西安市冬、夏两季PM2.5中碳气溶胶的污染特征分析

为研究西安市冬、夏两季大气颗粒物PM2.5中碳组分的污染变化规律,利用TEOM系列RP1400a采样仪于2010年冬季和夏季进行采样,测定了样品中的有机碳(OC)、无机碳(EC)和水溶性有机碳(WSOA)的含量。结果显示,PM2.5中OC和EC的季节平均浓度值冬季较高,分别是夏季的2.62,1.75倍,这表明西安市冬季碳气溶胶污染严重。OC和EC日变化在不同季节均呈现双峰分布特征,这主要是由交通源的排放和不利的气象条件造成的。OC和EC在冬、夏两季都有较强的相关性(R2分别为0.823和0.543),且OC/EC平均值分别为5.36和3.58,均大于2,表明采样各时段有二次有机碳(SOC)生成。     

天津冬季PM2.5与PM10中有机碳、元素碳的污染特征

研究了天津冬季PM2.5和PM10中碳成分的污染特征.结果表明,天津冬季PM2.5和PM10的平均质量浓度分别为(124.4±60.9)、(224.6±131.2)μg/m3;总碳(TC)、有机碳(OC)与元素碳(EC)在PM2.5中的平均质量分数比在PM10中分别高出5.0%、3.6%、1.2%;PM2.5中OC、EC的相关系数较高,为0.95,表明OC、EC的来源相对简单,可能主要反应了燃煤和机动车尾气的贡献.OC/EC的平均值在PM2.5和PM10中分别为3.9、4.9.次生有机碳(SOC)在PM2.55和PM10中的平均质量浓度分别为14.9、23.4/μg/m3,分别占OC的48.5%(质量分数,下同)、49.8%,OC/EC较高可能主要与直接排放源有关;PM2.5中的OC1与OC2的比例明显高于PM10,而聚合碳(OPC)的比例又低于PM10,同时PM2.5与PM10中的EC1含量均较高,表明天津冬季燃煤取暖和机动车尾气是重要的污染源.     

西安城郊PM_(10)和PM_(2.5)化学组分特征研究——以户县草堂寺为例

为研究西安城郊农村大气PM_(10)和PM_(2.5)中主要化学组分特征,于2014年12月至2015年10月在西安户县草堂寺采集颗粒物样品,分析了每组样品中的16种无机元素、8种水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(EC),对颗粒物和化学组分的浓度水平、时间变化特征进行了讨论。结果表明:(1)PM_(2.5)、PM_(10)年平均值分别为(79.78±59.12)、(118.09±79.27)μg/m~3。(2)PM_(2.5)及PM10中地壳元素浓度总体表现为春季高、秋季低;微量元素浓度表现为冬季高、夏季低。(3)PM_(2.5)和PM_(10)中SO_4~(2-)、NH_4~+、NO_3~-浓度总体表现为冬季秋季春季夏季。(4)冬、春季OC、EC明显高于夏、秋季;由OC/EC的最小值估算得到PM_(2.5)、PM_(10)中二次有机碳(SOC)年平均值分别为(7.90±8.89)、(8.55±8.50)μg/m~3,冬、春季SOC明显高于夏、秋季;秋、冬季OC、EC相关性较强,而春、夏季较弱。     

重庆城区PM_(2.5)化学组分特征及季节变化

2014年7月—2015年5月典型季节期间在重庆城区选择典型站点开展PM_(2.5)样品采集,并测量质量浓度,分析样品中水溶性离子、无机元素、OC和EC等组分,在此基础上对组分化学组成进行了质量重构。结果表明:观测期间PM_(2.5)年均值为76.4μg·m~(-3),浓度季节变化为冬季秋季春季夏季;组分方面,以二次转化为主的SO_4~(2-)、NH_4~+、NO_3~-和OC是PM_(2.5)组分中最主要成分,OC/EC比值4个季度均大于2,表明城区二次有机碳生成显著;硫氧化率(SOR)分析,气态污染物SO_2的二次转化效率较高,大气存在明显的二次转化过程。PM_(2.5)质量重构后主要组成为有机气溶胶(OM)、二次无机离子(SNA)和矿物尘,重庆城区应协同控制一次排放的颗粒物和气态污染物SO_2和NO_x,从而控制二次组分浓度。     

