土壤CO2浓度变化特征及其对岩溶碳循环的影响

为探究土壤CO₂浓度变化特征及其对岩溶碳循环的影响,于2018年6—12月对重庆市南川区后沟泉水化学及泉域上覆土壤CO₂(监测点土地利用类型为玉米-油菜轮作地)进行为期7个月的连续监测和采样,并结合1—5月的监测数据,定量分析旱雨季土壤CO₂浓度与岩溶碳汇量的季节性演变特征及二者的相互关联性. 结果表明:①土壤CO₂浓度具有显著的季节性变化特征,主要表现为雨季较高、旱季较低,其最高值和最低值分别出现在9月(13 316 μmol/mol)和1月(2 262.63 μmol/mol). ②温度与土壤CO₂浓度之间存在较强的正相关关系(R2=0.82,0.0012浓度之间不具相关性(R2=0.17,P>0.5),说明土壤CO₂浓度主要受温度的影响. ③泉水Ca2++Mg2+、HCO₃?浓度在雨季明显高于旱季,而水体CO₂净消耗量在旱雨季无较大差异,这可能是由于受土壤CO₂效应、降水稀释效应和H₂SO₄/HNO₃释放CO₂的共同影响. 研究显示,土壤CO₂浓度的变化特征表现为季节性差异,但在土壤CO₂浓度及外部环境的多重影响下,岩溶碳循环的季节性变化并不明显.      

上甸子本底站地面臭氧变化特征及影响因素

利用TE Model 49C型臭氧监测仪,于2004年1月1日-12月31日,在上甸子本底站进行了地面φ(O₃)的连续在线监测.分析了全年φ(O₃)的变化特征及其与同期气象要素的相关关系,并对φ(O₃)高值日的个例分析进行了验证.结果表明,上甸子本底站地面φ(O₃)具有明显的季节变化和日变化规律,并且与同期的气象条件密切相关.主要特征:①夏初φ(O₃)较高,6月的平均值达到最高,小时平均最大值可达129.7 μL/m3;而冬季φ(O₃)较低,12月的平均值达到最低,小时平均最大值仅为32.7 μL/m3.②日变化趋势较为明显,在4:00-7:00出现最低值,在15:00-18:00出现最高值,变化幅度为夏季最大、冬季较小.③气温与φ(O₃)呈显著正相关,夏季相对湿度与φ(O₃)呈显著负相关,风向和辐射强度也与φ(O₃)及其变化规律呈显著相关关系.      

UV-B辐射增强对麻花艽叶片光合作用及相关生理参数的影响

采用20 W和40 W的UV-B灯辐射增强处理,测定分析了UV-B辐射增强对麻花艽(Gentiana straminea Maxim)叶片净光合速率及相关生理参数的影响. 结果显示:2008年8月3日,研究区大气温度从09:00开始上升,到14:00达到最高点,叶温和大气饱和水气压变化与气温变化趋势相似;光合有效辐射强度从07:00开始上升,至13:00达到最高,之后下降;麻花艽叶片净光合作用速率(P_n)、气孔导度(G_s)、胞间CO₂浓度(C_i)、蒸腾速率(E)和水分利用效率在对照下最高,在40 W UV-B辐射下最低;P_n在08:00—10:00最高,G_s在07:00—08:00最高,C_i在日出及日落时最高,E在09:00—13:00及14:00—18:00最高,水分利用效率在日出后最高;P_n与G_s,叶片温度,大气温度,光合有效辐射和大气饱和水气压亏缺呈正相关,与C_i呈负相关,与光合有效辐射强度的相关系数较高. P_n在光合有效辐射强度为0～800 μmol/(m2·s)时随光合有效辐射强度增加而增加,在2 200～3 000 μmol/(m2·s)时变化不大;G_s和E随光合有效辐射强度的增加而增加;C_i在光合有效辐射强度为0～800 μmol/(m2·s)时,随光合有效辐射强度的增加而呈下降趋势;水分利用效率在光合有效辐射强度为0～800 μmol/(m2·s)时随光合有效辐射强度的增加而呈增加的趋势,在800～3 000 μmol/(m2·s)时呈下降趋势. 说明UV-B辐射增强将使高寒草甸植物叶片P_n,G_s,C_i,E和水分利用效率降低.      

