环境科学  2020, Vol. 41 Issue (4): 1544-1549   PDF    
引用本文
朱红霞, 陶雪梅, 王超, 张霖琳, 郑晓燕. 北京及周边6个城市大气PM2.5中左旋葡聚糖及其异构体的时空分布特征[J]. 环境科学, 2020, 41(4): 1544-1549.
ZHU Hong-xia, TAO Xue-mei, WANG Chao, ZHANG Lin-lin, ZHENG Xiao-yan. Spatial and Temporal Distribution Characteristics of Levoglucosan and Its Isomers in PM2.5 in Beijing and Six Surrounding Cities[J]. Environmental Science, 2020, 41(4): 1544-1549.
北京及周边6个城市大气PM2.5中左旋葡聚糖及其异构体的时空分布特征
朱红霞1, 陶雪梅2, 王超1, 张霖琳1, 郑晓燕1     
1. 中国环境监测总站, 北京 100012;
2. 甘肃省环境监测中心站, 兰州 730030
收稿日期: 2019-06-04; 修订日期: 2019-11-22
基金项目: 国家重点研发计划项目（2016YFC0208500，2016YFF0103000）
作者简介: 朱红霞(1986~), 女, 硕士, 高级工程师, 主要研究方向为环境污染物分析, E-mail:zhuhx@cnemc.cn
摘要: 采集北京及周边6个城市春、夏、秋、冬这4个季节大气PM2.5样品，用离子色谱法测定其中的左旋葡聚糖（LG）、甘露聚糖（MN）和半乳聚糖（GT），对比这3种脱水聚糖与PM2.5及有机碳（OC）的浓度水平和时空分布特征，应用SPSS 24.0软件分析了数据间的显著性差异.结果表明，6个城市PM2.5、OC和LG浓度水平的季节分布规律高度相似，呈现冬季>春季>秋季>夏季，4个季节3种脱水聚糖的浓度水平有显著性差异.从空间角度分析3种脱水聚糖浓度水平，北京与天津、保定、石家庄无显著性差异，但北京与济南、郑州有显著性差异.根据6个城市的LG/MN和LG/（MN+GT）等浓度水平的比较，初步判断该区域PM2.5中的生物质燃烧源主要来源于农作物秸秆和硬木.春季的PM2.5污染过程中，北京、天津、石家庄和济南的左旋葡聚糖在PM2.5中的含量变化基本保持稳定，显示该污染过程受生物质燃烧排放的影响较弱.
关键词: 左旋葡聚糖(LG)      甘露聚糖(MN)      半乳聚糖(GT)      PM2.5      有机碳(OC)      时空分布      北京及周边6个城市     
Spatial and Temporal Distribution Characteristics of Levoglucosan and Its Isomers in PM2.5 in Beijing and Six Surrounding Cities
ZHU Hong-xia1 , TAO Xue-mei2 , WANG Chao1 , ZHANG Lin-lin1 , ZHENG Xiao-yan1     
1. China National Environmental Monitoring Centre, Beijing 100012, China;
2. Gansu Province Environmental Monitoring Centre, Lanzhou 730030, China
Abstract: Air PM2.5 samples from Beijing and six surrounding cities were collected during spring, summer, autumn, and winter. Levoglucosan (LG), mannosan (MN), and galactosan (GT) contents were analyzed by ion chromatography. The concentrations and distribution characteristics of the three anhydroglucoses with PM2.5 and organic carbon (OC) were compared. SPSS 24.0 was used to analyze the significant differences. The results indicated that the seasonal distributions of PM2.5, OC, and LG in the six cities were highly similar and followed the order winter > spring > autumn > summer. There were significant differences in the concentration levels of the three anhydroglucoses in the four seasons. Between Beijing and Tianjin, Baoding, and Shijiazhuang, there was no significant difference in the three anhydroglucose concentrations. However, significant differences in the three anhydroglucose concentrations appeared between Beijing, Ji'nan, and Zhengzhou. Based on the ratios of LG/MN and LG/(MN+GT) measured in the six cities, it could be determined that the biomass combustion sources in PM2.5 mainly came from crop straw and hardwood in this region. During the air pollution process in spring, LG stably existed in PM2.5 in Beijing, Tianjin, Shijiazhuang, and Ji'nan, indicating that this pollution process was weakly affected by biomass combustion.
Key words: levoglucosan(LG)      mannosan(MN)      galactosan(GT)      PM2.5      organic carbon(OC)      spatial and temporal distribution characteristics      Beijing and surrounding six cities     

