北京城区可吸入颗粒物分布与呼吸系统疾病相关分析

可吸入颗粒物(PM10)已成为北京市首要空气污染物,严重影响城市环境质量及居民健康.本研究采集了北京市2008～2009年非采暖期与采暖期两个不同时期不同粒径(0.3、0.5、3.0和5.0μm)的大气颗粒物浓度,利用空间分析方法研究其分布规律;同时收集同期患呼吸系统疾病的病人数据,对其进行统计分析;再在回归分析的基础上,运用灰色关联模型探讨可吸入颗粒物与呼吸系统疾病的相关性.结果表明,细颗粒的空间分布情况相异,而粗颗粒物分布规律大致相同.呼吸系统疾病与可吸入颗粒物浓度有一定的关联,采暖期是呼吸系统疾病的高发期,可吸入颗粒物在采暖期对呼吸系统疾病的发病率影响相对较高.无论在采暖期还是非采暖期,细颗粒物的浓度均高于粗颗粒物,且细颗粒物对呼吸系统疾病的影响较大.     

采暖期开始前后北京大气颗粒物中化学元素特征及来源

为比较研究采暖期与非采暖期大气颗粒物的特征,2006年11月,在北京城区采用Andersen分级撞击式采样器进行了大气气溶胶分级采样,并利用ICP-MS对其中22种化学元素浓度进行了分析.结果表明,采暖期As、Se、Mo、Cd浓度较采暖前上升2倍以上,Zn、Pb、Tl、K、Se、As、Cu、Cd、Ag在细粒径段的分布出现大幅度的增长,Zn、Na出现向细粒径段移动的趋势.因子分析表明,在采暖期燃烧源的贡献增强,地壳源的贡献减弱.     

基于地统计学的北京市可吸入颗粒物时空变异性及气象因素分析

大气颗粒物是造成城市空气污染的重要原因之一,并已经成为我国北京等大中城市空气污染中的首要污染物.为分析北京市采暖期大气中可吸入颗粒物的污染水平及其气象因素的影响作用,以大气可吸入颗粒物PM0.3,PM3.0,PM5.0为研究对象,于2007～2009年采暖期间在北京市城区设立了93个采样点进行定点采样监测,利用地统计分析工具和指示克里格方法,模拟分析了北京市城区2007～2009年采暖期PM0.3、PM3.0、PM5.0的时空变异性,并建立起可吸入颗粒物浓度与气象条件(风力、温度、湿度)的对应关系,由此分析气象因素对大气颗粒物污染水平的影响程度.结果表明:实验半变异函数符合具有块金值的球状模型;北京城区空气可吸入颗粒物的污染水平自2007年以来污染程度与污染面积均呈减小趋势,影响范围主要集中在西南部,西北次之,近郊区污染重于城区;气象条件是影响可吸入颗粒物污染程度的重要因素,在不同年份不同气象因子对颗粒物的影响是不同的.但另一方面,由于污染原因季节冷暖程度的不同,气象条件对颗粒物浓度的影响有不确定的一面,但仍可找到一些规律.     

西安市高新区采暖期大气颗粒物污染状况分析

为了解西安市高新区采暖期大气颗粒物(包括PM1 0和PM2.5)污染状况,于2013年1月1日到2013年3月15日在高新区进行了为期74 d的连续自动采样。结果表明:采样期间高新区PM1 0的小时浓度范围28~1744μg/m3,平均浓度为332μg/m3;PM2.5的小时浓度范围13~946μg/m3,平均浓度为207μg/m3。PM2.5占PM1 0的平均比例为63.8%。颗粒物浓度日变化呈现弱双峰特征,分别在凌晨2:00和上午7:00~8:00左右达到浓度最高值,但是上午的峰值并不明显。颗粒物在15:00~1 6:00之间浓度达到最低值,由于受采暖影响,18:00之后颗粒物浓度明显上升。     

2008年北京采暖开始前后大气颗粒物化学成分及来源研究

为了系统反映北京采暖开始前后大气颗粒物的特征,于2008年10月底到12月初在北京北三环内城区使用分级式撞击采样仪进行了大气颗粒物采样,并用质子激发X射线荧光分析(PIXE)方法对其中16种化学元素浓度进行了分析.结果表明,采暖开始后16种元素总浓度较采暖期前增长3%,As、Cu在采暖期间的浓度增幅在30%以上,采暖开始后细粒子中Pb浓度增长为27%.富集因子分析结果表明,Cu、As、Pb等元素细粒子的富集因子比1999年同期有明显减小,说明北京近年来实行的环保措施较为有效.     

