淮南市不同功能区大气PM2.5的化学组分季节分布及其来源解析

为研究淮南市不同功能区2019—2020年大气细颗粒物(PM_2.5)的季节污染特征及其来源情况，采用热光碳分析仪、离子色谱仪和电感耦合等离子体质谱仪分别对淮南市八公山区政府、潘集区和师范学院3个采样站点不同季节大气PM_2.5滤膜样品中碳质组分、水溶性无机离子和无机元素进行检测分析。结果表明：采样期间，在潘集区采样站点大气PM_2.5的污染最为严重，其季节变化特征表现为冬季>春季>秋季>夏季；从大气PM_2.5中各组分的质量浓度年平均值来看，在潘集区采样站点碳质组分和无机元素的污染最为严重，而在师范学院采样站点水溶性无机离子的污染最严重；从大气PM_2.5中各组分的质量浓度季节变化来看，在秋季碳质组分的平均质量浓度最高、夏季其平均质量浓度最低，在春、冬季水溶性无机离子的平均质量浓度高于夏、秋季，无机元素呈现出夏季>春季>秋季>冬季的季节变化规律；PMF模型污染源解析结果显示，淮南市大气PM_2.5污染主要来自燃煤排放源和机动车排放...     

乌鲁木齐市重污染期间PM2.5污染特征与来源解析

目前有关我国城市大气重污染期间PM_2.5污染特征及其来源的研究较少,为深入了解典型城市大气重污染期间PM_2.5的污染特征与来源构成,于2013年1月19—30日在乌鲁木齐市采集PM_2.5样品,并依据相关划分标准,确定1月19—28日为重污染天气. 分析了重污染天气下ρ(PM_2.5)及主要化学组成(包括水溶性离子、无机元素和碳组分),运用统计学方法研究了重污染期间PM_2.5的污染特征,并且采用富集因子法和CMB受体模型解析了PM_2.5的来源构成.结果表明:大气重污染期间ρ(PM_2.5)严重超标,其中米东区环境保护局采样点的ρ(PM_2.5)最高,其次是铁路局、市监测站;PM_2.5化学组分以SO₄2-、TC、Si和NO₃-为主,其中二次离子占ρ(PM_2.5)的43.1%;城市扬尘、煤烟尘和二次粒子是环境空气中PM_2.5的主要污染源类,三者在乌鲁木齐市以及米东区的分担率分别为24.7%、15.6%、38.0%和20.8%、28.0%、36.2%,其中二次硫酸盐的分担率在两地更分别达到28.6%和27.0%.      

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.      

青岛环境空气PM10和PM2.5污染特征与来源比较

年分别在青岛设6个和2个采样点采集PM₁₀和PM_2.5样品,分析二者质量浓度及颗粒物中多种无机元素、水溶性离子和碳等组分的质量浓度,以研究PM₁₀及PM_2.5的污染特征. 采用CMB-iteration模型估算法,确定一次源类及二次源类对PM₁₀和PM_2.5的贡献,利用统计学方法比较PM₁₀和PM_2.5的污染源. 结果表明:青岛大气颗粒物质量浓度季节变化显著,表现为春、冬季高,夏、秋季低;Na、Mg、Al、Si、Ca和Fe元素主要富集在PM₁₀中,SO₄2-、NO₃-、EC和OC主要富集在PM_2.5中;城市扬尘、煤烟尘、建筑水泥尘及海盐粒子等粗粒子在PM₁₀中的分担率较PM_2.5中的高,分担率分别为28.7%、17.2%、7.16%及4.47%;二次硫酸盐、二次硝酸盐、机动车尾气尘及SOC(二次有机碳)等在PM_2.5中的分担率较PM₁₀中的高,分担率分别为19.3%、8.97%、13.7%及6.07%;由PM₁₀与PM_2.5化学组分的分歧系数可见,春、秋季PM₁₀和PM_2.5化学构成存在一定差异,而冬、夏季二者的化学构成相似.      

