长沙市PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的变化特征

为检验PM_(2.5)和PM_(10)新监测标准实施近3年长沙大气颗粒物污染状况,利用近3年每日监测数据,对长沙10个国控自动监测点PM_(2.5)和PM_(10)达标情况、首要污染物及变化特征进行研究分析。结果表明,近3年长沙市PM_(2.5)和PM_(10)年均质量浓度均超过了新标准规定的年均值二级标准限值;2013年污染最严重。PM_(2.5)和PM_(10)月均值峰值出现在1月和11月,谷值在8月,各月PM_(2.5)超标天数和首要污染物为PM_(2.5)天数都大于PM_(10);PM_(2.5)和PM_(10)冬季日均值浓度明显高于其他季节,呈双峰型,峰值在上午10:00和20:00~21:00,夜晚浓度高于白天;PM_(2.5)春、夏、秋三季日变化呈单峰型,峰值在20:00~21:00;PM_(10)四季日变化呈双峰型。PM_(2.5)和PM_(10)浓度的比值(P)1月和2月最高,PM_(10)和PM_(2.5)日均值有着显著的线性相关性。     

新疆环境空气中PM_(2.5)/PM_(10)比值特征分析

随着环境空气质量新标准的全面实施,PM_(2.5)监测已经全面普及,并成为全国大部分城市关注的首要污染物,根据新疆环境空气质量监测网中不同区域、不同时段颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))质量浓度监测结果,对PM_(2.5)/PM_(10)质量浓度的比值关系进行深入分析,研究其在新疆典型区域特殊气象条件下的分布规律,为科学合理评价和考核新疆环境空气质量提供数据支持与参考。     

克拉玛依市中心城区颗粒物中多环芳烃污染特征

在克拉玛依市中心城区布设4个采样点,在供暖期和非供暖期分别同步采集4个点位大气中不同粒径的颗粒物,采用HPLC进行分析并计算2个采样期内PM_(10)和PM_(2.5)中多环芳烃(PAHs)的浓度和种类。结果表明:中心城区供暖期PM_(10)中PAHs浓度为56.19 ng/m3,PM_(2.5)中PAHs浓度为48.85 ng/m3;中心城区非供暖期PM_(10)中PAHs浓度为18.86 ng/m~3,PM_(2.5)中PAHs浓度为14.53 ng/m~3。不同采样期PM_(10)和PM_(2.5)中PAHs浓度变化趋势相同,均为供暖期明显大于非供暖期。中心城区供暖期大气颗粒物吸附的PAHs以4环以下的组份为主,非供暖期则是5~6环的高环数组份偏多。分析结果表明克拉玛依市中心城区供暖期颗粒物中PAHs来源于燃煤排放叠加机动车排放,与中心城区集中供热锅炉关系密切;非供暖期则是以机动车排放污染为主。     

乌鲁木齐市冬季重污染天气下PM_(2.5)中重金属污染特征及来源解析

通过乌鲁木齐市2013年2月5日至26日一次重污染天气过程中,在6个采样点位进行细颗粒物PM_(2.5)的采集,并对其中的13种重金属(Cu、Sr、Mo、Cd、Pb、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、As、Hg)含量、Mull污染指数、空间分布以及溯源进行了分析。结果显示:采样期间乌鲁木齐市重金属浓度在0.23~178 ng/m~3之间,浓度水平排序PbMnCrFeAsVCuNiSrCdMoCoHg,其中Cd、Hg、Pb、Cr、As浓度均高于乌鲁木齐市背景值和国内外其他城市水平,且Mull污染指数处于较严重的污染水平;在重金属元素浓度的空间分布上,铁招和南公园点位重金属浓度较高,31中学和市监测站相对较低。     

南阳市PM_(10)、PM_(2.5)污染特征及其与气象因子的关系

利用2015年1月1日至12月31日南水北调中线源头南阳市主城区5个国控空气质量监测站24 h自动连续采样的PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度数据和同期气象要素观测数据,分析了南阳市大气颗粒物浓度的污染特征及其与气象因子的关系。结果表明:2015年南阳市PM_(10)、PM_(2.5)年均质量浓度分别为0.136、0.074 mg/m~3,超标率分别为31.8%、39.2%;PM_(10)、PM_(2.5)峰值均出现在1月,PM_(10)谷值出现在11月,PM_(2.5)谷值出现在9月;PM_(10)四季日变化均呈双峰型,而PM_(2.5)冬季日变化呈双峰型,其他季节无明显峰值;PM_(2.5)/PM_(10)值在43%~65%,均值54%;PM_(10)、PM_(2.5)与大气压呈显著正相关,与温度、相对湿度呈显著负相关,与风速、降水相关性不明显。     

