北京夏季高温高湿和降水过程对大气颗粒物谱分布的影响

2004-07-13～2004-08-23使用TDMPS-APS系统在线测量颗粒物的数浓度谱分布,并于07-16～07-18选取了高温闷热夜晚、日间高温高湿和雨后晴朗干洁3种天气条件,使用多级串联撞击式采样器(MOUDI)测量颗粒物的质量浓度谱分布,结果表明,高温高湿天气条件下颗粒物的污染、尤其细粒子污染严重,导致很低的能见度(2.5km);PM_1.8和PM₁₀的质量浓度分别为170.68μg/m³和249.35μg/m³,细粒子质量浓度占PM10的68%;粒径为50～100nm颗粒物的数浓度最高,为2×10⁴～3×10⁴个/cm³;降雨过程对粗粒子和细粒子均有去除作用,对细粒子的去除作用尤为明显;降雨后PM₁₀和PM_1.8浓度分别比降雨前降低3倍和6倍;降雨过后的晴朗干洁天气有利于新粒子(3～20nm)的生成,生成的新粒子快速长大到50～100nm;随着污染物的累积,以后几天内又变为污染天气.     

北京餐饮源排放细粒子理化特征及其对有机颗粒物的贡献

调研了北京餐饮业发展现状,通过在线监测、采样分析等手段研究北京4家不同烹调方式的餐馆所排放颗粒物的质量浓度、粒径分布、形貌特征、化学组分,并初步估算餐饮源排放细粒子对北京细粒子中颗粒有机物的贡献.结果表明,餐馆的原料、烹饪过程、油烟去除装置以及客流量都会影响餐馆所排放颗粒物的物理、化学性质.样本餐馆营业期间排放颗粒物PM_{2 .5}质量浓度是当日环境大气PM_{2 .5}质量浓度的8～35倍,PM_{1 .0}在PM_{2 .5}的质量浓度中约占50%～85%.餐饮源排放颗粒物多以固态和液态颗粒物形貌存在,化学组分质量百分数由多到少依次是有机物、无机离子和元素碳,分别占到PM_{2 .5}质量浓度的70%左右、5%～11%和小于2%.初步估计结果表明,北京餐饮源排放细粒子对有机颗粒物的贡献和交通源的排放相当,成为北京细粒子有机颗粒物的主要来源之一.认识餐饮源排放颗粒物的理化性质,可以为改善北京空气质量和保证居民身体健康提供数据支持.     

WPSTM-TEOMTM-MOUDITM的对比及大气气溶胶密度研究

通过对2005年夏季上海、北京地区大气气溶胶观测中3种不同原理气溶胶分析及采样仪的对比,考察了颗粒物个数浓度粒径分布仪（WPS^TM）、锥形元件振荡微量天平（TEOM^TMTM）在运行中所得数据的可比性.其中TEOM^TM测量PM_2.5质量浓度与WPS^TM计算PM_2.5质量浓度数据的相关系数分别为0.77和0.79,并发现在粗粒子颗粒物比例较高的时段二者相关性分别提高为0.91和0.84.MOUDI^TM分级质量浓度与WPS^TM计算分级质量浓度数据对比显示,除最小粒径分级外其他分级均有较好相关性（R分布在0.76～0.92）.应用2组不同对比数据推测了上海和北京观测点PM_2.5颗粒物密度,研究发现上海采样点颗粒物密度约为1.70 g·cm^-3,而北京采样点颗粒物密度约为1.50 g·cm^-3.     

2008奥运和后奥运时段北京大气颗粒物质量浓度和数浓度比对研究

为探索奥运和后奥运时段北京地区大气颗粒物质量浓度和数浓度变化规律及其主要影响因素,于2008-08-08～2008-10-07期间,在中国科学院大气物理研究所325 m气象观测塔附近的办公楼楼顶使用微量振荡天平（TEOM）和空气动力学粒谱仪（APS）在线实时测量颗粒物质量浓度和数浓度,同时结合地面气象资料和HYSPLIT轨迹模式对颗粒物的来源和传输过程进行了探讨. 结果表明,奥运期间北京大气颗粒物粗细粒子质量浓度（PM_2.5～10和PM_2.5）平均值分别为（23.1±1.6） μg·m^-3和（55.5±7.3）μg·m^-3,比非奥运时期分别降低18.2%和16.0%,比非源控制时期分别降低22.3%和18.0%;而奥运期间粗细粒子数浓度（PN_2.5～10和PN_0.5～2.5）平均值分别为（15±1）个·cm^-3和（3138±567）个·cm^-3,比非奥运时期分别降低23.4%和27.5%,比非源控制时期分别降低29.5%和34.3%. 观测期间风速、相对湿度和前1 d的降水与颗粒物质量浓度和数浓度存在显著线性关系,逐步回归分析结果显示,风速和相对湿度可以解释细粒子质量浓度和数浓度变化的42%和53%,而风速和前1 d的降雨则可以解释粗粒子质量浓度和数浓度变化的21%和39%;观测期间北京大气颗粒物主要受保定、石家庄等偏南地区输送的影响,偏南弱气流使北京大气细粒子质量浓度和数浓度迅速增加,而偏北强气流使区域大气粗细粒子得到彻底清除,体现了北京地区大气粗粒子受局地排放控制而细粒子受区域污染输送的特征. 对比观测期间颗粒物累积清除的2次典型过程发现,气象因素影响颗粒物浓度值波动,而局地源排放减少和区域输送减弱则使颗粒物粗细粒子浓度显著降低,北京及周边省（市、区）协同减排是保障奥运期间优质空气质量的主要原因.     

