上海冬季大气可吸入颗粒物的PIXE研究

为了研究上海冬季大气气溶胶颗粒物的化学特征,2001年12月～2002年1月使用TEOM1400型和2100型空气采样器,采集了市区和郊区19个有代表性采样点的PM2.5和PM10样品.使用质子激发X射线荧光分析方法(PIXE)测定颗粒物中近20种元素.结果发现,除了Ti和P等元素外,绝大多数元素的平均浓度是市区高于郊区.不同采样点的PM2.5/PM10范围为0.32～0.85,平均值为0.60±0.16.富集因子分析表明,上海大气可吸入颗粒物中的元素来源可以分为地壳元素和人为污染元素2类,S、As、Pb、Ni、Mn、Se等污染元素更趋于富集在直径小于2.5μm的细颗粒物中.     

新疆部分城市可吸入颗粒物的浓度及粒径分布

采用TH-β10大气颗粒物浓度监测仪,从2011年4-5月在乌鲁木齐、奎屯、阿克苏、库尔勒、喀什、和田市环境监测站采集大气可吸入颗粒物PM2.5、PM5和PM10样品,分析了不同采样点大气颗粒物的质量浓度变化范围及与TSP的相应比值。结果表明,不论是PM2.5、PM5还是PM10,阿克苏市可吸入颗粒物的质量浓度变化幅度较大,其次是库尔勒市,其余采样点在采样期间的浓度变化幅度不大,并且库尔勒、喀什、奎屯、阿克苏四个城市PM5/TSP和PM2.5/TSP的比例大,除喀什、阿克苏的PM10/TSP的比例接近于1之外,其余可吸入颗粒物的浓度均小于TSP;采用显微镜观测成像技术结合血球计数板方法,利用粒径分布函数分析对六个城市的PM10和5个城市的PM2.5颗粒物在不同粒径的分布进行了分析。结果表明,对于PM10而言,阿克苏在dp<0.5的粒径范围内分布函数高达79%、喀什在dp=0.5~0.6μm之间为44%、和田则在dp=1.2~2.2μm出现20%的最大粒径分布函数。就PM2.5而言,库尔勒在dp<0.5、dp=0.5~0.6、0.6~1.2μm区间内的分布函数均为最大值,其值分为79%、50%、50%,可以说明在采样期间,库尔勒市区的颗粒物在粒径小于1.2μm出现的几率更大些,即颗粒物以积聚模态为主。     

吉林市大气PM_(2.5)污染特征及来源分析

2014年在吉林市设立7个大气PM_(2.5)采样点,分采暖季和非采暖季分别采样分析了吉林市城区大气颗粒物污染特征和可能来源。结果表明:吉林市大气颗粒物以PM_(2.5)为主,PM_(2.5)年均值65μg/m3,超过国家二级标准限值86%,PM_(2.5)/PM10的年平均值为61%;PM_(2.5)中,休闲生活区各个时间段金属元素浓度相对较低,工业混合区浓度较高;非金属离子SO2-4、NH+4、NO-3、Cl-是PM_(2.5)水溶性离子的主要成份,其和占PM_(2.5)质量的13.31%,在采暖期浓度质量全部高于非采暖期;采暖期OC和EC来源基本相同,来源于机动车尾气、燃煤和生物质燃烧等,在非采暖期OC和EC来源差异性较大,主要来源于机动车尾气和工业燃煤等。     

南京市PM2.5颗粒物来源探析

2011～2012年期间,选择了春、夏、秋、冬4季,在南京市主城区进行PM2.5采样,分析了大气颗粒物的质量浓度、元素组成、离子、有机碳（OC）和元素碳（EC）的浓度。根据监测结果采用因子分析与受体模型对其来源进行解析,结果显示：南京市大气PM2.5的主要来源为工业排放、机动车尾气、二次污染和扬尘,约占PM2.5颗粒物组分的60%左右,其中用因子分析模型判断工业排放、机动车尾气、土壤扬尘因子贡献率占32.5％,二次粒子尘占11.7％,燃煤与建筑水泥尘占16.1%;受体模型结果与因子分析结果基本一致。根据解析结果与实际污染特征,针对性地提出污染源控制对策。     

