京津冀地區(qū)典型城市大氣細顆粒物碳質組分污染特征及來源

張俊峰, 韓力慧, 程水源, 王曉琦, 張晗宇

北京工業(yè)大學環(huán)境與能源工程學院, 區(qū)域大氣復合污染防治北京市重點實驗室, 北京 100124

近年來，京津冀地區(qū)頻繁發(fā)生重污染事件，引起人們廣泛關注[1-3]. 大氣PM2.5(細顆粒物)及PM1(亞微米顆粒物)作為導致重污染天氣的重要污染物，不僅對環(huán)境質量、大氣能見度有重要影響，而且對人體健康帶來很大危害[4-6]. 長期暴露在高濃度的PM2.5中可能會損害呼吸系統(tǒng)和心血管，導致哮喘、肺癌以及死亡率的上升，特別是PM1可能穿透肺泡，進入人體造成更大的傷害[7-9]. OC (有機碳)和EC (元素碳)是大氣PM2.5的重要組成部分，占ρ(PM2.5)的10%～50%[10-11]. 研究[12]發(fā)現(xiàn)，OC散光性能較強，EC具有很強的吸光性能，二者能通過影響消光作用，降低大氣能見度，進而對氣候變化產生影響. 因此，研究大氣PM2.5及其碳質組分對改善環(huán)境質量和保護人體健康具有重要意義. 目前，已有大量針對京津冀地區(qū)大氣PM2.5碳質組分及其來源的研究[13-17]. WANG等[18]對北京市和唐山市PM2.5中碳質組分進行分析，發(fā)現(xiàn)ρ(OC)和ρ(EC)呈季節(jié)性變化特征，OC/EC〔ρ(OC)/ρ(EC)，下同〕均為冬季高于夏季. 于娜等[19]對北京市PM2.5中OC和EC進行來源解析，發(fā)現(xiàn)北京市大氣PM2.5中OC主要來源為機動車尾氣和燃煤排放. 李璇等[20]研究表明，石家莊市大氣顆粒物中碳組分采暖前主要來源于機動車尾氣，采暖后主要來源于燃煤燃燒. 然而，多數(shù)研究是針對單一城市大氣顆粒物及碳質組分開展的，對不同城市清潔日與污染日以及碳質組分的來源對比研究相對較少. 根據《2017年北京市環(huán)境狀況公報》《2017年度石家莊市環(huán)境質量綜述》顯示，北京市重污染天數(shù)為23 d，ρ(PM2.5)年均值為58 μg/m3，石家莊市重污染天數(shù)為50 d，主城區(qū)內ρ(PM2.5)年均值為86 μg/m3，兩個城市主要污染物均為PM2.5. 如何有效防治大氣PM2.5污染問題成為改善環(huán)境空氣質量的關鍵. 該研究針對京津冀地區(qū)典型城市——北京市與石家莊市，通過對PM2.5與PM1中碳質組分進行分析，進一步研究不同時期PM2.5與PM1中碳質組分的變化特征和來源，以期為有效改善京津冀地區(qū)空氣質量提供科技支撐.

1 材料與方法

1.1 樣品采集與數(shù)據收集

該研究選取北京師范大學科技樓(116.36°E、39.96°N)、石家莊市環(huán)境監(jiān)測中心(114.53°E、38.02°N)作為采樣點進行PM2.5和PM1大氣環(huán)境樣品采集工作，兩個采樣點均位于城區(qū)，可以反映城區(qū)大氣污染狀況，采樣時段選取2016年12月28日—2017年1月22日及2017年7月1—26日，分別作為冬季和夏季典型代表月，每個樣品采樣時間為連續(xù)23 h (10:00—翌日09:00)，采樣過程中如出現(xiàn)特殊情況(大風、下雪、停電等)則停止采樣. PM2.5和PM1采樣器為多通道顆粒物采樣器(URG-3000ABC型，美國)，采樣流量為16.67 L/min，采樣濾膜均選用英國Whatman公司生產的47 mm特純石英纖維濾膜和Teflon濾膜. 采樣前、后均需對Teflon濾膜及石英濾膜進行48 h恒溫恒濕〔溫度為(20±2)℃，濕度為40%±5%〕處理，然后采用美國DenverTB-215型電子天平(精度為0.01 mg)進行稱量. 樣品稱量后，立即放入聚四氟乙烯塑料袋內密封并置于冰箱內保存.

