徐州市大气PM_(2.5)污染特征和来源解析

于2016年4月、7月、10月和2017年1月利用2台中流量分别在徐州市不同功能区,即生活区、工业区和旅游区采样大气中的细颗粒物(PM_(2.5))样品,测定PM_(2.5)质量浓度及其化学组分(含碳组分、水溶性离子和无机元素),结合化学质量平衡模型(CMB),对PM_(2.5)进行来源解析。研究结果表明:徐州市PM_(2.5)污染的年平均浓度维持在65μg/m~3左右,超过国家环境空气质量标准(GB3095-2012)二级标准(35μg/m3)的0.95倍。冬季全市的PM_(2.5)平均浓度最高,为103.6μg/m~3。根据CMB模型结果,全年PM_(2.5)来源解析,煤烟尘的分担率最高,达23.4%;其次是硫酸盐,达20.5%;硝酸盐的分担率占第三位,为18%,机动车尾气尘和城市扬尘分别为12.3%和11.4%,其他各源类的分担率均小于5%。     

焦作市大气重污染过程单颗粒气溶胶特征分析

利用单颗粒气溶胶飞行时间质谱(SPAMS)于2015年12月9-30日对焦作市高新区监测站新办公楼观测站大气单颗粒粒径及其化学组成进行了在线测量,共采集到具有粒径信息的颗粒物9 391 749个,其中有正负质谱图的颗粒2 189 337个,其粒径主要集中在0.2~2.0μm。利用自适应共振神经网络分类方法(Art-2a)对SPAMS采集的数据进行了成分分类,最终确定了8类颗粒物,焦作市监测期间占比前三的成分分别为有机碳(46.6%)、元素碳(16.1%)和富钾颗粒(11.8%),这3类颗粒物占比达70%以上,左旋葡聚糖(5.7%)、富硅(5.1%)和重金属(4.1%)占比相当,钠钾颗粒占比最少,仅为2.2%。监测期间PM_(2.5)源解析结果显示首要污染源为燃煤源,其次为工业工艺源,第三是机动车尾气,三者分别占32.6%、24%和16.6%,紧随其后的为扬尘源(13%),二次无机源稍低于扬尘源,为9.7%,生物质燃烧仅占3%。并对多次出现严重污染天气的监测过程进行了分析,第一次污染过程PM_(2.5)质量浓度出现爆表,严重污染天气持续时间长,PM_(2.5)质量浓度最高达551μg/m~3,并且多次出现迅速上升的趋势,在此次污染过程中主要污染源为燃煤源和工业工艺源;第二次污染过程空气质量略有好转,但严重污染持续时间也较长,PM_(2.5)质量浓度最高达345μg/m~3,机动车尾气大体上呈现PM_(2.5)质量浓度出现高峰时,比例随之增大,说明本次空气质量变差和机动车尾气有着密切的关系。     

高原城市昆明公路隧道大气中PM2.5理化特征分析

为研究高原地区机动车尾气排放特征,选取昆明市草海隧道内大气PM_(2.5)为研究对象,并对样品中的水溶性离子、碳组分、多环芳烃、无机元素进行分析.结果表明,隧道内PM_(2.5)质量浓度为225.65~312.84μg·m~(-3),是同期环境大气中PM_(2.5)浓度的11~14倍,PM_(2.5)中碳组分所占比重最高,约占总质量浓度的35.73%,其次无机元素占21.78%,离子组分在4.79%~5.52%之间,含量最低的是多环芳烃,占0.25%~0.32%;离子组分中Ca~(2+)和SO_4~(2-)含量较高,占总离子浓度的77.78%~80.17%,显示为地壳来源,其次是NH_4~+、NO_3~-的浓度也相对较高,主要来自机动车尾气源;草海隧道PM_(2.5)中以分子量相对较大、不易挥发的4、6环PAHs为主,机动车尾气对PM_(2.5)中多环芳烃的贡献十分显著,毒性最强的Ba P浓度是国家规定浓度限值的23~29倍,高原草海隧道大气中存在PM_(2.5)暴露健康风险;隧道大气PM_(2.5)中元素由PCA分析显示机动车尾气和道路扬尘来源占比约61.64%,其次机械磨损排放源占比约为17.49%,最后为轮胎磨损排放源,占比为9.11%;云贵高原大气低压低氧条件下,机动车发动机燃料不完全燃烧几率较高,导致机动车尾气PM_(2.5)中的OC以及PAHs排放量增加.     

