烏魯木齊大氣細顆粒物（PM2.5）有機碳和元素碳污染特征分析

劉新春，陳紅娜，趙克蕾，鐘玉婷，閆景武1. 中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所//新疆樹木年輪生態實驗室//中國氣象局樹輪年輪理化研究重點開放實驗室，新疆 烏魯木齊 80002；2. 塔克拉瑪干沙漠大氣環境觀測試驗站，新疆 塔中 81000；. 烏魯木齊市機動車排污監督管理辦公室，新疆 烏魯木齊 8005；. 北京乾潤開元環?？萍加邢薰?，北京 10100

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烏魯木齊大氣細顆粒物（PM2.5）有機碳和元素碳污染特征分析

劉新春1， 2，陳紅娜3，趙克蕾4，鐘玉婷1， 2，閆景武4
1. 中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所//新疆樹木年輪生態實驗室//中國氣象局樹輪年輪理化研究重點開放實驗室，新疆 烏魯木齊 830002；2. 塔克拉瑪干沙漠大氣環境觀測試驗站，新疆 塔中 841000；3. 烏魯木齊市機動車排污監督管理辦公室，新疆 烏魯木齊 830054；4. 北京乾潤開元環?？萍加邢薰荆本?101300

摘要：對烏魯木齊市中心區域樹木年輪實驗室（TRL）和黑山頭（HST）2013年1月—2014年2月期間采集的大氣細顆粒物（PM2.5）樣品，利用熱光碳分析儀分析了其中的有機碳（OC）和元素碳（EC）濃度水平、污染特征及其可能來源，以期為深入了解烏魯木齊市顆粒物污染現狀，確定烏魯木齊市大氣污染治理重點，制定大氣污染防治策略提供依據。結果表明：年輪室OC和EC的質量濃度分別為（15.73±8.50）和（5.48±2.70）μg·m-3，分別占PM2.5質量濃度的9.15%和3.19%，黑山頭OC和EC的質量濃度分別為（11.31±7.29）和（4.14±3.26）μg·m-3，分別占PM2.5質量濃度的9.26%和3.06%。年輪室OC的月變化呈現單峰型，4月份濃度最小，1月份濃度最大，黑山頭OC的月平均濃度1月份最大，6月份最小，兩個站點EC月平均濃度分布均無明顯的特征，兩個站點最大濃度均出現在2013年1月。OC質量濃度的季節變化是冬季（19.80±8.53）μg·m-3＞秋季（12.83±8.25）μg·m-3＞夏季（9.82±2.83）μg·m-3＞春季（9.31±3.91）μg·m-3，EC質量濃度的季節變化是秋季（5.72±3.35）μg·m-3＞冬季（5.25±2.61）μg·m-3＞夏季（5.21±2.37）μg·m-3＞春季（4.89±2.31）μg·m-3。在不同的季節，OC濃度變化比較明顯，EC排放相對穩定。烏魯木齊春夏季OC和EC的相關性較高，并且相關系數較為接近，說明春夏兩季OC和EC來源相對簡單，來源一致，主要來源于交通源機動車尾氣的排放；秋冬季相關性較低，說明OC和EC來源復雜，秋冬季進入采暖期，采暖期燃煤燃氣增加，排放量增大，排放源結構復雜。

關鍵詞：大氣氣溶膠；元素碳；有機碳；細顆粒物（PM2.5）；烏魯木齊

引用格式：劉新春， 陳紅娜， 趙克蕾， 鐘玉婷， 閆景武. 烏魯木齊大氣細顆粒物（PM2.5）有機碳和元素碳污染特征分析［J］. 生態環境學報， 2016， 25（5）: 821-828.

LIU Xinchun， CHEN Hongna， ZHAO Kelei， ZHONG Yuting， YAN Jingwu. Analysis the Pollution Characteristics on Organic Carbon （OC） and Elemental Carbon （EC） of Fine Particulate Matter （PM2.5） in Urumqi ［J］. Ecology and Environmental Sciences，2016， 25（5）: 821-828.

