2009年北京市苯系物污染水平和变化特征

采用Tenax-TA/吸附热解吸、光离子化气相色谱法(GC-PID)对北京市大气中苯系物(BTEX)的小时平均浓度进行了为期1年的观测.结果表明,苯、甲苯、乙苯、间/对-二甲苯和邻二甲苯的年平均浓度分别为:4.43、7.03、2.27、4.18和2.06μg.m-3.苯系物之间具有很好的同源性,其浓度存在明显的日变化和季节变化,这些变化特征与交通尾气排放、采暖期化石燃料燃烧、光化学反应活性等密切相关.苯与甲苯特征比值(B/T)的分析表明,交通尾气排放是北京市大气中苯系物的主要来源,冬季和早春采暖期化石燃料燃烧也是北京市大气中BTEX的重要来源之一.乙苯与二甲苯比值(E/X)的季节变化为:夏季>春季>秋季>冬季,与北京市大气光化学反应活性季节变化趋势相似.2009年北京夏季总苯系物的平均浓度比2004年夏季减少了2/3,表明北京市政府为改善空气质量所采取的一系列控制措施十分有效.     

北京市典型城区环境空气中苯系物的污染特征、来源分析与健康风险评价

自2013年6月以来,利用Airmo VOC在线分析仪在北京市典型城区开展了环境空气中挥发性有机物(VOCs)的连续观测,选取2014年4个季节中各1个月的苯系物在线数据,分析了其浓度水平、变化特征、光化学反应活性,利用美国环保署(US EPA)提出的健康风险评价方法开展了有毒有害苯系物物种的健康风险评价,结合来源分析结果,明确北京市应重点控制的苯系物污染来源。研究区观测期间环境空气中16种苯系物的质量浓度为(22.64±16.83)μg·m-3,且具有秋季冬季春季夏季的特点,其中BTEX(苯、甲苯、乙苯和二甲苯)的质量浓度为(19.27±14.46)μg·m-3,占苯系物浓度水平的41.09%~95.16%。研究区观测期间苯系物质量浓度夜间高于日间,日变化呈V字形,在13:00—15:00时质量浓度低。16种苯系物的臭氧生成潜势(OFP)的范围为66.62~170.67μg·m-3,其中间+对二甲苯、甲苯和邻二甲苯的OFP值相对较大;二次有机气溶胶生成潜势(SOAFP)的范围为0.71~1.86μg·m-3,其中甲苯、间+对二甲苯和乙苯的SOAFP值相对较大。研究区观测期间6种苯系物(BTEX和苯乙烯)的危害指数在8.19E-03~5.01E-02之间,在4个季节中对暴露人群尚不存在非致癌性风险;而Ⅰ类致癌物质苯的风险值处于7.13E-08~8.13E-06之间,在夏、秋和冬季对研究区暴露人群的人体健康均存在潜在的致癌性风险。来源分析结果表明,研究区春、秋季苯系物主要来源于机动车尾气的排放,其中春季还受到溶剂等挥发的影响,夏、冬季苯系物则主要来自于燃煤源。     

北京市典型城区环境空气中苯系物的污染特征、人体健康风险评价与来源分析

自2013年6月以来利用Airmo VOC在线分析仪在北京市典型城区开展了环境空气中挥发性有机物(VOCs)的连续观测,选取2014年4个季节中各1个月的苯系物在线数据,分析了其浓度水平、变化特征、光化学反应活性,利用美国环保署(US EPA)提出的人体健康风险评价方法开展了有毒有害苯系物物种的人体健康风险评价,结合来源分析结果,明确北京市应重点控制的苯系物污染来源。研究区观测期间环境空气中16种苯系物的质量浓度为22.64±16.83μg·m-3,且具有秋季冬季春季夏季的特点,其中BTEX(苯、甲苯、乙苯和二甲苯)的质量浓度为19.27±14.46μg·m-3,占苯系物浓度水平的41.09%~95.16%。研究区观测期间苯系物质量浓度夜间高于日间,日变化呈V字形,在13:00~15:00时质量浓度低。16种苯系物的臭氧生成潜势(OFP)的范围为66.62~170.67μg·m-3,其中间+对二甲苯、甲苯和邻二甲苯的OFP值相对较大;二次有机气溶胶生成潜势(SOAFP)的范围为0.71~1.86μg·m-3,其中甲苯、间+对二甲苯和乙苯的SOAFP值相对较大。研究区观测期间6种苯系物(BTEX和苯乙烯)的危害指数在8.19E-03~5.01E-02之间,在四个季节中对暴露人群尚不存在非致癌性风险;而Ⅰ类致癌物质苯的风险值处于7.13E-08~8.13E-06之间,在夏、秋和冬季对研究区暴露人群的人体健康均存在潜在的致癌性风险。来源分析结果表明,研究区春、秋季苯系物主要来源于机动车尾气的排放,其中春季还受到溶剂等挥发的影响,夏、冬季苯系物则主要来自于燃煤源。     

