AR&AE：聚类解析北京臭氧变化特征

　　近年来，北京臭氧污染问题日益凸显，臭氧污染已成为制约首都空气质量持续改善的重要因素之一。对流层臭氧主要由氮氧化物和挥发性有机物发生光化学反应生成，也会受平流层-对流层交换和臭氧及其前体物的区域输送等天气过程影响。相比于月份、季节、年际等时间尺度的平均臭氧特征统计分析，聚类算法更有助于解析更短时间尺度天气过程对臭氧变化特征的影响。

　　中国科学院大气物理研究所与成都信息工程大学、北京市城市气象研究院合作，分别使用北京长期臭氧探空数据集（2001-2019年）和地面臭氧观测资料（2013-2020年暖季）开展聚类分析，并结合多源数据和方法（常规气象要素，卫星观测，再分析资料，轨迹模拟，PSCF潜在贡献源算法等）探讨北京地区对流层和近地层臭氧分布变化特征及其成因。对流层臭氧垂直特征研究表明，整体来说，由于同时受气象因子和臭氧前体物季节变化（暖季高VOCs、冷季高NOx）影响，北京地区对流层臭氧浓度呈暖季高、冷季低分布特征。聚类算法分类（图1）及其分类节点1、7的PSCF算法（图2）对比显示北京地区春夏季臭氧分布易受南部地区生物质燃烧活动影响，近些年华北平原生物质燃烧控制使得夏季对流层极高臭氧浓度出现频率有所减少。春冬季北京对流层臭氧分布易受平流层入侵和高纬地区臭氧输送影响（分类节点3），使得上对流层臭氧浓度显著升高。针对北京地面臭氧日变化特征开展聚类分析来探讨主要型态、时变特征及其气象和化学影响机制，研究结果表明，北京地面臭氧日变化可分为四种类型：整日偏低型、夜高昼低型、夜低昼高型、整日偏高型。其中，整日偏高型具有更长的时间持续性（平均可达2.3天）。夜间异常的边界层气象条件是推动夜间臭氧浓度偏高的主要推手，其中夜间对流外围的下沉补偿气流导致夜高昼低型的夜间高浓度臭氧，夜间低空急流导致整日偏高型的夜间高浓度臭氧（图3）。整日偏高型期间，大气甲醛柱浓度相较于整日偏低型有显著增长（71%），从而推动臭氧生成敏感性由VOC控制型向过渡型转变，有利于高浓度臭氧的生成。总体而言，整日偏高型的形成有赖于夜间低空急流输送与日间前体物浓度增长两方面条件的共同作用（图4）。

　　上述研究成果近期发表于Atmospheric Research和Atmospheric Environment期刊，第一作者分别为中科院大气物理研究所与成都信息工程大学联合培养硕士研究生曾芸枢、北京城市气象研究院廖志恒博士，通讯作者包括中科院大气物理研究所张金强研究员（AR、AE通讯）、李丹副研究员（AR合作通讯）、北京城市气象研究院权建农研究员（AE合作通讯）。该研究由国家自然科学基金项目（No. 42293321, 41975181, 42175188，41875183）资助。

　　文章连接：

　　Zeng Y., Zhang J*., Li D*., Liao Z., Bian J., Bai Z., Shi H., Xuan Y., Yao Z., and Chen H., 2023. Vertical distribution of tropospheric ozone and its sources of precursors over Beijing: Results from ～ 20 years of ozonesonde measurements based on clustering analysis. Atmospheric Research, 284, 106610. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2023.106610

　　Liao Z., Pan Y., Ma P., Jia X., Cheng Z., Wang Q., Dou Y., Zhao X., Zhang J.*, Quan J.*, 2023. Meteorological and chemical controls on surface ozone diurnal variability in Beijing: A clustering-based perspective. Atmospheric Environment, 295, 119566. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2022.119566

　　图1. 聚类算法分型9类对流层臭氧廓线

　　图2. 聚类算法分型节点1（a）和节点7（b）PSCF值及火点密度分布

　　图3. 地面臭氧四种日变化类型下边界层气象与臭氧演化特征

　　图4. 地面臭氧整日偏高型（即极端污染型）气象和化学机制概念模型

　　（来源：http://iap.cas.cn/gb/xwdt/kyjz/202302/t20230214_6675742.html）