鼎湖山大气颗粒物中OC与EC的浓度特征及粒径分布

为了解华南背景区域鼎湖山站碳质气溶胶的浓度水平与来源,采用DRI Model 2001A热/光碳分析仪测定了鼎湖山站大气颗粒物分级样品中的有机碳(OC)与元素碳(EC)浓度水平,并分析了碳质组分的浓度特征和粒径分布.结果表明,在PM_(1.1)、 PM_(2.1)和PM_(9.0)中,鼎湖山OC的平均质量浓度分别为(5.6±2.0)、(7.3±2.4)和(12.8±4.0)μg·m~(-3), EC的平均质量浓度分别为(2.3±1.4)、(2.7±1.6)和(3.4±1.7)μg·m~(-3). PM_(1.1)和PM_(2.1)中OC分别占PM_(9.0)中OC的43.8%和57.0%, EC占67.6%和79.4%. OC和EC主要富集在细粒子中. PM_(1.1)和PM_(2.1)中OC和EC在秋季最高,OC在冬季最低,EC在夏季最低. PM_(9.0)中OC夏季最高.鼎湖山中碳质气溶胶以OC2、 EC1、 OC3和OC4为主,夏季OC3EC1,生物排放源增强,冬季EC1质量浓度最高,局地的机动车排放源更强.OC和EC在4个季节都呈现双峰型分布,细粒径段峰值位于0.43～0.65μm,粗粒径段峰值出现在3.3～5.8μm. PM_(1.1)和PM_(2.1)中OC以一次排放为主,二次有机碳(SOC)在春季最高[(3.0±1.4)μg·m~(-3)],冬季最低[(1.3±1.4)μg·m~(-3)],春季二次转化更强.鼎湖山大气细粒径段OC主要来自燃煤和机动车排放,粗粒径段主要来自生物源排放,EC主要受到燃煤、机动车排放和扬尘的影响.     

天津市典型城区大气碳质颗粒物的粒径分布特征和来源

为分析天津市典型城区大气碳质颗粒物的粒径分布及其来源,于2009年12月—2010年11月采用9级惯性撞击式分级采样器对大气颗粒物进行采样,采用热光碳分析仪分析了颗粒物中的EC(元素碳)和OC(有机碳)的质量浓度. 结果表明:天津市典型城区大气颗粒物中EC和OC主要存在于细颗粒物中,在≤2.1μm的4个细粒径段中,ρ(EC)的加和年均值为(2.6±0.9)μg/m3,占PM₉(空气动力学直径≤9.0μm)ρ(TEC)的72%;ρ(OC)为(21.5±7.7)μg/m3,占PM₉中ρ(TOC)的60%. ρ(EC)和ρ(OC)季节变化显著,在≤2.1μm粒径段中,春、夏、秋、冬季的ρ(EC)分别为(1.7±0.3)、(2.1±0.4)、(3.1±0.5)和(3.7±0.5)μg/m3;ρ(OC)分别为(17.6±0.4)、(14.4±1.1)、(21.9±1.8)和(32.1±2.5)μg/m3. ρ(EC)峰值分别出现在≤0.43、>0.65~1.1和>4.7~5.8μm 3个粒径段,其中最高值出现在≤0.43μm粒径段;ρ(OC)峰值分别出现在>0.65~1.1和>4.7~5.8μm 2个粒径段,最高值出现在>0.65~1.1μm粒径段. 天津市典型城区细颗粒物中的OC、EC主要来自燃煤、机动车和烹饪排放,粗颗粒物中的OC、EC则更多来自于路面和建筑扬尘.      

兰州春夏季PM10碳组分昼夜变化特征与来源分析

为探讨兰州市春夏季大气可吸入颗粒物(PM_(10))中碳气溶胶的昼夜变化特征及来源,从2015年4月1日至8月30日分白天(08:00~20:00)和夜间(20:00~次日08:00)对兰州市区PM_(10)样品进行采集,并分析了其中的有机碳(OC)和元素碳(EC)的昼夜浓度.结果表明,采样期间白天PM_(10)、OC和EC的平均浓度分别为(136.0±84.3)、(12.4±3.2)和(2.3±0.7)μg·m-3.夜间,PM_(10)和OC、EC的平均浓度分别为(196.0±109.2)、(16.0±5.3)和(5.0±2.1)μg·m-3.PM_(10)、OC和EC浓度均呈现出夜间高于白天.采样期间白天二次有机碳占有机碳的比值均高于夜间,表明白天受二次有机碳的污染更严重.沙尘日PM_(10)和OC浓度均高于非沙尘日,而EC浓度与非沙尘日接近.沙尘日,二次有机碳和总碳气溶胶的浓度均较高,但对PM_(10)的贡献相对较低.对碳气溶胶8种组分进行主成分分析,结果表明在非沙尘日,白天碳气溶胶主要来源于燃煤、汽油车、柴油车排放和生物质燃烧,夜间主要受到燃煤、扬尘以及柴油车和生物质燃烧的影响.     

