， the maximum daily temperature is higher than 24.3 ℃， west wind and the wind speed is lower than 5 m/s. The impacts of rainfall on O₃ pollution depend on the duration and occurrence time of rainfall； short-term rainfall and rainfall at night cannot mitigate O₃ pollution. Among the 8 patterns of the synoptic systems inducing O₃ pollution， the subtropical high， the typhoon periphery， the uniform pressure field， and the week ridge of high pressure induce the most O₃ pollution events and the highest pollution concentration in Foshan. It is aware that the dominant synoptic weather patterns inducing O₃ pollution vary seasonally： only a few synoptic patterns induce O₃ pollution in summer and winter； while all patterns can worsen O₃ pollution in spring and autumn.

译

关键词

臭氧; 污染特征; 气象; 天气分型

译

Keywords

ozone（O₃）; pollution characteristics; meteorology; synoptic systems classification

译

近地面臭氧（O₃）是一种重要的大气污染物，影响对流层生态、农业生产^［

1-3］、气候变化和人体健康。随着社会经济的发展和《大气污染行动计划》的颁布与实施，近年来中国大气颗粒物污染得到明显改善，然而近地面O₃污染物却在加剧^{［参考文献 4

百度学术

4］}。尤其是在京津冀、长三角和珠三角等3大城市群^{［参考文献 5

百度学术

5］}，O₃已取代细颗粒物（PM_2.5）成为影响空气质量的首要污染物，并显示出逐年加剧态势。

译

O₃是二次生成污染物，其浓度的高低除了受排放影响外，也受气象环境的影响。目前国内外在O₃污染和环境气象关系方面的研究多集中在利用观测数据分析气象要素和O₃浓度的相关性^［

6-9］，普遍认为低湿、高温、强日照、低风速的情况有利于O₃浓度升高。研究也发现，大尺度天气环流形势对区域O₃污染具有重要影响。环流形势及其演变不仅能影响污染物的时空分布，还能直接影响污染过程的持续时间和严重程度^{［参考文献 10-13

10-13］}。因此，区分污染环流形势对于O₃污染的防治显得尤其重要。北美洲夏季O₃浓度的高低与所在地面高压前后部有关^{［参考文献 14-15

14-15］}，停滞的暖气流是影响美国东部高浓度O₃发生率至关重要的因素^{［参考文献 16

百度学术

16］}。早期国内对这方面的研究集中在大气环流形势变化对PM_2.5污染影响^{［参考文献 17-20

17-20］}，最近几年陆续有关于大气环流与O₃污染关系的报道^{［参考文献 21

百度学术

21］}。当北京地区处于低压前部时当地容易出现O₃高值^{［参考文献 22

百度学术

22］}，副热带高压控制时上海出现的O₃污染程度最高^{［参考文献 23

百度学术

23］}。珠三角地区，副热带高压控制和台风外围对O₃污染影响最突出^{［参考文献 24-25

24-25］}。

译

佛山市位于广东省珠江三角洲地区，是粤港澳大湾区的重要组成城市。由于正处于城市化、工业化快速发展时期，佛山市的大气环境问题突出。近年随着当地政府对PM_2.5污染的大力整治，PM_2.5污染得到缓解，但O₃年均浓度呈波动上升趋势^［

26］。O₃已经成为制约该地空气质量持续向好最关键的污染物。目前，针对佛山市O₃污染的研究多为污染过程分析、数值模拟和前体物污染特征分析等^{［参考文献 27-29

27-29］}，针对多年污染与不同气象要素或天气系统间关系的分析工作很少。本文利用2017—2019年佛山市O₃和气象监测数据，梳理辖区内O₃污染特征，并进一步研究其与不同气象条件，包括不同气象要素和大气环流等的关系，相关成果可为辖区内O₃污染防治提供科技支撑。

译

1 资料与方法

1.1　污染物与气象资料

2017—2019年佛山市O₃监测数据均来源于佛山市8个大气国控监测站点监测结果（图1）。O₃污染评价采用《环境空气质量评价技术规范（试行）》（HJ 663-2013）^［

30］等为标准，即采用O₃日最大8 h滑动平均质量浓度（ρ（MDA8 O₃））评价某日是否产生O₃污染，采用臭氧（O₃）日最大8 h滑动平均的第90百分位数质量浓度（ρ（90^th MDA8 O₃））评价某年O₃污染情况。相关浓度限值按《环境空气质量标准》（GB 3095-2012）^{［参考文献 31

