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相似文献
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1.
典型沿海城市采暖期细颗粒物组分特征及来源解析   总被引:6,自引:6,他引:0  
李明燕  杨文  魏敏  朱红晓  刘厚凤 《环境科学》2020,41(4):1550-1560
为明确威海市采暖期细颗粒物的组分及来源,于2018年1~3月在威海市3个空气质量例行监测点采集了环境空气PM2.5样品,分析OC、EC、水溶性离子及元素组分特征,利用PMF模型解析PM2.5的来源.结果表明,采样期间威海市PM2.5日均质量浓度为(33.80±22.45)μg·m-3,NO3-、NH4+、SO42-、OC和EC是其主要组分.作为沿海城市其Cl-占比相对较高,同时PM2.5组分特征体现出颗粒物成分受本地工业特征污染物排放的影响.NO3-/SO42-和OC/EC比值均表明威海市采暖期移动源对PM2.5贡献大;水溶性离子中酸碱离子比例分析表明,威海市采暖期PM2.5呈弱碱性,NH4+过量,主要以NH4NO3和(NH42SO4等形式存在.污染时段威海市二次污染物浓度上升明显,主要组分NH4+、NO3-、SO42-、OC和EC质量浓度是清洁时段的4.21、5.27、3.23、2.02和1.81倍.源解析结果表明,二次气溶胶占PM2.5的32.4%~36.0%,移动源(15.6%~18.9%)、燃煤源(12.1%~17.8%)、生物质燃烧源(9.0%~10.4%)和扬尘(8.6%~11.3%)是威海市环境空气PM2.5的主要来源,而工艺过程源(2.1%~8.3%)、非道路移动源(2.4%~3.7%)和海盐(3.5%~5.6%)贡献比例较小.  相似文献   

2.
肖致美  徐虹  李立伟  李鹏  元洁  唐邈  杨宁  郑乃源  陈魁 《环境科学》2020,41(10):4355-4363
为了解天津市PM2.5的污染特征及来源,基于2017~2019年高时间分辨率的在线监测数据,对PM2.5浓度、化学组分和来源进行了分析.结果表明,2017~2019年,天津PM2.5平均浓度为61 μg ·m-3,PM2.5中主要化学组分为NO3-、OC、NH4+、SO42-、EC和Cl-,在PM2.5中占比分别为17.7%、12.6%、11.5%、10.7%、3.4%和3.1%.从年分布上看,PM2.5及主要化学组分浓度均呈现下降趋势,NO3-和NH4+在PM2.5中占比上升,SO42-、OC和EC在PM2.5中占比下降,Cl-在PM2.5中占比略上升,其他组分K+、Ca2+和Na+浓度及在PM2.5中占比均上升.PM2.5及主要组分浓度在采暖季相对较高,非采暖季相对较低,夏秋季SOR和NOR较高,二次转化强,PM2.5中二次无机离子(NO3-、NH4+和SO42-)占比相对较高.当PM2.5浓度为优良级别时,PM2.5中二次无机离子占比较低,OC占比较高,SOC生成较高,Ca2+和Na+占比相对较高;PM2.5浓度为轻度及以上污染级别时,随着污染程度加重,PM2.5中二次无机离子占比明显上升,OC占比基本稳定,EC和Cl-占比略升,K+、Ca2+和Na+等离子占比下降.PM2.5浓度处于中度及以上污染级别时,机动车影响明显增加.PMF解析结果表明,2017~2019年,天津市PM2.5的主要来源为二次源、机动车排放、工业和燃煤排放以及扬尘.其中机动车排放的贡献分担率上升,二次源、扬尘的贡献分担率略升,工业和燃煤源的贡献分担率略降.对天津来说,机动车、燃煤和工业排放始终是PM2.5最主要的一次污染来源,产业结构和能源结构的调整以及机动车的管控是大气污染防治的主要方向.  相似文献   

