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相似文献
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1.
2017年10月、12月在宝鸡市城区开展了共29d的挥发性有机物(VOCs)浓度在线监测,共测出102种VOCs,分别采用最大增量反应活性(MIR)系数法和气溶胶生成系数(FAC)法估算了宝鸡市各VOCs组分的臭氧生成潜势(OFPs)和二次有机气溶胶生成潜势(SOAFPs),筛选出生成O3与SOA活性最大的VOCs成分.结果表明:宝鸡市秋季和冬季TVOC的浓度分别为(68.62±21.85)×10-9和(42.44±16.62)×10-9,总OFPs分别为185.49×10-9和126.00×10-9,总SOAFPs分别为3.26,0.65μg/m3.秋季VOCs中含量最多的2种组分为烷烃(21.83×10-9)和芳香烃(13.37×10-9),分别占TVOC的31.82%和19.49%,乙烯、反-2-戊烯和甲苯是OFPs最大的3个成分,甲苯、间/对二甲苯和乙苯是SOAFPs最大的3个成分.而在冬季,烷烃(17.34×10-9)和炔烃(8.81×10-9)是VOCs中含量最多的2种组分,分别占TVOC的40.85%和20.75%,乙烯、丙烯、乙炔是OFPs最大的3个成分,甲苯、间/对二甲苯、乙苯是SOAFPs最大的3个成分.优先减少烯烃和芳香烃的排放是宝鸡市秋冬季抑制O3和SOA的形成的有效途径.  相似文献   

2.
选取北京市地区典型生物质燃料(玉米芯、玉米秆、黄豆秆、草梗、松木、栗树枝、桃树枝)以及民用煤(烟煤、蜂窝煤)在实验室内进行了模拟燃烧实验,对燃烧产生的颗粒物及气体样品进行采集,采用Model 2001A热/光碳分析仪对不同粒径段颗粒物中的有机碳、元素碳进行测定,采用AgilentGC-MS 5977/7890B气质联用仪对燃烧烟气中的挥发性有机物进行分析.研究表明:除蜂窝煤OC、EC的排放因子在2.5~10μm粒径范围内达到最大,其他8种固体燃料燃烧产生的OC、EC的排放因子最大值均在0~2.5μm粒径范围内.薪柴(栗树枝、桃树枝、松木)、秸秆(玉米芯、玉米秆、黄豆秆、草梗)和民用煤(蜂窝煤、烟煤)3类物质燃烧排放VOCs的物种分类差异较大.薪柴和民用煤燃烧排放的卤代烃以及含氧有机物的质量分数明显高于秸秆的质量分数;在同一类别中VOCs物质分布趋势一致.3种薪柴平均总VOCs的排放系数为2.02g/kg,4种秸秆平均总VOCs的排放系数为6.89g/kg,2种民用煤平均总VOCs的排放系数为2.03g/kg,秸秆类的排放因子最大.玉米芯、玉米秆、黄豆秆和草梗的臭氧生成潜势较高,而栗树枝、桃树枝、松木、烟煤以及蜂窝煤的臭氧生成潜势较低,且分布类似.烯烃类、烷烃类、芳香烃类是固体燃料燃烧臭氧生成潜势贡献较大的VOCs物质.  相似文献   

3.
在北京上甸子区域大气本底站利用气相色谱/质谱联用(GC-MS)系统对大气中11种氢氟碳化物(HFCs)开展在线观测研究.2018年1~12月,HFC-23、HFC-32、HFC-125、HFC-134a、HFC-143a、HFC-152a、HFC-227ea、HFC-236fa、HFC-245fa、HFC-365mfc、HFC-4310mee本底数据浓度分别为:(31.9±0.4)×10-12、(22.1±1.7)×10-12、(29.3±1.3)×10-12、(110.2±2.4)×10-12、(24.0±0.3)×10-12、(10.3±0.7)×10-12、(1.59±0.04)×10-12、(0.19±0.01)×10-12、(3.30±0.08)×10-12、(1.27±0.03)×10-12、(0.28±0.01)×10-12;本底数据出现频率分别为:34.5%、23.4%、22.5%、24.6%、24.5%、42.5%、24.3%、46.4%、38.3%、68.1%、77.9%;非本底数据浓度分别为:(39.2±11.1)×10-12、(47.7±21.8)×10-12、(38.6±8.7)×10-12、(137.3±15.7)×10-12、(26.1±2.2)×10-12、(15.9±7.0)×10-12、(2.77±1.11)×10-12、(0.25±0.06)×10-12、(4.10±0.97)×10-12、(1.34±0.06)×10-12、(0.30±0.01)×10-12.HFC-32、HFC-125、HFC-134a、HFC-143a、HFC-227ea本底浓度呈线性上升趋势,年增长率分别为:4.4×10-12,3.8×10-12,7.3×10-12,1.0×10-12,0.14×10-12a-1,而HFC-152a呈现明显的季节变化.以CO为示踪物利用示踪物比值相关法估算了HFC-23、HFC-32、HFC-125、HFC-143a、HFC-152a、HFC-236fa、HFC-245fa排放量,分别为6.4,17,14,27,4.0,0.10,1.3kt/a.  相似文献   

