烟气干化污泥对颗粒物的去除作用及其影响因素

基于利用烟气余热的污泥低温干化技术,通过模拟试验和结合工程实践,首次分析研究了污泥对烟气中颗粒物的去除作用及其影响因素.结果表明,被试的四种污泥对烟气中PM_2.5、PM₁₀和TSP的去除率分别为18%~42%、32%~55%和39%~62%,污泥对烟气中PM_2.5去除率的大小与污泥的细微结构和有机质含量相关联,烟气中颗粒物的去除率随污泥堆积密度和污泥含水率的增加而增加,随污泥粒度的增加而减少,污泥粒径变小时,污泥中水分更容易蒸发成微小水滴,有利于烟气中的细小颗粒物被吸附和凝结.     

国Ⅴ公交车燃用生物柴油的颗粒物碳质组分排放特性

以一辆国Ⅴ柴油公交车为研究对象,在重型底盘测功机上运行中国典型城市公交循环,研究了纯柴油（D100）,体积混合比例分别为5%,10%和20%餐厨废弃油脂制生物柴油-柴油混合燃料（即B5,B10,B20）的颗粒物（PM）碳质组分排放特性.结果表明：国Ⅴ柴油公交车尾气颗粒物碳质组分包括有机碳（OC）和元素碳（EC）,OC占73%~82%,OC的主要组分是OC2和OC3,生物柴油对车辆尾气颗粒物OC组成比例没有影响;随着生物柴油混合比例的增加,公交车尾气颗粒物OC和OC+EC排放呈降低的趋势,EC排放增加,且B10的OC排放较高;PM_0.05~0.1,PM_0.1~0.5,PM_0.5~2.5,PM_2.5~18 4个粒径段颗粒物中,PM_0.1~0.5的OC和EC排放最高,PM_2.5~18的EC排放几乎为零,生物柴油可改善公交车尾气超细颗粒（PM_0.05~0.1）的OC排放,对公交尾气颗粒物EC排放基本没有影响;公交使用生物柴油混合燃料尾气颗粒物OC/EC减小,且PM_0.05~0.1和PM_0.5~2.5OC/EC降低幅度明显,对大气二次气溶胶的影响减弱.     

城市污泥焦膨胀特性对可吸入颗粒物排放的影响机理研究

通过利用自行搭建的流化床实验系统,建立了燃烧条件与城市污泥膨胀特性之间的构效关系,影响因素主要包括燃烧温度、升温速率与样品粒径.在利用差示扫描量热法(DSC)获得污泥燃烧演变机理的基础上,研究了亚微米颗粒物(PM₁)与超微米颗粒物(PM_1～10)的排放特性,并结合所形成颗粒物的微观特性,揭示了城市污泥焦膨胀特性对颗粒物排放规律的深层次影响机理,以及颗粒物形成的关键作用机制,研究发现:污泥在不同升温条件下的燃烧过程随温度的变化规律相似,均由两个显著的放热峰与两个平缓的吸热峰组成;随着升温速率的提高,燃烧所形成污泥焦的膨胀率均呈现先增大后减小的趋势,主要受到挥发分析出过程的影响;样品粒径与膨胀率之间呈反比例关系,且燃烧温度主要通过影响颗粒物内部结构的催化演变过程,对污泥焦的膨胀特性产生影响;随着燃烧温度的升高,颗粒物的整体排放量呈现逐渐增长的趋势.     

哈尔滨市大气细颗粒物污染特征及其毒性效应

为研究哈尔滨市大气细颗粒物的污染特征及其毒效应,分别采集PM_2.5、PM_1.0样品,分析其质量浓度、数浓度的变化分布特征以及对小鼠肺损伤的影响.结果表明：2017年全年PM_2.5、PM_1.0的质量浓度均呈冬高夏低趋势;PM_1.0质量浓度占PM_2.5总质量浓度的62%~85%,PM_1.0数浓度变化趋势为两边高中间低,且其大小与温度呈负相关,与相对湿度无显著相关性;研究大气颗粒物对小鼠肺损伤影响时发现,染毒组小鼠肺组织细胞中LDH、ACP、AKP、ALB增高,说明大气颗粒物PM_2.5和PM_1.0对小鼠肺组织细胞具有毒效应;肺灌洗液中MDA、NO、NOS水平升高,SOD活性下降,说明PM_2.5和PM_1.0都使机体发生氧化损伤,且PM_2.5和PM_1.0质量浓度增加,会使小鼠肺组织细胞毒效应增强,由此引发的机体氧化损伤程度增大.     

