青岛沿海站点冬季不同污染条件下气溶胶的来源解析——基于单颗粒质谱分析❋

吴冠儒, 张艳靖, 李 磊, 周 振, 姚小红, 周 杨❋❋

(1. 中国海洋大学海洋与大气学院, 山东 青岛 266100; 2. 暨南大学质谱仪器与大气环境研究所, 广东 广州 510632; 3. 中国海洋大学海洋环境与生态教育部重点实验室, 山东 青岛 266100;4. 青岛海洋科学与技术试点国家实验室 海洋生态与环境科学功能实验室, 山东 青岛 266237)

大气气溶胶不仅会对人类健康和区域环境质量造成影响,也会对大气辐射平衡和气候效应产生影响[1]。近年来,经济发展加速了化石燃料的使用,导致了中国气溶胶浓度的增加[2]。华北地区为中国北方的经济人口中心,大量的排放加上地形影响,导致雾霾事件频发,因此针对污染的成因和影响业内进行了广泛的研究和探讨[3]。随着2013年国家大气污染防治行动的颁布至今,空气污染得到了阶段性的控制。截至 2018年,PM2.5的年平均浓度相较于 2013 年下降了41.0%,二氧化硫下降了72.0%,期间PM2.5的年平均浓度和雾霾事件发生频率有所下降,但是雾霾的强度却有所增加[4]。Zhao等[5]指出,随着减排政策的有力推进,大气气溶胶爆发性增长的频率下降,但增长的强度却增加了,爆发性增长的组分主要为二次无机气溶胶(包含硝酸盐、硫酸盐)和二次有机气溶胶。这些极端污染事件的发生除了受排放源影响,天气条件的影响不容忽视,例如混合层高度、近地面风、相对湿度等[6]。

冬季雾霾事件频发,污染严重且气溶胶来源复杂,由于污染过程较为迅速,传统的滤膜采样-离线实验室-经验正交分解(主成分分析)的溯源方法很难完全捕捉短时间内颗粒的来源变化[7-8]。近年来颗粒物在线监测仪器单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)逐渐成熟,能够提供高分辨率的颗粒粒径、化学组分及混合状态等理化信息,有利于对颗粒溯源的研究。SPAMS能够通过正负谱图的信息同时获得颗粒物一次信号和二次老化信号,能够更好地分析颗粒的生成过程。以往研究曾利用SPAMS在中国北方的北京、郑州、呼和浩特、泰安等地进行了污染物溯源[9-12],发现中国北方各大城市中以碳质气溶胶和生物质燃烧气溶胶为主,但是受污染源和气团来向等因素影响,不同组分占比有显著差异,说明颗粒混合状态有明显的区域特性。Song等[13]于2019年利用SPAMS对山东聊城冬季的颗粒物从粒径变化和化学组分研究采暖前后颗粒物的来源,指出燃煤、机动车和工业排放为主要排放源。

青岛位于京津冀的下风区,比邻黄渤海,在冬季风的影响下其大气颗粒物污染来源较为复杂,同时青岛位于北方陆源污染向海上传输的西风带上,对其污染来源和成因的分析不仅有助于区域大气污染防控,也为研究陆源传输对海洋生态的影响提供基础。本研究利用SPAMS对青岛冬季单颗粒的粒径信息、化学组分和混合状态进行了分析,结合气流轨迹、边界层高度和湿度等气象条件分析不同污染条件下颗粒物的来源及成因。

1 实验和方法

1.1 采样时间和地点

本研究的采样时间为2019年12月20—26日,采样仪器部署在东方红三号科考船前甲板的集装箱内,采样头置于箱顶1.5 m。在采样期间,该船停靠在山东省青岛市奥林匹克帆船中心(北纬36.05°,东经120.39°,以下简称奥帆中心),该采样点位于市区商业区附近,附近有大量的餐馆和街道,受到一定的人为活动影响,可以代表沿海城市大气环境。

