本文以西安市2016年13个国控空气自动监测站的监测数据为分析对象。草滩环境空气自动监测站（以下简称自动站）为对照点，其他12个自动站为评价点；所有站点基本满足《环境空气质量监测点位布设技术规范（试行）》（HJ 663——2013）中对空气质量对照点、评价点的相关要求，能客观反映当地的环境空气质量状况。各站点位置情况详见图1。

西安市O₃超标现象集中出现在4～9月，O₃的月浓度和各月O₃日浓度最大值的逐月变化特征均呈单峰型见图2。

图2可见，西安市O₃超标现象集中出现在4～9月，6月达到峰值，这一现象与4～9月的太阳直射位置变化、大气稳定度及空气对流强度有关。太阳直射位置在赤道和北回归线之间并于夏至日（6月20～22日）直射北回归线。地处北回归线以北的西安市4～9月太阳辐射强度、日照时长和温度均处在一个较高的水平，利于光化学反应。4～9月相比其它月份大气处于不稳定状态，空气对流也较强，平流层O₃向对流层的输送也会增加O₃浓度。

曲静等^[2]关于1961～2014年西安市秋淋气候特征研究指出，7～9月西太平洋副热带高压南退时，其西部边缘携带大量暖湿气流，与其北部持续不断分裂南下的冷空气在陕西省中南部上空汇合，形成持续性长、强度高的降水过程。2016年7～9月副热带高压活动的水汽输送和降水是导致2016年西安市O₃的月浓度峰值出现在6月的主要原因。水汽输送和降水致使总云量和大气水汽含量增多，在一定程度上减弱了太阳辐射强度，间接导致O₃的光化学反应减弱，最终致使O₃的月浓度及每月日浓度最大值逐月有所回落。

西安市全年、典型O₃污染期（4～9月）和非典型O₃污染期（1～3月、10～12月）的O₃浓度日变化特征均呈现明显的单峰型变化规律见图3。

图3可见，最小值出现在早上7时，峰值出现在15和16时。每日从8时开始，随着交通高峰期的到来及太阳照射强度的增加，O₃浓度逐渐增加；14～17时，太阳辐射强度达到峰值，受太阳辐射强度影响的光化学反应强烈，O₃转化效率和O₃浓度也达到峰值；16时后随着太阳辐射强度和温度的逐渐减弱，O₃浓度开始缓慢下降，从22时至凌晨7时O₃浓度一直维持在较低水平。

西安市各站点O₃年浓度见表1。

表1可知，介于147～186 μg·m⁻³之间，其中草滩站点最高，兴庆小区站点最低；典型O₃污染期各站点O₃浓度介于158～206 μg·m⁻³之间，其中草滩站点最高，兴庆小区站点最低。基本呈现城区O₃浓度低、郊区O₃浓度高的特征。周艳明等^[3]对广州城区站点和郊区站点O₃浓度比较结果同样得出了城区站点O₃浓度低于郊区站点现象。导致城区O₃浓度低、郊区O₃浓度高的原因是城区机动车排放尾气排放量高于郊区，机动车尾气中含有大量的NO，可以抵消部分O₃光化学反应生成的O₃。

典型污染期和非典型污染期，西安市O₃日浓度分布分别呈现“哑铃型”、“梭型”和“长尾型”分布特征见图4。

典型O₃污染期O₃和NO₂的监测数据相关性分析得出，NO₂与O₃呈现负相关性，相关系数为−0.526 4。典型、非典型O₃污染期间NO₂与O₃小时数据拟合分析结果显示，NO₂的日变化特征与O₃日变化特征刚好相反见图5。

图5可知，随着太阳辐射强度增强，O₃的光化学反应加强，NO₂和OH⁻自由基生成HNO₃，RC(O)O₂和NO₂生成RC(O)O₂NO₂^[4-5]，O₃不断增多，NO₂逐渐减少。再次验证了二者较好的负相关性。

非典型污染期NO₂日小时浓度明显高于典型期，但非典型污染期O₃日小时浓度值均低于典型期，进一步说明NO₂对O₃的影响受太阳辐射强度和日照时长影响较大。

典型O₃污染期O₃和CO的监测数据进行相关性分析得出，CO负相关性次于NO₂，相关系数为−0.375 7。典型、非典型O₃污染期间CO与O₃小时数据拟合分析结果显示，CO的日变化特征与O₃日变化特征刚好相反见图6，再次验证了二者较好的负相关性。

