运城市PM2.5时空分布特征和潜在源区季节分析

基于2019年3月～2020年2月环境空气质量监测数据,分析了运城市PM_2.5污染的时空分布特征,并利用HYSPLIT后向轨迹模型和聚类分析等方法探讨不同季节运城市PM_2.5污染的输送路径和潜在源区.结果表明,运城市ρ(PM_2.5)冬季最高(111.24μg·m^-3),夏季最低(30.02μg·m^-3),PM_2.5/PM₁₀秋冬季均大于0.6,表明运城市秋冬两季颗粒物污染以细颗粒物为主;空间上ρ(PM_2.5)年均值呈现北部和中部高、东部和西部低的分布特征,高值区PM_2.5与SO₂、 NO₂和CO呈显著强相关,表明本地排放对高值区ρ(PM_2.5)影响较大,春季和冬季最高值分别位于河津市(58.50μg·m^-3)和稷山县(142.33μg·m^-3),夏季最高值位于南部的平陆县(36.92...     

2015～2021年京津冀及周边地区PM2.5和臭氧复合污染时空特征分析

为了解京津冀及周边地区“2+26”城市PM_2.5和O₃复合污染时空分布特征,利用ArcGIS和SPSS软件对2015～2021年京津冀及周边地区“2+26”城市空气质量数据和气象数据进行关联性分析.结果表明：(1) 2015～2021年PM_2.5污染持续减缓,污染集中在区域中南部;O₃污染呈波动上升趋势,空间分布呈现“西南低,东北高”的格局.季节变化来看,PM_2.5浓度主要为：冬季>春季≈秋季>夏季,O₃-8h浓度为：夏季>春季>秋季>冬季.(2)“2+26”城市PM_2.5超标天数持续下降,O₃超标天数波动上升,复合污染日下降趋势显著;PM_2.5和O₃污染在夏季呈强正相关,相关系数最高达0.52,冬季呈强负相关.(3)对比典型城市臭氧污染时期与复合污染时期气象条件,复合污染发生的温度区间集中在23.7～26.5℃、湿度48%～65%和S～S...     

甘肃省区域颗粒物时空分布特征及传输路径

基于甘肃省2018~2019年颗粒物质量浓度监测数据,分析了全省大气颗粒物浓度的时空变化及排放特征,并利用HYSPLIT后向轨迹模式研究了颗粒物传输路径.结果表明：颗粒物（PM₁₀和PM_2.5）空间分布呈现区域特征：PM₁₀浓度高值位于河西走廊地区,由北向南呈阶梯式递减;PM_2.5以陇中地区为高值中心,向南北两侧递减,陇南地区为全省颗粒物清洁区.不同地区PM₁₀与PM_2.5地面浓度季节变化特征存在差异,陇中、陇东和陇南地区PM₁₀和PM_2.5浓度变化特征一致,陇中和陇东地区颗粒物（PM₁₀与PM_2.5）浓度冬高夏低,陇南地区则为冬高秋低;河西走廊PM₁₀和PM_2.5浓度季节变化不同,PM_2.5冬高夏低,PM₁₀春高夏低.后向轨迹聚类结果表明全省春季、冬季均受到来自中亚及新疆的偏西气流影响,该路径输送下可吸入颗粒物（PM₁₀）浓度明显高于其他路径,是典型的沙尘输送路径,4大分区受沙尘传输影响程度依次为河西 > 陇中 > 陇东 > 陇南,来自陕西、川渝的偏东路径是陇南地区颗粒物的主要输送路径,该路径下PM_2.5/PM₁₀比值大于0.5,明显高于偏西路径,说明偏东路径人为源污染贡献显著.研究结果有助于全面认识全省颗粒物污染特点、为分区制定颗粒物污染防治政策、以及区域污染协同治理提供科学的参考依据.     

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.     

