北京东南郊大气TSP中多环芳烃浓度特征与影响因素

对2005-03～2006-01北京市东南郊3个采样点大气总悬浮颗粒物（TSP）样品进行分析,总结了研究区内TSP以及TSP中16种PAHs的浓度特征和季节变化规律.研究区内16种PAHs浓度总和的范围在0.29～1?184.48 ng/m³之间,均值为239.44 ng/m³;分别用气象参数（温度、风速、气压、相对湿度）和大气API指数（二氧化硫、二氧化氮、PM₁₀）与PAHs浓度进行了偏相关分析,结果表明温度和SO₂的API指数与PAHs浓度相关显著,应用逐步回归方法得到PAHs对气象参数和大气API指数的回归方程,分别为∑16PAHs=572.56-23.18t和∑16PAHs=5.99 SO₂,可以利用温度和SO₂的API指数对PAHs浓度进行估算.     

河北农居环境颗粒态汞污染特征及健康评估研究

近年来,我国农村环境问题日渐加重,大气颗粒态汞对人体健康的危害逐渐凸现出来,而已有研究对我国农居环境中的汞污染状况关注较少. 以颗粒态汞为研究对象,于2009年7、8月及2010年10~12月,对河北省6个村庄中的34个典型农居环境进行PM₁₀和PM_2.5膜采样,采用冷原子荧光法测定颗粒态汞质量浓度. 结果表明,同一季节时,厨房PM₁₀中汞质量浓度约是庭院PM₁₀中汞质量浓度的2倍; 在同一空间内,PM₁₀中汞质量浓度大小依次是冬季(3.004 ng·m^-3)>秋季(1.550 ng·m^-3)>夏季(1.127 ng·m^-3); 同一季节时,PM_2.5中汞质量浓度大小依次是厨房(0.795 ng·m^-3±0.337 ng·m^-3)>客厅(0.398 ng·m^-3±0.159 ng·m^-3)>庭院(0.321 ng·m^-3±0.143 ng·m^-3); PM_2.5中的汞质量浓度占PM₁₀中汞质量浓度的百分比为(52.4±13.5)%. 对农居环境PM_2.5中汞的健康风险度水平进行评价,不同人群中儿童的暴露水平最高,其年均超额危险度<10^-8. 可知农居环境PM_2.5中汞对农户的健康风险在可以忽略的水平.     

2007年春节期间北京大气颗粒物中多环芳烃的污染特征

利用大流量颗粒物采样器分昼夜采集了2007年春节前后大气气溶胶中PM₁₀和PM_2.5样品，并采用气相色谱-质谱技术对PM_2.5样品中的多环芳烃进行了检测.春节期间大气颗粒物中PM₁₀和PM_2.5夜间平均质量浓度为232 μg·m^-3和132 μg·m^-3,分别高于白天的PM₁₀(194 μg·m^-3)和PM_2.5(107 μg·m^-3)；除夕后颗粒物日平均质量浓度为252.3 μg·m^-3 (PM₁₀)和123.8 μg·m^-3 (PM_2.5)，分别高于除夕前的166.7 μg·m^-3(PM₁₀)和106.8 μg·m^-3(PM_2.5)；同时夜间PM_2.5中多17种多环芳烃(PAHs)的总浓度都高于相应白天的总浓度，且除夕前多环芳烃日均总浓度为95.9 ng·m^-3，高于除夕后的58.9 ng·m^-3.结果表明，除了受一定的气象条件的影响外，大量燃放烟花爆竹会对大气颗粒物浓度有影响，但对大气中的多环芳烃影响不大，而春节期间工业及交通污染排放的减少削减了排放到大气中的PAHs.根据荧蒽/芘等比值指标判别北京PAHs主要以燃煤为主、交通为次的混合局地源污染.     

