太原市采暖期PM_(10)中PAHs的碳同位素组成及源贡献率

在太原市7个点位采集采暖期PM10样品,用气相色谱-同位素质谱仪测定环境空气PM10和污染源(煤烟尘和机动车尾气)中9种多环芳烃(PAHs)的碳同位素组成(δ13C),并根据碳同位素质量平衡原理定量环境空气PAHs的源贡献率.结果表明:煤烟尘中PAHs随环数增加贫13C,机动车尾气中PAHs随环数增加富13C;各点位PAHs的δ13C值差别不大,变化趋势与煤烟尘基本一致,煤烟尘是城市PAHs的主要污染源;煤烟尘对各点位荧蒽和苯并[a]蒽的贡献率都大于机动车尾气,对的贡献率与机动车尾气相当,煤烟尘是各点位荧蒽和苯并[a]蒽的主要来源,是二者共同作用的结果;煤烟尘和机动车尾气对全市环境空气中荧蒽、苯并[ghi]荧蒽、苯并[a]蒽和苯并[b+k]荧蒽贡献率比都约为7:3,太原市环境空气PAHs污染属于煤烟尘和机动车尾气的复合污染.     

太原市采暖期PM10中PAHs的碳同位素组成及源贡献率

在太原市7个点位采集采暖期PM10样品,用气相色谱-同位素质谱仪测定环境空气PM10和污染源(煤烟尘和机动车尾气)中9种多环芳烃(PAHs)的碳同位素组成(δ13C),并根据碳同位素质量平衡原理定量环境空气PAHs的源贡献率.结果表明:煤烟尘中PAHs随环数增加贫13C,机动车尾气中PAHs随环数增加富13C;各点位PAHs的δ13C值差别不大,变化趋势与煤烟尘基本一致,煤烟尘是城市PAHs的主要污染源;煤烟尘对各点位荧蒽和苯并[a]蒽的贡献率都大于机动车尾气,对 的贡献率与机动车尾气相当,煤烟尘是各点位荧蒽和苯并[a]蒽的主要来源, 是二者共同作用的结果;煤烟尘和机动车尾气对全市环境空气中荧蒽、苯并[ghi]荧蒽、苯并[a]蒽和苯并[b+k]荧蒽贡献率比都约为7:3,太原市环境空气PAHs污染属于煤烟尘和机动车尾气的复合污染.     

广州机动车尾气中乙醛稳定碳同位素特征和排放因子

为了获得机动车排放源中乙醛的δ13C(稳定碳同位素丰度)特征及其影响因素,进行不同负荷下的发动机台架试验,采集不同怠速下的机动车尾气样品. 利用气相色谱-燃烧-同位素比值质谱(GC-C-IRMS)分析乙醛δ13C值,并与ρ(乙醛)进行分析. 结果显示:①在发动机燃烧过程中,乙醛的生成和消除反应同时存在. 在发动机低负荷运行时,乙醛的δ13C分馏值为负(-1.4‰~-0.4‰),表明生成反应占主导;而在高负荷运行时,分馏值为正(0.5‰~1.3‰),表明消除反应占主导. ②乙醛的δ13C值与其质量浓度无明显相关性,主要受发动机燃烧温度和尾气净化装置的影响. 整车尾气中乙醛的δ13C值在-29.1‰～-24.4‰之间,平均值为-26.5‰±1.6‰. 其中,汽油车为-25.9‰~-24.4‰,平均值为-24.9‰±0.5‰;柴油车为-29.1‰~-27.0‰,平均值为-28.0‰±0.6‰. ③南方机动车尾气排放源与植物排放源中的乙醛的δ13C值范围不同,表明δ13C值可用于大气乙醛的源解析. 通过机动车尾气中c(乙醛)/c(CO₂)估算广州汽油车和轻型柴油车乙醛的排放因子,二者分别为(13±16)和(169±106)mg/L.      

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.      

鞍山市大气PM10中多环芳烃(PAHs)的污染特征及其来源

2005年3月和8月在辽宁省鞍山市8个采样点采集PM₁₀样品,用液相色谱-质谱法分析了PM₁₀上负载的11种多环芳烃(PAHs),并探讨了其分布特征和来源.结果表明:鞍山市PM₁₀中ρ(PAHs)时空变化特征显著,冬季高于夏季,且工业区PAHs污染最严重;在PAHs中4环以上的组分占主导,冬季ρ(4环PAHs)较高,而在夏季ρ(5～6环PAHs)较高.运用比值法和主成分分析法对PAHs来源进行分析,发现冬季的主要污染源为燃煤排放、机动车尾气排放和炼钢工业排放;夏季主要污染源为燃煤排放、机动车尾气排放、生物质燃烧排放和炼钢工业排放等,来源较冬季复杂.机动车尾气排放对PAHs的贡献在2个季节都较为明显,冬季燃煤排放的贡献比重明显增加.      

