川南城市群冬季大气细颗粒物中金属元素特征及其来源解析

为探究川南城市群（自贡、泸州、内江和宜宾）冬季大气重污染过程中PM_2.5 中金属元素的浓度特征和来源,在2018年12月30日至2019年1月14日,使用膜采样方法对PM_2.5 中的金属元素进行测定,并运用富集因子法（EF）和正定矩阵因子分解法（PMF）对金属元素来源进行解析.同时采用自贡市在2015年同期金属元素观测数据,探究自贡市在“大气十条”实施中期与实施结束后的金属元素污染与富集程度变化情况.结果表明:①不同城市细颗粒物中各金属元素浓度与占比差异不大,4个城市中浓度与占比较高的元素呈现相似性,Al、Sb和Fe元素占比位于前列.从自贡市不同观测期对比来看,除Tl外各元素浓度均有变化.②富集因子计算结果表明,城市群中Cr（自贡与宜宾）、Ni、Cu、As、Se、Ag、Cd、Sb、Tl和Pb元素的富集程度较高.自贡市不同观测期的元素富集程度对比显示,除Cu元素外,2018年冬季观测期各元素富集程度均有减小趋势.③PMF源解析结果表明,各城市中金属元素主要来源为扬尘源、燃煤源、工业源与交通源,同时各污染源之间存在混合贡献.各城市主要污染源贡献不同,自贡以交通扬尘源与混合源为主;泸州以工业源为主;内江市各污染源贡献占比相近;而宜宾市则以交通源为主导.     

北京大气PM2.5载带金属浓度、来源及健康风险的城郊差异

为探究北京地区大气PM_2.5载带金属在城区和郊区污染特征、来源及其健康风险的差异,于2017年6~11月采集海淀和大兴两地的PM_2.5日样本,分析PM_2.5及其载带的13种金属浓度.利用PMF源解析方法对13种金属元素来源进行分析,并采用健康风险评价方法对其中9种金属的健康危害进行评估.结果表明,城区PM_2.5及Cr、Co、Mn和Ni等10种金属浓度与郊区均有显著差异（P<0.05）.源解析结果发现,城区和郊区均可解释为4个源,但来源略有不同,占比亦有差异.城区的为机动车源（51.2%）、燃煤来源（19.1%）、扬尘来源（19.3%）和燃油来源（10.4%）;郊区的为机动车源（47.9%）、燃煤来源（22.6%）、扬尘来源（20.2%）和电镀来源（9.3%）.健康风险评价结果表明,城郊各金属HQ值均小于1,均不存在非致癌风险.城区中Ni和Pb,郊区中Cd、Co、Ni和Pb可忽略致癌风险,而城区的As（2.77×10^-5）、Cd（2×10^-6）、Co（1.76×10^-6）和Cr（Ⅵ）（7.88×10^-6）,郊区的As（8.34×10^-6）和Cr（Ⅵ）（4.94×10^-6）的R值介于10^-6与10^-4之间,具有一定的致癌风险.     

郑州市PM2.5组分、来源及其演变特征

为探究郑州市PM_2.5主要来源以及季节差异特征,本研究于2019年进行PM_2.5周期采样,并分析PM_2.5中的无机水溶性离子、碳组分和元素浓度.结果表明,郑州市2019年采样膜样品的PM_2.5平均浓度为（67.0±37.2）μg·m^-3,冬季浓度最高,夏季最低.PM_2.5中主要组分依次为：硝酸根、铵根、硫酸根、有机物（OM）、地壳物质和元素碳,春秋季节受地壳物质影响较大,夏季主要受硫酸盐影响,冬季有机物与硝酸盐浓度显著增高.二次转化是硫酸盐和硝酸盐的主要来源,夏季受光化学反应贡献显著,冬季受高湿条件下的液相反应影响明显.NO₃^-/SO₄^2-和OC/EC的值表明郑州市PM_2.5受汽车尾气排放、煤炭燃烧以及生物质燃烧影响较大.源解析结果表明,2019年二次源贡献最高（49.8%）,其中在冬季贡献达到56.5%;一次源中,扬尘在春季（15.2%）和秋季（11.4%）占比略高,机动车源在夏季贡献最大（12.3%）,冬季受燃煤源影响较大（13.2%）.2014~2019年郑州市PM_2.5受二次源影响逐年升高;工业源、生物质燃烧源和燃煤源整体呈下降趋势.     