亚青会期间南京市气溶胶中OC和EC的粒径分布

采用Anderson 9级撞击式采样器和DRI Model 2001A热/光碳分析仪对南京2013年8月10~28日亚青会期间不同粒径段气溶胶中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度进行了观测分析.结果表明,51.55%和54.81%的OC和EC富集于粒径<1.1μm的细粒子中,亚青会期间OC和EC的最大浓度分别位于0~0.43μm和0.43~0.65μm粒径段,占总浓度的比例分别为20.90%±5.02%和22.68%±9.90%.PM1.1、PM1.1~2.1和PM2.1~10中OC和EC的浓度在亚青会期间比亚青会前分别减少了43.44%~56.17%和59.17%~73.55%.亚青会期间OC的谱分布没有变化,均为双峰型分布;EC的谱分布由双峰型变为单峰型.观测期间不同粒径段的EC和OC具有较好的同源性.亚青会前OC和EC主要来自汽车尾气;亚青会期间PM1.1中OC和EC主要来自汽车尾气,PM1.1~2.1和PM2.1~10中OC和EC主要来自汽车尾气和燃煤.     

焦炉顶和厂区环境中有机碳和元素碳的粒径分布

为了明确焦炉顶和厂区环境空气颗粒物中有机碳(organic carbon,OC)和元素碳(elemental carbon,EC)的污染特征,利用美国Staplex234大流量采样器(粒径:≤1.4μm、1.4～2.1μm、2.1～4.2μm、4.2～10.2μm、≥10.2μm)采集焦炉顶和厂区的环境空气颗粒物样品,并用德国Elementar Analysensysteme GmbH vario EL cube分析其中的OC和EC组分.结果表明,焦炉顶TSP中ρ(OC)和ρ(EC)分别为291.6μg·m-3、255.1μg·m-3,厂区ρ(OC)和ρ(EC)分别为377.8μg·m-3、151.7μg·m-3;厂区≤1.4μm颗粒物中二次有机碳(secondary organic carbon,SOC)的质量浓度为147.3μg·m-3;焦炉顶≤2.1μm颗粒物中ρ(OC)/ρ(EC)值为1.3.厂区TSP中ρ(EC)低于焦炉顶,ρ(OC)明显高于焦炉顶,且厂区≤10.2μm颗粒物中ρ(OC)、ρ(EC)远高于焦化厂所在地区环境空气;焦炉顶和厂区的OC、EC均主要富集在细颗粒物中,焦炉顶和厂区OC的粒径分布差别较大,厂区比焦炉顶OC的粒径分布更趋向于向细颗粒物分布,焦炉顶和厂区EC的粒径分布相似;厂区粒径≤10.2μm颗粒物中,随着粒径的减小,ρ(SOC)和SOC对OC的贡献均呈增大的趋势.     

太原市PM_(2.5)中碳质组分季节变化与组成特征

2013年10月至2014年7月,在太原市区,分4个月采集大气细颗粒物,共采集120个PM_(2.5)样品,分析了颗粒物及其有机碳(OC)和元素碳(EC)浓度。结果表明,采样期间大气中PM_(2.5)的日均浓度为(300±132)μg/m3,PM_(2.5)超国家二级标准较严重,大致呈现春季冬季秋季夏季的季节变化特征。大气PM_(2.5)样品中OC和EC的含量变化范围分别为3.6~137和0.8~19.3 g/m3,季节变化与颗粒物浓度不一致,呈现为冬季秋季春季夏季的季节变化特征。利用核磁共振仪分析了典型样品中碳质组分的结构组成。结果显示,烷基碳、烷基取代芳香烃碳和氧取代的芳烃或者酚醛树脂类碳是气溶胶中有机质的主要组成成分;秋冬季样品中,羧基碳和氧取代碳相对含量较高,主要来源于生物质燃烧;春季羟基类化合物增加显著,主要来源于地表土壤中的糖类;夏季样品中,来源于生物排放的烃类化合物和机动车排放的芳香烃相对含量较高。     

