学校食堂、烤肉店PM2.5的微观形貌及粒度分布

使用带能谱的高分辨率场发射扫描电镜(FESEM)和图像分析技术对食堂和烤肉店PM_2.5(细颗粒物)进行微观形貌观察,研究其数量-粒度分布、体积-粒度分布特征. 结果表明:从微观形貌看,PM_2.5主要有矿物颗粒、烟尘集合体、球形颗粒、其他颗粒(生物质、食盐、纤维)4种,其中矿物颗粒有不规则和规则2种形态. 烤肉店的PM_2.5可观察到形成链状的烟尘集合体,而食堂的可观察到更细颗粒组成的链状烟尘集合体.食堂矿物颗粒分别占颗粒物总数和总体积的69.23%、80.13%;数量-粒度分布呈双峰,主要分布在0.2~0.4μm范围内,小于0.5μm的矿物颗粒占颗粒物总数的58.90%;体积-粒度分布呈单峰,集中在在1~2.5μm.烤肉店矿物颗粒和其他颗粒分别占颗粒物总数的45.67%、44.86%;数量-粒度分布主要集中在0.2~0.4μm,小于0.5μm的矿物颗粒占颗粒物总数的39.41%;从体积-粒度分布上看,1~2.5μm内的矿物颗粒体积占颗粒物总体积的比例(32.36%)最大.      

宣威肺癌高发区冬季室内PM_(10)的微观形貌特征

高浓度的可吸入颗粒物(PM10)会对人体多个系统产生损害,室内PM10是宣威肺癌的发生的重要影响因素。应用高分辨率场发射扫描电镜(FESEM)和图像分析技术研究了宣威肺癌高发区虎头村2008年冬季取暖期室内可吸入颗粒物的形貌特征以及不同种类颗粒物的数量-粒度和体积-粒度分布。结果表明,在数量-粒度分布上,烟尘集合体、矿物颗粒在虎头村呈现呈双峰分布,主峰为0.1～0.6μm,燃煤飞灰虎头村PM10数量贡献最大,说明虎头村燃煤污染严重;自然来源的不规则状沙尘对虎头村PM10的数量贡献更大;体积-粒度分布基本上呈单峰分布,1～2.5μm的颗粒物对质量浓度贡献较大。     

贵州贫困农村室内不同燃料产生PM10的微观特征

应用高分辨率扫描电镜(SEM)和图像分析研究了贵州贫困农村不同燃料类型(拌泥煤、煤、蜂窝煤和柴)产生室内PM10的微观形貌和不同类型颗粒物的数量-粒度、体积-粒度分布.结果表明:不同类型燃料产生的PM10中颗粒物以烟尘及其集合体、矿物颗粒和飞灰为主,烟尘及其集合体均达到72.69%以上;在数量-粒度分布上,以煤和蜂窝煤燃烧产生的PM10中烟尘集合体和燃煤飞灰呈单峰分布;以拌泥煤为燃料产生的室内PM10中烟尘及其集合体呈单峰分布,燃煤飞灰呈双峰分布;以柴为燃料的室内PM10中烟尘及其集合体呈单峰分布.不同类型燃料产生的PM10中颗粒物体积-粒度分布基本呈单峰分布,主要分布在粒径>1.0μm.     

北京市冬季室内空气PM10微观形貌及粒度分布

探讨了北京市吸烟和非吸烟4户家庭室内外空气可吸入颗粒物(PM10)的质量浓度变化规律,利用高分辨场发射扫描电镜(FESEM)和图像分析技术研究了室内PM10的微观形貌特征及粒径分布特点.结果表明,吸烟室内PM10浓度一般高于非吸烟室内;室内PM10一般由烟尘集合体、燃煤飞灰、矿物颗粒、生物质颗粒及未知颗粒共5种颗粒物组成.吸烟和非吸烟室内PM10的粒径一般小于2.5祄,呈双峰分布,其中在吸烟室内,烟尘集合体和未知颗粒等的贡献比较大,而非吸烟室内PM10的数量-粒度分布也为双峰分布,烟尘集合体、燃煤飞灰的贡献比较大.吸烟和非吸烟室内PM10的体积-粒度分布均为单峰分布,并且集中在2.5~10祄范围,其中吸烟室内的烟尘集合体、矿物颗粒物占优势,而非吸烟的室内矿物颗粒占优势.虽然矿物颗粒对粒度粒径的贡献较小,但对体积的贡献比较大.     