1.2 仪器原理和数据分析

本研究是基于高时间分辨率单颗粒气溶胶质谱仪(High resolution single particle aerosol mass spectrometer, HR-SPAMS,广州禾信)对青岛冬季沿海站点的气溶胶进行了观测和分析。SPAMS可以同时获取单个细颗粒气溶胶(0.2～2 μm)的粒径、混合状态和化学组分信息。该仪器通过前端的空气动力学棱镜将颗粒物导入双激光束测径系统,经过两束Nd:YAG激光束(532 nm)记录颗粒物通过的时间并计算出粒径。经过测径的颗粒会被266 nm的Nd:YAG紫外脉冲激光电离,产生带正负离子的碎片,碎片会经过一个两极高分辨率飞行时间质谱分析系统获取颗粒物的质谱信息。Li 等[14]的研究详细介绍了其主要结构和运行原理。约有10%～20%的具有粒径信息的颗粒物能够被有效检测到化学成分,获得正负质谱信息,我们将基于这部分有效颗粒的混合状态和来源进行解析,下文中称为总颗粒物。

本研究采用基于Matlab平台的单颗粒质谱数据分析软件包CoCo3.0版本,将采集的粒子信息进行处理分析[14]。本研究采用自适应共振理论神经网络算法(Art-2a)将HR-SPAMS采集到的总颗粒物进行自动分类,警戒因子设为0.70,学习速率为0.05,迭代次数为20次。在将颗粒初步分类后,根据质谱图、粒径分布、时间序列等的相似性再进行类别合并。

1.3 气象资料及其他数据

文中在讨论背景污染物浓度时所使用的近地面PM2.5再分析数据由日本宇宙航空研发机构的P-Tree System 提供(JAXA,https://global.jaxa.jp),其时间分辨率为1 h,空间分辨率为0.375°×(0.371 47°～0.374 61°)。在讨论观测点PM2.5浓度时所使用的PM2.5浓度站点数据来自于中国环境监测总站全国城市空气质量实时平台发布的青岛市南区子站污染物浓度数据(http://beijingair.sinaapp.com/)。近地面风速的再分析数据由欧洲中期天气预报中心提供,其时间分辨率为1 h,空间分辨率为1°×1°。站点的风速、风向、温度和湿度等气象要素数据源于船载自动气象站数据。

本研究利用混合单粒子拉格朗日综合轨迹模式HYSPLIT-4模式(www.ready.noaa.gov/HYSPLIT.php)计算模拟了采样点100 m高度上72 h的后向气流轨迹,时间间隔为1 h。输入数据为美国国家环境预测中心(NCEP)提供的格点数据,水平分辨率为1°×1°。轨迹模式所采用的气象资料源自国家环境预报中心(National centers for environmental prediction,NECP)的全球资料同化系统 GDAS(Global data assimilation system)。

2 结果和讨论

2.1 主要的污染过程概述

在观测期间,高分辨率单颗粒气溶胶质谱仪共采集打击到了913 514个有效颗粒。在采样期间,PM2.5平均浓度为47.0 μg/m3,平均温度为3.8 ℃,平均相对湿度为72.5%。图1为观测期间气象条件和污染物浓度和单颗粒获取的不同混合状态颗粒物个数的时间序列。当环境空气中颗粒物数质量浓度较高时,会造成SPAMS颗粒物的打击率明显降低,因此本研究将从单颗粒物相对贡献的角度进行分析。从PM2.5的质量浓度变化发现采样前期无明显污染过程,以南风为主导,风速较低(平均风速2.8 m/s),平均温度为5.3 ℃,PM2.5平均浓度为44.7 μg/m3。随着风向逐渐转为北风并且从1.2 m/s增加至7.0 m/s,发生了一次较严重的污染事件。12月22日夜间至23日,PM2.5浓度由68.0 μg/m3增加到142.0 μg/m3,该时间段环境温度24 h降温12 ℃。根据中国气象局寒潮定义标准(单站站点24 h内降温超过8 ℃),该时间段受到了寒潮的影响。23号降温期间,控制青岛地区气团由局地气团(气团平均传输高度132.8 m, 最高传输高度374.7 m)转化至高空气团(气团平均传输高度1 266.3 m, 最高传输高度3 197.9 m)的影响,导致PM2.5浓度开始降低。24号夜间PM2.5的污染浓度降低至27.0～42.0 μg/m3,风速也逐渐从6.7 m/s降至4.0 m/s。该次污染过程不同于传统意义上的在风速较小情况下污染物累积的污染事件,受到寒潮输送的影响,随着风速的增加导致上游污染物的传输而造成采样站点颗粒物浓度的增加。

2.2 颗粒物混合状态和来源解析

为了探究青岛地区的细颗粒物的混合状态和污染来源,本研究利用ART-2a将采集到的颗粒分为2 176类,其中前995类占总颗粒数的97%,根据各类谱图的特征峰、粒径信息和时间序列特征将995类合并为14类颗粒物(见表1)。