北京、石家庄2017—2018年PM2.5与SNA组分特征及典型重污染分析

基于北京、石家庄2017、2018年的1月和7月PM_2.5样品采集,研究两地采暖期、非采暖期及典型重污染过程的PM_2.5、SNA污染特征及二次转化特征.应用TrajStat模型,结合浓度权重轨迹分析法（CWT）,分析两地PM_2.5气流输送路径以及潜在源区.利用WRF-CAMx模式定量分析两地重污染月份（2017年1月）PM_2.5、硫酸盐及硝酸盐的区域传输贡献.结果表明, 2017年1月北京和石家庄均存在重污染过程,两年1月石家庄市PM_2.5浓度均高于北京; SNA占PM_2.5所有组分的34.11%~51.68%,对PM_2.5浓度有重要贡献,其中北京NO₃^-浓度最高,石家庄SO₄^2-浓度最高, SO₄^2-/NO₃^-夏季高于冬季;北京SOR高于石家庄,石家庄NOR高于北京,重污染期间两城市硫酸盐、硝酸盐、铵盐质量浓度、SOR与NOR明显升高;两地冬季气流主要受俄罗斯、蒙古、内蒙戈壁等地区的西北方向远距离输送影响,另外北京两年冬季均存在西南传输通道,石家庄重污染期间受冀南和鲁西北重工业城市群潜在贡献较高,两市夏季受东南季风影响,污染轨迹多来自渤海湾和山东等地区; 2017年1月,北京、石家庄PM_2.5受周边区域传输贡献分别为33.80%、22.54%,其中河北南部分别贡献14.86%, 17.21%,二次离子中NO₃^-的传输作用比SO₄^2-更加突出.从PM_2.5本地源来看,北京主要来源为移动源和扬尘源,分别占比43.30%、20.10%,石家庄为工业、燃煤和扬尘,分别占比26.40%、24.82%、22.50%.     

京津冀及周边地区秋冬季大气污染物排放变化因素解析

基于大气污染源排放清单技术方法,定量分析2016~2017年秋冬季"跨年霾"至2019~2020年秋冬季"疫情霾"期间京津冀及周边地区主要大气污染物排放量变化,解析大气污染防治政策实施带来的减排和疫情造成的活动水平下降对主要污染物排放的贡献,并利用空气质量模型模拟分析不利气象条件下措施减排和疫情影响对空气质量改善的贡献.结果表明,从"跨年霾"（2016-12-16~2017-01-14）至"疫情霾"（2020-01-22~2020-02-14）该区域主要大气污染物排放量大幅下降50%左右,不利气象条件下,区域PM_2.5平均浓度可削减40%以上.措施减排主要来自火电、钢铁等重点工业行业提标改造和工业锅炉、民用燃煤等燃煤源治理,对SO₂和PM_2.5排放量的削减贡献较大,贡献率分别为67.1%和53.4%;疫情主要影响移动源和轻工业活动水平,对NO_x和VOCs排放量的削减贡献较大,贡献率分别为71.9%和68.2%.措施减排对区域空气质量改善贡献突出,有效抑制了重污染过程的强度和范围.在"跨年霾"的不利气象条件下,措施减排使区域PM_2.5平均浓度下降26%,重度及以上污染天数减少44%.受疫情影响,区域PM_2.5平均浓度继续下降24%,重污染持续时间和范围进一步缩减.     

