大气二次有机气溶胶（SOA）是细颗粒物的重要组成部分，具有重要的环境和气候效应。本研究基于外场观测数据并结合机器学习的方法分析了杭州市夏秋季大气二次有机气溶胶的污染特征、来源和生成转化机制。观测期间，杭州市有机气溶胶（OA）的平均浓度为9.31 μg/m₃,对PM_2.5的贡献为49%，其中，SOA的浓度为5.36 μg/m₃。OA的H:C和O:C分别为1.62和0.46，氧化过程主要发生在午后以及凌晨，来源依次为烃类有机气溶胶（HOA, 19 %）、餐饮源 （COA, 12%）、含氮有机气溶胶 （NOA, 12 %）、老化一次源 （OPOA, 26 %）、低氧化态有机气溶胶 （LO-OOA, 9 %）和高氧化态有机气溶胶 （MO-OOA, 22 %）。基于机器学习方法的重要性和SHAP分析表明，气象条件和气态污染物对二次有机气溶胶的影响不可忽视，气象条件对SOA的影响达到30%-44%，并且随着污染程度的加重，气象条件对SOA消散的抑制作用越大。结合气态前体物、气溶胶液态水和机器学习方法研究SOA的生成机制表明，OPOA主要为含氮有机气溶胶的光化学氧化生成；LO-OOA主要通过大气中异丁烯醛（MACR）发生光化学反应并进一步凝结到颗粒相中形成颗粒相SOA； MO-OOA的生成机制主要为光化学氧化和液相氧化过程两种，且液相过程中可能会存在微量元素铁参与的自由基氧化反应。

二次气溶胶；大气氧化能力；光化学反应；液相反应