上海市大气颗粒物中有机碳（OC）与元素碳（EC）的粒径分布

分析了上海市嘉定区不同粒径大气颗粒物(0.49、0.49～0.95、0.95～1.50、1.50～3.00、3.00～7.20、7.20μm)中OC和EC质量浓度的粒径分布特征;讨论了不同粒径大气颗粒物中二次有机碳EC示踪法中(OC/EC)pri的选定方法,用改进后的EC示踪法估算出上海市嘉定区大气颗粒物中的二次有机碳(SOC)质量浓度的粒径分布;通过OC和EC的相关性定性分析了上海市嘉定区大气颗粒物的主要来源.上海市嘉定区大气颗粒物中OC和SOC的质量浓度呈双峰分布,峰值出现在0.49μm与3.00μm的粒径段,EC出现双峰或三峰分布,与OC相比,更集中在0.49μm的粒径段.细颗粒(3.00μm)中OC和EC分别占总OC和EC质量浓度的59.8%～80.0%和58.1%～82.4%,OC和EC的质量浓度主要集中在3.00μm的颗粒物中.不同粒径颗粒物中SOC占相应粒径段内OC浓度的15.7%～79.1%,其中细颗粒物(3.00μm)和粗颗粒物(3.00μm)中SOC质量浓度占相应粒径段中OC的41.4%和43.5%.OC、EC和SOC的粒径分布显现出明显的时间依存性.OC和EC的相关性分析表明,上海嘉定区大气颗粒物的污染源主要以轻型汽油车尾气为主.     

南京北郊夏季大气颗粒物中有机碳和元素碳的污染特征

采用DRI Model 2001A热/光碳分析仪对2013年5~7月期间南京北郊大气气溶胶9级惯性撞击式分级Andersen采样器膜采样样品中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度进行了分析.结果表明,南京北郊夏季EC、OC的平均浓度,在PM2.1(空气动力学直径≤2.1μm)中分别为(2.6±1.1)μg·m-3、(13.0±5.2)μg·m-3,在PM9.0(空气动力学直径≤9.0μm)中,分别为(3.4±1.7)μg·m-3、(20.3±7.3)μg·m-3.EC主要富集在超细颗粒物中,OC主要存在于细颗粒物中,EC的PM1.1/PM9.0比值和OC的PM2.1/PM9.0比值分别为0.62和0.64.EC和OC浓度的平均最高值都出现在≤0.43μm粒径段中,分别占PM9.0中的总元素碳的33.4%和总有机碳的21.1%.南京北郊夏季PM1.1、PM2.1和PM9.0中EC、OC的相关性较好,说明存在共同的一次污染源.通过OC/EC特征物比值的方法得到南京夏季碳质颗粒物的主要来源有机动车尾气排放、燃煤排放和地面扬尘排放.     

菏泽市PM2.5碳组分季节变化特征

于2015年8月到2016年4月在菏泽市城区采集PM_(2.5)颗粒,利用热/光碳分析仪测定了颗粒物中8种碳组分,获得了有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度,分析了OC与EC的比值、相关性,使用OC/EC比值法估算了二次有机碳(SOC)的浓度,并使用主成分分析法研究8种碳组分含量.结果表明,(1)PM_(2.5)中OC、EC的年质量浓度变化范围分别为1.2~60.6μg·m~(-3)、0.6~24.8μg·m~(-3),OC/PM_(2.5)、EC/PM_(2.5)的季节分布特征相似:冬季春季秋季夏季;(2)OC/EC的年平均值为2.6±1.0,春夏秋冬OC、EC的相关系数分别为0.91、0.56、0.86、0.75,估算的SOC年平均浓度为(4.7±5.0)μg·m~(-3);(3)不同季节8种碳组分质量分数均为EC1最高,EC3最低.主成分分析结果显示,春秋冬这3个季节碳组分的主要来源为燃煤、机动车和生物质燃烧.     

南京市PM2.1中有机碳和元素碳污染特征及影响因素

采用DRI Model 2001A热/光碳分析仪测定了2011年南京市区(南师)和郊区工业区(南化)大气气溶胶细粒子(PM2.1)中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量,并对两地的OC、EC污染特征进行了评价,分析了细粒子中含碳物质的来源.结果显示,在PM2.1中,南京市市区OC、EC的年平均浓度分别为12.79,3.18μg/m3,郊区工业区分别为13.44,3.74μg/m3,工业区污染更加严重.市区和工业区冬春季OC、EC含量较高且冬季OC、EC相关性较高,这与冬季燃煤量增加,并且受内陆西风及逆温的影响,污染物集中在南京市上空不易扩散有关;夏季两地OC、EC含量及相关性均达到最低,可能由于夏季降雨频繁,加上台风作用,稀释和清除了部分污染物.应用OC/EC比值法对市区和郊区工业区二次有机碳(SOC)含量进行了估算,两地均是夏季SOC占TOC比例最高,分别为46.63%、45.65%,SOC主要来自于光化学反应,可见在光照充裕、辐射强烈的夏季更加有助于SOC的生成.     

