中国大气细颗粒物的污染特征
济南市大气PM2.5污染特征、来源解析及其对能见度的影响
济南市大气PM2.5污染特征、来源解析及其对能见度的影响济南市大气PM2.5污染特征、来源解析及其对能见度的影响一、引言随着城市化进程的推进，大气污染问题日益凸显，其中PM2.5污染是一种重要的环境问题。
PM2.5是指大气中直径小于等于2.5微米的颗粒物，对人体健康和环境造成了严重的危害。
特别是对于能见度，PM2.5的存在与浓度直接相关。
本文将重点探讨济南市大气PM2.5污染的特征、来源解析及其对能见度的影响。
二、济南市大气PM2.5污染特征济南市位于中国东部，是山东省的省会城市。
由于城市化进程快速，工业发展迅速，大气污染问题严重。
济南市的PM2.5污染主要表现为以下特征：1. 浓度高：济南市PM2.5的平均浓度超过了国家空气质量标准限值。
尤其是在冬季和秋季，PM2.5污染更加严重，空气质量指数常常超过严重污染的级别。
2. 季节性差异：济南市的PM2.5浓度在不同季节间存在差异。
冬季和秋季的PM2.5浓度较高，而夏季和春季相对较低。
这与季节性能量消耗变化、气象因素等有关。
3. 区域性质：济南市大气PM2.5污染受到区域性气象条件的影响。
大气稳定度高、逆温层形成时，PM2.5的累积和扩散受到限制，污染物在地面积聚，导致PM2.5浓度升高。
三、济南市大气PM2.5污染来源解析济南市大气PM2.5污染的来源复杂多样，主要包括工业排放、交通尾气、燃煤和扬尘等等。
以下是济南市大气PM2.5污染主要来源的解析：1. 工业排放：济南市工业发展迅速，工业排放是PM2.5的主要来源之一。
大量的工业废气、烟尘和化学废气中的颗粒物都会直接释放到大气中，成为PM2.5的重要组成部分。
2. 交通尾气：随着汽车保有量的增加，交通尾气成为济南市大气PM2.5污染的重要来源之一。
车辆的尾气中含有大量的颗粒物和污染物，特别是柴油车的排放更加严重。
3. 燃煤：燃煤是济南市冬季PM2.5污染的主要原因之一。
农村地区和一些老旧小区仍在使用燃煤取暖，燃煤排放的颗粒物成为城市PM2.5污染的重要贡献源。
大气环境污染的空间分布特征分析
大气环境污染的空间分布特征分析大气环境质量是人类健康和可持续发展的重要指标。
然而，近年来，中国的大气污染严重威胁人们的身体健康和生态环境的可持续发展。
大气污染并非均匀地分布在全国各地，而是呈现出一定的空间分布特征，本文将从多个角度分析大气环境污染的空间分布特征。
一、PM2.5污染的空间分布特征PM2.5，即细颗粒物，是空气中直径小于等于2.5微米的颗粒物，也是大气污染中最为严重的一种。
据中国环境监测总站发布的数据，东部发达地区的PM2.5浓度普遍高于西部地区。
例如，北京、天津等城市的PM2.5浓度连续多年都高于千分之五的标准。
此外，河南、山东、江苏等省份的细颗粒物浓度也较高。
二、二氧化硫和氮氧化物的空间分布特征二氧化硫和氮氧化物是大气污染的重要组成部分。
它们可以形成酸雨和雾霾，对环境和健康造成极大的危害。
据监测数据显示，华北、华东等地的二氧化硫和氮氧化物排放量最大。
以煤为主要燃料的能源结构导致了这种现象。
例如，北京、天津、山西等省份的二氧化硫和氮氧化物排放量均较高。
相比之下，西部和南部地区的二氧化硫和氮氧化物排放量相对较低。
三、城市化进程对大气污染的影响城市化进程的加速意味着更多的人口和交通，这也使得大气污染问题更加突出。
随着城市化进程的加快，城市人口规模持续扩大，机动车数量不断增加，工业用地、商业用地、住宅用地等各类城市用地的增多，也让大气污染的问题更为严重。
而城市发展的不平衡性也加剧了大气污染的空间分布特征。
例如，北京、上海等大城市大气污染问题比较突出，而一些中小城市则相对较少。
四、气象环境对大气污染的影响气象环境也是影响大气污染的重要因素之一。
例如，天气稳定，低层大气逆温，还有污染物的排放量都会影响大气污染的分布。
例如，位于山谷中的城市大气污染情况较为严重，因为污染物难以扩散。
相比之下，平原地区的大气污染相对较少。
综上所述，大气污染的空间分布特征复杂多样，涉及煤炭、交通、气象、城市化进程等多个方面。
我国大气污染物特征
我国大气污染物特征大气污染是指空气中悬浮颗粒物、有害气体和其他污染物的浓度超过了环境容忍程度的现象。