鞍山大气颗粒物浓度的变化特征

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(PM_2.5)和ρ(PM_1.0)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υ与能见度呈负相关,υ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(PM_2.5)和ρ(PM_1.0)之间有很好的相关性,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎平均值为0.654,ρ(PM_1.0)/ρ(PM_2.5)的平均值为0.832,ρ(PM_1.0)/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.      

甘肃省区域颗粒物时空分布特征及传输路径

基于甘肃省2018~2019年颗粒物质量浓度监测数据,分析了全省大气颗粒物浓度的时空变化及排放特征,并利用HYSPLIT后向轨迹模式研究了颗粒物传输路径.结果表明：颗粒物（PM₁₀和PM_2.5）空间分布呈现区域特征：PM₁₀浓度高值位于河西走廊地区,由北向南呈阶梯式递减;PM_2.5以陇中地区为高值中心,向南北两侧递减,陇南地区为全省颗粒物清洁区.不同地区PM₁₀与PM_2.5地面浓度季节变化特征存在差异,陇中、陇东和陇南地区PM₁₀和PM_2.5浓度变化特征一致,陇中和陇东地区颗粒物（PM₁₀与PM_2.5）浓度冬高夏低,陇南地区则为冬高秋低;河西走廊PM₁₀和PM_2.5浓度季节变化不同,PM_2.5冬高夏低,PM₁₀春高夏低.后向轨迹聚类结果表明全省春季、冬季均受到来自中亚及新疆的偏西气流影响,该路径输送下可吸入颗粒物（PM₁₀）浓度明显高于其他路径,是典型的沙尘输送路径,4大分区受沙尘传输影响程度依次为河西 > 陇中 > 陇东 > 陇南,来自陕西、川渝的偏东路径是陇南地区颗粒物的主要输送路径,该路径下PM_2.5/PM₁₀比值大于0.5,明显高于偏西路径,说明偏东路径人为源污染贡献显著.研究结果有助于全面认识全省颗粒物污染特点、为分区制定颗粒物污染防治政策、以及区域污染协同治理提供科学的参考依据.     

燃煤污染源排放颗粒物采样方法实验室比对研究

为研究适用于我国燃煤污染源排放颗粒物的分级采样标准测试方法,采用民用小煤炉排放装置结合烟气采集系统,对比研究了直接采样法(双级虚拟撞击PM₁₀/PM_2.5采样器、旋风采样器、总烟尘采样器)和稀释采样法(低压荷电撞击器ELPI配备稀释系统)对烟气中不同粒径颗粒物测试结果的稳定性、相关性、仪器可操作性等特点,并分析了煤质对颗粒物分级测试结果的影响. 结果表明:①从决定系数和残差平方和角度分析,稀释采样法测试结果自身拟合性相对直接采样法差,实测数据点相对分散,95%置信带较宽. 直接采样法中,基于本文确定的清洗和收集方式,旋风采样器测试得到的PM₁₀和PM_2.5浓度拟合度高达0.999;双级虚拟撞击PM₁₀/PM_2.5采样器测试结果稳定性也较高,其测试得到的PM₁₀和PM_2.5浓度拟合度也为0.999. ②不同颗粒物采样器对烟气中PM_2.5、PM₁₀、TSP的浓度测试结果均表明,稀释采样法与直接采样法测试结果相关性较低;而各直接采样法之间呈高度相关,Pearson相关系数在0.993~0.999之间. ③稀释采样法分级测试结果显示,当颗粒物排放浓度较低时,各级滤膜称量误差叠加可导致PM₁₀、PM_2.5浓度测试结果误差较大. 因此,针对常温且颗粒物浓度较低的烟气,建议采用直接采样法;针对高温烟气,稀释采样法可捕集稀释降温过程中形成的可凝结颗粒物. ④各采样方法测试结果表明,相对于燃用无烟煤(如蜂窝煤),燃用烟煤产生的烟气中颗粒物浓度相对较高,且PM_2.5占比较高. 研究显示:稀释采样法能模拟燃煤污染源高温烟气排入大气环境中可凝结颗粒物的形成过程,测试结果更接近真实排放情况;对于常温颗粒物浓度较低的烟气,更适宜采用直接采样法.      

