劉 松，程 燕，李博偉，王葉琳，肖 波，嚴 璐，劉舒婷

西安交通大學 人居環(huán)境與建筑工程學院，西安 710049

臭氧（O3）是影響城市大氣環(huán)境質量的重要污染物，由于它們在大氣光化學中的作用以及對生態(tài)環(huán)境和人體健康產生的效應而引起了科學家和公眾的普遍關注。臭氧在對流層中也是重要的光化學氧化劑，影響大氣化學和空氣品質。De（2000）研究表明地表臭氧污染會對人體健康、植物和材料造成負面影響。Feng et al（2003）研究表明在長江三角洲地區(qū)，1999年因臭氧污染造成大米和小麥分別減產59.9萬噸和66.9萬噸，經濟損失超過十億人民幣。IPCC（2013）關于氣候變化的文章中指出，在1750年到2011年間臭氧使得氣候的全球輻射強迫上升了0.4 W · m?2，這幾乎和甲烷在同樣的時間段內產生的影響一樣。Zarandi et al（2015）研究表明人體暴露在 160 — 360 μg · m?3濃度水平的臭氧條件下，1到8個小時會造成肺部功能不同程度的損傷。Anenberg et al（2010）研究表明因為暴露在臭氧污染中造成了全球范圍內約70萬人的死亡。

臭氧的生成與氮氧化物（NOx）和揮發(fā)性有機物（VOC）等其他大氣污染物相關性較大，與光照、氣溫、風速等密切相關，因此近地面臭氧是典型的二次污染； Wang et al（2012）通過對西安地區(qū)的地面監(jiān)測，分析了臭氧濃度與溫度的顯著關系，并得出西安的臭氧污染事件與來自秦嶺的植物揮發(fā)性有機物密切相關；Reddy et al（2011）對比了印度的阿嫩達布爾和中國的西安地面臭氧觀測數據，發(fā)現兩地臭氧濃度都呈現明顯的日變化，最小值出現在日出，最大值出現在午間，同時研究表明西安地區(qū)在6、7月的某幾天中午會出現臭氧濃度的年最大值，這是由于高濃度的NOx和VOC排放導致。

“三位一體”視角下完善占補平衡實施監(jiān)管體系的思考（高玥等） ...............................................................7-25

西安是陜西的省會，位于中國西北部的關中平原上，南邊是秦嶺山脈，北邊是黃土高原。據2010年底統(tǒng)計，西安人口約為八百五十萬人。作為西北部最大的城市，西安面臨著急劇的城市擴張及人口增長，與此同時伴隨著經濟的快速發(fā)展，污染問題也日益嚴重。需要研究者提出相應的應對措施，同時分析西安能源結構變化、產業(yè)結構演變及機動車尾氣對大氣環(huán)境的影響。

本文利用2013 — 2016四年的污染物監(jiān)測數據（O3、SO2、NO2）及氣象數據（溫度、降雨量、濕度、風速、氣壓），分析大氣污染物隨時間及空間的變化規(guī)律，并研究大氣污染物之間的相互關系，判別出影響污染物變化的影響因子，以期為西安的大氣污染治理提供科學依據，也為區(qū)域的大氣污染防控措施提供參考價值。

顯然，f=0對應于沒有單向邊的原始網絡.如前所述，更大的測度指標G和更小的測度指標S表明網絡抵制級聯故障更強的魯棒性.根據G和S兩種測度，隨著β的增加，也就意味著每一個節(jié)點增加了額外容量來接收從其它節(jié)點重新分布的負載，從圖2可以看出，在給定f的每種DD策略下，網絡魯棒性如所期望的一樣增加.此外，圖2表明，當f≠0時，帶有任意DD策略的網絡比沒有單向邊(即f=0)的原始網絡(Original)具有相對較好的魯棒性G和S， 但隨著f的增加，網絡魯棒性的變化不明顯.這不同于文獻[16]的研究結果，即邊定向方法會降低ER網絡抵制級聯故障的魯棒性，這源自于所采用的不同的負載分配機制.

