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1.
灰霾天气不同粒径的颗粒物污染特征分析 总被引:2,自引:0,他引:2
顾卓良 《环境监测管理与技术》2012,24(2):31-33
利用宁波市北仑区PM10、PM2.5和PM1的监测数据及与之对应的能见度监测结果,对影响灰霾天的颗粒物的污染特征进行了系统研究,结果表明,颗粒物粒径对灰霾天的形成和能见度的影响程度差异明显,且3种粒径的颗粒物质量浓度与能见度之间线性关系密切。 相似文献
2.
烟花燃放对空气中PM2.5及水溶性离子的影响研究 总被引:2,自引:0,他引:2
于2013年2月9日—2月16日在南京城区连续观测PM10、PM2.5、PM1的质量浓度、能见度、PM2.5中水溶性离子浓度等参数,探讨了因春节期间烟花爆竹的燃放导致大气中颗粒物浓度出现短时峰值,同时能见度急剧降低,空气质量下降的原因。研究发现:因烟花爆竹的燃放,PM2.5局地短时间浓度可达863μg/m3,能见度仅为1.2km;PM2.5中Cl-、K+与SO2-4浓度短时间上升,这与烟花爆竹中氧化剂、还原剂等组分的燃烧释放有关。由春节期间观测结果统计发现,因烟花爆竹燃放对PM2.5中水溶性离子的贡献约占50%。 相似文献
3.
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 总被引:3,自引:2,他引:1
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。 相似文献
4.
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。 相似文献
5.
APEC期间京津冀及周边地区PM2.5中碳组分变化特征及来源 总被引:5,自引:0,他引:5
在APEC会议期间和会期之后,分别采集北京、天津、石家庄、保定、济南5个采样点的PM2.5样品,通过分析碳组分的变化特征,研究京津冀地区污染物减排的影响以及减排后各指标的变化特征,分析大气颗粒物中碳气溶胶的可能来源。采用重量法测定组分中PM2.5的含量,利用热/光碳分析仪测定组分中OC、EC的含量,结果表明,由于采取了污染源减排措施,会议期间PM2.5、OC、EC的质量浓度均低于会期之后;会议期间和会期之后OC与EC均表现出了较好的相关性,r2为0.789~0.983,说明OC与EC的排放源基本相同;会议期间OC/EC为3.11~3.62,表明含碳气溶胶的来源主要是机动车排放,同时也存在一定的燃煤排放,会期之后为3.08~6.10,表明燃煤的排放在碳气溶胶中的比重明显增加,另外OC/EC也表明APEC会议期间和会期之后二次有机碳在各采样点均普遍存在。 相似文献
6.
徐州市地处四省交界,大气污染物来源复杂,颗粒物污染在气象条件不利时较为显著。通过地面观测数据、颗粒物组分连续观测、源解析及轨迹溯源等方法,对徐州市2019—2021年颗粒物变化特征进行了全面分析,以定量解析各类污染源的贡献,识别对颗粒物贡献显著的化学成分。结果表明:PM2.5各组分质量占比中二次无机盐和有机碳相对较高,其中二次无机盐SNA(SO■、NO-3、NH+4)占比达到59.1%~62.7%;水溶性离子总浓度逐年降低,但Mg2+和Ca2+浓度2021年分别同比增加2%和12.5%,说明扬尘污染存在反弹。秋冬季水溶性离子明显较高,Cl-浓度明显高于其他季节,表明徐州市秋冬季受移动源、燃煤源和二次有机气溶胶共同影响。PM2.5中OC与EC质量浓度比为4.88~8.40,说明徐州市颗粒物受多源影响,柴油、汽油机动车尾气排放以及燃煤排放对颗粒物贡献较大。后向轨迹分析表明,污染严重的1月污染物主... 相似文献
7.
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。 相似文献
8.
杭州市大气PM2.5和PM10污染特征及来源解析 总被引:10,自引:0,他引:10
2006年在杭州市两个环境受体点位采集不同季节大气中PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5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%。 相似文献
9.
