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user: 3. 微量气体和颗粒物的长期变化 3.1. 月平均值 2005年5月~2015年1月期间，兴隆站微量气体(NO、NO 2 、SO 2 、O 3 )浓度月平均值的变化特征(见图1)：一般而言，NO 2 、SO 2 在冬季(12~次年1月)为一年的最高值，如2006年1月、2006年12月，2007年12月、2009年12月等，夏季(6~8月)为一年的最低值，如2005、2006、2009年等年份；O 3 的最高值一般出现在夏季，如2005、2007、2010等年份，个别年偶有出现在5、9月份的，如2006年9月、2009年5月、2012年5月；颗粒物PM 2.5 的最大值多出现于夏季，如2007年、2008年、2009年，最低值一般出现于冬季，如2007年1月、2008年2月、2008年12月、2011年1月。 2005年5月~2015年1月，NO 2 和SO 2 表现出缓慢的下降趋势，它们浓度月均值的减少率分别为0.30%、0.10%；同期，O 3 、NO则表现出缓慢的增长趋势，其浓度月均值的增长率分别为0.12%、3.94%。 图1. 2005年5月~2015年1月兴隆站微量气体(NO、NO 2 、SO 2 、O 3 )浓度的月平均 颗粒物PM 2.5 在2008年6月~2015年1月表现出下降的趋势(图2)，其浓度月均值的减少率为0.07%，但在2009年1月~2015年1月期间，则表现出缓慢的增长趋势，其增长率为0.03%，即2008年下半年PM 2.5 的浓度对于其长期变化趋势有着明显影响。因此，提及颗粒物和气体的增长或下降时，应该明确说明时间段。 分析2005年5月~2015年1月NO 2 、SO 2 、O 3 月均值之间的相关关系(样本数n = 114)，得到它们两两之间的相关系数R(NO 2 -SO 2 ) = 0.443(显著性水平α = 0.002)、R(O 3 -NO 2 ) = −0.289(α = 0.001)、R(O 3 -SO 2 ) = −0.628(α = 0.001)，这些数据表明：来源于一次排放的NO 2 和SO 2 有很好的同源性，O 3 的产生与NO 2 减少密切相关以及NO 2 是O 3 的一种重要前体物。分析2008年6月~2015年1月PM 2.5 与NO 2 、SO 2 、O 3 月均值间的关系(n = 80)，得到它们的相关系数R(PM 2.5 -O 3 ) = 0.364 (α = 0.001)、R(PM 2.5 -NO 2 ) = 0.080 (α = 0.5)、R(PM 2.5 -SO 2 ) = −0.011 (α = 0.5水平上无相关)，该数据揭示了1) 细颗粒物PM 2.5 与O 3 的高度相关，即它们应该来源于相同的化学和光化学过程；2) PM 2.5 与NO 2 的相关关系远远弱于与O 3 的关系、PM 2.5 与SO 2 在α = 0.5水平上无相关等数据，则揭示了在PM 2.5 的产生过程中，O 3 的化学活性要远远强于NO 2 和SO 2 ，而且，还暗示着大气中其他物质——主要为VOCs(包括BVOCs、AVOCs)比NO 2 和SO 2 对PM 2.5 形成可能有更重要的作用。同样，分析了2012年8月6日~2015年1月能见度(Vis)与PM 2.5 、O 3 、NO 2 、SO 2 的相关关系(n = 30)，R(Vis-PM 2.5 ) = −0.519(α = 0.005)、R(Vis-O 3 ) = −0.388(α = 0.05)、R(Vis-NO 2 ) = −0.183(α = 0.5)、R(Vis-SO 2 ) = 0.107(α = 0.5水平上无相关)，这些数据表明：高浓度的PM 2.5 会导致能见度的显著下降；气体O 3 、NO 2 、SO 2 对于能见度的影响依次减弱，并显示了与它们影响PM 2.5 有类似的作用。 