关中地区背景点位环境空气PM2.5来源解析与多模型结果对比

为研究关中地区远郊背景点位大气PM_2.5污染来源,于2014年12月-2015年10月在西安市区西南方向约34 km的背景点位（农村区域,108°44'13"E、34°00'53"N）开展样品采集,共获得218个有效样品,对29种化学组分进行了分析,并运用ME2和PMF模型进行同步解析、相互验证.结果表明:ME2和PMF模型各解析出5类因子,分别为二次无机盐、机动车尾气排放、生物质燃烧、煤烟尘和土壤尘.其中,二次无机盐分担率为42.23%~42.74%,是首要贡献源类,机动车尾气排放（22.40%~24.53%）、煤烟尘（14.57%~14.73%）、生物质燃烧（11.88%~13.42%）是另外3种主要贡献源,而土壤尘（6.28%~7.22%）分担率相对较小. 2种模型同步解析大气颗粒物来源对比表明,ME2和PMF模型同步解析结果一致,各源类的日贡献浓度均呈正相关,其中二次无机盐、机动车尾气排放、土壤尘的相关性较强,R2在0.876~0.960之间,表明解析结果可信.      

南京地区大气PM2.5潜在污染源硫碳同位素组成特征

基于南京地区大气PM_(2.5)潜在污染源,采用EA-IRMS技术分别测定了样品中硫碳同位素组成,并分析不同污染源之间的关联性.结果表明,南京地区煤炭烟灰δ~(34)S值范围为1.8‰~3.7‰,δ~(13)C值范围为-25.50‰~-23.57‰;机动车尾气δ~(34)S值范围为4.6‰~9.7‰,δ~(13)C值范围为-26.32‰~-23.57‰;生物质烟灰δ~(34)S值范围为5.2‰~9.9‰,δ~(13)C值范围为-19.30‰~-30.42‰;扬尘δ~(13)C值为-13.45‰.南京地区煤炭烟灰颗粒物的硫同位素较轻,扬尘的碳同位素较重.对比国内外不同污染源δ~(34)S与δ~(13)C值,南京地区大气PM_(2.5)中的潜在污染源的δ~(34)S与δ~(13)C具有明显的区域性.因此,潜在污染源的δ~(34)S、δ~(13)C值可为南京地区大气PM_(2.5)的源解析提供同位素组成源谱支持.     

郑州空气颗粒物中PAHs的碳同位素特征及来源

研究了郑州城区空气颗粒物中多环芳烃(PAHs)的稳定碳同位素组成特征并对其来源进行了解析.气相色谱/燃烧系统/同位素质谱(GC/C/IRMS)分析表明,PAHs 的δ¹³C 值在非采暖季为-29.4‰～-23.4‰,采暖季为-30.0‰～-24.2‰,随着分子量的增大,PAHs 中 13C 降低.统计表明不同采样点的样品中的 PAHs 的δ¹³C 区别不明显(0.1‰<σ<0.8‰).两个季节中,三环和四环多芳香烃化合物荧蒽、芘和苯并(a)蒽的δ¹³C没有明显的区别,其范围为-24.5‰～-23.4‰,但是,五环和六环芳烃的δ¹³C 值有明显差异.随着分子量的增大,采暖季环境空气颗粒物中 PAHs的碳同位素比值变小的程度比非采暖季的大.采暖季的苯并(a)芘、茚并(1,2,3-cd)芘、苯并(ghi)苝的δ13C 值分别为-26.6‰、-30.0‰和-28.1‰,而非采暖季为-24.5‰、-29.4‰和-26.3‰.利用二元复合同位素模型,估算了不同季节机动车尾气和煤的燃烧对郑州城区苯并(a)芘的贡献.在非采暖季机动车尾气排放的贡献率为 70%,在采暖季贡献率为 50%,煤的燃烧对六环化合物的贡献高于机动车排放的贡献.     

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.     

