2018, Vol. 38
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对流层中的各物质化学性质较为活泼, 也是与人类活动联系最为密切的一层, 对流层中的甲醛活性很高, 在光合分解作用下生成HO2自由基, HO2自由基与NO快速反应生成OH自由基, 故而甲醛成为重要的大气OH自由基来源(顾达萨等, 2008).由于甲醛是众多有机污染物中危害最大, 来源最广和持续时间较长的污染物, 已成为最为重要的的室内污染物之一(张淑娟等, 2010), 工业废物和汽车尾气的排放是甲醛重要的一次污染物来源, 二次污染物是一次污染物的大气光化学反应(王少丽等, 2008).甲醛对人体也有毒害作用, 如对人的肝脏具有潜在毒性, 引起接触性皮炎和黏膜刺激症状, 高浓度的甲醛能致畸, 导致耳、鼻、喉癌(黄宁等, 2015), 被国际癌症研究机构在2004年定义为第一类致癌物质(曾祥素, 2005).
目前国内对甲醛的研究多限于室内污染, 主要为通过人工检测, 分析室内外大气中甲醛的浓度及时空分布状况、贡献情况与其来源(张玉洁等, 2009), 较少涉及区域大气环境中甲醛污染状况和浓度变化规律, 如王少丽等(2008)研究了甲醛与温度、光照等与污染物的影响因素; 张玉洁等(2009)对醛类物质进行了约1年的观测, 由此初步估算了北京市区植物排放异戊二烯对大气中甲醛生成的贡献; 顾达萨等分析大气中甲醛浓度变化的原因; 近些年来, 对甲醛的研究也涉及到空间的分布, 如谢顺涛等分析了2006—2016年兰州市及其辖区和天水地区甲醛柱浓度时空变化格局, 并探讨了柱浓度变化人为及自然影响因素(谢顺涛, 2017).而国外学者对大气中甲醛污染物进行遥感监测分析, 如Bauwens等利用OMI对流层甲醛柱浓度数据及GOME-2卫星数据研究了全球不同地带对流层甲醛柱浓度的时空分布及影响因素(Bauwens et al., 2016); Marais等基于OMI遥感数据和AATSR卫星数据对非洲地区异戊二烯分解产生的甲醛量进行研究(Marais et al., 2012).
目前国内对于运用卫星数据进行甲醛时空格局的研究相对较少, 旨在丰富国内甲醛遥感监测研究的理论基础, 本文采用甲醛柱浓度遥感数据, 结合气温、风向、汽车保有量和各产业增加值数据, 分析了近12年华北五省区域的甲醛柱浓度的时间和空间变化, 并探讨了气温、风向、经济发展及产业结构、汽车保有量和秸秆焚烧火点个数人为及自然影响因素.
2 研究区概况(Study area)华北五省区域包括北京、天津、河北、河南和山东5个省(市)(图 1)(赵舒怡等, 2015), 区域面积53.66万km2, 占国土总面积的7.8%, 人口密度大, 国家统计局2016年统计显示常住人口达30470万人, 约占全国常住人口总数的22.2%, 地势波状起伏, 由南向北倾斜, 属于暖温带大陆性季风气候, 华北五省区域地处环渤海经济圈的中心地带, 天津以先进制造业和临港重化工业为主, 北京积极发展高新技术产业, 河北是重化工基地和农业基地, 河南是重要的能源基地, 是全国矿产资源大省之一, 山东素有‘粮棉油之库, 水果水产之乡’之称, 是经济作物和全国粮食作物重点产区.华北五省区域是全国主要的高新技术和重工业基地, 在我国具有重要的战略地位.
