2020年第一季度枣庄市PM2.5源解析的分析研究

为了评估分析枣庄市不同来源污染物排放强度削减与大气环境质量变化之间的关系,使用统计方法和正定矩阵因子分解法对枣庄市2020年第一季度大气污染变化特征和污染来源进行了解析,探究了枣庄市大气固体悬浮微粒浓度变化影响机制。结果表明:2020年第一季度PM2.5、PM10、NO2、SO2浓度较2019年同期显著下降,但枣庄市采暖季内社会活动造成的正常排放仍高于大气环境容量;受新冠疫情影响,2020年较2019年PM2.5源因子浓度削减最大的为机动车源(46.5%)和工业源(17.9%),应长期采取机动车减排、产业结构调整等措施,科学规划“十四五”大气污染防治。     

郑州市细颗粒物时空差异及管控措施影响

为研究郑州市细颗粒物（PM_2.5）时空分布差异及秋冬季管控措施影响,于2017年秋季至2018年冬季选取5个点位采集PM_2.5样品并进行组分分析,利用正定矩阵因子分解模型（PMF）解析PM_2.5污染来源,评估郑州市秋冬季管控效果,并基于源解析结果为下一阶段秋冬季管控提供支撑.郑州市PM_2.5浓度冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季,郑州大学（ZZU）PM_2.5浓度最高［（83.1±44.7）μg·m^-3］,高出平均浓度［（76.5±46.1）μg·m^-3］的8.7%.SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺在9种水溶性离子中平均占比高达22.5%、43.6%和23.4%,受燃煤影响Cl^-两年冬季占比高于其他季节（6.7%和6.6%）.秋冬季二次有机碳（SOC）污染严重,浓度占有机碳的一半以上,2018年市监测站（JCZ）和ZZU点位SOC/OC比2017年有所下降,但其他3个点位大幅度升高,说明这些地区不同的排放基础应对管控措施的表现不尽相同.重构结果表明硫酸盐占比在夏季最高（25.0%）,硝酸盐两年秋季占比较高（23.1%和25.1%）,地壳物质春季占比最高（18.2%）,二次有机气溶胶（SOA）冬季最高（14.1%和20.5%）;JCZ和航空港（HKG）点位SOA贡献较大（16.9%和16.4%）,ZZU点位受到一次有机气溶胶和地壳物质影响较大（14.3%和12.1%）.PMF结果表明二次无机盐（37.5%）、SOA（15.4%）、交通源（14.9%）、工艺过程源（4.8%）、燃煤源（16.0%）、扬尘源（6.5%）和生物质燃烧源（2.8%）是郑州市PM_2.5的主要污染源,SOA和燃煤源在冬季贡献最大,扬尘源和生物质燃烧源在春季和秋季贡献较大;市区点位JCZ、ZZU和临近机场的HKG受到交通源的影响高于其他点位,非市区点位新密和HKG受到生物质燃烧源的影响较大.对比两年秋冬季,2018年秋冬季SOA、交通源和工艺过程源的贡献有所升高,而二次无机盐、燃煤源和生物质燃烧源有所下降,冬季扬尘源也有所下降.结果表明秋冬季管控措施对一次源中的扬尘、燃煤和工业效果显著,同时SOA前体物挥发性有机物是进一步减排管控的方向.     