我国作为全球最大的人口大国，也面临着严重的大气污染问题。
提高公众对中国大气污染特征的了解，对于制定和推行相应的控制措施至关重要。
首先，我国大气污染物特征之一是颗粒物浓度高。
细颗粒物（PM2.5）和可吸入颗粒物（PM10）是两种常见的大气污染物。
燃煤、工业排放和机动车尾气是主要的颗粒物排放源。
这些颗粒物具有小粒径，可在空气中悬浮较长时间，对人体健康造成严重威胁。
据统计，中国大部分城市的PM2.5浓度远高于世界卫生组织标准，严重影响着社会经济发展和公众的生活质量。
其次，我国大气污染物特征之二是有害气体排放量大。
二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）和臭氧（O3）是主要的有害气体。
工业和交通尾气是主要的产生源，这些有害气体会对大气环境造成严重污染。
SO2和NO2是常见的酸性气体，会导致酸雨形成，对土壤、水源和植被造成损害。
臭氧则是典型的光化学污染物，对呼吸系统和植物生长产生不利影响。
长期暴露于这些有害气体中，会导致呼吸系统疾病的增加。
此外，我国大气污染物特征之三是区域间的传输和扩散。
大气污染不受地理和政治边界的限制，不仅污染源和受污染区域之间有很长的距离，而且空气中的污染物可以通过风的传递迅速扩散到其他区域。
在中国，东部沿海地区和大城市一直是高污染物浓度的主要区域。
然而，由于污染物的传输和扩散，中西部地区也面临着严重的污染问题。
这种区域间的传输和扩散不仅使大气污染问题成为全国性的挑战，还需要跨区域合作来解决。
为了改善我国的大气环境质量，政府已经采取了一系列的措施。
例如，实施大规模的污染防治行动计划，加强对重点污染物的控制和监测，推广清洁能源和高效节能技术，加强环境法律和监管的执行等。
这些措施的实施已经取得了一些成效，但仍然需要进一步努力。
总之，我国的大气污染问题十分严重，其特征主要表现为高颗粒物浓度、大量有害气体排放和区域间的传输和扩散。
上海市提篮桥地区大气PM2.5污染特征分析
上海市提篮桥地区大气PM2.5污染特征分析大气细颗粒物（PM2.5）是指空气动力学等效直径<2.5μm的空气污染物。
是由直接排入空气中的一次微粒和空气中的气态污染物通过化学转化生成的二次微粒组成。
PM2.5表面积相对较大且大气悬浮时间长，可吸附大量重金属、无机物、多环芳烃类有机物、甲醛、二氧化硫、二氧化氮等有害气体。
这些有毒有害物质可引起呼吸系统和心血管等系统的疾病。
本研究选择交通主干道附近为监测点，对大气PM2.5污染特征进行分析，以期为深入研究提供参考。
1材料与方法1.1材料PM2.5采样装置为TH-1 000 CⅡ智能大容量空气总悬浮颗粒物无碳刷采样器（武汉天虹公司产品），流量为1.05 m3/min，采用石英滤膜进行样品收集。
采样后滤膜用干燥器平衡24 h称重，计算PM2.5日平均质量浓度。
1.2方法1.3统计学分析采用SPSS 21.0统计软件进行分析，数据使用几何平均数，相关分析时原始数据先排秩，再做秩相关分析，检验水准α=0.05。
2结果2.1 PM2.5质量浓度2.3 PM2.5质量浓度季节分布将数据按季节划分，结果表明，春、夏、秋3个季节PM2.5质量浓度与二氧化氮呈正相关，秩相关系数分别为0.471、0.474、0.493，P＜0.05。
冬季PM2.5质量浓度与二氧化氮无明显相关。
春、夏、秋、冬4个季节PM2，质量浓度与氮氧化物均无明显相关。
见表2。
3讨论研究结果表明，该监测点大气细颗粒物平均值为0.054 mg/m3。
同时PM2.5污染具有较明显的季节特征，冬、春季PM2.5质量浓度高于夏、秋季节，这与以往研究结果类似。
研究同时发现，PM2.5质量浓度与二氧化氮浓度呈正相关，与氮氧化物浓度可能呈正相关，与二氧化硫浓度无明显相关。
有研究认为，硫酸根离子、硝酸根离子主要来源于机动车尾气，还有部分来源于燃料高温燃烧排放。
结合本研究结果认为，控制交通主干道的机动车流量是降低细颗粒物浓度的有效措施。
关中地区秋冬季细颗粒物污染特征及来源解析
关中地区秋冬季细颗粒物污染特征及来源解析关中地区秋冬季细颗粒物污染特征及来源解析随着工业化和城市化进程的加快，我国大气污染问题日益突显。
细颗粒物（PM2.5）是空气污染中最为严重和普遍的问题之一，对人体健康和环境造成严重影响。
