二次颗粒物源成分谱的建立在尘源解析中的作用

通过CMB模型计算各类尘源对TSP、PM10的影响时发现，二次颗粒物对尘源解析起到了不容忽视的作用，因此就二次颗粒物源成分谱进行了专门解析研究，并把二次颗粒物解析也纳入到模型中来，从而完善了源解析结果。     

大气颗粒物混合尘溯源解析新方法

针对采用化学质量平衡模型(CMB)进行大气颗粒物源解析时,混合尘源由于与单一尘源存在严重共线性而不能代入模型的问题,首先对混合尘进行源解析,根据解析结果将混合尘分拆为对应的单一尘源,然后与原有的单一尘源共同代入CMB进行源解析,提出了大气颗粒物混合尘溯源解析新方法.将混合尘溯源解析新方法应用于某市的大气颗粒物尘源解析,得到扬尘的贡献率为28.75%,较二重源解析技术的46.3%和二重源解析技术改进方法的38.38%都要低,表明新方法更好地解决了共线源代入CMB出现的问题.受体元素计算值与测量值的比值较二重源解析技术改进方法有更多元素接近1,表明新方法建立的模型更加合理.     

利用二重源解析技术解析抚顺市大气颗粒物的来源

在利用CMB模型对大气颗粒物进行解析时经常遇到一组数据多种结果的现象,同时,扬尘属于混合尘源类,与一些单一尘源类之间可能存在严重的共线性,从而很难准确地解析出各单一尘源类对受体的贡献值.二重源解析技术较好地解决了上述问题.本文利用二重源解析技术对抚顺市的大气颗粒物来源进行了解析.解析结果表明扬尘、土壤风沙尘、煤烟尘和有机碳是抚顺市环境空气中TSP的四大排放源类,其贡献率分别为扬尘37.5%、土壤风沙尘15.9%、有机碳13.9%、煤烟尘6.0%.     

大气颗粒物化学质量平衡源解析方法研究

对基于化学质量平衡原理（CMB）的大气颗粒物来源解析方法中各步骤的研究情况进行综述。重点对土壤尘、煤烟尘、尾气尘、道路尘、城市扬尘、建筑水泥尘、海盐粒子等污染源样品采集方法,环境空气中颗粒物样品采集用滤膜及采样器,样品中各组分分析方法,以及采用cMB模型进行源解析拟合计算软件的发展情况进行了介绍,同时针对目前源解析中存在的问题提出了一些建议。     

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%.     

城市环境空气中颗粒物源解析研究

颗粒物是我国大多数城市环境空气中的首要污染物.由于缺乏对颗粒物成分及来源的研究,导致目前的控制措施常常缺乏针对性.为全面弄清城市环境空气中颗粒物的来源,分采暖期和非采暖期对城市的主要大气污染源进行识别和采样,包括煤烟尘、建筑水泥尘、扬尘、土壤风沙尘、海盐粒子和二次粒子,并利用原子发射光谱、离子色谱等仪器对其成分进行定性定量分析,建立可吸入颗粒物的源成分谱.从而得出颗粒物元素成分谱,通过化学质量平衡(CMB)受体模型进行解析,得出各污染源对受体的贡献值和分担率.确定主要污染源,为采取针对性的措施治理污染提供依据.     

我国大气颗粒物来源及特征分析

我国大气颗粒物来源复杂,呈现大气复合型污染特征,对主要污染源进行识别和定量,是制定城市空气质量改善措施的基础。本研究总结了2000年以来我国近30个城市大气可吸入颗粒物PM10源解析研究,结果表明我国大气颗粒物PM10主要来自六类源:扬尘(土壤尘、道路尘、建筑尘);燃煤;工业排放;机动车排放;生物质燃烧;SO2、NOx、VOCs氧化产生的二次颗粒物。研究还表明,不同地区不同季节大气颗粒物主要来源和相对贡献存在差异。近年来随着大气颗粒物控制措施的实施,城市PM10污染状况已明显改善,大气细颗粒物PM2.5越来越受关注,在制定空气质量达标方案时,各类燃烧源和二次颗粒物的重要性将进一步上升。     

颗粒物源解析研究进展与展望

本文简要介绍目前3大主要颗粒物源解析方法—源清单法、扩散模型法和受体模型法的发展历程和应用特征;总结了主要源解析方法在方法及应用上的优势和局限,提出了颗粒物源解析研究的方向。     