碳作為大氣顆粒物中主要的富含元素之一，主要以有機碳（Organic carbon，簡稱 OC）、元素碳（Elemental carbon，簡稱EC）和碳酸鹽（CC）等形式存在，其中碳酸鹽CC多存在于大粒子中，且在大氣氣溶膠中的含量很低。一般地，研究者在研究氣溶膠中的含碳物質時，認為OC和EC的總和即是總碳量，只對OC和EC進行探討（鄒長偉等，2006）。大氣顆粒物中的有機碳（OC），包括由排放源直接排放的一次有機碳（Primary Organic Carbon，POC）和通過光化學反應等途徑形成的二次有機碳（Secondary Organic Carbon，SOC）；元素碳（EC）又稱碳黑或石墨碳，主要來源于各種燃料的不完全燃燒，性質穩定，不易發生化學變化。OC和 EC主要來自于機動車輛、燃煤排放，主要存在于細顆粒物中，對PM2.5的組成貢獻很大。氣溶膠中的OC 和EC不僅影響人類健康，還可通過直接或間接地影響太陽輻射的收支平衡，造成區域和城市陰霾，同時參與降水酸化、平流層臭氧層破壞、光化學煙霧等過程，對全球大氣環境變化產生重要影響。研究表明，OC和EC和硫酸鹽對大氣中總顆粒物的貢獻率高達66%，當EC占氣溶膠粒子的15%時，它對大氣能見度降低的貢獻率為38%（Chen et al.，1997）?？梢姡氼w粒物中OC和EC對全球氣候、能見度、環境質量、人類健康等方面具有重要影響。目前我國對城市大氣顆粒物碳質氣溶膠的研究多集中在北京（Li et al.，2012）、上海（Hou et al.，2011）和廣州（Li et al.，2010）等經濟發達的一線城市或者區域背景站點（Qu et al.，2009；Gnauk et al.，2008），而對像烏魯木齊市這樣的燃煤型城市報道相對較少。

目前，對烏魯木齊大氣氣溶膠PM10、PM2.5及其相關研究主要集中在大氣污染形成機理（魏毅，2010；何清等，2010；楊興華等，2010；宋彬等，2009）、氣溶膠質量濃度特征（王春華等，2010；徐鋒，2012）、水溶性離子（亞力昆江·吐爾遜等，2012；劉新春等，2012）、重金屬（王文全等，2012a；王文全等，2012b；孫龍仁等，2009）和顆粒物形貌特征（迪麗努爾·塔力甫等，2013）等方面。本研究利用OMNI FTPM2.5環境大氣采樣器對烏魯木齊2013年1月—2014年 2月期間大氣氣溶膠PM2.5進行采集，使用熱光碳分析儀分析了各個樣品中的OC、EC，深入研究烏魯木齊市大氣氣溶膠中細顆粒物中OC、EC濃度水平、污染特征以及污染來源，以期為烏魯木齊市空氣質量乃至天山北坡城市群環境污染的治理和改善提供一定的參考依據。

1　實驗部分

1.1 樣品的采集

1.1.1 采樣地點

中國氣象局樹木年輪理化開放重點實驗室三樓樓頂（以下簡稱年輪室），位于烏魯木齊市天山區，主要是商業和居民區。采樣點經緯度：43.78°N，87.65°E，海拔908 m，采樣點離地面高度8 m。烏魯木齊黑山頭氣象衛星地面站（以下簡稱黑山頭）。位于烏魯木齊市新市區，是一個小山頭，海拔明顯高于周邊區域。采樣點經緯度：43.86°N，87.56°E，海拔749.0 m，采樣點離地面高度10 m。兩個觀測點視野開闊，采樣設備周圍無樹木和高大建筑物遮蔽，距地面高度均超過6 m，能夠較好地代表烏魯木齊市中心城區顆粒物分布特性。其水溶性離子測量值亦能綜合反映烏魯木齊城市中心區域 PM2.5水溶性離子的濃度水平和變化規律（劉新春等，2015）。

1.1.2 采樣時間及樣品數量

采樣期間每月 1—6日進行采樣，如果期間有重大天氣過程則進行加密觀測。年輪室于2013年1月—2014年2月采集PM2.5樣品179個；黑山頭于2013年1月—2013年6月采集PM2.5樣品39個。

