甘肃省对流层甲醛柱浓度时空分布特征及影响因素研究

近年来,有着致癌性质的甲醛在大气中的含量逐年增加,加强对大气甲醛及其影响因素的监测意义重大。本文利用OMI卫星反演数据,对2008～2016年甘肃省对流层甲醛柱浓度的时空特征以及影响因子进行分析。结果表明：（1）甘肃省甲醛柱浓度空间分布极其不平衡,呈现出由甘肃南部向中部、西北部逐渐降低的趋势,这与甘肃省自东南向西北的植被分布有关,植被排放对大气甲醛有一定的贡献。（2）甲醛柱浓度年均值最低为7.15×10¹⁵ molec/cm²,出现在2008年,最高为10.66×10¹⁵ molec/cm²,出现在2011年;按照季节划分甲醛柱浓度均值,表现为夏季 > 冬季 > 春季 > 秋季,这与夏季光化学反应和甘肃省冬季采暖有关;甘肃省大气中的甲醛以自然因素为主,人为因素次之。（3）甲醛柱浓度变化不仅与自然因素的温度呈显著正相关,还与社会经济因素中的第二产业值、工业产值以及能源消耗等具有一定相关性。甘肃省甲醛柱浓度时空特征总体受当地自然和社会经济因素的综合影响。     

京津冀对流层甲醛的时空演变特征及其影响因素

依据2009—2016年OMI卫星反演的逐日数据,结合遥感图像处理技术和克里金插值法,对京津冀地区对流层甲醛柱浓度的时空特征及影响因素进行了分析.结果发现,2009—2016年8年间京津冀地区甲醛柱浓度年际变化总体呈上升趋势,年均增长率为1.01%,最大增长率出现于2009—2010年,为12.91%.8年间,甲醛柱浓度值具有波动性,最低值和最高值分别出现于2009年和2013年.研究区甲醛柱浓度季节变化表现为夏季值秋季值冬季值春季值,甲醛柱浓度月均值在每年的6月达到最高.甲醛柱浓度空间分布的低值区大多处于地势较高的京津冀地区西北部,高值区主要分布在京津冀地区南部平原.甲醛柱浓度变化不仅与自然因素的温度呈显著正相关,与气压呈显著负相关,还与社会经济因素中的煤炭消耗量、原油消耗量及工业增加值等呈正相关.京津冀地区甲醛柱浓度时空特征总体受当地自然和社会经济因素的综合影响.     

我国经济快速发展区工业VOCs排放特征及管控对策

近年来随着我国经济快速发展,挥发性有机物（VOCs）作为雾、霾和臭氧前驱物日益受到关注,经济快速发展区VOCs污染情况尤为复杂.本文对京津冀、长三角和珠三角的12种典型工业行业及垃圾、废水处理厂与综合工业园区、居民区的VOCs排放特征与分布趋势进行系统分析.解析出制药、橡胶和油漆喷涂为12种典型工业行业中VOCs平均排放浓度最高的3个行业,得到平均浓度分别为541、499和450 mg·m^-3,应给予高度关注.对比分析发现长三角与京津冀地区平均排放浓度最高是制药行业,分别为112 mg·m^-3和1.00×10³ mg·m^-3;而珠三角地区油漆喷涂行业排放最高,平均浓度为1.04×10³ mg·m^-3.进一步对12种典型工业行业VOCs种类分布情况进行分析,发现毒性大的芳香烃与卤代烃分别在油漆喷涂与制药行业中排放占比最高,达到55.99%和26.57%.三大经济区中长三角地区居民区与综合工业园区附近VOCs浓度最低,京津冀地区浓度最高,与各地区工业排放分布情况一致.分析2002~2018年的数据发现居民区VOCs浓度整体呈现波动性下降趋势,尤其2016年后显著降低,反映出我国VOCs防治的相关政策、法律法规和标准及技术对现阶段VOCs控制起到了显著成效.     

