2007年春节期间北京大气颗粒物中多环芳烃的污染特征

利用大流量颗粒物采样器分昼夜采集了2007年春节前后大气气溶胶中PM₁₀和PM_2.5样品，并采用气相色谱-质谱技术对PM_2.5样品中的多环芳烃进行了检测.春节期间大气颗粒物中PM₁₀和PM_2.5夜间平均质量浓度为232 μg·m^-3和132 μg·m^-3,分别高于白天的PM₁₀(194 μg·m^-3)和PM_2.5(107 μg·m^-3)；除夕后颗粒物日平均质量浓度为252.3 μg·m^-3 (PM₁₀)和123.8 μg·m^-3 (PM_2.5)，分别高于除夕前的166.7 μg·m^-3(PM₁₀)和106.8 μg·m^-3(PM_2.5)；同时夜间PM_2.5中多17种多环芳烃(PAHs)的总浓度都高于相应白天的总浓度，且除夕前多环芳烃日均总浓度为95.9 ng·m^-3，高于除夕后的58.9 ng·m^-3.结果表明，除了受一定的气象条件的影响外，大量燃放烟花爆竹会对大气颗粒物浓度有影响，但对大气中的多环芳烃影响不大，而春节期间工业及交通污染排放的减少削减了排放到大气中的PAHs.根据荧蒽/芘等比值指标判别北京PAHs主要以燃煤为主、交通为次的混合局地源污染.     

珠江三角洲地区铺装道路扬尘排放因子与排放清单研究

对珠江三角洲地区不同等级道路共采集了65个道路扬尘样品,并调研了道路的车流量、车辆构成和道路长度等有关活动水平数据,采用美国环保署推荐的AP-42方法估算了该地区不同等级道路扬尘排放因子和排放量,并分析了道路扬尘排放的时空特征与不确定性范围.结果表明:高速公路、一级、二级、三级和四级道路尘负荷分别为1.05 g·m^-2、0.99 g·m^-2、1.30 g·m^-2、1.35 g·m^-2和1.45 g·m^-2;不同等级道路扬尘总悬浮颗粒物(Total Suspended Particulate,TSP)、PM₁₀和PM_2.5的平均排放因子分别为8.32 g·VKT^-1 (Grams per Vehicle Kilometer Traveled)、1.60 g·VKT^-1和0.39 g·VKT^-1,对应的排放量分别为2755.1×10³ t、528.8×10³ t和127.9×10³ t,其定量不确定性范围分别为-91.7%~175.1%、-91.6%~178.9%及-91.5%~176.5%.     

苏州工业园区室内外颗粒物中多溴联苯醚污染特征及人体暴露水平

利用大流量主动采样技术在苏州市工业园区工厂车间、办公室、住宅区和风景区,采集PM₁₀样品,GC-MS测定PM₁₀中8种PBDEs的含量.室内PM₁₀中PBDEs总浓度范围为9.22~64.15 pg·m^-3（均值为20.93 pg·m^-3）,室外样品中PBDEs总浓度范围为1.06~8.44 pg·m^-3（均值为5.11 pg·m^-3）,室内含量显著高于室外含量.PM₁₀中∑₈PBDEs平均浓度从高到低顺序依次为工业车间、办公室、住宅区和室外大气,与其他地区室内外颗粒物含量相比,苏州室内外大气颗粒物中PBDEs都处于较低水平.室内外大气中BDE-209是最主要化合物（平均占总PBDEs的63%）,其次为BDE-99和BDE-47.车间员工、办公室员工和儿童的PBDEs日呼吸摄入剂量分别为3.75、2.78和2.60 pg·（kg·d）^-1,这表明苏州居民呼吸暴露PBDEs的潜在健康危害并不明显.     