左旋葡聚糖(levoglucosan, LG)及其同分异构体甘露聚糖(mannosan, MN)和半乳聚糖(galactosan, GT)均为脱水聚糖, 极性较强, 易溶于水, 挥发性低, 化学性质稳定, 暴露在大气光化学氧化剂下不会发生显著地分解反应[1], 尤其是在低温的条件下[2].Lock等[3]研究了LG在气态氧化剂存在条件下的大气稳定性, 含有一定浓度LG的滤膜暴露在建筑物屋顶的阳光下, LG在8 h内没有降解.Hennigan等[4]和Fraser等[5]研究了LG在大气中的酸催化水解, 研究显示即使在酸度很强的条件下LG在10 d内也未出现降解.LG及其异构体仅在含纤维素生物质高温热解的产物中存在, 而在碳水化合物水解过程、微生物转化过程、煤燃烧过程中没有被发现, 故其被认为是一种极好的示踪含纤维素生物质燃烧的分子标志物[6, 7], 且已被广泛用于大气颗粒物源解析研究[8, 9].

生物质燃烧大大增加了一次颗粒物和二次颗粒物的排放.相关研究表明生物质燃烧对PM2.5的形成有很大影响[10], 间接影响全球气候水平[11]和人体健康[12].LG及其同分异构体的测定方法主要有气相色谱质谱法[13]、液相色谱法和安培离子色谱法等[14], 其中安培离子色谱法前处理方法便捷且不使用有毒有害试剂.本研究选用高效阴离子交换色谱-脉冲安培检测技术, 对4个季节北京及周边的天津、保定、石家庄、济南和郑州这6个城市, PM2.5样品中LG、GT和MN的含量进行测定.分析了该区域这3种脱水聚糖含量水平的城市间差异及季节变化特征, 同时与有机碳(organic carbon, OC)含量进行了对比, 结合区域污染特征和各脱水聚糖间的含量比值, 探讨了生物质燃烧源的类别, 通过掌握生物质燃烧源对北京及周边城市大气PM2.5的影响现状, 以期为京津冀区域大气污染物的来源解析工作提供一定的参考.

1 材料与方法 1.1 采样站位和采样时间

在京津冀及周边6个城市(北京、天津、保定、石家庄、济南和郑州)采集PM2.5样品, 采样点位于城市腹地, 采样时间均为早上09:00到次日早上08:00, 6个城市4个季节的采样日期：2016年11月21~25日(冬季)、2017年3月11~20日(春季)、2017年5月16~31日(夏季)和2017年9月13~17日(秋季).共150个样品.

1.2 采样技术

采样器均为武汉天虹四通道采样器, 采样流量为16.7 L·min-1, 采样时长为23 h, 采样量约为23 m3.采样滤膜选用直径47 mm的石英纤维滤膜, 在同批次滤膜中设置全程序空白滤膜, 采样结束后用镊子取出滤膜放入滤膜盒中, 0~4℃运输, 到实验室后于-18℃下冷冻保存.