1 氣體和氣象數據資料

數據來自于西安13個環(huán)保監(jiān)測站監(jiān)測數據，為2013年1月到2016年12月每日最大8小時平均值。臭氧2013年到2016年的年平均濃度分別為 99 μg · m?3、69 μg · m?3、75 μg · m?3、87 μg · m?3。一 級 標 準（100 μg · m?3） 超 標 率 和 二 級 標 準（160 μg · m?3）超標率在 2013 年分別為 42.3% 和14.3%；2014年分別為22.7%和2.5%；2015年分別為29.7%和5.6%；2016年分別為39.6%和10.1%?？梢?，2013年臭氧污染最嚴重，從2014年開始，臭氧污染又逐漸加重。

表1 污染物和氣象要素年變化數據統(tǒng)計Tab.1 Summary of seasonal variations of O3、SO2、NO2 and meteorological factors

圖1 西安市環(huán)境監(jiān)測站點分布Fig.1 Distribution of environmental monitoring site in Xi'an

2 結果與討論

2.1 空氣質量變化及臭氧對于空氣狀況影響

AQI（air quality index，AQI）是環(huán)境空氣質量指數的縮寫，是2012年3月國家發(fā)布的新空氣質量評價標準，污染物監(jiān)測為6項：SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO和O3，用于報告每日空氣質量的參數。描述了空氣清潔或者污染的程度，以及對人健康的影響。AQI共分六級，從一級優(yōu)，二級良，三級輕度污染，四級中度污染，直至五級重度污染，六級嚴重污染。空氣污染指數劃分為0 — 50、51 — 100、101 — 150、151 — 200、201 — 300 和大于300六檔。根據2013 — 2015年西安市空氣質量指數報告，2013年至2015年間優(yōu)良天數持續(xù)增加（2013年38%，2014年57%，2015年69%），污染天數逐漸減少（2013年62%，2014年43%，2015年31%）。2013年春、夏、秋、冬各季節(jié)“優(yōu)”“良”天數平均分別為19天、81天、12天、27天，2014年32天、82天、35天、57天，2015年47天、104天、20天、59天，表明夏季空氣質量最好，秋季最差（除2014年，春秋季較為接近以外）。

2013 — 2015年各監(jiān)測站首要污染物“優(yōu)”“良”天數統(tǒng)計，平均值對比為：長安區(qū)＞興慶小區(qū)＞閻良區(qū)＞臨潼區(qū)＞廣運潭＞曲江文化集團＞小寨＞市人民體育場＞紡織城＞經開區(qū)＞高壓開關廠＞高新西區(qū)＞草灘，方差對比為：興慶小區(qū)＞高壓開關廠＞長安區(qū)＞臨潼區(qū)＞市人民體育場＞小寨＞經開區(qū)＞紡織城＞閻良區(qū)＞廣運潭＞草灘＞曲江文化集團＞高新西區(qū)。通過平均值的對比得到草灘空氣質量較差，長安區(qū)最好；通過方差對比得到高新西區(qū)空氣質量較為穩(wěn)定。

式中：η為像素率，單位：mm/像素；D1為兩個角點之間保持的實際距離，單位：mm；D2為兩個角點之間保持的像素距離，單位：像素。

2.2 2013 — 2016年臭氧年均值和季節(jié)變化特征

本文氣體污染物濃度數據（O3、SO2、NO2）來自西安環(huán)保監(jiān)測中心發(fā)布的空氣質量數據，氣象數據（溫度、濕度、風速）來自位于涇河的氣象站的監(jiān)測資料。數據統(tǒng)計見表1。西安現有國控環(huán)境空氣自動監(jiān)測站13個（草灘、紡織城、高新西區(qū)、高壓開關廠、廣運潭、經開區(qū)、臨潼區(qū)、曲江文化集團、市人民體育場、小寨、興慶小區(qū)、閻良區(qū)、長安區(qū)）。站點的分布情況如圖1所示（由于圖幅問題，閻良區(qū)、臨潼站點為近似方位）。其中位于生活區(qū)的站點包括紡織城、臨潼、小寨、興慶小區(qū)、市人民體育場；位于公園的站點包括高新西區(qū)、廣運潭、經開區(qū)、曲江文化集團；工業(yè)區(qū)包括高壓開關廠、閻良區(qū)；草灘位于城郊，長安區(qū)位于校園。本研究數據區(qū)間為2013年到2016年。

