哈尔滨春季大气PM_(2.5)物理化学特征及来源解析

应用场发射扫描电镜(FESEM)和带能谱的扫描电镜(SEM-EDX)对哈尔滨市春季市区大气PM2.5的物理和化学特征进行研究。微观图像表明PM2.5颗粒类型主要为矿物、烟尘集合体、飞灰和超细颗粒物;从各种颗粒的数量-粒度、体积-粒度分布及矿物元素分析表明,哈尔滨市大气PM2.5颗粒中,矿物、烟尘集合体、飞灰是颗粒的主要成分,分别来源于扬尘、燃煤燃烧和机动车尾气排放。     

北京市冬季室内空气PM10微观形貌及粒度分布

探讨了北京市吸烟和非吸烟4户家庭室内外空气可吸入颗粒物(PM10)的质量浓度变化规律,利用高分辨场发射扫描电镜(FESEM)和图像分析技术研究了室内PM10的微观形貌特征及粒径分布特点.结果表明,吸烟室内PM10浓度一般高于非吸烟室内;室内PM10一般由烟尘集合体、燃煤飞灰、矿物颗粒、生物质颗粒及未知颗粒共5种颗粒物组成.吸烟和非吸烟室内PM10的粒径一般小于2.5祄,呈双峰分布,其中在吸烟室内,烟尘集合体和未知颗粒等的贡献比较大,而非吸烟室内PM10的数量-粒度分布也为双峰分布,烟尘集合体、燃煤飞灰的贡献比较大.吸烟和非吸烟室内PM10的体积-粒度分布均为单峰分布,并且集中在2.5~10祄范围,其中吸烟室内的烟尘集合体、矿物颗粒物占优势,而非吸烟的室内矿物颗粒占优势.虽然矿物颗粒对粒度粒径的贡献较小,但对体积的贡献比较大.     

贵州贫困农村室内不同燃料产生PM10的微观特征

应用高分辨率扫描电镜(SEM)和图像分析研究了贵州贫困农村不同燃料类型(拌泥煤、煤、蜂窝煤和柴)产生室内PM10的微观形貌和不同类型颗粒物的数量-粒度、体积-粒度分布.结果表明:不同类型燃料产生的PM10中颗粒物以烟尘及其集合体、矿物颗粒和飞灰为主,烟尘及其集合体均达到72.69%以上;在数量-粒度分布上,以煤和蜂窝煤燃烧产生的PM10中烟尘集合体和燃煤飞灰呈单峰分布;以拌泥煤为燃料产生的室内PM10中烟尘及其集合体呈单峰分布,燃煤飞灰呈双峰分布;以柴为燃料的室内PM10中烟尘及其集合体呈单峰分布.不同类型燃料产生的PM10中颗粒物体积-粒度分布基本呈单峰分布,主要分布在粒径>1.0μm.     

大学校区环境实验室内外空气中PM10的形貌与元素组成

研究了北京某高校环境实验室内外空气中PM10的形貌特征与元素组成.结果表明,PM10的FESEM图像中燃煤飞灰的粒子数目最多,且PM10中绝大多数颗粒均小于2.5μm,为大气细粒子.燃煤飞灰的平均粒径最小,烟尘聚集体的平均粒径稍大于矿物颗粒,而且烟尘聚集体和燃煤飞灰算术平均直径均呈现室A外≥室A内＞室B内的规律.而矿物颗粒算术平均直径却呈现室A外＞室B内＞室A内的规律.从室A外到室A内,PM10中烟尘聚集体和燃煤飞灰的数目比例均下降,而矿物颗粒的数目比例却增加了近1倍;从室A外到室B内,PM10中烟尘聚集体数目比例下降了很多,而燃煤飞灰和矿物颗粒的数目比例均增加了.化学组成的聚类分析和三元图分析结果表明,室A外的矿物颗粒主要为钙长石,室A内的矿物颗粒主要为伊/蒙混层矿物、硅酸钙,室B内的矿物颗粒主要为长石类矿物和少量的白云石和石膏,其中的石膏可能是大气中均相与非均相反应的产物.基于FESEM形貌和分形维数的计算结果证明,燃煤飞灰不具有分形特征,而烟尘聚集体和矿物颗粒具有分形特征.矿物颗粒的D1均小于烟尘聚集体D1,其边界的不规则程度低,而矿物颗粒的D2均远大于烟尘聚集体D2,其具有更为密实的结构.     

