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。     

西宁冬季PM2.5和PM10手工与自动监测现状研究

为研究PM_(2.5)和PM_(10)手工与自动监测仪器在高海拔地区的适用性,于2014年12月至2015年1月(冬季)在青海省西宁市开展了为期34 d的监测比对实验。PM监测数据表明:手工监测数据之间都有差异,除了受监测滤膜种类的影响,还存在监测仪器间的系统误差。石英滤膜的PM监测数据都高于聚丙烯滤膜,尤其是PM_(2.5)更为明显,偏高近1/4;石英滤膜与聚丙烯滤膜的PM监测数据具有较好的相关性,PM_(10)监测数据的相关系数为0.97。自动监测数据之间进行了同期比对研究,发现TEOM1405DF(微振荡天平法)和APM-2(β射线法)的PM监测值较低,BAM-1020(β射线法)的PM监测值最高;而Grimm(光散射法)的PM监测值居中。BAM1020配备动态加热系统(DHS),其PM监测数据比没有配备DHS的APM-2偏高40%。基于PM监测比对研究,建议在空气污染严重时加密对各监测仪器的运行维护,并加强长期观测以全面评估PM监测。     

南阳市PM_(10)、PM_(2.5)污染特征及其与气象因子的关系

利用2015年1月1日至12月31日南水北调中线源头南阳市主城区5个国控空气质量监测站24 h自动连续采样的PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度数据和同期气象要素观测数据,分析了南阳市大气颗粒物浓度的污染特征及其与气象因子的关系。结果表明:2015年南阳市PM_(10)、PM_(2.5)年均质量浓度分别为0.136、0.074 mg/m~3,超标率分别为31.8%、39.2%;PM_(10)、PM_(2.5)峰值均出现在1月,PM_(10)谷值出现在11月,PM_(2.5)谷值出现在9月;PM_(10)四季日变化均呈双峰型,而PM_(2.5)冬季日变化呈双峰型,其他季节无明显峰值;PM_(2.5)/PM_(10)值在43%~65%,均值54%;PM_(10)、PM_(2.5)与大气压呈显著正相关,与温度、相对湿度呈显著负相关,与风速、降水相关性不明显。     

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。     

环境湿度对PM2.5手工测量(重量法)的影响

为了解天平室环境湿度对PM_(2.5)手工称重的影响,利用滤膜自动称重系统,在45%、50%、55%3个环境相对湿度条件下对同一组滤膜进行称重。结果显示:45%、55%湿度条件下测量的大部分滤膜质量与50%基准湿度条件下滤膜质量绝对差值均超过0.04 mg,且随着滤膜质量即PM_(2.5)浓度的增加,绝对差值显著上升,难以满足手工称重规范中的要求。PM_(2.5)手工测量浓度在150μg/m~3以下时,3种湿度条件下测量结果的标准偏差保持在2μg/m~3范围之内,而PM_(2.5)手工测量浓度在150μg/m~3以上时,标准偏差超出2μg/m~3范围,且随着浓度升高,标准偏差显著增大,这会给PM_(2.5)的手工测量准确度带来较大影响,说明手工称量环境湿度±5%的允许变化范围并不适合PM_(2.5)平均浓度较高的国家和地区。     

温湿度对PM2.5质量浓度监测的影响

探讨了在不同环境条件和污染状况下,带膜动态测量的微振荡天平法的自动监测方法能否准确监测空气中的PM_(2.5)质量浓度。通过自动方法与手工重量法的比对,针对2015年8月—2016年7月的监测结果进行讨论,尤其是不同温度和相对湿度对监测数据的影响,在平均相对湿度为60%~90%时夏季2种方法绝对偏差均值大于10μg/m3,并对该结果进行了原因分析,提出了自动监测的质量控制和比对溯源的建议,为PM_(2.5)的质量浓度监测工作提供了参考依据。     

沿海城市PM10和PM2.5自动监测过程中质量浓度“倒挂”现象分析与成因探讨

2020年2—3月,位于福建沿海地区中部的莆田市在环境空气质量自动监测过程中出现了严重的PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度"倒挂"现象,小时值"倒挂"率为19.86%,日均值"倒挂"率为16.67%。在高相对湿度和低风速气象条件下,颗粒物会出现严重的"倒挂"现象,"倒挂"过程中常伴随着颗粒物和气态污染物(SO_2、NO_2和CO)质量浓度的增加。因此,于2020年2月16日—3月26日开展了颗粒物自动监测和手工监测比对,并结合气象参数、气态污染物质量浓度,以及PM_(10)和PM_(2.5)中水溶性离子和液态水的含量特征,进一步探讨了莆田市颗粒物质量浓度"倒挂"的主要成因。研究表明,PM_(10)和PM_(2.5)自动监测仪器检测原理的差异是导致颗粒物质量浓度"倒挂"的重要原因之一,而气象条件(相对湿度、气温和风速等)、颗粒物质量浓度、颗粒物中主要吸湿组分(NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+)和液态水的含量也是颗粒物质量浓度"倒挂"的主要影响因素。莆田市2020年2—3月出现高频率"倒挂"现象是多重因素共同作用的结果,解决该问题需要同时考虑监测仪器检测原理、气象参数、颗粒物质量浓度和吸湿组分等的影响。     

