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user: 4. 臭氧的气象成因 4.1. 臭氧浓度与气象要素的相关性分析 Table 6 Correlation coefficient between meteorological factors and ozone concentratio 气象因子 总云量 风速 本站气压 3 h变压 6 h降水 露点 能见度 温度 24 h变温 24 h变压 相对湿度 城市 相关系数 成都 2017夏季 −0.308 ** 0.224 ** −0.273 ** −0.559 ** −0.166 * 0.093 0.393 ** 0.814 ** 0.205 ** −0.068 −0.738 ** 2018夏季 −0.220 ** 0.245 ** 0.006 −0.551 ** −0.134 * −0.167 ** 0.382 ** 0.743 ** 0.204 ** 0.022 −0.735 ** 2019夏季 −0.328 ** 0.235 ** −0.288 ** −0.604 ** −0.115 −0.348 ** 0.383 ** 0.769 ** 0.123 −0.113 −0.784 ** 绵阳 2017夏季 −0.290 ** 0.304 ** −0.190 ** −0.513 ** −0.138 * −0.177 ** 0.294 ** 0.641 ** 0.193 ** 0.003 −0.710 ** 2018夏季 −0.272 ** 0.249 ** 0.039 −0.567 ** −0.051 −0.369 ** 0.385 ** 0.625 ** 0.103 −0.039 −0.758 ** 2019夏季 −0.283 ** 0.160 * −0.299 ** −0.594 ** −0.106 −0.365 ** 0.374 ** 0.731** 0.157* −0.270 ** −0.733 ** 德阳 2017夏季 a 0.182 ** −0.283 ** −0.492 ** −0.194 ** −0.054 0.300 ** 0.686 ** 0.212 ** −0.031 −0.773 ** 2018夏季 a 0.254 ** 0.077 −0.481 ** −0.118 −0.246* * 0.356 ** 0.595 ** 0.098 −0.035 −0.728 ** 2019夏季 a −0.186 ** −0.313 ** −0.552 ** −0.093 −0.355 ** 0.486 ** 0.738 ** 0.191 ** −0.222 * −0.801 ** 乐 山 2017夏季 −0.334 ** 0.285 ** −0.337 ** −0.526 ** −0.169 * −0.184 ** 0.447 ** 0.775 ** 0.153 * −0.106 −0.794 ** 2018夏季 −0.287 ** 0.260 ** −0.115 −0.593 ** −0.138 * −0.235 ** 0.554 ** 0.750 ** 0.203 ** −0.109 −0.811 ** 2019夏季 −0.364 ** 0.410 ** −0.342 ** −0.537 ** −0.117 −0.239 ** 0.487 ** 0.740 ** 0.134 −0.202 * −0.742 ** 眉山 2017夏季 a 0.314 ** −0.317 ** −0.520 ** −0.152 * −0.131 * 0.526 ** 0.803 ** 0.218 ** −0.069 −0.784 ** 2018夏季 a 0.291 ** −0.018 −0.599 ** −0.120 −0.166 ** 0.514 ** 0.750 ** 0.167 ** −0.089 −0.811 ** 2019夏季 a 0.319 ** −0.336 ** −0.614 ** −0.156 * −0.185 * 0.491 ** 0.742 ** 0.116 −0.098 −0.768 ** 雅安 2017夏季 −0.378 ** −0.032 −0.459 ** −0.327 ** −0.006 0.404 ** 0.230 ** 0.764 ** 0.099 −0.042 −0.503 ** 2018夏季 −0.308 ** −0.109 −0.069 −0.356 ** 0.004 0.076 0.008 0.562 ** 0.101 −0.061 −0.516 ** 2019夏季 −0.416 ** −0.141 −0.434 ** −0.464 ** −0.087 0.089 0.063 0.726 ** 0.084 −0.138 −0.660 ** 表6. 气象因子与臭氧浓度的相关系数 注： ** 为通过0.01相关性检验； * 为通过0.05相关性检验；a为由于变量为常量，因此无法进行计算。 O 3 浓度受众多气象要素的影响，现选取总云量、风速、本站气压、3小时变压、6小时降水、露点、能见度、温度、24小时变压、24小时变温、相对湿度做相关分析。由表6可知，成都平原O 3 浓度与总云量、本站气压、3 h变压、6 h降水、相对湿度呈负相关，与温度呈正相关，且O 3 浓度与温度相关性最好，相对湿度次之。其中雅安市的相对湿度与臭氧浓度的相关系数相比于其他城市较小，可能与独特地形造成的“雅安天漏”有关，夏季降水量多 [ 31 ]，空气湿度大且变化变化幅度小，则表现为相对湿度与臭氧浓度相关性较弱。 4.2. 气象要素对的臭氧浓度的影响 风速对O 3 浓度有水平扩散稀释作用和对流引起上层O 3 向下层输送混合作用，两种作用可叠加 [ 32 ]。由图5可得，成都平原各市风向分布均匀，地面风速主要集中于0~2 m/s。当臭氧浓度大于等于200 μg/m 3 时，风速一般为小于等于3 m/s，且风速为0 m/s时臭氧浓度超标的概率小于风速为1~2 m/s时臭氧浓度超标的概率。