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| 图 1 华北五省区域地形概况图 Fig. 1 Topography the five Provinces of North China |
美国国家航空航天局2004年7月15日发射了搭载臭氧检测仪OMI的Aura地球观测系统.此传感器是由荷兰、芬兰与NASA合作制造, 是继GOME和SCIAMACHY后的新一代大气成分探测传感器, 轨道扫描刈幅为2600 km, 天底空间分辨率是13 km×24 km, 1 d覆盖全球1次, 有3个通道, 波长覆盖范围为270~500 nm(OMI team, 2012).本文所用甲醛数据为搭载OMI的卫星在4:40分左右过华北五省区域, 2005—2016年OMHCHO.003 OMI对流层甲醛垂直柱浓度产品的数据, 此产品是发布在NASA官网上的GES DISC, 由比利时太空高层大气研究所(BIRA-IASB)反演, 数据的相对不确定性大约为25%(Baek et al., 2014; Milet et al., 2008; Sabolis et al., 2011).根据甲醛的吸收特性在特定波段范围内进行甲醛总量反演, 最终利用IMAGES全球化学运输模型及辐射传输模型计算获得甲醛柱浓度数据(肖钟湧等, 2011; Levelt et al., 2002; Baek et al., 2014).
3.2 数据处理方法目前差分吸收光谱算法(DOAS)是卫星遥感监测对流层甲醛柱浓度的主流方法(Burrows et al., 1999).对425~450 nm窗口通道的探测信号去除吸收影响、辐射传输模型和大气模式等处理对流层甲醛柱浓度, 在获取OMI level-2数据后, 通过VISAN软件进行华北五省区域对流层甲醛柱浓度数据的提取, 在提取过程中, 为了减少云量对柱浓度值精度的影响, 对云量大于50%及误差大于24%的数据进行剔除, 通过ArcGIS 10.2技术平台进行克里金插值模型的构建, 像元大小为0.10×0.10, 批量插值获得逐日对流层甲醛柱浓度空间分布图.
华北五省区域城市群的人口、面积、地区生产总值和汽车保有量等统计数据来源于国家统计局数据库(http://data.stats.gov.cn/), 风速和风向等气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网(http://data.cma.gov.cn/).
4 结果与讨论(Results and discussion)本研究分析华北五省区域城市群及其直辖市和地级市的甲醛年、季、月时空分布及变化情况, 对2005—2016年对流层甲醛垂直柱浓度进行了如下分级:一级(＜100)、二级(100~120)、三级(120~140)、四级(140~160)、五级(160~180)、六级(180~200)、七级(200~220)和八级(>220), 单位为1013 mole·cm-2.
4.1 华北五省区域对流层甲醛柱浓度的月变化由华北五省区域近12年甲醛柱浓度月均值变化(图 2)可知, 甲醛柱的浓度变化具有一定的周期性, 每年的2—4月份甲醛柱浓度出现最小值, 12年中2005年2月份甲醛柱浓度值最小, 为78.34×1013 mole·cm-2.每年的6—8月份甲醛柱浓度出现最大值, 12年中2011年7月份甲醛柱浓度值最大, 为250.84×1013 mole·cm-2, 2005—2011年甲醛柱浓度的最大值呈上升趋势, 2011年达到最大, 2012—2016年甲醛柱浓度的最大值呈波动下降趋势, 甲醛最低柱浓度由2005—2010年波动上升, 2010年之后波动较少.
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| 图 2 2005—2016年华北五省区域甲醛柱浓度月均值变化趋势 Fig. 2 Monthly average HCHO column concentration change the five Provinces of North China during 2005—2016 |
图 3为2016年甲醛柱月均浓度分布状况, 分为7个浓度等级(100~120为1级, 120~140为2级, 140~160为3级, 160~180为4级, 180~200为5级, 200~220为6级, 220~240为7级).图中可以看出甲醛柱浓度的高值区集中在北京和天津市, 与其相邻的河南省、山东省和河北省有些月份柱浓度值也较高, 6、7月份甲醛高浓度区分布广泛, 6、7级高值几乎覆盖了整个华北五省区域, 这与统计数据相对应, 8月份高浓度范围缩小, 河北北部和山东的东部地区出现了低值区域, 9、10月份华北五省区域出现大范围的1、2、3级低浓度区, 5、6级高浓度区集中在北京、天津为中心的范围内, 11月低浓度区集中在河南的西南地区, 3—5月份整个华北五省区域处于2、3级的低浓度范围内, 河南的南部和北京、天津是5、6级高浓度区, 12、1、2月份低浓度区范围进一步扩大, 大部分地区是1、2级低浓度, 山东的东部处于3级浓度区范围内, 北京、天津是高浓度区域.