百度学术

31］}要求执行。当ρ（MDA8 O₃）≥160 μg/m³时，当日即为O₃污染日；小于该标准值，则为O₃清洁日。

译

图1 佛山市大气国控监测点位置

Fig.1 Location of national control atmospheric monitoring sites

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地面气象观测数据来源于佛山市气象局位于南海的地面观测场。由于佛山市没有太阳辐射监测站点，采用最临近的广州站日总太阳辐射的监测结果，数据来源于国家气象科学数据中心（http：//data.cma.cn/）。地面和500 hPa天气图来自佛山市气象局。

译

1.2　污染天气分型方法

污染天气分型方法包括主观分型和客观分型两种。主观分型方法是基于天气图，利用天气学原理对空气污染过程进行分类研究^［

20，32］，具有容易开展的优点，但分型结果依赖于预报员的经验，主观性较强；客观分型方法是利用主成分分析等特征向量分析及最优化等基于相关性分析法对天气过程进行分型研究^{［参考文献 24

百度学术

24］}，表现出分型过程不依赖预报员的主观经验，能处理大量样本的优点，但客观分型方法众多，同时分型结果依靠机器判断，存在一定的误差，不同地区应用前需要筛选适合本地的分型方法^{［参考文献 25

百度学术

25］}。由于佛山市尚未开展适合本地的污染天气客观分型方法筛选，本文采用主观分型方法，分析2017—2019年污染日的天气图，得出影响佛山市O₃污染的大气环流形势。

译

2 结果与讨论

2.1　O₃质量浓度时空分布特征

2017—2019年佛山市90^th MDA8 O₃和年超标天数整体呈现上升趋势（图2），平均值为168 μg/m³，超标天数合计发生138 d。从季节分布上看，ρ（MDA8 O₃）在秋季（9~11月）最高，平均为182 μg/m³；夏季（6~8月）和春季（3~5月）的浓度略低，分别为159和147 μg/m³；冬季（12、1、2月）最低，平均仅为秋季的62.5%。佛山市O₃的季节变化特征与嘉兴^［

33］、上海^{［参考文献 34

百度学术

34］}、石家庄^{［参考文献 35

百度学术

35］}等中纬度城市的结果不同。这是由于其位于亚热带季风气候区，夏季虽然温度高，但由于雨热同期，丰富的降雨有利于O₃及其前体物的清除^{［参考文献 36

百度学术

36］}；而秋季降雨减少，太阳辐射增强，主导风向从夏季风开始转向冬季风，大气湿度降低，有利于诱发O₃污染。ρ（MDA8 O₃）月变化呈双峰型，峰值主要出现在9~10月，其次是5~6月。造成5~6月ρ（MDA8 O₃）高的主要原因是因为冬季风转春季风，容易出现均压场，不利于O₃扩散，从而诱发O₃污染。O₃浓度日变化的峰值普遍出现在15时，2017—2019年峰值浓度呈升高趋势，与ρ（90^th MDA8 O₃）变化趋势一致。

译

图2 2017—2019年佛山市O₃浓度随时间变化

Fig.2 Annual (a), seasonal (b), monthly (c), and diurnal (d) variations of O₃ in Foshan city during 2017-2019

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基于佛山市8个国控测点ρ（90^th MDA8 O₃），应用反距离权重（IDW）插值方法绘制2017—2019年ρ（90^th MDA8 O₃）空间分布图（图3）。从整体上看，ρ（90^th MDA8 O₃）呈南高北低的分布特征。其形成原因主要有2方面：O₃的主要前体物挥发性有机化合物（VOCs）排放分布主要在中部和南部^［

37］，导致这些地区O₃的生成潜势相对北部高；以北风为主（图4），容易在其下风方向地区出现O₃浓度高值。

译

图3 2017—2019年佛山市90^th MDA8 O₃浓度空间分布

Fig.3 Spatial distribution of annual evaluated 90^th MDA8 O₃ concentration in Foshan city during 2017-2019

