杭州大气颗粒物散射消光特性及霾天气污染特征

2011年7月~2012年6月期间,对大气散射系数、颗粒物浓度及气象因子进行同步观测,以评估颗粒物散射消光对杭州市大气能见度的影响.结果表明,杭州市大气颗粒物散射系数日均值变化范围为108.4~1 098.1 Mm-1,年均值为428.62Mm-1±200.2 Mm-1.散射系数呈明显的季节变化,秋冬高,夏季低.日变化呈典型的双峰型,早峰出现在08:00,晚峰出现在21:00.PM2.5和PM10的散射效率分别为7.6 m2·g-1和4.4 m2·g-1,颗粒物散射消光占总消光比例的90.2%.灰霾和重度灰霾天气下,散射系数分别为684.4 Mm-1±218.1 Mm-1和1 095.4 Mm-1±397.7 Mm-1,达到非霾天气的2.6和4.2倍,表明颗粒物散射消光作用是导致杭州市大气能见度下降和灰霾天气发生的主要因素.     

上海市大气散射消光特征及其与颗粒物化学组成关系研究

为研究上海市大气颗粒物散射系数分布特征以及颗粒物化学组分贡献率,2009年用浊度仪对散射系数进行观测,同时采集PM2.5,分析其主要化学成分浓度.观测发现,秋、冬季散射系数较高,夏季最小.散射系数日变化有早、晚两个峰,午间出现低谷.散射系数与温度、风速有显著负相关性.多元回归得到OC、NO-3、NH+4是影响消光系数的主要化学成分.依据IMPROVE估算公式,将OC分为吸湿性和非吸湿性部分,并加入海盐影响,使估算bext值更接近监测值.OC、EC和硫酸铵盐为估算消光系数主要贡献成分.     

西安供暖前后细颗粒物化学特征及棕碳吸光特性

2015年11月1—30日在西安用大流量采样器每12 h进行1次细颗粒物(PM_(2.5))样品采集,分析供暖前后PM_(2.5)中有机碳(OC),元素碳(EC),水溶性有机碳(WSOC)与无机离子的浓度和棕碳吸光度的变化特征,探讨供暖对城市大气气溶胶理化特性的影响。结果显示:供暖前(11月1—15日)与供暖后(11月16—30日)PM_(2.5)浓度分别为127±59μg?m~(-3)和164±126μg?m~(-3),供暖后比供暖前增加了30%,其中K~+、Cl~-、和分别增加了30%、70%、40%和38%。洁净期(PM_(2.5)75μg?m~(-3))与灰霾期(PM_(2.5)150μg?m~(-3))对比显示:洁净期Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)的相对含量均大于灰霾期,这是由于灰霾发生时不利的静稳天气条件(风速1 m?s~(-1))使得粉尘粒子干沉降效应增加所致。洁净期[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]质量比均大于1而灰霾期均小于1,这是因为灰霾期高湿条件有利于二氧化硫液相转化为硫酸盐所致。供暖前灰霾期[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]比值要高于供暖后的灰霾期,这与西安及其周边地区燃煤取暖排放二氧化硫增加有关。供暖前后棕碳的质量吸收效率(MAE)值均是洁净期大于灰霾期,表明:与非灰霾天相比,当灰霾发生时不利的静稳天气条件使得细粒子在大气中长时间存留,延长其二次氧化反应时间,使得棕碳中含C=C不饱和键的吸光性物质被深度氧化,从而降低其吸光性能。     

