环境空气动力学

染源对大气颗粒物的优化贡献率。该方法应用于成都市大气颗粒物的源解析结果与用其他多种源解析法得出的结果基本一致。理论分析和应用实践表明了遗传算法用于大气颗粒物源解析研究具有简便、准确和实用性强等特点。表2参7X169 200101289应用大气扩散模式进行区域稻田甲烷源强估算/刘建国(北京大学技术物理系)…//环境科学/中科院生态环境研究中心一ZDoo,21(6)一6一ro 环图X一5 传统通量箱方法对区域稻田甲烷源强的估算具有很大不确定性。本研究应用箱模式和ATDL模式估算区域稻田甲烷排放率。箱模式和ATDL模式估算排放率分别为:6月13.2…     

大气颗粒物混合尘溯源解析新方法

针对采用化学质量平衡模型(CMB)进行大气颗粒物源解析时,混合尘源由于与单一尘源存在严重共线性而不能代入模型的问题,首先对混合尘进行源解析,根据解析结果将混合尘分拆为对应的单一尘源,然后与原有的单一尘源共同代入CMB进行源解析,提出了大气颗粒物混合尘溯源解析新方法.将混合尘溯源解析新方法应用于某市的大气颗粒物尘源解析,得到扬尘的贡献率为28.75%,较二重源解析技术的46.3%和二重源解析技术改进方法的38.38%都要低,表明新方法更好地解决了共线源代入CMB出现的问题.受体元素计算值与测量值的比值较二重源解析技术改进方法有更多元素接近1,表明新方法建立的模型更加合理.     

基于粗集理论的大气颗粒物的排放源的重要性评价

基于粗集理论（RS）对于不确定性问题的近似分类的思想和方法，通过计算大气污染源排放的远素组成的差异程度与大气颗粒物样本中元素含量的分类关系，用排放源对于大气颗粒物无素量的有效程度为标准来评价排放源的重要性，进行了实例分析计算并与其它几种源解析法结果比较表明：不同源解析法给出的主要排放源的重要性排序是一致的。     

基于遗传算法的大气颗粒物的源解析

遗传算法是一种全局优化的随机搜索方法,适用于模型参数寻优。将遗传算法用于大气颗粒物源解析的CMB方程组中参数的优化,得到各污染源对大气颗粒物的优化贡献率。该方法应用于成都市大气颗粒物的源解析结果与用其他多种源解析法得出的结果基本一致。理论分析和应用实践表明了遗传算法用于大气颗粒物源解析研究具有简便、准确和实用性强等特点。      

机动车源大气颗粒物粒径分布及碳组分特征

颗粒物的粒径分布特性与碳质组分的表征已成为大气颗粒物源解析的重要方法。利用微孔均匀沉积式碰撞采样器与有机碳/元素碳分析仪,研究采集自不同区域的机动车源大气颗粒物粒径分布特性及其碳组分含量特征。结果表明,随着粒径级增大,发动机原排颗粒物质量浓度逐渐降低。实验室排空大气颗粒物在0.32~0.56μm粒径级浓度较高;地下停车场大气颗粒物在1.0~1.8μm粒径级浓度较高。柴油机原排颗粒物OC1、OC2和OC3所占比例较多,EC2为元素碳的主要部分。机动车源扩散区域大气颗粒物OC3和OC4含量所占比例较多,地下停车场大气颗粒物EC1占元素碳绝大部分。柴油机原排颗粒物的OC/EC比值较小,在0.92~2.50之间。实验室排空与地下停车场大气颗粒物的OC/EC比值分别在1.40~2.53与2.36~4.82之间。此外,地下停车场大气颗粒物的OC/EC比值均大于2,最高可达4.82,可以判定地下停车场有较多的二次颗粒物生成。上述特性可为机动车源大气颗粒物的辨识提供参考依据。     

机动车源大气颗粒物粒径分布及碳组分特征

颗粒物的粒径分布特性与碳质组分的表征已成为大气颗粒物源解析的重要方法.利用微孔均匀沉积式碰撞采样器与有机碳/元素碳分析仪,研究采集自不同区域的机动车源大气颗粒物粒径分布特性及其碳组分含量特征.结果表明,随着粒径级增大,发动机原排颗粒物质量浓度逐渐降低.实验室排空大气颗粒物在0.32~0.56μm粒径级浓度较高;地下停车场大气颗粒物在1.0~1.8μm粒径级浓度较高.柴油机原排颗粒物OC1、OC2和OC3所占比例较多,EC2为元素碳的主要部分.机动车源扩散区域大气颗粒物OC3和OC4含量所占比例较多,地下停车场大气颗粒物EC1占元素碳绝大部分.柴油机原排颗粒物的OC/EC比值较小,在0.92~2.50之间.实验室排空与地下停车场大气颗粒物的OC/EC比值分别在1.40~2.53与2.36~4.82之间.此外,地下停车场大气颗粒物的OC/EC比值均大于2.0,最高可达4.82,可以判定地下停车场有较多的二次颗粒物生成.上述特性可为机动车源大气颗粒物的辨识提供参考依据.     