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.     

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.     

深圳市城区大气颗粒物及主要水溶性无机离子的污染特征

基于2015年深圳市大气颗粒物和主要水溶性无机离子的观测数据,深入分析了大气颗粒物的浓度变化及二次污染特征.结果表明2015年深圳的大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5、PM₁）浓度虽然低,但其中细粒子占比高,PM_2.5/PM₁₀的比值高达0.744,甚至大于广州典型灰霾过程中的粗细粒子比.大气颗粒物浓度季节变化明显,秋冬高,春夏低.其日变化特征明显受到交通高峰的影响,汽车尾气可能是污染来源之一.SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺（SNA）质量浓度在PM_2.5中的占比超过1/3（37.7%）,且全年硫转化率都大于0.1,这说明深圳市细颗粒物主要来自于二次转化.深圳大气颗粒物浓度受气象要素影响显著,与气压正相关,与气温、相对湿度、降水及风速负相关;若将风速、气温、气压、相对湿度和降水作为一个整体考虑,这些气象要素对深圳大气颗粒物浓度的影响大小是PM₁ > PM₁₀ > PM_2.5.本工作不仅对深圳的大气环境管理和经济可持续发展有着重要参考价值,还对空气相对清洁地区的大气颗粒物和霾治理具有指导意义.     

烟花爆竹集中燃放的大气细颗粒物(PM2.5)成分图谱

烟花爆竹燃放是大气细颗粒物（PM_2.5）来源的途径之一.以泉州城区春节期间为例,研究烟花爆竹燃放对大气细颗粒物的影响,服务大气污染的特殊污染源管理.结果表明,烟花爆竹集中燃放时段,SO₂、PM₁₀和PM_2.5浓度明显升高,尤以PM_2.5的升高最为显著,城区PM_2.5日均浓度峰值约为年均值的4倍,涂山街点位PM_2.5小时浓度峰值约为城区年均值的21倍;燃放高峰期Al、Mg、Ba、Cu、Sr等烟花爆竹的特征元素占比迅速上升,Al⁺、Mg⁺、Ba⁺、Cu⁺间的小时数浓度高度相关;监测期间泉州城区细颗粒物主要污染源是烟花爆竹燃放和生物质燃烧,贡献占总颗粒物的一半以上,燃煤和工业工艺源的比例相对较低,均低于10.0%;集中燃放时段大气细颗粒物浓度高达0.578 mg·m^-3,此时的烟花源的贡献比例也提升到58.2%;污染过程分析表明PM_2.5浓度与烟花源的占比、数浓度的变化趋势具有趋同性.以上结果说明烟花爆竹的集中燃放是春节期间泉州大气环境恶化的主要原因.     

燃煤电厂区域颗粒物及颗粒物汞分布特征研究

对东南沿海平原地区某燃煤电厂不同方位距离的9个采样点进行为期9个月的大气颗粒物采集,以PM_2.5、PM₁₀为对象,研究了颗粒物与颗粒物汞的时空分布,探讨了燃煤电厂排放对周边大气颗粒物与颗粒物汞分布的影响.结果表明：①本研究区PM_2.5平均浓度为78.10 μg·m^-3,其中颗粒物汞平均浓度为294.88 pg·m^-3;PM₁₀平均浓度为114.48 μg·m^-3,其中颗粒物汞平均浓度为363.41 pg·m^-3,均高于海内外众多城市.②冬季颗粒物、碳组分及颗粒物汞的浓度远高于春、夏、秋三季,冬季燃煤量大、逆温等气象因素及远距离污染物传输均造成当地冬季颗粒物累积.③大气颗粒物汞浓度随距电厂距离的增加先增加后降低,最大浓度范围为电厂W-NW方向1.3~2.5 km处.④各采样点均受到多种污染源共同影响,以燃煤尘为主,餐饮油烟、机动车尾气、生物质燃烧和扬尘次之,燃煤电厂对周边区域环境大气可吸入颗粒物主要影响区域为W-NW方向1.3~2.5 km.     

