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相似文献
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1.
南昌市秋季大气PM2.5中金属元素富集特征及来源分析   总被引:6,自引:2,他引:4  
采集2013年秋季南昌市6个不同区域的大气PM_(2.5)样品,分析PM_(2.5)质量浓度及其中18种金属元素(Mg、Al、K、Ca、Ti、V、Ba、Co、Cr、Mn、Fe、Ni、Cu、Zn、Cd、Pb、As、Hg)的富集特征,并用多元统计分析法探讨了PM_(2.5)中上述元素主要来源.结果表明,南昌市秋季大气PM_(2.5)日均质量浓度满足《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级标准限值(≤75μg·m~(-3)).Mn、Ti、Al和V的富集因子小于1.0,表明这些元素基本没有富集;Fe、Cr、Co、K、Mg、Ba、Ca、Cu和As的富集因子范围为1.7~7.8,表明这些元素受到自然源和人为源的共同影响;Hg、Zn、Pb、Ni和Cd的富集因子范围为21.9~481.2,表明这些元素受到明显的人为污染.综合相关分析、主成分分析和聚类分析结果表明:PM_(2.5)中Mg、K、Al、Ca、Ti主要来源于土壤及建筑尘;As、Hg主要来自燃煤;Ba、Ni、Mn主要来自金属冶炼排放;V、Cu、Fe、Cd、Pb、Cr、Co主要来自交通源;Zn主要受金属冶炼和燃煤的影响.  相似文献   

2.
兰州城区大气PM2.5污染特征及来源解析   总被引:7,自引:5,他引:2  
王新  聂燕  陈红  王博  黄韬  夏敦胜 《环境科学》2016,37(5):1619-1628
为探究兰州城区PM_(2.5)的污染特征及其来源,分别在兰州市城关区和西固区设置PM_(2.5)采样点,于2013年10月(非采暖期)和12月(采暖期)采集样品并进行分析,得到了PM_(2.5)及其16种化学组成的质量浓度.结果表明,兰州城区PM_(2.5)污染水平较高,平均质量浓度为129μg·m~(-3).样品无机元素平均质量浓度为:SCaFeAlMgPbZnMnTiCu,其中S、Ca、Fe、Al的质量浓度在1μg·m~(-3)以上,是主要元素组分;样品各无机元素质量浓度表现为采暖期高于非采暖期,城关区高于西固区.样品水溶性离子平均质量浓度为:SO~(2-)_4NO~-_3NH~+_4Cl~-K~+Na~+,其中SO~(2-)_4、NO~-_3、NH~+_4的质量浓度在10μg·m~(-3)以上,是主要离子组分;样品各水溶性离子质量浓度表现为采暖期高于非采暖期,西固区高于城关区.富集因子(EF)分析结果表明,元素Al、Ca、Mg、Ti的EF值均小于1以自然来源为主;元素Cu、Pb、S、Zn的EF值显著大于10,表明这4种元素在PM_(2.5)中高度富集,且主要源于人为活动造成的污染.主成分分析结果表明,交通排放源、生物质燃烧源、土壤源和二次粒子对兰州城区大气PM_(2.5)贡献显著.  相似文献   

3.
刘可可  张红  刘桂建 《环境科学》2019,40(8):3415-3420
通过对合肥市2018年大气PM_(2.5)和PM_(10)样品的采集,结合对样品中无机元素的测试分析,研究了PM_(2.5)和PM_(10)中的元素组成特征,并根据合肥市重污染天气和非污染天气下大气颗粒物中元素组成的差异性分析,探讨了合肥市重污染天气的主要污染物来源与成因.结果表明,本研究所检测的16种元素中,Si、Al、Mg和Ca这4种地壳元素在重污染天气的质量浓度较非污染天气低,可能是重污染状况下的静风天气引起的地面扬尘减少所造成的; S、Na、K、Cl、Ti、Fe、P、Cu和Ni等元素在重污染天气的质量浓度较非污染天气高,其中S元素的增幅最大,在重污染天气所占的比重和富集因子也大大提升,表明燃煤排放源是合肥地区重污染天气的主要污染成因;重金属元素含量低、富集因子大,其主要来源可能为垃圾焚烧、机动车和工业排放.  相似文献   

