安阳市冬季观测期间PM2.5污染特征及来源解析

为探究安阳市冬季PM_2.5的污染特征及来源,于2019年11月19—26日在安阳市3个站点(柏庄镇政府、红庙街小学、安阳师专)采集PM_2.5样品,并对PM_2.5质量浓度和无机元素、水溶性离子进行测定,利用正定矩阵因子模型(PMF)并结合大气污染源排放清单进行源解析。结果表明:观测期间安阳市的PM_2.5平均质量浓度为104.09μg/m³,水溶性离子平均质量浓度为48.9μg/m³,占PM_2.5质量浓度的46.9%。PMF解析结果为二次源58.9%、燃煤源15.7%、机动车排放源9.2%、扬尘源8.6%、工业源2.5%、其他源5.1%。结合2018年安阳市大气污染源排放清单对二次源贡献进行重新分配,得到安阳市PM_2.5主要贡献来自燃煤源29.8%、工业源28.5%、机动车源27.1%。后向轨迹聚类结果显示,安阳市气团输送路径主要有远距离传输、城市间输送和本地运输3类,其中本地运输占比最大,其次为正南和东南方向上的城...     

佛山市PM2.5污染特征及诱发其高污染过程天气系统分析

利用2013年佛山市8个国控大气自动监测站点ρ(PM_(2.5))监测数据,分析佛山市PM_(2.5)污染的时空分布特征,并诊断诱发PM_(2.5)高污染过程的关键天气类型。结果表明,佛山市2013年PM_(2.5)年均值为53μg/m3,高于国家二级标准,污染主要集中在三水区中部、南海区中部和禅城区北部。佛山市ρ(PM_(2.5))表现出明显的季节变化和日变化特征,秋、冬季是PM_(2.5)的高污染季节,其值夜间略高于白天,呈典型的双峰型分布,08:00—09:00短暂出现一个浓度的小峰值,推测与上班交通高峰有关。对PM_(2.5)持续高污染发生的地面天气形势分析表明,高压出海是诱发佛山市PM_(2.5)高污染事件最主要的天气类型。     

连云港春季PM2.5中主要水溶性无机离子污染特征及来源解析

于2017年3月1日—5月31日监测分析了连云港市大气PM_(2.5)中主要水溶性无机离子质量浓度的日变化规律,以及与气象因子、PM10、PM_(2.5)相关性。结果表明,水溶性无机离子质量浓度与环境空气中NO_2、CO、PM_(10)、PM_(2. 5)显著相关,与气温、风速、能见度等呈负相关;日变化呈明显单峰型,峰值出现在08:00左右;水溶性无机离子季度均值为27. 2μg/m~3,占ρ(PM_(2.5))平均50%左右,ρ(NO_3~-)、ρ(SO_4~(2-))和ρ(NH_4~+)占ρ(水溶性无机离子)总85%以上;指出,SO_4~(2-)主要受远距离传输的影响,NO_3~-和NH_4~+主要受局地源的影响。     

贵阳市城区PM10和PM2.5水溶性离子特征分析

分别于2013年10月和2014年2月、5月、7月在贵阳市城区3个环境空气质量监测国控点位（南明区市监测站、云岩区黔灵公园马鞍山和观山湖区贵阳一中）进行PM₁₀、PM_2.5样品采集,并对10种水溶性离子（SO₄^2-、NO₂^-、NO₃^-、NH₄⁺、Cl^-、F^-、Na⁺、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺）的含量进行了分析。结果表明,研究时段内,贵阳市3个点位PM₁₀、PM_2.5平均质量浓度分别为（64.8±25.5）、（46.6±21.2）μg/m³。其中,云岩区黔灵公园马鞍山点位的颗粒物浓度最低,南明区市监测站点位最高。3个点位PM_2.5平均浓度与PM₁₀平均浓度的比值为0.719,表明贵阳市城区PM₁₀中,PM_2.5占主导地位。水溶性离子分析显示,SO₄^2-、NO₂^-、NO₃^-、NH₄⁺、Cl^-、F^-、Na⁺、K⁺主要分布在PM_2.5中,Mg²⁺、Ca²⁺主要分布在PM₁₀中。3个点位PM₁₀和PM_2.5中的水溶性离子均表现为SO₄^2-、NH₄⁺、Ca²⁺浓度较大,F^-、NO₂^-较小,表明3个点位的污染源总体相同,且水溶性离子占PM₁₀、PM_2.5含量的比例达33.6%~48.1%。贵阳市城区大气中的SO₂转化率在5月、7月、10月较高,2月最低,主要是由于5月、7月、10月的高温、高湿、强辐射环境条件促进了SO₂向SO₄^2-的转化。阴阳离子平衡分析表明,贵阳市城区PM₁₀、PM_2.5呈现出偏碱性的特征。水溶性离子主成分分析表明,贵阳市城区PM₁₀中的水溶性离子主要来源于城市扬尘、生物质燃烧尘、煤烟尘、建筑尘以及二次粒子,PM_2.5中水溶性离子的来源与PM₁₀较为相似。     

