未来全球PM_(2.5)浓度时空变化特征的模拟

根据政府间气候变化专门委员会第五次评估报告(IPCCAR5)给出的气溶胶及其前体物的不同排放情景RCP2.6(低排放)、RCP4.5(中等排放)和RCP8.5(高排放),利用国家气候中心的气溶胶-气候在线耦合模式,分别模拟了2010~2030和2030~2050年总PM_(2.5)(人为和自然PM_(2.5)的总和)及其中人为和自然气溶胶柱含量的时空变化,并预估了的绿色排放情景RCP4.5下中国地区人为和自然气溶胶对总PM_(2.5)浓度变化的贡献.结果表明,在3种排放情景下,2010~2030年PM_(2.5)柱含量变化的空间分布基本相似.在欧洲、北非及其西侧的洋面上,PM_(2.5)呈现不同程度的增加,其中以北非及其西侧的洋面上的增加最为明显,而阿拉伯半岛东部PM_(2.5)则明显减少.在RCP4.5排放情景下,中国地区年均PM_(2.5)地表浓度的减少量约为2.55μg/m~3,其中人为气溶胶的贡献约为28%,自然气溶胶的贡献约为72%.2030~2050年,3种排放情景下PM_(2.5)柱含量变化的空间分布差异较大,在RCP4.5和RCP8.5放情景下,非洲北部及其西侧洋面的PM_(2.5)显著增加,而东亚地区的PM_(2.5)显著减少,而RCP2.6排放情景与前2种情景的结果区别很大.在RCP4.5排放情景下,中国地区PM_(2.5)及其中人为和自然气溶胶均在2010~2030年的基础上进一步减少,而且人为气溶胶在其中的贡献(约为34%)也有所增加.     

全球沙尘气溶胶源汇分布及其变化特征的模拟分析

根据全球沙尘气溶胶气候模式GEM-AQ/EC模拟的1995~2004年的沙尘起沙量和干湿沉降量,分析了沙尘气溶胶源汇的全球时空变化特征.全球沙尘起沙量集中在各个主要沙漠地区,北非对全球沙尘气溶胶贡献最大为66.6%.沙尘气溶胶沉降的高值区分布在沙漠源区及其紧临的下风地区.最大净沙尘气溶胶接收主要分布在沙漠周围地区并形成净接收量大于10t/(km2×a)的位于0°N~60°N之间的北非、欧亚大陆、西太平洋、北印度洋、北美和大西洋的带状分布.在北非、阿拉伯半岛、中亚、东亚和澳大利亚5个主要沙漠地区中,起沙量和沉降量都存在明显的季节变化,除中亚其他4个区域干湿沉降量和起沙的季节变化基本一致;东亚地区沙尘气溶胶起沙量和总沉降量的季节变化最为明显,而北非沙漠起沙量和总沉降量的季节变化最小,其他3个区域的季节变化幅度基本相同.中亚起沙峰值和阿拉伯半岛起沙次峰值出现在夏季,其他区域的峰值均出现在春季.10年间全球陆地年平均起沙量为(1500±94)Mt,保持略微上升趋势.以北非沙漠起沙量年际变化率最低(6.3%), 而以东亚(28.3%)和澳大利亚(45.0%)起沙量年际变化最为明显;全球陆地的沙尘气溶胶沉降量以约9.9Mt/a的速率递减,全球海洋的沙尘气溶胶沉降递增.     

北京地区不同天气条件下气溶胶数浓度粒径分布特征研究

2012~2014年,在北京城区利用宽范围粒径谱仪(WPS-1000XP)对气溶胶数粒径分布特征进行观测,进而分析了不同季节与不同天气条件下气溶胶粒径分布的变化特征.结果表明,春季爱根核模态气溶胶日均数浓度值最高,秋季最低;春季和冬季积聚模态下日均数浓度较高,夏季最低;粗模态气溶胶日均浓度在冬季最高.爱根核模态粒子数浓度日变化特征最为显著,受交通源及夏季中午前后的光化学作用影响明显.春、秋、冬季积聚模态状态气溶胶数浓度夜晚高于白天,粗模态粒子没有明显的日变化特征.重污染过程中,积聚模态气溶胶对于PM_(2.5)质量浓度起到决定作用,通常需通过北风的清除才能有效降低PM_(2.5)浓度;降雨及降雪对粗模态粒子的清除效果较为明显,而小风和静风状态下,降水对积聚模态的气溶胶没有明显的清除作用;沙尘过程中,粗模态粒子浓度显著增加,而积聚模态气溶胶却被明显清除.     

