为了解天津市PM2.5-O3复合污染特征及气象成因,基于2013～2019年高时间分辨率的PM2.5、O3和气象观测数据,对天津市PM2.5-O3复合污染特征、污染物浓度分布以及关键气象因子进行分析.结果表明,2013～2019年,天津市复合污染日94 d,总体呈现下降趋势,前期(2013～2015年)下降明显,由2013年的23 d降至2015年的11 d,下降52.2％;后期(2016～2019年)波动式上升,由2016年的12 d升至2019年的14 d,上升16.7％.复合污染日主要出现在每年的3～9月,年际变化较大,2013～2016年在6～8月出现较多,2017～2019年在4月和9月出现较多.小时ρ(PM2.5)在75～85μg.m-3时,小时ρ(O3)存在峰值区(301～326 μg.m-3).在所有O3污染中,PM2.5-O3复合污染占比平均值为34.4％,并呈逐年减少的趋势.PM2.5-O3复合污染时O3浓度峰值和浓度平均值较单O3污染时高,复合污染日以PM2.5为首要污染物的天数明显减少,以O3为首要污染物的天数逐年增加.天津市PM2.5-O3复合污染的天气形势主要分为低压、弱高压、高压后部、冷锋前和均压场这5种天气类型,其中低压、冷锋前和弱高压为主要天气类型,占总天气类型的92.5％.当风向以西南-南风为主,风速平均值低于2 m·s-1,温度区间为20～35℃,相对湿度区间为40％～60％时,PM25-O3复合污染发生概率高.

天津;PM2.5;臭氧(O3);复合污染;气象因素

肖致美;李源;孔君;李鹏;蔡子颖;高璟贇;徐虹;戢运峰;邓小文

天津市生态环境监测中心,天津 300191;天津市环境气象中心,天津 300074

环境科学

[1]肖致美;李源;孔君;李鹏;蔡子颖;高璟贇;徐虹;戢运峰;邓小文-.天津市PM2.5-O3复合污染特征及气象影响分析)[J].环境科学,2022(06):2928-2936

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