3.
颗粒物化学组分特征对于分析污染来源及成因具有较好的指示意义,能够为城市制定颗粒物源的有效管控提供基础数据支撑.本研究采集和分析了武汉市4个季节8个受体点位的PM2.5浓度及其化学组分数据.结合各点位组分特征及周边污染源分布情况,通过聚类分析讨论PM2.5化学组分的时空分布特征.结果表明,武汉市PM2.5年平均浓度为70.7μg·m-3,其中冬季PM2.5浓度(103.1μg·m-3)显著高于其它季节,秋季浓度最低(52.4μg·m-3).从空间分布来看,东湖高新、沌口新区和青山钢花站点的PM2.5浓度显著高于其它站点.武汉市PM2.5主要的化学组分为OC和SO42-,占比分别为15.4%和14.2%.OC浓度表现为冬季最高,除了与不利的气象条件有关外,还可能受到周边区域传输的影响;而SO42-浓度夏季最高,具有较强的SO2二次转化.武汉市OC/EC年均比值为2.80,其中冬、春季小于夏、秋季;物质重构结果表明无机盐(SO42-、NO3-、NH4+)和有机物(OM)是PM2.5中的主要物质,占比分别为32.34%和20.44%;工业燃煤源及机动车源可能是武汉市环境受体中PM2.5主要贡献源.基于受体组分特征的聚类分析可见,武汉市8个站点可分为3类:其中汉阳月湖、灰霾超站、东湖梨园和黄陂区站为一类,主要特征是各站点组分浓度均较低;沌口新区与青山钢花为一类,NO3-和NH4+组分浓度较高;东湖高新与吴家山为一类,该两个站点不仅工业源污染较重,机动车及扬尘污染也有较大的贡献.  相似文献   

4.
为研究天津市高校道路扬尘PM2.5中水溶性离子的污染特征、来源及校内外差异,于2018年7—8月采集天津市9所高校道路扬尘样品,用离子色谱法对其中8种水溶性离子(Ca2+、K+、Mg2+、Na+、Cl-、NH4+、NO3-、SO42-)进行分析.结果显示:①水溶性离子占PM2.5的11.65%,PM2.5中占比大于1%的离子有Ca2+和SO42-,其中Ca2+最多,占到总水溶性无机离子的65.75%;②入校道路离子含量(12.76%)稍高于校内道路(11.11%),其中8种离子含量的差异均无统计学意义;CE/AE(阴阳离子当量浓度比)值为9.59(远大于1),PM2.5呈较强碱性;③NH4+与SO42-、NO3-主要以(NH42SO4和NH4NO3的形态结合;④NO3-/SO42-的比值为0.45,说明固定源的贡献更大;⑤天津市高校道路扬尘PM2.5主要来源于海盐粒子、燃煤、机动车尾气、建筑水泥尘等.  相似文献   

5.
选取7台中小燃煤锅炉,分析其排放的烟气中PM2.5的排放因子、成分谱特征和除尘设施对不同粒径段的PM2.5、OC、EC的去除效率.研究发现:除尘设施出口处的PM2.5质量排放因子在0.047~0.283 g·kg-1之间,平均为(0.146±0.081)g·kg-1.SO42-在离子组分中的含量最为丰富,其次为NH4+和Ca2+;S在元素组分中的含量最为丰富,其次为Al、Ca、Fe;OC、EC的含量波动幅度较大,各锅炉产生的OC和EC比值均大于1.在所测粒径的范围内,PM2.5的质量浓度呈单峰或双峰分布,峰值点出现在0.07~0.12 μm处和1 μm以上(双峰时);OC的粒径分布呈双峰或三峰的特征,峰值点分别出现在0.04 μm和0.20~0.31 μm处和1 μm以上(三峰时).除尘设施对PM2.5、OC、EC质量浓度的整体去除效率分别为66%、53%和23%.  相似文献   

6.
2020年天津市两次重污染天气污染特征分析   总被引:9,自引:5,他引:4       下载免费PDF全文
为了解2020年天津市两次重污染天气污染特征,基于2020年1~2月高时间分辨率的在线监测数据,对天津市2020年1月16~18日(重污染过程Ⅰ)和2020年2月9~10日(重污染过程Ⅱ)进行分析,结果表明,两次重污染过程均呈现前期区域输送和后期本地不利气象条件叠加双重影响的特点,重污染过程期间平均风速均较低,平均相对湿度接近70%,部分时段接近饱和,边界层高度低于300 m,水平和垂直扩散条件均较差.与重污染过程Ⅰ相比,重污染过程Ⅱ主要污染物浓度和污染程度均降低,尤其是NO2浓度下降明显,重污染过程Ⅱ北部地区PM2.5和CO浓度较高.两次重污染过程PM2.5中化学组分浓度和占比发生明显变化,重污染过程Ⅰ二次无机离子(SO42-、NO3-和NH4+)、EC和Ca2+平均浓度较高,OC和Cl-平均浓度略低于重污染过程Ⅱ,K+平均浓度低于重污染过程Ⅱ.与重污染过程Ⅰ相比,受燃烧源增加和移动源大幅降低影响,重污染过程Ⅱ中SO42-、OC和K+在PM2.5中占比明显上升,NO3-和EC在PM2.5中占比明显下降;工业持续生产使重污染Ⅱ中NH4+和Cl-在PM2.5中占比相对较高;工地的停工使两次重污染过程中Ca2+占比均较低.PMF解析结果表明,重污染过程Ⅰ中PM2.5来源为二次离子、燃煤和工业、机动车、扬尘、烟花爆竹及生物质燃烧,贡献率分别为53.8%、20.2%、18.6%、6.3%和1.1%;重污染过程Ⅱ中各源对PM2.5的贡献率分别为48.3%、28.2%、8.7%、2.6%和12.2%.与重污染过程Ⅰ相比,重污染过程Ⅱ燃煤和工业、烟花爆竹及生物质燃烧对PM2.5贡献率明显上升,二次离子、机动车和扬尘贡献率明显下降,尤其是机动车和扬尘,贡献率分别下降53.2%和58.7%.  相似文献   

