机动车源和民用燃料源颗粒物中有机碳和元素碳的排放特征

为了获取机动车源尾气和主要民用燃料源燃烧过程排放的颗粒物中含碳气溶胶的排放特征,使用多功能便携式稀释通道采样器和Model 5L-NDIR型OC/EC分析仪,采集分析了典型机动车源(汽油车、轻柴油车、重柴油车)、民用煤(块煤和型煤)和生物质燃料(麦秆、木板、葡萄树树枝)的PM₁₀和PM_2.5样品中的有机碳(OC)和元素碳(EC).结果表明,不同排放源释放的PM₁₀和PM_2.5中含碳气溶胶的质量分数存在显著差异.总碳(TC)在不同源PM₁₀和PM_2.5中的质量分数范围分别为40.8%～68.5%和30.5%～70.9%,OC/EC范围分别为1.49～31.56和1.90～87.57.不同源产生的含碳气溶胶均以OC为主,OC在PM₁₀和PM_2.5中的质量分数范围分别为56.3%～97.0%和65.0%～98.7%.在PM₁₀和PM_2.5的含碳气溶胶中OC质量分数按照从高到低...     

天津市春季道路降尘PM2.5和PM10中碳组分特征

为研究天津市春季道路降尘PM_2.5和PM₁₀中碳组分特征,丰富道路降尘的成分谱库,于2015年3月22日-5月23日在天津市主干道、次干道、支路、快速路和环线5种道路类型道路两侧采集道路降尘样品,通过再悬浮装置得到PM_2.5和PM₁₀的滤膜样品,并用热光碳分析仪测定PM_2.5和PM₁₀中OC（有机碳）和EC（元素碳）的百分含量,利用两相关样本非参数检验、OC/EC比值法以及相关分析法,定性分析天津市春季道路降尘PM_2.5和PM₁₀的碳组分的特征及其主要来源;利用因子分析法,进一步分析道路降尘PM_2.5和PM₁₀的主要来源.结果表明:道路降尘PM_2.5中w（OC）为10.27%（主干道）~13.94%（快速路）、w（EC）为1.24%（支路）~1.77%（环线）,PM₁₀中w（OC）为8.48%（主干道）~12.56%（快速路）、w（EC）为1.01%（次干道）~1.59%（快速路）,可见快速路中碳组分含量相对较高,这可能与其车流量较大,导致道路扬尘和机动车尾气排放量较大有关,也可能与其路面保养及保洁状况有关.对于大部分碳组分而言,其在PM_2.5中的百分含量均高于PM₁₀;除EC2,其他碳组分在PM_2.5和PM₁₀间均无显著性差异.不同道路类型PM_2.5和PM₁₀中OC/EC的大小顺序基本相同,与其车质量变化趋势相反.道路降尘中PM_2.5中碳组分主要来源于道路扬尘、机动车尾气、生物质燃烧以及燃煤源的混合源,PM₁₀主要受道路扬尘、燃煤和柴油车尾气等污染源的影响.      

邯郸市PM2.5中碳组分的污染特征及来源分析

为研究邯郸市PM_2.5中碳组分的污染特征及其来源,于2017年4~12月采集PM_2.5样品,用热光反射法（TOR）分析PM_2.5中有机碳（OC）和元素碳（EC）的质量浓度.结果表明：邯郸市PM_2.5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,PM_2.5质量浓度超标率为50%,TCA/PM_2.5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PM_2.5中TCA质量浓度均值为（68.06±23.77）μg/m³,TCA/PM_2.5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PM_2.5中OC和EC的主要贡献源.     