济南市PM2.5化学组分及污染特征分析

为探讨济南市大气PM_(2.5)主要化学组分和污染特征,2017年在济南市开展了PM_(2.5)样品采集工作,分析了PM_(2.5)中有机碳(OC)、元素碳(EC)和水溶性离子浓度水平。结果表明:采样期间济南市PM_(2.5)中OC、EC年均质量浓度分别为9.10、2.68μg/m~3,全年OC与EC质量浓度的比值为3.4,二次有机碳污染严重;OC、EC季节分布特征明显,均为冬季浓度最高,且秋、冬季两者相关系数较高,表明秋季和冬季OC、EC来源较为一致。NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+年均质量浓度之和为34.29μg/m~3,占水溶性离子总量的88.9%,是济南市PM_(2.5)中最重要的组分;各水溶性离子浓度具有明显的季节变化特征,NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+、Cl~-和K~+均冬季浓度最高,而Ca~(2+)春季浓度最高;PM_(2.5)中NO_3~-与SO_4~(2-)质量浓度的比值为1.10,说明相比于固定污染源,移动污染源对济南市PM_(2.5)影响更大。     

邯郸市PM_(2.5)及其化学组分的季节性变化

利用2013年邯郸市4个大气环境监测站连续1年的在线监测数据,并结合离线采样成分数据,对比分析了不同季节大气中PM_(2.5)及其主要成分的浓度水平和污染特征。结果表明,PM_(2.5)和PM10四季均存在不同程度的超标现象;污染物在4个站点之间的空间差异不太显著,邯郸市的污染为区域性污染。PM_(2.5)中水溶性无机离子和碳组分的季节变化均较为明显。SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者浓度之和占PM_(2.5)浓度的39.8%,占PM_(2.5)中总水溶性无机离子浓度的86.2%;四季均存在较强的光化学反应,但硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)呈现出不同的季节变化规律,与SO2-4和NO_3~-的来源和去除机制明显不同有关。秋、冬季有机碳(OC)和元素碳(EC)污染较为严重,总碳气溶胶(TCA)浓度分别占PM_(2.5)质量浓度的24.0%和32.9%;研究显示高浓度的OC较多来源于二次有机碳(SOC),高浓度碳易发生二次污染。进一步对PM_(2.5)中各组分进行来源分析得出燃煤、汽油车尾气、生物质燃烧、二次气溶胶和扬尘源对邯郸市PM_(2.5)贡献显著。     

焦作市冬季PM2.5中水溶性离子组成特征及来源解析

为探讨焦作市冬季PM_(2.5)中水溶性离子特征及其来源,于2017年12月至2018年2月在焦作市区连续采集大气颗粒物PM_(2.5)样品,测定其中9种水溶性离子浓度。结果表明,焦作市冬季PM_(2.5)质量浓度为(99.11±73.26)μg/m~3,总水溶性离子质量浓度为(66.88±48.68)μg/m~3,其中NO_3~-、SO_4~(2-)、NH4_+是水溶性离子的主要成分,3者合计占总水溶性离子的81.5%(质量分数)。与清洁天相比,污染天NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+在PM_(2.5)中的占比显著增加,表明人为活动排放的二次污染物是焦作市冬季污染天PM_(2.5)的主要贡献成分;随着相对湿度的增加,大气中存在明显的气溶胶二次转化过程;焦作市大气PM_(2.5)移动源贡献大于固定源。焦作市PM_(2.5)中水溶性离子在清洁天主要受工业和生物质燃烧影响,而在污染天主要受气态污染物二次转化影响;后向轨迹聚类显示,采样期间焦作市主要受京津冀地区、西北地区气团影响。     

长春市净月区和朝阳区采暖期与非采暖期大气颗粒物的分布特征及来源分析

分别在采暖期和非采暖期采集了长春市净月区与朝阳区的大气颗粒物,研究其污染特征的差异,并进行了形貌分析。结果表明:(1)净月区采暖期与非采暖期PM_(2.5)平均质量浓度分别为144.86、87.10μg/m~3,PM_(10)平均质量浓度分别为149.07、138.72μg/m~3;朝阳区采暖期与非采暖期PM_(2.5)平均质量浓度分别为234.48、110.01μg/m~3,PM_(10)平均质量浓度分别为275.07、147.50μg/m~3。整体上,非采暖期大气颗粒物浓度低于采暖期。(2)无论是采暖期还是非采暖期,净月区PM_(2.5)与PM_(10)浓度均明显低于朝阳区。(3)净月区采暖期大气颗粒物来源主要是柴油尾气、燃煤源与生物质燃烧;非采暖期,机动车尾气、建筑扬尘、土壤扬尘与某些工业排放对大气颗粒物贡献较大。朝阳区大气颗粒物来源较净月区复杂,这与两个区不同的地理位置和不同功能有直接的联系,建筑扬尘对于朝阳区大气颗粒物的含量有较大的影响。     

