PM2.5暴露对肺AQP1表达的影响研究

为研究肺水通道蛋白1（AQP1）在PM_2.5暴露引起肺损伤中的作用,本文首先在细胞水平上检测了PM_2.5暴露对肺上皮细胞A549的细胞存活率、细胞AQP1的mRNA和蛋白表达变化,以及AQP1在细胞内的表达定位的影响.另外,将10只雄性SD大鼠随机分为2组：对照组和PM _2.5染毒组（1.5 mg·kg^-1体重）,每组5只,采用气管滴注法染毒,每隔1 d染毒1次,共2周,制备PM_2.5暴露大鼠模型,进一步观察PM_2.5暴露对大鼠肺AQP1表达及肺组织损伤的影响情况.结果显示,PM_2.5暴露可引起肺上皮细胞A549形态异常和存活率降低.PM_2.5暴露后的24 h内A549细胞的AQP1 mRNA及蛋白相对表达水平先升高,并在暴露后的12 h内达到最高水平,然后有所下降;免疫荧光结果也证实AQP1蛋白在PM_2.5暴露后表达水平升高,并呈现从细胞质向细胞膜定位的过程;用PM_2.5暴露处理SD大鼠肺组织中AQP1表达亦显著增加,并且肺组织出现肺泡隔增厚,并有广泛的水肿充血及炎症细胞浸润.总之,PM_2.5暴露可诱导A549细胞及大鼠肺组织内AQP1的表达升高,可能参与PM_2.5暴露引起的肺病理性损伤过程.     

北京市冬季空气中PM2.5对THP-1细胞焦亡的影响

为了验证PM_2.5进入肺部后,在肺巨噬细胞清除PM_2.5组分中是否发生细胞焦亡效应,本研究以THP-1细胞作为人巨噬细胞模型,以不同浓度PM_2.5暴露于THP-1细胞,采用CCK-8法检测细胞存活率,试剂盒检测乳酸脱氢酶（LDH）释放水平,荧光显微镜下观察细胞PI染色情况,流式细胞仪检测Annexin V/PI染色,蛋白免疫印迹（Western blotting）检测焦亡相关蛋白NLRP3、ASC、caspase-1、GSDMD的表达,以及ELISA法检测IL-1β、IL-18的分泌等来检测PM_2.5暴露诱导THP-1细胞的焦亡发生和炎症因子释放水平.结果显示：THP-1细胞暴露于PM_2.5后,细胞存活率的降低与PM_2.5暴露浓度的增加呈正相关;THP-1暴露PM_2.5 48 h后,细胞胀大并呈气泡状;与空白对照（PBS）组相比,PM_2.5暴露组与阳性对照组（1.0 μg·mL^-1 LPS+5.0 mmol·L^-1 ATP）的细胞上清中LDH水平显著提高;流式细胞仪检测显示Annexin V/PI染色双阳区的细胞比例显著提高;Western blotting结果显示,与对照组相比,PM_2.5暴露组炎症小体蛋白NLRP3、ASC、caspase-1表达水平显著提高,而且caspase-1和焦亡执行蛋白GSDMD发生了切割;ELISA结果显示,与对照组相比,PM_2.5暴露组IL-1β与IL-18分泌显著提高.研究表明,PM_2.5暴露可诱导THP-1细胞炎症性细胞焦亡效应.     

PM2.5暴露诱发人支气管上皮细胞16HBE铁死亡

为了进一步揭示PM_2.5暴露对肺的毒性损伤作用,本工作采用16HBE人肺支气管细胞,检测了PM_2.5暴露后16HBE的细胞活性、细胞中铁含量、GSH含量、LPO和MDA的产生情况.结果显示,PM_2.5（200 μg·mL^-1）处理16HBE细胞24 h后可导致细胞存活率下降、细胞铁含量增加、细胞内LPO和MDA生成量增加、GSH含量降低,而铁死亡抑制剂DFOM （6.25 μmol·L^-1）及Fer-1（12.50 μmol·L^-1）可以显著减轻PM_2.5对细胞的毒性损伤作用,抑制MDA的产生,减少GSH的损耗.透射电子显微镜的形态学观察显示,PM_2.5暴露诱导细胞出现铁死亡的特征性线粒体超微结构改变,qPCR检测结果进一步提示PM_2.5暴露后细胞内铁死亡相关基因FTH1、NCOA4和ALOX15的表达量显著性增加,GPX4显著降低.结果说明PM_2.5暴露引起支气管上皮细胞16HBE发生铁死亡.     

