天津城区PM_(2.5)中碳组分污染特征分析

为探讨天津城区碳组分的季节污染特征,于2009年4月—2010年1月采集大气PM2.5样品,测定其碳组分浓度,分析有机碳(OC)和元素碳(EC)的相互关系,并探讨气象条件对碳组分浓度的影响.结果表明,天津城区PM2.5质量浓度为141.47μg·m-3,OC和EC质量浓度年均值分别为18.81μg·m-3和6.86μg·m-3,分别占PM2.5质量浓度的13.3%和4.8%,碳组分系PM2.5的重要组成部分;季节分布特征显示,秋、冬季OC和EC污染较为严重,总碳气溶胶(TCA)分别为45.74μg·m-3和46.75μg·m-3,占PM2.5质量浓度的30.1%和40.1%;采用改进的OC/EC最小比值法计算得到的二次有机碳(SOC)浓度显示,秋季和冬季SOC较高,为7.45μg·m-3和7.28μg·m-3.后向轨迹的聚类分析表明,局地气流或偏南气流控制下的PM2.5中碳组分浓度较高.     

天津城区大气气溶胶质量浓度分布特征与影响因素

根据中国气象局天津大气边界层观测站2009年的气溶胶观测资料和同期气象资料,对天津城区PM10和PM2.5质量浓度变化特征,及其与气象条件的相互关系进行研究,结果表明：PM10和PM2.5年均质量浓度为153.24和68.78μg·m-3,其日均值超标率近半,表明南部城区尤其是交通干道附近气溶胶污染较为严重;PM10和PM2.5质量浓度逐月变化呈现明显的冬季高、夏季低的特征,其日变化特征呈明显的双峰型,早晚污染高峰主要受交通源影响;气象条件对气溶胶质量浓度作用显著,气溶胶质量浓度与气温正相关,相对湿度的增高易导致细粒子吸湿性增长,但高湿状态下易引起降水有利于气溶胶的湿清除,西南气流和偏北风是PM10和PM2.5高浓度的主要影响风向,静小风易造成气溶胶堆积,高风速可引起PM10排放增多,但对PM2.5影响不大。     

遂宁市大气细颗粒物污染现状及成因

通过研究遂宁市环境空气质量变化趋势、城区空气颗粒物组成及浓度变化,系统分析了遂宁市雾霾天气的污染状况及成因,并横向比较了四川省内各城市的空气质量.研究结果表明,细颗粒物(PM2.5)是遂宁市环境空气中的主要污染物.2012年遂宁市大气中PM2.5浓度值为35—119μg·m-3,平均值为68μg·m-3.2013年1—4月,PM2.5浓度值为21—120μg·m-3,达标率不到50%.尤其在2013年3月,PM2.5/PM10由62.0%—87.2%降低为45.3%.由此判断遂宁市环境空气质量主要受细颗粒物类型、气象条件以及大气污染物长距离迁移等因素影响,其中细颗粒物的最主要来源为机动车尾气排放,并提出了细颗粒物污染防治的对策措施.     

鞍山黑碳气溶胶观测

以2009年5月鞍山大气成分站AE-31黑碳仪器观测数据,并结合GRIMM180观测数据,分析了该地区ρ(BC)变化特征,结果表明,以紫外光为检测光源测量的黑碳日平均浓度为4.015μg·m-3,以可见光为检测光源测量的黑碳日平均浓度为3.965μg·m-3,以红外光为检测光源测量的黑碳日平均浓度为4.051μg·m-3,PM1.0日平均浓度为30.4μg·m-3.黑碳气溶胶的各波段ρ(BC)变化趋势相同,紫外光和红外光为检测光测量的黑碳浓度较可见光的测量值高.ρ(BC)与ρ(PM1.0)有很好地相关性,ρ(BC)占ρ(PM1.0)的比例为22.6%.ρ(BC)与能见度大小呈反比,其对光的吸收是影响能见度的重要因素之一。     

西安市大气颗粒物中水溶性无机离子的季节变化特征

用离子色谱法对11种无机水溶性离子(Na+,NH4+,K+,Mg2+,Ca2+,F-,Cl-,Br-,NO-2,NO-3和SO2-4)进行分析,探讨大气颗粒物中水溶性无机组分的季节变化与典型污染(灰霾、浮尘、燃烧秸秆和燃放烟花)的理化特性.结果表明,西安市大气中PM2.5和TSP的日均质量浓度分别为167.1和382.0μg·m-3,PM2.5占TSP总质量浓度的44%.PM2.5和TSP中无机水溶性离子组分的年均值分别为75.2μg·m-3和101.7μg·m-3.PM2.5中水溶性离子组分占PM2.5总质量浓度的45%左右,TSP中水溶性离子组分占TSP总质量浓度的30%左右.各种水溶性离子的来源和形成机理不同,其季节变化趋势和粒径分布也不同.典型污染事件期间,颗粒物污染特征与平时相比有很大差异:雾霾时PM2.5和TSP的质量浓度都显著增加,主要污染组分为二次污染离子NH+4,NO-3和SO2-4;浮尘发生时,大气颗粒物中人为污染组分会大大减少,而来自沙尘传输和地面扬尘等的地壳物质显著增加;燃烧秸秆对大气颗粒物中K+和Cl-的影响最大;燃放烟花时K+,Mg2+和Ca2+的质量浓度显著增加.     

