无锡市冬季典型天气PM2.5中碳组分的污染特征

于2013-12-03~2014-01-03在无锡市对大气细粒子(PM2.5)进行了连续采集,并用热/光透射法(TOT)分析了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的浓度,结合气象参数,分析了冬季霾产生过程及霾天气下碳组分的污染特征.结果表明,采样期间共有3次霾产生过程,冷空气、风和降水成为改善空气质量最有效的途径.PM2.5、OC及EC的日均质量浓度分别为(132.38±87.17)、(22.80±9.77)和(2.08±1.63)μg·m-3,总碳(TC,TC=OC+EC)占PM2.5的23.57%,同时TC与PM2.5之间存在较好的相关性,相关系数为(R2)0.730;采样期间,TC在PM2.5中所占的比例与PM2.5的浓度之间存在相反的变化趋势,并且在霾天气下TC所占的比例要比非霾天气小,二次无机气溶胶粒子(SO2-4、NO-3、NH+4)的快速增长可能是造成霾天气下细粒子浓度较高的原因之一;OC/EC值为12.83,并且相关性较差,可能与二次污染有关,对二次有机气溶胶(SOC)进行估算:得到SOC平均质量浓度为9.04μg·m-3,占OC的40.96%.     

霾天气南京市大气PM_(2.5)中水溶性离子污染特征

为了讨论南京市大气细颗粒物(PM2.5)及水溶性组分在霾天气下的污染水平和污染特征,2007年6月10日至2008年5月29日对南京市大气细粒子PM2.5进行了采样,用PM2.5在线监测浓度、离子色谱法等分别测得PM2.5的质量浓度、水溶性离子组成,初步研究了南京市大气细粒子(PM2.5)及水溶性组分在霾天气下的污染水平和污染特征。结果表明,南京市大气细颗粒物污染严重,霾天气下PM2.5中总水溶性离子质量浓度为54.28μg/m3,为非霾天气的1.6倍。分析的6种离子中SO42-、NO3-、NH4+是PM2.5的主要组成成分。灰霾期间PM2.5与NO3-、SO42-、NH4+的相关性较高,PM2.5中颗粒物的主要存在形式可能为NH4Cl、NH4NO3,(NH)42SO4或NH4HSO4。对比不同季节不同天气下的SOR(SO2转化率)和NOR(NOx转化率),发现霾天气下SO2和NOX转化率高于正常天气,表明SO2、NO2在霾天气更容易转化为二次粒子。     

南京北郊冬季霾天PM2.5水溶性离子的污染特征与消光作用研究

为了探讨霾天下大气细颗粒物(PM2.5)中水溶性离子的污染特征及其对大气消光的影响,在2013年1月25日至2月3日于南京北郊进行了PM2.5连续在线监测.利用颗粒物-液体转换采集系统(PILS)连续采集水溶性样品,与离子色谱联用分析了其中SO2-4、NO-3、NH+4、Cl-、Na+、K+、Mg2+和Ca2+的含量;同时采用扫描电迁移率粒径谱仪(SMPS)和空气动力学粒径谱仪(APS)测量细粒子的粒径谱分布;采用三波长光声黑碳光度计(PASS-3)实时在线测量细粒子的散射和吸收消光系数;并实时监测痕量气体浓度.结果表明,观测期间霾与非霾天PM2.5中水溶性离子的总质量浓度分别为70.3μg·m-3和22.9μg·m-3;二次吸湿性组分SO2-4、NO-3和NH+4为主要的污染离子.霾天有利于SO2和NOx向SO2-4和NO-3的转化,尤其是NOx的氧化.运用多元线性回归统计方法,建立了PM2.5干消光系数与气溶胶化学成分之间的经验公式,发现NH4NO3对南京冬季消光的贡献最大,其次为(NH4)2SO4、有机碳(OC)和元素碳(EC).两次重污染事件中,污染前体物的一次排放和二次转化的增加分别是造成离子浓度升高的主要原因.     