1.1.3 采樣方法

使用 OMNI FTPM2.5環境大氣采樣器采集PM2.5樣品。采樣器流量為5 L·min-1，濾膜為47 mm石英濾膜（Whatman），采樣時間設定為24 h（當日10:00—次日10:00）。采樣前石英濾膜用鋁箔包裹置于450 ℃的馬弗爐中灼燒6 h，以除去膜上的有機物，采樣前后濾膜在恒溫恒濕條件下平衡24 h后使用精度為0.01 mg的天平稱重，計算PM2.5質量濃度。將采樣后的濾膜置于冰箱中冷凍保存，盡快分析。

1.2 樣品分析

采集的所有樣品的OC和EC的分析測試采用美國沙漠研究所研制的 DRI-Model-2001型熱光碳分析儀（Thermol/Optcical CarbonAnaleyzer）完成。

該儀器應用的試驗方法是熱光反射法，IMPROVE（Interegency Moinitering of Preteacted Visueal Enviroment）。該方法的主要測試原理是：將PM2.5采樣石英濾膜切成0.520 cm2的圓形切片，進入碳分析儀，儀器在無氧、純氦環境中，分別于120、250、450、550 ℃ 4種不同溫度狀態下，對濾膜切片進行加熱，在高溫狀態下，濾膜上的顆粒態碳能夠轉化為CO2，進行4種OC的測試；然后在含有 2%氧氣的氦氣環境下，再將樣品分別于550、700和800 ℃ 3種溫度狀態下逐步加熱，通過不同溫度段的加熱過程，能夠使樣品中的EC釋放出來。在上述各個不同的溫度梯度條件下所生成的CO2，經二氧化錳催化，在還原的環境下，能夠使生成的 CO2轉化為 CH4，應用火焰離子檢測器（FID）進行檢測分析。有機碳在碳化過程中所形成的氧化物稱為裂解碳（OP）。根據樣品的測試原理，當一個樣品測試完畢后，儀器會同時給出有機碳OC和元素碳EC的8個組分（OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3、OP）的值，有機碳OC=OC1+ OC2+OC3+OC4+OP，元素碳 EC=EC1+EC2+EC3-OP，通過計算，可得出樣品中OC和EC的值。

根據儀器分析檢測原理，樣品的分析測試結果是由火焰離子檢測器FID所控制，為保證樣品分析結果的準確性，只有當樣品分析前后的FID之差小于3，才認為該樣品測試結果是有效的。因此，在實驗開始和結束前后都要進行兩次氣體檢測，檢測氣體用已知量的標準CH4進行，按要求，TC、OC（或EC）的偏差范圍不超過5%；氣體檢測完成后，需要對一個已知量的標準樣品進行分析，標準樣品的TC的變化范圍應控制在5%以內，OC（EC）的變化范圍應控制在10%以內。另外，在進行完一天的樣品分析以后，要對樣品進行重復檢測，重復檢測的方法是從每10個樣品中任選1個，如重復檢測的TC偏差小于5%，OC（EC）的偏差小于10%，認為該樣品的測試結果有效；如超過上述范圍，則需重新對樣品進行測試。

每個待測樣品進入系統內測試之前，需要有1.5 min的停留時間，這樣能夠防止由于放入新樣品所帶入系統內部的環境空氣，避免了環境空氣對測試結果的影響，通過1.5 min的延遲時間，確保樣品在純氦的環境條件下進行各種碳組分的分析測試。

2　結果分析

2.1 PM2.5中有機碳和元素碳污染特征

觀測期間，年輪室有機碳、元素碳的質量濃度分別為（15.73±8.50）和（5.48±2.70）μg·m-3，日平均范圍為2.74～43.44和0.50～13.61 μg·m-3，占PM2.5質量濃度的比例分別為9.15%和3.19%；黑山頭有機碳和元素碳的質量濃度分別為（11.31±7.29）和（4.14±3.26）μg·m-3，日平均范圍為 1.79～32.63和0.04～14.5 μg·m-3，占PM2.5質量濃度的比例分別為9.26%和3.06%。反映出兩個觀測點PM2.5污染形勢嚴峻，OC和EC是PM2.5的主要組分。

2.2 OC和EC質量濃度變化特征

OC和EC質量濃度的月變化情況如圖1所示。從圖1（a）可知，年輪室OC的月變化呈現單峰型，4月份質量濃度最小，為7.54 μg·m-3，之后逐漸增加，1月份達到最大，為22.77 μg·m-3，之后逐漸減??；黑山頭OC的月平均質量濃度1月份最大，為22.90 μg·m-3，之后逐漸降低，6月份最低，為6.03 μg·m-3。兩個站點2013年1—6月OC的濃度變化趨勢基本一致，并且除了1月份年輪室濃度略低于黑山頭，其他月份均高于黑山頭，這主要是由于年輪室附近有城市主干道大灣北路、氣象局加氣站，人、車流量較大，污染物排放水平高。