近20年长三角一体化示范区PM2.5暴露风险时空格局演变

长三角一体化示范区是国家重大战略区域,掌握其PM_2.5污染与暴露风险演变格局,对长三角区域碳中和与低碳循环绿色发展具有重要意义.本文利用MODIS数据估算示范区2001—2020年气溶胶光学厚度（AOD）和PM_2.5浓度,运用人口加权模型计算1 km×1 km网格PM_2.5暴露风险,并结合Moran''s I指数、Theil-Sen和Mann-Kendall方法分析其空间集聚性特征、时序演变规律与显著性趋势.结果显示：2001—2020年, 示范区PM_2.5呈波动增长趋势,春季和冬季浓度明显高于夏季和秋季;人口逐年增加,年均人口密度达到1386人·km^-2;年均PM_2.5暴露风险为1.23,整体处于安全状态,空间上有4个危险暴露区（松陵镇、盛泽镇、魏塘街道、盈浦街道与香花桥街道交界处）.其PM_2.5暴露风险的空间集聚性显著,以4个危险暴露区为中心,呈“先边界、后内部”的时空增长模式;示范区暴露风险逐年增加的区域超过36%（速率0.031 a^-1）,在2011—2020年,暴露风险显著减少的面积反超显著增加的面积.示范区总体空气质量良好,但PM_2.5暴露风险的边界扩散现象明显,小尺度区域的PM_2.5污染防治应更加注重跨区域共同治理,可以聚焦在镇级或更小行政单位的边缘地带,采取差异化的大气污染联防联控措施.     

成都市PM2.5和O3复合污染特征及相互作用研究

基于2015—2020年成都市国控环境监测站点逐时大气污染物监测数据,将其分为3类站点（城区、交通、背景站点）,研究不同季节、不同污染水平下,各类站点细颗粒物（PM_2.5）和臭氧（O₃）复合污染特征及相互作用.结果表明：①成都各类站点的PM_2.5超标天数和PM_2.5年平均浓度总体呈下降趋势,背景站点浓度明显小于城区站点和交通站点;O₃年际变化趋势呈波动性,且交通站点和背景站点的变化波动强于城区站点.②各类站点PM_2.5与O₃相关性在O₃污染期（4—8月）和PM_2.5污染期（11—次年1月）均存在显著差异,且二者在不同季节甚至呈现相反的相关性,总体趋势为夏季PM_2.5-O₃的相关性趋于正相关,冬季趋于负相关.③O₃污染期,各类站点二次PM_2.5的浓度和贡献率随光化学水平的升高而增加,而一次PM_2.5日变化幅度差异不大,表现出明显的O₃和PM_2.5协同增长现象.④PM_2.5污染期,PM_2.5与O₃之间并不是简单的线性关系,不同PM_2.5污染程度下,各类站点O₃浓度变化率昼夜波动趋势基本相同,均在12：00—13：00达到峰值,在18：00达到谷值;且随着PM_2.5浓度的增加,O₃浓度变化率峰值/谷值波动范围亦随之增加.     

成都市冬季相对湿度对颗粒物浓度和大气能见度的影响

利用成都市城区2015年12月的连续在线观测数据,如相对湿度（RH）、能见度、颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）浓度、气态污染物（SO₂和NO₂）浓度以及PM_2.5中SO₄^2-和NO₃^-浓度,探讨RH对颗粒物浓度和大气能见度的影响.结果表明,高颗粒物浓度和高RH协同作用导致低能见度事件.观测阶段,PM_2.5在PM₁₀中的平均比重为64%,表明成都市冬季细颗粒物污染严重;随着RH增加,PM_2.5/PM₁₀显著增加,表明高RH会加重细颗粒物污染.随着PM_2.5浓度增加,能见度呈幂指数下降;在相同PM_2.5浓度下,RH越高,能见度越低.当颗粒物浓度较低时,RH对能见度的影响作用较强;当颗粒物浓度较高时,大气消光主要由PM_2.5浓度控制,RH对能见度的影响减弱.当RH大于70%时,硫氧化率（SOR）和氮氧化率（NOR）的均值分别从0.27和0.11（RH小于40%）增长至0.40和0.19,表明较高RH对二次硫酸盐和硝酸盐的生成有显著的促进作用,二次硫酸盐和硝酸盐单独或协同影响空气质量.     