表1 青岛冬季奥帆中心站点各类颗粒物占比表

2.2.1 碳质颗粒类型 碳质颗粒类型占全部颗粒75.7%,是青岛细颗粒的主要类别。其中含无机碳较丰富的元素碳和富钾颗粒混合颗粒(EC_K)、以元素碳为主导的元素碳和有机碳混合颗粒(ECOC)、以有机碳为主导的有机碳与元素碳混合颗粒(OCEC)和富钾颗粒与有机碳和元素碳混合颗粒(K_ECOC)的颗粒物个数分别为总颗粒物的23.9%、17.7%、3.6%和3.8%;有机胺颗粒(Amine)、有机碳颗粒(OC)和多环芳烃颗粒(PAH)等有机颗粒物占比分别为10.6%、11.2%和4.9%。

各类碳质气溶胶的质谱图如图2所示,占比最多的EC_K在正负谱图均有碳簇离子峰信号(12n[Cn]+/-),其中以36[C3]+最为明显,而这些信号均为燃烧排放的重要示踪物之一。除了碳质信号外,正谱图中39[K]+钾离子峰、负谱图二次气溶胶组分-97[HSO4]-硫酸盐离子峰、-62[NO3]-硝酸盐离子峰也呈现高值,表明该类颗粒经历了老化过程。前人研究发现此类颗粒物与局地交通排放和工厂排放相关[15-16],而在本研究中,虽然谱图中代表生物质燃烧的钾信号峰较高,但是根据相关性分析可知,该类颗粒与生物质燃烧示踪物左旋葡聚糖([CHO2]-、[C2H3O2]-和[C3H5O2]-)的相关性较差(R分别为 -0.2、0.13和0.18),说明该类颗粒受生物质燃烧的影响小。图3为各类颗粒物污染物浓度的风向极坐标图。根据EC_K的极坐标浓度图(见图3(a))和污染物时间序列图(见图1(c))均能发现,EC_K在风速较大的寒潮和高空传输过程期间浓度均较小,这说明该类颗粒类型可能与局地污染有关。结合图1(c)中EC_K的日变化趋势发现,EC_K在7点开始逐渐增加,夜间开始降低,说明该类颗粒与人类生产生活密切相关,可能为青岛局地机动车、工业排放等。

图2 青岛冬季奥帆中心站点14类颗粒物平均质谱图

ECOC颗粒正谱图含有典型的元素碳(12[C]+/36[C3]+)和有机碳(27[C2H3]+/37[C3H]+/43[C2H3O]+)离子峰以及-97[HSO4]-硫酸盐和-62[NO3]-硝酸盐,-26[CN]-有机氮离子峰。该类颗粒物和左旋葡聚糖类示踪离子(-45[CHO2]-/-59[C2H3O2]-/-73[C2H3O]-)的相关性极高(R分别为 0.88、0.78和0.75),这可能与生物质燃烧有关。根据该颗粒数浓度极坐标图分析可知(见图3(b)),ECOC颗粒主要来源于采样点北方近局地源的排放,表明该类颗粒主要来源于附近区域如山东省内的生物质燃烧。Xie等[17]曾在在北京观测到类似的富含有机碳和有机氮的棕色碳类物质相似,可能为生物质燃烧时产生的棕色碳。

OCEC颗粒谱图的信号峰和ECOC类似,但该类谱图是以有机碳为主,元素碳为辅的分布模态,其中39[C3H3]+信号最强,该类颗粒在总颗粒物中的占比(3.6%)远小于ECOC(17.7%),且该类颗粒物和左旋葡聚糖类示踪离子(-45[CHO2]-/-59[C2H3O2]-/-73[C2H3O]-)的相关性较高(R分别为 0.61、0.70和0.71),可能与生物质燃烧有关。Mao等[18]曾指出此类颗粒物与生物质燃烧和化石燃料燃烧有关。

K_ECOC颗粒的谱图与ECOC颗粒类似,但是其m/z39的离子峰及其显著,可能是39[K]+钾离子峰和+39[C3H3]+有机碳离子峰的混合信号;另外有机氮的离子峰(-26[CN]-/-42[CNO]-)也较明显。K是生物质燃烧的特征峰,K_ECOC颗粒的时间序列同ECOC颗粒相关性较高(R=0.62),且两者的数浓度极坐标分布类似(见图3(d)),表明两者可能都来自类似的生物质燃烧源。