大气颗粒物污染源的遗传算法解析模型

遗传算法是一种处理模型参数优化估计的通用方法。在构造了以大气颗粒物污染源的源系数作为参数的优化准则目标函数情况下，应用遗传算法优化模型参数，得到各污染源对于大气颗粒物的贡献率。将遗传算法用于重庆市春、夏、冬三季大气颗粒物的源解析结构与用化学质量平衡法的源解析结果进行了比较，两种源解析法获得的４种主要尘源在３个对大气颗粒物的贡献率大小排序基本一致。该方法用于大气颗粒物源解析简单、快速、方便、实用。     

基于遗传算法的大气颗粒物的源解析

遗传算法是一种全局优化的随机搜索方法,适用于模型参数寻优。将遗传算法用于大气颗粒物源解析的CMB方程组中参数的优化,得到各污染源对大气颗粒物的优化贡献率。该方法应用于成都市大气颗粒物的源解析结果与用其他多种源解析法得出的结果基本一致。理论分析和应用实践表明了遗传算法用于大气颗粒物源解析研究具有简便、准确和实用性强等特点。      

南京市可吸入颗粒物（PM10）来源及防治对策

通过分析南京市可吸入颗粒物（PM10）来源分布特征,以及源贡献值和分担率的时空分布特征,提出南京市大气颗粒物污染防治对策;加强防治扬尘污染,巩固煤烟尘的治理成果,机动车尾气尘污染防治,提高环境监测能力和加强科学研究等措施。     

基于质子微探针研究的大气气溶胶单颗粒源解析

用高分辨率,高灵敏度的质子微探针对上海市人民公园大气气溶胶进行单颗粒源解析.结果发现,上海市大气主要污染源为土壤扬尘、建筑扬尘、汽车尾气和钢铁工业尘,它们对大气环境贡献率之和为80%以上.此外还发现约有13%的颗粒物无法识别,通过对这些颗粒物进行聚类分析,初步确定它们分属于2种不同污染源的亚类和一种新的未知的污染源.     

基于颗粒物化学组分粒径分布特征的源解析方法构建与评估

大气颗粒物污染来源解析可以为大气污染防控提供科学支撑.大部分颗粒物源解析研究是以化学组分为基础,此外,粒径特征也是颗粒物的重要属性之一,通过分析化学组分的粒径特征,有助于提高解析结果准确性.针对目前组分粒径分布信息利用不充分的问题,在三维多粒径因子分析模型(ABB)基础上,将已知源类标识组分粒径分布信息作为约束限制,构建基于组分粒径分布特征的多粒径源解析模型(SDABB).通过模拟数据集对模型进行了评估,探究了SDABB模型对源谱共线性和源贡献粒径分布相似性的敏感程度.结果表明,ABB模型对源谱共线性和源贡献粒径分布相似性较敏感,将粒径分布规律纳入后的SDABB模型,两种情景效果均明显变优,即SDABB模型可以较好解析共线性源类,并且对贡献粒径分布相似性不敏感.     

颗粒物对紫外线灭活二级出水中粪大肠菌的影响

用低压紫外线照射具有相同颗粒物粒径分布的一系列水样,把实验结果带入二重动力学模型进行计算,评价自然状态下颗粒物对粪大肠菌的保护作用. 结果表明,二级出水中的大部分粪大肠菌都与颗粒物交连在一起;在颗粒物<10⁵ C·mL^-1时,颗粒物的增加会明显降低紫外线对二级出水中粪大肠菌的灭活率,但当颗粒物>10⁵ C·mL^-1时,这种影响不明显.从二重动力学模型的计算结果来看,对于不同颗粒物浓度的水样,难灭活的微生物所占的比重很小且比较稳定,大多数与颗粒物结合的粪大肠菌都较易被紫外线灭活.     

基于单颗粒气溶胶质谱技术的源解析新算法

针对现有单颗粒气溶胶质谱技术的颗粒物快速来源解析方法不能提供基于质量浓度单位源解析结果的问题,提出一种新型单颗粒快速源解析算法ArtPMF.选择淮河平原某能源工业城市2021年2～3月的单颗粒质谱监测数据对ArtPMF算法进行应用.结果表明监测期间二次源、工业源、机动车尾气源、燃煤源、扬尘源、生物质燃烧源和烟花燃放源对...     