北京市区春夏PM2.5和PM10浓度变化特征研究

通过对北京市2012年3月～6月PM2.5和PM10实时数据的整理和分析,结果表明,北京市区大气中细颗粒物PM2.5和可吸入颗粒物PM10浓度日变化趋势基本相同,PM2.5和PM10存在显著或极显著的正相关关系;3月～6月,PM2.5浓度随季节变化逐渐升高,PM10的浓度随季节变化先升高后减小;3月～6月PM2.5与PM10日平均浓度分别为62.77μg/m3和133.88μg/m3,分别为国家二级标准的83.69%和89.25%。     

沈阳市夏秋季节大气细颗粒物元素浓度及分布特征

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.     

滨海城市气溶胶中颗粒态汞的分布特征

与气溶胶颗粒相结合的汞,即颗粒态汞,不仅对人体健康及生态环境产生一定的危害,而且在汞的生物地球化学过程扮演重要角色.以我国东南滨海城市厦门市为研究对象,采集郊区、居民区、旅游区、工业区和背景区四季(2008年10月～2009年8月)的PM2.5、PM10和TSP样品,基于塞曼原子吸收法的俄罗斯LumexRA-915+汞分析仪对大气不同粒径颗粒物中颗粒态汞进行了测试.结果表明,厦门市大气不同粒径颗粒物中汞的含量均表现为冬、春两季的浓度明显高于夏、秋两季;春、夏、秋、冬四季细颗粒物(PM2.5)中的含量分别为(51.46±19.28)、(42.41±12.74)、(38.38±6.08)和(127.23±33.70)pg/m3.不同粒径颗粒物中汞主要分布在PM2.5中,占到颗粒物态汞的42.48%～67.87%,表明细粒子富集汞的能力较强.不同功能区颗粒态汞的浓度分布趋势为背景区居民区旅游区工业区郊区,说明颗粒态汞浓度的空间分布特征与采样点的环境功能密切相关.总体而言,滨海城市大气颗粒态汞含量较低;PM2.5对颗粒态汞的富集明显高于PM10和TSP,表明对颗粒态汞的控制应集中在细颗粒物污染上.     

济南春季颗粒态汞污染特征及健康评估研究

近年来,大气颗粒态汞对人体健康的危害逐渐凸显。济南是山东省的省会城市,能源消耗量大,工业园区集中。文章以济南市不同功能区域的大气颗粒物为研究对象,对其中的汞含量进行测定。结果表明,监测期间所有供试点中TSP、PM10、PM2.5超标率分别为(GB 3095-2012二级标准):27.8%、38.9%、55.6%,PM2.5超标比率较高,细颗粒物在大气总悬浮颗粒物中占比较高,工业区对颗粒物排放贡献较大。不同颗径颗粒态汞含量不同,TSP汞含量为0.353±0.081ng/m3,PM10汞含量为0.279±0.071 ng/m3,PM2.5汞含量为0.223±0.053 ng/m3。颗粒物中汞的含量比值,PM10占TSP的比值为0.79±0.14,PM2.5占PM10的比为0.81±0.10,颗粒态汞主要存在于细颗粒物中。同时研究还表明,颗粒态汞的质量浓度与颗粒物的质量浓度呈正相关关系,大气颗粒态汞(可吸入颗粒物PM10)的危险系数HQ均小于1。     

廉江某地区大气TSP、PM10、PM2.5污染水平及相关性研究

为研究廉江市大气颗粒物污染特征,于2014年11月～12月采集TSP、PM10、PM2.5样品,用重量法分析质量浓度,并对相关性进行分析.结果表明,用环境空气质量标准(GB 3095-2012)来衡量,廉江市冬季大气颗粒物TSP、PM10、PM2.5的日均浓度均符合标准,环境空气状况良好;三个代表性采样点在监测周期内TSP、PM10、PM2.5的浓度变化趋势大体一致,监测结果能客观反映该区域颗粒物的污染状况;PM2.5与PM10,PM10与TSP之间均存在着显著相关性,回归方程相关性较好.     

