第43卷第1期2023年1月Vol.43，No.1Jan.，2023环境科学学报ActaScientiaeCircumstantiae基于垂直观测数据融合的广州市臭氧污染过程分析张金谱1，2，3，裴成磊1，2，3，陈彦宁3，雷蕾3，王新明1，2，*，黄俊41.中国科学院广州地球化学研究所，有机地球化学国家重点实验室，广东省环境资源利用与保护重点实验室，广州5106402.中国科学院大学，北京1000493.广东省广州生态环境监测中心站，广州5100064.广州市气象台，广州511430摘要：了解O3污染的垂直分布对于充分理解O3在大气中的扩散和输送具有重要意义.本研究利用最优插值法实现了高塔与激光雷达O3观测数据的融合，并基于垂直观测融合数据对2021年10月广州市一次O3污染过程进行分析，结果表明：①不同时刻的O3浓度均大致呈现出随高度上升先升后降的变化趋势，平均相对高值主要分布在300~500m，最高值出现在400m附近.②结合边界层高度分析可知，白天的O3生成和扩散基本均在边界层以内进行，夜间普遍存在O3残留问题，而在污染日尤其显著，表明白天光化学反应生成的高浓度O3是夜间残留层中O3的来源.③污染期间，不同大气污染物形成了不同的垂直分层，具体表现为较高浓度的PM2.5和NO2在中、低层积累，而高层（约200~600m）则维持高浓度O3的污染垂直分布结构.推测原因在于南北气流对峙及夜间稳定边界层共同导致低层污染物累积于中心城区，而高层O3因得不到有效消耗而一直维持较高浓度的夜间残留.O3浓度的空间分布受水平风场、边界层高度和前体物浓度等多种因素的共同影响，对不同来源的数据进行融合利用，有助于进一步揭示O3的空间分布特征，为O3的科学防治提供依据.关键词：臭氧污染过程；数据融合；垂直分布文章编号：0253-2468（2023）01-0171-10中图分类号：X51文献标识码：AAnalysisofanozoneepisodeinGuangzhoubasedonverticalobservationdatafusionZHANGJinpu1，2，3，PEIChenglei1，2，3，CHENYanning3，LEILei3，WANGXinming1，2，*，HUANGJun41.StateKeyLaboratoryofOrganicGeochemistry，GuangdongKeyLaboratoryofEnvironmentalProtectionandResourcesUtilization，GuangzhouInstituteofGeochemistry，ChineseAcademyofSciences，Guangzhou5106402.UniversityofChineseAcademyofSciences，Beijing1000493.GuangzhouSub-branchofGuangdongEcologicalandEnvironmentalMonitoringCenter，Guangzhou5100064.GuangzhouMeteorologicalObservatory，Guangzhou511430Abstract：Gaininginsightintothev...
