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相似文献
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1.
PM2.5与PM10的时空分布特征及其相关性是大气颗粒物研究的主要内容,传统方法是基于监测站点数据进行分析,难以揭示PM2.5与PM10时空分布的区域特征.为此,本文利用地理加权回归模型估算了2016年新疆地区PM2.5与PM10的月均浓度,在此基础上对区域尺度的PM2.5与PM10浓度特征进行分析.结果表明:地理加权回归相较最小二乘回归的拟合精度更高,PM2.5和PM10的决定系数分别为0.93和0.96,且误差较小;PM2.5和PM10年均浓度分别为70.88 μg·m-3和194.53 μg·m-3,说明大气颗粒物污染严重,且空间分布呈西南高、东北低的特征;PM2.5和PM10季节浓度均为春季最高,夏季最低;PM2.5月均浓度2月最高,9月最低,PM10月均浓度3月最高,8月最低;PM2.5与PM10年均浓度的相关系数r为0.95,相关性较高;PM2.5/PM10冬季最高为51%,其余季节小于50%,说明冬季PM2.5对大气颗粒物污染贡献率较高,其余季节则以可吸入颗粒物中的粗颗粒贡献为主.  相似文献   

2.
对东南沿海平原地区某燃煤电厂不同方位距离的9个采样点进行为期9个月的大气颗粒物采集,以PM2.5、PM10为对象,研究了颗粒物与颗粒物汞的时空分布,探讨了燃煤电厂排放对周边大气颗粒物与颗粒物汞分布的影响.结果表明:①本研究区PM2.5平均浓度为78.10 μg·m-3,其中颗粒物汞平均浓度为294.88 pg·m-3;PM10平均浓度为114.48 μg·m-3,其中颗粒物汞平均浓度为363.41 pg·m-3,均高于海内外众多城市.②冬季颗粒物、碳组分及颗粒物汞的浓度远高于春、夏、秋三季,冬季燃煤量大、逆温等气象因素及远距离污染物传输均造成当地冬季颗粒物累积.③大气颗粒物汞浓度随距电厂距离的增加先增加后降低,最大浓度范围为电厂W-NW方向1.3~2.5 km处.④各采样点均受到多种污染源共同影响,以燃煤尘为主,餐饮油烟、机动车尾气、生物质燃烧和扬尘次之,燃煤电厂对周边区域环境大气可吸入颗粒物主要影响区域为W-NW方向1.3~2.5 km.  相似文献   

3.
北京城区可吸入颗粒物(PM10的矿物学研究   总被引:17,自引:3,他引:17       下载免费PDF全文
 使用X射线衍射技术(XRD)和扫描电镜技术(SEM/EDX)对北京PM10中的矿物组分进行了分析.结果表明,北京PM10中的矿物组分存在明显的季节变化规律,春季PM10中的矿物组成种类最多;秋季PM10中的矿物种类最少;在夏季PM10中,矿物的种类有所减少,却有新的物种出现,如NH4Cl、K(NH4)Ca(SO4)2?H2O、As2O3SO3等.粘土矿物是北京PM10中含量最高的矿物,石英的含量次之,其他依次为方解石、石膏、长石、白云石以及其他矿物颗粒;北京PM10中还存在一定数量的复合颗粒,颗粒表面常有S、Cl元素的存在.  相似文献   

4.
基于2015年深圳市大气颗粒物和主要水溶性无机离子的观测数据,深入分析了大气颗粒物的浓度变化及二次污染特征.结果表明2015年深圳的大气颗粒物(PM10、PM2.5、PM1)浓度虽然低,但其中细粒子占比高,PM2.5/PM10的比值高达0.744,甚至大于广州典型灰霾过程中的粗细粒子比.大气颗粒物浓度季节变化明显,秋冬高,春夏低.其日变化特征明显受到交通高峰的影响,汽车尾气可能是污染来源之一.SO42-、NO3-和NH4+(SNA)质量浓度在PM2.5中的占比超过1/3(37.7%),且全年硫转化率都大于0.1,这说明深圳市细颗粒物主要来自于二次转化.深圳大气颗粒物浓度受气象要素影响显著,与气压正相关,与气温、相对湿度、降水及风速负相关;若将风速、气温、气压、相对湿度和降水作为一个整体考虑,这些气象要素对深圳大气颗粒物浓度的影响大小是PM1 > PM10 > PM2.5.本工作不仅对深圳的大气环境管理和经济可持续发展有着重要参考价值,还对空气相对清洁地区的大气颗粒物和霾治理具有指导意义.  相似文献   