长江下游快速城市化地区水污染特征及源解析:以秦淮河流域为例

明晰区域水污染现状及污染物与污染源之间的关系是实施水环境精细化管理和区域水污染治理对策的前提.水质标识指数法（WQI）和聚类分析（CA）被用于研究2015~2019年秦淮河流域29个监测站点的11个水质参数的时空变化特征,并利用PMF模型和SIAR同位素源解析模型解析秦淮河流域的污染物来源及贡献率.结果表明,秦淮河流域河道水体总体为中度污染,TN浓度超标是流域水体污染的主要原因;2015~2019年WQI值呈现下降的趋势;空间聚类和PMF分析结果显示：①高污染区位于秦淮河下游城市化程度较高的城区、溧水主城和江宁大学城内的河道及牛首山河,污染源主要为生活污水、商服业污水（28.88%）及工业废水排放（27.43%）;②中污染区位于秦淮河下游的江宁开发区和秣陵街道及中上游的禄口街道内河道,主要污染源为城乡生活废水和商服污水（31.62%）、工业废水（27.25%）和内源污染（24.76%）;③低污染区位于秦淮河流域湖熟街道内河道及二、三干河,主要污染源为农村生活污水和生活垃圾（28.79%）及农业非点源污染（24.3%）;云台山河子流域内NO₃^--N是氮污染物在子流域受纳水体中的主要存在形式,SIAR溯源结果显示云台山河子流域的NO₃^--N主要来源于生活污水（61%）和土壤有机氮（34%）.本研究结果可为秦淮河流域水污染治理和水生态保护措施提供科学依据和基础.     

运城秋冬季大气细粒子化学组成特征及来源解析

为研究运城市秋冬季细颗粒物（PM_2.5）的化学组成特征和污染来源贡献,于2018年10月15日至2019年3月15日利用四通道小流量颗粒物采样器在运城市对大气PM_2.5样品进行了连续采集.主要对水溶性离子、元素碳、有机碳和金属元素等化学成分进行了分析,并结合颗粒物化学质量重构法和正定矩阵因子分解模型（PMF）深入探讨.结果表明,采样期间PM_2.5质量浓度范围为29.37~370.11 μg·m^-3,期间有101 d高于我国《环境空气质量标准》（GB 3095-2012）中的二级标准,超标率为70.63%,说明秋冬季运城市大气污染较为严重.按照空气质量指数（air quality index,AQI）将采集样品分类为清洁,轻-中度污染和重度-严重污染,水溶性离子、有机碳、元素碳和金属元素分别占总PM_2.5浓度的40%、19%、5%、7%（清洁天）,46%、18%、4%、5%（轻-中度污染）和46%、21%、4%、4%（重度-严重污染）.二次离子NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺是水溶性离子主要成分,分别占总离子浓度的81%（清洁天）、87%（轻-中度污染）和87%（重度-严重污染）.采样期间OC/EC的值分别为3.78（清洁天）、4.02（轻度-中度污染）和5.37（重度-严重污染）.随着污染程度的加剧,大气中二次有机气溶胶的污染情况也越发严重.此外,随着大气污染程度的加深,Fe和Cr元素浓度逐渐下降,而其余金属元素的浓度总体呈上升趋势.化学质量重构结果表明在运城市的PM_2.5中,二次无机盐、海盐、重金属、矿物尘、建筑尘、有机物和元素碳的质量分数分别为40%、1%、1%、5%、1%、32%和5%,且随着污染的加剧,二次无机盐的占比有所升高,矿物尘的占比降低.PMF分析结果表明,二次相关源、燃煤源、交通源与生物质燃烧及二次有机物是运城市灰霾暴发的主要原因.     

青岛大气总悬浮颗粒物中微量元素的含量特征及其来源解析

利用2012年12月在青岛连续采集的31个总悬浮颗粒物样品(TSP),分析了其中13种微量元素的浓度,讨论了微量元素的浓度特征,并运用正矩阵因子分析法(PMF)定量解析了气溶胶中元素的来源.结果表明,青岛气溶胶中微量元素的总浓度为(7.37±4.19)μg·m-3,以Al和Fe的浓度最高,对总浓度的贡献约为92%,其次为Zn和Pb,分别贡献了3.7%和1.6%,Mn、Ba、Cu、Sr、As、V、Cd、Co和Cs的浓度依次降低,其贡献均低于1%.依据富集因子这些微量元素可以分为3类,Al、Fe、Mn、Co、V、Sr和Ba主要来自地壳源的贡献,Cs和Cu受地壳源和人为源的共同影响,Zn、As、Pb和Cd则主要受人为源的影响.雾霾天时主要来自人为源的元素相比地壳源的元素更多的在大气中累积,雨雪天时降雨/雪对地壳元素的湿清除作用明显高于人为源的元素.12月青岛气溶胶中Fe和Mn主要来自土壤源的贡献,其次为生物质燃烧和机动车一次排放源;Co主要来自土壤源、生物质燃烧和燃煤源的贡献;Zn主要来自机动车一次排放源、土壤源和生物质燃烧源的贡献;Cu则主要来自冶金工业源的贡献;As主要来自燃煤源的贡献;Pb和Cd主要来自机动车一次排放源和冶金工业源的贡献.     

