【摘 要】
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当前我国沿海发达城市群大气臭氧（O3）污染严重，且污染的发生和发展受沿海气象条件影响明显.作为海岸附近典型的大气环流，海陆风对沿海地区大气污染物的生成和消散具有重要潜在贡献.本研究基于对2020年1月—2022年3月宁波沿海地区近地面空气质量和气象因子的连续监测，分析了海陆风对我国典型沿海城市大气O3浓度及其时间变化的影响.同时，在区分有、无海陆风的不同情景下，利用线性回归和随机森林模型对O3浓度
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.31300435,21976171）； 广西重点研发计划（No.桂科AB21220063）； 美丽中国生态文明建设科技工程专项（No.XDA23020301）；
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当前我国沿海发达城市群大气臭氧（O3）污染严重，且污染的发生和发展受沿海气象条件影响明显.作为海岸附近典型的大气环流，海陆风对沿海地区大气污染物的生成和消散具有重要潜在贡献.本研究基于对2020年1月—2022年3月宁波沿海地区近地面空气质量和气象因子的连续监测，分析了海陆风对我国典型沿海城市大气O3浓度及其时间变化的影响.同时，在区分有、无海陆风的不同情景下，利用线性回归和随机森林模型对O3浓度进行了模拟预测.结果表明，海陆风可显著促进沿海地区大气O3浓度的升高和污染事件的发生，海陆风日的O3浓度明显高于无海陆风日.与无海陆风发生时段相比，春、夏、秋、冬四季海陆风发生时段的O3超标率分别升高了19%、18%、38%和6%.海陆风天气下近地面大气相对静稳，污染物的局地循环和积聚是O3浓度升高的主要原因.随机森林模型对O3浓度的拟合效果明显优于线性回归模型，且全参数（气象因子和污染物）模型优于气象参数模型.在区分海陆风天气类型后，随机森林模型对沿海地区大气O3浓度的预测精度得到了明显提升.在本研究分析的环境变量中，风向和气温分别是海陆风发生时段和无海陆风发生时段影响O3浓度预测的主要气象变量，而二氧化氮（NO2）是影响O3浓度的主要大气污染物.此外，细颗粒物(PM2.5)对沿海大气O3浓度预测同样具有较大影响，宁波大气O3污染防治需要综合考虑细颗粒物与O3的协同作用.
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