轻型汽油车VOCs排放特征和排放因子台架测试研究

为研究轻型汽油车尾气中VOCs的排放特征和排放因子,按照《轻型汽车污染物排放限值及测量方法》(中国Ⅲ、Ⅳ阶段)中要求,采用底盘测功机对国内现有不同品牌轻型汽车进行台架试验,并利用3级冷阱预浓缩GC-MS方法对尾气样品中VOCs物种进行定量分析.结果表明,尾气样品中共有68种VOCs被定量检出,其中芳香烃种类最多,占38.7%,烷烃占29.8%,烯烃(包含炔烃)占27.1%.不同品牌轻型车源排放谱特征基本吻合.轻型汽车的总VOCs排放因子为0.01~0.46g/km,前3位物种分别为乙烯、甲苯和苯.     

2007年中国大陆地区生物质燃烧排放污染物清单

采用排放因子法计算了中国2007年间CH4、SO2、NOx、NH3、EC、OC、NMVOC、CO、CO2、TSP、PM10、PM2.5的排放总量,建立了生物质燃烧污染物排放清单,计算了各污染物总排放量的空间分布及不同生物质燃烧类型对各污染物总排放量的贡献率,重点完善了各省市生物质燃烧排放不同粒径颗粒物清单.结果显示,2007年我国大陆生物质燃烧排放CH4、SO2、NOx、NH3、OC、EC、NMVOC、CO、CO2、TSP、PM10、PM2.5排放总量分别分为3332.7, 335.3, 951.3, 7754.9, 783.7, 267.7, 6049.6, 76579.6, 743743.7, 7677.8, 6668.9, 4043.7kt.四川、安徽、广西、山东、河南、江苏等地区生物质燃烧各污染物排放量较高,北京、天津、海南、宁夏、青海和西藏等省区各污染物排放量较少.不同地区排放污染物的主要生物质类型存在较大的差异,单位面积排放强度和人均排放量区域间差异显著.人类活动是生物质燃烧排放污染物的主要影响因素,秸秆和薪柴燃烧是污染物排放量最大的2种生物质,其对各种污染物的贡献率为93.8%~98.7%.     

天津秋冬季PM2.5碳组分化学特征与来源分析

为研究天津大气PM2.5中有机碳和元素碳的特征,于2009年9月4日到2010年2月25日在天津3个监测点位采集PM2.5样品,分析了PM2.5颗粒中元素碳和有机碳的含量特征、与气象条件的相互关系、以及碳组分的来源.结果表明3个监测点位PM2.5的平均质量浓度为123.85μg/m3;TC的平均浓度为18.76μg/m3,其中OC的平均浓度为14.48μg/m3,EC的平均浓度为4.27μg/m3,日均OC和EC浓度分别占PM2.5的11.7%和3.5%.秋季SOC的估算值为5.1μg/m3, 占OC的40.7%、PM2.5的4.3%;冬季SOC的估算值为6.5μg/m3, 占OC的35.7%,PM2.5的4.9%.观测期间EC与温度呈比较好的负相关关系; OC、EC、TC的浓度与风速有较好的负相关性.48h后推气流轨迹结果显示局地盘旋的气流(L)和来自天津北方或西北方区域气流(N/NW)有较高的碳组分浓度;天津大气PM2.5中碳组分受包括生物质燃烧、汽车排放、燃煤和道路扬尘混合来源影响.     

重庆主城区春季大气PM10及PM2.5中多环芳烃来源解析

于2012年春季采集了重庆主城区和缙云山共6个环境采样点的大气PM₁₀、PM_2.5样品,同步采集了燃煤尘、机动车尾气尘、施工机械尾气尘、船舶尾气尘、餐饮油烟尘、生物质燃烧尘及土壤尘等7类污染源,采集到有效受体样品139个、有效源样品233个,使用GC-MS分析样品中18种PAHs的质量浓度(ρ),分析了PM₁₀、PM_2.5上载带PAHs的污染特征,并分别运用比值法、主成分分析法及CMB(化学质量平衡)受体模型法对PM₁₀、PM_2.5中的PAHs进行来源解析,所得源解析结果较为一致. 结果表明:重庆主城区大气PM₁₀、PM_2.5中ρ(PAHs)较低,ρ(PAHs)分别为22.03~31.71、19.02~29.92 ng/m3,其中位于工业区新山村采样点的ρ(PAHs)最高. PM₁₀载带的PAHs有86%~99%集中在PM_2.5中,说明PAHs主要富集在PM_2.5中. 重庆主城区大气PM₁₀、PM_2.5载带的PAHs主要来自机动车尾气尘和燃煤尘的贡献,这2类源对PM₁₀的贡献率分别为25.89%、32.80%;而在PM_2.5中,机动车尾气尘的贡献率较高,可达62%左右.      

