城市大气环境中醛酮类化合物污染状况及变化规律

2003年对郑州市城市环境空气中醛酮类化合物的污染状况及变化规律进行了初步调查研究.结果表明:大气环境中醛酮类污染物的质量浓度范围为未检出～167 μg/m3,主要污染物为甲醛、乙醛和丙酮;醛酮类污染物含量在不同季节的变化趋势是:夏季>春季>冬季;醛酮类污染物主要来源于大气中有机物的光化学反应,甲醛与乙醛、甲醛与丙酮有...     

郑州市大气环境中半挥发性有机污染物分布规律研究

在郑州市交通密集区、工业区、居民文化区等不同功能区设置监测点位,分春、夏、秋、冬4季对大气环境中半挥发性有机污染物的污染状况进行初步研究。结果表明:不同季节半挥发性有机物检出数量的变化趋势为:冬季秋季春季夏季;不同功能区SVOC检出数量变化趋势为:交通密集区工业区混合区文化区对照区。     

郑州市不同季节空气中醛酮类化合物污染特征及来源

选择郑州市6个特征区域进行布点,在冬季和夏季,每季连续3 d采集样品,并采用2,4-二硝基苯肼吸附管吸附大气样品-高效液相色谱法测定大气中醛酮类化合物浓度水平。结果表明,郑州市大气中主要的醛酮类化合物是甲醛、乙醛、丙酮和2-丁酮,它们的小时平均质量浓度冬季分别为8.23、7.67、13.9、1.56μg/m3,夏季分别为15.4、10.3、17.1、3.30μg/m3,夏季浓度明显高于冬季;无论冬季或夏季昼间浓度均普遍高于夜间,甲醛、乙醛和丙酮的日变化最高质量浓度多出现在08:00~09:00或12:00~13:00或18:00~20:00等时段;甲醛、乙醛和丙酮在冬季相关性较好,具有相同的源和汇,甲醛和乙醛在夏季相关性较好,而甲醛、乙醛和丙酮在夏季的相关性较差。大气醛酮类化合物变化趋势表明,机动车尾气排放和光化学反应是郑州大气醛酮类化合物的重要来源。     

长沙市大气中醛酮类化合物浓度变化特征

参照美国环保署EPA-TO11标准方法,于2014年7—10月监测了长沙市大气中醛酮类化合物的质量浓度。主要监测到的醛酮类化合物为甲醛、乙醛、丙酮、丙醛、甲基丙烯醛,夏季质量浓度最高的是甲醛(13.86 mg/m³),其次是乙醛(7.28 mg/m³)、丙酮(7.14 mg/m³),秋季质量浓度最高的是甲醛(10.31 mg/m³),其次是丙酮(8.37 mg/m³)、乙醛(5.78 mg/m³)。夏季醛酮类化合物的总量高于秋季,甲醛、乙醛、丙酮的质量浓度最大值基本出现在13:00—15:00。C1/C2(甲醛/乙醛)、C2/C3(乙醛/丙醛)的平均值分别为2.02、10.19。分析了醛酮类化合物之间的相关性以及它们可能的来源。丙醛和甲醛、乙醛的相关性较好,三者有共同的人为来源。夏季大气中除丙酮外,其他醛酮类化合物的相关性均较好。夏季甲基丙烯醛和甲醛、乙醛、丙酮有相同的自然来源。综合分析可知,长沙大气中醛酮类化合物质量浓度受自然因素和人为因素的双重影响。     

郑州市环境空气中多环芳烃污染状况及变化规律的研究

对郑州市2004年环境空气中多环芳烃的污染状况及变化规律进行了初步研究,结果表明,郑州市环境空气中15种优控PAHs的浓度范围为未检出-698ng/m3,强致癌性物质苯并(a)芘的检出率为100%,其浓度范围为1.56～136ng/m3.PAHs类物质在不同季节的变化趋势为冬季＞秋季＞春季＞夏季;在不同功能区变化趋势为工业区＞混合区＞交通密集区＞文化区＞对照区.     

太原市冬、夏季醛酮化合物污染特征及来源分析

针对太原市空气臭氧污染较为严重的问题,开展臭氧主要前体物醛酮化合物质量浓度及其变化规律研究.利用2,4-二硝基苯肼固相吸附/高效液相色谱方法,通过对太原市2019年冬季和夏季大气的醛酮化合物进行分析,发现太原市冬季总醛酮化合物的平均质量浓度为13μg/m3,低于夏季的27μg/m3.其中甲醛、乙醛和丙酮质量浓度最高,且...     