該研究氣象數(shù)據(溫度、相對濕度、風速)來自中國氣象局發(fā)布的MICAPS數(shù)據，空氣質量數(shù)據來自中國空氣質量在線監(jiān)測分析平臺(https://www.aqistudy.cn).

1.2 碳質組分分析與質量控制

顆粒物碳質組分采用美國沙漠研究所開發(fā)的熱光碳分析儀(DRI-2001A型)進行測試，根據OC和EC在不同溫度和氣態(tài)環(huán)境下發(fā)生揮發(fā)和氧化的優(yōu)先性不同，采用IMPROVE程序升溫法對樣品進行測試. 升溫過程分為2個階段：①在純氦氣的環(huán)境下，分別在140、280、480、580 ℃下對石英濾膜進行加熱處理，得到OC熱解的4種產物組分(OC1、OC2、OC3、OC4)；②在含有2%氧氣的氦氣環(huán)境下，分別于580、740、840 ℃下繼續(xù)對石英濾膜進行加熱，得到EC的3種組分(EC1、EC2、EC3). 在無氧加熱階段，會使部分有機碳轉變成OP (裂解碳). TOC (總有機碳)、TEC (總元素碳)、TC (總碳),其儀器最低檢測限分別為0.82、0.20、0.93 μg/cm2.

根據IMPROVE協(xié)議[21]，OC=OC1+OC2+OC3+OC4+OP，EC=EC1+EC2+EC3-OP. 為保證樣品測試的準確性，采用空白膜做相同的處理，每次做平行試驗3次，并取3次的平均值作為空白背景值，該研究的所有數(shù)據均已扣除空白背景值. 每次試驗前，需采用蔗糖溶液對儀器進行校準，同時通入甲烷氣體進行三峰檢測，三峰檢測計算相對偏差不超過5%，F(xiàn)ID信號漂移小于±3 mV，每測量10個樣品，重復測量1個樣品，保證數(shù)據的準確性.

2 結果與討論

2.1 PM2.5與PM1及其碳質組分質量濃度特征

由圖1、表1可見：冬季，北京市采樣點ρ(PM2.5)與ρ(PM1)平均值分別為116.96和99.43 μg/m3，最大值分別為365.10和336.09 μg/m3，ρ(PM2.5)平均值是GB 3095—2012《環(huán)境空氣質量標準》二級標準限值(75 μg/m3)的1.56倍；PM2.5與PM1中ρ(OC)平均值分別為23.98和18.86 μg/m3，ρ(EC)平均值分別為5.02和3.79 μg/m3，與2015—2016年北京市冬季PM2.5中ρ(OC)與ρ(EC)(分別為22.70和9.01 μg/m3)[22]相比，ρ(OC)相近，ρ(EC)有所下降. 冬季，石家莊市采樣點ρ(PM2.5)與ρ(PM1)平均值分別為220.41和191.58 μg/m3，最大值分別為457.60和430.24 μg/m3，ρ(PM2.5)平均值是GB 3095—2012二級標準限值的2.94倍；PM2.5與PM1中ρ(OC)平均值分別為35.75和28.14 μg/m3，ρ(EC)平均值分別為9.22和7.84 μg/m3，與2013年石家莊市冬季PM2.5中ρ(OC)、ρ(EC)(41.20、8.59 μg/m3)[23]相比，ρ(OC) 有所下降，ρ(EC)略有增加. 夏季，北京市采樣點ρ(PM2.5)與ρ(PM1)平均值分別為50.62和21.5 μg/m3，ρ(PM2.5)平均值未超過GB 3095—2012二級標準限值，低于呂喆等[28-29]2015—2016年夏季在北京市測得的ρ(PM2.5)與ρ(PM1)；PM2.5與PM1中ρ(OC)平均值分別為6.22和3.97 μg/m3，ρ(EC)平均值分別為3.26和1.64 μg/m3. 夏季，石家莊市采樣點ρ(PM2.5)與ρ(PM1)平均值分別為76.91和45.79 μg/m3，ρ(PM2.5)平均值是GB 3095—2012二級標準限值的1.03倍，低于LI等[30]2013年夏季測得石家莊市的ρ(PM2.5)(94.45 μg/m3)；PM2.5與PM1中ρ(OC)平均值分別為7.31和5.46 μg/m3，ρ(EC)平均值分別為2.54和1.96 μg/m3.