7.
刘素  马彤  杨艳  高健  彭林  曹力媛  逄妮妮  张浩杰 《环境科学》2019,40(4):1537-1544
为研究太原市城区冬季PM2.5污染特征及来源,于2017年1月对PM2.5及其化学组分(水溶性离子、碳组分和微量元素)、气态污染物(SO2、NO2)进行在线观测,结合气象数据,分析了清洁天和污染天PM2.5及其化学组分特征,并利用正定矩阵因子分析法(positive matrix factorization,PMF)对PM2.5进行来源解析.结果表明,2017年1月太原市城区污染天PM2.5质量浓度(239.92 μg·m-3)为清洁天的5.70倍,污染天PM2.5主要化学组分SO42-、NO3-、NH4+、Cl-、OC和EC分别为清洁天的7.04、5.76、6.51、5.62、4.06和4.70倍;污染天硫的氧化速率(SOR)和氮的氧化速率(NOR)分别为0.12和0.19,明显高于清洁天,说明污染天二次转化程度更高;PMF解析结果显示,污染天二次源(35.06%)、燃煤源(30.19%)和机动车源(24.25%)较清洁天分别增长18.03%、7.39%和2.10%,说明太原市城区污染天在管控机动车和燃煤等一次排放源的基础上,更应该注意对二次源前体物的控制.  相似文献   

8.
基于北京、石家庄2017、2018年的1月和7月PM2.5样品采集,研究两地采暖期、非采暖期及典型重污染过程的PM2.5、SNA污染特征及二次转化特征.应用TrajStat模型,结合浓度权重轨迹分析法(CWT),分析两地PM2.5气流输送路径以及潜在源区.利用WRF-CAMx模式定量分析两地重污染月份(2017年1月)PM2.5、硫酸盐及硝酸盐的区域传输贡献.结果表明, 2017年1月北京和石家庄均存在重污染过程,两年1月石家庄市PM2.5浓度均高于北京; SNA占PM2.5所有组分的34.11%~51.68%,对PM2.5浓度有重要贡献,其中北京NO3-浓度最高,石家庄SO42-浓度最高, SO42-/NO3-夏季高于冬季;北京SOR高于石家庄,石家庄NOR高于北京,重污染期间两城市硫酸盐、硝酸盐、铵盐质量浓度、SOR与NOR明显升高;两地冬季气流主要受俄罗斯、蒙古、内蒙戈壁等地区的西北方向远距离输送影响,另外北京两年冬季均存在西南传输通道,石家庄重污染期间受冀南和鲁西北重工业城市群潜在贡献较高,两市夏季受东南季风影响,污染轨迹多来自渤海湾和山东等地区; 2017年1月,北京、石家庄PM2.5受周边区域传输贡献分别为33.80%、22.54%,其中河北南部分别贡献14.86%, 17.21%,二次离子中NO3-的传输作用比SO42-更加突出.从PM2.5本地源来看,北京主要来源为移动源和扬尘源,分别占比43.30%、20.10%,石家庄为工业、燃煤和扬尘,分别占比26.40%、24.82%、22.50%.  相似文献   

9.
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PM2.5的日均最高浓度分别达到216~293 μg·m-3和130~204 μg·m-3,PM2.5/PM10的比值在65%以上,总的可溶性无机离子(TWSII)占PM2.5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(SO42-, 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PM2.5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PM2.5质量浓度的27.2%、13.4%和2.0%,二次可溶性离子(SO42-, 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,SO42-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SO42-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.  相似文献   

