武漢市黑碳氣溶膠質量濃度空間分布的主導因素分析

趙錦慧，何超，李小莉，劉玉青，黃超，謝子瑞，于興修*

黑碳氣溶膠（black carbon aerosols，BC）是由含碳物質不完全燃燒形成的一種無定形碳顆粒物，其多孔結構更易吸收多環芳烴、重金屬等物質，可危害人體健康（陶俊等，2008）；可改變氣候特征，在全球氣候變暖中起到重要作用（Cao et al.，2004）；其分布呈現積聚模態，可降低大氣能見度（唐孝炎等，2006）；能夠吸收從可見光到紅外波長范圍內的太陽輻射，能加熱大氣，降低地表溫度，改變區域大氣的穩定性和大尺度環流，影響大氣化學反應進程（Streets et al.，2001；朱厚玲，2003）。因此，黑碳氣溶膠成為大氣環境科學研究領域中的一個熱點。

氣象因素對城區大氣環境質量有著重要的影響，有學者（Sloane et al.，1991；鄧雪嬌等，2011；王明潔等，2013）總結出能見度與不同的天氣氣象條件之間的關系，風速和相對濕度被認為是影響大氣環境質量的兩個主要因素；從黑碳氣溶膠的全球分布來看，人類活動排放的污染源對黑碳質量濃度的影響較明顯，北半球高于南半球，其中中國東部部分省區是質量濃度高值中心區（陳超等，2015），而武漢市是中國重要排放區域之一，大氣環境問題也引起了廣泛關注。

目前已有學者針對武漢的顆粒物及其 SOC組分、水溶性離子組分的特征（Zhong et al.，2014；Cheng et al.，2014；Gong et al.，2015；Zhang et al.，2015；Lyu et al.，2016）進行了研究，利用PMF方法探究武漢城區細顆粒物的來源，發現其三大構成分別是生物質燃燒源（19.6%）、機動車排放源（27.1%）、工業源（26.8%）（成海容等，2012）。還有根據后向軌跡方法分析了2012年秋冬季節、2013年1 月、2014年污染物區域來源（Cheng et al.，2014；Lyu et al.，2016；盧苗苗等，2017），結果顯示本地排放源的貢獻率在1月最低，夏秋季節的污染物中本地源占65.7%，相鄰的城市源貢獻率占23.1%。然而，目前針對武漢市污染物的垂直向分布規律和來源分析的模擬研究還比較缺乏。

本研究結合觀測數據和WRF-CMAQ運行的模擬數據，選擇氣象因子、環流因子、下墊面因子、污染物構成等主導因子，分析它們對武漢市黑碳氣溶膠質量濃度水平向和垂向分布規律的影響，使用HYSPLIT4模式對武漢市氣團進行運動軌跡分析，量化不同季節黑碳氣溶膠的輸送來源，為武漢市大氣污染措施的防控提供數據資料。

1 材料與方法

1.1 采樣點概況

選取武漢市解放公園、中山公園、常青公園、硚口公園等10個綠地單元作為采樣點（見圖1），將儀器架設在距離地面2 m的高度，下墊面為植被覆蓋率較高的綠地，周圍緊鄰交通主干道、居民樓和辦公樓，無工廠等排放源，可代表城市辦公、住宅、交通干道綜合混合區域特征（黃超等，2018）。同時四周沒有高大的建筑物遮擋，視野開闊，能夠比較準確客觀地反映武漢市城區綠地單元的黑碳氣溶膠質量濃度。

1.2 采樣儀器

盡量選擇晴朗、靜小風的天氣進行采樣，使用美國瑪基科技公司（Magee Scientific Co，USA）生產的AE-51微型黑碳儀，采樣流量為100 mL?min-1，采樣膜為3 mm石英纖維膜，每隔1分鐘獲得1組測量數據并自動保存，一次至少連續觀測50 min。

