太原市采暖期PM10中PAHs的碳同位素组成及源贡献率

在太原市7个点位采集采暖期PM10样品,用气相色谱-同位素质谱仪测定环境空气PM10和污染源(煤烟尘和机动车尾气)中9种多环芳烃(PAHs)的碳同位素组成(δ13C),并根据碳同位素质量平衡原理定量环境空气PAHs的源贡献率.结果表明:煤烟尘中PAHs随环数增加贫13C,机动车尾气中PAHs随环数增加富13C;各点位PAHs的δ13C值差别不大,变化趋势与煤烟尘基本一致,煤烟尘是城市PAHs的主要污染源;煤烟尘对各点位荧蒽和苯并[a]蒽的贡献率都大于机动车尾气,对 的贡献率与机动车尾气相当,煤烟尘是各点位荧蒽和苯并[a]蒽的主要来源, 是二者共同作用的结果;煤烟尘和机动车尾气对全市环境空气中荧蒽、苯并[ghi]荧蒽、苯并[a]蒽和苯并[b+k]荧蒽贡献率比都约为7:3,太原市环境空气PAHs污染属于煤烟尘和机动车尾气的复合污染.     

太原市采暖期PM_(10)中PAHs的碳同位素组成及源贡献率

在太原市7个点位采集采暖期PM10样品,用气相色谱-同位素质谱仪测定环境空气PM10和污染源(煤烟尘和机动车尾气)中9种多环芳烃(PAHs)的碳同位素组成(δ13C),并根据碳同位素质量平衡原理定量环境空气PAHs的源贡献率.结果表明:煤烟尘中PAHs随环数增加贫13C,机动车尾气中PAHs随环数增加富13C;各点位PAHs的δ13C值差别不大,变化趋势与煤烟尘基本一致,煤烟尘是城市PAHs的主要污染源;煤烟尘对各点位荧蒽和苯并[a]蒽的贡献率都大于机动车尾气,对的贡献率与机动车尾气相当,煤烟尘是各点位荧蒽和苯并[a]蒽的主要来源,是二者共同作用的结果;煤烟尘和机动车尾气对全市环境空气中荧蒽、苯并[ghi]荧蒽、苯并[a]蒽和苯并[b+k]荧蒽贡献率比都约为7:3,太原市环境空气PAHs污染属于煤烟尘和机动车尾气的复合污染.     

广州机动车尾气中乙醛稳定碳同位素特征和排放因子

为了获得机动车排放源中乙醛的δ13C(稳定碳同位素丰度)特征及其影响因素,进行不同负荷下的发动机台架试验,采集不同怠速下的机动车尾气样品. 利用气相色谱-燃烧-同位素比值质谱(GC-C-IRMS)分析乙醛δ13C值,并与ρ(乙醛)进行分析. 结果显示:①在发动机燃烧过程中,乙醛的生成和消除反应同时存在. 在发动机低负荷运行时,乙醛的δ13C分馏值为负(-1.4‰~-0.4‰),表明生成反应占主导;而在高负荷运行时,分馏值为正(0.5‰~1.3‰),表明消除反应占主导. ②乙醛的δ13C值与其质量浓度无明显相关性,主要受发动机燃烧温度和尾气净化装置的影响. 整车尾气中乙醛的δ13C值在-29.1‰～-24.4‰之间,平均值为-26.5‰±1.6‰. 其中,汽油车为-25.9‰~-24.4‰,平均值为-24.9‰±0.5‰;柴油车为-29.1‰~-27.0‰,平均值为-28.0‰±0.6‰. ③南方机动车尾气排放源与植物排放源中的乙醛的δ13C值范围不同,表明δ13C值可用于大气乙醛的源解析. 通过机动车尾气中c(乙醛)/c(CO₂)估算广州汽油车和轻型柴油车乙醛的排放因子,二者分别为(13±16)和(169±106)mg/L.      