圖1 北京市與石家莊市采樣點不同季節(jié)ρ(PM2.5)與ρ(PM1)的分布情況Fig.1 Concentration and distribution of PM2.5 and PM1 at sampling points in Beijing and Shijiazhuang in different seasons

綜上，石家莊市采樣點冬、夏兩季ρ(PM2.5)與ρ(PM1)以及PM2.5與PM1中ρ(OC)均高于北京市采樣點，而夏季北京市采樣點PM2.5中ρ(EC)略高于石家莊市采樣點，這可能與石家莊市作為典型工業(yè)城市，污染物排放量大，且采樣點雖位于城區(qū)，但受周邊污染物影響較北京市采樣點更大有關；而夏季北京市采樣點PM2.5中ρ(EC)略高于石家莊市采樣點，這與北京市采樣點位于北二環(huán)至三環(huán)之間，為交通密集區(qū)、居民區(qū)和商業(yè)混合區(qū)，車流量較大，顆粒物及其碳組分濃度受機動車尾氣影響較大有關. 兩個采樣點ρ(PM2.5)與ρ(PM1)及PM2.5與PM1中ρ(OC)和ρ(EC)均呈冬季高于夏季的特征，其中，北京市采樣點冬季PM2.5與PM1中ρ(OC)分別為夏季的3.85和4.75倍，ρ(EC)分別為夏季的1.54和2.31倍；石家莊市采樣點冬季PM2.5與PM1中ρ(OC)分別為夏季的4.89和5.15倍，ρ(EC)分別為夏季的3.63和4.01倍. 研究[31-32]表明，冬季采暖季燃煤消耗使揮發(fā)性和半揮發(fā)性有機物排放量增大，低溫和高濕條件又有利于半揮發(fā)性的OC在顆粒物上凝聚，對ρ(OC)升高起到促進作用. 此外，冬季車輛冷啟動過程產生的碳質顆粒物也會使ρ(OC)有所增加[33]，而ρ(EC)則受污染物來源影響較大. 夏季風速較大，有利于顆粒物擴散，加之降雨較多，雨水沖刷使顆粒物不易積聚，導致顆粒物及碳質組分濃度較冬季低[34].

表1 京津冀地區(qū)PM2.5中ρ(OC)與ρ(EC)匯總

以GB 3095—2012二級標準限值為依據，將ρ(PM2.5) 日均值低于75 μg/m3的采樣日定義為清潔日，75 μg/m3及以上的采樣日為污染日，超過150 μg/m3的采樣日為重污染日. 采樣期間，冬季北京市與石家莊市均發(fā)生連續(xù)性重污染天氣，北京市和石家莊市重污染天數(shù)所占冬季總采樣天數(shù)的比例分別為36.36%、72.73%.

圖2 采樣期間北京市和石家莊市采樣點各氣象要素的變化特征Fig.2 Variation characteristics of meteorological elements at sampling points in Beijing and Shijiazhuang during sampling period

