重庆市春季大气PM10中有机碳、元素碳浓度水平及污染特征分析

2006年4月于重庆市主城区9个采样点和1个城郊对照点同步采集了大气PM10样品,利用热分解示差热导法元素分析仪测定了PM10中的有机碳(OC)、元素碳(EC)的质量浓度,对OC和EC的污染水平、空间分布、OC和EC的浓度关系以及二次有机碳(SOC)等特征进行了较为详细的分析。结果显示,不同区域采样点的OC、EC浓度存在较明显差异,主城区大气环境中OC、EC平均浓度分别为52.5、8.6μg/m3,是对照点OC(16.8μg/m3)、EC(2.9μg/m3)浓度的3.1和3.0倍;主城区总碳气溶胶(TCA)占PM10总浓度的比例均值为33.3%;无论是高污染城区点还是一般城区点,OC和EC浓度间的相关性均不显著;各样点OC/EC值均超过2,表明存在二次有机碳的贡献;初步估算主城区PM10中的二次有机碳浓度均值为39.6μg/m3,占PM10总浓度的16.1%左右。     

宁波PM10中有机碳和元素碳的季节变化及来源分析

为了探讨宁波市大气颗粒物中浓度水平与季节变化,2010年1、5、8、11月分季节采集了宁波市大气中PM10样品,在宁波连续观测了PM10以及有机碳(OC)、元素碳(EC)的浓度变化,并探讨宁波全年各季碳气溶胶污染变化特征;PM10中OC和EC相关性较好,说明OC与EC的来源相同,各采样点PM10中OC/EC的各季均值大部分超过2.0,表明宁波空气中存在一定的二次污染。宁波秋季SOC占OC含量高于其他季节。从PM10中8个碳组分丰度初步判断宁波市颗粒物中碳的主要来源是汽车尾气、道路扬尘及燃煤。     

合肥市春季大气PM10和PM2.5中碳组分的污染特征

2014年4月，应用热/光碳分析仪测定合肥市春季大气PM10和PM2.5中的有机碳（OC）、元素碳（EC）。结果显示，PM10、PM2.5的平均质量浓度分别为(124.0±34.3)μg/m3和(96.3±29.2) μg/m3,PM10中OC、EC的平均质量浓度分别为(15.1±5.5)μg/m3和(6.0±2.1) μg/m3，PM2.5中OC、EC的平均质量浓度分别为(12.1±3.5）μg/m3和(5.5±2.1) μg/m3。OC、EC在PM2.5中所占的比例均高于在PM10中的比例，说明合肥市春季PM2.5中碳的含量更高。通过分析8个碳组分及OC/EC比值，发现燃煤、机动车尾气和生物质燃烧是主要贡献源； OC易形成二次污染，EC排放以焦炭为主。     

石家庄市春节期间大气颗粒物有机碳和元素碳的变化特征

为研究石家庄市大气颗粒物的污染特征及其来源,于2013年2月6—19日春节期间在石家庄市采集大气颗粒物TSP、PM10、PM2.5样品,对其有机碳、元素碳进行分析测定。结果表明,石家庄TSP、PM10、PM2.5日平均质量浓度分别为389、330、245μg/m3,颗粒物污染严重;碳组分在颗粒物中占有较大比重,且随着粒径的减少,碳组分比重逐渐增加;存在不严重的次生有机碳污染;OC与EC的相关系数较高,说明两者有较为相似的污染源,主要为燃煤、机动车排放源。各种气象条件对PM2.5、OC、EC浓度和OC/EC的变化都有不同程度的影响。     