上海中心城区冬季PM_(2.5)中有机碳和元素碳组成变化特征

采样分析了上海中心城区冬季2009年1月-2月PM2.5中有机碳和元素碳组分,并对其污染和变化特征进行了分析。监测分析结果表明,中心城区范围内OC、EC质量浓度空间分布无明显差异;OC、EC是PM2.5的重要组成部分,其在PM2.5中的质量分数分别为8.88%、1.49%;ρ(OC)/ρ(EC)比值较高,为5.73,且存在一定程度的二次有机污染;OC质量浓度和EC质量浓度有着很好的相关性,二者一定程度上有着相同的源;春节前后,TC浓度变化(即OC+EC)呈现明显的假日效应,机动车排放是TC的重要来源之一。     

北京冬季PM2.5中元素碳、有机碳的污染特征

通过2003年1月对北京市区PM_2.5中元素碳(EC)、有机碳(OC)连续测量,分析了其污染特征。监测资料表明,北京市区PM_2.5中ρ(OC)高于ρ(EC),它们多在夜间高、白天低,且变化趋势大致相同。北京市区冬季ρ(OC) ρ(EC)的值较低。      

大气细颗粒物中有机碳和元素碳监测方法对比

在线精确测量大气细颗粒物中有机碳(OC)和元素碳(EC)是研究碳质气溶胶形成和来源解析的重要科学基础.在线测定仪器选取不同的升温程序可能导致OC和EC观测数据差异,造成对研究结果的误判.对比分析在线OC/EC分析仪最常使用的RT-Quartz(R法)、NIOSH 5040(N法)和Fast-TC(F法)这3种温度协议下获得的OC和EC实际观测结果,结合北京空气污染程度,讨论了3种分析程序观测结果的异同.结果表明,3种分析程序对TC(TC=OC+EC)、OC和EC的测量均无显著性差异,但存在一定偏差.对TC的测量,R法比N法低5%,比F法高1%;对OC的测量,R法比N法低9%,比F法高1%;对EC的测量,R法比N法高20%,比F法低11%,其中R法温度协议在不同空气质量下对TC、OC和EC测量的变异系数均小于N法和F法.使用R法的在线分析与小流量PM2.5石英膜采样-离线分析所测定的TC、OC和EC结果的线性拟合斜率分别为1.21、1.14和1.35,R2TC、R2OC和R2EC分别为0.99、0.99和0.98;R法测定的EC浓度显著低于多角度吸收光度计(MAAP)测定的BC浓度.当BC8μg·m-3时,EC/BC为0.39,而当BC8μg·m-3,EC/BC为0.88.EC与BC变化趋势相近,但浓度值存在系统误差.     

闽江下游不同碳组分及其通量特征

河流连接着地表主要碳库,在全球碳循环中发挥着重要作用.河流水体中不同碳组分的水平输送、水-气界面通量及其比例对认识河流在区域碳循环的作用具有重要意义.2013年11月-2014年10月在闽江下游竹岐水文站连续进行采样,分析水样中c（DIC）（dissolved inorganic carbon,溶解性无机碳）、c（DOC）（dissolved organic carbon,溶解性有机碳）和c（POC）（particulate organic carbon,颗粒性有机碳）,并结合相关参数估算闽江不同碳组分的水平及垂直通量.结果表明:① c（DIC）、c（DOC）、c（POC）分别为230~892、112~209、14~183 μmol/L.②调查期间闽江总碳水平通量达46×1010 g/a,其中,DIC水平通量为29×1010 g/a,占总碳水平通量的63%;POC水平通量为6×1010 g/a,相当于DOC水平通量（11×1010 g/a）的55%.③不同组分的季节变化特征不同,c（DIC）在丰水期较低、枯水期升高,表明DIC输出受流域生态系统的供应限制;各月c（DOC）变化不大,表明流域DOC输出潜力较大;c（POC）在丰水期明显升高,枯水季较低;溶解态碳是河水碳组分的主要部分;年内各月DIC水平通量分配较均匀,有机碳水平通量集中在丰水期.④闽江竹岐水体pCO₂（二氧化碳分压）为1 500~6 400 μatm（1 atm=101 325 Pa）,是大气CO₂的"源",闽江下游水-气界面CO₂垂直通量约为DIC水平通量的2%,闽江下游河流DIC输出以水平输出为主.建议今后进一步开展闽江中典型流域和水域的碳组分调查,加强闽江碳组分输出的控制机制研究.      

