上海宝山区PM_(2.5)特征研究与源解析研究

利用2011年8月-2012年7月环保局(对照点)和钢研所(工业区)两个监测点的PM2.5的24小时连续监测数据,分析了上海市宝山区大气中PM2.5的浓度时空变化特征。并以四次灰霾事件为例解析了灰霾期间大气颗粒水溶性离子特征,以及灰霾期间PM2.5源特征。PM2.5中水溶性无机离子是以二次离子为主,因此,二次离子的污染水平可反映PM2.5的污染程度,是主要影响灰霾天气产生的物质。灰霾期间大气条件有利于二次离子的大量形成,更进一步加重大气细粒子的污染。而且,宝山地区大气细粒子污染具有受本地流动源和固定源双重排放控制的特征。     

南京市PM2．5污染源分析与控制对策研究

随着民众健康和环保意识的增强,公众对空气环境质量越来越关注,要求也日益提高。空气污染物中的PM2.5由于对人体健康的危害严重性,近年来,成为政府和社会各界关注的环境热点问题。美国在1997年率先提出监测PM2.5标准,一些主要发达国家已将PM2.5纳入空气质量标准并进行强制性限制。本文简述了PM25的定义及危害,结合相关PM2.5的研究报告和环境监测数据分析了南京市PM2.5污染现状、污染特征及规律。通过对南京市PM2.5来源的解析,从监测管理、源头控制、防治机构、产业布局和公众参与几个方面提出控制南京市PM2.5污染的对策。     

浅析宜昌市城区PM_(2.5)污染特征及防治对策研究

依据2013年白龙岗站点自动监测数据,对PM2.5污染特征及手工采集的PM2.5膜中水溶性阴离子进行分析,并结合实际提出相应的防治对策。结果表明,PM2.5作为首要污染物,其分布具有季节性特征,冬季最高,夏季最低;灰霾日PM2.5、PM10、SO2和NO2具有相同的变化趋势;NO-3/SO2-4的比值表明宜昌市呈现工业污染和机动车尾气污染的复合污染特征。     

甘肃白银市大气颗粒物PM2.5的地球化学特征研究

2011年8月,横跨白银市区东西向布设12个采样点,间距约1km,采集1.5m高大气颗粒物PM2.5样品,获得了白银市区大气中PM2.5浓度,并测定了大气颗粒物PM2.5中Ag、As、B、Ba、Be、Bi等几十种元素含量。结果发现12个采样点大气颗粒物PM2.5浓度范围为91～277μg/m3,均超过中国环境空气质量二级标准(GB 3095-2012),达二级标准限值(24小时平均值)的1.21～3.69倍。受尾矿堆放及选矿、冶炼企业集中分布的影响,东城区大气颗粒物PM2.5浓度高于工矿企业较少的西城区,污染较为严重。大气颗粒物PM2.5中微量元素浓度与污染源间具有良好的空间对应关系。采用富集系数法和主因子分析法研究大气颗粒物PM2.5元素组成特征,结果表明,白银市大气中PM2.5主要来源为工业废气、矿山与尾矿扬尘及土壤扬尘,三者的贡献率分别为31.2%、28.6%、26.4%。     

气象因素对北京市大气颗粒物浓度影响的非参数分析

利用2005年9月—2006年9月北京市大气颗粒物分级(不同粒径)监测资料和同期分时段气象观测数据,采用非参数分析(Spearman秩相关系数)法对北京市3种粒径大气颗粒物在不同季节的浓度水平与气象因素的影响进行了研究.结果表明:不同季节影响颗粒物质量浓度的气象因素各不相同;春季ρ(PM_2.5),ρ(PM2.5～10)和ρ(PM₁₀₎都与气压呈显著负相关;夏季颗粒物质量浓度受降水影响很大;秋、冬季ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀₎均与日照时数呈显著负相关;冬季ρ(PM_2.5),ρ(PM_2.5～10)和ρ(PM10)均与平均风速呈显著负相关,与气温、相对湿度呈显著正相关. 细粒子和粗粒子质量浓度对气象因素变化的响应程度也有较大区别. 春、夏季地面平均风速对粗粒子质量浓度的影响比细粒子显著,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎随风速增加而增大;秋季日照时数对细粒子质量浓度的影响比粗粒子更显著,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎随日照时数增加而减小;冬季相对湿度对粗粒子质量浓度的影响比细粒子显著,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎随相对湿度增加而减小.      

