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相似文献
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1.
2015~2019年南京北郊碳质气溶胶组成变化   总被引:2,自引:2,他引:0  
碳质气溶胶是大气细颗粒物的重要组成,对空气质量、人体健康和气候变化有着重要影响.为了探究碳质气溶胶在减排背景下的长期变化,本研究测定了南京北郊5 a(2014年12月17日至2020年1月5日) PM2.5样品的有机碳(OC)和元素碳(EC)浓度.结果表明,ρ(OC)和ρ(EC)5a平均值分别为(10.2±5.3)μg·m-3和(1.6±1.1)μg·m-3,其中OC占PM2.5的31.1%,EC占PM2.5的5.2%.OC和EC均呈现出冬高夏低的季节特征.通过非参数的Mann-Kendall检验和Sen’s斜率发现,OC和PM2.5的浓度整体呈显著下降趋势[OC:P<0.000 1,-0.79μg·(m3·a)-1,-0.29%·a-1; PM2.5:P<0.000 1,-4.59μg·(m3·a)-1,-1.5...  相似文献   

2.
为了解中国极干旱区域和田市城区大气PM2.5的组成特征及污染水平,于2014年1-12月采集和田市城区大气PM2.5样品,并用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)、离子色谱仪(IC)、电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)及元素分析仪分析其中PAHs(多环芳烃)、金属元素、水溶性无机离子、OC(有机碳)和EC(元素碳)等化学组分.结果表明,采样期间和田市城区大气PM2.5质量浓度年均值为(770.11±568.01)μg/m3,呈夏季最高、冬季最低趋势;金属元素、水溶性无机离子、OC、EC、∑16 PAHs(总多环芳烃)分别占PM2.5质量浓度的15.292%、9.789%、4.246%、0.331%、0.015%.利用PMF(正交矩阵因子分解法)分别对PM2.5中PAHs和金属元素、水溶性无机离子、OC、EC进行来源解析表明,PAHs主要来源为煤和汽油燃烧排放(13.91%)、生物质燃烧(33.98%)、天然气燃烧(52.11%);金属元素、水溶性无机离子、OC、EC的主要来源为土壤尘(56.49%)、油类燃烧(25.49%)、机动车排放(10.09%)、燃煤及生物质燃烧(7.93%).研究显示,采样期间沙尘对和田市城区大气PM2.5组成影响较大,是该地区大气污染来源的主要因素.   相似文献   

3.
石家庄市采暖前后大气颗粒物及其碳组分特征   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为研究石家庄市大气颗粒物、碳组分特征和污染来源,采集2016年11月1日—12月31日石家庄市大气颗粒物(PM10、PM2.5和PM1)样品,分析采暖前后PM10、PM2.5和PM1及其中OC(有机碳)、EC(元素碳)和WSOC(水溶性有机碳)浓度水平,计算颗粒物与碳组分间相关性,进行OC/EC(质量浓度之比,下同)特征比值法和8个碳组分(OC1、OC2、OC3、OC4、OPC、EC1、EC2和EC3)研究.结果表明:①采暖后ρ(PM10)和ρ(PM2.5)比采暖前分别增加了26.4%和32.1%,而采暖后ρ(PM1)比采暖前降低了12.2%.采样期间ρ(PM10)与ρ(PM2.5)显著相关,而ρ(PM1)分别与ρ(PM2.5)和ρ(PM10)相关性差.采暖后散煤燃烧造成ρ(PM10)和ρ(PM2.5)增加,区域机动车限行和工业限产/停产导致ρ(PM1)降低.②Pearson相关系数计算可知,ρ(OC)与ρ(EC)强相关;ρ(PM10)和ρ(PM2.5)分别与ρ(OC)和ρ(WSOC)强相关,而ρ(PM1)分别与ρ(OC)和ρ(WSOC)中等相关;ρ(PM10)和ρ(PM2.5)分别与ρ(EC)弱相关,ρ(PM1)与ρ(EC)中等相关.③采暖后PM10、PM2.5和PM1中ρ(OC)比采暖前分别增加了215.1%、97.2%和18.5%;采暖后PM10和PM2.5中ρ(EC)比采暖前分别增加了65.2%和5.3%,而采暖后PM1中ρ(EC)比采暖前降低了10.9%.集中供热和散煤燃烧排放了大量OC;PM10和PM2.5中EC主要来源于散煤燃烧,PM1中EC主要来源于工业排放和机动车尾气.④采暖前PM10、PM2.5和PM1中OC/EC平均值分别为4.5、4.5和4.3;采暖后PM10和PM2.5中OC/EC平均值分别为9.8和9.7,而PM1中OC/EC平均值为7.4.采暖前后SOC/OC(质量浓度之比,下同)平均值的范围为0.36~0.65,石家庄市冬季大气中SOC污染严重;⑤8个碳组分分析发现,石家庄市机动车限行导致PM1中ρ(EC1)降低,而采暖后集中供暖和散煤燃烧的增加,导致ρ(OC2)明显增加.研究显示,大气颗粒物中碳组分采暖前主要来源于机动车尾气,而采暖后主要来源于燃煤燃烧,尤其是散煤燃烧.   相似文献   