北京清华园采暖前与采暖期PM10中含碳组分的理化特征

采用美国rp公司生产的Series5400大气颗粒物碳质组分监测仪对清华园PM10中的碳质组分进行了连续在线监测(2002年9月~11月)。结合PM2.5中碳质组分浓度、PM10的浓度和气象数据,分析了碳质组分的污染特征。结果表明,采样期间清华园大气PM10中有机碳(OC)、元素碳(EC)的日平均质量浓度分别在4.07~65.81μg/m3、0.96~26.14μg/m3之间变化,平均值分别为20.8±12.1和7.0±5.1μg/m3。OC在总碳(TC)中占有很大比例,OC/TC平均值为75.84%;TC在PM10中的含量平均为25.0%。本文对9~10月份(秋季)和11月份(初冬)OC、EC的相关性分别进行了分析,结果表明OC、EC之间具有良好的相关性,9月份和10月份相关性系数(R2)为0.83;11月份为0.90。二次生成的OC(OCsec)浓度估算结果表明,9、10月份OCsec在OC中的比例(60.7%)比11月份(38.5%)大。碳质组分主要集中在细颗粒物中,PM10中的OC有70.3%存在于细颗粒物PM2.5中,TC则有58.6%存在于PM2.5中。     

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.     

百色市PM10和PM2.5中有机碳和元素碳污染特征及来源解析

2015—2016年在百色市布设3个采样点采集PM_(10)和PM_(2.5)样品,分析其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量。结果表明,PM_(10)和PM_(2.5)中OC、EC四季均值分别为15.0μg/m~3、5.55μg/m~3和11.7μg/m~3、4.72μg/m~3;OC与EC相关性不显著,存在不同的污染来源;OC/EC值多数2,存在二次污染,主要来源于柴油、汽油车尾气和燃煤的排放。由总碳质气溶胶(TCA)和8个碳组分丰度分析可知,百色市碳气溶胶(CA)来源于汽车尾气、道路扬尘、燃煤的排放。二次有机碳(SOC)在OC中的占比均75%,表明百色市大气颗粒物中OC以SOC为主,夜间污染重于昼间。     

2014-2018年南京PM2.5中碳组分污染特征分析

利用在线高分辨率仪器对2014-2018年南京市PM2.5中有机碳(OC)、元素碳(EC)进行了连续监测,结果表明:离线分析法与在线分析法对OC、EC的测定结果具有很好的线性相关性,离线分析的EC、OC浓度高于在线自动监测值;2014-2018年南京OC与EC的平均质量浓度分别为(6. 38±3. 91)μg/m^3和(3. 12±1. 76)μg/m^3,整体呈下降趋势,冬季OC与EC均较高,夏季两者质量浓度较低。OC和EC均呈现夜间高、白天低的日变化规律,OC与EC第一个峰值均出现在08:00左右,OC第二个峰值出现在20:00前后;夏季OC与EC相关性最低,冬季最高,NO2、CO与OC、EC的相关性总体高于SO2,表明燃料燃烧对碳气溶胶有一定贡献,但没有交通源的贡献显著,夏季O3与OC呈现一定程度的正相关性。利用最小相关系数法(MRS)计算大气OC中一次有机碳(POC)和二次有机碳(SOC),结果显示OC中以POC为主,但SOC呈逐年上升趋势,2018年SOC质量浓度达1. 96μg/m3,在OC中占比达31. 9%,后续颗粒物污染治理的重点可能应关注VOCs。     

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。     

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。     

西宁市城区冬季PM2.5和PM10中有机碳、元素碳污染特征

2014年11月—2015年1月对西宁市冬季开展PM_(2.5)和PM_(10)的连续监测。利用DRI 2001A型热光碳分析仪(美国)对有机碳和元素碳进行分析,结果表明:西宁市冬季PM_(2.5)和PM_(10)中碳气溶胶所占比例分别为33.13%±6.83%、24.21%±6.27%,说明碳气溶胶主要集中在PM_(2.5)中;OC/EC值均大于2,说明西宁市大气中存在二次污染;SOC占PM_(2.5)和PM_(10)的质量浓度比例分别为46.50%和57.40%,PM_(2.5)中SOC浓度占PM_(10)中SOC浓度的61.88%,说明SOC主要存在于PM_(2.5)中,且SOC形成的二次污染和直接排放的一次污染都是西宁市碳气溶胶的主要来源;与其他城市比较发现,西宁市冬季PM_(2.5)中的碳气溶胶含量普遍高于其他城市,PM_(10)中OC质量浓度相对其他城市较高,EC质量浓度偏低;OC和EC的相关性不显著,说明来源不统一;进一步对OC和EC各组分质量浓度进行分析知,西宁市冬季碳气溶胶主要来源于机动车汽油排放、燃煤和生物质燃烧。     