近年山东德州PM2.5和O3相互作用的季节变化及其机理分析

为全面认识减排过程中华北平原城市大气复合型污染变化特征,本文利用最近6年(2017—2022)山东省德州市环境-气象监测资料,分析关键大气复合污染物PM_2.5和O₃的季节特征及其相互作用,探究东亚季风气候背景下冬夏季PM_2.5和O₃的相互作用机理.德州市近6年城市环境PM_2.5和O₃超标率分别为20.22%和23.56%,O₃污染凸显.环境大气PM_2.5和O₃在夏季表现为显著正相关,相关系数高达0.53(p<0.01),而冬季则呈显著负相关,相关系数为-0.30 (p<0.01),两者具有明显“夏正冬负”的相反季节变化特征.环境气象机理分析表明,夏季高温及强太阳辐射的气象条件促进光化学反应生成O₃,加大大气氧化性的增强二次颗粒物生成,导致PM_2.5浓度升高;冬季低温及弱太阳辐射气象背景下,高浓度PM_2.5的局地累积...     

2000～2021年成渝城市群PM2.5时空变化及驱动机制多维探测

研究成渝城市群PM_2.5浓度时空变化和驱动机制，对区域大气环境保护和国家经济可持续发展具有重要意义.基于PM_2.5遥感数据、 DEM数据、基于站点的气象数据、 MODIS NDVI数据、人口密度数据、夜间灯光数据、路网数据和土地利用类型数据，采用Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall显著性检验等方法，结合地理探测器，在多时空尺度上分析成渝城市群PM_2.5时空变化，并探测影响其变化的驱动机制.结果表明，2000～2021年成渝城市群PM_2.5浓度整体呈波动下降态势，冬季PM_2.5污染最为突出.PM_2.5浓度具有明显的空间异质性，呈现出“中间高，四周低”的空间分布特征，PM_2.5浓度高值区主要集中在自贡、内江、资阳和广安，PM_2.5浓度呈显著下降的区域主要集中在重庆西部等地.因子探测结果表明，成渝城市群PM_2.5浓度空间分异受气候、地形、植被和人文因子共同影响.高程、...     

晋中盆地主要城市冬季PM2.5传输特征分析

对2017～2019年晋中盆地主要城市PM₁₀和PM_2.5逐时浓度资料进行了分析,给出了晋中市和太原市颗粒物浓度主要分布特征;此外利用PM_2.5逐时浓度资料,结合HYSPLIT后向轨迹模型,通过轨迹密度分析（TDA）、轨迹停留时间分析（RTA）和潜在源贡献因子分析（PSCF）,并对PM_2.5逐时浓度资料和对应时刻风向数据进行分析,探讨了晋中盆地主要城市冬季PM_2.5传输特征.结果表明,太原市颗粒物浓度整体水平高于晋中市,月、季变化特征类似,均呈现冬季高,夏季低的特征,最高值出现在1月.晋中市受静稳型天气形势引起的颗粒物污染较受沙尘型天气形势导致的颗粒物污染相较太原市更普遍一些;颗粒物的分布呈现出晋中市中间值较多,太原市高值偏多、低值偏少的特点,冬季为晋中盆地PM_2.5污染高发季节.晋中盆地主要城市冬季PM_2.5传输通道均可分为4类：第一类通道沿太行山横谷传输,第二类通道为偏东南方向传输通道,第一、二类均为近距离传输通道,气团会携带较多...     

长沙市大气污染特征的气象条件分析

本文利用长沙市2015—2019年长沙市空气质量数据,分析长沙市大气污染的时空分布特征。结果表明：(1)2015—2019年,长沙市大气首要污染物为PM_2.5、O₃、PM₁₀、NO₂四种,其中PM_2.5和O₃两者占比超过85%,4月和10月首要污染物的占比发生转折;O₃浓度逐年上升,其他污染物浓度不同程度下降。(2)PM_2.5、PM₁₀、NO₂浓度的季(月)变化相似,由高到低为：冬季、秋季、春季、夏季,冬季显著高于其他季节;1—7月下降,8月上升,9月下降,10—12月上升;PM_2.5、PM₁₀浓度1月最大,NO₂浓度12月最大。O₃浓度由高到低为：夏季、春季、秋季、冬季,9月浓度最高。各污染物浓度日变化特征明显。(3)空间分布上,PM_2.5、PM_10...     