硅藻土基纳米TiO2降解甲醛的实验研究

对比研究了硅藻土和硅藻土基纳米二氧化钛光催化剂对甲醛的吸附降解特点.通过改变反应器内甲醛的初始浓度、反应温度、光照强度和相对湿度,研究了涂覆量为62.5 g·m^-2的硅藻土基纳米TiO₂光催化剂对甲醛气体的降解效果.研究结果表明,硅藻土只对甲醛有一定的吸附作用,而硅藻土基纳米TiO₂对甲醛具有持续的吸附和降解作用.反应器内甲醛初始浓度越高,降解时间越长;初始浓度为6.0×10^-3 mg·L^-1的甲醛气体,经过150 h降解率才能达到99%以上,而初始浓度为2.0×10^-3 mg·L^-1和4.0×10^-3 mg·L^-1的甲醛气体分别在14 h和32 h内就可以达到相同的降解率.反应温度越高,硅藻土基纳米TiO₂降解甲醛所需要时间越短;15 ℃时将初始浓度为2.0×10^-3 mg·L^-1的甲醛完全降解需要50 h,而45 ℃时仅需12 h.光照是硅藻土基纳米TiO₂降解甲醛的直接动力,光照强度为0时,甲醛几乎不能被降解,只被硅藻土基纳米TiO₂光催化剂吸附;在8100 lx的照度下,浓度为2.0×10^-3 mg·L^-1的甲醛在14 h内能被完全降解.环境相对湿度越大,该催化剂对甲醛的降解越彻底;相对湿度50%时, 硅藻土基纳米TiO₂光催化剂14 h内能将2.0×10^-3 mg·L^-1的甲醛降解到3.72×10^-5 mg·L^-1,在相对湿度80%时,甲醛能被降解到1.0×10^-5 mg·L^-1.     

南京江北2014-2016年PM2.5质量浓度分布特征及气象和传输影响因素分析

利用2014-2016年南京江北地区PM_2.5质量浓度和气象要素的小时数据,并结合HYSPLIT模式后向轨迹聚类分析和PSCF法分析了PM_2.5质量浓度的污染特征及其主要影响因素和主要来源特征.结果表明：2014-2016年PM_2.5质量浓度呈逐年下降趋势,下降幅度约为17.40%,由2014年的62.1 μg·m^-3下降至2016年的51.2 μg·m^-3,能见度由2014年的5.8 km上升至2016年6.6 km.PM_2.5质量浓度存在显著的月变化和季节变化特征,1月浓度最高,可达93.0 μg·m^-3;8月浓度最低,仅为38.8 μg·m^-3;冬季浓度最高,可达76.8 μg·m^-3,夏季浓度最低,仅为47.1 μg·m^-3.不同季节日变化均为单峰型分布.气象要素对PM_2.5质量浓度的影响较大,不同相对湿度下能见度和PM_2.5质量浓度具有较好的拟合关系.霾和非霾天PM_2.5质量浓度的阈值为15 μg·m^-3.不同季节的主导气团不同,春季主导气团为偏北气流和偏东气流,占比分别为43.50%和30.80%;夏季主导气团以东部气流为主,占比约为68.22%;秋季和冬季主导气团为来自北方的气流,总占比分别为83.52%和100%;偏北内陆气团PM_2.5质量浓度较大,偏东海洋性气团PM_2.5质量浓度较低.PM_2.5质量浓度潜在源区春冬季潜在源区范围较大,夏秋季潜在源区范围较小,季节变化显著.春季潜在来源主要分布在安徽、江西北部、江苏南部和浙江北部等地区,夏秋季分布在安徽东部、浙江北部和江苏南部等地区,冬季分布在安徽、河南东部,山东和江苏等地区.     

2006~2019年珠三角地区臭氧污染趋势

研究基于2006~2019年粤港澳珠江三角洲区域空气监测网络数据,利用Mann-Kendall检验法和Sen斜率法等统计方法计算了珠三角不同区域臭氧年际变化情况,并分析了变化的原因.结果表明：①2006~2019年珠三角平均臭氧浓度上升趋势显著（P<0.05）,平均增长速率为0.80 μg·（m³·a）^-1.2016年之后,臭氧平均增长速率为2.08 μg·（m³·a）^-1,臭氧浓度增速加快.②珠三角臭氧浓度变化趋势有明显的空间差异和季节差异.中部地区臭氧年均浓度增加趋势显著,外围区域臭氧增加趋势不显著;臭氧增加趋势主要集中在夏季,其他季节变化趋势不显著.③珠三角臭氧变化趋势是由前体物和气象条件共同造成的,特别与NO_x的浓度变化密切相关.2006~2019年珠三角中部区域NO₂浓度明显下降,滴定效应减弱导致臭氧浓度增加;边缘地区NO₂浓度变化较小,臭氧浓度未发生明显的改变.④随着前体物浓度的变化,珠三角臭氧生成敏感区的特征正在发生改变,VOCs控制区面积不断减少,协同控制区和NO_x控制区面积逐渐增加,区域臭氧污染防治需要加强对前体物的协同控制.     