2015年福州市大气颗粒物污染特征

为了解福州市大气颗粒物污染状况,利用中国环境监测总站发布的实时大气环境监测资料,结合气象资料和HYSPLIT4轨迹模式,分析了2015年福州市大气颗粒物污染特征和典型污染过程.结果表明:2015年福州市ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）年均值分别为55.8和29.2μg/m3,均低于GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值.颗粒物浓度季节性变化特征明显,表现为冬春季高、夏秋季低的变化特征. ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）为52%,普遍低于我国东部其他大中城市;日际变化明显,受混合层高度日变化和机动车排放的影响,呈双峰形态. ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）日变化趋势与ρ（PM₁₀）日变化特征相反,即ρ（PM₁₀）高时ρ（PM_2.5）所占比例低,ρ（PM₁₀）低时ρ（PM_2.5）所占比例高,表明早晚高峰机动车排放所造成的颗粒物污染以粗颗粒物贡献为主.福州市颗粒物污染天气成因主要有"积累型"和"输送型"污染. 2015年1月5-6日发生的污染过程,是在一次静稳、高湿天气形势下,本地排放的污染物在不利于扩散的气象条件下聚集、二次转化,导致颗粒物浓度升高、能见度降低. 2015年1月17-19日的污染过程主要是北方污染物随冷空气输送南下,导致本地颗粒物浓度迅速升高、能见度迅速降低.研究显示,福州市PM₁₀和PM_2.5优良率较高,颗粒物污染主要发生于冬季,污染成因包括局地累积和区域输送.      

唐山市大气颗粒物和O3多尺度变化及影响因素

采用KZ滤波法、多元逐步回归法和小波相干性分析法,从不同时间尺度探究了唐山市2015～2022年间PM_2.5、PM₁₀和O₃的演变特征,并有效区分和定量估算了污染源排放和气象因素对污染物浓度的贡献,揭示了气象因素对污染物不同尺度的影响,以及颗粒物和O₃之间的协同作用机制.结果表明:研究期间唐山市颗粒物PM_2.5和PM₁₀的浓度长期分量均呈现显著下降趋势,季节分量和短期分量均呈现不同程度的周期波动.O₃浓度长期分量变化幅度较小,其季节分量和短期分量均在每年5～7月之间有明显变化趋势.颗粒物PM_2.5和PM₁₀浓度的长期分量变化主要由源排放因素控制,且源排放贡献占90%以上,而O₃浓度的长期分量变化则由源排放和气象因素共同控制,且其贡献比例约为2:3.气象因素温度、相对湿度、地表垂直风速和降水量对PM_2.5主要表现为小时间尺度的正向作用和大时间尺度的负...     

气象因素对北京市大气颗粒物浓度影响的非参数分析

利用2005年9月—2006年9月北京市大气颗粒物分级(不同粒径)监测资料和同期分时段气象观测数据,采用非参数分析(Spearman秩相关系数)法对北京市3种粒径大气颗粒物在不同季节的浓度水平与气象因素的影响进行了研究.结果表明:不同季节影响颗粒物质量浓度的气象因素各不相同;春季ρ(PM_2.5),ρ(PM2.5～10)和ρ(PM₁₀₎都与气压呈显著负相关;夏季颗粒物质量浓度受降水影响很大;秋、冬季ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀₎均与日照时数呈显著负相关;冬季ρ(PM_2.5),ρ(PM_2.5～10)和ρ(PM10)均与平均风速呈显著负相关,与气温、相对湿度呈显著正相关. 细粒子和粗粒子质量浓度对气象因素变化的响应程度也有较大区别. 春、夏季地面平均风速对粗粒子质量浓度的影响比细粒子显著,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎随风速增加而增大;秋季日照时数对细粒子质量浓度的影响比粗粒子更显著,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎随日照时数增加而减小;冬季相对湿度对粗粒子质量浓度的影响比细粒子显著,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎随相对湿度增加而减小.      

