天津2009年3月气溶胶化学组成及其消光特性研究

2009年3月,采集天津城区PM10和PM2.5样品,分析其中的水溶性无机离子、有机碳(OC)和元素碳(EC),并估算其二次有机碳(SOC)浓度及消光系数.结果表明,天津城区PM10和PM2.5污染严重,水溶性无机离子和含碳物质在PM10中的比例为24.8%和10.0%,在PM2.5中的比例为26.6%和13.9%;SO42-、NO3-和Ca2+是主要的无机离子,霾日天气有利于SO2和NO2向硫酸盐和硝酸盐的二次转化;通过OC/EC最小比值法估算SOC的浓度,表明SOC与OC的比值分别为38%(PM10)和24%(PM2.5),霾日天气有利于SOC生成;二次离子(SO42-,NO3-和NH4+)、粗粒子、OC和EC是大气消光的主要贡献者,其消光贡献比例分别为33.1%, 22.6%,22.0%和15.6% 采用化学组分和相对湿度可以较好的拟合大气消光系数及大气能见度.     

广州亚运期间鹤山大气颗粒物及碳组分的分析

2010年11月广州亚运会期间,在鹤山连续测量了PM10、PM2.5及PM2.5中有机碳(OC)、元素碳(EC)的质量浓度,结合气象数据综合分析了该地区上述各种污染物的污染特征。研究结果表明:鹤山大气颗粒物以PM2.5为主,PM10和PM2.5具有较好的相关性(R2=0.72),其中PM2.5污染较严重;与国内外其他城市相比,鹤山OC、EC质量浓度处于中等偏高水平;OC和EC质量浓度的相关性较差(相关系数R2=0.32),OC/EC质量浓度比值远大于2,说明鹤山大气OC、EC来源较复杂,同时存在严重的二次污染;估算的二次有机碳(SOC)占OC总质量的66.5%。各种气象因素中,风速对污染物的质量浓度影响最大,秸秆燃烧等人类活动对其也有显著影响。     

霾天气南京市大气PM_(2.5)中水溶性离子污染特征

为了讨论南京市大气细颗粒物(PM2.5)及水溶性组分在霾天气下的污染水平和污染特征,2007年6月10日至2008年5月29日对南京市大气细粒子PM2.5进行了采样,用PM2.5在线监测浓度、离子色谱法等分别测得PM2.5的质量浓度、水溶性离子组成,初步研究了南京市大气细粒子(PM2.5)及水溶性组分在霾天气下的污染水平和污染特征。结果表明,南京市大气细颗粒物污染严重,霾天气下PM2.5中总水溶性离子质量浓度为54.28μg/m3,为非霾天气的1.6倍。分析的6种离子中SO42-、NO3-、NH4+是PM2.5的主要组成成分。灰霾期间PM2.5与NO3-、SO42-、NH4+的相关性较高,PM2.5中颗粒物的主要存在形式可能为NH4Cl、NH4NO3,(NH)42SO4或NH4HSO4。对比不同季节不同天气下的SOR(SO2转化率)和NOR(NOx转化率),发现霾天气下SO2和NOX转化率高于正常天气,表明SO2、NO2在霾天气更容易转化为二次粒子。     

广州市灰霾期大气PM_(10)中水溶性离子特征

采集广州市大气PM10样品并分别对冬夏两季灰霾和非灰霾期PM10中水溶性离子进行分析。实验表明,广州市灰霾期PM10中水溶性离子的质量浓度要高出非灰霾期4～15倍,其中NO3-浓度升幅最大。非灰霾期主要水溶性无机离子的浓度顺序为SO42->NH4+>NO3-,灰霾期为SO42->NO3->NH4+,严重灰霾期则为NO3->SO42->NH4+。非灰霾期SO42-/NO3-质量浓度比为1.78～3.57,灰霾期为1.04～1.20,而在严重灰霾期则<1,说明灰霾利于NO3-的二次转化生成。实验还表明,灰霾期PM10较非灰霾天气偏酸性,灰霾期SO2和NOx的高转化率导致SO42-和NO3-的大幅增加是加重灰霾期PM10污染的主要原因。     

