研究新降雪中溶解性有机质（DOM）的光谱特征有利于探究其与大气污染物的响应关系。 采用紫外-可见吸收光谱（UV-Vis absorption spectroscopy）、 三维荧光光谱（three dimensional fluorescence spectroscopy）结合平行因子分析（PARAFAC）技术, 分析了哈尔滨市新降雪样品中DOM的光谱特征及其来源。 新降雪中有色溶解性有机质（CDOM）浓度与荧光溶解性有机质（FDOM）强度变化呈现相同趋势, 其中CDOM含量因DOM来源、 大气云团运移、 大气污染情况及发色团光漂白性质的不同而与其他环境介质中CDOM浓度存在差异; 而FDOM强度则因环境介质中盐分含量及DOM的降解动力学速率存在差异而小于土壤和海洋。 新降雪中DOM的吸收光谱呈现指数递减趋势, 与冬季大气颗粒物中水溶性有机物发色团的吸收光谱相似, 在200~220 nm处存在明显吸收峰（由于受到水分子和溶解氧影响）, 表明DOM存在较多的不饱和双键共轭结构。 E2/E3值（250和365 nm处的吸光度比值）结果表明, 新降雪中DOM具有结构简单、 分子量小和芳香性弱的特征, 类富里酸为其主要组成物质; 通过PARAFAC共解析出类腐殖质和类蛋白质两类荧光组分, 其对荧光强度的贡献分别为66.78%和33.22%。 荧光参数分析结果表明, 该研究新降雪中DOM同时受陆源输入和微生物活动的影响, 并且具有较强的自生源特征（BIX>1）和较弱的腐殖化特征（HIX<0.8）。 荧光组分与大气污染物的相关性分析表明, 哈尔滨市新降雪中的荧光组分具有相同来源, 化石燃料、 生物质燃烧、 交通及工业等排放的细颗粒物（PM2.5）为新降雪中DOM的重要来源, 并通过类腐殖质组分的最大荧光强度初步建立了PM2.5浓度值的预测方程。 新降雪中DOM光谱特征分析可为揭示其来源组成及深入探寻其载体行为机制提供参考价值, 亦可为大气环境污染快速诊断识别提供新的研究思路和技术保障。

随着南水北调东线工程的开通, 东平湖作为山东段的两大调蓄湖泊之一, 其水质的有效监测和污染预警显得尤为重要。 根据东平湖夏季有色可溶性有机物(CDOM)吸收系数的空间分布特征和CDOM光学参数, 探讨了CDOM吸收系数与溶解性有机碳(DOC)、 叶绿素(Chla)等水质指标之间的关系, 以期为今后建立水源水质突变的实时监控和污染事件预警系统提供依据。 结果表明, 东平湖属于中-富营养型湖泊, CDOM吸收系数(a(280), a(350), a(440))均值分别为(12.90±1.17), (3.11±0.40)和(0.65±0.09) m-1, 在一定程度上反映了湖泊的营养状况。 东平湖内CDOM浓度整体呈现出从东岸河口区向湖心区、 西南岸递减的趋势, 体现了河流陆源输入对东平湖CDOM的重要贡献。 东平湖水体的CDOM浓度(如a(440))可以用来估算反演常规水质参数, 但仍需要进一步对不同季节不同水域CDOM的物质构成进行深入分析和研究。 由吸收特征值S值、 E3/E4、 M值得出, 东平湖河口区输入的陆源CDOM进入湖泊后, 随着陆源输入的比例下降CDOM腐殖化程度降低, 富里酸的相对含量升高, 且相对分子质量也逐渐减小。

