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1.
重庆主城区春季大气PM10及PM2.5中多环芳烃来源解析   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
于2012年春季采集了重庆主城区和缙云山共6个环境采样点的大气PM10、PM2.5样品,同步采集了燃煤尘、机动车尾气尘、施工机械尾气尘、船舶尾气尘、餐饮油烟尘、生物质燃烧尘及土壤尘等7类污染源,采集到有效受体样品139个、有效源样品233个,使用GC-MS分析样品中18种PAHs的质量浓度(ρ),分析了PM10、PM2.5上载带PAHs的污染特征,并分别运用比值法、主成分分析法及CMB(化学质量平衡)受体模型法对PM10、PM2.5中的PAHs进行来源解析,所得源解析结果较为一致. 结果表明:重庆主城区大气PM10、PM2.5中ρ(PAHs)较低,ρ(PAHs)分别为22.03~31.71、19.02~29.92 ng/m3,其中位于工业区新山村采样点的ρ(PAHs)最高. PM10载带的PAHs有86%~99%集中在PM2.5中,说明PAHs主要富集在PM2.5中. 重庆主城区大气PM10、PM2.5载带的PAHs主要来自机动车尾气尘和燃煤尘的贡献,这2类源对PM10的贡献率分别为25.89%、32.80%;而在PM2.5中,机动车尾气尘的贡献率较高,可达62%左右.   相似文献   

2.
为探讨内陆山区城市湖北省十堰市冬季PM2.5污染特征及来源构成,于2016年1月12日—2月4日在4个采样点位同步采集PM2.5样品,分析了无机元素、水溶性离子、有机碳和元素碳的质量浓度.并采集了十堰市主城区城市扬尘、裸露山体尘、建筑水泥尘、燃煤源、机动车尾气、工业源及餐饮油烟源等7类污染源,初步建立十堰市本地的污染源成分谱库,利用统计学方法研究冬季PM2.5的污染特征,并采用CMB受体模型及“二重源解析技术”分析其来源构成.结果表明:冬季采样期间,十堰市ρ(PM2.5)平均值达到110.65 μg/m3,超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准24 h浓度限值,并且随空气RH(相对湿度)增加污染加重.城区3个采样点PM2.5化学组成及特征的空间差异不明显.PM2.5中ρ(TC)最高,其次是ρ(NO3-)和ρ(SO42-),与二次反应、机动车尾气、煤燃烧等密切相关.ρ(NO3-)/ρ(SO42-)为1.22,说明机动车尾气的影响较大.二次粒子、燃煤源和机动车尾气是十堰市城区冬季大气PM2.5的主要来源,贡献率分别为51.2%、10.9%和10.1%.研究显示,十堰市城区冬季ρ(PM2.5)超过GB 3095—2012二级标准,PM2.5的污染控制应以二次粒子、燃煤和机动车为主,采取多源控制原则.   相似文献   

3.
青岛环境空气PM10和PM2.5污染特征与来源比较   总被引:9,自引:1,他引:8  
年分别在青岛设6个和2个采样点采集PM10和PM2.5样品,分析二者质量浓度及颗粒物中多种无机元素、水溶性离子和碳等组分的质量浓度,以研究PM10及PM2.5的污染特征. 采用CMB-iteration模型估算法,确定一次源类及二次源类对PM10和PM2.5的贡献,利用统计学方法比较PM10和PM2.5的污染源. 结果表明:青岛大气颗粒物质量浓度季节变化显著,表现为春、冬季高,夏、秋季低;Na、Mg、Al、Si、Ca和Fe元素主要富集在PM10中,SO42-、NO3-、EC和OC主要富集在PM2.5中;城市扬尘、煤烟尘、建筑水泥尘及海盐粒子等粗粒子在PM10中的分担率较PM2.5中的高,分担率分别为28.7%、17.2%、7.16%及4.47%;二次硫酸盐、二次硝酸盐、机动车尾气尘及SOC(二次有机碳)等在PM2.5中的分担率较PM10中的高,分担率分别为19.3%、8.97%、13.7%及6.07%;由PM10与PM2.5化学组分的分歧系数可见,春、秋季PM10和PM2.5化学构成存在一定差异,而冬、夏季二者的化学构成相似.   相似文献   