陕西省冬春季PM2.5时空分布特征研究

根据陕西省2016年12月至2017年5月PM_2.5质量浓度逐小时数据，利用ArcGIS分析陕西省PM_2.5污染时空变化格局，并分析造成南北差异的原因，再利用小波分析手段探讨各市PM_2.5污染时间序列周期和突变特性。结果表明：（1）陕西省冬季PM_2.5污染重，春季污染轻，并表现出"关中高，南北低"的特征，秦岭南北经济发展差异和供暖差异是控制陕西省PM_2.5污染空间格局的主要原因；（2）冬季和春季单日PM_2.5浓度变化趋势基本一致，为"双峰双谷型"，日最低值出现在16∶00~18∶00；（3）Morlet小波分析结果显示，陕西省PM_2.5日均变化序列存在多时间尺度特征。陕北城市PM_2.5污染第1主周期为40 d，关中城市和陕南商洛市有40 d和65 d两个共同周期，安康市和汉中市共同周期为20 d和80 d；（4）陕西省PM_2.5突变事件冬季频繁而春季较少，多发生在1月和2月，春季1次大范围的沙尘天气，造成了陕西省5月5日8个城市PM_2.5污染浓度剧增。     

基于多源数据的大气细颗粒物对北京市城市热岛的影响研究

在土地利用方式改变、能源消耗持续增长、人口膨胀的共同作用下,城市热岛效应日趋显著。大气细颗粒物（PM_2.5）污染不断加剧,对城市热岛强度也产生了一定的影响。利用地面空气质量监测站点的逐小时PM_2.5污染监测数据、气象监测站点的日均数据和MODIS地表温度数据,结合土地利用类型,划分城郊气象站点和地表温度采样点,分别计算北京市日均PM_2.5浓度、冠层城市热岛强度和地表城市热岛强度,并计算地表城市热岛强度指数,得出热岛强度空间分布图。经过对PM_2.5与冠层城市热岛强度、地表城市热岛强度及其空间分布的相关性分析,得出以下结论：（1）北京市地表城市热岛强度的月、季间变化明显,主要受土地覆盖类型影响,夏季高于冬季,冠层城市热岛强度的月、季间变化较小;（2）PM_2.5质量浓度与冠层城市热岛强度、地表城市热岛强度均呈显著负相关,相关系数分别为?0.5199和?0.6115;（3）昼间地表城市热岛强度与PM_2.5质量浓度的相关性高于夜间;（4）PM_2.5质量浓度变化对地表城市热岛的空间分布有着显著的影响。随着PM_2.5质量浓度的增加,强热岛空间范围向城区缩减。     

太原市冬季PM2.5化学组分特征与来源解析

为研究太原市城区冬季PM_2.5污染特征及来源,于2017年1月对PM_2.5及其化学组分（水溶性离子、碳组分和微量元素）、气态污染物（SO₂、NO₂）进行在线观测,结合气象数据,分析了清洁天和污染天PM_2.5及其化学组分特征,并利用正定矩阵因子分析法（positive matrix factorization,PMF）对PM_2.5进行来源解析.结果表明,2017年1月太原市城区污染天PM_2.5质量浓度（239.92 μg·m^-3）为清洁天的5.70倍,污染天PM_2.5主要化学组分SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺、Cl^-、OC和EC分别为清洁天的7.04、5.76、6.51、5.62、4.06和4.70倍;污染天硫的氧化速率（SOR）和氮的氧化速率（NOR）分别为0.12和0.19,明显高于清洁天,说明污染天二次转化程度更高;PMF解析结果显示,污染天二次源（35.06%）、燃煤源（30.19%）和机动车源（24.25%）较清洁天分别增长18.03%、7.39%和2.10%,说明太原市城区污染天在管控机动车和燃煤等一次排放源的基础上,更应该注意对二次源前体物的控制.     