天津市可吸入颗粒物及元素室内外相关性

选取天津市某社区作为采样点,于2009年8、9月(代表非采暖季)和11、12月(代表采暖季)采集了室内和室外可吸入颗粒物(PM10)样品,以研究天津市PM10及元素的室内外相关性.结果表明,采暖季PM10的室外平均浓度为198.88μg/m3.非采暖季和采暖季PM10的室内外浓度比(I/O比值)的变化范围分别为0.14~3.22和0.10~3.70,平均值分别为0.88和0.96,室内外相关系数(R2)分别为0.32和0.46.Al、Ca、Fe等元素的浓度均高于1μg/m3,V、Mn、Cu等元素浓度变化范围为0.01~1μg/m3;非采暖季和采暖季元素I/O比值的变化范围分别为0.62~1.04和0.41~0.92.以采暖季为例,使用PM10质量(元素)浓度的质量平衡模型计算的有效穿透因子(Finf)、贡献值、贡献率分别为0.26(0.39)、50.84μg/m3(78.69μg/m3)、43.97%(50.05%),两种结果存在差异的原因是2种模型对Finf的假设不同.     

基于风险神经网络的大气能见度预测

针对空气污染导致大气能见度降低的预测研究,构建了一个风险神经网络模型,模型以6个气象因子、3种主要污染物(SO2,NO2,PM10)浓度和能见度作为输入因子,输出为24h后能见度的预测值.该模型对低能见度情况的数据给予相对较高的风险值,而对高能见度情况的数据则给予相对较低的风险值.以天津市2003~2007年的气象数据对模型进行检验,结果表明该风险神经网络模型优于传统神经网络模型和线性回归模型.     

室内空气中芳香烃的测定与污染源模拟

采用Ｔｅｎａｘ树脂吸附－热解吸／氢火焰气相色谱法定量测定室内空气中芳香烃类有机的。现场采样测定了某办公楼装修前后室内空气环境中芳香烃浓度。     

乌鲁木齐空气颗粒物中PAHs碳同位素组成及来源解析

报道了乌鲁木齐城区空气颗粒物中多环芳烃(PAHs)化合物的稳定碳同位素组成特征,解析了PAHs的来源.气相色谱/燃烧系统/同位素质谱分析表明,该市空气颗粒物中PAHs化合物的δ¹³C值为-23.5‰～-31.3‰,随着分子量的增大,PAHs化合物中13C含量降低.利用同位素质量平衡二元模型,计算了燃煤污染源与机动车排气对城区苯并(a)芘、茚并(1,2,3-cd)芘和苯并(ghi)苝的贡献,前者分别为72%、97%和95%,后者分别为28%、3%和5%.苯并(a)芘、茚并(1,2,3-cd)芘和苯并(ghi)苝的相对含量分别为2.8%,29.1%和25.1%,占PAHs总量的57%,计算的三者的燃煤污染源总贡献量为78.6%,与利用化学质量平衡模型计算得出的结果(84%的PAHs源于燃煤)相近.     

室内空气中苯系物的测定与模拟研究

采用活性炭吸附法采样,氢火焰气相色谱法定量分析,测定典型室内环境中苯系物的浓度;考察污染物的来源及其变化趋势;对一些典型装饰材料及日用化学品进行模拟挥发研究;采用毛细管气相色谱 质谱联用技术对挥发物中多种有机污染物进行定性分析;通过模拟实验方法,研究苯系物的汇效应,建立数学模型,确定模型参数,并对吸附 解析速率常数进行计算与分析。     

重庆市颗粒物中元素分布特征及来源分析

2012年在重庆市6个采样点采集PM10和PM2.5样品,采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)和电感耦合等离子光谱仪(ICP-OES)对样品中Na、Mg、Al、K、Ca、Ti、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb共17种元素含量进行测定,在此基础上对各元素浓度分布特征进行分析,并采用富集因子法(以Al元素为参比元素)和主因子分析法定性分析其污染的主要来源。结果表明,除Al、Ca、Co外,其他与人类活动相关的各元素更容易富集于PM2.5上。Zn、As、Pb、Cd在PM10和PM2.5中极强富集,表明重庆市燃煤、城市交通、工业等污染严重。大渡口和沙坪坝站点PM10和PM2.5中各元素的污染程度相对偏高,南坪、缙云山、巴南、茶园4个采样点各元素的污染程度相对偏低。主因子分析结果表明,土壤尘、建筑尘、燃煤工业尘、道路尘是重庆市PM10和PM2.5的主要来源。