上海市大气散射消光特征及其与颗粒物化学组成关系研究

为研究上海市大气颗粒物散射系数分布特征以及颗粒物化学组分贡献率,2009年用浊度仪对散射系数进行观测,同时采集PM2.5,分析其主要化学成分浓度.观测发现,秋、冬季散射系数较高,夏季最小.散射系数日变化有早、晚两个峰,午间出现低谷.散射系数与温度、风速有显著负相关性.多元回归得到OC、NO-3、NH+4是影响消光系数的主要化学成分.依据IMPROVE估算公式,将OC分为吸湿性和非吸湿性部分,并加入海盐影响,使估算bext值更接近监测值.OC、EC和硫酸铵盐为估算消光系数主要贡献成分.     

广州PM2.5化学组分特征及其与气象因子的关系

于2012年12月—2013年12月在广州城区(市站)和东部郊区(九龙)开展为期一年的PM2.5样品采集,并同步收集气象因子和气态污染物质量浓度等数据.结果表明,PM2.5中主要化学组分为有机质(OM)和硫酸盐(SO2-4),分别占市站和九龙PM2.5质量浓度的49.4%和15.2%及57.0%和17.3%.碳质气溶胶(OM和EC)贡献接近50%,二次无机气溶胶(SO2-4、NO-3和NH+4总和,SIA)贡献超过30%.由于以机动车尾气为代表的移动污染源在城市区域贡献较大,市站[NO-3]/[SO2-4]比值显著高于九龙.两个站点[NH+4]/[SO2-4]摩尔质量比均高于1.5,表明观测期间广州市干季大气处于富铵状态.市站和九龙站硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)的时空变化趋势与O3类似,表明大气光化学过程是影响广州市SOR和NOR的重要因素.相对湿度低于65%时,SOR和NOR均较高;温度对SOR和NOR的影响有显著的城郊差异.降雨对PM2.5及各化学组分浓度有显著去除作用.     

北京市典型排放源PM_(2.5)成分谱研究

为了建立和完善北京市PM_(2.5)本地化源谱,对北京市11类排放源PM_(2.5)进行采集,并测定其26种组分,分析了不同排放源源谱的组分特征.结果表明,在有组织排放源中,燃煤电厂PM_(2.5)中OC和Si含量很高,占PM_(2.5)的质量分数分别为8.56%和6.19%(平均值),而供热/工业锅炉排放PM_(2.5)中则是SO_4~(2-)(占48.38%)和OC(11.0%)比例最高,水泥窑炉PM_(2.5)中OC(7.12%)、Ca(4.81)和Si(4.41%)占有较大比例;垃圾焚烧排放的PM_(2.5)中Si、Ca、K和SO_4~(2-)均较高,分别占8.15%、9.36%、7.17%和6.79%,且Cl~-含量(2.5%)高于其他所有源,生物质燃烧源PM_(2.5)中OC(21.7%)、Si(6.75%)、Ca(6.15%)较为丰富,餐饮源PM_(2.5)中OC(19.44%)、SO_4~(2-)(5.76%)和K(3.11%)含量均较高;无组织开放源中,道路扬尘和土壤风沙PM_(2.5)化学组分含量变化较为一致,均是Si(分别为16.8%和9.3%)和OC(分别为8.89%和6.61%)最高,建筑水泥尘PM_(2.5)中Ca(17.46%)含量高于其他源;流动排放源PM_(2.5)中OC、EC比例最高,其中,重型柴油车的OC(29.79%)与EC(26.5%)排放比例相当,而轻型汽油车OC排放占有绝对优势(占75%).本文通过对比国内外部分排放源PM_(2.5)成分谱的差异,指出不同区域相同源类排放的PM_(2.5)化学组分差异较大,在应用受体模型中的化学质量平衡模型(CMB)判断受体颗粒物来源时,应基于本地的排放源成分谱,以避免较大的误差.     