4.
为了研究漯河市PM2.5和PM10及其水溶性离子变化特征,于2017年5月—2018年2月在漯河市3个采样点同步采集PM2.5和PM10样品,分别获得PM2.5和PM10有效样品191和190个.用离子色谱法分析样品中F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+等9种水溶性无机离子.结果表明:在采样期间,漯河市ρ(PM2.5)平均值为72.42 μg/m3,其中ρ(总无机水溶性离子)的年均值为34.76 μg/m3,占ρ(PM2.5)的46.72%;ρ(PM10)平均值为126.52 μg/m3,其中ρ(总无机水溶性离子)的年均值为46.40 μg/m3,占ρ(PM10)的35.67%.2种颗粒物水溶性离子质量浓度的季节性变化均呈冬季高、夏季低的趋势.PM2.5/PM10〔ρ(PM2.5)/ρ(PM10)〕在四季分别为0.50、0.61、0.56、0.57.采样期间漯河市PM2.5中NOR(氮氧化率)和SOR(硫氧化率)的年均值分别为0.17和0.30,PM10中NOR和SOR的年均值分别为0.22和0.34,说明颗粒物中SO42-的二次转化效率高于NO3-.PM2.5和PM10在采样期间均呈弱碱性,且碱性在夏季最强,秋季最弱.利用PMF模型分析PM2.5和PM10中水溶性离子的主要来源发现,PM2.5中水溶性离子来源主要包括生物质燃烧源、燃煤源、建筑扬尘源、工业源和二次污染源,PM10中水溶性离子来源主要包括燃煤源、建筑扬尘源、二次污染源、生物质燃烧源和工业源.研究显示,漯河市颗粒物污染中水溶性离子来源复杂,应采取多源控制的污染防治措施.   相似文献   

5.
乌鲁木齐市重污染期间PM2.5污染特征与来源解析   总被引:4,自引:0,他引:4  
目前有关我国城市大气重污染期间PM2.5污染特征及其来源的研究较少,为深入了解典型城市大气重污染期间PM2.5的污染特征与来源构成,于2013年1月19—30日在乌鲁木齐市采集PM2.5样品,并依据相关划分标准,确定1月19—28日为重污染天气. 分析了重污染天气下ρ(PM2.5)及主要化学组成(包括水溶性离子、无机元素和碳组分),运用统计学方法研究了重污染期间PM2.5的污染特征,并且采用富集因子法和CMB受体模型解析了PM2.5的来源构成.结果表明:大气重污染期间ρ(PM2.5)严重超标,其中米东区环境保护局采样点的ρ(PM2.5)最高,其次是铁路局、市监测站;PM2.5化学组分以SO42-、TC、Si和NO3-为主,其中二次离子占ρ(PM2.5)的43.1%;城市扬尘、煤烟尘和二次粒子是环境空气中PM2.5的主要污染源类,三者在乌鲁木齐市以及米东区的分担率分别为24.7%、15.6%、38.0%和20.8%、28.0%、36.2%,其中二次硫酸盐的分担率在两地更分别达到28.6%和27.0%.   相似文献   

