首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
检索     
共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 140 毫秒

1.  上海城区二次气溶胶的形成:光化学氧化与液相反应对二次气溶胶形成的影响  
   高杰  乔利平  楼晟荣  严茹莎  周敏  刘瑜存  冯加良  黄丹丹《环境科学》,2019年第40卷第6期
   二次组分是大气细颗粒物中最重要的组成部分之一.本研究旨在探究上海城区大气气溶胶颗粒物中二次组分的贡献及其形成的主要影响因素.利用高分辨率飞行时间气溶胶质谱仪(HR-TOF-AMS)对上海城区春季及夏季的亚微米颗粒物(PM_1)进行实时的在线表征,发现有机物是PM_1中最主要的组成部分,占比为55%;其次是硫酸盐(24%)与硝酸盐(10%).进一步结合正交矩阵因子解析模型(PMF)对有机组分进行了来源解析.结果表明,一次有机气溶胶(POA)与二次有机气溶胶(SOA)分别占总有机物浓度的34%与66%; POA主要来自机动车源与餐饮源的贡献,且在春季和夏季对有机物的贡献趋于稳定.观测期间共观察到3个二次气溶胶显著生成的过程:其中,春季二次组分的显著增长过程以硫酸盐和老化的有机气溶胶在正午时段上升显著为主要特征,主要受光化学氧化过程的促进;夏季二次组分的显著生成过程主要是液相反应与光化学氧化共同促进的结果,如液相反应过程中,硝酸盐浓度与颗粒相水含量有较好的相关性(R~2=0. 72),而光化学氧化期间SOA浓度与大气氧化性(O_x)有较好的相关性.总体而言,二次组分是上海城市大气气溶胶颗粒物中最重要的组成部分,二次有机与无机组分在PM_1颗粒物中占比分别为35. 5%和43%,光化学氧化与液相反应对二次组分的形成有显著的促进作用.    

2.  浙江金华秋季干气溶胶中主要化学组分的消光贡献解析  
   陈雯廷  黄晓锋  田旭东  朱乔  兰紫娟  何凌燕《环境科学学报》,2017年第37卷第11期
   造成雾霾事件的主要原因是高浓度的大气细颗粒物污染.为了深入研究大气细颗粒物的消光来源,本研究采用高时间分辨率气溶胶观测仪器获得了浙江金华秋季PM1主要化学组分浓度及干气溶胶吸收系数和散射系数演变情况.结合有机气溶胶正矩阵因子解析模型(PMF)和多元线性回归方法,建立了拟合优度很高(R2=0.977)的细颗粒物中主要化学组分与干气溶胶消光系数间的定量关系模型.结果表明,观测期间消光贡献最大的是硫酸铵,贡献率为35.1%;其次是硝酸铵,贡献率为26.7%;二次有机气溶胶(SOA)、生物质燃烧有机气溶胶(BBOA)、黑碳(BC)及氯化铵的消光贡献率分别为14.3%、11.2%、8.7%、4.0%.在一些特定污染时段,BBOA具有最大的消光贡献,是导致此时大气能见度大幅度衰减的首要因子.    