六类餐饮源排放PM2.5化学成分谱

大气颗粒物源成分谱可以表征源排放颗粒物的理化特征,为受体模型开展来源解析研究提供基础数据.餐饮油烟排放是室内外环境大气污染的来源之一,当前餐饮源排放PM_2.5的化学成分谱仍然缺乏.该研究分别在成都市、武汉市和天津市采集了29组6种餐饮源（居民烹饪、火锅店、烧烤店、职工食堂、中餐馆、商场综合餐饮）排放的PM_2.5样品,分析无机元素、离子、碳、多环芳烃（PAHs）等化学组分,并构建了餐饮源排放颗粒物化学成分谱.结果表明:①餐饮源排放PM_2.5化学成分中的主要组分为OC（有机碳）、EC（元素碳）、Ca、Al、Fe、NH₄+、SO₄2-、NO₃-、Na+、K+、Mg2+和Cl-,其中w（OC）最高,为41.67%~57.91%.②餐饮源排放PM_2.5的PAHs中,3环和4环占比较高,其中芴（Flu）、菲（Phe）、荧蒽（Fla）、芘（Pyr）的质量分数相对其他物质较高.研究显示:餐饮源排放PM_2.5中OC/EC约为15.99~67.61,在一定程度上可以用来表征餐饮源排放;Fla/（Fla+Pyr）和InP/（InP+BghiP）多集中在0.45~0.55之间,或可作为标识餐饮源的特征比值.      

上海市浦东城区二次气溶胶生成的估算

利用2010年5～10月不同日最高O3小时浓度(O3,max)下PM10浓度变化评估不同O3浓度水平下二次气溶胶生成量.CO作为一次颗粒物的标志物,O3作为光化学反应水平的指示物种.结果表明不同光化学水平条件下,PM10中一次与二次气溶胶浓度及比例存在较大差异.随着光化学水平的增加,PM10中一次气溶胶排放浓度增长不大(0.036～0.044 mg.m-3),二次气溶胶的生成量却呈数倍增长(0.018～0.055 mg.m-3);二次与一次气溶胶浓度的比例也从49.8%增加到124.5%.O3,max出现的时间也随着光化学水平的增强由13:00推迟到14:00,二次气溶胶生成的主要时段也从11:00～20:00增加到09:00～20:00;此外,PM2.5中主要组分SO24-、NO3-、OC等比例随着光化学水平(即O3,max浓度)的不同而存在一定差异,当O3,max<0.10 mg.m-3时,PM2.5主要由12.0%有机碳(OC)、18.7%硫酸盐、13.1%硝酸盐和4.5%元素碳(EC)组成,而O3,max>0.20mg.m-3时,PM2.5主要由20.0%有机碳(OC)、22.9%硫酸盐、23.1%硝酸盐和4.7%元素碳(EC)组成.说明SO24-、NO3-、OC受光化学水平影响较大.     

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.      

Chemical characteristics of fine particles and their impact on visibility impairment in Shanghai based on a 1-year period observation

In this work, a one-year observation focusing on high time resolution characteristics of components in fine particles was conducted at an urban site in Shanghai. Contributions of different components on visibility impairment were also studied. Our research indicates that the major components of PM_2.5 in Shanghai are water-soluble inorganic ions and carbonaceous aerosol, accounting for about 60% and 30% respectively. Higher concentrations of sulfate (SO₄²⁻) and organic carbon (OC) in PM_2.5 occurred in fall and summer, while higher concentrations of nitrate (NO₃⁻) were observed in winter and spring. The mass concentrations of Cl⁻ and K⁺ were higher in winter. Moreover, NO₃⁻ increased significantly during PM_2.5 pollution episodes. The high values observed for the sulfate oxidizing rate (SOR), nitrate oxidizing rate (NOR) and secondary organic carbon (SOC) in OC indicate that photochemical reactions were quite active in Shanghai. The IMPROVE (Interagency Monitoring of Protected Visual Environments) formula was used in this study to investigate the contributions of individual PM_2.5 chemical components to the light extinction efficient in Shanghai. Both NH₄NO₃ and (NH₄)₂SO₄ had close relationships with visibility impairment in Shanghai. Our results show that the reduction of anthropogenic SO₂, NO_x and NH₃ would have a significant effect on the improvement of air quality and visibility in Shanghai.     

夏季珠江三角洲地区PM2.5化学组分特征及其对大气能见度的影响

于2010年夏季在珠三角主要城市广州、佛山、东莞、深圳、珠海以及广州郊区从化同步采集PM2.5样品,利用热光反射碳分析仪和离子色谱分别分析样品中有机碳/元素碳和水溶性离子浓度,并同步收集能见度和气象数据.在此基础上对珠三角主要城市大气PM2.5中主要化学成分的浓度水平和空间分布特征进行分析,并利用IMPROVE方程重建大气消光系数,探讨PM2.5的主要化学组分对大气能见度的影响.结果发现,观测期间珠三角地区PM2.5中的主要化学成分空间分布特征明显,广州、佛山和东莞浓度较高,珠海和深圳浓度较低.(NH4)2SO4、有机物(OM)、EC和NH4NO3对夏季珠三角大气消光系数贡献率分别为39%、31%、12%和13%.     