中国城市PM2.5和PM10时空分布特征和影响因素分析

PM_2.5和PM₁₀浓度超标引发的空气质量问题严重影响公众健康,研究PM_2.5和PM₁₀浓度对制定有效的污染防控和治理措施具有重要意义.运用时空分析法,分析2018年季度PM_2.5和PM₁₀浓度时空分布,并用GWR探究浓度差异的原因.结果表明：(1)PM_2.5和PM₁₀的浓度均呈冬春高、夏秋低的季节性规律;四季污染物浓度在胡焕庸线两侧存在显著差异,该线以东地区高浓度聚集在京津冀地区,该线以西地区高浓度聚集在新疆中南部.(2)PM_2.5和PM₁₀浓度的Moran’s I在四季均为正,且均在冬季增至最大值;PM_2.5和PM₁₀的分布格局基本一致,“高-高”类和“低-低”类集中分布现象明显.(3)各因素对PM_2.5和PM₁₀浓度的影响存在较大空间异质性.温度和坡度对PM_2.5     

2013—2015年中国PM2.5污染状况时空变化

自2013年我国首次开展全国范围PM_2.5近地面监测以来,少有研究从全国空间尺度分析近3年全国PM_2.5污染状况时空变化的总体特征,识别PM_2.5污染加剧或缓解的空间范围,更缺乏直接对比评估国家大气污染重点防控区内外PM_2.5污染特征变化的差异.基于2013—2015年PM_2.5监测数据,综合运用时空统计分析与空间插值制图手段,揭示近3年ρ(PM_2.5)及不同等级污染天数的时空变化格局,并着重对比分析“三区十群”区域内外ρ(PM_2.5)的变化差异.结果表明,2013—2015年,全国持续监测的413个站点中有335个监测站点ρ(PM_2.5)年均值下降,其中218个站点实现连续两年年均浓度降低,74个站点ρ(PM_2.5)年均值降至符合国家二级标准;全国大部分地区ρ(PM_2.5)年超标率由50%以上降至30%以下,重度污染站点占比由88.38%降至73.77%,严重污染站点占比由65.86%降至36.35%;长三角城市群、长株潭城市群、武汉及周边城市群、陕西关中城市群PM_2.5污染呈现明显好转趋势;西藏、云贵高原以及海峡西岸城市群、珠三角城市群等沿海地区ρ(PM_2.5)一直较低,空气质量相对优良;但与此同时,京津冀城市群、山东半岛城市群及河南中部和北部地区仍是中国PM_2.5重污染区域,新疆西南部、合肥、南昌等地区逐渐形成新的PM_2.5重污染格局.      

基于AGRI颗粒物浓度遥感反演及季节变化分析

基于AGRI数据反演区域PM_2.5浓度.利用6S辐射传输模式,分析气溶胶光学厚度AOD与能见度相关性,建立AOD、气溶胶标高和能见度模型;通过对大气柱AOD垂直订正,构建AOD与近地面PM_2.5浓度关系的物理模型;同时引入了地面相对湿度数据.结果表明,FY-4A遥感的PM_2.5浓度与地面空气质量监测站的PM_2.5浓度变化趋势一致,算法计算效率较高.利用AGRI估算近地面PM_2.5与地面观测网对比分析,其结果不亚于于MODIS以及VIIRS的对比结果,AGRI估算的均方根误差和相对误差较小.从季节分析,冬季近地面颗粒物浓度是影响整层大气柱AOD值的主要因素,AGRI反演结果精度较好,夏季相关系数相对于其他三个季节偏低.总体而言,采用FY-4A/AGRI反演颗粒物浓度精度可靠,有利于实现区域气溶胶全天候实时监测.     

