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相似文献
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1.
固定源可凝结颗粒物稀释采样器的设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
固定污染源烟气排放进入大气环境后稀释降温,气相中部分饱和蒸气压较低的组分转化为可凝结颗粒物,这部分颗粒物在固定源烟气颗粒物监测中通常被忽略.为评价固定源可凝结颗粒物的排放情况,本文设计开发并评测了一套稀释采样器.稀释采样器稀释比在10:1~40:1范围内,混合停留时间为5~10 s.实验室评测结果表明,稀释气颗粒物背景值低((~0.1±0.08) 个·cm-3),稀释采样器气密性良好,烟气和稀释气能够均匀混合,颗粒物损失较少,细颗粒物 (PM2.5)损失在5%以下.本稀释采样器能模拟烟气与环境空气混合降温过程,可用于固定源可凝结颗粒物的测量.  相似文献   

2.
秸秆露天焚烧典型大气污染物排放因子   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用烟气污染物稀释采样系统,基于实际测试,针对玉米、小麦、花生和棉花4种农作物秸秆开展露天焚烧排放大气污染物采集和分析.利用修正燃烧效率区分燃烧状态,根据碳平衡法计算烟气中颗粒物和气态污染物排放因子.结果表明,4种秸秆露天焚烧CO、SO2、NOx和CH4平均排放因子分别在7.39~92.4g/kg、0.11~0.89g/kg、0.72~3.86g/kg和0.2~5.45g/kg之间,PM2.5平均排放因子在1.48~13.29g/kg之间.OC和EC的质量分别占PM2.5全部质量的27.7%~54.3%和4.4%~17.1%,是PM2.5的主要组成成分.污染物排放主要来自混合燃烧状态,焖烧状态排放污染物浓度相对较高.随着含水率升高,焖烧过程增强显著,CO、CH4、PM2.5和OC的排放因子升高,其中PM2.5排放量增高主要是由OC排放占比升高导致.  相似文献   

3.
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PM2.5)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;PM2.5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PM2.5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PM2.5浓度变化特征一致,陇中和陇东地区颗粒物(PM10与PM2.5)浓度冬高夏低,陇南地区则为冬高秋低;河西走廊PM10和PM2.5浓度季节变化不同,PM2.5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PM2.5/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.  相似文献   

4.
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PM2.5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、NOx、PM10、PM2.5、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PM2.5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PM2.5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.   相似文献   

5.
东北地区农业源一次颗粒物排放清单研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
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PM2.5)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,PM2.5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PM2.5占PM2.5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PM2.5总量的贡献率分别是27%和6%; 3)PM10和PM2.5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PM2.5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,PM2.5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.  相似文献   

6.
为研究轻型汽油车尾气PM2.5的排放特征,利用整车测试台架和颗粒物稀释采样系统,对12辆轻型汽油车尾气的PM2.5进行了采集,并进一步分析了PM2.5排放因子及其碳质组分——OC(有机碳)和EC(元素碳)的排放特征;在此基础上,参考文献研究结果,计算了我国轻型汽油车分阶段PM2.5排放因子,结合活动水平数据估算轻型汽油车PM2.5排放量.结果表明:测试的国Ⅰ前~国Ⅳ轻型汽油车PM2.5平均排放因子分别为(73.2±3.8)(50.5±45.4)(34.7±18.4)(22.6±10.3)和(1.0±0.2)mg/km,随排放阶段升级而显著降低.OC是轻型汽油车尾气PM2.5中的主要碳质组分,在TC(总碳)中所占比例超过90%. 2012年我国轻型汽油车PM2.5排放量为21 828.7 t,占机动车颗粒物排放总量的3.5%,其中仅占轻型汽油车保有量17%的国Ⅰ及以前车辆排放了约43%的PM2.5. 研究显示,轻型汽油车尤其是国Ⅰ及国Ⅰ前车辆颗粒物排放不容忽视,在机动车颗粒物减排工作中应给予足够重视.   相似文献   

7.
为了获取机动车源尾气和主要民用燃料源燃烧过程排放的颗粒物中含碳气溶胶的排放特征,使用多功能便携式稀释通道采样器和Model 5L-NDIR型OC/EC分析仪,采集分析了典型机动车源(汽油车、轻柴油车、重柴油车)、民用煤(块煤和型煤)和生物质燃料(麦秆、木板、葡萄树树枝)的PM10和PM2.5样品中的有机碳(OC)和元素碳(EC).结果表明,不同排放源释放的PM10和PM2.5中含碳气溶胶的质量分数存在显著差异.总碳(TC)在不同源PM10和PM2.5中的质量分数范围分别为40.8%~68.5%和30.5%~70.9%,OC/EC范围分别为1.49~31.56和1.90~87.57.不同源产生的含碳气溶胶均以OC为主,OC在PM10和PM2.5中的质量分数范围分别为56.3%~97.0%和65.0%~98.7%.在PM10和PM2.5的含碳气溶胶中OC质量分数按照从高到低...  相似文献   

