南京市城区PM2.5中化学组分演变特征

于2011—2017年在江苏省南京环境监测中心办公楼顶开展PM 2.5监测采样,分析其样品中OC、EC、水溶性离子和20余种无机元素等组分演变特征。结果表明,NO^-3、SO^2-4、NH^+4、OC、EC等是PM2.5的主要组分,且大部分组分值随ρ(PM2.5)降低呈下降趋势;OC在2016—2017年成为占比最大的组分;ρ(NO^-3)/ρ(SO2-4)由0.9上升至1.3,ρ(OC)/ρ(EC)由3.2上升至3.6,均呈持续上升趋势;机动车污染和有机碳污染明显加重,南京大气污染类型从传统煤烟型污染向煤烟型与氧化型污染共同主导的复合型污染转变;K^-、Cl^-、SO^2-4等水溶性离子和痕量元素K、Al、Ca、Na、Mg等值持续下降,说明工业污染减排、燃煤总量控制和污染治理、扬尘管控和秸秆禁烧效果显著。     

合肥市冬季PM2.5中水溶性离子化学特征分析

基于2021年12月1日-2022年2月28日合肥市细颗粒物(PM_(2.5))及其水溶性离子连续观测数据,分析了合肥市冬季PM_(2.5)中水溶性离子化学特征以及不同污染程度下水溶性离子化学特征。结果表明:采样期间合肥市PM_(2.5)污染较重,不同污染程度下PM_(2.5)浓度差异较大,中度及以上污染天的ρ(PM_(2.5))平均值分别是清洁天和轻度污染天的2.8和1.3倍。二次水溶性无机离子[硝酸根离子(NO_(3)^(-))、铵根离子(NH+4)和硫酸根离子(SO_(2)-4),简称SNA]是合肥市PM_(2.5)的重要组成部分,随着污染程度的加重,PM_(2.5)二次生成比例随之下降。NH+4是合肥市水溶性离子中中和能力最强的离子,易与NO_(3)^(-)和SO_(2)-4结合分别形成NH_(4)NO_(3)和(NH_(4))_(2)SO_(4)。合肥市SO_(2)和NO_(2)均易发生二次转化,且SO_(2)较NO_(2)更容易发生二次转化。钙离子(Ca^(2+))和镁离子(Mg^(2+))相关性较高,说明合肥市PM_(2.5)可能受扬尘影响较大;钾离子(K^(+))是生物质燃烧的指示离子,氯离子(Cl^(-))与K^(+)相关性较好,说明合肥市PM_(2.5)组分中的Cl^(-)和K^(+)主要来自生物质燃烧。PM_(2.5)中水溶性离子受降水和温度影响较大。     

上海浦东新区城区大气PM2.5中水溶性离子污染特征研究

为研究大气中细颗粒物(PM2.5)在中低浓度水平下的污染特征及来源,于2018-2020年在上海市浦东新区采用在线气体组分及气溶胶监测系统对大气ρ(PM2.5)及其水溶性离子的质量浓度进行了在线连续观测.结果表明,2018-2020年ρ(PM2 5)变化总体均呈现冬季较高,春、秋季其次,夏季较低的特征.PM2.5中水溶...     

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。     

关于PM2.5

PM2.5是指大气中直径≤2.5μm的颗粒物,也称为可入肺颗粒物。它的直径还不到人的头发丝粗细的1/20,只有通过电子显微镜才能发现。虽然PM2.5只是地球大气成分中含量很少的组分,但它对空气质量和能见度等有着重要的影响。     

