北京大气气溶胶PM2.5中的有机示踪化合物

有机示踪化合物是大气污染源排放的特征化合物,是各类污染源排放的指示物种,在污染源识别和利用受体模型进行源解析中起着关键作用.本文研究采用衍生化预处理和GC/MS分析技术,对北京2002～2003年夏、秋、冬3个季节大气PM2.5样品中几类有机示踪化合物进行了定量检测,其中包括生物质燃烧源示踪物--左旋葡聚糖和β-谷甾醇,肉类烹饪等餐饮源示踪物--胆甾醇、化石燃料燃烧源示踪物--17α(H),21β(H)-藿烷类化合物,它们在北京各季大气中平均浓度分别为33.9 ng·m-3～116.7 ng·m-3,1.8 ng·m-3～10.7 ng·m-3,0.17 ng·m-3～2.9 ng·m-3,5.0 ng·m-3～13.8 ng·m-3.它们的季节变化规律还表明,生物质燃烧源和燃煤源分别在秋季和冬季对北京大气PM2.5污染有突出贡献.同时,还定性地检测到其它一些可能作为源示踪物的有机化合物,如甾烷类化合物,脱氢松香酸和邻苯二甲酸,值得今后深入研究.     

上海不同功能区夏季PM2.5中生物质燃烧贡献的解析

为了解生物质燃烧对上海夏季PM_(2.5)的贡献及评估大气光化学氧化对左旋葡聚糖浓度的影响,在上海的4个不同站点同步采集了PM_(2.5)样品,应用气相色谱-质谱联用仪和离子色谱仪分析了典型生物质燃烧示踪物脱水糖和水溶性钾离子的浓度,采用示踪物产率法估算了生物质燃烧对PM_(2.5)质量及其中有机物的贡献,分析了左旋葡聚糖浓度与大气臭氧浓度的相互关系.结果表明,上海夏季PM_(2.5)中左旋葡聚糖的浓度在不同站点间差别较小,平均浓度为44.2 ng·m~(-3);水溶性钾离子浓度与左旋葡聚糖之间存在显著相关性(r=0.88),平均浓度为0.45μg·m~(-3),85%以上的钾离子为非海盐、非矿物质来源,即主要来源于生物质燃烧;基于左旋葡聚糖和钾离子的示踪物产率法估算的生物质燃烧对夏季上海PM_(2.5)中有机碳的贡献有显著差别,分别为6.0%和19.2%,左旋葡聚糖的光化学降解是导致这一差别的主要原因;左旋葡聚糖与生物质燃烧源钾离子的浓度比(LG/K■)与大气臭氧浓度之间存在显著的负相关关系,说明大部分的左旋葡聚糖会随着大气氧化性的增强而被降解.     

武汉市工业区PM_(2.5)中含氧有机物的组成及来源

采用衍生化预处理和GC-MS分析技术,在武汉市工业区的PM_(2.5)样品中检测出糖类、酞酸酯类、甾醇类、羟基苯甲酸以及甘油等一系列化合物,并运用主成分分析法(PCA)对其来源进行了初步分析。脱水糖类和单糖类呈现出明显的季节变化趋势,表现为秋季冬季春季夏季。糖类化合物中左旋葡聚糖年均值为1 140.57 ng/m~3,占糖类化合物总浓度的比例为68%。糖醇和双糖的含量较低,年均值分别为44.34和94.54 ng/m~3。酞酸酯和羟基苯甲酸的浓度分别为181.03~1 107.97 ng/m~3和4.12~80.23 ng/m~3,这2种物质的含量较高,表明化工源是一个不可忽视的来源。3种甾醇类含量也较高,4个季节的总浓度分别为78.18、16.30、116.67和86.25 ng/m~3。主成分分析法结果显示武汉市含氧有机物的来源复杂,5个主要的来源是生物质燃烧、植物释放、土壤再悬浮、塑料制品释放和化工来源。     

