北京市大气PM10和PM2.5中有机物的时空变化

2005年四季在北京市不同功能区9个采样点采集大气PM₁₀和PM_2.5样品,并对其中有机物污染水平、分布特征及不同功能区PM₁₀和PM_2.5中有机物的相关性进行了探讨.结果表明,市区PM₁₀和PM_2.5中有机物年均值分别为41.39 μg/m³和34.84 μg/m³,是对照区十三陵的1.44倍和1.26倍;冬季有机物污染最严重,分别为春季的1.15、 1.82倍,秋季的2.06、 2.26倍,夏季的4.53、 6.26倍.不同季节PM_2.5与PM₁₀中EOM的比值超过0.60, 并呈现一定季节差异.各功能区有机污染表现出工业区(商业区)＞居民区(交通区、对照区)的变化趋势,且不同功能区PM_2.5中EOM对PM₁₀中EOM的影响程度各异.有机组分的年均值有非烃＞沥青质＞芳烃＞饱和烃的变化规律,而污染源的季节性排放是造成有机物组分季节变化的主要原因.     

模拟研究咸阳市2016年秋冬季雾霾期间PM2.5来源

基于WRF-CHEM模式模拟研究2016年11月、12月关中地区两次大气重污染事件期间咸阳市本地排放对当地PM_2.5污染水平的贡献以及关中地区主要污染源排放对咸阳市PM_2.5质量浓度的贡献。模式合理地模拟了研究时段内关中地区PM_2.5质量浓度的时空变化特征,较好地再现了大气污染过程。敏感性试验结果表明：秋冬季重污染期间咸阳市本地排放对当地PM_2.5的贡献约为30%,外源输送的贡献高达50%—60%。在关中地区的主要污染源中,居民源是秋冬季咸阳市PM_2.5最主要的来源,在秋冬季的贡献分别为37.4%和60.6%;工业源和交通源对咸阳市秋季PM_2.5的贡献分别为22.1%和11.2%,冬季的贡献分别为15.6%和9.8%;电厂源对秋冬季咸阳市PM2.5的贡献约为2.0%。因此,在秋冬季大气重污染期间,应该主要通过控制居民源排放来减轻咸阳市PM_2.5污染。     

天津市春季道路降尘PM2.5和PM10中的元素特征

为探究天津市春季道路降尘中元素污染特征及来源,于2015年春季采集了天津市道路降尘样品,通过再悬浮得到PM_(2.5)和PM_(10)滤膜样品,继而测定了滤膜样品中16种元素的含量,通过非参数检验、分歧系数法、富集因子法等研究了道路降尘中元素的污染特征、来源和成分谱的相似性.结果表明,天津市春季道路降尘PM_(2.5)和PM_(10)质量分数平均值在1%~20%之间的元素从大到小依次为:SiAlCaFeMgKNa;PM_(10)和PM_(2.5)中元素成分谱分歧系数为0.06,表明两者元素成分谱很相似;PM_(10)和PM_(2.5)中,元素Cd和Cr强烈富集,Zn、Cu、Pb和As显著富集;道路降尘PM_(2.5)和PM_(10)中元素主要来源于土壤风沙尘、建筑尘、交通尘(汽车尾气的排放、轮胎磨损和刹车片磨损)和煤烟尘.     

广西玉林市大气PM10和PM2.5中有机碳和元素碳污染特征分析

2015年7月~2016年3月期间在广西玉林市3个空气监测点位共采集环境大气颗粒物PM_(10)样品218份,PM_(2.5)样品202份,利用多波段热/光碳分析仪分析其颗粒物中有机碳和(OC)和元素碳(EC)浓度水平、时空变化、污染特征及可能来源.结果表明,玉林市PM_(10)中OC和EC质量浓度分别为10.99μg·m~(-3)和5.11μg·m~(-3);PM_(2.5)中OC和EC质量浓度分别为7.51μg·m~(-3)和4.70μg·m~(-3).3个监测点位大气中PM_(10)和PM_(2.5)冬季的OC和EC浓度水平均高于其他季节,PM_(10)、PM_(2.5)中OC和EC的相关性较好,R2分别为0.58和0.60(P均小于0.01).应用最小OC/EC比值法对二次有机碳(SOC)含量进行了估算,冬季大气PM_(10)和PM_(2.5)中SOC平均质量浓度分别为14.50μg·m~(-3)和6.74μg·m~(-3),高于其他季节.PM_(10)和PM_(2.5)中SOC/OC比值均0.5,玉林市大气中粗细颗粒物均以SOC为主.夏季PM_(10)和PM_(2.5)中SOC/OC分别为80.6%和77.7%,为四季最高值,与夏季温度较高、光照强烈、有利于光化学反应将OC转化为SOC有关.     