天津大气扩散条件对污染物垂直分布的影响研究

利用2017~2019年夏、冬季天津市大气污染物监测和气象观测数据,基于天津气象铁塔垂直观测,针对大气垂直扩散条件对PM_2.5和O₃的影响进行研究.结果显示:近地面PM_2.5浓度随高度的升高而下降,O₃浓度则随高度的升高而上升,受大气垂直扩散条件的季节和日变化影响,冬季,地面与120m PM_2.5质量浓度相关明显,与200m PM_2.5质量浓度无明显相关.夏季,120m和200m PM_2.5质量浓度相关系数为0.72,午后通常出现120m和200m PM_2.5质量浓度高于地面的情况.夏季,不同高度O₃浓度差异小于冬季,地面与120m高度O₃浓度接近.以大气稳定度、逆温强度和气温递减率作为大气垂直扩散指标,对地面PM_2.5和O₃垂直分布具有指示作用.冬季,TKE与PM_2.5质量浓度相关系数为到-0.65,夏季,TKE与ΔPM_2.5相关系数为-0.39.夏、冬季TKE与地面O₃浓度的相关系数分别为0.46和0.53,与ΔO₃的相关系数分别为0.73和0.70.弱下沉运动对地面O₃浓度影响较强,40m高度垂直运动速度与地面O₃浓度的相关系数在冬、夏季分别为-0.54和-0.61.对冬季典型PM_2.5重污染过程的分析发现,雾霾的生消维持和PM_2.5浓度的变化与大气稳定度、气温垂直递减率和TKE的变化有直接关系.对夏季典型O3污染过程的分析发现,近地面的O₃污染的形成与有利光化学反应的气象条件密切相关,同时,垂直向下输送和有利垂直扩散条件对O₃污染的形成和爆发影响明显.     

北京市冬季PM2.5重污染环流形式分析及防治

本文以2022年1月28与29日北京地区典型细颗粒物(即PM_2.5)重污染过程为例,依据大气颗粒物水平和垂直监测数据,常规及加密自动气象站数据和高时间分辨率风廓线数据,分析重污染过程中不同尺度环流形式,并制定精细化管理机动车与创建扬尘治理小组的防治措施。结果表明：弱高压场控制下,受低风速、强辐射逆温和下沉逆温影响,北京市冬季PM_2.5细颗粒物数量增长迅速;通过制定有效的防治措施,可有效降低北京市冬季PM_2.5浓度。     

2015年福州市大气颗粒物污染特征

为了解福州市大气颗粒物污染状况,利用中国环境监测总站发布的实时大气环境监测资料,结合气象资料和HYSPLIT4轨迹模式,分析了2015年福州市大气颗粒物污染特征和典型污染过程.结果表明:2015年福州市ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）年均值分别为55.8和29.2μg/m3,均低于GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值.颗粒物浓度季节性变化特征明显,表现为冬春季高、夏秋季低的变化特征. ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）为52%,普遍低于我国东部其他大中城市;日际变化明显,受混合层高度日变化和机动车排放的影响,呈双峰形态. ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）日变化趋势与ρ（PM₁₀）日变化特征相反,即ρ（PM₁₀）高时ρ（PM_2.5）所占比例低,ρ（PM₁₀）低时ρ（PM_2.5）所占比例高,表明早晚高峰机动车排放所造成的颗粒物污染以粗颗粒物贡献为主.福州市颗粒物污染天气成因主要有"积累型"和"输送型"污染. 2015年1月5-6日发生的污染过程,是在一次静稳、高湿天气形势下,本地排放的污染物在不利于扩散的气象条件下聚集、二次转化,导致颗粒物浓度升高、能见度降低. 2015年1月17-19日的污染过程主要是北方污染物随冷空气输送南下,导致本地颗粒物浓度迅速升高、能见度迅速降低.研究显示,福州市PM₁₀和PM_2.5优良率较高,颗粒物污染主要发生于冬季,污染成因包括局地累积和区域输送.      