6.
为了定量解析环境受体中不同方向PM2.5的源贡献水平,利用“源方向解析”(source directional apportionment,SDA)法〔综合PMF(positive matrix factorization,正定矩阵因子)方法和后向轨迹模型〕对京津冀大气污染传输通道上某典型城市——菏泽市环境受体中PM2.5进行来源解析,并分析不同方向的源贡献.结果表明,菏泽市环境受体中ρ(PM2.5)变化范围为42.73~191.72 μg/m3,平均值为92.54 μg/m3.SO42-、NO3-和NH4+是菏泽市环境受体中PM2.5的主要化学组分;ρ(SO42-)、ρ(NO3-)和ρ(NH4+)的平均值分别为29.78、22.11和7.91 μg/m3,三者之和占ρ(PM2.5)的63.54%.PMF的计算结果显示,二次无机盐、机动车排放、扬尘、煤烟尘和建筑水泥尘是菏泽市环境受体中PM2.5的贡献源类,分担率分别为32.61%、22.60%、19.54%、16.25%和9.00%.利用后向轨迹模型识别出PM2.5贡献源类的4个潜在方向,分别为东南、正西、西北和正东.二次无机盐在4个方向的贡献分别为8.49%、5.01%、6.65%和12.88%;机动车排放分别为1.39%、4.44%、7.47%和8.22%;扬尘分别为4.95%、3.65%、4.12%和6.92%;煤烟尘分别为4.56%、1.93%、2.16%和7.28%;建筑水泥尘分别为2.22%、1.88%、1.27%和3.56%.研究显示,菏泽市PM2.5污染较为严重,其中二次源、机动车和扬尘源是其主要贡献源类,并且来自菏泽市东部的各源类贡献均较高.   相似文献   

7.
为对台州市市区环境空气中PM2.5的主要来源进行全面分析,运用CMAQ(空气质量模型)模型中的ISAM源追踪算法,计算了台州市本地各类污染源及外来源对PM2.5的贡献,同时基于CMB模型的初步源解析结果,利用CMAQ模型解析二次前体物排放源的贡献,得到CMB-CMAQ联用模型的源解析结果,综合分析CMAQ模型和CMB-CMAQ联用模型解析结果最终获得台州市市区空气中PM2.5的贡献源数据.结果表明:①CMAQ模型和CMB-CMAQ联用模型解析结果均表明,台州市市区PM2.5本地源中首要贡献源为工业源,两个模型中工业源贡献率分别为20.13%和26.94%,其次为扬尘源(贡献率分别为16.98%、19.37%)和道路移动源(贡献率分别为16.44%、18.14%).②CMB-CMAQ联用模型解析结果中工业源、扬尘源和道路移动源的贡献率均高于CMAQ模型解析结果,而外来源和电力源的贡献率均低于CMAQ模型解析结果.③CMAQ模型和CMB-CMAQ联用模型综合分析分配结果表明,外来源、工业源、扬尘源、道路移动源是对区域中PM2.5贡献较大的4个污染源,贡献率分别为26.10%、22.38%、16.09%、15.07%.研究显示,台州市市区环境空气中PM2.5污染呈以工业源、扬尘源为主,道路移动源污染突出的复合型污染特征,加强这三类源的排放管理对于台州市市区PM2.5污染防治具有重要意义.   相似文献   

8.
为识别和量化深圳市大气PM2.5的污染来源,2014年3,6,9,12月分别在5个站点采集PM2.5的膜样品并进行质量浓度及组分分析,利用正向矩阵因子解析(PMF)模型对其主要来源和时空变化规律进行了解析.结果表明,2014年深圳市PM2.5年均浓度为35.7 μg/m3,其中机动车源、二次硫酸盐生成、二次有机物生成和二次硝酸盐生成是最主要的来源,质量浓度贡献比例分别为27%、21%、12%和10%;地面扬尘、生物质燃烧源、远洋船舶源、工业源、海洋源、建筑尘和燃煤源贡献比例达2%~6%.各个源贡献的时空变化特征表明,二次硫酸盐生成、生物质燃烧源、二次有机物生成、工业源、远洋船舶源和海洋源显示出明显的区域源特征,机动车源、二次硝酸盐生成、燃煤源、地面扬尘和建筑尘具有显著的本地源特征.  相似文献   

