太原市空气颗粒物中正构烷烃分布特征及来源解析

为明确城市空气颗粒物中正构烷烃分布特征及污染来源,采集采暖和非采暖季环境空气PM10样品和典型排放源(高等植物、燃煤和机动车)样品,利用GC-MS测定正构烷烃,选取诊断参数并结合污染源排放特征讨论PM10中正构烷烃分布和来源,采用主成分分析法定量解析源贡献率.结果表明,环境空气PM10中正构烷烃含量呈较强时空变化,采暖和非采暖季浓度分别为213.74~573.32 ng·m-3和22.69~150.82 ng·m-3,前者总浓度最高是后者的18倍;采暖季郊区点位(JY、JCP、XD和SL)浓度均高于市区,以JY最高(577.32 ng·m-3),非采暖季工业区(JS)总烷烃量(150.82 ng·m-3)明显高于其它点位,是SL总量的7倍.采暖季化石燃料来源烷烃(C n≤C24)与总烷烃量相关性优于植物来源烷烃(C n≥C25),非采暖季相反,表明前者化石燃料输入较后者高.CPI和%WNA指示非采暖季植物贡献率较采暖季高,且植物蜡烷烃随环境压力的增大总产率增加;C max和OEP表明非采暖季PM10中有机质成熟度低于采暖季;两季样品TIC图均存在UCM鼓包,机动车尾气是该城市的重要污染源.PCA解析结果表明太原市环境空气PM10中正构烷烃首要排放源为机动车尾气和高等植物,约占51.28%;其次为煤烟尘,贡献率为43.14%.煤烟尘污染控制协同机动车尾气净化措施的完善将成为降低城市空气颗粒物中正构烷烃浓度的有效途径.     

北京市大气环境PM2.5和PM1及其碳质组分季节变化特征及来源分析

大气颗粒物是影响我国大多数城市环境空气质量的首要污染物,近年来随着监测技术的进步和采样设备的改进,相关研究对象逐渐从大粒径的PM_10、PM_(2.5)转移到更小粒径的PM_1上.碳质组分是大气颗粒物的重要组成部分.以北京市为研究区域,选取2016年7月、10月及2017年1月、4月作为4个季节的代表月,对大气环境中的PM_(2.5)和PM_1进行采集,分析了二者的质量浓度和季节变化特征.采用两层嵌套气象-空气质量模型系统(WRF-CMAQ)耦合模型对采样时段进行了模拟,分析观测期间PM_(2.5)和PM_1的来源贡献,并使用因子分析法解析了碳质组分的来源.结果表明,PM_(2.5)和PM_1的质量浓度均呈现春、夏、秋、冬这4个季节递增的趋势;PM_1是PM_(2.5)中的主要组成,而且秋冬季节随着灰霾发生频率的增加,PM_1质量浓度占PM_(2.5)的比值明显升高;北京市大气环境中存在明显的二次污染,且SOC更容易在粒径更小的PM_1中积聚.散煤燃烧、机动车尾气排放、居民面源及生物质燃烧排放是北京市大气颗粒物的重要贡献来源;汽油车尾气、柴油车尾气、生物质燃烧和燃煤排放是北京市大气颗粒物中碳质组分的主要来源.     

南昌市城市空气PM2.5和PM10时空变异特征及其与景观格局的关系

基于2013—2015年南昌市9个空气环境监测点的连续数据,分析了空气PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度(以下简称浓度)的时空变异规律,并以景观格局指数为定量指标,研究了监测点的两种颗粒物浓度与其周边500 m半径、1000 m半径缓冲区的土地利用状况的关系.结果表明:(1)南昌市3年来PM_(2.5)和PM_(10)浓度逐年显著降低.(2)通过聚类分析,9个监测站依据颗粒物污染可分为4大类,表现出一致的城乡梯度差异.(3)在斑块类型水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度与500、1000 m半径缓冲区的C-PLAND(建筑用地覆盖率)、C-SHDI(建筑用地多样性指数)显著正相关,与1000m缓冲区的F-ED(林地边界密度)显著正相关;与F-PLAND(林地覆盖率)、C-Fi(建筑用地分离度指数)、F-MPS(林地平均斑块面积)显著负相关.在景观水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度在500 m缓冲区与LPI(最大斑块所占景观比例)显著负相关;与1000 m缓冲区的MPS(平均斑块面积)显著负相关.景观格局指数直接反映土地利用状况,它与PM_(2.5)和PM_(10)浓度的相关性,表现出生态学中典型的"源汇景观"关系.     