1.3 數據來源

BC的水平方向質量濃度數據來自于實驗觀測，采樣時間為2015年7月—2016年6月，獲得了12202組數據，經過多重訂正，保留了11822組。

BC 的垂直方向質量濃度數據來自于WRF-CMAQ模式的模擬結果，首先根據研究地理位置設定評估區域，預處理地形數據和氣象數據，從而獲得與WRF模式設定網格分布一致的輸入數據，水平方向上使用Lambert投影，設定兩層嵌套網格（格距分別為27 km、9 km），在垂直方向上采用階梯地形垂直坐標（eta坐標），共分為16層。頂層高度為0.2 bar（即202 hPa），距地面高度近似7.6 km；底層高度為1.0 bar（即1010 hPa），距地面高度0.01 km，具體信息如表1所示（趙錦慧，2017）。

圖1 采樣點位置圖Fig. 1 The location map of sampling points

表1 基于WRF-CMAQ模式的垂直分層Table 1 Vertical layering list based on WRF-CMAQ mode

環境質量監測站點的PM10、PM2.5、O3數據資料來自于武漢市環境質量狀況公報；風速、能見度、溫度、氣壓數據來自于美國國家氣象數據中心的武漢市天河站點（http://www.meicmodel.org/），作為代表武漢城區的常規氣象數據，用于后期分析。

1.4 研究方法

運用SPSS中的回歸分析和建模分析（線性模型、對數模型、倒數模型、二次模型、三次模型—拋物線模型、復合模型、冪函數模型、S型模型、增長模型、指數模型、Logistic模型）等方法分析BC與氣象條件及其他污染物的相關關系。

利用HYSPLIT4模式對武漢市空氣氣團進行運動軌跡分析，以了解黑碳氣溶膠的來源、路徑?；贕IS的TrajStat軟件，利用HYSPLIT模型將軌跡數據劃分為不同的運輸組或集群，進行軌跡聚類分析。本研究目標經緯度設置為30.55°E、114.32°N，模擬范圍設置為0～10000 m，大氣邊界層的平均流場采用500 m高度，既可以代表區域氣流流動特征（風），又能減少近地面摩擦力的影響（Wang et al.，2009）。

2 結果與討論

2.1 部分氣象因素對水平向BC質量濃度的影響

2.1.1 BC質量濃度與溫度、能見度、氣壓的相關性分析

將2015年7月—2016年6月武漢市天河站點的能見度（VSB）、溫度（t）、氣壓（AP）數據與實測的黑碳質量濃度數據進行相關性分析（見表2），結果表明，在0.01的水平上，BC與溫度、能見度、氣壓顯著相關，相關系數分別為：-0.637、-0.549、0.574。

表2 BC與溫度、能見度、氣壓的相關系數矩陣Table 2 The correlation coefficient matrix between BC and temperature,visibility, air pressure

當溫度較高時，空氣對流運動明顯，降水較多，對黑碳氣溶膠的濕沉降作用較大，導致空氣中的BC含量減小，因此溫度與黑碳呈負相關關系；影響能見度的最主要因素是空氣中顆粒物的含量，當顆粒物較多時，能見度較低，BC和能見度呈相反的變化趨勢；氣壓與BC呈現正相關性，當溫度較低時，氣壓較高，空氣對流運動不明顯，黑碳質量濃度較高。

BC與溫度、能見度、氣壓在不同季節的相關關系有所差異（表3）。BC與溫度、氣壓的相關系數絕對值最大值均出現在春季，而與能見度的較大值則出現在夏季和冬季。春季溫度較冬季溫度高，氣壓較低，降水較多，黑碳質量濃度低；冬季則相反。這種變化與污染物和黑碳的季節相關綜合作用，造成武漢市黑碳氣溶膠質量濃度冬季高、春季低的時間變化特征。在夏、秋、冬季，BC與能見度的相關系數絕對值在三者中最大，而與溫度的值最??；而在春季，氣壓與黑碳的相關性最高，與溫度的相關性也是最低。這說明在氣象要素中，能見度對黑碳質量濃度的影響較大。

表3 BC與氣壓、能見度、溫度季節相關系數Table 3 Season correlation analysis of BC mass concentration and temperature, visibility and air pressure