2015年阅兵限行减排措施对北京市环境空气PM2.5中生物质燃烧排放有机物的影响

为了考察中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利70周年（大阅兵）北京及其周边地区施行的机动车单双号限行措施和工厂的限排减排措施对北京市环境空气中ρ（PM_2.5）、生物质燃烧排放的有机化合物（包括左旋葡聚糖、甾醇类和多环芳烃类化合物）分布状况的影响以及生物质燃烧潜在的风险评估,采集了2015年8月10日-9月1日环境空气PM_2.5样品,采用快速溶剂萃取仪提取目标化合物并用气相色谱质谱仪进行分析.结果表明:2015年8月10日-9月1日,减排措施使城市点和交通点位的ρ（PM_2.5）分别降低了23%和25%,减排加限行措施使得城市点、交通点和传输点3个点位的ρ（PM_2.5）分别降低了44%、45%和66%.控制措施使3个点位的ρ（左旋葡聚糖）降低了92.4%~96.1%,减排措施起了关键作用;但对β-谷甾醇（生物质燃烧的另一个重要示踪物）和餐饮源的典型示踪物--胆固醇却几乎没有影响;生物质的不完全燃烧能够产生大量的PAHs类化合物,采样期间控制措施对3个点位PAHs的排放抑制作用有限,在城市点位中以左旋葡聚糖为示踪物的生物质在燃烧过程中比其他2个点位可排放更多的PAHs类化合物,表明城市点位的风险高于其他2个点位.研究显示,研究不同时期生物质燃烧排放的化合物种类及其质量浓度的变化,以及对于生物质燃烧所带来的风险进行评估,对于制订合理的控制措施、保护空气质量和人类健康具有重要的意义.      

石家庄地区芳香族化合物的污染特征及来源分析

为了解石家庄地区芳香族化合物的污染特征,于2016年9月18日至10月17日进行为期30 d的PM_(2.5)样品昼夜采集,使用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)进行定性定量分析.结果表明,芳香族化合物的总平均浓度为33. 5 ng·m~(-3),明显低于左旋葡聚糖(487 ng·m~(-3)).其中硝基酚类化合物浓度最高(20. 4 ng·m~(-3)),芳香酸类次之(9. 94 ng·m~(-3)),芳香醛类最低(3. 14ng·m~(-3)).受边界层高度、温度降低的影响,8种化合物夜间浓度明显高于日间.硝基酚类、芳香醛类和芳香酸类化合物与左旋葡聚糖呈显著的正相关关系,相关性系数(r)分别为0. 682 9、0. 644 3和0. 678 2,表明生物质燃烧是芳香族化合物的重要一次来源,直接影响其在大气中的浓度水平.结合芳香族化合物总浓度的日变化趋势和后向轨迹模型对其来源进行分析,发现秋季石家庄地区芳香族化合物的污染程度受区域传输和本地排放的综合影响.     

城区大气颗粒物中有机氯农药的含量与分布

采用FA-3型气溶胶粒度分布采样器采样,对北京和天津2个样点夏季大气中不同粒径颗粒物上有机氯农药残留量进行分析.在所有分级样品中均检测出δ-HCH,p,p'-DDD和p,p'-DDT,其他有机氯农药只在部分样品中被检出.北京样中HCHs(α-HCH+β-HCH+γ-HCH+δ-HCH)含量为0.240ng/m3,DDTs(p,p'-DDT+p,p'-DDD+p,p'-DDE)含量为0.962ng/m3,天津样品中HCHs含量为0.581 ng/m3,DDTs含量为1.874ng/m3.天津样中有机氯农药残留明显高于北京样.大气颗粒物上的有机氯农药粒径分布特征为:北京样中HCHs和DDTs含量随粒径均呈单峰分布,而天津样中HCHs呈三峰态分布,DDTs呈较弱的单峰态分布.HCHs和DDTs两类化合物的质量中值直径和分散度分别在2.1～2.5μm和3.1～3.7μm范围内.      

上海城区PM2.5中有机组分及硝基芳香化合物分布特征

硝基芳香化合物（NACs）是细颗粒物中含氮化合物的重要组成部分,研究其在大气中的污染特征和季节变化,有助于表征大气细颗粒物中含氮有机化合物特性,并为城市氮氧化物削减提供科学支撑.采集并分析了上海城区2018年3月～2019年2月大气PM_2.5样品,采用超高效液相色谱-轨道阱质谱（UPLC-Orbitrap MS）在PM_2.5样品中定性检测到了2 439～3 695个有机物,内标法定量了9种NACs,春季ρ（NACs）范围为3.12～16.8 ng·m^-3,平均值为9.31 ng·m^-3;夏季ρ（NACs）范围为1.05～9.70 ng·m^-3,平均值4.16 ng·m^-3;秋季ρ（NACs）范围为2.87～36.27 ng·m^-3,平均值9.84 ng·m^-3,冬季ρ（NACs）范围为4.83～56.23 ng·m^-3,平均值为22.37 ng·m^-3. 9种硝基芳香化...     

