2013-2014年河南省PM2.5浓度及其来源模拟研究

随着城市化和工业化水平的逐渐提高,河南省的空气污染问题也日益严重.利用嵌套网格空气质量模式（NAQPMS）,数值模拟了2013年7月-2014年6月年河南省大气细颗粒物及其前体物（NO₂、SO₂、PM₁₀、PM_2.5）的地面浓度,并量化了其主要来源.结果表明：模式能够较好地再现污染物的时空演化特征.整体来讲,河南省PM_2.5的高值区集中在中部和北部地区,呈现冬季高、夏季低的特点.在线源解析模拟发现,河南省不同地区PM_2.5的来源有所不同,中西部地区主要来自于本地,而在东部和北部地市,来自周边省份的区域输送更为显著,其贡献达到40%～50%,且在PM_2.5浓度的高值区更为明显.就行业贡献而言,居民源、工业源和机动车排放是河南省PM_2.5浓度的主要来源,其浓度贡献分别为23.7 μg·m^-3（贡献比例24%,下同）、20.6 μg·m^-3（21%）和21.3 μg·m^-3（22%）,电厂、农牧业和地面扬尘的浓度贡献分别为7.0 μg·m^-3（7%）、8.7 μg·m^-3（9%）和17.8 μg·m^-3（18%）.受居民源影响最大的地区是河南中东部和北部地市,其贡献达到PM_2.5浓度的27%、27%和25%.工业源影响最大的地区集中在太行山南部地市,其浓度贡献为26.4 μg·m^-3（24%）,在其他地市的贡献为17%～23%.机动车对河南东部影响最为显著,其浓度贡献为22.9 μg·m^-3（24%）.电厂和农畜牧业对全省PM_2.5的贡献分布比较均匀,分别为6%～9%和8%～10%.分析不同浓度下的PM_2.5来源,发现工业源和扬尘贡献随PM_2.5浓度增加逐渐降低,而居民源和机动车排放的贡献则有所增加,在PM_2.5浓度高于100 μg·m^-3期间,达到22%和20%.     

2016年宁夏回族自治区PM2.5浓度时空分布特征

对2016年宁夏回族自治区大气中PM_2.5浓度的时空分布特征及其与其它空气质量指标和气象参数之间的相关性进行探讨。结果表明,宁夏回族自治区2016年PM_2.5日平均浓度为2.0~217.5 μg/m³;11月、12月、1月、2月PM_2.5月浓度均值（45.97~87.22 μg/m³）相对较高,6~9月的（19.01~38.03 μg/m³）相对较低;春、夏、秋、冬PM_2.5浓度分别为2.00~211.00 μg/m³、6.67~106.67 μg/m³、10.67~166.00 μg/m³和10.50~217.50 μg/m³;0：00~23：00,各城市PM_2.5小时浓度基本上表现出先下降、后上升、再下降、再上升的变化规律,通常上午9：00~10：00浓度值较高,下午15：00~16：00浓度值较低。银川市、石嘴山市、吴忠市、中卫市和固原市2016年PM_2.5日平均浓度 ≤ 75 μg/m³的天数分别为304 d、307 d、313 d、323 d和340 d,年达标率分别为83%、84%、86%、88%和93%。宁夏北部的石嘴山市、银川市的PM_2.5月浓度均值超过了南部的中卫市和固原市,表现出"北高南低"的趋势,其中固原市每月PM_2.5浓度均值均低于其他城市,表现出显著差异。PM_2.5浓度与CO、NO₂、SO₂、PM₁₀浓度、风速、气压、日照和相对湿度均呈显著或极显著正相关关系,与地表温度、气温和降水量呈极显著或显著负相关关系。可见,宁夏回族自治区大气PM_2.5浓度具有明显的时空变化特征,其浓度受气象因子的影响。     

夏季渤海NOx、O3、SO2和CO浓度观测特征

利用2000-08～2000-09渤海海上观测资料,初次揭示了渤海污染物浓度的时间变化特点,分析了光照、天气等因素对NO_x、O₃、SO₂和CO气体浓度的影响.SO₂浓度比较稳定,浓度平均值在0.006 mg·m^-3左右.O₃浓度变化主要受辐射影响.在弱天气形势下,CO和NO_x浓度分别在2.5～3.5 mg·m^-3.和0.1 mg·m^-3左右,台风天气会造成浓度在短时间内的剧烈增长.文中还简要说明了渤海大气污染与陆地污染的差异,评价了渤海夏季的空气质量.     