4.
利用在线气相色谱-质谱(GC-FID/MS)监测系统,对成都市城区秋季典型大气污染期间环境空气中的77种挥发性有机物(VOCs)进行连续监测,分析了污染前期、污染中期、污染后期VOCs的污染特征、日变化规律.结果表明,成都市城区典型污染前期VOCs体积分数为38.9×10-9;污染中期VOCs体积分数迅速增加,比污染前期高3.7倍,达到143.4×10-9,污染后期VOCs体积分数为35.7×10-9.污染前期VOCs日变化不明显,污染中期、后期VOCs日变化呈双峰性,分别出现在每天车流量高峰时段.此外,利用气溶胶生成系数(FAC)评估了不同污染阶段VOCs对二次有机气溶胶(SOA)的生成潜势,污染前期、污染中期、污染后期SOA浓度值分别为1.1,3.1,1.5 μg/m3,芳香烃是SOA的主要前体物.  相似文献   

5.
福建闽江沿岸土壤中多环芳烃含量、来源及健康风险评价   总被引:8,自引:0,他引:8  
为研究福建省闽江沿岸土壤中多环芳烃(PAHs)的残留状况、潜在来源及健康风险,采集闽江沿岸16个土壤样品,利用气相色谱/质谱(GC/MS)分析其中16种PAHs含量,结果表明:研究区土壤中16种PAHs的总含量为70.70~1667.83μg/kg,平均值为480.28μg/kg,其沿闽江沿岸呈“W”型分布模式,具体表现为城市高于郊区的变化;PAHs以2~3环为主,其中萘(Nap)的含量最高.基于PAHs的特征比值和主成分回归结合分析,研究区土壤中PAHs主要是石化和燃烧混合污染源,其中化石燃料高温燃烧占41.45%,石油源及生物质燃烧占49.34%,煤燃烧占9.21%.PAHs总毒性当量浓度值(TEQBaP)为3.10~121.15μg/kg,平均值为36.71μg/kg,37.50%的采样点超过荷兰土壤标准目标参考值(33.00μg/kg),表明闽江沿岸土壤已经受到PAHs不同程度的污染.健康风险评价表明,研究区土壤中PAHs的致癌风险(ILCRs)在10-8~10-6间,说明其致癌风险较小.  相似文献   

6.
对农村薪柴(杨木和毛竹)燃烧排放的4类溶解性棕色碳(BrC)组分,包括水溶性有机物(WSOM)、水溶性类腐殖质(HULISWS)、碱溶性有机物(ASOM)和碱溶性类腐殖质(HULISAS)的组成特征和光学性质进行了初步研究.结果显示,薪柴燃烧排放出大量的BrC,其中BrCT(WSOM+ASOM)占烟气PM2.5质量的46%~56%,排放因子为(7.5~16)g/kg.HULIS是薪柴燃烧排放BrC的重要组分,占BrCT的44%~46%.4类BrC的特征吸收指数(SUVA254)、光吸收效率(MAE365)和Ångström指数(AAE)值分别为1.9~4.0m2/g、0.4~2.1m2/g和6.2~11.1,说明薪柴燃烧排放BrC具有较高的芳香度、较强的光吸收能力且其光吸收具有较强的波长依赖性.三维荧光光谱分析结果显示,薪柴燃烧排放BrC主要以类蛋白荧光物质组成为主,这与雨水和大气气溶胶中水溶性BrC以类腐殖质荧光物质组成为主的特征存在显著差异.相关性分析结果显示,BrC的MAE365与HIX和SUVA254呈现显著的正相关性,与E2/E3、FI、BIX和βα呈现显著的负相关性,说明薪柴燃烧排放BrC的光吸收特性与其芳香性、腐殖化程度、自生源贡献和新鲜度等紧密相关.本研究结果有助于进一步认识生物质燃烧BrC的排放特征,为探索大气BrC的来源和环境效应提供数据基础和科学依据.  相似文献   

