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。     

宁波市秋冬季大气能见度特征及影响因素分析

针对宁波市大气能见度的观测研究表明,宁波市秋冬季大气能见度均值为11.6 km,霾日发生率为31.6%,霾日的能见度均值为6.6 km,且PM_(2.5)质量浓度在100~120μg/m3范围内的频率最高。能见度随着PM_(2.5)浓度增大呈指数下降,且相同的PM_(2.5)浓度情况下,相对湿度越大,能见度越低。能见度为10 km的临界点上,PM_(2.5)质量浓度值对应为67.5μg/m3。不同相对湿度时,能见度为10 km对应的PM_(2.5)质量浓度临界值不同。通过建立能见度回归方程发现,低相对湿度(RH≤30%)时,PM_(2.5)对能见度的影响权重最大;高相对湿度(RH60%)时,相对湿度的权重最大;RH低于60%时,RH的权重随着PM_(2.5)浓度的增加而增大;而RH高于60%时,RH的权重随着PM_(2.5)浓度的增加而减小。分析结果可为宁波市灰霾防治和采取合适的管控措施提高能见度提供一定参考。     

荒漠草原无林地PM2.5、PM10时间变化特征及与气象因素的关系

选取荒漠草原无林地的PM_(2.5)、PM_(10)浓度以及气象因子数据,对颗粒物浓度的时间变化特征及其与气象因子的关系进行分析。结果表明:(1)1月的PM_(2.5)、PM_(10)月平均浓度最高,7月的PM_(2.5)与PM_(10)达到最低。季节尺度上PM_(2.5)、PM_(10)浓度变化为由大到小顺序依次为冬季秋季春季夏季。(2)风速≤4.0 m/s时,随着风速增加,PM_(2.5)、PM_(10)浓度不断降低;当风速4.0 m/s时,PM_(2.5)、PM_(10)浓度随风速增加而增加。PM_(2.5)、PM_(10)浓度与温度负相关。相对湿度≤50%时,随着相对湿度增加,PM_(2.5)、PM_(10)浓度呈增加趋势;相对湿度50%时,随着空气湿度增加,PM_(2.5)、PM_(10)浓度呈降低趋势。随着大气气压上升,PM_(2.5)与PM_(10)浓度随之增加。(3)不同季节的气象因子对PM_(2.5)、PM_(10)影响存在差异。     

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。     

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。     

北京昌平某地冬季大气PM2.5元素污染特征分析

以北京昌平区某地大气PM_(2.5)和重金属污染状况为研究对象,应用射线法与XRF技术相结合的分析技术,对PM_(2.5)浓度和其重金属组分浓度进行同步监测,以重金属元素为污染物示踪因子进行污染特征分析。结果表明,监测期间该区域PM_(2.5)平均质量浓度达92μg/m~3,Ca、Fe、K元素含量较高。通过主成分分析该区域PM_(2.5)元素影响因素主要为工业和生活燃料燃烧、冶金工业废气、扬尘3类,贡献比分别为52.42%、26.82%、13.10%。     

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。     

齐齐哈尔市PM2.5与PM10污染趋势及相关性分析

对2014—2016年齐齐哈尔市PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度的时间变化特征进行简要分析,并探究PM_(2.5)/PM_(10)以及PM_(2.5)与PM_(10)的相关性。结果表明:2014—2016年齐齐哈尔的PM_(2.5)与PM_(10)的年均质量浓度分别为36.7、62.9μg/m~3,且呈逐渐下降趋势;冬季的PM_(2.5)与PM_(10)浓度最高,秋季次之,春季与夏季相对较低;2014—2016年PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度月变化趋势基本相同,整体呈现2—6月逐渐下降,9—11月逐渐上升的规律;PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度的日变化均呈双峰现象;对PM_(2.5)与PM_(10)进行线性拟合,相关系数为0.896 3。同时,残差分析也说明两者拟合情况良好,四季相关系数为r_(秋季)(0.982 2)r_(冬季)(0.964 4)r_(夏季)(0.943 9)r_(春季)(0.829 6);2014—2016年PM_(2.5)/PM_(10)平均值为55.27%,大气颗粒物PM_(2.5)的贡献率高达一半以上。     

北京地区不同季节PM2.5和PM10浓度对地面气象因素的响应

利用2013年1月—2014年12月北京地区PM_(2.5)和PM_(10)监测数据和同期近地面气象观测数据,采用非参数分析法(Spearman秩相关系数)研究了北京地区PM_(2.5)和PM_(10)的浓度对不同季节地面气象因素的响应。结果表明:北京地区大气颗粒物浓度水平具有明显的季节特征,冬季大气颗粒物污染最严重,夏季最轻。不同季节影响颗粒物浓度水平的气象因素各不相同,其中风速和日照时数为主要影响因素。PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度对气象因素变化的响应程度也有较大区别,PM_(2.5)/PM_(10)比值冬季最高,PM_(2.5)影响最大,春季最低,PM_(10)影响最大。这些结论可对制订科学有效的大气污染控制策略提供参考。     