成都冬季PM_(2.5)化学组分污染特征及来源解析

2017年1月1~20日在成都地区分昼夜对PM2.5进行连续膜样品采集,并在实验室测定了其主要化学组分(水溶性离子和碳质组分)的质量浓度。观测期间,PM2.5的平均质量浓度为(127.1±59.9)μg·m-3;总水溶性离子的质量浓度为(56.5±25.7)μg·m-3,其中SO42-、NO3-和NH4+是最主要的离子,质量浓度分别为(13.6±5.5)、(21.4±12.0)和(13.3±5.7)μg·m-3,一共占到了水溶性离子的85.6%;有机碳(OC)和元素碳(EC)的平均质量浓度分别为34.0μg·m-3和6.1μg·m-3,分别占PM2.5质量浓度的26.8%和4.8%。昼夜污染对比显示,PM2.5白天和夜晚质量浓度分别为(120.4±56.4)μg·m-3和(133.8±64.0)μg·m-3,夜间污染更为严重。SO42-、NO3-和NH4+白天浓度高于夜间,这与白天光照促进了二次离子的形成有关;而Cl-、K+、OC和EC浓度夜间明显升高,可能是受夜间煤和生物质燃烧排放增加的影响。通过对近年来成都冬季PM2.5化学组分的研究进行文献总结和比较后发现,SO42-浓度显著降低,从2010年的50.6μg·m-3降低到2017年的13.6μg·m-3;而NO3-浓度变化不大,维持在20μg·m-3左右。PM2.5中离子酸碱平衡分析表明,成都冬季PM2.5由于NH4+的相对过盛而呈现出碱性,与以往呈偏酸性结果存在差异。对成都冬季NO3-/SO42-的比值进行计算,NO3-/SO42-平均值为1.57,表明移动源对PM2.5污染影响更大。OC与EC的相关性表明,白天和夜间OC与EC的相关系数分别为0.82和0.90(P0.01),OC与EC来源具有一致性。SOC估算结果显示,白天和夜间SOC浓度分别为8.5μg·m-3和11.9μg·m-3,占到OC的28.1%和31.8%。K+/EC平均值为0.31,并且K+与OC之间相关系数为0.87(P0.01),说明生物质燃烧对成都冬季碳质气溶胶有一定影响。主成份分析表明,成都冬季PM2.5主要来源于燃烧源(燃煤、生物质燃烧等)、二次无机污染源以及土壤和扬尘源,其贡献率分别为32.8%、34.5%和21.5%。     

16届亚运会期间广州城区PM2.5化学组分特征及其对霾天气的影响

于2010年11月4～30日在广州城区每天昼夜各采集一个PM2.5样品.对样品进行有机碳、元素碳和水溶性离子分析,同步收集了在线PM2.5浓度、大气消光系数(bext)以及气象因子,探讨了PM2.5特征及其与大气消光系数的关系,并利用修正后的IMPROVE消光系数方程重建大气消光系数.结果发现:亚运期间PM2.5日均值质量浓度为(77.0±24.4)μg·m-3,比亚运前低27.8%.PM2.5和相对湿度是导致霾天气的重要因素.亚运期间大气消光系数为418 Mm-1,比亚运前低28.3%,(NH4)2SO4、POM(particulate organic material)和LAC(light-absorbing carbon)是主要贡献因子,贡献率达到87.0%.广州及其周边城市采取的减排措施对于缓解亚运期间广州城区的霾天气作用明显.     

成都市无车日期间PM_(2.5)污染特征研究

2013年9月20-24日,通过采集成都市无车日前后禁行区域内PM2.5样品,分析样品中主要的可溶性无机离子、碳组分和金属元素,研究无车日期间PM2.5污染特征变化并评估机动车尾气排放对成都市大气污染的影响。结果表明:在无车日期间,可溶性无机离子中二次离子NO3-、SO42-、NH4+的含量分别下降了29.2%、21.6%、20.5%;有车日期间,OC/EC的平均比值为2.64,而无车日OC/EC比值为1.95,表明减少机动车尾气排放有助于减少二次有机碳的转化;PM2.5中Pb、Cs、Ni、Cu、Zn、Cr、As富集因子大,主要来源于人为污染;Pb、Cu和Zn主要来源于机动车,无车日质量浓度分别下降3.7%、16.3%和19.4%。机动车对PM2.5中的二次离子(NO3-、SO42-、NH4+)、碳组分和重金属(Pb、Cu、Zn)均有较大贡献。因子分析表明,机动车排放源对成都市大气污染物细颗粒物PM2.5贡献量达25.8%。     