基于微气象学方法的麦田CO2和O3通量的观测与模拟

利用涡度相关技术对长江三角洲地区冬小麦麦田白天时段CO₂和O₃通量进行连续观测,分析其变化特征.引入并参数化Jarvis乘法模型,预测冬小麦冠层尺度CO₂和O₃通量.结果表明：整个观测期间,麦田CO₂浓度和通量的范围分别为372.3~487.1μL/L和-0.4~-40.3μmol/（m²·s）,均值分别为402.6μL/L和-13.4μmol/（m²·s）.O₃浓度和通量的范围分别为4.6~116.6nL/L和-0.2~-20.7nmol/（m²·s）,均值分别为50.9nL/L和-6.8nmol/（m²·s）.CO₂和O₃通量最高值出现在冬小麦的孕穗期和开花期,该时期冬小麦光合能力最强,对CO₂与O₃的吸收最大.冬小麦CO₂和O₃通量总体上呈相似的日变化模式,上午CO₂通量明显高于下午,上午O₃通量却低于下午.温度、水汽压差、光合有效辐射、物候期等环境因子驱动下的冬小麦冠层通量与叶片气孔导度具有相似的限制机制,利用修订后的Jarvis乘法模型模拟了CO₂和O₃通量,并与实测值进行对比验证,表明修订后的模型分别解释了CO₂和O₃通量62%和60%的变异性,适用于本地冬小麦CO₂和O₃通量的模拟.     

相对湿度和PM2.5浓度对乌鲁木齐市冬季能见度的影响

基于2016~2017年冬季乌鲁木齐市城区PM_2.5和气象要素观测数据,采用线性和非线性回归、变量分类分析等统计方法,研究了大气能见度与相对湿度（RH）、PM_2.5浓度的定量关系.结果表明：乌鲁木齐市冬季能见度日变化呈单峰形分布,中午13：00前后和夜晚20：00前后能见度分别达到最高和最低.相对湿度增加、PM_2.5污染加重都会造成冬季大气能见度明显降低,但低能见度天气的主要影响因素是PM_2.5污染.在RH < 90%时PM_2.5累积及其吸湿增长对能见度变化起控制作用,特别是70%￡RH < 90%时,PM_2.5浓度对大气能见度影响最大.RH³90%时相对湿度成为决定因素.在PM_2.5污染逐渐加重的过程中,相对湿度对能见度的影响在减弱.能见度增加与PM_2.5浓度降低之间存在非线性响应.在PM_2.5污染由严重减轻至中度污染级别过程中,能见度改善并不明显.只有把PM_2.5浓度控制在115μg/m³以下（轻度污染或优良级别）,PM_2.5浓度降低,能见度才开始出现显著提高.但冬季要达到较高能见度水平（8km）,PM_2.5浓度需要继续严控至39μg/m³以下.本文对乌鲁木齐市冬季大气污染治理具有重要指导意义.     

CO2浓度倍增对湿地小叶章生理特性的影响

选择三江平原湿地典型草甸化小叶章（Calamagrostis angustifolia）为研究对象,利用开顶箱控制CO₂浓度,模拟CO₂浓度倍增对小叶章生理特性的影响. 结果表明,小叶章对CO₂浓度倍增的响应依赖于氮素供应状况. 缺氮 （0 kg/hm2） 条件下,CO₂浓度倍增使w（叶绿素）,w（游离氨基酸）和w（可溶性蛋白质）降低,w（可溶性糖）增加;而当氮素供应充足时,w（叶绿素）,w（游离氨基酸）和w（可溶性蛋白质）均显著增加. 施氮促进小叶章叶绿素、游离氨基酸和可溶性蛋白质合成,降低了w（可溶性糖）. 小叶章在高浓度（以摩擦尔分数计）CO₂（700 μmol/mol）熏蒸40 d,光合能力出现下降趋势. 施氮可以促进小叶章的生长,调节其对CO₂浓度升高的适应现象.      

