昌吉市典型区域PM_(2.5)中有机碳和元素碳污染特征分析

本研究分析PM_(2.5)中有机碳和元素碳的质量浓度变化特征,对昌吉市典型区域昌吉州环保局2016-01月至2017-01月采集的大气细颗粒物(PM_(2.5))样品,利用美国(Sunset Lab Inc)大气气溶胶元素碳与有机碳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,以期为深入了解昌吉市颗粒物污染现状,制定大气污染防治对策提供依据。结果表明:昌吉市OC和EC的质量浓度范围分别为0.13~46.71μg/m3和0.05~8.25μg/m~3,5月份质量浓度最小,EC的质量浓度月分布无明显变化,OC和EC最大浓度均出现在2月。OC的质量浓度季节变化特征呈现冬季秋季夏季春季;EC的质量浓度季节变化特征呈现冬季秋季夏季春季。在不同的季节,OC的浓度变化比较明显,EC排放相对稳定。对各季节OC、EC相关性分析中可以看出,昌吉市OC、EC相关性表现为夏季最强,春秋次之,表明昌吉市夏、春、秋OC、EC具有相似来源或大气扩散过程,主要来源于交通源机动车尾气的排放;冬季相关性较低,说明OC和EC来源复杂,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,大气污染可能受多种源共同影响。     

基于SPAMS方法都江堰重污染的成因初探

为了解都江堰冬季重污染形成的成因,于2018/1/4～2018/1/15在都江堰市档案馆采用单颗粒飞行时间质谱仪(SPAMS)进行连续监测。运用自适应共振神经网络理论(ART-2a)将颗粒物组分分为8类:有机碳(OC)、混合碳(OCEC)、元素碳(EC)、富钾颗粒(RK)、矿物质(SIO)颗粒、左旋葡聚糖(LEV)颗粒、富钠钾(RNa K)和重金属(HM)颗粒。经分析研究知,EC、OC、RK、RNa K是本次重污染天气形成的主要因素,而OCEC则是重污染天气持续的根本因素。细颗粒物的来源有燃煤源、机动车、工艺过程源、扬尘源、二次无机源、生物质燃烧源和其他源,其贡献率分别为28%、24%、16%、12%、9%、8%和3%。在重污染形成时期,影响细颗粒物的主要来源是二次无机源、燃煤源和扬尘源;但在重污染持续阶段,影响细颗粒物的来源则是机动车源、燃煤源、二次无机源。     

南宁市秋、冬季大气PM_(2.5)中有机碳、无机碳污染特征研究分析

为掌握南宁市大气细颗粒物(PM_(2.5))碳组分的污染特征和来源特点。在秋、冬季两季期间分别采集南宁市大气PM_(2.5)样品,分析有机碳(OC)和元素碳(EC),并采用示踪法初步追溯其来源。结果表明,南宁市秋季大气PM_(2.5)中OC和EC质量浓度均值分别为9. 66和2. 12μg/m~3;冬季均值分别为15. 80和3. 05μg/m~3,秋季较冬季低。秋、冬季PM_(2.5)中OC/EC分别为4. 6和5. 2,表明存在二次有机碳(SOC),经估算,秋、冬季SOC分别为6. 16和10. 97μg/m~3,分别占OC的62. 3%和66. 6%。利用碳组分丰度对碳组分分析结果表明,PM_(2.5)主要来源是机动车尾气和燃煤,同时受甘蔗渣燃烧或生物质露天焚烧的影响。     

济南市环境空气中PM_(2.5)的碳组成与特征分析

对济南市环境空气中PM2.5中碳组分污染特征的研究结果表明,济南市环境空气细颗粒物中碳主要以有机碳(OC)和元素碳(EC)的形式存在,二者浓度以冬季最高,且变化趋势相同;OC占总碳比例较高;冬季二次有机气溶胶(SOC)浓度最高,与污染源排放及气象条件有关。     

巴中市城区PM_(2.5)污染特征及时空变化规律分析

利用巴中市城区一个自然年(2016年3月1日~2017年2月28日)的空气质量数据,分析了巴中市城区PM_(2.5)的污染特征和时空变化规律。结果表明,PM_(2.5)日均浓度对数值接近正态分布特征,PM_(2.5)与其他主要大气污染物都具有显著的相关关系。CO、NO_2是主要的相关因素,与PM_(2.5)的相关系数都高达0.7以上。PM_(2.5)浓度表现为冬季秋季春季夏季,这与首要污染物是PM_(2.5)的天数占比以及PM_(2.5)与PM_(10)相关系数的季节变化一致,反映了PM_(2.5)呈现出以冬季污染最重,春、秋季污染中等,夏季污染最小的季节特征。PM_(2.5)与PM10的浓度比值表现为冬季秋季夏季春季。各个站点的PM_(2.5)变化趋势一致,相互之间浓度差异小且比较均衡,巴中中学站点的PM_(2.5)浓度无论在任何季节都高于其他站点,苏山坪站点在冬季的PM_(2.5)浓度明显低于其他站点,表明PM_(2.5)污染具有明显的区域性特征,与人类活动强度相关的局地污染对PM_(2.5)污染具有一定影响。     

