重庆典型城区冬季碳质气溶胶的污染特征及来源解析

于2021年1～2月在重庆典型城区万州区(WZ)、渝北区(YB)和双桥区(SQ)同步采集PM_2.5样品,分析冬季碳质气溶胶的污染特征、来源及潜在源区.结果表明,观测期间SQ的ρ(PM_2.5)、ρ(OC)和ρ(EC)均值分别为(72.6±33.3)、(18.2±8.2)和(4.4±1.7)μg·m^-3,高于WZ[(67.2±30.3)、(17.2±7.4)和(5.1±2.4)μg·m^-3]和YB[(63.4±25.7)、(15.4±6.3)和(4.2±1.9)μg·m^-3].与清洁日相比,WZ污染日EC浓度及其对总碳的贡献率均涨幅最大(103.0%和8.1%),但OC/EC值下降最明显(-10.5%),表明WZ污染日碳质气溶胶的一次排放明显增强.观测期间SQ和YB的ρ(SOC)均值分别为(7.7±4.8)μg·m^-3和(6.9±2.8)μg·m^-3,明显高于WZ[(4.5±1.9)μg·m^-3],表明二次转化对SQ...     

成都碳质气溶胶变化特征及二次有机碳的估算

利用2020年6月~2021年5月在成都市观测的碳质气溶胶小时分辨率数据,分析了气溶胶中总碳(TC)、有机碳(OC)、元素碳(EC)和二次有机碳(SOC)的变化特征.结果表明:观测期间m(TC)、m(OC)、m(EC)和r(OC/EC)的年均值分别为(9.5±4.4)μg/m³,(6.4±3.2)μg/m³,(3.2±1.1)μg/m³,2.2±0.5.成都m(TC)、m (OC)、m (EC)均表现冬为季最高((15.8±8.2),(11.1±5.8),(4.6±2.5)μg/m³),春秋次之,夏季最低((6.1±0.9),(4.5±2.0),(2.7±1.4)μg/m³)的特征.r(OC/EC)季节均值(1.9~2.6)以及四个季节的m(TC)、m(OC)、m(EC)呈现早(07:00~09:00)晚(22:00~01:00)“双峰”的日变化特征,表明机动车排放源对成都碳质气溶胶的影响较大.春夏季OC与EC的相关性小于秋冬季,表明春夏季OC、EC来源差异较大.由EC示踪法和最小相关性法得到m(SOC),r(SOC/OC)在夏季最大(40.4%),冬季最小(27.3%).春、夏季SOC与O₃呈显著正相关,表明较强的光化学反应对SOC生成有重要贡献.选取各季节连续高m(TC)时段与季节平均作对比,发现碳质气溶胶有明显夜间积累过程,夏季高浓度时段二次生成使得m(OC)增长显著高于m(EC),r(OC/EC)也迅速上升.     

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%）.     