北京西北城区与清洁对照点夏季大气PM10的微观特征及粒度分布

应用高分辨率场发射扫描电镜(FESEM)和图像分析技术研究了北京西北城区和清洁对照点非取暖期(2001年夏季)大气单个颗粒物的形貌特征以及PM10和PM2 5的数量-粒度和体积-粒度分布.研究表明,烟尘集合体在2个采样点都普遍存在,具有区域性污染的特征;不规则状矿物颗粒物多见于市区PM10样品中,而长条状石膏颗粒多出现在清洁对照点颗粒物样品中;在清洁对照点还观察到了生物质颗粒.PM10的数量-粒度分布呈双峰分布,主峰为0.2～0.5μm,次峰为在1～2.5μm但PM10的体积-粒度分布呈单峰分布,在1～2.5μm粒度范围内.综合分析得出,虽然粗颗粒,主要是矿物颗粒,在数量上对PM10贡献很小,但是对总体积,因此对总质量的贡献可能很大但在PM2.5中,烟尘集合体在数量和体积上均占优势.     

上海市冬季可吸入颗粒物微观形貌和粒度分布

应用高分辨率场发射扫描电镜(FESEM)和图像分析技术研究了上海市区冬季(2005-01)大气可吸入颗粒物的形貌特征以及不同种类颗粒物的数量-粒度和等效体积-粒度分布.结果表明,上海市可吸入颗粒物中,矿物颗粒和烟尘集合体普遍存在,还有较多的未燃尽油滴残留颗粒;矿物颗粒有不规则状矿物颗粒、较圆滑矿物颗粒和规则长条状颗粒,烟尘集合体有链状、蓬松状等形态;矿物颗粒在数量和等效体积上平均分别占75%和64%,烟尘集合体在数量和等效体积上平均分别占25%和36%,矿物颗粒较多说明上海市冬季受扬尘影响较重;上海市区PM₁₀的粒径主要分布在较细的范围内,其数量-粒度分布和体积-粒度分布随时间有明显的变化,白天矿物颗粒、烟尘集合体的数量分布的峰值分别出现在0.1～0.3、0.2～0.3 μm;晚上2种矿物颗粒、烟尘集合体的数量分布的峰值分别出现在0.3～0.5 μm、0.4～0.6 μm,呈现晚上颗粒物粒径较大的倾向.     

北京西北城区与清洁对照点夏季大气PM10的微观特征及粒度分布

应用高分辨率场发射扫描电镜(FESEM)和图像分析技术研究了北京西北城区和清洁对照点非取暖期(2001年夏季)大气单个颗粒物的形貌特征以及PM₁₀和PM_2.5的数量-粒度和体积-粒度分布.研究表明,烟尘集合体在2个采样点都普遍存在,具有区域性污染的特征;不规则状矿物颗粒物多见于市区PM₁₀样品中,而长条状石膏颗粒多出现在清洁对照点颗粒物样品中;在清洁对照点还观察到了生物质颗粒.PM₁₀的数量-粒度分布呈双峰分布,主峰为0.2～0.5μm,次峰为在1～2.5μm但PM₁₀的体积-粒度分布呈单峰分布,在1～2.5μm粒度范围内.综合分析得出,虽然粗颗粒,主要是矿物颗粒,在数量上对PM₁₀贡献很小,但是对总体积,因此对总质量的贡献可能很大但在PM_2.5中,烟尘集合体在数量和体积上均占优势.     

澳门夏季大气颗粒物单颗粒微观形貌分析

应用高分辨率场发射扫描电镜(FESEM)和图像分析技术,研究了澳门地区夏季(2007年7月)大气可吸入颗粒物的形貌特征以及不同种类颗粒物的数量-粒度和等效体积-粒度分布.结果表明,澳门可吸入颗粒物中,烟尘集合体和矿物颗粒普遍存在;矿物颗粒为不规则状,烟尘集合体有链状、蓬松状等形态;烟尘集合体在数量上平均分别约占30%～40%,矿物颗粒在数量上平均分别约占20%,烟尘集合体颗粒较多说明澳门夏季受机动车尾气影响较重.澳门大气PM₁₀的等效粒径主要分布在0.2～0.4　μm范围内,主要为较细粒子.颗粒物种类有明显的地点差异,交通繁忙的高士德马路路口以烟尘集合体居多(平均47%),且其粒径在较宽范围内都有分布（0.1～0.8 μm）;隧道内亦以烟尘集合体的比例较大,可高达59%;货运码头采样点以矿物颗粒较多.     