南京市大气可吸入颗粒物中多环芳烃的分布状况

采集南京市大厂和山西路两地区四季度大气PM10样品,用索氏提取-高效液相色谱技术分析其多环芳烃组成及含量,结果表明,两地区多环芳烃总量在42.561ng/m3～121.890ng/m3之间,大厂区浓度明显高于山西路地区,是山西路地区的1.169～2.628倍。大厂地区PAHs总量受季节影响不大,山西路地区浓度与季节呈一定的相关性,即春季>冬季>夏季>秋季,两地区PAHs中蒽、荧蒽、苯并[b]荧蒽、苯并[g,h,i]苝含量相对都较高,表明燃煤和交通是南京市的主要污染源,大厂区燃煤污染更为明显。     

2011年秋季广州城区大气PM2.5微观形貌和粒度分布

利用高分辨率扫描电镜加能谱仪(SEM-EDX)和图像数据分析技术对2011年秋季广州市中心大气PM2.5的微观形貌和粒度分布特征进行研究,系统获得3种典型颗粒(矿物、烟尘集合体和燃煤飞灰)和其它未知颗粒的数量-粒度分布和体积-粒度分布数据.结果表明,PM2.5颗粒数量-粒度分布峰值落在0.1~0.2μm之间,属于积聚模态中含有气相反应产物的凝结亚模态.3种典型颗粒对PM2.5的数量和体积贡献均为矿物>>烟尘集合体>飞灰.矿物主要分布在0.1~0.3μm范围内,所占数量百分比为41.97%,其中0.1~0.2μm范围内矿物占比高达26.42%,是影响PM2.5颗粒整体分布的主要因素.不同采样时段(上午、下午、晚上)和下雨前后PM2.5颗粒的粒度分布特征基本一致,但晚上和下雨后小于0.1μm的颗粒比例有明显减少趋势.     

乌鲁木齐市东南郊一次降雪过程的化学组成及其悬浮态颗粒形态特征

为初步了解乌鲁木齐东南郊降雪的化学组成特征和污染信息,利用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)对2012年2月21~23日降雪中的22种可溶性金属元素浓度进行了测定,并通过扫描电镜能谱技术(SEM/EDX)研究了降雪中悬浮态颗粒物的形态和元素组成.结果表明,此次降雪中重金属含量偏高,其中Se、As、Cd富集因子分别为124.65、57.69和36.70,具有较明显的煤烟型污染特征;后向轨迹聚类分析也表明该时期采样点近地面主要受其西南方向燃煤火电排放烟尘的影响.电镜观察观测结果显示降雪中悬浮态颗粒主要有3种形态,主要以燃煤飞灰和矿物颗粒为主,烟尘集合体大多数为老化或吸湿后形成的较粗的密实颗粒,表明乌鲁木齐东南郊冬季大气中的悬浮态颗粒物主要来自燃煤飞灰和不可溶土壤矿物.     

贵阳市PM_(2.5)微观特征的季节变化分析

大气颗粒物的污染特性与其理化性质有密切关系.本文利用高分辨率场发射扫描电镜(FESEM)和图像分析技术(IA)对贵阳市PM2.5进行研究,分析其微观形貌、数量贡献、体积贡献和粒度分布特征.结果表明:贵阳市PM2.5中颗粒物类型以烟尘及其集合体为主,其次是不规则矿物颗粒、规则矿物颗粒、燃煤飞灰和未知颗粒;4个季节PM2.5样品中烟尘及其集合体占多数,较多分布在0.1~0.2μm的粒径范围内,冬季数量比达到88.24%,体积比为60.45%;研究区PM2.5样品中含有较多的规则矿物颗粒,春季数量比、体积比分别为13.49%、33.58%,春、夏、秋季数量集中分布在0.5~0.6μm粒径范围,冬季主要分布在1.0~2.5μm粒径范围.     

哈尔滨松北区2007年春季可吸入颗粒物PM10的粒度分布及来源分析

通过使用高分辨率扫描电镜和图象分析技术对哈尔滨市松北区春季大气可吸入颗粒物PM10微观形貌和粒度分布进行了分析.初步得出哈尔滨松北区PM10的矿物多以不规则的形式存在,且多是来自扬尘的原生矿物;根据粒度分布特征得知,矿物颗粒的数量—粒度分布非常大;飞灰和烟尘集合体的数量—粒度分布较大,说明它们多以微小细颗粒物的形式存在.     

哈尔滨松北区2007年春季可吸入颗粒物PM10的粒度分布及来源分析

通过使用高分辨率扫描电镜和图象分析技术对哈尔滨市松北区春季大气可吸入颗粒物PM10微观形貌和粒度分布进行了分析。初步得出哈尔滨松北区PM10的矿物多以不规则的形式存在,且多是来自扬尘的原生矿物;根据粒度分布特征得知,矿物颗粒的数量-粒度分布非常大;飞灰和烟尘集合体的数量-粒度分布较大,说明它们多以微小细颗粒物的形式存在。     