8.
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PM2.5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PM2.5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;PM2.5~10(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PM2.5、PM2.5~10污染较非工作日严重,3种类型道路工作日07:00 PM2.5~10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PM2.5和PM2.5~10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PM2.5~10浓度峰值,其PM2.5~10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PM2.5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(PM2.5和PM2.5~10)污染加重.   相似文献   

9.
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(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   

10.
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(PM2.5)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(PM2.5)/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(PM2.5)/ρ(PM10)日变化趋势与ρ(PM10)日变化特征相反,即ρ(PM10)高时ρ(PM2.5)所占比例低,ρ(PM10)低时ρ(PM2.5)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PM2.5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.   相似文献   

11.
我国燃煤电厂颗粒物排放特征   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
基于我国燃煤电厂(不含港、澳、台数据,下同)的燃烧技术及颗粒物控制技术分类,建立了燃煤电厂颗粒物排放计算方法. 利用该方法,分析了2000─2010年我国燃煤电厂颗粒物排放量及分布特征. 结果表明:我国燃煤电厂颗粒物排放量自2000年起持续增加,于2005年达到最高值(375×104 t),其中PM10、PM2.5排放量分别为237×104、129×104 t;此后逐年降低,2010年降至166×104 t,其中PM10、PM2.5排放量分别降至126×104、85×104 t. 随着静电除尘及湿法脱硫的普及,颗粒物中PM2.5所占比例由2005年的34.3%升至2010年的51.2%. 我国燃煤电厂颗粒物排放地区分布不均衡,2010年内蒙古、山东、河南、江苏、山西和广东六省区的排放量占全国排放总量的44%. PM2.5排放因子也因各省燃煤电厂颗粒物排放控制技术不同而产生差异,其中煤粉炉、循环流化床锅炉的PM2.5排放因子分别为0.35~0.75、0.27~0.90 kg/t. 从机组规模影响来看,单台容量在30×104 kW以下的燃煤机组是粗颗粒(PM>10)的主要来源,而在30×104 kW以上的燃煤机组对PM2.5排放贡献(64.6%)较大,这主要与这类燃煤机组静电除尘和湿法脱硫的安装比例高有关.   相似文献   

12.
应用DGI承重撞击器对四台燃煤机组湿法脱硫前、后细颗粒物进行采集,分析细颗粒物的粒径分布、元素组成以及脱硫系统的脱除效率.结果表明:脱硫前细颗粒物粒径峰值出现在0.20~0.40 μm处,脱硫后峰值出现在0.20~0.30 μm处.经过湿法脱硫系统后ρ(PM2.5)、ρ(PM1)、ρ(PM0.5)、ρ(PM0.2)出现不同程度的增长,平均增长率分别为13.28%、19.57%、28.79%、33.51%.分粒径颗粒物中ρ(Si)、ρ(Al)在脱硫前、后均随着颗粒物粒径的减小呈递减趋势,并且脱硫后ρ(Si)、ρ(Al)均有不同程度的降低,ρ(Fe)随颗粒物粒径的减小呈增加趋势,表现出一定的富集特性;湿法脱硫后Ca在PM1中的质量浓度出现明显的增长,ρ(Ca)由18.86~51.47 μg/m3增至41.87~84.83 μg/m3. Si、Al是PM2.5中的主要元素,经过湿法脱硫后ρ(Si)、ρ(Al)由59%~72%降至43%~59%;而Ca在PM2.5中表现出相反的变化趋势,ρ(Ca)由8%~13%升至17%~26%.   相似文献   

