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基于观测的臭氧污染精细化溯源与协同调控方法及应用

臭氧污染、箱式模型、精细化溯源、大气氧化性、协同调控

主题2 大气物理、化学、环境 > 专题2.16 大气环境多尺度监测与智慧决策

随着大气污染防治的深入，以臭氧（O₃）为代表的二次污染已经成为空气质量持续改善的瓶颈。厘清O₃生成机制并制定精细化调控方案，是解决当前二次污染问题的关键。本研究综合外场观测与多模型融合，构建了基于观测的O₃污染精细化溯源与协同调控方法。研究构建了本地化大气污染排放源谱和清单数据库，精准刻画了本地化的大气污染排放特征；通过耦合多元线性回归（MLR）与观测约束箱式模型（OBM），提出了OVOCs来源定量解析方法，厘清了前体物对O₃生成的真实贡献；基于观测的OBM-相对增量反应活性系数法（RIR）-受体模型（PMF）联用进一步表明，分析得到VOCs和NOx的协同减排及排放源结构性调整对O₃持续改善的影响；提出了大气氧化能力路径追踪（AOCPT）方法，引入等效氧化能力（REOC）、相对增量大气氧化性（RIA）等指标，定量溯源了驱动大气氧化性的关键活性烯烃物种及关键排放源，实现基于大气氧化性的协同减排。综上，本研究基于排放-观测溯源-污染调控过程，构建了从精细化溯源到污染靶向调控的协同治理方法，已应用于多个城市的大气污染防治，为区域空气质量持续改善提供了关键的科学支撑，也为我国复杂排放背景下的二次污染精细化协同管控提供了切实可行的方法参考。