关中平原春节前后碳质气溶胶分布特征及来源解析

以2023年春节期间西安、宝鸡、咸阳、渭南和铜川大气PM_2.5中的OC和EC为对象,利用反距离加权空间插值法（IDW）、二次有机碳（SOC）估算和潜在源贡献因子分析（PSCF）分析了关中平原碳质气溶胶的时空变化特征及潜在来源. 结果表明,在时间分布上, ρ（OC）表现为：春节后[（18.6 ±11.0）μg·m^-3]>春节期间[（16.2 ±15.1）μg·m^-3]>春节前[（10.0 ±8.3）μg·m^-3], ρ（EC）表现为：春节后[（2.2 ±1.2）μg·m^-3]>春节期间[（1.7 ±1.5）μg·m^-3]>春节前[（1.4 ±1.1）μg·m^-3],OC和EC污染在春节后最严重;在空间分布上, ρ（OC）表现为：咸阳[（21.4 ±17.3）μg·m^-3]>宝鸡[（15.8 ±12.8）μg·m^-3]>西安[（13.6 ±11.3）μg·m^-3]>渭南[（11.6 ±9.1）μg·m^-3]>铜川[（10.0 ±8.3）μg·m^-3], ρ（EC）表现为：咸阳[（2.1 ±1.4）μg·m^-3]>渭南[（1.8 ±1.4）μg·m^-3]>西安[（1.8 ±1.2）μg·m^-3]>铜川[（1.6 ±1.4）μg·m^-3]>宝鸡[（1.2 ±0.9）μg·m^-3],总体上咸阳的PM_2.5和碳质气溶胶污染最严重,铜川污染最轻. IDW结果显示：OC和EC浓度的高值中心[ρ（OC）>27.3 μg·m^-3, ρ（EC）>2.9 μg·m^-3]在平原中部,低值中心[ρ（OC）<7.0 μg·m^-3, ρ（EC）<1.0 μg·m^-3]在平原北部,OC分布西高东低,EC分布东高西低. SOC在OC中的占比为：春节后（51.7%）>春节期间（41.1%）>春节前（36.8%）. 各城市SOC/OC大小和各城市SOC在关中平原的贡献率大小表明,铜川、宝鸡和咸阳受有机碳二次转化影响较大. 春节前、春节期间和春节后OC与EC的相关系数（r = 0.85、 r = 0.98和r = 0.94）表明二者具有高度的同源性. 碳质气溶胶在春节前和春节期间与湿度和风速有一定相关性,春节后与各气象因子呈弱相关;碳质气溶胶总体上与CO和NO₂有较强的相关性且在春节后相关性最强,与SO₂的相关性在春节期间最强. 5个城市碳质气溶胶潜在源区主要集中在本地和周边的甘肃南部、陕北以及陕南地区,春节前还受到来自西北方向长距离输送的影响.     

中国南部四背景地区春季大气碳质气溶胶特征与来源

春季分别同时在中国南方4个背景地区(海南尖峰岭、香港鹤嘴、浙江临安和云南腾冲)进行大气加密观测实验,并分析其大气中PM2.5质量浓度及其碳质颗粒组分(有机碳(OC)、元素碳(EC)和左旋葡聚糖).结果表明,各区域背景站点由于受不同污染源及传输过程影响而呈现出不同的特征:西南部腾冲站点与东部临安站点由于分别受到生物质燃烧和化石燃料燃烧等一次污染源的主导影响,而形成高OC、EC水平特征,且经受体示踪物方法估算腾冲站点受生物质燃烧对其OC的贡献均值可达到73%;尖峰岭站点由于二次污染及活跃的生物活动的共同作用,表现了高OC/EC比值及低碳质颗粒物浓度的特征,而鹤嘴站点则主要受海洋气团影响呈现出低碳质颗粒浓度与两两呈高度相关的特点,反映了其所在区域春季的背景特征.     