不同时间尺度气象要素与空气污染关系的KZ滤波研究

空气污染状况受气象要素和污染源排放的共同影响,为了评估大气污染控制措施的效果,需将由污染源排放的浓度数据分离出来.本文利用KZ滤波方法将天津市6个监测站点2015~2017年逐日的O₃、PM_2.5和PM₁₀浓度资料和6个同期气象数据分解为长期分量、短期分量和季节分量,计算各分量对原始时间序列方差的贡献.采用逐步回归法建立O₃及颗粒物3种分量与相应尺度气象要素的线性模型.结果表明,上述3种污染物浓度数据经分解后,季节分量对总方差贡献最大,其次为短期分量;气温和相对湿度是影响O₃季节和短期分量的主要气象因素,其中温度占主导地位,且呈现正相关,与相对湿度呈负相关;风速、气压、降水与颗粒物的短期及季节浓度变化呈负相关,相对湿度与之呈正相关,温度与短期分量呈正相关、与季节分量的变化呈负相关;经逐步回归消除气象影响的PM₁₀的长期分量有波动下降的趋势,PM_2.5浓度在2017年年初有所上升,其余部分有下降趋势,O₃长期分量浓度有所上升;这几年间颗粒物污染控制措施的效果较为显著,O₃污染有所加重.     

东北地区农业源一次颗粒物排放清单研究

采用自下而上的清单编制方法,搜集各农业环节(秸秆燃烧、整地、收割、谷物处理、化肥施用、农机排放、风蚀)排放因子、作物面积和耕作方式等信息,编制了2010年东北地区县级尺度的农业一次颗粒物(PM₁₀和PM_2.5)排放清单,并分析了农业源颗粒物排放的时空分布特征.结果表明:1)2010年东北地区农业源一次颗粒物PM₁₀总排放量54.6万t,PM_2.5总排放量35.6万t;2)东北地区农业源一次颗粒物PM₁₀排放量最大的农业活动环节是秸秆燃烧,占农业源总排放量的比例为60%,秸秆燃烧排放PM_2.5占PM_2.5农业源排放量的87%,整地环节是一次颗粒物排放的第2大农业排放源,对农业源排放PM₁₀和PM_2.5总量的贡献率分别是27%和6%; 3)PM₁₀和PM_2.5的排放强度空间分布表明,东北地区农业源颗粒物排放区域集中在黑龙江省东北部和中部地区,吉林省中部和辽宁省中部地区; 4)PM₁₀和PM_2.5排放的时间变化特征显示,PM₁₀农业源排放年变化曲线中,5月份和9、10月份是农业源排放一次颗粒物PM₁₀较多的月份,PM_2.5排放集中在9、10月份;5)本研究估算的污染物排放清单的不确定性为184.3%.未来的工作将侧重于典型农业区本土排放因子测定,从而有效减小排放清单的不确定性.     

民用燃煤不同燃烧阶段细颗粒物排放特征

研究了民用燃煤在不同燃烧阶段排放PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5排放因子减少90.9%,从而显著降低PM_2.5排放.     

烧结工艺颗粒物中水溶性离子排放特性分析

采用荷电低压颗粒物撞击器（ELPI）对两段烧结工艺经除尘、脱硫后排放的颗粒物进行采样,分析颗粒物的粒数和质量浓度以及颗粒物中所含水溶性离子的粒径分布特征.结果表明,烧结工艺经除尘、脱硫后颗粒物的粒数浓度在10⁵～10⁷cm^-3,粒径小于0.1μm的颗粒物占总粒数浓度的67%～77%.颗粒物质量浓度呈双峰分布,烧结1分别在0.61μm和1.62μm处出现峰值,烧结2分别在0.37μm和1.62μm处出现峰值;对不同粒径段颗粒物中的水溶性离子进行分析后表明,烧结1排放的PM₁中含量最高的是NH₄⁺和Ca²⁺,分别为15.26%和14.84%;PM_>1中含量最高的是SO₄^2-,为33.52%.烧结2排放的PM₁中含量最高的是Cl^-,为28.12%;PM_>1中含量最高的是SO₄^2-,为29.21%.SO₄^2-在烧结1中主要集中在6.89～10.23μm这一粗粒径段中,占60%左右,而在烧结2中主要集中在粒径小于2.5μm的细粒径段颗粒物中,占81%左右.Cl^-在烧结1不同粒径段颗粒物中含量较低且分布较均匀,而在烧结2中Cl^-在0.13～0.24μm粒径段颗粒物中出现峰值且含量较高达45%左右.     