北京城区PM_(2.5)不同组分构成特征及其对大气消光系数的贡献

为研究北京城区PM2.5不同组分对大气消光系数的贡献率,于2013年10月—2014年8月使用3台PQ200采样器在北京市环境保护科学研究院采集PM2.5样品并进行质量重建,采用IMPROVE方程计算大气消光系数并分析各组分的贡献率.结果表明:1北京城区ρ(PM2.5)年均值为(90.3±8.1)μg/m3,相比2005年有所下降,颗粒物呈弱碱性,NH4+略有剩余.2PM2.5质量重建后,化学构成为OM〔32.1%,为ρ(OM)占ρ(PM2.5)比例,下同〕、NO3-(13.6%)、SO42-(13.9%)、NH4+(11.1%)、Cl-(3.8%)、其他离子(4.0%)、EC(元素碳,5.0%)、FS(土壤尘,8.9%)、微量元素(1.3%)和未知物质(6.7%);与2005年相比,OM、NO3-、NH4+等二次污染物质量浓度占ρ(PM2.5)比例均显著增加,ρ(水溶性离子)占ρ(PM2.5)的比例随空气污染加重而增加.3北京城区大气消光系数年均值为(504.6±49.3)Mm-1,OM、(NH4)2SO4、NH4NO3、EC和FS的贡献率分别为37.5%、28.3%、25.2%、7.6%和1.4%;冬季由于ρ(PM2.5)高,大气消光系数最高,为(589±124.3)Mm-1,约是春季的2倍;夏季由于相对湿度大,PM2.5吸湿粒径增大,大气消光系数仅次于冬季.OM对大气消光系数贡献率为冬季最高,而(NH4)2SO4的贡献率在冬夏季均大于NH4NO3.     

宁波市PM2.5中碳组分的时空分布特征和二次有机碳估算

为了研究PM2.5中碳质组分的时空分布特征,于2012年12月至2013年10月4个季度典型时段在宁波市5个采样点采集环境大气中的PM2.5,分析了样品中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度,并估算二次有机碳(SOC)对OC的贡献.结果表明:1宁波市PM2.5年均质量浓度为51.6μg·m-3,其中OC和EC的比例分别为17%和6%.反向轨迹模型的分析结果表明,来自内陆地区的区域传输可能是冬季和春季PM2.5浓度较高的主要原因.2OC/EC比值和OC与EC的相关性分析结果表明,夏季有大量SOC生成,而冬季则可能受华北地区燃煤供暖的显著影响.3用EC示踪法对宁波市的SOC进行了估算,结果表明宁波冬季和春季受到区域传输的显著影响,污染源较不稳定,不宜使用该估算方法.夏季和秋季的SOC质量浓度分别为2.5μg·m-3和2.3μg·m-3,占OC的42%和28%.     

杭州无车日大气细颗粒物化学组成形成机制及光学特性

在世界无车日期间对PM2.5化学组分、光学参数及气态污染物进行同步监测,评估机动车尾气排放对杭州市细颗粒物污染及能见度的影响.结果表明:管制期间NO2、NOx、CO和PM2.5浓度分别为45.0, 50.8, 1119, 85.8μg/m3,比平日分别下降了17.5%、23.3%、20.6%和32.6%.管制期间PM2.5中OC、EC和二次无机组分浓度为8.58, 4.29, 25.95μg/m3,比管制前下降了13.8%、12.6%和15.7%,管制后则达到20.24, 10.85, 27.39μg/m3,上升了136.0%、152.7%和5.5%.管制期间较高的NO3-/PM2.5和NOR(0.15)表明PM2.5的形成更多受二次无机转化影响,管制后PM2.5中上升的OC、EC比例和较低的NOR(0.07)则说明PM2.5主要来自机动车排放的碳质组分的贡献.硫酸盐、硝酸盐、有机气溶胶和EC是最主要的消光组分,共解释了总消光系数的74.0%~89.7%.管制后,机动车排放的有机物和EC消光比例达到26.6%和24.6%,大气消光系数则达到438.7Mm-1,比管制期间上升了60.5%,表明机动车污染排放已成为影响杭州大气细颗粒物污染和能见度下降的重要因素.     

