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。     

某典型交通路口大气颗粒物(PM10和PM2.5)中多氯联苯季节变化特征

应用同位素稀释高分辨率气相色谱-高分辨质谱 (HRGC-HRMS) 联用技术对北京市北四环典型交通路口大气颗粒物PM₁₀和PM_2.5中多氯联苯(PCBs)进行了监测,分析了PCBs浓度水平、单体组成特征、粒径分布规律和季节变化趋势。结果表明:大气颗粒物PM₁₀和PM_2.5样品中19种PCBs浓度和毒性浓度(TEQ,以世界卫生组织毒性当量因子WHO-TEF计)分别为1.05～13.83 pg/m³(平均值为6.66 pg/m³)和1.24～15.18 fg/m³ (平均值为6.84 fg/m³)、0.80～8.51 pg/m³(平均值为4.32 pg/m³)和0.88～13.40 fg/m³ (平均值为5.90 fg/m³),PM₁₀和PM_2.5中PCBs的单体分布模式相似,浓度丰度最大的是PCB-28和PCB-209,而对毒性当量贡献最大的是PCB-126。PCBs浓度季节变化明显,冬、春季明显高于夏、秋季。 PCBs浓度季节变化特征表明,不同季节采样点PCBs来源不同,除历史使用外,采暖季节可能主要来自机动车排放和化石燃料的燃烧,而非采暖季节主要来自机动车排放。粒径分布表现为PCBs倾向于富集在PM_2.5中,占PM₁₀总浓度的61%～87%(平均值为72%)。     

交通限行对大气颗粒物及PM2.5中二NFDA1英的影响

为了研究北京大气颗粒物和二NFDA1英(PCDD/Fs)的污染状况以及评估交通限行对大气颗粒物和PCDD/Fs的影响。利用同位素稀释高分辨率气相色谱/高分辨率质谱(HRGC/HRMS)联用法和USEPA 1613B 标准方法,以中国地质大学(北京)东门为采样点,采集大气PM_2.5、PM₁₀、TSP样品,对北京市交通限行期间以及交通限行前后等不同交通状况下颗粒物浓度及大气PM_2.5中17种2,3,7,8-PCDD/Fs污染特征进行了监测。结果表明,PM_2.5、PM₁₀、TSP的日均质量浓度在交通限行前分别为126、202、304 μg/m³,限行期间分别为39、78、93 μg/m³,限行结束后分别为79、126 μg/m³。PM_2.5中17种PCDD/Fs的质量浓度(毒性浓度)3个时段分别为1 804 fg/m³(70 fg I-TEQ/m³)、252 fg/m³ (9 fg I-TEQ/m³)和1 196 fg/m³ (48 fg I-TEQ/m³)。北京市交通限行期间颗粒物浓度和二 NFDA1 英浓度显著低于交通限行前后,交通源减排措施的实施是大气颗粒物和二 NFDA1英污染水平降低的主要原因,从减排效果看,交通源减排措施对大气细颗粒物(PM_2.5)的控制效果明显好于大气粗颗粒物。     

南京大气细颗粒物中水溶性组分的污染特征

为了解南京城区大气细颗粒物中水溶性组分的污染特征,在国控点草场门进行了连续一年的PM_2.5采样与分析。6种离子日均浓度为5.29~67.6 μg/m³,其中SO₄^2-、NH₄⁺、NO₃^-是PM_2.5的主要组成成分,6 种离子约占PM_2.5总质量的31%,SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺相关性较好,NH₄⁺是PM_2.5中硫酸盐和硝酸盐中居于主导地位的离子。     