10.
为探究四川盆地典型城市PM2.5污染特征和来源,利用成都市、绵阳市、自贡市超站数据分析2020年冬季典型污染过程PM2.5组分特征,并采用CMB模型模拟获得研究期间PM2.5来源及演变特征.结果表明,不同城市PM2.5组分变化特征不尽相同,成都市污染过程整体呈现NO3-主导特征,但重度污染由OC主导.绵阳市污染期间呈现OC主导特征,是污染加重时增长最快的组分.EC是自贡市轻度污染增长最快的组分,NO3-、SO42-、NH4+是中度污染增长较快的组分,OC、EC是重度污染增长较快的组分.3个城市均是二次硝酸盐对PM2.5贡献率最高.比较而言,成都市机动车、扬尘源贡献率均最高;绵阳市二次有机碳贡献率最高,是成都市的2倍;自贡市燃煤源和二次硫酸盐贡献率分别比成都市和绵阳市高出4%~6%和7%~9%.成都市由优良天气到中度污染,二次硝酸盐贡献率随着污染程度的加重而增加,轻度污染较优良天气上升6%,中度污染较轻度污染天气上升3%.中度到重度污染,二次有机碳、机动车贡献率分别上升2%和1%.绵阳市由轻度到重度污染,二次有机碳对PM2.5的贡献率上升3%,机动车贡献率上升2%,是其污染加重的主要原因.自贡市由轻度到重度污染,各污染源贡献率变化幅度较小.  相似文献   

11.
电厂燃煤烟尘PM2.5中化学组分特征   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
采集了阳泉市具有代表性的燃煤电厂除尘器下载灰,测定了其PM_(2.5)中元素、离子及EC(元素碳)、OC(有机碳)的含量水平,对其化学组分特征进行了研究,并运用分歧系数法对阳泉与其他地区的燃煤烟尘PM_(2.5)成分谱之间的相似程度进行了比较.结果发现,阳泉市电厂燃煤锅炉排放的细颗粒物(PM_(2.5))中主要组分为SO_4~(2-)、Ca、NO_3~-、OC、EC、Al、Si、Na、Fe、Mg以及Cl~-,占PM_(2.5)总质量的57.22%;Pb在燃煤烟尘PM_(2.5)中相对富集系数最大,达到10.66~15.91,呈显著富集;无烟煤和劣质煤燃烧后烟尘的PM_(2.5)成分谱之间的分歧系数为0.072,认为这两个成分谱必定相似,与其他城市所建立的燃煤烟尘成分谱相比,阳泉市燃煤电厂PM_(2.5)的化学组分具有特异性,尤其是Ca含量明显高于国内其他地区燃煤烟尘Ca的排放.  相似文献   

12.
北京市典型排放源PM_(2.5)成分谱研究   总被引:6,自引:1,他引:5       下载免费PDF全文
为了建立和完善北京市PM_(2.5)本地化源谱,对北京市11类排放源PM_(2.5)进行采集,并测定其26种组分,分析了不同排放源源谱的组分特征.结果表明,在有组织排放源中,燃煤电厂PM_(2.5)中OC和Si含量很高,占PM_(2.5)的质量分数分别为8.56%和6.19%(平均值),而供热/工业锅炉排放PM_(2.5)中则是SO_4~(2-)(占48.38%)和OC(11.0%)比例最高,水泥窑炉PM_(2.5)中OC(7.12%)、Ca(4.81)和Si(4.41%)占有较大比例;垃圾焚烧排放的PM_(2.5)中Si、Ca、K和SO_4~(2-)均较高,分别占8.15%、9.36%、7.17%和6.79%,且Cl~-含量(2.5%)高于其他所有源,生物质燃烧源PM_(2.5)中OC(21.7%)、Si(6.75%)、Ca(6.15%)较为丰富,餐饮源PM_(2.5)中OC(19.44%)、SO_4~(2-)(5.76%)和K(3.11%)含量均较高;无组织开放源中,道路扬尘和土壤风沙PM_(2.5)化学组分含量变化较为一致,均是Si(分别为16.8%和9.3%)和OC(分别为8.89%和6.61%)最高,建筑水泥尘PM_(2.5)中Ca(17.46%)含量高于其他源;流动排放源PM_(2.5)中OC、EC比例最高,其中,重型柴油车的OC(29.79%)与EC(26.5%)排放比例相当,而轻型汽油车OC排放占有绝对优势(占75%).本文通过对比国内外部分排放源PM_(2.5)成分谱的差异,指出不同区域相同源类排放的PM_(2.5)化学组分差异较大,在应用受体模型中的化学质量平衡模型(CMB)判断受体颗粒物来源时,应基于本地的排放源成分谱,以避免较大的误差.  相似文献   