2007年春节期间北京大气细粒子中正构烷烃的污染特征

利用大流量颗粒物采样器分昼夜采集了2007年春节前后大气气溶胶中PM_2.5样品,并采用气相色谱-质谱技术对PM_2.5样品中的正构烷烃进行了检测和分析.结果表明,春节期间大气细粒子平均浓度全部超过WHO阈值,且夜间平均浓度要高于白天.细粒子中检测出C₁₀～C₃₃的正构烷烃,总浓度为201.7～2 715.6　ng·m^-3,夜间正构烷烃的平均总浓度（943.5 ng·m^-3）要高于白天(581.1 ng·m^-3）,除夕前的平均总浓度（1025.5 ng·m^-3）要高于除夕后（536.6 ng·m^-3）.主峰碳为23、 24和25,CPI值为0.9～1.4,平均为1.15,表明春节期间北京大气细粒子中的正构烷烃主要由化石燃料的不完全燃烧产生,%WaxC_n的结果表明生物源对气溶胶中正构烷烃的贡献率为8.5%～47%.     

兰州市PM2.5中多环芳烃的污染特征和来源解析

为了明确兰州市PM_2.5中16种多环芳烃（PAHs）的污染特征和来源,采集了兰州市4个季节的PM_2.5样品,运用气相色谱-质谱联用仪（GC-MS）对PAHs的浓度进行了分析,利用正定矩因子分解法（PMF）、聚类分析和潜在源因子分析法（PSCF）对PAHs的来源进行解析.结果表明,兰州市PM_2.5中ρ（PAHs）均值为：冬季［（118±16.2） ng·m^-3］>秋季［（50.8±21.6） ng·m^-3］>春季［（22.2±8.87） ng·m^-3］>夏季［（4.65±1.32） ng·m^-3］.相关性分析表明,兰州市PM_2.5和TPAHs均与温度呈现极显著的负相关性,与气压呈现极显著的正相关性,与风向、风速和相对湿度的相关性较差.各环PAHs在4个季节的占比相似,其中4环和5环的PAHs占比为最大,其次为6环和2~3环.兰州市PM_2.5中PAHs的主要来源在春夏季为工业排放和生物质及天然气燃烧,秋季工业排放占主导地位,冬季主要为燃煤排放,交通排放在4个季节的贡献比较稳定.聚类分析和PSCF计算结果表明,来自蒙古国、新疆东北部和青海等地的气流对兰州市环境空气质量有重要的影响.     

2017年秋季长春市PM2.5中多环芳烃的污染来源及健康风险评价

本研究采集了长春市2017年秋季大气中的PM_2.5样品共30个,采用气相色谱质谱仪（GC-MS）分析了样品中17种多环芳烃（polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs）的浓度和组成特征,运用比值法和主成分分析法确定PAHs的污染来源,并通过计算苯并（a）芘等效致癌浓度和终身致癌超额危险度进行健康风险评估.结果表明,长春市秋季PM_2.5平均质量浓度为（50.84±12.23）μg·m^-3,有机碳（OC）和元素碳（EC）含量分别为（17.07±5.64）μg·m^-3和（1.33±0.75）μg·m^-3,占PM_2.5总量的37%;PAHs总浓度为（15.69±5.93）ng·m^-3,以中高环数的PAHs为主,占总PAHs的84.26%;长春市秋季大气中PAHs主要来源于机动车尾气排放（44.48%） > 煤燃烧（29.16%） > 生物质燃烧（26.36%）,本地交通（汽油车）排放是主要污染源;苯并（a）芘等效致癌平均浓度在1.55~5.38 ng·m^-3之间,总致癌等效平均浓度为（6.44±1.53）ng·m^-3,总体处于轻微污染水平;通过呼吸摄入PAHs对成年女性健康危害最大,其次是成年男性和儿童,但所有人群的终身致癌风险值均未超过1×10^-6,其健康风险处于可接受水平.     