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| 图 3 2016年华北五省区域对流层甲醛月均柱浓度分布 Fig. 3 Monthly average HCHO column concentration distributions the five Provinces of North China in 2016 |
图 4为2005—2016年华北五省区域对流层甲醛柱浓度4个季节(春季：3、4、5月; 夏季6、7、8月; 秋季：9、10、11月; 冬季12、1、2月)变化趋势.整体上看, 夏季的甲醛柱浓度值最高, 冬季最低, 秋季和春季甲醛柱浓度值此起彼伏, 其中2010年秋季甲醛柱浓度最大, 为199.38×1013mole·cm-2, 2005—2010年呈线性上涨趋势, 并达到峰值.在2011年春、夏、冬3个季节甲醛柱浓度出现最大值, 浓度值分别为179.25×1013 mole·cm-2、228.88×1013 mole·cm-2、172.90×1013 mole·cm-2.夏季2005—2011持续增长, 之后变化较为平稳; 春季和冬季的变化趋势基本趋于一致.在冬季, 大气中甲醛浓度主要受到交通排放等的控制, 而在夏季主要受大气光化学氧化作用的影响, 烷烃、烯烃及苯系物等都可以成为甲醛的大气光化学过程前体物, 这些前体物可由自然释放和人为排放产生, 它们与O3、NOx、OH自由基等发生复杂的反应, 形成光化学烟雾, 生成甲醛等含氧化合物.从2008年开始, 秋季的浓度值基本上大于春季的浓度值, 这与国家的治理和限排政策有关.
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| 图 4 2005—2016年华北五省区域对流层甲醛柱浓度季节变化特征 Fig. 4 Seasonal variation HCHO column concentration change the five Provinces of North China during 2005—2016 |
由于甲醛柱浓度季节变化具有一定的周期性, 本文给出了2016年华北五省区域对流层甲醛季均柱浓度分布情况(图 5), 来显示季节上的空间变化.春季时, 整个区域甲醛柱浓度较低, 河北的西南部、河南的南部和中北部区域处于5、6级, 山东的北部区域处于2级, 其余的区域甲醛柱浓度为3、4级; 夏季时, 整个区域甲醛柱浓度偏高, 河南大部分地区、山东的东部区域处于3级, 其他区域为4级或者4级以上水平, 北京、天津以及河北的北部区域甚至达到了7级浓度水平; 秋季相比夏季来说, 甲醛柱浓度有所降低, 3级浓度值区域缩小, 整个区域4、5、6级甲醛浓度值区域扩大; 冬季时, 甲醛浓度值最低, 主要在山东的东部出现5级和6级浓度区, 由华北五省区域的西南部向东北部递增.
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| 图 5 2016年华北五省区域对流层甲醛季均柱浓度分布 Fig. 5 Seasonal variation HCHO column concentration distributions the five Provinces of North China in 2016 |
由华北五省区域甲醛柱浓度近12年年均值变化(图 6)可知, 甲醛柱浓度整体波动较大, 2011年甲醛柱浓度值达到最大, 为228.24×1013 mole·cm-2, 2005年甲醛柱浓度达到最低值, 为130.23×1013 mole·cm-2, 2005—2011年呈持续上升趋势, 平均每年增长16.33×1013 mole·cm-2, 2012—2016年呈缓慢上升趋势, 每年平均增长2.38×1013 mole·cm-2.2005—2016年甲醛柱浓度的增长速度为61.12×1013 mole·cm-2, 最大增长速度为2011年, 达到32.24×1013 mole·cm-2.2011年华北五省区域汽车保有量的增长率相对较高, 使得甲醛柱浓度值2011达到最大, 之后国家实施了12个五年计划, 2012年甲醛柱浓度值开始下降.
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| 图 6 2005—2016年华北五省区域甲醛柱浓度年均值变化趋势 Fig. 6 Annual average HCHO column concentration change the five Provinces of North China during 2005—2016 |
图 7为2005—2016年华北五省区域对流层甲醛柱浓度年均时空分布变化图, 在近12年间, 研究区内甲醛柱浓度一直保持北京、天津及其相邻区域高于河南、山东、河北大部分区域, 2005—2011年甲醛柱浓度呈缓慢升高趋势, 高值区逐渐扩大, 2010年和2011年甚至出现了6、7级污染区域; 2012—2014年高浓度区范围进一步缩小, 扩散和降低都不太明显, 高值区由河南南部逐渐向北京、天津市移动, 2015年甲醛柱浓度值出现回升状态, 2016年在天津、北京、山东的济南出现了6级浓度级河北, 北部的浓度值从2005—2016一直处于递增趋势.