降水和风对大气PM2.5、PM10的清除作用分析

对合肥2015—2017年的降水、风和PM_(2.5)、PM_(10)浓度观测数据统计研究发现,降水对PM_(2.5)、PM_(10)有一定的清除作用,尤其在秋冬季节.秋冬季节小雨、中雨分别导致PM_(2.5)和PM_(10)浓度降低23.1%、40.4%和32.0%、63.7%.雨日PM_(2.5)/PM_(10)比例上升8.4%,表明降水对PM_(10)清除作用更显著.降水前后PM_(2.5)浓度变化与降水前PM_(2.5)浓度、降水强度、降水时长密切相关.当降水强度大于4 mm·h~(-1)或PM_(2.5)初始浓度高于115μg·m~(-3)时,降水对PM_(2.5)产生明显清除作用;而降水强度小于1 mm·h~(-1)或PM_(2.5)初始浓度低于115μg·m~(-3)时由于吸湿增长作用极易造成PM_(2.5)浓度反弹升高;且持续3 h以上雨强介于1～4 mm·h~(-1)的降水也对PM_(2.5)产生清除作用.降水前后PM_(10)浓度变化与初始浓度密切相关,而与雨强相关性较弱.当PM_(10)初始浓度大于50μg·m~(-3),降水就对PM_(10)产生明显清除作用,且PM_(10)初始浓度越高,降水后PM_(10)浓度下降越多.风速大于2 m·s~(-1)可显著降低PM_(2.5)浓度,因此,当风速大于4 m·s~(-1)时合肥较少出现中度及以上污染,但易造成地面起尘,使PM_(10)浓度不降反升.合肥冬季严重污染主要出现在西北风向,夏季中度以上污染天气较少,主要出现在风速低于3 m·s~(-1)的东南风向.     

南昌市城市空气PM2.5和PM10时空变异特征及其与景观格局的关系

基于2013—2015年南昌市9个空气环境监测点的连续数据,分析了空气PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度(以下简称浓度)的时空变异规律,并以景观格局指数为定量指标,研究了监测点的两种颗粒物浓度与其周边500 m半径、1000 m半径缓冲区的土地利用状况的关系.结果表明:(1)南昌市3年来PM_(2.5)和PM_(10)浓度逐年显著降低.(2)通过聚类分析,9个监测站依据颗粒物污染可分为4大类,表现出一致的城乡梯度差异.(3)在斑块类型水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度与500、1000 m半径缓冲区的C-PLAND(建筑用地覆盖率)、C-SHDI(建筑用地多样性指数)显著正相关,与1000m缓冲区的F-ED(林地边界密度)显著正相关;与F-PLAND(林地覆盖率)、C-Fi(建筑用地分离度指数)、F-MPS(林地平均斑块面积)显著负相关.在景观水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度在500 m缓冲区与LPI(最大斑块所占景观比例)显著负相关;与1000 m缓冲区的MPS(平均斑块面积)显著负相关.景观格局指数直接反映土地利用状况,它与PM_(2.5)和PM_(10)浓度的相关性,表现出生态学中典型的"源汇景观"关系.     

渭南市区冬春季PM2.5和PM10时间分布特征及与气象因素的关系

为研究渭南市区2014?—?2016年的冬春季雾霾天气的特点,选取覆盖渭南市区的4个监测站点,分析渭南市区PM_(10)和PM_(2.5)污染时间分布特征;同时选取日平均气温、相对湿度、风等气象因素,用线性回归分析法分析各个气象因素同大气中PM_(10)和PM_(2.5)的相互关系。研究发现:三年来冬季PM_(10)和PM_(2.5)的日变化的峰值主要出现在12月—?次年1月;春季PM_(10)和PM_(2.5)的逐日变化的峰值主要出现在3月;日内的周期变化趋势呈多次波动。渭南市区冬春PM_(10)和PM_(2.5)的质量浓度与风速、气温呈负相关,与相对湿度呈正相关,为雾霾的形成创造了条件,在冬季温度较高的情况下以及相对湿度较大的情况下应加强防范。在冬季12月—?次年1月和春季3月应注意雾霾的防范和治理,燃煤企业要安装脱硫脱硝装置,居民日常生活中尽量减少生物燃料的燃烧,同时政府应根据污染物排放量征税,用制度保护环境。     