3.  基于高质量分辨率质谱仪研究上海城区秋季大气亚微米级颗粒物化学特性  
   刘瑜存  朱雯斐  王毓旻  李挺  陶士康  乔利平  陈军  苏明旭  沈俏会  楼晟荣《环境科学学报》,2018年第38卷第7期
   利用先进的高分辨飞行时间气溶胶质谱仪(High Resolution Time-of-Flight Aerosol Mass Spectrometer,HR-To F-AMS),于2017年9月8日—2017年10月8日对上海市城区开展了亚微米级颗粒物化学组分、粒径及其污染来源的在线测量.结果表明,观测期间上海城区亚微米颗粒物质量浓度平均为(22.0±17.2)μg·m-3;其中,有机物是PM1的主要贡献者,平均占总颗粒物浓度的49.3%,硫酸根、硝酸根和铵根的占比分别为24.2%、10.5%和9.7%.上海城区亚微米级颗粒物中无机盐组分类(硝酸根,硫酸根和铵根)具有较为一致的粒径分布,峰值粒径主要集中在空气动力学粒径500~600 nm.有机物的粒径分布峰值位于空气动力学粒径400~500 nm,且在小粒径范围内有较高的有机物浓度,表明存在一定程度的一次排放.观测期间有机气溶胶呈现明显的多峰分布,硫酸根、铵根和氯离子呈白天低、夜间高的特点,而硫酸根和黑碳的日变化并不明显.基于高分辨率有机质谱计算得到上海城区有机气溶胶氧碳比(O/C)的平均比值为0.37;有机物与有机碳(OM/OC)的平均比值1.65.利用正矩阵因子解析(PMF)模型对有机气溶胶高质量分辨率质谱进行来源解析,得到4类有机气溶胶:HOA(还原态有机气溶胶)、COA(餐饮源有机气溶胶)、MO-OOA(高氧化性有机气溶胶)和LO-OOA(低氧化性有机气溶胶),分别占有机气溶胶总量的15%、20%、32%和26%,说明观测期间上海城区有机气溶胶主要来自二次气溶胶的贡献.    

4.  冬季德州市大气颗粒物消光与化学组成关系研究  
   徐伟召  朱雯斐  王甜甜  楼晟荣  黄晓锋  郭松《环境科学学报》,2019年第39卷第4期
   为了深入探究华北地区冬季大气颗粒物的消光特性和化学组分之间的关系,本研究于2017年11月—2018年1月在山东省德州市平原县对大气颗粒物消光和化学组成进行了连续在线观测.运用多元线性回归方法和MIE散射模型定量分析了颗粒物各化学组成对颗粒物消光的贡献,进一步地,利用高分辨飞行时间气溶胶质谱(HR-ToF-AMS)结合正矩阵因子解析模型(PMF)得出二次气溶胶(OOA)、生物质燃烧有机气溶胶(BBOA)、还原性气溶胶(HOA)、燃煤燃烧排放的有机气溶胶(CCOA)的浓度,并进一步结合线性回归模型得到OOA、BBOA、HOA、CCOA对消光的贡献.结果显示元素碳(EC)是颗粒物吸光的最主要贡献者, OOA、BBOA和CCOA对颗粒物吸光也具有一定贡献,这主要是由于二次生成和一次排放的棕色碳的吸光造成的.颗粒物各组分与散射关系的分析结果表明,有机物对颗粒物散射影响最大,其中OOA的散射截面最大,对颗粒物散射的贡献也最高,可以占到总散射的53.4%.颗粒物中有机物对大气总消光的贡献可达75.5%,其中OOA、BBOA、CCOA和HOA对总消光的贡献分别为47.8%、14.7%、9.0%、4.0%. Mie散射的结果与多元回归结果比较一致,但部分时间段偏差较大,因此在不同的研究中应根据不同情况选择研究方法.    

5.  天津市PM_(2.5)在线源解析成分特征谱库构建研究  
   王兴  张雷波  尹立峰  李敏姣  李怀明  郭敏  张欢  李婧《环境科学与技术》,2018年第8期
   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。    

