西安城区冬季污染天单颗粒气溶胶的化学组分特征及混合状态

本研究利用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)于2018年12月6-12 日在西安市开展高时间分辨率的实时在线观测.观测期间颗粒物数浓度和PM2.5质量浓度变化趋势一致,表明颗粒物数浓度可以反映大气污染状况.结合自适应共振神经网络算法和人工分类方法,将颗粒物共分为7类,分别是元素碳颗粒(EC)、有机碳与元素碳混合颗粒(OC...     

昆明城区夏季单颗粒气溶胶质谱特征及来源分析

使用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)于2015年8月1日至7日,对大气中细颗粒连续监测,有8万多个颗粒具有测径和电离信息,SPAMS所捕获的颗粒数与PM_(2.5)浓度的相关性达到0.78,表明在一定程度上颗粒物数浓度能够反映大气污染变化趋势.分析表明,捕集到的大气颗粒物可分为具有代表性的8类:元素碳(EC)、混合碳(ECOC)、有机碳(OC)、高分子有机碳(HOC)、富钾(K-rich)、矿物质(KWZ)、左旋葡聚糖(LEV)和重金属(Metal)颗粒,不同类型颗粒粒径分布差异较为明显.颗粒类型以ECOC和OC颗粒为主,约占到电离颗粒数的50%以上.ECOC和OC颗粒数百分比在1:00 am至12:00 am左右,先上升后下降;EC颗粒主要受到机动车尾气排放影响,所占比例白天高于夜间;燃烧源排放颗粒物的增加和低风速是造成PM_(2.5)浓度上升阶段的主要原因;源解析结果表明,拓东体育馆周围大气污染源以机动车尾气为主,贡献率为28.5%;其次为燃煤源,贡献率为23.8%.     

北京城区夏季PM_(2.5)中碳组分和二次水溶性无机离子浓度特征

为探索北京城区大气细颗粒物浓度水平及其碳组分和二次水溶性无机离子的浓度特征,于2014年6月1日至7月15日在车公庄地区使用微量振荡天平(TEOM+FDMS)、EC/OC在线分析仪以及水溶性离子在线分析仪对PM_(2.5)质量浓度及其主要化学组分(OC、EC、SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)进行了实时监测.研究结果表明,北京市城区夏季PM_(2.5)质量浓度平均值为69.0±47.9μg·m-3,PM_(2.5)中OC、EC、SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+所占的比例分别为15.8%、2.4%、23.0%、15.7%和19.2%,SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)合计达到了PM_(2.5)质量浓度的57.9%.研究各组分的日变化特征发现,OC和SO_4~(2-)白天浓度变化较小,夜晚浓度稍高;NO_3~-和NH_4~+则随着光照和温度的增加而逐渐降低;EC呈现出夜晚浓度高白天浓度低的特点.研究各组分的相关性及比值发现,OC和EC的相关系数为0.62,OC/EC大于2.0,说明北京城区夏季存在着较为严重的二次污染;此外,NO_3~-/SO_4~(2-)平均比值为0.68,SOR和NOR的变化趋势基本一致,两者的平均值分别为0.55和0.14.通过分析北京市城区夏季不同浓度级别各组分的变化发现,随着PM_(2.5)质量浓度的增加,OC和EC所占的比例不断降低,而SNA比例则不断升高,其中NO_3~-浓度水平的增加最为显著.     

