贵阳市冬、夏季PM_(2.5)中多环芳烃污染特征及来源解析

正多环芳烃(PAHs)是一类具有致癌、致畸、致突变性的有机污染物,且在环境中广泛分布.有研究表明,大气可吸入颗粒物、特别是细颗粒物(PM2.5)中的有机成分含量超过30%,而PAHs正是其中的重要组成.贵阳市是我国西部地区的重要省会城市,地处山间盆地,多微风、静风的气候条件,对大气污染物浓度的变化比较敏感.本研究按功能区选取贵阳市10个代表性点位,以PM2.5中PAHs为研究对象,分冬、夏两个季节采样,深入讨论了     

北京市秋季大气颗粒物的污染特征研究

大气颗粒物是造成城市空气污染的重要原因之一,并已经成为我国北京等大中城市空气污染中的首要污染。为了分析北京市大气细颗粒物的污染水平及其影响因素,以大气中的PM10和PM2.5为研究对象,于2005年秋季在北京市设立了9个采样点进行采样监测,通过对所采集到的PM10和PM2.5质量浓度的对比来分析大气颗粒物的空间分布和时间变化特征,并建立起PM10和PM2.5质量浓度与风力、温度、湿度等气象条件的对应关系来分析各种气象因素对大气细颗粒物污染水平的影响。结果表明:北京市不同区域的PM10和PM2.5的质量浓度差异较大,同时,值得注意的是通过对同一地点同一采样时间大气颗粒物质量浓度的对比发现PM2.5质量浓度的空间分布并不完全同于PM10,这主要是与采样点所处的环境中不同污染源影响的强弱有关;气象条件稳定时,PM10和PM2.5质量浓度的日变化表现出一定的规律性,这种时间变化的特征主要取决于所在环境中排放的污染物变化情况;气象条件是影响PM10和PM2.5污染程度的重要因素,在一定的范围内,颗粒物质量浓度随着温度的上升而下降,随着相对湿度的升高而增大,随着风力的增强而减小。     

京津冀冬季与夏季PM_(2.5)/PM_(10)及其水溶性离子组分区域性污染特征分析

为研究京津冀地区冬、夏两季大气颗粒物质量浓度与水溶性离子组成特征,于2013年2月、7月对北京、天津、石家庄及4个国家大气背景点进行了PM2.5及PM10的采样,分析了质量浓度及9种水溶性离子,结果表明:(1)京津冀地区颗粒物污染冬季重于夏季,冬季污染水平石家庄天津北京,夏季污染天津、北京石家庄,区域内PM2.5与PM10之间有很好的相关性,相关系数r冬季为0.8796,夏季为0.8424,说明整个区域颗粒物污染有较为相近的来源,大气颗粒物污染表现出区域性特征;(2)京津冀地区PM2.5及PM10中的9种水溶性离子浓度规律为NO-3、SO2-4、NH+4Cl-、Ca2+K+、Na+F-、Mg2+.该地区水溶性离子污染冬季最重为石家庄,夏季则为北京;(3)在京津冀地区二次离子NO-3、SO2-4、NH+4是主要的污染离子,3种离子质量浓度总和在PM2.5、PM10中冬季分别占48.9%、27.8%,夏季分别占58.7%、48.5%.二次离子主要集中在PM2.5中,其对细离子浓度的升高起到直接作用,且二次离子的构成关系也在发生变化.整个区域向硝酸型污染转变,二次离子的季节分布也呈现区域特征,冬季NO-3离子质量浓度比重最大.夏季则为SO2-4;(4)粒径越小富集水溶性离子的能力越强,在PM1中分布了50%以上的水溶性离子,73.9%—94.8%的水溶性离子分布在PM2.5中.     

1月天津市大气PM_(2.5)中邻苯二甲酸酯污染特征及暴露分析

本文研究了2014年1月天津市大气PM2.5中邻苯二甲酸酯(PAEs)的污染状况.结果表明,天津市大气PM2.5中PAEs污染以邻苯二甲酸二丁酯(DBP)和邻苯二甲酸二异辛酯(DEHP)为主;PM2.5上载带的∑6PAEs浓度与PM2.5浓度存在相关关系;文教区PAEs浓度低于工业及居住区浓度;大气PM2.5中PAEs经呼吸的日均暴露量邻苯二甲酸二甲酯(DMP)和邻苯二甲酸二丁酯(DBP)较高,且男性高于女性.     