柳州大气PM_(2.5)中糖类物质的分布特征与指示意义

采用高效阴离子交换色谱-脉冲安培检测技术(HPAEC-PAD)对柳州市春、秋、冬3个季节大气PM_(2.5)中的糖类进行测定,分析了PM_(2.5)和总糖类物质的浓度水平和分布特征,并探讨其指示意义.结果表明,柳州市PM_(2.5)、总糖类物质浓度水平季节分布规律相似,均呈现冬季高于春季和秋季、秋季最低的污染特征.且3个季节总糖类物质的含量水平有显著性差异,3个监测点空间上总糖类物质的含量水平无显著性差异.总糖类物质中左旋葡聚糖占比基本超过80%,左旋葡聚糖及其异构体与总糖具有明显的相关性,表明左旋葡聚糖及其异构体能较好代表总糖类物质.柳州市PM_(2.5)中左旋葡聚糖/甘露聚糖(L/M)、左旋葡聚糖/(甘露聚糖+半乳聚糖)[L/(M+G)]均值为10.4±2.3和8.6±2.1,结合本地的农业和林业生产情况,判断柳州市大气PM_(2.5)中的生物质燃烧源主要来源于软木和作物残渣的混合贡献.     

大气环境中气相和颗粒相上酞酸酯的分析

本文选用聚氨基甲酸酯泡沫塑料(PUFP)吸附块和玻璃纤维摅膜(GF)构成大气全态采样头,捕集大气中气相和颗粒相中酞酸酯化合物,样品经提取分离后用气相色谱(GC)进行测定。以呼和浩特市居民区相草原对照区为采样点,分析夏冬雨季大气中酞酸酯(DNBP和DEHP)。结果表明,冬季大气气相中,DNBP和DEHP平均浓度为0.46和1.89μg/m~3,夏季为2.19和1.82μg/m~3;大气颗粒物相,冬季平均为1.34和1.66μg/m~3,夏季为0.51和0.36μg/m~3。夏季大气气相酞酸酯含量高,冬季大气颗粒相酞酸酯含量高。草原对照区大气颗粒物上DNBP和DEHP的平均浓度为0.17和0.14μg/m~3,夏季为0.23和0.10μg/m~3。DNBP和DEHP在大气全态中的总含量冬季和夏季较为接近。     

福州市大气汞含量及变化特征分析

在福州市采集了10个点位共356件大气样品,测试结果表明,福州市大气汞含量35.82～586.11 ng/m3,各点平均值89.86～168.24 ng/m3,总平均111.9 ng/m3,大气汞含量空间变化特征表明高含量点与地热活动带在空间上相吻合.     

德州、北京重污染过程PM2.5中PAHs污染特征及来源分析

为探讨华北地区秋冬季重污染过程PM_2.5（细颗粒物）中PAHs（多环芳烃）的污染水平、分布特征及来源,分别采集2018年11月17日—2019年1月19日德州市和北京市PM_2.5样品,利用气相色谱-质谱法测量两个站点6次重污染过程中26种PAHs浓度水平,分析PAHs污染特征、分子组成分布及其来源,并利用毒性当量因子估算了PAHs毒性.结果表明:①6次重污染过程中,德州站点∑₂₆PAHs浓度为62~191 ng/m3,北京站点为61~129 ng/m3.②单位质量PM_2.5中PAHs的浓度北京站点更高.③两个站点PAHs分子组成分布较为一致,萘、蒽、芴等低分子量的PAHs浓度较低,高分子量PAHs浓度较高,浓度最高的分别为苯并[b]荧蒽、苯并[a]芘、苯并[a]蒽和甲基荧蒽等.④特征比值结果显示,PAHs来源包括柴油车尾气、燃煤和生物质燃烧,德州站点受生物质燃烧影响更为显著.⑤毒性当量计算结果表明,德州站点毒性当量浓度（TEQ）高于北京站点,6次重污染过程中两个站点PAHs的TEQ平均值在6.5~17.2 ng/m3之间,低于国内其他一些地区,但苯并[a]芘的浓度在5.2~13.1 ng/m3之间,超过了GB 3095—2012《环境空气质量标准》日均值的标准限值（2.5 ng/m3）,对人体健康存在潜在危害.研究显示:秋冬季重污染过程中,北京站点单位质量PM_2.5中PAHs的浓度较高,两个点位PAHs分子组成分布特征及来源较为相似,且均对人体健康存在潜在危害;应进一步加强对PAHs浓度水平的控制,这不仅有利于持续改善PM_2.5污染,也有助于减轻人体潜在的健康风险.      

