淮南市秋季大气可吸入颗粒物中多环芳烃的污染特征分析

2007年秋季在淮南市五个采样点采集大气可吸入颗粒物样品,用色谱-质谱法分析多环芳烃中16种优控污染物.结果显示,交通区PAHs浓度最高;PAHs以四环为主,二环所占比例最小;PM10与ΣPAHs成显著正相关关系,与苯并[a]芘成显著正相关;采用比值法对准南市PM10中的PAHs进行来源分析,得到PAHs主要来源于交通源及燃煤排放.     

\"成绵乐\"城市群大气污染物浓度空间分布特征

采用地统计方法对成都平原5个城市(绵阳市、德阳市、成都市、眉山市、乐山市)大气中SO₂和NO₂的年均浓度模拟数据进行了空间分布特征研究。分析表明,SO₂在德阳市、眉山市具有强烈的空间相关性,在绵阳市、成都市具有中等的空间相关性,乐山市SO₂空间相关性较弱;NO₂在德阳市、眉山市具有强烈的空间相关性,在绵阳市、成都市和乐山市具有中等的空间相关性。绵阳、德阳、成都、眉山和乐山5个城市的SO₂在长轴方向的变程分别为145、116、83、105、153 km;NO₂在长轴方向的变程分别为145、90、66、105、153 km。根据地统计学中变程的物理意义,提出判断构成\"城市群大气污染\"的定量依据,即相邻城市大气污染物变程之和若大于城市几何中心间的直线距离,则2个城市的大气污染物存在空间关联或相互影响。     

南京市冬季大气颗粒态汞的分布特征

采集了南京市2012年冬季4个功能区的PM2．5、PM10、TSP样品,对不同粒径大气颗粒物中的颗粒态汞测试。结果表明,南京冬季大气颗粒物TSP中汞的质量浓度为49．26 pg/m3～257．14 pg/m3,平均质量浓度为161．27 pg/m3;PM10中汞的质量浓度为44．82 pg/m3～228．29 pg/m3,平均质量浓度为147．38 pg/m3;PM2．5中汞的质量浓度为35．98 pg/m3～178．58 pg/m3,平均质量浓度为104．10 pg/m3。不同功能区大气颗粒态汞质量浓度的分布趋势为：交通综合区＞旅游区＞住宿综合区＞商业区。大气颗粒态汞60％以上存在于可吸入肺的PM2．5中,细颗粒物富集汞的能力比粗颗粒物强。     

典型矿业城市大气颗粒物水溶性离子分布特征

利用2014年7月和2015年1月在淮南市不同功能区采集的大气颗粒物样品,分析其水溶性离子时空和粒径分布特征。结果表明：夏季和冬季粗、细粒子中总水溶性离子质量浓度均值分别为（13.45±4.53）μg/m3、（27.81±17.65）μg/m3和（12.87±8.37）μg/m3、（85.08±35.41）μg/m3。淮南市大气颗粒物中主要的水溶性离子为Ca2+、NO-3和SO2-4。冬季各功能区PM2.5中总水溶性离子质量浓度普遍高于夏季。大气颗粒物中水溶性离子主要来源于土壤源、工业污染及二次转化,冬季二次污染源主要以流动源污染为主,而夏季流动源和固定源污染贡献接近。     

北京市冬季大气细粒子数浓度的粒径分布特征

考虑到对人体的健康危害,大气颗粒物的数浓度值可能比质量浓度值更重要.通过对北京市交通道路边、生活区和远郊背景点大气细粒子数浓度的监测,对北京市大气细粒子数浓度的主要来源、浓度和粒径分布特征进行研究.文章认为交通源是城市大气细粒子数浓度的主要来源.城市生活区的大气细粒子主要是污染源稀释后扩散而来.远郊区既可能存在气象污染物光化学成核生成的超细颗粒物,也存在外部运移而来的细粒子.与国外其他城市相比,北京市大气细粒子数浓度在道路边处于中等偏下水平,但生活区和背景点处于相当或偏高的水平.     

