常州春季PM_(2.5)中WSOC和WSON的污染特征与来源解析

为了解常州春季大气气溶胶中水溶性有机碳(WSOC)和有机氮(WSON)的特点和来源,在常州市城郊于2017年春季的3月1日~5月30日采集了84个细颗粒物(PM2.5)样品。分析了其中的水溶性组分包括水溶性有机碳(WSOC)、水溶性总氮(WSTN)、水溶性离子,以及碳质组分(有机碳/元素碳,OC/EC)的浓度,探讨了WSOC和WSON的浓度水平及其来源。结果表明,采样期间,PM2.5、WSOC和WSON日平均浓度分别为101.97、7.63和1.50μg·m-3。其中,WSON占WSTN的12.9%,水溶性无机氮主要以NH4+、NO3-两种形式存在,两者占WSTN的86.15%。WSOC与WSON弱相关(r=0.58),说明WSOC和WSON来源并不完全一致。WSOC与SOC、K+、二次离子(SO42-、NH4+和NO3-)相关,说明WSOC主要来自生物质燃烧和二次转化;WSON与二次离子相关性强,说明主要来自二次转化。风速是影响WSOC和WSON浓度水平的主要因素,WSON与大气压正相关且与温度负相关。主成分分析结果表明,PM2.5主要来自二次形成、扬尘和燃煤、生物质燃烧、海洋等4个来源。后向轨迹分析表明,长距离传输方向气团中PM2.5和WSOC、WSON总浓度高于短距离传输,但不同传输路径中WSON/WSTN占比无明显差异。     

西安冬季非灰霾天与灰霾天PM2.5中水溶性有机氮污染特征比较

2012年12月4~13日在西安市运用大流量大气采样器进行每小时1次PM2.5样品采集,对其进行有机碳(OC)、元素碳(EC)、水溶性有机碳(WSOC)、水溶性总氮(WSTN)、水溶性有机氮(WSON)以及无机离子分析,探讨其浓度、组成、时间变化特征和来源.结果表明,采样期间西安PM2.5中WSON小时平均浓度为(12±9.4)μg·m-3,最高达31μg·m-3,平均占水溶性总氮(WSTN)的47%±9.8%,而无机氮NH+4-N和NO-3-N则平均分别占WSTN的29%±8.5%和23%±8.1%.WSON∶WSOC(N∶C)质量比值范围为0.04~0.65,平均为0.31±0.13.在非灰霾天(能见度>10 km)、轻霾天(5 km<能见度<10 km)和重霾天(能见度<5 km),WSON分别为(1.6±0.9)、(6.5±3.9)和(23±4.7)μg·m-3.WSOC/OC质量比值在整个观测期间无明显变化,但是WSON/WSOC(N∶C)质量比值从非灰霾天、轻霾天到重霾天呈逐步增大趋势,其均值分别为0.2±0.1、0.3±0.1和0.4±0.1,与颗粒物碱度减弱酸度增强相一致.此外,整个采样期间WSON与NH+4、SO2-4和NO-3呈强线性相关(R2>0.80),阴阳离子当量平衡进一步显示:WSON与颗粒物中和度呈负相关(R2=0.53).研究结果表明,大气中有机胺等气态水溶性含氮有机物可通过酸碱中和与颗粒相酸性物质反应,由气相转移到颗粒相,并且重霾天低温、高湿和静风的气象条件有利于这种酸碱中和导致的气固相转化,促使更多的WSON生成.     