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。     

杭州地区大气细颗粒物浓度变化特征分析

利用2012年杭州地区(杭州、桐庐、建德、淳安)大气颗粒物监测仪TEOM1405D的连续观测资料,对该地区PM2.5质量浓度的变化特征及其与气象条件的关系进行了分析研究.结果表明,2012年杭州、桐庐、建德、淳安PM2.5年平均浓度分别为50.0±25.7、46.5±22.0、42.1±21.8、36.9±21.2μg·m-3,空间上呈现至北向南逐渐下降的变化趋势.受边界层高度、降水等气象条件影响,4个站点PM2.5浓度的季节变化基本表现为秋季冬季春季夏季,其中秋、冬季PM2.5超标日数高达80%左右.杭州地区PM2.5日变化呈现明显的双峰型特征,其峰值出现时间与人们的早晚出行高峰有较好的对应关系.对比不同站点PM2.5浓度变化可以看出人口密集城市区域气溶胶浓度要显著高于乡村地区.通过拟合小时平均值最大出现频率得出杭州地区最具代表性大气状态下PM2.5的浓度值为21.2μg·m-3.风向风速与PM2.5浓度的关系表明杭州主要以本地污染为主,桐庐受本地污染和区域输送双重影响,建德主要表现为区域输送.     

2011年冬季天津PM2.5及其二次组分的污染特征分析

2011年11月—12月于天津城区和武清采集PM2.5样品,分析其中的二次水溶性无机离子(NH4+、NO3-和SO24-)、有机碳(OC)和元素碳(EC),估算二次成分浓度,并分析采样期间气象因素对一次持续重污染过程的影响.结果表明,天津地区冬季PM2.5污染严重、城区和武清PM2.5质量浓度平均值分别为166.9μg.m-3和180.0μg.m-3;城区样品中SO24-、NO3-和OC在PM2.5的比例依次为19.4%、16.7%和15.4%,武清样品中则为19.2%、15.5%和20.4%;二次组分占PM2.5质量浓度的47%(城区)和46%(武清),雾霾日二次组分含量明显高于非雾霾日;高湿和静小风等不利气象条件是造成PM2.5质量浓度持续增加以及二次组分浓度迅速升高的重要原因.     

不同气团对嘉兴市大气污染物变化特征的影响

利用嘉兴2012年10月—2013年9月污染气体和PM2.5的连续观测资料,结合HYSPLIT_4轨迹模式计算得到的观测期间嘉兴不同季节的主导气团,分析了嘉兴市大气污染物的变化特征及不同季节下不同气团类型对该地污染物的影响.结果表明,嘉兴市CO、SO2、NO2和PM2.5日变化为双峰型分布,峰值位于07∶00—09∶00和16∶00—18∶00;O3呈单峰分布,峰值位于14∶00,这与人为活动和大气边界层变化密切相关.大气污染物具有显著的季节变化特征,SO2、CO和PM2.5冬季高(43.5,950.3,79.8μg·m-3),夏季低(21.5、522.4、38.0μg·m-3);NO2在春季最高(49.9μg·m-3),夏季最低(30.4μg·m-3);O3夏季最高(88.9μg·m-3),冬季最低(17.2μg·m-3).影响嘉兴的主导气团的来源和路径存在显著季节变化,不同气团对大气污染物的分布影响较大,局地气团下SO2的浓度显著降低;大陆气团下污染物浓度普遍偏高,SO2、CO、NO2和PM2.5分别是海洋性气团的1.6—3.0、1.5—1.6、1.6—2.0和1.5—2.3倍;海洋性气团下污染物浓度普遍较低;混合性气团对应的污染物水平介于海洋性气团和大陆气团之间.     