南京北郊冬季PM_(2.5)中水溶性离子以及碳质组分特征分析

2015年12月21日—2016年2月29日在南京北郊进行了大气细颗粒物PM_(2.5)的观测,并分析其中主要水溶性离子(Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-))浓度以及碳质组分(OC、EC)含量.结果表明,观测期间南京北郊冬季大气细颗粒物(PM_(2.5))污染较为严重,二次离子(NO_3~-+SO_4~(2-)+NH_4~+)为主要污染成分,占PM_(2.5)浓度的47%.对36个观测日进行SO_4~(2-)-NO_3~--NH_4~+三相聚类,发现3种离子在整个体系中的配比存在差异.排放源类型所造成的前体物的不同以及NH_4~+与SO_4~(2-)、NO_3~-的结合方式是造成这种差异的主要原因.OC与EC的变化趋势相似,OC含量较高,而且浓度波动幅度较大.OC/EC的值为2.63±0.90,说明普遍存在二次反应产生的SOC.K+/PM_(2.5)比值法表明,除燃煤与机动车尾气排放以外,生物质燃烧亦是PM_(2.5)污染的排放源.     

济南市居住区采暖季大气PM_(2.5)中碳组分构成及变化分析

为探究济南市采暖季环境空气中PM_(2.5)中碳组分的污染情况及主要来源,于2017年11月16日-2018年3月31日和2017年11月16日-28日分别进行了居住区和背景区离线颗粒物采样,运用美国沙漠研究所DRIModel2015多波长热/光学碳分析仪对大气PM_(2.5)中碳组分进行了分析。研究结果显示,日均质量浓度ρ(OC)、ρ(EC)和ρ(PM_(2.5))在居住区为9.26、3.16、85.32μg·m~(-3),在背景区为2.88、1.44、59.27μg·m~(-3),说明居住区碳组分污染程度明显高于背景区。居住区日均质量浓度最高的碳组分为OC4、OC3和EC2;OC3和OC4日均质量浓度随污染等级从优向重度污染变化的过程逐渐增大,且OC日均质量浓度的变化情况跟OC3和OC4日均质量浓度变化相一致。但OC/PM_(2.5)和EC/PM_(2.5)均随污染等级的加重而呈下降趋势,可见OC和EC并不是济南采暖季重污染天气的控制因子。PMF来源解析结果显示,济南市采暖季居住区碳组分贡献较大的源为燃煤源、汽油车尾气和道路尘。结合碳组分在线监测仪器(美国SUNSET公司,型号RT-4)同期OC和EC质量浓度数据,采用Cabada改进后的方法,计算出SOC和POC质量浓度分别为1.14μg·m~(-3)和4.69μg·m~(-3)对采样时间段内一次典型重污染过程进行分析,发现CO、EC、POC等一次污染物的大量排放、不利的气象因素、区域传输等因素共同导致了此次污染过程的的形成。     

川南四座城市PM2.5化学组分污染特征及其源解析

为探究川南地区大气气溶胶中化学组分与来源特征,于2015年9月—2016年8月在四川盆地南部4个典型代表城市(泸州、内江、宜宾、自贡)采集了226个PM_2.5样品,对PM_2.5的质量浓度和主要化学组分(水溶性离子和碳质组分)进行测定,并利用颗粒物源解析受体模型对PM_2.5来源进行解析.结果表明:川南地区PM_2.5日均浓度为46.4—68.0μg·m^-3,均高于国家环境空气质量标准年均PM_2.5限值(35.0μg·m^-3).OC、EC和水溶性二次离子(SO₄^2-、NO₃-和NH₄+)分别占PM_2.5质量的15.7%—22.8%、4.2%—6.4%和28.6%—55.8%.PM_2.5及其主要化学组分浓度有显著的季节变化,即冬季浓度显著高于其他季节,夏季浓度最低.泸州除夏季外,其他季节SO₄2-、NO₃-同源性较好;其他城市在冬季,SO₄2-、NO₃-同源性较好.NH₄+主要存在形式为NH₄NO₃、(NH₄)2SO₄、NH₄HSO₄.OC、EC来源复杂,主要为机动车源、煤燃烧源和生物质燃烧源.川南地区PM_2.5的来源主要受8种因子影响,按总体贡献排序依次为:二次硫酸盐、生物质燃烧、工业源、二次硝酸盐、机动车源、煤燃烧、道路尘埃和建筑尘埃.此外,相比较而言,机动车源贡献在泸州市较凸显,煤燃烧源贡献在宜宾市较凸显.     