广州市PM_(2.5)中含碳有机物的来源分析

通过对广州市城区PM_(2.5)的质量浓度和含碳气溶胶的组分连续1 a的采样分析,获得了广州地区PM_(2.5)中含碳气溶胶的年变化特征,对广州市PM_(2.5)中有机碳OC的来源和烃类有机物的主要来源进行了分析。结果表明,化石燃料燃烧和汽车尾气污染对广州市PM_(2.5)中含碳有机物的贡献较大,植物排放对春秋季PM_(2.5)有一定的贡献,而夏季则同时受到植物源和人为源的污染;采用散点图法和比值-比值法对多环芳烃的来源进行了分析,机动车排放对低环数PAHs(Flu、Pyr)的贡献较大,生物质燃烧对高环数PAHs(Bghi P、Icd P)具有显著贡献,而且存在一定的光化学老化,而藿烷和EC主要来自机动车排放源;广州市PM_(2.5)中有机碳OC的主要来源为机动车排放、燃煤排放、生物质燃烧、餐饮油烟、二次形成和其他来源,冬季分别贡献15.3%、20.5%、8.0%、11.5%、14.9%和29.8%。     

青岛近海生物气溶胶中总微生物的分布特征

为了解生物气溶胶中总微生物浓度的月季分布和粒径分布特征,于2016年9月～2017年7月期间在青岛近海连续采集了大气生物气溶胶分级样品,并利用DAPI染色-荧光显微镜计数方法测定了生物气溶胶中总微生物浓度.结果表明,采样期间青岛近海生物气溶胶中总微生物浓度范围为1. 86×10~5～2. 54×10~6cells·m~(-3),平均值为(6. 84±4. 83)×10~5cells·m~(-3).大气中总微生物浓度的季节变化为春季和冬季较高,夏季较低,秋季最低,统计分析显示秋季和春季、夏季大气中总微生物浓度具有明显的季节变化差异(P 0. 05).生物气溶胶中总微生物月均浓度在2. 65×10~5～1. 12×10~6cells·m~(-3)之间,最高值出现在2017年2月,最低值出现在2016年9月. 2015～2017年青岛秋冬季大气中总微生物浓度一日中变化较大,但并未呈现出明显的日变化规律(P 0. 05).生物气溶胶中总微生物的粒径分布呈现偏态分布, 7. 0μm粒径所占比例最高,可达20. 5%～27. 3%;粒径分布随月份不同而有变化,呈现双峰分布和偏态分布两类.相关性分析显示,总微生物浓度与AQI、CO、PM_(2.5)和PM_(10)等因子呈显著正相关(P 0. 05),与温度、风速和风向等气象因素以及NO_2、SO_2和O_3等因子无显著相关(P 0. 05).多元线性回归模拟结果显示,生物气溶胶总微生物浓度中20. 6%的变化与相对湿度和PM_(2.5)相关.     