4.
徐静  李杏茹  张兰  陈曦  杨阳  刘水桥  赵清 《环境科学》2019,40(6):2501-2509
为了解北京市PM_(2.5)中金属元素的污染来源及其潜在生态风险,分别在北京城区(东直门)和郊区(怀柔)建立观测站点,使用中流量颗粒物采样器采集样品.利用微波消解-电感耦合等离子质谱法(ICP-MS)分析其中的16种金属元素的质量浓度.结果表明,北京市城区PM_(2.5)的总平均浓度为92.35μg·m~(-3),超标率(PM_(2.5)的浓度超过我国《环境空气质量标准》(GB3095-2012)的天数占总天数的比例)为41.7%,郊区PM_(2.5)的总平均浓度为70.90μg·m~(-3),超标率为31.7%.北京城郊金属元素的时空变化主要趋势为:夜间浓度略高于日间,秋冬质量浓度高于春夏,城区浓度大于郊区.通过计算富集因子表明,北京城区Pb、As、Zn、Ni、Cu和郊区Pb、As、Zn、Cr、Ni、Cu金属元素来自人为活动.地累积指数法分析可知,Ni的I_(geo)值为0.79,受到人为和自然源的共同影响,而Cu、Zn、As、Cd和Pb有着中度以上的污染,受到人类活动的影响较大,例如煤燃烧、汽车尾气、刹车及轮胎磨损等.北京城郊生态风险指数极强,对于元素单项污染物生态风险,Cd的风险极强,Cu、Zn、Pb的单项污染物生态风险较强.  相似文献   

5.
为了了解金属元素的污染特征和潜在来源,以及重金属元素的风险水平,本研究于2015年4月至2016年1月采集了厦门海沧区不同类型站点四季大气PM_(2.5)样品348份,用X射线荧光分析仪(XRF)测定了其中K、Ca、Na、Mg、Al、Zn、Cu、Fe、Ti、As、V、Mn、Ba、Co等14种金属元素的质量浓度.本研究分析了码头、生活区、工业区和背景区这4个类型站点PM_(2.5)中金属元素的时空分布特征,综合利用富集因子法和健康风险评价模型进行了金属元素的污染评价,并采用相关性分析、主成分分析和后向气团轨迹初步探讨了金属元素的来源.结果表明,采样期间厦门海沧区PM_(2.5)中14种金属元素总质量浓度在PM_(2.5)中的占比为5.4%~10.6%.金属元素总质量浓度的时空变化特征与PM_(2.5)的较为一致,均表现为春冬季浓度高于夏秋季,海润码头和新阳工业区高于海沧分局和市委党校.而夏季海润码头和海沧分局PM_(2.5)日均值超标率较高的现象,与海润码头作业以及风向有关.新阳工业区Zn的质量浓度最高,市委党校次之;海润码头V的质量浓度最高,夏季海沧分局易出现V的浓度高值;均说明污染源站点(新阳工业区和海润码头)排放的污染物对其附近站点的金属元素质量浓度产生了影响.K质量浓度冬季最高,As超标现象出现在冬季和春季,说明冬季生物质燃烧以及燃煤等燃烧排放对大气污染的影响较为严重.Cu、Zn、As、Co、Na和Mn在各站点的富集因子范围为67~8449,富集均较严重.非致癌重金属Zn、Cu、Mn风险值之和低于一般可接受的风险水平(1×10~(-6)a~(-1)),其中Mn对总风险值的贡献范围为74%~88%.综合相关性分析和主成分分析结果表明,厦门海沧区PM_(2.5)中金属元素主要来源于地面扬尘、机动车排放、燃煤和工业排放以及船舶排放,各来源分别可以解释变量的34.5%、12.5%、10.6%、7.8%.后向气团轨迹表明春、秋和冬季均受到局地气团的影响,而夏季气团运动相对较强;春冬季途经长三角内陆的气团可能导致PM_(2.5)浓度偏高.  相似文献   