济南市秋末冬初大气颗粒物和气体污染物污染水平及来源

2009年11月23日─12月7日在济南市区对PM2.5、BC(黑碳)和污染物(SO2、NOx、NO、NO2和CO)进行实时监测与分析.观测期间ρ(PM2.5)、φ(SO2)和φ(NOx)分别为171μg/m3、54.3×10-9和107×10-9.其中,φ(SO2)与GB 3095─1996《环境空气质量标准》日标准值相当,φ(NOx)是标准的2.2倍,ρ(PM2.5)是美国环境空气质量标准(35μg/m3)的4.89倍.污染事件期间ρ(PM2.5)、φ(SO2)和φ(NOx)分别达到222μg/m3、74.4×10-9和158×10-9,是非污染期间的1.78、1.67和1.77倍.观测期间SO2主要来源于燃煤排放.在11月25─26日的污染事件中,NOx、BC和PM2.5主要来源于机动车尾气排放,除局地源外,东北风经过济南东北部工业区时也将污染物传输到采样点;而在12月1─2日的污染事件中,以静风为主,污染物积聚,NOx和BC主要来源于机动车尾气排放,PM2.5除了一次污染物,很可能包含一定比例的二次污染物.在非污染事件中,NOx和BC主要来源于机动车尾气排放,部分NOx很可能来源于燃煤排放,而PM2.5主要来源于一次源排放.     

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.     

自贡市大气颗粒物污染特征及来源解析

利用自贡市大气监测数据、同期气象数据以及颗粒物源解析在线监测资料,对颗粒物污染的特征及成因进行研究.结果表明:颗粒物年均浓度受浮尘天气影响明显,季均浓度呈冬高夏低变化,月均浓度呈"U"字形变化,日均浓度呈双峰型变化;颗粒物与降水、温度、气压、风速存在相关性,与相对湿度无相关性,PM10、CO、NO2、SO2、O3浓度对PM2.5浓度变化影响显著;PM2.5主要成分为元素碳、有机碳、富钾颗粒等,主要来源为机动车尾气、燃煤、工业工艺源等.     

苏南农村地区大气PM2.5元素组成特征及其来源分析

为了解苏南农村地区大气细颗粒物的污染水平及其可能的来源,在2002年7月-2003年1月的夏、秋、冬3个季节对雪堰镇和太湖站PM_2.5进行采样和分析,得到了PM_2.5和14种组成元素的质量浓度.研究表明,苏南农村地区PM_2.5的污染水平较高,S,Zn,Pb和As 4种污染元素的质量浓度水平与城市接近;组成元素的季节分布规律存在区域差异,这可能与局地源的贡献,大气细颗粒物中、长距离传输以及复杂的气象条件有关.因子分析结果表明,土壤源、燃煤源、冶金或垃圾焚烧和汽车尾气4类源对PM_2.5有明显贡献,说明人类活动对苏南农村地区PM_2.5具有重要影响.      

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     

空气重污染应急措施对北京市PM2.5的削减效果评估

利用嵌套网格空气质量模式系统(NAQPMS)模拟了2013年1月10~14日一次典型的大气严重污染过程,并利用同期气象和污染物浓度的小时观测数据验证了NAQPMS的模拟结果.敏感性试验结果表明,在重污染期间,当仅实施《北京市空气重污染应急预案(试行)》一级预警中机动车单双号限行措施时,可削减北京PM2.5小时平均浓度4%~10%;当仅实施工业限产减排30%的措施时,可削减北京PM2.5小时平均浓度1%~6%;当同时实施机动车单双号限行和工业限产减排30%的措施时,可削减北京平均PM2.5小时平均浓度6%~12%,并且PM2.5小时浓度与削减率的变化趋势呈反相关,即该措施对污染较轻时段PM2.5浓度削减率高于污染峰值时段;若京津冀地区两市一省同时实施机动车单双号限行和工业限产减排30%的措施时,可削减重污染期间北京小时平均PM2.5浓度20%~35%,且污染严重的区域和时段削减效果更加显著,空气质量可提升一个等级.研究结果表明,当北京发生重污染时,仅靠北京本地限排限产并不能有效减轻PM2.5浓度,若要有效控制北京重污染,应根据污染物区域输送特征,京津冀地区实施大气污染联防联控.     