采集广州市大气可吸入颗粒物(PM10)样品,并分别对冬、夏两季灰霾和非灰霾期PM10中有机碳(OC)、元素碳(EC)和水溶性离子进行分析。广州市灰霾期大气PM10中的主要化学成分按质量浓度大小排序为OC>NO3->SO24->NH4+>EC(非灰霾期则依次为OC>SO24->EC>NH4+>NO3-),其质量浓度分别为非灰霾期的4.7、12.5、3.7、3.2和2.3倍。相关性分析表明,灰霾期总碳[TC(OC+EC)]及NO3-的质量浓度对大气能见度的降低起主要作用,而非灰霾期则主要是TC和SO24-。 相似文献
10.
利用2019—2021年合肥市气象参数、颗粒物浓度、颗粒物化学组分、颗粒物散射系数、颗粒物粒径谱等的逐小时观测数据,分析了合肥市大气能见度变化趋势及其影响因素。结果表明,2019—2021年,合肥市能见度呈逐年上升的总体特征,并且在季节变化上呈现为夏高冬低,在日变化上呈现为午后最高、夜间最低。相关性分析结果显示,合肥市能见度与颗粒物浓度、相对湿度均呈显著负相关关系,且能见度与相对湿度的相关程度比与颗粒物浓度的相关程度高15.5%~219.2%。相对湿度是直接影响合肥市能见度的主要因素之一,而温度、风速对能见度的间接影响作用相对较小。能见度与颗粒物特性关系研究结果表明:能见度与水溶性离子的相关程度高于与碳质组分的相关程度;当能见度处于较低水平时,能见度与PM2.5主要组分浓度的相关性明显减弱,相对湿度、超细颗粒物占比、水溶性离子含量和碳质组分含量等因素对能见度的影响逐渐凸显;在较高PM2.5浓度环境条件下,颗粒物散射系数的显著变化是导致能见度降低的主要原因;小粒径颗粒物对合肥市大气能见度的影响程度相对较高,应优先大幅度降低PM1.0浓度。 相似文献
11.
秸秆焚烧对空气质量影响特征及判别方法的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
利用南京空气自动监测数据及PM_(2.5)组分监测结果,分析了2011年夏收秸秆焚烧期间大气污染特征,并探寻快速判别秸秆焚烧影响的指标及方法。结果表明:秸秆焚烧期间PM_(2.5)污染特征显著,其组分中K~+、EC、OC等浓度相对偏高。基于离子组分及碳元素在线监测数据,可选取K~+作为快速判别指标,并根据K~+与PM_(2.5)的相关性,计算秸秆焚烧对PM_(2.5)的贡献。同时结合OC、EC浓度变化,综合判别秸秆焚烧对空气质量的影响程度。 相似文献
12.
The particulate emissions from biomass burning are a growing concern due to the recent evidence of their ubiquitous and important contribution to the ambient aerosol load. A possible strategy to apportion the biomass burning share of particulate matter is the use of organic molecular tracers. Anhydrosugars (levoglucosan, mannosan and galactosan), together with two organic acids (dehydroabietic and pimaric acids), were previously reported as organic markers for particulate wood burning emissions. These five compounds were studied in four European cities (Helsinki, Copenhagen, Birmingham and Oporto), at both a Roadside and an Urban Background station, during a summer and a winter campaign in the fine (PM(2.5)) and the coarse (PM(10-2.5)) size-fractions of the ambient aerosol. Levoglucosan concentrations were highest in the city of Oporto. In winter, levoglucosan was more present in the fine fraction but in summer, concentrations were similar in both size fractions. Levoglucosan concentrations in the fine size fraction were higher in winter, but no seasonal differences were observed for the coarse size fraction. The lack of difference between the Roadside and Urban Background levoglucosan concentrations points towards a regional nature of this type of pollution. Wood burning was estimated to contribute to about 3.1% of the winter PM(10) mass in Oporto, and to 3.7% in Copenhagen. Mannosan followed the trends exhibited by levoglucosan. The ratio between the levoglucosan and mannosan concentrations allowed determination of a preference for softwood over hardwood in all four cities. Galactosan, pimaric acid and dehydroabietic acid were found to be minor compounds. 相似文献
13.