南京北郊冬夏季大气PM2.5中水溶性有机碳的研究

为研究南京北郊大气PM_(2.5)中水溶性有机碳(WSOC)的浓度及来源特点,在冬、夏季分别采集PM_(2.5)样品,还同步收集臭氧(O_3)浓度与相对湿度(RH)数据,分析了PM_(2.5)、有机碳(OC)、水溶性有机碳(WSOC)浓度特征,并对WSOC冬、夏季来源及其二次来源差异进行了探讨.结果显示,南京北郊冬季大气污染水平明显高于夏季且来源更复杂,与冬季静稳的天气条件及化石燃料和生物质燃烧排放较严重有关.冬季PM_(2.5)平均值为(136.7±42.4)μg·m~(-3),OC、WSOC浓度分别为(13.4±4.4)、(8.5±3.1)μg·m~(-3);夏季PM_(2.5)、OC、WSOC平均浓度分别为(61.5±14.6)、(6.7±2.1)、(4.6±1.7)μg·m~(-3).冬、夏季WSOC/OC值分别为67%±20%、69%±13%,且二次有机碳(SOC)与WSOC显著正相关,说明二次来源对WSOC有显著影响.冬季WSOC与O_3的负相关性不显著,与RH显著正相关;而夏季WSOC与O_3、RH的相关性正好与冬季相反,说明冬、夏季二次WSOC形成途径存在差异.冬季二次WSOC可能主要来自液相氧化,夏季可能主要来自光化学氧化.通过主成分因子分析法进一步确定南京北郊冬、夏季WSOC分别主要来源于二次来源和生物质燃烧、汽车尾气和扬尘.     

华北农村大气PM_(2.5)中水溶性物质化学组成、吸湿性能及光学特征

2013年6月10—25日在河北保定市固城镇运用大流量采样器进行每3小时1次PM_(2.5)样品采集,对其进行有机碳(OC)、元素碳(EC)、水溶性有机碳(WSOC)、水溶性有机氮(WSON)、水溶性总氮(WSTN)、吸湿增长因子、吸光度以及无机离子分析,探讨其浓度、组成、吸湿性能与吸光性的变化特征。结果表明:采样期间固城镇PM_(2.5)中WSON平均浓度为5.0±4.0μg?m~(-3),最高浓度达15μg?m~(-3);污染期WSON为6.9±3.9μg?m~(-3),是清洁期的四倍。整个采样期间WSON与、和呈强线性相关(R~20.89),污染天阳阴离子当量比值F=1.01,清洁天F=1.45,表明污染期颗粒物酸性增强有利于气态有机胺等WSON通过酸碱中和转移到颗粒相。不同相对湿度下水溶性组分的吸湿增长因子(Gf)测量结果显示:[WSOC+WSON]/离子的比值越大,吸湿增长因子越小,表明与无机离子相比,水溶性有机物吸湿性能较低。固城夏季大气PM_(2.5)中WSOC在365 nm波长下质量吸收效率(MAE)均值为0.52 m~2?g~(-1),表明WSOC对PM_(2.5)整体消光效应具有重要贡献。     

广州城区PM_(2.5)中水溶性有机碳浓度特征及其来源

水溶性有机碳(WSOC)是碳气溶胶的重要组成部分,具有显著的环境与气候效应。该研究在广州城区采集了冬季和夏季PM_(2.5)日样品,分析了其中的水溶性有机碳、水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(EC)等化学成分,同步收集了臭氧(O_3)的浓度资料,并利用因子分析模型(FA)探讨了广州城区大气PM_(2.5)中WSOC的主要来源。结果表明,冬季和夏季WSOC的平均浓度分别为(9.2±6.2)μg/m~3和(5.2±3.1)μg/m~3,浓度处于较高水平。冬夏两季WSOC与基于EC示踪方法估算的二次有机碳(SOC)均有着显著的相关关系,且夏季WSOC与O_3亦呈现出显著的正相关关系,表明了广州城区观测的WSOC在夏季能较好地示踪SOC的污染程度。因子分析结果则进一步揭示了广州城区WSOC主要来源于SOC的生成和生物质燃烧,而其它污染源对其贡献较小。     