上海市秋季典型大气高污染过程中颗粒物的化学组成变化特征

于2010年10月1日至11月30日在上海市城区对大气中颗粒物质量浓度及细粒子化学组分进行了在线连续观测,获得了秋季大气灰霾和沙尘等典型污染过程中颗粒物质量浓度和化学组成的变化特性.观测结果显示,在大气灰霾污染过程中PM₁₀和PM_2.5的日均最高浓度分别达到216~293 μg·m^-3和130~204 μg·m^-3,PM_2.5/PM₁₀的比值在65%以上,总的可溶性无机离子(TWSII)占PM_2.5质量浓度的50%以上,有机碳(OC)和元素碳(EC)的总和占25%~30%.二次可溶性离子(SO₄^2-, NO₃^-, NH₄⁺)占TWSII的83.3%~87.5%,OC/EC的比值在5左右,表明在灰霾污染过程中二次组分对PM_2.5的贡献较大;沙尘天气以粗粒子污染为主,TWSII、OC和EC分别仅占PM_2.5质量浓度的27.2%、13.4%和2.0%,二次可溶性离子(SO₄^2-, NO₃^-, NH₄⁺)占TWSII的55.7%,Ca²⁺、Mg²⁺等地壳组分的比例较灰霾天气明显升高.研究结果还显示,SO₄^2-和NO₃^-等二次离子组分的生成与颗粒物中硫与氮的氧化速率有关,在大气灰霾过程中硫转化率(SOR)和氮转化率(NOR)值较高,分别为0.24±0.10和0.15±0.06,说明SO₂通过二次反应生成SO₄^2-的能力较强,在污染的环境下高浓度的NO₂更有利于向NO₃^-转化.     

杭州市大气颗粒物消光组分的粒径分布特征研究

2010年8月在杭州市朝晖、云栖、杭钢和下沙4个点位采集了不同粒径大气颗粒物样品,并对其主要消光组分的粒径分布特征进行了分析,包括SO42-、NO3-、NH4+、OC和EC等.同时在朝晖点位对多种气态污染物和多个气象要素进行了同步观测,以评估杭州市能见度下降的影响因素.结果表明:PM2.5、RH、SO2和NO2均与能见度呈一定负相关关系.4个监测点位颗粒物浓度变化均呈双峰型,峰值出现在0.4~0.7μm和9.0~10μm粒径段.以3.3μm为粗细颗粒的分界线,不同监测点位PM10中粗、细颗粒所占比例均等.水溶性离子消光组分的浓度大小顺序为:SO42->NH4+>NO3-. SO42-、NO3-和NH4+均显单峰结构,SO42-和NH4+的峰值出现在0.4~1.1μm的粒径段,NO3-峰值出现在5.8~10μm粒径段.OC显单峰结构,峰值出现在0.4~0.7μm粒径段;EC显双峰结构,峰值出现在0.4~0.7μm和2.1~3.3μm范围内.因而,要解决杭州的能见度问题,应减少细颗粒物,尤其是粒径<1.1μm的颗粒物的污染. NO3-、SO42-、OC和EC对杭州市颗粒物消光能力相对贡献率之比为2.2%:13.7%:29.8%:43.8%.因此要有效控制杭州市大气能见度的降低趋势, 首要的就是控制EC的主要排放源,即机动车尾气的排放.     