郑州市道路网络结构特征对大气颗粒物污染的影响及尺度效应

交通排放是大气颗粒物(PM)污染主要来源之一,从道路网络空间结构探究大气颗粒物污染缓解途径,对治理城市空气污染具有重要意义。该研究数据来源于郑州市GF-2遥感影像及建成区8个空气质量监测点(AQMS)的日监测数据。以AQMS为中心建立1 km×1 km(Scale1)-6 km×6 km(Scale6)空间尺度的样方,运用主成分分析法和线性混合效应模型,探讨不同空间尺度下影响PM10、PM2.5质量浓度的关键性路网结构特征,为郑州市路网结构规划和空气污染治理提供科学依据。结果表明,(1)郑州市建成区各监测点的颗粒物质量浓度及变异性都有冬高夏低的特征。(2)郑州市路网结构对PM10质量浓度的影响程度高于PM2.5。(3)主干道面积占比与PM10在Scale1、Scale3-Scale5尺度正相关,与PM2.5仅在Scale5正相关;总道路及次干道面积占比与PM10在Scale2-Scale6均正相关,但与PM2.5仅在Scale5、Scale6尺度正相关。在Scale5的空间尺度下控制总道路及次干道面积占比、减少主干道面积占比,可以有效缓解PM10、PM2.5的污染。(4)路网连通复杂度在Scale2与PM10负相关,在Scale2尺度提升路网环通复杂度可以促进PM10污染的有效缓解。(5)节点与廊道数量水平在Scale1、Scale2与PM10负相关,在Scale1、Scale5与PM2.5负相关。通过在Scale1尺度提升节点与廊道数量水平可以同时有效缓解PM10、PM2.5污染。     

武汉市三类不同大气污染过程下大气污染物特征及潜在源区分析

为了探讨武汉市不同类型大气污染过程中大气污染物变化特征,分析对比了沙尘、秸秆燃烧和霾污染过程中大气污染物(SO2,NO2,CO,O3,PM2.5和PM10)的变化特征及其影响因素。使用HYSPLIT模式计算了不同类型污染过程中气团轨迹,并利用潜在源区贡献(potential source contribution function,PSCF)和浓度权重轨迹(concentration weighted trajectory,CWT)分析方法,揭示了武汉市不同类型污染过程中大气污染物的潜在源区分布及其贡献特性。结果表明,不同类型污染下大气污染物变化不同。沙尘天主要以PM10污染为主,平均浓度为408.8μg/m^3,是干净天的5.9倍,PM2.5/PM10仅为29%。霾过程中主要以PM2.5污染为主,平均浓度为182.8μg/m^3,是干净天的3.7倍,PM2.5/PM10为90.4%。秸秆燃烧过程中大气污染物浓度均不同程度地增加,其中PM2.5、PM10和SO2的浓度分别为100.2μg/m^3,155.4μg/m^3和23.7μg/m^3,是干净天的1.8倍,1.6倍和1.6倍。表明,不同类型污染下大气污染物的日变化不同,不同类型污染过程中大气污染物的潜在源区差异较大。沙尘期间大气污染物的主要潜在源区为安徽、河南南部、沙尘源区的内蒙古和甘肃等地区。霾过程中大气污染物的主要潜在源区为湖南东北部、湖北东部、安徽西南部、浙江西部、江西北部和河南南部。秸秆燃烧过程中大气污染物的主要潜在源区为安徽、江苏西南部和河南东南部。     

广州市街道交通高峰期PM2.5/PM10质量浓度的初步研究

空气动力学直径小于10μm的可吸入颗粒物(PM10),尤其是粒径小于2．5μm的细颗粒(PM2.5),是大气光化学烟雾、酸沉降、极端气候事件发生的重要贡献者．广州是可吸入颗粒物污染较为严重的城市,目前,已有许多关于广州市可吸入颗粒物的浓度水平及其化学组成的研究．本文在广州市东山区一过街天桥采集样品,研究交通高峰期PM2.5／PM10质量浓度的水平．     