北京冬季奥运会历史同期大气PM2.5污染特征分析

基于2015~2021年的1~3月北京市大气PM_2.5浓度与化学组成长期观测数据,分析了2022年北京冬季奥林匹克运动会（冬奥会）和北京冬季残疾人奥林匹克运动会（冬季残奥会）历史同期的PM_2.5污染态势、化学组成特征以及潜在源区.2015~2018年的1~3月重污染［日均ρ（PM_2.5）>75 μg·m^-3］天数以及重污染期间PM_2.5平均值下降十分显著,之后这两者未发生明显改变.2018~2021年的1~3月每年平均发生重污染23 d,重污染天ρ（PM_2.5）平均值约为120.0 μg·m^-3.2015~2021年的1~3月超长重污染过程（连续重污染超过5 d）平均每年发生2~3次,其中2021年发生3次,且持续时间最长达到8 d.历年冬奥会历史同期发生重污染的天数为2~9 d,春节期间烟花爆竹大量燃放可能是该时期重污染发生的重要原因之一;冬季残奥会历史同期重污染天数一般为1~5 d,但2021年受频繁出现的静稳天气影响,重污染天数高达9 d.在同时段重污染期间,PM_2.5化学组成均以二次组分为主,例如在PM_2.5可测组分中,2020年NO₃^-质量分数高达46%,较同年清洁天（11%）显著增加;SO₄^2-质量分数为12%~19%,说明当前硫酸盐污染仍不容忽视.北京市1~3月PM_2.5主要贡献区域包括内蒙古自治区中西部、河北省、天津市、山西省、陕西省、山东省中西部和河南省北部.研究结果将为北京市冬季空气质量持续改善以及2022年冬奥会与冬季残奥会期间北京市环境空气质量保障提供科学依据.     

基于DALYs的北京市大气PM2.5载带苯并[a]芘疾病负旦研究

苯并[a]芘(BaP)是一类兼具强致癌性和非致癌毒性的物质,可随PM_(2.5)经呼吸途径进入人体而威胁健康.本文采集2016年北京城区监测点PM_(2.5)样品并采用气相色谱质谱联用仪测定其载带BaP浓度.通过BaP的流行病学及动物毒理学数据的检索和分析,确定BaP呼吸暴露的致癌和非致癌毒效应评价终点及其剂量效应关系.运用伤残调整生命年(DALYs)指标估算了呼吸途径人群PM_(2.5)载带BaP暴露导致的疾病负担.结果显示北京市BaP导致总疾病负担为431.36 DALYs·a~(-1),每千人DALYs为0.03 a~(-1).其中非致癌效应的疾病负担为1.98 DALYs·a~(-1),致癌效应为429.39 DALYs·a~(-1).不同毒效应的疾病负担排序为:癌症(99.54%)发育毒性(0.41%)生殖毒性(0.04%).不同季节的疾病负担贡献差异较大.北京市BaP暴露导致疾病负担的主要贡献季节为冬季,疾病负担贡献的顺序为冬季(88.01%)秋季(4.91%)春季(4.34%)夏季(2.74%).     

大气细颗粒物亚慢性染毒对大鼠肺内质网应激相关因子表达的影响

采集冬、夏季太原市大气细颗粒物(PM2.5),并制备PM2.5生理盐水混悬液.将35只雄性SD大鼠随机分为7组:对照组、3个不同剂量夏季PM2.5染毒组(0.2、0.6、1.5 mg·kg~(-1)体重)及3个不同剂量冬季PM2.5染毒组(0.3、1.5、2.7 mg·kg~(-1)体重),每组5只,气道滴注法染毒,每隔2 d染毒1次,共60 d.采用荧光实时定量PCR、Western blot、ELISA方法检测大鼠肺内质网应激指标——葡萄糖调节蛋白78(GRP78)、活化转录因子6(ATF6)、C/EBP同源蛋白(CHOP)、半胱氨酸天冬氨酸蛋白酶12(Caspase12)及血红素氧合酶-1(HO-1)的mRNA和蛋白表达变化.结果表明,与对照组相比,冬季中、高剂量PM2.5染毒组大鼠肺组织GRP78、ATF6、CHOP、Caspase12、HO-1 mRNA和蛋白表达显著增加,夏季高剂量PM2.5染毒组大鼠肺组织这5个基因mRNA和蛋白表达显著增加.冬季和夏季PM2.5组大鼠肺上述5个基因表达有剂量-效应关系.结果表明,太原市PM2.5亚慢性染毒可诱导大鼠肺内质网应激相关基因GRP78/ATF6/CHOP/HO-1表达,说明肺内质网应激反应加强;而CHOP和Caspase-12上调,提示与细胞凋亡关联的内质网相关性死亡途径被激活.冬季和夏季PM2.5引起内质网应激相关因子表达上调的效应没有显著差别.     

