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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
用因子分析法解析抚顺市大气颗粒物来源   总被引:1,自引:0,他引:1  
用因子分析法对2002年7月在抚顺市望花、新华、东洲、站前、水库五个监测点采集的TSP颗粒物样品进行了污染源定性识别和定量分析。计算结果表明,对于颗粒物样品,主要污染物来源是土壤尘,燃煤飞灰,建筑水泥,对颗粒物的贡献达71.2%。其次是燃煤,燃油的贡献占20.0%,汽车尾气占6.0%。  相似文献   

2.
重庆城区大气颗粒物污染来源解析   总被引:6,自引:2,他引:6  
首次在重庆采用受体模型-CMB7.0模型来定量解析各种尘源对受体TSP的贡献率(%),结果表明:重庆城区大气TSP主要来源燃煤烟尘(43.0%),钢铁冶金尘(35.7),道路土壤尘(9.3%),建筑材料尘(3.0%)及SO^2-4(6.2%)NO^-3(1.1%)二次气溶胶。  相似文献   

3.
用化学质量平衡法对抚顺市望花、新华、东洲、站前、水库五个采样点的地面扬尘进行了污染物来源定量解析。计算结果表明 :对于望花、新华和站前三个监测点 ,土壤尘、建筑尘和燃煤飞灰的比例占据主要污染源的前三位。三个监测点土壤尘、建筑尘和燃煤飞灰所占比例的平均值分别为 :61.0 % ,17.7% ,15 .3 %。土壤尘、燃煤飞灰是东洲、水库点扬尘的主要来源。土壤尘、燃煤飞灰所占比例的平均值分别为 :5 4.5 % ,2 7.9%。所有扬尘样品中 ,冶金尘、汽车尾气均占较小比例 ,未发现燃油源的贡献。  相似文献   

4.
应用受体模式的化学质量平衡法(CMB)对玉溪市中心城区3个监测点的总悬浮颗粒物进行污染源的源解析,得出5类污染源对TSP的平均贡献率为土壤尘40 75%、建材尘31 06%、煤烟尘18 37%、钢铁尘8 09%和交通尘1 73%。  相似文献   

5.
北京市大气小颗粒物的污染源解析   总被引:59,自引:6,他引:59  
1992年11月至1993年2月在北京市5个采样点采集了大气小颗粒物样品和总悬浮颗粒物样品,并采用等离子体发射光谱分析小颗粒物的化学成分,半春结果应用于化学质量平衡法解析污染源,主要结果,秋季各污染源的贡献率:尘土为15.9%,燃煤为28.3%,燃油为54.1%,钢铁工业为1.56%:冬季科污染的贡献率:尘土为19.2%,燃煤为37.7%〈燃油为42.6%,钢铁工业为0.3%。  相似文献   

6.
燃煤电厂氟的迁移转化与治疗对策   总被引:2,自引:0,他引:2  
煤中的氟在电厂生产过程中以气氟、消气缆渣氟的形式扩散到周围环境中。本文以燃用高氟煤的淮北电厂为例,分析了氟的多转化规律。并提出了综合治理电厂氟污染的对策,结果表明,电厂的氟主要来自高氟煤,约占电感和排放总氟的97%;湿法尘系统的渣氟、水氟和气氟排放量分别占其癖排放量的52.5%,34.4%、12.2%,干法除尘系统则分别占其总排放量的43.5%、9.5% 42.0%。  相似文献   

7.
抚顺地区大气总悬浮微粒的元素富集特征及污染来源研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文采用X射线荧光法分析了抚顺地区采暖期与非采暖期大气总悬浮微粒中As等20种元素的浓度水平,用富集因子法,因子分析法及多元回归法识别该地区的主要污染源,并估算它们对总悬浮微粒的贡献,其贡献率为:煤炭燃烧26.9%〈冶金工业26.8%,风砂土壤22.0%;汽车燃油6.7%,其它污染源17.6%。  相似文献   

8.
磁分离除尘的初步实验研究及其机理分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
对磁性粉 尘和非 磁性粉 尘进 行 了磁 分离 实 验研 究。结 果 表明 ,对 磁性 粉尘 ,磁 除尘 效 率可达99 % 以上 ,而对非 磁性粉尘 ,通过粉 尘上磁, 磁除尘效 率可达9 0 % 以 上  相似文献   

9.
用投影寻踪回归进行大气颗粒物的污染源解析   总被引:11,自引:0,他引:11       下载免费PDF全文
 应用投影寻踪回归技术(PPR)对大气颗粒物的污染源成分谱和大气采集样本中的元素测试数据进行分析,得到大气颗粒物的污染源的权重贡献率的一种原解析新方法该方法应用于上海大气颗粒物的污染源的解析,结果表明,影响上海市大气颗粒物的主要污染源是建筑尘、土壤尘、燃煤尘和冶金尘它们的平均贡献率之和十占全部尘源的85%以上  相似文献   