2006~2015年北京市不同地区O3浓度变化

对2006~2015年北京市定陵、官园、琉璃河和前门这4个站点的O₃连续监测数据进行分析,探讨其浓度水平、变化趋势、时间变化规律以及和前体物、气象要素的关系.结果表明,定陵站十年平均浓度水平最高（65.2 μg·m^-3）,其次为琉璃河（53.4 μg·m^-3）、官园（49.6 μg·m^-3）和前门（40.4 μg·m^-3）.定陵O₃浓度呈下降趋势［0.5 μg·（m³·a）^-1］,而官园［0.9 μg·（m³·a）^-1］、琉璃河［0.3 μg·（m³·a）^-1］和前门［0.3 μg·（m³·a）^-1］均呈上升趋势.从月变化来看,各站点O₃浓度最高值均出现在6~8月,出现频次最高的为7月（17次）,平均月均浓度为99.8 μg·m^-3;最低值均出现在11、12月和1、2月,出现频次最高的为1月（14次）,平均月均浓度为16.6 μg·m^-3.从日变化来看,近年来O₃浓度峰值出现的时间明显提前,近3年峰值均在15：00~16：00出现,提前了1~2 h.2015年定陵站O₃重污染天数达到11 d,比2013年增加了10 d,表明近年来夏季北京下风向山区的O₃重污染状况愈发严重.与前体物的相关性分析表明,定陵站O₃浓度与NO₂浓度呈正相关,其余站点两者浓度均呈负相关,暗示定陵站O₃生成的前体物控制区可能为NO₂控制区,而其他站点为VOCs控制区.与气象要素的相关性分析表明,O₃浓度与温度呈正相关关系,与湿度和气压呈负相关关系,温度对O₃浓度的影响最大,其次是气压和湿度.当日最高温度超过30℃,相对湿度介于30%至70%之间时,北京市O₃日最大8 h滑动平均浓度超过200 μg·m^-3的概率较高,空气质量级别会达到轻度至中度污染的级别.     

北京市大气颗粒物中多环芳烃(PAHs)污染特征

对北京市2003-09～2004-07的10个月空气中的TSP样品进行了连续采样,周期为1次/周.分析了15种3～7环的PAHs,其中以4～5环为主.∑PAHs浓度及BaP的最大值分别达到705 ng/m³和52 ng/m³;春夏秋冬4季∑PAHs的平均浓度分别为46 ng/m³,16 ng/m³,52 ng/m³,268 ng/m³;BaP的4季平均浓度分别为2.8ng/m³,0.23 ng/m³,3.3 ng/m³,16ng/m³;采暖期∑PAHs平均浓度为非采暖期的9.5倍.在所分析的3种气象条件中,降水能够明显降低PAHs的浓度;非采暖期的PAHs浓度随温度的升高而降低,采暖期的浓度与温度没有明显的相关性;采暖期风速水平的增加会导致PAHs浓度的下降,而非采暖期不同环数的PAHs和风速水平的关系各异,3环的PAHs浓度随风速水平增加而增加,4、5环的PAHs浓度变化不大,6、7环PAHs随风速水平的增加而浓度下降.     

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.     

邯郸市大气颗粒物污染特征的监测研究

使用振荡天平颗粒物在线监测仪连续监测了邯郸市PM₁₀和PM_2.5浓度,分析了2012年7月31日—12月2日4个月内PM₁₀、PM_2.5的浓度水平、时变规律和PM_2.5/PM₁₀的变化情况.结果表明,监测时段内PM₁₀和PM_2.5的日均浓度平均值分别为208.4 μg·m^-3和99.1 μg·m^-3,是国家二级标准的1.4倍和1.3倍;浓度超标的天数占总观测天数的61.6%和60.0%,其污染程度与北京、天津相当,属污染较严重的地区.PM_2.5/PM₁₀在19.3%~89.8%之间周期性波动,平均值为49.4%,接近北方城市的平均水平.PM₁₀和PM_2.5的浓度变化具有很好的正相关性;日均值在4个月中呈现明显的周期性变化和月际波动,10、11月的PM₁₀和PM_2.5浓度变化剧烈且大大高于8、9月份.PM₁₀和PM_2.5浓度一天中小时均值的变化呈同步的双峰型分布,最高值出现在9:00和20:00左右,最低值出现在15:00~17:00之间.本研究系统分析了夏秋季节邯郸市大气颗粒物污染状况,以期为当地颗粒物污染的控制提供科学依据.     