2005年5月~2015年1月，NO 2 、SO 2 、 O 3 、NO的平均值分别为8.5、7.5、48.6、0.8 (2005年5月~2013年12月) ppb，PM 2.5 的平均值40.7 μg·m −3 。 兴隆站能见度(图3)的变化特征：最大值多出现在每年的11~12月，如2012、2013、2014，最低值(或较低值)多出现于夏季的6~8月(如2012、2013、2014年)，也有低能见度出现于冬季(如2014年)和9月(如2014年)的情形。 2012年8月~2015年1月，兴隆的能见度表现为上升的趋势，增长率为0.24%。如仔细分析光化学反应比较强烈的夏秋季(如6~10月)，兴隆的能见度在2012年8月~2014年10月则表现为下降的趋势，其减少率为0.11%。 3.2. 年平均值 以年平均值再来分析各个气体、颗粒物的长期变化特征。2005~2014年，NO 2 和SO 2 仍然表现出下 图2. 2008年6月~2015年1月兴隆站颗粒物(PM 2.5 )浓度的月平均 图3. 2012年8月~2015年1月兴隆站能见度的月平均值 图4. 2005~2014年兴隆站气体(NO、NO 2 、SO 2 、O 3 )浓度的年平均值 降趋势，与月均值的变化趋势一致，其年均值的减少率分别为3.34%、0.78%；同期，O 3 、NO则表现出缓慢的增长趋势，也与它们月均值的变化趋势一致，它们年均值的增长率分别为1.71%、85.73%。颗粒物PM 2.5 在2009~2014年表现出上升的趋势，也与其月均值的变化趋势相一致，其年均值的增加率为0.91% (图4)。 细看一下各个气体的年变化情况，NO 2 和SO 2 在2005~2007是近10年的较高或最高水平，2008年均突然下降到一个很低的浓度(这应该是客观上反映了2008年奥运减排控制措施的效果)，之后出现缓慢的上升趋势；O 3 在2005~2007年缓慢下降，之后则缓慢上升；NO在2005~2013的近10年中一直呈上升趋势。PM 2.5 在2014年为测量期间的最低值，其次低值为2009年，在2009~2014年期间表现为一个上升态势。 3.3. 不同年份气体和颗粒物的月平均值 为了进一步了解各个微量气体以及颗粒物的变化规律，图5~9分别给出它们在2005-2014年逐月的月平均。 整体而言，各个年份NO 2 的逐月变化一般表现为冬季(12、1、2月)的高值、夏季(5~7月)的低值，如2006、2009、2013年；除了此特征外，还有在夏季出现较高值的情况，如2007年、2012年。SO 2 的 图5. 2005~2014年兴隆站颗粒物(PM 2.5 )浓度的年平均 图6. 2005~2014年兴隆站NO 2 浓度的逐月变化 图7. 2005~2014年兴隆站SO 2 浓度的逐月变化 图8. 2005~2014年兴隆站O 3 浓度的逐月变化 图9. 2008~2014年兴隆站颗粒物PM 2.5 浓度的逐月变化 月变化与NO 2 大致类似，大多表现为冬季的高值、夏季的低值。O 3 的逐月变化多表现为夏季的高值(如2011年6月为89.6 ppb)，冬季的低值，如2010、2011、2012年份，但也有在9、10月份出现高值的情形，如2006年9月(71.3 ppb)、2013年10月(67.2 ppb)。PM 2.5 的逐月变化多表现为夏及秋季浓度较高，如2008、2010、2012、2013年的6月，2013年10月，偶尔有冬季出现一年内最高值的，如2014年2月。 以2013年做一个个例分析：2013年6、8、10月PM 2.5 出现高值，它与NO 2 、特别是O 3 同步的高值相对应，其中以10月份共同出现的高值较为明显。计算表明，比值NO 2 /NO在2013年间以10月份为最大(27.5)。