2.1.2 黑碳質量濃度與風向風速的相關性分析

為了更準確分析黑碳氣溶膠質量濃度與氣象要素的相關性，增加了CO、PM2.5、PM10共3種污染物進行分析說明。利用下載的武漢市2015—2016年的氣象數據和觀測到的 BC、CO、PM2.5、PM10質量濃度，繪制 BC、CO、PM2.5、PM10質量濃度（152組數據）與風向風速相互關系分布圖，如圖2所示。

如圖 2(a)所示，當風向為東北偏北、風速在 2 m?s-1時，黑碳質量濃度最大且大于8000 ng?L-1；當風向為西北偏北、風速為1 m?s-1時，黑碳質量濃度為 7000～800 ng?L-1；當風速為 1～2 m?s-1時，黑碳質量濃度分布比較集中，質量濃度為 3000～4000 ng?L-1；當風向為南偏西南、風速在 2～3 m?s-1時，黑碳質量濃度最小，為1000 ng?L-1。

如圖2(b)所示，當風向為東北向、風速在2 m?s-1時，CO質量濃度最大且質量濃度大小范圍為45～50 mg?L-1；當風向為西南風向、風速在3 m?s-1時，CO平均質量濃度比其他風向風速條件小，其質量濃度大小為 10～15 mg?L-1；此外，在風速范圍為 1～2 m?s-1范圍之內，CO質量濃度比大于1～2 m?s-1風速時都大，在 30～40 mg?L-1范圍內變化。

如圖2(c)所示，PM2.5的最大值出現在風向為東北、風速小于 2 m?s-1時，其質量濃度為 160～200 μg?L-1；PM2.5的最小值出現在風向為西南偏南、風速大于 2 m?s-1時，其質量濃度為 40 μg?L-1；當風速小于1 m?s-1，PM2.5質量濃度在各個風向都表現出均質化分布狀態，其質量濃度小于風速最小時的PM2.5質量濃度而大于風速最大時的PM2.5質量濃度。

如圖2(d)所示，PM10質量濃度最大值出現在風向為東北向、風速小于2 m?s-1時，此時PM10質量濃度為 100～120 μg?L-1；當風向為西南偏南、風速大于2 m?s-1時，PM10質量濃度出現最小值，質量濃度為 20～40 μg?L-1；當風速在 2～3 m?s-1時，PM10質量濃度集中在 60～100 μg?L-1。

城區人口壓力大、交通擁擠、工業分布導致城區主要污染物質在此處聚集，理論上污染物質量濃度應該最大，但是風對污染物質的輸送作用，導致中心城區的污染物質向四周進行擴散，因此污染物質量濃度較低（師宇等，2016；何濤等，2017）。

2.2 部分氣象因素對垂直向BC質量濃度的影響

2015年7月—2016年6月黑碳模擬值與溫度、風速、能見度、氣壓等氣象要素的日相關關系數見圖 3，可以看出在同一高度層上，黑碳模擬值與溫度、風速、能見度、氣壓的相關系數大小相近，變化程度相似。BC模擬值與風速、溫度、能見度的相關性在1～16層的變化基本一致，在1～8層呈負相關，在8～16層呈正相關。第8層是反向變化的臨界層。

如圖3(a)所示，黑碳日均值與溫度、風速、能見度、氣壓的相關系數絕對值最大分別出現在第10層、14層、10層和7層。其中，5～8層相關系數最大，9～11層相關系數最小。BC模擬值與氣壓的變化規律，與BC模擬值與溫度、風速、能見度的變化趨勢相反。

BC月均值與溫度、風速、能見度、氣壓的相關系數絕對值最大分別出現在第6層、16層、9層和6層，相關系數分別為-0.807、0.7、0.72、0.738。其中，BC值與氣壓和溫度的相關系數曲線在16層之內呈對稱分布。

黑碳季節均值與溫度、風速、能見度、氣壓的相關系數絕對值最大分別出現在第 4層、1層、8層和8層，相關系數分別為-0.964、-0.985、-0.743、0.991。