13.
为研究天津市春季道路降尘PM2.5和PM10中碳组分特征,丰富道路降尘的成分谱库,于2015年3月22日-5月23日在天津市主干道、次干道、支路、快速路和环线5种道路类型道路两侧采集道路降尘样品,通过再悬浮装置得到PM2.5和PM10的滤膜样品,并用热光碳分析仪测定PM2.5和PM10中OC(有机碳)和EC(元素碳)的百分含量,利用两相关样本非参数检验、OC/EC比值法以及相关分析法,定性分析天津市春季道路降尘PM2.5和PM10的碳组分的特征及其主要来源;利用因子分析法,进一步分析道路降尘PM2.5和PM10的主要来源.结果表明:道路降尘PM2.5中w(OC)为10.27%(主干道)~13.94%(快速路)、w(EC)为1.24%(支路)~1.77%(环线),PM10中w(OC)为8.48%(主干道)~12.56%(快速路)、w(EC)为1.01%(次干道)~1.59%(快速路),可见快速路中碳组分含量相对较高,这可能与其车流量较大,导致道路扬尘和机动车尾气排放量较大有关,也可能与其路面保养及保洁状况有关.对于大部分碳组分而言,其在PM2.5中的百分含量均高于PM10;除EC2,其他碳组分在PM2.5和PM10间均无显著性差异.不同道路类型PM2.5和PM10中OC/EC的大小顺序基本相同,与其车质量变化趋势相反.道路降尘中PM2.5中碳组分主要来源于道路扬尘、机动车尾气、生物质燃烧以及燃煤源的混合源,PM10主要受道路扬尘、燃煤和柴油车尾气等污染源的影响.   相似文献   

14.
天津市春季道路降尘PM2.5和PM10中的元素特征   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为探究天津市春季道路降尘中元素污染特征及来源,于2015年春季采集了天津市道路降尘样品,通过再悬浮得到PM_(2.5)和PM_(10)滤膜样品,继而测定了滤膜样品中16种元素的含量,通过非参数检验、分歧系数法、富集因子法等研究了道路降尘中元素的污染特征、来源和成分谱的相似性.结果表明,天津市春季道路降尘PM_(2.5)和PM_(10)质量分数平均值在1%~20%之间的元素从大到小依次为:SiAlCaFeMgKNa;PM_(10)和PM_(2.5)中元素成分谱分歧系数为0.06,表明两者元素成分谱很相似;PM_(10)和PM_(2.5)中,元素Cd和Cr强烈富集,Zn、Cu、Pb和As显著富集;道路降尘PM_(2.5)和PM_(10)中元素主要来源于土壤风沙尘、建筑尘、交通尘(汽车尾气的排放、轮胎磨损和刹车片磨损)和煤烟尘.  相似文献   

15.
为研究天津市道路扬尘PM_(2.5)中水溶性无机离子组分特征及其来源,于2015年4月采集天津市道路扬尘样品,利用再悬浮采样器将采集的样品悬浮到滤膜上,用离子色谱仪分析其水溶性无机离子组分,利用相关分析和比值分析及主成分法对其污染特征和来源进行探讨.结果表明,天津市8种水溶性无机离子占道路扬尘PM_(2.5)的6.13%±2.32%;不同道路类型道路扬尘PM_(2.5)中水溶性无机离子总量差异较大.相关性分析表明Na~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+)这4种离子同源性较高.NO_3~-/SO_4~(2-)比值显示固定源对天津市春季道路扬尘PM_(2.5)的影响更为显著.通过主成分分析法可知,天津市春季道路扬尘PM_(2.5)主要来源于燃煤源、移动源、生物质燃烧源和建筑施工扬尘.  相似文献   