列车车厢内醛酮化合物的污染状况

建立了室内及公共场所空气中10种醛酮(甲醛、乙醛、丙烯醛、丙酮、丙醛、丁烯醛、丁醛、苯甲醛、环己酮、戊醛)的采集、前处理及分析方法,采样效率为92%～100%,回收率为91%～104%,检测限为0.26 ng/m³～0.82 ng/m³.调查评价了6辆列车车厢空气中醛酮的污染状况.结果表明,列车车厢空气中醛酮的总浓度为0.1591 mg/m³～0.2828 mg/m³,平均浓度为0.2330 mg/m³,其中甲醛、乙醛、丙酮的平均浓度分别为0.0922 mg/m³、0.0499 mg/m³、0.0580 mg/m³,占总平均浓度的42.6%、21.4%、24.9%.初步确定列车车厢空气中的醛酮化合物来自木制品和抽烟的混合源.乘客的醛酮吸入量约为0.043 mg/h～0.076 mg/h.     

沸石床多级生物膜焦化废水处理系统的NH+4-N去除稳定性研究

焦化废水处理中预处理蒸氨工艺不稳定容易引起生物处理出水NH⁺₄-N的波动,为了在有机物去除的同时提高生物系统对NH⁺₄-N的去除效果和稳定性,采用对NH⁺₄-N有良好吸附性能的天然斜发沸石为生物填料构建沸石床多级生物膜系统,考察了进水负荷对系统运行稳定性的影响、抗冲击负荷能力以及系统的功能分区和污染物迁移转化规律.结果表明,当系统进水NH⁺₄-N负荷≤0.21 kg/(m³·d)、COD负荷≤1.35　kg/(m³·d)时,出水NH⁺₄-N和COD的平均浓度分别为(2.2±1.2)mg/L和(228±60)mg/L,平均去除率分别达(99.1±0.5)%和(86.0±2.6)%.在低、高两次NH⁺₄-N冲击负荷［0.03　kg/(m³·d)和0.06　kg/(m³·d)］条件下,系统对NH⁺₄-N的平均去除率仍然分别高达99.0%和92.9%,高于对比系统的96.8%和89.3%,表现出良好的抗NH⁺₄-N冲击负荷性能与处理稳定性.系统好氧单元反应器沿程出现脱碳/硝化功能区(C/N区)和硝化功能区(N区),其中N区的NH⁺₄-N 降解速率为C/N区的2～8倍.系统进水中相对分子质量＜1×10³、 1×10³～1×10⁴、 ＞1×10⁴的TOC浓度分别为227.6、104.8和35.0 mg/L,处理出水中的TOC浓度分别为31.2、 22.9和31.5 mg/L,其中相对分子质量＜1×10³和1×10³～1×10⁴这2个范围的有机物降解良好,出水残余物质主要为相对分子质量＞1×10³的有机物.     

膜接触器分离混合气中二氧化碳的研究

研究了聚丙烯纤维微孔膜(HFPPM)膜接触器分离CO₂/N₂混合气中CO₂技术,考察了吸收剂的种类、HFPPM的透气率和流程等因素对CO₂分离效率的影响.结果表明,液相中传质在分离过程中占主导作用;3种吸收剂的性能依次为单乙醇胺(MEA)＞NaOH＞二乙醇胺(DEA)以浓度2.5 mol·L^-1、流速40～160 L·h^-1的MEA水溶液处理浓度20%、流速0.5～1.0 m³·h^-1的CO₂/N₂混合气时,CO₂的脱除率为95%～99.5%,CO₂的传质系数为4.5～6.8×10^-4m·s^-1;透气率大的膜组件传质系数大,腔流程中CO₂的脱除率比壳流程高30%以上.     