可吸入颗粒物生物活性及其微观特征分析

采用质粒DNA评价法研究了2004年春季北京市区和郊区上甸子(本底区)PM₁₀的生物活性.结果表明,郊区上甸子2个PM₁₀的TD20值(引起20%质粒DNA损伤所需要的颗粒物剂量)分别为53μg·mL^-1和<50μg·mL^-1,市区2个PM₁₀的TD20值分别为125μg·mL^-1和100μg·mL^-1,说明郊区PM₁₀的生物活性明显高于市区.同时利用高分辨率场发射扫描电镜(FESEM)和图像分析技术,从PM₁₀微观特征上进行了生物活性差异的原因分析,认为其原因有:①上甸子PM₁₀中以细颗粒物为主,在0～0.7μm粒度范围内的细颗粒物的数量百分含量明显高于市区PM₁₀,而表面积则在0～1.0μm的范围内高于市区;②市区PM₁₀中以粒度较大的矿物颗粒物为主,而上甸子PM10则以生物活性较大的烟尘为主,数量百分含量高达58.8%.因此PM₁₀质量浓度并非评价可吸入颗粒物健康效应的唯一指标,颗粒物的粒度分布和类型可能在其生物活性中起重要作用.     

车辆限行对道路和施工扬尘排放的影响

采用降尘法对道路和施工扬尘排放进行连续监测,通过限行之前和限行期间数据分析,研究了“好运北京”体育赛事期间机动车交通限行措施对道路和施工扬尘的消减情况、道路和施工扬尘对北京大气环境颗粒物的贡献率、道路和施工扬尘源占本地颗粒物排放总量的比重.结果表明,车辆限行措施对降低道路和施工扬尘的效果明显;环路限行期间降尘量平均值为0.27 g·(m²·d)^-1,限行之前1个月和限行之前7d降尘量平均值为0.81和0.59 g·(m²·d)^-1,主干道和次干道限行期间降尘量平均值为0.21 g·(m²·d)^-1,限行之前1个月和限行之前7 d降尘量平均值为0.54和0.58 g·(m²·d)^-1,道路降尘量下降了60%～70%;限行期间民用建筑施工降尘量平均值为0.27 g·(m²·d)^-1,限行之前20 d为1.15 g·(m²·d)^-1,限行期间公用建筑施工降尘量平均值为1.06 g·(m²·d)^-1,限行之前20 d为1.55 g·(m²·d)^-1,施工降尘下降30%～47%;道路和施工扬尘是北京市颗粒物污染的主要来源,其对环境PM₁₀的贡献率为21%～36%;当本地污染源PM₁₀排放量占环境总量的50%和70%时,道路和施工扬尘PM₁₀排放量分别占本地污染源的42%～72%和30%～51%.     

邯郸市大气颗粒物污染特征的监测研究

使用振荡天平颗粒物在线监测仪连续监测了邯郸市PM₁₀和PM_2.5浓度,分析了2012年7月31日—12月2日4个月内PM₁₀、PM_2.5的浓度水平、时变规律和PM_2.5/PM₁₀的变化情况.结果表明,监测时段内PM₁₀和PM_2.5的日均浓度平均值分别为208.4 μg·m^-3和99.1 μg·m^-3,是国家二级标准的1.4倍和1.3倍;浓度超标的天数占总观测天数的61.6%和60.0%,其污染程度与北京、天津相当,属污染较严重的地区.PM_2.5/PM₁₀在19.3%~89.8%之间周期性波动,平均值为49.4%,接近北方城市的平均水平.PM₁₀和PM_2.5的浓度变化具有很好的正相关性;日均值在4个月中呈现明显的周期性变化和月际波动,10、11月的PM₁₀和PM_2.5浓度变化剧烈且大大高于8、9月份.PM₁₀和PM_2.5浓度一天中小时均值的变化呈同步的双峰型分布,最高值出现在9:00和20:00左右,最低值出现在15:00~17:00之间.本研究系统分析了夏秋季节邯郸市大气颗粒物污染状况,以期为当地颗粒物污染的控制提供科学依据.     