6.  濮阳市秋冬季大气细颗粒物污染特征及来源解析  
   陈楚  王体健  李源昊  马红磊  陈璞珑  王德羿  张元勋  乔琦  李光明  王文红《环境科学》,2019年第40卷第8期
   濮阳市作为京津冀周边地区大气污染传输通道城市之一,秋冬季重污染天气频发,空气污染问题严峻.为了研究濮阳市秋冬季大气细颗粒物污染特征及其主要来源,于2017年10月15日至2018年1月13日在濮阳市3个国控点对PM_(2.5)进行了手工膜采样与化学组分分析,并结合PMF受体模型,开展了细颗粒物来源解析研究.结果表明,濮阳市2017年秋冬季PM_(2.5)平均质量浓度为94. 16μg·m~(-3),濮水河管理处的污染状况最严重,进入采暖季后3站点均表现为重度及严重污染事件频发,轻度污染发生频率降低,重污染发生时NO_2与CO浓度升高明显. PM_(2.5)中的主要组分为水溶性离子(52. 33%)、碳质组分(25. 32%)和地壳元素(0. 08%),NO_3~-的含量高而SO_4~(2-)的浓度水平较低.重污染发生时,PM_(2.5)中水溶性离子、OC、EC和K浓度都出现了明显的升高,而地壳元素浓度降低.采样期间濮阳市的硫氮转化率水平较高,大气氧化性较强,硫氮转化促进了重污染的发生.濮阳市2017年NOx、CO和VOCs排放量较高,来源解析结果表明,濮阳市秋冬季PM_(2.5)主要来源分别为二次无机盐(37%)、工业源(16%)、二次有机气溶胶SOA(14%)、生物质燃烧源(12%)、移动源(9%)、燃煤源(7%)和扬尘源(4%).可见,二次转化在濮阳重污染的形成过程中起到重要作用,要减轻大气细颗粒物污染,需要重点控制工业源、生物质燃烧、移动源和民用散煤燃烧的排放.    

7.  舟山市大气细颗粒物组分特征及其污染来源解析  
   叶荣民  王洪涛  董敏丽  尹璐  王俏丽  李伟  李素静《环境工程》,2019年第5期
   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。    

8.  2015世界互联网大会期间嘉兴市大气细颗粒物污染特征及来源研究——以单颗粒气溶胶质谱技术为例  
   陶士康《环境科学学报》,2016年第36卷第8期
   基于单颗粒气溶胶质谱技术,于2015年12月12-23日互联网大会期间开展了嘉兴市细颗粒物污染特征和来源研究.结果显示,观测期间共捕捉到5次不同的污染过程,分别为:管控期的区域输送(P1)-清洁天(P2)-本地排放(P3)过程,以及管控后的污染反弹(P4)-重污染程(P5)过程.污染期间(P1、P5),硝酸盐含量及比例均有显著增加,并且增加的主要是老化的硝酸盐颗粒,表明硝酸盐的二次转化对长三角地区高浓度细颗粒物形成具有重要影响.受管控措施和南下的强冷空气影响,会议期间,除有机碳和生物质燃烧组分外,PM2.5质量浓度及其它各组分浓度均有不同程度的下降.管控措施解除后(P5),受区域输送和本地污染物积累共同作用,颗粒物浓度开始反弹并持续升高,硝酸盐和EC组分均有明显增加,并且呈现出早、晚高峰值.源解析结果显示,P5期间颗粒物浓度反弹与机动车尾气排放密切相关.研究表明,实施管控措施对降低机动车尾气排放和PM2.5质量浓度、改善环境空气质量等效果显著.    

9.  河北香河亚微米气溶胶组分特性、来源及其演变规律分析  
   江琪  王飞  孙业乐《环境科学》,2018年第39卷第7期
   霾的形成发展与细颗粒物化学组分变化紧密相关.本文利用颗粒物化学组分监测仪(ACSM)、黑碳仪等对河北香河夏季亚微米气溶胶(PM1)化学组分、来源及其演变规律进行详细分析.结果表明,PM1平均占到PM2.5的约71%,PM1主要分布在20~80μg·m-3间;观测期间有显著的秸秆燃烧事件,秸秆燃烧时段PM1质量浓度显著升高,其中有机物质量分数迅速升高,平均约占到47%;秸秆燃烧使得大气气溶胶由弱碱性转变为弱酸性;整个观测期间,正交矩阵因子分解法(PMF)共识别出4类有机气溶胶,分别为两种一次有机气溶胶(类烃类有机气溶胶和生物质燃烧有机气溶胶)和两种二次有机气溶胶(低挥发、高氧化性的有机气溶胶和低氧化、半挥发性的有机气溶胶),有机气溶胶氧化程度较高.其中二次有机气溶胶的贡献远大于一次有机气溶胶,平均占到有机物的~69%,而去除秸秆燃烧时段后PMF结果中未解析出生物质燃烧有机气溶胶.    