6.
本文为探究鞍山市冬季大气细颗粒(PM_(2.5))中元素的污染特征和来源,于2016年1月在鞍山市6个监测点位采集PM_(2.5)样品,对PM_(2.5)载带的元素进行了浓度特征和富集因子分析,并通过因子分析确定了鞍山市PM_(2.5)中污染元素的主要来源。结果表明,K、Fe、Al、Ca、Na、Mg、Zn、Pb元素浓度含量之和占所有检测的14种元素浓度的97.13%;Cd、Zn、Pb、As、Cu五种元素属于极强富集,Ni属于强烈富集,Cr、Ca、V处于显著富集水平,Mg、K、Na、Fe呈现中度富集。因子分析结果表明,鞍山市冬季大气细颗粒物中污染元素主要来源于钢铁冶炼、机动车尾气、燃煤和建筑扬尘的复合型污染源。  相似文献   

7.
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.  相似文献   

8.
目的了解铜陵市颗粒物中的元素特征和主要来源。方法选择2014年冬季和春季的部分时段,在铜陵市国家环境空气监测站——新民污水处理厂(工业区)采集PM_(10)和PM_(2.5)样品,使用X射线荧光光谱(XRF)法进行元素的定量测试。采样期间,冬季的空气质量以良和中、轻度污染为主;春季以中度和重度污染天气为主,采样期间出现了明显的重污染。结果 PM_(2.5)和PM_(10)中S和Si元素的浓度均比其余元素高,P和Cu元素的浓度远低于其余元素。空气污染的指数越高,Fe、Mg、Al、Si则更易富集在PM_(10)上,而K、Cu、Na、Cl、S元素更易富集在PM_(2.5)上,Ca和P这两种元素在PM_(10)和PM_(2.5)上的富集程度相当。空气颗粒物中,富集最多的元素是K,其次为Fe和Mg;元素Cu、K、Cl在PM_(10)中的富集程度要高于PM_(2.5)。结论扬尘(包括地面扬尘和建筑尘)是PM_(10)的最大来源,其次是开采矿山和燃烧生物质,燃煤、炼铜等工企业排放贡献最小;对于PM_(2.5)而言,最大的来源是风沙、扬尘和开采矿山,其次是燃煤、燃烧生物质和其他的工企业排放,炼铜的贡献最小。  相似文献   

9.
于2012年和2014年春季在成都西南郊区采集PM_(2.5)样品,采用重量法测定PM_(2.5)的浓度,利用X射线荧光光谱法测定PM_(2.5)中24种元素的质量浓度,运用地累积指数法和富集因子法分别讨论了PM_(2.5)中元素的污染特征、富集程度及来源,并用潜在生态风险指数法对PM_(2.5)中重金属的潜在生态风险进行评价.结果表明,成都西南郊区春季PM_(2.5)的质量浓度处于相对较高的水平;PM_(2.5)中元素组成特征表现为K和S的质量分数最高,Ga、Cs、Co、Cd、V的质量分数最低.国内外典型城市比较发现,不同城市PM_(2.5)中元素质量浓度水平存在较大差异.地累积指数结果表明,PM_(2.5)中As、Br、S、Cd、Se、Pb、Cl和Zn污染程度较严重.富集因子分析表明,PM_(2.5)中Se、Cd为超富集,As、Br、Cl、Pb、Zn、S为高度富集,Cu、Cs、Ni、Ga、Co为中度富集,这些元素主要受人为污染影响,受自然源的影响很小;Cr、Mn、Ca、V为轻度富集,受自然源和人为源的共同作用;Na、Ti、Al、Si和Mg为基本无富集或微量富集,主要来自于土壤尘或扬尘源.潜在生态危害指数法评价显示,PM_(2.5)中重金属单因子潜在生态危害程度大小为CdAsPbCuZnNiCoCrMnVTi,重金属联合的潜在生态风险为极强,Cd是多种重金属联合的潜在生态风险指数中的主要贡献因子.  相似文献   