2020年自贡市主城区PM2.5污染特征及来源解析

PM_2.5主要污染物来源解析对空气质量管理具有十分重要的意义。本研究利用自贡市国控站点气象、大气污染物及PM_2.5组分监测数据,基于颗粒物源解析模型,分析了2020年自贡城区PM_2.5的主要污染特征,识别并量化了PM_2.5的污染来源及贡献。结果表明：自贡城区的PM_2.5年均浓度为43.2μg/m³,按总体贡献度排序,二次源、移动源、扬尘源和工业源是PM_2.5的主要影响因素,时段及季节变化特征明显;春季贡献最大的为移动源和扬尘源,夏季贡献最大的为移动源和工业源,冬季移动源贡献最大。为自贡市城区空气质量管理及控制提供了重要的决策依据。     

基于超级站观测的乌鲁木齐市PM2.5组分特征分析

为了解乌鲁木齐市PM_2.5各组分浓度及其变化特征，利用2022年乌鲁木齐市大气环境超级站PM_2.5及其组分连续监测数据进行特征分析，结果表明：PM_2.5组分中有机碳、元素碳、水溶性阴、阳离子等组分浓度与PM_2.5浓度呈现“采暖季高、非采暖季低”的季节性变化；PM_2.5各组分中硫酸根、硝酸根、铵根和有机碳占比较大；无机元素浓度高低顺序为：钙>铁>氯>钾；有机碳与元素碳比值为6.08；硝酸根离子与硫酸根的比值小于1；典型污染过程中PM_2.5组分浓度中硫酸盐、硝酸盐、铵盐和有机物等二次气溶胶占比明显增加。说明2022年乌鲁木齐市冬季PM_2.5浓度受SO₂、NO₂和NH₃等污染物二次转化影响，而夏季则受有机物二次转化和一次扬尘源的共同影响，应重点控制相关行业污染排放，减少重污染天气。     

成都市大气消光系数及PM2.5质量浓度在不同湿度条件下的关系研究

大气消光系数可以表征污染程度的大小,其本身与相对湿度密切相关。对2013年6月~2014年5月的逐小时地面观测的大气消光系数、相对湿度和PM2.5质量浓度数据进行统计与相关分析,以了解成都市大气污染的时间分布特征以及相对湿度和PM2.5质量浓度对其影响,在此基础上分析细颗粒物的吸湿增长特性。结果表明:(1)成都市消光系数具有明显的季节特征,消光系数大小依次为冬季秋季夏季春季。消光系数日变化在不同季节表现出不同的变化趋势。(2)当相对湿度小于80%时,PM2.5浓度与消光系数显著正相关,可直接利用污染物浓度代表污染的严重程度。(3)平均单位质量消光系数随相对湿度的变化表现出随机性,但整体呈现正相关。就平均而言,相对湿度每增加一个单位,平均单位质量消光系数增加0.013%。(4)由于成都市相对湿度对消光系数影响较大,因此在评定污染程度时用空气质量指数进行评定比用能见度评定更具科学性。     

潍坊市大气细颗粒物化学组分特征分析

为探讨潍坊市大气细颗粒物(PM_(2.5))的污染特征,于2015年在潍坊城区开展了不同季节的颗粒物观测试验,分析了PM_(2.5)样品的碳组分(OC和EC)、水溶性无机离子和无机元素等。结果显示,在观测期间PM_(2.5)中水溶性无机离子污染最为突出,其次为有机碳、微量元素和元素碳。受采暖季燃煤消耗量增加影响,该季节PM_(2.5)中碳质组分含量、部分水溶性离子(SO_4~(2-)和NH_4~+)含量、人为微量元素含量显著高于其他季节。风沙季,PM_(2.5)中OC主要来源于二次有机碳。     