京津冀城市群冬季二次PM2.5的时空分布特征

二次组分是造成京津冀城市群冬季PM_2.5污染的重要因素.采用CO示踪法,估算2017～2021年冬季京津冀城市群二次PM_2.5浓度,并分析其时空分布特征,探讨区域二次PM_2.5的影响因素.结果表明,2017～2021年冬季京津冀区域PM_2.5浓度下降趋势明显,河北中南部一次PM_2.5下降幅度最大,二次PM_2.5浓度年际波动平稳,北京和天津二次PM_2.5占比明显高于其他城市.随着污染程度加剧,一次PM_2.5和二次PM_2.5质量浓度均有不同程度的增加,二次PM_2.5占比呈显著增大趋势.与直接测量结果相比,CO示踪法获得的结果偏低,与冬季CO浓度较高,一次PM_2.5浓度高估有关,选取合适的一次气溶胶基准值是改进该方法,获取合理估算值的关键.     

北京市大气环境PM2.5和PM1及其碳质组分季节变化特征及来源分析

大气颗粒物是影响我国大多数城市环境空气质量的首要污染物,近年来随着监测技术的进步和采样设备的改进,相关研究对象逐渐从大粒径的PM_10、PM_(2.5)转移到更小粒径的PM_1上.碳质组分是大气颗粒物的重要组成部分.以北京市为研究区域,选取2016年7月、10月及2017年1月、4月作为4个季节的代表月,对大气环境中的PM_(2.5)和PM_1进行采集,分析了二者的质量浓度和季节变化特征.采用两层嵌套气象-空气质量模型系统(WRF-CMAQ)耦合模型对采样时段进行了模拟,分析观测期间PM_(2.5)和PM_1的来源贡献,并使用因子分析法解析了碳质组分的来源.结果表明,PM_(2.5)和PM_1的质量浓度均呈现春、夏、秋、冬这4个季节递增的趋势;PM_1是PM_(2.5)中的主要组成,而且秋冬季节随着灰霾发生频率的增加,PM_1质量浓度占PM_(2.5)的比值明显升高;北京市大气环境中存在明显的二次污染,且SOC更容易在粒径更小的PM_1中积聚.散煤燃烧、机动车尾气排放、居民面源及生物质燃烧排放是北京市大气颗粒物的重要贡献来源;汽油车尾气、柴油车尾气、生物质燃烧和燃煤排放是北京市大气颗粒物中碳质组分的主要来源.     

福州市区冬春季PM2.5污染特征与来源差异性分析

基于福州市区2015年2月—2016年1月间的大气PM_(2.5)监测数据,综合运用HYSPLIT后向轨迹模式、潜在源贡献因子法(WPSCF)与浓度权重轨迹分析(WCWT)等方法,探讨了福州市区冬、春季PM_(2.5)污染特征和典型污染过程成因,总结了气象因子和污染来源的季节性差异.研究期间,冬、春季是福州市区PM_(2.5)污染的主要季节,福州市区不同类型站点的PM_(2.5)浓度在冬、春季污染发生时均呈现出整体升高的特点,但浓度日变化却存在季节性差异,冬季无显著日变化,春季则表现为单峰单谷特征.福州市区春季主要受锋前暖区和高压后部等天气系统影响,大气扩散条件差,PM_(2.5)极易在不利的气象条件下累积,福建沿海地区是其PM_(2.5)污染的主要潜在源区;冬季污染易受高压天气系统作用,盛行偏北风,长江三角洲地区的污染物输入会对福州市区空气质量产生较大影响,长江三角洲、浙江东南沿海、福建北部是其PM_(2.5)污染的主要潜在源区.     

林冠特征对城市森林斑块消减空气PM2.5质量浓度的影响

研究城市森林斑块消减空气PM_(2.5)质量浓度的能力,以及这种能力的主要影响因素,对改善城市空气环境具有重要的意义.本研究测定了南昌市典型城市森林斑块消减PM_(2.5)质量浓度的能力(PM_(2.5)AC),并分析了PM_(2.5)AC对城市森林斑块林分组成、冠层特征的响应.研究表明:南昌市城市森林斑块具有显著消减空气PM_(2.5)质量浓度的能力,其中针叶林斑块PM_(2.5)AC最高,达到9.15%,阔叶纯林最低3.82%;整体上春季PM_(2.5)AC最高,达到7.34%,冬季最低3.76%.城市森林斑块PM_(2.5)AC与林冠特征中的LAI(叶面积指数)显著正相关,与DIFN(天空开度)显著负相关,与斑块特征中的斑块面积、林分结构、斑块总叶面积显著正相关.通过综合分析,城市森林斑块总叶面积是主导PM_(2.5)AC的主要影响因素.     

