天津武清冬季PM2.5含碳組分的逐時觀測及分析

徐偉　傅宗玫　陳晉軒　田亨北京大學物理學院大氣與海洋科學系氣候與海-氣實驗室北京 100871； 通信作者E-mail：tmfu@pku.edu.cn

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天津武清冬季PM2.5含碳組分的逐時觀測及分析

徐偉傅宗玫?陳晉軒田亨
北京大學物理學院大氣與海洋科學系氣候與海-氣實驗室北京 100871；? 通信作者E-mail：tmfu@pku.edu.cn

為了解京津冀地區冬季氣溶膠含碳組分濃度及變化特征2011年12月至2012年1月在天津市武清區針對PM2.5中元素碳（EC）、有機碳（OC）、水溶性有機碳（WSOC）及水溶性離子組分進行實時半在線的逐時濃度綜合觀測。觀測期間EC和OC的平均濃度分別為6.0±4.8和21.5±19.2 μg C/m3分別占PM2.5觀測組分總濃度平均值的 8% 和 30%。WSOC平均濃度為 14.3±11.8 μg C/m3占平均 OC 濃度的 67%。觀測期間污染物濃度的大幅變化主要受氣象條件控制OCEC 和 WSOC 日變化特征相對不顯著。觀測期間大部分時間OC/EC 比值穩定OC/EC 平均值為 3.9。通過含碳組分與其他示蹤組分的相關性分析初步判定武清冬季的氣溶膠含碳組分主要來自生物質燃燒的一次性排放且影響當地的氣團經過明顯老化過程。約一半的 OC 來自一次生物質燃燒排放另一半來自二次生成。

有機碳；元素碳；水溶性有機碳；二次有機氣溶膠

北京大學學報（自然科學版） 第52卷 第3期 2016年5月

Acta Scientiarum Naturalium Universitatis PekinensisVol. 52No.3（May 2016）doi：10.13209/j.0479-8023.2015.144

大氣氣溶膠中常包含大量的含碳組分影響空氣質量與氣候。氣溶膠含碳組分可以按化學形態進一步劃分為元素碳（elemental carbonEC）、有機碳（organic carbonOC）及碳酸鹽碳（carbonate）。EC和 OC是我國城市與鄉村近地面大氣PM2.5（空氣動力直徑小于 2.5 μm 的顆粒物）中的重要組分［1-2］。碳酸鹽碳大多分布在粗顆粒氣溶膠中在不受沙塵影響期間對 PM2.5貢獻較小［3］。近年冬季霾污染嚴重的華北地區EC 平均約占冬季華北城市地面 PM2.5質量的10%OC 平均約占冬季華北城市PM2.5質量的 27%［4-5］。因此對氣溶膠中含碳組分進行高時間分辨率的濃度觀測并進一步分析其變化特征及來源是理解和治理華北霾污染問題的關鍵。EC由含碳物質不完全燃燒產生其排放源主要包括化石燃料燃燒、生物燃料燃燒、垃圾焚燒以及生物質燃燒等。OC 來源可分為由不完全燃燒過程排放的一次有機碳（primary organic carbonPOC）及由大氣有機氣體氧化后經多種物理化學過程產生的二次有機碳（secondary organic carbonSOC）。