基于重庆本地碳成分谱的PM2.5碳组分来源分析

为了解重庆主城PM2.5中碳组分特征和来源,2012-05-02~2012-05-10日在商业区、工业区和居民区进行了PM2.5采样.利用TOR方法分析了8种碳组分,对3个不同功能区大气环境PM2.5以及燃煤尘、尾气尘(机动车尾气、船舶尾气、施工机械尾气)、生物质燃烧尘、餐饮油烟尘这6类源PM2.5中的8种碳组分进行了特征分析.在源的碳成分谱基础上,利用化学质量平衡(CMB)模型得到重庆本地PM2.5的碳来源指示组分,利用因子分析法解析出各类源对不同功能区内PM2.5碳组分的贡献率.结果表明,重庆地区燃煤尘、机动车尾气尘、船舶尾气尘、施工机械尾气尘、生物质燃烧尘、餐饮油烟尘的OC/EC值分别为6.3、3.0、1.9、1.4、12.7和31.3.EC2、EC3的高载荷指示柴油车尾气排放,OC2、OC3、OC4、OPC的高载荷指示燃煤排放,OC1、OC2、OC3、OC4、EC1指示汽油车尾气排放,OC3指示餐饮业排放,OPC指示生物质燃烧排放.商业区OC/PM2.5为17.4%,EC/PM2.5为6.9%,估算得到,二次有机碳(SOC)/OC为40.0%;工业区OC/PM2.5为15.5%,EC/PM2.5为6.6%,SOC/OC为37.4%;居民区OC/PM2.5为14.6%,EC/PM2.5为5.6%,SOC/OC为42.8%.工业区PM2.5中碳组分的主要来源为燃煤和汽油车尾气、柴油车尾气;商业区PM2.5中碳组分的主要来源为汽油车尾气、柴油车尾气和餐饮业油烟;居住区PM2.5中碳组分的主要来源为汽油车尾气、餐饮业油烟、柴油车尾气.     

菏泽市冬季大气PM2.5和PM10中碳组分来源解析

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PM_2.5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,PM_2.5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PM_2.5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（PM_2.5）.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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5和PM₁₀中碳的主要来源是柴油车、汽油车、生物质燃烧和燃煤.      

城市间PM2.5源的碳成分谱比较

为了解我国不同城市PM_2.5源的碳成分谱特征和地域差异,采集沈阳市、十堰市和乌鲁木齐市的燃煤源、柴油车尾气源、汽油车尾气源和餐饮源样品,使用热光透射法分析PM_2.5中的总碳（TC）、有机碳（OC）和元素碳（EC）,以及细分的8种碳组分（OC1,OC2,OC3,OC4,EC1,EC2,EC3和OPC_T）,构建各类污染源碳成分谱.结果表明：3个城市4类源TC/PM_2.5从高到低分别为：餐饮源（65.1%±8.4%）、柴油车尾气源（46.2%±9.5%）、汽油车尾气源（37.7%±3.5%）和燃煤源（17.3%±8.0%）;OC/TC在餐饮源中最高（98.0%±0.5%）,EC/TC在柴油车尾气源中最高（38.6%±8.5%）.3个城市同类源的碳组分含量受污染源细分后的不同类型影响有一定差异,但归一化处理后总体仍表现为燃煤源中OC2（14%~30%）和OC3（13%~23%）含量最高,柴油车尾气源中EC2（22%~56%）含量最高,汽油车尾气源中OC2（24%~41%）、OC1（16%~42%）和OC3（12%~26%）含量最高,餐饮源中OC2（21%~43%）和OC3（23%~49%）含量最高.不同污染源的OC/EC值为燃煤源在0.4~7.6之间,柴油车尾气源在0.2~5.6之间,汽油车尾气源在1.1~38.5之间,餐饮源在6.4~170.2之间.分歧系数结果显示3个城市不同源的碳成分谱具有差异性,同类源的碳成分谱具有相似性.将3个城市同类源碳成分谱合并后利用化学质量平衡灵敏度矩阵得到OC2,OC3,OC4,EC1和OPC_T可共同作为燃煤源的标识组分;EC2是柴油车尾气源的标识组分;OC1,OC2和OC3可共同作为汽油车尾气源的标识组分;OC2和OC3可共同作为餐饮源的标识组分.沈阳市、十堰市和乌鲁木齐市相同污染源相似的碳成分谱和一致的标识碳组分可为国内其他城市相关研究提供数据参考.     

济南市机动车排气污染特征及对市区PM2.5的影响

从济南市机动车年检线上利用稀释通道方法采集了小型汽油车、中型汽油车、中型柴油车和大型柴油车4类机动车排气载带PM_(2.5),分析测量了样品中水溶性离子、金属元素、有机C(OC)和元素C(EC)的含量,明确了济南市机动车排气的化学组分特征,得到了济南市机动车排气污染现状以及排放特征.计算了4类机动车排气载带颗粒物的OC/EC值,小型汽油车、中型汽油车、中型柴油车和大型柴油车排气载带颗粒物中OC/EC值分别为15.79、4.34、1.93和0.39,其中小型汽油车、中型汽油车的OC/EC值均大于2,表明汽油车的尾气大于柴油车的尾气污染.而小型汽油车OC/EC值高达15.79,说明小型汽油车尾气中存在严重的二次污染.金属元素特征分析表明Ti、Mn、Fe、Al在济南市机动车尾气颗粒物PM_(2.5)中含量较高,尤其是Mn和Ti,因此,这4种金属元素可作为济南市机动车尾气源的标志元素.PMF模型解析表明,机动车排气源对济南市环境空气PM_(2.5)的贡献率为17.5%,由此可以通过控制济南市小、中型汽油机动车数量、改善油品和改善机动车排气系统来降低对PM_(2.5)的贡献率,从而减少市区空气中PM_(2.5)的浓度.     