苏州市冬季PM2.5中重金属特征、来源及风险评价

于2021年12月1日—2022年2月28日,利用在线重金属观测仪对苏州市大气细颗粒物（PM_2.5）中8种重金属［铬（Cr）、锰（Mn）、镍（Ni）、铜（Cu）、锌（Zn）、砷（As）、镉（Cd）和铅（Pb）］进行监测,运用富集因子法和潜在源贡献方法进行来源解析,并采用风险评价模型进行生态和健康风险评估。结果表明：观测期间8种重金属质量浓度由高到低分别为Zn＞Mn＞Pb＞Cu＞Cr＞As＞Ni＞Cd,其中Ni、Cr、Mn、Cu、Pb和Zn的质量浓度随PM_2.5质量浓度的增加而增加。As、Cu、Pb、Zn 和Cd受到人为源影响,其中Zn和Cd受人为源影响严重;安徽省、江苏省等周边区域传输对重金属质量浓度有一定贡献。潜在生态风险评价结果表明重金属的潜在生态风险极强,其潜在生态风险大小依次为Cd>As＞Pb＞Cu＞Zn＞Ni＞Cr＞Mn。健康风险评价结果显示,Zn、Cu、Mn和Pb的非致癌风险<1,非致癌风险较小,可忽略。Cr对儿童和成人,As对成人存在一定致癌风险,致癌风险处于可接受水平;Cd和Ni对儿童和成人,As对儿童不具有致癌风险。     

河源市城区春季PM2.5典型污染过程案例分析

以河源市区2016年3月27日—4月4日污染过程为研究对象,基于同期气象条件与空气质量监测数据,分析了PM_(2.5)与气象因子间的相关性,探究河源市区PM_(2.5)污染变化特征。结果表明,3月30日河源市ρ(PM_(2.5))/ρ(PM_(10))和ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)分别为0.87和0.08,明显高于其他时段,说明当天细颗粒物污染老化和二次转化程度突出。在此次污染过程的2个不同阶段,河源市ρ(PM_(2.5))波动受到多项气象要素共同影响,其中与气压先后呈现较强负相关(R~2=0.646 2)和不明显正相关(R~2=0.006 5),与气温呈现不明显正相关(R~2=0.008 4,R~2=0.033 9),与风速先后呈现弱负相关(R~2=0.105 2)和不明显正相关(R~2=0.072 9),与相对湿度先后呈现弱正相关(R~2=0.391 3)和弱负相关(R~2=0.176 9)。通过比较该时段河源市与周边城市的ρ(PM_(2.5))变化趋势及后向轨迹分析,发现河源市与周边城市在相似的气象背景条件下,PM_(2.5)污染主要来源于本地源排放和珠三角区域传输。     

天津市PM2.5中水溶性无机离子污染特征及来源分析

2008年1、4、7月和10月在天津大气层边界站,利用中流量采样器对大气中的细粒子进行了滤膜样品采集,应用离子色谱检测技术分析了8种水溶性无机离子(Na⁺、NH₄⁺、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺、SO₄^2-、NO₃^-和Cl^-)的含量。结果表明,天津市大气PM_2.5中总水溶性无机离子平均浓度为47.3 μg/m³,其中,SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺和Cl^-是最主要的水溶性无机离子,占总离子质量分数共计87.3%,表明了天津市细粒子中的主要水溶性无机离子的特征。/2 平均比值接近1.0,显示硫酸氨是细粒子中硫酸盐的主要存在形式。NO₃^-/SO₄^2-浓度比的平均值为0.65,反映了燃煤污染与机动车尾气污染并存的复合型大气污染特征。并通过对PM_2.5中8个水溶性离子成分的主成分分析进一步揭示了其来源。     