冬季北京市采樣點清潔日ρ(PM2.5)與ρ(PM1)平均值分別為29.52和21.80 μg/m3，PM2.5與PM1中ρ(OC)分別為6.91和5.96 μg/m3，ρ(EC)分別為1.15和1.10 μg/m3；污染日ρ(PM2.5)與ρ(PM1)平均值分別為237.67和206.97 μg/m3，PM2.5與PM1中ρ(OC) 分別為40.77和31.48 μg/m3，ρ(EC)分別為8.03和6.12 μg/m3；重污染日ρ(PM2.5)與ρ(PM1)平均值分別為255.22和221.72 μg/m3，PM2.5與PM1中ρ(OC) 分別為46.74和35.68 μg/m3，ρ(EC)分別為9.29和7.04 μg/m3. 冬季石家莊市采樣點污染日ρ(PM2.5)與ρ(PM1)分別為220.41和191.58 μg/m3，PM2.5與PM1中ρ(OC)分別為35.75和28.14 μg/m3，ρ(EC)分別為9.22和7.84 μg/m3；重污染日ρ(PM2.5)與ρ(PM1)平均值分別為246.78和213.31 μg/m3，PM2.5與PM1中ρ(OC)分別為37.93和29.24 μg/m3，ρ(EC)分別為9.60和8.11 μg/m3. 冬季北京市采樣點清潔日、污染日及重污染日PM1/PM2.5〔ρ(PM1)/ρ(PM2.5)，下同〕分別為0.73、0.85、0.85，石家莊市采樣點污染日和重污染日PM1/PM2.5分別為0.88、0.87. 夏季北京市采樣點清潔日ρ(PM2.5)與ρ(PM1)平均值分別為44.01和20.90 μg/m3，PM2.5與PM1中ρ(OC)分別為5.55和3.00 μg/m3，ρ(EC)分別為3.18和2.32 μg/m3；污染日ρ(PM2.5)與ρ(PM1)平均值分別為81.73和54.34 μg/m3，PM2.5與PM1中ρ(OC) 分別為6.72和3.36 μg/m3，ρ(EC)分別為4.52和3.63 μg/m3. 夏季石家莊市采樣點清潔日ρ(PM2.5) 與ρ(PM1)平均值分別為64.02和48.75 μg/m3，PM2.5與PM1中ρ(OC)分別為8.85和4.96 μg/m3，ρ(EC)分別為3.01和1.73 μg/m3；污染日ρ(PM2.5) 與ρ(PM1)平均值分別為94.98和70.64 μg/m3，PM2.5與PM1中ρ(OC)分別為11.03和9.10 μg/m3，ρ(EC)分別為4.56和3.47 μg/m3. 夏季北京市采樣點清潔日和污染日PM1/PM2.5分別為0.51、0.66，石家莊市采樣點分別為0.64、0.75. 綜上，冬季北京市采樣點污染日ρ(PM2.5)與ρ(PM1)分別為石家莊市采樣點的1.08和1.08倍，重污染日分別為石家莊市采樣點的1.03和1.04倍；冬季北京市采樣點污染日PM2.5與PM1中ρ(OC)分別為石家莊市采樣點的1.14和1.12倍，重污染日分別為石家莊市采樣點的1.23和1.22倍. 這可能與不利氣象條件影響下，污染物短時間內大量積聚有關[35]. 由圖2可見：冬季北京市重污染期間(2016年12月30日—2017年1月7日)，風速和溫度較低，相對濕度較高，形成靜穩(wěn)天氣，使污染物不斷積聚，是顆粒物濃度維持在較高水平的重要原因之一. 此外，北京市位于華北平原北部，三面環(huán)山，呈“簸箕狀”，不利于污染物擴散，進一步加重了污染程度. 冬季石家莊市采樣點污染日ρ(EC)分別為北京市的1.15和1.28倍，重污染日分別是北京市采樣點的1.03和1.16倍；夏季石家莊市采樣點清潔日ρ(PM2.5)與ρ(PM1)分別為北京市采樣點的1.45和2.33倍，污染日分別為北京市采樣點的1.16和1.30倍. 石家莊市采樣點清潔日PM2.5與PM1中ρ(OC)分別為北京市采樣點的1.59和1.65倍，污染日ρ(OC)分別為北京市采樣點的1.64和2.71倍. 這可能與夏季石家莊市采樣點受工業(yè)排放和機動車尾氣共同影響以及污染程度較嚴重有關. 北京市采樣點清潔日和污染日PM2.5與PM1中ρ(EC)均略高于石家莊市采樣點，北京市采樣點清潔日ρ(EC)分別為石家莊市采樣點的1.06和1.34倍，污染日ρ(EC)分別為石家莊采樣點的0.99和1.05倍. 兩個采樣點ρ(EC)存在季節(jié)性差異，冬季污染物大量排放對ρ(EC)影響較大，而夏季ρ(EC)則主要受近周邊機動車尾氣排放影響. 冬、夏兩季兩個采樣點PM1/PM2.5均為污染日高于清潔日，說明污染程度的加重與ρ(PM1)在ρ(PM2.5)中所占比例的升高有密切聯(lián)系.

2.2 碳質組分來源分析

OC/EC〔ρ(OC)/ρ(EC)，下同〕一般受排放源特征、OC在大氣中的二次轉化、OC與EC的清除過程這幾個因素影響. 由圖3可見，北京市和石家莊市兩個采樣點OC生成大于EC，OC/EC均呈冬季高于夏季的特征，這主要與冬季燃煤及生物質燃燒增多，致使ρ(OC)較高，而EC為惰性污染物，受外來源影響較小有關. 夏季污染物排放量少且擴散條件優(yōu)于冬季，導致ρ(OC)與ρ(EC)較少，這也是OC/EC夏季較低的重要原因之一.

