天津近海夏季大气颗粒物元素特征及来源解析

2006年夏季在天津近海海域走航采集总悬浮颗粒物(TSP)样品,用于研究近海海域大气颗粒物污染特征和来源。采集到的样品通过重量分析得到颗粒物浓度,同时进行元素分析。并结合气象要素分析,显示陆源污染物在陆风影响下传输到海上,解释了采样期间近海海域TSP浓度较高的现象。研究使用富集因子和化学质量受体平衡(CMB)模型对近海海域TSP进行解析。通过富集因子分析,估计近海海域TSP来源主要有人为源、地壳源和海盐粒子源。CMB结果显示燃煤飞灰所代表的人为源对TSP贡献最大(36.14%),其次是地壳源类(33.26%)以及海盐粒子(1.58%),其他未识别的源为30.58%。由此推断陆地污染源对近海海域大气颗粒物的贡献远远高于海盐粒子,因此对渤海周围陆地污染源的控制应得到足够重视。     

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%。      

宣化城区大气TSP浓度特征及来源分析

以宣化区大气环境监测数据为基础,评价了宣化城区非采暖期和采暖期TSP污染的现状,分析了TSP污染的日变化特征.根据X荧光分析测定的TSP元素成分,采用因子分析法探讨了TSP污染的来源.宣化城区TSP在非采暖期以冶金行业排放为主要来源,采暖期则以燃煤为主要来源.最后,针对污染物来源提出了城区TSP污染控制对策.      

大气颗粒物中多环芳烃的污染特征及来源识别

研究了北京市2000年采暖期和非采暖期2个典型代表月(6月和12月)不同粒径颗粒物的质量浓度特征以及不同粒径颗粒物中ρ(PAHs)分布特征,并同时利用比值法和化学质量平衡(CMB)受体模型对可吸入颗粒物(PM₁₀)中PAHs的来源进行识别和解析.研究结果表明:北京市采暖期ρ(颗粒物)明显高于非采暖期;采暖期和非采暖期不同粒径颗粒物的比例有差别,采暖期、非采暖期ρ(PM₁₀)分别约占ρ(TSP)的0.662和0.734;PAHs具有更明显富集于细颗粒物中的特征;源解析结果表明燃煤污染和机动车污染是PM₁₀中PAHs的最主要来源.      

基于CALPUFF-CMB复合模型的燃煤源精细化来源解析

为了反映燃煤源对环境受体的影响情况,利用扩散模式（CALPUFF模式）对燃煤源多种子源类的排放、扩散过程进行模拟,得到燃煤源各子源类对环境受体中PM₁₀的影响权重,进而构建更具代表性的燃煤源成分谱.然后将受体颗粒物化学成分和两套源成分谱（基于环境影响构建的燃煤源成分谱和基于各子源类煤烟尘排放量加权平均的传统源成分谱）,分别纳入CMB模型进行乌鲁木齐市采暖季环境受体中PM₁₀的来源解析.结果表明：基于CALPUFF模拟结果,得到燃煤源的3类子源类­电厂、供热、工业燃煤源的影响权重分别为0.02、0.39和0.59.基于传统方法构建的源成分谱进行源解析的结果显示,各源类的贡献大小依次为：集中燃煤（27.2%） > 城市扬尘（19.1%） > 二次硫酸盐（15.7%） > 民用散煤（9.9%） > 二次硝酸盐（9.5%） > 机动车尾气尘（7.6%） > 钢铁尘（1.2%） > 建筑水泥尘（0.2%）;而基于环境影响构建的源成分谱获得的结果显示：二次硫酸盐（20.1%） > 城市扬尘（20%） > 集中燃煤（18.9%） > 民用散煤（11.5%）二次硝酸盐（10.5%） > 机动车尾气尘（9%） > 钢铁尘（1.7%） > 建筑水泥尘（1.4%）.基于不同燃煤源子源类对受体环境的影响权重,将乌鲁木齐市颗粒物来源解析结果进一步细分,得到相对精细化的来源解析结果.结果显示,民用散煤的贡献为11.5%,电厂燃煤源为0.4%,供热燃煤源为7.4%,工业燃煤源为11.1%.     