1.3 测定方法

3种脱水聚糖的测定：截取面积为1.5 cm2的滤膜样品放入20 mL玻璃瓶中, 加入5 mL超纯水后常温超声振荡30 min, 萃取液用0.22 μm针式滤器(上海ANPEL)、C18有机物净化柱和Na型重金属净化柱(天津博纳艾吉尔)过滤, 滤液转入样品瓶, 用离子色谱(Thermo ICS-5000+)进行分析测试.色谱柱为Dionex CarboPac TM MA1分析柱(4 mm×250 mm)和Dionex CarboPac TM MA1保护柱(4 mm×50 mm), 进样体积200 μL.实验中LG及其异构体标准曲线的相关性均大于0.995；每测5个样品插入一个标准曲线中间点溶液, 确保测量误差小于15%, 若超出15%则需要重新绘制标准曲线；样品加标回收率75%~120%；同时分析实验室空白, 空白的测定浓度均为未检出.

PM2.5的测定：参照标准方法[15], 用丹东瑞特(RT-AWS)自动称膜天平, 对滤膜样品进行平衡和称重, 恒重时两次称量的重量差小于0.04 mg.

EC/OC的测定：用DRI 2000A热光碳分析仪对OC和元素碳(elemental carbon, EC)进行分析.每10个样品做一个平行样, 其中EC和OC的平均算数标准偏差分别为1.02%~5.29%和0.07%~4.87%.

1.4 数据处理与统计分析

选用SPSS 24.0软件, 对数据进行相关性分析和差异显著性检验.当P < 0.05认为相关性具有统计意义和显著性差异.

2 结果与讨论 2.1 3种脱水聚糖的季节分布特征 2.1.1 4个季节3种脱水聚糖的浓度水平

6个城市LG、MN和GT的季节平均值如图 1所示, 可见6个城市的3种脱水聚糖浓度呈现冬季>春季>秋季>夏季. 3种脱水聚糖中LG浓度最高, 最高浓度出现在冬季为428 ng·m-3, 最低浓度出现在夏季为41.1 ng·m-3, 冬季均值是夏季均值的10倍；MN和GT的浓度相对较低, 高浓度出现在冬季分别为42.3 ng·m-3和29.8 ng·m-3, 低浓度出现在夏季分别为0.8 ng·m-3和0.5 ng·m-3.对4个季节的脱水聚糖数据进行统计分析, P值均小于0.05, 表明4个季节间3种脱水聚糖含量水平有显著性差异.Zhao[16]等研究了西安PM2.5中LG对元素碳来源的贡献, 在生物质燃烧的排放研究中发现西安冬季LG的浓度为夏季的10倍；Wang等[17]研究了2003年我国14个城市的有机气溶胶的时空分布情况, 表明LG占总糖的90%, 冬季糖的平均浓度(700 ng·m-3)是夏季平均浓度(123 ng·m-3)的5倍.可见本研究的观测结果与国内学者研究成果相比并不相悖.

图 1 3种脱水聚糖的季节分布 Fig. 1 Seasonal distribution of the three anhydroglucoses

由于监测点位均处于城市腹地, 且近些年环保部门对大面积秸秆焚烧管控较严, 本研究区域虽在9月中旬已进入秋收时节, 但秸秆焚烧现象并不明显, 本研究选择的春季样品在3月中旬, 仍处于采暖季, 有一定的燃料排放, 因此有秋季颗粒物中脱水聚糖浓度低于春季的现象.Pratap等[18]用模型的方式研究了LG在环境空气中的存在周期, 在常温且湿度较高的环境中, 一周内LG浓度显著降低, 但在低于0℃的温度下, 即使相对湿度在60%, LG浓度在一周内的变化也不大.北京及周边区域夏季温度高且降水丰富[19], 温湿度较大, 除相对采暖季排放量较低外, 也更容易降解, 因此有夏季颗粒物中3种脱水聚糖浓度明显偏低的现象.