杭州市冬季环境空气PM2.5中碳组分污染特征及来源

为研究杭州市PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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%.      

关中地区道路移动源细颗粒物排放特征研究

道路移动源排放的细颗粒物是城市大气颗粒物的主要来源,其排放量、粒径分布和化学组分等特征是评价区域环境颗粒物排放水平及制定相应管控措施的基础.本研究通过抽样调查与观测数据,采用MOVES模型计算了2019年关中地区道路移动源细颗粒物排放量,并利用台架测试法收集了36辆机动车尾气颗粒物,分析了细颗粒物粒径分布和化学组分特征.结果表明,关中地区机动车尾气、刹车磨损和轮胎磨损的PM_2.5排放量分别为3543.77、593.45和117.61 t,西安市机动车PM_2.5排放总量占关中地区机动车PM_2.5总排放量的46.8%.重型货车为机动车PM_2.5主要排放源,其保有量仅占机动车总保有量的2.3%,但排放了53.6%的PM_2.5;不同燃料类型机动车对尾气PM_2.5的排放贡献率不同,柴油车最大,为87.5%.在匀速工况下,柴油车、汽油车和天然气车尾气细颗粒物的数浓度峰值粒径分别为73、9和9 nm,而在加速工况下分别为73、17和17 nm;在加速工况下,这3类燃料机...     

盘锦市夏冬季PM2.5中碳组分污染特征及来源分析

于2016年7月和2017年1月采集盘锦市3个点位的PM_2.5样品,研究盘锦市夏冬季节PM_2.5中碳组分的特征与来源.结果表明：盘锦市夏季PM_2.5、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PM_2.5中碳组分主要来源为汽油车尾气和燃煤排放;冬季PM_2.5中碳组分主要来源为机动车尾气、燃煤排放和生物质燃烧.     

轻型汽油车尾气PM2.5的排放特征

为研究轻型汽油车尾气PM_2.5的排放特征,利用整车测试台架和颗粒物稀释采样系统,对12辆轻型汽油车尾气的PM_2.5进行了采集,并进一步分析了PM_2.5排放因子及其碳质组分——OC(有机碳)和EC(元素碳)的排放特征;在此基础上,参考文献研究结果,计算了我国轻型汽油车分阶段PM_2.5排放因子,结合活动水平数据估算轻型汽油车PM_2.5排放量.结果表明:测试的国Ⅰ前~国Ⅳ轻型汽油车PM_2.5平均排放因子分别为(73.2±3.8)(50.5±45.4)(34.7±18.4)(22.6±10.3)和(1.0±0.2)mg/km,随排放阶段升级而显著降低.OC是轻型汽油车尾气PM_2.5中的主要碳质组分,在TC(总碳)中所占比例超过90%. 2012年我国轻型汽油车PM_2.5排放量为21 828.7 t,占机动车颗粒物排放总量的3.5%,其中仅占轻型汽油车保有量17%的国Ⅰ及以前车辆排放了约43%的PM_2.5. 研究显示,轻型汽油车尤其是国Ⅰ及国Ⅰ前车辆颗粒物排放不容忽视,在机动车颗粒物减排工作中应给予足够重视.      

典型道路路边空气颗粒物中碳组分的组成特征

在天津市内选取了4条不同等级的道路（次干道,主干道,快速路,外环线）,于2015年4～5月分别在4条道路的路边进行了PM_2.5和PM₁₀样品和车流量信息的采集,并对其中的碳组分进行了分析.结果显示,天津路边PM_2.5和PM₁₀中OC、EC的浓度与国内已研究的其它城市相比处于中等水平,与国外城市相比,国内这些城市的OC、EC的浓度水平则较高.char-EC、soot-EC、OC、EC在PM_2.5中的百分含量在4条道路之间存在显著性差异,在4条路上百分含量为主干道 > 快速路 > 外环线 > 次干道,而PM₁₀不存在.PM_2.5中OC/EC和char-EC/soot-EC的平均比值分别是2.95和2.3,PM₁₀中分别为3.1和2.2.相关性分析的结果表明PM_2.5和PM₁₀中OC和EC有相同的来源,且EC与char-EC存在线性关系.     