杭州市不同高度大气PM_(2.5)的污染特征研究

为研究杭州市大气PM_(2.5)的污染特征,评估本地污染源和外来污染源对PM_(2.5)的影响,于2013年10月10日至11月2日对杭州市主城区两个不同高度的采样点进行采样,并定量分析大气PM_(2.5)中的化学成分。结果表明,采样期间20、84m高度的大气PM_(2.5)日均质量浓度分别为(80.5±28.9)、(80.3±29.3)μg/m3,不同高度的PM_(2.5)浓度及其化学成分无明显差异;PM_(2.5)主要成分质量分数按如下排序:SO_4~(2-)有机碳(OC)NO_3~-NH_4~+元素碳(EC);大气PM_(2.5)中二次粒子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+平均质量浓度总和约为39.0μg/m3,二次转化是杭州市大气PM_(2.5)的主要来源,SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+贡献率为48%左右;20、84 m高度的大气PM_(2.5)中OC分别为(15.6±5.1)、(14.8±4.7)μg/m3,EC分别为(4.6±1.8)、(4.6±1.6)μg/m3,OC/EC(质量比)约为3.3。采样期间,杭州市大气PM_(2.5)在近地面垂直方向上分布较为均匀,表明杭州市大气PM_(2.5)受外来污染源的影响较小。而在本地污染源中,杭州市大气PM_(2.5)主要受到生物质燃烧、机动车尾气、燃煤和餐饮油烟等来源的影响,地面扬尘的作用不明显。     

朔州市市区环境空气PM_(10)中元素碳、有机碳分布特征

采集朔州市市区采暖季和非采暖季季PM10样品,测定其中元素碳(EC)和有机碳(OC)含量,并对碳组分的浓度水平、时空分布特征和主要来源进行了研究,结果表明:朔州市市区PM10中OC、EC平均浓度分别为(25.95±9.36)μg/m3和(26.58±10.36)μg/m3,总碳气溶胶(TAC)在PM10中的平均百分含量为30.1%;采暖季OC和EC浓度大于非采暖季,且OC、EC质量浓度大小在5个采样点位均呈现出点位5(工业开发区)点位2(居民区)点位1(商业、居民混合区)点位3(商业、文教混合区)点位4(相对清洁区)的变化规律,其中,点位5的OC、EC质量浓度最大,分别为(29.66±8.72)μg/m3和(31.40±10.42)μg/m3;PM10中OC/EC在采暖季和非采暖季比值均低于2,一次污染严重;OC和EC相关性较好,相关系数(R2)分别为0.85(采暖季)和0.69(非采暖季),说明PM10中的碳气溶胶主要来源于一次排放源,加强对燃煤烟尘、机动车尾气和生物质的燃烧等空气污染来源的控制对于改善朔州市环境空气质量有重要作用。     

室内外PM_(2.5)污染特征、形貌及矿物组成

为掌握室内外细颗粒物(PM_(2.5))污染特性,监测采集西安市某办公场所室内外PM_(2.5)样品,统计分析PM_(2.5)质量浓度特征,探究室内外PM_(2.5)相关性、微观形貌以及矿物组成的差异。结果表明:室内外PM_(2.5)年均质量浓度分别为85.32和109.83μg·m~(-3),冬季污染尤为严重。室内PM_(2.5)受室外PM_(2.5)影响显著,室内外PM_(2.5)质量浓度的相关系数为0.890 0。室内PM_(2.5)多为粒径小于1μm的球状颗粒物,而室外颗粒物形状、大小不规则,室内外PM_(2.5)均含有大量的碳、氧元素,其他元素的种类和含量存在一定差异。室内PM_(2.5)中矿物多为非晶态物质,室外PM_(2.5)主要由石英、赤铁矿和碳酸钙等矿物质组成。     