7.
在南京富贵山隧道开展机动车排放的颗粒物浓度及其载带重金属元素对人群健康的影响研究,对PM2.5的浓度水平与变化特征、载带重金属元素组分进行分析,并通过美国环保局(US EPA)的健康风险评价模型对重金属的健康风险进行了评价.结果表明,工作日隧道进口和出口处的PM2.5质量浓度为(78.67±24.58)μg/m3和(164.2±45.13)μg/m3,非工作日颗粒物浓度略低于工作日.采样期间隧道出口处PM2.5载带的Zn、Cu和Mn元素的浓度质量较高,受机动车污染影响较大.富集因子结果显示,隧道进出口处,Cd、Sb、Sn、Zn、Cu、Mo、Pb和As等元素的EF>10,受人为污染源排放影响,Co、Mn、Cr、Ni、V和Tl等元素EF<10,在隧道中几乎没有富集.健康风险评价结果表明,对于儿童,测试期间隧道进出口处的非致癌风险危险指数(HI)均大于1,具有非致癌风险,对于成人,测试期间隧道进出口处的非致癌风险危险指数(HI)均小于1,非致癌风险在安全范围内.但颗粒物载带的Cr和As元素致癌风险均超过EPA推荐的可接受风险阈值(10-6),具有明显的致癌效应.  相似文献   

8.
以崇左市红阳村、两岸村、亭乐村和孔甲村所在地为研究区域,对该区域内某铁矿周边30个地下水样品中12种金属元素(Hg、Mn、Fe、Al、Zn、Ni、As、Pb、Cr、Cd、Co、Cu)进行测定和分析,运用多元统计的方法和健康风险评价模型研究了地下水金属元素的分布特征及其引起的健康风险.结果表明,地下水中Zn和Fe平均浓度(250.32,103.96μg/L)较高,Hg、Mn、Fe、Al和Zn超过了《地下水质量标准》(GB/T 14848-2017)规定的Ⅲ类标准限值.Fe、Mn、Al高浓度主要分布在红阳村和亭乐村,Zn、Hg高浓度主要分布在红阳村和两岸村.多元统计分析表明,Fe、Mn、Al、Pb、As、Co元素主要来源于铁矿开采,Cu、Zn、Cr、Ni元素主要与铅锌矿的开采与区域地质背景有关,Hg主要来源于本底值及糖厂和造纸厂等企业污染,Cd主要来源于自然源.健康风险评价表明,两岸村地下水金属元素引起的健康总风险(8.82×10-5a-1)最高,儿童健康总风险大于成人,经饮水途径引起的健康风险比皮肤接触途径高2~3个数量级,Cr的致癌风险接近或高于最大可接受风险水平5.0×10-5a-1,非致癌风险水平在10-14~10-9a-1,低于最大可接受风险水平4~9个数量级.  相似文献   

9.
民用燃料燃烧排放PM2.5和PM10中碳组分排放因子对比   总被引:7,自引:0,他引:7       下载免费PDF全文
孔少飞  白志鹏  陆炳 《中国环境科学》2014,34(11):2749-2756
在实验室中模拟民用燃料在家庭炉灶中的燃烧,应用稀释通道系统采集颗粒物,获得玉米秸秆、薪柴、蜂窝煤和块煤四种常用民用燃料燃烧排放PM10,PM2.5及载带碳组分的排放因子.结果表明,民用燃料燃烧排放的颗粒物以细颗粒为主, PM2.5占PM10的70%~90%.颗粒物排放因子最大的为块煤,其PM2.5和PM10的排放因子分别为9.837和11.929g/kg,分别是蜂窝煤的12.6和13.7倍;玉米秸秆和薪柴PM2.5和PM10的排放因子稍低于块煤,为7.359~10.444g/kg.4种燃料燃烧OC排放因子块煤最高,其在PM2.5和PM10中分别为5.29和5.19g/kg.薪柴燃烧EC的排放因子最高,其在PM2.5和PM10 中的排放因子分别为1.065和1.126g/kg.块煤两种粒径上EC的排放因子略低于薪柴.蜂窝煤EC的排放因子最低,比薪柴低300倍左右,玉米秸秆EC的排放因子也要比薪柴低10倍左右.碳组分是块煤,秸秆,薪柴排放颗粒物的主要成分,其含量在40%~60%之间,该值比蜂窝煤高3倍.四种燃料对应的OC/EC比值差异很大,薪柴和块煤燃烧排放颗粒该值为3~6,秸秆和蜂窝煤燃烧排放颗粒其值高达30~50.  相似文献   