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图4 2017—2019年佛山市风向玫瑰图

Fig.4 Wind rose in Foshan city during 2017-2019

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2.2　局地气象因素对O₃质量浓度的影响

对2017—2019年佛山市MDA8 O₃质量浓度与不同气象参数进行相关性分析。总体来看，MDA8 O₃质量浓度和日总辐射量、日最高气温、日均气温均呈正相关关系，和日均相对湿度、日总降雨量、降雨时长和风速均呈负相关关系。这说明太阳辐射、日均气温和日最高气温的升高有利于MDA8 O₃质量浓度ρ（MDA8 O₃）的升高，日均相对湿度、日总降雨量、降雨时长和风速的升高有利于ρ（MDA8 O₃）的下降。日总辐射量升高对ρ（MDA8 O₃）升高的影响最大，相关系数为0.755；日最高气温次之，相关系数为0.505。水平风能直接影响O₃输送和浓度分布，但统计结果显示ρ（MDA8 O₃）与日均风速间的相关系数只有‒ 0.300。这主要是因为不同上风方向污染情况不同，对下风方向地区污染的影响有差异。

译

ρ（MDA8 O₃）与日总降雨量的相关性低于其与降雨时长的相关性。这主要是因为在降雨量相同的情况下，降雨发生时间和持续时间可能不同，造成对大气污染物的冲刷作用有差异。2017—2019年佛山市O₃污染日白天降雨量很小，O₃质量浓度日变化峰值前后时段的降雨量基本为0，不利于O₃污染的缓解（图5）。说明短时降雨由于冲刷时间较短，对大气污染的湿清除作用不够；此外，短时强降雨后容易导致到达近地面的太阳辐射增加，反而更有利于降雨后O₃的生成^［

38］。

译

图5 2017—2019年佛山市污染日和清洁日O₃浓度和降雨量日变化

Fig.5 Diurnal variation of O₃ and rainfall on pollution day and clean day in Foshan during 2017-2019

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经统计发现，当日总辐射量、日最高气温超过10.1 MJ/m²和24.3 ℃阈值的时候，佛山市有发生O₃污染的风险（图6）。同时，偏西风、风速＜5 m/s时，当地平均MDA8 O₃质量浓度最高。

译

图6 2017—2019年佛山市（a）MDA8 O₃浓度、日总辐射量和日最高气温分布；（b）平均MDA8 O₃浓度、风速（ν）和风向分布

Fig.6 Distribution of MDA8 O₃, total daily radiation and the maximum daily mean temperature (a); mean MDA8 O₃,wind speed (ν) and wind directions (b) in Foshan

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2.3　大尺度环流形势对O₃浓度的影响

采用主观分型的方法对2017—2019年O₃污染日地面和500 hPa的大气环流形势进行分析，并将影响佛山市O₃污染的天气系统分为8种类型，分别为副高控制型（SH）、台风外围型（TD）、均压场型（HP）、变性高压脊型（HR）、副高叠加台风外围型（SH+TD）、冷高压变性出海型（CH）、冷锋前型（CF）、弱高压脊型（WR）。结果和广东省O₃污染天气主观、客观分型研究结果接近^［

24-25］。各型主要的环流特征列于表1，各型环流特征区分明显。

译

表1 佛山市O₃污染天气主观分型结果及其主要特征

Table 1 Subjective weather classifications and main characteristics of O₃pollution in Foshan

污染天气型	主要环流特征
副高控制型	500 hPa本地受副热带高压控制，地面处于弱气压场控制，地面风力弱
台风外围型	南海或西北太平洋海域有低压或以上系统生成，并向大陆移动，中心位置在巴士海峡附近或台湾岛附近海域
均压场型	地面处于弱气压场控制，气压梯度极稀疏，大气层结稳定，容易发生逆温
弱高压脊型	北方受冷高压控制，但中心压强较弱，本地受其高压脊影响，处于弱气压场中，地面风力弱
冷锋前型	北方受冷高压控制，本地处于冷锋前，地面气压梯度稀疏，风力一般
变性高压脊型	冷高压中心东移出海，本地受其向西延伸出的高压脊控制，地面气压梯度稀疏
冷高压变性出海型	冷高压中心在福建、江苏、浙江和上海一带出海，本地处于高压后部，地面气压梯度稀疏或处于弱气压场控制
副高叠加台风外围型	500 hPa受副热带高压控制，西北太平洋海域有低压或以上系统生成，并向大陆移动，中心位置在巴士海峡或台湾岛以东海域，本地地面气压梯度稀疏