河谷地形气象要素对污染物浓度的影响

气象条件对环境空气质量影响的研究是科学制订大气环境污染防控方案、及时发布重污染天气应急预警的基础.利用兰州市西固区环境空气质量监测点2015年主要污染物小时浓度监测值,分析了污染物浓度的季节性变化和日变化特征,结合同期观测的气温、风速、相对湿度和降水量等气象资料,探讨了气象要素对污染物浓度变化的影响.结果表明:①除O₃外,其他污染物质量浓度呈"冬高夏低""早晚高下午低"的变化特点,这与表征污染物扩散能力的边界层参数变化特征一致. ②ρ（O₃）春季为71.42 μg/m3,夏季为62.74 μg/m3,春季高于夏季的主要原因是春季O₃的前体物NO_x质量浓度高于夏季且春季扩散条件弱于夏季. ③除O₃外,其他污染物质量浓度与气温、风速呈负相关. ④当相对湿度 < 40%时,污染物质量浓度与相对湿度呈正相关;当相对湿度>80%时,污染物质量浓度与相对湿度呈负相关;降雨对不同污染物的清除效果不同.研究显示,河谷地形气温和风速是影响污染物扩散的重要气象因子.      

大黑汀水库夏秋季节温室气体赋存及排放特征

以北方典型富营养化水库-大黑汀水库水体为研究对象,在2018年夏季和秋季采用顶空平衡法对其表层35个点位水体溶解的二氧化碳（CO₂）、甲烷（CH₄）和氧化亚氮（N₂O）浓度进行测定,并对水库水-气界面扩散通量进行了估算.结果表明夏季和秋季大黑汀水库表层水体的CO₂、CH₄和N₂O整体上均表现为过饱和状态,夏季表层水体CO₂溶存浓度和扩散通量均值分别为（72.75±67.49）μmol/L和（810.62±790.64）μmol/（m²·h）;秋季CO₂溶存浓度和扩散通量均值分别为（394.64±104.13）μmol/L和（4822.81±1250.00）μmol/（m²·h）;夏季CH₄平均浓度和扩散通量分别为（0.19±0.12）μmol/L和（3.04±2.10）μmol/（m²·h）,秋季CH₄平均浓度和扩散通量分别为（0.41±0.26）μmol/L和（5.16±3.23）μmol/（m²·h）;夏季N₂O溶存浓度和扩散通量均值分别为（0.03±0.01）μmol/L和（0.31±0.10）μmol/（m²·h）,秋季N₂O溶存浓度和扩散通量均值分别为（0.03±0.01）μmol/L和（0.25±0.15）μmol/（m²·h）.相关性分析结果表明大黑汀水库夏季表层水体CO₂及N₂O浓度主要受水温、水深和电导率影响,CH₄浓度主要受水深及电导率影响;水库秋季表层水体CO₂溶存浓度主要受水温、水深和TDS影响,CH₄浓度主要受水温、水深和TDS影响,N₂O浓度主要受水深影响.     

秋季嘉兴PM2.5质量浓度特征分析

利用膜采样、颗粒在线称重方法和维萨拉气象仪对2004和2006年秋季嘉兴大气中ρ(PM_2.5)及气象因子进行了分析.结果表明:2004和2006年秋季ρ(PM2.5)分别为(84.7±62.4)和(89.0±61.5) 　μg/m3;ρ(PM2.5)占ρ(PM₁₀) 比例为42%～69%;ρ(PM_2.5)日均值变化大(16.7～345.7 μg/m3),晴天ρ(PM_2.5)约为阴雨天的2倍.ρ(PM_2.5)日变化分析表明,晴天呈双峰双谷现象,晚高峰(16:00—20:00)ρ(PM_2.5)大于早高峰(06:00—10:00),阴雨天日变化不明显.PM_2.5与相对湿度无显著相关性,但在不同相对湿度下PM_2.5与能见度呈显著的负指数关系.东北风和西北风是观测期内当地的主导风向,ρ(PM2.5)高值出现在西南风方向,重污染天气过程形成原因复杂.      