天津市区夏季碳气溶胶特征及改进的二次有机碳估算方法

为更加准确地估算环境受体PM_2.5中SOC（二次有机碳）的质量浓度,于2015年6-8月利用在线监测仪器同步采集小时分辨率的PM_2.5及OC（有机碳）和EC（元素碳）样品数据,分析碳气溶胶的变化特征,并尝试运用改进的EC示踪法估算ρ（SOC）.结果表明:天津市区夏季ρ（PM_2.5）为（70.9±46.0）μg/m3,ρ（OC）和ρ（EC）分别为（7.6±3.1）（2.2±1.5）μg/m3,占ρ（PM_2.5）的11.8%±4.6%和3.1%±1.4%,OC/EC（质量浓度之比,下同）的平均值为4.0±2.0.ρ（OC）与ρ（EC）之间的Pearson相关系数（R）仅为0.66,说明OC和EC的来源较为复杂,SOC的产生可能是重要影响因素.ρ（NO₂）与OC/EC呈显著负相关（R=-0.47,P < 0.01）,并且OC/EC（4.0）相对较低,说明天津市区机动车可能对碳气溶胶具有重要影响.ρ（SO₂）与ρ（OC）、ρ（EC）的相关性较低（R均为0.33,P均小于0.01）,说明天津市区碳气溶胶可能受燃煤源的影响较低.改进的EC示踪法主要是利用O₃和CO、EC作为光化学反应和一次源排放的指标,并结合ρ（OC）、ρ（EC）和OC/EC的变化特征,逐步筛选一次排放源主导的时间段的ρ（OC）和ρ（EC）数据,然后利用最小二乘法拟合获得ρ（OC）和ρ（EC）的线性方程,最后进行ρ（SOC）和ρ（POC）（POC为一次有机碳）的估算.天津市区夏季ρ（SOC）的平均值为（2.5±2.0）μg/m3,分别占ρ（OC）和ρ（PM_2.5）的28.8%±15.0%和3.7%±3.6%;ρ（POC）的平均值为（5.2±1.7）μg/m3,分别占ρ（OC）和ρ（PM_2.5）的71.2%±15.0%和8.1%±5.2%,说明天津市区夏季有机碳的主要来源是一次排放源.研究显示,相比于EC示踪法,改进的EC示踪法估算的ρ（SOC）明显降低,ρ（POC）明显升高.AT（大气温度）对ρ（SOC）的影响较为显著,而WS（风速）对ρ（POC）的影响较为显著.      

常州夏秋季PM2.5中碳质气溶胶特征及来源

为更好地了解碳质组分的特点和来源,在常州市采集了夏季(7~8月)和秋季(10~11月)60个细颗粒物(PM_(2.5))样品.采样期间,夏季PM_(2.5)、OC、EC平均浓度分别为73.0、14.3和3.3μg·m~(-3),秋季为84.2、13.2和3.5μg·m~(-3).总碳质组分(OC+EC)占PM_(2.5)总质量的24.3%(夏季)和20.7%(秋季).采用IMPROVE-A热/光反射法测定的碳质8组分结果表明,OC2、OC3、OC4和EC1相关性好(r0.92),EC2和EC3相关性较好(r0.65),说明可能的相似来源.OC与EC相关性中等,表明碳质组分来源复杂.秋季WSOC/OC(60.9%)略高于夏季(57.4%),而夏季SOC/OC(52.5%)略高于秋季(49.0%).夏季和秋季SOC/OC都低于WSOC/OC,说明部分水溶性有机碳是一次源.WSOC和SOC相关性强,进一步验证了大部分SOC具有水溶性.碳质组分之间的关系及主成分分析表明,采样期间燃煤和机动车尾气排放是碳质组分的两个主要来源.后向轨迹分析表明,采样点PM_(2.5)和碳质组分主要受当地排放源和短距离传输的影响,长距离传输贡献较小.     

昆明市干季碳气溶胶污染特征及来源解析

为研究西南高原城市昆明的碳气溶胶浓度特征及其来源,2018年11月20日—2019年3月23日,在昆明主城区采集PM_2.5样品共117个,测定有机碳(OC,organic carbon)和元素碳(EC,elemental carbon)的质量浓度,对其进行源解析。结果显示：昆明市PM_2.5平均浓度为72.31±26.19μg/m³,碳气溶胶浓度(TC,total carbon)为38.04±18.74μg/m³,约占PM_2.5的53%。碳气溶胶以有机碳排放为主,OC约占TC的75%,EC平均质量为9.15±4.02μg/m³。OC/EC值为3.23,二次有机碳(SOC,secondary organic carbon)约占有机碳的40%左右,存在二次有机污染物。碳组分浓度排序为：OC3>OC4>OPC>EC1>OC2>OC1>EC2>EC3,以汽油车尾气排放、燃煤、扬尘、生物质燃烧源占主导。外源气团影响了昆明市碳质...     