Amine颗粒谱图中有三甲胺(59[N(CH3)3]+)、氨盐(18[NH4]+)和有机碳的信号(27[C2H3]+/37[C3H]+/43[C2H3O]+),负谱图中同样以硫酸盐、硝酸盐为主,有机胺有着广泛的来源,除了陆地源的畜牧业排放外,还有海洋排放源[19-20]。根据有机胺数浓度极坐标图(见图3(e))可知,在吹较低西南风(4 m/s)和较高的北风(6～8 m/s)期间,Amine颗粒数浓度明显增加,说明西南面的临近海域和北部的陆地均有可能是Amine的潜在源区。

OC颗粒谱图正谱图含有有机碳的信号(27[C2H3]+/37[C3H]+/43[C2H3O]+)和较弱的36[C3]+信号峰,负谱图含有-62[NO3]-硝酸盐和-97[HSO4]-硫酸盐的信号峰。根据前人研究,该类颗粒主要来源于生物质燃烧、煤炭燃烧和机动车排放[18,21]。结合OC颗粒数浓度极坐标图可知(见图3(f)),该类颗粒主要来自于于奥帆中心北方,在风速较小时(2～4 m/s)和较大时(8 m/s)均有高值,但是以低风速(局地源)为主导,结合采样点地理位置,该类颗粒来源可能以局地的机动车排放为主导,工厂燃煤排放和生物质燃烧排放传输为辅。

PAH颗粒正谱图除了有明显的有机碳(27[C2H3]+/37[C3H]+/43[C2H3O]+)离子峰,元素碳(12n[C]+-)的信号外,还有明显的多环芳烃信号峰(189[C15H9]+/202[C16H10]+),其负谱图以硝酸盐(-46[NO2]-/-62[NO3]-)为主,也含有-97[HSO4]-硫酸盐和-26[CN]-有机氮离子峰,同时含左旋葡聚糖类物质的离子峰。多环芳烃颗粒主要来源于不完全燃烧,包括生物质、煤炭、发动机燃烧等,因此该类颗粒有着较为广泛的人为源[22-23]。本研究中该类颗粒与左旋葡聚糖类(-45[CHO2]-/-59[C2H3O2]-/-73[C2H3O]-)和ECOC颗粒的相关性较好(R分别为0.85、0.76、0.74和0.97),说明该类颗粒与ECOC来源相近。结合极坐标图(见图3(g))可以发现,采样点北部各个风速期间均有PAH颗粒数浓度高值,说明该类颗粒可能来自于局地和远距离输送的由生物质燃产生的棕色碳[17]。

2.2.2 钾颗粒类型 富钾颗粒(K_rich)占全部颗粒个数的8.0%。正谱图以39[K]+信号为主,负谱图中以硝酸盐(-46[NO2]-/-62[NO3]-)离子峰为主,也含有硫酸盐(-97[HSO4]-)和有机氮(-26[CN]-/-42[CNO]-)。钾是生物质燃烧的典型示踪物[24-25],该类颗粒含有丰富的二次离子,可能来自于老化的生物质燃烧。

2.2.3 重金属颗粒类型 重金属类主要包括了富铁颗粒(Fe)、富钒颗粒(V)、其他重金属颗粒(other-HM)三种颗粒类型,占比分别为5.3%、0.3%和0.4%(见表1)。Fe颗粒正谱图在54/56[Fe]+离子处存在很强的信号,同时含有23[Na]+、39[K]+、51[V]+离子峰,负谱图中Fe颗粒谱图以硝酸盐(-46[NO2]-/-62[NO3]-)离子峰为主,硫酸盐(-97[HSO4]-)和磷酸盐(-79[PO3]-)离子峰次之。根据以往研究表明,Fe颗粒主要来自于沙尘、钢铁工业和燃煤[26],但是细颗粒中沙尘对Fe的贡献较少[12],而且Fe颗粒含有许多有机物的峰值和磷酸盐,这说明也可能来源于润滑剂[17]。

V颗粒谱图信号除了51[V]+和67[VO]+离子峰外,还有明显的54/56[Fe]+信号和较弱的23[Na]+、39[K]+信号,负谱图则是以硝酸盐(-46[NO2]-/-62[NO3]-)离子峰为主,硫酸盐(-97[HSO4]-)为辅。以往研究表明,V颗粒与船舶重油燃料燃烧相关[27-28],因此是典型的船舶活动的示踪物,但是近年来的船舶燃料限制导致了该类颗粒的急剧减少[29]。根据极坐标图(见图3(i))可知,V主要来源于采样点南部的洋面上。