陕西省空气质量时空差异研究

通过2016年12月~2017年5月陕西省10个地级市6项常规大气污染物逐小时监测数据,分析陕西省冬春季大气污染现状和时空分布规律。结果表明:(1)冬季关中地区空气质量最差,陕南、陕北地区较好,进入春季后,关中地区空气质量有显著提高;(2)冬季延安市SO2浓度异常高于其它城市,各市冬春季大气污染以颗粒物污染为主;(3)关中城市全天颗粒物污染较重,温度变化对O3小时浓度变化影响最显著,各市O3污染高频时段集中在午后。建议关中地区应加强冬季大气颗粒型污染物浓度控制,延安市应加强对SO2污染物排放的监管。     

阿克达拉PM2.5演变特征及与气象要素的相关性分析

为深入了解阿克达拉PM_2.5颗粒物污染,利用阿克达拉国家大气本底站颗粒物监测仪器GRIMM180观测的2010～2019年PM_2.5数浓度及台站的常规气象观测资料,用z-score法对PM_2.5数据标准化进行时间变化趋势分析,利用SPSS进行Pearson系数相关分析,能够客观反映出颗粒物浓度与气象要素间的共变趋势程度。结果表明：(1)10年中PM_2.5浓度整体上升7.15%。季节变化表现为冬季>春季>秋季>夏季的特征。秋季为明显右偏态分布其余季节对称分布,且冬季的变化性最大。月变化周期为13个月,呈现出“U”形起伏的变化规律。日变化呈现单峰的型式,且采暖期为非采暖期浓度2倍,呈现白天堆积晚上扩散的周期。(2)PM_2.5与风速、相对湿度和日照时长相关性最好,且在冬季表现最为显著。PM_2.5最高浓度风向为正南,阿克达拉主要污染物成分主要来自西北、偏西方向。风速为10m/s时为PM_2.5浓度明显转折点。夏季PM_...     

上海市松江区PM2.5与PM10浓度变化特征分析

为了解松江区PM_(2. 5)与PM_(10)浓度变化特征,选取2014年1月1日～2019年2月28日松江区3个环境空气自动监测市控点质控后的小时平均值,进行日、月、季节和年际变化的讨论分析。结果表明:2014～2018年松江区的PM_(2. 5)与PM_(10)年均浓度分别为51、61μg/m~3,呈整体下降趋势;冬春季PM_(2. 5)与PM_(10)浓度较高、秋季次之、夏季低; 2014～2018年PM_(2. 5)与PM_(10)浓度月变化趋势基本相同,整体呈现4～6月逐渐下降,10～12月逐渐上升的规律; PM_(2. 5)与PM_(10)浓度各季节及全年的日变化均呈双峰型; PM_(2. 5)与PM_(10)的相关系数为0. 87,四季系数为r冬季(0. 91) r夏季(0. 90)r秋季(0. 88) r春季(0. 72); PM_(2. 5)/PM_(10)的平均值为0. 83,大气颗粒物PM_(2. 5)的贡献率非常高。     

昌吉市大气颗粒物PM_(2.5)在线源解析

采用单颗粒气溶胶质谱仪对昌吉市大气中PM_(2.5)进行在线监测和分源解析分析,对大气总细颗粒物贡献最大的是燃煤源,占比32.5%;第二是机动车尾气源,占比25.4%;第三位是工业工艺源,占比15.8%。对优良天气和污染天气下的颗粒物进行污染物来源对比分析结果表明,监测期间污染的形成与燃煤和工业工艺源颗粒物的增加有关。三次典型污染过程分析结果显示:第一次污染过程主要受到燃煤源颗粒物及工业工艺源颗粒物的影响;第二次、第三次污染过程主要受到燃煤源颗粒物及机动车尾气颗粒物积累的影响。     

潍坊市大气颗粒物中重金属污染特征

为了解潍坊市大气颗粒物中重金属浓度特征及其来源,于2014年对环境空气中颗粒物进行采样,分析了不同粒径颗粒物上的重金属(Fe、Cd、Cr、Cu、Pb、Mn、As、Ni、Zn)含量。结果显示,可吸入颗粒物(PM_(10))、细颗粒物(PM_(25))中主要重金属为Fe、Zn、Pb、Cu、Mn。重金属Pb、Cd、Zn和Cu主要富集在PM_(25)上。重金属浓度一般表现为冬季最高,这可能是人为污染和气候共同作用造成的。通过富集因子和主因子分析,PM_(25)中Cu、Zn、Pb和Cd是人为源贡献的,冶金、电镀和燃煤是主要人为源。     