南京北郊冬春季大气颗粒物中含氮无机水溶性离子组分特征

为了解南京北郊大气颗粒物中含氮二次水溶性离子组分特征,2014年冬春两季使用Anderson 9级采样器对南京北郊大气颗粒物进行分级采样,利用离子色谱仪分析得到了各粒径范围颗粒物中的含氮二次无机组分质量浓度,结合能见度、相对湿度、颗粒物浓度等观测数据探讨了不同天气状况下大气颗粒物中含氮二次水溶性离子组分的含量及其粒径分布特征。结果表明:冬季和春季平均PM_(2.5)质量浓度分别达到了80.81μg·m~(-3)和52.57μg·m~(-3),明显超过二类标准限值。PM_(10)中NO_3~-和NH_4~+表现出较好的一致性,相关系数高达0.92,表明两种离子的来源比较相似;NO_2~-与NO_3~-和NH_4~+均呈现明显的负相关关系。就季节平均而言,冬季NO_3~-和NH_4~+质量浓度明显高于春季,尤其在0.43~2.1μm粒径范围内,这与冬季二次细颗粒物污染加剧有关;其他粒径段的浓度值季节差异不明显。不同能见度下,NO_3~-和NH_4~+质量浓度谱均呈三峰分布;当水平能见度3 km时,NO_3~-和NH_4~+最大谱峰大多在9.0~10μm粗粒径段;能见度降至3 km以下时,谱最大峰值出现在1.1~2.1μm粒径段。能见度水平越低,NO_3~-和NH_4~+的质量浓度越高,表明随着NO_3~-和NH_4~+浓度增加气溶胶的消光作用有所增强,从而导致能见度降低。霾天细模态中NH_4~+和NO_3~-的浓度较非霾天明显增加,粗模态无明显变化。NO_2~-作为中间产物其性质极不稳定,谱分布也比较复杂,但任何天气状况下均在粗粒径段出现高峰值。     

济南冬季大气重污染过程颗粒物组分变化特征

为研究济南市冬季大气重污染过程的颗粒物化学组分特征,于2017年11月15日—12月30日在市监测站及跑马岭清洁对照点同步采集PM_(10)和PM_(2.5),并对其质量浓度、水溶性离子及碳组分进行分析,结果表明重污染过程中PM_(2.5)/PM_(10)质量浓度比均超过0.6.NO_3~-(硝酸盐)、SO_4~(2-)(硫酸盐)、NH_4~+(铵盐)、OC(有机碳)浓度及百分占比与颗粒物浓度同步增加,其中NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+、OC的浓度增加倍数远大于PM_(2.5)的浓度增加,重污染日市监测站NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+、OC质量浓度分别是非污染日的5.1倍、8.8倍、8.3倍、7.0倍,跑马岭重污染日NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+、OC质量浓度分别是非污染日的3.0倍、3.9倍、3.7倍、4.6倍;且SO_4~(2-)和NH_4~+质量百分占比涨幅比NO_3~-的大,说明重污染天气下SO_4~(2-)和NH_4~+对PM_(2.5)浓度增加的贡献更大.通过经验公式计算得出市监测站和跑马岭SOC质量浓度分别占OC的82.4%和92.3%,说明重污染期间SOC是OC主要组成部分.二次无机离子和二次有机碳是导致重污染的主因,表明在冬季重污染过程中,大气化学反应非常重要,这可能与空气静稳和湿度较大的气象条件、前体物的大量积累、液相非均相化学过程的加强紧密相关.重污染天气下需要重视NO_2对SO_2液相催化氧化作用,严格控制NO_2的排放.     