超低排放改造后燃煤电厂常规大气污染物排放特征

基于海口电厂"超低排放"燃煤机组在线监测数据和实测结果，研究颗粒物、SO₂、NO_x排放特征，分析颗粒物粒径分布和化学成分谱.结果显示，"超低排放"机组颗粒物、SO₂、NO_x排放浓度均值分别为（1.57±0.81）、（15.15±6.23）和（40.10±3.63）mg·m^-3，均满足超低排放限值要求.TSP、PM₁₀、PM_2.5、PM₁、SO₂、NO_x的排放因子均值分别为0.0099、0.0098、0.0092、0.0065、0.1131、0.2882 kg·t^-1，排放因子集中在很窄的区间内，呈正态或偏正态分布，与未进行超低改造研究结果比较，排放因子减小了1~2个数量级.颗粒物数浓度分布呈双峰分布，数浓度峰值粒径为0.027 μm和0.641 μm；质量浓度呈单峰分布，峰值粒径为1.100 μm.PM₁₀、PM_2.5、PM₁的成分谱差异很小，其主要化学组分为SO₄^2-、Ca、NH₄⁺、NO₃^-、OC，在PM₁₀中质量占比分别为29.41%±0.94%、12.09%±1.95%、9.49%±2.35%、6.96%±0.49%、4.93%±0.57%；在PM_2.5中质量占比分别为29.18%±1.58%、12.72%±1.77%、9.21%±2.01%、5.31%±0.13%、4.33%±0.72%；在PM₁中质量占比分别为29.04%±3.15%、17.99%±3.61%、8.42%±1.50%、4.445±0.08%、5.075±0.07%.     

北京郊区农田夏季大气颗粒物质量和离子成分谱分布特征

农业活动是大气颗粒物的重要来源之一.为了研究北京郊区农田大气颗粒物质量和离子成分的分布,探讨其来源,本研究使用8级串联撞击式采样器MOUDI采集了2004年夏季北京远郊菜地的大气颗粒物样品,测量了0.18～18μm粒径段颗粒物质量和水溶性无机离子的粒径分布.细粒子的主要离子成分是SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺,与温度、湿度和光照等条件相关,推测主要来自农田释放的NH₃与光化学生成的酸性物种的反应.细粒子中的K⁺可能来自植物的排放和生物质的燃烧.粗粒子中Ca²⁺、Mg²⁺、NO₃^-和SO₄^2-可能主要来自土壤颗粒物通过机械过程进入大气,以及其后酸性物种和土壤颗粒物表面的化学反应.研究结果表明,施用的化肥和土壤可能是决定农田大气中颗粒物的重要因素,北京远郊菜地对大气颗粒物可能有着重要的贡献.     

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。     

车用柴油机燃用棕榈生物柴油的颗粒物排放特性研究

在满足国Ⅳ排放法规的车用柴油机上研究了燃用不同掺混体积比例的棕榈油生物柴油的颗粒物排放特性.试验中棕榈油生物柴油的掺混比例分别为0%、10%、20%、50%和100%,采用DMS500型快速颗粒光谱仪测试分析了发动机在外特性和负荷特性时的颗粒物数量浓度、质量浓度及粒径分布.研究结果表明:随生物柴油掺混比例的增加,颗粒物质量浓度降低.燃用生物柴油后颗粒物的数量浓度在大负荷明显降低,中小负荷呈升高趋势.生物柴油的排气颗粒物呈核态和凝聚态的双峰分布特征,核态数量浓度所占比例高于柴油,凝聚态的质量浓度所占比例略低于柴油.生物柴油颗粒物的几何平均直径小于柴油.     

太原市冬季PM2.5水溶性组分污染特征分析

为了探讨太原市大气阴霾天气的主要污染物PM2.5中水溶性组分的污染特征,于2011年12月~2012年1月,采用美国Thermal Anderson公司的大流量PM2.5颗粒物采样器进行了PM2.5样品采集,共获得样品56个.通过采样前后滤膜的重量变化计算PM2.5的质量浓度.并采用微波提取技术,用TOC/TN分析仪研究了水溶性TOC和水溶性TN等的污染特征.研究结果表明,太原市冬季采暖期PM2.5污染严重,并且比北京、天津、广州、南京、西安的污染水平都高.对PM2.5主要影响因素风速、相对湿度、温度和昼夜变化等的分析表明,风速大小与PM2.5的浓度大小呈负相关(r=-0.4693,α=0.05),相对湿度与PM2.5浓度呈正相关(r=0.4092,α=0.05),而温度与其浓度变化关系不明显;采样期间PM2.5浓度的昼夜变化规律不明显.水溶性TOC对PM2.5贡献较高,占PM2.5总量的13.2%~57.7%;NO3-、SO42-也与水溶性TOC有重要的相关关系.     