10.  成都市PM_(10)中碳质气溶胶长期来源特点  
   关辽  杨卓然  马彤  宋丹林  田瑛泽  冯银厂《环境科学研究》,2018年第3期
   大气颗粒物中包含多种组分的气溶胶,其中碳质气溶胶由于对人体健康、能见度有较大影响,已受到越来越多的关注.为研究碳质气溶胶的长期变化规律,采集了成都市2009—2013年的PM_(10)样品,对其中所含的无机元素、水溶性离子及碳组分分别进行测定,并使用"PMF(正定矩阵因子分解法)-比值"模型分别对PM_(10)和所含的碳质气溶胶的来源进行分析.结果表明,1月、2月、5月和12月的碳质气溶胶浓度较高,其中1月、2月和12月的OC/EC(有机碳与元素碳质量浓度之比)较高,并且PMF-比值模型计算结果也显示冬季SOC增多,表明冬季可能有更多的二次有机碳(SOC)生成;5月的char-EC/soot-EC(二者质量浓度之比,其中char-EC=EC1-OP,soot-EC=EC2+EC3,它们可更好地区分源类)较高,K含量也较高,表明可能有更多的生物质燃烧排放.PM_(10)解析共发现6类源,依次为地壳扬尘(26.5%)、二次硫酸盐(25.1%)、燃煤生物质燃烧混合源(17.3%)、二次硝酸盐二次有机碳混合源(12.3%)、机动车源(11.8%)和水泥尘源(7.0%);碳质气溶胶解析发现,OC主要来源依次为机动车源(38.2%)、燃煤生物质燃烧混合源(33.1%)和二次有机碳(25.3%),char-EC的主要来源是燃煤生物质燃烧混合源和机动车源,分别占50.5%和45.4%,soot-EC则主要受机动车影响(达73.2%).研究显示,成都市PM_(10)主要来自于地壳扬尘、二次生成和燃煤生物质燃烧,而碳质气溶胶主要来自于机动车、燃煤生物质燃烧.    

11.  烟台市大气PM_(2.5)在线源解析监测研究  
   汪磊  曲凯  毕慧芝《环境与可持续发展》,2018年第5期
   本文采用在线源解析质谱监测的方式,对烟台市大气中PM_(2.5)的污染水平、成分及其来源与贡献进行了研究分析,结果表明,烟台市2017年全年颗粒物首要污染源为燃煤(23.5%),其他污染源有机动车尾气(23.1%)、生物质燃烧源(14.3%)、二次无机源(13.0%)、工业工艺源(11.4%)等。在线源解析方式操作简单,使用方便,时间分辨率高,可以为政府部门大气污染防治和重污染天气应对提供及时高效的数据支撑。    

