Observations of surface ozone available from ∼1,000 sites across China for the past 5 years (2013-2017) show severe summertime pollution and regionally variable trends. We resolve the effect of meteorological variability on the ozone trends by using a multiple linear regression model. The residual of this regression shows increasing ozone trends of 1-3 ppbv a-1 in megacity clusters of eastern China that we attribute to changes in anthropogenic emissions. By contrast, ozone decreased in some areas of southern China. Anthropogenic NOx emissions in China are estimated to have decreased by 21% during 2013-2017, whereas volatile organic compounds (VOCs) emissions changed little. Decreasing NOx would increase ozone under the VOC-limited conditions thought to prevail in urban China while decreasing ozone under rural NOx-limited conditions. However, simulations with the Goddard Earth Observing System Chemical Transport Model (GEOS-Chem) indicate that a more important factor for ozone trends in the North China Plain is the ∼40% decrease of fine particulate matter (PM2.5) over the 2013-2017 period, slowing down the aerosol sink of hydroperoxy (HO2) radicals and thus stimulating ozone production.

Abstract. Fine particulate matter (PM2.5) is a severe air pollution problem in China. Observations of PM2.5 have been available since 2013 from a large network operated by the China National Environmental Monitoring Center (CNEMC). The data show a general 30 %–50 % decrease in annual mean PM2.5 across China over the 2013–2018 period, averaging at −5.2 µg m−3 a−1. Trends in the five megacity cluster regions targeted by the government for air quality control are -9.3±1.8 µg m−3 a−1 (±95 % confidence interval) for Beijing–Tianjin–Hebei, -6.1±1.1 µg m−3 a−1 for the Yangtze River Delta, -2.7±0.8 µg m−3 a−1 for the Pearl River Delta, -6.7±1.3 µg m−3 a−1 for the Sichuan Basin, and -6.5±2.5 µg m−3 a−1 for the Fenwei Plain (Xi'an). Concurrent 2013–2018 observations of sulfur dioxide (SO2) and carbon monoxide (CO) show that the declines in PM2.5 are qualitatively consistent with drastic controls of emissions from coal combustion. However, there is also a large meteorologically driven interannual variability in PM2.5 that complicates trend attribution. We used a stepwise multiple linear regression (MLR) model to quantify this meteorological contribution to the PM2.5 trends across China. The MLR model correlates the 10 d PM2.5 anomalies to wind speed, precipitation, relative humidity, temperature, and 850 hPa meridional wind velocity (V850). The meteorology-corrected PM2.5 trends after removal of the MLR meteorological contribution can be viewed as being driven by trends in anthropogenic emissions. The mean PM2.5 decrease across China is −4.6 µg m−3 a−1 in the meteorology-corrected data, 12 % weaker than in the original data, meaning that 12 % of the PM2.5 decrease in the original data is attributable to meteorology. The trends in the meteorology-corrected data for the five megacity clusters are -8.0±1.1 µg m−3 a−1 for Beijing–Tianjin–Hebei (14 % weaker than in the original data), -6.3±0.9 µg m−3 a−1 for the Yangtze River Delta (3 % stronger), -2.2±0.5 µg m−3 a−1 for the Pearl River Delta (19 % weaker), -4.9±0.9 µg m−3 a−1 for the Sichuan Basin (27 % weaker), and -5.0±1.9 µg m−3 a−1 for the Fenwei Plain (Xi'an; 23 % weaker); 2015–2017 observations of flattening PM2.5 in the Pearl River Delta and increases in the Fenwei Plain can be attributed to meteorology rather than to relaxation of emission controls.

Abstract. Surface ozone data from the Chinese Ministry of Ecology and Environment (MEE) network show sustained increases across the country over the 2013–2019 period. Despite Phase 2 of the Clean Air Action Plan targeting ozone pollution, ozone was higher in 2018–2019 than in previous years. The mean summer 2013–2019 trend in maximum 8 h average (MDA8) ozone was 1.9 ppb a−1 (p<0.01) across China and 3.3 ppb a−1 (p<0.01) over the North China Plain (NCP). Fitting ozone to meteorological variables with a multiple linear regression model shows that meteorology played a significant but not dominant role in the 2013–2019 ozone trend, contributing 0.70 ppb a−1 (p<0.01) across China and 1.4 ppb a−1 (p=0.02) over the NCP. Rising June–July temperatures over the NCP were the main meteorological driver, particularly in recent years (2017–2019), and were associated with increased foehn winds. NCP data for 2017–2019 show a 15 % decrease in fine particulate matter (PM2.5) that may be driving the continued anthropogenic increase in ozone, as well as unmitigated emissions of volatile organic compounds (VOCs). VOC emission reductions, as targeted by Phase 2 of the Chinese Clean Air Action Plan, are needed to reverse the increase in ozone.

Significance The North China Plain experiences severe summer ozone pollution, but ozone during winter haze (particulate) pollution events has been very low. Here, we show that the abrupt decrease in nitrogen oxide (NO x ) emissions following the COVID-19 lockdown in January 2020 drove fast ozone production during winter haze events to levels approaching the air quality standard. This fast ozone production was driven by formaldehyde originating from high emissions of volatile organic compounds (VOCs). The COVID-19 experience highlights a general 2013 to 2019 trend of rapidly increasing ozone pollution in winter–spring in China as NO x emissions have decreased. VOC emission controls would mitigate the spreading of ozone pollution into winter–spring with benefits for public health, crop production, and particulate pollution.

Reducing methane emissions from fossil fuel exploitation (oil, gas, coal) is an important target for climate policy, but current national emission inventories submitted to the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) are highly uncertain. Here we use 22 months (May 2018-Feb 2020) of satellite observations from the TROPOMI instrument to better quantify national emissions worldwide by inverse analysis at up to 50 km resolution. We find global emissions of 62.7 ± 11.5 (2σ) Tg a-1 for oil-gas and 32.7 ± 5.2 Tg a-1 for coal. Oil-gas emissions are 30% higher than the global total from UNFCCC reports, mainly due to under-reporting by the four largest emitters including the US, Russia, Venezuela, and Turkmenistan. Eight countries have methane emission intensities from the oil-gas sector exceeding 5% of their gas production (20% for Venezuela, Iraq, and Angola), and lowering these intensities to the global average level of 2.4% would reduce global oil-gas emissions by 11 Tg a-1 or 18%.