南京大气PM2.5中碳组分观测分析

为了解南京地区大气细颗粒物及化学成分在灰霾期间的污染水平及可能来源,于2007年6月至2008年5月,采集PM2.5样品,并测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量.并考察了有机碳和元素碳的季节变化特征,比较分析了南京地区灰霾与非灰霾期间含碳气溶胶的污染特征.结果显示,南京大气中PM2.5、OC和EC浓度变化范围分别是12.1~287.1,2.6~47.0和1.0~33.6mg/m3,其中夏季PM2.5(109.6mg/m3)和OC(20.8mg/m3)的值在四个季度中最高,呈现出夏季>秋季>冬季>春季的季节变化特征;EC则具有秋季>春季>冬季>夏季的季节变化特征. 霾日的OC、EC、总碳含量(TC)浓度及OC与EC比值分别是非霾日的2.0、1.8、1.9和1.7倍.后向轨迹分析表明,在有利的天气背景下,具有丰富水汽和污染物的混合气团最易使南京产生霾天气.     

城区与县区不同空气质量下碳组分污染特征对比分析

为对比城区与相邻县区不同空气质量下的碳组分污染特征,分别在成都市和仁寿县采集霾期及非霾期PM_(2.5)有效样品共计88个,确定其相应质量和各碳组分浓度[有机碳(OC)、元素碳(EC)和二次有机碳(SOC)等],并进行各碳组分之间的相关性及主成分分析.结果表明,不同空气质量下的城区污染物浓度均高于县区.OC和EC密切相关,非霾期的相关性系数较霾期大.与城区相比,霾期县区的SOC/PM_(2.5)较大,说明其受二次有机物污染更为明显;但城区非霾期二次气溶胶占比明显高于霾期,表明霾期的一次排放是城区大气污染的主要原因.燃煤、机动车排放和生物质燃烧均是两个区域PM_(2.5)的主要来源.     

南京城区夏秋季能见度与PM2.5化学成分的关系

为研究南京细颗粒物PM2.5化学成分与能见度的关系,于2011年8月4~17日和2011年10月31日~11月11日在南京城区采集PM2.5样品并分析其化学成分,同时对能见度、PM2.5、相对湿度等进行了同步观测.结果表明:南京城区夏季采样期间的能见度高于秋季,分别约为10.9km、7.5km,低能见度天PM2.5质量浓度较高,能见度与PM2.5的相关系数为-0.75.水溶性离子和总碳分别占PM2.5质量浓度的38%和26%,其中与能见度相关性较显著的是NO3-、SO42-、NH4+、EC.总消光系数的主要贡献者是颗粒物,达98.2%.8月首要消光组分是硫酸铵(NH4)2SO4,占47.0%,有机碳OC和硝酸铵NH4NO3分别占19.2%和14.3%;而11月是NH4NO3、(NH4)2SO4和OC,分别占29.3%、28.7%、26.8%.对不同相对湿度下的能见度和PM2.5化学成分进行拟合.进一步根据WRF/Chem细颗粒物化学成分模拟结果,分别利用拟合关系式和美国IMPROVE关系式,对2011年8月和11月能见度进行计算,与观测对比发现,利用本文拟合关系式计算的能见度结果优于IMPROVE关系式.     

太原市冬季灰霾期间大气细颗粒物化学成分特征

研究了太原市灰霾发生期间大气PM2.5质量浓度和化学成分变化规律.采样时间为2011年12月27日16:00~2012年1月3日04:00,使用TH-150C中流量大气PM2.5采样器(采样膜为直径90mm的石英纤维滤膜)在山西大学环境科学研究所5层楼顶每隔4h采样一次,得到灰霾样品34个,非灰霾样品5个.采样期间对大气PM2.5质量浓度进行实时监测.结果表明:灰霾期间(初起、进展、鼎盛、减弱4个阶段)大气PM2.5平均浓度达(692±272)μg/m3,是非灰霾期间(即灰霾消失阶段) (54±12)μg/m3的12.8倍;在灰霾发生期间,大气PM2.5中Hg、Pb、As等重金属污染物、OC以及水溶性无机离子SO42-、NO3－、NH4+、K+、Cl－、F－浓度呈现相似的变化趋势,即在灰霾初起、进展阶段不断增加,在灰霾鼎盛期达到最大值,随后随着灰霾的减弱和消失而不断下降,最终降到一个较低的水平;而与燃煤关系不大的Zn元素、Ca2+、Mg2+等在灰霾各个时期浓度变化较小.以上结果说明冬季灰霾天气使太原市大气PM2.5浓度显著上升,并增加PM2.5中重金属、有机物和二次气溶胶含量,使其化学成分发生改变,同时也反映了冬季燃煤和生物质燃烧对太原市大气PM2.5的化学组成影响大于交通源和土壤扬尘.     