10.
以上海市某发酵类生物制药企业为研究对象,对其排放的苯、甲苯、二甲苯、苯酚、甲醇、甲醛6种VOCs的扩散规律进行模拟,采用最大增量反应(MIR)与风险评估四步法分别对VOCs的臭氧生成潜势与健康风险进行评估,并使用ArcGIS软件实现人体健康风险的可视化.结果表明:生物发酵制药企业排放的甲苯与二甲苯对臭氧生成的贡献度较高,分别占47%和29%;通过呼吸途径产生的居民致癌风险为7.04×10-7,低于美国环保署(USEPA)推荐的可接受风险水平(1×10-6);非致癌物质引起的健康风险较小,远低于USEPA推荐的最大可接受风险水平(1).因此,本研究中发酵类生物制药企业排放的VOCs不会对人体造成潜在的健康危害,但需考虑对臭氧生成的贡献,并应控制企业甲苯和二甲苯的排放量.  相似文献   

11.
研究了民用燃煤在不同燃烧阶段排放PM2.5的质量浓度分布特征.结果表明,散煤与正烧炉在旺火阶段排放颗粒物粒径主要集中在0.2μm以下(d50=0.15μm),加煤和封火阶段在0.2~0.5μm (d50=0.38mm),质量占比46.6%~68.97%.型煤与正烧炉在各阶段排放的颗粒物均以0.2μm以下颗粒物为主,质量占比44.64%~56.24%.扫描电镜(SEM)观察到燃煤排放PM2.5为大量超细颗粒物聚集形成的簇团状结构.用碳平衡法计算得到散煤加煤阶段的PM2.5排放因子为4.72g/kg,分别是旺火和封火阶段的12和11倍.将散煤更换为型煤,能够使得加煤阶段的PM2.5排放因子减少90.9%,从而显著降低PM2.5排放.  相似文献   

12.
研究了民用燃煤在不同燃烧阶段排放PM2.5的质量浓度分布特征.结果表明,散煤与正烧炉在旺火阶段排放颗粒物粒径主要集中在0.2μm以下(d50=0.15μm),加煤和封火阶段在0.2~0.5μm (d50=0.38mm),质量占比46.6%~68.97%.型煤与正烧炉在各阶段排放的颗粒物均以0.2μm以下颗粒物为主,质量占比44.64%~56.24%.扫描电镜(SEM)观察到燃煤排放PM2.5为大量超细颗粒物聚集形成的簇团状结构.用碳平衡法计算得到散煤加煤阶段的PM2.5排放因子为4.72g/kg,分别是旺火和封火阶段的12和11倍.将散煤更换为型煤,能够使得加煤阶段的PM2.5排放因子减少90.9%,从而显著降低PM2.5排放.  相似文献   

13.
基于实验室模拟燃烧和稀释通道采样系统,采用荷电低压撞击采样器采集了6种典型木柴燃烧排放的14级粒径段颗粒物.采用离子色谱分析了8种水溶性离子,获得水溶性离子的分粒径排放因子和排放特征.结果表明,Ca2+的排放因子呈双峰分布,在0.25~0.38和2.5~3.6μm粒径段出现峰值,分别为0.14和0.16mg/kg.其余离子的排放因子为单峰分布.NH4+、NO3-和SO42-的排放因子在0.25~0.38μm粒径段出现峰值,分别为0.41、0.58和0.84mg/kg.K+和Cl-的排放因子在0.15~0.25μm内出现峰值,分别为0.89和0.99mg/kg.木柴燃烧排放总水溶性离子的质量中值粒径为(0.30±0.07)μm,各离子的质量中值粒径范围为0.24~0.44μm.PM0.094、PM0.94、PM2.5和PM10中水溶性离子的排放因子变化范围分别为1.04~9.33、5.00~48.87、5.46~52.00和6.14~53.68mg/kg.木柴燃烧排放颗粒物中K+/Cl-、K+/NO3-、K+/SO42-和SO42-/NO3-比值随粒径变化而变化,其排放初始值在应用于源解析和生物质燃烧排放气溶胶传输老化研究时需引起关注.木柴燃烧排放PM10中的阴阳离子当量比值为0.80±0.11,颗粒物的酸度随颗粒物粒径而改变,亚微米颗粒物和细颗粒物的酸度高于超细颗粒物和粗颗粒物的酸度.本研究对构建生物质燃烧排放分粒径水溶性离子清单,更新和改进相关气候和空气质量模型的参数设置,识别烟气传输过程中的老化具有重要意义.  相似文献   