2.1.2 LG对OC的季节贡献特征

LG在3种脱水聚糖中浓度较高, 占比较大, 故将其作为主要示踪物判断生物质燃烧对OC的贡献.LG和PM2.5、OC在4个季节不同时间内的变化趋势, 如图 2所示, 4个季节6个城市PM2.5和OC的均值均呈现春冬季高, 夏秋季低的现象, LG浓度变化曲线与PM2.5和OC的变化曲线趋势相似, 可见在每个季节LG对OC和PM2.5均有一定贡献.为讨论6个城市各季节LG对OC的贡献, 选用基于受体模式的方法建立解析方法, 利用如下公式估算生物质燃烧对OC的贡献.

图 2 采样时间段内LG、PM2.5和OC的浓度分布 Fig. 2 Concentration distribution of LG, PM2.5, and OC in the sampling period

式中, (LG/OC)样品代表PM2.5样品中LG与OC的浓度比值, (LG/OC)源代表生物质燃烧源谱中LG与OC的浓度比值.

假设LG的来源仅为谷类秸秆燃烧, 参照文献[20, 21]对中国谷类秸秆燃烧释放的PM2.5中LG对OC的排放因子即8.3%, 将6个城市各季节样品的比值与8.3%进行对比.结果如图 3所示, 可见6个城市4个季节的比值均低于30%.春季的北京、天津和保定比值在25%~30%之间, 其中保定最高为29.4%；夏季各城市不同季节内比值仅在3.3%~9.0%之间, 其中保定偏高为9.0%；秋季不同城市变化范围较大, 保定的数据偏高为28.2%, 其他城市则在10%~18%之间；冬季济南和北京的比值偏高, 分别为26.3%和23.9%, 石家庄最低, 为12.7%.说明生物质燃烧对6个城市的OC有一定贡献, 生物质燃烧对春秋季保定的OC贡献较大, 其次是冬春季的北京, 冬季的济南和春季的天津.

图 3 6个城市4个季节LG对有机碳的排放因子与源谱排放因子的比较 Fig. 3 Comparison of the emission factors of LG to organic carbon in six cities and four seasons with the emission factors of source profile

2.2 3种脱水聚糖的空间分布特征

应用SPSS软件对6个城市LG的监测数据进行统计分析, P值如表 1所示, 可以看出北京与天津、保定、石家庄数据的P值高于0.05, 说明北京的LG浓度与这3个城市无显著性差异.但北京与济南和郑州的数据统计后P值则低于0.05, 说明北京的LG浓度与济南和郑州有显著性差异.从地理位置上看, 与北京无显著性差异的城市距离北京均在350 km以内, 而有显著性差异的济南和郑州则距离北京较远.可能距离较短是导致北京与天津、保定和石家庄的LG有一定同源性的影响因素.

表 1 6个城市间LG浓度统计分析的P值 Table 1 The P values of statistical analysis of levoglucosan concentration data between six cities

保定的LG浓度与天津、石家庄、济南和郑州统计分析后的P值低于0.05, 说明保定的LG浓度与这4个城市的差异较大, 而保定仅与北京的LG浓度无显著性差异.

统计6个城市PM2.5中的3种脱水聚糖浓度的年度平均值, 保定、北京、济南、石家庄、天津和郑州LG的浓度水平分别为324.6、276.8、160.4、172.3、196.7和119.3 ng·m-3, 具体如图 4所示.从空间分布来看, 保定的LG含量水平最高, 北京次之, 郑州最低.MN和GT城市间的浓度差异与LG一致, 即保定>北京>天津>石家庄>济南>郑州.

图 4 3种脱水聚糖的城市分布 Fig. 4 Urban distribution of the three anhydroglucoses

2.3 脱水聚糖之间的相关关系

应用SPSS 24.0软件对样品中3种脱水聚糖进行了相关性分析, 计算Pearson相关性系数r.如表 2所示, LG与MN、GT的相关性很好, 相关性系数分别为0.93和0.96, MN与GT相关性也高达0.97, 表现为极强相关, 同时也证实了3种脱水聚糖的同源性.