2014~2016年间郑州市控制PM10和PM2.5污染的健康效益评估

根据郑州市2014~2016年间大气中PM₁₀和PM_2.5年平均浓度数值,采用泊松回归相对危险模型,评估了控制PM₁₀和PM_2.5污染后所能带来的95%置信区间下的健康效应及健康效益.结果表明,2014~2016年间,PM₁₀浓度达到二级限值后所带来的经济效益（以亿元计,括号中为置信区间,下同）分别为181.8（150.4,211.2）、242.5（202.5,279.4）和206.2（173.3,239.2）,分别占郑州市当年生产总值的2.7%、3.3%和2.5%;PM_2.5浓度达标后所带来的经济效益分别为178.8（143.7,211.6）、216.5（174.6,255.3）和172.5（137.8,205.5）,分别占郑州市当年生产总值的2.6%、3.0%和2.1%.PM₁₀和PM_2.5浓度达标后,城镇受益人数高于农村,急性支气管炎减少人数高于其他健康终端,对于慢性支气管炎,成人受益比儿童大,哮喘则相反.慢性支气管炎人数减少带来的健康经济效益最高,其次为哮喘,门诊和住院的健康效益最低.     

冬季采暖期气象条件对PM2.5等空气质量要素的影响——以咸阳市为例

以汾渭平原典型城市——咸阳为研究区域,利用地面空气质量监测数据和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）发布的第五代全球气候再分析资料数据集（ERA5）,分析了咸阳市2018—2020年3 a采暖期污染物浓度变化特征和不同污染程度下的气象条件,采用统计学方法分析各项污染物浓度与气象因素间的相关性,使用多元线性回归模型评价各气象因素对PM_2.5浓度的影响程度,使用二元Logistic回归分析气象因素对PM_2.5超标风险的影响。咸阳市采暖期首要污染物以细颗粒物（PM_2.5）和可吸入颗粒物（PM₁₀）为主,采暖期超标最多的污染物为PM_2.5,超标天数逐年递减;PM₁₀的日变化呈“双峰双谷”型,PM_2.5的谷值出现在17∶00且夜晚浓度较高。颗粒物浓度与相对湿度呈正相关,与风速、边界层高度、温度、气压呈负相关。多元线性回归预测模型显示PM_2.5浓度预测值与实测值变化趋势保持一致,预测值的波动频率比实测值大,预测准确率为51.54%;二元Logistic回归模型显示：除相对湿度外,其他气象因素对PM_2.5超标情况都是保护因素,边界层高度每增高1 m,日均浓度超标风险降低0.7%;相对湿度每升高1%,日均浓度超标风险升高5.3%;温度每升高1℃,日均浓度超标风险降低19.8%;气压每升高1 hPa,日均浓度超标风险降低9.7%。以上研究结果揭示了咸阳市采暖期主要气象因素对空气污染的影响程度,为我国北方城市今后的空气污染治理提供科学依据,为相关政策制定提供理论参考。     

城市PM2.5健康损害评估研究

参考美国Ben MAP软件,提出城市PM_(2.5)健康损害评估的基本框架,并就评估方法和参数使用中的关键问题进行了论述,包括人群健康损害评估指标的确定、空间尺度和时间尺度的选择、健康终点的界定、人群年龄结构的划分、比较的基准的确定,以及"剂量-反应"关系参数和生命价值参数的选择等.本文收集和整理了2014年北京市空气质量监测点PM_(2.5)浓度监测数据及暴露人口、基期死亡率等数据,运用"向标准靠拢(Rollback to Standard)"的方法,估算北京市PM_(2.5)达到空气质量标准情景下的浓度值,以此作为比较的基准,使用美国Ben MAP数据库收录的"剂量-反应"关系参数,分别基于"工资-风险"法模型和人力资本法模型估计生命价值参数,代入本文城市PM_(2.5)健康损害评估的基本框架,计算2014年北京市PM_(2.5)对人群健康的损害.     

