山东省环境空气中PM2.5与O3的复合污染特征与时空变化趋势

张 淼，丁 椿，孟 赫，高 健，李 彦，王桂霞，林晶晶，许 杨*

1.山东省生态环境监测中心，山东 济南 250101

2.中科三清科技有限公司，北京 100029

3.山东省青岛生态环境监测中心，山东 青岛 266003

4.中国环境科学研究院，北京 100012

2016—2020 年(“十三五”时期)是我国污染防治攻坚战全面开展的五年，全国环境空气质量显著改善[1-3].《中国生态环境状况公报》数据显示，337个地级及以上城市(简称“337个城市”)优良天数比例由2016年的83.1%升至2020年的87.0%，但仍存在超标城市较多(2020年337个城市中PM2.5、PM10、O3、NO2超标城市数量分别为 125、78、56、6个)、O3超标日趋严峻(2020年337个城市O3超标天数为6 026 d，因O3超标损失的优良天数比例达4.5%)等问题[4]，我国大气污染由煤烟型向复合型污染转变[5-7].京津冀及周边、汾渭平原、长三角等地区的PM2.5和O3浓度均较高，超标城市较多，已表现出明显的区域大气复合污染特征.山东省位于京津冀和苏皖鲁豫交界地区，受前体物大量排放、区域传输的共同影响，环境空气污染形势严峻.2021年山东省以O3为首要污染物的污染天数占总污染天数的比例为41.3%，已连续3年超过PM2.5，在一定程度上抵消了PM2.5的治理成果，PM2.5和O3复合污染特征突出.文献报道PM2.5和O3具有复杂的耦合关系，二者具有相同的前体物—氮氧化物(NOx)和挥发性有机物(VOCs)[8-9]，并通过辐射效应、非均相反应和光化学反应等相互作用、相互影响[10-12]，使得二者协同减排具有复杂性和艰巨性[13]，且高浓度PM2.5和O3会对大气环境、人体健康和气候等造成不同程度的危害[14-15]，因此系统回顾“十三五”时期山东省PM2.5-O3复合污染演变规律具有重要意义.

山东省机动车保有量和工业排放均居全国前列，产业分布具有一定空间性差异，且地形复杂多样，中部山地突起，东临渤海和黄海，沿海地区空气质量明显优于内陆地区[16]，因此，探究山东省环境空气质量的时空分布特征是非常有必要的.目前针对山东省PM2.5-O3复合污染的研究大多针对单个城市，例如：吴双利等[17]发现，“十三五”期间PM2.5对滨州市空气质量的影响最为直接，O3在影响空气质量方面的占比逐年增大；
赵修敏等[18]研究表明，做好O3污染防治可提高聊城市优良天数比例，而做好PM2.5防治可减少重污染日出现；
王悦静等[19]发现，“十三五”期间烟台市大气污染由煤烟型污染向复合型污染转变，PM2.5污染负荷系数波动下降，O3污染负荷系数逐年上升.相关学者对山东省整体环境空气质量的研究较少，仅隋玟萱等[20]初步分析了2015年PM2.5和O3污染的时空分布特征，周梦鸽等[21]探讨了山东省PM2.5浓度与人口密度和城镇化率等社会经济要素及气象要素的关系.该研究分析“十三五”期间山东省PM2.5和O3的时空变化特征，研究PM2.5和O3在不同区域之间的协同性和差异性，以及山东省PM2.5-O3复合污染演变的年际变化，以期为山东省及周边地区PM2.5-O3复合污染的协同管控提供理论指导；
另外，该研究探讨了二者与气象要素及前体物的相互关系，统计PM2.5-O3复合污染日的气象因子阈值，以期为科学认识PM2.5-O3复合污染影响因素、制定区域污染协同控制措施提供重要技术支持.