利用SPAMS研究西安市重污染天气细颗粒物污染特征及来源

为了对西安市冬季重污染过程中的细颗粒物进行动态源解析,于2016年12月5-22日,利用SPAMS（单颗粒气溶胶质谱仪）在西安市城市运动公园开展连续观测.将观测期分为4个阶段,结合气象条件对不同阶段细颗粒物的污染特征进行分析比较.依据质谱特征,将所采集到的颗粒分为EC（元素碳）、OC（有机碳）、ECOC（混合碳）、HM（重金属）、LEV（左旋葡聚糖）、SiO₃（矿尘）、K（钾）、Na（钠）、HOC（有机大分子）及Other（其他）类.结果表明:观测期间所采集到的OC类颗粒物数量最多,在重污染阶段OC、K和EC类颗粒物占颗粒总数的70%以上,是重污染天气的主要组成颗粒.在雾霾消散期,OC、LEV和SiO₃类颗粒是主要类型颗粒物.根据颗粒物的化学类型及离子特征,利用PMF（正交矩阵因子分解）模型法得到6种污染源贡献率分别为27.7%（燃煤源）、22.3%（二次污染源）、20.4%（交通源）、10.4%（生物质燃烧源）、9.7%（工艺过程源）、6.5%（扬尘源）及3.0%（其他未知源）.研究显示:在重污染阶段,燃煤源与交通源占比大幅上升,与二次污染源共同造成了此次重污染天气;在雾霾消散期,扬尘源及生物质燃烧源成为大气细颗粒物的主要污染源.      

在线加湿条件下开放源类微粒子排放数学模型的建立

利用实验室微粒子控制模拟试验装置,采用粉体物料自由下落溢出随机粉尘的试验方法,研究了在线加湿条件下开放源类粉体物料自由下落过程中微粒子排放特性;在一定动力因素条件下,探讨了微粒子含量、质量流量、含水率、样品种类、空气相对湿度、加湿流量和加湿压力等因素对开放源物料中微粒子排放率的影响;通过数学归纳和模型化处理,建立了在线加湿条件下开放源类粉体物料自由下落过程中大气微粒子排放率的数学模型;并对所建立的数学模型进行了优化. 结果表明,模型计算值与试验值基本一致.      

北京冬季大气颗粒物数浓度的粒径分布特征及来源

监测北京市冬季远郊区(密云)、交通道路(北四环)和生活区(清华大学)采样点的CO,NO,NO₂,SO₂等浓度,同时监测大气细颗粒物(FPs,粒径为0.1～2.5 μm)和超细颗粒物(UFPs,粒径<0.1 μm)的数浓度, 利用正交矩阵因子(PMF)法对FPs和UFPs数浓度的粒径分布特征和来源进行了研究. 结果表明:在远郊区采样点共有4个影响因子, 其中主因子1,4可能与长距离运移有关, 主因子2可能来自1 km外的村庄生活排放, 主因子3为附近铁路机车排放;在交通道路采样点共有3个影响因子, 其中主因子1,3可能均来自机动车排放, 主因子2来自燃煤污染;在生活区采样点共有3个影响因子, 其中,主因子1可能与机动车排放有关, 主因子2,3可能均来自燃煤排放.      

利用SPAMS分析北京市硫酸盐、硝酸盐和铵盐季节变化特征及潜在源区分布

采用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)于2013年12月至2014年11月在中国环境科学研究院内对大气颗粒物进行全年在线观测,采用特征离子法提取了观测结果中硫酸盐、硝酸盐和铵盐(SNA)的小时均值数据,分析了SNA混合特征和粒径分布随季节的变化.采用Hysplit模拟气团48 h的后向轨迹,并结合浓度权重轨迹方法(CWT),计算得到了影响北京市各季节SNA的潜在源区分布.结果表明,春、夏季颗粒物中硫酸盐、硝酸盐和铵盐混合比例较秋、冬季更加稳定.硫酸盐和硝酸盐的粒径分布特征十分相似,表明硫酸盐和硝酸盐成分在颗粒物中大多同时存在.颗粒物中SNA粒径分布的季节变化特征为:秋季SNA最大粒径段夏季春季冬季.SNA潜在源区分布有较为相似的空间分布特征,对北京市SNA高贡献的潜在源区主要分布在北京本地以及南部区域,以天津、廊坊、衡水、保定、石家庄等地为主.