青岛冬季霾-沙尘重污染过程PM1理化特征及来源分析

对2018年11月21日~12月2日期间青岛市大气PM₁的质量浓度、化学组分和数浓度进行连续观测,结合国控站点监测数据和气象条件,分析青岛市秋末冬初一次典型霾-沙尘重污染过程的特征及污染物来源.结果表明：本次污染过程可分为霾前（11月21~23日）、霾期（11月24~25日）、霾-沙尘叠加期（11月26日）、沙尘期（11月27~29日）、沙尘后（11月30日~12月2日）5个发展阶段,观测期间PM₁质量浓度为（40±20）μg/m³,霾期PM₁为沙尘期的2.03倍.冷锋锋前以人为污染物气团为主,锋后以冷干沙尘气团为主,并在长距离传输中保持干燥,受沙尘传输过程中经过区域的影响较小,导致沙尘阶段PM_2.5和PM₁₀错峰12h出现.霾期PM₁中SO₄^2-、NO₃^-质量浓度比霾前分别升高73%、111%,SOR、NOR分别升高28%、67%,表明霾期NO₃^-的二次转化明显升高.PM₁中NH₄⁺主要以（NH₄）₂SO₄和NH₄NO₃形式存在,为富氨条件.本次沙尘事件气团传输过程中途经山西、河北、山东西北部等污染物高强度排放区域,前锋到达青岛时,携带的人为污染物占主导,导致沙尘期PM₁中OC、EC占比为霾期的1.73、1.53倍.霾期SOC/OC值为0.43,略低于沙尘期,表明霾期SOC生成受到抑制.     

泰山顶PM2.5及其二次组分的输送路径与潜在源

为了明确泰山顶PM_2.5及其二次组分的输送路径与潜在来源,基于后向轨迹聚类方法对2015年冬季和春季抵达泰山顶的气团传输轨迹进行聚类分析,并利用PSCF（潜在源贡献因子）和CWT（浓度权重轨迹）方法分析泰山顶冬季和春季PM_2.5、SO₄2-、NO₃-和NH₄+的潜在源域.结果表明,冬季和春季来自不同方向的气团轨迹对泰山顶PM_2.5及其组分的潜在源分布的影响具有明显差异.冬季泰山顶ρ（PM_2.5）和ρ（NO₃-）平均值的最高值对应的气团轨迹来自湖北、河南、山东济宁等地区,而来自西北方向的轨迹1和轨迹2分别对应的ρ（SO₄2-）和ρ（NH₄+）平均值最高;春季影响ρ（PM_2.5）和ρ（NO₃-）的气团轨迹主要来自西南方向的河南、安徽北部、山东聊城等地区,而源自蒙古国途经内蒙古、山西、河南北部和山东聊城的气团轨迹对ρ（SO₄2-）和ρ（NH₄+）的贡献最大.泰山顶ρ（PM_2.5）、ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）和ρ（NH₄+）的PSCF分布特征与CWT分布特征类似,WPSCF（源区分布概率）和CWT的最高计算值主要集中山东济宁、聊城以及邻近的山西省、河北省和河南省,是泰山顶大气污染物的主要潜在源域.      

南昌市大气降水化学特征及来源分析

为分析南昌市大气降水离子来源和源区,对南昌市2016年4—9月大气降水样品主要阴阳离子的组成进行了测定分析,并运用PMF（正定矩阵因子分解）模型分析来源和TrajStat软件模拟后向轨迹.结果表明:NH₄+和Ca2+是南昌市大气降水中的主要阳离子,加权平均浓度为65.3和23.9 μmol/L,分别占阳离子总量的57%和21%;SO₄2-和NO₃-是主要阴离子,加权平均浓度为60.4和25.3 μmol/L,分别占阴离子总量的56%和23%.c（NH₄+）、c（Ca2+）、c（K+）、c（Mg2+）、c（Na+）、c（Cl-）、c（NO₃-）之间均存在着较为显著的相关性,说明它们之间可能有相似的来源或形成化合物共同存在.结合PMF模型分析结果表明,Na+、Cl-很明显受到了海盐的影响,也部分受土壤和二次污染影响;K+、Mg2+、Ca2+大部分来自于土壤,海盐、二次污染也贡献了一部分的K+;SO₄2-、NH₄+和NO₃-是组成大气二次颗粒物的主要成分,主要由二次污染源贡献;煤燃烧贡献了主要的F-和部分SO₄2-.后向轨迹模型分析表明,南昌市大气降水主要受局地降雨气团影响,5月、8月、9月受陆源及人为影响较大,海源性离子经过内陆上空时被稀释或沉降,导致6月、7月来自于海洋上空的降雨气团对南昌影响不大.研究显示,SO₄2-对南昌市大气降水的影响逐渐增大导致降雨类型逐渐由混合型向硫酸型转化,人为影响是造成大气污染的主要原因.      