秦皇岛市大气颗粒物来源解析研究

对秦皇岛海港区和山海关区的颗粒物来源进行了定性识别和定量解析。并考察了重点污染源——我国最大的煤码头秦皇岛港煤码头对市区扬尘和TSP中的碳的影响。得出秦皇岛市海港区和山海关区TSP主要来源为风沙、扬尘,其次为燃煤飞灰和海盐尘。气象条件特别是风向对TSP各源分担率的影响很大,秦皇岛市煤码头是该区域TSP中碳的主要来源。不同气象条件下,煤码头对海港区和山海关区的影响程度明显不一样。      

舟山市大气细颗粒物组分特征及其污染来源解析

为研究舟山市大气细颗粒物(PM_(2.5))的主要污染来源,在2016年4月—2017年1月期间利用3个国控点对舟山市PM_(2.5)开展手工监测,并对其主要污染源进行样品采集,基于420个环境样品和13类源样品的化学组分分析,应用CMB-二重源解析技术,对舟山市颗粒物受体成分谱、本地化源成分谱的组分特征和颗粒物的污染来源进行分析。结果表明:普陀点的PM_(2.5)浓度均值低于位于主城区的檀枫点和临城点,3个站点的颗粒物浓度分别为(36. 46±19. 40),(40. 92±20. 68),(40. 03±21. 55)μg/m~3。PM_(2.5)受体中以NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+等二次组分含量最高,二次无机盐和移动源是监测期间舟山市大气PM_(2.5)的主要来源,解析结果具有显著的海岛型城市特征。以船舶源为代表的移动源既是颗粒物的重要一次源,又是二次无机盐生成的主要前体物贡献来源之一,故加强移动源的排放管理对于舟山市的颗粒物污染防治具有重要意义。     

南宁市大气颗粒物源解析初步和防治对策探讨

采用可吸入颗粒物中煤烟尘贡献值(分担率)经验公式评估方法和总悬浮颗粒物源解析中IDNN受体模式,结合南宁市区大气颗粒物定性特征分析,解析南宁城市颗粒物来源,进而对大气颗粒物污染防治对策展开探讨.     

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%.     

玉溪市中心城区环境空气TSP源解析

应用受体模式的化学质量平衡法(CMB)对玉溪市中心城区3个监测点的总悬浮颗粒物进行污染源的源解析,得出5类污染源对TSP的平均贡献率为土壤尘40 75%、建材尘31 06%、煤烟尘18 37%、钢铁尘8 09%和交通尘1 73%。     

大气颗粒物来源解析

内涵解析何谓大气颗粒物来源解析?大气颗粒物来源解析是指通过化学、物理学、数学等方法定性或定量识别环境受体中大气颗粒物污染的来源。这是一项长期复杂且系统的技术性工作,涉及多种技术方法、模型选择、样品采集与分析、化学成分谱的科学构建、模拟运算以及解析结果评估与应用等,是科学、有效开展颗粒物污染防治工作的基础和前     

二次颗粒物源成分谱的建立在尘源解析中的作用

通过CMB模型计算各类尘源对TSP、PM10的影响时发现,二次颗粒物对尘源解析起到了不容忽视的作用,因此就二次颗粒物源成分谱进行了专门解析研究,并把二次颗粒物解析也纳入到模型中来,从而完善了源解析结果。     

邯郸市可吸入颗粒物上多环芳烃来源识别和解析

环境空气中多环芳烃的来源包括自然源和人为源,本文根据化学质量平衡（CMB）受体模型对邯郸市大气颗粒物中多环芳烃进行源解析,测定邯郸市非采暖季和采暖季可吸入颗粒物中多环芳烃的浓度,对其污染水平进行比较分析。根据污染源调查结果,确定市区多环芳烃的主要排放源类,并建立相应的源成分谱。应用化学质量平衡受体模型解析邯郸市可吸入颗粒物上多环芳烃主要来源的分担率,并根据分析结果针对性提出了多环芳烃污染防治对策。     

乌鲁木齐市环境空气中TSP和PM10来源解析

2002年,在乌鲁木齐市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的分担率依次为扬尘34%、燃煤尘26%、建筑水泥尘10%、硫酸盐8%、土壤风沙尘7%、机动车尾气尘6%、钢铁尘2%、硝酸盐1%、其它6%;对PM10的分担率依次为扬尘30%、燃煤尘28%、建筑水泥尘11%、硫酸盐10%、机动车尾气尘8%、土壤风沙尘8%、硝酸盐1%、其它3%.     