电厂除尘设施对PM10排放特征影响研究

在5个不同燃煤电厂除尘器进、出口进行了现场测试,对除尘器性能以及振打时对PM₁₀排放特征的影响进行了研究.试验系统由低压荷电捕集器(ELPI)、等速采样系统、稀释系统组成.结果表明:该试验系统可对燃煤排放的可吸入颗粒物进行在线测量,获得可吸入颗粒物的瞬时浓度、平均浓度和浓度分布,最小粒径达0.03μm,可广泛用于固定源采样;除尘器进口和出口的PM10粒数浓度均呈明显的双模态对数正态分布,峰值均分别出现在0.07～0.12μm和0.76～1.23μm;电除尘器和布袋除尘器对粗颗粒态的颗粒物去除效率均较好,最大穿透率均出现在0.1～1μm范围内,但布袋除尘器在该粒径区间的穿透率低于电除尘器,降低该区间颗粒物的穿透率有利于控制可吸入颗粒物的排放;PM10的粒数浓度主要取决于亚微米态的颗粒,针对粒数浓度而言,电除尘器对PM₁和PM_2.5的去除效率同样低于PM₁₀;除尘器的运行和操作条件对PM₁₀排放影响较大,电除尘器末电场振打清灰时,出口PM₁₀的质量和粒数浓度均明显增加;振打时电除尘器基于粒数和质量浓度的2种除尘效率均有不同程度的下降,下降幅度最大的是PM1.     

新疆部分城市可吸入颗粒物的浓度及粒径分布

采用TH-β10大气颗粒物浓度监测仪,从2011年4-5月在乌鲁木齐、奎屯、阿克苏、库尔勒、喀什、和田市环境监测站采集大气可吸入颗粒物PM2.5、PM5和PM10样品,分析了不同采样点大气颗粒物的质量浓度变化范围及与TSP的相应比值。结果表明,不论是PM2.5、PM5还是PM10,阿克苏市可吸入颗粒物的质量浓度变化幅度较大,其次是库尔勒市,其余采样点在采样期间的浓度变化幅度不大,并且库尔勒、喀什、奎屯、阿克苏四个城市PM5/TSP和PM2.5/TSP的比例大,除喀什、阿克苏的PM10/TSP的比例接近于1之外,其余可吸入颗粒物的浓度均小于TSP;采用显微镜观测成像技术结合血球计数板方法,利用粒径分布函数分析对六个城市的PM10和5个城市的PM2.5颗粒物在不同粒径的分布进行了分析。结果表明,对于PM10而言,阿克苏在dp<0.5的粒径范围内分布函数高达79%、喀什在dp=0.5~0.6μm之间为44%、和田则在dp=1.2~2.2μm出现20%的最大粒径分布函数。就PM2.5而言,库尔勒在dp<0.5、dp=0.5~0.6、0.6~1.2μm区间内的分布函数均为最大值,其值分为79%、50%、50%,可以说明在采样期间,库尔勒市区的颗粒物在粒径小于1.2μm出现的几率更大些,即颗粒物以积聚模态为主。     

广州市与北京市大气能见度与颗粒物质量浓度的关系

为了研究相对湿度(RH)和颗粒物对能见度的影响,于2008年12月11日~2009年8月27日和2008年7月14~2008年9月17日分别在广州和北京对能见度、RH、PM2.5和PM10进行了监测.结果表明,PM2.5和RH是影响能见度的主要因子;在RH￡70%和80%0.05mg/m3时,随着PM2.5降低,能见度变化不明显;当PM2.5<0.05 mg/m3时,随着PM2.5降低,能见度迅速改善.因此,在颗粒物治理的起始阶段,PM2.5下降对能见度的改善效果不很明显;但当PM2.5降低到一定程度后,能见度的改善效果非常显著.     

北京PM2.5浓度的变化特征及其与PM10、TSP的关系

在连续2年进行累积1周同步采样的基础上,对北京市城区和居住区2个采样点环境空气中PM2.5的浓度及其时间变化特征进行了分析.PM2.5周平均浓度的变化范围为37~346靏/m3,年均浓度接近或超过PM10的二级年均标准.PM2.5浓度具有明显的季节变化特征,即冬季最高,夏季最低.2个采样点PM2.5浓度的周变化与季节变化均相似.PM2.5与PM10、TSP的比值均在冬季最高,春季最低,反映采暖燃烧源对细颗粒物的贡献较大,而沙尘天气对粗颗粒物的贡献较大;其年均值分别为55%和29%.