武汉冬季大气PM2.5小时分辨率源贡献识别及潜在影响域分析

冬季是我国大气细颗粒物(PM_2.5)污染较为严重的时段,武汉市PM_2.5受到明显的区域传输影响.本研究基于小时分辨率PM_2.5组分观测数据,采用受体模型,解析武汉冬季大气PM_2.5各类源的实时贡献.结合轨迹聚类和浓度权重,识别影响各类源的传输路径和潜在源区.武汉冬季大气平均ρ(PM_2.5)为（75.1±29.2）μg·m^-3.观测期间共有两次污染过程,第一次污染过程主要受西北方向气团影响,水溶性离子升高是PM_2.5呈现高值的主要原因,ρ（NH⁺₄）、ρ（NO^-₃）和ρ（SO■）分别是清洁时段的1.6、 1.7和2.1倍;第二次污染过程则以正东方向气团为主,二次有机组分有明显的生成.对武汉冬季大气PM_2.5贡献最大的是二次源（34.1%）,其次是机动车尾气（23.7%）、燃煤（11.5%）、道路尘（10.9%）、钢铁冶炼（8.7...     

聊城市冬季PM2.5及水溶性离子污染特征及来源分析

为研究聊城市冬季PM_2.5污染特征,于2016年1月7-29日在聊城市区对PM_2.5样品进行了采集,并对其水溶性离子（包括F-、Cl-、NO₃-、SO₄2-、NH₄+、Ca2+、Na+、Mg2+、K+）进行了分析.结果显示:观测期间聊城市ρ（PM_2.5）平均值为（192.4±88.9）μg/m3,超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》日均二级标准限值的1.6倍.水溶性离子质量浓度为（77.4±46.9）μg/m3,占ρ（PM_2.5）的40.2%,其中SNA（NO₃-、SO₄2-和NH₄+）为主要离子,占水溶性离子比例达82.5%.轻度、中度、重度及严重污染时PM_2.5中水溶性离子质量浓度分别为（32.49±3.67）（46.26±17.66）（77.11±11.64）和（139.21±51.71）μg/m3,SNA分别占ρ（PM_2.5）的24.4%、26.7%、30.4%和39.0%,随着污染程度加重,SNA比例升高.观测期间SOR（硫转化率）与NOR（氮转化率）的平均值分别为0.18和0.20,随着ρ（PM_2.5）升高,SOR及NOR明显上升,表明冬季PM_2.5污染越严重时SO₂与NO₂的转化速率越强,二次无机污染严重.主成分分析结果表明,二次转化、扬尘源及工业生产为水溶性离子的主要来源.后向气流轨迹结果显示,观测期间污染气团主要来源于西北方向,受内蒙古及河北城市影响较大,但当污染气团来源于周边城市且天气静稳时,颗粒物浓度最高.研究显示,聊城市冬季PM_2.5污染较为严重.      

基于后向轨迹模式的豫南地区冬季PM2.5来源分布及传输分析

为研究2017年12月—2018年2月冬季不同来源区域对豫南地区ρ（PM_2.5）的贡献影响及污染特征,利用HYSPLIT-4后向轨迹模式模拟了豫南地区冬季24 h的气团后向轨迹,结合ρ（PM_2.5）在线监测数据进行了聚类分析,研究了以豫南地区为受点的各月份PM_2.5不同轨迹的输送特征,并使用潜在源贡献（PSCF）分析法和浓度权重轨迹（CWT）分析法识别了豫南地区冬季PM_2.5的潜在贡献源区及贡献大小.结果表明:①信阳市空气质量最好,其次为驻马店市,南阳市空气质量最差;南阳市、信阳市和驻马店市ρ（PM_2.5）分别超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值（75 μg/m3）的1.5、1.2和1.2倍,ρ（PM_2.5）日变化均呈双峰特征.②后向轨迹聚类分析表明,豫南地区主要受到来自西北和东北方向长距离传输和正南方向较短距离输送的影响.③潜在源区分析表明,除豫南地区及周边市县本地污染贡献外,冀鲁豫交界区域、陕鄂交界区域、陕西省中西部、湖北省东北部和西部、河南省中北部、山东省南部是影响豫南地区ρ（PM_2.5）的主要潜在源区.研究显示,豫南地区PM_2.5污染过程除了与地形条件、本地污染源排放有关外,来自东北、西北传输通道城市的远距离输送和南部的近距离传输也不容忽视.      