9.
成都市冬季大气颗粒物组成特征及来源变化趋势   总被引:7,自引:0,他引:7  
年冬季分别在成都市8个环境受体采样点采集PM10、PM2.5样品,同时采集颗粒物源类样品,分析上述样品质量浓度及多种无机元素、水溶性离子和碳组分的含量,以对这3 a冬季大气颗粒物浓度、特征组分、来源及变化趋势进行分析. 使用CMB-iteration模型对成都市中心城区的PM10、PM2.5进行来源解析. 结果表明: 成都市冬季ρ(PM10)在工业区最高,PM2.5污染呈现区域性特征;冬季PM10的主要来源有扬尘、二次硫酸盐、煤烟尘、二次硝酸盐和机动车尾气尘,上述5类源在2010─2012年的分担率分别为24%~29%、17%~22%、13%~16%、6%~12%、6%~11%;对PM2.5有重要贡献的源类有二次硫酸盐、扬尘、煤烟尘、二次硝酸盐和机动车尾气尘,这5类源在2010─2012年的分担率范围分别为25%~27%、19%~22%、12%~15%、11%~13%、8%~11%. 二次粒子、扬尘等是成都市大气颗粒物的主要污染源,其中扬尘、建筑水泥尘等以粗粒子为主的源类浓度贡献呈逐年下降趋势,而二次粒子等以细粒子为主的源类浓度贡献则逐年上升,成都市冬季大气细颗粒物污染加重.   相似文献   

10.
为了明确驻马店市区PM2.5污染特征及贡献源类,2019年1—3月在驻马店市区2个采样点采集PM2.5样品,分析了其化学组分特征;结合PMF和后向轨迹模型构建了PM2.5的时间和空间来源解析方法,并对该解析方法进行应用.结果表明:①采暖季,驻马店市区环境空气中ρ(PM2.5)平均值为117 μg/m3,NO3-和OC是其主导组分;ρ(OC)和ρ(EC)分别达18.2和5.2 μg/m3,且ρ(OC)/ρ(EC)平均值为3.5,说明机动车源和燃煤源的影响较明显.②ρ(SO42-)与ρ(NO3-)相关性显著(R=0.80,P < 0.01),表明SO42-和NO3-具有较高的同源性.③重污染过程中ρ(SNA)(SNA为SO42-、NO3-和NH4+三者统称)平均值为61.5 μg/m3,显著高于清洁期;重污染过程中硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)分别达0.42和0.39,说明存在明显的二次离子生成过程.④重污染过程中Si、Al、Mg等地壳类元素的浓度和占比均高于清洁期,说明重污染过程中扬尘源的贡献可能较高.⑤来源解析结果表明,二次源是采暖季PM2.5的最大贡献源,贡献率为32.6%,其次为扬尘和生物质燃烧混合源(26.4%)、机动车源(21.4%)、燃煤源(13.2%)和工业源(6.3%);两次重污染过程中的最大贡献源分别为二次源(54.5%)和机动车源(46.2%),清洁期的主要贡献源主要为二次源(45.2%)和燃煤源(29.8%).从空间变化来看,扬尘和生物质燃烧混合源对天方二分厂的贡献率(29.3%)明显高于对彩印厂的贡献率(23.3%),而燃煤源对彩印厂的贡献率(16.5%)高于对天方二分厂的贡献率(10.1%),其他源类的贡献率相差不大.正东、东南以及西北方向是彩印厂和天方二分厂各类源的主要贡献方向.研究显示:二次源是采暖季、重污染期间和清洁期最大的贡献源;相比于清洁期,重污染期间扬尘和生物质燃烧混合源贡献增加.源类贡献存在空间差异,正东、东南及西北方向是采样点各类源主要贡献方向.   相似文献   