Seasonal variation and sources of derivatized phenols in atmospheric fine particulate matter in North China Plain

Qualitative and quantitative analyses of derivatized phenols in Beijing and in Xinglong were performed from 2016 to 2017 using gas chromatography-mass spectrometry.The results showed substantially more severe pollution in Beijing.Of the 14 compounds detected,the total average concentration was 100 ng/m~3 in Beijing,compared with 11.6 ng/m~3 in Xinglong.More specifically,concentration of nitro-aromatic compounds(NACs)(81.9 ng/m~3 in Beijing and 8.49 ng/m3 in Xinglong) was the highest,followed by aromatic acids(14.6 ng/m~3 in Beijing and 2.42 ng/m~3 in Xinglong) and aromatic aldehydes(3.62 ng/m~3 in Beijing and 0.681 ng/m~3 in Xinglong).In terms of seasonal variation,the highest concentrations were found for 4-nitrocatechol in winter in Beijing(79.1±63.9 ng/m~3) and 4-nitrophenol in winter in Xinglong(9.72±8.94 ng/m~3).The analysis also revealed diurnal variations across different seasons.Most compounds presented higher concentrations at night in winter because of the decreased boundary layer height and increased heating intensity.While some presented higher levels during the day,which attributed to the photo-oxidation process for summer and more biomass burning activities for autumn.Higher concentrations appeared in winter and autumn than in spring and summer,which resulted from more coal combustions and adverse meteorological conditions.The significant correlations among NACs indicated similar sources of pollution.Higher correlations presented within each subgroup than those between the subgroups.Good correlations between levoglucosan and nitrophenols,nitrocatechols,nitro salicylic acids,with correlation coefficients(r) of 0.66,0.69 and 0.69,respectively,indicating an important role of biomass burning among primary sources.     

西安市大气中二元羧酸有机气溶胶组成及来源

为研究西安市冬季大气PM10中二元羧酸类有机气溶胶的组成和来源,采集了西安市2009年1~2月份的PM10样品,并利用GC/MS对样品中二元羧酸进行了化学表征.结果表明:西安市冬季大气中二元羧酸总浓度为(1597±725)ng/m3,其中草酸浓度最高[(1162±570)ng/m3],其次是邻苯二甲酸[(196±82)ng/m3]、丁二酸[(98±71)ng/m3]和丙二酸[(58±45)ng/m3].西安市二元羧酸浓度高于北京、南京、广州、香港等城市14%~350%,表明其污染严重,其中草酸相对含量远高于国内其他城市,显示西安市冬季大气气溶胶更为老化.C3/C4, C6/C9和Ph/C9比值及其相关性进一步表明二元羧酸主要来自光化学氧化.通过对水溶性有机碳(WSOC), 有机碳(OC), 元素碳(EC), 二次有机碳(SOC)的分析,发现WSOC主要来自于二次有机碳(SOC)的形成.另外,温度升高,相对湿度增加,导致春节后尽管燃煤排放污染物减少,但二元羧酸浓度并无降低,而相对含量较节前却显著增加.     

北京市大气气溶胶PM2.5中水溶性有机酸的测定

采用毛细管电泳的方法对北京大气PM_2.5中低分子量二元羧酸、醛酸、酮酸和甲磺酸等10种水溶性有机酸进行了测定.方法的定量检测限为110～280 μg/L(提取液),峰面积的相对标准偏差为1.7%～6.0%,标准工作曲线的线性相关系数为0.995～0.999.北京夏、秋、冬3季10种有机酸的总量平均分别为721ng/m³、362ng/m³、325 ng/m³,浓度水平总体上与国外大城市相当.其中乙二酸的含量最为丰富.通过各种有机酸浓度的季节变化规律,简要地探讨了它们的来源特征.     

