【摘 要】
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利用成都市2016～2018年O3逐时监测数据以及该时段同时次的地面气象观测资料,通过对O3日变化特征的分析,确定了表征研究区O3逐日污染潜势的四个关键时段,即全天时段(00:00～24:00)、日间时段(05:00～20:00)、O3超标时段(11:00～19:00)以及O3峰值时段(15:00～16:00).基于广义可加模型(Generalized Additive Model,GAM)分别构建了O3日最大8h滑动平均浓度(O3-8h)与上述四个时段气象要素之间的函数关系,分析了时间尺度变化对O3逐日
【机 构】
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成都信息工程大学大气科学学院,四川成都610225;高原大气与环境四川省重点实验室,四川成都610225;四川省生态环境监测总站,四川成都610091
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利用成都市2016～2018年O3逐时监测数据以及该时段同时次的地面气象观测资料,通过对O3日变化特征的分析,确定了表征研究区O3逐日污染潜势的四个关键时段,即全天时段(00:00～24:00)、日间时段(05:00～20:00)、O3超标时段(11:00～19:00)以及O3峰值时段(15:00～16:00).基于广义可加模型(Generalized Additive Model,GAM)分别构建了O3日最大8h滑动平均浓度(O3-8h)与上述四个时段气象要素之间的函数关系,分析了时间尺度变化对O3逐日污染潜势的影响.结果 表明:GAM模型可以很好地表征O3-8h与不同时段多气象要素之间的非线性关系.O3超标时段气象要素对O3逐日污染潜势具有最佳的指示意义,对应GAM模型的调整判定系数R2和方差解释率IRV分别为0.81和81.4％,模型模拟值与观测值的压轴回归决定系数R2为0.805.太阳辐射、相对湿度和气温是决定O3逐日污染潜势最重要的气象要素,但三者在GAM模型中的重要性排序会因时间尺度的变化而有所差异.
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