和田市夏季PM_(2.5)、PM_(10)元素污染特征及健康风险评价

以和田市2020年夏季PM_(2.5)、PM_(10)为对象,文章分析测定其中14种元素含量,通过富集因子、地质积累指数、内梅罗污染指数和潜在生态风险评价4种方法评价元素污染特征。利用美国EPA健康风险评价模型对其中重金属元素进行风险评估。结果显示：（1）采样期间PM_(2.5)、PM_(10)浓度超标明显,超标天数均超过80%。（2）沙尘天气颗粒物浓度及元素总质量浓度大于非沙尘天气,地壳元素浓度特征为PM_(10)高于PM_(2.5),沙尘天气高于非沙尘天气。（3)14种元素共占颗粒物含量的18.20%,地壳元素占总元素的平均比例为98.59%。（4）颗粒物浓度、地壳元素、Mn之间始终为极显著正相关关系。较其他元素言,Zn、Pb与其他元素及颗粒物的相关性较弱。（5）地壳元素及Mn在4种评价方法中均未出现超标现象。Zn、Cd、As来自人为源。地质积累指数和生态风险评价结果相似,均为Mn、Cr存在轻微或无污染现象,As、Cd污染较严重,内梅罗污染指数则显示,Mn、Pb、Cd无污染,Cr污染较严重。（6)Mn、Cr对于不同群体均存在非致癌与致癌风险,As仅在沙尘天气对于成年人存在致癌风险。     

霾天气南京市大气PM_(2.5)中水溶性离子污染特征

为了讨论南京市大气细颗粒物(PM2.5)及水溶性组分在霾天气下的污染水平和污染特征,2007年6月10日至2008年5月29日对南京市大气细粒子PM2.5进行了采样,用PM2.5在线监测浓度、离子色谱法等分别测得PM2.5的质量浓度、水溶性离子组成,初步研究了南京市大气细粒子(PM2.5)及水溶性组分在霾天气下的污染水平和污染特征。结果表明,南京市大气细颗粒物污染严重,霾天气下PM2.5中总水溶性离子质量浓度为54.28μg/m3,为非霾天气的1.6倍。分析的6种离子中SO42-、NO3-、NH4+是PM2.5的主要组成成分。灰霾期间PM2.5与NO3-、SO42-、NH4+的相关性较高,PM2.5中颗粒物的主要存在形式可能为NH4Cl、NH4NO3,(NH)42SO4或NH4HSO4。对比不同季节不同天气下的SOR(SO2转化率)和NOR(NOx转化率),发现霾天气下SO2和NOX转化率高于正常天气,表明SO2、NO2在霾天气更容易转化为二次粒子。     

2015年春季北京市一次沙尘天气过程分析

采用观测数据与轨迹模拟相结合的方法,综合分析了2015年3月26日-4月1日北京市一次沙尘天气过程中沙尘输送路径、天气形势、污染物浓度的变化特征,结果发现:此次外来沙尘路径为西北路径,沙尘源地位于蒙古国南部的戈壁地区;沙尘在冷空气和地面低压系统作用下快速移动,造成延庆、奥体中心、永乐店3站点PM_(10)2 h左右浓度维持1 000μg/m~3,能见度低于1 km,空气质量急剧恶化;沙尘过境时PM_(10)浓度明显上升,PM_(2.5)浓度受到的影响相对较小,SO_2、NO_2、CO浓度变化不明显;沙尘回流时携带区域污染物进入北京,各项污染物及颗粒物组分浓度出现一定程度的上升;受沙尘影响,Mg~(2+)、Ca~(2+)、Na~+浓度明显上升,峰值浓度分别为0.13、1.29、0.70μg/m~3,分别是年均浓度的1.86倍、2.80倍、2.06倍;沙尘天气过后,扩散条件转差,沙尘与污染天气相继共造成北京市空气质量连续4 d维持中度污染级别。     