在中国的大气污染形势中，关中地区的秋冬季细颗粒物污染呈现出独特的特征。
1. 污染特征关中地区是中国西北地区四大平原之一，地势平坦，气候干旱，且位置处于山脉的边缘地带，容易造成空气污染物的累积和困扰。
在秋冬季，关中地区的细颗粒物污染程度普遍较高。
主要表现为以下几个特征：首先，关中地区的PM2.5浓度较高，且呈现出明显的季节性差异。
根据监测数据，关中地区的PM2.5浓度在秋冬季节一般高于春夏季节，尤其是在冬季最为严重。
这主要是由于气候条件和污染排放物的影响所致。
秋冬季气温低、风速较小，有利于污染物的积聚与扩散不畅，进而导致PM2.5浓度的升高。
其次，关中地区的污染物组成复杂多样。
PM2.5主要由多种化学物质组成，包括碳氢化合物、硫化物、氮化物、颗粒物、有机物等。
其中，燃煤、机动车尾气、工业废气等是关中地区主要的污染源。
受到这些污染源的影响，关中地区的PM2.5中常含有高浓度的二氧化硫、氮氧化物以及挥发性有机物等。
最后，关中地区的PM2.5污染具有较长的传输距离。
由于气流的作用，关中地区的PM2.5不仅仅影响本地区，还能在空气传输的作用下扩散到周边地区。
这就意味着关中地区的细颗粒物污染会对其他地区甚至整个中西部地区的空气质量造成影响。
2. 污染来源解析细颗粒物污染的形成，一方面与大气中的自然源有关，如风尘、植物花粉等；另一方面与人类活动紧密相关。
关中地区秋冬季细颗粒物污染的来源主要可以归结为以下几个方面：首先，燃煤是导致关中地区细颗粒物污染的主要原因之一。
作为一个重要的工业基地和能源消耗大户，关中地区大量使用煤炭作为能源来源。
燃煤排放的废气和烟尘中含有大量的PM2.5颗粒物，特别是含硫煤炭燃烧产生的二氧化硫等污染物。
兰州大气细颗粒物和臭氧的污染特征、形成机制及相互作用
兰州大气细颗粒物和臭氧的污染特征、形成机制及相互作用兰州大气细颗粒物和臭氧的污染特征、形成机制及相互作用近年来，兰州地区的大气质量问题受到广泛关注。
其中，细颗粒物（PM2.5）和臭氧（O3）是主要的大气污染物。
本文将探讨兰州地区PM2.5和O3的污染特征、形成机制以及二者之间的相互作用。
首先，兰州地区的大气污染特征表现为高浓度的PM2.5和O3。
根据监测数据，兰州市大部分时间内PM2.5浓度超过国家标准限值，而O3浓度则存在较高水平的潜在风险。
这种高浓度的PM2.5和O3主要集中在冬季和夏季。
其次，PM2.5和O3的形成机制在兰州地区存在一定差异。
PM2.5的主要来源是燃煤和机动车尾气排放，以及城市扬尘等。
兰州地区是煤炭消费大市，大量的燃煤排放成为PM2.5的主要来源。
此外，机动车数量增加也导致了尾气排放的增加。
夏季气象条件的不利对流、长距离输送和局地循环等，也可导致大气污染物的积累，进而形成高浓度的PM2.5。
O3的形成机制主要涉及光化学反应。
兰州地区夏季气象条件的不利对流和高温高湿的气候特征，为O3的形成创造了有利条件。
原始排放物质中的氮氧化合物（NOx）和非甲烷挥发性有机物（NMVOCs）通过光化学反应生成O3。
其中，燃煤、汽车尾气和工业活动是NOx和NMVOCs的主要来源。
PM2.5和O3之间存在一定的相互作用关系。
一方面，O3的存在会加剧PM2.5的形成与积累。
O3可以通过光化学反应将PM2.5前体物质转化为细颗粒物。
另一方面，细颗粒物的存在会影响O3的生成和光解反应。
细颗粒物可以吸附或反应氮氧化合物和有机物，从而降低O3的生成效率。
为了解决兰州地区大气污染问题，应综合考虑PM2.5和O3的形成机制及其相互作用。
首先，要加强大气污染源的管控，减少燃煤排放量和机动车尾气排放量。
其次，需要改善兰州地区的城市规划和交通运输体系，减少城市扬尘和交通拥堵对大气污染的影响。
此外，还需要加强大气污染物的监测和预报，及时采取相应的措施来应对高浓度的污染事件。
我国大气污染物特征
我国大气污染物特征近年来，我国大气污染问题日益凸显，对环境和人民健康造成了严重威胁。
了解我国大气污染物的特征对于制定有效的减排措施至关重要。
本文将介绍我国大气污染物的主要特征及其对环境和健康的影响。
一、颗粒物（PM2.5和PM10）颗粒物是大气中悬浮的固体和液体颗粒，主要包括PM2.5和PM10。
PM2.5是指直径小于等于2.5微米的颗粒物，而PM10则指直径小于等于10微米的颗粒物。