天山北坡城市群PM2.5浓度时空分布特征及影响因素分析

针对天山北坡城市群开展PM_2.5浓度时空分布特征和影响因素分析,对区域经济建设和环境保护具有积极的意义.通过地理加权回归（GWR）模型,利用MCD19A2气溶胶产品结合气象因子,反演得到天山北坡城市群2015~2021年3~11月的PM_2.5浓度时空分布,继而实现变化趋势和影响因素分析.结果如下：①研究区PM_2.5浓度高值主要分布在天山北麓和古尔班通古特沙漠之间的绿洲城市群地带,呈现“四周低,中间高”和“西低东高”的空间分布特征,2015~2021年研究区的ρ（PM_2.5）年均值为16.98 μg·m^-3,高值主要聚集在乌鲁木齐市市区部分,并向昌吉市和阜康市延伸递减;ρ（PM_2.5）月均值分布规律与年均一致,但存在季节差异,表现为：秋季（20.32 μg·m^-3）>春季（18.25 μg·m^-3）>夏季（12.47 μg·m^-3）,春季和冬季聚集现象会更明显;②研究区PM_2.5浓度年均值在2015~2021年呈现下降趋势,3~10月均值同样表现为下降趋势,仅11月表现为略有升高;从PM_2.5浓度变化趋势空间分布分析,下降集中在主要城市市区部分,尤其是乌鲁木齐市市区部分及其周边地区减少幅度最大,变化最为剧烈;③研究区气温、气压与PM_2.5浓度呈现正相关效应,而相对湿度,风速,大气边界层高度,降水量与PM_2.5浓度呈现负相关效应;各因子影响程度从高向低排列为：大气边界层高度>相对湿度>气压>气温>风速>降水量.     

承德市PM2.5中碳质组分的季节分布特征及来源解析

为研究承德市PM_2.5中碳质组分的季节变化及污染来源,于2019年1、4、7和10月采集大气PM_2.5样品,测定碳质组分浓度.通过有机碳（OC）与元素碳（EC）比值、总碳质气溶胶（TCA）及二次有机碳（SOC）的估算,分析碳质组分的变化特征;结合后向轨迹和主成分分析（PCA）方法,分析污染来源.结果表明,采样期间PM_2.5、OC和EC的平均质量浓度分别为（31.26±21.39）、（13.27±8.68）和（2.80±1.95）μg ·m^-3.PM_2.5的季节变化趋势为：冬季[（47.68±30.37）μg ·m^-3]>秋季[（28.72±17.12）μg ·m^-3]>春季[（26.59±15.32）μg ·m^-3]>夏季[（23.17±8.38）μg ·m^-3],与总碳（TC）、OC和EC季节变化趋势一致,冬季（R²=0.85）的OC与EC来源较一致;OC/EC值得出4个季节均受到交通和燃煤源排放的影响,且冬季受烟煤排放影响显著.TCA的平均浓度为（21.38±13.68）μg ·m^-3,占PM_2.5比例达68.39%,二次转化率（SOC/OC）为：春季（54.09%）>秋季（37.64%）>夏季（32.91%）>冬季（25.43%）.后向轨迹模拟结果表明,春季和夏季气团携带的污染物浓度相对较低,秋季污染物的传输通道为西南方向,冬季为西北方向,主成分分析（PCA）表明,承德市PM_2.5削减的关键是控制机动车尾气、燃煤和生物质燃烧源的排放.     

环境空气PM2.5化学组分监测数据审核指标的建立:以长三角地区为例

本研究基于2014~2017年长三角地区2100余组环境空气PM_2.5组分监测数据,建立了组分监测数据有效性的审核指标.以百分位数法（P_2.5,P_97.5）确定了长三角地区阴离子（A）与阳离子（C）电荷当量浓度比（A/C）、所测组分浓度之和（∑组分）与PM_2.5实测浓度比、基于物质重构的PM_2.5质量浓度（PM_2.5,重构）与PM_2.5实测浓度比、S/SO₄^2-和K/K⁺的双侧95%参考范围分别为：（0.82,1.35）、（0.63,0.94）、（0.62,1.00）、（0.28,0.50）和（0.66,2.31）,且上述指标各月的平均值和参考范围基本不受季节变化影响.NH₄⁺的理论浓度与实测浓度检验结果表明,NH₄⁺的化学形态呈现季节性变化,春夏季主要以NH₄NO₃和（NH₄）₂SO₄形态存在,秋冬季则主要以NH₄NO₃、（NH₄）₂SO₄和NH₄Cl形态存在.相关研究的验证结果表明,A/C指标的通过率为87.1%,其他4项指标的通过率高达100%,说明上述审核指标的参考范围不仅适用于长三角地区,在我国其他地区也具有参考价值.本研究还发现,审核指标的使用有一定条件,对于S/SO₄^2-,夏季数据适用条件为PM_2.5≥40 μg ·m^-3,春秋冬三季数据适用条件为60 μg ·m^-3≤PM_2.5≤140 μg ·m^-3;对于其他审核指标,当PM_2.5≥60 μg ·m^-3时,上述参考范围基本能够全年普遍适用.     