Other-HM颗粒正谱图主要含有55[Mn]+、63/65[Cu]+、64/66/68[Zn]+、99/101[ZnCl]+和206/207/208[Pb]+等金属离子峰,负谱图主要以硝酸盐(-46[NO2]-/-62[NO3]-)离子峰为主。这些金属颗粒有着广泛的来源,如垃圾焚烧、工厂排放、冶铁炼钢排放、机动车排放等[30]。由other-HM颗粒极坐标图(见图3(j))可知,该颗粒主要由风速较大时的采样点北方的传输贡献和风速较小时的局地污染两个来源贡献。

2.2.4 含钠颗粒类型 含钠颗粒主要包括了海盐颗粒(SS)和富钠颗粒(Na_rich)两类,分别占比0.02%和6.8%(见表1)。SS颗粒正谱图以23[Na]+离子峰为主,含有39[K]+、62[Na2O]+和81[Na2Cl]+离子峰,负谱图中除了硝酸盐(-46[NO2]-/-62[NO3]-)离子峰外还有海盐的示踪峰 -147[[Na(NO2) Na(NO2)]-。传统的研究中根据-35[Cl]-的特征峰来判断海盐颗粒的新鲜程度,本研究中SS类颗粒有少量的-35[Cl]-的信号,但谱图并没有硫酸盐等其他二次离子的特征峰,说明该类颗粒中的氯离子已经被硝酸根取代发生了氯损耗[31],但仍未和其他颗粒进行混合,是相对较新鲜的海盐颗粒。根据SS颗粒极坐标图可知,其主要来源于海上。

相较于SS,Na_rich颗粒类型虽然也有较高的23[Na]+离子峰,但同时具有较高的39[K]+、有机碳和元素碳。负谱图以硝酸盐(-46[NO2]-/-62[NO3]-)离子峰为主,也含有硫酸盐(-97[HSO4]-)离子峰。由极坐标图(见图3(l))可知其主要来源于奥帆中心南部的海域,因此该类型颗粒主要来源于海洋,可能是海盐颗粒与其他有机颗粒老化混合后的产物。

2.3 不同污染条件下的污染个例分析

根据质谱信息对青岛细颗粒物进行分类溯源,发现青岛地区细颗粒物的混合状态和来源同气象条件有密切联系。根据到达站点的气团来向及气象要素的变化,选取了污染过程、高空传输和清洁天三个个例。如图4所示,不同个例污染来源存在显著差异,因研究利用质谱仪的高时间分辨优势,探究在不同污染物与气象条件下,不同个例之间的污染来源差异及影响因素。

图4 不同个例中各类颗粒物占比图

2.3.1 污染事件 根据PM2.5浓度的变化,将12月22日22时至23日09时期间定义为污染事件,该过程中以强劲的北风为主导,平均风速高达5.8 m/s,但大风并没有使污染迅速扩散,反而导致PM2.5的持续增长,PM2.5平均浓度为116.8 μg/m3。如图5所示,根据气流轨迹可知,青岛地区此时受局地低空气团的影响,但是污染气团是在京津冀地区逐渐堆积并在冷平流的影响下向南移动并影响到了青岛地区的空气质量。自23日9时后向气团转为从外蒙古传输至青岛的高空气团,对京津冀传输的污染气团起到了一定的扩散稀释作用,污染物浓度才开始下降。从颗粒物的混合状态的变化分析可知(见图1(c)),在污染前期Amine颗粒数占比由10.7%持续增加至于32.9%,且与相对湿度的变化趋势相近(R=0.54),表明湿度的增加可能是造成有机胺类颗粒的生成关键因素[32]。相反当PM2.5污染浓度增高时,EC_K和OC颗粒的相对贡献都有明显的降低趋势(最大降低幅度分别为11%、5.5%),表明局地污染占比的降低。从污染气体前体物变化分析发现该过程伴随着较高浓度的NO2和较低浓度的SO2,从各类颗粒物的二次组分混合程度也发现88.4%颗粒物是同硝酸盐和有机氮混合,可能代表了京津冀地区典型城市污染的输送过程,且在该过程中较高的环境湿度促进了Amine在颗粒物表面的二次生成[33]。

