中国环境科学

作者：焦伯旸, 唐梦雪, 曹礼明, 杨胜奥, 黄晓锋, 何凌燕

单位：北京大学深圳研究生院环境与能源学院城市人居环境科学与技术实验室, 广东 深圳 518055

关键词：气态硝酸(HNO3),化学电离飞行时间质谱(CIMS),气粒分配,机器学习,SHAP

基金：国家自然科学基金资助项目(42407145)

为探究深圳市大气气态硝酸(HNO3)的污染特征及驱动机制,本研究基于碘离子化学电离飞行时间质谱(I-CIMS)技术,于2023年夏季和2024年冬季开展HNO3观测,结合机器学习探讨其驱动机制.结果显示,冬季HNO3浓度(0.72±0.19)×10-9显著高于夏季(0.09±0.05)×10-9,呈昼高夜低特征.模型拟合良好(R2=0.91),SHAP分析表明温度是首要影响因子,气粒分配主导HNO3变化.温度在夏季影响更为明显,化学过程在冬季影响更显著.氯盐通过置换硝酸盐抑制HNO3生成,揭示氯亏损对氮循环的复杂作用.建议优先控制NH3排放,不仅抑制总硝酸生成也降低HNO3向颗粒相转化,并关注氯亏损对沿海城市氮循环的复杂影响,为珠三角区域硝酸盐污染防控提供科学依据.

来源：2025年第9期

《中国环境科学》期刊编辑部

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