东莞市PM1中重金属元素的污染特征及来源解析

采集了2011年8月—2012年7月间东莞市不同区域两点(A:生活区;B:工业区)的PM2.5～10、PM1～2.5和PM1样品,并用ICP-MS分析了颗粒物上Pb、Cu、Zn、As、Cd、V、Mn、Cr、Hg和Al等10种元素,重点研究了PM1中除Al外其它9种重金属元素的污染特征.分析结果显示,工业区B点PM1中的重金属污染明显较生活区A点严重,9种重金属元素在B点PM1中的浓度是A点的2.3～4.4倍.Zn和Pb是A、B两点PM1中主要的重金属元素,同时各重金属元素质量占PM1质量百分比范围为0.0008%～0.3530%.粒径分布、富集因子分析的结果显示,大部分重金属元素主要富集在PM1中,且主要受人为源的影响.因子分析源解析结果表明,A、B两点PM1主要来源于4类污染源:燃煤源、机动车/工厂燃油源、冶金化工源、土壤尘.污染源特征分析表明,偏北风时东莞地区PM1受局地源远距离输送影响更严重,偏南风时受本地污染源影响更严重.     

基于遥感资料的北京大气污染治理投资对降低PM_(2.5)的效能分析

采用北京市环境监测中心35个站点的PM2.5监测数据及MODIS Terra的大气气溶胶光学厚度L3 C051产品数据,分季度建立北京市PM2.5历史浓度遥感估算模型.结合北京大气污染物(PM10、PM2.5、SO2、NO2)年均浓度数据,对北京市2001—2012年间用于工业废气污染治理投资累计额进行了效能分析.研究表明,北京市工业废气污染治理投资对于改善大气PM10、SO2、NO2均有显著贡献,但其对于大气PM2.5污染的治理效果并不明显.可能原因包括PM2.5排放源的复杂性、相关治理措施对PM2.5的针对性、经济增长导致的区域PM2.5源排放持续增长及区域外排放的持续影响等.因此,需要采取专门的有针对性的治理措施,建立健全大气污染治理技术和激励机制,控制工业燃煤及城市交通排放,削减本地及周边源排放,以有效改善北京地区大气PM2.5污染状况.     

基于虚拟撞击原理的固定源PM10/PM2.5采样器的研制

目前我国尚无固定源PM2.5采样标准方法,现有商业化的固定源PM2.5采样器在使用中存在明显不足,因此本研究开发了一种固定源PM10/PM2.5双级虚拟撞击采样器.经实验室标定,该采样器切割效率曲线优于国际标准ISO 7708:1995对采样器的规定,采样器横截面直径为74 mm,满足我国固定源采样口尺寸要求.采样器既可以安装滤膜,也可以安装滤筒,适用于不同浓度的烟尘采样.虚拟撞击器的切割点与次流所占比值呈负相关,比值减小时,切割点增大.为降低颗粒物损失,虚拟撞击器喷嘴距收口的距离至少应为喷嘴直径的1.5~2倍.     

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.     

天津市春季道路降尘PM2.5和PM10中的元素特征

为探究天津市春季道路降尘中元素污染特征及来源,于2015年春季采集了天津市道路降尘样品,通过再悬浮得到PM_(2.5)和PM_(10)滤膜样品,继而测定了滤膜样品中16种元素的含量,通过非参数检验、分歧系数法、富集因子法等研究了道路降尘中元素的污染特征、来源和成分谱的相似性.结果表明,天津市春季道路降尘PM_(2.5)和PM_(10)质量分数平均值在1%~20%之间的元素从大到小依次为:SiAlCaFeMgKNa;PM_(10)和PM_(2.5)中元素成分谱分歧系数为0.06,表明两者元素成分谱很相似;PM_(10)和PM_(2.5)中,元素Cd和Cr强烈富集,Zn、Cu、Pb和As显著富集;道路降尘PM_(2.5)和PM_(10)中元素主要来源于土壤风沙尘、建筑尘、交通尘(汽车尾气的排放、轮胎磨损和刹车片磨损)和煤烟尘.     