内江市大气细颗粒物化学组成及其消光特征

2012—2013年在内江市环境监测站楼顶采集了PM_(10)和PM_(2.5)样品,并分析了颗粒物中金属无机元素、水溶性离子和碳质组分的质量浓度,以研究颗粒物的污染水平及其消光特性.采样期间,内江市的PM_(10)和PM_(2.5)浓度分别为(116.3±54.7)μg·m~(-3)和(78.6±36.8)μg·m~(-3);颗粒物污染冬季较重,其次为秋季,春季和夏季污染水平相当.内江市PM_(2.5)中以二次无机离子(SNA,42.5%)和有机物(OM,35.0%)污染最为突出,其次为地壳元素(Soil,11.4%)、元素碳(EC,5.2%)和微量元素(Trace,0.3%).高相对湿度和细颗粒物浓度是导致内江灰霾频发的主要原因,10km能见度对应的PM_(2.5)浓度界值为72.2μg·m~(-3).采用IMPROVE模型计算,内江市PM_(2.5)的平均散射系数为(504.6±293.2)Mm-1,吸光系数平均为(41.0±20.6)Mm-1;PM_(2.5)中硫酸盐对消光系数贡献最大,占40.0%;其次为有机物和硝酸盐,贡献率分别是29.2%和15.3%;EC的贡献率为7.3%.PM_(2.5)质量浓度与散射系数呈现出较强的线性关系(r=0.88),通过回归方程得到PM_(2.5)的质量散射效率为4.2 m~2·g~(-1).     

城市大气颗粒物毒性效应及机制的研究进展

大气颗粒物（PM）严重影响人体的健康,其与人类多种疾病的发生存在着明显的暴露-效应关系.本文简述了大气颗粒物的组分和来源,从大气颗粒物的呼吸系统毒性、心血管毒性、免疫毒性、神经毒性、遗传毒性等方面,系统地阐述了其对人体健康的危害,并对大气颗粒物的毒性机制进行了总结和讨论,指出了目前相关研究中存在的问题,展望了该领域的研究趋势,为后续研究和控制大气颗粒物的健康危害提供相应的科学参考依据.     

天津市冬季颗粒物化学组成及其消光特征

于2013年冬季在天津大气边界层观测站利用Andersen撞击式采样器采集了26 d的颗粒物样品,并进行化学组分分析,同步观测颗粒物吸收系数、数浓度、能见度及其他气象要素. 对比分析了污染日和清洁日颗粒物质量浓度及其化学组成的粒径分布特征,在此基础上,利用Mie模型计算外混、内混、“核-壳” 3种混合态假设下颗粒物的消光系数、散射系数和吸收系数. 与实测吸收系数的比较可知,颗粒物的混合态可能更加接近“核-壳”态. “核-壳”态假设下颗粒物平均消光系数模拟值为(517.44±308.42)Mm-1,其中污染日平均值为(668.39±307.30)Mm-1,清洁日为(275.91±37.90)Mm-1,相对湿度对颗粒物的消光系数有显著影响. 污染日颗粒物中OM(有机质)、(NH₄)₂SO₄、NH₄NO₃、EC和其他物质对消光系数的贡献率分别为30.4%、25.5%、17.7%、8.1%和18.3%,清洁日分别为49.8%、11.0%、7.2%、10.6%和21.4%. PM_0.4~1.1、PM>1.1~2.1、PM>2.1~10的消光系数贡献率分别为69.6%±6.7%、13.9%±3.3%和16.5%±6.4%. 污染日高浓度的细粒子是导致能见度下降的主要原因,其中亚微米颗粒物对消光占据主导地位,(NH₄)₂SO₄、NH₄NO₃、OM是主要的消光化学组分.      

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.      