南京霾天气及PM_(2.5)化学污染特征分析

为了研究大气细粒子PM2.5在霾天气下的化学污染特性,2012年4月1日-27日在南京信息工程大学1号新实验楼楼顶,在霾天对大气细粒子PM2.5进行了采样,利用离子色谱法、TOC法等测得PM2.5的质量浓度、水溶性离子及水溶性有机碳组分浓度。结果表明:霾越重PM2.5质量浓度越高,霾天的PM2.5与地面温度、风速呈一定的负相关,与相对湿度呈正相关。SO42-、NO3-、NH4+、Ca2+、Na+、Cl-以及水溶性总有机碳是PM2.5的主要组成部分,其质量浓度随霾的加重而增加,其中NH4+、SO42-、NO3-及TOC质量浓度的增加幅度更明显,表明气态污染物的二次转化对采样点灰霾污染也有突出贡献。     

天津市大气能见度与颗粒物污染的关系

利用天津市大气边界层观测站2009年能见度、相对湿度、风速逐时观测资料和2009年3月9~21日期间颗粒物的膜采样数据,分析天津市大气能见度与颗粒物污染的关系.结果表明,颗粒物质量浓度与能见度变化总体呈负相关,小粒径颗粒对能见度的影响作用明显,随着能见度的降低,小粒径颗粒与大粒径颗粒浓度的比值明显增加.能见度与颗粒物中总碳质量浓度变化呈负相关. SO42-,NO3-,OC和EC对大气消光贡献平均值分别为28.7%,6.1%,27.6%和19.2%.表明观测期间颗粒物中SO42-,OC对能见度的影响明显.     

南京城区夏秋季能见度与PM2.5化学成分的关系

为研究南京细颗粒物PM2.5化学成分与能见度的关系,于2011年8月4~17日和2011年10月31日~11月11日在南京城区采集PM2.5样品并分析其化学成分,同时对能见度、PM2.5、相对湿度等进行了同步观测.结果表明:南京城区夏季采样期间的能见度高于秋季,分别约为10.9km、7.5km,低能见度天PM2.5质量浓度较高,能见度与PM2.5的相关系数为-0.75.水溶性离子和总碳分别占PM2.5质量浓度的38%和26%,其中与能见度相关性较显著的是NO3-、SO42-、NH4+、EC.总消光系数的主要贡献者是颗粒物,达98.2%.8月首要消光组分是硫酸铵(NH4)2SO4,占47.0%,有机碳OC和硝酸铵NH4NO3分别占19.2%和14.3%;而11月是NH4NO3、(NH4)2SO4和OC,分别占29.3%、28.7%、26.8%.对不同相对湿度下的能见度和PM2.5化学成分进行拟合.进一步根据WRF/Chem细颗粒物化学成分模拟结果,分别利用拟合关系式和美国IMPROVE关系式,对2011年8月和11月能见度进行计算,与观测对比发现,利用本文拟合关系式计算的能见度结果优于IMPROVE关系式.     

杭州市大气颗粒物消光组分的粒径分布特征研究

2010年8月在杭州市朝晖、云栖、杭钢和下沙4个点位采集了不同粒径大气颗粒物样品,并对其主要消光组分的粒径分布特征进行了分析,包括SO42-、NO3-、NH4+、OC和EC等.同时在朝晖点位对多种气态污染物和多个气象要素进行了同步观测,以评估杭州市能见度下降的影响因素.结果表明:PM2.5、RH、SO2和NO2均与能见度呈一定负相关关系.4个监测点位颗粒物浓度变化均呈双峰型,峰值出现在0.4~0.7μm和9.0~10μm粒径段.以3.3μm为粗细颗粒的分界线,不同监测点位PM10中粗、细颗粒所占比例均等.水溶性离子消光组分的浓度大小顺序为:SO42->NH4+>NO3-. SO42-、NO3-和NH4+均显单峰结构,SO42-和NH4+的峰值出现在0.4~1.1μm的粒径段,NO3-峰值出现在5.8~10μm粒径段.OC显单峰结构,峰值出现在0.4~0.7μm粒径段;EC显双峰结构,峰值出现在0.4~0.7μm和2.1~3.3μm范围内.因而,要解决杭州的能见度问题,应减少细颗粒物,尤其是粒径<1.1μm的颗粒物的污染. NO3-、SO42-、OC和EC对杭州市颗粒物消光能力相对贡献率之比为2.2%:13.7%:29.8%:43.8%.因此要有效控制杭州市大气能见度的降低趋势, 首要的就是控制EC的主要排放源,即机动车尾气的排放.     