上海地区降雨清除PM2.5的观测研究

分析2012—2016年上海徐家汇站的雨量和颗粒物(PM_1、PM_(2.5)、PM_(10))观测数据发现,降雨对PM_(2.5)的湿清除作用明显,降雨日的PM_(2.5)质量浓度较非降雨日平均降低约30%,在污染季节降低更加显著约50%.降雨时PM_1在PM_(2.5)中的占比明显下降,PM_1质量浓度下降幅度占PM_(2.5)下降幅度的84%,表明降雨对PM_1的有效清除是PM_(2.5)质量浓度下降的主要原因.降雨过程结束后PM_(2.5)质量浓度是否下降和降雨前PM_(2.5)的初始质量浓度关系密切,当初始浓度在冬季大于70μg·m~(-3)、在其他季节大于45μg·m~(-3)时,80%以上的降雨过程结束后PM_(2.5)质量浓度较降雨前下降,因此可作为研判降雨过程对PM_(2.5)湿清除影响的预报因子.     

利用多模式最优集成方法预报上海PM2.5

采用多模式最优集成方法(OCF),对PANDA项目中国和欧洲7个空气质量模式的PM_(2.5)预报结果进行集成释用.2016年6月—2017年5月对上海逐日预报试验结果表明:和最优单模式预报结果相比,OCF预报的PM_(2.5)日均质量浓度的均方根误差降低1.9μg·m-3,相关系数提高0.04,日均质量浓度的精度评分TI提高了2.4,污染TS评分提高了0.28,污染空报率降低了20%,显著提高了PM_(2.5)污染等级预报、趋势预报和精度预报的技巧.对长三角合肥、南京、苏州、杭州、宁波5个城市的预报试验也得到类似的结果,为城市空气质量预报提供了新的方法和思路.但OCF对客观预报的改进幅度在夏季不如冬季显著,在降雨日相对较低.     

北京市大气环境PM2.5和PM1及其碳质组分季节变化特征及来源分析

大气颗粒物是影响我国大多数城市环境空气质量的首要污染物,近年来随着监测技术的进步和采样设备的改进,相关研究对象逐渐从大粒径的PM_10、PM_(2.5)转移到更小粒径的PM_1上.碳质组分是大气颗粒物的重要组成部分.以北京市为研究区域,选取2016年7月、10月及2017年1月、4月作为4个季节的代表月,对大气环境中的PM_(2.5)和PM_1进行采集,分析了二者的质量浓度和季节变化特征.采用两层嵌套气象-空气质量模型系统(WRF-CMAQ)耦合模型对采样时段进行了模拟,分析观测期间PM_(2.5)和PM_1的来源贡献,并使用因子分析法解析了碳质组分的来源.结果表明,PM_(2.5)和PM_1的质量浓度均呈现春、夏、秋、冬这4个季节递增的趋势;PM_1是PM_(2.5)中的主要组成,而且秋冬季节随着灰霾发生频率的增加,PM_1质量浓度占PM_(2.5)的比值明显升高;北京市大气环境中存在明显的二次污染,且SOC更容易在粒径更小的PM_1中积聚.散煤燃烧、机动车尾气排放、居民面源及生物质燃烧排放是北京市大气颗粒物的重要贡献来源;汽油车尾气、柴油车尾气、生物质燃烧和燃煤排放是北京市大气颗粒物中碳质组分的主要来源.     

PM2.5浓度空间分异模拟模型对比:以京津冀地区为例

在我国快速的城市化进程中,快速的经济发展和日益增加的能源消耗带来的大气污染不断增加,特别是细颗粒物污染如PM2.5污染越来越严重,PM2.5污染相关研究成为一个热点议题.高浓度的PM2.5是形成我国京津冀、珠三角和长三角地区大气灰霾的主要原因,大气污染已成为制约京津冀地区乃至全国可持续发展的关键问题,长期暴露在PM2.5大气污染中,会对人类健康造成诸多不良影响.土地利用回归模型可以实现大气污染物浓度的时空模拟,明晰PM2.5浓度的空间分布特征对于大气污染的防治和流行病学的研究具有重要意义.本研究利用2014年1月1日至2014年12月31日京津冀地区104个监测站点的大气污染物浓度数据,结合VIIRS(visible infrared imaging radiometer)AOD(aerosol optical depth)、土地覆被、气象因子、道路分布、人口密度、污染源分布等信息,分别利用最小二乘和地理加权回归构建土地利用回归模型,对PM2.5浓度时空分布情况进行模拟,其中包括含VIIRS AOD数据的最小二乘土地利用模型和地理加权土地利用模型,以及不包含VIIRS AOD数据的最小二乘土地利用模型和地理加权土地利用模型,这4个模型的修正R2值分别为82.13%、84.87%、80.45%和81.99%.研究表明,相比最小二乘回归,使用地理加权回归的方法能一定程度上提升土地利用回归模型的结果.     