沈阳市大气PM2.5中水溶性离子的季节变化特征

为研究沈阳市大气中PM2.5及其水溶性离子的污染特征、季节差异和来源情况,使用URG-9000D在线监测系统对沈阳市2019年大气颗粒物进行连续的采样分析,并利用正交矩阵因子分析法(PMF)进行污染物的来源解析.结果 表明,2019年沈阳市秋冬季节PM2.5质量浓度变化受相对湿度影响较大,冬季PM2.5平均质量浓度达到85.76 μg·m-3,细粒子污染较为严重.沈阳市大气PM2.5中SNA(SO42-、NO3和NH4+)所占比重表现为春季最高秋季最低;夏季SO42-和NH4+浓度较高,而NO3-浓度较低.SO42-在夏季呈单峰型日变化,与NO3-变化趋势相反.春夏秋三季NH4+与SO42-、NO3-主要结合为(NH4)2SO4和NH4NO3,冬季NH4+主要以(NH4)2SO4和NH4HSO4的形式存在.沈阳市存在较强的SO2和NOx二次转化现象,且各季节中SO2的转化率均高于NO2.PMF源解析结果表明,二次源对沈阳市大气污染贡献最大,夏秋季生物质燃烧和冬季燃煤源贡献同样不可忽视.     

高原城市昆明PM_(2.5)中碳组分污染特征及来源分析

为研究昆明市大气细颗粒物(PM_(2.5))中碳组分特征,于2014年7月21—27日、2014年10月27—11月2日、2014年1月9—15日、2015年4月14—20日采集了昆明中心城区3个采样点的大气PM_(2.5)四季样品,采用IMPROVE热光分析法准确地测量了样品的有机碳(OC),元素碳(EC)及其中的8个碳组分含量,分析了OC和EC的时空变化特征、相关性关系及其比值特征,并采用因子分析方法研究了主要排放来源对总碳的贡献.结果显示,昆明城区的OC和EC年平均浓度分别为17.83±9.57μg·m~(-3)、5.11±4.29μg·m~(-3),OC浓度显示冬季≈春季秋季夏季的变化趋势,EC浓度显示冬季春季≈秋季夏季的变化趋势,OC与EC浓度季节分布的不一致反映了两种不同性质碳组分排放源之间可能存在差异.从空间分布上来说,OC和EC均呈现金鼎山(工业区)东风东路(交通密集区)西山森林公园(清洁对照区)的特点,与PM_(2.5)的空间分布规律保持一致.OC和EC的相关性在冬、春季较显著,而夏、秋季的相关性较弱.二次有机碳(SOC)对OC的贡献率在金鼎山、东风东路和西山森林公园的3个采样点分别为25.8%、23.7%和47.7%,SOC是总有机碳的重要组成部分.因子分析表明,4个季节燃煤、汽油车、柴油机排放及生物质燃烧对碳气溶胶贡献显著,都是碳组分的重要来源之一.其中,在常年尺度上,机动车排放和燃煤的混合贡献了碳组分的51.3%,是昆明城区碳气溶胶的最主要来源.     

