研究结果发现这5年期间，区域颗粒物和臭氧污染此消彼长，PM2.5每年平均下降10μgm-3，但O3每年上升接近8μgm-3。通过构建自动识别算法，确定PM2.5区域污染类型和持续性污染事件，发现大型区域污染天的PM2.5平均浓度为113±40μgm-3，且50%以上发生在冬季；河北南部为持续性区域污染事件发生的关键区域。2014-17年，区域PM2.5平均浓度以及污染事件的数量和持续时间均有减少，但冬季显著降低主要表现在2017年。臭氧最高月份依次为6月（149μgm-3）、5月（138μgm-3）和7月（132μgm-3），污染的覆盖范围、持续时间和强度仍在逐年增加。
基于天气型的频次和强度变化重构区域PM2.5和O3浓度，从而评价气象条件变化对污染物年际波动的贡献，发现2017相比2013年，区域PM2.5浓度下降夏季气象作用的贡献为64%，冬季则为45%；暖季区域O3上升气象作用的贡献为39%，对各个城市的影响高达44%-70%；气象对O3逐日变化的贡献在华北北部及南部城市分别为55%-64%和43%-49%。北部地区影响最大为温度、湿度及南向风，而南部主要为温度和湿度。基于天气型及局地气象要素建立的O3潜势预报模型，为城市O3污染预测预警提供了强有力的科学助力。
对华北PM2.5和O3污染事件的环流动力机制分析发现：PM2.5在污染事件峰值阶段，南向气流型、弱北向气流型和反气旋型是三种典型的气象动力学机制；而华北臭氧持续污染事件，主要受控副高脊线稳定维持在21~25？N、中高层异常高压和近地面暖低压前的偏南风综合作用。
上述工作得到国家大气专项、总理基金和NSFC的支持，成果可为评价减排措施成效提供技术手段，并为逐级分步治理华北大气污染以及重污染事件的预测预警提供科学支撑。研究结果发表在ACP、EI和JES等国内核心刊物。
图1. 华北PM2.5区域污染的演变及重污染气象动力机制（Li et al., 2020）
图2. 华北暖季臭氧演变及气象影响解析（Liu et al., 2019）
图3. 区域臭氧污染事件的气象动力机制（Mao et al., 2020）
参考文献
Li M., L. Wang, J. Liu, W. Gao, T. Song, Y. Sun, L. Li, X. Li, Y. Wang, L. Liu, K. R. Daellenbach, P. J. Paasonen, V.-M. Kerminen, M. Kulmala, and Y. Wang, 2020: Exploring the regional pollution characteristics and meteorological formation mechanism of PM2.5 in North China during 2013-2017. Environment international, 134, 105283.
https://doi.org/10.1016/j.envint.2019.105283
Liu J., L. Wang, M. Li, Z. Liao, Y. Sun, T. Song, W. Gao, Y. Wang, Y. Li, D. Ji, B. Hu, V.-M. Kerminen, Y. Wang, and M. Kulmala, 2019: Quantifying the impact of synoptic circulation patterns on ozone variability in northern China from April to October 2013-2017. Atmospheric Chemistry and Physics, 19, 14477-14492.
https://doi.org/10.5194/acp-19-14477-2019
Mao J., L. Wang, C. Lu, J. Liu, M. Li, G. Tang, D. Ji, N. Zhang, and Y. Wang, 2020: Meteorological mechanism for a large-scale persistent severe ozone pollution event over eastern China in 2017. Journal of Environmental Sciences, 92, 187-199.
https://doi.org/10.1016/j.jes.2020.02.019
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