13.
为了考察电袋复合除尘器脱除多污染物的能力,分别采用US EPA Method 30B方法、DL/T 998-2006《石灰石-石膏湿法烟气脱硫装置性能验收试验规范》、HJ/T 342-2007《水质硫酸盐的测定铬酸钡分光光度法(试行)》、GB/T 16157-1996《固定污染源排气中颗粒物测定与气态污染物采样方法》和国际标准化组织ISO23210-2009《Stationary Source Emissions-Determination of PM10/PM2.5 Mass Concentration in Flue Gas-Measurement at Low Concentrations by Use of Impactors》对A、B两个燃煤电厂中循环流化床锅炉后的电袋复合除尘器脱除烟气中汞、SO3、烟尘、PM1、PM2.5、PM10六种污染物的效率进行测试试验.结果表明:电袋复合除尘器对烟尘、PM10等颗粒态污染物捕集效率高达99%以上;两个电厂电袋复合除尘器中汞的质量平衡分别为112.05%、72.78%,在70%~130%的允许范围之内;B电厂中电袋复合除尘器进口处烟气中颗粒态汞占总汞含量的比例高达97%,电袋复合除尘器对颗粒态汞的捕集效率达99.93%,对气态汞的捕集效率达86.84%;由于滤袋表面烟尘粉饼具有一定的吸附作用,电袋复合除尘器对SO3也有一定的捕集能力,A、B电厂电袋复合除尘器对SO3的脱除效率分别达到90.04%和61.73%,脱除效率可能受到飞灰组分及其吸附能力的影响.研究显示,电袋复合除尘器对循环流化床锅炉烟气中的多污染物具有较高的协同捕集效率.   相似文献   

14.
燃煤电厂细颗粒物排放粒径分布特征   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
目前细颗粒物区域污染已成为普遍现象,控制燃煤电厂细颗粒物的排放是控制大气中细颗粒物的重要途径之一,而了解燃煤电厂细颗粒物的排放粒径分布及其形成的可能原因和影响因素显得尤为重要.针对浙江某电厂660 MW燃煤机组,在120、100、90和85℃四种不同运行工况下,采用Dekati ELPI+对电除尘器入口和出口以及烟囱60 m横断面处烟尘进行多平台同步采样测试,以研究该电厂所排放细颗粒物的粒径分布特征、不同工况下细颗粒物的排放浓度及其变化规律.结果表明:① 不同工况下,电除尘器出口和烟囱60 m横断面处颗粒物数浓度都主要集中在亚微米态(粒径 < 1 μm),并随粒径增大而数浓度快速减小.② 随着烟冷器出口烟气温度的降低,烟气经过除尘装置后,无论是颗粒数浓度还是质量浓度均有一定程度的下降,但当烟气温度降至90℃时,继续降温对电除尘器除尘效果的影响基本趋于恒定.③ 无论燃用设计煤还是校验煤,当烟冷器出口烟气温度相对较低时,经脱硫后积聚模态颗粒物质量浓度较除尘后有明显增加;而烟气温度较高时,呈现出脱硫后较除尘后粗模态颗粒物质量浓度增长的现象.④ 当原烟气稀释倍数从7倍增至10倍时,6~27 nm粒径段颗粒物数浓度呈指数倍增长,说明稀释过程主要影响纳米级颗粒物的数浓度.⑤ 燃用设计煤,烟冷器出口烟气温度90℃时,电除尘器对PM1的去除效果最明显为63.9%~99.8%,可见降低电除尘器入口运行烟温,可促进其对亚微米态颗粒物的捕集率.   相似文献   

15.
采用稀释通道采样法对郑州市一家拜耳法氧化铝企业及一家α-氧化铝企业的PM2.5、PM10样品进行采集,利用烟气分析仪检测SO2和NOx气体的质量浓度.对颗粒物样品中的38种化学组分进行分析,构建相应的源成分谱,运用分歧系数(CD)和组分差异权重分布函数R/U对其特征进行对比研究.结果表明:α-氧化铝源谱中以Cl-为主(质量分数18.29%~25.21%),拜耳法氧化铝源谱中以OC和NO3-为主(质量分数9.01%~41.87%).源谱间的分歧系数(CD)显示,同一种生产工艺两种粒径间的源谱比较相似,相同粒径的两种生产工艺之间的源谱差异较大.R/U值对比结果显示,EC、Ca、F-和Cl- 4种元素可作为区分两种氧化铝生产工艺的标识组分.  相似文献   

16.
以燃煤电厂烟气颗粒物控制技术或组合为研究对象,在文献调研和专家问卷调查基础上,针对燃煤电厂一次PM2.5排放特征,构建了包含环境、经济和技术三方面共16项四个层次的评价指标体系;采用模糊综合法对7种颗粒物控制技术及其组合开展了综合评估.结果表明:在综合分析或着重环境性能的情况下,7种单一或组合控制技术的优先顺序为:低低温静电除尘配高频电源+湿式静电除尘≈静电除尘配高频电源+湿式静电除尘 > 电袋复合除尘 > 静电除尘+湿式静电除尘 > 袋式除尘 > 静电除尘 > 电凝并+静电除尘.若优先考虑经济因素,静电除尘为最优选择;优先考虑技术性能则袋式除尘为最优选择.  相似文献   

