Volatile organic compounds (VOCs) were measured online at an urban site in Beijing in August–September 2010. Diurnal variations of various VOC species indicate that VOCs concentrations were influenced by photochemical removal with OH radicals for reactive species and secondary formation for oxygenated VOCs (OVOCs). A photochemical age‐based parameterization method was applied to characterize VOCs chemistry. A large part of the variability in concentrations of both hydrocarbons and OVOCs was explained by this method. The determined emission ratios of hydrocarbons to acetylene agreed within a factor of two between 2005 and 2010 measurements. However, large differences were found for emission ratios of some alkanes and C8 aromatics between Beijing and northeastern United States secondary formation from anthropogenic VOCs generally contributed higher percentages to concentrations of reactive aldehydes than those of inert ketones and alcohols. Anthropogenic primary emissions accounted for the majority of ketones and alcohols concentrations. Positive matrix factorization (PMF) was also used to identify emission sources from this VOCs data set. The four resolved factors were three anthropogenic factors and a biogenic factor. However, the anthropogenic factors are attributed here to a common source at different stages of photochemical processing rather than three independent sources. Anthropogenic and biogenic sources of VOCs concentrations were not separated completely in PMF. This study indicates that photochemistry of VOCs in the atmosphere complicates the information about separated sources that can be extracted from PMF and the influence of photochemical processing must be carefully considered in the interpretation of source apportionment studies based upon PMF.

Single-ion magnets (SIMs) are composed of 3d and/or 4f complexes with substantial energy barriers that inhibit spin reversal at the molecular level. The magnetic bistability of SIMs renders them promising...

A paradigm shift in energy production and use is essential in the pursuit of carbon peaking and neutrality, and the expansion of renewable energy is a cornerstone of such a shift. This article first proposes an index that comprehensively measures renewable energy development in 30 provinces in China from 2010 to 2022. Then, the σ and β convergence models are applied to investigate the uniformity of renewable energy development. Furthermore, a spatial Durbin model is estimated to examine the spatial impact of green finance on renewable energy development. The results show that from 2010 to 2020, China has witnessed a significant increase in renewable energy use in its eastern, central and western regions, with the western region accelerating faster than its counterparts. During the same period, a remarkable trend of high convergence in renewable energy development has been observed, despite a slowdown in the spatial convergence rates between the central, eastern, western and national levels. The positive spatial spillover effect of renewable energy has increased significantly. The growth of renewable energy in the region and its surrounding areas is positively influenced by the growth of green finance.