高速公路PM_(2.5)中重金属季节变化特征及健康风险评估

以往的研究较多关注于城市环境空气PM_(2.5)的重金属污染特征和健康风险,而以交通源为主的相关分析较为匮乏。为探索高速公路环境空气PM_(2.5)中重金属季节变化特征,评价高速公路工作人员健康风险,于2018年3-10月分4次集中采集南昌市周边3条高速公路(昌樟、昌铜和温厚)服务区、收费站中环境空气的PM_(2.5)样品,运用电感耦合等离子体质谱联用仪(ICP-MS)监测了PM_(2.5)中6种重金属(Cu、Zn、Pb、Cd、Cr和Ni)质量浓度,分析其季节变化特征,并利用地累积指数法(Igeo)、美国环保局推荐的健康风险评价模型,对环境空气PM_(2.5)中6种重金属的污染特征及人体健康风险进行评价。结果表明高速公路服务区和收费站环境空气PM_(2.5)质量浓度的季节变化特征表现为春季秋季夏季,PM_(2.5)中不同重金属元素质量浓度的季节变化表现出显著性差异。总体上,不同季节PM_(2.5)中重金属质量浓度表现为ZnPbCrCuNiCd,其中Cr的平均质量浓度为4.07×10~(-2)μg·m~(-3),远高于城市水平。地累积指数评价结果表明6种重金属均受到不同程度的交通源污染,其中Zn和Cd的污染程度分级为严重污染,而Cu、Cr和Ni在秋季表现出更为严重的污染程度。健康风险评价结果表明,高速公路收费站和服务区环境空气的PM_(2.5)中重金属不存在非致癌风险,而致癌风险评价中,PM_(2.5)中Cr的致癌风险评价值超过阈值10~(-4),具有致癌风险,Ni的致癌风险评价超过10-5,具有潜在致癌风险。环境空气PM_(2.5)中重金属的污染特征及致癌风险均表现为秋季高于春季和夏季,交通源引起的大气Cr和Ni污染应受到重视。     

城市森林大气PM2.5中水溶性无机离子的观测

PM2.5中水溶性无机组分的浓度及时空分布等已开展了大量的研究.这些研究主要集中在污染较重的地区或者敏感区,比如居民区或者道路边等.而关于我国城市森林生态系统对大气PM2.5及其组分的影响还未开展系统的研究.研究PM2.5中的水溶性离子组分在城市森林系统中的时空分布特征将有助于了解生态系统与大气颗粒物之间的相互影响,对大气污染治理及城市绿化都具有参考意义.因此,本研究对北京市的4个采样点PM2.5中水溶性无机离子组分进行了观测.     

我国大气细颗粒物中金属污染特征及来源解析研究进展

以PM2.5中金属元素为研究对象,综述了2000—2012年我国在PM2.5中金属的污染水平、时空分布特征、污染来源解析方法及应用等领域的研究进展.目前我国普遍面临严重的PM2.5污染,作者提出应系统开展我国PM2.5中金属污染研究,特别要加强针对农村及背景地区的研究;开展PM2.5中金属的迁移转化机理研究;加快建立污染源排放清单;加强区域污染传输特征研究,以便更好地开展PM2.5的来源解析,为环境管理部门制定大气重金属污染控制目标提供参考.     

兰州市典型地区空气可吸入颗粒物中重金属污染水平及健康风险精细化评估

为了解兰州市不同地区、不同季节居民室内外空气可吸入颗粒物(PM10)中重金属的污染水平及其对人体的健康风险,本研究分别于采暖季和非采暖季在兰州市城关区和榆中县设置多个采样点,采集室内外大气PM10样品,利用ICP/MS分析其中Cd、As、Ni、Pb、Zn、Cu和V的含量,采用健康风险评价模型计算了居民对几种重金属经呼吸...     