哈尔滨春季大气PM_(2.5)物理化学特征及来源解析

应用场发射扫描电镜(FESEM)和带能谱的扫描电镜(SEM-EDX)对哈尔滨市春季市区大气PM2.5的物理和化学特征进行研究。微观图像表明PM2.5颗粒类型主要为矿物、烟尘集合体、飞灰和超细颗粒物;从各种颗粒的数量-粒度、体积-粒度分布及矿物元素分析表明,哈尔滨市大气PM2.5颗粒中,矿物、烟尘集合体、飞灰是颗粒的主要成分,分别来源于扬尘、燃煤燃烧和机动车尾气排放。     

哈尔滨松北区2007年春季可吸入颗粒物PM10的粒度分布及来源分析

通过使用高分辨率扫描电镜和图象分析技术对哈尔滨市松北区春季大气可吸入颗粒物PM10微观形貌和粒度分布进行了分析。初步得出哈尔滨松北区PM10的矿物多以不规则的形式存在,且多是来自扬尘的原生矿物;根据粒度分布特征得知,矿物颗粒的数量-粒度分布非常大;飞灰和烟尘集合体的数量-粒度分布较大,说明它们多以微小细颗粒物的形式存在。     

室内外PM2.5中金属元素的污染特征及来源

在南京市仙林地区住宅楼内和室外采集PM_2.5样品,分析PM_2.5中金属的污染特征及主要来源.结果显示,室内外PM_2.5平均浓度分别为80.56μg/m³和96.77μg/m³,室内外PM_2.5浓度比（I/O）平均值为0.87.除Mg外,室外其他金属平均值均高于室内.元素Pb室内外浓度相关性最高,R值为0.807.室内外PM_2.5中金属元素Cd、Cu、Pb、Zn、As、Co、Cr和Ni富集程度较高.主成分分析结果显示,室外PM_2.5中金属的主要来源为土壤尘、交通排放、金属冶炼、垃圾焚烧等;室内PM_2.5中金属可能的来源为室外颗粒物的渗透及室内烹饪和家具材料等.     

HEPA空气净化器对学校室内颗粒物的净化效果研究

为了解HEPA（high efficiency particle air filter,高效空气过滤器）空气净化器在小学教室和寝室的净化效果,于2019年3—4月在北京市一所全寄宿小学开展了一项HEPA空气净化器的交叉干预研究.记录干预组、非干预组室内和室外PM_2.5、PM₁₀、PM₁的浓度,计算空气净化器的净化率;采用多元线性回归模型探索净化效果的影响因素.结果表明:①空气净化器对PM_2.5、PM₁₀、PM₁的净化率分别为41.3%〔Q_l~Q_u（下四分位数~上四分位数,下同）:0~53.1%〕、40.7%（10.5%~46.2%）和34.9%（9.6%~40.3%）,其中对PM_2.5的净化率最高;寝室的净化率高于教室的净化率.②当室外PM_2.5浓度为[115,150）μg/m3时对PM_2.5的净化率最高,为52.83%（50.26%~56.13%）,PM₁₀和PM₁亦有类似结果.③多元线性回归分析表明,室外PM_2.5浓度 < 35 μg/m3时,开门通风和室内人员活动分别使室内PM_2.5浓度下降3.73 μg/m3〔95%置信区间（95% CI）:（0.60 μg/m3,6.86 μg/m3）〕和升高3.4 μg/m3（0.22 μg/m3,6.58 μg/m3）;室外PM_2.5浓度为[35,150）μg/m3时,空气净化器使室内PM_2.5浓度下降33.36 μg/m3（16.47 μg/m3,50.25 μg/m3）;室外PM_2.5浓度≥150 μg/m3时,空气净化器和开门通风分别使室内PM_2.5浓度下降48.87 μg/m3（25.62 μg/m3,72.12 μg/m3）和升高37.65 μg/m3（5.60 μg/m3,69.69 μg/m3）.研究显示:空气净化器可同时降低室内PM_2.5、PM₁₀、PM₁的浓度;当室外PM_2.5浓度 < 35 μg/m3时,不需开启空气净化器;当室外PM_2.5浓度为[35,150）μg/m3时,空气净化器有较好的净化效果,偶尔开窗通风不影响空气净化器的净化效果;当室外PM_2.5浓度≥150 μg/m3时,开启空气净化器时应关闭门窗,以免影响其净化效果.      

