北京市大气PM10源解析研究

于2004年在北京市定陵、车公庄、古城、亦庄、房山和奥体中心6个采样点采集大气PM10环境样品,针对北京市颗粒物主要排放源采集土壤尘、建筑水泥尘、燃煤等污染源PM10样品,分别对其中的无机元素、离子、有机碳(OC)和元素碳(EC)进行测定。采用代表北京市颗粒物主要排放源PM10组分特征的成分谱,利用CMB受体模型对PM10来源进行解析。结果表明,PM10的最大来源为土壤尘,其它贡献源类依次为燃煤排放、机动车/燃油排放、二次粒子(SO42-、NO3-和NH4 )、建筑水泥尘。污染源贡献具有明显的季节变化,并存在一定的地域变化。     

茂名市大气PM_(2.5)在线源解析

于2014年12月31日—2015年1月12日,利用单颗粒气溶胶质谱仪对茂名市大气中PM2.5进行在线监测和分析。结果表明,茂名市大气颗粒物污染来源分布(颗粒数占比)分别为扬尘6%、工业工艺源10.9%、生物质燃烧14.7%、机动车尾气27.5%、燃煤23.4%、二次无机源7.7%和其他9.9%。空气质量从重度污染转为优良天气过程中,机动车尾气的贡献率基本保持在20%以上,而燃煤占比从28.9%降至12.3%;空气质量从优良转为污染天气的过程中,工业工艺源、二次无机源、生物质燃烧、燃煤的占比增加,而机动车尾气占比不断下降。     

杭州市大气PM2.5和PM10污染特征及来源解析

2006年在杭州市两个环境受体点位采集不同季节大气中PM2.5和PM10样品,同时采集了多种颗粒物源类样品,分析了其质量浓度和多种化学成分,包括21种无机元素、5种无机水溶性离子以及有机碳和元素碳等,并据此构建了杭州市PM2.5和PM10的源与受体化学成分谱;用化学质量平衡(CMB)受体模型解析其来源。结果表明,杭州市PM2.5和PM10污染较严重,其年均浓度分别为77.5μg/m3和111.0μg/m3;各主要源类对PM2.5的贡献率依次为机动车尾气尘21.6%、硫酸盐18.8%、煤烟尘16.7%、燃油尘10.2%、硝酸盐9.9%、土壤尘8.2%、建筑水泥尘4.0%、海盐粒子1.5%。各主要源类对PM10贡献率依次为土壤尘17.0%、机动车尾气尘16.9%、硫酸盐14.3%、煤烟尘13.9%、硝酸盐粒8.2%、建筑水泥尘8.0%、燃油尘5.5%、海盐粒子3.4%、冶金尘3.2%。     

沈阳市大气中PM2.5来源解析研究

通过2015年在沈阳市采集PM2.5样品及源类样品,分析样品的质量浓度和化学组成,用化学质量平衡(CMB)模型对该市PM2.5来源进行解析。结果表明:沈阳市大气中PM2.5浓度时空变化特征明显;各主要源类对沈阳市PM2.5的分担率依次为煤烟尘(28.03%)、二次无机离子(22.63%)、机动车尾气尘(17.27%)、城市扬尘(13.28%)、建筑尘(5.94%)、土壤风沙尘(5.82%)、道路尘(3.04%)、生物质燃烧尘(2.74%)和冶金尘(1.25%)。燃煤和机动车的有效控制既能降低本类源的贡献,也能降低二次无机离子,体现了多源类综合治理原则。     

质谱直接测量法解析盐城市大气细颗粒物来源

为全面了解盐城市大气颗粒物的组成,摸清以PM2.5为首要污染物的来源,说清其化学组分和源贡献率,于2014年12月16日00:00—2014年12月21日09:00,利用在线单颗粒气溶胶质谱仪,对盐城市细颗粒物进行实时在线源解析。结果表明,盐城首要污染物为燃煤,占比为23.7%,其次是机动车尾气,占比为18.3%,第三位是扬尘,占总颗粒数的15.7%,生物质燃烧占比为14.8%位列第四,工业工艺源、二次无机源和其他源贡献率相对较小。     

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。     

天津市PM10和PM2.5中水溶性离子化学特征及来源分析

2011年5月—2012年1月在天津市南开区设立采样点,采集大气中PM10和PM2.5样品。采用离子色谱法测定颗粒物中水溶性无机阴离子、阳离子成分,分析其主要组成、季节变化及污染来源。结果表明,天津市PM10中离子平均浓度为71.2μg/m3,占PM10质量浓度的33.7%。PM2.5中离子平均浓度为54.8μg/m3,占PM2.5质量浓度的39.6%。NH+4、SO2-4、NO-3等二次离子含量较大,且夏季含量均为最高。颗粒物总体呈酸性,PM10中∑阳离子/∑阴离子平均值为0.92,PM2.5中该比值为0.75。来源分析发现,PM10可能主要来源于海盐、工业源、二次反应及土壤和建筑尘等,PM2.5则主要来源于海盐污染源、二次反应及生物质燃烧。     