成都O3逐日污染潜势关键时段优选的GAM模型

利用成都市2016~2018年O₃逐时监测数据以及该时段同时次的地面气象观测资料，通过对O₃日变化特征的分析，确定了表征研究区O₃逐日污染潜势的四个关键时段，即全天时段（00：00~24：00）、日间时段（05：00~20：00）、O₃超标时段（11：00~19：00）以及O₃峰值时段（15：00~16：00）.基于广义可加模型（Generalized Additive Model，GAM）分别构建了O₃日最大8h滑动平均浓度（O_3-8h）与上述四个时段气象要素之间的函数关系，分析了时间尺度变化对O₃逐日污染潜势的影响.结果表明：GAM模型可以很好地表征O_3-8h与不同时段多气象要素之间的非线性关系.O₃超标时段气象要素对O₃逐日污染潜势具有最佳的指示意义，对应GAM模型的调整判定系数R²和方差解释率IRV分别为0.81和81.4%，模型模拟值与观测值的压轴回归决定系数R²为0.805.太阳辐射、相对湿度和气温是决定O₃逐日污染潜势最重要的气象要素，但三者在GAM模型中的重要性排序会因时间尺度的变化而有所差异.     

石家庄市主城区臭氧污染特征及气象成因分析

为了解石家庄市主城区O₃(臭氧)污染特征及其影响因子,基于2015-2018年石家庄市空气质量连续监测资料和同期气象数据分析了主城区O₃污染总体特征及气象成因.结果表明:①石家庄市主城区大气光化学污染日益严峻,ρ(O₃)日均值由2015年的47 μg/m3增至2018年的66 μg/m3,ρ(O₃)超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值的天数由2015年的20 d增至2018年的70 d.②ρ(O₃)存在明显的季节性差异,呈夏季[(89±33)μg/m3] >春季[(69±25)μg/m3] >秋季[(40±26)μg/m3] >冬季[(28±16)μg/m3]的特征;ρ(O₃)日变化呈单峰型分布,谷值出现在06:00-07:00,峰值出现在15:00-16:00,且15:00-17:00是ρ(O₃)超标的高发时段.③ρ(O₃)与气温呈指数关系,当气温为20~25、25~30、≥ 30℃时,ρ(O₃)日均值分别为75、90及119 μg/m3.ρ(O₃)在相对湿度为60%时存在拐点,当相对湿度≤ 60%时,ρ(O₃)随相对湿度的增大而上升;当相对湿度>60%时,ρ(O₃)随相对湿度的增大而下降.风速与ρ(O₃)呈分段线性关系,当风速 < 2 m/s时,ρ(O₃)随风速的增加而上升;当风速≥ 2 m/s时,ρ(O₃)随风速的增加而下降.④影响石家庄市主城区ρ(O₃)升高的污染源主要位于其东-东南-南方位,其次为东北-东方位,而西部和北部地区则较少.⑤石家庄市主城区ρ(O₃)超标多发生在气温>20℃,相对湿度介于40%~70%之间,风速在1.5~3.0 m/s之间的气象背景下,经统计,当气象条件同时符合上述三项气象要素时,ρ(O₃)超标天数占3-10月总超标天数的66.5%.研究显示,气温>20℃、相对湿度为40%~70%、风速为1.5~3.0 m/s的气象条件可初步作为石家庄市主城区O₃污染的预警指标.      

2015年北京采暖季城市森林内外SO2浓度的时空变化特征

为探讨采暖季城市森林内外ρ(SO₂)动态变化及差异性,基于西山国家森林公园林内空气质量监测站数据,结合北京市环境保护监测中心植物园监测站的实时数据,分析2015年采暖季城市森林内外ρ(SO₂)变化和影响因素.结果表明:林内外ρ(SO₂)日变化基本呈双峰双谷型,在09:00-11:00和20:00-22:00左右达到高峰;采样期间ρ(SO₂)月变化呈不显著"V"型,最高值出现在1月,林内外分别为(25.8±9.2)和(31.7±23.4)μg/m3,最低值出现在11月,林内外分别为(19.0±5.2)和(13.0±11.2)μg/m3.林内ρ(SO₂)在1-3月低于林外,11-12月高于林外,林内ρ(SO₂)变化较林外平缓;气象条件对采暖季城市森林ρ(SO₂)变化有重要影响:降水对ρ(SO₂)消减效应明显,大风有驱散SO₂的作用,同时受风向影响;ρ(SO₂)和温度关系不显著(P=0.05,R < 0.40),但和空气相对湿度线性关系显著(α=0.05,Sig=0.00),林内受气象因素影响低于林外.研究显示,城市森林对气态污染物具有一定的缓冲、抵抗和吸收能力,因此应重视发展城市森林生态系统,充分发挥其生态效益,以提高城市大气环境质量.      