潍坊市大气环境中PM2.5和PM10的污染特征及来源解析

于2017年1月—2018年1月在潍坊市城区8个监测点位按季节采集了环境空气颗粒物样品,对其组分进行分析;采用电子低压冲击仪（ELPI）稀释采样法和稀释四通道法2种源采样方法同步采集源样品,建立了潍坊市本地化的燃煤源、钢铁源等排放源的颗粒物源成分谱;结合排放源清单,利用化学质量平衡受体模型（CMB）开展不同行业的细颗粒物（PM_2.5）和可吸入颗粒物（PM₁₀）的精细化来源解析。结果表明,各监测点位ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）年均值均超过环境空气质量二级标准;潍坊市城市扬尘、土壤风沙尘、建筑水泥尘特征组分分别为硅（Si）、Si、钙（Ca）,燃煤尘和造纸碱回收尘的特征组分均为硫酸根离子（SO₄^2-）;PM_2.5首要的贡献源类为煤烟尘,分担率为36%;其次为机动车尘,分担率为25.4%;扬尘的分担率为21.8%;煤烟尘中分担率最高的是工业燃煤（18%）;机动车尘中以载货汽车分担率最大（14%）。PM₁₀首要的贡献源类也是煤烟尘,分担率为30.9%,其次是扬尘（27.6%）、机动车尘（21.5%）;煤烟尘中分担率最高的是工业燃煤,为15.4%,机动车尘中以载货汽车分担率最大,为11.8%。工艺过程的分担率均较低。     

珠海市PM2.5时空分布特征及其成因分析

选取2015年珠海市国控监测站ρ(PM_(2.5))数据,分析PM_(2.5)中有机碳(OC)、元素碳(EC)、水溶性离子组分等化学组成,ρ(PM_(2.5))时空分布特征,以及与气象因素的相互关系。结果表明,2015年珠海市PM_(2.5)年均值为31.0μg/m3,表现出显著的时间分布规律,月均值呈现\"V\"型趋势,PM_(2.5)中主要化学组分是有机物(OM),占总质量的34.0%,其次是硫酸根(SO2-4),占总质量的26.9%,具有明显的季节分布特征,呈现冬高夏低分布;ρ(PM_(2.5))日变化呈现双峰型分布,其值工作日显著高于非工作日;ρ(PM_(2.5))与平均温度、相对湿度、风速呈现负相关关系,与气压呈现显著正相关关系;珠海市ρ(PM_(2.5))空间分布总体呈现\"东高西低,北重南轻\"变化趋势,有机物、SO2-4和NH+4空间分布呈现东部高于西部趋势,颗粒物浓度受地形、气候因素和海域环境等影响呈现多样化分布趋势。     

上海浦东新区城区大气PM2.5中水溶性离子污染特征研究

为研究大气中细颗粒物(PM2.5)在中低浓度水平下的污染特征及来源,于2018-2020年在上海市浦东新区采用在线气体组分及气溶胶监测系统对大气ρ(PM2.5)及其水溶性离子的质量浓度进行了在线连续观测.结果表明,2018-2020年ρ(PM2 5)变化总体均呈现冬季较高,春、秋季其次,夏季较低的特征.PM2.5中水溶...     

