成都地区黑碳气溶胶变化特征及其来源解析

利用7波段黑碳仪（AE-33）于2017年12月1日至2018年11月30日在成都测量黑碳（BC）质量浓度,获得了成都地区BC浓度变化特征,并基于黑碳仪模型和后向轨迹模型对BC排放来源和潜在源区进行了分析.结果表明,成都地区BC浓度冬季最大（8.18 μg·m^-3）,其次为春季（5.11 μg·m^-3）和秋季（3.91 μg·m^-3）,夏季最小（3.28 μg·m^-3）,年平均浓度（标准差）为5.26（4.67）μg·m^-3.各季节BC浓度日变化受边界层和交通排放高峰的影响呈现出早晚双峰结构.黑碳来源解析结果表明,液体燃料（如交通排放）对BC质量浓度的贡献在各季节均占主要地位,其中夏季最高,冬季最低.受交通早晚高峰的影响,液体燃料对BC的贡献在各季节均呈现早晚峰值,夜间固体燃料排放贡献有所增加.潜在源贡献分析（PSCF）和浓度轨迹权重分析（CWT）的结果表明,成都各季节BC的潜在源区受到气团来源的影响稍有差异,但主要以成都周边及以东至重庆局地区域（川渝城市群）的影响为主,该区域对成都BC的贡献值也较高,且主要为液体燃料燃烧贡献.此外陕西南部和甘肃南部也存在BC的潜在源区,夏季在广西和贵州等地也存在源区分布,但贡献值较小.     

南京市黑碳气溶胶时间演变特征及其主要影响因素

为了研究南京市黑碳（black carbon,BC）气溶胶的时间演变特征及其主要影响因素,使用多波长Aethalometer（AE-33）每个季节选取典型月份观测了BC质量浓度,结合大气污染物数据、气象要素和边界层探测数据,分析了BC的季节变化、日变化、周末效应和来源特征.结果表明,南京的BC浓度具有明显的季节变化,春季[（3351±919）ng·m^-3] > 冬季[（3234±2102）ng·m^-3] > 秋季[（3064±967）ng·m^-3] > 夏季[（2632±1705）ng·m^-3].4个季节BC日变化均为双峰型分布,峰值分别位于06：00~08：00和21：00~23：00.BC不同季节的早晚高峰分布特征不同.早高峰春季BC浓度最高,晚高峰冬季浓度最高.冬季早高峰出现时间要比其他季节滞后2 h,而夏季晚高峰时间反而比其他季节提前2 h.风速对BC日变化季节分布差异的影响远大于相对湿度（relative humidity,RH）.逆温层结对大气污染物浓度的影响机制比较复杂,在不同季节中逆温的高度、厚度和逆温强度对污染物的影响机制不同.BC不同季节的周末效应不同,风速对BC周末效应的影响较小,逆温层结差异是造成BC周末效应的主要原因.南京地区液体燃料燃烧对BC的贡献较大,固体燃烧对BC贡献较小.     

减排背景下成都大气PM2.5碳质组分特征

近年来,国务院颁布的《大气污染防治行动计划》和《打赢蓝天保卫战三年行动计划》对我国空气质量的全面改善起到了重要作用,然而,当前鲜有对四川盆地两大政策实施效果进行评估以及对政策实施后PM_2.5化学组分新特征的针对性研究.2017年和2020年分别是两大污染减排政策实施效果评估的关键时期,为对两时期成都市大气PM_2.5及其中碳质组分特征进行全面了解,分别于2016年10月至2017年7月和2020年12月在成都市区进行了PM_2.5的连续采样,并对其中有机碳（OC）和元素碳（EC）进行了分析.结果表明：①2016~2017年成都市ρ（PM_2.5）平均值为（114.0±76.4）μg·m^-3,最高值出现在冬季,可达（193.3±98.5）μg·m^-3,是浓度最低季节春季［（73.8±32.3）μg·m^-3］的2.6倍,而这种严重的冬季污染在2020年出现了明显改善,对应的ρ（PM_2.5）为（96.0±39.3）μg·m^-3,降幅达50.3%.②2016~2017年ρ（OC）和ρ（EC）的平均值分别为（21.1±16.4）μg·m^-3和（1.9±1.3）μg·m^-3,分别占PM_2.5的质量分数为18.5%和1.7%;ρ（OC）季节变化特征为：冬季［（40.6±21.5）μg·m^-3］>秋季［（17.0±7.0）μg·m^-3］>夏季［（14.4±3.9）μg·m^-3］>春季［（12.6±6.0）μg·m^-3］,而各季节ρ（EC）水平接近（1.3~2.4 μg·m^-3）;二次有机碳（SOC）是OC的重要组成,可占OC的质量分数为44.5%.相比2016年冬季,2020年冬季ρ（OC）降至（19.2±9.1）μg·m^-3,降幅达52.7%,EC则升高了26.1%.③随污染加重,各碳质组分及其贡献变化趋势各异,相比2016年冬季,2020年冬季OC随污染加重贡献更加趋于稳定,而SOC占比升高更为明显,二次有机组分贡献不容忽视.④各季节气团来向和污染物潜在源区均呈现出了明显差异;与2016年冬季相比,虽然2020年冬季主要气团来向未发生明显变化,但各轨迹对应的污染物浓度均出现了大幅降低,且污染物潜在源区向东部区域扩展明显.     

