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。     

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。     

交通限行对大气颗粒物及PM2.5中二NFDA1英的影响

为了研究北京大气颗粒物和二NFDA1英(PCDD/Fs)的污染状况以及评估交通限行对大气颗粒物和PCDD/Fs的影响。利用同位素稀释高分辨率气相色谱/高分辨率质谱(HRGC/HRMS)联用法和USEPA 1613B 标准方法,以中国地质大学(北京)东门为采样点,采集大气PM_2.5、PM₁₀、TSP样品,对北京市交通限行期间以及交通限行前后等不同交通状况下颗粒物浓度及大气PM_2.5中17种2,3,7,8-PCDD/Fs污染特征进行了监测。结果表明,PM_2.5、PM₁₀、TSP的日均质量浓度在交通限行前分别为126、202、304 μg/m³,限行期间分别为39、78、93 μg/m³,限行结束后分别为79、126 μg/m³。PM_2.5中17种PCDD/Fs的质量浓度(毒性浓度)3个时段分别为1 804 fg/m³(70 fg I-TEQ/m³)、252 fg/m³ (9 fg I-TEQ/m³)和1 196 fg/m³ (48 fg I-TEQ/m³)。北京市交通限行期间颗粒物浓度和二 NFDA1 英浓度显著低于交通限行前后,交通源减排措施的实施是大气颗粒物和二 NFDA1英污染水平降低的主要原因,从减排效果看,交通源减排措施对大气细颗粒物(PM_2.5)的控制效果明显好于大气粗颗粒物。     

乌鲁木齐市供暖期大气颗粒物中重金属分布特征与化学形态分析

分析探讨了乌鲁木齐市采暖期大气颗粒物中TSP、PM_(10)和PM_(2.5)的含量,对颗粒物样品进行分级提取,测定Hg,As,Pb,Cd的存在形态。结果表明,不同区域中的重金属元素存在形态分布差别较大,不同粒径颗粒物中的重金属形态各不相同,质量分布亦有明显差异。     

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。     

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。     

广州不同环境空气PM2.5中金属元素污染特征与风险评价

根据2015年广州城区磨碟沙、内陆郊区天湖和近海郊区万顷沙不同环境空气PM_2.5中金属元素（Pb、Cd、Cr、Ni、As等23种）监测数据，分析其污染特征与富集程度，并评估潜在生态风险和健康风险，为大气污染风险防控提供支持。结果显示：广州大气PM_2.5中金属K、Na、Fe、Ca、Al和Zn含量相对较高。总元素浓度总体呈冬季最高、夏季最低的特征，且随PM_2.5污染加重而升高，但总元素在PM_2.5中的占比下降。Cd、Se、Zn、Cu、Mo、Pb和Na富集严重（富集因子>100），体现了人类活动的重要影响，磨碟沙城区站富集因子通常高于另2个站点。广州大气总金属元素潜在生态危害程度为"很强"，Cd贡献为主，Pb、Cu和As元素贡献分别在天湖、磨碟沙和万顷沙位列第二。As、Cr和Mn是大气金属元素健康风险的主要贡献者；磨碟沙的总致癌效应风险高于万顷沙和天湖，但万顷沙的总非致癌效应风险最高。     

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。     

某典型交通路口大气颗粒物(PM10和PM2.5)中多氯联苯季节变化特征

应用同位素稀释高分辨率气相色谱-高分辨质谱 (HRGC-HRMS) 联用技术对北京市北四环典型交通路口大气颗粒物PM₁₀和PM_2.5中多氯联苯(PCBs)进行了监测,分析了PCBs浓度水平、单体组成特征、粒径分布规律和季节变化趋势。结果表明:大气颗粒物PM₁₀和PM_2.5样品中19种PCBs浓度和毒性浓度(TEQ,以世界卫生组织毒性当量因子WHO-TEF计)分别为1.05～13.83 pg/m³(平均值为6.66 pg/m³)和1.24～15.18 fg/m³ (平均值为6.84 fg/m³)、0.80～8.51 pg/m³(平均值为4.32 pg/m³)和0.88～13.40 fg/m³ (平均值为5.90 fg/m³),PM₁₀和PM_2.5中PCBs的单体分布模式相似,浓度丰度最大的是PCB-28和PCB-209,而对毒性当量贡献最大的是PCB-126。PCBs浓度季节变化明显,冬、春季明显高于夏、秋季。 PCBs浓度季节变化特征表明,不同季节采样点PCBs来源不同,除历史使用外,采暖季节可能主要来自机动车排放和化石燃料的燃烧,而非采暖季节主要来自机动车排放。粒径分布表现为PCBs倾向于富集在PM_2.5中,占PM₁₀总浓度的61%～87%(平均值为72%)。     

基于机器学习的大气PM2.5中金属浓度预测模型的研究

基于2013—2018年哈尔滨市气象数据、大气污染物数据和细颗粒物（PM_2.5）中金属成分数据，采用机器学习方法探索大气PM_2.5中金属浓度预测模型，并选择最优模型进行污染物浓度预测。结果表明，多元线性回归（MLR）、人工神经网络（BP-ANN）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）4种模型中，RF对大气PM_2.5中5种金属［锑（Sb）、砷（As）、铅（Pb）、镉（Cd）、铊（Tl）］的浓度预测效果最佳，在训练集和测试集中表现均较稳定，其中相关系数（r）均＞0.7， 平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）数值较小。RF在大气PM_2.5中金属浓度预测上具有较好的表现，可在缺乏监测和实验数据的情况下，实现对大气颗粒物中金属浓度的快速预测，为全面了解颗粒物中金属污染特征提供数据基础。     