关中地区细颗粒物碳组分特征及来源解析

为研究关中地区细颗粒物中碳组分的污染特征及其来源,于2017年9月4日至2018年1月19日在关中地区5个主要典型城市(西安、渭南、铜川、宝鸡和咸阳)设置采样点(XA、WN、TCH、BJ和XY)进行细颗粒物(PM_(2.5))的手工采样观测,碳组分环境样品采用热光透射法(TOT)分析.结果表明,细颗粒物中OC和EC平均浓度分别为(14. 48±7. 86)μg·m~(-3)和(2. 27±0. 95)μg·m~(-3),占比分别为18. 04%和2. 99%,与其他城市相比污染较为严重.碳组分占比的空间分布为XY WN XA BJ TCH,且季节差异明显,冬季占比高于秋季. OC与EC的相关性显著(R~2=0. 79),有着较为相同的污染来源.OC1在碳组分中比例最高为23. 44%,碳组分的浓度顺序为OC1 EC2 EC3 OC4 EC1 OC2 OC3 EC4 EC6 EC5.正矩阵因子分解模型的源解析结果表明,该地区碳组分的4类主要贡献源为生物质燃烧与燃煤源、汽油车尾气、柴油车尾气和道路扬尘污染源,贡献率分别为48. 63%、23. 07%、18. 82%和9. 47%,各点位的污染贡献结构有着明显的差异.     

合肥城区PM_(10)及PM_(2.5)季节污染特征及来源解析

于2014年4月、8月、10月和12月在合肥市城区采集了大气PM_(10)和PM_(2.5)样品,对PM_(10)和PM_(2.5)的质量浓度及其化学组分(无机元素、含碳组分和水溶性离子)进行了测定.结果显示:合肥城区的PM_(10)和PM_(2.5)的平均质量浓度高达113,83μg/m3,分别超出国家环境空气质量标准年均PM_(10)和PM_(2.5)限值的1.61和2.37倍.不同粒径的颗粒物中主要化学组分含量的高低顺序基本一致,水溶性离子的含量最高,其次为碳组分,无机元素.利用正交矩阵因子分析(PMF)对合肥城区PM_(10)和PM_(2.5)的本地来源进行解析,结果表明:PM_(10)中二次源、燃煤、机动车尾气尘及地壳尘的贡献百分比分别为32.5%、25.9%、15.7%和25.5%;PM_(2.5)中二次源、燃煤、机动车尾气尘及地壳尘的贡献百分比分别为38.8%、25.9%、9.9%和21.7%.利用激光雷达评估合肥市环境中颗粒物PM_(10)的区域传输,四个季节常规贡献率分别为13.4%、12.9%、13.5%和16.4%.     