北京大气颗粒物污染的区域性本质

颗粒物是北京的首要大气污染物,2006年PM10年均浓度超标60%以上.本研究基于颗粒物质量浓度在线监测和逐日TSP的采样分析,结合地面天气形势,论述了北京大气颗粒物污染的区域性特征.首先,北京大气颗粒物污染过程的形成由以冷锋过境为明显标志的周期性的天气系统决定,天气系统的活动尺度决定了颗粒物污染的区域性.其次,从PM2.5/PM10和Pb/Al比值的变化判别出颗粒物污染过程中随着颗粒物浓度的升高,细颗粒物呈现富集趋势;细颗粒物的富集由粗颗粒物的去除和超细颗粒物的生成(核化过程)、以及二次颗粒物的生成所致;污染过程中颗粒物的老化以及化学组成(Pb/Al)的大幅度变化共同表明了北京大气颗粒物来源的区域性本质.     

北京地区霾/颗粒物污染与土地利用/覆盖的时空关联分析

土地利用/覆盖变化(LUCC)直接或间接影响颗粒物污染,为定量评价颗粒物污染与土地利用在时序变化和空间分布上的关系,使用北京市长期气象资料、土地利用数据、实测颗粒物浓度数据和遥感影像,结合GIS空间分析和典型相关分析方法,对北京市霾日数与土地利用变化的响应关系、以及局地土地利用类型对颗粒物污染浓度空间分布的影响进行了定量评价.结果表明:从时序变化的角度看,北京市(行政区内)1996~2008年间霾日数与生态用地和耕地表现为显著负相关,相关系数分别为-0.574和-0.592,与建设用地、居民点及工矿用地和交通用地则呈显著正相关,相关系数分别为0.595、0.609和0.590;北京城区(五环内)1989~2012年间霾日数与生态用地、耕地和建设用地变化趋势具有良好的响应关系,其中城市区域扩张对霾日数影响显著,建成区面积与霾日数显著正相关,相关系数为0.876.从空间分布的角度看,建筑工地、道路和裸地3种下垫面类型的颗粒物浓度要明显高于其他类型;在0.5km和1km缓冲区内,绿地面积与PM1.0浓度呈显著负相关,相关系数分别为-0.542和-0.507,建筑面积与PM1.0浓度呈显著正相关,相关系数分别为0.469和0.537.总体来看,北京地区颗粒物污染水平、空间分布格局与土地利用/覆盖状况具有良好的时空关联性.     

呼和浩特市采暖期大气污染特征分析

通过分析2004年度到2010年度采暖期的PM10、SO2、NO2的日平均质量浓度值,发现呼和浩特市采暖期期间空气质量污染状况逐年呈下降趋势;12月中下旬到1月底之间,SO2、PM10浓度较大,这是由于在该时段冬季温度较低供暖燃煤量增加所造成的。而此外PM10的大浓度值也出现在3月份,是和春季沙尘天气有密切联系的。     

抚顺市2014年环境空气质量污染特征及原因分析

根据抚顺市环境空气质量监测数据,对2014年抚顺市空气质量污染特征及原因进行了分析。结果表明:抚顺市空气中首要污染物为细颗粒物,在时间分布上主要污染指标PM2.5、PM10、SO2、NO2浓度采暖期高于非采暖期,夏季O3污染最重;在空间上西部望花区污染最重,东部的水库污染相对较轻。     

西安市商场建筑室内外颗粒物污染状况调查

为了解西安市商场建筑室内外颗粒物的污染状况,采用德国Grimm气溶胶光谱仪对该市10家商场的室内外颗粒物浓度进行测试。结果发现,10家商场室内外PM10和PM2.5浓度都不同程度超过了相关标准规定的浓度值,PM10和PM2.5的室内超标率分别为66.4%和71%,室外超标率分别为73.8%、71.6%。室内外颗粒物浓度I/O比值均小于1,出现(I/O)PM10<(I/O)PM2.5<(I/O)PM1.0的规律。同时,室内可吸入颗粒物主要以对人体伤害较大的细颗粒物为主。     