广州PM2.5污染特征及影响因素分析

对广州市2008—2010年PM_2.5质量浓度、影响因素数据资料进行整理统计,通过定性分析、定量计算以及对各物理量之间的相互作用过程研究,得出PM_2.5质量浓度变化特征和各影响因素之间的关系。结果表明,PM_2.5质量浓度变化呈现夏季和非夏季2种典型的季节性特征,夏季月平均值0.049 mg/m³,主要分布在0.03～0.05 mg/m³,非夏季月均值为0.063 mg/m³,分布于0.05～0.08 mg/m³之间;夏季、非夏季PM_2.5质量浓度超标率(采用美国EPA标准)分别为70.7%、77.8%,质量标准2倍、3倍以上出现的概率都表现出明显的季节性差异;PM_2.5与温度正相关,和其他因素负相关,其中与能见度相关性最大,其次是温度、风速,与降雨量相关性最差,与气压、相对湿度相关系数季节性特征显著。     

安庆市PM2.5碳质组分污染特征及来源解析

2020年3月2日—2021年2月28日在安庆市政务服务中心楼顶设置监测点,手工采集PM_2.5样品,运用多波段碳分析仪(DRI Model 2015)分析样品中碳质组分有机碳(OC)和元素碳(EC)质量浓度;利用OC/EC法、相关分析法和主成分因子分析法对PM_2.5中碳质组分的污染特征和可能来源进行解析。结果显示:安庆市手工采样期间PM_2.5平均质量浓度为(45.9±28.1)μg/m³,OC和EC的平均浓度分别为(8.0±3.4)、(1.4±0.6)μg/m³,在PM_2.5中占比为17.4%、3.1%。四季OC平均浓度分布为冬季(9.7±4.2)μg/m³ >春季(9.0±2.5)μg/m³ >秋季(8.3±2.9)μg/m³ >夏季(5.1±1.6)μg/m³,EC平均浓度分布为冬季(1.7±0.5)μg/m³ >春季(1.7±0.6)μg/m³ >秋季(1.3±0.4)μg/m³ >夏季(0.8±0.3)μg/m³。OC/EC范围为3.11~12.14,平均值为5.83,表明安庆市存在二次有机碳(SOC),SOC均值为(2.89±1.94)μg/m³,分别占OC和PM_2.5浓度的36.1%、6.3%;四季OC、EC相关性不显著,r均小于0.85,说明安庆市的碳质组分较复杂;在不同空气质量等级条件下,OC质量浓度随着污染等级的升高而逐渐升高,EC质量浓度随着污染等级升高而先升高后降低。利用主成分分析法进行来源解析发现,道路扬尘、燃煤、柴油车尾气是碳质组分的主要来源。     

污染天气条件下人工降雨对成渝西南区域环境空气质量的影响评估

基于成渝地区大气污染防控形势的严峻性,选取该区域西南部的乐山市作为研究对象,对2016—2020年人工降雨对该城市环境空气质量的影响进行研究。评估发现:冬季改善效果最好,平均每毫米降雨量可降低环境空气质量指数(AQI)约10,对应的SO₂、NO₂、CO、O₃、PM₁₀、PM_2.5浓度分别降低1.8 μg/m³、3.8 μg/m³、0.1 mg/m³、8.1 μg/m³、6.9 μg/m³、8.9 μg/m³;其次是春季,每毫米降雨量可降低AQI约8,对应的6项污染物浓度分别降低1.0 μg/m³、3.3 μg/m³、0.1 mg/m³、8.1 μg/m³、6.1 μg/m³、8.4 μg/m³;再次是夏季,每毫米降雨量可降低AQI约3,对应的6项污染物浓度分别降低0.6 μg/m³、1.6 μg/m³、0.03 mg/m³、6.9 μg/m³、1.2 μg/m³、2.0 μg/m³;秋季每毫米降雨量可降低AQI约1,对应的6项污染物浓度分别降低0.4 μg/m³、0.6 μg/m³、0.01 mg/m³、3.5 μg/m³、0.1 μg/m³、0.1 μg/m³。计算不同季节降雨总量与污染物削减量之间的Pearson相关系数,结果表明,春季人工降雨总量与O₃浓度削减总量呈显著正相关,夏、秋两季人工降雨总量与PM_2.5浓度削减总量呈显著正相关。     