10.
村办个体企业的污染源调查方法烟台市环保局宇永益,李成松,崔华新自党的十一届三中全会以来,我市乡镇企业发展迅猛,截止1994年底,全市乡镇工业产值已达753.9亿元,占全市工业总产值的75.9%。在乡镇企业产值中,乡镇办工业产值217亿元,村办和个体企...  相似文献   

11.
在实验室模拟青海和西藏2种牛粪在民用炉具中的燃烧过程,采用稀释通道系统与质子转移飞行时间质谱(PTR-TOF-MS)在线分析牛粪燃烧排放的挥发性有机物(VOCs),通过电子秤实时记录燃料质量的动态变化,获得牛粪燃烧排放VOCs浓度的时间序列与实时排放因子.结果表明,70g牛粪一次燃烧过程持续1100~1500s.牛粪燃烧排放VOCs浓度的时间变化趋势总体上呈单峰分布;西藏牛粪在燃烧450s左右VOCs浓度达到峰值7.92×10-6;青海牛粪在燃烧400s左右VOCs浓度达到峰值6.01×10-6.牛粪燃烧VOCs实时排放因子变化范围为40.74~156.88mg/g,趋势不同于VOCs浓度变化,随燃烧过程进行排放因子呈上升趋势.牛粪燃烧至3~4min左右,VOCs排放因子最低.甲醇、甲醛和乙醛3种VOCs排放因子占比最大,其中西藏牛粪燃烧3种VOCs排放占比分别为24.0%±1.9%、11.9%±1.8%和27.4%±1.4%,青海牛粪为22.0%±1.1%、13.3%±2.9%和17.7%±4.6%.本研究首次给出了牛粪燃烧VOCs实时排放因子,可为高时间分辨率排放清单建立和青藏高原地区室内空气污染的健康效应研究提供基础数据.  相似文献   

12.
生物质露天焚烧及家庭燃用的多环芳烃排放特征研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
农村地区生物质燃烧排放是大气多环芳烃(PAHs)的重要来源之一.本研究利用建立的烟尘罩稀释通道采样系统,对我国典型的生物质燃烧方式—水稻、玉米、花生、大豆秸秆的家庭炉灶燃烧,并对水稻、玉米、花生秸秆以及荔枝树、大叶榕、小叶榕等落叶的露天焚烧进行实验室模拟,实测了秸秆野外焚烧、落叶野外焚烧、秸秆炉灶燃烧等3种典型生物质燃烧类型排放的气相及颗粒相PAHs的排放因子.结果表明,本研究生物质露天焚烧PAHs排放因子高于大部分已有实验结果,秸秆炉灶燃烧PAHs排放因子亦高于大部分排放清单采用值.3类燃料燃烧排放PAHs的谱分布相近,均以中低环PAHs为主,中高环(4~6环)PAHs比例为22.2%~28.8%.采用某单一数值作为某类源PAHs特征比的取值,并将其运用于大气PAHs的来源解析可能会造成偏差.  相似文献   

13.
基于本地化的秸秆露天焚烧主要大气污染物排放清单,采用空气质量模式WRF-CMAQ,定量评估秸秆禁烧管控对东北地区空气质量的影响.结果显示,2013~2020年东北地区秸秆露天焚烧污染物排放总量整体呈现先增加再降低的趋势,每年的秸秆焚烧集中期为春耕前(3月和4月)和秋收后(10月和11月).2017年秸秆焚烧集中期内,秸秆露天焚烧对东北三省的CO和PM2.5浓度的贡献率分别为24.01%和39.98%,农作秸秆露天焚烧是造成东北地区空气质量下降的重要因素;相同气象条件下,2019年秸秆焚烧集中期,秸秆焚烧对东北三省大气中CO和PM2.5浓度的贡献率较2017年同期分别下降了9.58%和13.95%,表明2019年的秸秆禁烧政策有效改善了东北地区的空气质量.同时,若东北三省均实施吉林省2019年的秸秆禁烧管控政策,则东北地区的空气质量将会进一步改善.本研究结果可为区域大气污染联防联控政策的制定提供科技支撑.  相似文献   