11.
南昌市大气颗粒物污染特征及PM2.5来源解析   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为探讨2013年南昌市大气颗粒物的污染特征及分布状况,收集南昌市9个大气监测站点实时发布的PM10和PM2.5数据,分析了ρ(PM10)、ρ(PM2.5)和ρ(PM2.5)/ρ(PM10)的变化规律及其与气态污染物的相关性,并结合污染严重的秋季时段,采用PCA-MLR(主成分分析-多元线性回归)模型对大气PM2.5中化学组分来源进行解析.结果表明:①ρ(PM10)和ρ(PM2.5)的年均值分别为(115.4±39.1)(69.1±26.8)μg/m3,均超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值,ρ(PM10)和ρ(PM2.5)的最高值分别出现在石化、省外办监测站点,最低值出现在林科所监测站点.ρ(PM10)和ρ(PM2.5)季节性变化特征明显,呈冬季>春、秋两季>夏季的趋势,全年ρ(PM10)超标天数占比为25.48%,ρ(PM2.5)超标天数占比为36.71%,各季度ρ(PM2.5)超标天数占比均高于ρ(PM10).②受人为活动和边界层高度的影响,ρ(PM2.5)和ρ(PM10)日变化呈双峰双谷形态,一个波峰出现在08:00-10:00,另一个波峰出现在20:00-22:00,并且晚间小时峰值高于早间,最低值出现在15:00.③ρ(PM2.5)/ρ(PM10)年均值为60.3%,在冬季最高达65.1%,相关性分析发现ρ(PM10)与ρ(PM2.5)存在较显著的线性关系,表明二者具有同源性.④ρ(PM10)、ρ(PM2.5)均与ρ(SO2)、ρ(NO2)、ρ(CO)呈显著正相关,并且冬季相关性高于夏、秋两季;而ρ(PM10)、ρ(PM2.5)均与ρ(O3)全年呈显著负相关,并且夏、秋两季相关性高于冬季,说明气态污染物的二次转化对ρ(PM2.5)和ρ(PM10)有较大影响.⑤南昌市秋季PM2.5的最大污染源为道路扬尘/机动车尾气混合污染源,其次分别为施工扬尘源、燃煤源、冶炼尘/生物质燃烧混合污染源,各污染源对PM2.5的贡献率分别为40.9%、35.8%、12.4%、10.9%.研究显示,南昌市PM2.5的污染程度较PM10严重,PM2.5已成为南昌市大气颗粒物污染的主要组分,PM2.5主要来源为城市扬尘和机动车尾气.   相似文献   

12.
为研究郴州市PM2.5中碳组分的污染特征及来源,于2016年7月-2017年4月分4个季度典型时段采集郴州市环境大气中的PM2.5,测定了样品中OC(有机碳)和EC(元素碳)的质量浓度,对碳气溶胶污染水平、时空分布、SOC(二次有机碳)以及OC和EC相关性等特征进行了分析,并分析了碳组分的来源.结果表明:郴州市ρ(PM2.5)年均值为(40.2±19.0)μg/m3,ρ(OC)、ρ(EC)占比分别为15.7%和7.2%;ρ(OC)与ρ(EC)相关性分析显示二者来源较为一致,但春季、夏季差异相对较大;ρ(SOC)全年估算值为1.84 μg/m3,占ρ(OC)的29.11%,夏季较高的温度和较低的相对湿度导致夏季ρ(SOC)的估算偏低.结合碳组分丰度分析、PCA(主成分分析)和PMF(正矩阵因子分解分析)结果发现,燃煤/道路尘、机动车排放和生物质燃烧对PM2.5中TC(总碳)的影响最为明显,贡献率分别为49.25%~56.71%、19.79%~25.36%和9.35%~13.69%.反向轨迹聚类结果显示,广东珠三角区域的汽油车排放、道路尘和生物质燃烧对郴州市PM2.5中碳组分有较大的影响,而燃煤和柴油车的贡献主要来源于本地.研究显示,郴州市PM2.5中碳组分污染较为严重,应重点加强本地燃煤和柴油车的控制.   相似文献   