成都市地面风速大于3 m/s时，主要起扩散作用。绵阳市地面风向为偏南风时出现臭氧污染的概率较大。德阳市地面风向为东南时，臭氧超标概率较高。乐山市地面风向为偏北时，臭氧浓度较小。眉山市较易出现地面风的第二种作用，使臭氧自上向下输送。雅安市地面风速为成都平原各市中最小。 图5. 成都平原各市风向风速与臭氧浓度的关系 由图6可以出，成都平原各市臭氧浓度受温度影响最大，具有明显正相关性，当温度为20℃~25℃、相对湿度大于70%时，臭氧浓度偏低；当温度大于25℃，3小时变压小于1.5 hpa、相对湿度小于70%时，臭氧浓度偏高。绵阳市、乐山市、雅安市在相对湿度大于70%时，臭氧浓度均低于污染限值。成都市、眉山市臭氧浓度超标时，相对湿度小于70%的频率较高，即相对湿度小于70%时易出现臭氧污染。眉山市在2017~2019夏季中相对湿度达100%的天数最多，共128天。德阳市在温度为25℃~30℃、3小时变压时小于2 hpa、相对湿度高达70%以上时，出现臭氧污染的几率仍较高。 图6. 成都平原各市3小时变压、相对湿度、温度与臭氧浓度的关系 4.3. 臭氧与气象要素的回归分析 由上述分析相关分析可得，近地层O 3 浓度受多个基本气象要素制约，又因各个基本参数对O 3 浓度产生的相关影响的显著程度不同，现选取对成都平原各市相关性均较好(相关系数 > 0.3)的3小时变压、能见度、温度和相对湿度这4个参数对O 3 浓度进行线性回归分析。 由于4参数对成都平原各城市O 3 浓度线性回归分析时，虽回归模型通过α = 0.01的显著性检验，但某个参数显著性不明显，故需要对城市进一步分析敏感型参数，再逐个引入标准化回归方程。如表7所示，每个回归模型均需进行联合假设检验(F-test)，成都市O 3 浓度Y的最优参数分别为温度X 1 、相对湿 Table 7 Linear stepwise regression model optimal parameter 城市 模型入选参数 非标准化系数 标准系数B 0 t sig R B 标准误差 成都 常量 73.149 28.963 — 2.526 0.012 0.840 温度 7.030 0.683 0.411 10.290 0.000 相对湿度 −193.197 15.835 −0.542 −12.200 0.000 能见度 −0.871 0.234 −0.116 −3.730 0.000 绵阳 常量 154.689 20.557 — 7.525 0.000 0.774 温度 1.549 0.512 −0.561 −13.406 0.000 相对湿度 −154.825 11.549 −0.561 −13.406 0.000 能见度 −0.416 0.150 −0.082 −2.769 0.006 3 h变压 −0.953 0.109 −0.249 −8.711 0.000 德阳 常量 214.912 24.180 — 8.888 0.000 0.779 温度 2.379 0.571 0.172 4.166 0.000 相对湿度 −226.934 13.512 −0.714 −16.794 0.000 能见度 −0.876 0.168 −0.155 −5.197 0.000 乐山 常量 82.123 21.385 — 30840 0.000 0.805 温度 3.607 0.519 0.282 6.948 0.000 相对湿度 −147.976 12.448 0.486 −11.888 0.000 3 h变压 −0.426 0.105 −0.112 −4.058 0.000 眉山 常量 40.130 21.180 — 1.895 0.059 0.824 温度 5.657 0.523 0.382 10.822 0.000 相对湿度 −127.388 11.104 −0.409 −11.473 0.000 3 h变压 −0.519 0.118 −0.119 −4.3931 0.000 雅安 常量 −1.392 19.224 — −0.072 0.942 0.723 温度 5.461 0.407 0.598 13.426 0.000 相对湿度 −53.784 11.620 −0.235 −4.628 0.000 能见度 −0.956 0.126 −0.259 −7.823 0.942 表7. 线性逐步回归模型最优参数 度X 2 、能见度X 3 ，建立的最优回归方程为式1；绵阳市O 3 浓度Y的最优参数分别为温度X 1 、相对湿度X 2 、3 h变压X 3 、能见度X 4 、，建立的最优回归方程为式2；德阳市O 3 浓度Y的最优参数分别为温度X 1 、相对湿度X 2 、能见度X 3 、，建立的最优回归方程为式3；乐山市O 3 浓度Y的最优参数分别为温度X 1 、相对湿度X 2 、3 h变压X 3 ，建立的最优回归方程为式4；眉山市O 3 浓度Y的最优参数分别为温度X 1 、相对湿度X 2 、3 h变压X 3 、，建立的最优回归方程为式5；绵阳市O 3 浓度Y的最优参数分别为温度X 1 、相对湿度X 2 、能见度X 3 、，建立的最优回归方程为式6。 Y = 73 . 149 + 7 .0 3X 1 − 193 . 197X 2 − 0. 871X 3 (1) Y = 154 . 689 + 1 . 549X 1 − 154 . 825X 2 − 0. 416X 3 − 0. 953X 4 (2) Y = 214 . 912 + 2 . 379X 1 − 226 . 934X 2 − 0. 876X 3 (3) Y = 82 . 123 + 3 . 6 0 7X 1 − 147 . 976X 2 − 0. 426X 3 (4) Y = 4 0. 13 + 5 . 657X 1 − 127 . 388X 2 − 0. 519X 3 (5) Y = − 1 . 392 + 5 . 461X 1 − 53 . 784X 2 − 0. 956X 3 (6)