基于重庆本地碳成分谱的PM2.5碳组分来源分析

为了解重庆主城PM2.5中碳组分特征和来源,2012-05-02~2012-05-10日在商业区、工业区和居民区进行了PM2.5采样.利用TOR方法分析了8种碳组分,对3个不同功能区大气环境PM2.5以及燃煤尘、尾气尘(机动车尾气、船舶尾气、施工机械尾气)、生物质燃烧尘、餐饮油烟尘这6类源PM2.5中的8种碳组分进行了特征分析.在源的碳成分谱基础上,利用化学质量平衡(CMB)模型得到重庆本地PM2.5的碳来源指示组分,利用因子分析法解析出各类源对不同功能区内PM2.5碳组分的贡献率.结果表明,重庆地区燃煤尘、机动车尾气尘、船舶尾气尘、施工机械尾气尘、生物质燃烧尘、餐饮油烟尘的OC/EC值分别为6.3、3.0、1.9、1.4、12.7和31.3.EC2、EC3的高载荷指示柴油车尾气排放,OC2、OC3、OC4、OPC的高载荷指示燃煤排放,OC1、OC2、OC3、OC4、EC1指示汽油车尾气排放,OC3指示餐饮业排放,OPC指示生物质燃烧排放.商业区OC/PM2.5为17.4%,EC/PM2.5为6.9%,估算得到,二次有机碳(SOC)/OC为40.0%;工业区OC/PM2.5为15.5%,EC/PM2.5为6.6%,SOC/OC为37.4%;居民区OC/PM2.5为14.6%,EC/PM2.5为5.6%,SOC/OC为42.8%.工业区PM2.5中碳组分的主要来源为燃煤和汽油车尾气、柴油车尾气;商业区PM2.5中碳组分的主要来源为汽油车尾气、柴油车尾气和餐饮业油烟;居住区PM2.5中碳组分的主要来源为汽油车尾气、餐饮业油烟、柴油车尾气.     

中国典型城市群PM2.5污染特征研究进展

为进一步梳理近年来我国城市区域大气PM_2.5污染防治方面的研究成果,基于我国31个城市PM_2.5污染现状,以城市群为视角,总结了京津冀城市群、长三角城市群与川渝城市群PM_2.5组成与污染特征,分析了PM_2.5及其含碳气溶胶、水溶性无机离子、地壳元素等的整体特征,并在城市群间进行对比分析.结果表明:①3个城市群的ρ（PM_2.5）高低顺序依次为京津冀城市群>川渝城市群>长三角城市群,长距离传输使PM_2.5污染成为京津冀城市群、长三角城市群与川渝城市群面临的共同问题.②3个城市群的PM_2.5中均以SNA和OC为主,尽管ρ（PM_2.5）水平有下降趋势,但个别污染物（如SNA）略呈上升趋势.③京津冀城市群与川渝城市群的ρ（OC）接近,并且均高于长三角城市群的80%,较高的ρ（OC）/ρ（EC）反映我国城市群普遍存在SOC污染.④各城市群PM_2.5监测网（如监测时间和采样方法）发展水平迥异,城市群之间的相互影响和传输机制尚不清楚.建议今后的研究向以下几个方面扩展:①对城郊乡村等大气背景点,以及水库、湖泊等地化循环的重要源汇区域开展研究.②针对同一区域开展采样时段更长且研究方法和分析手段上保持一致的研究.③借用国外经验公式时需考虑我国国情,对基础研究方法开展一系列优化,建立符合我国国情的标准化研究方法.      

北京大气PM2.5与惰性SiO2的生物毒性比较

以惰性SiO2颗粒作为模式颗粒,与野外采集PM2.5分别作用于模式生物粟酒裂殖酵母菌(Schizosaccharomyces pombe),旨在通过对比实验确定PM2.5致毒的主要因素.采用紫外分光光度法测定细胞增值率,环境扫描电镜观察颗粒物在细胞表面的附着状态,DHE荧光染色剂显色法测定细胞ROS生成情况,单细胞凝胶电泳实验检测细胞DNA损伤.结果表明,SiO2颗粒在超细粒径尺度(60 nm)下能抑制S.pombe细胞增殖,主要是通过附着在细胞表面来改变细胞外壁的通透性,并不能通过诱导细胞生成ROS而造成对细胞的氧化损伤;而平均粒径较大的PM2.5主要是通过诱导细胞生成ROS对细胞造成氧化损伤,同时可损伤DNA.结论认为PM2.5毒性大小与颗粒物粒径等物理性质并无直接关系.     