佛山市大气细粒子碳质组分时空分布特征及其影响因素

采用热/光法测定了2011年夏季和冬季佛山市城区和对照点大气细粒子碳质组分浓度水平,并讨论了城区与对照点碳质组分的污染水平和时空差异;通过分析OC与EC的相关性,研究了各站点大气中碳质组分的主要来源;最后采用ρ(OC)/ρ(EC)最小比值法估算了各站点SOC的污染水平。结果表明:佛山市大气细粒子碳质组分中有机碳(OC)和元素碳(EC)质量浓度分别为9.93μg·m-3和6.47μg·m-3。从季节上看,佛山市碳质组分季节分布明显,冬季污染程度明显高于夏季,各个区域夏季和冬季OC质量浓度分别为5.33～10.60μg·m-3和10.60～15.94μg·m-3,相应的EC质量浓度分别为3.58～6.94μg·m-3和6.03～10.12μg·m-3;夏季和冬季ρ(OC)/ρ(EC)比值分别为1.15～1.84和1.32～2.34。从空间上看,佛山市各区域OC、EC、ρ(OC)/ρ(EC)和ρ(SOC)/ρ(OC)的变化范围较大,城区与对照点二次有机碳(SOC)占OC比例分别为19%～56%和21%～76%,反映了佛山市碳质组分空间分布存在着显著差异。总体上,佛山市各采样点夏季明显受局地污染影响,冬季明显受区域污染影响。OC与EC的相关性系数r2在0.4～0.7之间,说明佛山市大气颗粒物中OC和EC有相似来源。从大气细粒子浓度来看,对照点更合镇污染程度相对较轻,明显低于其他几个城区采样点,但从大气细粒子碳质组分浓度来看,更合镇碳质组分污染水平较高,特别是冬季EC浓度明显高于城区,表明一次燃烧源对更合镇细粒子污染有重要贡献。研究结果对于对后续评估佛山市大气污染整治效果具有一定参考价值,同时可为产业结构类似佛山的其他重工业城市大气污染控制提供基础数据。     

张家口市一次沙尘天气气溶胶单颗粒理化特征和来源研究

为了从单颗粒角度了解沙尘天气颗粒物特征和来源,利用单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪(SPAMS)对张家口市2016年春季一次沙尘天气期间的气溶胶颗粒进行了化学组分、粒径分布和来源的分析。根据颗粒的质谱图特征,将其分为沙尘(Dust)和非沙尘(Non-dust)颗粒两大类,两者占比分别为12.9%和87.1%。Dust颗粒粒径主要分布在0.5~1.1μm,包含沙尘-铝(Dust-Al)、沙尘-硅(Dust-Si)、沙尘-金属(Dust-metal)、沙尘-钙(Dust-Ca)颗粒4个主要子类别,比例均超过20%,表现出明显的矿尘颗粒特征。非沙尘类颗粒分布在0.4~0.8μm粒径段,包含4个子类别:含碳(Carbonaceous)、富钾(K-rich)、工业金属(Industrial Metal)和其他颗粒(Other)。结合后向轨迹分析,沙尘颗粒可能主要来自新疆、蒙古、内蒙古等地区的沙尘源,少部分来自当地、山西等地的矿尘源、工业源;非沙尘颗粒可能主要来自当地及周边地区工业排放和燃煤;Dust颗粒的NO_3~-/HSO_4~-(颗粒数)比值为1.31,颗粒老化程度较高。含Cl的Dust颗粒物占比为32%,说明颗粒中混有人为组分。研究结果表明SPAMS可用于沙尘天气颗粒物理化特征和来源的在线分析,可为沙尘防治提供参考信息。     

广州大气PM_(2.5)中含碳组分的污染特征及来源解析

于2015年1月至11月在广州利用大流量大气颗粒物采样器采集细颗粒物(PM_(2.5))样品,并利用热光反射法(TOR)测定大气颗粒物中有机碳(OC)和元素碳(EC)浓度。结果表明,广州ρ(PM_(2.5))年均值为(69.5±35.6)μg·m~(-3),是GB 3095—2012《环境空气质量标准》中PM_(2.5)年均质量浓度二级标准限值(35μg·m~(-3))的2.0倍,表明广州大气细颗粒物污染严重。OC、EC和总碳气溶胶(TCA)的年均质量浓度分别为(8.31±4.53)、(3.56±2.72)和(16.85±9.60)μg·m~(-3),分别占PM_(2.5)质量浓度的13.2%、5.9%和27.0%,表明含碳组分是PM_(2.5)的重要组成部分。OC和EC浓度季节变化规律存在差异性,OC浓度在冬季最高,而EC浓度在秋季最高。OC和EC的相关性弱和比值高的特征结果表明冬季二次有机碳(SOC)污染最严重,其平均质量浓度为6.9μg·m~(-3),占OC质量浓度的62.4%。主成分分析结果表明,冬季和春季广州PM_(2.5)中碳组分来源较复杂,主要包括机动车尾气、燃煤和生物质燃烧,夏季碳组分的主导污染来源是燃煤和机动车尾气,而秋季碳组分主要来源于机动车尾气。     