2011年夏冬两季福州城区黑炭气溶胶污染特征研究

为探讨福州市城区夏冬两季黑炭气溶胶污染特征，2011年7月和12月在福州市紫阳监测站楼顶使用AE-31型黑炭仪监测黑炭气溶胶污染。结果表明：①夏季黑炭浓度为2.3±0.9 μg/m³，冬季黑炭浓度为3.2±1.3μg/m³，冬季黑炭浓度高于夏季。从频数分布图来看夏季黑炭浓度更为集中。②夏季黑炭浓度日变化具有明显的峰值和谷值，冬季黑炭日变化趋势图并没有统一出现峰值和谷值。夏季和冬季日变化趋势的差异是由大气扩散条件、气象因素及污染物来源等的不同导致的。③通过对黑炭浓度与PM_2.5浓度之间相关性分析表明，黑炭与PM_2.5显著正相关，表明黑炭与PM_2.5有着相似的来源。     

大气氨气污染特征分析及其对PM2.5二次无机组分的影响

为研究大气中氨气的污染特征及其对细颗粒物（PM_2.5）二次无机组分的影响,于2021—2022年在江苏省南京、无锡、镇江、常州、徐州5个城市同期开展氨气及气溶胶组分的在线监测,并采用热动力学稳态模型（ISORROPIA）评估氨气的减排成效。结果表明,5个城市氨气年均质量浓度为10.1 μg/m³,5个城市年均质量浓度为7.7～15.2 μg/m³,其中徐州最高,南京最低。总氨于夏季（6月）达到浓度峰值,受温度及硝酸铵的热不稳定性影响,氨气在12：00左右出现浓度峰,而铵盐则呈现出昼低、夜高的日变化特征。5个城市均处于富氨水平,全年气溶胶呈中性,氨气中和额外酸性气体的潜力较为突出。冬季江苏省各市只有通过大幅度的氨减排（＞60%）才能使PM_2.5浓度显著下降,而对二氧化硫（SO₂）、氮氧化物（NO_X）进行减排才能更加高效地减轻PM_2.5污染。     

2021年春节期间陕西省烟花爆竹燃放对PM2.5的影响

通过对比2021年春节烟花爆竹集中燃放时段和前期非集中燃放时段的PM_2.5浓度及特征组分浓度,分析了烟花爆竹集中燃放对陕西省PM_2.5的影响情况。分析结果显示,2021年春节烟花爆竹集中燃放时段,关中和陕南地区PM_2.5浓度增幅大且高值持续时间长,陕北地区PM_2.5浓度增幅小且高值持续时间短。陕北和陕南地区PM_2.5小时浓度峰值出现在2月12日(初一)00:00前后,关中地区略晚。西安市PM_2.5特征组分中,K⁺、Cl^-、SO₄^2-、NO₃^-、Mg²⁺、Al³⁺、Cu²⁺、Si²⁺、Ba²⁺的浓度分别为6.61、7.20、12.83、23.96、1.36、2.91、0.23、0.27、0.86 μg/m³,明显高于非集中燃放时段。烟花爆竹燃放对陕南地区PM_2.5的贡献率和贡献量均高于关中和陕北地区;对郊县PM_2.5的贡献率高于城区,且对郊县的贡献率正值的出现时间早于城区。除榆林市外,陕西省其他城市的城区均受到了相关郊县烟花爆竹燃放的影响。     

