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胺类气溶胶浓度在巴基斯坦农村显著高于城市，冬季因低温和低风速增强，主要源为农业废弃物和化学排放。
萨吉德·卡马尔（Sajid Kamal）|王新峰（Xinfeng Wang）|李大洲（Dazhou Li）|李敏（Min Li）|阿耶莎·沙库尔（Ayesha Shakoor）|贾瓦德·阿里（Jawad Ali）|姜伟（Wei Jiang）|贾比尔·侯赛因·赛义德（Jabir Hussain Syed）
中国山东省青岛市山东大学环境研究所，邮编266237
摘要
细颗粒物中的胺类物质通过促进新颗粒物的形成以及通过酸碱反应和胺盐的生成来增加二次气溶胶的质量，从而影响大气化学。为了研究巴基斯坦不同环境中颗粒胺类的丰度、季节变化及其来源，我们在2022年的夏季（西南季风期间）和冬季，在拉合尔的一个城市站点和巴卡尔的一个农村站点同时进行了颗粒物（PM2.5）采样研究。我们发现了一个意外的现象：十三种可量化胺类的总平均浓度在农村地区显著高于城市地区（夏季为60.52?ng?m?3；冬季为79.57?ng?m?3），而在城市地区分别为1.88?ng?m?3（夏季）和11.63?ng?m?3，这表明了城乡之间的梯度反转。两个站点在冬季都表现出浓度的增加。二甲基胺（Dimethylamine）是最丰富的胺类物质（占总胺类的17–48%），其次是二乙胺（Diethylamine，占7–23%）和乙胺（Ethylamine，占1–17%）。胺类的浓度与二氧化硫（Sulfur dioxide）、PM2.5和有机碳（Organic carbon）有很强的正相关关系，并且在低温和弱风条件下浓度升高，这表明了冬季雾霾的热力学分配机制。正矩阵分解（Positive Matrix Factorization, PMF）受体模型识别出不同的来源：农村地区的胺类主要来源于蛋白质废弃物排放和农业化学品排放（分别占40.7%和34.1%），而城市地区的胺类则主要来源于废弃物燃烧、生物质燃烧和化工生产（分别占60.2%、19.1%和14.0%）。这项研究揭示了巴基斯坦农村地区颗粒胺类的显著优势，挑战了传统的以城市工业活动为主导的观点，并强调了局部农业和家庭来源对大气化学的重要影响。
引言
胺类是一类含有氮的有机化合物，它们通过酸碱反应参与新颗粒物的形成和二次气溶胶的生长，特别是形成稳定的胺盐（Li等人，2024年）。目前已鉴定出150多种胺类及其衍生物，主要是低分子量的烷基化合物（Lee和Wexler，2013年；Yao等人，2016年）。它们存在于气相和颗粒相中，并参与多种大气反应（Ge等人，2011a年；Yao等人，2018年）。羟基自由基和氮氧化物会迅速氧化气相胺类，而臭氧也可以参与其氧化过程，生成酰胺（Amides）、硝胺（Nitramines）和亚胺（Imines），这些物质随后会进入颗粒物中，促进二次气溶胶的形成（Lee和Wexler，2013年；Schade和Crutzen，1995年；Silva等人，2008年）。与氨相比，烷基胺类表现出更复杂的行为，容易与硝酸（Nitric acid）和硫酸（Sulfuric acid）形成盐类，从而促进新颗粒物的形成和二次气溶胶的生长（Cai等人，2021年；Qiu和Zhang，2013年；Wang等人，2014年；Yang等人，2021年）。此外，某些特定的胺类化合物具有光吸收特性，因此会影响大气辐射和气候条件，而亚硝胺（Nitrosamines）对人类健康构成风险（Marrero-Ortiz等人，2018年；Rodriguez等人，2017年）。由于胺类对空气质量、区域气候和人类健康有显著影响，包括它们通过气溶胶生成对地球气候的关键作用（Kanawade和Jokinen，2025年），科学界对大气中胺类的研究日益关注。
大气中的胺类来源于多种自然和人为来源，包括畜牧业和废物处理（Cape等人，2011年；Shen等人，2017年）、工业排放和活动（Yao等人，2016年；Zheng等人，2015年）、化肥使用（Tsai等人，2008年）、煤炭燃烧（Liu等人，2022年；Shen等人，2017年）、生物质燃烧（Simoneit等人，2003年）、人类废物和城市污水处理系统（Balamatsia等人，2007年；Chang等人，2022年）、车辆排放（Feng等人，2025年；Perrone等人，2016年；Yang等人，2022年；Zhu等人，2022年）、陆地植被（Chen等人，2019年；Sintermann和Neftel，2015年）、土壤过程（Schulten和Schnitzer，1997年）、海洋生物生成和海气交换（Hu等人，2015年；Liu等人，2022年；Zhou等人，2019年）以及道路灰尘和城市表面的再悬浮（Yang等人，2022年）。其中，自然和农业来源，特别是畜牧业、海洋贡献和生物质燃烧，每年分别向全球甲基胺类预算贡献约146吉克、80吉克和60吉克的氮（Ge等人，2011b年）。这些来源的贡献受到土地利用、人类活动、季节性和气象条件的显著影响。在快速城市化的地区，冬季污染通常由交通排放、溶剂、催化剂、化石燃料的混合燃烧以及沿海航运排放主导（Chang等人，2022年；Chen等人，2019年；Feng等人，2025年；Liu等人，2022年；Shen等人，2017年）。排放后，气相胺类由于在气溶胶液态水中的较高溶解度和碱性而分配到颗粒相中，这一过程在高相对湿度、低温和较高气溶胶酸度条件下得到增强（Chen等人，2019年；Ge等人，2011a年；Liu等人，2018年；Zhou等人，2019年）。尽管应用了各种来源分配方法，但对于不同环境中人为和生物过程的主要来源及其对大气颗粒胺类的相对贡献仍缺乏全面的理解。
