运城市区秋冬季大气PM2.5中重金属污染特征及健康风险评估

为了解山西省运城市大气细颗粒物（PM_2.5）中重金属的污染特征和来源及其健康风险,于2020年10月15日—2021年2月14日对运城市大气PM_2.5样品进行连续采集,使用微波消解-电感耦合等离子质谱法（ICP-MS）分析了样品中的铬（Cr）、锰（Mn）、镍（Ni）、铜（Cu）、锌（Zn）、砷（As）、镉（Cd）和铅（Pb）等8种重金属元素的质量浓度。结果表明,采样期间,ρ（PM_2.5）平均值为78.96μg/m³,采暖季ρ（PM_2.5）为（79.84±43.79）μg/m³,高于非采暖季（76.54±23.97）μg/m³,采暖季和非采暖季ρ（PM_2.5）均值均超过《环境空气质量标准》（GB 3095—2012）中的二级标准。富集因子法分析表明,Ni、Cu、Zn、As、Cd和Pb的富集因子均高于10,其中Cd元素的富集因子平均值达到1.089,表明受人为污染影响严重。主成分分析结果表明,运城市区秋冬季大气中重金属主要有3个来源,分别为混合燃烧源、机动车尾气源、工业排放源。健康风险评价结果显示,经手口摄入暴露强度最大,呼吸吸入暴露强度最小,皮肤接触暴露强度居中;儿童在3种暴露途径的总暴露剂量高于成人,儿童重金属暴露风险高于成人。各途径的非致癌风险强度叠加值＜1,表明非致癌风险较小;但As、Pb的非致癌风险相对较高。4种重金属的呼吸吸入途径致癌风险程度排序为：As＞Cr＞Cd＞Ni,单种重金属的致癌风险（TR）值以及重金属的总致癌风险（R）值均＜10^-6,表明本研究中重金属不具有致癌风险。     

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。     

北方某市环境空气颗粒物中重金属污染状况研究

对我国北方某市大气颗粒物的污染状况进行了研究。在主导风向上设置采样点,于冬季、夏季分别采集TSP、PM₁₀、PM_2.5 3种不同动力学直径的大气颗粒物。采用ICP-MS对TSP、PM₁₀、PM_2.5中的元素浓度进行分析,并对3种不同粒径颗粒物中的10种重金属采用富集因子法进行评价。结果表明,北方某市环境空气颗粒物中富集程度最严重的为Cd、Pb;在采暖期,随着颗粒物粒径变小,Pb、Cd的富集指数呈现逐渐增大的趋势;非采暖期则无此趋势。     

PM2.5中重金属形态分布及其在模拟酸雨中的释放

对西安市夏季PM_2.5中6种重金属元素的化学形态进行分析,并研究了模拟酸雨淋溶条件下PM_2.5中6种元素的释放过程。结果表明,近80%的Cr和Fe分布在有机质、氧化物、硫化物结合态和残渣态中,Cd在大气环境中的化学性质很活泼,具有很强的毒害性,Pb、As、和Hg 3种元素主要以碳酸盐态、可氧化态与可还原态存在于环境中;PM_2.5中6种元素均有不同程度的释放,Cd释放率高于其他元素,Fe释放率最低,pH降低有利于颗粒物中重金属元素的释放。     

北京2019年国庆假日及随后一个星期PM2.5中金属元素来源分析

2019年10月1—14日,采集了北京五环内14份城区大气PM_2.5样品。用微波消解-电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）测试了样品中15种金属元素的质量浓度。结果表明：2019年国庆假日（10月1—7日）及随后一个星期（10月8—14日）,北京五环内城区PM_2.5中15种金属元素的质量浓度总和分别为7 206、8 025.4 ng/m³。2个时段Na、K、Ca、Al占比较高,4种元素的质量浓度之和分别占元素总质量浓度的88.9%、83.5%。富集因子分析表明：2个研究时段内,北京城区Se、Cd均呈高度富集状态,受人为污染影响最大。根据因子分析结果以及各类污染源的标识元素判断,2个时段内,PM_2.5中的金属元素均来自地壳（土壤尘和建筑尘）、生物质燃烧、机动车排放、燃煤和工业排放的混合源。潜在源因子分析结果表明：国庆假日北京城区Se、Cd、Pb、Cr主要来源于河北、山东两省中部地区的区域性输送,Zn和Cu主要来源于北京周边工业排放源和城区机动车排放源;国庆假日之后,北京城区Se、Zn、Cd、Pb、Cr、Cu除受廊坊-天津-唐山污染带的区域性传输影响外,还受北京周边燃煤源、工业排放源及本地机动车排放源的共同影响。     