北京市不同主干道绿地群落对大气PM_(2.5)浓度消减作用的影响

为研究城市道路两侧不同绿化带宽度及不同植物群落配置模式对消减大气中PM2.5浓度的作用,选择北京市四环主干道旁3种典型植物群落配置类型作为试验监测点,对0 m、6 m、16 m、26 m、36 m不同绿带宽度下PM2.5浓度分布与变化进行监测,并对其消减能力进行计算,分析PM2.5浓度变化与道路车流量、绿化带宽度及植物群落配置模式之间的关系。结果表明:(1)PM2.5浓度的日变化与车流量的日变化特征一致,道路绿地空气中PM2.5浓度的日变化呈现双峰单谷型特征,即早晚高、白天低,PM2.5浓度在8:00~10:00的交通早高峰期间增加,而后开始下降,到12:00~14:00左右达到最低值,之后呈持续上升状态,直至晚高峰19:00浓度达一天中的最大值。(2)不同植物群落配置模式对大气中PM2.5浓度的消减作用不同,群落内郁闭度高的多复层结构绿地对PM2.5消减作用优于郁闭度低的单层配置绿地模式;(3)分别对3类空气质量条件下,道路绿地对PM2.5消减作用进行评价。无污染或轻度污染(PM2.5100μg·m-3)环境下,绿地对PM2.5消减作用明显,26 m及36 m的绿带处消减作用最强,最高可达12.22%;中度污染(101μg·m-3PM2.5200μg·m-3)的环境下,只有群落配置以乔木林为主且郁闭度较高的蓝靛厂桥南绿地对PM2.5具有消减作用;重度污染(PM2.5201μg·m-3)天气条件下3种绿地对PM2.5的消减作用均不明显。     

辽宁本溪大气颗粒物浓度特征

利用本溪大气成分监测站2008年3月至2009年2月大气颗粒物监测仪GRIMM180的连续监测资料,对该地区大气颗粒物的质量浓度变化、谱分布特征以及大气颗粒物与气象因素的关系进行分析研究.结果表明,本溪PM10和PM2.5平均质量浓度分别为0.086 mg.m-3和0.058 mg.m-3,其日平均质量浓度变化幅度较大;冬季和夏季质量浓度日变化均呈现明显的双峰双谷特征;数浓度谱分布较好地符合Junge分布;PM10日平均值超标率为8.7%,且大气颗粒物主要是以细粒子的形式存在;随风速的增大大气颗粒物质量浓度基本呈现逐渐减小的趋势,当风速〉0.6 m.s-1时,大气颗粒物质量浓度随风速增大下降明显,风速〉3.0 m.s-1时,下降的趋势减缓;降水过程对大气颗粒物有清除作用,其中对粗粒子的清除效果非常明显.     

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％）。     

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。     

Observation of black carbon aerosol in Beijing, 2003

The objective of this study was to determine the black carbon concentration in Beijing in 2003. The aerosol properties were measured using an Aethalometer and a tapered element oscillating microbalance (TEOM) on the roof of the Physics Building of Peking University (39.99° N, 116.31° E) from July to August 2003 and from November 2003 to January 2004. The average black carbon (BC) concentrations in the summer and winter were 8.80 and 11.4 μg/m³, respectively. During winter, two different cyclone cut offs were installed at the inlet of an aethalometer. The BC mass concentration in TSP, PM₁₀, and PM_2.5 were obtained. The results indicated that in winter aerosol, 90% of BC exited in PM₁₀ and 82.6% of BC exited in PM_2.5. The BC in PM₁₀ accounted for 5.11% of the PM₁₀ mass.     

武汉市秋冬季室内外空气颗粒物以及有机碳、元素碳的污染特征

为了解秋冬季室内外空气颗粒物PM10、PM2.5以及其有机碳和元素碳的污染特征,于2009年10月及12月对武汉大学医学部学生宿舍室内、外PM10、PM2.5进行了两周连续采样。结果表明：秋季室内PM10和PM2.5的平均浓度分别为121.8和91.3μg/m3,室外为153.9和104.2μg/m3;冬季室内PM10...     

郑州市环境空气中VOCs的污染特征及健康风险评价

挥发性有机物（VOCs）不但是引发霾和光化学烟雾等环境问题的重要原因,达到一定浓度时还对人类健康造成威胁.为研究中原地区环境空气中VOCs 污染状况,探查VOCs 对人群健康产生的风险,以中原地区核心城市-郑州为代表,于2012年─2013 年间,在郑州市区内布点,以苏玛罐采样/气相色谱-质谱法分析测定了VOCs 的时空分布,并使用健康风险评价四步法进行健康风险评价.郑州市环境空气中VOCs 年均浓度分布特征：以烷烃和芳香烃为主,分别占总量的23.8%和19.5%;年平均质量浓度,芳香烃类为131 μg·m^-3、烷烃类为118 μg·m^-3,酮类为84.3 μg·m^-3、卤代烷烃类为67.8 μg·m-3;单体化合物以丙酮（66.2 μg·m-3）、乙醇（27.5 μ·m-3）、正十-烷（24.4 μg·m-3）和甲苯（17.2 μg·m-3）质量浓度最高,污染程度在国内居于中等水平.VOCs 季均浓度分布特征：夏季高于冬季,但各类化合物在两季的浓度差异较大.VOCs 日均浓度变化特征：烷烃类和芳烃类化合物于10：00 出现浓度峰值,浓度变化趋势与交通量变化具有相关性.健康风险评价结果为：非致癌风险大于1,会对人群健康造成-定的非致癌危害;苯、四氯化碳、1,2-二氯乙烷、1,1,2-三氯乙烷、六氯丁二烯的致癌指数超过EPA 致癌风险值,但未超出OSHA 致癌风险.     

