青岛市港口区域PM2.5污染特征及来源解析研究

港口区域因大气污染物排放量大且污染源复杂,已成为沿海城市大气污染防治的关键区域.为明确青岛港口区域PM_2.5污染特征及主要贡献源类,于2019年在青岛市3个港口区域和1个背景点位采集了不同季节的环境PM_2.5样品,并分析了其化学组分特征;同时,采用正定矩阵因子分析模型（PMF）和潜在源贡献函数（PSCF）分别分析了港口区域PM_2.5的主要贡献源类及各源类潜在的影响区域.结果表明,2019年青岛港口区域ρ（PM_2.5）年均值为64 μg·m^-3,是我国空气质量二级标准的1.8倍,其中,董家口点位最高（74 μg·m^-3）,崂山点位最低（55 μg·m^-3）. NO₃^-、OC和SO₄^2-是PM_2.5的主导组分,其中,NO₃^-含量（13.1%）明显高于其它组分.董家口点位ρ（NO₃^-）、ρ（SO₄^2-）、ρ（OC）和ρ（EC）（分别为13.0、7.09、8.98和2.91 μg·m^-3）明显高于其它点位,燃煤、工业特别是钢铁企业及货车等影响可能较为明显.同时,冬季这些组分浓度也显著高于其它 季节,而夏季Na的浓度（0.96 μg·m^-3）和占比（2.13%）明显较高;春季Si和Al的浓度（1.27和0.45 μg·m^-3）和占比（2.79%和1.00%）明显高于其它季节.PMF源解析结果表明,二次硫酸盐和二次有机碳气溶胶（SOA）混合源（22.4%）及二次硝酸盐（20.1%）是港口区域PM_2.5的主要贡献源类,其次为机动车源（16.7%）和扬尘源（14.6%）,燃煤源的贡献率为13.8%,而海盐和船舶源的贡献为7.2%.从季节变化来看,春季扬尘贡献（32.1%）较高,夏季二次硫酸盐和二次有机碳气溶胶（SOA）混合源（31.6%）、海盐和船舶源（19.2%）贡献较高,而冬季燃煤（16.6%）、机动车（22.8%）、二次硝酸盐（23.9%）、钢铁及相关冶金源（3.2%）和建筑水泥尘（3.6%）贡献较高.河北省中南部及山东省中西部地区是青岛港口各 源类的主要潜在源区,黄海是船舶排放的主要潜在源区.     

2022年北京市城区PM2.5水溶性离子含量及其变化特征

为探究北京市大气细颗粒物（PM_2.5）水溶性离子含量及其变化特征,有针对性地提出污染防治方案,对2022年全年PM_2.5水溶性离子、气态前体物（SO₂、NO₂）和气象因素（温度、RH）进行分析测定.结果表明,北京市城区PM_2.5中占比最高的水溶性离子为NO₃^-、NH₄⁺和SO₄^2-,占PM_2.5的52.7%,ρ（PM_2.5）（33.2 μg·m^-3）和ρ（SNA）（18.9 μg·m^-3）低于历史研究结果,但SNA占比（52.7%）、SOR（0.45）和NOR（0.15）高于历史研究结果,体现出北京市细颗粒物污染得到明显改善,但仍具有较强的二次污染特征.NO₃^-/SO₄^2-为2.2,高于历史及附近省市研究结果,反映出移动源的影响不断扩大.从季节变化上看,PM_2.5呈现秋高夏低的变化特征,秋、春、冬这3个季节NO₃^-的占比最高,夏季SO₄^2-占比最高,而NH₄⁺在各季节占比变化不大.NOR与SOR的季节变化规律几乎相反,反映出二者的转化形成因素存在差异.北京城区SNA的主要存在形式为NH₄NO₃和（NH₄）₂SO₄,其中冬季阴阳离子中和度最高,夏季阳离子NH₄⁺稍显不足,而春秋两季NH₄⁺处于过量状态,北京城区为富氨环境.从污染级别看,水溶性离子质量浓度均随污染加重有不同程度的增长,增长最快的是SNA,其在PM_2.5中占比出现先上升后稳定的变化特征.从空间分布特征来看,中心城区和东南西北部郊区的SNA质量浓度大小均为：NO₃^->SO₄^2->NH₄⁺,体现了以NO₃^-为主导的污染特征;SNA对PM_2.5的贡献率最高的区域发生在东部、中心城区和传输点,表明在中心城区和东部地区二次反应相对活跃,同时区域传输也是二次离子的重要来源.     

