宁波市环境空气中PM10和PM2.5来源解析

2010年在宁波3个环境受体点采集不同季节的PM10和PM2.5样品,同时采集颗粒物源类样品,分析它们的质量浓度及多种无机元素、水溶性离子和碳等组分的含量.采用OC/EC最小比值法确定了SOC(二次有机碳)对PM10和PM2.5的贡献,据此重新构建了受体化学成分谱.使用化学质量平衡模型对宁波市区的PM10和PM2.5来源进行了解析.结果表明:城市扬尘、煤烟尘、二次硫酸盐和机动车尾气尘是环境空气中PM10的主要来源,其分担率分别为23.0%、15.9%、13.3%和12.3%;对PM2.5有重要贡献的源类是城市扬尘、煤烟尘、二次硫酸盐、机动车尾气尘、二次硝酸盐和SOC,其分担率分别为19.9%、14.4%、16.9%、15.2%、9.78%和8.85%.      

高速公路大气细颗粒物污染特征研究

为了解高速公路大气细颗粒物的污染特征及其对周边环境的影响,采集了成雅高速公路双流段的大气细颗粒物,分析了其质量浓度,无机元素,碳组分。研究表明:距高速公路2 m和120 m处大气细颗粒物的质量浓度平均值分别为97.36μg/m~3和89.44μg/m~3;OC质量浓度占PM_(2.5)质量浓度分别为23.1%和23.2%;EC质量浓度占PM_(2.5)质量浓度分别为12.9%和10.6%,120 m处细颗粒物中OC/EC的值(2.2)2,表明在扩散过程中发生了二次有机碳转化。富集因子法分析表明与机动车排放相关的Cd、Pb、Zn、Cu和Ni 5种重金属元素在细颗粒物中富集程度严重。相关性分析和因子分析均表明高速公路对周围环境有很大的影响,大气细颗粒物不仅来自机动车直接排放的尾气还有车辆行驶过程中的二次扬尘及农田产生的土壤尘。     

我国大气颗粒物来源及特征分析

我国大气颗粒物来源复杂,呈现大气复合型污染特征,对主要污染源进行识别和定量,是制定城市空气质量改善措施的基础。本研究总结了2000年以来我国近30个城市大气可吸入颗粒物PM10源解析研究,结果表明我国大气颗粒物PM10主要来自六类源:扬尘(土壤尘、道路尘、建筑尘);燃煤;工业排放;机动车排放;生物质燃烧;SO2、NOx、VOCs氧化产生的二次颗粒物。研究还表明,不同地区不同季节大气颗粒物主要来源和相对贡献存在差异。近年来随着大气颗粒物控制措施的实施,城市PM10污染状况已明显改善,大气细颗粒物PM2.5越来越受关注,在制定空气质量达标方案时,各类燃烧源和二次颗粒物的重要性将进一步上升。     

北京市大气细颗粒物PM2.5的来源研究

2000-2001年在北京联合大学化学学院、中国预防科学研究院和中国环境科学研究院3个采样点采集北京市PM2.5样品,并对其中无机元素、阴阳离子、有机碳(OC)、元素碳(EC)和有机物进行测定.以多环芳烃和部分无机组分为示踪物,利用CMB受体模型对PM2.5来源进行解析.结果表明,北京市PM2.5的主要来源为燃煤、扬尘、机动车排放、建筑尘、生物质燃烧、二次硫酸盐和硝酸盐及有机物.污染源贡献率随地域变化不大,燃煤、扬尘、生物质燃烧、二次硫酸盐和硝酸盐随季节变化比较明显.与1989-1990年解析结果相比,10年间PM2.5来源发生了一定变化.      

自贡市大气颗粒物污染特征及来源解析

利用自贡市大气监测数据、同期气象数据以及颗粒物源解析在线监测资料,对颗粒物污染的特征及成因进行研究.结果表明:颗粒物年均浓度受浮尘天气影响明显,季均浓度呈冬高夏低变化,月均浓度呈"U"字形变化,日均浓度呈双峰型变化;颗粒物与降水、温度、气压、风速存在相关性,与相对湿度无相关性,PM10、CO、NO2、SO2、O3浓度对PM2.5浓度变化影响显著;PM2.5主要成分为元素碳、有机碳、富钾颗粒等,主要来源为机动车尾气、燃煤、工业工艺源等.     