西安市大气中二元羧酸有机气溶胶组成及来源

为研究西安市冬季大气PM10中二元羧酸类有机气溶胶的组成和来源,采集了西安市2009年1~2月份的PM10样品,并利用GC/MS对样品中二元羧酸进行了化学表征.结果表明:西安市冬季大气中二元羧酸总浓度为(1597±725)ng/m3,其中草酸浓度最高[(1162±570)ng/m3],其次是邻苯二甲酸[(196±82)ng/m3]、丁二酸[(98±71)ng/m3]和丙二酸[(58±45)ng/m3].西安市二元羧酸浓度高于北京、南京、广州、香港等城市14%~350%,表明其污染严重,其中草酸相对含量远高于国内其他城市,显示西安市冬季大气气溶胶更为老化.C3/C4, C6/C9和Ph/C9比值及其相关性进一步表明二元羧酸主要来自光化学氧化.通过对水溶性有机碳(WSOC), 有机碳(OC), 元素碳(EC), 二次有机碳(SOC)的分析,发现WSOC主要来自于二次有机碳(SOC)的形成.另外,温度升高,相对湿度增加,导致春节后尽管燃煤排放污染物减少,但二元羧酸浓度并无降低,而相对含量较节前却显著增加.     

Distribution and sources of solvent extractable organic compounds in PM2:5 during 2007 Chinese Spring Festival in Beijing

The solvent extractable organic compounds (SEOC), including n-alkanes, polycylic aromatic hydrocarbons, fatty acids, anddicarboxylic acids in PM2.5 during the 2007 Chinese Spring Festival in Beijing, were measured via gas chromatography-massspectrometry for determining the characteristics and sources of these organic pollutants. The concentrations of total n-alkanes, PAHs,and organic acids before Chinese Spring Festival Eve (1025.5, 95.9, and 543.3 ng/m3, respectively) were higher than those after (536.6,58...     

厦门城区大气颗粒物PM10中有机酸源谱特征分析

对厦门城区大气颗粒物PM10中有机酸的可能来源,如烹调油烟、生物质燃烧颗粒、汽车尾气和土壤/路面扬尘等4种不同排放源,采用再悬浮混合箱得到PM10样品.采用BF3/正丁醇衍生-GC/MS分析方法,测定了包括二元羧酸、脂肪酸和芳香酸共15种有机酸.结果表明,烹调油烟中有机酸的含量远高于其它颗粒物,最高可达53%,其中亚油酸和油酸的含量最高,为24%±14%;而汽车尾气颗粒物中乙二酸的含量最高,其次为邻苯二甲酸Ph;汽油燃烧颗粒物中己二酸与壬二酸的比值显著高于其它样品,可用于环境大气中二元羧酸的人为和生物来源的定性判断.除发电机排放样品外,其它样品中丙二酸与丁二酸的比值(0.07～0.44)远低于环境样品中该比值范围(0.61～3.93),表明丙二酸与丁二酸的比值可用于环境大气中二元羧酸的一次/二次来源的定性判断.     