张掖市城区大气细颗粒物PM2.5的化学组成及来源解析

为研究张掖市城区大气细颗粒物（PM_2.5）的污染特征和来源,于2020年9月至2021年7月在张掖市城区的河西学院和湿地博物馆2个采样点进行了PM_2.5样品采集,对PM_2.5浓度、化学组成（水溶性无机离子、碳质组分和元素）和来源进行分析.结果表明,河西学院和湿地博物馆两个采样点的年均ρ（PM_2.5）分别为（73.7±31.8）μg·m^-3和（68.1±33.3）μg·m^-3,季节浓度均值均呈现春季>冬季>秋季>夏季的变化.河西学院采样点的二次水溶性无机离子（SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺）年均值高于湿地博物馆.河西学院采样点的ρ（OC）和ρ（EC）分别为（9.6±5.7）μg·m^-3和（2.9±1.6）μg·m^-3,湿地博物馆采样点的年均ρ（OC）和ρ（EC）分别为（9.2±5.8）μg·m^-3和（2.5±1.3）μg·m^-3,河西学院的含碳组分在各季节均高于湿地博物馆.河西学院和湿地博物馆两个采样点的年均二次有机碳（SOC）在OC中的质量分数分别为49.4%和43.7%,表明张掖市存在较为严重的二次污染.河西学院和湿地博物馆两个采样点的元素浓度年均值分别为（6.0±3.5）μg·m^-3和（5.8±3.9）μg·m^-3,受到人为源的影响,Zn、Ca、Al和Fe等元素浓度水平相对较高.正定矩阵因子分解模型（PMF）结果表明,张掖城区PM_2.5的主要贡献源为二次气溶胶（28.0%）、交通源（25.8%）、扬尘源（15.2%）、燃煤源（14.0%）、生物质燃烧和垃圾焚烧源（12.5%）和工艺过程源（4.5%）.     

贵阳市花溪城区大气PM2.5中碳质气溶胶的变化特征及来源解析

碳质气溶胶作为大气气溶胶的重要组成部分,对大气环境质量、人类健康及全球气候变化有着重要的影响.为探究贵阳市花溪城区大气细颗粒物（PM_2.5）中碳质气溶胶的变化特征及来源,于2020年不同季节开展大气PM_2.5原位观测研究,利用热/光学碳分析仪（DRI Model 2015）测定大气PM_2.5的碳质组分.结果表明,观测期间大气ρ（PM_2.5）、ρ[总碳质气溶胶（TCA）]、ρ[有机碳（OC）]、ρ[二次有机碳（SOC）]和ρ[元素碳（EC）]的平均值分别为：（39.7±22.3）、（14.1±7.2）、（7.6±3.9）、（4.4±2.6）和（2.0±1.0）μg·m^-3,OC/EC的平均值为（3.9±0.8）.ρ（PM_2.5）、ρ（TCA）、ρ（OC）、ρ（SOC）和ρ（EC）呈现冬季最高[（52.6±28.6）、（17.0±9.6）、（9.1±5.2）、（6.1±3.9）和（2.4±1.2）μg·m^-3],夏季最低[（25.1±7.1）、（11.6±3.6）、（6.3±1.9）、（3.7±1.2）和（1.6±0.6）μg·m^-3]的季节变化特征.OC/EC季节变化呈现：夏季（4.2±0.8）>冬季（3.8±0.9）>秋季（3.8±0.5）>春季（3.7±0.9）,表明花溪城区各季节均存在SOC生成.SOC与OC呈现显著相关（R²=0.9）,且随着大气氧化性增强,SOC浓度呈增加趋势.OC与EC各季节均呈现较好相关性,其中秋季最高（R²=0.9）,其他3个季节偏低（R²为0.74~0.75）,表明二者具有共同来源.通过OC/EC值范围初步判断碳质气溶胶来源于机动车尾气排放、燃煤排放和生物质燃烧排放.为了进一步定量解析主要排放源对碳质气溶胶的贡献,利用PMF模型对碳质气溶胶来源解析,结果表明贵阳市花溪城区碳质气溶胶主要来源为燃煤源（29.3%）、机动车排放源（21.5%）和生物质燃烧源（49.2%）.     

