【摘 要】
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近年来城市臭氧(O3)污染问题日益突出，影响O3污染的关键气象因子尚不明确，因此分析典型城市——苏州的O3污染特征，探究O3污染的高影响气象因子，对该区域大气污染防治具有重要意义。基于苏州环境监测中心2015—2020年4～9月逐小时O3浓度数据及同期气象观测资料，应用相关分析和机器学习方法对其开展相关分析研究，结果表明：①6年间O3污染高发季，O3污染超标率均达20%以上，O3污染日数和以O3为
【基金项目】
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江苏省气象局青年基金项目（KQ202125）； 苏州市科技计划项目（SS201933）； 中国气象局预报员专项项目（CMAYBY2020-049）；
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近年来城市臭氧(O3)污染问题日益突出，影响O3污染的关键气象因子尚不明确，因此分析典型城市——苏州的O3污染特征，探究O3污染的高影响气象因子，对该区域大气污染防治具有重要意义。基于苏州环境监测中心2015—2020年4～9月逐小时O3浓度数据及同期气象观测资料，应用相关分析和机器学习方法对其开展相关分析研究，结果表明：①6年间O3污染高发季，O3污染超标率均达20%以上，O3污染日数和以O3为首要污染物的污染日数占比均逐年上升，O3污染问题日益凸显；②O3浓度存在单峰日变化特点，谷值出现在07:00前后，峰值出现在15:00～16:00；其与气温和太阳辐射能的日内变化趋势较一致，但其浓度峰值出现时刻又滞后于二者。2017年和2019年O3有典型的“周末效应”，周末较高的太阳辐照度对O3浓度升高有明显的正相关作用。O3浓度和污染超标率的月变化呈双峰型特征；③O3污染的发生受到多种气象条件的影响，日照时数在7h以上，气温在30℃附近，太阳辐照度在350～440kW·m-2之间，相对湿度在50%～75%之间，O3污染日数达最多，且强度达最强。当偏东风风速小于1.5 m·s-1时，或西南风风速小于3.5 m·s-1时，易发生O3中度污染；④运用机器学习方法构建的最优O3浓度预测模型对4、5、7和9月O3浓度有较好的预测能力，当O3浓度超过200μg·m-3时，预报值存在一定程度的低估和平滑，太阳辐射能对于O3浓度的影响最为明显，相对湿度影响次之，而气温和风重要性低于前二者。
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