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%.     

太原市PM2.5中有机碳和元素碳的污染特征

采集了太原市4个点位冬季和夏季PM2.5样品,利用元素分析仪测定了PM2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度,并对碳气溶胶污染水平、时空分布、二次有机碳(SOC)以及OC和EC相关性等特征进行了分析.结果表明,太原市冬季有机碳(OC)、元素碳(EC)平均质量浓度为22.3μg·m-3和18.3μg·m-3,夏季OC、EC平均质量浓度为13.1μg·m-3和9.8μg·m-3,冬季和夏季总碳气溶胶(TCA)占PM2.5的比例分别为56.6%和36.5%;各点位OC和EC质量浓度均呈现冬季夏季的季节特征,冬季OC、EC浓度呈现出较好的均一性,夏季OC、EC质量浓度存在较明显的空间分布差异;太原市SOC污染较轻;冬季OC、EC相关性较强,夏季OC、EC相关性差.     

黄石市夏季昼间大气PM10与PM2.5中有机碳、元素碳污染特征

2012年7月,对黄石市城区夏季昼间大气颗粒物PM10与PM2.5样品进行采集,并用热/光反射法(TOR)分析其中的有机碳(OC)、元素碳(EC).结果显示,新老城区PM10中OC平均含量分别为14.60μg·m-3和18.70μg·m-3,EC平均含量分别为4.70μg·m-3和11.02μg·m-3;PM2.5中OC平均含量分别为11.89μg·m-3和13.66μg·m-3,EC平均含量分别为2.28μg·m-3和4.96μg·m-3.研究结果表明,夏季昼间黄石市新老城区大气PM10与PM2.5中碳组分浓度变化趋势相同,且老城区大气PM10、PM2.5中的OC和EC含量普遍要比新城区高,且PM10中OC、EC在总碳(TC)的质量分数均高于在PM2.5中,说明黄石市老城区碳污染状况较新城区要严重,其夏季昼间大气粗颗粒物中碳的含量更高.通过对OC/EC及8个碳组分进行探讨,发现黄石市大气颗粒物中OC易形成二次污染,而EC排放以烟炱为主,夏季燃煤和机动车尾气是黄石碳污染的重要污染源,生物质燃烧也具有一定影响.     

上海中心城区冬季PM_(2.5)中有机碳和元素碳组成变化特征

采样分析了上海中心城区冬季2009年1月-2月PM2.5中有机碳和元素碳组分,并对其污染和变化特征进行了分析。监测分析结果表明,中心城区范围内OC、EC质量浓度空间分布无明显差异;OC、EC是PM2.5的重要组成部分,其在PM2.5中的质量分数分别为8.88%、1.49%;ρ(OC)/ρ(EC)比值较高,为5.73,且存在一定程度的二次有机污染;OC质量浓度和EC质量浓度有着很好的相关性,二者一定程度上有着相同的源;春节前后,TC浓度变化(即OC+EC)呈现明显的假日效应,机动车排放是TC的重要来源之一。     

大连市PM2.5中有机碳和元素碳的季节变化特征和来源分析研究

2014年1月-2014年12月期间,在大连市对PM2.5的质量浓度和含碳气溶胶进行了在线连续观测,获得了不同季节的含碳气溶胶的变化特征.观测结果显示:大连市PM2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)的年平均质量浓度分别为6.9 μg/m3和2.9 μg/m3,OC和EC浓度之和占PM2.5的18%,表明碳质气溶胶是大连市大气细粒子中的重要组分.OC和EC的比值表明机动车尾气、燃煤排放和船舶排放是大连市PM2.5中OC和EC的主要来源.重污染过程期间OC/EC的比值和PM2.5的变化趋势呈负相关关系可以作为判定外来污染输送的一个重要指标.     