中国主要背景区域冬季大气PM2.5中非极性有机化合物组成及来源解析

本研究于2019年12月至2020年1月在5个区域大气本底站：临安、金沙、龙凤山、上甸子和瓦里关,同步采集了PM_2.5样品,分析了其中的非极性有机物：多环芳烃、正构烷烃和藿烷类化合物。结果表明,上甸子和龙凤山的多环芳烃平均浓度显著高于其他站点,分别为35.2±25.6 ng/m³和27.5±16.8 ng/m³;藿烷类物质的浓度在上甸子和临安出现高值,分别为2.72±1.78 ng/m³和2.47±0.990 ng/m³;正构烷烃浓度以临安最高,为86.7±40.6 ng/m³。对各站点多环芳烃和藿烷类化合物采用比值法,正构烷烃采用主峰碳数（C_max）、碳优势指数（carbon preference index,CPI）和植物蜡贡献率（% Wax C_n）,结合主成分分析-多元线性回归模型（PCA/MLR）综合进行源解析。结果显示采样期间除瓦里关外,其余站点燃烧源均以化石燃料源为主,贡献率分别为临安（94.9%） > 金沙（75.3%） > 龙凤山（74.7%） > 上甸子（62.5%） > 瓦里关（35.6%）。后向轨迹聚类分析（HYSPLIT）和潜在源贡献因子分析法（PSCF）表明各站点主要受到外来传输气团的影响,并查明了各站点的潜在污染源区。对背景站点的研究表明,东北地区和京津冀地区PM_2.5中非极性有机物来源相似,京津冀地区的生物质燃烧源贡献率高于东北地区;长江中下游地区化石燃料贡献率显著高于生物质燃烧;华中地区燃煤和交通排放源排放贡献率均低于长江三角洲地区;青藏高原地区生物质燃烧贡献率远高于其他地区。     

2013～2018年武汉市降水和BC的时间演变特征分析

湿清除是大气气溶胶重要的去除机制,由于降水过程和气溶胶本身的复杂性,针对城市地区降水与气溶胶的相互关系还有待开展深入研究。基于2013～2018年武汉市气象要素和黑碳（BC）质量浓度小时数据,分析了不同等级降水和BC的年际、季节等时间演变特征。结果表明：2013～2018年武汉市共出现785个降水日,降水日占总观测日的35.8%,降雨以小雨为主,占总降雨日的72.0%。随着降水强度的增强,BC质量浓度逐渐降低,在大暴雨时最低,为4 001.5 ng/m³,仅为晴天时浓度的42.9%。随着降水强度的增加,吸收Ångström指数（AAE）先减小后增加。武汉市BC气溶胶主要来自化石燃料的燃烧。2013～2018年武汉市暴雨和大雨日数、降雨量逐渐减少,而中雨和小雨天日数、降雨量逐渐增加。暴雨和大雨天数平均每年减少0.7天和0.6天,中雨和小雨天数平均每年增加1.3天和4天。不同降雨等级过程中BC和AAE的年际变化特征和季节分布特征不同。BC质量浓度在春季和夏季,随着降水强度的增加逐渐降低,AAE在秋季随降雨强度的增强而逐渐降低。降水过程对大气污染物的清除作用持续时间较短,降雨结束后,大气污染物开始堆积,经过十几小时后就可恢复到降水前的浓度。     