关中地区秋冬季颗粒物二次有机碳的估算

2017年9月4日~2018年1月19日期间分别在关中地区的5个主要城市西安（XA）,渭南（WN）,铜川（TCH）,宝鸡（BJ）,咸阳（XY）设置采样点进行PM_2.5,PM₁₀颗粒物手工采样观测,采用热光透射法（TOT）分析碳组分,最小值法估算二次有机碳（SOC）浓度,结果显示PM_2.5与PM₁₀中SOC平均浓度分别为（7.44±5.54）,（9.62±7.49）μg/m³,一次有机碳（POC）平均浓度分别为（7.04±2.59）,（9.33±4.33）μg/m³,不同粒径颗粒物中SOC各点位的浓度值分布表现基本相同为XY > XA > WN > BJ > TCH.PM_2.5中SOC含量为8.76%,OC占比为48.03%,PM₁₀含量为6.28%,OC占比为48.09%,季节分布均呈现为秋季低冬季高,关中地区SOC污染严重.后向轨迹聚类分析结果显示污染气团传输主要是关中地区局部污染和西北,东北方向传输,其中局部污染轨迹的数量占比较多,浓度较高.低空传输与近地面风向风速及污染物分布存在差异,结合关中地区盆地地形,静风频率高,边界层低等多种因素造成颗粒物中SOC浓度较高,其中BJ点位易受到东北气团的污染物传输累积.     

东海PM2.5和PM10中水溶性离子的组成与化学特性

2014年5~6月在东海海域采集PM_2.5和PM₁₀气溶胶样品,通过离子色谱法对样品中主要水溶性阳离子（Na⁺、K⁺、NH₄⁺、Mg²⁺、Ca²⁺）和阴离子（Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-、MSA）的浓度进行测定,并结合相关数理统计方法探讨了其主要来源.结果表明,PM_2.5和PM₁₀样品中主要水溶性离子的总浓度范围分别为7.9~23.7μg/m³和10.4~47.9μg/m³,平均值分别为（14.9±5.8）μg/m³和（21.3±10.7）μg/m³.二次离子（nss-SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺）浓度最高,分别占测定离子总浓度的80.8%和73.3%,其中SO₄^2-和NH₄⁺主要富集在细颗粒物（PM_2.5）中,NO₃^-主要富集在粗颗粒物（PM₁₀）中.富集因子及相关性分析表明K⁺主要来自陆源,Mg²⁺受海源和陆源双重输入影响.阴阳离子浓度平衡计算结果表明,细颗粒物样品呈弱碱性;粗颗粒物样品酸碱基本中和.两种样品中NH₄⁺的主要结合方式均为（NH₄）₂SO₄和NH₄NO₃.来源分析结果表明,PM_2.5和PM₁₀样品中生源硫化物对nss-SO₄^2-的贡献率分别为13.7%和8.7%.根据估算的干沉降通量结果,NH₄⁺对氮沉降的贡献程度小于NO₃^-.     