OC 中可以溶解于水的部分稱為水溶性有機碳（water-soluble organic carbonWSOC）。WSOC主要包含極性較強或氧化程度較高的有機物其來源包括一次性排放的親水性 OC、生物質燃燒排放的親水性OC及大部分的SOC［6］。WSOC吸濕性強不僅影響能見度還可以散射光線及作為凝結核活化成云滴直接及間接強迫氣候。Sullivan 等［7］2004年夏季在美國東北部針對 WSOC 的飛機觀測顯示，在不受生物質燃燒影響的氣塊內WSOC 主要為SOC。北京、珠江三角洲和西安的 PM2.5觀測顯示，WSOC 分別占 OC 的 22% （冬季）、23% （秋季）和58%（冬季）［8-10］這 3次觀測均未受到生物質燃燒的影響。黃曉峰等［11］2002—2003年夏、秋、冬三季在北京對水溶性氣溶膠進行 24 小時膜采樣用毛細管電泳法進行分析發現北京夏季水溶性有機酸占總有機物比例（4.64%）遠大于冬季（0.97%）并指出有機酸在夏季的主要來源是光化學反應生成的二次有機物。霍宗權等［12］2006 年 12 月至 2007 年11月在西安對 WSOC 進行為期一年的膜采樣使用燃燒氧化-非分散紅外吸收法分析 WSOC并用 EC示蹤法計算 SOC得出 WSOC 與 SOC 的相關性為0.87表明西安全年 SOC 是 WSOC 的重要來源。郭松等［13］的研究表明北京夏季生物質燃燒期間WSOC占PM2.5中OC的比例約為48%。

國內現行最普遍的氣溶膠含碳組分觀測方法，是用濾膜收集總氣溶膠（如PM2.5）再用熱光法測得氣溶膠中燃點高于及低于 550oC 的碳質量分別定義為 EC 和 OC［14］。部分濾膜用水溶液萃取后分析總有機碳得出 WSOC 濃度。此方法的缺點是濾膜累積采樣時間通常在6 小時以上觀測時間分辨率低不利于觀測濃度變化特征及分析氣溶膠來源。利用光學吸收法可以取得高時間分辨率的黑炭（black carbonBC）濃度代替高時間分辨率EC濃度觀測［15］但由光學吸收法測得的 BC 與熱光法測得的 EC 物理化學性質并不完全等同二者濃度的比值在 0.5～1.3之間［16］。此外濾膜上 OC 質量可能因采樣期間或采樣到分析期間半揮發性有機氣體的吸附或半揮發性有機氣溶膠的揮發而分別產生正和負偏差［17］。熱光法無法直接區分POCSOC及WSOC。現有的能區分一次及二次有機氣溶膠的高時間分辨率觀測的方法主要為氣溶膠質譜法［18-19］，但由于氣溶膠質譜儀器價格昂貴及操作分析要求較高國內尚未普遍應用。

為了解京津冀地區冬季氣溶膠含碳組分濃度及變化特征我們于 2011年12月至2012年1月在天津市武清區觀測PM2.5中ECOCWSOC及水溶性離子組分濃度。本次實驗采用實時半在線儀器，觀測 PM2.5化學組分的逐時濃度以便分析各組分的濃度變化特征及不同組分之間的相關性有利于進一步分析各組分來源。

1　觀測方法

1.1 觀測站點

選取天津市武清區進行觀測。武清西北方向距北京市中心約80 km東南方向距天津市中心約30 km可以代表京津冀地區冬季的平均污染狀況。觀測點位于天津市武清區氣象局觀測場內（39°23′N，117°01′E）四周開闊鄰近兩條道路。觀測點距離最近道路約 50 m但車流量不大白天比夜間車輛多。東南和東北方向距離300～500 m處有住宅樓建設工程附近土地裸露大風天易產生陣發性揚塵。其余方向接壤農耕地600 m 以外散布著民居。路邊有零星枯草燃燒居民有時焚燒垃圾。觀測儀器在地面集裝箱中PM2.5采樣頭位于箱頂距地3m。有效觀測時間為2011年12月31日至2012年1月11日共12天。觀測期間同時同地進行逐時SO2O3CONO和NO2氣體濃度觀測（北京大學趙春生研究組數據未發表）。觀測期間沒有明顯降水過程只在1月8—10日出現零星雪花，由于降水量很小氣象資料中無降水記錄。