成都市冬季大气颗粒物组成特征及来源变化趋势

年冬季分别在成都市8个环境受体采样点采集PM₁₀、PM_2.5样品,同时采集颗粒物源类样品,分析上述样品质量浓度及多种无机元素、水溶性离子和碳组分的含量,以对这3 a冬季大气颗粒物浓度、特征组分、来源及变化趋势进行分析. 使用CMB-iteration模型对成都市中心城区的PM₁₀、PM_2.5进行来源解析. 结果表明: 成都市冬季ρ(PM₁₀)在工业区最高,PM_2.5污染呈现区域性特征;冬季PM₁₀的主要来源有扬尘、二次硫酸盐、煤烟尘、二次硝酸盐和机动车尾气尘,上述5类源在2010─2012年的分担率分别为24%～29%、17%～22%、13%～16%、6%～12%、6%～11%;对PM_2.5有重要贡献的源类有二次硫酸盐、扬尘、煤烟尘、二次硝酸盐和机动车尾气尘,这5类源在2010─2012年的分担率范围分别为25%～27%、19%～22%、12%～15%、11%～13%、8%～11%. 二次粒子、扬尘等是成都市大气颗粒物的主要污染源,其中扬尘、建筑水泥尘等以粗粒子为主的源类浓度贡献呈逐年下降趋势,而二次粒子等以细粒子为主的源类浓度贡献则逐年上升,成都市冬季大气细颗粒物污染加重.      

COVID-19管控前后不同污染阶段PM2.5中二次无机离子变化特征

为探讨新冠肺炎疫情(COVID-19)管控前后不同污染阶段PM_2.5中二次无机离子变化特征,使用高分辨率(1 h)在线仪器对2019年12月15日至2020年2月15日郑州冬季气象、污染气体浓度和PM_2.5中水溶性离子水平进行在线监测,分析此次COVID-19管控前后霾过程的成因、大气污染物的日变化特征和在霾不同阶段下大气污染物的分布特征.结果表明,郑州主要受到高压脊控制,天气形势稳定,有利于大气污染物累积,二次无机气溶胶(SNA,包括SO₄^2-、NO^-₃和NH⁺₄)是水溶性离子的主要组分,占比高达90%以上,COVID-19期间居家隔离措施对霾不同阶段下大气污染物的分布特征产生不同的影响,COVID-19期间PM_2.5在干净、发生和消散阶段的浓度比COVID-19前有所提高,但是发展阶段明显降低,居家隔离明显使PM_2.5高值降低了;NO₂、SO<...     

随州市2015—2020年冬季二次气溶胶对PM2.5贡献分析

二次气溶胶是大气气溶胶的重要组成，量化二次气溶胶贡献是认识PM_2.5污染成因的关键.本研究通过近似包络法(AEM)估算了随州2015—2020年冬季的一次气溶胶和二次气溶胶浓度，分析了二次气溶胶对PM_2.5贡献的变化特征及其可能的影响因素，得到以下主要结论：(1)随州冬季PM_2.5及其一次和二次组分均呈逐年下降趋势，分别为5.8、3.8和1.7μg·m-3·a-1，而二次气溶胶对PM_2.5贡献呈逐年上升趋势(2.1%a-1)，反映了减排进程中二次气溶胶对空气质量变化的重要贡献.(2)人为活动和化学转化分别影响了一次和二次PM_2.5日变化分布.一次PM_2.5双峰结构(09:00和21:00)对应了早晚人为活动高峰，二次气溶胶在午后(13:00—15:00)和凌晨(03:00—06:00)对PM_2.5贡献最大；PM_2.5正午峰值可能与当地二次污染生成密切相关.(3)二次气溶胶对随州冬季PM_2.5...     

北方沿海城市大气PM2.5组分特征及来源分析：以青岛市为例

为探究北方沿海城市大气PM_2.5的化学组分特征及其关键来源,本文选择典型代表城市青岛市作为研究对象,在2021年3月-2022年2月采集大气PM_2.5样品,测定水溶性无机离子、碳组分及化学元素等组分,深入分析大气PM_2.5化学组分特征,采用正定矩阵因子分解(PMF)和潜在源贡献函数(PSCF)对青岛市PM_2.5的主要贡献源类和潜在源区进行分析研究.结果表明：(1)采样期间青岛市PM_2.5浓度平均值为42.2μg/m³,NO₃-、NH₄⁺、SO₄^2-、OC是PM_2.5的主导成分,浓度分别为11.77、5.76、5.20和6.67μg/m³,占比分别为27.88%、13.65%、12.32%和15.80%.(2)各组分浓度季节性变化与PM_2.5浓度变化基本一致,呈现冬季最高、夏季最低,春...     

