南京大气细颗粒中有机碳与元素碳污染特征

为了解南京城区大气细颗粒物中有机碳与元素碳的污染特征,在国控点草场门进行了连续一年的PM2.5采样,分析了有机碳(OC)、元素碳(EC)、ρ(OC)/ρ(EC)污染特征和变化规律。结果表明,采样期间有些PM2.5的日均值超过了《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级标准,ρ(OC)/ρ(EC)为0.77～4.98,平均值为1.92。PM2.5样品中OC约占18%、EC约占9%。     

大气颗粒物样品中有机碳和元素碳的测定

采用元素分析仪测定大气颗粒物样品中有机碳、元素碳。应用商业化仪器元素分析仪 ,在燃烧炉温度为 4 50°C时 ,一步测出样品中有机碳的含量 ;再运用加酸的方法除去样品中的碳酸盐 ,然后在燃烧炉温度为 950°C时测出样品中有机碳、元素碳含量之和。通过差减计算 ,得出元素碳的值。有机碳、元素碳测量的标准偏差平均值分别为 0 2 5%、0 50 %。     

北京大气颗粒物中有机碳和元素碳的浓度水平和季节变化

分析了北京市两个采样点十三陵站(清洁对照点)和天坛站(居民生活区)的110个大气颗粒物样品有机碳和元素碳的测定数据,结果表明两站点具有明显的季节变化特征.一号站OC质量浓度年均值为22.0μg/m3,EC为3.6μg/m3,五号站OC质量浓度年均值为41.5μg/m3,EC为7.8μg/m3.OC百分含量秋季高,反映出活跃的大气化学反应和严峻的污染形势,春季低表现了风沙气候的影响.城区的EC百分含量冬季增高则是燃煤贡献所致.对1998年1月份和9、10月份的数据进行了实例分析.结果表明稳定的天气条件和北京特殊的地貌容易导致空气污染事件.有机物污染是1998年北京秋季空气污染的一个特征.     

石家庄市春节期间大气颗粒物有机碳和元素碳的变化特征

为研究石家庄市大气颗粒物的污染特征及其来源,于2013年2月6—19日春节期间在石家庄市采集大气颗粒物TSP、PM10、PM2.5样品,对其有机碳、元素碳进行分析测定。结果表明,石家庄TSP、PM10、PM2.5日平均质量浓度分别为389、330、245μg/m3,颗粒物污染严重;碳组分在颗粒物中占有较大比重,且随着粒径的减少,碳组分比重逐渐增加;存在不严重的次生有机碳污染;OC与EC的相关系数较高,说明两者有较为相似的污染源,主要为燃煤、机动车排放源。各种气象条件对PM2.5、OC、EC浓度和OC/EC的变化都有不同程度的影响。     

石家庄市春季大气颗粒物的铅污染特征

为了解石家庄市2016年春季大气颗粒物的铅污染特征及来源,利用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS),分析了大气中含铅颗粒的化学成分。结果表明: 研究期间大气环境中含铅颗粒数浓度共出现11次跳跃式升高,跳跃时间段内石家庄均处于轻度污染过程。从成分分析来看,含铅颗粒分为纯铅颗粒、Pb与K(Pb-K)、OC(Pb-OC)、Cl(Pb-Cl)、混合颗粒等八大类。观测结果表明:Pb-K颗粒最多,占到含铅颗粒的84.4%;其次为纯铅颗粒,占比为13.0%。与石家庄市污染源谱库比对进行来源解析,得到Pb-K颗粒主要来自生活垃圾焚烧源, 纯铅颗粒主要来自工业源。结合石家庄市大气污染源排放清单和后向气流轨迹分析,推测含铅颗粒可能来自市区西南方向某区县的生活垃圾焚烧企业。     

石家庄市大气颗粒物中水溶性无机离子污染特征研究

用超声萃取－离子色谱法分析了石家庄市大气颗粒物中8种水溶性无机离子。结果表明,NO3－、SO2－4、NH4＋及 Ca2＋为主要组分;各个离子的质量浓度均有季节及空间变化差异;不同粒径颗粒物中 SO2－4和 NO3－相关性均很好,NH4＋与 SO2－4、NO3－在细颗粒物中具有良好的相关性,Ca2＋在粗粒子中与 NO3－和 SO2－4的相关性也较好。SO2－4／NO3－质量比季节变化表明,春、夏季固定源与流动源对大气颗粒物贡献相当,秋季流动源贡献较大,冬季固定源贡献较大。PM2．5中SO2与SO2－4、NO2与 NO3－转化率表明,SO2－4、NO3－主要是由二次转化而来。     