如圖2所示，2013 — 2016年每年5月份到8月份之間，臭氧濃度（四年平均值為 126.5 μg · m?3）明顯高于其他月份（四年平均值為 59.75 μg · m?3），而在11月份到次年2月份（四年平均值為40 μg · m?3）間濃度明顯低于其他月份（四年平均值為 103.2 μg · m?3）；在 2 月份到 5 月份間，臭氧濃度均逐漸升高（四年月平均上升比率為15%、46%、18%），其中3月到4月濃度變化最大，這主要是因為在此期間處于冬季和春季過渡的時間，溫度上升速度較快；而在8月份到11月份間，臭氧濃度均逐漸降低（四年月平均下降比率為26%、32%、52%），其中10月到11月濃度變化最大，這與秋冬季過渡期間溫度下降速度較快有關。圖2中可以看出 5月份到8月份之間，臭氧濃度變化幅度明顯大于其他月份，而11月份到次年2月份之間，臭氧濃度變化幅度明顯小于其他月份。在臭氧日變化中，春季和夏季所達到的最大值遠高于秋季和冬季，冬季所達到的最小值也遠小于其他季節(jié)。通過13個站點的臭氧濃度的時間變化可知，臭氧濃度受溫度影響較大，2月到5月期間，3月溫度的波動最大，因此3月濃度變大最快；在8月到11月期間，10月溫度的波動最大，因此10月濃度變小最快。

設脈壓過程中的環(huán)境噪聲是功率譜密度為N0/2 W/Hz的高斯白噪聲，輸出噪聲的功率譜密度為(N0/2)·|H0(jω)|2 W/Hz。假設脈壓輸出信號在t=td時刻得到峰值，則多相位分段調制干擾信號經過匹配濾波器后的輸出信號表達式為

季節(jié)的劃分采用了氣象學法，這種劃分法是以候（五天為一候）的平均氣溫作為劃分四季的溫度指標。當候平均氣溫穩(wěn)定在22℃以上時為夏季開始，候平均氣溫穩(wěn)定在10℃以下時為冬季開始，候平均氣溫在10 — 22℃為春秋季。從10℃升到22℃是春季，從22℃降到10℃是秋季。

城市燃煤排放的主要污染物顆粒物和二氧化硫會造成煤煙型大氣污染，而機動車和石油化工排放的氮氧化物和揮發(fā)性有機物等前體污染物會造成光化學煙霧型大氣污染，排放的一次污染物，在太陽紫外線的照射下發(fā)生光化學反應，形成二次污染物，其特征污染物就是臭氧等強氧化劑。隨著經濟的發(fā)展和居民生活水平的提高，西安機動車保有量持續(xù)升高（圖6）。天然排放的NOx，主要來自土壤和海洋中有機物的分解，屬于自然界的氮循環(huán)過程。人為活動排放的NO，大部分來自化石燃料的燃燒過程，NOx對環(huán)境的損害作用極大，它既是形成酸雨的主要物質之一，也是形成大氣中光化學煙霧的重要物質和消耗O3的一個重要因子（Tang et al，1995）。從改革開放到2010年，用了近30年時間西安市機動車保有量突破100萬輛，而從100萬輛到200萬輛，卻僅用了4年時間。由汽車尾氣帶來的環(huán)境污染等問題日益嚴重。研究表明空氣中加入一定量NOx會使得臭氧濃度大幅度升高（張遠航等，1998）。由排放的氮氧化物造成的臭氧污染成為人們研究的重點。Zhang et al（1997）研究表明西安也在經歷著大氣污染從煤煙型向光化學煙霧型轉化的過程，或者成為兩者綜合型的污染特性。

圖2 2013 — 2016年臭氧日濃度變化Fig.2 Diurnal variation of ozone during 2013 — 2016

圖3 西安市臭氧濃度年變化和季變化Fig.3 Annual and seasonal variation of ozone in Xi'an

2.3 西安市臭氧空間分布特征

當前的高校校園文化活動都是以豐富大學生的課外文化生活為出發(fā)點，尤其是一些社團活動，都是學生基于興趣而發(fā)，重娛樂，輕學術，忽略了校園文化活動的思想性、啟迪性、計劃性和層次性，形式單一，內容膚淺，缺少內涵。有的活動重形式，走過場，為了活動而活動，掛條幅，搞簽名，活動質量不高，很難培養(yǎng)和提高學生的綜合能力，不能形成良好的“文化育人”氛圍，缺少教育的針對性和實效性。這些活動如果監(jiān)控不夠，很容易偏離正確的方向，不利于學生健康成長。