天津市春季道路降尘PM2.5和PM10中碳组分特征

为研究天津市春季道路降尘PM_2.5和PM₁₀中碳组分特征,丰富道路降尘的成分谱库,于2015年3月22日-5月23日在天津市主干道、次干道、支路、快速路和环线5种道路类型道路两侧采集道路降尘样品,通过再悬浮装置得到PM_2.5和PM₁₀的滤膜样品,并用热光碳分析仪测定PM_2.5和PM₁₀中OC（有机碳）和EC（元素碳）的百分含量,利用两相关样本非参数检验、OC/EC比值法以及相关分析法,定性分析天津市春季道路降尘PM_2.5和PM₁₀的碳组分的特征及其主要来源;利用因子分析法,进一步分析道路降尘PM_2.5和PM₁₀的主要来源.结果表明:道路降尘PM_2.5中w（OC）为10.27%（主干道）~13.94%（快速路）、w（EC）为1.24%（支路）~1.77%（环线）,PM₁₀中w（OC）为8.48%（主干道）~12.56%（快速路）、w（EC）为1.01%（次干道）~1.59%（快速路）,可见快速路中碳组分含量相对较高,这可能与其车流量较大,导致道路扬尘和机动车尾气排放量较大有关,也可能与其路面保养及保洁状况有关.对于大部分碳组分而言,其在PM_2.5中的百分含量均高于PM₁₀;除EC2,其他碳组分在PM_2.5和PM₁₀间均无显著性差异.不同道路类型PM_2.5和PM₁₀中OC/EC的大小顺序基本相同,与其车质量变化趋势相反.道路降尘中PM_2.5中碳组分主要来源于道路扬尘、机动车尾气、生物质燃烧以及燃煤源的混合源,PM₁₀主要受道路扬尘、燃煤和柴油车尾气等污染源的影响.      

2019年元旦前后石家庄市重污染过程PM2.5污染特征及来源解析

2018年12月30日至2019年1月15日石家庄市发生了连续的灰霾天气,出现12个重污染天,首要污染物均为PM_2.5.本文从污染演变、时空分布、组分分析、污染来源和气象因素等多方面展开分析探讨污染成因.结果表明,PM_2.5主要成分为二次无机离子（65.4%）,主要来源为燃煤（24.4%）和工业工艺源（23.7%）.随污染加剧SO₄^2-占比和二次无机源贡献均大幅增加.先后受来自偏南-东南和偏西-西南方向低空气团及特殊地形、静稳高湿、近地逆温等不利气象条件影响,燃煤、工业和机动车尾气等一次源产生的污染物在太行山前快速积累,气态污染物二次转化和颗粒物吸湿增长推高PM_2.5,硫酸盐暴发式增长加剧污染发生.建议重污染应急响应期间在确保各项减排措施落实到位情况下,加强二次无机组分前体物SO₂、NO_x及NH₃排放源的管控,并重点关注SO₂排放源（散煤等）,同时加强市区东北方向新乐、无极、深泽、晋州和行唐区县大气排放源管理,减少局地传输影响.     

海口市PM_(2.5)和PM_(10)来源解析

以海口市为例,研究了我国典型热带沿海城市——海口市环境空气颗粒物的污染特征和主要来源.2012年春季和冬季在海口市区4个采样点同步采集了环境空气中PM10和PM2.5样品,同时采集了多种颗粒物源样品,并使用多种仪器分析方法分析了源与受体样品的化学组成,建立了源化学成分谱.使用CMB(化学质量平衡)模型对海口市大气颗粒物进行源解析.结果表明:污染源贡献具有明显的季节特点,并存在一定的空间变化.冬季城市扬尘、机动车尾气尘、二次硫酸盐和煤烟尘是海口市PM10和PM2.5中贡献较大的源,在PM10和PM2.5中贡献率分别为23.6%、16.7%,17.5%、29.8%,13.3%、15.7%和13.0%、15.3%;春季机动车尾气尘、城市扬尘、建筑水泥尘和二次硫酸盐是海口市PM10和PM2.5中贡献较大的源,在PM10和PM2.5中贡献率分别为27.5%、35.0%,20.2%、14.9%,12.8%、6.0%和9.5%、10.5%.冬季较重的颗粒物污染可能来自于华南内陆地区的区域输送,特别是,本地排放极少的煤烟尘和二次硫酸盐受区域输送的影响更为显著.     

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.     

苏州市大气细颗粒物(PM2.5)工业源排放清单

通过发放调查表、现场咨询等形式,获得苏州市2012年工业企业基本信息,参照国内外已有研究成果,确定排放因子,并根据实际情况对钢铁行业进行了系数修订,得到苏州市工业源大气细颗粒物排放清单.结果表明:苏州地区工业源PM_(2.5)排放总量约为6.57×10~4t,工艺过程源和固定燃烧源分别占94%和6%;张家港地区贡献率最大,为51%,其次为常熟13.8%;姑苏区贡献率最小,为0.13%;苏州市平均排放强度为10.42 t·km~(-2),张家港排放强度最大,达到了43.57 t·km~(-2),其次为新区12.38 t·km~(-2);钢铁与炼焦、火电、水泥行业是PM_(2.5)的主要贡献者,分别为50%、17%和14%;空间分布显示苏州北部相对细颗粒污染较大,重点企业多集中在张家港、常熟地区,东部污染较少.     