1.2 EC和OC的高時間分辨率觀測

使用美國 Sunset Lab公司 EC/OC分析儀（EC/ OC Analyzer RT4）實時半在線觀測 PM2.5中 EC和OC 的逐時濃度［20］。EC/OC 分析儀的工作原理為熱光法加熱流程根據美國 IMPROVE 定義［14，21］。采樣氣流流速為6L/min。樣品氣流經過 PM2.5切割頭再經過活性碳溶蝕器（Sunset Lab DN100活性碳板）移除有機氣體最后通過石英濾膜（Whatman47 mm孔徑0.22 μm）收集氣溶膠顆粒。儀器每小時0分開始抽氣 45 分鐘然后進行 12 分鐘的熱光法分析。EC檢測限為0.5 μg C/m3OC檢測限為0.5 μg C/m3。儀器 24 小時運行每日北京時間8時做一次不采樣的空白加熱實驗。儀器內部采樣石英濾膜一周更換一次。

1.3 WSOC和離子組分高時間分辨率觀測

我們組合一套由顆粒物入水采樣器（瑞士萬通，Metrohm A-PILS ADI 2081Particle-into-liquid samplerPILS）、總有機碳分析儀（美國通用Sievers 500RLTotal organic carbon analyzerTOC）和離子色譜儀（美國戴安Dionex ICS-90AIon chromatographyIC）構成的觀測系統實現 PM2.5中WSOC和水溶性離子組分的實時半在線逐時觀測。圖1為PILS-TOC-IC 觀測系統示意圖。Sullivan等［6］詳細闡述了 PILS 的工作原理。本次觀測利用真空泵，頭（URG-2000-30EH）、堿性氣體溶蝕器（URG-2000-30X500-4CSS涂檸檬酸、甲醇、丙三醇混合液，以去除 NH3氣體）、酸性氣體溶蝕器（URG-2000-30X500-4CSS涂碳酸鈉、甲醇、丙三醇混合液以去除SO2HClHNO3等酸性氣體）和有機氣體溶蝕器（Sunset Lab DN100）后采樣氣流進入PILS主腔體。同時超純水（Milli-Q由超純水機流出時的TOC背景值＜40 μg/L電導率＜0.055 μS/cm）被蠕動泵驅動注入PILS腔體（流速1.343mL/min）加熱至150oC 汽化。樣品氣體中吸濕性氣溶膠與水汽混合后吸濕增長慣性撞擊到 PILS 的收集面板上并被由面板上方注入的標準液（200 μg/L LiBr溶液）沖下。通過蠕動泵的驅動氣溶膠溶液流出 PILS并被柱形四通分成三路。第一路去除氣泡。第二路被再分兩路分別通入兩臺并聯的 IC 進行陽離子（Ion-PacCS-12A型色譜柱淋洗液為 20 mmol/L的甲基以 13L/min的流速抽取采樣氣流經過PM2.5切割磺酸溶液流速為 0.5 mL/min）與陰離子 （IonPac AS-14A 型色譜柱淋洗液為8mmol/L 碳酸鈉與1 mmol/L 碳酸氫鈉的混合液流速為 0.5 mL/min）檢測。由PILS出來的第三路溶液每天0時至 23時每小時0分起用樣品瓶收集60分鐘再手動進行 TOC 分析。TOC 的檢測精度為±5%溶液檢測下限為0.03ng/g。

TOC和 IC檢測：由 PILS流出的液體樣品中目標物的質量濃度可利用式（1）轉換為該目標物在空氣中的質量濃度：CA表示目標物在采樣大氣中的質量濃度（μg/m3或μg C/m3）CL表示PILS流出的液體樣品中目標物的質量濃度（μg/L或 μg C/L）QA表示真空泵向 PILS內抽氣的氣體體積流量（13L/min）QLiBr表示 LiBr標準液進入 PILS時的流速（0.91 L/min）CLiBr表示LiBr標準液進入PILS時的濃度（200 μg/L）C′LiBr表示PILS流出溶液中LiBr濃度（μg/L）。

WSOC 觀測受溶液中背景TOC值的影響較大。每日8時做空白檢驗即在采樣氣流進入 PILS前濾除PM2.5由此檢測PILS-TOC-IC 系統的TOC背景值以校正背景TOC對WSOC 觀測的影響，同時進行氣體流量校正和蠕動泵各管路的流量校正。系統TOC背景值表示為 CL，TOC，null約為 200～400 μg/L在 24小時內比較穩定逐日變化可達30%。每次換超純水和標準液后背景TOC會有10～100 μg/L 的浮動。主要污染源可能是溶液配制過程引入的雜質和系統管路老化釋放的含碳物質。因此由大氣PM2.5中WSOC對產生的溶液中TOC濃度為

