昆明城区夏季单颗粒气溶胶质谱特征及来源分析

使用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)于2015年8月1日至7日,对大气中细颗粒连续监测,有8万多个颗粒具有测径和电离信息,SPAMS所捕获的颗粒数与PM_(2.5)浓度的相关性达到0.78,表明在一定程度上颗粒物数浓度能够反映大气污染变化趋势.分析表明,捕集到的大气颗粒物可分为具有代表性的8类:元素碳(EC)、混合碳(ECOC)、有机碳(OC)、高分子有机碳(HOC)、富钾(K-rich)、矿物质(KWZ)、左旋葡聚糖(LEV)和重金属(Metal)颗粒,不同类型颗粒粒径分布差异较为明显.颗粒类型以ECOC和OC颗粒为主,约占到电离颗粒数的50%以上.ECOC和OC颗粒数百分比在1:00 am至12:00 am左右,先上升后下降;EC颗粒主要受到机动车尾气排放影响,所占比例白天高于夜间;燃烧源排放颗粒物的增加和低风速是造成PM_(2.5)浓度上升阶段的主要原因;源解析结果表明,拓东体育馆周围大气污染源以机动车尾气为主,贡献率为28.5%;其次为燃煤源,贡献率为23.8%.     

利用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)研究太原市冬季一次雾霾天气的污染特征及成因

2017年11月5日至6日太原市发生了一次重度污染天气,利用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)分析了细颗粒物的化学组成,根据太原市细颗粒源谱库对主要成分进行了来源解析,并结合激光雷达和气象条件研究了雾霾天气成因.结果表明,雾霾天时颗粒物主要包括如下9类:有机碳颗粒(OC)、元素碳颗粒(EC)、元素-有机碳混合颗粒(ECOC)、高分子有机碳(HOC)颗粒、富钾颗粒(K-rich)、富钠颗粒(Na-rich)、左旋葡聚糖颗粒、矿物质颗粒及重金属颗粒,9类颗粒中普遍存在的二次成分表明它们都经历了一定程度的老化过程.含碳颗粒物(OC、EC)与二次颗粒物(SO2-4、NO-3、NH+4)的相关性在干净天时高于雾霾天,二次颗粒物的相关性在两种天气状况下都较高.污染物来源解析结果表明,此次重污染过程主要是由机动车尾气和燃煤引起的.激光雷达及气象数据分析表明,此次污染过程是由外来污染物传输以及风速低、湿度高、大气边界层高度降低等不利的气象条件共同作用造成的.     

广州秋季灰霾生消过程气溶胶单颗粒组成特征研究

为了解广州地区灰霾天气成因及污染特征,更好地为保障空气质量提供基础数据和科技支撑,利用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)研究了广州市秋季(2013年9月26日─10月10日)灰霾生消过程中大气气溶胶单颗粒组成特征。根据空气质量将观测时段划分为优良、轻度污染和重度污染3种类型,并对颗粒物化学组成的变化过程进行分析。研究结果表明,大气颗粒物类型主要可分为8种:元素碳颗粒(EC)、有机碳颗粒(OC)、元素碳有机碳混合颗粒(ECOC)、大分子有机碳颗粒(HOC)、富钾颗粒(K-rich)、左旋葡聚糖颗粒(LEV)、重金属颗粒(HM)和富硅酸盐颗粒(SI),这8种颗粒类型占了监测期间总颗粒的96%。重度污染天气下,从颗粒物平均质谱图来看,颗粒中含有的二次离子(硫酸盐和铵盐)相对于优良天气明显升高;从成分类别来看,富钾颗粒比例从15.1%增加到58.3%,说明来自生物质燃烧一次源的比例大幅增加,结合风速变化推断,灰霾发生的原因主要是由于气象扩散条件不利(平均风速小于3 m·s~(-1)),来自生物质燃烧的颗粒物持续积累,同时二次反应导致气溶胶颗粒更加老化。     

杭州市大气PM_(2.5)中碳分布特征及来源分析

碳是城市空气中颗粒物的主要成分之一.PM2.5中的碳主要以有机碳(OC)和元素碳(EC)的形式存在.本文对杭州市大气中PM2.5颗粒物进行研究,探讨有机碳和元素碳的分布特征.     

上海市郊春节期间大气颗粒物及其组分的粒径分布

利用电称低压冲击仪(ELPI)在线监测上海市嘉定区2009年春节前后不同粒径(50%切割粒径分别为:0.03、0.06、0.11、0.17、0.26、0.40、0.65、1.00、1.60、2.50、4.40、6.80μm)大气颗粒物的粒子数浓度变化.对比春节与非节日期间该地区大气颗粒物(<0.49、0.49—0.95、0.95—1.50、1.50—3.00、3.00—7.20、>7.20μm)中Na、Mg、Al、K、Ca、Ti、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Se、Pb 17种元素,F-、Cl-、NO 2-、SO24-、NO 3-、Na+、NH 4+、K+、Mg2+、Ca2+10种离子与有机碳(OC)、元素碳(EC)质量浓度的粒径分布.结果表明,春节对于大气颗粒物粒子数浓度的影响主要集中在0.11—1.60μm.如果以3.00μm为界将大气颗粒物划分成细(≤3.00μm)和粗(>3.00μm)颗粒物时,春节影响体现在细颗粒的元素为:Na、As、Pb,且主要集中于<0.49μm颗粒中;春节影响集中于大颗粒(>7.20μm)的元素为:Ni、Co;没有受到显著影响的为:Ca、V、Mn、Fe、Z...     