乌鲁木齐市PM_(2.5)和PM_(2.5~10)中碳组分季节性变化特征

2011年1月至12月在乌鲁木齐市区用膜采样法采集了大气PM_(2.5)和PM_(2.5~10)样品,并利用热光/碳分析仪测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度.通过OC与EC的粒径分布特征、比值和相关性的分析,初步分析了乌鲁木齐市大气可吸入颗粒物中碳质气溶胶污染特征,并用OC/EC比值法估算了二次有机碳(SOC)的浓度.结果表明,PM_(2.5)和PM_(2.5~10)的年平均质量浓度分别为92.8μg/m~3和64.7μg/m~3.PM_(2.5)中OC和EC的年平均浓度分别为13.85μg/m~3和2.38μg/m~3,PM_(2.5~10)中OC和EC的年平均浓度分别为2.63μg/m~3和0.57μg/m~3.OC和EC四季变化趋势基本一致,季浓度最高.碳组分主要集中于PM_(2.5)中,OC/EC比值范围为3.62~11.21.夏季和秋季的PM_(2.5)和PM_(2.5~10)中OC和EC的相关性较好(R20.65).估算得出的PM_(2.5)和PM_(2.5~10)中SOC的估算浓度为2.31~11.98μg/m~3和0.38~1.49μg/m~3.     

盘锦市秋冬季节PM2.5中碳组分特征及来源解析

为研究盘锦市秋冬季节大气PM_(2.5)中碳组分的污染特征和来源,于2016年10月和2017年1月采集盘锦市3个点位PM_(2.5)样品,通过OC/EC比值法,EC示踪法以及主成分分析法对PM_(2.5)中碳组分进行污染特征分析及来源解析.结果表明,盘锦市秋冬季节PM_(2.5)浓度均超过环境空气质量标准(GB 3095-2012)二级标准,秋季OC和EC的平均浓度为10.02μg·m~(-3)和3.91μg·m~(-3),冬季为16.04μg·m~(-3)和5.62μg·m~(-3);采样期间秋冬季节OC/EC均大于2.0,说明各采样点位在秋冬季均可能存在二次污染,Spearman相关分析及线性拟合可知开发区OC与EC来源复杂,第二中学及文化公园OC和EC可能具有同源性;通过EC示踪法对SOC进行定量估算,得出秋季SOC浓度为7.21μg·m~(-3),冬季为23.07μg·m~(-3),对结果进行不确定性分析,可知秋冬季节SOC不确定性的绝对误差和相对误差均在可接受范围内;通过主成分分析得出盘锦市秋冬季节PM_(2.5)中碳组分主要来源于煤烟尘,生物质燃烧以及机动车尾气.     

自贡市冬季大气PM2.5组分特征分析及来源解析

为探究自贡市冬季大气PM_(2.5)污染特征,文章分析了自贡市冬季大气PM_(2.5)中水溶性离子、无机元素和碳质组分的浓度水平及来源。结果表明,二次无机离子(NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+)是自贡冬季PM_(2.5)中水溶性离子的重要组成部分,占PM_(2.5)质量浓度的45.8%。SOR和NOR值分别为0.45和0.31,说明自贡市二次离子污染较为严重;PM_(2.5)中无机元素总浓度为2.7μg/m~3,占PM_(2.5)质量浓度的3.9%。通过富集因子法分析,Pd、Te、Ag、Cd、Sb、Se、Mo、Sn、Hg、Br、Cs、Tl为高度富集;As、Co、Sc、Ga、Pb、Cr、Zn、Cu、Ni为中度富集;Al、K、Mn、V、Ba为轻度富集;TC质量浓度为19.3μg/m~3,其中OC为11.7μg/m~3、EC为7.5μg/m~3,分别占PM_(2.5)质量浓度的15.3%、9.8%。PM_(2.5)中SOC平均浓度为1.6μg/m~3,占OC的13.7%;自贡市冬季PM_(2.5)来源贡献大小依次为二次硝酸盐(24.5%)、移动源(20.9%)、二次硫酸盐(18.1%)、工业源(17.2%)、生物质燃烧源(10.1%)、扬尘源(9.2%),应重点管控移动源、水泥行业、道路扬尘和施工扬尘、生物质燃烧等排放源。     