研究[36]表明，EC對化學反應具有較強的耐受性，對人為污染物具有很好地識別作用，常作為原生OC的指示劑. 當OC/EC范圍為1.00～4.20時，表明碳質氣溶膠來自機動車尾氣的排放；當OC/EC范圍為2.50～10.50時，表明其來自燃煤排放[37]. 冬季，北京市采樣點PM2.5、PM1中OC/EC平均值分別為4.39、4.90，石家莊市采樣點分別為3.85、3.60，表明冬季兩個采樣點PM2.5與PM1中碳質組分均主要來源于燃煤和機動車尾氣排放；夏季，北京市采樣點PM2.5、PM1中OC/EC平均值分別為1.54、2.37，石家莊市采樣點分別為2.79、3.12，表明夏季北京市采樣點PM2.5與PM1中碳質組分主要來源于自機動車尾氣，而石家莊市采樣點主要來源于燃煤與機動車尾氣.

2.3 ρ(SOC)特征

SOC主要由污染源排放到大氣中的VOCs經氣固相光化學轉化生成，形成機理比較復雜[38]. SOC常采用OC/EC最小比值法來估算，計算公式[39]：

[SOC]=[OC]-[EC]×(OC/EC)min

式中：[SOC]為二次有機碳的質量濃度，μg/m3；[OC]為同季節(jié)測試樣品中ρ(OC)，μg/m3；[EC]為同季節(jié)測試樣品中ρ(EC)，μg/m3；(OC/EC)min為同季節(jié)測試樣品中OC/EC的最小值，其受排放源的影響較大，冬季與夏季具有明顯的差異性. 冬季北京市采樣點PM2.5與PM1中OC/EC最小值分別為1.51和2.26，石家莊市采樣點分別為3.12和3.06；相應夏季北京市采樣點PM2.5與PM1中OC/EC 最小值分別為1.54和1.37，石家莊市采樣點分別為1.61和2.14.

注：采樣期間因天氣原因或儀器故障導致個別數(shù)據缺失.圖3 采樣期間PM2.5與PM1中ρ(OC)、ρ(EC)及OC/ECFig.3 The mass concentration and ratio of OC and EC in PM2.5 and PM1 in sampling period

由表2可見：冬季北京市采樣點PM2.5與PM1中ρ(SOC)分別為10.90和8.25 μg/m3，SOC/OC〔ρ(SOC)/ρ(OC)×100%，下同〕分別為48.09%和54.29%；冬季石家莊市采樣點PM2.5與PM1中ρ(SOC)分別為16.37和13.01 μg/m3，SOC/OC分別為44.98%和48.09%. 夏季北京市采樣點PM2.5與PM1中ρ(SOC)分別為4.64和2.42 μg/m3，SOC/OC分別為48.47%和61.50%；夏季石家莊市采樣點PM2.5與PM1中ρ(SOC)分別為5.50和3.26 μg/m3，SOC/OC分別為61.52%和63.55%. 綜上，兩個采樣點ρ(SOC)均呈冬季高于夏季的特征. 北京市與石家莊市采樣點冬季ρ(SO2)分別為夏季的5.69和5.09倍，ρ(NO2)分別為夏季的2.51和3.51倍，ρ(CO)分別為夏季的1.97和2.35倍，ρ(O3_8 h)(O3_8 h為O38 h滑動平均值)分別為夏季的0.22和0.20倍. 在低溫和高濕條件下，大量有機前體物轉化，致使冬季ρ(SOC)較高. 石家莊市采樣點PM2.5與PM1中ρ(SOC)均高于北京市采樣點，這可能與石家莊市污染物排放量較大有關. 兩個采樣點冬、夏兩季PM1中SOC/OC均為高于PM2.5中SOC/OC，表明SOC更易富集于亞微米粒子中. 冬季，北京市采樣點重污染日PM2.5與PM1中ρ(SOC)分別為清潔日的5.57和5.10倍，污染日PM2.5與PM1中ρ(SOC)分別為清潔日的4.92和4.57倍；石家莊市采樣點重污染日ρ(SOC)分別為污染日的1.76和1.35倍. 夏季,北京市采樣點污染日PM2.5與PM1中ρ(SOC)分別為清潔日的1.82和1.16倍，石家莊市采樣點污染日PM2.5與PM1中ρ(SOC)分別為清潔日的1.29和1.09倍. 兩個采樣點PM2.5與PM1中ρ(SOC) 均隨污染程度的增加而升高.