基于空间尺度效应的山东省PM2.5浓度时空变化及空间分异地理探测

基于PM_2.5遥感数据,采用Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall显著性检验,分析2000~2021年山东省PM_2.5浓度时空变化特征,结合地理探测器,在省-市-县三级空间尺度上探测影响山东省PM_2.5浓度空间分异的影响因子影响力.结果表明：①时间上,2000~2021年山东省ρ（PM_2.5）均值在38.15~88.63 μg·m^-3之间,略微高于《环境空气质量标准》中可吸入颗粒物的二级标准限值（35 μg·m^-3）.在年际尺度上,2013年是ρ（PM_2.5）变化的峰值年,其值为83.36 μg·m^-3,据此将山东省PM_2.5浓度变化趋势分为两个阶段：持续上升和快速下降阶段.在季节尺度上,PM_2.5浓度呈现“夏低冬高,春秋居中”分布特征和先降后升的“U”型变化规律.②空间上,山东省PM_2.5浓度呈现出“西高东低”的空间分布格局,PM_2.5浓度高值区分布山东省西部地区,低值区则分布在东部半岛地区.PM_2.5浓度空间变化趋势呈现显著的空间异质性,极显著下降的区域主要分布在东部半岛地区.③因子探测结果表明,气候因子是影响山东省PM_2.5浓度空间分异的重要影响因素,平均气温对山东省PM_2.5浓度空间分异的影响最高,q值为0.512.省-市-县多尺度探测结果显示,影响PM_2.5浓度空间分异的影响因子及其影响力在不同空间尺度上具有差异性.省级尺度上,平均气温、日照时数和坡度是影响PM_2.5浓度空间分异的主要影响因子;市级尺度上,降水、高程和相对湿度是影响PM_2.5空间分异的主要影响因子;县级尺度上,降水、平均气温和日照时数是影响PM_2.5浓度空间分异的主要影响因子.     

贵州农村地区冬季典型燃料产生的室内空气PM2.5和CO排放污染特征研究

贵州冬季阴冷潮湿,农村家庭使用原煤和生物质燃料作为家庭做饭和取暖燃料,室内空气污染对居民健康造成潜在危害。论文选取贵州农村地区冬季典型燃料使用产生的室内空气PM_2.5和CO排放为研究对象,研究其排放污染特征,并探讨室内空气CO-PM_2.5浓度间的相关性。研究结果表明,不同类型燃料的家庭室内PM_2.5浓度水平是燃煤 > 燃柴 > 沼气;厨房浓度高于客厅。燃煤的家庭厨房PM_2.5浓度最高,为222.54±41.12 μg/m³,燃柴家庭次之,为130.48±26.53 μg/m³,燃沼气家庭的厨房为74.95±19.20 μg/m³。室内CO浓度较低,不同类型燃料的家庭室内CO浓度水平是燃柴 > 燃煤 > 沼气。燃柴家庭客厅CO浓度最高,为3.16±0.73 mg/m³,其次是燃柴家庭的厨房,为2.76±0.25 mg/m³;燃煤家庭的厨房CO浓度较低,为2.32±0.33 mg/m³;最低为燃沼气家庭的厨房,为0.66±0.07 mg/m³。除沼气村外,燃煤及燃柴家庭室内(厨房和客厅)PM_2.5浓度均超过环境空气质量标准(GB3095-2012)PM_2.5限值75 μg/m³,室内CO浓度均低于该标准中CO限值10 mg/m³。固体燃料燃烧是贵州农村PM_2.5的主要来源,室内PM_2.5和CO浓度相关性分析表明二者不具有显著相关性,采用CO监测值来推算PM_2.5以提高监测效率的应用可能性受到限制。研究表明,贵州农村地区需采取更加有效的干预措施以减少室内空气污染尤其是控制PM_2.5排放。     