2016—2020年广州市PM2.5时空分布特征

对大气污染物进行时空分布特征研究是开展大气污染防治的关键技术支撑.本研究基于广州市52个城市环境空气质量监测站点数据,采用系统聚类法、经验正交函数 （EOF）等方法分析了2016—2020年广州市PM_2.5浓度的时空分布特征.结果表明：①2016—2020年广州市PM_2.5污染改善显著,PM_2.5年均浓度从35.9 μg·m^-3下降至23.0 μg·m^-3,达标比例由96.2%上升至100%;PM_2.5干季平均浓度为湿季的1.54倍, 国控点超标天数为湿季的10.5倍;PM_2.5浓度日变化曲线峰谷值浓度差由7.5 μg·m^-3下降至3.9 μg·m^-3,日变化幅度趋于平缓.②广州市PM_2.5浓度最高值区主要分布在东西两侧,高值区域范围逐年减小,全市PM_2.5浓度分布趋于均匀;采用系统聚类法可将广州市PM_2.5分成北部、中北部、 南部、中南部4个污染区,其中,北部区PM_2.5浓度下降率仅为其他污染区的1/2,推测其PM_2.5浓度下降可能更多地由区域背景浓度的下降贡献;EOF分解前3模态累积方差贡献率达93%,分别可表征PM_2.5总体污染程度、在南北方向上的区域输送特征及由外围区域向中心城区聚集的 污染特征.     

成都市大气细颗粒物组成和污染特征分析(2012-2013年)

为了解成都市大气细颗粒物的污染特征,于2012年5月-2013年5月在成都市城区开展了每6 d采集1次样品的长期颗粒物观测.利用十万分之一分析天平、热光碳分析仪、离子色谱、电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)分别分析了颗粒物样品的质量浓度、有机碳/元素碳、水溶性离子、无机元素等,同步收集了污染物在线观测数据、气象数据和卫星遥感数据.结果表明,采样期间,成都市可吸入颗粒物(PM₁₀)和细粒子(PM_2.5)浓度颗粒物浓度分别高达(129.7±76.4)和(91.6±54.3) μg·m^-3,PM_2.5中以二次无机离子(SNA,43.6%)和有机物(OM,31.2%)污染最为突出,其次为土壤组分(Soil,13.8%)、元素碳(EC,5.0%)和微量元素(Trace,0.8%);1月、3月、5月和10月是污染较重的月份.通过比较揭示了不同污染源影响下的典型污染特征.生物质燃烧期间,成都城区PM_2.5浓度达214.3 μg·m^-3,PM_2.5/PM₁₀比达0.89,其中OM贡献增加至57.2%,K⁺浓度达8.7 μg·m^-3,OC/EC比达8.3,SNA比重下降;而沙尘传输期间,PM_2.5浓度为122.6 μg·m^-3,仅占PM₁₀浓度的0.28,PM_2.5中土壤组分比例剧增至77.3%,SNA和无机元素的比重明显下降;静稳天气下PM_2.5浓度为261.0 μg·m^-3,各组分比重并无明显变化,硝酸盐和铵盐比例稍有增加.     

2013-2014年河南省PM2.5浓度及其来源模拟研究

随着城市化和工业化水平的逐渐提高,河南省的空气污染问题也日益严重.利用嵌套网格空气质量模式（NAQPMS）,数值模拟了2013年7月-2014年6月年河南省大气细颗粒物及其前体物（NO₂、SO₂、PM₁₀、PM_2.5）的地面浓度,并量化了其主要来源.结果表明：模式能够较好地再现污染物的时空演化特征.整体来讲,河南省PM_2.5的高值区集中在中部和北部地区,呈现冬季高、夏季低的特点.在线源解析模拟发现,河南省不同地区PM_2.5的来源有所不同,中西部地区主要来自于本地,而在东部和北部地市,来自周边省份的区域输送更为显著,其贡献达到40%～50%,且在PM_2.5浓度的高值区更为明显.就行业贡献而言,居民源、工业源和机动车排放是河南省PM_2.5浓度的主要来源,其浓度贡献分别为23.7 μg·m^-3（贡献比例24%,下同）、20.6 μg·m^-3（21%）和21.3 μg·m^-3（22%）,电厂、农牧业和地面扬尘的浓度贡献分别为7.0 μg·m^-3（7%）、8.7 μg·m^-3（9%）和17.8 μg·m^-3（18%）.受居民源影响最大的地区是河南中东部和北部地市,其贡献达到PM_2.5浓度的27%、27%和25%.工业源影响最大的地区集中在太行山南部地市,其浓度贡献为26.4 μg·m^-3（24%）,在其他地市的贡献为17%～23%.机动车对河南东部影响最为显著,其浓度贡献为22.9 μg·m^-3（24%）.电厂和农畜牧业对全省PM_2.5的贡献分布比较均匀,分别为6%～9%和8%～10%.分析不同浓度下的PM_2.5来源,发现工业源和扬尘贡献随PM_2.5浓度增加逐渐降低,而居民源和机动车排放的贡献则有所增加,在PM_2.5浓度高于100 μg·m^-3期间,达到22%和20%.     

