齐齐哈尔市春季PM2.5中水溶性离子特征分析

2014年4—6月,在齐齐哈尔大学设立采样点,采集PM2.5样品。采用离子色谱法测定其中的主要水溶性无机离子,分析主要组成及污染来源。结果表明,齐齐哈尔市春季PM2.5平均质量浓度为46μg/m3,水溶性无机离子平均质量浓度为20.67μg/m3,占PM2.5质量浓度的42.82%。齐齐哈尔市PM2.5中二次组分主要以酸式硫酸盐形式存在。来源分析发现,PM2.5主要来源于移动源(如汽车尾气)、生物质燃烧及垃圾焚烧、固定源(化石燃料燃烧)、土壤及建筑尘。     

南京市冬季PM2.5中水溶性离子污染特征研究

基于城市超级站对2018年12月—2019年2月南京市在线水溶性离子污染特征进行研究。结果表明：监测期间水溶性无机离子(WSIs)质量浓度均值为45.7μg/m3,占PM2.5的67.8%,各离子排序为NO3-＞ SO42-＞NH4+＞Cl-＞K+＞Ca2+＞Na+＞Mg2+。二次离子（SNA）是PM2.5主要组分,大气气溶胶呈中性。各离子日变化存在差异,SNA变化趋势和WSIs基本一致。南京市冬季存在明显SO2和NO2向SO42-和NO3-二次转化;NO3-/SO42-均值为1.96,移动源增量大于固定源。通过相关性和三相聚类分析可知,SNA主要结合方式为(NH4)2SO4和NH4NO3。主成分分析表明,南京市冬季PM2.5中水溶性离子主要来源是二次转化,燃煤、生物质燃烧和土壤建筑扬尘也有贡献。     

广州市大气细粒子的化学组成与来源

对广州市四个不同功能区(石井、荔湾、天河和海珠)的夏季大气PM2.5进行了为期一个月的监测,并测试分析了其化学组成(有机碳/元素碳、水溶性离子和元素)。结果表明,广州市夏季PM2.5的平均浓度为97.54μg/m3,其化学组分有机物、SO42-和EC对PM2.5质量浓度贡献最大,分别占PM2.5质量浓度的42%~52%、25%~47%和10%~17%。化学质量平衡模型研究表明,机动车排放和煤燃烧是对广州市大气PM2.5影响最大的污染源,其贡献率分别为54%~75%和32%~52%。     

宁波市PM10、PM2.5中水溶性无机阴离子浓度水平及分布特征

研究了宁波市PM10、PM2.5中无机阴离子浓度水平及分布特征。结果表明,PM10中Cl-为1.00μg/m3,具有较明显的海洋特征,SO24-、NO3-离子浓度为9.90、3.70μg/m3;Cl-主要存在于粒径为2.5-10μm的颗粒物中,而NO3-、SO42-主要存在于PM2.5中,成为PM2.5的重要组成部分。PM10中水溶性无机阴离子季节变化明显,呈冬天高,夏天低的趋势。     

天津市PM10和PM2.5中水溶性离子化学特征及来源分析

2011年5月—2012年1月在天津市南开区设立采样点,采集大气中PM10和PM2.5样品。采用离子色谱法测定颗粒物中水溶性无机阴离子、阳离子成分,分析其主要组成、季节变化及污染来源。结果表明,天津市PM10中离子平均浓度为71.2μg/m3,占PM10质量浓度的33.7%。PM2.5中离子平均浓度为54.8μg/m3,占PM2.5质量浓度的39.6%。NH+4、SO2-4、NO-3等二次离子含量较大,且夏季含量均为最高。颗粒物总体呈酸性,PM10中∑阳离子/∑阴离子平均值为0.92,PM2.5中该比值为0.75。来源分析发现,PM10可能主要来源于海盐、工业源、二次反应及土壤和建筑尘等,PM2.5则主要来源于海盐污染源、二次反应及生物质燃烧。     

