邯郸市PM2.5和O3污染特征及潜在源分析

通过对2013—2020年邯郸市的大气污染物浓度及气象参数进行统计分析,探究了大气污染物的浓度变化特征,运用轨迹聚类分析和潜在源贡献因子法(PSCF)研究了邯郸市复合污染日PM_2.5和O₃的传输路径及潜在源区.结果表明：邯郸市PM_2.5-O₃复合污染出现在3—10月,与单O₃污染相比,PM_2.5-O₃复合污染时的O₃峰值浓度和平均浓度较高,当温度为19.1～25.7℃,湿度为32%～63%,风速较低时,最有利于PM_2.5-O₃复合污染发生;单O₃污染和复合污染期间的O₃主要来自邯郸周围的短距离传输,单PM_2.5污染主要来自西北气流的长距离运输和邯郸周围的短距离传输,而复合污染日期间的PM_2.5主要来自西北气流的长距离运输;相较于单O₃污染,2013、2014、2...     

山东省环境空气中PM2.5与O3的复合污染特征与时空变化趋势

山东省PM_2.5-O₃复合污染特征突出,空间差异性明显,本文基于2016—2020年国控和省控环境空气自动监测站监测数据以及同期各气象代表站气象监测数据,分析PM_2.5和O₃时空分布的变化特征,初步探究其与气象因子及前体物的关系. 结果表明:①2016—2020年山东省空气质量逐步改善,优良天数比例上升了7.1%,重污染天数比例下降了3.5%. 除O₃年评价值上升9.6%以外,SO₂、PM₁₀、PM_2.5、CO和NO₂的浓度均下降,降幅依次为61.3%、29.8%、28.6%、26.3%和11.4%. 各市PM_2.5年评价值均下降(范围为18.4%~34.9%);除德州市外,其他15市O₃年评价值均上升,滨州市的升幅(30.8%)最大. 1月PM_2.5平均浓度最高,呈现先下降后上升的年变化趋势,6月O₃平均浓度最高,且逐年上升. ②山东省PM_2.5和O₃均呈现内陆地区高于沿海地区的分布特征,PM_2.5浓度在西部内陆地区较高,O₃浓度在中北部内陆地区较高,PM_2.5-O₃复合污染特征在中西部地区较明显. 统计期间共计出现PM_2.5-O₃复合污染日224 d,分布在2—11月,出现天数逐年减少. ③为探究PM_2.5-O₃复合污染的影响因素及气象特征,进行相关性分析及气象因子阈值筛查,结果表明,PM_2.5日均浓度和O₃_8 h (臭氧日最大8小时滑动平均值)与其主要前体物和气象因子均呈现相反的相关关系,且对不同因子的响应有一定区域性差异. 当气温为14.9~24.1 ℃、相对湿度为55.5%~75.1%、风速为0.6~2.9 m/s、气压为992.8~1 018.8 hPa时PM_2.5-O₃复合污染易于发生,该条件下大部分城市的气温、相对湿度和气压平均值介于PM_2.5和O₃污染单独发生时的对应因子平均值,但平均风速小于PM_2.5和O₃污染单独发生的平均风速. 研究显示,“十三五”期间山东省PM_2.5浓度波动下降,O₃浓度波动上升,二者的协同关系日趋明显,气象因素对PM_2.5和O₃的生成和累积有一定影响.      

上海地区PM2.5-O3复合污染特征及气象成因分析

统计分析了上海地区2013~2017年PM_2.5-O₃复合污染事件及与气象条件的关系.结果表明,近5a上海PM_2.5-O₃复合污染天气占O₃总污染天气33.4%,仅出现在3~10月,呈逐年减少的趋势;PM_2.5-O₃复合污染时的O₃峰值浓度和平均浓度较单O₃污染时高,维持时间较单O₃污染时长,主要气象原因是地面辐合和较低的边界层高度;PM_2.5-O₃复合污染的天气形势往往与弱气压场有关,可以分为低压底部和前部、高压顶部和后部、均压场5种天气类型,其中均压场出现次数最多,占比53%;复合污染对气象因子的阈值要求更为严格,并且阈值区间总体向有利于PM_2.5浓度上升的方向偏移;当温度介于27.9~34℃,湿度介于43%~58%,风速介于2.1~3.3m/s,混合层高度介于1122~1599m,并且存在辐合时,最有利于PM_2.5-O₃复合污染发生.     