表 2 不同组分间相关性分析 Table 2 Correlation analysis between the different components

LG、MN和GT相对于OC的相关性系数r为0.769~0.823, 表现为强相关.可见3种脱水聚糖是OC的重要组成成分, 因此LG浓度的季节变化趋势与OC一致.PM2.5的相关系数r为0.584~0.617, 表现为中等程度相关, 故LG浓度的季节变化趋势与PM2.5相似.

2.4 生物质燃烧的来源分析

生物质类型不同, 燃烧时所排放的脱水聚糖比率不同[22~25], 故可通过LG/MN、LG/GT、MN/GT等区分不同类型的生物质燃烧源.根据文献[1, 26]的报道, 软木、硬木和作物残渣燃烧后3种脱水聚糖间的参考比值如表 3所示, 6个城市3种脱水聚糖间的比值如表 4所示, 将表 4与表 3的数据进行对比.

表 3 不同生物质燃烧所排放脱水聚糖的比值 Table 3 Concentration ratios of the three anhydroglucoses from different biomass combustion

表 4 6个城市3种脱水聚糖间的浓度比值1) Table 4 Concentration ratio of the three anhydroglucoses in the six cities

相同季节不同城市LG/MN、LG/(MN+GT)比值基本一致, 比值范围分别是7.6~20.6和4.7~9.6.城市和季节间的MN/GT和LG/GT差异不大. 6个城市LG/MN、LG/(MN+GT)、LG/GT、MN/GT的比值范围分别是7.6~20.6、4.7~9.6、12.7~24.2、1.1~1.8.与表 3比对, 6个城市4季节的比值结果中没有软木2.5~6.7的LG/MN以及1.5~5.1的LG/(MN+GT), 因此6个城市脱水聚糖来源于硬木与作物残渣的概率较大.

2.5 污染过程分析

从图 2的PM2.5变化曲线可以看出, 2017年3月16~20日, 6个城市PM2.5浓度均值呈现逐渐升高到降低的现象, 可以将其作为一春季的污染过程进行分析.各城市PM2.5、OC、LG和LG/OC的具体数据如图 5所示, 北京和保定的PM2.5最高浓度出现在3月19日, 其他4个城市PM2.5的最高浓度出现在3月18日, 除郑州外, 其他5个城市的OC浓度变化趋势与PM2.5接近；除保定外, LG的浓度变化趋势并不明显；除保定和郑州外, 其他城市LG/OC在这一污染过程中呈现了逐渐升高的现象.这主要是因为在这一污染时段, 北京、天津、石家庄和济南的LG含量变化不大, OC的逐渐降低导致比值逐渐升高, 可见在该污染过程中LG在PM2.5中的存在状况稳定, 颗粒物浓度的降低对其影响不大, 同时也说明生物质燃烧在该污染过程中不是主导污染因素.

图 5 春季北京及周边区域污染过程中PM2.5、OC、LG和LG/OC的分布特征 Fig. 5 Distribution characteristics of PM2.5, OC, LG, and LG/OC in the spring pollution process in Beijing and surrounding areas

3 结论

(1) 6个城市脱水聚糖浓度水平均呈现出冬季最高, 夏季最低的污染特征, 季节分布规律相似, 4个季节脱水聚糖的含量水平有显著性差异；从空间分布特征来看, 北京与天津、保定、石家庄的脱水聚糖浓度水平无显著性差异, 但北京的LG浓度与济南和郑州的有显著性差异, 其中保定与北京的LG同源性较强.

(2) LG在3种脱水聚糖中含量最高, 3种脱水聚糖间的相关系数r接近于1, 相关性极强, 说明3种聚糖的来源相同, 均来自于生物质燃烧.脱水聚糖是OC的重要组成成分, 对PM2.5也有一定贡献.

(3) 根据3种脱水聚糖含量的比值判断6个城市的生物质燃烧源来源, 与作物残渣和硬木的混合贡献的可能性较大, 来源于软木的可能性小.

(4) 春季的污染过程中, 北京、天津、石家庄和济南的LG在PM2.5中的含量变化不大, 存在状况稳定, 显示该污染过程中受生物质燃烧影响不大.