杭州城区春节PM2.5中水溶性离子在线观测

利用大气细颗粒物水溶性组分在线连续监测分析系统(AIM-URG9000D),考察了杭州城区春节期间PM2.5中无机水溶性离子的浓度变化范围,探讨了这些离子的日变化特征和影响因素,同时分析了集中燃放烟花爆竹对水溶性离子浓度的影响。结果表明,SO2-4、NO-3、NH+4是PM2.5中水溶性离子的主要成分,分别占全部水溶性组分的33.3%、28.4%、19.4%;强致癌物质NO-2浓度为2.07μg/m3,远大于膜采样结果;NO-3与SO2-4的质量比为0.85,表明机动车尾气排放导致的大气污染正逐步加重;各水溶性离子有着各自不同的日变化规律。相关性分析表明,NH+4与NO-3、SO2-4的相关系数分别为0.92、0.81;K+、Cl-、Mg2+3者之间的相关系数均在0.9以上。烟花爆竹燃放期间,PM2.5浓度急剧上升,Cl-、SO2-4、K+、Mg2+浓度分别达到燃放前的18、6、53、76倍。     

大同市大气颗粒物浓度与水溶性离子季度分布特征

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。     

沈阳市城区采暖期PM2.5中水溶性离子的化学特征

2013年11月—2014年3月采暖期在沈阳市沈河区设置采样点采集环境空气中的PM2.5。利用离子色谱法测定PM2.5中水溶性无机离子,分析PM2.5中水溶性无机离子的组成和污染特征等。结果表明,沈阳市冬季采暖期PM2.5平均质量浓度为106μg/m3,PM2.5中总水溶性离子占PM2.5的比例为41.7%,含量较高的二次离子依次为SO2-4、NO-3、NH+4,三者均有较好的相关性,SO2-4以(NH4)2SO4形式存在,采暖期PM2.5偏酸性。     

南通市冬季PM2.5中水溶性离子污染特征

根据南通市2016和2017年冬季大气多参数站自动监测PM2.5数据和在线离子色谱分析仪Marga监测的PM2.5中水溶性离子数据,分析了南通市冬季PM2.5中水溶性离子污染特征。结果表明,南通市2016和2017年冬季,ρ(PM2.5)分别为58和54μg/m 3,均高出其年均值(14μg/m^3);ρ(水溶性离子)总占ρ(PM2.5)百分比分别为74.5%和74.3%;二次离子ρ(NO3^-、SO4^2-和NH4^+)占ρ(PM2.5)百分比分别为66.8%和66.6%;各水溶性离子占比大小依次为:NO3^-、SO4^2-、NH4^+、Cl^-、K^+、Na^+、Ca^2+、Mg^2+。对ρ(NO3^-)/ρ(SO 4^2-)分析表明,移动源已经成为南通市冬季的主要污染源,且呈逐年增强趋势。对氯氧化率和硫氧化率的分析表明,南通市冬季存在较明显的二次污染,SO2的转化程度大于NO2。除Na^+和Mg^2+外,其他离子与PM2.5均呈显著相关性,NO3^-、SO4^2-与NH4^+之间的相关系数最高,Cl^-与除Na^+外的所有阳离子均呈显著相关性。     

冬季大气中PM_(10)和PM_(2.5)污染特征及形貌分析

2008年冬季采集大气中PM10和PM2.5样品,利用SPSS软件进行分析。结果表明,PM10质量浓度在92.87～384.7μg/m3之间,平均值为201.09μg/m3,超标率71.43%。PM2.5浓度跨度为57.27～230.21μg/m3,平均值为133.82μg/m3,超标率89.47%。PM10和PM2.5空间分布略有差异。PM2.5/PM10在29.10%～94.76%之间,均值为66.55%。PM2.5与PM10质量浓度之间有显著相关性,相关方程:PM2.5=0.7993×PM10-55.984(R2=0.9524,置信度为95%)。通过颗粒物形貌分析,初步判定冬季大气主要污染源为燃煤和机动车尾气排放。     