青藏高原林线森林汞的空间分布格局及对大气环境汞污染的指示

汞是引人关注的全球性污染物,偏远地区汞的源汇关系是当前研究的重点.由于其特殊的地理环境与大面积在线监测的不便,青藏高原大气汞的污染特征尚不明确.本研究根据青藏高原季风的传播路径,设置了云南-西藏与四川-西藏两条采样带,通过测定样带上林线森林各个组分的汞含量,来反演大气汞的污染状况.研究结果表明,青藏高原林线区域的冷杉凋落物、树叶树皮与表层土壤的汞含量均表现为越靠近青藏高原腹地,汞浓度越低.特别冷杉凋落物在云南与西藏、四川与西藏的交界区域汞浓度为60—70 ng·g~(-1),而昌都地区汞浓度仅为20—30 ng·g~(-1).此外还发现,凋落物与表层土壤的总汞含量在空间分布上与经度正相关,与纬度负相关.通过综合分析排放清单与大气环流资料,其原因可总结为:越靠近青藏高原腹地,局地源的汞排放与大气环流输送的汞均显著减少,使得大气环境汞含量降低,进而导致植被与土壤汞含量相应下降.本研究表明了凋落物中的总汞含量可作为大气环境汞污染的指示指标,证实了南亚、东南亚及我国的四川盆地与云贵高原是青藏高原大气汞污染的潜在排放源.     

北京市大气挥发性有机物(VOCs)的污染特征及来源

挥发性有机物(VOCs)的排放是大气污染的重要来源,已经成为我国最重要的环境问题之一,北京市的污染尤为严重。本文对北京市近年来大气挥发性有机物、苯系物的污染情况和来源以及不同控制措施下挥发性有机物的浓度变化进行了总结概括,并对今后的研究进行了展望。     

城市化进程中天津市近郊区土壤多环芳烃的污染特征变化及健康风险

多环芳烃(PAHs)是城市主要污染物之一,对居民健康构成了巨大的威胁.然而,探讨城市化与区域PAHs污染特征及其健康风险的关系的研究却很少.基于正定矩阵因子分解(PMF)模型和终身累积癌症风险(ILCR)模型,本文对比了2008年和2012年天津市近郊地区土壤中PAHs的含量、组成、来源及其导致的生态风险.结果表明,土壤中PAHs的浓度增加了1倍,低分子量组分的比例由28.6%上升到34.8%,优势化合物由苯并(b)荧蒽、荧蒽和苯并(g,h,i)苝转变为菲、萘和荧蒽.土壤PAHs主要来源由2008年的燃煤源(51.3%)、机动车排放(23.1%)和生物质燃烧排放(14.5%)转变为2012年的燃煤源(41.0%)、机动车排放(28.4%)和石油源(22.3%),排放源的变化与区域工业能源结构调整以及居民日常生活习惯改变有着密切的关联.机动车排放源贡献率增加导致当地居民的土壤PAHs暴露风险上升,皮肤接触是主要的暴露途径,儿童是对暴露风险最敏感的亚群体.     