秦皇岛市大气PM2.5中一元羧酸的污染特征及来源分析

大气细颗粒物中有机物含量占20%~80%,部分有机物除具有较强的毒性外,还具有较强吸湿性,影响大气环境质量.因此,为充分研究细颗粒物中一元羧酸的来源及其对大气环境的影响,于2020年在秦皇岛市区（海港区站点）和工业园区（昌黎站点）采集细颗粒物,经预处理的样品用三氟化硼-甲醇（BF₃-CH₃OH）衍生化试剂衍生后,采用气相色谱质谱联用（GC-MS）的方法对PM_2.5中的一元羧酸进行测定,一共检测到17种一元羧酸（碳数分布在10~24之间）.结果表明:①PM_2.5浓度的季节性变化呈冬季>秋季>春季>夏季的特征,且工业园区（昌黎站点）PM_2.5浓度为21.40~112.41 μg/m3,高于市区（海港区站点为9.01~104.88 μg/m3）.②两个采样点一元羧酸浓度的季节性变化特征并不明显,海港区站点、昌黎站点一元羧酸的年均浓度分别为873.91、895.22 ng/m3.③两个站点碳数小于22的一元羧酸浓度均表现出明显的偶数碳优势,海港区站点、昌黎站点浓度最高的一元羧酸均为棕榈酸（C₁₆）,年均浓度分别为512.86、514.34 ng/m3;其次是硬脂酸（C₁₈）,年均浓度分别为270.06、268.17 ng/m3.两站点各季节C₁₆和C₁₈分别占一元羧酸总浓度的48.83%~66.40%和22.81%~36.96%.一元羧酸的碳优势指数（CPI）与植物贡献的一元羧酸（碳数≥ 22）总浓度呈负相关.④根据碳数分布规律、∑C _{≥ 22}/∑C _{< 22}（碳数大于等于22的一元羧酸与碳数小于22的一元羧酸浓度的比值）、C₁₈/C₁₆（硬脂酸和棕榈酸浓度的比值）、CPI值以及C_18:1/C₁₈（油酸与硬脂酸浓度的比值）来初步判断一元羧酸的来源及其对大气环境的影响,发现秦皇岛市两个站点夏季大气氧化性最强（市区大气氧化性较工业园区强）,春、秋两季大气氧化性较弱,尤其是工业园区春季大气氧化性最弱,其一元羧酸主要来自本地源;燃煤、机动车尾气排放、道路扬尘以及肉类烹饪是大气PM_2.5中一元羧酸的主要来源;植物源对一元羧酸浓度的贡献较小.研究显示,秦皇岛市两个站点一元羧酸浓度的季节性变化并不显著,燃煤、机动车排放、道路扬尘及肉类烹饪对一元羧酸贡献较大.      

南京市大气气溶胶中二元羧酸昼夜变化研究

2002年3月14-19日在南京大学校园内进行了为期1周的采样,用以研究大气气溶胶PM_2.5中的低分子量(C₂～C₁₀)二元羧酸的昼夜变化规律.结果表明,南京市大气气溶胶中二元羧酸的夜间质量浓度(平均为460ng/m3)普遍高于相应的白天质量浓度(平均为350 ng/m3).草酸是含量最高的二元羧酸,其次是丁二酸与丙二酸,这3种二元羧酸占所检测到的水溶性有机酸总量的89%.由C3/C4(ρ(丙二酸)/ρ(丁二酸))(平均为1.00)可以判断采样期间气溶胶中有机酸主要来源于大气的光化学氧化反应,从C6/C9(ρ(己二酸)/ρ(壬二酸))(平均为0.88)可以认为生物源是有机酸的一个重要来源.      

北京大气颗粒物中一元羧酸的季节变化和来源分析

通过膜采样溶剂提取、衍生化GC/MS分析,对2006年9月~2007年8月间北京大气PM10和PM2.5中的一元羧酸进行了观测研究.结果表明,可检出C10~C30的烷酸以及油酸、亚油酸和桐油酸3种烯酸,其中含量最高的是C16和C18 2种烷酸.PM10中,一元羧酸总浓度为61.7~1652.3ng/m3,年平均为426.2ng/m3;PM2.5中,一元羧酸总浓度为34.5~992.1ng/m3,年平均为319.6ng/m3.75%的一元羧酸分布在细粒子中,且冬、春季浓度明显高于夏、秋季.春、夏、秋、冬4个季节PM10中一元羧酸浓度分别为(625.1±403.8), (200.0±95.3), (263.0±201.1), (659.9±433.5)ng/m3; PM2.5中一元羧酸浓度为(431.7±211.0), (194.4±95.8), (207.9±160.8), (463.6±262.1)ng/m3.源解析显示,燃煤排放是冬季最主要的人为污染源;机动车排放则在其他季节贡献最大.     