圖3 黑碳模擬值與氣象要素的相關關系Fig. 3 The correlation between the simulated value of BC and the meteorological elements（a）代表日均值的相關性；（b）代表月均值的相關性；（c）代表季節均值的相關性(a) Represents the relevance of the daily mean; (b)The correlation of the monthly mean of represents; (c) The correlation of the seasonal mean

綜上所述，在1、2、14、15、16層，與BC相關性模擬值最高的是風速；在第4、6、9、10、11、12、13層，與BC模擬值相關性最高的溫度；在第3、5、7、8層，與BC模擬值相關性最高的是氣壓。說明在低層和高層中，BC模擬值主要受風速影響；而在中層，BC模擬值則主要受溫度影響。

2.3 大氣污染物主要成分與BC的相關分析

選擇 PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO 等大氣污染物的主要成分，了解2015年7月—2016年6月武漢市BC觀測數據與同期污染物數據的相關性，結果表明，BC與PM2.5呈高度正相關，與PM10、CO、SO2、NO2模擬值中度正相關，與O3模擬值中度負相關，相關系數分別為0.863、0.657、0.647、0.518、0.466、-0.366。由圖4可知，BC與PM2.5、PM10、CO、SO2的線性關系較好。

以BC為因變量，PM2.5、PM10、CO、O3、SO2、NO2為自變量，探討它們之間的線性關系，對引入模型的變量進行自動篩選，得到最終的模型系數表（見表4），建立逐步回歸方程。

以x1表示細顆粒物（PM2.5），x2表示可吸入顆粒物（PM10），x3表示二氧化硫（SO2），根據模型建立的多元線性回歸方程為：

表4 逐步回歸方程系數Table 4 Coefficient table of stepwise regression equation

圖4 BC與PM2.5、PM10、CO、SO2濃度的相關性Fig. 4 The correlation between BC and PM2.5, PM10, CO and SO2 concentration

y=1493.322+43.623x1-24.505x2+40.12x3

經 t檢驗，b1、b2、b3的概率值分別為 0.000、0.000、0.003，按照給定的顯著性檢驗水平（0.10），均有顯著性意義。同時VIF值小于經驗值10（Neter et al.，1990），方程中各變量的多重共線性不明顯。通過觀察回歸標準化殘差直方圖（圖5），可以看出標準化殘差呈正態分布。

用SPSS曲線估計方法為BC與顆粒物、CO選擇合適的曲線模型線性模型（包括對數模型、倒數模型、二次模型、三次拋物線模型、復合模型、冪函數模型、S型模型、增長模型、指數模型、Logistic邏輯斯蒂模型）（占長林等，2016；Gong et al.，2015）。將 PM2.5與黑碳數據代入 SPSS中，可以得到相應的模型匯總和參數估計值，以及回歸方程模型圖（圖6）。

在各模型中，三次曲線模型的擬合程度較好，利用三次曲線模型求出的R2最大，為0.755，F值為152.036，P值為0.00，符合檢驗，表達式為：

圖5 標準化殘差直方圖Fig. 5 Normalized residual histogram

圖6 BC與PM2.5的回歸方程模型圖Fig. 6 Various regression equation model diagrams of BC and PM2.5

其中，Y為BC質量濃度，X為PM2.5質量濃度。該模型能夠較好地描述BC質量濃度與PM2.5的數量相關關系。

同理可以求出BC與PM10、CO的三次曲線模型R2最大，即擬合程度最好，表達式分別為：

其中，Y為BC質量濃度，X為PM10質量濃度。

其中，Y為BC質量濃度；X為CO質量濃度。

2.4 大氣環流因素

運用HYSPLIT 4模型后向軌跡方法對武漢市3個高度層100、500、750 m空氣氣團按照不同季節進行運動軌跡分析，了解黑碳氣流運動軌跡的季節變化規律及氣溶膠的來源（盧苗苗等，2017；何濤等，2017）。圖7所示為2015年7月—2016年6月武漢市不同季節氣流運動軌跡分析圖。