10.
北京市城区两个典型站点PM2.5浓度和元素组成差异研究   总被引:7,自引:2,他引:5  
采用rp TEOM® 1400a颗粒物测定系统,于2008年1月到2010年12月,对北京城市生态系统研究站和北京教学植物园周边大气中细颗粒物(PM2.5)的浓度进行了连续监测.2010年,利用rp TEOM1400系统的旁路采样器同步采集PM2.5样品,经微波消解后采用ICP-MS和ICP-OES方法测定样品中的Al、As、Ca、Cd、Co、Cr、Cu、Fe、K、Mg、Mn、Na、Ni、Pb、Se、V、Zn等17种元素的浓度.结果表明,2008年1月至2009年3月,北京城市生态系统研究站的PM2.5平均浓度为59.1 μg·m-3,比北京教学植物园低36%.2009年4月至2010年12月,北京城市生态系统研究站的PM2.5平均浓度为95.5 μg·m-3,比北京教学植物园高60%.施工工地的土方作业可能对两站点PM2.5浓度的差异有重要贡献.地壳元素Al、Fe、Mg、K、Ca、Na浓度在两站点的差异最大.北京城市生态系统研究站其余污染元素的富集因子一般也高于北京教学植物园,尤其是Pb、As元素,可能与被污染土壤和建筑物等的二次污染有关.两站点的PM2.5污染状况均在建筑施工期较严重,来自地表和建筑工地的扬尘可能是造成PM2.5污染严重的主要原因.  相似文献   

11.
金属元素是大气PM2.5的重要组成成分,对人群危害性极强且兼具源特异性,分析不同经济模式地区大气细颗粒物中金属污染状况及来源差异,可以为科学规划城市产业布局和保护大气环境提供参考.通过霾/非霾期大气PM2.5采样,使用电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES)测定成都市及仁寿县样品中18种金属元素质量浓度,分析其污染水平,并基于正定矩阵因子分解模型(PMF)解析两地大气PM2.5中金属元素的来源.结果表明,成都市扬尘源、移动源和燃煤源特征元素占元素总和的比值大于仁寿县,而仁寿县生物质燃烧源、工业源以及燃油源特征元素占比则较高.两地Cr、Cd和As元素浓度均超标,表明PM2.5中重金属污染严重.随着霾污染加剧,两地PM2.5中金属元素总量上升,但增幅远低于PM2.5浓度增长.此外,不同元素在霾期和非霾期浓度比值存在差异,成都市变化范围为0.7(Al)~2.8(Ba),仁寿县介于0.8(Al)~3.1(Mn)之间,但总的来说两地大致呈现出燃煤和工业活动排放元素增幅较大,机动车污染源次之,扬尘源增幅较缓的状况.受地区产业布局、经济规模和发展模式的影响,大气PM2.5中金属元素污染水平及来源呈现出不同的区域特征.在重点发展第三产业的大型城市,如成都,更易遭受交通运输和城市建设等带来的大气污染,而在仁寿等第二产业占比不断增加的郊县,其污染主要受化石燃料燃烧和工业过程排放的影响.  相似文献   