太原市PM_(2.5)中碳质组分季节变化与组成特征

2013年10月至2014年7月,在太原市区,分4个月采集大气细颗粒物,共采集120个PM_(2.5)样品,分析了颗粒物及其有机碳(OC)和元素碳(EC)浓度。结果表明,采样期间大气中PM_(2.5)的日均浓度为(300±132)μg/m3,PM_(2.5)超国家二级标准较严重,大致呈现春季冬季秋季夏季的季节变化特征。大气PM_(2.5)样品中OC和EC的含量变化范围分别为3.6~137和0.8~19.3 g/m3,季节变化与颗粒物浓度不一致,呈现为冬季秋季春季夏季的季节变化特征。利用核磁共振仪分析了典型样品中碳质组分的结构组成。结果显示,烷基碳、烷基取代芳香烃碳和氧取代的芳烃或者酚醛树脂类碳是气溶胶中有机质的主要组成成分;秋冬季样品中,羧基碳和氧取代碳相对含量较高,主要来源于生物质燃烧;春季羟基类化合物增加显著,主要来源于地表土壤中的糖类;夏季样品中,来源于生物排放的烃类化合物和机动车排放的芳香烃相对含量较高。     

金华地区PM2.5中的极性有机示踪物

用GC/MS,对金华地区3个采样点、四个季节,225个PM_(2.5)样品中10种极性有机示踪化合物进行了分析,包括天然源:3个异戊二烯SOA示踪物、1个α-蒎烯SOA示踪物和2个真菌孢子示踪物,和人为源:1个甲苯SOA示踪物、3个生物质燃烧示踪物.结果表明,异戊二烯SOA示踪物浓度为3.41~48.50 ng·m~(-3),α-蒎烯SOA示踪物浓度为2.45~25.40 ng·m~(-3),甲苯SOA示踪物为4.75~39.80 ng·m~(-3).各SOA示踪物均有明显的季节变化,其中,异戊二烯SOA示踪物呈夏季秋季≈春季冬季,α-蒎烯SOA示踪物夏季春季≈秋季冬季,甲苯SOA示踪物秋季夏季春季冬季.估算得出甲苯SOC对OC的贡献为3.03%~24.50%,而来源于生物质燃烧的有机碳对OC的贡献可以达到1.23%~42.80%.表明人为源排放前体物的二次转化以及生物质燃烧是金华地区大气细颗粒物污染的重要来源.     

临安夏季霾和清洁天气PM2.5化学组成特征比较

本研究对长江三角洲背景地区临安大气本底站夏季PM_(2.5)进行连续采集,并对其分别进行OC/EC和水溶性离子测试分析.研究结果发现,临安夏季PM_(2.5)中OC和EC平均质量浓度分别为(14.3±3.95)μg·m-3和(3.33±1.47)μg·m-3.与城市地区相比,本研究临安背景地区夏季气溶胶中OC和EC相关性较弱(R2=0.31,P0.01).二次无机离子,即SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+(SNA),明显高于其它水溶性无机离子,平均浓度分别为(8.70±5.66)、(2.04±1.07)和(3.25±2.29)μg·m-3.基于对临安夏季PM_(2.5)连续加密观测、气团后向轨迹以及火点图研究分析,发现静稳天气条件和区域传输都可以影响临安地区PM_(2.5)的化学组成特征.此外,通过对临安本底站霾天和清洁天PM_(2.5)化学组成特征比较发现,与清洁天相比,霾污染天气POC和EC占PM_(2.5)的质量分数没有明显变化,而SOC占PM_(2.5)的质量分数却呈现了明显的下降趋势.与SOC不同,SO_4~(2-)和NH_4~+占PM_(2.5)的质量分数在霾污染天气均呈现了上升的趋势,说明二次无机离子有另一种明显增强的化学生成路径,即非均相化学反应.     

