APEC期间京津冀及周边城市PM_(2.5)中化学组分特征

为考察APEC会议期间颗粒物化学成分特征,于2014年11月3-20日在京津冀与周边城市北京、天津、石家庄、济南、保定同步手动采集PM_(2.5)无机滤膜样品,并与会议结束后化学组分进行对比。结果表明:后向轨迹分析发现,APEC期间大气扩散条件整体好于会后,尤其是北京、石家庄气象条件明显好于其他城市。京津冀城市PM_(2.5)浓度在85~99μg/m~3之间,石家庄最高,保定和北京最低;各城市离子含量最高的前3位的均为NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+等二次粒子,NO_3~-和SO_4~(2-)比值在1.3~2.6之间,以流动源为主,会后保定、石家庄NO_3~-和SO_4~(2-)比值降至低于1,表现出固定源(燃煤)为主的能源消耗特征;OC/EC比值在3.1~3.7之间,二次反应显著;APEC期间地壳元素极微量浓度明显低于会后,施工建筑、土壤、以及工业排放等综合源类管控有效。     

廊坊市秋季环境空气中颗粒物组分昼夜变化特征研究

为研究廊坊市区秋季环境空气中颗粒物浓度及其组分昼夜变化特征,于2015年9月12—21日在廊坊市进行PM_(2.5)和PM_(10)采样,并对采集的样品无机元素、水溶性离子和碳组分(OC和EC)分析.结果表明,夜间PM_(2.5)和PM_(10)浓度比白天高,且下半夜出现大幅上升.PM_(2.5)/PM_(10)比值为0.49~0.62,下半夜最高.碳组分、Ba、Cr、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+等主要富集在PM_(2.5)中,而Ca、Al、Si、Mg~(2+)和Ca~(2+)等主要富集在PM_(10)中.通过昼夜颗粒物组分对比发现,夜间EC、Cu、Zn、Cr、Pb、Cl~-、NO_3~-和NH_4~+等浓度明显上升.同时,下半夜OC/EC比值明显变小,Cl-、NO_3~-和NH_4~+浓度明显增大,同时段CO和NO_2浓度上升,而SO_2浓度变化平缓.以上表明采样期间廊坊夜间可能存在移动源和部分工业污染源排放.     

兰州市大气PM_(2.5)的化学组分特征及其来源研究

为探讨兰州市大气细颗粒物化学组成及其污染来源,对兰州市大气PM_(2.5)中水溶性离子、无机元素以及OC和EC进行了研究。结果表明:PM_(2.5)浓度及其化学组成具有明显的季节变化特征,PM_(2.5)浓度为冬季>春季沙尘>春季>夏季;水溶性离子以SO_4~(2-)、NH_4~+和NO_3~-浓度最高,占总水溶性离子的78.7%~87.1%,表明该地区的二次污染较为严重,主成分分析表明水溶性离子主要来源于燃烧源和土壤源;无机元素以Zn、Pb和Ba浓度最高,主要来源于燃煤和机动车源;OC冬季浓度最高,而EC夏季浓度最高,并形成了较严重的二次有机碳污染。     