河北农居环境颗粒态汞污染特征及健康评估研究

近年来,我国农村环境问题日渐加重,大气颗粒态汞对人体健康的危害逐渐凸现出来,而已有研究对我国农居环境中的汞污染状况关注较少. 以颗粒态汞为研究对象,于2009年7、8月及2010年10~12月,对河北省6个村庄中的34个典型农居环境进行PM₁₀和PM_2.5膜采样,采用冷原子荧光法测定颗粒态汞质量浓度. 结果表明,同一季节时,厨房PM₁₀中汞质量浓度约是庭院PM₁₀中汞质量浓度的2倍; 在同一空间内,PM₁₀中汞质量浓度大小依次是冬季(3.004 ng·m^-3)>秋季(1.550 ng·m^-3)>夏季(1.127 ng·m^-3); 同一季节时,PM_2.5中汞质量浓度大小依次是厨房(0.795 ng·m^-3±0.337 ng·m^-3)>客厅(0.398 ng·m^-3±0.159 ng·m^-3)>庭院(0.321 ng·m^-3±0.143 ng·m^-3); PM_2.5中的汞质量浓度占PM₁₀中汞质量浓度的百分比为(52.4±13.5)%. 对农居环境PM_2.5中汞的健康风险度水平进行评价,不同人群中儿童的暴露水平最高,其年均超额危险度<10^-8. 可知农居环境PM_2.5中汞对农户的健康风险在可以忽略的水平.     

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.     

北京市大气细颗粒物PM2.5的来源研究

2000-2001年在北京联合大学化学学院、中国预防科学研究院和中国环境科学研究院3个采样点采集北京市PM2.5样品,并对其中无机元素、阴阳离子、有机碳(OC)、元素碳(EC)和有机物进行测定.以多环芳烃和部分无机组分为示踪物,利用CMB受体模型对PM2.5来源进行解析.结果表明,北京市PM2.5的主要来源为燃煤、扬尘、机动车排放、建筑尘、生物质燃烧、二次硫酸盐和硝酸盐及有机物.污染源贡献率随地域变化不大,燃煤、扬尘、生物质燃烧、二次硫酸盐和硝酸盐随季节变化比较明显.与1989-1990年解析结果相比,10年间PM2.5来源发生了一定变化.      

聚氨酯合成革厂空气中挥发性有机物的成分谱

采用吸附管采样和二次热解吸-GC-MSD联用技术研究了珠江三角洲地区3个典型聚氨酯(PU)合成革厂不同车间空气中挥发性有机物(VOCs)的含量和成分谱.结果表明,主要检出卤代烃、氯苯类、芳香烃类、酯类、酰胺类和酮类等6类共15种VOCs化合物,其中生产车间VOCs总浓度高达(15.300±0.964)mg/m3,而半成品车间、树脂原料车间和厂边界分别为(12.047±0.977)mg/m3,(1.912±1.281)mg/m3, (1.980±0.522)mg/m3;生产车间和半成品车间的VOCs特征轮廓图谱较相似,特征化合物均为甲苯、乙酸乙酯和2-丁酮;而树脂原料车间的特征化合物为甲苯、苯和苯乙烯.源成分谱研究得出该类污染源排放的VOCs分子标志物为乙酸乙酯,其百分比含量最高,达到36.32%± 16.62%.     