Temporal variations and source apportionment of volatile organic compounds at an urban site in Shijiazhuang, China

Shijiazhuang, the city with the worst air quality in China, is suffering from severe ozone pollution in summer. As the key precursors of ozone generation, it is necessary to control the Volatile Organic Compounds (VOCs) pollution. To have a better understanding of the pollution status and source contribution, the concentrations of 117 ambient VOCs were analyzed from April to August 2018 in an urban site in Shijiazhuang. Results showed that the monthly average concentration of total VOCs was 66.27 ppbv, in which, the oxygenated VOCs (37.89%), alkanes (33.89%), and halogenated hydrocarbons (13.31%) were the main composite on. Eight major sources were identified using Positive Matrix Factorization modeling with an accurate VOCs emission inventory as inter-complementary methods revealed that the petrochemical industry (26.24%), other industrial sources (15.19%), and traffic source (12.24%) were the major sources for ambient VOCs in Shijiazhuang. The spatial distributions of major industrial activities emissions were identified by using geographic information statistics system, which illustrated the VOCs was mainly from the north and southeast of Shijiazhuang. The inverse trajectory analysis using Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) and Potential Source Contribution Function (PSCF) clearly demonstrated the features of pollutant transport to Shijiazhuang. These findings can provide references for local governments regarding control strategies to reduce VOCs emissions.     

华中地区黄冈市一次重度污染期间PM2.5中12种微量元素特征及来源解析

为了给华中地区大气污染防制提供数据和理论支持,于2018年1月13～24日的一次重度污染期间,利用颗粒物中流量采样器采集黄冈市大气PM_(2.5)样品48个,运用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)对样品中Li、 Be、 V、 Se、 Sr、 Mo、 Ag、 Ba、 Tl、 Th、 Bi和U这12种元素进行分析,基于正定矩阵因子分析法(PMF)对此次污染来源进行分析,并结合后向轨迹模式中的聚类分析法、潜在源分析法(PSCF)和浓度权重分析法(CWT)分析了黄冈市此次PM_(2.5)外来输送通道及潜在源分布情况.结果表明,此次污染内因是静稳高湿气象条件的出现,外因是污染的输入,总共有5种污染源,分别为燃料燃烧源(10.59%)、地壳源(24.22%)、工业源(3.16%)、燃煤源(47.57%)和交通源(14.45%).主要的气流轨迹类型有两种,短距离传输占比62.50%,长距离传输占37.50%.本次污染贡献较大的区域有湖北的中东部、湖南的东北部、安徽的西南部以及河南的南部等地,华中地区存在南北方向的传输通道.除了本地污染之外,区域传输的影响不容忽视,在秋冬季重污染应急响应期间,各地都需要控制好减排措施,联防联控是治理大气污染的关键.     

“河-湖”沉积物重金属环境特征及来源解析

以府河及其受纳湖泊为研究对象,辨识"河-湖"系统沉积物中重金属的空间分布、地球化学特征和生态风险,利用正定矩阵因子分解模型(PMF)解析沉积物中重金属的潜在来源.结果表明,该"河-湖"系统沉积物中主要金属污染物为Cd、Cu和Zn,且Cd存在生态风险.与受纳湖体相比,府河污染水平及风险程度更高.湖体空间分析显示,河流入口呈现更高的金属含量及风险水平.PMF分析表明,研究区沉积物重金属主要受到人为活动的影响(55.7%),包括工业排放(20.3%)、化肥施用(19.5%)和水产养殖(15.9%).     