天津市PM2.5-O3复合污染特征及气象影响分析

为了解天津市PM_2.5-O₃复合污染特征及气象成因,基于2013～2019年高时间分辨率的PM_2.5、 O₃和气象观测数据,对天津市PM_2.5-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(PM_2.5)在75～85μg·m^-3时,小时ρ（O₃）存在峰值区(301～326μg·m^-3).在所有O₃污染中,PM_2.5...     

2015—2022年我国华北地区冬季PM2.5-O3复合污染及特征分析

以往关于大气PM_2.5-O₃复合污染的研究主要集中在夏季,尚较缺乏对严峻的冬季复合污染问题的关注,为了解冬季大气PM_2.5-O₃复合污染过程,该文基于2015—2022年冬季(1—2月)空气质量地面监测、气象数据等资料,结合统计方法分析了我国华北地区冬季大气PM_2.5-O₃复合污染的特征及驱动因素. 结果表明:2015—2022年冬季,我国南方主要城市复合污染天数呈显著下降趋势(?0.8~?0.2 d/a),这与我国采取一系列措施降低了PM_2.5浓度有关;但在我国北方地区,特别是华北地区冬季大气PM_2.5-O₃复合污染天数却呈现显著的上升趋势(0.2~0.7 d/a). 针对华北地区较为严峻的复合污染形势,挑选出19 d区域性的复合污染天进行重点分析. 在气象因素方面,复合污染发生时华北上空500 hPa高空存在反气旋环流异常、850 hPa高空存在偏南风异常,地面午后(10:00—18:00)平均温度(0.43~5.27 ℃)偏高、平均风速(?4.19~?0.22 m/s)偏小. 在化学过程方面,冬季华北地区发生复合污染的城市观测站点中PM_2.5与O₃浓度之间呈显著正相关(R=0.45,P<0.05),而在非复合污染的城市观测站点则表现为负相关(R=?0.68,P<0.05). 进一步对比华北地区复合污染城市观测站点与非复合污染城市观测站点O_x(O_x=NO₂+O₃)和NO₂浓度的拟合斜率(分别为0.62、0.55)、PM_2.5与CO浓度的比值(分别为0.07、0.06)以及O_x的浓度(平均值分别为124.40、113.47 μg/m3),定性地表明了华北地区冬季O₃浓度的升高与活跃的光化学反应有关,同时较高的O₃浓度也可能导致了更多的二次PM_2.5生成. 研究显示,我国华北地区复合污染呈现加剧的态势且往往伴随着活跃的光化学反应,亟需进一步深入研究厘清复合污染发生时的大气化学过程.      

北京市PM2.5-O3复合污染数值响应解析

为分析PM_2.5-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PM_2.5-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PM_2.5-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PM_2.5、 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     

保定市PM2.5和臭氧污染特征分析

为深入了解保定市空气质量状况,揭示PM_2.5与臭氧(O₃)的变化特征及相互关系,利用小波分析法对保定市2013—2020年每年4—9月AQI、PM_2.5、O₃-8 h (O₃日最大8 h滑动平均值)和NO₂浓度的逐日数据进行分析. 结果表明:①2013—2018年保定市O₃污染呈逐年加重趋势,最大日浓度达到347 μg/m3;随着治理措施的颁布与实施,PM_2.5超标天数由2013年的97 d减至2020年的1 d,PM_2.5超标情况逐年改善. ②O₃超标天数由2013年的3 d增至2018年的95 d,2020年减至61 d;O₃超标天数占PM_2.5和O₃超标总天数的比例从2013年的3%增至2020年的98%,说明O₃逐渐成为影响保定市空气质量的主要污染物. ③2013年保定市O₃-8 h浓度低于“2+26”城市均值,2014—2020年O₃-8 h浓度高于或接近“2+26”城市均值,说明近年来保定市O₃-8 h浓度的升幅已超过“2+26”城市的平均水平. ④小波分析发现,2013—2020年(除2015年和2018年外)AQI与PM_2.5污染序列的第1主周期相近,从2017年开始,AQI与O₃-8 h污染序列的第1主周期和第2主周期均一致,说明近年来保定市空气污染逐渐由PM_2.5污染转为PM_2.5与O₃复合污染. ⑤在同一时间尺度范围内,PM_2.5与O₃-8 h污染序列的震荡频率基本一致,说明二者存在较明显的正相关关系;2015—2019年,NO₂与O₃-8 h污染序列的震荡频率趋于一致,说明保定市O₃-8 h浓度受前体物NO₂影响较大,2020年震荡频率有较大差异,这可能与新冠肺炎疫情复工后生产规模尚未完全恢复,致使NO₂、PM_2.5等污染物排放强度同比降低有关. 因此,减少NO₂排放,协同控制多污染物是实现保定市空气质量改善的主要途径.      