京津冀地区典型城市大气细颗粒物碳质组分污染特征及来源

为研究京津冀地区典型城市大气细颗粒物及其碳质组分的时空变化特征及来源,于2016年12月28日—2017年1月22日及2017年7月1—26日,对北京市与石家庄市PM_2.5（细颗粒物）及PM₁（亚微米颗粒物）进行采集,使用DRI（热光碳分析仪）检测PM_2.5与PM₁中ρ（OC）与ρ（EC）,并对其碳质组分来源进行分析.结果表明:①采样期间,冬、夏两季PM_2.5与PM₁中ρ（OC）均为石家庄市采样点远高于北京市采样点;冬季PM_2.5与PM₁中ρ（EC）均为石家庄市采样点高于北京市采样点,夏季则略有不同.②冬季污染日,北京市采样点ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁）均为石家庄市采样点的1.08倍,PM_2.5与PM₁中的ρ（OC）分别为石家庄市采样点的1.14和1.12倍,石家庄市采样点PM_2.5与PM₁中ρ（EC）分别为北京市采样点的1.15和1.28倍;冬季重污染日,北京市采样点的ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁）分别为石家庄市采样点的1.03和1.04倍,PM_2.5和PM₁中的ρ（OC）分别为石家庄市采样点的1.23和1.22倍,石家庄市采样点PM_2.5和PM₁中的ρ（EC）分别为北京市采样点的1.03和1.16倍.夏季污染日,石家庄市采样点ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁）分别为北京市采样点的1.16和1.30倍,PM_2.5与PM₁中ρ（OC）分别为北京市采样点的1.64和2.71倍,两个采样点ρ（EC）相近.③冬、夏两季PM_2.5与PM₁中ρ（SOC）/ρ（OC）均较高,冬季北京市采样点分别为48.09%和54.29%,石家庄市采样点分别为44.98%和48.09%,夏季北京市采样点分别为48.47%和61.50%,石家庄市采样点分别为61.52%和63.55%,表明SOC更易富集于亚微米粒子中.④冬季北京市和石家庄市两个采样点PM_2.5与PM₁中碳质组分均主要来源于生物质燃烧、燃煤和机动车尾气;夏季北京市采样点PM_2.5与PM₁中碳质组分主要来源于机动车尾气,石家庄市采样点PM_2.5与PM₁中碳质组分主要来源于燃煤和机动车尾气.研究显示,北京市和石家庄市两个采样点大气细颗粒物及其碳质组分浓度存在时空分布和污染来源差异.      

黄河流域城市PM2.5时空分异特征及污染物解析

分析揭示黄河流域城市PM_2.5时空分异特征,对打赢大气污染防治攻坚战,推动黄河流域空气污染跨区域协同治理机制的建立和完善,以及流域绿色高质量发展具有重要意义.本文以中国空气质量在线监测分析平台456个监测站点的PM_2.5浓度监测数据为基础,运用莫兰指数和标准差椭圆方法分析黄河流域70个城市2015—2021年PM_2.5的时空分异特征、演变格局,并基于皮尔逊相关系数分析法对其污染源进行解析.结果表明：(1)PM_2.5浓度的月度、季节变化特征明显.月均浓度呈底部宽缓的“U”型分布,12月或1月达到最大值;冬季平均浓度最高、春秋季次之、夏季最低,冬季浓度是夏季的1.9～2.6倍;年均PM_2.5浓度整体趋降,且表现为下游>中游>上游的空间分异性.(2)PM_2.5的空间聚集表现为上游“低—低”集聚、下游“高—高”集聚、中游城市的空间聚集特征不显著,空间正相关集聚的城市数量以先增后减的趋势变化,负相关集聚特征的城市较少.(3)PM_2.5     

基于空气质量监测数据的钢铁行业污染源识别方法

京津冀及周边地区等重点区域已经建立具有高时空分辨率特点的空气质量监测网,但监测数据主要用于环境空气质量评价,在大气污染来源识别中应用较少.采用特征雷达图中的双重归一化算法对区域上2018～2019年秋冬季空气质量监测数据中的SO₂、 NO₂、 CO、 PM_2.5和粗颗粒物(PM₁₀与PM_2.5的浓度差值)这5种因子进行分析,识别出偏SO₂、偏NO₂、偏CO、偏PM_2.5、偏粗颗粒物、偏SO₂-CO、偏NO₂-CO和偏PM_2.5-CO这8种典型污染特征.以偏SO₂-CO特征为例,结合污染特征时空分布、主要污染源排放特征和PM_2.5源解析,判断该特征下对空气质量影响最突出的污染源,并将该方法用于一次典型污染过程的分析.结果表明,研究时段内偏SO₂-CO特征的平均占比为7.6%.（1）偏S...     