催化剂Ru/ZrO2-CeO2催化湿式氧化苯酚

催化剂Ru/ZrO₂-CeO₂催化湿式氧化苯酚的过程表明,Ru/ZrO₂-CeO₂可以显著提高COD和苯酚去除效果,当反应温度为170℃,压力为3 MPa,反应120 min后,COD和苯酚的去除率分别达到了99％和100％.试验还考察了不同反应条件对苯酚溶液COD去除的影响,并获得了最优的反应条件：温度为170℃,压力为3 MPa,催化剂的投加量为5　g/Ｌ,搅拌速度为500 r/min.通过对中间产物的分析,本研究提出了催化湿式氧化苯酚的简单路径图,认为苯酚首先被氧化成小分子有机酸,接着小分子有机酸被氧化成二氧化碳和水.前一个过程是快速反应,后一个过程中的乙酸氧化是慢速过程,需要在高温下才能完成.乙酸的氧化主要是自由基攻击α碳上的C—H键,先生成甲酸,并最终生成二氧化碳和水.     

北京市大气气溶胶PM2.5中极性有机化合物的测定

提出了用GC-MS分析大气细粒子中极性有机化合物的测定方法,给出了2类衍生化反应的最佳条件.标准物质工作曲线相关系数在0.995～1.000之间,仪器精密度为1%～10%,标准物质的标准偏差为3%～20%,实际样品的标准偏差为3%～17%,仪器定量限为0.1～4.0 ng·μL^-1.实测了北京市夏、秋、冬3季大气细粒子样品,定量极性有机化合物42种,其中一元羧酸30种、二元羧酸5种、无水单糖3种、甾醇类3种和苯甲酸,并对这些化合物的可能来源进行了探讨.     

北京市大气气溶胶中含氧有机化合物的研究

采用超声萃取、硅胶-氧化铝柱层析分离、气相色谱/质谱联用技术,对北京大气PM10颗粒物中含氧有机化合物进行了鉴定和分析。根据其质量色谱图和特征碎片离子、标准谱库和保留指数,鉴定出酞酸酯、正脂肪醇、正脂肪酸、甾醇、左旋葡聚糖等系列化合物。用内标法进行定量,酞酸酯、左旋葡聚糖、β-谷甾醇、胆甾醇等的浓度分别为545.96～772.46ng/m3、56.98～190.23ng/m3、5.95～16.74ng/m3、2.27～4.52ng/m3,说明北京市大气气溶胶中含氧有机化合物的污染比较严重。左旋葡聚糖、β-谷甾醇季节性变化规律表明,生物质燃烧源对北京的大气污染有一定的影响,且秋季的影响最大。     

华南背景山区云中草酸的形成机制及影响因素

草酸(C₂)是大气颗粒物中有机物的重要组成部分,现有研究推测草酸主要来源于云中液相反应,然而,关于其云中形成机制的研究较少. 本文系统分析对比了华南背景山区的云水和云间隙颗粒物中二羧酸类物质,包括直链饱和二羧酸(C₂~C₉)、支链饱和二羧酸(iC₄~iC₆)、不饱和二羧酸〔马来酸(M)、富马酸(F)、柠康酸(mM)〕以及多官能团羧酸〔苹果酸(hC₄)、丙酮酸(Pyr)和乙醛酸(ωC₂)〕的浓度分布. 利用随机森林和多元线性回归方法进一步定量评估了草酸前体物、温度及云水性质(云水中液态水含量、pH、化学组成)对云水中草酸形成的影响. 结果表明:①云水和云间隙颗粒物中草酸的平均浓度分别为431 μg/L和27.28 ng/m3,分别占直链饱和二羧酸浓度的78.9%和70.0%,占水溶性有机碳浓度的2.4%和1.1%. ②云水中C₂/总二羧酸类物质(浓度比)与二羧酸类物质浓度比〔如C₂/(C₃~C₉)、C₂/(iC₄~iC₆)、C₂/(hC₄+Pyr+ωC₂)和C₂/(M+F+mM)〕均呈显著正相关(R2为0.47~0.76, P均小于0.01),表明C₃~C₉、iC₄~iC₆、hC₄+Pyr+ωC₂和M+F+mM可能是云水中草酸形成的重要前体物. ③前体物对云水中草酸浓度变化贡献最大,贡献率为79%,其中hC₄+Pyr+ωC₂是最重要的前体物;其次是云水性质,贡献率为20%;温度的贡献率为1%. 研究显示,云中过程是草酸形成的重要途径,其形成过程受前体物、云水性质和温度等因素的影响.