2016-2020年辽西四城市PM2.5和O3污染特征对比分析

文章利用2016-2020年辽宁西部沿海的锦州、葫芦岛和内陆的阜新、朝阳空气质量监测数据,对比分析4个城市PM_2.5污染、O₃污染以及二者复合污染演变特征和异同性。结果表明：(1)4个城市PM_2.5年均浓度均呈下降趋势,沿海两市PM_2.5污染重于内陆两市;(2)沿海两市O3污染减轻,内陆两市O₃加重且2018年后年评价浓度高于沿海;(3)4个城市易出现同步污染过程,沿海两市的污染过程同步性更高且持续时间更长;(4)沿海城市“PM_2.5-O₃”复合污染天多于内陆城市,城市间同步复合污染范围逐年扩大;(5)4个城市PM_2.5与NO₂、CO和SO₂等污染物均呈正相关,沿海城市与CO的相关性好,内陆城市与NO₂相关性好,O₃与前体物NO₂和CO均呈负相关,与NO₂的相关性好于CO。研究表明,...     

江苏PM2.5-O3复合污染特征及气象条件分析

基于2013～2020年江苏13个城市的大气污染和气象观测数据,分析了江苏PM_2.5-O₃复合污染物的分布特征及其与气象条件的关系.结果表明:江苏复合污染物以轻度污染组合为主,南部多于北部,东南部最多,主要在4～10月,下午至傍晚最高,且该时段O₃平均浓度高于单一O₃污染;复合污染在O₃超标中平均占比15.7%,2014年高达65.8%,且在2015年后明显下降;PM_2.5和O₃二者在暖季O₃污染期正相关,PM_2.5污染期为弱相关或负相关;复合污染气象条件更为严格,气温、相对湿度、风速和逆温条件均介于单一O₃和单一PM_2.5污染之间,且多在4m/s以下和ENE—S区间,与单一O₃污染相比,气温和风速略低,相对湿度和逆温强度略高;出现复合污染的主要地面形势为均压场和低压(底)前部,其次是入海高压后部和高压底部;通过后向轨迹聚类分...     

典型大气环流对天津市大气PM2.5与O3复合污染的影响特征

为探究海陆风环流对沿海城市PM_2.5和O₃污染的影响特征,基于2016～2020年中国环境监测总站的污染物观测数据和同期气象资料以及ERA5气象再分析数据,分析了海陆风环流特征对天津市区域大气污染物PM_2.5和O₃浓度变化的影响.结果表明:2016～2020年天津共有海陆风日411d,6～9月出现最为频繁,12月频率最低.海陆风环流的季节特征差异造成了对PM_2.5和O₃的影响不同,冬季陆风环流会使PM_2.5在沿海区域积累,海风环流对沿海地区PM_2.5污染有稀释作用.夏季海陆风环流会改变沿海地区O₃分布情况,使O₃谷值更低且峰值更高,市区点、郊区点和沿海点O₃峰值浓度分别高于平均峰值4.1,8.9,16.0μg/m³,海陆风对峰值的影响程度随着站点与海岸线距离的增长逐渐减弱.2016～2020年间共有PM_2.5     