基于无人机垂直观测塔克拉玛干沙漠一次沙尘污染过程研究

利用多旋翼无人机于2021年7月30—31日对塔克拉玛干沙漠的塔中（飞行高度0~2000 m）、民丰地区（飞行高度0~1000 m）不同粒径 颗粒物浓度、气温、相对湿度和风速进行垂直观测,结合多地面站点、再分析资料、后向轨迹模型和卫星遥感数据,对沙尘污染过程中的影响 因素、颗粒物垂直分布特征及污染成因进行了分析.结果表明：①近地面低气温、高相对湿度、高风速的气象条件有利于沙尘污染事件的发生,通过无人机探测数据发现高相对湿度有利于颗粒物吸湿增长,气温和风速的上升能够加强大气对流运动,有利于污染物的输送.②在沙尘污染期间,塔中地区PM₁、PM_2.5和PM₁₀的浓度分别为0.8~45.7、1.0~267.0和1.0~588.7 μg·m^-3;民丰地区PM₁、PM_2.5和PM₁₀的浓度分别为21.5~126.9、39.6~263.6和48.5~520.6 μg·m^-3.③在沙尘污染期间,塔克拉玛干沙漠腹地颗粒物组成以粗颗粒物为主,南缘则以细颗粒物为主.民丰地区PM₁/PM_2.5比值（0.48~0.55）和PM_2.5/PM₁₀比值（0.55~0.83）在同时刻均高于塔中地区（PM₁/PM_2.5为0.18~0.33, PM_2.5/PM₁₀为0.33~0.51）.④天气形势和后向轨迹表明,此次污染主要由西风环流导致,气团分别从北面翻越天山和东面绕道进入塔克拉玛干沙漠,携带了塔克拉玛干沙漠东部地区沙尘颗粒和新疆北部人为污染物.⑤CALIPSO卫星数据表明,此次污染中气溶胶存在于海拔1~8 km之间,主要集中在低层（消光系数在 海拔1.0~2.2 km左右最大）.气溶胶类型为沙尘气溶胶、污染沙尘气溶胶和烟雾气溶胶,其中,沙尘气溶胶占主要部分.     

2016—2020年广州市PM2.5时空分布特征

对大气污染物进行时空分布特征研究是开展大气污染防治的关键技术支撑.本研究基于广州市52个城市环境空气质量监测站点数据,采用系统聚类法、经验正交函数 （EOF）等方法分析了2016—2020年广州市PM_2.5浓度的时空分布特征.结果表明：①2016—2020年广州市PM_2.5污染改善显著,PM_2.5年均浓度从35.9 μg·m^-3下降至23.0 μg·m^-3,达标比例由96.2%上升至100%;PM_2.5干季平均浓度为湿季的1.54倍, 国控点超标天数为湿季的10.5倍;PM_2.5浓度日变化曲线峰谷值浓度差由7.5 μg·m^-3下降至3.9 μg·m^-3,日变化幅度趋于平缓.②广州市PM_2.5浓度最高值区主要分布在东西两侧,高值区域范围逐年减小,全市PM_2.5浓度分布趋于均匀;采用系统聚类法可将广州市PM_2.5分成北部、中北部、 南部、中南部4个污染区,其中,北部区PM_2.5浓度下降率仅为其他污染区的1/2,推测其PM_2.5浓度下降可能更多地由区域背景浓度的下降贡献;EOF分解前3模态累积方差贡献率达93%,分别可表征PM_2.5总体污染程度、在南北方向上的区域输送特征及由外围区域向中心城区聚集的 污染特征.     

