北京市PM2.5-O3复合污染数值响应解析

摘要：

为分析PM2.5-O3复合污染数值响应关系,基于2015～2020年北京市空气质量数据、气象资料和新冠疫情数据,分析PM2.5-O3复合污染事件在多尺度下的变化趋势.同时提出一种复合污染指数,在广义相加模型下分析数值响应趋势,并进一步引入分布滞后非线性模型,分别解析复合污染指数、复合污染事件和影响因素间的滞后响应关系.结果表明,北京市PM2.5-O3复合污染事件逐年减少,具有明显的季节效应、星期效应和节假日效应.复合污染指数与降雨量无明显相关性,与O3和空气温度呈线性正相关,与其余解释变量均为非线性相关.同时大气污染物和气象条件对复合污染指数有明显滞后效应,滞后影响主要集中在1～3 d.高值的PM2.5、PM10、O3、SO2和空气温度明显增加复合污染风险,中值段的CO(1～6 mg·m-3)、NO2(38～118 μg·m-3)、相对湿度(54％～87％)和低风速都会增加复合污染风险.复合污染事件在数值响应中表现出多天连续污染的趋势,相较于PM2.5和PM10,复合污染事件更依赖于O3,高值区复合污染率在30.7％～47.5％.CO和相对湿度对复合污染事件影响较小,空气温度影响最大,复合污染事件中84.7％发生在20～30℃.

关键词：PM2.5、臭氧(O3)、复合污染、数值响应、滞后效应

所属期刊栏目：44

分类号：X513;X515(大气污染及其防治)

在线出版日期：2023-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：48-57