基于LUR模型的中国PM2.5时空变化分析

土地利用回归(LUR)模型是模拟大气污染物浓度时空分异最主要、最体系化的方法之一,为了探索LUR模型在中国国家尺度空气污染物模拟的适应性,挖掘中国2015年空气细颗粒物(PM_(2.5))的时空变化特征及其与不同地理要素相关关系,以2015年国家控制监测站点PM_(2.5)数据为因变量,土地利用类型、地形地貌、人口、道路交通与气象要素等影响因素为自变量,构建基于地理加权的LUR模型,通过模型回归制图得到2015年全国月均与年均PM_(2.5)浓度分布图,以胡焕庸线为参考线分析中国2015年PM_(2.5)浓度的时空变化特征.结果表明,引入地理加权算法的LUR模型残差Moran'sⅠ显著降低,残差空间自相关性明显减弱,判别系数R2明显提高,更好地揭示出PM_(2.5)空间分布和各影响因子间的复杂关系;耕地、林地、草地和城镇居民工矿用地以及气象要素、主干道路对PM_(2.5)浓度的影响比较显著.不同地理要素的不同空间分布对PM_(2.5)影响作用不同;胡焕庸线两侧PM_(2.5)表现出明显的时空差异,人口规模大、工业化水平高的发达城市PM_(2.5)浓度较高; PM_(2.5)浓度在冬季月份较高,秋季、春季、夏季月份污染情况逐渐减弱.     

北京山谷风环流特征分析及其对PM2.5浓度的影响

利用北京地区2013~2015年秋冬季各自动站气象要素数据、大气所铁塔资料以及海淀气象站风廓线数据和该地区PM2.5浓度数据,挑选典型个例分析山谷风环流特征及其对PM2.5浓度的影响.经过分析发现,谷风(山风)平均风速为0.55m·s~(-1)(0.31 m·s~(-1)).秋季(冬季)谷风平均持续时间为9h(6h),秋季(冬季)谷风开始时刻为11:00(13:00);秋季(冬季)山风持续时间为13 h(16 h),秋季(冬季)山风开始时刻为21:00(20:00);受北京地区地形等的影响,山谷风转化的风向分界线为东北-西南向,秋季山风前沿压到南二环,冬季山风前沿压到南三环;山、谷风在形成及发展变化的过程中,其厚度有着明显的变化,谷风(山风)秋冬季的平均厚度为700~1 000 m(300~600 m);无论是秋季还是冬季,一天中平均PM2.5浓度开始上升的时刻南部早于北部,秋季PM2.5浓度开始上升的时刻要早于冬季,而开始下降的时刻秋季会晚于冬季.北京地区秋(冬)季空气污染南北差异较大的过渡区处于南二环(南三环),并会随着时间的推移向南移动.秋(冬)季该现象的持续时间为4 h(2h).并且,在研究中发现,PM2.5与山谷风之间可能存在着一定的正负反馈作用.     

燃煤PM2.5相变脱除实验研究

实验研究了添加蒸汽和雾化水2种不同烟气调节方式下,操作参数对燃煤可吸入颗粒物凝结长大脱除特性的影响.用电称低压冲击器（ELPI）实时测量脱除前后颗粒数浓度和粒径分布情况.结果表明,蒸汽在颗粒表面凝结能有效促进燃煤PM_2.5的脱除;颗粒的分级脱除效率随粒径的增大呈上升的趋势,特别是对于粒径<0.3 μm的颗粒,当蒸汽添加量为0.1 kg/m³,随粒径从0.03　μm增加到0.3　μm,脱除效率提高了60%以上;添加蒸汽时,脱除效率与调节室入口烟气温度无关;而添加雾化水,脱除效率则随调节室入口烟气温度的升高而显著增大,温度从136℃升高到256℃,脱除效率提高了30%以上.烟气温度较高时,利用雾化液滴的蒸发能替代添加蒸汽实现燃煤PM_2.5的高效脱除.     