5.
杨燕萍  陈强  王莉娜  杨丽丽 《环境科学》2020,41(12):5267-5275
为研究西北工业城市冬季PM2.5污染特征及理化性质,以甘肃省白银市为例,采用单颗粒气溶胶质谱等相关仪器,开展实时在线PM2.5化学组分观测,与兰州市同期进行对比分析.结果表明,观测期间白银市PM2.5浓度(44.89 μg·m-3)显著低于同期兰州市(70.69 μg·m-3),但含重金属颗粒物占比(7.84%)明显高于兰州市(2.92%),化学组分复杂,PM2.5以较大粒径颗粒物贡献为主;白银含Cu、Pb和Zn颗粒物粒径分布范围较宽,其中含Cu和Zn颗粒物数量、颗粒物混合比多大于兰州市;主要污染源为汽车尾气30.91%和二次无机源13.00%,机动车尾气贡献均高于其他对比城市;2020年1月4日发生的污染过程主要由汽车尾气和二次无机源贡献增加引起,加之前期气象扩散条件较差.白银冬季PM2.5污染治理应以汽车尾气和二次无机源减排为主,同时加强大气重金属污染管控.  相似文献   

6.
刘凡  谭钦文  江霞  蒋文举  宋丹林 《环境科学》2018,39(4):1466-1472
利用成都市城区2015年12月的连续在线观测数据,如相对湿度(RH)、能见度、颗粒物(PM10、PM2.5和PM1)浓度、气态污染物(SO2和NO2)浓度以及PM2.5中SO42-和NO3-浓度,探讨RH对颗粒物浓度和大气能见度的影响.结果表明,高颗粒物浓度和高RH协同作用导致低能见度事件.观测阶段,PM2.5在PM10中的平均比重为64%,表明成都市冬季细颗粒物污染严重;随着RH增加,PM2.5/PM10显著增加,表明高RH会加重细颗粒物污染.随着PM2.5浓度增加,能见度呈幂指数下降;在相同PM2.5浓度下,RH越高,能见度越低.当颗粒物浓度较低时,RH对能见度的影响作用较强;当颗粒物浓度较高时,大气消光主要由PM2.5浓度控制,RH对能见度的影响减弱.当RH大于70%时,硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)的均值分别从0.27和0.11(RH小于40%)增长至0.40和0.19,表明较高RH对二次硫酸盐和硝酸盐的生成有显著的促进作用,二次硫酸盐和硝酸盐单独或协同影响空气质量.  相似文献   

7.
在哈尔滨市2014年1—3月的供暖期间对城区、郊区及周边农村地区的室内外PM2.5样品进行了同时采集,分析了样品中碳质组分、水溶性离子及无机元素后,通过颗粒物热力学模型计算了颗粒物原位酸度,并通过基于标记的正矩阵分解(PMF)模型对室内外颗粒物的来源进行了表征.计算结果表明,3个地点室外PM2.5原位酸度均低于室内,且室内外颗粒物原位酸度均为市区最高.PMF结果表明,哈尔滨市区、郊区及农村地区二次源对室外PM2.5的贡献均排第3位.交通源对市区及郊区的贡献在16%~20%,对于农村地区则是最弱的影响因素.生物质燃烧是农村地区室内外PM2.5的首要来源;燃煤和工业排放则是市区室内外PM2.5的主要来源;工业排放是郊区室外PM2.5的首要来源,与郊区的石化及金属工业有密切联系.因此,为提升哈尔滨市供暖期的空气质量,在进行农村散煤与生物质燃烧治理,推进农村地区清洁能源利用的同时,应多措并举注重城市交通状况改善和促进燃煤锅炉与工业超低排放技术的升级改造,促进区域协同治理.  相似文献   