2020—2022年石家庄市大气变化特征及关联性研究

基于石家庄市大气污染物浓度数据,结合空气质量指数法分析了2020—2022年石家庄市大气污染变化特征和首要污染物时序分布,采用关联规则法研究了空气污染物浓度间内在关联关系。结果表明:随着大气污染防治的持续性开展,石家庄市空气质量逐步提升,空气质量指数类别主要为良和轻度污染为主,AQI级别呈现由较高污染向优和较低污染级别转移,2022年严重污染天数首次出现了“零报表”。首要污染物天数逐年下降,季节分布特征表现为冬季以PM_2.5污染为主,夏季以O₃污染为主。关联规则模型中,规则{PM_2.5=2}=>{PM₁₀=2}表明PM_2.5日均质量浓度35~75 μg/m³伴有PM₁₀日均质量浓度50~150 μg/m³的情况四季均有可能发生,其中冬季置信度为100%,为日后精细化管控提供了理论依据。     

库尔勒市大气颗粒物污染特征与影响因素分析

针对库尔勒市PM 10、PM 2.5年均浓度超标现象,基于市区3个环境监测站2013—2017年的逐时观测数据,分析PM 10、PM 2.5污染特征、成因及其主要影响因素。结果表明:①2013—2017年库尔勒市PM 10年均浓度变化较大且无明显趋势,PM 2.5年均浓度整体呈下降趋势;②季节尺度上,库尔勒市PM 10在每年2—5月呈现高浓度,PM 2.5高浓度期则为10月至翌年5月;③城郊的开发区站PM 10浓度最高,老城区的州政府站PM 2.5浓度最高,在PM 10和PM 2.5的高浓度期空间差异尤其显著;④PM 10与风速显著正相关,来自塔克拉玛干沙漠的风蚀沙尘颗粒物是库尔勒地区颗粒污染物的主要来源;⑤库尔勒市PM 10主要为外源输入,PM 2.5则以城市内源为主,相对湿度、风速、风向、温度等气象条件是影响大气颗粒物浓度及分布的重要因素。     

2007年我国城市大气污染时空分布特征

根据2007年原国家环境保护总局空气质量日报86个城市的空气污染指数资料,分析我国城市大气污染的时空分布特征。结果表明,我国城市大气污染时空分布特征明显,大气污染冬季最严重,其次为春秋季节,夏季最好;污染总体上北方重于南方。城市大气污染由人类活动及当地特殊的地理位置综合影响形成,沙尘天气加重了北方大气污染。     

泰州市夏季大气典型VOCs污染特征及健康风险评估

于2019年8—9月,采用大气预浓缩-气相色谱质谱联用仪(GC-MS)对泰州市3个监测点位环境空气中57种挥发性有机物(VOCs)进行分析,并开展了VOCs组成特征、臭氧生成潜势(OFP)、VOCs来源及健康风险评价研究。结果表明:3个点位环境空气中φ(VOCs)范围为1.3×10^(-9)~46.9×10^(-9),平均值为8.5×10^(-9)。烷烃在VOCs中所占比例最大。各点位φ(VOCs)平均值依次为:工业园区>公园路>天德湖公园。公园路点位VOCs中苯系物受汽车尾气排放影响较大,天德湖公园和工业园区点位除了受汽车尾气排放影响,还受到有机溶剂和涂料的挥发影响,主要受本地污染主导。OFP中贡献最大的物质为乙烯,OFP值为5.5μg/m^(3),其次为烷烃。健康风险评价结果显示,各点位VOCs非致癌类风险均较低,处于安全范围内。各点位夏季环境空气中苯对人体均具有一定致癌风险。     

大同市大气颗粒物浓度与水溶性离子季度分布特征

为研究大同市大气颗粒物质量浓度与水溶性离子组成特征,于2013年2、7、9、12月,分别对大同市及其对照点庞泉沟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,结果表明,大同市大气颗粒物污染1、4季度重于2、3季度,PM2.5季度均值全年均未超标,PM10仅第1季度超标1.4倍,污染状况总体良好,PM2.5与PM10相关系数R为0.75,说明大同市颗粒物污染有较为相近的来源,且不同季节均以粗颗粒物为主;大同市PM2.5中水溶性离子浓度分布为SO2-4、NO-3、NH+4Cl-、Ca2+K+、Na+F-、Mg2+,PM10中Ca2+浓度仅次于SO2-4、NO-3,控制扬尘将有效降低PM10的浓度;PM2.5及PM10中的9种水溶性离子在不同季度的浓度与颗粒物浓度分布规律类似,1、4季度较高,2、3季度较低;由阴阳离子平衡计算结果可知,相关性方程的斜率K为1.045,表明大同市大气颗粒物中阳离子相对亏损,大气细粒子组分偏酸性。NO-3与SO2-4浓度比值均小于1,大同市以硫酸型污染为主,大气中的SO2-4主要来源于人类活动排放。     