1.1 数据来源

选取山东省为研究区域，研究时段为2016年1月 1日—2020年 12月 31日，PM2.5、PM10、SO2、O3、NO2和CO监测数据来源于山东省国控和省控城市环境空气质量自动监测点位(简称“空气监测站”)，空气监测站分布见图1.按照《城市环境空气质量排名技术规定》(环办监测[2018]19号)统计空气质量综合指数.监测设备运行符合《环境空气质量自动监测技术规范》(HJ/T 193—2005)的相关要求.根据《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中数据有效性规定，剔除因仪器故障校准及其他不可控因素导致的无效数据，按照要求对原始数据取日均值、月均值.根据《环境空气质量评价技术规范(试行)》(HJ 663—2013)，统计城市尺度污染物浓度时，至少有75%的城市空气监测站参与统计.按照《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ 633—2012)进行常规污染物的年度评价，PM2.5、PM10、SO2、O3、NO2和CO的年评价值分别为PM2.5年均浓度值、PM10年均浓度值、SO2年均浓度值、O3日最大8小时滑动平均值的第90百分位数、NO2年均浓度值和CO 24小时平均第95百分位数.气象数据〔温度(T)、相对湿度(RH)、气压(P)和风速(v)〕取自山东省16市气象代表监测站的逐3 h数据，并取算数平均值作为各市日均值，取16市日均值的算术平均值计算年均值.

图1 山东省国控和省控环境空气监测点分布Fig.1 Location of national and provincial ambient air quality monitoring sites in Shandong Province

1.2 PM2.5和O3超标的界定

根据《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ 633—2012)，将O3日最大8小时滑动平均值(O3_8 h)污染等级划分为 5 个等级：优 (0～100 μg/m3)、良 (101～160 μg/m3)、轻度污染 (161～215 μg/m3)、中度污染 (216～265 μg/m3)和重度污染 (266～800 μg/m3).将日PM2.5污染等级划分为6个等级：优(0～35 μg/m3)、良 (36～75 μg/m3)、轻度污染 (76～115 μg/m3)、中度污染 (116～150 μg/m3)、重度污染 (151～250 μg/m3)和严重污染 (＞250 μg/m3)，取 O3_8 h 浓度超过 160 μg/m3且PM2.5日均浓度超过75 μg/m3日定义为PM2.5-O3复合污染日，O3_8 h浓度超过 160 μg/m3且PM2.5日均浓度小于75 μg/m3日定义为O3污染日，O3_8 h浓度小于 160 μg/m3且 PM2.5日均浓度大于 75 μg/m3日定义为PM2.5污染日，并统计2016—2020年各市PM2.5-O3复合污染日、O3污染日和PM2.5污染日对应的气象要素阈值.

1.3 数据统计

1.3.1 PM2.5-O3复合污染日、O3污染日和PM2.5污染日下的气象因素分布统计

以空气监测站所在的城市主城区是否沿海为依据，将山东省划分为2个区域：沿海地区(日照、青岛、威海和烟台4市)和内陆地区(济南、淄博、枣庄等12市)，对各市2016—2020年PM2.5-O3复合污染日、O3污染日和PM2.5污染日3种不同情景下不同气象因素的平均值进行统计分析.

1.3.2 双变量相关分析

运用SPSS 22.0软件进行双变量相关分析，对各市每日PM2.5和O3_8 h与其主要前体物(SO2、NO2和CO)的日均浓度(01：00—翌日00：00的平均浓度)和各气象因子(T、RH、P和v)的日均数据(原始数据为逐3 h数据，取算数平均得到日均数据)的响应关系进行判断，并根据相关系数评价各因子对PM2.5和O3_8 h浓度的影响，研究时段为2019年1月1日—2020年12月31日.