电感耦合等离子体-质谱法研究大气颗粒物中元素浓度

1　IntroductionAirborneparticulatematterisoneoftheimportantmarkersofairqualityandisanimportanthealthconcerninurbanareas,especiallywithrespecttoanumberofchronicrespiratorydiseases.Medicaldatasuggeststhatitisthisfractionofparticulatematterthatbecomesdeeplyi…     

西安市冬季重污染天PM2.5高分辨率及其中碳气溶胶污染特征分析

为了研究西安市冬季重污染天PM2.5及其中碳气溶胶的变化特征,在2013年1月1日至2013年2月28日大气污染严重的天气进行24 h连续的PM2.5样品采集,再通过Model-4型全自动半连续式在线光/热法大气气溶胶OC/EC分析仪分析得出OC、EC的连续质量浓度值。结果表明,西安市PM2.5质量浓度冬季重污染天日循环变化规律明显,均大致呈现双峰模式,白天和夜间各有一个高峰。2月份的每个PM2.5质量浓度值高峰和低峰的出现均比1月份晚2-3 h,夜晚的高峰值比1月份低,PM2.5质量浓度比1月份上升得慢,下降得快。气象条件能对PM2.5质量浓度产生较强的影响。2月份PM2.5质量浓度值整体比1月份低,但在2月10日出现突越（499μg·m-3）,这与春节假期人为活动变化有关。OC/PM2.5、EC/PM2.5、TCA/PM2.5日变化幅度都较小,这说明OC、EC、TCA的来源比较一致;OC/EC值的平均值为6.63,表明西安冬季重污染期PM2.5中的一次来源主要为燃煤排放。PM2.5、OC、EC、TCA和OC/EC的值较2010年都有明显的上升,但OC/PM2.5、EC/PM2.5、TCA/PM2.5的值却是下降的,这说明近年来PM2.5及碳气溶胶的控制措施效果不明显,碳气溶胶二次来源增加,PM2.5的排放来源变得更加复杂。OC和TCA日循环变化呈现出明显的双峰特征;EC的变化趋势不明显。一天中OC/EC值多数时候处于较高水平,且受早晚车流量高峰的影响不明显,说明西安冬季重污染期间碳气溶胶受光化学反应转化的二次来源影响比较大。OC、EC的线性相关性比较好,且白天相对夜晚好,说明西安市冬季夜间燃煤采暖增加了碳气溶胶来源的复杂性。     

徐州市城市大气中的PAHs来源解析

采用化学质量平衡模型（CMB）对徐州市大气颗粒物中的多环芳烃（PAHs）进行来源分析,从而来确定各个源对大气的PAHs贡献值。主要通过利用大流量采样器配置PM10切割头在冬季和夏季对不同功能区,即生活区、工业区和旅游区采样大气中的可吸入颗粒物（PM10）样品,并用高效液相色谱法（HPLC）重点分析和研究了美国环保局（EPA）列出的16种PHAS优先污染物。研究结果表明：徐州市PM10污染比较严重,PM10污染质量浓度水平冬季是（288.81μg·m-3）大于夏季（276.34μg·m-3）,特别是工业区,污染数值达到393.13μg·m-3。夏季的总PAHs质量浓度为22.89 ng·m-3,分别是生活区28.35 ng·m-3、工业区21.75 ng·m-3和旅游区18.58 ng·m-3。冬季的总PAHs质量浓度为306.29 ng·m-3,分别是工业区388.03 ng·m-3、生活区276.29 ng·m-3和旅游区254.28 ng·m-3。夏季和冬季情况下,旅游区的污染相对来说都是最低的PM10中多环芳烃的源解析结果为,煤烟尘污染源的全年贡献率为64.00%,冬季煤烟尘污染源的贡献率为66.51%,夏季煤烟尘污染源的贡献率为57.21%,说明煤烟尘是PM10中多环芳烃的主要贡献源,土壤尘次之,全年贡献率为24.90%,冬季为25.48%,夏季为28.97%,因此,扬尘和烟煤尘的污染是徐州市的PM10中PAHs的最主要来源。