兰溪市PM2.5中水溶性离子的组成特征及季节变化

为探索浙江省中部地区大气细颗粒物（PM_2.5）中水溶性离子的组成特征及其季节变化,采集了兰溪市市区和近郊两个站点2016年4个季节的PM_2.5样品,利用双通道离子色谱对水溶性无机离子（Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-、Na⁺、NH₄⁺、K⁺、Ca²⁺、Mg²⁺）进行了定量分析.结果表明,兰溪PM_2.5中离子总浓度存在明显的冬季高、夏季低的季节变化趋势,年均值为21.19 μg·m^-3,约占PM_2.5质量的45%;SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺是水溶性离子中最主要的组分,年均浓度分别为8.11、5.92、3.87 μg·m^-3.Cl^-和NO₃^-浓度的季节变化最为显著,冬/夏浓度比接近10,其半挥发特性是导致兰溪PM_2.5中离子组成呈现季节变化的重要原因.兰溪PM_2.5中NO₃^-/SO₄^2-比值的冬季平均值为1.18,说明流动源对兰溪PM_2.5有很大贡献;夏季（以及春、秋季）时NO₃^-/SO₄^2-比值较低,且与PM_2.5浓度呈负相关,与矿物尘结合的硝酸根离子的较大贡献可能是导致夏季PM_2.5浓度较低时NO₃^-/SO₄^2-比值较高的主要原因.阴阳离子平衡、相关性及主成分分析（PCA）结果表明,矿物尘对兰溪市PM_2.5的酸度及离子赋存状态有较大影响;冬季及春、秋季兰溪的PM_2.5具有一定的酸性;NO₃^-和SO₄^2-主要与NH₄⁺结合,但部分可能与钙等其他组分结合;Cl^-和K⁺主要来源于生物质燃烧,但K⁺的年均浓度仅为0.31 μg·m^-3,说明生物质燃烧对兰溪PM_2.5的贡献不大.     

廊坊秋季大气污染过程中VOCs二次气溶胶生成潜势及来源分析

于2018年10月9~17日廊坊市典型颗粒物污染过程期间,使用ZF-PKU-1007大气挥发性有机物（VOCs）在线连续监测系统对99种VOCs进行监测,并针对污染过程不同发展阶段的VOCs浓度特征、二次有机气溶胶（SOA）生成潜势及来源的变化情况进行了系统分析.结果表明,污染过程期间ρ（PM_2.5）最高值为198 μg·m^-3,是国家环境空气质量标准二级浓度限值的2.64倍.污染过程前期、中期及后期φ（VOCs）平均值分别为56.8 × 10^-9、127.8 × 10^-9和72.5 × 10^-9,污染中期VOCs浓度上升明显;VOCs的SOA生成潜势与PM_2.5浓度明显正相关,芳香烃SOA生成潜势贡献较大且与PM_2.5浓度明显相关,污染中期SOA有所升高且芳香烃对SOA贡献比例明显上升,而烷烃和烯烃贡献占比明显降低,芳香烃在污染过程中对SOA生成影响较大,芳香烃中苯、甲苯、间/对-二甲苯、邻-二甲苯及乙苯等,烷烃中壬烷、正十一烷及甲基环己烷对SOA贡献相对较高,为颗粒物污染过程中VOCs的主要控制物种.溶剂使用源和机动车排放源（汽油车和柴油车）是影响廊坊市秋季污染过程中VOCs的主要来源,其中汽油车排放贡献在污染中期贡献明显升高,为重点管控源类.     

关中盆地NO2和SO2对颗粒物污染的协同效应

基于WRF-Chem模式模拟了关中盆地2019年1月2—14日一次颗粒物污染事件,评估了NO_x和SO₂减排及其在颗粒物污染中的协同作用对PM_2.5污染的影响。敏感性实验结果表明：NO_x减排可使PM_2.5中硝酸盐含量下降,但大气中O₃浓度上升,大气氧化能力增强,其他二次组分上升,导致PM_2.5下降不明显;SO₂人为源减排可使硫酸盐质量浓度下降,但由于硫酸盐在PM_2.5中占比较低,当SO₂减排75%时,PM_2.5仅下降1.74%;当减排比例较高时,NO_x和SO₂同时减排更有利于颗粒物污染防治。PM_2.5质量浓度在NO_x和SO₂同时减排75%时比分开减排75%时多下降0.75%,主要是硫酸盐下降所致;对气溶胶含水量进行分析,发现NO_x对气溶胶含水量影响较大,当NO_x减排75%时,气溶胶含水量可下降15.51%;此外,NO_x和SO₂同时减排比分开减排时气溶胶含水量更低,更不利于二次颗粒物生成。     