2017年1月天津市区PM2.5化学组分特征及高时间分辨率来源解析研究

为了快速分析天津市区冬季以及重污染过程中PM_2.5的化学组成特征及来源,本研究于2017年1月利用在线监测仪器快速采集了天津市区环境受体中PM_2.5及其化学组分的小时数据,并通过PMF（positive matrix factorization,正定矩阵因子分解法）模型解析了天津市区2017年1月及重污染过程中PM_2.5的主要贡献源类,分析了重污染过程中排放源的变化趋势.结果表明：2017年1月天津市区PM_2.5浓度为6.0~449.0 μg·m^-3,平均值为153.3 μg·m^-3.NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺是PM_2.5中水溶性离子的主要组分,三者之和占水溶性离子总量的88.3%.NH₄⁺与Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-均表现出显著的正相关性（r=0.82,0.95,0.97;p<0.01）.NO₃^-和SO₄^2-（r=0.90;p<0.01）,Ca²⁺与Mg²⁺（r=0.65;p<0.01）均表现出显著的相关性,说明它们分别具有较高的同源性.OC和EC也是PM_2.5的重要组成部分,两者之和占PM_2.5质量浓度的20.4%.重污染过程中,PM_2.5及其主要离子的浓度显著的增加（p<0.01）,并存在较高的二次离子生成.PMF解析结果表明,二次源类是天津市区2017年1月PM_2.5的首要源类,分担率为38.1%,其次为机动车源（分担率为25.6%）、燃煤源（分担率17.1%）、扬尘（分担率10.1%）和生物质燃烧（分担率9.1%）.重污染过程中,二次源是PM_2.5的主要贡献源类,分担率达到39.3%;说明重污染期间存在显著的二次转化及二次粒子的积累过程.重污染发生演变过程中,二次源、机动车源和燃煤源对PM_2.5贡献表现出显著增加的趋势,而扬尘和生物质燃烧的贡献则没有显著增加.     

两湖盆地冬季区域大气颗粒物污染特征及独特的风场和下垫面影响

为认识近年来长江流域中游两湖（湖南-湖北）盆地大气环境变化特征,本文利用两湖盆地2015~2019年冬季近地面PM_2.5和PM₁₀观测数据,结合风速、地形和植被指数等资料,探讨两湖盆地冬季大气颗粒物PM_2.5和PM₁₀的变化特征及其与风速、地形和下垫面的关联.结果表明：①两湖盆地2015~2019年冬季PM_2.5污染频发,其中两湖盆地西北部的襄阳和荆门的冬季平均分别多达62 d和61 d出现PM_2.5污染（PM_2.5>75 μg·m^-3）,襄阳重污染（PM_2.5>150 μg·m^-3）多达19 d,表明两湖盆地是长江流域中游地区一个区域性PM_2.5污染中心.②在空间上,两湖盆地污染呈现出西北重东南轻、城市群污染较重的特征,这主要与冬季风驱动的大气污染物的区域传输和两湖盆地城市地区的强排放有关.③近地面风速与PM_2.5和PM₁₀地面浓度变化呈现特殊的"U"型非线性关系,PM_2.5和PM₁₀浓度拐点值分别为153 μg·m^-3和210 μg·m^-3,揭示了两湖盆地局地大气颗粒物累积主导了轻/中度污染,大气污染物区域传输决定了重度污染的独特区域特征.④两湖盆地冬季PM_2.5和PM₁₀地面浓度与地形高度和植被指数均呈显著负相关,反映了两湖盆地地形和城市化下垫面变化的大气环境效应.     