據李名升等（2015）研究，2014年臭氧是6項污染物（O3、CO、NO2、SO2、PM2.5、PM10）中唯一同比出現惡化趨勢的污染物，在全國范圍內，臭氧平均濃度由 2013 年的 82 μg · m?3升高至 2014 年86 μg · m?3，上升幅度為 4.9%；SO2、NO2、PM10、CO和PM2.5的平均濃度出現不同程度下降，下降幅度分別為20.0%、4.5%、11.0%、15.4%、11.1%。在西安地區(qū)，通過整理2013年到2016年8月份的13個站點的環(huán)保監(jiān)測站數據可知，臭氧作為首要污染物的天數及其占當年臭氧有效數據的比例也是持續(xù)增加的，分別為：2013年25天，占8.2%；2014年33天，占10.1%；2015年60天，占17.4%；2016年1月到8月84天，占36.6%。其他物質（SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5）作為首要污染物的天數，2013年總共有332天，2014年有316天，2015年有288天，2016年1月到8月有151天。計算可得臭氧占首要污染物的比例分別為7%、9%、17%、36%，可見臭氧作為首要污染物的天數在持續(xù)上升。

2.3.1 西安13個站點臭氧濃度分布特征

圖 4 以 30 μg · m?3為 間 隔， 統(tǒng) 計 了 2013 —2016年各站點不同濃度區(qū)間出現的頻次（橫坐標為濃度區(qū)間，縱坐標為頻次）。13個站點共有的特性就是在 0 — 90 μg · m?3范圍內所占比例最高，其中閻良區(qū)最高，為70%；其次是興慶小區(qū)，為68%；最小的為高新西區(qū)，為60%；其他地區(qū)約為64%左右，相差不大。原因是閻良區(qū)監(jiān)測站遠離市區(qū)，受汽車尾氣排放所產生的二次生成臭氧較少，臭氧濃度較低（平均濃度為41.6 μg · m?3），高新西區(qū)監(jiān)測站位于城市環(huán)境大氣中，受二次生成臭氧影響較大（平均濃度為48.2 μg · m?3）。圖中變化呈現兩種變化類型：一種近似單峰分布特點，如草灘、紡織城、高新西區(qū)、高新開關廠、廣運潭、經開區(qū)、臨潼區(qū)、市人民體育場、小寨、閻良區(qū)、長安區(qū)，此11個站點在30 — 60 μg · m?3分布頻數達到最高點，隨著濃度的上升頻數逐漸減小，而草灘在 150 — 180 μg · m?3分布頻次略有上升，高壓開關廠在 120 — 150 μg · m?3分布頻次略有上升，頻次的陡然略升極有可能是受到異地排放或輸送的影響。另一種呈現持續(xù)衰減的分布特點，如興慶小區(qū)、曲江文化集團，此兩 個地點在 0 — 30 μg · m?3達 到分布頻次的最高點。在13個站點的共有特性中（0 —90 μg · m?3），表現出持續(xù)衰減類型的興慶小區(qū)（生活區(qū)）、曲江文化集團（公園）站點所占比例分布約為68%、64%，與表現出近似單峰型站點的大多數站點比例相差不大。其中興慶小區(qū)平均臭氧濃度（38.2 μg · m?3）在所有站點中最小，曲江文化集團平均臭氧濃度與紡織城（生活區(qū)）、市人民體育場（生活區(qū)）、小寨（生活區(qū)）、閻良區(qū)（工業(yè)區(qū)）、長安區(qū)（校園）、高壓開關廠（工業(yè)區(qū)）接近（約為42.8 μg · m?3），而高新西區(qū)（公園）平均濃度最高（48.2 μg · m?3），因此變化所呈現的不同類型與不同站點的分類關系不大，主要是臭氧的不同平均濃度所決定的，濃度越低，在低濃度區(qū)間所占比例越高，反之亦然。在60 —90 μg · m?3，頻次大小對比為：草灘（255 天）＞ 閻良區(qū)（253天）＞經開區(qū)（251天）＞長安區(qū)（245天）＞廣運潭（244天）＞市人民體育場（243天）＞高新西區(qū)（237天）＞臨潼區(qū)（228 天）＞紡織城（209天）＞高壓開關廠（207天）＞興慶小區(qū)（205天）＞小寨（194天）＞曲江文化集團（180天），其中頻次較高的表明臭氧污染控制形式越嚴峻，越有超標（一級標準，100 μg · m?3；二級標準，160 μg · m?3）的潛在。