甘肃南部典型城镇PM2.5浓度及水溶性离子特征分析

为研究甘肃南部城镇PM_2.5及水溶性离子（WSIIs）浓度水平,于2019年4月—2020年2月在甘肃成县按季度进行PM_2.5样品采集,分析了其变化特征,并运用相关和主成分分析法进行来源解析.结果表明：采样期间甘肃成县PM_2.5年平均质量浓度为（57.2±26.9） μg·m^-3,表现为冬季>春季>秋季>夏季的季节变化特征,冬季质量浓度约为夏季的1.9倍,全年空气质量优良率为81%,其中夏季达100%.WSIIs质量浓度呈现SO₄^2->NO₃^->Na⁺>NH₄⁺>Ca²⁺> K⁺>Cl^->Mg²⁺的特征.SNA是浓度水平最高的3种水溶性离子,占8种主要水溶性离子浓度的70.1%.ρ（NO₃^-）/ρ（SO₄^2-）平均值为0.6,表明工农业生产及化石燃料燃烧排放等固定源是颗粒物污染的主要来源.新型冠状病毒疫情期间人员管控对PM_2.5和水溶性离子中SNA质量浓度影响显著,PM_2.5平均质量浓度降幅达44.2%.源解析表明,PM_2.5中WSIIs主要来自化石燃料燃烧、生物质燃烧及二次源和道路建筑扬尘等.     

基于空间尺度效应的山东省PM2.5浓度时空变化及空间分异地理探测

基于PM_2.5遥感数据,采用Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall显著性检验,分析2000~2021年山东省PM_2.5浓度时空变化特征,结合地理探测器,在省-市-县三级空间尺度上探测影响山东省PM_2.5浓度空间分异的影响因子影响力.结果表明：①时间上,2000~2021年山东省ρ（PM_2.5）均值在38.15~88.63 μg·m^-3之间,略微高于《环境空气质量标准》中可吸入颗粒物的二级标准限值（35 μg·m^-3）.在年际尺度上,2013年是ρ（PM_2.5）变化的峰值年,其值为83.36 μg·m^-3,据此将山东省PM_2.5浓度变化趋势分为两个阶段：持续上升和快速下降阶段.在季节尺度上,PM_2.5浓度呈现“夏低冬高,春秋居中”分布特征和先降后升的“U”型变化规律.②空间上,山东省PM_2.5浓度呈现出“西高东低”的空间分布格局,PM_2.5浓度高值区分布山东省西部地区,低值区则分布在东部半岛地区.PM_2.5浓度空间变化趋势呈现显著的空间异质性,极显著下降的区域主要分布在东部半岛地区.③因子探测结果表明,气候因子是影响山东省PM_2.5浓度空间分异的重要影响因素,平均气温对山东省PM_2.5浓度空间分异的影响最高,q值为0.512.省-市-县多尺度探测结果显示,影响PM_2.5浓度空间分异的影响因子及其影响力在不同空间尺度上具有差异性.省级尺度上,平均气温、日照时数和坡度是影响PM_2.5浓度空间分异的主要影响因子;市级尺度上,降水、高程和相对湿度是影响PM_2.5空间分异的主要影响因子;县级尺度上,降水、平均气温和日照时数是影响PM_2.5浓度空间分异的主要影响因子.     