沈阳市冬季大气PM2.5中水溶性离子污染特征及来源解析

为研究沈阳市冬季PM_2.5和水溶性离子的污染特征,使用URG-9000D在线监测系统于2018年冬季对大气颗粒物和气体组分进行连续采样.结果表明,采样期间沈阳市PM_2.5的平均质量浓度为80.67 μg·m^-3,总水溶性离子质量浓度变化范围为2.68~132.79 μg·m^-3.与清洁天相比,污染天NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺（SNA）占比明显增加,占到PM_2.5的43.7%.静稳天气时SO₂短时间内的迅速累积使得沈阳市冬季大气PM_2.5有暴发性增长现象.Pearson相关性分析可知,SNA、Cl^-与PM_2.5之间的相关系数均达0.78以上,表明沈阳市冬季PM_2.5的主要贡献组分为SNA和Cl^-.PMF源解析表明沈阳市冬季污染物来源主要包括二次反应源、燃煤和生物质燃烧源以及扬尘源.     

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.     

运城秋冬季大气细粒子化学组成特征及来源解析

为研究运城市秋冬季细颗粒物（PM_2.5）的化学组成特征和污染来源贡献,于2018年10月15日至2019年3月15日利用四通道小流量颗粒物采样器在运城市对大气PM_2.5样品进行了连续采集.主要对水溶性离子、元素碳、有机碳和金属元素等化学成分进行了分析,并结合颗粒物化学质量重构法和正定矩阵因子分解模型（PMF）深入探讨.结果表明,采样期间PM_2.5质量浓度范围为29.37~370.11 μg·m^-3,期间有101 d高于我国《环境空气质量标准》（GB 3095-2012）中的二级标准,超标率为70.63%,说明秋冬季运城市大气污染较为严重.按照空气质量指数（air quality index,AQI）将采集样品分类为清洁,轻-中度污染和重度-严重污染,水溶性离子、有机碳、元素碳和金属元素分别占总PM_2.5浓度的40%、19%、5%、7%（清洁天）,46%、18%、4%、5%（轻-中度污染）和46%、21%、4%、4%（重度-严重污染）.二次离子NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺是水溶性离子主要成分,分别占总离子浓度的81%（清洁天）、87%（轻-中度污染）和87%（重度-严重污染）.采样期间OC/EC的值分别为3.78（清洁天）、4.02（轻度-中度污染）和5.37（重度-严重污染）.随着污染程度的加剧,大气中二次有机气溶胶的污染情况也越发严重.此外,随着大气污染程度的加深,Fe和Cr元素浓度逐渐下降,而其余金属元素的浓度总体呈上升趋势.化学质量重构结果表明在运城市的PM_2.5中,二次无机盐、海盐、重金属、矿物尘、建筑尘、有机物和元素碳的质量分数分别为40%、1%、1%、5%、1%、32%和5%,且随着污染的加剧,二次无机盐的占比有所升高,矿物尘的占比降低.PMF分析结果表明,二次相关源、燃煤源、交通源与生物质燃烧及二次有机物是运城市灰霾暴发的主要原因.     

烟花爆竹集中燃放的大气细颗粒物(PM2.5)成分图谱

烟花爆竹燃放是大气细颗粒物（PM_2.5）来源的途径之一.以泉州城区春节期间为例,研究烟花爆竹燃放对大气细颗粒物的影响,服务大气污染的特殊污染源管理.结果表明,烟花爆竹集中燃放时段,SO₂、PM₁₀和PM_2.5浓度明显升高,尤以PM_2.5的升高最为显著,城区PM_2.5日均浓度峰值约为年均值的4倍,涂山街点位PM_2.5小时浓度峰值约为城区年均值的21倍;燃放高峰期Al、Mg、Ba、Cu、Sr等烟花爆竹的特征元素占比迅速上升,Al⁺、Mg⁺、Ba⁺、Cu⁺间的小时数浓度高度相关;监测期间泉州城区细颗粒物主要污染源是烟花爆竹燃放和生物质燃烧,贡献占总颗粒物的一半以上,燃煤和工业工艺源的比例相对较低,均低于10.0%;集中燃放时段大气细颗粒物浓度高达0.578 mg·m^-3,此时的烟花源的贡献比例也提升到58.2%;污染过程分析表明PM_2.5浓度与烟花源的占比、数浓度的变化趋势具有趋同性.以上结果说明烟花爆竹的集中燃放是春节期间泉州大气环境恶化的主要原因.     