重庆主城区春季大气PM10及PM2.5中多环芳烃来源解析

于2012年春季采集了重庆主城区和缙云山共6个环境采样点的大气PM₁₀、PM_2.5样品,同步采集了燃煤尘、机动车尾气尘、施工机械尾气尘、船舶尾气尘、餐饮油烟尘、生物质燃烧尘及土壤尘等7类污染源,采集到有效受体样品139个、有效源样品233个,使用GC-MS分析样品中18种PAHs的质量浓度(ρ),分析了PM₁₀、PM_2.5上载带PAHs的污染特征,并分别运用比值法、主成分分析法及CMB(化学质量平衡)受体模型法对PM₁₀、PM_2.5中的PAHs进行来源解析,所得源解析结果较为一致. 结果表明:重庆主城区大气PM₁₀、PM_2.5中ρ(PAHs)较低,ρ(PAHs)分别为22.03~31.71、19.02~29.92 ng/m3,其中位于工业区新山村采样点的ρ(PAHs)最高. PM₁₀载带的PAHs有86%~99%集中在PM_2.5中,说明PAHs主要富集在PM_2.5中. 重庆主城区大气PM₁₀、PM_2.5载带的PAHs主要来自机动车尾气尘和燃煤尘的贡献,这2类源对PM₁₀的贡献率分别为25.89%、32.80%;而在PM_2.5中,机动车尾气尘的贡献率较高,可达62%左右.      

鞍山市大气PM10中多环芳烃(PAHs)的污染特征及其来源

2005年3月和8月在辽宁省鞍山市8个采样点采集PM₁₀样品,用液相色谱-质谱法分析了PM₁₀上负载的11种多环芳烃(PAHs),并探讨了其分布特征和来源.结果表明:鞍山市PM₁₀中ρ(PAHs)时空变化特征显著,冬季高于夏季,且工业区PAHs污染最严重;在PAHs中4环以上的组分占主导,冬季ρ(4环PAHs)较高,而在夏季ρ(5～6环PAHs)较高.运用比值法和主成分分析法对PAHs来源进行分析,发现冬季的主要污染源为燃煤排放、机动车尾气排放和炼钢工业排放;夏季主要污染源为燃煤排放、机动车尾气排放、生物质燃烧排放和炼钢工业排放等,来源较冬季复杂.机动车尾气排放对PAHs的贡献在2个季节都较为明显,冬季燃煤排放的贡献比重明显增加.      

关中地区背景点位环境空气PM2.5来源解析与多模型结果对比

为研究关中地区远郊背景点位大气PM_2.5污染来源,于2014年12月-2015年10月在西安市区西南方向约34 km的背景点位（农村区域,108°44'13"E、34°00'53"N）开展样品采集,共获得218个有效样品,对29种化学组分进行了分析,并运用ME2和PMF模型进行同步解析、相互验证.结果表明:ME2和PMF模型各解析出5类因子,分别为二次无机盐、机动车尾气排放、生物质燃烧、煤烟尘和土壤尘.其中,二次无机盐分担率为42.23%~42.74%,是首要贡献源类,机动车尾气排放（22.40%~24.53%）、煤烟尘（14.57%~14.73%）、生物质燃烧（11.88%~13.42%）是另外3种主要贡献源,而土壤尘（6.28%~7.22%）分担率相对较小. 2种模型同步解析大气颗粒物来源对比表明,ME2和PMF模型同步解析结果一致,各源类的日贡献浓度均呈正相关,其中二次无机盐、机动车尾气排放、土壤尘的相关性较强,R2在0.876~0.960之间,表明解析结果可信.      

南京地区大气PM2.5潜在污染源硫碳同位素组成特征

基于南京地区大气PM_(2.5)潜在污染源,采用EA-IRMS技术分别测定了样品中硫碳同位素组成,并分析不同污染源之间的关联性.结果表明,南京地区煤炭烟灰δ~(34)S值范围为1.8‰~3.7‰,δ~(13)C值范围为-25.50‰~-23.57‰;机动车尾气δ~(34)S值范围为4.6‰~9.7‰,δ~(13)C值范围为-26.32‰~-23.57‰;生物质烟灰δ~(34)S值范围为5.2‰~9.9‰,δ~(13)C值范围为-19.30‰~-30.42‰;扬尘δ~(13)C值为-13.45‰.南京地区煤炭烟灰颗粒物的硫同位素较轻,扬尘的碳同位素较重.对比国内外不同污染源δ~(34)S与δ~(13)C值,南京地区大气PM_(2.5)中的潜在污染源的δ~(34)S与δ~(13)C具有明显的区域性.因此,潜在污染源的δ~(34)S、δ~(13)C值可为南京地区大气PM_(2.5)的源解析提供同位素组成源谱支持.     