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| 图 7 2005—2016年华北五省区域对流层甲醛柱浓度年均变化 Fig. 7 Annual average HCHO column concentration distributions the five Provinces of North China during 2005—2016 |
甲醛的污染分布特征除了与污染源和源强有直接关系外, 还与气候和地形有关系.从自然和人为4个方面分析了华北地区甲醛柱浓度变化的影响因素.
4.4.1 风向对甲醛柱浓度的影响风向是影响对流层甲醛柱浓度的气候因子, 主导着甲醛扩散的方向(周春艳等, 2016), 根据中国气象数据共享网所提供的≪中国地面气候资料月值数据集≫华北五省区域396个站点(北京18个、天津12个、河北141个、河南116个、山东109个), 由图 8可知北京、天津、河北、河南和山东五省春季的主导风向均为南风和南南西风, 在主导风作用下五省的北部地区甲醛柱浓度均高于其他地区, 夏季的主导风向均为南风、南南西风和南南东风, 秋季的主导风向南风、南南东和北北东风, 夏季和春季在主导风的作用下河北的北部、河南的北部、北京以及天津的整个区域甲醛的浓度偏高, 河南的南部地区甲醛浓度较低.冬季的主导风向为北北西和西北风, 在主导风的作用下山东的东南区域甲醛的浓度偏高, 河北的北部区域甲醛浓度降低.根据华北五省地形图, 受大气运输影响, 中部和中北部甲醛柱浓度偏高.
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| 图 8 华北五省区域四季风向频率 Fig. 8 Frequency diagram of wind direction for Seasons the five Provinces of North China |
由于月平均气温与每年的甲醛柱浓度月均值具有相似性, 本文以2016年甲醛柱浓度为例, 探讨了华北五省月平均温度与甲醛柱浓度月均值之间的相关性.图 9为甲醛柱浓度与五省月平均气温散点图, 发现甲醛柱浓度与北京、天津、河北、河南和山东五省分别在p＜0.05、p＜0.01、p=0.055、p=0.161和p＜0.05水平上呈显著的正相关, 且相关系数分别为0.60、0.74、0.57、0.43和0.59.由此可知, 甲醛柱浓度的高低与大气气温有一定的相关程度, 气温的升高, 可以促进对流层中的光化学反应, 有助于增加甲醛柱的浓度, 所以在炎热的夏季, 华北五省区域甲醛柱浓度显著高于其他3个季节.
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| 图 9 甲醛柱浓度与月平均气温散点图 Fig. 9 Scatter plot between HCHO column concentration and Monthly average temperature |
衡量一个地区的整体经济水平最重要的指标是生产总值, 根据一些研究发现, 大气污染与各产业在生产中所占的比例有着相互的影响作用, 大气的污染与工业产业有很大的关系(李鹏, 2016; 杨冬梅等, 2014).如表 1为华北五省区域生产总值及各产业增加值与甲醛柱浓度相关性矩阵.由表可知甲醛柱浓度与第二产业的相关性最高, 达到了0.798, 与第三产业的相关性最低, 达到了0.699, 说明甲醛柱浓度的高低与工业排放密切相关, 工业生产常把甲醛作为生产原料, 尤其是化工厂、建筑材料制造厂对其废物的大量排放, 促进了甲醛柱浓度的增加.
| 表 1 2005—2016年华北五省区域生产总值及各产业增加值与甲醛柱浓度相关性矩阵 Table 1 The correlation mtrix between the five Provinces of North China′s GDP with the industries value-added and HCHO column concentration during 2005—2016 |
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机动车尾气的排放作为甲醛主要一次来源之一, 近年来, 随着汽车保有量的持续增多, 环境空气中汽车尾气的污染比率不断提升, 所以影响尾气排放量的重要因素是汽车的保有量.