2.3.2 臭氧日平均濃度超標空間分布特征

對近四年各監(jiān)測站8小時臭氧濃度超過一級標準的天數進行統(tǒng)計，結果表明各監(jiān)測點都存在8小時臭氧濃度超標情況（圖5）。高新西區(qū)超標天數最多，為146天；其次為草灘，136天；小寨118天；緊接著是廣運潭（112天）、曲江文化集團（107天）、閻良區(qū)（100天）、高壓開關廠（89天）、市人民體育場（84天）、經開區(qū)（82天）、臨潼區(qū)（70天）、紡織城（70天）、長安區(qū)（58天）、興慶小區(qū)（57天）。高新區(qū)總超標天數是興慶小區(qū)的兩倍多（圖5）。盡管2016年數據為1月到8月份，但在草灘、紡織城、高壓開關廠、廣運潭、經開區(qū)、臨潼區(qū)、市人民體育場、小寨、閻良區(qū)、長安區(qū)9個站點，臭氧超標天數在四年中最高，可見西安市臭氧污染正在持續(xù)加重。

本研究計算了13個站點的臭氧超標率在四年中的逐年變化率。其中，廣運潭逐年變化率最大，其年超標天數也在持續(xù)增加（1天、22天、36天、53天）；其次是小寨；變化幅度最小的是曲江文化集團，遠低于其他各點位站點，可見其臭氧濃度狀態(tài)較為穩(wěn)定。紡織城和臨潼區(qū)超標天數相同，但在2014、2015這兩年，臨潼區(qū)年增長幅度分別為280%、105%，較紡織城（57%、32%）高，可見臨潼區(qū)的變化幅度遠高于紡織城，進而表明臨潼區(qū)臭氧污染惡化程度遠高于紡織城。

以上我們將《唐風》的十二首詩歌從“勤” “正” “忠” “預” “樸”五個方面進行了論述。 它們之間和晉國的關系則是： “勤”為富國之本源； “正”為走向成功的保證； “忠”為事業(yè)的紐帶； “預”為成功的前瞻性； “樸”為前進中的校正器。 晉國之所以天下莫強焉，和這密不可分。 從《唐風》反映出來的晉國文化，具有規(guī)范的、質樸的、務實的、穩(wěn)重的、厚重的特征。 他傾向于冷靜的、分析的娓娓道來，而不是太熱情的、浪漫的、輕佻的描述。 季札之所以用思深、憂遠、有傳統(tǒng)和歷史感來評論之，道理也在這里。

在環(huán)保措施加強的情況下，臭氧污染卻在持續(xù)加重，主要原因是臭氧主要是二次轉化而來，其前驅污染物包括NOx和VOC。隨著汽車保有量的增加，尾氣產生的NOx也在持續(xù)增加；VOC包括植物排放的VOC與人為活動排放的VOC，前者含量雖不及后者，可對于臭氧的形成更加重要，季風帶來的秦嶺植物VOC是影響西安市臭氧含量的重要因素，且VOC并不在空氣指標評價監(jiān)測的污染氣體范圍內，由此造成在其他污染物逐漸減輕的大環(huán)境下，臭氧污染日益嚴重。

2.4 西安市污染源的變化及其對臭氧濃度的影響

從圖3可明顯看出西安市不同年份臭氧濃度呈現明顯的季節(jié)變化特征，臭氧季均值對比為夏季＞春季＞秋季＞冬季。這與Wang et al（2012）研究西安的臭氧季節(jié)濃度變化為夏季＞春季＞秋季＞冬季相同。不同年份對比可以看出，2013年各季節(jié)濃度明顯高于其他季節(jié)，2014年相比2013年陡然下降，可從當年開始各季節(jié)臭氧濃度呈現上升趨勢（2016年冬季數據不全，分析時不考慮冬季數據），2016年比2014年春季增長了55%，夏季增長27%，秋季增長8%，冬季增長17%（2014年到2015年），可見，春季臭氧濃度上升最快，而秋季最慢。通過對比年平均濃度及季節(jié)平均濃度，表明西安臭氧年濃度偏高主要是因為夏季濃度較高的原因。Feng et al（2016）通過WRF-Chem模型模擬出來的2013年重度污染事件與實測值基本一致，并表明西安臭氧季節(jié)的循環(huán)在夏季呈現高濃度。Cooper et al（2014）研究表明，華北平原同樣呈現夏季高濃度，華北地區(qū)臭氧正午濃度水平在6月達到最大值，這是由于南方季風的影響在7月和8月減小。但是在西安，7、8月臭氧濃度水平處于最高值，這與西安地處內陸，夏季較少的季風和降水有關。