成都市中心和航空港秋、冬季大气PM10中特征有机污染物的变化

选取成都市新气象宾馆(市区采样点)和下风向的成都信息工程学院航空港校区(郊区采样点)为采样点,同时采集2009年秋、冬季大气PM10样品,分析其特征有机污染物(多环芳烃、正构烷烃和二元羧酸)的浓度水平及污染特征,探讨其污染来源,为城市大气污染控制提供支持.1实验部分1.1样品采集及预处理在成都市新气象宾馆(市中心采样点)和下风向的成都信息工程学院航空港校区(郊区采样点)用空气总悬浮微粒采样器带PM10切割器(武汉天虹仪表有限公司)采集大气PM10.采样点均在建筑物楼顶,高度约15 m.分别同时采集日     

公路两侧大气颗粒物中的重金属污染特征及其影响因素

选择昌九高速公路(赣粤高速公路南昌至九江段)、昌樟高速公路(赣粤高速公路南昌至樟树段)为研究对象,采集了公路两侧10μm相似文献   

黄、渤海滨海带大气颗粒物时空分布与来源特征

PM10作为大气污染物监测的主要指标之一,探究大气PM10浓度对大气环境质量和人体健康评价具有重要意义。黄、渤海滨海带包括京、津和辽、冀、鲁、苏等工、农业大省,区域大气PM10污染的时空分布和来源特征具有复杂性和典型性。在锦州、北京、天津、烟台、青岛、连云港和盐城7个城市布设10个采样点,含7个城市点和3个农村点,开展为期一年的大气颗粒物的采样;同时,于冬季1月和夏季7月在锦州、天津和烟台进行合计60 d的加密采样,藉以确定研究区域大气PM10的时空分布和来源特征。结果表明,黄、渤海滨海带大气年均PM10总浓度为(129’18)"g·m~(-3),单月最低值出现在2015年7月盐城农村样点15"g·m~(-3),最高值为2015年3月北京城市点307"g·m~(-3)。盐城大气PM10浓度(城市点(85’27)"g·m~(-3)和农村点(66’35)"g·m~(-3))显著低于其他样点大气PM10浓度。渤海滨海带中西部的京(140’68"g·m~(-3))、津(169’60"g·m~(-3))两市大气PM10年均浓度显著高于东部的锦州(125’41"g·m~(-3))和烟台(109’31"g·m~(-3));而且黄海滨海带大气PM10年均浓度(114"g·m~(-3))显著低于渤海滨海带年均浓度(136"g·m~(-3)),总体上表现出西高东低、北高南低的特征。黄、渤海滨海带城市点和农村点年均浓度分别为(129’18)"g·m~(-3)和(112’30)"g·m~(-3);农村点春冬季大气PM10浓度和城市点浓度相当,无显著差异,夏秋季大气PM10浓度略低于城市浓度,表明农村地区大气颗粒物污染情况也较为严重,需受到关注。区域内PM10浓度季节变化整体表现为春冬高、夏秋低。利用多元回归分析初步判断黄、渤海滨海带PM10属于复合来源,大气PM10浓度约30%的变化与降水、人均能耗和沙尘天气相关。黄、渤海滨海带大气PM10浓度的昼夜变化不大,大气PM10浓度与气温呈现正相关,与风速和降水呈现负相关,表现为受各种气象因素综合作用的影响。     

北京市不同主干道绿地群落对大气PM_(2.5)浓度消减作用的影响

为研究城市道路两侧不同绿化带宽度及不同植物群落配置模式对消减大气中PM2.5浓度的作用,选择北京市四环主干道旁3种典型植物群落配置类型作为试验监测点,对0 m、6 m、16 m、26 m、36 m不同绿带宽度下PM2.5浓度分布与变化进行监测,并对其消减能力进行计算,分析PM2.5浓度变化与道路车流量、绿化带宽度及植物群落配置模式之间的关系。结果表明:(1)PM2.5浓度的日变化与车流量的日变化特征一致,道路绿地空气中PM2.5浓度的日变化呈现双峰单谷型特征,即早晚高、白天低,PM2.5浓度在8:00~10:00的交通早高峰期间增加,而后开始下降,到12:00~14:00左右达到最低值,之后呈持续上升状态,直至晚高峰19:00浓度达一天中的最大值。(2)不同植物群落配置模式对大气中PM2.5浓度的消减作用不同,群落内郁闭度高的多复层结构绿地对PM2.5消减作用优于郁闭度低的单层配置绿地模式;(3)分别对3类空气质量条件下,道路绿地对PM2.5消减作用进行评价。无污染或轻度污染(PM2.5100μg·m-3)环境下,绿地对PM2.5消减作用明显,26 m及36 m的绿带处消减作用最强,最高可达12.22%;中度污染(101μg·m-3PM2.5200μg·m-3)的环境下,只有群落配置以乔木林为主且郁闭度较高的蓝靛厂桥南绿地对PM2.5具有消减作用;重度污染(PM2.5201μg·m-3)天气条件下3种绿地对PM2.5的消减作用均不明显。     