图5 污染事件个例背景污染物浓度(填色;单位:μg/m3)、近地面风场(箭头;单位:m/s)、后向气流轨迹(蓝线)和边界层高度(红线)变化图

2.3.2 高空传输个例 根据气流轨迹的传输路径特点,将12月23日17时至24日10时期间定义为高空传输型。如图6所示,在该过程中,气团源于西伯利亚,移动速度较快,气团所经途径的区域环境背景污染低。在该类期间,观测点平均风速为3.0 m/s,平均PM2.5浓度为33.1 μg/m3。由图4(b)可知,高空传输期间,生物质燃烧类(ECOC、 OC和PAH)明显增加(累计占比54.3%,高于所有天累计占比33.7%),EC_K占比降低(12.7%,低于所有天的占比23.9%),表明当青岛受到快速移动的高空传输气团控制时,局地源的相对贡献降低,以及以生物质燃烧颗粒为主导的传输源的增加。从图1(b)也发现该传输期间,NO2的浓度比SO2高,符合生物质燃烧排放的特点[34]。该过程到达青岛的后向气流轨迹主要分布在中国的华北、东北地区,该地区受寒冬供暖影响,冬季污染以生物质燃烧为主[35],而高空传输将其迅速传输至青岛,造成颗粒物以生物质燃烧类型为主。

图6 高空传输个例背景污染物浓度(填色;单位:μg/m3)、近地面风场(箭头;单位:m/s)、后向气流轨迹(蓝线)和边界层高度(红线)变化图

2.3.3 洁净天气个例 从12月24日13时至25日01时是整个采样期间PM2.5浓度最低的时间段,将其作为洁净天个例进行分析。在该期间内,奥帆中心观测点以南风为主导,平均风速为3.0 m/s,平均PM2.5浓度为17.1 μg/m3(见表2),SO2和NO2等污染气体前体物的浓度也相对较低(见图1(b))。该类别气团来源与高空传输类型类似,均来自西伯利亚地区,且气团移动速度也较快(见图7),但颗粒类型却和前者有很大区别(见图4(b)和4(c))。造成该现象的主要原因可能与该类气团在黄渤海上经过的时间长于高空传输类有关,且近地面风为南风,采样点南面的洋面上的气溶胶贡献增加,Na_rich和OCEC占比增加(分别为17.6 %和7.7 %)。

表2 不同污染条件下气象要素和污染物浓度的平均统计

图7 洁净天气个例背景污染物浓度(填色;单位: μg/m3)、近地面风场(箭头;单位: m/s)、后向气流轨迹(蓝线)和边界层高度(红线)变化图

该类别中EC_K和K_rich颗粒物占比增加(见图4(c)),结合EC颗粒的来源,说明在该类天气条件下,主要受到局地工业排放的颗粒主导。结合图1中可知,在风向转小且转为南风时EC_K颗粒有明显增加的趋势(由20.4%增加至40.4%),此时受到局地源影响较大。

3 结论

本研究通过单颗粒气溶胶质谱仪对青岛冬季气溶胶的化学组成和混合状态进行了研究,得到以下主要结论:

(1)青岛地区冬季细颗粒混合状态和来源复杂,其中来自生物质燃烧的 K、ECOC、OC、PAH、OCEC 和 K_ECOC颗粒物占比高达 49.2%,与工业排放有关的 EC_K、Fe 和 other_HM颗粒物占比为 29.7%,与海洋排放相关的Sea salt和Na_rich颗粒物占比为6.8%。研究结果表明冬季青岛地区主要的污染来源为生物质燃烧和局地工业排放。

(2)观测期间污染浓度较高时受到了京津冀地区城市污染传输的影响,该过程中局地源EC_K颗粒物占比由36.0%逐渐降至15.0%,较高的相对环境湿度(77.8%)造成Amine的生成,两者相关性较高(R= 0.54)。

(3)当受到高空传输影响时,颗粒物以北方传输的生物质燃烧类颗粒物为主导(70.5%),包括ECOC、K_ECOC、Krich、OCEC、OC和PAH;当洁净天时,青岛颗粒物主要以局地排放颗粒(EC_K)为主导(42.2%),海洋源颗粒物贡献明显增高(7.7%)。

致谢：本研究的数据及样品采集得到国家自然科学基金委员会共享航次计划(航次编号:NORC2018-01)的资助,该航次由中国海洋大学“东方红3”科考船实施,在此一并致谢。