郑州空气颗粒物中PAHs的碳同位素特征及来源

研究了郑州城区空气颗粒物中多环芳烃(PAHs)的稳定碳同位素组成特征并对其来源进行了解析.气相色谱/燃烧系统/同位素质谱(GC/C/IRMS)分析表明,PAHs 的δ¹³C 值在非采暖季为-29.4‰～-23.4‰,采暖季为-30.0‰～-24.2‰,随着分子量的增大,PAHs 中 13C 降低.统计表明不同采样点的样品中的 PAHs 的δ¹³C 区别不明显(0.1‰<σ<0.8‰).两个季节中,三环和四环多芳香烃化合物荧蒽、芘和苯并(a)蒽的δ¹³C没有明显的区别,其范围为-24.5‰～-23.4‰,但是,五环和六环芳烃的δ¹³C 值有明显差异.随着分子量的增大,采暖季环境空气颗粒物中 PAHs的碳同位素比值变小的程度比非采暖季的大.采暖季的苯并(a)芘、茚并(1,2,3-cd)芘、苯并(ghi)苝的δ13C 值分别为-26.6‰、-30.0‰和-28.1‰,而非采暖季为-24.5‰、-29.4‰和-26.3‰.利用二元复合同位素模型,估算了不同季节机动车尾气和煤的燃烧对郑州城区苯并(a)芘的贡献.在非采暖季机动车尾气排放的贡献率为 70%,在采暖季贡献率为 50%,煤的燃烧对六环化合物的贡献高于机动车排放的贡献.     

济南市环境空气中TSP和PM10来源解析研究

于1999—2000年在济南市5个采样点分别采集了环境空气中的总悬浮颗粒物(TSP)和可吸入颗粒物(PM₁₀),用化学质量平衡(CMB)受体模型和二重源解析技术解析了TSP和PM₁₀的来源。结果表明,各主要源类对TSP的贡献率依次为:扬尘34%,煤烟尘25%,土壤风沙尘18%,机动车尾气尘6%,建筑水泥尘2%,其他15%;对PM₁₀的贡献率依次为:扬尘30%,煤烟尘27%,土壤风沙尘15%,机动车尾气尘9%,建筑水泥尘3%,其他16%。      

典型排放源黑碳的稳定碳同位素组成研究

采集了我国主要的黑碳排放源(生物质燃烧、民用燃煤和机动车尾气)的烟尘样品,分析烟尘中黑碳(BC)和总碳(TC)与原始燃料的稳定碳同位素组成(δ13C),对比各种δ13C值之间的关联性,评估运用δ13C技术进行BC源解析的潜力.结果表明:①3种典型排放源烟尘样品的δ13CBC与燃料有较好的一致性,且不同排放源的δ13CBC变化范围之间有比较明显的差别:生物质燃料除玉米秸(C4植物,δ13CBC为-13.62‰)显著不同外,C3植物的δ13CBC平均值为-26.49‰±1.17‰;烟煤的平均值为-23.46‰±0.37‰;机动车尾气(包括柴油车和汽油车)的平均值为-25.17‰±0.40‰.②各种排放源的BC形成过程存在程度各异的碳同位素分馏,C4植物(玉米秸)燃烧过程分馏作用较明显(BC的δ13C相对燃料负偏1.62‰),而C3植物和民用煤燃烧过程的分馏较小(分别正偏0.63‰和0.52‰).③BC的纯化手段(CTO-375方法)对生物质烟尘的δ13C有一定的影响(BC和TC的δ13C相差约为0.50‰),对化石燃料烟尘没有影响.上述典型排放源的δ13C数据库可为BC源解析提供依据.     