上海市PM2.5的物理化学特征及其生物活性研究

采集了上海市区和郊区春季和夏季的大气PM_2.5样品,分析了市区和郊区春夏2季PM_2.5质量浓度变化的规律,使用PIXE(Proton Induced X-ray Emission)分析技术获得S、K、Ca、Ti、Cr、Mn、Fe、Ni、Cu、Zn、As、Se、Br、Sr、Pb等15种元素的质量浓度.结果表明,上海PM_2.5中化学元素的质量浓度在春季　(5?038.6 ng·m^-3) 比在夏季 (3?810.6 ng·m^-3) 高,春季郊区(2?528.9 ng·m^-3) 和市区(2?509.7 ng·m^-3) PM_2.5中化学元素的质量浓度相当,夏季市区样品 (1?674.2 ng·m^-3) 中化学元素质量浓度的总量比郊区(2?136.3 ng·m^-3) 的低,但来自人为污染的化学元素 (Cr、Mn、Ti、Ni、Cu、Zn、As、Br、Sr、Pb) 在市区PM_2.5中的含量较高;场发射扫描电镜 (FESEM) 分析显示,上海PM_2.5主要由烟尘集合体、燃煤飞灰、矿物颗粒、生物质颗粒和不明物质组成,质粒DNA评价揭示上海市区PM_2.5比郊区的具有更强的生物活性,主要原因可能在于市区样品中含有较高的重金属元素和较多的烟尘集合体．     

PM2.5暴露导致老年小鼠可逆性心肌肥大

采用10月龄C57BL/6雌性小鼠作为实验模型,将小鼠分为对照和PM_(2.5)染毒组两组.将染毒组小鼠采用3 mg·kg~(-1)PM_(2.5)暴露4周后,分别在最后一次暴露后1 d、1周和2周处死小鼠.采用苏木素-伊红染色(HE)对小鼠心脏组织进行观察;采用荧光定量PCR技术检测心肌肥大相关因子ANP和β-MHC及基质金属蛋白酶MMP2和MMP9的mRNA水平;并采用Western Blot技术检测TGFβ1和MMP2的蛋白表达水平.结果发现,与对照组相比,经PM_(2.5)暴露4周后,小鼠心肌细胞核质比显著降低,心脏组织中ANP、β-MHC、MMP2和MMP9的mRNA表达水平及TGFβ1和MMP2的蛋白表达水平显著上升.停止暴露恢复1周后,小鼠心肌细胞核质比降低仍有显著差异,TGFβ1和MMP2蛋白表达水平仍显著上升,而各基因mRNA表达水平与对照组相比无显著变化.停止暴露恢复2周后,小鼠心肌细胞核质比、上述基因的mRNA和蛋白表达均无显著性差异.实验表明PM_(2.5)暴露可导致小鼠可逆性心肌肥大,提示PM_(2.5)所造成的心肌肥大损伤效应是可逆的,在暴露停止后机体可以通过自我修复等过程逐渐恢复正常.     

北京市夏季不同O3和PM2.5污染状况研究

从天气背景场、气象要素、前体物和PM_(2.5)化学组分、气团运动轨迹以及大气氧化性等方面对北京市夏季两种不同的O_3和PM_(2.5)污染状况进行了分析.结果表明,O_3达到中度污染而PM_(2.5)浓度优良(O_3和PM_(2.5)一高一低)污染状况的天气形势场为:高空为偏西北气流,地面受高压后部控制;而O_3和PM_(2.5)同时达到中度污染(O_3和PM_(2.5)两高)的天气形势场为:高空为偏西气流,地面受低压控制.与O_3和PM_(2.5)一高一低污染状况相比,O_3和PM_(2.5)两高时的气象要素特征为:偏南风更为明显和相对湿度更高.O_3和PM_(2.5)两高时污染物浓度演变特征为,O_3和PM_(2.5)的起始浓度较高,PM_(2.5)日变化特征更为明显,而O_3平均浓度却低于O_3和PM_(2.5)一高一低的污染状况.前体物、大气氧化性以及PM_(2.5)化学组分分析的结果表明,较高的起始浓度在不利气象条件下的积累和吸湿增长以及当天较大偏南风造成的区域传输可能是造成O_3和PM_(2.5)两高污染状况中PM_(2.5)浓度达到四级中度污染的主要原因.