12.
为了解山西省武乡县城大气PM_(2.5)污染特征及PM_(2.5)中痕量重金属的生态和健康风险,在分析县城环境空气质量状况的基础上,分别于秋季(2014-10-22~2014-11-19)和冬季(2015-01-12~2015-02-13)在武乡县环境保护局楼顶用中流量采样器采集大气PM_(2.5)样品,每天换膜一次,利用称重法计算PM_(2.5)浓度,运用电感耦合等离子体原子发射光谱仪(ICP-AES)测定样品中As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn 7种元素含量,运用地累积指数法、生态风险指数法、相关性分析和主成分分析、美国环保署暴露模型等表征痕量重金属的污染程度、来源、潜在的生态和健康风险等.结果表明,冬季大气PM_(2.5)浓度是秋季的3倍左右,有65%的天数超过国家环境空气质量二级标准(GB 3095-2012);PM_(2.5)中痕量重金属来源主要包括燃煤和交通等人为源,贡献率分别为58.38%和18.73%,所测重金属浓度顺序为CuZnPbCrAsNiCd,其中Cd、Cu的生态风险指数、Cr的非致癌和致癌暴露风险大于其它金属.冬季燃煤增加和大气扩散条件差是武乡县城大气PM_(2.5)浓度超标以及造成痕量重金属生态和健康风险增大的主要原因.  相似文献   

13.
为了解石家庄采暖季铺装道路降尘中元素污染状况及生态风险,利用降尘缸收集市区4种类型道路的降尘样品,分析降尘PM_(2.5)中Na、K、Cr、Ni、Cu、Zn、As、Pb、Al、Mg、Ca、Fe、Si等13种元素在不同类型道路、不同高度的含量特征,采用富集因子、主因子分析推测PM_(2.5)中元素来源,用潜在生态风险指数法评价重金属元素的生态风险.结果表明,主干道和支路降尘中元素含量最高,快速路最低,地壳元素Al、Si、K、Na更易在1.5 m高处富集,2.5 m高处多人为污染元素如Cr、Ni、Cu、Zn、As、Pb;富集因子和主成分分析显示采暖季道路降尘PM_(2.5)元素来源于燃煤燃油、交通(机动车尾气排放及零件老化磨损、轮胎磨损、道路扬尘)、建筑扬尘和生物质燃烧;富集因子范围0.35~100.45,地壳元素无富集,Cr富集因子平均值达100,生态风险指数高达320,富集程度极强且生态风险指数最大,应该引起足够重视.  相似文献   

14.
2011~2012北京大气PM2.5中重金属的污染特征与来源分析   总被引:14,自引:12,他引:2  
为研究北京PM_(2.5)中重金属污染特征,于2011年夏季~2012年夏季每3 d采集一次PM_(2.5)样品.利用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)分析了Li、V、Cr、Mn、Co、Cu、Zn、As、Se、Ti、Ga、Ni、Sr、Cd、In、Ba、Tl、Pb、Bi和U的浓度,选取其中Zn、Pb、Mn、Cu、As、V和Cr 7种主要重金属元素进行深入讨论.北京市PM_(2.5)中重金属Zn、Pb、Mn、Cu、As、V和Cr的平均质量浓度分别为(331.30±254.52)、(212.64±182.06)、(85.96±47.00)、(45.19±27.74)、(17.13±19.02)、(4.92±3.38)和(9.04±7.84)ng·m-3.采样期间秋冬季节PM_(2.5)中重金属污染较春夏季节严重,这可能与北京秋冬季节取暖导致煤燃烧增加有关.霾过程会加剧北京PM_(2.5)中主要重金属Zn、Pb、Mn、Cu、As、V和Cr的污染,霾天对重金属污染的增加作用呈现一定的季节变化特征.源分析结果表明北京大气颗粒物中重金属主要来源于扬尘(包括建筑扬尘和道路扬尘)和煤燃烧,少量来自远距离输送和其他工业来源.  相似文献   

15.
东莞市PM1中重金属元素的污染特征及来源解析   总被引:3,自引:1,他引:2  
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.  相似文献   