大连市大气中气态总汞的时间分布特征研究

为研究大连市大气中气态总汞的时间分布特征,采用Lumex RA-915AM型测汞仪对大连市气态总汞进行了长达一年(2015年)的连续监测。结果表明:2015年大连市气态总汞年平均值为3.72 ng/m3;季节浓度高低顺序为春季夏季冬季秋季;月均值最大值出现在夏季,日均值最大值出现在春季;春季气态总汞浓度白天明显高于夜间,而夏季则白天明显低于夜间,秋季、冬季白天与夜间气态总汞浓度没有明显差别。     

十堰市环境空气中臭氧污染特征研究

近年来,十堰市环境空气中臭氧浓度日益增加,成为仅次于细颗粒物的主要大气污染物。为了解十堰市城区臭氧污染特征,利用2013-2017年历史观测数据,对城区臭氧污染现状及时空变化规律进行分析。结果表明:臭氧污染在空间上呈现出明显的差异,最高值与最低值分别出现在滨河新村点位和柳陂点位,在时间上呈现出工作日大于休息日的情况。夏季是城区臭氧污染最严重的季节,冬季臭氧浓度较低;一天中臭氧浓度呈现明显的单峰型变化规律。     

南充冬季大气PM2.5污染特征及来源分析

为探究南充市冬季大气PM_(2.5)污染特征,于2017年1月对南充市大气PM_(2.5)进行采样,分析水溶性离子、无机元素和碳质组分的组成、浓度水平和来源。结果表明,二次无机离子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+是南充市冬季大气PM_(2.5)水溶性离子中的重要组成部分,占总离子的86.7%;NH_4~+与NO_3~-和SO_4~(2-)主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4形式存在,SOR和NOR平均值分别为0.51和0.23,SOR高于NOR,说明南充市冬季硫氧转化速度比氮氧转化速度快且二次离子污染较为严重;NO_3~-/SO_4~(2-)比值为1.11,表明移动源是南充冬季大气污染物的主要来源,并且南充市冬季大气PM_(2.5)偏酸性。OC、EC是大气PM_(2.5)重要组成部分,OC/EC比值大于2,SOC对OC的贡献率较大(65.3%),南充市冬季大气PM_(2.5)中OC主要来源于二次污染。OC、EC之间相关性较好(R=0.84),二者具有共同的来源。主成分分析(PCA)结果表明,南充市冬季PM_(2.5)的主要来源是汽车尾气、燃煤、二次污染、生物质燃烧、土壤及建筑扬尘。     

大连市中心区O3污染特征分析

本文采用2007年大连市环境自动监测数据，分析了城市中心区O3的污染特征。结果表明：O3质量浓度的最大值出现在午后15：00—17：00，比太阳辐射强度最大值的出现时间滞后2h左右；O3质量浓度的季节性变化十分显著，春夏季较高，秋季次之，冬季最低；汽车尾气是近地面O3污染的主要原因。     

基于主成分及聚类分析的内陆河流水污染特征研究

采用主成分分析法对西北内陆某城市河段的主要特征污染指标进行了评价,针对特征污染指标运用空间聚类分析法,研究各关键指标的空间分布特征,对特征指标的关键控制点位的时间分布进行了探讨。研究结果表明,秋季研究河段受总磷、有机污染的影响较大,夏季受氮素污染的影响较大,与农田、农村、生活排水等有较大的关系。秋季河段上游TN、TP、CODcr的污染程度均最高,河段中下游段则受上游城镇生活、工农业等污染排放的影响较显著。夏季上述三个指标受入河污染源的影响较小,受各类面源污染的影响较大,整体表现为河段北面整体污染高于南面,上游水质好于下游水质。河段上下游区域夏季TN、TP、CODcr均高于秋季,整体表现为夏季水质总体劣于秋季,河段中部TN、TP在夏季浓度与秋季差别不大,没有显著的一致的好劣趋势。     

南京市PM_(2.5)中重金属污染特征分析及健康风险评价

自2013年12月至2014年11月,采集了南京市大气颗粒物PM_(2.5)样品共计56个,分析了As、Cd、Cr、Ni、Pb、Zn、Cu和Mn这8种重金属元素的含量及污染特征,并应用美国环保局推荐的健康风险评价模型,对其通过呼吸途径引起的人体健康风险进行了初步评价。结果表明,南京市大气PM_(2.5)质量浓度呈现明显季节特征,冬季秋季春季夏季,全年均值为86μg/m3,超我国年均二级标准的1.4倍。PM_(2.5)中8种元素浓度排序为:ZnPbMnCuCrAsNiCd,As均值超标77%,其他未超。4种致癌重金属(As、Cd、Cr、Ni)及4种非致癌重金属(Pb、Zn、Cu、Mn)中,Cr对人体健康具有很高的潜在性危害,其他7种重金属的风险可忽略,不会对暴露人群构成明显的危害。