武汉城市快速路区域空气PM2.5中碳质组分的季节变化

当前,机动车排放已成为影响城市环境空气质量的重要因素,机动车排放控制受到广泛关注。依据武汉市三环线城市快速路细颗粒物(PM_2.5)、臭氧(O₃)、有机碳(Organic Carbon,OC)、元素碳(Elemental Carbon,EC)浓度和交通流量等数据,借助EC示踪法和反向传播(BP)神经网络,开展了三环线空气PM_2.5中碳质组分的四季变化特征研究。研究发现,季节性气象因素和机动车排放使OC和EC浓度具有明显的时间变化特征。春、秋、冬季PM_2.5中,OC和EC之间呈现出极强的正相关性;一次有机碳(Primary Organic Carbon,POC)浓度明显大于夏季,且其主要来源于机动车尾气排放。夏季PM_2.5中,二次有机碳(Secondary Organic Carbon,SOC)浓度大于POC浓度,二次生成为OC的主要来源。POC与SOC浓度随机动车总流量的变化而变化。SOC浓度峰值的季节变化特征明显,在夏季出现于昼间,在冬季则出现于夜间,并且夏季的SOC与OC浓度比值(SOC/OC=0.46)大于其他季节(0.29~0.41)。同时,SOC/OC值与机动车流量之间呈现非线性关系。除冬季外,其他季节的SOC/OC值随机动车流量的增加呈现出先增大后下降的变化趋势。     

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。     

基于在线监测的南京市PM2.5中金属元素污染特征及健康风险评估

为了探究南京市细颗粒物（PM_2.5）中金属元素的污染特征及健康风险,利用在线多金属分析仪采集并分析了2022年南京市PM_2.5中10种金属元素的质量浓度,利用正定矩阵因子分解（PMF）模型进行金属元素的来源解析,并采用健康风险评价方法对其中5种重金属元素进行健康危害评估。结果表明,10种金属元素总的年均质量浓度为941.3 ng/m³,占PM_2.5年均质量浓度的3.4%;其中,铁（Fe）、钾（K）、锌（Zn）3种金属年均质量浓度占比为91.2%。来源解析结果表明,污染物主要来源于土壤尘、燃煤、秸秆焚烧及烟花爆竹燃放、机动车尾气排放及机械磨损。健康风险评价结果表明,锰（Mn）、钒（V）、镍（Ni）、砷（As）4种重金属元素的危害商（HQ）均＜1,均不存在非致癌风险;Ni、铅（Pb）的致癌风险（ECR）均＜10^-6,风险可控;As的致癌风险介于10^-6 ~ 10^-4之间,存在一定致癌风险。     

潍坊市大气环境中PM2.5和PM10的污染特征及来源解析

于2017年1月—2018年1月在潍坊市城区8个监测点位按季节采集了环境空气颗粒物样品,对其组分进行分析;采用电子低压冲击仪（ELPI）稀释采样法和稀释四通道法2种源采样方法同步采集源样品,建立了潍坊市本地化的燃煤源、钢铁源等排放源的颗粒物源成分谱;结合排放源清单,利用化学质量平衡受体模型（CMB）开展不同行业的细颗粒物（PM_2.5）和可吸入颗粒物（PM₁₀）的精细化来源解析。结果表明,各监测点位ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）年均值均超过环境空气质量二级标准;潍坊市城市扬尘、土壤风沙尘、建筑水泥尘特征组分分别为硅（Si）、Si、钙（Ca）,燃煤尘和造纸碱回收尘的特征组分均为硫酸根离子（SO₄^2-）;PM_2.5首要的贡献源类为煤烟尘,分担率为36%;其次为机动车尘,分担率为25.4%;扬尘的分担率为21.8%;煤烟尘中分担率最高的是工业燃煤（18%）;机动车尘中以载货汽车分担率最大（14%）。PM₁₀首要的贡献源类也是煤烟尘,分担率为30.9%,其次是扬尘（27.6%）、机动车尘（21.5%）;煤烟尘中分担率最高的是工业燃煤,为15.4%,机动车尘中以载货汽车分担率最大,为11.8%。工艺过程的分担率均较低。     

南通市PM2.5中水溶性离子季节分布特征

对南通市2016年12月-2018年10月大气污染季节分布特征进行了分析。结果表明,南通市ρ(PM2.5)和ρ(水溶性离子)为冬、春季高,夏、秋季低。春夏秋冬四季ρ(水溶性离子)占ρ(PM2.5)百分比分别为68.2%,70.6%,64.5%和74.5%,其中二次离子SNA(NO3-、SO42-和NH4+)占ρ(PM2.5)的百分比分别为63.1%,67.0%,59.3%和66.8%;ρ(NO3-)/ρ(SO42-)表明,移动源已成为南通市春、秋、冬季的主要污染源,四季均存在不同程度的二次转化,且SO2的转化率均大于NO2,NO2冬季转化率最大、夏季最小,SO2夏季转化率最大、秋季最小。南通市NO2转化为硝酸盐的主要形式是气相均相反应,非均相反应和均相反应对SO2转化为硫酸盐的贡献差异不大。     