不同大气CO2浓度升高处理对水稻秸秆在后茬冬小麦田中分解特性的影响

为研究大气CO₂浓度逐渐增加和稳定高浓度处理对水稻秸秆在后茬冬小麦田土壤中分解特性的影响,进行田间试验,设置3个浓度水平——背景大气CO₂浓度(CK)、每个生长季CO₂浓度比CK逐渐增加40 μmol/mol(T1)、每个生长季CO₂浓度均比CK高200 μmol/mol(T2),处于上述3个浓度水平下连续3个生长季的水稻秸秆处理编号分别用CK-OTC、T1-OTC、T2-OTC表示,第3个生长季T1-OTC的CO₂浓度为120 μmol/mol,3个生长季中前两个生长季处于开顶箱(OTC)外且第3个生长季处于OTC内的处理分别表示为CK、T1、T2.将不同处理下的水稻秸秆埋入麦田土壤中,于填埋后30、60、84、119、149 d测定剩余秸秆的质量以及总碳(TC)、总氮(TN)含量.结果表明:填埋后30 d不同处理下秸秆的分解率为33.2%~38.2%,至149 d填埋结束,不同处理下秸秆的分解率为57.3%~60.3%.填埋试验后期(填埋后84、119、149 d)的秸秆分解率与粗纤维含量之间存在显著(P < 0.05)或极显著(P < 0.01)相关关系.T1、T2处理下水稻秸秆在分解过程中的TC含量与CK无显著(P>0.05)差异,而OTC-T1处理下水稻秸秆在整个分解阶段的TC含量显著(P < 0.05)高于CK,且在填埋后60~119 d这一阶段T2处理下TC含量与OTC-CK处理之间存在边缘显著(0.05 < P < 0.10)差异.所有处理下的TC含量在填埋后比填埋前均明显降低,特别是对于TN含量而言,大部分处理下TN含量均随时间的线性增加程度达到极显著(P < 0.01)水平,C/N均在分解过程中随时间呈线性降低趋势(P < 0.05).研究显示,一个生长季尺度上CO₂浓度的升高会提高秸秆分解率,秸秆分解过程中TC分解速率比TN快,从而造成C/N下降.      

基于多源异构数据的沧州市大气环境管理APP平台的构建与应用

大气环境管理平台是目前我国城市大气环境管理的重要手段.利用气象、空气质量、污染源等多源异构数据资料,以模型集成分析的方法,针对沧州市的消峰和污染减排问题,开发了大气环境管理平台（APP）,并对沧州市大气污染过程进行综合分析和验证.以沧州市2019年1月27-30日两次大气污染过程为例进行分析,结果表明:①污染过程1（2019年1月27日14:00-1月28日02:00）中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）平均值为0.59,ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）平均值分别为37.0 μg/m3、66.7 μg/m3和1.5 mg/m3;污染过程2（1月29日10:00-1月30日09:00）中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）平均值为0.61,ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）平均值分别为38.5 μg/m3、67.7 μg/m3和1.8 mg/m3,说明加强对前体物的控制是削弱重污染时段ρ（PM_2.5）的重要途径.②污染过程1的相对湿度在重度污染时段增长显著,污染过程2中相对湿度有10 h在70%以上;同时,在此期间风速较小,近地面逆温层较厚,从而加速了颗粒物吸湿增长和二次转化,说明高湿、低风速等气象条件是形成重污染天气的主要原因之一.③源解析结果表明,外来源的平均贡献率为44.73%,本地源的平均贡献率为55.27%,本地工业源、民用源、交通源和电力源贡献率分别为42.20%、11.97%、1.00%和0.10%,说明重污染期间沧州市受到周边区域传输具有一定的可能性,本地源的贡献主要来自工业源和民用源.      