广州市街道环境PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度的变化特征

采用直读式DustTrak8520型颗粒物浓度测定仪在2003年7月至2004年6月期间对广州市街道PM10、PM2.5进行了初步测定,结果表明PM10、PM2.5质量浓度季节变化幅度较大,并且它们的变化趋势相似。与国内很多城市不同,PM10、PM2.5质量浓度日变化都呈上午低、下午高、夜间21点左右出现峰值的特征。PM10、PM2.5两者之间存在显著的相关性,相关系数r=0.98。PM2.5/PM10平均值为0.85,表明广州市街道空气中细颗子(PM2.5)在可吸入颗粒物中占很大比重。     

北京市冬季公共场所室内空气中TSP, PM10, PM2.5和PM1污染研究

在北京市的海淀区、朝阳区、丰台区和昌平区选择了 49个公共场所 (包括办公室、宾馆、图书馆、超市等等 ) ,分别对其室内空气中TSP ,PM10 ,PM2 5 和PM1的浓度进行了测定 ,并且对室内空气中粉尘含量的影响因素进行了分析和探讨 .研究结果表明 ,繁忙的交通状况和建筑施工将明显增加公共场所室内空气中TSP ,PM10 ,PM2 5 和PM1浓度 .频繁的室内清扫有助于降低室内空气中颗粒物的浓度 .在室内空气中 ,PM10 浓度与TSP浓度呈现明显的正向线性相关性 ,而PM2 5 和PM1的浓度与PM10 浓度的相关性较差     

北京2008奥运期间PM10的单颗粒形貌类型及生物活性研究

采集2008年北京奥运会期间大气PM_(10)和PM_(2.5)样品,计算质量浓度,得出奥运会期间大气污染水平.利用场发射扫描电镜(FESEM)和图像分析技术对PM_(10)和PM_(2.5)的形貌特征和粒度分布进行分析.同时应用质粒DNA 评价法研究了奥运会期间PM_(10)样品的生物活性.结果表明,奥运会期间可吸入颗粒物质量浓度日均值均符合国家2级标准,PM_(2.5)和PM_(10)的比值为0.63,以细粒子PM_(2.5)为主.奥运期间PM_(10)和PM_(2.5)样品的微观形貌主要为球形颗粒、烟尘集合体、不规则矿物和未知细颗粒,其中球形颗粒和未知细颗粒占有相当大的数量比例.PM_(10)和PM_(2.5)数量-粒度呈单峰分布,主要分布在0.1～0.4 μm范围内.PM_(10)的体积-粒度呈双峰分布,主要分布在0.4～0.5 μm和1～2.5 μm范围内,PM_(2.5)主要分布在1～2.5 μm范围内.质粒DNA 评价结果表明,北京2008奥运期间可吸入颗粒物生物活性明显降低,要达到20%的损伤需要的颗粒物剂量浓度在180 μg·mL~(-1)以上,明显高于2004年的63 μg·mL~(-1),可见奥运期间大气颗粒物对人体危害比往年减小.     

北京地区PM10和PM2.5质量浓度的变化特征

北京市区2003-01-16—04-30PM₁₀和PM2 5的监测结果表明,虽然ρ(PM₁₀),ρ(PM2 5)的变化幅度较大,但是其变化趋势非常相似。PM₁₀,PM2 5质量浓度的日变化呈双峰特征分布。ρ(PM2 5) ρ(PM₁₀)的平均值为56 6%,说明可吸入颗粒物(PM₁₀)中细粒子(PM2 5)的含量大于粗粒子(PM2 5～10)。      

Cytotoxicity of the soluble and insoluble fractions of atmospheric fine particulate matter