珠江三角洲大气光化学氧化剂(Ox)与PM2.5复合超标污染特征及气象影响因素

基于粤港澳珠江三角洲区域空气监测网络12个监测子站的大气污染物数据,梳理2013~2017年大气光化学氧化剂O_x（NO₂+O₃）与PM_2.5质量浓度的变化趋势.O_x+PM_2.5复合超标污染定义为NO₂和PM_2.5质量浓度日平均值以及O₃浓度日最大8 h平均值（O₃ MDA8）同时超过二级浓度限值,分析了不同类型站点复合超标污染的时空分布特征以及气象因素影响.结果表明,2013~2017年珠三角PM_2.5年均质量浓度由（44±7）μg·m^-3下降至（32±4）μg·m^-3,实现PM_2.5连续3 a达标.O_x年均质量浓度由2013年（127±14）μg·m^-3下降至2016年（114±12）μg·m^-3,2017年反弹至（129±13）μg·m^-3,O₃浓度上升明显（10 μg·m^-3）.以O₃为首要污染物的污染过程占比由2013年33%增多至2017年78%,多个城市同时发生污染的区域特征明显.研究时段内O_x+PM_2.5复合超标污染事件共发生60次,主要在城区站点（78%）和郊区站点（22%）.秋季发生复合超标污染天数最多（52%）,是因为强太阳辐射有利于臭氧生成,大气氧化性增加,进而促进了PM_2.5二次生成.造成珠三角复合超标污染的天气形势主要为高压出海型（43%）、高压控制型（30%）和热带低压型（27%）.就具体气象因素而言,气温在20~25℃且相对湿度在60%~75%的范围内时,复合超标污染事件发生占比最高（22%）.在O₃重污染过程中,夜间高湿和低风速使得NO₂和PM_2.5浓度显著上升,日间高温加剧了复合超标污染.     

珠江三角洲新垦大气核化速率研究

计算了珠江三角洲新垦地区的大气核化速率,对核化机制及核化速率计算的影响因素进行了分析. 基于PRIDE-PRD2004观测实验期间新垦站点的气溶胶数浓度谱分布观测数据,计算出3 nm粒子的表观形成速率. 根据表观形成速率与核化速率之间的关系式,分析了1 nm粒径临界核的大气核化速率. 结果表明,新粒子事件期间3 nm粒子的表观形成速率为7.2～9.4 cm^-3·s^-1,1 nm临界核的大气核化速率为7.65×10²～1.14×10⁵ cm^-3,与前体物硫酸蒸气浓度比较一致,气态硫酸应是主要的核化前体物. 新垦地区背景气溶胶中积聚模态对碰并汇贡献较大,事件期间气溶胶数浓度变化对核化速率计算结果影响不大. 本研究获取了新垦核化速率信息,有助于进一步了解核化机制. 由于成核临界粒径的不确定性对核化速率计算结果影响很大,确定成核临界粒径对核化速率计算十分重要.     

Particle number size distribution and new particle formation: New characteristics during the special pollution control period in Beijing

New particle formation is a key process in shaping the size distribution of aerosols in the atmosphere.We present here the measurement results of number and size distribution of aerosol particles (10-1...     

青岛沿海地区夏季和冬季新粒子生成特征对比

利用宽范围粒径谱仪（WPS）和电迁移率粒径分析仪（SMPS）对青岛沿海地区夏、冬两季大气颗粒物数浓度和粒径谱分布进行了实时测量,同时结合无机和有机气态前体物、大气颗粒物化学组分、气象参数以及后向气流轨迹,对新粒子生成（NPF）特征进行了分析对比.结果表明,在夏季,NPF事件发生频率较低,为18%.夏季NPF事件发生时,大气颗粒物数浓度可增加1~4倍,新粒子表观生成速率和增长速率（除7月20日特殊事件）分别为（5.2±4.3）cm^-3·s^-1和（6.5±2.2）nm·h^-1,相关分析结果暗示生物源有机物（BVOCs）对新粒子生成有促进作用,人为源有机物（AVOCs）起抑制作用.冬季,NPF事件发生频率为27%,新粒子表观生成速率和增长速率分别为（3.3±3.1）cm^-3·s^-1和（5.3±3.3）nm·h^-1,大气颗粒物总数浓度在NPF天和非NPF天无显著差异.与夏季相反,相关分析结果暗示冬季人为源有机物（AVOCs）对新粒子生成有促进作用,而生物源有机物（BVOCs）与新粒子生成的关系不明显.此外,新粒子增长到CCN粒径范围（>50 nm）的增长特征呈现季节性差异：在夏季,新粒子生成后可在光化学作用下直接增长到CCN粒径范围,而在冬季,新粒子需经历两阶段增长,第二阶段增长中颗粒态硝酸铵的生成方可使新粒子增长至CCN粒径范围.     