株洲夏季大气中气态总汞浓度特征

为研究株洲市夏季优良天气下大气中气态总汞(TGM)的浓度特征,于2013年8月利用大气汞分析仪(2537X,加拿大)进行了20 d的连续在线观测。结果显示,实验期间株洲市大气TGM的平均浓度为(4.20±3.37)ng/m3,中值浓度为3.40 ng/m3,高于背景地区和沿海城市,略低于国内其他重点城市。晴天、阴雨天TGM浓度分别为3.59、7.96 ng/m3。晴天TGM浓度具有一定日变化规律,最高值出现在早上7:00~9:00,之后逐渐降低,17:00出现最低值;TGM白天和夜间浓度分别为3.57、3.62 ng/m3,昼夜变化不大。晴天TGM与一次污染物SO2、CO、NO2具有显著的正相关性,与O3呈显著负相关性。株洲市夏季主导风向为东南风,该方向没有明显污染源,西北方向风向频率较低,但TGM浓度明显升高,其主要来源可能是位于西北方向的清水塘工业区。     

2014年北京市CO浓度水平和时空分布

对北京市地面监测站点的CO浓度进行分析，探讨其浓度水平、变化趋势和时空分布特征。2014年春、夏、秋、冬四季北京市CO平均浓度分别为1.06、0.87、1.34、2.17 mg/m³。CO浓度均呈双峰型变化，第一个峰值出现在07：00-09：00，主要由交通早高峰的排放引起；第二个峰值出现在23：00左右，主要受交通晚高峰排放和夜间边界层高度降低的挤压效应的共同影响。从空间分布来看，全年整体呈现南高北低的分布特征，尤其是秋、冬季较为明显，体现了工业布局和区域传输对CO的影响。从全年来看，湿度对CO浓度的影响最大。对2014年冬季北京市的一次高CO浓度分析结果表明，此次过程是由本地排放和区域传输共同造成的，气象要素中地面气压对CO浓度影响最大。     

全国大气背景地区黑碳浓度特征

分析了2015年14个背景站黑碳浓度水平及分布规律,结果表明:我国背景地区黑碳小时浓度均值呈现明显的对数正态分布特征,14个背景站880 nm波长时年均质量浓度为88.7~1 487.6 ng/m~3,小时最大峰值为685.0~13 731.0 ng/m~3,长岛和衡山相对较高;24 h日浓度变化基本呈现"单峰"状,但峰值出现时刻有所不同;工作日和周末的浓度变化趋势基本相似,但浓度高低与所在区域生产生活方式不同而有所差异。初步探讨了风速和风向与浓度污染水平的关系,相对风速而言,风向对黑碳的浓度影响较大,后向轨迹结果也印证了风向的影响。     

基于自动站资料的深圳灰霾特征对比分析

利用深圳自动气象站的气象要素和深圳大气成分监测系统采集的大气成分数据，分析了深圳城区和郊区灰霾季节变化、日变化差异和不同风向下污染物浓度差异，结果表明，城区由于人类活动频繁导致灰霾日比郊区多，以轻微灰霾偏多为主。秋、冬季城区冷空气活动频繁、能源消耗大，灰霾出现频率是郊区的1~2倍；春季冷空气和海上暖湿气流容易形成对峙，沿海颗粒物更容易吸湿增长，郊区灰霾频率反而比城区高25%；夏季对流强、降水频密，城郊差异最小。城区灰霾频率受早晚交通高峰期影响，日变化呈双峰型。而郊区受太阳辐射和光化学反应影响大，呈单峰型。偏北风条件下污染物浓度明显升高，偏南风带来的清洁空气使得颗粒物浓度降幅明显。     

西安市黑碳气溶胶浓度特征及与气象因素和常规污染物相关性

利用西安市环境监测站超级站2013年9月1日—2015年5月31日黑碳气溶胶(BC)的监测数据,研究空气中BC浓度特征及其与气象因素和常规污染物相关性。结果表明:BC小时平均浓度均值在春季、夏季和冬季的变化趋势呈"W"型,秋季呈"V"型,且冬季的第一个最低值和峰值比春季和夏季的分别延迟1 h和2~3 h,且20:00~次日6:00秋季BC小时平均浓度均值高于当年冬季。BC浓度在秋季和冬季较高,夏季较低。冬季BC/PM_(2.5)基本最低,秋季BC/PM_(2.5)相对最高。BC日平均浓度与气温、降水和风速的日平均值为极负显著相关,且风速小于1.0 m/s时,其与风速呈最显著的负相关。除O_3外,BC日平均浓度与其他常规空气污染物浓度呈显著相关,表明其同源性很强,且受机动车尾气排放的影响更大。     