长春秋季生物质燃烧对PM2.5中WSOC吸光性的影响

为探究长春秋季生物质燃烧对PM_(2.5)中水溶性有机碳(water-soluble organic carbon,WSOC)吸光性的影响,于2017年10～11月进行PM_(2.5)样品采集,对PM_(2.5)中碳质组分、糖类化合物和WSOC的光吸收特征参数进行分析.研究表明:长春秋季PM_(2.5)中WSOC、有机碳(organic carbon,OC)、元素碳(elemental carbon,EC)的平均浓度分别为(10.12±3.47)、(17.07±5.64)和(1.34±0.75)μg·m~(-3),二次有机碳(secondary organic carbon,SOC)对OC的平均贡献率为38.93%.长春秋季总糖浓度为(1 049.39±958.85)ng·m~(-3),其中作为生物质燃烧示踪剂的脱水糖含量(左旋葡聚糖、半乳聚糖和甘露聚糖)在总糖中占比为91.69%,糖类相关性分析结果显示生物质燃烧源为长春秋季大气中糖类物质的主要贡献源.糖类物质的相关性分析及3种脱水糖的特征比值研究显示,作为长春秋季大气主要污染源的生物质燃烧的类型是硬木和作物残渣的燃烧.长春秋季WSOC的光吸收波长指数(AAE)为5.75±1.06,单位质量吸收效率(MAE)为(1.23±0.28)m~2·g~(-1),表明生物质燃烧对WSOC吸光性具有重要影响.利用生物质燃烧特征源参数量化计算生物质燃烧对WSOC浓度的贡献达58.82%,对总WSOC光吸收的贡献达40.92%.     

济南市夏、冬季PM2.5中化学组分的季节变化特征及来源解析

为探究济南市大气气溶胶中化学组分的季节变化特征,于2015年夏季、冬季分别连续进行1个月的PM_(2.5)样品采集,并分析无机离子、碳质组分与水溶性二次有机碳(WSOC)的组成、浓度水平及来源.结果表明,济南市冬季PM_(2.5)的质量浓度[(158.3±95.3)μg·m~(-3)]约为夏季[(75.3±25.9)μg·m~(-3)]的2倍,在我国其浓度处于中上等水平.无机离子的总浓度呈夏低冬高的季节变化特征,其中SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+是浓度最高的3种离子,且这3种离子的相关性均较好,NH_4~+在夏季和冬季均以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在.大气中存在较高程度的SO_2和NO_2的二次氧化,其中硫氧化率(SOR)呈夏高冬低的变化特征,而氮氧化率(NOR)呈相反的季节变化特征.通过分析PM_(2.5)中阴、阳离子电荷平衡可知,PM_(2.5)呈弱碱性.基于热力学模型ISORROPIA-Ⅱ,结果表明冬季PM_(2.5)的酸性比夏季强.OC与EC浓度均呈夏低冬高的变化特征,由OC/EC的比值、WSOC/OC的比值和估算的二次有机碳(SOC)的浓度可知,夏季二次污染的程度比冬季更为严重.主成分分析(PCA)结果表明,济南市夏季无机离子主要来自二次氧化及生物质燃烧,而冬季无机离子主要来自煤炭燃烧及其产生的前体物经光化学氧化形成的二次污染物.     

成都市中心城区春季大气颗粒物PM_(2.5)的污染特征研究

于2012年5月11日至5月15日同时对成都中心城区及其大气环境监测对照点都江堰灵岩寺大气PM2.5进行采集,并分析其中的化学组分。研究结果表明:成都市中心城区PM2.5的总体质量浓度大于灵岩寺,且各化学组分的质量浓度也均大于灵岩寺。两站点PM2.5中OC/EC均大于2,有2次有机碳的存在;中心城区WSOC和TN日均浓度大于灵岩寺,同时发现中心城区TN日变化趋势与灵岩寺一致,WSOC变化不明显;水溶性二次离子(SO2-4、NO-3和NH+4)浓度相对较高,中心城区SO2-4/NO-3值比灵岩寺小,说明成都市机动车尾气是主要排放源。     