基于土壤重金属及PAHs来源的人体健康风险定量评价:以北京某工业污染场地为例

以北京某工业污染场地为研究对象,采集130个表层土壤样本,测定了As、 Be、 Cd、 Cu、 Cr、 Hg、 Ni、 Pb、 Sb、 Ti和Zn这11种重金属元素和16种多环芳香烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)元素的含量.运用正矩阵分解模型(positive matrix factorization,PMF)解析重金属及PAHs污染源,并对各个污染源致癌风险及非致癌风险贡献率进行了分析.结果表明,研究场地土壤重金属含量均在不同程度超出北京土壤环境质量背景值,其中Cd、 Hg、 Pb、 Zn和Cu这5种重金属超标率均50%,污染最为严重. 130个采样点中低环(2～3环)PAHs和高环(4～6环)PAHs含量分别占∑16PAHs含量的39.6%和60.4%, 77%的采样点PAHs含量大于1 000μg·kg~(-1),属于PAHs严重污染.污染源分析Be、 Ti、 As和Ni这4种重金属为自然来源.其余7种重金属和16种PAHs具有3种污染来源,分别为煤炭燃烧源(Hg和∑16PAHs),冶炼源(Cu、 Cr、 Pb和Zn)和交通源(Sb和Cd). 3种污染源对130个采样点内7种污染重金属和16种PAHs平均含量的贡献率依次为8.46%、 90.61%和0.94%.人体健康评价结果显示130个采样点中各污染物的致癌风险值分布在4.17×10~(-6)～39.38×10~(-4)之间,非致癌风险分布在0～32.23之间,致癌风险和非致癌风险最大值均位于焦化厂附近,其中BaP是影响土壤致癌风险的主要污染物, Zn是影响土壤非致癌风险的主要污染物.煤炭燃烧源的平均致癌风险值为2.16×10~(-4),占总平均致癌风险的50.26%.冶炼源的平均非致癌风险值为0.834,占总平均非致癌风险的56.43%,这2种污染源是影响该工业污染场地土壤重金属和PAHs人体健康风险的主要因素.本研究结果能够为相似工业污染场地土壤修复及生产工艺优化提供参考.     

天津市区夏冬季环境空气PM2.5中碳组分污染特征及来源研究

为了明确天津市区环境受体PM_(2.5)中碳组分的污染特征及来源,本研究分别于2016年2月(冬季)和8月(夏季)在天津市区设置6个采样点位同步采集PM_(2.5)样品,采用热光反射法测定样品中各个碳组分(OC1~OC4、EC1~EC3和OP(裂解碳))的含量,并计算得到OC、EC、CharEC和Soot-EC,以定性识别大气颗粒物中碳组分的来源.结果表明,夏季PM_(2.5)中OC平均浓度为(7.5±3.0)μg·m-3,占PM_(2.5)的11.7%±4.1%;而冬季相比于夏季OC的浓度和占比均有增加,分别为(13.1±7.0)μg·m-3和13.9%±2.8%.夏季和冬季EC浓度分别为(4.0±1.8)μg·m-3、(4.3±2.4)μg·m-3,占PM_(2.5)的6.1%±2.0%和4.6%±1.2%.OC与EC的相关性在夏季(r=0.83,p0.01)和冬季(r=0.96,p0.01)均显著,而冬季CharEC与OC(r=0.94,p0.01)、EC(r=0.98,p0.01)相关性明显高于夏季(OC:r=0.44,p0.01;EC:r=0.45,p0.01).PM_(2.5)中OC/EC平均值在夏季和冬季分别为1.9和3.0,估算得到夏季SOC为(2.6±1.4)μg·m-3,占OC的33.5%±13.6%;冬季为(3.5±2.5)μg·m-3,占OC的26.6%±12.0%.夏季Char-EC/Soot-EC为6.5,高于冬季(4.9),并且空间差异性显著(t检验,p0.05).正定矩阵因子模型(PMF)解析结果表明,天津市区大气PM_(2.5)中碳组分主要有4类来源:燃煤及生物质排放混合源、柴油车、汽油车、道路尘,对夏季PM_(2.5)中碳组分分担率分别为35.4%、16.4%、20.5%、14.4%;对冬季碳组分分担率分别为41.3%、15.5%、18.1%、16.3%.可见,燃煤和机动车是天津市区PM_(2.5)中碳组分的主要来源.