南通市PM2.5中水溶性离子季节分布特征

对南通市2016年12月-2018年10月大气污染季节分布特征进行了分析。结果表明,南通市ρ(PM2.5)和ρ(水溶性离子)为冬、春季高,夏、秋季低。春夏秋冬四季ρ(水溶性离子)占ρ(PM2.5)百分比分别为68.2%,70.6%,64.5%和74.5%,其中二次离子SNA(NO3-、SO42-和NH4+)占ρ(PM2.5)的百分比分别为63.1%,67.0%,59.3%和66.8%;ρ(NO3-)/ρ(SO42-)表明,移动源已成为南通市春、秋、冬季的主要污染源,四季均存在不同程度的二次转化,且SO2的转化率均大于NO2,NO2冬季转化率最大、夏季最小,SO2夏季转化率最大、秋季最小。南通市NO2转化为硝酸盐的主要形式是气相均相反应,非均相反应和均相反应对SO2转化为硫酸盐的贡献差异不大。     

合肥市冬季灰霾天气PM2.5源解析

于2016年12月30日—2017年2月4日,利用单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪(SPAMS),对合肥市PM_(2.5)开展来源解析连续监测,共捕捉到4次较为明显的灰霾过程,对颗粒物种类及质谱特征进行了分析。结果显示,监测期间合肥市主要颗粒物成分为元素碳(EC)(31. 9%)、富钾(K)(16. 6%)、有机碳(OC)(16. 0%)及混合碳颗粒(ECOC)(15. 0%)等。主要污染源为机动车尾气源(24. 5%)、工业工艺源(22. 7%)、燃煤源(14. 1%)、二次无机源(13. 5%)等。污染天气发生时,工业工艺源占比上升2. 2个百分点,生物质燃烧和燃煤源占比分别下降1. 7和2. 7个百分点,机动车尾气和扬尘源基本持平,表明此次污染过程主要受到工业工艺源的累积影响。     

泰州市冬季空气质量变化特征

为了解泰州市冬季空气质量变化特征,于2013年12月27日—2014年1月7日对NO2,SO2,O3,CO,PM10和PM2.5进行了监测,结合地面气象资料和HYSPLIT轨迹模式分析了污染物的来源与传输过程。结果表明,观测期间AQI优良率仅为25%,PM10和PM2.5日均值超标率分别为58.3%,75.0%;有机碳是泰州市ρ(PM2.5)中最高的化学组分,其次是富钾和元素碳。PM2.5主要来源为汽车尾气、工业源、燃煤,分别占来源比例21.76%,16.52%,15.54%。局地污染源和不利气象条件是造成大气污染的主要原因。     

杭州市大气PM2.5和PM10污染特征及来源解析

2006年在杭州市两个环境受体点位采集不同季节大气中PM_2.5和PM₁₀样品,同时采集了多种颗粒物源类样品,分析了其质量浓度和多种化学成分,包括21种无机元素、5种无机水溶性离子以及有机碳和元素碳等,并据此构建了杭州市PM_2.5和PM₁₀的源与受体化学成分谱;用化学质量平衡(CMB)受体模型解析其来源。结果表明,杭州市PM_2.5和PM₁₀污染较严重,其年均浓度分别为77.5μg/m³和111.0μg/m³;各主要源类对PM_2.5的贡献率依次为机动车尾气尘21.6%、硫酸盐18.8%、煤烟尘16.7%、燃油尘10.2%、硝酸盐9.9%、土壤尘8.2%、建筑水泥尘4.0%、海盐粒子1.5%。各主要源类对PM₁₀贡献率依次为土壤尘17.0%、机动车尾气尘16.9%、硫酸盐14.3%、煤烟尘13.9%、硝酸盐粒8.2%、建筑水泥尘8.0%、燃油尘5.5%、海盐粒子3.4%、冶金尘3.2%。     

上海市浦东新区大气细颗粒物中重金属污染特征及来源解析

于2017年对浦东城区和郊区大气PM2.5中的重金属特征和来源进行了分析.结果表明,K、Fe、Na、Ca、Mg、Al等矿物元素为浦东新区PM2.5中含量最高的金属元素,其中K的年均值为297.3 ng/m3.浦东城区的不同元素在季节变化上呈现较为不同的变化规律,郊区的金属元素值大部分呈现春季先逐月下降,在夏、秋季有起伏...     