济南市环境空气中TSP和PM10来源解析研究

于1999—2000年在济南市5个采样点分别采集了环境空气中的总悬浮颗粒物(TSP)和可吸入颗粒物(PM₁₀),用化学质量平衡(CMB)受体模型和二重源解析技术解析了TSP和PM₁₀的来源。结果表明,各主要源类对TSP的贡献率依次为:扬尘34%,煤烟尘25%,土壤风沙尘18%,机动车尾气尘6%,建筑水泥尘2%,其他15%;对PM₁₀的贡献率依次为:扬尘30%,煤烟尘27%,土壤风沙尘15%,机动车尾气尘9%,建筑水泥尘3%,其他16%。      

淮河中下游沉积物PAHs的稳定碳同位素源解析

对淮河中下游水相、悬浮物、沉积物中的PAHs(多环芳烃)进行定量分析,在探讨其分布特征的基础上,利用单体烃稳定碳同位素技术揭示研究区沉积物中PAHs的来源. 结果表明:水相中正阳关的ρ(PAHs)最高,达5.01 ng/mL;悬浮物和沉积物中以蚌埠闸的w(PAHs)最高,分别为9.85和1 175.02 ng/g. 沉积物中PAHs的δ13C在-39.4‰~-17.6‰之间.正阳关、平圩、洛河和蚌埠闸等采样点的高环PAHs的δ13C比低环PAHs的小,表明高环PAHs富集12C（轻碳同位素）,显示燃煤源为主要污染源;但这4个采样点PAHs的δ13C与燃煤烟尘相比存在一定差异,表明除燃煤源外可能还存在着少量其他污染源. 双沟镇高环PAHs的δ13C比低环PAHs的大,表明高环PAHs富集13C（重碳同位素),可能是微生物作用所致.      

太原市PM10及其污染源中碳的同位素组成

通过采集太原市PM10及其主要源(煤烟尘、机动车尾气尘、土壤风沙尘)样品,结合离线分步加热氧化法和同位素质谱仪测定了颗粒物中有机碳(OC),元素碳(EC)和总碳(TC)的同位素组成, 并探讨了太原市PM10中碳的来源.结果表明,太原市冬季、春季PM10中OC、EC和TC的碳同位素组成分别是-34.7‰、-23.5‰、-23.9‰和-30.5‰、-23.1‰、-23.9‰; 煤烟尘中OC、EC和TC的碳同位素组成分别是-26.5‰、-23.2‰、-23.6‰,土壤风沙尘分别为-24.6‰、-14.1‰、-17.3‰,汽油车和柴油车尾气尘分别为-27.7‰、-25.5‰、-27.0‰和-25.7‰、-24.3‰、-24.8‰. EC和TC的同位素组成是区分土壤风沙尘较好的标识指标,TC的同位素组成是汽油车尾气尘较好的标识指标;利用二元复合计算公式结果显示土壤风沙尘中OC、EC占TC的百分含量分别为30%、70%;煤烟尘中OC、EC占TC的百分含量分别为11%、89%;汽油车尾气尘中OC、EC占TC的百分含量分别为78%、22%,柴油车尾气尘中OC、EC占TC的百分含量分别为36%、64%;太原市PM10中的TC和EC主要来源于煤烟尘,OC少部分来源于机动车尾气排放,另外还有其他的重要贡献源.     

水华条件下鄱阳湖区植物叶片碳氮同位素特性

为探讨水华发生区水生植物微观碳氮代谢特性,于2014年同期监测了鄱阳湖6个具重要生态功能的湖区水质,同时采集各湖区两种生活型优势水生植物——马来眼子菜(Potamogeton malaianus)和荇菜(Nymphoides peltatum),并对其叶片中δ13C和δ15N同位素进行分析. 结果表明,相对于非水华区,水华区水体中ρ(Chla)、ρ(TN)、ρ(TP)、ρ(NH₄+-N)明显偏高,处于富营养态. 马来眼子菜叶片δ13C偏低0.22‰~3.91‰,δ15N偏低0.66‰~10.15‰;荇菜叶片δ13C偏高1.15‰~2.37‰,δ15N偏低3.02‰~4.81‰. 水华区马来眼子菜叶与荇菜叶中δ13C、δ15N趋同,差异变小,分别为3.53‰和0.37‰(非水华区δ13C差异为5.93‰~8.59‰,δ15N差异为0.63‰~7.50‰);各采样点马来眼子菜叶δ15N相对于荇菜叶δ15N偏高0.37‰~7.50‰,其δ13C变幅(3.91‰)更大(荇菜叶片为2.37‰). 研究显示,马来眼子菜受环境的影响更大,能更敏感地指示环境灾变.      

碳同位素比技术定量估算城市大气CO2的来源

要有效地减少城市碳排放和正确地判断城市现有减排措施的有效性就必须准确地确定城市大气CO2的来源.由于碳同位素比从污染源到受体的传输过程中同位素分馏现象不明显,本研究建立了一套基于碳同位素比技术定量估算城市大气CO2来源的方法,并用该方法初步定量分析了上海市嘉定区大气CO2中来自燃煤、机动车尾气和生物质贡献的时空分布.上海市嘉定区大气CO2的上述3种来源中,生物质的贡献最大.燃煤的贡献在夜间(00:00、04:00和20:00)多于白天(08:00、12:00和16:00),且随高度的升高而增大;机动车尾气的贡献则随高度的升高而降低.大气CO2浓度时空分布特征体现了上海市郊嘉定区大气CO2的排放特征和各来源的传输特性.     