2.1 山东省整体空气质量变化趋势

2.1.1 常规污染物的变化特征

山东省2016—2020年常规污染物年评价值、空气质量综合指数、年均优良天数、重污染天数占比、年均气温和年均相对湿度如表1所示.全省平均空气质量综合指数年均值逐步下降，2020年为4.84，与2016年相比下降了23.1%.据2020年《中国生态环境状况公报》报道，2020年我国城市空气质量排名较差(按照综合指数排名)的20个城市中，山东省有淄博市、济南市、枣庄市、聊城市和滨州市5市在列，说明尽管山东省空气质量总体改善，但在全国仍处于相对较差水平.2020年山东省优良天数占比为70.1%，重度污染天数占比为2.4%；
与2016年相比优良天数占比升高7.1%，重度污染天数占比降低3.5%.2020年山东省 SO2、NO2、PM2.5、PM10和 O3年评价值分别为 12、31、45、80 和 172 μg/m3，CO 年评价值为 1.4 mg/m3，其中SO2、NO2和CO三项指标达到一级浓度标准 (GB 3095—2012)，PM2.5、PM10和 O3三项指标分别超过相应二级浓度标准(GB 3095—2012)的28.6%、14.3%和7.5%，可见这三项指标距离达标仍有距离.由2020年《中国生态环境状况公报》可知，2020年337 个城市 PM2.5、PM10、O3、SO2、NO2和 CO 年评价值分别为 33、56、138、10、24 μg/m3和 1.3 mg/m3；
京津冀及周边地区分别为 51、87、180、12、35 μg/m3和1.7 mg/m3；
长三角地区分别为 35、56、152、7、29 μg/m3和1.1 mg/m3；
山东省2020年六项污染物明显高于全国和长三角平均水平，低于京津冀及周边平均水平，可见山东省环境空气污染问题较为突出.《山东省深入打好蓝天保卫战行动计划(2021—2025年)》要求，到2025年全省空气质量优良天数比例达到72.5%，重度污染天数比例不超过0.8%，PM2.5年均浓度达到38 μg/m3，O3浓度保持稳定.以 2020 年为基准，优良天数比例还需提升2.4%，重度污染天数比例还需下降1.6%，PM2.5年均浓度还需降低15.6%，O3也需采取针对性措施进行管控.

表1 2016-2020年山东省常规污染物、优良日和重污染日率、综合指数及气象要素平均值Table 1 Annual average values of air pollutants, proportions of excellent, good and heavily polluted days, composite air quality index and meteorological parameters in Shandong Province from 2016 to 2020

与2016年相比，山东省2020年各污染物浓度的降幅表现为 SO2(61.3%)＞PM10(29.8%)＞PM2.5(28.6%)＞CO(26.3%)＞NO2(11.4%).这说明山东省“十三五”期间重点加强了对一次颗粒物、SO2和NOx的管控，从而使得 PM2.5浓度大幅下降[22].另外，2019 年 NO2、PM10、PM2.5、O3年评价值较 2018 年稍有升高，从气象条件看，2019年冷空气强度稍弱于往年，全省平均气温在2016—2020年中最高，相对湿度较2018年升高，高温条件有利于O3的生成和累积，高湿环境有利于颗粒物升高，使得该年多项污染物浓度反弹.

“十三五”期间山东省O3年评价值波动上升，2020年O3年评价值较2016年上升9.6%，其中2017年同比上升8.9%，2018稍有下降，2019年同比回升10.0%，2020年同比下降7.5%.冯子钰等[23]研究表明，虽然电厂等高架源NOx管控成效显著，但近地面NOx管控相对欠缺，导致O3呈升高趋势.另外，O3年评价值在2020年下降明显，可能是以下两方面原因：一是2018年生态环境部颁布的《京津冀及周边地区2018—2019年秋冬季大气污染综合治理攻坚行动方案》首次提出O3前体物VOCs的综合治理专项行动[24]，山东省深入落实了VOCs的管控；
二是2020年全省平均气温较2019年明显下降，相对湿度有所上升，低温高湿的气象条件和前体物的减少不利于O3的生成和累积.

2.1.2 首要污染物特征

2016—2020 年山东省各污染物作为首要污染物天数如表2所示，“十三五”期间山东省空气质量超标的三项主要污染物为PM2.5、O3_8 h和PM10，NO2为首要污染物出现的天数较少，SO2为首要污染物仅在2016年出现0.1 d，CO未出现其为首要污染物的情况.以O3_8 h为首要污染物的天数在2016年低于PM2.5和PM10，但2017年起已成为首要污染物天数最多的污染物，且呈逐年上升趋势，2020年较2016年增加46.1 d.PM2.5为首要污染物的天数在2016年最高(132.3 d)，2017—2018年逐步下降，且低于PM10和O3_8 h，2019年和2020年逐步上升，并在2020年超过PM10，成为仅次于O3_8 h的污染物.PM10为首要污染物的天数在2016—2018年变化不大，2019年和2020年出现显著下降，2020年较2016年下降26.0 d.以NO2为首要污染物的天数虽较少，但呈上升趋势(由1.8 d升至6.9 d).以上说明PM2.5和O3是影响山东省环境空气质量最主要的污染物，PM10为首要污染物的天数逐步下降，NO2为首要污染物的天数稍有上升.