南京地区典型大气污染过程分析

文章统计分析了南京市近年来大气污染过程总体特征,选择2009-2011年不同类型的3个典型污染过程,分别讨论了其污染特征和影响因素.结果表明:以API值为污染判断指标,近年来南京市91%的污染过程持续时间在4 d以下,秋冬季节长时间污染过程更多。沙尘型污染受北方沙源地、长距离输送气象条件控制,影响范围广;秸秆燃烧型污染PM_(25)/PM_(10)浓度比例高达70%以上,细粒子(PM_(2.5))污染严重,主要受风向控制影响南京及周边局部地区,在降水冲刷或大风等气象条件下随污染源消失而快速消散;秋冬季的持续污染过程主要受气象条件影响,在均压场控制下,边界层呈局地性环流特征,污染物不断累积。     

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。     

北京地区空气中PM10的元素组分及其变化

2000年6—7月,12月和2001年4—5月在北京北郊分别采集了代表夏季、冬季和春季的大气颗粒物样品,经分析后获得了不同季节、不同大气污染情况下气溶胶中Ca,S,Al,Fe,K,Zn等30种元素质量浓度。对不同污染情况下PM₁₀中元素组分的变化分析表明,PM₁₀中的元素总质量浓度呈现出明显的季节变化,即春季最高,冬季次之,夏季最低,Ca,Fe,K,Al,S是PM₁₀中的5种主要元素。随着空气污染的加重,PM₁₀中的元素总质量浓度明显增加,在春季这一增加达到7倍之多。在重污染情况下,无论在近地面,还是在边界层,PM₁₀中的主要元素排序夏季以地壳元素为首,而冬春季均以污染元素为首。一般情况下,PM₁₀中的元素总质量浓度在近地层中随高度升高而降低,降低幅度约为20%。分析结果还表明,随着空气污染的加重,PM₁₀中的污染元素,尤其是As,Cr,Co,Cu,Ni,PPb,Se,Zn等低浓度污染元素的浓度明显增加。      

铜陵市冬春季PM10和PM2.5中元素特征及来源分析

目的了解铜陵市颗粒物中的元素特征和主要来源。方法选择2014年冬季和春季的部分时段,在铜陵市国家环境空气监测站——新民污水处理厂(工业区)采集PM_(10)和PM_(2.5)样品,使用X射线荧光光谱(XRF)法进行元素的定量测试。采样期间,冬季的空气质量以良和中、轻度污染为主;春季以中度和重度污染天气为主,采样期间出现了明显的重污染。结果 PM_(2.5)和PM_(10)中S和Si元素的浓度均比其余元素高,P和Cu元素的浓度远低于其余元素。空气污染的指数越高,Fe、Mg、Al、Si则更易富集在PM_(10)上,而K、Cu、Na、Cl、S元素更易富集在PM_(2.5)上,Ca和P这两种元素在PM_(10)和PM_(2.5)上的富集程度相当。空气颗粒物中,富集最多的元素是K,其次为Fe和Mg;元素Cu、K、Cl在PM_(10)中的富集程度要高于PM_(2.5)。结论扬尘(包括地面扬尘和建筑尘)是PM_(10)的最大来源,其次是开采矿山和燃烧生物质,燃煤、炼铜等工企业排放贡献最小;对于PM_(2.5)而言,最大的来源是风沙、扬尘和开采矿山,其次是燃煤、燃烧生物质和其他的工企业排放,炼铜的贡献最小。     