中国4城市空气颗粒物元素的因子分析

因子分析在研究空气颗粒物来源上得到了广泛的应用。本文应用最大方差旋转因子分析法对中国4城市空气中粗、细颗粒物元素的来源进行了分析。结果指出粗、细颗粒物因子大致可分为土壤源因子和工业污染源因子两大类。粗颗粒物主要来自土壤源,细颗粒物主要来自工业污染源,并指出土壤源因子对粗颗粒物的贡献大于对细颗粒物的贡献。     

颗粒物对污染源COD水质在线监测仪比对监测的影响

污水中的颗粒物是COD在线监测仪在比对监测时出现较大误差的原因之一,就颗粒物对COD在线监测仪是否产生影响以及影响效果进行了实验研究。研究结果表明,COD在线监测仪的预处理系统去除颗粒物会带来比对监测的误差,并且随着颗粒物浓度增加,误差增大;预处理系统过滤器尺寸也会对比对监测的误差产生影响,针对同一浓度水样,孔径越大误差越小,针对同一孔径过滤器则水样浓度越高误差越小。     

大气颗粒物样品中有机碳和元素碳的测定

采用元素分析仪测定大气颗粒物样品中有机碳、元素碳。应用商业化仪器元素分析仪 ,在燃烧炉温度为 4 50°C时 ,一步测出样品中有机碳的含量 ;再运用加酸的方法除去样品中的碳酸盐 ,然后在燃烧炉温度为 950°C时测出样品中有机碳、元素碳含量之和。通过差减计算 ,得出元素碳的值。有机碳、元素碳测量的标准偏差平均值分别为 0 2 5%、0 50 %。     

污染源减排对长三角区域冬季细颗粒物污染的敏感性研究

为了进一步精准有效地降低细颗粒物浓度,针对长三角区域细颗粒物PM2.5浓度,选取8个省级区域的5种污染物为减排目标,设定5个基准排放情景,采用CMAQ-DDM敏感性技术分别进行敏感性分析。结果表明,冬季长三角区域PM2.5污染受区域内的4个省级区域一次PM2.5排放影响最大,区域外的排放影响主要来自河南省和山东省的氨气和一次PM2.5。分别削减本地60%一次PM2.5的排放,安徽省PM2.5平均质量浓度下降了23. 24μg/m^3,江苏省下降了18. 32μg/m^3,上海市下降了15. 17μg/m^3,浙江省下降了9. 07μg/m3。综合各省(市)浓度响应曲线,最大排放因子均为本地一次PM2.5,削减20%左右存在敏感性最大值,削减60%之后浓度曲线趋于平缓,其他因子削减40%以后PM2.5浓度下降逐渐明显,对最后一位排放因子的响应则比较平缓。     

“十三五”期间赣州市环境空气质量特征及变化趋势

为科学谋划赣州市“十四五”期间大气污染防治工作,重点对赣州市“十三五”期间整体空气质量变化情况,以及影响赣州市优良天数的两个重要参数——臭氧(O₃)和细颗粒物(PM_2.5)的污染规律进行了分析。结果表明,赣州市“十三五”期间空气质量改善明显,优良天数整体增加。O₃浓度和O₃超标天数占总污染天数的比例整体均呈现波动上升趋势,对空气质量综合指数的贡献率逐年增加;高浓度O₃污染通常发生在干燥、高温条件下,高发期主要集中在4—5月和7—11月,空间分布呈西高东低的特点,与2018年大气污染源排放清单中挥发性有机物(VOCs)的排放量分布情况较为一致。PM_2.5浓度呈逐年下降趋势,在2019年和2020年达到国家空气质量二级标准;PM_2.5污染天数在2016年同比增加26 d,而后逐年减少,其中2020年较2015年减少了12 d;PM_2.5浓度的季节变化特征整体呈现为冬季高、春秋次之、夏季低,空间分布特征与O₃类似。建议赣州市在“十四五”期间以PM_2.5和O₃协同治理为主要思路,继续深入打好蓝天保卫战。     