北京市夏季不同功能区气溶胶数浓度特征

利用WPS宽范围气溶胶粒径谱仪,观测了2014年北京市夏季,二环内市中心和在四环外远离市中心地区的4个不同功能区(交通区、商业区、公园风景区、文教区)大气颗粒物个数浓度的变化.结果表明:市内各功能区大气颗粒物个数浓度均较高,在不同功能区颗粒物数浓度分布中,粒径为10—500 nm的颗粒物个数明显多于粒径大于500 nm的颗粒物;在近市中心的二环内功能区,颗粒物个数浓度分布集中在50 nm和100 nm左右,呈现双峰型;在远离市中心的四环外功能区,其数浓度整体高于二环内,除奥林匹克公园区颗粒物数浓度谱呈现明显的单峰之外,各个功能区数浓度谱为双峰型,但峰值所出现的粒径范围不同.     

高山风景区居民区碳质气溶胶污染特征及来源

碳质气溶胶是大气颗粒物的重要组成部分,具有很强的环境和气候效应,是气溶胶科学研究领域的热点.为探究庐山风景区居民区PM_2.5中碳质组分的污染特征及来源,于2019年12月2日—2020年10月31日在庐山风景区居民区进行PM_2.5样品采集,并对其碳质组分有机碳(OC)和元素碳(EC)进行分析.结果表明,观测期间庐山风景区居民区PM_2.5的平均质量浓度为(46.45±18.64)μg·m^-3,其中OC和EC平均质量浓度分别是(4.08±1.61)μg·m^-3和(0.23±0.10)μg·m^-3,占PM_2.5总质量的8.78%和0.50%.且碳质颗粒的污染水平普遍低于城市地区,介于国内其他典型高山背景点之间.采用EC示踪法对PM_2.5中的二次有机碳(SOC)进行估算,发现采样期间SOC的平均浓度为(1.51±1.22)μg·m^-3,占OC的33.2%,表明SOC是PM_2.5...     

拉萨市大气中碳颗粒物的浓度变化及特征

利用STAPLEX大流量分级采样器于2014年8—12月采集拉萨市城区大气颗粒物84个样品,测定不同粒径上有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度,定性分析二次有机碳(SOC),基于碳质组分和~(14)C值得到其来源.结果表明,不同粒径的OC质量浓度呈双峰分布,较高峰出现在0.49μm粒径段,次高峰出现在1.5—3.0μm粒径段(8—9月)和3.0—7.2μm粒径段(11—12月);EC主要分布在0.49μm粒径段.OC/EC比值为4.15—33.80,表明拉萨大气颗粒物存在二次有机碳.研究表明,拉萨市碳质颗粒物的主要污染源是燃煤、机动车尾气、生物质燃烧和地面扬尘、生物质燃烧和地面扬尘是OC的主要来源,燃煤和机动车尾气则是EC的主要来源.     

广州市灰霾期间大气颗粒物中有机碳和元素碳的粒径分布

使用冲击式采样器(MOUDI)采集广州市灰霾形成过程的大气颗粒物.分析了有机碳(OC)和元素碳(EC).结果表明,灰霾期间大气主要消光部分积聚态颗粒物及其中的OC和EC,在PM10(可吸入颗粒物)中所占的比例及其绝对浓度要远高于正常天气.正常天气OC和EC呈双模态分布,严重灰霾天气EC的粒径分布呈单一模态分布,OC的粒径分布呈双模态分布,峰值都向大粒径方向偏移.结果显示,大气颗粒物、OC和EC在积聚态的大幅度增长是形成灰霾天气的重要原因.     

无锡冬季和春季大气中细粒子化学组分及其特性分析

本研究对无锡冬(2011年1月)春(2011年5月)两季PM2.5、PM10颗粒物浓度进行了传统的膜采样及离线检测分析,并运用大气气体/气溶胶水溶性离子在线收集及分析(GAC-IC)系统对PM2.5颗粒物中水溶性无机离子(WSII)进行了在线检测,时间分辨率为30 min.无锡冬、春两季PM2.5的浓度分别为108.15±41.76μg·m-3和84.40±26.74μg·m-3,其PM2.5/PM10比值分别为0.81±0.07和0.78±0.07,有较强的二次气溶胶生成过程.铵可用性指数(J冬季=101.2%±22.3%,J春季=79.5%±20.2%)分析表明冬季无锡大气颗粒物中铵(NH+4)相对比较富余,而春季则出现铵(NH+4)亏损现象,春季光化学反应更为活跃,硫氧化率(SOR)由冬季的0.15±0.05增至春季的0.35±0.13,硫酸盐(SO2-4)浓度增加明显,导致铵(NH+4)相对不足.硫氧化率(SOR)没有明显的季节变化,冬、春两季均为0.15.细粒子中的WSII与气态污染物、气象因子、硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)等的主成分分析表明无锡大气光化学反应与污染物的其他来源,例如工业源、交通移动源、生物质燃烧源等,有很好的协同作用,共同推高了大气中颗粒物的浓度.观测期间同时测得冬季PM2.5颗粒中有机碳(OC)与元素碳(EC)浓度之间有较好的相关性(R2=0.839),两者有一个共同的主导源,而春季来源则比较复杂,两者相关性较差;二次有机碳(SOC)的半定量分析表明春季大气中有机气溶胶的形成有较强的二次转化过程.