应用受体模型(CMB)对北京市大气PM_(2.5)来源的解析研究

为研究影响北京市大气环境PM2.5污染水平的主要来源,于2012年8月—2013年7月,依托北京市大气地面观测网络在10个监测点采集的491 d(次)大气PM2.5有效样本,对其化学组分进行了测试分析;从城市大气污染源组成出发,建立和完善了5类固定点源、2类流动源、4类无组织面源的PM2.5排放成分谱.应用受体模型(CMB)开展了来源解析研究.结果显示:1观测期间大气环境PM2.5的来源主要包括:一次来源机动车(16%)、燃煤(15%)、土壤尘(6%)、二次硫酸铵和硝酸铵(36%),以及有机物(20%)和其他未识别来源(7%);与历史解析结果相比,燃煤源分担率有所下降,二次无机盐与有机物分担率上升,且二次硝酸盐有赶超二次硫酸盐之势;2从主要组分的来源看,观测期间环境大气PM2.5中近25%的硫酸盐来自于燃煤锅炉和电厂排放,17%的有机物来自机动车排放;3北京市PM2.5来源类型大致相同,但各点位PM2.5来源种类和分担率具有一定差异,对一些排放量较大的局地排放源有比较明确的响应.研究表明,开展区域性PM2.5治理、大力削减前体物、严格控制本地机动车、燃煤等PM2.5排放都是改善北京市空气质量的重要途径.     

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.     

2013年1月中国东部地区重污染过程中上海市细颗粒物的来源追踪模拟研究

大气PM_2.5是当前我国城市和区域面临的最突出的大气污染问题,然而PM_2.5及其关键组分污染的来源不清,严重制约了人们对PM_2.5 的科学认知和污染防控的步伐.本研究以2013年1月中国东部地区一次典型重污染过程为研究案例,利用CAMx三维模型中耦合了物种示踪机制的颗粒物来源追踪方法,探讨和揭示了中国东部地区代表性城市上海及周边地区共4个源区(上海、苏南、浙北、大区域)、8类污染源(包括燃烧源、生产工艺过程、流动源、生活面源、挥发源、扬尘源、农业源、天然源)对上海城区大气中PM_2.5及其关键组分包括水溶性无机离子(SO^2-₄、NO^-₃、NH⁺₄)、元素碳(EC)和有机碳(OC)的污染贡献.研究结果表明,2013年1月份中国东部出现严重灰霾污染期间,上海城区PM_2.5的主要区域贡献为上海本地污染源排放累积(PM_2.5浓度贡献平均为55.4%±22.3%)和长距离输送(38.4%±20.0%).上海地区8类主要排放源中,扬尘源贡献均值最大,达到30.7%±31.8%,其次为燃烧源18.2%±15.6%、流动源18.6%±17.5%、挥发类源16.9%±18.0%.对上海市PM_2.5组分的源解析研究发现,燃烧源对细颗粒物中硫酸盐和硝酸盐的浓度贡献最大,其浓度贡献分别达到56.2%和55.9%.铵盐中72.4%来源于挥发类源贡献,元素碳约78.3%来自于交通源贡献.挥发类源排放和流动源是主要的有机气溶胶贡献源,浓度贡献分别为36.2%和32.5%.     

机动车源和民用燃料源颗粒物中有机碳和元素碳的排放特征

为了获取机动车源尾气和主要民用燃料源燃烧过程排放的颗粒物中含碳气溶胶的排放特征,使用多功能便携式稀释通道采样器和Model 5L-NDIR型OC/EC分析仪,采集分析了典型机动车源(汽油车、轻柴油车、重柴油车)、民用煤(块煤和型煤)和生物质燃料(麦秆、木板、葡萄树树枝)的PM₁₀和PM_2.5样品中的有机碳(OC)和元素碳(EC).结果表明,不同排放源释放的PM₁₀和PM_2.5中含碳气溶胶的质量分数存在显著差异.总碳(TC)在不同源PM₁₀和PM_2.5中的质量分数范围分别为40.8%～68.5%和30.5%～70.9%,OC/EC范围分别为1.49～31.56和1.90～87.57.不同源产生的含碳气溶胶均以OC为主,OC在PM₁₀和PM_2.5中的质量分数范围分别为56.3%～97.0%和65.0%～98.7%.在PM₁₀和PM_2.5的含碳气溶胶中OC质量分数按照从高到低...     