12.  基于气溶胶光学特性的颗粒物来源分析  
   张文辉  丁净  李立伟  张裕芬  皇甫延琦  冯银厂《环境科学研究》,2019年第32卷第11期
   为初步探讨利用气溶胶光学指标判别污染物来源的适用性,选取天津市冬季一次重污染过程(2017年11月17—21日),对气溶胶的七波段吸收系数、三波段散射系数及其化学组分进行在线观测及分析,研究气溶胶光学特性的变化,并结合化学组分定性分析污染过程不同阶段的污染来源.结果表明:SSA(单散射反照率)可以从散射性组分和吸光性组分对消光贡献的变化判断污染来源.污染积累期,颗粒物中散射性组分(SO42-、NO3-、NH4+)的增幅高于吸光性组分EC(元素碳),导致污染积累期的SSA值高于污染前期和污染消散期,说明污染积累期存在较明显的二次转化过程.SAE(散射波长指数)可以从粒径角度推断污染来源.此次观测的污染积累期SAE值呈较明显的下降趋势,说明在细粒径段(2.5 μm以下)颗粒物粒径有增大的趋势,这主要与颗粒物中无机盐的吸湿增长及颗粒物之间的碰并有关.AAE(吸收波长指数)在一定程度上可以指示吸光颗粒物的类型.污染前期,BrC(棕色碳)在370、470 nm处对光吸收的贡献率分别为50.7%、33.8%;同期PM2.5ρ(Cl-)、ρ(K+)同步升高,卫星遥感显示,观测点周围有大量火点出现,推测主要受祭祖活动的影响.研究显示,气溶胶光学指标能够从散射性组分和吸光性组分对消光贡献变化、粒径变化、吸光颗粒物类型角度定性解析一部分污染来源,但其对于燃煤源和机动车等重要源类的指示作用还有待进一步研究.    

13.  两种典型污染时段鹤山市大气细颗粒污染特征及来源  
   张琼玮  成春雷  李梅  陈多宏  区宇波  马理  周振《环境科学研究》,2018年第31卷第4期
   PM2.5和O3浓度超标是我国大气污染的主要特征,研究两种典型污染时段的细颗粒化学组成、混合状态和来源对治理大气污染具有重要意义.2016年11月10—20日广东省鹤山市先后出现了PM2.5和O3超标的污染事件.污染期间,采用SPAMS(单颗粒气溶胶质谱仪)对细颗粒进行实时采样分析,共采集到有正负化学组成信息的颗粒422 944个,占总颗粒数的19.2%.基于单颗粒质谱数据特征,使用自适应共振神经元网络算法(ART-2a),对单颗粒数据进行自适应分类.颗粒物划分为OC(有机碳)、EC(元素碳)、ECOC(元素-有机碳混合)、HOC(高分子有机碳)、Pb-rich(富铅)、Si-rich(富硅)、LEV(左旋葡聚糖)、K-Secondary(钾二次)、Na-rich(海盐)和HM(重金属)颗粒共10类.结果表明:两个PM2.5污染时段EC颗粒和K-Secondary颗粒的占比高,EC颗粒分别占46.5%和61.1%,K-Secondary颗粒分别占14.3%和10.3%;O3污染时段EC颗粒占比(39.4%)最高,其次是OC颗粒占比17.0%;两种污染时段OC组分与HSO4-和NO3-的混合程度都有明显的上升,说明污染有利于有机气溶胶的老化.由源解析结果可知,PM2.5污染时段,细颗粒主要来源于燃煤、机动车尾气和扬尘,而O3污染时段细颗粒主要来源于燃煤、生物质燃烧和扬尘;此外,两种污染时段燃煤源对细颗粒的贡献都有较大提升.研究显示,控制燃煤源的排放对污染物的降低有着重要影响.    

14.  北京市大气环境PM2.5和PM1及其碳质组分季节变化特征及来源分析  
   樊啸辰  郎建垒  程水源  王晓琦  吕喆《环境科学》,2018年第39卷第10期
   大气颗粒物是影响我国大多数城市环境空气质量的首要污染物,近年来随着监测技术的进步和采样设备的改进,相关研究对象逐渐从大粒径的PM_10、PM_(2.5)转移到更小粒径的PM_1上.碳质组分是大气颗粒物的重要组成部分.以北京市为研究区域,选取2016年7月、10月及2017年1月、4月作为4个季节的代表月,对大气环境中的PM_(2.5)和PM_1进行采集,分析了二者的质量浓度和季节变化特征.采用两层嵌套气象-空气质量模型系统(WRF-CMAQ)耦合模型对采样时段进行了模拟,分析观测期间PM_(2.5)和PM_1的来源贡献,并使用因子分析法解析了碳质组分的来源.结果表明,PM_(2.5)和PM_1的质量浓度均呈现春、夏、秋、冬这4个季节递增的趋势;PM_1是PM_(2.5)中的主要组成,而且秋冬季节随着灰霾发生频率的增加,PM_1质量浓度占PM_(2.5)的比值明显升高;北京市大气环境中存在明显的二次污染,且SOC更容易在粒径更小的PM_1中积聚.散煤燃烧、机动车尾气排放、居民面源及生物质燃烧排放是北京市大气颗粒物的重要贡献来源;汽油车尾气、柴油车尾气、生物质燃烧和燃煤排放是北京市大气颗粒物中碳质组分的主要来源.    