四川盆地典型城市PM2.5污染过程组分特征和来源解析

为探究四川盆地典型城市PM_2.5污染特征和来源,利用成都市、绵阳市、自贡市超站数据分析2020年冬季典型污染过程PM_2.5组分特征,并采用CMB模型模拟获得研究期间PM_2.5来源及演变特征.结果表明,不同城市PM_2.5组分变化特征不尽相同,成都市污染过程整体呈现NO₃^-主导特征,但重度污染由OC主导.绵阳市污染期间呈现OC主导特征,是污染加重时增长最快的组分.EC是自贡市轻度污染增长最快的组分,NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺是中度污染增长较快的组分,OC、EC是重度污染增长较快的组分.3个城市均是二次硝酸盐对PM_2.5贡献率最高.比较而言,成都市机动车、扬尘源贡献率均最高;绵阳市二次有机碳贡献率最高,是成都市的2倍;自贡市燃煤源和二次硫酸盐贡献率分别比成都市和绵阳市高出4%~6%和7%~9%.成都市由优良天气到中度污染,二次硝酸盐贡献率随着污染程度的加重而增加,轻度污染较优良天气上升6%,中度污染较轻度污染天气上升3%.中度到重度污染,二次有机碳、机动车贡献率分别上升2%和1%.绵阳市由轻度到重度污染,二次有机碳对PM_2.5的贡献率上升3%,机动车贡献率上升2%,是其污染加重的主要原因.自贡市由轻度到重度污染,各污染源贡献率变化幅度较小.     

唐山市2017年采暖期不同污染等级PM2.5化学组分特征对比与来源分析

为深入了解唐山市采暖期PM_2.5污染成因与来源,采用在线监测设备于2017年12月1日-2018年1月28日连续监测了唐山市PM_2.5及其水溶性离子和碳质组分（OC、EC）的质量浓度变化,并结合部分常规气体污染物及气象数据进行对比分析.结果表明:①相对湿度的增加和风速的降低促进了污染的发展.②清洁、轻中度污染和重污染时,SOR（硫氧化率）分别为0.05、0.08、0.20,NOR（氮氧化率）分别为0.05、0.12、0.26,随着污染的加重,SO₂、NO_x向PM_2.5中SO₄2-、NO₃-的二次转化现象更加明显.③清洁时,ρ（OC）、ρ（EC）、ρ（SO₄2-）和ρ（Cl-）占PM_2.5化学组分（水溶性离子、碳质组分）质量浓度总和的68%,主要污染源为燃煤;清洁、轻中度污染和重污染时,ρ（NO₂）/ρ（SO₂）分别为0.96、1.14、1.44,ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）分别为0.94、1.57和1.75;重污染时,ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）、ρ（NH₄+）三者之和占PM_2.5化学组分质量浓度总和的61%,二次污染物成为主要污染源.④观测期,唐山市轻中度污染和重污染时,受经北京市、天津市等唐山市西部地区方向气团影响频率分别为61%、63%,受该方向气团影响时,ρ（NO₂）/ρ（SO₂）、ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）明显增大.研究显示,相较于燃煤排放物在大气污染物中的占比变化,随着污染的加重,工业工艺和机动车尾气排放产生的污染物占比明显增大,区域传输对大气污染影响不可忽略,政府有必要开展区域联防联控、停产限产和限行限号的措施.      

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.     

“大气十条”实施期间南京市PM2.5化学组成与来源的演变特征

为深入认识“大气污染防治行动计划”(“大气十条”)对大气细颗粒物(PM_2.5)污染的影响,基于“大气十条”实施期间南京市主城区(草场门)PM_2.5的化学组分监测资料,研究了PM_2.5主要组分的浓度和占比、富集因子和酸度等变化特征,并采用正定矩阵因子分解法(PMF)进行了PM_2.5的来源解析.结果发现,“大气十条”实施期间,南京市PM_2.5中硫酸根(SO₄^2-)的占比总体下降,但硝酸根(NO^-₃)和铵根(NH⁺₄)的占比均明显上升,两者的占比从2014年的25.58%上升到2017年的37.15%;碳组分(OC和EC)的浓度在“大气十条”早期出现大幅下降,但后期的下降趋势明显变缓,其中,有机碳(OC),特别是二次有机碳(SOC)的占比不降反升;PM_2.5酸性显著减弱,阴阳离子的摩尔当量比值(CE/AE)从2014年的0.83上升...     

