基于生态环境监测和气象观测数据,分析了 2016～2020年京津冀13个城市臭氧(O3)浓度特征,讨论了 O3污染高发月份日最高温度(Tmax)、日均地面气压(p)、日均地面相对湿度(RH)和日均地面风速(v)等气象要素对O3-8h浓度和O3-8h超标情况的影响规律,并采用AQI级别预报准确率、O3浓度范围预报准确率和O3级别预报准确率等方法,评估了基于神经网络的O3统计预报效果.结果表明,2016～2020年期间京津冀13城市ρ(O3-8h-90per)分别为157.4、177.2、177.3、190.6和175.6 μg·m-3,区域臭氧浓度5a上升了 11.6％,2016～2019年期间总体呈波动上升趋势,2020年环比下降;2020年与2016年相比,除北京、张家口和承德略有下降外,其他10个城市ρ(O3-8h-90per)上升了6～45.5μg·m-3.O3-8h月均值呈现"两头低,中间高"现象,ρ(O3-8h)在4～9月的月均值超过了 100 μg·m-3,在6月最高,为158.10μg·m-3.城市O3-8h超标率范围为8.6％～19.2％,97.8％的O3-8h超标情况发生在4～9月.区域尺度上O3-8h浓度与日最高温度相关性最强,当Tmax在25～28℃区间时,所有城市开始出现O3-8h超标.O3-8h浓度与日均地面气压呈负相关关系;当RH在60％以下时,大部分城市O3-8h浓度随相对湿度上升缓慢增长;当RH在61％～70％以上时,大部分城市O3-8h浓度随日均相对湿度上升而下降.O3-8h超标时的地面主导风向主要为偏南风,大部城市O3-8h浓度高值易集中出现在2～3 m·s-1及以下低风速区间.OPAQ统计模式提前1～9 d预报相关系数范围为0.72～0.86,AQI级别预报平均准确率为67％～86％,O3-8h浓度范围预报平均准确率为63％～84％.在O3-8h超标情况多发的4～9月,模式对O3轻度污染和O3-8h超标情况提前3 d预报准确率分别为69％和66％,可为O3-8h超标管控提供参考依据.

京津冀;臭氧(O3);污染特征;预报评估;气象影响;神经网络

中国环境监测总站,北京 100012;北京科技大学能源与环境工程学院,北京 100083;国家气象中心,北京 100081

[1]朱媛媛;刘冰;桂海林;李健军;汪巍-.京津冀臭氧污染特征、气象影响及基于神经网络的预报效果评估)[J].环境科学,2022(08):3966-3976

OPAQ

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