南京市城区PM2.5中化学组分演变特征

于2011—2017年在江苏省南京环境监测中心办公楼顶开展PM 2.5监测采样,分析其样品中OC、EC、水溶性离子和20余种无机元素等组分演变特征。结果表明,NO^-3、SO^2-4、NH^+4、OC、EC等是PM2.5的主要组分,且大部分组分值随ρ(PM2.5)降低呈下降趋势;OC在2016—2017年成为占比最大的组分;ρ(NO^-3)/ρ(SO2-4)由0.9上升至1.3,ρ(OC)/ρ(EC)由3.2上升至3.6,均呈持续上升趋势;机动车污染和有机碳污染明显加重,南京大气污染类型从传统煤烟型污染向煤烟型与氧化型污染共同主导的复合型污染转变;K^-、Cl^-、SO^2-4等水溶性离子和痕量元素K、Al、Ca、Na、Mg等值持续下降,说明工业污染减排、燃煤总量控制和污染治理、扬尘管控和秸秆禁烧效果显著。     

重庆市主城区大气水溶性离子在线观测分析

2015年12月—2016年3月期间,利用在线气体与气溶胶成分监测仪(IGAC)在重庆市大气超级站开展连续观测分析,并捕捉到2次持续时间较长的空气重污染过程。对PM_(2.5)中9种水溶性离子及5种气态前体物的观测结果分析表明:NO_3~-、NH_4~+和SO_4~(2-)是重庆市主城区PM_(2.5)中主要的水溶性离子成分,其浓度均表现出明显的日变化特征,主要以(NH4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在。NH_3和SO_2是最主要的气态污染物。2次重污染过程的水溶性离子组分有明显差异,细颗粒物累积型污染的NH_4~+、SO_4~(2-)、NO_3~-浓度高,二次转化十分明显;春节期间烟花爆竹集中燃放,Cl~-、K~+浓度高,主要属于一次排放;污染期间主要离子组分的同源性特征显著。     

北京市典型重污染过程中PM2.5载带水溶性无机离子污染特征分析

为研究北京地区冬季PM_(2.5)载带的水溶性无机离子组分污染特征,2013年1月在中国环境科学研究院内采用在线离子色谱(URG-9000B,AIM-IC)对PM_(2.5)中水溶性无机离子(SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl~-、NH_4~+、Na~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+))进行监测与分析。结果表明,采样期间总水溶性无机离子(TWSI)浓度为61.0μg/m~3,其中二次无机离子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+(SNA)占比达72.3%,在PM_(2.5)中占比为40.29%,表明北京市PM_(2.5)二次污染严重。重污染天[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]表明,固定源污染较移动源更为显著。三元相图表明,在空气质量为优的情况下,NH_4~+(在SNA中占比为30.3%~65.5%,下同)主要以NH_4NO_3的形式存在,较少比例以(NH_4)_2SO_4存在;严重污染时,NH_4~+(47.3%~77.9%)主要以(NH_4)_2SO_4形式存在,其次以NH_4NO_3的形式存在,其余的NH_4~+以NH_4Cl的形式存在。[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]日变化表明,早、晚机动车高峰影响北京重污染发生。     

降水和风对苏州地区PM2.5浓度影响分析

为了解降水和风对苏州地区细颗粒物(PM2.5)质量浓度的影响,利用2018-2022年逐日降水量、风向风速和环境空气质量数据,分析苏州市降水和ρ(PM2.5)的月变化特征及日降水强度、降水时长和风向风速对ρ(PM2.5)变化的作用.结果表明,降水对PM2.5存在一定湿清除作用,全年雨日ρ(PM2.5)平均值较非雨日低21％,1-2月和11-12月最为显著.降水的湿清除效率受日降水量级和日降水时长等因素的影响,当日降水量达到中雨及以上量级时,ρ(PM2.5)下降样本数超过总样本数的60％,降水的湿清除效率随着降水量级的增加而显著提高;当日降水时长＞6 h时,降水对污染物浓度的改善作用明显,ρ(PM2.5)下降样本数超过总样本数的50％.不同风向、风速的清除作用也有差异,静风或微风状态下,高温高湿的西南风最易造成苏州地区的霾污染;当西北风速＞4m/s时,受到冷锋前的污染气团南下扩散影响,ρ(PM2.5)升高;对于东北风、西南风和东南风这3个风向,当风速达到5 m/s时,对污染物具有有效的干清除作用.