随着城市化发展,臭氧前体物（VOC和NO_x）由于工业活动和机动车辆的排放迅速增加,在珠三角区域,臭氧已然超越颗粒物成为大气首要污染物。臭氧、NO_x和VOC之间的关系复杂且呈非线性,了解臭氧形成过程的控制因素对于理解区域光化学以及应用成本有效的控制策略是必不可少的。本研究采用廉价传感器和GC-MS法测定深圳市三个不同污染特征区域的臭氧、NO_x和VOC。分析实际大气样品中臭氧与其前体物的相关性,并基于EKMA曲线分析臭氧的敏感性,评价臭氧前体物减排方案的有效性。研究结论如下:通过表征臭氧、NO₂和NO传感器对温度和湿度的浓度响应,开发出最佳的校正算法。进校准行后的传感器满足数据质量目标（DQO）的不确定度,相关系数为0.9,平均误差小于10 ppb,可以提供高质量的数据。臭氧及其前体物污染特征研究结果表明,大学城、西丽和龙华臭氧8小时最大值最高浓度出现在8月分别为75 ppb、96 ppb和116 ppb,NO_x在4月到达最大浓度分别34 ppb、39 ppb、40 ppb,4月的VOC浓度最高9 ppb、16 ppb和22 ppb。臭氧浓度日变化规律在下午到达最大值,呈明显的单峰形态,而NO_x的日变化特征呈双峰的特征,在早晨和傍晚出现最大值。臭氧与NO_x、VOC的变化趋势呈明显的负相关,就VOC来说,在数量上烷烃和芳香烃占了89%,但芳香烃和烯烃对臭氧污染贡献更大为95%。NO₂/NO的比值表现为单峰型分布,但峰值比臭氧浓度的峰值出现的晚1-2小时。臭氧与其前体之间符合对数关系,VOC每减少1 ppb使臭氧增加26%,NO_x每减少1 ppb使臭氧增加7%,再现了光化学反应进程。通过光化学指示剂的比值,判断臭氧生成的敏感性区域处于VOC控制区。基于实测数据的臭氧等浓度曲线比经典EKMA曲线更好的表现了臭氧与其前体物高分辨率的浓度变化关系,但都反映了三个采样点均处于VOC控制区。对于臭氧前体物消减方案来说,VOC和NO_x以3:1消减效果最好,当VOC消减90%、NO_x消减30%时,大学城采样点臭氧浓度减少13 ppb（-24%）,西丽减少18 ppb（-21%）,龙华减少27 ppb（-28%）。单独消减VOC总量有助于减少臭氧浓度3-4 ppb,而因为处于VOC控制区,所以当NO_x单独消减时可能会使臭氧浓度水平略微增加1-2 ppb。