成都市冬季大气颗粒物组成特征及来源变化趋势

年冬季分别在成都市8个环境受体采样点采集PM₁₀、PM_2.5样品,同时采集颗粒物源类样品,分析上述样品质量浓度及多种无机元素、水溶性离子和碳组分的含量,以对这3 a冬季大气颗粒物浓度、特征组分、来源及变化趋势进行分析. 使用CMB-iteration模型对成都市中心城区的PM₁₀、PM_2.5进行来源解析. 结果表明: 成都市冬季ρ(PM₁₀)在工业区最高,PM_2.5污染呈现区域性特征;冬季PM₁₀的主要来源有扬尘、二次硫酸盐、煤烟尘、二次硝酸盐和机动车尾气尘,上述5类源在2010─2012年的分担率分别为24%～29%、17%～22%、13%～16%、6%～12%、6%～11%;对PM_2.5有重要贡献的源类有二次硫酸盐、扬尘、煤烟尘、二次硝酸盐和机动车尾气尘,这5类源在2010─2012年的分担率范围分别为25%～27%、19%～22%、12%～15%、11%～13%、8%～11%. 二次粒子、扬尘等是成都市大气颗粒物的主要污染源,其中扬尘、建筑水泥尘等以粗粒子为主的源类浓度贡献呈逐年下降趋势,而二次粒子等以细粒子为主的源类浓度贡献则逐年上升,成都市冬季大气细颗粒物污染加重.      

利用偏振-米散射激光雷达研究广州一次浮尘天气过程

利用偏振-米散射激光雷达、颗粒物监测仪数据,结合风廓线等气象资料分析讨论了2012年3月25日广州浮尘天气气溶胶污染事件,通过气团后向轨迹分析了沙尘气溶胶的来源及路径.结果表明本次污染过程与我国西北地区大部沙尘暴产生的浮尘远距离输送有关;浮尘期间相对湿度迅速下降,测点PM10中PM2.5所占的比例在28%~31%之间,与广州地区以细粒子污染为特征不同,本次气溶胶污染事件主要是由粗粒子引起;影响近地面的沙尘层主要分布高度在1000~2000m区域;沙尘过境期间探测到气溶胶最大退偏比为0.34.     

铜陵市冬春季PM10和PM2.5中元素特征及来源分析

目的了解铜陵市颗粒物中的元素特征和主要来源。方法选择2014年冬季和春季的部分时段,在铜陵市国家环境空气监测站——新民污水处理厂(工业区)采集PM_(10)和PM_(2.5)样品,使用X射线荧光光谱(XRF)法进行元素的定量测试。采样期间,冬季的空气质量以良和中、轻度污染为主;春季以中度和重度污染天气为主,采样期间出现了明显的重污染。结果 PM_(2.5)和PM_(10)中S和Si元素的浓度均比其余元素高,P和Cu元素的浓度远低于其余元素。空气污染的指数越高,Fe、Mg、Al、Si则更易富集在PM_(10)上,而K、Cu、Na、Cl、S元素更易富集在PM_(2.5)上,Ca和P这两种元素在PM_(10)和PM_(2.5)上的富集程度相当。空气颗粒物中,富集最多的元素是K,其次为Fe和Mg;元素Cu、K、Cl在PM_(10)中的富集程度要高于PM_(2.5)。结论扬尘(包括地面扬尘和建筑尘)是PM_(10)的最大来源,其次是开采矿山和燃烧生物质,燃煤、炼铜等工企业排放贡献最小;对于PM_(2.5)而言,最大的来源是风沙、扬尘和开采矿山,其次是燃煤、燃烧生物质和其他的工企业排放,炼铜的贡献最小。     