唐山新冠肺炎防疫期间空气质量变化特征及污染成因分析

为研究唐山市新冠肺炎防疫期间环境空气质量变化特征以及形成重污染的成因,分析了2020年1月1日至2月29日的PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO、NO_2、CO、PM_(2.5)组分(有机碳(OC)、元素碳(EC)、重金属等)和气象数据。结果表明,防疫期间空气质量整体改善,相比正常生产期间除CO浓度均值未变化,其他参数均呈下降趋势,其中NO、NO_2浓度降幅最大,分别降低73%和41%,受车流量减少影响显著。防疫期间的2月9—13日出现1次连续5天的重污染过程,相比正常生产期间PM_(10)、PM_(2.5)和CO浓度分别增长了69%、104%和95%,Fe浓度增加57%,呈钢铁型污染特征;该时段相对湿度和风速分别为80.2%、0.7m/s,为高湿低风速气象条件,二次无机盐(SNA,包括NH_4~+、NO_3~-、SO_4~(2-))在PM_(2.5)中占比为64%,比正常生产期间高31%,此次污染过程受本地工业大气污染物排放累积以及二次生成共同影响。     

一次强沙尘过程影响下的银川市大气污染物浓度及PM_(2.5)化学组成变化特征

2014年4月22—29日在中国西北地区发生强沙尘天气期间,对银川市大气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、O_3)进行了监测,并重点分析了PM_(2.5)的化学组成变化特征。结果表明,沙尘天气发生前,PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2和NO_2平均小时质量浓度分别为99.33、36.89、25.84、47.21μg/m~3;沙尘天气发生时,PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2和NO_2平均小时质量浓度分别为1 121.43、209.19、6.13、18.42μg/m~3:说明此次沙尘传输经过地区大气较为清洁,随沙尘气溶胶传输的NO_2和SO_2较少。沙尘气溶胶由于带有大量的Ca~(2+)、Mg~(2+),使得PM_(2.5)碱性增强,PM_(2.5)中的硫酸盐和硝酸盐存在形式主要为NH_4HSO_4和NH_4NO_3。沙尘气溶胶除了对PM_(2.5)中来源于自然源的无机元素浓度有显著提升外,对于水溶性离子、碳成分等直接或间接来源于人为源的组分浓度也有较大的提升。Ti、Fe、Al、Ca、Si、Sr、Mg、Na、K、Ba、P可以认为基本来源于沙尘矿物粒子。此外,沙尘气溶胶还能促进大气SO_2、NO_2向二次硫酸盐、硝酸盐转化,尤其是硫酸盐。     

天津大气PM_(2.5)中碳组分特征和来源分析

于2014年1—4月在天津城区采集PM2.5样品,采用热光反射法测定样品中有机碳(OC)、元素碳(EC)及8个碳组分(OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3、裂解碳(OP))的含量。结果表明,天津城区空气PM2.5中OC、EC质量浓度分别为(18.7±9.9)、(3.9±2.6)μg/m3,两者之和占PM2.5质量浓度的18.0%。采样期间OC与EC变化趋势一致,均呈现春节期间、普通采暖季浓度较高,非采暖季浓度较低的特点。对8个碳组分进行相关性分析,发现OC1~OC4及EC1~EC3分别来自相似的来源或受大气中类似的二次过程影响,主成分分析结果表明,燃煤、生物质燃烧和机动车排放对天津城区PM2.5中碳组分贡献显著。     

成都市道路细颗粒物污染特征

2013年9月20—28日,通过采集成都市城区道路大气环境中的PM2.5样品,分析测定了其中可溶性无机离子、碳组分和金属元素含量。结果表明,PM2.5中Fe、Mn、Ti、Si、Al等主要来源于机动车行驶产生的道路扬尘,Pb、Cu、Ni和Zn等主要来源于机动车尾气及零部件磨损;PM2.5中水溶性无机离子占道路大气环境细颗粒物的33.7%,A/C比值为0.95,表明细颗粒物偏弱碱性;机动车尾气排放的OC1、OC2、OC4和EC1等4种碳组分占道路大气环境细颗粒物碳组分的65.8%,且OC/EC比值为2.9,有二次有机碳(SOC)产生。     

西安夏季PM2.5中碳组分与水溶性无机离子特征分析

2012年8月6日—22日利用大气细颗粒物水溶性组分在线监测分析系统和大气气溶胶OC/EC在线分析仪在线分析了西安PM2.5中的水溶性无机离子和OC、EC,并结合气溶胶前体物SO2、NO2和部分气象参数的监测数据进行了分析。结果表明,PM2.5中OC、EC和主要水溶性组分SO2-4、NH+4和NO-3的比重分别为:14.34%、5.35%、26.32%、12.90%和11.28%;以有机物(OM)为主要成分的总碳气溶胶(TCA)在PM2.5中的质量分数为28.30%,其中光化学反应导致OM中二次组分(SOC)高达45.30%;对主要水溶性组分之间的相关性分析发现,NO-3、SO2-4、NH+43种主要组分之间的结合形态为(NH4)2SO4和NH4NO3,对Mg2+和Ca2+的相关分析反映其有多种共同源;此外,硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)均较高,表明大气中存在较强的光化学反应。PM2.5的各组分因子分析得到4个主要来源(机动车尾气和燃煤、土壤建筑尘和生物质燃烧、二次硝酸盐气溶胶、二次硫酸盐气溶胶)。     