长沙市PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的变化特征

为检验PM_(2.5)和PM_(10)新监测标准实施近3年长沙大气颗粒物污染状况,利用近3年每日监测数据,对长沙10个国控自动监测点PM_(2.5)和PM_(10)达标情况、首要污染物及变化特征进行研究分析。结果表明,近3年长沙市PM_(2.5)和PM_(10)年均质量浓度均超过了新标准规定的年均值二级标准限值;2013年污染最严重。PM_(2.5)和PM_(10)月均值峰值出现在1月和11月,谷值在8月,各月PM_(2.5)超标天数和首要污染物为PM_(2.5)天数都大于PM_(10);PM_(2.5)和PM_(10)冬季日均值浓度明显高于其他季节,呈双峰型,峰值在上午10:00和20:00~21:00,夜晚浓度高于白天;PM_(2.5)春、夏、秋三季日变化呈单峰型,峰值在20:00~21:00;PM_(10)四季日变化呈双峰型。PM_(2.5)和PM_(10)浓度的比值(P)1月和2月最高,PM_(10)和PM_(2.5)日均值有着显著的线性相关性。     

夏收和秋收期间泰州市空气质量特征研究

利用2012—2015年泰州市空气质量监测数据,分析夏、秋收期间城市环境空气质量特征,探讨引发重污染天气的原因。结果表明,夏收期间空气质量整体优于秋收,2012年、2013年秋收期间空气质量最差,达到重污染以上的天数分别为10 d、6 d,颗粒物尤其是PM_(2.5)超标较严重,2015年秋收期间空气质量显著好转。秸秆焚烧日PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度呈较高相关性,PM_(2.5)/PM_(10)值比非秸秆焚烧日高。基于气团后向轨迹及秸秆焚烧卫星遥感监测火点图将污染事件分类,研究得出秸秆焚烧和区域输送是导致城市污染加重的主要因素。     

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%。     

乌鲁木齐市2011年冬季PM2.5/PM10浓度特征分析

利用乌鲁木齐市PM2.5//PM10自动监测数据,分析PM2.5与PM10的浓度分布特征和时间变化规律。结果表明,按照《环境空气质量标准》(二次征求意见稿)的标准限值,乌鲁木齐市冬季PM2.5污染重于PM10。PM2.5浓度为0.164mg/m3,超过二级年标准限值的3.7倍,超标率为73.9%。PM2.5浓度日变化曲线昼高夜低,呈单峰型,峰值出现在13:00~14:00(北京时间)。PM10中PM2.5所占比例较高,PM2.5/PM10为0.79,相关分析和检验显示PM2.5与PM10的线性相关显著,相关系数为0.92。     

安徽省臭氧污染特征及气象影响因素分析

基于2016—2018年安徽省68个国控环境空气质量自动监测站点的臭氧(O_3)监测数据,研究分析了安徽省O_3污染特征及其与气象因子的相关性。结果表明:安徽省O_3污染程度呈现逐年加重趋势,并有显著的季节和月度变化特征。2016—2018年,各年度单月O_3日最大8小时滑动平均质量浓度第90百分位数的最大值分别出现在9月、5月、6月。O_3日变化趋势为典型的单峰形,各年度最低值出现在晨间07:00左右,最高值则是在15:00—16:00。全省O_3浓度总体上呈现出北高南低的空间特征。温度、相对湿度与O_3浓度分别呈现显著正相关、负相关,但在不同季节存在一定差异,其中,春秋季温度与O_3浓度的相关性好于夏冬季,夏季相对湿度与O_3浓度的相关性最为显著。O_3浓度在平均风速为2.1～2.2 m/s时更易出现超标。中部和北部城市在东南风的作用下易出现O_3超标并达到O_3浓度高值,而南部地区在风向为西风时更容易出现O_3超标。     

β射线法空气PM_(10)监测结果的准确性探讨

目前国内有很多地市使用β射线法仪器监测空气PM10,本文结合实际,在国内PM10连续自动监测质量控制体系相对薄弱且国家尚未开展标准膜片检定与溯源的情况下,对在用β射线法仪器PM10监测结果的准确性进行了一些实验探讨,期望能提供给同行参考。     