表2 2016-2020年山东省各污染物作为首要污染物的天数Table 2 The number of the days of different primary pollutants in Shandong Province from 2016 to 2020

2.1.3 PM2.5和O3污染等级变化特征

统计“十三五”期间山东省各市O3_8 h和PM2.5不同污染等级天数占比，结果如图2所示.各市PM2.5平均超标率(轻度及以上污染等级占比)呈现波动下降趋势，由2016年的27.3%降至2020年的15.6%.PM2.5超标日中轻度污染占比在50%～60%之间，中度和重度污染占比接近，严重污染出现相对较少，累计出现PM2.5重度及以上污染995 d，其中严重污染84 d.与2016年相比，2020年全省PM2.5污染等级为优的天数占比增加了60.9%，其他污染等级占比均有所下降.各市O3_8 h平均超标率由2016年的9.6%升至2019年的19.5%，2020年有小幅下降，但较2016年上升4.7%.O3_8 h超标日中轻度污染占比在80%以上，中度及以上污染日出现较少.O3_8 h污染等级为优的总天数降低了14.3%，其他等级占比均升高，中度和重度污染增加较明显，累计出现O3_8 h中度及以上污染共575 d，其中重度污染15 d.

图2 2016-2020年山东省PM2.5及O3_8 h污染等级占比Fig.2 Proportions of levels of PM2.5 and O3 pollution in Shandong Province from 2016 to 2020

2.2 山东省PM2.5和O3的时空分布特征

2.2.1 PM2.5和O3空间分布特征

“十三五”期间山东省PM2.5和O3分布都呈现“内陆地区高于沿海地区、西部地区高于东部地区”的特点(见图3).PM2.5年评价值呈现由东向西逐步递增的分布特征，2016—2018年PM2.5年评价值最高的城市均为聊城市，2019年为枣庄市，2020年为聊城市和枣庄市并列.2016年山东省内陆地区已呈现明显的区域性污染特征，2017年污染较重区域明显缩小，2018年西部城市(尤其是德州市、聊城市、济南市、滨州市和菏泽市)PM2.5年评价值明显降低，污染区域进一步缩小，在2019年PM2.5年评价值维持在与2018年相近水平后，2020年PM2.5污染空间分布进一步缩小，且东部城市呈现更明显的低值分布，平均降幅在15%以上.

图3 2016—2020年山东省PM2.5及O3年评价值的空间分布Fig.3 Spatial distribution of the annual average concentrations of PM2.5 and O3 in Shandong Province

O3年评价值在内陆城市高于沿海城市，且中北部内陆城市高于南部内陆城市.O3污染区域与PM2.5相比更为分散，2016—2020年O3年评价值最高的城市分别为德州市、泰安市、聊城市、滨州市(聊城市和滨州市并列)和淄博市.O3污染影响区域呈现逐步扩大趋势，2016年污染区域较分散，至2019年已呈现明显的区域性污染特征，2020年多数城市O3污染明显减轻.PM2.5和O3年评价值均在中西部地区较高，且已呈现明显的大气复合污染特征，在下一步的管控中应对该区域采取更有针对性的措施.

2.2.2 PM2.5和O3时间分布特征

由图4可见，2016—2020年各年PM2.5年评价值均高于国家二级浓度限值(35 μg/m3)的城市超过12个，仅威海市持续达标，烟台市、青岛市分别在2017—2020年、2018年和2020年达标，超标城市数量由2016年的15个降至2020年的13个.2020年16市PM2.5年评价值较2016年均有明显下降，平均下降27.7%，其中聊城市的降幅(34.9%)最高，烟台市的降幅(18.4%)最低.2017—2018年和2020年各市PM2.5年评价值均较上一年明显下降，2017年各市平均降幅(15.1%)最大，其中济宁市最高(24.2%)，2019年多数城市小幅回升，烟台市反弹程度(29.6%)最大.