8.
北京餐饮源排放细粒子理化特征及其对有机颗粒物的贡献   总被引:4,自引:6,他引:4  
温梦婷  胡敏 《环境科学》2007,28(11):2620-2625
调研了北京餐饮业发展现状,通过在线监测、采样分析等手段研究北京4家不同烹调方式的餐馆所排放颗粒物的质量浓度、粒径分布、形貌特征、化学组分,并初步估算餐饮源排放细粒子对北京细粒子中颗粒有机物的贡献.结果表明,餐馆的原料、烹饪过程、油烟去除装置以及客流量都会影响餐馆所排放颗粒物的物理、化学性质.样本餐馆营业期间排放颗粒物PM2 .5质量浓度是当日环境大气PM2 .5质量浓度的8~35倍,PM1 .0在PM2 .5的质量浓度中约占50%~85%.餐饮源排放颗粒物多以固态和液态颗粒物形貌存在,化学组分质量百分数由多到少依次是有机物、无机离子和元素碳,分别占到PM2 .5质量浓度的70%左右、5%~11%和小于2%.初步估计结果表明,北京餐饮源排放细粒子对有机颗粒物的贡献和交通源的排放相当,成为北京细粒子有机颗粒物的主要来源之一.认识餐饮源排放颗粒物的理化性质,可以为改善北京空气质量和保证居民身体健康提供数据支持.  相似文献   

9.
北京市能源利用对空气质量的影响分析和预测   总被引:8,自引:2,他引:8       下载免费PDF全文
 为评价能源消耗对未来北京市空气质量的影响,以2000年为基准年,2008年为目标年,建立了北京市城八区能源利用相关的一次PM10、SO2和Nox的排放清单,采用空气质量模型,模拟城八区内各污染物浓度的时空分布,分析其排放和浓度分布特征及行业分担率,并预测2008年的空气质量.结果表明,对于能源消耗排放的一次PM10和SO2,工业排放对其浓度的贡献率在40%以上;机动车排放对Nox浓度的贡献率在65%左右;按照现行的政策和发展趋势,2008年北京市城八区的空气质量将有所好转,与能源利用相关的一次PM10、SO2和NO2在各监测点的年日均浓度分别约为25,50,51μg/m3.  相似文献   

10.
重庆主城区大气PM10及PM2.5来源解析   总被引:8,自引:0,他引:8  
为探讨重庆主城区4个季节大气PM10和PM2.5的主要来源,于2012年2—12月在重庆主城区的工业区、文教区和居住区5个环境监测点同步采集PM10及PM2.5样品,分析了无机元素、水溶性离子、有机碳和元素碳含量及其分布特征. 采集了重庆主城区土壤尘、建筑水泥尘、扬尘、移动源(包括机动车、施工机械及船舶)、工业源(包括固定燃烧源及工业工艺过程源)、生物质燃烧源及餐饮源等7类污染源,建立了重庆市本地化的污染源成分谱库. 利用CMB(化学质量平衡)受体模型及二重源解析技术分析了PM10及PM2.5的来源. 结果表明:重庆主城区大气中ρ(PM10)及ρ(PM2.5)的年均值分别为153.2和113.1 μg/m3,超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值2倍以上. 大气PM10的主要来源为扬尘、二次粒子和移动源(贡献率分别为23.9%、23.5%和23.4%),大气PM2.5主要来源于二次粒子和移动源(贡献率分别为30.1%和27.9%).PM10和PM2.5的主要源类贡献率差别不大,表明研究区域内大气颗粒物污染控制应采取多源控制原则. 大气PM10来源的季节性变化特征表现为春季和秋季主要以扬尘为主、夏季和冬季主要以二次粒子为主.  相似文献   

11.
鞍山大气颗粒物浓度的变化特征   总被引:2,自引:1,他引:1  
利用鞍山大气成分监测站Grimm180观测的2007年颗粒物数浓度,ρ(PM10),ρ(PM2.5)和ρ(PM1.0)以及台站的常规气象观测资料,分析了该地区颗粒物数浓度的谱分布、质量浓度的变化特征及与气象条件的相关性.结果表明:颗粒物数浓度谱分布符合Junge分布;参数v与能见度呈负相关,v值越大且PM0.45占PM10的数浓度比例小于90%,能见度较差;颗粒物质量浓度日变化呈双峰特征,ρ(PM10),ρ(PM2.5)和ρ(PM1.0)之间有很好的相关性,ρ(PM2.5)/ρ(PM10)平均值为0.654,ρ(PM1.0)/ρ(PM2.5)的平均值为0.832,ρ(PM1.0)/ρ(PM10)平均值为0.545;鞍山地区年主导风向为SE,颗粒物质量浓度变化受辽宁沙尘移动路径的影响较小,主要受排放累积型污染影响,其中大雾天气条件下颗粒物质量浓度较高,大雾期间的回归方程截距较年平均回归方程的大,这对研究颗粒物质量浓度的突变特性具有指示作用.  相似文献   