一般而言，O 3 浓度与NO 2 /NO有良好的正相关关系[ 14 ] ，这是O 3 光化学产生的主要指标之一，在我国亚热带森林地区已经发现过这一特征。这些测量数据揭示了发生在大气中真实的化学和光化学过程：2013年的10月份O 3 的高值(67.2 ppb，为一年的最大值)主要为光化学过程产生，它伴随着NO 2 的同步增长(月均值11.0 ppb)，而SO 2 在10月份的较高值(14.7 ppb)也为光化学污染提供了反应物；同时，在此光化学过程中，还生成了高浓度小粒径颗粒物PM 2.5 ，其浓度为99.0 μg·m −3 ，为2013年的最高值。这些现象表明，2013年秋天的兴隆，本应秋高气爽，但因为高浓度的一次污染物NO 2 、SO 2 ，造成了经光化学反应而产生的高浓度O 3 和细颗粒物PM 2.5 。2013年10月的能见度是一年中较低的，为7.8 km，这从另一个侧面反映了10月份大气中大量物质(包括污染物O 3 和PM 2.5 )的光化学生成。再看2013年的4和5月份：NO 2 为一年的最低值(分别为3.9、5.0 ppb)，O 3 相对于6~10月的高值而言也为低值，比值NO 2 /NO(分别为1.6和1.2)均为一年的较低/最低值，这也揭示了在低比值NO 2 /NO的条件下，不利于O 3 的光化学产生；同样，此种条件下，也不利于PM 2.5 的光化学生成，故PM 2.5 为一年内的较低值，分别为29.8、33.7 μg·m −3 。对上述现象的分析表明，植被覆盖较好的兴隆地区表现出了与我国亚热带森林地区(鼎湖山)较为一致的O 3 光化学产生规律，也与O 3 光稳态模型也比较一致[ 14 ] 。 进一步分析2013年6~10月期间兴隆的大气状况：兴隆NO 2 、NO、SO 2 的浓度均比较低，变化范围分别为6.3~11.4、0~0.7、2.8~14.7 ppb，但O 3 浓度是一年的最高时段，为56.9~67.2 ppb，PM 2.5 也是一年的最高时段，为40.6 - 99.0 μg·m −3 ，能见度是一年的最低时段，为6.5~7.8 km。这些综合的实验数据再次表明，在比较低的污染物(NO x 、SO 2 )条件下，仍然有长时间、高浓度的O 3 和小颗粒物(PM 2.5 )物质的光化学产生，并且伴随着能见度的下降，从而出现了兴隆夏秋季节能见度不升反降的现象，这也是兴隆能见度(图3)最大值不出现在夏秋季、反而出现在冬季的主要原因。 3.4. 季节变化 为了了解微量气体、颗粒物随季节的变化规律，计算了各个微量气体和颗粒物浓度的季节平均。图10和图11给出各个微量气体和颗粒物浓度的季节变化。可以清晰地看到，在大多数年份，污染物NO、NO 2 、SO 2 表现出明显且一致的季节变化特征：冬季高值、夏季低值；O 3 表现出了夏季高值、冬季低值(其最大值出现在秋季仅仅有一例，在2007年)。颗粒物PM 2.5 大多表现出夏季最高值(如2008-2010、2012年)，但也有秋季(如2011、2013年)和春季(2014年)出现最高值的情形，以及冬季最低值。PM 2.5 浓度夏 图10. 2005~2014年兴隆站气体(NO、NO 2 、SO 2 、O 3 )浓度的季平均值 季与年平均的比值在0.78~1.54之间，其平均值为1.20，除2014年以外(该比值最低，为0.78)，比值较低的年份有2011年(1.04)和2013年(1.10)，其他年份的比值均大于1.23，以2008年该比值为最大(1.54)。大多数情况下，O 3 和颗粒物PM 2.5 共同表现出了夏季高值、冬季低值。总体而言，各个气体和颗粒物的季节变化特征与前面的月变化特征基本类似，而且变化规律更加清晰。 2005~2014年期间，气体和颗粒物在4个季节的长期变化规律见图12~15。春季：NO、SO 2 、O 3 、PM 2.5 都表现出增长的趋势，它们的增长率分别为66.62%、2.57%、34.39%、5.21%，仅仅NO 2 表现出下降趋势，其减少率为4.64%。