图4 2016-2020年山东省各市PM2.5和O3年评价值Fig.4 Annual average concentrations of PM2.5 and O3 in each city of Shandong Province from 2016 to 2020

除2016年，O3年评价值超出国家二级浓度限值(160 μg/m3)的城市均超过12个，青岛市、烟台市和威海市持续达标，日照市在2016—2018年达标，淄博市、枣庄市、济宁市、临沂市和滨州市在2016年达标.与2016年相比，2020年O3年评价值除德州市下降0.5%外，其他15市均有明显上升，滨州市升幅(30.8%)最大.2017年和2019年各市O3年评价值同比上升，其中滨州市升幅(25.3%)最高；
2020年各市O3年评价值同比平均下降7.2%，其中聊城市降幅(15.6%)最高.

2.2.3 PM2.5和O3浓度的月变化趋势

由图5可见，“十三五”期间山东省PM2.5月均浓度呈现“U型”分布，峰值出现在12月和1月，1月稍高于12月，主要是因为冬季山东省处于采暖季，加之低温、高湿和低大气边界层高度等不利气象条件影响，导致PM2.5月均浓度明显抬升，陈兵红等[25]的研究也得到了类似结论.2016—2020年各年1月PM2.5平均浓度分别为 110、102、85、95 和 98 μg/m3，呈先下降再上升的趋势；
3—8月气温逐渐升高，逐步进入雨季，PM2.5浓度降低，在8月达到谷值；
11月进入采暖季(11月—翌年3月)，污染物排放量显著增加，PM2.5浓度上升，经计算采暖季均值浓度约为非采暖季的2倍左右.

图5 2016—2020年山东省O3、PM2.5、气温和相对湿度的月变化Fig.5 Monthly variations of O3 , the PM2.5 concentrations, atmospheric temperature and relative humidity in Shandong Province from 2016 to 2020

O3月评价值变化呈“M型”或“倒V型”分布，峰值出现在6月和9月，6月明显高于9月，与6月高温少雨强光照的气候条件有关；
2016—2020年各年6月O3月评价值分别为184、209、210、213和217 μg/m3，呈上升趋势.7—8 月降水增多，O3月评价值回落.9月全省入秋，降水较少，温度适宜，再次出现O3峰值.10月开始温度降低，O3生成减少，浓度逐步降低.将O3月评价值超过160 μg/m3的月份定义为O3污染月，2016年为5—6月和9月，2017年和2019年为5—9月，2018年为4—8月，2020年为4—9月，说明O3污染月呈现跨度拉长且提前出现的趋势.

2.2.4 PM2.5-O3复合污染特征

为更清楚地认识山东省PM2.5-O3复合污染现状，统计各年PM2.5-O3复合污染日的天数(见表3).2016—2020年山东省PM2.5-O3复合污染日分别为124、41、27、15和17 d，共计224 d，线性回归分析可知年际减少速率为24 d/a(R2=0.69).2016—2020年各市PM2.5平均浓度分别为 59.5、47.5、41.7、40.2 和 40.4 μg/m3；
PM2.5浓度低于35 μg/m3的占比分别为12.8%、20.5%、38.9%、39.7%和37.3%，可见在O3超标情景下PM2.5浓度下降，尤其是PM2.5浓度低于35 μg/m3的占比显著升高，故PM2.5-O3复合污染日天数整体呈现下降趋势.PM2.5-O3复合污染日分布在2—11月，时间跨度较长，主要集中分布在4月(58 d)和9月(53 d)，2月(1 d)和11月(1 d)较少.其中，2016年PM2.5-O3复合污染日分布在3—10月，2017年分布在3—9月，2018年分布在3—5月和11月，2019年分布在2月、4月、5月、7月和10月，2020年分布在4—6月和10月，出现时段有缩短趋势.