天津市大气能见度与颗粒物污染的关系

利用天津市大气边界层观测站2009年能见度、相对湿度、风速逐时观测资料和2009年3月9~21日期间颗粒物的膜采样数据,分析天津市大气能见度与颗粒物污染的关系.结果表明,颗粒物质量浓度与能见度变化总体呈负相关,小粒径颗粒对能见度的影响作用明显,随着能见度的降低,小粒径颗粒与大粒径颗粒浓度的比值明显增加.能见度与颗粒物中总碳质量浓度变化呈负相关. SO42-,NO3-,OC和EC对大气消光贡献平均值分别为28.7%,6.1%,27.6%和19.2%.表明观测期间颗粒物中SO42-,OC对能见度的影响明显.     

Pollution characteristics of organic and elemental carbon in PM2:5 in Xiamen, China

Xiamen,located on the southeastern coastal line of China,is undergoing rapid urbanization and industrialization,so its air quality has a trend of degradation.However,studies on level,temporal and spatial changes of fine particles (PM2.5) and their carbonaceous fractions are scarce.In this article,abundance,sources,seasonal and spatial variations,distribution of organic carbon (OC) and elemental carbon (EC) in PM2.5,were studied at suburban,urban and industrial sites in Xiamen during four season-representative months in 2009-2010.PM2.5 samples were collected with middle volume sampler and were analyzed for OC and EC with thermal optical transmittance (TOT) method.Results showed that the annual average PM2.5 concentrations were 63.88-74.80 μg/m3 at three sites.While OC and EC concentrations were in the range of 15.81-19.73 μg/m3 and 2.74-3.49 μg/m3,respectively,and clearly presented the summer minima and winter maxima in this study.The carbonaceous aerosol accounted for 42.8％-47.3％ of the mass of PM2.5.The annual average of secondary organic carbon (SOC) concentrations in Xiamen were 9.23-11.36 μg/m3,accounting for approximately 56％ of OC.Strong correlations between OC and EC was found in spring (R2 = 0.50) and autumn (R2 = 0.73),suggesting that there were similar emission and transport processes for carbonaceous aerosols in these two seasons,while weak correlations were found in summer (R2 = 0.33) and winter (R2 = 0.41).The OC/EC ratios in PM2.5 varied from 2.1 to 8.7 with an annual average of 5.7,indicating that vehicle exhaust,coal smoke and biomass burning were main source apportionments of carbonaceous fractions in Xiamen.     

2008年奥运期间北京不同粒径大气颗粒物中元素碳和有机碳的变化特征

采用安德森撞击式分级采样器采集2008-06-01～2008-09-30不同粒径的大气颗粒物样品,并用美国沙漠所DRI(desert research institute)的Model 2001A热光碳分析仪对其中的元素碳和有机碳进行了分析.结果表明,平均有56%、55%和73%的PM、OC和EC富集于粒径<2.1 μ...     