重庆主城区春季大气PM10及PM2.5中多环芳烃来源解析

于2012年春季采集了重庆主城区和缙云山共6个环境采样点的大气PM₁₀、PM_2.5样品,同步采集了燃煤尘、机动车尾气尘、施工机械尾气尘、船舶尾气尘、餐饮油烟尘、生物质燃烧尘及土壤尘等7类污染源,采集到有效受体样品139个、有效源样品233个,使用GC-MS分析样品中18种PAHs的质量浓度(ρ),分析了PM₁₀、PM_2.5上载带PAHs的污染特征,并分别运用比值法、主成分分析法及CMB(化学质量平衡)受体模型法对PM₁₀、PM_2.5中的PAHs进行来源解析,所得源解析结果较为一致. 结果表明:重庆主城区大气PM₁₀、PM_2.5中ρ(PAHs)较低,ρ(PAHs)分别为22.03~31.71、19.02~29.92 ng/m3,其中位于工业区新山村采样点的ρ(PAHs)最高. PM₁₀载带的PAHs有86%~99%集中在PM_2.5中,说明PAHs主要富集在PM_2.5中. 重庆主城区大气PM₁₀、PM_2.5载带的PAHs主要来自机动车尾气尘和燃煤尘的贡献,这2类源对PM₁₀的贡献率分别为25.89%、32.80%;而在PM_2.5中,机动车尾气尘的贡献率较高,可达62%左右.      

临沂市PM2.5和PM10中元素分布特征及来源解析

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.     

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.     

太原市居民生活燃煤大气污染物排放清单研究

为了科学计算居民生活燃煤对大气污染物排放的贡献率,建立了太原市居民生活燃煤的大气污染物排放清单.利用高分辨率遥感卫星影像、DEM（数字高程模型）和GIS（地理信息系统）对太原市平房空间分布及面积进行了解译,得到2016年太原市平原、山区、城乡区域平房面积.对平原农村、山区农村、城中村典型区域进行实地调查,统计不同区域户均平房面积和生活燃煤使用量,估算得到了平原农村、山区农村、城中村的生活燃煤使用量.结合相关文献测算的排放因子,计算太原市居民生活燃煤散烧的PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO_x、VOCs、CO、OC、EC排放总量.结果表明:2016年太原市有22.8×104户燃煤散烧居民,2016年燃煤消耗量为109.6×104 t,平原和城乡居民是主要的生活燃煤用户也是居民生活燃煤大气污染物的主要排放源;太原市居民生活燃煤散烧的PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO_x、VOCs、CO、OC、EC排放总量分别为9 666.7、7 518.6、8 110.4、1 753.6、657.6、153 549.6、3 419.5、2 882.5 t;2016年太原市清徐县和太原市城区居民煤炭消耗量合计达97.9×104 t,占全年燃煤总消耗量的88%.研究显示,太原市应加快煤改气、煤改电和集中供热建设,进一步推广清洁能源以期减小居民生活燃煤大气污染.      

北京市大气环境PM2.5和PM1及其碳质组分季节变化特征及来源分析

大气颗粒物是影响我国大多数城市环境空气质量的首要污染物,近年来随着监测技术的进步和采样设备的改进,相关研究对象逐渐从大粒径的PM_10、PM_(2.5)转移到更小粒径的PM_1上.碳质组分是大气颗粒物的重要组成部分.以北京市为研究区域,选取2016年7月、10月及2017年1月、4月作为4个季节的代表月,对大气环境中的PM_(2.5)和PM_1进行采集,分析了二者的质量浓度和季节变化特征.采用两层嵌套气象-空气质量模型系统(WRF-CMAQ)耦合模型对采样时段进行了模拟,分析观测期间PM_(2.5)和PM_1的来源贡献,并使用因子分析法解析了碳质组分的来源.结果表明,PM_(2.5)和PM_1的质量浓度均呈现春、夏、秋、冬这4个季节递增的趋势;PM_1是PM_(2.5)中的主要组成,而且秋冬季节随着灰霾发生频率的增加,PM_1质量浓度占PM_(2.5)的比值明显升高;北京市大气环境中存在明显的二次污染,且SOC更容易在粒径更小的PM_1中积聚.散煤燃烧、机动车尾气排放、居民面源及生物质燃烧排放是北京市大气颗粒物的重要贡献来源;汽油车尾气、柴油车尾气、生物质燃烧和燃煤排放是北京市大气颗粒物中碳质组分的主要来源.     