承德市PM2.5中碳质组分的季节分布特征及来源解析

为研究承德市PM_2.5中碳质组分的季节变化及污染来源,于2019年1、4、7和10月采集大气PM_2.5样品,测定碳质组分浓度.通过有机碳（OC）与元素碳（EC）比值、总碳质气溶胶（TCA）及二次有机碳（SOC）的估算,分析碳质组分的变化特征;结合后向轨迹和主成分分析（PCA）方法,分析污染来源.结果表明,采样期间PM_2.5、OC和EC的平均质量浓度分别为（31.26±21.39）、（13.27±8.68）和（2.80±1.95）μg ·m^-3.PM_2.5的季节变化趋势为：冬季[（47.68±30.37）μg ·m^-3]>秋季[（28.72±17.12）μg ·m^-3]>春季[（26.59±15.32）μg ·m^-3]>夏季[（23.17±8.38）μg ·m^-3],与总碳（TC）、OC和EC季节变化趋势一致,冬季（R²=0.85）的OC与EC来源较一致;OC/EC值得出4个季节均受到交通和燃煤源排放的影响,且冬季受烟煤排放影响显著.TCA的平均浓度为（21.38±13.68）μg ·m^-3,占PM_2.5比例达68.39%,二次转化率（SOC/OC）为：春季（54.09%）>秋季（37.64%）>夏季（32.91%）>冬季（25.43%）.后向轨迹模拟结果表明,春季和夏季气团携带的污染物浓度相对较低,秋季污染物的传输通道为西南方向,冬季为西北方向,主成分分析（PCA）表明,承德市PM_2.5削减的关键是控制机动车尾气、燃煤和生物质燃烧源的排放.     

西安市PM2.5中碳质气溶胶污染特征

利用热光分析法探究了西安市2017年353个PM_2.5样品中的元素碳（EC）、有机碳（OC）、甲醇可萃取有机碳（MSOC）以及热-光分析法得到的7个碳组分（OC1~4、EC1~3）的质量浓度、季节变化趋势以及来源.结果表明,西安市2017年OC、EC以及MSOC的平均质量浓度分别为（17.56±11.83）、（4.08±2.95）和（11.10±6.77）μg·m^-3.OC质量浓度的季节性趋势为冬季 > 春季 > 夏季 > 秋季;EC为冬季 > 春季≈秋季 > 夏季.MSOC/OC比值年平均值为0.64±0.20,冬季最高,夏季最低.春季OC和EC相关性较好（r²=0.76）,而在冬季的相关性较差（r²=0.43）,说明碳气溶胶的来源不同.采用EC示踪法对二次气溶胶的含量进行估算,SOC的平均含量分别占到了春、夏、秋、冬四季OC质量浓度的51.9%、38.4%、37.3%、44.0%.采用主成分分析法得出西安市的碳质气溶胶主要来源于燃煤和机动车排放.     

基于MERRA-2再分析资料的上海市近40年大气黑碳浓度变化及潜在来源解析

黑碳（black carbon,BC）作为大气气溶胶的重要组成部分,因其粒径小、比表面积大和辐射强迫等,对区域和全球辐射平衡、气候和人体健康产生巨大影响.以高度城市化的上海市为研究区域,基于MERRA-2再分析数据资料和地面观测数据,利用M-K趋势检验、后向轨迹和潜在源贡献函数（potential source contribution function,PSCF）探究了上海市1980~2019年大气BC浓度的时空变化特征及局地排放和区域传输的影响.结果表明：①MERRA-2大气BC浓度和地面观测数据具有较好的趋势一致性（R∈［0.68,0.72］）,表明MERRA-2再分析资料可以用来有效揭示地面大气BC浓度的长期变化.②上海近40年大气BC浓度可分为3个阶段：缓慢增长的"低值"阶段［1980~1986年,（1.75±0.17）μg·m^-3］,相对稳定的"中值"阶段［1987~1999年,（2.18±0.07）μg·m^-3］和波动变化的"高值"阶段［2000~2019年,（3.07±0.31）μg·m^-3］;就季节变化而言,上海BC浓度总体呈夏季浓度低,冬季浓度高的"U"型模式;受水运货运船舶柴油机等发动机黑碳排放的影响,7月出现BC浓度小高峰.③大气污染物诊断质量比及双变量相关分析［R（BC-NO₂） > R（BC-CO） > R（BC-SO₂）］表明,交通排放是上海大气BC的主要排放源,尤其是重型柴油车的影响.④后向轨迹和PSCF分析发现上海夏季气团以清洁海风为主导,占77.18%;其他季节来自北方的气团超过50%.上海大气BC潜在源区主要分布在中国东部地区,以长三角为中心向外扩张,且扩张方向与后向轨迹方向一致.     