十堰市城区冬季PM2.5污染特征与来源解析

为探讨内陆山区城市湖北省十堰市冬季PM_2.5污染特征及来源构成,于2016年1月12日—2月4日在4个采样点位同步采集PM_2.5样品,分析了无机元素、水溶性离子、有机碳和元素碳的质量浓度.并采集了十堰市主城区城市扬尘、裸露山体尘、建筑水泥尘、燃煤源、机动车尾气、工业源及餐饮油烟源等7类污染源,初步建立十堰市本地的污染源成分谱库,利用统计学方法研究冬季PM_2.5的污染特征,并采用CMB受体模型及“二重源解析技术”分析其来源构成.结果表明:冬季采样期间,十堰市ρ（PM_2.5）平均值达到110.65 μg/m3,超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准24 h浓度限值,并且随空气RH（相对湿度）增加污染加重.城区3个采样点PM_2.5化学组成及特征的空间差异不明显.PM_2.5中ρ（TC）最高,其次是ρ（NO₃-）和ρ（SO₄2-）,与二次反应、机动车尾气、煤燃烧等密切相关.ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）为1.22,说明机动车尾气的影响较大.二次粒子、燃煤源和机动车尾气是十堰市城区冬季大气PM_2.5的主要来源,贡献率分别为51.2%、10.9%和10.1%.研究显示,十堰市城区冬季ρ（PM_2.5）超过GB 3095—2012二级标准,PM_2.5的污染控制应以二次粒子、燃煤和机动车为主,采取多源控制原则.      

颗粒物中苯并噻唑及其衍生物的污染特征及暴露评价

在城市内选取包括城市背景空气、市区以小型客车为主的路边和大量大型货车通行的3个路边采样点进行了空气中PM_2.5和PM₁₀的采集,建立了利用超高效液相色谱串联三重四级杆质谱仪（UPLC-MS/MS）对颗粒物中苯并噻唑及其5种衍生物（BT、2-NH₂-BT、2-OH-BT、MBT、MTBT）的检测方法,并对其污染特征及暴露风险进行了分析.结果显示,3点位PM_2.5和PM₁₀样品中均为BT的浓度最高,占总浓度的44.4%~55.2%;各化合物浓度呈路边环境高于城市背景环境,表明高制动频率导致路边空气中含有较多的轮胎磨损颗粒物;除2-NH₂-BT外,其它4种BTs化合物与PM_2.5和PM₁₀的浓度之间具有较好的线性关系,表明二者具有相同的来源;各化合物在PM_2.5和PM₁₀中浓度的比值（PM_2.5/PM₁₀）范围为0.41~0.95,说明BTs更易于富集在较细颗粒物中或轮胎磨损排放的细颗粒较多.暴露评价结果显示,路边工作者对BTs的日呼吸暴露量大于其他人,可能具有更高的健康风险其中BT的贡献量最大.     

重庆主城区大气PM10及PM2.5来源解析

为探讨重庆主城区4个季节大气PM₁₀和PM_2.5的主要来源,于2012年2—12月在重庆主城区的工业区、文教区和居住区5个环境监测点同步采集PM₁₀及PM_2.5样品,分析了无机元素、水溶性离子、有机碳和元素碳含量及其分布特征. 采集了重庆主城区土壤尘、建筑水泥尘、扬尘、移动源(包括机动车、施工机械及船舶)、工业源(包括固定燃烧源及工业工艺过程源)、生物质燃烧源及餐饮源等7类污染源,建立了重庆市本地化的污染源成分谱库. 利用CMB(化学质量平衡)受体模型及二重源解析技术分析了PM₁₀及PM_2.5的来源. 结果表明:重庆主城区大气中ρ(PM₁₀)及ρ(PM_2.5)的年均值分别为153.2和113.1 μg/m3,超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值2倍以上. 大气PM₁₀的主要来源为扬尘、二次粒子和移动源(贡献率分别为23.9%、23.5%和23.4%),大气PM_2.5主要来源于二次粒子和移动源(贡献率分别为30.1%和27.9%).PM₁₀和PM_2.5的主要源类贡献率差别不大,表明研究区域内大气颗粒物污染控制应采取多源控制原则. 大气PM₁₀来源的季节性变化特征表现为春季和秋季主要以扬尘为主、夏季和冬季主要以二次粒子为主.      