对应分析在大气颗粒物源解析中的应用研究

采用对应分析方法定性研究龙岩市大气颗粒物来源问题。结果表明:龙岩市4个监测点位中龙岩市环境监测站的主要污染源为高岭土矿和土壤风沙尘;龙岩学院与闽西职业技术学院的主要污染源为机动车尾气尘、燃煤尘和土壤风沙尘;龙岩师专的主要污染源为燃煤尘、小煤炉尘、水泥成品、水泥厂除尘器集尘和钢铁厂除尘器集尘。该方法能将R型因子分析和Q型因子分析结合起来,综合体现样品和元素之间的关系,为大气颗粒物源解析提供了一种新的途径。     

2015年10月南宁市区典型大气污染过程成因分析

2015年10月15日—24日南宁市出现了一次典型的大气细颗粒物（PM2.5）污染过程，利用单颗粒气溶胶质谱仪和大气颗粒物激光雷达仪器进行监测，结合气象、后向轨迹及卫星遥感影像等资料分析大气污染成因及远距离传输对该次污染过程的影响。研究表明：此次南宁市大气污染以PM2.5超标为主，PM2.5日均质量浓度最高为85.2 μg/m3，超过标准值13.6%，其中PM1占PM2.5的66.3%。此次污染过程是由本地污染源与外来源影响互相叠加，在静稳、高温、强光等天气情况下发生协同作用引起的，污染物主要来源为燃煤源、机动车尾气源和生物质燃烧源，占全部来源的75.0%～80.0%。     

杭州市大气PM2.5和PM10污染特征及来源解析

2006年在杭州市两个环境受体点位采集不同季节大气中PM_2.5和PM₁₀样品,同时采集了多种颗粒物源类样品,分析了其质量浓度和多种化学成分,包括21种无机元素、5种无机水溶性离子以及有机碳和元素碳等,并据此构建了杭州市PM_2.5和PM₁₀的源与受体化学成分谱;用化学质量平衡(CMB)受体模型解析其来源。结果表明,杭州市PM_2.5和PM₁₀污染较严重,其年均浓度分别为77.5μg/m³和111.0μg/m³;各主要源类对PM_2.5的贡献率依次为机动车尾气尘21.6%、硫酸盐18.8%、煤烟尘16.7%、燃油尘10.2%、硝酸盐9.9%、土壤尘8.2%、建筑水泥尘4.0%、海盐粒子1.5%。各主要源类对PM₁₀贡献率依次为土壤尘17.0%、机动车尾气尘16.9%、硫酸盐14.3%、煤烟尘13.9%、硝酸盐粒8.2%、建筑水泥尘8.0%、燃油尘5.5%、海盐粒子3.4%、冶金尘3.2%。     

北京市主要PM10排放源成分谱分析

对北京市土壤尘、道路扬尘、城市扬尘、建筑施工尘、钢铁尘、煤烟尘等主要PM10无组织排放源和固定源进行采样、分析,建立相应的成分谱数据库,通过对其化学组分分析,确定各类PM10排放源的化学组分特征和标识元素。土壤尘、建筑施工扬尘、钢铁尘、煤烟尘PM10的标识元素分别为Si、Ca、Fe、Al,道路扬尘显示出明显的土壤尘、建筑施工尘和机动车污染的特征,城市扬尘成分谱与道路尘有很强的共线性,具有明显的道路扬尘特征。     

应用化学质量平衡模型解析西宁大气PM2.5的来源

为研究影响西宁市大气环境PM_(2.5)污染水平的主要来源,于2014年采暖季、风沙季和非采暖季依托西宁市大气地面观测网络在11个监测点采集大气PM_(2.5)样品,对其化学组分(元素、离子和碳)进行分析。研究同步采集了4类固定源、14类移动源和4类开放源的PM_(2.5)样品,并构建源排放成分谱。应用化学质量平衡受体模型(CMB)开展源解析研究。源解析结果表明,观测期间西宁市PM_(2.5)主要来源包括城市扬尘(分担率为26.4%)、燃煤尘(14.5%)、机动车尾气(12.8%)、二次硫酸盐(9.0%)、生物质燃烧(6.6%)、二次硝酸盐(5.7%)、钢铁尘(4.7%)、锌冶炼尘(3.4%)、建筑尘(4.4%)、土壤尘(4.4%)、餐饮排放(2.9%)和其他未识别的来源(5.2%)。大力开展城市扬尘为主的开放源污染控制,严格控制本地燃煤、机动车等污染源的PM_(2.5)排放,是改善西宁市空气质量的重要途径。     