兰州市室外大气细菌气溶胶浓度及粒径分布特征

在兰州市不同室外环境区域布设4个采样点,使用PSW-6型安德森（Andersen）6级筛孔撞击式空气微生物采样器采集大气细菌气溶胶,分析其浓度和粒径日变化特征。结果表明,不同季节各采样点的大气细菌气溶胶浓度上午时段为88 CFU/m3～1 335 CFU/m3,下午时段为78 CFU/m3～865 CFU/m3。除了夏季兴隆山上午时段外,其余不同季节各采样点上、下午时段的大气细菌气溶胶粒径均主要分布于Ⅰ级—Ⅳ级（＞2.10μm）,占比为 70.54%～93.94%;Ⅴ级（1.10 μm～2.10μm）和Ⅵ级（0.65 μm～1.10 μm）大气细菌粒子占比较低,仅为6.06%～29.46%。     

珠三角地区不同季节颗粒物数谱分布特性

基于珠三角大气超级站不同季节3 nm~10μm颗粒物数谱分布在线监测数据,系统分析不同季节颗粒物数浓度、表面积浓度与体积浓度的水平与构成及数谱分布日变化规律,揭示了珠三角地区颗粒物数谱分布特征。结果表明,冬季、春季和秋季珠三角大气超级站总颗粒物数浓度分别为2.17×104、1.97×104、2.24×104个/立方厘米,总颗粒物表面积浓度分别为2.98×103、2.28×103、2.78×103μm2/cm3,总颗粒物体积浓度分别为1.33×102、1.04×102、1.40×102μm3/cm3。颗粒物总数浓度中,爱根核模和积聚模态颗粒物是主要贡献者,在总数浓度的比例均达到40%以上;总颗粒物表面积浓度中,积聚模态颗粒物是主要贡献者,月平均比例高达88%以上;总颗粒物体积浓度中,积聚模态颗粒物也是主要贡献者,月平均贡献为65%~80%,其次为粗粒子模贡献较大,比例为20%~30%。积聚模态颗粒物的重要贡献较好地体现了超级站的区域性。冬季、春季和秋季颗粒物数浓度平均日变化趋势均为7:00~9:00和18:00~20:00存在较高的爱根核模态颗粒物数浓度,意味着机动车排放对细颗粒物污染的影响较显著。10月颗粒物数谱分布平均日变化中存在明显的颗粒物增长过程,体现了新粒子生成事件的重要影响。     

上海市浦东城区冬季颗粒物数浓度及其谱分布特征

采用APS-3321空气动力学粒径谱仪对上海市浦东城区2012年12月至2013年2月0.5~20μm大气颗粒物浓度及其谱分布进行了实时监测。结果发现,上海市浦东城区冬季大气颗粒物数浓度为360个/cm3,其中0.5~1.0μm颗粒物数为345个/cm3,占总颗粒物的95.7%;1.0~2.5μm颗粒物数为15个/cm3,占颗粒物总数的4.1%;2.5~20.0μm颗粒物数为0.6个/cm3,占颗粒物总数的0.2%。当空气质量为AQI≤50、50AQI≤100、100AQI≤200、AQI200时,颗粒物数浓度分别为77.5、243.2、522.6、868.5个/m3。随着空气污染的加重,小于PM2.5颗粒物数浓度增加显著且对总的颗粒物数浓度的贡献也有所增加,且AQI200时,PM2.5中1.0~2.5μm颗粒物数浓度贡献增幅最大;此外,不同空气质量条件下,颗粒物数浓度的日变化存在一定差异,这对于空气污染防治具有重要意义。     

光度计式烟尘浓度监测仪的标定

在过滤式测尘仪前连接一测烟管,即能利用锅炉烟尘对光度计式烟尘浓度监测仪进行标定,此标定值表征仪器光束所穿过烟道上各处烟尘的平均浓度与测定量的比例系数。     

在线单颗粒气溶胶质谱在大气重金属铅污染事故中的应用研究

重金属铅由于其对人体健康的影响而广受关注。利用在线单颗粒气溶胶质谱仪对2012年发生在华南地区的一次金属铅污染事故中的含铅颗粒物的质谱特征、粒径分布及排放规律进行了分析。监测发现A、B两个监测点位的含铅颗粒物比例多在夜间或凌晨达到高峰,高峰时刻含铅颗粒物数浓度占比最高可达67%,对比广州市区、鹤山超级站的含铅颗粒物浓度占比,可知该地区含铅颗粒物的污染程度较高。两监测点位的含铅颗粒物质谱特征及粒径分布情况非常相似,可能存在相同的排放源或具有相同的形成机制。质谱中都均含有明显的铅、元素碳、硫、硫酸盐等信号,可能来自于燃煤源的排放。通过进一步对比分析燃煤烟气排放的含铅颗粒物质谱特征,判断其为燃煤源排放。     