14.
三种农作物秸秆燃烧颗粒态多环芳烃排放特征   总被引:3,自引:0,他引:3  
收集3种农作物秸秆玉米,水稻和小麦露天燃烧排放的颗粒物样品,并利用气相色谱-质谱(GC-MS)对样品中的34种多环芳烃(PAHs)进行分析,研究颗粒态PAHs的排放因子及可用于源解析的诊断参数.结果表明,3种秸秆燃烧总PAHs的排放因子为644.18~1798.13μg/kg;其中4环PAHs在秸秆燃烧样品中含量最高,约占38.8%~58.8%,6环PAHs所占比例相对较小,约占5.72%~15.17%.PAHs中部分单体具有相对较强致癌性,对环境和人体健康的影响不可忽视.首次检测分子量为300的高分子多环芳烃二苯并[a,e]荧蒽.在玉米、水稻和小麦秸秆燃烧排放颗粒物中的排放因子分别为6.70,2.77和2.92μg/kg.此外,研究发现Ba P/Bghi P,Phe/Phe+Ant和Flu/(Flu+Pyr)比值可以作为较好的区分秸秆燃烧与其他来源的诊断参数.  相似文献   

15.
长三角地区秸秆燃烧排放因子与颗粒物成分谱研究   总被引:26,自引:12,他引:14       下载免费PDF全文
为获取长三角地区秸秆燃烧污染物排放因子及其颗粒物成分谱,利用自行设计开发的开放式燃烧源排放测试系统,选取小麦、水稻、油菜、豆秸和薪柴等5类典型作物秸秆,分别采用露天焚烧和炉灶燃烧2种燃烧方式,实测其气态污染物和颗粒物排放特征.结果表明,露天燃烧各类秸秆的CO、NOx和PM2.5平均排放因子约为28.7、1.2和2.65 g·kg-1,由于炉灶氧含量相对较低,燃烧不充分,其污染物排放因子总体高于露天燃烧,分别为81.9、2.1和8.5 g·kg-1.各类秸秆中,油菜的排放水平相对较高.含碳组分(OC和EC)是生物质秸秆燃烧产生PM2.5的主要组成,在露天燃烧中OC和EC的质量分数分别占(38.92±13.93)%和(5.66±1.54)%;炉灶燃烧中OC和EC分别为(26.37±10.14)%和(18.97±10.76)%.Cl-、K+等水溶性离子也有较大贡献,在露天燃烧中分别为(13.27±6.82)%和(12.41±3.02)%;在炉灶燃烧中分别为(16.25±9.34)%和(13.62±7.91)%.小麦、水稻、油菜和豆秸等作物秸秆露天燃烧排放颗粒物的K+/OC值分别为0.30、0.52、0.49和0.15,这些特征值可用于判断长三角区域空气质量受秸秆燃烧排放影响的程度,为大气污染来源解析提供直接的判断依据.  相似文献   

16.
薪柴和经济作物秸秆燃烧VOCs排放特征   总被引:1,自引:1,他引:0  
薪柴及经济作物秸秆在中国农村地区仍普遍使用,其燃烧是挥发性有机物(VOCs)的重要排放源,当前对其排放特征研究仍比较薄弱.本研究选取了3种薪柴(白杨树、杉木和柑橘枝)和6种经济作物秸秆(黄豆秆、芝麻秆、玉米棒、棉花秆、花生秆和玉米秆),通过实验室模拟燃烧和稀释通道采样系统,采用Tedlar袋和Agilent 7820A/5977E气相色谱/质谱联用法采集和分析了烟气中102种VOCs组分组成,并对不同类型生物质燃烧排放VOCs的臭氧生成潜势进行分析.结果表明,不同类型的生物质燃烧排放的VOCs组分存在差异,乙烷(11.1%)、反-2-戊烯(15.4%)、乙烯(8.3%)和二氯甲烷(11.9%)是白杨树和杉木燃烧排放的主要VOCs组分;甲苯(49.8%)是柑橘枝燃烧排放的VOCs含量最丰富的物种;乙烯(11.8%~17.5%)和丙酮(9.2%~14.7%)是秸秆类燃料燃烧的主要VOCs组分.玉米秆、花生秆和柑橘枝具有相似的VOCs源成分谱,分歧系数小于0.1.本研究及已有报道中的生物质燃烧排放苯/甲苯比值范围是0.030~6.48,在开展源解析研究中,采用苯/甲苯比值大于1认定为受到生物质燃烧排放影响值得商榷.烯烃、含氧VOCs和芳香烃对生物质燃烧排放VOCs的臭氧生成潜势的贡献分别为30.6%~80.3%、 6.5%~21.0%和3.8%~56.5%,对臭氧生成潜势贡献比例超过10.0%的组分为乙烯、丙烯、反-2-戊烯、顺-2-戊烯、甲苯和丙醛.  相似文献   