由圖1（b）可知，年輪室和黑山頭的EC質量濃度月分布均無明顯的特征，這與EC性質穩定，不易被雨水沖刷的特征相符（黃虹等，2010）。年輪室EC的質量濃度范圍為3.95～8.74 μg·m-3，而黑山頭的范圍為2.19～8.57 μg·m-3，兩個站點最大濃度均出現在2013年1月。與OC類似，2013年1—6月年輪室的EC濃度均高于黑山頭。

圖1　OC和EC質量濃度的月變化Fig. 1　The monthly change of mass concentrations of OC and EC

OC和EC質量濃度的季節變化情況如圖2所示。由于樣品采集時間不完全一致，所以本文只討論年輪室OC和EC質量濃度的季節變化特征。

圖2　OC和EC質量濃度的季節變化Fig. 2　The seasonal change of mass concentrations of OC and EC

由圖2可知，OC質量濃度占PM2.5質量濃度的比例季節變化特征呈現冬季（19.80±8.53）μg·m-3＞秋季（12.83± 8.25）μg·m-3＞夏季（9.82±2.83）μg·m-3＞春季（9.31± 3.91）μg·m-3；EC質量濃度占比季節變化特征呈現秋季（5.72±3.35）μg·m-3＞冬季（5.25±2.61）μg·m-3＞夏季（5.21±2.37）μg·m-3＞春季（4.89±2.31）μg·m-3。在不同的季節，OC濃度變化比較明顯，EC排放相對穩定。大氣中的OC和EC主要來自于化石燃料的燃燒、機動車尾氣排放和生物質燃燒釋放（Streets et al.，2001）。冬季OC質量濃度高的原因是冬季化石燃料燃燒排放的污染物增多；另外，烏魯木齊冬季出現靜風頻率較高，大氣穩定度強，容易產生逆溫層，污染物不易擴散、遷移。秋季EC質量濃度高可能與烏魯木齊周邊秋收后，農作物秸稈的焚燒有關。秋季、冬季氣溫較低，沸點較低的有機物也很難從顆粒物中揮發出來，使得PM2.5中OC濃度較高；春季、夏季氣溫較高，能夠使小分子有機物揮發，使得春夏兩季OC濃度相對較低；另外夏季降水多，也會對 OC產生較大的清除作用。

2.3 OC/EC的特征分析

EC主要來自于含碳燃料的不完全燃燒，性質穩定，在常溫條件下不會發生化學反應，經常被用來評價顆粒物的一次來源。OC中包括的二次有機碳（SOC）在適宜的溫度、光照條件下，由氣態有機物經各種光化學轉化形成，SOC的形成會導致OC濃度升高，使得OC/EC的比值升高。OC/EC比值可以用來評價顆粒物的二次來源，當 OC/EC比值＞2時，表示存在二次反應生成的有機碳（Chow et al.，1996）。

觀測期間，年輪室76%的樣品OC/EC比值大于2，OC/EC平均值為3.06，變化范圍為1.36～8.23。年輪室OC/EC的最大值出現在2014年1月31日，當天為除夕日，中國除夕夜有燃放煙花爆竹的傳統習俗，燃放煙花爆竹可能會導致 PM2.5中有機碳（OC）濃度升高（徐敬等，2006），因此OC/EC比值出現了最大值。OC/EC的最小值出現在2013年 8月21日。黑山頭90%的樣品OC/EC比值大于2，OC/EC平均值為3.16，變化范圍為 1.16～7.58。黑山頭OC/EC的最大值出現在2013年6月19日，當天EC濃度值較低為0.37 μg·m-3；最小值出現在2013年4月21日，當天EC濃度高達11.48 μg·m-3。