京津冀典型城市一次重污染过程特征及边界层结构变化对其影响

为探究典型重污染过程的污染特征与大气边界层结构演变规律,基于PM_2.5采样数据、气象观测数据及WRF-Chem模式,以北京市和石家庄市2016年12月27日—2017年1月10日一次重污染过程为研究对象,对气象要素、PM_2.5化学组分、天气背景场、边界层结构演变特征,以及大气边界层结构变化对ρ(PM_2.5)及其主要化学组分的影响进行分析.结果表明:①研究期间,北京市和石家庄市ρ(PM_2.5)分别为(165.63±110.89)(247.67±95.22)μg/m3,石家庄市污染程度高于北京市;高空纬向环流和地面弱高压控制的天气背景场,低于1.75 m/s的风速以及超过75%的相对湿度是造成北京市与石家庄市重污染的不利气象条件.②重污染时段北京市与石家庄市SNA(SO₄2-、NO₃-、NH₄+三者的统称)与碳质组分(OC、EC)占比之和超过76%,是PM_2.5中的两大主要组分;重污染时段ρ(SNA)占比明显上升,北京市与石家庄市ρ(SNA)占比由非重污染时段的42.23%、45.93%分别升至重污染时段的58.87%、59.62%;北京市与石家庄市ρ(OC)/ρ(EC)分别为5.13、3.51,表明在重污染时段两城市存在明显的二次有机气溶胶污染.③WRF-Chem模式模拟结果表明,PM_2.5污染严重时北京市与石家庄市在300~500 m处均出现明显的逆温,垂直风场主要表现为低层偏南风顺时针向上切变为偏西风,切变高度在400~1 000 m,逆温层结与明显垂直风切变的边界层特征共同抑制了污染物的湍流与扩散.④北京市与石家庄市重污染时段的PBLH(Planetary Boundary Layer Height,大气边界层高度)日均值与非重污染时段相比分别下降了202、128 m,PBLH每下降100 m,北京市与石家庄市ρ(PM_2.5)分别上升18.81、29.85 μg/m3,PBLH下降是导致两城市ρ(PM_2.5)快速上升的重要因素.北京市与石家庄市的PBLH与PM_2.5组分质量浓度之间的相关性不同,北京市PBLH与ρ(SNA)的相关性高于与碳质组分质量浓度的相关性,石家庄市PBLH与ρ(EC)相关性最高,表明此次重污染过程中北京市PM_2.5污染特征以二次形成为主,而石家庄市以一次排放为主.研究显示,北京市与石家庄市此次重污染过程与大气边界层结构变化密切相关.      

奥运时段北京及近周边区域空气污染观测与比对分析

为研究奥运时段北京与近周边区域空气质量的相互影响,评价区域污染源协同减排对奥运时段北京空气质量的作用,寻求北京空气污染预警的有效途径,2008-06-01～2008-10-03在北京奥运村以及近周边的河北涿州、廊坊、香河、燕郊进行了空气污染联网观测.结果表明,夏秋季节北京和近周边首要污染物均为颗粒物,北京和周边可吸入颗粒物(PM10)平均质量浓度分别为(114±66)μg/m3和(128±59)μg/m3;细粒子(PM2.5)质量浓度则分别为(77±47)μg/m3和(81±51)μg/m3;臭氧质量浓度小时最大值的平均分别为(164±52)μg/m3和(165±55)μg/m3;NOx分别为(58±23)μg/m3和(25±14)μg/m3.相对于6月,奥运会时段(8月8日～8月24日)北京地区PM10、PM2.5、O3、NOx的浓度分别下降69%、62%、18%和41%,残奥会时段(9月6日～9月17日)PM10、PM2.5、O3、NOx的浓度分别下降56%、49%、17%和16%.北京大气中细粒子浓度受周边影响严重,而NOx有向周边扩散的潜势,夏季臭氧则表现出区域污染的特征.结合气象要素分析表明,近周边区域联网观测,有助于北京空气质量预警研究,并可为区域协同防控空气污染提供科学支撑.     