大气细颗粒物的污染特征及对人体健康的影响

采集兰州市2005年1月1日至2007年12月31日的大气颗粒物(TSP、PM10、PM2.5、PM1.0),分析不同粒径颗粒物的污染特征及其与气象因素的相关关系,并采用时间序列半参数广义相加模型(GAM)分析了可吸入颗粒物与呼吸系统疾病和心脑血管疾病日入院人次的暴露-反应关系.结果显示,TSP和PM10的质量浓度在春季较高,PM2.5和PM1.0在冬季较高;气象因子与大气颗粒物有显著的相关关系;对于呼吸系统疾病来说,PM10、PM2.5和PM1.0每升高10μg·m-3或10粒子数·m-3,入院危险分别增加0.052%、0.604%和0.652%;对于心脑血管疾病来说,PM10、PM2.5和PM1.0每升高10μg·m-3或10粒子数·m-3入院危险分别增加0.046%、0.697%和0.935%.由此可见,兰州市不同粒径大气颗粒物均有不同程度的污染,PM10、PM2.5和PM1.0对呼吸系统疾病和心脑血管疾病入院人次均有一定影响,且PM10对呼吸系统疾病的影响较心脑血管疾病明显,而PM2.5和PM1.0则正好相反.     

沙尘天气PM10对多种心血管疾病日门诊人数的影响

为研究沙尘天气大气可吸入颗粒物(PM10)与心血管系统疾病每日门诊人数的联系,采用半参数广义相加泊松回归模型(GAM),在排除了混杂因素如季节趋势、日历效应、气象因素和时间长期趋势等作用的前提下,分析2004年3月1日~5月31日沙尘暴频发区——甘肃省武威市大气PM10与多种心血管疾病每日门诊相对危险度(RR)的关系.结果表明,PM10与男、女总心血管系统疾病门诊RR均在滞后第2d(lag2)的联系有统计学意义.PM10分别在lag3和lag4对男、女性风湿性心脏病门诊RR的影响有统计学意义; PM10(lag2)与男性高血压门诊RR的联系有统计学意义.PM10在lag2对男性缺血性心血管疾病门诊RR的影响有统计学意义;PM10对男、女性心律失常以及充血性心力衰竭门诊RR的影响均无统计学意义.在调整了SO2和/或NO2后,PM10对男、女性心血管系统疾病门诊RR的作用有所下降,但在统计学上仍有意义.然而在分别调整了其他污染物后,SO2和NO2变得无统计学意义.沙尘天气PM10浓度分类模型分析表明,从正常清洁天、轻度污染天到扬沙天气、沙尘暴天气,随着PM10浓度水平的增大,心血管系统疾病(缺血性心血管疾病、充血性心力衰竭、心律失常、高血压、风湿性心脏病)门诊RR也随之增高,呈现一定的剂量效应关系.沙尘天气可吸入颗粒物可引起暴露居民多种心血管系统疾病(缺血性心血管疾病、充血性心力衰竭、心律失常、高血压、风湿性心脏病)门诊人数增多,且均呈现滞后效应. PM10浓度与心血管系统疾病门诊RR表现为一定的剂量效应关系.PM10浓度与沙尘天气强度有密切关系, 随着PM10浓度与沙尘天气强度的增大,暴露居民心血管系统多种疾病日门诊RR也增大,具体为:正常清洁天＜轻度污染天＜扬沙天＜沙尘暴天.     

南京市冬春PM_(2.5)和PM_(10)污染特征及影响因素分析

南京2013年冬季至2014年春季多次出现灰霾污染天气过程,防治颗粒物污染刻不容缓,其中细颗粒物(PM_(10))和超细颗粒物(PM_(2.5))所占比例较大。利用南京市环保局空气质量发布平台污染物监测数据和中国天气网站气象要素数据,对冬春季PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的变化特征以及它们与气象条件的关系进行分析。结果表明:南京冬季PM_(2.5)、PM10平均浓度分别为0.0982,0.1536 mg/m3,春季平均浓度分别为0.0673,0.1207 mg/m3。市区和郊区污染程度由高到低依次为:市区>江宁>六合>溧水。南京空气中颗粒物小时平均浓度日变化呈"双峰双谷型"特征。颗粒物与相对湿度、降雨量和风力呈一定的负相关性,与温度呈一定的正相关性,它们共同影响颗粒物质量浓度水平和大气污染状况。     