常州夏秋季PM2.5中碳质气溶胶特征及来源

为更好地了解碳质组分的特点和来源,在常州市采集了夏季(7~8月)和秋季(10~11月)60个细颗粒物(PM_(2.5))样品.采样期间,夏季PM_(2.5)、OC、EC平均浓度分别为73.0、14.3和3.3μg·m~(-3),秋季为84.2、13.2和3.5μg·m~(-3).总碳质组分(OC+EC)占PM_(2.5)总质量的24.3%(夏季)和20.7%(秋季).采用IMPROVE-A热/光反射法测定的碳质8组分结果表明,OC2、OC3、OC4和EC1相关性好(r0.92),EC2和EC3相关性较好(r0.65),说明可能的相似来源.OC与EC相关性中等,表明碳质组分来源复杂.秋季WSOC/OC(60.9%)略高于夏季(57.4%),而夏季SOC/OC(52.5%)略高于秋季(49.0%).夏季和秋季SOC/OC都低于WSOC/OC,说明部分水溶性有机碳是一次源.WSOC和SOC相关性强,进一步验证了大部分SOC具有水溶性.碳质组分之间的关系及主成分分析表明,采样期间燃煤和机动车尾气排放是碳质组分的两个主要来源.后向轨迹分析表明,采样点PM_(2.5)和碳质组分主要受当地排放源和短距离传输的影响,长距离传输贡献较小.     

不同空气质量等级下环境空气颗粒物及其碳组分变化特征

为研究不同空气质量等级下环境空气颗粒物及其碳组分变化特征,于2016年3月在廊坊市对环境空气中PM_(10)、PM_(2.5)和PM1质量浓度及PM_(2.5)中碳组分质量浓度进行了在线监测.结果表明,监测期间廊坊市PM_(10)、PM_(2.5)和PM1质量浓度较高,其分别为204.1、107.9和87.8μg·m~(-3),日变化趋势呈双峰型分布.总体来说,当空气质量越好,PM_(10)、PM_(2.5)、PM1及其碳组分(OC、EC、SOC和POC)质量浓度越低,PM1/PM_(2.5)、PM1/PM_(10)和PM_(2.5)/PM_(10)比值越小.但"中度污染"时,PM_(10)质量浓度最高,且PM1/PM_(10)和PM_(2.5)/PM_(10)达到谷底值;同时OC质量浓度比"轻度污染"略低,而明显低于"重度污染",且主要出现在13:00~23:00,表明"中度污染"时细颗粒物和超细颗粒物占比下降,与其对应的首要污染物相一致.此外,OC/EC比值大于2.0,通过最小OC/EC比值法估算PM_(2.5)中SOC和POC,其浓度均值分别为12.2μg·m~(-3)和5.0μg·m~(-3).     

南京市大气PM2.5时空分布特征与潜在源区贡献分析

对2017年南京市区7个自动空气质量监测点的PM_(2.5)质量浓度ρ(PM_(2.5))数据进行分析,采用克里金(Kringing)空间插值法、气流运动轨迹聚类、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)探讨了四季大气中ρ(PM_(2.5))的时空分布特征和潜在来源。结果显示,四季大气中ρ(PM_(2.5))均值由高到低依次为冬季(65. 54μg/m~3)、春季(41. 70μg/m~3)、秋季(35. 18μg/m~3)和夏季(23. 56μg/m~3),秦淮区四季大气中ρ(PM_(2.5))均最高。春季南京大气中ρ(PM_(2.5))易受黄海海岸和北方大陆性输送气流的影响,来自黄海方向的气流轨迹2贡献比例达51. 65%,对应的ρ(PM_(2.5))为50. 91μg/m~3;夏季南京大气中ρ(PM_(2.5))主要受江苏、东部海洋和南部沿海城市输送气流的影响,其中源自江苏的气流轨迹1对南京大气PM_(2.5)贡献比例最大(33. 64%),气流轨迹对应的ρ(PM_(2.5))为35μg/m~3;秋季南京大气中ρ(PM_(2.5))易受短距离的偏北气流影响,来自山西南部,河南中部、安徽中部的气流轨迹5对应的ρ(PM_(2.5))最高,出现概率(21. 11%)和贡献比例(27. 81%)均较高;冬季南京大气中ρ(PM_(2.5))主要受北方大陆性输送气流影响,来自俄罗斯、蒙古国东部、河北北部、北京、天津、山东中部的长距离气流轨迹4对应的ρ(PM_(2.5))最高,达109. 8μg/m~3,其贡献比例为26. 86%。PSCF和CWT分析发现,安徽、山东、浙江与江苏交界和黄海海岸是影响南京市空气质量的主要潜在源区,此外,湖北、北京、天津以及渤海海岸也是南京大气PM_(2.5)的潜在源区。     