12.
2005年四季在北京市不同功能区9个采样点采集大气PM10和PM2.5样品,并对其中有机物污染水平、分布特征及不同功能区PM10和PM2.5中有机物的相关性进行了探讨.结果表明,市区PM10和PM2.5中有机物年均值分别为41.39 μg/m3和34.84 μg/m3,是对照区十三陵的1.44倍和1.26倍;冬季有机物污染最严重,分别为春季的1.15、 1.82倍,秋季的2.06、 2.26倍,夏季的4.53、 6.26倍.不同季节PM2.5与PM10中EOM的比值超过0.60, 并呈现一定季节差异.各功能区有机污染表现出工业区(商业区)>居民区(交通区、对照区)的变化趋势,且不同功能区PM2.5中EOM对PM10中EOM的影响程度各异.有机组分的年均值有非烃>沥青质>芳烃>饱和烃的变化规律,而污染源的季节性排放是造成有机物组分季节变化的主要原因.  相似文献   

13.
2005年12月~2006年11月在贡嘎山东坡海拔1 640 m处,利用大流量滤膜采样器对大气中的气溶胶粒子进行了分级采样,并用离子色谱(IC)分析了气溶胶中水溶性无机成分的含量.结果表明,PM2.5和PM10中总水溶性无机离子年平均浓度分别为6.46和8.86 μg/m3,其中主要的3种离子SO2-4、NO-3和NH+4,占PM2.5和PM10中总水溶性无机离子浓度的82%和85%.Na+、 NH+4、 K+、Cl-和SO2-4主要分布在细粒子中,NO-3、Mg2+和Ca2+在粗细粒子中各占一半.雨季Na+与Cl-相关性明显增强,PM2.5和PM10中Na+与Cl-的相关系数R2分别为0.87和0.84. PM10中SO2-4与NH+4的量浓度比值接近1∶2,表明SO2-4与NH+4主要以(NH4)2SO4形式存在.  相似文献   

14.
天津市大气中PM10、PM2.5及其碳组分污染特征分析   总被引:14,自引:4,他引:10  
吴琳  冯银厂  戴莉  韩素琴  朱坦 《中国环境科学》2009,29(11):1134-1139
2007年12月~2008年10月期间,分3个时段,设置2个点位,采集了天津市大气环境中PM10和PM2.5样品.用热光反射分析仪测定样品中的碳组分含量,并用OC/EC最小比值法估算二次有机碳(SOC)的浓度.结果表明,市区采样点颗粒物浓度高于郊区,2个采样点的颗粒物浓度变化趋势一致.5月份 PM2.5/PM10比值最小,主要由于土壤风沙尘对PM10的贡献较大.PM10和PM2.5中的有机碳(OC)、元素碳(EC)浓度12月份最高,且变化趋势相同.OC占总碳(TC)比例较高,PM10中OC/TC为0.60~0.83,PM2.5中OC/TC为0.55~0.81.碳组分主要集中在PM2.5中,PM10中约有76%的OC存在于PM2.5中.12月份的SOC浓度最高,与12月份的气象条件和污染源排放等因素有关.  相似文献   

15.
贵阳市城区近地面PM10/PM2.5及重金属污染水平研究   总被引:9,自引:3,他引:6  
2009年在贵阳市地区内设点采样.共采集了145个大气样品,对近地面大气颗粒物PM10/PM2.5的污染状况及其所含重金属进行调查.结果表明,贵阳PM10/PM2.5的污染严重,对人体健康危害很大;重金属元素分析中Pb和Zn的含量比较高,这些重金属元素更易于富集在细颗粒上,给环境带来了极大的潜在危险.最后文章提出了贵阳...  相似文献   