合肥市冬季细颗粒物中碳组分特征分析

利用2020年12月1日至2021年2月28日合肥市细颗粒物(PM_2.5)、有机碳(OC)和元素碳(EC)等环境空气质量监测数据和气象观测数据，分析了合肥市大气PM_2.5中OC和EC的污染特征，并探讨了其来源以及气象因素影响。结果表明：合肥市冬季碳质气溶胶是PM_2.5中主要组分，随着污染程度的加重，碳质气溶胶的质量浓度逐步增加，但其在PM_2.5中的占比先减小后增加。在以PM_2.5为首要污染物的不同污染级别天气条件下，OC和EC的相关性说明不同程度下碳质气溶胶来源复杂。OC/EC表明机动车尾气和燃煤源排放是碳质气溶胶的主要来源。二次有机碳(SOC)会随着污染程度的加重而呈现升高趋势。OC和EC在冬季受温度影响较小；较大的相对湿度对OC和EC具有一定的清除作用，明显降水或连续降水的清除作用更加显著；而风速对含碳气溶胶的影响主要出现在污染天气背景下。     

APEC期间京津冀及周边地区PM2.5中碳组分变化特征及来源

在APEC会议期间和会期之后,分别采集北京、天津、石家庄、保定、济南5个采样点的PM2.5样品,通过分析碳组分的变化特征,研究京津冀地区污染物减排的影响以及减排后各指标的变化特征,分析大气颗粒物中碳气溶胶的可能来源。采用重量法测定组分中PM2.5的含量,利用热/光碳分析仪测定组分中OC、EC的含量,结果表明,由于采取了污染源减排措施,会议期间PM2.5、OC、EC的质量浓度均低于会期之后;会议期间和会期之后OC与EC均表现出了较好的相关性,r2为0.789~0.983,说明OC与EC的排放源基本相同;会议期间OC/EC为3.11~3.62,表明含碳气溶胶的来源主要是机动车排放,同时也存在一定的燃煤排放,会期之后为3.08~6.10,表明燃煤的排放在碳气溶胶中的比重明显增加,另外OC/EC也表明APEC会议期间和会期之后二次有机碳在各采样点均普遍存在。     

采暖期北京大气PM2.5中碳组分的分布特征及来源解析

在冬季采暖期采集北京大气中的PM_(2.5)样品,利用自动称重系统AWS-1和热/光碳分析仪测定样品中PM_(2.5)和OC/EC,研究碳组分的变化特征,并通过OC/EC的值和单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS 0515)分析大气颗粒物中碳气溶胶的可能来源。结果表明:PM_(2.5)污染天气的OC、EC在PM_(2.5)中的占比要比清洁天气时低,其中SOC在PM_(2.5)中的占比由清洁天气时的22.9%减少到了重污染天气的15.4%,这是因为大气中的PM_(2.5)有较强的消光作用,导致气溶胶的氧化能力降低,造成了SOC的生成量减少;通过分析OC/EC值表明,冬季采暖期北京大气碳气溶胶的主要来源为机动车尾气和燃煤,这与SPAMS 0515在线解析的结果一致。采用SPAMS 0515进行在线OC、EC分析,在PM_(2.5)质量浓度≤250μg/m3时同手工方法有较好的相关性。解析结果表明,燃煤和机动车尾气是北京冬季采暖期的首要污染物来源,占比分别为34.0%和26.4%。     

Concentrations of PM2.5-associated OC, EC, and PCDD/Fs measured during the 2003 wildfire season in Missoula, Montana