2011年春季沙尘天气影响下上海大气颗粒物及其化学组分的变化特征

于2011年4月28日~5月18日对上海大气中颗粒物的质量浓度及细粒子中的化学组分进行了连续观测,获得了上海受春季沙尘天气影响下大气颗粒物质量浓度和主要化学组分特征.结果表明,沙尘天气中PM10和PM2.5的质量浓度显著高于非沙尘天,最高日均浓度分别达到787.2μg·m-3和139.5μg·m-3,PM2.5/PM10的均值为(32.9±14.6)%(15.6%~85.1%);总水溶性无机离子(TWSⅡ)占PM2.5的质量分数为(27.2±19.2)%(4.8%~80.8%),二次组分SNA(SO2-4、NO-3、NH+4)占TWSⅡ的(76.9±13.9)%(41.9%~94.2%),TWSⅡ和SNA对PM2.5的贡献均小于非沙尘天,而Ca2+的含量比却有明显上升.非沙尘天测得的OC/EC值高于强沙尘天,但低于弱沙尘天.此外分析还得到,沙尘中的高矿尘粒子具有酸性缓冲作用,使得沙尘天颗粒的碱性强于沙尘发生前.非沙尘天SO2-4、NO-3主要以NH4HSO4、(NH4)2SO4和NH4NO3的形式存在,沙尘天还会与其他矿物离子结合.     

北京市室内外PM_(2.5)中有机碳和元素碳的分布特征

为了分析北京市室内外PM_(2.5)中有机碳和元素碳的分布特征,于2015年11月-2016年4月在北京市西城区室内、室外采样点同步采集PM_(2.5)样品,采用美国Sunset Lab Inc.碳分析仪分析PM_(2.5)中有机碳(Organic carbon,OC)、元素碳(Elemental carbon,EC)的质量浓度,讨论了灰霾和非霾天气下,PM_(2.5)、OC、EC以及二次有机碳的浓度水平、室内外相互关系以及季节分布特征。结果表明:非霾天气下,受室内源影响,室内OC质量浓度高于室外;冬、春季室内的OC在PM_(2.5)中占比均大于室外,室内源作用明显;北京市冬、春季二次有机碳占总有机碳的50%以上,冬季高于春季,室内高于室外,二次有机碳是北京市PM_(2.5)中碳质颗粒物的主要组成,污染严重,应受到重视。     

银川市冬季一次沙尘污染过程分析

文章借助银川市大气环境超级站监测资料,分析2018年2月8～9日银川市冬季一次沙尘污染过程颗粒物的水平、垂直分布特性,并分析沙尘来源及传输过程。结果表明:2月8～9日,银川市沙尘的传输方向为西北方向,沙尘过境阶段近地面总悬浮颗粒物(TSP)、颗粒物(PM_(10))呈快速上升趋势,颗粒物(PM_1)的浓度及颗粒物(PM_(2.5))/颗粒物(PM_(10))比值呈明显下降,能见度由20降至5 km左右。此次沙尘污染过程是以粗粒子模态颗粒物为主的污染过程,污染主要原因是冷锋过境大风携带来自西北方向新疆北部和内蒙古西部的上游外源沙尘。     

杭州市空气细颗粒物浓度与哮喘就诊人次的关系

为研究大气细颗粒物污染对哮喘门诊就诊的短期影响及各人群的易感性差异,收集杭州市某医院2013年1月1日至2015年12月31日哮喘门诊(含急诊)资料,以及同期空气污染数据和气象数据,考虑到污染物浓度与呼吸系统疾病就诊人次及气象因素之间的非线性关系,采用时间序列广义相加模型及分层分析的方法研究空气污染对哮喘影响的滞后效应及人群按性别、年龄分层的易感性差异,对平均温度、平均相对湿度及长期趋势等采用自然立方样条函数进行平滑拟合,同时用哑元变量控制星期几效应和节假日效应的影响.在P=0.01水平下PM_(2.5)、NO_2、SO_2之间均呈显著的正相关性,而气温与3种污染物之间呈显著的负相关性.PM_(2.5)日均浓度每升高10μg·m~(-3),对哮喘就诊人次影响的相对危险度(relative risk,RR)在滞后5d达到最大值,为1.005 6(95%CI:1.002 1~1.009 1),且具有统计学意义(P0.05).在男性人群和18~64岁人群中,细颗粒物浓度对于哮喘就诊人次的影响在滞后3~5 d的RR值均具有统计学意义,在女性人群和≥65岁人群中,在滞后5 d时RR值均具有统计学意义.在多污染物模型中,引入NO_2的影响后PM_(2.5)对哮喘就诊人次的影响在滞后5 d时的RR有所提升.杭州市PM_(2.5)浓度的升高可能会造成3~5 d内哮喘门诊就诊人次的增加,且对男性人群和老年人群影响更为明显.     