大连市秋冬季环境空气中VOCs特征及臭氧生成潜势分析

对大连市2015年秋冬季环境空气中VOCs进行采样分析，获得其组成、含量、昼夜和季节变化规律，分析不同类别VOCs的来源，并计算不同VOCs物种的臭氧生成潜势（OFP）。结果表明：大连市环境空气中秋季VOCs平均体积浓度（55.81×10^-9）略高于冬季（42.66×10^-9）；秋季VOCs以羰基化合物和烷烃为主，而冬季VOCs以烷烃和烯炔烃为主。大连环境空气中光化学反应的主要VOCs类别为羰基化合物、烯炔烃和芳香烃，主要物种为丙烷、乙烷、正丁烷和乙烯。羰基化合物含量高与机动车尾气及医院大量试剂的使用有关，烷烃主要来源于汽油车与液化石油气（LPG）燃烧排放，芳香烃主要由机动车排放贡献。各类别VOCs的组分含量与其OFP并不一致，大连市环境空气中各类VOCs的OFP由高到低依次为羰基化合物>芳香烃>烯炔烃>烷烃。     

A source study of atmospheric polycyclic aromatic hydrocarbons in Shenzhen, South China

Air pollution has become a serious problem in the Pearl River Delta, South China, particularly in winter due to the local micrometeorology. In this study, atmospheric polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) were monitored weekly in Shenzhen during the winter of 2006. Results indicated that the detected PAHs were mainly of vapor phase compounds with phenanthrene dominant. The average vapor phase and particle phase PAHs concentration in Shenzhen was 101.3 and 26.7 ng m^???3, respectively. Meteorological conditions showed great effect on PAH concentrations. The higher PAHs concentrations observed during haze episode might result from the accumulation of pollutants under decreased boundary layer, slower wind speed, and long-term dryness conditions. The sources of PAHs in the air were estimated by principal component analysis in combination with diagnostic ratios. Vehicle exhaust was the major PAHs source in Shenzhen, accounting for 50.0% of the total PAHs emissions, whereas coal combustion and solid waste incineration contributed to 29.4% and 20.6% of the total PAHs concentration, respectively. The results clearly indicated that the increasing solid waste incinerators have become a new important PAHs source in this region.     

长沙市大气中醛酮类化合物浓度变化特征

参照美国环保署EPA-TO11标准方法,于2014年7—10月监测了长沙市大气中醛酮类化合物的质量浓度。主要监测到的醛酮类化合物为甲醛、乙醛、丙酮、丙醛、甲基丙烯醛,夏季质量浓度最高的是甲醛(13.86 mg/m³),其次是乙醛(7.28 mg/m³)、丙酮(7.14 mg/m³),秋季质量浓度最高的是甲醛(10.31 mg/m³),其次是丙酮(8.37 mg/m³)、乙醛(5.78 mg/m³)。夏季醛酮类化合物的总量高于秋季,甲醛、乙醛、丙酮的质量浓度最大值基本出现在13:00—15:00。C1/C2(甲醛/乙醛)、C2/C3(乙醛/丙醛)的平均值分别为2.02、10.19。分析了醛酮类化合物之间的相关性以及它们可能的来源。丙醛和甲醛、乙醛的相关性较好,三者有共同的人为来源。夏季大气中除丙酮外,其他醛酮类化合物的相关性均较好。夏季甲基丙烯醛和甲醛、乙醛、丙酮有相同的自然来源。综合分析可知,长沙大气中醛酮类化合物质量浓度受自然因素和人为因素的双重影响。     