基于WRF-CMAQ模型的辽宁中部城市群PM2.5化学组分特征

为了探究北方寒冷地区城市PM_2.5化学组分特征,采用WRF-CMAQ模型对辽宁中部城市群2019年1月、4月、7月、10月及一次重污染过程（2019年1月11—14日）的PM_2.5化学组分展开模拟分析.结果表明:WRF-CMAQ模型分析下SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5浓度模拟值与监测值的相关系数（R）在0.63~0.82之间,PM_2.5组分中SO₄2-、NO₃-、NH₄+、EC、OC浓度的相关系数（R）在0.59~0.88之间,WRF-CMAQ模型对大气污染物及PM_2.5主要化学组分的模拟效果较好,可以反映PM_2.5及其组分的时空变化特征.通过对模拟结果的进一步分析发现,辽宁中部城市群PM_2.5中SNA（SO₄2-、NO₃-、NH₄+三者的合称）的占比为37%,与成渝城市群、长三角地区、京津冀地区城市相比,PM_2.5二次污染程度较低,一次污染仍是PM_2.5的主要来源.1月、4月、7月、10月PM_2.5中[NO₃-]/[SO₄2-]（质量浓度比）分别为0.62、0.44、0.15、0.50,表明该区域的燃煤污染对PM_2.5的贡献大于机动车尾气的贡献,该现象在秋冬季尤为明显;硫氧化率（SOR）普遍处于较高水平,分别为0.34、0.54、0.61、0.58,表明该区域燃煤排放的SO₂更易对PM_2.5产生贡献.同时,全年OC/EC（质量浓度比）的平均值为3.6,说明碳气溶胶的贡献主要来自机动车尾气的排放与化石燃料燃烧.通过分析2019年1月11—14日重污染过程PM_2.5组分浓度的逐小时变化发现,该时段中SOR与NOR分别是1月平均值的1.2与2.0倍,NOR的提升导致PM_2.5中NO₃-浓度占比上升了8%,超过SO₄2-的占比,这表明该重污染过程中机动车尾气对PM_2.5的贡献超过平常时段.研究显示,辽宁中部城市群的大气污染呈燃煤与机动车尾气为主的复合型污染特征,尤其在重污染天气下,实施工业限产的同时,加强机动车限行尤为重要.      

和田市城区PM2.5化学组成特征及来源分析

为了解中国极干旱区域和田市城区大气PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5组成影响较大,是该地区大气污染来源的主要因素.      

基于在线监测的南京仙林PM2.5组分特征与来源解析

为了研究南京市PM_2.5的污染特征及来源贡献,于2018年3月至2019年2月在南京仙林地区进行PM_2.5组分的在线监测,运用PMF和CMB受体模型,开展PM_2.5的来源解析.结果表明,观测期间南京市PM_2.5平均质量浓度为54.3μg/m³,其中冬季平均浓度76.4μg/m³.PM_2.5的主要组分为NO₃^-（21.3%~30.8%）、SO₄^2-（18.9%~23.5%）、NH₄⁺（14.3%~16.2%）.从全年平均来看,PMF模型得到的PM_2.5解析结果为：二次无机气溶胶（54.9%）、燃煤源（17.4%）、二次有机气溶胶（7.4%）、机动车排放源（7.1%）、工业源（4.9%）、扬尘源（4.8%）、其他源（3.4%）;CMB模型得到的PM_2.5解析结果为：硝酸盐（33.0%）、硫酸盐（24.0%）、燃煤源（16.4%）、机动车排放源（8.4%）、二次有机气溶胶（7.1%）、扬尘源（5.7%）、其他源（2.9%）、工业源（2.4%）.不同季节PM_2.5来源有所差异,夏冬季二次无机气溶胶占比大于春秋季,春冬季燃煤占比最大,二次有机气溶胶在秋季占比最大.结合2017年南京市大气污染源排放清单,对二次气溶胶贡献进行再解析,得到南京仙林地区PM_2.5主要贡献来自燃煤源（PMF：34.14%,CMB：33.82%）,机动车排放源（PMF：27.33%,CMB：29.33%）以及工业源（PMF：26.76%,CMB：24.77%）.可见,影响南京仙林地区PM_2.5的污染源主要来自燃煤源、机动车排放源和工业源,基于在线组分监测、利用PMF和CMB模型得到的PM_2.5源解析结果具有较好的一致性.