聊城冬季一重污染过程PM2.5污染特征及成因分析

北方秋冬季为重污染过程频发季节,为了解聊城市冬季重污染过程中PM_(2.5)及化学组分污染特征,于2016年1月7~11日在聊城市区开展PM_(2.5)样品采集并分析了其中水溶性离子、碳成分及无机金属元素这3种化学组分,并对污染特征及成因进行了分析.结果表明,此次污染过程PM_(2.5)浓度呈现明显的倒V字型,平均浓度为238.3μg·m~(-3),超过国家环境空气质量标准(GB 3095-2012)二级浓度限值2.2倍;NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)为PM_(2.5)的主要水溶性离子成分;随污染加重或减轻,NH_4~+、SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl-和Mg~(2+)浓度呈现增加或降低趋势,而Ca~(2+)变化趋势与之相反.污染鼎盛时,NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)浓度分别为48.96、68.45和80.55μg·m~(-3),达到起始阶段的6.29、7.31和7.84倍;过程期间OC和EC的浓度为20.8~60.2μg·m~(-3)和3.0~7.5μg·m~(-3),OC浓度高于EC且变化幅度明显偏大;过程期间各日无机金属元素浓度和分别为10.2、22.4、16.0、19.6和8.2μg·m~(-3),富集因子(EF)结果显示,各元素EF均小于10,未被富集,表明污染过程中其主要来源于地壳等自然源;PM_(2.5)质量浓度重构结果表明,有机物(OM)、SO_4~(2-)和NO_3~-为PM_(2.5)的主要组分,其次为NH_4~+、地壳物质和其他离子,EC和微量元素含量相对较低.随着PM_(2.5)污染加重,二次无机盐(SO_4~(2-)、NO_3~-及NH_4~+)浓度及所占比例均随之增加,OM浓度随之增加但比例有所下降,而地壳物质浓度及比例均下降,表明二次无机转化是此次污染过程的主要原因,主要受燃煤和机动车排放影响.     

北京市PM_(2.5)主要化学组分浓度水平研究与特征分析

为研究北京市大气环境PM_(2.5)中主要化学组分特征,于2012年8月—2013年7月期间,在北京市定陵、车公庄、东四、石景山、通州、房山、亦庄和榆垡等8个点位开展为期1年的样品采集,共计采集472组样品,分析每组样品中OC、EC、水溶性离子和18种无机元素等组分.研究结果表明,本次研究的组分重建后和实际PM_(2.5)浓度相关性显著,相关系数为0.94,所测组分平均占PM_(2.5)总量的90%;各点位不同季节PM_(2.5)中主要的组分均为OC、NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+,呈南高北低的趋势,冬季OC是夏季的1.7倍,NO_3~-和SO2--4在四季呈交替状态,除榆垡点位的SO_4~(2-)NO_3~-外,其他点位均是NO_3~-SO_4~(2-),4种主要的组分质量浓度分别为(23.1±21.4)、(20.3±23.4)、(19.4±22.2)、(13.6±15.2)μg·m-3,占PM_(2.5)总含量的18.5%、16.3%、15.6%、10.9%;研究水溶性离子发现,8个点位全年SNA/PM_(2.5)比例为42.8%,其中,夏季最高(49.9%),秋季较低(31.1%),NO_3~-/SO_4~(2-)比值平均为1.05,相对往年研究结果 NO_3~-/SO_4~(2-)比值有增加的趋势.     

2015年春节期间天津烟花爆竹燃放对空气质量的影响

为了解2015年春节期间烟花爆竹燃放对天津市空气质量的影响,在天津市环境监测中心利用在线监测仪器对环境空气中的气态污染物浓度(SO_2、O_3、NO、NO_2等)、颗粒物浓度(PM_(1.0)、PM_(2.5)、PM_(10)等)、颗粒物水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(EC)进行连续观测.通过烟花爆竹燃放时段和正常时段的对比,分析并探讨烟花爆竹燃放对各污染物排放特征的影响.结果表明,烟花爆竹集中燃放对PM_(1.0)、PM_(2.5)、PM_(10)和SO_2的影响最为显著,燃放高峰期(初一0:00),其浓度分别为284.00,428.00,714.00,283.14μg/m~3,且燃放期间,其平均值分别比非燃放期增加了2.99、2.54、2.07和3.27倍;烟花爆竹燃放对PM_(2.5)中水溶性离子K~+、Mg~(2+)、Cl~-、SO_4~(2-)、Na~+和NO_2~-影响最大,燃放高峰期,6种离子在PM_(2.5)中比例达35.28%.另外,PM_(2.5)中OC、EC浓度也在燃放高峰期出现明显的峰值(分别为:15.68、2.96μg/m~3),分别为前一小时平均浓度的2.00和1.37倍.     

