基于歷史數據，分析臭氧觀測濃度的長期變化規律、趨勢，確定風場、氣壓場、地勢高度場等信息，開展臭氧前體物VOCs的在線和離線觀測，評估臭氧及其前體揮發性有機物污染狀況和污染特征。

利用經驗動力學模擬方法（EKMA曲線法）繪制出NOx-VOCs-臭氧等值曲線。確定該區域所屬的是NOx敏感區、VOCs敏感區或NOx與VOCs協同控制區?；贓KMA曲線，計算出環境中若需最大程度削減臭氧所需的NOx與VOCs削減比例。判斷環境空氣臭氧污染形成的NOx與VOCs敏感性以及敏感性的時空變化規律。

獲取目標組分對應的最大增量反應活性（MIR），并根據《環境空氣臭氧污染來源解析技術指南（試行）》，獲取VOCs質量濃度與OFP的關系以及組分信息，提出相應的控制對策。從而獲取擁有高濃度水平、高OFP水平的組分名單以及濃度水平較低卻擁有高OFP濃度組分的組分信息。

利用箱體模型對獲得的VOCs關鍵組分進行削減情景模擬。并獲得臭氧生成對關鍵VOCs組分濃度變化的靈敏度即相對增量反應性（RIR），從而表示某一關鍵組分的臭氧生成率。

利用實測的環境VOCs濃度水平數據，借助受體模型解析出總VOCs以及關鍵組分來源結構，以確定重點VOCs排放源，得出VOCs臭氧生成關鍵組分的各個來源占比。

利用在線EKMA曲線分析影響臭氧生成的主控因子，在模型情景擬合的輸出結果基礎上，提出多種針對性的 VOCs:NOx的削減方案 ，滿足在不同臭氧污染狀況下進行分級管控，從而減少臭氧污染天數。