圖3是年輪室和黑山頭OC/EC比值月變化圖。觀測期間，年輪室有5個月的OC/EC比值小于2，其他月份均大于2，且OC/EC比值最高出現在冬季，這可能是由于冬季污染物的濃度增加，再加上穩定的天氣現象，可能造成氣態污染物轉化的二次氣溶膠濃度升高，導致OC/EC比值較高；黑山頭OC/EC比值均大于 2，且高于年輪室對應月份，這與兩個采樣點的地理位置有關。有研究表明，當 OC/EC比值較低時通常認為碳氣溶膠來自于機動車尾氣（Turóczi et al.，2012），年輪室距離城市主干道200 m，與黑山頭相比車流量較大，機動車排放污染物濃度高。整體上，烏魯木齊OC/EC平均值大于2，可以推斷，可能存在二次反應生成的有機碳。將烏魯木齊市年輪室 OC/EC比值與其他城市對比，見表1。

2.4 二次有機碳（SOC）

目前沒有比較有效的分析方法可以直接區分和測定一次有機碳（POC）和二次有機碳（SOC），國內外研究多采用 Castro et al.（1999）提出的OC/EC最小比值法來估算樣品中的SOC，假設采樣期間得到OC/EC比值最小的樣品中的SOC濃度可以忽略，其他樣品中的 SOC可以由以下經驗公式估算：

式中，OCtot是總有機碳，（OC/EC）min為監測期內OC/EC的最小值。

圖3　ρ（OC）/ρ（EC）比值的月變化Fig. 3　The monthly change of ρ（OC）/ρ（EC）

表1　北方城市OC和EC質量濃度及ρ（OC）/ρ（EC）比值對比Table 1　The comparison on mass concentrations of OC， EC and OC/EC

本文年輪室使用的最小OC/EC比值是2013年8月21日的數據，（OC/E C）min為1.36；黑山頭使用的最小OC/EC比值是2013年4月21日的數據，（OC/EC）min為1.16。通過（OC/EC）min可以計算出SOC的濃度，以及SOC在OC中的百分含量（SOC/OC）。

圖4是SOC的月平均濃度以及SOC/OC的值。由圖可以看出年輪室和黑山頭SOC濃度均在1、2月份較高，主要是由于冬季污染物排放量大，另外，大氣層結穩定，相對濕度大，有利于大氣中的污染物轉化為SOC?？傮w來看，SOC在OC中所占比例較大，年輪室和黑山頭 SOC/OC平均值分別為39.44%、55.30%，尤其黑山頭SOC平均值占OC總量一半以上。夏季為全年溫度最高的季節，并且太陽輻射比較強，大氣光化學活性較高，有利于SOC的生成，但由于夏季污染物排放小，所以生成的SOC整體上處于低濃度水平。

2.5 OC和EC的相關性

通過OC和EC之間的關系可以判斷碳氣溶膠的來源（Turpin et al.，1991）。若OC和EC的相關性比較好，則說明兩者來自于相同的污染源，若相關性較差，則說明來源復雜。因此本文通過研究春、夏、秋、冬4個季節的OC和EC的相關性來對OC 和EC的來源進行定性分析。

對年輪室采集的PM2.5中OC和EC做線性回歸，結果如圖5所示，不同季節PM2.5中OC和EC的相關系數分別為春季（0.9035）＞夏季（0.9026）＞冬季（0.8188）＞秋季（0.7252）。全年整體OC和EC的相關性較好，說明烏魯木齊OC和EC的來源比較一致。

從各個季節來看，烏魯木齊春、夏季OC和EC的相關性較高，并且相關系數較為接近，說明春夏兩季OC和EC來源相對簡單，來源一致，主要來源于交通源機動車尾氣的排放。春、夏季由于污染物排放少，且氣象條件有利于污染物的擴散和遷移；另外，降水的清除作用，也是OC和EC質量濃度較低的原因。相對而言，秋、冬季相關性較低，說明OC和EC來源復雜，主要原因是秋、冬季進入采暖期，采暖期增加了燃煤燃氣排放，排放源結構復雜，燃燒排放量大；此外，冬季氣溫低，機動車冷態啟動時間延長，也會增加OC和EC的一次排放。秋季秸稈、樹葉等生物質的燃燒也是導致OC和EC質量濃度增大的重要因素。另外，由秋、冬季氣象因素所導致的污染物不易擴散，使得PM2.5中OC和EC濃度較大。