2013年1月中国东部地区重污染过程中上海市细颗粒物的来源追踪模拟研究

大气PM_2.5是当前我国城市和区域面临的最突出的大气污染问题,然而PM_2.5及其关键组分污染的来源不清,严重制约了人们对PM_2.5 的科学认知和污染防控的步伐.本研究以2013年1月中国东部地区一次典型重污染过程为研究案例,利用CAMx三维模型中耦合了物种示踪机制的颗粒物来源追踪方法,探讨和揭示了中国东部地区代表性城市上海及周边地区共4个源区(上海、苏南、浙北、大区域)、8类污染源(包括燃烧源、生产工艺过程、流动源、生活面源、挥发源、扬尘源、农业源、天然源)对上海城区大气中PM_2.5及其关键组分包括水溶性无机离子(SO^2-₄、NO^-₃、NH⁺₄)、元素碳(EC)和有机碳(OC)的污染贡献.研究结果表明,2013年1月份中国东部出现严重灰霾污染期间,上海城区PM_2.5的主要区域贡献为上海本地污染源排放累积(PM_2.5浓度贡献平均为55.4%±22.3%)和长距离输送(38.4%±20.0%).上海地区8类主要排放源中,扬尘源贡献均值最大,达到30.7%±31.8%,其次为燃烧源18.2%±15.6%、流动源18.6%±17.5%、挥发类源16.9%±18.0%.对上海市PM_2.5组分的源解析研究发现,燃烧源对细颗粒物中硫酸盐和硝酸盐的浓度贡献最大,其浓度贡献分别达到56.2%和55.9%.铵盐中72.4%来源于挥发类源贡献,元素碳约78.3%来自于交通源贡献.挥发类源排放和流动源是主要的有机气溶胶贡献源,浓度贡献分别为36.2%和32.5%.     

城区与县区不同空气质量下碳组分污染特征对比分析

为对比城区与相邻县区不同空气质量下的碳组分污染特征,分别在成都市和仁寿县采集霾期及非霾期PM_(2.5)有效样品共计88个,确定其相应质量和各碳组分浓度[有机碳(OC)、元素碳(EC)和二次有机碳(SOC)等],并进行各碳组分之间的相关性及主成分分析.结果表明,不同空气质量下的城区污染物浓度均高于县区.OC和EC密切相关,非霾期的相关性系数较霾期大.与城区相比,霾期县区的SOC/PM_(2.5)较大,说明其受二次有机物污染更为明显;但城区非霾期二次气溶胶占比明显高于霾期,表明霾期的一次排放是城区大气污染的主要原因.燃煤、机动车排放和生物质燃烧均是两个区域PM_(2.5)的主要来源.     

临沂市PM2.5和PM10中元素分布特征及来源解析

为探究临沂市PM_(2.5)和PM_(10)中元素的污染特征及来源,于2016年12月至2017年10月对临沂市环境空气中PM_(2.5)和PM_(10)进行了同步采样.利用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)和电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES)测定了其中的23种元素,并采用富集因子法和PMF法分析其来源.结果表明,采样期间临沂市PM_(2.5)和PM_(10)中主要元素为Si、Ca、Al、Fe、K、Na和Mg,分别占所测元素的质量分数为92.93%和94.61%. 18种元素(除Ti、Ni、Mo、Cd和Mg)的浓度水平在冬春季最高,夏秋季最低.其中Si、Al、Ca、K和Na表现为春季浓度最高,主要分布在粗颗粒中;Cu、Zn、Pb和Sb表现为冬季浓度最高,主要分布在细颗粒中.富集因子结果表明Cd、Sb和Bi元素富集程度显著,主要受燃煤、工业生产、垃圾焚烧等人为源共同影响.PMF源解析结果表明,临沂市PM_(2.5)中元素来源主要有燃煤和铜冶炼的混合源、市政垃圾焚烧源、扬尘源、机动车排放和工业源,贡献率分别为22.64%、 7.49%、 41.22%、 14.71%和13.94%.PM_(10)中元素来源主要有扬尘源、燃煤和铜冶炼的混合源、机动车排放和工业源,贡献率分别为55.47%、 19.80%、 7.48%和12.83%.由此可见,扬尘源和燃煤与铜冶炼的混合源是临沂市颗粒物污染形成过程中的重要源类.     