京津冀地区大气NO2污染特征研究

京津冀都市圈作为全国主要的重化工业基地,区域性大气污染问题成为关注的焦点。NO2作为二次颗粒物及光化学污染物的重要前体物,了解其在时空尺度的污染特征对于保护公众康健及大气污染综合治理具有重要意义。本研究主要基于OMI遥感反演数据并结合部分地面监测数据,研究了2005—2013年京津冀NO2区域污染特征。结果表明：京津冀NO2柱浓度总体呈现逐年升高的趋势,年平均增长速率可达5.69%。在空间格局上呈东南平原区高、西北山区低的特征,平原的年均柱浓度是山区的3倍多;平原区存在两大NO2高值区域,分别为北京-天津-唐山区域和石家庄-邢台-邯郸区域;9年内, NO2高值范围不断扩大,且呈现明显的连片趋势。各城市大气 NO2在9年内的增长趋势也表现出明显的空间差异性。其中石家庄、唐山、邢台等 NO2重度污染区域的增长速率最大,衡水、沧州、秦皇岛、廊坊等中度污染区域的增长速率次之,承德、张家口等轻度污染区域的增长速率最小。京津冀NO2柱浓度具有显著的季节变化特征,总体表现为秋冬高、春夏低,但山区与平原区差异较大。人口密度、能源消耗、机动车排放等人为因素与京津冀 NO2污染密切相关,不同城市的首要影响因素却不同。北京 NO2柱浓度变化主要受机动车排放影响,天津、唐山、石家庄、邯郸、邢台地区主要受工业燃煤的影响,其次为机动车排放。人为因素对平原区NO2柱浓度的影响作用始终占据主导地位,对山区的主导作用从2006年开始突显。此外,京津冀平原区NO2重污染中心的形成还受到特殊地形和不利的气象条件影响。2008奥运年,京津冀空气质量得到迅速且有效的改善,说明北京及周边省市联合开展大气污染治理及监管工作的有效性及必要性。     

北京市东北城区夏季环境空气中苯系物的污染特征与健康风险评价

于2013年8月2日至31日,利用Airmo VOC在线分析仪开展了北京市东北城区环境空气中挥发性有机物(VOCs)的在线监测,分析了其中16种苯系物的污染水平、变化特征、来源及其臭氧形成潜势(OFP),并采用US EPA的健康风险评价模型对BTEX(苯、甲苯、乙苯、间-对二甲苯、邻二甲苯)和苯乙烯的人体健康风险进行了评价。结果表明,16种苯系物在观测期间总平均质量浓度为10.36μg·m-3,其中BTEX的质量浓度均值为7.45μg·m-3,约占总的苯系物质量浓度的72%。苯系物的质量浓度呈现明显的一次污染物日变化特征,即早晚较高,中午较低。苯与甲苯的质量浓度比值(B/T)平均为0.39,说明除机动车尾气外,涂料和溶剂的挥发释放对大气中苯系物也可能具有重要贡献。间-对二甲苯、1,2,4-三甲苯和甲苯的OFP值较高,对北京市大气臭氧光化学形成具有显著贡献。BTEX和苯乙烯对人体的非致癌风险危害商值在8.70E-05至3.76E-02之间,危害指数为6.19E-02,对暴露人群尚不存在明显的非致癌风险;而苯的致癌风险值为8.80E-06,超过了US EPA的建议值1.00E-06,显示苯对研究区居民身体健康存在潜在的致癌风险。     

京津冀地区大气NO_2污染特征研究

京津冀都市圈作为全国主要的重化工业基地,区域性大气污染问题成为关注的焦点。NO2作为二次颗粒物及光化学污染物的重要前体物,了解其在时空尺度的污染特征对于保护公众康健及大气污染综合治理具有重要意义。本研究主要基于OMI遥感反演数据并结合部分地面监测数据,研究了2005—2013年京津冀NO2区域污染特征。结果表明:京津冀NO2柱浓度总体呈现逐年升高的趋势,年平均增长速率可达5.69%。在空间格局上呈东南平原区高、西北山区低的特征,平原的年均柱浓度是山区的3倍多;平原区存在两大NO2高值区域,分别为北京-天津-唐山区域和石家庄-邢台-邯郸区域;9年内,NO2高值范围不断扩大,且呈现明显的连片趋势。各城市大气NO2在9年内的增长趋势也表现出明显的空间差异性。其中石家庄、唐山、邢台等NO2重度污染区域的增长速率最大,衡水、沧州、秦皇岛、廊坊等中度污染区域的增长速率次之,承德、张家口等轻度污染区域的增长速率最小。京津冀NO2柱浓度具有显著的季节变化特征,总体表现为秋冬高、春夏低,但山区与平原区差异较大。人口密度、能源消耗、机动车排放等人为因素与京津冀NO2污染密切相关,不同城市的首要影响因素却不同。北京NO2柱浓度变化主要受机动车排放影响,天津、唐山、石家庄、邯郸、邢台地区主要受工业燃煤的影响,其次为机动车排放。人为因素对平原区NO2柱浓度的影响作用始终占据主导地位,对山区的主导作用从2006年开始突显。此外,京津冀平原区NO2重污染中心的形成还受到特殊地形和不利的气象条件影响。2008奥运年,京津冀空气质量得到迅速且有效的改善,说明北京及周边省市联合开展大气污染治理及监管工作的有效性及必要性。     