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.     

承德市大气污染源排放清单及典型行业对PM2.5的影响

以承德市为研究对象,基于拉网式实地调查,获得了该地区2013年各类典型行业污染源详细的活动水平数据,以大气污染物排放清单编制指南为参考,辅以排放因子研究的系统梳理,建立了2013年承德市各行业区县分辨率大气污染源排放清单,并结合人口、路网、土地利用等数据进行了1 km×1 km网格分配.在此基础上建立气象-空气质量模型系统(WRFCAMx),应用颗粒物来源识别技术(PSAT),选取2013年典型季节代表月1、4、7、10月,针对承德市电力、建材、冶金等典型行业对PM_(2.5)的影响进行了定量评估.结果表明,2013年承德市SO_2、NO_x、TSP、PM_(10)、PM_(2.5)、CO、VOCs、NH_3的总排放量分别为81 134、72 556、368 750、119 974、51 152、1 281 371、170 642、81 742 t.工业源是SO_2、NO_x、CO、VOCs的主要排放源,分别占总排放量的89.5%、51.9%、82.5%和45.6%,NO_x的主要排放源还包括道路移动源和非道路移动源,分别占总排放量的26.7%和10.8%;TSP、PM_(10)、PM_(2.5)的主要排放源是无组织扬尘,分别占总排放量的76.7%、65.6%、46.5%;畜禽养殖、化肥施用是NH_3的主要排放源,分别占总排放量的67.1%、15.8%.数值模拟结果表明,无组织扬尘、其他行业、冶金、锅炉行业对环境PM_(2.5)影响较大,浓度贡献分别为23.1%、20.6%、13.3%和11.2%,制定具体控制措施时应得到重点关注.     

聊城市冬季PM2.5中水溶性化合物的昼夜变化特征及来源解析

为探究聊城市冬季PM_(2.5)中水溶性物质的昼夜变化特征及其来源,于2017年1～2月进行PM_(2.5)样品采集,对其水溶性无机离子、乙二酸和左旋葡聚糖等水溶性化合物进行分析,并采用主成分分析-多元线性回归模型(PCA-MLR)对其来源进行解析.结果表明,采样期间聊城市PM_(2.5)平均质量浓度为(132. 6±65. 4)μg·m-3,是国家二级标准的1. 8倍,且夜晚PM_(2.5)的污染程度略高于白天. SNA(SO24-、NO3-和NH4+)是聊城市PM_(2.5)中最主要的水溶性离子,在白天与夜晚占总离子的质量分数为73. 4%和77. 1%,说明聊城市冬季二次污染较严重.白天与夜晚阴阳离子平衡当量比值(AE/CE)都小于1,说明PM_(2.5)呈碱性,且夜晚PM_(2.5)的酸性比白天强.无论在白天还是晚上,NH4+的主要存在形态均为NH4HSO4和NH4NO3.通过相关性分析,证实了乙二酸是在液相中经酸催化的二次氧化反应形成的,且受生物质燃烧的影响很强.通过PCA-MLR模型分析可知,聊城市冬季PM_(2.5)中的水溶性化合物主要来自机动车尾气及其二次氧化、生物质燃烧,而受矿物粉尘与煤炭燃烧的影响较小.     

2020～2021年新冠疫情期间南京市PM2.5化学组成与来源变化特征

为了解新冠疫情期间极端减排情景下南京市PM_2.5的化学组成和来源变化,对南京市2020年1～3月和2021年6～8月两次疫情管控前后PM_2.5化学组分(水溶性无机离子、碳质组分和无机元素)的小时观测结果进行分析.结果表明,NO^-₃浓度在两次疫情管控期间比管控前分别下降52.9%和43.0%,高于NH⁺₄(46.4%和31.6%)和SO₄^2-(33.8%和16.5%).由于观测点位于交通干道附近,元素碳(EC)的下降幅度(35.4%和20.6%)高于有机碳(OC; 11.1%和16.2%).结合以上丰量组分特征比值的变化,推断疫情管控对交通排放的影响比工业活动更显著.各主要丰量组分浓度在疫情管控前后的连续变化过程表明,来自本地交通排放的NO_x对PM_2.5中NO^-₃的形成有重要贡献,并且是短期内本地PM_2.5...