Temporal variations of airborne particles concentration in the Brussels environment

We report and analyze data on the PM10 fraction of airborne particles measured at five recording stations in the Brussels region from October 2002 till September 2003. These stations are representative of the various activity sectors of the Brussels urban area. The objective was the determination of the origin of the PM10 particles (particles up to 10 μm) that are recorded in that region in order to follow the EU directives concerning tolerance level of airborne particles concentration. In order to evaluate the impacts of local and external factors that inject solid particles in the atmosphere of Brussels we compared concentration data from working and not working (holidays) periods. Moreover, we also compared concentrations from periods of agricultural activity and rest in the Brabant provinces surrounding the Brussels region for various crop types. The results lead to the conclusion that the impact or urban traffic is rather limited while that of the agricultural activities is important. Moreover, there appears a clear-cut distinction between different types of crops.     

沈阳市室内空气细菌与真菌粒子的关系

用ＡＮＤＥＲＳＥＮ生物粒子采样器和平皿沉降法观测了室内空气细菌和真菌粒子浓度、浓度分布、粒度分布、粒数中值直径和沉降量．结果表明，室内空气细菌粒子浓度为真菌粒子浓度的２．５倍，细菌粒数中值直径为真菌粒数中值直径的１．４倍，细菌粒子沉降量为真菌粒子沉降量的５，３倍。＜８．２μｍ的空气细菌和真菌粒子浓度差别不大，而＞８．２μｍ的空气细苗比真苗粒子浓度高４．１倍．＜８．２μｍ的可吸入真菌粒数百分比大于＜８．２μｍ的细菌粒数百分比．在一天的７：００时～２２：００时，室内空气细菌和真菌粒子的浓度、沉降量均呈双峰变化；细苗和真菌粒子浓度的相关系数为０．８２２，细菌和真菌粒子沉降量的相关系数为０．８９６，均呈明显的正相关关系；细菌和真菌粒数中值直径的相关系数为－０．０９６，相关关系不大。     

兰州市气溶胶中金属与非金属元素的污染规律

通过对兰州市空气飘尘中粗、细颗粒物上化学元素的分布规律与特征的分析 ,指出了细颗粒物 (PM2 .5 )是一些有毒有害元素的主要携带者。这是可以在肺泡沉积 ,并能直接进入血液循环 ,对人体产生危害的重要部分     

西安城北地区秋季PM2.5中的矿尘颗粒污染特征

采用单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪(Single Particle Aerosol Mass Spectrometer,SPAMS)对西安市大气矿尘颗粒物进行连续12 d在线分析,共采集到107 425个同时含有正负质谱信息的矿尘颗粒,矿尘颗粒物占PM_(2.5)样本数的8.44%。结果表明,矿尘颗粒物的正离子碎片成分以Na~+、K~+、Al~+、Ca~+、CaO~+、Fe~+为主,同时还含有Pb~+等,负离子碎片成分以NO~-_2和NO~-_3为主,另外还含有HSO~-_4、SiO~-_3、HSiO~-_3、H(NO_3)~-_2等。在西安市大气细颗粒物中,矿尘颗粒物中贡献较大的几类(如含钙、含铁、铁氧颗粒物等)大多是老化的成分。将观测阶段采集到的矿尘颗粒纳入本地污染源谱进行来源分析,其主要来源为扬尘源、工业源、燃煤源和汽车尾气源等。     

Comparison of EC and BC and evaluation of dust aerosol contribution to light absorption in Xi'an, China

The concentrations of EC, BC and dust aerosols were determined for atmospheric samples collected from an observation station in Xi'an, China. The results show that the averaged correlation coefficient between EC and BC was founded to be 0.72 with 0.81 (n = 49) in autumn, 0.70 (n = 112) in winter and 0.69 (n = 57) in spring, respectively. Absorption coefficients of dust aerosol were estimated to be 2.7 m² g⁻¹ in autumn and 4.4 m² g⁻¹ in winter. The comparison of absorption coefficients of dust aerosol with those of BC implies that BC is the principal light-absorbing aerosol over Xi'an atmosphere. By combining thermal analysis of elemental carbon and dust contents in the aerosol samples, however, the fraction of dust absorption to total light absorption is estimated to be 19% in autumn and 31% in winter, respectively.