济南市环境空气VOCs污染特征及来源识别

对济南市2010年6月至2012年5月环境空气中56种挥发性有机污染物(VOCs)进行在线气相色谱监测,研究其污染特征并识别其主要来源。结果表明,该期间总挥发性有机化合物(TVOCs)变化规律基本一致,其平均浓度水平夏季冬季秋季春季;TVOCs浓度的日变化趋势呈双峰分布,与早晚交通高峰相吻合;济南市城区环境空气中VOCs的主要物种是C3~C5的烷烃、丙烯、顺-2-丁烯、甲苯和间、对二甲苯等;不同季节环境空气中VOCs的主要物种基本一致,夏季烯烃所占比重高于其他季节;烷烃、烯烃与TVOCs的浓度日变化趋势相似,呈明显的双峰状,而芳香烃浓度日变化规律双峰特征不明显。济南市城区VOCs的主要来源为汽车尾气、工业源、燃烧源。     

兰州市大气降尘时空变化特征

根据兰州市近年大气降尘的监测数据,对兰州市市区的降尘量进行了分析统计,按月度、季度、采暖期、非采暖期分析降尘的时间变化趋势。统计期间全市3月份降尘量最大,利用方差分析检验了不同季节降尘量的显著性差异,发现全市降尘量分布规律为春季夏季秋季冬季;非采暖期采暖期。按行政区、功能区分析降尘的空间分布变化,结果表明交通干线降尘量最大。     

不同类型新车内醛酮类化合物的污染研究

随着人们对环境质量要求的提高,轿车逐步普及,车内空气质量正成为人们关注的焦点,特别是车内毒性较大的醛酮类物质更是受到普遍关注。选取了8种类型共93辆新车,在静止并且密闭条件下,对其内部环境的醛酮类物质的浓度水平进行测定分析。结果表明,大部分新车内都存在不同程度的醛酮类物质污染,总醛酮质量浓度为0.09～0.31mg/m3,平均质量浓度0.16mg/m3,其中甲醛为最高组分,其次为丙酮、正丁醛、乙醛,平均质量浓度分别为0.08、0.04、0.02、0.0003mg/m3。8类新车有7类都存在一定程度的甲醛超标,超标率为21%～50%,只有豪华车不超标。还对甲醛进行了癌症风险评价,结果表明风险值超过安全限值,存在癌症风险。     

浅析气象因子对大气中低分子醛酮类有机物的影响

对广州市大气中低分子醛酮类有机污染物进行采样监测，并同步观测气象条件，分析气象因子与大气中低分子醛酮类有机物之间的相关性。结果表明：常规气象因子（温度、湿度、气压、风速等）对大气环境中醛酮类有机污染物的浓度有一定的影响。     

我国西北典型大城市大气可吸入颗粒物浓度分布特征

我国西北地区冬季寒冷、春季多风沙天气,空气中的可吸入颗粒物(PM10)浓度较高,利用兰州、西宁、乌鲁木齐、银川、呼和浩特等城市2000年6月～2007年12月每日浓度最高的大气主要污染物(SO2,NO2,PM10)浓度资料,研究了5个省会城市PM10分布特征。结果表明,五个城市PM10污染都较严重,PM10为主要污染物的日数每月平均超过20天。五个城市的季节分布特征类似,冬春季浓度较高,平均值都达到了国家二级污染标准,夏秋季相对低一些。其中,兰州和乌鲁木齐冬季浓度值远高于其他城市。五个城市均属煤烟沙尘型污染,但煤烟和沙尘的影响程度有所不同。     

MEG法在典型高原山地工业园区有机污染评价中的应用研究

对环境空气质量的客观评价能真实反映环境管理成效。复杂的大气污染形势和评价体系的不完善对环境空气质量评价工作提出了新的要求。就目前国内外环境质量标准不健全、评价体系不完善等主要问题进行了简要探析,探讨了MEG法在典型高原山地工业园区有机污染物综合评价中的应用,针对MEG法为核心建立的评价体系得到了单点位主要污染因子,找出了不同点位污染程度,对国内当下环境空气质量评价现状,提出了意见和建议。     

西藏自治区“十二五”和“十三五”环境空气质量变化特征

"十二五"以来中国先后颁布了一系列大气污染防治政策并实施相应的大气污染治理措施以提高环境空气质量。为研究西藏自治区"十二五"(2011-2015年)和"十三五"(2016 -2020年)时期环境空气质量变化状况,评估大气污染防治措施实施效果,笔者对2011-2020年西藏自治区7个城市(地区)主要大气污染物浓度和优良天数比例变化进行分析。结果表明:随着一系列大气污染防治措施的实施,西藏自治区环境空气质量显著提升,与"十二五"时期相比,"十三五"时期西藏自治区年平均优良天数比例由97.5%±2.0%提升至99.3%±0.4%,SO₂、 NO₂、 PM₁₀、 PM_2.5浓度年均值和CO 浓度第95百分位数均呈下降趋势,其中CO、PM₁₀和PM_2.5浓度下降幅度较大,O₃日最大8h滑动平均值第90百分位数略有上升。西藏自治区环境空气质量与人口、经济发展程度呈负相关关系。受污染源排放、气象条件和区域传输等因素影响,西藏自治区O₃浓度春、夏季较高,而其余污染物浓度冬季较高。     