西安地区供暖初期颗粒物及气态污染物的污染状况及其相关性分析

对2015年供暖初期西安地区细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM_(10))、二氧化硫和二氧化氮的污染进行研究。结果发现:西安供暖初期可吸入颗粒物污染已经相当严重,其中处于二级污染水平的占22%,处于三级污染水平的占39%,并有2天属大于300μg/m~3的最高6级严重污染状况。利用统计学软件SPSS对各区污染进行聚类分析,得出西安污染最严重的3个区分别为灞桥区、雁塔区和莲湖区。对4种污染物以及温度、相对湿度之间进行相关性分析发现,二氧化氮与二氧化硫、细颗粒物、可吸入颗粒物和相对湿度之间都存在很强的相关性。另外从细颗粒物和可吸入颗粒物的区域分析可知,雁塔区和莲湖区污染严重。     

京津冀地区城市环境空气颗粒物及其元素特征分析

于2013年四个季度,选择京津冀3个主要城市和1个对照点,以及4个全国大气背景站,同步采集环境空气颗粒物PM10和PM2.5样品,采用微波消解ICP-MS法分析样品中的68种元素.结果表明,京津冀3个城市四个季度PM10和PM2.5均超过国家二级标准限值,且采暖季高于非采暖季.全年PM2.5/PM10比值大于0.5,细颗粒物污染占主导.元素在PM2.5中所占比例高于PM10.而背景点颗粒物浓度低于标准限值,远低于城市点,且四个季节变化不大.在检出的57种元素中, Na、Mg、Al、S、K、Ca、Fe、Zn在0.1~10 μg/m3之间,P、Ti、Mn、Ni、Cu、Ba、Pb在10~100ng/m3之间,其他含量较低元素如Cd、Co、Ge、Ga、Zr、Sr、V等在0.01~10ng/m3之间.元素S、Na、K、Al、Fe、Mg、Ca等含量大于1%,P、Zn、Pb、Cu、Ba等其他元素含量介于0.1%~1%.富集因子分析结果提示,K、Ca、Cr、Fe、Cu、Zn、As、Cd和Pb等9种元素主要来源于人为污染,采暖季与非采暖季富集因子比值在1.1~3.5之间.因子分析提示,燃煤、工业污染源、燃油等是颗粒物污染的主要贡献因素.     

天津市大气颗粒物中有机标识物粒径分布的季节特征

为探讨采暖季和非采暖季大气颗粒物中有机标识组分的粒径分布特征,识别其来源,于2018年5月至2019年4月在天津采集分粒径颗粒物,利用GC-MS对9个粒径段颗粒物中17种多环芳烃(PAHs)、20种正构烷烃(n-Alkanes)和7种藿烷(hopanes)进行分析,并通过有机标识物及特征比值的方法探讨其主要来源。结果表明:非采暖季的四环多环芳烃Pyr、BaA、Chr和五环多环芳烃BbF、BaP呈3峰分布,其余PAHs呈双峰分布,采暖季的低环PAHs呈双峰分布,中高环PAHs近似单峰分布。根据PAHs特征比值发现,非采暖季的燃煤源和交通源是PAHs的主要贡献源,采暖季PAHs受燃煤源的影响更显著。非采暖季的正构烷烃中C29呈单峰分布,C27、C31、C32和C33近似单峰分布,其余正构烷烃呈双峰分布,采暖季的正构烷烃均呈双峰分布。根据正构烷烃碳优势指数(CPI)和主碳峰数(C_max)发现,人为源是正构烷烃的主要来源,非采暖季受自然源的影响大于采暖季,自然源排放的正构烷烃倾向于富集在粗颗粒物上,人为源排放的正构烷烃则更倾向于富集在细颗粒物上。藿烷在粗粒径段和细粒径段均存在峰值。根据藿烷特征比值发现,非采暖季的藿烷受交通源的影响较大,采暖季的藿烷受燃煤源的影响更显著。     

Chemical characteristics and source apportionment of atmospheric particles during heating period in Harbin, China