13.
近年来银川市冬季重污染过程频发,为明确银川市冬季PM2.5重污染的特征,分析其主要来源及成因,于2016年12月-2017年1月在银川市选取3个采样点开展PM2.5的样品采集与化学组分分析,利用CMB(化学质量平衡)模型对银川市冬季PM2.5进行来源解析,对比分析了重污染日与非重污染日污染特征的差异.结果表明:①银川市冬季重污染日ρ(PM2.5)[(181±33.6)μg/m3]是非重污染日的2.1倍;重污染日和非重污染日的ρ(NO3-)/ρ(SO42-)均小于1,表明燃煤仍是银川市冬季PM2.5的重要来源.银川市冬季PM2.5中ρ(SOC)为(14.4±7.34)μg/m3,约占ρ(OC)的65.2%.②与非重污染日相比,重污染日人为源无机元素As、Pb、Cd和Zn质量浓度在ρ(PM2.5)中的占比分别升高33.2%、18.4%、9.8%和2.9%,表明银川市冬季重污染主要受人为源贡献影响.③源解析结果表明,燃煤源、机动车尾气源、二次离子源和扬尘源是银川市PM2.5的主要污染源,与非重污染日相比,重污染日机动车尾气源的贡献率明显降低.研究显示,银川市冬季重污染受人为源污染物排放的影响较大,燃煤源是银川市冬季PM2.5的重要来源.   相似文献   

14.
为研究新疆奎独乌(奎屯、独山子、乌苏)区域冬季大气重污染过程的PM2.5污染特征及其成因,于2015年2月4-10日在奎屯、独山子和乌苏三地开展PM2.5样品采集,并对其中的元素、水溶性离子及碳组分进行测试,分析不同污染水平下PM2.5中化学组分的变化规律.结果表明,采样期间奎独乌区域ρ(PM2.5)日均值均超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准(75 μg/m3),2月9日ρ(PM2.5)最高(298.58 μg/m3),超标2.98倍.通过比较PM2.5载带化学组分质量百分比发现,随着污染等级加剧,SO42-、NO3-质量百分比呈逐渐增加的趋势,严重污染时SO42-、NO3-质量百分比分别较轻度污染时增长11.7%、5.5%;NH4+、碳组分及元素组分质量百分比则呈下降趋势,严重污染较轻度污染时分别下降0.7%、9.5%、2.4%;结合采样期间静稳及高湿的气象条件,说明此次重污染由本地污染物累积及二次颗粒物生成所致.随着污染水平的加重,SOR(硫氧化率)及NOR(氮氧化率)的值也在随之增大,说明污染越重大气二次转化程度越高,进一步验证了二次颗粒物是导致此次重污染的原因之一.对不同污染等级PM2.5进行质量重构发现,PM2.5中主要组分均为硫酸盐和OM(有机物),硫酸盐和OM的质量百分比分别在23.0%~34.7%、16.4%~28.7%之间,说明此次重污染过程的主要污染源为燃煤及机动车尾气.   相似文献   

15.
2011年11─12月使用颗粒物个体采样泵对天津42名儿童(9~12岁)的PM2.5暴露进行了研究,分别采集了冬季儿童PM2.5个体暴露和家庭室内暴露的滤膜样品. 使用ICP-MS/OES方法分析了室内暴露和个体暴露PM2.5载荷的元素. 结果表明:天津儿童冬季PM2.5个体暴露浓度(以ρ计)平均值为(129.3±66.6)μg/m3,室内暴露浓度平均值为(114.0±61.7)μg/m3. 个体暴露和室内暴露各元素质量浓度之和分别占ρ(PM2.5)的19.4%和17.1%. 相关分析指出,PM2.5室内暴露浓度和个体暴露浓度在0.01水平上显著相关. 回归分析表明,大多数元素的个体暴露浓度与室内暴露浓度呈正相关. 由EF(富集因子)分析可知,Zn、Pb、Cu、Cr、Ni、Sn、As、Sb、Cd、Tl、Bi、W、Mo在个体暴露和室内暴露样品中明显富集. 由主成分分析可知,天津儿童冬季PM2.5室内暴露来源可能为燃煤和机动车尾气的混合源、燃油飞灰、土壤尘、建筑尘;而个体暴露来源除上述人为源外,还包括工业尘.   相似文献   

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