（1）2015年夏季

在750 m高度上，起源于北太平洋海域的空氣氣團在其附近作輾轉運動，最終向西經過日本南部，在山東地區登陸，然后北上在蒙古境內作近似“8”運動軌跡，最后南下到達武漢；500 m高度上來自中國東北和朝鮮半島北部的空氣氣團也向東經過全球大范圍的運動之后，到達此地，然后與100 m高度氣流合二為一，大致沿東北—東南方向經過俄羅斯南部、蒙古、內蒙古、山西、河南等地，到達武漢市。

圖7 武漢市2015年夏季—2016年春季氣流運動的軌跡分析示意圖Fig. 7 The trajectory analysis of the spring air movement in Wuhan city from the summer of 2015 to the spring 2016

（2）2015年秋季

750 m高度上起源于加拿大北方、北冰洋附近海域的空氣氣團向東穿越北半球大部分區域后，經過地中海、西亞、巴基斯坦、印度北部，西藏，到達中國青海地區，與500 m高度、100 m高度的氣流會合，沿東南方向經過甘肅、陜西、河南等地到達武漢市。

（3）2015年冬季

100、500、750 m高度上的3個空氣氣團均起源于俄羅斯遠東和北冰洋附近地區，并且各自大概沿著北緯 45度緯線圈向東運動，其中在北極地區進行多次不規則的重復運動，最后一起在俄羅斯北部的北冰洋海域匯合，然后一路南下，穿越俄羅斯、蒙古中部、內蒙古、山西、河南等地，到達武漢市。在冬季前期，空氣質點的高度均在2000 m以下；到了中期，100 m高度的氣流的空氣質點先上升到6000 m以上，后下降至2000 m以下；而在后期，三股氣流的空氣質點高度均上升至2000 m以上，變化趨勢基本一致。

（4）2016年春季

在750 m高度上，起源于加拿大中部地區的空氣氣團在北極附近作多次不規則運動后，向南經過俄羅斯、蒙古、黃海、江蘇、安徽等地到達武漢市。500 m高度與100 m高度上氣團在西亞地區相遇，沿中國東北、日本群島、江蘇、安徽的路線到達武漢市。

綜上所述，受大尺度天氣系統的影響，武漢市12個月氣團的傳輸方向、路徑及高度都存在著季節差異，其中高空遠距離氣團傳輸貢獻在冬季（12月、1月、2月）較大，對長期灰霾過程起決定性作用。

2.5 下墊面因素

武漢市的地勢由南北兩面向中間凹陷，位于江漢平原的東側向大別山低山丘陵過渡的地帶，屬于殘丘性沖積平原。冬季盛行偏北風，易受北方外源污染影響，再加上三面有山環繞，一面毗連平原，氣團的水平向擴散受阻。

武漢市水域面積較大，空氣濕度大使得顆粒物吸濕增長的比例較高；再加上全年靜穩天氣多，風力小，冬季容易出現逆溫現象，氣團的垂向擴散受阻（張宇堯，2017）。

考慮不同下墊面類型及不同城市區域功能對黑碳氣溶膠的空間分布特征產生的影響，利用GIS空間分析中的 Kriging插值算法對解放公園、中山公園、常青公園、硚口公園、漢陽公園、黃鶴樓景區、沙湖公園、東湖風景區、南干渠游園、石門峰公園等 10個采樣點黑碳氣溶膠年均質量濃度進行插值，模擬黑碳氣溶膠空間分布等級，并進行可視化表達，符號化處理后可以得到2015年7月—2016年6月武漢市全年黑碳氣溶膠質量濃度空間分布，如圖8所示。

圖8 武漢市區BC質量濃度空間分布Fig. 8 Spatial distribution of BC mass concentration in Wuhan City

對比10個采樣點在2015年7月—2016年6月之間的黑碳氣溶膠觀測結果，可以發現：各采樣點的黑碳氣溶膠質量濃度在不同季節、不同月份的空間分布上具有明顯的一致性，總體上，武漢市區黑碳氣溶膠質量濃度呈中部低，東西兩側高的分布特征，一年中BC質量濃度高值區主要集中在硚口公園、石門峰公園和解放公園，而低值區則出現在東湖風景區、中山公園。對不同采樣點BC質量濃度年均值進行對比，大小順序為：硚口公園＞石門峰公園＞解放公園＞漢陽公園＞沙湖游園＞南干渠游園＞黃鶴樓景區＞常青公園＞中山公園＞東湖風景區。