圖4　SOC的濃度及其在OC中的比例Fig. 4　The concentration of SOC and its proportion in OC

從相關性關系式可以看出，冬季的相關性關系趨勢線斜率為2.68，高于春、夏、秋3個季節，這說明冬季的OC和EC的主要排放源的結構多樣，燃煤燃氣等燃料的燃燒方式多樣，排放量增大，另外，由于穩定的大氣狀況使得積累在大氣中的有機碳成分增多；夏季相關性關系趨勢線斜率最小，為1.08，接近Watson et al.（2001）對機動車源OC/EC比值的研究結果1.1，說明夏季OC和EC的主要來源為機動車尾氣的排放。

圖5　不同季節OC與EC的相關性Fig. 5　The correlation of OC and EC in different season

3　結論

（1）觀測期間，年輪室OC和EC的質量濃度分別為（15.73±8.50）和（5.48±2.70）μg·m-3，分別占PM2.5質量濃度的9.15%和3.19%；黑山頭OC和 EC的質量濃度分別為（11.31±7.29）和（4.14±3.26）μg·m-3，分別占PM2.5質量濃度的9.26%和3.06%。年輪室OC的月變化呈現“單峰型”，4月份質量濃度最小，為7.54 μg·m-3，1月份最大，為22.77 μg·m-3；黑山頭OC的月平均質量濃度1月份最大，為22.90 μg·m-3，6月份最低為6.03 μg·m-3。年輪室和黑山頭的EC濃度月分布均無明顯的特征，兩個站點最大濃度均出現在2013年1月。

（2）年輪室OC質量濃度的季節變化特征呈現冬季（19.80±8.53）μg·m-3＞秋季（12.83±8.25）μg·m-3＞夏季（9.82±2.83）μg·m-3＞春季（9.31±3.91）μg·m-3；EC質量濃度的季節變化特征呈現秋季（5.72±3.35）μg·m-3＞冬季（5.25±2.61）μg·m-3＞夏季（5.21±2.37）μg·m-3＞春季（4.89±2.31）μg·m-3。在不同的季節，OC濃度變化比較明顯，EC排放相對穩定。

（3）年輪室76%的樣品OC/EC比值大于2，OC/EC平均值為3.06；黑山頭90%的樣品OC/EC比值大于2，OC/EC平均值為3.16。OC/EC比值最高出現在冬季，兩個站點SOC濃度均在1、2月份較高。

（4）烏魯木齊春、夏季OC和EC的相關性較高，并且相關系數較為接近，說明春夏兩季OC和EC來源相對簡單，來源一致，主要來源于交通源機動車尾氣的排放；秋、冬季相關性較低，說明OC和EC來源復雜，秋、冬季進入采暖期，采暖期增加了燃煤燃氣排放，燃燒排放量大，排放源結構復雜。

參考文獻：

CASTRO L M， PIO C A， HARRISON R M， et al.1999. Carbonaceous aerosol in urban and rural European atmospheres: estimation of secondary organic carbon concentrations ［J］. Atmospheric Environment， 33（17）: 2771-2781.

CHEN S J， LIAO S H， JIAN W J， et al. 1997. Particle size distribution of aerosol carbons in ambient air ［J］. Environment International， 23（4）: 475-488.

CHOW J C， WATSON J G， LU Z， et al. 1996. Descriptive analysis of PM2.5and PM10at regionally representative locations during SJVAQS/ AUSPEX ［J］. Atmospheric Environment， 30（12）: 2079-2112.

GNAUK T， MüLLER K， PINXTEREN D， et al. 2008. Size-segregated particulate chemical composition in Xinken，Pearl River Delta，China: OC/EC and organic compounds ［J］. Atmospheric Environment， 42（25）: 6296-6309.

HOU B， ZHUANG G S， ZHANG R， et al. 2011. The implication of carbonaceous aerosol to the formation of haze: Revealed from the characteristics and sources of OC/EC over a mega-city in China ［J］. Journal of Hazardous Materials， 190（1-3）: 529-536.

LI J， LIN T， PAN S H， et al. 2010. Carbonaceous matter and PBDEs on indoor /outdoor glass window surfaces in Guangzhou and Hong Kong，South China ［J］. Atmospheric Environment， 44（27）: 3254-3260.

LI X R， WANG L L， WANG Y S， et al. 2012. Chemical composition and size distribution of airborne particulate matters in Beijing during the 2008 Olympics ［J］. Atmospheric Environment， 50: 278-286.