南昌市大气颗粒物污染特征及PM2.5来源解析

为探讨2013年南昌市大气颗粒物的污染特征及分布状况,收集南昌市9个大气监测站点实时发布的PM₁₀和PM_2.5数据,分析了ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）的变化规律及其与气态污染物的相关性,并结合污染严重的秋季时段,采用PCA-MLR（主成分分析-多元线性回归）模型对大气PM_2.5中化学组分来源进行解析.结果表明:①ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）的年均值分别为（115.4±39.1）（69.1±26.8）μg/m3,均超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值,ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）的最高值分别出现在石化、省外办监测站点,最低值出现在林科所监测站点.ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）季节性变化特征明显,呈冬季>春、秋两季>夏季的趋势,全年ρ（PM₁₀）超标天数占比为25.48%,ρ（PM_2.5）超标天数占比为36.71%,各季度ρ（PM_2.5）超标天数占比均高于ρ（PM₁₀）.②受人为活动和边界层高度的影响,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）日变化呈双峰双谷形态,一个波峰出现在08:00-10:00,另一个波峰出现在20:00-22:00,并且晚间小时峰值高于早间,最低值出现在15:00.③ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）年均值为60.3%,在冬季最高达65.1%,相关性分析发现ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）存在较显著的线性关系,表明二者具有同源性.④ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）均与ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（CO）呈显著正相关,并且冬季相关性高于夏、秋两季;而ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）均与ρ（O₃）全年呈显著负相关,并且夏、秋两季相关性高于冬季,说明气态污染物的二次转化对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）有较大影响.⑤南昌市秋季PM_2.5的最大污染源为道路扬尘/机动车尾气混合污染源,其次分别为施工扬尘源、燃煤源、冶炼尘/生物质燃烧混合污染源,各污染源对PM_2.5的贡献率分别为40.9%、35.8%、12.4%、10.9%.研究显示,南昌市PM_2.5的污染程度较PM₁₀严重,PM_2.5已成为南昌市大气颗粒物污染的主要组分,PM_2.5主要来源为城市扬尘和机动车尾气.      

菏泽市PM2.5源方向解析研究

为了定量解析环境受体中不同方向PM_2.5的源贡献水平,利用“源方向解析”（source directional apportionment,SDA）法〔综合PMF（positive matrix factorization,正定矩阵因子）方法和后向轨迹模型〕对京津冀大气污染传输通道上某典型城市——菏泽市环境受体中PM_2.5进行来源解析,并分析不同方向的源贡献.结果表明,菏泽市环境受体中ρ（PM_2.5）变化范围为42.73~191.72 μg/m3,平均值为92.54 μg/m3.SO₄2-、NO₃-和NH₄+是菏泽市环境受体中PM_2.5的主要化学组分;ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）和ρ（NH₄+）的平均值分别为29.78、22.11和7.91 μg/m3,三者之和占ρ（PM_2.5）的63.54%.PMF的计算结果显示,二次无机盐、机动车排放、扬尘、煤烟尘和建筑水泥尘是菏泽市环境受体中PM_2.5的贡献源类,分担率分别为32.61%、22.60%、19.54%、16.25%和9.00%.利用后向轨迹模型识别出PM_2.5贡献源类的4个潜在方向,分别为东南、正西、西北和正东.二次无机盐在4个方向的贡献分别为8.49%、5.01%、6.65%和12.88%;机动车排放分别为1.39%、4.44%、7.47%和8.22%;扬尘分别为4.95%、3.65%、4.12%和6.92%;煤烟尘分别为4.56%、1.93%、2.16%和7.28%;建筑水泥尘分别为2.22%、1.88%、1.27%和3.56%.研究显示,菏泽市PM_2.5污染较为严重,其中二次源、机动车和扬尘源是其主要贡献源类,并且来自菏泽市东部的各源类贡献均较高.      