基于GIS的石家庄市PM10和PM2.5时空分布研究

利用2018年261个乡镇环境空气自动监测站监测数据,结合GIS空间分析技术,对石家庄市PM10和PM2.5的时空污染特征进行了研究。结果表明,石家庄地区PM10和PM2.5污染的空间分布整体表现为西北部山区好于东南部的平原地区,主城区好于周边县(市、区)的特征。采暖期PM10和PM2.5的污染程度明显重于非采暖期。PM2.5稳定性差于PM10,PM10和PM2.5的稳定性与污染程度具有一定的负相关性,表现出污染越轻的区域稳定性越差。两者的日均值浓度变化在时间序列上呈极强正相关,且污染越重的区域时间相关性越强。与日均值相关性不同,污染程度越轻的区域PM10和PM2.5年均值的线性相关性越强。     

环境空气VOCs在线监测中标准气体的比对研究

环境空气中挥发性有机物(VOCs)的在线监测技术近年来受到普遍关注。相对于传统的离线手工监测,在线监测能够解决监测数据时空代表性不足的问题,同时更好地满足环境质量连续监测和研究的需要。现有环境空气常规气体在线监测技术规范对量值溯源有较高的要求,其中标准气体的溯源和比对是质量控制和质量保证的根本。通过构建上海市环境空气VOCs在线监测的标准气体实验室比对测试流程,提出了标准气体比对结果的评价指标及方法,以确保在线监测数据的准确性和可比性。结果显示,6瓶臭氧前体混合物标准气体中,90%以上物种的测定结果的相对偏差在±10%以内,个别物种超出范围,说明定期开展标准气体比对对于VOCs在线监测的质控和质保具有重要意义。     

基于Landsat 8卫星OLI影像遥感反演盐城市区域大气能见度状况

利用遥感软件ENVI 5.2的FLAASH大气校正模块,对盐城市2013—2014年共22景Landsat 8卫星OLI影像进行了区域大气能见度遥感反演,并与盐城市环境监测中心站的空气自动监测子站的PM10、PM2.5以及当地气象部门的能见度观测数据进行了对比。结果表明,OLI遥感影像可以对区域尺度大气能见度进行有效的观测,反演的区域性大气能见度水平与地面空气质量自动监测结果存在消长关系,与地面能见度数据有近70%的一致性。     

PM10 Concentration Measurements in Dublin City

Mass Concentration of ambient particulate matter with an aerodynamic diameter less than 10µm (PM10) are reported for the first time for a range of sites in Dublin City over a 6 month period from January 1st 1996 to June 30th 1996. PM10 gravimetric mass concentration measurements are made with low flow Partisol 2000 air samplers using an impaction type PM10 inlet and 47mm diameter glass fibre filters. In addition, much finer time resolution measurements (minimum sampling frequency of 30 minutes) are made using a tapered element oscillating microbalance (TEOM) PM10 mass monitor. These PM10 mass concentrations methods are also compared with mass concentration inferred using the standard black smoke method. Analysis of the ambient mass concentration data with reference to traffic density and meteorological influences are presented. Results for the first six months of 1996 show that the average PM10 values range from a high of 49 µg m-3 at the Dublin city centre site to 14 µg m-3 at one of the suburban sites. Intercomparison between PM10 and black smoke mass concentrations show that the relationship is site specific. Statistical analysis between PM10 levels and car traffic number show a positive correlation while a weak negative correlation is found between PM10 levels and rainfall amount, wind speed and air temperature.     

天津市基于新标准的空气质量预报模型效果评估

利用2015年环境空气质量监测数据,对天津市OPAQ空气质量统计预报模型预测效果进行验证评估。结果表明,模型对天津市AQI和PM_(2.5)、PM_(10)、O_3、NO——2的预测结果与实测结果具有较好的趋势一致性,且预测时间越临近,拟合度越好,24 h预报的相关系数r全部达到0.8以上。对PM_(2.5)的预报性能明显优于PM_(10)、O_3和NO_2,PM_(2.5)平均值预测略呈正偏差,但重污染预测值偏低约15%;O_3和NO_2预测值呈明显负偏差,O_3峰值预测不足,NO_2预测值整体偏低,均以24 h预报趋势性最好,但负偏差最为突出。     

南京市环境空气挥发性有机物监测方法比对研究

2018年9月20—29日,开展了南京市环境空气非甲烷烃(PAMS)原清单中57种挥发性有机物的手工和在线比对监测,监测项目主要包括碳氢化合物、卤代烃和含氧挥发性有机物。通过对VOCs 3 h均值、日均值和主要污染物指标等进行比对,分析在线监测数据与手工监测数据的相关性。测试结果表明,两种方法得到的3 h均值的差异度(1.43)和相关系数(0.897),日均值的差异度(2.16)和相关系数(0.946),呈现出差异度不显著、高度线性相关的特征。同时,进一步分析了监测数据产生偏离的原因,建议加强环境空气手工监测的质控管理,强化在线监测设备的运维管理,推进环境空气挥发性有机物监测的合理、有序发展。