“一带一路”沿线国家PM2.5污染与人口暴露风险的时空分布特征

使用1999—2016年0.01°×0.01°高空间分辨率的卫星反演PM_2.5浓度数据集，结合精度为1 km×1 km的人口栅格数据，分析了"一带一路"沿线65个国家PM_2.5污染与暴露风险的时空变化特征.结果表明：①PM_2.5浓度存在着明显的区域分布差异，PM_2.5浓度高值区（>35 μg·m^-3）主要分布在地形平坦、人口密集的恒河平原、华北平原和中南半岛等区域，中值区（10~35 μg·m^-3）主要集中在俄罗斯西部、中东欧、沙特东部和缅甸等区域，而低值区（<10 μg·m^-3）主要分布在高海拔、高纬度与荒漠化地区，如青藏高原、西伯利亚、西亚卢特沙漠等区域；②65国年均PM_2.5浓度从1999年的12.0 μg·m^-3上升到2016年的14.1 μg·m^-3，年均增长超过0.1 μg·m^-3，累计有22.5%的区域有显著的增加趋势，仅有5.2%的区域呈显著下降趋势；③2000—2016年，PM_2.5浓度在35 μg·m^-3以上的区域面积比重从2.2%上升到7.2%，暴露人口占比从18.9%增加至41.9%；④人口暴露风险平均值从2000年的665.2增加至2016年的1140.4，Hurst总体均值为0.59，其中大于0.5的持续性区域占82.3%，持续性特征以弱持续性为主.     

华北区域大气中羰基化合物体积分数水平及化学反应活性

为了解华北区域光化学污染特征,于2018年5月至2019年4月在石家庄和兴隆地区利用2,4-二硝基苯肼（DNPH）对空气中的羰基化合物进行采样,并利用高效液相色谱对采集样品进行分析,以了解该区域羰基化合物的组成、体积分数、来源、·OH损耗速率和臭氧生成潜势.本研究共测定了13种含羰基的挥发性有机物,其中体积分数最高的3种物质为丙酮、甲醛和乙醛[石家庄地区：（6.46±5.25）×10^-9、（3.76±2.29）×10^-9和（2.65±1.74）×10^-9;兴隆地区：（1.85±1.27）×10^-9、（1.29±1.02）×10^-9和（0.72±0.48）×10^-9];C1/C2和C2/C3值表明石家庄地区工业化水平较高,受机动车尾气和化石燃料燃烧等人为排放影响较明显;兴隆地区采样点处于背景区域,受自然源影响较大;石家庄地区对L_·OH贡献最大的3种物质分别为乙醛（1.77 s^-1）、甲醛（1.57 s^-1）和丁醛（0.42 s^-1）;兴隆地区对L_·OH贡献最大的3种物质为分别为甲醛（0.53 s^-1）、乙醛（0.47 s^-1）和丁醛（0.12 s^-1）;对O₃生成贡献最大的羰基化合物物种为甲醛和乙醛[石家庄地区：34.61×10^-9（以O₃计,下同）和16.73×10^-9;兴隆地区：11.77×10^-9和4.47×10^-9],且甲醛的最大臭氧生成潜势估算（OFP）远高于乙醛.     

基于OMI数据的四川盆地对流层甲醛时空分布特征

基于OMI卫星遥感反演的对流层甲醛柱浓度资料,对2005—2016年四川盆地对流层甲醛柱浓度的时空分布特征及其影响因素进行了分析.结果表明,12年间甲醛柱浓度年际变化总体呈上升趋势,年均增长率为1.17%.12年间甲醛柱浓度具有波动性,年均最低值和年均最高值分别出现于2005年和2012年.2005—2008年四川盆地甲醛柱浓度相对较低;2011年对流层甲醛柱浓度达到最大且高值区范围最大,2012年后浓度逐渐降低.四川盆地甲醛柱浓度季节变化表现为夏季春季秋季冬季.一年之中,月均甲醛柱浓度最小值基本出现在每年的11—12月,最大值则出现在6—8月.甲醛柱浓度空间分布的高值区主要分布在盆地内西南部的成都平原地区,低值区则多处于人为源排放较低的重庆东北部山区.能源消耗、生产总值及机动车保有量与对流层甲醛柱浓度具有显著的正相关关系.工业源、居民源和交通源排放对甲醛柱浓度具有重要贡献.四川盆地独特的地形及区域内风场对甲醛的扩散也有重要影响.     