乌鲁木齐大气细颗粒物(PM_(2.5))有机碳和元素碳污染特征分析

对乌鲁木齐市中心区域树木年轮实验室(TRL)和黑山头(HST)2013年1月─2014年2月期间采集的大气细颗粒物(PM_(2.5))样品,利用热光碳分析仪分析了其中的有机碳(OC)和元素碳(EC)浓度水平、污染特征及其可能来源,以期为深入了解乌鲁木齐市颗粒物污染现状,确定乌鲁木齐市大气污染治理重点,制定大气污染防治策略提供依据。结果表明:年轮室OC和EC的质量浓度分别为(15.73±8.50)和(5.48±2.70)μg·m-3,分别占PM_(2.5)质量浓度的9.15%和3.19%,黑山头OC和EC的质量浓度分别为(11.31±7.29)和(4.14±3.26)μg·m-3,分别占PM_(2.5)质量浓度的9.26%和3.06%。年轮室OC的月变化呈现单峰型,4月份浓度最小,1月份浓度最大,黑山头OC的月平均浓度1月份最大,6月份最小,两个站点EC月平均浓度分布均无明显的特征,两个站点最大浓度均出现在2013年1月。OC质量浓度的季节变化是冬季(19.80±8.53)μg·m-3秋季(12.83±8.25)μg·m-3夏季(9.82±2.83)μg·m-3春季(9.31±3.91)μg·m-3,EC质量浓度的季节变化是秋季(5.72±3.35)μg·m-3冬季(5.25±2.61)μg·m-3夏季(5.21±2.37)μg·m-3春季(4.89±2.31)μg·m-3。在不同的季节,OC浓度变化比较明显,EC排放相对稳定。乌鲁木齐春夏季OC和EC的相关性较高,并且相关系数较为接近,说明春夏两季OC和EC来源相对简单,来源一致,主要来源于交通源机动车尾气的排放;秋冬季相关性较低,说明OC和EC来源复杂,秋冬季进入采暖期,采暖期燃煤燃气增加,排放量增大,排放源结构复杂。     

利用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)研究太原市冬季一次雾霾天气的污染特征及成因

2017年11月5日至6日太原市发生了一次重度污染天气,利用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)分析了细颗粒物的化学组成,根据太原市细颗粒源谱库对主要成分进行了来源解析,并结合激光雷达和气象条件研究了雾霾天气成因.结果表明,雾霾天时颗粒物主要包括如下9类:有机碳颗粒(OC)、元素碳颗粒(EC)、元素-有机碳混合颗粒(ECOC)、高分子有机碳(HOC)颗粒、富钾颗粒(K-rich)、富钠颗粒(Na-rich)、左旋葡聚糖颗粒、矿物质颗粒及重金属颗粒,9类颗粒中普遍存在的二次成分表明它们都经历了一定程度的老化过程.含碳颗粒物(OC、EC)与二次颗粒物(SO2-4、NO-3、NH+4)的相关性在干净天时高于雾霾天,二次颗粒物的相关性在两种天气状况下都较高.污染物来源解析结果表明,此次重污染过程主要是由机动车尾气和燃煤引起的.激光雷达及气象数据分析表明,此次污染过程是由外来污染物传输以及风速低、湿度高、大气边界层高度降低等不利的气象条件共同作用造成的.     