生物质燃烧排放PM2.5中无机离子及有机组分的分布特征

为探讨生物质在明火和阴燃两种不同条件下PM_(2.5)及主要成分的排放差异,选取了7种具有代表性的生物质样品(小麦、水稻、马尾松叶、马尾松枝、杂草、玉米、棉花)进行了燃烧实验,并对PM_(2.5)样品中的7种主要水溶性离子(Na~+、NH_4~+、K~+、Ca~(2+)、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-))及有机碳(OC)、元素碳(EC)、水溶性有机碳(WSOC)、有机酸和左旋葡聚糖(LG)等有机成分进行了分析.结果表明,明火和阴燃条件下PM_(2.5)的排放因子分别为2.82~7.74 mg·g~(-1)和3.24~22.56 mg·g~(-1),阴燃时的排放因子偏高,不同燃料类型也存在一定差异.燃烧排放PM_(2.5)中水溶性离子以Cl~-为最高,占总离子的比例为72%~94%,且与NH_4~+存在显著正相关关系,水溶性离子整体表现为明火条件下的浓度显著高于阴燃条件下的浓度.受阴燃条件下氧气不足的影响,PM_(2.5)中有机组分的浓度表现为阴燃高于明火,进而导致阴燃时PM_(2.5)的排放因子增加.水稻秸秆燃烧烟尘中3种来源特征比值(LG/PM_(2.5)、LG/OC和LG/WSOC)仅为小麦和玉米秸秆燃烧排放相应比值均值的0.34、0.24和0.27倍,表明在不同农作物的收获季节采用上述特征比值进行生物质燃烧来源估算时,应区别对待.     

春季沙尘过程北京市不同粒径大气气溶胶污染特征及来源分析

为了解沙尘气溶胶在大气中的物理、化学特性演变,于2017年5月北京沙尘暴发期间,对北京大气中不同粒径颗粒物的质量浓度进行了连续观测,并用离子色谱仪和水溶性有机碳分析仪对其中的主要水溶性化学组分进行了检测.结果表明,沙尘期间TSP及其中的水溶性有机碳(WSOC)、元素碳(EC)、有机碳(OC)和水溶性无机离子的平均质量浓度分别为(2237.59±681.49)、(29.90±18.05)、(1.46±3.05)、(67.35±29.07)和(136.75±46.38)μg·m~(-3),除EC变化不大外,其他成分沙尘期浓度远高于非沙尘期,其中Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、WSOC的浓度分别为沙尘前的11.55、3.00、14.88、14.89、9.40、4.60、2.40、3.91、1.83倍,浓度增长最为明显的是地壳元素离子,变化最小的为NH_4~+和NO_3~-;粒径分析表明,地壳元素离子在整个采样期间均在粗粒径段(4.7~5.8μm)表现出最大浓度;沙尘期间SO_4~(2-)及NO_3~-均以粗模态为主,沙尘结束后SO_4~(2-)在0.43~0.65μm粒径段出现峰值,而NO_3~-依然是在4.7~5.8μm粒径段出现峰值,表明大部分NO_3~-主要以非均相反应存在于粗粒径段中.沙尘期SO_4~(2-)与地壳元素离子表现显著的正相关关系,与NH_4~+没有表现出相关性,表明沙尘期SO_4~(2-)主要来自于沙尘携带的一次来源,非沙尘期SO_4~(2-)与地壳元素没有明显的相关性,而与NH_4~+之间相关系数r=0.70,表明其为非均相二次转化形成.NO_3~-与地壳元素离子和NH_4~+的相关性分析表明其在沙尘期既有一次来源,也有二次转化,而在非沙尘期主要来源于二次转化过程.     