十堰市城区冬季PM2.5污染特征与来源解析

为探讨内陆山区城市湖北省十堰市冬季PM_2.5污染特征及来源构成,于2016年1月12日—2月4日在4个采样点位同步采集PM_2.5样品,分析了无机元素、水溶性离子、有机碳和元素碳的质量浓度.并采集了十堰市主城区城市扬尘、裸露山体尘、建筑水泥尘、燃煤源、机动车尾气、工业源及餐饮油烟源等7类污染源,初步建立十堰市本地的污染源成分谱库,利用统计学方法研究冬季PM_2.5的污染特征,并采用CMB受体模型及“二重源解析技术”分析其来源构成.结果表明:冬季采样期间,十堰市ρ（PM_2.5）平均值达到110.65 μg/m3,超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准24 h浓度限值,并且随空气RH（相对湿度）增加污染加重.城区3个采样点PM_2.5化学组成及特征的空间差异不明显.PM_2.5中ρ（TC）最高,其次是ρ（NO₃-）和ρ（SO₄2-）,与二次反应、机动车尾气、煤燃烧等密切相关.ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）为1.22,说明机动车尾气的影响较大.二次粒子、燃煤源和机动车尾气是十堰市城区冬季大气PM_2.5的主要来源,贡献率分别为51.2%、10.9%和10.1%.研究显示,十堰市城区冬季ρ（PM_2.5）超过GB 3095—2012二级标准,PM_2.5的污染控制应以二次粒子、燃煤和机动车为主,采取多源控制原则.      

基于信访数据分析北京环境问题

分析了2006-2009年北京环境信访数据,结果显示：北京的环境信访主要集中在大气污染和噪声问题方面,两者分别占信访总量的60％和34％。大气污染包括工业废气、机动车尾气、锅炉烟尘、餐饮油烟、扬尘以及异味等。噪声问题主要是社会生活噪声、工业噪声、施工噪声以及交通噪声等。环境信访量的区域分布与污染源的数量以及人口密度相关。北京城市功能拓展区占全市环境信访的一半以上,发展新区和城市核心区比例分别为26％和13％,生态涵养区仅占4％。从区县分布来看,朝阳区和丰台区比例最高,分别占全市的20％和17％;远郊区县比例相对较低,延庆县不足1％。不同季节污染源排放强度及居民生活规律的差异造成北京环境信访量夏季高、冬季低,8月份信访量是2月份的5倍。奥运前,北京环境信访量不断攀升,其后有所回落,但近几年集中信访突出．     

廊坊市开发区冬季颗粒物碳组分污染特征及来源分析

廊坊市是北京市及周边传输通道“2+26”城市之一.为研究廊坊市开发区冬季颗粒物中碳组分污染特征,于2018年1月5日—2月5日在廊坊市开发区国控点位同步开展PM_2.5及PM₁₀样品采集,使用DRI分析OC（有机碳）与EC（元素碳）的质量浓度.结果表明:廊坊开发区冬季ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）分别为（54.5±46.0）（91.0±58.2）μg/m3.PM_2.5中ρ（OC）、ρ（EC）分别为14.64、3.54 μg/m3,PM₁₀中分别为17.07、4.58 μg/m3;PM_2.5、PM₁₀中ρ（OC）与ρ（EC）相关性均较好,R2均为0.91（P < 0.01）,表明二者具有相似的来源;在PM_2.5和PM₁₀中OC/EC〔ρ（OC）/ρ（EC）,下同〕分别为4.46和4.16,ρ（SOC）（SOC为二次有机碳）分别为6.15和5.88 μg/m3,分别占ρ（OC）的42.1%和37.7%,表明二次污染较严重.碳组分丰度及主成分分析结果表明,PM_2.5与PM₁₀中碳组分来源基本一致,主要来源于汽车尾气、水溶性极性化合物、生物质燃烧及燃煤的混合源,柴油车排放,以及道路扬尘.后向气流轨迹聚类结果表明,颗粒物及碳组分质量浓度受途径内蒙古自治区及河北省中部、北京市南部气团的影响较大;对于碳组分来源,道路扬尘及汽车尾气受气团传输的影响较大,而生物质燃烧、燃煤等受气团传输的影响较小.研究显示,汽车尾气、燃烧源及道路扬尘为廊坊市开发区冬季碳组分的主要来源.