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。     

环境空气质量新标准对珠三角区域站空气质量评价的影响

利用粤港珠三角区域空气质量监控网中天湖、金果湾与万顷沙3个区域站2010年全年SO₂、NO₂、PM₁₀、O₃、PM_2.5与CO自动监测的数据,分析了实施环境空气质量新标准(GB 3095—2012)对这3个子站空气质量评价的影响。研究发现,若采用新标准,万顷沙的NO₂、PM₁₀和PM_2.5年均浓度将不同程度超标。这3个子站空气质量达标率下降7~28个百分点,空气污染指数从91%~99%下降至63%~91%;O₃的引入是导致空气质量达标率下降的最主要的原因;O₃将取代PM₁₀成为最主要的首要污染物,出现频率大于50%,且O₃(8 h)平均浓度的影响大于O₃ (1 h)浓度的影响。PM_2.5的纳入也是导致空气质量达标率下降的重要因素,其超标率为3%(金果湾)~16%(万顷沙)。NO₂标准的收严未对天湖与金果湾空气质量评价造成影响,但导致万顷沙NO₂的超标率从2%上升至10%,且NO₂作为首要污染物的比例达24%。     

郑州市大气PM2.5的污染特征及源解析

为全面解析郑州市环境空气PM_2.5的化学特征及来源,按照城市功能分区的差异,在郑州市沿主导风向选择4个监测点位,采用大流量采样器分别在采暖季和非采暖季采集40个PM_2.5样品。监测数据表明,郑州市环境空气PM_2.5在采暖季和非采暖季的浓度范围均值高达197、173μg/m³,已属于严重污染;PM_2.5成分分析结果表明,Zn、Pb、Cu、Mn等是PM_2.5中的主要污染元素,其富集系数分别为110、94.9、10.9和5.0;主成分分析结果表明,建筑扬尘、土壤尘及道路扬尘、汽车尾气、煤炭燃烧是郑州市PM_2.5的主要来源,其累计贡献率超过90%。     

2018—2021年安徽省PM2.5和O3时空分布特征及其健康风险分析

利用2018—2021年安徽省空气质量监测数据分析了PM_2.5和O₃时空分布特征及其引发的健康风险。结果表明:从时间分布来看,2018—2021年安徽省PM_2.5年均值下降25.5%,而O₃-8 h年均值则保持持平;PM_2.5和O₃-8 h月均值具有明显的季节变化特征,PM_2.5月均质量浓度和超标天数均在冬季达到最大值,O₃-8 h月均值和超标天数则在夏季达到最大值。从空间分布来看,PM_2.5、O₃-8 h年均值和超标天数均为皖北最高,其次为皖中,最后为皖南。夏季O₃是主要的健康风险因子,冬季PM_2.5是主要的健康风险因子。当PM_2.5超标时,除2021年皖北地区外(PM₁₀是主要的健康风险因子),PM_2.5均是主要的健康风险因子;当O₃-8 h超标时,O₃是主要的健康风险因子。     

北京城区降水对PM2.5和PM10清除作用分析

基于北京市PM_2.5和PM₁₀质量浓度、组分浓度以及降水数据,利用数理统计、相关性分析等方法分别从降水总量、降水时长和降水前颗粒物浓度3个角度研究降水对PM_2.5、PM₁₀的清除作用,同时以一次典型降水过程为例,具体分析降水对颗粒物的影响。结果表明：降水总量的增加有助于促进PM_2.5、PM₁₀的清除,随着降水总量增加,PM_2.5、PM₁₀的平均清除率提高,有效清除的比例增加;连续降水可增强对大气颗粒物的湿清除作用,连续降水达3d可有效降低PM_2.5、PM₁₀浓度;降水对PM_2.5、PM₁₀浓度的清除率和大气颗粒物前一日的平均浓度有较好的正相关性。降水对大气颗粒物的清除可分为清除、回升和平稳3个阶段,各个阶段大气颗粒物的变化趋势不同。降水对于大气气溶胶化学组分和酸碱性的改变具有明显作用,对于大气颗粒物各种组分的清除效果不完全相同。对于大气中OC、NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺去除率较高,且这4种组分主要以颗粒态形式被冲刷进入降水中,加剧了北京市降水酸化程度。     