圖4 各站不同濃度臭氧出現的頻度Fig.4 The frequency of different ozone concentrations on every monitoring stations

圖5 各站點臭氧日8小時平均濃度超標天數Fig.5 Exceed the total amount of daily ozone 8-h average concentration on every stations

圖6 西安機動車保有量及NO2 / SO2年際變化Fig.6 Annual variation of motor vehicle owned and NO2 / SO2 ratio in Xi'an

From the potency data,the non-linear equation was regressed with GraphPad Prism 5 in the same orthogonal coordination,y=-0.0525+0.9452/[1+10(30.4870-10.52x)]in CFA group(n=7,r=0.9727),or y=0.1026+0.8780/[1+10(27.1425-8.565x)]in SLP group(n=7,r=0.9595).

圖6顯示了西安2010 — 2016年機動車保有量以及NO2/ SO2的變化。由此可見，西安市 NO2年平均濃度以 13% · a?1的速度遞增，在2010年之前NO2濃度就超過了SO2，因而NOx（NOx= NO + NO2）濃度也早在2010前就超過了SO2。這說明西安早已進入光化學煙霧型大氣污染，汽車尾氣污染已成為西安地區(qū)的主要大氣環(huán)境問題。廣州市在1985年，NOx超過SO2濃度，在1995年NOx成為廣州市首要污染物，對光化學煙霧的預測結論是：如果機動車排放量增加1倍，臭氧平均濃度和最大濃度都將增加60%到100%（謝邵東等，2000）。漏嗣佳等（2010）研究表明，在西部地區(qū)控制臭氧應主要考慮NOx的減排。

環(huán)境大氣中污染物濃度的比值也可表現出西安經歷著大氣污染從煤煙型向光化學煙霧型轉化的過程。研究表明在一般情況下可用NOx/ SO2比值來初步表征大氣污染的類型，當NOx/ SO2遠遠小于1時，為煤煙型，此時大氣中的污染成分主要是燃煤排放的二氧化硫；當NOx/ SO2大于1時，可認為大氣污染已開始進入轉型時期，此時由機動車所排放的NOx持續(xù)增加（張遠航等，1998）。

如上文分析，西安空氣質量達標天數在逐年增多，反應了隨著環(huán)保措施的加強，西安總體空氣質量得到了一定程度的改善。下文主要分析各站點各監(jiān)測污染物隨時間變化情況，以探明各站點所監(jiān)測區(qū)域的空氣質量變化情況和臭氧濃度分布頻率，及該區(qū)域主要的影響因素。

2.5 臭氧與氣象參數的關系

臭氧與氣象參數關系的研究，選取的臭氧數據是2013年1月到4月的13個站點監(jiān)測數據的小時平均值，氣象數據也是同時間段涇河氣象站的監(jiān)測資料。此次研究了臭氧與溫濕度及與風速風向的關系。

綜上，考量一個媒介成功的標準應是涵蓋媒介表現領域，從媒介內容的相關性、機會及媒介的反應度來進行衡量，從咪蒙公眾號文章內容的相關性、對當前媒介生態(tài)環(huán)境反應、了解受眾需求方面來看，該公眾號的營銷是很成功的，以擴大受眾覆蓋面、實現自身經濟利益為主進行的一系列內容規(guī)劃和媒介管理。

2.5.1 臭氧濃度與溫濕度的關系

臭氧小時日最大濃度與日平均溫度呈現正相關（圖7a），樣本數n = 120，相關系數r = 0.65（p ＜ 0.01）；與日平均相對濕度呈現負相關（圖7b），樣本數n=120，相關系數r = ?0.34（p ＜ 0.01）；由圖 7a點聚圖可見，85% 的大于 125 μg · m?3的高濃度臭氧日均值出現在氣溫10℃以上，在10℃以上臭氧的平均濃度為 113 μg · m?3，10℃以下為68 μg · m?3，10℃以上臭氧的平均濃度約是 10℃以下臭氧平均濃度的兩倍；圖7b點聚圖可見，90%的大于 125 μg · m?3的高濃度臭氧日最大濃度出現在相對濕度60%以下，在相對濕度60%以下臭氧的平均濃度為 97 μg · m?3，相對濕度 60% 以上為 73 μg · m?3，相對濕度 60% 以下臭氧平均濃度是相對濕度60%以上臭氧平均濃度的1.35倍。因而可以說明產生高濃度臭氧的兩個氣象因素就是相對濕度低、氣溫高。這與談建國等（2007）研究相同。2.5.2 臭氧濃度與風的關系