两湖盆地襄阳地区PM2.5重污染过程区域传输的观测和模拟分析

两湖盆地位于华中地区,横跨湖北、湖南两省,海拔高度低于200 m.襄阳为华中地区两湖盆地的“风口”,PM_2.5污染严重.为认识襄阳地区大气环境变化特征,对其2016年1月的大气污染过程进行研究分析,研究气象条件对PM_2.5浓度的影响.结果表明：冷空气南下入侵对两湖盆地襄阳地区产生PM_2.5重污染有重要驱动作用.强风是驱动大气污染物区域传输的主要因素,受东亚冬季风影响,上风方的PM_2.5跨区域传输到下风方两湖盆地,导致襄阳地区的PM_2.5污染水平上升.基于FLEXPART-WRF模式,定量估算了2016年1月襄阳地区4次PM_2.5重污染过程的区域传输贡献,估算发现4次大气重污染过程的外源贡献率均高于50.0%,最高达80.3%,体现了大气污染物区域传输对两湖盆地大气重污染事件的主导作用.两湖盆地襄阳地区PM_2.5污染主要潜在源来自东北路径,以华北平原为主.     

2015—2020年湖北省PM2.5和臭氧复合污染特征演变分析

为揭示湖北省PM_2.5和臭氧(O₃)复合污染演变特征,基于湖北省17个地市的空气质量国控点和武汉市大气超级站组分监测数据,全面分析湖北省17个地市2015—2020年PM_2.5和O₃的时空变化特征及相关关系,探讨PM_2.5和O₃协同效应的成因机理. 结果表明:①2015—2020年,湖北省PM_2.5显著改善,平均降幅为4.7 μg/(m3·a),但冬季负荷仍较高,主要集中于中部地区;O₃污染凸显,平均增幅为3.8 μg/(m3·a),污染集中在4—10月的暖季,东部地区最严重,近两年超标天数已与PM_2.5相当. ②湖北省PM_2.5和O₃关联日趋密切,协同效应显著,日评价指标显示夏季二者呈显著正相关(相关系数为0.57),近两年当PM_2.5浓度≤50 μg/m3时,相关系数高达0.63;冬季PM_2.5浓度与O_x(O₃+NO₂)浓度呈正相关,尤其2020年东部城市二者相关性高达0.46,显示大气氧化性对PM_2.5二次污染的重要性. ③以武汉市为例,归纳PM_2.5和O₃复合污染的成因,暖季低PM_2.5背景下,高温、中等湿度和弱风速的气象条件以及VOCs和NO_x等前体物的高浓度排放,使得受VOCs主控的光化学反应加剧,易造成O₃污染,从而加强PM_2.5二次生成;冬季高的大气氧化性,叠加不利气象条件,促进颗粒物的二次生成,导致重污染时PM_2.5组分以硝酸盐等二次无机组分为主. 研究显示,湖北省PM_2.5和O₃协同控制重点为,在保持现有NO_x控制力度基础上强化VOCs控制,遏制暖季和东部区域O₃浓度上升,加强冬季和中部PM_2.5治理.      

桂林中心城区PM2.5元素污染特征和来源解析

为探究2019年秋季桂林中心城区细颗粒物(PM_2.5)的主要元素污染状况和污染来源,进一步改善桂林的空气质量,该实验基于过滤采样法,在秋季采集了PM_2.5污染较为严重的桂林市中心城区(秀峰区、象山区、七星区、叠彩区)14个采样点的PM_2.5样品,分析了PM_2.5中主要的14种污染元素的污染状况及来源。结果表明,桂林中心城区PM_2.5元素污染分布呈区域性,象山区、秀峰区和叠彩区PM_2.5中主要污染元素为Si和Ca,其质量浓度之和分别占该区14种主要污染元素总质量浓度的86.45%(象山区)、78.81%(秀峰区)和74.73%(叠彩区);七星区PM_2.5中主要污染元素为Si、Ca、Al,其质量浓度之和占该区14种主要污染元素总质量浓度的76.64%,象山区PM_2.5中并未检测到Ti,其他3个区均检测到Ti,仅在七星区PM_2.5中检测到了Zn、Cu、F、Mn;通过富集因子分析表明,在整个桂林中心...