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副高控制型、台风外围、均压场型和弱高压脊型诱发的O₃污染天数多、浓度高，是佛山市O₃污染最重要的天气型（表2）。以副高控制型和台风外围型出现频率最高，发生O₃污染日占比合计超过50%。冷锋前型、变形高压脊型、冷高压变形出海型出现的频率不高，发生污染的程度较轻，未见有中度或以上O₃污染发生。同时，大气环流与O₃污染的关联具有季节变化特征，不同季节诱导佛山市发生O₃污染主要的大气环流类型不同。夏季和冬季由于大气环流相对稳定，诱发O₃污染的大气环流类型相对单一，主要分别受台风外围和冷高压变性出海的环流影响。春季和秋季诱发佛山市发生O₃污染的大气环流类型丰富，前文中提及的8类天气型均可能发生。这与春、秋季节为转季节，大气环流相对不稳定有关^［

39］。这说明佛山市春季、秋季O₃污染的大气环流成因复杂，在这两个季节开展O₃污染预警预报的时候，需要注意大气环流形势的变化，谨慎研判。

译

表2 佛山市不同污染天气型的季节分布^1）

Table 2 Seasonal distributions of synoptic patterns in Foshan

天气型	全年		春季		秋季
天气型	占比/%	ρ（MDA8 O₃）	占比/%	ρ（MDA8 O₃）	占比/%	ρ（MDA8 O₃）
副高控制型	30.4	195	19.2	210	42.0	260
台风外围型	21.0	197	0.0	‒	13.6	216
均压场型	16.7	192	30.8	260	8.6	216
弱高压脊型	9.4	201	15.4	255	11.1	231
冷锋前型	7.3	172	7.7	172	9.9	200
变性高压脊型	6.5	173	15.4	203	6.2	180
冷高压变性出海型	5.1	182	11.5	181	2.5	205
副高叠加台风外围型	3.6	190	0.0	‒	6.2	217

1） ρ（MDA8 O₃）单位为μg/m³。

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在不同大气环流控制下，诱发佛山市出现O₃污染最关键的气象因子不同（表3）。副高控制型、台风外围型、副高叠加台风外围型等大气环流类型光热条件充足，在这些大气环流控制下，诱发佛山市出现O₃污染最关键的气象因子是风速，其与ρ（MDA8 O₃）的相关系数为‒ 0.743 ~ ‒ 0.240，高于同一类型控制下ρ（MDA8 O₃）与其他气象要素的相关系数。弱高压脊型、冷锋前型、变性高压脊型和冷高压变性出海型等大气环流类型光热条件相对不足，气温是影响上述天气型O₃污染最关键的气象因子。

译

表3 不同污染天气型本地气象要素与MDA8 O₃相关性^1）

Table 3 Correlation coefficients between different local meteorological factors and MDA8 O₃

天气型	日总辐射量	日均气温	日最高气温	日总降雨量	降雨时长	风速
副高控制型	0.102	0.095	0.167	‒ 0.134	‒ 0.125	‒ 0.240
台风外围型	0.098	0.186	0.166	‒ 0.058	0.008	‒ 0.448
均压场型	0.408	‒ 0.186	‒ 0.234	‒ 0.056	‒ 0.227	‒ 0.228
弱高压脊型	0.208	0.422	0.396	‒ 0.007	‒ 0.007	‒ 0.197
冷锋前型	‒ 0.200	0.613	0.524	‒ 0.138	‒ 0.138	‒ 0.358
变性高压脊型	‒ 0.267	0.857^**	0.724^*	0.815^**	0.815^**	‒ 0.296
冷高压变性出海型	‒ 0.304	0.605	0.759	‒	‒	‒ 0.039
副高叠加台风外围型	‒ 0.454	‒ 0.069	0.373	‒	‒	‒ 0.743

1）置信水平均为α=0.01水平（2-tailed）。

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在不同大气环流驱动下，佛山市O₃污染表现出空间分布的差异（图7）。除弱高压脊型、均压场型和变性高压脊型外，其他各型均呈现MDA8 O₃质量浓度南高北低的分布特征。在弱高压脊环流驱动下，中部地区ρ（MDA8 O₃）最高。均压场和变性高压脊环流驱动下，ρ（MDA8 O₃）空间分布相对均匀。这说明要实现佛山市O₃污染精准防治，需要结合大气环流类型开展区域差别化管控。