表3 2016—2020年山东省各月累积PM2.5-O3复合污染日统计Table 3 The monthly numbers of PM2.5-O3 co-pollution days in Shandong Province from 2016 to 2020

除威海市外，其余15市均出现PM2.5-O3复合污染，沿海城市出现频次较少，内陆城市大多出现10 d以上的PM2.5-O3复合污染，其中东营市(33 d)最多，出现PM2.5-O3复合污染日次数较多的城市为中北部内陆城市和南部内陆城市，这与O3浓度的空间分布规律较为一致.以出现复合污染日最多的东营市为例，分析各年O3超标情景下的PM2.5对应浓度，如图6所示，2016年O3超标时对应PM2.5主要浓度范围分布在60～90 μg/m3之间，最大值超过 150 μg/m3，2017—2018年主要分布在 30～60 μg/m3之间，少数日达到 90 μg/m3，2019—2020年大多在 70 μg/m3以下，说明2017年开始PM2.5浓度出现高值频率明显降低的趋势，这可能与“十三五”初期山东省采取了更为行之有效的污染管控措施有关.

图6 2016-2020年东营市O3_8 h超标下O3_8 h和PM2.5浓度的散点图Fig.6 Scatter plot of O3_8 h and PM2.5 under O3_8 h exceeding standard in Dongying City from 2016 to 2020

2.3 气象要素及前体物对PM2.5和O3的影响

2.3.1 气象要素及前体物与PM2.5和O3的相关性

目前对PM2.5和O3协同关系的研究结果具有一定差异性，如蔡彦枫等[26]研究发现PM2.5与O3的浓度存在负相关关系，也有研究[27]发现二者存在同步增长的情况.相关性分析(见表4)显示，双变量分析结果得出的显著性相关水平p均小于0.01，说明具有显著统计学意义，但相关性分析并不能全面揭示其间的非线性关系，今后拟应用数值模型或非线性回归等方法研究其形成机理.除威海市外，其他各市PM2.5与O3_8 h的浓度均呈现弱负相关关系，相关系数平均值为—0.25，范围为—0.40～—0.11，这与蔡彦枫等[26]的研究结论相似.

表4 山东省各市PM2.5及O3_8 h与其前体物和气象因素的双变量相关分析Table 4 Bivariate correlation analysis between PM2.5 and O3, their precursors and meteorological factors in each city of Shandong Province

从前体物看，PM2.5与CO浓度的相关系数平均值(0.86)略高于其与SO2(0.53)和NO2(0.65)的相关系数平均值；
O3_8 h与NO2、CO浓度的相关系数平均值分别为—0.31和—0.30，均呈现弱负相关关系.气象要素中，PM2.5浓度与T和P的相关系数平均值(分别为—0.49和0.28)高于其与v和RH的相关系数平均值(分别为—0.19和0.09)；
O3_8 h浓度与T、P的相关系数平均值(分别为0.74和—0.52)高于其与v和RH的相关系数平均值(分别为0.04和—0.11).以上分析说明，PM2.5污染条件是高湿、高压、低温、小风和高前体物(NO2、CO、SO2)浓度，O3污染条件是低湿、低压、高温和小风，并与前体物(NO2、CO)呈现复杂的非线性关系.这主要是因为PM2.5由一次污染源和二次污染源共同贡献，其中CO主要来源为一次排放，SO2和NO2在大气中会发生一系列化学转化生成PM2.5的重要组分(如硫酸盐和硝酸盐)，在气温较低的秋冬季，边界层高度较夏季明显压低，逆温、静稳和高湿等气象条件下PM2.5污染频发；
O3为一种典型的二次污染物，主要由NOx和VOC在强太阳辐射条件下经光化学反应生成.

从空间差异看，除v-O3_8 h、SO2-PM2.5、SO2-O3_8 h和NO2-PM2.5以外，其他因子在内陆城市的相关系数绝对值的平均值更高，O3和PM2.5的主控因子有一定空间差异性.各要素平均值结果显示，内陆城市PM2.5和O3_8 h浓度平均值分别为沿海城市的1.6和1.2倍.从气象方面看，沿海城市v、RH、P的平均值分别比内陆城市高出1.2 m/s、3.3%、0.2 hPa，T比内陆城市低1.1 ℃，沿海城市受海洋气流影响，空气较为清洁湿润，污染扩散条件相对较好，而山东省内陆城市分布有较多山区，污染物受地形阻挡等影响不易于扩散.从前体物方面看，内陆城市SO2、NO2、CO浓度平均值分别比沿海城市高出 7.0 μg/m3、8.1 μg/m3、0.3 mg/m3，较高浓度的前体物为PM2.5和O3的生成提供了充足的原料.内陆中北部城市NO2浓度高于内陆南部城市，导致该区域O3污染相对较重，这与图3所示结果一致.