天津团泊洼地区SO_2和NO_2传输轨迹及来源识别

为研究天津清洁站点团泊洼不同季节大气污染物的污染特征和可能来源区域,利用HYSPLIT模型和全球资料同化系统(GDAS)气象数据,采取聚类方法对2012年12月—2013年11月期间抵达天津团泊洼的气团轨迹进行模拟并按不同季节分类。结合该期间NO2和SO2日均浓度监测数据,分析了不同季节气流轨迹对团泊洼污染物浓度的影响。利用潜在源贡献(PSCF)因子分析法和浓度权重轨迹(CWT)分析法分别模拟不同季节NO2和SO2潜在源的贡献作用和浓度权重轨迹。结果表明,不同方向气流轨迹对团泊洼NO2和SO2潜在源区分布的影响存在显著差异。团泊洼NO2和SO2日均最高浓度值对应的气流轨迹均集中在冬季和秋季。冬季日浓度最大值分别为115和179μg·m-3,气流主要来自团泊洼的西北方向;秋季日均浓度值分别为81和116μg·m-3,气流主要来自西北和东南方向。团泊洼NO2和SO2的PSCF与CWT分布特征类似,最高值主要集中在北京和天津周边、河北省的煤炭工业区附近,是团泊洼这2种污染物最大的潜在源区。与PSCF分析法相比,CWT分析法能定量模拟潜在源区污染物的浓度数值,而且采用CWT法模拟的各季节潜在源区均比PSCF法的模拟区域更为集中,有助于更精确确定污染物的潜在源区。     

中国典型城市主要大气污染物的浓度水平及分布的比较研究

应用柱状图和箱线图对污染物分布情况进行对比分析,明确了2013上半年北京、沈阳、广州、上海和海口5个城市4项污染物（SO2、NO2、PM10、PM2.5）的日均浓度的分布范围。该组数据涉及的站点总计有49个,其中包含的数据量北京有1863个、沈阳有1670个、上海有1452个、广州有1574个、海口有780个。柱状图显示了这段时间每个城市各个站点4种污染物不同浓度的分布范围,北京的ρ（SO2）和ρ（NO2）分布较为集中,主要的质量浓度区间分别是0~40和40~80μg·m-3,分别占北京SO2和NO2总数据量的51.0%和49.7%,ρ（PM10）和ρ（PM2.5）则分布较为分散;沈阳分布较为集中的是ρ（NO2）和ρ（PM2.5）,主要的质量浓度区间分别是0~30和30~60μg·m-3,分别占沈阳NO2和PM2.5总数据量的52.2%和42.8%,ρ（SO2）和ρ（PM10）则分布较为分散;上海和广州分布较为集中的是低浓度下的ρ（SO2）,其他三项污染物分布较为分散。箱线图是利用每个城市所有站点得到的最大值、最小值、上四分位数、下四分位数和中位数的平均值绘制得到的,通过不同城市间的比较可见,同期ρ（SO2）的比较结果是ρ（沈阳）〉ρ（北京）〉ρ（广州）〉ρ（上海）〉ρ（海口）;ρ（NO2）较大的3个城市是北京、上海和广州;对于ρ（PM10）则只有广州和海口2个城市浓度较低,而对于ρ（PM2.5）高值集中在北京、广州和沈阳3个城市。通过谱图间的比较,并结合各个城市的气象条件及经济发展状况,从中可推测除背景点海口外,北京和沈阳主要的污染物是PM2.5和PM10,广州和上海主要的污染物是NO2和PM2.5;北京主要的污染来源是燃煤烟尘和机动车尾气,广州和上海主要的污染来源是机动车尾气,沈阳主要的污染来源是燃煤烟尘。研究结果可为典型城市的环境监管与大气污染控制提供科学依据。     