保定市大气污染特征和潜在输送源分析

保定市是京津冀地区重要城市之一.为了解保定市大气污染物质量浓度特征和潜在输送源,对保定市国控点2017年1月1日-12月31日PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、O₃、CO等常规大气污染物数据进行分析,并利用TrajStat后向轨迹模型进行区域传输研究.结果表明:①ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）分别为（138±96）（84±66）（29±23）和（50±24）μg/m3,与2016年相比分别下降5.9%、9.1%、25.5%和13.1%;ρ（CO）较2016年下降了14.0%;ρ（O₃）较2016年增长了25.2%.ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）和ρ（O₃）分别超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值的0.97、1.40、0.25和0.34倍,ρ（SO₂）和ρ（CO）未超标.②除ρ（O₃）外,其他污染物质量浓度均呈冬季最高、夏季最低的季节性特征,其中,冬季PM_2.5污染最为严重,春季PM_2.5~10（粗颗粒物）污染严重.③空气质量模型源解析结果显示,保定市ρ（PM_2.5）约60.0%~70.0%来自本地污染源排放.后向轨迹结果表明,在外来区域传输影响中,保定市主要受到西北方向气团（占比为21.7%~60.0%）远距离传输和正南方向气团（占比为34.8%~50.5%）近距离传输的影响.④PSCF（潜在源贡献因子分析法）和CWT（浓度权重轨迹分析法）分析表明,除保定市及周边区县本地污染贡献外,位于太行山东麓沿线西南传输通道的邯郸市、邢台市、石家庄市是影响保定市PM_2.5的主要潜在源区.研究显示,PM_2.5为保定市大气中的主要污染物,并呈冬季高、夏季低的变化特征,其主要来自西北远距离输送和南部近距离传输.      

泰山大气卤代烃的长期变化趋势与来源

卤代烃是大气环境与气候变化研究的热点问题.基于2003～2018年在泰山山顶（36.25°N, 117.10°E,海拔1 534 m）的6期强化观测数据,结合气流轨迹模型与受体源解析模型,分析了华北平原区域背景大气中卤代烃的长期变化趋势和主要来源.结果表明,《蒙特利尔议定书》已淘汰物种（CFC-12、 CFC-11、 CFC-113、 H-1211、 CCl₄和CH₃CCl₃）体积分数显著下降,受管控物种（HCFC-22、 HCFC-141b、 HCFC-142b和HFC-134a）及未列入管控的物种（CH₂Cl₂、 C₂Cl₄、 CH₃Cl、 CHCl₃）体积分数则呈上升趋势且体积分数中位值显著高于北半球中纬度大气背景中位值;泰山卤代烃的体积分数主要受4种不同来向气团输送的影响,其中来自华北地区气团占比最高（41%）;主要来源包括生物质燃烧（38.1%）、制冷剂（26.2%）、工业及家用溶...     

长三角背景点夏季大气PM2.5中水溶性无机离子污染特征及来源解析

为研究长三角背景点夏季PM_2.5污染特征,于2018年5月30日—8月15日在上海市崇明岛对PM_2.5样品进行昼夜采集,并对其中水溶性无机离子(Cl-、NO₃-、SO₄2-、Na+、NH₄+、K+、Mg2+、Ca2+)进行了分析.运用PSCF(潜在源贡献)方法判别污染物排放源区,并结合PCA(主成分分析)和PMF(正交矩阵因子)源解析探究PM_2.5来源.结果表明:①观测期间崇明岛ρ(PM_2.5)平均值为(33±21)μg/m3,低于GB 3095—2012《环境空气质量标准》一级标准限值(35 μg/m3),但在部分时段存在显著超标现象,ρ(PM_2.5)最高值在120 μg/m3以上.②水溶性无机离子质量浓度平均值为(14±9.3)μg/m3,占PM_2.5的42.4%,其中SNA(SO₄2-、NO₃-、NH₄+三者统称)为主要离子,占水溶性离子总质量浓度的85.7%.③n(NH₄+)/n(SO₄2-)(NH₄+与SO₄2-的摩尔浓度比)显示,清洁期〔ρ(PM_2.5) < 15 μg/m3〕呈贫铵状态,过渡期〔15≤ρ(PM_2.5)≤35 μg/m3〕和污染期〔ρ(PM_2.5)>35 μg/m3〕均呈富铵状态;过渡期SNA主要以NH₄HSO₄和NH₄NO₃形式存在,而污染期则主要以(NH₄)₂SO₄和NH₄NO₃形式存在.④通过对两次典型污染事件进行离子相关性分析和PSCF分析发现,E1污染事件(5月30日—6月8日)为局地生物质燃烧型污染事件,E2污染事件(7月23日—8月1日)为区域传输污染事件.源解析结果进一步表明,两次典型污染事件期间气态污染物的二次转化对PM_2.5的贡献最显著,贡献率分别为62.8%和59.8%;其次是生物质燃烧,其贡献率分别为32.5%和20.1%;E2污染事件期间海盐源对崇明岛PM_2.5贡献率较高(16.6%),远超过E1污染事件期间对PM_2.5的贡献率(2.7%).研究显示,区域输送对崇明岛PM_2.5有显著贡献,二次颗粒物累积是崇明岛PM_2.5超标的主要原因.      