2018年冬季淄博市一次沙尘天气颗粒物污染特征研究

2018年11月底淄博市经历了一次沙尘影响下的大气重污染过程,为研究此次重污染过程形成机制,分析了淄博市ρ(PM₁₀)和ρ(PM_2.5)及PM_2.5化学组分特征,并利用PMF模型和后向轨迹模型对颗粒物的来源进行研究.结果表明:①污染期间,ρ(PM₁₀)和ρ(PM_2.5)小时平均值分别为(259±111)和(133±51)μg/m3,分别是污染后ρ(PM₁₀)〔(88±38)μg/m3〕和ρ(PM_2.5)〔(36±14)μg/m3〕的2.9和3.7倍.②受沙尘的影响,Ca2+、Mg2+、Al、Mg、Ca、Si等代表沙尘源的离子和元素组分的质量浓度在PM_2.5中占比均高于污染后.③ 72 h后向轨迹结果表明,除受西北方向沙尘传输气流影响外,局地盘旋的当地气流也增加了污染物的累积,此次大气污染过程是本地污染物累积及西北沙尘传输共同作用形成的.④ PMF模型解析表明,污染期间扬尘源是PM_2.5的首要贡献源类,贡献率达33.61%,说明沙尘过境对此次污染过程有较大贡献;污染后工业源贡献显著增高,成为主要污染源,贡献率为22.71%,体现了淄博市是重工业城市的特点.研究显示,淄博市此次重污染过程颗粒物来源复杂,除受本地区域污染影响外,外来沙尘过境贡献也较大.      

浅析宜昌市城区PM_(2.5)污染特征及防治对策研究

依据2013年白龙岗站点自动监测数据,对PM2.5污染特征及手工采集的PM2.5膜中水溶性阴离子进行分析,并结合实际提出相应的防治对策。结果表明,PM2.5作为首要污染物,其分布具有季节性特征,冬季最高,夏季最低;灰霾日PM2.5、PM10、SO2和NO2具有相同的变化趋势;NO-3/SO2-4的比值表明宜昌市呈现工业污染和机动车尾气污染的复合污染特征。     

南京市PM2．5污染源分析与控制对策研究

随着民众健康和环保意识的增强,公众对空气环境质量越来越关注,要求也日益提高。空气污染物中的PM2.5由于对人体健康的危害严重性,近年来,成为政府和社会各界关注的环境热点问题。美国在1997年率先提出监测PM2.5标准,一些主要发达国家已将PM2.5纳入空气质量标准并进行强制性限制。本文简述了PM25的定义及危害,结合相关PM2.5的研究报告和环境监测数据分析了南京市PM2.5污染现状、污染特征及规律。通过对南京市PM2.5来源的解析,从监测管理、源头控制、防治机构、产业布局和公众参与几个方面提出控制南京市PM2.5污染的对策。     

丹东市大气污染特征及原因

丹东市大气污染具有鲜明的季节特征,采暖季市区内SO2污染较重,沙尘天气和大风天气时PM10测值较大,尘污染较重,除夕燃放鞭炮造成SO2和PM10严重污染;燃煤锅炉是造成SO2污染的主要来源;逆温、静风等不利气象条件是大气污染的决定性因子。     

沈阳市城市环境空气质量演替和PM_(2.5)的污染与达标措施探讨

沈阳市"九五"至"十一五"期间环境空气中的主要污染物为SO2、TSP、NO2,"十二五"以来,空气中PM2.5的污染凸显,形成以PM2.5为主要污染物的雾霾天气。通过科学规划、优化能源和产业结构及布局,实施燃煤和交通及扬尘污染综合整治,强化重污染行业控制及污染治理,推行区域大气污染联防联控,科学规划城市空间布局,开展科学技术及政策法规研究,加强环境空气质量监控与预报,强化公众参与等综合措施可以控制PM2.5的污染。     

自贡市大气颗粒物污染特征及来源解析

利用自贡市大气监测数据、同期气象数据以及颗粒物源解析在线监测资料,对颗粒物污染的特征及成因进行研究.结果表明:颗粒物年均浓度受浮尘天气影响明显,季均浓度呈冬高夏低变化,月均浓度呈"U"字形变化,日均浓度呈双峰型变化;颗粒物与降水、温度、气压、风速存在相关性,与相对湿度无相关性,PM10、CO、NO2、SO2、O3浓度对PM2.5浓度变化影响显著;PM2.5主要成分为元素碳、有机碳、富钾颗粒等,主要来源为机动车尾气、燃煤、工业工艺源等.