17.
秸秆燃烧释放大量细小颗粒物(Fine Particulate Matter),对大气环境、生态系统和人类健康有重要影响.该研究基于2000-2014年中国华东地区农作物产量统计数据,估算各区域秸秆产量及室内外农作物秸秆燃烧总量.并运用排放因子法,估算15年间华东地区农作物秸秆燃烧PM2.5排放总量.研究结果表明,华东地区秸秆产量及燃烧总量分别为:2033.2 Mt和32678.59 Wt,PM2.5的排放总量为851.95 Wt.此外,PM2.5排放在时间和空间上不均衡.卫星火点监测数据显示,农田秸秆燃烧密集区域主要分布在山东南部、安徽北部、江苏和浙江东北部及上海市大部分地区;单位网格PM2.5最大的排放量多集中在山东、安徽北部、江苏中部和北部、浙江东北部和上海区域.时间序列上,山东、江苏和安徽呈显著增长趋势,上海、福建和浙江呈显著降低趋势.稻谷、小麦、玉米、豆类和油菜秸秆燃烧对污染物PM2.5的贡献率分别为32.45%、30.18%、18.95%、3.77%和14.65%.农作物秸秆燃烧释放PM2.5与工业粉尘的排放比变化趋势表明山东、安徽和江苏总体呈上升趋势;上海、福建和浙江总体保持平稳趋势.通过对华东地区农作物秸秆燃烧释放PM2.5的时空变化研究,为更好的揭示秸秆燃烧对区域环境的影响提供数据支持.  相似文献   

18.
蚊香燃烧产物中多环芳烃的分布规律及相关性研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
对蚊香燃烧后的烟气和灰烬样品进行采集,利用GC-MS方法分析其中16种优控多环芳烃(PAHs)的含量,并对烟气和灰烬中各PAHs组分及总量间的相关关系进行探讨.结果表明:蚊香烟气中16种PAHs均有检出,排放量较大的组分主要有萘、苊、二氢苊、菲和荧蒽,并以2~3环PAHs为主;灰烬中PAHs也以2~3环化合物为主,但排放总量仅为烟气中的4.7%~21.8%.通过与其他室内燃烧源PAHs排放量的对比发现,蚊香灰烬中总PAHs排放量低于卫生香源和木柴源,但比香烟源高一个数量级以上;烟气中总PAHs排放量低于燃煤源、木柴源和卫生香源,但明显高于烹调源.回归分析结果表明,烟气中总PAHs排放量与灰烬中的排放量表现出明显的线性关系(R2=0.9054).  相似文献   

19.
The Sichuan Basin has experienced serious air pollution from fine particulate matter (PM2.5) in the past few years with biomass burning has been identified as a major source of PM2.5 in this region. We used single particle aerosol mass spectrometer to investigate the characteristics of biomass burning particles in three interacting cities representing different types of urban environment in the Sichuan Basin. A total of 739,794, 279,610, and 380,636 biomass burning particles were detected at Ya'an, Guang'an, and Chengdu, which represented 42%, 69%, and 61%, respectively, of the total number of particles. We analyzed the chemical composition, transportation, and evolution of biomass burning particles. The contribution of K-elemental carbon and K-secondary inorganic particles was highest in Ya'an (36%) and Guang'an (47%), respectively, reflecting the important role of fresh biomass burning particles and long-distance transport in these two cities. Air masses originating from different directions corresponded to different levels of PM2.5 and the contributions of polluted clusters increased significantly on polluted days. Fresh and secondary inorganic biomass burning particles increased pollution at Ya'an and Guang'an, respectively, but dominated different stages of pollution in Chengdu. K-nitrate particles were formed by photochemical reactions, whereas K-sulfate particles were formed by both photochemical and liquid-phase reactions. Investigation of the degree of particle aging showed that there were more fresh particles at Ya'an and more aged particles at Guang'an. These results are useful in helping our understanding of the characteristics of biomass burning particles and evaluating their role in PM2.5 pollution in the Sichuan Basin.  相似文献   

20.
Atmospheric particulate and polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) size distribution were measured at Jhu-Shan (a rural site) and Sin-Gang (a town site) in central Taiwan during the rice straw burning and non-burning periods. The concentrations of total PAHs accounting for a roughly 58% (34%) increment in the concentrations of total PAHs due to rice-straw burning. Combustion-related PAHs during burning periods were 1.54–2.57 times higher than those during non-burning periods. The mass median diameter (MMD) of 0.88–1.21 m in the particulate phase suggested that rice-straw burning generated the increase in coarse particle number. Chemical mass balance (CMB) receptor model analyses showed that the primary pollution sources at the two sites were similar. However, ricestraw burning emission was specifically identified as a significant source of PAH during burning periods at the two sites. Open burning of rice straws was estimated to contribute approximately 6.3%–24.6% to total atmospheric PAHs at the two sites.  相似文献   

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