Identification of long-range transport pathways and potential sources of PM2.5 and PM10 in Beijing from 2014 to 2015

Trajectory clustering, potential source contribution function (PSCF) and concentration-weighted trajectory (CWT) methods were applied to investigate the transport pathways and identify potential sources of PM_2.5 and PM₁₀ in different seasons from June 2014 to May 2015 in Beijing. The cluster analyses showed that Beijing was affected by trajectories from the south and southeast in summer and autumn. In winter and spring, Beijing was not only affected by the trajectories from the south and southeast, but was also affected by trajectories from the north and northwest. In addition, the analyses of the pressure profile of backward trajectories showed that backward trajectories, which have important influence on Beijing, were mainly distributed above 970 hPa in summer and autumn and below 950 hPa in spring and winter. This indicates that PM_2.5 and PM₁₀ were strongly affected by the near surface air masses in summer and autumn and by high altitude air masses in winter and spring. Results of PSCF and CWT analyses showed that the largest potential source areas were identified in spring, followed by winter and autumn, then summer. In addition, potential source regions of PM₁₀ were similar to those of PM_2.5. There were a clear seasonal and spatial variation of the potential source areas of Beijing and the airflow in the horizontal and vertical directions. Therefore, more effective regional emission reduction measures in Beijing''s surrounding provinces should be implemented to reduce emissions of regional sources in different seasons.     

北京地区秋冬季大气污染特征及成因分析

为了研究近两年北京地区PM2. 5污染特征及成因变化,利用常规观测资料和改进的后向轨迹模型(Traj Stat)对2016～2017年秋冬季大气重污染时段的颗粒物浓度、气象要素和气团传输路径进行了综合分析.结果表明,研究期间北京地区共发生13次持续2 d以上的重污染事件,冬季过程约占61. 5%,且污染程度和持续时间均高于秋季.地面受弱气压场控制、高湿度、静小风以及较低的混合层高度,加之北京三面环山的特殊地势是导致秋冬季静稳型污染频发的重要因素,重污染期间PM2. 5/PM10的平均比值高达0. 86.累积阶段气团主要来自于西北、偏西、西南和东南方向,其中西南和东南路径为典型污染传输通道,轨迹频率为21. 6%.此外,采用WRF-CAMx模型定量估算了2016年12月16～22日典型过程中本地和外来污染源对北京PM2. 5的贡献,结果发现不同气团输送条件下,二者的贡献差异较大.当南部气团输入时,本地贡献会显著下降,以外部区域输送为主导;若气流来自西北方向情况则相反.污染过程期间,本地贡献为16. 5%～69. 3%.     

北京及周边6个城市大气PM2.5中左旋葡聚糖及其异构体的时空分布特征

采集北京及周边6个城市春、夏、秋、冬这4个季节大气PM_2.5样品,用离子色谱法测定其中的左旋葡聚糖（LG）、甘露聚糖（MN）和半乳聚糖（GT）,对比这3种脱水聚糖与PM_2.5及有机碳（OC）的浓度水平和时空分布特征,应用SPSS 24.0软件分析了数据间的显著性差异.结果表明,6个城市PM_2.5、OC和LG浓度水平的季节分布规律高度相似,呈现冬季 > 春季 > 秋季 > 夏季,4个季节3种脱水聚糖的浓度水平有显著性差异.从空间角度分析3种脱水聚糖浓度水平,北京与天津、保定、石家庄无显著性差异,但北京与济南、郑州有显著性差异.根据6个城市的LG/MN和LG/（MN+GT）等浓度水平的比较,初步判断该区域PM_2.5中的生物质燃烧源主要来源于农作物秸秆和硬木.春季的PM_2.5污染过程中,北京、天津、石家庄和济南的左旋葡聚糖在PM_2.5中的含量变化基本保持稳定,显示该污染过程受生物质燃烧排放的影响较弱.