北京几种典型景观夏季霾天气的PM_(2.5)监测分析

近年来,北京等特大城市在夏季也频发霾天气,在2013年7月的10 d 240 h中发生了3次完整的灰霾过程。基于逐时完整的131组3 023个PM_(2.5)浓度数据,与相关的气象资料进行关联分析,提出北京在夏季霾天气中PM_(2.5)浓度分布存在以下特征:(1)PM_(2.5)的浓度值分布不均匀;(2)在灰霾发生、持续及消散阶段,均存在着若干监测点,这些监测点的PM_(2.5)浓度值显著高于(或低于)其他监测点;(3)降雨对PM_(2.5)浓度值的降低具有明显作用;(4)微风、静风条件下,PM_(2.5)浓度较高。     

邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)在线监测研究

对2015年3月—2016年2月邯郸市大气中的PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)进行了在线监测,探讨了其质量浓度的变化特征,并分析了其质量浓度与风速、风向的关系。结果表明:邯郸市颗粒物质量浓度水平较高,β射线吸收法所监测的PM_(10_WET)、PM_(2.5_WET)和PM_(1.0_WET)年均浓度值分别为202.5,114.8,81.1μg/m~3,PM_(2.5_DRY)/PM_(10_WET)和PM_(2.5_WET)/PM_(10_WET)分别为0.58、0.70,PM_(1_DRY)/PM_(2.5_WET)和PM_(1_WET)/PM_(2.5_WET)分别为0.58、0.71,PM_(2.5)为PM_(10)中的主要组成,PM_(1.0)为PM_(2.5)中的主要组成。邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)质量浓度冬季最高;PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)日变化峰值为上午09:00左右,谷值为下午16:00左右,扬沙、降雨,霾和春节不同条件下PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)差异明显。邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)的浓度高值主要分布在风向0°~100°和175°~225°、风速小于1 m/s的情况下。     

兰州市沙尘天气与痤疮门诊量的时间序列

研究沙尘天气、非沙尘天气下颗粒物（PM_2.5、PM_C、PM₁₀）对痤疮门诊量的影响,并进行性别、年龄分层研究,筛选敏感人群.收集了2013~2017年兰州市沙尘期与非沙尘期3家三甲医院痤疮门诊量资料、大气颗粒物及气象数据,采用基于泊松分布的分布滞后非线性模型（DLNM）,控制气象因素、季节性和长期趋势、星期几效应等混杂因素,分析沙尘期与非沙尘期颗粒物对痤疮门诊量的影响及滞后效应.结果表明：沙尘期时,兰州市3家三甲医院痤疮日均门诊量为26人次,范围3~54人次.非沙尘期时痤疮日均门诊量为37人次,范围1~89人次;单污染物模型显示,PM_2.5、PM_C、PM₁₀均在滞后第6d （lag6）时效应量达到最大值,其浓度每增加10μg/m³,痤疮门诊量的超额危险度（ER）及95%可信区间（95% CI）分别为1.065（95% CI：0.260~1.877）、0.355（95% CI：0.018~0.693）、0.310（95% CI：0.054~0.567）,PM_2.5对痤疮门诊量的影响最为显著;性别及年龄分层发现,性别分层中PM_2.5对女性的影响有统计学意义,其浓度每增加10μg/m³,痤疮门诊量增加1.077（95% CI：0.124~2.039）;年龄分层中,0~18岁组受PM_C、PM₁₀影响显著,19~24岁组受PM_2.5、PM₁₀影响显著,各颗粒物对25~34岁组及≥35岁组效应无统计学意义.在非沙尘期时,PM_2.5、PM_C、PM₁₀不引起痤疮门诊量增加.双/多污染物模型显示,分别调整其他污染物后,PM_2.5、PM_C、PM₁₀对痤疮门诊量的影响与单污染物模型类似,仍具有统计学意义.兰州市沙尘天气下大气颗粒物（PM_2.5、PM_C、PM₁₀）可使痤疮门诊量增加,对女性及青少年影响显著.     