乌鲁木齐PM_(10)和PM_(2.5)的形貌特征与来源解析

PM_(10)和PM_(2.5)是近年来乌鲁木齐市空气质量的首要污染物,其成分复杂,来源不清。采用扫描电镜和离子色谱研究了乌鲁木齐市2015年采暖期和非采暖期大气颗粒物PM_(10)和PM_(2.5)的显微形貌,元素组成及其水溶性离子特征,并采用主成分分析法(PCA)对其来源进行解析。结果表明:PM_(10)和PM_(2.5)的颗粒形态各异,以球状、团絮状形状居多。主要物质有硅铝酸盐颗粒、铁氧化物颗粒,硫酸/碳酸盐晶体,碳质气溶胶以及不明物质等。采暖期和非采暖期主要的无机水溶性离子分别是SO_4~(2-)、NH_4~+、NO_3~-、Cl~-和SO_4~(2-)、NH_4~+、NO_3~-、Ca~(2+)。推测乌鲁木齐市颗粒物污染主要来源于固定污染源。     

Chemical characteristics of PM2:5 during a typical haze episode in Guangzhou

The chemical characteristics (water-soluble ions and carbonaceous species) of PM2:5 in Guangzhou were measured during a typical haze episode. Most of the chemical species in PM2:5 showed significant di erence between normal and haze days. The highest contributors to PM2:5 were organic carbon (OC), nitrate, and sulfate in haze days and were OC, sulfate, and elemental carbon (EC) in normal days. The concentrations of secondary species such as, NO3??, SO4 2??, and NH4 + in haze days were 6.5, 3.9, and 5.3 times higher than those in normal days, respectively, while primary species (EC, Ca2+, K+) show similar increase from normal to haze days by a factor about 2.2–2.4. OC/EC ratio ranged from 2.8 to 6.2 with an average of 4.7 and the estimation on a minimum OC/EC ratio showed that SOC (secondary organic carbon) accounted more than 36.6% for the total organic carbon in haze days. The significantly increase in the secondary species (SOC, NO3??, SO4 2??, and NH4 +), especially in NO3??, caused the worst air quality in this region. Simultaneously, the result illustrated that the serious air pollution in haze episodes was strongly correlated with the meteorological conditions. During the sampling periods, air pollution and visibility had a good relationship with the air mass transport distance; the shorter air masses transport distance, the worse air quality and visibility in Guangzhou, indicating the strong domination of local sources contributing to haze formation. High concentration of the secondary aerosol in haze episodes was likely due to the higher oxidation rates of sulfur and nitrogen species.     

北京市PM2.5水溶性有机物污染特征

用离子色谱技术对北京市2001~2002年大气PM2.5中7种水溶性有机物(WSOC)(甲酸、乙酸、甲磺酸、乙二酸、丙二酸、丁二酸、戊二酸)及12种无机离子(F-、Cl-、NO2-、NO3-、SO32-、SO42-、PO43-、Na 、NH4 、K 、Mg2 、Ca2 )的污染水平进行了同步测定.结果表明,SO42-、NO3-及NH4 为PM2.5中主要的水溶性物种,分别占PM2.5质量的10.6%、7.4%和5.7%;7种WSOC的浓度为0.011~0.118靏/m3,占PM2.5质量浓度的0.01%~0.1%,其中浓度最高的为乙二酸,其次为乙酸、丙二酸、丁二酸等;对PM2.5各化学组分浓度的季节变化特征的分析表明,PM2.5及OC的高浓度污染均出现在冬季采暖期,而WSOC则出现在夏季;对乙二酸与其他各组分进行相关性分析表明,乙二酸与SO42-、K 、NH4 、NO3-有较强的线性相关性(r=0.83,0.57,0.49,0.33),而与Cl-、Na 、Mg2 、Ca2 、EC、OC相关性较差(r=0.24, 0.22,0.12,0.05,0.13,0.10).由乙二酸季节变化特征及与其他物种相关性等特征初步推断,北京市PM2.5二元羧酸的主要来源为光化学反应而形成的二次污染物,而非来源于机动车、海盐或土壤的一次排放.     