大气颗粒物污染源的遗传算法解析模型

遗传算法是一种处理模型参数优化估计的通用方法。在构造了以大气颗粒物污染源的源系数作为参数的优化准则目标函数情况下，应用遗传算法优化模型参数，得到各污染源对于大气颗粒物的贡献率。将遗传算法用于重庆市春、夏、冬三季大气颗粒物的源解析结构与用化学质量平衡法的源解析结果进行了比较，两种源解析法获得的４种主要尘源在３个对大气颗粒物的贡献率大小排序基本一致。该方法用于大气颗粒物源解析简单、快速、方便、实用。     

抗战胜利70周年大阅兵期间石家庄大气细颗粒物在线来源解析

抗战胜利70周年阅兵纪念活动空气质量保障前后,利用位于石家庄市大气自动梯度站20 m处单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)对大气细颗粒物来源进行了解析.结果表明,阅兵活动当日,大气细颗粒物的首要污染源为机动车尾气(20.9%)和燃煤(20.6%),与空气质量保障前后相比,两类源的贡献均出现不同程度的降低,且颗粒物数浓度处于较低水平,保障措施起到了较好的效果,其中"控车"和"控煤"效果更为显著.来自机动车尾气的颗粒以短链元素碳和Mn为主,来自燃煤源的颗粒物以有机碳为主,来自工艺工业源的颗粒物以有机碳和金属为主,来自扬尘源的颗粒物以硅酸盐和钙为主.保障措施结束后,颗粒物浓度迅速攀升,是低压静稳不利气象条件和东南方向低空传输共同作用结果,其中扬尘和机动车尾气的贡献增长较为突出.     

用投影寻踪回归进行大气颗粒物的污染源解析

 应用投影寻踪回归技术（PPR）对大气颗粒物的污染源成分谱和大气采集样本中的元素测试数据进行分析，得到大气颗粒物的污染源的权重贡献率的一种原解析新方法该方法应用于上海大气颗粒物的污染源的解析,结果表明，影响上海市大气颗粒物的主要污染源是建筑尘、土壤尘、燃煤尘和冶金尘它们的平均贡献率之和十占全部尘源的85%以上     

利用二重源解析技术解析抚顺市大气颗粒物的来源

在利用CMB模型对大气颗粒物进行解析时经常遇到一组数据多种结果的现象,同时,扬尘属于混合尘源类,与一些单一尘源类之间可能存在严重的共线性,从而很难准确地解析出各单一尘源类对受体的贡献值.二重源解析技术较好地解决了上述问题.本文利用二重源解析技术对抚顺市的大气颗粒物来源进行了解析.解析结果表明扬尘、土壤风沙尘、煤烟尘和有机碳是抚顺市环境空气中TSP的四大排放源类,其贡献率分别为扬尘37.5%、土壤风沙尘15.9%、有机碳13.9%、煤烟尘6.0%.     

碳质大气颗粒物的扫描质子微探针分析

碳质颗粒物是大气颗粒物的重要组成部分,对全球气候变化、环境质量、人类健康等有重要影响.本研究使用扫描质子微探针对上海两个典型环境监测点的大气颗粒物及7类污染排放源的单颗粒进行了分析.利用微束非卢瑟福弹性背散射谱micro-EBS(non-Rutherford elastic backscattering,EBS)分析了单颗粒中的C含量,发现燃煤烟尘、燃油烟尘、汽车尾气、柴油公交车尾气等污染源中碳质颗粒物占优,而水泥尘、钢铁工业尘、土壤尘中无机颗粒物占优;中心城区的碳质颗粒物占优,而工业区的无机颗粒物占优,单颗粒物的元素分布可以反映颗粒物发生大气化学反应的重要信息,利用微束质子激发X射线荧谱micro-PIXE(particle induced X-ray emission,PIXE)分析得到了大气颗粒物的S、Ca、Fe等元素分布,发现含Ca的碳质颗粒在大气中发生了硫化反应.     