合肥市冬季灰霾天气PM_(2.5)源解析

于2016年12月30日—2017年2月4日,利用单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪(SPAMS),对合肥市PM_(2.5)开展来源解析连续监测,共捕捉到4次较为明显的灰霾过程,对颗粒物种类及质谱特征进行了分析。结果显示,监测期间合肥市主要颗粒物成分为元素碳(EC)(31. 9%)、富钾(K)(16. 6%)、有机碳(OC)(16. 0%)及混合碳颗粒(ECOC)(15. 0%)等。主要污染源为机动车尾气源(24. 5%)、工业工艺源(22. 7%)、燃煤源(14. 1%)、二次无机源(13. 5%)等。污染天气发生时,工业工艺源占比上升2. 2个百分点,生物质燃烧和燃煤源占比分别下降1. 7和2. 7个百分点,机动车尾气和扬尘源基本持平,表明此次污染过程主要受到工业工艺源的累积影响。     

青藏高原典型城市拉萨市大气颗粒物污染源成分谱建立研究与特征分析

系统研究建立高原典型城市拉萨市开放源(土壤风沙尘、道路扬尘、施工扬尘、采矿扬尘),移动源(机动车尾气尘),固定源(工业烟粉尘、生物质燃烧尘及餐饮油烟)共3类8种大气颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))污染源化学成分谱。研究结果表明:开放源以地壳类元素为主,自然背景特征明显;移动源源成分谱中元素碳含量明显高于其他城市,在PM_(2.5)、PM_(10)源谱中分别占60.15%、51.86%,有机碳含量也相对较高,均超过20%;固定源中,牛粪和松柏枝两类生物质燃烧污染源的有机碳含量显著高于其他组分,工业烟粉尘中Ca远高于其他组分,在PM_(2.5)、PM_(10)源谱中分别占21.32%、21.21%。移动源、固定源源成分谱均显示出高原城市的独特特征。     

Regional and seasonal characteristics of emission sources of fine airborne particulate matter collected in the center and suburbs of Tokyo, Japan as determined by multielement analysis and source receptor models

Airborne particulate matter, suspected to induce adverse effects on human health, have been one of the most important concerns regarding recent air pollution issues in Japan. To characterize regional and seasonal variations in emission sources of fine airborne particulate matter (d < 2 microm), monthly samples (n = 36 for each site) were collected at urban (Tokyo), suburban (Maebashi), and mountainous (Akagi) sites in Japan from April 2003 to March 2006. Multielement analysis of chemical species (Na, Al, K, Ca, V, Cr, Mn, Fe, Ni, Cu, Zn, As, Sb, and Pb) was performed by inductively coupled plasma-atomic emission spectrometry and inductively coupled plasma-mass spectrometry. The combined source receptor model, which consists of positive matrix factorization and chemical mass balance, determined the contributions of nine emission sources (local and continental soils, road dust, coal and oil combustion, waste incineration, steel industry, brake wear, and diesel exhaust) to the observed elemental concentrations. Large regional differences were identified in the source contributions among the observational sites. Diesel exhaust was identified as the most significant source (70% of identified contributions) at the urban site. Local and continental soils, coal combustion, and diesel exhaust were intricately assigned (20-30% each) to the suburban site. Continental soil was the predominant source (65%) at the mountainous site. Respective significant source contributions dominated the seasonal variations of total elemental concentrations at each site. These results suggest that a better understanding of the regional and seasonal characteristics of impacting emission sources will be important for improving regional environments.     

Chemical compositions and sources of atmospheric PM10 in heating, non-heating and sand periods at a coal-based city in northeastern China

Mass concentrations and chemical components (18 elements, 9 ions, organic carbon [OC] and elemental carbon [EC]) in atmospheric PM(10) were measured at five sites in Fushun during heating, non-heating and sand periods in 2006-2007. PM(10) mass concentrations varied from 62.0 to 226.3 μg m(-3), with 21% of the total samples' mass concentrations exceeding the Chinese national secondary standard value of 150 μg m(-3), mainly concentrated in heating and sand periods. Crustal elements, trace elements, water-soluble ions, OC and EC represented 20-47%, 2-9%, 13-34%, 15-34% and 13-25% of the particulate matter mass concentrations, respectively. OC and crustal elements exhibited the highest mass percentages, at 27-34% and 30-47% during heating and sand period. Local agricultural residuals burning may contribute to EC and ion concentrations, as shown by ion temporal variation and OC and EC correlation analysis. Heavy metals (Cr, Ni, Zn, Cu and Mn) from coal combustion and industrial processes should be paid attention to in heating and sand periods. The anion/cation ratios exhibited their highest values for the background site with the influence of stationary sources on its upper wind direction during the sand period. Secondary organic carbon were 1.6-21.7, 1.5-23.0, 0.4-17.0, 0.2-33.0 and 0.2-21.1 μg m(-3), accounting for 20-77%, 44-88%, 4-77%, 8-69% and 4-73% of OC for the five sampling sites ZQ, DZ, XH, WH and SK, respectively. From the temporal and spatial variation analysis of major species, coal combustion, agricultural residual burning and industrial emission including dust re-suspended from raw material storage piles were important sources for atmospheric PM(10) in Fushun at heating, non-heating and sand periods, respectively. It was confirmed by principal component analysis that coal combustion, vehicle emission, industrial activities, soil dust, cement and construction dust and biomass burning were the main sources for PM(10) in this coal-based city.