基于卫星遥感的湖南省甲醛时空分布及影响因素分析

利用OMI遥感的甲醛逐日数据、MODIS传感器监测的NDVI数据以及湖南省能源消耗和氮氧化物排放量数据,对2009～2017年湖南省对流层大气中甲醛柱浓度时空变化特征及其影响因素进行了探究。结果表明：湖南省甲醛柱浓度总体空间分布具有西部山区低、北部洞庭湖平原和南部南岭地区高的特征;近九年湖南省甲醛柱浓度时间分布呈先增加后减小的趋势,最高值出现在2012年,最低值出现在2017年;年内甲醛柱浓度值夏季最高,秋季、春季次之,冬季最低,最低值出现在12月,最高值出现于9月;影响因素中地形与风向因素对甲醛柱浓度的空间分布有一定的影响,甲醛柱浓度与温度的相关性较高,降水次之,植被对甲醛的产生有很大的贡献,能源消耗与氮氧化物排放是湖南省甲醛柱浓度变化的重要人为因素。     

甘肃省植被与对流层甲醛关系及影响因素分析

植被可以截获和吸收大气中的颗粒物、SO₂和NO_x等,对大气污染物具有一定净化作用,但也释放大量挥发性有机物,对光化学烟雾污染的形成具有促进作用.以甘肃省为例,利用卫星资料反演手段,解译了2008-2016年NDVI（植被覆盖指数）和对流层HCHO（甲醛）柱浓度,并探讨了二者之间的关系及影响因素.结果表明:①甘肃省2008-2016年NDVI空间分布梯度呈东南向西北递减的趋势,其年际动态不显著,季节性动态显著,与对流层HCHO柱浓度时空分布及动态有一定的相似性.②甘肃省对流层HCHO柱浓度和NDVI的年变化范围分别为7×1015~11×1015 molec/cm2和0.22~0.25,并且二者之间呈显著正相关,相关系数为0.63.③甘肃省NDVI和对流层HCHO柱浓度的分布与气象因素（如辐射、气温和降水量）有关,并且甘肃省中部对流层HCHO柱浓度分布还与甘肃省人类足迹分布特征相似.研究显示:甘肃省中部人类足迹指数高,HCHO主要来源于人类活动;而甘肃省西部和南部人类足迹指数低,HCHO主要来源于自然排放.      

辽宁省近12年对流层甲醛柱浓度时空变化及其影响因素

基于OMI遥感反演的对流层甲醛柱浓度资料,研究了辽宁省2005—2016年对流层甲醛柱浓度的时空分布特征,并分析了对流层甲醛柱浓度的主要影响因素.结果表明:近12年辽宁省对流层甲醛柱浓度整体上波动较大,2005—2013年逐渐增大,平均增速为0.74×1015molec·cm-2,空间分布上整体表现为低值区主要分布在辽西山地丘陵地区,高值区分布在沈阳以东大部分地区,浓度在12×1015~13×1015molec·cm-2之间;2005—2008年辽宁省甲醛污染相对较轻,对流层甲醛柱浓度整体多在3级水平以下;2009—2013年之间,对流层甲醛柱浓度的3级分布区域逐渐缩小,4级分布区域不断扩大,并在2010年出现5级水平污染区域且于2013年达到最大.春季各个区域对流层甲醛柱浓度相对于其它季节较低,夏季各个地区对流层甲醛柱浓度值整体上高于其它季节,以4级及5级水平污染为主,秋、冬季各个区域的对流层甲醛柱浓度值分布居于春、夏两季之间.辽宁省对流层甲醛柱浓度的月变化特征大致符合正弦曲线分布特征,即对流层甲醛柱浓度自1月不断上升,于6月达到峰值后又不断下降.能源消耗及工业生产与大气中甲醛的浓度的变化息息相关,人口数量及生产总值与对流层甲醛柱浓度也具有显著的正相关关系.高温利于甲醛的扩散和挥发,辽宁省独特的地形地理位置对甲醛的扩散与传播产生影响.     