不同季节肇庆市PM2.5和O3污染特征及潜在源区分析

为定量化评估不同地区对肇庆市污染物输送影响,分析了2014—2018年肇庆市ρ（PM_2.5）和ρ（O_{3-8 h}）（O_{3-8 h}为O₃日最大8 h滑动平均值）的变化特征,并基于HYSPLIT模式计算不同季节后向气流轨迹,通过聚类分析、潜在源贡献因子和浓度权重轨迹方法对肇庆市外来污染物的输送路径和潜在源区进行分析.结果表明:①2014—2018年肇庆市ρ（PM_2.5）年均下降3.3 μg/m3,2016年开始ρ（PM_2.5）最大值逐年增大.ρ（PM_2.5）日变化呈双峰型,峰值分别出现在上、下班高峰期后.2016年起ρ（O_{3-8 h}）年均增加4.4 μg/m3,成为肇庆市首要空气污染物.ρ（O₃）日变化呈单峰型,于15:00—16:00达到峰值.②PM_2.5和O₃污染分别在冬季和秋季较严重,超标日分别达20.6和15.0 d.ρ（PM_2.5）与风速相关性最高,ρ（O_{3-8 h}）与日照时数和相对湿度相关系数均较高.③春、夏两季影响肇庆市的气流近80%来自南部海面和东北方向,秋、冬两季85%以上气流源自偏东和偏北方向,肇庆市PM_2.5和O₃污染除受本地排放影响外,还有来自珠三角、广东省北部及其东部沿海、江西省等地区的输送贡献.研究表明,肇庆市PM_2.5和O₃污染均较严重,区域联防联控需重点关注广东省中东部城市的外来输送影响.      

河南省近地表O3污染特征及其与气象因素之间的关系

Meteorological factors have an important influence on ozone (O₃) concentration. In order to explore the characteristics and causes of near-surface O₃ pollution in Henan Province, based on the datasets of ambient air quality monitoring stations and national basic ground climate stations in Henan Province from 2014 to 2020, this study examined the spatiotemporal characteristics of O₃ pollution in Henan Province and the relationship between O₃ and precursors and meteorological factors, and the potential sources of O₃ in Henan Province were also explored. The results showed that: (1) In terms of temporal characteristics, the annual average O₃ concentration of the maximum daily 8 h average (O₃-8 h) in Henan Province generally decreased from 2014 to 2020, showing an ‘M’ type temporal evolution. For seasonality of O₃-8 h concentration, it was highest in summer and decreased sequentially in spring, autumn, and winter, while both O₃-8 h concentration and the number of days exceeding the standard peaked in June. In terms of spatial characteristics, the O₃ concentration was generally lower in northern than in southern China, and lower in western than in eastern China. The areas with high concentrations were concentrated in southern Henan Province. (2) The O₃-8 h concentration was significantly negatively correlated with the precursor NO₂ and CO concentrations. (3) From the perspective of meteorological factors, O₃-8 h concentration was positively correlated with air temperature and negatively correlated with relative humidity, indicating that high temperature (≥26 ℃) and low humidity (≤40%) were favorable for the increasing of O₃-8 h concentration. Affected by the prevailing northerly winds in autumn and winter, the O₃-8 h concentration in Henan Province showed a spatial pattern of low values in the north and high values in the south in autumn and winter, and the prevailing southerly wind in summer was conducive to the formation and maintenance of O₃ in Henan Province. (4) In the summer of 2019, the main source areas of O₃ and precursors increased gradually and changed from both inside and outside the province to mainly outside the province. Affected by the boundary cities and topographic conditions, O₃ in Henan Province accumulated locally in summer. The study shows that the near-surface O₃ pollution in Henan Province has significant spatial and temporal distribution characteristics, the pollution degree is generally reduced. The precursors of O₃ and meteorological factors (temperature, relative humidity, wind) have significant effects on O₃, and O₃ transport paths and potential sources change with time in summer.      