QU W J， ZHANG X Y， ARIMOTO R， et al. 2009. Aerosol background at two remote CAWNET sites in western China ［J］. Science of the Total Environment， 407（11）: 3518-3529．

STREETS D G， GUPTA S， WALDHOFF S T， et al. 2001. Black carbon emissions in China ［J］. Atmospheric Environment， 35（25）: 4281-4296.

TURóCZI B， HOFFER A， TóTH á， et al. 2012. Comparative assessment of ecotoxicity of urban aerosol ［J］. Atmospheric Chemistry and Physics，12（16）: 7365-7370.

TURPIN B J， HUNTZICKER J J. 1991. Secondary formation of organic aerosol in the Los Angeles Basin: a descriptive analysis of organic and elemental carbon concentrations ［J］. Atmospheric Environment Part A. General Topics， 25（2）: 207-215.

WATSON J G， CHOW J C， HOUCK J E. 2001. PM2.5chemical source profiles for vehicle exhaust， vegetative burning， geological material，and coal burning in northwestern Colorado during 1995 ［J］. Chemosphere， 43（8）: 1141-1151.

迪麗努爾·塔力甫， 熱比古麗·達木拉， 阿布力孜·伊米提. 2013. 烏魯木齊冬季霧天可吸入顆粒物透射電子顯微鏡研究［J］. 中國環境監測，29（4）: 107-110.

何清， 楊興華， 劉強， 等. 2010. 烏魯木齊冬季大氣邊界層溫度和風廓線觀測研究［J］. 沙漠與綠洲氣象， 4（1）: 6-11.

黃虹， 曹軍驥， 曾寶強， 等. 2010. 廣州大氣細粒子中有機碳，元素碳和水溶性有機碳的分布特征［J］. 分析科學學報， 26（3）: 255-260.

李偉芳， 白志鵬， 魏靜東， 等. 2008. 天津冬季大氣中 PM2.5及其主要組分的污染特征［J］. 中國環境科學， 28（6）: 481-486.

李英紅， 段菁春， 鄭乃嘉， 等. 蘭州大氣細顆粒物中有機碳與元素碳的污染特征［J］.中國科學院大學學報， 32（4）: 490-497.

劉保獻， 張大偉， 陳添， 等. 2015. 北京市 PM2.5主要化學組分濃度水平研究與特征分析［J］. 環境科學學報， 35（12）: 4053-4060.

劉新春， 陳紅娜， 趙克蕾， 等. 2015. 烏魯木齊大氣細顆粒物 PM2.5水溶性離子濃度特征及其來源分析［J］. 生態環境學報， 24（12）: 2002-2008.

劉新春， 鐘玉婷， 何清， 等. 2012. 烏魯木齊市不同天氣條件下TSP水溶性離子特征分析［J］. 沙漠與綠洲氣象， 6（5）: 60-66.

孟昭陽， 張懷德， 蔣曉明， 等. 2007. 太原冬季PM2.5中有機碳和元素碳的變化特征［J］. 應用氣象學報， 18（4）: 524-531.

宋彬， 劉斌. 2009. 烏魯木齊冬季空氣質量狀況分析與改善的幾點思考［J］. 太原城市職業技術學院學報， 8（2）: 7-8.

孫龍仁， 鄭春霞， 王文全， 等. 2009. 烏魯木齊市夏季大氣 PM10、PM2.5中重金屬的分布特征［J］. 天津農業科學， 15（2）: 37-41.

陶李. 2011. 西安市大氣中PM2.5及其碳氣溶膠污染特征研究［D］. 西安:西安建筑科技大學.

王春華， 呂愛華， 余曉麗， 等. 2010. 烏魯木齊大氣污染現狀及影響因素分析［J］. 新疆農業大學學報， 33（4）: 349-353.

王文全， 孫龍仁， 吐爾遜·吐爾洪， 等. 2012a. 烏魯木齊市大氣 PM2.5中重金屬元素含量和富集特征［J］. 環境監測管理與技術， 24（5）: 23-27.

王文全， 朱新萍， 鄭春霞， 等. 2012b. 烏魯木齊市采暖期大氣 PM10及PM2.5中Cd的形態分析［J］. 光譜學與光譜分， 32（1）: 235-238.