15.  质谱直接测量法解析盐城市大气细颗粒物来源  被引次数:3
   吉祝美  咸月  赵友政《环境监控与预警》,2015年第7卷第3期
   为全面了解盐城市大气颗粒物的组成,摸清以 PM2.5为首要污染物的来源,说清其化学组分和源贡献率,于2014年12月16日00:00—2014年12月21日09:00,利用在线单颗粒气溶胶质谱仪,对盐城市细颗粒物进行实时在线源解析。结果表明,盐城首要污染物为燃煤,占比为23.7%,其次是机动车尾气,占比为18.3%,第三位是扬尘,占总颗粒数的15.7%,生物质燃烧占比为14.8%位列第四,工业工艺源、二次无机源和其他源贡献率相对较小。    

16.  南京地区秋季灰霾天气特征及其水溶性离子分析  被引次数:2
   葛顺  汤莉莉  秦玮  丁铭  陈敏东《环境科学与技术》,2015年第2期
   文章利用PM2.5颗粒物质量浓度分析仪(MET ONE 1020)、气溶胶激光雷达(Sigma MPL-4B)、气溶胶在线离子分析仪(Marga1S)于2013年秋季在江苏省环境监测中心6楼顶对大气细粒子(PM2.5)、大气边界层、气溶胶化学组分的进行系统的同步观测与分析,研究表明2013年11月期间,南京发生5次霾污染过程,当月PM2.5日均值浓度高达192.4μg/m3;灰霾期间,能见度较低,近地面出现消光层,大部分时间段消光值大于0.4;灰霾期间无秸秆焚烧事件,K+浓度的可能来源于土壤,SO42-、NO3-、NH4+3种离子均值占比分别为27.8%、38.1%、21.6%;此外,南京地区存在严重的二次转化,灰霾期间SOR和NOR值分别为0.388和0.276,移动源对大气污染的贡献也越来越显著,[NO3-]/[SO42-]月均值为1.28;后向轨迹推算表明,第1次、第3次、第5次灰霾期间大气污染物主要来自于南京的西北方向,第2次和第4次灰霾期间大气污染主要来自于南京的西南方向。    

17.  保山市大气细颗粒物排放特征与理化特征分析  
   杨鸿亮  施择  闫琨  李建文  史建武《环境监测管理与技术》,2019年第5期
   于2016年11月9日—14日,用单颗粒气溶胶在线源解析技术分析保山市体育馆监测点大气中PM_(2.5)的化学组成、粒径分布、来源及典型排放源质谱特征。结果表明:采集的颗粒可分为7类,主要以有机碳、元素碳和混合碳颗粒为主,占电离颗粒数的60%以上;不同类型颗粒粒径分布差异较为明显;机动车尾气为首要污染贡献源,且呈周期性变化,每日有两个上升时段,分别为凌晨1:00—10:00和12:00—20:00;其次为燃煤源,贡献率为10%~40%;工艺过程源与生物质燃烧源贡献率相一致,总体上夜间贡献率高于白天;扬尘源、二次无机源贡献率变化幅度不大。    