不同耕地利用方式下土壤微生物活性及群落结构特性分析: 基于PLFA和MicroRespTM方法

研究不同耕地利用方式对土壤微生物群落结构的影响,对维持土壤稳定和提高土壤质量具有重要意义.以湖南省桃源县长期定位试验为平台,采用磷脂脂肪酸(PLFA)和MicroRespTM方法,研究了稻田、水旱轮作地和旱地这3种不同耕地利用方式下土壤微生物数量、群落结构特征及活性.PLFA结果表明,细菌、真菌及总PLFA量均表现为稻田>水旱轮作地>旱地,细菌PLFA/真菌PLFA比值则表现为水旱轮作>旱地>稻田.革氏阳性菌(G+)PLFA/革氏阴性菌(G-)PLFA为稻田显著高于水旱轮作地和旱地,但水旱轮作与旱地土壤的差异不显著.PLFA主成分分析和特征磷脂脂肪酸的平均摩尔分数表明,稻田中真菌及G-的相对含量显著高于水旱轮作地和旱地,而水旱轮作地中G+的相对含量高于旱地和稻田,3种不同耕地利用方式下土壤微生物群落结构特征具有明显差异.土壤PLFA与土壤养分相关性分析表明,土壤微生物量与土壤有机碳(SOC)、全氮(TN)、土壤微生物量碳(MBC)均达到极显著正相关.与阳离子交换量(CEC)无显著相关性.MicroRespTM结果表明,3种不同耕地利用方式下土壤微生物对碳源平均利用效率为稻田最高,其次是水旱轮作地,旱地最低.其结果也显示大部分碳源提高了微生物呼吸作用,但不同碳源的利用效率不相同.因此,耕地利用方式的不同明显导致了土壤微生物活性和群落结构的差异.     

南京江北新区大气单颗粒来源解析及混合状态

利用单颗粒气溶胶飞行时间质谱（SPAMS）于2015年12月1~31日对南京江北新区大气单颗粒进行了测量,共采集到同时含有正负离子谱图的颗粒747.8万个.结果表明,监测期间南京江北新区总体空气质量较差,污染天气占比为49.2%,SPAMS所捕获的颗粒数与PM_2.5质量浓度的相关性达到0.83,因此颗粒物数浓度在一定程度上能够用来反映大气污染状况,监测点主要污染源包括燃煤源以及机动车尾气源,工业工艺源污染占比居第3位,3种源的总贡献率达到63.5%.从整体上看,PM_2.5质量浓度的升高大多伴随着燃煤及机动车尾气占比的升高,EC、混合碳（ECOC）与OC在生物质燃烧、扬尘、汽车尾气排放、燃煤燃烧以及工业源中均与NO₂^-、NO₃^-以及SO₄^-有较高的混合程度.     

一种纳米气溶胶发生系统的设计及性能测试

气溶胶发生系统是校准大气颗粒物测量仪器、研究纳米颗粒物特性和开展烟雾箱模拟实验的必备仪器之一.针对现有气溶胶发生仪器稳定性差和不利于外场监测等缺点,本研究设计了一款新型纳米气溶胶发生系统(包括气溶胶发生器和扩散干燥管),并通过搭建实验系统对该仪器的工作性能进行了测试.在性能测试中使用氯化钠(NaCl)-水溶液和癸二酸二辛酯(DOS)-异丙醇溶液分别产生固态NaCl和液态DOS气溶胶,利用扫描电迁移率粒径谱仪测试生成气溶胶的粒径分布.测试结果表明,通过调节溶液浓度(0.01～0.50 g·L-1)和载气流量(1.64～3.67 L·min-1),生成不同大小(几何平均粒径:25～51nm)和不同数浓度(106～107个·cm-3)的气溶胶.对仪器稳定性能测试发现,在3 h的测试时间里生成的气溶胶几何平均粒径变化小于6%,数浓度变化小于12%.     