上海霾与非霾期间大气颗粒物光学特性垂直分布特征和质量浓度对比研究

采用美国国家航空航天局的云-气溶胶激光雷达红外开拓者卫星搭载的正交极化云-气溶胶激光雷达数据产品,包括消光系数、光学厚度、总后向散射系数、体积退偏比和色比,结合地面监测的颗粒物质量浓度,分析上海大气相对湿度小于80%霾发生期间气溶胶光学属性的垂直分布特征和颗粒物质量浓度变化,并与非霾期间进行比较.结果表明:霾期间532 nm和1064 nm消光系数在垂直高度上(海拔:0~10 km)均大于非霾期间,且大多数霾期间颗粒物在整层大气的光学厚度大于非霾期间.在近地面,霾期间大气颗粒物散射能力大于非霾期间.各垂直高度层,霾与非霾期间小粒径和规则气溶胶占主导地位.霾期间近地面大粒径颗粒物在霾期间所占比例大于非霾期间;2.0~4.0 km高度层,霾和非霾期间细颗粒所占比例接近;4.0~10.0 km高度层,霾期间细颗粒气溶胶所占比例大于非霾期间.PM1、PM2.5和PM10质量浓度在霾期间均大于非霾期间,且霾期间细颗粒物所占比例明显增加.颗粒物质量浓度和比值PM1/PM2.5和PM2.5/PM10分别随霾污染程度的加重而升高.冬季颗粒物质量浓度最高,主要来自细颗粒物的贡献;而春季PM10质量浓度高于其它季节.     

北京冬季PM2.5中金属元素浓度特征和来源分析

为了解北京冬季细颗粒物中金属元素的浓度水平及其来源,于2014年12月至2015年1月使用中流量PM_(2.5)采样器在北京城区开展了为期30 d的连续采样,采用滤膜称重法检测PM_(2.5)浓度,电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)分析PM_(2.5)中16种元素总量,并采用富集因子法和因子分析法分析元素污染特征及其来源.结果表明,观测期间PM_(2.5)中主要金属元素为K、Ca、Fe、Al和Mg,占16种元素总量的90.7%.与白天相比,地壳元素如Mg和Al等在夜间的浓度下降30%以上,而人为源金属元素如Cu和Pb等的浓度则上升40%以上.从优良天到重污染天气,上述16种金属元素的总浓度上升1倍,但其在PM_(2.5)中的比例却逐渐降低,说明金属元素的富集不是PM_(2.5)上升的主要原因.随着污染程度的加剧,Cu、Zn、As、Se、Ag和Cd等主要来自人为源的金属元素浓度上升较快,重度污染天与优良天的浓度比值范围为2.9~5.3;而Al、Mg、Ca、Mn和Fe等地壳元素浓度上升则较缓,重度污染天与优良天的浓度比值范围为1.2~1.8.北京冬季PM_(2.5)中金属元素主要来源于燃煤和生物质燃烧、交通和工业排放以及地面扬尘,贡献率分别为34.2%、25.5%和17.1%.     