4.
为研究邯郸市PM2.5中碳组分的污染特征及其来源,于2017年4~12月采集PM2.5样品,用热光反射法(TOR)分析PM2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度.结果表明:邯郸市PM2.5和总碳气溶胶(TCA)质量浓度的年均值分别为(88.87±58.89)μg/m3和(31.45±23.35)μg/m3,PM2.5质量浓度超标率为50%,TCA/PM2.5比率的年均值为(38.23%±14.61%),表明邯郸市碳组分污染严重.冬季PM2.5中TCA质量浓度均值为(68.06±23.77)μg/m3,TCA/PM2.5比率的均值为(46.86%±10.07%),OC(37.09±13.05)μg/m3和EC(8.72±3.78)μg/m3浓度明显高于其它季节,表明冬季碳组分污染较为严重.各季节OC/EC比值均大于2,表明邯郸市全年均受二次有机碳(SOC)的污染;OC、EC及SOC与SO2、NO2呈显著正相关,与O3呈显著负相关,尤其是与NO2相关关系最强,说明邯郸市碳质气溶胶可能受到机动车尾气排放的影响.对8种碳组分进行主成分分析,发现道路扬尘、燃煤排放和机动车尾气是邯郸市PM2.5中OC和EC的主要贡献源.  相似文献   

5.
以一辆国Ⅴ柴油公交车为研究对象,在重型底盘测功机上运行中国典型城市公交循环,研究了纯柴油(D100),体积混合比例分别为5%,10%和20%餐厨废弃油脂制生物柴油-柴油混合燃料(即B5,B10,B20)的颗粒物(PM)碳质组分排放特性.结果表明:国Ⅴ柴油公交车尾气颗粒物碳质组分包括有机碳(OC)和元素碳(EC),OC占73%~82%,OC的主要组分是OC2和OC3,生物柴油对车辆尾气颗粒物OC组成比例没有影响;随着生物柴油混合比例的增加,公交车尾气颗粒物OC和OC+EC排放呈降低的趋势,EC排放增加,且B10的OC排放较高;PM0.05~0.1,PM0.1~0.5,PM0.5~2.5,PM2.5~18 4个粒径段颗粒物中,PM0.1~0.5的OC和EC排放最高,PM2.5~18的EC排放几乎为零,生物柴油可改善公交车尾气超细颗粒(PM0.05~0.1)的OC排放,对公交尾气颗粒物EC排放基本没有影响;公交使用生物柴油混合燃料尾气颗粒物OC/EC减小,且PM0.05~0.1和PM0.5~2.5OC/EC降低幅度明显,对大气二次气溶胶的影响减弱.  相似文献   