用上述方法去除背景 TOC 影響后，在 285 次有效 WSOC 觀測中，出現4次 WSOC 負值且都發生于采樣空氣較為潔凈的時間。本文分析中不使用這些負的WSOC觀測值。同時觀測的ECOC及離子組分濃度并無異常予以保留。

2　結果與討論

2.1 觀測期間平均污染情況

圖 2顯示觀測期間 PM2.5觀測組分總濃度時間序列，可以看到3次觀測組分濃度明顯升高事件。以 PM2.5觀測組分總濃度數值大于觀測期間平均值（71.1 μg C/m3）且持續時間超過 12 小時作為判據，定義3次主要污染事件。事件1：12月31日凌晨至1 月1日中午；事件 2：1月5日凌晨至1月6日凌晨；事件3：1月8日凌晨至10日入夜。

圖3顯示觀測期間PM2.5主要觀測組分濃度時間序列，可以看出所有主要污染組分（包括OCEC，WSOC等主要含碳氣溶膠SO42-NO3-NH4+K+等主要可溶性離子成分及 SO2和 NO2等主要污染氣體）的濃度變化同步性好：在主要污染事件期間同步升高，事件結束時迅速消減。

表1統計觀測期間 PM2.5中各觀測組分的平均濃度。PM2.5觀測組分總質量（觀測組分的質量濃度之和）平均為 71.1±60.1 μg/m3。OC 平均濃度為21.5±19.2 μg C/m3對 PM2.5觀測組分總濃度貢獻最大（30%）。EC 平均濃度為 6.0±4.8 μg C/m3占PM2.5觀測組分總濃度的 8%。WSOC 的平均濃度為 14.3±11.8 μg C/m3占 OC 質量濃度的 67%。其他濃度較高的水溶性離子組分依序為 SO42-NO3-，NH4+Cl-分別占 PM2.5觀測組分總濃度的 21%，19%11%和7%。

表1還統計了3次污染事件期間的觀測組分濃度。在3次污染事件期間ECOCWSOCSO42-，NO3-NH4+Cl-和K+濃度顯著增加最大值皆為整個觀測期間平均濃度的1.5倍以上。

表2統計已發表資料中國城市的冬季和夏季EC，OC和WSOC濃度觀測結果。冬季，華北城市EC和OC的平均濃度分別為 4.8～5.7 和 22.9～33.6 μg C/m3［22-24］華南城市 EC 和 OC 平均濃度分別為4.8～5.1和8.5～9.3μg C/m3［25-27］。冬季華北和華南EC 濃度相近，但華北城市 OC 濃度遠高于華南城市。此外，華北城市OC濃度冬季明顯高于夏季。本次觀測得到的冬季EC和OC 濃度與已發表資料中冬季華北城市的觀測濃度相近。已發表資料中華北城市OC/EC比值冬季為3.8～6.0夏季為 1.3～7.0；本次觀測冬季 OC/EC平均值為 3.9。已發表資料中，WSOC在華北夏季低于冬季冬季華北WSOC占OC 質量比例為 22%～51%。本次觀測中武清冬季WSOC占OC質量比達到 67%，顯著高于已發表資料，顯示觀測期間武清當地存在突出的WSOC局地源。

2.2 觀測期間氣象背景分析

表1　冬季武清PM2.5含碳組分和水溶性離子組分濃度Table1 Concentrations of carbonaceous and ionic constituents in PM2.5in Wuqing μg C/m3

表2　中國城市PM2.5含碳組分濃度Table 2 Concentrations of carbonaceous aerosols in urban PM2.5in China