利用LUR模型模拟天津市大气污染物浓度的空间分布

针对传统监测方法无法满足对大气污染物空间分布高分辨率的要求,以Arcgis为平台,利用LUR模型模拟天津市PM10和NO2年均浓度的空间分布.选取的回归变量为1~4km半径缓冲区内的道路总长度、不同土地利用类型的面积、人口密度、风向指数及距海距离,选取3个监测点的监测数据对方程进行了验证.结果表明,对PM10年均浓度影响最大的因素是缓冲区为1km的道路总长度(R2为0.560),而对NO2年均浓度影响最大的因素是人口密度(R2为0.414).多元线性回归方程计算结果显示,PM10和NO2的R2分别达到0.946和0.691;如果考虑风向的影响,R2可分别提高到0.980和0.849.对天津市中心城区建立5km′5km网格嵌套,根据多元线性回归方程计算每个网格交点的污染物浓度模拟值.通过kriging插值得到2种污染物在天津市中心城区的空间模拟分布图.PM10年均浓度分布以研究区中心最高,向四周逐渐降低;NO2的年均浓度以研究区中心最低,向四周逐渐升高.模拟结果与实际情况相符.     

浅析南京市大气降尘规律

探讨了2004年-2006年南京市大气降尘的年变化规律和月变化规律,并通过对降尘的加密监测,得出不同功能区分布,降尘量也不同,摸清城区降尘规律。同时统计出2004年-2006年PM10的变化趋势,通过比较分析,找出降尘与PM10的相关规律基本一致,得出降尘是受局地源和外来源及气象条件的影响,要降低可吸入颗粒物的浓度,必须首先降低降尘的浓度。因此建议将降尘监测纳入到加强控制城市大气污染的管理机制中,对区县政府实行降尘考核,以此切实控制扬尘污染,加大力度推进大气污染防治工作,为创建生态城市、改善环境空气质量做出贡献。     

WEPS模型下天津郊区风蚀尘对城区空气质量的影响

为了模拟天津市郊区地表风蚀起尘对城区空气质量影响,以美国风蚀预报系统(WEPS)为基础,并对其进行二次开发,本地化风文件、其他气象要素文件、土壤文件以及管理文件.循环计算每个起尘地块不同季节的蠕移质+跃移质平均损失量、悬移质平均损失量及PM10平均损失量.结果表明,2009年冬季,单位地块的起尘量与总起尘量均大于其他季节;冬季,指向中心城区蠕移+跃移量、悬浮量及PM10各区总起尘量较其他季节大.春季,总起尘量来自东方向最大;夏季,来自西方向最大;秋季,来自西方向最大;冬季,来自北方向最大.一年中,来自北方向的PM10最多,达9.67×104t,而冬季占81.7%.可见,位于城区北面的郊区尤其在冬季对城区空气质量的影响最大.     

重庆市主城区交通干道空气污染特征分析

2002年2月对重庆市主城区6条交通干道空气中PM10、CO、NOx、THC进行了监测,分析了这些污染物的时空变化特征及其与车流量的关系。结果表明:六条主干道PM10、CO、NOx、THC的日平均浓度分别为0.30、5.34、0.307、12.84 mg／m3,按空气质量二级标准,超标率分别为95％、60％、74％和100％,最大超标倍数分别为4.97、1.94、8.5和6.05。除THC外,按照污染因子分担率评价,在九龙坡区、渝中区和江北区,首要污染物是PM10,在南岸区、沙坪坝区和大渡口区首要污染物是NOx。沙坪坝区CO和NOx污染最严重,九龙坡区PM10污染最严重。CO、NOx的日变化趋势大致相同,而且与车流量关系较为明显,随着车流量的增加CO、NOx的浓度逐渐增加,但PM10与车流量相关性不大,说明PM10浓度还受其它源的影响。     

北京平原区城乡结合部燃煤散烧及污染物排放量估算

利用2013年秋季(8─10月)多景镶嵌的高分辨率遥感卫星数据,解译得到2013年北京市平原区居住平房的空间分布及面积,并结合典型区实地调查,细化平房面积. 在此基础上,利用调查统计数据(包括平房面积、散煤与蜂窝煤用量等指标)估算了居住平房区散煤和蜂窝煤用量,并结合相关文献调研的无烟煤排放因子,测算北京平原区平房燃煤PM、SO₂、NO_x、PAHs、BC(黑碳)和OC(有机碳)的排放量. 结果表明:2013年在北京城市发展新区,居住平房分布较为集中,并且燃煤总量最大,达到225.3×104 t,特别是房山、顺义和通州,三者均在3.5×105 t以上;在城市拓展区,居住平房密度相对较小,但燃煤总量相对较大,为79.4×104 t. 北京市平原区(不包括核心区)居住平房燃煤消耗共排放PM、SO₂、NO_x、BC、OC、PAHs分别为 4 882.1、14 200.0、7 614.9、18.0、132.3和0.5 t. 位于北京西南、东南部的房山、大兴和通州等地大气污染排放水平较高,其中房山区的PM和NO_x排放量最高,分别达到760.5和1 162.6 t. 针对城市发展新区和生态涵养区每年高达3.0×106 t的高用煤量和3 000 t以上颗粒物的高排放量,应加快煤改气和集中供热建设,进一步推广清洁能源.      