交通限行对大气颗粒物及PM_(2.5)中二■英的影响

为了研究北京大气颗粒物和二■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)、PM_(10)、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)、PM_(10)、TSP的日均质量浓度在交通限行前分别为126、202、304μg/m~3,限行期间分别为39、78、93μg/m~3,限行结束后分别为79、126μg/m~3。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/m~3(70 fg I-TEQ/m~3)、252 fg/m~3(9 fg I-TEQ/m~3)和1 196 fg/m~3(48 fg I-TEQ/m~3)。北京市交通限行期间颗粒物浓度和二■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■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。     

夏收和秋收期间泰州市空气质量特征研究

利用2012—2015年泰州市空气质量监测数据,分析夏、秋收期间城市环境空气质量特征,探讨引发重污染天气的原因。结果表明,夏收期间空气质量整体优于秋收,2012年、2013年秋收期间空气质量最差,达到重污染以上的天数分别为10 d、6 d,颗粒物尤其是PM_(2.5)超标较严重,2015年秋收期间空气质量显著好转。秸秆焚烧日PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度呈较高相关性,PM_(2.5)/PM_(10)值比非秸秆焚烧日高。基于气团后向轨迹及秸秆焚烧卫星遥感监测火点图将污染事件分类,研究得出秸秆焚烧和区域输送是导致城市污染加重的主要因素。     

小波方差分析北京市PM_(2.5)质量浓度序列周期特征

为分析北京市大气污染物PM_(2.5)质量浓度的时间序列周期性,采用Morlet小波变换对PM_(2.5)质量浓度进行分析,利用小波方差估计该市PM_(2.5)日均质量浓度的主周期,并通过显著性检验。结果表明,北京市PM_(2.5)日均质量浓度主周期为180 d左右,为后续大气污染物PM_(2.5)时间序列研究提供参考。     

阿克苏市空气质量PM_(2.5)浓度变化研究与对策

近年来随着雾霾天气的频发和空气环境质量的不断下降,有关PM_(2.5)的研究逐渐成为研究的重点和热点。本研究利用阿克苏市2014年PM_(2.5)连续在线监测数据,对PM_(2.5)的污染现状和季节变化、月变化、日变化、昼夜变化规律进行探讨和分析。结果表明,阿克苏市PM_(2.5)质量浓度平均值春季最高,其次为冬季,夏季最低。春季沙尘天气和冬季采暖燃烧源是PM_(2.5)质量浓度增加的主要原因;阿克苏市PM_(2.5)质量浓度日均值为14.96~282.84μg/m3,年平均值为77.85μg/m3,是国家二级标准的1.04倍;阿克苏市PM_(2.5)质量浓度春季白天高于夜间,夏季和冬季白天低于夜间。     

重庆市主城区二次有机碳气溶胶污染特征研究

为研究重庆市大气PM_(2.5)中二次有机气溶胶污染特征,于2013年1—12月运用URG-3000ABC型中流量颗粒物采样仪连续同步采集重庆市主城区大气PM_(2.5)样品,选取OC/EC比值对PM_(2.5)中的SOC污染进行估算,结果表明,该市主城区PM_(2.5)中SOC年平均质量浓度为12.5μg/m3,占OC质量浓度的50.0%,占PM_(2.5)质量浓度的10.1%,SOC质量浓度为冬季秋季夏季春季。机动车排放是SOC前体物的主要来源。     

库尔勒市大气颗粒物污染特征与影响因素分析

针对库尔勒市PM 10、PM 2.5年均浓度超标现象,基于市区3个环境监测站2013—2017年的逐时观测数据,分析PM 10、PM 2.5污染特征、成因及其主要影响因素。结果表明:①2013—2017年库尔勒市PM 10年均浓度变化较大且无明显趋势,PM 2.5年均浓度整体呈下降趋势;②季节尺度上,库尔勒市PM 10在每年2—5月呈现高浓度,PM 2.5高浓度期则为10月至翌年5月;③城郊的开发区站PM 10浓度最高,老城区的州政府站PM 2.5浓度最高,在PM 10和PM 2.5的高浓度期空间差异尤其显著;④PM 10与风速显著正相关,来自塔克拉玛干沙漠的风蚀沙尘颗粒物是库尔勒地区颗粒污染物的主要来源;⑤库尔勒市PM 10主要为外源输入,PM 2.5则以城市内源为主,相对湿度、风速、风向、温度等气象条件是影响大气颗粒物浓度及分布的重要因素。     

郑州市 PM2．5和 PM10质量浓度变化特征分析

根据郑州市2013年PM2．5和PM10颗粒物连续自动监测数据，对郑州市各国控站点的PM2．5和PM10的达标情况、变化趋势等进行探讨分析。结果表明：2013年郑州市PM10和PM2．5的年均质量浓度均超过了新标准规定的年均值二级标准限值。 PM10和PM2．5月均值峰值出现在1月和10月，谷值出现在8月，各月PM2．5的超标天数都大于PM10。PM10和PM2．5冬季的日均值浓度明显高于其他季节，呈双峰型，夜晚浓度整体高于白天；PM2．5春、夏、秋三季日变化呈单峰型，PM10夏季和秋季呈单峰型，春季呈双峰型。 PM2．5和PM10日均值有着非常显著的线性相关关系，PM2．5和PM10浓度的比值（p）10月最高。     