Atmospheric particles（total suspended particles（TSPs）; particulate matter（PM） with particle size below 10 μm, PM10; particulate matter with particle size below 2.5 μm, PM2.5）were collected and analyzed during heating and non-heating periods in Harbin. The sources of PM10 and PM2.5were identified by the chemical mass balance（CMB） receptor model.Results indicated that PM2.5/TSP was the most prevalent and PM2.5was the main component of PM210, while the presence of PM10–100was relatively weak. SO-4and NO-3concentrations were more significant than other ions during the heating period. As compared with the non-heating period, Mn, Ni, Pb, S, Si, Ti, Zn, As, Ba, Cd, Cr, Fe and K were relatively higher during the heating period. In particular, Mn, Ni, S, Si, Ti, Zn and As in PM2.5were obviously higher during the heating period. Organic carbon（OC） in the heating period was 2–5 times higher than in the non-heating period. Elemental carbon（EC） did not change much. OC/EC ratios were 8–11 during the heating period, which was much higher than in other Chinese cities（OC/EC： 4–6）. Results from the CMB indicated that 11 pollution sources were identified, of which traffic, coal combustion, secondary sulfate, secondary nitrate, and secondary organic carbon made the greatest contribution. Before the heating period, dust and petrochemical industry made a larger contribution. In the heating period, coal combustion and secondary sulfate were higher. After the heating period, dust and petrochemical industry were higher. Some hazardous components in PM2.5were higher than in PM10, because PM2.5has a higher ability to absorb toxic substances. Thus PM2.5pollution is more significant regarding human health effects in the heating period.     

新疆部分城市可吸入颗粒物的浓度及粒径分布

采用TH-β10大气颗粒物浓度监测仪,从2011年4-5月在乌鲁木齐、奎屯、阿克苏、库尔勒、喀什、和田市环境监测站采集大气可吸入颗粒物PM2.5、PM5和PM10样品,分析了不同采样点大气颗粒物的质量浓度变化范围及与TSP的相应比值。结果表明,不论是PM2.5、PM5还是PM10,阿克苏市可吸入颗粒物的质量浓度变化幅度较大,其次是库尔勒市,其余采样点在采样期间的浓度变化幅度不大,并且库尔勒、喀什、奎屯、阿克苏四个城市PM5/TSP和PM2.5/TSP的比例大,除喀什、阿克苏的PM10/TSP的比例接近于1之外,其余可吸入颗粒物的浓度均小于TSP;采用显微镜观测成像技术结合血球计数板方法,利用粒径分布函数分析对六个城市的PM10和5个城市的PM2.5颗粒物在不同粒径的分布进行了分析。结果表明,对于PM10而言,阿克苏在dp<0.5的粒径范围内分布函数高达79%、喀什在dp=0.5~0.6μm之间为44%、和田则在dp=1.2~2.2μm出现20%的最大粒径分布函数。就PM2.5而言,库尔勒在dp<0.5、dp=0.5~0.6、0.6~1.2μm区间内的分布函数均为最大值,其值分为79%、50%、50%,可以说明在采样期间,库尔勒市区的颗粒物在粒径小于1.2μm出现的几率更大些,即颗粒物以积聚模态为主。     

河北省涞水县大气颗粒物单颗粒分析表征及来源识别

为了解河北省涞水县颗粒物污染特征,采用单颗粒分析技术扫描电镜-X射线能谱法和气团后向轨迹分析技术对该县2015年3个典型污染时段〔即正常管控、严格管控（2015年阅兵期间）及发生严重颗粒物染污〕采集的7个大气颗粒物样品进行了分析表征和来源解析.共测量了1 506个粒径≥0.5 μm的单颗粒,其中粒径小于2.5 μm的颗粒占98%以上,测量结果揭示了细颗粒污染特征.结果表明:①碳质颗粒为主要颗粒物种类,其检出数目占比在90%以上.②非供暖期严格管控时段,当地居民日常生活产生的球形碳质颗粒检出数目占比最高.③非供暖期正常管控时段,机动车排放的碳质集合体颗粒检出数目占比最高,交通污染贡献最大.④供暖期球形碳质颗粒检出数目占比最高,含硫颗粒检出数目占比相对增加,燃煤的贡献最大.3个采样时段48 h气团后向轨迹分析结果表明,在空气质量良好、颗粒物污染水平较低的情况下,影响研究区域空气质量的主要是本地源;雾霾天气（处于严重颗粒物污染时段）时,西南方向外来源和本地源共同构成研究区域的颗粒物污染状态.      