南京北郊冬季大气PM_(10)水溶性无机离子粒径谱分布特征研究

于2009年11月26日至12月20日在南京北郊昼夜分粒径采集大气PM10样品,运用离子色谱法分析其水溶性无机离子的浓度及谱分布特征,讨论无机离子与大气污染物之间的关系,研究其来源特征。结果表明:PM2.1日均值为0.3921 mg/m3,超过EPA大气质量标准(0.065 mg/m3)5倍,PM10日均值为1.0103 mg/m3,为国家大气PM10三级标准(0.25 mg/m3)3.04倍,PM2.1占PM10约40%,说明冬季南京北郊颗粒物污染较严重,且以细粒子为主;PM10和PM2.1中的主要无机离子均为SO42-、Ca2+、Cl-,浓度大小为SO42->Ca2+>Cl-,且均表现为白天浓度高于夜晚;粒径谱分布为Ca2+、Cl-、SO42-均呈双峰,Ca2+主要存在于粗粒子中,SO42-、Cl-主要分布在积聚模;相关性分析表明,SO42-与NO3和Cl-显著性相关,系数分别为0.7910、0.9123,其可能存在同源性;由NO3-/SO42-的特征比值,白天和夜晚分别为0.0582和0.0484,均远小于1,说明南京北郊大气污染以固定源为主。     

广州亚运期间鹤山大气颗粒物及碳组分的分析

2010年11月广州亚运会期间,在鹤山连续测量了PM10、PM2.5及PM2.5中有机碳(OC)、元素碳(EC)的质量浓度,结合气象数据综合分析了该地区上述各种污染物的污染特征。研究结果表明:鹤山大气颗粒物以PM2.5为主,PM10和PM2.5具有较好的相关性(R2=0.72),其中PM2.5污染较严重;与国内外其他城市相比,鹤山OC、EC质量浓度处于中等偏高水平;OC和EC质量浓度的相关性较差(相关系数R2=0.32),OC/EC质量浓度比值远大于2,说明鹤山大气OC、EC来源较复杂,同时存在严重的二次污染;估算的二次有机碳(SOC)占OC总质量的66.5%。各种气象因素中,风速对污染物的质量浓度影响最大,秸秆燃烧等人类活动对其也有显著影响。     

中国海峡西岸城市群冬季PM2.5和PM10中水溶性离子的污染特征

为了研究中国海峡西岸城市群冬季大气颗粒物水溶性离子的污染特征,采集该区域8个城市共14个采样点位(包含1个背景点)的PM2.5和PM2.5~10样品,采用离子色谱分析F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、K+、NH4+、Ca2+和Mg2+ 9种水溶性离子的质量浓度.结果表明,海峡西岸城市群冬季大气颗粒物污染严重,PM2.5和PM10的日均值分别为89.65,135.65μg/m3,PM2.5占PM10的66.1%.城区水溶性无机离子主要集中在PM2.5上,其浓度分布存在空间差异,温州地区水溶性无机离子浓度处于较高水平;SO42-、NO3-和NH4+是水溶性无机离子的主要贡献者,其占PM2.5 中水溶性离子总量的79.6%~89.0%,占PM10的74.2%~83.4%.由于受冬季季风的影响,该区域非海盐离子对水溶性无机离子的贡献较大.NO3-/SO42-的质量浓度比显示,冬季海峡西岸城市群已处于机动车污染与燃煤污染并存的复合型污染状态.