魏毅. 2010. 烏魯木齊市大氣污染成因及防治對策研究［J］. 干旱區資源與環境， 24（9）: 68-71.

徐鋒. 2012. 烏魯木齊市2011年冬季 PM2.5/PM10濃度特征分析［J］. 干旱環境監測， 26（2）: 81-84.

徐敬， 丁國安， 顏鵬， 等. 2006. 燃放煙花爆竹對北京城區氣溶膠細粒子的影響［J］. 安全與環境學報， 6（5）: 79-82.

亞力昆江·吐爾遜， 迪麗努爾·塔力甫， 阿布力孜·伊米提， 等. 2012. 烏魯木齊市可吸入顆粒物水溶性離子特征及來源解析［J］. 中國環境監測， 28（1）: 72-77.

楊興華， 何清， 劉濤， 等. 2010. 烏魯木齊市冬季混合層厚度及對空氣污染影響的個例分析［J］. 沙漠與綠洲氣象， 4（4）: 18-21.

鄒長偉， 黃虹， 曹軍驥. 2006. 大氣氣溶膠含碳物質基本特征綜述［J］. 環境污染與防治， 28（4）: 270-274.

DOI：10.16258/j.cnki.1674-5906.2016.05.014

中圖分類號：X51

文獻標志碼：A

文章編號：1674-5906（2016）05-0821-08

基金項目：國家自然科學基金項目（41375162；41405124；41405141）；新疆維吾爾自治區自然科學基金項目“塔克拉瑪干沙漠與帕米爾高原沙塵氣溶膠特性觀測研究”

作者簡介：劉新春（1977年生），男，副研究員，主要從事大氣環境科學研究。E-mail: liuxinchun2001@163.com； liuxch@idm.cn

收稿日期：2015-12-03

Analysis the Pollution Characteristics on Organic Carbon （OC） and Elemental Carbon （EC） of Fine Particulate Matter （PM2.5） in Urumqi

LIU Xinchun1， 2， CHEN Hongna3， ZHAO Kelei4， ZHONG Yuting1， 2， YAN Jingwu3
1. Institute of Desert Meteorology， CMA， Urumqi 830002， China；2. Desert Atmosphere and Environment Observation Experiment of Taklimakan Station， Tazhong 831000， China；3. Administration Office of Motor Vehicle Emission Supervision， Urumqi City， Urumqi 830054， China；4. Beijing KingWing Environmental Protection Technology Co.， Ltd， Beijing 101300， China

Abstract：Based on the data of atmospheric aerosol （PM2.5） form Jan. 2013 to Feb. 2014 at Meteorological Administration Tree-ring Laboratory （TRL） and Meteorological Satellite Station （HST） in the center of Urumqi， and the mass concentrations of organic carbon （OC） and elemental carbon （EC）， the pollution characteristics and the possible emission sources were analyzed by optical carbon analysis. Based on the sulfur oxidation ratio （SOR） and the correlation of ions， were discussed. The results showed that， The OC and EC of PM2.5at TRL were （15.73±8.50） and （5.48±2.70） μg·m-3，and accounted for 9.15% and 3.19% of PM2.5mass concentrations，respectively. The OC and EC of PM2.5at HST sites were （11.31±7.29） and （4.14±3.26） μg·m-3，and accounted for 9.26% and 3.06% of PM2.5mass concentrations， respectively. Monthly variations of OC presented a single peak at TRL， but EC had no significantly difference. Seasonal variations of OC were winter （19.80±8.53） μg·m-3＞ autumn （12.83±8.25） μg·m-3＞ summer （9.82±2.83） μg·m-3＞spring （9.31±3.91） μg·m-3， and EC were autumn （5.72±3.35） μg·m-3＞ winter （5.25±2.61） μg·m-3＞ summer （5.21±2.37） μg·m-3＞spring （4.89±2.31） μg·m-3. OC and EC concentration ratio showed the maximum in winter， and SOC concentrations were higher in January and February at two sites； Good correlation was found between OC and EC in spring and summer， indicating that the emission sources were simple relatively in spring and summer； on the contrary， bad correlation was found between OC and EC in autumn and winter.

Key words：atmospheric aerosol； organic carbon （OC）； elemental carbon （EC）； fine particulate matter （PM2.5）； Urumqi