沈阳市冬季不同污染程度PM2.5中OC和EC污染特征

于2018年12月~2019年1月对沈阳市PM_2.5进行持续在线浓度监测,使用有机碳/元素碳分析仪对PM_2.5中有机碳（OC）和元素碳（EC）的质量浓度进行分析,研究了不同污染程度下PM_2.5及其碳组分的污染特征和来源.结果表明,沈阳地区冬季碳组分污染较为严重,不同污染程度下的总碳气溶胶（TCA）约占PM_2.5的36.3%~42.8%.中/重度污染天气下PM_2.5、OC和EC的平均质量浓度达到148.6,29.6,6.6μg/m³,是清洁天的3.1~3.3倍.PM_2.5、OC和EC的日变化均表现为早晚高、午后低,任一时刻其浓度均为中/重度污染>轻度污染>清洁天.不同污染程度下的OC/EC值均大于2,其中污染天比值分布在2.1~25.3区间内,表明燃煤和机动车尾气排放是污染天碳质气溶胶的主要来源.二次有机碳（SOC）随污染程度增加表现出升高趋势,清洁天、轻度污染和中/重度污染下其平均浓度依次为2.9,6.5,10.6μg/m³.后向轨迹聚类结果表明,沈阳地区冬季污染天主要受偏北和西北方向气团影响.     

珠江三角洲一次大范围灰霾天气下的空气污染特征分析

利用粤港珠江三角洲区域空气监控网络的监测结果,对2006年10月珠江三角洲一次大范围灰霾过程进行分析,研究灰霾天气下珠江三角洲的空气污染特征。研究表明：灰霾引起空气质量恶化,细颗粒物在可吸入颗粒物中比重上升,多项污染物发生超标,臭氧是首要污染物。时间分布上,PM2.5和O3日均值浓度出现峰值相比SO2、NO2、PM10滞后数日,各站污染物的逐时变化曲线随着各自的主要影响因素不同而表现出不同的特征。空间分布上,珠三角空气污染的区域性特征比较明显,其中佛山-广州-东莞一带是珠三角的污染核心区。     

成都市西南郊区夏秋季PM_(2.5)碳组分化学特征

为研究成都市西南郊区PM_(2.5)中碳组分浓度的季节变化及污染特征,分析了PM_(2.5)中有机碳(OC)、元素碳(EC)的含量。结果表明:颗粒物PM_(2.5)、总碳(TC)、有机碳(OC)月平均质量浓度夏季比秋季略高;OC/EC平均比值在夏季和秋季分别为2.47和2.18,说明均有二次有机碳(SOC)的生成;OC和EC在夏秋季均有较强的相关性(夏季R~2为0.77,秋季R~2为0.79);SOC在夏、秋季的月平均浓度分别为4.02,2.76μg/m~3;降雨在一定程度上降低了PM_(2.5)的浓度。     

基于PMF模式的南京市大气细颗粒物源解析

为研究南京市大气细颗粒物(PM2.5)污染来源,分别在3个点位、4个季节开展了PM2.5环境样品的采集,共获得170个有效样本.对样本进行了化学成分分析,包括Al、Fe、Na、Mg、K、Ba、Li、Tl、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、Sb、Pb、Cr、Ce、Na+、NH4+、Mg2+、Ca2+、SO42-、NO3-、Cl-、以及OC、EC,共计26种.首先采用OC/EC最小比值法估算出二次有机气溶胶(SOA)的含量;然后利用正矩阵因子分解法(PMF)对PM2.5的非SOA部分进行来源解析,共解析出6类因子:二次无机气溶胶(SIA)、燃煤、机动车排放、地面扬尘、冶金和其它源,贡献率分别25.0%、23.5%、20.4%、17.1%、3.0%和11.0%;最后基于南京市SO2、NOx、VOCs三种主要前体污染物的排放量,分别对SIA和SOA在一次来源中进行再分配.最终结果表明,南京市PM2.5主要来源为燃煤、机动车、扬尘、工业和其它源,其贡献率分别为29.6%、22.4%、14.6%、18.7%和14.7%.     