图 10为甲醛柱浓度与五省汽车保有量散点图, 发现甲醛柱浓度与北京、天津、河北、河南和山东五省分别在p＜0.05、p＜0.05、p＜0.05、p＜0.01和p＜0.01水平上呈显著的正相关, 且相关系数分别为0.87、0.75、0.70、0.71和0.81.由此可知, 甲醛柱浓度的高低与汽车保有量有很高的相关性, 汽车保有量的增加导致汽车尾气排放量加大, 这是促进甲醛柱浓度升高的重要因素之一.
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| 图 10 2005—2016年华北五省区域汽车保有量 Fig. 10 Car ownership the five Provinces of North China during 2005—2016 |
随着华北五省区域经济发展和城市生活水平的提高, 人们生活取暖和烹调的燃料由燃气和煤炭取代秸秆的燃烧.目前, 秸秆有效利用渠道少, 综合处理成本较高, 效果不显著.秸秆焚烧最主要的季节是夏秋俩季, 焚烧时会向空气中释放大量的气态污染物, 对环境空气造成很大污染(张鹤丰, 2009).华北五省区域中, 河南省是一个农业大省, 种植小麦居多, 可耕地面积达10209.8 khm2, 居全国第一.河北省地处中纬度沿海与内陆交接地带, 地势西北高、东南低, 耕地面积达6332 khm2.由表 2统计可知(环境保护部办公厅, 2015):2014年华北地区焚烧火点总个数为1153个, 最多出现在河南, 为815个; 2015年为895个, 河南为512个.华北地区焚烧火点个数2015年较2014年同期减幅为22.38%.秸秆焚烧是华北地区对流层甲醛柱浓度增加的一个重要人为源, 秸秆焚烧力度降低是2015年甲醛浓度降低的一个重要因素.
| 表 2 2014—2015年夏季华北五省区域秸秆焚烧火点数、点火强度及增减幅度 Table 2 Straw burning fire、fire intensity and change the five Provinces of North Chinax during 2014—2015 |
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1) 近12年华北五省区域对流层甲醛柱浓度时间变化:12年甲醛浓度值整体呈升高趋势, 平均增长速度为61.12×1013 mole·cm-2, 2011年最快达到32.24×1013 mole·cm-2, 2012年最慢达到46.41×1013 mole·cm-2, 2005—2011年浓度增加迅速, 2012—2016年浓度增加缓慢, 12年中2011年出现最大值, 2005年出现最小值.
2) 近12年华北五省区域对流层甲醛柱浓度空间变化:整体上北京、天津及其相邻区域甲醛柱浓度值高于河南、山东、河北大部分区域, 2005—2011年甲醛柱浓度呈逐渐升高趋势, 6、7级高值区逐渐扩大; 2012—2014年高浓度范围进一步缩小, 扩散和降低不太明显, 高值区由河南南部逐渐向北京、天津市移动, 2015年甲醛柱浓度略微回升, 2016年在天津、北京、山东的济南出现了6级浓度级, 河北北部的浓度值从2005—2016一直处于递增趋势.
3) 近12年华北五省区域对流层甲醛柱浓度的季节、月份变化:12年中, 每年的2—4月份甲醛柱浓度出现最小值, 6—8月份出现最大值, 其中2005年2月份甲醛柱浓度值最小, 2011年7月份甲醛柱浓度值最大.整体上看, 夏季的甲醛柱浓度值最高, 冬季最低, 秋季和春季甲醛柱浓度值此起彼伏.
4) 通过对华北五省区域甲醛柱浓度与气温、汽车保有量和各产业增加值的相关性分析, 证明高温能促进甲醛柱浓度的升高, 汽车保有量和地区工业生产总值与甲醛柱浓度具有较高的正相关关系, 风向也影响甲醛柱浓度的扩散, 夏秋季节农业秸秆的焚烧排放也是影响甲醛柱浓度值的因素之一.
Baek K H, Kim J H, Park R J, et al. 2014. Validation of OMI HCHO data and its analysis over Asia[J]. Science of the Total Environment, 490: 93–105.
DOI:10.1016/j.scitotenv.2014.04.108
|
Bauwens M, Stavrakou T, Müller J F, et al. 2016. Nine years of global hydrocarbon emissions based on source inversion of OMIformaldehyde observations[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 16(15): 10133–10158.