西安冬春季PM10中碳气溶胶的昼夜变化特征

为探讨西安市大气碳气溶胶的季节变化和昼夜变化特征及来源,于2006-12-19~2007-01-21(冬季)和2007-04-01~2007-04-30(春季)连续采集了大气可吸入颗粒物(PM10)样品,并采用IMPROVE热光分析法分析了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的昼夜浓度.结果显示,冬季白天PM10及其中OC和EC的平均浓度分别为455.0、62.4和7.5μg/m3,夜晚的平均浓度分别为448.7、66.1和6.9μg/m3,对应春季白天的平均浓度分别为397.9、26.7和6.9μg/m3,夜晚分别为362.1、31.9和8.6μg/m3.冬季白天OC与EC的相关系数为0.44,较之春季0.81要差,主要与冬季采暖期燃料的多样性有关.碳气溶胶组分中,冬季白天和晚上二次有机碳气溶胶(SOC)的平均浓度为8.9和10.2μg/m3,远高于春季(2.8和3.4μg/m3),说明冬季较高的OC排放及较低的大气扩散能力利于碳气溶胶中SOC的生成.对碳气溶胶8种组分的因子分析结果表明,冬季燃煤排放及郊区的生物质排放对碳气溶胶有重要的贡献,而春季机动车的贡献明显增加.     

伊犁河谷核心区夏季碳质气溶胶污染特征及来源解析

为研究伊犁河谷PM_2.5中碳组分特征及来源,于2021年7月19—29日在其核心区伊宁市及周边3个县(伊宁县、察布查尔县和霍城县)设置6个监测点位采集PM_2.5样品.采用热光法测定了样品中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度,深入分析了夏季伊犁河谷核心区PM_2.5中OC和EC的浓度特征,并用最小比值法定量估算了二次有机碳(SOC)的浓度.此外,综合使用8种碳组分丰度及正矩阵因子分解模型定量解析出PM_2.5中碳质气溶胶的来源.结果表明：夏季采样期间该区域PM_2.5、OC、EC的平均浓度分别为(21.9±2.0)、(5.0±0.6)、(0.6±0.1)μg·m^-3,且呈现出伊宁市碳组分浓度高于周边3县的规律.OC、EC浓度显著相关,反映出二者有较高的同源性.整个区域SOC的平均浓度为(2.1±0.9)μg·m^-3,在PM_2.5中的占比为9.4%,在OC中的占比为40.1%,反映出OC主要来自一次排放,但二次生成也...     

西安冬春季PM10中碳气溶胶的昼夜变化特征

为探讨西安市大气碳气溶胶的季节变化和昼夜变化特征及来源,于2006-12-19～2007-01-21 (冬季)和2007-04-01～2007-04-30 (春季)连续采集了大气可吸入颗粒物(PM₁₀)样品,并采用IMPROVE热光分析法分析了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的昼夜浓度.结果显示,冬季白天PM₁₀及其中OC和EC的平均浓度分别为455.0、 62.4和7.5 μg/m³,夜晚的平均浓度分别为448.7、 66.1和6.9　μg/m³,对应春季白天的平均浓度分别为397.9、 26.7和6.9 μg/m³,夜晚分别为362.1、 31.9和8.6 μg/m³.冬季白天OC与EC的相关系数为0.44,较之春季0.81要差,主要与冬季采暖期燃料的多样性有关.碳气溶胶组分中,冬季白天和晚上二次有机碳气溶胶(SOC)的平均浓度为8.9和10.2 μg/m³,远高于春季(2.8和3.4 μg/m³),说明冬季较高的OC排放及较低的大气扩散能力利于碳气溶胶中SOC的生成.对碳气溶胶8种组分的因子分析结果表明,冬季燃煤排放及郊区的生物质排放对碳气溶胶有重要的贡献,而春季机动车的贡献明显增加.     