太原市PM10及其污染源中碳的同位素组成

通过采集太原市PM10及其主要源(煤烟尘、机动车尾气尘、土壤风沙尘)样品,结合离线分步加热氧化法和同位素质谱仪测定了颗粒物中有机碳(OC),元素碳(EC)和总碳(TC)的同位素组成, 并探讨了太原市PM10中碳的来源.结果表明,太原市冬季、春季PM10中OC、EC和TC的碳同位素组成分别是-34.7‰、-23.5‰、-23.9‰和-30.5‰、-23.1‰、-23.9‰; 煤烟尘中OC、EC和TC的碳同位素组成分别是-26.5‰、-23.2‰、-23.6‰,土壤风沙尘分别为-24.6‰、-14.1‰、-17.3‰,汽油车和柴油车尾气尘分别为-27.7‰、-25.5‰、-27.0‰和-25.7‰、-24.3‰、-24.8‰. EC和TC的同位素组成是区分土壤风沙尘较好的标识指标,TC的同位素组成是汽油车尾气尘较好的标识指标;利用二元复合计算公式结果显示土壤风沙尘中OC、EC占TC的百分含量分别为30%、70%;煤烟尘中OC、EC占TC的百分含量分别为11%、89%;汽油车尾气尘中OC、EC占TC的百分含量分别为78%、22%,柴油车尾气尘中OC、EC占TC的百分含量分别为36%、64%;太原市PM10中的TC和EC主要来源于煤烟尘,OC少部分来源于机动车尾气排放,另外还有其他的重要贡献源.     

淮河中下游沉积物PAHs的稳定碳同位素源解析

对淮河中下游水相、悬浮物、沉积物中的PAHs(多环芳烃)进行定量分析,在探讨其分布特征的基础上,利用单体烃稳定碳同位素技术揭示研究区沉积物中PAHs的来源. 结果表明:水相中正阳关的ρ(PAHs)最高,达5.01 ng/mL;悬浮物和沉积物中以蚌埠闸的w(PAHs)最高,分别为9.85和1 175.02 ng/g. 沉积物中PAHs的δ13C在-39.4‰~-17.6‰之间.正阳关、平圩、洛河和蚌埠闸等采样点的高环PAHs的δ13C比低环PAHs的小,表明高环PAHs富集12C（轻碳同位素）,显示燃煤源为主要污染源;但这4个采样点PAHs的δ13C与燃煤烟尘相比存在一定差异,表明除燃煤源外可能还存在着少量其他污染源. 双沟镇高环PAHs的δ13C比低环PAHs的大,表明高环PAHs富集13C（重碳同位素),可能是微生物作用所致.      

南京北郊地区昼夜大气PM2.5中硫同位素的组成及来源

为研究南京地区昼夜大气PM_2.5中的硫同位素组成情况,采用Delta V Advantage同位素质谱仪技术对2016年3-4月南京北郊地区大气PM_2.5中昼夜δ34S（硫同位素值）进行分析,结合大气颗粒物化学组成,追溯昼夜大气PM_2.5及SO₄2-的来源.结果表明:南京北郊地区PM_2.5和SO₄2-的整体变化趋势一致,具有同源性.南京北郊地区白天大气PM_2.5的δ34S范围为4.23‰~7.16‰,平均值为5.45‰±0.91‰;晚上δ34S的范围为4.20‰~6.73‰,平均值为5.22‰±0.83‰.相较于晚上,白天δ34S略高主要与NO_x对SO₂的异相氧化反应和机动车尾气的排放有关.重霾天δ34S范围为4.20‰~7.16‰,平均值为5.39‰±0.87‰;清洁天δ34S范围为3.14‰~5.14‰,平均值为4.03‰±0.57‰.重霾天的硫源与燃煤、机动车尾气排放及NO_x对SO₂的异相氧化反应有关;而清洁天主要受到机动车尾气排放及SO₂与O₃均相氧化反应的影响.研究显示,南京北郊地区ρ（PM_2.5）昼大于夜,而ρ（SO₄2-）夜大于昼,重霾天大气PM_2.5的δ34S高于清洁天,这主要与NO_x、SO₂、O₃的相互转化有关.      