基于AOD数据与GWR模型的2016年新疆地区PM2.5和PM10时空分布特征

PM_2.5与PM₁₀的时空分布特征及其相关性是大气颗粒物研究的主要内容,传统方法是基于监测站点数据进行分析,难以揭示PM_2.5与PM₁₀时空分布的区域特征.为此,本文利用地理加权回归模型估算了2016年新疆地区PM_2.5与PM₁₀的月均浓度,在此基础上对区域尺度的PM_2.5与PM₁₀浓度特征进行分析.结果表明：地理加权回归相较最小二乘回归的拟合精度更高,PM_2.5和PM₁₀的决定系数分别为0.93和0.96,且误差较小;PM_2.5和PM₁₀年均浓度分别为70.88 μg·m^-3和194.53 μg·m^-3,说明大气颗粒物污染严重,且空间分布呈西南高、东北低的特征;PM_2.5和PM₁₀季节浓度均为春季最高,夏季最低;PM_2.5月均浓度2月最高,9月最低,PM₁₀月均浓度3月最高,8月最低;PM_2.5与PM₁₀年均浓度的相关系数r为0.95,相关性较高;PM_2.5/PM₁₀冬季最高为51%,其余季节小于50%,说明冬季PM_2.5对大气颗粒物污染贡献率较高,其余季节则以可吸入颗粒物中的粗颗粒贡献为主.     

珠江三角洲大气光化学氧化剂(Ox)与PM2.5复合超标污染特征及气象影响因素

基于粤港澳珠江三角洲区域空气监测网络12个监测子站的大气污染物数据,梳理2013~2017年大气光化学氧化剂O_x（NO₂+O₃）与PM_2.5质量浓度的变化趋势.O_x+PM_2.5复合超标污染定义为NO₂和PM_2.5质量浓度日平均值以及O₃浓度日最大8 h平均值（O₃ MDA8）同时超过二级浓度限值,分析了不同类型站点复合超标污染的时空分布特征以及气象因素影响.结果表明,2013~2017年珠三角PM_2.5年均质量浓度由（44±7）μg·m^-3下降至（32±4）μg·m^-3,实现PM_2.5连续3 a达标.O_x年均质量浓度由2013年（127±14）μg·m^-3下降至2016年（114±12）μg·m^-3,2017年反弹至（129±13）μg·m^-3,O₃浓度上升明显（10 μg·m^-3）.以O₃为首要污染物的污染过程占比由2013年33%增多至2017年78%,多个城市同时发生污染的区域特征明显.研究时段内O_x+PM_2.5复合超标污染事件共发生60次,主要在城区站点（78%）和郊区站点（22%）.秋季发生复合超标污染天数最多（52%）,是因为强太阳辐射有利于臭氧生成,大气氧化性增加,进而促进了PM_2.5二次生成.造成珠三角复合超标污染的天气形势主要为高压出海型（43%）、高压控制型（30%）和热带低压型（27%）.就具体气象因素而言,气温在20~25℃且相对湿度在60%~75%的范围内时,复合超标污染事件发生占比最高（22%）.在O₃重污染过程中,夜间高湿和低风速使得NO₂和PM_2.5浓度显著上升,日间高温加剧了复合超标污染.     

减排背景下成都大气PM2.5碳质组分特征

近年来,国务院颁布的《大气污染防治行动计划》和《打赢蓝天保卫战三年行动计划》对我国空气质量的全面改善起到了重要作用,然而,当前鲜有对四川盆地两大政策实施效果进行评估以及对政策实施后PM_2.5化学组分新特征的针对性研究.2017年和2020年分别是两大污染减排政策实施效果评估的关键时期,为对两时期成都市大气PM_2.5及其中碳质组分特征进行全面了解,分别于2016年10月至2017年7月和2020年12月在成都市区进行了PM_2.5的连续采样,并对其中有机碳（OC）和元素碳（EC）进行了分析.结果表明：①2016~2017年成都市ρ（PM_2.5）平均值为（114.0±76.4）μg·m^-3,最高值出现在冬季,可达（193.3±98.5）μg·m^-3,是浓度最低季节春季［（73.8±32.3）μg·m^-3］的2.6倍,而这种严重的冬季污染在2020年出现了明显改善,对应的ρ（PM_2.5）为（96.0±39.3）μg·m^-3,降幅达50.3%.②2016~2017年ρ（OC）和ρ（EC）的平均值分别为（21.1±16.4）μg·m^-3和（1.9±1.3）μg·m^-3,分别占PM_2.5的质量分数为18.5%和1.7%;ρ（OC）季节变化特征为：冬季［（40.6±21.5）μg·m^-3］>秋季［（17.0±7.0）μg·m^-3］>夏季［（14.4±3.9）μg·m^-3］>春季［（12.6±6.0）μg·m^-3］,而各季节ρ（EC）水平接近（1.3~2.4 μg·m^-3）;二次有机碳（SOC）是OC的重要组成,可占OC的质量分数为44.5%.相比2016年冬季,2020年冬季ρ（OC）降至（19.2±9.1）μg·m^-3,降幅达52.7%,EC则升高了26.1%.③随污染加重,各碳质组分及其贡献变化趋势各异,相比2016年冬季,2020年冬季OC随污染加重贡献更加趋于稳定,而SOC占比升高更为明显,二次有机组分贡献不容忽视.④各季节气团来向和污染物潜在源区均呈现出了明显差异;与2016年冬季相比,虽然2020年冬季主要气团来向未发生明显变化,但各轨迹对应的污染物浓度均出现了大幅降低,且污染物潜在源区向东部区域扩展明显.     