细颗粒物中的胺类根据采样地点、季节和气象条件的不同而表现出不同的丰度和化学组成。海洋环境中的颗粒胺类浓度通常较高，范围在60至400?ng?m?3之间，这是由于生物生成活动（Hu等人，2015年；Yu等人，2016年）。城市地区的浓度通常在45–140?ng?m?3之间，这表明了强烈的人为活动（Akyüz，2008年；Liu等人，2017年；Perrone等人，2016年），而偏远山区的浓度通常较低，例如在广东的一个山区站点为12.4–20.7?ng?m?3（Liu等人，2018年）。沿海地区在温暖季节的浓度通常较高，这与海洋生物生成和湿度的影响有关（Lian等人，2020年；Pratt等人，2009年）。相比之下，大陆地区在冬季胺类浓度会增加，这归因于较薄的边界层、显著的低温分配和供暖排放（Chen等人，2019年；Cheng等人，2018年；Wang等人，2021年；Xu等人，2021年）。通常，二甲基胺（DMA）、二乙胺（DEA）、乙胺（EA）和三乙胺（TEA）是主要的胺类物质。工业源周围通常观察到较高的TEA浓度，而海洋气溶胶中含有大量的DMA和三甲基胺（TMA）（Chen等人，2019年；Zhou等人，2019年）。此外，高浓度的细颗粒物（PM2.5）、酸性气溶胶、大量的气溶胶液态水以及冬季较薄的边界层和静止的天气条件有利于胺盐的形成（Xu等人，2024年；Zhou等人，2019年）。尽管有这些发现，巴基斯坦受污染的城市和农村地区大气颗粒胺类的变化特征和来源仍不清楚。
在这项研究中，我们在巴基斯坦的城市和农村地区分别对夏季和冬季的细颗粒物中的十三种胺类进行了定量分析。首先介绍了PM2.5中胺类的浓度和组成，然后分析了时间变化、关键影响因素和昼夜差异。最后，我们使用PMF受体模型分别对农村和城市站点的主要来源及其对胺类的相对贡献进行了划分。
采样地点描述
如图1所示，城市站点位于巴基斯坦的拉合尔（31.5753°N，74.3001°E）。拉合尔具有炎热、半干旱的气候特征，夏季炎热潮湿，冬季干燥温和。PM2.5样本是在拉合尔市中心兽医与动物科学大学的屋顶上采集的，海拔约10米。该站点周围有教育建筑、多样的商业和住宅区。
胺类的浓度和组成
城市站点的平均胺类浓度在冬季（11.63?±?8.70?ng?m?3）高于夏季（1.88?±?2.28?ng?m?3）。农村站点也观察到了季节性差异，夏季浓度为60.52?±?34.65?ng?m?3，冬季为79.57?±?51.62?ng?m?3（见表S3和S4）。在农村站点，夏季主要的胺类是二甲基胺（DMA），平均浓度为27.59?±?13.60?ng?m?3，其次是二乙胺（DEA，14.16?±?8.41?ng?m?3）和乙胺（EA，6.78?±?3.52?ng?m?3
结论
我们的研究对巴基斯坦旁遮普省的城市和农村地区的十三种胺类进行了全面分析，包括烷基胺类、醇胺类、杂环胺类和芳香胺类。结果揭示了一个明显的空间梯度：总胺类的平均浓度在农村站点（60.52–79.57?ng?m?3?3
作者贡献声明
萨吉德·卡马尔（Sajid Kamal）：正式分析、调查、验证、可视化、撰写——初稿。王新峰（Xinfeng Wang）：概念构思、资金获取、验证、撰写——审阅与编辑。李大洲（Dazhou Li）：调查、方法论。李敏（Min Li）：调查、方法论。阿耶莎·沙库尔（Ayesha Shakoor）：调查。贾瓦德·阿里（Jawad Ali）：调查、验证。姜伟（Wei Jiang）：资源支持。贾比尔·侯赛因·赛义德（Jabir Hussain Syed）：调查、方法论。
利益冲突声明
作者声明以下可能的财务利益/个人关系可能被视为潜在的利益冲突：王新峰报告称获得了中国国家自然科学基金的支持。贾比尔·侯赛因·赛义德表示获得了亚太全球变化研究网络（Asia-Pacific Network for Global Change Research）的支持。如果还有其他作者，他们声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本研究。
致谢
本工作得到了中国国家自然科学基金（项目编号：42377094、42361144721）、亚太全球变化研究网络（APN，项目编号：CBA2021-12SY-Syed）和山东省博士后科学基金（项目编号：SDZZ-ZR-202501278）的财政支持。