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.      

成都春季气溶胶理化性质及不同时段污染特征

利用单颗粒气溶胶质谱（SPAMS）及多种在线设备于2017年春季对成都市大气污染进行了连续观测.结果表明,成都市春季PM_2.5和PM₁₀的平均浓度分别为（62±25）和（90±40）μg/m³.大气中单颗粒物可分为8类,由于排放源及老化过程的差异,各类颗粒质谱特征和粒径分布差异明显.对选取的细粒子污染、细粒子与粗粒子混合污染（混合污染）及清洁时段的污染特征对比分析发现：（1）钾与元素碳混合颗粒（KEC）的贡献在细粒子污染时段（42.8%~46.3%）明显高于其他时段（28.9%~33.7%）;与清洁时段相比,源于燃烧过程的碳质颗粒在混合污染时段贡献降低,但沙尘/扬尘颗粒（DUST）的贡献为各时段最高.（2）相比清洁时段,大多数颗粒与二次无机组分的混合程度在其他两种时段均增强.（3）不同时段成都市气团来向差异明显,西南方向气团在细粒子污染时段占据绝对主导,川南重污染区域对成都市污染贡献重大.     

A preliminary analysis of the surface chemistry of atmospheric aerosol particles in a typical urban area of Beijing

Atmospheric aerosol particle samples were collected using an Ambient Eight Stage(Non-Viable) Cascade Impactor Sampler in a typical urban area of Beijing from 27 th Sep.to 5th Oct.,2009.The surface chemistry of these aerosol particles was analyzed using Static Time of Flight-Secondary Ion Mass Spectrometry(Static TOF-SIMS).The factors influencing surface compositions were evaluated in conjunction with the air pollution levels,meteorological factors,and air mass transport for the sampling period.The results show that a variety of organic ion groups and inorganic ions/ion groups were accumulated on the surfaces of aerosol particles in urban areas of Beijing;and hydrophobic organic compounds with short-or middle-chain alkyl as well as hydrophilic secondary inorganic compounds were observed.All these compounds have the potential to affect the atmospheric behavior of urban aerosol particles.PM1.1–2.1and PM3.3–4.7had similar elements on their surfaces,but some molecules and ionic groups demonstrated differences in Time of Flight-Secondary Ion Mass Spectrometry spectra.This suggests that the quantities of elements varied between PM1.1–2.1and PM3.3–4.7.In particular,more intense research efforts into fluoride pollution are required,because the fluorides on aerosol surfaces have the potential to harm human health.The levels of air pollution had the most significant influence on the surface compositions of aerosol particles in our study.Hence,heavier air pollution was associated with more complex surface compositions on aerosol particles.In addition,wind,rainfall,and air masses from the south also greatly influenced the surface compositions of these urban aerosol particles.     

氯化钙种子气溶胶对甲苯二次有机气溶胶与氨形成含氮有机物的影响

苯系物光氧化反应形成的二次有机气溶胶(SOA)是大气细粒子的重要组成部分.SOA羧酸和二元醛组分能与氨反应形成有机酸铵和咪唑类含氮有机物,它们能够吸收205 nm和270 nm的紫外辐射,是棕色碳的主要组分.氯化钙等无机种子气溶胶具有较大的比表面积,可为气相羰基化合物和氨提供凝结与反应载体,从而影响含氮有机物的形成.基于此,本文利用烟雾腔研究氯化钙种子气溶胶存在时甲苯SOA与氨的反应,采用紫外-可见分光光度计测量产物溶液在205 nm和270 nm处的吸光度,并定性研究不同浓度、湿度和酸度的氯化钙种子气溶胶对含氮有机物形成的影响.结果表明:氯化钙种子气溶胶能够促进甲苯SOA含氮有机物的形成;含氮有机物的生成浓度随着氯化钙种子气溶胶浓度和pH值的增加而逐渐增大.但当氯化钙种子气溶胶为碱性时,OH~-会与凝结的有机酸发生酸碱中和反应并抑制二元醛化合物水合形成四醇产物,从而不利于含氮有机物的生成;水分子的增加占据了氯化钙种子气溶胶表面的吸附活性位点,氨被吸附和凝结的量减少,从而导致含氮有机物的生成浓度随着相对湿度的增大而降低.本研究可为人为源SOA棕色碳的形成机制和化学组成研究提供实验依据.     