夏季：SO 2 、NO 2 、PM 2.5 表现出下降的趋势，其减少率分别为0.49%、1.20%、4.59%，NO、O 3 表现出增长的趋势，其增长率分别为35.67%、3.98%。秋季：SO 2 、NO 2 、O 3 表现出下降的趋势，其减少率分别为2.28%、2.66%、0.07%，NO、PM 2.5 表现出增长的趋势，其增长率分别为97.91%、 图11. 2008~2014年兴隆站颗粒物PM 2.5 浓度的季平均值 图12. 2005~2014年兴隆站气体(NO、NO 2 、SO 2 、O 3 )、颗粒物PM 2.5 浓度春季的平均值 图13. 2005~2014年兴隆站气体(NO、NO 2 、SO 2 、O 3 )、颗粒物PM 2.5 浓度夏季的平均值 图14. 2005~2014年兴隆站气体(NO、NO 2 、SO 2 、O 3 )、颗粒物PM 2.5 浓度秋季的平均值 图15. 2005~2014年兴隆站气体(NO、NO 2 、SO 2 、O 3 )、颗粒物PM 2.5 浓度冬季的平均值 7.33%。冬季：SO 2 、NO 2 、O 3 表现出下降的趋势，其减少率分别为3.52%、4.37%、0.19%，NO、PM 2.5 表现出增长的趋势，其增长率分别为48.27%、2.12%。 可以看到，NO在一年四季中均为增长趋势；NO 2 在一年四季中均为下降趋势；SO 2 除了春季增长外，其他季节均下降；O 3 则表现为春夏的增长、秋冬的下降；PM 2.5 表现出夏季的下降以及其他3季的增长。 为了全面了解气体和颗粒物在大气中的变化规律，我们不仅要掌握它们的月、季节、年变化趋势外，还要知道它们的浓度值，表1给出2005~2014年各个量的季节平均值。可以看到，污染物NO、NO 2 、SO 2 的浓度一般冬季最高、夏季最低；O 3 和颗粒物PM 2.5 夏季最高、冬季最低(图16)。以夏季为例来分析一下各个量的变化情况：NO、NO 2 、SO 2 浓度为一年最低，它们的值分别为0.85、6.97、2.80 ppb，这些较低的浓度值反映了兴隆地区在2005~2014年期间良好的空气质量(或大气环境)；O 3 为一年的最大值，且对应着一年内NO 2 /NO最大的值(8.2)，它反映了其主要来源–光化学过程形成；粒径较小的颗粒物PM 2.5 在夏季也为一年内浓度的最大值，这与O 3 一样，客观地揭示了小粒径颗粒物在夏季较强的太阳辐射照射下、伴随光化学反应而生成的机制。 总体而言，从月、季、年的长期变化来评价，兴隆地区的NO 2 、SO 2 在2005~2014年表现为缓慢下降的趋势，它与北京市1998~2014年NO 2 、SO 2 的下降趋势是一致的[ 15 ] ，这表明来源于燃烧(主要是燃煤及石油等)排放的这些污染物得到了一定的控制，国家在北京及其周边地区对污染物的减排措施在NO 2 、SO 2 方面产生了好的效果。O 3 的月、季、年平均值相对而言较低，如近10年的季节平均在32.1~62.2 ppb，但是其小时平均值比较高，如2012年4~10月，各月O 3 的最大值均大于110 ppb，最大值出现在2012 Table 1 Seasonal mean concentrations of NO， NO2， SO2， O3 and PM2.5 at Xinglong station from 2005 to 201 NO (ppb) NO 2 (ppb) SO 2 (ppb) O 3 (ppb) PM 2.5 (μg×m −3 ) NO 2 /NO 春 spring 1.83 8.45 5.36 53.45 37.33 4.6 夏 summer 0.85 6.97 2.80 62.22 48.50 8.2 秋 autumn 1.17 7.96 6.91 46.38 41.79 6.8 冬 winter 1.21 9.21 13.96 32.08 33.70 7.6 平均 average 1.27 8.15 7.26 48.53 40.33 6.8 表1. 