不同生态带下盐城滩涂湿地土壤颗粒和矿物结合有机碳特征

通过对比不同生态带下盐城滩涂湿地表层土壤中颗粒有机碳(POC)和矿物结合有机碳(MOC)含量与分布,探讨不同生态带下滩涂植被对土壤环境特别是土壤有机质组分分布及其累积的影响。结果表明:不同生态带的滩涂湿地表层土壤总有机碳(TOC)和总氮(TN)含量分布规律为:芦苇地互花米草滩盐蒿滩光滩,反映了盐城滩涂湿地土壤由海向陆土壤质地由砂到粉砂,最后为粘土的变化规律;互花米草滩对土壤有机质有着比光滩和盐蒿滩更高的富集能力,芦苇地的颗粒有机碳(POCf+POCo)含量为4.17 g/kg,互花米草滩的POC含量为2.14 g/kg,远高于盐蒿滩(1.92 g/kg)和光滩(0.31 g/kg)。互花米草的引种从有机碳物理分级组分上改变了TOC的分配,有利于提高土壤中游离态颗粒有机物、闭蓄态颗粒有机物的含量以及占土壤有机碳的比例。该研究能够为沿海滩涂湿地碳存储和固碳潜力以及评价和保护湿地生态系统提供一定的科学依据。     

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%.     

典型排放源黑碳的稳定碳同位素组成研究

采集了我国主要的黑碳排放源(生物质燃烧、民用燃煤和机动车尾气)的烟尘样品,分析烟尘中黑碳(BC)和总碳(TC)与原始燃料的稳定碳同位素组成(δ13C),对比各种δ13C值之间的关联性,评估运用δ13C技术进行BC源解析的潜力.结果表明:①3种典型排放源烟尘样品的δ13CBC与燃料有较好的一致性,且不同排放源的δ13CBC变化范围之间有比较明显的差别:生物质燃料除玉米秸(C4植物,δ13CBC为-13.62‰)显著不同外,C3植物的δ13CBC平均值为-26.49‰±1.17‰;烟煤的平均值为-23.46‰±0.37‰;机动车尾气(包括柴油车和汽油车)的平均值为-25.17‰±0.40‰.②各种排放源的BC形成过程存在程度各异的碳同位素分馏,C4植物(玉米秸)燃烧过程分馏作用较明显(BC的δ13C相对燃料负偏1.62‰),而C3植物和民用煤燃烧过程的分馏较小(分别正偏0.63‰和0.52‰).③BC的纯化手段(CTO-375方法)对生物质烟尘的δ13C有一定的影响(BC和TC的δ13C相差约为0.50‰),对化石燃料烟尘没有影响.上述典型排放源的δ13C数据库可为BC源解析提供依据.     

盘锦市秋冬季节PM2.5中碳组分特征及来源解析

为研究盘锦市秋冬季节大气PM_(2.5)中碳组分的污染特征和来源,于2016年10月和2017年1月采集盘锦市3个点位PM_(2.5)样品,通过OC/EC比值法,EC示踪法以及主成分分析法对PM_(2.5)中碳组分进行污染特征分析及来源解析.结果表明,盘锦市秋冬季节PM_(2.5)浓度均超过环境空气质量标准(GB 3095-2012)二级标准,秋季OC和EC的平均浓度为10.02μg·m~(-3)和3.91μg·m~(-3),冬季为16.04μg·m~(-3)和5.62μg·m~(-3);采样期间秋冬季节OC/EC均大于2.0,说明各采样点位在秋冬季均可能存在二次污染,Spearman相关分析及线性拟合可知开发区OC与EC来源复杂,第二中学及文化公园OC和EC可能具有同源性;通过EC示踪法对SOC进行定量估算,得出秋季SOC浓度为7.21μg·m~(-3),冬季为23.07μg·m~(-3),对结果进行不确定性分析,可知秋冬季节SOC不确定性的绝对误差和相对误差均在可接受范围内;通过主成分分析得出盘锦市秋冬季节PM_(2.5)中碳组分主要来源于煤烟尘,生物质燃烧以及机动车尾气.