郭松教授从当前大气二次有机气溶胶（SOA）模拟低估的核心问题切入，指出半/中等挥发性有机物（S/IVOCs）的缺失是重要原因。其团队通过创新技术手段，如基于AI的计算机图像识别技术，结合二维色谱-质谱分析，成功解析了机动车尾气、餐饮源排放等复杂有机物的分子特征，揭示了IVOCs对城市臭氧和SOA生成的关键贡献。研究还发现，食用油类型显著影响餐饮排放的SOA生成速率，葵花籽油的生成效率远超玉米油；而机动车排放中，中长链烷烃和多环芳烃（PAHs）的高反应活性进一步加剧了空气污染。

报告特别分享了西藏林芝等高海拔地区的案例，通过长距离迁移潜势（LRTP）分析，明确了南亚及东南亚传输对当地有机物组成的影响。郭松教授团队的研究不仅为精准溯源大气污染物提供了新方法，也为健康风险评估与污染防控策略制定提供了科学依据。

本次报告内容详实、视角前沿，线上互动热烈。与会师生纷纷表示，郭松教授的分享为环境健康研究提供了重要启发，期待未来在跨学科合作中推动更多创新突破！