广州市PM_(2.5)质量浓度垂直分布在线监测研究

广州塔空气质量自动监测站在地面至高空500 m高度内布设了4个站点。在自动站内利用PM_(2.5)质量浓度点式在线监测和激光雷达消光系数遥感监测技术,实现对PM_(2.5)质量浓度垂直分布的在线监测,监测方法具有很高的时间分辨率和空间分辨率。利用该方法开展阶段性监测表明:PM_(2.5)质量浓度与355 nm消光系数间具有很好的线性关系,R2达到0.853 7,利用线性关系式可反演PM_(2.5)质量浓度。对200 m~550 m间反演结果分析表明:反演结果与在线监测数据具有很好的相关性,相关系数达到0.868以上;PM_(2.5)质量浓度随着高度改变呈显著的对数相关关系,R2达到0.992 6。     

气质联用法测固定污染源中三氟甲烷、四氟甲烷、六氟乙烷和六氟化硫

建立了固定污染源排气中三氟甲烷、四氟甲烷、六氟乙烷和六氟化硫的采样和气质联用分析方法,检出限分别为0.06、0.15、0.21、0.71 mg/m3,精密度在3.2%以下,相关系数大于0.999 6,并对浙江省内2家典型企业排放的温室气体进行了监测,实际样品监测结果表明,该方法能够满足废气中4种温室气体的监测要求。     

内蒙古干草原冬、春季大气气溶胶的若干特征观测研究

内蒙古半干旱草原区大气气溶胶浓度以及散射等特性对生态环境、气候变化与预测研究有重要意义,文利用2009年1～4月在锡林浩特观象台草原站的观测资料,分析了冬、春季背景大气气溶胶质量浓度、黑碳质量浓度、散射系数的分布特征。研究发现,背景天气下,PM10、PM2.5、PM1.0浓度值都较低,平均值分别为22.7、9.5、6.1μg/m3,3种PM浓度值间的相关性不同;黑碳浓度平均值为0.59μg/m3,小粒子中的含量较高,其日分布规律受人类活动影响较大,与各PM浓度分布有较大不同;散射系数平均值为31.2Mm-1,与PM10、PM2.5、PM1.0、黑碳质量浓度都显著相关。三种PM中,PM2.5对散射和吸收的影响最大。风速、相对湿度对不同粒径的PM以及黑碳浓度、散射系数的影响有所不同。     

Study of urban atmospheric pollution in Navarre (Northern Spain)

An ambient air quality study was undertaken in two cities (Pamplona and Alsasua) of the Province of Navarre in northern Spain from July 2001 to June 2004. The data were obtained from two urban monitoring sites. At both monitoring sites, ambient levels of ozone, NO_x, and SO₂ were measured. Simultaneously with levels of PM₁₀ measured at Alsasua (using a laser particle counter), PM₁₀ levels were also determined at Pamplona (using a beta attenuation monitor). Mean annual PM₁₀ concentrations in Pamplona and Alsasua reached 30 and 28 μg m⁻³, respectively. These concentrations are typical for urban background sites in Northern Spain. By using meteorological information and back trajectories, it was found that the number of exceedances of the daily PM₁₀ limit as well as the PM₁₀ temporal variation was highly influenced by air masses from North Africa. Although North African transport was observed on only 9% of the days, it contributed the highest observed PM₁₀ levels. Transport from the Atlantic Ocean was observed on 68% of the days; transport from Europe on 13%; low transport and local influences on 7%; and transport from the Mediterranean region on 3% of the days. The mean O₃ concentrations were 45 and 55 μg m⁻³ in Pamplona and Alsasua, respectively, which were above the values reported for the main Spanish cities. The mean NO and NO₂ levels were very similar in both sites (12 and 26 μg m⁻³, respectively). Mean SO₂ levels were 8 μg m⁻³ in Pamplona and 5 μg m⁻³ in Alsasua. Hourly levels of PM₁₀, NO and NO₂ showed similar variations with the typically two coincident maximums during traffic rush hours demonstrating a major anthropogenic origin of PM₁₀, in spite of the sporadic dust outbreaks.     