18.  二次有机气溶胶估算方法研究进展  被引次数:3
   郑玫  闫才青  李小滢  王雪松  张远航《中国环境科学》,2014年第3期
   我国区域复合污染日趋严重,二次有机气溶胶(SOA)是细颗粒物PM2.5的重要组成之一.本研究总结了当前国内外定量估算SOA的主要方法,包括EC示踪法、WSOC法、受体模型法、示踪物产率法、数值模拟法等.通过对各种方法的原理介绍与比较,指出1)EC示踪法、WSOC法、受体模型法简单易行,与在线连续观测数据结合可估算高时间分辨率的SOA浓度,但受限于对当地源谱和特定物种的了解;2)示踪物产率法虽分析技术难度高,但可针对不同来源的SOA估算;3)数值模拟可获得大尺度SOA的空间分布.针对国内外的最新研究成果进行简单概述,不同方法的研究表明中国二次有机气溶胶是总有机气溶胶的重要部分,人为源VOCs对二次有机气溶胶发挥着重要贡献.本文旨在为未来我国二次有机气溶胶的研究提供基础信息和研究思路.    

19.  利用SPAMS研究西安市重污染天气细颗粒物污染特征及来源  
   闫璐璐  刘焕武  黄学敏  高健  张文杰《环境科学研究》,2018年第31卷第11期
   为了对西安市冬季重污染过程中的细颗粒物进行动态源解析,于2016年12月5-22日,利用SPAMS(单颗粒气溶胶质谱仪)在西安市城市运动公园开展连续观测.将观测期分为4个阶段,结合气象条件对不同阶段细颗粒物的污染特征进行分析比较.依据质谱特征,将所采集到的颗粒分为EC(元素碳)、OC(有机碳)、ECOC(混合碳)、HM(重金属)、LEV(左旋葡聚糖)、SiO3(矿尘)、K(钾)、Na(钠)、HOC(有机大分子)及Other(其他)类.结果表明:观测期间所采集到的OC类颗粒物数量最多,在重污染阶段OC、K和EC类颗粒物占颗粒总数的70%以上,是重污染天气的主要组成颗粒.在雾霾消散期,OC、LEV和SiO3类颗粒是主要类型颗粒物.根据颗粒物的化学类型及离子特征,利用PMF(正交矩阵因子分解)模型法得到6种污染源贡献率分别为27.7%(燃煤源)、22.3%(二次污染源)、20.4%(交通源)、10.4%(生物质燃烧源)、9.7%(工艺过程源)、6.5%(扬尘源)及3.0%(其他未知源).研究显示:在重污染阶段,燃煤源与交通源占比大幅上升,与二次污染源共同造成了此次重污染天气;在雾霾消散期,扬尘源及生物质燃烧源成为大气细颗粒物的主要污染源.    

20.  桂林市细颗粒物部分典型排放源的粒径谱及成分分析  
   杜娟  张志朋  宋韶华  易春盛  计晓梅  黎泳珊《环境监控与预警》,2016年第8卷第5期
   采用在线单颗粒气溶胶质谱技术源解析方法,对桂林市PM2.5典型排放源的粒径和化学成分进行质谱分析,采集燃煤/燃气源、工业工艺源、扬尘源、油烟源4类共计7个典型排放源。结果表明,桂林市4类排放源细颗粒物的粒径分布为0.25~1.25μm,80%以上的细颗粒分布在0.2~1.0μm的小粒径范围,峰值约0.68μm。细颗粒物离子成分含有Na+、Mg+、K+、NH4+、Fe+、Pb+、Cd+、V+、Mn+、Li+、Al+、Ca+、Cu+、Zn+、Cr+、CN-、PO3-、NO2-、NO3-、Cl-、SO2-4、SiO3-等成分,桂林市细颗粒物为元素碳、有机碳元素碳、有机碳、富锰颗粒、富铁颗粒、富钾颗粒、矿物质、左旋葡聚糖以及其他金属等9类。    

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号