东北多年冻土区植被NDVI变化及其对气候变化和土地覆被变化的响应

利用1982~2006年的NOAA AVHRR-GIMMS和MODIS 2种数据集的归一化植被指数(NDVI)数据对东北多年冻土区植被NDVI年际动态和空间差异进行分析,并结合气象数据和土地利用/覆被数据分析了植被NDVI对气候变化和土地利用/覆被变化的响应.研究表明,东北多年冻土区植被NDVI值较高,且空间差异明显;森林为该区主要植被类型,NDVI值较高,主要分布于大小兴安岭和伊春地区;草地集中分布于西南部, NDVI值相对较低.东北多年冻土区过去25a间植被生长的变化趋势为:伴随着气温的显著升高和降水量减少,植被NDVI显著下降.较气温而言,降水量是影响植被NDVI的主要因子(r = 0.77, P < 0.01).在气候变化和人类活动的双重作用下,东北多年冻土区植被NDVI在1982~2006年间表现为4个阶段:1982~1990年,植被NDVI虽有小幅波动,但整体上呈持续增加的趋势;1990~1993年,植被NDVI呈迅速下降趋势; 1993~1997年,植被NDVI呈现回升态势,表现出缓慢上升的趋势;1998~2006年,植被NDVI呈现总体下降趋势.不同植被类型表现出不同的NDVI年际变化规律,尤以草地NDVI值波动最大.植被NDVI变化空间异质性显著.气候变化和多年冻土退化影响了东北多年冻土区植被NDVI动态.年均气温升高和年降水量降低影响了植被的生长.从像元尺度来看,研究区植被NDVI与气温和降水均具有较显著的相关性.研究区土地利用/覆被变化的分析结果表明,不同的土地利用类型间的转变对植被NDVI的大小和空间分布产生了重要影响.     

基于甘肃省卫星遥感的对流层NO2时空变化

基于OMI卫星遥感反演的NO₂柱浓度数据,分析了近11a甘肃省对流层NO₂柱浓度的时空变化及相关影响因素,同时利用HYSPLIT模型探究了大气污染物的来源.结果表明：从空间上,NO₂柱浓度呈现出由甘肃东北区向西南区递减趋势,最高值主要分布于庆阳市全境和平凉市少部分地区.从2008~2014年NO₂柱浓度值不断增长至最高值,高值区逐步扩大;2015~2018年NO₂柱浓度值波动变化,呈现出向周围区域递减的趋势,高值区范围缩小;从时间上,2008~2018年对流层NO₂柱浓度整体呈上升趋势,对流层NO₂柱浓度四季均值分布为：夏季>春季>秋季>冬季;NO₂柱浓度每年在6~8月达峰值,9月后开始下降,年内谷值出现在12月份~次年2月份;对研究区NO₂柱浓度的贡献最大的是自然要素.高温、降水有利于土壤排放NO₂,植被覆盖率对NO₂起到一定的消减作用.利用HYSPLIT得出2009~2018年每年7月庆阳市NO₂的外部输送路径,其中主要路径以陕西地区为主.     

珠江三角洲对流层HCHO柱浓度遥感监测及影响因子

基于OMI卫星遥感反演数据,对珠江三角洲地区2009年~2016年对流层甲醛柱浓度时空分布特征及其影响因素进行研究.结果表明,珠江三角洲甲醛柱浓度时间变化特征为：8年来呈波动变化趋势,年均值为13.11×10¹⁵ molec/cm²,最低值出现于2012年,最高值出现于2016年;最大降低率为5.8%,最大增长率为6.3%.每年夏季最高,冬季最低,大小依次为夏季 > 秋季 > 春季 > 冬季,8a来96个月甲醛月际变化幅度较大,呈单峰结构,其中每年6月最高;空间变化特征为：甲醛柱浓度值由西北往东南递减,其中以肇庆东北大部、佛山北部和广州西部组成高值区分布中心,以佛山中南部、广州东南半部和江门西北半部组成三级次高级分布区,以惠州、东莞、深圳、中山、珠海和江门等珠江三角洲近海岸地区为一二级低值浓度区;影响因素中气温与气压等气象因素对HCHO的生成和分布有着促进作用,植被对HCHO的产生有一定的贡献,甲醛柱浓度的变化与汽车保有量、地区生产总值等经济发展要素呈现正相关关系,能源消耗总量与工业废气排放总量的增加与甲醛柱浓度增长密切相关,人为因素是甲醛柱浓度变化的主要原因.     