中亚地区气溶胶时空分布及其对云和降水的影响

中亚地区属干旱半干旱气候区,是水资源缺乏最严重的地区之一,也是全球沙尘气溶胶贡献度较大的区域.利用MODIS气溶胶和云资料以及校准后的TRMM降水数据,可从宏观角度分析中亚地区气溶胶、云、降水的时空分布特征,研究气溶胶与云和降水之间的相互影响关系.结果表明:1中亚地区年平均气溶胶光学厚度表现为春季(0~1)夏季(0~0.8)冬季(0~0.42)秋季(0~0.38),2002—2013年间整体呈现增加趋势;冬季COD量值明显高于其他3个季节,12年间整体表现出下降趋势,夏季变化较小,增幅为-0.876%,冬季最大,增幅为-1.713%;云水路径的区域性和季节性变化较为明显,整体处于降低趋势,其中秋季的新疆塔里木盆地变化最为显著,年变化为-6.607%;利用实测降水数据对TRMM月降水数据进行校准处理,可有效提升数据精度,新疆境内夏季降水占年降水量的比重较大,春、秋次之,咸海地区降水量年内分配相对较均匀,季节性差异不明显,中亚干旱区作为一个整体,降水呈现出增加趋势,其中,冬季降水的增加趋势最明显.2气溶胶光学厚度与云光学厚度呈负相关;与云滴粒子有效半径关系复杂,受水汽影响较大,在云层含水量较低的情况下,云滴粒子与气溶胶光学厚度呈负相关,而在云层含水量较高的情况下,二者呈正相关;云水路径随着气溶胶光学厚度的增加而减小,随AOD的变化的敏感程度在秋季最高,冬季最低.3气溶胶和降水关系复杂,整体来看,中亚地区气溶胶抑制降水.     

基于MODIS气溶胶光学厚度与气象要素的苏锡常地区PM2.5地面浓度分布研究

基于GIS技术和岭回归分析方法,采用苏锡常地区的MODIS高分辨率气溶胶光学厚度资料、PM_(2.5)浓度观测资料和苏锡常及周边地区的气象观测资料,构建了基于气溶胶光学厚度和气象要素的PM_(2.5)地面浓度分布估算模型,模拟了2013年春季苏锡常地区PM_(2.5)的空间分布状况,并将此模型与气象要素多元回归模型、气溶胶光学厚度直接回归模型进行比较.结果表明:该模型将遥感观测资料与地面气象观测资料相结合,能够有效地模拟PM_(2.5)的空间分布状况;2013年春季苏锡常地区PM_(2.5)的空间分布具有整体上西北高、东南低,中心城区高、城郊区低的趋势,局部高浓度区域可能与工业生产、交通等人为因素有关;该模型能够在保持较高精度的前提下,有效地突出局部地区的变化特征,体现出更强的空间分异性,对于研究PM_(2.5)的空间分布规律具有一定的实际应用价值.     

不同季节人为氯排放对二次气溶胶影响的数值模拟

利用WRF-CMAQ模式对比有无人为氯排放的模拟试验,定量分析了不同季节人为氯排放对二次无机气溶胶和二次有机气溶胶的影响.结果表明,人为氯排放对硫酸盐的影响较小,而硝酸盐对人为氯排放较为敏感,Cl^-颗粒物与HNO₃、N₂O₅、NO₃和NO₂均可发生反应生成硝酸盐,同时NH₃也会转化为铵盐.人为氯排放使冬、春、夏、秋季硝酸盐月均浓度分别最高增加9.8 μg/m³(34.3%)、1.5μg/m³(11.4%)、1.3μg/m³(9.1%)和2.6μg/m³(10.3%),铵盐月均浓度分别最高增加3.0μg/m³(30.7%)、0.6μg/m³(10.3%)、0.5μg/m³(6.5%)和1.1μg/m³(8.0%),冬季影响最大,夏季影响最小.人为氯排放增强了Cl原子和OH自由基对VOCs的降解作用,不同种类的SOA浓度略有上升,人为氯排放对SOA浓度影响最大约为6%.二次无机气溶胶和二次有机气溶胶的增加导致了颗粒物总量的增加,人为氯排放使冬、春、夏、秋季PM₁₀月均浓度分别最高增加14.0μg/m³(18.3%)、2.5μg/m³(3.0%)、1.9μg/m³(2.8%)和4.5μg/m³(4.3%),PM_2.5月均浓度分别最高增加15.0μg/m³(24.4%)、2.1μg/m³(3.5%)、1.2μg/m³(3.2%)和3.9μg/m³(4.4%).人为氯排放的季节性影响从大到小分别为冬、秋、春、夏季,内陆的影响比沿海大.     