“十三五”时期哈尔滨空气质量变化特征及影响因素分析

对"十三五"期间哈尔滨市空气质量状况、变化特征及影响因素进行分析,为哈尔滨市打赢蓝天保卫战提供科学参考。以哈尔滨市为研究区域,基于哈尔滨市12个国控监测点位监测结果,对"十三五"期间哈尔滨市环境空气质量优良天数及6项污染物进行分析,总结了环境空气质量变化特征及影响因素。结果表明:"十三五"期间,哈尔滨市环境空气质量呈现波动向好趋势,较"十二五"期间大幅改善,除细颗粒物外,其他指标已稳定达二级标准,臭氧成为仅次于细颗粒物的首要污染物,冬季燃煤污染是环境空气最主要的污染来源,秋季秸秆焚烧及春季清除秸秆根茬也会产生一定影响。     

典型化工园区大气中挥发性有机物污染调查

对常州市某典型化工园区大气中挥发性有机物(VOCs)污染状况进行了调查。结果表明,该化工园区大气中检出挥发性有机物共有58种,组分有芳香烃、饱和烷烃、卤代烃、烯烃、醛酯类化合物及其他类;苯、甲苯、乙苯、二甲苯为主要挥发性有机污染物,质量浓度为1.0~194μg/m~3;均未超出参考标准的限值。背景点位和园区点位大气中主要ρ总(VOCs)在秋冬季最高,敏感点大气VOCs随季节变化也较为明显;园区T1和T2ρ总(VOCs)年均值高于敏感点位,背景点位年均值最低;园区点位除了汽车尾气排放之外,溶剂的挥发和生产工艺中污染物的排放也增加了大气中苯系物的浓度,同时也对敏感点位和对照点位的大气质量产生了一定的影响。     

Temporal and spatial variations of the quality of ambient air in the Kingdom of Bahrain during 2007

The main objective of the present investigation is to study the temporal and spatial variations of the quality of ambient air in the Kingdom of Bahrain. The non-parametric Kruskal-Wallis (KW) test showed significant spatial variations and interactions of spatial-temporal among five mobile monitoring stations for 11 air pollutants. The Mann Whitney (MW) test demonstrated the seasonality of spring over winter for the PM(10), PM(2.5), NO(2), CO and p-xylene, the seasonality of winter over spring for O(3), and no significant seasonal variation for NH(3), benzene, SO(2), toluene and H(2)S. It is concluded that emissions from automobile exhaust, industrial and developmental projects are responsible for the spatial air pollution, and that air temperature is the controlling factor for the seasonal variations.     

机动车排放尾气中挥发性有机污染物对环境空气质量影响初探

采用气相色谱/质谱检测技术,对汽油和柴油、汽油车和柴油车排放气体以及天津市环境空气中主要挥发性有机污染物(VOCs)的组成种类及比例进行探析.结果表明,机动车排放的尾气中主要有机污染物为芳香烃类、烷烃类和烯烃类化合物,其中芳香烃类含量最高;汽油车排放的芳香烃类化合物浓度高于柴油车排放的浓度;机动车尾气对交通区域空气质量的影响高于工厂区(非化工区)、生活小区和公园.     

黑龙江省环境空气污染物和气象要素的典型相关分析

通过对黑龙江省4个自然年(2016年1月1日—2019年12月31日)环境空气污染物和气象要素的分析,揭示了黑龙江省气象条件对空气污染物浓度的影响规律与特征。对PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O_3等6项污染物的描述性统计和简单的相关分析显示:黑龙江省环境空气质量呈现逐年变好的趋势,非采暖期环境空气质量好于采暖期,6项污染物中除O_3呈现夏季偏高以外,其余污染物采暖期浓度均高于非采暖期。运用典型相关分析法探究环境空气污染物与温度、降水量、相对湿度、风速和气压5项气象要素之间的关系,并进行统计学检验,结果表明:环境空气污染物与气象要素之间存在显著相关,温度、风速和相对湿度对污染物具有显著影响。非采暖期大气相对湿度对PM_(10)和O_3-8h的影响显著;而在采暖期,风速对PM_(10)和PM_(2.5)的影响显著。     

Spatial analysis and land use regression of VOCs and NO2 in Dallas, Texas during two seasons

Passive air sampling for nitrogen dioxide (NO(2)) and select volatile organic compounds (VOCs) was conducted at 24 fire stations and a compliance monitoring site in Dallas, Texas, USA during summer 2006 and winter 2008. This ambient air monitoring network was established to assess intra-urban gradients of air pollutants to evaluate the impact of traffic and urban emissions on air quality. Ambient air monitoring and GIS data from spatially representative fire station sites were collected to assess spatial variability. Pairwise comparisons were conducted on the ambient data from the selected sites based on city section. These weeklong samples yielded NO(2) and benzene levels that were generally higher during the winter than the summer. With respect to the location within the city, the central section of Dallas was generally higher for NO(2) and benzene than north and south. Land use regression (LUR) results revealed spatial gradients in NO(2) and selected VOCs in the central and some northern areas. The process used to select spatially representative sites for air sampling and the results of analyses of coarse- and fine-scale spatial variability of air pollutants on a seasonal basis provide insights to guide future ambient air exposure studies in assessing intra-urban gradients and traffic impacts.