沙尘暴事件中大气颗粒物化学组分的浓度变化和硫酸盐的形成

应用电感耦合等离子体原子发射光谱、质谱和离子色谱分析了2002年3月28日-4月8日在山东长岛县采集的共11对粗、细大气颗粒物样品的化学组成,探讨4月6-8日沙尘暴事件中大气颗粒物化学组分的变化和硫酸盐的形成.沙尘暴事件应区分前锋和后续部分,前锋与大气中各种污染物相互作用,具有硫富集的特征.后续部分较好地保持了长距离传输风沙尘本身的特征.硫酸盐的形成机理可能是多相氧化而不是简单的酸碱中和.硫酸铵是首先生成的含硫物种,这是细颗粒主导的形成过程.硫酸铵逐渐转化为其他硫酸盐,硫的成分也逐渐向粗颗粒转移.在沙尘暴事件中含硫污染物不但有一个从气相向颗粒物转变的过程,也有一个从细颗粒向粗颗粒转化的过程.      

鼎湖山秋季大气细粒子及其二次无机组分的污染特征及来源

利用大气颗粒物质量浓度分析仪（TEOM）及大气细粒子快速捕集及其化学成分自动在线分析系统（RCFP-IC）于2008年10～11月在中国科学院华南植物园鼎湖山定位站进行了大气细粒子（PM2.5）及其二次无机组分（SO42-、NH 4＋和NO 3-）与相关污染气体组分的同步观测与分析,同时结合主成分分析和HYSPLIT轨...     

深圳市城区VOCs对PM2.5和O3耦合生成影响研究

为了探究珠江三角洲城市大气PM_2.5和O₃的协同污染特征,在深圳市大学城开展了秋季光化学反应活跃季大气污染加强观测.发现O₃日最大8h平均值(O₃_8h)和PM_2.5在日间具有较强的正相关关系,且O₃_8h与典型挥发性有机物(VOCs)甲醛的相关性显著高于NO₂.利用气溶胶质谱仪在线测量了亚微米气溶胶化学组成,并利用正交矩阵因子模型(PMF)对其中有机气溶胶进行来源解析,解析出5类因子,其中二次有机气溶胶(SOA)占总有机物浓度的50%.通过对污染物之间的相关性分析发现,O₃_8h和SOA具有良好的相关性,但与硝酸盐(NO₃^-)未表现出相关性,说明VOCs在深圳城区大气PM_2.5和O₃耦合生成过程中的作用比NOx明显,VOCs减排是深圳市协同控制PM_2.5和O₃污染的关键.     

南京地区大气气溶胶及水溶性无机离子特征分析

于2010~2011年在南京市城郊两个采样点收集了气溶胶样品,并利用离子色谱(IC)法分析了其中的水溶性无机离子成分.结果表明,采样期间除了夏季,其他3个季节南京城郊气溶胶污染都较严重.南京城郊气溶胶谱分布特征基本在0.65~2.1μm和5.8~9μm粒径段出现峰值.PM2.5与能见度的相关性很大.城郊离子总质量浓度均是春冬季高于夏秋季,四季阴离子质量浓度明显高于阳离子,且这一特征在细粒子上表现明显.水溶性离子在气溶胶中所占比例是夏秋冬季城区高于郊区.南京城郊NO3-/SO42-年均值表明采样期间燃煤仍然是主要污染源,且该比值夏季最低,冬季最高.NH4+、K+、NO3-和SO42-主要富集在细粒子上;Na+、Cl-和NO2-在粗粒子和细粒子上都有富集;Ca2+、Mg2+和F-主要在粗粒子上富集.因子分析(FA)的方法表明南京城区气溶胶主要有3个来源.     