16.
北京大气颗粒物中一元羧酸的季节变化和来源分析   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
通过膜采样溶剂提取、衍生化GC/MS分析,对2006年9月~2007年8月间北京大气PM10和PM2.5中的一元羧酸进行了观测研究.结果表明,可检出C10~C30的烷酸以及油酸、亚油酸和桐油酸3种烯酸,其中含量最高的是C16和C18 2种烷酸.PM10中,一元羧酸总浓度为61.7~1652.3ng/m3,年平均为426.2ng/m3;PM2.5中,一元羧酸总浓度为34.5~992.1ng/m3,年平均为319.6ng/m3.75%的一元羧酸分布在细粒子中,且冬、春季浓度明显高于夏、秋季.春、夏、秋、冬4个季节PM10中一元羧酸浓度分别为(625.1±403.8), (200.0±95.3), (263.0±201.1), (659.9±433.5)ng/m3; PM2.5中一元羧酸浓度为(431.7±211.0), (194.4±95.8), (207.9±160.8), (463.6±262.1)ng/m3.源解析显示,燃煤排放是冬季最主要的人为污染源;机动车排放则在其他季节贡献最大.  相似文献   

17.
2012年灰霾试点监测结果表明,灰霾日天数有明显减少。细颗粒物(PM2.5)浓度限值增加,使仅因重庆城市地域和气候原因造成部分相对湿度较低,而实际环境空气质量较好的灰霾日排除在外,更客观评价灰霾日发生规律。结合气象条件和颗粒物质量浓度对比情况表明,局域气候条件的变化将促使PM2.5和PM1吸湿增长明显,一定程度上促使粗颗粒物PM10质量浓度增加,局域污染物传输扩散不利,能见度减低,灰霾现象频增。  相似文献   

18.
南京大气PM_(2.5)中碳组分观测分析   总被引:17,自引:1,他引:16       下载免费PDF全文
为了解南京地区大气细颗粒物及化学成分在灰霾期间的污染水平及可能来源,于2007年6月至2008年5月,采集PM_(2.5)样品,并测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量.并考察了有机碳和元素碳的季节变化特征,比较分析了南京地区灰霾与非灰霾期间含碳气溶胶的污染特征.结果显示,南京大气中PM_(2.5)、OC和EC浓度变化范围分别是12.1~287.1,2.6~47.0和1.0~33.6μg/m~3,其中夏季PM_(2.5)(109.6μg/m~3)和OC(20.8μg/m~3)的值在四个季度中最高,呈现出夏季秋季冬季春季的季节变化特征;EC则具有秋季春季冬季夏季的季节变化特征.霾日的OC、EC、总碳含量(TC)浓度及OC与EC比值分别是非霾日的2.0、1.8、1.9和1.7倍.后向轨迹分析表明,在有利的天气背景下,具有丰富水汽和污染物的混合气团最易使南京产生霾天气.  相似文献   

19.
典型城市公众感受与空气污染指数的相关关系   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对现行空气污染指数与实际人体感受可能存在较大差距的问题,分别在广州和乌鲁木齐进行了为期一年的问卷调查.结果表明:公众主观环境空气质量评价(PSI)为良和轻微污染对应的API分别为43和99(广州),75和179(乌鲁木齐),但较弱的相关关系表明,现行包含3项污染物指标的API尚不能完全体现公众的主观感受;公众健康综合感受(PHI)恶化对应的API区间广州约为API>60,乌鲁木齐则为API>100;广州PSI的主要影响因素是PHI和能见度,而在乌鲁木齐则为ρ(SO2),ρ(NO2),ρ(PM10)和PHI;建议将能见度,O3和PM2.5纳入API或环境空气质量评价.  相似文献   

20.
沈阳市夏秋季节大气细颗粒物元素浓度及分布特征   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
为获得沈阳市不同功能区细颗粒物元素的浓度和分布特征,于2007年8月21~9月6日,用安德森分级撞击式采样器在沈阳市4个采样点进行大气颗粒物分级采样,并用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)对PM1中50种元素进行分析.通过富集因子和经验正交函数分析,讨论了沈阳市夏秋季节细颗粒物中元素的组成及来源.结果表明,沈阳市夏秋季节PM1浓度明显比冬季低,且低于广州、北京等国内城市的浓度,但比青藏高原冰川区的浓度高1个量级以上,也高于意大利热那亚和佛罗伦萨等城市.沈阳市不同功能区PM1的污染程度为铁西工业区气象局商业居民区科研所交通餐饮区棋盘山风景区;富集因子和经验正交函数分析表明,除自然源外,各功能区污染来源有所不同,交通运输、道路扬尘、餐饮业和工业的排放均对PM1有重要贡献.  相似文献   

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