民用燃煤不同燃烧阶段细颗粒物排放特征

研究了民用燃煤在不同燃烧阶段排放PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5排放因子减少90.9%,从而显著降低PM_2.5排放.     

大气颗粒物对A549和HUVECs细胞的毒性作用

比较了A549和HUVECs 2种细胞对颗粒物的敏感度,以探讨大气颗粒物粒径对生物活性的影响. 采集北京市区PM_10～2.5、PM_2.5～0.1和PM_0.1,将A549和HUVECs细胞暴露于不同浓度的颗粒物悬浮液24 h后,用噻唑蓝(MTT)法测定细胞存活率,并用LDH试剂盒测定细胞培养液中LDH(乳酸脱氢酶)的含量. 结果表明:随着染毒剂量的增大,细胞存活率逐渐降低,并且呈剂量-反应关系;培养液中LDH浓度呈剂量依赖型增加;当染毒剂量>200 μg/mL时,PM_0.1的细胞致死率大于PM_10～2.5和PM_2.5～0.1(P<0.01);同一粒径的颗粒物对HUVECs的毒性比A549略大,但无统计意义. 因此,相对于粗颗粒物,细、超细颗粒物具有较大的细胞毒性,A549和HUVECs细胞对颗粒物的敏感度差异不显著.      

基于传感器技术的渭南市道路环境颗粒物污染特征及影响因素研究

为深入了解渭南市街区道路环境颗粒物污染时空分布特征,利用车载颗粒物传感器于2019年3月1日—5月31日对渭南市道路环境空气中PM_2.5和PM₁₀浓度开展在线走航测量,分析了影响渭南市道路环境颗粒物污染时空分布的主要因素.研究表明:①渭南市区内所有道路PM_2.5平均浓度范围为37.7~51.9 μg/m3,浓度较高路段位于高新区东部和主城区;PM_2.5~10（粗颗粒物）平均浓度范围为65.8~119.1 μg/m3,浓度较高路段位于各功能区城郊.②工作日早高峰时段（07:00—09:00）主城区道路环境PM_2.5、PM_2.5~10污染较非工作日严重,3种类型道路工作日07:00 PM_2.5~10平均浓度呈支路（103.5 μg/m3）>主干道（102.1 μg/m3）>次干道（96.9 μg/m3）的特征.③对于高新区和老城区路段,除早晚高峰时段出现PM_2.5和PM_2.5~10浓度峰值外,凌晨时段渣土车行驶路段、裸地或施工现场周边路段易出现PM_2.5~10浓度峰值,其PM_2.5~10平均浓度最高达230.9 μg/m3（乐天大街西段的路段Ⅳ）.研究显示,工作日早晚高峰时段,特别是早高峰,机动车排放导致渭南市高新区东部和主城区路段的PM_2.5污染加重,夜间渣土车行驶导致高新区和老城区靠近城郊路段的颗粒物（PM_2.5和PM_2.5~10）污染加重.      

甘肃省冬季颗粒物浓度的数值模拟

颗粒物浓度的数值模拟能够反映颗粒物的空间分布特征,对于防治大气颗粒物污染具有一定意义.利用MEIC清单和第二次全国污染源普查（简称“二污普”）数据统计的甘肃省工业源、电力源、农业源、民用源和交通源五类源的主要污染物排放量,分析了污染源排放的空间分布特征,利用WRF-Chem模式模拟了甘肃省2019年1月PM₁₀和PM_2.5浓度,将模拟结果与甘肃省33个环境空气质量国控监测点颗粒物日均监测数据进行对比,检验WRF-Chem模式模拟的性能,进一步分析了甘肃省颗粒物浓度的空间分布特征.结果表明:①甘肃省SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、VOCs、NH₃和CO在1月的排放量分别为2.12×104、2.96×104、2.97×104、2.43×104、3.18×104、1.27×104和3.04×105 t,除NH₃外,其他污染物排放高值主要分布在兰州市、嘉峪关市等工业发达地区.②33个环境空气质量国控监测点模拟与监测的PM₁₀和PM_2.5浓度的相关系数分别为0.544和0.597,颗粒物的模拟值与监测值有较好的相关性;WRF-Chem模式模拟结果显示,PM₁₀和PM_2.5浓度高值分布在兰州市,次高值分布在天水市和庆阳市,甘南藏族自治州以及河西地区颗粒物浓度较低,这是甘肃省工业布局、扩散条件和地形条件综合作用的结果.研究显示,WRF-Chem模式可以较好地模拟甘肃省区域颗粒物浓度时空分布特征.      