鞍山市春秋季PM2.5中碳组分特征及来源

为研究鞍山市春秋季PM_(2.5)中碳组分的污染特征及来源,该文于2014年10月和2015年4月在鞍山市设立6个点位采集PM_(2.5)样品,并测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量。通过对鞍山市PM_(2.5)中OC和EC的浓度水平、OC与EC的相关性及比值、二次有机碳(SOC)的估算和主成分分析等进行研究,分析了鞍山市春秋季PM_(2.5)碳组分的污染特征和来源。结果表明,春季和秋季PM_(2.5)浓度的日均值分别为(94.28±10.27)μg/m~3和(118.60±12.92)μg/m~3;春季PM_(2.5)中OC和EC的质量浓度分别为(12.44±1.53)μg/m~3和(3.80±0.74)μg/m~3;秋季PM_(2.5)中OC和EC的质量浓度分别为(18.53±1.92)μg/m~3和(4.74±1.24)μg/m~3,OC、EC在春秋季的差异具有统计学意义,各监测点位OC与EC浓度均表现为秋季高于春季;春季和秋季各点位的OC/EC值均大于2,说明各采样点位在春秋季均存在二次污染;相关分析表明,春秋季的OC与EC均显著相关,说明春秋季OC与EC来源相似;采用OC/EC最小比值法估算SOC含量,得到春季和秋季SOC浓度分别为4.65和10.37μg/m~3;主成分分析结果表明,鞍山市大气PM_(2.5)中碳组分主要来源于燃煤、生物质燃烧、道路扬尘和机动车尾气。     

长沙市秋季PM2.5中水溶性离子特征及其来源解析

为探究长沙市秋季PM_(2.5)水溶性无机离子组成特征和来源,于2017年9月～11月在长沙城区连续采集大气颗粒物PM_(2.5)样品共85个,并用离子色谱仪分析样品中的9种水溶性无机离子(F~-、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、NH_4~+)。结果表明,长沙市秋季PM_(2.5)质量浓度的平均值为56. 3±39. 6μg/m~3,总水溶性无机离子质量浓度平均值为29. 47±19. 10μg/m~3,占PM_(2.5)的52. 3%,其中NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+是PM_(2.5)中最主要的离子成分。霾天PM_(2.5)平均质量浓度约是清洁天的3倍,NO_3~-、NH_4~+、K~+、Cl~-四种离子的快速增长对霾天PM_(2.5)中离子的贡献最大。由PMF模型解析可知,秋季大气PM_(2.5)主要来源于机动车尾气和燃煤源,而扬尘、生物质燃烧源、工业源和海盐的贡献不到30%。长沙市秋季大气污染呈现机动车尾气等移动源和燃煤等固定源的混合型污染为主。     