关于渗透通风条件建筑结构对室内PM2.5浓度水平影响评价模型探讨

我国京津冀地区近年频遭大气PM_2.5污染侵扰,相关研究表明,既使关闭建筑外窗,大气中PM_2.5仍可以通过渗透通风方式进入室内污染环境.为定量评价建筑渗透通风及无室内污染源条件下建筑结构（如外窗缝隙结构、房间建筑结构等）对室内ρ（PM_2.5）的影响规律,基于北京市东城区、朝阳区6个不同建筑结构的房间室内外ρ（PM_2.5）实时监测数据,重点比较分析了建筑结构对室内外ρ（PM_2.5）关联特性的影响规律.此外,根据颗粒物穿透特性及沉降特性机理,提出了反映建筑外窗缝隙结构（如缝高、缝深）的无量纲特征参数A_P与反映房间建筑结构（如层高、开间、进深）的无量纲特征参数A_k.在前期提出的室内ρ（PM_2.5）预测模型基础上,进一步构建了二者（A_P与A_k）对室内ρ（PM_2.5）影响的评价模型,并通过实测数据验证了模型的正确性.结果表明:当室外PM_2.5污染程度与气象条件一定时,建筑结构对I/O[室内外ρ（PM_2.5）之比]影响较大,其范围在0.4~0.7之间;随着建筑外窗气密性等级的提高,对应室内ρ（PM_2.5）呈显著的下降趋势.建筑外窗缝隙结构对室内ρ（PM_2.5）影响程度远大于房间建筑结构,敏感性分析结果表明,当建筑外窗缝高每降低50%或缝深每提高50%,对应室内ρ（PM_2.5）约可下降33.6%与31.9%.研究显示,气密性等级较高的建筑外窗缝隙缝高往往较小、缝深较长,渗透通风条件下对控制室内ρ（PM_2.5）水平作用更显著。      

天津市大气颗粒物污染特征与来源构成变化

对1985年、2001年和2011年天津市颗粒物的粒径、化学组分以及污染来源的变化趋势进行了对比分析. 结果表明:天津市PM₁₀中细粒子所占比重逐渐增加,由1985年的<0.51升至2011年的0.57. PM₁₀中化学组分发生了明显改变,主要组分由单一的地壳元素发展为二次粒子、碳和地壳元素并重,1985年以地壳元素(Si、Al、Mg、Ca等)为主要组分,2001年以TC、Si、SO₄2-、Al、Ca为主要组分,2011年主要组分除TC、Si、SO₄2-、Ca外,还新增了NO₃-. 各主要组分质量浓度及其占ρ(PM₁₀)比例的变化多样,ρ(Si)所占比例先显著下降后保持平稳,其由1985年的28.7%降至2011年7.6%;碳组分所占比例由2001年的24.9%降至2011年17.9%;二次粒子质量浓度〔即ρ(SO₄2-)、ρ(NO₃-)之和〕所占比例由2001年的10.2%升至2011年的18.3%. 煤烟尘对天津市PM₁₀的分担率由1985年的45%降至2011年的22%,而开放源、二次粒子和机动车尾气尘对PM₁₀的分担率有所增加,三者分别由1985年的29%、6%和3%升至2011年的35%、16%和16%. 环境空气中对颗粒物有重要贡献的源类越来越多,颗粒物的污染特征由煤烟型过渡为混合型再过渡到复合型.      

石家庄市采暖前后大气颗粒物及其碳组分特征

为研究石家庄市大气颗粒物、碳组分特征和污染来源,采集2016年11月1日—12月31日石家庄市大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）样品,分析采暖前后PM₁₀、PM_2.5和PM₁及其中OC（有机碳）、EC（元素碳）和WSOC（水溶性有机碳）浓度水平,计算颗粒物与碳组分间相关性,进行OC/EC（质量浓度之比,下同）特征比值法和8个碳组分（OC1、OC2、OC3、OC4、OPC、EC1、EC2和EC3）研究.结果表明:①采暖后ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）比采暖前分别增加了26.4%和32.1%,而采暖后ρ（PM₁）比采暖前降低了12.2%.采样期间ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）显著相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）相关性差.采暖后散煤燃烧造成ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）增加,区域机动车限行和工业限产/停产导致ρ（PM₁）降低.②Pearson相关系数计算可知,ρ（OC）与ρ（EC）强相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）强相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）中等相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（EC）弱相关,ρ（PM₁）与ρ（EC）中等相关.③采暖后PM₁₀、PM_2.5和PM₁中ρ（OC）比采暖前分别增加了215.1%、97.2%和18.5%;采暖后PM₁₀和PM_2.5中ρ（EC）比采暖前分别增加了65.2%和5.3%,而采暖后PM₁中ρ（EC）比采暖前降低了10.9%.集中供热和散煤燃烧排放了大量OC;PM₁₀和PM_2.5中EC主要来源于散煤燃烧,PM₁中EC主要来源于工业排放和机动车尾气.④采暖前PM₁₀、PM_2.5和PM₁中OC/EC平均值分别为4.5、4.5和4.3;采暖后PM₁₀和PM_2.5中OC/EC平均值分别为9.8和9.7,而PM₁中OC/EC平均值为7.4.采暖前后SOC/OC（质量浓度之比,下同）平均值的范围为0.36~0.65,石家庄市冬季大气中SOC污染严重;⑤8个碳组分分析发现,石家庄市机动车限行导致PM₁中ρ（EC1）降低,而采暖后集中供暖和散煤燃烧的增加,导致ρ（OC2）明显增加.研究显示,大气颗粒物中碳组分采暖前主要来源于机动车尾气,而采暖后主要来源于燃煤燃烧,尤其是散煤燃烧.