浙江省中西部典型地区PM2.5中二次有机气溶胶示踪物的分布特征

为了解我国中小城市地区SOA（二次有机气溶胶）的质量浓度及来源,采集了浙江省中西部典型地区——兰溪市城区和近郊2个站点2016年四季的PM_2.5样品,利用GC/MS（气相色谱/质谱）分析了PM_2.5中11种指示不同来源的SOA示踪物的质量浓度水平,利用示踪物产率法估算了不同来源前体物对SOC（二次有机碳）的贡献.结果表明:兰溪市PM_2.5中ρ（异戊二烯SOA示踪物）的年均值为40.79 ng/m3,约占检测示踪物总质量浓度的89%;ρ（α-蒎烯SOA示踪物）、ρ（β-石竹烯SOA示踪物）和ρ（甲苯SOA示踪物）的年均值分别为4.09、0.36和1.01 ng/m3.ρ（异戊二烯SOA示踪物）和ρ（α-蒎烯SOA示踪物）存在夏季 > 秋季 > 春季 > 冬季的季节性变化趋势,ρ（β-石竹烯SOA示踪物）为秋季、冬季 > 春季、夏季,而ρ（甲苯SOA示踪物）的季节性变化不显著,表明不同类型VOCs（挥发性有机物）前体物排放量的季节性变化明显不同.基于示踪物产率法的估算结果表明:夏季异戊二烯等植物源VOCs可能是兰溪市PM_2.5中SOA的主要来源;而春季、秋季、冬季甲苯等人为源VOCs是SOA的主要前体物,贡献了兰溪市PM_2.5中ρ（SOC）的60%左右.研究显示,减少人为源VOCs的排放对相关地区灰霾及大气细颗粒物污染的防控具有重要作用.      

青岛环境空气PM10和PM2.5污染特征与来源比较

年分别在青岛设6个和2个采样点采集PM₁₀和PM_2.5样品,分析二者质量浓度及颗粒物中多种无机元素、水溶性离子和碳等组分的质量浓度,以研究PM₁₀及PM_2.5的污染特征. 采用CMB-iteration模型估算法,确定一次源类及二次源类对PM₁₀和PM_2.5的贡献,利用统计学方法比较PM₁₀和PM_2.5的污染源. 结果表明:青岛大气颗粒物质量浓度季节变化显著,表现为春、冬季高,夏、秋季低;Na、Mg、Al、Si、Ca和Fe元素主要富集在PM₁₀中,SO₄2-、NO₃-、EC和OC主要富集在PM_2.5中;城市扬尘、煤烟尘、建筑水泥尘及海盐粒子等粗粒子在PM₁₀中的分担率较PM_2.5中的高,分担率分别为28.7%、17.2%、7.16%及4.47%;二次硫酸盐、二次硝酸盐、机动车尾气尘及SOC(二次有机碳)等在PM_2.5中的分担率较PM₁₀中的高,分担率分别为19.3%、8.97%、13.7%及6.07%;由PM₁₀与PM_2.5化学组分的分歧系数可见,春、秋季PM₁₀和PM_2.5化学构成存在一定差异,而冬、夏季二者的化学构成相似.      

四川盆地PM2.5与PM10高分辨率时空分布及关联分析

为深入了解四川盆地PM_2.5与PM₁₀污染情况，通过机器学习的方法，基于卫星遥感气溶胶产品（MAIAC）与国家环境空气质量监测网数据以及气象、地理、社会经济变量等，构建2个随机森林机器学习模型（R²均为0.86），反演四川盆地2013~2017年间1km网格逐日PM_2.5与PM₁₀浓度时空分布，并分析两者的时空关联性.结果表明：2013~2017年四川盆地地面PM_2.5与PM₁₀平均浓度分别为47.8，75.2μg/m³.PM_2.5与PM₁₀浓度空间上均整体呈现"倒月牙"状分布，西部与南部区域浓度值较高.5a间，区域颗粒物浓度逐年递减，总降幅均达到27%，季节上则均具有"冬高夏低"的特点；PM_2.5与PM₁₀浓度空间相关性显著（相关系数0.96），呈现"内强外弱"的格局，春夏季相关系数（0.91、0.90）低于秋冬季（0.96、0.96）.盆地西南部PM_2.5与PM₁₀比值较高，比值高低的季节性排序为冬季 > 秋季 > 夏季 > 春季.     