海口市PM_(2.5)和PM_(10)来源解析

以海口市为例,研究了我国典型热带沿海城市——海口市环境空气颗粒物的污染特征和主要来源.2012年春季和冬季在海口市区4个采样点同步采集了环境空气中PM10和PM2.5样品,同时采集了多种颗粒物源样品,并使用多种仪器分析方法分析了源与受体样品的化学组成,建立了源化学成分谱.使用CMB(化学质量平衡)模型对海口市大气颗粒物进行源解析.结果表明:污染源贡献具有明显的季节特点,并存在一定的空间变化.冬季城市扬尘、机动车尾气尘、二次硫酸盐和煤烟尘是海口市PM10和PM2.5中贡献较大的源,在PM10和PM2.5中贡献率分别为23.6%、16.7%,17.5%、29.8%,13.3%、15.7%和13.0%、15.3%;春季机动车尾气尘、城市扬尘、建筑水泥尘和二次硫酸盐是海口市PM10和PM2.5中贡献较大的源,在PM10和PM2.5中贡献率分别为27.5%、35.0%,20.2%、14.9%,12.8%、6.0%和9.5%、10.5%.冬季较重的颗粒物污染可能来自于华南内陆地区的区域输送,特别是,本地排放极少的煤烟尘和二次硫酸盐受区域输送的影响更为显著.     

昆明多风季节大气PM_(2.5)污染特征及来源分析

研究了昆明春季多风时大气PM2.5化学成分组成特征,并对PM2.5的来源进行了解析。结果表明:昆明春季常规污染物呈现白天低、夜间高的规律,这种现象与气象条件显著相关;昆明市PM2.5上无机元素的含量在0.001~20.849μg/m3之间,35种元素总和浓度为38.464μg/m3,占PM2.5质量浓度的16.02%,Si、Na、Al、Fe、Ti、K是主要元素,基本上呈现金鼎山东风东路西山森林公园的分布模式;PM2.5上9种离子总和浓度为16.47μg/m3,占PM2.5质量浓度的6.89%,SO42-是主要离子,占总离子的59.02%,后向轨迹模型表明西山森林公园受到安宁、玉溪等工业城市的远距离传输影响;主成分分析结果发现,西山森林公园PM2.5主要来源于机动车尾气排放、土壤扬尘、燃煤源、二次污染源,金鼎山主要来源于冶金制造业、二次污染源,东风东路主要来源于交通源排放、土壤尘、二次污染源。     

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.     

南京市可吸入颗粒物(PM10)来源及防治对策

通过分析南京市可吸入颗粒物(PM10)来源分布特征,以及源贡献值和分担率的时空分布特征,提出南京市大气颗粒物污染防治对策;加强防治扬尘污染,巩固煤烟尘的治理成果,机动车尾气尘污染防治,提高环境监测能力和加强科学研究等措施.     

南京市可吸入颗粒物（PM10）来源及防治对策

通过分析南京市可吸入颗粒物（PM10）来源分布特征,以及源贡献值和分担率的时空分布特征,提出南京市大气颗粒物污染防治对策;加强防治扬尘污染,巩固煤烟尘的治理成果,机动车尾气尘污染防治,提高环境监测能力和加强科学研究等措施。     

成都市冬季大气颗粒物组成特征及来源变化趋势

年冬季分别在成都市8个环境受体采样点采集PM₁₀、PM_2.5样品,同时采集颗粒物源类样品,分析上述样品质量浓度及多种无机元素、水溶性离子和碳组分的含量,以对这3 a冬季大气颗粒物浓度、特征组分、来源及变化趋势进行分析. 使用CMB-iteration模型对成都市中心城区的PM₁₀、PM_2.5进行来源解析. 结果表明: 成都市冬季ρ(PM₁₀)在工业区最高,PM_2.5污染呈现区域性特征;冬季PM₁₀的主要来源有扬尘、二次硫酸盐、煤烟尘、二次硝酸盐和机动车尾气尘,上述5类源在2010─2012年的分担率分别为24%～29%、17%～22%、13%～16%、6%～12%、6%～11%;对PM_2.5有重要贡献的源类有二次硫酸盐、扬尘、煤烟尘、二次硝酸盐和机动车尾气尘,这5类源在2010─2012年的分担率范围分别为25%～27%、19%～22%、12%～15%、11%～13%、8%～11%. 二次粒子、扬尘等是成都市大气颗粒物的主要污染源,其中扬尘、建筑水泥尘等以粗粒子为主的源类浓度贡献呈逐年下降趋势,而二次粒子等以细粒子为主的源类浓度贡献则逐年上升,成都市冬季大气细颗粒物污染加重.      

