O3质量浓度受气象因子和污染源排放共同影响,为了定量化评估污染控制措施减排对广州市O3质量浓度影响的效果,需将由污染源排放的O3质量浓度数据分离出来。利用Kolmogorov-Zurbenko(KZ)滤波将广州市2014—2019年逐日O3质量浓度数据和同期气象数据分解为长期分量、短期分量和季节分量,计算各分量方差对原始时间序列方差的贡献率;结合多元线性逐步回归方法建立O3质量浓度各分量与相应尺度气象要素的线型回归模型,将气象因子和污染源排放对O3质量浓度的贡献分离开来,得到仅由气象条件影响的O3质量浓度贡献。分析结果表明:(1)广州O3质量浓度长期序列总体呈波动上升趋势,季节分量和短期分量波动基本一致,季节分量表现为春末夏初O3质量浓度出现高值,夏末秋初出现次高峰,冬季谷值;(2)分析各分量方差对O3质量浓度原始序列总方差的贡献率发现,短期分量方差贡献率最大,其次为季节分量,长期分量方差贡献最小,表明广州O3质量浓度的波动主要由前体物排放和气象条件的季节和短期变化引起,长期排放及气候条件的变化并不是引起监测波动的主要原因;(3)从解释方差来看,气象变量对O3质量浓度长期分量的解释能力最高,季节分量其次;(4)经逐步回归消除气象条件影响的O3质量浓度长期分量有波动下降趋势,结合2014—2019年O3污染有所加重,表明这几年广州气象条件对O3扩散不利。