苏南地区CO2本底浓度及源汇特征

基于2015~2018年苏州张家港站CO₂在线观测数据，采用时序检查、选取稳定性数据、异常值剔除等质量控制方法获得可靠数据，并通过平均移动过滤（MAF）本底筛分法获得本底数据，讨论苏南地区CO₂变化特征.结果发现：CO₂本底浓度日变化为单峰结构，谷值和峰值分别出现在下午15：00和凌晨5：00前后；季节变化为双峰结构，峰值分别出现在12月和4月；日、季节变化的分布特征均与陆地生态系统、气象条件和人类活动有关.此外，2015~2018年CO₂浓度呈逐年上升趋势，抬升浓度占比逐年增加，吸收浓度占比波动较小，表明人类活动对CO₂浓度的影响正在逐年增加；而陆地生态系统对CO₂吸收汇的作用则相对稳定.源汇分析显示，CO₂抬升浓度随季节小幅波动；吸收浓度则夏半年较低，冬半年较高；抬升浓度日变化为单峰结构，谷值和峰值分别出现在15：00和8：00前后，早晨正值上班高峰，机动车排放可能为早晨峰值的主要因素；吸收浓度日间低、夜间高，这主要与植物光合作用及对流输送有关.分析CO₂浓度与风的关系发现，所有季节静风情况下，CO₂浓度偏高均最为明显，大部分方向CO₂浓度高低与风速大小有明显的负相关，其中S~WNW方向偏高最为明显，这可能是因为SW~NW方向主要为内陆城市群，且测站周边建筑区主要位于W~N方向，弱风有利于本地排放累积的结果.此外，WNW方向风速较大时浓度仍偏高明显，可能与测站W~N方向为建筑区及内陆城市群有关；而测站偏东方向主要为农田和林区，受人类活动影响较小，且海上气流较为洁净，故偏东风较弱时浓度也不高；说明了CO₂浓度除了与风速大小有关外，与周边下垫面类型及较远距离环境特征（城市群或海洋）也有一定的关系.     

2008年1月广州大气污染特征及能见度观测研究

利用颗粒物在线观测仪、污染气体在线观测仪、现时天气现象传感器以及自动气象站,于2008年1月对广州大气污染物质量浓度、能见度和气象因子进行了连续观测. 结果发现:ρ(PM_2.5)与ρ(NO₂)日变化趋势基本相似且均呈双峰现象,分别出现在09:00—10:00和19:00—21:00时段;ρ(SO₂)呈单峰现象,出现在08:00—13:00时段. ρ(PM_2.5),ρ(SO₂),ρ(NO₂),ρ(NO)和ρ(O₃)日均值分别为(82.8±66.0),(81.6±80.9),(106.5±67.2),(66.1±57.0)和(25.1±17.0) μg/m3,能见度日均值为(6.8±4.4) km. 能见度与ρ(PM_2.5)和相对湿度呈负相关关系,相关系数均为-0.47. 研究还表明,低边界层高度、小风天气、高水平的污染物质量浓度和相对湿度是导致广州低能见度天气的主要因素.      

新型冠状病毒肺炎疫情防控时期上海市空气质量特征及成因分析

为研究新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情防控政策实施对上海市大气污染物质量浓度的影响,利用上海市内环某高层顶楼微环境平台观测了政策实施前10 d（2020-01-14—23）和实施后20 d（2020-01-24—02-12）的PM_2.5和PM₁₀质量浓度及气象要素（温度、相对湿度、风向、风速、大气压及降雨）,结合2019年同期观测数据和杨浦四漂空气质量监测点的气态污染物逐时数据,采用描述性统计、合成分析、拉格朗日粒子扩散模式和Spearman相关系数方法,分析了政策实施前、后大气污染物特征及其影响因素。结果表明:1）污染物浓度变化方面。政策实施后,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）和ρ（NO₂）均明显降低,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）分别由61.4,102.4 μg/m3降至38.1,63.5 μg/m3,降幅均为38.0%,ρ（NO₂）由57.3 μg/m3降至27.0 μg/m3,降幅达到52.9%,而ρ（O₃）由47.6 μg/m3增至69.5 μg/m3。ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）日变化特征由实施前的双峰双谷型变为单谷型。2）气象因素影响方面。上海地区南风异常减弱了冬季风强度,对流层中层正距平异常抑制了对流活动的发展,易导致大气污染物在近地面的汇聚。ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）与相对湿度呈负相关,风速对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的影响与风向有关。3）外源输入影响方面。长三角城市群及山东省、河南省等周边区域对上海市ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）贡献显著。