菏泽市PM2.5源方向解析研究

为了定量解析环境受体中不同方向PM_2.5的源贡献水平,利用“源方向解析”（source directional apportionment,SDA）法〔综合PMF（positive matrix factorization,正定矩阵因子）方法和后向轨迹模型〕对京津冀大气污染传输通道上某典型城市——菏泽市环境受体中PM_2.5进行来源解析,并分析不同方向的源贡献.结果表明,菏泽市环境受体中ρ（PM_2.5）变化范围为42.73~191.72 μg/m3,平均值为92.54 μg/m3.SO₄2-、NO₃-和NH₄+是菏泽市环境受体中PM_2.5的主要化学组分;ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）和ρ（NH₄+）的平均值分别为29.78、22.11和7.91 μg/m3,三者之和占ρ（PM_2.5）的63.54%.PMF的计算结果显示,二次无机盐、机动车排放、扬尘、煤烟尘和建筑水泥尘是菏泽市环境受体中PM_2.5的贡献源类,分担率分别为32.61%、22.60%、19.54%、16.25%和9.00%.利用后向轨迹模型识别出PM_2.5贡献源类的4个潜在方向,分别为东南、正西、西北和正东.二次无机盐在4个方向的贡献分别为8.49%、5.01%、6.65%和12.88%;机动车排放分别为1.39%、4.44%、7.47%和8.22%;扬尘分别为4.95%、3.65%、4.12%和6.92%;煤烟尘分别为4.56%、1.93%、2.16%和7.28%;建筑水泥尘分别为2.22%、1.88%、1.27%和3.56%.研究显示,菏泽市PM_2.5污染较为严重,其中二次源、机动车和扬尘源是其主要贡献源类,并且来自菏泽市东部的各源类贡献均较高.      

鼎湖山无机氮湿沉降来源研究

针对2007年3—8月鼎湖山站的降水资料,分析了鼎湖山春夏两季氮沉降特征及其来源. 结果表明:研究期间鼎湖山NO₃--N和NH₄＋-N的降水量加权平均质量浓度分别为0.59和1.03mg/L,其中春季湿沉降中ρ(NO₃--N)和ρ(NH₄＋-N)的平均值分别为0.78和1.54 mg/L,分别是夏季的2.17和1.67倍;降水ρ(NO₃-)与ρ(NH₄＋)呈显著正相关,与降水pH呈负相关. 利用气团轨迹后推以及天气形势分析得出,影响鼎湖山氮湿沉降的主要因素是陆地性降水,其ρ(NO₃--N)和ρ(NH₄＋-N)分别为0.75和1.43 mg/L,分别是海洋性降水的1.57和2.26倍;氮沉降通量分别为3.28和6.26 kg/hm2,分别占总无机氮沉降负荷的56.0%和64.6%.进一步利用气团后向轨迹对海洋性和陆地性降水进行云下气团分类,结果表明,陆地性NE方向的气团对鼎湖山氮的输送及沉降负荷最大.      

基于单颗粒气溶胶质谱技术的源解析新算法

针对现有单颗粒气溶胶质谱技术的颗粒物快速来源解析方法不能提供基于质量浓度单位源解析结果的问题,提出一种新型单颗粒快速源解析算法ArtPMF.选择淮河平原某能源工业城市2021年2～3月的单颗粒质谱监测数据对ArtPMF算法进行应用.结果表明监测期间二次源、工业源、机动车尾气源、燃煤源、扬尘源、生物质燃烧源和烟花燃放源对...     

成都春季气溶胶理化性质及不同时段污染特征

利用单颗粒气溶胶质谱（SPAMS）及多种在线设备于2017年春季对成都市大气污染进行了连续观测.结果表明,成都市春季PM_2.5和PM₁₀的平均浓度分别为（62±25）和（90±40）μg/m³.大气中单颗粒物可分为8类,由于排放源及老化过程的差异,各类颗粒质谱特征和粒径分布差异明显.对选取的细粒子污染、细粒子与粗粒子混合污染（混合污染）及清洁时段的污染特征对比分析发现：（1）钾与元素碳混合颗粒（KEC）的贡献在细粒子污染时段（42.8%~46.3%）明显高于其他时段（28.9%~33.7%）;与清洁时段相比,源于燃烧过程的碳质颗粒在混合污染时段贡献降低,但沙尘/扬尘颗粒（DUST）的贡献为各时段最高.（2）相比清洁时段,大多数颗粒与二次无机组分的混合程度在其他两种时段均增强.（3）不同时段成都市气团来向差异明显,西南方向气团在细粒子污染时段占据绝对主导,川南重污染区域对成都市污染贡献重大.     