云冈石窟大气细颗粒物化学成分的单颗粒分析

定量电子探针X射线微区分析技术具有采样时间短、测量所需的样品量少、既能观察颗粒物的大小、形貌,又能获得元素定量组成的优点,是进行大气气溶胶单颗粒分析的有力工具。该文在详细介绍该技术操作步骤的基础上,将其应用于云冈石窟景区大气细颗粒物化学成分的研究,通过对20110918-20110921不同粒径范围的颗粒物测定结果表明:粒径大于1μm的颗粒主要含铝硅酸盐、碳酸钙、石英等初级矿物尘,反应或老化的矿物尘很少,二次颗粒基本未检出;粒径小于1μm的颗粒以有机碳和元素碳为主,且元素碳的相对丰度大于有机碳。以上结果说明在采样时段内当地以土壤尘、沙尘、煤尘以及燃烧产生的颗粒为主,SO2、NO2、有机物质对当地空气质量影响较小。     

包头市环境空气中PM_(2.5)源解析研究

为了对包头市环境空气中PM2.5来源进行解析,在包百大楼设立采样点,于2011年9月—2012年6月利用TH-150C智能中流量(TSP)采样器与PM10-5-2.5大气可吸入颗粒物切割器,采集细颗粒物的重量,利用测量前后滤膜的重量差和通入气体流量体积的比值得出PM2.5的质量浓度。利用电感耦合等离子体质谱仪测定PM2.5中无机元素的含量;2001A型有机碳/元素碳(OC/EC)分析仪,测定PM2.5中碳组分的含量;采用DionexIC-2500型离子色谱仪测定无机离子的含量,最后利用富集因子法对PM2.5进行源解析。研究结果表明:包头市环境空气中PM2.5的质量浓度随时间变化,特征为秋冬季明显高于春夏季,主要原因是进入10月份包头市开始采暖,燃煤的大量增加导致PM2.5的质量浓度的升高,同时源解析结果表明其主要来源为燃煤、汽车尾气的排放、金属冶炼、生物质的燃烧(垃圾焚烧)和土壤尘(包括建筑和道路扬尘等)。     

大气颗粒物源解析CMB法与PFA法原理及比较研究

大气颗粒物已经成为中国许多大中城市的首要空气污染物.弄清楚大气颗粒物的来源及定量地计算出各个源的贡献值,为颗粒污染物的防治提供依据,这就涉及到大气颗粒物源解析技术.本文详细介绍了化学质量平衡（CMB）和主因子分析法（PFA）这两种主要的大气颗粒物源解析原理及方法,并比较两种方法各自的优缺点,以供选择合适的源解析方法对大气颗粒污染物的来源进行解析.     

杭州市大气颗粒物浓度及组分的粒径分布

分别于2008年11月及2009年4~5月及10月采集了杭州大气颗粒物样本,测定了杭州市大气颗粒物及其化学组分[元素碳(EC)/有机碳(OC)、11种水溶性离子、20种元素]的浓度,并研究了其粒径分布特征.结果表明,杭州市大气颗粒物质量浓度、EC和OC的质量浓度、9种离子(SO42-、NO3-、K+、Na+、Cl-、Ca2+、Mg2+、NO2-、F-)浓度的粒径分布均显双峰结构,峰值分别出现在<0.49μm的细粒径段与3.00~7.20 μm的粗粒径段; OC、EC、SO42-、NO3-、NH4+以及主要来自人为源的元素(Cu、Zn、As、Se、Sb、Cd)主要集中在<3.0μm的细颗粒物中;杭州市大气细颗粒物中二次污染严重,细颗粒物主要受工业、交通等人为源影响.     

北京市交通干线周围可吸入大气颗粒物的污染特性

采用Anderson撞击法分级采样器于2009年3~6月对北京市航天桥周围可吸入大气颗粒物进行分级采样分析.利用扫描电子显微镜(SEM)及X射线能谱仪(EDS)观察测量样品的微观形貌及元素相对含量.根据形貌及元素含量,9类颗粒物被识别.利用等离子电感耦合质谱仪(ICP-MS)对颗粒物中的主要元素质量浓度进行了测定,发现交通干线周围大气PM10中Ca、Mg、Fe等元素质量浓度随粒径减小而减小,Pb、Zn、Ni、Hg等元素的浓度却随粒径减小而增大,粒径小于3.3mm的颗粒Pb, Hg, Zn浓度增加更为显著.利用FA(因子分析)进行源解析.结果表明,交通干线周围大气颗粒物组成中,建筑及自然扬尘贡献率最大占44.0%;汽车尾气及交通道路尘贡献率次之占28.1%.     