碳同位素比技术定量估算城市大气CO2的来源

要有效地减少城市碳排放和正确地判断城市现有减排措施的有效性就必须准确地确定城市大气CO2的来源.由于碳同位素比从污染源到受体的传输过程中同位素分馏现象不明显,本研究建立了一套基于碳同位素比技术定量估算城市大气CO2来源的方法,并用该方法初步定量分析了上海市嘉定区大气CO2中来自燃煤、机动车尾气和生物质贡献的时空分布.上海市嘉定区大气CO2的上述3种来源中,生物质的贡献最大.燃煤的贡献在夜间(00:00、04:00和20:00)多于白天(08:00、12:00和16:00),且随高度的升高而增大;机动车尾气的贡献则随高度的升高而降低.大气CO2浓度时空分布特征体现了上海市郊嘉定区大气CO2的排放特征和各来源的传输特性.     

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.      

阜新市秋冬季节PM2.5中无机元素污染特征及来源

为研究阜新市秋冬交替期间大气PM_2.5无机元素污染特征及来源,于2017年10月、12月对城区4个点位采集样品,利用ICP-MS、AFS-8900、ICP-AES测定18种元素含量,结合气象参数,分析秋、冬两季PM_2.5污染特征,运用富集因子法（EF）、主成分分析法（PCA）及聚类分析法解析PM_2.5元素污染特征及来源.结果表明,阜新城区冬季PM_2.5质量浓度（56.5μg/m³）是秋季的1.5倍,秋、冬两季PM_2.5平均质量浓度为47.5μg/m³;冬季PM_2.5与SO₂、NO₂的同源性表现强于秋季;冬季PM_2.5中V、Cr、Mn、Ni、Cu、Zn、Pb、As、Cd、Hg、Mg、Ti 12种典型人为源标识性元素总质量百分比（8.78%）是秋季的1.45倍,表明城区冬季PM_2.5显著受到人为活动影响.富集因子分析显示EF值大于100的元素为Cd、Hg、Zn,冬季EF（Cd）高达532.34,可能与城南3km公里处露天矿坑大量残煤自燃排烟有关;冬季EF（Cr）比秋天增高了7.9倍.源解析结果表明,燃煤与工业烟尘、机动车尾气、生物质燃烧及土壤风沙扬尘是阜新PM_2.5无机元素的主要来源.秋季表现出明显的来源复合性,第一主因子解释了变量总方差的77.013%,聚类分析第1类包含了Cd、Hg、Mn、Ni、As、V、Cr、Cu、Pb、Zn、Ti和Mg 12种元素;冬季则表现出明显的来源广泛性,表明冬季PM_2.5来源相对复杂,应强化冬季PM_2.5污染综合防治与管控.     

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.      

基于CALPUFF-CMB复合模型的燃煤源精细化来源解析

为了反映燃煤源对环境受体的影响情况,利用扩散模式（CALPUFF模式）对燃煤源多种子源类的排放、扩散过程进行模拟,得到燃煤源各子源类对环境受体中PM₁₀的影响权重,进而构建更具代表性的燃煤源成分谱.然后将受体颗粒物化学成分和两套源成分谱（基于环境影响构建的燃煤源成分谱和基于各子源类煤烟尘排放量加权平均的传统源成分谱）,分别纳入CMB模型进行乌鲁木齐市采暖季环境受体中PM₁₀的来源解析.结果表明：基于CALPUFF模拟结果,得到燃煤源的3类子源类­电厂、供热、工业燃煤源的影响权重分别为0.02、0.39和0.59.基于传统方法构建的源成分谱进行源解析的结果显示,各源类的贡献大小依次为：集中燃煤（27.2%） > 城市扬尘（19.1%） > 二次硫酸盐（15.7%） > 民用散煤（9.9%） > 二次硝酸盐（9.5%） > 机动车尾气尘（7.6%） > 钢铁尘（1.2%） > 建筑水泥尘（0.2%）;而基于环境影响构建的源成分谱获得的结果显示：二次硫酸盐（20.1%） > 城市扬尘（20%） > 集中燃煤（18.9%） > 民用散煤（11.5%）二次硝酸盐（10.5%） > 机动车尾气尘（9%） > 钢铁尘（1.7%） > 建筑水泥尘（1.4%）.基于不同燃煤源子源类对受体环境的影响权重,将乌鲁木齐市颗粒物来源解析结果进一步细分,得到相对精细化的来源解析结果.结果显示,民用散煤的贡献为11.5%,电厂燃煤源为0.4%,供热燃煤源为7.4%,工业燃煤源为11.1%.