贵阳市秋、冬季PM_(2.5)中碳组分污染特征及来源分析

为研究贵阳市大气细粒子PM2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)的污染特征,于2013年10月14日至2013年12月25日,采集2个监测点位秋季和冬季的PM2.5样品,检测分析PM2.5中有机碳(OC)、元素碳(EC)的质量浓度。结果表明,秋季PM2.5中OC的平均浓度为14.9μg/m3,EC的平均浓度为2.31μg/m3;冬季PM2.5中OC的平均浓度为26.2μg/m3,EC的平均浓度为7.53μg/m3,呈冬季高、秋季低的季节变化特征。秋、冬季PM2.5中OC/EC的值均大于2,表明存在二次有机碳(SOC)的贡献;秋季SOC的值为6.89μg/m3,冬季SOC的值为8.29μg/m3。通过计算PM2.5中8个碳组分丰度,初步判断PM2.5中秋季碳的主要来源是汽车尾气、道路扬尘和生物质燃烧,冬季碳的主要来源是汽车尾气、燃煤尘和道路扬尘。     

忻州市环境空气PM10中有机碳和元素碳污染特征分析

采集了忻州市4个监测点位采暖季和非采暖季环境空气PM10样品,利用Elementar Analysensysteme GmbH vario EL cube测定有机碳(organic carbon,OC)和元素碳(elemental carbon,EC)的质量浓度,通过OC和EC的时空分布、比值以及相关性分析揭示忻州市的碳组分污染特征.结果表明,忻州市PM10中OC和EC的平均质量浓度分别为(18.5±4.5)μg·m-3和(16.1±4.3)μg·m-3,采暖季和非采暖季TCA占PM10的比例分别为70.7%和43.8%;4个监测点位采暖季OC的质量浓度均高于非采暖季,XT、DC和KQ监测点采暖季EC的质量浓度高于非采暖季,SQ监测点则相反,采暖季燃煤是OC和EC的主要来源;监测点XT的OC质量浓度最高,为24.1μg·m-3,DC的EC质量浓度最高,为22.0μg·m-3,SQ的OC和EC质量浓度最低,分别为17.2μg·m-3和14.5μg·m-3,区域性污染特征存在差异;OC/EC均值小于2,一次污染严重;非采暖季OC与EC浓度相关性较好(R2=0.55),二者排放源单一,主要来源为机动车尾气排放,采暖季相关性不显著(R2=0.13),二者排放源复杂.忻州市主要通过控制燃煤、机动车尾气、生物质燃烧、工业源等的一次排放来减轻碳组分污染,进而提高环境空气质量.     

北京城区PM_(2.5)中有机碳和元素碳的变化特征

为了了解北京城区大气细颗粒物(PM2.5)中有机碳(OC)和元素碳(EC)的浓度水平与季节变化特征,2013年5月、8月、10月和2014年1月分季节在北京城区进行了PM2.5和PM2.5中OC、EC的连续监测。在监测期间,PM2.5质量浓度平均值为86.8μg/m3,PM2.5中OC的平均浓度为15.46μg/m3,占PM2.5的17.8%;EC的平均浓度为2.88μg/m3,占PM2.5的3.3%。北京城区的PM2.5和OC、EC随季节变化明显,冬季最高,秋季大于春季,夏季最低。其中秋、冬季的OC、EC浓度的日变化有着明显的白天低、傍晚前后逐渐升高、在午夜出现峰值的特点。通过一次重污染过程分析发现,静稳、高湿的气象条件使PM2.5、OC、EC的浓度都有着显著地增加。对OC、EC相关分析显示,冬季两者的相关性最高。而且OC/EC的比值都大于2.0,说明北京存在着一定的二次污染。     