Throughout August and September, 2003, wildfires burned in close proximity to Missoula, Montana, with smoke emanating from the fires impacting the valley for much of the summer. This presented the perfect opportunity to measure the levels of polychlorinated dibenzodioxins and dibenzofurans (PCDD/F) comprising ambient forest fire smoke particles impacting the Missoula Valley. An air sampler at the Montana Department of Environmental Quality's (DEQ) compliance site in Missoula measured hourly averages of PM₁₀ throughout the fire season. Three collocated PM_2.5 cyclones collected 24-h smoke samples using quartz filters and Polyurethane Foam (PUF) sorbent cartridges. From the quartz filters, concentrations of Organic and Elemental Carbon (OC/EC) were measured, while PCDD/F were measured from one set of a filter (particle phase) and PUF (vapor phase) aggregate of samples in an attempt to also investigate the different phases of PCDD/F in forest fire smoke impaired communities.Hourly PM₁₀ concentrations peaked at 302.9 μg m⁻³ on August 15. The highest OC concentration (115.6 μg m⁻³) was measured between August 21–22, and the highest EC concentration of 10.5 μg m⁻³ was measured August 20–21. Measurable concentrations of PM_2.5 associated PCDD/Fs were not detected from a representative aggregate sample, with the exception of small amounts of 1,2,3,4,6,7,8-heptachlorodibenzodioxin and octachlorodibenzodioxin. PM_2.5 samples collected during the smoke events were composed of approximately 65% OC. However, the OC fraction of the particles collected in the smoke impaired Missoula valley was not composed of significant amounts of PCDD/F.     

Results of An Indoor Size Fractionated PM School Sampling Program in Libby, Montana

Libby, Montana is the only PM_2.5 nonattainment area in the western United States with the exceptions of parts of southern California. During January through March 2005, a particulate matter (PM) sampling program was conducted within Libby’s elementary and middle schools to establish baseline indoor PM concentrations before a wood stove change-out program is implemented over the next several years. As part of this program, indoor concentrations of PM mass, organic carbon (OC), and elemental carbon (EC) in five different size fractions (>2.5, 1.0–2.5, 0.5–1.0, 0.25–0.5, and <0.25 μm) were measured. Total measured PM mass concentrations were much higher inside the elementary school, with particle size fraction (>2.5, 0.5–1.0, 0.25–0.5, and <0.25 μm) concentrations between 2 and 5 times higher when compared to the middle school. The 1.0–2.5 μm fraction had the largest difference between the two sites, with elementary school concentrations nearly 10 times higher than the middle school values. The carbon component for the schools’ indoor PM was found to be predominantly composed of OC. Measured total OC and EC concentrations, as well as concentrations within individual size fractions, were an average of two to five times higher at the elementary school when compared to the middle school. For the ultrafine fraction (<0.25), EC concentrations were similar between each of the schools. Despite the differences in concentrations between the schools at the various fraction levels, the OC/EC ratio was determined to be similar.     

Ambient Aerosol and its Carbon Content in Gainesville, a Mid-Scale City in Florida

Ambient aerosols were collected during 2000–2001 in Gainesville, Florida, using a micro-orifice uniform deposit impactor (MOUDI) to study mass size distribution and carbon composition. A bimodal mass distribution was found in every sample with major peaks for aerosols ranging from 0.32 to 0.56 μm, and 3.2 to 5.6 μm in diameter. The two distributions represent the fine mode (<2.5 μm) and the coarse mode (>2.5 μm) of particle size. Averaged over all sites and seasons, coarse particles consisted of 15% carbon while fine particles consisted of 22% carbon. Considerable variation was noted between winter and summer seasons. Smoke from fireplaces in winter appeared to be an important factor for the carbon, especially the elemental carbon contribution. In summer, organic carbon was more abundant. The maximum secondary organic carbon was also found in this season (7.0 μg m⁻³), and the concentration is between those observed in urban areas (15–20 μg m⁻³) and in rural areas (4–5 μg m⁻³). However, unlike in large cities where photochemical activity of anthropogenic emissions are determinants of carbon composition, biogenic sources were likely the key factor in Gainesville. Other critical factors that affect the distribution, shape and concentration were precipitation, brushfire and wind.