南京市PM2.5颗粒物来源探析

2011～2012年期间,选择了春、夏、秋、冬4季,在南京市主城区进行PM2.5采样,分析了大气颗粒物的质量浓度、元素组成、离子、有机碳（OC）和元素碳（EC）的浓度。根据监测结果采用因子分析与受体模型对其来源进行解析,结果显示：南京市大气PM2.5的主要来源为工业排放、机动车尾气、二次污染和扬尘,约占PM2.5颗粒物组分的60%左右,其中用因子分析模型判断工业排放、机动车尾气、土壤扬尘因子贡献率占32.5％,二次粒子尘占11.7％,燃煤与建筑水泥尘占16.1%;受体模型结果与因子分析结果基本一致。根据解析结果与实际污染特征,针对性地提出污染源控制对策。     

北京市交通路口大气颗粒物污染特征研究(Ⅲ)——大气颗粒物中多环芳烃污染特征

研究了北京市典型交通路口大气颗粒物中多环芳烃的污染特征及影响因素.于2000年6月在北京市主要交通路口之一的崇文门路口采集大气中TSP,PM₁₀和PM_2.5样品,并进行样品中ρ(PAHs)的分析及机动车流量调查.研究结果表明:机动车排放是交通路口大气颗粒物中PAHs的首要来源;多环芳烃在粒径较小的粒子中比例较高;白天ρ(PAHs)随机动车流量的增加而增加,夜晚ρ(PAHs)高于白天;污染源识别表明,交通路口大气颗粒物中的多环芳烃除主要来源于机动车尾气排放外,还有一部分来源于道路扬尘.      

An integrated chemical mass balance and source emission inventory model for the source apportionment of PM2.5 in typical coastal areas

The source apportionment of PM_2.5 is essential for pollution prevention. In view of the weaknesses of individual models, we proposed an integrated chemical mass balance-source emission inventory (CMB-SEI) model to acquire more accurate results. First, the SEI of secondary component precursors (SO₂, NO_x, NH₃, and VOCs) was compiled to acquire the emission ratios of these sources for the precursors. Then, a regular CMB simulation was executed to obtain the contributions of primary particle sources and secondary components (SO₄^2?, NO₃^-, NH₄⁺, and SOC). Afterwards, the contributions of secondary components were apportioned into primary sources according to the source emission ratios. The final source apportionment results combined the contributions of primary sources by CMB and SEI. This integrated approach was carried out via a case study of three coastal cities (Zhoushan, Taizhou, and Wenzhou; abbreviated WZ, TZ, and ZS) in Zhejiang Province, China. The regular CMB simulation results showed that PM_2.5 pollution was mainly affected by secondary components and mobile sources. The SEI results indicated that electricity, industrial production and mobile sources were the largest contributors to the emission of PM_2.5 gaseous precursors. The simulation results of the CMB-SEI model showed that PM_2.5 pollution in the coastal areas of Zhejiang Province presented complex pollution characteristics dominated by mobile sources, electricity production sources and industrial production sources. Compared to the results of the CMB and SEI models alone, the CMB-SEI model completely apportioned PM_2.5 to primary sources and simultaneously made the results more accurate and reliable in accordance with local industrial characteristics.     

交通来源颗粒物排放因子的研究

用谭裕沟隧道TSP,PM₁₀和PM_2.5的质量浓度和主要成分的分析结果,得到一定机动车流量和速度下交通来源不同粒径颗粒物质量浓度和主要成分的平均排放因子,可以基本代表北京市机动车行驶的综合排放因子,具有应用价值.还估算了北京市交通来源不同粒径颗粒物及其主要化学成分的排放量.      

基于质谱技术的在线大气颗粒物来源与污染过程解析研究——以江苏省淮安市为例

通过大气细颗粒物实时在线源解析技术(质谱直接测量法)采集录入淮安市市区部分特征污染源排放成分谱,对淮安市大气细颗粒物进行在线源解析,获取高时间分辨的颗粒物源解析结果,分析颗粒物来源、季度变化和重污染天气的污染过程,评估形成重污染过程的污染影响因子和影响程度,为区域大气污染综合整治提供重要目标指向,同时也为淮安环境空气PM2.5重度污染实时预警与监控、大气污染源减排方案评估、污染事件监控等提供有效的在线监测技术平台.