河南省典型城市PM2.5无机元素污染特征及来源分析

分析2012年采暖季和非采暖季郑州市、洛阳市和平顶山市大气细颗粒物(PM_(2.5))样品中22种无机元素含量和污染特征,采用富集因子法、因子分析法研究当地PM_(2.5)中无机元素来源。结果表明:3个城市PM_(2.5)中无机元素总量在采暖季均高于非采暖季,不同季节占PM_(2.5)质量浓度的比例为1.7%~3.6%。Al、Na、Ca等地壳元素在PM_(2.5)中占比与PM_(2.5)浓度呈负相关关系,而Zn、Pb、Cu等人为源元素的占比随PM_(2.5)浓度增加无明显下降趋势。3个城市PM_(2.5)中Se、Cd、Br的富集因子高于1 000,Pb、Zn、Cu的富集因子为100~1 000,Co、Sc、Cr、Ni、As、Mn、Ba的富集因子为10~100,说明这些元素主要来源于人为源。13种人为源元素质量浓度在22种元素中占比为18.9%~26.3%,K、Fe、Ca、Al等4种元素占比为67.9%~76.1%。因子分析结果表明:3个城市无机元素来源组成有很大相似性,主要来源于燃煤、机动车、扬尘和建筑尘等,但Ni、Co、Sr、Ba还有来自其他排放源的贡献。     

Characterization of particulate matter and its related metal toxicity in an urban location in South West India

This study reports the quantification of the toxicity of particulate matter (PM)-bound metals and their possible associated risks to human health. For assessment of PM, 24-h samples of PM₁₀ and PM_2.5 were collected by Mini Vol-TAS sampler at an urban site of Pune. Samples were sequentially extracted with ultrapure water and concentrated HNO₃ and analyzed for “soluble” and “total” metals. Factor analysis identified the resuspension of road dust due to traffic, biomass burning, construction activities, and wind-blown dust as possible sources that played an important role for overall pollution throughout the year. Water-soluble proportion was found to be ≤20 % for Cr, Co, Fe, and Al; ≥50 % for Sr, Cd, Ca, and Zn; and a substantial proportion (～25–45 %) for Mn, Ba, K, Na, Ni, Mg, Cu, and Pb metals in PM₁₀. For PM_2.5, the water-soluble proportion was ≤20 % for Fe, Co, Ni, Cr, and Al, while Sr, K, and Cd were mostly soluble (>50 %) and Cu, Ba, Mn, Ca, Zn, Pb, Na, and Mg were substantially soluble (～25–45 %). In the present study, among the toxic metals, Cd and Pb show higher concentration in the soluble fraction and thus represent the higher bioavailability index and especially are harmful to the environment and exposed person. Risk calculations with a simple exposure assessment method showed that the cancer risks of the bioavailable fractions of Cr, Cd and Ni were greater than the standard goal.     

抚顺市PM10中元素分布特征及来源分析

为了确定抚顺市PM10中元素的浓度特征及其来源,于2006—2007年的采暖季、风沙季和非采暖季在抚顺市的6个采样点采集PM10样品,并用等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)测定样品中Ti、Al、Mn、Mg、Ca、Na、K、Cu、Zn、As、Pb、Cr、Ni、Co、Cd、Fe、V等17种元素的含量。结果表明,Al、Mg、Ca、Na、K、Mn、Fe等地壳元素在17种元素中占有较大比重,全年平均达到97.0%。富集因子分析结果表明,Cu、Zn、Pb、Cr、Co、Cd等元素在各季和各采样点明显受到人为活动影响,是典型的污染元素。主因子分析结果显示,土壤风沙尘、建筑尘、燃煤尘、道路扬尘、机动车尾气排放、金属冶炼、锰、铜、钛工业源是抚顺市PM10中元素的主要来源。     

太原市大气颗粒物中重金属的污染特征及来源解析

为了解太原市采暖期大气颗粒物不同粒径中重金属的污染特征及其来源,于2012年10月—2013年2月对环境空气中颗粒物采样,用原子吸收分光光度法测定样品中Fe、Pb、Cu、Ni、Cr、Cd、Mn、Zn等8种元素的含量。结果表明,太原市采暖期重金属浓度从高到低依次为FePbMnZnCrCuNiCd。重金属Pb、Mn、Zn、Ni、Cd主要富集在PM2.5中;Cr主要富集在PM10中;Cu主要富集在PM5中;Fe主要在粒径大于2.5μm的粗粒子中富集。除Zn外,其他7种元素浓度均表现为灰霾期采暖期采暖前。通过主因子分析表明,太原市大气颗粒物中重金属主要来源于冶金、有机合成工业、燃煤、汽车尾气、土壤尘等。     