2013年1月北京市PM2.5区域来源解析

2013年1月,北京地区经历了多次严重的灰霾天气,细颗粒物污染已成为北京地区所面临的重要问题.了解和掌握北京细颗粒物的污染来源,是解决细颗粒物污染的重要途径,也是制定防治政策的重要依据.通过建立三维空气质量模型系统,对2013年1月20~24日的污染过程进行模拟,并运用PSAT技术探究北京市细颗粒物污染的区域来源.结果表明,本地源排放是北京市PM2.5的主要来源,平均贡献率为34%;河北和天津的平均贡献率分别为26%和4%;京津冀周边地区及模拟边界外的贡献分别为12%和24%.在重污染日,区域传输对北京市PM2.5的影响显著增强,是北京PM2.5污染的主要来源.PM2.5中的硝酸盐主要来自北京市周边地区的贡献,而硫酸盐和二次有机气溶胶呈现远距离传输的特性,铵盐和其他组分则主要来自北京本地的贡献.     

Chemical compositions of PM2.5 aerosol during haze periods in the mountainous city of Yong'an, China

Haze phenomena were found to have an increasing tendency in recent years in Yong'an, a mountainous industrial city located in the center part of Fujian Province, China. Atmospheric fine particles (PM_2.5) in the urban area during haze periods in three seasons (spring, autumn and winter) from 2007 to 2008 were collected, and the mass concentrations and chemical compositions (seventeen elements, water soluble inorganic ions (WSIIs) and carbonaceous species) of PM_2.5 were determined. PM_2.5 mass concentrations did not show a distinct difference among the three seasons. The carbonaceous species organic carbon (OC) and elemental carbon (EC) constituted up to 19.2%-30.4% of the PM_2.5 mass during sampling periods, while WSIIs made up 25.3%-52.5% of the PM_2.5 mass. The major ions in PM_2.5 were SO₄^2-, NO₃^- and NH₄⁺, while the major elements were Si, K, Pb, Zn, Ca and Al. The experimental results (from data based on three haze periods with a 10-day sampling length for each period) showed that the crustal element species was the most abundant component of PM_2.5 in spring, and the secondary ions species (SO₄^2-, NO₃^-, NH₄⁺, etc.) was the most abundant component in PM_2.5 in autumn and winter. This indicated that dust was the primary pollution source for PM_2.5 in spring and combustion and traffic emissions could be the main pollution sources for PM_2.5 in autumn and winter. Generally, coal combustion and traffic emissions were considered to be the most prominent pollution sources for this city on haze days.     

珠三角冬季PM2.5重污染区域输送特征数值模拟研究

利用嵌套网格空气质量模式系统(NAQPMS)及其耦合的污染来源追踪模块,针对2013年1月珠三角区域的PM_(2.5)重污染过程输送特征进行了数值模拟研究.结果表明,污染气团首先形成于广州、佛山地区,并在弱偏北风的作用下南移加强,影响整个珠三角区域.重污染期间,广州(64.9%)、佛山(58.9%)的PM_(2.5)主要来自本地贡献,是区域输送最主要的来源地区;中山(51.9%)、珠海(66.2%)的PM_(2.5)主要来自外来贡献,是区域输送主要的受体地区.重污染期间,广州和佛山对中山的PM_(2.5)日均贡献率之和总体保持在25%以上,污染最重时达到40%.交通(26%)、工业(24%)、扬尘(16%)、火力发电(15%)和生物质燃烧(8%)是对中山贡献最大的5类源:工业源中山本地与外来输送贡献率基本相当;交通和扬尘源以中山本地贡献为主,贡献率分别为55%和67%;火力发电和生物质燃烧源以外来输送为主,贡献率分别为56%和62%.各类排放源的外来输送中,以广州、佛山所占的比例最大.     