深圳大气PM2.5化学组成的长期变化特征

为分析深圳市大气细颗粒物（PM_2.5）浓度长期持续下降的原因,进而明确PM_2.5下一步减排潜力和精细化管理方向,本研究基于2019年在深圳市西乡点位采集的PM_2.5样品,分析了西乡PM_2.5的化学组成及季节分布特征.结果表明,2019年西乡点位PM_2.5年均浓度为29.4μg/m³,总体上呈现夏低冬高的季节特征,有机物（OM）和硫酸根（SO₄^2-）仍是主要的组分,分别占总质量的42.3%和17.6%.对2009、2014、2019年典型月份PM_2.5的组分进行对比,PM_2.5全年质量浓度从42.3μg/m³（2009年）下降至24.6μg/m^3.（2019年）,OM、SO₄^2-、硝酸根（NO₃^-）、铵根（NH₄⁺）和元素碳（EC）等都有明显的下降趋势.矿物质元素（Al、Ca）是地面扬尘和建筑尘的标识组分,近年来Al、Ca浓度的增加趋势表明宝安区西乡扬尘的影响在逐渐扩大.2009、2014、2019年OC/EC的值逐渐扩大,说明了一次燃烧源排放的影响逐渐减小,但二次有机物（SOC）的贡献逐渐凸显.通过分析2004、2009、2014、2019年夏、冬季PM_2.5中6种主要组分变化趋势,表明6种主要组分夏冬两季皆有下降趋势,但由于气象因素导致冬季污染物受到区域传输的影响较大,夏季各组分浓度的下降幅度普遍高于冬季.总体来说深圳市PM_2.5浓度持续下降的原因是深圳市对机动车、工业VOC （挥发性有机物）、远洋船舶以及一次燃烧源的管控和减排.     

石家庄市采暖前后大气颗粒物及其碳组分特征

为研究石家庄市大气颗粒物、碳组分特征和污染来源,采集2016年11月1日—12月31日石家庄市大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）样品,分析采暖前后PM₁₀、PM_2.5和PM₁及其中OC（有机碳）、EC（元素碳）和WSOC（水溶性有机碳）浓度水平,计算颗粒物与碳组分间相关性,进行OC/EC（质量浓度之比,下同）特征比值法和8个碳组分（OC1、OC2、OC3、OC4、OPC、EC1、EC2和EC3）研究.结果表明:①采暖后ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）比采暖前分别增加了26.4%和32.1%,而采暖后ρ（PM₁）比采暖前降低了12.2%.采样期间ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）显著相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）相关性差.采暖后散煤燃烧造成ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）增加,区域机动车限行和工业限产/停产导致ρ（PM₁）降低.②Pearson相关系数计算可知,ρ（OC）与ρ（EC）强相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）强相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）中等相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（EC）弱相关,ρ（PM₁）与ρ（EC）中等相关.③采暖后PM₁₀、PM_2.5和PM₁中ρ（OC）比采暖前分别增加了215.1%、97.2%和18.5%;采暖后PM₁₀和PM_2.5中ρ（EC）比采暖前分别增加了65.2%和5.3%,而采暖后PM₁中ρ（EC）比采暖前降低了10.9%.集中供热和散煤燃烧排放了大量OC;PM₁₀和PM_2.5中EC主要来源于散煤燃烧,PM₁中EC主要来源于工业排放和机动车尾气.④采暖前PM₁₀、PM_2.5和PM₁中OC/EC平均值分别为4.5、4.5和4.3;采暖后PM₁₀和PM_2.5中OC/EC平均值分别为9.8和9.7,而PM₁中OC/EC平均值为7.4.采暖前后SOC/OC（质量浓度之比,下同）平均值的范围为0.36~0.65,石家庄市冬季大气中SOC污染严重;⑤8个碳组分分析发现,石家庄市机动车限行导致PM₁中ρ（EC1）降低,而采暖后集中供暖和散煤燃烧的增加,导致ρ（OC2）明显增加.研究显示,大气颗粒物中碳组分采暖前主要来源于机动车尾气,而采暖后主要来源于燃煤燃烧,尤其是散煤燃烧.      