圖4顯示觀測期間地面2 m風速及相對濕度時間序列。3次主要污染事件發生期間地面風速幾乎全在3m/s 以下顯示擴散條件差。根據武清氣象局的能見度資料和天氣現象記錄事件1時段為輕霧天氣能見度為 5～10 km；事件 2 時段為霾天氣能見度為5km 左右；事件3時段霧和霾交替出現持續時間長最嚴重時為濃霧天氣能見度低至 200 m。3次事件之外在1月 2 日下午有一次短暫的霾天氣能見度約為8 km。每一次污染事件的結束都伴隨著較大風速（7 m/s 以上）天氣來臨，擴散條件改善使局地 PM2.5濃度降低。3次污染事件期間平均相對濕度高于整個觀測期間的平均值（54%）亦顯示局地空氣未受中國北方較干燥氣團影響且局地空氣與高層氣塊沒有明顯混合。結合圖 2～4 來看所有觀測組分同步變化且與風速變化趨勢相反顯示3次污染事件是由氣象條件造成的區域總PM2.5增加。

高時間分辨率的數據能夠較好地體現污染物的濃度變化特征。圖5顯示含碳組分濃度的日變化均值及誤差可見觀測期間OCEC和WSOC日變化特征都不顯著。由圖3和4及前面的討論得知原因在于武清當地 PM2.5中含碳組分及其他組分濃度的大幅度變化主要受到天氣尺度氣象條件變化的控制。

2.3 PM2.5含碳組分與其他組分的關系及來源分析

圖6顯示觀測期間 OC/EC 質量比的時間序列，OC/EC 平均值為 3.9。事件3之外的時段 OC/EC比值穩定，顯示污染源穩定。事件3期間 OC/EC值達到 5.9，且OC/EC比值變化幅度很大，顯示污染源發生變化。

OC/EC 比值是定性判斷氣溶膠含碳組分來源的常用指標。研究表明：生物質燃燒作為主要污染源時或二次有機氣溶膠生成較多時OC/EC值較大；新鮮人為活動排放作為主要污染源時，OC/EC值較小［32-33］。Saarikoski 等［32］指出，在芬蘭赫爾辛基城市觀測點，長距離傳輸的污染物 OC/EC 值為 12；生物質燃燒影響下OC/EC值約為6.6；二次有機氣溶膠生成較多時，OC/EC值為3.3；汽車尾氣排放影響下，OC/EC值為 0.71。但是，如果當地受多種OC和EC污染源影響時，OC/EC值不能直接判定污染源還需配合其他觀測特征。本次觀測期間事件3中，OC/EC平均值為5.9接近受生物質燃燒影響的特征值。少數OC/EC值出現大于 10 的情況，一方面是由于此時EC濃度接近觀測分辨率下限，數值很小，造成 OC/EC 出現大值；另一方面，氣溶膠在經過污染事件長時間積累后，出現持續的老化和氧化過程，同時不斷有新生成的SOC進入 OC組分，從而造成OC/EC比值大于10。

表3是PM2.5中含碳組分與其他示蹤組分的相關系數統計。觀測期間大部分污染物之間的相關性都是顯著的（p＜0.01）反映氣象條件主導了各種污染物濃度的同步大幅度變化。但是仍然可以通過比較含碳組分與不同示蹤物之間相關系數的大小，推斷其來源。觀測期間OC與EC濃度相關系數極大（0.81）。由OC與EC的高相關系數結合OC/EC比值穩定的特征來看一次排放污染物是觀測期間武清EC和OC的重要來源。觀測組分中K+通常指示生物質燃燒和垃圾燃燒；SO2來源以化石燃料的燃燒為主，生命期短，可以較好地指示局地工業及發電排放。本次觀測期間，ECOC 和WSOC分別與K+高度相關（0.76，0.84，0.80），顯示生物質燃燒排放是氣溶膠含碳組分的重要來源。相反地，EC，OC和WSOC與SO2的相關系數皆低（0.120.11，0.25）顯示局地工業及發電的一次排放不是觀測期間武清氣溶膠含碳組分的主要來源。