这些颗粒物主要来源于燃煤、工业生产、机动车尾气等。
它们具有较长的停留时间，可以在空气中长距离传输。
颗粒物对呼吸系统和心血管系统有着严重的损害作用，特别是PM2.5更容易进入人体深部，危害更大。
二、二氧化硫（SO2）和氮氧化物（NOx）SO2和NOx是主要的酸性气体污染物，它们产生于燃煤、石油和天然气的燃烧过程中。
SO2和NOx在大气中与水蒸气和其他颗粒污染物反应形成硫酸盐和硝酸盐，组成细颗粒物，同时形成酸雨。
SO2和NOx的排放对人体健康和环境造成严重危害，导致呼吸系统疾病增加、植被受损、土壤酸化等。
三、挥发性有机物（VOCs）VOCs主要包括苯、甲醛、二甲苯等多种有机化合物，它们来源于石油化工、油漆、溶剂和汽车排放等。
VOCs的挥发性强，易于通过蒸发进入大气中。
VOCs是臭氧和细颗粒物的前体物质，在大气中参与化学反应，形成臭氧和细颗粒物。
臭氧对人体健康有害，会引起呼吸系统疾病和免疫系统紊乱。
四、重金属和有机污染物重金属污染物主要包括铅、汞、镉等。
它们来自于燃煤、燃油、冶炼工业废气排放和废水排放。
重金属对环境和健康有毒性和累积性，会积累在食物链中对人体造成慢性中毒。
有机污染物包括多环芳烃（PAHs）、多氯联苯（PCBs）等，它们来自于石化、染料、印染等工业。
这些有机污染物具有强大的毒性，对人体神经系统、免疫系统和生殖系统造成严重影响。
总之，我国大气污染物的特征十分复杂，涉及颗粒物、酸性气体、有机污染物和重金属等。
这些污染物的排放主要来自于工业化、能源消耗和交通运输等活动。
《2024年济南市大气PM2.5污染特征、来源解析及其对能见度的影响》范文
《济南市大气PM2.5污染特征、来源解析及其对能见度的影响》篇一一、引言随着工业化和城市化的快速发展，大气污染问题日益严重，尤其是细颗粒物（PM2.5）污染。
PM2.5因其粒径小、易滞留于肺部甚至进入血液循环，对人体健康造成严重影响。
济南市作为山东省的省会城市，近年来也面临着严重的PM2.5污染问题。
本文旨在分析济南市大气PM2.5污染特征、来源解析及其对能见度的影响，以期为城市大气污染治理提供科学依据。
二、济南市大气PM2.5污染特征1. PM2.5浓度水平根据近年的监测数据，济南市大气中PM2.5浓度普遍较高，尤其在冬季采暖期更为明显。
这主要与工业排放、交通尾气、建筑扬尘等因素有关。
2. 时间分布特征PM2.5浓度在一天内的分布呈现明显的双峰特征，早晚高峰时段浓度较高。
在季节分布上，冬季和春季的PM2.5浓度高于夏季和秋季。
3. 空间分布特征济南市PM2.5的空间分布呈现出明显的区域性特征，工业区和交通干线附近的PM2.5浓度较高。
三、PM2.5来源解析1. 工业排放工业生产过程中的燃料燃烧和粉尘排放是PM2.5的主要来源之一。
济南市的部分重工业区排放的污染物对PM2.5浓度贡献较大。
2. 交通尾气机动车尾气排放是城市PM2.5的重要来源，尤其是柴油车排放的颗粒物对PM2.5浓度的贡献不可忽视。
3. 建筑扬尘建筑施工过程中的扬尘也是PM2.5的重要来源，尤其在风力较大的天气条件下，扬尘对PM2.5浓度的贡献更为显著。
四、PM2.5对能见度的影响PM2.5对能见度的影响主要表现在降低大气透明度，使能见距离减小。
高浓度的PM2.5会吸收和散射太阳光，降低空气的透明度，导致能见度降低。
此外，PM2.5还会影响空气中的湿度、温度等气象因素，进一步影响能见度。
在济南市等大气污染较严重的地区，PM2.5对能见度的影响尤为显著。
五、结论与建议通过对济南市大气PM2.5污染特征、来源解析及其对能见度的影响的分析，可以看出济南市面临着严重的PM2.5污染问题。
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SO2
NOx
VOC
NH3
BC
全球PM2.5浓度分布: 2001-2006
van Donkelaar et al., Environmental Health Perspectives 2010 /topics/earth/features/health-sapping.html
Frequency
SOA/OA：冬季高达~40%；冬季天然源排放和温湿度等因素均不利于SOA生成， 北方冬季如此高比例的SOA说明人为源排放的前体物已形成相当大的反应驱动力