洛阳市大气细颗粒物化学组分特征及溯源分析

为研究洛阳市大气细颗粒物(PM2.5)的化学组分及来源的时空分布特征,对汾渭平原地区较为欠缺的PM2.5相关研究进行补充,在2018年4月至2019年1月在洛阳市高新和林校2个点位进行了样品采集,对P(PM2.5)、化学组分(水溶性离子、碳质组分、元素)和来源进行分析.2个点位的年均ρ(PM2.5)分别为(76.6±37.9)μg-m-3和(83.2±38.9)μg·m-3,季节变化由高到低均为:冬季、春季、秋季和夏季.高新和林校的9种水溶性离子浓度分别占PM2.5的 55.1％和54.2％,林校的二次离子(NO3-、SO42-和NH4+)年均浓度之和高于高新.高新和林校的ρ[有机碳(OC)]、P[元素碳(EC)]分别为(12.4±7.7)μg·m-3、(1.2±0.5)μg·m-3和(13.4±7.7)μg·m-3、(1.3±0.5)μg·m-3,林校的含碳组分在各季节均高于高新;高新和林校冬季的二次有机碳(SOC)在OC中质量分数分别为67.8％和77.3％,远高于其他季节.化学质量平衡结果表明,高新和林校的主要贡献源均为二次硝酸盐(26.9％和27.1％)、二次硫酸盐(14.5％和14.8％)、燃煤(12.6％和11.6％)、SOA(10.8％和12.2％),高新的生物质源贡献较高,而林校的扬尘源和机动车源贡献较高.后向轨迹和潜在源贡献因子分析表明,洛阳市春季不仅受到来自西北方向的传输,来自西南地区的污染传输也不能忽略;夏季既受到正东方向的季风影响,又有来自正南方向的潜在污染;秋季污染物主要来自东南方向,同时也存在西北方向的潜在来源;冬季受到的传输影响则主要来自周边区域,污染来源较为集中.     

南京城区夏秋季能见度与PM2.5化学成分的关系

为研究南京细颗粒物PM2.5化学成分与能见度的关系,于2011年8月4~17日和2011年10月31日~11月11日在南京城区采集PM2.5样品并分析其化学成分,同时对能见度、PM2.5、相对湿度等进行了同步观测.结果表明:南京城区夏季采样期间的能见度高于秋季,分别约为10.9km、7.5km,低能见度天PM2.5质量浓度较高,能见度与PM2.5的相关系数为-0.75.水溶性离子和总碳分别占PM2.5质量浓度的38%和26%,其中与能见度相关性较显著的是NO3-、SO42-、NH4+、EC.总消光系数的主要贡献者是颗粒物,达98.2%.8月首要消光组分是硫酸铵(NH4)2SO4,占47.0%,有机碳OC和硝酸铵NH4NO3分别占19.2%和14.3%;而11月是NH4NO3、(NH4)2SO4和OC,分别占29.3%、28.7%、26.8%.对不同相对湿度下的能见度和PM2.5化学成分进行拟合.进一步根据WRF/Chem细颗粒物化学成分模拟结果,分别利用拟合关系式和美国IMPROVE关系式,对2011年8月和11月能见度进行计算,与观测对比发现,利用本文拟合关系式计算的能见度结果优于IMPROVE关系式.     

天津市颗粒物散射消光特征及化学组分贡献研究

为研究天津大气颗粒物光学特征及不同化学成分贡献水平,对颗粒物散射系数进行了在线观测,同时对全年1,4,7,10 4个典型月份进行PM2.5采样,并分析其化学成分.观测发现,天津市散射消光系数表现为秋、冬季高,春、夏季低,冬季PM2.5的干散射效率最高,为5.18m2/g.当风速大于3m/s时,对污染物的清除扩散作用较为明显,散射系数较低;相对湿度较高时,其对散射系数的增长作用显著.多元线性回归分析结果表明,天津市细颗粒中有机碳和硫酸盐是影响天津市能见度的主要组分.根据IMPROVE法核算化学组分对散射消光的贡献,得出有机物的贡献最大,为38.51%.     