二次颗粒物源成分谱的建立在尘源解析中的作用

通过CMB模型计算各类尘源对TSP、PM10的影响时发现，二次颗粒物对尘源解析起到了不容忽视的作用，因此就二次颗粒物源成分谱进行了专门解析研究，并把二次颗粒物解析也纳入到模型中来，从而完善了源解析结果。     

基于OP-FTIR在线监测的气态污染物源解析技术

为分析华北地区某化工装置A与企业B对某受体区域污染程度的影响,选用化学质量平衡模型(CMB)定量解析污染来源。首先,利用开路式傅里叶变换红外光谱(OP-FTIR)设备在线监测A与B的污染物排放数据,结合相关性分析建立了二者的成分谱库;在此基础上,根据受体区域污染物在线监测数据,利用CMB完成了污染物来源的定量解析。研究结果表明:受体位置的烷烃及苯系物主要来自A,氨气近乎完全来自B,该解析结果与现场实际及工艺资料相吻合。     

天津市PM_(2.5)在线源解析成分特征谱库构建研究

根据天津市颗粒物源解析结果,选取扬尘、燃煤、机动车尾气、工业生产、生物质燃烧及餐饮油烟等典型PM_(2.5)排放源,利用单颗粒气溶胶质谱仪开展天津市PM_(2.5)在线源解析成分特征谱库的构建研究。应用自适应共振理论神经网络分类算法(ART-2a)对采集的数据进行分析,确定了天津市PM_(2.5)的成分谱特征。通过对PM_(2.5)源谱离线与在线组分测试结果的相关性分析,得出各类污染物在线源解析源谱具有较好的代表性,能够定性反映各类污染源的基本信息,可作为在线源解析受体样品进行匹配的依据使用。     

成都大气颗粒物中多环芳烃(PAHs)污染特征

本研究采用主动采样技术历时一年连续采集大气TSP样品,利用GC-MS分析测试TSP中16-PAHs的质量浓度,分析大气TSP中PAHs的浓度变化特征,成分谱分布规律。研究结果表明:成都TSP中PAHs浓度范围为15.75~295.63 ng/m3,年平均浓度及标准偏差为82.16±53.31 ng/m3,在Spearman相关检验中TSP中PAHs浓度与气温呈显著的负相关性,相关系数为:-0.6855,TSP中PAHs与TSP质量浓度成正相关关系,相关系数为:0.7186,全年大气TSP中PAHs浓度呈现出冬季>春季>秋季≈夏季的季节变化特征。     

煤矿区表层土壤中芳香烃组成、分布特征及标志化合物研究

通过分析2005年3月至2006年1月间北京市东南郊3个采样点大气总悬浮颗粒物(TSP)样品中多环芳烃(PAHs)的浓度,对北京市东南郊大气TSP中的多环芳烃的来源进行了解析.4个季节中16种多环芳烃组分比例变化反映出各个季节PAHs来源的变化;各方向风频数与PAHs浓度的相关分析表明,研究区内PAHs浓度与西北方向的污染来源贡献密切相关;利用比值法进行源解析,发现研究区PAHs的主要来源为燃煤,此外机动车和焦炉源也可以识别出来;应用因子分析和多元线性回归计算出3个采样点各PAHs源的相对贡献率.     

大气颗粒物源解析受体模型优化技术研究

针对大气颗粒物来源解析技术存在的2大问题:二次有机碳(SOC)对CMB模型的影响及源与受体不匹配程度对源成分谱共线性的影响,给出了解决方案.对于SOC影响的问题,提出从受体的角度扣除SOC,对CMB模型进行修正,降低SOC的影响;对于共线性问题,提出了PCA/MLR-CMB复合模型,复合模型首先进行PCA/MLR的解析,降低受体中未知源的影响,使得纳入CMB模型中的源和受体匹配程度大大提高,从而使得共线性源类能够得到理想的结果.