大气颗粒物中元素碳的直接测定

对原来用元素分析仪测定大气颗粒物样品中有机碳、元素碳的方法[1 ] 进行改进 ,将差减法间接测定元素碳改为一步直接测定元素碳。有机碳、元素碳的测量标准偏差的平均值分别为 0 35 %、0 34% ,提高了元素碳的测量精度 ,同时避免了误差传递 ,解决了差减法测定元素碳时出现负值的情况。     

天津市颗粒物中元素化学特征及来源

2006年的8月—12月采集天津市PM2.5和PM10样品,分析了Na、Al等17种元素质量浓度及月变化特征,PM2.5中元素平均质量浓度为17.2μg/m3,占PM2.5的10.3%。微量元素Zn、Pb在PM10和PM2.5中含量较高,Cr、V、Ni、As等则在细粒子中有明显分布。用富集因子法分析发现,PM2.5中元素富集程度高于PM10。地壳元素除Ca外,均无明显富集,微量元素则呈现不同程度的富集,以Cd富集最为明显。颗粒物分析表明,土壤尘、燃煤、机动车尾气及化工行业是PM2.5中无机元素的主要来源。     

合肥市冬季细颗粒物中碳组分特征分析

利用2020年12月1日至2021年2月28日合肥市细颗粒物(PM_2.5)、有机碳(OC)和元素碳(EC)等环境空气质量监测数据和气象观测数据,分析了合肥市大气PM_2.5中OC和EC的污染特征,并探讨了其来源以及气象因素影响。结果表明：合肥市冬季碳质气溶胶是PM_2.5中主要组分,随着污染程度的加重,碳质气溶胶的质量浓度逐步增加,但其在PM_2.5中的占比先减小后增加。在以PM_2.5为首要污染物的不同污染级别天气条件下,OC和EC的相关性说明不同程度下碳质气溶胶来源复杂。OC/EC表明机动车尾气和燃煤源排放是碳质气溶胶的主要来源。二次有机碳(SOC)会随着污染程度的加重而呈现升高趋势。OC和EC在冬季受温度影响较小;较大的相对湿度对OC和EC具有一定的清除作用,明显降水或连续降水的清除作用更加显著;而风速对含碳气溶胶的影响主要出现在污染天气背景下。     

乌鲁木齐市大气PM2.5中重金属元素含量和富集特征

利用PM2.5／PM10便携式采样器采集了乌鲁木齐市5个功能区PM2.5,样品,用TAS-990石墨炉原子吸收光谱仪检测了PM2.5样品中Cd、Cu、Ni、Pb、Mn的含量。结果表明,乌鲁木齐大气PM2.5质量浓度变化趋势是冬季采暖盛期〉秋季采暖初期〉春季停暖初期〉夏季停暖期。参照《环境空气质量标准》（GB3095—2012）中的二级标准,采样期间卡子湾水泥厂区样品全部超标,其余4个采样点样品在冬季采暖盛期也全部超标,部分样品在非采暖期超标。富集因子法分析表明,乌鲁木齐市5个采样区PM2.5样品中Ni、Cu、Cd、Pb污染主要来自于人类活动,Mn则来源于地壳物质。     

石家庄市大气颗粒物元素组分特征分析

为研究石家庄市大气颗粒物的污染特征及其来源,于2013年4—5月在主城6区分别采集TSP、PM10和PM2.5颗粒物样品,利用ICP-MS分析其中的22种元素浓度。结果表明,石家庄市城区Ca、Fe元素在各粒径颗粒物中含量都较高,PM2.5中的S、K含量较高,PM10和TSP中Mg、Al的浓度相对较高。颗粒物的主要来源为燃煤尘、道路尘和建筑尘,TSP、PM10和PM2.5具有较好的统计相关性和同源性。     

石家庄市空气颗粒物污染与气象条件的关系

利用2013—2014年石家庄市环境监测中心PM_(2.5)、PM_(10)逐时监测资料、同期的石家庄市地面气象观测站常规观测资料以及环境监测梯度站2013年1月各层PM_(2.5)和PM_(10)逐时观测资料,分析了PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度的时空分布特征及与气象要素的相关关系。结果表明:石家庄市PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度及两者的比值均为冬季和秋季较高;在水平分布上,PM_(2.5)与PM_(10)的平均质量浓度为市区西部高于东部;在垂直分布上,随着高度的增加,PM_(2.5)和PM_(10)平均质量浓度先上升后下降;PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度与相对湿度呈正相关,其中PM_(2.5)的质量浓度与相对湿度相关性更高;PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度与风速呈负相关,随着风速的增大,PM_(2.5)与PM_(10)的平均质量浓度呈下降的趋势,但当风速大于5 m/s时,PM_(10)的质量浓度随着风速增大而上升,出现扬尘污染,总体来讲,刮西北风时PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度较高,刮东南风时PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度较低,这与风向和风速的日变化有关;PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度与降水呈负相关,随着降水的增加,PM_(2.5)与PM_(10)的平均质量浓度呈下降的趋势。     