福建省三大城市冬季PM2.5中有机碳和元素碳的污染特征

以福建省福州、厦门和泉州这3个主要城市为研究对象,采集了冬季PM2.5样品,采用热光透射法(thermal opticaltransmission,TOT)分析得到PM2.5、OC和EC的浓度水平和空间分布、OC与EC的相关性、OC/EC值以及二次有机碳分布特征.结果表明,福州、厦门和泉州冬季PM2.5的浓度范围为(79.94±18.08)～(114.78±26.10)μg.m-3,均超过《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)规定的PM2.5日均值75μg.m-3.OC和EC的浓度范围(以C计)分别为(14.77±2.65)～(19.27±1.96)μg.m-3和(1.99±0.50)～(3.36±0.41)μg.m-3,分别是背景点福州平潭的1.2～1.6倍和1.2～2.0倍.福州平潭(R2=0.70)和晋安(R2=0.66)冬季PM2.5中OC与EC的相关性显著,说明OC和EC有相近的一次污染来源.OC/EC值为5.64～7.71,且值均大于2.0,说明各采样点存在二次有机碳(secondary organic carbon,SOC)的生成.SOC的浓度为2.47～7.17μg.m-3,占OC的比例为13.08%～45.67%,占PM2.5的2.20%～7.78%.     

南通市重污染过程PM_(2.5)中OC/EC浓度水平及污染特征分析

采用EC/OC在线分析仪连续监测数据,结合空气自动监测站监测的PM_(2.5)浓度数据和气象参数,对南通市几次重污染过程进行了分析。结果表明,OC/EC浓度随PM_(2.5)浓度变化趋势基本一致,重污染过程中明显升高,是导致南通市重污染天气的重要元素之一。重污染过程中存在明显的二次有机碳污染,且重污染程度越高,二次有机污染越严重。单次重污染过程OC/EC来源基本相同,仅凭OC/EC的比值判断污染物来源是不充分的。污染过程中TC(OC+EC)的上升幅度较PM_(2.5)中其他组分低,污染后其下降幅度也相对较低。     

成都市西南郊区夏秋季PM_(2.5)碳组分化学特征

为研究成都市西南郊区PM_(2.5)中碳组分浓度的季节变化及污染特征,分析了PM_(2.5)中有机碳(OC)、元素碳(EC)的含量。结果表明:颗粒物PM_(2.5)、总碳(TC)、有机碳(OC)月平均质量浓度夏季比秋季略高;OC/EC平均比值在夏季和秋季分别为2.47和2.18,说明均有二次有机碳(SOC)的生成;OC和EC在夏秋季均有较强的相关性(夏季R~2为0.77,秋季R~2为0.79);SOC在夏、秋季的月平均浓度分别为4.02,2.76μg/m~3;降雨在一定程度上降低了PM_(2.5)的浓度。     

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.     

山西煤层自燃区PM10中有机碳、元素碳的特征

采集了山西大同市、宁武县和河曲县煤层自燃区12个点位PM10样品,采用Analysensysteme GmbH Vario E1型元素分析仪分析了PM10中有机碳(OC)和元素碳(EC)组分,探讨了煤层自燃区OC、EC污染特征、总碳气溶胶(TCA)对PM10的贡献、OC/EC比值.结果表明, PM10、OC、EC的质量浓度范围分别为114~401,22.9~68.1,21.9~70.7μg/m3.不同区域PM10、OC和EC污染水平差异较大,河曲县PM10污染最为严重,宁武县碳污染水平最高.露头煤层自燃区PM10低于采空自燃区,而对于OC和EC则相反.TCA对PM10的贡献高达63.82%,且露头煤层自燃区TCA对PM10的贡献比采空自燃区高.不同采样点OC/EC值介于0.7～1.6之间,小于前人结论中相似源OC/EC值.二次有机碳( SOC)污染较小.     