台州市酸雨污染现状及其对策分析

通过对近十年来的酸雨监测资料的收集分析,结合同期台州市大气环境中二氧化硫和氮氧化物的监测数据,采用秩相关系数法,对酸雨污染趋势和成因进行分析和讨论,并提出针对性措施,以期为台州市以及类似地区的大气污染、酸雨污染等防治工作提供政策参考。     

2018年长三角一次持续重污染过程分析

利用常州市6个环境空气质量评价点PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和水溶性离子数据，结合后向轨迹、激光雷达探空资料、气象资料等，分析了2018年1月29日—2月2日长三角区域一次持续重污染过程。结果表明，重度污染时次高达94 h，PM_2.5最高值达235 μg/m³，由外来输送污染物与本地排放的污染物叠加而成，在不利气象条件影响下，污染物在长三角区域长时间滞留；重污染期间，污染物日变化规律显示，PM_2.5受外来源影响更显著，而SO₂、NO₂受本地污染源影响更显著，水溶性粒子组分与常州市本地源存在较大差异，其中NO₃^-、NH₄⁺、K⁺、Mg²⁺和SO₄^2-值增加最为明显，较污染前分别增加了9.1，5.9，4.3，4.2和4.1倍；K⁺值升高较快，说明污染期间也受到了生物质燃烧的影响。此外，NO₃^-和SO₄^2-在空气质量较好时，在水溶性离子中的占比日变化幅度较大，而在重污染期间，NO₃^-和SO₄^2-日变化幅度明显减小。     

佛山市高明区环境空气污染物变化分析

根据佛山市高明区2007—2012年环境空气监测数据资料,分析该区近6年来空气污染物的变化趋势和影响因素。结果表明,2007—2012年该区空气污染呈现由单一型污染向复合型污染转变,综合污染指数总体上升,污染物以SO2、PM10为主。SO2、NO2浓度呈逐年增长,PM10则呈平稳状态。三者污染浓度最高值均在每年第4季度出现。该区的SO2浓度主要受工业污染源影响;NO2也受工业影响显著,与机动车数量呈正相关;PM10与烟粉尘排放量呈正相关,与降水量呈负相关。因此,改善该区环境空气应着重从控制工业污染源、扬尘污染、机动车排气污染3大方面开展工作。     

南京市大气颗粒物中多环芳烃变化特征

逐月采集南京市大气中不同粒径的颗粒物,采用HPLC分析了2010年每个月PM_(10)和PM_(2.5)颗粒物样品中的多环芳烃(PAHs)的种类和浓度水平。结果表明:PM_(10)中PAHs年均值为25.07 ng/m~3,范围为11.03~53.56 ng/m3;PM_(2.5)中PAHs年均值为19.04 ng/m~3,范围为10.82~36.43 ng/m~3。PM_(10)和PM_(2.5)中PAHs总体浓度有着相似的变化趋势,呈现凹形变化曲线;在南京市大气颗粒物中吸附的PAHs大部分以5~6环的高环数组分为主,大部分PAHs和∑PAHs的相关性较好,年度变化幅度不大,分析结果表明,颗粒物中PAHs的来源与稳定的排放源相关,机动车排放不容忽视,与北方城市燃煤污染有着较大的区别。     

Assessment of the Health Impacts of Particulates from the Redevelopment of Kings Cross

The Kings Cross/St. Pancras area has been a rail transport hub from Central London to the Midlands and North Eastern England since the middle of the nineteenth century and dust from the Kings Cross railway lands was even described by Charles Dickens.¹ The Channel Tunnel high speed Rail Link (CTRL) is being constructed between 2001 and 2007 to connect continental Europe to Central London. The CTRL and associated development will help regenerate an area that is surrounded by deprived high density housing estates. London Borough of Camden has set up an extensive particulate monitoring programme to determine if there are any health impacts on local residents from emissions from the demolition and construction work. This article assesses the results from particulate measurements in 2003–2004 and compares this to baseline conditions before the redevelopment work began. The evidence suggests that although 2003 had higher than average pollution levels in the UK as a whole, even higher levels of particulates in the size range PM₁₀–PM_2.5 (defined as PM_coarse) were measured in Kings Cross. Due to the size of these particulates, they tend to be released from construction works rather than transport or secondary particulate sources. Concentrations in 2004 were lower than 2003, but this was primarily due to meteorological conditions. The paper also looks at the health of the local population and discusses whether these elevated levels are creating a problem and legally constitute a statutory nuisance. The Council continues to work with the contractors to try and ensure best practical means to minimise dust emissions and their effect on local residents. ¹Our Mutual Friend     

2013年苏州春季一次重污染天气的过程分析

研究了2013年3月在江苏范围内的一次重污染天气过程，重点分析苏州在此次污染过程中大气污染的变化特征。污染过程中，苏州市颗粒物浓度上升较为明显， PM10的小时质量浓度最高达548μg／m3， PM2．5质量浓度也达到197μg／m3，污染持续时间为2 d，3月8—9日当地空气质量均达到中度污染水平。根据后向轨迹模型、颗粒物离子浓度的分析，此次污染是由外来浮尘及苏州本地污染物排放所造成的区域霾污染影响所致。根据监测结果与实际污染特征，针对性地提出了对策和措施。     

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。