Ambient particles vary greatly in their ability to affect visibility, climate and human health. The fine fraction of aerosol
is responsible for greater and wider effects on human health; thus, investigation of this fraction is very important. Continuous
measurements of PM2.5 (particulate matter below 2.5 μm in size) concentrations at the Preila monitoring station started in
2003. During a period of 2 years, the episodes of high daily and semi-hourly concentrations of PM2.5 were measured. These
episodes did not depend on the season or time of day. The substantial role of long-range transport of pollutants to these
increases in concentration was shown using chemical and statistical analysis. It was found that most of the severe episodes
occurred when air masses came from a specific site besides it was established that air masses of different origin were characterized
by different mixing layer depth. Lower mixing depth was observed in air masses characterized by higher observed concentrations
at the measuring site and vice versa. PM2.5 concentrations showed diurnal and seasonal variations whose pattern reflected
the regional origin of the aerosol. The regional pollution level was evaluated by the statistical analysis of PM2.5 concentrations.
The background annual average of PM2.5 mass concentration for the eastern coast of the Baltic Sea was 15.1 ± 0.8 μg m−3. 相似文献
14.
利用WRF-CAMx模式分析首届中国国际进口博览会(简称进博会)期间一次降雨过程对长三角地区PM2.5浓度影响,结果表明,降雨量分布区域与因降雨造成的PM2.5浓度减少量分布区域并不完全一致,湿沉降量受降雨量、PM2.5浓度和风速等多个因素共同影响。数值模拟结果表明,降雨导致浓度下降幅度排前5位的组分分别是有机气溶胶、硫酸盐、硝酸盐、铵盐和细颗粒原生气溶胶,下降幅度分别为44. 28%、16. 55%、11. 55%、9. 53%和5. 23%。结合观测资料和数值模式模拟结果可知,首届进博会期间上海本地减排和周边区域协同控制作用使PM2.5日均质量浓度降低33. 23μg/m3,因降雨引起的湿沉降作用使上海市PM2.5质量浓度降低15. 88μg/m^3。 相似文献
15.
Sánchez-Ccoyllo OR Ynoue RY Martins LD Astolfo R Miranda RM Freitas ED Borges AS Fornaro A Freitas H Moreira A Andrade MF 《Environmental monitoring and assessment》2009,149(1-4):241-249
In the metropolitan area of S?o Paulo, Brazil, ozone and particulate matter (PM) are the air pollutants that pose the greatest threat to air quality, since the PM and the ozone precursors (nitrogen oxides and volatile organic compounds) are the main source of air pollution from vehicular emissions. Vehicular emissions can be measured inside road tunnels, and those measurements can provide information about emission factors of in-use vehicles. Emission factors are used to estimate vehicular emissions and are described as the amount of species emitted per vehicle distance driven or per volume of fuel consumed. This study presents emission factor data for fine particles, coarse particles, inhalable particulate matter and black carbon, as well as size distribution data for inhalable particulate matter, as measured in March and