重庆市春季大气PM10中有机碳、元素碳浓度水平及污染特征分析

2006年4月于重庆市主城区9个采样点和1个城郊对照点同步采集了大气PM10样品,利用热分解示差热导法元素分析仪测定了PM10中的有机碳(OC)、元素碳(EC)的质量浓度,对OC和EC的污染水平、空间分布、OC和EC的浓度关系以及二次有机碳(SOC)等特征进行了较为详细的分析。结果显示,不同区域采样点的OC、EC浓度存在较明显差异,主城区大气环境中OC、EC平均浓度分别为52.5、8.6μg/m3,是对照点OC(16.8μg/m3)、EC(2.9μg/m3)浓度的3.1和3.0倍;主城区总碳气溶胶(TCA)占PM10总浓度的比例均值为33.3%;无论是高污染城区点还是一般城区点,OC和EC浓度间的相关性均不显著;各样点OC/EC值均超过2,表明存在二次有机碳的贡献;初步估算主城区PM10中的二次有机碳浓度均值为39.6μg/m3,占PM10总浓度的16.1%左右。     

Seasonal Variation of Chemical Composition in Fine Particles at Gosan, Korea

PM_2.5 aerosol samples were collected at Gosan in Jeju Island during six intensive measurement periods between November 2001 and August 2003. In order to investigate the chemical composition of fine particles, major ion components, trace elements, and elemental and organic carbon were analyzed. Quite different seasonal characteristic in the chemical composition of fine particles was observed. The concentration of most secondary aerosol components showed a summer minimum and a winter maximum with higher correlation between them at Gosan. This fact clearly reveals the possibility of long-range transport of such pollutants in winter. On the other hand, OC and EC had the highest concentration and good correlation with ion components, such as K⁺, Ca²⁺ in fall. It means that biomass burning could significantly influence the ambient fine carbonaceous particulate in fall, which was primarily long-range transported.     

垃圾填埋场不同区域挥发性有机污染物季节变化特点

通过对北京某垃圾填埋场大气中不同区域挥发性有机污染物(VOCs)的定性和定量分析,研究了其中部分VOCs的季节性特点和浓度分布规律。结果表明,夏、冬2季分别检测出98种和86种化合物,有12种美国环保署(USEPA)优先控制污染物在夏、冬季样品中均有检出。夏季样品中VOCs的浓度大多比冬季高,有的甚至高1个数量级以上。采用不同卫生填埋技术的各代表性区域的臭气浓度也呈现出规律性变化。为加强科学管理,减少扩散,降低风险提供参考。     

济南市大气细颗粒物中二(口恶)英污染水平及季节变化

2021年对济南市大气PM_2.5中17种2,3,7,8氯取代二(口恶)英(PCDD/Fs)污染现状进行监测。对其异构体分布、指示性单体、季节变化规律等特征及其与常规污染物相关性进行了分析。结果表明:大气PM_2.5中PCDD/Fs浓度范围和年平均值分别为0.157~1.595 pg/m³和0.785 pg/m³,而毒性当量(以I-TEQ计)范围和年平均值分别为0.009~0.116 pg TEQ/m³和0.052 pg TEQ/m³。PCDD/Fs浓度与毒性当量季节变化特征显著,均呈现出冬季>春季>秋季>夏季的情况,可能由季节性排放源和气象条件不同导致。不同季节PCDD/Fs异构体分布模式一致,主要由高氯代(1,2,3,4,6,7,8-HpCDF、OCDD、OCDF和1,2,3,4,6,7,8-HpCDD)单体组成;而对毒性当量贡献最大的单体是2,3,4,7,8-PeCDF,其与总毒性当量具有较好的相关性。同时,PCDD/Fs浓度与SO₂、NO₂、PM_2.5等大气常规污染物呈显著正相关。这表明,大气PM_2.5中PCDD/Fs与常规污染物的生成和排放密切相关。     

PM2.5中OC/EC测定的离线分析法与在线分析法比较

采用离线分析法和在线分析法同步监测了武汉市PM_(2.5)中有机碳(OC)、元素碳(EC)和总碳(TC)的浓度,分析了2种方法的差别。结果表明,离线分析法与在线分析法对TC的测定结果具有很好的可比性,2种方法对TC的测定结果显著相关(r=0.970 9)。离线分析法得到的OC浓度普遍高于在线分析法,前者为后者的1.12倍,造成OC结果差异的主要原因可能是采样系统的差异。2种方法对EC测定的相关性较低(r=0.763 0),且2种方法对EC测定的精密度(相对偏差为13.14%)也不如其对TC和OC测定的精密度(相对偏差分别为3.42%和5.95%),造成EC结果差异的原因较复杂。离线分析法测得的OC/EC值明显高于在线分析法,鉴于OC/EC值在颗粒物源解析研究中具有重要意义,需要规范OC/EC分析方法。