2.3.2 PM2.5污染日、O3污染日和PM2.5-O3复合污染日下气象因素的分布

对山东省各市PM2.5超标日、O3超标日和PM2.5-O3复合污染日3种情景下不同气象因素均值进行统计分析.

2.3.2.1 气温

冷空气的强弱对PM2.5浓度可能带来不同程度的影响，一般情况下在中等强度以上的冷空气影响下，污染扩散条件较好，污染物迅速清除，但若上游存在区域污染，则冷空气过境时会造成污染物浓度先升高后迅速下降.张淼等[28]对山东省O3时空分布及影响因素分析的研究显示，随着日最高气温的升高，山东省各市O3超标率显著升高，其中30～35 ℃是O3超标率显著抬升区间.由图7可见，各市PM2.5-O3复合污染日、O3污染日和PM2.5污染日温度的范围分别为 14.9～24.1、20.4～26.7 和 4.5～7.9 ℃，各市三者的大小关系均表现为O3污染日略高于PM2.5-O3复合污染日，且明显高于PM2.5污染日，这是由于O3污染日、PM2.5-O3复合污染日多发生在春夏季，而PM2.5污染日多发生在秋冬季.PM2.5-O3复合污染日、O3污染日和PM2.5污染日在内陆城市的温度平均值分别为21.3、18.3和25.1 ℃，在沿海城市分别为21.9、7.0和5.4 ℃，说明在内陆地区发生这三种超标情景的气温均较沿海城市偏高.

图7 山东省各市PM2.5-O3复合污染日、O3超标日和PM2.5超标日的平均气温Fig.7 Average temperature in the days of the synergistic pollution of PM2.5 and O3, the PM2.5 pollution and the O3 pollution in each city of Shandong Province

2.3.2.2 相对湿度(RH)

水汽不仅能通过水相变化不断吸收和放出能量，还可以与O3发生反应，是消耗近地面O3的方式之一，反应所生成的自由基是光化学反应中的重要因子[29].张淼等[28]在2020年的研究表明，山东省各市O3超标率对RH有不同的响应，内陆地区O3超标率随RH的增加呈先增加后降低的趋势，沿海地区O3超标率随RH的增加呈逐步降低趋势.如图8所示，山东省各市PM2.5-O3复合污染日、O3污染日和PM2.5污染日相对湿度范围分别为55.5%～75.1%、41.7%～66.9%和56.1%～68.9%.大部分城市PM2.5-O3复合污染日相对湿度介于PM2.5污染日和O3污染日之间，济宁市、聊城市、青岛市和日照市4市PM2.5-O3复合污染日相对湿度大于PM2.5污染日和O3污染日，菏泽市、临沂市和烟台市3市PM2.5-O3复合污染日相对湿度小于PM2.5污染日和O3污染日，说明PM2.5-O3复合污染日相对湿度与单独发生PM2.5污染或单独发生O3污染时的关系在不同城市之间有较大差异，但大部分城市PM2.5污染日相对湿度高于O3污染日，二者之间的差值在泰安市最大(23.2%)，在济宁市最小(0.2%)，这主要由于RH较大时空气云量较多，减少了到达地面的太阳辐射；
另外，高湿条件下自由基浓度低，O3生成受抑制，O3也会与水汽发生非均相反应，故高湿条件不利于O3的积累[30].

2.3.2.3 气压

由图9可见，山东省各市PM2.5-O3复合污染日、O3污染日和PM2.5污染日气压范围分别为992.8～1 012.1、998.1～1 017.5 和 1 010.5～1 022.1 hPa，三者平均值从大到小依次为PM2.5污染日气压(1 018.5 hPa)、O3污染日气压(1 006.9 hPa)、PM2.5-O3复合污染日气压(1 006.3 hPa).三者的大小关系在各市均表现为PM2.5污染日气压最高，且PM2.5-O3复合污染日气压在滨州市、德州市、东营市等10市介于O3污染日和PM2.5污染日之间，在5市(菏泽市、济南市、临沂市、泰安市和青岛市)小于O3污染日和PM2.5污染日.PM2.5-O3复合污染日、O3污染日和PM2.5污染日气压在内陆城市的平均值分别为1 006.6、1 005.4和1 007.3 hPa，在沿海城市分别为1 005.9、1 019.1和1 016.6 hPa，说明在内陆地区发生这3种超标情景的平均气压均较沿海城市偏高.