石家庄市采暖前后大气颗粒物及其碳组分特征

为研究石家庄市大气颗粒物、碳组分特征和污染来源,采集2016年11月1日—12月31日石家庄市大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）样品,分析采暖前后PM₁₀、PM_2.5和PM₁及其中OC（有机碳）、EC（元素碳）和WSOC（水溶性有机碳）浓度水平,计算颗粒物与碳组分间相关性,进行OC/EC（质量浓度之比,下同）特征比值法和8个碳组分（OC1、OC2、OC3、OC4、OPC、EC1、EC2和EC3）研究.结果表明:①采暖后ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）比采暖前分别增加了26.4%和32.1%,而采暖后ρ（PM₁）比采暖前降低了12.2%.采样期间ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）显著相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）相关性差.采暖后散煤燃烧造成ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）增加,区域机动车限行和工业限产/停产导致ρ（PM₁）降低.②Pearson相关系数计算可知,ρ（OC）与ρ（EC）强相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）强相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）中等相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（EC）弱相关,ρ（PM₁）与ρ（EC）中等相关.③采暖后PM₁₀、PM_2.5和PM₁中ρ（OC）比采暖前分别增加了215.1%、97.2%和18.5%;采暖后PM₁₀和PM_2.5中ρ（EC）比采暖前分别增加了65.2%和5.3%,而采暖后PM₁中ρ（EC）比采暖前降低了10.9%.集中供热和散煤燃烧排放了大量OC;PM₁₀和PM_2.5中EC主要来源于散煤燃烧,PM₁中EC主要来源于工业排放和机动车尾气.④采暖前PM₁₀、PM_2.5和PM₁中OC/EC平均值分别为4.5、4.5和4.3;采暖后PM₁₀和PM_2.5中OC/EC平均值分别为9.8和9.7,而PM₁中OC/EC平均值为7.4.采暖前后SOC/OC（质量浓度之比,下同）平均值的范围为0.36~0.65,石家庄市冬季大气中SOC污染严重;⑤8个碳组分分析发现,石家庄市机动车限行导致PM₁中ρ（EC1）降低,而采暖后集中供暖和散煤燃烧的增加,导致ρ（OC2）明显增加.研究显示,大气颗粒物中碳组分采暖前主要来源于机动车尾气,而采暖后主要来源于燃煤燃烧,尤其是散煤燃烧.      

颗粒物中苯并噻唑及其衍生物的污染特征及暴露评价

在城市内选取包括城市背景空气、市区以小型客车为主的路边和大量大型货车通行的3个路边采样点进行了空气中PM_2.5和PM₁₀的采集,建立了利用超高效液相色谱串联三重四级杆质谱仪（UPLC-MS/MS）对颗粒物中苯并噻唑及其5种衍生物（BT、2-NH₂-BT、2-OH-BT、MBT、MTBT）的检测方法,并对其污染特征及暴露风险进行了分析.结果显示,3点位PM_2.5和PM₁₀样品中均为BT的浓度最高,占总浓度的44.4%~55.2%;各化合物浓度呈路边环境高于城市背景环境,表明高制动频率导致路边空气中含有较多的轮胎磨损颗粒物;除2-NH₂-BT外,其它4种BTs化合物与PM_2.5和PM₁₀的浓度之间具有较好的线性关系,表明二者具有相同的来源;各化合物在PM_2.5和PM₁₀中浓度的比值（PM_2.5/PM₁₀）范围为0.41~0.95,说明BTs更易于富集在较细颗粒物中或轮胎磨损排放的细颗粒较多.暴露评价结果显示,路边工作者对BTs的日呼吸暴露量大于其他人,可能具有更高的健康风险其中BT的贡献量最大.