“2+26”城市一次污染过程PM2.5化学组分和来源解析研究

"2+26"城市颗粒物污染严重,城市间相互影响显著,开展该区域大气颗粒物组分特征及来源解析的研究,能够为大气污染精细化管控及城市间协同控制提供科学支撑.本文对"2+26"城市2016年12月16—23日一次颗粒物污染过程中的PM_(2.5)组分数据进行了分析,使用空气质量模式CAMx-PSAT对PM_(2.5)的来源进行了解析.结果表明,本次污染过程中阳泉的PM_(2.5)最高日均浓度为137μg·m~(-3),达到中度污染;长治、太原和滨州的PM_(2.5)最高日均浓度分别为235、188、226μg·m~(-3),达到重度污染;其余城市的PM_(2.5)最高日均浓度值超过250μg·m~(-3),达到严重污染.PM_(2.5)中含量最多的4种组分为OC、NO~-_3、SO■、NH~+_4,平均占比分别为19.38%±4.37%、18.20%±3.14%、16.83%±3.55%、10.35%±1.64%,NO~-_3的占比高于SO■;Cl、Cd、Sn、Cu、Zn、As、Se、Pb和S元素的富集因子大于100,主要来自于人为排放,部分城市的Cd和As元素浓度超标,所有城市的Cr元素浓度均超标;各城市的OC/EC比值为4.96～11.60,说明有明显的二次有机颗粒物生成.模拟结果显示,PM_(2.5)本地排放贡献为10%～47%,外地贡献为15%～68%,"2+26"城市以外区域的贡献为14%～53%;民用源、工业源、农业源、交通源、电力源的贡献分别为43.70%±5.94%、29.29%±4.93%、9.68%±1.09%、9.19%±1.69%、6.27%±1.37%.本研究表明,针对颗粒物主要组分OC、NO~-_3、SO■、NH~+_4的前体物,开展民用源和工业源的减排及城市间的协同控制,才有可能达到理想的区域PM_(2.5)控制效果.     

天津市区夏冬季环境空气PM2.5中碳组分污染特征及来源研究

为了明确天津市区环境受体PM_(2.5)中碳组分的污染特征及来源,本研究分别于2016年2月(冬季)和8月(夏季)在天津市区设置6个采样点位同步采集PM_(2.5)样品,采用热光反射法测定样品中各个碳组分(OC1~OC4、EC1~EC3和OP(裂解碳))的含量,并计算得到OC、EC、CharEC和Soot-EC,以定性识别大气颗粒物中碳组分的来源.结果表明,夏季PM_(2.5)中OC平均浓度为(7.5±3.0)μg·m-3,占PM_(2.5)的11.7%±4.1%;而冬季相比于夏季OC的浓度和占比均有增加,分别为(13.1±7.0)μg·m-3和13.9%±2.8%.夏季和冬季EC浓度分别为(4.0±1.8)μg·m-3、(4.3±2.4)μg·m-3,占PM_(2.5)的6.1%±2.0%和4.6%±1.2%.OC与EC的相关性在夏季(r=0.83,p0.01)和冬季(r=0.96,p0.01)均显著,而冬季CharEC与OC(r=0.94,p0.01)、EC(r=0.98,p0.01)相关性明显高于夏季(OC:r=0.44,p0.01;EC:r=0.45,p0.01).PM_(2.5)中OC/EC平均值在夏季和冬季分别为1.9和3.0,估算得到夏季SOC为(2.6±1.4)μg·m-3,占OC的33.5%±13.6%;冬季为(3.5±2.5)μg·m-3,占OC的26.6%±12.0%.夏季Char-EC/Soot-EC为6.5,高于冬季(4.9),并且空间差异性显著(t检验,p0.05).正定矩阵因子模型(PMF)解析结果表明,天津市区大气PM_(2.5)中碳组分主要有4类来源:燃煤及生物质排放混合源、柴油车、汽油车、道路尘,对夏季PM_(2.5)中碳组分分担率分别为35.4%、16.4%、20.5%、14.4%;对冬季碳组分分担率分别为41.3%、15.5%、18.1%、16.3%.可见,燃煤和机动车是天津市区PM_(2.5)中碳组分的主要来源.     