新疆奎独乌区域冬季大气重污染过程PM2.5组成特征及来源解析

为研究新疆奎独乌（奎屯、独山子、乌苏）区域冬季大气重污染过程的PM_2.5污染特征及其成因,于2015年2月4-10日在奎屯、独山子和乌苏三地开展PM_2.5样品采集,并对其中的元素、水溶性离子及碳组分进行测试,分析不同污染水平下PM_2.5中化学组分的变化规律.结果表明,采样期间奎独乌区域ρ（PM_2.5）日均值均超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准（75 μg/m3）,2月9日ρ（PM_2.5）最高（298.58 μg/m3）,超标2.98倍.通过比较PM_2.5载带化学组分质量百分比发现,随着污染等级加剧,SO₄2-、NO₃-质量百分比呈逐渐增加的趋势,严重污染时SO₄2-、NO₃-质量百分比分别较轻度污染时增长11.7%、5.5%;NH₄+、碳组分及元素组分质量百分比则呈下降趋势,严重污染较轻度污染时分别下降0.7%、9.5%、2.4%;结合采样期间静稳及高湿的气象条件,说明此次重污染由本地污染物累积及二次颗粒物生成所致.随着污染水平的加重,SOR（硫氧化率）及NOR（氮氧化率）的值也在随之增大,说明污染越重大气二次转化程度越高,进一步验证了二次颗粒物是导致此次重污染的原因之一.对不同污染等级PM_2.5进行质量重构发现,PM_2.5中主要组分均为硫酸盐和OM（有机物）,硫酸盐和OM的质量百分比分别在23.0%~34.7%、16.4%~28.7%之间,说明此次重污染过程的主要污染源为燃煤及机动车尾气.      

鹤山气溶胶光学性质和单颗粒化学组分的研究

2014年10~11月在广东省鹤山大气超级站利用单颗粒气溶胶质谱仪（SPAMS）、积分式浊度仪和黑碳仪在线观测了单颗粒气溶胶的化学组成与气溶胶光学特征.采用Art-2a分类法将单颗粒分为9类：有机碳-硫酸盐/硝酸盐颗粒（OC-Sulfate/Nitrate）、元素碳-硫酸盐/硝酸盐颗粒（EC-Sulfate/Nitrate）、元素碳有机碳-硫酸盐/硝酸盐颗粒（ECOC-Sulfate/Nitrate）、高分子有机碳颗粒（HOC）、海盐颗粒（Sea-salt）、硅酸盐颗粒（Si-rich）、左旋葡聚糖颗粒（Lev）、钾-硫酸盐/硝酸盐颗粒（K-Sulfate/Nitrate）、金属颗粒（Metal）.从清洁期到灰霾期气溶胶的吸收系数、散射系数和单次散射反照率（SSA）显著升高,气溶胶消光能力增强,同时EC-Sulfate/Nitrate颗粒占比从34.8%降至31%,OC-Sulfate/Nitrate颗粒从9.9%增加至23.6%,K-Sulfate/Nitrate二次颗粒从8.5%增加至14%,且灰霾期OC-Sulfate/Nitrate颗粒与硫酸盐、硝酸盐和铵盐的混合程度增强,因此老化的OC-Sulfate/Nitrate颗粒和二次组分颗粒对气溶胶消光系数的增加有重要贡献.在大气相对湿度从50%增加到70%以上的过程中,气溶胶散射系数和吸收系数升高,消光系数由326.1Mm^-1增加到362.9Mm^-1,SSA有所下降,PM_2.5质量消光效率由4.98增加到5.99,EC-Sulfate/Nitrate颗粒和K-Sulfate/Nitrate二次颗粒占比下降,而OC-Sulfate/Nitrate颗粒的占比由7.79%增加到14.29%,且OC-Sulfate/Nitrate颗粒中富含硫酸盐、硝酸盐和铵盐,表明高相对湿度下老化的OC-Sulfate/Nitrate颗粒数目增多对气溶胶消光系数的增强有重要影响.