京津冀地区城市空气颗粒物中多环芳烃的污染特征及来源

在2013年4个季节,同步采集了京津冀地区3个典型城市(北京市、天津市和石家庄市)空气PM2.5和PM10样品,采用乙腈超声提取-超高压液相色谱法分析了16种多环芳烃(PAHs).结果表明,京津冀地区城市空气PM2.5和PM10中总PAHs的浓度分别为6.3~251.4ng/m3和7.0~285.5ng/m3,呈现冬季>春季>秋季>夏季的季节变化特点和石家庄>北京>天津的空间分布特点.PAHs环数分布以4、5和6环为主,比例分别为25.0%~45.1%、31.7%~40.1%、15.1%~28.2%,2和3环比例之和小于10.3%;与非采暖季相比,采暖季中4环PAHs比例显著增加,5和6环PAHs比例明显下降.PAHs比值法显示,京津冀地区城市空气颗粒物PAHs的来源呈现明显季节性变化特点,燃煤和机动车排放是2个重要的PAHs排放源,在采暖季燃煤来源的比例较大,在非采暖季以机动车排放的来源为主.     

许昌市空气细颗粒物（PM2．5）污染特征分析研究

利用许昌市2014年1月至12月的PM2．5大气连续自动监测数据,对PM2．5的污染特征、PM2．5的重污染特征进行了分析。结果显示：2014年全市PM2．5年均浓度为83 ug／m3,超《环境空气质量标准》二级浓度限值1．37倍,污染季节主要集中在冬季,其次是春季、秋季,夏季明显低于冬季。2014年重污染日全市PM2．5日均浓度范围为151～411 ug／m3,全市PM2．5平均浓度为201 ug／m3,重污染日主要集中在1月和2月。     

北京市2009年8月大气颗粒物污染特征

为研究2008年8月北京奥运会1a之后北京市大气颗粒物的污染特征,于2009年8月对北京市大气颗粒物PM10、PM2.5样品进行采集,测量其质量浓度并对其中的水溶性离子组分进行分析.研究发现2009年8月北京市大气颗粒物PM10、PM2.5质量浓度日均值分别为176.9μg/m3和102.5μg/m3.PM10质量浓度比2008年观测值上升了180%,比2007年降低了10%; PM2.5质量浓度比2008年观测值上升了126%,比2007年上升了31%.水溶性离子是大气颗粒物的重要组分,分别占PM10和PM2.5质量浓度的43%和61%.对比发现,污染天气条件下PM2.5/PM10和NO3-/SO42-比值升高,移动源是北京地区主要的污染物来源.风向风速和降水等天气条件对颗粒物质量浓度有很大影响,其中0.5~1.0m/s的东南风条件下大气颗粒物污染最为严重.     

三江平原作物收获期大气颗粒物浓度特征

通过对2013年10月东北三江平原农作物收获期大气颗粒物的在线监测,结合卫星火点数据与后向轨迹模拟,分析了秸秆燃烧和作物收割等农业活动对大气颗粒物质量浓度及粒径分布的影响.结果表明:作物收获前期?中期和后期大气PM2.5的平均质量浓度分别为36.0,158.3,33.8μg/m3;现场观测表明,水稻收割(321.1μg/m3)和秸秆燃烧(2777.1μg/m3)时监测田块内PM2.5的平均浓度分别是收割前和燃烧前平均浓度的2.5倍和11.5倍;卫星火点及后向轨迹分析发现,观测期间PM2.5与该地区卫星火点数量的变化趋势比较一致,且气团轨迹经过火点较集中区域时测得较高的PM2.5浓度值;对不同粒径(<1μm,1~2.5μm,2.5~10μm)大气颗粒物质量浓度的观测表明,收获中期受大面积秸秆燃烧的影响,0~1 μm粒径组分明显增加,而收获后期由于降水过程对0~1μm粒径颗粒物的清除效率较低,故该粒径颗粒物仍维持较高比例.