石家庄市冬季道路积尘PM2.5中金属元素污染特征及来源

为研究石家庄市冬季道路积尘PM_2.5中金属元素污染特征及来源,利用移动式采样法收集石家庄市不同类型铺装道路积尘,使用ICP-MS和ICP-OES分析测定PM_2.5中Cr、Zn、Mn、Cu、Pb、Ni、Sn、As、Sb、Co、Mo、Cd、Al、Mg、Ca、Fe共16种元素的质量分数.结果表明:石家庄市冬季道路积尘PM_2.5中金属元素质量分数之和依次为支路>快速路>主干道>次干道,与车流量、车辆类型、道路类型等影响因素有关,w（Mg）、w（Ca）、w（Cr）、w（Cu）、w（Ni）、w（Zn）、w（Pb）、w（Sn）、w（Sb）、w（Mo）、w（Cd）的平均值均高于当地土壤背景值,是背景值的1.2~40.5倍,其中Cr、Zn、Cu、Pb、Sn、Sb、Mo、Cd等元素中,除Pb的富集因子（9.38）接近10外,其他均高于10,来源于人为污染.I_geo（地累积指数）评价结果显示,Cr、Sn（I_geo为4~5）达到强-极强污染水平;Cd、Cu（I_geo为3~4）达到强污染水平;Sb、Mo、Zn（I_geo为2~3）为中-强污染水平,Pb（I_geo为1~2）为中污染水平.多元统计分析结果表明,石家庄市冬季道路积尘中金属元素来源可分为四大类:As、Mo、Zn、Cd、Ni、Pb主要来自机动车和大气中的燃煤沉降;Mn、Co、Sb来自于自然来源、机动车尾气的排放和焊接材料及轴承的磨损;Cr、Cu、Sn主要来自于工业排放的沉降和机动车刹车片磨损;Al、Ca、Mg、Fe主要来自绿化带或机动车携带的土壤尘.研究显示,石家庄市冬季道路积尘PM_2.5中金属元素污染严重,主要来源于交通排放.      

济南市机动车排气污染特征及对市区PM2.5的影响

从济南市机动车年检线上利用稀释通道方法采集了小型汽油车、中型汽油车、中型柴油车和大型柴油车4类机动车排气载带PM_(2.5),分析测量了样品中水溶性离子、金属元素、有机C(OC)和元素C(EC)的含量,明确了济南市机动车排气的化学组分特征,得到了济南市机动车排气污染现状以及排放特征.计算了4类机动车排气载带颗粒物的OC/EC值,小型汽油车、中型汽油车、中型柴油车和大型柴油车排气载带颗粒物中OC/EC值分别为15.79、4.34、1.93和0.39,其中小型汽油车、中型汽油车的OC/EC值均大于2,表明汽油车的尾气大于柴油车的尾气污染.而小型汽油车OC/EC值高达15.79,说明小型汽油车尾气中存在严重的二次污染.金属元素特征分析表明Ti、Mn、Fe、Al在济南市机动车尾气颗粒物PM_(2.5)中含量较高,尤其是Mn和Ti,因此,这4种金属元素可作为济南市机动车尾气源的标志元素.PMF模型解析表明,机动车排气源对济南市环境空气PM_(2.5)的贡献率为17.5%,由此可以通过控制济南市小、中型汽油机动车数量、改善油品和改善机动车排气系统来降低对PM_(2.5)的贡献率,从而减少市区空气中PM_(2.5)的浓度.     

南京冬季一次重霾污染事件PM2.5区域传输收支分析

利用WRF-Chem模式对2015年12月21—23日南京一次重霾污染过程进行模拟.基于合理的模拟评估,采用大气传输通量计算法,着重分析了此次霾污染过程中模拟的南京地区PM_(2.5)的传输收支特征,以及周边地区大气污染物传输对南京市PM_(2.5)变化的贡献.结果表明,此次霾污染过程中,本地源与外来源区域传输共同影响着南京市的空气质量.PM_(2.5)的跨区域传输是此次重霾污染发生和消亡的重要因素.在霾污染事件的形成维持阶段,南京地区是作为周边地区PM_(2.5)的接收区,大气污染物主要由南京的西边界输入,大气污染物的外源输入是南京PM_(2.5)污染的主要贡献来源,占南京PM_(2.5)污染的84%.在霾污染事件的消亡阶段,南京地区则是作为周边地区PM_(2.5)的源,大气污染物主要由南京的东边界持续向外输出.