16届亚运会期间广州城区PM2.5化学组分特征及其对霾天气的影响

于2010年11月4～30日在广州城区每天昼夜各采集一个PM2.5样品.对样品进行有机碳、元素碳和水溶性离子分析,同步收集了在线PM2.5浓度、大气消光系数(bext)以及气象因子,探讨了PM2.5特征及其与大气消光系数的关系,并利用修正后的IMPROVE消光系数方程重建大气消光系数.结果发现:亚运期间PM2.5日均值质量浓度为(77.0±24.4)μg·m-3,比亚运前低27.8%.PM2.5和相对湿度是导致霾天气的重要因素.亚运期间大气消光系数为418 Mm-1,比亚运前低28.3%,(NH4)2SO4、POM(particulate organic material)和LAC(light-absorbing carbon)是主要贡献因子,贡献率达到87.0%.广州及其周边城市采取的减排措施对于缓解亚运期间广州城区的霾天气作用明显.     

降水对颗粒物的冲刷作用及其对雨水化学的影响

为研究湿沉降冲刷过程中大气颗粒物对雨水化学组成和酸度的影响,2008年6月至2009年6月,在中国酸雨污染最严重地区之一的杭州市进行了降水前、中、后的大气颗粒物样品采集,同时采集了降水样品,分析了颗粒物样品和雨水样品中的主要水溶性离子组分,使用统计学方法探讨了大气颗粒物的浓度及化学特征在雨水冲刷过程中的变化规律,并使用主成分分析方法分析了雨水中主要离子成分的来源.结果表明:杭州市TSP和PM10的酸缓冲能力分别为1.95和1.02,具有一定的酸缓冲能力;从颗粒物浓度、酸缓冲能力A值以及颗粒物化学组成在降水前、中、后过程中的变化看,雨水对颗粒物中的碱性组分具有显著冲刷作用;结合雨水主成分分析,颗粒物对雨水中Ca2+、Na+的贡献较为显著,对Mg2+、K+的贡献有待进一步验证,对NH4+、SO42-和NO3-的贡献较小,而F-和部分Cl-则可能主要来自云内雨除过程或者对气态化合物的云下冲刷作用.     

2015世界互联网大会期间嘉兴市大气细颗粒物污染特征及来源研究——以单颗粒气溶胶质谱技术为例

基于单颗粒气溶胶质谱技术,于2015年12月12—23日互联网大会期间开展了嘉兴市细颗粒物污染特征和来源研究.结果显示,观测期间共捕捉到5次不同的污染过程,分别为:管控期的区域输送(P1)-清洁天(P2)-本地排放(P3)过程,以及管控后的污染反弹(P4)-重污染程(P5)过程.污染期间(P1、P5),硝酸盐含量及比例均有显著增加,并且增加的主要是老化的硝酸盐颗粒,表明硝酸盐的二次转化对长三角地区高浓度细颗粒物形成具有重要影响.受管控措施和南下的强冷空气影响,会议期间,除有机碳和生物质燃烧组分外,PM_(2.5)质量浓度及其它各组分浓度均有不同程度的下降.管控措施解除后(P5),受区域输送和本地污染物积累共同作用,颗粒物浓度开始反弹并持续升高,硝酸盐和EC组分均有明显增加,并且呈现出早、晚高峰值.源解析结果显示,P5期间颗粒物浓度反弹与机动车尾气排放密切相关.研究表明,实施管控措施对降低机动车尾气排放和PM_(2.5)质量浓度、改善环境空气质量等效果显著.     