兴隆站NO、NO 2 、SO 2 、O 3 、PM 2.5 浓度在2005~2014年各个季节的平均值 图16. 兴隆站O 3 (2005~2014年)、颗粒物PM 2.5 (2008~2014年)浓度季平均值 年5月(157.2 ppb)；2013年6~10月，各月的最大值均大于117 ppb，最大值在2013年6月(163.1 ppb)；2014年4~10月，各月的最大值均大于116 ppb，最大值在2014年5月(152.6 ppb)。虽然O 3 主要是大气中各类污染物(如NO、NO 2 、VOCs等)在太阳辐射照射下经光化学反应形成，并非来源于直接排放，对其排放的控制相对于直接排放的NO x 、SO 2 更为困难，但是，未来应将O 3 做为一种重要的污染物来加强控制。高浓度的O 3 给动植物、生态环境等带来的危害已众所周知[ 15 ] [ 16 ] ，加之O 3 非常强的氧化性，它将严重损害人们的身心健康(如呼吸道、肺、皮肤、眼睛等)。因此，建议从现在开始考虑防止和控制高浓度O 3 的产生，并受到与控制颗粒物污染或霾同样的重视。PM 2.5 在2008~2014年的季节变化范围为33.70~48.50 μg·m −3 ，在季节变化态势上与O 3 比较一致(表1及图15)，它再次表明，其产生过程在季节时间尺度上仍然与O 3 较为一致。另一方面，其各月时均值的最大值却比较高，例如：在2012年1~2月和7~8月大于200.0 μg·m −3 ，10~11月大于250.0 μg·m −3 ，2012年的最大值出现在7月(376.4 μg·m −3 )；在2013年1~3月大于260.0 μg·m −3 ，2013年的最大值出现在2月(287.5 μg·m −3 )；在2014年1~10月大于210.0 μg·m −3 ，2014年的最大值出现在8月(798.9 μg·m −3 )。可见，兴隆区域颗粒物PM 2.5 的小时平均值在某些时段还是比较高、甚至是很高的。因此，控制北京以及华北地区颗粒物污染特别是细颗粒物污染已经非常迫切和越来越重要。因为，目前很多的观测事实已经表明，来源于光化学过程产生的颗粒物特别是粒径较小或更小的颗粒物(绝大部分为VOCs经光化学过程产生)占有重要地位或重要贡献。有研究表明，北京四个季节亚微米气溶胶(PM 1 )主要化学组分中有机物始终处于优势地位， 占PM 1 的36%~58% [ 6 ] ；一年四季亚微米气溶胶之中，硫酸盐、硝酸盐和铵盐的浓度仅次于有机物，硫酸盐、硝酸盐和铵盐浓度在夏季为四季中最高[ 6 ] 。 根据兴隆各种气体和颗粒物的长期变化(包括月、季节、年际)特征以及个例分析，综合评价兴隆区域气体和颗粒物的现状和变化规律，以探讨污染物的产生和变化机制及控制策略。虽然观测数据表明近10年一次污染物NO 2 、SO 2 浓度有下降趋势，但二次污染物O 3 、PM 2.5 却都表现出上升的趋势，造成这一现象的原因主要是：1) 其他气体和颗粒物(非NO 2 、SO 2 )排放的增加(但同时也不能忽视NO 2 、SO 2 做为反应物对于O 3 、PM 2.5 光化学形成的贡献)；2) 它们与大气中其他气液固相物质(GLPs)经化学和光化学反应而生成O 3 和PM 2.5 。有数据表明，近20年来北京市汽车保有量和绿化面积均呈上升趋势，例如，北京市绿化面积在2001年为26 × 10 7 m 2 ，比1995年增加了6 × 10 7 m 2 ，2010年林地总面积为104.69 × 10 8 m 2 ；北京市汽车保有量在2003年为212.3万辆，以约34.3%的增长率增加到2012年的520万辆以及2014年的537.1万辆[ 17 ] [ 18 ] ，因此，来源于生物(树木、草地等)和人为源排放的挥发性有机物(BVOCs——包括异戊二烯、萜烯类等，AVOCs——包括烷、烯、炔、醛、酮、酸、酯、醇、酚、醚、多环烃等)也将同步增加[ 19 ] 。