14.
研究4种典型民用煤燃烧排放PM2.5中的碳组分以及水溶性离子含量特点,并通过PAM-OFR(潜在气溶胶质量-氧化流动反应器)模拟了大气老化过程(2d)对煤球与烟煤燃烧PM2.5中碳组分与水溶性离子含量的变化影响。结果表明,烟煤燃放PM2.5中碳组分含量最高,达到57.96%,其EC含量是其他煤种的4.3~9.6倍。民用煤燃烧产生PM2.5中水溶性离子以Na+与SO42-为主,其在总水溶性离子中占比合计约47%~76%。经历了大气老化试验后,煤球与烟煤燃烧排放PM2.5中NH4+和NO3-离子含量大幅增加,与之相比,TC占PM2.5比例分别下降了12.03%与19.99%。  相似文献   

15.
国内民用燃煤烟气中多环芳烃排放因子研究   总被引:10,自引:3,他引:10  
模拟国内民用燃煤过程.确定燃煤排放烟气中PAHs的排放因子、PAHs在烟气气相与颗粒相之间的分配、特征排放谱以及不同燃烧方式的影响.结果表明:以15种母体PAHs加和计,燃煤排放因子的变化范围为71~882 mg·k8-1,排放因子和有毒PAHs组份排放量由高至低依次为烟煤、蜂窝煤和无烟煤,主要毒性成份存在于颗粒相中.PAH组份的气-固相分配比例与其饱和蒸汽压存在显著的正相关关系.燃煤类型和燃煤中挥发组份对烟气PAHs排放因子、气-固相分配以及排放谱分布具有决定性作用.另外,不同燃烧方式对燃煤排放因子也有一定影响,缺氧条件会导致排放系数升高.  相似文献   

16.
张勇  陈骥  张锋 《中国环境科学》2020,40(1):100-108
基于我国2000~2017年食用菌年产量数据,采用排放因子法估算了菌糠露天焚烧的污染物排放量,利用Mann-Kendall法和聚类分析法分析了排放量的时空分布特征,使用回归分析法预测了污染物的排放趋势.结果表明:(1)2000~2017年全国菌糠露天焚烧污染物排放量持续上升,PM2.5、CO2、CO、CH4、NMVOCs、PAHs、NOx、SO2累积排放量分别为1.40×106,3.48×108,1.99×107,8.43×105,2.08×106,3.00×104,6.34×105,8.29×104t;(2)污染物排放量较高的省区包括山东、黑龙江、浙江、湖南、江苏、福建和河南,排放量较低的省区包括贵州、宁夏、天津、北京、新疆、重庆、甘肃;(3)预计2021年菌糠焚烧污染物总排放量高达4.25×107t,其对生物质焚烧污染物总排放量的贡献率约为19.82%.我国菌糠露天焚烧污染物排放规模较大,应予以重点关注.  相似文献   

17.
以黑龙江省为例,采用排放因子法计算了2016年秸秆露天焚烧污染物排放清单,分析了污染物的时空分布特征.结果表明,黑龙江省秸秆露天焚烧各污染物排放量为:CO2 1314.09万t、CO 41.92万t、CH4 3.77万t、NMVOCs 8.35万t、NH3 0.65万t、BC 0.44万t、OC 3.13万t、SO2 0.50万t、NOX 3.28万t、PM10 8.81万t、PM2.5 10.14万t.在95%的置信区间确定了排放清单的不确定性,不确定性范围为NOX的±86%的低值到CO的±187%的高值.通过可靠性分析推断,本文的排放清单是合理的.玉米和水稻秸秆露天焚烧对同种大气污染物的贡献高于其他作物秸秆.大气污染物排放高值区位于黑龙江省西部和东部,污染物排放的时段在全年范围内具有明显的双峰特征.秸秆露天焚烧率的下降能有效促进大气污染物的减排,且农垦地区集约化和规模化的管理模式能有效控制秸秆露天焚烧.  相似文献   

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