温度和O₃浓度的日变化规律非常相似见图7。

图7可知O₃与温度间存在很好的正相关性。典型O₃污染期，日最高气温越高，O₃超标概率越大，见表2。日最高气温低于25 ℃时未出现超标现象，日最高气温高于26 ℃时开始出现超标情况，日最高气温高于30 ℃时，超标率达到32%。表明气温高于26 ℃时利于空气中O₃快速增多，关注每日高于26 ℃时段，对O₃超标预报有一定指示意义。

O₃典型污染期，相对湿度日变化规律与O₃日变化规律相反见图8。

图8可见，典型O₃污染期，随着相对湿度的增加O₃超标概率逐渐减少。说明二者存在很好的负相关性。不同相对湿度范围O₃超标率见表3范围在1%～21%之间，其中RH≤60%时，O₃超标率最高；RH>80%时，O₃超标率最低。

不论是日数据拟合结果还是不同湿度下O₃超标概率分析结果均显示二者呈现出一定的负相关性。这一现象一方面与高湿天气条件下云层较厚有关，云层较厚间接致使O₃形成的光化学反应条件太阳辐射减弱，从而影响O₃的生成；另一方面高湿天气条件下水汽含量增多，水汽溶解少量O₃有关。有研究指出，云中液相自由基发生反应时，自由基总量会明显减少，导致产生的O₃减少，O₃生成率下降30%～90%^[6]。

典型O₃污染期，随着风速的增加O₃超标率逐渐减少。不同风速范围O₃超标率见表4。

表4可知，范围在11%～22%之间，其中风速<1 m·s⁻¹时，O₃超标率最高；风速≥4 m·s⁻¹时，O₃超标率最低。这是由于风速较大的气象条件有利于大气污染物的扩散，同时对光化学反应的发生有一定的抑制作用。

典型O₃污染期，晴天和多云天O₃超标概率较阴雨天高。晴天（总云量小于3）、多云（总云量介于3～7之间）、阴雨（总云量大于7或有降水）O₃超标率分别为22%、29%和7%。这一现象主要与云层的垂直输送作用和云层的体积、含水量有关。云层的垂直输送作用可以改变物质的垂直分布，进而影响云层中的化学反应过程；而云层的体积、含水量会改变辐射通量、湿沉降等改变了光化学反应过程。

2016年6月15至21日，为期7 d。其中，良3 d，轻度污染2 d，中度污染2 d。O₃浓度及气象因子统计结果见表5显示，6月15日风速高达3.6 m·s⁻¹，风速过大是导致O₃浓度较低的原因之一。6月16～20日持续高温（34～37 ℃）、低湿（36%～49%）、小风（<3 m·s⁻¹）天气，利于O₃生成和积累，O₃浓度持续升高，并于20日达峰值；21日，空气相对湿度(60%)有所上升，温度(33 ℃)小幅下降，O₃浓度下降，相对湿度过高是该天O₃浓度低的原因之一。由上可知，O₃典型污染天的气象特征为高温、低湿、小风的晴天或多云天气。

2016年6月15日至21日O₃、NO₂、CO、气温、相对湿度和降水量小时变化趋势见图9。

图9可见，虚线部分为过程中日O₃小时浓度最大值时间点的上述参数的小时值。如图9中虚线部分所示，该段污染期间O₃小时浓度最大值与气温最大值、二氧化氮最小值、相对湿度最小值、一氧化碳最小值近乎出现在同一时间段。进一步验证了O₃浓度与气温的正相关性，与二氧化氮、相对湿度、一氧化碳的负相关性。

1）西安市O₃污染时间分布及浓度分布特点分析结果显示，典型污染期主要集中在4～9月，浓度分布特征成“梭型”，这期间太阳辐射强度、日照时长和温度均处在一个较高的水平，利于光化学反应。受太阳辐射日变化影响，O₃日典型污染特征呈单峰型。所以解决重点时期重点时段的O₃污染问题显得至关重要。

2）西安市O₃污染空间分布特征显示，城区汽车尾气排放大量NO，消耗部分O₃，致使城区O₃浓度低于郊区。

3）对西安市O₃生成机理的初步探究得出，在O₃出现最大值时NO₂浓度出现最小值。再次验证了O₃为二次污染物，且NO₂是西安市O₃生成一个重要前体物。加强NO₂减排力度，是O₃污染防治的重要措施。

4）气象要素和O₃超标概率的分析结果显示，26 ℃是西安市O3超标的指示温度，为西安市O₃预报工作提供了一定量化理论基础。

5）O₃污染典型案例的分析显示，O₃污染生成的有利气象条件是高温、低湿、小风。建议高温、低湿、小风天应加大O₃前体物的减排力度，做好防范工作。>前体物的减排力度，做好防范工作。