2008~2012年上海黑碳浓度变化特征分析

采用上海市城市环境气象中心2008~2012年黑碳质量浓度小时平均资料,分析了上海市区黑碳质量浓度变化规律.结果表明,2008~2012年间上海黑碳平均质量浓度呈下降趋势,各年黑碳平均质量浓度从(4 045.3±3 375.4)ng·m-3降至(2 766.2±2 078.9)ng·m-3,观测期间的逐年变化率分别为2.3%、-6.5%、-18.7%和-12.1%.与其它大城市相比,黑碳平均质量浓度为中等偏低水平.从年平均变化看,11和12月的5年平均质量浓度最高,分别为5 426.6 ng·m-3和5 365.3ng·m-3,其次为1、6和10月,分别为4 402.5、3 763.3和3 412.7 ng·m-3.工作日和休息日的5年平均日变化均呈明显双峰结构,两峰分别出现在北京时间07:00~10:00和18:00~22:00,工作日第一峰高于第二峰,休息日则相反.5年间,工作日黑碳平均质量浓度较休息日高9%.此外,根据有效观测数据,通过回归整理,给出了一个5年平均黑碳质量浓度日变化的逐时经验函数,以方便估计和预测黑碳浓度水平.     

High black carbon and ozone concentrations during pollution transport in the Himalayas：Five years of continuous observations at NCO-P global GAW station

To study the influence of polluted air-mass transport carrying ozone (O3) and black carbon (BC) in the high Himalayas, since March 2006 the Nepal Climate Observatory at Pyramid (NCO-P) GAW-WMO global station (Nepal, 5079 m a.s.l.) is operative. During the first 5-year measurements, the O3 and BC concentrations have shown a mean value of 48 ± 12 ppb (± standard deviation) and 208 ± 374 ng/m3, respectively. Both O3 and BC showed well defined seasonal cycles with maxima during pre-monsoon (O3 : 61.3 ± 7.7 ppbV; BC: 444 ± 433 ng/m3) and minima during the summer monsoon (O3 : 40.1 ± 12.4 ppbV; BC: 64 ± 101 ng/m3). The analysis of the days characterised by the presence of a significant BC increase with respect to the typical seasonal cycle identified 156 days affected by "acute" pollution events, corresponding to 9.1% of the entire data-set. Such events mostly occur in the pre-monsoon period, when the O3 diurnal variability is strongly related to the transport of polluted air-mass rich on BC. On average, these "acute" pollution events were characterised by dramatic increases of BC (352%) and O3 (29%) levels compared with the remaining days.     

中国长江三角洲地区黑碳特征和来源分析

利用2016年中国气象局设于长江三角洲地区的上海崇明东滩（DT）.上海浦东（PD）,安徽寿县（SX）,浙江临安（LA）和浙江洪家（HJ）5个站点的BC观测资料,结合气象资料和污染物数据等,对该地区BC特征和来源展开研究.上海东滩,上海浦东,安徽寿县,浙江临安和浙江洪家5个站点BC年平均浓度分别为（1834±1713）,（2410±1537）,（2823±1759）,（2651±1518）和（2544±1399）ng/m³.上海东滩浓度较低,其他站点较为接近.各站点BC都有明显的季节变化.上海崇明东滩冬季BC浓度高于其他季节.其他4个站点都是冬季 > 春季 > 秋季 > 夏季.上海东滩四季BC日变化不明显,而其他站点四季BC浓度日变化的高值都出现在交通高峰期（06：00~09：00,18：00~21：00）.上海浦东,安徽寿县,浙江临安和浙江洪家BC主要来源于机动车尾气排放和燃煤.所有站点风速较低（风速<3m/s）,BC受风速影响显著,风速越大,BC浓度越低.相对湿度在50~60之间,BC平均浓度最高.潜在源区贡献（PSCF）的分析结果显示,冬夏两季长江三角洲5个站点BC潜在源区主要集中在江苏,安徽和浙江等地.     

