| 1 | 2013~2020年天津市PM_(2.5)-O_(3)污染变化趋势和影响因素分析显示文摘基于2013~2020年高时空分辨率的PM_(2.5)和O_(3)在线监测数据以及气象观测数据,利用KZ(Kolmogorov-Zurbenko)滤波耦合逐步回归等技术,对天津市PM_(2.5)和O_(3)浓度变化趋势、相互关系和影响因素进行了分析.结果表明,与2013年相比,2020年天津市PM_(2.5)浓度下降50.0%,O_(3)浓度上升25.8%.从月际变化来看,与2013~2017年相比,2018~2020年天津市PM_(2.5)浓度月际间差异逐渐缩小,O_(3)浓度从4月开始出现明显上升,污染发生时间节点提前.O_(3)与PM_(2.5)的相关性呈现明显的季节性分布特征,冬季整体呈负相关,夏季正相关且相关性比其他季节高.不同季节O_(3)与PM_(2.5)之间的拟合斜率与相关性系数整体呈正比例关系,拟合斜率与相关性系数的比值逐年升高说明PM_(2.5)对O_(3)生成的抑制作用逐年降低.2013~2020年,天津市PM_(2.5)浓度时间序列的长期分量呈显著下降趋势,其中污染源减排起主导作用,气象因素对PM_(2.5)长期分量的贡献在-3~6μg·m^(-3).PM_(2.5)/CO与NO_(2)/SO_(2)之间关系由2013~2017年间的负相关转变为2018~2020年正相关,说明受减排的影响,NO_(x)对PM_(2.5)中二次组分形成的贡献潜势逐渐增加,PM_(2.5)中主要二次组分由硫酸盐逐渐转向硝酸盐.2013~2020年天津市O_(3)浓度时间序列的长期分量整体表现为上升趋势,前体物排放对O_(3)长期分量的贡献在2013~2018年上升,2019年后开始降低;气象因素对O_(3)长期分量的贡献呈现明显的阶段性变化特点,2013~2016年下降,2016~2020年上升.与2013~2015年相比,2016~2020年夏季典型时段(11:00~16:00)O_(3)-NO_(2)间的拟合曲线向NO_(2)低值方向偏移,反映出该时段NO_(x)的减排取得一定效果,2019~2020年的拟合曲线整体下移,说明近两年NO_(x)和VOCs减排效果较明显,对降低O_(3)有重要作用. | 肖致美 李亚菲 高璟赟 李鹏 蔡子颖 郑乃源 张裕芬 戢运峰 | 2023 | 环境科学2023，44，8： | 1 |
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