我国城市土壤重金属的污染格局分析

收集了国内43个大中城市的3688个城区土壤重金属数据,通过描述性分析、评价分析、聚类分析等,初步确定了我国城市土壤重金属的污染格局.结果表明,我国城市土壤As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn的平均赋存量分别为13.39、0.68、63.04、38.17、0.31、26.18、47.34、137.72 mg·kg-1.Nemerrow指数、地质累积指数和潜在生态危害指数评价表明,污染最严重的城市是太原、南京、开封,主要污染重金属是Hg、Cd、Pb.43个城市中,上海、武汉、淄博、昆明、抚顺、昌吉、郑州、贵阳、成都、攀枝花、天津、珠海、大庆、北京、南宁、广州、香港、长春、太原等19个城市属于Cd强度污染;徐州、长沙、开封、重庆、乌鲁木齐、沈阳、西安、杭州、南京、兰州、洛阳等11个城市属于Hg-Cd强度污染、Pb中度污染;其余13个城市属一般轻度污染.长江以南城市土壤重金属污染比长江以北城市严重,中小城市土壤重金属污染低于特大城市.     

上海、北京和天津碳排放的比较

以北京、天津、上海为例,探讨了城市碳排放趋势预测的研究方法。采用最优增长率模型,研究了经济平稳增长的条件下,各市未来的能源碳排放趋势。考虑了水泥工业的碳排放量,并采用CO2FIX模型计算各市森林碳汇量,从而得到各市净碳排放量。结果表明：北京、天津、上海的能源碳排放量都呈倒U型曲线,上海的碳排放量远高于北京和天津两市。北京、天津、上海的水泥碳排放量都呈增加趋势,其中北京每年的水泥碳排放量最大,且增长率也是3个城市中最大的。北京和天津的累计森林碳汇量不断上升,上海的累计森林碳汇量几乎为零。北京、上海、天津的净碳排放量仍呈倒U型曲线增长,但与不考虑水泥碳排放和森林碳汇时的情况差别不大。由此可见,北京、上海、天津应重点减少能源碳排放,有效控制水泥产业碳排放,逐步扩大植树造林面积,从多方面采取措施降低碳排放。     

Characteristics of metal contamination in paddy soils from three industrial cities in South Korea

Paddy soil contamination is directly linked to human dietary exposure to toxic chemicals via crop consumption. In Korea, rice paddy fields are often located around industrial complexes, a major anthropogenic source of metals. In this study, rice paddy soils were collected from 50 sites in three industrial cities to investigate the contamination characteristics and ecological risk of metals in the soils. The cities studied and their major industries are as follows: Ulsan (petrochemical, nonferrous, automobile, and shipbuilding), Pohang (iron and steel), and Gwangyang (iron and steel, nonmetallic, and petrochemical). Thirteen metals (Al, As, Ba, Cd, Co, Cr, Cu, Fe, Mn, Ni, Pb, V, and Zn) were analyzed using inductively coupled plasma–optical emission spectrometry (ICP–OES). The mean concentration of Cd (1.98 mg/kg) exceeded the soil quality guideline of Canada (1.4 mg/kg), whereas concentrations of other metals were under the standards of both Korea and Canada. Generally, levels of metal concentrations decreased with increasing distance from industrial complexes. Among the three cities, Pohang showed high concentrations of Zn (142.2 mg/kg), and Ulsan and Gwangyang showed high concentrations of Cr (33.9 mg/kg) and Ba (126.4 mg/kg), respectively. These contamination patterns were influenced by the different major industries of each city, which was clearly demonstrated by the principal component analysis results. Pollution indices suggested that As, Cd, Pb, and Zn were enriched in the paddy soils via anthropogenic activities. Comprehensive potential ecological risk indices were at considerable levels for most sites, especially because of major contributions from As and Cd, which can pose potential ecological threats.

     

北京市大气中BTEX工作日与非工作日的浓度变化

对2006年北京市大气中苯系物(BTEX)在工作日和非工作日的浓度变化进行研究.结果表明,BTEX在非工作日的平均浓度比工作日低4.8%,其中"五一"和"十一"假期BTEX的浓度分别为54%和13.2%.BTEX在非工作日浓度降低的主要原因是因为非工作日机动车使用量的减少.在工作日BTEX浓度峰值与上下班交通高峰有关,而在非工作日浓度从下午到夜间维持在一个较高浓度.BTEX各物质之间的比值在工作日和非工作日差别不大,但是各物质之间在非工作日的相关性比工作日好.苯和甲苯在工作日和非工作日都具有较好的相关性,乙苯和二甲苯之间在非工作日的相关性比工作日高.     