大气颗粒物总量控制计算方法探讨

利用常规监测数据，结合颗粒物源解析结果，计算大气颗粒物环境容量目标总量。     

重庆市主城区大气细颗粒物污染特征与来源解析

重庆市主城区大气细颗粒物(PM_(2.5))浓度从1990s的100μg·m~(-3)下降至当前的约70μg·m~(-3),但仍高于环境标准限值.为探讨重庆市主城区PM_(2.5)化学组成与来源特征,于2012—2013年在渝北区大气超级站利用四通道采样仪连续采集了颗粒物样品,分析了其中水溶性离子、碳质组分和无机元素含量.采样期间,重庆市主城区大气PM_(10)和PM_(2.5)的年日均浓度分别为103.9和75.3μg·m~(-3),扩散条件不利的冬季,细颗粒物污染较为严重.受静稳天气影响的1月和2月,受沙尘影响的3月,及二次转化显著的6月是重庆市细颗粒物污染较重的月份.重庆市PM_(2.5)组成以有机物(OM,30.8%)为主,其次为硫酸盐(SO_4~(2-),23.0%)、硝酸盐(NO_3~-,11.7%)、铵盐(NH_4~+,10.9%)、地壳物质(Soil,8.2%)、元素碳(EC,5.2%)、K~+(1.1%)、Cl~-(1.0%)和微量元素(Trace,0.6%).较高的SO_4~(2-)浓度和逐步上升的[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]比值反映了重庆市燃煤污染较重,同时机动车污染比例逐步增加.采用主因子分析/绝对主因子得分法解析了重庆城区细颗粒物5类主要来源是:二次粒子(41.7%)、燃煤(15.6%)、建筑/道路尘(12.4%)、土壤尘(11.0%)和工业尘(10.4%),通过各污染源季节变化及与其他结果对比,该源解析结果能够较可靠反映重庆市细颗粒物的来源信息.     

环境质量评价与环境监测 环境监测仪器设备

X851200701411固定源稀释通道的设计和外场测试研究/周楠…(北京大学环境模拟与污染控制重点联合实验室)∥环境科学学报/中科院生态环境研究中心.-2006,26(5).-764~772环图X-9为研究固定源产生的颗粒物的污染情况,自行设计了固定源稀释通道采样装置以便模拟颗粒物在大气中的稀释扩散过程.该装置采用不同尺寸的采样嘴,以保证对烟道内的颗粒物等速采样,采样烟气与洁净空气在稀释腔内混合,腔内雷诺数典型值可以达到10000,保证了采样烟气和洁净空气能够稀释混合均匀.颗粒物在停留室中的停留时间达到90s,保证了颗粒物有足够的时间长大成核.将该…     

利用SPAMS研究西安市重污染天气细颗粒物污染特征及来源

为了对西安市冬季重污染过程中的细颗粒物进行动态源解析,于2016年12月5-22日,利用SPAMS（单颗粒气溶胶质谱仪）在西安市城市运动公园开展连续观测.将观测期分为4个阶段,结合气象条件对不同阶段细颗粒物的污染特征进行分析比较.依据质谱特征,将所采集到的颗粒分为EC（元素碳）、OC（有机碳）、ECOC（混合碳）、HM（重金属）、LEV（左旋葡聚糖）、SiO₃（矿尘）、K（钾）、Na（钠）、HOC（有机大分子）及Other（其他）类.结果表明:观测期间所采集到的OC类颗粒物数量最多,在重污染阶段OC、K和EC类颗粒物占颗粒总数的70%以上,是重污染天气的主要组成颗粒.在雾霾消散期,OC、LEV和SiO₃类颗粒是主要类型颗粒物.根据颗粒物的化学类型及离子特征,利用PMF（正交矩阵因子分解）模型法得到6种污染源贡献率分别为27.7%（燃煤源）、22.3%（二次污染源）、20.4%（交通源）、10.4%（生物质燃烧源）、9.7%（工艺过程源）、6.5%（扬尘源）及3.0%（其他未知源）.研究显示:在重污染阶段,燃煤源与交通源占比大幅上升,与二次污染源共同造成了此次重污染天气;在雾霾消散期,扬尘源及生物质燃烧源成为大气细颗粒物的主要污染源.