Chemosphere 2005; Wang et al., 2003, Atmos. Environ.
北京PM2.5中的WSOC
Atmos. Chem. Phys., 2011, 11, 5207-5219
北京PM2.5 化学组成的季节/年际变化
100% 90% 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
Fractions in identified PM 2.5 mass
Significant increases of primary emissions of aerosols in East of China during 1990-2005
Lei et al.，ACP, 2011
Air pollutants mainly concentrate in the city-clusters
WSOC与估算的SOA表现出 较强的相关性，说明WSOC 的来源以二次为主。 WSOC的吸收光谱呈现棕色 碳的特征。
北京WSOC的吸收效 率 (0.7~1.8 m2/g) 远高于美国的观测结 果 (0.3~0.7 m2/g)。
Atmos. Environ., 2011, 2060-2066. Atmos. Chem. Phys., 2011, 11479-11510.
300
0 0
系列2 SOA 系列2 颗粒物和气溶胶 系列1 系列1
1600
Claeys 等 Kalberer 等
1200
颗粒物和气溶胶
200 800 100 400
SO A
0 0
Meskhidze和 Nenes
Robinson 等 Paulot 等 Jimenez等
Science， 2006
Science， 2007 Science， 2009
中国大气细颗粒物的污染特征
贺克斌 杨复沫 段凤魁 程远 张强 赵晴 杜祯宇 郑光洁 马永亮 清华大学环境学院
第18届大气环境科学与技术大会 2011.12.04 杭州
提纲
一、背景
二、PM2.5浓度的时空变化 三、PM2.5的化学组成特征 四、政策启示
PM2.5：来源、形成与影响
大气化学反应
健康
NO hv
1月
7月
10 m/s
地面风场
北京PM2.5 /PM10浓度及其比值的年际变化：2000-2008
180 160 140 120 100 80 60 40 20 0
CGZ PM2.5/PM10 TH PM10 MY
1.00 0.90 0.80 0.70 0.60 0.50 0.40 0.30 0.20 0.10 0.00
刊物 Science， 1997 Nature， 2000
00 00
SOA的研究日趋活跃，其观测 手段不断进步，对其前体物和 生成路径的认识也不断深入。
颗粒物和气溶胶 颗粒物和气溶胶
Odum 等 Lewis 等 Jang 等
00 00
Science， 2002
Science， 2004 Science， 2004
PM2.5 /PM10浓度比 PM2.5/PM10
中纬度地PM2.5浓度周期性变化规律
锯齿形污染过程 基本特征
700 600 500
化学组成
800
定量新方法
500 400
PM2.5 （μg m-3）
I
II
III
IV
V
600
浓度( μg m-3)
400 300 200 100 0 312
PM2.5 PM10
北京PM2.5中的SOA
30
; October
人为源
天然源
Frequency
15 10 5 0 1 2 3 OC/EC
30
4
5
6
OC/EC冬季
25 20
November
15 10 5 0 1 2 3 OC/EC 4 5 6
VOC（人为） + VOC （天然）+ OH --->Orgainic PM SOA
富 NH 富NH44+
+
重庆
Y=0.65X+9.9 R =0.70
2
高酸度
低酸度
-
高酸度
低酸度
-300
-200
-100
0
100
200
300
400
500
(NH4+)Excess/ nmol m-3
Atmos. Chem. Phys. 2009: 5131-5153，2010: 2615-2630； Sci.Total Environ. 2006：264-275
中国PM2.5 /PM10浓度水平
100 µg/m3