Seasonal variation and sources of derivatized phenols in atmospheric fine particulate matter in North China Plain

Qualitative and quantitative analyses of derivatized phenols in Beijing and in Xinglong were performed from 2016 to 2017 using gas chromatography-mass spectrometry.The results showed substantially more severe pollution in Beijing.Of the 14 compounds detected,the total average concentration was 100 ng/m~3 in Beijing,compared with 11.6 ng/m~3 in Xinglong.More specifically,concentration of nitro-aromatic compounds(NACs)(81.9 ng/m~3 in Beijing and 8.49 ng/m3 in Xinglong) was the highest,followed by aromatic acids(14.6 ng/m~3 in Beijing and 2.42 ng/m~3 in Xinglong) and aromatic aldehydes(3.62 ng/m~3 in Beijing and 0.681 ng/m~3 in Xinglong).In terms of seasonal variation,the highest concentrations were found for 4-nitrocatechol in winter in Beijing(79.1±63.9 ng/m~3) and 4-nitrophenol in winter in Xinglong(9.72±8.94 ng/m~3).The analysis also revealed diurnal variations across different seasons.Most compounds presented higher concentrations at night in winter because of the decreased boundary layer height and increased heating intensity.While some presented higher levels during the day,which attributed to the photo-oxidation process for summer and more biomass burning activities for autumn.Higher concentrations appeared in winter and autumn than in spring and summer,which resulted from more coal combustions and adverse meteorological conditions.The significant correlations among NACs indicated similar sources of pollution.Higher correlations presented within each subgroup than those between the subgroups.Good correlations between levoglucosan and nitrophenols,nitrocatechols,nitro salicylic acids,with correlation coefficients(r) of 0.66,0.69 and 0.69,respectively,indicating an important role of biomass burning among primary sources.     

武汉市大气PM2.5中多环芳烃的分布特征及来源

为研究武汉市大气质量状况,在武汉市ID（工业区）、DT（中心城区）、BG（植物园）设3个采样点,连续1 a同步采集了大气中的PM_2.5（细颗粒物）样品,并研究了其中PAHs（多环芳烃）的质量浓度、来源和健康风险.结果表明,武汉市ID、DT、BG采样点的ρ（PAHs）年均值分别为（75.60±28.12）（59.77±22.81）（24.27±9.15）ng/m3,并呈冬季最高、夏季最低的季节性变化趋势.PMF（正定矩阵因子分析）结果显示,ID、DT、BG采样点的PAHs的主要来源分别为燃煤和扬尘（35%和33%）、机动车和扬尘（30%和34%）、机动车和木质燃烧（33%和32%）,在ID和DT采样点,扬尘对大气颗粒物中PAHs的贡献都很大,而燃煤和木质燃烧分别是ID和BG采样点PAHs的重要来源,在3个采样点中,机动车对颗粒物中PAHs贡献都较大,尤其是DT和BG采样点,机动车的贡献都超过30%.利用后向轨迹模型分析采样期间武汉市的气团来源,并结合每天的ρ（PAHs）发现,不同聚类气团对应的ρ（PAHs）差异很小,表明区域传输对武汉市PAHs贡献不大.通过武汉市大气颗粒物中PAHs吸入风险评估发现,武汉市PAHs的吸入风险范围在10-7~10-5之间,ID和DT采样点的部分人群的吸入风险稍高于安全范围（10-6以下）,有潜在的致癌风险.      