Gaseous elemental mercury concentration in atmosphere at urban and remote sites in China

An investigation of gaseous elemental mercury concentration in atmosphere was conducted at Beijing and Guangzhou urban, Yangtze Delta regional sites and China Global Atmosphere Watch Baseline Observatory (CGAWBO) in Mt. Waliguan of remote continental area of China. High temporal resolved data were obtained using automated mercury analyzer RA-915 . Results showed that the overall hourly mean Hg0 concentrations in Mt. Waliguan were 1.7± 1.1 ng/m3 in summer and 0.6±0.08 ng/m3 in winter. The concentration in Yangtze Delta regional site was 5.4±4.1 ng/m3, which was much higher than those in Waliguan continental background area and also higher than that found in North America and Europe rural areas. In Beijing urban area the overall hourly mean Hg0 concentrations were 8.3±3.6 ng/m3 in winter, 6.5±5.2 ng/m3 in spring, 4.9±3.3 ng/m3 in summer, and 6.7±3.5 ng/m3 in autumn, respectively, and the concentration was 13.5±7.1 ng/m3 in Guangzhou site. The mean concentration reached the lowest value at 14:00 and the highest at 02:00 or 20:00 in all monitoring campaigns in Beijing and Guangzhou urban areas, which contrasted with the results measured in Yangtze Delta regional site and Mt. Waliguan. The features of concentration and diurnal variation of Hg0 in Beijing and Guangzhou implied the importance of local anthropogenic sources in contributing to the high Hg0 concentration in urban areas of China. Contrary seasonal variation patterns of Hg0 concentration were found between urban and remote sites. In Beijing the highest Hg0concentration was in winter and the lowest in summer, while in Mt. Waliguan the Hg0 concentration in summer was higher than that in winter. These indicated that different processes and factors controlled Hg0 concentration in urban, regional and remote areas.     

北京东南郊大气TSP中多环芳烃浓度特征与影响因素

对2005-03～2006-01北京市东南郊3个采样点大气总悬浮颗粒物（TSP）样品进行分析,总结了研究区内TSP以及TSP中16种PAHs的浓度特征和季节变化规律.研究区内16种PAHs浓度总和的范围在0.29～1?184.48 ng/m³之间,均值为239.44 ng/m³;分别用气象参数（温度、风速、气压、相对湿度）和大气API指数（二氧化硫、二氧化氮、PM₁₀）与PAHs浓度进行了偏相关分析,结果表明温度和SO₂的API指数与PAHs浓度相关显著,应用逐步回归方法得到PAHs对气象参数和大气API指数的回归方程,分别为∑16PAHs=572.56-23.18t和∑16PAHs=5.99 SO₂,可以利用温度和SO₂的API指数对PAHs浓度进行估算.     

夏秋季北京及河北三城市的大气污染联合观测研究

为评估北京西南方向城市群对北京大气污染的影响,于2009年夏秋季节（2009年7月16日～10月15日）,利用自动在线大气环境观测仪器,对北京及太行山东侧河北省的3个城市涿州、保定和石家庄进行了大气污染物PM10、NOx和O3的联合观测研究.结果表明,夏秋季节4个城市的首要污染物均为可吸入颗粒物（PM10）,平均质量浓...     

Concentration and source identification of polycyclic aromatic hydrocarbons and phthalic acid esters in the surface water of the Yangtze River Delta, China

The pollution from polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) and phthalic acid esters (PAEs) in the surface water of the rapidly urbanized Yangtze River Delta region was investigated. Fourteen surface water samples were collected in June 2010. Water samples were liquid-liquid extracted using methylene chloride and analyzed by gas chromatography-mass spectrometry. Concentrations of PAHs and PAEs ranged 12.9-638.1 ng/L and 61-28550 ng/L, respectively. Fluoranthene, naphthalene, pyrene, phenanthrene, di-2-ethylhexyl phthalate, and di-n-butyl phthalate were the most abundant compounds in the samples. The water samples were moderately polluted with benzo[a]pyrene according to China's environmental quality standard for surface water. The two highest concentrations of PAHs and PAEs occurred in samples from Taihu Lake, Wuxi City and the western section of Yangchenghu Lake. Potential sources of pollution at S7 were petroleum combustion and the plastics industry, and at Yangchenghu Lake were petroleum combustion and domestic waste. Pollution in samples from the Beijing-Hangzhou Grand Canal originated from diesel engines. There were no obvious sources of pollution for the other water samples. These results can be used as reference levels for future monitoring programs of pollution from PAHs and PAEs.