河南省春节和疫情影响情景下PM2.5组分特征

2020年1月我国爆发了新型冠状病毒疫情,期间我国各地区大气污染源排放特征发生了显著改变.为研究该情景下PM_2.5组分特征,本研究于2020年1月1日~2月13日利用在线观测仪器对郑州、安阳和新乡市进行连续观测.根据春节假期和疫情爆发,将研究时期分为春节前（1月1~23日）、春节疫情期（1月24~31日）和节后疫情期（2月1~13日）.受疫情和有利的气象条件影响,节后疫情期间郑州、安阳和新乡市除O₃外其它污染物浓度较春节前均明显下降,其中NO₂和PM_2.5的降幅分别为65%、52%、72%和51%、55%、54%,但是污染物浓度仍较高,表明未来河南省冬季大气污染的较大幅度改善面临巨大挑战.从颗粒物组分来看,二次无机盐和有机物是观测期间PM_2.5的主要组分.春节疫情期3个城市受烟花爆竹的影响较小,并且硝酸根和扬尘的贡献相比春节前轻微下降.节后疫情期间郑州、安阳和新乡市PM_2.5中硝酸根浓度和占比显著下降,占比降幅为10.6%、4.1%和4%;硫酸根和有机物的占比上升,其中二次有机碳的贡献增大.以郑州市为例分析硝酸盐生成,相比春节前,节后疫情期间不同污染时段硝酸根的占比均下降,但硝酸根仍是污染时段PM_2.5中占比最高的组分.日变化特征表明节后疫情期间大气中O₃浓度和湿度的增高可能促进了NO₂的转化,因此下一步应采取PM_2.5和O₃的协同管控,重视NO₂和VOCs的协同减排.     

河南省春节和疫情影响情景下PM2.5组分特征

2020年1月我国爆发了新型冠状病毒疫情,期间我国各地区大气污染源排放特征发生了显著改变.为研究该情景下PM_2.5组分特征,本研究于2020年1月1日～2月13日利用在线观测仪器对郑州、安阳和新乡市进行连续观测.根据春节假期和疫情爆发,将研究时期分为春节前(1月1～23日)、春节疫情期(1月24～31日)和节后疫情期(2月1～13日).受疫情和有利的气象条件影响,节后疫情期间郑州、安阳和新乡市除O₃外其它污染物浓度较春节前均明显下降,其中NO₂和PM_2.5的降幅分别为65%、52%、72%和51%、55%、54%,但是污染物浓度仍较高,表明未来河南省冬季大气污染的较大幅度改善面临巨大挑战.从颗粒物组分来看,二次无机盐和有机物是观测期间PM_2.5的主要组分.春节疫情期3个城市受烟花爆竹的影响较小,并且硝酸根和扬尘的贡献相比春节前轻微下降.节后疫情期间郑州、安阳和新乡市PM_2.5中硝酸根浓度和占比显著下降,占比降幅为10 6%、41%和4%;硫酸根和有机物的占...     

Seasonal variation characteristics of hydroxyl radical pollution and its potential formation mechanism during the daytime in Lanzhou

Hydroxyl free radicals(OH radicals) play the main role in atmospheric chemistry and their involving reactions are the dominant rate determining step in the formation of secondary fine particulate matter and in the removal of air pollutants from the atmosphere.In this paper,we studied the seasonal variation characteristics of OH radicals during the daytime in Lanzhou and explored the potential formation mechanism of high concentration OH radicals.We found that the OH radicals in four seasons was ...     

黄石市夏季昼间大气PM10与PM2.5中有机碳、元素碳污染特征

2012年7月,对黄石市城区夏季昼间大气颗粒物PM10与PM2.5样品进行采集,并用热/光反射法(TOR)分析其中的有机碳(OC)、元素碳(EC).结果显示,新老城区PM10中OC平均含量分别为14.60μg·m-3和18.70μg·m-3,EC平均含量分别为4.70μg·m-3和11.02μg·m-3;PM2.5中OC平均含量分别为11.89μg·m-3和13.66μg·m-3,EC平均含量分别为2.28μg·m-3和4.96μg·m-3.研究结果表明,夏季昼间黄石市新老城区大气PM10与PM2.5中碳组分浓度变化趋势相同,且老城区大气PM10、PM2.5中的OC和EC含量普遍要比新城区高,且PM10中OC、EC在总碳(TC)的质量分数均高于在PM2.5中,说明黄石市老城区碳污染状况较新城区要严重,其夏季昼间大气粗颗粒物中碳的含量更高.通过对OC/EC及8个碳组分进行探讨,发现黄石市大气颗粒物中OC易形成二次污染,而EC排放以烟炱为主,夏季燃煤和机动车尾气是黄石碳污染的重要污染源,生物质燃烧也具有一定影响.