致谢: 本实验的现场采样工作由6个城市的环境监测站协助完成, 在此表示感谢.

参考文献
[1] 荆亮.生物质燃烧对上海夏季大气细颗粒物(PM2.5)的贡献解析[D].上海: 上海大学, 2014. 8-11.
Jing L. Contributions of biomass burning to the fine particles in summer in Shanghai[D]. Shanghai: Shanghai University, 2014. 8-11. http://cdmd.cnki.com.cn/article/cdmd-10280-1014078898.htm
[2] Pratap V, Bian Q J, Kiran S A, et al. Investigation of levoglucosan decay in wood smoke smog-chamber experiments:the importance of aerosol loading, temperature, and vapor wall losses in interpreting results[J]. Atmospheric Environment, 2019, 199: 224-232. DOI:10.1016/j.atmosenv.2018.11.020
[3] Loke J, Paul E, Virgulto J A, et al. Rabbit lung after acute smoke inhalation. Cellular responses and scanning electron microscopy[J]. Archives of Surgery, 1988, 119(8): 956-959.
[4] Hennigan C J, Sullivan A P, Collett Jr J L, et al. Levoglucosan stability in biomass burning particles exposed to hydroxyl radicals[J]. Geophysical Research Letters, 2010, 37(9): L09806.
[5] Fraser M P, Lakshmanan K. Using levoglucosan as a molecular marker for the long-range transport of biomass combustion aerosols[J]. Environmental Science & Technology, 2000, 34(21): 4560-4564.
[6] 王鑫彤, 鞠法帅, 韩德文, 等. 大气颗粒物中生物质燃烧示踪化合物的研究进展[J]. 环境化学, 2015, 34(10): 1885-1894.
Wang X T, Ju F S, Han D W, et al. Research progress on the organic tracers of biomass burning in atmospheric aerosols[J]. Environmental Chemistry, 2015, 34(10): 1885-1894. DOI:10.7524/j.issn.0254-6108.2015.10.2015040704
[7] Simoneit B R T, Schauer J J, Nolte C G, et al. Levoglucosan, a tracer for cellulose in biomass burning and atmospheric particles[J]. Atmospheric Environment, 1999, 33(2): 173-182.
[8] Kundu S, Kawamura K, Andreae T W, et al. Diurnal variation in the water-soluble inorganic ions, organic carbon and isotopic compositions of total carbon and nitrogen in biomass burning aerosols from the LBA-SMOCC campaign in Rondônia, Brazil[J]. Journal of Aerosol Science, 2010, 41(1): 118-133. DOI:10.1016/j.jaerosci.2009.08.006
[9] Fu P Q, Kawamura K, Chen J, et al. Diurnal variations of organic molecular tracers and stable carbon isotopic composition in atmospheric aerosols over Mt. Tai in the North China Plain:an influence of biomass burning[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2012, 12(18): 8359-8375. DOI:10.5194/acp-12-8359-2012
[10] 张媛, 耿红, 张东鹏, 等. 生物质燃烧和采暖燃煤对太原市大气PM2.5的影响[J]. 安徽农业科学, 2016, 44(5): 109-112, 118.
Zhang Y, Geng H, Zhang D P, et al. Influences of biomass and coal burning on ambient fine particulate matter over Taiyuan City[J]. Journal of Anhui Agricultural Sciences, 2016, 44(5): 109-112, 118. DOI:10.3969/j.issn.0517-6611.2016.05.041
[11] Kleefeld S, Hoffer A, Krivácsy Z, et al. Importance of organic and black carbon in atmospheric aerosols at mace head, on the West Coast of Ireland (53°19'N, 9°54'W)[J]. Atmospheric Environment, 2002, 36(28): 4479-4490. DOI:10.1016/S1352-2310(02)00346-1