大中型商场PM10、PM2.5污染水平与来源分析

利用便携式气溶胶监测仪,对平顶山市区的中原商场、商业大楼、食品城总店三家大型商场不同楼层空气PM10和PM2.5进行了现场测定。结果显示,平顶山市大中型商场可吸入颗粒物污染严重,PM10、PM2.5污染平均超标率分别为13.7%和48.0%;PM10、PM2.5的质量浓度在时间和空间分布上存在很大差异;PM10中PM2.5所占比例为83%。     

Chemical Composition and Sources of PM10 and PM2.5 Aerosols in Guangzhou, China

Aerosol samples of PM10 and PM2.5 are collected in summertime at four monitoring sites in Guangzhou, China. The concentrations of organic and elemental carbons (OC/EC), inorganic ions, and elements in PM10 and PM2.5 are also quantified. Our study aims to: (1) characterize the particulate concentrations and associated chemical species in urban atmosphere (2) identify the potential sources and estimate their apportionment. The results show that average concentration of PM2.5 (97.54 μg m⁻³) in Guangzhou significantly exceeds the National Ambient Air Quality Standard (NAAQS) 24-h average of 65 μg m⁻³. OC, EC, Sulfate, ammonium, K, V, Ni, Cu, Zn, Pb, As, Cd and Se are mainly in PM2.5 fraction of particles, while chloride, nitrate, Na, Mg, Al, Fe, Ca, Ti and Mn are mainly in PM2.5-10 fraction. The major components such as sulfate, OC and EC account for about 70–90% of the particulate mass. Enrichment factors (EF) for elements are calculated to indicate that elements of anthropogenic origins (Zn, Pb, As, Se, V, Ni, Cu and Cd) are highly enriched with respect to crustal composition (Al, Fe, Ca, Ti and Mn). Ambient and source data are used in the multi-variable linearly regression analysis for source identification and apportionment, indicating that major sources and their apportionments of ambient particulate aerosols in Guangzhou are vehicle exhaust by 38.4% and coal combustion by 26.0%, respetively.     

平顶山市大气PM10、PM2.5 污染调查

于2003年12月-2004年11月对平顶山市城区大气PM10、PM2.5污染进行了调查.结果表明,2004年大气PM10、PM2.5质量浓度分别为0.031 mg/m3～0.862 mg/m3、0.019 mg/m3～0.438 mg/m3;年均值分别为0.174 mg/m3、0.114 mg/m3,超标0.74倍、6.60倍.PM10、PM2.5污染的季节变化趋势是以冬季、春季高,秋季次之,夏季最低,细颗粒(PM2.5)约占PM10 65%;As、Pb、Cd、S、Zn、Cu、Mn、Ca等元素是颗粒物中主要污染元素,易在PM2.5中富集.平顶山市大气颗粒物污染的主要来源有煤炭燃烧、汽车尾气、城市基础建设和有色金属冶炼行业.     

克拉玛依市大气PM2.5、PM10污染水平浅析

根据从2012年1月1日至2012年3月30日在同一个监测点取得的PM2.5和PM10监测数据,分析采暖期颗粒物污染水平特征。结果表明,PM2.5浓度和PM10浓度之间高度线性相关;克拉玛依市冬季空气环境中PM2.5是PM10中的主要组成成分;PM2.5浓度在一天内基本保持稳定,而PM10浓度在一天之中的变化幅度较大,峰值出现在中午上下班高峰期。     

质谱直接测量法解析盐城市大气细颗粒物来源

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。     

灰霾天气不同粒径的颗粒物污染特征分析

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。     

Development of monitoring technology for airborne particulate matter

Particulate matter suspended in the air has adverse effects onhuman health. Its level of concentration is an important parameter in evaluating the degree of hazard it poses to the atmosphere. Conventional methods used in measuring particulatematter are often filter-based, which indicates some disadvantagesbecause such a base requires labor and time. In this study, to achieve real-time measurements, a new electrical method was developed for measuring PM10 and PM2.5 concentrations. The basicprinciple is to electrically charge particles passing through thePM inlet using a corona charger and measure the currents createdby charged particles to obtain the number concentration of particulate matter. A new type inlet based on the particle cupimpactor configuration was designed and its performance was evaluated. A unipolar diffusion charger was developed and thecharger's efficiency was determined experimentally in terms ofPn, which represents the penetration through the charger,P, times the average charge number acquired by a particle,n, for different particle sizes. The correlation was constructed between the PM10 (or the PM2.5) mass concentrationsand the electrical currents due to particles, which were chargedby the diffusion charger.