May of 2004, respectively, in the Janio Quadros and Maria Maluf road tunnels, both located in S?o Paulo. The Janio Quadros tunnel carries mainly light-duty vehicles, whereas the Maria Maluf tunnel carries light-duty and heavy-duty vehicles. In the Janio Quadros tunnel, the estimated light-duty vehicle emission factors for the trace elements copper and bromine were 261 and 220 microg km(-1), respectively, and 16, 197, 127 and 92 mg km(-1), respectively, for black carbon, inhalable particulate matter, coarse particles and fine particles. The mean contribution of heavy-duty vehicles to the emissions of black carbon, inhalable particulate matter, coarse particles and fine particles was, respectively 29, 4, 6 and 6 times higher than that of light-duty vehicles. The inhalable particulate matter emission factor for heavy-duty vehicles was 1.2 times higher than that found during dynamometer testing. In general, the particle emissions in S?o Paulo tunnels are higher than those found in other cities of the world. 相似文献
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颗粒物激光雷达在大气复合污染立体监测中的应用 总被引:4,自引:4,他引:0
针对由于局地污染、沙尘输入、外源性输入与局地污染物相互叠加所导致的3种灰霾污染发生过程,分别选取3个典型案例,采用颗粒物激光雷达对污染物的时空分布特征进行解析。研究发现,在局地污染发生时,污染物从地面开始垂直向上扩散,扩散高度约1 km。重度污染过程中,气溶胶的日均垂直消光系数随高度的变化背离指数衰减特征,800 m高度处出现消光系数的极大值层,极大值超过2.5 km-1,800 m以下消光系数近乎常数,约为0.3 km-1。这说明,重污染过程中,有一层较厚重的颗粒物分布,使近地面污染物在垂直方向的扩散能力减弱,形成积累效应,造成大面积空气混浊。当有外源性沙尘输入时,激光雷达能够清晰地监测到污染团输入的全过程。沙团突然出现在高空2~3 km。污染团退偏振度较大,超过0.3。随着沙尘粒子的重力沉降,沙团的轮廓在垂直方向上不断地增大。沙团的输入,导致近地面粗颗粒质量浓度的增加幅度明显大于细颗粒。在第3个案例中,激光雷达清晰地监测到高空1.8~3 km突然出现含有大量球形细颗粒的污染团,同时还发现此污染团与近地面的污染物有不同的演化特征。近地面污染物随时间垂直向上扩散,12:00左右扩散高度超过1.8 km。而高空的污染团逐渐沉降进入边界层内,与近地面扩散的污染物相互混合,共同导致本地的灰霾天气。综上所述,激光雷达可以清晰地捕获污染物的垂直结构特征,对不同的致霾过程进行立体解析,实现对大气复合污染的监测和机理研判。 相似文献
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选取南京市2017年PM2.5逐时观测数据,分析其颗粒物污染特征,并利用聚类分析、潜在源贡献因子法和GDAS气象数据,分析不同高度、季节下南京市主要气流输送路径及PM2.5污染的主要潜在源区。结果表明:南京市PM2.5污染冬季最严重,夏季最轻,逐时PM2.5浓度变化范围夏季小于冬季;夏季气流轨迹主要来自东南方向,秋冬春等季节以偏西和西北路径为主,且随着高度的增加,气流输送速度逐渐加快;冬季对南京市PM2.5污染的贡献最为显著,低层PM2.5污染贡献源区主要集中在近地区域,且贡献率较高,随着高度的增加,贡献源区由研究区域向四周辐散,贡献范围广,贡献率降低。 相似文献
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为研究乌鲁木齐市冬季采暖期间大气颗粒物污染特征,通过采样和在线监测二种手段分析了2015年1~2月大气颗粒物样品,采用重量法分析颗粒物质量浓度,并对其相关性进行分析。结果表明:依据《环境空气质量标准》(GB 3095-2012),采样期间乌鲁木齐市大气PM_(10) 和PM_(2.5)的日均质量浓度均超过了国家二级标准,颗粒物污染严重;PM_(10) 和PM_(2.5)存在显著相关性,PM_(2.5)和PM_(10) 浓度的比值均大于0.5,采暖期PM2.5对乌鲁木齐市大气颗粒物贡献显著。 相似文献
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2016年8月1日—2017年7月31日在上海市崇明岛森林公园空气质量观测站进行了为期1年的大气气体污染物、PM2.5水溶性成分在线监测。各项常规大气污染物在该站浓度均较低,但污染物极值较高,说明崇明地区仍有显著的区域污染现象。PM2.5中硝酸根平均浓度(10. 0μg/m^3)高于硫酸根(6. 8μg/m^3),2种成分均在冬季出现最高值。崇明地区PM2.5污染中污染物区域传输是主要贡献因子,但夏季硫酸根二次生成较为明显。风速风向及后向气流轨迹分析表明,南通工业区及城区是崇明地区PM2.5二次无机成分气态前体物的重要贡献来源,而来自山东中部、江苏北部及长三角苏锡常地区的污染传输过程亦对硫酸根、硝酸根浓度有显著贡献。 相似文献