西安市冬季PM2.5中WSOC的光谱特性和来源解析

利用紫外-可见吸收光谱法、三维荧光-平行因子分析法(EEMs-PARAFAC)和后向轨迹模型等,分析西安市冬季PM_(2.5)中水溶性有机物(WSOC)的光谱特性和来源.结果表明,西安市PM_(2.5)中WSOC的浓度为4.66～14.75μg·m~(-3). WSOC的E_2/E_3、E_3/E_4、S_(275-295)、 SUVA_(254)、 AAE和MAE_(365)的值分别为2.85～4.32、 2.21～3.56、 0.009 9～0.012 7 nm~(-1)、 2.35～3.89 m~2·g~(-1)、 2.66～4.60和1.51～2.60 m~2·g~(-1).南郊(西安建筑科技大学)采样点PM_(2.5)中WSOC的E_2/E_3值、E_3/E_4值、S_(275-295)和AAE值均较高于北郊(城市运动公园)采样点的,而SUVA_(254)和MAE_(365)值较低. EEMs-PARAFAC模型鉴别出WSOC中主要含有4个荧光组分,C1和C2分别归属为类富里酸和类蛋白,C3和C4均归属为类腐殖质,各荧光组分的荧光强度及其总和与PM_(2.5)、 OC、 WSOC浓度和A_(254)值呈显著正相关(P0.01). WSOC的FI、 BIX和HIX值分别为1.75～2.12、 1.14～1.46和1.18～2.06.监测期间气团传输轨迹以本地西南向短距离传输为主,其轨迹占比超过50%;新疆、内蒙古和甘肃等地区冬季污染物排放对西安也有较明显的贡献.西安市南北郊PM_(2.5)的碳组分含量存在差异较小,南郊(西安建筑科技大学)采样点PM_(2.5)中WSOC的相对分子质量、腐殖化程度和光吸收能力比北郊(城市运动公园)的低,而光吸收强度的波长依耐性相对较强. WSOC主要为生物来源或由生物来源和陆源共同组成,且以自生源为主,陕西省区域输送对冬季PM_(2.5)和WSOC的来源贡献最为显著.     

北京市大气气溶胶PM2.5中水溶性有机酸的测定

采用毛细管电泳的方法对北京大气PM_2.5中低分子量二元羧酸、醛酸、酮酸和甲磺酸等10种水溶性有机酸进行了测定.方法的定量检测限为110～280 μg/L(提取液),峰面积的相对标准偏差为1.7%～6.0%,标准工作曲线的线性相关系数为0.995～0.999.北京夏、秋、冬3季10种有机酸的总量平均分别为721ng/m³、362ng/m³、325 ng/m³,浓度水平总体上与国外大城市相当.其中乙二酸的含量最为丰富.通过各种有机酸浓度的季节变化规律,简要地探讨了它们的来源特征.     

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.     

太原市PM2.5中有机碳和元素碳的污染特征

采集了太原市4个点位冬季和夏季PM2.5样品,利用元素分析仪测定了PM2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度,并对碳气溶胶污染水平、时空分布、二次有机碳(SOC)以及OC和EC相关性等特征进行了分析.结果表明,太原市冬季有机碳(OC)、元素碳(EC)平均质量浓度为22.3μg·m-3和18.3μg·m-3,夏季OC、EC平均质量浓度为13.1μg·m-3和9.8μg·m-3,冬季和夏季总碳气溶胶(TCA)占PM2.5的比例分别为56.6%和36.5%;各点位OC和EC质量浓度均呈现冬季夏季的季节特征,冬季OC、EC浓度呈现出较好的均一性,夏季OC、EC质量浓度存在较明显的空间分布差异;太原市SOC污染较轻;冬季OC、EC相关性较强,夏季OC、EC相关性差.     