舟山市环境空气PM2.5及水溶性离子污染特征分析

为探究舟山市PM_(2.5)及水溶性离子组分的污染特征,于2016年4月、7月、10月和2017年1月在舟山市区3个国控点采集了168个PM_(2.5)样品,利用离子色谱仪测定颗粒物中的9种水溶性离子(Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+、K~+、F~-、Na~+、Mg~(2+)和Ca~(2+)),结合气象数据和数值分析手段对舟山市区PM_(2.5)和水溶性离子质量浓度特征、颗粒物酸碱度及二次离子的影响因素(气象参数、前体物)进行研究.结果表明,采样期内,舟山市PM_(2.5)质量浓度时间变化规律为春季冬季夏季秋季,空间分布较为均匀;二次离子是舟山PM_(2.5)主要水溶性组成,且在PM_(2.5)中具有一致的季节变化特征;阴阳离子平衡分析显示舟山市PM_(2.5)整体呈现酸性,并以夏季酸度最低、秋季酸度最高;温度是影响舟山市二次离子浓度的主要气象因素;以燃煤源为主的固定源是舟山市水溶性污染物的主要污染来源,檀枫和临城采样点的SO_4~(2-)和NO_3~-受电厂和燃煤锅炉的污染排放影响严重,普陀区船舶客货运输量大,是普陀点二次离子前体物的主要污染来源.     

太原市PM_(2.5)中含碳气溶胶特征分析

为研究太原市环境空气中含碳组分的时空分布变化规律,于2014年3月、5月、8月、12月采集了太原市3个点位春、夏、秋、冬等4个季节的PM_(2.5)样品,利用碳分析仪(DRI 2001A)测定了样品中OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3、OPC共8种碳组分含量,计算了有机碳(OC)、元素碳(EC)二者浓度,分析了OC和EC的时空分布特征.结果显示,太原市PM_(2.5)中OC和EC的平均质量浓度分别是13.5±14μg·m~(-3)和6.5±6.1μg·m~(-3),其中OC浓度随季节变化顺序为冬季春季夏季秋季,EC浓度季节变化与OC一致.春、夏、秋、冬4个季节总含碳气溶胶(TCA)占PM_(2.5)比例分别为17.6%、9.5%、8.8%、42.3%,其中冬季最高,表明冬季含碳气溶胶污染较为严重.夏季中OC和EC相关性较弱(R~2=0.4054),而春季(R~2=0.7659)、秋季(R~2=0.8253)、冬季(R~2=0.8184)OC和EC相关性较强,表明夏季碳气溶胶来源不同.通过(OC/EC)min最小比值法估算二次有机碳(SOC)浓度,春、夏、秋、冬季SOC浓度分别为2.8±2.9μg·m~(-3)、1.0±0.8μg·m~(-3)、 0.5±0.4μg·m~(-3)、 3.6±3.5μg·m~(-3),冬季SOC浓度最高. 8种碳组分分析结果显示,不同季节一次排放源中生物质燃烧、机动车尾气排放及煤炭燃烧对太原市含碳气溶胶贡献不同,其中,冬季燃煤和机动车排放使太原市含碳气溶胶污染严重,应加强燃煤和机动车排放源管控,来减轻碳组分污染.     

长治市秋冬季PM2.5组分特征及来源解析

采集了2017—2018年秋冬季长治市审计局站、监测站、清华站等3个监测站点的大气PM_(2.5)样品,分析了其元素、水溶性离子及碳质组分特征,并利用化学质量平衡模型(CMB)对PM_(2.5)进行来源解析.结果表明,采样期间长治市PM_(2.5)浓度为67.9μg·m~(-3),其中审计局站PM_(2.5)浓度最高(70.6μg·m~(-3)),其次为监测站(70.0μg·m~(-3))和清华站(63.0μg·m~(-3));二次无机离子(SO_4~(2-)、NO~-_3、NH~+_4)平均浓度(20.7μg·m~(-3))占PM_(2.5)浓度的30.5%,与大量排放到大气中的SO_2、NO_2二次生成有关;OC(12.6μg·m~(-3))和EC(6.6μg·m~(-3))分别占PM_(2.5)的18.6%和9.7%;OC/EC为2.06,且SOC(5.9μg·m~(-3))在OC中占比高达63.1%,表明长治市秋冬季二次污染较重;典型地壳元素Si和Ca占元素组分平均浓度的29.8%和22.8%,说明扬尘污染对长治市PM_(2.5)的有一定影响;源解析结果表明,长治市秋冬季PM_(2.5)主要来源为:机动车源17.0%、燃煤源16.5%、扬尘源14.6%、二次硝酸盐13.9%、二次硫酸盐11.0%、二次有机气溶胶10.8%、工艺过程源9.3%、生物质燃烧源1.9%、其他源5.0%.因此,为进一步降低长治市环境空气中PM_(2.5)的污染,需在加强管控机动车,燃煤和扬尘等一次排放源的基础上,降低一次污染物SO_2、NO_2等的排放,从而实现对二次污染源前体物的控制.     