NH4+SO-2-和 NO3-是前體污染物經一至數日氧化過程生成的二次產物可指示氣溶膠老化或二次生成過程或區域傳輸的影響。觀測期間 WSOC，OC和EC分別與 NH4+SO-2-NO3-的相關性高，在風速較小的情況下顯示影響武清污染物的氣團經歷了老化過程。此外3種含碳組分與上述二次無機離子組分的相關系數WSOC大于OCOC大于EC顯示二次生成過程對觀測期間武清OC和WSOC濃度有所貢獻。

表3　ECOC及WSOC與其他組分的相關系數Table3Correlations between ECOCWSOC and other constituents

2.4 二次有機碳濃度估算

SOC 不能從現有觀測儀器直接測量。研究中常用EC示蹤法估算POC［34］：

其中［OC/EC］pri為一次源排放中 OC與EC的比值，N是非燃燒源 OC 的區域背景值。由此可以估算SOC為

EC示蹤法的基本假設為：分析期間OC和EC的一次性排放來源不變以使［OC/EC］pri不變而具有代表性。［OC/EC］pri可以通過兩種方法獲得：1）使用排放清單中一次排放的 OC/EC 值［35］缺點是排放清單不確定性較大且其時空分辨率不能反映地面近排放源的狀況；2）如果OC一次排放源穩定且占主導地位二次有機碳貢獻較小［36］可以用統計方法（例如取 OC/EC 比值較低的部分數據進行線性回歸）推算［OC/EC］pri［29，37］。

參考Cao等［29］的方法選取所有觀測數據中OC/EC 值最低的10%數據（數據點不少于 20 個）進行最小二乘法線性擬合得到［OC/EC］pri和N。選取OC/EC值最小的10%數據（26 個）計算結果為［OC/EC］pri=1.54N=1.95 μg C/m3相關系數 R= 0.87。將回歸結果帶入式（3）和（4）得到武清SOC的估計濃度。圖3顯示的SOC時間序列中有效SOC數據為222 個。觀測期間 SOC 平均濃度為12.7 μg C/m3同期OC平均濃度為 25.2 μg C/m3，SOC占OC平均濃度的50%即觀測期間武清當地OC約一半來自一次排放（主要為生物質燃燒），另一半來自二次生成。WSOC與SOC的相關系數為0.74亦顯示二次生成對WSOC有所貢獻。

3 結論

本次研究使用PILS-TOC-IC組成的采集分析系統配合EC/OC在線分析儀器對冬季武清地區 PM2.5中的含碳組分及水溶性組分進行高時間分辨率的采樣分析。不同的采樣方式對氣溶膠的收集效率有差異本次研究對氣溶膠入水采樣分析系統在國內的觀測應用進行了有益的嘗試。通過對實驗過程的控制和實驗結果的分析可以得出以下結論。

1）含碳物質是華北城市冬季PM2.5的重要組成部分。本次觀測中OC占PM2.5質量的30%EC占PM2.5質量的 8%。其他主要水溶性組分有 SO42-，NO3-NH4+等。

2）本次觀測期間污染物受氣象條件影響明顯。污染事件的發生原因是污染物在不利于擴散的氣象條件下累積污染事件的結束是由較大的風對污染物迅速清除而實現。由于污染物濃度的大幅度波動主要受氣象條件影響觀測期間ECOC和WSOC沒有顯著的日變化特征。

3） OC/EC比值在觀測期間平均值為 3.9大部分時間 OC/EC 值較為穩定顯示觀測期間武清氣溶膠的含碳組分來源相對穩定。結合各主要觀測成分之間的相關關系可知武清冬季氣溶膠的含碳組分主要來自生物質燃燒的一次性排放且影響當地的氣團經歷過顯著老化過程。觀測期間武清OC約一半來自一次排放（主要為生物質燃燒）另一半來自二次生成。

致謝 感謝北京大學趙春生教授為本研究提供氣體觀測資料。

［1］ Cao JunjiLee S CHo F Ket al. Characteristics of carbonaceous aerosol in Pearl River Delta region，China during 2001 winter period. Atmos Environ，200337：1451-1460