阳泉市秋冬季PM2.5化学组分及来源分析

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.     

基于受体和化学传输的综合模型解析重庆PM2.5来源

为进一步提高PM_2.5污染源解析的准确性,研究提出一种基于受体和化学传输的综合源解析模型（CTM-RM）,并以重庆冬季一次典型PM_2.5污染过程为例（2019年1月21～27日）开展模型评估与应用.结果表明,观测期间基于CTM-RM获得的模拟误差平方值较CAMx/PSAT低84.58%,PM_2.5及其化学组分浓度的模拟相对误差值较CAMx/PSAT下降15.69%～92.86%;此外,CTM-RM还可以获取重庆市PM_2.5污染源贡献的时空分布特征.观测期间,主城区PM_2.5农业源、工业源、电力源、民用源、交通源和其他源的调整因子R值分别为1.39±0.38、 1.54±0.48、 1.01±0.13、 1.02±0.58、 0.86±0.59和0.58±0.67,各污染源R值的累积分布函数差异明显.民用源和工业源是主城区PM_2.5的主要污染源（46.23%和28.23%）.与其他源不同,污染日交通源贡献率（8.62%）同比清洁日显著上升（P<0.00...     

乌鲁木齐市散煤燃烧大气污染物排放清单及时空分布特征

为研究乌鲁木齐市散煤燃烧对大气污染物的贡献情况,根据实地调研收集到的散煤燃烧活动水平数据,利用排放因子法建立2015年乌鲁木齐市散煤燃烧PM_2.5、SO₂和NO_x的排放清单,利用ArcGIS空间分析工具进行空间分布特征分析,使用蒙特卡罗方法进行不确定性分析.结果表明:2015年散煤燃烧排放PM_2.5、SO₂、NO_x分别为1.70×104、4.13×104、2.80×103 t.PM_2.5和SO₂排放的主要贡献区域为乌鲁木齐县,分别占排放总量的27.35%和26.23%,这是由于乌鲁木齐县社区居民和大棚种植耗煤量较大所致;NO_x排放的主要贡献区域为米东区,贡献率高达28.03%,这是因为米东区社区居民所用炉灶为手动炉排层燃炉灶,其排放因子较大所致.空间分布特征表明,污染物主要分布在米东区南部、沙依巴克区北部及乌鲁木齐县中部.不确定性分析表明,村庄、社区、大棚种植、商业和事业单位在95%的置信区间时不确定性分别为-69%~165%、-57%~116%、-68%~171%和-67%~165%.蒙特卡罗预测结果（平均值）高于排放清单的计算结果.研究显示,乌鲁木齐市散煤燃烧对污染物排放贡献较大,并且具有明显的季节性和区域性特征.      

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.     

厦门海沧区PM2.5中金属元素污染评价及来源分析

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.     

Identification and elucidation of anthropogenic source contribution in PM10 pollutant: Insight gain from dispersion and receptor models

Source apportionment study of PM₁₀ (Particulate Matter) in a critically polluted area of Jharia coalfield, India has been carried out using Dispersion model, Principle Component Analysis (PCA) and Chemical Mass Balance (CMB) techniques. Dispersion model Atmospheric Dispersion Model (AERMOD) was introduced to simplify the complexity of sources in Jharia coalfield. PCA and CMB analysis indicates that monitoring stations near the mining area were mainly affected by the emission from open coal mining and its associated activities such as coal transportation, loading and unloading of coal. Mine fire emission also contributed a considerable amount of particulate matters in monitoring stations. Locations in the city area were mostly affected by vehicular, Liquid Petroleum Gas (LPG) & Diesel Generator (DG) set emissions, residential, and commercial activities. The experimental data sampling and their analysis could aid understanding how dispersion based model technique along with receptor model based concept can be strategically used for quantitative analysis of Natural and Anthropogenic sources of PM₁₀.     