2.4 碳質組分OC與EC來源解析

通過SPSS 23軟件對北京市和石家莊市兩個采樣點冬季與夏季PM2.5和PM1中碳質組分進行主成分因子分析，因子分析參數(shù)KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)檢驗統(tǒng)計量均大于0.6且相關性顯著，適合做因子分析. 解析結果顯示，冬季和夏季解析因子為2～3個.

研究[40-43]表明，碳質組分的8種熱解產物中OC1來自生物質燃燒過程，OC2為燃煤產生的碳組分，OC3、OC4、OP、EC均來自機動車尾氣排放，EC2和EC3均來源于柴油車排放.

由表3可見：冬季北京市采樣點PM2.5與PM1中碳質組分解析結果顯示，因子1中OC1、OC2、OC3、OP、EC1載荷較高，表征因子1來自生物質燃燒、燃煤和機動車尾氣混合源，其在PM2.5與PM1中解釋變量分別為76.21%、79.98%；因子2表征來自柴油車排放. 冬季石家莊市采樣點PM2.5與PM1中碳質組分解析結果顯示，因子1來自生物質燃燒、燃煤和機動車尾氣混合源，其在PM2.5與PM1中解釋變量分別為52.34%、56.58%；因子2表征來自柴油車排放. 可見，冬季北京市和石家莊市兩個采樣點PM2.5與PM1中碳質組分主要來源均為生物質燃燒、燃煤和機動車尾氣. 夏季北京市采樣點PM2.5與PM1中碳質組分解析結果顯示，因子1表征為機動車尾氣、燃煤，其在PM2.5與PM1中解釋變量分別為47.42%、19.54%；因子2表征為生物質燃燒源；因子3表征為柴油車排放源. 夏季石家莊市采樣點PM2.5和PM1中碳質組分解析結果顯示，因子1表征為燃煤、機動車尾氣混合源，其在PM2.5與PM1中解釋變量分別為45.81%、43.88%；因子2表征為生物質燃燒；因子3表征為柴油車排放. 綜上，結合OC/EC分析結果，夏季北京市采樣點碳質組分主要來源為機動車尾氣，石家莊市采樣點碳質組分主要來源為燃煤和機動車尾氣.

表2 不同污染程度下PM2.5與PM1中SOC質量濃度及占比

表3 不同季節(jié)碳質組分主成分分析

3 結論

a) 采樣期間，冬、夏兩季PM2.5與PM1中ρ(OC)均為石家莊市采樣點遠高于北京市采樣點，冬季PM2.5與PM1中ρ(EC)均為石家莊市采樣點高于北京市采樣點，夏季則略有不同.

b) 冬季污染日，北京市采樣點ρ(PM2.5)與ρ(PM1)均為石家莊市采樣點的1.08倍，PM2.5與PM1中ρ(OC)分別為石家莊市采樣點的1.14和1.12倍，石家莊市采樣點PM2.5與PM1中ρ(EC)分別為北京市采樣點的1.15和1.28倍；冬季重污染日，北京市采樣點ρ(PM2.5)與ρ(PM1)分別為石家莊市采樣點的1.03和1.04倍，ρ(OC)分別為石家莊市采樣點的1.23和1.22倍，石家莊市采樣點ρ(EC)分別為北京市采樣點的1.03和1.16倍；夏季污染日，石家莊市采樣點ρ(PM2.5)與ρ(PM1)分別為北京市采樣點的1.16和1.30倍，PM2.5與PM1中ρ(OC)分別為北京市采樣點的1.64和2.71倍，兩個采樣點ρ(EC)相近.

c) 冬、夏兩季PM2.5與PM1中SOC/OC均較高，冬季北京市采樣點分別為48.09%和54.29%，石家莊市采樣點分別為44.98%和48.09%；夏季北京市采樣點SOC/OC分別為48.47%和61.50%，石家莊采樣點分別為61.52%和63.55%，表明SOC更易富集于亞微米粒子中.

d) 通過主成分分析并結合OC/EC分析結果發(fā)現(xiàn)：冬季北京市和石家莊市兩個采樣點PM2.5與PM1中碳質組分均主要來源于生物質燃燒、燃煤和機動車尾氣;夏季北京市采樣點PM2.5與PM1中碳質組分主要來源于機動車尾氣,石家莊市采樣點PM2.5與PM1中碳質組分主要來源于燃煤和機動車尾氣. 然而，大氣顆粒物中碳質組分來源解析方面還存在很多缺陷，目前主要通過OC/EC、PMF等方法進行粗略分析，無法真正做到準確性分析，需要后續(xù)進一步研究.