杭州市灰霾与非灰霾日不同粒径大气颗粒物来源解析

在2011年典型灰霾和非灰霾天气下,采集了杭州市不同粒径的大气颗粒物样品,测定并分析各粒径段颗粒物的质量浓度及其化学成分;同时采集并分析了主要污染源排放的颗粒物样品,通过CMB(化学质量平衡)模型进行源解析. 结果表明:灰霾天气下,二次粒子是杭州市各粒径段颗粒物的首要贡献源,其对≤1.1、>1.1~3.3、>3.3~5.8和>5.8~10μm粒径段的颗粒物贡献率分别为60.4%、62.2%、54.8%和46.5%. 在一次排放源中,机动车尾气是≤1.1和>1.1~3.3μm粒径段颗粒物的重要来源,贡献率分别为13.8%和12.2%;城市扬尘是>3.3~5.8μm粒径段颗粒物的重要来源,贡献率达到16.0%;而建筑施工尘是>5.8~10μm粒径段颗粒物的重要来源,贡献率为14.2%. 非灰霾天气下,随着颗粒物粒径的增加,二次粒子的贡献率显著下降,对≤1.1μm粒径段颗粒物的贡献率为42.7%,而对>5.8~10μm粒径段颗粒物的贡献率仅为15.5%;机动车是各粒径段颗粒物的重要贡献源,贡献率均在20%以上;煤烟尘是≤3.3μm细粒径段颗粒物的重要贡献源类,贡献率为22.0%;城市扬尘是>3.3~5.8μm粒径段颗粒物的重要来源,贡献率为18.3%;建筑施工尘依然是>5.8~10μm粒径段颗粒物的重要来源,贡献率为21.4%.      

基于在线监测的南京仙林PM2.5组分特征与来源解析

为了研究南京市PM_2.5的污染特征及来源贡献,于2018年3月至2019年2月在南京仙林地区进行PM_2.5组分的在线监测,运用PMF和CMB受体模型,开展PM_2.5的来源解析.结果表明,观测期间南京市PM_2.5平均质量浓度为54.3μg/m³,其中冬季平均浓度76.4μg/m³.PM_2.5的主要组分为NO₃^-（21.3%~30.8%）、SO₄^2-（18.9%~23.5%）、NH₄⁺（14.3%~16.2%）.从全年平均来看,PMF模型得到的PM_2.5解析结果为：二次无机气溶胶（54.9%）、燃煤源（17.4%）、二次有机气溶胶（7.4%）、机动车排放源（7.1%）、工业源（4.9%）、扬尘源（4.8%）、其他源（3.4%）;CMB模型得到的PM_2.5解析结果为：硝酸盐（33.0%）、硫酸盐（24.0%）、燃煤源（16.4%）、机动车排放源（8.4%）、二次有机气溶胶（7.1%）、扬尘源（5.7%）、其他源（2.9%）、工业源（2.4%）.不同季节PM_2.5来源有所差异,夏冬季二次无机气溶胶占比大于春秋季,春冬季燃煤占比最大,二次有机气溶胶在秋季占比最大.结合2017年南京市大气污染源排放清单,对二次气溶胶贡献进行再解析,得到南京仙林地区PM_2.5主要贡献来自燃煤源（PMF：34.14%,CMB：33.82%）,机动车排放源（PMF：27.33%,CMB：29.33%）以及工业源（PMF：26.76%,CMB：24.77%）.可见,影响南京仙林地区PM_2.5的污染源主要来自燃煤源、机动车排放源和工业源,基于在线组分监测、利用PMF和CMB模型得到的PM_2.5源解析结果具有较好的一致性.     

南京江北新区大气单颗粒来源解析及混合状态

利用单颗粒气溶胶飞行时间质谱（SPAMS）于2015年12月1~31日对南京江北新区大气单颗粒进行了测量,共采集到同时含有正负离子谱图的颗粒747.8万个.结果表明,监测期间南京江北新区总体空气质量较差,污染天气占比为49.2%,SPAMS所捕获的颗粒数与PM_2.5质量浓度的相关性达到0.83,因此颗粒物数浓度在一定程度上能够用来反映大气污染状况,监测点主要污染源包括燃煤源以及机动车尾气源,工业工艺源污染占比居第3位,3种源的总贡献率达到63.5%.从整体上看,PM_2.5质量浓度的升高大多伴随着燃煤及机动车尾气占比的升高,EC、混合碳（ECOC）与OC在生物质燃烧、扬尘、汽车尾气排放、燃煤燃烧以及工业源中均与NO₂^-、NO₃^-以及SO₄^-有较高的混合程度.     