黄、渤海滨海带大气颗粒物时空分布与来源特征

PM10作为大气污染物监测的主要指标之一,探究大气PM10浓度对大气环境质量和人体健康评价具有重要意义。黄、渤海滨海带包括京、津和辽、冀、鲁、苏等工、农业大省,区域大气PM10污染的时空分布和来源特征具有复杂性和典型性。在锦州、北京、天津、烟台、青岛、连云港和盐城7个城市布设10个采样点,含7个城市点和3个农村点,开展为期一年的大气颗粒物的采样;同时,于冬季1月和夏季7月在锦州、天津和烟台进行合计60 d的加密采样,藉以确定研究区域大气PM10的时空分布和来源特征。结果表明,黄、渤海滨海带大气年均PM10总浓度为(129’18)"g·m~(-3),单月最低值出现在2015年7月盐城农村样点15"g·m~(-3),最高值为2015年3月北京城市点307"g·m~(-3)。盐城大气PM10浓度(城市点(85’27)"g·m~(-3)和农村点(66’35)"g·m~(-3))显著低于其他样点大气PM10浓度。渤海滨海带中西部的京(140’68"g·m~(-3))、津(169’60"g·m~(-3))两市大气PM10年均浓度显著高于东部的锦州(125’41"g·m~(-3))和烟台(109’31"g·m~(-3));而且黄海滨海带大气PM10年均浓度(114"g·m~(-3))显著低于渤海滨海带年均浓度(136"g·m~(-3)),总体上表现出西高东低、北高南低的特征。黄、渤海滨海带城市点和农村点年均浓度分别为(129’18)"g·m~(-3)和(112’30)"g·m~(-3);农村点春冬季大气PM10浓度和城市点浓度相当,无显著差异,夏秋季大气PM10浓度略低于城市浓度,表明农村地区大气颗粒物污染情况也较为严重,需受到关注。区域内PM10浓度季节变化整体表现为春冬高、夏秋低。利用多元回归分析初步判断黄、渤海滨海带PM10属于复合来源,大气PM10浓度约30%的变化与降水、人均能耗和沙尘天气相关。黄、渤海滨海带大气PM10浓度的昼夜变化不大,大气PM10浓度与气温呈现正相关,与风速和降水呈现负相关,表现为受各种气象因素综合作用的影响。     

中国典型沿海城市冬季PM2.5中碳组分的污染特征及来源解析

为研究中国典型沿海城市冬季PM_2.5中碳组分的污染特征及来源,于2018年12月5日—2019年1月30日分别在天津(TJ)、上海(SH)和青岛(QD)同步采集PM_2.5样品。结果表明,天津、上海和青岛PM_2.5的平均浓度分别为(116.96±66.93)、(31.21±25.62)、(74.93±54.60)μg·m^-3,OC和EC的空间分布均为天津(18.69±7.95)μg·m^-3和(4.98±2.08)μg·m^-3>青岛(16.45±8.94)μg·m^-3和(2.01±1.04)μg·m^-3>上海(7.28±3.11)μg·m^-3和(1.05±1.25)μg·m^-3。3个站点的OC和EC均呈现较好的相关性,表明OC和EC具有相似的来源;OC/EC比值范围在2.37—7.53、5.47—46.41和4.77—13.36之间,证明各采样点均存在二次有机碳(SOC)的生成;采用最小R²法(MRS)估算SOC浓度,得到3个采样点SOC的平均质量浓度为(5.09±4.68)、(3.90±1.65)、(4.21±4.31)μg·m^-3,分别占OC总量的27.2%、55.8%和19.5%,其中上海的SOC在OC中的占比最大,说明上海二次有机碳污染较为严重,这主要归因于冬季严重污染源排放和有利的二次转化气象条件,而天津和青岛的碳组分主要来自污染源的直接排放。主成分分析(PCA)结果发现,天津PM_2.5中碳组分主要来源于道路尘、生物质燃烧和机动车尾气,上海PM_2.5中碳组分主要来源于生物质燃烧、道路扬尘和机动车尾气。青岛PM_2.5中碳组分主要来源于道路扬尘、机动车尾气。后向轨迹聚类分析表明,来自西北方向的气团对天津的影响较大,PM_2.5和碳组分的浓度值最大;而对上海而言,主要受北方气溶胶经过海面又传输回上海的气团的影响;青岛站点主要受华北地区污染物和本地排放源的影响。     