川南自贡市大气颗粒物污染特征及传输路径与潜在源分析

川南自贡市大气颗粒物污染比较严重, 2015～2018年PM_(10)和PM_(2.5)平均浓度分别为(95.42±9.53)μg·m~(-3)和(65.95±6.98)μg·m~(-3),并有明显的下降趋势,冬季PM_(10)和PM_(2.5)浓度远高于其它季节, 1月平均浓度最高,分别为(138.08±52.29)μg·m~(-3)和(108.50±18.05)μg·m~(-3),夏季平均浓度最低.PM_(2.5)与PM_(10)的平均比值为69.12%,冬季比值约为夏季的1.17倍,空气污染以PM_(2.5)为主.采用拉格朗日混合单粒子轨迹模型(HYSPLIT)和全球资料同化系统的GDAS气象数据,对自贡市细颗粒物(PM_(2.5))浓度和逐日72 h后向轨迹进行计算和聚类研究,利用潜在源贡献分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),探讨不同季节影响自贡市PM_(2.5)浓度的潜在源区以及不同源区的污染贡献.结果表明,自贡市近地面四季多受东南风、偏西风和西北风控制,高浓度PM_(2.5)多出现在0～2 m·s~(-1)的低风速区;不同季节、不同输送路径对自贡PM_(2.5)污染影响的差异显著,春季主要受到来自偏西和偏北方向短距离输送气流的影响,夏季污染轨迹主要来自短距离输送的东南气流,秋季主要受来自资阳,经遂宁、重庆和内江的短距离输送气流的影响,冬季除受到资阳、遂宁和内江等周边城市的影响外,还受到来自西藏中部的远距离输送气流影响;除夏季外,自贡市潜在源区主要位于重庆西部与川南交界区域,冬季的主要贡献区范围最广、贡献程度最大,夏季潜在源区范围最小且贡献程度最弱.     

成都市西南郊区春季大气PM2.5的污染水平及来源解析

为了解成都市西南郊区大气中PM_(2.5)污染特征,于2015年3月1~31日对成都西南郊区大气PM_(2.5)进行膜样品采集,并分析其中的化学组分.结果表明,3月成都市西南郊区大气PM_(2.5)的日均质量浓度为121.21μg·m~(-3),采集的31个有效PM_(2.5)样品中有24个样品日均浓度在75μg·m~(-3)以上,日超标率为77%,该地区3月PM_(2.5)污染严重.在与大气气象要素的关系研究中发现,大气颗粒物PM_(2.5)与大气能见度有着较好的指数关系,与温度、湿度有一定的正相关关系,但相关性并不明显.水溶性阴阳离子中NH~+_4(16.24%)、SO~(2-)_4(12.58%)、NO~-_3(9.91%)占PM_(2.5)的主导地位,NO~-_3/SO~(2-)_4的比值是0.77,表明成都西南郊区固定源的污染要大于移动源的污染,燃煤排放的污染相对于汽车尾气较多.有机碳(OC)/元素碳(EC)比值均大于2.0,表明有二次有机碳(SOC)产生.利用OC/EC比值法估算SOC的质量浓度发现,成都西南郊区3月PM_(2.5)中SOC的平均浓度水平为3.49μg·m~(-3),对OC的贡献率达20.6%,说明成都市西南郊区的OC主要来源于一次排放,且OC与EC的相关性分析显示,其相关系数达0.95,说明OC、EC来源相似且相对稳定,成都市西南郊区春季受局地源排放影响较大,一次排放占主导地位,二次有机碳对OC贡献相对较小,与估算所得的SOC性质一致.利用主成分分析(PCA)方法对成都西南郊区大气中PM_(2.5)进行来源解析,发现成都西南郊区PM_(2.5)的主要污染源为燃煤、生物质的燃烧、二次硝酸盐或硫酸盐、土壤和扬尘源、汽车尾气源、电子生产源以及机械加工源.     