兰州市沙尘天气与痤疮门诊量的时间序列

研究沙尘天气、非沙尘天气下颗粒物（PM_2.5、PM_C、PM₁₀）对痤疮门诊量的影响,并进行性别、年龄分层研究,筛选敏感人群.收集了2013~2017年兰州市沙尘期与非沙尘期3家三甲医院痤疮门诊量资料、大气颗粒物及气象数据,采用基于泊松分布的分布滞后非线性模型（DLNM）,控制气象因素、季节性和长期趋势、星期几效应等混杂因素,分析沙尘期与非沙尘期颗粒物对痤疮门诊量的影响及滞后效应.结果表明：沙尘期时,兰州市3家三甲医院痤疮日均门诊量为26人次,范围3~54人次.非沙尘期时痤疮日均门诊量为37人次,范围1~89人次;单污染物模型显示,PM_2.5、PM_C、PM₁₀均在滞后第6d （lag6）时效应量达到最大值,其浓度每增加10μg/m³,痤疮门诊量的超额危险度（ER）及95%可信区间（95% CI）分别为1.065（95% CI：0.260~1.877）、0.355（95% CI：0.018~0.693）、0.310（95% CI：0.054~0.567）,PM_2.5对痤疮门诊量的影响最为显著;性别及年龄分层发现,性别分层中PM_2.5对女性的影响有统计学意义,其浓度每增加10μg/m³,痤疮门诊量增加1.077（95% CI：0.124~2.039）;年龄分层中,0~18岁组受PM_C、PM₁₀影响显著,19~24岁组受PM_2.5、PM₁₀影响显著,各颗粒物对25~34岁组及≥35岁组效应无统计学意义.在非沙尘期时,PM_2.5、PM_C、PM₁₀不引起痤疮门诊量增加.双/多污染物模型显示,分别调整其他污染物后,PM_2.5、PM_C、PM₁₀对痤疮门诊量的影响与单污染物模型类似,仍具有统计学意义.兰州市沙尘天气下大气颗粒物（PM_2.5、PM_C、PM₁₀）可使痤疮门诊量增加,对女性及青少年影响显著.     

城市森林植被区空气PM_(2.5)质量浓度时空变化

该研究选取北京大兴南海子公园植被区与亦庄非植被区PM_(2.5)数据进行研究,对比分析植被区与非植被区PM_(2.5)质量浓度日变化、月变化和年变化特征,典型天气下的PM_(2.5)质量浓度变化。结果表明:植被区PM_(2.5)质量浓度整体上低于非植被区,二者日变化均呈典型的双峰曲线,白天低,夜间高,最小值出现在下午15:00左右;从不同月份看,PM_(2.5)质量浓度最高值出现在冬季的1月、2月,最低值出现在6月、8月,整体表现为冬季月份明显高于其余月份;气温、降雨和大风均与PM_(2.5)浓度呈负相关,晴天时,温度较高,有利于PM_(2.5)浓度降低;降雨有利于空气颗粒物沉降,有效清除大气PM_(2.5)污染,降低其浓度;大风天气会增加大气环流,有助于颗粒物在大气中扩散,使PM_(2.5)不易滞留,从而导致浓度降低。降雨和大风均能导致PM_(2.5)污染降低,且城市森林植被对于PM_(2.5)有明显降低作用。     

垫江县大气环境中PM_(10)和PM_(2.5)污染状况研究

为准确掌握垫江县城区大气环境中细颗粒的污染状况,选择2016年9月1日—2017年2月28日大气自动观测站的数据研究分析,结果表明:垫江县城区大气环境中PM_(10)和PM_(2.5)的平均质量浓度分别为79mg/m~3和68mg/m~3,PM_(10)的月平均质量浓度均大于PM_(2.5),PM_(2.5)占PM_(10)的比例在84.6%~90.0%。多元分析结果可以看出,大气环境中的PM_(10)和PM_(2.5)具有相类似来源,气象条件对垫江县城区大气颗粒物污染影响较大。HYSPLIT轨迹模型分析表明,秋冬季节大气重污染时段,垫江县城区大气环境中颗粒物来源受到西南和西北气团影响较大。     