沈阳市冬季不同污染程度PM2.5中OC和EC污染特征

于2018年12月~2019年1月对沈阳市PM_2.5进行持续在线浓度监测,使用有机碳/元素碳分析仪对PM_2.5中有机碳（OC）和元素碳（EC）的质量浓度进行分析,研究了不同污染程度下PM_2.5及其碳组分的污染特征和来源.结果表明,沈阳地区冬季碳组分污染较为严重,不同污染程度下的总碳气溶胶（TCA）约占PM_2.5的36.3%~42.8%.中/重度污染天气下PM_2.5、OC和EC的平均质量浓度达到148.6,29.6,6.6μg/m³,是清洁天的3.1~3.3倍.PM_2.5、OC和EC的日变化均表现为早晚高、午后低,任一时刻其浓度均为中/重度污染>轻度污染>清洁天.不同污染程度下的OC/EC值均大于2,其中污染天比值分布在2.1~25.3区间内,表明燃煤和机动车尾气排放是污染天碳质气溶胶的主要来源.二次有机碳（SOC）随污染程度增加表现出升高趋势,清洁天、轻度污染和中/重度污染下其平均浓度依次为2.9,6.5,10.6μg/m³.后向轨迹聚类结果表明,沈阳地区冬季污染天主要受偏北和西北方向气团影响.     

天津市大气中PM10、PM2.5及其碳组分污染特征分析

2007年12月~2008年10月期间,分3个时段,设置2个点位,采集了天津市大气环境中PM10和PM2.5样品.用热光反射分析仪测定样品中的碳组分含量,并用OC/EC最小比值法估算二次有机碳(SOC)的浓度.结果表明,市区采样点颗粒物浓度高于郊区,2个采样点的颗粒物浓度变化趋势一致.5月份 PM2.5/PM10比值最小,主要由于土壤风沙尘对PM10的贡献较大.PM10和PM2.5中的有机碳(OC)、元素碳(EC)浓度12月份最高,且变化趋势相同.OC占总碳(TC)比例较高,PM10中OC/TC为0.60~0.83,PM2.5中OC/TC为0.55~0.81.碳组分主要集中在PM2.5中,PM10中约有76%的OC存在于PM2.5中.12月份的SOC浓度最高,与12月份的气象条件和污染源排放等因素有关.     

天津秋冬季PM2.5碳组分化学特征与来源分析

为研究天津大气PM2.5中有机碳和元素碳的特征,于2009年9月4日到2010年2月25日在天津3个监测点位采集PM2.5样品,分析了PM2.5颗粒中元素碳和有机碳的含量特征、与气象条件的相互关系、以及碳组分的来源.结果表明3个监测点位PM2.5的平均质量浓度为123.85μg/m3;TC的平均浓度为18.76μg/m3,其中OC的平均浓度为14.48μg/m3,EC的平均浓度为4.27μg/m3,日均OC和EC浓度分别占PM2.5的11.7%和3.5%.秋季SOC的估算值为5.1μg/m3, 占OC的40.7%、PM2.5的4.3%;冬季SOC的估算值为6.5μg/m3, 占OC的35.7%,PM2.5的4.9%.观测期间EC与温度呈比较好的负相关关系; OC、EC、TC的浓度与风速有较好的负相关性.48h后推气流轨迹结果显示局地盘旋的气流(L)和来自天津北方或西北方区域气流(N/NW)有较高的碳组分浓度;天津大气PM2.5中碳组分受包括生物质燃烧、汽车排放、燃煤和道路扬尘混合来源影响.     

城区与县区不同空气质量下碳组分污染特征对比分析

为对比城区与相邻县区不同空气质量下的碳组分污染特征,分别在成都市和仁寿县采集霾期及非霾期PM_(2.5)有效样品共计88个,确定其相应质量和各碳组分浓度[有机碳(OC)、元素碳(EC)和二次有机碳(SOC)等],并进行各碳组分之间的相关性及主成分分析.结果表明,不同空气质量下的城区污染物浓度均高于县区.OC和EC密切相关,非霾期的相关性系数较霾期大.与城区相比,霾期县区的SOC/PM_(2.5)较大,说明其受二次有机物污染更为明显;但城区非霾期二次气溶胶占比明显高于霾期,表明霾期的一次排放是城区大气污染的主要原因.燃煤、机动车排放和生物质燃烧均是两个区域PM_(2.5)的主要来源.