2005~2018年东北三省甲醛时空变化及其影响因素分析

基于臭氧监测仪（OMI）遥感数据获取中国东北三省（黑龙江、吉林、辽宁）2005~2018年的甲醛柱浓度,对东北三省近14年来甲醛的时空分布变化规律以及影响因子进行研究。结果表明：近14年来东北三省的甲醛年平均柱浓度呈先增大再减少,再增大的趋势,最大增长率为14.3%,最大降低率为10.1%;甲醛的月、季平均柱浓度变化具有明显规律性,在每年夏季（6~8月）出现最高值,冬季3月左右出现最低值;甲醛的季平均柱浓度水平为：夏季 > 秋季 > 冬季 > 春季;东北三省的甲醛柱浓度在空间上基本呈南高北低分布,高浓度区域主要集中在中部平原较发达的地区。甲醛柱浓度的影响因子包括自然条件和人类活动两个方面。降水和温度等气象因素是甲醛柱浓度变化的重要影响因素,而地形、植被等自然因素对甲醛的分布有一定的影响。交通运输和工业生产等人类活动对甲醛浓度的区域性变化也有重要贡献。     

基于OMI数据的河南省近十年大气对流层NO2垂直柱浓度时空变化分析研究

文章利用OMI卫星全球对流层NO2垂直柱浓度Level3级产品数据,研究分析了河南省2006年-2015年大气对流层NO2垂直柱浓度时空变化规律.结果表明:河南省近10年大气对流层平均NO2柱浓度为15.38×1015 molec/cm2,远高于全国平均水平,但自2014年起出现了大幅回落;NO2柱浓度月均值具有对称性和周期性,最高值和最低值一般分别出现在1月和7月;NO2柱浓度的季节均值特征明显,具体表现为冬季>秋季>春季>夏季;河南省NO2柱浓度空间分布不均衡,自西南部至东北部逐渐增加,其中东北部为NO2浓度高值集中地区.     

东北地区植被时空演变及影响因素分析

基于2000~2020年MODIS NDVI遥感数据,辅以气象数据和土地利用数据,通过小波分析、Sen+Mann-Kendall趋势分析、Hurst指数、偏相关分析及残差分析法,以不同地形地貌为单元,对不同周期阶段下东北地区植被时空演变特征及其对气候变化和人类活动的响应机制进行深入解析.结果表明:时间上,21a间东北地区植被NDVI呈速率为0.0308/10a(P<0.001)的上升趋势,以16a第一主周期下10a左右的周期变化最为稳定;空间上,东北地区植被NDVI整体处于较高水平,但空间分异明显,呈“西南低东北高”的格局.各周期阶段均为NDVI改善面积大于退化面积且改善范围不断扩增.NDVI未来变化趋势主旋律为持续改善,占总面积的63.56%;响应机制上,东北地区植被NDVI受气候变化与人类活动共同影响.2000~2020年NDVI与气温、降水和相对湿度呈正相关,与日照时数呈负相关,其中降水对NDVI的影响作用最强,且随周期演替以降水为主导气候因子的面积显著递增.各周期阶段人类活动对NDVI变化均以正向促进为主,林业工程实施是植被状况改善的关键,而建设用地扩张是植被减少的主要原因.     

成都郊区(新津)夏季甲醛污染特征分析

甲醛（HCHO）是大气光化学重要污染物之一,为研究西南地区郊区大气夏季甲醛污染特征选取了四川省成都市新津区进行大气甲醛观测,结合NO_x、O₃、PAN、J-value、温湿度、风速风向、天气数据进行分析.观测期间成都市新津区夏季甲醛浓度为0.76×10^-9~12.50×10^-9（V/V）,均值为3.47×10^-9±2.05×10^-9（V/V）,呈现明显的日变化规律.结合数据分析可知,一次人为排放源在成都郊区夏季日间甲醛贡献中占比较低.观测期间甲醛受光照的影响较大,与O₃、PAN、J-value普遍呈现一致的变化规律,因此成都市夏季日间甲醛主要来源为甲醛前体物的二次光化学反应.