基于WoS文献计量分析PM2.5研究现状

运用文献计量学的研究方法,以Web of Science(WoS)为数据源,利用Excel软件对1990—2015年发表的相关PM_(2.5)研究的文献进行数据统计与分析,从文献发表年代、主要发文国家/地区、研究机构、期刊分布、热点文献等方面采用定量、定性的方法揭示了目前世界PM_(2.5)的研究进展。结果表明,近10年关于PM_(2.5)研究发文量增长较快,PM_(2.5)研究全球关注度较高,美国无论发文量、总被引频次和H指数都远超过其他国家/地区,体现了美国在PM_(2.5)研究领域的主导地位;PM_(2.5)相关领域的研究机构主要集中在美国和中国(未包含港、澳、台地区数据);文献多发表在相关大气化学与物理学、环境、健康、气溶胶等领域的刊物上;当前研究热点由PM_(2.5)所引发全球关注的生态环境问题转入对人体健康的影响上,且国际合作研究成为发展趋势。中国自2006年以来PM_(2.5)的研究文献增速显著,发文量和累计被引频次位居世界第二,仅低于美国。     

北京昌平某地冬季大气PM2.5元素污染特征分析

以北京昌平区某地大气PM_(2.5)和重金属污染状况为研究对象,应用射线法与XRF技术相结合的分析技术,对PM_(2.5)浓度和其重金属组分浓度进行同步监测,以重金属元素为污染物示踪因子进行污染特征分析。结果表明,监测期间该区域PM_(2.5)平均质量浓度达92μg/m~3,Ca、Fe、K元素含量较高。通过主成分分析该区域PM_(2.5)元素影响因素主要为工业和生活燃料燃烧、冶金工业废气、扬尘3类,贡献比分别为52.42%、26.82%、13.10%。     

天津市区PM2.5中碳组分污染特征及来源分析

为研究天津市细颗粒中碳组分特征,于2006年8-12月连续采集PM25样品,分析其来源及浓度特征.结果表明,天津市区PM25、有机碳(OC)及元素碳(EC)浓度分别为165.90、23.90、5.50 μg/m3,3项浓度均为冬季最高.OC、EC、总碳在PM2.5中所占比例分别为14.31％、3.66％和18.14％,秋季在PM 2 5中所占比例最高,夏季最低.OC/EC平均值为4.21,按照秋、夏、冬呈递增的季节变化趋势.冬季二次有机碳污染较重,二次有机碳浓度(13.98 μg/m3)占OC比例为34.5％.因子分析表明,非采暖期汽油车对碳气溶胶作用显著,采暖期生物质燃烧、燃煤及汽油车排放贡献.     

重庆城区不同粒径颗粒物元素组分研究及来源识别

为研究重庆市大气颗粒物的污染特征及其来源,于2010年3—10月在主城区分别采集PM_1.0、PM_2.5和PM₁₀3种粒径的颗粒物样品,利用XRF分析其中的26种元素浓度。结果表明,重庆市主城区S元素在各粒径中含量都较高,细粒子中K的含量较高,粗粒子中Si、Ca和Fe的浓度较大。富集因子分析表明,主城区Cd、S、Se等污染元素的富集系数较大,且粒径越小,富集现象越明显。利用因子分析得出土壤风沙、扬尘、燃煤的燃烧、机动车燃油产生的尾气排放、生物质燃烧排放是重庆市颗粒物污染的主要来源。     