译

图7 佛山市不同天气型MDA8 O₃浓度空间分布特征

Fig.7 Spatial distributions of MDA8 O₃ for different synoptic patterns in Foshan

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3 结论

1）2017—2019年佛山市90^th MDA8 O₃质量浓度呈上升趋势，平均为168 μg/m³，共发生超标138 d。

译

2）MDA8 O₃质量浓度变化与气象要素密切相关，受日总辐射量影响最为显著，其次为日最高气温。日总辐射量＞10.1 MJ/m²、日最高气温高于24.3 ℃时，容易出现O₃污染；偏西风和风速小于5 m/s时候当地O₃污染相对较重。降雨对MDA8 O₃质量浓度影响取决于降雨持续时间和发生时间，短时降雨和夜间降雨不能缓解O₃污染。

译

3）副高控制型、台风外围、均压场型和弱高压脊型诱发的O₃污染天数多、平均浓度高，是影响佛山市O₃污染最重要的天气型。佛山市夏季和冬季影响O₃污染的天气型相对单一，春季和秋季影响O₃污染的天气型复杂。

译

4）受不同大气环流驱动，佛山市发生的O₃污染表现出明显的空间分布差异。在弱高压脊环流驱动下，中部地区MDA8 O₃质量浓度最高；在均压场和变性高压脊环流影响下，MDA8 O₃质量浓度空间分布相对均匀。在其他大气环流驱动下，MDA8 O₃质量浓度均呈现出南高北低的分布特征。

译

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摘要

利用2017—2019年佛山市环境空气监测站点监测的臭氧（O

）数据，结合同期气象观测资料，分析O

污染的时空分布特征及其与气象条件的关系，并开展污染天气分型研究。结果显示，2017—2019年佛山市O

污染呈恶化趋势，污染主要集中在9~10月，其次是5~6月；日变化显示出“单峰”型分布特征，一般在15时达到峰值；从空间上看，O

污染主要集中在南部。O

与日总辐射量、日最高气温、日均气温均呈正相关关系，与日均相对湿度、日总降雨量、降雨时长和风速均呈负相关关系；当日总辐射量高于10.1 MJ/m

、日最高气温高于24.3 ℃，偏西风和风速不高于5 m/s时，有利于当地出现O

污染；降雨发生和持续时间影响降雨对O

污染缓解的效果，短时降雨和夜间降雨不能缓解O

污染。诱发O

污染的大气环流类型能分成8种，副高控制型、台风外围型、均压场型和弱高压脊型诱发的O

污染次数最多、污染浓度最高；不同季节诱发O

污染的大气环流类型不同，夏季和冬季的污染大气环流类型相对单一，春季和秋季的污染大气环流类型相对复杂。

Abstract

This study analyzes the pollution properties of ozone（O

） and their relationship with meteorological factors， and classifies the synoptic weather on O

pollution using observed O

and relevant meteorological data in Foshan city during 2017-2019. The results show that the O

pollution was deteriorating， generally with the summit in September and October， followed by May to June. The diurnal variation of O

shows a “single peak” distribution characteristic， which generally reaches its peak at 15：00. The spatial distribution indicates that the O

pollution is relatively heavy in southern Foshan. Ozone（O

） shows a positive correlation with the total daily radiation， the maximum daily temperature， and the daily averaged temperature； in contrast， a negative correlation with the daily averaged relative humidity， the daily accumulated precipitation， the rainfall duration， and the wind speed. The O

pollution preferentially occurs when the total radiation amount is higher than 10.1 MJ/m

， the maximum daily temperature is higher than 24.3 ℃， west wind and the wind speed is lower than 5 m/s. The impacts of rainfall on O

pollution depend on the duration and occurrence time of rainfall； short-term rainfall and rainfall at night cannot mitigate O

pollution. Among the 8 patterns of the synoptic systems inducing O

pollution， the subtropical high， the typhoon periphery， the uniform pressure field， and the week ridge of high pressure induce the most O

pollution events and the highest pollution concentration in Foshan. It is aware that the dominant synoptic weather patterns inducing O

pollution vary seasonally： only a few synoptic patterns induce O

pollution in summer and winter； while all patterns can worsen O

pollution in spring and autumn.

关键词

臭氧污染特征气象天气分型

Keywords

ozone（O3）pollution characteristicsmeteorologysynoptic systems classification

references

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