Inhaled atmospheric fine particulate matter(PM_(2.5)) includes soluble and insoluble fractions,and each fraction can interact with cells and cause adverse effects.PM_(2.5) samples were collected in Jinan,China,and the soluble and insoluble fractions were separated.According to physiochemical characterization,the soluble fraction mainly contains watersoluble ions and organic acids,and the insoluble fraction mainly contains kaolinite,calcium carbonate and some organic carbon.The interaction between PM_(2.5) and model cell membranes was examined with a quartz crystal microbalance with dissipation(QCM-D) to quantify PM_(2.5) attachment on membranes and membrane disruption.The cytotoxicity of the total PM_(2.5) and the soluble and insoluble fractions,was investigated.Negatively charged PM_(2.5) can adhere to the positively charged membranes and disrupt them.PM_(2.5)also adheres to negatively charged membranes but does not cause membrane rupture.Therefore,electrostatic repulsion does not prevent PM_(2.5) attachment,but electrostatic attraction induces remarkable membrane rupture.The human lung epithelial cell line A549 was used for cytotoxicity assessment.The detected membrane leakage,cellular swelling and blebbing indicated a cell necrosis process.Moreover,the insoluble PM_(2.5) fraction caused a higher cell mortality and more serious cell membrane damage than the soluble fraction.The levels of reactive oxygen species(ROS) enhanced by the two fractions were not significantly different.The findings provide more information to better understand the mechanism of PM_(2.5) cytotoxicity and the effect of PM_(2.5) solubility on cytotoxicity.     

南京北郊雾天PM10中多环芳烃粒径分布特征

为研究雾天PM10中多环芳烃粒径分布特征,2007-11-15~2007-12-30在南京北郊进行了PM10分8级粒径多环芳烃(PAHs)成分连续样品采集,由同步气象观测资料选出雾天与晴天样本作为对比,用GC-MS分析其中16种PAHs含量.雾天夜间PM2.1和PM9.0平均质量浓度为120.34μg.m-3和215.92μg.m-3,接近白天PM2.1(126.76μg.m-3)和PM9.0(213.41μg.m-3),昼、夜基本没有变化;晴天夜间PM2.1和PM9.0平均质量浓度为71.45μg.m-3和114.33μg.m-3,高于白天PM2.1(41.02μg.m-3)和PM9.0(74.38μg.m-3),昼、夜变化很明显;雾天PM2.1∑16PAHs为49.97 ng.m-3,是晴天(33.30 ng.m-3)1.50倍,PM9.0∑16PAHs为59.45 ng.m-3,是晴天(40.80 ng.m-3)1.46倍;PM2.1和PM9.0中PAHs单体平均浓度均为荧蒽最高,且雾天(PM2.1为7.98 ng.m-3,PM9.0为9.99 ng.m-3)高于晴天(PM2.1为5.23 ng.m-3,PM9.0为6.77 ng.m-3);雾天PM2.1和PM9.0中苯并[a]芘的浓度为1.77ng.m-3和1.99 ng.m-3,高于晴天(PM2.1为1.46 ng.m-3,PM9.0为1.84 ng.m-3).结果表明,雾过程加重了近地面大气PM2.5和PM10的污染;雾天与晴天PM10∑16PAHs粒径分布的昼夜特征与PM10在2种天气系统下粒径分布的昼夜特征基本一致,均为双峰型分布,分别位于积聚模态和粗模态粒子.白天雾过程对PM10及PM10∑16PAHs的粒径分布影响比较大,夜间雾过程则对其没有太大影响.     

上海市市区、郊区NO2、SO2和PM10的时空变化规律及相关性分析

在对上海市嘉定区大气污染物SO2、NOx和PM10连续1年的观测基础上，结合上海环境状况公报的数据，探讨了市区、郊区大气污染物的空间和时间变化规律。结果表明，2005年中NO2、SO2和PM10的质量浓度在市区和郊区均是冬春两季高，夏秋两季低；NO2、SO2和PM10浓度在市区要高于郊区；郊区大气污染物的月变化幅度要比市区大，市区PM10污染有增加趋势。根据气象条件分析，嘉定区周边工业污染对NO2、SO2和PM10的浓度有贡献，市区NO2、SO2和PM10的质量浓度则与机动车尾气、工业燃煤，建筑扬尘和道路扬尘等诸多因素有关。相关性分析表明，上海市NO2、SO2和PM10相互之间存在比较强的相关性。