本研究采樣點位于武漢市區，附近無明顯污染源，在局部氣象條件基本一致的情況下，主干道（道路）車流量及環境情況是造成黑碳質量濃度空間分布差異的原因，因此選取各點到主干道的距離作為主要評價指標，同時結合實際下墊面狀況對BC空間分布進行解釋，計算得到相關系數大致都在-0.74左右，這說明在局部氣候且區域特征較為一致的大背景下，導致空間分布差異的原因可能與距離車流較多的主路相對位置有關（黃超等，2018），距離越近，質量濃度越高。

同時在采樣期間，石門峰公園附近青王路改造工程正在施工，運輸車輛造成大量揚塵飛起；此外，其位于三環線外，小作坊燃煤和室外秸稈焚燒等無組織排放源較多，因此空氣中揚塵、顆粒物較多，BC質量濃度較高（張霞等，2018；鞏文雯等，2017）。而東湖風景區采樣點附近的沿湖大道一直以來都作為傳統的騎行和觀光道路，機動車流量小，排放尾氣少；再加上廣闊水體和較高的植被覆蓋率，下墊面狀況有利于空氣凈化，因而BC質量濃度較低。

3 結論

選擇氣象因子、污染物構成因子、環流因子、下墊面因子等影響黑碳氣溶膠（BC）質量濃度的主導因子，分析它們與BC的相關性，及其對武漢市水平向和垂向BC分布規律的影響，結論主要包括：

（1）水平方向上，BC質量濃度與溫度、能見度、氣壓相關系數分別為-0.637、-0.549、0.574，當風速小于2 m?s-1、風向為東北或東北偏北時，BC、CO、PM2.5、PM10質量濃度均處于一年中最高值；當風速大于2 m?s-1、風向為西南偏南時，處于最低值。垂直方向上，低層和高層中黑碳氣溶膠模擬值主要受風速影響，而在中層，黑碳氣溶膠模擬值則主要受溫度影響。

（2）BC與PM2.5、PM10、CO、SO2相關性較高，相關系數分別為0.863、0.657、0.647、0.518，可建立多元線性回歸方程：y=1493.322+43.623x1-24.505x2+40.12x3（其中，y為 BC 質量濃度，x1、x2、x3分別為 PM2.5、PM10、SO2質量濃度）；BC 與 PM2.5、PM10、CO的回歸分析中，三次曲線模型的R2最大，擬合程度最好。

（3）受大尺度天氣系統的影響，到達武漢市的空氣氣團在傳輸方向、路徑及高度都存在著季節差異，其中高空遠距離氣團傳輸貢獻在冬季（12月、1月、2月）較大，對長期灰霾過程起決定性作用。

（4）武漢市黑碳氣溶膠質量濃度在空間上呈中部低、東西兩側高的分布特征，原因可能與距離車流較多的主路的相對位置有關，同時也受植被覆蓋率、水體分布等下墊面因素影響。

CAO J J, LEE S C, HO K F, et al. 2004. Spatial and seasonal variations of atmospheric organic carbon and elemental carbon in Pearl River Delta Region, China [J]. Atmospheric Environment, 38(27): 4447-4456.

CHENG H R, GONG W, WANG Z W, et al. 2014. Ionic composition of submicron particles (PM1.0) during the long-lasting haze period in January 2013 in Wuhan, central China [J]. Journal of Environmental Sciences, 26(4): 810-817.

GONG W, ZHANG T, ZHU Z, et al. 2015. Characteristics of PM1.0, PM2.5and PM10, and their relation to black carbon in Wuhan, Central China[J]. Atmosphere, 6(9): 1377-1387.

LYU X P, CHEN N, GUO H, et al. 2016. Chemical characteristics and causes of airborne particulate pollution in warm seasons in Wuhan,central China [J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 16(16): 1-35.

