该文利用乔治亚理工学院的Carlos Cardilino教授开发的OBM模型进行各种臭氧前体物对臭氧生成潜势的相对增量反应性(RIR)计算,用以分析臭氧生成NO、人为VOC(AHC)和天然VOC(NHC)的敏感性.该模式利用观测数据反推臭氧前体物的源效应,假设源效应的消减重新计算臭氧生成潜势(P<,O3-NO>),进而通过臭氧生成潜势的变化计算RIR.由于该方法输入的是观测数据而不是源排放数据,能够较为客观的反映实际大气的污染状况和臭氧与其前体物的敏感性,并避免了由于排放清单的不确定性带来的误差.此外,OBM模型作为一种诊断模型,不能用来预测到底消减多少臭氧前体物的排放才能达到臭氧污染标准,因此该模型只能作为更加精细的排放模型的一种补充.在OBM模型开发的基础上,该论文选择广州地区典型城市污染代表的广州市环境保护研究所和作为郊区代表的花都和新垦作为研究对象,主要内容包括:利用OBM模式研究上述地点的大气光化学过程,计算各臭氧前体物的RIR,分析臭氧生成对NO和VOC的敏感性,探讨上午NOC浓度不同情况对RIR的影响,研究在不同NO排放速率情况下臭氧生成同其前体物敏感性的变化.研究结果表明,代表典型城市型污染的广州市环境保护研究所在夏秋两季VOC的RIR高于NO的RIR,臭氧生成处于VOC控制区;代表郊区型污染的新垦和花都在夏秋两季NO的RIR高于VOC的RIR,臭氧生成处于NO<,x>控制区;上午NO浓度对VOC和NO的RIR也有很大影响,NO浓度的增加会导致NO的RIR降低,而VOC的RIR升高;由于天然VOC的排放比较弱,因此天然VOC的对臭氧生成的影响远小于人为VOC的影响.