兰州春夏季PM10碳组分昼夜变化特征与来源分析

为探讨兰州市春夏季大气可吸入颗粒物(PM_(10))中碳气溶胶的昼夜变化特征及来源,从2015年4月1日至8月30日分白天(08:00~20:00)和夜间(20:00~次日08:00)对兰州市区PM_(10)样品进行采集,并分析了其中的有机碳(OC)和元素碳(EC)的昼夜浓度.结果表明,采样期间白天PM_(10)、OC和EC的平均浓度分别为(136.0±84.3)、(12.4±3.2)和(2.3±0.7)μg·m-3.夜间,PM_(10)和OC、EC的平均浓度分别为(196.0±109.2)、(16.0±5.3)和(5.0±2.1)μg·m-3.PM_(10)、OC和EC浓度均呈现出夜间高于白天.采样期间白天二次有机碳占有机碳的比值均高于夜间,表明白天受二次有机碳的污染更严重.沙尘日PM_(10)和OC浓度均高于非沙尘日,而EC浓度与非沙尘日接近.沙尘日,二次有机碳和总碳气溶胶的浓度均较高,但对PM_(10)的贡献相对较低.对碳气溶胶8种组分进行主成分分析,结果表明在非沙尘日,白天碳气溶胶主要来源于燃煤、汽油车、柴油车排放和生物质燃烧,夜间主要受到燃煤、扬尘以及柴油车和生物质燃烧的影响.     

廊坊市开发区冬季颗粒物碳组分污染特征及来源分析

廊坊市是北京市及周边传输通道“2+26”城市之一.为研究廊坊市开发区冬季颗粒物中碳组分污染特征,于2018年1月5日—2月5日在廊坊市开发区国控点位同步开展PM_2.5及PM₁₀样品采集,使用DRI分析OC（有机碳）与EC（元素碳）的质量浓度.结果表明:廊坊开发区冬季ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）分别为（54.5±46.0）（91.0±58.2）μg/m3.PM_2.5中ρ（OC）、ρ（EC）分别为14.64、3.54 μg/m3,PM₁₀中分别为17.07、4.58 μg/m3;PM_2.5、PM₁₀中ρ（OC）与ρ（EC）相关性均较好,R2均为0.91（P < 0.01）,表明二者具有相似的来源;在PM_2.5和PM₁₀中OC/EC〔ρ（OC）/ρ（EC）,下同〕分别为4.46和4.16,ρ（SOC）（SOC为二次有机碳）分别为6.15和5.88 μg/m3,分别占ρ（OC）的42.1%和37.7%,表明二次污染较严重.碳组分丰度及主成分分析结果表明,PM_2.5与PM₁₀中碳组分来源基本一致,主要来源于汽车尾气、水溶性极性化合物、生物质燃烧及燃煤的混合源,柴油车排放,以及道路扬尘.后向气流轨迹聚类结果表明,颗粒物及碳组分质量浓度受途径内蒙古自治区及河北省中部、北京市南部气团的影响较大;对于碳组分来源,道路扬尘及汽车尾气受气团传输的影响较大,而生物质燃烧、燃煤等受气团传输的影响较小.研究显示,汽车尾气、燃烧源及道路扬尘为廊坊市开发区冬季碳组分的主要来源.      

晋城市冬季环境空气中挥发性有机物的污染特征及来源解析

采集晋城市冬季环境空气样品,利用色谱-质谱仪分析了其挥发性有机物(VOCs)的组份特征,运用PMF、特征比值、后向轨迹模型对其来源进行了研究,并计算了臭氧和二次有机气溶胶的生成潜势,探讨了其环境影响.结果表明,观测期间,晋城市VOCs平均浓度为93.35μg·m~(-3),其中烷烃类化合物浓度为52.91μg·m~(-3),在VOCs中占比较高为56.68%;PMF分析VOCs排放源有工业排放源、燃烧源、机动车源、溶剂使用源和植物源,贡献率分别为33.71%、30.27%、26.28%、9.00%和0.74%;特征比值法分析中,苯/甲苯和异戊烷/正戊烷比值分别为1.58±0.68和2.07±0.43,介于道路来源与燃煤源之间,为两者混合来源.后向轨迹聚类3个代表性气团均来自西北方向,分别占比50%、25%和25%,西北方向的工业污染可能会对晋城市VOCs造成影响;观测期间,晋城市空气质量指数、总VOCs浓度和机动车源贡献率在风速较小时(3 m·s-1)分别为143、162.48μg·m~(-3)和46.16%,各数值均高于风速较大(3~6.9 m·s-1)时(60、35.72μg·m~(-3)和16.15%);芳香烃类化合物的臭氧和二次有机气溶胶生成潜势分别为98.89μg·m~(-3)和1.21μg·m~(-3),占总生成潜势的37.28%和97.01%,是两种生成潜势最高的VOCs化合物种类.因此,控制工业、机动车和燃烧排放是控制晋城市环境空气中VOCs污染的主要途径.     