NETER J, WASSERMAN W, KUTNER M H. Applied linear statistical models [M]. Homewood (IL): Irwin; 1990.

SLOANE C S, WATSON J, CHOW J, et al. 1991. Size-segregated fine particle measurements by chemical species and their impact on visibility impairment in Denver [J]. Atmospheric Environment, Part A.General Topics, 25(5): 1013-1024.

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

WANG Y Q, ZHANG X Y, DRAXLER R R. 2009. TrajStat: GIS-based software that uses various trajectory statistical analysis methods to identify potential sources from long-term air pollution measurement data [J]. Environmental Modeling and Software, 24(8): 938-939.

ZHANG F, WANG Z W, CHENG H R, et al. 2015. Seasonal variations and chemical characteristics of PM2.5, in Wuhan, central China [J]. Science of the Total Environment, 518-519: 97-105.

ZHONG Z, HU K, HUANG Z, et al. 2014. Characteristic Analysis of OC and EC in PM2.5of Typical Haze Weather in Wuhan City [J].Meteorological and Environmental Research, 5(4): 19-22.

曹軍驥, 占長林. 2011. 黑碳在全球氣候和環境系統中的作用及其在相關研究中的意義[J]. 地球科學與環境學報, 33(2): 177-183.

陳超, 何曦, 楊樂. 2015. 杭州市環境空氣中黑碳質量濃度變化特征[J].環境監測管理與技術, 27(1): 60-62.

成海容, 王祖武, 馮家良, 等. 2012. 武漢市城區大氣 PM2.5的碳組分與源解析[J]. 生態環境學報, 21 (9): 1574-1579.

鄧雪嬌, 李菲, 吳兌, 等. 2011. 廣州地區典型清潔與污染過程的大氣湍流與物質交換特征[J]. 中國環境科學, 31(9): 1424-1430.

鞏文雯, 于曉東, 韓平. 2017. 北京市公園土壤黑碳含量特征及來源分析[J]. 生態環境學報, 26(10): 1795-1800.

何濤, 彭燕, 喬利平, 等. 2017. 常州冬季大氣污染特征及潛在源區分析[J]. 環境科學學報(網絡出版地址:http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1827.X. 20171116.1640.001.html).

黃超, 趙錦慧, 何超, 等. 2018. 2015年秋冬季武漢城區黑碳氣溶膠的分布及源區分析[J]. 生態環境學報, 27(3): 542-549.

盧苗苗, 唐曉, 王自發, 等. 2017. 武漢地區2014年PM2.5時空分布與來源貢獻的數值模擬研究[J]. 環境科學學報, 37(11): 4227-4240.

師宇, 樓小鳳, 王廣河. 2016. 氣溶膠對北京地區云和降水影響的模擬研究[J]. 地理研究, 35(10): 1912-1924.

唐孝炎, 張遠航, 邵敏. 2006. 大氣環境化學[M]. 第2版. 北京: 高等教育出版社.

陶俊, 朱李華, 韓靜磊, 等. 2008. 2007年春季廣州城區黑碳氣溶膠污染特征的初步研究[J]. 氣候與環境研究, 13(5): 658-662.

王明潔, 朱小雅, 陳申鵬. 2013. 1981—2010年深圳市不同等級霾天氣特征分析[J]. 中國環境科學, 33(9): 1563-1568.

占長林, 萬的軍, 張家泉, 等. 2016. 環境中黑碳來源解析方法研究進展[J]. 生態環境學報, 25(9): 1575-1583.

張霞, 余益軍, 解淑艷, 等. 2018. 全國大氣背景地區黑碳濃度特征[J].中國環境監測, 34(1): 32-40.

張宇堯. 2017. 基于氣溶膠光學特性對武漢黑碳和有機碳的研究[J]. 測繪科學技術, 5(2): 67-75.

趙錦慧. 2017. WRF-CMAQ氣象化學耦合模型運用及分析——以武漢地區黑碳氣溶膠分布特征為例[M]. 北京: 科學出版社.

朱厚玲. 2003. 我國地區黑碳氣溶膠時空分布研究[D]. 北京: 中國氣象科學研究院.