Monitoring and Assessment of Exhaust Emission in Bangkok Street Air

Measurement of the exhaust emission from gasoline-powered motor vehicles in Bangkok were performed on chassis dynamometer. A fleet of 10 vehicles of different model, years and manufacturers were selected to measure the air pollutants in the exhaust effluent. The study revealed that the carbon monoxide and hydrocarbon emissions averaged 32.3–64.2 and 1.82–2.98 g km^–1, respectively, for 1990–1992 cars and decreased to 17.8–40.71 and 0.75–1.88 g km^–1, respectively, for 1994–1995 cars. A monitoring program for air pollutant concentrations in ambient air was also conducted to evaluate the air pollution problems in Bangkok arising from vehicle exhaust emission. Four air sampling stations were strategically established to cover the Bangkok Metropolitan Region (BMR). Composite air samples in this study area were collected during the day/night times and weekday/weekend. The average concentrations of suspended particulate matter, carbon monoxide, and nitrogen dioxide in Bangkok street air were found to be 0.65 mg/m³ (24 hr ave.), 19.02 mg/m³ (8 hr ave.) and 0.021 mg/m³ (1 hr ave.), respectively. The average concentrations of benzene and toluene in the ambient air of the study area were found to be 15.07–50.20 and 25.76–130.95 g/mf³, respectively, for 8 hr average. These results indicated that there was a significant increase in air pollutant emissions with increasing car mileage and model year. Subsequent analysis of data showed that there were only 20% of the test vehicles complied to approved emission standard. The finding also revealed that there was a correlation between the average air pollutant concentrations with average traffic speed in each traffic zone of the Bangkok Metropolitan Region (BMR).     

利用SPAMS初探盘锦市冬季PM2.5污染特征及来源

利用SPAMS 0515于2015年1月在盘锦市兴隆台空气质量自动监测点位采集PM_(2.5)样品,并分析其污染特征和来源。研究结果表明,盘锦市冬季PM_(2.5)的颗粒类型主要以OC颗粒、富钾颗粒、EC颗粒组成。其中,OC颗粒占比最高,为52.5%;PM_(2.5)污染的主要贡献源为燃煤、生物质燃烧、机动车尾气排放,占比分别为33.2%、25.7%、17.5%,特别是在PM_(2.5)质量浓度较高时段,燃煤和机动车尾气排放对污染的贡献较大。     

睢宁地区大气PM2.5及气态污染物季节性变化特征

根据2014年全年实时在线观测数据,分析了徐州睢宁地区大气细颗粒物(PM_(2.5))和气态污染物(包括SO_2、CO、NO_x、O_3)质量浓度的季节性变化特征。结合后向轨迹模型,分析不同气团对该地区大气污染浓度的影响。PM_(2.5)与O_3值在夏季最低,呈显著相关,表明夏季PM_(2.5)主要受控于本地大气光化学活性。在冬季,除O_3外,PM_(2.5)、SO_2、CO、NO_x值最高,且大气颗粒物主要以细粒子为主。O_3在春季最高,并与远程传输的气团且经过我国东部污染源密集地区相对应。高浓度的PM_(2.5)主要与冬季缓慢移动的气团相对应,这可能将PM_(2.5)及其气态前体物传输至该地区进而加重大气污染程度。     

大气总悬浮颗粒中有机碳的测定

本文提出一种新的高灵敏度测定总悬浮颗粒中有机碳的方法一元素分析法。该方法是在氧化炉最佳温度为６００℃时,一步测定出样品中有机碳的含量,并成功地对齐齐哈尔市大气总悬浮颗粒中的有机碳进行了连续的监测。结果表明,总悬浮颗粒中有机碳的含量有较明显的变化规律。