天津市夏季PM2.5中碳组分时空变化特征及来源解析

为研究天津市夏季PM_2.5中碳组分的时空变化特征及来源,于2019年7—8月设立2个点位分昼夜采集天津市PM_2.5样品,并测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量。结果表明,城区PM_2.5、OC和EC浓度日均值分别为(53.4±20.8)μg·m^-3、(8.72±2.56)μg·m^-3和(1.67±0.90)μg·m^-3,郊区PM_2.5、OC和EC浓度日均值分别为(54.2±24.5)μg·m^-3、(7.54±2.50)μg·m^-3和(1.82±1.06)μg·m^-3;白天PM_2.5、OC、EC的平均浓度分别为(47.3±16.1)μg·m^-3、(8.7±2.1)μg·m^-3和(1.5±0.6)μg·m^-3,夜间PM_2.5、OC、EC的平均浓度分别为(60.2±26.2)μg·m^-3、(7.5±2.9)μg·m^-3和(2.0±1.2)μg·m^-3。OC浓度表现为城区高于郊区,白天高于夜间;EC及PM_2.5浓度表现为郊区高于城区,夜间高于白天。OC/EC比值分析得,城区(6.04)高于郊区(5.08);白天(6.58)高于夜间(4.54)。城区OC与EC相关性弱于郊区,白天OC与EC相关性弱于夜间。采用EC示踪法与MRS模型对SOC含量进行估算,得到白天与夜间SOC浓度分别为(5.71±1.35)μg·m^-3和(3.81±1.20)μg·m^-3,白天SOC污染比夜间严重。丰度分析与主成分分析的结果表明,天津市夏季城郊区PM_2.5中碳组分均主要来源于燃煤和机动车尾气排放。     

Quantification of pesticide residues on plastic mulching films in typical farmlands of the North China

• Pesticide residuals on mulching film of Shandong, Tianjin and Hebei. • Detected 29 pesticides in soil and 30 in mulching film. • Pesticides on plastic films: 86.4‒22213.2 ng/g and in soil: 9.3‒535.3 ng/g. • Pesticides on plastic films 20 times higher than in soil. Plastic debris as new pollutants attracts much attention in the recent years. The plastic mulching films is one of the most important plastic debirs source in the environment. The aim of this work was to investigate the current status of pesticide residues on the plastic mulching films. Based on the QuEChERS method, multi-residue methods for detection of pesticide residues with gas chromatography tandem mass spectrum (GC-MS) and high performance liquid chromatography tandem mass spectrum (HPLC-MS) were developed for the analysis of the pesticides residues in plastic film and soil samples from Tianjin, Hebei and Shandong. The total concentrations of pesticide residues were in the range of 86.4‒22213.2 ng/g in plastic film debris, which was about 20 times higher than that in soil (9.3‒535.3 ng/g). Residual level of pesticides varied greatly in different samples. The historical usage and recent application of pesticides were the main sources for pesticide residues on plastic films and soil. In short, plastic mulching films could act as a sink for pesticides in farmland and the ubiquitous pesticide residues on plastic films should draw more attention.     

气象因素对环境空气质量达标的影响分析

以天津市为例,分析地面风场、大气层结及天气形势等主要污染气象参量的特征及其与环境空气质量的相关关系;估算高、低污染潜势的天气背景对大气污染物浓度的影响幅度;提出在天气气候分类的基础上,建立气象条件标准化分级,评估气象条件对环境空气质量影响水平的方法。研究表明:天津市采暖季高污染的天气形势出现的频率约为34%,而非采暖季高污染的天气形势出现的频率约为16%,ISCLT3模型模拟结果显示相应于相同的污染源排放数据库由于采暖季和非采暖季气象条件不同引起的SO2全市平均浓度的差异约在10%以上。污染源源强相对稳定的条件下,高污染潜势的天气背景对空气污染的加剧作用大于低污染潜势的天气背景对空气污染的减轻作用。