南京北郊四季PM2.5中有机胺的污染特征及来源解析

2017年12月至2018年11月在南京北郊采集了大气PM_(2.5)样品,对其中的有机胺、主要水溶性离子、有机碳和元素碳进行了定量分析.共测定南京北郊大气PM_(2.5)中5种有机胺:甲胺、乙胺、二甲胺、三甲胺和苯胺.有机胺年平均总浓度为(54. 2±29. 2) ng·m~(-3),其中最丰富的物种为二甲胺[年均值:(20. 2±13. 7) ng·m~(-3)],其次为甲胺[年均值:(13. 1±6. 3)ng·m~(-3)]、三甲胺[年均值:(8. 6±4. 1) ng·m~(-3)]、乙胺[年均值:(6. 3±4. 1) ng·m~(-3)]和苯胺[年均值:(5. 9±3. 9) ng·m~(-3)],有机胺总浓度呈现出明显的季节变化,表现为夏季秋季春季冬季.污染天有机胺的浓度大于清洁天,主要是受大气颗粒物酸性影响大气有机胺气/粒转换所致,并且大气颗粒物酸性也是导致夏季高温条件下颗粒态有机胺仍高于其它季节的另一原因.在新粒子生长天,发现有机胺的浓度会有所增加. PMF法溯源结果显示南京北郊大气PM_(2.5)中主要有6种有机胺排放源:即工业源、农业源、生物质燃烧、机动车排放、二次源和道路扬尘.其中甲胺、乙胺主要来源于二次源和机动车排放;二甲胺、三甲胺主要来源于生物质燃烧、二次源和机动车排放;苯胺主要来源于工业排放和生物质燃烧.有机胺的来源具有显著的季节差异,春季秋季道路扬尘源占比较高,夏季二次源为有机胺主要的污染源,冬季机动车排放源和生物质燃烧源有一定提升.而有机胺的昼夜差异并不明显,二次源、机动车排放源以及生物质燃烧源是3个主要影响因素.     

Atmospheric mercury over the marine boundary layer observed during the third China Arctic Research Expedition

TGM measurements on board ships have proved to provide valuable complementary information to measurements by a ground based monitoring network. During the third China Arctic Research Expedition (from July 11 to September 24, 2008), TGM concentrations over the marine boundary layer along the cruise path were in-situ measured using an automatic mercury vapor analyzer. Here we firstly reported the results in Japan Sea, North Western Pacific Ocean and Bering Sea, where there are rare reports. The value ranged between 0.30 and 6.02 ng/m³ with an average of (1.52 ± 0.68) ng/m³, being slightly lower than the background value of Northern Hemisphere (1.7 ng/m³). Notably TGM showed considerably spatial and temporal variation. Geographically, the average value of TGM in Bering Sea was higher than those observed in Japan Sea and North Western Pacific Ocean. In the north of Japan Sea TGM levels were found to be lower than 0.5 ng/m³ during forward cruise and displayed obviously diurnal cycle, indicating potential oxidation of gaseous mercury in the atmosphere. The pronounced episode was recorded as well. Enhanced levels of TGM were observed in the coastal regions of southern Japan Sea during backward cruise due primarily to air masses transported from the adjacent mainland reflecting the contribution from anthropogenic sources. When ship returned back and passed through Kamchatka Peninsula TGM increased by the potential contamination from volcano emissions.     

南京市大气细颗粒物(PM2.5)中硝基多环芳烃污染特征与风险评估

硝基多环芳烃是大气细颗粒物中具有致癌效应的一类重要污染物,为探明硝基多环芳烃污染特征与来源,采集南京市14个大气细颗粒样品,利用气相色谱-质谱联用仪（GC-MS）测定硝基多环芳烃浓度,进行分布特征分析,来源识别和健康风险评估.结果表明,南京市大气细颗粒物中2,8-二硝基二苯并噻吩（743 pg·m^-3）、2,7-二硝基芴（331 pg·m^-3）、9-硝基蒽（326 pg·m^-3）、3-硝基荧蒽（217 pg·m^-3）和1,8-二硝基芘（193 pg·m^-3）为主要的硝基多环芳烃;硝基多环芳烃检出浓度具有明显的季节变化,冬季最高（3082 pg·m^-3）,秋季其次（1553 pg·m^-3）,春季最低（1218 pg·m^-3）.南京市大气细颗粒物中硝基多环芳烃主要来自多环芳烃大气光氧化反应与生物质燃烧,二次生成是硝基多环芳烃的重要来源.当前南京PM_2.5中硝基多环芳烃的致癌风险可控,二硝基多环芳烃是致癌风险的主要来源.