6.
于2016年7月和2017年1月采集盘锦市3个点位的PM2.5样品,研究盘锦市夏冬季节PM2.5中碳组分的特征与来源.结果表明:盘锦市夏季PM2.5、有机碳(OC)和元素碳(EC)日均浓度分别为(46.14±12.70),(8.58±2.82)和(2.89±1.54)μg/m3;冬季分别为(91.01±43.51),(24.50±15.51)和(7.31±5.00)μg/m3.夏季开发区和第二中学2个采样点的OC与EC之间不具有线性相关性;冬季3个采样点OC、EC高度相关.采用最小相关系数法(MRS)估算SOC浓度,得到夏季SOC的浓度为4.65μg/m3,占OC总量的54.19%;冬季SOC浓度为8.42μg/m3,占OC总量的34.36%.通过比值分析和主成分分析得出盘锦市夏季PM2.5中碳组分主要来源为汽油车尾气和燃煤排放;冬季PM2.5中碳组分主要来源为机动车尾气、燃煤排放和生物质燃烧.  相似文献   

7.
为研究菏泽市冬季大气颗粒物中碳组分的污染特征和来源,于2016年1月采集菏泽市冬季大气PM2.5和PM10样品,基于热光反射法分析样品中OC(有机碳)、EC(元素碳)及8个碳组分[OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3和OP(裂解碳)]的含量,并计算得到ρ(Char-EC)(Char-EC为燃料燃烧后固体残渣中的EC)和ρ(Soot-EC)(Soot-EC为燃烧后气相挥发物质再凝结形成的EC),以定性识别大气颗粒物中碳组分的来源.结果表明,菏泽市冬季大气颗粒物样品中碳组分浓度处于较高水平,PM2.5中的ρ(OC)、ρ(EC)分别为26.34、9.22 μg/m3,PM10中ρ(OC)、ρ(EC)分别为31.82、10.71 μg/m3.采样期间大气PM2.5中碳组分(OC、EC、OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3、Char-EC、Soot-EC)浓度与PM10中相应各组分浓度的比值均大于0.5(0.60~0.90),表明碳组分多集中于细粒子(PM2.5).大气颗粒物样品中各碳组分浓度具有明显空间差异,各点位大气PM2.5和PM10中ρ(OC)均显著高于ρ(EC)(T检验,P < 0.05).菏泽市冬季大气PM2.5和PM10中Char-EC/Soot-EC(二者质量浓度之比)分别为10.04、8.00,并且存在显著的空间差异性(T检验,P < 0.05).PMF(正定矩阵因子分解法)解析结果表明,菏泽市冬季大气PM2.5和PM10中碳组分来源主要有4类,包括两类柴油车(1类排放的碳组分中以EC2为主,定义为柴油车-1;1类排放的碳组分中以EC3为主,定义为柴油车-2)、汽油车、生物质燃烧和燃煤混合源,对大气PM2.5中碳组分的分担率分别为13.98%、5.13%、24.47%、41.97%,对大气PM10中碳组分的分担率分别为16.08%、8.21%、18.34%、47.35%.可见,菏泽市冬季大气PM2.5和PM10中碳的主要来源是柴油车、汽油车、生物质燃烧和燃煤.   相似文献   

8.
为研究承德市PM2.5中多环芳烃(PAHs)的季度变化特征和污染来源,于2019年的1、 4、 7和10月采集PM2.5样品,采用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)测定了16种PAHs的浓度,并利用时序变动、特征比值和正定矩阵因子模型(PMF)的方法,分析了各季节PAHs的浓度变动、组分特征和潜在污染源.此外,为评价PAHs对健康风险的影响,采用BaP毒性当量法(BaPTeq)及增量终生致癌风险(ILCR)模型,并结合PAHs数据和PMF结果进行分析.结果表明,采样期间承德市PM2.5中■的变化范围为2.7~246.4 ng·m-3,呈现(136.8±52.1)ng·m-3(冬季)>(70.3±36.7)ng·m-3(秋季)>(24.7±17.4)ng·m-3(春季)>(13.7±9.4)ng·m-3(夏季)的显著季节特征.不同环数PAHs的浓度占总浓度的占比中,5~6环的...  相似文献   