［2］ Zhang XiaoyeWang YaqiangZhang Xiaochunet al. Carbonaceous aerosol composition over various regions of China during 2006. J Geophys Res2008，113：D14111

［3］ 曹軍驥王亞強張小曳等. 大氣中碳酸鹽的碳同位素分析及其來源指示意義. 科學通報2004，49：1785-1788

［4］ Dan MoZhuang GuoshunLi Xinxinet al. The characteristics of carbonaceous species and their sources in PM2.5in Beijing. Atmos Environ2004，38：3443-3452

［5］ Yang FumoHuang LDuan Fengkuiet al. Carbonaceous species in PM2.5at a pair of rural/ urban sites in Beijing 2005-2008. Atmos Chem Phys，201111：7893-7903

［6］ Sullivan A PWeber R JClements A Let al. A method for on-line measurement of water-soluble organic carbon in ambient aerosol particles：results from an urban site. Geophys Res Lett200431：L13105

［7］ Sullivan A PPeltier R EBrock C Aet al. Airborne measurements of carbonaceous aerosol soluble in water over northeastern United States：method development and an investigation into water-soluble organic carbon sources. J Geophys Res2006111：D23S46

［8］ Cheng YuanHe KebinDuan Fengkuiet al. Ambient organic carbon to elemental carbon ratios：influences of the measurement methods and implications. Atmos Environ201145：2060-2066

［9］ 唐靜玥曾立民董華斌. 一種在線測量顆粒物中WSOC 的新方法及其應用. 環境科學學報2010，30（5）：908-914

［10］ 周變紅張承中王格慧. 春節期間西安城區碳氣溶膠污染特征研究. 環境科學201334（2）：448-454

［11］ 黃曉峰胡敏何凌燕. 北京市大氣氣溶膠 PM2.5中水溶性有機酸的測定. 環境科學200425（5）：21-25

［12］ 霍宗權沈振興田晶等. 西安市大氣PM10中水溶性有機碳的季節變化及來源分析. 西安交通大學學報201044（9）：128-132

［13］ 郭松胡敏郭慶豐等. 二次有機氣溶膠估算方法比較研究. 化學學報201472（6）：658-666

［14］ Chow J CWatson J GPritchett L Cet al. The DRI thermal/optical reflectance carbon analysis system：descriptionevaluation and applications in US air quality studies. Atmos Enviro199327A：1185-1201

［15］ Bond T CStreets D GYarber K Fet al. A technology-based global inventory of black and organic carbon emissions from combustion. J Geosphys Res2004109：D14203

［16］ Jeong C HHopke P KKim Eet al. The comparison between thermal-optical transmittance elemental carbon and Aethalometer black carbon measured at multiple monitoring sites. Atmos Environ200438：5193-5204

［17］ Subramanian RKhlystov A YCabada J Cet al. Positive and negative artifacts in Particulate organic carbon measurements with denuded and undenuded sampler configurations. Aerosol Sci and Tech2004，38（Suppl 1）：27-48

［18］ DeCarlo P FKimmel J RTrimborn Aet al. Fielddeployable high-resolution time-of-flight aerosol mass spectrometer. Anal Chem200678：8281-8289

［19］ Huang XiaofengHe LingyanHu Minet al. Highly time-resolved chemical characterization of atmospheric submicron particles during 2008 Beijing Olympic Games using an Aerodyne High-Resolution Aerosol Mass Spectrometer. Atmos Chem Phys，201044（10）：8933-8945

［20］ Birch M ECary R A. Elemental carbon-based method for monitoring occupational exposures to particulate diesel exhaust. Aerosol Sci Tech1996，25：221-241

［21］ Chow J CWatson J GChen L Wet al. Equivalence of elemental carbon by thermal/optical reflectance and transmittance with different temperature protocols. Environ Sci Technol200438：4414-4422

［22］ Feng JialiangHu MinChan C Ket al. A comparative study of the organic matter in PM2.5from three Chinese megacities in three different climatic zones. Atmos Environ200640：3983-3994