青岛市港口区域PM2.5污染特征及来源解析研究

港口区域因大气污染物排放量大且污染源复杂,已成为沿海城市大气污染防治的关键区域.为明确青岛港口区域PM_2.5污染特征及主要贡献源类,于2019年在青岛市3个港口区域和1个背景点位采集了不同季节的环境PM_2.5样品,并分析了其化学组分特征;同时,采用正定矩阵因子分析模型（PMF）和潜在源贡献函数（PSCF）分别分析了港口区域PM_2.5的主要贡献源类及各源类潜在的影响区域.结果表明,2019年青岛港口区域ρ（PM_2.5）年均值为64 μg·m^-3,是我国空气质量二级标准的1.8倍,其中,董家口点位最高（74 μg·m^-3）,崂山点位最低（55 μg·m^-3）. NO₃^-、OC和SO₄^2-是PM_2.5的主导组分,其中,NO₃^-含量（13.1%）明显高于其它组分.董家口点位ρ（NO₃^-）、ρ（SO₄^2-）、ρ（OC）和ρ（EC）（分别为13.0、7.09、8.98和2.91 μg·m^-3）明显高于其它点位,燃煤、工业特别是钢铁企业及货车等影响可能较为明显.同时,冬季这些组分浓度也显著高于其它 季节,而夏季Na的浓度（0.96 μg·m^-3）和占比（2.13%）明显较高;春季Si和Al的浓度（1.27和0.45 μg·m^-3）和占比（2.79%和1.00%）明显高于其它季节.PMF源解析结果表明,二次硫酸盐和二次有机碳气溶胶（SOA）混合源（22.4%）及二次硝酸盐（20.1%）是港口区域PM_2.5的主要贡献源类,其次为机动车源（16.7%）和扬尘源（14.6%）,燃煤源的贡献率为13.8%,而海盐和船舶源的贡献为7.2%.从季节变化来看,春季扬尘贡献（32.1%）较高,夏季二次硫酸盐和二次有机碳气溶胶（SOA）混合源（31.6%）、海盐和船舶源（19.2%）贡献较高,而冬季燃煤（16.6%）、机动车（22.8%）、二次硝酸盐（23.9%）、钢铁及相关冶金源（3.2%）和建筑水泥尘（3.6%）贡献较高.河北省中南部及山东省中西部地区是青岛港口各 源类的主要潜在源区,黄海是船舶排放的主要潜在源区.     