9.
杭州市冬季环境空气PM2.5中碳组分污染特征及来源   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为研究杭州市PM2.5中碳组分特征,于2013年12月-2014年2月在7个常规点位和2个对照点同步采集PM2.5样品,分析其污染特征及来源.结果表明:杭州市冬季有机碳(OC)、元素碳(EC)、二次有机碳(SOC)的平均质量浓度分别为(23.7±7.5)(5.0±2.4)和(9.2±4.5)μg/m3,OC/EC[ρ(OC)/ρ(EC)]和SOC/OC[ρ(SOC)/ρ(OC)]的平均值分别为5.3±1.9和0.4±0.2.对照点ρ(OC)、ρ(EC)、ρ(SOC)和OC/EC、SOC/OC分别为常规点位的0.8、0.6、1.2、1.2和1.3倍.采样期间,常规点位和对照点ρ(OC)和ρ(EC)的日均值具有相同的时间变化趋势.对照点ρ(OC)和ρ(EC)的相关性(0.49)低于常规点位(0.61),对照点PM2.5中OC和EC的来源差异性更明显.8个碳组分的丰度分析表明,常规点位和对照点PM2.5中碳组分的来源基本一致,主要来源于道路尘、燃煤、机动车和生物质燃烧.绝对主因子分析法源解析结果表明,杭州市冬季PM2.5中总碳(TC)的主要来源中,燃煤/汽油车排放/道路尘、柴油车排放和生物质燃烧的分担率为79.1%、13.1%和3.5%.   相似文献   

10.
为更加准确地估算环境受体PM2.5中SOC(二次有机碳)的质量浓度,于2015年6-8月利用在线监测仪器同步采集小时分辨率的PM2.5及OC(有机碳)和EC(元素碳)样品数据,分析碳气溶胶的变化特征,并尝试运用改进的EC示踪法估算ρ(SOC).结果表明:天津市区夏季ρ(PM2.5)为(70.9±46.0)μg/m3,ρ(OC)和ρ(EC)分别为(7.6±3.1)(2.2±1.5)μg/m3,占ρ(PM2.5)的11.8%±4.6%和3.1%±1.4%,OC/EC(质量浓度之比,下同)的平均值为4.0±2.0.ρ(OC)与ρ(EC)之间的Pearson相关系数(R)仅为0.66,说明OC和EC的来源较为复杂,SOC的产生可能是重要影响因素.ρ(NO2)与OC/EC呈显著负相关(R=-0.47,P < 0.01),并且OC/EC(4.0)相对较低,说明天津市区机动车可能对碳气溶胶具有重要影响.ρ(SO2)与ρ(OC)、ρ(EC)的相关性较低(R均为0.33,P均小于0.01),说明天津市区碳气溶胶可能受燃煤源的影响较低.改进的EC示踪法主要是利用O3和CO、EC作为光化学反应和一次源排放的指标,并结合ρ(OC)、ρ(EC)和OC/EC的变化特征,逐步筛选一次排放源主导的时间段的ρ(OC)和ρ(EC)数据,然后利用最小二乘法拟合获得ρ(OC)和ρ(EC)的线性方程,最后进行ρ(SOC)和ρ(POC)(POC为一次有机碳)的估算.天津市区夏季ρ(SOC)的平均值为(2.5±2.0)μg/m3,分别占ρ(OC)和ρ(PM2.5)的28.8%±15.0%和3.7%±3.6%;ρ(POC)的平均值为(5.2±1.7)μg/m3,分别占ρ(OC)和ρ(PM2.5)的71.2%±15.0%和8.1%±5.2%,说明天津市区夏季有机碳的主要来源是一次排放源.研究显示,相比于EC示踪法,改进的EC示踪法估算的ρ(SOC)明显降低,ρ(POC)明显升高.AT(大气温度)对ρ(SOC)的影响较为显著,而WS(风速)对ρ(POC)的影响较为显著.   相似文献   

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