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。     

乌鲁木齐采暖期TSP、PM10、PM5、PM2.5中重金属污染水平评价

采用石墨炉原子吸收分光光度法、双道原子荧光光谱法研究乌鲁木齐市采暖期前期与后期不同粒径大气颗粒物(TSP、PM_(10)、PM_5、PM_(2.5))中Hg、As、Zn、Pb、Ni等5种重金属元素的质量浓度,并对重金属污染水平进行评价。Hg质量浓度为0.3~5.7 ng/m3;As质量浓度为15.3~122.5 ng/m~3;Zn质量浓度为298.0~1 686.5 ng/m~3;Pb质量浓度为0.5~88.8 ng/m~3;Ni质量浓度为10.4~25.5 ng/m~3。Igeo计算得出采暖期后期的TSP、PM_(10)、PM_5、PM_(2.5)中各重金属Igeo值均高于采暖期前期,其中Hg元素为严重污染;富集因子分析得出Hg、Zn元素的EFi值大于10,说明这些元素是人为源贡献。通过研究乌鲁木齐市不同时期、不同粒径大气颗粒物中各种重金属污染状况,为乌鲁木齐大气污染治理提供科学支持。     

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。     

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。     

某石化化工行业聚集区室内外PM2.5中多环芳烃分布特征及来源

于非采暖季和采暖季分别采集某石化化工行业聚集城市中心城区室内外PM_(2.5)样品,采用高效液相色谱法分析PM_(2.5)上载带的16种PAHs,对其分布特征、来源以及室外PAHs污染对室内污染的贡献进行了初步探讨。结果表明,研究区域非采暖季和采暖季室外PM_(2.5)中ΣPAHs浓度日均值分别为36.3、294 ng/m~3,室内PM_(2.5)中ΣPAHs浓度分别为14.8、84.6 ng/m~3,均以4、5环PAHs为主;室内PAHs主要来自室外渗透污染,但同时明显存在室内排放源贡献;PAHs来源分析进一步证实研究区域PAHs主要来自煤炭、石油等不完全燃烧,采暖季煤炭燃烧源贡献更突出。     

石家庄市大气颗粒物元素组分特征分析

为研究石家庄市大气颗粒物的污染特征及其来源,于2013年4—5月在主城6区分别采集TSP、PM10和PM2.5颗粒物样品,利用ICP-MS分析其中的22种元素浓度。结果表明,石家庄市城区Ca、Fe元素在各粒径颗粒物中含量都较高,PM2.5中的S、K含量较高,PM10和TSP中Mg、Al的浓度相对较高。颗粒物的主要来源为燃煤尘、道路尘和建筑尘,TSP、PM10和PM2.5具有较好的统计相关性和同源性。     

Air Pollution Concentrations of PM2.5, PM10 and NO2 at Ambient and Kerbsite and Their Correlation in Metro City – Mumbai

Ambient concentrations of PM_2.5 and PM₁₀ are of concern with respect to effects on human health and environment. Increased levels of mortality and morbidity have been associated with respirable particulate air pollution. In India, it is not yet mandatory to monitor PM_2.5 levels therefore very limited information is available on PM_2.5 levels. To understand the fine particle pollution and also correlate with PM₁₀ which are monitored regularly in compliance with ambient air quality standards. This study was carried out to monitor PM_2.5, PM₁₀, and NO₂ for about one year in a residential cum commercial area of Mumbai city with a view to understand their correlation. The average PM_2.5 concentration at ambient and Kerbsite was 43 and 69 μg/m³. The correlation coefficients between PM_2.5 and PM₁₀ at ambient and Kerbsite were 0.83 and 0.85 respectively thus indicating that most of the PM_2.5 and PM₁₀ are from similar sources. TSP, PM₁₀ levels exceeded Central Pollution Control Board(CPCB) standard during winter season. PM_2.5 levels also exceeded 24 hourly average USEPA standard during winter season indicating unhealthy air quality.     

中国北方地区采暖期颗粒物污染现状

分析了2013—2016年冬季采暖期与非采暖期中国北方地区颗粒物污染现状及时空变化特征。结果表明:中国北方地区空气污染比较严重,采暖期尤为突出。2016年,中国北方地区重度及以上污染天数比例超过10%,采暖期优良天数比例较非采暖期下降22.8%,重度及以上污染天数比例升高10.1个百分点。颗粒物浓度呈现明显的冬季高、夏季低的特点,最高值一般出现在12月至次年1月,最低值一般出现在7—9月。2013—2016年,北方地区空气质量呈较为明显的改善趋势,PM_(10)和PM_(2.5)浓度总体呈下降趋势,但2014年以来采暖期同期比较显示,PM2.5浓度呈缓慢升高趋势,采暖期空气污染形势十分严峻。颗粒物浓度呈现明显的空间分布规律,采暖期石家庄、保定、衡水、邢台、邯郸、安阳等城市为京津冀区域污染最严重的城市。