Beryllium Concentrations in Ambient Air and Its Source Identification

Beryllium concentrations in atmospheric particulate and soil samples in and around a Beryllium Processing Facility (BPF) have been measured. The mean air concentration level of beryllium in and around the fence line of the BPF is 0.48 ± 0.43 ng m^-3 (n = 397) and is mostly influenced by diurnaland seasonal changes. The observed air concentration levelswere well below the prescribed ambient air quality (AAQ)standard of 10 ng m^-3. The soil concentration levels ofberyllium in the study area were found to be in the range of 1.42–2.75 g g^-1. The mass median aerodynamic diameter (MMAD)of beryllium aerosols in ambient air was found to be 6.9 m.Source identification using the Enrichment Factor (EF) approachindicates soil as the predominant contributory source for air concentrations at the site.     

Background environmental pollution of the Eurasian continent

1. The interest to studying pollution of environmental media on the background level has grown in the recent years. There arose a necessity to establish a specialized observational system for conducting observations of changes in the state of the environment, and of ecological consequences of pollution as well as to produce assessments of the current and predicted states. The realized program of background monitoring and first results of integrated background measurements have already been published. The paper presented illustrates time-and-space features of the background pollution of natural environmental media according to data from various background stations.
2. Long-term systematic measurements at the ‘Borovoe’ station (Kazakh SSR) commenced in 1976 have been supplemented with the results of the background pollution studies carried out in Berezinskyi, Caucasian, Central-Chernozem, Sary-Chelek, and Repetek Biosphere Reserves and in locations of the background stations in Hungary and Czechoslovakia. The data from the Hungarian and Czechoslovak stations were obtained during joint expeditions. Details are given in the relevant publications.
3. Ozone. Ozone measurements show the diurnal variation with the day-time maxima from 35 up to 160 μg m^?3. The correlation between day-time and nocturnal concentrations is a good indicator of the anthropogenic effect.
4. Sulphur dioxide and sulphates. The annual variation of sulphur dioxide characterised by winter maximum and summer minimum indicates the direct dependence on the amount of fuel burnt in the given region. Mean values of the sulphur dioxide content in the surface layer of the atmosphere correlates with the extent of the region urbanization and varies within 0.2–12.5 μg m^?3. The value of sulphur dioxide and sulphates correlation in the atmosphere is rather stable and varies within 0.18–0.37 μg m^?3.
5. Heavy metals. The annual cycle of the atmospheric content of lead, cadmium and arsenic is well expressed by winter maximum and summer minimum (which is opposite in case of mercury). As for lead and mercury, their annual variation is more distinct than that of cadmium and arsenic; their time-and-space variation is also more distinct. The content of these metals in the urbanized regions of Europe is 5 times higher than in Asia and the Caucasus. Atmospheric contents of arsenic and cadmium vary insignificantly from region to region. The content of all these metals in other environmental media (soil, water, vegetation) is of insignificant spatial variability. Observations in the Caucasian Biosphere Reserve showed minimum levels of the background atmospheric pollution: lead-16 μg m^?3, mercury-5 ng m^?3, arsenic-3.9 ng m^?3, cadmium-0.5 ng m^?3.
6. Organochloride pesticides. Concentrations of DDT and its metabolites and hexachlorocyclohexane isomers in the environmental media of European background regions are 3 times higher than those in Asia (‘Borovoe’).
7. PAH. Atmospheric content of BaP has a well expressed annual variation with winter maximum; the difference between winter and summer periods reaches the magnitude of an order. Background concentrations in European regions (Hungary, Berzinskyi Biosphere Reserve) are noticeably higher than in Asia; the difference reaches 3–5 times.
8. Comparisons with literature data on the background pollution show that observational materials from the background monitoring stations supplement to a considerable extent, and extent, the current notions on the background pollution and show the effects of the man-made impact on the background regions.