需要提及的是AVOCs的来源——包括石油、汽油、天然气、生物质[ 20 ] 、煤炭等的燃烧，工业废气，烟草、采暖、烹调等的烟雾，建筑和装饰材料、家具、家用电器、清洁剂的排放，室内装饰使用的油漆、涂料、胶粘剂等，光化学过程等，它不仅仅限于汽车尾气排放。人为源排放的AVOCs(其中很多成分具有毒性[ 21 ] )和高度化学活性的、生物源排放的BVOCs与大气中的OH自由基以及大气中其他气液固相物质反应，在太阳光化辐射(包括紫外辐射UV、可见光辐射VIS)作用下，产生大量的、新的气液固相产物，它们包括O 3 、PAN(过氧乙酰基硝酸酯)、醛类、颗粒物(PM 2.5 、PM 1 以及粒径更小的颗粒物)等成分，这些GLPs是霾的物质组成。 AVOCs + BVOCs + OH + 其他GLPs (NO 2 ，SO 2 ···) 新GLPs(O 3 ，PAN，PM 2.5 ···) (1) 因此，污染物的控制措施，除了保持控制一次污染源的排放外，应重点加强对其他排放源的控制，主要和首要的任务是各类人为源排放的挥发性有机物(AVOCs)。限于空气的流动性，对于污染物的控制应该各地参与、人人参与、群策群力，需要政府、各行各业、全民的共同行动。针对不同的污染源，采取灵活的减排措施和多种多样的方法，以最大程度上减少各类燃烧排放、各种产品在使用过程释放或泄漏。鉴于光化学反应产物的数量庞大、多变，相对于NO x 、SO 2 而言难以控制，因此，最经济、最有效的办法是控制好各种各样的排放源。加强科研与试验，研究和发展好的技术手段，以改善大气质量：1) 控制燃烧物源头-如提高石油、天然气、煤等燃料的品质，以减少因它们燃烧而带来的污染物排放(10多年前提出的消减北京烯烃的排放-主要来源于机动车尾气和汽油挥发[ 22 ] ，仍然是目前要采取的主要减排措施之一)；2) 控制燃烧过程-提高各类燃烧过程的燃烧效率；3) 燃烧和排放末端的吸附、催化；4) 改进化工产品(建筑与装饰材料、家具、清洁剂、油漆、涂料、胶粘剂、沥青等)的配方等；5) 在目前NO 2 、SO 2 减排控制的基础上，继续加大减排力度，降低NO 2 和SO 2 各种源的排放，最大程度地降低参与光化学反应反应物(NO 2 、SO 2 )的浓度，从根源上控制二次污染物O 3 、PM 2.5 等的生成；6) 宣传、鼓励、推行各行各业、公民个人厉行节约，诸如节水、节电、节气、节油等，实际上，节能即减排，减少整个国家对于能源生产和供给方面的负担及其连带的气液固相污染物排放。需要强调的一点是，控制颗粒物PM 2.5 污染应该与控制O 3 污染同步进行，即应该重视并控制高浓度O 3 污染物的生成，因为O 3 的强氧化性在小颗粒物产生的过程中起着非常重要的作用。本文的数据表明，O 3 和PM 2.5 有着共同的产生过程和变化规律(如图1、图2，相关分析的数据等)。一些实验表明，O 3 和萜烯类物质反应可以产生颗粒物(二次有机气溶胶，SOA) [ 13 ] [ 23 ] 。因而有必要强调一点：在控制细颗粒物(如PM 2.5 、PM 1 )之时，还应同步控制一次污染物NO 2 、SO 2 以及二次污染物O 3 ，因为对于2005~2015年月均值的峰值而言，大多数的PM 2.5 与O 3 × NO 2 × SO 2 都有很好的一致性(图17)，如2010年6月、2011年2月、2013年1月、2013年10月。对于PM 2.5 与O 3 × NO 2 × SO 2 变化规律不一致的时段，如2008年5~9月、2009年4~9月，则暗含了AVOCs和BVOCs对颗粒物光化学产生的重要作用。 关于控制VOCs排放对于控制颗粒物生成的重要性，目前条件下，仅以BVOCs排放对于颗粒物生成的关系做一下简要说明。