郴州市大气PM2.5碳组分污染特征及其来源分析

为研究郴州市PM_2.5中碳组分的污染特征及来源,于2016年7月-2017年4月分4个季度典型时段采集郴州市环境大气中的PM_2.5,测定了样品中OC（有机碳）和EC（元素碳）的质量浓度,对碳气溶胶污染水平、时空分布、SOC（二次有机碳）以及OC和EC相关性等特征进行了分析,并分析了碳组分的来源.结果表明:郴州市ρ（PM_2.5）年均值为（40.2±19.0）μg/m3,ρ（OC）、ρ（EC）占比分别为15.7%和7.2%;ρ（OC）与ρ（EC）相关性分析显示二者来源较为一致,但春季、夏季差异相对较大;ρ（SOC）全年估算值为1.84 μg/m3,占ρ（OC）的29.11%,夏季较高的温度和较低的相对湿度导致夏季ρ（SOC）的估算偏低.结合碳组分丰度分析、PCA（主成分分析）和PMF（正矩阵因子分解分析）结果发现,燃煤/道路尘、机动车排放和生物质燃烧对PM_2.5中TC（总碳）的影响最为明显,贡献率分别为49.25%~56.71%、19.79%~25.36%和9.35%~13.69%.反向轨迹聚类结果显示,广东珠三角区域的汽油车排放、道路尘和生物质燃烧对郴州市PM_2.5中碳组分有较大的影响,而燃煤和柴油车的贡献主要来源于本地.研究显示,郴州市PM_2.5中碳组分污染较为严重,应重点加强本地燃煤和柴油车的控制.      

宁波市PM2.5中碳组分的时空分布特征和二次有机碳估算

为了研究PM2.5中碳质组分的时空分布特征,于2012年12月至2013年10月4个季度典型时段在宁波市5个采样点采集环境大气中的PM2.5,分析了样品中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度,并估算二次有机碳(SOC)对OC的贡献.结果表明:1宁波市PM2.5年均质量浓度为51.6μg·m-3,其中OC和EC的比例分别为17%和6%.反向轨迹模型的分析结果表明,来自内陆地区的区域传输可能是冬季和春季PM2.5浓度较高的主要原因.2OC/EC比值和OC与EC的相关性分析结果表明,夏季有大量SOC生成,而冬季则可能受华北地区燃煤供暖的显著影响.3用EC示踪法对宁波市的SOC进行了估算,结果表明宁波冬季和春季受到区域传输的显著影响,污染源较不稳定,不宜使用该估算方法.夏季和秋季的SOC质量浓度分别为2.5μg·m-3和2.3μg·m-3,占OC的42%和28%.     

广州冬季气溶胶中水溶性有机物和类腐殖质的吸光性和荧光光谱特性

利用紫外-可见光谱与三维荧光-平行因子分析法(EEM-PARAFAC),研究了广州市2014年12月～2015年1月大气气溶胶中水溶性有机物(WSOC)和类腐殖质(HULIS)的吸光性和荧光光谱特征.结果表明,广州冬季气溶胶中HULIS的芳香性(SUVA254)、腐殖化程度(HIX)和光吸收效率(MAE365)均高于WSOC.利用EEM-PARAFAC从WSOC和HULIS解析出了类富里酸(C1)、类腐殖酸(C2)和类蛋白(C3)这3种荧光组分.其中类腐殖质组分(C1+C2)分别占WSOC和HULIS中总荧光组分的78%和85%,说明类腐殖荧光组分是WSOC和HULIS的最主要组成,且HULIS富集了更多的WSOC中主要的类腐殖组分.另外,灰霾期的WSOC和HULIS表现出更高的芳香性、腐殖化程度和C2组分,说明灰霾期有助于大分子量吸光性有机质的形成.相关性分析结果显示,WSOC和HULIS的C1组分相对含量与HIX、MAE365、OCsec、K+、SO_4~(2-)和NH_4~+呈现极显著的负相关关系,而C2与它们之间存在极显著的正相关关系.由此说明,WSOC和HULIS中C1的降低和C2的增加会引起它们的腐殖化程度和光吸收能力的增强;同时生物质燃烧排放和二次气溶胶过程可能有助于C2组分的增加.     