成都市冬季相对湿度对颗粒物浓度和大气能见度的影响

利用成都市城区2015年12月的连续在线观测数据,如相对湿度（RH）、能见度、颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）浓度、气态污染物（SO₂和NO₂）浓度以及PM_2.5中SO₄^2-和NO₃^-浓度,探讨RH对颗粒物浓度和大气能见度的影响.结果表明,高颗粒物浓度和高RH协同作用导致低能见度事件.观测阶段,PM_2.5在PM₁₀中的平均比重为64%,表明成都市冬季细颗粒物污染严重;随着RH增加,PM_2.5/PM₁₀显著增加,表明高RH会加重细颗粒物污染.随着PM_2.5浓度增加,能见度呈幂指数下降;在相同PM_2.5浓度下,RH越高,能见度越低.当颗粒物浓度较低时,RH对能见度的影响作用较强;当颗粒物浓度较高时,大气消光主要由PM_2.5浓度控制,RH对能见度的影响减弱.当RH大于70%时,硫氧化率（SOR）和氮氧化率（NOR）的均值分别从0.27和0.11（RH小于40%）增长至0.40和0.19,表明较高RH对二次硫酸盐和硝酸盐的生成有显著的促进作用,二次硫酸盐和硝酸盐单独或协同影响空气质量.     

两种典型污染时段鹤山市大气细颗粒污染特征及来源

PM_2.5和O₃浓度超标是我国大气污染的主要特征,研究两种典型污染时段的细颗粒化学组成、混合状态和来源对治理大气污染具有重要意义.2016年11月10—20日广东省鹤山市先后出现了PM_2.5和O₃超标的污染事件.污染期间,采用SPAMS（单颗粒气溶胶质谱仪）对细颗粒进行实时采样分析,共采集到有正负化学组成信息的颗粒422 944个,占总颗粒数的19.2%.基于单颗粒质谱数据特征,使用自适应共振神经元网络算法（ART-2a）,对单颗粒数据进行自适应分类.颗粒物划分为OC（有机碳）、EC（元素碳）、ECOC（元素-有机碳混合）、HOC（高分子有机碳）、Pb-rich（富铅）、Si-rich（富硅）、LEV（左旋葡聚糖）、K-Secondary（钾二次）、Na-rich（海盐）和HM（重金属）颗粒共10类.结果表明:两个PM_2.5污染时段EC颗粒和K-Secondary颗粒的占比高,EC颗粒分别占46.5%和61.1%,K-Secondary颗粒分别占14.3%和10.3%;O₃污染时段EC颗粒占比（39.4%）最高,其次是OC颗粒占比17.0%;两种污染时段OC组分与HSO₄-和NO₃-的混合程度都有明显的上升,说明污染有利于有机气溶胶的老化.由源解析结果可知,PM_2.5污染时段,细颗粒主要来源于燃煤、机动车尾气和扬尘,而O₃污染时段细颗粒主要来源于燃煤、生物质燃烧和扬尘;此外,两种污染时段燃煤源对细颗粒的贡献都有较大提升.研究显示,控制燃煤源的排放对污染物的降低有着重要影响.      

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.     

武汉地区秋冬季清洁与重污染过程的水溶性离子特征研究

利用武汉地区2014年秋、冬季在线离子色谱分析仪Marga监测所得的大气PM_(2.5)中水溶性离子数据和武汉市环境空气质量自动监测的细颗粒物数据,分析了武汉地区秋、冬季重污染和清洁过程的大气污染特征.结果表明,PM_(2.5)是武汉地区秋、冬季大气污染的首要污染物,无论是在清洁还是重污染过程中,NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+3种成分都是PM_(2.5)的主要无机成分.重污染过程中PM_(2.5)的平均浓度是清洁过程的4.5倍,而3种主要水溶性离子平均浓度增长至清洁过程的5~6倍,且有着显著的相关性,二次生成水溶性离子的污染已成为武汉秋、冬季大气污染的主要因素.Cl-在重污染过程中的浓度及与PM_(2.5)的相关系数显著增大,表明化石燃料燃烧等过程也对重污染的形成产生了较显著的作用,值得关注的是,K~+在重污染过程中的浓度及与PM_(2.5)的相关系数增大也验证了燃烧过程对重污染起到的贡献.硫氧化率和氮氧化率的分析结果表明,重污染过程中的二次转化要多于清洁过程,可能是非均相反应生成了二次污染的硫酸盐和硝酸盐.线性回归分析的方程系数研究表明,NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4可能是清洁和重污染过程中主要的盐类物质.NO_3~-/SO_4~(2-)的平均质量浓度比说明移动源对武汉地区秋、冬季二次污染的形成和发展已经起到越来越大的作用,特别是重污染过程中的影响更大.     