图9 山东省各市PM2.5-O3复合污染日、O3超标日和PM2.5超标日的平均气压Fig.9 Average air pressure in the days of the synergistic pollution of PM2.5 and O3, the PM2.5 pollution and the O3 pollution in each city of Shandong Province

2.3.2.4 风速

一般来说，风速较大时，大气扩散条件相对较好，有利于污染物的扩散和稀释；
风速较小时，水平扩散条件明显转差，污染物容易迅速积累和集聚.由图10可见，山东省各市PM2.5-O3复合污染日、O3污染日和PM2.5污染日的风速范围分别为0.6～2.9、0.9～3.0和0.9～3.7 m/s，三者平均值从大到小依次为O3污染日 (1.7 m/s)、PM2.5污染日 (1.4 m/s)、PM2.5-O3复合污染日(1.2 m/s).滨州市、东营市、菏泽市等10市PM2.5-O3复合污染日风速小于PM2.5污染日和O3污染日，德州市、聊城市、枣庄市和淄博市4市的PM2.5-O3复合污染日风速大于PM2.5污染日和O3污染日，泰安市PM2.5和O3共同超标风速小于PM2.5污染日和O3污染日，说明大部分城市PM2.5-O3复合污染日需要更小的风速.除聊城市、枣庄市和威海市3市外，其他13市PM2.5污染日风速均小于O3污染日，说明在相对较高风速时O3易超标，相对较低风速时PM2.5易超标.相关研究也表明O3污染不仅与本地生成有关，区域间或区域内城市间的相互输送与影响也不容忽视[31].PM2.5-O3复合污染日、O3污染日和PM2.5污染日在内陆城市的风速平均值分别为1.2、1.4和1.4 m/s，在沿海城市分别为1.5、2.4和2.0 m/s，说明沿海城市发生这3种超标情景的平均风速较内陆城市偏高.

图10 山东省各市PM2.5-O3复合污染日、O3超标日和PM2.5超标日的平均风速Fig.10 Average wind speed in the days of the synergistic pollution of PM2.5 and O3, the PM2.5 pollution and the O3 pollution in each city of Shandong Province

a) 近年来山东省空气质量有较大幅度的改善，但仍有很大治理空间，与《山东省深入打好蓝天保卫战行动计划(2021—2025年)》目标要求相比，山东省PM2.5年均浓度还需降低15.6%，O3也需采取针对性措施进行管控，空气质量优良天数比例还需提升2.4%，重度及以上污染天数比例还需下降1.6%.

b) 与2016年相比，2020年山东省PM2.5年评价值下降28.6%，O3年评价值上升9.6%，O3作为首要污染物的天数占比逐年升高，O3超标日中轻度污染占比超过80%；
PM2.5作为首要污染物的天数占比先下降后上升，PM2.5超标日中轻度污染占比为50%～60%.

c) 山东省PM2.5和O3具有明显的空间分布特征，且有明显的月变化特征，PM2.5月均浓度呈“U型”分布，O3月均浓度呈“M型”或“倒V型”分布.PM2.5污染出现的典型气象条件是高湿、高压、低温和小风，与前体物呈显著正相关，与前体物的相关性强于气象要素；
O3与气象因素和前体物的相关关系与PM2.5均相反.

d) 2016—2020年山东省PM2.5-O3复合污染日在中北部城市出现较多，其余依次为南部城市和沿海城市.各市PM2.5-O3复合污染日的气象条件：气温为14.9～24.1℃、相对湿度为55.5%～75.1%、风速为0.6～2.9 m/s、气压为992.8～1 018.8 hPa.大部分城市PM2.5-O3复合污染日的气温、相对湿度和气压条件介于单独发生PM2.5和O3污染的条件，但风速小于单独发生PM2.5和O3污染的风速.

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