泰山区大气中PM_(10)和PM_(2.5)的污染特征分析

根据2014-2016年泰山区大气污染物PM_(10)和PM_(2.5)的监测数据,对PM_(10)和PM_(2.5)浓度的变化特征和二者的相关性以及PM_(2.5)占PM_(10)的比重进行分析。结果表明:受地形、气象和冬季燃煤取暖的共同影响,近三年的PM_(10)、PM_(2.5)月均浓度都具有明显的季节变化规律,冬季最高,夏季最低,春季、秋季居中。环保部门等采取了一系列措施,三年来空气中PM_(10)和PM_(2.5)的浓度逐年下降。PM_(10)和PM_(2.5)的浓度具备一定的相关性,且PM_(2.5)在PM_(10)中比重很大,可认为两者的变化趋势一致。秋冬季节是泰山区细颗粒物污染较重的季节,环境危害较大。在雾霾天气频发的阶段,PM_(10)和PM_(2.5)的防治更应成为大气污染防治工作的重中之重。     

北京春季一次沙尘气溶胶污染过程观测

利用大气物理综合观测资料分析了2013年3月9日北京市一次沙尘过程前后的气溶胶粒径变化情况和垂直分布特性,比较了霾-沙交替的污染特征差异,并对沙尘来源及传输过程进行解析.结果表明:沙尘开始前近地面为细颗粒物主导的干霾气溶胶污染,该过程在污染物出现分层抬升扩散后得到缓解,地面ρ(PM_(2.5))/ρ(PM_(10))最高达0.93.外源输送抵达的浮尘分布在上空800~2500m范围内,退偏振比平均0.35,明显高于霾气溶胶层.沙尘初期的锋前大风使边界层抬升至900m以上,浮尘向下与本地扬尘混合,使近地污染转为以粗颗粒增加为主,扬沙天气爆发,ρ(PM_(10))小时值增至920μg/m~3,退偏振比增至0.4,地面上3000m范围均有沙尘粒子分布.冷锋配合蒙古气旋是造成此次沙尘的主要天气系统,不断加深发展的高空槽和地面气旋上升气流为外蒙沙尘推进和传输提供了动力条件.     

太原市PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的变化特征

为了了解太原市PM_(2.5)、PM_(10)的污染水平变化情况及其相关关系,本文基于太原市颗粒物自动监测数据,对太原市2015年12月-2016年11月PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度进行分析。分析发现:PM_(2.5)和PM_(10)日均质量浓度变化幅度较大,但其变化趋势非常相似;PM_(2.5)和PM_(10)月均质量浓度均超过年均二级标准,特别是秋季最为严重;PM_(2.5)、PM_(10)小时平均质量浓度呈双峰现象;ρ(PM_(2.5))与ρ(PM_(10))相关系数为0.9371,ρ(PM_(2.5))/ρ(PM_(10))在0.5-0.6之间出现的频率最高达30.33%。     

郑州城区PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度变化特征及其对气象因子的响应

利用郑州城区9个国控监测点位PM_(10)、PM_(2.5)的日监测数据,研究2013～2016年间郑州城区大气颗粒物质量浓度变化特征及其对气象因素的响应。结果表明,2013～2016年间郑州城区环境空气污染总体状况改善趋势较为显著,重度及以上的污染天数占全年有效天数的比例逐年降低,PM_(10)、PM_(2.5)浓度逐年下降;PM_(10)和PM_(2.5)浓度月均值变化基本一致,浓度变化均呈"U"型分布。PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度变化具有明显的季节性特征,冬季其质量浓度最高,春季和秋季次之,夏季最低。选取气温、气压、风速、相对湿度和降水量等气象因子,利用Spearman秩相关分析研究各个气象因子对大气PM_(10)、PM_(2.5)浓度的影响。相关性分析结果表明,与PM_(10)、PM_(2.5)浓度显著相关的气象因素存在季节性差异,风速、相对湿度和降雨量是影响郑州城区大气颗粒物质量浓度的主要气象因子。