华北平原城乡夏季PM_(2.5)组成特征及来源研究

为研究华北平原细颗粒物(PM_(2.5))的组成特征及来源,基于CAREBEIJING-NCP 2014大型观测项目,于2014年夏季在北京城区和河北郊区望都进行了同步观测,分析了两地PM_(2.5)中水溶性离子、元素、有机碳(OC)和元素碳(EC).结果表明,采样期间望都站点PM_(2.5)平均质量浓度为(71.47±38.04)μg/m~3,高于北京城区(51.44±30.94)μg/m~3,PM_(2.5)中各化学组分浓度也均表现为望都高于北京,二次无机离子(硫酸盐、硝酸盐及铵盐)在两地PM_(2.5)中占比最高,约为60%.PM_(2.5)中多种元素浓度也表现为望都均高于北京,但富集因子分析表明,北京市PM_(2.5)中元素富集因子更高.来源分析表明,两地PM_(2.5)中元素均受到工业源和尘源的影响;此外,观测期间两地均受到生物质燃烧影响.后向轨迹分析表明,当到达两地的气团来向相同时,北京与望都PM_(2.5)浓度水平和化学组成呈现相似性,但当气团来向不同时,两地污染特征差异较大.     

江北新区冬季不同功能区元素碳和有机碳的源排放特征

2016年1月8-22日,利用PM_(2.5)中流量膜采样器和Model 2001A热/光碳分析仪对南京江北新区内不同功能区的元素碳(EC)和有机碳(OC)进行了采样分析,对比了不同功能区的碳质气溶胶的源排放特征。结果表明:农业区、水路交通区、商业区、公路交通区、工业区的EC和OC平均浓度分别为(4.1±2.7)和(16.1±6.4)μg/m~3、(3.5±2.7)和(12.3±5.9)μg/m~3、(2.8±1.2)和(13.6±3.5)μg/m~3、(3.7±1.6)和(12.9±2.6)μg/m~3、(4.5±2.1)和(12.7±4.0)μg/m~3。其中,OC、SOC在农业区的浓度最大,为(16.1±6.4)、(4.9±3.3)μg/m~3,说明农业排放源对于有机碳,特别是二次有机碳的贡献较大;而EC、POC在工业区的浓度最大,为(4.5±2.1)、(11.0±5.0)μg/m~3,说明工业排放源对于元素碳和一次有机碳的贡献值较大。其中,OC1在商业区,OC2在公路交通区,OC3和OC4在工业区,EC1在水路和公路交通区,EC2和EC3在水路、公路和商业区均出现较大值。观测期间出现的2次污染事件中,EC浓度的增长速度要明显快于OC的浓度。     

漳州大气PM2.5污染特征与区域传输影响分析

利用多点位三维受体模型与后向轨迹模型,研究了漳州市近海与城区两个代表性点位不同季节不同来向气团所载带的PM_(2.5)浓度、化学组分及污染源贡献特征。结果表明:近海与城区两点位PM_(2.5)质量浓度在季节变化上均为夏季低,冬季高(近海点位夏季37.3μg/m~3,冬季52.1μg/m~3;城区点位夏季38.5μg/m~3,冬季86.2μg/m~3);总体而言,近海点位主要受本地气团以及江苏-浙江来向气团影响,城区点位主要受广东省及其近海来向气团影响。在PM_(2.5)化学组成上,近海点位二次无机组分SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+均高于城区点位,而城区点位秋季二次有机污染明显高于近海点位。因受河口地形影响,近海点位冬季PM_(2.5)各化学组分均高于城区点位。两点位源解析结果存在季节性差异。在近海点位,春冬季二次无机源贡献最大,夏秋季二次有机源贡献最大;在城区点位,春季建筑尘、夏季二次有机源、秋季地壳尘、冬季二次无机源占比最大。不同来向气团对两点位四季PM_(2.5)分担率分别为:近海点位春季NNE来向的二次无机源(20.5%)、夏季SW来向的二次有机源(14.3%)、秋季NNE来向的二次有机源(10.0%)、冬季NE来向的二次无机源(24.2%);城区点位春季NNE来向的建筑尘(18.0%)、夏季WSW来向的二次有机源(15.9%)、秋季NNE来向的地壳尘(15.4%)、冬季NNE来向的二次无机源(24.3%)。