北京雾霾天大气颗粒物中微生物气溶胶的浓度及粒谱特征

于2013年1月8日~2013年2月4日雾霾频繁暴发期间,使用定量空气微生物采样器和气溶胶粒谱测试仪测试并比较了雾霾天和之后的清朗天气下细菌、真菌气溶胶浓度变化、粒谱分布及不同粒径大小颗粒物的数量浓度差异和粒谱分布特征.结果表明,采样周期内真菌气溶胶小于5μm的粒子(可吸入肺粒子)所占百分比显著高于细菌气溶胶小于5μm的粒子百分比.雾霾过后的晴朗天气下细菌、真菌气溶胶浓度高于雾霾天气时的浓度,而颗粒物浓度则相反.无论雾霾天或晴朗天微生物气溶胶的粒谱分布无显著差别,空气中的颗粒物以PM1.0占绝大多数.     

Characterization of particle size distribution of mainstream cigarette smoke generated by smoking machine with an electrical low pressure impactor

Cigarette smoking is a particle-related exposure. Studying the characteristics of the particle size distribution of cigarette smoke can aid in providing knowledge of smoke aerosol attributes. We used an electrical low pressure impactor （ELPI） to measure the particle size distribution of mainstream cigarette smoke generated by a smoking machine and provided a continuum of particle sizes of cigarette smoke from a whole cigarette. The results showed that the aerodynamic diameters （D, geometric mean of a channel） of particles ranged from 0.021 to 1.956 ~m, and the number concentrations were on the order of 105-109 cm-3 for different sizes of particles. The particle number of the size category below 0.1 p,m approximated that of the category 0.1-2.0 Ixm, and the particles in the size category of 0.1-2.0 μm contributed extremely heavily to total particulate mass. In addition, the results with small samples indicated that the tar yields normalized per milligram of nicotine showed an approximately linear increase with increasing concentration of total particles.     

Characteristics of mass distributions of aerosol particle and its inorganic water-soluble ions in summer over a suburb farmland in Beijing

Agricultural activity is one of the most important sources of aerosol particles. To understand the mass distribution and sources of aerosol particles and their inorganic water-soluble ions in a suburb farmland of Beijing, particle samples were collected using a microorifice uniform deposit impactor (MOUDI) in the summer of 2004 in a suburb vegetable field. The distribution of the particles and their inorganic water-soluble ions in the diameter range of 0.18–18 μm were measured. The dominant fine particle ions were SO₄ ²⁻, NO₃ ⁻, and NH₄ ⁺. The association of day-to-day variation of the concentration of these ions with temperature, humidity, and solar radiation suggested that they are formed by the reaction of NH₃ released from the vegetable field with the acid species produced from photochemical reactions. Fine particle K⁺ is likely from vegetation emission and biomass burning. Coarse particles like Ca²⁺, Mg²⁺, NO₃ ⁻, and SO₄ ²⁻ are suggested to come from the mechanical process by which the soil particle entered the atmosphere, and from the reaction of the acid species at the surface of the soil particle. The results show that fertilizer and soil are important factors determining the aerosol particle over agricultural fields, and vegetable fields in suburban Beijing contribute significantly to the aerosol particle. Translated from Environmental Science, 2006, 27(2): 193–199 [译自: 环境科学]     

APS-SMPS-WPS对南京夏季气溶胶数浓度的对比观测

为了对比3321型空气动力学粒径谱仪(APS)、3081/3085型气溶胶粒径谱仪(SMPS)和宽范围粒径谱仪(WPS)对气溶胶数浓度的观测性能,于2010年夏季在南京信息工程大学校内使用上述三台仪器进行了同步观测.将得到的数据进行对比,并结合校内自动气象站的气象资料对0.01~10μm气溶胶粒子的数浓度、日变化规律及谱分布特征进行分析.结果表明,3台仪器在总体数浓度变化趋势上表现出较好的一致性,但相同粒径段的粒子浓度NSMPS>NWPS>NAPS.SMPS比WPS尺度分辨率高,粒径范围在0.02~0.2μm时,SMPS与WPS相关性较好;APS测量气溶胶数浓度谱的连续性较WPS好.3种仪器在观测日变化趋势上都表现出双峰型,但SMPS的峰值浓度和出现峰值的粒径范围均高于或大于WPS.各类气象条件及降水对仪器间的测量误差影响不大.