徐州市大气PM2.5与O3作用关系的季节变化

通过2013~2017年徐州市环境监测资料分析季风影响下主要大气复合污染物PM_2.5和O₃的相关性,并基于气象观测资料进一步探究PM_2.5和O₃相互作用机制的季节变化特征.结果表明：夏季风季节,PM_2.5和O₃呈正相关,相关系数高达0.56;冬季风季节,PM_2.5和O₃呈负相关,相关系数为-0.34,均通过了99%的置信检验,表明徐州市PM_2.5和O₃相互作用呈现相反的季节变化.夏季风季节,太阳辐射强,气温较高,大气氧化性较强,O₃主导大气氧化性,大气氧化性通过促进二次颗粒物生成使得PM_2.5浓度升高,夏季风季节以O₃对PM_2.5的促进作用主导城市大气复合污染变化;冬季风季节,太阳辐射弱,气温较低,大气氧化性较弱,高浓度的PM_2.5削弱太阳辐射抑制大气光化学,导致O₃生成率降低,冬季风季节以PM_2.5对O₃的抑制作用主导城市大气复合污染变化.     

COVID-19期间区域大气高污染发生的非线性动力机制

以长株潭城市群3个城市（长沙、株洲和湘潭）疫情期间（2020年1月24日~2020年5月31日）大气PM_2.5和O₃小时平均浓度时间序列数据为研究对象,对污染物日变化规律、长期持续性、多重分形性及自组织演化动力学特性进行研究.以期阐释疫情期间高污染事件发生及演化的内在动力机制.首先,对3个城市PM_2.5和O₃质量浓度的日变化规律进行分析,发现O₃呈现出昼高夜低的单峰型,而PM_2.5日变化规律表现出昼低夜高单峰型,与非疫情期间的特征有所差异.进一步,应用消除趋势波动分析法（DFA）、多重分形消除趋势波动分析法（MFDFA）和概率统计分析,研究了大气复合系统中PM_2.5和O₃质量浓度序列的长期持续性和多重分形结构.结果发现3个城市PM_2.5和O₃浓度序列均具有显著的长期持续性特征和较强的多重分形结构,同时,应用去趋势互相关分析法（DCCA）方法和多重分形去趋势互相关分析法（MFDCCA）对PM_2.5和O₃两者之间的互相关性进行了分析,发现PM_2.5-O₃之间的互相关也存在显著的长期持续性特征以及在不同时间尺度存在多重分形特征.进一步将疫情期间得到的非线性分析结果与2018年和2019年同期非疫情期间的结果进行了对比分析.最后,基于自组织临界理论（SOC）探讨了大气PM_2.5和O₃浓度时空演化的内在动力规律,并结合典型区域气象特征,阐明了SOC内禀动力机制可能是COVID-19疫情期间大气高污染形成的主导机制之一.疫情期间大气PM_2.5和O₃浓度并非分别独自演化,而是依然保持复杂的相互作用.静稳气象条件下,大气复合污染内部的非线性耦合作用可能达到动力学临界状态,将导致长株潭城市群在疫情期间仍有发生大气高污染的风险.     

2018—2021年京津冀及周边地区“2+26”城市PM2.5与O3污染特征及气象影响

为了解《打赢蓝天保卫战三年行动计划》期间(2018—2020年)以及之后(2021年)我国重点污染区域空气质量情况,并区分排放源控制与气象条件的贡献,本文利用逐小时监测的PM_2.5、O₃浓度以及气象要素数据,研究了2018—2021年京津冀及周边地区“2+26”城市PM_2.5与O₃污染特征,结合KZ (Kolmogorove Zurbenko)滤波方法定量分析了排放源与气象条件对PM_2.5与O₃浓度长期趋势的贡献. 结果表明:①2018—2021年“2+26”城市PM_2.5浓度年均值与O₃-8 h-90th浓度(O₃日最大8 h平均浓度的第90百分位数)均呈逐年下降趋势. 2018—2021年PM_2.5浓度年均值分别为60、57、51和45 μg/m3,河北省南部、河南省与山东省南部PM_2.5浓度年均值均较高;O₃-8 h-90th浓度分别为198、195、179和171 μg/m3,2018年保定市、石家庄市、聊城市与晋城市的O₃-8 h-90th浓度(>210 μg/m3)均较高,而2021年太原市O₃-8 h-90th浓度(192 μg/m3)较高. ②PM_2.5与O₃-8 h浓度(O₃日最大8 h平均浓度)的长期分量在大部分城市受气象条件影响较为明显. 受气象条件影响的PM_2.5浓度长期分量在2018—2020年无明显趋势,在2021年呈下降趋势;受排放源影响的PM_2.5浓度长期分量在2018—2020年呈下降趋势,在2021年无明显趋势. 受气象条件影响的O₃-8 h浓度长期分量在2018—2020年呈下降趋势,在2021年呈上升趋势;受排放源影响的O₃-8 h浓度长期分量在2018年呈下降趋势,在2019—2021年无明显趋势. ③11个气象因子中,温度和相对湿度对PM_2.5与O₃-8 h浓度变化的影响较大,当温度与相对湿度均比前一天升高时,更有利于PM_2.5与O₃-8 h浓度的同时升高. 研究显示,“2+26”城市PM_2.5与O₃污染受气象条件影响显著,温度与相对湿度的变化对判定PM_2.5与O₃-8 h浓度同时升高的现象有一定积极意义.      