北京市PM2.5水溶性有机物污染特征

用离子色谱技术对北京市2001~2002年大气PM2.5中7种水溶性有机物(WSOC)(甲酸、乙酸、甲磺酸、乙二酸、丙二酸、丁二酸、戊二酸)及12种无机离子(F-、Cl-、NO2-、NO3-、SO32-、SO42-、PO43-、Na 、NH4 、K 、Mg2 、Ca2 )的污染水平进行了同步测定.结果表明,SO42-、NO3-及NH4 为PM2.5中主要的水溶性物种,分别占PM2.5质量的10.6%、7.4%和5.7%;7种WSOC的浓度为0.011~0.118靏/m3,占PM2.5质量浓度的0.01%~0.1%,其中浓度最高的为乙二酸,其次为乙酸、丙二酸、丁二酸等;对PM2.5各化学组分浓度的季节变化特征的分析表明,PM2.5及OC的高浓度污染均出现在冬季采暖期,而WSOC则出现在夏季;对乙二酸与其他各组分进行相关性分析表明,乙二酸与SO42-、K 、NH4 、NO3-有较强的线性相关性(r=0.83,0.57,0.49,0.33),而与Cl-、Na 、Mg2 、Ca2 、EC、OC相关性较差(r=0.24, 0.22,0.12,0.05,0.13,0.10).由乙二酸季节变化特征及与其他物种相关性等特征初步推断,北京市PM2.5二元羧酸的主要来源为光化学反应而形成的二次污染物,而非来源于机动车、海盐或土壤的一次排放.     

南京市PM2.1中有机碳和元素碳污染特征及影响因素

采用DRI Model 2001A热/光碳分析仪测定了2011年南京市区(南师)和郊区工业区(南化)大气气溶胶细粒子(PM2.1)中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量,并对两地的OC、EC污染特征进行了评价,分析了细粒子中含碳物质的来源.结果显示,在PM2.1中,南京市市区OC、EC的年平均浓度分别为12.79,3.18μg/m3,郊区工业区分别为13.44,3.74μg/m3,工业区污染更加严重.市区和工业区冬春季OC、EC含量较高且冬季OC、EC相关性较高,这与冬季燃煤量增加,并且受内陆西风及逆温的影响,污染物集中在南京市上空不易扩散有关;夏季两地OC、EC含量及相关性均达到最低,可能由于夏季降雨频繁,加上台风作用,稀释和清除了部分污染物.应用OC/EC比值法对市区和郊区工业区二次有机碳(SOC)含量进行了估算,两地均是夏季SOC占TOC比例最高,分别为46.63%、45.65%,SOC主要来自于光化学反应,可见在光照充裕、辐射强烈的夏季更加有助于SOC的生成.     

嘉兴市冬季不同空气质量等级下大气污染物的分布特征

为研究浙江省嘉兴市冬季PM、污染气体和含碳气溶胶在不同空气质量等级下的分布特征,于2013年11月28日—12月28日使用SHARP测尘仪、热电EMS系统和Sunset在线OCEC分析仪观测了PM（PM₁₀和PM_2.5）、污染气体（SO₂、NO₂、CO和O₃）和含碳气溶胶〔OC（有机碳）、EC（元素碳）和TC（总碳）〕的质量浓度,结合气象数据和HYSPLIT模式,分析了霾污染过程中大气污染物浓度变化、日变化及其来源特征.结果表明:嘉兴市冬季霾天ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（O₃）、ρ（OC）、ρ（EC）、ρ（POC）和ρ（SOC）分别为167.90、248.86、77.79、、97.16、28.50、27.09、7.72、7.50和19.59 μg/m3,ρ（CO）为1.47 mg/m3,分别是空气质量为良时的3.00、2.50、1.29、1.84、0.86、2.59、2.19、2.13、2.82和1.50倍.降雨对不同大气污染物的清除作用不同,对粗粒子的清除作用较大,而对二次产物O₃的影响较小.高ρ（PM）是造成能见度降低的主要原因,随着污染程度的加剧,PM中细粒子占比越来越高,在严重污染过程中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）可达70.31%,比空气质量为良时高14.04%;不同污染气体的日变化不同,OC和EC的来源逐渐趋于一致,ρ（SOC）呈现出积累-爆发-积累-爆发的往复过程,边界层的日变化对污染物浓度的影响逐渐减弱.研究显示,随着霾污染的加剧,SOC气溶胶占比逐渐增加、EC和POC等一次碳气溶胶占比逐渐降低.