铜川市秋冬季大气VOCs特征及其O3和SOA形成潜势分析

VOCs是O₃和SOA形成的重要前体物,可增强大气氧化性,促进二次污染物形成,影响区域空气质量和人体健康.为研究铜川市秋冬季VOCs特征及其对O₃和SOA生成的潜力,利用TH-300B在线监测系统监测了铜川市区102种VOCs的体积分数,并结合最大增量反应活性系数法和气溶胶生成系数法分别计算VOCs的O₃及SOA生成潜力.结果表明,铜川市秋季和冬季φ（TVOC）分别为（50.52±16.81）×10^-9和（63.21±35.24）×10^-9,O₃生成潜势分别为138.43×10^-9和137.123×10^-9, SOA生成潜势分别为3.098μg·m^-3和0.612μg·m^-3.秋季VOCs中含量最多的2种组分为烷烃（26.19%）和芳香烃（26.04%）,冬季VOCs中含量最多的组分为烷烃（48.88%）.反-2-戊烯、甲苯和间/对-二甲苯是秋季OFPs最大的3个成分,...     

广西玉林市大气PM10和PM2.5中有机碳和元素碳污染特征分析

2015年7月~2016年3月期间在广西玉林市3个空气监测点位共采集环境大气颗粒物PM_(10)样品218份,PM_(2.5)样品202份,利用多波段热/光碳分析仪分析其颗粒物中有机碳和(OC)和元素碳(EC)浓度水平、时空变化、污染特征及可能来源.结果表明,玉林市PM_(10)中OC和EC质量浓度分别为10.99μg·m~(-3)和5.11μg·m~(-3);PM_(2.5)中OC和EC质量浓度分别为7.51μg·m~(-3)和4.70μg·m~(-3).3个监测点位大气中PM_(10)和PM_(2.5)冬季的OC和EC浓度水平均高于其他季节,PM_(10)、PM_(2.5)中OC和EC的相关性较好,R2分别为0.58和0.60(P均小于0.01).应用最小OC/EC比值法对二次有机碳(SOC)含量进行了估算,冬季大气PM_(10)和PM_(2.5)中SOC平均质量浓度分别为14.50μg·m~(-3)和6.74μg·m~(-3),高于其他季节.PM_(10)和PM_(2.5)中SOC/OC比值均0.5,玉林市大气中粗细颗粒物均以SOC为主.夏季PM_(10)和PM_(2.5)中SOC/OC分别为80.6%和77.7%,为四季最高值,与夏季温度较高、光照强烈、有利于光化学反应将OC转化为SOC有关.     

石家庄市臭氧和二氧化氮的时空演替特征及来源解析

为研究石家庄市域臭氧（O₃）和NO₂的时空演替格局及污染来源,取2014~2017年市域18个区县（市）的O₃、NO₂和气象要素资料（温度、湿度、风速、降水、日照）,及2017年夏季挥发性有机物（VOCs）数据,采用网络分析（network analysis）、空间插值（IDW）、Moran模型及后向轨迹方法,对市域内区县O₃和NO₂的空间联系、演替格局、空间影响因素及污染来源进行了分析.结果表明：①2014~2017年市域O₃浓度呈上升趋势,市区O₃月度变动呈单峰型态势,5~9月是O₃污染（O₃≥160 μg·m^-3）的典型时期（TPOP）,TPOP的气象特征为高温低湿弱风强光照,NO₂在TPOP内的负相关性显著;②主城区O₃浓度在2015年后呈逐年显著上升,主城区的污染物类型从NO₂（2014~2016年）转为VOCs（2016~2017年）,而县域2014~2017年均属VOCs控制区;③市域O₃空间影响因子主要集中于工业、农业、经济和人口这4个维度（P≤0.05）.第二产业对O₃污染的高值中心出现在主城区和栾城区,与区域内工业生产活动有关;④VOCs夏季监测期间的轨迹聚类出3个来源方向,即A（东-东北,26.67%）、B（西北-西,43.33%）及C（东南-南,30%）,轨迹A和C是VOCs传输的主要方向（东-东南）.