[12] Matsumoto H, Inoue K. Mutagenicity of a polar portion in the neutral fraction separated from organic extracts of airborne particulates[J]. Archives of Environmental Contamination and Toxicology, 1987, 16(4): 409-416. DOI:10.1007/BF01055261
[13] Sheesley R J, Mieritz M, DeMinter J T, et al. Development of an in situ derivatization technique for rapid analysis of levoglucosan and polar compounds in atmospheric organic aerosol[J]. Atmospheric Environment, 2015, 123: 251-255. DOI:10.1016/j.atmosenv.2015.10.047
[14] Bhattarai H, Saikawa E, Wan X, et al. Levoglucosan as a tracer of biomass burning:recent progress and perspectives[J]. Atmospheric Research, 2019, 220: 20-33. DOI:10.1016/j.atmosres.2019.01.004
[15] HJ 618-2011, 环境空气PM10和PM2.5的测定重量法[S].
[16] Zhao Z Z, Cao J J, Zhang T, et al. Stable carbon isotopes and levoglucosan for PM2.5 elemental carbon source apportionments in the largest city of Northwest China[J]. Atmospheric Environment, 2018, 185: 253-261. DOI:10.1016/j.atmosenv.2018.05.008
[17] Wang G H, Kawamura K, Lee S, et al. Molecular, seasonal, and spatial distributions of organic aerosols from fourteen Chinese cities[J]. Environmental Science & Technology, 2006, 40(15): 4619-4625.
[18] Pratap V, Chen Y, Yao G M, et al. Temperature effects on multiphase reactions of organic molecular markers:a modeling study[J]. Atmospheric Environment, 2018, 179: 40-48. DOI:10.1016/j.atmosenv.2018.02.009
[19] 尤焕芬, 邓长菊, 尹志聪, 等.北京地区极端降水空间变化特征分析[A].见: 中国气象学会2012城市气象论坛论文集[C].深圳: 中国气象学会, 2012. 28-32.
[20] Zhang Y X, Shao M, Zhang Y H, et al. Source profiles of particulate organic matters emitted from cereal straw burnings[J]. Journal of Environmental Sciences, 2007, 19(2): 167-175. DOI:10.1016/S1001-0742(07)60027-8
[21] 徐足飞, 曹芳, 高嵩, 等. 南京北郊秋季PM2.5碳质组分污染特征及来源分析[J]. 环境科学, 2018, 39(7): 3033-3041.
Xu Z F, Cao F, Gao S, et al. Characteristics and source analysis of carbonaceous components of PM2.5 during autumn in the northern suburb of Nanjing[J]. Environmental Science, 2018, 39(7): 3033-3041.
[22] You C, Gao S P, Xu C. Biomass burning emissions contaminate winter snowfalls in urban Beijing:a case study in 2012[J]. Atmospheric Pollution Research, 2015, 6(3): 376-381. DOI:10.5094/APR.2015.041
[23] Oros D R, Simoneit B R T. Identification and emission factors of molecular tracers in organic aerosols from biomass burning Part 1. Temperate climate conifers[J]. Applied Geochemistry, 2001, 16(13): 1513-1544.
[24] Fabbri D, Torri C, Simoneit B R T, et al. Levoglucosan and other cellulose and lignin markers in emissions from burning of Miocene lignites[J]. Atmospheric Environment, 2009, 43(14): 2286-2295. DOI:10.1016/j.atmosenv.2009.01.030
[25] Saarnio K. Chemical characterisation of fine particles from biomass burning[D]. Helsinki, Finland: University of Helsinki, 2013.
[26] 黄绪, 郭云霞, 刘剑斌, 等. 柳州大气PM2.5中糖类物质的分布特征与指示意义[J]. 中国环境科学, 2017, 37(3): 838-843.
Huang X, Guo Y X, Liu J B, et al. The distribution characteristics and implications of carbohydrates in the PM2.5 of Liuzhou[J]. China Environmental Science, 2017, 37(3): 838-843.