京津冀典型城市大气颗粒物化学成分同步观测研究

为解析京津冀城市群大气颗粒物化学组成,寻求区域大气污染协同防控方法,分别在北京、天津、唐山和保定4个典型城市和兴隆大气本底对照区设置观测站点,使用环境颗粒物在线监测仪和安德森撞击式9级采样器获取不同粒径段大气颗粒物的质量浓度并分析其化学成分.结果表明,上述4个城市站点PM10年均值（2009年6月～2010年5月）分别...     

北京APEC期间不同颗粒物源解析方法的结果比较

2014年10月8日~11月25日,在北京城市点位采用颗粒物多组分在线监测技术与单颗粒气溶胶质谱（SPAMS）两种方法测定颗粒物化学组分.基于颗粒物在线多组分监测技术得到的受体数据,采用ME2模型进行解析（OC-ME2）;基于SPAMS的观测数据,采用ART-2a和ME2两种方法进行来源解析.SPAMS-ART2a方法解析得到6种颗粒物污染源,而SPAMS-ME2和OC-ME2均确定了5种来源.每种方法都识别出了扬尘源、机动车尾气、燃煤源、工艺过程源和二次源.结果表明：3种方法的解析结果均显示机动车尾气（25.43%~28.84%）和二次源（22.55%~33.50%）是颗粒物的主要来源,其次是燃煤源（20.16%~21.21%）和工艺过程源（12.01%~15.17%）;不同方法解析出的同种源在对颗粒物（PM）的分担率与贡献时间变化上存在较大的差异,这可能与采样方法、化学分析方法和数据分析方法等有关.对APEC会议期间主要污染源类特征进行研究,3种方法解析结果中的首要污染源均是机动车尾气（29.17%~44.18%）,其贡献均高于非会议期间（23.59%~28.79%）,表明在此期间机动车尾气对颗粒物的产生具有重要影响.     

北京城区可吸入颗粒物(PM10的矿物学研究

 使用X射线衍射技术(XRD)和扫描电镜技术(SEM/EDX)对北京PM10中的矿物组分进行了分析.结果表明,北京PM₁₀中的矿物组分存在明显的季节变化规律,春季PM₁₀中的矿物组成种类最多;秋季PM10中的矿物种类最少;在夏季PM₁₀中,矿物的种类有所减少,却有新的物种出现,如NH₄Cl、K(NH₄)Ca(SO4)₂?H₂O、As₂O₃SO₃等.粘土矿物是北京PM₁₀中含量最高的矿物,石英的含量次之,其他依次为方解石、石膏、长石、白云石以及其他矿物颗粒;北京PM₁₀中还存在一定数量的复合颗粒,颗粒表面常有S、Cl元素的存在.     

基于PMF模型的北京市PM2.5来源的时空分布特征

2012年8月至2013年7月,对北京市定陵、车公庄、东四、石景山、通州、房山、亦庄和榆垡等8个站点的大气细颗粒物PM2.5进行了12个月次的同步采样观测,并测定了其中元素碳、有机碳、水溶性离子和无机元素的浓度水平.利用PMF模型对PM2.5的来源进行解析.结果表明,北京市PM2.5的主要来源为二次源、燃煤、地面扬尘、机动车排放、工业源和建筑尘等,年均贡献率分别为42%、19%、19%、10%、6%和4%.PM2.5的来源具有显著的季节变化,春季大风天气频繁、地面扬尘源为主要来源,而夏、秋、冬季均以二次源为主,尤其是夏季二次源贡献达56%,冬季燃煤源对PM2.5的贡献显著提升为25%.污染源贡献也存在一定空间差异,冬春季燃煤源对郊区点的贡献显著高于城区点,而二次污染源具有区域性污染特征.在区域性积累型重污染日,二次源对PM2.5的贡献均占主要地位,对气态前体物NOx、SO2和VOCs等的控制对PM2.5的减少至关重要.     

龙华新区灰霾污染特征研究

根据龙华新区2个空气监测站2012年监测数据、气象数据以及不同污染源的排放数据,分析龙华新区空气质量现状,灰霾日数与PM2.5和PM10的相关性,并通过AERMOD模型着重探讨PM2.5和PM10的污染特征,计算不同污染源对PM2.5和PM10浓度的贡献率。结果表明,灰霾日数和PM2.5、PM10浓度均表现为明显的季节性变化,变化趋势较为一致,且灰霾日数与PM2.5的相关性较PM10更显著。龙华新区PM2.5和PM10主要来自本地源,其中PM2.5的主要来源为机动车尾气和道路扬尘,而PM10的主要来源为施工项目和裸地。