中国主要背景区域冬季大气PM2.5中非极性有机化合物组成及来源解析

本研究于2019年12月至2020年1月在5个区域大气本底站：临安、金沙、龙凤山、上甸子和瓦里关,同步采集了PM_2.5样品,分析了其中的非极性有机物：多环芳烃、正构烷烃和藿烷类化合物。结果表明,上甸子和龙凤山的多环芳烃平均浓度显著高于其他站点,分别为35.2±25.6 ng/m³和27.5±16.8 ng/m³;藿烷类物质的浓度在上甸子和临安出现高值,分别为2.72±1.78 ng/m³和2.47±0.990 ng/m³;正构烷烃浓度以临安最高,为86.7±40.6 ng/m³。对各站点多环芳烃和藿烷类化合物采用比值法,正构烷烃采用主峰碳数（C_max）、碳优势指数（carbon preference index,CPI）和植物蜡贡献率（% Wax C_n）,结合主成分分析-多元线性回归模型（PCA/MLR）综合进行源解析。结果显示采样期间除瓦里关外,其余站点燃烧源均以化石燃料源为主,贡献率分别为临安（94.9%） > 金沙（75.3%） > 龙凤山（74.7%） > 上甸子（62.5%） > 瓦里关（35.6%）。后向轨迹聚类分析（HYSPLIT）和潜在源贡献因子分析法（PSCF）表明各站点主要受到外来传输气团的影响,并查明了各站点的潜在污染源区。对背景站点的研究表明,东北地区和京津冀地区PM_2.5中非极性有机物来源相似,京津冀地区的生物质燃烧源贡献率高于东北地区;长江中下游地区化石燃料贡献率显著高于生物质燃烧;华中地区燃煤和交通排放源排放贡献率均低于长江三角洲地区;青藏高原地区生物质燃烧贡献率远高于其他地区。     

长春市典型高架公路大气环境颗粒物中重金属污染特征

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.     

哈尔滨市供暖期PM2.5组分特征及来源解析

在哈尔滨市2014年1—3月的供暖期间对城区、郊区及周边农村地区的室内外PM_2.5样品进行了同时采集,分析了样品中碳质组分、水溶性离子及无机元素后,通过颗粒物热力学模型计算了颗粒物原位酸度,并通过基于标记的正矩阵分解（PMF）模型对室内外颗粒物的来源进行了表征.计算结果表明,3个地点室外PM_2.5原位酸度均低于室内,且室内外颗粒物原位酸度均为市区最高.PMF结果表明,哈尔滨市区、郊区及农村地区二次源对室外PM_2.5的贡献均排第3位.交通源对市区及郊区的贡献在16%~20%,对于农村地区则是最弱的影响因素.生物质燃烧是农村地区室内外PM_2.5的首要来源;燃煤和工业排放则是市区室内外PM_2.5的主要来源;工业排放是郊区室外PM_2.5的首要来源,与郊区的石化及金属工业有密切联系.因此,为提升哈尔滨市供暖期的空气质量,在进行农村散煤与生物质燃烧治理,推进农村地区清洁能源利用的同时,应多措并举注重城市交通状况改善和促进燃煤锅炉与工业超低排放技术的升级改造,促进区域协同治理.     

呼包鄂地区冬季、夏季PM2.5污染特征

基于PMF模型源解析结果分析了呼包鄂地区冬季、夏季主要污染源及污染特征.物质重构结果表明,有机物(19. 9%～44. 6%)、地壳物质(9. 7%～46. 2%)在呼包鄂地区受体PM_(2.5)中占有较大比重.源解析结果表明,冬季各类源对PM_(2.5)的分担率大小依次为:二次源(26. 7%)燃煤源(26. 1%)机动车源(19. 1%)扬尘源(18. 1%),夏季则为二次源(26. 7%)扬尘源(22. 3%)燃煤源(16. 6%)机动车源(15. 1%) SOC(8. 7%),可以看出二次源在呼包鄂地区冬季和夏季均为首要贡献源类,冬季燃煤源、夏季扬尘源对呼包鄂地区的影响较大.分析冬季、夏季典型污染过程,对应于源解析结果,冬季主要污染源为二次源、燃煤源,夏季为二次源.     

东莞市PM1中重金属元素的污染特征及来源解析

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.