基于聚类分析的颗粒物监测网络优化研究

为了优化香港环境监测网络,收集香港14个监测站2011年1月1日至2015年11月30日的颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)的小时数据进行统计分析。对PM_(2.5)进行聚类,并利用日均浓度变化图进行验证,结果表明,可将监测站分为4类(A、B、C、D类),A类位于城市郊区,B类则位于港口附近,且A、B类的PM_(2.5)日变化特征均呈现双峰型分布,峰值分别出现在09:00和21:00。对PM_(10)进行类似分析结果表明,监测站同样可以分为4类,A类位于九龙区,B类则位于港口附近,而且A、B类的PM_(10)日变化双峰分别出现在11:00和20:00左右。说明污染源头及地形的相似致使某些监测站颗粒物浓度的变化出现相同的趋势,导致监测设备的浪费和管理的冗余。建议建立更高效的空气管理系统,将冗余设备转移到其他地区,扩大空气监控区域。对PM_(2.5)/PM_(10)聚类结果表明,将监测站分为4类,B类均属于路边站,C类则位于居民区。同时还发现同类监测站PM_(2.5)/PM_(10)数值变化相同,并且可以用其中一个站的PM_(2.5)和PM_(10)浓度及另一个站的PM_(2.5)或PM_(10)浓度预测PM_(2.5)或PM_(10)浓度,为优化监测资源提供了一种新的思路。     

PM2.5全自动重量法监测仪测量准确度评估

BTPM-AS1PM_(2.5)全自动重量法监测仪是一种根据PM_(2.5)手工重量法原理设计的PM_(2.5)自动监测仪器,能够实现样品采集、滤膜平衡、滤膜称重等环节的自动化。采用线性回归分析法对PM_(2.5)全自动重量法监测仪器的监测结果与PM_(2.5)连续自动监测仪器、手工标准方法进行比对分析,讨论了该原理仪器的流量准确性、滤膜平衡效果、天平稳定性。结果显示:PM_(2.5)全自动重量法仪器监测结果与PM_(2.5)连续自动监测仪器、手工重量法监测结果的相关系数为0.927 2~0.994 1,监测结果之间具有较高的一致性,并且其样品采集、滤膜平衡、滤膜称重等关键环节的主要技术指标能够满足中国PM_(2.5)手工标准测定方法的相关要求。     

衡阳城区冬季PM2.5中水溶性离子污染特征

为探究衡阳冬季PM_(2.5)和水溶性离子污染特征及其来源,于2019年1月在衡阳市城区采集大气PM_(2.5)样品,使用重量法和离子色谱法测得PM_(2.5)和水溶性离子组分质量浓度,并分析其浓度特征、酸碱度和来源等问题。结果表明:采样期间衡阳大气PM_(2.5)平均质量浓度为94.25μg/m~3,总水溶性离子质量浓度为52.94μg/m~3,占PM_(2.5)总质量浓度的56.43%;阴阳离子当量之比为1.12,PM_(2.5)呈酸性,其中SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)占总水溶性离子质量浓度的95.06%。污染期间二次转化明显,SNA主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3形式存在。源解析发现大气PM_(2.5)受化石燃料和生物质燃烧、垃圾焚烧、建筑扬尘、气态前体物二次转化、外来输送等多重因素影响,其中机动车尾气排放的NO_x在大气中二次转化形成的硝酸盐是衡阳重污染的最主要原因。     

常州市秋季大气PM2.5中多环芳烃污染水平及来源

为了研究常州市秋季大气PM2.5中多环芳烃的污染水平及其来源,在常州市布设了6个采样点,分别代表交通干道区、商业混合区、居民文教区、远郊区、工业区和对照点,于2013年10月进行大气PM2.5的采样,采用微波萃取-高效液相色谱法测定其中16种USEPA优控多环芳烃的浓度值,并分别通过比值法和因子分析法判断其主要来源。结果表明,常州市秋季大气PM2.5中多环芳烃的主要来源为煤燃烧和机动车排放。     

2016-2020年常州市温室气体浓度及相关因素分析

基于2016-2020年常州市主要温室气体的监测数据,采用长时间序列分析和相关性分析等方法,研究了二氧化碳(CO2)和甲烷(CH4)浓度的变化趋势,分析了CO2和CH4与污染物和气象要素的相关性,初步探讨了生物源和人为源的影响.结果 表明:常州市大气CO2和CH4年平均浓度分别为416.4 ppm和1635.7 ppb...