PM2.5浓度随地理位置变化较大，通常北方高于南方地区，西部高于东部；在各 区域冬季浓度通常较高。 PM2.5浓度普遍处于较高的水平，在一些城市甚至超过了PM10的年均浓度标准。 在远离人为活动的森林和沿海地区PM2.5浓度相对较低。
浓度（ μg m-3）
SNA SNA
PM10 PM10
日变化 日变化： 局地 局地
H
K
300 I
400
200 G 100 F E 0 B 46 15
200
周变化： 周变化区域 区域
0
315 318 321 324 327 330 333 336 339
J 50 19 51 20
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
污 染 源 排 放
RO2, HO2 VOCs
OH
NO2 O3 SO2 H2SO4
H2O2
灰霾
N2O5
HNO3 NO3一次颗粒物
…
NH 3
二次有机颗粒物
酸雨
SO4 NH4
+
2
SOA
气候
二次无机颗粒物
(如BC）
SNA
棕色云
China has abundant emissions of the primary air pollutants in the global scale
11
DOY（2003年）
日期（2004年10月）
45 14
A
C D 47 16
48 17
49 18
日期（2004年2月）
为期一周、慢升突降
二次无机成分是锯齿 型基线的主导成分
区域源贡献
发现中纬度地区大气颗粒物质量浓度变化的周期性规律； 提出大气颗粒物“锯齿形污染过程”新概念，锯齿型基线是二次无机成分 建立基于积分面积比的定量识别区域来源的新方法。
3 Concentrations (µ m-3 ) g/m 浓度 (µ ) g
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
Year 年度 PM2.5/PM10浓度的上升表明细粒子在可吸入颗粒物中的贡献在增加 细粒子的富集反映北京颗粒物污染的区域性与复合型特征在增强
80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
S F 春 F S F 春 秋 春 F S F S F S F S F S F 春 秋 S 秋 春 秋 S F S 秋 春 秋 春 秋 春 秋 春 秋 春 秋
EC 有机物 OM Cl K 微量元素 Trace 矿物组分 Crustal 矿物尘 NH4+ NH4+ NO3 NO3SO42SO42-
PM10 WHO PM2.5
2001-1-29 2001-6-28 2001-11-8 2002-2-22 2002-5-30 2002-9-12 2003-4-11 2004-3-12 2004-6-18 2004-10-1 2005-4-15 2005-7-22 2006-3-31 2007-1-19 2007-4-27 2007-11-9 2008-2-15 2008-5-23 1999-12-30 2000-10-19 2002-12-20 2003-11-15 2005-11-18 2006-10-13 2008-8-29 2000-4-6 2003-8-8 2005-1-7 2006-7-7 2007-8-3
SNA与EC在北京PM2.5中的份额在持续增加； 其消光效率最高，因而对能见度降低的贡献相应在增加。
Atmos. Chem. Phys., 2011, 11, 5207-5219
北京PM2.5中SO42-/NO3-变化特征
过去10年间，北京PM2.5中硝酸盐 与硫酸盐的浓度比迅速增加。NOx 与SO2的排放量比值、降水中二者 的比值也表现出一致的规律。
有机气溶胶的模拟值和观测值还有数量级的差别 烟 雾 箱 模 拟
Robinson et al, 2007, Science
环 境 观 测
Volkamer et al, 2006, GRL
作者
研究对象 人为源SOA生成机制 SOA前体物识别 酸度对SOA形成的促进作用 天然源SOA生成机制 SOA化学组份（polymers）识别 SOA对CCN的影响 SOA观测值与模拟值的显著差距 天然源SOA生成路径 基于AMS的SOA观测 天然源SOA对CCN的贡献 SOA生成新机制