17.
钢铁焦化厂可凝结颗粒物(CPM)对大气细颗粒物(PM2.5)的贡献不容忽视,然而目前关于焦化厂CPM排放特征的认识仍很不清楚。采用稀释间接法对焦化厂烟气中CPM的排放进行了测试,对其在脱硫入口和总排放口的浓度及化学组成进行了系统分析。发现在焦化脱硫入口和总放排口CPM浓度分别为9.5,1.2 mg/m3,是可过滤细颗粒物(FPM2.5)浓度的14,4倍。CPM中占比最高的为水溶性离子,主要为Cl-和K+;其次为有机物。脱硫入口处CPM中有机组分以烯烃类、环烷烃类、烷烃类等为主,总排放口则以醇类、烯烃类、酚类等为主。采用"碳酸氢钠干法脱硫+袋式除尘器+中低温选择性催化还原脱硝"烟气净化技术路线对CPM气态前体物有一定的协同去除能力,CPM去除率为87.3%。  相似文献   

18.
炼焦过程及周边环境颗粒物中水溶性无机离子特征   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为明确炼焦过程排放颗粒物及周边环境颗粒物中水溶性无机离子的污染特征,于2012年5月利用改良的标准大体积总悬浮颗粒采样器采集燃烧室废气烟囱排放、焦炉顶无组织排放及焦炉周边环境空气TSP(total suspended particulates,总悬浮颗粒物)样品,使用Staplex234大流量采样器采集焦炉顶无组织排放及焦炉周边环境空气PM1.4样品,采用ICS-90离子色谱仪测试样品中SO42-、NH4+、Ca2+、Cl-、NO3-、F-、Mg2+、K+、Na+共9种水溶性无机离子.结果表明:SO42-为炼焦过程排放的特征离子.炼焦过程燃烧室废气烟囱排放的TSP中总水溶性无机离子质量浓度最高,为(5 493±901)μg/m3;其次为焦炉顶无组织排放的TSP,其总水溶性无机离子质量浓度为(902±222)μg/m3;焦炉周边环境空气的TSP中总水溶性无机离子质量浓度最低,为(712±288)μg/m3.SO42-为燃烧室废气烟囱排放TSP与燃煤锅炉烟气排放颗粒物中共有的主要特征离子,但与燃煤锅炉烟气相比,燃烧室废气烟囱排放的w(SO42-)略低,w(F-)则相反.NH4+较易富集于焦炉顶无组织排放的细颗粒物中,而SO42-则较易富集于粗颗粒物中.研究显示,炼焦过程及焦炉周边环境空气颗粒物中9种水溶性无机离子分布特征不同,SO42-是燃烧室废气烟囱排放、焦炉顶无组织排放的TSP中质量浓度最高的水溶性无机离子.   相似文献   

19.
为了研究漯河市PM2.5和PM10及其水溶性离子变化特征,于2017年5月—2018年2月在漯河市3个采样点同步采集PM2.5和PM10样品,分别获得PM2.5和PM10有效样品191和190个.用离子色谱法分析样品中F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+等9种水溶性无机离子.结果表明:在采样期间,漯河市ρ(PM2.5)平均值为72.42 μg/m3,其中ρ(总无机水溶性离子)的年均值为34.76 μg/m3,占ρ(PM2.5)的46.72%;ρ(PM10)平均值为126.52 μg/m3,其中ρ(总无机水溶性离子)的年均值为46.40 μg/m3,占ρ(PM10)的35.67%.2种颗粒物水溶性离子质量浓度的季节性变化均呈冬季高、夏季低的趋势.PM2.5/PM10〔ρ(PM2.5)/ρ(PM10)〕在四季分别为0.50、0.61、0.56、0.57.采样期间漯河市PM2.5中NOR(氮氧化率)和SOR(硫氧化率)的年均值分别为0.17和0.30,PM10中NOR和SOR的年均值分别为0.22和0.34,说明颗粒物中SO42-的二次转化效率高于NO3-.PM2.5和PM10在采样期间均呈弱碱性,且碱性在夏季最强,秋季最弱.利用PMF模型分析PM2.5和PM10中水溶性离子的主要来源发现,PM2.5中水溶性离子来源主要包括生物质燃烧源、燃煤源、建筑扬尘源、工业源和二次污染源,PM10中水溶性离子来源主要包括燃煤源、建筑扬尘源、二次污染源、生物质燃烧源和工业源.研究显示,漯河市颗粒物污染中水溶性离子来源复杂,应采取多源控制的污染防治措施.   相似文献   

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