包头市大气污染特征及其影响因素

为了解包头市大气污染特征,利用包头市2014年ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（CO）和ρ（O₃）环境空气自动监测数据,结合气象参数,分析了包头市大气污染特征及其影响因素.结果表明:① 包头市春季大气污染以PM₁₀为主,夏季以O₃为主,秋冬两季PM₁₀和PM_2.5均有不同程度污染. ② ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）的24 h平均值和ρ（O₃）日最大8 h平均值分别有153、76、10、6和3 d超出GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值,ρ（CO）24 h平均值全年达标. ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（NO₂）年均值分别为GB 3095-2012二级标准限值的2.2、1.6和1.2倍,ρ（SO₂）年均值达标. ③ PM_2.5/PM₁₀（质量浓度比）四季分布为冬季（0.45）>秋季（0.39）>夏季（0.36）>春季（0.27）,年均值为0.37,粗颗粒污染特征明显. ④ SO₂/NO₂（质量浓度比）四季分布为冬季（1.76）>春季（1.15）>秋季（0.82）>夏季（0.75）,年均值为1.12,并且取暖季明显高于非取暖季,说明冬季燃煤取暖对包头市空气质量有重要影响. ⑤ 包头市的严重污染主要有沙尘型和煤烟型2种. ⑥ 系统聚类分析表明,扬尘引起的PM₁₀对包头市环境空气质量有重要的影响,以SO₂和CO为排放特征的燃煤对PM_2.5有较大的贡献.      

2015~2019年日照市PM2.5长期变化特征及其潜在源区分析

利用2015~2019年山东省日照市PM_2.5质量浓度和气象要素的小时数据,对日照市PM_2.5季节污染特征和日照市海陆风特征进行了分析,并基于HYSPLIT模式计算了5年逐日02：00、08：00、14：00和20：00（BTC）的48h后向轨迹,不仅通过轨迹聚类分析和潜在源区分析探讨了日照市不同季节PM_2.5主要传输路径和其轨迹污染特征及其潜在源区分布和贡献,也分析了海陆风对日照市污染物的影响.结果表明：日照市PM_2.5呈现冬季最高、夏季最低的分布特征,监测站点颗粒物浓度在偏西北风影响下较高.日照市不同季节主要输送路径存在差异：春季主要受到偏东和偏北方向气流影响;夏季在副热带高压影响下主要受到来自海上的较为清洁的偏东气流影响;秋季主要受到西北和偏东气流影响;冬季主要受西北和偏北气流影响.整体而言,不同季节受偏西至偏南气流影响时,日照市对应的PM_2.5浓度较高.日照市海陆风春秋季多,夏冬季少;在海陆风影响下,日照市PM_2.5污染和臭氧污染呈现不同的分布特征,且在不同PM_2.5污染等级下,PM_2.5浓度日变化特征也与其在非海陆风日的日变化有所差异.污染潜在源区分析结果表明,日照市最主要的潜在源区位于山东省临沂市、潍坊市、青岛市和江苏省连云港市.     