2015年春节期间天津烟花爆竹燃放对空气质量的影响

为了解2015年春节期间烟花爆竹燃放对天津市空气质量的影响,在天津市环境监测中心利用在线监测仪器对环境空气中的气态污染物浓度(SO_2、O_3、NO、NO_2等)、颗粒物浓度(PM_(1.0)、PM_(2.5)、PM_(10)等)、颗粒物水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(EC)进行连续观测.通过烟花爆竹燃放时段和正常时段的对比,分析并探讨烟花爆竹燃放对各污染物排放特征的影响.结果表明,烟花爆竹集中燃放对PM_(1.0)、PM_(2.5)、PM_(10)和SO_2的影响最为显著,燃放高峰期(初一0:00),其浓度分别为284.00,428.00,714.00,283.14μg/m~3,且燃放期间,其平均值分别比非燃放期增加了2.99、2.54、2.07和3.27倍;烟花爆竹燃放对PM_(2.5)中水溶性离子K~+、Mg~(2+)、Cl~-、SO_4~(2-)、Na~+和NO_2~-影响最大,燃放高峰期,6种离子在PM_(2.5)中比例达35.28%.另外,PM_(2.5)中OC、EC浓度也在燃放高峰期出现明显的峰值(分别为:15.68、2.96μg/m~3),分别为前一小时平均浓度的2.00和1.37倍.     

德州市大气颗粒物中二次粒子污染特征

为了探讨德州市大气颗粒物中二次粒子污染特征,于2012年2-9月在德州市城区及郊区布置采样点位6个,分为采暖季、风沙季、非采暖季3个季节进行了不同粒径(TSP、PM_(10)、PM_(2.5))颗粒物的样品采集;进行了颗粒物中阴离子(F~-、Cl~-、SO_4~(2-)、NO_3~-)、阳离子(NH_4~+、K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+))和碳组分(OC、EC)的测定。结果表明:德州市大气颗粒物中SNA/总水溶性离子为60.83%,SNA污染严重;SO_4~(2-)的平均浓度值变化趋势均为非采暖季风沙季采暖季,NH_4~+为采暖季风沙季非采暖季,NO_3~-没有呈现出明显的季节变化特征;SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+在PM_(2.5)中的浓度与其在PM_(10)中浓度的比值范围为0.60~0.90,二次无机离子更容易富集在细颗粒物中;NO_3~-/SO_4~(2-)的平均值为0.17,德州市大气颗粒物以燃煤污染占主导;OC、EC的平均浓度值变化趋势均为采暖季风沙季非采暖季,OC/EC的比值均2.0,说明德州市大气细粒子中SOC对OC有一定的贡献;SOC浓度值的季节变化趋势为采暖季风沙季非采暖季,SOC/OC的平均值在TSP、PM_(10)、PM_(2.5)中分别为16.91、22.15、19.27,说明SOC在OC中占有较大比例,是OC的重要组成部分。     

畜禽固液粪污好氧-异位协同消纳技术研究

2016年1月18—27日,通过采取南充市城区10个PM_(2.5)样品,测定了其中的OC、EC、水溶性无机离子、无机元素浓度,并探讨南充市PM_(2.5)各组分的特征及来源。结果表明:OC、EC相关性较高(R~2=0.96),说明OC、EC来源相似,以一次排放的污染为主;NO_3~-/SO_4~(2-)的平均值为1.27,表明PM_(2.5)主要受移动源的影响;富集因子分析表明,Ca、Zn、Be的EF值>10,主要来源于人为活动造成的污染。主成分分析结果进一步表明,南充市冬季PM_(2.5)主要来源有燃烧源、二次源、建筑扬尘和土壤扬尘。     

南充市城区冬季大气细颗粒物化学组成特征及来源解析

2016年1月18—27日,通过采取南充市城区10个PM_(2.5)样品,测定了其中的OC、EC、水溶性无机离子、无机元素浓度,并探讨南充市PM_(2.5)各组分的特征及来源。结果表明:OC、EC相关性较高(R~2=0.96),说明OC、EC来源相似,以一次排放的污染为主;NO_3~-/SO_4~(2-)的平均值为1.27,表明PM_(2.5)主要受移动源的影响;富集因子分析表明,Ca、Zn、Be的EF值>10,主要来源于人为活动造成的污染。主成分分析结果进一步表明,南充市冬季PM_(2.5)主要来源有燃烧源、二次源、建筑扬尘和土壤扬尘。