介绍了一种基于差分光学吸收光谱技术对上海城市大气中HCHO和CHOCHO进行高时间分辨率的测定方法。 针对HCHO和CHOCHO的不同吸收结构, 选择适当的光谱分析波段, 扣除干扰气体的吸收, 有效降低残差, 得到了用于反演目标气体的光学厚度, 并进一步获得2013年10月HCHO与CHOCHO的浓度变化特征。 HCHO, CHOCHO平均浓度分别为(4.0±1.6)和(3.4±1.2) μg·m-3。 受人为源的影响, HCHO工作日平均浓度高于假期平均浓度, 而CHOCHO的浓度相差不大。 两者浓度的日变化趋势相似, 早晨06:00—07:00出现最大值后迅速下降, 到09:00左右出现最小值后又缓慢上升, 并在夜间至日出前保持相对稳定的浓度水平。 为探索大气HCHO可能的来源和生成过程, 选取夜间稳态阶段, 早高峰阶段, 光化学反应阶段和晚高峰阶段等四个典型时段对HCHO的来源进行解析。 NO2作为HCHO的一次源指示物; 同时作为光化学反应的中间产物, HCHO和CHOCHO生成机理具有相似性, 因此以CHOCHO作为解析HCHO的二次源指示物, 利用线性回归模型来源解析结果所得HCHO浓度与实际观测值具有较好的相关性, 相关系数r为0.60～0.81, 分析得出上海城区二次来源对环境HCHO浓度的贡献约为三分之一。

研究北京市冬季雾霾天气可吸入细颗粒物(PM2.5)中化学组成及来源。 采用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)与电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-AES)分析2013年1—2月北京某城区采集获得的PM2.5样品, 通过测试其中40种元素的总量分析了PM2.5元素污染特征, 并辅以绝对主因子分析法对雾霾天气PM2.5的污染来源进行解析。 研究观察期间, Li, Mn, Pb, S等23元素体积浓度近似正态分布, 参考我国环境空气质量标准, As含量几何均值超过参考限值的2倍, 部分PM2.5样品Pb的24 h浓度均值超过参考年均限值。 从各元素含量所占颗粒物的质量分数来看, Fe, Zn, Pb, Ti等含量超过0.1%, 是PM2.5中的主要重金属离子, Mn, Cu, As, Se等含量超过颗粒物质量分数0.01%, 是PM2.5中的重要的无机金属污染物, 这些金属成分来源及健康影响值得重视。 本研究应用ICP-MS和ICP-AES测试结果进行PM2.5来源解析, 因子分析法选定了6个主要污染源类型, 分别为“工业粉尘与人为活动污染源”、 “生物质燃烧和建筑尘污染源”、 “土壤及风沙扬尘源”、 “化石燃料污染源”、 “电子废弃物污染源”和“区域性迁移污染源”, 其方差贡献率分别为40.3%, 27.0%, 9.1%, 4.9%, 4.8%和4.6%。 ICP-MS和ICP-AES用于PM2.5中多元素准确、 快速分析及获得多组分有效监测数据具有明显优势, 可用于PM2.5污染来源解析。 本研究为相关部门在制定减排控污和人群健康影响的预防控制政策时, 解析相应污染成分的来源, 并采取针对性措施加以管理和控制提供了科学依据, 提示应重视雾霾污染源区域性迁移效应。

利用三维荧光光谱-平行因子分析(EEM-PARAFAC)技术, 研究了2009年春、 秋季厦门湾有色溶解有机物(CDOM)的荧光组分特征, 并利用主成分分析方法对影响该海域CDOM分布的主控因素及其相对贡献进行了解析。 厦门湾CDOM中含有3个类腐殖质荧光组分(C1, C2和C5)及2个类蛋白质组分(C3和C4)。 所有类腐殖质组分之间、 以及所有类蛋白质组分之间均有很好的相关性, 表明同一类型的荧光组分具有相似的来源属性及地球化学行为。 类腐殖质组分的高值区分布在九龙江河口区上游, 而类蛋白质组分的高值区则位于厦门西海域北部, 低值区都位于东部的厦金海域。 排污口附近的局部海域存在污染输入的贡献。 对荧光组分进行的主成分分析结果显示, 陆源径流输入是厦门湾水体中CDOM荧光组分的主要来源; 海区现场生物活动的贡献不大。 这表明对PARAFAC识别的荧光组分进行主成分分析, 有助于实现对水环境中CDOM的不同来源及其相对贡献率的定量解析。