南京主要大气污染物季节变化及相关气象分析

为研究南京主要大气复合污染物PM_2.5、PM₁₀和O₃四季变化特征及其气象影响因子,利用2013年1月～2015年2月国控点环境监测数据对浓度特征进行统计分析,再利用WRF模式模拟的精细大气边界层气象场,分析气象要素与各污染物的相关性,并建立统计模型.结果表明：PM₁₀、PM_2.5冬高夏低,冬季日均值分别为160.6μg/m³和98.0μg/m³;日变化特征四季基本一致,但秋冬季最强,夏季最弱,且冬季上午峰值比其余三季延后1～2h.各季大气可吸入颗粒物中细粒子占主导,PM_2.5/PM₁₀年均值为0.59;首要污染物为PM_2.5、PM₁₀、O₃的年频率分别为51.5%、26.6%和13.5%,PM_2.5主导四季AQI的变化,尤其是在重污染的情况下,首要污染物为PM_2.5占96%.O₃浓度春末夏初高、秋末冬初低,日变化为单峰式;O₃与边界层高度呈显著正相关,四季相关系数分别为0.500、0.572、0.326、0.323.四季PM₁₀、PM_2.5、O₃_8h_max日值逐步回归方程拟合度为40%～65%.     

太原市大气PM2.5季节传输路径和潜在源分析

为了研究太原市大气PM_2.5不同季节的传输路径和污染源区,利用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据,对2017~2018年不同季节太原市逐日48h气流后向轨迹进行聚类分析,同时结合小时污染物质量浓度数据,分析不同季节太原市PM_2.5的潜在源贡献因子（WPSCF）和浓度权重轨迹（WCWT）.结果表明,太原市PM_2.5的质量浓度在季节上呈现冬季（77.56μg/m³） > 秋季（69.89μg/m³） > 春季（63.78μg/m³） > 夏季（45.51μg/m³）的变化趋势.PM_2.5与SO₂、NO₂和CO之间存在明显的同源性和二次转化过程.春、秋和冬季大气传输路径主要以西和西北方向近距离、慢移速的轨迹为主,夏季以南和东方向轨迹为主.PM_2.5潜在源区季节变化明显：夏季主要受太原本地和晋中地区的影响;春、秋和冬季主要受陕西中北部、吕梁、临汾和晋中等地的影响.     

北京2009~2010年冬、春季PM2.5污染特征

针对北京地区冬季和春季PM_2.5污染特征进行研究.于2009年12月～2010年5月在城市点采集24h 大气颗粒物样品,进行颗粒物主要化学组分分析.冬季和春季颗粒物的平均质量浓度分别为（84.97±68.98）μg/m³和（65.25±45.76）μg/m³.冬季和春季颗粒物中二次组分（SNA+SOA）有重要贡献,二次组分分别占颗粒物质量浓度的49%和47%.冬春季重污染时期较强的源排放和低温、低风速、高相对湿度等不利的气象特征使得颗粒物中二次无机离子SNA（NH₄⁺、NO₃^-、SO₄^2-）的比重较干净天明显上升,其中硝酸盐贡献的增强最为显著.同时冬春季有机物中二次有机组分贡献显著.而受一次源的影响,冬春季重污染时期一次有机物的增强.     

乌鲁木齐市PM_(2.5)和PM_(2.5~10)中碳组分季节性变化特征

2011年1月至12月在乌鲁木齐市区用膜采样法采集了大气PM_(2.5)和PM_(2.5~10)样品,并利用热光/碳分析仪测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度.通过OC与EC的粒径分布特征、比值和相关性的分析,初步分析了乌鲁木齐市大气可吸入颗粒物中碳质气溶胶污染特征,并用OC/EC比值法估算了二次有机碳(SOC)的浓度.结果表明,PM_(2.5)和PM_(2.5~10)的年平均质量浓度分别为92.8μg/m~3和64.7μg/m~3.PM_(2.5)中OC和EC的年平均浓度分别为13.85μg/m~3和2.38μg/m~3,PM_(2.5~10)中OC和EC的年平均浓度分别为2.63μg/m~3和0.57μg/m~3.OC和EC四季变化趋势基本一致,季浓度最高.碳组分主要集中于PM_(2.5)中,OC/EC比值范围为3.62~11.21.夏季和秋季的PM_(2.5)和PM_(2.5~10)中OC和EC的相关性较好(R20.65).估算得出的PM_(2.5)和PM_(2.5~10)中SOC的估算浓度为2.31~11.98μg/m~3和0.38~1.49μg/m~3.