模式研究表明，当因子S/Q在0~1之间变化时，异戊二烯排放量与S/Q之间的关系为：1.66 S/Q + 0.82(云量N = 2/10，S/Q = 0.25)，1.50 S/Q + 1.39(N = 2/10，S/Q = 0.38)，1.32 S/Q + 1.13(N = 10/10，S/Q = 0.52)，1.08 S/Q - 0.04(N = 10/10，S/Q = 0.69)。可以看到，因为异戊二烯排放的增加，后经光化学过程而产生的小颗粒物晴好天气将大于多云天气(即△异戊二烯排放量与△(S/Q)之间的关系)[ 24 ] 。此处说明一点：因子S/Q为太阳散射辐射与总辐射之比，用以客观表达大气气柱中总物质含量[ 25 ] [ 26 ] 。AVOCs对于颗粒物的产生与BVOCs应该类似，但在反应活性方面要弱一些。 在白天，大气中的GLPs不断发生着化学和光化学反应，包含着同一相态之间的变化和不同相态之 图17. 2005年5月~2015年1月兴隆站O 3 × NO 2 × SO 2 与PM 2.5 、O 3 浓度的月平均值 间的相互转化(如气粒转化)，它们的成分也随不同地区污染源排放反应物的不同而有所区别，因而对于人、植物等的损害也将有所差别。它们除了对人体健康、空气质量带来严重危害外，在参与大气化学和光化学反应中还直接吸收和/或间接利用UV、VIS能量[ 19 ] [ 25 ] ，同时也散射UV、VIS能量，最终造成到达地面太阳辐射能量的减少。例如，2006年4~10月，位于北京东南约70 Km香河的太阳辐射(总辐射、直接辐射、散射辐射、VIS)均出现下降现象[ 26 ] 。白天，由于大气中GLPs与UV、VIS不断的相互作用，因而，造成了UV、VIS以及总辐射等能量在大气以及地表的损失和变化，而且这种能量损失及其变化也会随着地区的不同而不同，即存在着地区差异。平均而言，华北4站受GLPs的吸收和散射影响，损失于大气中的UV和VIS总能量分别为35.84、346.38 W·m −2 [ 27 ] 。由于华北地区大气气柱总物质含量由南到北的下降态势，造成了华北UV和VIS能量损失也为由南到北减小的趋势[ 27 ] 。进一步而言，这些能量损失及其变化将影响到大气中的物理化学过程、地表的生物过程(如BVOCs的排放、CO 2 的光合过程等)，大气圈与生物圈的相互作用；减弱地面的太阳辐射能量，降低由此而转化的向上的长波辐射，减弱局地空气对流强度，从而影响降水[ 27 ] 。气温的变化也将受到一定的影响，有研究表明，气温的变化除了对净辐射的变化最敏感外，其次就是GLPs的散射和吸收作用[ 28 ] 。太阳辐射做为地球系统的唯一能量来源，损失于大气和到达地表能量的改变，将影响到大气中的物理化学过程、陆地上的生物过程等等，也将不同程度地影响局地气候及其气候变化，因而它将涉及到地球的大气圈、生物圈、水圈等内部过程以及各个圈层之间的相互作用。所以，应该将污染物及其相关的一系列问题做为一个更大的系统从整体上进行研究，进而提高我们对自然规律的认识水平和模拟能力。 兴隆站做为北京或者华北地区的大气背景站，它的周边植被良好、没有大的厂矿，实验测量点位于海拔960 m的山顶，因此，兴隆站测量的气体和颗粒物的浓度、特别是长期的测量数据，可以用来表征或反映北京以及华北地区大气本底的基本状况。有研究表明，兴隆站NO 2 (NO + NO 2 )、SO 2 、PM 2.5 等的浓度在京津冀7个站点中最低[ 5 ] ；与北京周边35个站2012年10月~2013年9月PM 2.5 的测量数据进行一一对比[ 7 ] ，兴隆站各月PM 2.5 的浓度均是最低的；华北4站(山东禹城、河北栾城、河北香河、河北兴隆)4季平均的大气气柱总物质含量由南到北逐渐下降、以兴隆为最低[ 27 ] ，这些数据表明了兴隆区域具有较为良好的空气质量，也表明兴隆站在华北地区大气本底方面良好的代表性。