焦作市PM2.5和PM10时空变化特征及其与气象因子的关系

为了研究焦作市大气中PM_2.5和PM₁₀污染状况,基于2018—2020年焦作市50个环境空气质量监测站点的PM_2.5和PM₁₀浓度逐时观测资料,结合气象资料,分析了焦作市PM_2.5和PM₁₀浓度的时空分布特征及气象因素影响。结果表明:1)焦作市PM_2.5和PM₁₀呈双峰型日变化,且具有显著的U形逐月变化规律及冬高夏低、春秋居中的季节性特征。2)2018—2020年PM_2.5和PM₁₀浓度年均值呈西南高东北低的空间差异性特征。与2018年相比,2020年修武县PM_2.5和PM₁₀浓度的下降幅度最大,分别为30.25%、22.72%。3) Spearman相关性分析表明,PM_2.5和PM₁₀浓度与气温、风速呈显著负相关;与气压呈显著正相关;相对湿度与PM_2.5浓度呈显著正相关,与PM₁₀浓度呈显著负相关。焦作市环保局监测站在东北风、西南风风向PM_2.5和PM₁₀浓度污染较重,博爱县清化镇、沁阳市西万镇和武陟县乔庙乡监测站在西南风风向易出现高浓度颗粒物。该研究结果可为日后工业地区大气污染防治,生产生活的合理规划与布局提供重要参考。     

2015—2020年湖北省PM2.5和臭氧复合污染特征演变分析

为揭示湖北省PM_2.5和臭氧(O₃)复合污染演变特征,基于湖北省17个地市的空气质量国控点和武汉市大气超级站组分监测数据,全面分析湖北省17个地市2015—2020年PM_2.5和O₃的时空变化特征及相关关系,探讨PM_2.5和O₃协同效应的成因机理. 结果表明:①2015—2020年,湖北省PM_2.5显著改善,平均降幅为4.7 μg/(m3·a),但冬季负荷仍较高,主要集中于中部地区;O₃污染凸显,平均增幅为3.8 μg/(m3·a),污染集中在4—10月的暖季,东部地区最严重,近两年超标天数已与PM_2.5相当. ②湖北省PM_2.5和O₃关联日趋密切,协同效应显著,日评价指标显示夏季二者呈显著正相关(相关系数为0.57),近两年当PM_2.5浓度≤50 μg/m3时,相关系数高达0.63;冬季PM_2.5浓度与O_x(O₃+NO₂)浓度呈正相关,尤其2020年东部城市二者相关性高达0.46,显示大气氧化性对PM_2.5二次污染的重要性. ③以武汉市为例,归纳PM_2.5和O₃复合污染的成因,暖季低PM_2.5背景下,高温、中等湿度和弱风速的气象条件以及VOCs和NO_x等前体物的高浓度排放,使得受VOCs主控的光化学反应加剧,易造成O₃污染,从而加强PM_2.5二次生成;冬季高的大气氧化性,叠加不利气象条件,促进颗粒物的二次生成,导致重污染时PM_2.5组分以硝酸盐等二次无机组分为主. 研究显示,湖北省PM_2.5和O₃协同控制重点为,在保持现有NO_x控制力度基础上强化VOCs控制,遏制暖季和东部区域O₃浓度上升,加强冬季和中部PM_2.5治理.