遂宁市大气细颗粒物污染现状及成因

通过研究遂宁市环境空气质量变化趋势、城区空气颗粒物组成及浓度变化,系统分析了遂宁市雾霾天气的污染状况及成因,并横向比较了四川省内各城市的空气质量.研究结果表明,细颗粒物(PM2.5)是遂宁市环境空气中的主要污染物.2012年遂宁市大气中PM2.5浓度值为35—119μg·m-3,平均值为68μg·m-3.2013年1—4月,PM2.5浓度值为21—120μg·m-3,达标率不到50%.尤其在2013年3月,PM2.5/PM10由62.0%—87.2%降低为45.3%.由此判断遂宁市环境空气质量主要受细颗粒物类型、气象条件以及大气污染物长距离迁移等因素影响,其中细颗粒物的最主要来源为机动车尾气排放,并提出了细颗粒物污染防治的对策措施.     

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.     

鞍山市秋季大气PM_(2.5)中元素污染特征和来源分析

为了解鞍山市秋季大气细颗粒(PM2.5)中污染元素的污染特征和来源,于2014年10月在鞍山市6个监测点位采集PM_(2.5)样品,运用富集因子和相关分析法对元素的污染特征和来源开展研究.结果表明,Fe、Ca、Zn、Mg、Na、Pb元素浓度含量之和占所有检测的12种元素浓度的98.13%,是主要的污染元素;鞍山市秋季大气细颗粒物中污染元素主要来源于钢铁冶炼、机动车尾气与燃煤的混合型污染源.     

我国4个大气背景点环境空气颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))中水溶性离子分布特征

为研究国家大气背景点颗粒物质量浓度与水溶性离子组成特征,于2013年2月、7月、9月、12月分别对4个国家大气背景点进行了PM2.5及PM10的采样,通过超声萃取-IC法测定了样品中的9种水溶性离子(F-、Cl-、NO-3、SO2-4、Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+)质量浓度,结果表明:(1)可吸入颗粒物浓度水平一、二季度重于三、四季度,PM2.5、PM10年均值分别为17μg·m-3、32μg·m-3,与其他主要国家和地区背景区域浓度相当,背景点大气状况良好;(2)PM2.5中水溶性离子比重全年波动不大,为35.5%—42.2%,浓度排序为SO2-4、NH+4、NO-3Ca2+、Cl-、K+、Na+F-、Mg2+,第一季度PM10中Ca2+浓度显著升高,控制风沙尘将有效降低PM10的浓度;PM2.5及PM10中的9种水溶性离子在不同季节的浓度分布规律与颗粒物浓度类似,一季度较高,三、四季度较低;(3)二次离子是背景点区域的主要水溶性离子,浓度值与其他主要国家和地区相当.NO-3、SO2-4的物质的量浓度与NH+4存在显著相关性,相关系数r为0.7539,斜率小于1,水溶性离子中酸性离子的量比铵根离子略占优势,对气溶胶酸度产生重要贡献.     

大气PM_(10)中多环芳烃的污染特征

利用GC-MS对2008年5月至11月淮南市5个采样点大气可吸入颗粒物(PM10)样品进行分析,总结了研究区内PM10及其中16种PAHs的浓度特征、季节变化规律和来源解析.结果表明,不同采样点PM10浓度均偏高,超标率为14%—238%;PM10浓度水平为谢家集田十五小大通三小淮化集团理工校园.研究区内16种PAHs浓度总量的范围在15.20ng.m-3—111.58ng.m-3之间,平均浓度为64.36ng.m-3,4环以上的稠环芳烃占总浓度的86%.PAHs总量的季节变化与采样时环境温度显示出较好的负相关性,即秋季春季夏季.运用多环芳烃比值综合判断,淮南市大气PM10中PAHs主要以燃煤和机动车尾气混合来源为主,石油源和木材燃烧来源的贡献较小.