Source apportionment of PM2.5 light extinction in an urban atmosphere in China

Haze in China is primarily caused by high pollution of atmospheric fine particulates (PM_2.5). However, the detailed source structures of PM_2.5 light extinction have not been well established, especially for the roles of various organic aerosols, which makes haze management lack specified targets. This study obtained the mass concentrations of the chemical compositions and the light extinction coefficients of fine particles in the winter in Dongguan, Guangdong Province, using high time resolution aerosol observation instruments. We combined the positive matrix factor (PMF) analysis model of organic aerosols and the multiple linear regression method to establish a quantitative relationship model between the main chemical components, in particular the different sources of organic aerosols and the extinction coefficients of fine particles with a high goodness of fit (R² = 0.953). The results show that the contribution rates of ammonium sulphate, ammonium nitrate, biomass burning organic aerosol (BBOA), secondary organic aerosol (SOA) and black carbon (BC) were 48.1%, 20.7%, 15.0%, 10.6%, and 5.6%, respectively. It can be seen that the contribution of the secondary aerosols is much higher than that of the primary aerosols (79.4% versus 20.6%) and are a major factor in the visibility decline. BBOA is found to have a high visibility destroying potential, with a high mass extinction coefficient, and was the largest contributor during some high pollution periods. A more detailed analysis indicates that the contribution of the enhanced absorption caused by BC mixing state was approximately 37.7% of the total particle absorption and should not be neglected.     

Hydrocarbons in particulate samples from wildfire events in central Portugal in summer 2010

In summer 2010, twenty eight(14 PM_(2.5)samples plus 14 samples PM_(2.5–10)) smoke samples were collected during wildfires that occurred in central Portugal. A portable high-volume sampler was used to perform the sampling, on quartz fibre filters of coarse(PM_(2.5–10)) and fine(PM_(2.5)) smoke samples. The carbonaceous content(elemental and organic carbon) of particulate matter was analysed by a thermal–optical technique. Subsequently, the particulate samples were solvent extracted and fractionated by vacuum flash chromatography into three different classes of organic compounds(aliphatics, polycyclic aromatic hydrocarbons(PAHs) and carbonyl compounds). The organic speciation was performed by gas chromatography–mass spectrometry(GC–MS). Emissions were dominated by the fine particles, which represented around 92% of the PM_(10). A clear predominance of carbonaceous constituents was observed, with organic to elemental carbon(OC/EC)ratios ranging between 1.69 and 245 in both size fractions. The isoprenoid ketone6,10,14-trimethyl-2-pentadecanone, a tracer for secondary organic aerosol formation, was one of the dominant constituents in both fine and coarse particles. Retene was the most abundant compound in all samples. Good correlations were obtained between OC and both aliphatic and PAH compounds. Pyrogenic processes, thermal release of biogenic compounds and secondary processing accounted for 97% of the apportioned PM_(2.5)levels.     

Size distribution and chemical composition of secondary organic aerosol formed from Cl-initiated oxidation of toluene

Secondary organic aerosol (SOA) formed from Cl-initiated oxidation of toluene was investigated in a home-made smog chamber. The size distribution and chemical composition of SOA particles were measured using aerodynamic particle sizer spectrometer and the aerosol laser time-of-flight mass spectrometer (ALTOFMS), respectively. According to a large number of single aerosol diameter and mass spectra, the size distribution and chemical composition of SOA were obtained statistically. Experimental results showed that SOA particles created by Cl-initiated oxidation of toluene is predominantly in the form of fine particles, which have diameters less than 2.5 m (i.e., PM2.5), and glyoxal, benzaldehyde, benzyl alcohol, benzoquinone, benzoic acid, benzyl hydroperoxide and benzyl methyl nitrate are the major products components in the SOA. The possible reaction mechanisms leading to these products are also proposed.     

利用SPAMS研究南宁市四季细颗粒物的化学成分及污染来源

为研究南宁市四季大气颗粒物的化学成分及污染来源,利用单颗粒气溶胶质谱仪(single particle aerosol mass spectrometer,SPAMS)对南宁市2015年四季大气细颗粒物进行观测.SPAMS所测得4个观测阶段大气细颗粒物数浓度与细颗粒物质量浓度线性相关系数均在0.75以上,在一定程度上颗粒物数浓度可反映大气污染状况.南宁市四季大气细颗粒物平均质谱图体现出冬、春两季二次反应生成的污染物质较多.利用自适应共振神经网络分类方法对细颗粒物化学成分进行分类,南宁市细颗粒物各化学成分数浓度占比和污染来源在四季均有差异,且化学成分能体现污染来源.冬季元素碳最高,对应较高的燃煤源;秋季有机碳最高,对应较高的机动车尾气源;夏季富钾颗粒、左旋葡聚糖和矿物质较高,对应较高的生物质燃烧源和扬尘源;春季富钠颗粒和重金属略高.在污染升高过程,生物质燃烧源和燃煤源等贡献较大.