嘉兴市碳质气溶胶的特征分析

2013年10月到2014年2月在嘉兴城区对大气中细颗粒物的质量浓度和含碳气溶胶进行了在线连续观测,获得秋冬季节碳质气溶胶的变化特征。观测期间,有机碳(organic carbon,OC)的平均质量浓度为12.5μg/m^3,日均质量浓度变化范围为2.1~61.1μg/m^3;元素碳(elemental carbon,EC)的平均质量浓度为4.2μg/m^3,日均质量浓度变化范围为0.7~17.1μg/m3。OC和EC分别占PM2.5质量浓度的15.8%和5.3%。总碳气溶胶(total carbonaceous aerosols,TCA=1.6×OC+EC)的平均质量浓度为24.2μg/m3,日均变化范围为4.1~114.9μg/m3,约占PM2.5质量浓度的30.5%。较强的OC与EC相关性表明其具有相似的污染来源。OC/EC值为3.0,说明其受汽车尾气和煤炭燃烧的影响较大。二次有机碳(secondary origin carbon,SOC)的平均质量浓度为6.6μg/m^3,占PM2.5中总有机碳的53.0%。潜在源贡献(potential source contribution function,PSCF)分析表明,EC在长三角地区呈显著的区域性污染,而OC在输送过程中容易老化,区域性污染特征相对较弱。     

武汉市城区大气PM2．5的碳组分与源解析

大气细颗粒物（PM2．5）和碳组分（OC,EC）是影响大气能见度、气候变化以及人体健康的重要污染物,研究大气颗粒物及其中碳组分的污染特征及各类典型污染源对大气细颗粒物及碳组分的贡献,对于认识区域和城市大气污染状况,控制细颗粒物的污染,具有重要意义。2011年7月至2012年2月,利用大流量PM2．5采样器采集武汉市大气细颗粒物样品并对其碳组分进行测定。武汉市城区大气中PM215、OC和EC的质量浓度平均值分别为（127±48．7）、（19．4±10．5）和（2．9±1．48）μg·m-3。其PM2．5的浓度处于我国主要城市的中等偏高水平,而OC、EC的浓度则属中等偏下水平,但均高于国外城市。武汉市大气PM2,质量浓度的季节性变化呈现出秋季〉冬季〉夏季的趋势,是气象因素和污染源排放综合影响的结果。OC浓度和EC浓度具有较好的相关性（r2=0．69）,表明二者存在来源联系。OC／EC的比值为6．7,指示武汉市大气中OC和EC的来源受汽车尾气排放和生物质燃烧的共同影响。SOA的平均质量浓度值为12．5μg·m-3约占PM2．5平均质量浓度的9．8％,表明SOA对武汉市城区大气PM2．5具有重要贡献。结合PM2．5所含的水溶性离子、微量元素组成,利用正矩阵因子分析（PMF）模型对武汉市城区大气PM2．5来源进行解析,结果表明,其主要来源及贡献率分别为机动车源（27．1％）、二次硫酸盐和硝酸盐（26．8％）、工厂排放（26．4％）和生物质燃烧（19．6％）。