［23］ Gu JinxiaBai ZhipengLiu Aixiaet al. characterization of atmospheric organic carbon and element carbon of PM2.5and PM10at TianjinChina. Aerosol and Air Quality Research201010：167-176

［24］ Meng Z YJiang X MYan Pet al. Characteristics and sources of PM2.5and carbonaceous species during winter in TaiyuanChina. Atmos Environ，200741：6901-6908

［26］ Ho K FHo S S HLee S Cet al. Summer and winter variations of dicarboxylic acidsfatty acids and benzoic acid in PM2.5in Pearl Delta River Region，China. Atmos Chem Phys201111：2197-2208

［27］ Huang HongHo K FLee S Cet al. Characteristics of carbonaceous aerosol in PM2.5：Pearl Delta River RegionChina. Atmos Res2012104/105：227-236

［29］ Cao JunjiLee S CChow J Cet al. Spatial and seasonal distributions of carbonaceous aerosols over China. J Geophys Res2007112：D22S11

［31］ Sun JunyingZhang QiCanagaratna M Ret al. Highly time- and size-resolved characterization of submicron aerosol particles in Beijing using an Aerodyne Aerosol Mass Spectrometer. Atmos Environ201044：131-140

［32］ Saarikoski STimonen HSaarnio Ket al. Sources of organic carbon in fine particulate matter in northern European urban air. Atmos Chem Phys，20088：6281-6295

［33］ Sandradewi JPrevot HWeingartner Eet al. A study of wood burning and traffic aerosols in an Alpine valley using a multi-wavelength Aethalometer. Atmos Environ200842：101-112

［34］ Cabada J CPandis S NSubramanian Ret al. Estimating the secondary organic aerosol contribution to PM2.5using the EC tracer method. Aerosol Sci Tech200438：140-155

［35］ Gray H ACass G RHuntzicker J Jet al. Characteristics of atmospheric organic and elemental carbon particle concentrations in Los Angeles. Environ Sci Technol198620：580-589

［36］ Turpin B JHuntzicker J J. Identification of secondary organic aerosol episodes and quantitation of primary and secondary organic aerosol concentrations during SCAQS. Atmos Environ199529：3527-3544

［37］ Hu WeiweiHu MinDeng Zhiqianget al. The characteristics and origins of carbonaceous aerosol at a rural site of PRD in summer of 2006. Atmos Chem Phys201212：1811-1822

Ground-Based Measurement and Variation Analysis of Carbonaceous Aerosols in Wuqing

XU WeiFU Tzung-May?CHEN JinxuanTIAN Heng
Laboratory for Climate and Ocean-Atmosphere StudiesDepartment of Atmospheric and Oceanic SciencesSchool of PhysicsPeking UniversityBeijing 100871；? Corresponding authorE-mail：tmfu@pku.edu.cn

To understand the concentrations and sources of carbonaceous aerosols in Northern Chinareal-time，semi-onlinehourly measurements of PM2.5compositions were conducted at an urban site in WuqingTianjin from December 312011 to January 112012. The mean concentrations of EC and OC in Wuqing were 6.0±4.8 and 21.5±19.2 μg C/m3respectivelywhich constituted 8% and 30% of the total measured PM2.5constituent mass. The mean concentration of WSOC was 14.3±11.8 μg C/m3which constituted 67% of the mean OC concentration. During the observation periodthe large variability of pollutant concentrations were mainly driven by synopticscale meteorological events. As a resultthe diurnal patterns of ECOCand WSOC were relatively indistinct. The observed mass ratios of OC/EC was relatively stable throughout the observation period and averaged 3.9. Based on correlation analysis with other tracer constituentsit is found that the wintertime carbonaceous aerosols in Wuqing came mainly from biomass burning emissions and experienced significant aging. Roughly half of the OC were from biomass burning；the other half were from secondary formation processes.

organic carbon；elemental carbon；water-soluble organic carbon；secondary organic aerosol

P402

國家自然科學基金（41222035）和教育部高等學校博士學科點專項科研基金（20110001110090）資助

2015-05-08；

2015-05-26；網絡出版日期：2016-03-18