圖7 臭氧日最大濃度與日平均溫度（a）和相對濕度（b）的關系Fig.7 The relationship between ozone daily maximum concentration and maximum daily temperature (a) and relative humidity (b)

逐日臭氧小時最大濃度與日平均風速呈現正相關（圖8a），樣本數n = 120，相關系數r = 0.12（p ＜0.05）。由圖 8 點聚圖可見，大于 125 μg · m?3的高濃度臭氧日均值出現在風速為2 m · s?1以下，因而近地面風速小擴散條件差，容易造成臭氧的局地累積。同時大于125 μg · m?3的高濃度臭氧（19次）主要分布在東風到西南風之間（圖8b），其中高濃度臭氧在東南方向和南風向分別出現7次、6次，占高濃度臭氧的37%、32%。

協議書快遞到手的那天，何冰在白陽家過的夜。她從皮包里取出文件掃了一眼，有些黯然地說：“凈身出戶，現在，我只剩下公司的股份了。”

綜上分析了臭氧與溫濕度及風速的關系及先前研究人員關于臭氧研究的成果，得到臭氧是多項因子的綜合結果，高濃度臭氧一般出現在相對濕度低、氣溫高、風速較低的天氣條件下。原因是高溫度可以促進光化學反應，而空氣比較潮濕的情況下，水汽光化學分解產生較多的·H、·OH等活性基，可以與臭氧及原子氧反應，因而使得大氣中的臭氧濃度降低。風速和風向對西安地區(qū)的臭氧影響也很大，當吹偏南風，可以帶來秦嶺的植物VOC，同時在市內地面風速較小的條件下容易產生高臭氧的污染。這與Wang et al（2012）關于西安高濃度臭氧來源的研究結果一致。

人際情緒管理問卷最終版包含4個分量表，每個分量表含有5個項目，共20個項目.研究表明，分量表均具有著較好的內部一致性信度，強化積極情緒分量表α=0.89，觀點采擇分量表α=0.91，尋求撫慰分量表α=0.94，社交模型分量表α=0.93[21].除此之外，研究還考察了人際情緒管理問卷和自我-他人情緒調節(jié)量表、情緒管理問卷等多個相關量表之間的關系，結果表明人際情緒管理問卷具有較好的聚合效度和區(qū)分效度[21].

圖8 臭氧日最大濃度與平均風速（a）和高濃度臭氧風向（b）的關系Fig.8 The relationship between ozone daily maximum concentration (a) and average wind speed (b) and high ozone direction

3 結論

（1）西安地區(qū)，2013年臭氧濃度整體高于其他年份。每年3月份到4月份的臭氧濃度上升比率最大，而10月份到11月份臭氧濃度下降比率較大。在5月份到8月份之間，臭氧濃度變化幅度明顯大于其他月份，而在11月份到次年2月份之間，臭氧濃度變化幅度明顯小于其他月份；春季和夏季臭氧日均最大值遠高于秋季和冬季，冬季最小值也遠小于其他季節(jié)。不同年份對比可以看出，2013年各季節(jié)濃度明顯高于其他季節(jié)，2014年相比2013年陡然下降。從2014年開始各季節(jié)臭氧濃度呈現上升趨勢；通過整理2013年到2016年8月份的13個站點的環(huán)保監(jiān)測站數據得到臭氧作為首要污染物的天數是持續(xù)增加的。

（2）西安地區(qū)，13個站點臭氧濃度分布的共有特性就是 0 — 90 μg · m?3所占比例最高，其中閻良區(qū)最高（70%），最小的為高新西區(qū)（60%）；其他地區(qū)約為64%左右，相差不大。臭氧空間分布變化呈現兩種變化類型，一種近似單峰分布特點，另一種呈現持續(xù)衰減的分布特點；高新西區(qū)臭氧超標最嚴重，興慶小區(qū)最輕。

（3）西安地區(qū)，從2010年至2016年，NOx年平均濃度以 13% · a?1的速度遞增，在 2010 年之前NOx濃度就超過了SO2。說明西安早已進入光化學煙霧型大氣污染，汽車尾氣污染已成為西安地區(qū)的主要大氣環(huán)境問題。

（4）西安地區(qū)，產生高濃度臭氧的主要氣象要素是高溫度、低濕度、實時風向為東南風或南風。

李名升, 張殷俊, 史 宇, 等. 2015.我國臭氧污染特征及國際比較 [C]. 中國環(huán)境科學學會學術年會論文集，2: 3161 – 3166. [Li M S, Zhang Y J, Shi Y, et al. 2015.The characteristics of ozone pollution in China and international comparison [C]. Proceedings of the Chinese Academy of Environmental Sciences, 2: 3161 – 3166.]