开封市城区冬季大气挥发性有机物污染特征及来源解析

为探究开封市冬季大气挥发性有机物(VOCs)的污染特征及来源,基于2021年12月至2022年1月开封市生态环境局(城区)在线监测站获取的大气VOCs组分数据,阐述其VOCs污染特征和二次有机气溶胶生成潜势(SOAP),利用PMF模型解析出VOCs的来源.结果表明,冬季开封市ρ(VOCs)平均值为(104.71±48.56)μg·m^-3,其质量分数最高为烷烃(37.7%),其次为卤代烃(23.5%)、芳香烃(16.8%)、 OVOCs(12.6%)、烯烃(6.9%)和炔烃(2.6%).VOCs对SOA的贡献平均值为3.18μg·m^-3,其中芳香烃贡献率高达83.8%,其次为烷烃(11.5%);开封市冬季VOCs的最大人为排放来源为溶剂使用(17.9%),其次为燃料燃烧(15.9%)、工业卤代烃排放(15.8%)、机动车排放(14.7%)、有机化学工业(14.5%)和LPG排放(13.3%);溶剂使用源对SOAP的贡献率达到32.2%,其次是机动车排放(22.8%)和工业卤代烃排放(18.9%).可见,降低溶剂使用、机动车排放和工业卤代烃排放的...     

成都市PM10中碳质气溶胶长期来源特点

大气颗粒物中包含多种组分的气溶胶,其中碳质气溶胶由于对人体健康、能见度有较大影响,已受到越来越多的关注.为研究碳质气溶胶的长期变化规律,采集了成都市2009—2013年的PM₁₀样品,对其中所含的无机元素、水溶性离子及碳组分分别进行测定,并使用“PMF（正定矩阵因子分解法）-比值”模型分别对PM₁₀和所含的碳质气溶胶的来源进行分析.结果表明,1月、2月、5月和12月的碳质气溶胶浓度较高,其中1月、2月和12月的OC/EC（有机碳与元素碳质量浓度之比）较高,并且PMF-比值模型计算结果也显示冬季SOC增多,表明冬季可能有更多的二次有机碳（SOC）生成;5月的char-EC/soot-EC（二者质量浓度之比,其中char-EC=EC1-OP,soot-EC=EC2+EC3,它们可更好地区分源类）较高,K含量也较高,表明可能有更多的生物质燃烧排放.PM₁₀解析共发现6类源,依次为地壳扬尘（26.5%）、二次硫酸盐（25.1%）、燃煤&生物质燃烧混合源（17.3%）、二次硝酸盐&二次有机碳混合源（12.3%）、机动车源（11.8%）和水泥尘源（7.0%）;碳质气溶胶解析发现,OC主要来源依次为机动车源（38.2%）、燃煤&生物质燃烧混合源（33.1%）和二次有机碳（25.3%）,char-EC的主要来源是燃煤&生物质燃烧混合源和机动车源,分别占50.5%和45.4%,soot-EC则主要受机动车影响（达73.2%）.研究显示,成都市PM₁₀主要来自于地壳扬尘、二次生成和燃煤&生物质燃烧,而碳质气溶胶主要来自于机动车、燃煤&生物质燃烧.