16.
交通与气象因子对不同粒径大气颗粒物的影响机制研究   总被引:9,自引:3,他引:6  
罗娜娜  赵文吉  晏星  宫兆宁  熊秋林 《环境科学》2013,34(10):3741-3748
为了研究北京市气象因子与车流量、车速等交通因子对PM2.5、PM10浓度水平的影响,在市区三环主路及居民区选取了28个采样点,采集滞尘量,PM2.5、PM10浓度、车速、车流量、温度、湿度、风速等数据.通过3个月的滞尘质量分析,得出交通源对空气质量的影响是显著的,其中三环主道路两侧采样点和远离交通源对照点滞尘均值分别为0.284 g和0.016 g.再由道路口与居民区对比实验(局部实验)得出,居民区采样点测得的PM2.5和PM10浓度均低于道路口颗粒物浓度,差值均值分别为101 074 n·(cf)-1和15 386 n·(cf)-1,同时PM2.5白天浓度一般低于夜间.最后结合最佳子集预测模型分析得出,PM2.5和PM10受到湿度和温度的影响最大,车速、车流量、风速次之,其中车速、车流量、低风速对颗粒物PM2.5的影响比对PM10的影响更为显著.  相似文献   

17.
华楠  尚玥  谢鸣捷 《环境科学》2023,44(2):593-601
为了解新冠疫情期间极端减排情景下南京市PM2.5的化学组成和来源变化,对南京市2020年1~3月和2021年6~8月两次疫情管控前后PM2.5化学组分(水溶性无机离子、碳质组分和无机元素)的小时观测结果进行分析.结果表明,NO-3浓度在两次疫情管控期间比管控前分别下降52.9%和43.0%,高于NH+4(46.4%和31.6%)和SO42-(33.8%和16.5%).由于观测点位于交通干道附近,元素碳(EC)的下降幅度(35.4%和20.6%)高于有机碳(OC; 11.1%和16.2%).结合以上丰量组分特征比值的变化,推断疫情管控对交通排放的影响比工业活动更显著.各主要丰量组分浓度在疫情管控前后的连续变化过程表明,来自本地交通排放的NOx对PM2.5中NO-3的形成有重要贡献,并且是短期内本地PM2.5...  相似文献   

18.
Haze phenomena were found to have an increasing tendency in recent years in Yong'an, a mountainous industrial city located in the center part of Fujian Province, China. Atmospheric fine particles (PM2.5) in the urban area during haze periods in three seasons (spring, autumn and winter) from 2007 to 2008 were collected, and the mass concentrations and chemical compositions (seventeen elements, water soluble inorganic ions (WSIIs) and carbonaceous species) of PM2.5 were determined. PM2.5 mass concentrations did not show a distinct difference among the three seasons. The carbonaceous species organic carbon (OC) and elemental carbon (EC) constituted up to 19.2%-30.4% of the PM2.5 mass during sampling periods, while WSIIs made up 25.3%-52.5% of the PM2.5 mass. The major ions in PM2.5 were SO42-, NO3- and NH4+, while the major elements were Si, K, Pb, Zn, Ca and Al. The experimental results (from data based on three haze periods with a 10-day sampling length for each period) showed that the crustal element species was the most abundant component of PM2.5 in spring, and the secondary ions species (SO42-, NO3-, NH4+, etc.) was the most abundant component in PM2.5 in autumn and winter. This indicated that dust was the primary pollution source for PM2.5 in spring and combustion and traffic emissions could be the main pollution sources for PM2.5 in autumn and winter. Generally, coal combustion and traffic emissions were considered to be the most prominent pollution sources for this city on haze days.  相似文献   

19.
2013年1月北京市PM2.5区域来源解析   总被引:20,自引:11,他引:9       下载免费PDF全文
李璇  聂滕  齐珺  周震  孙雪松 《环境科学》2015,36(4):1148-1153
2013年1月,北京地区经历了多次严重的灰霾天气,细颗粒物污染已成为北京地区所面临的重要问题.了解和掌握北京细颗粒物的污染来源,是解决细颗粒物污染的重要途径,也是制定防治政策的重要依据.通过建立三维空气质量模型系统,对2013年1月20~24日的污染过程进行模拟,并运用PSAT技术探究北京市细颗粒物污染的区域来源.结果表明,本地源排放是北京市PM2.5的主要来源,平均贡献率为34%;河北和天津的平均贡献率分别为26%和4%;京津冀周边地区及模拟边界外的贡献分别为12%和24%.在重污染日,区域传输对北京市PM2.5的影响显著增强,是北京PM2.5污染的主要来源.PM2.5中的硝酸盐主要来自北京市周边地区的贡献,而硫酸盐和二次有机气溶胶呈现远距离传输的特性,铵盐和其他组分则主要来自北京本地的贡献.  相似文献   

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