漏嗣佳, 朱 彬, 廖 宏. 2010.中國地區(qū)臭氧前體物對地面臭氧的影響 [J]. 大氣科學學報, 33(4): 451 – 459.[Lou S J, Zhu B, Liao H. 2010. Impacts of O3precursor on surface O3concentration over China [J]. Transactions of Atmospheric Sciences, 33(4): 451 – 459.]

談建國, 陸國良, 耿福海, 等. 2007.上海夏季近地面臭氧濃度及其相關氣象因子的分析和預報 [J]. 熱帶氣象學報, 23(5): 515 – 520. [Tan J G, Lu G L, Geng F H, et al.2007. Analysis and prediction of surface O3concentration and related meteorological factors in summertime in urban area of Shanghai [J]. Journal of Tropical Meteorology,23(5): 515 – 520.]

謝邵東, 張遠航, 唐孝炎. 2000.我國城市地區(qū)機動車污染現狀與趨勢 [J]. 環(huán)境科學研究，13(4): 22 – 26. [Xie S D, Zhang Y H, Tang X Y. 2000. Current situation and trend of motor vehicle exhaust pollution in urban areas of China [J]. Research of Environmental Sciences, 13(4):22 – 26.]

張遠航, 紹可聲, 唐孝炎. 1998.中國城市光化學煙霧污染研究 [J]. 北京大學學報, 34(2/3): 392 – 400. [Zhang Y H, Shao K S, Tang X Y. 1998. The study of urban photochemical smog pollution in China [J]. Journal of Peking University, 34(2/3): 392 – 400.]

Anenberg S, Horowitz L, Tong D, et al. 2010. An estimate of the global burden of anthropogenic ozone and fine particulate matter on premature human mortality using atmospheric modeling [J]. Environmental Health Perspectives, 118: 1189 – 1195.

Reddy B S K, Reddy L S S, Cao J J, et al. 2011. Simultaneous measurements of surface ozone at two sites over the southern Asia: A comparative study [J]. Aerosol and Air Quality Research, 11: 895 – 902.

Cooper O R, Parrish D D, Ziemke J, et al. 2014. Global distribution and trends of tropospheric ozone: An observation-based review [J]. Elementa: Science of the Anthropocene, 2. DOI: 10.12952/journal.elementa.000029.De L F. 2000. Trends in ground level ozone concentrations in the European Union [J]. Environmental Science & Policy,3: 189 – 199.

Feng T, Bai N F, Huang R J, et al. 2016. Summertime ozone formation in Xi'an and surrounding areas, China [J].Atmospheric Chemistry and Physics, 16: 4323 – 4342.

Feng Z W, Jin M H, Zhang F Z, et al. 2003. Effects of groundlevel ozone (O3) pollution on the yields of rice and winter wheat in the Yangtze River Delta [J]. Journal of Environmental Sciences, 15(3): 360 – 362.

IPCC. 2013. Climate change 2013: The physical science basis [R]. Contribution of Working GroupⅠto the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge: Cambridge University Press.

Tang X Y, Li J L, Chen D H. 1995. Summertime photochemical pollution in Beijing [J]. Pure Applied Chemistry, 67:1465 – 1468.

Wang X, Shen Z X, Cao J J, et al. 2012. Characteristics of surface ozone at an urban site of Xi'an in Northwest China [J]. Journal of Environmental Monitoring, 14:116 – 126.

Zarandi S M, Alimohammadi M, Moghaddam V K, et al. 2015.Long-term trends of nitrogen oxides and surface ozone concentrations in Tehran city, 2002 — 2011 [J]. Journal of Environmental Health Science & Engineering, 13. DOI:10.1186/s40201-015-0218-7.

Zhang Y H, Shao M, Hu M. 1997. Air quality in Beijing and its transition from coal burning caused problems to traff i c exhaust related pollution [C]. 90th Annual Meeting of Air&Waste Management Association, Toronto, Canada, June,1997.