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...     

浙江金华秋季干气溶胶中主要化学组分的消光贡献解析

造成雾霾事件的主要原因是高浓度的大气细颗粒物污染.为了深入研究大气细颗粒物的消光来源,本研究采用高时间分辨率气溶胶观测仪器获得了浙江金华秋季PM1主要化学组分浓度及干气溶胶吸收系数和散射系数演变情况.结合有机气溶胶正矩阵因子解析模型(PMF)和多元线性回归方法,建立了拟合优度很高(R2=0.977)的细颗粒物中主要化学组分与干气溶胶消光系数间的定量关系模型.结果表明,观测期间消光贡献最大的是硫酸铵,贡献率为35.1%;其次是硝酸铵,贡献率为26.7%;二次有机气溶胶(SOA)、生物质燃烧有机气溶胶(BBOA)、黑碳(BC)及氯化铵的消光贡献率分别为14.3%、11.2%、8.7%、4.0%.在一些特定污染时段,BBOA具有最大的消光贡献,是导致此时大气能见度大幅度衰减的首要因子.     

电厂燃煤烟尘PM2.5中化学组分特征

采集了阳泉市具有代表性的燃煤电厂除尘器下载灰,测定了其PM_(2.5)中元素、离子及EC(元素碳)、OC(有机碳)的含量水平,对其化学组分特征进行了研究,并运用分歧系数法对阳泉与其他地区的燃煤烟尘PM_(2.5)成分谱之间的相似程度进行了比较.结果发现,阳泉市电厂燃煤锅炉排放的细颗粒物(PM_(2.5))中主要组分为SO_4~(2-)、Ca、NO_3~-、OC、EC、Al、Si、Na、Fe、Mg以及Cl~-,占PM_(2.5)总质量的57.22%;Pb在燃煤烟尘PM_(2.5)中相对富集系数最大,达到10.66~15.91,呈显著富集;无烟煤和劣质煤燃烧后烟尘的PM_(2.5)成分谱之间的分歧系数为0.072,认为这两个成分谱必定相似,与其他城市所建立的燃煤烟尘成分谱相比,阳泉市燃煤电厂PM_(2.5)的化学组分具有特异性,尤其是Ca含量明显高于国内其他地区燃煤烟尘Ca的排放.     

不同燃烧状态下农作物秸秆PM2.5排放因子及主要成分分析

运用自主设计的生物质燃烧系统,对水稻、小麦、大豆、玉米、花生和油菜6种农作物秸秆采用不同燃烧状态(阴燃和明燃)进行实验室模拟燃烧,分析PM_(2.5)的排放因子及其碳质组分和水溶性离子之间的差异.研究结果表明,不同燃烧状态对秸秆PM_(2.5)的排放因子、碳质组分和水溶性离子的排放均具有显著影响.不同农作物秸秆PM_(2.5)排放因子范围在阴燃和明燃时分别是11.45~23.84 g·kg~(-1)和4.51~12.15 g·kg~(-1).有机碳(OC)、元素碳(EC)的排放因子范围阴燃时分别是5.03~11.04 g·kg~(-1)和0.94~2.70 g·kg~(-1),明燃时分别是1.55~6.02 g·kg~(-1)·kg~(-1)和1.04~2.11 g·kg~(-1),阴明燃具有显著差异且阴燃高于明燃.此外,OC/EC、OC/PM_(2.5)和EC/PM_(2.5)在不同燃烧状态均具有显著差别,可作为区分阴明燃的指标.PM_(2.5)中水溶性离子的主要组分阴燃时为K+(1.011 g·kg~(-1))、Cl~-(0.712 g·kg~(-1))、F~-(0.182 g·kg~(-1)g)和SO_4~(2-)(0.166 g·kg~(-1)),明燃时为K+(0.457 g·kg~(-1))、Cl~-(0.271 g·kg~(-1))、SO_4~(2-)(0.086 g·kg~(-1))和F~-(0.048 g·kg~(-1)),且阴燃条件更有利于离子的排放.此外,水溶性离子的相关性也因燃烧状态的不同而有较大的差异.