上海市PM2.5的物理化学特征及其生物活性研究

采集了上海市区和郊区春季和夏季的大气PM_2.5样品,分析了市区和郊区春夏2季PM_2.5质量浓度变化的规律,使用PIXE(Proton Induced X-ray Emission)分析技术获得S、K、Ca、Ti、Cr、Mn、Fe、Ni、Cu、Zn、As、Se、Br、Sr、Pb等15种元素的质量浓度.结果表明,上海PM_2.5中化学元素的质量浓度在春季　(5?038.6 ng·m^-3) 比在夏季 (3?810.6 ng·m^-3) 高,春季郊区(2?528.9 ng·m^-3) 和市区(2?509.7 ng·m^-3) PM_2.5中化学元素的质量浓度相当,夏季市区样品 (1?674.2 ng·m^-3) 中化学元素质量浓度的总量比郊区(2?136.3 ng·m^-3) 的低,但来自人为污染的化学元素 (Cr、Mn、Ti、Ni、Cu、Zn、As、Br、Sr、Pb) 在市区PM_2.5中的含量较高;场发射扫描电镜 (FESEM) 分析显示,上海PM_2.5主要由烟尘集合体、燃煤飞灰、矿物颗粒、生物质颗粒和不明物质组成,质粒DNA评价揭示上海市区PM_2.5比郊区的具有更强的生物活性,主要原因可能在于市区样品中含有较高的重金属元素和较多的烟尘集合体．     

南京市不同功能区冬季大气PM2.5分布特征及其来源解析

2016年12月-2017年1月,在南京市4类典型功能区（农业区、住宅区、交通干道区、工业区）各选两点,共采集了大气PM_2.5样品32套,测定并分析了其质量浓度、9种水溶性离子（WSIs）、有机碳（OC）以及元素碳（EC）的含量.观测期间,南京市冬季PM_2.5的平均浓度为104.5 μg·m^-3,分布特征为：工业区（116.6 μg·m^-3）>农业区（104.3 μg·m^-3）>住宅区（100.1 μg·m^-3）>交通干道区（96.9 μg·m^-3）;WSIs、OC和EC的平均浓度（/PM_2.5）分别为：53.4 μg·m^-3（51.1%）、11.8 μg·m^-3（11.3%）、8.2 μg·m^-3（7.8%）.农业区和住宅区受WSIs污染较严重且NOR、SOR较高,而工业区和交通干道区的OC、EC污染较严重且SOC/OC较高.进一步运用PMF模型解析,南京市冬季PM_2.5来源为：二次源（37.3%）、工业源（31.2%）、交通源（16.4%）、建筑尘（7.9%）和燃煤源（7.2%）.最后,本文收集了自2000年起南京市冬季大气PM_2.5浓度及其污染来源研究,总体而言,近年来南京冬季大气PM_2.5浓度呈下降趋势,其主要污染源比重也发生了较大变化,燃煤贡献有所下降,而工业和交通排放逐渐上升,且二次污染贡献逐渐突出.今后,控制二次污染源将成为南京市大气PM_2.5治理的重中之重.     

太原市大气PM2.5中水溶性离子的季节污染特征及来源分析

为探究当前空气质量持续改善背景下重污染地区大气PM_2.5和水溶性无机离子（WSⅡs）的污染特征和季节变化,于2019年在太原市采集了四季PM_2.5样品.结果表明,2019年太原市PM_2.5年均质量浓度为（65.50±30.44）μg·m^-3,水溶性离子浓度的季节特征为：冬季（39.81 μg·m^-3） > 秋季（33.05 μg·m^-3） > 春季（20.50 μg·m^-3） > 夏季（19.62 μg·m^-3）.WSⅡs以二次离子SNA为主,占总离子浓度的76.90%±10.51%,且随着PM_2.5污染加重,SNA的比重显著升高.其中,SO₄^2-和NO₃^-在秋、冬季的浓度最高,这与气态污染物排放增加和二次转化程度的升高（硫氧化率SOR>0.30,氮氧化率NOR>0.10）有关;NH₄⁺、Cl^-和K⁺在冬季的浓度最高,是其他季节的1.2~7.9倍,可能归因于冬季燃煤和生物质燃烧活动的增加;由于春季风速较高,受土壤扬尘的影响,Ca²⁺和Mg²⁺的比重在春季显著增加为20.2%.春季和夏季为贫氨状态,而秋、冬季为富氨状态,且硝酸盐颗粒物在高湿度条件下的吸湿增长比硫酸盐更为显著.太原市大气PM_2.5中水溶性离子主要来源于二次生成、燃煤、生物质燃烧和土壤扬尘.