南京市城区空气环境质量评估

依据灰色系统理论，采用灰色变权聚类方法，根据国家环境质量标准，对南京市城区近两年的空气质量进行评估。空气质量评估采用的指标包含二氧化硫、二氧化氮以及可吸入颗粒物的浓度，并对评估结果进行了分析和讨论。结果表明，南京市城区空气环境质量呈退化的趋势，尤其是经济繁华的鼓楼区以及交通拥挤的下关区，两年内空气质量明显下降。     

天津市大气污染源排放清单的建立

通过调研天津市工、农业生产和居民生活的统计资料,研究分析文献报道的各种污染源排放因子,计算出天津市各行业、各区县NOx、SO2、NMVOC、CO、NH3、PM10、PM2.5等污染物的排放量,发展了天津市2003年排放源清单.结果显示,天津市2003年各类污染物质的排放量NOx为1.77×105t,SO2为2.59 ×105t,NMVOC为2.24×105t,CO为1.33×106t,NH3为7.40×104t,PM10为2.52×105t,PM2.5为1.10×105t.从排放源的行业分布来看,燃煤源、汽车移动源、秸秆燃烧源是天津市大气污染物的重要排放源,燃煤源对各污染物的贡献分别为NOx46%,SO284%,NMVOC 1%,CO 58%,PM1018%,PM2.5 24%.火电、水泥、钢铁、炼焦、原油加工等行业依然是重要的工业污染排放源,火电对SO2的贡献为13%,钢铁对SO2的贡献为24%,对CO的贡献为30%.2003年天津市区对NO,、S02、NMVOC、CO等污染物的贡献均高于其它区县,对PM10、PM2.5的贡献也很高;塘沽区对NOx、SO2、NMVOC、CO等污染物的贡献很大,蓟县、武清区、宝坻区对NH3、PM10、PM2.5的贡献很大.     

101国道对北京市密云县城区的环境影响分析

通过连续4年在对路经北京市密云县城区的四处监测点位的车流量、噪声和大气环境质量监测,结果表明：101国道的车流量大体上呈逐年增长之势。101国道两侧的昼间平均交通噪声值除2003年全部达标排放外,2004-2006年均有部分超标;101国道两侧夜间平均交通噪声值均可达标排放。101国道两侧PM10的浓度基本上随车流量的增加而增加,SO2和NO2的浓度随车流量的变化不明显。101国道旁密云县环保局监测点PM10、SO2和NO2的浓度均高于密云县城区测点的浓度。     

基于熵权的西安市大气环境质量模糊综合评价

针对传统方法在评价大气环境质量中存在评价因素单一,不能反映多种污染物对大气环境的综合影响等缺点,文章运用模糊综合评价理论并结合熵值赋权法,选取SO2、NO2、PM10三个污染因子为评价参数,参照国家大气环境质量标准,通过计算污染因子权重分配系数和隶属度,对2006年、2010年西安市区及其不同功能区的大气环境质量作出客观综合评价并加以对比。评价结果表明:2010年西安市区大气环境质量符合国家Ⅱ级标准,较2006年无明显改善且有潜在污染加剧的趋势;西安市内交通区、工业区的大气环境质量劣于全市平均水平,是该市大气环境治理的重点区域;PM10为西安市区最主要污染因子,在全市污染影响普遍,但近年NO2污染呈现的上升趋势也应引起警惕。     

天津市PM10, PM2.5和PM1连续在线观测分析

利用2010年9月1日─11月30日在中国气象局天津大气边界层观测站采集的ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)数据,分析了观测期间可吸入颗粒物的统计特征,结合同期气象观测资料,分析了典型天气条件下ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)的日变化特征及与风速、风向的关系. 结果表明:观测期间,ρ(PM₁₀₎日均值有超过1/2的天数超过《国家环境空气质量标准》(GB 3095─1996)二级标准限值;ρ(PM_2.5)有63 d超过美国国家环境保护局(US EPA)1997标准限值,超标率高达76.8%;不同天气条件下,ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)日变化特征明显,三者一般在大雾或扬沙/浮尘天气条件下出现高值,有降水过程时出现低值;可吸入颗粒物以粗粒子(PM_2.5～10)和PM₁为主,PM_2.5～10,PM_1～2.5和PM₁主要分布在风速小于3 m/s,风向为225°～280°和70°～110°范围内;风速大于3 m/s时,ρ(PM_2.5～10)和ρ(PM_1～2.5)有所增加. ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)未出现周末效应,但存在明显的周内变化.