基于PM2.5污染梯度解析华中地区全氟烷基酸的链长敏感性、驱动因素及来源特征

本刊推荐：本研究系统揭示了PM2.5结合态全氟烷基酸（PFAAs）在不同污染梯度下的非线性分布规律，首次发现SO2通过二次气溶胶形成增强PFAAs吸附的新机制。通过正矩阵因子分解（PMF）模型识别出降解产物、PFOS/PFOA相关产品等四大来源，为动态PM2.5条件下污染物控制策略提供关键科学依据。

　　

Highlight

研究发现长链全氟烷基酸（PFAAs）（如PFOA和PFOS）在成分谱中占主导地位（56.1%），其分布显著受碳链长度和PM_2.5污染水平影响。不同PM_2.5水平下长链PFAAs占比分别为52.6%（0?35 μg·m^?3）、62.8%（35?75 μg·m^?3）和50.2%（>75 μg·m^?3），凸显了不同链长对污染梯度的响应差异。

关键发现

皮尔逊相关分析和Mantel检验表明，温度和相对湿度是影响PFAAs分布的关键因素，而SO₂可能通过二次气溶胶形成增强PFAAs吸附——这代表了一种先前未被认识的机制。值得注意的是，长链PFAAs在高污染条件（PM_2.5 > 75 μg·m^?3）下表现出更高浓度且对PM_2.5变化更敏感。

来源解析

正矩阵因子分解（PMF）模型识别出四个主要来源：降解产物、基于PFOS的产品、基于PFOA的产品和其他来源。特别值得注意的是，在中等PM_2.5污染期间，其他来源贡献率达37.1%，表明随着污染加剧，PFAA来源出现先前未认识到的多样化趋势。

结论

本研究揭示了PM_2.5对PFAAs吸附能力随污染严重程度呈现非线性依赖，强调需要结合碳链特征和气象参数制定针对性控制策略。这些发现推进了对动态PM_2.5条件下PFAAs行为的理解，填补了其环境归趋研究的关键知识空白。