16.
长春市典型高架公路大气环境颗粒物中重金属污染特征   总被引:2,自引:1,他引:2  
于2014年4—11月对长春市典型高架公路大气颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)进行采样,对颗粒物中主要重金属元素的浓度进行了分析,并采用变异系数法、地积累指数法和富集因子法对大气颗粒物重金属污染情况进行评价.研究表明,道路施工期间,PM_(2.5)和PM_(10)中重金属的浓度普遍低于道路运行通车后的浓度,而采暖期重金属的浓度又高于非采暖期的浓度.重金属元素在PM_(2.5)中的含量占PM_(10)中总含量的比例均超过50%,说明颗粒物越细越容易富集重金属.Zn、Fe和Mn的变异系数较小,说明来源稳定,自然源占主导地位.富集因子法表明,Zn的富集程度极强,Mn无富集.Cr和Cd的变异系数较大,受人为活动干扰严重,在道路施工期间二者富集程度较轻,道路通行加之采暖后富集程度加强,主要来源为汽油和煤的燃烧.Pb、Cu和Ni的变异系数在0.56~0.76之间,有一定的人为干扰,Pb和Ni在高架公路施工期富集程度较轻,道路运行及取暖期富集程度显著,主要来源是交通源;Cu富集程度强,主要来源可能是油燃烧、建筑扬尘.  相似文献   

17.
海西城市群PM2.5中重金属元素的污染特征及健康风险评价   总被引:1,自引:2,他引:1  
采集2010~2011年海西城市群PM_(2.5)样品,用粒子激发-X射线发射技术(PIXE)方法测试样品中痕量重金属(Zn、Cu、Pb、Mn、Ni、Cr、As)的浓度,分析痕量重金属的污染特征、富集程度和来源,并进行重金属对人体健康风险的评价.结果表明,PM_(2.5)中重金属总浓度的时空分布特征与PM_(2.5)的不一致,这与PM_(2.5)的某些主要贡献源(如建筑尘和扬尘等)并非痕量重金属的贡献源有关.PM_(2.5)中Zn、Cu、Pb、Mn、Ni、Cr、As等重金属的EF值均高于10,呈明显的人为源富集现象.主成分-多元线性回归(PCA-MLR)解析结果显示,PM_(2.5)中痕量重金属主要有3种来源,即燃煤和机动车尾气(70.59%)、混合源(燃煤、燃油和冶炼行业,17.55%)以及其他工业源(11.86%).健康风险评价结果显示,PM_(2.5)中致癌重金属(Ni、Cr、As)的风险值高于非致癌重金属(Zn、Cu、Pb、Mn)风险值,但均低于一般可接受风险水平(10-6),说明海西城市群大气环境PM_(2.5)中重金属未对人体健康造成危害.  相似文献   

18.
王成  闫雨龙  谢凯  李如梅  徐扬  彭林 《环境科学》2020,41(3):1036-1044
采集了阳泉市城区2017年10月15日~2018年1月23日PM_(2.5)样品,分析了优良天和污染天PM_(2.5)及其化学组分特征,并利用富集因子分析法(EF)和正定矩阵因子分析法(PMF)对PM_(2.5)进行来源分析.结果表明,采样期间污染天二次无机离子(SO_4~(2-)、 NO~-_3和NH~+_4)在PM_(2.5)中的比例为23.83%,是优良天的2.43倍,污染天二次无机污染严重,污染天人为源相关的元素Cd、 Sb、 Sn、 Cu、 Pb、 Zn和As富集程度大于优良天;主要的污染源对PM_(2.5)的贡献分别是燃煤29.26%、扬尘23.83%、机动车19.34%、二次源16.01%和工业源11.57%,其中,污染天机动车排放对PM_(2.5)的贡献20.57%,高于优良天时17.82%,而燃煤源的贡献23.04%明显低于优良天时33.75%,静稳天气时机动车排放对PM_(2.5)贡献较优良天上升,燃煤源对PM_(2.5)贡献有下降.因此,阳泉市在秋冬季应加强对燃煤、扬尘源的控制,同时进一步加强对机动车的控制,以减少污染期间机动车的贡献.  相似文献   

19.
2013年1月北京市PM2.5区域来源解析   总被引:9,自引:11,他引:9  
李璇  聂滕  齐珺  周震  孙雪松 《环境科学》2015,36(4):1148-1153
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.  相似文献   

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