DOI:10.5194/acp-16-10133-2016
|
Burrows J P, Weber M, Buchwitz W, et al. 1999. The globalozone monitoring experiment (GOME): Mission concept and firstscientific results[J]. J Atmos Sci(56): 151–175.
|
顾达萨, 邵敏, 陆思华. 2008. 城市大气中甲醛来源分析的示踪技术[J]. 北京大学学报(自然版), 2008(2): 317–322.
|
环境保护部办公厅. 2015. 关于2015年夏季秸秆禁烧工作情况的通报环办函1170号[OL]. 北京: 中华人民共和国环境保护部, 2015-10-30, (http://www.zhb.gov.cn/gkml/hbb/bgth/201510/W020151013532262398739.pdf)
|
黄宁, 田艳, 黄良美, 等. 2015. 南宁市住宅区室内空气甲醛污染及其影响因素[J]. 城市环境与城市生态, 2015, 28(6): 10–13.
|
Levelt P F, Noordhoek R. 2002. OMI Algorithm Theoretical Basis Document Volume I: OMI Instrument, Level 0-1b Processor, Calibration & Operations[R]. Tech. Rep. ATBD-OMI-01, Version 1. 1
|
李鹏. 2016. 产业结构与环境污染之间倒"U"型曲线关系的检验——基于产业结构调整幅度和经济增长速度共同影响视角的分析[J]. 经济问题, 2016(10): 21–26, 109.
|
Marais E A, Jacob D J, Kurosu T P, et al. 2012. Isoprene emissions in Africa inferred from OMI observations of formaldehyde columns[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 12(14): 6219–6235.
DOI:10.5194/acp-12-6219-2012
|
Millet D B, Jacob D J, Boersma K F, et al. 2008. Spatial distribution of isoprene emissions from North America derived from formaldehyde column measurement by the OMI satellite sensor[J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 113(D2): 194–204.
|
OMI Team. 2012. Ozone Monitoring Instrument (OMI) data user's guide (OMI-DUG-5. 0)[R]. USA: NASA
|
Sabolis A, Meskhidze N, Curci G, et al. 2011. Interpreting elevated space-borne HCHO columns over the Mediterr- anean Sea using the OMI sensor[J]. Atmospheric Chemistry & Physics, 11(24): 12787–12798.
|
王少丽, 王会祥, 刘斌. 2008. 北京市大气甲醛浓度研究[J]. 环境科学研究, 2008(3): 27–30.
|
肖钟湧, 江洪, 程苗苗. 2011. 利用OMI遥感数据研究中国区域大气NO2[J]. 环境科学学报, 2011, 31(10): 2080–2090.
|
谢顺涛, 巨天针, 张惠娥. 2017. 基于OMI数据的兰州地区对流层甲醛时空变化研究[J]. 环境科学学报, 2017, 37(11): 4253–4261.
|
杨冬梅, 万道侠, 杨晨格. 2014. 产业结构、城市化与环境污染——基于山东的实证研究[J]. 经济与管理评论, 2014(2): 67–74.
|
张鹤丰. 2009. 中国农作物秸秆燃烧排放气态、颗粒态污染物排放特征的实验室模拟[D]. 上海: 复旦大学
|
张淑娟, 黄耀棠. 2010. 利用植物净化室内甲醛污染的研究进展[J]. 生态环境学报, 2010, 19(12): 3006–3013.
DOI:10.3969/j.issn.1674-5906.2010.12.041 |
张玉洁, 庞小兵, 牟玉静. 2009. 北京市植物排放的异戊二烯对大气中甲醛的贡献[J]. 环境科学, 2009(4): 976–981.
|
赵舒怡, 宫兆宁, 刘旭颖. 2015. 2005-2013年华北地区植被覆盖度与干旱条件的相关分析[J]. 地理学报, 2015(70): 717–729.
|
曾祥素. 2005. 甲醛被列为一类致癌物质[N]. 中国质量报, 03/17
|
周春艳, 王桥, 厉青, 等. 2016. 近10年长江三角洲对流层NO2柱浓度时空变化及影响因素[J]. 中国环境科学, 2016, 36(7): 1921–1930.
|