西宁市非采暖季和采暖季PM2.5中14种金属元素特征

于2012年11月采暖季和2013年9月非采暖季,在青藏高原典型城市西宁市4个采样点采集细颗粒物(PM_(2.5))样品,共获得40个有效样品。用微波消解-ICP-MS法、原子荧光法分析了样品中14种重点防控金属。结果表明:14种重点防控金属中Ag、Tl平均质量浓度为0.10~0.50 ng/m~3,Co、Sb、Hg平均质量浓度为0.50~4.00 ng/m~3,V、Cd、Cr、Ni、Cu、As平均质量浓度为4.00~50.0 ng/m~3,Mn、Pb、Zn平均质量浓度为50.0~2 000 ng/m~3。采样期间,采暖季相比非采暖季,PM_(2.5)质量浓度有下降趋势,不同采样区金属元素浓度有增有减。富集因子分析结果表明,重点防控金属元素在非采暖季主要来源于土壤风沙扬尘、机动车尾气和工业排放,采暖季主要来源于土壤风沙扬尘、燃煤、燃油、机动车尾气和工业排放。非采暖季Zn、Ag、Cd、Hg、Tl和Pb富集因子较高,采暖季Zn、As、Ag、Cd、Sb、Hg、Tl、Pb富集因子较高,更容易受到人为源的影响。     

Diurnal concentrations variations,size distributions for ambient air particles and metallic pollutants (Cr,Mn, Ni,Cd, Pb) during summer season at a traffic area

This study characterized and discussed particulate ambient air particulate concentrations and seasonal variations for PM₁₈, PM₁₀, PM_2.5, and PM₁ during June 2013–July 2013 at this traffic sampling site. In addition, this study also characterized the ambient air particulates size distributions by using MOUDI-100S4 sampler to collect 1-day the ambient suspended particles (PM₁₈, PM₁₀, PM_2.5, and PM₁) at this sampling site. In addition, the study also showed that the main pollutants contributions were from traffic and residual areas. As for the pollutants seasonal concentrations variations, the results indicated that the average particle concentrations orders were all displayed as daytime?>?nighttime for PM₁₈, PM₁₀, PM_2.5 and PM₁ at this characteristic sampling site. The results further indicated that the mean highest of metal concentrations in this study indicated that the average metal concentration were all displayed as Mn?>?Cr?>?Ni?>?Pb?>?Cd for PM₁₈, PM₁₀, PM_2.5 and PM₁ on daytime and nighttime at this characteristic sampling site.     

南京市PM2.5中金属元素污染特征及健康风险

监测分析了南京市浦口区典型工业区(2016年12月—2017年10月)PM 2.5中金属元素的浓度,分析了季节差异及来源,评价了健康风险。结果表明,PM 2.5年均值为61.24μg/m 3,全年有33.33%的天数超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)的日均限值。绝大多数金属元素的平均值为:冬季>春季>秋季>夏季。As的全年平均值为(2.01±1.09)ng/m 3,较为接近我国环境标准限值。PM 2.5中金属元素主要来自工业排放、自然过程、金属冶炼及交通活动,Cr、Ni、As、Cd、Cu、Zn和Pb的富集性较高。健康风险评价结果显示,Mn的非致癌风险最高,所有金属对儿童和成人的总非致癌风险值为0.0884,低于安全阈值1;Cr(Ⅵ)的致癌风险最高,所有金属对儿童和成人的总致癌风险分别为6.23×10-7和2.49×10-6,均在可接受水平内。     

Gravimetric and Chemical Features of Airborne PM10 AND PM2.5 in Mainland Portugal

This paper describes concentration amounts of arsenic (As), particulate mercury (Hg), nickel (Ni) and lead (Pb) in PM₁₀ and PM_2.5, collected since 1993 by the Technological and Nuclear Institute (ITN) at different locations in mainland Portugal, featuring urban, industrial and rural environments, and a control as well. Most results were obtained in the vicinity of coal- and oil-fired power plants. Airborne mass concentrations were determined by gravimetry. As and Hg concentrations were obtained through instrumental neutron activation analysis (INAA), and Ni and Pb concentrations through proton-induced X-ray emission (PIXE). Comparison with the EU (European Union) and the US EPA (United States Environmental Protection Agency) directives for Ambient Air has been carried out, even though the sampling protocols herein – set within the framework of ITN's R&D projects and/or monitoring contracts – were not consistent with the former regulations. Taking this into account, 1) the EU daily limit for PM₁₀ was exceeded a few times in all sites except the control, even if the number of times was still inferior to the allowed one; 2) the EU annual mean for PM₁₀ was exceeded at one site; 3) the EPA daily limit for PM_2.5 was exceeded one time at three sites; 4) the EPA annual mean for PM_2.5 was exceeded at most sites; 5) the inner-Lisboa site approached or exceeded the legislated PMs; 6) Pb levels stayed far below the EU limit value; and 7) concentrations of As, Ni and Hg were also far less than the reference values adopted by EU. In every location, Ni appeared more concentrated in PM_2.5 than in coarser particles, and its levels were not that different from site to site, excluding the control. The highest As and Hg concentrations were found in the neighbourhood of the coal-fired, utility power plants. The results may be viewed as a “worst-case scenario” of atmospheric pollution, since they have been obtained in busy urban-industrial areas and/or near major power-generation and waste-incineration facilities.