西安市燃煤锅炉排放颗粒物中PM_(2.5)和PM_(10)的组分研究

为了解西安市燃煤锅炉排放颗粒物的组分情况,采用稀释通道采样,用滤膜采集了西安市3台链条炉排放颗粒物中的PM_(2.5)和PM_(10),并利用离子色谱仪(IC)、电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)和碳分析仪等分析了其中的主要组分。实验结果表明,燃煤锅炉排放颗粒物中PM_(2.5)和PM_(10)的主要组分有SO_4~(2-)、NH_4~+、Cl~-、有机碳(OC)、元素碳(EC)、Al、Si。Si、Ca等地壳元素在PM_(10)中所占比例多于PM_(2.5),而NO_3~-、NH_4~+、OC等二次生成物在PM_(2.5)中所占比例多于PM_(10)。对比PM_(2.5)和PM_(10)组分可以发现,同种组分在不同燃煤锅炉排放的PM_(2.5)和PM_(10)中分布差异很大,这可能与除尘、脱硝等工艺密切相关。研究内容对西安市大气颗粒物源解析工作具有重要的参考价值,为西安市颗粒物源解析项目积累了一定的经验。     

浙江省细颗粒物碳质气溶胶组分表征方法及污染特征研究

为深入探究大气细颗粒物(PM_2.5)碳质气溶胶组分(碳组分)表征方法，于2021年1-12月，在浙江省11个地市同期开展环境空气PM_2.5样品采集和分析工作，比较美国国家职业安全卫生研究所(NIOSH)协议和保护能见度多部门监测计划(IMPROVE)的代替协议(IMPROVE-A协议)测定样品的结果差异。结果表明：无氧阶段最高温度设置为870℃的NIOSH(NIOSH870)协议由于在氦气气氛下的解析温度高，测得PM_2.5样品中有机碳(OC)组分占比较IMPROVE-A协议大；对于IMPROVE-A协议而言，热光反射法校正的元素碳(EC)比热光透射法校正的结果大，在污染越严重、负载量越大的滤膜上，光学校正带来的差异越明显。通过开展浙江省部分地区的PM_2.5碳组分污染特征研究，发现PM_2.5中碳组分主要来自生物质燃烧、燃煤和机动车尾气排放。     

基于减排敏感性的武汉市PM_(2.5)污染控制研究

采用基于气象预报(WRF)的多尺度空气质量(CMAQ)模型,通过研究不同大气污染物排放情景下PM_(2.5)平均浓度变化,分析SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs等大气污染物减排对武汉市PM_(2.5)的影响。结果表明,大气污染物减排对武汉市PM_(2.5)年均浓度影响十分显著,且随着污染控制力度加大,PM_(2.5)污染持续减轻;当SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs排放量均削减40%时,PM_(2.5)年均浓度下降24.0%,依然超出《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准值。基于空间布局和行业敏感性确定武汉市大气污染控制方案,方案实施后SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs排放总量分别下降53%、26%、32%、36%和31%,PM_(2.5)年均浓度下降35%左右,控制效果更加明显。     

北京地铁车厢内PM_(2.5)和PM_(10)污染特征研究

地铁是人们出行的重要交通方式,车厢内颗粒物污染可影响人体健康。2016年春、秋、冬季对北京地铁1号、2号、4号、10号线进行现场监测,探讨北京地铁车厢内颗粒物污染特征。研究结果表明,北京地铁车厢内PM_(2.5)平均浓度超标率为83.8%~98.7%,地铁1号线PM_(10)平均浓度超标率为59.6%。地铁车厢内PM_(2.5)和PM_(10)浓度存在工作日和周末组间显著性差异,表明客运量对车厢内颗粒物浓度有较大影响。地铁车厢内PM_(2.5)和PM_(10)浓度存在季节性差异,冬季车厢内颗粒物平均浓度最高。不同线路车厢内PM_(2.5)和PM_(10)浓度存在组间差异,地铁通风空调系统、门系统和客运量是造成其差异的主要原因。